(57)【要約】【課題】月当たりの消費電力量を予測すること。【解決手段】ビル空調設備の消費電力量、外気温度、室温、及びビル内に設置されている各空気調和機の設定温度を含む実稼動データが日付に対応付けられて格納されているデータベース３１と、予測対象日の消費電力量の予測に用いる複数の実稼動データを指定するデータ指定部３２と、データ指定部３２によって指定された複数の実稼動データをデータベース３１から抽出するデータ抽出部３３と、データ抽出部３３によって抽出された実稼動データを元に、統計的な手法を用いて予測対象日の消費電力量を予測する統計予測部３４とを具備するビル空調設備の消費電力量予測装置１０を提供する。【選択図】図３
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
ビル空調設備の消費電力量、外気温度、室温、及びビル内に設置されている各空気調和機の設定温度を含む実稼動データが日付に対応付けられて格納されている記憶手段と、
予測対象日の消費電力量の予測に用いる複数の実稼動データを指定するデータ指定手段と、
前記データ指定手段によって指定された複数の実稼動データを前記記憶手段から抽出するデータ抽出手段と、
データ抽出手段によって抽出された前記実稼動データを元に、統計的な手法を用いて前記予測対象日の消費電力量を予測する統計予測手段と
を具備するビル空調設備の消費電力量予測装置。
【請求項２】
前記データ指定手段は、空調の利用状況が前記予測対象日と類似する実稼動データを指定する請求項１に記載のビル空調設備の消費電力量予測装置。
【請求項３】
前記データ指定手段は、前記予測対象日と同じ曜日の過去所定期間における実稼動データを指定する請求項１または請求項２に記載のビル空調設備の消費電力量予測装置。
【請求項４】
前記データ指定手段は、ユーザによって入力操作可能な入力手段を備えている請求項１に記載のビル空調設備の消費電力量予測装置。
【請求項５】
前記統計予測手段は、
前記データ抽出手段によって抽出された前記実稼動データの各々において、空調設備に係る１日分の全消費電力量、１日分の平均外気温度、１日分の時間及び室内機容量による加重平均吸い込み温度、及び１日分の時間及び室内機容量による加重平均設定温度をそれぞれ算出して、これらを要素とする状態ベクトルを各前記実稼動データ毎に求め、
該状態ベクトルの線形結合である自己回帰モデルから前記予測対象日の消費電力量を予測する請求項１から請求項４のいずれかに記載のビル空調設備の消費電力量予測装置。
【請求項６】
前記統計予測手段によって予測された前記消費電力量を用いて、ビル全体の空調設備に関する月間予測消費電力量を算出する月間予測消費電力量算出手段と、
前記月間予測消費電力量を出力する出力手段と
を具備する請求項１から請求項５のいずれかに記載のビル空調設備の消費電力量予測装置。
【請求項７】
前記月間予測消費電力量が、予め設定されている目標消費電力量を超えていた場合に、前記統計予測手段が消費電力量の予測に利用した実稼動データの設定温度を所定量補正するデータ補正手段を備え、
前記統計予測手段は、前記データ補正手段によって補正された実稼動データを用いて各前記予測対象日に係る消費電力量を再度予測し、
前記月間消費電力量算出手段は、再度予測された前記消費電力量を用いて前記月間予測消費電力量を再度算出する請求項６に記載のビル空調設備の消費電力量予測装置。
【請求項８】
前記データ補正手段は、前記月間予測消費電力量が前記目標消費電力量以内となるまで、前記実稼動データの設定温度の補正を繰り返し行う請求項７に記載のビル空調設備の消費電力量予測装置。
【請求項９】
請求項１から請求項８のいずれかに記載のビル空調設備の消費電力量予測装置を備える空調システム。
【請求項１０】
ビル空調設備の消費電力量、外気温度、室温、及びビル内に設置されている各空気調和機の設定温度を含む実稼動データが日付に対応付けられて格納されている記憶手段から予測対象日の消費電力量予測に用いる複数の実稼動データを指定する過程と、
指定された複数の実稼動データを前記記憶手段から抽出する過程と、
抽出された前記実稼動データを元に、統計的な手法を用いて前記予測対象日の消費電力量を予測する過程と
を有するビル空調設備の消費電力量予測方法。
【請求項１１】
ビル空調設備の消費電力量、外気温度、室温、及びビル内に設置されている各空気調和機の設定温度を含む実稼動データが日付に対応付けられて格納されている記憶手段から予測対象日の消費電力量予測に用いる複数の実稼動データを指定する処理と、
指定された複数の実稼動データを前記記憶手段から抽出する処理と、
抽出された前記実稼動データを元に、統計的な手法を用いて前記予測対象日の消費電力量を予測する処理と
をコンピュータに実行させるビル空調設備の消費電力量予測プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、例えば、ビル内に設けられた複数の空気調和機を集中管理する空調システムおよび該空調システムに利用されるビル空調設備の消費電力量予測装置に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
従来、ビル内に設置された複数の空気調和機の運転を集中管理する空調システムが知られている。例えば、特許文献１，２には、ホストコンピュータと空調制御監視装置とをビル管理通信ネットワークを介して接続するとともに、空調制御監視装置と複数の空気調和機とを空調制御ネットワークを介して接続し、ホストコンピュータからの運転制御指令に基づいて空調制御監視装置が各空気調和機を制御する空調システムが開示されている。
【特許文献１】特開２００５−２９１６１０号公報
【特許文献２】特開２００５−３０８２７８号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
ところで、多くの空気調和機が設置されているビルにおいては、空調設備に係る消費電力量がビル全体の消費電力量の大部分を占めている。このため、例えば、月の途中において、その月全体の消費電力量を予測することが重要となる。
【０００４】
本発明は、このような事情に鑑みてなされたもので、月当たりの消費電力量を予測することの可能な空調システム及び空調設備の消費電力量予測装置を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
上記課題を解決するために、本発明は以下の手段を採用する。
本発明は、ビル空調設備の消費電力量、外気温度、室温、及びビル内に設置されている各空気調和機の設定温度を含む実稼動データが日付に対応付けられて格納されている記憶手段と、予測対象日の消費電力量の予測に用いる複数の実稼動データを指定するデータ指定手段と、前記データ指定手段によって指定された複数の実稼動データを前記記憶手段から抽出するデータ抽出手段と、データ抽出手段によって抽出された前記実稼動データを元に、統計的な手法を用いて前記予測対象日の消費電力量を予測する統計予測手段とを具備するビル空調設備の消費電力量予測装置を提供する。
【０００６】
このような構成によれば、データ指定手段により予測対象日の消費電力量予測に用いる複数の実稼動データが指定され、指定された実稼動データがデータ抽出手段により記憶手段から抽出される。そして、抽出された実稼動データを用いて、予測対象日の消費電力量が統計予測手段により予測される。そして、上記予測対象日を順次変更していくことで、各予測対象日における消費電力量が順次予測されることとなる。このように各予測対象日における消費電力量の予測を繰り返し行うことで、例えば、月の途中あたりから月末までの各日にちにおける消費電力量を予測することが可能となる。この結果、実稼動データが記憶手段に格納されている日にちについては、実際の消費電力量を用い、また、実稼動データが記憶手段に格納されていない将来の日にちについては、統計予測手段により予測された消費電力量を用いることで、１ヶ月当たりの空調設備に係る全消費電力量を予測することが可能となる。
【０００７】
上記ビル空調設備の消費電力量予測装置において、前記データ指定手段は、空調の利用状況が前記予測対象日と類似する実稼動データを指定することとしてもよい。
【０００８】
このような構成によれば、空調の利用状況が予測対象日と類似する実稼動データを用いて該予測対象日の電力消費量を予測することとなるので、予測精度を高めることができる。
【０００９】
上記ビル空調設備の消費電力量予測装置において、前記データ指定手段は、前記予測対象日と同じ曜日の過去所定期間における実稼動データを指定することとしてもよい。
【００１０】
このように、予測対象日と同じ曜日の過去所定期間における実稼動データが指定されるので、予測対象日と空調の利用状況が類似する実稼動データを容易に指定、抽出することが可能となる。
【００１１】
上記ビル空調設備の消費電力量予測装置において、前記データ指定手段は、ユーザによって入力操作可能な入力手段を備えていることとしてもよい。
【００１２】
このような構成によれば、消費電力量の予測に用いる実稼動データをユーザが指定することが可能となる。
【００１３】
上記ビル空調設備の消費電力量予測装置において、前記統計予測手段は、前記データ抽出手段によって抽出された前記実稼動データの各々において、空調設備に係る１日分の全消費電力量、１日分の平均外気温度、１日分の時間及び室内機容量による加重平均吸い込み温度、及び１日分の時間及び室内機容量による加重平均設定温度をそれぞれ算出して、これらを要素とする状態ベクトルを各前記実稼動データ毎に求め、該状態ベクトルの線形結合である自己回帰モデルから前記予測対象日の消費電力量を予測することとしてもよい。
【００１４】
このような構成によれば、空調の運転状況を把握するのに重要なパラメータとなる過去の消費電力量、平均外気温度、加重平均吸い込み温度（平均室温）、加重平均設定温度を用いるので、予測対象日の消費電力量の予測の信頼度を高めることが可能となる。
【００１５】
上記ビル空調設備の消費電力量予測装置は、前記統計予測手段によって予測された前記消費電力量を用いて、ビル全体の空調設備に関する月間予測消費電力量を算出する月間予測消費電力量算出手段と、前記月間予測消費電力量を出力する出力手段とを更に備えていてもよい。
【００１６】
このような構成によれば、月間予測消費電力量算出手段によって算出された月間予測消費電力量が出力手段により出力されるので、ユーザは月間予測消費電力量を容易に把握することが可能となる。
【００１７】
上記ビル空調設備の消費電力量予測装置において、前記月間予測消費電力量が、予め設定されている目標消費電力量を超えていた場合に、前記統計予測手段が消費電力量の予測に利用した実稼動データの設定温度を所定量補正するデータ補正手段を備え、前記統計予測手段は、前記データ補正手段によって補正された実稼動データを用いて各前記予測対象日に係る消費電力量を再度予測し、前記月間消費電力量算出手段は、再度予測された前記消費電力量を用いて前記月間予測消費電力量を再度算出することとしてもよい。
【００１８】
このような構成によれば、月間予測消費電力量が目標消費電力量を超えていた場合には、実稼動データのうち、設定温度が所定量補正される。そして、補正後の実稼動データを用いた予測対象日の消費電力量の予測が再度行われ、再計算された消費電力量を用いて月間の予測消費電力量が再度算出されることとなる。これにより、設定温度が補正された場合に、消費電力量がどの程度、削減されるのかをユーザに提示することが可能となる。
【００１９】
上記ビル空調設備の消費電力量予測装置において、前記データ補正手段は、前記月間予測消費電力量が前記目標消費電力量以内となるまで、前記実稼動データの設定温度の補正を繰り返し行うこととしてもよい。
【００２０】
このような構成によれば、月間予測消費電力量を確実に目標消費電力量以内とするための設定温度をユーザに提示することが可能となる。
【００２１】
本発明は、上記いずれかのビル空調設備の消費電力量予測装置を備える空調システムを提供する。
【００２２】
本発明は、ビル空調設備の消費電力量、外気温度、室温、及びビル内に設置されている各空気調和機の設定温度を含む実稼動データが日付に対応付けられて格納されている記憶手段から予測対象日の消費電力量予測に用いる複数の実稼動データを指定する過程と、指定された複数の実稼動データを前記記憶手段から抽出する過程と、抽出された前記実稼動データを元に、統計的な手法を用いて前記予測対象日の消費電力量を予測する過程とを有するビル空調設備の消費電力量予測方法を提供する。
【００２３】
本発明は、ビル空調設備の消費電力量、外気温度、室温、及びビル内に設置されている各空気調和機の設定温度を含む実稼動データが日付に対応付けられて格納されている記憶手段から予測対象日の消費電力量予測に用いる複数の実稼動データを指定する処理と、指定された複数の実稼動データを前記記憶手段から抽出する処理と、抽出された前記実稼動データを元に、統計的な手法を用いて前記予測対象日の消費電力量を予測する処理とをコンピュータに実行させるビル空調設備の消費電力量予測プログラムを提供する。
【発明の効果】
【００２４】
本発明によれば、月当たりの消費電力量を予測することができるという効果を奏する。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２５】
以下、本発明の各実施形態に係る空調システムおよび空調設備の消費電力量予測装置について図面を参照して説明する。
〔第１の実施形態〕
図１は、本発明の第１の実施形態に係る空調システムの全体構成を示すブロック図である。図１に示すように、本実施形態に係る空調システムは、ホストコンピュータ１と、ホストコンピュータ１とビル管理通信ネットワーク２を介して接続される空調制御監視装置３と、空調制御監視装置３と空調制御ネットワーク４を介して接続される複数の空気調和機５と、ホストコンピュータ１及び空調制御監視装置３とビル管理通信ネットワーク２を介して接続される消費電力量予測装置１０を備えている。
【００２６】
ホストコンピュータ１は、例えば、ＣＰＵ（中央演算装置）、ＲＯＭ（Read Only
Memory）、ＲＡＭ（Random Access
Memory）、入力装置、表示装置等を備えるビル管理用のコンピュータであり、ビル内に備えられた設備の運転管理を行う。
【００２７】
ビル管理通信ネットワーク２は、ビル管理用に標準規格化された通信プロトコル（例えば、ＴＣＰ／ＩＰ）を使用したネットワークであり、例えば、ＬＡＮ（Local Area Network）、イントラネット、インターネット等である。
【００２８】
空調制御監視装置３は、ビル内の各部屋に備え付けられる空気調和機５の運転制御および運転管理を行うための装置であり、各空気調和機５の運転状態を監視し、その監視結果である運転状態情報をホストコンピュータ１及び消費電力量予測装置１０に提供する。
この運転状態情報には、例えば、冷房運転、暖房運転、運転停止等の運転種別の情報の他、設定温度、室温（室内機の吸い込み空気温度）、外気温度、運転時間等が含まれている。
空調制御ネットワーク４は、空気調和機５の制御監視用に標準規格化された通信プロトコルを使用したネットワークである。
【００２９】
消費電力量予測装置１０は、例えば、ビル内に配置された全ての空気調和機５によって消費される消費電力量を月単位で予測することの可能な装置である。
図２は、本発明の本実施形態に係る消費電力量予測装置１０の概略構成を示したブロック図である。
図２に示すように、本実施形態に係る消費電力量予測装置１０は、コンピュータシステム（計算機システム）を備えており、ＣＰＵ（中央演算処理装置）２１、ＲＡＭ（Random Access
Memory）などの主記憶装置２２、ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＨＤＤ（Hard Disk
Drive）などの補助記憶装置２３、キーボードやマウスなどの入力装置２４、及び表示装置やプリンタなどの出力装置２５などを備えて構成されている。
補助記憶装置２３には、各種プログラムが格納されており、ＣＰＵ２１が補助記憶装置２３からＲＡＭなどの主記憶装置２２にプログラムを読み出し、実行することにより種々の処理を実現させる。
【００３０】
図３は、消費電力量予測装置１０が備える機能を展開して示した機能ブロック図である。図３に示されるように、消費電力量予測装置１０は、データベース（記憶手段）３１、データ指定部（データ指定手段）３２、データ抽出部（データ抽出手段）３３、統計予測部（統計予測手段）３４、及び月間予測消費電力量算出部（月間予測消費電力量算出手段）３５を備えている。
【００３１】
上記データベース３１には、ビル空調設備の消費電力量、外気温度、室温、及びビル内に設置されている各空気調和機の設定温度を含む実稼動データが日付に対応付けられて格納されている。これら実稼動データは、例えば、空調制御監視装置３から供給される運転状態情報、ビル内に配置された空調設備全体の消費電力を監視している電力監視装置（図示略）から供給されるビル内の空調設備に関する消費電力量情報等から作成される。なお、以下の説明において、「実稼動データ」とは、１日に収集された上記消費電力量、外気温度、室温、設定温度等の複数のデータ群から構成されているものとする。
【００３２】
データ指定部３２は、予測対象日の消費電力量予測に用いる複数の実稼動データを指定する。例えば、データ指定部３２は、空調の利用状況が予測対象日と類似する実稼動データをＮ個指定する。換言すると、消費電力量予測に用いる複数の日にちを指定する。
例えば、１週間を１サイクルとした空調運転パターンが予め設定されている場合には、予測対象日の空調運転パターンと各曜日の空調運転パターンとの類似度を算出し、類似度が所定の値以上である実稼動データを指定することとしてもよい。或いは、処理の簡素化を狙い、予測対象日と同じ曜日の実稼動データを指定することとしてもよい。また、過去の空調運転パターン等をユーザが検討し、予測対象日の空調利用状況に近いものを前記入力装置（図２参照）からユーザが指定できるような構成としてもよい。
本実施形態では、予測対象日と同じ曜日の実稼動データを日付が新しい方からＮ個指定する場合を想定する。
データ抽出部３３は、データ指定部３２によって指定された複数の実稼動データをデータベース３１から抽出する。
【００３３】
統計予測部３４は、データ抽出部３３によって抽出されたＮ個の実稼動データを元に、統計的な手法を用いて予測対象日の消費電力量を予測する。例えば、統計予測部３４は、データ抽出部３３によって抽出されたＮ個の実稼動データを用いて、１日分のビル全体の空調設備の消費電力量、１日分の平均外気温度、１日分の時間及び室内機容量による加重平均吸い込み温度、及び１日分の時間及び室内機容量による加重平均設定温度をそれぞれ実稼動データ毎に算出し、これらを要素とする状態ベクトルを実稼動データ毎に求め、該状態ベクトルの線形結合である自己回帰モデルから予測対象日の消費電力量を予測する。この結果、Ｎ個の実稼動データからＮ個の状態ベクトルが生成される。
【００３４】
具体的には、統計予測部３４は、以下の（１）式で示される自己回帰モデル（Auto
Regressiveモデル）をＮ個の状態ベクトルを用いて生成し、この自己回帰モデルを最小ＡＩＣ（赤池情報量基準）法等の公知の手法を用いて解くことにより、予測対象日の消費電力量を予測する。
【００３５】
【数１】
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【００３６】
上記（１）式において、Ａ（ｉ）（ｉ＝１，２，・・・Ｎ）は、Ｎ個の４行４列の係数行列であり、自己回帰モデルと呼ばれるもので、実稼動データからＡＩＣ法などによりオンラインでシステム同定される。この係数行列の次数は、状態ベクトルの要素数に応じて決定される。つまり、本実施形態では、１日分のビル全体の空調設備の消費電力量、１日分の平均外気温度、１日分の時間及び室内機容量による加重平均吸い込み温度、及び１日分の時間及び室内機容量による加重平均設定温度からなる４つの要素を用いて状態ベクトルを作成していることから、４行４列の係数行列となっている。
【００３７】
Ｕ（ｋ）は、ｋ個目の白色雑音誤差である。Ｗｈ（ｋ）は、ｋ個目の実稼動データに関する一日分のビル全体の空気調和機における積算消費電力量、Ｔｏ（ｋ）は、ｋ個目の実稼動データに関する一日分の平均外気温度、Ｔａ（ｋ）は、ｋ個目の実稼動データに関する一日分の運転時間及び室内機容量による加重平均吸い込み温度（室温）、Ｔｓ（ｋ）は、ｋ個目の実稼動データに関する一日分の運転時間及び室内機容量による加重平均設定温度である。
【００３８】
上記吸い込み温度（室温）については、各空気調和機によって運転時間や消費電力が異なるため、運転時間や室内機容量を考慮して重み付けをして、平均値を出すようにしている。
同様に、設定温度についても、各空気調和機によって運転時間や、室内機容量の大小によって消費電力量に対する寄与度が異なってくるので、運転時間や室内機容量を考慮して重み付けを行い、平均値を出すようにしている。
統計予測部３４は、上記（１）式において、Ｕ(ｋ)を最小にするマトリクスＡ（ｉ）を求め、このマトリクスＡ（ｉ）を用いて予測対象日の電力消費量を予測する。上述したように、Ｕ（ｋ）を最小にするマトリクスＡ（ｉ）の求め方については、最小ＡＩＣ法等を用いればよい。また、上記実稼動データの個数を意味する「Ｎ」についても上記自己回帰モデルを解くことにより決定される。例えば、自己回帰モデルを一旦解くことにより、最適な実稼動データの個数Ｎを求め、Ｎが決定された後に、決定したＮ個の実稼動データを用いて、上記計算を再度行うことで、予測対象日の消費電力量の予測精度を高めることができる。
【００３９】
月間予測消費電力量算出部３５は、統計予測部３４によって予測された消費電力量及びデータベース３１に格納されている実稼動データを用いて、ビル全体の空調設備に関する月間予測消費電力量を算出し、算出結果を例えば、出力装置２５（図２参照）等に出力する。
【００４０】
次に、上記構成を備える空調システム、特に、消費電力量予測装置１０が備える各部において実行される処理内容について図１から図３を参照して説明する。なお、図３に示した各部により実現される後述の各種処理は、図２に示したＣＰＵ２１が補助記憶装置２３に記憶されている消費電力量予測プログラムを主記憶装置２２に読み出して実行することにより実現されるものである。
【００４１】
まず、ホストコンピュータ１等からの制御指令に基づき空調制御監視装置３がビル内に設置された空気調和機５の運転制御を行うことにより、各空気調和機５の運転状態情報が空調制御監視装置３に蓄積され、この運転状態情報が空調制御監視装置３からビル管理通信ネットワーク２を介して消費電力量予測装置１０に送信される。また、ビル内の空気調和機５等によって消費される電力量は電力監視装置（図示略）により監視され、この電力監視装置から消費電力量に関する情報が消費電力予測装置１０に送信される。
これにより、消費電力量予測装置１０内のデータベース３１には、これらの情報に基づいて１日分のビル空調設備の消費電力量、外気温度、室温、及び設定温度を含む実稼動データが日付に対応付けられて逐次格納されることとなる。
【００４２】
次に、消費電力量予測装置１０は、毎日の所定の時間（例えば、深夜０時）になると、前日までにデータベース３１に蓄積された実稼動データを用いて、今日以降の消費電力量を一日単位で予測する。
例えば、現在時刻が２００７年１０月２０日０時００分であるとすると、消費電力量予測装置１０は、１０月２０日以降の消費電力量を一日単位で予測する。
【００４３】
まず、予測対象日が１０月２０日に設定され、データ指定部３２により１０月２０日の消費電力量の予測に用いるＮ個（例えば、５個）の実稼動データが指定される。具体的には、２００７年１０月２０日は、土曜日であるので、１週間前の土曜日である１０月１３日、２週間前の土曜日である１０月６日、同様に、９月２９日、９月２２日、９月１５日の実稼動データがデータ指定部３２により指定される。
データ抽出部３３は、データ指定部３２によって指定された５週分の土曜日の実稼動データをデータベース３１から抽出し、抽出した５つの実稼動データを統計予測部３４に出力する。
【００４４】
統計予測部３４は、データ抽出部３３によって抽出された５つの実稼動データを用いて、実稼動データ毎に、換言すると、１日毎に、１日分のビル全体の空調設備の消費電力量Ｗｈ、１日分の平均外気温度Ｔｏ、１日分の時間及び室内機容量による加重平均吸い込み温度Ｔａ、及び１日分の時間及び室内機容量による加重平均設定温度Ｔｓをそれぞれ算出し、これらを要素とする状態ベクトルを用いた自己回帰モデルを上記（１）に基づいて生成する。そして、これらの自己回帰モデルを解くことで、予測対象日である１０月２０日の消費電力量Ｗｈ（ｋ）を予測する。このようにして、１０月２０日の消費電力量の予測が終了すると、次の予測対象日として１０月２１日を設定し、同様の手順で消費電力量を予測する。そして、予測対象日を順次変更していくことで、１０月の末日である１０月３１日までの消費電力量が予測される。
【００４５】
統計予測部３４により、１０月２０日から１０月末日までの消費電力量の予測が終了すると、月間予測消費電力量算出部３５は、１０月１９日までの消費電力量については、データベース３１に格納されている実際の消費電力量を用いるとともに、２０日以降の消費電力量については統計予測部３４によって予測された消費電力量を用い、これらの値を積算することによって、１０月の月間予測消費電力量を算出する。月間予測消費電力量算出部３５は、算出結果及び算出に用いた各消費電力量の情報を出力装置２５（図２参照）に出力する。これにより、１０月の月間予測消費電力量が出力装置２５、例えば、表示装置のモニタ等に表示させることにより、ユーザにこれらの情報を通知することが可能となる。
【００４６】
なお、表示装置に係る表示の態様については、特に限定されない。例えば、月間の予測消費電力量を数値として表示するだけに留めてもよいし、例えば、図４に示すように、グラフ化して表示させることとしてもよい。
図４は、表示装置に表示させる一表示例を示した図である。図４に示されるグラフでは、各日付における電力消費量が棒グラフで示されるとともに、積算電力消費量が折れ線グラフで示されている。また、実稼動データが存在する１０月１９日までの棒グラフ及び折れ線グラフについては黒塗りで、他方、実稼動データが存在せずに予測を行った１０月２０日以降の棒グラフ及び折れ線グラフについては、白抜きにて表されている。
このように、実際の稼動データが存在する場合と予測を行った場合とで表示態様を変えることで、ユーザは、予測データであるか否かを容易に判断することが可能となる。
【００４７】
以上、説明してきたように、本実施形態に係る空調システム及び消費電力量予測装置によれば、一ヶ月あたりの消費電力量を予測することが可能となる。これにより、ユーザは、月の途中であっても、その月の１ヶ月分の大体の消費電力量を把握することが可能となり、例えば、ビルの契約電力量等と比較考慮することにより、ビル内における空気調和機の温度設定調整等を行うことが可能となる。
更に、空調の利用状況が予測対象日と類似する実稼動データ、例えば、同じ曜日の実稼動データを用いて、予測対象日の電力消費量を予測するので、予測精度を高めることが可能となる。
【００４８】
〔第２の実施形態〕
次に、本発明の第２の実施形態に係る空調システム及び消費電力量予測装置について、図５を参照して説明する。
本実施形態に係る空調システムにおいては、消費電力量予測装置の構成が上述した第１の実施形態と異なる。
以下、本実施形態の消費電力量予測装置について、第１の実施形態と共通する点については説明を省略し、異なる点について主に説明する。
【００４９】
図５は、本実施形態に係る消費電力量予測装置の機能ブロック図である。図５に示すように、本実施形態に係る消費電力量予測装置１０´は、データ補正部（データ補正手段）３６を更に備える構成となっている。
データ補正部３６は、月間予測消費電力量算出部３５によって算出された月間予測消費電力量が予め設定されている目標消費電力量を超えていた場合に、統計予測部３４が消費電力量の予測に利用した実稼動データの設定温度を所定量補正する。
例えば、データ補正部３６は、実稼動データの設定温度を以下の（２）式のように補正する。
【００５０】
Ｔｓ´（ｋ−ｉ）＝Ｔｓ（ｋ−ｉ）＋ΔＴｓ      （２）
【００５１】
上記（２）式において、Ｔｓ´（ｋ−ｉ）は、ｋ個目の実稼動データにおける補正後の設定温度、Ｔｓ（ｋ−ｉ）は、ｋ個目の実稼動データにおける補正前の設定温度、ΔＴｓは補正量であり、例えば、冷房運転であればΔＴｓ＝＋０．５℃、暖房運転であればΔＴｓ＝−０．５℃に設定されている。この補正量は、任意に設定可能な値であり、例えば、入力装置２４（図２参照）からユーザが任意に入力できるような構成とされていてもよい。
【００５２】
このように、データ補正部３６により補正後の設定温度Ｔｓ´（ｋ−ｉ）が算出され、これが統計予測部３４に与えられると、統計予測部３４は、補正後の設定温度Ｔｓ´（ｋ−ｉ）を用いて、上記（１）に基づく自己回帰モデルを生成し、これを解くことにより、予測対象日における消費電力量を予測する。
具体的には、以下の（３）式に基づいて、予測対象日の消費電力量を再度算出する。
【００５３】
【数２】
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【００５４】
統計予測部３４は、補正後の設定温度を用いて、１０月２０日から１０月末日までの消費電力量の予測を再度行うと、予測した消費電力量を月間予測消費電力量算出部３５に出力する。
月間予測消費電力量算出部３５は、実稼動データが存在する日にちに関しては、データベース３１に格納されている実際の消費電力量を用いるとともに、実稼動データが存在しない将来の日にちに対しては、統計予測部３４によって予測された消費電力量を用いることで、空調設備に係る月間予測消費電力量を算出し、これを出力装置２５（図２参照）へ出力する。
【００５５】
以上説明してきたように、本実施形態に係る空調システム及び消費電力量予測装置によれば、補正後の月間予測消費電力量が表示モニタ等に表示されることにより、設定温度が補正された場合に、消費電力量がどの程度、削減されるのかをユーザに提示することが可能となる。
なお、本実施形態において、補正後の月間予測消費電力量が上記目標電力消費量を超えていた場合には、データ補正部３６において設定温度を更に補正することとしてもよい。つまり、補正後の月間予測消費電力量が目標消費電力量以内に収まるまで、月間予測消費電力量の算出、実稼動データの補正、補正後の実稼動データを用いた統計予測を繰り返し行うこととしてもよい。これにより、月間予測消費電力量を目標消費電力量以内に収めるための設定温度をユーザに通知することができ、確実に月間予測消費電力量を目標消費電力量以内とすることが可能となる。
【００５６】
また、本実施形態においては、データ補正部３６が設定温度を補正することにより、消費電力量の予測を再度行うこととしたが、これに変えて、例えば、コンプレッサの回転数を自己回帰モデルの要素に含めている場合には、コンプレッサの回転数を補正することとしてもよい。
【００５７】
以上、本発明の実施形態について図面を参照して詳述してきたが、具体的な構成はこの実施形態に限られるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲の設計変更等も含まれる。
【図面の簡単な説明】
【００５８】
【図１】本発明の第１の実施形態に係る空調システムの全体構成を示した図である。
【図２】本発明の第１の実施形態に係る消費電力量予測装置のハードウェア構成を示した図である。
【図３】本発明の第１の実施形態に係る消費電力量予測装置が備える機能を展開して示した機能ブロック図である。
【図４】表示モニタに表示される一出力例を示した図である。
【図５】本発明の第２の実施形態に係る消費電力量予測装置が備える機能を展開して示した機能ブロック図である。
【符号の説明】
【００５９】
１  ホストコンピュータ
２  ビル管理通信ネットワーク
３  空調制御監視装置
４  空調制御ネットワーク
５  空気調和機
１０  消費電力量予測装置
２１  ＣＰＵ
２２  主記憶装置
２３  補助記憶装置
２４  入力装置
２５  出力装置
３１  データベース
３２  データ指定部
３３  データ抽出部
３４  統計予測部
３５  月間予測消費電力量算出部
３６  データ補正部
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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