JP2003023730A - Energy use support device - Google Patents
Energy use support deviceInfo
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- JP2003023730A JP2003023730A JP2001206407A JP2001206407A JP2003023730A JP 2003023730 A JP2003023730 A JP 2003023730A JP 2001206407 A JP2001206407 A JP 2001206407A JP 2001206407 A JP2001206407 A JP 2001206407A JP 2003023730 A JP2003023730 A JP 2003023730A
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Abstract
(57)【要約】
【課題】 サービスの低下を避けながらピーク電力を抑
えるように電力ユーザを支援するエネルギー利用支援装
置を得る。
【解決手段】 エネルギー利用機器の運用においてユー
ザの要求に関するデータを入力する要求データ入力手段
1と、外部状況に関するデータを入力する状況データ入
力手段2と、上記入力データに類似している過去の機器
運用スケジュール候補を検索し出力する類似検索手段3
と、所定の評価基準に基づいて上記機器運用スケジュー
ルの候補を組み合わせて最適な機器運用スケジュールを
生成する最適組合せ手段5と、運転中のエネルギー利用
機器に関するデータおよび外部状況データを計測する管
理データ計測手段7と、上記計測された実計測データ
を、上記入力データ及び上記最適な機器運用スケジュー
ルと共に、データベースに蓄積する管理データ蓄積手段
8と備えている。
(57) [Problem] To provide an energy utilization support device for assisting a power user to suppress peak power while avoiding service degradation. SOLUTION: In operation of energy utilization equipment, request data input means 1 for inputting data relating to a user's request, situation data input means 2 for inputting data relating to an external situation, and past equipment similar to the input data Similar search means 3 for searching and outputting operation schedule candidates
And an optimal combination means 5 for generating an optimal equipment operation schedule by combining the equipment operation schedule candidates based on a predetermined evaluation criterion, and management data measurement for measuring data relating to the energy utilization equipment in operation and external situation data. And a management data storage means for storing the measured actual measurement data in a database together with the input data and the optimum device operation schedule.
Description
【0001】[0001]
【発明の属する技術分野】この発明はエネルギー利用支
援装置に関し、特に、コンビニエンスストア(以下、コ
ンビニとする。)等の各種店舗におけるサービスの低下
を避けながらピーク電力を抑えるためのエネルギー利用
支援装置に関する。BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention relates to an energy use support device, and more particularly to an energy use support device for suppressing peak power consumption while avoiding deterioration of service at various stores such as convenience stores (hereinafter referred to as convenience stores). .
【0002】[0002]
【従来の技術】一般に、ビジネス街に近いコンビニやレ
ストラン等の各種店舗では、昼休み時間帯に来客が集中
する。その時間帯では、電子レンジや空調機が多く利用
され、消費電力のピークを形成する。2. Description of the Related Art Generally, at various stores such as convenience stores and restaurants near business districts, visitors are concentrated during lunch breaks. During that time, microwave ovens and air conditioners are often used, and the peak of power consumption is formed.
【0003】電力料金は、契約電力(キロワット)に基
づく基本料金と消費電力量(キロワット・時)による従
量料金から算出されるので、契約電力を低減できれば経
費節約につながる。ただし、ピーク電力を押さえるため
に、来客の多い時間帯に電子レンジを利用しなかった
り、空調機の運転を停止することは、サービスの低下に
つながることになり避けるべきである。The electric power charge is calculated from the basic charge based on the contracted electric power (kilowatt) and the pay-per-use charge based on the electric power consumption (kilowatt / hour), so that the cost can be saved if the contracted electric power can be reduced. However, in order to suppress the peak power, not using the microwave oven or shutting down the operation of the air conditioner during a time when there are many visitors should lead to a drop in service and should be avoided.
【0004】一方で、電力会社では、特に夏季昼間の電
力ピークを抑えることができれば、電力設備の稼動効率
向上や新規設備投資抑制などの効果が期待できる。On the other hand, in the electric power company, if the electric power peak during the summer daytime can be suppressed, the effect of improving the operating efficiency of the electric power equipment and restraining new equipment investment can be expected.
【0005】[0005]
【発明が解決しようとする課題】従来においては、上述
したように、ピーク電力を抑えるためには、電子レンジ
の使用や空調機の運転を行わないようにするしか方法が
なく、サービスの低下を避けながらピーク電力を抑える
ことは出来なかった。Conventionally, as described above, in order to suppress the peak power, the only method is to prevent the use of the microwave oven or the operation of the air conditioner, which causes a decrease in service. It was not possible to suppress the peak power while avoiding it.
【0006】この発明は、かかる問題点を解決するため
になされたものであり、サービスの低下を避けながらピ
ーク電力を抑えるように電力ユーザを支援するエネルギ
ー利用支援装置を得ることを目的とする。The present invention has been made to solve the above problems, and an object of the present invention is to obtain an energy utilization support device that assists a power user to suppress peak power while avoiding deterioration of service.
【0007】[0007]
【課題を解決するための手段】この発明は、エネルギー
利用機器の運用においてユーザの要求に関するデータを
入力する要求データ入力手段と、外部状況に関するデー
タを入力する状況データ入力手段と、上記要求データ入
力手段及び上記状況データ入力手段により入力された入
力データに類似している過去の機器運用スケジュール候
補を検索し出力する類似検索手段と、所定の評価基準に
基づいて上記機器運用スケジュールの候補を組み合わせ
て最適な機器運用スケジュールを生成する最適組合せ手
段と、運転中のエネルギー利用機器に関するデータおよ
び外部状況データを計測する管理データ計測手段と、上
記計測された実計測データを、上記入力データ及び上記
最適な機器運用スケジュールと共に、データベースに蓄
積する管理データ蓄積手段と、備え、上記ユーザの要求
や上記評価基準に対して、上記データベースに記録され
ている機器運用スケジュールの事例データを組み合わせ
ることにより最適化を行うエネルギー利用支援装置であ
る。The present invention provides a request data input means for inputting data related to a user's request in the operation of energy utilization equipment, a situation data input means for inputting data concerning an external situation, and the above request data input. Means and a similar retrieval means for retrieving and outputting past equipment operation schedule candidates similar to the input data inputted by the situation data input means, and the equipment operation schedule candidates based on a predetermined evaluation standard. An optimum combination means for generating an optimum equipment operation schedule, a management data measurement means for measuring data on the energy utilizing equipment in operation and external condition data, and the measured actual measurement data as the input data and the optimum data. Management data accumulated in the database along with the equipment operation schedule And product means, including, for the request and the criterion of the user, the energy utilization support device to optimize by combining case data equipment operation schedule stored in the said database.
【0008】また、上記最適な機器運用スケジュールに
基づいて、運転対象の上記エネルギー利用機器を自動運
転する自動運転手段をさらに備えている。Further, there is further provided an automatic operation means for automatically operating the energy utilizing equipment to be operated based on the optimum equipment operating schedule.
【0009】また、上記最適な機器運用スケジュールを
表示する情報表示手段をさらに備えている。Further, an information display means for displaying the optimum equipment operation schedule is further provided.
【0010】また、上記入力データの設定及び管理を行
う入力設定管理手段と、必要なデータを上記入力設定管
理手段から取り出して、上記類似検索手段による検索の
ための検索条件を生成する検索条件生成手段とをさらに
備えている。Further, input setting management means for setting and managing the input data, and retrieval condition generation for extracting necessary data from the input setting management means and generating retrieval conditions for retrieval by the similar retrieval means. And means.
【0011】また、上記入力データの設定及び管理を行
う入力設定管理手段と、上記入力設定管理手段により管
理されている上記データから、上記最適組合せ手段によ
る組合せ最適化処理のための上記評価基準を生成する評
価基準生成手段とをさらに備えている。Further, the input setting management means for setting and managing the input data, and the evaluation standard for the combination optimization processing by the optimum combination means are selected from the data managed by the input setting management means. It further comprises an evaluation criterion generating means for generating.
【0012】また、上記最適組合せ手段による組合せ最
適化処理の中で、上記類似検索手段による検索処理を再
度行う必要が生じた場合に、上記類似検索手段に対し
て、再度検索処理を行って、その検索結果を上記最適組
合せ手段に出力するように指示する事例修正手段をさら
に備えている。Further, in the combination optimization processing by the optimum combination means, when it becomes necessary to perform the search processing by the similarity search means again, the search processing is performed again for the similarity search means, It further comprises case correction means for instructing the optimum combination means to output the search result.
【0013】また、上記管理データ計測手段により計測
された実計測データと上記最適な機器運用スケジュール
に基づく運行による予測データとを比較して、比較結果
が所定の範囲を超えていた場合に、上記類似検索手段に
検索処理を再度行うように指示する状況データ比較手段
をさらに備えている。Further, the actual measurement data measured by the management data measuring means is compared with the prediction data by the operation based on the optimum equipment operation schedule, and when the comparison result exceeds a predetermined range, It further comprises situation data comparison means for instructing the similarity search means to perform the search processing again.
【0014】また、他の装置が接続されている所定の通
信ネットワークに接続され、上記通信ネットワークを介
して、上記他の装置のデータベースが保有する機器運用
スケジュールの事例データを利用し、および/または、
自装置の上記データベースが保有する事例データを上記
他の装置に提供するデータ共有手段をさらに備えてい
る。Further, it is connected to a predetermined communication network to which another device is connected, the case data of the equipment operation schedule held in the database of the other device is used via the communication network, and / or ,
It further comprises a data sharing means for providing case data held in the database of the own device to the other device.
【0015】[0015]
【発明の実施の形態】実施の形態1.図1は、本発明の
実施の形態1に係るエネルギー利用支援装置の構成を示
した構成図である。図において、1は、エネルギー利用
機器の運用においてユーザの要求に関するデータを入力
する要求データ入力手段であり、2は、エネルギー利用
機器の外部状況に関するデータを入力する状況データ入
力手段、3は、上記入力手段1または2に入力された入
力データに類似した過去の機器運用スケジュールを検索
する類似検索手段、5は、ある評価基準に対して機器運
用スケジュール(以下単にスケジュールと記す)6の最
適化を行う最適組合手段、7は、運転しているエネルギ
ー利用機器のデータおよび外部状況データを計測する管
理データ計測手段、8は、計測したデータを入力データ
やスケジュールと共にデータベースに蓄積する管理デー
タ蓄積手段、4は、上記データを記録保持する事例デー
タのデータベースである。BEST MODE FOR CARRYING OUT THE INVENTION Embodiment 1. FIG. 1 is a configuration diagram showing a configuration of an energy use support device according to a first embodiment of the present invention. In the figure, 1 is a request data input means for inputting data relating to a user's request in the operation of energy utilization equipment, 2 is situation data input means for inputting data relating to the external situation of the energy utilization equipment, and 3 is the above Similarity search means 5 for searching a past equipment operation schedule similar to the input data input to the input means 1 or 2 optimizes the equipment operation schedule (hereinafter simply referred to as schedule) 6 with respect to a certain evaluation standard. The optimum combination means to perform, 7 is a management data measuring means for measuring the data of the energy utilization equipment in operation and external condition data, 8 is a management data accumulating means for accumulating the measured data in the database together with the input data and the schedule, Reference numeral 4 is a database of case data that records and holds the above data.
【0016】ここまでが本実施の形態における基本構成
であり、本実施の形態における支援装置は、ユーザの要
求した複数の制約条件や評価基準に対してデータベース
に記録されている実例のスケジュールを組み合せること
により最適化を行い、エネルギー利用機器の運転をコン
トロールするための機器運用スケジュール6を作成する
ためのものである。The above is the basic configuration in the present embodiment, and the support apparatus in the present embodiment combines the schedules of the examples recorded in the database with respect to a plurality of constraint conditions and evaluation criteria requested by the user. By doing so, optimization is performed to create an equipment operation schedule 6 for controlling the operation of the energy utilization equipment.
【0017】しかしながら、図1に示すように、最適組
合手段5が生成した機器運用スケジュール6に基づいて
エネルギー利用機器の自動運転を行うための自動運転手
段9をさらに設けて、ユーザの操作負担を軽減させるよ
うにしてもよい。However, as shown in FIG. 1, the automatic operation means 9 for automatically operating the energy utilization equipment based on the equipment operation schedule 6 generated by the optimum combination means 5 is further provided to reduce the operational burden on the user. You may make it reduce.
【0018】また、本実施の形態においては、エネルギ
ー利用機器として、複数の空調機と冷蔵庫(ショーケー
ス)を例に挙げるが、ここでコントロールの対象に空調
機と冷蔵庫を選ぶ理由は、電子レンジなど来客のニーズ
に対応してリアルタイムに運転を行わなければいけない
電気機器に対して、建物や商品の蓄熱能力を利用した前
倒しピークシフトなど運転の自由度が比較的大きな機器
であるからである。Further, in the present embodiment, a plurality of air conditioners and refrigerators (showcases) are taken as examples of energy utilization equipment. Here, the reason why air conditioners and refrigerators are selected as control targets is the microwave oven. This is because the electrical equipment that must be operated in real time in response to the needs of customers is a device that has a relatively large degree of freedom of operation, such as advanced peak shift that utilizes the heat storage capacity of buildings and products.
【0019】また、本実施の形態では、コンビニの電力
ピークカットを実現するために、図2に示した表1に記
載した情報を利用する。表1において、外部データは、
天気や来客数等のユーザがコントロール不可能な情報で
ある。また、表1におけるユーザ要求データは、ユーザ
の要求が反映される情報である。ユーザによりあらかじ
め決定されることを想定しているが、場合によっては、
ユーザがコントロール可能な情報である。例えば、商品
補充作業時間は、商品の納入時間や来客頻度(忙しさ)
に合わせて実施したいとユーザは考える。また、電子レ
ンジは昼間のピーク時に利用しないことも可能である
が、お客様の利便性を落としてしまい、ユーザの利益に
はならない。同様に、店内や商品陳列用冷蔵庫の温度を
一定の範囲に保つ必要はないが、快適性やサービスの質
が損なわれユーザの利益にはならない。なお、本実施の
形態においてユーザとは、コンビニの経営者(店内の機
器運用を行い、それによる利益を享受できる者)であ
る。また、表1における機器運用スケジュールは、ユー
ザがコントロール可能な情報であり、本実施の形態の目
的変数である。以下にその一例の詳細な説明を行う。Further, in the present embodiment, the information shown in Table 1 shown in FIG. 2 is used in order to realize the power peak cut of the convenience store. In Table 1, the external data is
This is information that the user cannot control, such as the weather and the number of visitors. The user request data in Table 1 is information that reflects the user's request. It is supposed to be predetermined by the user, but in some cases,
This is information that the user can control. For example, the product replenishment work time is the product delivery time and the visitor frequency (business).
The user wants to carry out according to. It is also possible to not use the microwave oven during peak hours in the daytime, but this will reduce the convenience of the customer and not the benefit of the user. Similarly, it is not necessary to keep the temperature of the store or the refrigerator for displaying products in a certain range, but this does not benefit the user because the comfort and the quality of service are impaired. In the present embodiment, the user is a business owner of a convenience store (a person who operates a device in a store and can enjoy a profit from it). Further, the device operation schedule in Table 1 is information that can be controlled by the user, and is an objective variable of the present embodiment. A detailed description of one example will be given below.
【0020】図3は、機器運用スケジュールデータを説
明するための図である。ある機器nの単位時間tにおけ
る機器データXn,t は、「ON/OFF状態」「設定温
度」「運転モード」などの属性を持つ(以下、この単位
データを単位データブロックと呼ぶ)。なお、事例デー
タとして記録する単位データブロックには、上記の運転
情報の他に「消費電力」「温度」などの計測実績値を記
録しておく。図4に示した表2は、本実施の形態におけ
る単位データブロックの事例データに記録されたデータ
属性を示したものである。図5に示す表3は、本実施の
形態における機器運用スケジュールの事例データに記録
されたデータ属性を示したものである。FIG. 3 is a diagram for explaining the equipment operation schedule data. The device data X n, t in a unit time t of a certain device n has attributes such as “ON / OFF state”, “set temperature”, and “operation mode” (hereinafter, this unit data is referred to as a unit data block). In addition, in the unit data block recorded as the case data, actual measurement values such as “power consumption” and “temperature” are recorded in addition to the above operation information. Table 2 shown in FIG. 4 shows the data attributes recorded in the case data of the unit data block in the present embodiment. Table 3 shown in FIG. 5 shows the data attributes recorded in the case data of the device operation schedule in the present embodiment.
【0021】本実施の形態では、単位データブロックの
時間単位を30分として表現する。また、機器運用スケ
ジュールの対象時間範囲を1日として説明する。すなわ
ち、ある機器の機器運用スケジュールは、単位データブ
ロックが48個並んだデータであり、店舗全体の機器運
用スケジュールは、機器運用スケジュールがコントロー
ル対象の機器数分並んだデータである。In this embodiment, the time unit of the unit data block is expressed as 30 minutes. Further, the target time range of the device operation schedule will be described as one day. That is, the device operation schedule of a certain device is data in which 48 unit data blocks are arranged, and the device operation schedule of the entire store is data in which the device operation schedule is arranged for the number of devices to be controlled.
【0022】本実施の形態による、エネルギー利用支援
装置は決められた時間(例えば午前0時)に起動され、
上記のような1日のスケジュールを作成し、作成したス
ケジュールをユーザに提示するか、あるいは作成したス
ケジュールに基づいて機器の自動制御を行うものであ
る。なお、必要な情報が予測可能であれば、対象時間範
囲が1時間でも1ヶ月でも適用可能である。The energy utilization support device according to the present embodiment is activated at a predetermined time (for example, midnight),
The above-described one-day schedule is created, and the created schedule is presented to the user, or the device is automatically controlled based on the created schedule. If the necessary information can be predicted, the target time range can be applied for one hour or one month.
【0023】本実施の形態の解決すべき基本的問題は、
外部データとユーザ要求データを入力として、ユーザの
要求をなるべく満たしながらなるべく電力ピークが低く
なるような機器運用スケジュールを出力することであ
る。The basic problem to be solved in this embodiment is
External data and user request data are input, and a device operation schedule is output in which the power peak is as low as possible while satisfying the user's request as much as possible.
【0024】図6は、図1に示した本発明のエネルギー
利用支援装置の具体的な装置構成を示した説明図であ
る。図において、101はスケジュール作成コンピュー
タ(図1の類似検索手段3及び最適組合手段5に対
応)、102は計測データ収集装置(図1の管理データ
蓄積手段8に対応)、103は事例データベース(図1
の事例データ4に対応)、104は入出力用端末(図1
の要求データ入力手段1及び図11の情報表示手段11
に対応)、105は店舗売上処理装置(図1の状況デー
タ入力手段2に対応)、106−1,106−2は空調
機及び冷蔵庫(図1のエネルギー利用機器10に対
応)、107は電力・温度計測ユニット(図1の管理デ
ータ計測手段7に対応)、108はネットワーク(イン
ターネット及びLANに対応)、109は天気情報デー
タベース(図1の状況データ入力手段2に対応)であ
る。FIG. 6 is an explanatory diagram showing a concrete device configuration of the energy use supporting device of the present invention shown in FIG. In the figure, 101 is a schedule creation computer (corresponding to the similarity search means 3 and the optimum combination means 5 in FIG. 1), 102 is a measurement data collection device (corresponding to the management data storage means 8 in FIG. 1), and 103 is a case database (FIG. 1
(Corresponding to case data 4 of FIG. 1), 104 is an input / output terminal (FIG.
Request data input means 1 and information display means 11 of FIG.
, 105 is a store sales processing device (corresponding to the status data input means 2 in FIG. 1), 106-1 and 106-2 are air conditioners and refrigerators (corresponding to the energy utilizing device 10 in FIG. 1), and 107 is electric power. A temperature measuring unit (corresponding to the management data measuring unit 7 in FIG. 1), 108 is a network (corresponding to the Internet and LAN), and 109 is a weather information database (corresponding to the situation data input unit 2 in FIG. 1).
【0025】次に、図6に示した本装置によりコンビニ
の電力ピークカットを実現する動作について説明する。
図7は、本装置によるシステム全体の動作を表した流れ
図である。まず、本装置が起動されると、スケジュール
作成に必要なデータを読み込む(ステップS201〜2
04)。Next, the operation of realizing the electric power peak cut of the convenience store by the present apparatus shown in FIG. 6 will be described.
FIG. 7 is a flow chart showing the operation of the entire system by this device. First, when the apparatus is started, data required for schedule creation is read (steps S201 to S2).
04).
【0026】ステップS201は、例えば店内を快適に
保つ温度の範囲を取得する処理であり、本実施の形態で
はユーザが入出力用端末104から入力する。この処理
は、必ずしも毎日行われる必要はない。また、ステップ
S203で取得した気象予報データから予め準備した計
算方法により自動的に求めてもよい。Step S201 is, for example, a process of acquiring a temperature range in which the inside of the store is kept comfortable, and in the present embodiment, the user inputs from the input / output terminal 104. This process does not necessarily have to be performed daily. Alternatively, the weather forecast data obtained in step S203 may be automatically obtained by a calculation method prepared in advance.
【0027】ステップS202は、例えばジュースなど
の商品を冷蔵庫へ補充する時間帯や電子レンジが多く使
われる時間帯を取得する処理であり、本実施例ではユー
ザが入出力用端末104から入力する。この処理も必ず
しも毎日行われる必要はない(つまり、毎日ある程度作
業時間や来客時間が固定している場合などは、記録して
あるデータを毎日利用しても良い。)。Step S202 is a process for acquiring the time zone in which a product such as juice is replenished in the refrigerator or the time zone in which the microwave oven is often used, and in this embodiment, the user inputs from the input / output terminal 104. This processing does not necessarily have to be performed every day (that is, if the working time and the visitor time are fixed to some extent every day, the recorded data may be used every day).
【0028】ステップS203は、インターネットにつ
ながった天気情報データベース(気象庁WWWページ)1
09を閲覧することにより取得する。インターネットに
つながっていない場合などは、新聞などの天気予報を見
て、ユーザが入出力用端末104から入力するなどの代
替手段がある。The step S203 is a weather information database (WWJ page of the Meteorological Agency) connected to the Internet.
It is acquired by browsing 09. When the user is not connected to the Internet, there is an alternative means such as the user looking at the weather forecast such as a newspaper and inputting from the input / output terminal 104.
【0029】ステップS204は、POSシステム(店舗
販売管理システム)に付属した店舗売上処理装置105
が予測する情報を取得する。In step S204, the store sales processing device 105 attached to the POS system (store sales management system).
Get the information predicted by.
【0030】ステップS201〜204で取得するデー
タは、それぞれ、1日全般に対するデータと30分ごと
のデータ(1日48個)の二種類がある。なお、必ずし
もすべてのデータに対して2種類のデータを用意する必
要はない。スケジュール作成処理に必要なデータを予め
指定しておき、指定されたデータだけを取得すればよ
い。本実施例では、予想天気概況に関しては、1日の予
想データを30分ごとのデータに流用する。There are two types of data acquired in steps S201 to S204: data for the entire day and data for every 30 minutes (48 data per day). It is not always necessary to prepare two types of data for all data. It is only necessary to previously specify the data required for the schedule creation process and acquire only the specified data. In this embodiment, for the forecast weather condition, the forecast data for one day is used as the data for every 30 minutes.
【0031】なお、ステップS201〜204の順序
は、各ステップSで取得するデータの間に従属関係(例
えば、予想来客数から電子レンジ利用時間帯を求めるな
ど)がなければ、任意で良い。The order of steps S201 to S204 may be arbitrary as long as there is no subordination between the data acquired in each step S (for example, the microwave oven use time zone is calculated from the expected number of visitors).
【0032】外部データとユーザ要求データが入力され
ると、次に、類似事例検索処理(ステップS205)に
より、入力データ部分が類似した機器運用スケジュール
候補を検索、出力する。When the external data and the user request data are input, a similar case retrieval process (step S205) is performed to retrieve and output a device operation schedule candidate having a similar input data portion.
【0033】図8は、本実施の形態における類似事例検
索処理の流れを示したものである。まず、事例データベ
ース109に蓄積している事例データを読み込む(ステ
ップS301)。なお、事例データ読込は、はじめに行
わず各機器ごとに行っても良い(ステップS302の
後)。また、蓄積しているすべての事例データを読み込
む必要はなく、後の処理に必要な事例データだけを選別
して読み込んでも良い。次に、制御対象となっている各
機器の事例データについて(ステップS303)、入力
データに対する類似度を算出する(ステップS30
4)。制御対象となる機器は、予め機器データとしてフ
ァイル(312)に記録されている。このファイルは、
例えば、システム導入時などに設定、記録する。本実施
の形態で用いる類似度は、入力データの各属性と事例デ
ータの各属性との正規化した距離についての重み付け加
重和により計算する。属性の重みに関する情報は、事例
検索設定テーブルとしてファイル(313)に記録して
おく。本実施の形態では、図9の表4に示したような属
性との重み付けを用いる。例えば、空調機の類似度計算
では、本日の予想天気概況、予想最高気温、予想来客数
の距離を等しく利用し、売上数や補填時間などは利用し
ない。なお、天気概況のように数値化されていない情報
は、予め数値化しておく(晴=10、曇=20、雨=3
0など)。FIG. 8 shows a flow of similar case retrieval processing in this embodiment. First, the case data stored in the case database 109 is read (step S301). The case data may be read for each device instead of first (after step S302). Further, it is not necessary to read all the accumulated case data, and only case data necessary for the subsequent processing may be selected and read. Next, with respect to the case data of each device to be controlled (step S303), the similarity to the input data is calculated (step S30).
4). The device to be controlled is recorded in advance in the file (312) as device data. This file is
For example, it is set and recorded when the system is installed. The degree of similarity used in the present embodiment is calculated by a weighted weighted sum of normalized distances between each attribute of input data and each attribute of case data. Information regarding attribute weights is recorded in the file (313) as a case search setting table. In this embodiment, weighting with attributes as shown in Table 4 of FIG. 9 is used. For example, in the calculation of the air conditioner similarity, the expected weather condition, the expected maximum temperature, and the expected number of visitors are used equally, but the number of sales and the compensation time are not used. Information that is not quantified, such as weather conditions, is quantized beforehand (fine = 10, cloudy = 20, rain = 3).
0, etc.).
【0034】類似度計算では、1日に関する入力データ
で類似度計算することも、30分単位(単位データブロ
ックの単位時間)に関する入力データで計算すること
も、両方の類似度を利用して計算することもできる。3
0分単位の入力データから1日の事例データの類似検索
を行うときは、例えば、各30分ごとの類似度の時間別
加重和から求めればよい。In the similarity calculation, the similarity can be calculated with the input data for one day, or with the input data for the unit of 30 minutes (unit time of the unit data block), or both can be used to calculate the similarity. You can also do it. Three
When performing a similar search of case data of one day from input data in units of 0 minutes, for example, it may be obtained from a weighted sum of similarity degrees for each 30 minutes.
【0035】ある機器に関して読み込んだすべての事例
データに対して類似度を算出したら(ステップS30
3)、算出した類似度の近い順にソートを行う(ステッ
プS306)。なお、この処理ではすべての事例データ
をソートする必要はなく、ある閾値を満たす事例のみを
ソートしてもよい。When the degree of similarity has been calculated for all the case data read for a device (step S30)
3) Then, sorting is performed in the order of the calculated similarities (step S306). In this process, it is not necessary to sort all the case data, and only cases satisfying a certain threshold may be sorted.
【0036】すべての対象機器について、上記の処理が
終われば(ステップS302)、各機器の上位候補を組
合せて、全体の機器運用スケジュール候補を作成する
(ステップS307)。例えば、本実施の形態では、各
機器の類似事例上位候補3つを残し、そのランダムな組
合せにより10の店舗全体(空調機と冷蔵庫)の機器運
用スケジュール候補を作成した。当然のことながら、候
補として残す数は、上記の数に限らない。When the above process is completed for all target devices (step S302), the upper candidates of each device are combined to create the whole device operation schedule candidate (step S307). For example, in the present embodiment, the device operation schedule candidates for the entire 10 stores (air conditioners and refrigerators) are created by leaving three similar case upper candidates for each device and randomly combining them. As a matter of course, the number left as a candidate is not limited to the above number.
【0037】類似事例検索処理により機器運用スケジュ
ール候補が出力されると、組合せ最適化処理(図7のス
テップS206)により、最適化した機器運用スケジュ
ールが求められる。組合せ最適化処理は、複数の機器運
用スケジュール候補を組合せて、ユーザの要求を満たし
つつピークカットが最大限に行えるような機器運用スケ
ジュールを生成する処理である。本実施の形態では、遺
伝的アルゴリズムを用いて上記の最適化を行う。遺伝的
アルゴリズムは、生物の進化過程(選択淘汰、突然変異
等)をモデル化した手法であり、確率的探索、学習、最
適化の一手法である。良い個体同士からは良い個体が生
まれる可能性が高く、悪い個体は自然に淘汰されていく
という自然界のメカニズムをモデル化したアルゴリズム
が、最適化問題や学習問題の解法として有効であること
にもとづいている。When the device operation schedule candidate is output by the similar case retrieval process, the optimized device operation schedule is obtained by the combination optimization process (step S206 in FIG. 7). The combination optimization process is a process of combining a plurality of device operation schedule candidates to generate a device operation schedule that maximizes peak cut while satisfying the user's request. In the present embodiment, the above optimization is performed using a genetic algorithm. The genetic algorithm is a method that models the evolutionary process of organisms (selection selection, mutation, etc.), and is a method of stochastic search, learning, and optimization. Based on the fact that an algorithm that models the mechanism of the natural world in which good individuals are likely to be born from good individuals and bad individuals are naturally weeded out is effective as a solution to optimization problems and learning problems. There is.
【0038】本実施の形態では、類似事例検索処理で求
めた店舗全体のスケジュール候補が個体に相当し、ある
機器(例えば1つの冷蔵庫)のスケジュールが遺伝子に
相当する。なお、遺伝子をある単位時間帯の各機器の単
位データブロックの集まりとする方法も考えられる。す
なわち、ある日の空調機の運転と別の日の冷蔵庫の運転
を組み合わせれば、よりよい運用スケジュールを生成で
きる可能性があるという期待に基づいたアイデアであ
る。In the present embodiment, the schedule candidates for the entire store obtained by the similar case search process correspond to individuals, and the schedule of a certain device (for example, one refrigerator) corresponds to a gene. A method of using genes as a set of unit data blocks of each device in a certain unit time zone is also possible. That is, the idea is based on the expectation that a better operation schedule may be generated by combining the operation of the air conditioner on one day and the operation of the refrigerator on another day.
【0039】図10は、本実施の形態における組合せ最
適化処理の流れを示したものである。ステップS401
の規定世代数は、予め指定された数であり、その世代数
の進化を行うと最適化処理を終了する。ステップS40
2は、各スケジュール候補(個体)の適応度を計算する
処理である。個体の適応度は、問題の評価基準から策定
する。本実施の形態では、店舗全体1日の最大電力(k
W)が低いほど適応度が高いとみなす。1日の最大電力
は、スケジュール候補の各時間帯において単位データブ
ロックに保持された計測電力値の和を求め、それが最大
となる時間帯の値を求める。なお、評価基準に関しては
電気料金最低、操作回数最低、許容温度範囲の逸脱回数
最低、およびそれらの組合せを正規化した値を最低にす
るなどが考えられる。ステップS403は、ステップS
402で求めた適応度により個体をソートする処理であ
る。これにより、個体は適応度の高い順(1日の最大電
力の低い順)に並べ替えられる。ステップS404は、
収束を判断する処理である。本実施例では、残ったすべ
ての個体が、同じ遺伝子から構成されたときに収束す
る。ステップS405は、適応度の高い個体の遺伝子を
次世代に残すための選択処理である。選択処理では、ま
ず致死遺伝子を除去する。すなわち、制約条件を満たさ
ない個体は次世代に残さない。本実施例では、ユーザ要
求データの許容温度範囲を満たさないスケジュール候補
を除去する。次に、残った個体の中で次世代に残すもの
を選択する。本実施の形態では、各個体の適応度に応じ
た数だけ次世代にその個体を残す適応度比例と適応度最
大の個体を必ず残すエリート保存の混合戦略を採用し
た。FIG. 10 shows the flow of the combination optimization process in this embodiment. Step S401
The prescribed number of generations is the number specified in advance, and the optimization process ends when evolution of the number of generations is performed. Step S40
2 is a process of calculating the fitness of each schedule candidate (individual). The fitness of an individual is determined from the evaluation criteria of the problem. In the present embodiment, the maximum electric power (k
The lower W) is, the higher the fitness is. For the maximum daily power, the sum of the measured power values held in the unit data blocks in each time slot of the schedule candidate is calculated, and the value in the time slot in which it is maximum is calculated. It should be noted that the evaluation criteria may include the lowest electricity bill, the lowest number of operations, the lowest number of deviations from the allowable temperature range, and the normalized value of the combination thereof. Step S403 is a step S
This is a process of sorting the individuals according to the fitness calculated in 402. As a result, the individuals are rearranged in the order of high fitness (in the order of lowest daily maximum power). Step S404 is
This is a process of determining convergence. In this example, all remaining individuals converge when they are composed of the same gene. Step S405 is a selection process for leaving the genes of individuals with high fitness in the next generation. In the selection process, the lethal gene is first removed. That is, individuals that do not meet the constraint conditions are not left in the next generation. In this embodiment, schedule candidates that do not satisfy the allowable temperature range of the user request data are removed. Next, of the remaining individuals, those to be left for the next generation are selected. In the present embodiment, a mixed strategy of fitness proportionality in which as many individuals as the fitness according to the fitness of each individual is left in the next generation, and elite conservation that always leaves the individual with the maximum fitness is adopted.
【0040】ステップS406は、選択された個体の任
意の2つの個体を交配させ、次世代の個体を生成する処
理である。本実施例では、一様交叉により、入れ替える
機器と入れ替えない機器を選別している。Step S406 is a process for producing a next-generation individual by mating any two selected individuals. In the present embodiment, the device to be replaced and the device not to be replaced are selected by uniform crossover.
【0041】ステップS407は、次世代に残す個体に
対して一定の確率で突然変異を行う処理である。本実施
例における突然変異は、一定の確率である時間帯の単位
データブロックのOFF時間や設定温度を変化させる処理
を行う。変化に伴って単位データブロックが保持してい
る電力や温度の情報を適切な値に再設定する。なお、突
然変異の対象時間帯としてピーク時間帯(昼休み付近)
にウエイトを置くなどのヒューリスティックな戦略を考
えることができる。Step S407 is a process of mutating individuals to be left in the next generation with a certain probability. In the mutation in this embodiment, processing for changing the OFF time and the set temperature of the unit data block in the time zone having a certain probability is performed. The power and temperature information held in the unit data block is reset to an appropriate value according to the change. In addition, the peak time as a target time of mutation (around lunch break)
You can think of heuristic strategies such as putting weights on.
【0042】組合せ最適化処理は、ステップS401で
所定の世代数を処理するかあるいはステップS404で
収束した場合に、最良の適応度を持つ個体を最適機器運
用スケジュールとして出力し、処理を終了する。In the combination optimization process, when a predetermined number of generations is processed in step S401 or when the number of generations is converged in step S404, the individual having the best fitness is output as the optimum equipment operation schedule, and the process ends.
【0043】最適機器運用スケジュールが求められる
と、機器制御処理(図7のステップS207)によりス
ケジュールに従い機器を運転する処理を行う。When the optimum equipment operation schedule is obtained, the equipment control processing (step S207 in FIG. 7) is executed to operate the equipment according to the schedule.
【0044】機器制御処理は、入力されたスケジュール
の内容を解釈して、時間ごと機器ごとに自動運転手段に
制御信号を送る処理である。本実施の形態では、スケジ
ュール作成装置101に搭載するソフトウエアとして実
現している。The device control process is a process of interpreting the contents of the input schedule and sending a control signal to the automatic operation means for each device for each time. In this embodiment, it is realized as software installed in the schedule creation device 101.
【0045】本実施の形態では、自動運転手段9は、エ
ネルギー利用機器(空調機、冷蔵庫)に組み込まれた制
御装置であり、スケジュール作成装置101とネットワ
ークで接続されている。機器組み込みの制御装置には、
例えば、ECHONETアダプタなどがある。In the present embodiment, the automatic operation means 9 is a control device incorporated in an energy utilizing device (air conditioner, refrigerator) and is connected to the schedule creating device 101 via a network. The built-in control device includes
For example, there is an ECHONET adapter.
【0046】スケジュール作成装置101は、最適機器
運用スケジュール6を作成すると、タイマにより一定の
時間間隔で最適機器運用スケジュール6内の対応する時
間の単位データブロックを読みこむ。When the optimum device operation schedule 6 is created, the schedule creating apparatus 101 reads a unit data block of the corresponding time in the optimum device operation schedule 6 at regular time intervals by a timer.
【0047】各機器について、読み込んだ単位データブ
ロックのOFF時間属性tを読み、もしtが0以上であれ
ば、ネットワークを介して対応する機器の制御装置にOF
F信号を送る。時間tが経過したときに、今度はON信号
を送る。なお、機器制御装置が時間を指定したOFF信号
により自動ON制御可能なときは、ON信号を送る必要はな
い。For each device, the OFF time attribute t of the read unit data block is read, and if t is 0 or more, OF is sent to the control device of the corresponding device via the network.
Send an F signal. When the time t has passed, an ON signal is sent this time. If the equipment control device can perform automatic ON control by an OFF signal designating a time, it is not necessary to send the ON signal.
【0048】OFF時間属性tが0であれば、読み込んだ
設定温度属性sおよび運転モード属性mを読み、同機器
の1つ前の時間帯における設定温度属性および運転モー
ド属性と比較を行う。比較の結果sが違うものであれ
ば、機器制御装置に設定温度sにする信号を送る。同時
に、運転モードmが違うものであれば、機器制御装置に
運転モードをmにする信号を送る。If the OFF time attribute t is 0, the set temperature attribute s and the operation mode attribute m that have been read are read and compared with the set temperature attribute and the operation mode attribute in the time zone immediately before the same device. If the comparison result s is different, a signal for setting the set temperature s is sent to the device control device. At the same time, if the operation mode m is different, a signal for changing the operation mode to m is sent to the equipment control device.
【0049】以上の処理が、最適機器運用スケジュール
で指定された時間分繰り返される。The above processing is repeated for the time designated by the optimum equipment operation schedule.
【0050】最適機器運用スケジュール6に従った機器
運転が行われている間、機器の消費電力および所定場所
の温度情報を、管理データ計測手段によって計測する。While the equipment is operating in accordance with the optimum equipment operation schedule 6, the power consumption of the equipment and the temperature information of the predetermined location are measured by the management data measuring means.
【0051】管理データ計測手段7は、機器106−
1,106−2に組み込まれた電力・温度計測ユニット
107のほか、店舗売上処理装置105、さらには、天
気情報データベース109を含む。なお、温度データ
は、機器に搭載された電力・温度計測ユニット107の
ほか、店舗内外のなどは機器外の温度センサによっても
計測を行ってもよい。また、電力データは、分電盤のブ
レーカなど、機器が接続されている電力系統の任意の点
で計測することもできる。さらに、全てのデータは自動
計測する必要はなく、例えばユーザが入出力用端末10
4から入力することもできる。The management data measuring means 7 is the device 106-
In addition to the electric power / temperature measuring unit 107 incorporated in the units 1 and 106-2, the store sales processing apparatus 105 and the weather information database 109 are included. The temperature data may be measured not only by the power / temperature measuring unit 107 mounted on the device but also by a temperature sensor outside the device such as inside and outside the store. The power data can also be measured at any point in the power system to which the device is connected, such as a breaker on the distribution board. Further, it is not necessary to automatically measure all the data, and for example, the user can input / output the terminal 10
You can also enter from 4.
【0052】本実施の形態では、電力・温度計測ユニッ
ト107は、各機器の単位時間(30分)あたりの消費
電力(最大kW)および消費電力量(kWh)および単位時
間内の最高、最低、単位時間開始時の温度を計測し、計
測した値を保持する。店舗売上処理装置105は、単位
時間あたりの来客数、商品別売上数をPOSレジから吸
い上げる。天気情報データベース109では、その日の
天気概況、温度などが蓄積されている。In the present embodiment, the power / temperature measuring unit 107 uses the power consumption (maximum kW) and power consumption (kWh) per unit time (30 minutes) of each device, and the maximum and minimum values within the unit time. The temperature at the start of the unit time is measured and the measured value is held. The store sales processing device 105 absorbs the number of visitors per unit time and the number of sales by product from the POS cash register. The weather information database 109 stores the weather condition, temperature, etc. of the day.
【0053】最適機器運用スケジュール6の実行がすべ
て終わった時点で、管理データ蓄積手段8によりその日
の計測実績データと外部実績データを読み込む(図7の
ステップS208,S209)。さらに管理データ蓄積
手段8は、読み込まれた実績データを事例データとして
事例データベース(211)に蓄積する(ステップS2
10)。When the execution of the optimum equipment operation schedule 6 is completed, the management data accumulating means 8 reads the measured performance data and external performance data of the day (steps S208 and S209 in FIG. 7). Further, the management data accumulating means 8 accumulates the read actual data as case data in the case database (211) (step S2).
10).
【0054】管理データ蓄積手段8は、計測データ収集
装置102に搭載されたソフトウエア機能である。本実
施の形態では、スケジュール作成装置101と計測デー
タ収集装置102および事例データベース103を別々
のパソコンで実現しているが、これら3つの機能は一つ
のハードウエアに搭載されていても構わない。The management data storage means 8 is a software function installed in the measurement data collection device 102. In the present embodiment, the schedule creation device 101, the measurement data collection device 102, and the case database 103 are realized by different personal computers, but these three functions may be incorporated in one piece of hardware.
【0055】計測データ収集装置102は、管理データ
計測手段7が計測、保持している実績データをネットワ
ークを介して収集する機能を持つ。The measurement data collecting device 102 has a function of collecting the actual data measured and held by the management data measuring means 7 via the network.
【0056】計測データ収集装置102は、収集したデ
ータから各機器の各単位時間あたりのデータを図4の表
2で示した属性値にして単位データブロックを作成し、
事例データベース103に格納する。また、図5の表3
で示した属性値のデータをまとめ、機器運用スケジュー
ル6の事例データとして事例データベース103に格納
する。事例データベース103では,単位データブロッ
クの事例データと機器運用スケジュールの事例データを
区別して保持している。The measurement data collection device 102 creates unit data blocks from the collected data by using the data per unit time of each device as the attribute values shown in Table 2 of FIG.
It is stored in the case database 103. Also, Table 3 in FIG.
The data of the attribute values indicated by is collected and stored in the case database 103 as the case data of the device operation schedule 6. In the case database 103, the case data of the unit data block and the case data of the device operation schedule are separately stored.
【0057】事例データベース103で保持された事例
データは、次の日から機器運用スケジュール候補を生成
するためのデータとして利用することができる。The case data stored in the case database 103 can be used as data for generating a device operation schedule candidate from the next day.
【0058】これまで述べたような構成と処理によるエ
ネルギー利用支援装置では、ユーザが行った過去の実例
である事例データを、その日の状況(天気、来客・売上
予想)およびユーザの要求(補填作業時間、優先機器の
運転)に合わせて組み合わせることによって、機器運用
スケジュールを決めるので、ユーザ満足度の高い機器運
用できる。In the energy utilization support device having the configuration and processing as described above, case data, which is a past example performed by the user, is used for the situation of the day (weather, visitor / sales forecast) and user's request (compensation work). Since the device operation schedule is determined by combining them according to the time and the operation of the priority device, the device operation with high user satisfaction can be performed.
【0059】また、事例データを蓄積してゆくことによ
り学習効果が発揮され、使い込むほど満足度の高い機器
運用ができる。Further, the learning effect is exhibited by accumulating the case data, and the more the device is used, the more highly satisfactory the device operation can be performed.
【0060】さらに、類似度計算による事例の類似検索
を行うことで、非定期的な入力データや極端な入力デー
タに対してもそれなりの解を得ることができる。Furthermore, by performing similarity search for cases by calculating the degree of similarity, it is possible to obtain a reasonable solution even for irregular input data or extreme input data.
【0061】以上のように、本実施の形態においては、
ユーザが行った過去の実例を組み合わせることによって
スケジュールを決めるので、ユーザ満足度の高い機器運
用ができるという効果がある。また、事例を蓄積してゆ
くことにより学習効果が発揮され、使い込むほど満足度
の高い機器運用ができるという効果がある。さらに、類
似検索を行うことで、非定期的な入力データや極端な入
力データに対してもそれなりの解を得ることができる。As described above, in the present embodiment,
Since the schedule is determined by combining past examples made by the user, it is possible to operate the device with high user satisfaction. Further, by accumulating the cases, the learning effect is exhibited, and the more the device is used, the more satisfactory the device operation can be performed. Furthermore, by performing a similarity search, it is possible to obtain a reasonable solution for irregular input data or extreme input data.
【0062】例えば、電力ピークカットはしたいがある
時間だけはエアコンをつけておきたいといった相反する
ユーザの要求がある場合、ユーザの指定した時間にエア
コンを運転しかつ省エネになるようなスケジュールを得
ることができる。従って、ユーザの利便性を損なわず、
ユーザ満足度の高い省エネが可能になる。なお、本発明
は省エネ目的に限らず種々の目的に適用できる。For example, when there is a contradictory user's request to turn off the air conditioner only for a certain period of time when it is desired to cut the electric power peak, a schedule is obtained in which the air conditioner is operated at the time specified by the user and energy is saved. be able to. Therefore, without impairing the convenience of the user,
It is possible to save energy with high user satisfaction. The present invention is not limited to the purpose of saving energy but can be applied to various purposes.
【0063】さらに、図1に示すように、機器運用スケ
ジュール6に基づく自動運転手段9を備えるようにすれ
ば、最適化されたスケジュールを人手を介さずにエネル
ギー利用機器を運用・計測することができ、ユーザの操
作負担が減るという効果がある。Further, as shown in FIG. 1, if the automatic operation means 9 based on the equipment operation schedule 6 is provided, the energy utilization equipment can be operated and measured without human intervention on the optimized schedule. This has the effect of reducing the operational burden on the user.
【0064】実施の形態2.図11は、実施の形態2に
よる本発明のエネルギー利用支援装置の構成を示す構成
図である。図11に示すように、実施の形態2は、実施
の形態1の自動運転手段9の代わりに、最適機器運用ス
ケジュールをユーザ12に提示する情報表示手段11を
設けたものである。他の構成については、実施の形態1
と同じであるため、ここでは説明を省略する。Embodiment 2. FIG. 11 is a configuration diagram showing a configuration of the energy use support device of the invention according to the second embodiment. As shown in FIG. 11, in the second embodiment, instead of the automatic driving means 9 of the first embodiment, an information display means 11 for presenting an optimum equipment operation schedule to the user 12 is provided. For other configurations, the first embodiment
Therefore, the description is omitted here.
【0065】情報表示手段11は、図6の入出力用端末
(パソコン)104の画面出力機能を利用する。もちろ
ん、別のH/Wを用意しても良い。The information display means 11 uses the screen output function of the input / output terminal (personal computer) 104 shown in FIG. Of course, another H / W may be prepared.
【0066】情報表示手段11は、最適組合手段5が作
成した最適機器運用スケジュール6の内容をユーザに提
示する手段である。ユーザは、提示された情報に従って
機器106−1,106−2の操作を行うことにより、
電力ピークカットを実現する機器利用を行うことができ
る。The information display means 11 is means for presenting the contents of the optimum equipment operation schedule 6 created by the optimum combination means 5 to the user. The user operates the devices 106-1 and 106-2 according to the presented information,
It is possible to use equipment that achieves power peak cut.
【0067】本実施の形態における情報表示手段11が
ユーザに提示する情報は、1日の機器運用スケジュール
および単位時間(30分)ごとの機器運転設定の二種類
がある。There are two types of information presented to the user by the information display means 11 in the present embodiment: a device operation schedule for one day and device operation settings for each unit time (30 minutes).
【0068】図12は、空調機の1日の機器運用スケジ
ュール6を提示した画面例である。FIG. 12 is an example of a screen presenting the daily equipment operation schedule 6 of the air conditioner.
【0069】図13は、最適機器運用スケジュールに基
づいた11時30分における空調機の運転設定を提示し
た画面例である。なお、ある機器の単位時間における運
転設定の提示は、その単位時間の運転設定と1つ前の単
位時間の運転設定とに違いがある場合のみ表示すること
で、単位時間ごとに情報を提示するわずらわしさを避け
ることができる。FIG. 13 is an example of a screen presenting the operation setting of the air conditioner at 11:30 based on the optimum equipment operation schedule. In addition, the operation setting of a certain device is presented only when there is a difference between the operation setting of the unit time and the operation setting of the immediately preceding unit time, thereby presenting information for each unit time. You can avoid the annoyance.
【0070】さらに本実施の形態においては情報表示手
段11を利用することにより、管理データ計測手段7が
計測している電力・温度データや、温度がユーザの要求
する許容温度範囲を逸脱したときの警告などを表示する
こともできる。図14は、その一画面例である。図中の
棒グラフが電力値(kW)を、折れ線グラフが温度(℃)
を、赤丸が許容温度範囲の逸脱をそれぞれ表している。Further, in the present embodiment, by using the information display means 11, when the power / temperature data measured by the management data measuring means 7 or the temperature deviates from the allowable temperature range required by the user. Warnings can be displayed. FIG. 14 is an example of the screen. The bar graph in the figure shows the power value (kW), and the line graph shows the temperature (° C).
The red circles represent deviations from the allowable temperature range.
【0071】以上のように、本実施の形態においては、
自動運転手段9の代わりに、最適化された機器運用スケ
ジュール6をユーザ12に表示する情報表示手段11を
備えたエネルギー利用支援装置において、機器運用スケ
ジュール6を参考にユーザ12が機器106−1,10
6−2の運用を行うようにしたので、その場の状況に応
じてユーザ12が運用をコントロールでき、その運用事
例を蓄積、再利用して将来のスケジュールを作成するこ
とができるので、よりユーザ満足度が向上するという効
果がある。As described above, in the present embodiment,
In the energy use support device provided with the information display means 11 for displaying the optimized equipment operation schedule 6 to the user 12 instead of the automatic driving means 9, the user 12 refers to the equipment operation schedule 6 and the user 12 operates the equipment 106-1. 10
Since the operation of 6-2 is performed, the user 12 can control the operation according to the situation at the spot, and the operation case can be accumulated and reused to create a future schedule. This has the effect of improving satisfaction.
【0072】実施の形態3.図15は、実施の形態3に
よる本発明のエネルギー利用支援装置の構成を示した構
成図である。図15に示すように、実施の形態3は、実
施の形態1において要求データ入力手段1及び状況デー
タ入力手段2により入力された外部データとユーザ要求
データの設定及び管理を行う入力設定管理手段14と、
入力されたユーザ要求に基づいて、必要なデータを入力
設定管理手段14から引き出して、類似検索手段3に対
する検索条件を生成して出力する検索条件生成手段13
を追加したものである。Third Embodiment FIG. 15 is a configuration diagram showing the configuration of the energy use support device of the invention according to the third embodiment. As shown in FIG. 15, in the third embodiment, the input setting management means 14 for setting and managing the external data and the user request data input by the request data input means 1 and the situation data input means 2 in the first embodiment. When,
Based on the input user request, necessary data is retrieved from the input setting management means 14 to generate and output a search condition for the similar search means 3, and the search condition generating means 13 is provided.
Is added.
【0073】本実施の形態では、入力設定管理手段14
および検索条件生成手段13は、スケジュール作成装置
101のソフトウエアおよび記録ファイルとして実現し
ている。In the present embodiment, the input setting management means 14
The search condition generating means 13 is realized as software and a recording file of the schedule creating device 101.
【0074】入力設定管理手段14は、入出力用端末1
04から受け取った外部データおよびユーザ要求データ
を、データ項目別にファイルとして記録し、他の手段か
らの要求に応じてデータ内容を提供する機能を有する。The input setting management means 14 is used for the input / output terminal 1
It has a function of recording the external data and user request data received from 04 as a file for each data item, and providing the data content in response to a request from other means.
【0075】検索条件生成手段13は、事例検索の動作
に関するユーザの要求やその時の状況に基づいて、必要
なデータを入力設定管理手段14から引き出し、類似検
索手段3に対して類似事例検索処理時の検索条件を設定
する機能を有する。The search condition generation means 13 retrieves necessary data from the input setting management means 14 based on the user's request for the case search operation and the situation at that time, and when the similar search means 3 performs similar case search processing. It has a function to set the search conditions.
【0076】図16は、本実施の形態における類似事例
検索処理部分を示した図である。ここでは、
(条件1)春秋は、類似事例を検索する対象として空調
機を除外する
(条件2)空調機の類似検索に対して季節属性が完全に
一致するという条件設定、
(条件3)夏の空調機の類似度計算では、外気温の重み
係数を通常の2倍にするという条件、を追加する方法に
ついて説明する。FIG. 16 is a diagram showing a similar case retrieval processing portion in the present embodiment. Here, (condition 1) spring-autumn excludes air conditioners as targets for searching similar cases (condition 2) condition setting that seasonal attributes completely match the similarity search of air conditioners, (condition 3) summer In the similarity calculation of the air conditioner, a method of adding a condition that the weighting coefficient of the outside air temperature is double the normal one will be described.
【0077】図16において、ステップS501は、図
7のステップS201〜S204で入力された入力デー
タをファイルに記録し、保持管理する処理である。この
処理は、図7のステップS201〜S204の後に実行
される。同時に、前段の条件1,2,3を要求データと
してユーザが入出力用端末104から入力する。入力さ
れた要求データは、同じく入力データ管理手段(50
1)によって保持される。なお、その時の季節や時間な
どは、入出力用端末104あるいはスケジュール作成装
置101がカレンダー機能などで自動的に判断可能であ
れば、ユーザが入力する必要はない。入力データを保持
する場所は、スケジュール作成時にスケジュール作成装
置101からアクセスすることが可能であれば、どこで
も良い。In FIG. 16, step S501 is a process of recording the input data input in steps S201 to S204 of FIG. This process is executed after steps S201 to S204 in FIG. At the same time, the user inputs the conditions 1, 2, and 3 in the preceding stage as request data from the input / output terminal 104. The input request data is also input data management means (50
Retained by 1). Note that the season and time at that time need not be input by the user if the input / output terminal 104 or the schedule creation device 101 can be automatically determined by a calendar function or the like. The input data may be stored in any place as long as it can be accessed from the schedule creating device 101 when creating a schedule.
【0078】対象機器選択処理(ステップS502)
は、状況やユーザの要求に従ってスケジュール作成対象
とする機器を選別する処理である。この処理は、類似事
例検索処理を行う前に実行する。まず、入力データ管理
部(501)に対象機器選択に関するユーザ要求の有無
を問い合わせる。入力データ管理部は、条件1を返す。
それを読み込んだ対象機器選択処理部は、機器データフ
ァイル(212)から空調機を削除し、更新する。Target device selection processing (step S502)
Is a process of selecting a device for which a schedule is to be created according to a situation or a user request. This process is executed before performing the similar case search process. First, the input data management unit (501) is inquired about the presence / absence of a user request for selecting a target device. The input data management unit returns the condition 1.
The target device selection processing unit that has read it deletes and updates the air conditioner from the device data file (212).
【0079】類似事例検索処理のステップS302(図
8)では、更新されたデータに従って機器に対する検索
処理を行うので、この日は空調機についての検索処理は
行わない。In step S302 (FIG. 8) of the similar case search process, the search process for the device is performed according to the updated data, and therefore the search process for the air conditioner is not performed on this day.
【0080】検索条件生成処理(ステップS503)
は、類似度計算を行う際の条件を設定する処理である。
本実施の形態では、完全に一致しなければならない属性
の指定、および属性の重み変更指定の二つの処理を行っ
ている。Search condition generation processing (step S503)
Is a process for setting conditions for calculating the similarity.
In this embodiment, two processes, that is, designation of an attribute that must be completely matched and designation of weight change of the attribute, are performed.
【0081】完全に一致しなければならない属性の指定
は、ある属性に関して入力データの属性値と事例データ
の属性値が一致しなければ類似度計算を行わないように
するものである。この指定に反した事例は、候補の対象
としない。例えば、夏に冬の空調機の運用事例を用いる
ことは非現実的であるので、「季節」という属性は一致
したほうが望ましい。The designation of an attribute that must completely match is such that similarity calculation is not performed unless the attribute value of the input data and the attribute value of the case data match for a certain attribute. Cases that violate this designation will not be candidates. For example, since it is unrealistic to use an operation example of an air conditioner in winter in summer, it is desirable that the attributes "season" match.
【0082】属性の重み変更指定は、事例検索設定テー
ブル(図9の表4)の重み係数を変更する処理である。
例えば、夏の空調機の運転などは温度と湿度に依存する
ことが大きいので、夏の間は外気温の重みを他の属性よ
りも大きくするなどの指定が考えられる。The attribute weight change designation is a process for changing the weight coefficient of the case search setting table (Table 4 in FIG. 9).
For example, since the operation of an air conditioner in the summer depends largely on the temperature and the humidity, it is possible to specify that the weight of the outside air temperature is set to be larger than other attributes during the summer.
【0083】検索条件生成処理は、まず、入力データ管
理部(501)に検索条件設定に関するユーザ要求の有
無を問い合わせる。入力データ管理部は、条件2と条件
3を返す。それを読み込んだ検索条件生成処理は、事例
検索設定テーブルファイル(313)の空調機・季節の
欄に完全一致を指定する情報(ここでは“*”)を書き
込み、さらに空調機・外気温の欄の値を2として、ファ
イルを更新する。In the search condition generation processing, first, the input data management unit (501) is queried for the presence / absence of a user request for search condition setting. The input data management unit returns condition 2 and condition 3. In the search condition generation processing that reads it, the information (here, “*”) designating perfect match is written in the air conditioner / season column of the case search setting table file (313), and the air conditioner / outside temperature column is further entered. The value is set to 2 and the file is updated.
【0084】類似事例検索処理では、更新された事例検
査設定テーブルに従って機器に対する検索処理を行うの
で、完全一致の判断処理(ステップS504)で季節が
夏以外のものについては、類似度計算を行わない。さら
に、類似度計算(ステップS304)では、空調機の外
気温の重みを2として類似度を算出する。なお、完全一
致の判断処理は、事例データ読込処理(ステップS30
1)で行っても良い。すなわち、季節属性が一致しない
空調機の事例データを読み込まないようにする。In the similar case search process, since the device search process is performed in accordance with the updated case inspection setting table, the similarity calculation is not performed for the perfect match determination process (step S504) for the seasons other than summer. . Further, in the similarity calculation (step S304), the weight of the outside air temperature of the air conditioner is set to 2 and the similarity is calculated. It should be noted that the perfect match determination process is performed by reading the case data (step S30).
You may go in 1). That is, the case data of the air conditioners whose seasonal attributes do not match are not read.
【0085】本実施の形態によれば、ユーザがその時の
状況に合わせて制御する機器やその運用内容の方向性を
指示できるので、よりユーザ満足度の高い機器運用が可
能になる。According to the present embodiment, the user can instruct the device to be controlled according to the situation at that time and the direction of the operation content thereof, so that the device operation with higher user satisfaction can be performed.
【0086】以上のように、本実施の形態においては、
類似検索手段3で利用する入力データを選択及び設定す
る入力設定管理手段14及び入力設定に応じて類似検索
の条件を生成する検索条件生成手段13を備えて、ユー
ザが自身のその時の要求に合わせて検索条件を設定でき
るようにしたので、ユーザの要求に応じたスケジュール
を検索することができ、ユーザ満足度が向上するという
効果がある。As described above, in the present embodiment,
An input setting management unit 14 for selecting and setting input data to be used by the similar search unit 3 and a search condition generating unit 13 for generating a condition of the similar search according to the input setting are provided so that the user can meet his / her request at that time. Since it is possible to set the search condition by using the search condition, it is possible to search the schedule according to the user's request, and the user satisfaction is improved.
【0087】実施の形態4.図17は、実施の形態4に
よる本発明のエネルギー利用支援装置の構成を示した構
成図である。図17に示すように、実施の形態4は、実
施の形態3の構成に、ユーザの設定に基づき最適化の評
価基準を自動的に生成する評価基準生成手段15を追加
したものである。Fourth Embodiment FIG. 17 is a configuration diagram showing the configuration of the energy utilization support device of the invention according to the fourth embodiment. As shown in FIG. 17, the fourth embodiment is obtained by adding an evaluation criterion generation means 15 for automatically generating an optimization evaluation criterion based on a user setting to the configuration of the third embodiment.
【0088】本実施の形態では、評価基準生成手段15
は、図6のスケジュール作成装置101のソフトウエア
および記録ファイルとして実現している。In the present embodiment, the evaluation standard generating means 15
Are realized as software and a recording file of the schedule creation device 101 of FIG.
【0089】評価基準生成手段15は、要求データ入力
手段1によりユーザが入力し、入力設定管理手段14で
管理している機器運用に関するユーザ要求データから、
最適組合手段5の適応度計算式(図10のステップS4
02)を自動的に生成する機能を有する。The evaluation standard generating means 15 is based on the user request data relating to equipment operation which is input by the user through the request data input means 1 and is managed by the input setting management means 14.
Fitness calculation formula of the optimum combination means 5 (step S4 in FIG. 10)
02) is automatically generated.
【0090】評価基準生成手段15は、まず、入力設定
管理手段14に機器運用の評価基準に関するユーザ要求
の有無を問い合わせる。入力設定管理手段14は、当該
データを保持しているとき、そのデータを返す。それを
読み込んだ評価基準生成手段15は、適応度計算処理
(ステップS402)の中の適応度計算式を書き換え
る。最適組合処理の中の適応度計算処理では、書き換え
られた計算式によって各候補の適応度を計算する。The evaluation standard generation means 15 first inquires of the input setting management means 14 whether or not there is a user request regarding the evaluation standard of device operation. The input setting management means 14 returns the data when the data is held. The evaluation criterion generating means 15 that has read the information rewrites the fitness calculation formula in the fitness calculation process (step S402). In the fitness calculation process in the optimum combination process, the fitness of each candidate is calculated by the rewritten calculation formula.
【0091】例えば、実施の形態2において、ユーザが
ピーク電力低減とともに、機器の設定操作回数をなるべ
く少なくしたいという要求をシステムに対して行った場
合、その要求データを受け取った評価基準生成手段は、
下記のような適応度計算式を書き込む。For example, in the second embodiment, when the user requests the system to reduce the peak power and to reduce the number of device setting operations as much as possible, the evaluation reference generating means that receives the request data,
Write the following fitness calculation formula.
【0092】個体の適応度=正規化したピーク電力適応
度+正規化した操作設定回数の適応度Individual fitness = normalized peak power fitness + normalized fitness of operation setting times
【0093】なお、上記のような複数項からなる適応度
計算式には、項の重みを付加しても良い。付加する重み
に関しても、上述した仕組により、ユーザの要求を反映
させることができる。The term weight may be added to the fitness calculation formula including a plurality of terms as described above. With respect to the weight to be added, the request of the user can be reflected by the above-mentioned mechanism.
【0094】本実施の形態によれば、状況により変化す
るユーザの要求に応じた最適機器運用スケジュールを求
め、それに従った機器運転が可能になるので、ユーザ満
足度が向上する。According to the present embodiment, it is possible to obtain the optimum equipment operation schedule according to the user's request which changes depending on the situation and operate the equipment according to the optimum equipment operation schedule, so that the user satisfaction is improved.
【0095】以上のように、本実施の形態においては、
入力設定管理手段14に加え、設定した情報に基づいて
評価基準を自動的に生成する評価基準生成手段15を備
えているので、ユーザが自身の要求に合わせて入力・出
力データと評価基準を設定できるため、ユーザの要求に
応じた最適化ができ、ユーザ満足度が向上する効果があ
る。As described above, in the present embodiment,
In addition to the input setting management means 14, since the evaluation standard generating means 15 for automatically generating the evaluation standard based on the set information is provided, the user sets the input / output data and the evaluation standard in accordance with his / her own request. Therefore, there is an effect that optimization can be performed according to a user's request, and user satisfaction is improved.
【0096】実施の形態5.図18は、実施の形態5に
よる本発明のエネルギー利用支援装置の構成を示した構
成図である。図18に示すように、実施の形態5は、実
施の形態1〜4で示した最適組合手段5による組合せ最
適化処理の中で、類似事例検索処理を再度行う必要が生
じた場合に、類似検索手段3に対して、再度検索処理を
行って検索結果を最適組合手段5に出力するように指示
する事例修正手段(図示省略。図18における最適組合
手段5から類似検索手段3への↑及びその逆の↓を参照
のこと。)を追加したものである。Embodiment 5. FIG. 18 is a configuration diagram showing the configuration of the energy use support device of the invention according to the fifth embodiment. As shown in FIG. 18, the fifth embodiment is similar when the similar case search process needs to be performed again in the combination optimization process by the optimum combination means 5 described in the first to fourth embodiments. Case correction means for instructing the search means 3 to perform the search processing again and output the search result to the optimum combination means 5 (not shown. ↑ from the optimum combination means 5 to the similar search means 3 in FIG. 18 and See ↓ for the opposite.)
【0097】本実施の形態では、事例修正手段は、図6
のスケジュール作成装置101に搭載されたソフトウエ
アとして実現する。事例修正手段は、機器運用スケジュ
ール候補に対して、一部の機器のスケジュールやあるス
ケジュールの一部の時間帯の単位データブロックを、別
のスケジュールや単位データブロックの事例データで置
き換える機能を有する。In the present embodiment, the case correction means is shown in FIG.
It is realized as software installed in the schedule creation device 101. The case correction means has a function of replacing a unit data block of a part of the device schedule or a part of a time period of a certain schedule with a device operation schedule candidate with another schedule or case data of the unit data block.
【0098】図19は、事例修正手段を導入した組合せ
最適化処理の一例を示したものである。FIG. 19 shows an example of the combination optimization process in which the case modification means is introduced.
【0099】本実施の形態では、各世代で選択された個
体(機器運用スケジュール候補)の中に、許容温度範囲
を満たさない単位データブロックがある場合、その単位
データブロックを他の事例データで置き換える処理を行
う。In this embodiment, when there is a unit data block that does not satisfy the allowable temperature range in the individual (device operation schedule candidate) selected in each generation, the unit data block is replaced with other case data. Perform processing.
【0100】事例修正を行うか否かの判定(ステップS
601)は、個体の中の各単位データブロックについ
て、その温度属性がユーザ要求データとして入力された
許容温度範囲内にあるか否かを検査する。もし、1つ以
上の未充足単位データブロックがあれば、その単位デー
タブロックの場所を記録する。Judgment whether or not to correct the case (step S
601) checks whether or not the temperature attribute of each unit data block in the individual is within the allowable temperature range input as the user request data. If there is more than one unsatisfied unit data block, record the location of that unit data block.
【0101】単位データブロック事例の読込処理(ステ
ップS301)は、実施の形態1で述べた類似事例検索
処理(図8)の事例データ読込処理と同じであるが、こ
こでは、ステップS601で未充足単位データブロック
として記録されたデータの機器タイプに関するものでか
つ温度属性値が許容温度範囲内にある事例データを読み
込めばよい。The reading process of the unit data block case (step S301) is the same as the case data reading process of the similar case search process (FIG. 8) described in the first embodiment, but here, it is unsatisfied in step S601. It suffices to read the case data which is related to the device type of the data recorded as the unit data block and whose temperature attribute value is within the allowable temperature range.
【0102】類似度計算(ステップS304)について
も、実施の形態1の処理と同様であるが、ここでは、未
充足単位データブロックに対して、最も類似した別の基
本データ単位ブロックを出力する。なお、単位データブ
ロックに関する類似度検索では、時間帯属性も考慮に入
れる。The calculation of the degree of similarity (step S304) is also similar to the processing of the first embodiment, but here, another basic data unit block that is most similar to the unsatisfied unit data block is output. It should be noted that the time zone attribute is also taken into consideration in the similarity search regarding the unit data block.
【0103】単位データブロックの置き換え処理(ステ
ップS602)は、ステップS601で記録された身充
足単位データブロックを、ステップS304の出力であ
る類似事例データに置き換える。In the unit data block replacement process (step S602), the sufficiency unit data block recorded in step S601 is replaced with the similar case data output from step S304.
【0104】このようにして事例修正がなされた機器運
用スケジュール候補は、よりユーザの要求を満たすもの
になる。The device operation schedule candidates thus modified in case satisfy the user's request.
【0105】また、ある1日の機器運用事例を部分的に
組み合わせてゆくことになり、例えばバーゲンセール実
施日のように通常とは異なる場合にも、柔軟に対応でき
る。In addition, it is necessary to partially combine the equipment operation cases of a certain day, and it is possible to flexibly deal with the case where the day is different from usual such as a bargain sale day.
【0106】以上のように、本実施の形態によれば、最
適組合手段5による組合せ最適化処理の中で、必要に応
じて新たな実例を検索し、その検索結果を組合せ最適化
の材料とするために類似事例検索処理を呼び出す事例修
正手段を設けるようにしたので、ある条件が満たされな
くても新たな材料により組合せができるようになり、バ
リエーションのある解を求めることができので、複雑な
状況にも適合できるスケジュールを生成できるという効
果がある。As described above, according to the present embodiment, in the combination optimizing process by the optimum combining means 5, a new actual example is retrieved as necessary, and the retrieval result is used as the material for the combination optimization. In order to do so, case correction means for invoking similar case search processing is provided, so even if certain conditions are not satisfied, it is possible to combine with new materials, and it is possible to obtain solutions with variations. There is an effect that a schedule that can be adapted to various situations can be generated.
【0107】実施の形態6.図20は、本実施の形態に
よる本発明のエネルギー利用支援装置の構成を示した構
成図である。実施の形態6は、図20に示すように、こ
れまでの実施の形態の構成のいずれかに状況データ比較
手段17を追加し、管理データ計測手段7により計測さ
れた実計測データと、最適組合手段5により生成された
最適機器運用スケジュールに基づく運行による予測デー
タとを比較して、比較結果が所定の範囲を超えていた場
合に、類似検索手段3に検索処理を再度行うように指示
して、再計画を行って最適機器運用スケジュールに修正
を加えるようにしたものである。Sixth Embodiment FIG. 20 is a configuration diagram showing the configuration of the energy utilization support device of the invention according to the present embodiment. In the sixth embodiment, as shown in FIG. 20, the situation data comparison means 17 is added to any of the configurations of the embodiments so far, and the actual measurement data measured by the management data measurement means 7 and the optimum combination are added. When the comparison result exceeds the predetermined range, the similarity search means 3 is instructed to perform the search processing again by comparing the predicted data generated by the means 5 with the operation based on the optimum equipment operation schedule. , It was re-planned and the optimal equipment operation schedule was modified.
【0108】一般に、最適機器運用スケジュールによる
運転は、必ずしも予想した状況にならない可能性があ
る。例えば、天気予報や予想最高気温が外れたり、補充
作業時間が計画よりも長くなったりした状況では、最適
機器運用スケジュールに保持されている店内温度や冷蔵
庫内温度にならない。また、そのような状況では消費電
力量も計画値から乖離する可能性がある。このような状
況に対応するために、計画と現実(実績)の乖離が大き
くなったと判断した時点で、現在の状況に合わせて計画
を改定し、より理想的な機器運転を行うことが本実施の
形態の目的である。In general, the operation according to the optimum equipment operation schedule may not always be the expected situation. For example, in a situation where the weather forecast or the predicted maximum temperature is deviated, or the replenishment work time is longer than planned, the in-store temperature or the refrigerator temperature held in the optimum device operation schedule is not reached. Also, in such a situation, the power consumption may deviate from the planned value. In order to deal with such a situation, when it is determined that the gap between the plan and the actual (actual) has become large, the plan is revised according to the current situation and more ideal device operation is performed. Is the purpose of the form.
【0109】本実施の形態では、状況データ比較手段
は、スケジュール作成装置101に搭載されたソフトウ
エアとして実現する。再計画処理も、スケジュール作成
装置101に搭載されたソフトウエアであり、実施の形
態1で述べた類似事例検索処理と組合せ最適化処理を利
用する処理である。In this embodiment, the situation data comparing means is realized as software installed in the schedule creating device 101. The re-planning process is also software installed in the schedule creation device 101, and is a process that uses the similar case search process and the combination optimization process described in the first embodiment.
【0110】状況データ比較手段17は、最適機器運用
スケジュール6に保持された計画データと、管理データ
計測手段により計測された実績データとの比較を行い、
その乖離度を出力する機能を有する。The status data comparing means 17 compares the plan data held in the optimum equipment operation schedule 6 with the actual data measured by the management data measuring means,
It has a function of outputting the degree of deviation.
【0111】再計画処理は、ある時間の状況データか
ら、その時間以降の最適機器運用スケジュールを作成す
る機能を有する。The re-planning process has a function of creating an optimum equipment operation schedule after a certain time from situation data of a certain time.
【0112】図21は、状況データ比較手段の処理の一
例を示したものである。FIG. 21 shows an example of the processing of the situation data comparing means.
【0113】状況データ比較処理は、予め設定された時
間になると処理が開始され、設定された時間がくると処
理を終了する(ステップS701)。例えば、スケジュ
ールによる機器運転の開始後60分ごとに状況比較を行
い、スケジュールによる運転が終了すると同時に終了す
るといった設定を行う。起動のタイミングは、60分ご
とのように一定時間間隔でなくとも、7時と12時とい
ったように時刻を設定しても良い。本実施例では,タイ
マー機能を用いて状況データ比較処理の起動終了を実現
している。The status data comparison process starts at a preset time and ends at the set time (step S701). For example, the situation comparison is performed every 60 minutes after the start of the device operation according to the schedule, and the setting is completed such that the operation according to the schedule ends at the same time. The activation timing may be set to a time such as 7 o'clock and 12 o'clock, instead of a fixed time interval such as every 60 minutes. In this embodiment, the start and end of the situation data comparison process is realized by using the timer function.
【0114】状況データ比較処理が開始されると、比較
実施を指定された機器について、指定されたデータ属性
ごとに以下の処理を行う。本実施の形態では,空調機の
積算消費電力量を例に説明するが、比較実施する機器
は、必ずしもスケジュールによる運転が行われている必
要はない。また、比較する属性についても、店内温度や
外気温、来客数など機器の属性でなくても良い。When the situation data comparison processing is started, the following processing is performed for each designated data attribute with respect to the equipment designated for comparison. In the present embodiment, the integrated power consumption of the air conditioner will be described as an example, but the devices to be compared do not necessarily have to be operated according to the schedule. Also, the attributes to be compared do not have to be the attributes of the device such as the store temperature, the outside temperature, and the number of visitors.
【0115】計画値の読取(ステップS702)は、現
在実行されている最適機器運用スケジュールが保持して
いる現単位時間までの計画値(消費電力積算値)を読み
出す。In the reading of the planned value (step S702), the planned value up to the current unit time (power consumption integrated value) held by the currently executed optimum equipment operation schedule is read.
【0116】計測値の読取(ステップS703)は、電
力・温度計測ユニットが保持している現在までの実績値
を受け取る。The reading of the measured value (step S703) receives the actual value up to the present held in the power / temperature measuring unit.
【0117】比較処理(ステップS704)は、ステッ
プS702の計画値とステップS703の実績値との比
較を行う。In the comparison process (step S704), the planned value of step S702 and the actual value of step S703 are compared.
【0118】範囲オーバーの判断(ステップS705)
は、ステップS704の比較結果が予め設定された許容
値を超えた場合は、再計画処理に進む。超えていなけれ
ば、次の比較属性について処理を行う。本実施例では,
消費電力量積算値の許容値を115%に設定した。すなわ
ち、消費電力量実績積算値が計画値の115%を超えたと
き、範囲オーバーと判断し再計画処理を行う。Judgment of range over (step S705)
If the comparison result in step S704 exceeds the preset allowable value, the process proceeds to the re-planning process. If not exceeded, the next comparison attribute is processed. In this embodiment,
The allowable value of the integrated value of power consumption was set to 115%. That is, when the accumulated power consumption amount exceeds 115% of the planned value, it is determined that the range has been exceeded and re-planning processing is performed.
【0119】再計画処理(ステップS706)は、現在
の状況データと入力データ管理手段で保持されている予
測値から、最適機器運用スケジュール(再計画スケジュ
ール)を作成する処理である。The re-planning process (step S706) is a process for creating an optimum equipment operation schedule (re-planning schedule) from the current situation data and the predicted value held by the input data managing means.
【0120】機器運用スケジュール書き換え(ステップ
S707)は、現在実行されている最適機器運用スケジ
ュールの内容を再計画スケジュールの内容に書きかえる
処理である。このとき、最適機器運用スケジュールの現
在時間より後の部分を再計画スケジュールの当該部分で
書きかえる。すなわち、現在までの最適運用スケジュー
ルの内容は残しておく。これは、実行後、事例データと
して機器運用スケジュールを蓄積するときに実際に行っ
た内容を記録するようにするためである。これにより、
このあとからは、再計画処理によって作成された新しい
スケジュールに従って、機器が運転されることになる。The device operation schedule rewriting (step S707) is a process of rewriting the contents of the currently executed optimum device operation schedule into the contents of the re-planning schedule. At this time, the portion after the current time of the optimum equipment operation schedule is rewritten with the relevant portion of the re-planning schedule. That is, the contents of the optimum operation schedule up to the present are left. This is to record the contents actually performed when the device operation schedule is accumulated as the case data after the execution. This allows
After this, the equipment will be operated according to the new schedule created by the re-planning process.
【0121】図22は、再計画処理の一例を示したもの
である。本実施の形態では,実施の形態3で述べた類似
事例検索処理と実施の形態5で述べた組合せ最適化処理
を利用した処理を行う。FIG. 22 shows an example of the re-planning process. In the present embodiment, processing using the similar case search processing described in the third embodiment and the combination optimization processing described in the fifth embodiment is performed.
【0122】計測値の読込(ステップS703)は、管
理データ計測手段から現在の状況データを読みこむ処理
である。現在の状況データは、店内温度、冷蔵庫内温
度、消費電力量、来客数、補充量などである。The reading of the measured value (step S703) is a process of reading the current situation data from the management data measuring means. The current situation data includes the temperature inside the store, the temperature inside the refrigerator, the amount of power consumption, the number of visitors, and the amount of replenishment.
【0123】同時に入力データ管理手段から、外部デー
タ予測値ならびにユーザ要求データを読み込む。なおこ
のとき、外部データならびにユーザ要求データは、シス
テム開始時のものである必要はなく、例えば再計画処理
を機に最新の外部データ予測値を取得したり、ユーザか
ら要求データを入力してもらってもよい。At the same time, the external data predicted value and the user request data are read from the input data management means. At this time, the external data and the user request data do not have to be those at the time of starting the system. For example, the latest external data predicted value may be acquired by the re-planning process, or the user may input the request data. Good.
【0124】検索条件設定処理(ステップS503)
は、実施の形態3で述べた処理であり、再計画時の類似
事例検索の条件を作成し、事例検索設定テーブル(31
3)に記録する。本実施例では,店内温度、冷蔵庫庫内
温度の現在状況データ、および図9の表4で示した外部
データ予測値を採用している。また、これらの属性値に
関してユーザ要求による重み係数を設定する。Search condition setting process (step S503)
Is the processing described in the third embodiment, creates conditions for similar case search at the time of re-planning, and sets the case search setting table (31
Record in 3). In this embodiment, the current situation data of the temperature inside the store and the temperature inside the refrigerator, and the external data predicted value shown in Table 4 of FIG. 9 are adopted. In addition, weighting factors set by the user are set for these attribute values.
【0125】類似事例検索処理(ステップS205)お
よび組合せ最適化処理(ステップS206)は、実施の
形態3および実施の形態5で述べた処理を行う。これに
より、現在の状況と予測の双方を考慮に入れた最適機器
運用スケジュールが生成されることになる。The similar case search process (step S205) and the combination optimization process (step S206) perform the processes described in the third and fifth embodiments. As a result, the optimum equipment operation schedule that takes into consideration both the current situation and the prediction is generated.
【0126】このように状況比較と再計画による処理を
行うことにより、随時状況に合わせた最適スケジュール
に基づいて機器の運転を行うことができるので、実状に
則して省エネ効果を高めることがができる。By thus performing the situation comparison and the re-planning processing, the equipment can be operated at any time based on the optimum schedule according to the situation, so that the energy saving effect can be enhanced in accordance with the actual situation. it can.
【0127】以上のように、本実施の形態においては、
スケジュールによるエネルギー利用機器の運用中に、そ
のときの実計測データと(システム自身が)スケジュー
ルに基づき計算(予測)したデータとを比較する状況デ
ータ比較手段を備えるようにしたので、、双方の乖離が
大きいとき、再び自動的に実例類似検索および組合せ最
適化を行うため、随時状況に合わせた最適化を行うの
で、実状に則して省エネ効果を高めることができる。As described above, in the present embodiment,
While operating the energy-using equipment according to the schedule, the situation data comparison means for comparing the actual measurement data at that time and the data calculated (predicted) based on the schedule (by the system itself) is provided, so that there is a difference between the two. When is large, since the example similarity search and the combination optimization are automatically performed again, the optimization according to the situation is performed at any time, so that the energy saving effect can be enhanced according to the actual situation.
【0128】実施の形態7.図23は、本実施の形態に
よる本発明のエネルギー利用支援装置の構成を示したも
のである。図23に示すように、実施の形態7は、複数
の場所(店舗)で稼動している実施の形態1から6のい
ずれかの装置をインターネットなど通信ネットワークを
介して接続したものである。Seventh Embodiment FIG. 23 shows the configuration of the energy utilization support device of the present invention according to the present embodiment. As shown in FIG. 23, in the seventh embodiment, the device according to any one of the first to sixth embodiments operating in a plurality of places (stores) is connected via a communication network such as the Internet.
【0129】複数の装置をネットワークで接続し、事例
データベースの内容を共有するためのデータ共有手段1
9を設けることにより、外部にある事例データを利用し
たり、逆に提供したりできるようになる。A data sharing means 1 for connecting a plurality of devices via a network and sharing the contents of the case database.
By providing 9, it is possible to use external case data or to provide it in reverse.
【0130】これにより自店舗に良い実例がなくても、
外部の膨大なデータから状況に適合した事例データを検
索し、利用することができる。また、新規開店店舗など
で最適運用を開始する前に、予め事例データを蓄積する
ような無駄な期間を省くことができる。As a result, even if there is no good example in the own store,
It is possible to search and use case data that suits the situation from a vast amount of external data. In addition, it is possible to omit a wasteful period of time in which case data is accumulated in advance before the optimum operation is started at a new store or the like.
【0131】以上のように、本実施の形態においては、
複数の装置をネットワークで接続し、事例データベース
のデータを共有するためのデータ共有手段を備えたの
で、インターネットなど通信ネットワークを介して、外
部にある実例データを利用したり、逆に提供したりでき
ることを特徴とする。As described above, in the present embodiment,
Since a plurality of devices are connected by a network and a data sharing means for sharing the data of the case database is provided, it is possible to use external example data via the communication network such as the Internet, or to provide it in reverse. Is characterized by.
【0132】これにより、自分のところに良い実例がな
くても、外部の膨大なデータから状況に適合した実例を
見つけることができる。また、最適運用を開始する前
に、予め実例を貯めるという無駄な期間を省くことがで
きる。As a result, even if there is no good example for myself, it is possible to find an example suitable for the situation from a vast amount of external data. In addition, it is possible to omit a useless period of accumulating actual examples before starting optimum operation.
【0133】[0133]
【発明の効果】この発明は、エネルギー利用機器の運用
においてユーザの要求に関するデータを入力する要求デ
ータ入力手段と、外部状況に関するデータを入力する状
況データ入力手段と、上記要求データ入力手段及び上記
状況データ入力手段により入力された入力データに類似
している過去の機器運用スケジュール候補を検索し出力
する類似検索手段と、所定の評価基準に基づいて上記機
器運用スケジュールの候補を組み合わせて最適な機器運
用スケジュールを生成する最適組合せ手段と、運転中の
エネルギー利用機器に関するデータおよび外部状況デー
タを計測する管理データ計測手段と、上記計測された実
計測データを、上記入力データ及び上記最適な機器運用
スケジュールと共に、データベースに蓄積する管理デー
タ蓄積手段と、備え、上記ユーザの要求や上記評価基準
に対して、上記データベースに記録されている機器運用
スケジュールの事例データを組み合わせることにより最
適化を行うエネルギー利用支援装置であるので、ユーザ
が行った過去の実例を組み合わせることによって機器運
用スケジュールを決めることができるため、ユーザ満足
度の高い機器運用できるという効果がある。また、事例
を蓄積してゆくことにより学習効果が発揮され、使い込
むほど満足度の高い機器運用ができるという効果があ
る。さらに、類似検索を行うことで、非定期的な入力デ
ータや極端な入力データに対してもそれなりの解を得る
ことができる。As described above, the present invention provides a request data input means for inputting data relating to a user's request, a situation data input means for inputting data relating to an external situation, the request data input means and the situation described above in operation of an energy utilizing device. Optimal device operation by combining similar search means for searching and outputting past device operation schedule candidates that are similar to the input data input by the data input means, and the above device operation schedule candidates based on a predetermined evaluation criterion. An optimum combination means for generating a schedule, a management data measuring means for measuring data regarding an energy-using device in operation and external condition data, the measured actual measurement data together with the input data and the optimum device operation schedule. , Management data storage means for storing in the database, , The energy utilization support device that optimizes the user's request and the evaluation criteria by combining the case data of the equipment operation schedule recorded in the database, so the past examples performed by the user Since the device operation schedule can be determined by combining them, it is possible to operate the device with high user satisfaction. Further, by accumulating the cases, the learning effect is exhibited, and the more the device is used, the more satisfactory the device operation can be performed. Furthermore, by performing a similarity search, it is possible to obtain a reasonable solution for irregular input data or extreme input data.
【0134】また、上記最適な機器運用スケジュールに
基づいて、運転対象の上記エネルギー利用機器を自動運
転する自動運転手段をさらに備えているので、最適化さ
れた機器運用スケジュールに基づいて、人手を介さずに
エネルギー利用機器を運用・計測することが可能とな
り、ユーザの操作負担が減るという効果がある。Further, since the automatic operation means for automatically operating the above-mentioned energy utilization equipment to be operated based on the above-mentioned optimum equipment operation schedule is further provided, it is possible to perform human intervention based on the optimized equipment operation schedule. It is possible to operate and measure the energy utilization device without doing so, and there is an effect that the operation load on the user is reduced.
【0135】また、上記最適な機器運用スケジュールを
表示する情報表示手段をさらに備えているので、表示さ
れた機器運用スケジュールを参考にユーザが機器の運用
を行うことが出来るため、その場の状況に応じてユーザ
が運用をコントロールでき、その運用事例を蓄積、再利
用して将来の機器運用スケジュールを作成することがで
きるので、よりユーザ満足度が向上するという効果があ
る。Further, since the information display means for displaying the optimum equipment operation schedule is further provided, the user can operate the equipment with reference to the displayed equipment operation schedule. Accordingly, the user can control the operation, and the operation cases can be accumulated and reused to create a future device operation schedule, which has the effect of further improving user satisfaction.
【0136】また、上記入力データの設定及び管理を行
う入力設定管理手段と、必要なデータを上記入力設定管
理手段から取り出して、上記類似検索手段による検索の
ための検索条件を生成する検索条件生成手段とをさらに
備えているので、ユーザが自身のその時の要求に合わせ
て検索条件を設定でき、ユーザの要求に応じた機器運用
スケジュールを検索することができ、ユーザ満足度が向
上するという効果がある。Further, input setting management means for setting and managing the input data, and retrieval condition generation for extracting necessary data from the input setting management means and generating retrieval conditions for retrieval by the similar retrieval means. Since the means is further provided, the user can set the search condition according to his / her request at that time, the device operation schedule according to the user's request can be searched, and the effect of improving the user satisfaction can be obtained. is there.
【0137】また、上記入力データの設定及び管理を行
う入力設定管理手段と、上記入力設定管理手段により管
理されている上記データから、上記最適組合せ手段によ
る組合せ最適化処理のための上記評価基準を生成する評
価基準生成手段とをさらに備え、入力設定管理手段に設
定した情報に基づいて評価基準を自動的に生成するの
で、ユーザが自身の要求に合わせて入力・出力データと
評価基準を設定でき、ユーザの要求に応じた最適化が行
え、ユーザ満足度が向上する効果がある。The input setting management means for setting and managing the input data and the evaluation standard for the combination optimization processing by the optimum combination means are calculated from the data managed by the input setting management means. It further comprises an evaluation standard generating means for generating, and automatically generates the evaluation standard based on the information set in the input setting management means, so that the user can set the input / output data and the evaluation standard in accordance with his / her own request. In addition, there is an effect that optimization can be performed according to a user's request and user satisfaction is improved.
【0138】また、上記最適組合せ手段による組合せ最
適化処理の中で、上記類似検索手段による検索処理を再
度行う必要が生じた場合に、上記類似検索手段に対し
て、再度検索処理を行って、その検索結果を上記最適組
合せ手段に出力するように指示する事例修正手段をさら
に備えているので、組合せ最適化処理の中で再度検索す
る必要が生じた場合には、検索を行って検索結果を組合
せ最適化の材料とすることができるので、ある条件が満
たされなくても新たな材料により組合せができるように
なり、バリエーションのある解を求めることができ、複
雑な状況にも適合できるスケジュールを生成できるとい
う効果がある。Further, in the combination optimizing process by the optimum combining means, when it is necessary to perform the search process by the similarity searching means again, the search process is performed again by the similar searching means, Since the case correction means for instructing to output the search result to the optimum combination means is further provided, when it becomes necessary to search again in the combination optimization process, the search is performed and the search result is displayed. Since it can be used as a material for combination optimization, it becomes possible to combine with new materials even if certain conditions are not satisfied, it is possible to find solutions with variations, and schedules that can be adapted to complex situations It has the effect that it can be generated.
【0139】また、上記管理データ計測手段により計測
された実計測データと上記最適な機器運用スケジュール
に基づく運行による予測データとを比較して、比較結果
が所定の範囲を超えていた場合に、上記類似検索手段に
検索処理を再度行うように指示する状況データ比較手段
をさらに備えているので、双方の乖離が大きいとき、再
び自動的に実例類似検索および組合せ最適化を行うこと
ができるので、随時状況に合わせた最適化を行って、実
状に則して省エネ効果を高めることができるという効果
がある。Further, the actual measurement data measured by the management data measuring means is compared with the prediction data by the operation based on the optimum equipment operation schedule, and when the comparison result exceeds a predetermined range, Since the situation data comparison means for instructing the similarity search means to perform the search process again is further provided, when the difference between the two is large, the example similarity search and the combination optimization can be automatically performed again. There is an effect that the energy saving effect can be enhanced according to the actual situation by performing optimization according to the situation.
【0140】また、他の装置が接続されている所定の通
信ネットワークに接続され、上記通信ネットワークを介
して、上記他の装置のデータベースが保有する機器運用
スケジュールの事例データを利用し、および/または、
自装置の上記データベースが保有する事例データを上記
他の装置に提供するデータ共有手段をさらに備えている
ので、通信ネットワークを介して、外部にある実例デー
タを利用したり、逆に提供したりできるため、自分のと
ころに良い実例がなくても、外部の膨大なデータから状
況に適合した実例を見つけることができる。また、最適
運用を開始する前に、予め実例を貯めるという無駄な期
間を省くことができる。Further, it is connected to a predetermined communication network to which another device is connected, the case data of the equipment operation schedule held in the database of the other device is used via the communication network, and / or ,
Since it further comprises a data sharing means for providing case data held in the database of the own device to the other device, it is possible to use external example data via the communication network, and vice versa. Therefore, even if you do not have a good example, you can find an example that fits the situation from a vast amount of external data. In addition, it is possible to omit a useless period of accumulating actual examples before starting optimum operation.
【図1】 本発明の実施の形態1によるエネルギー利用
支援装置の構成を示した構成図である。FIG. 1 is a configuration diagram showing a configuration of an energy utilization support device according to a first embodiment of the present invention.
【図2】 本発明の実施の形態1によるエネルギー利用
支援装置におけるコンビニ電力ピークカットで利用する
情報を示した説明図である。FIG. 2 is an explanatory diagram showing information used in a convenience store power peak cut in the energy use support apparatus according to the first embodiment of the present invention.
【図3】 本発明の実施の形態1によるエネルギー利用
支援装置における機器運用スケジュールの一例を示した
説明図である。FIG. 3 is an explanatory diagram showing an example of a device operation schedule in the energy use support device according to the first embodiment of the present invention.
【図4】 本発明の実施の形態1によるエネルギー利用
支援装置における単位データブロックの属性の一例を示
した説明図である。FIG. 4 is an explanatory diagram showing an example of attributes of a unit data block in the energy use supporting device according to the first embodiment of the present invention.
【図5】 本発明の実施の形態1によるエネルギー利用
支援装置における機器運用スケジュールの属性の一例を
示した説明図である。FIG. 5 is an explanatory diagram showing an example of attributes of a device operation schedule in the energy use support apparatus according to the first embodiment of the present invention.
【図6】 本発明の実施の形態1によるエネルギー利用
支援装置の装置構成を示した構成図である。FIG. 6 is a configuration diagram showing a device configuration of an energy utilization support device according to a first embodiment of the present invention.
【図7】 本発明の実施の形態1によるエネルギー利用
支援装置の全体動作を示した流れ図である。FIG. 7 is a flowchart showing the overall operation of the energy utilization support device according to the first embodiment of the present invention.
【図8】 本発明の実施の形態1によるエネルギー利用
支援装置の類似検索処理を示した流れ図である。FIG. 8 is a flowchart showing a similarity search process of the energy utilization support device according to the first embodiment of the present invention.
【図9】 本発明の実施の形態1によるエネルギー利用
支援装置の事例検索設定テーブルの一例を示した説明図
である。FIG. 9 is an explanatory diagram showing an example of a case search setting table of the energy use supporting apparatus according to the first embodiment of the present invention.
【図10】 本発明の実施の形態1によるエネルギー利
用支援装置の組合せ最適化処理を示した流れ図である。FIG. 10 is a flowchart showing a combination optimization process of the energy utilization support system according to the first embodiment of the present invention.
【図11】 本発明の実施の形態2によるエネルギー利
用支援装置の構成を示した構成図である。FIG. 11 is a configuration diagram showing a configuration of an energy utilization support device according to a second embodiment of the present invention.
【図12】 本発明の実施の形態2によるエネルギー利
用支援装置の機器運用スケジュール画面の一例を示した
説明図である。FIG. 12 is an explanatory diagram showing an example of a device operation schedule screen of the energy use support apparatus according to the second embodiment of the present invention.
【図13】 本発明の実施の形態2によるエネルギー利
用支援装置の機器設定の画面の一例を示した説明図であ
る。FIG. 13 is an explanatory diagram showing an example of a device setting screen of the energy use supporting apparatus according to the second embodiment of the present invention.
【図14】 本発明の実施の形態2によるエネルギー利
用支援装置の電力・温度表示画面の一例を示した説明図
である。FIG. 14 is an explanatory diagram showing an example of a power / temperature display screen of the energy use support apparatus according to the second embodiment of the present invention.
【図15】 本発明の実施の形態3によるエネルギー利
用支援装置の構成を示した構成図である。FIG. 15 is a configuration diagram showing a configuration of an energy utilization support device according to a third embodiment of the present invention.
【図16】 本発明の実施の形態3によるエネルギー利
用支援装置の入力データ管理・検索条件生成処理を示し
た流れ図である。FIG. 16 is a flowchart showing an input data management / search condition generation process of the energy utilization support device according to the third embodiment of the present invention.
【図17】 本発明の実施の形態4によるエネルギー利
用支援装置の構成を示した構成図である。FIG. 17 is a configuration diagram showing a configuration of an energy utilization support device according to a fourth embodiment of the present invention.
【図18】 本発明の実施の形態5によるエネルギー利
用支援装置の構成を示した構成図である。FIG. 18 is a configuration diagram showing a configuration of an energy utilization support device according to a fifth embodiment of the present invention.
【図19】 本発明の実施の形態5によるエネルギー利
用支援装置の組合せ最適化処理(事例修正)を示した流
れ図である。FIG. 19 is a flowchart showing a combination optimization process (case modification) of the energy use support system according to the fifth embodiment of the present invention.
【図20】 本発明の実施の形態6によるエネルギー利
用支援装置の構成を示した構成図である。FIG. 20 is a configuration diagram showing a configuration of an energy utilization support device according to a sixth embodiment of the present invention.
【図21】 本発明の実施の形態6によるエネルギー利
用支援装置の状況データ比較を示した流れ図である。FIG. 21 is a flowchart showing a situation data comparison of the energy utilization support device according to the sixth embodiment of the present invention.
【図22】 本発明の実施の形態6によるエネルギー利
用支援装置の再計画処理を示した流れ図である。FIG. 22 is a flowchart showing a re-planning process of the energy use support system according to the sixth embodiment of the present invention.
【図23】 本発明の実施の形態7によるエネルギー利
用支援装置の構成を示した構成図である。FIG. 23 is a configuration diagram showing a configuration of an energy utilization support device according to a seventh embodiment of the present invention.
1 要求データ入力手段、2 状況データ入力手段、3
類似検索手段、4事例データベース、5 最適組合手
段、6 機器運用スケジュール、7 管理データ計測手
段、8 管理データ蓄積手段、9 自動運転手段、10
エネルギー利用機器、11 情報表示手段、12 ユ
ーザ(利用者)、13 検索条件生成手段、14 入力
設定管理手段、15 評価基準生成手段、17 状況デ
ータ比較手段、18 事例データベース(他装置)、1
9 データ共有手段。1 request data input means, 2 situation data input means, 3
Similarity search means, 4 case database, 5 optimal combination means, 6 equipment operation schedule, 7 management data measurement means, 8 management data storage means, 9 automatic operation means, 10
Energy utilization equipment, 11 information display means, 12 users (users), 13 search condition generation means, 14 input setting management means, 15 evaluation reference generation means, 17 situation data comparison means, 18 case database (other device), 1
9 Data sharing means.
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 原 耕一郎 東京都千代田区丸の内二丁目2番3号 三 菱電機株式会社内 (72)発明者 辻野 克彦 東京都千代田区丸の内二丁目2番3号 三 菱電機株式会社内 (72)発明者 杉井 康之 神奈川県横浜市鶴見区江ヶ崎町4番1号 東京電力株式会社電力技術研究所内 Fターム(参考) 5G066 AA02 KA01 KA04 KA11 KB01 ─────────────────────────────────────────────────── ─── Continued front page (72) Inventor Koichiro Hara 2-3 2-3 Marunouchi, Chiyoda-ku, Tokyo Inside Ryo Electric Co., Ltd. (72) Inventor Katsuhiko Tsujino 2-3 2-3 Marunouchi, Chiyoda-ku, Tokyo Inside Ryo Electric Co., Ltd. (72) Inventor Yasuyuki Sugii 4-1, Egasaki-cho, Tsurumi-ku, Yokohama-shi, Kanagawa Tokyo Electric Power Co., Inc. F-term (reference) 5G066 AA02 KA01 KA04 KA11 KB01
Claims (8)
ザの要求に関するデータを入力する要求データ入力手段
と、 上記エネルギー利用機器の外部状況に関するデータを入
力する状況データ入力手段と、 上記要求データ入力手段及び上記状況データ入力手段に
より入力された入力データに類似している過去の機器運
用スケジュール候補を検索し出力する類似検索手段と、 所定の評価基準に基づいて上記機器運用スケジュールの
候補を組み合わせて最適な機器運用スケジュールを生成
する最適組合せ手段と、 運転中のエネルギー利用機器に関するデータおよび外部
状況データを計測する管理データ計測手段と、 上記計測された実計測データを、上記入力データ及び上
記最適な機器運用スケジュールと共に、データベースに
蓄積する管理データ蓄積手段と、 備え、 上記ユーザの要求や上記評価基準に対して、上記データ
ベースに記録されている機器運用スケジュールの事例デ
ータを組み合わせることにより最適化を行うことを特徴
とするエネルギー利用支援装置。1. A request data input unit for inputting data relating to a user's request in the operation of an energy utilization device, a situation data input unit for inputting data relating to an external condition of the energy utilization device, the request data input unit and the above. An optimum device by combining a similar search means for searching and outputting past device operation schedule candidates similar to the input data input by the situation data input device and the above device operation schedule candidate based on a predetermined evaluation standard An optimum combination means for generating an operation schedule, a management data measuring means for measuring data on the energy-using equipment in operation and external condition data, and the measured actual measurement data as the input data and the optimum equipment operation schedule. Together with the management data stored in the database And product means, including, for the request and the criterion of the user, the energy utilization support apparatus characterized by performing optimization by combining case data equipment operation schedule stored in the said database.
いて、運転対象の上記エネルギー利用機器を自動運転す
る自動運転手段をさらに備えたことを特徴とする請求項
1に記載のエネルギー利用支援装置。2. The energy use support device according to claim 1, further comprising an automatic operation means for automatically operating the energy utilization equipment to be operated based on the optimum equipment operation schedule.
する情報表示手段をさらに備えたことを特徴とする請求
項1に記載のエネルギー利用支援装置。3. The energy use support apparatus according to claim 1, further comprising information display means for displaying the optimum equipment operation schedule.
力設定管理手段と、 必要なデータを上記入力設定管理手段から取り出して、
上記類似検索手段による検索のための検索条件を生成す
る検索条件生成手段とをさらに備えたことを特徴とする
請求項1ないし3のいずれかに記載のエネルギー利用支
援装置。4. An input setting management means for setting and managing the input data, and necessary data taken out from the input setting management means,
4. The energy use support device according to claim 1, further comprising a search condition generation unit that generates a search condition for the search by the similarity search unit.
力設定管理手段と、 上記入力設定管理手段により管理されている上記データ
から、上記最適組合せ手段による組合せ最適化処理のた
めの上記評価基準を生成する評価基準生成手段とをさら
に備えたことを特徴とする請求項1ないし4のいずれか
に記載のエネルギー利用支援装置。5. The input setting management means for setting and managing the input data, and the evaluation criteria for the combination optimization processing by the optimum combination means, based on the data managed by the input setting management means. The energy use support device according to any one of claims 1 to 4, further comprising: an evaluation reference generation unit that generates the evaluation reference.
処理の中で、上記類似検索手段による検索処理を再度行
う必要が生じた場合に、上記類似検索手段に対して、再
度検索処理を行って、その検索結果を上記最適組合せ手
段に出力するように指示する事例修正手段をさらに備え
たことを特徴とする請求項1ないし5のいずれかに記載
のエネルギー利用支援装置。6. In the combination optimizing process by the optimum combining means, when it is necessary to perform the search process by the similar search means again, the similar search means performs the search process again, 6. The energy use support device according to claim 1, further comprising case correction means for instructing the optimum combination means to output the search result.
た実計測データと上記最適な機器運用スケジュールに基
づく運行による予測データとを比較して、比較結果が所
定の範囲を超えていた場合に、上記類似検索手段に検索
処理を再度行うように指示する状況データ比較手段をさ
らに備えたことを特徴とする請求項1ないし6のいずれ
かに記載のエネルギー利用支援装置。7. The actual measurement data measured by the management data measuring means is compared with the prediction data by the operation based on the optimum equipment operation schedule, and when the comparison result exceeds a predetermined range, 7. The energy use support device according to claim 1, further comprising a situation data comparison unit for instructing the similarity search unit to perform the search process again.
ットワークに接続され、上記通信ネットワークを介し
て、上記他の装置のデータベースが保有する機器運用ス
ケジュールの事例データを利用し、および/または、自
装置の上記データベースが保有する事例データを上記他
の装置に提供するデータ共有手段をさらに備えたことを
特徴とする請求項1ないし7のいずれかに記載のエネル
ギー利用支援装置。8. Connected to a predetermined communication network to which another device is connected, utilizing case data of a device operation schedule held in a database of the other device via the communication network, and / or The energy use support device according to any one of claims 1 to 7, further comprising data sharing means for providing case data held in the database of the own device to the other device.
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