JP2006085252A - Method for operating energy supply system - Google Patents
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Abstract
Description
本発明は、建物等のエネルギー供給システムの管理を行って省エネルギーを図るためのエネルギー供給システムの運転方法に関する。 The present invention relates to a method for operating an energy supply system for managing an energy supply system such as a building to save energy.
建物のエネルギー供給システムは、図１０に示すように、冷凍機、ボイラ、発電機などの各種エネルギー供給機器（以下、単に機器ということもある）から構成されているが、各機器は個々に独立して運転されるのではなく、同一のエネルギー種類で結合されたネットワークで運転される。つまり、エネルギー供給システムは、一つの機器の運転が他の機器の運転に影響を与えるシステムとなっている。また、エネルギー種類も多く、供給エネルギーとしては商用電力の他、都市ガス、油、用水などがあり、一方、需要エネルギーは電力の他、空調用冷温水、給湯用温水、蒸気など多様である。 As shown in FIG. 10, the building energy supply system is composed of various energy supply devices (hereinafter sometimes simply referred to as devices) such as refrigerators, boilers, and generators, but each device is individually independent. Rather than being operated as a network, it is operated in a network coupled with the same energy type. In other words, the energy supply system is a system in which the operation of one device affects the operation of other devices. In addition, there are many types of energy, and there are various types of energy supply such as commercial gas, city gas, oil, water, etc., while demand energy includes various types of electricity, such as cold / hot water for air conditioning, hot water for hot water supply, and steam.
したがって、エネルギー供給機器の運転制御は、エネルギー需要を満たすという条件下で、相互に影響を与える各機器の運転方法を考慮しながら、エネルギー供給量の最小化などを目的として制御しなければならないという、非常に困難な制御が求められる。このようなネットワークを対象に、エネルギー供給量の最小化などを図るための最適運転方法の解を求める方法として、数理計画法を用いた手法が提案されている（例えば、特許文献１参照）。 Therefore, the operation control of energy supply equipment must be controlled for the purpose of minimizing the amount of energy supply, etc., while considering the operation method of each equipment that affects each other under the condition of satisfying energy demand. Very difficult control is required. A method using mathematical programming has been proposed as a method for obtaining a solution of an optimal operation method for minimizing the amount of energy supply for such a network (see, for example, Patent Document 1).
しかし、前述した数理計画法を用いた手法で得られた解をそのままシステムの制御に用いた場合には、制御の応答性の問題、急激な出力調整における機器動作の追随性（安定性）の問題が生じることに加え、機器自体に運転制御システムがあることから、算出によって得られた解どおりの出力を行うことができないなどの問題が存在している。そのため、前記数理計画法を用いた手法による算出解をそのまま制御情報として用いることはできない。 However, if the solution obtained by the method using mathematical programming described above is used for system control as it is, the problem of control responsiveness, the followability (stability) of equipment operation in sudden output adjustment In addition to the problem, there is an operation control system in the device itself, so that there is a problem that it is not possible to perform output according to the solution obtained by calculation. Therefore, a calculated solution obtained by the method using mathematical programming cannot be used as control information as it is.
以上のことから、現状におけるエネルギー供給システムの最適制御は、エネルギー供給システム全体ではなく、機器単独の制御や単一のエネルギー需要に対する機器の台数制御など、限られた範囲での制御システムが提案されているのみである。また、この限られた範囲での最適制御がシステム全体での最適性を保障してはいない。 Based on the above, optimal control of the current energy supply system is not the entire energy supply system, but a control system in a limited range such as control of a single device or control of the number of devices for a single energy demand is proposed. Only. Moreover, the optimal control within this limited range does not guarantee the optimality of the entire system.
本発明は、前述した事情に鑑みてなされたもので、エネルギー供給システム全体を構成する各エネルギー供給機器の発停（オンオフ）を制御することにより、省エネルギーを図ることができるようにしたエネルギー供給システムの運転方法を提供することを目的とする。 The present invention has been made in view of the above-described circumstances, and an energy supply system capable of saving energy by controlling on / off of each energy supply device constituting the entire energy supply system. The purpose is to provide a driving method.
本発明は、前記目的を達成するため、複数のエネルギー供給機器を備えたエネルギー供給システムの運転方法であって、ある時刻において各エネルギー供給機器を運転するか停止するかの情報の組み合わせからなる発停パターンを複数作成し、各発停パターンを属性パラメータの組み合わせからなる設定属性パターンと関連付けるとともに、エネルギー供給システムの運転時における属性パラメータの組み合わせからなる運転時属性パターンと同一の設定属性パターンを選択し、この選択した設定属性パターンに対応する発停パターンにしたがって各エネルギー供給機器の発停を制御することを特徴とするエネルギー供給システムの運転方法を提供する。 In order to achieve the above object, the present invention provides an operation method of an energy supply system including a plurality of energy supply devices, and includes a combination of information on whether to operate or stop each energy supply device at a certain time. Create multiple stop patterns, associate each start / stop pattern with a set attribute pattern consisting of a combination of attribute parameters, and select the same set attribute pattern as the operation attribute pattern consisting of a combination of attribute parameters during operation of the energy supply system And the operation method of the energy supply system characterized by controlling the start / stop of each energy supply apparatus according to the start / stop pattern corresponding to this selected setting attribute pattern is provided.
本発明では、エネルギー供給システム全体を構成する各エネルギー供給機器について、ある時刻においてその機器を運転するか停止するかの情報を取得するとともに、それらの情報の組み合わせからなる発停パターンを複数作成し、エネルギー供給システムの運転時の属性に適合した発停パターンにしたがって各エネルギー供給機器の発停を制御する。そのため、本発明によれば、エネルギー供給システム全体を構成する各エネルギー供給機器の発停を制御することにより、省エネルギーを図ることが可能となる。 In the present invention, for each energy supply device constituting the entire energy supply system, information on whether to operate or stop the device at a certain time is obtained, and a plurality of start / stop patterns composed of combinations of the information are created. The start / stop of each energy supply device is controlled according to the start / stop pattern adapted to the attribute at the time of operation of the energy supply system. Therefore, according to this invention, it becomes possible to aim at energy saving by controlling the start / stop of each energy supply apparatus which comprises the whole energy supply system.
本発明では、発停パターンを作成するに当たり、過去のエネルギー需要データに基づいて、例えば数学的手法により各エネルギー供給機器のある時刻における最適な出力値を求め、この最適な出力値に基づいて、ある時刻において各エネルギー供給機器を運転するか停止するかの情報を作成することができる。 In the present invention, in creating the start / stop pattern, based on the past energy demand data, for example, an optimal output value at a certain time of each energy supply device is obtained by a mathematical method, and based on this optimal output value, Information on whether to operate or stop each energy supply device at a certain time can be created.
また、本発明では、発停パターンを設定属性パターンとともにデータベースとして蓄積し、エネルギー供給システムの運転時における属性パラメータの組み合わせからなる運転時属性パターンを検索情報としてデータベースの検索を行うことにより、運転時属性パターンと同一の設定属性パターンを選択し、この選択した設定属性パターンに対応する発停パターンにしたがって各エネルギー供給機器の発停を制御することができる。 In the present invention, the start / stop pattern is stored as a database together with the set attribute pattern, and the database is searched using the operation attribute pattern consisting of a combination of attribute parameters at the time of operation of the energy supply system as search information. The same setting attribute pattern as the attribute pattern is selected, and the start / stop of each energy supply device can be controlled according to the start / stop pattern corresponding to the selected setting attribute pattern.
さらに、本発明では、上述したデータベースの更新を逐次または随時行うことが適当である。 Furthermore, in the present invention, it is appropriate to update the database described above sequentially or at any time.
また、本発明では、発停パターンにしたがって各エネルギー供給機器の発停を制御する運転方法による最適性の指標値として、熱源システムのＣＯＰ（エネルギー需要量とエネルギー消費量との比）、エネルギー需要当たりのエネルギー費用、またはエネルギー需要当たりのＣＯ２排出量などを用いることができる。 Further, in the present invention, COP (ratio between energy demand and energy consumption) of the heat source system, energy demand as an index value of the optimality by the operation method for controlling the start / stop of each energy supply device according to the start / stop pattern. Per unit energy cost or CO 2 emissions per energy demand.
本発明に係るエネルギー供給システムの運転方法は、業務用建物の他、同じようなエネルギー供給システムを有する地域熱供給プラント、工場、家庭などにも適用可能である。 The operation method of the energy supply system according to the present invention can be applied to a district heat supply plant, a factory, a home, and the like having a similar energy supply system in addition to a commercial building.
本発明によれば、エネルギー供給システム全体を構成する各エネルギー供給機器の発停を制御することにより省エネルギーを図ることができる。 ADVANTAGE OF THE INVENTION According to this invention, energy saving can be aimed at by controlling the start / stop of each energy supply apparatus which comprises the whole energy supply system.
以下、本発明の実施の形態を図面を参照して説明するが、本発明は下記例に限定されるものではない。図１は本発明に係るエネルギー供給システムの運転方法の一実施形態を示す概念図、図２は同実施形態のフローチャートである。本実施形態は、例えば、図１０に示したような複数のエネルギー供給機器を備えたエネルギー供給システムの運転に適用される。 Hereinafter, embodiments of the present invention will be described with reference to the drawings. However, the present invention is not limited to the following examples. FIG. 1 is a conceptual diagram showing an embodiment of an operation method of an energy supply system according to the present invention, and FIG. 2 is a flowchart of the embodiment. This embodiment is applied, for example, to the operation of an energy supply system including a plurality of energy supply devices as shown in FIG.
本実施形態では、まず、ある条件下でエネルギー供給システム全体を構成する各機器をそれぞれ運転するか停止するかの情報の組み合わせからなる発停パターンを複数作成する。発停パターンを作成するに当たっては、例えば、過去のエネルギー需要データを対象に特徴的なエネルギー需要を抽出し、抽出したエネルギー需要を対象に数理計画法などで各時刻における各機器の最適な運転方法（各機器の最適な出力値）を求める。 In the present embodiment, first, a plurality of start / stop patterns composed of combinations of information on whether to operate or stop each device constituting the entire energy supply system under a certain condition are created. In creating the start / stop pattern, for example, a characteristic energy demand is extracted from past energy demand data, and the optimal operation method of each device at each time by mathematical programming for the extracted energy demand Find the optimal output value for each device.
上記の特徴的なエネルギー需要を抽出する方法としては、例えば、特開２００１−３３６８０５号に示された方法を使用することができる。この方法は、設定期間中に多様に変化する、建物熱源システムのエネルギー需要を算出するもので、第１の工程で、日々のシステムの日間総エネルギー需要量およびその概数を算出する。第２の工程で、日間総エネルギー需要量を設定エネルギーカテゴリ毎に区分して、設定エネルギーカテゴリ毎のエネルギー需要量の概数を算出し、設定エネルギーカテゴリ毎のエネルギー需要量の概数および日間総エネルギー需要量の概数からなる数値列を作成し、得た数値列を日々のエネルギー需要パターンとして規定し、同じパターンを有する日同士を集めて複数のパターン・グループにする。第３の工程では、各パターン・グループの外気条件を代表する日を代表日として決定し、代表日のパターンをパターン・グループのパターンとする。第４の工程では、複数個の代表日のパターンによって、システムのエネルギー需要を規定する。 As a method for extracting the characteristic energy demand, for example, a method disclosed in Japanese Patent Application Laid-Open No. 2001-336805 can be used. This method calculates the energy demand of the building heat source system, which varies in various ways during the set period. In the first step, the daily total energy demand of the daily system and its approximate number are calculated. In the second step, the daily total energy demand is divided for each set energy category, the approximate number of energy demand for each set energy category is calculated, the approximate number of energy demand for each set energy category and the total daily energy demand A numerical sequence consisting of approximate numbers is created, the obtained numerical sequence is defined as a daily energy demand pattern, and the days having the same pattern are collected into a plurality of pattern groups. In the third step, the day representing the outside air condition of each pattern group is determined as the representative day, and the pattern of the representative day is used as the pattern group pattern. In the fourth step, the energy demand of the system is defined by a plurality of representative day patterns.
次に、得られた前記の算出結果は時刻毎における各機器の最適な出力値であるが、機器自体に運転制御システムがあり、得られた解どおりの出力を行うことができないことから、各機器の最適な出力値を基に当該時刻に各機器を運転するか停止するかの情報（発停情報）を生成する。つまり、各機器の最適な出力値情報から各機器の発停の組み合わせパターン情報（発停パターン）を作成する。 Next, the obtained calculation result is the optimum output value of each device at each time, but since the device itself has an operation control system, it is impossible to perform output according to the obtained solution. Based on the optimum output value of the device, information (start / stop information) on whether to operate or stop each device at the time is generated. In other words, the start / stop combination pattern information (start / stop pattern) of each device is created from the optimum output value information of each device.
なお、上述した特徴的なエネルギー需要は、建物等によって相違するが、一般的に１５〜３０種類得られることから、発停パターンは一例として（１５〜３０）×２４時間分得られる。ただし、現実的には内容の同じ発停パターンが複数得られる可能性があるため、発停パターンの数は少なくなる。 In addition, although the characteristic energy demand mentioned above changes with buildings etc., since 15-30 types are generally obtained, an on / off pattern is obtained as an example for (15-30) x 24 hours. However, in reality, there is a possibility that a plurality of start / stop patterns having the same contents may be obtained, so the number of start / stop patterns is reduced.
本実施形態では、次に、各発停パターンを複数の属性パラメータの組み合わせからなる設定属性パターンと関連付ける。例えば、前述した特徴的なエネルギー需要を季節、曜日、時刻、時刻帯、最高気温、外気エンタルピ、建物のイベントなどの属性パラメータで分類し、各発停パターンを複数の属性パラメータの組み合わせからなる設定属性パターンと関連付ける。また、得られた発停パターンおよび設定属性パターンをその建物等における最適運転方法の組み合わせとしてデータベース化を行う。ここで、属性パラメータの一例を表１に示し、属性パターンと関連付けられた発停パターンの一例を表２に示す。 Next, in this embodiment, each start / stop pattern is associated with a set attribute pattern that is a combination of a plurality of attribute parameters. For example, the characteristic energy demand mentioned above is classified by attribute parameters such as season, day of the week, time, time zone, maximum temperature, outside air enthalpy, building event, etc., and each start / stop pattern is a combination of multiple attribute parameters Associate with attribute pattern. Further, the obtained start / stop pattern and the set attribute pattern are made into a database as a combination of optimum driving methods in the building or the like. Here, an example of the attribute parameter is shown in Table 1, and an example of the start / stop pattern associated with the attribute pattern is shown in Table 2.
表１、表２では、属性パラメータとして曜日、時刻帯、外気エンタルピの３種を採用し、これらをそれぞれＡ〜Ｄの４区分に分類するとともに、これらの属性パラメータの組み合わせからなる設定属性パターンと発停パターンとを関連付けている。例えば、発停パターン１はＡＢＣという設定属性パターンと関連付けられ、発停パターン２はＡＡＢという設定属性パターンと関連付けられている（発停パターン３〜７も同様）。なお、１つの発停パターンは複数の設定属性パターンと関連付けられる可能性がある。 Tables 1 and 2 adopt three types of attribute parameters, day of the week, time zone, and outside air enthalpy, which are classified into four categories A to D, and a set attribute pattern consisting of a combination of these attribute parameters and It is associated with the start / stop pattern. For example, the start / stop pattern 1 is associated with the setting attribute pattern ABC, and the start / stop pattern 2 is associated with the setting attribute pattern AAB (the same applies to the start / stop patterns 3 to 7). One start / stop pattern may be associated with a plurality of setting attribute patterns.
本実施形態では、さらに、エネルギー供給システムの運転時における属性パラメータの組み合わせからなる運転時属性パターンと同一の設定属性パターン（同一と見なせる設定属性パターンを含む）を選択し、この選択した設定属性パターに対応する発停パターンにしたがって各エネルギー供給機器の発停を制御することにより、エネルギー供給システムの最適運転を行う。例えば、運転を実施しようとする該当日の属性パラメータ（例えば、曜日がＡ：平日、時刻帯がＢ：８−１２時、外気エンタルピがＣ：３０ｋＪ／ｋｇ未満という属性パラメータ）を得た後、該当日の属性パラメータの組み合わせからなる運転時属性パターン（ＡＢＣという運転時属性パターン）と同一の設定属性パターン（表２のＡＢＣという設定属性パターン）をデータベースから検索し、その設定属性パラメータと関連付けられた発停パターン（表２の発停パターン１）を呼び出し、この発停パターンに基づいた機器の運転を実施する。 In the present embodiment, the same setting attribute pattern (including a setting attribute pattern that can be regarded as the same) as the operation attribute pattern that is a combination of attribute parameters at the time of operation of the energy supply system is selected, and the selected setting attribute pattern is selected. The energy supply system is optimally operated by controlling the start and stop of each energy supply device according to the start and stop pattern corresponding to. For example, after obtaining an attribute parameter (for example, an attribute parameter in which the day of the week is A: weekday, the time zone is B: 8-12 o'clock, and the outside air enthalpy is C: less than 30 kJ / kg) on the day of the operation to be performed. A setting attribute pattern (setting attribute pattern called ABC in Table 2) that is the same as the driving attribute pattern (operation attribute pattern called ABC) consisting of a combination of attribute parameters of the corresponding day is retrieved from the database and associated with the setting attribute parameter. The start / stop pattern (start / stop pattern 1 in Table 2) is called, and the device is operated based on this start / stop pattern.
ここで、基本的には時刻毎に発停パターンが変化する可能性があり、制御の応答性や安定性に問題が生じる可能性があることから、発停パターンと関連付ける時刻情報は、午前、午後、夕方、夜間などのような長い時刻帯の情報としてもよい。ただし、発停パターンと関連付ける時刻帯の長さを長くすると、制御性はよくなるが、最適性が損なわれる可能性があるため、上記時刻帯の長さは、エネルギー供給システムの特性（例えば建物等の種類）や発停パターンの数などに応じて適宜選定することが好ましい。具体的には、一定の時刻帯（午前中など）における時刻毎の発停パターンの中で、出現率が多いパターンや最適性が最も得られやすい発停パターンを選択して、その時刻帯の発停パターンとする方法が考えられる。 Here, basically the start / stop pattern may change from time to time, and there is a possibility of problems in control responsiveness and stability. Long time zone information such as afternoon, evening, and night may be used. However, if the length of the time zone associated with the start / stop pattern is increased, the controllability is improved, but the optimality may be impaired. Therefore, the length of the time zone described above is a characteristic of the energy supply system (for example, a building or the like). It is preferable to select as appropriate according to the number of the start / stop patterns. Specifically, among the start / stop patterns for each time in a certain time zone (such as in the morning), select the pattern with the most appearance rate or the start / stop pattern that is most likely to obtain the optimality. A method of using an on / off pattern is conceivable.
本実施形態による現実的な最適運転方法は、作成した発停パターンを中央監視装置などに予め機器の運転スケジュール機能として登録しておき、データベースから検索によって得られた発停パターンをオペレータが確認し、その発停パターンに対応した機器の運転スケジュールを実施することである。ただし、オペレータは介さなくてもよい。また、中央監視装置に運転スケジュール機能がない場合は、検索によって得られた発停パターンをオペレータが確認し、マニュアルで各機器の発停を制御してもよい。 In the practical optimum driving method according to the present embodiment, the created start / stop pattern is registered in advance as a device operation schedule function in a central monitoring device or the like, and the operator confirms the start / stop pattern obtained by searching from the database. The operation schedule of the equipment corresponding to the start / stop pattern is to be implemented. However, no operator is required. Further, when the central monitoring device does not have an operation schedule function, the operator may check the start / stop pattern obtained by the search, and control the start / stop of each device manually.
なお、本実施形態では、前述の抽出したエネルギー需要パターンは例えば毎日あるいは所定日数毎に更新することができ、また、発停パターンと設定属性パターンのデータベースも例えば毎日あるいは所定日数毎に更新することができる。また、発電機、燃料電池（コージェネレーション含む）はガバナによる出力制御が可能であるため、発停パターンに出力制御情報を組み込んでもよい。 In the present embodiment, the extracted energy demand pattern can be updated, for example, every day or every predetermined number of days, and the database of start / stop patterns and setting attribute patterns is also updated, for example, every day or every predetermined number of days. Can do. Moreover, since output control by a governor is possible for a generator and a fuel cell (including cogeneration), output control information may be incorporated in the start / stop pattern.
前記実施形態の発停パターンによる運転方法を使用した実験を行った。具体的には、建物を対象に夏季および中間期において最適運転による省エネルギー効果を検証した。また、熱源ＣＯＰを指標値として運転の最適性や省エネルギー効果を評価した。 An experiment using the driving method according to the start / stop pattern of the embodiment was performed. Specifically, the energy-saving effect of optimal operation was verified in the summer and mid-term for buildings. Moreover, the optimality of operation and the energy saving effect were evaluated using the heat source COP as an index value.
実施建物の概要は以下の通りである。
１．竣工年：平成１１年
２．建物用途：事務所ビル
３．延床面積：４７２４６ｍ２（地下３階・地上２３階）
４．熱源システム概要
・業務用電力６ｋＶ受電
・コージェネレーション×３台（５００ｋＷ、２５４３ＭＪ／ｈ）
・ガス焚吸収冷温水発生機×２台（冷房４００ＵＳＲｔ、暖房３５９６ＭＪ／ｈ）
・温水焚冷温水冷凍機×１台（冷房３６０ＵＳＲｔ）
・水冷式氷蓄熱×１台（冷房１２０ＵＳＲｔ）
The outline of the implementation building is as follows.
1. Completion year: 1999 2. Building use: Office building Total floor area: 47246m 2 (3 floors underground, 23 floors above ground)
4). Overview of heat source system, business power 6kV, cogeneration x 3 units (500kW, 2543MJ / h)
-Gas fired absorption cold / hot water generator x 2 units (cooling 400USRt, heating 3596MJ / h)
・ Hot water / cold hot water refrigerator x 1 (cooling 360USRt)
・ Water-cooled ice storage x 1 unit (cooling 120USRt)
最適運転は、図３に示した手順で行った。図３における各機器の最適な出力値の算出では、熱源機器とエネルギー需要および購入エネルギーとで構成した実施建物の熱源システムを図４に示すようにモデル化し、このモデルに混合整数計画法を適用して出力値を算出した。また、算出するためのデータとして各熱源機器のＣＯＰと電力、冷水、給湯の時刻別需要パターンを与える必要があるが、各熱源機器のＣＯＰは中央監視盤で取得しているデータを用いたり、新たに熱源機器を直接計測して求めたりした。一方、エネルギー需要データは、季節毎の各機器の最適な出力値を算出するために、実施建物における季節毎の代表的なエネルギー需要パターンを抽出した。抽出方法は、一日のエネルギー需要量と一日の熱電比が同じと見なせる日を類型化して求めた。 The optimum operation was performed according to the procedure shown in FIG. In the calculation of the optimum output value of each device in FIG. 3, the heat source system of the implementation building composed of the heat source device, energy demand and purchased energy is modeled as shown in FIG. 4, and mixed integer programming is applied to this model. The output value was calculated. Moreover, although it is necessary to give the demand pattern according to the time of COP and electric power, cold water, and hot water supply of each heat source device as data for calculation, the data acquired by the central monitoring panel can be used for the COP of each heat source device, Newly measured directly from the heat source equipment. On the other hand, in order to calculate the optimum output value of each device for each season, representative energy demand patterns for each season in the building were extracted from the energy demand data. The extraction method was obtained by categorizing the days when the daily energy demand and the daily thermoelectric ratio can be regarded as the same.
図５に、各時刻における本発明による最適運転方法のうち、冷房需要に対する最適運転方法を冷房需要の大きさ順に並び替えたグラフを示す。図５より、冷房需要における最適運転は、氷蓄熱の放熱および温水吸収冷凍機をベース供給熱源として優先的に運転し、冷房需要の増加にともない氷蓄熱の追いかけが運転される。しかし、冷房需要が氷蓄熱の放熱量と温水吸収冷凍機および氷蓄熱の追いかけ能力を超えた場合には、氷蓄熱の追いかけ運転に変わりガス吸収式冷温水機が運転される。 FIG. 5 shows a graph in which the optimum operation method for the cooling demand among the optimum operation methods according to the present invention at each time is rearranged in the order of the magnitude of the cooling demand. From FIG. 5, the optimum operation in the cooling demand is preferentially operated with the ice storage heat radiation and hot water absorption refrigerator as the base supply heat source, and the ice heat storage chase is operated as the cooling demand increases. However, when the cooling demand exceeds the heat storage amount of ice heat storage and the hot water absorption refrigerator and the chasing capability of ice heat storage, the gas absorption chiller water heater is operated instead of the ice heat chasing operation.
ただし、図５の冷房需要が小さい領域においては、ガス吸収式冷温水機や氷蓄熱の追いかけが運転されているが、これは休日など、電力を含めたエネルギー需要が小さい時間帯の運転方法であり、最適運転を実施する平日の業務時間帯ではこのような小さな冷房需要は発生しない。また、電力需要に関しては３台のコージェネレーションシステムが定格運転し、電力の不足分を商用電力が供給するのが最適であるという結果となった。したがって、実施建物の最適運転は冷房供給における発停パターンによる熱源機器の運転方法とした。 However, in the region where the cooling demand in FIG. 5 is small, the gas absorption chiller / heater and the chasing of the ice heat storage are operated, but this is an operation method in a time zone where the energy demand including electric power is small such as a holiday. Yes, such a small cooling demand does not occur during business hours on weekdays when optimal operation is performed. In terms of power demand, it was optimal that three cogeneration systems operate at rated power and that commercial power supplies the shortage of power. Therefore, the optimum operation of the implementation building was the operation method of the heat source equipment by the start / stop pattern in the cooling supply.
最適運転は、冷房期における実証を目的として９月および１０月に実施した。実証期間中、最適運転を行なったのは８日である。最適運転はオペレータが冷房需要を冷水二次ポンプの戻り温度で判断し、最適運転方法に基づいて冷水需要量に応じた熱源機器の選択と制御を行なった。 Optimal operation was conducted in September and October for the purpose of demonstration during the cooling period. During the demonstration period, optimal operation was performed for 8 days. In the optimum operation, the operator judged the cooling demand based on the return temperature of the chilled water secondary pump, and selected and controlled the heat source equipment according to the chilled water demand based on the optimum operation method.
実施建物の熱源システムはコージェネレーションシステムを含む複合熱源システムであり、冷房供給の運転は電力需要にも影響を与える。したがって、冷房供給の最適運転方法であっても、最適運転の評価は熱源システム全体で行なうのが妥当である。そこで、運転の最適性を判断する基準として、熱源システム全体の成績係数である熱源ＣＯＰを定義し、判断基準とした。 The building heat source system is a complex heat source system including a cogeneration system, and the operation of the cooling supply also affects the power demand. Therefore, it is appropriate to evaluate the optimum operation for the entire heat source system even in the optimum operation method for cooling supply. Therefore, a heat source COP, which is a coefficient of performance of the entire heat source system, is defined as a criterion for determining the optimality of operation and used as a criterion.
熱源ＣＯＰは、エネルギー需要量とエネルギー消費量を熱量に換算し、電力および冷房のエネルギー需要をエネルギー消費量である商用電力と都市ガス消費量で除した値で算出した。エネルギー需要の算出においては、電力需要は商用電力とコージェネレーションシステム発電電力の総和とし、冷房需要は各熱源機器が出力した冷水熱量の総和とした。ただし、蓄熱機器の放熱熱量は夜間の電力消費によって製造された冷熱であるため、熱源ＣＯＰの算出においては冷水需要から差し引いた。式（１）に算出式を示すが、電力の熱量換算原単位は電力需要では３．６０ＭＪ／ｋＷｈ、商用電力は１０．２６ＭＪ／ｋＷｈ、都市ガスは４６．０５ＭＪ／ｍ３を用いた。
熱源ＣＯＰ＝
（電力需要量＋冷房需要量）／（商用電力消費量＋都市ガス消費量）…（１）
The heat source COP was calculated by converting the energy demand and energy consumption into heat, and dividing the energy demand for power and cooling by the commercial power and city gas consumption as energy consumption. In calculating energy demand, power demand is the sum of commercial power and cogeneration system power generation, and cooling demand is the sum of chilled water heat output by each heat source device. However, since the amount of heat radiated from the heat storage device is cold produced by power consumption at night, the heat source COP was subtracted from the cold water demand. The calculation formula is shown in Formula (1). As for the calorie conversion unit of electric power, 3.60 MJ / kWh for electric power demand, 10.26 MJ / kWh for commercial electric power, and 46.05 MJ / m 3 for city gas were used.
Heat source COP =
(Power demand + Cooling demand) / (Commercial power consumption + City gas consumption) (1)
図６に９月１日〜１０月３１日における各日のエネルギー需要量と熱源ＣＯＰの推移を示す。ここで、エネルギー需要量は最適運転を実施した１２時〜１８時までの電力および冷房需要量の総和であり、熱源ＣＯＰは同様に１２時〜１８時までの平均値を表している。なお、エネルギー需要の小さな土日曜・祝日のデータは除外している。 FIG. 6 shows the transition of energy demand and heat source COP for each day from September 1 to October 31. Here, the energy demand is the sum of the electric power and cooling demand from 12:00 to 18:00 when the optimum operation is performed, and the heat source COP similarly represents the average value from 12:00 to 18:00. Data on Saturdays, Sundays, and holidays with low energy demand are excluded.
図６から分かるように、各日のエネルギー需要量は５９．１〜１１７．７ＧＪ／日と大きく変動しているとともに、熱源ＣＯＰも０．６７２〜０．４３１と大きく変動している。また、エネルギー需要の増減とともに熱源ＣＯＰも増減する傾向が見られるが、これはエネルギー需要が小さくなると補機動力を含めた熱源機器のシステムＣＯＰが小さくなるためであると考えられる。一方、エネルギー需要量が大きくても熱源ＣＯＰが大きくなっていない日も確認できる。これは、熱源システムの運転方法が適切でなかった日と考えられる。エネルギー需要量と熱源ＣＯＰの関係を図７に示す。図７より、エネルギー需要量と熱源ＣＯＰとは高い相関性があることが分かる。 As can be seen from FIG. 6, the amount of energy demand for each day varies greatly from 59.1 to 117.7 GJ / day, and the heat source COP also varies greatly from 0.672 to 0.431. In addition, the heat source COP tends to increase or decrease as the energy demand increases or decreases. This is considered to be because the system COP of the heat source equipment including auxiliary machinery power decreases as the energy demand decreases. On the other hand, even when the energy demand is large, it can be confirmed that the heat source COP is not large. This is considered the day when the operation method of the heat source system was not appropriate. The relationship between the energy demand and the heat source COP is shown in FIG. FIG. 7 shows that the energy demand and the heat source COP are highly correlated.
最適運転の実施日と非最適運転実施日の９時〜１８時における時間毎のエネルギー需要および熱源ＣＯＰを図８に示す。各時刻においても熱源ＣＯＰは変動しているが、最適運転を実施した日の熱源ＣＯＰは最適運転を実施していない日の熱源ＣＯＰよりも高い値で推移していることが分かる。 FIG. 8 shows the hourly energy demand and heat source COP from 9:00 to 18:00 on the optimal operation date and the non-optimal operation date. Although the heat source COP varies at each time, it can be seen that the heat source COP on the day when the optimum operation is performed changes at a higher value than the heat source COP on the day when the optimum operation is not performed.
最適運転である日と最適運転ではない日の熱源ＣＯＰを層別してエネルギー需要との関係を図９に示す。ただし、エネルギー需要量が８０ＧＪ／日以下である日は、冷房需要は氷蓄熱の放熱と温水吸収冷凍機で供給可能であり、最適運転の適用範囲外であるため除外した。図９より、最適運転日の熱源ＣＯＰが高くなっており、エネルギー需要量が大きくなるほど熱源ＣＯＰの差が大きくなることがわかる。 FIG. 9 shows the relationship between the heat source COP on the day that is the optimum operation and the day that is not the optimum operation, and the relationship with the energy demand. However, on the days when the energy demand is 80 GJ / day or less, the cooling demand can be supplied by the heat storage of ice storage and the hot water absorption refrigerator and is excluded because it is outside the scope of the optimum operation. FIG. 9 shows that the heat source COP on the optimum operation day is high, and the difference in the heat source COP increases as the energy demand increases.
表３、表４に最適運転日と非最適運転日の平均熱源ＣＯＰを示す。表３、表４より、最適運転日の平均熱源ＣＯＰが０．５９５であるのに対し、非最適運転日の平均熱源ＣＯＰは０．５５１であり、最適運転を実施した場合には熱源ＣＯＰが８％改善していることが分かる。したがって、９月および１０月における省エネルギー効果は熱源ＣＯＰの改善率である８％程度と考えることができる。 Tables 3 and 4 show the average heat source COP on the optimum operation day and the non-optimal operation day. From Tables 3 and 4, the average heat source COP on the optimal operation day is 0.595, whereas the average heat source COP on the non-optimal operation day is 0.551, and when the optimal operation is performed, the heat source COP is It can be seen that it has improved by 8%. Therefore, the energy saving effect in September and October can be considered to be about 8%, which is the improvement rate of the heat source COP.
Claims (6)
The energy supply according to any one of claims 1 to 5, wherein the length of the time zone associated with the start / stop pattern is selected based on the characteristics of the energy supply system and / or the number of start / stop patterns. How to operate the system.
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