JP2001227791A - 空調負荷予測方法およびその装置 - Google Patents
空調負荷予測方法およびその装置Info
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Abstract
(57)【要約】
【課題】 季節の変化を検出して、季節に応じた予測ア
ルゴリズムを用い、空調負荷を精度よく予測する。 【解決手段】 ステップＳＰ１において建造物の床温度
を検出し、ステップＳＰ２において、時系列的に検出し
た床温度に基づいて季節が変化したか否かを判定する。
そして、季節が変化していないと判定された場合には、
ステップＳＰ３において従前の予測アルゴリズムを用い
て空調負荷の予測を行い、そのまま元の処理に戻る。逆
に季節が変化したと判定された場合には、ステップＳＰ
４において、変化した季節に応じた予測アルゴリズムを
選択して空調負荷の予測を行い、そのまま元の処理に戻
る。
ルゴリズムを用い、空調負荷を精度よく予測する。 【解決手段】 ステップＳＰ１において建造物の床温度
を検出し、ステップＳＰ２において、時系列的に検出し
た床温度に基づいて季節が変化したか否かを判定する。
そして、季節が変化していないと判定された場合には、
ステップＳＰ３において従前の予測アルゴリズムを用い
て空調負荷の予測を行い、そのまま元の処理に戻る。逆
に季節が変化したと判定された場合には、ステップＳＰ
４において、変化した季節に応じた予測アルゴリズムを
選択して空調負荷の予測を行い、そのまま元の処理に戻
る。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】この発明は空調負荷予測方法
およびその装置に関し、さらに詳細にいえば、少なくと
も温熱情報の測定値を用いて所定の予測アルゴリズムに
基づいて空調負荷を予測し、予測した空調負荷に基づい
て蓄熱運転を行わせる蓄熱空調システムに好適に適用さ
れる、空調負荷予測方法およびその装置に関する。
およびその装置に関し、さらに詳細にいえば、少なくと
も温熱情報の測定値を用いて所定の予測アルゴリズムに
基づいて空調負荷を予測し、予測した空調負荷に基づい
て蓄熱運転を行わせる蓄熱空調システムに好適に適用さ
れる、空調負荷予測方法およびその装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】従来から、空調負荷の予測値を用いて蓄
熱運転、放熱運転、または蓄電運転、放電運転を行うよ
うにした空調システムが提案されている。
熱運転、放熱運転、または蓄電運転、放電運転を行うよ
うにした空調システムが提案されている。
【０００３】そして、空調システムにおける空調負荷の
予測を行う方法として、（１）気温、躯体温度、室内温
度を変数とする平滑式を用いて室内負荷を求める方法
（特公昭５５−６８１４号公報参照）、（２）外気エン
トロピーを求め、その傾きにより翌日の予測負荷熱量を
求める方法（特許第２７８０５２６号公報参照）、
（３）過去の負荷実績に基づく簡易な空調負荷予測方法
（特開平１１−１４１９２９号公報参照）、（４）過去
４８時間の外気温度および外気湿度の実測値と、年間の
データ（式、表により決定論的に与えられるデータ）を
用いて翌日の時刻毎熱負荷を予測する方法（特許第２８
７４０００号公報参照）が提案されている。
予測を行う方法として、（１）気温、躯体温度、室内温
度を変数とする平滑式を用いて室内負荷を求める方法
（特公昭５５−６８１４号公報参照）、（２）外気エン
トロピーを求め、その傾きにより翌日の予測負荷熱量を
求める方法（特許第２７８０５２６号公報参照）、
（３）過去の負荷実績に基づく簡易な空調負荷予測方法
（特開平１１−１４１９２９号公報参照）、（４）過去
４８時間の外気温度および外気湿度の実測値と、年間の
データ（式、表により決定論的に与えられるデータ）を
用いて翌日の時刻毎熱負荷を予測する方法（特許第２８
７４０００号公報参照）が提案されている。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】しかし、特公昭５５−
６８１４号公報に記載された方法を採用した場合には、
外気温度の変化を考慮して季節の変化による修正を行っ
て室内負荷を求めてはいるが、年ごとに変動する季節の
変化を明確に検出するまでには至っていない。
６８１４号公報に記載された方法を採用した場合には、
外気温度の変化を考慮して季節の変化による修正を行っ
て室内負荷を求めてはいるが、年ごとに変動する季節の
変化を明確に検出するまでには至っていない。
【０００５】また、特許第２７８０５２６号公報に記載
された方法を採用した場合には、外気エントロピーの変
化が季節変動による負荷の変化に相関が高いことを利用
して負荷熱量を予測するようにしているが、建造物など
が持つ固有のモデルの変化を捉えていないので、季節の
変化を検出することができないとともに、季節に応じた
予測アルゴリズムを用いて負荷を予測することもできな
いという不都合がある。
された方法を採用した場合には、外気エントロピーの変
化が季節変動による負荷の変化に相関が高いことを利用
して負荷熱量を予測するようにしているが、建造物など
が持つ固有のモデルの変化を捉えていないので、季節の
変化を検出することができないとともに、季節に応じた
予測アルゴリズムを用いて負荷を予測することもできな
いという不都合がある。
【０００６】特開平１１−１４１９２９号公報に記載さ
れた方法を採用した場合には、あくまでも簡易な空調負
荷の予測を行うことができるだけであり、季節の変化を
検出することができず、ひいては季節に応じた予測アル
ゴリズムを採用することもできないので、空調負荷の予
測精度が低下してしまう。
れた方法を採用した場合には、あくまでも簡易な空調負
荷の予測を行うことができるだけであり、季節の変化を
検出することができず、ひいては季節に応じた予測アル
ゴリズムを採用することもできないので、空調負荷の予
測精度が低下してしまう。
【０００７】特許第２８７４０００号公報に記載された
方法を採用した場合には、予測熱負荷を算出するための
データ（日射量、什器・躯体温度、室内温度など）は全
て推定値であり、算出アルゴリズムも周期定常熱負荷理
論に依っている。したがって、多大な計算による計算結
果が全ての建物モデル、年によって変動する季節変化に
十分に対応できるとは言い難い。
方法を採用した場合には、予測熱負荷を算出するための
データ（日射量、什器・躯体温度、室内温度など）は全
て推定値であり、算出アルゴリズムも周期定常熱負荷理
論に依っている。したがって、多大な計算による計算結
果が全ての建物モデル、年によって変動する季節変化に
十分に対応できるとは言い難い。
【０００８】
【発明の目的】この発明は上記の問題点に鑑みてなされ
たものであり、季節の変化を検出して、季節に応じた予
測アルゴリズムを用い、空調負荷を精度よく予測するこ
とができる空調負荷予測方法およびその装置を提供する
ことを目的としている。
たものであり、季節の変化を検出して、季節に応じた予
測アルゴリズムを用い、空調負荷を精度よく予測するこ
とができる空調負荷予測方法およびその装置を提供する
ことを目的としている。
【０００９】
【課題を解決するための手段】請求項１の空調負荷予測
方法は、空調空間を規定する建造物の温度情報を検出
し、検出した温度情報から季節の変化を検出し、季節の
変化が検出されたことに応答して、変化後の季節に対応
する予測アルゴリズムを選択して空調負荷の予測を行う
方法である。
方法は、空調空間を規定する建造物の温度情報を検出
し、検出した温度情報から季節の変化を検出し、季節の
変化が検出されたことに応答して、変化後の季節に対応
する予測アルゴリズムを選択して空調負荷の予測を行う
方法である。
【００１０】請求項２の空調負荷予測方法は、前記建造
物の温度情報として空調空間を規定する建造物の床温度
を検出する方法である。
物の温度情報として空調空間を規定する建造物の床温度
を検出する方法である。
【００１１】請求項３の空調負荷予測方法は、前記建造
物の床温度を、空調システムの室内機の吸い込み温度お
よび外気温度から推定する方法である。
物の床温度を、空調システムの室内機の吸い込み温度お
よび外気温度から推定する方法である。
【００１２】請求項４の空調負荷予測方法は、最上階の
床温度と他の階の床温度との差の、最上階の床温度に対
する割合を用いて季節の変化を検出する方法である。こ
こで、他の階は最低階であることが好ましいが、地面の
温度影響を余り受けない階の内の最低階であることが一
層好ましい。
床温度と他の階の床温度との差の、最上階の床温度に対
する割合を用いて季節の変化を検出する方法である。こ
こで、他の階は最低階であることが好ましいが、地面の
温度影響を余り受けない階の内の最低階であることが一
層好ましい。
【００１３】請求項５の空調負荷予測方法は、季節の変
化の検出を行うに当たってヒステリシスを設ける方法で
ある。
化の検出を行うに当たってヒステリシスを設ける方法で
ある。
【００１４】請求項６の空調負荷予測方法は、少なくと
も温熱情報の測定値を用いて所定の予測アルゴリズムに
基づいて空調負荷を予測し、予測した空調負荷に基づい
て蓄熱運転を行わせる空調システムに適用される方法で
ある。
も温熱情報の測定値を用いて所定の予測アルゴリズムに
基づいて空調負荷を予測し、予測した空調負荷に基づい
て蓄熱運転を行わせる空調システムに適用される方法で
ある。
【００１５】請求項７の空調負荷予測装置は、空調空間
を規定する建造物の温度情報を検出する温度情報検出手
段と、検出した温度情報から季節の変化を検出する季節
変化検出手段と、季節の変化が検出されたことに応答し
て、変化後の季節に対応する予測アルゴリズムを選択し
て空調負荷の予測を行う空調負荷予測手段とを含むもの
である。
を規定する建造物の温度情報を検出する温度情報検出手
段と、検出した温度情報から季節の変化を検出する季節
変化検出手段と、季節の変化が検出されたことに応答し
て、変化後の季節に対応する予測アルゴリズムを選択し
て空調負荷の予測を行う空調負荷予測手段とを含むもの
である。
【００１６】請求項８の空調負荷予測装置は、前記温度
情報検出手段として、建造物の温度情報として空調空間
を規定する建造物の床温度を検出するものを採用するも
のである。
情報検出手段として、建造物の温度情報として空調空間
を規定する建造物の床温度を検出するものを採用するも
のである。
【００１７】請求項９の空調負荷予測装置は、前記温度
情報検出手段として、建造物の床温度を、空調システム
の室内機の吸い込み温度および外気温度から推定するも
のを採用するものである。
情報検出手段として、建造物の床温度を、空調システム
の室内機の吸い込み温度および外気温度から推定するも
のを採用するものである。
【００１８】請求項１０の空調負荷予測装置は、前記季
節変化検出手段として、最上階の床温度と他の階の床温
度との差の、最上階の床温度に対する割合を用いて季節
の変化を検出するものを採用するものである。ここで、
他の階は最低階であることが好ましいが、地面の温度影
響を余り受けない階の内の最低階であることが一層好ま
しい。
節変化検出手段として、最上階の床温度と他の階の床温
度との差の、最上階の床温度に対する割合を用いて季節
の変化を検出するものを採用するものである。ここで、
他の階は最低階であることが好ましいが、地面の温度影
響を余り受けない階の内の最低階であることが一層好ま
しい。
【００１９】請求項１１の空調負荷予測装置は、前記季
節変化検出手段として、季節の変化の検出を行うに当た
ってヒステリシスを設けるものを採用するものである。
節変化検出手段として、季節の変化の検出を行うに当た
ってヒステリシスを設けるものを採用するものである。
【００２０】請求項１２の空調負荷予測装置は、少なく
とも温熱情報の測定値を用いて所定の予測アルゴリズム
に基づいて空調負荷を予測し、予測した空調負荷に基づ
いて蓄熱運転を行わせる空調システムに適用されるもの
である。
とも温熱情報の測定値を用いて所定の予測アルゴリズム
に基づいて空調負荷を予測し、予測した空調負荷に基づ
いて蓄熱運転を行わせる空調システムに適用されるもの
である。
【００２１】
【作用】請求項１の空調負荷予測方法であれば、空調空
間を規定する建造物の温度情報を検出し、検出した温度
情報から季節の変化を検出し、季節の変化が検出された
ことに応答して、変化後の季節に対応する予測アルゴリ
ズムを選択して空調負荷の予測を行うのであるから、年
によって変動する季節変化を精度よく検出することがで
き、季節変化の検出結果に基づいて予測アルゴリズムを
選択することにより、空調負荷を精度よく予測すること
ができる。
間を規定する建造物の温度情報を検出し、検出した温度
情報から季節の変化を検出し、季節の変化が検出された
ことに応答して、変化後の季節に対応する予測アルゴリ
ズムを選択して空調負荷の予測を行うのであるから、年
によって変動する季節変化を精度よく検出することがで
き、季節変化の検出結果に基づいて予測アルゴリズムを
選択することにより、空調負荷を精度よく予測すること
ができる。
【００２２】請求項２の空調負荷予測方法であれば、前
記建造物の温度情報として空調空間を規定する建造物の
床温度を検出するのであるから、床温度を検出すること
により季節変化の検出精度を高めることができるほか、
請求項１と同様の作用を達成することができる。この場
合には、建造物の熱特性情報を含んだ床温度を計測して
熱負荷を予測しているのであるから、全ての建物モデ
ル、年によって変動する季節変化に十分に対処すること
ができる。
記建造物の温度情報として空調空間を規定する建造物の
床温度を検出するのであるから、床温度を検出すること
により季節変化の検出精度を高めることができるほか、
請求項１と同様の作用を達成することができる。この場
合には、建造物の熱特性情報を含んだ床温度を計測して
熱負荷を予測しているのであるから、全ての建物モデ
ル、年によって変動する季節変化に十分に対処すること
ができる。
【００２３】請求項３の空調負荷予測方法であれば、前
記建造物の床温度を、空調システムの室内機の吸い込み
温度および外気温度から推定するのであるから、床温度
を検出するためのセンサを不要にすることができるほ
か、請求項２と同様の作用を達成することができる。
記建造物の床温度を、空調システムの室内機の吸い込み
温度および外気温度から推定するのであるから、床温度
を検出するためのセンサを不要にすることができるほ
か、請求項２と同様の作用を達成することができる。
【００２４】請求項４の空調負荷予測方法であれば、最
上階の床温度と他の階の床温度との差の、最上階の床温
度に対する割合を用いて季節の変化を検出するのである
から、建造物の固有のモデルの変化を精度よく検出する
ことができ、ひいては請求項２または請求項３と同様の
作用を達成することができる。ここで、他の階の床温度
として最低階の床温度を採用すれば上記検出精度を高め
ることができ、他の階の床温度として地面の温度影響を
余り受けない階の内の最低階を採用すれば上記検出精度
を一層高めることができる。
上階の床温度と他の階の床温度との差の、最上階の床温
度に対する割合を用いて季節の変化を検出するのである
から、建造物の固有のモデルの変化を精度よく検出する
ことができ、ひいては請求項２または請求項３と同様の
作用を達成することができる。ここで、他の階の床温度
として最低階の床温度を採用すれば上記検出精度を高め
ることができ、他の階の床温度として地面の温度影響を
余り受けない階の内の最低階を採用すれば上記検出精度
を一層高めることができる。
【００２５】請求項５の空調負荷予測方法であれば、季
節の変化の検出を行うに当たってヒステリシスを設ける
のであるから、季節の変化を必要以上に頻繁に検出する
という不都合の発生を防止することができるほか、請求
項４と同様の作用を達成することができる。
節の変化の検出を行うに当たってヒステリシスを設ける
のであるから、季節の変化を必要以上に頻繁に検出する
という不都合の発生を防止することができるほか、請求
項４と同様の作用を達成することができる。
【００２６】請求項６の空調負荷予測方法であれば、少
なくとも温熱情報の測定値を用いて所定の予測アルゴリ
ズムに基づいて空調負荷を予測し、予測した空調負荷に
基づいて蓄熱運転を行わせる空調システムに適用される
のであるから、空調負荷を精度よく予測することができ
ることに起因して、空調システムにおける蓄熱運転を良
好に行わせることができる。
なくとも温熱情報の測定値を用いて所定の予測アルゴリ
ズムに基づいて空調負荷を予測し、予測した空調負荷に
基づいて蓄熱運転を行わせる空調システムに適用される
のであるから、空調負荷を精度よく予測することができ
ることに起因して、空調システムにおける蓄熱運転を良
好に行わせることができる。
【００２７】請求項７の空調負荷予測装置であれば、温
度情報検出手段によって、空調空間を規定する建造物の
温度情報を検出し、季節変化検出手段によって、検出し
た温度情報から季節の変化を検出する。そして、季節の
変化が検出されたことに応答して、空調負荷予測手段に
よって、変化後の季節に対応する予測アルゴリズムを選
択して空調負荷の予測を行うことができる。
度情報検出手段によって、空調空間を規定する建造物の
温度情報を検出し、季節変化検出手段によって、検出し
た温度情報から季節の変化を検出する。そして、季節の
変化が検出されたことに応答して、空調負荷予測手段に
よって、変化後の季節に対応する予測アルゴリズムを選
択して空調負荷の予測を行うことができる。
【００２８】したがって、年によって変動する季節変化
を精度よく検出することができ、季節変化の検出結果に
基づいて予測アルゴリズムを選択することにより、空調
負荷を精度よく予測することができる。
を精度よく検出することができ、季節変化の検出結果に
基づいて予測アルゴリズムを選択することにより、空調
負荷を精度よく予測することができる。
【００２９】請求項８の空調負荷予測装置であれば、前
記温度情報検出手段として、建造物の温度情報として空
調空間を規定する建造物の床温度を検出するものを採用
するのであるから、床温度を検出することにより季節変
化の検出精度を高めることができるほか、請求項７と同
様の作用を達成することができる。この場合には、建造
物の熱特性情報を含んだ床温度を計測して熱負荷を予測
しているのであるから、全ての建物モデル、年によって
変動する季節変化に十分に対処することができる。
記温度情報検出手段として、建造物の温度情報として空
調空間を規定する建造物の床温度を検出するものを採用
するのであるから、床温度を検出することにより季節変
化の検出精度を高めることができるほか、請求項７と同
様の作用を達成することができる。この場合には、建造
物の熱特性情報を含んだ床温度を計測して熱負荷を予測
しているのであるから、全ての建物モデル、年によって
変動する季節変化に十分に対処することができる。
【００３０】請求項９の空調負荷予測装置であれば、前
記温度情報検出手段として、建造物の床温度を、蓄熱空
調システムの室内機の吸い込み温度および外気温度から
推定するものを採用するのであるから、床温度を検出す
るためのセンサを不要にすることができるほか、請求項
８と同様の作用を達成することができる。
記温度情報検出手段として、建造物の床温度を、蓄熱空
調システムの室内機の吸い込み温度および外気温度から
推定するものを採用するのであるから、床温度を検出す
るためのセンサを不要にすることができるほか、請求項
８と同様の作用を達成することができる。
【００３１】請求項１０の空調負荷予測装置であれば、
前記季節変化検出手段として、最上階の床温度と他の階
の床温度との差の、最上階の床温度に対する割合を用い
て季節の変化を検出するものを採用するのであるから、
建造物の固有のモデルの変化を精度よく検出することが
でき、ひいては請求項８または請求項９と同様の作用を
達成することができる。ここで、他の階の床温度として
最低階の床温度を採用すれば上記検出精度を高めること
ができ、他の階の床温度として地面の温度影響を余り受
けない階の内の最低階を採用すれば上記検出精度を一層
高めることができる。
前記季節変化検出手段として、最上階の床温度と他の階
の床温度との差の、最上階の床温度に対する割合を用い
て季節の変化を検出するものを採用するのであるから、
建造物の固有のモデルの変化を精度よく検出することが
でき、ひいては請求項８または請求項９と同様の作用を
達成することができる。ここで、他の階の床温度として
最低階の床温度を採用すれば上記検出精度を高めること
ができ、他の階の床温度として地面の温度影響を余り受
けない階の内の最低階を採用すれば上記検出精度を一層
高めることができる。
【００３２】請求項１１の空調負荷予測装置であれば、
前記季節変化検出手段として、季節の変化の検出を行う
に当たってヒステリシスを設けるものを採用するのであ
るから、季節の変化を必要以上に頻繁に検出するという
不都合の発生を防止することができるほか、請求項１０
と同様の作用を達成することができる。
前記季節変化検出手段として、季節の変化の検出を行う
に当たってヒステリシスを設けるものを採用するのであ
るから、季節の変化を必要以上に頻繁に検出するという
不都合の発生を防止することができるほか、請求項１０
と同様の作用を達成することができる。
【００３３】請求項１２の空調負荷予測方法であれば、
少なくとも温熱情報の測定値を用いて所定の予測アルゴ
リズムに基づいて空調負荷を予測し、予測した空調負荷
に基づいて蓄熱運転を行わせる空調システムに適用され
るのであるから、空調負荷を精度よく予測することがで
きることに起因して、空調システムにおける蓄熱運転を
良好に行わせることができる。
少なくとも温熱情報の測定値を用いて所定の予測アルゴ
リズムに基づいて空調負荷を予測し、予測した空調負荷
に基づいて蓄熱運転を行わせる空調システムに適用され
るのであるから、空調負荷を精度よく予測することがで
きることに起因して、空調システムにおける蓄熱運転を
良好に行わせることができる。
【００３４】
【発明の実施の形態】以下、添付図面を参照して、この
発明の空調負荷予測方法およびその装置の実施の態様を
詳細に説明する。なお、以下の説明においては、蓄熱運
転を行うようにした空調システムに適用されたものを例
にとっている。
発明の空調負荷予測方法およびその装置の実施の態様を
詳細に説明する。なお、以下の説明においては、蓄熱運
転を行うようにした空調システムに適用されたものを例
にとっている。
【００３５】図１はこの発明の空調負荷予測装置の一実
施態様を示すブロック図である。
施態様を示すブロック図である。
【００３６】この空調負荷予測装置は、建造物の床温度
（この明細書において床温度とは、床の表面温度であっ
てもよいが、コンクリート、スラブなど、建造物の躯体
を構成する構造体の表面あるいは内部の温度であること
が好ましい。）を検出する床温度センサ１と、床温度セ
ンサ１からの出力信号を取り込む床温度測定部２と、取
り込んだ信号を順次記憶するメモリ３と、メモリ３から
信号を取り出して季節変化の検出を行う季節変化検出部
４と、複数の予測アルゴリズムを保持する予測アルゴリ
ズム保持部５と、季節変化の検出結果に基づいて予測ア
ルゴリズムを選択する予測アルゴリズム選択部６と、選
択された予測アルゴリズムを用いて空調負荷を予測する
空調負荷予測部７とを含んでいる。
（この明細書において床温度とは、床の表面温度であっ
てもよいが、コンクリート、スラブなど、建造物の躯体
を構成する構造体の表面あるいは内部の温度であること
が好ましい。）を検出する床温度センサ１と、床温度セ
ンサ１からの出力信号を取り込む床温度測定部２と、取
り込んだ信号を順次記憶するメモリ３と、メモリ３から
信号を取り出して季節変化の検出を行う季節変化検出部
４と、複数の予測アルゴリズムを保持する予測アルゴリ
ズム保持部５と、季節変化の検出結果に基づいて予測ア
ルゴリズムを選択する予測アルゴリズム選択部６と、選
択された予測アルゴリズムを用いて空調負荷を予測する
空調負荷予測部７とを含んでいる。
【００３７】図２はこの発明の空調負荷予測方法の一実
施態様を説明するフローチャートである。
施態様を説明するフローチャートである。
【００３８】ステップＳＰ１において建造物の床温度を
検出し、ステップＳＰ２において、時系列的に検出した
床温度に基づいて季節が変化したか否かを判定する。
検出し、ステップＳＰ２において、時系列的に検出した
床温度に基づいて季節が変化したか否かを判定する。
【００３９】そして、季節が変化していないと判定され
た場合には、ステップＳＰ３において従前の予測アルゴ
リズムを用いて空調負荷の予測を行い、そのまま元の処
理に戻る。逆に季節が変化したと判定された場合には、
ステップＳＰ４において、変化した季節に応じた予測ア
ルゴリズムを選択して空調負荷の予測を行い、そのまま
元の処理に戻る。
た場合には、ステップＳＰ３において従前の予測アルゴ
リズムを用いて空調負荷の予測を行い、そのまま元の処
理に戻る。逆に季節が変化したと判定された場合には、
ステップＳＰ４において、変化した季節に応じた予測ア
ルゴリズムを選択して空調負荷の予測を行い、そのまま
元の処理に戻る。
【００４０】さらに説明する。
【００４１】年間を通じた床温度の推移（２階の床温度
と最上階の床温度との推移）を実測し、模式的に表現し
たグラフを図３に示す。なお、実線が最上階の床温度
を、破線が２階の床温度を示している。
と最上階の床温度との推移）を実測し、模式的に表現し
たグラフを図３に示す。なお、実線が最上階の床温度
を、破線が２階の床温度を示している。
【００４２】この実測データから分かるように、夏、冬
には床温度の変化が少なく（安定しており）、春、秋に
は床温度の変化が大きい（不安定である）。
には床温度の変化が少なく（安定しており）、春、秋に
は床温度の変化が大きい（不安定である）。
【００４３】したがって、床温度の変化が所定の閾値を
越えるか否かに基づいて季節の変化を検出することがで
きる。
越えるか否かに基づいて季節の変化を検出することがで
きる。
【００４４】また、実測データから分かるように、夏、
冬には床温度の最大値と最小値との差が小さく、春、秋
には床温度の最大値と最小値との差が大きい。
冬には床温度の最大値と最小値との差が小さく、春、秋
には床温度の最大値と最小値との差が大きい。
【００４５】したがって、床温度の最大値と最小値との
差が所定の閾値を越えるか否かに基づいて季節の変化を
検出することができる。
差が所定の閾値を越えるか否かに基づいて季節の変化を
検出することができる。
【００４６】そして、季節は春、夏、秋、冬の順に繰り
返されるので、季節の変化が検出されれば、次の季節が
分かる。そして、例えば、夏、冬には予測アルゴリズム
としてカルマンフィルタを採用し、春、秋には予測アル
ゴリズムとしてニューラルネットワークを採用する。こ
の結果、季節に応じた予測アルゴリズムを採用して、精
度よく空調負荷を予測することができる。
返されるので、季節の変化が検出されれば、次の季節が
分かる。そして、例えば、夏、冬には予測アルゴリズム
としてカルマンフィルタを採用し、春、秋には予測アル
ゴリズムとしてニューラルネットワークを採用する。こ
の結果、季節に応じた予測アルゴリズムを採用して、精
度よく空調負荷を予測することができる。
【００４７】図４はこの発明の空調負荷予測装置の他の
実施態様を示すブロック図である。
実施態様を示すブロック図である。
【００４８】この空調負荷予測装置は、空調空間の温度
（室内温度）を検出する室内温度センサ１１と、外気温
度を検出する外気温度センサ１３と、室内温度センサ１
１からの出力信号を取り込む室内温度測定部１２と、外
気温度センサ１３からの出力信号を取り込む外気温度測
定部１４と、取り込んだ信号を順次記憶するメモリ１５
と、メモリ１５に記憶された信号に基づいて床温度を推
定し、メモリ１５に供給する床温度推定部１６と、メモ
リ１５から床温度推定信号を取り出して季節変化の検出
を行う季節変化検出部１７と、複数の予測アルゴリズム
を保持する予測アルゴリズム保持部１８と、季節変化の
検出結果に基づいて予測アルゴリズムを選択する予測ア
ルゴリズム選択部１９と、選択された予測アルゴリズム
を用いて空調負荷を予測する空調負荷予測部１０とを含
んでいる。
（室内温度）を検出する室内温度センサ１１と、外気温
度を検出する外気温度センサ１３と、室内温度センサ１
１からの出力信号を取り込む室内温度測定部１２と、外
気温度センサ１３からの出力信号を取り込む外気温度測
定部１４と、取り込んだ信号を順次記憶するメモリ１５
と、メモリ１５に記憶された信号に基づいて床温度を推
定し、メモリ１５に供給する床温度推定部１６と、メモ
リ１５から床温度推定信号を取り出して季節変化の検出
を行う季節変化検出部１７と、複数の予測アルゴリズム
を保持する予測アルゴリズム保持部１８と、季節変化の
検出結果に基づいて予測アルゴリズムを選択する予測ア
ルゴリズム選択部１９と、選択された予測アルゴリズム
を用いて空調負荷を予測する空調負荷予測部１０とを含
んでいる。
【００４９】図５はこの発明の空調負荷予測方法の他の
実施態様を説明するフローチャートである。
実施態様を説明するフローチャートである。
【００５０】ステップＳＰ１において、空調空間の温度
（室内温度）を検出し、ステップＳＰ２において外気温
度を検出し、ステップＳＰ３において、室内温度と外気
温度から建造物の床温度を推定し、ステップＳＰ４にお
いて、時系列的に検出した床温度に基づいて季節が変化
したか否かを判定する。
（室内温度）を検出し、ステップＳＰ２において外気温
度を検出し、ステップＳＰ３において、室内温度と外気
温度から建造物の床温度を推定し、ステップＳＰ４にお
いて、時系列的に検出した床温度に基づいて季節が変化
したか否かを判定する。
【００５１】そして、季節が変化していないと判定され
た場合には、ステップＳＰ５において従前の予測アルゴ
リズムを用いて空調負荷の予測を行い、そのまま元の処
理に戻る。逆に季節が変化したと判定された場合には、
ステップＳＰ６において、変化した季節に応じた予測ア
ルゴリズムを選択して空調負荷の予測を行い、そのまま
元の処理に戻る。
た場合には、ステップＳＰ５において従前の予測アルゴ
リズムを用いて空調負荷の予測を行い、そのまま元の処
理に戻る。逆に季節が変化したと判定された場合には、
ステップＳＰ６において、変化した季節に応じた予測ア
ルゴリズムを選択して空調負荷の予測を行い、そのまま
元の処理に戻る。
【００５２】さらに説明する。
【００５３】床温度の推定は、例えば、α×平均室内温
度＋β×前日の２１時の室内温度＋γ（ただし、α＝
０．６４、β＝０．２６、γ＝２．８９）の演算を行う
ことにより達成できる。この式は、実際のビルにおいて
取得した床温度、室内温度より推定に適したデータ「１
日平均室内温度」、「前日２１時の室内温度」を用いて
統計処理（重回帰分析）して導かれた、平均床温度に対
する「重回帰式」である。この推定を採用した場合に
は、図６中にＡで示す予測床温度が得られ、Ｂで示す実
測床温度に対する誤差が、Ｃに示すように、±０．５℃
以下であった。ただし、蓄熱空調システムの室内機の吸
い込み温度、または外気温度を用いて床温度を予測する
ことも可能である。これらの場合にも、例えば、上記と
同様に重回帰分析を行って「重回帰式」を導けばよい。
度＋β×前日の２１時の室内温度＋γ（ただし、α＝
０．６４、β＝０．２６、γ＝２．８９）の演算を行う
ことにより達成できる。この式は、実際のビルにおいて
取得した床温度、室内温度より推定に適したデータ「１
日平均室内温度」、「前日２１時の室内温度」を用いて
統計処理（重回帰分析）して導かれた、平均床温度に対
する「重回帰式」である。この推定を採用した場合に
は、図６中にＡで示す予測床温度が得られ、Ｂで示す実
測床温度に対する誤差が、Ｃに示すように、±０．５℃
以下であった。ただし、蓄熱空調システムの室内機の吸
い込み温度、または外気温度を用いて床温度を予測する
ことも可能である。これらの場合にも、例えば、上記と
同様に重回帰分析を行って「重回帰式」を導けばよい。
【００５４】その後は、図１または図２の実施態様と同
様に、床温度から季節の変化を検出し、季節に応じた予
測アルゴリズムを採用して精度よく空調負荷を予測する
ことができる。
様に、床温度から季節の変化を検出し、季節に応じた予
測アルゴリズムを採用して精度よく空調負荷を予測する
ことができる。
【００５５】図７はこの発明の空調負荷予測装置のさら
に他の実施態様を示すブロック図である。
に他の実施態様を示すブロック図である。
【００５６】この空調負荷予測装置は、建造物の最上階
の床温度を検出する第１床温度センサ２１と、建造物の
最低階（地面の温度の影響を余り受けない階のうちの最
低階であることが好ましい）の床温度を検出する第２床
温度センサ２３と、第１床温度センサ２１からの出力信
号を取り込む第１床温度測定部２２と、第２床温度セン
サ２３からの出力信号を取り込む第２床温度測定部２４
と、取り込んだ信号を順次記憶するメモリ２５と、メモ
リ２５から両床温度信号を取り出して季節変化の検出を
行う季節変化検出部２６と、複数の予測アルゴリズムを
保持する予測アルゴリズム保持部２７と、季節変化の検
出結果に基づいて予測アルゴリズムを選択する予測アル
ゴリズム選択部２８と、選択された予測アルゴリズムを
用いて空調負荷を予測する空調負荷予測部２９とを含ん
でいる。
の床温度を検出する第１床温度センサ２１と、建造物の
最低階（地面の温度の影響を余り受けない階のうちの最
低階であることが好ましい）の床温度を検出する第２床
温度センサ２３と、第１床温度センサ２１からの出力信
号を取り込む第１床温度測定部２２と、第２床温度セン
サ２３からの出力信号を取り込む第２床温度測定部２４
と、取り込んだ信号を順次記憶するメモリ２５と、メモ
リ２５から両床温度信号を取り出して季節変化の検出を
行う季節変化検出部２６と、複数の予測アルゴリズムを
保持する予測アルゴリズム保持部２７と、季節変化の検
出結果に基づいて予測アルゴリズムを選択する予測アル
ゴリズム選択部２８と、選択された予測アルゴリズムを
用いて空調負荷を予測する空調負荷予測部２９とを含ん
でいる。
【００５７】図８はこの発明の空調負荷予測方法のさら
に他の実施態様を説明するフローチャートである。
に他の実施態様を説明するフローチャートである。
【００５８】ステップＳＰ１において建造物の最上階の
床温度を検出し、ステップＳＰ２において建造物の最低
階（地面の温度の影響を余り受けない階のうちの最低階
であることが好ましい）の床温度を検出し、ステップＳ
Ｐ３において、時系列的に検出した両床温度を用いて季
節が変化したか否かを判定する。
床温度を検出し、ステップＳＰ２において建造物の最低
階（地面の温度の影響を余り受けない階のうちの最低階
であることが好ましい）の床温度を検出し、ステップＳ
Ｐ３において、時系列的に検出した両床温度を用いて季
節が変化したか否かを判定する。
【００５９】そして、季節が変化していないと判定され
た場合には、ステップＳＰ４において従前の予測アルゴ
リズムを用いて空調負荷の予測を行い、そのまま元の処
理に戻る。逆に季節が変化したと判定された場合には、
ステップＳＰ５において、変化した季節に応じた予測ア
ルゴリズムを選択して空調負荷の予測を行い、そのまま
元の処理に戻る。
た場合には、ステップＳＰ４において従前の予測アルゴ
リズムを用いて空調負荷の予測を行い、そのまま元の処
理に戻る。逆に季節が変化したと判定された場合には、
ステップＳＰ５において、変化した季節に応じた予測ア
ルゴリズムを選択して空調負荷の予測を行い、そのまま
元の処理に戻る。
【００６０】図９は図８のフローチャートのステップＳ
Ｐ３の判定の一例を詳細に説明するフローチャートであ
る。
Ｐ３の判定の一例を詳細に説明するフローチャートであ
る。
【００６１】ステップＳＰ３１において、係数Ａ｛＝
（最上階の床温度−最低階の床温度）／最上階の床温
度｝を算出する。ただし、従前の係数Ａとの平均を算出
して新たな係数Ａとしてもよい。
（最上階の床温度−最低階の床温度）／最上階の床温
度｝を算出する。ただし、従前の係数Ａとの平均を算出
して新たな係数Ａとしてもよい。
【００６２】そして、ステップＳＰ３２において、係数
Ａが係数の最大値ＡMAXよりも大きいか否かを判定す
る。Ａ＞ＡMAXであると判定された場合には、ステップ
ＳＰ３３において係数の最大値ＡMAXを係数Ａに設定す
る。
Ａが係数の最大値ＡMAXよりも大きいか否かを判定す
る。Ａ＞ＡMAXであると判定された場合には、ステップ
ＳＰ３３において係数の最大値ＡMAXを係数Ａに設定す
る。
【００６３】Ａ＞ＡMAXでないと判定された場合、また
はステップＳＰ３３の処理が行われた場合には、ステッ
プＳＰ３４において、係数の最大値ＡMAXの半値ＡL（＝
ＡMA X／２）を算出し、ステップＳＰ３５において、過
去の係数Ａoldが半値ＡLよりも大きいか否かを判定す
る。
はステップＳＰ３３の処理が行われた場合には、ステッ
プＳＰ３４において、係数の最大値ＡMAXの半値ＡL（＝
ＡMA X／２）を算出し、ステップＳＰ３５において、過
去の係数Ａoldが半値ＡLよりも大きいか否かを判定す
る。
【００６４】そして、Ａold＞ＡLであると判定された場
合には、ステップＳＰ３６において、係数Ａが半値ＡL
よりも小さいか否かを判定し、逆に、Ａold＞ＡLでない
と判定された場合には、ステップＳＰ３７において、係
数Ａが半値ＡLよりも大きいか否かを判定する。そし
て、ステップＳＰ３６においてＡ＜ＡLであると判定さ
れた場合、またはステップＳＰ３７においてＡ＞ＡLで
あると判定された場合には、ステップＳＰ３８におい
て、季節が変化したことを検出する。
合には、ステップＳＰ３６において、係数Ａが半値ＡL
よりも小さいか否かを判定し、逆に、Ａold＞ＡLでない
と判定された場合には、ステップＳＰ３７において、係
数Ａが半値ＡLよりも大きいか否かを判定する。そし
て、ステップＳＰ３６においてＡ＜ＡLであると判定さ
れた場合、またはステップＳＰ３７においてＡ＞ＡLで
あると判定された場合には、ステップＳＰ３８におい
て、季節が変化したことを検出する。
【００６５】そして、ステップＳＰ３６においてＡ＜Ａ
Lでないと判定された場合、ステップＳＰ３７において
Ａ＞ＡLでないと判定された場合、またはステップＳＰ
３８の処理が行われた場合には、ステップＳＰ３９にお
いて、係数Ａを過去の係数Ａ oldとし、そのまま元の処
理に戻る。
Lでないと判定された場合、ステップＳＰ３７において
Ａ＞ＡLでないと判定された場合、またはステップＳＰ
３８の処理が行われた場合には、ステップＳＰ３９にお
いて、係数Ａを過去の係数Ａ oldとし、そのまま元の処
理に戻る。
【００６６】なお、ＡMAX、Ａoldには初期値（例えば、
ＡMAX＝０．２、夏、冬ならばＡold＝０、春、秋ならば
Ａold＝０．２）を与えておく。
ＡMAX＝０．２、夏、冬ならばＡold＝０、春、秋ならば
Ａold＝０．２）を与えておく。
【００６７】したがって、図３から係数Ａを算出すれ
ば、図１０に模式的に示すように、季節に応じて係数Ａ
が増減する。そして、この係数Ａを半値ＡLと比較する
ことにより、季節の変化を検出することができる。
ば、図１０に模式的に示すように、季節に応じて係数Ａ
が増減する。そして、この係数Ａを半値ＡLと比較する
ことにより、季節の変化を検出することができる。
【００６８】図１１は図８のフローチャートのステップ
ＳＰ３の判定の他の例を詳細に説明するフローチャート
である。
ＳＰ３の判定の他の例を詳細に説明するフローチャート
である。
【００６９】ステップＳＰ３１において、係数Ａ｛＝
（最上階の床温度−最低階の床温度）／最上階の床温
度｝を算出する。ただし、従前の係数Ａとの平均を算出
して新たな係数Ａとしてもよい。
（最上階の床温度−最低階の床温度）／最上階の床温
度｝を算出する。ただし、従前の係数Ａとの平均を算出
して新たな係数Ａとしてもよい。
【００７０】そして、ステップＳＰ３２において、係数
Ａが係数の最大値ＡMAXよりも大きいか否かを判定す
る。Ａ＞ＡMAXであると判定された場合には、ステップ
ＳＰ３３において係数の最大値ＡMAXを係数Ａに設定す
る。
Ａが係数の最大値ＡMAXよりも大きいか否かを判定す
る。Ａ＞ＡMAXであると判定された場合には、ステップ
ＳＰ３３において係数の最大値ＡMAXを係数Ａに設定す
る。
【００７１】Ａ＞ＡMAXでないと判定された場合、また
はステップＳＰ３３の処理が行われた場合には、ステッ
プＳＰ３４において、第１閾値ＡLu｛＝係数の最大値Ａ
MAXの半値ＡL（＝ＡMAX／２）＋Ｂ｝、第２閾値Ａ
Ld｛＝係数の最大値ＡMAXの半値ＡL（＝ＡMAX／２）−
Ｂ｝を算出し、ステップＳＰ３５において、過去の係数
Ａ oldが第１閾値ＡLuよりも大きいか否かを判定する。
はステップＳＰ３３の処理が行われた場合には、ステッ
プＳＰ３４において、第１閾値ＡLu｛＝係数の最大値Ａ
MAXの半値ＡL（＝ＡMAX／２）＋Ｂ｝、第２閾値Ａ
Ld｛＝係数の最大値ＡMAXの半値ＡL（＝ＡMAX／２）−
Ｂ｝を算出し、ステップＳＰ３５において、過去の係数
Ａ oldが第１閾値ＡLuよりも大きいか否かを判定する。
【００７２】そして、Ａold＜ＡLuであると判定された
場合には、ステップＳＰ３６において、係数Ａが第１閾
値ＡLuよりも大きいか否かを判定する。逆に、Ａold＜
ＡLuでないと判定された場合には、ステップＳＰ３７に
おいて、過去の係数Ａoldが第２閾値ＡLdよりも大きい
か否かを判定する。ステップＳＰ３７においてＡold＞
ＡLdであると判定された場合には、ステップＳＰ３８に
おいて、係数Ａが半値ＡLdよりも小さいか否かを判定す
る。そして、ステップＳＰ３６においてＡ＞Ａ Luである
と判定された場合、またはステップＳＰ３８においてＡ
＜ＡLdであると判定された場合には、ステップＳＰ３９
において、季節が変化したことを検出する。
場合には、ステップＳＰ３６において、係数Ａが第１閾
値ＡLuよりも大きいか否かを判定する。逆に、Ａold＜
ＡLuでないと判定された場合には、ステップＳＰ３７に
おいて、過去の係数Ａoldが第２閾値ＡLdよりも大きい
か否かを判定する。ステップＳＰ３７においてＡold＞
ＡLdであると判定された場合には、ステップＳＰ３８に
おいて、係数Ａが半値ＡLdよりも小さいか否かを判定す
る。そして、ステップＳＰ３６においてＡ＞Ａ Luである
と判定された場合、またはステップＳＰ３８においてＡ
＜ＡLdであると判定された場合には、ステップＳＰ３９
において、季節が変化したことを検出する。
【００７３】そして、ステップＳＰ３６においてＡ＞Ａ
Luでないと判定された場合、ステップＳＰ３７において
Ａold＞ＡLdでないと判定された場合、ステップＳＰ３
８においてＡ＜ＡLdでないと判定された場合、またはス
テップＳＰ３９の処理が行われた場合には、ステップＳ
Ｐ４０において、係数Ａを過去の係数Ａoldとし、その
まま元の処理に戻る。
Luでないと判定された場合、ステップＳＰ３７において
Ａold＞ＡLdでないと判定された場合、ステップＳＰ３
８においてＡ＜ＡLdでないと判定された場合、またはス
テップＳＰ３９の処理が行われた場合には、ステップＳ
Ｐ４０において、係数Ａを過去の係数Ａoldとし、その
まま元の処理に戻る。
【００７４】なお、Ｂはその値（例えば、Ｂ＝０．０
２）を予め定めておく。
２）を予め定めておく。
【００７５】したがって、この場合には、季節の変化を
検出する処理にヒステリシスを持たせているので、季節
変化の判定が頻繁に発生することを防止することができ
る。
検出する処理にヒステリシスを持たせているので、季節
変化の判定が頻繁に発生することを防止することができ
る。
【００７６】また、各階の床温度の差に着目すると、
夏、冬には差が小さく、春、秋には差が大きいのである
から、所定の閾値との大小を比較することにより、季節
の変化を検出することができる。
夏、冬には差が小さく、春、秋には差が大きいのである
から、所定の閾値との大小を比較することにより、季節
の変化を検出することができる。
【００７７】なお、上記の各実施態様は、蓄熱運転を行
うようにした空調システムのみならず、蓄電運転運転を
行うようにした空調システムにも適用することができ
る。
うようにした空調システムのみならず、蓄電運転運転を
行うようにした空調システムにも適用することができ
る。
【００７８】
【発明の効果】請求項１の発明は、年によって変動する
季節変化を精度よく検出することができ、季節変化の検
出結果に基づいて予測アルゴリズムを選択することによ
り、空調負荷を精度よく予測することができるという特
有の効果を奏する。
季節変化を精度よく検出することができ、季節変化の検
出結果に基づいて予測アルゴリズムを選択することによ
り、空調負荷を精度よく予測することができるという特
有の効果を奏する。
【００７９】請求項２の発明は、床温度を検出すること
により季節変化の検出精度を高めることができるほか、
請求項１と同様の効果を奏する。
により季節変化の検出精度を高めることができるほか、
請求項１と同様の効果を奏する。
【００８０】請求項３の発明は、床温度を検出するため
のセンサを不要にすることができるほか、請求項２と同
様の効果を奏する。
のセンサを不要にすることができるほか、請求項２と同
様の効果を奏する。
【００８１】請求項４の発明は、建造物の固有のモデル
の変化を精度よく検出することができ、ひいては請求項
２または請求項３と同様の効果を奏する。
の変化を精度よく検出することができ、ひいては請求項
２または請求項３と同様の効果を奏する。
【００８２】請求項５の発明は、季節の変化を必要以上
に頻繁に検出するという不都合の発生を防止することが
できるほか、請求項４と同様の効果を奏する。
に頻繁に検出するという不都合の発生を防止することが
できるほか、請求項４と同様の効果を奏する。
【００８３】請求項６の発明は、空調負荷を精度よく予
測することができることに起因して、空調システムにお
ける蓄熱運転を良好に行わせることができるという特有
の効果を奏する。
測することができることに起因して、空調システムにお
ける蓄熱運転を良好に行わせることができるという特有
の効果を奏する。
【００８４】請求項７の発明は、年によって変動する季
節変化を精度よく検出することができ、季節変化の検出
結果に基づいて予測アルゴリズムを選択することによ
り、空調負荷を精度よく予測することができるという特
有の効果を奏する。
節変化を精度よく検出することができ、季節変化の検出
結果に基づいて予測アルゴリズムを選択することによ
り、空調負荷を精度よく予測することができるという特
有の効果を奏する。
【００８５】請求項８の発明は、床温度を検出すること
により季節変化の検出精度を高めることができるほか、
請求項７と同様の効果を奏する。
により季節変化の検出精度を高めることができるほか、
請求項７と同様の効果を奏する。
【００８６】請求項９の発明は、床温度を検出するため
のセンサを不要にすることができるほか、請求項８と同
様の効果を奏する。
のセンサを不要にすることができるほか、請求項８と同
様の効果を奏する。
【００８７】請求項１０の発明は、建造物の固有のモデ
ルの変化を精度よく検出することができ、ひいては請求
項８または請求項９と同様の効果を奏する。
ルの変化を精度よく検出することができ、ひいては請求
項８または請求項９と同様の効果を奏する。
【００８８】請求項１１の発明は、季節の変化を必要以
上に頻繁に検出するという不都合の発生を防止すること
ができるほか、請求項１０と同様の効果を奏する。
上に頻繁に検出するという不都合の発生を防止すること
ができるほか、請求項１０と同様の効果を奏する。
【００８９】請求項１２の発明は、空調負荷を精度よく
予測することができることに起因して、空調システムに
おける蓄熱運転を良好に行わせることができるという特
有の効果を奏する。
予測することができることに起因して、空調システムに
おける蓄熱運転を良好に行わせることができるという特
有の効果を奏する。
【図１】この発明の空調負荷予測装置の一実施態様を示
すブロック図である。
すブロック図である。
【図２】この発明の空調負荷予測方法の一実施態様を説
明するフローチャートである。
明するフローチャートである。
【図３】年間を通じた床温度の推移を実測し、模式的に
表現した図である。
表現した図である。
【図４】この発明の空調負荷予測装置の他の実施態様を
示すブロック図である。
示すブロック図である。
【図５】この発明の空調負荷予測方法の他の実施態様を
説明するフローチャートである。
説明するフローチャートである。
【図６】床温度の予測値、実際の床温度、床温度の予測
誤差の一例を示す図である。
誤差の一例を示す図である。
【図７】この発明の空調負荷予測装置のさらに他の実施
態様を示すブロック図である。
態様を示すブロック図である。
【図８】この発明の空調負荷予測方法のさらに他の実施
態様を説明するフローチャートである。
態様を説明するフローチャートである。
【図９】図８のフローチャートのステップＳＰ３の判定
の一例を詳細に説明するフローチャートである。
の一例を詳細に説明するフローチャートである。
【図１０】係数Ａの推移を模式的に示す図である。
【図１１】図８のフローチャートのステップＳＰ３の判
定の他の例を詳細に説明するフローチャートである。
定の他の例を詳細に説明するフローチャートである。
１ 床温度センサ ４、１７、２６ 季節変化検出部 ７、１０、２９ 空調負荷予測部 １１ 室内温度セ
ンサ １３ 外気温度センサ １６ 床温度推定部 ２１ 第１床温度センサ ２３ 第２床温度センサ
ンサ １３ 外気温度センサ １６ 床温度推定部 ２１ 第１床温度センサ ２３ 第２床温度センサ
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 佐々木 能成 滋賀県草津市岡本町字大谷1000番地の２ ダイキン工業株式会社滋賀製作所内 (72)発明者 赤松 敏行 滋賀県草津市岡本町字大谷1000番地の２ ダイキン工業株式会社滋賀製作所内 (72)発明者 橋本 哲 滋賀県草津市岡本町字大谷1000番地の２ ダイキン工業株式会社滋賀製作所内 (72)発明者 長谷 健章 滋賀県草津市岡本町字大谷1000番地の２ ダイキン工業株式会社滋賀製作所内 Ｆターム(参考） 3L060 AA03 CC01 CC02 CC03 CC19 DD08 EE41 5H004 GB20 HB01 JB07 JB10 JB17 KA47 KC23 KC26 KC28 KC38 KD42
Claims (12)
- 【請求項１】 空調空間を規定する建造物の温度情報を
検出し、 検出した温度情報から季節の変化を検出し、 季節の変化が検出されたことに応答して、変化後の季節
に対応する予測アルゴリズムを選択して空調負荷の予測
を行うことを特徴とする空調負荷予測方法。 - 【請求項２】 前記建造物の温度情報として空調空間を
規定する建造物の床温度を検出する請求項１に記載の空
調負荷予測方法。 - 【請求項３】 前記建造物の床温度を、空調システムの
室内機の吸い込み温度および外気温度から推定する請求
項２に記載の空調負荷予測方法。 - 【請求項４】 最上階の床温度と他の階の床温度との差
の、最上階の床温度に対する割合を用いて季節の変化を
検出する請求項２または請求項３に記載の空調負荷予測
方法。 - 【請求項５】 季節の変化の検出を行うに当たってヒス
テリシスを設ける請求項４に記載の空調負荷予測方法。 - 【請求項６】 少なくとも温熱情報の測定値を用いて所
定の予測アルゴリズムに基づいて空調負荷を予測し、予
測した空調負荷に基づいて蓄熱運転を行わせる空調シス
テムに適用される請求項１から請求項５の何れかに記載
の空調負荷予測方法。 - 【請求項７】 空調空間を規定する建造物の温度情報を
検出する温度情報検出手段（１）（１１）（１３）（１
６）（２１）（２３）と、 検出した温度情報から季節の変化を検出する季節変化検
出手段（４）（１７）（２６）と、 季節の変化が検出されたことに応答して、変化後の季節
に対応する予測アルゴリズムを選択して空調負荷の予測
を行う空調負荷予測手段（７）（１０）（２９）と、 を含むことを特徴とする空調負荷予測装置。 - 【請求項８】 前記温度情報検出手段（１）（２１）
（２３）は、建造物の温度情報として空調空間を規定す
る建造物の床温度を検出するものである請求項７に記載
の空調負荷予測装置。 - 【請求項９】 前記温度情報検出手段（１１）（１３）
（１６）は、建造物の床温度を、空調システムの室内機
の吸い込み温度および外気温度から推定するものである
請求項８に記載の空調負荷予測装置。 - 【請求項１０】 前記季節変化検出手段（２６）は、最
上階の床温度と他の階の床温度との差の、最上階の床温
度に対する割合を用いて季節の変化を検出するものであ
る請求項８または請求項９に記載の空調負荷予測装置。 - 【請求項１１】 前記季節変化検出手段（２６）は、季
節の変化の検出を行うに当たってヒステリシスを設ける
ものである請求項１０に記載の空調負荷予測装置。 - 【請求項１２】 少なくとも温熱情報の測定値を用いて
所定の予測アルゴリズムに基づいて空調負荷を予測し、
予測した空調負荷に基づいて蓄熱運転を行わせる空調シ
ステムに適用されるものである請求項７から請求項１１
の何れかに記載の空調負荷予測装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
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