JP2005090780A

JP2005090780A - 空調エネルギー評価システム

Info

Publication number: JP2005090780A
Application number: JP2003321154A
Authority: JP
Inventors: Takuji Nakamura; 中村卓司; Minoru Kawashima; 実川島; Akihiro Yagawa; 矢川明弘; Takeyasu Shin; 武康新
Original assignee: Shimizu Construction Co Ltd; Shimizu Corp
Current assignee: Shimizu Construction Co Ltd; Shimizu Corp
Priority date: 2003-09-12
Filing date: 2003-09-12
Publication date: 2005-04-07

Abstract

【課題】建物運用時の空調エネルギー消費量が適正かどうかを毎日、評価することにより、運転方法や制御方法を改善するために必要な情報を提供する。
【解決手段】前日の気象データ、室内発熱量などに基づいて建物熱負荷シミュレーションを実施し、建物熱負荷を演算する手段と、前記演算された建物熱負荷に対して、空調システムの運転制御パラメータを入力し空調システムシミュレーションを実施し、省エネルギーおよび省コストになる最適な目標値を演算する手段と、前記シミュレーションによる目標値と実績値とを比較する手段とを備える。
【選択図】図１

Description

本発明は、建物運用時の空調エネルギー消費量が適正かどうかを評価することにより、運転方法や制御方法を改善するために必要な情報を提供することができる空調エネルギー評価システムに関する。

空調システムを設計する際に省エネルギーの検討を行うことは一般的になっている。しかし、竣工後の建物運用時には外気条件や建物の使用状況が設計時の想定とは異なるため、狙いどおりの効果が発揮されているかどうか判断することは難しい。省エネルギー性の評価は、過去の他の建物で測定されたデータから統計的な比較評価しか行えず、日々変化し建物ごとに異なる気象条件や使用条件に対し、その建物がどの程度省エネルギーを有しているかを定量的に示すことはできなかった。省エネルギー評価をシミュレーションにより行おうとしても、入力条件が膨大となり、それに対応するための計測センサに要するコストが莫大となり実用的なシステムを構築できなかった。

また、建物運用時に一見異常なく運転されているように見えても、省エネルギー運転でない場合があり、外見上異常がない場合はこれを検出することは困難であった。
空調システムの制御パラメータの多くはピーク負荷をまかなうように予め決められているが、負荷の小さい場合、既定のパラメータでは最適な省エネルギー運転とならない場合がある。これに対し、運転管理者は省エネルギー運転とするため、カンと経験により運転方法の改善を行っているが、定量的な省エネルギー性の検討はできず、また、建物の熱負荷は気象条件により毎日変動するため、最適な運転状態も毎日変化し運転管理者がそれに対応することは困難であった。

従来、例えば特許文献１においては、サービス開始時刻には室温等の温度が設定温度になるようなスケジュール制御運転を行うようにしているが、これは運転実績より類推するもので、翌日の気象データが異なるようであれば精度が悪くなり、また、予冷・予熱のパラメータにしか対応していないため、種々の運転パラメータには対応できないという問題を有している。
特開平６−６７７３６号公報

本発明は、上記従来の問題を解決するものであって、建物運用時の空調エネルギー消費量が適正かどうかを毎日、評価することにより、運転方法や制御方法を改善するために必要な情報を提供することを目的とする。

そのために、本発明の空調エネルギー評価システムは、前日の気象データ、室内発熱量などに基づいて建物熱負荷シミュレーションを実施し、建物熱負荷を演算する手段と、前記演算された建物熱負荷に対して、空調システムの運転制御パラメータを入力し空調システムシミュレーションを実施し、省エネルギーおよび省コストになる最適な目標値を演算する手段と、前記シミュレーションによる目標値と実績値とを比較する手段とを備えることを特徴とする。
また、翌日の気象データ、室内発熱量などに基づいて建物熱負荷シミュレーションを実施し、建物熱負荷を演算する手段と、前記演算された建物熱負荷に対して、この演算された熱負荷に対して仮設定された運転制御パラメータに基づき、空調システムのシミュレーションを実施し省エネ量を算出する手段と、前記省エネ量が最大となる運転制御パラメータの最適値を求め、最適運転方法の提示を行う手段とを備えることを特徴とする。

本発明によれば、建物運用時の省エネルギー性を定量的に評価することができる。また、空調設備が省エネルギー運転になっているか、どこに無駄な運転や異常があるかがスムーズに判るため省力化を図ることができ、これらの異常を短時間で改善することにより、省エネルギー・省コスト化を図ることができる。

また、現状の最適な運転制御パラメータの値が判り、省エネルギー・省コスト化を実現することができる。さらに、翌日の最適な運転制御パラメータの値が判り、省エネルギー・省コスト化を実現することができる。さらに、シミュレーションを最適な入力データ数でシステムを構築することができる。

以下、本発明の実施の形態を図面に基づいて説明する。図１〜図５は、本発明の空調エネルギー評価システムの１実施形態を示し、図１は処理の流れを説明するための図、図２は評価対象箇所を説明するための図、図３ないし図５は、評価グラフを説明するための図である。

図１において、先ずステップＳ１において、中央監視装置等から前日データを読み込み、ステップＳ２で、ステップＳ１の前日データから、気象データ、室内発熱量などのシミュレーションデータを取り込む。

ステップＳ３の建物熱負荷シミュレーションでは、ステップＳ２の気象データ（外気温・湿度、日射量）、室内発熱量、場合によっては外気導入量、予冷予熱時間、外気冷房量、ナイトパージ、躯体蓄熱時間などをパラメータとして、建物熱負荷を演算し、その経時変化をグラフ化する。

ステップＳ４の設備システム（空調システム）シミュレーションでは、ステップＳ３で求められた建物熱負荷の値に対して、熱源機運転スケジュール（種類、台数、時間）、製造冷温水温度、２次ポンプ流量台数、空調機送風量、給気温度、室内設定温度などを運転制御パラメータとして、省エネルギーおよび省コストになる最適な目標値を演算し、目標値の経時変化をグラフ化する。

ステップＳ５においては、現状の実績値の処理を行う。これは図２に示す、各負荷系統（各空調系統）の熱量、熱源機の生産量、放熱量、電力量、ＣＯＰなどの経時変化をグラフ化する処理である。

そして、ステップＳ６において、得られた目標値と実績値の評価グラフを比較し省エネルギーおよび省コストになっているか否かを評価する。

図３は、図２の各空調系統における１時間毎の目標値と実績値の評価グラフを示し、図４は、図３の週間推移を示す評価グラフで実績値、目標値および誤差が表示されている。なお、誤差は、（実績値ー目標値）／目標値で算出される。図５は、図２の熱源機におけるＣＯＰ（生産熱量／消費電力量）の評価グラフを示している。

図２に示す、熱源機、各空調系統、各空調機のそれぞれの箇所で図３〜図５に示すような評価グラフを出力し、空調システムが適切に運転された場合のシミュレーションを実施し、実績値と偏差（誤差）を算出することにより省エネルギー量を定量的に求めることができる。実績値が目標値と乖離している場合には、不具合があるものとして、シミュレーションの運転制御パラメータの値を変更し、運転を改善し省エネルギー・省コストを目指す。

また、目標値と実績値の比較評価を、図２の空調システムの大元から順次行っていくことにより、異常の有無、および異常箇所のおおまかな部位の判断をスムーズに行うことができ、目標値と実績値に差があれば表面上は問題なく動作しているように見える場合でも運転の不具合の検出が可能となる。

まず、建物側と空調システム側に分けられ、建物側の評価グラフに差があれば、建物の使用状況に異常があることがわかり、空調システム側の大元の評価グラフに差があれば空調設備側に運転異常、あるいは故障等の異常があることが判断できる。また、空調システム側は、システム大元の熱源機から各空調系統、末端の空調機と評価グラフの提示を階層構造にすることにより、速やかに異常箇所の判別を行うことができる。

図６は、本発明の他の実施形態を示す処理の流れを説明するための図である。本実施形態は、翌日の運転制御パラメータの最適値を決定するためのものである。先ず、ステップＳ１１で気象予測プログラムにより翌日の気象データ（外気温・湿度、日射量）を求め、ステップＳ１２で運転制御パラメータを仮設定し、ステップＳ１３で、ステップＳ１１の気象データを用いて建物の熱負荷シミュレーションを実施し建物の熱負荷を演算する。ステップＳ１４では、この演算された熱負荷に対して仮設定された運転制御パラメータに基づき、設備システムのシミュレーションを実施し、ステップＳ１５で省エネ量を算出する。再びステップＳ１２に戻り運転制御パラメータを仮設定し、以後、ステップＳ１２〜Ｓ１５の処理を繰り返し、省エネ量が最大となる運転制御パラメータの最適値を求め、ステップＳ１６で最適運転方法の提示を行う。

通常、熱負荷シミュレーションには、膨大な入力条件を必要としビル設備からそのデータを入力するための計測コストは莫大となる。これに対して本発明においては、入力データとして実績値の代わりにこれに相関する代替値を用いて、精度を確保しながら必要最小限の計測項目によりシステムを構成可能にしている。

図７は、ケースＡ〜Ｈについて、冷房、暖房別のシミュレーション値の誤差ＥＥＰを示している。ここで、ＥＥＰは数１で表される。

図８は、図７のケースＡ〜Ｈを説明するための図である。図８において、
（１）外乱条件（日射量）
(1)−ａ：対象ビルでの実測値
(1)−ｂ：群管理システムでの共用測定データ、若しくは気象台のインターネット等のデータを想定した場合
（２）室内発熱量
(2)−ａ：実測値（照明負荷・コンセント負荷＝実測電力値、
人体発熱＝在籍人数から算出）
(2)−ｂ：対象ビルで短期計測を行うことを想定した場合
（照明負荷・コンセント負荷＝電灯・コンセント盤の短期計測
結果の平均パターン、
人体発熱＝在籍人数から算出）
(2)−ｃ：設計条件を用いた場合
（照明負荷・コンセント負荷＝設計容量、
人体発熱＝設計人員から算出）
（３）外気導入量
(3)−ａ：実測値
(3)−ｂ：在籍人数を基に必要外気量から算出
(3)−ｃ：設計風量
（４）室内温度
(4)−ａ：実測値
(4)−ｂ：設計値
（５）機器運転時間
(5)−ａ：実測値
(5)−ｂ：標準運転時間

図７に示すように、全て実測値を用いたケースＡに対して、ケースＢ、Ｃ、Ｆ、Ｇの場合は、入力データとして実績値の代わりにこれに相関する代替値を用いて、精度を確保しながら必要最小限の計測項目によりシミュレーションが可能になる。

本発明の空調エネルギー評価システムの１実施形態を示し、処理の流れを説明するための図である。本発明における評価対象箇所を説明するための図である。本発明に係る評価グラフを説明するための図である。本発明に係る評価グラフを説明するための図である。本発明に係る評価グラフを説明するための図である。本発明の他の実施形態を示し処理の流れを説明する図である。本発明に係る各シミュレーションケースの誤差ＥＥＰを示す図である。図７のケースＡ〜Ｈを説明するための図である。

Claims

前日の気象データ、室内発熱量などに基づいて建物熱負荷シミュレーションを実施し、建物熱負荷を演算する手段と、前記演算された建物熱負荷に対して、空調システムの運転制御パラメータを入力し空調システムシミュレーションを実施し、省エネルギーおよび省コストになる最適な目標値を演算する手段と、前記シミュレーションによる目標値と実績値とを比較する手段とを備えることを特徴とする空調エネルギー評価システム。
翌日の気象データ、室内発熱量などに基づいて建物熱負荷シミュレーションを実施し、建物熱負荷を演算する手段と、前記演算された建物熱負荷に対して、この演算された熱負荷に対して仮設定された運転制御パラメータに基づき、空調システムのシミュレーションを実施し省エネ量を算出する手段と、前記省エネ量が最大となる運転制御パラメータの最適値を求め、最適運転方法の提示を行う手段とを備えることを特徴とする空調エネルギー評価システム。