JP2018536231A

JP2018536231A - 運転制御モデル生成器、運転制御モデル生成方法及びプログラム

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Publication number: JP2018536231A
Application number: JP2018522161A
Authority: JP
Inventors: アレクサンダーフィーヴァイダー; 卓磨向後; 貴裕戸泉
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Current assignee: NEC Corp
Priority date: 2015-10-29
Filing date: 2015-10-29
Publication date: 2018-12-06
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Abstract

運転制御モデル生成器（１００）は、生成器コア（１０１）及び自動モデリング部（１０２）を有する。生成器コア（１０１）は、ビルの構成を表すメタデータを読み込んでビル情報モデルからビルのプリミティブを取得し、取得したプリミティブに対応する基本モデルを基本運転制御モデルデータベース（１４０）から読み込み、取得した基本モデルを送出する。自動モデリング部（１０２）は、生成器コア（１０１）から取得した基本モデルを受け取り、取得した基本モデルを最新測定データセット（１２０）及び運転履歴データベース（１３０）の一方又は両方に基づいて調整し、基本モデルを運転制御モデルに変換する。
【選択図】図４

Description

本発明は、運転制御モデル生成器、運転制御モデル生成方法及びプログラムが格納された非一時的なコンピュータ可読媒体に関する。

ビルマネジメントシステム（ＢＭＳ：Building Management System）及びビルエネルギーマネジメントシステム（ＢＥＭＳ：Building Energy Management System）は、高効率かつ快適なビルの利用を実現できるものである。しかし、ＢＭＳ及びＢＥＭＳを構成し、適応させるには複雑な作業が必要となり、これらの作業は多大な時間とコストとを要する。ＢＭＳ及びＢＥＭＳが有する機能が増えるにつれて、ビルの利用がより複雑になるにつれて、ＢＭＳ及びＢＥＭＳを導入し、構成し、適応させる取り組みがより多く必要になる。

この場合、ＢＭＳ及びＢＥＭＳの一方又は両方は、手動で又は半手動で構成されてもよい（例えば、ＨＶＡＣ（Heating, Ventilating, and Air Conditioning）設備）。近年、ビルの建設プロセス及び計画プロセスへアプローチする体系的方法として、ビル情報モデル（ＢＩＭ：Building Information Model）が浮上してきている。ＢＩＭは、インテリジェントなモデルベースのプロセスであり、ビル及びインフラの計画、設計、建設、管理に有用である。ＢＩＭは、ビルの形状、空間的関係（トポロジー）、立地、資材（例えば、資材計画、照明装置計画、ＨＶＡＣ（Heating, Ventilating, and Air Conditioning）計画、構造計画、建築計画、電気配線計画など）の情報を含んでいてもよい。ＢＩＭを用いる場合、ビルは複数のビュー（データベース）を有する。また、データベースの各データセットの内部無矛盾性やデータセット間の整合性は、自動的に保証される。

例えば、非特許文献１には、ＢＩＭに基づいたエネルギーマネジメントシステムが開示されている。また、ＨＶＡＣシステムの制御方法が特許文献１及び非特許文献２に開示されている。

米国特許第８９１５０５１０号明細書

P. Stenzel, J. Haufe, N. Jimenez-Redondo, "Using a Multi-Model for a BIM-based Design and Operation of Building Energy Management Systems", eWork and eBusiness in Architecture, Engineering and Construction, ECPPM 2014, CRC Press 2014, Chapter 109, Pages 813-820 Xuesong Liu, Burcu Akinci, Mario Berges, James H. Garrett, Jr, "An integrated performance analysis framework for HVAC systems using heterogeneous data models and building automation systems", Proceedings of the Fourth ACM Workshop on Embedded Sensing Systems for Energy-Efficiency in Buildings, 2012, Pages 145-152

しかし、発明者は、上記した一般的なＢＩＭには問題点があることを見出した。一般に、快適な環境（例えば、温度、湿度、空調など）や費用対効果の高い運転を実現するため、ビルは適切に制御されることが求められる。よって、ビルの運転を制御する運転制御モデル（ＯＣＭ：Operation Control Model）が必要である。しかしながら、特許文献１は、エネルギー計算器が記載されているのみであり、どのようにＯＣＭを得るかについては開示されていない。したがって、ＢＭＳ及びＢＥＭＳの一方又は両方の自動的な構成を可能にするため、ＯＣＭを生成するための詳細な方法論が求められている。

本発明は上記に鑑みて成されたものであり、本発明の目的はビルの運転制御モデル（ＯＣＭ：Operation Control Model）を自動的に生成できるビル運転制御モデル生成器を提供することである。

本発明の一態様である運転制御モデル生成器は、ビルの構成を表すメタデータを読み込んでビル情報モデルから前記ビルのプリミティブを取得し、取得した前記プリミティブに対応する基本モデルを基本運転制御モデルデータベースから読み込み、取得した前記基本モデルを送出する生成器コアと、前記生成器コアから前記取得した基本モデルを受け取り、前記取得した基本モデルをビル状態情報に基づいて調整し、前記基本モデルを運転制御モデルに変換するモデリング部と、を有するものである。

本発明の一態様である運転制御モデル生成方法は、ビルの構成を表すメタデータを読み込んでビル情報モデルから前記ビルのプリミティブを取得し、取得した前記プリミティブに対応する基本モデルを基本運転制御モデルデータベースから読み込み、取得した前記基本モデルを送出し、前記取得した基本モデルを受け取り、前記取得した基本モデルをビル状態情報に基づいて調整し、前記基本モデルを運転制御モデルに変換するものである。

本発明の一態様である運転制御モデル生成プログラムが格納された非一時的なコンピュータ可読媒体は、生成器コアに、ビルの構成を表すメタデータを読み込んでビル情報モデルから前記ビルのプリミティブを取得させ、取得した前記プリミティブに対応する基本モデルを基本運転制御モデルデータベースから読み込ませ、取得した前記基本モデルを送出させる処理と、モデリング部に、前記取得した基本モデルを受け取らせ、前記取得した基本モデルをビル状態情報に基づいて調整させ、前記基本モデルを運転制御モデルに変換させる処理と、をコンピュータに実行させる、ものである。

本発明によれば、ビルの運転制御モデル（ＯＣＭ：Operation Control Model）を自動的に生成できるビル運転制御モデル生成器を提供することができる。

実施の形態１にかかる運転制御モデル（ＯＣＭ：Operation Control Model）生成器を有するビル制御システムの構成を模式的に示すブロック図である。ＢＩＭ（Building Information Model）の構成を模式的に示すブロック図である。基本的なＯＣＭデータベースを有する基本モデルを模式的に示すブロック図である。ＯＣＭ生成器の構成を模式的に示すブロック図である。ビル制御システムの詳細構成を模式的に示すブロック図である。自動モデリング部１０２の構成を模式的に示すブロック図である。具体例にかかるＢＩＭの構成を示す図である。具体例にかかる基本トポロジーＯＣＭブロックの具体的構成を示す図である。全体トポロジー情報の一部の構成を示す図である。装置構造プリミティブの具体例を示す図である。得られた構造の基本ＯＣＭモデルの構成の具体例を示す図である。

以下、運転制御モデルは、運転制御指令シーケンス（プログラム、コードなど）を直接的に生成（又はコンパイル）することができる種類のビルの運転及び制御能力、特性及び／又はビルの能力を表現するものである。

実施の形態１
実施の形態１にかかる運転制御モデル（ＯＣＭ：Operation Control Model）生成器について説明する。図１は、実施の形態１にかかる運転制御モデル（ＯＣＭ）生成器１００及びＯＣＭの周辺構成を模式的に示すブロック図である。ビル制御システム１０００は、ＯＣＭ生成器１００、ビル情報モデル（ＢＩＭ：Building Information Model）１１０、最新測定データセット１２０、運転履歴データベース１３０及び基本運転制御モデル（ＯＣＭ）データベース１４０を有する。

図２は、ＢＩＭ１１０の構成を模式的に示すブロック図である。ＢＩＭ１１０は、３次元ビル構造モデル１１１、特性情報１１２及び運転制御モデル（ＯＣＭ）１１３を有してもよい。ＢＩＭ１１０は、ビルの建設、管理及び保守のためのデータである。具体的には、ＢＩＭ１１０は、ビルの建設工程、概念設計、詳細設計、分析、文書、製造（建設資材の製造）、建設（４次元（３次元及び時間）、５次元（３次元、時間及びコスト）、建設ロジスティクス、運転及び保守、リノベーション及び取り壊しに対して有用であり得る。ＢＩＭ１１０は、ビルの運転制御プログラム又は以下で説明する本発明の運転制御プログラムから参照されるデータとして提供することができるものである。この場合、ＢＩＭ１１０は、任意の記憶装置に格納可能である。なお、一般に、３次元ビル構造モデル１１１及び特性情報１１２は、一般的なＢＩＭに含まれるものである。

３次元ビル構造モデル１１１は、ビルの３次元の物理的構造を表現するデータである。例えば、３次元ビル構造モデル１１１は、ビルの形状、柱、梁、床、壁及び配管などの配置を表現することができる。３次元ビル構造モデル１１１を必要に応じて変換することで、平面図、断面図及び斜視図を得ることができる。

特性情報１１２は、構造要素（例えば、柱、梁、床、壁など）の特性を表現するデータである。上記した３次元ビル構造モデル１１１は、線、点及び平面など（例えば、３次元ＣＡＤデータ）を用いてビルの物理的構造と構造要素とのみを提供するものであり、３次元ビル構造モデル１１１それ自体からは構造要素の特性を認識することはできない。よって、特性情報１１２が構造要素の特性を特定する。すなわち、ＢＩＭ１１０を有するビル制御システムは、特性情報１１２を参照することで各構造要素の特性を認識することができる。例えば、図２に示すように、特性情報１１２は資材計画、照明設備計画、ＨＶＡＣ設備計画及び構造計画を含んでもよい。

ＯＣＭ１１３は、ビルの運転を効率的に制御するためのデータである。ＯＣＭ１１３は、例えば上記したＢＩＭ１１０と同様に、関連性のあるパラメータ、数式及び数学モデルなどを用いてビルの運転を制御することができるデータ又はコンピュータプログラムとして構成することができる。例えば、ＯＣＭ１１３は、状態図、微分方程式、統一モデリング言語（ＵＭＬ：Unified Modeling Language）又はこれらのうちの２つ又は全ての組み合わせを用いて構成することができる。また、ＯＣＭ１１３は、様々な運転制御に用いることができる。例えば、ＯＣＭ１１３は、運転制御の最適スケジューリング、対象ビルの最適制御、需要反応ネゴシェーション、エネルギー予測及び快適性予測のうち少なくとも１つ実現するために用いることができる。

最新測定データセット１２０は、運転制御の対象であるビル（対象ビルとも称する）の最新の状態（例えば、温度、湿度、空調の状態など）の情報を含んでいる。運転履歴データベース１３０は、対象ビルのビル運転（又はビルの状態）履歴の情報を含んでいる。

基本ＯＣＭデータベース１４０は、以下で詳細に説明するプリミティブに対応する、運転制御のための基本モデルを含んでいる。以下では、プリミティブは、ビルの構造的（機能的、運用的）単位を記述する最小データ単位を意味するものであり、プリミティブはより小さな単位（例えば、サブプリミティブ）に分割することはできず、又は、更なる再分割は何らの利点ももたらさない。プリミティブは、再使用が可能であり、ＯＣＭ生成器１００の応用において再使用することができる。

基本ＯＣＭデータベース１４０の基本モデルは、コンピュータシミュレーション又は現実のビルでの経験から得ることができるものである。図３は、基本ＯＣＭデータベース１４０に含まれる基本モデルを模式的に示すブロック図である。本実施の形態では、図３に示すように、基本ＯＣＭデータベース１４０は、構造プリミティブに対応する設備構造プリミティブ１４１、設備プリミティブに対応する第２のテーブル１４２及びトポロジープリミティブに対応する基本トポロジーＯＣＭブロック１４３を含んでいる。設備構造プリミティブ１４１、第２のテーブル１４２及び基本トポロジーＯＣＭブロック１４３のそれぞれは、上記のプリミティブに対応する基本モデルを含んでいる。図３では、構造プリミティブをＳＰ＿ｉ（ｉは、１以上の整数）と称し、これらに対応する基本ＯＣＭブロック（すなわち、基本モデル）をＢＳＰ＿ｉと称する。ビル設備プリミティブをＥＰ＿ｊ（ｊは、１以上の整数）と称し、これらに対応する基本ＯＣＭブロック（すなわち、基本モデル）をＢＥＰ＿ｊと称する。トポロジープリミティブをＴＰ＿ｋ（ｋは、１以上の整数）と称し、これらに対応する基本トポロジープリミティブ（すなわち、基本モデル）をＢＴＰ＿ｋと称する。なお、基本ＯＣＭデータベース１４０は、ＯＣＭ１１３が生成する前にあらかじめ与えられる。

ビルＯＣＭ生成器１００は、最新測定データセット１２０、運転履歴データベース１３０、基本ＯＣＭデータベース１４０を参照し、ビルを制御するＯＣＭを生成し、生成したＯＣＭをＢＩＭ１１０に与える。結果として、生成されたＯＣＭは、ＯＣＭ１１３としてＢＩＭ１１０に組み込まれる。

ＢＩＭ１１０、最新測定データセット１２０、運転履歴データベース１３０及び基本ＯＣＭデータベース１４０は、一般的な記憶装置に格納されてもよく、２以上の記憶装置に個別に又は部分的に分離されて格納されてもよい。換言すれば、ＢＩＭ１１０、最新測定データセット１２０、運転履歴データベース１３０及び基本ＯＣＭデータベース１４０の格納は、特定の構成又は方法には限定されない。以下では、最新測定データセット１２０及び運転履歴データベース１３０は、ビル状態情報１５０と総称する。

図４は、ＯＣＭ生成器１００の構成を模式的に示すブロック図である。ＯＣＭ生成器１００は、生成器コア１０１及び自動モデリング部１０２を有する。以下では、自動モデリング部１０２は単にモデリング部とも称することもできる。

ここで、ＯＣＭ生成器１００の詳細構成及び動作について説明する。図５は、運転制御モデル（ＯＣＭ）生成器１００の詳細構成及びＯＣＭの周辺構成を模式的に示すブロック図である。生成器コア１０１は、メタデータ展開部１０１Ａ及びトポロジー展開部１０１Ｂを有する。

メタデータ展開部１０１Ａは、必要に応じて、ＢＩＭ１１０の３次元ビル構造モデル１１１及び特性情報１１２の一方又は両方からメタデータを読み込み（図１及び図５のパスＰ１）、プリミティブを取得するため、読み込んだメタデータを展開する。ここでは、プリミティブは、最も簡単な単位の対象物を表現している。本実施の形態では、メタデータ展開部１０１Ａは、構造プリミティブ、設備プリミティブ及びトポロジープリミティブを取得する。構造プリミティブは、会議室、事務室、エレベーターホール、エントランスホール、少なくとも１つの熱的領域の集合又は事情により分離できない部屋やホールの組み合わせなどの、最も簡素な立体ユニットの情報を表現するものである。設備プリミティブは、空調ユニット、照明ユニット、エレベーター、エスカレーター及び給排水設備などの、最も簡素な設備ユニットの情報を表現するものである。トポロジープリミティブは、構造プリミティブ又は設備プリミティブの最も簡素な接続及び配置、最小フロアプラン（部屋及びホールの配置）又は、床の配置を表現するものである。換言すれば、ビル情報の一部（ＢＩＭ）は、異なる種類のプリミティブの集合に変換することができる。この場合、同じ情報を含むプリミティブが存在し得るが、これらのプリミティブの形式は互いに相違している。言うまでもないが、ビルの構成及び特性は、ビル、設備及びトポロジープリミティブの統合によって表現することができる。

メタデータ展開部１０１Ａは、基本ＯＣＭデータベース１４０を参照し、得られたプリミティブのそれぞれを、基本ＯＣＭデータベース１４０の対応する基本モデルと比較する（図１及び図５のパスＰ２）。すなわち、メタデータ展開部１０１Ａは、構造、設備及びトポロジープリミティブを、それぞれ設備構造プリミティブ１４１、第２のテーブル１４２及び基本トポロジーＯＣＭブロック１４３と比較する。メタデータ展開部１０１Ａは、取得したプリミティブと同じ又は最も近似し、かつ、ＯＣＭに組み込まれた基本モデル（基本ＯＣＭブロック又は基本トポロジープリミティブ）を選択する。その後、メタデータ展開部１０１Ａは、選択した基本モデル（選択した基本ＯＣＭブロック及び選択した基本トポロジープリミティブ）を自動モデリング部１０２へ送出する（図１及び図５のパスＰ３）。

トポロジー展開部１０１Ｂは、必要に応じて、ＢＩＭ１１０の３次元ビル構造モデル１１１及び特性情報１１２の一方又は両方からメタデータを読み込み（図１及び図５のパスＰ１）、全体トポロジー情報を取得するため、読み込んだメタデータを展開する。ここで、全体トポロジー情報は、メタデータ展開部１０１Ａで得られた全てのプリミティブの関係を定義するものである。トポロジー展開部１０１Ｂは、全体トポロジー情報を自動モデリング部１０２へ送出する（図１及び図５のパスＰ４）。

ここで、自動モデリング部１０２について説明する。自動モデリング部１０２は、ＯＣＭを生成し、生成したＯＣＭをＢＩＭ１１０に送り返す（図１及び図５のパスＰ７）。具体的には、自動モデリング部１０２は、上記の選択された基本モデル（選択した基本ＯＣＭブロック及び選択した基本トポロジープリミティブ）と全体トポロジー情報とを受け取り、全体トポロジー情報を用いて、基本モデル（選択した基本ＯＣＭブロック及び選択した基本トポロジープリミティブ）をＯＣＭへ統合する。

図６は、自動モデリング部１０２の構成を模式的に示すブロック図である。図６に示すように、自動モデリング部は、包括的モデル生成器（Comprehensive Model Creator：ＣＭＣとも称する）１０２１及び識別部１０２２を有する。識別部１０２２は、パラメータ計算器及び識別器（Parameter Calculator and Identifier：ＰＣＩとも称する）１０２３と、運転識別−実験決定モジュール（Operation Identification-Experiment Determination Module：OIEDMとも称する）１０２４とを有する。

ＣＭＣ１０２１は、トポロジー情報（ＦＴ１又は図１及び５のパスＰ４）と、トポロジー、設備及び（設備）構造に関する基本ＯＣＭブロックの集合（図１及び５のパスＰ３）とを受け取る。ＣＭＣ１０２１は、ＯＣＭそのものである、運転制約（等式及び不等式）のもとでのハイブリッドシステムモデル（イベント駆動型、状態図ベース及び（一般的には非線形の）連続的又は離散的な時間系が組み合わされているという意味で）からなる包括的モデルを生成する（図１及び５のパスＰ７）。

ＣＭＣ１０２１は、モデル単一化、パラメータマッピング、制約判定などの特定の機能を有していてもよい。モデル単一化は、ＯＣＭのコンパクトな表現を生成するために、クロス依存性の削減と基本ＯＣＭブロックの並列、直列及びフィードバック接続を解決することで実現できる。パラメータマッピングでは、基本ＯＣＭブロックのパラメータは、ＯＣＭの最終的なパラメータにマッピングされる。制約判定では、設備制約が最終的なモデルの制限にマッピングされる。

なお、自動モデリング部１０２は、最新測定データセット１２０及び運転履歴データベース１３０の一方又は両方を参照し、選択したＯＣＭの基本モデルを調整してもよい（図１及び５のパスＰ５及びＰ６）。なお、パラメータは、基本モデルの機能を定義する。この場合、精密な運転制御に適したＯＣＭを生成することができ、かつ、運転制御は運転環境の変化に対応できることが理解できる。また、自動モデリング部１０２は、（図示しないが）ビル状態の予測（予測値）を用いてもよい。この場合、ＯＣＭは、公的機関等から提供される気象予測から導かれたビル状態予測に含まれる状態変化に対応することができる。なお、ビル状態の予測は、ビル状態情報１５０にも含まれる。

具体的には、ＰＣＩ１０２３はパラメータを識別する。ＯＩＥＤＭ１０２４は、パラメータ識別結果を用いて、識別状態と、識別状態を改善に要する更なる実験の必要性と、を判定する。パラメータ識別状態が不良である場合、ＯＩＥＤＭ１０２４は、自動的に適切な運転識別実験を生成する（図５及び６のパスＰ８）。運転識別実験においては、ビルのアクチュエータのスケジュールは、識別状態がＯＣＭパラメータ又はＯＣＭパラメータのサブセットの計算に特に有益なものとなるように選択されるものとして理解される。

具体例について説明する。図７は、具体例にかかるＢＩＭ１６０の構成を示す図である。ＢＩＭ１６０は、装置記述データベース１６１、装置結合データベース１６２及びフロアマップデータベース１６３を有する。

装置記述データベース１６１は、対象ビルに設置された装置の特性を定義するデータを含む。この場合、装置記述データベース１６１は、例えば、ファンユニット「ＲＣＦ−８００」を定義するデータなどを含む。

装置結合データベース１６２は、対象ビルに設置された装置の結合を定義するデータを含む。この場合、装置記述データベース１６１は、例えば、空気処理ユニット「ＡＨＵＸＹ１０」と、装置記述データベース１６１の説明において記載し、かつ、「ＡＨＵＸＹ１０」などに含まれるＸタイプのファン「ＲＣＦ−８００」と、の結合情報を定義するデータを含む。

フロアマップデータベース１６３は、対象ビルの各フロアの設計を定義するデータを含む。この場合、フロアマップデータベース１６３は、１階及び他の階のフロアプランを含む。

図８は、具体例にかかる基本トポロジーＯＣＭブロック１４３の具体的構成を示す図である。基本トポロジーＯＣＭブロック１４３は、例えば、線トポロジープリミティブＬ、メッシュトポロジープリミティブＭ、星形トポロジープリミティブＳ、全接続トポロジープリミティブＦＣ、リングトポロジープリミティブＲ及び広域トポロジープリミティブＢなどの、特定のトポロジープリミティブを含む。また、基本トポロジーＯＣＭブロック１４３は、上記の６つのプリミティブ（Ｌ、Ｍ、Ｓ、ＦＣ、Ｒ及びＢ）に対応する基本トポロジーＯＣＭブロックとして、容量と抵抗の配置によって表された電熱モデルを含む。

この例では、トポロジー展開部１０１Ｂは、フロアマップデータベース１６３から全体トポロジー情報Ｐ４を導き出す。図９は、全体トポロジー情報の一部の構成を示す図である。図９に示すように、１階のフロアプランは、線トポロジー、全接続トポロジー及び広域トポロジーを含む。これにより、トポロジー展開部１０１Ｂは、基本トポロジーＯＣＭブロック１４３の特定のプリミティブで表された１階のトポロジーＦＴ１を取得する。この場合、Ｌ９、Ｌ１２、Ｌ３及びＦＣ６の数字は、各構造を構成するノード（又は装置）の数を表している。

次に、設備構造プリミティブ１４１の具体例について説明する。図１０は、設備構造プリミティブ１４１の具体例を示す図である。図１０に示すように、設備構造プリミティブ１４１は、ＸタイプファンＲＣＦ−８００のプリミティブなどを設備プリミティブとして含む。また、設備構造プリミティブ１４１は、パラメータをマッピングすることでパラメタライズされた信号フロー図型記述を、基本ＯＣＭブロックとして含む。この場合、設備構造プリミティブ１４１は、パラメータのマッピングｍ（ｐ）によってパラメタライズされた信号フロー図型記述１４１Ａを含む。例えば、「ＲＣＦ−８００」のパラメータｐは、マッピングｍによってモデルパラメータｍ（ｐ）にマッピングされた装置記述データベース１６１に含まれる「ＲＣＦ−８００」の特性（図７のブレードの直径、風量、全圧、ノイズ、電力、電圧、高さ、幅、厚み）からなる。

メタデータ展開部１０１Ａは、設備構造プリミティブ１４１を参照し、取得したプリミティブのそれぞれと、装置記述データベース１６１及び装置結合データベース１６２と、を比較する（パスＰ１及びＰ２）。メタデータ展開部１０１Ａは、取得した基本ＯＣＭブロック（信号フロー図型記述１４１Ａ）とそれらのパラメータを自動モデリング部１０２へ送出する（パスＰ３）。自動モデリング部１０２は、ｍ（ｐ）のパラメータを調整することで、取得した基本ＯＣＭブロックの機能を制御することができる。

また、メタデータ展開部１０１Ａは、設備構造プリミティブ１４１を参照し、取得したプリミティブのそれぞれと、装置記述データベース１６１及び装置結合データベース１６２と、を比較する（パスＰ１及びＰ２）。メタデータ展開部１０１Ａは、取得した基本ＯＣＭブロックを自動モデリング部１０２へ送り返す（パスＰ３）。図１１は、取得した構造の基本ＯＣＭモデルの構成の具体例を示す図である。図１１に示すように、取得した構造の基本ＯＣＭモデルは、機能図によって表される。
この例では、入力エアフローは、２つの空気処理ユニット（ＡＨＵ）に供給され、出力エアフローは統合される。統合されたエアフローは、ダクトＤＵＣＴを通過する。また、ＢＩＭに送られたＯＣＭは、例えば、微分方程式、（不）等式制約などを含む非線形動的モデルからなる。

以上、本実施の形態によれば、ビルを好適に制御するために、ＯＣＭ生成器がＯＣＭを具体的に生成することができ、ＯＣＭはＢＩＭに含まれるビル構造の情報を用いて生成されることが理解できる。すなわち、試行錯誤をすることなく、所望のＯＣＭが容易にかつ自動的に生成される。

さらに、自動モデリング部１０２は、生成したＯＣＭを最新の状態に維持することができ、かつ、継続的にビル状態情報（最新測定データセット１２０、運転履歴データベース１３０及びビル状態情報）を参照することができる。この場合、ビル状態情報が変化しても（更新されても）、自動モデリング部１０２は維持されているＯＣＭのパラメータを調整し、かつ、ＢＩＭ１１０に調整したＯＣＭを送出することでＯＣＭ１１３を更新することができる。よって、自動モデリング部１０２は、常にＯＣＭ１１３を調整することができるので、ビルの運転を最適に制御する上で有利である。

その他の実施の形態
なお、本発明は上記実施の形態に限られたものではなく、趣旨を逸脱しない範囲で適宜変更することが可能である。例えば、ビル状態情報が最新測定データセット１２０、運転履歴データベース１３０及びビル状態情報を含む例だが、これは例示に過ぎない。よって、ビル状態情報は他の情報またはデータを含んでもよい。

ＢＩＭ１１０の構成は、例示に過ぎない。よって、ＢＩＭ１１０は他のデータを含んでもよいことは言うまでもない。また、生成器コア１０１の構成も例示に過ぎない。例えば、生成器コア１０１ではメタデータ展開部１０１Ａ及びトポロジー展開部１０１Ｂが互いに分離して構成されているが、メタデータ展開部１０１Ａ及びトポロジー展開部１０１Ｂは単一のユニットとして構成されてもよい。

上述の実施の形態では、本発明をハードウェアの構成として説明したが、本発明は、これに限定されるものではない。本発明によれば、任意の処理をＣＰＵ（Central Processing Unit）にコンピュータプログラムを実行させることにより実現することも可能である。プログラムは、様々なタイプの非一時的なコンピュータ可読媒体（non-transitory computer readable medium）を用いて格納され、コンピュータに供給することができる。非一時的なコンピュータ可読媒体は、様々なタイプの実体のある記録媒体（tangible storage medium）を含む。非一時的なコンピュータ可読媒体の例は、磁気記録媒体（例えばフレキシブルディスク、磁気テープ、ハードディスクドライブ）、光磁気記録媒体（例えば光磁気ディスク）、ＣＤ−ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＣＤ−Ｒ、ＣＤ−Ｒ／Ｗ、半導体メモリ（例えば、マスクＲＯＭ、ＰＲＯＭ（Programmable ROM）、ＥＰＲＯＭ（Erasable PROM）、フラッシュＲＯＭ、ＲＡＭ（random access memory））を含む。また、プログラムは、様々なタイプの一時的なコンピュータ可読媒体（transitory computer readable medium）によってコンピュータに供給されてもよい。一時的なコンピュータ可読媒体の例は、電気信号、光信号、及び電磁波を含む。一時的なコンピュータ可読媒体は、電線及び光ファイバ等の有線通信路、又は無線通信路を介して、プログラムをコンピュータに供給できる。

以上、実施の形態を参照して本願発明を説明したが、本願発明は上記によって限定されるものではない。本願発明の構成や詳細には、発明のスコープ内で当業者が理解し得る様々な変更をすることができる。

１００運転制御モデル（ＯＣＭ）生成器
１０１生成器コア
１０２自動モデリング部
１０１Ａメタデータ展開部
１０１Ｂトポロジー展開部
１１０、１６０ビル情報モデル（ＢＩＭ）
１１１３次元ビル構造モデル
１１２特性情報
１１３運転制御モデル（ＯＣＭ）
１２０最新測定データセット
１３０運転履歴データベース
１４０基本運転制御モデル（ＯＣＭ）データベース
１４１設備構造プリミティブ
１４２第２のテーブル
１４３基本トポロジーＯＣＭブロック
１５０ビル状態情報
１６１装置記述データベース
１６２装置結合データベース
１６３フロアマップデータベース
１０２１包括的モデル生成器
１０２２識別部
１０２３パラメータ計算器及び識別器
１０２４運転識別−実験決定モジュール

米国特許出願公開第２０１１／０７７７７９号明細書

Claims

ビルの構成を表すメタデータを読み込んでビル情報モデルから前記ビルのプリミティブを取得し、取得した前記プリミティブに対応する基本モデルを基本運転制御モデルデータベースから読み込み、取得した前記基本モデルを送出する生成器コアと、
前記取得した基本モデルを前記生成器コアから受け取り、前記取得した基本モデルをビル状態情報に基づいて調整し、前記基本モデルを運転制御モデルに変換するモデリング部と、を備える、
運転制御モデル生成器。
前記モデリング部は、前記運転制御モデルを送出し、
前記運転制御モデルは、前記ビル状態情報に組み込まれる、
請求項１に記載の運転制御モデル生成器。
前記基本モデルのそれぞれは、前記基本モデルの機能を定義する１以上のパラメータを含み、
前記モデリング部は、前記１以上のパラメータを調整して、前記基本モデルのそれぞれを調整する、
請求項１又は２に記載の運転制御モデル生成器。
前記生成器コアは、
前記メタデータを読み込み、かつ、展開して前記プリミティブを取得し、前記基本運転制御モデルデータベースを参照して前記取得したプリミティブに対応する前記基本モデルを取得し、前記取得した基本モデルを前記モデリング部へ送出するメタデータ展開部と、
前記メタデータを読み込み、かつ展開して前記ビルの全体トポロジー情報を取得し、前記全体トポロジー情報を前記モデリング部へ送出するトポロジー展開部と、を備え、
前記モデリング部は、前記全体トポロジー情報を用いて前記基本モデルを組み合わせて、前記運転制御モデルを生成する、
請求項１乃至３のいずれか一項に記載の運転制御モデル生成器。
前記メタデータ展開部は、
前記プリミティブのそれぞれを、前記基本運転制御モデルデータベースの前記基本モデルと比較し、
比較した前記プリミティブと同じ構成を有する対応基本モデルを選択し、
前記比較した前記プリミティブと同じ構成を有する基本モデルが有る場合に、前記比較したプリミティブに最も近似する基本モデルを前記対応基本モデルとして選択する、
請求項４に記載の運転制御モデル生成器。
前記プリミティブは、
前記ビルの基本的ユニットの構造を表す構造プリミティブと、
前記ビルに設けられる設備ユニットを表す設備プリミティブと、
前記構造プリミティブと前記設備プリミティブとの空間的関係を表すトポロジープリミティブと、を有し、
前記基本モデルは、前記構造プリミティブ、前記設備プリミティブ及び前記トポロジープリミティブに対応する基本モデルを含む、
請求項１乃至５のいずれか一項に記載の運転制御モデル生成器。
前記モデリング部は、前記運転制御モデルを生成した後に受けとった前記ビル状態情報に基づいて、前記運転制御モデルを更新する、
請求項１乃至６のいずれか一項に記載の運転制御モデル生成器。
前記ビル状態情報は、前記ビルの状態の最新測定データ、前記ビルの運転履歴及び前記ビルの状態の予測を含む、
請求項１乃至７のいずれか一項に記載の運転制御モデル生成器。
ビルの構成を表すメタデータを読み込んでビル情報モデルから前記ビルのプリミティブを取得し、取得した前記プリミティブに対応する基本モデルを基本運転制御モデルデータベースから読み込み、取得した前記基本モデルを送出し、
前記取得した基本モデルを受け取り、前記取得した基本モデルをビル状態情報に基づいて調整し、前記基本モデルを運転制御モデルに変換する、
運転制御モデル生成方法。
生成器コアに、ビルの構成を表すメタデータを読み込んでビル情報モデルから前記ビルのプリミティブを取得させ、取得した前記プリミティブに対応する基本モデルを基本運転制御モデルデータベースから読み込ませ、取得した前記基本モデルを送出させる処理と、
モデリング部に、前記取得した基本モデルを受け取らせ、前記取得した基本モデルをビル状態情報に基づいて調整させ、前記基本モデルを運転制御モデルに変換させる処理と、をコンピュータに実行させる、
運転制御モデル生成プログラムが格納された非一時的なコンピュータ可読媒体。