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技術 エネルギー管理装置及びエネルギー管理方法

出願人 京セラ株式会社
発明者 中山琢
出願日 2014年1月14日 (5年10ヶ月経過) 出願番号 2014-004668
公開日 2015年7月23日 (4年4ヶ月経過) 公開番号 2015-132432
状態 特許登録済
技術分野 空調制御装置
主要キーワード 現在条件 低分解能モード 冷ケース 空調電力 高分解能モード 学習期間 エネルギー管理装置 運転実績
関連する未来課題
重要な関連分野

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図面 (10)

課題

空調設備エネルギー消費量を適切に制御することによって、複数の各設備のエネルギー消費量の合計を削減することを可能とするエネルギー管理装置及びエネルギー管理方法を提供する。

解決手段

サーバ電力管理装置40は、空調設備の冷却能力として第1能力で空調設備を制御する第1モードの実行、或いは、空調設備の冷却能力として第1能力よりも強い第2能力で空調設備を制御する第2モードの実行を、空調設備に指示する制御部43を備える。被影響設備のエネルギー消費量は、空調設備の冷却能力の変動によって影響される。

概要

背景

近年、複数の設備消費エネルギーを管理するエネルギー管理システムEMS:Energy Management System)が注目を浴びている。このようなエネルギー管理システムとしては、住宅に設けられるHEMS(HOME Energy Management System)、ビルに設けられるBEMS(Building Energy Management System)、工場に設けられるFEMS(Factory Energy Management System)、店舗に設けられるSEMS(Store Energy Management System)等が挙げられる。

ここで、エネルギー管理システムは、各設備のエネルギー消費量の見える化、各設備のエネルギー消費量の制御等を行っている。エネルギー管理システムは、各設備のエネルギー消費量の合計が所定閾値を超える場合に、例えば、空調設備のエネルギー消費量の削減を指示する(例えば、特許文献1)。

概要

空調設備のエネルギー消費量を適切に制御することによって、複数の各設備のエネルギー消費量の合計を削減することを可能とするエネルギー管理装置及びエネルギー管理方法を提供する。サーバ電力管理装置40は、空調設備の冷却能力として第1能力で空調設備を制御する第1モードの実行、或いは、空調設備の冷却能力として第1能力よりも強い第2能力で空調設備を制御する第2モードの実行を、空調設備に指示する制御部43を備える。被影響設備のエネルギー消費量は、空調設備の冷却能力の変動によって影響される。

目的

本発明は、上述した課題を解決するためになされたものであり、空調設備のエネルギー消費量を適切に制御することによって、複数の各設備のエネルギー消費量の合計を削減することを可能とするエネルギー管理装置及びエネルギー管理方法を提供する

効果

実績

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請求項1

空調設備及び被影響設備を少なくとも含む複数の設備の消費エネルギーを管理するエネルギー管理装置であって、前記空調設備の冷却能力として第1能力で前記空調設備を制御する第1モードの実行、或いは、前記空調設備の冷却能力として前記第1能力よりも強い第2能力で前記空調設備を制御する第2モードの実行を、前記空調設備に指示する制御部を備え、前記被影響設備のエネルギー消費量は、前記空調設備の冷却能力の変動によって影響されることを特徴とするエネルギー管理装置。

請求項2

前記第1モードに従って前記空調設備を制御するケースと比べて、前記第2モードに従って前記空調設備を制御するケースの方が、前記空調設備のエネルギー消費量及び前記被影響設備のエネルギー消費量の合計が減少する特定条件を格納する格納部を備え、前記制御部は、前記空調設備を実際に制御するときの現在条件が前記特定条件と合致する場合に、前記第2モードの実行を前記空調設備に指示することを特徴とする請求項1に記載のエネルギー管理装置。

請求項3

前記制御部は、前記空調設備を実際に制御するタイミングよりも時間的に前の過去において、前記空調設備及び前記被影響設備の運転実績から抽出されるエネルギー消費量の実績値に基づいて、前記特定条件を学習することを特徴とする請求項2に記載のエネルギー管理装置。

請求項4

前記制御部は、前記運転実績から前記エネルギー消費量の実績値を抽出するサンプリング周期として、第1サンプリング周期を用いる低分解能モードに従って前記特定条件を学習し、或いは、前記第1サンプリング周期よりも短い第2サンプリング周期を用いる高分解能モードに従って前記特定条件を学習することを特徴とする請求項3に記載のエネルギー管理装置。

請求項5

空調設備及び被影響設備を少なくとも含む複数の設備の消費エネルギーを管理するエネルギー管理方法であって、前記空調設備の冷却能力として第1能力で前記空調設備を制御する第1モードを実行し、或いは、前記空調設備の冷却能力として前記第1能力よりも強い第2能力で前記空調設備を制御する第2モードを実行するステップを備え、前記被影響設備のエネルギー消費量は、前記空調設備の冷却能力の変動によって影響されることを特徴とするエネルギー管理方法。

技術分野

0001

本発明は、設備消費エネルギーを管理するエネルギー管理装置及びエネルギー管理方法に関する。

背景技術

0002

近年、複数の設備の消費エネルギーを管理するエネルギー管理システムEMS:Energy Management System)が注目を浴びている。このようなエネルギー管理システムとしては、住宅に設けられるHEMS(HOME Energy Management System)、ビルに設けられるBEMS(Building Energy Management System)、工場に設けられるFEMS(Factory Energy Management System)、店舗に設けられるSEMS(Store Energy Management System)等が挙げられる。

0003

ここで、エネルギー管理システムは、各設備のエネルギー消費量の見える化、各設備のエネルギー消費量の制御等を行っている。エネルギー管理システムは、各設備のエネルギー消費量の合計が所定閾値を超える場合に、例えば、空調設備のエネルギー消費量の削減を指示する(例えば、特許文献1)。

先行技術

0004

特開2005−261050号公報

発明が解決しようとする課題

0005

上述したように、エネルギー管理システムは、各設備のエネルギー消費量の合計が所定閾値を超える場合に、空調設備のエネルギー消費量の削減を指示する(以下、自動制御)。

0006

しかしながら、上述したエネルギー管理システムでは、例えば、空調設備のエネルギー消費量の削減にのみ注意が払われており、空調設備のエネルギー消費量の削減によって影響を受ける他の設備(例えば、冷ケース設備等)のエネルギー消費量が十分に考慮されていない。

0007

従って、空調設備のエネルギー消費量の削減によって、他の設備のエネルギー消費量が却って増大することも考えられる。結果として、複数の各設備のエネルギー消費量の合計を十分に削減することができないことが懸念される。

0008

そこで、本発明は、上述した課題を解決するためになされたものであり、空調設備のエネルギー消費量を適切に制御することによって、複数の各設備のエネルギー消費量の合計を削減することを可能とするエネルギー管理装置及びエネルギー管理方法を提供することを目的とする。

課題を解決するための手段

0009

第1の特徴は、空調設備及び被影響設備を少なくとも含む複数の設備の消費エネルギーを管理するエネルギー管理装置であって、前記空調設備の冷却能力として第1能力で前記空調設備を制御する第1モードの実行、或いは、前記空調設備の冷却能力として前記第1能力よりも強い第2能力で前記空調設備を制御する第2モードの実行を、前記空調設備に指示する制御部を備え、前記被影響設備のエネルギー消費量は、前記空調設備の冷却能力の変動によって影響されることを要旨とする。

0010

第1の特徴において、エネルギー管理装置は、前記第1モードに従って前記空調設備を制御するケースと比べて、前記第2モードに従って前記空調設備を制御するケースの方が、前記空調設備のエネルギー消費量及び前記被影響設備のエネルギー消費量の合計が減少する特定条件を格納する格納部を備え、前記制御部は、前記空調設備を実際に制御するときの現在条件が前記特定条件と合致する場合に、前記第2モードの実行を前記空調設備に指示する。

0011

第1の特徴において、前記制御部は、前記空調設備を実際に制御するタイミングよりも時間的に前の過去において、前記空調設備及び前記被影響設備の運転実績から抽出されるエネルギー消費量の実績値に基づいて、前記特定条件を学習する。

0012

第1の特徴において、前記制御部は、前記運転実績から前記エネルギー消費量の実績値を抽出するサンプリング周期として、第1サンプリング周期を用いる低分解能モードに従って前記特定条件を学習し、或いは、前記第1サンプリング周期よりも短い第2サンプリング周期を用いる高分解能モードに従って前記特定条件を学習する。

0013

第2の特徴は、空調設備及び被影響設備を少なくとも含む複数の設備の消費エネルギーを管理するエネルギー管理方法であって、前記空調設備の冷却能力として第1能力で前記空調設備を制御する第1モードを実行し、或いは、前記空調設備の冷却能力として前記第1能力よりも強い第2能力で前記空調設備を制御する第2モードを実行するステップを備え、前記被影響設備のエネルギー消費量は、前記空調設備の冷却能力の変動によって影響されることを要旨とする。

発明の効果

0014

本発明によれば、空調設備のエネルギー消費量を適切に制御することによって、複数の各設備のエネルギー消費量の合計を削減することを可能とするエネルギー管理装置及びエネルギー管理方法を提供することができる。

図面の簡単な説明

0015

図1は、第1実施形態に係る電力管理システム100を示す図である。
図2は、第1実施形態に係るサーバ電力管理装置40を示す図である。
図3は、第1実施形態に係る特定条件の学習について説明するための図である。
図4は、第1実施形態に係る特定条件の学習について説明するための図である。
図5は、第1実施形態に係る特定条件の学習について説明するための図である。
図6は、第1実施形態に係る特定条件の学習について説明するための図である。
図7は、第1実施形態に係る特定条件の学習について説明するための図である。
図8は、第1実施形態に係る特定条件の学習について説明するための図である。
図9は、第1実施形態に係るエネルギー管理方法を示す図である。

実施例

0016

以下において、本発明の実施形態に係るエネルギー管理システムについて、図面を参照しながら説明する。なお、以下の図面の記載において、同一又は類似の部分には、同一又は類似の符号を付している。

0017

ただし、図面は模式的なものであり、各寸法の比率などは現実のものとは異なることに留意すべきである。従って、具体的な寸法などは以下の説明を参酌して判断すべきである。また、図面相互間においても互いの寸法の関係や比率が異なる部分が含まれていることは勿論である。

0018

[実施形態の概要
実施形態に係るエネルギー管理装置は、空調設備及び被影響設備を少なくとも含む複数の設備の消費エネルギーを管理する。エネルギー管理装置は、前記空調設備の冷却能力として第1能力で前記空調設備を制御する第1モードの実行、或いは、前記空調設備の冷却能力として前記第1能力よりも強い第2能力で前記空調設備を制御する第2モードの実行を、前記空調設備に指示する制御部を備える。前記被影響設備のエネルギー消費量は、前記空調設備の冷却能力の変動によって影響される。

0019

実施形態では、第1能力で空調設備を制御する第1モードだけではなくて、第1能力よりも強い第2能力で空調設備を制御する第2モードを導入する。すなわち、必要に応じて第2モードを空調設備に指示し、空調設備の電力消費量を増大する一方で、被影響設備の電力消費量を削減することによって、空調設備の電力消費量及び被影響設備の電力消費量の合計を削減することができる。すなわち、空調設備のエネルギー消費量を適切に制御することによって、複数の各設備のエネルギー消費量の合計を削減することができる。

0020

[第1実施形態]
(エネルギー管理システム)
以下において、第1実施形態に係るエネルギー管理システムについて説明する。図1は、第1実施形態に係る電力管理システム100を示す図である。

0021

図1に示すように、電力管理システム100は、複数の設備10と、複数のセンサ20と、複数のローカル電力管理装置30と、サーバ電力管理装置40とを有する。

0022

第1実施形態では、エネルギー管理システムの一例として、電力を管理するシステムについて主として例示する。しかしながら、実施形態は、これに限定されるものではなく、電力管理システム100は、電力以外のエネルギー(例えば、ガス等)を管理してもよい。従って、「電力」は、「エネルギー」と読み替えてもよい。

0023

設備10は、電力又はガスなどのエネルギーを消費する設備である。設備10は、例えば、空調設備、照明設備、冷ケース設備などである。例えば、設備10Aは、施設Aに設けられており、設備10Bは、施設Bに設けられる。施設A及び施設Bは、例えば、同一の資本グループによって運営される。

0024

第1実施形態において、設備10は、空調設備及び被影響設備を少なくとも含む。被影響設備の電力消費量は、空調設備の冷却能力の変動によって影響される。被影響設備は、例えば、冷ケース設備である。冷ケース設備の電力消費量は、室温に影響されるため、空調設備の冷却能力の変動によって影響される。

0025

設備10は、自動制御によって制御可能な設備10と、後述する自動制御によって制御不可能な設備10とを含んでいてもよい。設備10の自動制御とは、各施設において所定期間(例えば、30分)の電力消費量の累積値が所定閾値(目標値)を超えないように制御する処理である。或いは、設備10の自動制御とは、電力消費量の合計値が所定閾値(目標値)を超えないように設備10の電力消費量を自動的に制御する処理である。

0026

センサ20は、設備10の管理に必要な情報を検出する。例えば、センサ20は、設備10の電力消費量を検出する電力センサである。また、設備10が空調設備である場合には、センサ20は、空調設備が設けられる空間(エリア)又は施設の外気の温度を検出する温度センサ、空調設備が設けられる空間(エリア)又は施設の外気の湿度を検出する湿度センサである。設備10が冷ケース設備である場合には、センサ20は、冷ケース設備内の温度を検出する温度センサである。例えば、センサ20Aは、施設Aに設けられており、センサ20Bは、施設Bに設けられる。

0027

ローカル電力管理装置30は、LAN80によって接続される設備10を管理する。具体的には、ローカル電力管理装置30は、LAN80によって設備10及びセンサ20に接続されており、センサ20によって検出される情報に基づいて、設備10の電力消費量を管理する。例えば、ローカル電力管理装置30Aは、施設Aに設けられており、LAN80Aによって接続される設備10Aを管理する。ローカル電力管理装置30Bは、施設Bに設けられており、LAN80Bによって接続される設備10Bを管理する。

0028

第1実施形態において、ローカル電力管理装置30は、サーバ電力管理装置40から受信する制御信号に応じて、設備10の動作モードを制御する。

0029

サーバ電力管理装置40は、WAN90を介して各ローカル電力管理装置30と接続されており、各ローカル電力管理装置30を介して、空調設備及び被影響設備を少なくとも含む複数の設備の消費エネルギーを管理する。

0030

第1実施形態では、サーバ電力管理装置40は、空調設備の冷却能力として第1能力で空調設備を制御する第1モードを実行し、或いは、空調設備の冷却能力として第1能力よりも強い第2能力で空調設備を制御する第2モードを実行する。

0031

(エネルギー管理装置)
以下において、第1実施形態に係るエネルギー管理装置について説明する。図2は、第1実施形態に係るサーバ電力管理装置40を示す図である。第1実施形態において、サーバ電力管理装置40は、エネルギー管理装置の一例である。

0032

図2に示すように、サーバ電力管理装置40は、通信部41と、格納部42と、制御部43とを有する。

0033

通信部41は、WAN90を介して通信を行う通信モジュールである。通信部41は、ローカル電力管理装置30から、設備10の動作状態及びセンサ20によって検出された情報を受信する。通信部41は、ローカル電力管理装置30に対して、設備10の動作を制御するための制御信号を送信する。

0034

格納部42は、ローカル電力管理装置30から受信する情報を格納する。例えば、格納部42は、設備10の電力消費量を累積的に格納する。或いは、格納部42は、設備10に対する運転実績(制御信号の履歴等)を格納する。格納部42は、少なくとも、空調設備及び被影響設備について、これら設備の運転実績(電力消費量の履歴)を格納する。

0035

第1実施形態では、格納部42は、第1モードに従って空調設備を制御するケースと比べて、第2モードに従って空調設備を制御するケースの方が、空調設備の電力消費量及び被影響設備の電力消費量の合計が減少する特定条件を格納する。特定条件は、例えば、日、月、月を所定数に区切った期間(週又は旬)、施設外気温、施設外の湿度、天候及び季節の中から選択された1以上のパラメータによって定義される。

0036

制御部43は、サーバ電力管理装置40を管理する。例えば、制御部43は、空調設備の冷却能力として第1能力で空調設備を制御する第1モードを実行し、或いは、空調設備の冷却能力として第1能力よりも強い第2能力で空調設備を制御する第2モードを実行する。

0037

例えば、第1モードは、空調設備のみを考慮して、目標電力消費量及びQoL(Quality of Life)等の要素によって予め定められる。第1モードは、ユーザによって設定されてもよく、過去の履歴等に基づいて自動的に設定されてもよい。

0038

制御部43は、空調設備を実際に制御するときの現在条件が特定条件と合致する場合に、第2モードの実行を空調設備に指示することが好ましい。一方で、制御部43は、空調設備を実際に制御するときの現在条件が特定条件と合致しない場合に、第1モードの実行を空調設備に指示することが好ましい。これによって、空調設備の電力消費量及び被影響設備の電力消費量の合計を削減することができる。

0039

第1実施形態において、制御部43は、空調設備を実際に制御するタイミングよりも時間的に前の過去において、空調設備及び被影響設備の運転実績から抽出される電力消費量の実績値に基づいて特定条件を学習することが好ましい。

0040

特定条件を学習するモードとしては、低分解能モード及び高分解能モードが考えられる。低分解能モードは、運転実績から電力消費量の実績値を抽出するサンプリング周期として、第1サンプリング周期を用いるモードである。高分解能モードは、運転実績から電力消費量の実績値を抽出するサンプリング周期として、第1サンプリング周期よりも短い第2サンプリング周期を用いるモードである。

0041

低分化能モード)
以下において、低分化能モードについて、図3及び図4を参照しながら説明する。図3及び図4では、被影響設備が冷ケース設備であるケースについて例示する。

0042

低分解能モードのサンプリング周期は、例えば、1日である。このようなケースでは、学習期間対応付けられる条件を特定条件として格納するか否かを判定する精度を向上するために、学習期間は、数十日であることが好ましい。

0043

具体的には、学習期間において第2モードに従って空調設備を制御した場合に、空調設備の電力消費量(以下、空調電力消費量)及び冷ケース設備の電力消費量(以下、冷ケース電力消費量)をサンプリングした結果を図3に示す。図3において、横軸時間軸である。

0044

図3に示すデータに基づいて、空調電力消費量と冷ケース電力消費量との相関を表すと、図4に示す相関が得られる。図4において、横軸は空調電力消費量であり、縦軸は冷ケース電力消費量である。

0045

図4に示すように、空調電力消費量と冷ケース電力消費量との間に強い負の相関が得られる場合に、制御部43は、学習期間に対応付けられる条件を特定条件として格納部42に格納する。ここで、制御部43は、空調電力消費量と冷ケース電力消費量との間に強い負の相関が得られない場合には、学習期間に対応付けられる条件を特定条件として格納部42に格納しない。

0046

低分解能モードでは、学習期間が数十日であるため、特定条件は、例えば、月を所定数に区切った期間(週又は旬)、月又は季節によって定義されることが好ましい。特定条件は、上述した条件に加えて、施設外の気温、施設外の湿度、天候から選択された1以上のパラメータによって定義されてもよい。

0047

高分化能モード)
以下において、高分化能モードについて、図5図8を参照しながら説明する。図5図8では、被影響設備が冷ケース設備であるケースについて例示する。

0048

高分解能モードのサンプリング周期は、例えば、1時間である。このようなケースでは、低分解能モードと比べて、サンプリング数が増大するため、学習期間は、低分解能モードで必要とされる期間よりも短くてもよい(例えば、数日から数週間程度)。1日でよい。学習期間が1日であっても、学習期間に対応付けられる条件を特定条件として格納するか否かを判定する精度が十分に得られる。

0049

具体的には、学習期間において第2モードに従って空調設備を制御した場合に、空調設備の電力消費量(以下、空調電力消費量)及び冷ケース設備の電力消費量(以下、冷ケース電力消費量)をサンプリングした結果を図5に示す。図5において、横軸は時間軸である。

0050

図5に示すデータに基づいて、空調電力消費量と冷ケース電力消費量との相関を表すと、図6に示す相関が得られる。図6において、横軸は空調電力消費量であり、縦軸は冷ケース電力消費量である。

0051

図6に示すように、空調電力消費量と冷ケース電力消費量との間に強い負の相関が得られないように見える。しかしながら、空調設備の冷却能力の変動するタイミングと、空調設備の冷却能力の変動に応じて冷ケース設備の電力消費量が変動するタイミングとの間には、タイムラグが生じる。

0052

従って、このようなタイムラグを考慮して、時間軸上において、空調電力消費量と冷ケース電力消費量との相対位置をシフトする必要がある。例えば、冷ケース電力消費量に対して、空調電力消費量をタイムラグだけ後の時間にシフトすることが考えられる。或いは、空調電力消費量に対して、冷ケース電力消費量をタイムラグだけ先の時間にシフトすることが考えられる。タイムラグは、空調設備の冷却能力、空調設備と冷ケースとの位置関係、空調設備が設けられる施設の規模等によって予め特定することが可能であることに留意すべきである。

0053

図5に示すデータに基づいて、時間軸上において、空調電力消費量と冷ケース電力消費量との相対位置をシフトした結果を図7に示す。図7において、横軸は時間軸である。図7に示すデータに基づいて、空調電力消費量と冷ケース電力消費量との相関を表すと、図8に示す相関が得られる。図8において、横軸は空調電力消費量であり、縦軸は冷ケース電力消費量である。

0054

図8に示すように、空調電力消費量と冷ケース電力消費量との間に強い負の相関が得られる場合に、制御部43は、学習期間に対応付けられる条件を特定条件として格納部42に格納する。ここで、制御部43は、空調電力消費量と冷ケース電力消費量との間に強い負の相関が得られない場合には、学習期間に対応付けられる条件を特定条件として格納部42に格納しない。

0055

高分解能モードでは、学習期間が1日程度であるため、特定条件は、例えば、日によって定義することが可能である。但し、特定条件は、低分解能モードと同様に、月を所定数に区切った期間(週又は旬)、月又は季節によって定義されることが好ましい。特定条件は、上述した条件に加えて、施設外の気温、施設外の湿度、天候から選択された1以上のパラメータによって定義されてもよい。

0056

(エネルギー管理方法)
以下において、第1実施形態に係るエネルギー管理方法について説明する。図9は、第1実施形態に係るエネルギー管理方法を示す図である。ここで、図9は、サーバ電力管理装置40の処理を示すフロー図である。

0057

図9に示すように、ステップS10において、サーバ電力管理装置40は、空調設備を実際に制御するときの現在条件が特定条件と合致するか否かを判定する。サーバ電力管理装置40は、判定結果がNOである場合にステップS20の処理に移る。一方で、サーバ電力管理装置40は、判定結果がYESである場合にステップS30の処理に移る。

0058

ステップS20において、サーバ電力管理装置40は、空調設備の冷却能力として第1能力で空調設備を制御する第1モードの実行を空調設備に指示する。

0059

ステップS30において、サーバ電力管理装置40は、空調設備の冷却能力として第1能力よりも強い第2能力で空調設備を制御する第2モードの実行を空調設備に指示する。

0060

以上説明したように、第1実施形態では、第1能力で空調設備を制御する第1モードだけではなくて、第1能力よりも強い第2能力で空調設備を制御する第2モードを導入する。すなわち、必要に応じて第2モードを空調設備に指示し、空調設備の電力消費量を増大する一方で、被影響設備の電力消費量を削減することによって、空調設備の電力消費量及び被影響設備の電力消費量の合計を削減することができる。すなわち、空調設備のエネルギー消費量を適切に制御することによって、複数の各設備のエネルギー消費量の合計を削減することができる。

0061

第1実施形態では、電力消費量の実績値に基づいて特定条件を学習するため、空調設備が設けられる施設の立地、空調設備が設けられる施設の規模、空調設備と冷ケースとの位置関係等を反映させながら、特定条件を適切に定めることができる。

0062

第1実施形態では、特定条件を学習するモードとしては、低分解能モードに加えて、高分解能モードを導入する。高分解能モードでは、タイムラグを考慮して、空調電力消費量と冷ケース電力消費量との間の相関を判断する。これによって、低分解能モードと比べて短い学習期間で、一定の精度を維持しながら、特定条件を学習することができる。

0063

[その他の実施形態]
本発明は上述した実施形態によって説明したが、この開示の一部をなす論述及び図面は、この発明を限定するものであると理解すべきではない。この開示から当業者には様々な代替実施形態、実施例及び運用技術が明らかとなろう。

0064

実施形態では、サーバ電力管理装置40が複数のローカル電力管理装置30を集中的に管理するケースについて例示した。しかしながら、実施形態は、これに限定されるものではない。例えば、各ローカル電力管理装置30は、自立分散的に、第1モードの実行又は第2モードの実行を空調設備に指示してもよい。

0065

実施形態では、被影響設備が冷ケース設備であるケースを例示したが、実施形態は、これに限定されるものではない。被影響設備は、室温等によって影響を受ける設備であればよい。

0066

実施形態では、特定条件は学習によって定められるが、実施形態は、これに限定されるものではない。特定条件は、理論値によって予め定められてもよい。

0067

10…設備、20…センサ、30…ローカル電力管理装置、40…サーバ電力管理装置、41…通信部、42…格納部、43…制御部、80…LAN、90…WAN

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