JP3751830B2 - 空調制御装置 - Google Patents
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Description
【発明の属する技術分野】
本発明は、オフィスビル、デパート、住居ビルなどの各種ビルの快適性及び省エネルギー化を実現する空調制御装置に関する。
【0002】
【従来の技術】
空調制御本来の目的は、快適な室内温熱環境を確保しつつ、できる限り少ないエネルギー消費で実現することが望ましい。
【0003】
ところで、人間の快適な室内温熱環境を確保するには、人間が感じる暑さや寒さの温熱感覚を考慮することが重要であり、この温熱感覚に影響を与える変数としては、空気温度、相対湿度、平均輻射温度、気流速度、活動状態(人体の内部発熱量)、着衣状態の6つの変数が挙げられる。
【0004】
人間の発熱量は、対流による放射量、輻射による放熱量、人からの蒸発熱量、呼吸による放熱量および蓄熱量の合計であって、これらの熱平衡式が成立している場合には人体が熱的に中立の状態にあり、暑くも寒くもない快適な状態にあると言える。逆に、熱平衡式がくずれた場合には人体が暑さ・寒さを感じる。
【0005】
このような熱平衡式に基づく人間の温熱感覚指標として、代表的なものに、PMV(Predicted Mean Vote:予測平均回答)がある。このPMVは、1967年,デンマーク工科大学のFanger教授により提案された快適方程式が出発点となり、多数の欧米被験者から採取したアンケートを統計分析し、人体の熱負荷と人間の温冷感との関係に結び付けることにより、次の7段階評価尺度による数値で表現されたものであり、快適性指標とも呼ばれている。
【0006】
+3 : 暑い
+2 : 暖かい
+1 : やや暖かい
0 : どちらでもない、快適
−1 : やや涼しい
−2 : 涼しい
−3 : 寒い
なお、人間の快適性範囲は−0.5〜+0.5の範囲とされている。
【0007】
ところで、前述した6つの変数のうち、作業強度を表す活動状態は、通常,代謝量を表す単位metが用いられ、
1met=58.2W/m2=50kcal/m2・h
で表される。このmet(メット)は、熱的に快適な状態における安静時の代謝を基準とする。
【0008】
一方、着衣状態は、衣服の熱絶縁性を表すcloの単位が用いられ、1cloとは、気温21℃,相対湿度50%,気流5cm/s以下の室内において体表面からの放熱量が1metの代謝と平衡するような着衣状態の値であって、通常の熱抵抗値に換算すると、
1clo=0.155m2・℃/W=0.18m2・h・℃/kcal
で表される。
【0009】
すなわち、快適性指標であるPMVは、実際の代謝量、着衣条件下において、環境との間の熱の不平衡量を前記快適方程式を用いて人体に対する熱負荷L(Kcal/m2・h)として求め、この熱負荷と人間の温冷感とを結び付けたものである。
【0010】
因みに、前記7段階評価尺度による数値を用いた予測平均回答PMVは、所定の区画の在室者がその区画の温熱感覚に対して下す平均的評価を表す。例えば仕切りのないオフィスに5人が在室しており、そのうちAさんはやや暖かい(+1)と感じ、Bさんは涼しい(−2)と感じ、Cさんはやや涼しい(−1)と感じ、Dさんはやや暖かい(+1)と感じ、Eさんはやや涼しい(−1)と感じたとする。このとき、PMV値は次のように求められる。
【0011】
PMV=(1−2−1+1−1)/5=−2/5=−0.4
快適性指標となるPMVと、Fangerの方程式から求められる人体熱負荷Lとの対応は、多数の被験者によるアンケートデータから統計的に分析され、予測平均回答PMVとして、これを人体負荷Lおよび代謝量Mの関数として次式で表されている。
【0012】
PMV={0.352・exp(−0.042・M)+0.032}・L
しかし、快適性指標となるPMVは、既に述べたようにFanger教授が多数の欧米被験者のアンケートから統計分析して求めたものであるが、人間の温熱感の基準は、人種、社会的状態(風習や経済水準)、地理的条件による生理的気候順応の影響、さらに施設環境条件等によって異なることから、以上のような一般的なPMVをそのまま日本の個々の空調制御システムに適用する場合、実際の人間の感覚とずれる可能性が出てくる。
【0013】
そこで、従来、居住者に応じた快適性指標について、ニューラルネットワーク技術を用いて学習させる構成のものが提案されている(特許第3049266号)。
【0014】
この空調制御装置は、人間の温熱感覚に影響を与える複数のプロセス変数を入力し、これら入力されたプロセス変数と居住者の感じている快適度のアンケートデータとからニューラルネットワーク(NN)によって、そこの居住者に応じた快適性指標PMVを学習するニューロPMV演算部と、この学習された快適性指標を入力し、省エネルギーを満足させつつ快適な範囲に入るような室温設定値を求めるファジィ演算部とを備えた構成である。
【0015】
また、ニューラルネットワーク技術以外の学習方式には重回帰分析が挙げられる。以下、これについて説明する。
【0016】
この重回帰分析は、ある変量に関し、その変量を決定する要因と考えられる複数の変量の線形結合で表し、それらの間の構造を分析或は学習する手法をいう。結果となる変量をy、原因と考えられる変量をx1,x2,…,xrとする。これらのデータは次のように与えられているものとする。
【0017】
【表1】
【0018】
yは目的関数あるいは従属関数、x1,x2,…,xrは説明変数或は独立変数と呼ばれる。このx1,x2,…,xrからyを予測学習する線形モデルを、
yi=a0+a1・xi1+a2・xi2+…+ar・xir+ei
とする。eiはxi1,xi2,…,xirではyiを説明しきれない誤差を表す。ここで、誤差の平方和Σei2を最小にするa0,a1,a2,…arをα0,α1,α2,…αrとする。これら係数の求め方の説明はここでは省略する。この回帰係数が決定すると、yiの理論値は、
Yi=α0+α1・xi1+α2・xi2+…+αr・xir
で計算される。
【0019】
【発明が解決しようとする課題】
ところで、以上のように多く利用されている空調の快適性指標PMVは、既に述べているように変数が6つの多変数の非線形関数であることから、多数の空調制御ゾーンがある大規模ビルの空調制御にそのまま適用する場合、実空調制御に用いるコントローラのCPUの負荷が増大する問題がある。また、多数の空調制御ゾーン数や個々のビルに応じて快適度を学習するにしても、必要な教師信号の数が非常に多くなり、非常に複雑、かつ、膨大な計算回数を消化しなければ、適切な値を学習できない問題がある。
【0020】
本発明は上記事情に鑑みてなされたもので、簡易、かつ、精度よく快適性指標であるPMVを求めて最適な室内温度に制御する空調制御装置を提供することにある。
【0021】
また、本発明の他の目的は、空調の適用対象に応じて少ない負担のもとに快適制御を実現する空調制御装置を提供することにある。
【0022】
【課題を解決するための手段】
(1) 上記課題を解決するために、本発明に係わる空調制御装置は、予めPMV値に影響を与える着衣量と活動量が定まっている空調プロセスにおいて、
室内温度、平均輻射温度、室内湿度の変数及びこれら変数のそれぞれ2個づつの乗算値とからなる計6個の独立変数と前記室内温度、平均輻射温度、室内湿度のもとに得られる真のPMV値とを用いて、重回帰分析の手法により線形モデルの各係数を計算する第1の重回帰計算手段と、前記6個の独立変数と前記重回帰計算手段で得られた各係数とを用いて、PMVを線形モデルで表したPMV簡易演算式によってPMVを演算するPMV簡易演算手段と、PMV目標値と適用対象から実測される平均輻射温度、室内湿度の値とを用いて、前記PMV簡易演算手段のPMV簡易演算式により、前記適用対象の室温設定値を逆算する室温設定値演算手段とを備えた構成である。
【0023】
この発明は以上のような構成とすることにより、着衣量、活動量等を一定値と考えて処理すれば、室内温度、輻射温度、室内湿度を用いて、簡単なPMV演算式を用いて、適用対象に最適な室温設定値を求めることができる。
【0024】
(2) 前記(1)の構成要件に新たに、前記適用対象内の各居住者が感じている快適度を随時入力する快適度設定手段と、この設定手段で入力される快適度とその入力時に実測される室内温度、平均輻射温度、室内湿度とを蓄積する手段と、この蓄積手段に蓄積されたデータのもとに作成される計6個の独立変数と前記快適度とを用いて、重回帰分析の手法によりPMV線形モデルの各係数を計算する第2の重回帰計算手段とを設けた構成である。
【0025】
この発明は以上のような構成とすることにより、第2の重回帰計算手段で求めた係数を用いて、前記第1の重回帰計算手段で求めた係数を修正することにより、前記居住者に応じた快適度指標を学習しながら、より適用対象の居住者にあった温度設定値で空調制御が実行可能となる。
【0026】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の実施の形態について図面を参照して説明する。
【0027】
(第1の実施の形態)
図1は本発明に係わる空調制御装置の一実施の形態を示す構成図である。
【0028】
先ず、本発明装置を実現するに先立ち、前述する6変数とPMVとの関係について調べてみると、6変数に対するPMVの変化は、一般的に多次元であって非常に複雑な関係となっているが、各変数ごとに2次元の特性をもって表せば、図2ないし図5に示すような関係が得られる。なお、これらの図において実線は冬季、点線は夏季の値である。
【0029】
ここで、図2は、6つの変数のうち、室温を除く他の5つの変数は下記に示す通り固定値を用いた。
【0030】
冬季(実線) 夏季(点線)
室温(空気温度) 22℃ 室温(空気温度) 22℃
平均輻射温度 22℃ 平均輻射温度 22℃
相対湿度 50% 相対湿度 50%
気流速度(風速) 0.1m/s 気流速度(風速) 0.1m/s
着衣量 1.0clo 着衣量 0.5clo
活動量 1.2met 活動量 1.2met
その他のにおいても同様であり、例えば図3について言えば、平均輻射温度を除いて他の5つの変数は上述する固定値が用いられている。
【0031】
そこで、2次元化された特性から次のようなことが明らかとなる。空調制御を行う適用対象ビルが例えば一般事務所ビルである場合、PMV値に影響を与える活動量は過去の経験から1.2metであり、着衣量は夏の冷房時で0.5clo、冬の暖房時で1.0cloであるというように、ある程度過去の経験や実績から予め決定することができる。よって、一般の事務所ビル内の空調時、活動量や着衣量たる変数はPMV演算から省略しても何ら問題がない。
【0032】
また、図5から明らかなように、前述する変数とPMVとの関係から、風速(気流速度)vがv≦0.1m/sのとき、PMVの値はvの変化に対して変化しないし、空調制御が定風量方式のときvは一定と見なせる。よって、この場合にも、PMVの演算から風速を省略できる。さらに、室温とPMV、平均輻射温度とPMV、相対温度とPMVの関係は、他の条件が固定であれば、ほぼ直線状態となっている(図2ないし図4参照)。
【0033】
そこで、本発明に係わる空調制御装置は、以上のような解析結果を前提とし、図1に示すような構成を実現するに至った。
【0034】
すなわち、この空調制御装置は、以上のような解析結果を踏まえ、必須変数データの組合せ指定データを保存する必須変数データ組合せ保存手段1、PMV数値計算手段2の他、PMV表作成手段3、重回帰計算手段4、PMV簡易演算手段5及び室温設定値演算手段6によって構成されている。
【0035】
この必須変数データ組合せ保存手段1は、以上のような解析結果を踏まえ、予め必須変数となる室温(室内温度)Ta(℃)、平均輻射温度Tr(℃)、室内湿度Rh(%)の組合せデータを保存するものであり、例えば図6に示すような組合せデータテーブルが保存されている。
【0036】
前記PMV数値計算手段2は、前述する快適方程式と欧米被験者のアンケートとを結び付けた演算プログラムが格納され、前記必須変数データ組合せ保存手段1の組合せデータと着衣量、活動量、風速とを用いて真のPMVを演算する機能をもっているが、特に着衣量、活動量、風速等にについては以下の理由から一定値または省略し、真のPMVを求める。PMVを求める演算式は複雑であるが、詳しくは下記の参考文献を参照されたい。
【0037】
*空気調和・衛生工学会(編):空気調和・衛生工学便覧1巻第1編・第3章。なお、図2から図5までのグラフは、この演算式を用いて作成したものである。
【0038】
すなわち、PMV数値計算手段2は、組合せデータ保存手段1に保存される各組合せデータの他、着衣量、活動量及び風速を用いて、前記省略した公知文献のアルゴリズムに基づいて真のPMV値を計算する部分であるが、前述したように冬季の場合には着衣量1.0clo、活動量1.2metであって、固定値であり、また事務所内の風速は0.1m/s以下の場合にはPMVが殆んど変化無しであるので、省略することができる。
【0039】
PMV表作成手段3では、必須変数データ組合せ保存手段1からの必須変数データである各室内温度Ta、平均輻射温度Tr、室内湿度Rhの組合せ値から以下のようにそれぞれ正規化値を求め、かつ、これら正規化値とこれら正規化値を2個ずつ掛けてなる計6つの独立変数X1〜X6を求め、これを前記PMV数値計算手段2により求めた真のPMV値より表2に示すような表を作成する。
【0040】
Ta:室内温度(℃) TA:室内湿度の正規化値=Ta/30
Tr:平均輻射温度(℃) TR:平均輻射温度の正規化値=Tr/30
Rh:室内湿度(%) RH:室内湿度の正規化値=Rh/80
変数X1=入力1=TA
変数X2=入力2=TR
変数X3=入力3=RH
変数X4=入力4=TA・TR
変数X5=入力5=TA・RH
変数X6=入力6=TR・RH
【0041】
【表2】
【0042】
ところで、下記(1)式に基づく快適度PMVを演算するためには、6つの独立変数X1〜X6と係数a0〜a6が把握されていなければならないが、ここでは係数a0〜a6は把握されていない。
【0043】
そこで、PMV表作成手段3は、各6つの独立変数X1〜X6とそのときの真のPMVを重回帰計算手段4に送出して係数a0〜a6を求める。
【0044】
この重回帰計算手段4は、PMV表作成手段3によって求められた6つの独立変数X1〜X6の各データと真のPMVとを取り込み、重回帰分析の手法を用いて各係数a0〜a6を計算し、PMV簡易演算手段5に送出する。表3は重回帰計算手段4によって求めた係数a0〜a6の値である。
【0045】
【表3】
【0046】
この表3の固定値はここでは特に必要としないが、参考のために記述した。なお、図7は夏季(冷房時)に求めた結果の重回帰の精度を表している。
【0047】
このPMV簡易演算手段5は、重回帰計算手段4で求めた係数a0〜a6を記憶し、以後、係数a0〜a6及び適用対象から計測される室内温度Ta、平均輻射温度Tr、室内湿度Rhを用いて、前記(1)式である下記のPMV簡易演算式に基づいて、実際の快適度PMVを求めることができる。
【0048】
室温設定値演算手段6では、前述のPMV簡易演算式を移項した(2)式に基づいて未知数である目標となる室温設定値Taを演算するが、このとき前記快適度PMVをPMV目標値PMV0に置き換えて演算することにより室温設定値Taを求め、空調制御用コントローラに設定する。
【0049】
Ta=TA・30
従って、以上のような実施の形態によれば、6つの変数のうち、PMV値に比較的大きな影響を与える必須変数のみを用いて快適性指標PMVの簡易演算式を作成し、予め必須変数データの組合せデータとこれら組み合わせによる真のPMVとからPMV演算上必要な係数を計算する。そして、実際の計測値と重回帰の手法により求めた係数とを用いて前記(2)式により快適な室温設定値を精度よく求めるので、複雑な構成をとらず、かつ、PMVの簡易演算式を用いて、短時間に快適な室温設定値を算出することができる。
【0050】
(第2の実施の形態)
図8は本発明に係わる空調制御装置の他の実施の形態を示す構成図である。
【0051】
この装置は、図1とほぼ同様の構成であるので、図1と同一部分には同一符号を付してその詳しい説明は省略し、以下、特に異なる部分の構成について説明する。
【0052】
第1の実施の形態では、必須変数データ組合せ保存手段1、PMV数値計算手段2及びPMV表作成手段3を用いて、6つの変数X1〜X6のもとに真のPMVを求めたものであるが、この求めた真のPMVはFanger教授による快適方程式及び欧米被験者のアンケートに基づいて求めたものであり、実際の居住者(日本人)の感じている快適度とずれる場合が多い。
【0053】
そこで、本発明に係わる空調制御装置においては、例えば事務所内の居住者の感じている実際の快適度を快適度設定部11より設定してもらうとともに、当該快適度設定部11から当該設定された快適度PMVを重回帰計算手段4に設定する構成である。
【0054】
すなわち、本装置においては、先ず、第1の実施の形態と同様にPMV表作成手段3に作成されている6つの変数X1〜X6と真のPMVとを用いて、重回帰計算手段4aの重回帰分析の手法により、PMV線形モデルの各係数a0〜a6を求める。
【0055】
一方、快適度設定部11から各居住者の感じている快適度を随時入力し、かつ、その時の実際の室温、平均輻射温度、室内湿度の値とともに重回帰計算手段4aを介して蓄積手段12に蓄積する。
【0056】
しかる後、蓄積手段12に蓄積される蓄積データを用いて、前記重回帰計算手段4aで求めたPMV線形モデルの初期の各係数a0〜a6を、重回帰計算手段4aの重回帰分析手法により修正する。従って、PMV簡易演算手段5は、修正された各係数と室温、輻射温度、室内湿度とを用いてPMVを求めることができる。また、修正されたPMV簡易演算式を室温設定値演算手段6に送出する。
【0057】
この室温設定値演算手段6は、前述する(2)式に基づいて未知数である目標となる室温設定値Taを演算するが、このとき快適度PMVをPMV目標値PMV0に置き換えて演算することにより室温設定値Taを求るものである。
【0058】
従って、以上のような実施の形態によれば、個々の事務所の空調制御や実際の居住者に応じた快適性指標の学習を行うことにより、前記(1)式による快適性指標PMVの簡易演算式を用いて、非常に精度の高いPMVを演算でき、ひいては室温設定値演算手段6にて、居住者の状況に合った最適な室温設定値を取出すことができる。
【0059】
(第3の実施の形態)
図9は本発明に係わる空調制御装置の更に他の実施形態を示す構成図である。
【0060】
この装置は、図1,図8とほぼ同様の構成であるので、これらの図と同一部分には同一符号を付してその詳しい説明は省略し、以下、特に異なる部分の構成について説明する。
【0061】
この空調制御装置は、事務所の他、例えばデパート、病院、体育館等の空調制御に適用する場合、活動量がPMVに大きな影響を与えることになる。
【0062】
そこで、PMV簡易演算手段5による快適性指標PMVの簡易演算式に関し、下記する(3)式で示すように室温、平均輻射温度、室内湿度の他、活動量の正規化値、これら正規化値のそれぞれ2つずつの組合せ乗算、さらに活動量の自乗と当該活動量を除く他の1つの変数の乗算からなる計13の独立変数として線形モデルで表し、前述する事務所、デパート、病院、体育館等の空調制御に容易に対応可能とするものである。
【0063】
すなわち、快適性指標PMVの簡易演算式は、室温、平均輻射温度、室内湿度、活動量の4つの変数を用いて、以下のような13個の変数を入力とし、PMV簡易演算手段5にてPMVを演算する。
【0064】
上式の各係数は、重回帰計算手段4bを用いて求める。これを求めるため必須変数データ組合せ保存手段1には、例えば室内温度Ta、平均輻射温度Tr、室内湿度Rh、活動量Emnの組合せとして、下記のようなデータを保存するものである。
【0065】
前記第1の実施形態で用いた室温、平均輻射温度、室内湿度の組合せ(図6)では活動量を1.2metとしたが、この組み合わせに対してさらに活動量の値を1.0met及び1.4metと変化させる。よって、与える組合せ数は168(=56×3)である。
【0066】
第1の実施の形態と同様に、重回帰分析の手法を取り入れてPMV線形モデルの各係数a0〜a13を求めた後、PMV簡易演算手段5に送出する。
【0067】
この重回帰計算手段4bにて求めた各係数a0〜a13は表4に示す通りである。
【0068】
【表4】
【0069】
この表4の固定値はここでは特に必要としないが、参考のため記述した。なお、図10は冬季(暖房時)について求めた結果の重回帰の精度を表す。
【0070】
そこで、PMV簡易演算手段5は、重回帰計算手段4bから送られてくる係数a0〜a13を適宜なメモリに保存し、以後、当該保存された係数a0〜a13と実際に入力される室内温度Ta、平均輻射温度Tr、室内湿度Rh、活動量Emnを用いて、前記(3)式の簡易式を用いて実際の快適度PMV値を求めることができる。また、PMV簡易演算式を室温設定値演算手段6に送出する。
【0071】
この室温設定値演算手段6は、未知数であるTaを下記(4)式に基づいて演算する。
【0072】
従って、以上のような実施の形態によれば、活動を伴うビル等に適用する場合、活動量を含めて変数を作成し、重回帰計算手段4bにてPMV線形モデルの各係数を計算し、PMV簡易演算手段5に導入するので、ここでは快適性指標PMVの簡易演算式により、事務所ビルだけでなく、例えばデパート、病院、体育館等にも容易に対応することができる。
【0073】
(第4の実施の形態)
図11は本発明に係わる空調制御装置のさらに本発明の他の実施形態を示す構成図である。なお、同図において図1,図8及び図9とほぼ同様の構成であるので、これらの図と同一部分には同一符号を付してその詳しい説明は省略し、以下、特に異なる部分の構成について説明する。
【0074】
この空調制御装置は、第2の実施の形態と同様に各居住者の感じている快適度を快適度設定部11に随時設定し、当該設定部11の設定快適度を重回帰計算手段4cに随時入力するとともに、対象ビルとして例えば事務所ビルの他、デパート、病院等において居住者が活動することにより、暑さ・寒さによるPMVが変化する場合に適用する。
【0075】
すなわち、本発明に係わる空調制御装置においては、第3の実施の形態と同様にPMV表作成手段3に作成されている13の変数X1〜X13と真のPMVとを用いて、重回帰計算手段4cの重回帰分析の手法により、PMV線形モデルの各係数a0〜a13を求める。
【0076】
一方、快適度設定部11から例えば事務所内の居住者の感じている実際の快適度を随時入力し、かつ、その時の実際の室温、平均輻射温度、室内湿度、活動量の値とともに重回帰計算手段4cを介して蓄積手段12に蓄積する。
【0077】
しかる後、蓄積手段12に蓄積される蓄積データを用いて、前記重回帰計算手段4cで求めたPMV線形モデルの初期の各係数a0〜a13を、重回帰計算手段4cの重回帰分析手法により修正する。従って、PMV簡易演算手段5は、修正された各係数と室温、輻射温度、室内湿度とに基づいて、前記(3)式による快適性指標PMVの簡易演算式を用いてPMVを求めることができる。また、修正されたPMV簡易演算式を室温設定値演算手段6に送出する。
【0078】
この室温設定値演算手段6は、前述する(4)式に基づいて未知数である目標となる室温設定値Taを演算するが、このとき快適度PMVをPMV目標値PMV0に置き換えて演算することにより室温設定値Taを求る。
【0079】
従って、以上のような実施の形態によれば、活動量を伴う個々の事務所,デパート,病院等の空調制御や実際の居住者に応じた快適性指標を学習することにより、前記(3)式による快適性指標PMVの簡易演算式を用いて、非常に精度の高いPMVを演算でき、ひいては室温設定値演算手段6にて、前記(4)式に基づいて居住者の状況に合った室温設定値を取出すことができる。
【0080】
(その他の実施の形態)
(第5の実施の形態)
前記第1ないし第4の実施の形態では、PMV簡易演算手段5のPMV簡易演算式から逆算し室温設定値Taを計算しているが、このときの快適範囲は前述するように−0.5<PMV<+0.5を前提としたものである。
【0081】
この実施の形態では、省エネルギーとするために冷房時に室温設定値が高めとなるよう、PMV目標値として快適範囲である−0.5<PMV<+0.5の上限値近くの値を例えば+0.3に設定する(図2参照)。反対に、暖房時には室温設定値が低めとなるように快適範囲の下限値近くの値を−0.3に設定する。
【0082】
以上のように基本的な快適範囲を冷暖房時に可変することにより、少ないエネルギー消費量を快適性を保持することが可能である。
【0083】
(第6の実施の形態)
前記第1ないし第5の実施の形態では、平均輻射温度を測定していたが、センサを減らす観点から図12に示すように室温検出センサの出力側に輻射温度変換手段21を設け、過去の経験、図2及び図3に示す特性から室温検出センサにより検出される室温から室温+所定の温度をもって平均輻射温度に変換出力することにより、少ないセンサを用いて前述する第1ないし第5の実施の形態と同様な効果を奏することができる。
【0084】
(第7の実施の形態)
第6の実施の形態では、輻射温度変換手段21にて室温プラス所定の温度を加算する構成としたが、例えば輻射温度変換手段21として一時遅れ要素を設け、室温検出センサにより検出される室温の一次遅れをもって平均輻射温度に変換出力する構成であってもよい。
【0085】
(第8の実施の形態)
前述する第1ないし第5の実施の形態では、同じく平均輻射温度を測定する代わりに、壁温度計算の伝熱モデルで推定した内壁温度から平均輻射温度を計算し、その計算された温度を用いてもよい。以下、具体的な計算方法に図13を参照して説明する。
【0086】
* 部屋・壁伝熱モデルについて
部屋の壁を外壁(壁有り)、床、内壁、天井に分け、その壁の構造は2つの層(例えばコンクリートと断熱材)によって近似する。
【0087】
先ず、部屋・壁伝熱モデルの状態方程式は以下の式で表すことができる。
【0088】
【数1】
【0089】
* 平均輻射温度の算出について
室内にいる人体(あるいは物でもよい)と、これを取り巻く周辺の壁その他の物体との間の熱放射による熱の流れqrは、近似的に
qr=Ar・σ・(T4−Tr 4) …… (8)
で表される。Arは人体の表面積、Tは人体の絶対温度、Trは取り巻いている物体の全体の温度状況を一つの温度で代表されたものであって、平均輻射温度(あるいは平均放射温度)と呼ばれている。σはステファン・ボルツマンの定数である。普通の室内では、Trは近似的に、
Tr=ΣAi・εi・T'Bi/(ΣAi・εi) …… (9)
で表される。但し、εiは放射率、T'Biは伝熱モデルのTBiを絶対温度で表したものである。
【0090】
室内で用いられる内装材や家具のεiは約1.0であるので、
Tr≒ΣAi・εi・T'Bi/ΣAi
つまり、壁面温度と面積とを乗じて和をとり、全表面積で除した値が平均輻射温度となる。
【0091】
(第9の実施の形態)
前述する第1ないし第5の実施の形態では、平均輻射温度を測定する代わりに、室温、外気温度を独立変数とする線形モデルで表し、このモデルの各係数については事前に計測した平均輻射温度、室温、外気温度の計測データに基づいて、第1ないし第3の実施の形態で用いたのと同様の重回帰分析の手法により求めておき、空調制御時には平均輻射温度を前記線形モデルに室温、外気温度を入力して求める構成である。
【0092】
その他、本願発明は、上記実施の形態に限定されるものでなく、その要旨を逸脱しない範囲で種々変形して実施できる。例えば快適性指標の学習法として、重回帰分析以外の統計手法を用いてもよい。
【0093】
また、各実施の形態は可能な限り組み合わせて実施することが可能であり、その場合には組み合わせによる効果が得られる。さらに、上記各実施の形態には種々の上位,下位段階の発明が含まれており、開示された複数の構成要素の適宜な組み合わせにより種々の発明が抽出され得るものである。例えば問題点を解決するための手段に記載される全構成要件から幾つかの構成要件が省略されうることで発明が抽出された場合には、その抽出された発明を実施する場合には省略部分が周知慣用技術で適宜補われるものである。
【0094】
【発明の効果】
以上説明したように本発明によれば、簡易なPMVの演算式を用い、かつ、この演算式に用いる係数を統計的手法により精度よく求めることにより、居住者の快適性を確保することができる。
【0095】
また、本発明は、簡易なPMVの演算式を用い、かつ、前記係数を統計的手法により精度よく求めることにより、居住者の快適性を確保しつつ、省エネを実現することができる。
【0096】
よって、各種の適用対象の居住者にとって快適な空調制御を実現することができる。
【図面の簡単な説明】
【図1】 本発明に係わる空調制御装置の一実施の形態を示す構成図。
【図2】 室温(空気温度)とPMVとの関係を表す特性図。
【図3】 平均輻射温度とPMVとの関係を表す特性図。
【図4】 相対湿度とPMVとの関係を表す特性図。
【図5】 風速(気流速度)とPMVとの関係を表す特性図。
【図6】 室温、平均輻射温度、室内湿度の組合せテーブル図。
【図7】 夏季(冷房時)のPMVに対する重回帰分析手法による係数の精度を表す図。
【図8】 本発明に係わる空調制御装置の他の実施形態を示す構成図。
【図9】 本発明に係わる空調制御装置のさらに他の実施形態を示す構成図。
【図10】 冬季(暖房時)のPMVに対する重回帰分析手法による係数の精度を表す図。
【図11】 本発明に係わる空調制御装置のさらに他の実施形態を示す構成図。
【図12】 本発明に係わる空調制御装置のさらに他の実施形態を示す構成図。
【図13】 部屋・壁伝熱モデルの説明図。
【符号の説明】
1…必須変数データ組合せ保存手段
2…PMV数値計算手段
3…PMV表作成手段
4,4a〜4c…重回帰計算手段
5…PMV簡易演算手段
6…室温設定値演算手段
11…快適度設定部
12…蓄積手段
21…輻射温度変換手段
Claims (9)
- 予めPMV値に影響を与える着衣量と活動量が定まっている空調プロセスにおいて、
室内温度、平均輻射温度、室内湿度の変数及びこれら変数のそれぞれ2個づつの乗算値とからなる計6個の独立変数と前記室内温度、平均輻射温度、室内湿度のもとに得られる真のPMV値とを用いて、重回帰分析の手法により線形モデルの各係数を計算する第1の重回帰計算手段と、
前記6個の独立変数と前記重回帰計算手段で得られた各係数とを用いて、PMVを線形モデルで表したPMV簡易演算式によってPMVを演算するPMV簡易演算手段と、
PMV目標値と適用対象から実測される平均輻射温度、室内湿度の値とを用いて、前記PMV簡易演算手段のPMV簡易演算式により、前記適用対象の室温設定値を逆算する室温設定値演算手段とを備えたことを特徴とする空調制御装置。 - 請求項1記載の空調制御装置において、
前記適用対象内の各居住者が感じている快適度を随時入力する快適度設定手段と、この設定手段で入力される快適度とその入力時に実測される室内温度、平均輻射温度、室内湿度とを蓄積する手段と、この蓄積手段に蓄積されたデータのもとに作成される計6個の独立変数と前記快適度とを用いて、重回帰分析の手法によりPMVの線形モデルの各係数を計算する第2の重回帰計算手段とを設け、
この第2の重回帰計算手段で求めた係数を用いて、前記第1の重回帰計算手段で求めた係数を修正し、前記居住者に応じた快適度指標を学習することを特徴とする空調制御装置。 - 予めPMV値に影響を与える着衣量が定まっている空調プロセスにおいて、
適用対象の室内温度、平均輻射温度、室内湿度、活動量の変数とこれら変数のそれぞれ2個づつの乗算値と前記活動量の自乗に当該活動量を除く他の変数の乗算値の計13個の独立変数と室内温度、平均輻射温度、室内湿度,活動量の変数のもとに得られる真のPMV値とを用いて、重回帰分析の手法により線形モデルの各係数を計算する第1の重回帰計算手段と、
前記13個の独立変数と前記第1の重回帰計算手段で得られた各係数とを用いて、PMVを線形モデルで表したPMV簡易演算式によってPMVを演算するPMV簡易演算手段と、
PMV目標値,活動量と適用対象から実測される平均輻射温度、室内湿度の値とを用いて、前記PMV簡易演算手段のPMV簡易演算式により、前記適用対象の室温設定値を逆算する室温設定値演算手段とを備えたことを特徴とする空調制御装置。 - 請求項3記載の空調制御装置において、
前記適用対象内の各居住者が感じている快適度とその時の活動量とを随時入力する手段と、この入力手段で入力される快適度、活動量とその入力時に実測される室内温度、平均輻射温度、室内湿度とを蓄積する手段と、この蓄積手段に蓄積されたデータのもとに作成される計13個の独立変数と前記快適度とを用いて、重回帰分析の手法によりPMVの線形モデルの各係数を計算する第2の重回帰計算手段とを設け、
この第2の重回帰計算手段で求めた係数を用いて、前記第1の重回帰計算手段で求めた係数を修正し、前記居住者に応じた快適度指標を学習することを特徴とする空調制御装置。 - 請求項1ないし請求項4の何れか1つに記載の空調制御装置において、
前記室温設定値演算手段により前記温度設定値を逆算するときに与える前記PMV目標値として、夏季の冷房時には所定の快適範囲内で高めの値に設定し、冬季の暖房時には前記所定の快適範囲内で低めの値を設定することを特徴とする空調制御装置。 - 請求項1ないし請求項5の何れか1つに記載の空調制御装置において、
前記平均輻射温度を測定する代わりに、前記室内温度に所定の値をプラスした値を用いることを特徴とする空調制御装置。 - 請求項1ないし請求項5の何れか1つに記載の空調制御装置において、
前記平均輻射温度を測定する代わりに、前記室内温度の一次遅れとする値を用いることを特徴とする空調制御装置。 - 請求項1ないし請求項5の何れか1つに記載の空調制御装置において、
前記平均輻射温度を測定する代わりに、壁温度計算の伝熱モデルで推定した内壁温度を用いて算出することを特徴とする空調制御装置。 - 請求項1ないし請求項5の何れか1つに記載の空調制御装置において、
前記平均輻射温度を測定する代わりに室内温度、外気温度を独立変数とする線形モデルを表し、このモデルの各係数は事前に計測した平均輻射温度、室内温度、外気温度の計測データから重回帰分析の手法により求めておき、空調制御時には前記平均輻射温度を前記線形モデルに前記室内温度、外気温度を入力することにより求めることを特徴とする空調制御装置。
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