JPWO2020008550A1 - 省エネ管理装置、省エネ管理システム、省エネ管理方法及びプログラム - Google Patents

Abstract

省エネ管理装置（１０）は、気流解析と空調機（２０）の運転シミュレーションとを行うことにより、低温倉庫（２）の温度分布を推定する。省エネ管理装置（１０）は、推定した温度分布に基づいて、省エネのための空調機（２０）の改善点を決定する。省エネ管理装置（１０）は、気流解析と、改善点を適用した後の空調機（２０）の運転シミュレーションとを行うことにより、改善点を適用した後の空調機（２０）の消費電力量を推定する。省エネ管理装置（１０）は、改善前の空調機（２０）の消費電力量と、推定した改善後の空調機（２０）の消費電力量と、電気料金テーブルの情報である料金テーブル情報とに基づいて、改善点の適用により削減される電気料金を省エネ効果として算出する。

Description

本発明は、省エネ管理装置、省エネ管理システム、省エネ管理方法及びプログラムに関する。

顧客が省エネ施策を導入する際に要する費用を、光熱水費の削減分で賄うESCO（Energy Service COmpany）事業が知られている。顧客及びESCO事業者は、光熱水費の削減分の一部を利益として得る。

ESCO事業の契約方式には、顧客の利益を一定額保証するものがある。当該契約下では、省エネ施策による省エネ効果が不十分である場合、十分に光熱水費を削減できないので、ESCO事業者が損害を被る。そのため、実際に省エネ施策を導入する前に省エネ効果を見積もる技術が必要とされている。

特許文献１には、省エネ施策の導入対象となる建物の情報に基づいて、過去に他の建物にて導入された省エネ施策を導入した場合の省エネ効果を評価する省エネルギー評価支援装置が開示されている。特許文献１の省エネルギー評価支援装置により、省エネ施策を導入する前に省エネ効果を見積もることができる。

特開２０１２−０２７５３６号公報

しかし、特許文献１の省エネルギー評価支援装置では、精度良く省エネ効果を見積もることができないという問題がある。特許文献１の省エネルギー評価支援装置による見積もりでは、導入対象となる建物内の空調状況については何ら考慮されないので、十分な精度を得ることができない。特に、低温倉庫に省エネ施策を導入する場合には、空調状況が省エネ効果に大きな影響を及ぼし得るため、問題となる。

本発明の目的は、上記の事情に鑑み、省エネ効果を精度良く見積もる省エネ管理装置等を提供することにある。

上記の目的を達成するため、本発明に係る省エネ管理装置は、
低温倉庫のレイアウトの情報であるレイアウト情報を記憶するレイアウト記憶手段と、
前記低温倉庫の空調を行う空調機の情報である空調機情報を取得する空調機情報取得手段と、
前記低温倉庫を出入りする荷物の入出庫の情報である入出庫情報を取得する入出庫情報取得手段と、
前記空調機の消費電力量である第１の消費電力量を取得する電力量取得手段と、
前記レイアウト情報と前記空調機情報と前記入出庫情報とに基づいて、気流解析と前記空調機の運転シミュレーションとを行うことにより、前記低温倉庫の温度分布を推定する温度分布推定手段と、
前記空調機情報と前記温度分布とに基づいて、省エネのための前記空調機の改善点を決定する改善点決定手段と、
前記レイアウト情報と前記空調機情報と前記入出庫情報と前記改善点とに基づいて、気流解析と前記改善点を適用した後の前記空調機の運転シミュレーションとを行うことにより、前記改善点を適用した後の前記空調機の消費電力量である第２の消費電力量を推定する電力量推定手段と、
前記第１の消費電力量と前記第２の消費電力量とに基づいて省エネ効果を算出する省エネ効果算出手段と、
を備える。

本発明によれば、気流解析と空調機の運転シミュレーションとを行った結果に基づいて省エネ効果を算出するので、精度良く省エネ効果を見積もることができる。

本発明の実施の形態に係る省エネ管理システムを示す図 本発明の実施の形態に係る省エネ管理装置の機能的構成を示す図 本発明の実施の形態に係る省エネ管理装置の記憶部が記憶する空調機情報に含まれる、ユニットクーラの情報の一例を示す図 本発明の実施の形態に係る省エネ管理装置の記憶部が記憶する空調機情報に含まれる、コンデンシングユニットの情報の一例を示す図 本発明の実施の形態に係る省エネ管理装置の記憶部が記憶する入出庫情報の一例を示す図 本発明の実施の形態に係る省エネ管理装置の記憶部が記憶する温度情報の一例を示す図 本発明の実施の形態に係る省エネ管理装置の記憶部が記憶する気象情報の一例を示す図 本発明の実施の形態に係る省エネ管理装置の記憶部が記憶する料金テーブル情報の一例を示す図 本発明の実施の形態に係る省エネ管理装置のハードウェア構成の一例を示す図 本発明の実施の形態に係る省エネ管理装置による温度分布推定の動作の一例を示す図 本発明の実施の形態に係る省エネ管理装置により推定された温度分布の一例を示すコンター図 本発明の実施の形態に係る省エネ管理装置による改善点決定の動作の一例を示す図 本発明の実施の形態に係る省エネ管理装置による省エネ効果算出の動作の一例を示す図 本発明の実施の形態に係る省エネ管理装置と通信する端末に表示される省エネ施策及び省エネ効果の報知画面の一例を示す図

以下、図面を参照しながら、本発明の実施の形態に係る省エネ管理システム等を説明する。各図面においては、同一又は同等の部分に同一の符号を付す。

（実施の形態）
図１を参照しながら、実施の形態に係る省エネ管理システム１を説明する。省エネ管理システム１は、省エネ管理装置１０により、低温倉庫２を空調する空調機２０についての省エネ施策を決定し、その省エネ施策による省エネ効果を見積もる。省エネ管理システム１により、例えば、ESCO事業者が、省エネ施策及びその省エネ施策による省エネ効果を、顧客である低温倉庫２の所有者に提示することができる。省エネ管理システム１は、本発明に係る省エネ管理システムの一例である。また、省エネ管理システム１によって省エネ効果を見積もる方法は、本発明に係る省エネ管理方法の一例である。

なお、本実施の形態においては、省エネ施策の導入により削減できる光熱水費を省エネ効果として見積もる。しかし、光熱水費以外の指標を省エネ効果として見積もってもよい。例えば、省エネ施策の導入により削減できる消費電力量を省エネ効果として見積もってもよい。

省エネ管理システム１は、省エネ管理装置１０と、空調機２０と、電力量計２３と、複数の温度センサ２４と、ゲートウェイ２５と、端末３と、気象サーバ４と、を備える。空調機２０、電力量計２３、温度センサ２４及びゲートウェイ２５は、低温倉庫２に設けられている。省エネ管理装置１０は、インターネットＮＴを介して、ゲートウェイ２５、端末３及び気象サーバ４と通信する。空調機２０、電力量計２３及び温度センサ２４は、ゲートウェイ２５と通信可能に接続されている。図１では、空調機２０は１つのみ示されているが、空調機２０は複数であってもよい。

省エネ管理装置１０は、空調機２０についての省エネ施策を決定し、その省エネ施策による省エネ効果を見積もる装置である。省エネ管理装置１０は、例えばESCO事業者が運営するクラウドサーバである。省エネ施策は、省エネのための空調機２０の改善点を決定することにより定められる。空調機２０の改善点とは、例えば、風向の変更、最新機種への変更などである。省エネ管理装置１０は、本発明に係る省エネ管理装置の一例である。省エネ管理装置１０の機能的構成については後述する。

低温倉庫２は、荷物を低温で保存するための倉庫である。低温倉庫２は、例えば、食料品を−２０℃程度の低温で冷凍保存するための冷凍倉庫である。低温倉庫２は、本発明に係る低温倉庫の一例である。

空調機２０は、低温倉庫２を空調する空調機である。空調機２０は、例えば、ESCO事業者により設置された冷凍用の空調機である。空調機２０は、室内機であるユニットクーラ２１と、室外機であるコンデンシングユニット２２と、を備える。ユニットクーラ２１は、低温倉庫２内に設置される。コンデンシングユニット２２は、低温倉庫２外に設置される。ユニットクーラ２１には、機種に応じて、制御信号により風向を変更できるものもあれば、人手によらなければ風向を変更できないものもある。空調機２０は、運転時間、稼働率、冷媒温度、冷凍能力など、空調機の運転中に動的に変動し得る情報である運転情報を定期的にゲートウェイ２５に送信する。冷凍能力は、風量、吸い込み温度、吹き出し温度など運転中の状況に応じて変動するので、運転情報である。空調機２０は、本発明に係る空調機の一例である。

電力量計２３は、低温倉庫２の消費電力量を測定する。電力量計２３は、例えば、ESCO事業者により設置されたスマートメータである。低温倉庫２の消費電力量のうちほとんどが空調機２０の運転によるものであると考えられるので、電力量計２３により測定される消費電力量は、空調機２０の消費電力量とほぼ等しくなる。電力量計２３は、測定した消費電力量を定期的にゲートウェイ２５に送信する。

複数の温度センサ２４のそれぞれは、自身の周囲の空気温度を測定する。温度センサ２４は、低温倉庫２内に設置されている。各温度センサ２４は、例えば、ESCO事業者により設置されたスマート温度計である。複数の温度センサ２４により複数箇所の空気温度を測定することができる。そのため、複数の温度センサ２４により、低温倉庫２内の大まかな温度分布を測定することができる。各温度センサ２４は、測定した空気温度を定期的にゲートウェイ２５に送信する。温度センサ２４が多いほど、温度分布を精度良く測定することができるが、温度センサ２４の設置コストが高くなる。そのため、温度センサ２４は、出入り口、荷物が多く置かれる箇所など、温度変化が起こりやすい箇所に重点的に設置されることが好ましい。温度センサ２４は、本発明に係る温度センサの一例である。

ゲートウェイ２５は、空調機２０、電力量計２３及び各温度センサ２４を統括管理する装置である。ゲートウェイ２５は、例えば、ESCO事業者により低温倉庫２の近辺に設置される。ゲートウェイ２５は、空調機２０、電力量計２３及び各温度センサ２４から、運転情報、消費電力量及び空気温度を受信する。

ゲートウェイ２５には、後述の省エネ効果算出の際に必要となる各種情報が予め登録されている。上記の各種情報は、ユニットクーラ２１の位置、風向、風量、性能及び機種に関する情報、コンデンシングユニット２２の性能及び機種に関する情報、各温度センサ２４の設置位置に関する情報を含む。これらの情報は、例えば、空調機２０、温度センサ２４及びゲートウェイ２５の設置後に、ESCO事業者によりゲートウェイ２５に登録される。

ゲートウェイ２５は、空調機２０から受信した運転情報と、登録されている情報のうち空調機２０に関する情報とを、空調機情報として省エネ管理装置１０に送信する。ゲートウェイ２５は、電力量計２３から受信した消費電力量と測定日時とを関連付けた電力量情報を省エネ管理装置１０に送信する。ゲートウェイ２５は、各温度センサ２４から受信した空気温度と測定日時と各温度センサ２４の設置位置とを関連付けた温度情報を省エネ管理装置１０に送信する。

端末３は、各種情報を省エネ管理装置１０と送受信する装置である。端末３のユーザは、例えば低温倉庫２の所有者である。端末３は、例えば、パーソナルコンピュータ、スマートフォン、タブレット端末などである。端末３は、低温倉庫２のレイアウトの情報であるレイアウト情報と、低温倉庫２を出入りする荷物の入出庫の情報である入出庫情報と、低温倉庫２に適用される電気料金テーブルの情報である料金テーブル情報と、を省エネ管理装置１０に送信する。端末３が省エネ管理装置１０に送信するこれらの情報は、例えば、端末３のユーザである低温倉庫２の所有者によって入力される。

端末３は、省エネ管理装置１０から、省エネ管理装置１０により決定された省エネ施策に関する情報と、当該省エネ施策による省エネ効果の見積もりに関する情報とを受信する。端末３は、受信したこれらの情報が示す内容をユーザに報知する。端末３のユーザは、端末３にて報知された省エネ施策及び当該省エネ施策による省エネ効果の見積もりを確認し、省エネ施策を導入するか否かを判断する。

気象サーバ４は、気象情報を配信するためのサーバである。気象サーバ４は、例えば気象庁が運営するサーバである。気象サーバ４は、低温倉庫２の設置された地域の気象情報を省エネ管理装置１０に送信する。気象情報は、外気温と日射量とを含む。

図２を参照しながら、省エネ管理装置１０の機能的構成を説明する。省エネ管理装置１０は、通信部１００と、記憶部１１０と、制御部１２０と、を備える。

通信部１００は、インターネットＮＴを介して、ゲートウェイ２５、端末３及び気象サーバ４と通信する。制御部１２０及び後述する制御部１２０の各機能部は、通信部１００を介して、ゲートウェイ２５、端末３及び気象サーバ４と情報の送受信をすることとなる。

記憶部１１０は、レイアウト情報と、空調機情報と、入出庫情報と、消費電力量の情報である電力量情報と、温度情報と、気象情報と、料金テーブル情報と、改善点を空調機２０に適用したと仮定したときの空調機２０の情報である改善後空調機情報と、を記憶する。以下、記憶部１１０が記憶する各情報を説明する。

レイアウト情報は、低温倉庫２のレイアウトの情報である。レイアウト情報は、例えば、低温倉庫２の建築図面を表す情報である。レイアウト情報により表される室内空間が、後述の気流解析の対象となる空間である。記憶部１１０は、レイアウト情報を記憶するので、本発明に係るレイアウト記憶手段の一例である。

空調機情報は、空調機２０の情報であり、ユニットクーラ２１の情報とコンデンシングユニット２２の情報とを含む。

図３を参照しながら、空調機情報に含まれる、ユニットクーラ２１の情報を説明する。図３に示すとおり、ユニットクーラ２１の情報は、設置されたユニットクーラ２１を個別に識別するための識別子、ユニットクーラ２１の機種、ユニットクーラ２１の位置、ユニットクーラ２１の風向、ユニットクーラ２１の風量、ユニットクーラ２１の性能及びユニットクーラ２１と接続されたコンデンシングユニット２２の識別子を示す情報を含む。識別子としては、例えば製造番号が採用可能である。あるいは、省エネ管理装置１０により自動的に生成された文字列を採用してもよい。ユニットクーラ２１の性能は、例えば、ユニットクーラ２１の製品カタログにて示された性能である。

なお、ユニットクーラ２１の情報は、低温倉庫２に設置されていない機種の情報も含む。例えば、図３には、識別子が設定されていない機種U3のユニットクーラ２１の情報が示されている。後述の改善点の決定において、ユニットクーラ２１の機種を変更する場合があるため、記憶部１１０は、設置されていない機種の情報も記憶する。これらの情報は、例えば、ESCO事業者により予め準備される。

図４を参照しながら、空調機情報に含まれる、コンデンシングユニット２２の情報を説明する。図４に示すとおり、コンデンシングユニット２２の情報は、設置されたコンデンシングユニット２２を個別に識別するための識別子、コンデンシングユニット２２の機種、コンデンシングユニット２２の稼働率、コンデンシングユニット２２の冷凍能力、コンデンシングユニット２２の設定温度及びコンデンシングユニット２２の性能を示す情報を含む。識別子及び性能に関しては、ユニットクーラ２１の場合と同様である。ただし、コンデンシングユニット２２の性能を示す情報は、コンデンシングユニット２２のエネルギー消費効率を示すCOP（Coefficient Of Performance）を含む。COPは、後述の消費電力推定の際に使用される。また、ユニットクーラ２１の場合と同様の理由により、コンデンシングユニット２２の情報は、設置されていない機種の情報を含む。

図５を参照しながら、入出庫情報を説明する。入出庫情報は、低温倉庫２を出入りする荷物の入出庫の情報である。図５に示すとおり、入出庫情報は、入出庫の日時の情報と、入庫か出庫かを示す情報と、荷物の位置の情報と、荷物の重量の情報と、荷物の温度状態を示す情報と、を含む。荷物の位置とは、荷物が入庫される場合は入庫された荷物が置かれた位置であり、荷物が出庫される場合は出庫前に荷物が置かれていた位置である。荷物の温度状態とは、荷物が常温であるか冷凍されているかを表す状態である。記憶部１１０は、入出庫情報を時系列的に記憶する。

電力量情報は、低温倉庫２の消費電力量と、消費電力量の測定日時とが関連付けられた情報である。上述のとおり、当該消費電力量は、空調機２０の消費電力量とほぼ等しい。記憶部１１０は、電力量情報を時系列的に記憶する。

図６を参照しながら、温度情報を説明する。温度情報は、各温度センサ２４が測定した空気温度の情報である。図６に示すとおり、温度情報は、空気温度の測定日時、温度センサ２４の位置及び測定された空気温度を示す情報を含む。記憶部１１０は、温度情報を時系列的に記憶する。

図７を参照しながら、気象情報を説明する。記憶部１１０が記憶する気象情報は、気象サーバが配信する、低温倉庫２が設置された地域の気象情報である。気象情報は、日時、当該日時における外気温及び当該日時における日射量を示す情報を含む。記憶部１１０は、気象情報を時系列的に記憶する。

図８を参照しながら、料金テーブル情報を説明する。料金テーブル情報は、低温倉庫２に適用される電気料金テーブルの情報である。図８に示す例では、月及び時間帯に応じて電気料金が設定されていることが示されている。図８に示す例に限らず、料金テーブル情報は、基本料金、割引条件などの情報を含んでもよい。記憶部１１０は、料金テーブル情報を記憶するので、本発明に係る料金テーブル記憶手段の一例である。

改善後空調機情報は、省エネのための改善点を適用したと仮定したときの空調機２０の情報である。改善後空調機情報が示す情報は、空調機情報と同様である。ただし、改善後空調機情報は、改善点を適用した場合の空調機の情報であるので、空調機情報とは内容が異なる。例えば、ユニットクーラ２１の風向変更が改善点に含まれる場合、当該ユニットクーラ２１の風向を示す情報が、空調機情報と改善後空調機情報とで異なる。

再び図２を参照する。制御部１２０は、省エネ管理装置１０を統括制御する。制御部１２０は、空調機情報取得部１２１と、入出庫情報取得部１２と、温度取得部１２３と、気象情報取得部１２４と、温度分布推定部１２５と、改善点決定部１２６と、電力量取得部１２７と、電力量推定部１２８と、省エネ効果算出部１２９と、を備える。

空調機情報取得部１２１は、ゲートウェイ２５から空調機情報を取得し、記憶部１１０に保存する。空調機情報取得部１２１は、本発明に係る空調機情報取得手段の一例である。

入出庫情報取得部１２は、端末３から入出庫情報を取得し、記憶部１１０に保存する。入出庫情報取得部１２は、本発明に係る入出庫情報取得手段の一例である。

温度取得部１２３は、ゲートウェイ２５から温度情報を取得し、記憶部１１０に保存する。温度取得部１２３は、本発明に係る温度取得手段の一例である。

気象情報取得部１２４は、気象サーバ４から気象情報を取得し、記憶部１１０に保存する。気象情報取得部１２４は、本発明に係る気象情報取得手段の一例である。

温度分布推定部１２５は、気流解析と空調機２０の運転シミュレーションとを行うことにより、低温倉庫２の温度分布を推定する。温度分布推定部１２５は、記憶部１１０から、レイアウト情報、空調機情報、温度情報及び気象情報を取得する。温度分布推定部１２５は、気流解析及び運転シミュレーションを行う対象とする時間帯を決定する。温度分布推定部１２５は、対象とした時間帯における低温倉庫２の空気の流れ及び熱の移動を、気流解析を行うことによりシミュレーションする。気流解析の方法として、例えば熱流体解析による方法が採用可能である。気流解析の際、並行して空調機２０の運転シミュレーションも行うことにより、ユニットクーラ２１から吹き出す空気も気流解析の対象とすることができる。温度分布推定部１２５は、レイアウト情報、空調機情報、温度情報及び気象情報に基づいて気流解析及び運転シミュレーションを行う。温度分布推定部１２５は、気流解析の結果として、低温倉庫２の温度分布を得ることができる。得られた温度分布が、推定された温度分布となる。温度分布推定部１２５は、本発明に係る温度分布推定手段の一例である。

改善点決定部１２６は、省エネのための空調機２０の改善点を決定する。改善点決定部１２６は、空調機情報と温度分布推定部１２５が推定した温度分布とに基づいて、空調機２０の改善点を決定する。改善点決定部１２６は、決定した改善点を空調機２０に適用したと仮定したときの空調機情報である改善後空調機情報を作成し、記憶部１１０に保存する。改善点決定部１２６は、本発明に係る改善点決定手段の一例である。

電力量取得部１２７は、ゲートウェイ２５から電力量情報を取得し、記憶部１１０に保存する。電力量取得部１２７は、本発明に係る電力量取得手段の一例である。電力量取得部１２７により取得される電力量情報にて示される消費電力量は、本発明に係る第１の消費電力量の一例である。

電力量推定部１２８は、改善点決定部１２６が決定した改善点を適用した後の空調機２０の消費電力量を、気流解析と改善点を適用した後の空調機２０の運転シミュレーションとを行うことにより推定する。電力量推定部１２８は、記憶部１１０から、レイアウト情報、改善後空調機情報、温度情報及び気象情報を取得する。電力量推定部１２８は、温度分布推定部１２５と同様に、気流解析と運転シミュレーションとを並行して行う。電力量推定部１２８は、レイアウト情報、改善後空調機情報、温度情報及び気象情報に基づいて気流解析及び運転シミュレーションを行う。電力量推定部１２８は、運転シミュレーションの際に、時系列的に変化する改善後の空調機２０の消費電力量を推定する。電力量推定部１２８は、本発明に係る電力量推定手段の一例である。電力量推定部１２８により推定される消費電力量は、本発明に係る第２の消費電力量の一例である。

省エネ効果算出部１２９は、空調機２０への改善点の適用による省エネ効果を見積もる。省エネ効果算出部１２９は、記憶部１１０から電力量情報と料金テーブル情報とを取得する。電力量情報は、時系列的に変化する改善前の消費電力量を示す。省エネ効果算出部１２９は、改善前の消費電力量と、電力量推定部１２８が推定した改善後の消費電力量と、料金テーブル情報と、に基づいて、改善点の適用により削減された電気料金を省エネ効果として算出する。省エネ効果算出部１２９は、本発明に係る省エネ効果算出手段の一例である。

制御部１２０は、端末３からレイアウト情報を取得して、記憶部１１０に保存する。制御部１２０は、記憶部１１０が記憶する空調機情報と改善後空調機情報とに基づいて省エネ施策を決定し、決定した省エネ施策の情報を端末３に送信する。制御部１２０は、省エネ効果算出部１２９が算出した省エネ効果の情報を端末３に送信する。

次に、省エネ管理装置１０のハードウェア構成の一例を、図９を参照しながら説明する。図９に示す省エネ管理装置１０は、例えばパーソナルコンピュータ、ブレードサーバなどのコンピュータにより実現される。

省エネ管理装置１０は、バス１０００を介して互いに接続された、プロセッサ１００１と、メモリ１００２と、インタフェース１００３と、二次記憶装置１００４と、を備える。

プロセッサ１００１は、例えばCPU（Central Processing Unit: 中央演算装置）である。プロセッサ１００１が、二次記憶装置１００４に記憶された管理プログラムをメモリ１００２に読み込んで実行することにより、省エネ管理装置１０の各機能が実現される。なお、当該管理プログラムから後述の気流解析用プログラムが呼び出されて実行されることにより、温度分布推定部１２５の機能が実現されてもよい。

メモリ１００２は、例えば、RAM（Random Access Memory）により構成される主記憶装置である。メモリ１００２は、プロセッサ１００１が二次記憶装置１００４から読み込んだプログラムを記憶する。また、メモリ１００２は、プロセッサ１００１がプログラムを実行する際のワークメモリとして機能する。

インタフェース１００３は、例えばシリアルポート、USB（Universal Serial Bus）、ネットワークインタフェースなどのI/O（Input/Output）インタフェースである。

二次記憶装置１００４は、例えば、フラッシュメモリ、HDD（Hard Disk Drive）、SSD（Solid State Drive）である。二次記憶装置１００４は、プロセッサ１００１が実行する管理プログラムを記憶する。また、当該管理プログラムから気流解析用プログラムが呼び出される場合、当該気流解析用のプログラムも記憶する。当該気流解析用プログラムとして、市販の気流解析用プログラムを採用することもできる。また、二次記憶装置１００４により、記憶部１１０の機能が実現される。

次に、図１０を参照しながら、省エネ管理装置１０による温度分布推定の動作の一例を説明する。図１０に示す動作を、１月ごと、季節ごとなど、定期的に実行されるものでもよいし、省エネ管理装置１０の運営者であるESCO事業者により任意のタイミングで実行されるものでもよい。また、図１０に示す動作が実行されるとき、すでに記憶部１１０には、図１０に示す動作を実行するために必要なレイアウト情報、空調機情報、入出庫情報、気象情報及び温度情報が保存されているものとする。

省エネ管理装置１０の制御部１２０の温度分布推定部１２５は、気流解析を行う対象とする時間帯を決定する（ステップＳ１０１）。以下、この時間帯を「解析時間帯」という。例えば、温度分布推定部１２５は、現在より２４時間前から現在までを、解析時間帯として決定する。あるいは、温度分布推定部１２５は、荷物の出入りの頻度が高いと推測される平日の日中時間帯を解析時間帯として決定してもよい。

温度分布推定部１２５は、記憶部１１０から、レイアウト情報、空調機情報、入出庫情報及び気象情報を取得する（ステップＳ１０２）。温度分布推定部１２５は、入出庫情報のうち、入出庫の日時が解析時間帯に含まれる入出庫情報のみを取得すればよい。同様に、温度分布推定部１２５は、気象情報のうち、日時が解析時間帯に含まれる気象情報のみを取得すればよい。

温度分布推定部１２５は、記憶部１１０から、解析時間帯の始期の温度情報を取得する（ステップＳ１０３）。例えば、解析時間帯の始期が２０１８年７月３０日０時０分である場合、温度分布推定部１２５は、測定日時が２０１８年７月３０日０時０分に最も近い温度情報を取得する。この動作により、解析時間帯の始期における低温倉庫２の大まかな温度分布を取得できる。以下、解析時間帯の始期を単に「始期」という。また、解析時間帯の終期を単に「終期」という。

温度分布推定部１２５は、気流解析にて使用するパラメータを決定する（ステップＳ１０４）。決定されるパラメータは、低温倉庫２の壁面の断熱係数、低温倉庫２を出入りする荷物の熱容量、低温倉庫２を出入りする作業者の熱容量などである。これらのパラメータは、経験則に基づいて予め定められる値であってもよいし、低温倉庫２の所有者またはESCO事業者により入力される値であってもよい。

温度分布推定部１２５は、取得したレイアウト情報、空調機情報、入出庫情報、気象情報及び始期の温度情報と、ステップＳ１０４にて決定したパラメータとに基づいて、気流解析及び空調機２０の運転シミュレーションによる低温倉庫２の温度分布の推定を行う（ステップＳ１０５）。より具体的には、温度分布推定部１２５は、始期から終期までを対象として、気流解析によるシミュレーション及び空調機２０の運転シミュレーションを並行して実行し、低温倉庫２の温度分布を推定する。

以下、温度分布推定部１２５が行う気流解析の一例を説明する。まず、温度分布推定部１２５は、始期における低温倉庫２の温度分布を決定する。つまり、解析に使用される初期値を決定する。温度センサ２４が設置されていない場所の空気温度は不明であるが、例えば最も近い温度センサ２４による測定温度を採用する。次に、温度分布推定部１２５は、以下に説明する各解析を並行して実行する。

温度分布推定部１２５は、レイアウト情報と断熱係数と気象情報とに基づいて、熱伝導により低温倉庫２の外部から流入する熱を解析する。熱伝導により流入する熱とは、外気から壁面を通じて流入する熱、日射により熱せられた壁面から流入する熱などである。気象情報から外気温と日射量がわかり、レイアウト情報から壁面の位置がわかる。したがって、温度分布推定部１２５は、これらの情報に基づく解析をすることができる。

温度分布推定部１２５は、レイアウト情報と気象情報と入出庫情報とに基づいて、低温倉庫２の出入り口を出入りする空気の気流及び気流による熱移動を解析する。入出庫情報に含まれる入出庫の日時から、低温倉庫２の出入り口が開かれた日時が推定できる。レイアウト情報から、出入り口の位置及び大きさがわかる。また、レイアウト情報から、気流の移動可能範囲もわかる。気象情報から外気温がわかる。したがって、温度分布推定部１２５は、これらの情報に基づく解析することができる。

温度分布推定部１２５は、レイアウト情報と入出庫情報と熱容量とに基づいて、荷物の出入り及び作業者の出入りによる熱移動を解析する。温度分布推定部１２５は、レイアウト情報と入出庫情報から、荷物及び作業者の動きが推定できる。そして、温度分布推定部１２５は、推定した動きと熱容量から熱移動を解析できる。

温度分布推定部１２５は、レイアウト情報、空調機情報及び気象情報と、並行して行われる空調機２０の運転シミュレーションとに基づいて、ユニットクーラ２１から吹き出される空気の気流及び気流による熱移動を解析する。空調機情報から、ユニットクーラ２１から吹き出される空気の風向及び風量がわかる。また、運転シミュレーションから、ユニットクーラ２１から吹き出される空気の吹き出し温度がわかる。したがって、温度分布推定部１２５は、これらの情報に基づく解析をすることができる。

空調機２０の運転シミュレーションは、空調機情報、気象情報及び気流解析により得られるユニットクーラ２１の周囲温度に基づいて行われる。空調機情報は、コンデンシングユニット２２の稼働率、冷却能力、設定温度及び性能を示す情報を含む。したがって、運転シミュレーションにより、これらの情報と気象情報が示す外気温と気流解析により得られるユニットクーラ２１の周囲温度とに基づいて、ユニットクーラ２１から吹き出される空気の吹き出し温度を求めることができる。

温度分布推定部１２５は、上記の各解析によるシミュレーションを始期から終期まで実行することにより、終期における低温倉庫２の温度分布を得ることができる。例えば、シミュレーションの結果、図１１に示す温度分布が得られる。図１１は、低温倉庫２の温度等高線を示すコンター図である。図１１は平面図であるが、これはある高さにおける温度分布を示すものであり、実際には三次元空間における温度分布が得られる。

温度分布推定部１２５は、終期の温度情報を取得する（ステップＳ１０６）。温度分布推定部１２５は、推定した温度分布のうち温度センサ２４が設置された位置に相当する各箇所の空気温度と、終期の温度情報が示す各箇所の空気温度との誤差が許容範囲内か否かを判定する（ステップＳ１０７）。つまり、温度分布推定部１２５は、推定した温度分布と実測値との誤差が許容範囲か否かを判定する。許容範囲内とは、例えば、判定対象となる全ての箇所で誤差が２℃以下となっていることである。あるいは、全箇所のうち９割の箇所で誤差が２℃以下となっていることとしてもよい。この動作は、推定結果が妥当か否かを判定することに相当する。

誤差が許容範囲内であると判定したとき（ステップＳ１０７：Ｙｅｓ）、温度分布推定部１２５は、温度分布推定の動作を終了する。推定した温度分布は、後述の改善点決定に用いられる。

誤差が許容範囲内ではないと判定したとき（ステップＳ１０７：Ｎｏ）、温度分布推定部１２５は、ステップＳ１０４のパラメータ決定からの動作の流れを繰り返す。パラメータを再び決定する際に、温度分布推定部１２５は、誤差に基づいてパラメータを決定する。例えば、全体的に誤差が生じている場合、温度分布推定部１２５は、断熱係数のパラメータを調整する。局所的に誤差が生じている場合、温度分布推定部１２５は、誤差が生じている箇所の周辺の荷物の設置状況を考慮し、熱容量のパラメータを調整する。いずれの場合も、温度分布推定部１２５は、誤差を減らすためにパラメータを調整する。パラメータ調整後再び温度分布を推定することにより、誤差の少ない温度分布が得られることが期待できる。

なお、気流解析の方法あるいはパラメータの調整方法次第では、温度分布推定部１２５は、ステップＳ１０４からステップＳ１０７までの動作の流れを無限に繰り返してしまうおそれがある。この繰り返しを回避するため、温度分布推定部１２５は、ステップＳ１０７における許容範囲を順次広げてもよいし、一定回数以上ステップＳ１０７の判定を行ったら動作を終了してもよい。

次に、図１２を参照しながら、省エネ管理装置１０による改善点決定の動作の一例を説明する。この動作により、省エネのために空調機２０に適用すべき改善点が決定される。図１２に示す動作は、例えば上述の温度分布の推定の終了後に実行される。

省エネ管理装置１０の制御部１２０の改善点決定部１２６は、推定された温度分布に基づいて、低温倉庫２全体の空気温度がコンデンシングユニット２２の設定温度よりT1℃以上低いか否かを判定する（ステップＳ２０１）。この動作は、低温倉庫２全体を過剰に冷却しているか否かを判定することに相当する。T1℃は、例えば２℃である。なお、冷気は下にたまりやすい性質があることから、低温倉庫２全体の空気温度ではなく、一定の高さ以下の空間領域の空気温度のみを判定対象としてもよい。例えば、荷物が積まれる最大の高さ以下の空間領域の空気温度のみを判定対象としてもよい。

低温倉庫２全体の空気温度が設定温度よりT1℃以上低いと判定したとき（ステップＳ２０１：Ｙｅｓ）、改善点決定部１２６は、コンデンシングユニット２２の設定温度を上げることを改善点として決定する（ステップＳ２０２）。改善点決定部１２６は、例えば、設定温度を１℃上げることを改善点として決定する。コンデンシングユニット２２の設定温度を上げることにより過剰な冷却を防ぐことができるので、省エネ効果が期待できる。

決定後、改善点決定部１２６は、ステップＳ２０３以降の動作を実行する。ステップＳ２０１にてＮｏと判定したとき、改善点決定部１２６は、そのままステップＳ２０３以降の動作を実行する。

改善点決定部１２６は、推定された温度分布に基づいて、低温倉庫２全体の空気温度のうち、最高温度と最低温度との差がT2℃以上あるか否かを判定する（ステップＳ２０３）。この動作は、低温倉庫２に一定以上の温度ムラが存在するか否かを判定することに相当する。T2℃は、例えば３℃である。ステップＳ２０１の場合と同様に、低温倉庫２全体の空気温度ではなく、一定の高さ以下の空間領域の空気温度のみを判定対象としてもよい。

最高温度と最低温度との差がT2℃以上あると判定した時（ステップＳ２０３：Ｙｅｓ）、改善点決定部１２６は、温度ムラを減少させるためにユニットクーラ２１の風向及び位置を変更することを改善点として決定する（ステップＳ２０４）。温度ムラを減少させることにより冷却効率が改善するので、省エネ効果が期待できる。ユニットクーラ２１の風向及び位置は、推定された温度分布に基づいて決定する。例えば、改善点決定部１２６は、空気温度が高い箇所を重点的に冷却するために、ユニットクーラ２１の風向及び位置を決定する。改善点決定部１２６は、可能であればユニットクーラ２１の風向のみの変更を改善点として決定するが、ユニットクーラ２１の位置を変更しなければ温度ムラの減少が困難である場合には、ユニットクーラ２１の位置の変更も改善点として決定する。

決定後、改善点決定部１２６は、ステップＳ２０５以降の動作を実行する。最高温度と最低温度との差がT2℃未満であると判定した時（ステップＳ２０３：Ｎｏ）、改善点決定部１２６は、そのままステップＳ２０５以降の動作を実行する。

改善点決定部１２６は、空調機情報に基づいて、稼働率が閾値以下のコンデンシングユニット２２があるか否かを判定する（ステップＳ２０５）。閾値は、例えば４０％である。

稼働率が閾値以下のコンデンシングユニット２２があると判定したとき（ステップＳ２０５：Ｙｅｓ）、改善点決定部１２６は、稼働率の改善のために必要な事項を改善点として決定する（ステップＳ２０６）。稼働率の低いコンデンシングユニット２２が複数存在する場合、稼働率の低いコンデンシングユニット２２の一部または全部の動作を停止させ、動作を停止させていないコンデンシングユニット２２の稼働率を高くすることにより、低温倉庫２に設けられた空調機２０全体のエネルギー効率を改善できる。そのため、改善点決定部１２６は、稼働率の低いコンデンシングユニット２２の停止を改善点として決定する。

この際、一部のコンデンシングユニット２２の動作を停止させることにより、当該コンデンシングユニット２２と接続されたユニットクーラ２１からの送風が停止される。そのため、当該ユニットクーラ２１により本来空調されていた空間を空調するために、他のユニットクーラ２１の風向を変更することも改善点として決定する。

決定後、改善点決定部１２６は、ステップＳ２０７以降の動作を実行する。稼働率が閾値以下のコンデンシングユニット２２がないと判定したとき（ステップＳ２０５：Ｎｏ）、改善点決定部１２６は、そのままステップＳ２０７以降の動作を実行する。

改善点決定部１２６は、空調機情報に基づいて、現在設置されているコンデンシングユニット２２を最新機種に交換可能か否かを判定する（ステップＳ２０７）。例えば、改善点決定部１２６は、現在設置されているコンデンシングユニット２２と同馬力であり、エネルギー効率が改善されている最新機種があるか否かを判定することにより、コンデンシングユニット２２を最新機種に交換可能か否かを判定する。

コンデンシングユニット２２を最新機種に交換可能であると判定したとき（ステップＳ２０７：Ｙｅｓ）、改善点決定部１２６は、コンデンシングユニット２２の機種変更を改善点として決定する（ステップＳ２０８）。決定後、改善点決定部１２６は、ステップＳ２０９以降の動作を実行する。コンデンシングユニット２２を最新機種に交換可能ではないと判定したとき（ステップＳ２０７：Ｎｏ）、改善点決定部１２６は、そのままステップＳ２０９以降の動作を実行する。

改善点決定部１２６は、上記の動作にて決定した改善点を空調機２０に適用したと仮定した場合の空調機２０の情報である改善後空調機情報を作成し、記憶部１１０に保存する（ステップＳ２０９）。そして改善点決定部１２６は、改善点決定の動作を終了する。

次に、図１３を参照しながら、省エネ管理装置１０による省エネ効果算出の動作の一例を説明する。図１３に示す動作は、例えば上記の改善点決定の終了後に実行される。

省エネ管理装置１０の制御部１２０の電力量推定部１２８は、記憶部１１０から、レイアウト情報、改善後空調機情報、入出庫情報、気象情報及び始期の温度情報を取得する（ステップＳ３０１）。

電力量推定部１２８は、気流解析及び改善後の空調機２０の運転シミュレーションを並行して行うことにより、改善後の空調機２０の消費電力量を推定する（ステップＳ３０２）。電力量推定部１２８により行われる気流解析及び運転シミュレーションは、概ね温度分布推定部１２５により行われる気流解析及び運転シミュレーションと同様である。ただし、運転シミュレーションの際に、改善後の空調機２０の消費電力量を推定する点が異なる。改善後の空調機情報には、改善後の空調機２０の冷却能力及びCOPが含まれるので、電力量推定部１２８は、運転シミュレーションにより、始期から終期まで時系列的に変化する改善後の空調機２０の消費電力量を推定することができる。

制御部１２０の省エネ効果算出部１２９は、記憶部１１０が記憶する電力量情報を参照し、解析時間帯の始期から末期まで時系列的に変化する改善前の空調機２０の消費電力量を取得する（ステップＳ３０３）。記憶部１１０には、改善前の空調機２０の消費電力量が測定日時と関連付けて保存されているため、省エネ効果算出部１２９は、始期から末期まで時系列的に変化する改善前の消費電力量を取得できる。

省エネ効果算出部１２９は、記憶部１１０が記憶する料金テーブル情報を参照し、電力量推定部１２８により推定された改善後の消費電力量と、改善前の消費電力量と、料金テーブル情報とに基づいて、改善点を空調機２０に適用することにより削減される電気料金を省エネ効果として算出し（ステップＳ３０４）、省エネ効果算出の動作を終了する。推定された改善後の消費電力量及び取得した改善前の消費電力量のいずれも、時系列的な変化も含むものであるため、電気料金テーブルに基づいて電気料金を算出することができる。

上記の省エネ効果算出の動作の終了後、制御部１２０は、空調機情報と改善後空調機情報とに基づいて省エネ施策を決定し、省エネ施策の情報と算出された省エネ効果の情報とを端末３に送信する。当該情報を受信した端末３は、図１４に示す省エネ施策及び省エネ効果を報知する画面を表示することにより、省エネ施策及び省エネ効果をユーザに報知する。

以上、実施の形態に係る省エネ管理システム１を説明した。まず、省エネ管理装置１０が、気流解析と空調機２０の運転シミュレーションとを行うことにより温度分布を推定し、推定した温度分布に基づいて省エネのための空調機２０の改善点を決定する。次に、省エネ管理装置１０が、気流解析と改善点を適用した後の空調機２０の運転シミュレーションとを行うことにより、改善点を適用した後の空調機２０の消費電力量を推定する。そして、省エネ管理装置１０が、改善点適用前の空調機２０の消費電力量と改善点適用後の空調機２０の消費電力量とに基づいて省エネ効果を算出する。つまり、省エネ管理装置１０は、気流解析と空調機２０の運転シミュレーションとを行った結果に基づいて省エネ効果を算出する。そのため、省エネ管理システム１によれば、改善点の適用による省エネ効果を精度良く見積もることができる。

また、省エネ管理システム１によれば、省エネ管理装置１０は、気流解析により低温倉庫２の温度分布を推定する。そのため、温度センサ２４を多く設置しなくとも、省エネ管理装置１０は低温倉庫２の温度分布を得ることができる。そのため、温度センサ２４の設置コストを削減できる。

（変形例）
上記の実施の形態では、決定した改善点に基づく省エネ施策及び省エネ効果を顧客に提示するのみであるが、決定した改善点に基づいて空調機２０を制御してもよい。

例えば、低温倉庫２に設置されているユニットクーラ２１が、電気信号により風向制御可能な機種である場合、かつ決定した改善点がユニットクーラ２１の風向を変更するもののみである場合、ユニットクーラ２１の風向を遠隔制御することにより、省エネを図ることができる。

例えば、空調機２０にコントローラが接続されており、ゲートウェイ２５がコントローラを制御することでユニットクーラ２１の風向を変更できる場合を考える。この場合、省エネ管理装置１０の制御部１２０は、記憶部１１０が記憶する改善後空調機情報を参照して、ユニットクーラ２１の風向を変更するためのコマンドをゲートウェイ２５に送信する。当該コマンドを受信したゲートウェイ２５は、コントローラを制御してユニットクーラ２１の風向を変更する。この場合、制御部１２０は空調機２０のユニットクーラ２１を制御するので、本発明に係る空調制御手段の一例である。

また、温度分布推定部１２５による気流解析及び空調機２０の運転シミュレーションでは、温度分布のみではなく湿度分布も推定できる。そこで、改善点決定部１２６は、温度分布推定部１２５により推定された湿度分布に基づいて改善点を決定してもよい。例えば、改善点決定部１２６は、湿度の高い箇所に風向を変更することを決定してもよい。湿度の高い箇所は霜、カビなどが発生しやすいため、風を多く当てることによりこれらの発生を防ぐことができる。この場合、温度分布推定部１２５は、湿度の情報を取得するともいえるので、本発明に係る湿度取得手段の一例である。

また、気流解析及び空調機２０の運転シミュレーションにより湿度分布を推定する代わりに、低温倉庫２に湿度センサを設置し、制御部１２０がゲートウェイ２５から当該湿度センサが測定した湿度の情報である湿度情報を取得し、改善点決定部１２６は当該湿度情報に基づいて改善点を決定してもよい。この場合、制御部１２０が本発明に係る湿度取得手段の一例である。

また、省エネ効果算出部１２９は、解析時間帯の始期から終期まで時系列的に変化する消費電力量と料金テーブル情報とに基づいて、削減される電気料金を省エネ効果として算出した。しかし、省エネ効果として削減される電気料金ではなく削減される消費電力量を採用する場合、省エネ効果算出部１２９は、始期における消費電力量と終期における消費電力量との差分に基づいて省エネ効果を算出できる。つまり、省エネ効果算出部１２９は、始期における消費電力量及び終期における消費電力量のみで省エネ効果を算出できる。

また、温度分布推定部１２５は、気流解析及び空調機２０の運転シミュレーションの際に、温度センサ２４から取得した温度情報及び気象サーバ４から取得した気象情報を参照するが、これらの情報は必ずしも必須ではない。これらの情報がない場合であっても、例えば経験則に基づいて予め定められた温度あるいは日射量を温度情報あるいは気象情報として採用可能である。

また、温度分布推定部１２５は、推定した温度分布と実測値との誤差を判定し、誤差が大きい場合にはパラメータを調整するが、この判定及び調整は必ずしも必須ではない。例えば、精度を多少犠牲にしてもよい代わりに解析速度を高速にしたい場合には、誤差判定及びパラメータの調整を省略してもよい。

また、電力量取得部１２７は、電力量計２３が測定した電力量を含む電力量情報をゲートウェイ２５から取得した。しかし、温度分布推定部１２５が、空調機２０の運転シミュレーションを行う際に空調機２０の消費電力量も推定し、電力量取得部１２７は、推定された消費電力量とシミュレーション対象となる日時とが関連付けられた電力量情報を取得してもよい。つまり、電力量取得部１２７は、運転シミュレーションの際に推定される消費電力量を第１の消費電力量として取得してもよい。電力量取得部１２７が、運転シミュレーションの際に推定される消費電力量を第１の消費電力量として取得することにより、低温倉庫２に電力量計２３が設けられていない場合であっても、電力量取得部１２７は、第１の消費電力量を取得することができる。

図９に示すハードウェア構成においては、省エネ管理装置１０が二次記憶装置１００４を備えている。しかし、これに限らず、二次記憶装置１００４を省エネ管理装置１０の外部に設け、インタフェース１００３を介して省エネ管理装置１０と二次記憶装置１００４とが接続される形態としてもよい。この形態においては、USBフラッシュドライブ、メモリカードなどのリムーバブルメディアも二次記憶装置１００４として使用可能である。

また、図９に示すハードウェア構成に代えて、ASIC（Application Specific Integrated Circuit: 特定用途向け集積回路）、FPGA（Field Programmable Gate Array）などを用いた専用回路により省エネ管理装置１０を構成してもよい。また、図９に示すハードウェア構成において、省エネ管理装置１０の機能の一部を、例えばインタフェース１００３に接続された専用回路により実現してもよい。

省エネ管理装置１０で用いられるプログラムは、CD-ROM（Compact Disc Read Only Memory）、DVD（Digital Versatile Disc）、USBフラッシュドライブ、メモリカード、HDD等のコンピュータ読み取り可能な記録媒体に格納して配布することが可能である。そして、かかるプログラムを特定の又は汎用のコンピュータにインストールすることによって、当該コンピュータを省エネ管理装置１０として機能させることが可能である。

また、上述のプログラムをインターネット上の他のサーバが有する記憶装置に格納しておき、当該サーバから上述のプログラムがダウンロードされるようにしてもよい。

本発明は、本発明の広義の精神と範囲を逸脱することなく、様々な実施の形態及び変形が可能とされるものである。また、上述した実施の形態は、本発明を説明するためのものであり、本発明の範囲を限定するものではない。つまり、本発明の範囲は、実施の形態ではなく、請求の範囲によって示される。そして、請求の範囲内及びそれと同等の発明の意義の範囲内で施される様々な変形が、本発明の範囲内とみなされる。

本発明は、省エネ効果の見積もりに好適である。

１ 省エネ管理システム、２ 低温倉庫、３ 端末、４ 気象サーバ、１０ 省エネ管理装置、２０ 空調機、２１ ユニットクーラ、２２ コンデンシングユニット、２３ 電力量計、２４ 温度センサ、２５ ゲートウェイ、１００ 通信部、１１０ 記憶部、１２０ 制御部、１２１ 空調機情報取得部、１２２ 入出庫情報取得部、１２３ 温度取得部、１２４ 気象情報取得部、１２５ 温度分布推定部、１２６ 改善点決定部、１２７ 電力量取得部、１２８ 電力量推定部、１２９ 省エネ効果算出部、１０００ バス、１００１ プロセッサ、１００２ メモリ、１００３ インタフェース、１００４ 二次記憶装置、ＮＴ インターネット。

上記の目的を達成するため、本発明に係る省エネ管理装置は、
低温倉庫のレイアウトの情報であるレイアウト情報を記憶するレイアウト記憶手段と、
前記低温倉庫の空調を行う空調機の情報である空調機情報を取得する空調機情報取得手段と、
前記低温倉庫を出入りする荷物の入出庫の情報である入出庫情報を取得する入出庫情報取得手段と、
前記空調機の消費電力量である第１の消費電力量を取得する電力量取得手段と、
前記低温倉庫の空気温度を測定する温度センサから前記空気温度の情報である温度情報を取得する温度取得手段と、
前記レイアウト情報と前記空調機情報と前記入出庫情報とに基づいて、気流解析と前記空調機の運転シミュレーションとを行うことにより、前記低温倉庫の温度分布を推定する温度分布推定手段と、
前記空調機情報と前記温度分布とに基づいて、省エネのための前記空調機の改善点を決定する改善点決定手段と、
前記レイアウト情報と前記空調機情報と前記入出庫情報と前記改善点とに基づいて、気流解析と前記改善点を適用した後の前記空調機の運転シミュレーションとを行うことにより、前記改善点を適用した後の前記空調機の消費電力量である第２の消費電力量を推定する電力量推定手段と、
前記第１の消費電力量と前記第２の消費電力量とに基づいて省エネ効果を算出する省エネ効果算出手段と、
を備え、
前記温度分布推定手段は、温度分布を推定した後、前記温度センサの設置位置と前記温度情報とに基づいて得られる温度情報取得時の温度分布と、温度分布の推定により得られた前記温度情報取得時の温度分布と、に基づいて気流解析に使用されるパラメータを変更し、温度分布の推定を再度行う。

Claims (12)

1. 低温倉庫のレイアウトの情報であるレイアウト情報を記憶するレイアウト記憶手段と、
   前記低温倉庫の空調を行う空調機の情報である空調機情報を取得する空調機情報取得手段と、
   前記低温倉庫を出入りする荷物の入出庫の情報である入出庫情報を取得する入出庫情報取得手段と、
   前記空調機の消費電力量である第１の消費電力量を取得する電力量取得手段と、
   前記レイアウト情報と前記空調機情報と前記入出庫情報とに基づいて、気流解析と前記空調機の運転シミュレーションとを行うことにより、前記低温倉庫の温度分布を推定する温度分布推定手段と、
   前記空調機情報と前記温度分布とに基づいて、省エネのための前記空調機の改善点を決定する改善点決定手段と、
   前記レイアウト情報と前記空調機情報と前記入出庫情報と前記改善点とに基づいて、気流解析と前記改善点を適用した後の前記空調機の運転シミュレーションとを行うことにより、前記改善点を適用した後の前記空調機の消費電力量である第２の消費電力量を推定する電力量推定手段と、
   前記第１の消費電力量と前記第２の消費電力量とに基づいて省エネ効果を算出する省エネ効果算出手段と、
   を備える省エネ管理装置。
2. 前記低温倉庫の空気温度を測定する温度センサから前記空気温度の情報である温度情報を取得する温度取得手段をさらに備え、
   前記温度分布推定手段は、温度分布を推定した後、推定した温度分布と前記温度センサの設置位置と前記温度情報とに基づいて、気流解析に使用されるパラメータを変更し、温度分布の推定を再度行う、
   請求項１に記載の省エネ管理装置。
3. 前記改善点決定手段は、前記温度分布の温度ムラを減らすための前記空調機の改善点を決定する、
   請求項１または２に記載の省エネ管理装置。
4. 前記改善点決定手段は、前記空調機の稼働率を改善するための前記空調機の改善点を決定する、
   請求項１から３のいずれか１項に記載の省エネ管理装置。
5. 前記低温倉庫の設置された地域の気象情報を取得する気象情報取得手段をさらに備え、
   前記温度分布推定手段は、前記気象情報も加味して気流解析と前記空調機の運転シミュレーションとを行う、
   請求項１から４のいずれか１項に記載の省エネ管理装置。
6. 前記低温倉庫の湿度の情報である湿度情報を取得する湿度取得手段をさらに備え、
   前記改善点決定手段は、さらに、前記湿度情報が示す湿度を閾値以下にするための前記空調機の改善点を決定する、
   請求項１から５のいずれか１項に記載の省エネ管理装置。
7. 電気料金テーブルの情報である料金テーブル情報を記憶する料金テーブル記憶手段をさらに備え、
   前記省エネ効果算出手段は、前記第１の消費電力量と前記第２の消費電力量と前記料金テーブル情報とに基づいて、前記改善点を前記空調機に適用することにより削減できる電気料金を省エネ効果として算出する、
   請求項１から６のいずれか１項に記載の省エネ管理装置。
8. 前記温度分布推定手段は、前記空調機の運転シミュレーションにより前記空調機の消費電力量を推定し、
   前記電力量取得手段は、前記温度分布推定手段により推定された消費電力量を前記第１の消費電力量として取得する、
   請求項１から７のいずれか１項に記載の省エネ管理装置。
9. 前記改善点に基づいて前記空調機を制御する空調制御手段をさらに備える、
   請求項１から８のいずれか１項に記載の省エネ管理装置。
10. 低温倉庫の空調を行う空調機と、省エネ管理装置と、を備え、
    前記省エネ管理装置は、
    前記低温倉庫のレイアウトの情報であるレイアウト情報を記憶するレイアウト記憶手段と、
    前記空調機の情報である空調機情報を取得する空調機情報取得手段と、
    前記低温倉庫を出入りする荷物の入出庫の情報である入出庫情報を取得する入出庫情報取得手段と、
    前記空調機の消費電力量である第１の消費電力量を取得する電力量取得手段と、
    前記レイアウト情報と前記空調機情報と前記入出庫情報とに基づいて、気流解析と前記空調機の運転シミュレーションとを行うことにより、前記低温倉庫の温度分布を推定する温度分布推定手段と、
    前記空調機情報と前記温度分布とに基づいて、省エネのための前記空調機の改善点を決定する改善点決定手段と、
    前記レイアウト情報と前記空調機情報と前記入出庫情報と前記改善点とに基づいて、気流解析と前記改善点を適用した後の前記空調機の運転シミュレーションとを行うことにより、前記改善点を適用した後の前記空調機の消費電力量である第２の消費電力量を推定する電力量推定手段と、
    前記第１の消費電力量と前記第２の消費電力量とに基づいて省エネ効果を算出する省エネ効果算出手段と、
    を備える省エネ管理システム。
11. 低温倉庫のレイアウトの情報であるレイアウト情報を取得し、
    前記低温倉庫の空調を行う空調機の情報である空調機情報を取得し、
    前記低温倉庫を出入りする荷物の入出庫の情報である入出庫情報を取得し、
    前記空調機の消費電力量である第１の消費電力量を取得し、
    前記レイアウト情報と前記空調機情報と前記入出庫情報とに基づいて、気流解析と前記空調機の運転シミュレーションとを行うことにより、前記低温倉庫の温度分布を推定し、
    前記空調機情報と前記温度分布とに基づいて、省エネのための前記空調機の改善点を決定し、
    前記レイアウト情報と前記空調機情報と前記入出庫情報と前記改善点とに基づいて、気流解析と前記改善点を適用した後の前記空調機の運転シミュレーションとを行うことにより、前記改善点を適用した後の前記空調機の消費電力量である第２の消費電力量を推定し、
    前記第１の消費電力量と前記第２の消費電力量とに基づいて省エネ効果を算出する、
    省エネ管理方法。
12. コンピュータを、
    低温倉庫のレイアウトの情報であるレイアウト情報を記憶するレイアウト記憶手段、
    前記低温倉庫の空調を行う空調機の情報である空調機情報を取得する空調機情報取得手段、
    前記低温倉庫を出入りする荷物の入出庫の情報である入出庫情報を取得する入出庫情報取得手段、
    前記空調機の消費電力量である第１の消費電力量を取得する電力量取得手段、
    前記レイアウト情報と前記空調機情報と前記入出庫情報とに基づいて、気流解析と前記空調機の運転シミュレーションとを行うことにより、前記低温倉庫の温度分布を推定する温度分布推定手段、
    前記空調機情報と前記温度分布とに基づいて、省エネのための前記空調機の改善点を決定する改善点決定手段、
    前記レイアウト情報と前記空調機情報と前記入出庫情報と前記改善点とに基づいて、気流解析と前記改善点を適用した後の前記空調機の運転シミュレーションとを行うことにより、前記改善点を適用した後の前記空調機の消費電力量である第２の消費電力量を推定する電力量推定手段、
    前記第１の消費電力量と前記第２の消費電力量とに基づいて省エネ効果を算出する省エネ効果算出手段、
    として機能させるプログラム。

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