JP2015108499A - 空調最適制御システム及び空調最適制御方法 - Google Patents

Abstract

【課題】複数の空調機が組み合わされた空調システムにおいて、室内の温度、湿度のそれぞれを設定値に近づける場合、複数の空調機が消費するエネルギーを最適化することができる空調最適制御システムを提供することである。【解決手段】複数の空調機が組み合わされた空調システムにおいて、制御対象である室内の温度と湿度を含む物理量を計測する計測部と、前記計測部の計測した前記物理量と前記空調機の操作量とから、将来の物理量を表す推定物理量を算出する状態推定モデルを作成する室内状態推定部と、前記状態推定モデルから前記推定物理量と設定値との誤差、及び空調の運用コストに関わる評価関数を最小にする各空調機の前記操作量を算出する最適化計算部と、を有する空調最適制御システムである。【選択図】図１

Description

本発明は、空調最適制御システム及び空調最適制御方法に関する。

複数の空調機が組み合わされた空調システムとして、例えば潜熱処理（除湿）と顕熱処理（冷房）とを分離する潜熱顕熱分離空調がある。潜熱顕熱分離空調では、一般的に潜熱処理をデシカント空調機で行い、顕熱処理を冷暖房装置で行う。デシカント空調機は、室内の湿度を設定値に保つ制御を行っている。一方、冷暖房装置は、室内の温度を一定に保つ制御を行っている。

ただし、これらの複数の空調機は、各々が独立して室内に対して温度・湿度を一定に保つＰＩＤ制御を行っている。そのため、デシカント空調機と冷暖房装置が室内の温度や湿度を一定に保つように個別に動いてしまう。例えば、冬期にデシカント空調機は暖房を行い、冷暖房装置は、冷房で運転される場合がある。そこで、デシカント空調機と冷暖房装置の運転状況（運転モード）を確認し、相反する運転が行われている場合、いずれかの装置の運転を停止させることで相反する運転が行われるのを回避する方法が提案されている（特許文献１）。

特開２０１３−１９６４２号公報

しかしながら、特許文献１に記載された制御方法では、上述したように複数の空調機が相反する運転を行った場合に所定の空調機の運転を停止する制御である。このため、いずれかの空調機の運転を停止するにより、通常よりも設定温度・湿度に要する時間がかかってしまう。また、各空調機の特性を活かす運用ができなくなるため、室内を目標とする設定温度・湿度にする際に、投入エネルギーの無駄が発生する。これにより、ＣＯ_２の排出量や空調の運転費用などの空調によるコストが増大するといった課題を有していた。

本発明は、このような事情に鑑みてなされたもので、複数の空調機が組み合わされた空調システムにおいて、室内の温度、湿度のそれぞれを設定値に近づける場合、複数の空調機が消費するエネルギーを最適化することができる空調最適制御システム、及び空調最適制御方法を提供することである。

本発明の一態様は、複数の空調機が組み合わされた空調システムにおいて、制御対象である室内の温度と湿度を含む物理量を計測する計測部と、前記計測部の計測した前記物理量と前記空調機の操作量とから、将来の物理量を表す推定物理量を算出する状態推定モデルを作成する室内状態推定部と、前記状態推定モデルから前記推定物理量と設定値との誤差、及び空調の運用コストに関わる評価関数を最小にする各空調機の前記操作量を算出する最適化計算部と、を有する空調最適制御システムである。

また、本発明の一態様は、上述の空調最適制御システムであって、前記状態推定モデルは、前記物理量と予測される外乱パターンと現在時刻の操作量との各々に所定の関数を乗じて構成される。

また、本発明の一態様は、上述の空調最適制御システムであって、前記所定の関数は、前記物理量が前記推定物理量に与える影響を表した関数と、予測される外乱パターンが前記推定物理量に与える影響を表した関数と、前記空調機の操作量が前記推定物理量に与える影響を表した関数とを含む。

また、本発明の一態様は、上述の空調最適制御システムであって、前記空調の運用コストは、少なくとも空調機が消費するエネルギーとＣＯ_２排出量と運転費用とを含む。

また、本発明の一態様は、複数の空調機が組み合わされた空調システムにおいて、制御対象である室内の温度を含む物理量を計測する計測部と、前記計測部の計測した前記物理量と前記室内の構成部材の温度とから、将来の物理量を表す推定物理量を算出する状態推定モデルを作成し、前記物理量が設定値になるまでの理想的な当該物理量の時間変化を表す参照軌道を算出する室内状態推定部と、前記推定物理量と前記参照軌道との誤差が最小となる除去熱量から前記空調機の操作量を算出する最適化計算部と、を有する空調最適制御システムである。

また、本発明の一態様は、上述の空調最適制御システムであって、前記室内状態推定部は、計測した前記物理量と計測した外乱とから室内の構成部材の温度を算出する。

また、本発明の一態様は、複数の空調機が組み合わされた空調方法において、制御対象である室内の温度と湿度を含む物理量を計測する計測ステップと、前記計測部の計測した前記物理量と前記空調機の操作量とから、将来の物理量を表す推定物理量を算出する状態推定モデルを作成する室内状態推定ステップと、前記状態推定モデルから前記推定物理量と設定値との誤差、及び空調の運用コストに関わる評価関数を最小にする各空調機の前記操作量を算出する最適化計算ステップと、を有する空調最適制御方法である。

また、本発明の一態様は、複数の空調機が組み合わされた空調方法において、制御対象である室内の温度を含む物理量を計測する計測ステップと、前記計測部の計測した前記物理量と前記室内の構成部材の温度とから、将来の物理量を表す推定物理量を算出する状態推定モデルを作成し、前記物理量が設定値になるまでの理想的な当該物理量の時間変化を表す参照軌道を算出する室内状態推定ステップと、前記推定物理量と前記参照軌道との誤差が最小となる除去熱量から前記操作量を算出する最適化計算ステップと、を有する空調最適制御方法である。

以上説明したように、本発明によれば、複数の空調機が組み合わされた空調システムにおいて、室内の物理量から状態推定モデルを用いて、現在時刻より将来の物理量を予測する。また、予測した物理量が設定値となるために必要な複数の空調機の投入エネルギーが最小となる複数の空調機の各々の操作量を算出する。これにより、ＣＯ_２の排出量や空調運転費用などの空調によるコストを低減することができる。

本発明の第１の実施形態における空調最適制御システムの構成例である。 本発明の第１の実施形態における制御装置４のブロック図である。 図１に示す制御装置４のブロック線図である。 本発明の第２の実施形態における空調最適制御システムの構成例である。 本発明の第２の実施形態における制御装置４Ａのブロック図である。 本発明の第２の実施形態における参照軌道を説明する図である。 本発明の第２の実施形態におけるにおけるパネル弁開度と流量特性の一例である。 本発明の第２の実施形態における制御装置４Ａのブロック線図である。 従来のＰＩＤ制御と本発明のモデル予測制御とを比較した結果を示した図である。 図９に示す実験結果の内部発熱の条件を説明する図である。

（第１の実施形態）
本発明に係る第１の実施形態について、図面を参照しながら説明する。図１は、本実施形態における空調最適制御システムを示す概略図である。本実施形態の空調最適制御システムは、デシカント空調機２と放射パネル３（冷暖房装置）と制御装置４とを有している。

デシカント空調機２は、図１に示すように、給気流路１０、排気流路２０、全熱交換ロータ１１、第一冷却コイル１２、第二冷却コイル１３、除湿ロータ１４、再熱コイル１５を備えている。

給気流路１０は、外部から流入した外気ＯＡ（Ｏｕｔｄｏｏｒ Ａｉｒ）を室内（制御対象空間）１に給気するものであり、第一送風ファン２１が開口部２ａから外気ＯＡを取り込んで、外気ＯＡを給気ＳＡ（Ｓｕｐｐｌｙ Ａｉｒ）として室内（制御対象空間）１に給気する。

排気流路２０は、室内から流入した還気ＲＡを外部に排気するものである。第二送風ファン２２は、開口部２ｂから室内（制御対象空間）１の空気である還気ＲＡ（Ｒｅｔｕｒｎ Ａｉｒ）を取り込み、この還気ＲＡを開口部２ｃから外部に排気する。この排気流路２０は、給気流路１０と並設されている。

全熱交換ロータ１１は、回転型のものであり、例えばアルミシートを段ボール状に加工して円筒状に巻いた形状のハニカムロータからなる。
全熱交換ロータ１１は、給気流路１０からの外気ＯＡと排気流路２０からの還気ＲＡとの間で熱と湿度とを交換させる。例えば夏期において、還気ＲＡは、室内（制御対象空間）１からの空気であるため、外気ＯＡと比べて温度が低く湿度が低い。そのため、外気ＯＡは、全熱交換ロータ１１により還気ＲＡと全熱交換されることで、温度が下がり、湿度が下がる。全熱交換ロータ１１により全熱交換された還気ＲＡは、排気ＥＡ（Ｅｘｈａｕｓｔ Ａｉｒ）として第二送風ファン２２により外部に排出される。

第一冷却コイル１２は、制御弁５を介して冷水が供給される。また、第二冷却コイル１３は、制御弁６を介して冷水が供給される。また、制御弁５、６の各々は、制御装置４に接続されている。制御装置４は、制御弁５，６の開度を制御し、第一冷却コイル１２、第二冷却コイル１３の各々に供給する冷水の量を調整する。これにより、全熱交換ロータ１１により全熱交換された外気ＯＡは、第一冷却コイル１２を通ることで段階的に温度を下げる。

除湿ロータ１４は、自身を通過した空気の除湿を行うものである。除湿ロータ１４は、回転型のものであり、例えばハニカム状通路の束からなる円盤状のロータ部材（不図示）と、このロータ部材のハニカム状通路の表面にしみ込んだシリカゲル系吸着剤や高分子収着材とを有している。
除湿ロータ１４は、第一冷却コイル１２を通過した空気に含まれる水分を上述した吸着材で吸着する。これより、除湿ロータを通過した空気の湿度が下がる。また、除湿ロータ１４を通過した空気は、通過前と比べて多少温度が上がっているため、第二冷却コイル１３で室温程度まで冷やす。冷やした空気は、第一送風ファン２１により室内（制御対象空間）１に送られる。ただし、除湿ロータ１４に設けられている吸着材は、吸着できる水分量に限界がある。このため、除湿ロータ１４のロータ部材が回転することにより、水分を吸着した吸着材を排気流路２０に位置させる。よって、再熱コイル１５で温められた開口部２ｄからの外気ＯＡが水分を吸着した吸着材を通過する。これより、吸着材に吸着した水分を温められた開口部２ｄからの外気ＯＡで脱着する。制御弁７は、再熱コイル１５に温水を供給する。開口部２ｄからの外気ＯＡは、吸着材に吸着した水分を吸収したため、湿度が高くなる。よって、開口部２ｄからの外気ＯＡは、第三送風ファン２３により外部に排出される。

放射パネル３は、熱媒体としての冷水が流通する熱媒体流通管３ａとパネル本体３ｂとを備えている。放射パネル３は、例えば室内（制御対象空間）１の天井に配設される。放射パネル３は、熱媒体流通管３ａに制御弁８を介して冷水を流してパネル本体３ｂの温度を上昇又は下降させる。これより、放射パネル３は、パネル本体３ｂからの放射熱により空調を行う。制御弁８は、制御装置４に接続されている。制御装置４は、制御弁８の開度を制御し、熱媒体流通管３ａに供給する冷水の量を調整する。

図２は、本発明の実施形態における制御装置４のブロック図である。制御装置４は、蓄積部４１、計画部４２、計測部４３、演算部４４、制御部４５を有している。
蓄積部４１は、過去の室内（制御対象空間）１の物理量のデータ、例えば温度・湿度値、天井裏温度、室内の発熱量などが時系列に蓄積される。また、室内１の大きさや室内１の壁の材質といった室内１の構造データが予め蓄積されている。
計画部４２は、外気温や日射量、外気湿度といった天気予報に基づくデータや室内１の照明の点灯状態（Ｌｒ）や室内１の人数（Ｐｒ）などの外乱パターンが予め記憶されている。室内１の照明の点灯状態（Ｌｒ）や室内１の人数（Ｐｒ）などの外乱パターンは、例えば昼休みなどで室内１から人が出ていくため室内１の人体発熱は下がり、温度が下がる。また、昼休みなどでは照明を消す場合が多いため照明発熱が下がり、温度が下がる。このように、外乱パターンは、室内１の照明の点灯状態（Ｌｒ）や室内１の人数（Ｐｒ）などがいつどれだけ減少又は増大するかといったデータである。
計測部４３は、室内１に設置された不図示のセンサから計測される現在時刻の室内（制御対象空間）１の物理量のデータを取得する。また、計測部４３は、室内（制御対象空間）１の物理量の設定値s（ｔ）が予め記憶されている。本実施形態における説明として、時刻ｔにおける室内（制御対象空間）１の物理量ｘ（ｔ）は、温度Ｔｒ（ｔ）、湿度Ｔｒ（ｔ）である場合を考える。

演算部４４は、状態推定部４４＿１と最適化計算部４４＿２と記憶部４４＿３とを有している。記憶部４４＿３は、演算部４４により単位時間毎に操作量が記憶される。操作量は、単位時間毎に時系列に記憶部４４＿３に書き込まれ記憶されてもよい。また、操作量は、単位時間毎に過去の操作量から更新され記憶部４４＿３に書き込まれ記憶されてもよい。

記憶部４４＿３は、関数αと関数βと関数γとが予め書き込まれ記憶されている。関数αと関数βと関数γは、予め実験によって求められる。関数αは、現在時刻ｔの環境条件が将来の室内１の温度・湿度に与える影響を表した関数である。例えばα_Ｔは、現在時刻ｔの環境条件が将来の室内１の温度に与える影響を表す関数である。また、α_Ｘは、現在時刻ｔの環境条件が将来の室内１の湿度に与える影響を表す関数である。
関数βは、各々の制御弁の開度が将来の室内１の温度・湿度に与える影響を表した関数である。β_pＴは、制御弁８の開度が将来の室内１の温度に与える影響を表した関数である。β_ｄ１Ｔは、制御弁５，６の開度が将来の室内１の温度に与える影響を表した関数である。β_ｄ２Ｔは、制御弁７の開度が将来の室内１の温度に与える影響を表した関数である。β_ｄ１Ｘは、制御弁５，６の開度が将来の室内１の湿度に与える影響を表した関数である。β_ｄ２Ｘは、制御弁７の開度が将来の室内１の湿度に与える影響を表した関数である。
関数γは、外乱が温度・湿度に与える影響を表す関数である。例えば、γ_ＬＴは、照明の点灯状態が将来の室内１の温度に与える影響を表した関数である。γ_ＰＴは、室内１の人数が将来の室内１の温度に与える影響を表した関数である。γ_ＰＸは、室内１の人数が将来の室内１の湿度に与える影響を表した関数である。

状態推定部４４＿１は、蓄積部４１から過去の室内（制御対象空間）１の物理量のデータを取得する。また、状態推定部４４＿１は、計画部４２から外乱パターンのデータ、例えば照明の点灯状態Ｌｒ（ｔ）と室内１の人数Ｐｒ（ｔ）を取得する。また、状態推定部４４＿１は、計測部４３から設定値s（ｔ）、物理量ｘ（＾）（ｔ）である温度Ｔｒ（ｔ）、湿度Ｘｒ（ｔ）を取得する。また、状態推定部４４＿１は、記憶部４４＿３から操作量ｕ（ｔ）、関数α、関数β、関数γを取得する。状態推定部４４＿１は、取得した現在時刻ｔにおけるデータから予め設定してある状態方程式の式（１）を使用して、現在時刻より将来の時間、つまり時刻ｔから一定時間後の時刻ｔ＋１の物理量（以下、「推定物理量」という。）ｘ（＾）（ｔ＋１）の式を求める。下記、式（１）において、時刻ｔ＋１の物理量ｘ（＾）（ｔ＋１）はｘの上部に「＾（ハット）」が記載されて表現されている。また、時刻ｔの物理量ｘ（＾）（ｔ）はｘの上部に「＾（ハット）」が記載されて表現されている。

なお、ｘ（＾）（ｔ）、ｕ（ｔ）、ｗ（ｔ）は、式（２）の行列式で与えられる。

なお、下記、式（３）において、Ａは関数αを含む行列式である。Ｂは関数βを含む行列式である。Ｄは、関数γを含む行列式である。Ｃは、式（４）において、z（＾）(ｔ＋１)を求めるための行列式である。

また、状態推定部４４＿１は、評価関数（後述する）により周期の最適な操作量を予測するために、式（４）からz（＾）(ｔ＋１)を算出する。下記、式（１）において、z（＾）(ｔ＋１)はｚの上部に「＾（ハット）」が記載されて表現されている。

最適化計算部４４＿２は、式（５）に示す評価関数が最小となるように周期毎の最適な操作量を計算する。なお、Ｎは、予測を行うタイムステップ数を表す。よって、最適化計算部４４＿２は、現時刻ｋとして、ｋ＋１、ｋ＋２、…、ｋ＋ＮのＮ個の制御サイクルについて予測を行う。つまり、最適化計算部４４＿２は、推定物理量と設定値との差を小さくするために現時刻ｋから将来のある地点ｋ＋Ｎまでにわたる時間分だけの最適な操作量を計算する。また、最適化計算部４４＿２は、各周期において、そのうち最適な操作量だけを制御部４５に送る。

この評価関数の第１項は推定物理量と設定値とを近づける項であり、Ｑは温度・湿度の設定値に対する追従性のパラメータ行列である。第２項は、現時刻ｋから将来のある地点ｋ＋Ｎまでにわたる時間分の制御弁の開度を示す。また、この第２項は、制御弁の開度からコストを算出するコスト評価項でもあり、Ｒ_１はデシカント空調機２と放射パネル３のコスト評価のパラメータ行列である。第２項に関して詳細は後述する。第３項は、操作量の急激な変動を抑制する項である。Δｕは、周期の操作量と現時刻の操作量との変化量を示しており、Ｒ_２はデシカント空調機２と放射パネル３の制御弁の制御安定性のパラメータ行列である。
例えば、第２項のコスト評価項では、以下のような処理を行う。デシカント空調機２と放射パネル３に使用する各々の冷温水の流量Ｆ（ｔ）は、各々の制御弁の開度Ｖ（ｔ）に比例すると仮定すると、式（６）に示す関係が成り立つ。なお、ｍは予め実験等で求められる比例定数である。

また、デシカント空調機２と放射パネル３の各々で消費される消費熱量Ｑ（ｔ）は、式（７）に示すように、冷温水の流量Ｆ（ｔ）と、冷温水を流す管の入り口及び出口の冷温水の温度差ｄＴの積で求まる。

これにより、デシカント空調機２と放射パネル３の各々のコスト指標Ｃ（ｔ）として、消費エネルギーである熱量Ｑ（ｔ）を式（７）より求めることができる。また、式（８）に示すように原単位ｃを考慮して、コスト指標Ｃ（ｔ）を運営費、ＣＯ_２などに関したものとして得ることができる。原単位ｃは、例えば単位当りエネルギーを産み出すに必要となる費用や単位エネルギー当りのＣＯ_２排出量を示す。

上述した手順の下で、操作量ｕ（ｔ）の要素とコスト指標の関係を式（９）のように導き行列Ｒ_１の値を決定する。

式（９）のように、操作量ｕ（ｔ）の要素とコスト指標の関係を表す場合、コストと制御変数である制御弁の開度を関連付ける係数ｒ_１１は式（１０）に示す関係が得られる。

これより、制御弁の開度からコストを設定することができる。

制御部４５は、最適化計算部４４＿２で求めた評価関数を最小化する制御弁５〜８各々の周期の最適な操作量に基づいた制御を行うことを指示する制御指令をデシカント空調機２と放射パネル３に送信する。

次に、図３を参照して、図１に示す制御装置４の制御動作を説明する。図３は、図１に示す制御装置４のブロック線図である。
現在時刻ｔにおいて、室内（制御対象空間）１の物理量がｘ（＾）（ｔ）、設定値がs（ｔ）、操作量がｕ（ｔ）である。物理量ｘ（＾）（ｔ）は、現在時刻ｔにおける室内（制御対象空間）１の温度・湿度や天井裏温度、室内（制御対象空間）１に発生した熱量などであり、室内（制御対象空間）１に設置されたセンサ（不図示）の取得値である。設定値s（ｔ）は、現在時刻ｔにおける物理量の設定値である。操作量ｕ（ｔ）は、現在時刻ｔにおける制御弁の開度である。

状態推定部４４＿１は、室内（制御対象空間）１の物理量ｘ（＾）（ｔ）、設定値s（ｔ）、操作量ｕ（ｔ）を取得する。また、状態推定部４４＿１は、予め設定してある状態推定モデルの関数に物理量ｘ（＾）（ｔ）、設定値s（ｔ）、操作量ｕ（ｔ）を代入することで状態推定モデルを作成する。これより、状態推定部４４＿１は、推定物理量を推定し、最適化計算部に出力する。最適化計算部４４＿２は、周期毎に最小エネルギーで推定物理量が予め設定された設定値s（ｔ）になるような最適な操作量を算出し、算出した周期の最適な操作量を制御部４５に出力する。制御部４５は、周期の最適な操作量に基づいた制御を行うことを指示する制御指令を制御弁５〜８各々に送信する。制御弁５〜８各々は、制御指令に基づいた制御を行うことで、室内１の温度と湿度を含む時刻ｔ＋１の室内１の物理量が設定値に近づく。時刻ｔ＋１における室内（制御対象空間）１の物理量は、外部情報ｗ（ｔ）と周期の最適な操作量の影響により、例えば以下に示す式（１１）に従う値になる。なお、ｆ（ｘ（ｔ）、ｕ（ｔ））は、操作量ｕ（ｔ）が物理量ｘ（ｔ）に与える影響を示す関数である。また、外部情報ｗ（ｔ）は、現在時刻ｔにおける外気温や日射量、外気湿度といった天気予報に基づくデータや外乱パターンである。

制御装置４は、上述した制御動作を単位時間毎に繰り替し行う。

上述したように、本実施形態によれば、複数の空調機が組み合わされた空調システムにおいて、室内１の物理量から状態推定モデルを用いて、現在時刻より将来の物理量を予測する。また、予測した物理量が設定値となるために必要なデシカント空調機２と放射パネル３の投入エネルギーが最小となる制御弁５〜８の各々の操作量を算出し、算出した操作量を基に制御する。これにより、一次エネルギーやＣＯ_２の排出量、空調運転費用などの空調の運用コストを低減することができる。
また、評価関数に操作量の変化を抑制する項を含めることで、制御弁の変化量制約といった要素を同時に考慮した制御方針を設計することができる。
また、予測される外乱パターンを用いて状態推定モデルを作成することから、外乱に対して安定した制御が可能となる。これにより、外乱による室内１の急激な温度・湿度の変化を抑制することができ、室内１の快適性が向上する。

なお、本発明は、上述の実施形態に限られるものではなく、本発明の趣旨を逸脱しない範囲において、上述の実施形態に種々の変更を加えたものを含む。
本実施形態では、室内状態推定部は現在時刻の物理量と現時刻の操作量と外乱パターンとから状態推定モデルを計算したが、これに限られるものではなく、例えば室内状態推定部は、蓄積部４１に予め蓄積された過去の室内１の物理量のデータや構造データを状態推定モデルに反映することで外乱や操作量が室内１に与える影響を、十分な精度で計算することができる。

また、本実施形態では、室内状態推定部は、状態推定モデルにおいて、室内１の将来の温度及び湿度の推定を行ったが、これに限られるものではなく、例えば外気温や日射量、外気湿度といった天気予報データに基づく室内１の外部情報とともに、天井裏温度、室内発熱量などの室内１の情報を状態推定モデルに反映することで、室内の必要冷却量や必要除湿・加湿量を推定することができる。

また、複数の部屋の温度を部屋毎に設定される設定温度に制御する空調システムにおいては、適宜の状態推定モデルを用いることで本発明を適用することができる。

（第２の実施形態）
以下、本発明における第２の実施形態について、図面を参照しながら説明する。図４は、本発明の第２の実施形態における空調最適制御システムを示す概略図である。なお、第１の実施形態と同じ構成には、同じ符号を付してその説明を省略する。本実施形態の空調最適制御システムは、第１の実施形態のモデル予測制御による放射パネル３の制御方法を具体化したものである。
本実施形態の空調最適制御システムは、デシカント空調機２と放射パネル３（冷暖房装置）と制御装置４Ａとを有している。なお、制御装置４を制御装置４Ａに代えた以外の構成については、第１の実施形態と同様である。

制御弁５、６の各々は、制御装置４Ａに接続されている。制御装置４Ａは、制御弁５，６の開度を制御し、第一冷却コイル１２、第二冷却コイル１３の各々に供給する冷水の量を調整する。これにより、全熱交換ロータ１１により全熱交換された外気ＯＡは、第一冷却コイル１２を通ることで段階的に温度を下げる。
制御弁８は、制御装置４Ａに接続されている。制御装置４Ａは、制御弁８の開度を制御し、熱媒体流通管３ａに供給する冷水の量を調整する。

図５は、本実施形態における制御装置４Ａのブロック図である。制御装置４は、蓄積部４１、計画部４２Ａ、計測部４３Ａ、演算部４４Ａ、制御部４５を有している。
計画部４２Ａは、対象室である室内１の温度の設定値、室内１の発熱量の計画値、隣室の温度設定値等の設定あるいは推定可能な外的条件を定め、それをパターンファイルとして予め蓄積されている。また、計画部４２Ａは、外気温や日射量、外気湿度といった天気予報に基づくデータや室内１の照明の点灯状態や室内１の人数などの外乱パターンをパターンファイルとして予め蓄積されている。例えば、昼休みなどで室内１から人が出ていくため室内１の人体発熱は下がり、室内１の内部の温度が下がる。また、昼休みなどでは照明を消す場合が多いため照明発熱が下がり、室内１の内部の温度が下がる。このように、パターンファイルは、室内１の照明の点灯状態や室内１の人数などがいつどれだけ減少又は増大するかといった予測可能な外乱データである。

計測部４３Ａは、室内１に設置された不図示のセンサから計測される現在時刻の室内（制御対象空間）１の物理量ｘ（ｔ）のデータを取得する。また、計測部４３Ａは、不図示のセンサで計測された現在時刻の外気の温度等の外乱データを取得する。なお。本実施形態では、時刻ｔにおける室内１の物理量ｘ（ｔ）が、室内１の内部温度（以下「室温」とする。）ｙ（ｔ）である場合を考える。

演算部４４Ａは、状態推定部４４Ａ＿１と最適化計算部４４Ａ＿２と記憶部４４Ａ＿３とを有している。記憶部４４Ａ＿３には、状態推定部４４Ａ＿１により単位時間毎に操作量が記憶されている。操作量は、単位時間毎に時系列に記憶部４４Ａ＿３に書き込まれ記憶されてもよい。また、操作量は、単位時間毎に過去の操作量から更新され記憶部４４Ａ＿３に書き込まれ記憶されてもよい。

状態推定部４４Ａ＿１は、室内１の室温が室内１の室温の設定値に近づくように参照軌道を設定する。参照軌道は、次式で表される。

なお、式（１２）において、ｋは現在のステップ、ｓ（ｋ）は室温の設定温度、ｙ（ｋ）室温、Ｔｓはサンプリング周期、Ｔｒｅｆは時定数とした。ここで、ｋ＋ｉ｜ｋは、現在ステップｋにおける将来ステップｋ＋ｉの予測値を表す。また、参照軌道は、図６に示すように、室温が設定温度になるまでの理想的な時間変化を表す。本実施形態では、例えば現在の室温から設定温度に３０分間かけて指数関数的に到達させるものとする。しかしながら、本実施形態は、設定温度に到達させるまでの時間が上述した３０分に限定されるものではない。

次に、状態推定部４４Ａ＿１は、室内１の状態推定モデルである部屋モデルを設定し、将来の室内１の温度ｙ（ｋ＋ｉ｜ｋ）を推定する。そのために、状態推定部４４Ａ＿１は、計画部４２Ａからパターンファイルを取得する。状態推定部４４Ａ＿１は、計測部４３Ａから現在時刻の室温を取得する。また、状態推定部４４Ａ＿１は、計測できない又は計測が難しい壁や床内部の温度等の室内１を構成する部材の温度をシミュレーションで算出する。このシミュレーションにおいて、室内１と同じ条件で計算することで壁や床等の構成する部材の温度を求め、上記部屋モデルの初期値として与えた。
具体的には、例えば、対象室を室内１の空間と放射パネル３の上側の天井空間とに分け、室内１及び隣室間や室内１及び外気間で１次元の伝熱モデルを作成し、次式に表される状態方程式で表す。そして、部屋モデルの状態変数として、壁、窓面、天井、床等の構成部材に２２項目の温度点を設定し、各構成部材の熱的特性をもとに隣接する領域との熱量の授受の関係をモデル化し、このモデルを用いて部屋の状態推定を行う。

ここで、ｘ（ｋ＋ｉ｜ｋ）は部屋モデルの状態変数、ｕ（ｋ＋ｉ｜ｋ）は放射パネル空調の除去熱量、ｕ_Ａ（ｋ＋ｉ｜ｋ）は将来の外乱推定値を表す。また、Ａ、Ｂ、Ｂ_Ａはそれぞれステップｋ＋ｉ＋１における部屋状態に対して、各ｘ（ｋ＋ｉ｜ｋ）、ｕ（ｋ＋ｉ｜ｋ）、ｕ_Ａ（ｋ＋ｉ｜ｋ）の与える影響を表す行列である。

状態推定部４４Ａ＿１は、式（１３）を次式に代入することで、室温ｙ（ｋ＋ｉ｜ｋ）を算出する。状態推定部４４Ａ＿１は、所定の間隔数まで部屋モデルの状態変数の将来値を算出し、室温ｙ（ｋ＋ｉ｜ｋ）を求める。例えば、予測の周期や放射天井パネルに対する制御の周期を５分に１回とし、状態推定部４４Ａ＿１は、５分毎の演算開始時から３０分（６ステップ）後まで部屋モデルの状態変数の将来値を算出し室温を求める。

なお、Ｃは、状態変数から室温を取り出す操作を表す行列である。

最適化計算部４４Ａ＿２は、式（１２）に示す参照軌道と式（１４）に示す室温との誤差が最小となるように、各ステップの除去熱量ｕ（ｋ）を算出する。すなわち、次式に示すように、現在と５、１０、１５、２０、２５分後の６点における参照軌道と室温との誤差の二乗和が最小となるような除去熱量ｕ（ｋ）を算出する。

最適化計算部４４Ａ＿２は、算出した除去熱量ｕと放射パネル３の出入口水温の実測値とから次式を用いて流量Ｌを求める。

ここで、Ｑは除去熱量ｕの熱量を表す。また、Ｋは比熱、Ｔｏｕｔは放射パネル３の出口を通る流水の温度を表し、Ｔｉｎは放射パネル３の入口を通る流水の温度を表す。

図７は、本実施形態におけるパネル弁、すなわち制御弁８の開度と流量特性の一例である。流量特性は、放射パネル３の制御弁８の弁開度に対応した制御弁８を通過する水の流量である。図７に示した放射パネル３の制御弁８の弁開度と流量特性とから制御弁８の弁開度θを例えば次式の近似式で表すことができる。

最適化計算部４４Ａ＿２は、算出した流量Ｌを式（１７）に代入することで、制御弁８の弁開度θを求める。最適化計算部４４Ａ＿２は、求めた制御弁８の弁開度θを制御部４５に出力する。

制御部４５は、最適化計算部４４Ａ＿２で求めた制御弁８の弁開度θを指示する制御指令値を放射パネル３に送信する。

次に、図８を参照して、制御装置４Ａの制御動作を説明する。図８は、制御装置４Ａのブロック線図である。状態推定部４４Ａ＿１は、計画部４２Ａから外乱や内部発熱等の予測値としてパターンファイルを取得する。状態推定部４４Ａ＿１は、５分毎に初期値を取得する。この初期値とは、上述したように、計測部４３Ａから取得する室温とシミュレーションで計算した壁や床内部等の構成部材の温度である。

状態推定部４４Ａ＿１は、パターンファイルと初期値とから、室内１の将来の温度ｙ（ｋ＋ｉ｜ｋ）を推定する。また、状態推定部４４Ａ＿１は、計測した室温から参照軌道を算出する。
最適化計算部４４Ａ＿２は、現在と５、１０、１５、２０、２５分後の６点における参照軌道と室温との誤差の二乗和が最小となるような除去熱量ｕ=(ｕ１、ｕ２、ｕ３、ｕ４、ｕ５、ｕ６)を算出する。最適化計算部４４Ａ＿２は、除去熱量ｕから制御弁８の弁開度θを算出し、制御部４５に出力する。制御部４５は、最適化計算部４４Ａ＿２で求めた制御弁８の弁開度θを指示する制御指令値を放射パネル３に送信する。

計測部４３Ａは、室内１に設置された不図示のセンサから計測される現在時刻の室温を取得する。計測部４３は、不図示のセンサから計測される現在時刻の実測可能な外乱や内部発熱を取得する。

状態推定部４４Ａ＿１は、計測部４３Ａから取得した室温と外乱や内部発熱とを初期値として、計測できない又は計測が難しい壁や床内部の温度等の構成部材の温度をシミュレーションで算出する。状態推定部４４Ａ＿１は、シミュレーションで求めた構成部材の温度を初期値として、将来の室内１の温度ｙ（ｋ＋ｉ｜ｋ）を推定する。

以上の動作を繰り返すことで、５分毎に次の３０分間の外的要因を考慮したフィードバック制御を行うことができる。

次に、本実施形態のモデル予測制御を用いた実験結果を、図を用いて説明する。図９は、従来のＰＩＤ制御と本実施形態のモデル予測制御とを比較した結果を示した図である。なお、条件として、設定温度を２５℃に設定した。また、図１０に示すように、試験開始から４５分後に内部発熱（模擬発熱体）の発熱量を１．７ｋＷから０．７ｋＷに急変させた。この発熱量の変化は、図８に示すフローのうち予測値、すなわちパターンファイルとして制御条件に組み込んだ。試験期間中の外気温度の平均値は２４．２℃、全天日射量は３０２．２Ｗ／ｍ^２であった。試験期間中の対象室のブラインドは全開としたが、建物方位から直達日射はほぼない状態であった。隣室の空調室は、対象室の設定室温に近い温度で空調を行った。また、デシカント空調機は給気温度の変動が大きいため、試験期間中では停止させて放射パネルのみによる冷房を行った。

図９に示すように、従来のＰＩＤ制御は、内部発熱負荷を変化させた４５分経過前から制御弁を絞っているが、室温の追従が遅れ、設定温度２５℃を基準として温度変動が最低でも−０．３℃となる。また、その後も放射パネルに残った冷水の影響で設定温度まで回復するに至ってない。一方、本実施形態のモデル予測制御では、内部発熱負荷を変化させても、設定温度は２５℃から±０．１℃以内で安定して制御されている。これより、本実施形態のモデル予測制御は、従来のＰＩＤ制御に比べて、室内の快適性を向上することができる。

上述したように、本実施形態によれば、複数の空調機が組み合わされた空調システムにおいて、室内１の状態推定モデルである部屋モデルを用いて将来の室温を予測する。すなわち、対象室を室内１の空間と放射天井パネルの上側の天井空間とに分け、隣室間や外気間で１次元の伝熱モデルを作成し、式（１３）の状態方程式で表す。そして、部屋モデルの状態変数として、壁、窓面、天井、床などに２２項目の温度点を設定し、各構成部材の熱的特性をもとに隣接する領域との熱量の授受の関係をモデル化し、このモデルによって部屋の状態推定を行う。また、予測した室温が設定値となるために参照軌道を設定し、その参照軌道と予測した室温との誤差が最小となるような除去熱量を求める。そして、その除去熱量から制御弁８の操作量を算出し、算出した操作量を基に制御することで、参照軌道に従って室温を設定値に調整する。これにより、一次エネルギーやＣＯ_２の排出量、空調運転費用などの空調の運用コストを低減することができる。また、内部負荷変動に対しても予め変動情報を得ていれば、室内１の温度に影響を与えない制御が可能である。これより、室内の快適性を向上することができる。

以上、この発明の実施形態を図面を参照して詳述してきたが、具体的な構成は上述の実施形態に限られるものではなく、この発明の要旨を逸脱しない範囲の設計等も含まれる。

１ 室内
２ デシカント空調機
３ 放射パネル
３ａ 熱媒体流通管
３ｂ パネル本体
４、４Ａ 制御装置
５〜８ 制御弁
１０ 給気流路
２０ 排気流路
１１ 全熱交換ロータ
１２ 第一冷却コイル
１３ 第二冷却コイル
１４ 除湿ロータ
１５ 再熱コイル
２１ 第一送風ファン
２２ 第二送風ファン
２３ 第三送風ファン
２ａ、２ｂ、２ｃ、２ｄ 開口部
４１ 蓄積部
４２、４２Ａ 計画部
４３、４３Ａ 計測部
４４、４４Ａ 演算部
４４＿１、４４Ａ＿１ 状態推定部
４４＿２、４４Ａ＿２ 最適化計算部
４４＿３、４４Ａ＿３ 記憶部
４５ 制御部

Claims (8)

1. 複数の空調機が組み合わされた空調システムにおいて、
   制御対象である室内の温度と湿度を含む物理量を計測する計測部と、
   前記計測部の計測した前記物理量と前記空調機の操作量とから、将来の物理量を表す推定物理量を算出する状態推定モデルを作成する室内状態推定部と、
   前記状態推定モデルから前記推定物理量と設定値との誤差、及び空調の運用コストに関わる評価関数を最小にする各空調機の前記操作量を算出する最適化計算部と、
   を有する空調最適制御システム。
2. 前記状態推定モデルは、前記物理量と予測される外乱パターンと現在時刻の操作量との各々に所定の関数を乗じて構成される請求項１に記載の空調最適制御システム。
3. 前記所定の関数は、前記物理量が前記推定物理量に与える影響を表した関数と、予測される外乱パターンが前記推定物理量に与える影響を表した関数と、前記空調機の操作量が前記推定物理量に与える影響を表した関数とを含む請求項２に記載の空調最適制御システム。
4. 前記空調の運用コストは、少なくとも空調機が消費するエネルギーとＣＯ_２排出量と運転費用とを含む請求項１から請求項３のいずれかに記載の空調最適制御システム。
5. 複数の空調機が組み合わされた空調システムにおいて、
   制御対象である室内の温度を含む物理量を計測する計測部と、
   前記計測部の計測した前記物理量と前記室内の構成部材の温度とから、将来の物理量を表す推定物理量を算出する状態推定モデルを作成し、前記物理量が設定値になるまでの理想的な当該物理量の時間変化を表す参照軌道を算出する室内状態推定部と、
   前記推定物理量と前記参照軌道との誤差が最小となる除去熱量から前記空調機の操作量を算出する最適化計算部と、
   を有する空調最適制御システム。
6. 前記室内状態推定部は、計測した前記物理量と計測した外乱とから室内の構成部材の温度を算出する請求項５に記載の空調最適制御システム。
7. 複数の空調機が組み合わされた空調方法において、
   制御対象である室内の温度と湿度を含む物理量を計測する計測ステップと、
   前記計測部の計測した前記物理量と前記空調機の操作量とから、将来の物理量を表す推定物理量を算出する状態推定モデルを作成する室内状態推定ステップと、
   前記状態推定モデルから前記推定物理量と設定値との誤差、及び空調の運用コストに関わる評価関数を最小にする各空調機の前記操作量を算出する最適化計算ステップと、
   を有する空調最適制御方法。
8. 複数の空調機が組み合わされた空調方法において、
   制御対象である室内の温度を含む物理量を計測する計測ステップと、
   前記計測部の計測した前記物理量と前記室内の構成部材の温度とから、将来の物理量を表す推定物理量を算出する状態推定モデルを作成し、前記物理量が設定値になるまでの理想的な当該物理量の時間変化を表す参照軌道を算出する室内状態推定ステップと、
   前記推定物理量と前記参照軌道との誤差が最小となる除去熱量から前記操作量を算出する最適化計算ステップと、
   を有する空調最適制御方法。

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