ネットワークシステムの消費エネルギーを最適化するポリシーに関する検討
西徹也 †大澤由憲 ‡橋本和夫 ‡
† 東北大学工学部‡ 東北大学大学院 情報科学研究科
近年, 地球温暖化問題の解決のため, 温室効果ガスを
削減する活動が世界的に行われている. その活動の一環
として, 家庭内やオフィス内での, 消費エネルギーの削
減（省エネ）が重要視されている. 例えば, 省エネ機器
やエコ機器と呼ばれる省エネ効果の高い電化製品の積
極的な導入や, 人の在室情報を取得して機器を制御し,
無駄な消費エネルギーを削減する試みなどがある. こ
れらの試みは, 何れも個別の機器における省エネ化を図
るものである.
また, 個別の機器に留まらず, 情報ネットワークを用
いてオフィス全体の機器を連携させることにより, 更な
る省エネ化が期待できる. 具体的に, まず, 蛍光灯とデス
クライトのような互いに役割を干渉している機器にお
いては, 互いの機器情報を共有することで無駄な稼働時
間を削減できる. 次に, 人の在室情報を共有し, 人の動き
を管理することで, オフィス全体の省エネ化を行うこと
ができる. 他の利点としては, 個別の機器にポリシーを
実装するときに比べ, ネットワークシステム全体に実装
するときのほうが, 管理者の手間を省くことができる.
しかしながら, 現状では, ネットワークシステム全体
における消費エネルギーを削減する管理手法は確立さ
れていない.
そこで, 本稿では, ネットワークシステム全体の消費
エネルギー最適化に向けて, どのようにポリシーを構成
すべきかについて検討し, また, 最適化を行うための目
的関数を定式化していく.
2問題設定と要件
本稿では, ある環境での省エネ化を行うため, エネル
ギー (電力) を消費する機器類をどのように管理すれば
よいかを検討する. また, 機器類の自動管理だけではな
く, 機器類を利用する人の配置をも管理することで更な
る省エネ化を試みる.
省エネ化を行うことで, 利用者の快適性や作業効率が
失われることは望ましくない. そのため, 利用者の環境
On Management Policy for Saving Energy Consumption of NetworkSystems.†Tetsuya Nishi‡Yoshinori Osawa‡Kazuo Hashimoto†School of Engineering, Tohoku University‡Graduate School of Information Sciences, Tohoku University
に関わる数値を導入し, 省エネ化とのバランスを考慮し
つつ, どのようにポリシーを構成していけばよいかの検
討も行っていく.
まず, 本稿で想定する環境を次のように前提する.
• 環境: 研究室
• メンバー数: 35 名
• 部屋数: 5 個
• プロジェクト数: 7 個
• 考慮する機器類: 作業用 PC, 照明, 空調
また, 本稿では, 以下のようなことを要件とする.
1. 出勤時, リーダー, サブリーダーは部屋 1, そ
の他のメンバーは部屋 2 から席を詰めて配
2. 同じプロジェクトのメンバーが同室のとき,
そのメンバー全員の研究パフォーマンス（能
率）が上がる。
3. アシスタントとメンバーが同室のとき, その
メンバーの能率が上がる.
4. 体感気温が, あるメンバーにとっての適温よ
り暑いときや寒いときには, そのメンバーの
能率が下がる.
5. 窓を開けることで体感温度を外気温より 1 度,
もしくは 2 度下げる. ただし, 雑音などが考
えられるため, その部屋に在室するメンバー
の能率は下がる.
6. 照明を蛍光灯からデスクライトに切り替え
ることで消費エネルギーを抑えられるが, そ
の部屋に在室するメンバーの能率は下がる.
7. プロジェクト間に優先度を定義する. 最適化
において同等のシステム状態が複数あると
き, 優先度の高いプロジェクトの能率が大き
くなるように, システム状態を選択する.
上記のような条件を満たすシステム状態を計算し, 一
定時間ごとに状態遷移させる.
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本稿で提案する最適化手法では, 目的関数 F(s) を以
下の式 (1) のように定め, 目的関数の最小化を行う.
F(s) = E(s) − L(s)(1)
式 (1) における E(s) は消費エネルギー, L(s) は研究パ
フォーマンスを表す. 本稿では, 消費エネルギー E(s) が
可能な限り小さく, 研究パフォーマンス L(s) が可能な
限り大きくなることを目指すものとする. 従って, 目的
関数 F(s) を最小化する状態ベクトルsを求めることが,
本稿の提案手法の最終的な目標となる.
3.1消費エネルギーの定式化
消費エネルギー E(s) は以下の式 (2) のように定める.
E(s) =
i=1Energy(Ai) × sti(s)(2)
式 (2) における Energy(Ai) は機器 Ai の消費エネルギー,
sti(s) は機器Ai の状態変数, Na は機器の総数を表す.
状態変数 sti(s) は機器の状態によって決定される変数
である.オフとオンの2つの状態に限られる機器は0か1を
とり, 数段階の状態を持つ機器は段階に応じた変数をと
る.後者の例として, 空調は設定温度によってその消費エ
ネルギーが変化するため, 設定温度に応じた状態変数と
3.2研究パフォーマンスの定式化
研究パフォーマンス L(s) は以下の式 (3) のように定
L(s) =
i=1PLi(s)(3)
式 (3) における PLi(s) はプロジェクトPi の研究パフォー
マンス, Np はプロジェクトの総数を表す.
また, PLi(s) を以下の式 (4) のように定める.
PLi(s) =
j=1MLj(s)(4)
式 (4) における MLj(s) はメンバーM j の研究パフォー
マンス, Ni はプロジェクト Pi の総メンバー数を表す.
更に, MLi(s) を以下の式 (5) のように定める.
MLi(s) = {Capacity(Mi) + coi(s)} × eni(s)(5)
式 (5) における Capacity(Mi) はメンバー Mi の能力値,eni(s) はメンバーMi の環境変数, coi(s) はメンバーMi の
協力変数を表す.
能力値 Capacity(Mi) はメンバーごとに予め定義して
おく. 環境変数 eni(s) はメンバーMi の周辺環境に左右
され, 例えば, デスクライト使用時には蛍光灯使用時に
比べ eni(s) は小さな値をとる.協力変数 coi(s) はメンバ
ーMi と同室にいるメンバーの属性に左右され, 例えば,
アシスタントが同室にいるときには, いないときに比べ
て coi(s) は大きな値をとる.
論文 [1] では, 省エネルギーに役立てるために, 7 つの
ビルにおける約 3000 点の機器のエネルギー消費を自動
計測, 一元管理できるエネルギーマネージメントシステ
ムの開発を行い, 実際に試験導入している. また, 論文[2] では, IPv6 を活用して公園などの照明器具をネット
ワークに接続し, センターサーバでの一元管理を行って
いる. その成果は実際に北京オリンピック公園に適用さ
れ, 省エネルギーを目的とする施設管理を実現した.
これらの論文では, ネットワーク上で機器を一元管理
する方法を提案しているが, どのように機器を運用すれ
ばより良い省エネ化に繋がるかを検討していない. そ
こで, 本稿では, ネットワーク管理を用いた施設運用に
おいて, より省エネ化に繋がる機器の運用に関して具体
的に定式化を行い, 一例を示した. また, これらの論文
では, 省エネルギー支援システムという省エネを目的と
した機器管理を提案しているが, 利用者の環境には言及
していない. 本稿では, 研究室における研究パフォーマ
ンスを考慮することで, 省エネ化によって利用者の環境
が損なわれることがないような手法を提案している.
本稿では, まず, 省エネ化を行う環境と要件を定義し
た. 次に, 想定した環境において, ネットワークシステ
ムで機器を運用するとき, 消費エネルギーの減少と研
究パフォーマンスの増加をバランスよく満足するため
にはどのような最適化を行えばよいか検討し, 定式化を
[1] 蓮本 昌哉, 角野 浩三, 葛西 悠葵, 十河 知也,“ネッ
トワーク一元管理型省エネルギー支援システム ” ,
松下電工技報, Vol. 54, No. 1, pp.77-83(2006) .
[2] 藤村 英樹, 佐藤 俊孝, 天野 昌幸, 押部 直克, 長谷川
勝士, 高垣 宏章,“広域照明管理用エリアマネージ
メントシステム ” , パナソニック電工技報, Vol. 57,No. 2, pp.84-91(2009) .
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