JP5429533B2 - 空調熱源機運転ナビゲーションシステム - Google Patents

Description

本発明は建物の空調システムに係わり、特に運転管理者をサポートして熱源機の運転パターンおよび運転スケジュールを最適に設定するためのナビゲーションシステムに関する。

近年、建物の空調システムにおいては設備機器の高効率化の技術開発も盛んであるが、その中でも年間空調熱負荷や期間ＣＯＰに着目して中間期などの低負荷時の効率向上を図ることが特に重要とされるようになっている。従来はピーク期を対象に定格能力での性能向上が図られていたが、実際の年間運用では低負荷時期も多いため、それに沿った製品が出てきている。
一方、このような最新の空調設備機器を最適な状態で運転するためには、夏冬のピーク気象条件での検討だけでは不十分であり、様々な気象要素や施設利用状況が錯綜する中間期の低負荷時での多様なパターンのシミュレーションに基づく評価検討が必要である。

また、建物の空調システムでは省エネ、省コスト、省環境負荷（ＣＯ_２排出量削減）であることが重要課題であるが、通常、建物に備わっている中央監視システムは瞬時監視およびトレンド表示が主流であり、省エネ、省コスト、省環境負荷に直接つながる情報を運転管理者に提供することは困難である。

以上のような事情から、たとえば特許文献１に示されるように、シミュレーションにより目標値を与えて実績値の適正性を評価するという空調エネルギー評価システムが提案されている。

特開２００５−９０７８０号公報

しかし、特許文献１において提案されている評価システムは、予め決められた熱源設備の組み合わせに対して比較評価を行うものでしかなく、任意の熱源機の組み合わせとその設定、熱源機の任意の運転時間の設定、台数制御などについては実際の制御方式に充分に適合した高精度のシミュレーションを行うことができない場合も多いことから、実用的には未だ不十分であって運転管理者を必ずしも充分にサポートできず、さらなる改良が望まれていた。

上記事情に鑑み、本発明は特許文献１において提案されている評価システムをさらに発展させ、日々刻々と変化する気象条件や建物の使用条件の変化にも対応して、どのような空調熱源機の運転組み合わせが最適であるか、また各熱源機をどのようなスケジュールで運転することが最適であるかをシミュレートすることが可能であり、その結果を運転管理者に提供することによって運転管理者を充分にサポートし得る有効適切なナビゲーションシステムを実現することを目的としている。

請求項１記載の発明の空調熱源機運転ナビゲーションシステムは、複数台の空調熱源機の運転優先順位の組み合わせパターンを設定する手段と、設定された組み合わせパターン毎に熱源機の許容運転スケジュールを設定する手段と、設定された組み合わせパターンとその許容運転スケジュールに基づき、建物負荷に応じた最適な熱源機運転台数制御シミュレーションを実施して、パターン毎にエネルギー消費量、ランニングコスト、ＣＯ_２排出量を算出して比較評価する手段と、建物負荷の予測シミュレーションを実施する手段とを備えるとともに、前記建物負荷の予測シミュレーションを実施する手段が、翌日の建物負荷を予測し、該予測した建物負荷を与えて翌日の最適な熱源機運転台数制御シミュレーションを実施するとともにパターン毎にエネルギー消費量、ランニングコスト、ＣＯ _２ 排出量を算出し比較評価して、最適なパターンと許容運転スケジュールを予測する予習モード、及び、建物負荷として前日での実際の建物負荷を与えて前日の最適な熱源機運転台数制御シミュレーションを実施するとともにパターン毎にエネルギー消費量、ランニングコスト、ＣＯ _２ 排出量を算出して比較評価し、該比較評価によって得られた前日の最適なパターンと、前日に実際に実施したパターンとを比較評価する復習モードを備えており、前記予習モード及び／又は前記復習モードで得られた結果を前記最適な熱源機運転台数制御シミュレーションに反映させることを特徴としている。

本発明のナビゲーションシステムにより運転管理者に的確な運転情報が迅速に提示され、したがって運転管理者は容易に熱源機の最適運転パターンを選択可能であって充分に省エネ、省コスト、省環境負荷での運転が可能となる。

本発明のナビゲーションシステムの実施形態を示すもので、本システム全体の処理の流れを説明するための図である。 同、熱源機の運転優先順位の組み合わせパターンの設定例を示す図である。 同、熱源機の許容運転スケジュールの設定例を示す図である。 同、パターン毎の評価グラフを示す図である。 同、熱源機の運転スケジュールの実績を示す図である。 同、熱源機の実際の運転結果を示す図である。 同、ナビゲーションシステムの運用により得られた省エネ効果およびＣＯ₂排出量削減効果を示す図である。

図１は本発明の実施形態であるナビゲーションシステムにおける全体の処理の流れを説明するための図である。
本実施形態のナビゲーションシステムは汎用パソコンで駆動するもので、外部天気予想配信を受けて（スキーム１）、建物負荷予測シミュレーションを実施し（スキーム２）、実績建物負荷も考慮して（スキーム３）、建物負荷を想定する（スキーム４）。
一方、熱源機の組み合わせパターンを設定し（スキーム５）、設定した組み合わせパターン毎に熱源機の運転優先順位を設定し（スキーム６）、各熱源機の許容運転スケジュールを設定する（スキーム７）。
そして、スキーム５〜７により設定した組み合わせパターンとその許容運転スケジュールに基づき、スキーム１〜４により予測した建物負荷に応じた最適な熱源機運転台数制御シミュレーションを実施して（スキーム８）、組み合わせパターン毎にエネルギー消費量とＣＯ_２排出量とランニングコストを算出し（スキーム９〜１１）、その結果をグラフ表示して比較評価する（スキーム１２）。

以下、本実施形態のナビゲーションシステムの特徴について具体的に説明する。
空調熱源機は、たとえば省エネ性に優れているもの、ＣＯ_２排出量が少ないもの、ランニングコストが安価なもの、部分負荷効率が優れているもの、等の諸特性を有しており、全てを兼ね備えているものは少ない。そこで、本システムでは、スキーム５〜６において例えば図２に示すような設定画面により様々な特性を有する複数の熱源機の運転優先順位の組み合わせパターンを複数設定する。

建物負荷については、一日を通じてみると、夜間は外気湿度が高く熱源機の成績係数が高くなったり、昼間のピーク時に電気式熱源機を停止してデマンド制御を行うような場合もあるので、そのような場合を考慮して各熱源機の時間毎の発停の検討が必要となる。そこで本システムでは、スキーム７においてたとえば図３に示すような設定画面により各パターン毎に各熱源機の許容運転スケジュールを設定する。
許容運転スケジュールの設定は、１時間ごとに「運転」、「許可」、「停止」の３種類のモードのうち、いずれかを選択することで行う。「運転」モードは負荷の如何に拘わらず強制運転するモードであり、「許可」モードは負荷変動に応じて停止あるいは運転するモードであり、「停止」モードは負荷の如何に拘わらず運転しないモードである。

実際の建物の熱源機運転の自動制御では効率的な運転をするために台数制御が行われることが多いことから、本システムでは上記の条件のもとでスキーム８において最適な熱源機の台数制御をシミュレートする。具体的には、その時点で必要とされる建物負荷に対し、許容運転スケジュールで「許可」が設定されている熱源機を、優先順位にしたがって順次発停させることにより、その時点での建物負荷を賄うように熱源機の運転台数を決定する。

本システムでは、設定した組み合わせパターン毎に上記の台数制御シミュレーションを実施し、運転管理者が日々の運転の判断基準とする要素、すなわち一次エネルギー消費量、ＣＯ_２排出量、ランニングコストの３要素を算出し、その結果をたとえば図４に示すようにグラフ表示する。
これにより運転管理者は各パターンの優劣の比較評価が可能であり、運転管理者はどのパターンを選択することが最適であるかを容易に判断することができる。
そして、上記の結果を得るために必要な運転スケジュールがたとえば図５に示すように表示され（換言すると、図５に示すような運転スケジュールを実施した結果として上記の評価が得られる）、したがって運転管理者はその運転スケジュールを実際の中央監視での運転スケジュールに反映させることで（つまり、各熱源機を図５に示すスケジュールで実際に運転することによって）、自ずと目的とする最適な運転が可能となる。

本システムでは、スキーム４での建物負荷の想定において、翌日の負荷予測を与えて翌日の予測負荷に基づいて上記のシミュレーションを実施することにより翌日の最適運転情報を得るための「予習モード」を有し、その「予習モード」により翌日の最適運転情報を前日に予習することができ、その情報を翌日の実際の運転に反映させることによって翌日に最適運転を行うことができる。
翌日の負荷予測のためには外部の天気予報配信データを利用して翌日の建物負荷の予測シミュレーションを実施すれば良く、その予測シミュレーションとしてはニューラルネットワークやＨＡＳＰベースの負荷シミュレーションプログラムを利用すれば良い。

また、本システムでは、スキーム４での建物負荷の想定において、建物負荷に前日までの実績建物負荷を与えて前日までの運転の評価を行う「復習モード」を有する。その「復習モード」では、前日での実際の建物負荷に基づいてシミュレーションを実施してその結果により最適とされる運転パターンと、前日に実際に実施した運転パターンとを比較して「復習」することにより、仮に両者が大きく相違していたとすれば実際の運転が不適切であったことになり、それを考慮して今後の運転パターンを設定することでより一層の最適化を図ることができる。

さらに、本システムは運転スケジュールを再設定することにより再シミュレーションが可能である。これは、たとえば図６に示すように熱源機の運転結果を建物負荷とともに表示し、運転管理者がこれを参照してより最適な運転スケジュールを再設定して再シミュレーションを行うものであり、これにより組み合わせパターンや運転スケジュールの設定が妥当であったかどうかの検証が可能であって、これによっても一層の最適化を図ることが可能となる。

本発明のナビゲーションシステムにより、運転管理者に的確な運転情報が迅速に提示され、したがって仮に運転管理者が初心者であっても充分に省エネ、省コスト、省環境負荷での最適運転を容易に実施することが可能となる。
図７は本発明の有効性を裏付けるものである。これは、本発明のナビゲーションシステムにより最適とされた「電気優先」による運転パターンを選択した場合には、シミュレーションによることなく運転管理者がいわば勘と経験に頼って運転を行う場合（「実績模擬」）に比べて、5.7%の省エネルギー効果と9.0%のＣＯ_２排出量削減効果が得られること、また他の運転パターンである「ガス優先」を選択した場合には「電気優先」に比べて効果が劣ることを示しており、本発明のナビゲーションシステムにより事前の検討を行うことでそのような最も効果的な最適運転パターンを容易に見つけることができるのである。

なお、上記実施形態のように「予習モード」においては外部天気予報配信による建物負荷予測シミュレーション（スキーム１〜２）を実施することが好ましいが、本発明では必ずしもそのような建物負荷予測シミュレーションを実施することはなく、「復習モード」では実績建物負荷のみから建物負荷を想定（スキーム３〜４）してその想定建物負荷に応じたシミュレーションを実施すれば良い。

Claims (1)

1. 複数台の空調熱源機の運転優先順位の組み合わせパターンを設定する手段と、
   設定された組み合わせパターン毎に熱源機の許容運転スケジュールを設定する手段と、
   設定された組み合わせパターンとその許容運転スケジュールに基づき、建物負荷に応じた最適な熱源機運転台数制御シミュレーションを実施して、パターン毎にエネルギー消費量、ランニングコスト、ＣＯ_２排出量を算出して比較評価する手段と、
   建物負荷の予測シミュレーションを実施する手段とを備えるとともに、
   前記建物負荷の予測シミュレーションを実施する手段が、翌日の建物負荷を予測し、該予測した建物負荷を与えて翌日の最適な熱源機運転台数制御シミュレーションを実施するとともにパターン毎にエネルギー消費量、ランニングコスト、ＣＯ _２ 排出量を算出し比較評価して、最適なパターンと許容運転スケジュールを予測する予習モード、
   及び、建物負荷として前日での実際の建物負荷を与えて前日の最適な熱源機運転台数制御シミュレーションを実施するとともにパターン毎にエネルギー消費量、ランニングコスト、ＣＯ _２ 排出量を算出して比較評価し、該比較評価によって得られた前日の最適なパターンと、前日に実際に実施したパターンとを比較評価する復習モードを備えており、
   前記予習モード及び／又は前記復習モードで得られた結果を前記最適な熱源機運転台数制御シミュレーションに反映させることを特徴とする空調熱源機運転ナビゲーションシステム。

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