JP2008082642A - 蓄熱槽熱源システムの制御装置及び制御方法 - Google Patents

Abstract

【課題】蓄熱槽を備えた熱源システムの最適運転を行うことができる蓄熱槽熱源システムの制御装置を提供する。
【解決手段】蓄熱槽を備えた熱源システムの運転を制御する制御装置であって、気象の実測データと、運転実績データを関連付けて収集するデータ収集手段と、気象の実測データと、運転実績データを記憶する実績データ記憶手段と、記憶手段に記憶されている気象実測データと、運転実績データに基づいて、気象と建物の特性の関係を示すパターンデータを生成するパターンデータ生成手段と、パターンデータを記憶するパターンデータ記憶手段と、天気予報データを取得する手段と、天気予報データとパターンデータ記憶手段に記憶されているパターンデータを参照して、空調負荷を予測する予測手段と、空調負荷から蓄熱槽を最大限利用した運転計画データを生成する手段と、運転計画に基づいて、熱源システムの運転制御を行う手段とを備えた。
【選択図】図１

Description

本発明は、蓄熱槽を利用した熱源システムを最適な状態で運転することができる蓄熱槽熱源システムの制御装置及び制御方法に関する。

従来から４℃の水が最も比重が重いという特性を利用して、無動力による優れた性能を有する縦型蓄熱槽が知られている。この縦型蓄熱槽を採用した建物においては、空調機などの負荷特性（時間単位の必要熱量、必要熱量のピーク、必要とする冷凍機の台数等）について、設計時における設定値と実際の運用状態を一致させることは非常に困難であるため、効率的な運転を行う必要がある。

なお、先行技術として、どのような負荷状態であっても氷蓄熱槽に蓄えられた氷を有効活用することができる氷蓄熱槽式空調設備の運転制御方法が知られている（例えば、特許文献１参照）。
特開平１０−０８９７３０号公報

しかしながら、従来の運転計画は、ベテラン監視員の経験と勘によって設定されていたため、蓄熱槽を有効活用して、熱源システムの最大効率を引き出すように運転計画を設定することは困難であるという問題がある。特に、監視員よる運転計画は、ばらつきがあるとともに、最適な運転計画になっているか否かを検証することが難しいため、必ずしも最適な運転が実施されない場合があるという問題もある。

本発明は、このような事情に鑑みてなされたもので、蓄熱槽を備えた熱源システムの最適運転を行うことができる蓄熱槽熱源システムの制御装置及び制御方法を提供することを目的とする。

本発明は、蓄熱槽を備えた熱源システムの運転を制御する制御装置であって、気象の実測データと、運転実績データを関連付けて収集するデータ収集手段と、前記気象の実測データと、前記運転実績データを記憶する実績データ記憶手段と、前記記憶手段に記憶されている前記気象実測データと、前記運転実績データに基づいて、気象と建物の特性の関係を示すパターンデータを生成するパターンデータ生成手段と、前記パターンデータを記憶するパターンデータ記憶手段と、天気予報データを取得する手段と、前記天気予報データと前記パターンデータ記憶手段に記憶されているパターンデータを参照して、空調負荷を予測する予測手段と、前記空調負荷から前記蓄熱槽を最大限利用した運転計画データを生成する運転計画作成手段と、前記運転計画に基づいて、前記熱源システムの運転制御を行う運転制御手段とを備えたことを特徴とする。

本発明は、蓄熱槽を備えた熱源システムの運転を制御する制御方法であって、気象の実測データと、運転実績データを関連付けて収集するデータ収集ステップと、前記気象の実測データと、前記運転実績データを記憶する実績データ記憶ステップと、前記記憶ステップに記憶されている前記気象実測データと、前記運転実績データに基づいて、気象と建物の特性の関係を示すパターンデータを生成するパターンデータ生成ステップと、前記パターンデータを記憶するパターンデータ記憶ステップと、天気予報データを取得するステップと、前記天気予報データと前記パターンデータ記憶ステップにより記憶したパターンデータを参照して、空調負荷を予測する予測ステップと、前記空調負荷から前記蓄熱槽を最大限利用した運転計画データを生成する運転計画ステップと、前記運転計画に基づいて、前記熱源システムの運転制御を行う運転制御ステップとを有することを特徴とする。

本発明によれば、気象実測データと、運転実績データに基づいて、気象と建物の特性の関係を示すパターンデータを生成しておき、取得した天気予報データと記憶しておいたパターンデータに基づいて空調負荷を予測し、この予測空調負荷に基づいて運転計画を作成するようにしたため、蓄熱槽を備えた熱源システムの最適運転を行うことができるという効果が得られる。

以下、本発明の一実施形態による蓄熱槽熱源システムの制御装置を図面を参照して説明する。図１は同実施形態の構成を示すブロック図である。この図において、符号１は、運転制御対象の熱源システムであり、蓄熱槽１１、ターボ冷凍機１２、フリークーリング（自然エネルギー（冬期など外気温の低い状態）を利用し、冷却塔で冷水製造熱源機器と同等の冷水を製造するもの）１３及び空調機１４から構成する。符号２は、熱源システム１の運転を制御するために、通常熱源制御、熱源台数制御、送水温度補償、還水温度制御、ローテーション制御、発停失敗制御及び停復電制御を行う制御部である。符号３は、ビル等の建物内に設置されている設備の稼働状況を監視・制御する中央監視システムである。中央監視システム３は、設備の稼働状況実測データの蓄積及び外気温湿度、室内温湿度の３０分平均値等の算出を行う。符号４は、翌日以降の空調負荷を予測して、熱源システム１の運転を最適化するように制御する予測制御システムである。符号５は、翌日以降の天気予報の情報を配信する気象予報データ配信サーバである。

符号４１は、中央監視システム１から取得した実測データをフィルタリングしてデータベースに蓄積を行うデータ収集・蓄積部である。符号４２は、データ収集・蓄積部４１が収集したデータを蓄積するためのデータベースを記憶する実測データ記憶部である。符号４３は、実測データ記憶部４２に記憶されている実測データのうち、任意の期間のデータを抽出し、ＡＮＮ（Artificial Neural Network）モデル用データ（学習用データ）及びパターンデータを生成するとともに、この生成した学習用データを用いてＡＮＮモデルの自己学習を行うパターンデータ生成部である。符号４４は、パターンデータ生成部４３において生成したパターンデータを記憶するパターンデータ記憶部である。符号４５は、気象予報データ配信サーバ５から配信された天気予報データと、パターンデータ記憶部４４に記憶されているパターンデータとからＡＮＮ予測用データを生成するとともに、ＡＮＮモデルを使用して１時間間隔の空調負荷を予測する負荷予測部である。符号４６は、負荷予測部４５から出力される予測空調負荷の値に基づいて、熱源の制御を行う熱源制御部である。符号４７は、当日の実負荷データに基づいて、予測空調負荷の値を修正する予測負荷修正部である。

ここで、図３を参照して、縦型の蓄熱槽について説明する。図３は、縦型の蓄熱槽の構成を示す図である。図３に示す熱源システムにおいて、空調機などの負荷（図３に示す（３））は、以下の式で定義される。すなわち、日中の生産状態では、空調機などの負荷（図３（３））＝冷凍機製造熱量（図３（１））＋蓄熱槽放熱（図３（２））となり、夜間などにおいては、空調機などの負荷（図３（３））＝冷凍機製造熱量（図３（１））＋△蓄熱槽放熱（図３（２）；△蓄熱槽放熱は蓄熱を意味する）となる。図１に示す予測制御システム４は、図３に示す空調機及び生産機械の３６時間先までの負荷熱量を演算で求め、求めた熱量が消費される場合、深夜電力を利用して冷凍機１〜４の運転と蓄熱槽の蓄熱可能量との組み合わせから冷凍機１〜４の時間当たりの稼働台数を計画し、熱源台数制御を行うものである。このとき、予測制御システム４は、消費熱量を導くための建物特性値をパターンデータとして学習するとともに、翌日以降の天気予報データ（外気温度、湿度、降水量、日射量など建物に対する外乱要因となる気象予報データ）と、建物特性値（パターンデータ）を入力パラメータとして、ＡＮＮモデルを使用して熱負荷を導き出し、この導き出した熱負荷を満足させるように熱源（冷凍機１〜４）の運転台数を制御する。

次に、図２を参照して、図１に示す予測制御システム１の動作を説明する。まず、中央監視システム３は、外気温、蓄熱槽温度、外気湿度、残存蓄熱量、消費熱量、室温、室内湿度、使用電力などのデータを計測し、予測制御システム４へ送信する。これを受けて、データ収集・蓄積部４１は、外気温、蓄熱槽温度、外気湿度、残存蓄熱量、消費熱量、室温、室内湿度、使用電力などからなる気象データ、室温湿度データ、使用電力データ及び空調負荷データを中央監視システム３から受信し、実測データ記憶部４２へ記憶する（ステップＳ１）。実測データ記憶部４２に記憶される実測データは、過去の実績データを基に学習データを作成するためのデータを蓄積するものであり、このデータ蓄積動作は、随時実行するものである。

次に、パターンデータ生成部４３は、実測データ記憶部４２に記憶されている実測データに基づいて、過去の実績データを基に学習データを作成する。ここでいう学習データとは、外気温度、外気湿度、室内温度、室内湿度、使用電力量、空調機稼動割合、実績空調負荷等である。そして、この学習データからＡＮＮモデル学習（ニューラルネットワークによる解析）を行って、建物の熱応答性モデル化を行う。また、パターンデータ生成部４３は、建物の熱応答性モデルを使用して、各データのパターン化処理を行うことによりパターンデータを生成し、パターンデータ記憶部４４に記憶する（ステップＳ２）。このモデル学習とパターンデータ生成動作は、随時実行するものである。

次に、負荷予測部４５は、毎日所定時刻（例えば３時、６時、１５時、２０時）に気象予報データ配信サーバ５にアクセスし、気象予報データを受信する。このとき、受信する気象予報データは、翌日の気温、湿度、降水量の１時間毎の予報データである。そして、負荷予測部４５は、受信した気象予報データとパターンデータ記憶部４４に記憶されているパターンデータをマッチングさせることにより、翌日の空調負荷を予測し、空調負荷の予測データを生成して（ステップＳ３）、この空調負荷の予測データを熱源制御部４６へ出力する。

次に、熱源制御部４６は、空調負荷予測値から、最適な冷熱源の運転計画データを生成する（ステップＳ４）。ここで生成される運転計画は、翌日の蓄熱量、蓄熱時（夜間）の熱源台数、翌日の熱源運転順序、放熱時（昼間）の熱源台数、空調開始時刻等を決定したデータである。熱源制御部４６は、ここで生成した運転計画データを中央監視システム３へ送信する。これを受けて、中央監視システム３は、制御部２を介して、蓄熱槽１１、ターボ冷凍機１２、フリークーリング１３及び空調機１４を個別に稼働・停止の制御を行う。これにより、熱源システム１の最適運転が実施されることになる。

一方、予測負荷修正部４７は、熱源システム１に対する運転制御動作中において、実測データ記憶部４２に記憶されている当日実負荷データに基づいて、負荷予測部４５が予測した予測負荷に基づいて計画された運転計画と運転実績を比較し（ステップＳ５）、計画と実績の差が所定範囲内であるか否かを判定する（ステップＳ６）。この判定の結果、差が所定範囲内であれば、計画の見直しは必要ないと見なして、計画修正を行わない。

一方、判定の結果、計画と実績の差が所定範囲内でない（差が大きい）場合、予測負荷修正部４７は、計画データを実績データに基づいて修正する（ステップＳ７）。熱源システム１の運転特性（還り温度の低下やターボ冷凍機１２の冷水製造能力の変化）などにより、蓄熱槽１１には必ずしも一定の冷水が貯まるわけではないため、予測制御の計画と実績の差が生じてしまう。また、負荷予測値についても、気象予報が外れて、極端に暑くなったりした場合などに実際の建物使用状況によっては大きな熱負荷の誤差が生じることになる。これらの残畜熱量（利用できる有効熱量）と熱負荷（使われるはずの予測値）との差は、熱源運転計画を見直す必要があるほどの値になることが多いため、計画データを修正する必要がある。

予測負荷修正部４７は、対象時間内の直前までの空調負荷予測値の合計及び空調負荷実測値の合計をそれぞれ算出し、実測値の合計を予測値の合計で除し補正係数（補正係数＝実測値／予測値）を求める。そして、予測負荷修正部４７は、ここで求めた補正係数を負荷予測部４５へ出力する。これを受けて、負荷予測部４５は、既に求めた対象時間内以降の予測値のそれぞれについて予測負荷修正部４７が求めた補正係数を乗じて空調負荷の補正値とする。また、既に対象時間内の実測値が取得されている時間帯については、実測値を空調負荷の補正値とする。負荷予測部４５は、この補正空調負荷の値を熱源制御部４６へ出力する。これを受けて、熱源制御部４６は、補正された空調負荷予測の値に基づいて既に計画済みの運転計画の見直しを行う。これにより、より正確な予測制御による熱源システム１の運転が行われることになる。

なお、電力需要に大きな影響を及ぼすターボ冷凍機１２の複数台数運転については、予め閾値設定しておき、この閾値を超えた運転計画が行われた際は、需要注意警報をオペレータに通知するようにしてもよい。これにより、需要オーバーとならないように、運転計画を再修正することが可能となる。また、昼休み時間（工場の電力需要値が低下する１時間）等に、ターボ冷凍機１２を優先起動して、電力に余裕がある時間帯を有効利用するようにしてもよい。また、冬の期間は、ＣＯ_２削減効果が大きいフリークーリング１３を積極的用いるように運転計画データを生成するようにしてもよい。

このように、予測制御システム４は、気象予報データを基に、翌日の空調負荷を予測し、熱源運転を最適に制御することにより、蓄熱槽を持つ熱源システムでは、料金の安価な深夜電力を有効活用した熱源運転計画の作成や蓄熱槽の冷水によるピークシフト運転を実施することができ、省エネルギーに寄与することが可能となる。特に、過去の空調負荷と外気温湿度、設備使用状態、電力量など様々な実績をデータベースに蓄積し、学習していき、建物の各種パラメータに対する熱応答性をＡＮＮモデル化し、翌日の気象予報データから空調負荷を導出し、この予測熱負荷から、蓄熱槽を最大限有効利用した冷熱源の運転計画データを生成するようにしたため、最適な熱源制御を行うことが可能となる。

また、予測制御システム４は、冷水の負荷予測値を持っているため、深夜電力を用いて例えば８：００に蓄熱槽に冷水を満たし、２２：００には蓄熱槽の冷水を使い切るようにターボ冷凍機１２が計画的に運転されるようにできるため、深夜電力の有効活用できるとともに、蓄熱槽１１の有効利用が可能となる。また、翌日の気象予報と空調負荷により、ターボ冷凍機１２とフリークーリング１３の運転計画を自動的に作成するようにしたため、効果的な優先冷凍機選定ができるとともに、無駄のない冷凍機運転が可能となる。

また、冷水の負荷側が要求する瞬時的な流量増加や消費熱量増加に左右されることなく、１日を通じた負荷予測に基づく冷凍機の運転計画となる為、冷凍機の連続運転が可能となり、冷凍機発停回数の減少、連続運転化による蓄熱層温度成層の形成が可能となる。また、翌日の冷凍機運転計画が前日に作成されるため、１日の負荷全体を見通した運転が可能となり、毎時行われる補正処理により、建物の利用状況の変化にも対応した運転を自動的に行うことが可能となる。このため、運転の管理手間を低減することが可能となる。

さらに、ベテラン監視員を必要とせず、自動的に最適な運転計画データを生成することが可能となる。また、過剰に製造された冷水は自然に蓄熱槽に流れ込みことによって、蓄熱槽がクッションタンクの役割を果たすため冷凍機を最適運転することが可能になるとともに、蓄熱槽を最大限利用できるため、ピークシフトやピークカット運転が可能となる。

なお、図１における処理部の機能を実現するためのプログラムをコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録して、この記録媒体に記録されたプログラムをコンピュータシステムに読み込ませ、実行することにより蓄熱槽熱源システムの最適運転制御処理を行ってもよい。なお、ここでいう「コンピュータシステム」とは、ＯＳや周辺機器等のハードウェアを含むものとする。また、「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、フレキシブルディスク、光磁気ディスク、ＲＯＭ、ＣＤ−ＲＯＭ等の可搬媒体、コンピュータシステムに内蔵されるハードディスク等の記憶装置のことをいう。さらに「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、インターネット等のネットワークや電話回線等の通信回線を介してプログラムが送信された場合のサーバやクライアントとなるコンピュータシステム内部の揮発性メモリ（ＲＡＭ）のように、一定時間プログラムを保持しているものも含むものとする。

また、上記プログラムは、このプログラムを記憶装置等に格納したコンピュータシステムから、伝送媒体を介して、あるいは、伝送媒体中の伝送波により他のコンピュータシステムに伝送されてもよい。ここで、プログラムを伝送する「伝送媒体」は、インターネット等のネットワーク（通信網）や電話回線等の通信回線（通信線）のように情報を伝送する機能を有する媒体のことをいう。また、上記プログラムは、前述した機能の一部を実現するためのものであっても良い。さらに、前述した機能をコンピュータシステムにすでに記録されているプログラムとの組み合わせで実現できるもの、いわゆる差分ファイル（差分プログラム）であっても良い。

本発明の一実施形態の構成を示すブロック図である。 図１に示すシステムの動作を示すフローチャートである。 縦型蓄熱槽の構成を示す説明図である。

符号の説明

１・・・熱源システム、１１・・・蓄熱槽（縦型）、１２・・・ターボ冷凍機、１３・・・フリークーリング、１４・・・空調機、２・・・制御部、３・・・中央監視システム、４・・・予測制御システム、４１・・・データ収集・蓄積部、４２・・・実測データ記憶部、４３・・・パターンデータ生成部、４４・・・パターンデータ記憶部、４５・・・負荷予測部、４６・・・熱源制御部、４７・・・予測負荷修正部、５・・・気象予報データ配信サーバ

Claims (2)

1. 蓄熱槽を備えた熱源システムの運転を制御する制御装置であって、
   気象の実測データと、運転実績データを関連付けて収集するデータ収集手段と、
   前記気象の実測データと、前記運転実績データを記憶する実績データ記憶手段と、
   前記記憶手段に記憶されている前記気象実測データと、前記運転実績データに基づいて、気象と建物の特性の関係を示すパターンデータを生成するパターンデータ生成手段と、
   前記パターンデータを記憶するパターンデータ記憶手段と、
   天気予報データを取得する手段と、
   前記天気予報データと前記パターンデータ記憶手段に記憶されているパターンデータを参照して、空調負荷を予測する予測手段と、
   前記空調負荷から前記蓄熱槽を最大限利用した運転計画データを生成する運転計画作成手段と、
   前記運転計画に基づいて、前記熱源システムの運転制御を行う運転制御手段と
   を備えたことを特徴とする蓄熱槽熱源システムの制御装置。
2. 蓄熱槽を備えた熱源システムの運転を制御する制御方法であって、
   気象の実測データと、運転実績データを関連付けて収集するデータ収集ステップと、
   前記気象の実測データと、前記運転実績データを記憶する実績データ記憶ステップと、
   前記記憶ステップに記憶されている前記気象実測データと、前記運転実績データに基づいて、気象と建物の特性の関係を示すパターンデータを生成するパターンデータ生成ステップと、
   前記パターンデータを記憶するパターンデータ記憶ステップと、
   天気予報データを取得するステップと、
   前記天気予報データと前記パターンデータ記憶ステップにより記憶したパターンデータを参照して、空調負荷を予測する予測ステップと、
   前記空調負荷から前記蓄熱槽を最大限利用した運転計画データを生成する運転計画ステップと、
   前記運転計画に基づいて、前記熱源システムの運転制御を行う運転制御ステップと
   を有することを特徴とする蓄熱槽熱源システムの制御方法。

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