(57)【要約】【課題】本発明に課題は、ユーザに応じて、ＥＨＰ単独、ＧＨＰ単独、あるいはＥＨＰとＧＨＰとの組み合わせが最適かを提案する支援システムを提供することにある。【解決手段】本発明に係る空調機選定支援システム１は、蓄積部１６と、空調負荷パターン導出手段１３ａと、最適容量比導出手段１３ｂとを備える。蓄積部は、地域別外気温データと、地域別電気／ガス料金データとを有する。地域別外気温データは、地域と外気温データとを対応付けたデータである。地域別電気／ガス料金データは、地域と電気料金およびガス料金とを対応付けたデータである。空調負荷パターン導出手段は、地域を含む顧客情報と地域別外気温データとに基づいて空調負荷パターンを導出する。最適容量比導出手段は、空調負荷パターンと地域別電気／ガス料金データとに基づいて第１空気調和装置の容量と第２空気調和装置の容量との最適容量比を導出する。【選択図】図１
2009014245.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
空間を空調する空調設備を、電動機を動力源とする第１空調系統に属する第１空気調和装置と、ガスエンジンを動力源とする第２空調系統に属する第２空気調和装置との混在にするか、第１空気調和装置と第２空気調和装置とのどちらか一方を単独にするかを、前記空間を所有する顧客の顧客情報に応じて選定する空調機選定支援システムであって、
地域と外気温データとを対応付けた地域別外気温データと、前記地域と電気料金およびガス料金とを対応付けた地域別電気／ガス料金データとを有する蓄積部（１６）と、
前記地域を含む前記顧客情報と前記地域別外気温データとに基づいて空調負荷パターンを導出する空調負荷パターン導出手段（１３ａ）と、
前記空調負荷パターンと前記地域別電気／ガス料金データとに基づいて前記第１空気調和装置の容量と前記第２空気調和装置の容量との最適容量比を導出する最適容量比導出手段（１３ｂ）と、
を備える空調機選定支援システム（１）。
【請求項２】
前記顧客情報は、前記空間の床面積と、前記空間の用途とをさらに含む、
請求項１に記載の空調機選定支援システム（１）。
【請求項３】
前記外気温度パターンと前記空調負荷パターンと前記地域別電気／ガス料金データとに基づいて前記空調設備の運転にかかるエネルギーコストを導出するエネルギーコスト導出手段（１３ｃ）をさらに備える、
請求項１または２に記載の空調機選定支援システム（１）。
【請求項４】
前記外気温度パターンと前記空調負荷パターンとに基づいてＣＯ２排出量を導出するＣＯ２排出量導出手段（１３ｄ）をさらに備える、
請求項１から３のいずれかに記載の空調機選定支援システム（１）。
【請求項５】
前記最適容量比導出手段は、前記エネルギーコストを最小にするように前記最適容量比を導出する、
請求項３に記載の空調機選定支援システム（１）。
【請求項６】
前記最適容量比導出手段は、前記ＣＯ２排出量を最小にするように前記最適容量比を導出する、
請求項４に記載の空調機選定支援システム（１）。
【請求項７】
前記最適容量比で組み合わせられる前記第１空気調和装置と前記第２空気調和装置とを、電力デマンドに基づいて制御するための第１最適制御パターン、を導出する第１最適制御パターン導出手段（１３ｅ）をさらに備える、
請求項５または６に記載の空調機選定支援システム（１）。
【請求項８】
前記最適容量比で組み合わせられる前記第１空気調和装置と前記第２空気調和装置とを、前記第２空気調和装置の運転時間を所定時間以内に抑えて制御するための第２最適制御パターン、を導出する第２最適制御パターン導出手段（１３ｅ）をさらに備える、
請求項５から７のいずれかに記載の空調機選定支援システム（１）。
【請求項９】
前記最適容量比で組み合わせられる前記第１空気調和装置と前記第２空気調和装置とを、前記空調負荷パターンと前記地域別電気／ガス料金データとに基づいて、前記電気料金と前記ガス料金との合計が最も安くなるように第３最適制御パターンを導出する第３最適制御パターン導出手段（１３ｅ）をさらに備える、
請求項５から８のいずれかに記載の空調機選定支援システム（１）。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、それぞれ別系統で同一空間を空調する電気式空気調和装置とガス式空気調和装置とをその空間に最適になるように選定支援するシステムに関する。
【背景技術】
【０００２】
電気式空気調和装置（以下、ＥＨＰとする）とガス式空気調和装置（以下、ＧＨＰとする）とを混在させて空調する建物において、電気料金とガス料金とを計算する装置がある（特許文献１参照）。特許文献１の技術では、個々の空調室内機に対して一つの按分方式を設定することにより適切な按分計算を行うことで空気調和に係る料金を計算しており、より利便性の高いエネルギー管理を可能としている。
【特許文献１】特開２００６−１２５７３４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、空調設備において、別系統のＥＨＰとＧＨＰとを組み合わせて同一の空間を空調させることにより、電力デマンドを抑制したりエネルギーコストを低減したりするのに有利な場合がある。このため、ＧＨＰとＥＨＰとを組み合わせて同一空間の空気調和を行うことが検討されている。そして、建物に空調設備を導入するにあたって、ＥＨＰ単独、ＧＨＰ単独、さらにはＥＨＰとＧＨＰとの併設という選択肢がある場合に、ユーザの使用状況に合わせて、どのようなシステムが経済性、省エネ性、環境性などの観点から最適であるのかを判断する必要が生じる。
【０００４】
本発明の課題は、ユーザの使用状況に対して、ＥＨＰ単独が最適か、ＧＨＰ単独が最適か、あるいはＥＨＰとＧＨＰとの組み合わせが最適かを提案するための支援システムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
第１発明に係る空調機選定支援システムは、空間を空調する空調設備を、電動機を動力源とする第１空調系統に属する第１空気調和装置と、ガスエンジンを動力源とする第２空調系統に属する第２空気調和装置との混在にするか、第１空気調和装置と第２空気調和装置とのどちらか一方を単独にするかを、空間を所有する顧客の顧客情報に応じて選定する空調機選定支援システムであって、蓄積部と、空調負荷パターン導出手段と、最適容量比導出手段とを備える。蓄積部は、地域別外気温データと、地域別電気／ガス料金データとを有する。地域別外気温データは、地域と外気温データとを対応付けたデータである。地域別電気／ガス料金データは、地域と電気料金およびガス料金とを対応付けたデータである。空調負荷パターン導出手段は、地域を含む顧客情報と地域別外気温データとに基づいて空調負荷パターンを導出する。最適容量比導出手段は、空調負荷パターンと地域別電気／ガス料金データとに基づいて第１空気調和装置の容量と第２空気調和装置の容量との最適容量比を導出する。
【０００６】
例えば、顧客情報としての地域、空間の床面積、空間の用途などの情報を入力することにより、その空間の空調負荷パターンを求め、空調負荷パターンと地域別電気／ガス料金データとに基づいてその空間を空調するのに最適な容量でかつ最適な容量比のＥＨＰおよびＧＨＰを選定している。
【０００７】
このため、空調設備の設置前に、どの空気調和装置を導入することがベストであるかを予測することができる。したがって、顧客の要望に応じて、その空間を空気調和するのにＥＨＰとＧＨＰとの最適な容量比を求めることができる。
【０００８】
第２発明に係る空調機選定支援システムは、第１発明に係る空調機選定支援システムであって、顧客情報は、空間の床面積と、空間の用途とをさらに含む。
【０００９】
本発明の顧客情報は、地域の他に、空間の床面積と空間の用途とをさらに含んでいる。これにより、空間の用途から空間に対する空調負荷ピークなどを求めることができ、空間の床面積からは空調負荷の規模を求めることができる。したがって、地域と、空間の床面積と、空間の用途と、地域別外気温データに基づいて空間の時間帯別の空調負荷である空調負荷パターンをより詳細に求めることができる。
【００１０】
第３発明に係る空調機選定支援システムは、第１発明または第２発明に係る空調機選定支援システムであって、エネルギーコスト導出手段をさらに備える。エネルギーコスト導出手段は、外気温度パターンと空調負荷パターンと地域別電気／ガス料金データとに基づいて空調設備の運転にかかるエネルギーコストを導出する。
【００１１】
本発明では、外気温度パターンと空調負荷パターンと地域別電気／ガス料金データとに基づいて空調設備の運転に係るエネルギーコストを導出する。
【００１２】
したがって、空間の空調負荷に応じて、空調設備が必要とするエネルギーにかかるコストを算出することができる。これにより、顧客は、空調設備の導入に係るランニングコストを把握することができる。
【００１３】
第４発明に係る空調機選定支援システムは、第１発明から第３発明のいずれかに係る空調機選定支援システムであって、ＣＯ２排出量導出手段をさらに備える。ＣＯ２排出量導出手段は、外気温度パターンと空調負荷パターンとに基づいてＣＯ２排出量を導出する。
【００１４】
したがって、空間の空調負荷に応じて、空調設備が必要とするＣＯ２排出量を算出することができる。これにより、顧客は、空調設備の導入に環境問題対策を検討することができる。
【００１５】
第５発明に係る空調機選定支援システムは、第３発明に係る空調機選定支援システムであって、最適容量比導出手段は、エネルギーコストを最小にするように最適容量比を導出する。
【００１６】
本発明では、最適容量比導出手段は、エネルギーコストを最小にするように最適容量比を導出する。このため、エネルギーコストが最小になる場合の最適容量比を導出でき、ランニングコストの抑制を要望する顧客のニーズに適した最適容量比とすることができる。
【００１７】
第６発明に係る空調機選定支援システムは、第４発明に係る空調機選定支援システムであって、最適容量比導出手段は、ＣＯ２排出量を最小にするように最適容量比を導出する。
【００１８】
本発明では、最適容量比導出手段は、ＣＯ２排出量を最小にするように最適容量比を導出する。このため、ＣＯ２排出量が最小になる場合の最適容量比を導出でき、ＣＯ２排出の抑制を要望する顧客のニーズに適した最適容量比とすることができる。
【００１９】
第７発明に係る空調機選定支援システムは、第５発明または第６発明に係る空調機選定支援システムであって、第１最適制御パターン導出手段をさらに備える。第１最適制御パターン導出手段は、第１最適制御パターンを導出する。第１最適制御パターンは、最適容量比で組み合わせられる第１空気調和装置と第２空気調和装置とを、電力デマンドに基づいて制御する制御パターンである。
【００２０】
本発明では、導入が検討される空調設備が行う最適な制御パターンを導出している。例えば、電力デマンド制限（電気基本料金制限）値を超えないように、ＥＨＰの運転負荷を抑制して、ＧＨＰの運転負荷を増加する用に制御するなどの制御パターンを導出する。このため、電力デマンドを抑制する第１最適制御パターンを導出することができ、第１最適制御パターンが顧客に適しているかどうかを検討することができる。
【００２１】
第８発明に係る空調機選定支援システムは、第５発明から第７発明のいずれかに係る空調機選定支援システムであって、第２最適制御パターン導出手段をさらに備える。第２最適制御パターン導出手段は、第２最適制御パターンを導出する。第２最適制御パターンは、最適容量比で組み合わせられる第１空気調和装置と第２空気調和装置とを、第２空気調和装置の運転時間を所定時間以内に抑えて制御する制御パターンである。
【００２２】
ここで、第２空気調和装置は、圧縮機の動力源としてガスエンジンを利用した空気調和装置すなわちＧＨＰである。このため、第２空気調和装置の運転時間が長くなるほど、ガスエンジンのメンテナンス間隔が短くなってしまい、メンテナンスコストが多くかかることになる。また、ガスエンジンの寿命は電動機の寿命よりも短いために、ガスエンジンの交換時期が短くなってしまう。
【００２３】
本発明では、導入が検討される空調設備が行う最適な制御パターンを導出している。例えば、ＧＨＰの運転時間を所定時間以内に抑えて制御するなどの制御パターンを導出する。
【００２４】
したがって、メンテナンスコストを低減するように制御パターンを導出したり、ガスエンジンの寿命を延ばすように制御パターンを導出したりことができ、この制御パターンが顧客に適しているかどうかを検討することができる。
【００２５】
第９発明に係る空調機選定支援システムは、第５発明から第８発明に係る空調機選定支援システムであって、第３最適制御パターン導出手段をさらに備える。第３最適制御パターンは、最適容量比で組み合わせられる第１空気調和装置と第２空気調和装置とを、空調負荷パターンと地域別電気／ガス料金データとに基づいて、電気料金とガス料金との合計が最も安くなるように制御する制御パターンである。
【００２６】
本発明では、導入が検討される空調設備の運用に係るエネルギーコストが最も安くなる制御パターンを導出している。したがって、エネルギーコストを最も安くするように制御パターンを導出することができ、この制御パターンが顧客に適しているかどうかを検討することができる。
【発明の効果】
【００２７】
第１発明に係る空調機選定支援システムでは、空調設備の設置前に、どの空気調和装置を導入することがベストであるかを予測することができる。したがって、顧客の要望に応じて、その空間を空気調和するのにＥＨＰとＧＨＰとの最適な容量比を求めることができる。
【００２８】
第２発明に係る空調機選定支援システムでは、空間の用途から空間に対する空調負荷のピークや空調負荷がかかる時間帯などを求めることができ、空間の床面積からは空調負荷の規模を求めることができる。したがって、地域と、空間の床面積と、空間の用途と、地域別外気温データに基づいて空間の時間帯別の空調負荷である空調負荷パターンをより詳細に求めることができる。
【００２９】
第３発明に係る空調機選定支援システムでは、導入が検討される空調設備が必要とするエネルギーにかかるコストを算出することができる。これにより、顧客は、空調設備の導入に係るランニングコストを把握することができる。
【００３０】
第４発明に係る空調機選定支援システムでは、導入が検討される空調設備が必要とするＣＯ２排出量を算出することができる。これにより、顧客は、空調設備の導入に環境問題対策を検討することができる。
【００３１】
第５発明に係る空調機選定支援システムでは、エネルギーコストが最小になる場合の最適容量比を導出でき、ランニングコストの抑制を要望する顧客のニーズに適した最適容量比とすることができる。
【００３２】
第６発明に係る空調機選定支援システムでは、ＣＯ２排出量が最小になる場合の最適容量比を導出でき、ＣＯ２排出の抑制を要望する顧客のニーズに適した最適容量比とすることができる。
【００３３】
第７発明に係る空調機選定支援システムでは、電力デマンドを抑制する第１最適制御パターンを導出することができ、第１最適制御パターンが顧客に適しているかどうかを検討することができる。
【００３４】
第８発明に係る空調機選定支援システムでは、メンテナンスコストを低減するように制御パターンを導出したり、ガスエンジンの寿命を延ばすように制御パターンを導出したりことができ、この制御パターンが顧客に適しているかどうかを検討することができる。
【００３５】
第９発明に係る空調機選定支援システムでは、エネルギーコストを最も安くするように制御パターンを導出することができ、この制御パターンが顧客に適しているかどうかを検討することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００３６】
以下、図面に基づいて、本発明に係る空調機選定支援システム１の実施形態について説明する。
【００３７】
＜空調機選定支援システムの構成＞
図１は、本発明の一実施形態に係る空調機選定支援システム１の概略構成図である。空調機選定支援システム１は、顧客が所有しているビルなどの建物内の空間を空調する空気調和装置を導入あるいは更新する際に、顧客の要望などの顧客情報に応じて、その空間に最適な空気調和装置を、エネルギーコスト、ＣＯ２排出量、導入コスト、ＧＨＰ寿命などの観点から選定する装置である。
【００３８】
空調機選定支援システム１は、主に、本体１０、入力装置３１、およびディスプレイ３２を備える。以下、これらの構成要素について詳述した後に空調機選定支援システム１の動作についても説明する。
【００３９】
（１）本体
本体１０は、図１に示されるように、主に、中央処理部１１、メインメモリ１５、ハードディスク１６、接続部１４、ＩＤＥインターフェイス１７、入力インターフェイス１８、およびディスプレイインターフェイス１９から構成されている。そして、この本体１０では、中央処理部１１が第１バス線２１を介して、メインメモリ１５が第２バス線２２を介して、各種インターフェイス１７〜１９が第３バス線２３を介して接続部１４に接続されている。以下、これらの構成要素について説明する。
【００４０】
（中央処理部）
中央処理部１１は、例えば、マイクロプロセッサと呼ばれる半導体チップ等であって、主に、制御部１２および演算部１３から構成される（他に１次キャッシュメモリや２次キャッシュメモリ等を含んでいてもよい）。演算部１３は、その役割から空調負荷パターン（後述参照）を導出する空調負荷パターン導出手段１３ａと、最適容量比（後述参照）導出する最適容量比導出手段１３ｂと、エネルギーコストを導出するエネルギーコスト導出手段１３ｃと、ＣＯ２排出量を導出するＣＯ２排出量導出手段１３ｄと、各種制御パターン（後述参照）を導出する制御パターン導出手段１３ｅとを有している。
【００４１】
（メインメモリ）
メインメモリ１５は、例えば、ＲＡＭ（ランダムアクセスメモリ）等の半導体チップである。
【００４２】
（接続部）
接続部１４は、チップセット等の半導体チップである。
【００４３】
（ハードディスク）
ハードディスク１６には、図２に示されるように、オペレーティングシステム１６ａ、デバイスドライバ１６ｂ、およびデータベースアプリケーション１６ｃ等のプログラム等が格納されている。なお、このハードディスク１６は、外付けタイプであっても構わない。
【００４４】
オペレーティングシステム１６ａは、例えば、ＷＩＮＤＯＷＳ（登録商標）、ＭＡＣ  ＯＳ（登録商標）、ＯＳ／２、ＵＮＩＸ（登録商標）（例えば、Ｌｉｎｕｘ（登録商標）等）、あるいはＢｅＯＳ（登録商標）等であって、各部１４〜１６、各種インターフェイス１７〜１９、各装置３１，３２等のハードウェア管理や、ユーザインターフェイスの提供、各種データの管理、各種アプリケーションの共通部分の処理等を行う。
【００４５】
デバイスドライバ１６ｂは、ハードディスク１６、接続部１４、および各装置３１，３２それぞれに対して用意されている専用プログラムであって、オペレーティングシステム１６ａがハードディスク１６、接続部１４、および各装置３１，３２を制御するための橋渡しを行う。
【００４６】
データベースアプリケーション１６ｃは、リレーショナルデータベースアプリケーションであって、空調負荷データベース１６ｄ、電力／ガス料金データベース１６ｅ、設備機器データベース１６ｆ、および加工結果データベース１６ｇを保持している。なお、これらのデータベース１６ｄ〜１６ｇの詳細については後述する。また、このデータベースアプリケーション１６ｃには、中央処理部１１に様々な処理を行わせるための種々の命令が記述されている。
【００４７】
（インターフェイス）
ＩＤＥ（Integrated Drive Electronics）インターフェイス１７は、ハードディスク１６を接続部１４に接続する。入力インターフェイス１８は、例えば、ＰＳ／２、ＵＳＢ、ＩＥＥＥ１２８４、ＲＳ２３２、あるいはＩｒＤＡ（Infrared Data Association）等のインターフェイスであって、メインメモリ１５にデータを入力するためのキーボード、マウス、スキャナ、あるいはＯＣＲ（Optical Character Reader）等といった入力装置３１を接続する。ディスプレイインターフェイス１９は、例えば、ＡＧＰ（Accelerated Graphics Port）、ＰＣＩ（Peripheral Component Interconnect）、あるいはＲＳ２３２等のインターフェイス等であって、メインメモリ１５から送信されてきたデータを文字や画像として表示するためのＣＲＴディスプレイ、液晶ディスプレイ、あるいはプラズマディスプレイ等といったディスプレイ３２を接続する。
【００４８】
（空調機選定支援システムの動作）
次に、図３を用いて空調機選定支援システム１の動作について説明する。
【００４９】
制御部１２は、図３に示されるように、メインメモリ１５に一時記憶されるプログラムを読み込み（Ｆｄ５参照）、読み込んだプログラムに従って各部１４〜１６および各装置３１，３２に動作を指示する（Ｆｃ１〜Ｆｃ５参照）。演算部１３は、制御部１２の命令に従ってメインメモリ１５から必要なデータを取得して（Ｆｄ１参照）演算処理（例えば、算術演算処理や論理演算処理等）を行う。メインメモリ１５は、プログラムやデータ等をハードディスク１６から取得して（Ｆｄ３参照）一時記憶したり、入力装置３１において入力されたデータを一時記憶したり（Ｆｄ６参照）、演算部１３から送信されるデータ等（Ｆｄ２参照）を一時記憶したりする。また、このメインメモリ１５は、制御部１２の命令に応じて一時記憶しているデータ等を各部１４〜１６および各装置３１，３２に送信する（Ｆｄ１、Ｆｄ４、およびＦｄ７参照）。ハードディスク１６は、制御部１２の命令に応じてメインメモリ１５にプログラムやデータ等を供給したり（Ｆｄ３参照）メインメモリ１５から送信されるデータ等を格納したりする（Ｆｄ４参照）。
【００５０】
（２）入力装置
入力装置３１は、例えば、キーボード、マウス、スキャナ、あるいはＯＣＲ（Optical Character Reader）等の入力装置である。
【００５１】
（３）ディスプレイ
ディスプレイ３２は、例えば、ＣＲＴディスプレイ、液晶ディスプレイ、あるいはプラズマディスプレイ等の情報表示装置である。
【００５２】
＜データベース＞
（１）空調負荷データベース
空調負荷データベース１６ｄには、地域外気温テーブルＴ１１、建物使用業態テーブルＴ１２が格納されている。
【００５３】
以下、各テーブルについて詳述する。
【００５４】
（地域外気温テーブル）
地域外気温テーブルＴ１１には、図４および図５に示されるように、地域区分と各時間帯別の温度、湿度、およびエンタルピとを関連付けたものと、地域区分と月ごとの平均気温、最高気温、および最低気温とを関連付けたものとの２種類のテーブルがあり、前者を時刻外気温テーブルＴ１１ａ（図４参照）とし、後者を月間外気温テーブルＴ１１ｂ（図５参照）とする。ここで、時刻外気温テーブルＴ１１ａは、さらに夏期（７月〜９月の期間）と冬期（１月〜３月の期間）とに分かれている。なお、ここにいう「地域区分」とは、（日本における）地域を外気温別にレベル１からレベル６までの６段階の外気温レベルに区分けしたもので、最も寒い地域をレベル１とし、最も暖かい地域をレベル６としている。この地域区分は、市区町村単位でレベル分けされている。ここで、外気温レベルを６段階にしているがこれに限るものではない。さらに、地域を外気温レベルに区分けせずにそれぞれの地域ごとの外気温データを利用しても構わない。
【００５５】
（建物使用業態テーブル）
建物使用業態テーブルＴ１２は、図６に示されるように、建物の使用業態にかかる部屋の種類と、冷房および暖房の際のそれぞれの熱負荷を関連付けたものである。なお、ここにいう「建物の使用業態」とは、建物の使用用途をその業態別に分類したものであり、例えば、事務所、銀行、デパート、スーパーマーケット、ホテル、飲食店、公民館、図書館、病院、劇場などに分類される。そして、部屋の種類は、事務所がペリメータ、インテリアなどに分類でき、銀行が営業客室、応接室、ロッカー室などに分類でき、デパートが１階売場、特売場、売場などに分類でき、スーパーマーケットが食料品売場、衣料品売場などに分類でき、ホテルが宴会場、客室（各方角別）などに分類でき、飲食店が客室、厨房などに分類でき、公民館がホール、研修室などに分類でき、図書館が閲覧室、司書室などに分類でき、病院が病室（各方角別）、診療室などに分類でき、劇場が客席、ロビーなどに分類できる。
【００５６】
（２）電気／ガス料金データベース
電気／ガス料金データベース１６ｅには、電気料金テーブルＴ２１とガス料金テーブルＴ２２とが格納されている。
【００５７】
以下、各テーブルについて詳述する。
【００５８】
（電気料金テーブル）
電気料金テーブルＴ２１は、図７に示すように、各地域における電気使用に係る基本使用料および従量料金をまとめたものである。なお、ここにいう「基本使用料」は電気のエネルギー供給者との間の契約種類に応じて支払う料金である。基本使用料は、１ヶ月の契約電力量やその供給電圧（特別高圧、高圧５００ｋＷ以上、高圧５００ｋＷ未満など）に応じて変動する。また、「従量料金」は電気の使用量に応じて支払う１ｋＷ単位の使用料金であり、期間や時間帯に応じて３種類の従量料金がある。従量料金Ａは、重負荷時間（毎年７月１日から９月３０日までの期間の毎日午前１０時から午後５時までの時間）における従量料金である。従量料金Ｂは、昼間時間（毎日午前８時から午後１０時までの時間であり、重負荷時間および日曜日、祝日を除く）における従量料金である。従量料金Ｃは、夜間時間（重負荷時間および昼間時間を除く時間）における従量料金である。
【００５９】
（ガス料金テーブル）
ガス料金テーブルＴ２２は、電気料金テーブルＴ２１と同様に、各地域におけるガス使用に係る基本使用料および単価をまとめたものである（ここでは図示しない）。ここにいう「基本使用料」はガスのエネルギー供給者との間の契約種類に応じて支払う料金である。基本使用料は、１ヶ月の契約使用量に応じて変動する。また、「単価」はガスの使用量に応じて支払う料金であり、１ｍ3単位の使用料金である。
【００６０】
（３）設備機器データベース
設備機器データベース１６ｆは、ＥＨＰ仕様テーブルＴ３１とＧＨＰ仕様テーブルＴ３２とが格納されている。
【００６１】
以下、各テーブルＴ３１，Ｔ３２について説明する。
【００６２】
（ＥＨＰ仕様テーブル）
ＥＨＰ仕様テーブルＴ３１は、図８に示すように、ＥＨＰの容量別に、能力（冷房能力、暖房能力など）、消費電力、本体価格などをまとめたテーブルである。
【００６３】
（ＧＨＰ仕様テーブル）
ＧＨＰ仕様テーブルＴ３２は、図９に示すように、ＧＨＰの容量別に、能力（冷房能力、暖房能力など）、消費燃料、消費電力、本体価格などをまとめたテーブルである。
【００６４】
（４）加工結果データベース
加工結果データベース１６ｇには、図１０および図１１に示されるような建物空調負荷予測テーブルＴ４１、電気／ガス料金等予測テーブルＴ４２、および導入コスト予測テーブルＴ４３が格納されている。
【００６５】
以下、各テーブルＴ４１，Ｔ４２，Ｔ４３について詳述する。
【００６６】
（建物空調負荷予測テーブル）
建物空調負荷予測テーブルＴ４１は、顧客情報入力欄（後述参照）にキーボードまたはマウスなどの入力装置３１により入力された空間情報および運転時間情報に基づいて、空調負荷データベース１６ｄ内の地域外気温テーブルＴ１１と建物使用業態テーブルＴ１２とから、地域外気温抽出工程、空調負荷パターン予測工程、および空調負荷ピーク予測工程を経て作成される。ここで、空間情報とは、建物の使用業態にかかる部屋の種類および空調設備を導入する空間の床面積である。運転時間情報は、部屋を空調すべき時間帯のことである。なお、この建物空調負荷予測テーブルＴ４１には、図１０に示されるように、あらかじめ、季節ごとに時間帯フィールド、外気温度フィールド、および空調負荷フィールドが設けられている。なお、ここにいう「季節」とは、春期、夏期、秋期、および冬期の４つの期間に分けられており、春期は４月１日から６月３０日までの期間、夏期は７月１日から９月３０日までの期間、秋期は１０月１日から１２月３１日までの期間、冬期は１月１日から３月３１日までの期間を表している。
【００６７】
地域外気温抽出工程では、入力装置３１により入力された空間情報に基づいて、地域外気温テーブルＴ１１から、その地域の熱負荷レベルに基づいた時間帯別の外気温度データ（外気温度パターン）が抽出され外気温フィールドに挿入される。
【００６８】
空調負荷パターン予測工程では、入力装置３１により入力された空間情報および運転時間情報と、地域外気温抽出工程により抽出された外気温度パターンとに基づいて、時間帯別の空調負荷（空調負荷パターン）が算出される。空調負荷パターン予測工程では、建物使用業態テーブルＴ１２から部屋の種類における最大熱負荷と外気温度フィールドに挿入された外気温度データとに基づいてその時間帯における単位床面積当たりの空調負荷を算出する。そして、単位床面積当たりの空調負荷パターンと空間の床面積とに基づいてその部屋の空調負荷パターンを算出している。そして、ここで算出された空調負荷パターンは、空調負荷フィールドに挿入される。なお、この空調負荷パターン予測工程は、演算部１３における空調負荷パターン導出手段１３ａにより行われている。
【００６９】
空調負荷ピーク予測工程では、空調負荷パターン予測工程により算出された時間帯別の空調負荷から空調負荷ピークが抽出される。
【００７０】
（電気／ガス料金等予測テーブル）
電気／ガス料金等予測テーブルＴ４２は、建物空調負荷予測テーブルＴ４１、電気料金テーブルＴ２１、ガス料金テーブルＴ２２、ＥＨＰ仕様テーブルＴ３１、およびＧＨＰ仕様テーブルＴ３２から、導入空調能力算出工程、エネルギーコスト算出工程、ＣＯ２排出量算出工程、年間運転時間算出工程、およびＧＨＰ年間運転時間算出工程を経て作成される。なお、この電気／ガス料金等予測テーブルＴ４２には、図１１に示されるように、あらかじめ、能力率フィールド、容量比フィールド、エネルギーコストフィールド、ＣＯ２排出量フィールド、運転時間フィールド、およびＧＨＰ運転時間フィールドが設けられている。
【００７１】
電気／ガス料金等予測テーブルＴ４２は、その部屋の空調設備全体の全能力を１００％として、１０％、２０％、３０％、・・・９０％、１００％の能力率別分類されており能力率フィールドに挿入されている。能力率は、さらに、空調設備全体の全能力の１０％単位でＥＨＰとＧＨＰとの容量を容量比として次のように分類している。ＥＨＰの容量とＧＨＰの容量とを空調設備全体の全能力の１０％単位で設定しており、空調設備全体１００％においてはＥＨＰ（１０％単位の容量）：ＧＨＰ（１０％単位の容量）を０：１００，１０：９０，２０：８０，３０：７０，・・・，１００：０と１１分割しており、以下同様にして、空調設備全体９０％においては０：９０，１０：８０，２０：７０，・・・，９０：０、空調設備全体８０％においては０：８０，１０：７０，２０：６０，・・・，８０：０、空調設備全体７０％においては０：７０，１０：６０，２０：５０，・・・，７０：０、空調設備全体６０％においては０：６０，１０：５０，２０：４０，・・・，６０：０、空調設備全体５０％においては０：５０，１０：４０，２０：３０，・・・，５０：０、空調設備全体４０％においては０：４０，１０：３０，２０：２０，・・・，４０：０、空調設備全体３０％においては０：３０，１０：２０，２０：１０，３０：０、空調設備全体２０％においては０：２０，１０：１０，２０：０、空調設備全体１０％においては０：１０，１０：０と分割している。そして、これらの容量比別に、エネルギーコスト、ＣＯ２排出量、運転時間、およびＧＨＰ運転時間を算出している。また、ここにいう能力率における１０％は０％より大きく１０％以下の能力率を表し、以下同様にして、２０％は１０％より大きく２０％以下、３０％は２０％より大きく３０％以下、・・・、１００％は９０％より大きく１００％以下とする。また、容量比における１０％〜１００％も同様とする。
【００７２】
導入空調能力算出工程では、空調負荷ピークに基づいて、この空間に導入されるべき空調能力を算出する。
【００７３】
エネルギーコスト算出工程では、空調能力、建物空調負荷予測テーブルＴ４１、電気料金テーブルＴ２１、ガス料金テーブルＴ２２、ＥＨＰ仕様テーブルＴ３１、およびＧＨＰ仕様テーブルＴ３２に基づいて、電気料金とガス料金との合計値であるエネルギーコストが容量比別に算出されエネルギーコストフィールドに挿入される。なお、エネルギーコスト算出工程は、演算部１３におけるエネルギーコスト導出手段１３ｃにより行われている。
【００７４】
ＣＯ２排出量算出工程では、空調能力、建物空調負荷予測テーブルＴ４１、ＥＨＰ仕様テーブルＴ３１、およびＧＨＰ仕様テーブルＴ３２に基づいて、ＣＯ２排出量が容量比別に算出されＣＯ２排出量フィールドに挿入される。ここで、ＣＯ２排出量は、電力消費によるＣＯ２排出量を１７５ｇ−ｃ／ｋＷｈ（電力９社：北海道電力、東北電力、東京電力、中部電力、北陸電力、関西電力、中国電力、四国電力、および九州電力の平均）とし、ＬＰＧのＣＯ２排出係数を１６０７ｇ−ｃ／ｍ3としてＣＯ２排出量を算出している。なお、電力消費によるＣＯ２排出量を上記電力９社平均としているが、これに限らず、地域ごとに各電力会社のＣＯ２排出係数に基づいて算出しても構わない。なお、ＣＯ２排出量算出工程は、演算部１３におけるＣＯ２排出量導出手段１３ｄにより行われている。
【００７５】
年間運転時間算出工程では、空調能力、建物空調負荷予測テーブルＴ４１、ＥＨＰ仕様テーブルＴ３１、およびＧＨＰ仕様テーブルＴ３２に基づいて、各能力率における年間運転時間が算出され運転時間フィールドに挿入される。
【００７６】
ＧＨＰ運転時間算出工程では、運転時間フィールドに挿入された能力率別の年間運転時間と容量比とに基づいてＧＨＰの年間運転時間が算出されＧＨＰ運転時間フィールドに挿入される。
【００７７】
（導入コスト予測テーブル）
導入コスト予測テーブルＴ４３は、建物空調負荷予測テーブルＴ４１、ＥＨＰ仕様テーブルＴ３１、およびＧＨＰ仕様テーブルＴ３２から、導入コスト算出工程を経て作成される。なお、この導入コスト予測テーブルＴ４３には、図１２に示されるように、あらかじめ、容量比フィールドおよび導入コストフィールドが設けられている。
【００７８】
導入コスト算出工程では、空調設備導入能力、建物空調負荷予測テーブルＴ４１、ＥＨＰ仕様テーブルＴ３１、およびＧＨＰ仕様テーブルＴ３２に基づいて容量比別の導入コストが算出され導入コストフィールドに挿入される。ここでは、ＥＨＰ仕様テーブルＴ３１およびＧＨＰ仕様テーブルＴ３２から、各容量比に最も近い機種が選択され、選択された機種に基づいて導入コストが算出されている。
【００７９】
＜最適容量比導出＞
最適容量比は、顧客情報入力画面および空間情報入力画面に顧客情報を入力することで最適容量導出画面に顧客の要求に最適なＥＨＰとＧＨＰとの最適容量比と空気調和装置全体としての最適容量を導出する。以下、図１３〜図１５に基づいて各画面について説明する。
【００８０】
（１）顧客情報入力画面
図１３は、顧客情報入力画面ＳＣ１を表す図である。まず、顧客情報入力画面ＳＣ１において、顧客情報の一部である地域情報、部屋数、および業態情報を入力する。地域情報は、最上段のプルダウンボタンＰＤ１１により、空調設備を導入する空間が属する建物の地域情報を地域入力欄ＥＢ１１に入力できる。なお、ここで地域情報を都道府県単位で入力できるが、これに限るものではなく、例えば郵便番号を入力するなどして市区町村単位で選択できるようにしても構わない。部屋数は、中段のプルダウンボタンＰＤ１２により、空調設備の導入予定の空間の数（部屋数）を部屋数入力欄ＥＢ１２に入力できる。これにより、次画面（空間情報入力画面ＳＣ２）の空間設定の際に入力すべき部屋の数が決定される（後述参照）。業態情報は、最下段のプルダウンボタンＰＤ１３により、建物の使用業態を業態入力欄ＥＢ１３に入力できる。最後に、地域情報と部屋数と業態情報とを入力し終えたら、顧客情報入力画面ＳＣ１右下のＯＫボタンＢ１１をクリックする。これにより、次画面の空間情報入力画面に遷移することになる。ところで、ＯＫボタンＢ１１の右側にクリアボタンＢ１２があるが、このクリアボタンＢ１２をクリックすると入力した地域情報、部屋数、および業態情報をクリアできる。
【００８１】
（２）空間情報入力画面
図１４は、空間情報入力画面ＳＣ２を表す図である。空間情報入力画面ＳＣ２では、顧客情報入力画面ＳＣ１により入力した部屋数に基づいた部屋数だけの入力欄が現れる。この例では部屋数を１１としたので、部屋１〜部屋１１までの入力欄が現れる。この入力欄には、部屋ごとに面積入力欄ＥＢ２１、空調時間帯入力欄ＥＢ２２、および月間運転日数入力欄ＥＢ２３がある。すなわち、この空間情報入力画面ＳＣ２により、各部屋の床面積、各部屋で空調設備を運転する時間帯、および各部屋で空調設備を運転する月間日数を入力する。面積入力欄ＥＢ２１は、テキスト入力欄となっており、ここに入力装置３１であるキーボードで数字を入力できるようになっている。空調時間帯入力欄ＥＢ２２は、空調開始時間と空調終了時間とをそれぞれプルダウンボタンＰＤ２１，ＰＤ２２で入力できる。なお、空調開始時間および空調終了時間は、１０分単位の時間を選択できる。月間運転日数入力欄ＥＢ２３は、プルダウンボタンＰＤ２３により１〜３０の数字を選択できるようになっている。ここでは、１ヶ月間に空調設備を運転させる日数を入力する。面積入力欄ＥＢ２１、空調時間帯入力欄ＥＢ２２、および月間運転日数入力欄ＥＢ２３に全て入力し終えたらＯＫボタンＢ２１をクリックする。これにより、次画面の空調最適容量導出画面ＳＣ３に遷移することになる。ところで、ＯＫボタンＢ２１の隣にクリアボタンＢ２２があるが、クリアボタンＢ２２をクリックすると入力した面積情報、空調時間帯情報（空調開始時間および空調終了時間）、および月間運転日数情報をクリアできる。また、クリアボタンＢ２２のさらに右側に戻るボタンＢ２３があるが、戻るボタンＢ２３をクリックすると空間情報入力画面ＳＣ２から顧客情報入力画面ＳＣ１に遷移する。このとき、空間情報入力画面ＳＣ２において入力した各種情報は保存されるが、戻るボタンＢ２３をクリックした後の顧客情報入力画面ＳＣ１において部屋数情報を変更した場合はこの限りではない。
【００８２】
（３）空調最適容量導出画面
図１５は、空調最適容量導出画面ＳＣ３を表す図である。空調最適容量導出画面ＳＣ３では、エネルギーコスト重視ボタンＳＢ１、ＣＯ２排出量重視ボタンＳＢ２、導入コスト重視ボタンＳＢ３、およびＧＨＰ寿命重視ボタンＳＢ４に基づいて最適容量および最適容量比（ＥＨＰとＧＨＰとの容量比）が部屋ごとに導出される。この空調最適容量導出画面ＳＣ３においてエネルギーコスト重視ボタンＳＢ１を選択すると、部屋ごとにエネルギーコストが最小になるようにＥＨＰとＧＨＰとの容量比が導出されることになる。空調最適容量導出画面ＳＣ３においてＣＯ２排出量重視ボタンＳＢ２を選択すると、部屋ごとにＣＯ２排出量が最小になるようにＥＨＰとＧＨＰとの容量比が導出されることになる。空調最適容量導出画面ＳＣ３において導入コスト重視ボタンＳＢ３を選択すると、部屋ごとに導入コストが最小になるＥＨＰとＧＨＰとの容量比が導出されることになる。空調最適容量導出画面ＳＣ３においてＧＨＰ寿命重視ボタンＳＢ４を選択すると、部屋ごとにＧＨＰ寿命が最も長くするためＧＨＰ運転時間が最小になるようにＥＨＰとＧＨＰとの容量比が導出されることになる。このように、空調最適容量導出画面ＳＣ３では、顧客のエネルギーコスト重視、ＣＯ２排出量重視、導入コスト重視、およびＧＨＰ寿命重視の要求に応じて、最適なＥＨＰとＧＨＰとの容量比を導出することができる。なお、最適なＥＨＰとＧＨＰとの容量比の導出は、演算部１３における最適容量比導出手段１３ｂにより行われている。空調最適容量導出画面ＳＣ３右下には、ＯＫボタンＢ３１と戻るボタンＢ３２とがある。顧客の要求を満たした容量比が導出された後に、ＯＫボタンＢ３１をクリックすることで、次画面のパターン作成画面ＳＣ４（後述参照）へと遷移する。また、戻るボタンＢ３２をクリックすると、前画面の空間情報入力画面ＳＣ２に遷移することができ、各部屋の面積情報、空調時間帯情報、または月間運転時間情報を修正できる。
【００８３】
＜最適制御パターン導出＞
部屋ごとに顧客の要求に応じた空調設備の最適容量と最適容量比とが決定すると、その最適容量および最適容量比の空調設備を制御する制御パターンを作成することができる。この制御パターンには、電力デマンドの上限を制御する電力デマンド制限制御パターンと、ＧＨＰの運転時間を制限するＧＨＰ運転時間制限制御パターンと、エネルギーコストにかかる従量料金を制御する従量料金低減制御パターンとがある。それぞれの制御パターンは、空調最適容量導出画面ＳＣ３右下のＯＫボタンＢ３１をクリックすると表示されるパターン作成画面ＳＣ４（図１６参照）により作成される。パターン作成画面ＳＣ４には、電力デマンド制限制御パターン作成ボタンＢ４１と、ＧＨＰ運転時間制限制御パターン作成ボタンＢ４２と、従量料金低減制御パターン作成ボタンＢ４３と、組み合わせ制御パターン作成ボタンＢ４４とがある。そして、各種ボタンＢ４１〜Ｂ４４をクリックすると、それぞれの制御パターンのファイルが作成され、ハードディスク１６に保存される。パターン作成画面ＳＣ４右下には戻るボタンＢ４５があり、戻るボタンＢ４５をクリックすることで前画面の空調最適容量導出画面ＳＣ３に遷移することができる。なお、これらの各種制御パターンの導出は、演算部１３の制御パターン導出手段１３ｅにより行われている。
【００８４】
以下、図面に基づいて各制御パターンについて説明する。
【００８５】
（１）電力デマンド制限制御パターン
図１７は、電力デマンド制限制御パターンの各空調負荷におけるＥＨＰとＧＨＰとの空調出力の割合を示したものである。電力デマンド制限制御パターンは、ＥＨＰの消費電力を契約電力より少なくなるように運転制御をかける制御である。図１７では、空調負荷が大きくなり空調負荷がｘ１の時にＥＨＰの空調出力がＥＨＰのデマンド目標値に達している。空調負荷がｘ１を超えると、ＥＨＰに対してはＥＨＰの空調出力がＥＨＰデマンド目標値を超えないようにＥＨＰの能力抑制を行い、ＧＨＰに対してはＧＨＰの空調出力をＥＨＰの能力抑制を行っている分だけ増加させる。このように、電力デマンド制限制御パターンでは、空調負荷がｘ１を超えるとＧＨＰの空調出力により空調負荷の増加分を賄うことで空調負荷に対する空調出力を制御することになる。なお、ｘ１は、最適容量と最適容量比と電気／ガス料金等予測テーブルとから最適な値が導出される。
【００８６】
（２）ＧＨＰ運転時間制限制御パターン
図１８は、ＧＨＰ運転時間制限制御パターンの各空調負荷におけるＥＨＰとＧＨＰとの空調出力の割合を示したものである。ＧＨＰ運転時間制限制御パターンは、ＧＨＰが常に運転しないように運転時間の制限をかける制御である。ＧＨＰは、その動力源であるガスエンジンの寿命がＥＨＰの動力源である電動機の寿命よりも短いため、ＧＨＰの運転時間とＥＨＰの運転時間が同じであるとガスエンジンが早期に故障してしまう恐れがある。このため、ＧＨＰの運転時間を制限する制御が必要になる。また、電気料金にかかる従量料金よりもガス料金にかかる従量料金の方が大きいため、空調負荷が小さいときにＧＨＰの運転を抑制するとエネルギーコストの面からも有利になる。
【００８７】
ＧＨＰ運転時間制限制御パターンでは、空調負荷がｙ１よりも小さい場合にＧＨＰを停止させて、空調負荷がｙ１よりも大きくなるとＧＨＰを運転させている。図１８では、ｙ１がＥＨＰの空調出力がＥＨＰ上限出力になった場合になっているが、これに限らず、ＥＨＰ上限出力未満の場合であっても構わない。なお、ｙ１は、最適容量と最適容量比と電気／ガス料金等予測テーブルとから最適な値が導出される。
【００８８】
（３）従量料金低減制御パターン
図１９は、従量料金低減制御パターンの各空調負荷におけるＥＨＰとＧＨＰとの空調出力の割合を示したものである。従量料金低減制御パターンは、電気料金にかかる従量料金とガス料金にかかる従量料金との合計が空調負荷別に最安になるようにＥＨＰとＧＨＰとの空調出力の割合を決定する制御である。例えば、図１９では、空調負荷が０％〜ｚ１まではＥＨＰ単独の従量料金が最安、空調負荷がｚ１〜ｚ２までは空調出力の比（ＥＨＰ：ＧＨＰ）が１：３（図１９の○で囲んだ数字を参照）の従量料金が最安、空調負荷がｚ２〜ｚ３までは空調出力の比（ＥＨＰ：ＧＨＰ）が１：１（図１９の□で囲んだ数字を参照）の従量料金が最安、空調負荷がｚ３〜１００％まではＥＨＰ上限出力で最安となっている。なお、ｚ１〜ｚ３は、最適容量と最適容量比と電気／ガス料金等予測テーブルとから最適な値が導出され、その区切り方はｚ１〜ｚ３のように３つに限らず、４つ以上であっても構わない。また、従量料金が最安となる空調出力の比も上述の例の限りではない。
【００８９】
（４）組み合わせ制御パターン
図２０は、上述の３つの制御パターンを組み合わせたものである。すなわち、空調負荷が小さい部分ではＧＨＰ運転制限を行っており、空調負荷が中間の部分では従量料金低減制御を行っており、空調負荷が大きくなると電力デマンド制限を行っている。このように、３つの制御パターンを組み合わせた組み合わせ制御パターンとしても良い。
【００９０】
＜特徴＞
（１）
本実施形態に係る空調機選定支援システム１は、顧客情報（地域情報、部屋数情報、業態情報、面積情報、空調時間帯情報など）を入力することにより、その空間の空調負荷パターンを求め、空調負荷パターンと、電気／ガス料金データベース１６ｅ内の各種データ（電気料金テーブルＴ２１およびガス料金テーブルＴ２２）、設備機器データベース１６ｆ内の各種データ（ＥＨＰ仕様テーブルＴ３１およびＧＨＰ仕様テーブル）とに基づいてその空間を空調するのに最適な容量でかつ最適な容量比のＥＨＰおよびＧＨＰを顧客の要望（エネルギーコストを最小にする、ＣＯ２排出量を最小にする、導入コストを最小にする、ＧＨＰ寿命を最大にするなど）に応じて選定している。
【００９１】
したがって、空調設備の設置前に、顧客の要望に適した、ＥＨＰとＧＨＰとの容量比（ＥＨＰまたはＧＨＰ単独を含む）を決定することができる。
【００９２】
（２）
本実施形態に係る空調機選定支援システム１は、建物空調負荷予測テーブルＴ４１、電気料金テーブルＴ２１、ガス料金テーブルＴ２２、ＥＨＰ仕様テーブルＴ３１、およびＧＨＰ仕様テーブルＴ３２に基づいて、電気料金とガス料金との合計値であるエネルギーコストを導出する。
【００９３】
したがって、導入が検討される空調設備が必要とするエネルギーにかかるコストを算出することができる。これにより、顧客は、空調設備の導入に係るランニングコストを把握することができる。
【００９４】
（３）
本実施形態に係る空調機選定支援システム１は、空調能力、建物空調負荷予測テーブルＴ４１、ＥＨＰ仕様テーブルＴ３１、およびＧＨＰ仕様テーブルＴ３２に基づいて、ＣＯ２排出量を導出する。
【００９５】
したがって、導入が検討される空調設備が必要とするＣＯ２排出量を算出することができる。これにより、顧客は、空調設備の導入に環境問題対策を検討することができる。
【００９６】
（４）
本実施形態に係る空調機選定支援システム１は、電力デマンドに基づいて空調設備を運転制御する電力デマンド制限制御パターン、ＧＨＰ寿命に基づいて空調設備を運転制御するＧＨＰ運転時間制限制御パターン、電気料金およびガス料金にかかる従量料金の合計が最安値となるように空調設備を運転制御する従量料金低減制御パターン、およびこれらの３つの制御パターンを組み合わせた組み合わせ制御パターンを作成することができる。
【００９７】
これにより、顧客は、最適容量および最適容量比が決定後の空調設備の運転制御パターンを４つの中から選択してシミュレーションすることができる。このため、例えば、すでに空調設備がある状態で顧客の要望が変化しても制御パターンを変化させることで、顧客の要望にあった制御パターンを作成することができる。また、空調設備の導入前であっても、顧客の要望に合わせた制御パターンを検討できる。
【００９８】
＜変形例＞
以上、本発明の実施形態について図面に基づいて説明したが、具体的な構成は、これらの実施形態に限られるものではなく、発明の要旨を逸脱しない範囲で変更可能である。
【００９９】
（１）
上記実施形態では、空調設備の導入の際にＥＨＰおよびＧＨＰの容量と容量比とを決定しているが、これに限らず、季節の空調設備を更新する際に利用するようにした物でも構わない。この場合に、実際の空調運転時間や空調負荷などデータを事前に蓄積しておいて、その蓄積されたデータに基づいて、空調設備の更新の際にＥＨＰおよびＧＨＰの容量と容量比とを決定するようなシステムにしても構わない。
【０１００】
（２）
上記実施形態では、空調負荷データベースを利用してその建物の空調負荷パターンを予測しているが、これに限らずに、ＨＡＳＰ／ＡＣＬＤ／ＡＣＳＳ、ＭＩＣＲＯ／ＡＣＳＳなどのシミュレーションプログラムを利用しても構わない。
【産業上の利用可能性】
【０１０１】
本発明にかかる空調機選定支援システムは、顧客の要望に適した、ＥＨＰとＧＨＰとの容量比（ＥＨＰまたはＧＨＰ単独を含む）を選定でき、それぞれ別系統で同一空間を空調するＥＨＰとＧＨＰとをその空間に最適になるように選定支援するシステム等として有用である。
【図面の簡単な説明】
【０１０２】
【図１】本実施形態にかかる空調機選定支援システムの概略構成図。
【図２】ハードディスクの内部構成を示す図。
【図３】空調機選定支援システムの動作を示す図。
【図４】時刻外気温テーブルを示す図。
【図５】月間外気温テーブルを示す図。
【図６】建物使用業態テーブルを示す図。
【図７】電気料金テーブルを示す図。
【図８】ＥＨＰ仕様テーブルを示す図。
【図９】ＧＨＰ仕様テーブルを示す図。
【図１０】建物空調負荷予測テーブルを示す図。
【図１１】電気／ガス料金等予測テーブルを示す図。
【図１２】導入コスト予測テーブルを示す図。
【図１３】顧客情報入力画面。
【図１４】空間情報入力画面。
【図１５】空調最適容量導出画面。
【図１６】パターン作成画面。
【図１７】電力デマンド制限制御パターンにおけるＥＨＰとＧＨＰとの空調出力における割合と空調負荷との関係を示す図。
【図１８】ＧＨＰ運転時間制限制御パターンにおけるＥＨＰとＧＨＰとの空調出力における割合と空調負荷との関係を示す図。
【図１９】従量料金低減制御パターンにおけるＥＨＰとＧＨＰとの空調出力における割合と空調負荷との関係を示す図。
【図２０】組み合わせ制御パターンにおけるＥＨＰとＧＨＰとの空調出力における割合と空調負荷との関係を示す図。
【符号の説明】
【０１０３】
１          空調機選定支援システム
１３ａ        空調負荷パターン導出手段
１３ｂ        最適容量比導出手段
１３ｃ        エネルギーコスト導出手段
１３ｄ        ＣＯ２排出量導出手段
１３ｅ        制御パターン導出手段（第１最適制御パターン導出手段、第２最適制御パターン導出手段、第３最適制御パターン導出手段）
１６          ハードディスク（蓄積部）
【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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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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