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技術 エネルギー使用管理システム

出願人 清水建設株式会社
発明者 平林裕治
出願日 2018年9月3日 (2年3ヶ月経過) 出願番号 2018-164121
公開日 2020年3月12日 (9ヶ月経過) 公開番号 2020-039189
状態 未査定
技術分野 給配電網の遠方監視・制御 交流の給配電
主要キーワード 最適数値 照明系統 使用抑制 特定閾値 エリア分け 使用管理システム 運転制御指令 活性化関数
関連する未来課題
重要な関連分野

この項目の情報は公開日時点(2020年3月12日)のものです。
また、この項目は機械的に抽出しているため、正しく解析できていない場合があります

図面 (7)

課題

建物において、高い精度で最適なエネルギー管理を行うことが可能なエネルギー使用管理システムを提供する。

解決手段

エネルギー使用管理システムは、環境に関する複数のデータを取得するセンサーユニット10と、エネルギーの使用量を計量する電力計60と、エネルギー使用機器の制御を行う空調系統制御部200、照明系統制御部300と、センサーユニットと電力計とからデータを取得し、演算処理を実行し、空調系統制御部、照明系統制御部に対して制御信号を出力し、記憶部110と計時部とを有する情報処理装置100と、からなる。情報処理装置は、計時により通常使用時間帯であると判断すると、センサーユニットにより取得されるデータと、電力計とに基づいて、教師あり学習を行い、学習結果を記憶部に記憶し、計時により使用抑制時間帯であると判断すると、記憶部に記憶された学習結果に基づいて、空調系統制御部、照明系統制御部を制御する。

概要

背景

近年、特に夏季において電力需要がひっ迫することを受けて、ビルディングなどの大口需要家に対しては、需要ピークとなる時間帯における消費エネルギーを削減するピークカット推奨されるケースがある。すなわち、電力需要のひっ迫を受けて、電力会社などの外部から、ビルディングなどの需要家に対し、使用電力抑制を働きかけデマンドレスポンスの導入が検討されている。

デマンドレスポンスには、所定の条件で電力料金割り引くインセンティブ型デマンドレスポンス、という形態がある。ここで、インセンティブは、需要家に電力の抑制を動機付けするために、需要家が抑制した電力量に対応した料金割引である。

このようなインセンティブ型デマンドレスポンスにおいては、需要家の過去の一定期間の使用電力量に基づいて、インセンティブの有無を決定する使用電力量の閾値であるベースラインを設定し、需要家の使用電力量がベースラインを下回った場合にインセンティブが付与される仕組みとなっている。

このようなインセンティブ型デマンドレスポンスに対応するために、例えば、特許文献1(特開2014−96946号公報)では、将来の所定の期間における制御対象機器エネルギー予測値を設定するエネルギー予測部と、所定の期間における制御対象機器の運転スケジュールを、所定の評価指標により最適化するスケジュール最適化部と、インセンティブを受け取れる可能性のある時刻を判定するインセンティブ受取可否判定部と、インセンティブを受け取れる可能性のある時刻について、インセンティブを算定する単価を加味した電力料金の単価に基づいて、制御対象機器の運転スケジュールを、所定の評価指標により最適化する電力抑制スケジュール最適化部と、前記運転スケジュールのいずれか一方を選択する採用スケジュール選択部を有する最適化装置が提案されている。
特開2014−96946号公報

概要

建物において、高い精度で最適なエネルギー管理を行うことが可能なエネルギー使用管理システムを提供する。エネルギー使用管理システムは、環境に関する複数のデータを取得するセンサーユニット10と、エネルギーの使用量を計量する電力計60と、エネルギー使用機器の制御を行う空調系統制御部200、照明系統制御部300と、センサーユニットと電力計とからデータを取得し、演算処理を実行し、空調系統制御部、照明系統制御部に対して制御信号を出力し、記憶部110と計時部とを有する情報処理装置100と、からなる。情報処理装置は、計時により通常使用時間帯であると判断すると、センサーユニットにより取得されるデータと、電力計とに基づいて、教師あり学習を行い、学習結果を記憶部に記憶し、計時により使用抑制時間帯であると判断すると、記憶部に記憶された学習結果に基づいて、空調系統制御部、照明系統制御部を制御する。

目的

効果

実績

技術文献被引用数
0件
牽制数
0件

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請求項1

エネルギー使用の抑制が求められる時間帯である使用抑制時間帯と、エネルギー使用の抑制が求められない時間帯である、前記使用抑制時間帯以外の通常使用時間帯が区別されて運用される建物内のエネルギー使用の管理を行うエネルギー使用管理システムであって、建物内における環境に関する複数のデータを取得するセンサーユニットと、建物におけるエネルギーの使用量を計量するエネルギー使用量計と、エネルギー使用機器の制御を行うエネルギー使用機器制御部と、前記センサーユニットと前記エネルギー使用量計とからデータを取得し、演算処理を実行し、前記エネルギー使用機器制御部に対して制御信号を出力し、データ記憶を行う記憶部と時間を計時する計時部とを有する情報処理装置と、からなり、前記情報処理装置は、前記計時部における計時により通常使用時間帯であると判断すると、前記センサーユニットにより取得されるデータと、前記エネルギー使用量計とに基づいて、教師あり学習を行い、学習結果を前記記憶部に記憶し、前記計時部における計時により使用抑制時間帯であると判断すると、前記記憶部に記憶された学習結果に基づいて、前記エネルギー使用機器制御部を制御することを特徴とするエネルギー使用管理システム。

請求項2

前記使用抑制時間帯では、前記エネルギー使用量計で計量されるエネルギー使用量が特定閾値未満であることが求められ、前記教師あり学習では、前記センサーユニットにより取得されるデータが入力層で、エネルギー使用量が特定閾値未満であるか否かが出力層であることを特徴とする請求項1に記載のエネルギー使用管理システム。

請求項3

前記エネルギー使用量計が電力計であることを特徴とする請求項1又は請求項2に記載のエネルギー使用管理システム。

請求項4

前記エネルギー使用機器が空調機器であることを特徴とする請求項1乃至請求項3のいずれか1項に記載のエネルギー使用管理システム。

請求項5

前記エネルギー使用機器が照明機器であることを特徴とする請求項1乃至請求項3のいずれか1項に記載のエネルギー使用管理システム。

技術分野

0001

本発明は、エネルギー使用の抑制が求められる時間帯を有するビルディングにおけるエネルギー使用の管理などに好適なエネルギー使用管理システムに関する。

背景技術

0002

近年、特に夏季において電力需要がひっ迫することを受けて、ビルディングなどの大口需要家に対しては、需要ピークとなる時間帯における消費エネルギーを削減するピークカット推奨されるケースがある。すなわち、電力需要のひっ迫を受けて、電力会社などの外部から、ビルディングなどの需要家に対し、使用電力抑制を働きかけデマンドレスポンスの導入が検討されている。

0003

デマンドレスポンスには、所定の条件で電力料金割り引くインセンティブ型デマンドレスポンス、という形態がある。ここで、インセンティブは、需要家に電力の抑制を動機付けするために、需要家が抑制した電力量に対応した料金割引である。

0004

このようなインセンティブ型デマンドレスポンスにおいては、需要家の過去の一定期間の使用電力量に基づいて、インセンティブの有無を決定する使用電力量の閾値であるベースラインを設定し、需要家の使用電力量がベースラインを下回った場合にインセンティブが付与される仕組みとなっている。

0005

このようなインセンティブ型デマンドレスポンスに対応するために、例えば、特許文献1(特開2014−96946号公報)では、将来の所定の期間における制御対象機器のエネルギーの予測値を設定するエネルギー予測部と、所定の期間における制御対象機器の運転スケジュールを、所定の評価指標により最適化するスケジュール最適化部と、インセンティブを受け取れる可能性のある時刻を判定するインセンティブ受取可否判定部と、インセンティブを受け取れる可能性のある時刻について、インセンティブを算定する単価を加味した電力料金の単価に基づいて、制御対象機器の運転スケジュールを、所定の評価指標により最適化する電力抑制スケジュール最適化部と、前記運転スケジュールのいずれか一方を選択する採用スケジュール選択部を有する最適化装置が提案されている。
特開2014−96946号公報

発明が解決しようとする課題

0006

上記特許文献1記載の従来技術においては、電力抑制スケジュール最適化部が所定の評価指標により最適化する構成となっており、このような評価指標としては、例えば、制御対象機器を作動させた場合のエネルギーに要するコストとされている。

0007

しかしながら、評価指標が例えばコストであるとすると、従来技術においては、コストのみの観点から電力抑制スケジュールを最適化するものであるので、必ずしも高い精度で建物内の最適なエネルギー管理を行い得るものではなかった。

課題を解決するための手段

0008

この発明は、上記課題を解決するものであって、本発明に係るエネルギー使用管理システムは、エネルギー使用の抑制が求められる時間帯である使用抑制時間帯と、エネルギー使用の抑制が求められない時間帯である、前記使用抑制時間帯以外の通常使用時間帯が区別されて運用される建物内のエネルギー使用の管理を行うエネルギー使用管理システムであって、建物内における環境に関する複数のデータを取得するセンサーユニットと、建物におけるエネルギーの使用量を計量するエネルギー使用量計と、エネルギー使用機器の制御を行うエネルギー使用機器制御部と、前記センサーユニットと前記エネルギー使用量計とからデータを取得し、演算処理を実行し、前記エネルギー使用機器制御部に対して制御信号を出力し、データ記憶を行う記憶部と時間を計時する計時部とを有する情報処理装置と、からなり、前記情報処理装置は、前記計時部における計時により通常使用時間帯であると判断すると、前記センサーユニットにより取得されるデータと、前記エネルギー使用量計とに基づいて、教師あり学習を行い、学習結果を前記記憶部に記憶し、前記計時部における計時により使用抑制時間帯であると判断すると、前記記憶部に記憶された学習結果に基づいて、前記エネルギー使用機器制御部を制御することを特徴とする。

0009

また、本発明に係るエネルギー使用管理システムは、前記使用抑制時間帯では、前記エネルギー使用量計で計量されるエネルギー使用量が特定閾値未満であることが求められ、前記教師あり学習では、前記センサーユニットにより取得されるデータが入力層で、エネルギー使用量が特定閾値未満であるか否かが出力層であることを特徴とする。

0010

また、本発明に係るエネルギー使用管理システムは、前記エネルギー使用量計が電力計であることを特徴とする。

0011

また、本発明に係るエネルギー使用管理システムは、前記エネルギー使用機器が空調機器であることを特徴とする。

0012

また、本発明に係るエネルギー使用管理システムは、前記エネルギー使用機器が照明機器であることを特徴とする。

発明の効果

0013

本発明に係るエネルギー使用管理システムは、計時により使用抑制時間帯であると判断すると、記憶部に記憶された、これまでの教師あり学習による学習結果に基づいて、エネルギー使用機器制御部を制御するので、このようなエネルギー使用管理システムによれば、建物において、高い精度で最適なエネルギー管理を行うことが可能となる。

図面の簡単な説明

0014

本発明の実施形態に係るエネルギー使用管理システム1のシステム構成を示すブロック図である。
本発明の実施形態に係るエネルギー使用管理システム1で用いるセンサーユニット10のシステム構成を示すブロック図である。
建物内におけるセンサーユニット10の設置例を説明する図である。
本発明の実施形態に係るエネルギー使用管理システム1における制御処理フローチャートを示す図である。
建物のエネルギー使用における使用抑制時間帯と通常使用時間帯を説明する図である。
本発明の実施形態に係るエネルギー使用管理システム1によるディープラーニングアルゴリズム概要を説明する模式図である。

実施例

0015

以下、本発明の実施の形態を図面を参照しつつ説明する。図1は本発明の実施形態に係るエネルギー使用管理システム1のシステム構成を示すブロック図である。本発明に係るエネルギー使用管理システム1は、ビルディングなどの建物内で用いられるエネルギー使用の管理を行うために用いられるものであり、図1に示すブロック図に係るシステムは基本的に建物内に配されることが想定されるものである。

0016

なお、以下の本実施形態においては、エネルギー使用管理システム1で扱うエネルギーが電力である場合について説明するが、本発明の考え方は、建物内におけるガスといった他のエネルギーや、水道などといったリソースに対しても適用することが可能である。

0017

図1において、センサーユニット10(略して「SU」とも表記する。)は、建物内における各所における環境情報を取得する構成である。本実施形態では、センサーユニット10はセンサーユニット10が設置された周辺の温度データ、湿度データ照度データ、人の密度に関する人検出データを環境情報として取得する構成となっている。このようなセンサーユニット10は、建物における管理対象とするフロア及びフロア内の各エリアに略均等の頻度で配されていることが好ましい。

0018

ここで、センサーユニット10の具体的な構成について説明する。図2は本発明の実施形態に係るエネルギー使用管理システム1で用いるセンサーユニット10のシステム構成を示すブロック図である。センサーユニット10には温度データを取得する温度センサー13が設けられており、当該温度センサー13で取得されるデータは、制御部11に対して送信される。

0019

制御部11は、例えば汎用マイクロコンピューターを用いることができる。制御部11は、各センサーからの各データを受信すると共に各種演算データ処理を行い、各データを通信部20に転送することが可能とされている。

0020

湿度センサー14は、センサーユニット10が設置される周囲の湿度に係るデータを取得して、これを制御部11に対して送信する。また、照度センサー16は、センサーユニット10が設置される周囲の照度に係るデータを取得して、これを制御部11に対して送信する。

0021

人検出センサー18は、センサーユニット10が設置される周囲における人の密度を検出する。このために人検出センサー18は、人感センサーを用いることができる。さらに、人検出センサー18は、カメラなどで取得される画像を画像認識技術により人の密度を検出するものであってもよい。人検出センサー18で取得されたデータは、制御部11に対して転送される。

0022

センサーユニット10において通信部20は、制御部11から受信した温度データ、湿度データ、照度データ、人の密度に関する人検出データを無線によって外部に対して送信するものである。

0023

なお、本実施形態ではセンサーユニット10は、温度データ、湿度データ、照度データ、人検出データを検出する構成に基づいて説明を行ったが、センサーユニット10が他の環境データを取得するようにしてもよい。他の環境データとしては、例えば、気圧に係るデータや、或いは騒音に係るデータなどを挙げることができる。

0024

図3は建物内におけるセンサーユニット10の設置例を説明する図である。この図3は建物内のあるフロアを鳥瞰的にみた図である。センサーユニット10を取り付ける対象物に特に制限があるわけではないが、センサーユニット10は建物のオフィス内で可搬型の対象物に取り付けられていることが好ましい。

0025

図3における(A)では、デスクに置かれたデスクライトに対してセンサーユニット10が取り付けられている例を示している。また、図3における(B)の場合のセンサーユニット10は、額縁に内蔵されている。また、図3における(C)は、掲示板にセンサーユニット10が取り付けられている例を示している。図3における(D)は、植栽にセンサーユニット10が取り付けられている例を示している。なお、センサーユニット10は壁面や天井などの建物の部位に取り付けることもできる。

0026

さて上記のようにフロアの各所に配されているセンサーユニット10は、先に説明したように、通信部20を有している。当該通信部20からは温度データ、湿度データ、照度データ、人の密度に関する人検出データを無線による送信することができるようになっている。一方、建物内の各所には図3にも示すように通信中継装置50が配されており、センサーユニット10から送信されるデータを受信し、受信したデータを情報処理装置100に対して転送するようになっている。

0027

情報処理装置100は、計時機能演算処理機能インターフェイス機能通信機能などを有する汎用のサーバーが用いられる。情報処理装置100は当該通信機能によって、通信中継装置50からの全てのセンサーユニット10で取得されたデータを受信する。この情報処理装置100は、センサーユニット10から送信される全データ等が記憶され、記憶されたデータに基づいた学習を行う関係上、比較的大容量の記憶部110を有することが好ましい。

0028

上記のような情報処理装置100は、センサーユニット10から転送されてくる情報の他に、建物内で消費されるエネルギー量(本例の場合では、電力量)を検出する電力計60からの電力データも受信することができるようになっている。

0029

また、建物内には電力を消費し、建物内の空気の温湿度調整を行う複数の空調機器210が設けられている。また、建物内には電力を消費し、建物内を照明する複数の照明機器310が設けられている。

0030

空調系統制御部200は、複数の空調機器210それぞれを制御する制御信号を発することで、それぞれの空調機器210の運転の制御をすることができるようになっている。また、空調系統制御部200は、上位の装置である情報処理装置100からの指令に基づいて個々の空調機器210の運転を制御する。

0031

ここで、空調系統制御部200は、個々の空調機器210に対して運転制御指令を発するが、エネルギー消費量(消費電力)を抑制するための空調機器210の運転としては、以下のような運転を挙げることができる。
(1)まびき運転;稼働する室内機(空調機器210の室内側構成)を間引くことで、消費電力を削減する。
(2)設定温度変更運転設定温度を変更することで、消費で電力を削減する。
(3)送風運転;単なる送風運転へと切り替えることで消費電力を落とすようにする。
(4)消し忘れ防止運転手動起動された空調機器210の場合、その消し忘れを防止する。
(5)デマンド制御運転;電力のひっ迫状況に応じて、例えば3段階のレベルで消費電力量を適宜抑制するようにした運転形態

0032

照明系統制御部300は、複数の照明機器310それぞれを制御する制御信号を発することで、それぞれの照明機器310の発光の制御をすることができるようになっている。また、照明系統制御部300は、上位の装置である情報処理装置100からの指令に基づいて個々の照明機器310の発光を制御する。すなわち、照明系統制御部300は、個々の照明機器310に対してそれぞれの発光レベルを調整するよう制御を行うことができ、必要に応じてエネルギー消費量をコントロールすることができるようになっている。

0033

なお、本実施形態では、電力量の抑制や削減を空調系統と照明系統とで行うような構成としているが、本発明においては、その他の電力利用系統によって電力量の抑制や削減を行うことを妨げるものではない。

0034

また、空調機器210や照明機器310は、本明細書ではエネルギー使用機器とも称する。

0035

次に、以上のように構成されるエネルギー使用管理システム1の制御について説明する。図4は本発明の実施形態に係るエネルギー使用管理システム1における制御処理のフローチャートを示す図である。

0036

図4において、ステップS100で開始される制御処理は基本的に常時実行されるものである。ステップS101では、時間を計時する情報処理装置100内蔵の計時機能により時間データを取得する。

0037

続いて、ステップS102では、建物内の全てのセンサーユニット10から温度データ、湿度データ、照度データ、人検出データを取得し、ステップS103では、電力計60から電力データを取得する。

0038

次のステップS104では、取得した時間データに基づいて、現在がエネルギーの使用抑制時間帯であるか否かを判定する。このような使用抑制時間帯とは、ビルディングなどの建物の大口需要家に対して、消費エネルギーを削減するよう推奨される時間帯のことを想定している。

0039

本発明に係るエネルギー使用管理システム1では、エネルギー使用の抑制が求められる時間帯である使用抑制時間帯と、エネルギー使用の抑制が求められない時間帯である、前記使用抑制時間帯以外の通常使用時間帯とが区別されて運用される建物に適用される前提となっている。

0040

図5は建物のエネルギー使用における使用抑制時間帯と通常使用時間帯を説明する図である。図5横軸は1日における時刻がとられており、縦軸には建物の電力使用量がとられている。本例では、12時から13時の時間帯が使用抑制時間帯とされており、その使用抑制時間帯における電力使用の上限は1000kWとなっている。本発明に係るエネルギー使用管理システム1では、使用抑制時間帯において適切に空調系統制御部200によって空調機器210でエネルギー使用抑制を行い、また、照明系統制御部300によって照明機器310でエネルギー使用抑制を行うために、使用抑制時間帯でない時間帯である通常使用時間帯において機械学習を図るものである。

0041

ステップS104における判定がNOの場合は、ステップS105に進む。ステップS105では、時間データと共に各データ(温度データ、湿度データ、照度データ、人検出データ、電力データ)に基づいて教師あり学習を実行する。そして、この学習結果を記憶部110に記憶する。

0042

本発明に係るエネルギー使用管理システム1における教師あり学習においては、ディープラーニング技術を用いることを想定している。このようなディープラーニング技術について、図6を参照して概要を説明する。

0043

図6は本発明の実施形態に係るエネルギー使用管理システム1によるディープラーニングのアルゴリズムの概要を説明する模式図である。図6において、○はノードを示しており、矢印はエッジを示している。なお、本図は全てのセンサーユニット10からのデータを図に反映するものではなく、仮りに1つのセンサーユニット10から得られる温度データ、湿度データ、照度データ、人検出データからなるデータセット(入力層)と、それらのデータセットに基づいた電力量が閾値を越えない(すなわち、使用抑制時間帯の「使用抑制」状態に相当)か、閾値以上となってしまう(すなわち、通常使用時間帯の「通常使用」状態に相当)かの結果(出力層)の関係のみを示したものとなっている。

0044

ここで電力量の閾値とは、使用抑制時間帯で当該建物において使用可能な電力量の上限である。

0045

最左欄のノード(N1、N2、N3、N4)は入力層を示しており、最右欄のノード(N8、N9)は出力層を示しており、その間のノードは中間層(N5、N6、N7)を示している。本実施形態では、中間層が1層でそのノード数が3つの場合を例に説明しているが、本発明がこれらに限定されるものではない。

0046

各エッジにおける重み、及び、中間層(N5、N6、N7)のノードの入力と出力との間の関係を規定する活性化関数は、学習を通じて算出することが可能となる。

0047

エネルギー使用の抑制が求められない通常使用時間帯においては、電力量が閾値を越えない場合(すなわち、「使用抑制時間帯」に対応している場合)、及び、電力量が閾値以上となってしまう場合(すなわち、「使用抑制時間帯」に対応していない場合)のいずれも取り得る。

0048

すなわち、通常使用時間帯においては、
(温度データ、湿度データ、照度データ、人検出データ)→(電力量が閾値を越えない)、又は、
(温度データ、湿度データ、照度データ、人検出データ)→(電力量が閾値以上となる)
の各データセットを取得することができ、これらのデータセットを教師あり学習における教師データとして利用する。このような教師あり学習を通じて、本発明に係るエネルギー使用管理システム1では、図6における全てのエッジにおける重みの最適数値、及び、活性化関数としての最適な関数を求めることが可能となる。このような重み及び活性化関数の具体的な数値結果、最適な関数の結果が、本発明では学習結果となる。

0049

さて、ステップS104における判定がYESの場合は、現在時刻が使用抑制時間帯に相当する場合には、ステップS106に進む。そして、ステップS106では、先の学習結果に基づいて、空調系統制御部200及び照明系統制御部300で、電力使用量を削減・抑制する制御を実行する。

0050

以上のように、本発明に係るエネルギー使用管理システム1は、計時により使用抑制時間帯であると判断すると、記憶部110に記憶された、これまでの教師あり学習による学習結果に基づいて、エネルギー使用機器制御部(空調系統制御部200及び照明系統制御部300)を制御するので、このようなエネルギー使用管理システム1によれば、建物において、高い精度で最適なエネルギー管理を行うことが可能となる。

0051

なお、以上の実施形態においては、全てのセンサーユニット10からのデータに基づいて、建物全体のエネルギー使用に関する機械学習を行い、エネルギー使用機器の制御を行う例に基づいて説明を行ったが、フロア毎のセンサーユニット10からのデータに基づいて機械学習を行い、各フロアの学習結果を合わせて建物全体のエネルギー使用に関する制御を行うようにしてもよい。さらにフロアを細分したエリアにおけるセンサーユニット10からのデータに基づいて機械学習を行い、各エリアの学習結果を合わせて建物全体のエネルギー使用に関する制御を行うようにしてもよい。

0052

例えば、図3の平面図において、例えば建物のあるフロアにおける右側のエリアを東エリア、左側のエリアを西エリアとすると、東エリアにおいては(C)及び(D)のセンサーユニット10からのデータに基づいて機械学習を行い、西エリアにおいては(A)及び(B)のセンサーユニット10からのデータに基づいて機械学習を行い、そして、各エリアの学習結果を合わせてフロア全体のエネルギー使用に関する制御し、建物全体としては、全てのフロアの学習結果を合わせて建物全体のエネルギー使用に関する制御する。図3の例では、1フロアを東と西の2つのエリアに分ける例に基づいて説明を行ったが、本発明に係るエネルギー使用管理システム1おいては、より詳細なエリア分けを行うようにしてもよい。また、大エリアの中に中エリアを設定し、さらに中エリアの中に小エリアを設定するなど、階層的なエリア構成とすることもできる。

0053

また、以上の実施形態においては、エネルギー使用管理システム1は、エネルギー使用の抑制が求められる時間帯か、そうでない時間帯かによって、学習結果を利用するか、或いは、教師あり学習を行うかを決定するようにしていたが、要は、本発明に係るエネルギー使用管理システム1においては、特定の時間帯であるか、或いは、当該特定の時間帯以外の時間帯であるかに応じて、学習結果を利用するか、或いは、教師あり学習を行うかを決定する場合も含まれるものである。すなわち、本発明に係るエネルギー使用管理システム1は、デマンドレスポンスにおいてのみ最適なエネルギー管理を行うだけではなく、その他の状況においても最適なエネルギー管理を行い得るものである。

0054

1・・・エネルギー使用管理システム
10・・・センサーユニット
11・・・制御部
13・・・温度センサー
14・・・湿度センサー
16・・・照度センサー
18・・・人検出センサー
20・・・通信部
50・・・通信中継装置
60・・・電力計
100・・・情報処理装置
110・・・記憶部
200・・・空調系統制御部
210・・・空調機器
300・・・照明系統制御部
310・・・照明機器

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