JP2014009939A - 建物のゾーンのための環境制御システムを動作させる方法 - Google Patents

Abstract

【課題】建物のゾーンのための環境制御システムのためのモデルを改善する。
【解決手段】環境制御システムは、入口及び出口における温度差を用いて顕熱冷暖房速度を求めることと、蒸発器の温度Ｔ_Ｚ及び湿度ｈ_Ｚ、並びに蒸発器における吸湿、脱湿、換気影響、人間活動及び水分凝縮を考慮して制御される。ゾーン１１０における吸湿及び脱湿、並びに室内基礎構造の温度Ｔ_{Ｉｓｕｒｆ}及び湿度ｈ_{Ｉｓｕｒｆ}のための原動力として、湿度差及び温度差が求められ、温度差は熱回路モデルから得られる。湿度差を用いて潜熱冷却速度が求められる。そのモデルは、温度及び湿度を複合的に予測するために、そのゾーンを動作させるための温度モデル及び湿度モデルを統合する。環境制御システムを動作させる物質移動プロセスが、ｄｍ／ｄｔ＝ｋ_１（ｈ_Ｚ−ｈ_{Ｉｓｕｒｆ}）＋ｋ_２（Ｔ_Ｚ−Ｔ_{Ｉｓｕｒｆ}）を求める。ただし、ｋ_１及びｋ_２は重みである。
【選択図】図１Ａ

Description

本発明は、包括的には建物環境制御システムをモデル化することに関し、より詳細には、暖房、換気及び空調（ＨＶＡＣ：Ｈｅａｔｉｎｇ，Ｖｅｎｔｉｌａｔｉｏｎ，ａｎｄ Ａｉｒ Ｃｏｎｄｉｔｉｏｎｉｎｇ）システムを動作させるための内部温度及び湿度条件を予測することに関する。

環境制御される建物の場合、内部温度及び湿度条件を正確に予測することが重要である。正確な予測は、暖房、換気及び空調（ＨＶＡＣ）システムの最適な動作及び評価を支援することができ、計画時間間隔にわたって内部及び外部の気候環境が変化する場合に、ＨＶＡＣシステムを効率的に動作させるのを容易にする。

ＨＶＡＣシステムを備える建物環境制御システムでは、占有者の快適さに基づいて、通常、複数の制御信号がシステムに加えられる。快適さは、通常、温度及び湿度によって決まる。毎日、ＨＶＡＣ動作計画が、種々の外部及び内部環境条件下で、建物ゾーン内の空気の温度及び湿度を或る特定の範囲内に保つことになる。

建物の内部温度及び湿度に影響を及ぼす複数の要因がある。これらの要因の中でも、ＨＶＡＣシステム冷却及び熱出力並びに換気速度は、ＨＶＡＣコントローラーによって制御可能である。外部空気温度及び湿度のような幾つかの要因は、予測可能である。ＨＶＡＣ動作のような幾つかの要因は、制御可能である。建物熱特性及び占有パターンのような幾つかの要因は、特定の建物の場合に比較的に一定であるが、人間活動によって余分な熱及び水分が発生するので、正確に測定することはできない。建物制御システムにこれら全てが入力されると、内部の建物温度及び湿度を正確に予測するのが難しくなる。

既知の建物モデルの大部分は、独立して動作する温度モデル及び湿度モデルを使用する。温度及び湿度の動態は、一般に結び付けられるので、温度及び湿度が独立して判断されるとき、それらのモデルの性能は、一般には準最適である。

建物環境制御システムのためのモデルの性能を改善することが望ましい。

本発明の実施の形態は、建物環境制御システムを動作させるための統合された温度及び湿度モデルを提供する。そのモデルは、複合的な温度及び湿度動態に基づく。蒸発器の入口及び出口における温度及び湿度を用いて、顕熱冷却速度及び潜熱冷却速度を推定することができる。

ゾーン温度の線形関数を用いて、飽和比湿が近似される。屋内湿度及び屋外湿度を用いて、換気装置出口比湿が近似される。

変化する換気装置ファン速度が考慮されるとき、高速トレーニングのために反復手順が用いられる。

そのモデルは、環境制御システムを動作させるための建物温度及び湿度の正確な複合的予測をもたらす。

本発明の実施の形態は、複数の時間間隔にわたって建物温度及び湿度を複合的に予測することができる正確なモデルを提供する。その複合的予測を用いて、環境制御システムを動作させることができる。言い換えると、そのモデルを用いて、物理的な環境条件、すなわち、温度及び湿度を、そのシステムのための制御信号に変換する。

そのモデルは、ゾーン温度及び相対湿度に関してそれぞれ〜０．０２５％及び〜１．５％の経験的推定誤差を有する。１０個のゾーンを有する建物の場合、相対湿度に関する予測誤差は、約２％〜５％である。ゾーン温度に関する予測誤差は、１％未満である。この結果は、単に温度又は湿度のいずれかに基づくモデルよりも性能が優れている。

本発明の実施の形態による建物環境制御システムを動作させるための方法及びシステムの概略図である。 本発明の実施の形態による建物環境制御システムを動作させるための統合された温度モデルを表す回路図である。 図１Ｂのモデルによって考慮される熱及び水分交換プロセスを伴う内部建物環境の概略図である。 本発明の実施の形態によるデータ収集、モデルトレーニング及び予測の流れ図である。 従来の顕熱冷却負荷のグラフである。 従来の顕熱冷却負荷のグラフである。 従来の潜熱冷却負荷のグラフである。 従来の潜熱冷却負荷のグラフである。

図１Ａに示されるように、本発明の実施の形態は、建物内の或るゾーンに対する環境制御システム３２０を動作させるための方法及びシステムを提供する。環境制御システムは、暖房、換気及び空調（ＨＶＡＣ）システムを含むことができる。そのシステムは、建物の内部環境と外部環境との間で空気を交換することができる。

ゾーン１１０内の温度Ｔ_ｚ１０１及び湿度ｈ_ｚ１０２、並びに室内基礎構造のための温度Ｔ_{Ｉｓｕｒｆ}１０３及び湿度ｈ_{Ｉｓｕｒｆ}１０４が得られる。環境制御システム３２０を動作させる物質移動プロセス１００

は、ゾーン及び室内基礎構造の湿度差と、ゾーン及び室内基礎構造の温度差と、の加重結合である。重みｋ_１及びｋ_２は、経験的に決定することができる。

本発明の実施の形態は、データを収集して、建物環境制御システムを動作させるための統合された温度及び湿度モデルを構成し、トレーニングする。図３を参照されたい。

図１Ｂは、回路図の形をとる統合された温度及び湿度モデルの表現を示す。そのモデルを用いて、指定された時間間隔にわたって建物ゾーンのための空気温度を予測することができる。

図１Ｂにおいて、抵抗器、コンデンサ、制御部及び熱流（経時的な温度の変化率）のような回路の種々の構成要素、並びに以下の式において用いられる変数及び係数が以下のように定義される。
ａ． Ｃ_Ｅо −外面の熱キャパシタンス
ｂ． Ｃ_Ｅｉ −内面の熱キャパシタンス
ｃ． Ｃ_ｚ −内気の熱キャパシタンス
ｄ． Ｅ_{ｏｕｔｓｉｄｅ} −外部環境における空気エンタルピー
ｅ． Ｅ_ｖｅｎｔ −換気システムの出口における空気エンタルピー
ｆ． Ｇ_Ｎｅ −熱因子が放射を介して外面温度に及ぼす影響に関する係数
ｇ． Ｇ_Ｎｉ −熱因子が放射を介して内面温度に及ぼす影響に関する係数
ｈ． ｈ_ｓａｔ −対応する空気温度における飽和比湿
ｉ． ｈ_ｚ −内気比湿
ｊ． ｈ_ｖｅｎｔ −換気装置出口からの空気に関する比湿
ｋ． ｈ_ｖ −単位量の水に関する蒸発熱速度
ｌ． Ｈ_ｒ１ −蒸発器の入口における比湿
ｍ． Ｈ_ｒ２ −蒸発器の出口における比湿
ｎ． Ｉ −放射因子
о． Ｉ_ｒ −発熱因子が占有を介して内気温度及び内面温度に及ぼす影響に関する係数
ｐ． ｍ（ドット） −屋内冷却ユニットの構成要素である蒸発器における空気流速
ｑ． ｎ −壁を通じての内気と外気との間の空気交換速度
ｒ． Ｏ −占有係数
ｓ． Ｐ_ｓａｔ −対応する空気温度における飽和蒸気圧
ｔ． Ｐ_ａｔｍ −大気圧
ｕ． Ｑ_Ｌ −潜熱冷却負荷
ｖ． Ｑ_Ｓ −顕熱冷却負荷
ｗ． Ｑ_{ｓｏｕｒｃｅ} −人間活動に関連する水分発生速度
ｘ． Ｒ_Ｏｚ −現在のゾーンと別のゾーンとの間の熱抵抗
ｙ． Ｒ_Ｗｉｎ −窓を通じての外気と内気との熱抵抗
ｚ． Ｒ_Ｅｏ −外気と外面との間の熱抵抗
ａａ． Ｒ_Ｅｍ −外面と内面との間の熱抵抗
ｂｂ． Ｒ_Ｅｉ −内面と内気との間の熱抵抗
ｃｃ． Ｓ_ｖｅｎｔ −換気による空気交換速度
ｄｄ． Ｓ_ｄ −蒸発器におけるファン速度
ｅｅ． ｔ −時間
ｆｆ． Ｔ_ｅ１ −蒸発器の入口における空気温度
ｇｇ． Ｔ_ｅ２ −蒸発器の出口における空気温度
ｈｈ． Ｔ_{Ｏｓｕｒｆ} −外面温度
ｉｉ． Ｔ_{Ｏｕｔｓｉｄｅ} −外気温度
ｊｊ． Ｔ_Ｏｚ −他のゾーン温度
ｋｋ． Ｔ_{Ｉｓｕｒｆ} −内面温度
ｌｌ． Ｔ_Ｚ −内気温度
ｍｍ． Ｖ_ａ −内気体積
ｎｎ． ｈ_ｓａｔ −飽和比湿
оо． ｈ_{Ｏｕｔｓｉｄｅ} −外気比湿
ｐｐ． ｈ_ｖｎｅｔ −換気システムの出口における空気比湿
ｑｑ． ｋ_１ −湿度差の重み
ｒｒ． ｋ_２ −温度差の重み
ｓｓ． ρ −空気の密度
そして、α、β、δ、ε及びγは、指定可能な係数である。

表１は、パラメータのうちの幾つかのための幾つかの通常の値例を示す。

その統合された温度及び湿度モデルは、ゾーンの建物熱容量、ゾーンにおける人間活動及び外部気候条件を考慮に入れる。合わせて、そのモデルは、建物の室内基礎構造の水分の吸収及び脱離、屋内ユニットの蒸発器における水分凝縮、換気システムによる空気交換、並びに人間活動に関連する水分発生も考慮する。

一般的に、建物の室内基礎構造は、当該技術分野において既知であるように、壁、床、敷物類、天井構造、調度品等と建築学的に定義される。内壁の表面は、室内基礎構造として良好に近似される。それゆえ、温度、及び吸湿、吸放温を測定すれば十分である。

本発明の統合された温度及び湿度モデルのための対応する式が、以下の式（１〜４）によって表される。

図２は、環境制御システムのための入力と見なされる要因を概略的に示す。図２には、ゾーン２００の場合の熱及び水分輸送プロセスが示される。屋内ユニット２０１が或る特定の速度において空気をゾーン内に取り込み、異なる温度及び湿度を有する空気を排出する。

換気装置出口２０２が外気をゾーンの中に輸送する。ゾーン空気とゾーンの室内基礎構造との間で熱Ｑ及び水分ｈの交換２０３がある。また、外気とゾーン空気との間にも熱及び水分の交換２０４があり、機械、家具、設備２０５及び人間活動２０６に関連する水分発生もある。

式（１〜４）は、本発明の統合された温度及び湿度モデルの動態を表す。

式（１）は、外壁表面の熱流（経時的な温度の変化率）を求める。

式（２）は、内壁表面の熱流を求める。

式（３）は、内気の熱流を求める。

式（１〜３）は、キルヒホッフの法則及びオームの法則に基づいており、温度及び熱流量が電圧及び電流に相当するものとして扱われる。

式（４）は、内気の経時的な変化率を求める。

式（４）は、湿度モデル、例えば、英国ウォトフォードの建築研究財団（ＢＲＥ：Ｂｕｉｌｄｉｎｇ Ｒｅｓｅａｒｃｈ Ｅｓｔａｂｌｉｓｈｍｅｎｔ）によるＢＲＥアドミタンスモデルの本発明による適応形態である。付録を参照されたい。

従来のＢＲＥアドミタンスモデルは、温度が湿度に及ぼす影響、凝縮が蒸発器におけるゾーン湿度に及ぼす影響を考慮せず、換気システムの影響も考慮しない。言い換えると、内部温度及び外部温度が常に一定であり、等しく、かつ換気速度が変化しないという（誤った）仮説を用いて、湿度がモデル化される。これらの仮説は全て、本発明人らが修正する無効な仮説である。

内部湿度への影響は、内気と室内基礎構造との間の物質移動プロセス（湿度）を変更することによって効果を現す。原動力として湿度差及び温度差の両方を用いる、内気と室内基礎構造との間の物質移動の式は、以下の通りである。

式（１〜４）の形の本発明の統合された温度及び湿度モデルは、非線形モデルである。線形近似によって、より安定しており、かつ迅速なトレーニングプロセスを提供することができる。

しかしながら、飽和比湿ｈ_ｓａｔと内気温度Ｔ_Ｚとの間の関係は、非線形である。

非線形な関係は、以下の式を用いて表すことができる。

ただし、Ｐ_ｓａｔは、対応するゾーン温度における飽和蒸気圧であり、ｈ_ｓａｔは、収束を得るための対応するゾーン温度における飽和比湿である。

ゾーン温度範囲内で、飽和比湿ｈ_ｓａｔは、Ｔ_Ｚの線形関数として近似することができる。通常のゾーン温度下で飽和比湿に対する線形近似を用いる場合、式（４）が式（８）に更新される。

図３は、収束を加速させる２ステップ手順の場合のトレーニング及び予測を示す。図３は、統合された温度及び湿度モデル３００がいかにトレーニングされ、温度及び湿度予測３０６のためにいかに使用されるかを示す。その予測を用いて、環境制御システム３２０を動作させることができ、環境制御システムはＨＶＡＣ３２１を含むことができる。温度モデル３１０のためのトレーニング３０４及び湿度モデル３１５のためのトレーニング３０５は、気象予報３０１、気象制御（ＨＶＡＣ）システムのセンサー３０２、及び人間活動追跡３０３から得られたデータを用いる。

データ収集、トレーニング及び予測は、メモリ及び入力／出力インターフェースを含み、気象制御システムに接続されるプロセッサ３５０と、環境内にあるセンサーとによって実行することができる。

第１のステップは、式（１〜３）を用いて温度モデル３１０をトレーニングし（３０４）、ゾーン内の温度を予測すること、並びにその温度モデルから、蒸発器における空気流ｍ（ドット）、空気温度（Ｔ_Ｚ）及び壁面温度Ｔ_{Ｉｓｕｒｆ}を予測することである。なお、ｍ（ドット）は、ｍの上に・が付された文字を示す。

第２のステップは、測定データ及び予測データ３０１〜３０３と、第１のステップからのｍ（ドット）、Ｔ_Ｚ及びＴ_{Ｉｓｕｒｆ}３１１を用いて湿度モデル３１５をトレーニングすること（３０５）である。

図４〜図７は、従来の顕熱冷却負荷及び潜熱冷却負荷のグラフを示す。顕熱冷却負荷は、乾球温度を指しており、潜熱冷却負荷は、建物の湿球温度を指している。顕熱負荷及び潜熱負荷への湿度の影響を求めなければならない。

冷却時にＨＶＡＣシステムによって消費される全エネルギーは、内気を冷却する顕熱冷却と、相変化を引き起こし、内気からの蒸気を水に凝縮する潜熱冷却とを合わせたものであるので、本発明の実施の形態の温度モデル及び湿度モデルの統合のために、顕熱冷却及び潜熱冷却推定が用いられる。

顕熱冷却速度は、以下の式を用いて推定され、

潜熱冷却量は、以下の式を用いて推定される。

換気システムは、温度及び湿度が変動する外気を内部に輸送することによってシステム湿度に影響を及ぼす。

換気システムの場合、換気ユニットの出口における空気温度Ｔ_ｖｅｎｔは、内気温度Ｔ_Ｚ及び外気温度Ｔ_{ｏｕｔｄｏｏｒ}の線形関数として表すことができる。

換気装置出口エンタルピーＥ_ｖｅｎｔ（全熱力学的エネルギー）は、屋外エンタルピーＥ_{ｏｕｔｓｉｄｅ}及び屋内エンタルピーＥ_Ｚを用いて推定することができる。

式（１１〜１２）は、一例の換気システムの出口からの空気温度及びエンタルピーに対する近似を表す。

ただし、Ａ及びＢはユーザによって供給される定数である。

通常のゾーン温度下、並びに通常の屋内温度及び屋外温度変動範囲内で、換気装置出口比湿ｈ_ｖｅｎｔのための線形近似を得ることができる。

式（１３）は、重み付け係数としてａ、ｂ、ｃを用いて、屋内比湿ｈ_ｚ及び屋外比湿ｈ_{ｏｕｔｓｉｄｅ}によるｈ_ｖｅｎｔのための線形近似関数を表す。

式（１１〜１３）において、Ｅ_{Ｏｕｔｓｉｄｅ}、ｈ_{Ｏｕｔｓｉｄｅ}及びＴ_{Ｏｕｔｓｉｄｅ}は、気象予報から得ることができる。

ファン速度Ｓ_ｖｅｎｔが変化する換気システムでは、湿度モデルは非線形になり、

その計算は複雑になる。

湿度モデルに関連するトレーニング、モデル化及び予測中に、以下のステップを用いて反復手順を実行することができる。
１．換気システムが一定の速度で動作すると仮定して湿度モデルをトレーニングする。
２．湿度モデルから得られた予測ゾーン比湿を用いて、換気システム出口比湿を求める。
３．既知の入力として換気システム出口比湿及びＳ_ｖｅｎｔ情報を用いて湿度モデルをトレーニングする。
４．更新されたゾーン比湿予測値を既存のゾーン比湿予測値と比較する。その差が或る特定の所与の許容差未満である場合には、中止し、予測結果として最新のゾーン比湿予測値を出力する。そうでない場合には、ステップ２に進む。

本発明の実施の形態は、複数の時間間隔にわたって建物温度及び湿度を複合的に予測することができる正確なモデルを提供する。その複合的予測を用いて、環境制御システムを動作させることができる。言い換えると、そのモデルを用いて、物理的な環境条件、すなわち、温度及び湿度を、そのシステムのための制御信号に変換する。

そのモデルは、ゾーン温度及び相対湿度に関してそれぞれ〜０．０２５％及び〜１．５％の経験的推定誤差を有する。１０個のゾーンを有する建物の場合、相対湿度に関する予測誤差は、約２％〜５％である。ゾーン温度に関する予測誤差は、１％未満である。この結果は、単に温度又は湿度のいずれかに基づくモデルよりも性能が優れている。

付録
内部温度及び外部温度が一定であり、等しい場合の従来技術のＢＲＥアドミタンスモデル

ただし、
Ｗ_ｉ ＝屋内空気水分含有量、ｋｇ／ｋｇ（ｌｂ／ｌｂ）
Ｗ_о ＝屋外空気水分含有量、ｋｇ／ｋｇ（ｌｂ／ｌｂ）
Ｗ_ｓａｔ ＝屋内空気の飽和水分含有量、ｋｇ／ｋｇ（ｌｂ／ｌｂ）
Ｑ_{ｓｏｕｒｃｅ}＝水分発生速度、ｋｇ／ｈ（ｌｂ／ｈ）
Ｉ ＝空気交換速度（ａｃｈ）
ρ ＝空気の密度、１．２２ｋｇ／ｍ^３（０．０７５ｌｂ／ｆｔ^３）
ｖ ＝空間の体積、ｍ^３（ｆｔ^３）
α及びβ ＝水分アドミタンス係数（ｈ^−１）

Claims (12)

1. 建物のゾーンのための環境制御システムを動作させる方法であって、
   蒸発器の入口及び出口における温度差を用いて、前記環境制御システムの顕熱冷暖房速度を求めるステップと、
   前記蒸発器において吸湿、脱湿、換気影響、人間活動及び凝縮を求めるステップと、
   室内基礎構造における吸湿及び脱湿のための原動力としての湿度差及び温度差を求めるステップであって、該温度差は熱回路モデルから得られるステップと、
   前記湿度差を用いて潜熱冷却速度を求めるステップであって、前記モデルは、温度及び湿度を複合的に予測するために、前記環境制御システムを動作させるための温度モデル及び湿度モデルを統合するステップと、
   前記ゾーンの温度Ｔ_Ｚ及び湿度ｈ_Ｚと、前記ゾーン内の前記室内基礎構造の温度Ｔ_{Ｉｓｕｒｆ}及び湿度ｈ_{Ｉｓｕｒｆ}と、を得るステップと、
   前記環境制御システムを動作させる物質移動プロセス
   

   

   を求めるステップと、を含み、ｋ_１及びｋ_２は重みである、
   建物のゾーンのための環境制御システムを動作させる方法。
2. 前記ゾーンにおける温度の線形関数を用いて飽和比湿を近似するステップを更に含む、請求項１に記載の方法。
3. 前記環境制御システムは、換気システムを含み、該方法は、
   屋内湿度及び屋外湿度の線形関数を用いて、前記換気システムの出口における比湿を近似するステップを更に含む、請求項１に記載の方法。
4. 統合された温度及び湿度モデルが、前記建物の熱特性、人間活動、及び外部気候条件を考慮する、請求項１に記載の方法。
5. 前記統合された温度及び湿度モデルは、前記ゾーン内の前記室内基礎構造の吸湿及び脱湿と、前記蒸発器における水分凝縮と、換気システムによる空気交換と、前記ゾーン内の人間活動による水分発生と、を考慮する、請求項４に記載の方法。
6. 前記物質移動プロセスは、前記環境制御システムの前記蒸発器における温度差及び湿度差に基づいて顕熱冷却及び潜熱冷却を使用する、請求項１に記載の方法。
7. 飽和比湿及び前記換気システムの前記出口における比湿を近似するステップを更に含む、請求項３に記載の方法。
8. 前記環境制御システムを動作させるための統合された温度及び湿度モデルを与えるステップを更に含み、前記モデルは複合的な温度及び湿度動態に基づく、請求項１に記載の方法。
9. 前記環境制御システムの前記蒸発器の前記入口及び前記出口における温度及び湿度を用いて、顕熱冷却速度及び潜熱冷却速度を推定するステップを更に含む、請求項１に記載の方法。
10. 飽和比湿と内気温度との間の関係は非線形である、請求項１に記載の方法。
11. 前記温度モデルをトレーニングするステップであって、前記ゾーン内の温度を予測するするステップと、
    測定データ及び予測データを用いて前記湿度モデルをトレーニングするステップと、を更に含む、請求項１に記載の方法。
12. 前記予測データは、気象予報、前記環境制御システムからのセンサーデータ、前記環境制御システムの前記蒸発器における空気流、内気湿度ｈ_Ｚ及び内面温度Ｔ_Ｚを含む、請求項１１に記載の方法。

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