JP3669755B2

JP3669755B2 - Ice thermal storage air conditioner

Info

Publication number: JP3669755B2
Application number: JP01839496A
Authority: JP
Inventors: 博井川; 潤也小倉; 秀幸田淵; 修大塚; 雅裕井上
Original assignee: Mitsubishi Electric Corp
Current assignee: Mitsubishi Electric Corp
Priority date: 1996-01-08
Filing date: 1996-01-08
Publication date: 2005-07-13
Anticipated expiration: 2016-01-08
Also published as: JPH09189444A

Description

【０００１】
【発明の属する技術分野】
この発明は、住空間に対する空気調和のための供給熱量の一部又は全部を夜間に製造・蓄熱し、昼間にその蓄熱した冷熱または温熱を住空間に供給する氷蓄熱空気調和装置とその蓄熱予測方法に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
図８は従来の氷蓄熱空気調和装置の制御概念図である。
図８の氷蓄熱空気調和装置１は、冷熱または温熱を製造する熱源機１１、冷熱または温熱を蓄熱する蓄熱器１２、住空間へ冷暖気を放出する冷暖気放出器１３、当該装置の制御を行う運転制御器１４から構成されており、８は住空間へ放出される熱搬送手段を用いた冷熱または温熱の流れを示し、９はこの装置の制御に必要な情報・信号の伝達手段を用いた情報・信号の流れを示している。また、１５は蓄熱器１２の残氷量または残温熱量の検出処理、１６は蓄熱器１２の蓄熱量の決定処理を表わしている。
【０００３】
上記氷蓄熱空気調和装置の運転方法について説明すると、まず熱源機１１によって製造された冷熱または温熱は、夜間に蓄熱装置１２に蓄熱として蓄えられ、昼間に蓄熱装置１２を放熱運転することにより、冷暖気放出器１３を介して住空間の冷房または暖房を行う。また、昼間において住空間の熱負荷に対して蓄熱器１２の放熱運転のみで補えない場合は、さらに熱源機１１を冷房機として運転することによって住空間の熱負荷をまかなう。
【０００４】
次に、上記従来装置の制御方法について説明する。
本装置の蓄熱運転時には、図８の運転制御器１４により熱源機１１の運転の制御が行われ、蓄熱器１２に冷熱または温熱が蓄熱される。熱源機１１の運転状態の決定は蓄熱量の決定処理１６によって行われる。ここで、蓄熱量の決定処理１６は、放熱運転時にすでに設定されている熱源機１１や蓄熱器１２の放熱運転パターンにより、そのパターンの冷房または暖房の開始時刻における蓄熱器１２の蓄熱量を蓄熱時間帯に蓄熱するものとして、熱源機１１の蓄熱のための運転モードが決定される。
設定される蓄熱器１２の蓄熱量は、放熱パターンが住空間の様々な熱負荷の条件に対応可能なように数個のパターンを備えているため、その各々のパターンに対応する量をもっている。
また、蓄熱量決定処理１６において蓄熱量を決定する際、検出処理１５により蓄熱器１２の残氷量または残温熱量の情報を取得し、残氷または残温熱が存在する場合に、放熱パターンから求める蓄熱量より、残氷または残温熱に相当する熱量を差し引いた熱量を蓄熱すべき蓄熱量とし、熱源機１１の運転状態の決定を行う。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】
従来の氷蓄熱空気調和装置は、以上のような制御方法となっており、冷房または暖房の時間帯における蓄熱器の放熱パターンによって蓄熱量が決定されていたが、その放熱パターンは数個の固定パターンによってのみ構成されていた。そのため、住空間の熱負荷の変化の状態に対して適切な放熱パターンが設定されていない場合、蓄熱量に過不足が生じていた。すなわち、蓄熱量が不足した場合は住空間の快適性を損ね、また、蓄熱量が過多であった場合は余剰の蓄熱量に相当する使用電力量が無駄になるという問題があった。
【０００６】
この発明は、上記のような問題点を解消するためになされたもので、昼間の住空間の使用電力量について、過去の同様な状態変化の様子とパターン照合することにより、近い将来の使用電力量の予測を行う。加えて、熱負荷の推移についても使用電力量の予測と同様な方法で予測した結果を反映させることによって、冷房又は暖房運転を行う全ての時間帯を対象とした蓄熱器の放熱運転状態の決定を行い、それによって、住空間の熱負荷の影響や使用電力量の各条件を含めた蓄熱量の推定を行うことが可能な氷蓄熱空気調和装置を得ることを目的としている。
【０００７】
【課題を解決するための手段】
この発明に係る氷蓄熱空気調和装置は、蓄熱量の決定のためにまず冷房または暖房運転の機器の運転状態を予測する。ここでの機器の運転状態の予測は電力需要予測手段と熱需要予測手段に基づいて決定する。
電力需要予測手段では装置の使用電力量を予測し、熱需要予測手段では住空間の熱負荷パターン、つまり熱需要の変化量を予測する。
即ち、装置の使用電力量の予測は、この装置の様々な運転状態に伴う使用電力量を時系列データとしてとらえた電力需要時系列基礎データと、装置の実際の運用に伴った電力需要時系列データの両者を用いて行う。
また、住空間の熱負荷のパターンについても、使用電力量の場合と同様に熱需要時系列基礎データと熱需要時系列データを使用して、解析を行う。
例えば、使用電力量の場合は電力需要時系列基礎データと電力需要時系列データとを、また住空間の熱負荷の場合は需要熱負荷時系列基礎データと需要熱負荷時系列データとを比較し、その各々について時系列データの変化の様子と基礎データ中で類似した変化パターンを探して参照を行い、その結果、これらの変化の様子が一致するところを探し、近い将来の変化の様子を上記一致する基礎データと同様な変化になると推定することによって、使用電力量及び熱需要量の変化（カーブ）の予測を行う。
以上のような方法で予測した使用電力量については、さらにデマンド制御時間帯による影響を加味して最終的に装置の運転状態を決定する。ここで、デマンド制御時間帯の決定は、電力需要カーブに所定のしきい値を設け、そのしきい値を超える時間帯をデマンド制御時間帯とする。
そして、装置の運転状態を決定した後、必要な蓄熱量の決定を行う。
その結果、蓄熱運転のための装置の運転状態の細かい調節を行うことができ、さらに、電力デマンドによる使用電力量の管理を行いつつ過不足のない蓄熱運転を行うことが可能になる。
【０００８】
また、前記の方法で決定した蓄熱量と熱源機の能力の大きさを考慮して、蓄熱運転の終了時刻が可能な限り冷房又は暖房運転開始時刻の直前の時刻に近くなるように蓄熱運転の開始時刻を調節することにより、蓄熱した熱の損失を減少させることができ、使用電力量を一層縮減することが可能になる。
【０００９】
さらに、蓄熱器の残氷又は残留温熱の検出処理を行い、上記必要蓄熱量から残氷または残留温熱に相当する熱量を差し引いた熱量を必要蓄熱量と推定して、蓄熱運転の制御を行う。その結果、残氷又は残留温熱の有効利用が図れ、使用電力量の節約が図れる。
【００１０】
また、電力需要カーブ又は熱需要カーブを予測するに際してカオス解析を施すことにより、データ解析をより簡単かつ明確にすることができ、計算機処理にとっても好適となる。
【００１１】
【発明の実施の形態】
実施の形態１．
［１］装置の構成
図１はこの発明の実施の形態１に係る氷蓄熱空気調和装置の制御概念図である。図において、氷蓄熱空気調和装置１は、熱源機１１，蓄熱器１２，住空間Ｒへ冷暖気を放出する冷暖気放出器１３，装置の制御を行う運転制御器２から構成されている。ここで、冷暖気放出器１３は空気調和機であり、熱源機１１は冷房と暖房の両方の運転が可能な機種であり、また蓄熱器１２と冷暖気放出器１３との間で熱の授受のための媒体に水を使用し、さらに蓄熱器１２の蓄熱容量は、住空間Ｒの需要熱容量の総和と比較して十分大きいものを使用する。
従って、この装置において冷房または暖房運転の全ての時間帯での住空間の熱負荷は、蓄熱器の放熱運転のみでまかなうことが可能である。
【００１２】
また、電力需要・熱需要時系列基礎データ処理３は、様々な装置の運転パターンに伴う電力需要及び住空間の熱負荷量の時系列データを予め蓄積しているものであり、電力需要・熱需要時系列データ検出手段４は、装置の実際の運転状態に伴った電力需要及び熱需要の時系列データを検出する働きをする。さらに電力需要・熱需要予測手段５は、それぞれ上記基礎データと時系列データを用いてデータ解析を施し、近い将来の電力需要及び熱需要の変化の様子を推定するものである。また、上記手段５により予測した電力需要データについては、さらにデマンド制御時間設定手段６により使用電力量のデマンド制御時間帯を決定する。そして、上記予測の結果に基づいて装置の運転パターンを決定し、蓄熱量の決定処理３１及び熱源機の運転状態の決定処理３２を行う。また、３０は蓄熱器の残氷・残留温熱の検出処理を表す。
【００１３】
［２］装置の制御方法
次に、実施の形態１における装置の制御方法について説明する。
(１).電力需要の予測
まず、この装置が四季を通じて運転した場合の冷房または暖房運転に伴う使用電力量の推移を一定時間の範囲について一定時刻単位で時系列データとしてとらえ、それを電力需要時系列基礎データ（以下、基礎データと呼ぶ）として予め蓄積・準備する。
すなわちこの基礎データは、対象とする住空間について一定期間・１日毎に図２（ａ）のようなイメージで電力需要基礎データ処理３により収集され、後述する比較対象のための基準とされる。
【００１４】
一方、この装置の実際の運転に伴う使用電力量を、電力需要時系列検出手段４により、上記基礎データと同じように一定期間・一定時刻単位で時系列データとしてとらえ、制御を行う当日の現在時刻までのデータとして収集し（図２（ｂ）の実線）、このデータを電力需要時系列データ（以下、現在データと呼ぶ）とする。
【００１５】
そして、上記で求めた使用電力量の基礎データと現在データの両方のデータについてそれぞれデータ解析処理を施し、現在データの最新のデータ収集時刻について、その直前の使用電力量の変化の様子と基礎データ中でその変化の様子と類似した変化パターンを探し参照する。
すなわち、上記現在データの最新のデータ収集時刻（現在時刻）について、その直前の使用電力量の変化の様子と類似する使用電力量の変化の様子を示すデータを、基礎データの中から探し出し、パターンをマッチングさせることで、現在時刻のすぐ後の時刻における電力需要の変化の様子を推定する（図２（ｂ）の点線）。
【００１６】
本実施形態では、上記パターンをマッチングさせるためのデータ分類手法として、以下に説明するカオス理論によるデータ解析手法を用いる。
［カオス解析による予測方法］
(Ａ).基礎データの収集
まず基礎データについて、図３（ａ）のように各時刻毎にそれと対応する値を（一定期間，１日単位で）収集する。
【００１７】
(Ｂ).基礎データの解析
そして上記(Ａ)で収集した基礎データに対し、下記の様に、所定の遅れ時間に基づいて当該時系列データを所定の次元に埋め込み、軌道を構築する手段により解析を施し、当該データの特性を把握する。
(α)所定の遅れ時間の設定
判断を行う基準時刻ｔ1と、ｔ1からさらに微少時間ΔＴをとった時刻ｔ2を決め、基準時刻ｔ1に相当するデータと、ΔＴ経過後の時刻ｔ2に相当するデータを用いて後述する軌道を構築する。ここで、ΔＴの大きさについては、様々な値の中から最適な（データの特性を最も良く表わす）値とし、装置の制御に最適化したΔＴを用いる。
(β)所定の次元での埋め込み
次の過程(γ)の軌道を構築するために、埋め込み次元を決定する。この埋め込み次元とは、データの特性を詳細に把握するための基本成分で、解析対象となるすべてのデータは、この基本成分の組合せにより表現される。従って、次元が低いと全てのデータが十分に表現し切れないため予測精度が低下し、また次元が高すぎると解析に必要以上の時間と労力がかかり非効率であるという傾向がある。このため埋め込み次元の値も様々な値の中から最適化を行った後、最終的に決定する。
(γ)軌道の構築
上記(α)，(β)の結果を用いて図３（ｂ）のような軌道を構築する。図３（ｂ）は埋め込み次元が２次元の場合を示しているが、この図では横軸に基準時刻ｔ1におけるデータ値ｘｔを、縦軸に基準時刻ｔ1より遅れ時間ΔＴ経過後の時刻ｔ2におけるデータ値ｙｔをとっている。実際に軌道を構築する場合は、上記（β）の過程で決定した埋め込み次元を用いて行う。
【００１８】
(Ｃ).現在データの収集
現在データについても、図３（ｃ）のように基礎データと同様なフォーマット（各時刻とそれに対応する値を一定期間、１日単位）で収集する。ここでデータの縦軸の成分には、使用電力量の値をとる。
【００１９】
(Ｄ).軌道の構築・比較による予測値算出
(Ｃ)で得られた現在データについても、同様に軌道を構築する。そして、現在データより構築した軌道と基礎データにより構築した軌道を参照・比較し、現在データの軌道の様子と基礎データの類似した軌道をもつデータ（参照データ）から現在時刻の直後の時刻における状態を推定する。
具体的には、図４に示すように（Ｅ）の現在データに相対する基礎データ中の類似データ（Ｆ）を探す。そして、（Ｅ）の基礎データの現在時刻に当る点Ｃ_Aから次のステップ点Ｎ_Aを、点Ｃ_Aに（Ｆ）データ中のＣ_BＮ_B間の変位ベクトルと同じベクトルを加えて算出する。
つまり、（Ｅ）データと（Ｆ）データの点Ｃ_A、Ｎ_A、Ｃ_B、Ｎ_Bの間には式（１）で表わされる関係が成り立つ。
【００２０】
【数１】

【００２１】
このようにして求めた点Ｎ_Aが次の制御ステップにおける制御目標となる。実際の手順では、点Ｎ_Aを軌道を構築したときと逆の手順で時系列データに変換し、制御目標値を決定する。
【００２２】
(２).熱需要の予測
一方、住空間の熱負荷（熱需要）の推移についても前記(１)と同様のデータ処理を行う。
すなわち、この装置が四季を通じて運転した場合の冷房または暖房運転に伴う住空間の熱負荷量の推移を熱需要時系列基礎データ（基礎データ）として予め蓄積・準備する。
また、実際の運転に伴う住空間の熱負荷の変化を熱需要時系列データとして取得する。
そして、上記基礎データと上記現在データの両方のデータについて、例えば上述したカオス理論に基づくデータの解析処理を行い、現在データの最新時刻のデータとその直前のデータについて、基礎データから類似したデータの変化パターンを探し照合して、熱需要カーブを予測する。
なお、ここにいう住空間の熱負荷（熱需要）は、外気温度／湿度、住空間の温度／湿度、住空間の熱容量等の情報をもとに決められるものである。
【００２３】
以上(１)及び(２)のように、電力需要・熱需要予測手段５により、使用電力量の予測を行いつつさらに住空間の熱需要の推移を予測することにより、予測精度のさらなる向上を図る。
【００２４】
(３).デマンド制御時間帯の決定
次に、電力需要の推移状態の予測結果に基づき、デマンド制御時間帯決定手段６によりデマンド制御時間帯を決定する。即ち、図５に示すように電力需要予測カーブに対して一定のしきい値を設け、電力需要値が当該しきい値以上の時間帯をデマンド制御時間帯Ｔｄと推定する。
【００２５】
(４).放熱運転の決定
以上のような方法により得られた熱需要の予測、デマンド制御時間帯の影響を加味した電力需要の予測に基づいて、蓄熱器１２の放熱運転のパターンを決定する。
（電力量のデマンド制御）
例えば、使用電力量のしきい値を超える時間帯（デマンド制御時間帯Ｔｄ）には一時的に機器の運転を部分運転又は停止させ、それにより使用電力量を抑えるようにする。そして、使用電力量がしきい値以下となり再び住空間への冷（温）熱の供給が必要となった場合には機器の運転を再開する。これらの機器の運転／停止を繰り返す制御をデマンド制御とよび、当該デマンド制御を行った場合の機器の使用電力量の推移の様子は図６のようになる。
【００２６】
(5).蓄熱量・蓄熱運転の決定
以上のように、使用電力量を予測し、さらに予測精度を上げるために住空間の熱負荷の推移の予測を行い、そして、電力需要カーブの予測にはデマンド制御時間帯に一定のしきい値を設ける条件を考慮することにより、電力デマンド制御の影響をも加味した状態での蓄熱器の放熱運転状態の推移の予測が可能となり、その結果をもとに蓄熱量及び蓄熱運転の決定を行うことができる。
【００２７】
図７は例えば冷房ピーク時における装置の運転状態のパターン例を示したもので、まず昼間時における蓄熱器の放熱（冷房）運転状態を上記予測値により決定する。ここで運転状態というのは運転、部分運転、停止の各状態のことを意味する。その結果、必要となる蓄熱量（Ａ）＋（Ｂ）を推定でき、夜間時に当該必要蓄熱量を蓄えられるように蓄熱運転を設定する。
【００２８】
また、蓄熱運転を開始する時刻（図７のＴｔｓ）に、蓄熱器１２の残氷又は残留温熱の検出処理１５を行い、蓄熱器１２にて氷を製造するときには残氷が、また蓄熱器１２にて温水を製造するときには残留温熱があるとみなした場合には、前記の方法で決定した必要蓄熱量から残氷または残留温熱に相当する熱量を差し引いた熱量を必要蓄熱量と推定して、蓄熱器１２の蓄熱運転制御を行う。
【００２９】
さらに、前記の方法で決定した蓄熱量と熱源機１１の能力の大きさを考慮して、蓄熱運転の終了時刻（図７のＴｔｅ）が可能な限り冷房または暖房運転開始時刻（図７のＴｈｓ）の直前の時刻に近くなるように蓄熱運転の開始時刻（Ｔｔｓ）の調節を行う。
【００３０】
実施の形態２．
実施の形態１では、デマンド制御時間帯の決定方法として、使用電力量の上限にあるしきい値を設けることにより決定していたが、予め設定した特定の時間帯をデマンド制御時間帯とし、それ以外の予測の方法は実施の形態１と同様に行う方法を採用した場合でも、実施の形態１と同様な効果を奏する。
【００３１】
実施の形態３．
実施の形態１では、熱源機１１に冷房と暖房の両方の運転が可能な機種を採用した装置を示したが、熱源機１１に冷房運転のみ可能な機種を採用した場合でも、実施の形態１と同様な方法で制御することにより、同様な効果を奏する。
【００３２】
実施の形態４．
実施の形態１では、冷暖気放出器１３に空気調和機を、熱源機１１と蓄熱器１２と空気調和機１３との間では熱の授受のための媒体に水を使用する装置を示したが、冷暖気放出器１３に室内機を、熱源機１１と蓄熱器１２と室内機１３との間では、熱の授受のための媒体に冷媒を使用した装置の場合でも、実施の形態１と同様な方法で制御することにより、同様な効果を奏する。
【００３３】
【発明の効果】
以上のようにこの発明によれば、装置の使用電力量に関する時系列基礎データと、装置の現在時刻の直前の使用電力量の時系列データを用いて、現在時刻の直後の使用電力量の予測を行う。さらに、住空間の需要熱負荷量についても同様な処理を行った上で、電力需要の予測に関しては、使用電力量に部分的な制限を加える電力デマンド管理の条件を加えることによって、蓄熱器の運転パターンを決定する。その結果、必要蓄熱量の予測および決定が可能となる。
これにより、冷房または暖房運転を行う全ての時間帯において、住空間の熱負荷を蓄熱器の放熱運転のみでまかなうことができ、住空間の快適性を失うことなしに、使用電力量の縮減が可能となる効果がある。
【００３４】
また、蓄熱運転の終了時刻を可能な限り冷房または暖房運転開始時刻の直前の時刻に近づけるようにすることで、蓄熱した熱の損失を減少させることができ、使用電力量を一層縮減することが可能である。
【００３５】
さらに、蓄熱器の残氷又は残留温熱の検出処理を行い、上記必要蓄熱量から残氷または残留温熱に相当する熱量を差し引いた熱量を必要蓄熱量と推定して、蓄熱運転の制御を行うようにしたので、残氷又は残留温熱の有効利用が図れ、使用電力量のさらなる節約が図れる。
【００３６】
また、電力需要カーブ又は熱需要カーブを予測するに際してカオス解析を施すことにより、データ解析をより簡単かつ明確にすることができ、計算機処理にとっても好適となる。
【図面の簡単な説明】
【図１】この発明の実施の形態１に係る氷蓄熱空気調和装置の構成概念図である。
【図２】使用電力量の基礎データと現在データを表わす図である。
【図３】カオス解析によるデータ処理を説明するための図である。
【図４】カオス解析によるデータ処理を説明するための図である。
【図５】使用電力量の予測カーブを表わす図である。
【図６】電力量のデマンド制御の一例を表わす図である。
【図７】装置の運転状態の一例を表わす図である。
【図８】従来の氷蓄熱空気調和装置の構成概念図である。
【符号の説明】
１氷蓄熱空気調和装置、２運転制御器、３電力需要・熱需要基礎データ処理、
４電力需要・熱需要時系列データ検出手段、５電力需要・熱需要予測手段、
６デマンド制御時間帯決定手段、１１熱源機、１２蓄熱器、１３冷暖気放出器、
３０残氷・残留温熱の検出処理、３１蓄熱量の決定処理、
３２熱源機の運転状態決定処理、Ｒ住空間。[0001]
BACKGROUND OF THE INVENTION
The present invention relates to an ice heat storage air conditioner that produces and stores part or all of the heat supplied for air conditioning to a living space at night, and supplies the cold or warm heat stored in the daytime to the living space, and its heat storage prediction. It is about the method.
[0002]
[Prior art]
FIG. 8 is a conceptual diagram of control of a conventional ice heat storage air conditioner.
The ice heat storage air conditioner 1 shown in FIG. 8 includes a heat source device 11 that produces cold or warm heat, a heat storage device 12 that stores cold or warm heat, a cool and warm air discharger 13 that discharges cool and warm air to a living space, and controls the device. 8 is a flow of cold or warm using heat transfer means that is released into the living space, and 9 is a means for transmitting information and signals necessary for control of this apparatus. Shows the flow of information and signals. Reference numeral 15 denotes a process for detecting the amount of ice remaining in the regenerator 12 or the amount of remaining heat, and 16 denotes a process for determining the amount of heat stored in the regenerator 12.
[0003]
The operation method of the ice heat storage air conditioner will be described. First, the cold heat or heat produced by the heat source unit 11 is stored as heat storage in the heat storage device 12 at night, and the heat storage device 12 is radiated and operated in the daytime. The living space is cooled or heated via the air discharger 13. In addition, when the heat load of the regenerator 12 cannot be compensated for only the heat load of the living space during the daytime, the heat load of the living space is covered by operating the heat source device 11 as a cooling device.
[0004]
Next, a control method of the conventional apparatus will be described.
During the heat storage operation of this apparatus, the operation controller 14 of FIG. 8 controls the operation of the heat source unit 11, and cold heat or warm heat is stored in the heat storage 12. The operation state of the heat source device 11 is determined by a heat storage amount determination process 16. Here, the heat storage amount determination process 16 stores the heat storage amount of the heat accumulator 12 at the cooling or heating start time of the pattern according to the heat radiation operation pattern of the heat source unit 11 and the heat accumulator 12 already set during the heat radiation operation. The operation mode for storing heat of the heat source unit 11 is determined as the one that stores heat in the time zone.
Since the heat storage amount of the heat storage 12 to be set includes several patterns so that the heat radiation pattern can correspond to various heat load conditions of the living space, it has an amount corresponding to each pattern.
In addition, when determining the amount of heat storage in the heat storage amount determination process 16, information on the remaining ice amount or the remaining temperature heat amount of the regenerator 12 is acquired by the detection process 15, and when there is remaining ice or remaining temperature heat, The amount of heat obtained by subtracting the amount of heat corresponding to the residual ice or the residual temperature heat is determined as the amount of heat to be stored, and the operating state of the heat source unit 11 is determined.
[0005]
[Problems to be solved by the invention]
The conventional ice heat storage air conditioner has the control method as described above, and the heat storage amount is determined by the heat dissipation pattern of the regenerator in the cooling or heating time zone, but the heat dissipation pattern is fixed to several pieces. It consisted only of patterns. Therefore, when an appropriate heat radiation pattern is not set for the state of change in the heat load of the living space, the heat storage amount has been excessive or insufficient. That is, there is a problem that the comfort of the living space is impaired when the heat storage amount is insufficient, and the power consumption corresponding to the excessive heat storage amount is wasted when the heat storage amount is excessive.
[0006]
The present invention was made to solve the above-mentioned problems, and the power consumption in the near future can be verified by matching the power consumption in the daytime living space with the pattern of the same state change in the past. Predict quantity. In addition, by reflecting the result predicted in the same way as the prediction of the amount of power used for the transition of heat load, determination of the heat dissipation operation state of the regenerator for all time periods during cooling or heating operation The purpose is to obtain an ice heat storage air conditioner that can estimate the amount of heat storage including the conditions of the heat load of the living space and the amount of power used.
[0007]
[Means for Solving the Problems]
The ice heat storage air conditioner according to the present invention first predicts the operating state of a device for cooling or heating operation in order to determine the amount of heat storage. The prediction of the operation state of the equipment here is determined based on the power demand prediction means and the heat demand prediction means.
The power demand prediction means predicts the amount of power used by the apparatus, and the heat demand prediction means predicts the heat load pattern of the living space, that is, the amount of change in heat demand.
That is, the prediction of the power consumption of the device is based on the power demand time-series basic data that captures the power consumption associated with various operation states of this device as time-series data, and the power demand time-series associated with the actual operation of the device. Use both data.
Also, the heat load pattern of the living space is analyzed using the heat demand time-series basic data and the heat demand time-series data as in the case of the amount of power used.
For example, the power demand time-series basic data and the power demand time-series data are compared in the case of power consumption, and the demand heat load time-series basic data and the demand heat load time-series data are compared in the case of the heat load of the living space. For each of them, look for changes in time-series data and similar change patterns in the basic data, and as a result, look for places where these changes match, and show the changes in the near future By estimating that the change will be the same as the matching basic data, a change (curve) in the amount of power used and heat demand is predicted.
For the power consumption predicted by the above method, the operation state of the apparatus is finally determined in consideration of the influence of the demand control time zone. Here, the demand control time zone is determined by setting a predetermined threshold value in the power demand curve and setting the time zone exceeding the threshold value as the demand control time zone.
And after determining the driving | running state of an apparatus, the required heat storage amount is determined.
As a result, the operation state of the apparatus for the heat storage operation can be finely adjusted, and further, the heat storage operation without excess or deficiency can be performed while managing the amount of power used by the power demand.
[0008]
Also, considering the amount of heat storage determined by the above method and the capacity of the heat source machine, the heat storage operation end time should be as close as possible to the time immediately before the cooling or heating operation start time as much as possible. By adjusting the start time, it is possible to reduce the loss of the stored heat and further reduce the amount of power used.
[0009]
Furthermore, a detection process of residual ice or residual temperature of the heat accumulator is performed, and a heat amount obtained by subtracting a heat amount corresponding to the residual ice or residual temperature from the necessary heat storage amount is estimated as a necessary heat storage amount, and the heat storage operation is controlled. As a result, the remaining ice or the remaining heat can be effectively used, and the amount of power used can be saved.
[0010]
In addition, by performing chaos analysis when predicting a power demand curve or a heat demand curve, data analysis can be made simpler and clearer, which is suitable for computer processing.
[0011]
DETAILED DESCRIPTION OF THE INVENTION
Embodiment 1 FIG.
[1] Apparatus Configuration FIG. 1 is a conceptual diagram of control of an ice-heat storage air conditioner according to Embodiment 1 of the present invention. In the figure, the ice heat storage air conditioner 1 includes a heat source unit 11, a heat storage unit 12, a cool / warm air discharger 13 that discharges cool / warm air to the living space R, and an operation controller 2 that controls the device. Here, the cool / warm air discharger 13 is an air conditioner, the heat source device 11 is a model capable of both cooling and heating operations, and heat is transferred between the regenerator 12 and the cool / warm air discharger 13. Water is used as the medium for the heat storage, and the heat storage capacity of the heat accumulator 12 is sufficiently larger than the total heat demand capacity of the living space R.
Therefore, in this apparatus, the heat load of the living space in all the time zones of the cooling or heating operation can be covered only by the heat radiation operation of the regenerator.
[0012]
The power demand / heat demand time series basic data processing 3 stores power demand and heat load time series data associated with operation patterns of various devices in advance. The demand time series data detection means 4 functions to detect time series data of power demand and heat demand accompanying the actual operation state of the apparatus. Furthermore, the power demand / heat demand prediction means 5 performs data analysis using the basic data and time series data, respectively, and estimates the state of changes in power demand and heat demand in the near future. For the power demand data predicted by the means 5, the demand control time setting means 6 further determines a demand control time zone for the amount of power used. Then, an operation pattern of the apparatus is determined based on the result of the prediction, and a heat storage amount determination process 31 and a heat source machine operation state determination process 32 are performed. Reference numeral 30 denotes a process for detecting residual ice / residual heat of the heat accumulator.
[0013]
[2] Device Control Method Next, a device control method in the first embodiment will be described.
(1). Prediction of power demand First, the change in power consumption associated with cooling or heating operation when this equipment is operated throughout the four seasons is taken as time-series data for a certain time range as time-series data, and is used as power demand. Accumulated and prepared in advance as time-series basic data (hereinafter referred to as basic data).
That is, this basic data is collected by the power demand basic data processing 3 in an image as shown in FIG. 2A for a certain period of time and every day for the target living space, and is used as a reference for a comparison target described later.
[0014]
On the other hand, the amount of power used in actual operation of this device is captured as time-series data for a certain period and time unit by the power demand time-series detection means 4 in the same way as the basic data, and the current day of the day on which the control is performed. Data is collected up to the time (solid line in FIG. 2B), and this data is referred to as power demand time series data (hereinafter referred to as current data).
[0015]
Then, data analysis processing is applied to both the basic data and the current data of the power consumption obtained above, and the state of change in the power consumption just before that and the basic data for the latest data collection time of the current data. Look for a change pattern similar to the state of the change.
That is, for the latest data collection time (current time) of the current data, data indicating a change in power consumption similar to the change in power consumption just before that is searched from the basic data, and the pattern To match the power demand at a time immediately after the current time (dotted line in FIG. 2B).
[0016]
In the present embodiment, a data analysis method based on chaos theory described below is used as a data classification method for matching the patterns.
[Prediction method by chaos analysis]
(A). Collection of basic data First, with respect to basic data, as shown in FIG. 3 (a), values corresponding to the basic data are collected at each time (for a certain period, in units of one day).
[0017]
(B). Analysis of basic data And, for the basic data collected in (A) above, by means of embedding the time series data in a predetermined dimension based on a predetermined delay time as follows, Analyze and understand the characteristics of the data.
(α) Setting of a predetermined delay time A reference time t1 at which a judgment is made, a time t2 at which a minute time ΔT is further taken from t1, are determined, data corresponding to the reference time t1, and data corresponding to a time t2 after ΔT has elapsed. Is used to construct a trajectory to be described later. Here, as for the magnitude of ΔT, an optimum value (representing the characteristics of the data best) is selected from various values, and ΔT optimized for device control is used.
(β) Embedding in a predetermined dimension In order to construct the trajectory of the next process (γ), the embedding dimension is determined. This embedding dimension is a basic component for grasping in detail the characteristics of data, and all data to be analyzed is expressed by a combination of these basic components. Therefore, if the dimension is low, all data cannot be expressed sufficiently, so that the prediction accuracy is lowered, and if the dimension is too high, analysis tends to be inefficient because it takes more time and effort than necessary. For this reason, the value of the embedding dimension is finally determined after optimization from various values.
(γ) Construction of trajectory A trajectory as shown in FIG. 3B is constructed using the results of (α) and (β). FIG. 3B shows a case where the embedding dimension is two-dimensional. In this figure, the horizontal axis represents the data value xt at the reference time t1, and the vertical axis represents the time t2 after the lapse of the delay time ΔT from the reference time t1. The data value yt is taken. When the trajectory is actually constructed, the embedding dimension determined in the process (β) is used.
[0018]
(C). Collection of current data As shown in FIG. 3C, current data is also collected in the same format as basic data (each time and its corresponding value for a certain period of time, in units of one day). Here, the vertical axis component of the data takes the value of the power consumption.
[0019]
(D). Predicted value calculation by construction and comparison of trajectories
The trajectory is similarly constructed for the current data obtained in (C). Then, refer to and compare the trajectory constructed from the current data with the trajectory constructed from the basic data, and the state at the time immediately after the current time from the state of the trajectory of the current data and the data having the similar trajectory of the basic data (reference data) Is estimated.
Specifically, as shown in FIG. 4, the similar data (F) in the basic data relative to the current data (E) is searched. Then, the next step point N _A is calculated from the point C _A corresponding to the current time of the basic data (E) by adding the same vector as the displacement vector between C _B N _B in the data (F) to the point C _A. To do.
That is, the relationship is established represented by (E) data and (F) a point C _A data, N _A, C _B, wherein between the N _B (1).
[0020]
[Expression 1]

[0021]
The point N _A thus obtained is a control target in the next control step. In the actual procedure, the point N _A is converted into time series data in the reverse procedure to when the trajectory is constructed, and the control target value is determined.
[0022]
(2). Prediction of heat demand On the other hand, the same data processing as in (1) is performed for the transition of the heat load (heat demand) in the living space.
That is, the transition of the heat load of the living space accompanying the cooling or heating operation when this apparatus is operated throughout the four seasons is accumulated and prepared in advance as heat demand time-series basic data (basic data).
Moreover, the change of the heat load of the living space accompanying an actual driving | operation is acquired as heat demand time series data.
Then, for both the basic data and the current data, for example, the analysis processing of the data based on the chaos theory described above is performed, and the data at the latest time of the current data and the data immediately before the data are similar to the basic data. Look for and match change patterns to predict heat demand curves.
Here, the heat load (heat demand) of the living space here is determined based on information such as the outside air temperature / humidity, the temperature / humidity of the living space, and the heat capacity of the living space.
[0023]
As described in (1) and (2) above, the power demand / heat demand prediction means 5 further predicts the transition of the heat demand in the living space while predicting the power consumption, thereby further improving the prediction accuracy. Plan.
[0024]
(3) Determination of demand control time zone Next, the demand control time zone is determined by the demand control time zone determination means 6 based on the prediction result of the transition state of the power demand. That is, as shown in FIG. 5, a certain threshold value is provided for the power demand prediction curve, and a time zone in which the power demand value is equal to or greater than the threshold value is estimated as the demand control time zone Td.
[0025]
(4). Determination of heat radiation operation Based on the prediction of heat demand obtained by the method as described above and the prediction of power demand in consideration of the influence of the demand control time zone, the pattern of the heat radiation operation of the regenerator 12 is determined. .
(Demand control of electric energy)
For example, in the time zone (demand control time zone Td) exceeding the threshold value of the power consumption, the operation of the device is temporarily partially stopped or stopped, thereby suppressing the power consumption. When the amount of power used becomes less than the threshold value and it becomes necessary to supply cold (warm) heat to the living space again, the operation of the equipment is resumed. Control that repeats the operation / stop of these devices is called demand control, and the state of power consumption of the device when the demand control is performed is as shown in FIG.
[0026]
(5) Determination of heat storage amount and heat storage operation As described above, the amount of power used is predicted, the transition of the thermal load of the living space is predicted to further improve the prediction accuracy, and the power demand curve is predicted. By taking into account the conditions for setting a certain threshold value during the demand control time period, it is possible to predict the transition of the heat dissipation operation state of the regenerator with the influence of power demand control taken into account. In addition, the heat storage amount and the heat storage operation can be determined.
[0027]
FIG. 7 shows, for example, a pattern example of the operation state of the apparatus at the cooling peak. First, the heat dissipation (cooling) operation state of the heat accumulator at daytime is determined based on the predicted value. Here, the operating state means each state of operation, partial operation, and stop. As a result, the necessary heat storage amount (A) + (B) can be estimated, and the heat storage operation is set so that the necessary heat storage amount can be stored at night.
[0028]
Further, at the time of starting the heat storage operation (Tts in FIG. 7), the residual ice or residual temperature detection process 15 of the heat storage 12 is performed, and when the ice is produced by the heat storage 12, the residual ice is regenerated. When it is assumed that there is residual heat when producing hot water at, the amount of heat obtained by subtracting the amount of heat corresponding to residual ice or residual heat from the required heat storage amount determined by the above method is estimated as the required heat storage amount, The heat storage operation control of the heat storage 12 is performed.
[0029]
Furthermore, considering the amount of heat storage determined by the above method and the capacity of the heat source unit 11, the cooling or heating operation start time (Ths of FIG. 7) is as long as possible. The start time (Tts) of the heat storage operation is adjusted so as to be close to the time immediately before).
[0030]
Embodiment 2. FIG.
In the first embodiment, the demand control time zone is determined by providing a threshold value at the upper limit of the power consumption. However, a specific time zone set in advance is set as the demand control time zone, Even when the prediction method other than the above is performed in the same manner as in the first embodiment, the same effects as in the first embodiment are obtained.
[0031]
Embodiment 3 FIG.
In Embodiment 1, although the apparatus which employ | adopted the model which can perform both the air_conditionaing | cooling and heating operation was shown for the heat source apparatus 11, even when the model which can perform only air_conditionaing | cooling operation is employ | adopted for the heat source apparatus 11, Embodiment 1 is shown. The same effect can be obtained by controlling in the same way.
[0032]
Embodiment 4 FIG.
In the first embodiment, the air conditioner is used as the cool / warm air discharger 13, and water is used as a medium for transferring heat between the heat source unit 11, the heat storage unit 12, and the air conditioner 13. As in the first embodiment, the cooling / warm air discharger 13 is an indoor unit, and the heat source unit 11, the heat accumulator 12 and the indoor unit 13 use a refrigerant as a medium for transferring heat. The same effect can be obtained by controlling in a simple manner.
[0033]
【The invention's effect】
As described above, according to the present invention, using the time-series basic data related to the power consumption of the device and the time-series data of the power consumption immediately before the current time of the device, the power consumption prediction immediately after the current time is predicted. I do. Furthermore, after performing the same process for the demand heat load in the living space, regarding the prediction of power demand, by adding a power demand management condition that partially restricts the power consumption, Determine the driving pattern. As a result, the required heat storage amount can be predicted and determined.
As a result, the heat load of the living space can be covered only by the heat radiation operation of the regenerator in all the time periods during which cooling or heating operation is performed, and the power consumption can be reduced without losing the comfort of the living space. There is a possible effect.
[0034]
Also, by making the end time of the heat storage operation as close as possible to the time immediately before the cooling or heating operation start time, the loss of the stored heat can be reduced, and the amount of power used can be further reduced. Is possible.
[0035]
Furthermore, the remaining ice or residual temperature of the heat accumulator is detected, and the amount of heat obtained by subtracting the amount of heat corresponding to the residual ice or residual temperature from the above required amount of stored heat is estimated as the required amount of stored heat so as to control the heat storage operation. As a result, the remaining ice or residual heat can be effectively used, and the power consumption can be further saved.
[0036]
In addition, by performing chaos analysis when predicting a power demand curve or a heat demand curve, data analysis can be made simpler and clearer, which is suitable for computer processing.
[Brief description of the drawings]
BRIEF DESCRIPTION OF DRAWINGS FIG. 1 is a conceptual diagram of a configuration of an ice heat storage air conditioner according to Embodiment 1 of the present invention.
FIG. 2 is a diagram showing basic data and current data of power consumption.
FIG. 3 is a diagram for explaining data processing by chaos analysis;
FIG. 4 is a diagram for explaining data processing by chaos analysis;
FIG. 5 is a diagram showing a prediction curve of power consumption.
FIG. 6 is a diagram illustrating an example of power demand control.
FIG. 7 is a diagram illustrating an example of an operation state of the apparatus.
FIG. 8 is a conceptual diagram of the configuration of a conventional ice storage air conditioner.
[Explanation of symbols]
1 Ice thermal storage air conditioner, 2 operation controller, 3 power demand / heat demand basic data processing,
4 Electricity demand / heat demand time series data detection means 5 Electricity demand / heat demand prediction means,
6 Demand control time zone determination means, 11 heat source machine, 12 heat accumulator, 13 cool / warm air discharger,
30 Detection process of residual ice and residual temperature, 31 Determination process of heat storage amount,
32 Heat source machine operating state determination process, R Living space.

Claims

An ice heat storage air conditioner having a heat source for producing cold or warm, a heat accumulator for accumulating the cold or warm, and a cool / warm air discharger to a living space,
A power demand prediction means for predicting a power demand curve from power demand time series data detected as time series data and power demand time series basic data stored in advance;
Heat demand prediction that predicts the heat demand curve from heat demand time series data that detects the heat load of the living space as time series data and heat demand time series basic data that represents the transition of the heat load of the living space accumulated in advance Means,
A demand control time for reducing a part of the power consumption at the peak of the power demand curve by setting a predetermined threshold on the power demand curve and setting a time zone exceeding the threshold as a demand control time zone. A demand control time zone determining means for determining a zone;
Means for determining a heat release operation pattern of the regenerator based on operation control for reducing a part of the electric power consumption at the peak of the power demand curve in the power demand prediction, the heat demand prediction, and the demand control time period; With
An ice heat storage air conditioner that performs a heat storage operation by estimating a necessary heat storage amount based on the operation pattern.

The ice heat storage air conditioner according to claim 1 , wherein the heat storage device is controlled so that the heat storage operation of the predicted heat storage amount is just completed immediately before the start of the heat dissipation operation of the heat storage device.

In the above heat storage operation, the residual ice or residual thermal amount is detected by the residual ice or residual thermal detection means. The ice heat storage air conditioner according to claim 1, wherein the heat storage operation is controlled with the aim of storing the remaining heat storage amount after subtracting the heat storage amount.

4. The ice according to claim 1, wherein the power demand prediction unit or the heat demand prediction unit predicts a power demand curve or a heat demand curve by performing chaos analysis. 5. Thermal storage air conditioner.