JP2022190459A - 劣化判定方法及び装置 - Google Patents
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Abstract
【課題】箱型筐体内部の温度を変化させる外乱の影響による消費電力量の増加を除外しつつ設備の劣化を正しく判定することができる劣化判定方法及び装置を提供する。【解決手段】劣化判定時より前の劣化判定基準データ用として、冷却設備６０ａの運転状態が通常より消費電力を抑えて稼働する運転モード時の消費電力量と設備の外に熱を排出する熱交換器６０ｂの周辺温度のデータを抽出するとともに、判定データ用として、前記設備の運転状態が通常より消費電力を抑えて稼働する運転モード時の前記消費電力量と前記周辺温度のデータを抽出することにより、箱型筐体内部の温度を変化させる外乱の影響による消費電力量の増加を除外でき、経年劣化による消費電力量の増加を把握することで、設備の劣化を正しく判定できる。【選択図】図１
Description
本発明は、箱型筐体の内部を冷却する冷凍・冷蔵設備の劣化判定方法及び劣化判定装置に関する。より詳細には、本発明は、冷凍・冷蔵設備の消費電力量データと設備外の温度データとに基づき、設備の劣化を判定する劣化判定方法及び装置に関する。
一定の対象空間を冷却し対象空間の温度を一定に制御する設備として、例えば冷凍・冷蔵設備又は空調設備がある。このような設備では、設備の経年劣化によって、電力消費量が増加することが知られている。電力消費量が増加することにより、設備の使用者は負担する電気代が増加する。電気代削減の観点から、設備の保守もしくは交換を検討するためにも、設備の経年劣化の状況を把握することは重要である。
そこで、設備の稼働状況に基づいて、設備の劣化判定を行うことが知られている（特許文献１参照）。
特許文献１に記載の劣化判定装置１０１を図７に示す。
この劣化判定装置１０１では、電力消費量保持部１１１と第一変化曲線変化率演算部１１２と第二変化曲線変化率演算部１１３と基準データ設定部１１４と劣化度演算部１１５とを備える。第一変化曲線変化率演算部１１２は、所定の時刻毎に取得した空調機の基準電力消費量の変化曲線である第一変化曲線について、各所定の時刻間の変化率を演算する。第二変化曲線変化率演算部１１３は、同所定の時刻毎に取得した空調機の判定電力消費量の変化曲線である第二変化曲線について、各所定の時刻間の変化率を演算する。基準データ設定部１１４は、各所定の時刻間の変化率に基づき、第一変化曲線の中でも、第二変化曲線との差が所定の範囲内である曲線を取得し、同第一変化曲線を有する基準電力消費量を基準データとして設定する。劣化度演算部１１５は、基準データと判定電力消費量との差に基づき空調機の劣化度を算出する。
しかしながら、上記従来の劣化判定方法では、外気温の影響は考慮しているが、それ以外の外乱を大きく受ける場合がある。そのような場合には、正しく設備の劣化度を判定することができない。例えば、冷凍・冷蔵設備では、外乱の例としての扉の開放により、設備内温度が上昇してしまい、設備内を一時的に冷却する為に、消費電力量が増加する。このような場合、冷凍・冷蔵設備が経年劣化していなくても、消費電力量が増加する為、特許文献１に記載の劣化判定方法では、誤って、劣化したと判断する恐れがある。
本発明は、このような点を鑑み、箱型筐体内部の温度を変化させる外乱の影響による消費電力量の増加を除外しつつ設備の劣化を正しく判定することができる劣化判定方法及び装置を提供することを目的とする。
前記課題を解決するため、本発明の１つの態様にかかる劣化判定方法は、
箱型筐体の内部を冷却する冷却設備の劣化を判定する劣化判定方法であって、
所定の時間毎又は所定の時刻毎にそれぞれ取得された、前記設備の消費電力量と、前記設備の外に熱を排出する熱交換器の周辺温度とのデータから、劣化判定時より前の劣化判定基準データ用として、前記設備の運転状態が通常より消費電力を抑えて稼働する運転モード時の前記消費電力量と前記周辺温度のデータを抽出するとともに、判定データ用として、前記設備の運転状態が通常より消費電力を抑えて稼働する運転モード時の前記消費電力量と前記周辺温度のデータを抽出し、
抽出された前記劣化判定基準データの前記消費電力量と前記周辺温度とから、前記消費電力量と前記周辺温度との相関曲線を演算するとともに、前記判定データの前記消費電力量と前記周辺温度とから、前記消費電力量と前記周辺温度との相関曲線を演算し、
前記劣化判定基準データの前記相関曲線と前記判定データの前記相関曲線との差に基づき、前記設備の劣化を判定する。
箱型筐体の内部を冷却する冷却設備の劣化を判定する劣化判定方法であって、
所定の時間毎又は所定の時刻毎にそれぞれ取得された、前記設備の消費電力量と、前記設備の外に熱を排出する熱交換器の周辺温度とのデータから、劣化判定時より前の劣化判定基準データ用として、前記設備の運転状態が通常より消費電力を抑えて稼働する運転モード時の前記消費電力量と前記周辺温度のデータを抽出するとともに、判定データ用として、前記設備の運転状態が通常より消費電力を抑えて稼働する運転モード時の前記消費電力量と前記周辺温度のデータを抽出し、
抽出された前記劣化判定基準データの前記消費電力量と前記周辺温度とから、前記消費電力量と前記周辺温度との相関曲線を演算するとともに、前記判定データの前記消費電力量と前記周辺温度とから、前記消費電力量と前記周辺温度との相関曲線を演算し、
前記劣化判定基準データの前記相関曲線と前記判定データの前記相関曲線との差に基づき、前記設備の劣化を判定する。
また、前記課題を解決するため、本発明の別の態様にかかる劣化判定装置は、
箱型筐体の内部を冷却する冷却設備の劣化を判定する劣化判定装置であって、
所定の時間毎又は所定の時刻毎にそれぞれ取得された、前記設備の消費電力量と、前記設備の外に熱を排出する熱交換器の周辺温度とのデータから、劣化判定時より前の劣化判定基準データ用として、前記設備の運転状態が通常より消費電力を抑えて稼働する運転モード時の前記消費電力量と前記周辺温度のデータを抽出するとともに、判定データ用として、前記設備の運転状態が通常より消費電力を抑えて稼働する運転モード時の前記消費電力量と前記周辺温度のデータを抽出するデータ抽出部と、
前記データ抽出部で抽出された前記劣化判定基準データの前記消費電力量と前記周辺温度とから、前記消費電力量と前記周辺温度との相関曲線を演算するとともに、前記判定データの前記消費電力量と前記周辺温度とから、前記消費電力量と前記周辺温度との相関曲線を演算する相関曲線演算部と、
前記相関曲線演算部で演算によりそれぞれ求められた前記劣化判定基準データの前記相関曲線と前記判定データの前記相関曲線との差に基づき前記設備の劣化を判定する劣化判定部とを備える。
箱型筐体の内部を冷却する冷却設備の劣化を判定する劣化判定装置であって、
所定の時間毎又は所定の時刻毎にそれぞれ取得された、前記設備の消費電力量と、前記設備の外に熱を排出する熱交換器の周辺温度とのデータから、劣化判定時より前の劣化判定基準データ用として、前記設備の運転状態が通常より消費電力を抑えて稼働する運転モード時の前記消費電力量と前記周辺温度のデータを抽出するとともに、判定データ用として、前記設備の運転状態が通常より消費電力を抑えて稼働する運転モード時の前記消費電力量と前記周辺温度のデータを抽出するデータ抽出部と、
前記データ抽出部で抽出された前記劣化判定基準データの前記消費電力量と前記周辺温度とから、前記消費電力量と前記周辺温度との相関曲線を演算するとともに、前記判定データの前記消費電力量と前記周辺温度とから、前記消費電力量と前記周辺温度との相関曲線を演算する相関曲線演算部と、
前記相関曲線演算部で演算によりそれぞれ求められた前記劣化判定基準データの前記相関曲線と前記判定データの前記相関曲線との差に基づき前記設備の劣化を判定する劣化判定部とを備える。
本発明の前記態様にかかる劣化判定方法及び装置によれば、箱型筐体内部の温度を変化させる外乱の影響による消費電力量の増加を除外でき、経年劣化による消費電力量の増加を把握することで、設備の劣化を正しく判定できる。
［実施形態１］
以下、図面を参照し、本発明の実施形態に係る劣化判定装置１、１Ｂ、１Ｃを詳しく説明する。図中同一または相当部分には同一符号を付してその説明は繰り返さない。なお、説明を分かりやすくするために、以下で参照する図面においては、構成が簡略化または模式化して示されたり、一部の構成部材が省略されたりしている。
以下、図面を参照し、本発明の実施形態に係る劣化判定装置１、１Ｂ、１Ｃを詳しく説明する。図中同一または相当部分には同一符号を付してその説明は繰り返さない。なお、説明を分かりやすくするために、以下で参照する図面においては、構成が簡略化または模式化して示されたり、一部の構成部材が省略されたりしている。
［構成］
まず、実施形態１にかかる劣化判定装置１の構成について説明する。
まず、実施形態１にかかる劣化判定装置１の構成について説明する。
図１は、本発明の実施形態１にかかる劣化判定装置１の構成を示す概略図である。本実施形態１では、一例として、食品スーパー又はコンビニエンスストアなどの食品販売店舗に導入されている、室外機と室内機とが別々の場所に設置されている別置型の１台又は複数台の冷凍・冷蔵ショーケース６０の冷却設備例えば冷凍・冷蔵設備６０ａを劣化判定装置１で劣化判定する場合について説明する。劣化判定においては、設備６０ａが複数台のときは設備６０ａ毎に、データ取得、抽出、演算、及び判定などの判定処理を行う。冷凍・冷蔵ショーケース６０は冷却室である箱型筐体の一例である。
劣化判定装置１は、少なくとも、データ抽出部１２と、相関曲線演算部１３と、劣化判定部１４とを備えている。劣化判定装置１は、一例として、冷凍・冷蔵設備６０ａ内に配置されている。
データ抽出部１２は、所定の時間毎又は所定の時刻毎にそれぞれ取得された設備６０ａの消費電力量と、設備６０ａの外に熱を排出する熱交換器６０ｂの周辺温度とを保持するデータから、劣化判定時より前の劣化判定基準データ用として、設備６０ａの運転状態が通常より消費電力を抑えて稼働する運転モード時のデータを抽出するとともに、判定データ用として、設備６０ａの前記運転状態が通常より消費電力を抑えて稼働する前記運転モード時のデータを抽出する。
ここで、所定の時間（例えば３０分）毎又は所定の時刻(１時、２時、３時、・・・、２３時、２４時)毎に取得された設備６０ａの消費電力量は、設備６０ａに取り付けられた電力計８１により測定して取得されて、測定時刻とともに、例えば設備６０ａ内の設備データベース５０に保存される。すなわち、設備データベース５０では、電力計８１によって測定された所定の時間毎又は所定の時刻毎の冷凍・冷蔵ショーケース６０の設備６０ａの消費電力量とその測定時刻とがデータとして保存されている。また、設備６０ａの前記測定時刻での、通常運転、省エネ運転、又は、パワー運転（例えば、素早く冷却するために最大パワーで行う運転）などの運転モードの状態も、設備データベース５０に保存されている。
設備６０ａの外に熱を排出する熱交換器６０ｂの周辺温度は、熱交換器６０ｂの周辺に配置された温度センサー８０により測定して取得されて、温度データベース７０に保存される。周辺温度は、常時測定してもよいし、所定の時間毎又は所定の時刻毎又は前記測定時刻毎に測定してもよい。温度データベース７０では、温度センサー８０で一例として所定の時間毎又は所定の時刻毎に測定された、冷凍・冷蔵ショーケース６０の外に熱を排出する熱交換器６０ｂの周辺温度、つまりは、室外機周辺の温度が、保存されている。
詳しくは後述するが、相関曲線演算部１３は、データ抽出部１２でそれぞれ抽出された劣化判定基準データの消費電力量と周辺温度とから、消費電力量と周辺温度との相関曲線を演算するとともに、判定データの消費電力量と周辺温度とから、消費電力量と周辺温度との相関曲線を演算する。
詳しくは後述するが、劣化判定部１４は、相関曲線演算部１３で演算されて求められた劣化判定基準データの相関曲線と判定データの相関曲線との差に基づき、設備６０ａの劣化を判定する。
劣化判定装置１は、さらに、設備データベース５０と、温度データベース７０とを備えていてもよいし、これらのデータベースのすべて又は一部を劣化判定装置１の外部に備えていて、ネットワークなどを介して劣化判定装置１内に取得できるようにしてもよい。
劣化判定装置１の一例としては、設備データベース５０に保存された別置型の冷凍・冷蔵ショーケース６０の設備６０ａの消費電力量と運転モードとに関する情報と、温度データベース７０に保存された前記冷凍・冷蔵ショーケース６０の設備６０ａの室外機周辺の周辺温度の情報とから、相関曲線演算部１３と劣化判定部１４とを使用して、前記冷凍・冷蔵ショーケースの設備６０ａの劣化を判定する装置として機能する。以下、さらに、この機能について詳しく説明する。
ここで、劣化判定時に考慮すべき事項として、外気温として熱交換器周辺の周辺温度を例示している。外気温以外の外乱として、冷凍・冷蔵ショーケース６０の筐体内部の温度変化を及ぼす要因がある。そのような外乱として、例えば、冷凍・冷蔵ショーケース６０の扉を開閉すること、又は、冷凍・冷蔵ショーケース６０の筐体内部に新たに物を入れて保管することにより、消費電力量が増加して外乱となり、設備６０ａの劣化判定に影響を及ぼす。これらについては、実施形態２，３で説明する。
次に、冷凍・冷蔵ショーケース６０の劣化判定装置１の各構成要素についてさらに詳細に説明する。
劣化判定装置１は、入力部１１をさらに備えてもよい。
入力部１１は、劣化判定を行う対象設備６０ａと、劣化を比較する劣化判定基準の期間と、劣化を判定する判定の期間とを指定し、データ抽出部１２に入力する部分であり、キーボード又はマウス又はタッチセンサ又は音声入力装置などで構成されている。入力された情報は、例えば設備データベース５０に保存される。本明細書で「基準」とは、設備６０ａが劣化していない状態を意味する。例えば、劣化判定基準の期間とは、設備６０ａを設置したのちの例えば最初の１年間又は半年などの期間を意味する。
データ抽出部１２は、設備データベース５０及び温度データベース７０に保存されているデータから、前記劣化判定基準の期間と前記判定の期間とにおける前記対象設備６０ａの消費電力量、運転モード、及び周辺温度とに関するデータの中でも、周辺温度以外の外乱からの影響が小さいデータを運転モードの状態を活用して、抽出する部分である。ここで、外乱からの影響が小さいデータを運転モードの状態を活用して、抽出とは、例えば、設備６０ａの運転状態が通常より消費電力を抑えて稼働する運転モード時のデータの抽出を意味する。劣化判定基準の期間におけるデータは劣化判定基準データを意味し、判定の期間におけるデータは判定データを意味する。
相関曲線演算部１３は、データ抽出部１２で抽出された前記劣化判定基準の期間と前記判定の期間のそれぞれの消費電力量と周辺温度とについて、消費電力量と周辺温度との相関曲線を期間毎に演算する部分である。
データ抽出部１２は、設備データベース５０及び温度データベース７０に保存されているデータから、前記劣化判定基準の期間と前記判定の期間とにおける前記対象設備６０ａの消費電力量、運転モード、及び周辺温度とに関するデータの中でも、周辺温度以外の外乱からの影響が小さいデータを運転モードの状態を活用して、抽出する部分である。ここで、外乱からの影響が小さいデータを運転モードの状態を活用して、抽出とは、例えば、設備６０ａの運転状態が通常より消費電力を抑えて稼働する運転モード時のデータの抽出を意味する。劣化判定基準の期間におけるデータは劣化判定基準データを意味し、判定の期間におけるデータは判定データを意味する。
相関曲線演算部１３は、データ抽出部１２で抽出された前記劣化判定基準の期間と前記判定の期間のそれぞれの消費電力量と周辺温度とについて、消費電力量と周辺温度との相関曲線を期間毎に演算する部分である。
劣化判定部１４は、相関曲線演算部１３で演算された劣化判定基準データの相関曲線と判定データの相関曲線とについて、曲線のプロットされた差分を算出し、劣化、例えば劣化度を判定する部分である。ここで、劣化度とは、例えば、設備６０ａの劣化により、増加した消費電力量の度合いを意味する。劣化度は、ある所定の期間における判定時の消費電力量と基準時の消費電力量との差分を求めることにより、求めることができる。
［動作］
次に、劣化判定装置１の動作の一例について説明する。以下では、動作フローの概略を示した図２を用いながら説明する。
次に、劣化判定装置１の動作の一例について説明する。以下では、動作フローの概略を示した図２を用いながら説明する。
劣化判定を実施する対象設備６０ａの所定の時間毎又は所定の時刻毎の消費電力量、運転モード、及び周辺温度を設備データベース５０と温度データベース７０とに保存しておく、
まず、初めのＳ１０ステップとして、入力部１１によって指定された、設備データベース５０の中でも、劣化判定を実施する対象設備６０ａの、劣化判定基準の期間及び判定の期間をデータ抽出部１２で取得する。一例として、別置型の冷凍・冷蔵ショーケース６０の設備６０ａについて、判定の期間の一例として、ある年の１月から５月までの５か月分とし、劣化判定基準の期間の一例として、判定の期間の年から２年前の１月から５月までの５か月分とし、これらの期間が入力部１１からデータ抽出部１２に入力されて、それぞれ指定されたとする。
まず、初めのＳ１０ステップとして、入力部１１によって指定された、設備データベース５０の中でも、劣化判定を実施する対象設備６０ａの、劣化判定基準の期間及び判定の期間をデータ抽出部１２で取得する。一例として、別置型の冷凍・冷蔵ショーケース６０の設備６０ａについて、判定の期間の一例として、ある年の１月から５月までの５か月分とし、劣化判定基準の期間の一例として、判定の期間の年から２年前の１月から５月までの５か月分とし、これらの期間が入力部１１からデータ抽出部１２に入力されて、それぞれ指定されたとする。
次に、Ｓ２０ステップとして、対象設備６０ａについて、入力部１１で指定された劣化判定基準の期間と判定の期間とのそれぞれにおける所定の時間毎又は所定の時刻毎の消費電力量、運転モード、及び周辺温度を設備データベース５０と温度データベース７０とからデータ抽出部１２で取得する。一例として、３０分毎の消費電力量、運転モード、及び周辺温度をデータ抽出部１２で取得したとする。周辺温度は、温度センサー８０で測定したデータをデータ抽出部１２で取得している。
さらに、Ｓ３０ステップとして、Ｓ２０ステップで取得された消費電力量、運転モード、及び周辺温度の中でも、省エネ運転モード時の消費電力量と周辺温度とを設備データベース５０と温度データベース７０とからデータ抽出部１２で抽出する。ここで、省エネ運転モードとは、通常運転モードより消費電力を抑えて稼働する運転モードを指しており、エコ運転等の別称もある。
具体的な事例として、２日間での消費電力量の推移を図３に示す。図３では、冷凍・冷蔵ショーケース６０の庫内温度に応じて稼働させる設備６０ａの通常運転モード時の消費電力量の区間９１と省エネ運転モード時の消費電力量の区間９０とが交互に発生している。ここでいう庫内温度とは、冷凍・冷蔵ショーケース６０の筐体内部の温度を指している。
また、通常運転モードの時間帯は、庫内温度の変動が大きい食品販売店舗の営業時間であり、省エネ運転モードの時間帯は、庫内温度の変動が小さい食品販売店舗の閉店時間に該当している。つまり、省エネ運転モードの時間帯では、外気温以外の外乱（例．ショーケース内の物の出し入れなどの移動又は扉の開閉）が小さい状態である。よって、省エネ運転モード時の消費電力量と周辺温度とをデータ抽出部１２で抽出することで、外気温以外の外乱からの影響が小さいデータをデータ抽出部１２で抽出することができる。
次に、Ｓ４０ステップとして、Ｓ３０ステップでデータ抽出部１２により抽出された劣化判定基準の期間と判定の期間とのそれぞれでの消費電力量と周辺温度とのデータ（すなわち劣化判定基準データと判定データと）から、劣化判定基準の期間用と判定の期間用とに、消費電力量と周辺温度との相関曲線を相関曲線演算部１３でそれぞれ演算する。一例として、相関曲線演算部１３で演算された劣化判定基準の期間と判定の期間とのそれぞれの消費電力量と周辺温度との相関曲線を図４に示す。
最後に、Ｓ５０ステップとして、相関曲線演算部１３で求められた、劣化判定基準の期間での相関曲線と判定の期間での相関曲線とについて、プロットの差分がどれほどあるかを劣化判定部１４で算出し、劣化を判定する。例えば、図４の２つの相関曲線からは、劣化判定基準の期間に比べて判定の期間では、消費電力量がおよそ２倍になっているとし、言い換えれば、２倍劣化していると、設備６０ａの劣化を判定できる。又は、このような劣化判定に代えて、例えば、消費電力量の差が閾値を超えていると、劣化と判定することができる。
以上より、実施形態１によれば、劣化判定基準の期間と比較して、判定の期間で対象設備６０ａがどれほど劣化したかを判定することができる。すなわち、劣化判定時より前の劣化判定基準データ用に、設備６０ａの運転状態が通常より消費電力を抑えて稼働する運転モード時の消費電力量と周辺温度とのデータをデータ抽出部１２により抽出するとともに、判定データ用に、設備６０ａの運転状態が通常より消費電力を抑えて稼働する運転モード時の消費電力量と周辺温度とのデータをデータ抽出部１２により抽出する。そのように抽出されたデータを使用して前記演算及び判定を行うことにより、箱型筐体内部の温度を変化させる外乱の影響による消費電力量の増加を除外でき、経年劣化による消費電力量の増加を精度良く把握することで、設備６０ａの劣化を正しく判定できる。
以上より、実施形態１によれば、劣化判定基準の期間と比較して、判定の期間で対象設備６０ａがどれほど劣化したかを判定することができる。すなわち、劣化判定時より前の劣化判定基準データ用に、設備６０ａの運転状態が通常より消費電力を抑えて稼働する運転モード時の消費電力量と周辺温度とのデータをデータ抽出部１２により抽出するとともに、判定データ用に、設備６０ａの運転状態が通常より消費電力を抑えて稼働する運転モード時の消費電力量と周辺温度とのデータをデータ抽出部１２により抽出する。そのように抽出されたデータを使用して前記演算及び判定を行うことにより、箱型筐体内部の温度を変化させる外乱の影響による消費電力量の増加を除外でき、経年劣化による消費電力量の増加を精度良く把握することで、設備６０ａの劣化を正しく判定できる。
この実施形態１では、一例として、３０分毎の、消費電力量、運転モード、及び周辺温度を用いているが、この限りではない。好ましくは、データ処理の負荷低減かつ劣化判定の精度から、所定の時間の例としては１０～３０分毎、又は、所定の時刻の例としては１時、２時などの正時毎などがよい。
また、前記例としては、データ抽出部１２で、運転モードが省エネ運転モード時を抽出したが、庫内温度の変化が小さく、省エネ運転モードに近い運転モードであってもよい。
なお、運転モードの情報を設備６０ａから取得する代わりに、消費電力量のデータにおいて、消費電力量の平均値が閾値よりも低い区間があれば、その区間を省エネ運転モードの区間として取得とすることもできる。
なお、運転モードの情報を設備６０ａから取得する代わりに、消費電力量のデータにおいて、消費電力量の平均値が閾値よりも低い区間があれば、その区間を省エネ運転モードの区間として取得とすることもできる。
[実施形態２]
実施形態２にかかる劣化判定装置１Ｂでは、図５に示すように、第１データ補正部１５をデータ抽出部１２と相関曲線演算部１３の間に設けることにより、劣化判定装置１を構成するようにしてもよい。
実施形態２にかかる劣化判定装置１Ｂでは、図５に示すように、第１データ補正部１５をデータ抽出部１２と相関曲線演算部１３の間に設けることにより、劣化判定装置１を構成するようにしてもよい。
第１データ補正部１５では、データ抽出部１２で抽出した消費電力量及び周辺温度のデータについて、さらに、省エネ運転モードであっても、霜取り運転が稼働したデータを除外することで、霜取り運転によって上昇した別置型の冷凍・冷蔵ショーケース６０の庫内温度上昇による影響を小さくできる。霜取り運転か否かは、運転モードが霜取り運転モードに指定されているか否か、又は、消費電力量の変化を基に運転モードが霜取り運転モードに移行したか否かで判定する。
この実施形態２によれば、実施形態１と同様な効果に加えて、抽出した消費電力量から霜取り運転による消費電力量の増加データを除外することで、さらに経年劣化による消費電力量のみを抽出することができ、さらに精度良く劣化判定することができる。
[実施形態３]
実施形態３にかかる劣化判定装置１Ｃは、図６に示すように、扉付きの冷凍・冷蔵ショーケース６１を劣化判定する際に、第２データ補正部１６をデータ抽出部１２と相関曲線演算部１３の間に設けることにより、劣化判定装置１を構成するようにしてもよい。
実施形態３にかかる劣化判定装置１Ｃは、図６に示すように、扉付きの冷凍・冷蔵ショーケース６１を劣化判定する際に、第２データ補正部１６をデータ抽出部１２と相関曲線演算部１３の間に設けることにより、劣化判定装置１を構成するようにしてもよい。
第２データ補正部１６では、データ抽出部１２で抽出した消費電力量及び周辺温度のデータについて、さらに、設備６０ａが接続された冷却室の開閉扉、例えば冷凍・冷蔵ショーケース６１の扉が開放していたデータ（すなわち、扉開放による消費電力量の増加データ）を除外することで、扉の開放によって上昇した冷凍・冷蔵ショーケース６１の庫内温度上昇による影響を小さくできる。ここで、冷凍・冷蔵ショーケース６１の扉が開放していたか否かは、消費電力量が閾値を越えて急に大きくなったか否かで判定することができる。
この実施形態３によれば、実施形態１と同様な効果に加えて、抽出した消費電力量から扉の開放による消費電力量の増加データを除外することで、さらに経年劣化による消費電力量のみを抽出することができ、さらに精度良く劣化判定することができる。
本実施形態１～３では、劣化判定をする対象設備６０ａを別置型の冷凍・冷蔵ショーケースの設備６０ａとしたが、この限りではない。冷蔵庫又は冷凍庫又は冷凍機内蔵型の冷凍・冷蔵ショーケースについても、適応可能である。その場合は、熱を排出する熱交換器６０ｂの周辺温度が、設備６０ａが設置されている施設内温度となる。
また、実施形態２の第１データ補正部１５と実施形態３の第２データ補正部１６とを組み合わせることで、より精度良く劣化判定することができる。
本実施形態１～３では、劣化判定をする対象設備６０ａを別置型の冷凍・冷蔵ショーケースの設備６０ａとしたが、この限りではない。冷蔵庫又は冷凍庫又は冷凍機内蔵型の冷凍・冷蔵ショーケースについても、適応可能である。その場合は、熱を排出する熱交換器６０ｂの周辺温度が、設備６０ａが設置されている施設内温度となる。
また、実施形態２の第１データ補正部１５と実施形態３の第２データ補正部１６とを組み合わせることで、より精度良く劣化判定することができる。
以上、説明した本実施形態１～３によれば、一定の対象空間を冷却し対象空間の温度を制御する設備６０ａの劣化を判定することができる。
以上、本発明の実施形態を説明したが、上述した実施形態は本発明を実施するための例示に過ぎない。よって、本発明は上述した実施形態に限定されることなく、その趣旨を逸脱しない範囲内で上述した実施形態を適宜変形して実施することが可能である。
なお、前記様々な実施形態又は変形例のうちの任意の実施形態又は変形例を適宜組み合わせることにより、それぞれの有する効果を奏するようにすることができる。また、実施形態同士の組み合わせ又は実施例同士の組み合わせ又は実施形態と実施例との組み合わせが可能であると共に、異なる実施形態又は実施例の中の特徴同士の組み合わせも可能である。
本発明の前記態様にかかる劣化判定方法及び劣化判定装置は、消費電力量と外気温の中でも、外乱の影響が小さい範囲を抽出することで、正しく設備の劣化度を判定することができ、設備保守もしくは設備更新等の設備環境改善に利用することが可能である。
１、１Ｂ、１Ｃ 劣化判定装置
１１ 入力部
１２ データ抽出部
１３ 相関曲線演算部
１４ 劣化判定部
１５ データ補正部
１６ データ補正部
５０ 設備データベース
６０ 冷凍・冷蔵ショーケース
６０ａ 冷却設備
６０ｂ 熱交換器
６１ 扉付きの冷凍・冷蔵ショーケース
７０ 温度データベース
８０ 温度センサー
８１ 電力計
９０ 省エネ運転時の消費電力量の区間
９１ 通常運転時の消費電力量の区間
１０１ 劣化判定装置
１１１ 電力消費量保持部
１１２ 第一変化曲線変化率演算部
１１３ 第二変化曲線変化率演算部
１１４ 基準データ設定部
１１５ 劣化度演算部
１１ 入力部
１２ データ抽出部
１３ 相関曲線演算部
１４ 劣化判定部
１５ データ補正部
１６ データ補正部
５０ 設備データベース
６０ 冷凍・冷蔵ショーケース
６０ａ 冷却設備
６０ｂ 熱交換器
６１ 扉付きの冷凍・冷蔵ショーケース
７０ 温度データベース
８０ 温度センサー
８１ 電力計
９０ 省エネ運転時の消費電力量の区間
９１ 通常運転時の消費電力量の区間
１０１ 劣化判定装置
１１１ 電力消費量保持部
１１２ 第一変化曲線変化率演算部
１１３ 第二変化曲線変化率演算部
１１４ 基準データ設定部
１１５ 劣化度演算部
Claims (6)
- 箱型筐体の内部を冷却する冷却設備の劣化を判定する劣化判定方法であって、
所定の時間毎又は所定の時刻毎にそれぞれ取得された、前記設備の消費電力量と、前記設備の外に熱を排出する熱交換器の周辺温度とのデータから、劣化判定時より前の劣化判定基準データ用として、前記設備の運転状態が通常より消費電力を抑えて稼働する運転モード時の前記消費電力量と前記周辺温度のデータを抽出するとともに、判定データ用として、前記設備の運転状態が通常より消費電力を抑えて稼働する運転モード時の前記消費電力量と前記周辺温度のデータを抽出し、
抽出された前記劣化判定基準データの前記消費電力量と前記周辺温度とから、前記消費電力量と前記周辺温度との相関曲線を演算するとともに、前記判定データの前記消費電力量と前記周辺温度とから、前記消費電力量と前記周辺温度との相関曲線を演算し、
前記劣化判定基準データの前記相関曲線と前記判定データの前記相関曲線との差に基づき、前記設備の劣化を判定する劣化判定方法。 - 前記所定の時間毎又は前記所定の時刻毎にそれぞれ取得されたデータから、霜取り運転時のデータを除外したのちに、データ抽出を行う、請求項１に記載の劣化判定方法。
- 前記所定の時間毎又は前記所定の時刻毎にそれぞれ取得されたデータから、前記設備に接続された冷却室の開閉扉が開放していたときのデータを除去したのちに、データ抽出を行う、請求項１又は２に記載の劣化判定方法。
- 箱型筐体の内部を冷却する冷却設備の劣化を判定する劣化判定装置であって、
所定の時間毎又は所定の時刻毎にそれぞれ取得された、前記設備の消費電力量と、前記設備の外に熱を排出する熱交換器の周辺温度とのデータから、劣化判定時より前の劣化判定基準データ用として、前記設備の運転状態が通常より消費電力を抑えて稼働する運転モード時の前記消費電力量と前記周辺温度のデータを抽出するとともに、判定データ用として、前記設備の運転状態が通常より消費電力を抑えて稼働する運転モード時の前記消費電力量と前記周辺温度のデータを抽出するデータ抽出部と、
前記データ抽出部で抽出された前記劣化判定基準データの前記消費電力量と前記周辺温度とから、前記消費電力量と前記周辺温度との相関曲線を演算するとともに、前記判定データの前記消費電力量と前記周辺温度とから、前記消費電力量と前記周辺温度との相関曲線を演算する相関曲線演算部と、
前記相関曲線演算部で演算によりそれぞれ求められた前記劣化判定基準データの前記相関曲線と前記判定データの前記相関曲線との差に基づき前記設備の劣化を判定する劣化判定部とを備える、劣化判定装置。 - 前記データ抽出部は、前記所定の時間毎又は前記所定の時刻毎にそれぞれ取得されたデータから、霜取り運転時のデータを除外したのちに、データ抽出を行う、請求項４に記載の劣化判定装置。
- 前記所定の時間毎又は前記所定の時刻毎にそれぞれ取得されたデータから、前記設備に接続された冷却室の開閉扉が開放していたときのデータを除去したのちに、データ抽出を行う、請求項４又は５に記載の劣化判定装置。
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