一つの建物についての外気比エンタルピの1時間瞬時値を横軸に、エネルギー量の1時間瞬時値を縦軸に設定した瞬時値散布図と、前記散布図によりピーク値の出現時における外気条件を把握し、前記ピーク値が出現したピーク日の日変動図とを作成し、前記散布図を冷房期あるいは暖房期のいずれかであるかを判定し、前記ピーク日の日変動図からピーク値の出現を時刻ベースで抽出して当該時刻におけるピーク値散布図を作成し、前記ピーク値散布図のパターンをASHRAEの変動パラメータの負荷パターンを参照して当てはめ、当てはめられた前記負荷パターンによって基準点とピーク点とを前記ピーク値散布図に描画し、外気比エンタルピの最高値を少なくとも2つの公的情報に基づく気象データと、各建物の所望期間における最高値との3種類についての推計値を求め、前記基準点とピーク点とから比例配分により前記3種類のデータについての推計値を求めて、契約値との比較することを特徴とする建物のエネルギー供給についての契約値最適化診断手法。一つの建物についての外気比エンタルピの1時間瞬時値を横軸に、照明コンセント系統の1時間瞬時値を縦軸に設定した瞬時値散布図を作成し、前記瞬時散布図に所望時間における瞬時値を描画し、前記描画したデータの一次近似式と、該データの標準偏差を求め、前記一次近似式の定数項に標準偏差を加算して閾式を求め、前記閾式によって当該建物の照明コンセント消費電力を監視することを特徴とする建物のエネルギー供給についての契約値最適化診断手法。ところで、ビルディング以下ビルと略記する。の管理を専門に行うビル管理会社等では複数のビル等の建物について管理を行っており、それぞれの建物について室内環境とエネルギー効率の最適化を図ることが行われている。この種の最適化のために、例えば特許文献1に記載されたエネルギー管理装置では、所定期間の目標値が設定され、この目標値と実績値とを照合した照合結果を月形式の累積グラフ等で表示させることが行われている。他方、ビルの室内環境等の最適化を図るためには、それぞれの室について個別にそれぞれの室内環境等を把握する必要がある。また、ビルの立地等によっても室内環境等が異なるから、複数の建物の管理を行っているビル管理会社等は、個別のビル毎についてそれぞれの室の室内環境等を把握することが必要となる。そして、把握した室内環境等のデータをもとにして、室内環境やエネルギー効率の最適化を図るための空調設備や照明設備等の運転の調整を行うことになる。ビル管理会社等は、把握した室内環境やエネルギー効率の最適化を図るための空調設備等の運転調整について、建物の所有者に対して説明する。このとき、所有者の理解が容易となるような資料を必要とする。ところで、各ビルにあっては、例えば、電力会社と消費する電力量に関して使用契約を結んでおり、毎月の費用として、契約に基づく基本料金と電力使用量に対する従量性の使用料金とを要している。この場合、基本料金と使用料金との合計料金が適切でない場合には、エネルギーコストに無駄が生じてしまう。このようなエネルギーコストの無駄の有無を容易に判断できれば、エネルギーコストの改善を行える。そこで、この発明は、多くの建物にBEMSが導入されていることに着目して、BEMSで得られた各種の計測データをもとにして、当該建物における消費エネルギーがエネルギー供給についての契約値に関して適切か否かを判断できるようにした建物のエネルギー供給についての契約値最適化診断手法を提供することを目的としている。前記目的を達成するための技術的手段として、この発明に係る建物のエネルギー供給についての契約値最適化診断手法は、一つの建物についての外気比エンタルピの1時間瞬時値を横軸に、エネルギー量の1時間瞬時値を縦軸に設定した瞬時値散布図と、前記散布図によりピーク値の出現時における外気条件を把握し、前記ピーク値が出現したピーク日の日変動図とを作成し、前記散布図を冷房期あるいは暖房期のいずれかであるかを判定し、前記ピーク日の日変動図からピーク値の出現を時刻ベースで抽出して当該時刻におけるピーク値散布図を作成し、前記ピーク値散布図のパターンをASHRAEの変動パラメータの負荷パターンを参照して当てはめ、当てはめられた前記負荷パターンによって基準点とピーク点とを前記ピーク値散布図に描画し、外気比エンタルピの最高値を少なくとも2つの公的情報に基づく気象データと、各建物の所望期間における最高値との3種類についての推計値を求め、前記基準点とピーク点とから比例配分により前記3種類のデータについての推計値を求めて、契約値との比較することを特徴としている。BEMSによって各ビルの受電電力や冷水受入、蒸気受入、温水受入等のエネルギー消費量データと、外気乾球温度や外気相対湿度等の外気状態データとを取得する。外気乾球温度と外気相対湿度とから外気比エンタルピの1時間毎のデータであってその瞬時値を求める。またエネルギー量の1時間瞬時値を取得する。なお、エネルギー量は、受入冷水熱量あるいは受入蒸気、受入温水、受電力による。これらの値により、横軸に比エンタルピが、縦軸にエネルギー量が設定された瞬時値散布図を描く。この瞬時値散布図によってピーク値が出現した時点における外気条件を把握することで、該ピーク値の出現の時期が冷房期であるか暖房期であるかを判定する。この判定は、外気比エンタルビが高い時期にピーク値が出現する場合には冷房期と、低い時期に出現する場合には暖房期と判定し、ピーク値の出現した日の日変動からピークの発生時刻を特定する。なお、冬期の空調の立ち上がり時にピーク値が出現する場合には、800~1600のデータを抽出し、夏期の午後にピーク値が出現する場合には1000~1600のデータを抽出し、当該時刻におけるピーク値散布図を作成する。前記ピーク値散布図を、ASHRAEアメリカ暖房冷凍空調学会:AmericanSocietyofHeatingRefrigeratingandAirConditioningEngineersの変動パラメータの負荷パターンを参照して、いずれの負荷パターンに近似するかを当てはめる。当てはめた負荷パターンに基づいて基準点とピーク点とを確定する。一方、契約値が適正か否かを判断にようする推計値を求めるために、外気条件を想定する必要がある。この外気条件の想定には、各ビルの適宜な期間におけるBEMSデータと、公的な気象情報に基づくデータを用いる。公的情報による気象データとしては、例えば、拡張AMeDAS標準年気象データや拡張AMeDAS所望期間のデータ等を用い、これら各データの最高値の3種類について推計値を求める。前記基準点とピーク点とから比例配分で前記3種類の最高値データについて推計値を求め、契約値が適正か否かを判断する。また、請求項2の発明に係る建物のエネルギー供給についての契約値最適化診断手法は、一つの建物についての外気比エンタルピの1時間瞬時値を横軸に、照明コンセント系統の1時間瞬時値を縦軸に設定した瞬時値散布図を作成し、前記瞬時散布図に所望時間における瞬時値を描画し、前記描画したデータの一次近似式と、該データの標準偏差を求め、前記一次近似式の定数項に標準偏差を加算して閾式を求め、前記閾式によって当該建物の照明コンセント消費電力を監視することを特徴としている。この発明に係る建物のエネルギー供給についての契約値最適化診断手法によれば、ビル管理会社等は管理の対象となっているビル等の建物について、電力使用等のエネルギー供給に関して使用しているエネルギーとの比較を、ピーク値散布図等を参照しながら行うことにって、エネルギー需給についての契約が適正か否かを容易に判断することができる。そして、この判断に基づいて、当該建物の所有者にエネルギーコストにつていの改善を前記ピーク値散布図等を参照しながら説明することにより、契約の見直し等の有効性について容易に理解することができる。以下、例示した好ましい実施の形態に基づいて、この発明に係る建物のエネルギー供給についての契約値最適化診断手法を具体的に説明する。なお、診断に資するための図を描くために必要なデータは、前記BEMSによって取得されるものであり、受電電力情報や冷水受入情報、蒸気受入情報、温水受入情報、外気乾球温度、外気相対湿度である。図1にはこの発明に係る建物のエネルギー供給についての契約値最適化診断手法の診断手順のフローチャートを示してあり、このフローチャートに基づいて説明する。該当する建物についてBEMSにより取得された各種のデータより、エネルギー量受入冷水熱量、受入蒸気、受入温水、受電力と外気条件との散布図を作成するステップ101。この散布図は、外気乾球温度と外気相対湿度とから外気比エンタルピを求め、その1時間瞬時値を横軸に、エネルギー量の1時間瞬時値を縦軸に設定した瞬時値散布図として作成される。図2はこの瞬時値散布図を示しており、エネルギー量としては地冷からの受け入れ冷水熱量を採用している。前記瞬時散布図からピーク値がどのような外気条件の際に出現するかを判別し、外気比エンタルピが高い時期に出現する場合ステップ102/YESには冷房期を抽出しステップ103、外気比エンタルピが低い時期に出現する場合ステップ102/NOには暖房期のデータを抽出する必要があるステップ104。図2においてはピーク値が外気比エンタルピの高い時期に出現しているため、冷房期のデータを抽出する必要がありステップ105、このピーク値が出現したピーク日の日変動を図3に示してある。次に、このピーク値が出現する状況が、空調立ち上がり時にあるか否かを判断するステップ106。冬期の空調の立ち上がり時にピーク値が出現するような場合ステップ106/YESには800~1600の暖房期のデータを抽出しステップ107、夏期の午後に空調のピーク値が出現するような場合ステップ106/NOには1000~1600の冷房期のデータを抽出するステップ108。図4は図2に示した瞬時値散布図より冷房期のデータ1000~1600のデータを抽出したピーク値散布図である。このピーク値散布図のパターンを、図5に示す、ASHRAEの変動パラメータの負荷パターンを参照して、いずれの負荷パターンに近似するかを当てはめるステップ109。ASHRAEのデータに当てはめた負荷パターンによって基準点とピーク点とを確定するステップ109。例えば、図4に示すピーク値散布図においては、ピーク点は同図における最大エネルギー消費量の出現した比エンタルピの点とし、基準点は最低の比エンタルビのエネルギー消費量の点とする。この点を描画したものを図6に示してある。次に、推計値を求める。この場合に、外気条件を想定する必要がある。この外気条件の想定には、公的情報による気象データを使用し、例えば、拡張AMeDAS標準年気象データの最高値推計値と拡張AMeDAS19912000年データの最高値推計値と各建物に関して取得された2007年度のBEMSデータの最高値推計値の3種類のデータについて推定値を求める。前記ピーク値と基準値とから比例配分で、前記3種類のデータについて推計値を求めるステップ110。その結果を図7に示してある。また、同図には契約値と設計値とを併記してある。現状冷熱の契約値は22604[MJh]であり、推計値から求められた冷熱量は23220[MJh]推計値からは24681[MJh]推計値からは24643[MJh]となっており、現在のところ現状契約値を推測値がいずれも上回っており、外気温度の上昇があった場合将来的に現状契約値を超える恐れがあるため、契約値の低減は難しいと判断する。次に、図8を参照して、照明コンセント消費電力について受入エネルギー契約値の契約値最適化診断について説明する。図8は、外気乾球温度と外気相対湿度から導き出した外気比エンタルピ1時間瞬時値を横軸に、照明コンセント系統の1時間瞬時値を縦軸に設定した瞬時値散布図である。この瞬時値散布図に、平日コアタイム1000~1600のうちの1200~1300のデータを除いた値を描画する。描画されたデータに対して一次近似式を求めると共に、同データの標準偏差を求める。前記一次近似式の定数項に標準偏差を加算したものを閾式として建物データを監視する。そして、照明コンセント消費電力がこの閾式により求めた値と大きく異なる状況となった場合には受入エネルギー契約値の再検討を行うようにする。