JP4153897B2 - 光熱費予測装置、光熱費予測方法及び光熱費予測プログラム - Google Patents
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Description
現在の住宅におけるエネルギー種別光熱費として少なくとも月毎の電気使用量を入力するステップと、現在の帰宅時刻を在宅時間情報として入力するステップと、予測の対象となる住宅で使用されるエネルギー設備機器の種類を入力するステップと、少なくとも電気の時間別単価をデータベースとして予め蓄積するステップと、在宅時間毎に区分けされた日内のエネルギー消費の時間的変化割合をデータベースとして予め蓄積するステップと、光熱費実績を入力すると共に、少なくとも建物種別を入力し、前記現在の住宅におけるエネルギーの総量を得るステップと、入力された前記帰宅時間に基づく在宅時間情報を基に前記基準データベースの日内のエネルギー消費の時間的変化割合を参照して、日内のエネルギー消費パターンとして少なくとも消費電力パターンを、日内のエネルギー消費パターンを算出するステップと、前記エネルギー消費パターンを基に前記単価データベース手段に蓄積されている時間別単価を参照して、前記エネルギー設備機器を備える住宅の光熱費を計算するステップと、冷暖房を使用しない中間期電気使用量から平均日電力使用量を算出するステップと、この平均日電力使用量から、予め用意された相関式を用いて、ベース電力を算出するステップと、ある日におけるベース電力以外の電力量を、上記日内のエネルギー消費の時間的変化割合に従って分配した後、ベース電力を加えてその日の日内の消費電力パターンを算出するステップとを有する請求項1,2記載の光熱費予測装置を用いた光熱費予測方法を特徴としている。
理を行う。
ウス等のポインティングデバイスからなりキー操作情報を入力生成する操作部27(エネルギー種別光熱費入力手段,在宅時間情報入力手段,設備機器入力手段)と、各種信号を入力するとともに、プリンタ制御信号等を出力するI/Oインターフェース28と、ネットワーク網40に接続されデータを送受信する通信部29と、音声信号を出力するスピーカ30と、音声信号を入力するマイク31とを備えて構成される。
図3に示すアンケート入力画面において、現在及び住替え後の下記内容を入力する。また、図4に示すレシート入力画面に従い、過去の電気、ガス(都市ガス、LPG)、灯油の実績を料金あるいは使用量で入力する。
・住所
・家族構成
・建物種別(戸建又は集合住宅)
・建築時期
・延べ床面積
・使用設備(給湯、暖房、調理、その他)
・契約会社及び契約メニュー(例:東京電力従量電灯40A契約)
・ライフスタイル(日中の在宅状況、出社時刻、帰宅時刻など)
パネル26により入力する。
、給湯、暖房])に対応する項目である。
では月別詳細レシート入力を示す。本実施の形態では、お客様から提供された電気、ガス、灯油等のレシートを見ながら月別料金を操作部27により入力する。
前述の手順1に従い入力したお客様のライフスタイル及びレシートに基づき、図5のフローチャートに従いお客様の光熱費を予測する。また、図6に示すエネルギー診断用フローチャートに従いお客様に類似のカテゴリー(地域、家族構成、使用機器類)における光熱費を算定する。
上記エネルギー種別毎の時間帯料金単価のデータのほか、燃料電池コジェネシステムにおける発電量の上限である定格[kWh]、その下限である部分負荷効率[kWh]のデータを備える。オール電化、ガスコジェネレータ・オール電化などシステムを変更を想定した場合でも同様に、お客様のエネルギー需要パターンに従ったシステム及び機器使用がなされるものとしてエネルギー設備機器の消費エネルギーが算出される。
Whday]となる。ここまでの処理で、ある日におけるベース電力y[W]とベース電力
以外の電力量Q[kWhday]が算出できた。
y=A×x−B …(1)
Q=x−y×24/1000 …(2)
但し、A,Bは定数
時刻ごとの変動分データ…,3時(1.23%),4時(1.39%),…が読み出され、これがこの割り当て比率で上記ベース電力以外の電力量Q[kWhday]を分配する。図9に示す前記変動分データは、数多くのサンプルデータから統計的手法により算出され、図5及び図6の基準エネルギーデータベース51として格納されている。本例では、負荷パターンを、日中在宅型、日中不在帰宅早い型、日中不在帰宅遅い型の3つに分類しているが、更に多くの型や平日・祝日、特定の日(習い事のある日)等に分けることも可能である。
ベースなどの構築方法は任意であり、別個の又は同一のディスク等の記録媒体であってもよい。
記録するものでもよい。特に、データ転送速度やランダム・アクセス性能が高く、高速アクセスが可能なHDDを記録媒体に用いれば、大量に記録した画像の中から所望の画像を瞬時に検索し、直ぐに利用することが可能になる。また、光磁気ディスク等HDD以外の記録装置を用いてもよく、同様の効果を得ることができる。
信ネットワークからプログラムをダウンロードする場合には、そのダウンロード用プログラムは予め本体装置に格納しておくか、あるいは別な記録媒体からインストールされるものであってもよい。なお、記録媒体に格納されている内容としてはプログラムに限定されず、データであってもよい。
11 光熱費計算部(エネルギー消費パターン算出手段,光熱費計算手段)
12 入力部(エネルギー種別光熱費入力手段,在宅時間情報入力手段,設備機器入力手段)
13 記憶部(データベース手段)
14 出力部(出力手段)
21 CPU(エネルギー消費パターン算出手段,光熱費計算手段)
22 ROM
23 RAM
24 外部記憶装置
25 LCD表示部(出力手段)
26 タッチパネル(エネルギー種別光熱費入力手段,在宅時間情報入力手段,設備機器入力手段)
27 操作部(エネルギー種別光熱費入力手段,在宅時間情報入力手段,設備機器入力手段)
28 I/Oインターフェース(出力手段)
29 通信部(出力手段)
30 スピーカ
31 マイク
50 部材データベース
51 基準エネルギーデータベース(基準データベース手段)
52 機器効率データベース(単価データベース手段)
53 エネルギー種別,会社別,料金メニュー別料金データベース
Claims (4)
- 予測の対象となる住宅で消費する光熱費を予測する光熱費予測装置であって、
現在の住宅におけるエネルギー種別光熱費として少なくとも月毎の電気使用量を入力するエネルギー種別光熱費入力手段と、
現在の帰宅時刻を入力する在宅時間情報入力手段と、
予測の対象となる住宅で使用されるエネルギー設備機器を入力する設備機器入力手段と、
少なくとも電気の時間別単価を予め蓄積する単価データベース手段と、
在宅時間毎に区分けされた日内のエネルギー消費の時間的変化割合を複数種類有する基準データベース手段と、
入力された前記帰宅時間に基づく在宅時間情報を基に選択された前記基準データベースの日内のエネルギー消費の時間的変化割合を参照して、日内のエネルギー消費パターンとして少なくとも消費電力パターンを算出するエネルギー消費パターン算出手段と、
前記エネルギー消費パターンを基に前記単価データベース手段に蓄積されている時間別単価を参照して、前記エネルギー設備機器を備える住宅の光熱費を計算する光熱費計算手段とを備え、
前記エネルギー消費パターン算出部では、冷暖房を使用しない中間期電気使用量から平均日電力使用量を算出し、
この平均日電力使用量から、予め用意された相関式を用いて、ベース電力を算出し、
ある日におけるベース電力以外の電力量を、上記日内のエネルギー消費の時間的変化割合に従って分配した後、ベース電力を加えてその日の日内の消費電力パターンを算出することを特徴とする光熱費予測装置。 - さらに、現在の住宅の光熱費と、前記光熱費計算手段により計算された住宅の光熱費とを出力す出力手段を備えることを特徴とする請求項1記載の光熱費予測装置。
- 予測の対象となる住宅で消費する光熱費を予測する光熱費予測方法であって、
現在の住宅におけるエネルギー種別光熱費として少なくとも月毎の電気使用量を入力するステップと、
現在の帰宅時刻を在宅時間情報として入力するステップと、
予測の対象となる住宅で使用されるエネルギー設備機器の種類を入力するステップと、
少なくとも電気の時間別単価をデータベースとして予め蓄積するステップと、
在宅時間毎に区分けされた日内のエネルギー消費の時間的変化割合をデータベースとして予め蓄積するステップと、
光熱費実績を入力すると共に、少なくとも建物種別を入力し、前記現在の住宅におけるエネルギーの総量を得るステップと、
入力された前記帰宅時間に基づく在宅時間情報を基に前記基準データベースの日内のエネルギー消費の時間的変化割合を参照して、日内のエネルギー消費パターンとして少なくとも消費電力パターンを、日内のエネルギー消費パターンを算出するステップと、
前記エネルギー消費パターンを基に前記単価データベース手段に蓄積されている時間別単価を参照して、前記エネルギー設備機器を備える住宅の光熱費を計算するステップと、
冷暖房を使用しない中間期電気使用量から平均日電力使用量を算出するステップと、
この平均日電力使用量から、予め用意された相関式を用いて、ベース電力を算出するステップと、
ある日におけるベース電力以外の電力量を、上記日内のエネルギー消費の時間的変化割合に従って分配した後、ベース電力を加えてその日の日内の消費電力パターンを算出するステップとを有することを特徴とする請求項1,2記載の光熱費予測装置を用いた光熱費予測方法。 - 予測の対象となる住宅で消費する光熱費を予測する光熱費予測方法であって、現在の住宅におけるエネルギー種別光熱費として少なくとも月毎の電気使用量を入力するステップと、現在の帰宅時刻を在宅時間情報として入力するステップと、予測の対象となる住宅で使用されるエネルギー設備機器の種類を入力するステップと、前記エネルギー種別光熱費のうち、少なくとも電気の時間別単価をデータベースとして予め蓄積するステップと、在宅時間毎に区分けされた日内のエネルギー消費の時間的変化割合をデータベースとして予め蓄積するステップと、光熱費実績を入力すると共に、前記現在の住宅におけるエネルギーの総量を得るステップと、
帰宅時刻が入力された在宅時間情報を基に前記基準データベースの日内のエネルギー消費の時間的変化割合を参照し、参照した日内のエネルギー消費の時間的変化割合を、前記エネルギー種別光熱費に乗じて日内のエネルギー消費パターンを算出するステップと、前記エネルギー消費パターンを基に前記単価データベース手段に蓄積されている時間別単価を参照して、前記エネルギー設備機器を備える住宅の光熱費を計算するステップと、冷暖房を使用しない中間期電気使用量から平均日電力使用量を算出するステップと、この平均日電力使用量から、予め用意された相関式を用いて、ベース電力を算出するステップと、ある日におけるベース電力以外の電力量を、上記日内のエネルギー消費の時間的変化割合に従って分配するステップと、ベース電力を加えてその日の日内の消費電力パターンを算出するステップとをコンピュータに実行させるためのプログラム。
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