JP2006207929A - Optimum operation control system and optimum operation control method for air conditioning system - Google Patents

Optimum operation control system and optimum operation control method for air conditioning system Download PDF

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耕一 石田
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Abstract

<P>PROBLEM TO BE SOLVED: To provide an optimum operation control system and an optimum operation control method for an air conditioning system capable of setting a function relevant to operation of the air conditioning system without constructing a simulation model. <P>SOLUTION: The optimum operation control system 30 is a system controlling operation of the air conditioning system 1. The system is provided with an energy consumption function determining part 18. The energy consumption function determining part 18 determining an energy consumption function by using data measured during operation of the air conditioning system 1. <P>COPYRIGHT: (C)2006,JPO&NCIPI

Description

本発明は、空調システムの最適運転制御システムおよび最適運転制御方法に関する。   The present invention relates to an optimum operation control system and an optimum operation control method for an air conditioning system.

セントラル空調システムの最適運転制御方法として、従来より種々の方法が提案されている。特許文献１には、シミュレーションモデルを用いて空調設備の運転制御を行う方法が記載されている。この方法では、空調設備全体のシミュレーションモデルがあらかじめ構築される。このシミュレーションモデル上で空調設備の運転のシミュレーションが行われることにより、空調設備全体のランニングコストが最小となる最適制御目標値が求められる。この最適制御目標値を用いて、実際の空調設備の運転が行われる。
特開２００４−２９３８４４号公報 Conventionally, various methods have been proposed as the optimum operation control method of the central air conditioning system. Patent Document 1 describes a method for controlling the operation of air conditioning equipment using a simulation model. In this method, a simulation model of the entire air conditioning equipment is built in advance. By performing a simulation of the operation of the air conditioning equipment on this simulation model, an optimal control target value that minimizes the running cost of the entire air conditioning equipment is obtained. Using the optimum control target value, the actual air conditioning equipment is operated.
JP 2004-293844 A

しかし、特許文献１に記載の運転制御方法では、空調設備全体のシミュレーションモデルをあらかじめ構築する必要がある。しかも、実際の空調設備では、設置状況および運転状況に応じて動作特性が各空調設備ごとに異なっている。そのため、シミュレーションモデルを実際の空調設備の動作特性と合わせるために、調整作業が必要である。この調整作業は、多くの時間と労力を必要とする。   However, in the operation control method described in Patent Document 1, it is necessary to construct a simulation model of the entire air conditioning equipment in advance. Moreover, in the actual air conditioning equipment, the operating characteristics differ for each air conditioning equipment depending on the installation situation and the operating situation. Therefore, adjustment work is required to match the simulation model with the actual operating characteristics of the air conditioning equipment. This adjustment work requires a lot of time and labor.

本発明の課題は、シミュレーションモデルを構築することなく、空調システムの運転に関連する関数を設定できる空調システムの最適運転制御システムおよび最適運転制御方法を提供することにある。   An object of the present invention is to provide an optimum operation control system and an optimum operation control method for an air conditioning system that can set a function related to the operation of the air conditioning system without constructing a simulation model.

第１発明の最適運転制御システムは、空調システムの運転を制御するシステムである。このシステムは、関数決定手段を備えている。関数決定手段は、空調システムの運転時の計測データを用いて、運転関連関数を決定する。運転関連関数は、空調システムの運転に関連する。
ここでは、空調システムの運転に関連する運転関連関数は、関数決定手段によって、実際の空調システムの運転時の計測データを用いて決定される。したがって、シミュレーションモデルを構築することなく、空調システムの運転に関連する関数が決定される。 The optimum operation control system of the first invention is a system for controlling the operation of the air conditioning system. This system includes function determining means. The function determining means determines an operation related function using measurement data during operation of the air conditioning system. The operation related function is related to the operation of the air conditioning system.
Here, the operation-related function related to the operation of the air conditioning system is determined by the function determination means using the measurement data during the actual operation of the air conditioning system. Therefore, a function related to the operation of the air conditioning system is determined without building a simulation model.

第２発明の最適運転制御システムは、第１発明の最適運転制御システムであって、空調負荷状況変数入力手段と、目標室内環境変数範囲入力手段と、最適制御値取得手段とをさらに備えている。空調負荷状況変数入力手段は、運転関連関数に、空調負荷状況変数を入力する。目標室内環境変数範囲入力手段は、運転関連関数に、目標室内環境変数の範囲を入力する。最適制御値取得手段は、空調負荷状況変数および目標室内環境変数の範囲が入力された運転関連関数から出力される関数値が小さくなるように、制御可能な条件群の変数の最適制御値を求める。   The optimum operation control system of the second invention is the optimum operation control system of the first invention, further comprising an air conditioning load status variable input means, a target indoor environment variable range input means, and an optimum control value acquisition means. . The air conditioning load status variable input means inputs the air conditioning load status variable to the operation-related function. The target indoor environment variable range input means inputs the range of the target indoor environment variable into the operation-related function. The optimum control value acquisition means obtains the optimum control value of the variable in the controllable condition group so that the function value output from the operation-related function to which the ranges of the air conditioning load status variable and the target indoor environment variable are input is reduced. .

ここでは、運転関連関数に、空調負荷状況変数および目標室内環境変数の範囲が入力されることにより、制御可能な条件群の変数の最適制御値が求められる。したがって、シミュレーションモデルを構築することなく、空調システムの設置状況および運転状況に応じて、制御可能な変数の最適化が行われる。これにより、空調システムの最適な運転制御を行うための最適制御値は、シミュレーションモデルを構築することなく得られる。   Here, the optimum control values of the controllable condition group variables are obtained by inputting the ranges of the air conditioning load status variable and the target indoor environment variable to the operation-related function. Therefore, controllable variables are optimized according to the installation status and operation status of the air conditioning system without building a simulation model. Thereby, the optimal control value for performing the optimal operation control of the air conditioning system can be obtained without constructing a simulation model.

第３発明の最適運転制御システムは、第２発明の最適運転制御システムであって、制御手段をさらに備えている。制御手段は、最適制御値を用いて、空調システムの運転を制御する
ここでは、シミュレーションモデルを構築することなく、最適制御値を用いて、空調システムの設置状況および運転状況に応じて最適な運転制御が行われる。 The optimum operation control system of the third invention is the optimum operation control system of the second invention, further comprising a control means. The control means controls the operation of the air conditioning system using the optimal control value. Here, the optimal operation is performed according to the installation status and the operating status of the air conditioning system using the optimal control value without constructing a simulation model. Control is performed.

第４発明の最適運転制御システムは、第２発明の最適運転制御システムであって、空調負荷状況変数は、建物外部環境変数を含む。
ここでは、空調負荷状況変数が建物外部環境変数を含むので、建物外部環境に応じて最適な運転制御が行われる。 An optimum operation control system according to a fourth aspect is the optimum operation control system according to the second aspect, wherein the air conditioning load status variable includes a building external environment variable.
Here, since the air conditioning load status variable includes the building external environment variable, optimum operation control is performed according to the building external environment.

第５発明の最適運転制御システムは、第２発明の最適運転制御システムであって、空調負荷状況変数は、予測変化値を含む。
ここでは、空調負荷状況変数が予測変化値を含むので、空調負荷状況の予測される変化に対応して最適な運転制御が行われる。また、最適制御値の急変動も防止される。
第６発明の最適運転制御システムは、第２発明の最適運転制御システムであって、空調負荷状況変数は、現在の制御可能な変数を含む。
ここでは、空調負荷状況変数が現在の制御可能な変数を含むので、現在の制御可能な変数に応じて最適な運転制御が行われる。 The optimum operation control system of the fifth invention is the optimum operation control system of the second invention, wherein the air conditioning load status variable includes a predicted change value.
Here, since the air conditioning load status variable includes the predicted change value, optimum operation control is performed in response to the predicted change in the air conditioning load status. In addition, sudden fluctuations in the optimum control value are prevented.
An optimum operation control system according to a sixth aspect of the present invention is the optimum operation control system according to the second aspect, wherein the air conditioning load status variable includes a current controllable variable.
Here, since the air conditioning load status variable includes the current controllable variable, optimum operation control is performed according to the current controllable variable.

第７発明の最適運転制御システムは、第６発明の最適運転制御システムであって、現在の制御可能な変数は、さらに空調システムの運転時の計測データに含められる。
ここでは、現在の制御可能な変数が、運転関連関数を決定するために運転時の計測データに含められる。これにより、運転時間が経過するにつれて運転関連関数の精度（正確性）が自動的に向上する。 The optimum operation control system of the seventh invention is the optimum operation control system of the sixth invention, and the current controllable variable is further included in measurement data during operation of the air conditioning system.
Here, the current controllable variable is included in the measurement data during operation in order to determine the operation related function. Thereby, the accuracy (accuracy) of the driving-related function is automatically improved as the driving time elapses.

第８発明の最適運転制御システムは、第１発明から第７発明のいずれかの最適運転制御システムであって、運転関連関数は、エネルギー消費関数である。
ここでは、運転関連関数がエネルギー消費関数であるので、シミュレーションモデルを構築することなく、エネルギー消費関数が決定される。 An optimum operation control system according to an eighth aspect is the optimum operation control system according to any one of the first to seventh aspects, wherein the operation-related function is an energy consumption function.
Here, since the driving-related function is an energy consumption function, the energy consumption function is determined without constructing a simulation model.

第９発明の最適運転制御システムは、第１発明から第７発明のいずれかの最適運転制御システムであって、運転関連関数は、運転コスト関数である。
ここでは、運転関連関数が運転コスト関数であるので、シミュレーションモデルを構築することなく、運転コスト関数が決定される。
第１０発明の最適運転制御システムは、第１発明から第７発明のいずれかの最適運転制御システムであって、運転関連関数は、二酸化炭素消費関数である。
ここでは、運転関連関数が二酸化炭素消費関数であるので、シミュレーションモデルを構築することなく、二酸化炭素消費関数が決定される。 An optimum operation control system according to a ninth aspect is the optimum operation control system according to any one of the first to seventh aspects, wherein the operation-related function is an operation cost function.
Here, since the driving related function is the driving cost function, the driving cost function is determined without constructing a simulation model.
An optimal operation control system according to a tenth aspect of the present invention is the optimal operation control system according to any one of the first to seventh aspects, wherein the operation-related function is a carbon dioxide consumption function.
Here, since the driving-related function is a carbon dioxide consumption function, the carbon dioxide consumption function is determined without constructing a simulation model.

第１１発明の最適運転制御システムは、第１発明から第１０発明のいずれかの最適運転制御システムであって、運転関連関数の初期の関数形である初期関数形を作成する初期関数形作成手段をさらに備えている。
ここでは、運転関連関数の初期の関数形は、初期関数形作成手段によって、任意に作成される。 An optimum operation control system according to an eleventh aspect of the present invention is the optimum operation control system according to any one of the first to tenth aspects of the present invention, wherein an initial function form creating means for creating an initial function form that is an initial function form of the operation related function Is further provided.
Here, the initial function form of the driving-related function is arbitrarily created by the initial function form creating means.

第１２発明の最適運転制御システムは、第１１発明の最適運転制御システムであって、初期関数形は、季節または月に応じた複数の初期関数形を含む。
ここでは、初期関数形が季節または月に応じた複数の初期関数形を含むので、季節または月に応じた運転関連関数が設定される。 An optimum operation control system according to a twelfth aspect is the optimum operation control system according to the eleventh aspect, wherein the initial function form includes a plurality of initial function forms corresponding to seasons or months.
Here, since the initial function form includes a plurality of initial function forms corresponding to the season or the month, an operation-related function corresponding to the season or the month is set.

第１３発明の最適運転制御システムは、第１１発明または第１２発明の最適運転制御システムであって、初期関数形は、空調システムに含まれる機器の構成に応じた複数の初期関数形を含む。
ここでは、初期関数形が空調システムに含まれる機器の構成に応じた複数の初期関数形を含むので、空調システムに含まれる機器の構成に応じた運転関連関数が設定される。 The optimum operation control system of the thirteenth invention is the optimum operation control system of the eleventh invention or the twelfth invention, and the initial function form includes a plurality of initial function forms corresponding to the configuration of the equipment included in the air conditioning system.
Here, since the initial function form includes a plurality of initial function forms according to the configuration of the equipment included in the air conditioning system, the operation related function according to the configuration of the equipment included in the air conditioning system is set.

第１４発明の最適運転制御方法は、空調システムの運転を制御する方法である。この最適運転制御方法は、関数決定ステップを含んでいる。関数決定ステップでは、空調システムの運転時の計測データを用いて、運転関連関数が決定される。運転関連関数は、空調システムの運転に関連する。
ここでは、空調システムの運転に関連する運転関連関数は、実際の空調システムの運転時の計測データに基づいて決定される。したがって、シミュレーションモデルを構築することなく、空調システムの運転に関連する関数が決定される。 The optimum operation control method of the fourteenth aspect is a method for controlling the operation of the air conditioning system. This optimal operation control method includes a function determination step. In the function determination step, the operation-related function is determined using measurement data during operation of the air conditioning system. The operation related function is related to the operation of the air conditioning system.
Here, the operation-related function related to the operation of the air conditioning system is determined based on the measurement data during the actual operation of the air conditioning system. Therefore, a function related to the operation of the air conditioning system is determined without building a simulation model.

第１発明によれば、実際の空調システムの運転時の計測データを用いて、運転関連関数を決定するので、シミュレーションモデルを構築することなく、空調システムの運転に関連する関数を決定することができる。
第２発明によれば、シミュレーションモデルを構築することなく、空調システムの設置状況および運転状況に応じて制御可能な変数の最適化を行うことができ、最適制御値を求めることができる。 According to the first aspect of the invention, since the operation-related function is determined using the measurement data during operation of the actual air-conditioning system, it is possible to determine a function related to the operation of the air-conditioning system without constructing a simulation model. it can.
According to the second aspect of the present invention, it is possible to optimize variables that can be controlled according to the installation status and operation status of the air conditioning system without constructing a simulation model, and to obtain an optimal control value.

第３発明によれば、シミュレーションモデルを構築することなく、最適制御値を用いて、空調システムの設置状況および運転状況に応じて最適な運転制御を行うことができる。
第４発明によれば、建物外部環境に応じて最適な運転制御を行うことができる。
第５発明によれば、空調負荷状況の予測される変化に対応して最適な運転制御を行うことができる。しかも、最適制御値の急変動を防止してスムーズな運転制御を行うことができる。 According to the third aspect of the invention, optimal operation control can be performed according to the installation status and operating status of the air conditioning system using the optimal control value without constructing a simulation model.
According to the fourth aspect of the invention, optimal operation control can be performed according to the building external environment.
According to the fifth aspect of the invention, optimal operation control can be performed in response to a predicted change in the air conditioning load situation. In addition, it is possible to perform smooth operation control by preventing sudden fluctuations in the optimum control value.

第６発明によれば、現在の制御可能な変数に応じて最適な運転制御を行うことができる。
第７発明によれば、運転時間が経過するにつれて運転関連関数の精度（正確性）が自動的に向上する。
第８発明によれば、シミュレーションモデルを構築することなく、エネルギー消費関数を決定することができる。 According to the sixth aspect of the invention, optimal operation control can be performed according to the current controllable variable.
According to the seventh aspect, the accuracy (accuracy) of the driving-related function is automatically improved as the driving time elapses.
According to the eighth invention, the energy consumption function can be determined without constructing a simulation model.

第９発明によれば、シミュレーションモデルを構築することなく、運転コスト関数を決定することができる
第１０発明によれば、シミュレーションモデルを構築することなく、二酸化炭素消費関数を決定することができる
第１１発明によれば、運転関連関数の初期の関数形を任意に作成することができる。 According to the ninth invention, an operating cost function can be determined without constructing a simulation model. According to the tenth invention, a carbon dioxide consumption function can be determined without constructing a simulation model. According to the eleventh aspect, the initial function form of the driving-related function can be arbitrarily created.

第１２発明によれば、季節または月に応じた運転関連関数を設定できる。
第１３発明によれば、空調システムに含まれる機器の構成に応じた運転関連関数を設定できる。
第１４発明によれば、実際の空調システムの運転時の計測データを用いて、運転関連関数を決定するので、シミュレーションモデルを構築することなく、空調システムの運転に関連する関数を決定することができる。 According to the twelfth aspect, it is possible to set a driving-related function according to the season or the month.
According to the thirteenth aspect, an operation-related function can be set according to the configuration of the equipment included in the air conditioning system.
According to the fourteenth aspect, since the operation-related function is determined using measurement data during operation of the actual air-conditioning system, it is possible to determine a function related to the operation of the air-conditioning system without constructing a simulation model. it can.

＜セントラル空調システム１の構成＞
図１に示されるように、セントラル空調システム（以下、空調システムという）１は、熱源システム２と、二次側システム３と、中央監視装置４と、最適化処理装置５とを備えている。熱源システム２と二次側システム３と中央監視装置４とは、ＤＤＣ（ダイレクト・デジタル・コントロール）６〜７を介して、イーサネット（登録商標）などのネットワーク９で接続されている。空調システム１の最適運転制御システム３０は、後述する最適制御値を用いて空調システム１の運転を制御する制御手段である中央監視装置４と、最適化処理装置５およびＤＤＣ６〜７とを備えている。 <Configuration of central air conditioning system 1>
As shown in FIG. 1, a central air conditioning system (hereinafter referred to as an air conditioning system) 1 includes a heat source system 2, a secondary side system 3, a central monitoring device 4, and an optimization processing device 5. The heat source system 2, the secondary system 3, and the central monitoring device 4 are connected via a network 9 such as Ethernet (registered trademark) via DDC (Direct Digital Control) 6 to 7. The optimum operation control system 30 of the air conditioning system 1 includes a central monitoring device 4 that is a control means for controlling the operation of the air conditioning system 1 using optimum control values described later, an optimization processing device 5 and DDCs 6 to 7. Yes.

熱源システム２は、冷却塔１０と、冷凍機１１とを備えている。冷却塔１０と冷凍機１１とは、ＤＤＣ６から延びるローカルバス１４ａに接続されている。
冷却塔１０は、既存の（入口側の）冷却水用温度センサ、（入口側の）冷却水用流量センサ、および（出口側の）冷却水用温度センサ（いずれも図示せず）を有している。また、冷凍機１１は、既存の（入口側の）冷温水用温度センサおよび（出口側の）冷温水用温度センサ、冷温水用流量センサ（いずれも図示せず）を有している。これらのセンサによって測定されたデータは、ローカルバス１４ａおよびネットワーク９を経由して、中央監視装置４および最適化処理装置５へ送信される。 The heat source system 2 includes a cooling tower 10 and a refrigerator 11. The cooling tower 10 and the refrigerator 11 are connected to a local bus 14 a extending from the DDC 6.
The cooling tower 10 has an existing (inlet-side) cooling water temperature sensor, (inlet-side) cooling water flow sensor, and (outlet-side) cooling water temperature sensor (none shown). ing. The refrigerator 11 also has an existing (inlet side) cold / hot water temperature sensor, (outlet side) cold / warm water temperature sensor, and cold / warm water flow sensor (none of which are shown). Data measured by these sensors is transmitted to the central monitoring device 4 and the optimization processing device 5 via the local bus 14a and the network 9.

さらに、熱源システム２の冷却塔１０または冷凍機１１には、外部環境に関する計測データを計測するために、外気用温度センサ、外気用湿度センサ、日射量センサ、（いずれも図示せず）が設けられ、ローカルバス１４ａに接続されている。なお、外部環境に関する計測データを計測するためのセンサ類は、冷却塔１０または冷凍機１１以外の他の設置場所（既存の百葉箱など）に設置してもよい。   Further, the cooling tower 10 or the refrigerator 11 of the heat source system 2 is provided with an outside air temperature sensor, an outside air humidity sensor, and a solar radiation amount sensor (none of which are shown) in order to measure measurement data related to the external environment. Connected to the local bus 14a. Sensors for measuring the measurement data related to the external environment may be installed in other installation locations (such as an existing one-hundred box) other than the cooling tower 10 or the refrigerator 11.

二次側システム３は、空調機１２と、空調機１２の吹き出し側に接続されるＶＡＶ（Variable Air Volume）ユニット（以下、ＶＡＶという）１３とを備えている。空調機１２およびＶＡＶ１３は、ＤＤＣ７から延びるローカルバス１４ｂに接続されている。
空調機１２は、既存の吹き出し風量用風量センサ、吹き出し温度用温度センサ、（入口側および出口側の）冷温水用温度センサ、（出口側の）冷温水用流量センサ（いずれも図示せず）を有している。さらに、空調機１２は、外気取り入れ量用風量センサ（図示せず）を有している。また、空調機１２には、吸い込み温度用温度センサ（図示せず）が設けられている。これらのセンサによって測定されたデータは、ローカルバス１４ｂおよびネットワーク９を経由して、中央監視装置４および最適化処理装置５へ送信される。 The secondary side system 3 includes an air conditioner 12 and a VAV (Variable Air Volume) unit (hereinafter referred to as VAV) 13 connected to the air blowing side of the air conditioner 12. The air conditioner 12 and the VAV 13 are connected to a local bus 14 b extending from the DDC 7.
The air conditioner 12 includes an existing air volume sensor for blowing air volume, a temperature sensor for blowing air temperature, a temperature sensor for cold / hot water (on the inlet and outlet sides), and a flow sensor for cold / hot water (not shown). have. Further, the air conditioner 12 has an outside air intake air volume sensor (not shown). The air conditioner 12 is provided with a temperature sensor for suction temperature (not shown). Data measured by these sensors is transmitted to the central monitoring device 4 and the optimization processing device 5 via the local bus 14b and the network 9.

さらに、空調機１２またはＶＡＶ１３のいずれかには、室内環境に関する計測データを計測するために、室内温度用温度センサ、室内湿度用湿度センサ、室内風速用風速センサ、室内輻射温度用輻射温度センサ、およびＣＯ2濃度センサ（いずれも図示せず）が設けられ、ローカルバス１４ｂに接続されている。なお、室内環境に関する計測データを計測するためのセンサ類は、空調機１２またはＶＡＶ１３のいずれか以外の他の設置場所（室内の壁または天井など）に設置してもよい。 Furthermore, in order to measure the measurement data regarding the indoor environment, either the air conditioner 12 or the VAV 13 includes a temperature sensor for indoor temperature, a humidity sensor for indoor humidity, a wind speed sensor for indoor wind speed, a radiation temperature sensor for indoor radiation temperature, And a CO 2 concentration sensor (both not shown) are provided and connected to the local bus 14b. Sensors for measuring the measurement data relating to the indoor environment may be installed in other installation locations (such as indoor walls or ceilings) other than either the air conditioner 12 or the VAV 13.

中央監視装置４およびＤＤＣ６〜７は、熱源システム２および二次側システム３の各機器の運転を制御および監視する。熱源システム２および二次側システム３の運転時の計測データは、ローカルバス１４ａまたは１４ｂを介してネットワーク９を経由して、中央監視装置４および最適化処理装置５へ送信される。
最適化処理装置５は、ネットワーク９に通信可能に接続されている。最適化処理装置５は、熱源システム２および二次側システム３の運転時の計測データを受信する。最適化処理装置５は、最適制御値を作成して、中央監視装置４およびＤＤＣ６〜７へ送信する。最適制御値は、中央監視装置４およびＤＤＣ６〜７が空調システム１の最適な運転制御を行うために用いられる。最適化処理装置５の各部の構成は、以下の別項目で詳細に説明する。
＜最適化処理装置５の構成＞
図２に示されるように、最適化処理装置５は、初期関数形作成部１７と、エネルギー消費関数決定部１８と、空調負荷状況変数入力部１９と、目標室内環境変数範囲入力部２０と、最適制御値取得部２１と、制御部２２と、送信部２３と、受信部２４とを備えている。 The central monitoring device 4 and the DDCs 6 to 7 control and monitor the operation of each device of the heat source system 2 and the secondary side system 3. Measurement data during operation of the heat source system 2 and the secondary system 3 is transmitted to the central monitoring device 4 and the optimization processing device 5 via the network 9 via the local bus 14a or 14b.
The optimization processing device 5 is communicably connected to the network 9. The optimization processing device 5 receives measurement data during operation of the heat source system 2 and the secondary side system 3. The optimization processing device 5 creates an optimal control value and transmits it to the central monitoring device 4 and the DDCs 6 to 7. The optimum control value is used for the central monitoring device 4 and the DDCs 6 to 7 to perform optimum operation control of the air conditioning system 1. The configuration of each part of the optimization processing device 5 will be described in detail in the following separate items.
<Configuration of Optimization Processing Device 5>
As shown in FIG. 2, the optimization processing device 5 includes an initial function form creation unit 17, an energy consumption function determination unit 18, an air conditioning load status variable input unit 19, a target indoor environment variable range input unit 20, An optimal control value acquisition unit 21, a control unit 22, a transmission unit 23, and a reception unit 24 are provided.

初期関数形作成部１７は、空調システム１の運転に関連する運転関連関数であるエネルギー消費関数の初期の関数形（初期関数形）を作成する。エネルギー消費関数の詳細な説明は、別項目で後述される。
エネルギー消費関数決定部１８は、空調システム１の運転時の計測データを用いてエネルギー消費関数を決定する。関数決定処理の詳細な説明は、別項目で後述される。 The initial function form creation unit 17 creates an initial function form (initial function form) of an energy consumption function that is an operation-related function related to the operation of the air conditioning system 1. A detailed description of the energy consumption function will be described later in a separate item.
The energy consumption function determination unit 18 determines an energy consumption function using measurement data during operation of the air conditioning system 1. Detailed description of the function determination process will be described later in another item.

空調負荷状況変数入力部１９は、エネルギー消費関数決定部１８によって決定されたエネルギー消費関数に、空調負荷状況変数を入力する。空調負荷状況変数の詳細な説明は、別項目で後述される。
目標室内環境変数範囲入力部２０は、エネルギー消費関数決定部１８によって決定されたエネルギー消費関数に、目標室内環境変数の範囲を入力する。目標室内環境変数の範囲の詳細な説明は、別項目で後述される。 The air conditioning load status variable input unit 19 inputs the air conditioning load status variable to the energy consumption function determined by the energy consumption function determination unit 18. A detailed description of the air conditioning load status variable will be described later in a separate item.
The target indoor environment variable range input unit 20 inputs the range of the target indoor environment variable into the energy consumption function determined by the energy consumption function determination unit 18. A detailed description of the range of the target indoor environment variable will be described later in another item.

最適制御値取得部２１は、エネルギー消費関数から出力される関数値が小さくなるように、制御可能な条件群の変数の最適制御値を求める。最適制御値の詳細な説明は、別項目で後述される。
制御部２２は、最適化処理装置５を構成する各構成要素（初期関数形作成部１７、エネルギー消費関数決定部１８、空調負荷状況変数入力部１９、目標室内環境変数範囲入力部２０、最適制御値取得部２１、送信部２３、および受信部２４）の動作を制御する。制御部２２としては、動作制御機能その他の機能を有するマイクロプロセッサ等が用いられる。 The optimum control value acquisition unit 21 obtains the optimum control value of the variable in the controllable condition group so that the function value output from the energy consumption function becomes smaller. Detailed description of the optimum control value will be described later in a separate item.
The control unit 22 includes components (initial function form creation unit 17, energy consumption function determination unit 18, air conditioning load status variable input unit 19, target indoor environment variable range input unit 20, optimal control, which constitute the optimization processing device 5. The operations of the value acquisition unit 21, the transmission unit 23, and the reception unit 24) are controlled. As the control unit 22, a microprocessor or the like having an operation control function and other functions is used.

送信部２３は、最適制御値取得部２１によって求められた最適制御値を、中央監視装置４およびＤＤＣ６〜７へ送信する。
受信部２４は、熱源システム２および二次側システム３の運転時の計測データを受信する。
＜空調システム１の運転時の計測データ＞
空調システム１の運転時の計測データは、エネルギー消費関数決定部１８がエネルギー消費関数を決定するために用いられる。空調システム１の運転時の計測データは、ローカルバス１４ａ、１４ｂおよびネットワーク９経由で最適化処理装置５へ送られる。 The transmission unit 23 transmits the optimum control value obtained by the optimum control value acquisition unit 21 to the central monitoring device 4 and the DDCs 6 to 7.
The receiving unit 24 receives measurement data during operation of the heat source system 2 and the secondary side system 3.
<Measurement data during operation of air conditioning system 1>
Measurement data during operation of the air conditioning system 1 is used by the energy consumption function determination unit 18 to determine the energy consumption function. Measurement data during operation of the air conditioning system 1 is sent to the optimization processing device 5 via the local buses 14 a and 14 b and the network 9.

空調システム１の運転時の計測データとしては、冷温水温度、冷温水流量、冷却水温度、冷却水流量、吹き出し風量、吹き出し温度、吸い込み温度、熱源運転台数、各機器の消費電力、外気温度、外気湿度、日射量、室内温度、室内湿度、室内風速、室内輻射温度、および室内ＣＯ2濃度からなる群のうち少なくとも１つのデータが用いられる。
入口側または出口側についての冷温水流量および冷却水流量のデータは、冷却塔１０、冷凍機１１、および空調機１２から、ローカルバス１４ａ、１４ｂおよびネットワーク９経由で最適化処理装置５へ送られる。 Measurement data during operation of the air conditioning system 1 includes cold / hot water temperature, cold / hot water flow rate, cooling water temperature, cooling water flow rate, blowing air volume, blowing temperature, suction temperature, number of operating heat sources, power consumption of each device, outside air temperature, At least one data out of the group consisting of the outside air humidity, the amount of solar radiation, the room temperature, the room humidity, the room wind speed, the room radiation temperature, and the room CO 2 concentration is used.
The cold / hot water flow rate and cooling water flow rate data on the inlet side or the outlet side is sent from the cooling tower 10, the refrigerator 11, and the air conditioner 12 to the optimization processing device 5 via the local buses 14 a and 14 b and the network 9. .

吹き出し風量および吹き出し温度は、空調機１２の既存の吹き出し風量用風量センサおよび吹き出し温度用温度センサによって測定される。
吸い込み温度は、空調機１２に設けられた、吸い込み温度用温度センサによって測定される。
熱源運転台数は、運転中の熱源（冷凍機１１または図示しないボイラ）の台数である。熱源運転台数の情報は、中央監視装置４またはＤＤＣ６〜７から最適化処理装置５へ送信される。 The blowout air volume and the blowout temperature are measured by the existing blowout air volume sensor and the blowout temperature sensor of the air conditioner 12.
The suction temperature is measured by a temperature sensor for suction temperature provided in the air conditioner 12.
The number of operating heat sources is the number of operating heat sources (the refrigerator 11 or a boiler (not shown)). Information on the number of operating heat source units is transmitted from the central monitoring device 4 or the DDCs 6 to 7 to the optimization processing device 5.

各機器の消費電力は、冷却塔１０、冷凍機１１および空調機１２のそれぞれの消費電力である。消費電力のデータは、それぞれの機器から、ローカルバス１４ａ、１４ｂおよびネットワーク９経由で最適化処理装置５へ送られる。
外気温度、外気湿度、および日射量は、冷却塔１０または冷凍機１１に設けられた、外気用温度センサ、外気用湿度センサ、および日射量センサによって測定される。 The power consumption of each device is the power consumption of the cooling tower 10, the refrigerator 11, and the air conditioner 12. The power consumption data is sent from each device to the optimization processing device 5 via the local buses 14 a and 14 b and the network 9.
The outside air temperature, the outside air humidity, and the amount of solar radiation are measured by an outside air temperature sensor, an outside air humidity sensor, and a solar radiation amount sensor provided in the cooling tower 10 or the refrigerator 11.

室内温度、室内湿度、室内風速、室内輻射温度、および室内ＣＯ2濃度は、空調機１２に設けられた、室内空気用温度センサ、室内湿度用湿度センサ、室内風速用風速センサ、室内輻射温度用輻射温度センサ、およびＣＯ2濃度センサによって測定される。
＜エネルギー消費関数＞
エネルギー消費関数決定部１８によって決定されるエネルギー消費関数は、上記の空調システム１の運転時の計測データをそれぞれ入力変数として、空調システム全体のエネルギー消費量を求めるための関数である。エネルギー消費関数の初期関数形は、初期関数形作成部１７によって作成される。ここでは、機器構成や季節または月に基づきエネルギー消費関数の初期の関数形が設定される。
＜空調負荷状況変数＞
空調負荷状況変数は、現在の空調負荷状況に関する変数である。空調負荷状況変数は、建物外部環境変数、室内環境変数、および現在の制御可能な変数を含む。空調負荷状況変数は、ローカルバス１４ａ、１４ｂおよびネットワーク９経由で最適化処理装置５へ送られる。 The indoor temperature, the indoor humidity, the indoor wind speed, the indoor radiation temperature, and the indoor CO 2 concentration are provided for the indoor air temperature sensor, the indoor humidity humidity sensor, the indoor wind speed wind sensor, and the indoor radiation temperature. It is measured by a radiation temperature sensor and a CO 2 concentration sensor.
<Energy consumption function>
The energy consumption function determined by the energy consumption function determination unit 18 is a function for obtaining the energy consumption of the entire air conditioning system using the measurement data during operation of the air conditioning system 1 as input variables. The initial function form of the energy consumption function is created by the initial function form creation unit 17. Here, the initial function form of the energy consumption function is set based on the device configuration, season, or month.
<Air conditioning load status variable>
The air conditioning load status variable is a variable related to the current air conditioning load status. Air conditioning load status variables include building exterior environment variables, room environment variables, and current controllable variables. The air conditioning load status variable is sent to the optimization processing device 5 via the local buses 14 a and 14 b and the network 9.

建物外部環境変数は、建物外部の環境に関する変数である。建物外部環境変数としては、外気温度、外気湿度、および日射量からなる群のうち少なくとも１つの変数が用いられる。外気温度、外気湿度、および日射量は、前述と同様に、冷却塔１０または冷凍機１１に設けられた、外気用温度センサ、外気用湿度センサ、および日射量センサによって測定される。   The building external environment variable is a variable related to the environment outside the building. As the building external environment variable, at least one variable of the group consisting of the outside air temperature, the outside air humidity, and the amount of solar radiation is used. The outside air temperature, the outside air humidity, and the amount of solar radiation are measured by the outside air temperature sensor, the outside air humidity sensor, and the solar radiation amount sensor provided in the cooling tower 10 or the refrigerator 11 as described above.

室内環境変数は、室内の環境に関する変数である。室内環境変数としては、室内温度、室内湿度、室内輻射温度、および室内ＣＯ2濃度からなる群のうち少なくとも１つの変数が用いられる。室内温度、室内湿度、室内輻射温度、および室内ＣＯ2濃度は、前述と同様に、空調機１２またはＶＡＶ１３に設けられた、室内温度用温度センサ、室内湿度用湿度センサ、室内輻射温度用輻射温度センサ、およびＣＯ2濃度センサによって測定される。 The indoor environment variable is a variable related to the indoor environment. As the indoor environment variable, at least one variable selected from the group consisting of indoor temperature, indoor humidity, indoor radiation temperature, and indoor CO 2 concentration is used. The indoor temperature, the indoor humidity, the indoor radiation temperature, and the indoor CO 2 concentration are the temperature sensor for indoor temperature, the humidity sensor for indoor humidity, and the radiation temperature for indoor radiation temperature provided in the air conditioner 12 or VAV 13 as described above. It is measured by a sensor and a CO 2 concentration sensor.

現在の制御可能な変数は、空調システム１が運転している現在の制御可能な変数である。現在の制御可能な変数としては、熱源出口側の冷温水流量および冷温水温度、冷却塔入口側の冷却水流量の他に、空調機１２の吹き出し風量、吹き出し温度および外気取り入れ量、熱源運転台数、冷温水ポンプ（図示せず）運転台数、室内ＣＯ2濃度、からなる群のうち少なくとも１つの変数が用いられる。 The current controllable variable is the current controllable variable that the air conditioning system 1 is operating. Current controllable variables include the flow rate of cold / hot water at the outlet side of the heat source and the temperature of the hot / cold water, the flow rate of cooling water at the inlet side of the cooling tower, the amount of blown air from the air conditioner 12, the amount of blown air temperature and the amount of outside air, and the number of operating heat sources At least one variable among the group consisting of the number of operating cold / hot water pumps (not shown) and the indoor CO 2 concentration is used.

現在の制御可能な変数のうち、冷温水流量、冷温水温度、冷却水流量、吹き出し風量、吹き出し温度、および室内ＣＯ2濃度、に関するそれぞれのデータは、前述と同様に、冷却塔１０、冷凍機１１および空調機１２のセンサ類で測定される。
外気取り入れ量のデータは、空調機１２に設けられた、外気取り入れ量用風量センサ（図示せず）から、ローカルバス１４ｂおよびネットワーク９経由で最適化処理装置５へ送られる。 Among the current controllable variables, the data relating to the cold / hot water flow rate, the cold / hot water temperature, the cooling water flow rate, the blown air volume, the blown air temperature, and the indoor CO 2 concentration are the same as described above. 11 and air conditioner 12 sensors.
The outside air intake amount data is sent from the outside air intake amount air volume sensor (not shown) provided in the air conditioner 12 to the optimization processing device 5 via the local bus 14 b and the network 9.

これらの現在の制御可能な変数のうちの少なくとも１つの変数は、エネルギー消費関数を決定するために、上記の空調システム１の運転時の計測データに含められる（図３のステップＳ３および図５のステップＳ３４参照）。すなわち、現在の制御可能な変数は、関数決定のためにフィードバックされる。
＜目標室内環境変数範囲＞
目標室内環境変数範囲は、室内環境が目標となる環境条件になるように、室内環境に関する変数について設定された範囲である。目標室内環境変数範囲としては、室内温度、室内湿度、室内風速、および室内ＣＯ2濃度からなる群のうち少なくとも１つの変数の範囲が用いられる。これらの目標室内環境変数範囲は、空調システム１の過去の運転状況に基づいて、空調システム１の管理者等によってあらかじめ設定される。
＜関数決定処理＞
関数決定処理は、初期関数形作成部１７によって作成されたエネルギー消費関数の初期関数形から、前述の空調システム１の運転時の計測データを用いて、エネルギー消費関数を決定する処理である。この処理では、初期関数形作成部１７によって最初に作成されたエネルギー消費関数の初期関数形を、ある一定期間（１週間など）における実際の使用状況で蓄積された運転時の計測データを用いて、回帰分析または最小自乗法などの方法で、エネルギー消費関数の各項の係数等を決定する。 At least one of these current controllable variables is included in the measurement data during operation of the air conditioning system 1 to determine the energy consumption function (steps S3 in FIG. 3 and FIG. 5). (See step S34). That is, the current controllable variable is fed back for function determination.
<Target indoor environment variable range>
The target indoor environment variable range is a range set for variables related to the indoor environment so that the indoor environment becomes a target environmental condition. As the target indoor environment variable range, a range of at least one variable selected from the group consisting of indoor temperature, indoor humidity, indoor wind speed, and indoor CO 2 concentration is used. These target indoor environment variable ranges are set in advance by an administrator or the like of the air conditioning system 1 based on the past operation status of the air conditioning system 1.
<Function determination process>
The function determination process is a process of determining the energy consumption function from the initial function form of the energy consumption function created by the initial function form creation unit 17 using the measurement data during operation of the air conditioning system 1 described above. In this process, the initial function form of the energy consumption function first created by the initial function form creation unit 17 is used by using the measurement data during operation accumulated in the actual usage situation for a certain period (such as one week). The coefficient of each term of the energy consumption function is determined by a method such as regression analysis or least square method.

関数決定処理の頻度は、任意の頻度に設定することができるが、例えば１日１回程度の頻度に設定される。
＜最適制御値＞
最適制御値は、決定されたエネルギー消費関数に、現在の空調負荷状況変数および目標室内環境条件変数範囲を入力した場合に、エネルギー消費関数の関数値である空調システム１のエネルギー消費量を最小にする制御可能な変数群の最適値である。 The frequency of the function determination process can be set to an arbitrary frequency, but is set to a frequency of about once a day, for example.
<Optimum control value>
The optimal control value minimizes the energy consumption of the air conditioning system 1 that is a function value of the energy consumption function when the current air conditioning load status variable and the target indoor environmental condition variable range are input to the determined energy consumption function. This is the optimum value of the controllable variable group.

最適制御値は、空調負荷状況変数および目標室内環境変数の範囲が入力された運転関連関数から出力される関数値が小さくなるように、総当たり法などの方法で求められる。
最適制御値としては、出口側の冷温水流量および冷温水温度、冷却塔入口側の冷却水流量の他に、空調機１２の吹き出し風量、吹き出し温度および外気取り入れ量、熱源運転台数、冷温水ポンプ（図示せず）運転台数からなる群のうち少なくとも１つの変数が用いられる。
最適制御値決定処理の頻度は、任意の頻度に設定することができるが、例えば５分毎に設定される。
＜関数決定処理の手順＞
つぎに、図３のフローチャートを参照しながら、本実施形態のエネルギー消費関数の決定のための関数決定処理の手順を説明する。 The optimum control value is obtained by a method such as a brute force method so that the function value output from the operation-related function to which the ranges of the air conditioning load status variable and the target indoor environment variable are input becomes small.
As the optimum control value, in addition to the cold / hot water flow rate on the outlet side and the cold / hot water temperature, the cooling water flow rate on the cooling tower inlet side, the blown air volume of the air conditioner 12, the blowout temperature and the outside air intake amount, the number of operating heat sources, the cold / hot water pump (Not shown) At least one variable of the group of operating units is used.
The frequency of the optimal control value determination process can be set to an arbitrary frequency, but is set, for example, every 5 minutes.
<Procedure for function determination>
Next, the procedure of the function determination process for determining the energy consumption function of this embodiment will be described with reference to the flowchart of FIG.

まず、ステップＳ１において、エネルギー消費関数の初期関数形が、最適化処理装置５の初期関数形作成部１７によって作成される。ここでは、機器構成や季節に対応して、初期のエネルギー消費関数の関数形が設定される。
ステップＳ２において、上記の空調システム１の運転時の計測データが、ローカルバス１４ａ、１４ｂおよびネットワーク９経由で、最適化処理装置５へ入力される。 First, in step S <b> 1, an initial function form of the energy consumption function is created by the initial function form creating unit 17 of the optimization processing device 5. Here, the function form of the initial energy consumption function is set corresponding to the device configuration and season.
In step S <b> 2, measurement data during operation of the air conditioning system 1 is input to the optimization processing device 5 via the local buses 14 a and 14 b and the network 9.

ステップＳ３において、エネルギー消費関数が、エネルギー消費関数決定部１８によって、上記の関数決定処理にしたがって決定される。
＜最適制御値決定処理の手順＞
つぎに、図４のフローチャートを参照しながら、本実施形態の空調システム１の、最適制御値決定の手順を説明する。 In step S3, the energy consumption function is determined by the energy consumption function determination unit 18 according to the function determination process described above.
<Procedure for determining optimum control value>
Next, the procedure for determining the optimum control value of the air conditioning system 1 of the present embodiment will be described with reference to the flowchart of FIG.

ステップＳ２１において、現在における上記の空調負荷状況変数が、空調負荷状況変数入力部１９によって、関数決定処理後のエネルギー消費関数に入力される。
ステップＳ２２において、上記の目標室内環境変数範囲が、目標室内環境変数範囲入力部２０によって、関数決定処理後のエネルギー消費関数に入力される。
ステップＳ２３において、空調負荷状況変数および目標室内環境変数の範囲が入力されたエネルギー消費関数から出力される関数値が小さくなるように、制御可能な条件群の変数の最適制御値が、最適制御値取得部２１によって求められる。
＜最適運転制御方法の説明＞
つぎに、図５のフローチャートを参照しながら、本実施形態の空調システム１の最適運転制御方法を説明する。 In step S <b> 21, the current air conditioning load status variable is input to the energy consumption function after the function determination process by the air conditioning load status variable input unit 19.
In step S22, the target indoor environment variable range is input to the energy consumption function after the function determination process by the target indoor environment variable range input unit 20.
In step S23, the optimal control value of the variable in the controllable condition group is set to the optimal control value so that the function value output from the energy consumption function to which the ranges of the air conditioning load status variable and the target indoor environment variable are input is reduced. It is calculated | required by the acquisition part 21. FIG.
<Explanation of optimal operation control method>
Next, the optimum operation control method of the air conditioning system 1 of the present embodiment will be described with reference to the flowchart of FIG.

ステップＳ３１において、中央監視装置４またはＤＤＣ６〜７が、上記の最適制御値決定処理によって決定された最適制御値を用いて空調システム１の運転を制御する。
ステップＳ３２において、最適化処理装置５の制御部２２が、最適運転制御が停止されたか否かを判別する。最適運転制御が停止されたことが判別された場合には、最適運転制御は終了する。最適運転制御が停止されていないことが判別された場合には、ステップＳ３１へ戻り、上記の最適運転制御の手順を繰り返す。 In step S31, the central monitoring device 4 or the DDCs 6 to 7 control the operation of the air conditioning system 1 using the optimum control value determined by the above-described optimum control value determination process.
In step S32, the control unit 22 of the optimization processing device 5 determines whether or not the optimum operation control is stopped. If it is determined that the optimum operation control has been stopped, the optimum operation control ends. If it is determined that the optimum operation control is not stopped, the process returns to step S31, and the above-described optimum operation control procedure is repeated.

この最適運転制御を行っている間、ステップＳ３３において、５分ごとに上記の最適制御値決定処理（図４参照）を行い、最適制御値を変更する。
また、最適運転制御を行っている間、ステップＳ３４において、１日ごとに上記の関数決定処理（図３参照）を行い、ステップＳ３３の最適制御値の変更のために用いられるエネルギー消費関数を決定する。ここで、上記の空調負荷状況変数に含まれる現在の制御可能な変数は、上記の空調システム１の運転時の計測データに含められ、エネルギー消費関数を決定するために用いられる。したがって、現在の制御可能な変数は、エネルギー消費関数の決定のためにフィードバックされる。
［実施形態の特徴］
（１）
本実施形態の最適運転制御システム３０および最適運転制御方法では、エネルギー消費関数は、エネルギー消費関数決定部１８によって、実際の空調システム１の運転時の計測データを用いて決定される。したがって、実際の空調システム１の動作特性に合わせるための全体的なシミュレーションモデルの構築作業および各要素のシミュレーションモデルの調整作業が不要である。
（２）
本実施形態の最適運転制御システム３０および最適運転制御方法では、経年変化等によって、空調システム１の各機器が劣化等によって動作特性が変化しても、従来のシミュレーションモデルを用いた運転制御方法のように、シミュレーションモデルの調整作業や変更が不要である。
（３）
本実施形態では、空調システム１の運転時間が経過するにつれ、運転時の計測データが蓄積されていき、それを用いてエネルギー消費関数が決定されるため、エネルギー消費関数の精度が運転時間経過とともに自動的に向上する。
（４）
本実施形態では、エネルギー消費関数決定部１８によって決定されたエネルギー消費関数に、空調負荷状況変数および目標室内環境変数の範囲が入力されることにより、制御可能な条件群の変数の最適制御値が求められる。したがって、シミュレーションモデルを構築することなく、空調システム１の設置状況および運転状況に応じて、制御可能な変数（熱源運転台数など）の最適化が行われる。これにより、空調システム１の最適な運転制御を行うための最適制御値は、シミュレーションモデルを構築することなく得られる。
（５）
本実施形態では、中央監視装置４またはＤＤＣ６〜７は、シミュレーションモデルを構築することなく、最適制御値を用いて、空調システムの設置状況および運転状況に応じて最適な運転制御を行うことができる。
（６）
本実施形態では、空調負荷状況変数が建物外部環境変数を含むので、建物外部環境に応じて最適な運転制御が行われる。
（７）
本実施形態では、空調負荷状況変数が現在の制御可能な変数を含むので、現在の制御可能な変数に応じて最適な運転制御が行われる。
（８）
本実施形態では、エネルギー消費関数の初期関数形は、初期関数形作成部１７を用いて、空調システム１の管理者等によって任意に作成される。
（９）
本実施形態では、空調システム１の運転に関連する運転関連関数として、エネルギー消費関数が用いられる。したがって、シミュレーションモデルを構築することなく、エネルギー消費関数が決定される。
［変形例］
（ａ）
上記の実施形態では、空調負荷状況変数が現在の空調負荷状況に関する変数であるが、本発明はこれに限定されるものではない。変形例として、空調負荷状況変数は、さらに予測変化値を含んでもよい。この場合、例えば、５分刻みで１時間後までの空調負荷は、過去の空調負荷の変化の履歴または気象予測情報に基づいて、最適化処理装置５の制御部２２などで予測される。その予測に対応する予測変化値は、制御部２２などによって自動的に作成される。これにより、今後の最適制御値がどう変化するかを予測して、今後の最適制御値を求めることができる。これによって、空調負荷の変化を先取りして空調システム１の運転制御を行うことができる。その結果、運転制御における空調負荷変化への追随性が向上し、より省エネルギー化を図ることができる。 While performing this optimum operation control, in step S33, the optimum control value determination process (see FIG. 4) is performed every 5 minutes to change the optimum control value.
Further, during the optimum operation control, in step S34, the above function determination process (see FIG. 3) is performed every day, and the energy consumption function used for changing the optimum control value in step S33 is determined. To do. Here, the present controllable variable included in the air conditioning load status variable is included in the measurement data during operation of the air conditioning system 1 and is used to determine the energy consumption function. Thus, the current controllable variable is fed back for the determination of the energy consumption function.
[Features of the embodiment]
(1)
In the optimum operation control system 30 and the optimum operation control method of the present embodiment, the energy consumption function is determined by the energy consumption function determination unit 18 using measurement data during actual operation of the air conditioning system 1. Therefore, it is not necessary to construct an overall simulation model and adjust the simulation model of each element to match the actual operating characteristics of the air conditioning system 1.
(2)
In the optimum operation control system 30 and the optimum operation control method of this embodiment, even if each device of the air conditioning system 1 changes its operating characteristics due to deterioration or the like due to secular change or the like, the operation control method using the conventional simulation model As described above, adjustment work and change of the simulation model are unnecessary.
(3)
In the present embodiment, as the operation time of the air conditioning system 1 elapses, measurement data during operation is accumulated, and the energy consumption function is determined using the accumulated measurement data. Therefore, the accuracy of the energy consumption function increases as the operation time elapses. Improve automatically.
(4)
In the present embodiment, the optimum control value of the variable in the controllable condition group is obtained by inputting the ranges of the air conditioning load status variable and the target indoor environment variable to the energy consumption function determined by the energy consumption function determination unit 18. Desired. Therefore, controllable variables (such as the number of operating heat sources) are optimized according to the installation status and operating status of the air conditioning system 1 without constructing a simulation model. Thereby, the optimal control value for performing the optimal operation control of the air conditioning system 1 is obtained without constructing a simulation model.
(5)
In the present embodiment, the central monitoring device 4 or the DDCs 6 to 7 can perform optimum operation control according to the installation state and the operation state of the air conditioning system using the optimum control value without constructing a simulation model. .
(6)
In this embodiment, since the air conditioning load status variable includes a building external environment variable, optimal operation control is performed according to the building external environment.
(7)
In the present embodiment, since the air conditioning load status variable includes the current controllable variable, optimum operation control is performed according to the current controllable variable.
(8)
In the present embodiment, the initial function form of the energy consumption function is arbitrarily created by the administrator of the air conditioning system 1 using the initial function form creating unit 17.
(9)
In the present embodiment, an energy consumption function is used as an operation-related function related to the operation of the air conditioning system 1. Therefore, the energy consumption function is determined without building a simulation model.
[Modification]
(A)
In the above embodiment, the air conditioning load status variable is a variable related to the current air conditioning load status, but the present invention is not limited to this. As a modified example, the air conditioning load status variable may further include a predicted change value. In this case, for example, the air conditioning load up to 1 hour after every 5 minutes is predicted by the control unit 22 of the optimization processing device 5 based on the past change history of the air conditioning load or weather prediction information. A predicted change value corresponding to the prediction is automatically created by the control unit 22 or the like. As a result, it is possible to predict how the future optimum control value will change and to obtain the future optimum control value. As a result, it is possible to control the operation of the air conditioning system 1 in advance of changes in the air conditioning load. As a result, the followability to the air conditioning load change in the operation control is improved, and further energy saving can be achieved.

また、この場合には、最適制御値がスムーズに変化してエネルギー消費を減らす方向に運転制御が行われるので、運転制御状態のジャンピング（すなわち、最適制御値がジャンプすることによる急変動）が防止される。したがって、スムーズで、しかも省エネルギーに配慮した運転制御が行われる。
なお、予測変化値を制御部２２によって作成する代わりに、過去の空調負荷の変化の履歴または気象予測情報に基づいて予測変化値を作成する予測変化値作成部を、最適化処理装置５にさらに含めてもよい。
（ｂ）
上記実施形態では、空調システム１の通常の運転状態において、空調システム１の運転時の計測データが取得されているが、本発明はこれに限定されるものではない。すなわち、より多くの計測データをサンプリングするために、室内環境が悪化しない範囲で、上記の制御可能な変数（たとえば、冷温水温度や冷却水流量など）を変化させ、その状態での空調システム１の運転時の計測データをサンプリングしてもよい。このサンプリングされた計測データを用いることにより、エネルギー消費関数の決定をより精度良くかつより効率的に行うことができる。
（ｃ）
空調システム１のエネルギー消費の状況は、季節によって大きく異なると考えられる。そこで、エネルギー消費関数の初期関数形は、季節または月別に求めてもよい。この場合、エネルギー消費関数の初期関数形は、季節または月に応じた複数の初期関数形を含む。季節または月に応じた複数の初期関数形のそれぞれについて、実際の空調システム１の運転時の計測データを用いて上記の関数決定処理でエネルギー消費関数を決定することにより、季節または月に応じたエネルギー消費関数が設定される。
（ｄ）
また、空調システム１のエネルギー消費の状況は、空調システム１に含まれる機器の構成によって大きく異なると考えられる。そこで、エネルギー消費関数の初期関数形は、空調システム１に含まれる機器の構成に応じて求めてもよい。この場合、エネルギー消費関数の初期関数形は、空調システム１に含まれる機器の構成に応じた初期関数形となる。機器の構成に応じた初期関数形について、実際の空調システム１の運転時の計測データを用いて上記の関数決定処理でエネルギー消費関数を決定することにより、空調システム１に含まれる機器の構成に応じたエネルギー消費関数が設定される。
（ｅ）
また、エネルギー消費関数の初期関数形は、季節または月および空調システム１に含まれる機器の構成に応じて求めてもよく、この場合も、季節または月および機器の構成に応じた初期関数形について、実際の空調システム１の運転時の計測データを用いて上記の関数決定処理でエネルギー消費関数を決定することにより、季節または月および機器の構成に応じたエネルギー消費関数が設定される。
（ｆ）
上記実施形態では、空調システム１の運転に関連する運転関連関数として、エネルギー消費関数が用いられているが、本発明はこれに限定されるものではなく、種々の運転関連関数が採用され得る。たとえば、空調システム１の運転に関連する他の運転関連関数として、空調システム１の運転コストについての関数である運転コスト関数が採用され得る。この運転コスト関数を用いれば、空調システム１の設置状況および運転状況に応じて運転コストの低い最適制御値を設定することができる。 Also, in this case, since the optimal control value changes smoothly and operation control is performed in a direction that reduces energy consumption, jumping of the operation control state (that is, sudden fluctuation due to jump of the optimal control value) is prevented. Is done. Therefore, smooth operation control is performed in consideration of energy saving.
In addition, instead of creating the predicted change value by the control unit 22, the optimization processing device 5 further includes a predicted change value creation unit that creates a predicted change value based on a past change history of the air conditioning load or weather forecast information. May be included.
(B)
In the above embodiment, measurement data during operation of the air conditioning system 1 is acquired in the normal operation state of the air conditioning system 1, but the present invention is not limited to this. That is, in order to sample more measurement data, the controllable variables (for example, the temperature of the hot / cold water and the flow rate of the cooling water) are changed within a range in which the indoor environment does not deteriorate, and the air conditioning system 1 in that state is changed. You may sample the measurement data at the time of driving. By using the sampled measurement data, the energy consumption function can be determined more accurately and more efficiently.
(C)
It is considered that the energy consumption of the air conditioning system 1 varies greatly depending on the season. Therefore, the initial function form of the energy consumption function may be obtained for each season or month. In this case, the initial function form of the energy consumption function includes a plurality of initial function forms depending on the season or the month. For each of a plurality of initial function forms corresponding to the season or month, the energy consumption function is determined by the above function determination process using the measurement data at the time of actual operation of the air conditioning system 1, so that it corresponds to the season or month An energy consumption function is set.
(D)
In addition, the energy consumption status of the air conditioning system 1 is considered to vary greatly depending on the configuration of the devices included in the air conditioning system 1. Therefore, the initial function form of the energy consumption function may be obtained according to the configuration of the equipment included in the air conditioning system 1. In this case, the initial function form of the energy consumption function is an initial function form corresponding to the configuration of the equipment included in the air conditioning system 1. For the initial function form corresponding to the configuration of the equipment, the energy consumption function is determined by the above function determination processing using the measurement data during the actual operation of the air conditioning system 1, so that the configuration of the equipment included in the air conditioning system 1 is obtained. A corresponding energy consumption function is set.
(E)
Further, the initial function form of the energy consumption function may be obtained according to the season or month and the configuration of the equipment included in the air conditioning system 1, and in this case as well, the initial function form according to the season or month and the equipment configuration The energy consumption function according to the season or month and the configuration of the device is set by determining the energy consumption function by the above-described function determination process using the measurement data during operation of the actual air conditioning system 1.
(F)
In the said embodiment, although an energy consumption function is used as a driving | operation related function relevant to the driving | operation of the air conditioning system 1, this invention is not limited to this, A various driving | operation related function can be employ | adopted. For example, as another operation-related function related to the operation of the air conditioning system 1, an operation cost function that is a function of the operation cost of the air conditioning system 1 can be adopted. By using this operation cost function, it is possible to set an optimum control value with a low operation cost in accordance with the installation status and operation status of the air conditioning system 1.

なお、上記変形例（ｃ）〜（ｅ）と同様に、運転コスト関数の初期関数形についても、季節または月あるいは、空調システム１に含まれる機器の構成に応じて求めてもよい。
（ｇ）
また、空調システム１の運転に関連するさらに他の運転関連関数として、空調システム１による二酸化炭素の消費量についての関数である二酸化炭素消費関数も採用され得る。この二酸化炭素消費関数を用いれば、空調システム１の設置状況および運転状況に応じて二酸化炭素の消費量が少ない最適制御値を設定することができる。 Note that, similarly to the modified examples (c) to (e), the initial function form of the operating cost function may be obtained according to the season or month or the configuration of the equipment included in the air conditioning system 1.
(G)
In addition, as another operation-related function related to the operation of the air conditioning system 1, a carbon dioxide consumption function that is a function of carbon dioxide consumption by the air conditioning system 1 may be employed. By using this carbon dioxide consumption function, it is possible to set an optimum control value with less carbon dioxide consumption according to the installation status and operation status of the air conditioning system 1.

なお、上記変形例（ｃ）〜（ｅ）と同様に、二酸化炭素消費関数の初期関数形についても、季節または月あるいは、空調システム１に含まれる機器の構成に応じて求めてもよい。
（ｈ）
上記実施形態で計測される各機器の消費電力、冷温水流量、または冷却水流量は、実測値でもよいし、他のセンサからの推定値であってもよい。
（ｉ）
本実施形態では、最適化処理装置５は、イーサネットなどのネットワーク９に直接接続されているが、本発明はこれに限定されるものではなく、中央監視装置４の内部に最適化処理装置５を含めてもよいし、または、中央監視装置４自体に最適化処理装置５の処理を行う機能を持たせてもよい。 Note that, similarly to the modified examples (c) to (e), the initial function form of the carbon dioxide consumption function may be obtained according to the season or month or the configuration of the equipment included in the air conditioning system 1.
(H)
The power consumption, cold / hot water flow rate, or cooling water flow rate of each device measured in the above embodiment may be an actual measurement value or an estimated value from another sensor.
(I)
In the present embodiment, the optimization processing device 5 is directly connected to the network 9 such as Ethernet, but the present invention is not limited to this, and the optimization processing device 5 is provided inside the central monitoring device 4. Alternatively, the central monitoring device 4 itself may have a function of performing the processing of the optimization processing device 5.

本発明の実施形態である最適運転制御システムを含む空調システムの構成図。The block diagram of the air-conditioning system containing the optimal operation control system which is embodiment of this invention. 図１の最適化処理装置の内部構成を示す構成図。The block diagram which shows the internal structure of the optimization processing apparatus of FIG. 本発明の実施形態である空調システムの最適運転制御方法に用いられる関数決定処理の手順を示すフローチャート。The flowchart which shows the procedure of the function determination process used for the optimal operation control method of the air conditioning system which is embodiment of this invention. 本発明の実施形態である空調システムの最適運転制御方法に用いられる最適制御値決定処理の手順を示すフローチャート。The flowchart which shows the procedure of the optimal control value determination process used for the optimal operation control method of the air conditioning system which is embodiment of this invention. 本発明の実施形態である空調システムの最適運転制御方法の動作手順を示すフローチャート。The flowchart which shows the operation | movement procedure of the optimal operation control method of the air conditioning system which is embodiment of this invention.

符号の説明Explanation of symbols

１ 空調システム
４ 中央監視装置
５ 最適化処理装置
１７ 初期関数形作成部
１８ エネルギー消費関数決定部
１９ 空調負荷状況変数入力部
２０ 目標室内環境変数範囲入力部
２１ 最適制御値取得部
３０ 最適運転制御システム DESCRIPTION OF SYMBOLS 1 Air conditioning system 4 Central monitoring apparatus 5 Optimization processing apparatus 17 Initial function form preparation part 18 Energy consumption function determination part 19 Air conditioning load condition variable input part 20 Target indoor environment variable range input part 21 Optimal control value acquisition part 30 Optimal operation control system

Claims (14)

空調システム（１）の運転を制御する最適運転制御システム（３０）であって、
前記空調システム（１）の運転時の計測データを用いて、前記空調システム（１）の運転に関連する運転関連関数を決定する関数決定手段（１８）、
を備えている最適運転制御システム（３０）。 An optimum operation control system (30) for controlling the operation of the air conditioning system (1),
Function determining means (18) for determining an operation related function related to the operation of the air conditioning system (1) using the measurement data during operation of the air conditioning system (1),
An optimum operation control system (30) comprising: 前記運転関連関数に、空調負荷状況変数を入力する空調負荷状況変数入力手段（１９）と、
前記運転関連関数に、目標室内環境変数の範囲を入力する目標室内環境変数範囲入力手段（２０）と、
前記空調負荷状況変数および前記目標室内環境変数の範囲が入力された前記運転関連関数から出力される関数値が小さくなるように、制御可能な条件群の変数の最適制御値を求める最適制御値取得手段（２１）と、
をさらに備えている、
請求項１に記載の最適運転制御システム（３０）。 An air conditioning load status variable input means (19) for inputting an air conditioning load status variable to the operation-related function;
A target indoor environment variable range input means (20) for inputting a range of the target indoor environment variable to the driving-related function;
Optimal control value acquisition for obtaining an optimal control value of a variable in a controllable condition group so that a function value output from the operation-related function to which the range of the air conditioning load status variable and the target indoor environment variable is input is reduced Means (21);
Further equipped with,
The optimal operation control system (30) according to claim 1. 前記最適制御値を用いて、前記空調システム（１）の運転を制御する制御手段（４）をさらに備えている、
請求項２に記載の最適運転制御システム（３０）。 Control means (4) for controlling the operation of the air conditioning system (1) using the optimum control value is further provided.
The optimum operation control system (30) according to claim 2. 前記空調負荷状況変数は、建物外部環境変数を含む、
請求項２に記載の最適運転制御システム（３０）。 The air conditioning load status variable includes a building external environment variable,
The optimum operation control system (30) according to claim 2. 前記空調負荷状況変数は、予測変化値を含む、
請求項２に記載の最適運転制御システム（３０）。 The air conditioning load status variable includes a predicted change value,
The optimum operation control system (30) according to claim 2. 前記空調負荷状況変数は、現在の制御可能な変数を含む
請求項２に記載の最適運転制御システム（３０）。 The optimal operation control system (30) according to claim 2, wherein the air-conditioning load status variable includes a current controllable variable. 前記現在の制御可能な変数は、さらに前記空調システム（１）の運転時の計測データに含められる、
請求項６に記載の最適運転制御システム（３０）。 The current controllable variable is further included in measurement data during operation of the air conditioning system (1).
The optimum operation control system (30) according to claim 6. 前記運転関連関数は、エネルギー消費関数である、
請求項１から７のいずれかに記載の最適運転制御システム（３０）。 The driving-related function is an energy consumption function.
The optimal operation control system (30) according to any one of claims 1 to 7. 前記運転関連関数は、運転コスト関数である、
請求項１から７のいずれかに記載の最適運転制御システム（３０）。 The driving related function is a driving cost function.
The optimal operation control system (30) according to any one of claims 1 to 7. 前記運転関連関数は、二酸化炭素消費関数である、
請求項１から７のいずれかに記載の最適運転制御システム（３０）。 The driving-related function is a carbon dioxide consumption function.
The optimal operation control system (30) according to any one of claims 1 to 7. 前記運転関連関数の初期の関数形である初期関数形を作成する初期関数形作成手段（１７）をさらに備えている、
請求項１から１０のいずれかに記載の最適運転制御システム（３０）。 Initial function form creating means (17) for creating an initial function form that is an initial function form of the operation-related function;
The optimal operation control system (30) according to any one of claims 1 to 10. 前記初期関数形は、季節または月に応じた複数の初期関数形を含む、
請求項１１に記載の最適運転制御システム（３０）。 The initial function form includes a plurality of initial function forms according to seasons or months,
The optimal operation control system (30) according to claim 11. 前記初期関数形は、前記空調システム（１）に含まれる機器の構成に応じた初期関数形を含む、
請求項１１または１２に記載の最適運転制御システム（３０）。 The initial function form includes an initial function form corresponding to the configuration of equipment included in the air conditioning system (1).
The optimal operation control system (30) according to claim 11 or 12. 空調システム（１）の運転を制御する最適運転制御方法であって、
前記空調システム（１）の運転時の計測データを用いて、前記空調システム（１）の運転に関連する運転関連関数を決定する関数決定ステップ、
を含む最適運転制御方法。 An optimal operation control method for controlling the operation of the air conditioning system (1),
A function determining step for determining an operation-related function related to the operation of the air conditioning system (1) using the measurement data during operation of the air conditioning system (1);
Including an optimal operation control method.
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Cited By (12)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2010181082A (en) * 2009-02-05 2010-08-19 Yamatake Corp Device and method for processing model function
JP2011141092A (en) * 2010-01-07 2011-07-21 Institute Of National Colleges Of Technology Japan Environment/heat energy control system
WO2012132699A1 (en) * 2011-03-30 2012-10-04 三菱重工業株式会社 Heat source system and number-of-machines control method for heat source system
US8515586B2 (en) 2010-03-11 2013-08-20 Azbil Corporation Control model updating device and method, air-conditioner controlling system, and data suitability evaluating device
JP5495148B1 (en) * 2013-06-17 2014-05-21 軍 楊 Operation control device and operation control method
JP2015218995A (en) * 2014-05-21 2015-12-07 アズビル株式会社 Method and device for calculating energy saving effect
US9206994B2 (en) 2009-11-13 2015-12-08 Mitsubishi Heavy Industries, Ltd. Heat source system
JP2017072269A (en) * 2015-10-05 2017-04-13 日本エア・リキード株式会社 Cooling tower control system and cooling tower control method
JP2017110904A (en) * 2010-08-20 2017-06-22 ヴィジレント コーポレイションＶｉｇｉｌｅｎｔ Ｃｏｒｐｏｒａｔｉｏｎ Control of environment maintenance system
JP2020038050A (en) * 2018-09-05 2020-03-12 ジョンソン コントロールズ テクノロジー カンパニーＪｏｈｎｓｏｎ Ｃｏｎｔｒｏｌｓ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ Ｃｏｍｐａｎｙ Variable refrigerant flow system with capacity limits
CN111536671A (en) * 2020-06-04 2020-08-14 中国工商银行股份有限公司 Air conditioning system operation control method and device, electronic equipment and storage medium
JP2020183817A (en) * 2019-04-26 2020-11-12 ダイキン工業株式会社 Device for controlling number of heat source machines, method for controlling number of heat source machines, and program for controlling number of heat source machines

Citations (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPS57204770A (en) * 1981-06-11 1982-12-15 Mitsubishi Heavy Ind Ltd Controller for absorption refrigerator
JPH06331204A (en) * 1993-05-25 1994-11-29 Sharp Corp Air conditioner
JP2001273008A (en) * 2000-03-27 2001-10-05 Osaka Gas Co Ltd Optimum operation control system for plant supplying both of heat and electricity
JP2002206785A (en) * 2001-01-12 2002-07-26 Toshiba Corp Air-conditioning heat source equipment optimum operation controller
JP2002364901A (en) * 2001-06-07 2002-12-18 Hitachi Ltd Control system of regenerative air conditioning installation, controlled planning apparatus, controlled planning method, and recording medium and program for executing the controlled planning
JP2003070163A (en) * 2001-08-21 2003-03-07 Daikin Ind Ltd Method and apparatus for estimating energy saving effect
JP2004086897A (en) * 2002-08-06 2004-03-18 Fuji Electric Holdings Co Ltd Method and system for constructing model
WO2004057246A1 (en) * 2002-12-23 2004-07-08 Sinvent As Method of operation and regulation of a vapour compression system
JP2004239519A (en) * 2003-02-06 2004-08-26 Yamaguchi Technology Licensing Organization Ltd Controller of heat storage plant

Patent Citations (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPS57204770A (en) * 1981-06-11 1982-12-15 Mitsubishi Heavy Ind Ltd Controller for absorption refrigerator
JPH06331204A (en) * 1993-05-25 1994-11-29 Sharp Corp Air conditioner
JP2001273008A (en) * 2000-03-27 2001-10-05 Osaka Gas Co Ltd Optimum operation control system for plant supplying both of heat and electricity
JP2002206785A (en) * 2001-01-12 2002-07-26 Toshiba Corp Air-conditioning heat source equipment optimum operation controller
JP2002364901A (en) * 2001-06-07 2002-12-18 Hitachi Ltd Control system of regenerative air conditioning installation, controlled planning apparatus, controlled planning method, and recording medium and program for executing the controlled planning
JP2003070163A (en) * 2001-08-21 2003-03-07 Daikin Ind Ltd Method and apparatus for estimating energy saving effect
JP2004086897A (en) * 2002-08-06 2004-03-18 Fuji Electric Holdings Co Ltd Method and system for constructing model
WO2004057246A1 (en) * 2002-12-23 2004-07-08 Sinvent As Method of operation and regulation of a vapour compression system
JP2006511778A (en) * 2002-12-23 2006-04-06 シンヴェント・アクシェセルスカープ Operation and adjustment method of vapor compression system
JP2004239519A (en) * 2003-02-06 2004-08-26 Yamaguchi Technology Licensing Organization Ltd Controller of heat storage plant

Cited By (14)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2010181082A (en) * 2009-02-05 2010-08-19 Yamatake Corp Device and method for processing model function
US9206994B2 (en) 2009-11-13 2015-12-08 Mitsubishi Heavy Industries, Ltd. Heat source system
JP2011141092A (en) * 2010-01-07 2011-07-21 Institute Of National Colleges Of Technology Japan Environment/heat energy control system
US8515586B2 (en) 2010-03-11 2013-08-20 Azbil Corporation Control model updating device and method, air-conditioner controlling system, and data suitability evaluating device
JP2017110904A (en) * 2010-08-20 2017-06-22 ヴィジレント コーポレイションＶｉｇｉｌｅｎｔ Ｃｏｒｐｏｒａｔｉｏｎ Control of environment maintenance system
JP2012207869A (en) * 2011-03-30 2012-10-25 Mitsubishi Heavy Ind Ltd Heat source system and number-of-machines control method for heat source system
WO2012132699A1 (en) * 2011-03-30 2012-10-04 三菱重工業株式会社 Heat source system and number-of-machines control method for heat source system
JP5495148B1 (en) * 2013-06-17 2014-05-21 軍 楊 Operation control device and operation control method
JP2015218995A (en) * 2014-05-21 2015-12-07 アズビル株式会社 Method and device for calculating energy saving effect
JP2017072269A (en) * 2015-10-05 2017-04-13 日本エア・リキード株式会社 Cooling tower control system and cooling tower control method
JP2020038050A (en) * 2018-09-05 2020-03-12 ジョンソン コントロールズ テクノロジー カンパニーＪｏｈｎｓｏｎ Ｃｏｎｔｒｏｌｓ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ Ｃｏｍｐａｎｙ Variable refrigerant flow system with capacity limits
JP2020183817A (en) * 2019-04-26 2020-11-12 ダイキン工業株式会社 Device for controlling number of heat source machines, method for controlling number of heat source machines, and program for controlling number of heat source machines
JP7208519B2 (en) 2019-04-26 2023-01-19 ダイキン工業株式会社 Unit control device, unit control method, unit control program
CN111536671A (en) * 2020-06-04 2020-08-14 中国工商银行股份有限公司 Air conditioning system operation control method and device, electronic equipment and storage medium

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