空調熱量消費評価装置および方法
【課題】建物属性などの定性情報を使わずに、熱量消費の無駄を検知し、エネルギー多消費の要因を特定する。
【解決手段】空調熱量消費評価装置は、空調消費熱量を計測または算出する空調消費熱量計測部１と、外気エンタルピを計測または算出する外気エンタルピ計測部２と、外気エンタルピを一方の軸にとり空調消費熱量を他方の軸にとったときのデータの近似直線と近似曲線の変曲点とを算出する近似直線算出部４と、近似直線または変曲点に基づいて、理想的な量よりも空調消費熱量が多く消費されている熱量多消費の状態を抽出する熱量多消費抽出部７と、熱量多消費の状態毎に熱量多消費の要因情報を予め記憶する、熱量多消費要因データベース８と、熱量多消費要因データベース８に記憶されている情報を基に熱量多消費の要因を特定する熱量多消費要因特定部９とを備える。
【解決手段】空調熱量消費評価装置は、空調消費熱量を計測または算出する空調消費熱量計測部１と、外気エンタルピを計測または算出する外気エンタルピ計測部２と、外気エンタルピを一方の軸にとり空調消費熱量を他方の軸にとったときのデータの近似直線と近似曲線の変曲点とを算出する近似直線算出部４と、近似直線または変曲点に基づいて、理想的な量よりも空調消費熱量が多く消費されている熱量多消費の状態を抽出する熱量多消費抽出部７と、熱量多消費の状態毎に熱量多消費の要因情報を予め記憶する、熱量多消費要因データベース８と、熱量多消費要因データベース８に記憶されている情報を基に熱量多消費の要因を特定する熱量多消費要因特定部９とを備える。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、空調の熱量消費の無駄を検知する空調熱量消費評価装置および方法に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
従来より、エネルギーの使用状況を把握し、省エネルギーを実現する手段としてエネルギー監視システムが提案されている（特許文献１参照）。特許文献１に開示されたエネルギー監視システムは、ビル又は工場で使用される電力、ガス及び燃料油のエネルギー使用量を監視し、対象機器の稼動スケジュール、負荷率及びビル又は工場内の設定温度の運転条件を任意に設定して擬似的にエネルギー使用量のデータをシミュレーションし、シミュレーション結果とエネルギー使用量の実データとを比較することで、省エネルギーの余地とエネルギー使用の改善方法とを把握しようとするものである。
【０００３】
また、省エネルギーを実現する別の手段として、複数の建物のエネルギー消費量を集中的に管理し解析する建物省エネルギー評価監視装置が提案されている（特許文献２参照）。特許文献２に開示された建物省エネルギー評価監視装置は、外気温、室温、及び建物に設置された設備のエネルギー消費量のデータを元に、過去のデータから基準エネルギー消費量を演算し、基準エネルギー消費量に対するエネルギー消費量の実測値の割合が所定レベル以上である場合にシステム異常と判断し、さらにシステム異常を検知した場合に、各プロセス値（計測データ）が過去の平均値から大きく外れた値をとっているものを異常データ項目として抽出するようにしたものである。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００２−２５９５０８号公報
【特許文献２】特許第４３３４１７６号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
特許文献１に開示されたエネルギー監視システムでは、熱量消費の無駄を検知することができ、エネルギー多消費の要因を特定することができるが、建物属性などの定性情報を必要とし、膨大な入力データや設定情報が必要なため、適用対象が限定されるという問題点があった。
【０００６】
また、特許文献２に開示された建物省エネルギー評価監視装置では、建物属性などの定性情報を使わずに熱量消費の無駄を検知することができるが、無駄の検知が過去からの増加分に限定され、またエネルギー多消費の要因を特定することができないという問題点があった。つまり、特許文献２における基準エネルギー消費量は埋想的なエネルギー消費量であるとは限らないため、この基準エネルギー消費量を用いた判定では、大幅なエネルギー削減余地の抽出が難しい。また、特許文献２における異常データ項目は過去の平均値から乖離していることを示しているだけであり、エネルギー多消費の問題の要因を特定できるとは限らない。
【０００７】
本発明は、上記課題を解決するためになされたもので、建物属性などの定性情報を使わずに、熱量消費の無駄を検知することができ、かつエネルギー多消費の要因を特定することができる空調熱量消費評価装置および方法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】
【０００８】
本発明の空調熱量消費評価装置は、空調消費熱量を計測または算出する空調消費熱量計測手段と、外気エンタルピを計測または算出する外気エンタルピ計測手段と、前記空調消費熱量計測手段が計測または算出した空調消費熱量と前記外気エンタルピ計測手段が計測又は算出した外気エンタルピとを対応付けて記憶する第１の記憶手段と、この第１の記憶手段に記憶されたデータに関して、外気エンタルピを一方の軸にとり、空調消費熱量を他方の軸にとったときのデータの近似直線と近似曲線の変曲点とを算出する近似直線算出手段と、この近似直線算出手段が算出した近似直線または変曲点に基づいて、理想的な量よりも空調消費熱量が多く消費されている熱量多消費の状態を抽出する熱量多消費抽出手段と、熱量多消費の状態毎に熱量多消費の要因情報を予め記憶する第２の記憶手段と、この第２の記憶手段に記憶されている情報を基に熱量多消費の要因を特定する熱量多消費要因特定手段とを備えることを特徴とするものである。
【０００９】
また、本発明の空調熱量消費評価装置の１構成例において、前記近似直線算出手段は、前記近似曲線の変曲点を探索する変曲点探索手段と、前記近似曲線を求める近似曲線導出手段とを有し、前記変曲点探索手段は、外気エンタルピが所定値α以上の領域における冷水に関する空調消費熱量のデータを対象として第１の変曲点を探索し、外気エンタルピが前記第１の変曲点のエンタルピ以下の領域における冷水に関する空調消費熱量のデータを対象として第２の変曲点を探索し、前記第１、第２の変曲点が存在しない場合には、冷水に関する空調消費熱量の全データを対象として第３の変曲点を探索し、前記近似曲線導出手段は、外気エンタルピが所定値β以下の領域における温水に関する空調消費熱量のデータ対して近似直線を算出し、前記第１の変曲点が存在する場合、外気エンタルピが第１の変曲点のエンタルピ以上の領域における冷水に関する空調消費熱量のデータに対して近似直線を算出し、前記第１の変曲点が存在し、前記第２の変曲点が存在しない場合、外気エンタルピが前記第１の変曲点のエンタルピ以下の領域における冷水に関する空調消費熱量のデータに対して近似直線を算出し、前記第１、第２の変曲点が存在する場合、外気エンタルピが前記第２の変曲点のエンタルピ以上前記第１の変曲点のエンタルピ以下の領域における冷水に関する空調消費熱量のデータに対して近似直線を算出すると共に外気エンタルピが前記第２の変曲点のエンタルピ以下の領域における冷水に関する空調消費熱量のデータに対して近似直線を算出し、前記第１、第２の変曲点が存在せず、前記第３の変曲点が存在する場合、外気エンタルピが前記第３の変曲点のエンタルピ以上の領域における冷水に関する空調消費熱量のデータに対して近似直線を算出すると共に外気エンタルピが前記第３の変曲点のエンタルピ以下の領域における冷水に関する空調消費熱量のデータに対して近似直線を算出することを特徴とするものである。
【００１０】
また、本発明の空調熱量消費評価方法は、空調消費熱量を計測または算出する空調消費熱量計測ステップと、外気エンタルピを計測または算出する外気エンタルピ計測ステップと、前記空調消費熱量計測ステップで計測または算出した空調消費熱量と前記外気エンタルピ計測ステップで計測又は算出した外気エンタルピとを対応付けて第１の記憶手段に格納する記憶ステップと、前記第１の記憶手段に記憶されたデータに関して、外気エンタルピを一方の軸にとり、空調消費熱量を他方の軸にとったときのデータの近似直線と近似曲線の変曲点とを算出する近似直線算出ステップと、この近似直線算出ステップで算出した近似直線または変曲点に基づいて、理想的な量よりも空調消費熱量が多く消費されている熱量多消費の状態を抽出する熱量多消費抽出ステップと、熱量多消費の状態毎に熱量多消費の要因情報を予め記憶する第２の記憶手段の情報に基づいて、熱量多消費の要因を特定する熱量多消費要因特定ステップとを備えることを特徴とするものである。
【発明の効果】
【００１１】
本発明によれば、空調消費熱量計測手段と、外気エンタルピ計測手段と、第１、第２の記憶手段と、近似直線算出手段と、熱量多消費抽出手段と、熱量多消費要因特定手段とを設けることにより、建物属性などの定性情報を使わずに、熱量消費の無駄を検知することができ、エネルギー多消費の要因を特定することができる。建物属性などの定性情報を使わない利点としては、情報の入力等の手間を省くことができることと、適用対象現場を拡大できることがある。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１】本発明の実施の形態に係る空調熱量消費評価装置の構成を示すブロック図である。
【図２】本発明の実施の形態に係る空調熱量消費評価装置の動作を説明するフローチャートである。
【図３】本発明の実施の形態における空調消費熱量の近似直線の算出方法を説明する図である。
【図４】本発明の実施の形態における空調消費熱量の近似直線の算出方法を説明する図である。
【図５】本発明の実施の形態における空調消費熱量の近似直線の算出方法を説明する図である。
【図６】本発明の実施の形態における空調消費熱量の近似直線の算出方法を説明するフローチャートである。
【図７】本発明の実施の形態における近似直線の変曲点の探索方法を説明する図である。
【図８】本発明の実施の形態における近似直線の変曲点の探索方法を説明する図である。
【図９】本発明の実施の形態における近似直線の変曲点の探索方法を説明するフローチャートである。
【図１０】本発明の実施の形態における近似直線の変曲点判断処理を説明する図である。
【図１１】本発明の実施の形態における近似直線の変曲点判断処理を説明するフローチャートである。
【図１２】本発明の実施の形態における空調消費熱量の理想直線の算出方法を説明する図である。
【図１３】本発明の実施の形態における空調消費熱量の理想直線の算出方法を説明する図である。
【図１４】本発明の実施の形態における熱量多消費抽出処理と熱量多消費要因特定処理とを説明する図である。
【図１５】本発明の実施の形態における熱量多消費抽出処理と熱量多消費要因特定処理とを説明する図である。
【図１６】本発明の実施の形態における熱量多消費抽出処理と熱量多消費要因特定処理とを説明する図である。
【図１７】本発明の実施の形態における熱量多消費抽出処理と熱量多消費要因特定処理とを説明する図である。
【発明を実施するための形態】
【００１３】
［発明の原理］
ビルオーナーが、自分の建物において熱量を削減する余地があるのか否かを知ることは、省エネルギー施策を推進する上で重要である。また、例えばビルオーナーが複数建物を所有している場合、熱量削減余地が残されている建物を優先的に対策することにより、ビルオーナーはコスト及び時間の効率化を図ることができる。したがって、熱量消費の無駄を検知できて、かつエネルギー多消費の要因を特定できる必要性があるが、さらに適用対象現場を拡大できることが望まれる。
【００１４】
ここで、適用対象現場の拡大を妨げる要因が、建物属性などの定性情報を使うことにあるということに発明者は着眼し、鋭意研究の結果、建物の熱量消費と外気エンタルピの関係において、建物の埋想的な熱量消費には特性があることをつきとめた。そして、外気エンタルピと空調熱量の２つの指標の相関分析として、理想的な空調熱量特性と実際の空調熱量特性とを比較することにより、空調における熱量消費の無駄を検知することに想到した。
【００１５】
［実施の形態］
以下、本発明の実施の形態について図面を参照して説明する。図１は本発明の実施の形態に係る空調熱量消費評価装置の構成を示すブロック図である。
空調熱量消費評価装置は、空調消費熱量計測部１と、外気エンタルピ計測部２と、計測値データベース（計測値ＤＢ）３と、近似直線算出部４と、理想熱量消費特性データベース（理想熱量消費特性ＤＢ）５と、理想直線算出部６と、熱量多消費抽出部７と、熱量多消費要因データベース（熱量多消費要因ＤＢ）８と、熱量多消費要因特定部９と、表示部１０とから構成される。
【００１６】
以下、本実施の形態の空調熱量消費評価装置の動作を説明する。図２は空調熱量消費評価装置の動作を説明するフローチャートである。
空調消費熱量計測部１は、図示しない空調機に供給される熱媒（冷水、温水、蒸気）のうち少なくとも１つについて空調消費熱量Ｑを計測する（図２ステップＳ１）。あるいは、空調消費熱量計測部１は、熱源から空調機に供給される熱媒の往温度と空調機から熱源に戻る熱媒の還温度との差である往還温度差をΔＴ、熱媒の流量をＦ、熱媒の熱容量をＣ、熱媒の比熱をｃとしたとき、空調消費熱量Ｑを次式のように算出してもよい。
Ｑ＝ΔＴ×Ｆ×Ｃ×ｃ ・・・（１）
なお、熱源への投入エネルギー量をＩ、熱源の効率をＫとしたとき、空調消費熱量Ｑを次式のように算出してもよい。
Ｑ＝Ｉ×Ｋ ・・・（２）
【００１７】
外気エンタルピ計測部２は、外気エンタルピＥを計測する（図２ステップＳ２）。あるいは、外気エンタルピ計測部２は、外気温度と外気湿度とから外気エンタルピＥを算出してもよい。空調消費熱量計測部１が計測または算出した空調消費熱量Ｑと外気エンタルピ計測部２が計測又は算出した外気エンタルピＥとは対応付けて計測値ＤＢ３に格納される（図２ステップＳ３）。このような空調消費熱量Ｑと外気エンタルピＥの取得を一定時間毎に繰り返すことで、空調消費熱量Ｑと外気エンタルピＥとの組からなるデータを多数取得することができる。
【００１８】
次に、近似直線算出部４は、計測値ＤＢ３に記憶されたデータに関して、外気エンタルピＥをＸ軸（横軸）にとり、空調消費熱量ＱをＹ軸（縦軸）にとったときのデータの近似直線を算出する（図２ステップＳ４）。近似直線算出部４は、変曲点探索手段（不図示）と、近似曲線導出手段（不図示）とを有している。
【００１９】
図３（Ａ）、図３（Ｂ）、図４（Ａ）、図４（Ｂ）、図５は近似直線の算出方法を説明する図、図６は冷水に関する空調消費熱量Ｑ（以下、冷熱量Ｑｃ）の近似直線の算出方法を説明するフローチャートである。図３（Ａ）、図３（Ｂ）、図４（Ａ）、図４（Ｂ）、図５における３０は冷熱量Ｑｃのデータ、３１は温水に関する空調消費熱量Ｑ（以下、温熱量Ｑｈ）のデータである。
【００２０】
まず、近似直線算出部４は、外気エンタルピが所定値α［ｋＪ／ｋｇ（ＤＡ）］以上の領域における冷熱量Ｑｃのデータを対象として第１の変曲点Ｐ１を探索する（図６ステップＳ１００）。ここで、αは所定値であり、温熱が消費されていないはずの外気エンタルピである。変曲点の探索方法については後述する。近似直線算出部４は、第１の変曲点Ｐ１が存在する場合、外気エンタルピが第１の変曲点Ｐ１のエンタルピ以上の領域における冷熱量Ｑｃのデータに対して近似直線Ｌ１を算出する（図６ステップＳ１０１）。こうして、図３（Ａ）に示すように第１の変曲点Ｐ１が探索され、近似直線Ｌ１が算出される。
【００２１】
続いて、近似直線算出部４は、外気エンタルピが第１の変曲点Ｐ１のエンタルピ以下の領域における冷熱量Ｑｃのデータを対象として第２の変曲点Ｐ２を探索する（図６ステップＳ１０２）。このステップＳ１０２の処理により、図３（Ｂ）に示すように第２の変曲点Ｐ２が探索される。
【００２２】
近似直線算出部４は、第２の変曲点Ｐ２が存在する場合、図４（Ａ）に示すように第２の変曲点Ｐ２のエンタルピと所定値αとを比較する（図６ステップＳ１０３）。近似直線算出部４は、第２の変曲点Ｐ２のエンタルピと所定値αとが一致するか、あるいは第２の変曲点Ｐ２のエンタルピが所定値αを中心とする一定の誤差範囲内にある場合、外気エンタルピが第２の変曲点Ｐ２のエンタルピ以上第１の変曲点Ｐ１のエンタルピ以下の領域における冷熱量Ｑｃのデータに対して、第１、第２の変曲点Ｐ１，Ｐ２を通る近似直線Ｌ２を算出し、さらに外気エンタルピが第２の変曲点Ｐ２のエンタルピ以下の領域における冷熱量Ｑｃのデータに対して近似直線Ｌ３を算出する（図６ステップＳ１０４）。こうして、図４（Ｂ）に示すように近似直線Ｌ２，Ｌ３が算出される。
【００２３】
近似直線算出部４は、第２の変曲点Ｐ２のエンタルピと所定値αとが一致せず、かつ第２の変曲点Ｐ２のエンタルピが所定値αを中心とする一定の誤差範囲内にない場合、外気エンタルピが第１の変曲点Ｐ１のエンタルピ以下の領域における冷熱量Ｑｃのデータに対して近似直線を算出する（図６ステップＳ１０５）。また、近似直線算出部４は、ステップＳ１０２において第２の変曲点Ｐ２が存在しない場合、外気エンタルピが第１の変曲点Ｐ１のエンタルピ以下の領域における冷熱量Ｑｃのデータに対して近似直線を算出する（図６ステップＳ１０６）。
【００２４】
また、近似直線算出部４は、ステップＳ１００において第１の変曲点Ｐ１が存在しない場合、冷熱量Ｑｃの全データを対象として第３の変曲点Ｐ３を探索する（図６ステップＳ１０７）。近似直線算出部４は、第３の変曲点Ｐ３が存在する場合、第３の変曲点Ｐ３のエンタルピと所定値αとを比較する（図６ステップＳ１０８）。近似直線算出部４は、第３の変曲点Ｐ３のエンタルピと所定値αとが一致するか、あるいは第３の変曲点Ｐ３のエンタルピが所定値αを中心とする一定の誤差範囲内にある場合、外気エンタルピが第３の変曲点Ｐ３のエンタルピ以上の領域における冷熱量Ｑｃのデータに対して近似直線を算出し、さらに外気エンタルピが第３の変曲点Ｐ３のエンタルピ以下の領域における冷熱量Ｑｃのデータに対して近似直線を算出する（図６ステップＳ１０９）。
【００２５】
近似直線算出部４は、第３の変曲点Ｐ３のエンタルピと所定値αとが一致せず、かつ第３の変曲点Ｐ３のエンタルピが所定値αを中心とする一定の誤差範囲内にない場合、冷熱量Ｑｃの全データに対して近似直線を算出する（図６ステップＳ１１０）。また、近似直線算出部４は、ステップＳ１０７において第３の変曲点Ｐ３が存在しない場合、冷熱量Ｑｃの全データに対して近似直線を算出する（図６ステップＳ１１１）。以上で、冷熱量Ｑｃの近似直線の算出処理が終了する。
【００２６】
次に、近似直線算出部４は、外気エンタルピが所定値β［ｋＪ／ｋｇ（ＤＡ）］以下の領域における温熱量Ｑｈのデータに対して近似直線Ｌ４を算出する。ここで、βは所定値であり、通常、温熱が消費されている外気エンタルピである。こうして、図５に示すように近似直線Ｌ４が算出される。
【００２７】
次に、変曲点の探索方法について説明する。図７（Ａ）、図７（Ｂ）、図８（Ａ）、図８（Ｂ）は変曲点の探索方法を説明する図、図９は変曲点の探索方法を説明するフローチャートである。
【００２８】
近似直線算出部４は、変曲点を探索する場合、図７（Ａ）に示すように対象データ領域を５点の外気エンタルピＥ１，Ｅ２，Ｅ３，Ｅ４，Ｅ５で均等に分割する（図９ステップＳ２００）。対象データ領域とは、ステップＳ１００の探索処理の場合、外気エンタルピが所定値α以上の領域であり、ステップＳ１０２の探索処理の場合、外気エンタルピが第１の変曲点Ｐ１のエンタルピ以下の領域であり、ステップＳ１０７の探索処理の場合、全データ領域である。近似直線算出部４は、ステップＳ２００の分割処理の後、対象データ領域に対する変曲点判断処理によって変曲点の候補となる点を選定する（図９ステップＳ２０１）。変曲点判断処理については後述する。
【００２９】
続いて、近似直線算出部４は、ステップＳ２０１で選定した変曲点の候補を含む分割領域（図７（Ａ）の例ではＥ３からＥ４までの領域）とその隣の分割領域（図７（Ａ）の例ではＥ２からＥ３までの領域）とを次の分割対象として、この分割対象を図７（Ｂ）に示すように５点の外気エンタルピＥ６，Ｅ７，Ｅ８，Ｅ９，Ｅ１０で均等に分割する（図９ステップＳ２０２）。近似直線算出部４は、ステップＳ２０２の分割処理の後、対象データ領域に対する変曲点判断処理によって変曲点の候補となる点を選定する（図９ステップＳ２０３）。
【００３０】
続いて、近似直線算出部４は、ステップＳ２０３で選定した変曲点の候補を含む分割領域（図７（Ｂ）の例ではＥ９からＥ１０までの領域）とその隣の分割領域（図７（Ｂ）の例ではＥ８からＥ９までの領域）とを次の分割対象として、この分割対象を図８（Ａ）に示すように５点の外気エンタルピＥ１１，Ｅ１２，Ｅ１３，Ｅ１４，Ｅ１５で均等に分割する（図９ステップＳ２０４）。近似直線算出部４は、ステップＳ２０４の分割処理の後、対象データ領域に対する変曲点判断処理によって変曲点の候補となる点を選定する（図９ステップＳ２０５）。最後に、近似直線算出部４は、ステップＳ２０５で選定した点を変曲点Ｐとして確定する（図９ステップＳ２０６）。こうして、図８（Ｂ）に示すように変曲点Ｐを探索することができる。
【００３１】
次に、変曲点判断処理について説明する。図１０は変曲点判断処理を説明する図、図１１は変曲点判断処理を説明するフローチャートである。
近似直線算出部４は、隣接する２つの分割領域の境界点よりも低エンタルピ側にある対象データ領域の冷熱量Ｑｃのデータに対して近似直線を算出すると共に、この境界点よりも高エンタルピ側にある対象データ領域の冷熱量Ｑｃのデータに対して近似直線を算出する（図１１ステップＳ３００）。図１０の例では、外気エンタルピＥ２０からＥ２１までの分割領域と、外気エンタルピＥ２１からＥ２２までの分割領域とが設定されているときに、この隣接する２つの分割領域の境界点Ｅ２１よりも低エンタルピ側にある対象データ領域の冷熱量Ｑｃのデータ５０に対して近似直線Ｌ１０が算出され、境界点Ｅ２１よりも高エンタルピ側にある対象データ領域の冷熱量Ｑｃのデータ５１に対して近似直線Ｌ１１が算出されている。
【００３２】
近似直線算出部４は、このような近似直線の算出を、対象データ領域に含まれる隣接する２つの分割領域の全てについて行う。例えばステップＳ２０３の変曲点判断処理では、外気エンタルピＥ２からＥ６までの分割領域と外気エンタルピＥ６からＥ７までの分割領域の２つの領域に関して、境界点Ｅ６よりも低エンタルピ側にある対象データ領域の冷熱量Ｑｃのデータに対して近似直線を算出すると共に、境界点Ｅ６よりも高エンタルピ側にある対象データ領域の冷熱量Ｑｃのデータに対して近似直線を算出する。また、外気エンタルピＥ６からＥ７までの分割領域と外気エンタルピＥ７からＥ８までの分割領域の２つの領域に関して、境界点Ｅ７よりも低エンタルピ側にある対象データ領域の冷熱量Ｑｃのデータに対して近似直線を算出すると共に、境界点Ｅ７よりも高エンタルピ側にある対象データ領域の冷熱量Ｑｃのデータに対して近似直線を算出する。また、外気エンタルピＥ７からＥ８までの分割領域と外気エンタルピＥ８からＥ９までの分割領域の２つの領域に関して、境界点Ｅ８よりも低エンタルピ側にある対象データ領域の冷熱量Ｑｃのデータに対して近似直線を算出すると共に、境界点Ｅ８よりも高エンタルピ側にある対象データ領域の冷熱量Ｑｃのデータに対して近似直線を算出する。また、外気エンタルピＥ８からＥ９までの分割領域と外気エンタルピＥ９からＥ１０までの分割領域の２つの領域に関して、境界点Ｅ９よりも低エンタルピ側にある対象データ領域の冷熱量Ｑｃのデータに対して近似直線を算出すると共に、境界点Ｅ９よりも高エンタルピ側にある対象データ領域の冷熱量Ｑｃのデータに対して近似直線を算出する。さらに、外気エンタルピＥ９からＥ１０までの分割領域と外気エンタルピＥ１０からＥ４までの分割領域の２つの領域に関して、境界点Ｅ１０よりも低エンタルピ側にある対象データ領域の冷熱量Ｑｃのデータに対して近似直線を算出すると共に、境界点Ｅ１０よりも高エンタルピ側にある対象データ領域の冷熱量Ｑｃのデータに対して近似直線を算出する。
【００３３】
続いて、近似直線算出部４は、隣接する２つの分割領域の境界点よりも低エンタルピ側にある対象データ領域について算出した近似直線と境界点よりも低エンタルピ側にある対象データ領域の冷熱量Ｑｃのデータとの誤差の２乗和を算出すると共に、境界点よりも高エンタルピ側にある対象データ領域について算出した近似直線と境界点よりも高エンタルピ側にある対象データ領域の冷熱量Ｑｃのデータとの誤差の２乗和を算出し、これらの算出結果を加算することで、境界点よりも低エンタルピ側にある対象データ領域の誤差の２乗和と境界点よりも高エンタルピ側にある対象データ領域の誤差の２乗和との合計値ｅを算出する（図１１ステップＳ３０１）。境界点よりも低エンタルピ側にある対象データ領域における誤差の２乗和をｅ１、境界点よりも高エンタルピ側にある対象データ領域における誤差の２乗和をｅ２とすれば、誤差の２乗和の合計値ｅは次式となる。
ｅ＝ｅ１＋ｅ２ ・・・（３）
【００３４】
近似直線算出部４は、このような誤差の２乗和の算出を、対象データ領域に含まれる隣接する２つの分割領域の全てについて行う。
次に、近似直線算出部４は、ステップＳ３０１で算出した誤差の２乗和の合計値ｅのうちの最小値を求める（図１１ステップＳ３０２）。
【００３５】
そして、近似直線算出部４は、誤差の２乗和の合計値ｅが最小となった隣接する２つの領域の各々について相関係数Ｒ2と近似直線の１次の係数γとを求める（図１１ステップＳ３０３）。例えば図１０に示した隣接する２つの分割領域の境界点Ｅ２１よりも低エンタルピ側にある対象データ領域における誤差の２乗和と境界点Ｅ２１よりも高エンタルピ側にある対象データ領域における誤差の２乗和との合計値ｅが最小値になったとすると、境界点Ｅ２１よりも低エンタルピ側にある対象データ領域における近似直線Ｌ１０の式はＹ＝０．５０７６Ｘ＋１．１９６８、相関係数Ｒ2は０．２７４６、近似直線Ｌ１０の１次の係数γは０．５０７６である。また、境界点Ｅ２１よりも高エンタルピ側にある対象データ領域における近似直線Ｌ１１の式はＹ＝１．４０８７Ｘ−２７．９５２、相関係数Ｒ2は０．５２６８、近似直線Ｌ１１の１次の係数γは１．４０８７である。
【００３６】
次に、近似直線算出部４は、ステップＳ３０３で算出した２つの相関係数Ｒ2のうち少なくとも１つが所定のしきい値ＴＨ１以下である場合（図１１ステップＳ３０４においてＹＥＳ）、誤差の２乗和の合計値ｅが最小となった隣接する２つの分割領域の組み合わせを、最小値決定の対象から除外して（図１１ステップＳ３０５）、ステップＳ３０２に戻る。ステップＳ３０４，Ｓ３０５の処理を行う理由は、データ数が少なく、誤差の２乗和が偶然小さくなっている場合を除外するためである。
【００３７】
また、近似直線算出部４は、ステップＳ３０３で算出した２つの係数γの差が所定のしきい値ＴＨ２以下である場合（図１１ステップＳ３０６においてＹＥＳ）、誤差の２乗和の合計値ｅが最小となった隣接する２つの分割領域の組み合わせを、最小値決定の対象から除外して（図１１ステップＳ３０５）、ステップＳ３０２に戻る。ステップＳ３０６，Ｓ３０５の処理を行う理由は、誤差の２乗和は小さい場合であるが、冷熱量Ｑｃの特性が変化していない場合を除外するためである。
【００３８】
最後に、近似直線算出部４は、２つの相関係数Ｒ2がしきい値ＴＨ１より大で、かつ２つの係数γの差がしきい値ＴＨ２より大である隣接する２つの分割領域を確定し（図１１ステップＳ３０４，Ｓ３０６においてＮＯ）、この隣接する２つの分割領域の境界点を、変曲点の候補の点として確定する（図１１ステップＳ３０７）。例えば図１０の例では、外気エンタルピＥ２１が変曲点の候補の点となる。以上で、変曲点判断処理が終了する。なお、図１１で説明した各ステップにおいて、誤差の２乗和の代わりに、誤差の絶対値の和を使用してもよい。
【００３９】
次に、理想直線算出部６の動作について説明する。図１２（Ａ）、図１２（Ｂ）、図１３は理想直線の算出方法を説明する図である。図１２（Ａ）、図１２（Ｂ）、図１３における３０は冷熱量Ｑｃのデータ、３１は温熱量Ｑｈのデータである。
【００４０】
理想熱量消費特性ＤＢ５には、埋想的な熱量消費特性が予め記憶されている。理想直線算出部６は、計測値ＤＢ３に記憶されたデータに関して、外気エンタルピＥをＸ軸（横軸）にとり、空調消費熱量ＱをＹ軸（縦軸）にとったときのデータの理想直線を算出する（図２ステップＳ５）。
【００４１】
まず、理想直線算出部６は、図１２（Ａ）に示すようにＸ軸上の所定の外気エンタルピａ［ｋＪ／ｋｇ（ＤＡ）］の点と冷熱量Ｑｃのデータの第１の変曲点Ｐ１とを通る直線を算出し、この直線を外気エンタルピが第１の変曲点Ｐ１のエンタルピ以上の領域における冷熱量Ｑｃの理想直線Ｌ２０とする。外気エンタルピａは、理想熱量消費特性ＤＢ５に予め記憶されている値である。
【００４２】
また、理想直線算出部６は、図１２（Ｂ）に示すようにＸ軸上の所定の外気エンタルピｂ［ｋＪ／ｋｇ（ＤＡ）］の点と冷熱量Ｑｃのデータの第１の変曲点Ｐ１とを通る直線を算出し、この直線を外気エンタルピが第１の変曲点Ｐ１のエンタルピ以下の領域における冷熱量Ｑｃの理想直線Ｌ２１とする。外気エンタルピｂは、理想熱量消費特性ＤＢ５に予め記憶されている値である。
【００４３】
さらに、理想直線算出部６は、図１３に示すようにＸ軸上の所定の外気エンタルピｂ［ｋＪ／ｋｇ（ＤＡ）］の点を通る、Ｙ軸と平行な直線Ｌ２２に関して、理想直線Ｌ２０と線対称な直線を算出する。そして、理想直線算出部６は、この算出した直線の傾きを有し、かつＸ軸上の外気エンタルピｂ［ｋＪ／ｋｇ（ＤＡ）］の点を通る直線を温熱量Ｑｈの理想直線Ｌ２３とする。以上で、理想直線算出部６の処理が終了する。
【００４４】
次に、熱量多消費抽出部７は、近似直線算出部４が算出した近似直線または変曲点に基づいて、理想的な量よりも空調消費熱量Ｑが多く消費されている熱量多消費の状態を抽出する（図２ステップＳ６）。図１４〜図１７は熱量多消費抽出処理と熱量多消費要因特定処理とを説明する図である。
【００４５】
熱量多消費抽出部７は、例えば夏季の空調における熱量多消費の状態を抽出しようとする場合、図１４に示すように外気エンタルピが第１の変曲点Ｐ１のエンタルピ以上の評価対象領域において温水が消費されているか否かを評価する。熱量多消費抽出部７は、第１の変曲点Ｐ１のエンタルピが所定値ε［ｋＪ／ｋｇ（ＤＡ）］近辺にある場合には、外気エンタルピが第１の変曲点Ｐ１のエンタルピ以上の領域を評価対象領域とする。また、熱量多消費抽出部７は、第１の変曲点Ｐ１が所定値ε［ｋＪ／ｋｇ（ＤＡ）］近辺にない場合には、外気エンタルピが所定値ε［ｋＪ／ｋｇ（ＤＡ）］以上の領域を評価対象領域とする。
【００４６】
熱量多消費抽出部７は、評価対象領域において温水が消費されている場合（評価対象領域に温熱量Ｑｈのデータが存在する場合）、夏季に温水が消費されており、熱量多消費の状態になっていると判断する。また、熱量多消費抽出部７は、評価対象領域において温水が消費されていない場合、問題がなく、熱量多消費の状態になっていないと判断する。こうして、夏季の空調における熱量多消費の状態を抽出することができる。
【００４７】
また、熱量多消費抽出部７は、例えば夏季の空調における熱量多消費の状態を抽出しようとする場合、図１５に示すように外気エンタルピが第１の変曲点Ｐ１のエンタルピ以上の領域における冷熱量Ｑｃの近似直線Ｌ１のＸ軸との交点を求めることで、熱量多消費の状態になっているか否かを評価する。
【００４８】
熱量多消費抽出部７は、第１の変曲点Ｐ１が存在する場合には、図１５に示すように外気エンタルピが第１の変曲点Ｐ１のエンタルピ以上の領域における冷熱量Ｑｃの近似直線Ｌ１のＸ軸との交点ｎを求める。また、熱量多消費抽出部７は、第１の変曲点Ｐ１が存在せず、第３の変曲点Ｐ３が存在し、外気エンタルピが第３の変曲点Ｐ３のエンタルピ以上の領域における冷熱量Ｑｃのデータを用いて近似直線が算出されている場合には、この近似曲線のＸ軸との交点を求める。また、熱量多消費抽出部７は、第３の変曲点Ｐ３が存在しない場合、あるいは第３の変曲点Ｐ３のエンタルピと所定値αとが一致せず、かつ第３の変曲点Ｐ３のエンタルピが所定値αを中心とする一定の誤差範囲内にない場合には、冷熱量Ｑｃの全データを用いて算出された近似直線のＸ軸との交点を求める。
【００４９】
熱量多消費抽出部７は、近似直線のＸ軸との交点のエンタルピが例えば所定値ζ［ｋＪ／ｋｇ（ＤＡ）］以上の場合、熱量多消費の状態になっていると判断する。また、熱量多消費抽出部７は、交点のエンタルピが例えば所定値ζ［ｋＪ／ｋｇ（ＤＡ）］未満の場合、問題がなく、熱量多消費の状態になっていないと判断する。こうして、夏季の空調における熱量多消費の状態を抽出することができる。
【００５０】
また、熱量多消費抽出部７は、例えば夏季と冬季の中間期の空調における熱量多消費の状態を抽出しようとする場合、図１６に示すように外気エンタルピが第２の変曲点Ｐ２のエンタルピ以上第１の変曲点Ｐ１のエンタルピ以下の領域における冷熱量Ｑｃの近似直線Ｌ２のＸ軸との交点を求めることで、熱量多消費の状態になっているか否かを評価する。
【００５１】
熱量多消費抽出部７は、第１、第２の変曲点Ｐ１，Ｐ２が存在する場合には、図１６に示すように外気エンタルピが第２の変曲点Ｐ２のエンタルピ以上第１の変曲点Ｐ１のエンタルピ以下の領域における冷熱量Ｑｃの近似直線Ｌ２のＸ軸との交点ｎを求める。また、熱量多消費抽出部７は、第２の変曲点Ｐ２が存在しない場合、あるいは第２の変曲点Ｐ２のエンタルピと所定値αとが一致せず、かつ第２の変曲点Ｐ２のエンタルピが所定値αを中心とする一定の誤差範囲内にない場合には、外気エンタルピが第１の変曲点Ｐ１のエンタルピ以下の領域における冷熱量Ｑｃの近似直線のＸ軸との交点を求める。また、熱量多消費抽出部７は、第１の変曲点Ｐ１が存在せず、第３の変曲点Ｐ３が存在し、外気エンタルピが第３の変曲点Ｐ３のエンタルピ以下の領域における冷熱量Ｑｃのデータを用いて近似直線が算出されている場合には、この近似曲線のＸ軸との交点を求める。
【００５２】
熱量多消費抽出部７は、近似直線のＸ軸との交点のエンタルピが例えば所定値η［ｋＪ／ｋｇ（ＤＡ）］以下の場合、熱量多消費の状態になっていると判断する。また、熱量多消費抽出部７は、交点のエンタルピが例えば所定値η［ｋＪ／ｋｇ（ＤＡ）］より大の場合、問題がなく、熱量多消費の状態になっていないと判断する。こうして、中間期の空調における熱量多消費の状態を抽出することができる。
【００５３】
また、熱量多消費抽出部７は、例えば冬季の空調における熱量多消費の状態を抽出しようとする場合、図１７に示すように温熱量Ｑｈの近似直線Ｌ４のＸ軸との交点ｍを求め、この交点ｍのエンタルピを中心とする一定の範囲内に冷熱量Ｑｃの変曲点が存在するか否かで、熱量多消費の状態になっているか否かを評価する。
【００５４】
熱量多消費抽出部７は、交点ｍのエンタルピを中心とする一定の範囲内に冷熱量Ｑｃの変曲点（図１７の例では第２の変曲点Ｐ２）が存在する場合、熱量多消費の状態になっていると判断する。また、熱量多消費抽出部７は、交点ｍのエンタルピを中心とする一定の範囲内に冷熱量Ｑｃの変曲点が存在しない場合、問題がなく、熱量多消費の状態になっていないと判断する。こうして、冬季の空調における熱量多消費の状態を抽出することができる。
【００５５】
次に、熱量多消費要因特定部９は、熱量多消費抽出部７が抽出した熱量多消費の要因を特定する（図２ステップＳ７）。熱量多消費要因ＤＢ８には、熱量多消費の状態毎に熱量多消費の要因情報が予め記憶されている。熱量多消費要因特定部９は、この熱量多消費要因ＤＢ８に記憶されている情報を基に熱量多消費の要因を特定する。
【００５６】
熱量多消費の要因は、外気エンタルピの範囲と多消費されている熱量の種類によって決まる。
熱量多消費要因特定部９は、夏季に温水が消費されており、熱量多消費の状態になっていると判断された場合、夏季の空調が熱量多消費の要因であると特定する。
【００５７】
また、熱量多消費要因特定部９は、外気エンタルピが第１の変曲点Ｐ１のエンタルピ以上の領域における冷熱量Ｑｃの近似直線のＸ軸との交点、あるいは第３の変曲点Ｐ３のエンタルピ以上の領域における冷熱量Ｑｃの近似直線のＸ軸との交点を求めた結果、この交点のエンタルピが所定値ζ［ｋＪ／ｋｇ（ＤＡ）］以上で、熱量多消費の状態になっていると判断された場合、夏季の空調が熱量多消費の要因であると特定する。
【００５８】
また、熱量多消費要因特定部９は、外気エンタルピが第２の変曲点Ｐ２のエンタルピ以上第１の変曲点Ｐ１のエンタルピ以下の領域における冷熱量Ｑｃの近似直線のＸ軸との交点、あるいは外気エンタルピが第３の変曲点Ｐ３のエンタルピ以下の領域における冷熱量Ｑｃの近似直線のＸ軸との交点を求めた結果、この交点のエンタルピが所定値η［ｋＪ／ｋｇ（ＤＡ）］以下で、熱量多消費の状態になっていると判断された場合、中間期の空調が熱量多消費の要因であると特定する。
【００５９】
また、熱量多消費要因特定部９は、温熱量Ｑｈの近似直線のＸ軸との交点を求め、この交点のエンタルピを中心とする一定の範囲内に冷熱量Ｑｃの変曲点の存在が確認された結果、熱量多消費の状態になっていると判断された場合、冬季の空調が熱量多消費の要因であると特定する。
【００６０】
表示部１０は、熱量多消費抽出部７が抽出した熱量多消費を示す状態情報と、熱量多消費要因特定部９が特定した熱量多消費の要因を示す要因情報とを表示する（図２ステップＳ８）。空調熱量消費評価装置を使用するユーザは、熱量多消費の要因情報が表示された場合、適切な改善方法を検討することができる。
【００６１】
以上のように、本実施の形態では、建物属性などの定性情報を使わずに、熱量消費の無駄を検知することができ、エネルギー多消費の要因を特定することができる。
【００６２】
本実施の形態の空調熱量消費評価装置は、ＣＰＵ、記憶装置及びインタフェースを備えたコンピュータと、これらのハードウェア資源を制御するプログラムによって実現することができる。ＣＰＵは、記憶装置に格納されたプログラムに従って本実施の形態で説明した処理を実行する。
【産業上の利用可能性】
【００６３】
本発明は、空調の熱量消費の無駄を検知し、エネルギー多消費の要因を特定する技術に適用することができる。
【符号の説明】
【００６４】
１…空調消費熱量計測部、２…外気エンタルピ計測部、３…計測値データベース、４…近似直線算出部、５…理想熱量消費特性データベース、６…理想直線算出部、７…熱量多消費抽出部、８…熱量多消費要因データベース、９…熱量多消費要因特定部、１０…表示部。
【技術分野】
【０００１】
本発明は、空調の熱量消費の無駄を検知する空調熱量消費評価装置および方法に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
従来より、エネルギーの使用状況を把握し、省エネルギーを実現する手段としてエネルギー監視システムが提案されている（特許文献１参照）。特許文献１に開示されたエネルギー監視システムは、ビル又は工場で使用される電力、ガス及び燃料油のエネルギー使用量を監視し、対象機器の稼動スケジュール、負荷率及びビル又は工場内の設定温度の運転条件を任意に設定して擬似的にエネルギー使用量のデータをシミュレーションし、シミュレーション結果とエネルギー使用量の実データとを比較することで、省エネルギーの余地とエネルギー使用の改善方法とを把握しようとするものである。
【０００３】
また、省エネルギーを実現する別の手段として、複数の建物のエネルギー消費量を集中的に管理し解析する建物省エネルギー評価監視装置が提案されている（特許文献２参照）。特許文献２に開示された建物省エネルギー評価監視装置は、外気温、室温、及び建物に設置された設備のエネルギー消費量のデータを元に、過去のデータから基準エネルギー消費量を演算し、基準エネルギー消費量に対するエネルギー消費量の実測値の割合が所定レベル以上である場合にシステム異常と判断し、さらにシステム異常を検知した場合に、各プロセス値（計測データ）が過去の平均値から大きく外れた値をとっているものを異常データ項目として抽出するようにしたものである。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００２−２５９５０８号公報
【特許文献２】特許第４３３４１７６号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
特許文献１に開示されたエネルギー監視システムでは、熱量消費の無駄を検知することができ、エネルギー多消費の要因を特定することができるが、建物属性などの定性情報を必要とし、膨大な入力データや設定情報が必要なため、適用対象が限定されるという問題点があった。
【０００６】
また、特許文献２に開示された建物省エネルギー評価監視装置では、建物属性などの定性情報を使わずに熱量消費の無駄を検知することができるが、無駄の検知が過去からの増加分に限定され、またエネルギー多消費の要因を特定することができないという問題点があった。つまり、特許文献２における基準エネルギー消費量は埋想的なエネルギー消費量であるとは限らないため、この基準エネルギー消費量を用いた判定では、大幅なエネルギー削減余地の抽出が難しい。また、特許文献２における異常データ項目は過去の平均値から乖離していることを示しているだけであり、エネルギー多消費の問題の要因を特定できるとは限らない。
【０００７】
本発明は、上記課題を解決するためになされたもので、建物属性などの定性情報を使わずに、熱量消費の無駄を検知することができ、かつエネルギー多消費の要因を特定することができる空調熱量消費評価装置および方法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】
【０００８】
本発明の空調熱量消費評価装置は、空調消費熱量を計測または算出する空調消費熱量計測手段と、外気エンタルピを計測または算出する外気エンタルピ計測手段と、前記空調消費熱量計測手段が計測または算出した空調消費熱量と前記外気エンタルピ計測手段が計測又は算出した外気エンタルピとを対応付けて記憶する第１の記憶手段と、この第１の記憶手段に記憶されたデータに関して、外気エンタルピを一方の軸にとり、空調消費熱量を他方の軸にとったときのデータの近似直線と近似曲線の変曲点とを算出する近似直線算出手段と、この近似直線算出手段が算出した近似直線または変曲点に基づいて、理想的な量よりも空調消費熱量が多く消費されている熱量多消費の状態を抽出する熱量多消費抽出手段と、熱量多消費の状態毎に熱量多消費の要因情報を予め記憶する第２の記憶手段と、この第２の記憶手段に記憶されている情報を基に熱量多消費の要因を特定する熱量多消費要因特定手段とを備えることを特徴とするものである。
【０００９】
また、本発明の空調熱量消費評価装置の１構成例において、前記近似直線算出手段は、前記近似曲線の変曲点を探索する変曲点探索手段と、前記近似曲線を求める近似曲線導出手段とを有し、前記変曲点探索手段は、外気エンタルピが所定値α以上の領域における冷水に関する空調消費熱量のデータを対象として第１の変曲点を探索し、外気エンタルピが前記第１の変曲点のエンタルピ以下の領域における冷水に関する空調消費熱量のデータを対象として第２の変曲点を探索し、前記第１、第２の変曲点が存在しない場合には、冷水に関する空調消費熱量の全データを対象として第３の変曲点を探索し、前記近似曲線導出手段は、外気エンタルピが所定値β以下の領域における温水に関する空調消費熱量のデータ対して近似直線を算出し、前記第１の変曲点が存在する場合、外気エンタルピが第１の変曲点のエンタルピ以上の領域における冷水に関する空調消費熱量のデータに対して近似直線を算出し、前記第１の変曲点が存在し、前記第２の変曲点が存在しない場合、外気エンタルピが前記第１の変曲点のエンタルピ以下の領域における冷水に関する空調消費熱量のデータに対して近似直線を算出し、前記第１、第２の変曲点が存在する場合、外気エンタルピが前記第２の変曲点のエンタルピ以上前記第１の変曲点のエンタルピ以下の領域における冷水に関する空調消費熱量のデータに対して近似直線を算出すると共に外気エンタルピが前記第２の変曲点のエンタルピ以下の領域における冷水に関する空調消費熱量のデータに対して近似直線を算出し、前記第１、第２の変曲点が存在せず、前記第３の変曲点が存在する場合、外気エンタルピが前記第３の変曲点のエンタルピ以上の領域における冷水に関する空調消費熱量のデータに対して近似直線を算出すると共に外気エンタルピが前記第３の変曲点のエンタルピ以下の領域における冷水に関する空調消費熱量のデータに対して近似直線を算出することを特徴とするものである。
【００１０】
また、本発明の空調熱量消費評価方法は、空調消費熱量を計測または算出する空調消費熱量計測ステップと、外気エンタルピを計測または算出する外気エンタルピ計測ステップと、前記空調消費熱量計測ステップで計測または算出した空調消費熱量と前記外気エンタルピ計測ステップで計測又は算出した外気エンタルピとを対応付けて第１の記憶手段に格納する記憶ステップと、前記第１の記憶手段に記憶されたデータに関して、外気エンタルピを一方の軸にとり、空調消費熱量を他方の軸にとったときのデータの近似直線と近似曲線の変曲点とを算出する近似直線算出ステップと、この近似直線算出ステップで算出した近似直線または変曲点に基づいて、理想的な量よりも空調消費熱量が多く消費されている熱量多消費の状態を抽出する熱量多消費抽出ステップと、熱量多消費の状態毎に熱量多消費の要因情報を予め記憶する第２の記憶手段の情報に基づいて、熱量多消費の要因を特定する熱量多消費要因特定ステップとを備えることを特徴とするものである。
【発明の効果】
【００１１】
本発明によれば、空調消費熱量計測手段と、外気エンタルピ計測手段と、第１、第２の記憶手段と、近似直線算出手段と、熱量多消費抽出手段と、熱量多消費要因特定手段とを設けることにより、建物属性などの定性情報を使わずに、熱量消費の無駄を検知することができ、エネルギー多消費の要因を特定することができる。建物属性などの定性情報を使わない利点としては、情報の入力等の手間を省くことができることと、適用対象現場を拡大できることがある。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１】本発明の実施の形態に係る空調熱量消費評価装置の構成を示すブロック図である。
【図２】本発明の実施の形態に係る空調熱量消費評価装置の動作を説明するフローチャートである。
【図３】本発明の実施の形態における空調消費熱量の近似直線の算出方法を説明する図である。
【図４】本発明の実施の形態における空調消費熱量の近似直線の算出方法を説明する図である。
【図５】本発明の実施の形態における空調消費熱量の近似直線の算出方法を説明する図である。
【図６】本発明の実施の形態における空調消費熱量の近似直線の算出方法を説明するフローチャートである。
【図７】本発明の実施の形態における近似直線の変曲点の探索方法を説明する図である。
【図８】本発明の実施の形態における近似直線の変曲点の探索方法を説明する図である。
【図９】本発明の実施の形態における近似直線の変曲点の探索方法を説明するフローチャートである。
【図１０】本発明の実施の形態における近似直線の変曲点判断処理を説明する図である。
【図１１】本発明の実施の形態における近似直線の変曲点判断処理を説明するフローチャートである。
【図１２】本発明の実施の形態における空調消費熱量の理想直線の算出方法を説明する図である。
【図１３】本発明の実施の形態における空調消費熱量の理想直線の算出方法を説明する図である。
【図１４】本発明の実施の形態における熱量多消費抽出処理と熱量多消費要因特定処理とを説明する図である。
【図１５】本発明の実施の形態における熱量多消費抽出処理と熱量多消費要因特定処理とを説明する図である。
【図１６】本発明の実施の形態における熱量多消費抽出処理と熱量多消費要因特定処理とを説明する図である。
【図１７】本発明の実施の形態における熱量多消費抽出処理と熱量多消費要因特定処理とを説明する図である。
【発明を実施するための形態】
【００１３】
［発明の原理］
ビルオーナーが、自分の建物において熱量を削減する余地があるのか否かを知ることは、省エネルギー施策を推進する上で重要である。また、例えばビルオーナーが複数建物を所有している場合、熱量削減余地が残されている建物を優先的に対策することにより、ビルオーナーはコスト及び時間の効率化を図ることができる。したがって、熱量消費の無駄を検知できて、かつエネルギー多消費の要因を特定できる必要性があるが、さらに適用対象現場を拡大できることが望まれる。
【００１４】
ここで、適用対象現場の拡大を妨げる要因が、建物属性などの定性情報を使うことにあるということに発明者は着眼し、鋭意研究の結果、建物の熱量消費と外気エンタルピの関係において、建物の埋想的な熱量消費には特性があることをつきとめた。そして、外気エンタルピと空調熱量の２つの指標の相関分析として、理想的な空調熱量特性と実際の空調熱量特性とを比較することにより、空調における熱量消費の無駄を検知することに想到した。
【００１５】
［実施の形態］
以下、本発明の実施の形態について図面を参照して説明する。図１は本発明の実施の形態に係る空調熱量消費評価装置の構成を示すブロック図である。
空調熱量消費評価装置は、空調消費熱量計測部１と、外気エンタルピ計測部２と、計測値データベース（計測値ＤＢ）３と、近似直線算出部４と、理想熱量消費特性データベース（理想熱量消費特性ＤＢ）５と、理想直線算出部６と、熱量多消費抽出部７と、熱量多消費要因データベース（熱量多消費要因ＤＢ）８と、熱量多消費要因特定部９と、表示部１０とから構成される。
【００１６】
以下、本実施の形態の空調熱量消費評価装置の動作を説明する。図２は空調熱量消費評価装置の動作を説明するフローチャートである。
空調消費熱量計測部１は、図示しない空調機に供給される熱媒（冷水、温水、蒸気）のうち少なくとも１つについて空調消費熱量Ｑを計測する（図２ステップＳ１）。あるいは、空調消費熱量計測部１は、熱源から空調機に供給される熱媒の往温度と空調機から熱源に戻る熱媒の還温度との差である往還温度差をΔＴ、熱媒の流量をＦ、熱媒の熱容量をＣ、熱媒の比熱をｃとしたとき、空調消費熱量Ｑを次式のように算出してもよい。
Ｑ＝ΔＴ×Ｆ×Ｃ×ｃ ・・・（１）
なお、熱源への投入エネルギー量をＩ、熱源の効率をＫとしたとき、空調消費熱量Ｑを次式のように算出してもよい。
Ｑ＝Ｉ×Ｋ ・・・（２）
【００１７】
外気エンタルピ計測部２は、外気エンタルピＥを計測する（図２ステップＳ２）。あるいは、外気エンタルピ計測部２は、外気温度と外気湿度とから外気エンタルピＥを算出してもよい。空調消費熱量計測部１が計測または算出した空調消費熱量Ｑと外気エンタルピ計測部２が計測又は算出した外気エンタルピＥとは対応付けて計測値ＤＢ３に格納される（図２ステップＳ３）。このような空調消費熱量Ｑと外気エンタルピＥの取得を一定時間毎に繰り返すことで、空調消費熱量Ｑと外気エンタルピＥとの組からなるデータを多数取得することができる。
【００１８】
次に、近似直線算出部４は、計測値ＤＢ３に記憶されたデータに関して、外気エンタルピＥをＸ軸（横軸）にとり、空調消費熱量ＱをＹ軸（縦軸）にとったときのデータの近似直線を算出する（図２ステップＳ４）。近似直線算出部４は、変曲点探索手段（不図示）と、近似曲線導出手段（不図示）とを有している。
【００１９】
図３（Ａ）、図３（Ｂ）、図４（Ａ）、図４（Ｂ）、図５は近似直線の算出方法を説明する図、図６は冷水に関する空調消費熱量Ｑ（以下、冷熱量Ｑｃ）の近似直線の算出方法を説明するフローチャートである。図３（Ａ）、図３（Ｂ）、図４（Ａ）、図４（Ｂ）、図５における３０は冷熱量Ｑｃのデータ、３１は温水に関する空調消費熱量Ｑ（以下、温熱量Ｑｈ）のデータである。
【００２０】
まず、近似直線算出部４は、外気エンタルピが所定値α［ｋＪ／ｋｇ（ＤＡ）］以上の領域における冷熱量Ｑｃのデータを対象として第１の変曲点Ｐ１を探索する（図６ステップＳ１００）。ここで、αは所定値であり、温熱が消費されていないはずの外気エンタルピである。変曲点の探索方法については後述する。近似直線算出部４は、第１の変曲点Ｐ１が存在する場合、外気エンタルピが第１の変曲点Ｐ１のエンタルピ以上の領域における冷熱量Ｑｃのデータに対して近似直線Ｌ１を算出する（図６ステップＳ１０１）。こうして、図３（Ａ）に示すように第１の変曲点Ｐ１が探索され、近似直線Ｌ１が算出される。
【００２１】
続いて、近似直線算出部４は、外気エンタルピが第１の変曲点Ｐ１のエンタルピ以下の領域における冷熱量Ｑｃのデータを対象として第２の変曲点Ｐ２を探索する（図６ステップＳ１０２）。このステップＳ１０２の処理により、図３（Ｂ）に示すように第２の変曲点Ｐ２が探索される。
【００２２】
近似直線算出部４は、第２の変曲点Ｐ２が存在する場合、図４（Ａ）に示すように第２の変曲点Ｐ２のエンタルピと所定値αとを比較する（図６ステップＳ１０３）。近似直線算出部４は、第２の変曲点Ｐ２のエンタルピと所定値αとが一致するか、あるいは第２の変曲点Ｐ２のエンタルピが所定値αを中心とする一定の誤差範囲内にある場合、外気エンタルピが第２の変曲点Ｐ２のエンタルピ以上第１の変曲点Ｐ１のエンタルピ以下の領域における冷熱量Ｑｃのデータに対して、第１、第２の変曲点Ｐ１，Ｐ２を通る近似直線Ｌ２を算出し、さらに外気エンタルピが第２の変曲点Ｐ２のエンタルピ以下の領域における冷熱量Ｑｃのデータに対して近似直線Ｌ３を算出する（図６ステップＳ１０４）。こうして、図４（Ｂ）に示すように近似直線Ｌ２，Ｌ３が算出される。
【００２３】
近似直線算出部４は、第２の変曲点Ｐ２のエンタルピと所定値αとが一致せず、かつ第２の変曲点Ｐ２のエンタルピが所定値αを中心とする一定の誤差範囲内にない場合、外気エンタルピが第１の変曲点Ｐ１のエンタルピ以下の領域における冷熱量Ｑｃのデータに対して近似直線を算出する（図６ステップＳ１０５）。また、近似直線算出部４は、ステップＳ１０２において第２の変曲点Ｐ２が存在しない場合、外気エンタルピが第１の変曲点Ｐ１のエンタルピ以下の領域における冷熱量Ｑｃのデータに対して近似直線を算出する（図６ステップＳ１０６）。
【００２４】
また、近似直線算出部４は、ステップＳ１００において第１の変曲点Ｐ１が存在しない場合、冷熱量Ｑｃの全データを対象として第３の変曲点Ｐ３を探索する（図６ステップＳ１０７）。近似直線算出部４は、第３の変曲点Ｐ３が存在する場合、第３の変曲点Ｐ３のエンタルピと所定値αとを比較する（図６ステップＳ１０８）。近似直線算出部４は、第３の変曲点Ｐ３のエンタルピと所定値αとが一致するか、あるいは第３の変曲点Ｐ３のエンタルピが所定値αを中心とする一定の誤差範囲内にある場合、外気エンタルピが第３の変曲点Ｐ３のエンタルピ以上の領域における冷熱量Ｑｃのデータに対して近似直線を算出し、さらに外気エンタルピが第３の変曲点Ｐ３のエンタルピ以下の領域における冷熱量Ｑｃのデータに対して近似直線を算出する（図６ステップＳ１０９）。
【００２５】
近似直線算出部４は、第３の変曲点Ｐ３のエンタルピと所定値αとが一致せず、かつ第３の変曲点Ｐ３のエンタルピが所定値αを中心とする一定の誤差範囲内にない場合、冷熱量Ｑｃの全データに対して近似直線を算出する（図６ステップＳ１１０）。また、近似直線算出部４は、ステップＳ１０７において第３の変曲点Ｐ３が存在しない場合、冷熱量Ｑｃの全データに対して近似直線を算出する（図６ステップＳ１１１）。以上で、冷熱量Ｑｃの近似直線の算出処理が終了する。
【００２６】
次に、近似直線算出部４は、外気エンタルピが所定値β［ｋＪ／ｋｇ（ＤＡ）］以下の領域における温熱量Ｑｈのデータに対して近似直線Ｌ４を算出する。ここで、βは所定値であり、通常、温熱が消費されている外気エンタルピである。こうして、図５に示すように近似直線Ｌ４が算出される。
【００２７】
次に、変曲点の探索方法について説明する。図７（Ａ）、図７（Ｂ）、図８（Ａ）、図８（Ｂ）は変曲点の探索方法を説明する図、図９は変曲点の探索方法を説明するフローチャートである。
【００２８】
近似直線算出部４は、変曲点を探索する場合、図７（Ａ）に示すように対象データ領域を５点の外気エンタルピＥ１，Ｅ２，Ｅ３，Ｅ４，Ｅ５で均等に分割する（図９ステップＳ２００）。対象データ領域とは、ステップＳ１００の探索処理の場合、外気エンタルピが所定値α以上の領域であり、ステップＳ１０２の探索処理の場合、外気エンタルピが第１の変曲点Ｐ１のエンタルピ以下の領域であり、ステップＳ１０７の探索処理の場合、全データ領域である。近似直線算出部４は、ステップＳ２００の分割処理の後、対象データ領域に対する変曲点判断処理によって変曲点の候補となる点を選定する（図９ステップＳ２０１）。変曲点判断処理については後述する。
【００２９】
続いて、近似直線算出部４は、ステップＳ２０１で選定した変曲点の候補を含む分割領域（図７（Ａ）の例ではＥ３からＥ４までの領域）とその隣の分割領域（図７（Ａ）の例ではＥ２からＥ３までの領域）とを次の分割対象として、この分割対象を図７（Ｂ）に示すように５点の外気エンタルピＥ６，Ｅ７，Ｅ８，Ｅ９，Ｅ１０で均等に分割する（図９ステップＳ２０２）。近似直線算出部４は、ステップＳ２０２の分割処理の後、対象データ領域に対する変曲点判断処理によって変曲点の候補となる点を選定する（図９ステップＳ２０３）。
【００３０】
続いて、近似直線算出部４は、ステップＳ２０３で選定した変曲点の候補を含む分割領域（図７（Ｂ）の例ではＥ９からＥ１０までの領域）とその隣の分割領域（図７（Ｂ）の例ではＥ８からＥ９までの領域）とを次の分割対象として、この分割対象を図８（Ａ）に示すように５点の外気エンタルピＥ１１，Ｅ１２，Ｅ１３，Ｅ１４，Ｅ１５で均等に分割する（図９ステップＳ２０４）。近似直線算出部４は、ステップＳ２０４の分割処理の後、対象データ領域に対する変曲点判断処理によって変曲点の候補となる点を選定する（図９ステップＳ２０５）。最後に、近似直線算出部４は、ステップＳ２０５で選定した点を変曲点Ｐとして確定する（図９ステップＳ２０６）。こうして、図８（Ｂ）に示すように変曲点Ｐを探索することができる。
【００３１】
次に、変曲点判断処理について説明する。図１０は変曲点判断処理を説明する図、図１１は変曲点判断処理を説明するフローチャートである。
近似直線算出部４は、隣接する２つの分割領域の境界点よりも低エンタルピ側にある対象データ領域の冷熱量Ｑｃのデータに対して近似直線を算出すると共に、この境界点よりも高エンタルピ側にある対象データ領域の冷熱量Ｑｃのデータに対して近似直線を算出する（図１１ステップＳ３００）。図１０の例では、外気エンタルピＥ２０からＥ２１までの分割領域と、外気エンタルピＥ２１からＥ２２までの分割領域とが設定されているときに、この隣接する２つの分割領域の境界点Ｅ２１よりも低エンタルピ側にある対象データ領域の冷熱量Ｑｃのデータ５０に対して近似直線Ｌ１０が算出され、境界点Ｅ２１よりも高エンタルピ側にある対象データ領域の冷熱量Ｑｃのデータ５１に対して近似直線Ｌ１１が算出されている。
【００３２】
近似直線算出部４は、このような近似直線の算出を、対象データ領域に含まれる隣接する２つの分割領域の全てについて行う。例えばステップＳ２０３の変曲点判断処理では、外気エンタルピＥ２からＥ６までの分割領域と外気エンタルピＥ６からＥ７までの分割領域の２つの領域に関して、境界点Ｅ６よりも低エンタルピ側にある対象データ領域の冷熱量Ｑｃのデータに対して近似直線を算出すると共に、境界点Ｅ６よりも高エンタルピ側にある対象データ領域の冷熱量Ｑｃのデータに対して近似直線を算出する。また、外気エンタルピＥ６からＥ７までの分割領域と外気エンタルピＥ７からＥ８までの分割領域の２つの領域に関して、境界点Ｅ７よりも低エンタルピ側にある対象データ領域の冷熱量Ｑｃのデータに対して近似直線を算出すると共に、境界点Ｅ７よりも高エンタルピ側にある対象データ領域の冷熱量Ｑｃのデータに対して近似直線を算出する。また、外気エンタルピＥ７からＥ８までの分割領域と外気エンタルピＥ８からＥ９までの分割領域の２つの領域に関して、境界点Ｅ８よりも低エンタルピ側にある対象データ領域の冷熱量Ｑｃのデータに対して近似直線を算出すると共に、境界点Ｅ８よりも高エンタルピ側にある対象データ領域の冷熱量Ｑｃのデータに対して近似直線を算出する。また、外気エンタルピＥ８からＥ９までの分割領域と外気エンタルピＥ９からＥ１０までの分割領域の２つの領域に関して、境界点Ｅ９よりも低エンタルピ側にある対象データ領域の冷熱量Ｑｃのデータに対して近似直線を算出すると共に、境界点Ｅ９よりも高エンタルピ側にある対象データ領域の冷熱量Ｑｃのデータに対して近似直線を算出する。さらに、外気エンタルピＥ９からＥ１０までの分割領域と外気エンタルピＥ１０からＥ４までの分割領域の２つの領域に関して、境界点Ｅ１０よりも低エンタルピ側にある対象データ領域の冷熱量Ｑｃのデータに対して近似直線を算出すると共に、境界点Ｅ１０よりも高エンタルピ側にある対象データ領域の冷熱量Ｑｃのデータに対して近似直線を算出する。
【００３３】
続いて、近似直線算出部４は、隣接する２つの分割領域の境界点よりも低エンタルピ側にある対象データ領域について算出した近似直線と境界点よりも低エンタルピ側にある対象データ領域の冷熱量Ｑｃのデータとの誤差の２乗和を算出すると共に、境界点よりも高エンタルピ側にある対象データ領域について算出した近似直線と境界点よりも高エンタルピ側にある対象データ領域の冷熱量Ｑｃのデータとの誤差の２乗和を算出し、これらの算出結果を加算することで、境界点よりも低エンタルピ側にある対象データ領域の誤差の２乗和と境界点よりも高エンタルピ側にある対象データ領域の誤差の２乗和との合計値ｅを算出する（図１１ステップＳ３０１）。境界点よりも低エンタルピ側にある対象データ領域における誤差の２乗和をｅ１、境界点よりも高エンタルピ側にある対象データ領域における誤差の２乗和をｅ２とすれば、誤差の２乗和の合計値ｅは次式となる。
ｅ＝ｅ１＋ｅ２ ・・・（３）
【００３４】
近似直線算出部４は、このような誤差の２乗和の算出を、対象データ領域に含まれる隣接する２つの分割領域の全てについて行う。
次に、近似直線算出部４は、ステップＳ３０１で算出した誤差の２乗和の合計値ｅのうちの最小値を求める（図１１ステップＳ３０２）。
【００３５】
そして、近似直線算出部４は、誤差の２乗和の合計値ｅが最小となった隣接する２つの領域の各々について相関係数Ｒ2と近似直線の１次の係数γとを求める（図１１ステップＳ３０３）。例えば図１０に示した隣接する２つの分割領域の境界点Ｅ２１よりも低エンタルピ側にある対象データ領域における誤差の２乗和と境界点Ｅ２１よりも高エンタルピ側にある対象データ領域における誤差の２乗和との合計値ｅが最小値になったとすると、境界点Ｅ２１よりも低エンタルピ側にある対象データ領域における近似直線Ｌ１０の式はＹ＝０．５０７６Ｘ＋１．１９６８、相関係数Ｒ2は０．２７４６、近似直線Ｌ１０の１次の係数γは０．５０７６である。また、境界点Ｅ２１よりも高エンタルピ側にある対象データ領域における近似直線Ｌ１１の式はＹ＝１．４０８７Ｘ−２７．９５２、相関係数Ｒ2は０．５２６８、近似直線Ｌ１１の１次の係数γは１．４０８７である。
【００３６】
次に、近似直線算出部４は、ステップＳ３０３で算出した２つの相関係数Ｒ2のうち少なくとも１つが所定のしきい値ＴＨ１以下である場合（図１１ステップＳ３０４においてＹＥＳ）、誤差の２乗和の合計値ｅが最小となった隣接する２つの分割領域の組み合わせを、最小値決定の対象から除外して（図１１ステップＳ３０５）、ステップＳ３０２に戻る。ステップＳ３０４，Ｓ３０５の処理を行う理由は、データ数が少なく、誤差の２乗和が偶然小さくなっている場合を除外するためである。
【００３７】
また、近似直線算出部４は、ステップＳ３０３で算出した２つの係数γの差が所定のしきい値ＴＨ２以下である場合（図１１ステップＳ３０６においてＹＥＳ）、誤差の２乗和の合計値ｅが最小となった隣接する２つの分割領域の組み合わせを、最小値決定の対象から除外して（図１１ステップＳ３０５）、ステップＳ３０２に戻る。ステップＳ３０６，Ｓ３０５の処理を行う理由は、誤差の２乗和は小さい場合であるが、冷熱量Ｑｃの特性が変化していない場合を除外するためである。
【００３８】
最後に、近似直線算出部４は、２つの相関係数Ｒ2がしきい値ＴＨ１より大で、かつ２つの係数γの差がしきい値ＴＨ２より大である隣接する２つの分割領域を確定し（図１１ステップＳ３０４，Ｓ３０６においてＮＯ）、この隣接する２つの分割領域の境界点を、変曲点の候補の点として確定する（図１１ステップＳ３０７）。例えば図１０の例では、外気エンタルピＥ２１が変曲点の候補の点となる。以上で、変曲点判断処理が終了する。なお、図１１で説明した各ステップにおいて、誤差の２乗和の代わりに、誤差の絶対値の和を使用してもよい。
【００３９】
次に、理想直線算出部６の動作について説明する。図１２（Ａ）、図１２（Ｂ）、図１３は理想直線の算出方法を説明する図である。図１２（Ａ）、図１２（Ｂ）、図１３における３０は冷熱量Ｑｃのデータ、３１は温熱量Ｑｈのデータである。
【００４０】
理想熱量消費特性ＤＢ５には、埋想的な熱量消費特性が予め記憶されている。理想直線算出部６は、計測値ＤＢ３に記憶されたデータに関して、外気エンタルピＥをＸ軸（横軸）にとり、空調消費熱量ＱをＹ軸（縦軸）にとったときのデータの理想直線を算出する（図２ステップＳ５）。
【００４１】
まず、理想直線算出部６は、図１２（Ａ）に示すようにＸ軸上の所定の外気エンタルピａ［ｋＪ／ｋｇ（ＤＡ）］の点と冷熱量Ｑｃのデータの第１の変曲点Ｐ１とを通る直線を算出し、この直線を外気エンタルピが第１の変曲点Ｐ１のエンタルピ以上の領域における冷熱量Ｑｃの理想直線Ｌ２０とする。外気エンタルピａは、理想熱量消費特性ＤＢ５に予め記憶されている値である。
【００４２】
また、理想直線算出部６は、図１２（Ｂ）に示すようにＸ軸上の所定の外気エンタルピｂ［ｋＪ／ｋｇ（ＤＡ）］の点と冷熱量Ｑｃのデータの第１の変曲点Ｐ１とを通る直線を算出し、この直線を外気エンタルピが第１の変曲点Ｐ１のエンタルピ以下の領域における冷熱量Ｑｃの理想直線Ｌ２１とする。外気エンタルピｂは、理想熱量消費特性ＤＢ５に予め記憶されている値である。
【００４３】
さらに、理想直線算出部６は、図１３に示すようにＸ軸上の所定の外気エンタルピｂ［ｋＪ／ｋｇ（ＤＡ）］の点を通る、Ｙ軸と平行な直線Ｌ２２に関して、理想直線Ｌ２０と線対称な直線を算出する。そして、理想直線算出部６は、この算出した直線の傾きを有し、かつＸ軸上の外気エンタルピｂ［ｋＪ／ｋｇ（ＤＡ）］の点を通る直線を温熱量Ｑｈの理想直線Ｌ２３とする。以上で、理想直線算出部６の処理が終了する。
【００４４】
次に、熱量多消費抽出部７は、近似直線算出部４が算出した近似直線または変曲点に基づいて、理想的な量よりも空調消費熱量Ｑが多く消費されている熱量多消費の状態を抽出する（図２ステップＳ６）。図１４〜図１７は熱量多消費抽出処理と熱量多消費要因特定処理とを説明する図である。
【００４５】
熱量多消費抽出部７は、例えば夏季の空調における熱量多消費の状態を抽出しようとする場合、図１４に示すように外気エンタルピが第１の変曲点Ｐ１のエンタルピ以上の評価対象領域において温水が消費されているか否かを評価する。熱量多消費抽出部７は、第１の変曲点Ｐ１のエンタルピが所定値ε［ｋＪ／ｋｇ（ＤＡ）］近辺にある場合には、外気エンタルピが第１の変曲点Ｐ１のエンタルピ以上の領域を評価対象領域とする。また、熱量多消費抽出部７は、第１の変曲点Ｐ１が所定値ε［ｋＪ／ｋｇ（ＤＡ）］近辺にない場合には、外気エンタルピが所定値ε［ｋＪ／ｋｇ（ＤＡ）］以上の領域を評価対象領域とする。
【００４６】
熱量多消費抽出部７は、評価対象領域において温水が消費されている場合（評価対象領域に温熱量Ｑｈのデータが存在する場合）、夏季に温水が消費されており、熱量多消費の状態になっていると判断する。また、熱量多消費抽出部７は、評価対象領域において温水が消費されていない場合、問題がなく、熱量多消費の状態になっていないと判断する。こうして、夏季の空調における熱量多消費の状態を抽出することができる。
【００４７】
また、熱量多消費抽出部７は、例えば夏季の空調における熱量多消費の状態を抽出しようとする場合、図１５に示すように外気エンタルピが第１の変曲点Ｐ１のエンタルピ以上の領域における冷熱量Ｑｃの近似直線Ｌ１のＸ軸との交点を求めることで、熱量多消費の状態になっているか否かを評価する。
【００４８】
熱量多消費抽出部７は、第１の変曲点Ｐ１が存在する場合には、図１５に示すように外気エンタルピが第１の変曲点Ｐ１のエンタルピ以上の領域における冷熱量Ｑｃの近似直線Ｌ１のＸ軸との交点ｎを求める。また、熱量多消費抽出部７は、第１の変曲点Ｐ１が存在せず、第３の変曲点Ｐ３が存在し、外気エンタルピが第３の変曲点Ｐ３のエンタルピ以上の領域における冷熱量Ｑｃのデータを用いて近似直線が算出されている場合には、この近似曲線のＸ軸との交点を求める。また、熱量多消費抽出部７は、第３の変曲点Ｐ３が存在しない場合、あるいは第３の変曲点Ｐ３のエンタルピと所定値αとが一致せず、かつ第３の変曲点Ｐ３のエンタルピが所定値αを中心とする一定の誤差範囲内にない場合には、冷熱量Ｑｃの全データを用いて算出された近似直線のＸ軸との交点を求める。
【００４９】
熱量多消費抽出部７は、近似直線のＸ軸との交点のエンタルピが例えば所定値ζ［ｋＪ／ｋｇ（ＤＡ）］以上の場合、熱量多消費の状態になっていると判断する。また、熱量多消費抽出部７は、交点のエンタルピが例えば所定値ζ［ｋＪ／ｋｇ（ＤＡ）］未満の場合、問題がなく、熱量多消費の状態になっていないと判断する。こうして、夏季の空調における熱量多消費の状態を抽出することができる。
【００５０】
また、熱量多消費抽出部７は、例えば夏季と冬季の中間期の空調における熱量多消費の状態を抽出しようとする場合、図１６に示すように外気エンタルピが第２の変曲点Ｐ２のエンタルピ以上第１の変曲点Ｐ１のエンタルピ以下の領域における冷熱量Ｑｃの近似直線Ｌ２のＸ軸との交点を求めることで、熱量多消費の状態になっているか否かを評価する。
【００５１】
熱量多消費抽出部７は、第１、第２の変曲点Ｐ１，Ｐ２が存在する場合には、図１６に示すように外気エンタルピが第２の変曲点Ｐ２のエンタルピ以上第１の変曲点Ｐ１のエンタルピ以下の領域における冷熱量Ｑｃの近似直線Ｌ２のＸ軸との交点ｎを求める。また、熱量多消費抽出部７は、第２の変曲点Ｐ２が存在しない場合、あるいは第２の変曲点Ｐ２のエンタルピと所定値αとが一致せず、かつ第２の変曲点Ｐ２のエンタルピが所定値αを中心とする一定の誤差範囲内にない場合には、外気エンタルピが第１の変曲点Ｐ１のエンタルピ以下の領域における冷熱量Ｑｃの近似直線のＸ軸との交点を求める。また、熱量多消費抽出部７は、第１の変曲点Ｐ１が存在せず、第３の変曲点Ｐ３が存在し、外気エンタルピが第３の変曲点Ｐ３のエンタルピ以下の領域における冷熱量Ｑｃのデータを用いて近似直線が算出されている場合には、この近似曲線のＸ軸との交点を求める。
【００５２】
熱量多消費抽出部７は、近似直線のＸ軸との交点のエンタルピが例えば所定値η［ｋＪ／ｋｇ（ＤＡ）］以下の場合、熱量多消費の状態になっていると判断する。また、熱量多消費抽出部７は、交点のエンタルピが例えば所定値η［ｋＪ／ｋｇ（ＤＡ）］より大の場合、問題がなく、熱量多消費の状態になっていないと判断する。こうして、中間期の空調における熱量多消費の状態を抽出することができる。
【００５３】
また、熱量多消費抽出部７は、例えば冬季の空調における熱量多消費の状態を抽出しようとする場合、図１７に示すように温熱量Ｑｈの近似直線Ｌ４のＸ軸との交点ｍを求め、この交点ｍのエンタルピを中心とする一定の範囲内に冷熱量Ｑｃの変曲点が存在するか否かで、熱量多消費の状態になっているか否かを評価する。
【００５４】
熱量多消費抽出部７は、交点ｍのエンタルピを中心とする一定の範囲内に冷熱量Ｑｃの変曲点（図１７の例では第２の変曲点Ｐ２）が存在する場合、熱量多消費の状態になっていると判断する。また、熱量多消費抽出部７は、交点ｍのエンタルピを中心とする一定の範囲内に冷熱量Ｑｃの変曲点が存在しない場合、問題がなく、熱量多消費の状態になっていないと判断する。こうして、冬季の空調における熱量多消費の状態を抽出することができる。
【００５５】
次に、熱量多消費要因特定部９は、熱量多消費抽出部７が抽出した熱量多消費の要因を特定する（図２ステップＳ７）。熱量多消費要因ＤＢ８には、熱量多消費の状態毎に熱量多消費の要因情報が予め記憶されている。熱量多消費要因特定部９は、この熱量多消費要因ＤＢ８に記憶されている情報を基に熱量多消費の要因を特定する。
【００５６】
熱量多消費の要因は、外気エンタルピの範囲と多消費されている熱量の種類によって決まる。
熱量多消費要因特定部９は、夏季に温水が消費されており、熱量多消費の状態になっていると判断された場合、夏季の空調が熱量多消費の要因であると特定する。
【００５７】
また、熱量多消費要因特定部９は、外気エンタルピが第１の変曲点Ｐ１のエンタルピ以上の領域における冷熱量Ｑｃの近似直線のＸ軸との交点、あるいは第３の変曲点Ｐ３のエンタルピ以上の領域における冷熱量Ｑｃの近似直線のＸ軸との交点を求めた結果、この交点のエンタルピが所定値ζ［ｋＪ／ｋｇ（ＤＡ）］以上で、熱量多消費の状態になっていると判断された場合、夏季の空調が熱量多消費の要因であると特定する。
【００５８】
また、熱量多消費要因特定部９は、外気エンタルピが第２の変曲点Ｐ２のエンタルピ以上第１の変曲点Ｐ１のエンタルピ以下の領域における冷熱量Ｑｃの近似直線のＸ軸との交点、あるいは外気エンタルピが第３の変曲点Ｐ３のエンタルピ以下の領域における冷熱量Ｑｃの近似直線のＸ軸との交点を求めた結果、この交点のエンタルピが所定値η［ｋＪ／ｋｇ（ＤＡ）］以下で、熱量多消費の状態になっていると判断された場合、中間期の空調が熱量多消費の要因であると特定する。
【００５９】
また、熱量多消費要因特定部９は、温熱量Ｑｈの近似直線のＸ軸との交点を求め、この交点のエンタルピを中心とする一定の範囲内に冷熱量Ｑｃの変曲点の存在が確認された結果、熱量多消費の状態になっていると判断された場合、冬季の空調が熱量多消費の要因であると特定する。
【００６０】
表示部１０は、熱量多消費抽出部７が抽出した熱量多消費を示す状態情報と、熱量多消費要因特定部９が特定した熱量多消費の要因を示す要因情報とを表示する（図２ステップＳ８）。空調熱量消費評価装置を使用するユーザは、熱量多消費の要因情報が表示された場合、適切な改善方法を検討することができる。
【００６１】
以上のように、本実施の形態では、建物属性などの定性情報を使わずに、熱量消費の無駄を検知することができ、エネルギー多消費の要因を特定することができる。
【００６２】
本実施の形態の空調熱量消費評価装置は、ＣＰＵ、記憶装置及びインタフェースを備えたコンピュータと、これらのハードウェア資源を制御するプログラムによって実現することができる。ＣＰＵは、記憶装置に格納されたプログラムに従って本実施の形態で説明した処理を実行する。
【産業上の利用可能性】
【００６３】
本発明は、空調の熱量消費の無駄を検知し、エネルギー多消費の要因を特定する技術に適用することができる。
【符号の説明】
【００６４】
１…空調消費熱量計測部、２…外気エンタルピ計測部、３…計測値データベース、４…近似直線算出部、５…理想熱量消費特性データベース、６…理想直線算出部、７…熱量多消費抽出部、８…熱量多消費要因データベース、９…熱量多消費要因特定部、１０…表示部。
【特許請求の範囲】
【請求項１】
空調消費熱量を計測または算出する空調消費熱量計測手段と、
外気エンタルピを計測または算出する外気エンタルピ計測手段と、
前記空調消費熱量計測手段が計測または算出した空調消費熱量と前記外気エンタルピ計測手段が計測又は算出した外気エンタルピとを対応付けて記憶する第１の記憶手段と、
この第１の記憶手段に記憶されたデータに関して、外気エンタルピを一方の軸にとり、空調消費熱量を他方の軸にとったときのデータの近似直線と近似曲線の変曲点とを算出する近似直線算出手段と、
この近似直線算出手段が算出した近似直線または変曲点に基づいて、理想的な量よりも空調消費熱量が多く消費されている熱量多消費の状態を抽出する熱量多消費抽出手段と、
熱量多消費の状態毎に熱量多消費の要因情報を予め記憶する第２の記憶手段と、
この第２の記憶手段に記憶されている情報を基に熱量多消費の要因を特定する熱量多消費要因特定手段とを備えることを特徴とする空調熱量消費評価装置。
【請求項２】
請求項１記載の空調熱量消費評価装置において、
前記近似直線算出手段は、
前記近似曲線の変曲点を探索する変曲点探索手段と、
前記近似曲線を求める近似曲線導出手段とを有し、
前記変曲点探索手段は、外気エンタルピが所定値α以上の領域における冷水に関する空調消費熱量のデータを対象として第１の変曲点を探索し、外気エンタルピが前記第１の変曲点のエンタルピ以下の領域における冷水に関する空調消費熱量のデータを対象として第２の変曲点を探索し、前記第１、第２の変曲点が存在しない場合には、冷水に関する空調消費熱量の全データを対象として第３の変曲点を探索し、
前記近似曲線導出手段は、外気エンタルピが所定値β以下の領域における温水に関する空調消費熱量のデータに対して近似直線を算出し、前記第１の変曲点が存在する場合、外気エンタルピが第１の変曲点のエンタルピ以上の領域における冷水に関する空調消費熱量のデータに対して近似直線を算出し、前記第１の変曲点が存在し、前記第２の変曲点が存在しない場合、外気エンタルピが前記第１の変曲点のエンタルピ以下の領域における冷水に関する空調消費熱量のデータに対して近似直線を算出し、前記第１、第２の変曲点が存在する場合、外気エンタルピが前記第２の変曲点のエンタルピ以上前記第１の変曲点のエンタルピ以下の領域における冷水に関する空調消費熱量のデータに対して近似直線を算出すると共に外気エンタルピが前記第２の変曲点のエンタルピ以下の領域における冷水に関する空調消費熱量のデータに対して近似直線を算出し、前記第１、第２の変曲点が存在せず、前記第３の変曲点が存在する場合、外気エンタルピが前記第３の変曲点のエンタルピ以上の領域における冷水に関する空調消費熱量のデータに対して近似直線を算出すると共に外気エンタルピが前記第３の変曲点のエンタルピ以下の領域における冷水に関する空調消費熱量のデータに対して近似直線を算出することを特徴とする空調熱量消費評価装置。
【請求項３】
空調消費熱量を計測または算出する空調消費熱量計測ステップと、
外気エンタルピを計測または算出する外気エンタルピ計測ステップと、
前記空調消費熱量計測ステップで計測または算出した空調消費熱量と前記外気エンタルピ計測ステップで計測又は算出した外気エンタルピとを対応付けて第１の記憶手段に格納する記憶ステップと、
前記第１の記憶手段に記憶されたデータに関して、外気エンタルピを一方の軸にとり、空調消費熱量を他方の軸にとったときのデータの近似直線と近似曲線の変曲点とを算出する近似直線算出ステップと、
この近似直線算出ステップで算出した近似直線または変曲点に基づいて、理想的な量よりも空調消費熱量が多く消費されている熱量多消費の状態を抽出する熱量多消費抽出ステップと、
熱量多消費の状態毎に熱量多消費の要因情報を予め記憶する第２の記憶手段の情報に基づいて、熱量多消費の要因を特定する熱量多消費要因特定ステップとを備えることを特徴とする空調熱量消費評価方法。
【請求項４】
請求項３記載の空調熱量消費評価方法において、
前記近似直線算出ステップは、
前記近似曲線の変曲点を探索する変曲点探索ステップと、
前記近似曲線を求める近似曲線導出ステップとを含み、
前記変曲点探索ステップは、外気エンタルピが所定値α以上の領域における冷水に関する空調消費熱量のデータを対象として第１の変曲点を探索し、外気エンタルピが前記第１の変曲点のエンタルピ以下の領域における冷水に関する空調消費熱量のデータを対象として第２の変曲点を探索し、前記第１、第２の変曲点が存在しない場合には、冷水に関する空調消費熱量の全データを対象として第３の変曲点を探索し、
前記近似曲線導出ステップは、外気エンタルピが所定値β以下の領域における温水に関する空調消費熱量のデータに対して近似直線を算出し、前記第１の変曲点が存在する場合、外気エンタルピが第１の変曲点のエンタルピ以上の領域における冷水に関する空調消費熱量のデータに対して近似直線を算出し、前記第１の変曲点が存在し、前記第２の変曲点が存在しない場合、外気エンタルピが前記第１の変曲点のエンタルピ以下の領域における冷水に関する空調消費熱量のデータに対して近似直線を算出し、前記第１、第２の変曲点が存在する場合、外気エンタルピが前記第２の変曲点のエンタルピ以上前記第１の変曲点のエンタルピ以下の領域における冷水に関する空調消費熱量のデータに対して近似直線を算出すると共に外気エンタルピが前記第２の変曲点のエンタルピ以下の領域における冷水に関する空調消費熱量のデータに対して近似直線を算出し、前記第１、第２の変曲点が存在せず、前記第３の変曲点が存在する場合、外気エンタルピが前記第３の変曲点のエンタルピ以上の領域における冷水に関する空調消費熱量のデータに対して近似直線を算出すると共に外気エンタルピが前記第３の変曲点のエンタルピ以下の領域における冷水に関する空調消費熱量のデータに対して近似直線を算出することを特徴とする空調熱量消費評価方法。
【請求項１】
空調消費熱量を計測または算出する空調消費熱量計測手段と、
外気エンタルピを計測または算出する外気エンタルピ計測手段と、
前記空調消費熱量計測手段が計測または算出した空調消費熱量と前記外気エンタルピ計測手段が計測又は算出した外気エンタルピとを対応付けて記憶する第１の記憶手段と、
この第１の記憶手段に記憶されたデータに関して、外気エンタルピを一方の軸にとり、空調消費熱量を他方の軸にとったときのデータの近似直線と近似曲線の変曲点とを算出する近似直線算出手段と、
この近似直線算出手段が算出した近似直線または変曲点に基づいて、理想的な量よりも空調消費熱量が多く消費されている熱量多消費の状態を抽出する熱量多消費抽出手段と、
熱量多消費の状態毎に熱量多消費の要因情報を予め記憶する第２の記憶手段と、
この第２の記憶手段に記憶されている情報を基に熱量多消費の要因を特定する熱量多消費要因特定手段とを備えることを特徴とする空調熱量消費評価装置。
【請求項２】
請求項１記載の空調熱量消費評価装置において、
前記近似直線算出手段は、
前記近似曲線の変曲点を探索する変曲点探索手段と、
前記近似曲線を求める近似曲線導出手段とを有し、
前記変曲点探索手段は、外気エンタルピが所定値α以上の領域における冷水に関する空調消費熱量のデータを対象として第１の変曲点を探索し、外気エンタルピが前記第１の変曲点のエンタルピ以下の領域における冷水に関する空調消費熱量のデータを対象として第２の変曲点を探索し、前記第１、第２の変曲点が存在しない場合には、冷水に関する空調消費熱量の全データを対象として第３の変曲点を探索し、
前記近似曲線導出手段は、外気エンタルピが所定値β以下の領域における温水に関する空調消費熱量のデータに対して近似直線を算出し、前記第１の変曲点が存在する場合、外気エンタルピが第１の変曲点のエンタルピ以上の領域における冷水に関する空調消費熱量のデータに対して近似直線を算出し、前記第１の変曲点が存在し、前記第２の変曲点が存在しない場合、外気エンタルピが前記第１の変曲点のエンタルピ以下の領域における冷水に関する空調消費熱量のデータに対して近似直線を算出し、前記第１、第２の変曲点が存在する場合、外気エンタルピが前記第２の変曲点のエンタルピ以上前記第１の変曲点のエンタルピ以下の領域における冷水に関する空調消費熱量のデータに対して近似直線を算出すると共に外気エンタルピが前記第２の変曲点のエンタルピ以下の領域における冷水に関する空調消費熱量のデータに対して近似直線を算出し、前記第１、第２の変曲点が存在せず、前記第３の変曲点が存在する場合、外気エンタルピが前記第３の変曲点のエンタルピ以上の領域における冷水に関する空調消費熱量のデータに対して近似直線を算出すると共に外気エンタルピが前記第３の変曲点のエンタルピ以下の領域における冷水に関する空調消費熱量のデータに対して近似直線を算出することを特徴とする空調熱量消費評価装置。
【請求項３】
空調消費熱量を計測または算出する空調消費熱量計測ステップと、
外気エンタルピを計測または算出する外気エンタルピ計測ステップと、
前記空調消費熱量計測ステップで計測または算出した空調消費熱量と前記外気エンタルピ計測ステップで計測又は算出した外気エンタルピとを対応付けて第１の記憶手段に格納する記憶ステップと、
前記第１の記憶手段に記憶されたデータに関して、外気エンタルピを一方の軸にとり、空調消費熱量を他方の軸にとったときのデータの近似直線と近似曲線の変曲点とを算出する近似直線算出ステップと、
この近似直線算出ステップで算出した近似直線または変曲点に基づいて、理想的な量よりも空調消費熱量が多く消費されている熱量多消費の状態を抽出する熱量多消費抽出ステップと、
熱量多消費の状態毎に熱量多消費の要因情報を予め記憶する第２の記憶手段の情報に基づいて、熱量多消費の要因を特定する熱量多消費要因特定ステップとを備えることを特徴とする空調熱量消費評価方法。
【請求項４】
請求項３記載の空調熱量消費評価方法において、
前記近似直線算出ステップは、
前記近似曲線の変曲点を探索する変曲点探索ステップと、
前記近似曲線を求める近似曲線導出ステップとを含み、
前記変曲点探索ステップは、外気エンタルピが所定値α以上の領域における冷水に関する空調消費熱量のデータを対象として第１の変曲点を探索し、外気エンタルピが前記第１の変曲点のエンタルピ以下の領域における冷水に関する空調消費熱量のデータを対象として第２の変曲点を探索し、前記第１、第２の変曲点が存在しない場合には、冷水に関する空調消費熱量の全データを対象として第３の変曲点を探索し、
前記近似曲線導出ステップは、外気エンタルピが所定値β以下の領域における温水に関する空調消費熱量のデータに対して近似直線を算出し、前記第１の変曲点が存在する場合、外気エンタルピが第１の変曲点のエンタルピ以上の領域における冷水に関する空調消費熱量のデータに対して近似直線を算出し、前記第１の変曲点が存在し、前記第２の変曲点が存在しない場合、外気エンタルピが前記第１の変曲点のエンタルピ以下の領域における冷水に関する空調消費熱量のデータに対して近似直線を算出し、前記第１、第２の変曲点が存在する場合、外気エンタルピが前記第２の変曲点のエンタルピ以上前記第１の変曲点のエンタルピ以下の領域における冷水に関する空調消費熱量のデータに対して近似直線を算出すると共に外気エンタルピが前記第２の変曲点のエンタルピ以下の領域における冷水に関する空調消費熱量のデータに対して近似直線を算出し、前記第１、第２の変曲点が存在せず、前記第３の変曲点が存在する場合、外気エンタルピが前記第３の変曲点のエンタルピ以上の領域における冷水に関する空調消費熱量のデータに対して近似直線を算出すると共に外気エンタルピが前記第３の変曲点のエンタルピ以下の領域における冷水に関する空調消費熱量のデータに対して近似直線を算出することを特徴とする空調熱量消費評価方法。
【図１】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
【図９】
【図１０】
【図１１】
【図１２】
【図１３】
【図１４】
【図１５】
【図１６】
【図１７】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
【図９】
【図１０】
【図１１】
【図１２】
【図１３】
【図１４】
【図１５】
【図１６】
【図１７】
【公開番号】特開２０１３−８８０４７（Ｐ２０１３−８８０４７Ａ）
【公開日】平成２５年５月１３日（２０１３．５．１３）
【国際特許分類】
【出願番号】特願２０１１−２２９５６１（Ｐ２０１１−２２９５６１）
【出願日】平成２３年１０月１９日（２０１１．１０．１９）
【出願人】（０００００６６６６）アズビル株式会社 (1,808)
【Ｆターム（参考）】
【公開日】平成２５年５月１３日（２０１３．５．１３）
【国際特許分類】
【出願日】平成２３年１０月１９日（２０１１．１０．１９）
【出願人】（０００００６６６６）アズビル株式会社 (1,808)
【Ｆターム（参考）】
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