自然界のエネルギを利用可能な再生可能エネルギに変換する再生可能エネルギ発生装置120と、前記再生可能エネルギ発生装置120によって得られた再生可能エネルギの一部を蓄エネルギとして蓄える蓄エネルギ機器130とを有する複数の建物110A~110Dと、複数の前記建物110A~110Dに対して荷物の配送を行う移動体160と、1つのグループを構成する複数の前記建物110A~110Dのエネルギ管理を行うセンタ170と、を備え、前記移動体160は、前記蓄エネルギ機器130との間で前記蓄エネルギの授受を可能とする移動体用蓄エネルギ機器165を有しており、前記センタ170は、現時点から所定期間までのそれぞれの前記建物110A~110Dにおける、前記再生可能エネルギの発生予測量およびエネルギの消費予測量を算出し、それぞれの前記建物110A~110Dにおける前記発生予測量から前記消費予測量を差し引いたエネルギ収支予測量を算出し、前記エネルギ収支予測量がプラスとなる建物110Cの余剰エネルギを前記蓄エネルギ機器130から前記移動体用蓄エネルギ機器165に蓄えさせて、前記エネルギ収支予測量がマイナスとなる建物110Dの前記蓄エネルギ機器130に供給するように、前記移動体160に対して余剰エネルギ輸送の指令を行うことを特徴とするエネルギ輸送システム。前記エネルギ収支予測量がプラスとなる建物110Cと前記エネルギ収支予測量がマイナスとなる建物110Dとの組み合わせが複数できる場合に、前記センタ170は、前記余剰エネルギの輸送にかかる輸送コストが最も小さくなる組み合わせ、前記輸送コストと、前記余剰エネルギを使用せずに商用エネルギを用いた場合の商用エネルギコストとを比較して、前記輸送コストの方が安く、且つ前記輸送コストと前記商用エネルギコストとの差が最も大きくなる組み合わせ、生成される際のCO2排出量が最も大きな前記商用エネルギを使用している建物を優先する組み合わせ、および、前記移動体160が前記余剰エネルギの輸送を行う時に、前記移動体用蓄エネルギ機器165から前記移動体160自身が使用する前記蓄エネルギの使用量が最も小さくなる組み合わせのうち、少なくとも1つをもとに選択することを特徴とする請求項1に記載のエネルギ輸送システム。前記所定期間は、前記移動体160が前記1つのグループを構成するすべての前記建物110A~110Dを巡回するために要する時間である配送周期に基づいて決定されていることを特徴とする請求項1または請求項2に記載のエネルギ輸送システム。前記センタ170は、前記再生可能エネルギの発生予測量を算出するにあたって、現時点以前の過去所定期間における複数の前記建物110A~110Dの再生可能エネルギ発生実績量をもとに算出することを特徴とする請求項1~3のいずれか1つに記載のエネルギ輸送システム。前記センタ170は、前記エネルギの消費予測量を算出するにあたって、現時点以前の過去所定期間における複数の前記建物110A~110Dの消費エネルギ発生実績量をもとに算出することを特徴とする請求項1~4のいずれか1つに記載のエネルギ輸送システム。複数の前記建物110A~110Dは、所定地域内の系列店舗110A~110Dであることを特徴とする請求項1~請求項5のいずれか1つに記載のエネルギ輸送システム。前記再生可能エネルギ発生装置120は、太陽光エネルギを電気エネルギに変換する太陽光発電装置120であり、前記蓄エネルギ機器130および前記移動体用蓄エネルギ機器165は、前記電気エネルギを蓄電する蓄電池130および移動体用蓄電池165であることを特徴とする請求項1~請求項6のいずれか1つに記載のエネルギ輸送システム。しかしながら、上記特許文献1では、発電電力を蓄電池に蓄電し、さらに余剰となる分を商用電源電力会社へ売電するとある。通常、電力会社では、供給する電力の電圧および周波数を精度良く管理して、多くの電力消費施設へ供給しており、各電力消費施設からむやみに売電逆潮が成されると、電圧および周波数の設定が大きく変動してしまうため、特に再生可能エネルギによるエネルギ発生装置が数多く導入された際には、売電を容易に行うことは難しい。そのため、自家発電装置による発電電力を確実に蓄えるためには、大型の蓄電池を準備しておく必要が生ずる。よって、蓄電池のためのコストや設置スペースが増大するといる点で問題となり、大型の蓄電池が準備できない場合は、せっかく生成した発電電力を有効に活用できなくなる。また、定置施設用の蓄電池を可搬式として、移動体等で兼用する場合には、蓄電池を他の用途に活用している際に定置施設側のエネルギーマネージメントができなくなるという問題を有する。その他に、施設で利用するエネルギは電力だけでなく、再生可能エネルギには熱エネルギも含まれるが、従来の技術では電力以外のエネルギを有効活用することができない。本発明の目的は、上記問題に鑑み、再生可能エネルギ発生装置および蓄エネルギ機器を備える複数の建物間において、再生可能エネルギを有効に活用することができるエネルギ輸送システムを提供することにある。本発明は上記目的を達成するために、以下の技術的手段を採用する。請求項1に記載の発明では、エネルギ輸送システムにおいて、自然界のエネルギを利用可能な再生可能エネルギに変換する再生可能エネルギ発生装置120と、再生可能エネルギ発生装置120によって得られた再生可能エネルギの一部を蓄エネルギとして蓄える蓄エネルギ機器130とを有する複数の建物110A~110Dと、複数の建物110A~110Dに対して荷物の配送を行う移動体160と、1つのグループを構成する複数の建物110A~110Dのエネルギ管理を行うセンタ170と、を備え、移動体160は、蓄エネルギ機器130との間で蓄エネルギの授受を可能とする移動体用蓄エネルギ機器165を有しており、センタ170は、現時点から所定期間までのそれぞれの建物110A~110Dにおける、再生可能エネルギの発生予測量およびエネルギの消費予測量を算出し、それぞれの建物110A~110Dにおける発生予測量から消費予測量を差し引いたエネルギ収支予測量を算出し、エネルギ収支予測量がプラスとなる建物110Cの余剰エネルギを蓄エネルギ機器130から移動体用蓄エネルギ機器165に蓄えさせて、エネルギ収支予測量がマイナスとなる建物110Dの蓄エネルギ機器130に供給するように、移動体160に対して余剰エネルギ輸送の指令を行うことを特徴としている。この発明によれば、複数の建物110A~110Dのうち、エネルギ収支予測量がプラスとなる建物110Cの余剰エネルギを、エネルギ収支予測量がマイナスとなる建物110Dにおいて使用することができるので、複数の建物110A~110D間において余剰となる再生可能エネルギを無駄にすることなく、有効に活用することができる。請求項2に記載の発明では、エネルギ収支予測量がプラスとなる建物110Cとエネルギ収支予測量がマイナスとなる建物110Dとの組み合わせが複数できる場合に、センタ170は、余剰エネルギの輸送にかかる輸送コストが最も小さくなる組み合わせ、輸送コストと、余剰エネルギを使用せずに商用エネルギを用いた場合の商用エネルギコストとを比較して、輸送コストの方が安く、且つ輸送コストと商用エネルギコストとの差が最も大きくなる組み合わせ、生成される際のCO2排出量が最も大きな商用エネルギを使用している建物を優先する組み合わせ、および、移動体160が余剰エネルギの輸送を行う時に、移動体用蓄エネルギ機器165から移動体160自身が使用する蓄エネルギの使用量が最も小さくなる組み合わせのうち、少なくとも1つをもとに選択することを特徴としている。この発明によれば、エネルギ収支予測量がプラスとなる建物110Cとエネルギ収支予測量がマイナスとなる建物110Dとの組み合わせが複数できる場合に、余剰エネルギの輸送コストが最も小さくなる組み合わせを選択することで、輸送コストに関して経済的な余剰エネルギの活用ができる。また、輸送コストと、余剰エネルギを使用せずに商用エネルギを用いた場合の商用エネルギコストとを比較して、輸送コストの方が安く、且つ輸送コストと商用エネルギコストとの差が最も大きくなる組み合わせを選択することで、輸送コストを抑えると共に、仮に商用電力を用いた場合よりも安く余剰エネルギを活用することができる。また、生成される際のCO2排出量が最も大きな商用エネルギを使用している建物を優先する組み合わせを選択し、その建物で余剰エネルギを活用することで、CO2排出量の大きな商用エネルギに代えてクリーンな再生可能エネルギの活用を増やすことができる。よって、複数の建物110A~110D全体にわたってCO2の排出量を小さくすることに繋がり、連鎖的な省エネ管理を求められる企業の省エネ対策に効果を発揮できる。また、移動体用蓄エネルギ機器165から移動体160自身が使用する蓄エネルギの使用量が最も小さくなる組み合わせを選択することで、余剰エネルギの輸送中に余剰エネルギが減少してしまうことを抑えることができ、余剰エネルギを有効に活用することができる。請求項3に記載の発明では、所定期間は、移動体160が1つのグループを構成するすべての建物110A~110Dを巡回するために要する時間である配送周期に基づいて決定されていることを特徴としている。この発明によれば、配送周期に応じたエネルギ収支予測量を算出し、精度の良い余剰エネルギの輸送が可能となる。請求項4に記載の発明では、センタ170は、再生可能エネルギの発生予測量を算出するにあたって、現時点以前の過去所定期間における複数の建物110A~110Dの再生可能エネルギ発生実績量をもとに算出することを特徴としている。この発明によれば、再生可能エネルギの発生予測量を算出するにあたって、過去の発生実績量から日、週、月、季節、天候等の影響を加味した予測が可能となるので、発生予測量の精度を高めることができる。請求項5に記載の発明では、センタ170は、エネルギの消費予測量を算出するにあたって、現時点以前の過去所定期間における複数の建物110A~110Dの消費エネルギ発生実績量をもとに算出することを特徴としている。この発明によれば、エネルギの消費予測量を算出するにあたって、過去の発生実績量から日、週、月、季節、天候、建物周辺のイベント実施の有無等の影響を加味した予測が可能となるので、消費予測量の精度を高めることができる。請求項6に記載の発明では、複数の建物110A~110Dは、所定地域内の系列店舗110A~110Dであることを特徴としている。この発明によれば、本システム採用にあたって、複数の店舗110A~110Dへの指示、統制等がとり易く、スムーズに対応することができる。また、類似の形態の業務を行う複数の店舗データを、統計手法を用いて解析することで、単独の店舗データから予測するよりも予測精度を高めることができる。請求項7に記載の発明では、再生可能エネルギ発生装置120は、太陽光エネルギを電気エネルギに変換する太陽光発電装置120であり、蓄エネルギ機器130および移動体用蓄エネルギ機器165は、電気エネルギを蓄電する蓄電池130および移動体用蓄電池165であることを特徴としている。この発明によれば、太陽光発電装置120は、他の風力発電装置やマイクロ水力発電装置等と比べて、比較的コンパクトで、且つエネルギ変換効率のよい再生可能エネルギ発生装置120として選択することができる。よって、再生可能エネルギとして、発電による電気エネルギとした場合には、蓄エネルギ機器130、移動体用蓄エネルギ機器165としては、蓄電池130および移動体用蓄電池165を用いて好適となる。尚、上記各手段の括弧内の符号は、後述する実施形態記載の具体的手段との対応関係を示すものである。以下に、図面を参照しながら本発明を実施するための複数の形態を説明する。各形態において先行する形態で説明した事項に対応する部分には同一の参照符号を付して重複する説明を省略する場合がある。各形態において構成の一部のみを説明している場合は、構成の他の部分については先行して説明した他の形態を適用することができる。各実施形態で具体的に組み合わせが可能であることを明示している部分同士の組み合わせばかりではなく、特に組み合わせに支障が生じなければ、明示していなくても実施形態同士を部分的に組み合せることも可能である。第1実施形態以下、第1実施形態におけるエネルギ輸送システム100の構成について、図1~図3を用いて説明する。図1はエネルギ輸送システム100の全体構成を示す概略図、図2は店舗110A110B~110Dの構成を示す概略図、図3は配送車160の構成を示す概略図である。図1に示すように、エネルギ輸送システム100は、太陽光発電装置120および蓄電池130を有する複数の建物110A~110Dと、車両蓄電池165を有する配送車160と、データセンタ170とを備えており、データセンタ170からの指令により、配送車160によって各建物110A~110D間の電力の授受が行われるようになっている。複数の建物110A~110Dは、所定地域内で1つのグループを構成する系列店舗であり、例えばコンビニエンスストア、レストラン、およびファーストフード店等のフランチャイズチェーンの加盟店である。以下、建物を店舗と表記する。また、所定地域とは、例えば1つの市内国内の主要都市、あるいは隣接する複数の市にまたがった地域等である。本実施形態では、複数の店舗110A~110Dとして、コンビニエンスストアを例として説明する。各店舗110A~110Dには、図2に示すように、電気機器として、照明112、バーコードリーダ113、冷蔵庫114、その他エアコン、ATMAutomatedTellerMachine等が設けられている。各種電気機器112~114等に対しては、電力系統から引込み線111aおよび分電盤111を介して、商用電力が供給されるようになっている。商用電力は、本発明における商用エネルギに対応する。各種電気機器112~114等で消費された消費電力は、本発明における建物で消費されるエネルギに対応する。また、各店舗110A~110Dには、エネルギ輸送システム100を形成するための太陽光発電装置120、蓄電池130に加えて、燃料電池発電装置140、充放電装置150等が設けられている。加えて、各店舗110A~110Dには、電力系統から供給されて各種電気機器112~114等で消費された消費電力量、太陽光発電装置120によって得られた発電電力量、および蓄電池130における蓄電電力量を計測、集計するスマートメータ115a、115b、115cが設けられている。太陽光発電装置120は、自然界のエネルギを利用可能な再生可能エネルギに変換する再生可能エネルギ発生装置であり、ここでは、太陽光電池パネルによる光起電力効果を利用して太陽光エネルギを電気エネルギに直接的に変換して直流の電力を得る発電装置としている。太陽光発電装置120によって得られた発電電力は、本発明における再生可能エネルギに対応する。太陽光発電装置120によって得られた発電電力は、パワーコンディショナによって交流に変換されて、各種電器機器112~114等に供給されるようになっている。また、太陽光発電装置120によって得られる発電電力と、各種電気機器112~114等によって消費される消費電力とのバランスによって、発電電力の一部は、直流のまま蓄電池130に蓄電されるようになっている。つまり、太陽光発電装置120によって得られる発電電力量は、発電時の天候に大きく左右される。晴天時に比べて、曇天時、雨天時等では発電電力量は低下する。また、夏場に対して冬場では発電電力量は低下する。更に、日没後の夜間時では、太陽光発電装置120による発電電力は得られない。よって、太陽光発電装置120によって得られる発電電力が、各種電気機器112~114等の消費電力を上回る場合には、余剰電力として蓄電池130に蓄電されるようになっている。蓄電池130は、太陽光発電装置120によって得られた発電電力の一部余剰電力を一時的に蓄電する蓄エネルギ機器である。蓄電池130に蓄電される蓄電電力、余剰電力は、本発明における蓄エネルギ、余剰エネルギに対応する。そして、蓄電池130は、蓄電された蓄電電力を交流変換して各種電気機器112~114等に対して放電することが可能となっている。更には、蓄電池130は、充放電装置150に対して直流のまま放電することも可能となっている。燃料電池発電装置140は、例えば都市ガスから取り出した水素と空気中の酸素を電気化学的に反応させて発電を行う発電装置であり、例えば複数の店舗110A~110Dのうち、一部の店舗に設けられている。燃料電池発電装置140によって得られた電力は、各種電気機器112~114等に供給されるようになっている。また、燃料電池発電装置140は、発電時に発生する熱を利用して湯を生成し、給湯装置としても活用されるようになっている。充放電装置150は、蓄電池130と、後述する配送車160の車両蓄電池165との間で電力の授受を行う装置である。つまり、充放電装置150には、車両用ケーブルが設けられており、車両用ケーブルを車両用蓄電池165と接続することで、蓄電池130から車両用蓄電池165への充電DC/DC充電、あるいは車両用蓄電池165から蓄電池130への充電DC/DC充電が可能となっている。スマートメータ115a~115cは、電力系統から供給されて各種電気機器112~114等ごとで消費された消費電力量、太陽光発電装置120によって得られた発電電力量、および蓄電池130における蓄電電力量をリアルタイムで計測、集計する計測機器であり、例えば現時点以前の過去の所定期間にさかのぼった消費電力量、発電電力量、および蓄電電力量のデータを記憶している。上述した過去の所定期間というのは、例えば過去1年の期間である。スマートメータ115a~115cに集計された1年間の電力データから日、週、月、季節、天候、店舗周辺のイベントの有無等による消費電力量、発電電力量、および蓄電電力量の傾向が把握できることになる。スマートメータ115a~115cにて計測、集計された電力データは、後述するデータセンタ170に通信等によって送信されるようになっている。配送車160は、図1に示すように、各店舗110A~110Dに対して、所定の集荷場から例えば生鮮食品等の荷物商品を、予め定められたルートに基づいて移動して順に配送していく移動体である。配送車160は、例えば半日をかけて店舗110A~110Dを順に移動して、各店舗110A~110Dからオーダーされた荷物を配送していく。配送車160は、図3に示すように、走行用のエンジン161の駆動力によって走行するエンジン駆動車両であり、運転席後方には、生鮮食品等の荷物を載せる冷凍庫162が設けられている。冷凍庫162内の空気は、図示しない冷凍サイクルの冷却用熱交換器によって冷却されて、冷凍庫162内の温度が所定の温度に維持されるようになっている。そして、配送車160には、冷凍サイクル内の冷媒を循環させるコンプレッサとして、エンジン161によって駆動されるベルト駆動コンプレッサ163に加えて、電動モータによって駆動される電動コンプレッサ164が設けられている。ベルト駆動コンプレッサ163は、通常、配送車160が走行している時に、エンジン161によって駆動されて、冷凍庫162内が所定温度に維持されるようになっている。また、電動コンプレッサ164は、配送車160が荷物を積んだり降ろしたりするために停車されて、エンジン燃料の消費量低減のためにエンジン161が停止されたときにアイドルストップ時に、後述する車両蓄電池165に蓄電された蓄電電力によって駆動されて、冷凍庫162内が所定温度に維持されるようになっている。また、配送車160の一方の側方下部には、車両蓄電池165が設けられている。車両蓄電池165は、後述するように、各店舗110A~110Dのうち、消費電力に対して発電電力が余剰となった店舗の余剰電力を蓄電すると共に、消費電力に対して発電電力が不足する店舗に対して余剰電力を放電する移動体用蓄エネルギ機器である。データセンタ170は、各店舗110A~110Dを1つのグループとして、各店舗110A~1210D間におけるエネルギ管理を行うセンタである。データセンタ170は、各店舗110A~110Dから消費電力データ、および発電電力データを入手して、入手した各電力データから各店舗110A~110Dの電力収支予測量を算出し、電力収支予測量がプラスとなる店舗からマイナスとなる店舗に電力輸送するように、配送車160に余剰エネルギ輸送指令を出力する。電量収支予測量は、本発明のエネルギ収支予測量に対応する。以下、エネルギ輸送システム100における余剰エネルギ輸送の要領の詳細について、図4~図6を加えて説明する。図4のステップS100に示すように、各店舗110A~110Dは、スマートメータ115a~115cによって、各種電気機器112~114等によって消費される消費電力量と、太陽光発電装置120によって得られる発電電力量と、蓄電池130への蓄電電力量をリアルタイムで監視計測し、計測した電力データを集計記憶している。記憶された各電力量のデータは、現時点以前の1年間のデータとなっている。現時点とは、例えば配送車160が1つのグループを構成するすべての店舗110A~110Dを巡回するために要する時間として定義される配送周期ここでは半日における開始時刻である。そして、各店舗110A~110Dは、配送周期の開始時刻ごとに、現時点以前の1年間の各電力量のデータをデータセンタ170に出力する。データセンタ170は、ステップS110で、各店舗110A~110Dから出力された各電力量のデータを用いて、現時点から所定期間までの各店舗110A~110Dの発電電力予測量、および消費電力予測量を推定する。ここでデータセンタ170は、所定期間を配送周期に基づいて決定するようにしている。所定期間は、例えば、配送車160が各店舗110A~110Dを移動する配送周期半日と同一の時間とすることができる。また、発電電力予測量は、本発明の発生予想量に対応し、消費電力予測量は、本発明の消費予測量に対応する。発電電力予測量の推定にあたっては、過去と同一時期の発電電力量データを基に、現時点から所定期間までの天候を加味して算出する。また、消費電力予測量の推定にあたっては、過去と同一時期の消費電力量データを基に、現時点から所定期間における特別なイベントの有無を加味して算出する。そして、データセンタ170は、発電電力予測量から消費電力予測量を差し引いたエネルギ収支予想量を算出する。エネルギ収支予測量がプラスになる店舗は、消費電力予測量に対して発電電力予測が大きくなり、電力量が余剰となる店舗であり、逆に、エネルギ収支予測量がマイナスになる店舗は、消費電力予測量に対して発電電力予測量が小さくなり、電力量が不足となる店舗である。このとき、配送車160は、ステップS120、S130で、本来の運行ルートがどのような順で各店舗110A~110Dを移動するかという運行計画、および車両蓄電池165の蓄電状態を監視した蓄電電力データをデータセンタ170に出力する。そして、ステップS140で、データセンタ170は、余剰エネルギ輸送計画を作成する。まず、データセンタ170は、基本的には、ステップS110で予想したエネルギ収支予測量がプラスとなる店舗の蓄電池130から、蓄電電力余剰電力を配送車160の車両蓄電池165に蓄電させて、マイナスとなる店舗の蓄電池130に供給する計画を作成する。ここで、エネルギ収支予測量がプラスとなる店舗と、エネルギ収支予測量がマイナスとなる店舗との組み合わせが、図5の例のように、例えば、店舗110Aから店舗110B、店舗110Aから店舗110D、店舗110Cから店舗110B、店舗110Cから店舗110Dというように複数組できると、データセンタ170は、以下のような条件でどの組み合わせを採用するかを絞込みする。1.余剰エネルギ輸送のコストが最も小さくなる組み合わせデータセンタ170は、各組み合わせの中で、配送車160が余剰エネルギを輸送するための輸送コストを比較する。輸送コストは、例えば、配送車160の燃料費である。組み合わせ店舗間の距離が長ければ、それだけ配送車160の走行距離が長くなって燃料をより多く使用することになる。本来の最短配送ルートに対して、エネルギ輸送のために走行距離が長くなる分を燃料消費増加分として評価する。例えば図6の例のように、輸送コストを算出し、輸送コストが最も小さくなる組み合わせを、余剰エネルギ輸送の店舗の組み合わせとして、店舗110Aから店舗110B、店舗110Cから店舗110B、店舗110Cから店舗110Dというように絞り込むことができる。2.輸送コストと商用コストとの差が最も大きくなる組み合わせ上記1項では、まだ1つの組み合わせに絞込みができない場合、次に、データセンタ170は、商用コストを加味する。即ち、エネルギ収支予測量がマイナスとなる店舗において、そのマイナスとなる電力を電力系統から供給される商用電力を買って使用した場合を仮定する。例えば、上記1項で絞り込まれた店舗110B、110Dで電力の不足分を商用電力で賄おうとしたときの買電コストをそれぞれ30、40とすると、輸送コストの方が買電コストより安くなり、且つ、上記1項の輸送コストとの差は、店舗110Cから店舗110Dの組み合わせにおいて最も大きくなる。つまり、輸送コストが安く、且つ買電コストとの差が最も大きくなる店舗間の組み合わせにおいて、余剰電力を輸送することがコスト的に価値のある組み合わせとなるのである。図6の例では、上記1、2項より店舗110Cから店舗110Dへの余剰エネルギの輸送が最も効果のあるものとして絞り込みされる。尚、エネルギ収支予測量がプラスとなる店舗と、エネルギ収支予測量がマイナスとなる店舗との組み合わせが、複数組できる場合に、上記1、2項の他にも下記3、4項のような絞込みの要領もある。3.各店舗で使用している商用電力の生成時のCO2排出量を加味した組み合わせ各店舗110A~110Dで使用している商用電力の単位電力当たりのCO2排出量をリアルタイムに取得して、各店舗110A~110Dで使用している商用電力に対してCO2排出量をランク付けすることができる。一方、各店舗110A~110Dにおいて、太陽光発電装置120で得られた発電電力は、自然界のエネルギから再生可能エネルギに変換されたものであって、CO2の排出を伴わないクリーンな電力といえる。よって、余剰となる太陽光発電の発電電力を、CO2排出量の高い商用電力を通常使用している店舗に輸送することが好ましく、全店舗110A~110Dにおいて全体にわたって使用エネルギのクリーン度合いを向上させることができるのである。4.配送車自身が使用する電力が最も小さくなる組み合わせ配送車160は、余剰エネルギ輸送中において、停車中にエンジン161が停止されたときアイドルストップされたときは、車両蓄電池165の蓄電電力を用いて電動コンプレッサ164を駆動させることが必要となる。よって、電動コンプレッサ164の作動頻度が多くなる店舗間での輸送では、せっかくの余剰エネルギを電動コンプレッサ164によって消費しまうことになるので、配送車160自身が使用する電力が最も小さくなる店舗間での余剰エネルギ輸送が好ましい。具体的には、経路上の時間帯による渋滞を避け、信号待ちや渋滞で停車中にアイドルストップする機会を減らす経路案内が必要である。次に、図4に戻って、ステップS140からの続きを説明していく。データセンタ170は、上記のようにステップS140で余剰エネルギ輸送計画を作成すると、その計画情報を各店舗110A~110D、および配送車160に出力する。配送車160は、余剰エネルギ輸送計画情報を受け取ると、本来の搬送ルートを余剰エネルギ輸送計画に基づくルートに変更して店舗間を移動する。例えば店舗110Cから店舗110Dへの余剰エネルギ輸送を行うとすると、本来、店舗110Aから店舗110Dまで順に移動するところ、配送車160は、店舗110C、店舗110D、店舗110A、110Bの順に移動する。そして、エネルギ収支予測量がプラスとなる店舗例えば店舗110Cで、車両蓄電池165に店舗110Cの蓄電池130の余剰電力を充電する。余剰電力の充電に際しては、配送車160の運転手は、店舗110Cの充放電装置150のケーブルを車両蓄電池165に接続する。すると、ステップ150のように、車両蓄電池165から店舗110Cの蓄電池130に対して充電要求蓄電池130→車両蓄電池165に充電することが出力される。次に、ステップS160で、店舗110Cでは充電の受付けが行われる。更に、ステップS170で、蓄電池130から車両蓄電池165への充電が行われる。そして、ステップS180で、充電量が計画充電量に達すると、充電が終了される。車両蓄電池165に蓄電を終えた配送車160は、エネルギ収支予測量がマイナスとなる店舗例えば店舗110Dで、車両蓄電池165から店舗110Dの蓄電池130に余剰電力を放電する。余剰電力の放電に際しては、配送車160の運転手は、店舗110Dの充放電装置150のケーブルを車両蓄電池165に接続する。すると、ステップ190のように、車両蓄電池165から店舗110Dの蓄電池130に対して放電要求車両蓄電池165→蓄電池130に放電することが出力される。次に、ステップS200で、店舗110Dでは放電の受付けが行われる。更に、ステップS210で、車両蓄電池165から蓄電池130への放電が行われる。そして、ステップS220で、放電量が計画放電量に達すると、放電が終了される。以上のように、本実施形態では、データセンタ170は、それぞれの店舗110A~110Dにおける、発電電力予測量および消費電力予測量を算出すると共に、エネルギ収支予測量を算出する。そして、エネルギ収支予測量がプラスとなる店舗110Cの余剰電力を蓄電池130から車両蓄電池165に蓄えさせて、エネルギ収支予測量がマイナスとなる店舗110Dの蓄電池130に供給するように、配送車160に対して余剰エネルギ輸送の指令を行うようにしている。これにより、複数の店舗110A~110Dのうち、エネルギ収支予測量がプラスとなる店舗110Cの余剰エネルギを、エネルギ収支予測量がマイナスとなる店舗110Dにおいて使用することができるので、複数の店舗110A~110D間において余剰となる再生可能エネルギを無駄にすることなく、有効に活用することができる。また、エネルギ収支予測量がプラスとなる店舗110Cとエネルギ収支予測量がマイナスとなる店舗110Dとの組み合わせが複数できる場合に、センタ170は、上記1項~4項で説明した要領で、組み合わせの絞込みを行うことによって、好適な余剰エネルギの輸送が可能となる。即ち、上記1項のように、余剰エネルギの輸送コストが最も小さくなる組み合わせを選択することで、輸送コストに関して経済的な余剰エネルギの活用ができる。上記2項のように、輸送コストと、余剰エネルギを使用せずに商用エネルギを用いた場合の商用エネルギコストとを比較して、輸送コストの方が安く、且つ輸送コストと商用エネルギコストとの差が最も大きくなる組み合わせを選択することで、輸送コストを抑えると共に、仮に商用電力を用いた場合よりも安く余剰エネルギを活用することができる。上記3項のように、生成される際のCO2排出量が最も大きな商用エネルギを使用している店舗を優先する組み合わせを選択し、その店舗で余剰エネルギを活用することで、CO2排出量の大きな商用エネルギに代えてクリーンな再生可能エネルギの活用を増やすことができる。よって、複数の店舗110A~110D全体にわたってCO2の排出量を小さくすることに繋がり、連鎖的な省エネ管理を求められる企業の省エネ対策に効果を発揮できる。上記4項のように、車両蓄電池165から配送車160自身が使用する蓄電電力の使用量が最も小さくなる組み合わせを選択することで、余剰エネルギの輸送中に余剰エネルギが減少してしまうことを抑えることができ、余剰エネルギを有効に活用することができる。また、エネルギ収支予測量を算出する際の所定期間を、配送車160の複数の店舗110A~110Dに対する配送周期に基づいて決定されるようにしている。よって、配送周期に応じたエネルギ収支予測量を算出し、精度の良い余剰エネルギの配送が可能となる。例えば、所定期間を配送周期と同一期間時間として決定することで、余剰エネルギ配送のために余分な配送を増加させることがなくなる。また、データセンタ170は、発電電力予測量を算出するにあたって、現時点以前の過去所定期間における複数の店舗110A~110Dの発電電力実績量をもとに算出するようにしている。よって、発電電力予測量を算出するにあたって、過去の発電電力実績量から日、週、月、季節、天候等の影響を加味した予測が可能となるので、発電電力予測量の精度を高めることができる。また、データセンタ170は、消費電力予測量を算出するにあたって、現時点以前の過去所定期間における複数の店舗110A~110Dの消費電力実績量をもとに算出するようにしている。よって、消費電力予測量を算出するにあたって、過去の消費電力実績量から日、週、月、季節、天候、店舗周辺のイベント実施の有無等の影響を加味した予測が可能となるので、消費電力予測量の精度を高めることができる。また、エネルギ輸送システム100を形成する複数の建物110A~110Dは、所定地域内の系列店舗110A~110Dとしている。よって、本システム100の採用にあたって、複数の店舗110A~110Dへの指示、統制等がとり易く、スムーズに対応することができる。また、類似の形態の業務を行う複数の店舗データを、統計手法を用いて解析することで、単独の店舗データから予測するよりも予測精度を高めることができる。また、連鎖的な省エネ管理を求められる多店舗を有する企業の省エネ対策に効果を発揮できる。また、太陽光発電装置120は、他の風力発電装置やマイクロ水力発電装置等と比べて、比較的コンパクトで、且つエネルギ変換効率のよい再生可能エネルギ発生装置として選択することができる。よって、再生可能エネルギとして、太陽光発電装置120の発電による電気エネルギとした場合には、蓄エネルギ機器、移動体用蓄エネルギ機器としては、蓄電池130および車両用蓄電池165を用いて好適となる。その他の実施形態上記第1実施形態では、再生可能エネルギ発生装置として、太陽光を利用した太陽光発電装置120としたが、これに限らず、風力を利用した風力発電装置や、水力を利用したマイクロ水力発電装置等としても良い。また、再生可能エネルギとして、発電による電気エネルギを余剰エネルギ輸送の対象としたが、これに限らず、高温湯、冷却材等による熱エネルギ温熱、冷熱や、化学蓄熱材による化学蓄熱エネルギ等を余剰エネルギ輸送の対象としても良い。また、現時点から所定期間までのエネルギ収支予測量を算出する際の所定期間として、配送周期と同一となる期間時間とする内容で説明したが、これに限定されることなく、例えば、配送周期に対して所定倍率を乗じて、配送周期よりも大きくなるような期間としても良い。また、エネルギ収支予測量がプラスとなる店舗と、マイナスとなる店舗との組み合わせが複数できる場合に、上記第1実施形態では、1項~4項の絞込み要領を説明したが、これら項目は、1つのみ使用する、あるいは複数を組み合わせて使用する等、適宜選択して使用することができる。また、発電電力量および消費電力量を予測する際に、使用する過去のデータは、1年間分のデータに限らず、週、月、半年単位等のデータとしても良い。また、再生可能エネルギ発生装置太陽光発電装置120、および蓄エネルギ機器蓄電池130を備える複数の建物として、所定地域内の系列店舗として説明したが、これに限らず、系列を超えた複数の店舗のグループとしても良い。また、建物としては、店舗に限らず、事務所、オフィス等を対象としても良い。