JP6405210B2 - 気象補正装置、空調管理システム及び気象補正方法 - Google Patents

Description

本発明は、空調管理を行うための気象補正装置、空調管理システム及び気象補正方法の技術に関する。

電力負荷の平準化を目的に、建物等の電力消費量の予測が行われている。このような電力予測の一つとして、過去の電力データや気象予報値を基にした電力消費量の予測が行われている。このときに使用される気象予報値は、地域別（例えば、市町村別）に気象予報会社や気象庁等から配信されたデータである。

例えば、特許文献１に記載の技術は、気象状態を表す因子と電力消費量とを変数に含む回帰式に気象予報値を代入する。そして、特許文献１に記載の技術は、該代入結果を基に予測対象期間の電力消費量の予測値を演算する。さらに、特許文献１に記載の技術は、電力消費量の予測値の演算を行うとともに、曜日に区分可能なパターンごとに予め登録されている実測データのうち予測値と同一のパターンに属する実績データの負荷量と予測値との間の偏差が最小になるように、回帰式の係数を変更する。

特開２０１３−５４６５号公報

ここで、建物の設置位置等により、実際の温度や湿度が、気象予報値と異なることがある。例えば、沿岸部の建物付近と、山間に位置する建物付近とでは、同じ市町村の中でも実際の温度や湿度が異なることがある。また、深夜、明け方、昼間、夜等、時刻によって気象予報値と実際の温度湿度のずれが生じてくる。

このような理由から、建物の電力消費量の予測には、建物が設置されている場所における気象条件を加味して電力消費量を予測することが重要である。すなわち、建物が設置されている場所における気象条件から電力消費量を予測することが、電力消費量の予測精度向上に繋がると考えられる。

しかしながら、特許文献１に記載の技術は、予測対象となる建物の立地条件等を考慮せずに、気象予報値を用いている。従って、立地条件を反映した気象条件を用いているわけではないので、予測対象となる建物付近の正確な電力消費量を算出することができない。また、曜日の区分のパターンによる気象予報値を用いているため、深夜、明け方、昼間、夜等といった時刻による気象条件の変化も考慮されていないので、時刻毎の正確な電力消費量を算出することができない。

また、特許文献１に記載の技術は、気象情報から直接電力消費量を算出するため、予測した気象情報を中間情報として利用することができず、幅の広い電力消費量の予測を行うことが不可能である。

このような背景に鑑みて本発明がなされたのであり、本発明は、予測地点及び予測時刻における気象値の予測精度を向上させることを課題とする。

前記した課題を解決するため、本発明は、時刻毎における、過去の気象予報値を取得する気象予報値取得部と、前記時刻における、過去の気象実測値を取得する気象実測値取得部と、所定期間における同一時刻の前記気象予報値と、前記気象実測値とを対応付け、対応付けられた前記気象予報値と、前記気象実測値とを基に、最小二乗法によって、直線式を算出し、該直線式における傾きと、ｙ切片とを、予測対象となる前記気象予報値が補正された気象補正値を求めるための補正係数とし、当該補正係数を記憶部に格納する補正係数算出部と、予測対象となっている前記気象予報値を、前記記憶部に格納されている前記補正係数である前記傾きと、前記ｙ切片のうち、予測対象となっている前記気象予報値の時刻における前記傾きと、前記ｙ切片とを基に生成した前記直線式に予想対象となっている前記気象予報値を代入することで、予測対象となる前記気象予報値を補正した気象補正値を、前記時刻毎に算出する補正値算出部と、を有することを特徴とする。
その他の解決手段については、実施形態中において記載する。

本発明によれば、予測地点及び予測時刻における気象値の予測精度を向上させることが可能となる。

本実施形態に係る気象補正システムの構成例を示す図である。 気象補正システムの別の構成例を示す図である。 補正装置の構成例を示す図である。 気象データ補正処理の全体処理の手順を示すフローチャート（その１）である。 データの概要を示す図である。 データの実際を示す図である。 補正係数算出のフローチャートである。 温度の補正係数算出を説明するための図である。 補正係数の算出に用いる期間を説明するための図である。 絶対湿度の補正係数算出を説明するための図である。 気象補正値の算出方法を説明するための図である。 気象予報サーバから取得した予報温度と実測温度との関係を示すグラフである。 補正係数によって補正された補正温度と実測温度との関係を示すグラフである。 気象予報サーバから取得した値を基に算出された予報絶対湿度と実測絶対湿度との関係を示すグラフであり。 補正係数によって補正された補正絶対湿度と実測絶対湿度との関係を示すグラフである。 本実施形態に係る補正装置の構成例を示す図である。 気象データ補正処理の全体処理の手順を示すフローチャート（その２）である。 気象予報値の補間を説明するための図である。 本実施形態に係る空調管理サーバを含む空調システムの構成図である。 本実施形態に係る空調管理サーバの構成図である。 空調管理サーバが実行する処理の流れを示すフローチャート（その１）である。 空調管理サーバが実行する処理の流れを示すフローチャート（その２）である。 空調管理サーバが実行する処理の流れを示すフローチャート（その３）である。 空調管理サーバが実行する処理の流れを示すフローチャート（その４）である。 空調管理サーバが実行する処理の流れを示すフローチャート（その５）である。 本実施形態に係る空調管理サーバを含む空調システムの構成図である。 本実施形態に係る空調管理サーバの構成図である。 空調管理サーバが実行する処理の流れを示すフローチャート（その６）である。 空調管理サーバが実行する処理の流れを示すフローチャート（その７）である。 気象予報値の補正を行う前及び後における熱負荷予測の結果を示す図である。

次に、本発明を実施するための形態（「実施形態」という）について、適宜図面を参照しながら詳細に説明する。

《気象補正システム》
［第１実施形態］
まず、図１〜図１５を参照して、本発明の第１実施形態について説明する。
＜システムの構成＞
図１は、本実施形態に係る気象補正システムの構成例を示す図である。
気象補正システムＺ１（Ｚ）は、演算装置１０１と、温湿度センサ１０２と、気象予報センタに設置されている気象予報サーバ１０３とがネットワーク１０４によって互いに接続されている。ここで、ネットワーク１０４は、例えば、ＷＡＮ(Wide Area Network)等である。
演算装置１０１は、図３で後記する補正装置２００であり、気象予報データ２２１（図３参照）の取得や、気象予報データ２２１に含まれる気象予報値の補正係数の算出や、補正係数を用いた気象補正値の算出等を行う。
温湿度センサ１０２は、外気温湿度（温度及び湿度の実測値：以下、気象実測データ２２２（図３参照）と称する）を計測する。なお、ここで「温度」とは「乾球温度」を指すものとする。
気象予報サーバ１０３は、内部に設置されている気象予報装置等を用いて、気象予報を行い、予報温度や、予報湿度等の気象予報値を含む気象予報データ２２１を、ネットワーク１０４に配信する。

図２は、気象補正システムの別の構成例を示す図である。
気象補正システムＺ２（Ｚ）は、図１の気象補正システムＺ１において、クラウドサーバ１０５がネットワーク１０４に接続されている。
クラウドサーバ１０５は、図３で後記する補正装置２００であり、演算装置１０１を介して、温湿度センサ１０２によって計測された気象実測データ２２２を取得する。また、クラウドサーバ１０５は、気象予報値を含む気象予報データ２２１（図３参照）を気象予報サーバ１０３から取得する。そして、クラウドサーバ１０５は、取得した気象実測値と、気象予報値とを基に、補正係数を算出する。

＜補正装置の構成＞
図３は、補正装置の構成例を示す図である。
なお、補正装置２００は、図１に示される構成では演算装置１０１が相当し、図２に示される構成ではクラウドサーバ１０５が相当する。

補正装置２００は、ＲＡＭ（Random Access Memory）等のメモリ２０１、(Central Processing Unit)２０２、ＨＤ（Hard Disk）等の記憶装置２０３及びＮＩＣ（Network Interface Card）等の送受信装置２０４を有している。
記憶装置２０３に格納されているプログラムが、メモリ２０１に展開され、ＣＰＵ２０２によって実行されることで、処理部２１１が具現化しているとともに、処理部２１１を構成する気象予報データ取得部２１２、気象実測データ取得部２１３、絶対湿度算出部２１４、補正係数算出部２１５及び気象補正値算出部２１６が具現化している。

気象予報データ取得部２１２は、送受信装置２０４を介して、気象予報サーバ１０３（図１、図２参照）から配信される気象予報データ２２１を取得する。気象予報データ２２１には、予報温度や、予報湿度等、複数の気象予報値が格納されている。
気象実測データ取得部２１３は、送受信装置２０４を介して、温湿度センサ１０２（図１、図２参照）から気象実測データ２２２を取得する。気象実測データ２２２には、実測温度や、実測湿度等、複数の気象実測値が格納されている。
絶対湿度算出部２１４は、気象予報データ２２１に含まれる予報湿度から予報絶対湿度を算出し、気象実測データ２２２に含まれる実測湿度から実測絶対湿度を算出する。

補正係数算出部２１５は、時刻毎の気象予報値と、時刻毎の気象実測値とを基に補正係数を時刻毎に算出する。
気象補正値算出部２１６は、補正係数算出部２１５が算出した補正係数を、補正しようとする時刻の気象予報値に適用することで、気象補正値を算出する。
また、記憶装置２０３には、取得された気象予報データ２２１、気象実測データ２２２等が格納されている。

＜補正装置の全体動作＞
図４は、気象データ補正処理の全体処理の手順を示すフローチャートである。
まず、ステップＳ３０１において補正装置２００は、気象予報データ取得部２１２によって気象予報サーバ１０３から気象予報データ２２１を取得する。
そして、ステップＳ３０２において補正装置２００は、絶対湿度算出部２１４によって取得した気象予報データ２２１に含まれる予報湿度から予報絶対湿度を算出する。そして、補正装置２００は、算出した予報絶対湿度を含む気象予報データ２２１を記憶装置２０３に格納する。

また、ステップＳ３１１において補正装置２００は、気象実測データ取得部２１３によって温湿度センサ１０２から気象実測データ２２２を取得する。
そして、ステップＳ３１２において補正装置２００は、絶対湿度算出部２１４によって取得した気象実測データ２２２に含まれる実測湿度から実測絶対湿度を算出する。その後、補正装置２００は算出した実測絶対湿度を含む気象実測データ２２２を記憶装置２０３に格納する。

次に、ステップＳ３２１において補正装置２００は、補正係数算出部２１５によって気象予報データ２２１に含まれる気象予報値と、気象実測データ２２２に含まれる気象実測値とを基に、補正係数を算出する。補正係数の算出処理は後記して説明する。
そして、補正係数算出部２１５は、算出した補正係数を記憶装置２０３に格納する。
さらに、ステップＳ３２２において補正装置２００は、気象補正値算出部２１６によって気象予報データ２２１に含まれている気象予報値に、ステップＳ３２１で算出した補正係数を適用することで、気象予報値を補正した気象補正値を算出する。その後、補正装置２００は、算出した気象補正値を気象補正データとして記憶装置２０３に格納する。気象補正値の算出については後記する。

＜データ構造＞
図５は、データの概要を示す図である。
図５に示すように、気象予報データ２２１と気象実測データ２２２とは、それぞれ温度（予報温度及び実測温度）と絶対湿度（予報絶対湿度及び実測絶対湿度）とを有している。ここで、絶対湿度は、図４のステップＳ３０２及びステップＳ３１２で算出された予報絶対湿度及び実測絶対湿度である。
図５に示すように、気象予報データ２２１、気象実測データ２２２それぞれでは、温度データ、絶対湿度データが０時から２３時で一時間毎に格納されている。

図６は、データの実際を示す図である。
図６（ａ）は気象予報データ２２１を示しており、図６（ｂ）は気象実測データ２２２を示している。
図６に示すように、気象予報データ２２１及び気象実測データ２２２は、日時、温度（予報温度、実測温度）、絶対湿度（予報絶対湿度、実測絶対湿度）のそれぞれを有している。
日時は、気象予報データ２２１及び気象実測データ２２２を取得した日時である。
図６に示すように、気象予報データ２２１及び気象実測データ２２２は、０時から２３時の１時間毎にデータが格納されている。なお、本実施形態では、気象予報データ２２１及び気象実測データ２２２が、１時間毎に格納されているが、これに限らず、３０分毎や、１分毎等でもよい。

＜補正係数算出＞
図７は、補正係数算出のフローチャートである。なお、図７に示すフローチャートは、図４のステップＳ３２１の処理を詳細に示したものである。
まず、補正装置２００は、補正係数算出部２１５によって気象予報データ２２１及び気象実測データ２２２から、処理対象となっている時刻における予報温度及び実測温度を取得する。そして、ステップＳ４０１において補正装置２００は、補正係数算出部２１５によって取得した予報温度及び実測温度を基に、処理対象となっている時刻における温度の補正係数を算出する。そして、補正係数算出部２１５は算出した温度の補正係数を記憶装置２０３に格納する。

次に、補正装置２００は、補正係数算出部２１５によって気象予報データ２２１及び気象実測データ２２２から、処理対象となっている時刻における予報絶対湿度及び実測絶対湿度を取得する。そして、ステップＳ４０２において補正装置２００は、補正係数算出部２１５によって取得した予報絶対湿度及び実測絶対湿度を基に、処理対象となっている時刻における絶対湿度の補正係数を算出する。そして、補正装置２００は算出した絶対湿度の補正係数を記憶装置２０３に格納する。

そして、ステップＳ４０３において補正装置２００は、補正係数算出部２１５によって処理対象となっているすべての時刻について、温度及び絶対湿度の補正係数算出が完了したか否かを判定する。処理対象となっている時刻とは、気象補正値の算出対象となっている時刻である。
完了していない場合（Ｓ４０３→Ｎｏ）、補正係数算出部２１５はステップＳ４０１へ処理を戻し、次の時刻について温度及び絶対湿度の補正係数を算出する。
また、完了している場合（Ｓ４０３→Ｙｅｓ）、補正係数算出部２１５は図４のステップＳ３２２へ処理をリターンする。

次に、図８〜図１０を参照して、補正係数算出グラフの実際について説明する。
（温度の補正係数算出）
図８は、温度の補正係数算出を説明するための図である。
ここで、ある場所における図８（ａ）は０時における補正係数算出グラフの例であり、図８（ｂ）は１３時における補正係数算出グラフの例である。
補正係数算出グラフは、横軸が予報温度であり、縦軸は実測温度である。そして、補正係数算出グラフには、過去における同時刻の予報温度と、実測温度とがプロットされている。

すなわち、図８（ａ）には、過去１年間における０時の予報温度と、実測温度とがプロットされている。同様に、図８（ｂ）には、過去１年間における１３時の予報温度と、実測温度とが対応付けられている。ここでは、過去１年間における予報温度と、実測温度とが対応付けられているが、一定期間であれば、過去１年間に限らない。例えば、過去半年でもよいが、過去２週間程度が望ましい。また、どの期間の気象予報値及び実測予報値を用いるかは、ユーザが変更可能としてもよい。
このようにすることで、補正係数に使用される気象予報値、気象実測値の数を低減し、処理負荷を軽減することが可能となる。
また、過去における同じ月日にデータを使用しないことで、年毎における気象変動の影響をうけにくくすることができる。

例えば、図９に示すように、本日が１１／１５だとすれば、１１／１４〜１１／１までの２週間分の各時刻における気象予報データ及び気象実測データを基に、補正係数を時刻毎に算出する。
そして、次の日（１１／１６）では、１１／１５〜１１／２までの２週間分の各時刻における気象予報データ及び気象実測データを基に、補正係数を時刻毎に算出する。
さらにその次の日（１１／１７）では、１１／１６〜１１／３までの２週間分の各時刻における気象予報データ及び気象実測データを基に、補正係数を時刻毎に算出する。
このようにすることで、補正係数算出の際に、季節等の変動の影響を受けにくくすることができる。

そして、補正係数算出部２１５は、補正係数算出グラフに対応付けられた点に対し、最小二乗法を適用することで、時刻ｉにおける以下の式（１）を算出する。

ｙ＝ａ_１ ^ｉｘ＋ｂ_１ ^ｉ ・・・ （１）

なお、ｘは予報温度、ｙは実測温度を示す。
式（１）におけるａ_１ ^ｉ及びｂ_１ ^ｉが時刻ｉにおける温度の補正係数である。すなわち、図８（ａ）における補正係数算出グラフにおいて、最小二乗法を適用することで得られる回帰直線８０１の傾きａ_１ ^０、ｙ切片ｂ_１ ^０が、０時における温度の補正係数である。同様に、図８（ｂ）における補正係数算出グラフにおいて、最小二乗法を適用することで得られる回帰直線８０２の傾きａ_１ ^１３、ｙ切片ｂ_１ ^１３が、１３時における温度の補正係数である。なお、「ａ_１ ^１３」、「ｂ_１ ^１３」は、「ａ_１ ^１３」、「ｂ_１ ^１３」というひとつの変数であり、「ａ_１」の１３乗、「ｂ_１」の１３乗という意味ではない。以下の変数も同様である。
補正係数算出部２１５は、このような温度の補正係数を処理対象となっている時刻毎に算出する。

（絶対湿度の補正係数算出）
図１０は、絶対湿度の補正係数算出を説明するための図である。
ここで、ある場所における図１０（ａ）は０時における補正係数算出グラフの例であり、図１０（ｂ）は１３時における補正係数算出グラフの例である。
補正係数算出グラフは、横軸が予報絶対湿度であり、縦軸は実測絶対湿度である。そして、補正係数算出グラフには、過去における同時刻の予報絶対湿度と、実測絶対湿度とが対応付けられている。

すなわち、図１０（ａ）には、過去１年間における０時の予報絶対湿度と、実測絶対湿度とが対応付けられている。同様に、図１０（ｂ）には、過去１年間における１３時の予報絶対湿度と、実測絶対湿度とが対応付けられている。ここでは、過去１年間における予報絶対湿度と、実測絶対湿度とが対応付けられているが、過去１年間に限らない。温度と同様、例えば、過去半年でもよいが、過去２週間程度が望ましい。

そして、補正係数算出部２１５は、補正係数算出グラフに対応付けられた点に対し、最小二乗法を適用することで、以下の式（２）を算出する。

ｙ＝ａ_２ ^ｉｘ＋ｂ_２ ^ｉ ・・・ （２）

なお、ｘは予報絶対湿度、ｙは実測絶対湿度を示す。
式（１）におけるａ_２ ^ｉ及びｂ_２ ^ｉが時刻ｉにおける絶対湿度の補正係数である。すなわち、図１０（ａ）における補正係数算出グラフにおいて、最小二乗法を適用することで得られる回帰直線９０１の傾きａ_２ ^０、ｙ切片ｂ_２ ^０が、０時における絶対湿度の補正係数である。同様に、図１０（ｂ）における補正係数算出グラフにおいて、最小二乗法を適用することで得られる回帰直線９０２の傾きａ_２ ^１３、ｙ切片ｂ_２ ^１３が、１３時における絶対湿度の補正係数である。
補正係数算出部２１５は、このような絶対湿度の補正係数を処理対象となっている時刻毎に算出する。

＜気象補正値の算出＞
次に、補正係数を用いた気象補正値の算出について説明する。
図１１は、気象補正値の算出方法を説明するための図である。
例えば、本日の０時における温度及び絶対湿度の気象補正値（補正温度、補正絶対湿度）を算出する場合について説明する。
気象補正値算出部２１６は、０時における予報温度を、０時（ｉ＝０）における式（１）に代入する。すなわち、図１１（ａ）に示されるように、０時における予報温度をｘ_１とすると、ｘ_１を、０時（ｉ＝０）における式（１）に代入して得られるｙ_１が、０時における温度の補正値（補正温度）となる。

また、気象補正値算出部２１６は、０時における絶対湿度についても同様の処理を行う。
すなわち、気象補正値算出部２１６は、０時における予報絶対湿度を、０時における式（２）に代入する。すなわち、図１１（ｂ）に示されるように、０時における予報絶対湿度をｘ_２とすると、ｘ_２を、０時における式（２）に代入して得られるｙ_２が、０時における絶対湿度の補正値となる。

このように、気象補正値算出部２１６は、各時刻における補正係数を基に、各時刻における補正温度及び補正絶対湿度を算出する。

＜適用結果＞
次に、図１２〜図１５を参照して、本実施形態に係る手法で算出された気象補正値と、気象予報値との対比を行う。
（温度）
図１２は、気象予報サーバから取得した予報温度と実測温度との関係を示すグラフであり、図１３は補正係数によって補正された補正温度と実測温度との関係を示すグラフである。
図１２において、実線は実測温度を示し、破線は予報温度を示している。また、図１３において、実線は実測温度を示し、破線は補正温度を示している。
図１２及び図１３を比較すると明らかなように、図１２の予報温度より、図１３の補正温度の方が実測温度に近い値となっている。

（絶対湿度）
図１４は、気象予報サーバから取得した値を基に算出された予報絶対湿度と実測絶対湿度との関係を示すグラフであり、図１５は補正係数によって補正された補正絶対湿度と実測絶対湿度との関係を示すグラフである。
図１４において、実線は実測絶対湿度を示し、破線は予報絶対湿度を示している。また、図１５において、実線は実測絶対湿度を示し、破線は補正絶対湿度を示している。
図１４及び図１５を比較すると明らかなように、図１４の予報絶対湿度より、図１５の補正絶対湿度の方が実測絶対湿度に近い値となっている。

第１実施形態によれば、適用される建物近辺（温湿度センサ１０２周辺）の気象情報を加味した気象補正値を算出することができ、例えば、山間といった地形や、日商条件といった立地条件による影響等を考慮した気象補正値の算出が可能となる。さらに、時刻毎に気象補正値を算出することで、朝、昼及び夕方等における気象予報値と、気象実測値との乖離を防ぐことができる。

本実施形態では、補正係数の算出に、（線形）最小二乗法を用いている。このようにすることで、処理負荷を軽減することができる。なお、補正係数の算出は、（線形）最小二乗法に限らない。例えば、非線形最小二乗法等によって、補正係数が算出されてもよい。
また、本実施形態では、建物の熱負荷変動に大きくかかわる温度と絶対湿度との両方について、補正係数及び気象補正値を算出しているが、どちらか一方の補正係数及び気象補正値が算出されるようにしてもよい。例えば、予報温度の精度が比較的良好であれば、補正絶対湿度のみを算出してもよい。
また、本実施形態では、温度及び絶対湿度について気象補正値を算出しているが、これに限らず、例えば、気圧や、風速等に適用されてもよい。

［第２実施形態］
次に、図１６〜図１８を参照して、本発明の第２実施形態について説明する。なお、第２実施形態において、第１実施形態と同様の処理については、適宜図示及び説明を書略する。
なお、第２実施形態において、システムの構成は、図１、図２に示されるものと同様であるため、ここでは図示及び説明を省略する。
＜補正装置の構成＞
図１６は、本実施形態に係る補正装置の構成例を示す図である。
補正装置２００ａのメモリ２０１には、処理部２１１ａを構成するものとして、補間処理部２１７が追加されている。補間処理部２１７は、記憶装置２０３に格納されているプログラムが、メモリ２０１に展開され、ＣＰＵ２０２によって実行されることで具現化している。
補間処理部２１７は、気象予報値の補間を行う。
その他の構成は、図４と同様であるので、同一の符号を付して説明を省略する。

＜補正装置の全体動作＞
図１７は、気象データ補正処理の全体処理の手順を示すフローチャートである。
図１７において、図４と同様の処理については、同一のステップ番号を付して説明を省略する。
ステップＳ３０２の予報絶対湿度の算出後、ステップＳ３０３において、補正装置２００ａは、補間処理部２１７によって気象予報値の補間を行う。補間された気象予報値を、補間気象予報値と称する。補正装置２００は、気象予報データ２２１に算出された補間気象予報値を追加する。
そして、ステップＳ３１２の後、ステップＳ３２１において、補正装置２００は、補正係数算出部２１５によって補間気象予報値を追加された気象予報値と、補間気象予報値と、気象実測値とを基に補正係数を算出する。
その後の処理は、図４と同様である。

＜気象予報値の補間＞
図１８は、気象予報値の補間を説明するための図である。
仮に、６時と１２時の気象予報値（ここでは、予報温度とする）しか取得することができず、ユーザは、６時〜１２時の間について１時間毎に補正値の算出を行いたいものとする。つまり、７時から１１時にかけての気象予報値が足りない。
このよう場合、取得できている６時と１２時の気象予報値を基に、補間処理部２１７が図１６に示すように７時〜１１時の間の気象予報値を補間する。
図１６では、６時の気象予報値（予報温度）と、１２時の気象予報値（予報温度）との間を６等分した値を補間気象予報値（補間気象温度）としているが、これに限らない。例えば、過去の実測気象値等から気象予報値の変化曲線等が分かっていれば、この変化曲線等から補間値を求めてもよい。

実測気象値は、６時〜１２の間で取得可能であるので、補正係数算出部２１５は、６時と１２時については、第１実施形態の手法で補正係数を算出する。
また、補正係数算出部２１５は、７時〜１１時の間では、第１実施形態の手法において、気象予報値の代わりに補間気象予報値を用いて補正係数を算出する。

第２実施形態によれば、開発途上国等、きめの細かい気象予報値を得ることができない場所でも、第１実施形態と同様に正確な気象補正値を得ることができる。
そして、気象補正値算出部２１６が、第１実施形態と同様の手法で気象補正値を算出する。

《空調システム》
次に、図１９〜図３０を参照して、第１実施形態及び第２実施形態における手法で算出した気象補正値を用いて、空調システムＳの熱負荷を推定し、さらに推定された熱負荷を基に空調システムＳにおける消費電力を推定する手法を説明する。

［第３実施形態］
＜空調システムの構成＞
図１９は、本実施形態に係る空調管理サーバを含む空調システムの構成図である。なお、図１９に示す実線矢印は各配管を流れる冷水等の向きを表し、破線矢印は信号線を表している。
空調システムＳは、空調設備Ａと、温湿度センサ３０と、コントローラ４０と、補正装置２００と、空調管理サーバ６０と、を備えている。

空調設備Ａは、冷凍機１１で冷却された冷水を蓄熱槽１４に貯留し、その後、冷凍機１１及び蓄熱槽１４のうち少なくとも一方から、室内機２２を経由して冷水を循環させる設備である。空調設備Ａは、冷熱を生成して蓄える一次側空調設備１０と、冷熱を消費する二次側空調設備２０と、を備えている。

（一次側空調設備）
一次側空調設備１０は、冷凍機１１と、冷却塔１２と、冷却水ポンプ１３と、蓄熱槽１４と、一次側冷水ポンプ１５と、を備えている。
冷凍機１１は、例えば、ターボ冷凍機であり、配管ｑ２を介して流入する冷水を冷却する冷熱源である。

冷却塔１２は、冷凍機１１の凝縮器（図示せず）で吸熱した冷却水を冷やす設備であり、外気を取り込んで冷却水に送風する送風機１２ａを有している。
なお、図１９に示す配管ｐ１の上流端は冷凍機１１に接続され、下流端は冷却塔１２の上部に接続されている。配管ｐ２の上流端は冷却塔１２の下部に接続され、下流端は冷凍機１１に接続されている。

冷却水ポンプ１３は、冷却塔１２で放熱して冷やされた冷却水を冷凍機１１に向けて圧送するポンプであり、配管ｐ２に設置されている。
蓄熱槽１４は、例えば、温度成層型蓄熱槽であり、冷凍機１１の蒸発器（図示せず）で冷やされた冷水を貯留することで冷熱を蓄える設備である。ちなみに、冷水は低温であるほど密度が大きく沈降しやすいため、蓄熱槽１４に貯留される冷水は下方に向かうにつれて低温になっている。

なお、配管ｑ１の上流端は冷凍機１１に接続され、下流端は蓄熱槽１４の下部領域に臨んでいる。配管ｑ２の上流端は蓄熱槽１４の上部領域に臨んでおり、下流端は冷凍機１１に接続されている。
一次側冷水ポンプ１５は、蓄熱槽１４から冷凍機１１に向けて冷水を圧送するポンプであり、配管ｑ２に設置されている。

（二次側空調設備）
二次側空調設備２０は、二次側冷水ポンプ２１と、室内機２２と、を備えている。
二次側冷水ポンプ２１は、蓄熱槽１４から室内熱交換器２２ａに向けて冷水を圧送するポンプであり、配管ｑ３に設置されている。なお、配管ｑ３の上流端は蓄熱槽１４の下部領域に臨んでおり、配管ｑ３の下流端は、室内熱交換器２２ａが有する伝熱管ｒの上流端に接続されている。また、配管ｑ４の上流端は伝熱管ｒの下流端に接続され、配管ｑ４の下流端は蓄熱槽１４の上部領域に臨んでいる。

室内機２２（ＦＣＵ：Fan Coil Unit）は、冷水との熱交換によって室内空気を冷却するものであり、施設Ｋの室内に設置されている。室内機２２は、室内熱交換器２２ａと、室内ファン２２ｂと、を有している。室内熱交換器２２ａにおいて、伝熱管ｒを通流する低温の冷水と、室内ファン２２ｂから送り込まれる高温の空気と、の間で熱交換することによって室内空気が冷やされる。

前記した冷凍機１１、冷却塔１２の送風機１２ａ、冷却水ポンプ１３、一次側冷水ポンプ１５、二次側冷水ポンプ２１、及び室内ファン２２ｂは、電力系統（図示せず）から供給される電力で駆動し、その動作はコントローラ４０によって制御される。

また、施設（空調対象領域）Ｋの室内には、照明装置Ｒ１及び業務用パソコンＲ２を含む複数の機器が設置されている。照明装置Ｒ１等は、気象条件の変動に関わらず稼働／停止が行われるため、その消費電力は日付・曜日・時間帯等によって略決まったパターンで変動する。なお、照明装置Ｒ１等の電力消費パターンは、後記する空調管理サーバ６０の電力消費パターンＤＢ６１ａ（図２０参照）に格納されている。
以下では、空調設備Ａが備える機器（冷凍機１１等）と、空調設備Ａに含まれない機器（照明装置Ｒ１等）と、を併せて「負荷装置」と記す。

（温湿度センサ）
温湿度センサ３０は、外気の気温及び湿度を実測するセンサであり、施設Ｋ付近に設置されている。温湿度センサ３０によって実測された温湿度は、コントローラ４０に出力される。

（コントローラ）
コントローラ４０（管理端末）は、空調設備Ａの各機器を制御するものであり、ＣＰＵ、ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＲＡＭ、各種インタフェース等の電子回路を含んで構成される。
図１９に示すように、コントローラ４０は、ネットワークＮを介して空調管理サーバ６０に接続されている。温湿度センサ３０によって実測された施設Ｋ付近の温湿度は、コントローラ４０からネットワークＮを介して空調管理サーバ６０に送信される。

また、空調設備Ａの運転スケジュールを含む情報が、空調管理サーバ６０からネットワークＮを介してコントローラ４０に送信される。コントローラ４０は、空調管理サーバ６０から受信する情報に応じて、空調設備Ａの運転モードを切り替えるようになっている。
ちなみに、コントローラ４０がディスプレイ（図示せず）に運転スケジュールを含む情報を表示させ、この情報を見た管理者の操作によって空調設備Ａの運転モードを切り替えるようにしてもよい。

前記した運転モードには、蓄熱運転、追掛運転、及び放熱運転が含まれる。
「蓄熱運転」とは、冷凍機１１で冷水を冷やし、冷やされた冷水を蓄熱槽１４に貯留する運転モードである。
「追掛運転」とは、冷凍機１１で冷やされた冷水をそのまま室内機２２に供給する運転モードである。
「放熱運転」とは、蓄熱槽１４に貯留されている低温の冷水を、室内機２２を経由するように循環させる運転モードである。なお、放熱運転中において、冷凍機１１及び冷却塔１２は停止しているため、空調設備Ａの消費電力は他の運転モードの実行中よりも大幅に小さくなる。

なお、図１９では空調設備Ａ、温湿度センサ３０、及びコントローラ４０をそれぞれ一つずつ図示したが、実際には複数の空調設備Ａ等が各拠点に設置されている。そして、各拠点のコントローラ４０がネットワークＮを介して空調管理サーバ６０と情報をやり取りするクラウド・コンピューティングのシステムになっている。

（補正装置）
補正装置２００は、第１実施形態における補正装置２００である。なお、補正装置２００として、第２実施形態における補正装置２００ａが用いられてもよい。
補正装置２００には、図１及び図２に示すように温湿度センサ１０２や、気象予報サーバ１０３が接続されているが、ここでは温湿度センサ１０２や、気象予報サーバ１０３を図示省略する。

（空調管理サーバ）
空調管理サーバ６０（空調管理装置）は、補正装置２００から受信する気象補正値に基づいて空調設備Ａの運転スケジュールを作成したり、コントローラ４０から受信する温湿度の実測値に応じて、放熱運転を開始するか否かの指令信号を生成したりするサーバである。空調管理サーバ６０は、各拠点に設置された空調設備Ａの運転スケジュール等を一括して管理するようになっている。

＜空調管理サーバの構成＞
図２０は、本実施形態に係る空調管理サーバの構成図である。なお、図２０では、ネットワークＮ（図１９参照）の図示を省略した。
空調管理サーバ６０は、運転スケジュールの設定に関わる情報が格納される記憶部６１と、各種の演算処理を実行する演算処理部６２と、を備えている。

記憶部６１には、電力消費パターンＤＢ（Data Base）６１ａと、消費電力閾値ＤＢ６１ｂと、がデータベースとして格納されている。
電力消費パターンＤＢ６１ａには、前記した「負荷装置」のうち空調設備Ａに含まれない照明装置Ｒ１等の電力消費パターンが格納されている。すなわち、電力消費パターンＤＢ６１ａには、照明装置Ｒ１等の消費電力の予測値が、日付、曜日、時刻等に対応付けて格納されている。

消費電力閾値ＤＢ６１ｂには、前記した負荷装置の消費電力の閾値Ｐ_Ｍ（所定閾値）に関する情報が格納されている。この閾値Ｐ_Ｍは、放熱運転を行うか否かの判定基準となる閾値であり、各拠点の空調設備Ａごとに予め設定されている。なお、閾値Ｐ_Ｍは、買電電力の上限閾値である契約電力Ｐ_Ｃよりも小さい値に設定されている。

図２０に示すように、演算処理部６２は、気象補正値取得部６２ａと、熱負荷予測部６２ｂと、消費エネルギ予測部６２ｃと、消費電力予測部６２ｄと、スケジュール設定部６２ｅと、実測値取得部６２ｆと、熱負荷算出部６２ｇと、消費エネルギ算出部６２ｈと、消費電力算出部６２ｉと、指令信号生成部６２ｊと、指令信号送信部６２ｋと、を有している。

気象補正値取得部６２ａは、施設Ｋを含む地域の気象補正値を、補正装置２００から定期的に取得する。
熱負荷予測部６２ｂは、気象補正値取得部６２ａによって取得された気象補正値に基づいて、施設Ｋ内の熱負荷を予測する。この熱負荷は、施設Ｋ内を所定温度に保つための空調負荷（冷房負荷）である。熱負荷予測部６２ｂは、前記した気象補正値、施設Ｋ内の設定温度、施設Ｋを構成する躯体の構造等に基づいて施設Ｋ内の熱負荷を算出する。

消費エネルギ予測部６２ｃは、熱負荷予測部６２ｂによって予測された熱負荷に基づいて、冷凍機１１から施設Ｋに冷熱を供給する（追掛運転で施設Ｋ内を冷やす）場合の空調設備Ａの消費エネルギを予測する。
消費エネルギ予測部６２ｃは、前記した熱負荷、翌日の外気湿球温度の気象補正値、空調設備Ａの仕様情報等に基づいて、空調設備Ａの消費エネルギを算出する。

消費電力予測部６２ｄは、消費エネルギ予測部６２ｃによって予測された消費エネルギに基づいて、空調設備Ａを含む負荷装置の消費電力を予測する。この消費電力は、追掛運転で施設Ｋ内を冷やす（つまり、放熱運転を行わない）場合の消費電力に相当する。

スケジュール設定部６２ｅは、消費電力予測部６２ｄによって予測された消費電力に基づいて、空調設備Ａの運転スケジュールを設定する。そして、スケジュール設定部６２ｅは、設定した運転スケジュールをネットワークＮ（図１９参照）を介してコントローラ４０に送信する。
なお、スケジュール設定部６２ｅが実行する処理の詳細については後記する。

実測値取得部６２ｆは、施設Ｋ付近の温湿度の現在の実測値を、ネットワークＮ（図１９参照）を介してコントローラ４０から所定時間毎（例えば、５分毎）に取得する。なお、前記した「現在」には、実測値取得部６２ｆが温湿度の実測値を取得した時刻の数分前、数十分前等も含まれる。

熱負荷算出部６２ｇは、実測値取得部６２ｆによって取得された温湿度の実測値に基づいて、施設Ｋ内の現在の熱負荷を算出する。
消費エネルギ算出部６２ｈは、熱負荷算出部６２ｇによって算出された熱負荷に基づいて、冷凍機１１から施設Ｋに冷熱を供給する（追掛運転で施設Ｋ内を冷やす）場合の空調設備Ａの消費エネルギを算出する。

消費電力算出部６２ｉは、消費エネルギ算出部６２ｈによって算出された消費エネルギに基づいて、空調設備Ａを含む負荷装置の消費電力を算出する。この消費電力は、追掛運転で施設Ｋ内を冷やしている（つまり、放熱運転を行っていない）と仮定した場合の消費電力に相当する。

指令信号生成部６２ｊは、放熱運転を実行するか否かの指令信号を生成する機能を有している。図２０に示すように、指令信号生成部６２ｊは、熱負荷比較部６２１ｊと、消費電力比較部６２２ｊと、放熱開始時刻変更部６２３ｊと、を有している。
熱負荷比較部６２１ｊは、熱負荷予測部６２ｂによって予測された熱負荷と、熱負荷算出部６２ｇによって算出された熱負荷（実際の熱負荷）と、の大小を比較する。熱負荷比較部６２１ｊによる比較結果は、放熱開始時刻変更部６２３ｊに出力される。
消費電力比較部６２２ｊは、消費電力算出部６２ｉによって算出された消費電力と、消費電力閾値ＤＢ６１ｂに格納されている閾値Ｐ_Ｍと、の大小を比較する。消費電力比較部６２２ｊによる比較結果は、放熱開始時刻変更部６２３ｊに出力される。

放熱開始時刻変更部６２３ｊは、熱負荷比較部６２１ｊによる比較結果と、消費電力比較部６２２ｊによる比較結果と、に基づいて、スケジュール設定部６２ｅで設定された放熱運転の開始時刻を変更する。つまり、放熱開始時刻変更部６２３ｊは、放熱運転の開始時刻を、運転スケジュールの開始予定時刻よりも早めたり遅らせたりする機能を有している。なお、放熱開始時刻変更部６２３ｊが実行する処理については後記する。
指令信号送信部６２ｋは、指令信号生成部６２ｊによって生成された指令信号を、ネットワークＮ（図１９参照）を介してコントローラ４０に送信する。

＜空調管理サーバの動作＞
図２１は、空調管理サーバが実行する処理の流れを示すフローチャートである。
ステップＳ１０１において空調管理サーバ６０は、気象補正値の配信時刻になったか否かを判定する。
ステップＳ１０２において空調管理サーバ６０は、気象補正値取得部６２ａによって、補正装置２００から気象補正値を取得する（気象補正値取得ステップ）。この「気象補正値」には、前記したように、２４時間分（１時間毎）の気温補正値及び絶対湿度補正値が含まれている。

ステップＳ１０３において空調管理サーバ６０は、前記した２４時間を複数（例えば、１時間毎）に分割した各時間帯、及び取得した気象補正値に対応した時刻に関して、施設Ｋ内の熱負荷ｑ_ｆを予測する（熱負荷予測ステップ）。なお、気象補正値、施設Ｋ内の設定温度等に基づき、熱負荷シミュレータを用いて熱負荷を予測することが好ましい。

ステップＳ１０４において空調管理サーバ６０は、ステップＳ１０３で予測した熱負荷ｑ_ｆに基づき、消費エネルギ予測部６２ｃによって、空調設備Ａの消費エネルギを各時間帯に関して予測する（消費エネルギ予測ステップ）。なお、熱負荷ｑ_ｆや空調設備Ａの仕様情報等に基づき、熱源シミュレータを用いて空調設備Ａの消費エネルギを予測することが好ましい。

ステップＳ１０５において空調管理サーバ６０は、ステップＳ１０４で予測した消費エネルギに基づき、消費電力予測部６２ｄによって、空調設備Ａの消費電力Ｐ１_ｆを各時間帯に関して予測する。前記したように、この消費電力Ｐ１_ｆは、追掛運転で施設Ｋ内を冷やす場合の消費電力である。
ステップＳ１０６において空調管理サーバ６０は、電力消費パターンＤＢ６１ａ（図２０参照）を参照し、空調設備Ａ以外の機器（照明装置Ｒ１等）の消費電力Ｐ２_ｆを各時間帯に関して予測する。

ステップＳ１０７において空調管理サーバ６０は、空調設備Ａの消費電力Ｐ１_ｆと、空調設備Ａ以外の機器の消費電力Ｐ２_ｆと、を足し合わせることで、前記した負荷装置の消費電力Ｐ３_ｆを各時間帯に関して予測する（消費電力予測ステップ）。

図２２のステップＳ１０８において空調管理サーバ６０は、値ｎ＝１とし、必要蓄熱量Ｑ_Ｖの初期値をゼロに設定する。この値ｎに対応して、時刻（ｔ１＋（ｎ−１）Δｔ）〜時刻（ｔ１＋ｎΔｔ）で表される時間帯が特定される。時刻ｔ１は、例えば、蓄熱運転を終了して追掛運転を開始する午前７時であり、所定時間Δｔは、例えば、１時間である。
また、必要蓄熱量Ｑ_Ｖは、負荷装置の消費電力Ｐ３_ｆが閾値Ｐ_Ｍを超える領域の電力量を打ち消すために必要となる冷熱量である。

ステップＳ１０９において空調管理サーバ６０は、ステップＳ１０８の値ｎで特定した時間帯に関して、負荷装置の消費電力Ｐ３_ｆが閾値Ｐ_Ｍを超えているか否かを判定する。消費電力Ｐ３_ｆが閾値Ｐ_Ｍを超えている場合（Ｓ１０９→Ｙｅｓ）、空調管理サーバ６０の処理はステップＳ１１０に進む。一方、消費電力Ｐ３_ｆが閾値Ｐ_Ｍ以下である場合（Ｓ１０９→Ｎｏ）、空調管理サーバ６０の処理はステップＳ１１３に進む。

ステップＳ１１０において空調管理サーバ６０は、消費電力Ｐ３_ｆから閾値Ｐ_Ｍを減算することで超過電力ΔＰを算出する。
ステップＳ１１１において空調管理サーバ６０は、ステップＳ１１０で算出した超過電力ΔＰに対応する蓄熱量ΔＱを算出する。すなわち、空調管理サーバ６０は、超過電力ΔＰ×所定時間Δｔで算出される電力量を打ち消すのに要する蓄熱量ΔＱを算出する。この蓄熱量ΔＱは、空調設備Ａを構成する機器の仕様情報、外気湿球温度の気象補正値等に基づいて算出される。

ステップＳ１１２において空調管理サーバ６０は、ステップＳ１１１で算出した蓄熱量ΔＱを必要蓄熱量Ｑ_Ｖに足し合わせることで、必要蓄熱量Ｑ_Ｖを更新する。なお、ｎ＝１の場合、空調管理サーバ６０は、必要蓄熱量Ｑ_Ｖの初期値ゼロ（Ｓ１０８）に蓄熱量ΔＱを足し合わせることで必要蓄熱量Ｑ_Ｖを更新する。

ステップＳ１１３において空調管理サーバ６０は、ｎ＝Ｎであるか否かを判定する。なお、自然数Ｎは、必要蓄熱量Ｑ_Ｖの予測対象となる時間帯の終了時刻（例えば、翌々日の午前０時）に対応している。
ｎ＜Ｎである場合（Ｓ１１３→Ｎｏ）、空調管理サーバ６０の処理はステップＳ１１４に進む。ステップＳ１１４において空調管理サーバ６０は、値ｎをインクリメントしてステップＳ１０９の処理に進む。例えば、ｎ＝２の場合には、翌日の時刻（ｔ１＋Δｔ）〜（ｔ１＋２Δｔ）の時間帯の蓄熱量ΔＱが算出され（Ｓ１１１）、前回までの必要蓄熱量Ｑ_Ｖに足し合わされる（Ｓ１１２）。
一方、ｎ＝Ｎである場合（Ｓ１１３→Ｙｅｓ）、空調管理サーバ６０の処理はステップＳ１１５に進む。

ステップＳ１１５において空調管理サーバ６０は、ステップＳ１１２で最終的に更新された必要蓄熱量Ｑ_Ｖを満たすように、蓄熱運転を行う時間帯（蓄熱時間帯）及び蓄熱量（冷凍機１１の負荷率等）を設定する。なお、安価な夜間電力を用いて蓄熱運転するように、蓄熱運転の時間帯を設定することが好ましい。
ステップＳ１１６において空調管理サーバ６０は、放熱運転を行う時間帯（放熱時間帯）及び放熱量（冷水の流量等）を設定する。例えば、空調管理サーバ６０は、負荷装置の消費電力Ｐ３_ｆが閾値Ｐ_Ｍを超えている時間帯で放熱運転を行うように運転スケジュールを設定する。これによって、施設Ｋ付近の温湿度が気象補正値どおりに変化した場合、負荷装置の消費電力を閾値Ｐ_Ｍ以下に抑えることができる。

ステップＳ１１７において空調管理サーバ６０は、スケジュール設定部６２ｅによって、ステップＳ１１５で設定した蓄熱運転のスケジュールと、ステップＳ１１６で設定した放熱運転のスケジュールに、追掛運転等のスケジュールを加えた運転スケジュールを設定する（スケジュール設定ステップ）。この運転スケジュールには、運転モードの種類（蓄熱運転、追掛運転、放熱運転等）と、各運転モードを行う時間帯（開始時刻、終了時刻）と、が含まれている。
そして、空調管理サーバ６０は、ネットワークＮを介して設定した運転スケジュールをコントローラ４０に送信する。

図２３は、空調管理サーバが実行する処理の流れを示すフローチャートである。なお、ステップＳ１１８の開始時において蓄熱槽１４には冷熱が蓄えられており（蓄熱運転が終了しており）、図２２のステップＳ１１７で設定された運転スケジュールに従ってコントローラ４０が追掛運転又は放熱運転を実行しているものとする。

ステップＳ１１８において空調管理サーバ６０は、実測値取得部６２ｆによって、施設Ｋ付近の温湿度の実測値をコントローラ４０から取得する（実測値取得ステップ）。前記した温湿度は、温湿度センサ３０によってステップＳ１１８の処理の直前に検出された値である。なお、５分毎に温湿度を実測し、ステップＳ１１８の処理を行う直前１時間分の実測値を平均するようにしてもよい。

ステップＳ１１９において空調管理サーバ６０は、ステップＳ１１８で取得した温湿度の実測値に基づき、熱負荷算出部６２ｇによって、空調設備Ａの現在の熱負荷ｑ_ｒを算出する（熱負荷算出ステップ）。
ステップＳ１２０において空調管理サーバ６０は、ステップＳ１１９で算出した熱負荷ｑ_ｒに基づき、消費エネルギ算出部６２ｈによって、空調設備Ａの現在の消費エネルギを算出する（消費エネルギ算出ステップ）。

ステップＳ１２１において空調管理サーバ６０は、ステップＳ１２０で算出した消費ネルギに基づき、消費電力算出部６２ｉによって、空調設備Ａの消費電力Ｐ１_ｒを算出する（消費電力算出ステップ）。この消費電力Ｐ１_ｒは、空調設備Ａが放熱運転を行わずに追掛運転を継続していると仮定した場合の消費電力である。
ステップＳ１２２において空調管理サーバ６０は、電力消費パターンＤＢ６１ａを参照し、空調設備Ａ以外の機器（照明設備等）の消費電力Ｐ２_ｒを読み出す。

ステップＳ１２３において空調管理サーバ６０は、空調設備Ａの消費電力Ｐ１_ｒと、空調設備Ａ以外の機器の消費電力Ｐ２_ｒと、を足し合わせることで、負荷装置の消費電力Ｐ３_ｒを算出する。

図２４のステップＳ１２４において空調管理サーバ６０は、ステップＳ１１９（図２３参照）で算出した現在の熱負荷ｑ_ｒが、ステップＳ１０３（図２１参照）で予測した熱負荷ｑ_ｆ以上であるか否かを判定する。
現在の熱負荷ｑ_ｒが、予測した熱負荷ｑ_ｆ以上である場合（Ｓ１２４→Ｙｅｓ）、空調管理サーバ６０の処理はステップＳ１２５に進む。例えば、温湿度センサ３０によって検出された気温が補正装置２００から配信された補正温度を上回った場合、ｑ_ｒ≧ｑ_ｆとなる可能性が高い。

ステップＳ１２５において空調管理サーバ６０は、ステップＳ１１６（図２２参照）で設定した放熱時間帯に現在時刻が含まれるか否かを判定する。設定した放熱時間帯に現在時刻が含まれない場合（Ｓ１２５→Ｎｏ）、空調管理サーバ６０の処理はステップＳ１２６に進む。例えば、運転スケジュールの放熱時間帯が１３時〜１８時であり、現在時刻が１１時である場合、空調管理サーバ６０の処理はステップＳ１２６に進む。

ステップＳ１２６において空調管理サーバ６０は、ステップＳ１２３（図２３参照）で算出した負荷装置の消費電力Ｐ３_ｒが閾値Ｐ_Ｍを超えているか否かを判定する。消費電力Ｐ３_ｒが閾値Ｐ_Ｍを超えている場合（Ｓ１２６→Ｙｅｓ）、空調管理サーバ６０の処理はステップＳ１２７に進む。

ステップＳ１２７において空調管理サーバ６０は、蓄熱槽１４に冷熱が蓄えられているか否か（蓄熱があるか否か）を判定する。例えば、空調管理サーバ６０は、蓄熱運転中に一次側空調設備１０で生成した冷熱量から、放熱運転中に二次側空調設備２０で消費した冷熱量を減算した値がゼロよりも大きいか否かによって、ステップＳ１２７の判定処理を行う。

蓄熱槽１４に冷熱が蓄えられている場合（蓄熱がある場合：Ｓ１２７→Ｙｅｓ）、空調管理サーバ６０の処理はステップＳ１２８に進む。
ステップＳ１２８において空調管理サーバ６０は、放熱運転を実行（開始）する旨の指令信号を生成する（指令信号生成ステップ）。つまり、空調管理サーバ６０は、放熱運転の開始予定時刻よりも前に消費電力Ｐ３_ｒが閾値Ｐ_Ｍを超えた場合、放熱運転の開始時刻を予定よりも早める。

一方、ステップＳ１２７において蓄熱槽１４に冷熱が蓄えられていない場合（蓄熱がない場合：Ｓ１２７→Ｎｏ）、空調管理サーバ６０の処理はステップＳ１２９に進む。ステップＳ１２９において空調管理サーバ６０は、放熱運転を行わない（継続できない）と判定する。
なお、放熱運転の開始時には蓄熱槽１４に冷熱が蓄えられているが、前記したように放熱運転の時間帯を早めた場合、当該時間帯の終盤には蓄熱槽１４の冷熱を使い切ってしまう可能性がある。

そこで、ステップＳ１３０において空調管理サーバ６０は、放熱運転とは別の施策を行う旨の指令信号を生成する。例えば、空調管理サーバ６０は、負荷装置の消費電力を閾値Ｐ_Ｍ以下に抑えるために、追掛運転を継続しつつ照明装置Ｒ１等の消費電力を通常よりも低減させる。
ステップＳ１２５において放熱時間帯に現在時刻が含まれている場合（Ｓ１２５→Ｙｅｓ）、空調管理サーバ６０はステップＳ１２７に進む。なお、ステップＳ１２７以降の処理は前記したとおりである。

また、ステップＳ１２６において現在の消費電力Ｐ３_ｒが閾値Ｐ_Ｍ以下である場合（Ｓ１２６→Ｎｏ）、空調管理サーバ６０の処理はステップＳ１３１に進む。ステップＳ１３１において空調管理サーバ６０は、放熱運転を行わない（まだ、開始しない）旨の指令信号を生成する。
例えば、温湿度の実測値に基づく熱負荷ｑ_ｒのほうが、気象補正値に基づく熱負荷ｑ_ｆよりも大きいが、消費電力Ｐ_ｒは閾値Ｐ_Ｍを超えていないこともある。この場合には、放熱運転を行う必要はない（Ｓ１３１）。

また、ステップＳ１２４において現在の熱負荷ｑ_ｒが、予測した熱負荷ｑ_ｆ未満である場合（Ｓ１２４→Ｎｏ）、空調管理サーバ６０の処理はステップＳ１３２に進む。
ステップＳ１３２において空調管理サーバ６０は、ステップＳ１１６（図２２参照）で設定した放熱時間帯に現在時刻が含まれるか否かを判定する。設定した放熱時間帯に現在時刻が含まれない場合（Ｓ１３２→Ｎｏ）、空調管理サーバ６０の処理はステップＳ１３３に進む。
ステップＳ１３３において空調管理サーバ６０は、放熱運転を行わない（まだ、開始しない）ことに決定する。

ステップＳ１３２において、設定した放熱時間帯に現在時刻が含まれる場合（Ｓ１３２→Ｙｅｓ）、空調管理サーバ６０の処理はステップＳ１３４に進む。
ステップＳ１３４において空調管理サーバ６０は、ステップＳ１２３で算出した現在の消費電力Ｐ３_ｒが閾値Ｐ_Ｍを超えているか否かを判定する。現在の消費電力Ｐ３_ｒが閾値Ｐ_Ｍを超えている場合（Ｓ１３４→Ｙｅｓ）、空調管理サーバ６０の処理はステップＳ１３５に進む。

ステップＳ１３５において空調管理サーバ６０は、蓄熱槽１４に冷熱が蓄えられているか否か（蓄熱があるか否か）を判定する。蓄熱槽１４に冷熱が蓄えられている場合（蓄熱がある場合：Ｓ１３５→Ｙｅｓ）、空調管理サーバ６０の処理はステップＳ１３６に進む。
ステップＳ１３６において空調管理サーバ６０は、放熱運転を実行（開始）する旨の指令信号を生成する。つまり、空調設備Ａの熱負荷は予測よりも若干小さいが、負荷装置の消費電力が閾値Ｐ_Ｍを超えている場合、空調設備Ａ以外の負荷による発熱が考えられるため、コントローラ４０によって放熱運転を行う。

一方、蓄熱槽１４に冷熱が蓄えられていない場合（蓄熱がない場合：Ｓ１３５→Ｎｏ）、空調管理サーバ６０の処理はステップＳ１３７に進む。ステップＳ１３７において空調管理サーバ６０は、放熱運転を行わない（継続できない）と判定する。
ステップＳ１３８において空調管理サーバ６０は、放熱運転とは別の施策（例えば、照明装置Ｒ１等の消費電力の低減）を行う旨の指令信号を生成する。

また、ステップＳ１３４で現在の消費電力Ｐ３_ｒが閾値Ｐ_Ｍ以下である場合（Ｓ１３４→Ｎｏ）、ステップＳ１３３において空調管理サーバ６０は、放熱運転を行わない（まだ、開始しない）旨の指令信号を生成する。つまり、空調管理サーバ６０は、放熱運転の開始予定時刻以後、消費電力Ｐ３_ｒが閾値Ｐ_Ｍ以下である場合、放熱運転の開始時刻を遅らせる。

図２５のステップＳ１３９において空調管理サーバ６０は、ステップＳ１２８等で生成した指令信号を、指令信号送信部６２ｋによってコントローラ４０に送信する（指令信号送信ステップ）。
ステップＳ１４０において空調管理サーバ６０は、蓄熱槽１４の残蓄熱量を算出する。すなわち、空調管理サーバ６０は、放熱運転中に二次側空調設備２０に供給した冷熱量に基づき、蓄熱槽１４の残蓄熱量を算出する。この残蓄熱量は、次のサイクルのステップＳ１２７，Ｓ１３５の処理（蓄熱があるか否かの判定処理：図２４参照）で用いられる。

ステップＳ１４１において空調管理サーバ６０は、気象補正値の配信時刻になったか否かを判定する。気象補正値の配信時刻になった場合（Ｓ１４１→Ｙｅｓ）、空調管理サーバ６０の処理は、図２１のステップＳ１０２に戻る。
一方、気象補正値の配信時刻になっていない場合（Ｓ１４１→Ｎｏ）、空調管理サーバ６０の処理は、図２３のステップＳ１１８に戻る。なお、ステップＳ１１８〜Ｓ１４１の一連の処理は、気象補正値が配信される時刻（例えば、１時間毎）に合わせて繰り返し行われる。ちなみに、ステップＳ１１８〜Ｓ１４１の処理を、例えば、数分毎に行ってもよいし、数秒毎に行ってもよい。

＜効果＞
本実施形態では、補正装置によって算出された気象補正値を用いて熱負荷の予測を行うことで、建物の立地条件を考慮した熱負荷の予測を行うことができる。さらに、時刻毎に算出された気象補正値を用いて熱負荷の予測を行うことで、時刻毎の熱負荷の予測を行うことができ、朝、昼及び夕方等における気象予報値と、気象実測値との乖離を防ぐことができる。
また、第２実施形態に係る手法を、第３実施形態及び第４実施形態に適用することで、気象予報データを取得できない時間でも、気象補正値を用いて熱負荷の予測を行うことができる。

このように、第３実施形態によれば、第１実施形態又は第２実施形態に係る手法を用いて算出された気象補正値を用いることで、立地条件や、時刻による気象条件の変化を考慮した熱負荷の予測や電力消費量の予測が可能となる。これにより、熱負荷の予測精度や、電力消費量の予測精度を向上させることができる。また、第３実施形態及び第４実施形態によれば、ピークシフトについて適切な計画をたてることが可能となり、契約電力削減の効果によるランニングコストの削減等が可能となる。
さらに、第３実施形態及び第４実施形態に係る空調システムＳは、過去の気象予報値から消費電力をダイレクトに算出するものではないので、柔軟な適用が可能となる。

また、本実施形態では、放熱運転の開始予定時刻よりも前に負荷装置の消費電力Ｐ３_ｒが閾値Ｐ_Ｍを超えている場合（Ｓ１２６→Ｙｅｓ）、空調管理サーバ６０は放熱運転の開始時刻を予定よりも早める（Ｓ１２８）。これによって、運転スケジュールどおりに空調設備Ａを制御する場合と比較して、負荷装置の電力平準化を適切に行うことができる。
また、放熱運転の開始予定時刻以後において負荷装置の消費電力Ｐ３_ｒが閾値Ｐ_Ｍ以下である場合（Ｓ１３４→Ｎｏ）、空調管理サーバ６０は放熱運転の開始時刻を予定よりも遅らせる（Ｓ１３３）。これによって、その後に熱負荷が予測よりも大きくなるという事態に備え、蓄熱槽１４に蓄えられた冷熱を有効利用できる。

また、空調管理サーバ６０は、実測した温湿度に基づいて運転スケジュールの放熱時間帯の適否をリアルタイムでチェックし、そのチェック結果に応じてコントローラ４０に指令信号を送信する。これによって、例えば、気象補正値が外れて施設Ｋ内の熱負荷が急激に上昇しても、即座に放熱運転を開始することで負荷装置の消費電力を抑制できる。したがって、負荷装置の消費電力が契約電力Ｐ_Ｃを超えることを防止できる。

また、空調システムＳは、複数の空調設備Ａに関する情報を空調管理サーバ６０で一括して管理し、多数のユーザに情報を提供するクラウド・コンピューティングのシステムになっている。したがって、ユーザが用意すべきものは最低限の接続環境のみであり、空調設備Ａの管理に要するコストを大幅に削減できる。
また、空調管理サーバ６０の処理は熱源シミュレータ等を用いて自動的に行われるため、作業員が試行錯誤しながら運転スケジュールを調整する場合と比較して、消費電力の平準化を高精度で行うことができる。

［第４実施形態］
第４実施形態は、各機器の消費電力を実測する電力計７０（図２６参照）を第３実施形態に係る空調システムＳに追加した点と、空調管理サーバ６０Ａ（図２７参照）の構成と、が異なるが、その他の点については第３実施形態と同様である。したがって、第３実施形態と異なる部分について説明し、重複する部分については説明を省略する。

図２６は、本実施形態に係る空調管理サーバを含む空調システムの構成図である。電力計７０は、冷凍機１１、送風機１２ａ、冷却水ポンプ１３、一次側冷水ポンプ１５、二次側冷水ポンプ２１、室内ファン２２ｂ、施設Ｋ内の各機器の消費電力Ｐ３_ｒ（合計値）を実測するものである。電力計７０によって実測された消費電力Ｐ３_ｒの値は、コントローラ４０に出力される。そして、コントローラ４０は、温湿度センサ３０及び電力計７０の実測値を、例えば、５分毎にネットワークＮを介して空調管理サーバ６０Ａに送信する。

＜空調管理サーバの構成＞
図２７は、本実施形態に係る空調管理サーバの構成図である。
図２７に示す空調管理サーバ６０Ａの構成は、第３実施形態で説明した空調管理サーバ６０（図２０参照）から消費エネルギ算出部６２ｈ（図２０参照）を省略し、消費電力算出部６２ｉ（図２０参照）に代えて消費電力取得部６２ｍを備える点が異なっているが、その他の点については第３実施形態の構成と同様である。
消費電力取得部６２ｍは、ネットワークＮを介してコントローラ４０から電力計７０の実測値（つまり、負荷装置の実際の消費電力）を取得する。消費電力取得部６２ｍによって取得された消費電力の実測値は、消費電力比較部６２２ｊに出力される。
なお、消費電力比較部６２２ｊによって、消費電力の実測値と閾値Ｐ_Ｍとの大小が比較される。

＜空調管理サーバの動作＞
図２８は、空調管理サーバが実行する処理の流れを示すフローチャートである。
なお、空調設備Ａの運転スケジュールを設定する処理（Ｓ１０１〜Ｓ１１７：図２１、図２２参照）については、第３実施形態と同様である。また、図２８に示す処理の開始時において、空調設備Ａでは追掛運転又は放熱運転が行われている。

ステップＳ１１８において空調管理サーバ６０Ａは、実測値取得部６２ｆによって、施設Ｋ付近の温湿度の実測値をコントローラ４０から取得する。
ステップＳ１１９において空調管理サーバ６０Ａは、ステップＳ１１８で取得した温湿度の実測値に基づき、熱負荷算出部６２ｇによって、空調設備Ａの現在の熱負荷ｑ_ｒを算出する。この熱負荷ｑ_ｒは、予測した熱負荷ｑ_ｆとの比較処理で用いられる（Ｓ１２４：図２９参照）。
次に、ステップＳ２０１において空調管理サーバ６０Ａは、消費電力取得部６２ｍによって、コントローラ４０から負荷装置の現在の消費電力Ｐ_Ｓを取得する（消費電力取得ステップ）。前記したように、この消費電力Ｐ_Ｓは電力計７０によって実測された値である。

ステップＳ２０１の処理を実行した後、空調管理サーバ６０Ａの処理は図２９に示すステップＳ１２４に進む。なお、図２９に示す一連の処理は、ステップＳ２０２，Ｓ２０３を除いて第３実施形態で説明した図２４のフローチャートと同様である。

例えば、放熱運転の開始予定時刻よりも前に（Ｓ１２５→Ｎｏ）、実測された消費電力Ｐ_Ｓが閾値Ｐ_Ｍを超えた場合（Ｓ２０２→Ｙｅｓ）、空調管理サーバ６０Ａは放熱を実行することで、放熱運転の開始時刻を予定よりも早める（Ｓ１２８）。
また、放熱運転の開始予定時刻以後（Ｓ１３２→Ｙｅｓ）、実測された消費電力Ｐ_Ｓが閾値Ｐ_Ｍ以下である場合（Ｓ２０３→Ｎｏ）、空調管理サーバ６０Ａは放熱を実行しないことで、放熱運転の開始時刻を予定よりも遅らせる（Ｓ１３３）。
なお、ステップＳ１３９〜Ｓ１４１の処理については、第３実施形態で説明した図２５のフローチャートと同様であるから説明を省略する。

＜効果＞
本実施形態によれば、第３実施形態と同様に、実測された温湿度の変化に応じて運転スケジュールを柔軟に変更できる。
また、第３実施形態では、温湿度センサ３０の実測値に基づいて空調設備Ａの消費電力Ｐ１_ｒを算出し（Ｓ１２１：図２３参照）、空調設備Ａ以外の機器の消費電力Ｐ２_ｒについては電力消費パターンＤＢ６１ａから読み出し（Ｓ１２２）、両者の和をとって負荷装置の消費電力Ｐ３_ｒを算出していた（Ｓ１２３）。
これに対して本実施形態では、電力計７０によって負荷装置の消費電力を直接的に実測するため、負荷装置の消費電力が実際に閾値Ｐ_Ｍを超えているか否かの判定精度を高める
ことができる。したがって、運転スケジュールの調整を第３実施形態よりも高精度に行うことができる。

≪変形例≫
以上、本発明に係る空調管理サーバ６０，６０Ａについて各実施形態により説明したが、本発明はこれらの記載に限定されるものではなく、種々の変更を行うことができる。
例えば、各実施形態は、複数の空調設備Ａに関する運転スケジュールの設定・調整を空調管理サーバ６０（６０Ａ）が一括して行う場合について説明したが、複数のサーバに処理を分散させてもよい。

また、各実施形態では、現在の熱負荷ｑ_ｒが、予測した熱負荷ｑ_ｆ以上であるか否かという判定処理（Ｓ１２４：図２４参照）を行う場合について説明したが、これに限らない。すなわち、熱負荷ｑ_ｒ，ｑ_ｆの大小に関わらず、電力計７０によって実測した消費電力が閾値Ｐ_Ｍを超えた場合に放熱運転を所定時間だけ継続して行うという処理を繰り返し実行するようにしてもよい。この場合でも、負荷装置の消費電力を契約電力Ｐ_Ｃ以下に抑えること
ができる。

また、各実施形態では、気象補正値取得部６２ａが取得する気象補正値の内容が、施設Ｋ付近の補正温度及び補正絶対湿度である場合について説明したが、これに限らない。例えば、補正温度及び補正絶対湿度に加えて、気象補正値に日射量予測値等を追加してもよい。
また、各実施形態では、消費電力Ｐ３_ｆが閾値Ｐ_Ｍを超える分の電力量を打ち消すため
に必要となる最低限の冷熱を蓄熱槽１４に蓄える場合について説明したが、これに限らない。例えば、気象補正値の内容に関わらず、蓄熱運転によって蓄熱槽１４を満蓄の状態にしておいてもよい。
さらに、第３実施形態及び第４実施形態以外の電力消費量の予測手法が用いられてもよい。

＜適用結果＞
図３０は、気象予報値の補正を行う前及び後における熱負荷予測の結果を示す図である。
熱負荷予測は、第３実施形態における手法を用いている。
図３０（ａ）は気象予報値を用いて熱負荷を算出した場合を示し、図３０（ｂ）は第１実施形態に係る手法にて算出した気象補正値を用いて熱負荷を算出した場合を示す。
なお、図３０（ａ）において、実線は実際の熱負荷の変化を示し、破線は気象予報値を用いて算出した熱負荷の変化を示している。また、図３０（ｂ）において、実線は実際の熱負荷の変化を示し、破線は気象補正値を用いて算出した熱負荷の変化を示している。
図３０（ａ）及び図３０（ｂ）を比較すると明らかなように、図３０（ａ）の気象予報値を基に算出された熱負荷より、図３０（ｂ）の気象補正値を基に算出された熱負荷の方が実際の熱負荷に近い値となっている。

本発明は前記した実施形態に限定されるものではなく、様々な変形例が含まれる。例えば、前記した実施形態は本発明を分かりやすく説明するために詳細に説明したものであり、必ずしも説明したすべての構成を有するものに限定されるものではない。また、ある実施形態の構成の一部を他の実施形態の構成に置き換えることが可能であり、ある実施形態の構成に他の実施形態の構成を加えることも可能である。また、各実施形態の構成の一部について、他の構成の追加・削除・置換をすることが可能である。

また、前記した各構成、機能、各部２１１〜２１７，６２，６２ａ〜６２ｋ，６２ｍ，６２１ｊ、６２２ｊ、６２３ｊ、記憶装置２０３、記憶部６１等は、それらの一部又はすべてを、例えば集積回路で設計すること等によりハードウェアで実現してもよい。また、図３、図１６、図２０、図２７に示すように、前記した各構成、機能等は、ＣＰＵ等のプロセッサがそれぞれの機能を実現するプログラムを解釈し、実行することによりソフトウェアで実現してもよい。各機能を実現するプログラム、テーブル、ファイル等の情報は、ＨＤに格納すること以外に、メモリや、ＳＳＤ（Solid State Drive）等の記録装置、又は、ＩＣ（Integrated Circuit）カードや、ＳＤ（Secure Digital）カード、ＤＶＤ（Digital Versatile Disc）等の記録媒体に格納することができる。

さらに、図３、図１６、図２０、図２７に示す補正装置２００，２００ａ、空調管理サーバ６０，６０Ａの各部２１１〜２１７，６２，６２ａ〜６２ｋ，６２ｍ，６２１ｊ、６２２ｊ、６２３ｊが一つの装置に搭載されるようにしてもよい。また、各部２１１〜２１７，６２，６２ａ〜６２ｋ，６２ｍ，６２１ｊ、６２２ｊ、６２３ｊのうち、少なくとも１つを有する装置が補正装置２００，２００ａ、空調管理サーバ６０，６０Ａとは別に設置されてもよい。

また、各実施形態において、制御線や情報線は説明上必要と考えられるものを示しており、製品上必ずしもすべての制御線や情報線を示しているとは限らない。実際には、ほとんどすべての構成が相互に接続されていると考えてよい。

Ｓ 空調システム（空調管理システム）
Ｋ 施設
Ａ 空調設備
Ｚ，Ｚ１，Ｚ２ 気象補正システム
１１ 冷凍機
１４ 蓄熱槽
３０ 温湿度センサ
４０ コントローラ
６０，６０Ａ 空調管理サーバ
６２ 演算処理部（空調制御部）
６２ａ 気象補正値取得部
６２ｂ 熱負荷予測部
６２ｃ 消費エネルギ予測部
６２ｄ 消費電力予測部（消費電力予測部）
６２ｅ スケジュール設定部
６２ｆ 実測値取得部
６２ｇ 熱負荷算出部
６２ｈ 消費エネルギ算出部
６２ｉ 消費電力算出部
６２ｊ 指令信号生成部
６２ｋ 指令信号送信部
６２ｍ 消費電力取得部
７０ 電力計
１０２ 温湿度センサ
１０３ 気象予報サーバ
２００，２００ａ 補正装置（気象補正装置）
２１１ 処理部
２１２ 気象予報データ取得部
２１３ 気象実測データ取得部
２１４ 絶対湿度算出部
２１５ 補正係数算出部
２１６ 気象補正値算出部
２１７ 補間処理部
２２１ 気象予報データ
２２２ 気象実測データ

Claims (7)

1. 時刻毎における、過去の気象予報値を取得する気象予報値取得部と、
   前記時刻における、過去の気象実測値を取得する気象実測値取得部と、
   所定期間における同一時刻の前記気象予報値と、前記気象実測値とを対応付け、対応付けられた前記気象予報値と、前記気象実測値とを基に、最小二乗法によって、直線式を算出し、該直線式における傾きと、ｙ切片とを、予測対象となる前記気象予報値が補正された気象補正値を求めるための補正係数とし、当該補正係数を記憶部に格納する補正係数算出部と、
   予測対象となっている前記気象予報値を、前記記憶部に格納されている前記補正係数である前記傾きと、前記ｙ切片のうち、予測対象となっている前記気象予報値の時刻における前記傾きと、前記ｙ切片とを基に生成した前記直線式に予想対象となっている前記気象予報値を代入することで、予測対象となる前記気象予報値を補正した気象補正値を、前記時刻毎に算出する補正値算出部と、
   を有することを特徴とする気象補正装置。
2. 前記気象実測値取得部は、
   過去所定期間で、前記時刻における気象実測値を取得する
   ことを特徴とする請求項１に記載の気象補正装置。
3. 前記気象予報値取得部は、
   過去所定期間で、前記時刻における気象予報値を取得する
   ことを特徴とする請求項１又は請求項２に記載の気象補正装置。
4. 取得した気象予報値を基に、取得した気象予報値の間の時刻における気象予報値を補間
   する補間処理部を
   さらに有することを特徴とする請求項１から請求項３のいずれか一項に記載の気象補正装置。
5. 時刻毎における、過去の気象予報値を取得する気象予報値取得部と、
   前記時刻における、過去の気象実測値を取得する気象実測値取得部と、
   所定期間における同一時刻の前記気象予報値と、前記気象実測値とを対応付け、対応付けられた前記気象予報値と、前記気象実測値とを基に、最小二乗法によって、直線式を算出し、該直線式における傾きと、ｙ切片とを、予測対象となる前記気象予報値が補正された気象補正値を求めるための補正係数とし、当該補正係数を記憶部に格納する補正係数算出部と、
   予測対象となっている前記気象予報値を、前記記憶部に格納されている前記補正係数である前記傾きと、前記ｙ切片のうち、予測対象となっている前記気象予報値の時刻における前記傾きと、前記ｙ切片とを基に生成した前記直線式に予想対象となっている前記気象予報値を代入することで、予測対象となる前記気象予報値又は前記気象実測値を補正した気象補正値を、前記時刻毎に算出する補正値算出部と、
   前記気象補正値を基に、空調設備の消費電力を予測する消費電力予測部と、
   前記予測された消費電力に基づいて、前記空調設備を制御する空調制御部と、
   を有することを特徴とする空調管理システム。
6. 前記気象補正値を基に、前記空調設備の空調対象領域における熱負荷を予測する熱負荷予測部を有し、
   前記消費電力予測部は、
   前記気象補正値と、予測された前記熱負荷とを基に、空調設備の消費電力を予測する
   ことを特徴とする請求項５に記載の空調管理システム。
7. 気象予報値を基に、気象補正値を算出する気象補正装置が、
   時刻毎における、過去の気象予報値を取得し、
   前記時刻における、過去の気象実測値を取得し、
   所定期間における同一時刻の前記気象予報値と、前記気象実測値とを対応付け、対応付けられた前記気象予報値と、前記気象実測値とを基に、最小二乗法によって、直線式を算出し、該直線式における傾きと、ｙ切片とを、予測対象となる前記気象予報値が補正された気象補正値を求めるための補正係数とし、当該補正係数を記憶部に格納し、
   予測対象となっている前記気象予報値を、前記記憶部に格納されている前記補正係数である前記傾きと、前記ｙ切片のうち、予測対象となっている前記気象予報値の時刻における前記傾きと、前記ｙ切片とを基に生成した前記直線式に予想対象となっている前記気象予報値を代入することで、予測対象となる前記気象予報値を補正した気象補正値を、前記時刻毎に算出する
   ことを特徴とする気象値補正方法。

Images