JP2007120889A - 空調制御装置 - Google Patents

Abstract

【課題】居住空間の快適性を犠牲にすることなく、季節に応じたきめ細かくて効果の大きい省エネ空調制御を実現する。
【解決手段】外気温データと室温データと空調機の使用エネルギー量とから空調の制御ゾーン毎のエネルギー消費モデルを予め作成して記憶するエネルギー消費モデル作成・記憶手段９と、中間期においては、前記エネルギー消費モデルにおける消費エネルギーが極小となる室温設定値を、外気温の情報から演算する中間期室温設定値演算手段１３と、夏期及び冬期においては、平均外気温と平均室温から前記エネルギー消費モデルを用いて高負荷か否かを判定し、高負荷である場合には、負荷を軽減させる室温設定値を出力する高負荷判定・回避手段１１ａとを備える。
【選択図】図１

Description

本発明は、居住空間の快適性を犠牲にすることなく、季節に応じたきめ細かくて効果の大きい省エネ空調制御を実現するようにした空調制御装置に関する。

現在、建築設備全体でみると、その消費エネルギーの約半分は空調関連のエネルギー消費で占められている。従って、空調制御面で省エネルギーを推進することは建築設備全体の省エネルギーに大きく貢献する。しかし、建物全体の消費エネルギーを計測することはあっても、空調機毎に個々の消費エネルギーを計測することは、コストが嵩むため、通常は実行されていない。このため、現状では、季節に応じたきめ細かな省エネ空調制御は困難であった。また、夏期の高負荷時には、電力会社から決められたピーク制限電力量を超えるケースも発生している。

一方、空調機の消費エネルギー量は、実測に基づき、“（平均外気温度−平均室温）の２次式”で良く近似できることが知られている。例えば、特許文献１の（１）式を参照。
特開２００３−２１６７１５号公報（建物省エネルギー評価監視装置）

しかしながら、上記特許文献１に記載の技術は、エネルギー消費モデルを作成する手段を備えているものの、モデルを用いて省エネ制御の効果を評価すること、およびシステムの故障診断を行うことを目的としており、省エネ制御自体は行っていない。

本発明は上記事情に鑑み、作成したエネルギー消費モデルを用いて、季節に応じたきめ細かく、効果の大きい省エネ制御を実現でき、夏期等の高負荷時に、電力会社から決められたピーク制限電力量を超えることのない制御を実現することのできる空調制御装置を提供することを目的としている。

上記の目的を達成するために本発明は、外気温データと室温データと空調機の使用エネルギー量とから空調の制御ゾーン毎のエネルギー消費モデルを予め作成して記憶するエネルギー消費モデル作成・記憶手段と、中間期においては、前記エネルギー消費モデルにおける消費エネルギーが極小となる室温設定値を、外気温の情報から演算する中間期室温設定値演算手段と、夏期及び冬期においては、平均外気温と平均室温から前記エネルギー消費モデルを用いて高負荷か否かを判定し、高負荷である場合には、負荷を軽減させる室温設定値を出力する高負荷判定・回避手段とを備えたことを特徴としている。

本発明によれば、季節に応じたきめ細かく効果の大きい省エネ空調制御を実現でき、また夏期等の高負荷時に、電力会社から決められたピーク制限電力量を超えることのない制御を実現することができる。

〈第１実施形態〉（請求項１から請求項３に対応）
《第１実施形態の構成》
図１は本発明に係る空調制御装置の第１実施形態の構成を示すブロック図である。

同図に示すように、この空調制御装置１は、データベースとして室温データベース３と、外気温データベース５と、エネルギー使用量データベース７とを備えている。また、エネルギー消費モデル作成・記憶手段９と、高負荷判定・回避手段１１と、中間期室温設定値演算手段１３と、切替器１５とを備えている。さらに、平均室温演算手段１７と、平均外気温演算手段１９と、差分演算器２１とを備えている。

エネルギー消費モデル作成・記憶手段９は、外気温データベース５に蓄積されている外気温データと、室温データベース３に蓄積されている室温データと、エネルギー使用量データベース７に蓄積されている空調機のエネルギー使用量データとからから空調の制御ゾーン毎のエネルギー消費モデルを予め作成して記憶する。

高負荷判定・回避手段１１ａは、夏期及び冬期において、平均外気温と平均室温からエネルギー消費モデルを用いて高負荷か否かを判定し、高負荷である場合には、負荷を軽減させる室温設定値を出力する。

中間期室温設定値演算手段１３は、中間期においては、エネルギー消費モデルにおける消費エネルギーが極小となる室温設定値を、外気温の情報から演算する。

平均室温演算手段１７は、室内温度計２５で計測された１日の室温の平均を演算するものであり、平均外気温演算手段１９は、室内温度計２７で計測された１日の外気温の平均を演算するものである。

差分演算器２１は、平均外気温と平均室温との差分を演算してエネルギー消費モデル作成・記憶手段９と、高負荷判定・回避手段１１ａと、中間期室温設定値演算手段１３とに出力する。

空調機コントローラ（ＤＤＣ）２３は、制御対象となる部屋の温度が空調制御装置１から出力される室温設定値に一致するように、空調機の温水／冷水流量または給気流量を制御するローカルの自動制御装置である。

《第１実施形態の作用》
空調機の消費エネルギー量は、特許文献１に記載されているように、実測に基づき、“（平均外気温度−平均室温）の２次式”で良く近似できることが知られている。

図３を参照して詳述すると、図３において、縦軸の消費エネルギー量（図３では消費電力量ｋＷｈ／日で表示）は１日単位、横軸の温度差（＝外気温−室温）は１日の平均を示している。消費エネルギー量が１時間単位の場合には、温度差は１時間の平均となる。また、図３のグラフ中、温度差が＋となる右側部分は夏期の冷房時、極小となる中央部分は中間期、−となる左側部分は冬期の暖房時を示している。なお、外気温度や室温は普通計測されているが、コストが嵩むため、通常、空調機毎の消費エネルギーは計測されていない。よって、予め計測期間を設けて２次式を求めておく手法を採っている。また他の手法として、ビルの代表的な階だけ、計測して２次式を求め、これを他の階に適用するか、あるいは類似建物で求めた２次式を適用するようにしている。

〔中間期（春期、秋期）の場合〕
中間期室温設定値演算手段１３では、２次式が最小値を取る温度を“α”として、“ｎ”を予め定めた正の値とするとき、（平均気温−平均室温）が“α±ｎ”の範囲にあるとき、中間期と判定する。図３の例では、“α”は約−６℃である。中間期と判定した場合は、室温設定値として（平均外気温度−α）の値が切替器１５を通して空調機コントローラ２３に出力される。切替器１５は、中間期以外は後述する高負荷判定・回避手段１１ａからの室温設定値出力を通過させる。

〔夏期通常負荷時の場合〕
高負荷判定・回避手段１１ａでは、（平均外気温度−平均室温）＞α＋ｎのとき（図３で右上がりの部分）、室温設定値として例えば２６℃を切替器１５を通して空調機コントローラに出力する。空調機コントローラ２３は、供給された室温設定値の基づいて空調機を制御する。

〔夏期高負荷時の場合〕
β１を予め定めた値（α＋ｎより大きい値）として、（平均外気温度−平均室温）＞β１のときに夏期の高負荷と判定する。図３の例では、右側で点線より上に相当する。

この場合は室温設定値として例えば２８℃を切替器１５を通して空調機コントローラに出力する。空調機コントローラ２３は、供給された室温設定値の基づいて空調機を制御して空調負荷を低減させる。

〔冬期通常負荷時の場合〕
また、高負荷判定・回避手段１１ａでは、（平均外気温度−平均室温）＜α−ｎのとき（図３で右下がり部分）室温設定値として例えば２２℃を切替器１５を通して空調機コントローラに出力する。空調機コントローラ２３は、供給された室温設定値の基づいて空調機を制御する。

〔冬期高負荷時の場合〕
β２を予め定めた正の値（−β２はα−ｎより小さい値）として、（平均外気温度−平均室温）＜−β２のときに、冬期の高負荷と判定する。図３の例では、左側で点線より上に相当する部分である。この場合、室温設定値として例えば２０℃を切替器１５を通して空調機コントローラに出力する。空調機コントローラ２３は、供給された室温設定値の基づいて空調機を制御して空調負荷を低減させる。

このように、第１実施形態によれば、季節に応じたきめ細かく効果の大きい省エネ空調制御を実現でき、また夏期等の高負荷時に、電力会社から決められたピーク制限電力量を超えることのない制御を実現することができる。

〈第２実施形態〉（請求項４に対応）
次に、第２実施形態を説明する。第２実施形態では快適性指標ＰＭＶに基づいた空調制御を実現するようにしている。

始めに、快適性指標ＰＭＶについて以下に簡単に説明する。

人間の快適性を考えて、適正な室内温熱環境を確保するにあたっては、暑さ、寒さに対する人間の温熱感覚を考慮することが重要である。これに影響を与える変数として次のものがある。

(1)空気温度 (2)相対湿度 (3)平均輻射温度 (4)気流速度 (5)活動量(人体の内部発熱量) (6)着衣量
人の発熱量は対流による放射量、輻射による放熱量、人からの蒸発熱量、呼吸による放熱量および蓄熱量の合計で、これらの熱平衡式が成立している場合は、人体が熱的に中立であり、暑くも寒くもない快適状態である。逆に熱平衡式がくずれた場合に人体は暑さ寒さを感じる。デンマーク工科大学のFanger教授は1967年に快適方程式の導出を発表し、これを出発点として人体の熱負荷と人間の温冷感を、欧米人の多数の被験者のアンケートから統計分析して結び付け、ＰＭＶ( Predicted Mean Vote:予測平均回答)を提案した。これは近年ＩＳＯ規格にも取り上げられ最近よく用いられるようになった。温冷感の指標となるＰＭＶは、図４に示すように、次の７段階評価尺度による数値として表す。

＋３:暑い ＋２:暖かい
＋１:やや暖かい
０:どちらでもない、快適
−１:やや涼しい
−２:涼しい −３:寒い
なお、人間の快適な範囲は−０．５〜＋０．５である。

温冷感の指標となるＰＭＶと、ファンガの方程式から求められる人体熱負荷Ｌとの対応は、大勢の被験者によるデータから統計的に分析され、予測平均回答ＰＭＶとして、これを人体負荷Ｌおよび代謝量Ｍの関数として次式で与えている。

〔数１〕
ＰＭＶ＝（０．３５２・ｅｘｐ（−０．０４２・Ｍ／Ａ）＋０．０３２）・Ｌ
ここで、Ｍ：活動量（ｋｃａｌ／ｈ）
Ａ：人体表面積（ｍ^２）
Ｌ：人体熱負荷（ｋｃａｌ／ｍ^２・ｈ）
また、快適な範囲内（−０．５＜ＰＭＶ＜＋０．５）で冷房時はより暑い方向の側に、暖房時はより寒い方向の側にＰＭＶ目標値を設定することで空調負荷の軽減が図られ、省エネルギーが達成できる。

また、前述したように、ＰＭＶ式は、欧米人の温熱感覚に基づいて作られた実験式であり、やや寒がりの日本人とは少しずれがある。このため、ビル居住者の感じる温熱感覚をニューラルネットワークにより学習させたＰＭＶ値（これをニューロＰＭＶと呼ぶ）が、快適な範囲で一定になるように温度設定値をリアルタイムに制御するようにしている。

《第２実施形態の構成》
図２は本発明に係る空調制御装置の第２実施形態を示すブロック図である。なお、図１と同一構成部分には同一符号を付してその説明は省略する。

同図に示すように、この空調制御装置１ｂは、データベースとして室温データベース３と、外気温データベース５と、エネルギー消費量データベース７とを備えている。また、エネルギー消費モデル作成・記憶手段９と、高負荷判定・回避手段１１ｂと、中間期室温設定値演算手段１３と、切替器１５とを備えている。さらに、平均室温演算手段１７と、平均外気温演算手段１９と、差分演算手段２１とを備えている。

さらに、第２実施形態においては、快適空調制御手段３１と、快適範囲判定手段３３とを備える構成となっている。

中間期室温設定値演算手段１３は、エネルギー消費モデルの消費エネルギーが極小となる室温設定値を快適範囲判定手段３３に仮出力する。

高負荷判定・回避手段１１ｂは、高負荷か否かを判定し、高負荷の場合は負荷を軽減する快適性指標（ＰＭＶ）目標値を室温設定値に替えて快適空調制御手段３１に出力する。

快適空調制御手段３１は、入力されたＰＭＶ目標値が維持されるように、室温設定値を演算し、切替器１５を通じて空調機コントローラ２３に出力する。この快適空調制御手段３１の具体的な構成例が図５に示されている。

図５に示すように、快適空調制御手段３１は、着衣状態や活動状態等のデータを入力してニューロＰＭＶを演算するニューロＰＭＶ演算部３７と、温熱感覚等を教示データとして入力してニューロＰＭＶ演算部のパラメータを修正する学習部３９と、高負荷判定・回避手段１１ｂから出力されるＰＭＶ目標値とニューロＰＭＶ演算部３７から出力されるＰＭＶ値とから室温設定値をファジィ演算する室温設定値演算部４１とを備え、求められた室温設定値に基づきＤＤＣ２３を介して空調機が制御される。

快適範囲判定手段３３は、中間期室温設定演算手段１３で演算された室温設定値（第２実施形態では、これは仮の室温設定値である）を入力してこの仮室温設定値が上限室温設定値以上のときは上限室温値を、下限室温値以下のときは下限室温値を、それ以外のときは仮室温設定値をそのまま、それぞれ室温設定値として切替器１５に出力する。すなわち、快適範囲判定手段３３は快適範囲から外れるときは室温設定値を快適な範囲に収まるように修正して出力する。

《第２実施形態の作用》
〔夏期通常負荷時の場合〕
高負荷判定・回避手段１１ｂでは、第１実施形態と同様、（平均外気温−平均室温）＞α＋ｎの時、図３の例では右上がりの部分では、ＰＭＶ目標値として、例えば＋０．３を快適空調制御手段３１に出力する。

快適空調制御手段３１では、上述した方式で、ＰＭＶが＋０．３に維持されるようにダイナミックに室温設定値を演算し、切替器１５を介して空調機コントローラ２３に出力される。空調機コントローラ２３は、供給された室温設定値の基づいて空調機を制御する。 〔夏期高負荷時の場合〕
一方、β１を予め定めた値であって、α＋ｎよりも大きい値として、（平均外気温−平均室温）＞β１の時、夏期高負荷時と判定する。図３の例では右側の破線よりも上に相当する部分である。この場合は、ＰＭＶ目標値として、例えば快適な範囲の上限である＋０．５を快適空調制御手段３１に出力する。

快適空調制御手段３１では、上述した方式で、ＰＭＶが＋０．５に維持されるようにダイナミックに室温設定値を演算し、切替器１５を介して空調機コントローラ２３に出力される。空調機コントローラ２３は、供給された室温設定値の基づいて空調機を制御し、空調負荷を低減させる。

〔冬期通常負荷時の場合〕
高負荷判定・回避手段１１ｂでは、第１実施形態と同様、（平均外気温−平均室温）＜α−ｎの時、図３の例では右下がりの部分では、ＰＭＶ目標値として、例えば−０．３を快適空調制御手段３１に出力する。これは、冬期通常負荷時の場合である。

快適空調制御手段３１では、上述した方式で、ＰＭＶが−０．３に維持されるようにダイナミックに室温設定値を演算し、切替器１５を介して空調機コントローラ２３に出力される。空調機コントローラ２３は、供給された室温設定値の基づいて空調機を制御する。

〔冬期高負荷時の場合〕
一方、β２を予め定めた値であって、−β２がα−ｎよりも小さい値として、（平均外気温−平均室温）＜−β２の時、冬期高負荷時と判定する。図３の例では左側の破線よりも上に相当する部分である。この場合は、ＰＭＶ目標値として、例えば快適な範囲の下限である−０．５を快適空調制御手段３１に出力する。

快適空調制御手段３１では、上述した方式で、ＰＭＶが−０．５に維持されるようにダイナミックに室温設定値を演算し、切替器１５を介して空調機コントローラ２３に出力される。空調機コントローラ２３は、供給された室温設定値の基づいて空調機を制御し、空調負荷を低減させる。

〔中間期の場合〕
次に、中間期室温設定値演算手段１３では、第１実施形態と同様、作成されて記憶されているエネルギー消費モデルの２次式が最小値を取る温度をαとして、ｎを予め定めた正の値とした場合、（平均外気温−平均室温）がα±ｎの範囲内にあるとき、中間期と判定する。図３の例ではαは約−６℃である。

中間期と判定された場合、室温設定値として、（平均外気温−α）の値が、仮室温設定値として、快適範囲判定手段３３に出力される。快適範囲判定手段３３では、現在の環境条件から快適範囲上限のＰＭＶ値＋０．５となる上限室温値と、快適範囲下限のＰＭＶ値−０．５となる下限室温値をそれぞれ演算する。仮室温設定値が上限室温値以上の時は上限室温値を、仮室温設定値が下限室温値以下のときは、下限室温設定値を室温設定値とする。それ以外の時は、上記仮室温設定値をそのまま室温設定値とする。そして、切替器１５を介して室温設定値が空調機コントローラ２３に出力される。なお、切替器１５は、中間期以外は前述した快適空調制御手段３１からの室温設定値出力をそのまま通過させて空調機コントローラ２３に供給する。

このように、第２実施形態によれば、居住空間の快適性を犠牲にすることなく、季節に応じたきめ細かくて効果の大きい省エネ空調制御を実現することができる。また、夏期等の高負荷時にあっても電力会社から決められたピーク制限電力量を超えることがない制御を実現することも可能となる。

なお、上述した実施形態では、エネルギー消費モデル作成・記憶手段９で作成されるエネルギー消費モデルは２次式を用いたが、これに限定されるものではなく、更に高次のモデルであったも良い。

本発明に係る空調制御装置の第１実施形態を示すブロック図。 本発明に係る空調制御装置の第２実施形態を示すブロック図。 （平均外気温−平均室温）と消費エネルギーの関係をエネルギー消費モデル曲線と共に示す説明図。 快適性指標ＰＭＶと省エネルギーとの関係を示す説明図。 快適性空調制御手段をニューロＰＭＶ演算部とファジィ演算による室温設定値演算部で構成した例を示すブロック図。

符号の説明

１ａ，１ｂ 空調制御装置
３ 室温データベース
５ 外気温データベース
７ エネルギー使用量データベース
９ エネルギー消費モデル作成・記憶手段
１１ａ，１１ｂ 高負荷判定・回避手段
１３ 中間期室温設定値演算手段
１５ 切替器
１７ 平均室温演算手段
１９ 平均外気温演算手段
２１ 加算器
２３ 空調機コントローラ
２５ 室内温度計
２７ 外気温度計
３１ 快適空調制御手段
３３ 快適範囲判定手段
３５ 室内湿度計
３７ ニューロＰＭＶ演算部
３９ 学習部
４１ 室温設定値演算部

Claims (4)

1. 外気温データと室温データと空調機の使用エネルギー量とから空調の制御ゾーン毎のエネルギ消費モデルを予め作成して記憶するエネルギー消費モデル作成・記憶手段と、
   中間期においては、前記エネルギー消費モデルにおける消費エネルギーが極小となる室温設定値を、外気温の情報から演算する中間期室温設定値演算手段と、
   夏期及び冬期においては、平均外気温と平均室温から前記エネルギー消費モデルを用いて高負荷か否かを判定し、高負荷である場合には、負荷を軽減させる室温設定値を出力する高負荷判定・回避手段と、
   を備えたことを特徴とする空調制御装置。
2. 請求項１に記載の空調制御装置において、
   前記エネルギー消費モデルは、（平均外気温度−平均室温）の２次式で求め、
   前記中間期室温設定値演算手段は、前記２次式が最小値を取る温度をαとして、ｎを予め定めた正の値とするとき、（平均外気温度−平均室温）がα±ｎの範囲にあるとき、中間期と判定し、
   高負荷判定・回避手段は、β１とβ２を予め定めた正の値として、β１＜（平均外気温−平均室温）のときに夏期の高負荷と判定し、−β２＞（平均外気温度−平均室温）のときに冬期の高負荷と判定する、
   ことを特徴とする空調制御装置。
3. 請求項２に記載の空調制御装置において、
   中間期室温設定値演算手段は、室温設定値を平均外気温度−αとする、
   ことを特徴とする空調制御装置。
4. 請求項１乃至３の何れか１項に記載の空調制御装置において、
   快適性指標を用いた快適空調制御手段と、快適範囲判定手段と更に備え、
   中間期室温設定値演算手段は、前記エネルギー消費モデルの消費エネルギーが極小となる室温設定値を前記快適範囲判定手段に仮出力し、快適範囲判定手段では快適範囲から外れるときは室温設定値を快適な範囲に収まるように修正して出力し、
   前記高負荷判定・回避手段は、高負荷か否かを判定し、高負荷の場合は負荷を軽減する快適性指標目標値を前記快適空調制御手段に出力し、快適空調制御手段では、与えられた快適性指標目標値になるような室温設定値をダイナミックに演算し出力することを特徴とする空調制御装置。

Images