JP2001227797A - 蓄熱空調システムにおける負荷予測方法およびその装置 - Google Patents
蓄熱空調システムにおける負荷予測方法およびその装置Info
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- JP2001227797A JP2001227797A JP2000043606A JP2000043606A JP2001227797A JP 2001227797 A JP2001227797 A JP 2001227797A JP 2000043606 A JP2000043606 A JP 2000043606A JP 2000043606 A JP2000043606 A JP 2000043606A JP 2001227797 A JP2001227797 A JP 2001227797A
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Abstract
(57)【要約】
【課題】
【解決手段】 予測アルゴリズムを用いて翌日の空調負
荷を予測する空調負荷予測部１と、考慮すべき不利益の
種類および重み付けを設定する不利益設定部２と、設定
された不利益の種類および重み付けに基づいてペナルテ
ィを算出するペナルティ算出部３と、算出されたペナル
ティおよび空調負荷予測値に対応する確率分布に基づい
てペナルティの期待値を算出する期待値算出部４と、ペ
ナルティの期待値が最小になる空調負荷を補正後の空調
負荷予測値とする空調負荷補正部５とを有する。
荷を予測する空調負荷予測部１と、考慮すべき不利益の
種類および重み付けを設定する不利益設定部２と、設定
された不利益の種類および重み付けに基づいてペナルテ
ィを算出するペナルティ算出部３と、算出されたペナル
ティおよび空調負荷予測値に対応する確率分布に基づい
てペナルティの期待値を算出する期待値算出部４と、ペ
ナルティの期待値が最小になる空調負荷を補正後の空調
負荷予測値とする空調負荷補正部５とを有する。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】この発明は、蓄熱空調システ
ムにおいて蓄熱ユニットからの放熱を受けて運転される
空調負荷の予測値を得るための方法およびその装置に関
する。
ムにおいて蓄熱ユニットからの放熱を受けて運転される
空調負荷の予測値を得るための方法およびその装置に関
する。
【０００２】
【従来の技術】従来から、熱負荷を予測し、その予測値
に基づいて熱源機器の運転コスト低減と安定運転に関す
る目的関数を最小にする運転計画を立てて蓄熱プラント
を運転する方法（特開平９−７９６４４号公報参照）が
提案されている。
に基づいて熱源機器の運転コスト低減と安定運転に関す
る目的関数を最小にする運転計画を立てて蓄熱プラント
を運転する方法（特開平９−７９６４４号公報参照）が
提案されている。
【０００３】したがって、この方法を蓄熱空調システム
に適用すれば、翌日の空調負荷を予測して、空調負荷予
測値に応じて蓄熱ユニットを蓄熱運転させ、蓄熱ユニッ
トからの放熱を受けながら空調機を運転することによ
り、電力消費の平準化を達成することができる。もちろ
ん、空調機が設置された空調空間を快適に保持すること
ができる。
に適用すれば、翌日の空調負荷を予測して、空調負荷予
測値に応じて蓄熱ユニットを蓄熱運転させ、蓄熱ユニッ
トからの放熱を受けながら空調機を運転することによ
り、電力消費の平準化を達成することができる。もちろ
ん、空調機が設置された空調空間を快適に保持すること
ができる。
【０００４】また、夜間に蓄熱運転を行い、昼間に放熱
運転を行うことにより、運転コストを低減することがで
きる。
運転を行うことにより、運転コストを低減することがで
きる。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】特開平９−７９６４４
号公報に記載された方法を採用した場合には、空調負荷
の予測値が正確であることを前提にして蓄熱空調システ
ムの運転を制御するのであるから、予測値が正確でなか
った場合には、運転コストの低減効果が小さくなった
り、電力消費の平準化が不十分になったり、空調空間の
快適性が不十分になるなどの不都合が発生する。
号公報に記載された方法を採用した場合には、空調負荷
の予測値が正確であることを前提にして蓄熱空調システ
ムの運転を制御するのであるから、予測値が正確でなか
った場合には、運転コストの低減効果が小さくなった
り、電力消費の平準化が不十分になったり、空調空間の
快適性が不十分になるなどの不都合が発生する。
【０００６】また、空調負荷の予測値毎に、その空調負
荷予測値に対する実空調負荷を実測した結果、実空調負
荷は空調負荷予測値に対してずれる可能性があることが
分かったので、上記の不都合は到底無視し得ないもので
ある。
荷予測値に対する実空調負荷を実測した結果、実空調負
荷は空調負荷予測値に対してずれる可能性があることが
分かったので、上記の不都合は到底無視し得ないもので
ある。
【０００７】
【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、予測値が正確でない場合であっても、予
測はずれに起因する不都合を抑制することができる蓄熱
空調システムにおける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、予測値が正確でない場合であっても、予
測はずれに起因する不都合を抑制することができる蓄熱
空調システムにおける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。
【０００８】
【課題を解決するための手段】請求項１の蓄熱空調シス
テムにおける負荷予測方法は、蓄熱ユニットからの放熱
を受けて運転される空調負荷の予測値を算出し、算出さ
れた予測値に対応する予測値の確率分布を選択し、実際
の空調負荷が予測値からずれた場合に生じる不利益を最
小とするように予測値を補正する方法である。ここで、
「蓄熱ユニットからの放熱を受けて運転される空調負
荷」には、冷房運転時の空調負荷、暖房運転時の空調負
荷が含まれる。したがって、「蓄熱ユニットからの放
熱」にも、冷房運転時の放熱、暖房運転時の放熱が含ま
れる。
テムにおける負荷予測方法は、蓄熱ユニットからの放熱
を受けて運転される空調負荷の予測値を算出し、算出さ
れた予測値に対応する予測値の確率分布を選択し、実際
の空調負荷が予測値からずれた場合に生じる不利益を最
小とするように予測値を補正する方法である。ここで、
「蓄熱ユニットからの放熱を受けて運転される空調負
荷」には、冷房運転時の空調負荷、暖房運転時の空調負
荷が含まれる。したがって、「蓄熱ユニットからの放
熱」にも、冷房運転時の放熱、暖房運転時の放熱が含ま
れる。
【０００９】請求項２の蓄熱空調システムにおける負荷
予測方法は、前記不利益として、蓄熱空調システムの管
理者が選択したものを採用する方法である。
予測方法は、前記不利益として、蓄熱空調システムの管
理者が選択したものを採用する方法である。
【００１０】請求項３の蓄熱空調システムにおける負荷
予測装置は、蓄熱ユニットからの放熱を受けて運転され
る空調負荷の予測値を算出する予測値算出手段と、算出
された予測値に対応する予測値の確率分布を選択する確
率分布選択手段と、実際の空調負荷が予測値からずれた
場合に生じる不利益を最小とするように予測値を補正す
る空調負荷予測値補正手段とを含むものである。ここ
で、「蓄熱ユニットからの放熱を受けて運転される空調
負荷」には、冷房運転時の空調負荷、暖房運転時の空調
負荷が含まれる。したがって、「蓄熱ユニットからの放
熱」にも、冷房運転時の放熱、暖房運転時の放熱が含ま
れる。
予測装置は、蓄熱ユニットからの放熱を受けて運転され
る空調負荷の予測値を算出する予測値算出手段と、算出
された予測値に対応する予測値の確率分布を選択する確
率分布選択手段と、実際の空調負荷が予測値からずれた
場合に生じる不利益を最小とするように予測値を補正す
る空調負荷予測値補正手段とを含むものである。ここ
で、「蓄熱ユニットからの放熱を受けて運転される空調
負荷」には、冷房運転時の空調負荷、暖房運転時の空調
負荷が含まれる。したがって、「蓄熱ユニットからの放
熱」にも、冷房運転時の放熱、暖房運転時の放熱が含ま
れる。
【００１１】請求項４の蓄熱空調システムにおける負荷
予測装置は、前記空調負荷予測値補正手段として、実際
の空調負荷が予測値からずれた場合に生じる不利益を算
出するペナルティ算出部と、不利益の期待値を算出する
期待値算出部とをさらに含むものを採用するものであ
る。
予測装置は、前記空調負荷予測値補正手段として、実際
の空調負荷が予測値からずれた場合に生じる不利益を算
出するペナルティ算出部と、不利益の期待値を算出する
期待値算出部とをさらに含むものを採用するものであ
る。
【００１２】請求項５の蓄熱空調システムにおける負荷
予測装置は、想定される全ての種類の不利益の中から少
なくとも１つの不利益を選択する不利益選択手段をさら
に含むものである。
予測装置は、想定される全ての種類の不利益の中から少
なくとも１つの不利益を選択する不利益選択手段をさら
に含むものである。
【００１３】
【作用】請求項１の蓄熱空調システムにおける負荷予測
方法であれば、蓄熱ユニットからの放熱を受けて運転さ
れる空調負荷の予測値を算出し、算出された予測値に対
応する予測値の確率分布を選択し、実際の空調負荷が予
測値からずれた場合に生じる不利益を最小とするように
予測値を補正するのであるから、算出された予測値の発
生確率を考慮して最適な予測値を得ることができる。
方法であれば、蓄熱ユニットからの放熱を受けて運転さ
れる空調負荷の予測値を算出し、算出された予測値に対
応する予測値の確率分布を選択し、実際の空調負荷が予
測値からずれた場合に生じる不利益を最小とするように
予測値を補正するのであるから、算出された予測値の発
生確率を考慮して最適な予測値を得ることができる。
【００１４】請求項２の蓄熱空調システムにおける負荷
予測方法であれば、前記不利益として、蓄熱空調システ
ムの管理者が選択したものを採用するのであるから、請
求項１の作用に加え、蓄熱空調システムの管理者の意図
を反映した最適な予測値を得ることができる。
予測方法であれば、前記不利益として、蓄熱空調システ
ムの管理者が選択したものを採用するのであるから、請
求項１の作用に加え、蓄熱空調システムの管理者の意図
を反映した最適な予測値を得ることができる。
【００１５】請求項３の蓄熱空調システムにおける負荷
予測装置であれば、予測値算出手段によって、蓄熱ユニ
ットからの放熱を受けて運転される空調負荷の予測値を
算出し、確率分布選択手段によって、算出された予測値
に対応する予測値の確率分布を選択し、空調負荷予測値
補正手段によって、実際の空調負荷が予測値からずれた
場合に生じる不利益を最小とするように予測値を補正す
ることができる。
予測装置であれば、予測値算出手段によって、蓄熱ユニ
ットからの放熱を受けて運転される空調負荷の予測値を
算出し、確率分布選択手段によって、算出された予測値
に対応する予測値の確率分布を選択し、空調負荷予測値
補正手段によって、実際の空調負荷が予測値からずれた
場合に生じる不利益を最小とするように予測値を補正す
ることができる。
【００１６】したがって、算出された予測値の発生確率
を考慮して最適な予測値を得ることができる。
を考慮して最適な予測値を得ることができる。
【００１７】請求項４の蓄熱空調システムにおける負荷
予測装置であれば、前記空調負荷予測値補正手段とし
て、実際の空調負荷が予測値からずれた場合に生じる不
利益を算出するペナルティ算出部と、不利益の期待値を
算出する期待値算出部とをさらに含むものを採用するの
であるから、算出された予測値の発生確率を考慮してよ
り最適な予測値を得ることができる。
予測装置であれば、前記空調負荷予測値補正手段とし
て、実際の空調負荷が予測値からずれた場合に生じる不
利益を算出するペナルティ算出部と、不利益の期待値を
算出する期待値算出部とをさらに含むものを採用するの
であるから、算出された予測値の発生確率を考慮してよ
り最適な予測値を得ることができる。
【００１８】請求項５の蓄熱空調システムにおける負荷
予測装置であれば、想定される全ての種類の不利益の中
から少なくとも１つの不利益を選択する不利益選択手段
をさらに含むのであるから、請求項３または請求項４の
作用に加え、蓄熱空調システムの管理者の意図を反映し
た最適な予測値を得ることができる。
予測装置であれば、想定される全ての種類の不利益の中
から少なくとも１つの不利益を選択する不利益選択手段
をさらに含むのであるから、請求項３または請求項４の
作用に加え、蓄熱空調システムの管理者の意図を反映し
た最適な予測値を得ることができる。
【００１９】
【発明の実施の形態】以下、添付図面を参照して、この
発明の蓄熱空調システムにおける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。
発明の蓄熱空調システムにおける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。
【００２０】図１はこの発明の蓄熱空調システムにおけ
る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。
る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。
【００２１】ステップＳＰ１において、ニューラルネッ
トワーク、カルマンフィルタなどの予測アルゴリズムを
用いて翌日の空調負荷を予測し、ステップＳＰ２におい
て、空調負荷の予測値に基づいて確率分布を選択し、ス
テップＳＰ３において、ユーザーインターフェースなど
により考慮すべき不利益の種類（考慮事項）および重み
付けを設定し、ステップＳＰ４において、設定された不
利益の種類および重み付けに基づいてペナルティ（不利
益量）を算出し、ステップＳＰ５において、算出された
ペナルティおよび空調負荷予測値に対応する確率分布に
基づいてペナルティの期待値を算出し、ステップＳＰ６
において、ペナルティの期待値が最小になる空調負荷を
補正後の予測空調負荷とし、そのまま元の処理に戻る。
トワーク、カルマンフィルタなどの予測アルゴリズムを
用いて翌日の空調負荷を予測し、ステップＳＰ２におい
て、空調負荷の予測値に基づいて確率分布を選択し、ス
テップＳＰ３において、ユーザーインターフェースなど
により考慮すべき不利益の種類（考慮事項）および重み
付けを設定し、ステップＳＰ４において、設定された不
利益の種類および重み付けに基づいてペナルティ（不利
益量）を算出し、ステップＳＰ５において、算出された
ペナルティおよび空調負荷予測値に対応する確率分布に
基づいてペナルティの期待値を算出し、ステップＳＰ６
において、ペナルティの期待値が最小になる空調負荷を
補正後の予測空調負荷とし、そのまま元の処理に戻る。
【００２２】さらに説明する。
【００２３】空調負荷予測値がＬｐで与えられた場合に
は、例えば、図２に示すように、実空調負荷の確率分布
が得られる。なお、この実空調負荷の確率分布は、実測
データより求めてもよいが、予め設定された標準的な分
布を用いてもよい。
は、例えば、図２に示すように、実空調負荷の確率分布
が得られる。なお、この実空調負荷の確率分布は、実測
データより求めてもよいが、予め設定された標準的な分
布を用いてもよい。
【００２４】そして、空調負荷予測値Ｌｒが求められた
場合において、実負荷Ｌに依存するペナルティは、例え
ば、図３に示すように変化する。ここで、ペナルティと
しては、例えば、実際の空調負荷が小さかった場合に
は、使いきれずに残した蓄熱量に相当する夜間の電気料
金、実際の空調負荷が大きくて蓄熱量が足りなかった場
合には、昼間に熱源機を動かしたことによる昼間の電気
料金が例示できる。ただし、電気料金に代えて、電力の
夜間移行率、ＣＯ2の削減率などをペナルティとするこ
ともできる。また、蓄熱量が足りなかった場合には、空
調が不十分となり、これに起因する空調目標温度からの
ずれなども、損なわれた快適性としてペナルティとする
こともできる。
場合において、実負荷Ｌに依存するペナルティは、例え
ば、図３に示すように変化する。ここで、ペナルティと
しては、例えば、実際の空調負荷が小さかった場合に
は、使いきれずに残した蓄熱量に相当する夜間の電気料
金、実際の空調負荷が大きくて蓄熱量が足りなかった場
合には、昼間に熱源機を動かしたことによる昼間の電気
料金が例示できる。ただし、電気料金に代えて、電力の
夜間移行率、ＣＯ2の削減率などをペナルティとするこ
ともできる。また、蓄熱量が足りなかった場合には、空
調が不十分となり、これに起因する空調目標温度からの
ずれなども、損なわれた快適性としてペナルティとする
こともできる。
【００２５】したがって、ペナルティと発生確率とを掛
けたものの面積が損失の期待値となる（図４参照）の
で、図５に示すように、損失の期待値が最小となる空調
負荷の目標値Ｌｒ＊を補正後の空調負荷とすればよい。
けたものの面積が損失の期待値となる（図４参照）の
で、図５に示すように、損失の期待値が最小となる空調
負荷の目標値Ｌｒ＊を補正後の空調負荷とすればよい。
【００２６】図６はこの発明の蓄熱空調システムにおけ
る負荷予測装置の一実施態様を示すブロック図である。
る負荷予測装置の一実施態様を示すブロック図である。
【００２７】この負荷予測装置は、ニューラルネットワ
ーク、カルマンフィルタなどの予測アルゴリズムを用い
て翌日の空調負荷を予測する空調負荷予測部１と、予測
された空調負荷予測値に基づいて確率分布を選択する確
率分布選択部６と、ユーザーインターフェース（図７参
照）などにより考慮すべき不利益の種類および重み付け
を設定する不利益設定部２と、設定された不利益の種類
および重み付けに基づいてペナルティ（不利益量）を算
出するペナルティ算出部３と、算出されたペナルティお
よび空調負荷予測値に対応する確率分布に基づいてペナ
ルティの期待値を算出する期待値算出部４と、ペナルテ
ィの期待値が最小になる空調負荷を補正後の予測空調負
荷とする空調負荷補正部５とを有している。
ーク、カルマンフィルタなどの予測アルゴリズムを用い
て翌日の空調負荷を予測する空調負荷予測部１と、予測
された空調負荷予測値に基づいて確率分布を選択する確
率分布選択部６と、ユーザーインターフェース（図７参
照）などにより考慮すべき不利益の種類および重み付け
を設定する不利益設定部２と、設定された不利益の種類
および重み付けに基づいてペナルティ（不利益量）を算
出するペナルティ算出部３と、算出されたペナルティお
よび空調負荷予測値に対応する確率分布に基づいてペナ
ルティの期待値を算出する期待値算出部４と、ペナルテ
ィの期待値が最小になる空調負荷を補正後の予測空調負
荷とする空調負荷補正部５とを有している。
【００２８】したがって、この空調負荷予測装置を採用
した場合にも図１の空調負荷予測方法と同様の作用を達
成することができる。
した場合にも図１の空調負荷予測方法と同様の作用を達
成することができる。
【００２９】なお、図７に示すユーザーインターフェー
スは、不利益の種類として、「残蓄熱量」、「不足蓄熱
量」、「ピークカット量」、「快適性」を設定している
とともに、各不利益に対応させて表示される重み付け、
重み付けを増減させるためのボタン・スイッチ、選択さ
れたか否かを表示する表示枠を設けている。
スは、不利益の種類として、「残蓄熱量」、「不足蓄熱
量」、「ピークカット量」、「快適性」を設定している
とともに、各不利益に対応させて表示される重み付け、
重み付けを増減させるためのボタン・スイッチ、選択さ
れたか否かを表示する表示枠を設けている。
【００３０】図８は、不利益の種類として「残蓄熱量」
を選択した場合において、実際の空調負荷の予測空調負
荷からのずれに起因するペナルティの変化を示す図であ
り、実際の空調負荷が減少するほどペナルティが増加し
ている。また、図８中の矢印γは重み付けによる影響を
示しており、重み付けが大きいほどペナルティを表す直
線の傾斜が急峻になる。具体的には、使い切れずに残し
た蓄熱に要した夜間電力料金などをペナルティとすれば
よい。
を選択した場合において、実際の空調負荷の予測空調負
荷からのずれに起因するペナルティの変化を示す図であ
り、実際の空調負荷が減少するほどペナルティが増加し
ている。また、図８中の矢印γは重み付けによる影響を
示しており、重み付けが大きいほどペナルティを表す直
線の傾斜が急峻になる。具体的には、使い切れずに残し
た蓄熱に要した夜間電力料金などをペナルティとすれば
よい。
【００３１】図９は、不利益の種類として「不足蓄熱
量」を選択した場合において、実際の空調負荷の予測空
調負荷からのずれに起因するペナルティの変化を示す図
であり、実際の空調負荷が増加するほどペナルティが増
加している。また、図９中の矢印γは重み付けによる影
響を示しており、重み付けが大きいほどペナルティを表
す直線の傾斜が急峻になる。具体的には、不足した蓄熱
量に相当する空調を行った昼間電力料金などをペナルテ
ィとすればよい。
量」を選択した場合において、実際の空調負荷の予測空
調負荷からのずれに起因するペナルティの変化を示す図
であり、実際の空調負荷が増加するほどペナルティが増
加している。また、図９中の矢印γは重み付けによる影
響を示しており、重み付けが大きいほどペナルティを表
す直線の傾斜が急峻になる。具体的には、不足した蓄熱
量に相当する空調を行った昼間電力料金などをペナルテ
ィとすればよい。
【００３２】図１０は、不利益の種類として「快適性」
を選択した場合において、実際の空調負荷の予測空調負
荷からのずれに起因するペナルティの変化を示す図であ
り、実際の空調負荷が増加するほどペナルティが増加し
ている。また、図１０中の矢印γは重み付けによる影響
を示しており、重み付けが大きいほどペナルティを表す
曲線の傾斜が急峻になる。具体的には、蓄熱量が不足し
た時の空調目標温度からのずれをペナルティとすること
により、快適性を考慮することができる。また、実空調
負荷と予測空調負荷との差の自乗をペナルティとするこ
とによりペナルティの効果を変えることも可能である。
を選択した場合において、実際の空調負荷の予測空調負
荷からのずれに起因するペナルティの変化を示す図であ
り、実際の空調負荷が増加するほどペナルティが増加し
ている。また、図１０中の矢印γは重み付けによる影響
を示しており、重み付けが大きいほどペナルティを表す
曲線の傾斜が急峻になる。具体的には、蓄熱量が不足し
た時の空調目標温度からのずれをペナルティとすること
により、快適性を考慮することができる。また、実空調
負荷と予測空調負荷との差の自乗をペナルティとするこ
とによりペナルティの効果を変えることも可能である。
【００３３】また、ユーザーインターフェースにより複
数の不利益の種類が選択された場合には、例えば、各不
利益の種類から求めたペナルティを加重平均してペナル
ティとすればよい。
数の不利益の種類が選択された場合には、例えば、各不
利益の種類から求めたペナルティを加重平均してペナル
ティとすればよい。
【００３４】
【発明の効果】請求項１の発明は、算出された予測値の
発生確率を考慮して最適な予測値を得ることができると
いう特有の効果を奏する。
発生確率を考慮して最適な予測値を得ることができると
いう特有の効果を奏する。
【００３５】請求項２の発明は、請求項１の効果に加
え、蓄熱空調システムの管理者の意図を反映した最適な
予測値を得ることができるという特有の効果を奏する。
え、蓄熱空調システムの管理者の意図を反映した最適な
予測値を得ることができるという特有の効果を奏する。
【００３６】請求項３の発明は、算出された予測値の発
生確率を考慮して最適な予測値を得ることができるとい
う特有の効果を奏する。
生確率を考慮して最適な予測値を得ることができるとい
う特有の効果を奏する。
【００３７】請求項４の発明は、算出された予測値の発
生確率を考慮してより最適な予測値を得ることができる
という特有の効果を奏する。
生確率を考慮してより最適な予測値を得ることができる
という特有の効果を奏する。
【００３８】請求項５の発明は、請求項３または請求項
４の効果に加え、蓄熱空調システムの管理者の意図を反
映した最適な予測値を得ることができるという特有の効
果を奏する。
４の効果に加え、蓄熱空調システムの管理者の意図を反
映した最適な予測値を得ることができるという特有の効
果を奏する。
【図１】この発明の蓄熱空調システムにおける負荷予測
方法の一実施態様を説明するフローチャートである。
方法の一実施態様を説明するフローチャートである。
【図２】空調負荷予測値に対する実空調負荷の確率分布
を示す図である。
を示す図である。
【図３】空調負荷予測値に対する実空調負荷に依存する
ペナルティを示す図である。
ペナルティを示す図である。
【図４】ペナルティと発生確率と損失の期待値との関係
を示す図である。
を示す図である。
【図５】空調負荷の目標値に依存する損失の期待値を示
す図である。
す図である。
【図６】この発明の蓄熱空調システムにおける負荷予測
装置の一実施態様を示すブロック図である。
装置の一実施態様を示すブロック図である。
【図７】ユーザーインターフェースの一例を示す概略図
である。
である。
【図８】不利益の種類として「残蓄熱量」を選択した場
合において、実際の空調負荷の空調負荷予測値からのず
れに起因するペナルティの変化を示す図である。
合において、実際の空調負荷の空調負荷予測値からのず
れに起因するペナルティの変化を示す図である。
【図９】不利益の種類として「不足蓄熱量」を選択した
場合において、実際の空調負荷の空調負荷予測値からの
ずれに起因するペナルティの変化を示す図である。
場合において、実際の空調負荷の空調負荷予測値からの
ずれに起因するペナルティの変化を示す図である。
【図１０】不利益の種類として「快適性」を選択した場
合において、実際の空調負荷の空調負荷予測値からのず
れに起因するペナルティの変化を示す図である。
合において、実際の空調負荷の空調負荷予測値からのず
れに起因するペナルティの変化を示す図である。
１ 空調負荷予測部 ２ 不利益設定部 ４ 期待値算出部 ５ 空調負荷補正部 ６ 確率分布選択部
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (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 山口 一朗 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 CC19 DD08 EE41
Claims (5)
- 【請求項１】 蓄熱ユニットからの放熱を受けて運転さ
れる空調負荷の予測値を算出し、算出された予測値に対
応する予測値の確率分布を選択し、実際の空調負荷が予
測値からずれた場合に生じる不利益を最小とするように
予測値を補正することを特徴とする蓄熱空調システムに
おける負荷予測方法。 - 【請求項２】 前記不利益は、蓄熱空調システムの管理
者が選択したものである請求項１に記載の蓄熱空調シス
テムにおける負荷予測方法。 - 【請求項３】 蓄熱ユニットからの放熱を受けて運転さ
れる空調負荷の予測値を算出する予測値算出手段（１）
と、算出された予測値に対応する予測値の確率分布を選
択する確率分布選択手段（６）と、実際の空調負荷が予
測値からずれた場合に生じる不利益を最小とするように
予測値を補正する空調負荷予測値補正手段（３）（４）
（５）とを含むことを特徴とする蓄熱空調システムにお
ける負荷予測装置。 - 【請求項４】 前記空調負荷予測値補正手段（３）
（４）（５）は、実際の空調負荷が予測値からずれた場
合に生じる不利益を算出するペナルティ算出手段（３）
と、不利益の期待値を算出する期待値算出手段（４）と
をさらに含んでいる請求項３に記載の蓄熱空調システム
における負荷予測装置。 - 【請求項５】 想定される全ての種類の不利益の中から
少なくとも１つの不利益を選択する不利益選択手段
（２）をさらに含む請求項３または請求項４に記載の蓄
熱空調システムにおける負荷予測装置。
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2000
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