JP5524401B1

JP5524401B1 - 最大熱負荷計算システムおよび最大熱負荷計算プログラム

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Publication number: JP5524401B1
Application number: JP2013219094A
Authority: JP
Inventors: 俊二芳野
Original assignee: 俊二芳野
Priority date: 2013-10-22
Filing date: 2013-10-22
Publication date: 2014-06-18
Anticipated expiration: 2033-10-22
Also published as: JP2015081707A

Abstract

【課題】全世界のいずれの地点を問わずに正確な最大熱負荷計算が可能で、かつ使い勝手に優れた新規な最大熱負荷計算システムおよび最大熱負荷計算プログラムの提供。
【解決手段】任意の緯度および経度を入力し、入力された緯度および経度情報から最も近い地点を選定し、選定された地点の負荷計算用気象データをデータベースから検出し、検出された計算用データに基づいて選定地点の月別熱負荷を算出してグラフ表示する。これによって緯度・経度を入力するだけで、その地点を自動的に選定してその地点の負荷計算用気象データを検出し、検出されたその負荷計算用気象データに基づいてその選定地点の月別熱負荷を自動的に算出してグラフ表示できるため、世界中の何れの地点であっても、冷暖房用最大熱負荷を簡単に算出できる。
【選択図】図１

Description

本発明は、例えば建物の空気調和設備などを設計するに際し、日本国内は勿論、世界各地の冷暖房用最大熱負荷を容易かつ正確に求めることができる新規な最大熱負荷計算システムおよび最大熱負荷計算プログラムに関するものである。

従来、建物の空気調和設備を設計するに際しては、その建物の空調負荷を種々のデータに基づいて計算または推定し、その計算結果から適切な機器容量の空気調和設備が選定される。このように建物の空調負荷を計算または推定するシステムまたは方法としては従来から種々提案されている。例えば以下の特許文献１では、建物特性の反映された業務用建物の空調負荷を少ない入力項目から推定する空調負荷簡易推定システムが提案されている。

また、以下の特許文献２では、３Ｄ−ＣＡＤを用いて屋外熱環境をシミュレートするツールと建物熱負荷シミュレーションツールとを効率的に連動させ、それぞれの解析技術の特徴若しくはメリットを活かしつつ、屋外と屋内の熱環境評価を行い得る建築内外の熱環境の予測方法および装置が提案されている。また、以下の特許文献３では、作業を容易にするために材料特性記憶手段と入力データ記憶手段と計算結果記憶手段とを備えた建築物の温熱環境シミュレーション装置が提案されている。さらに、以下の特許文献４では、地域、窓の方位・大きさ、ガラス材料、庇・ブラインドなどの違いによる、室内温熱環境や空調省エネルギー性能の定量的評価を行う空調省エネルギーシミュレーション装置が提案されている。

特開２００５−２３３４３８号公報特開２００５−３０１４８７号公報特開平１０−２３９１６１号公報特開２００６−２１４６３７号公報

ところで、これら従来の建物の空調負荷は、設備技術者らが様々な計算用データに基づき手計算により求められている。この空調負荷の計算は、日本国内であれば予め様々な計算用データがあるため比較的容易であるが、海外ではそもそも計算用データが乏しいため、容易ではない。そのため、海外の特定の地点における空調負荷の計算に際しては、日本国内の計算用データを基本にして現地の気象条件を勘案しながら計算している。そのため、計算に要する手間や時間が多くかかる上に、得られた計算結果の信頼性も低く、ややもすれば過剰と思える負荷計算値をたたき出すことも多い。

そこで、本発明はこれらの課題を解決するために案出されたものであり、その目的は、全世界の何れの地点を問わずに正確な最大熱負荷計算が可能で、かつ使い勝手に優れた新規な最大熱負荷計算システムおよび最大熱負荷計算プログラムを提供するものである。

前記課題を解決するために第１の発明は、世界各地の気象データに基づいて作成された世界各地点毎の負荷計算用気象データが記憶された気象データ記憶手段と、任意の緯度および経度を入力する緯度・経度入力手段と、前記緯度・経度入力手段で入力された緯度および経度情報から最も近い地点を選定する地点選定手段と、前記地点選定手段で選定された地点の負荷計算用気象データを前記気象データ記憶手段から検出する計算用データ検出手段と、前記計算用データ検出手段で検出された計算用データに基づいて前記選定地点の月別熱負荷を算出する熱負荷算出手段とを備えたことを特徴とする最大熱負荷計算システムである。

このような構成によれば、緯度・経度を入力するだけで、その緯度・経度の地点を自動的に選定してその地点の負荷計算用気象データを検出し、検出されたその負荷計算用気象データに基づいてその選定された地点の月別熱負荷を自動的に算出することができる。これによって、世界中の何れの地点であっても、夏場の冷房用最大熱負荷と冬場の暖房用最大熱負荷を簡単かつ正確に求めることができる。

第２の発明は、第１の発明において、前記熱負荷算出手段で算出された月別最大熱負荷をグラフ化して表示するグラフ表示手段を備えたことを特徴とする最大熱負荷計算システムである。このような構成によれば、その地点の夏場の冷房用最大熱負荷と冬場の暖房用熱負荷をグラフ化して視覚によって容易かつ正確に把握することができる。

第３の発明は、コンピュータを、世界各地の気象データに基づいて作成された世界各地点毎の負荷計算用気象データが記憶された気象データ記憶手段と、任意の緯度および経度を入力する緯度・経度入力手段と、前記緯度・経度入力手段で入力された緯度および経度情報から最も近い地点を選定する地点選定手段と、前記地点選定手段で選定された地点の負荷計算用気象データを前記気象データ記憶手段から検出する計算用データ検出手段と、前記計算用データ検出手段で検出された計算用データに基づいて前記選定地点の月別熱負荷を算出する熱負荷算出手段と、して機能させることを特徴とする最大熱負荷計算プログラムである。このようなプログラムによれば、市販のパーソナルコンピュータ（ＰＣ）などのような汎用のコンピュータシステムを用いて第１の発明である最大熱負荷計算システムを容易かつ安価に実現することができる。

第４の発明は、第３の発明において、コンピュータを、前記熱負荷算出手段で算出された月別熱負荷をグラフ化して表示するグラフ表示手段として、さらに機能させることを特徴とする最大熱負荷計算プログラムである。このようなプログラムを用いれば、第３の発明と同様な効果を汎用のコンピュータシステムを用いて容易に実現できる。

本発明によれば、緯度・経度を入力するだけで、その緯度・経度の地点を自動的に選定してその地点の負荷計算用気象データを検出し、検出されたその負荷計算用気象データに基づいてその選定地点の月別熱負荷を自動的に算出することができる。これによって、世界中の何れの地点であっても、夏場の冷房用最大熱負荷と冬場の暖房用熱負荷を簡単かつ正確に求めることができる。

本発明に係る熱負荷計算システム１００の実施の一形態を示す機能ブロック図である。本発明に係る熱負荷計算システム１００を実現するコンピュータのハードウェア構成図である。最高気温平均値などの月別データを示す表図である。アフリカ各地の地点別気象データの一部（１月）を示す第１の表図である。アフリカ各地の地点別気象データの一部（１月）を示す第２の表図である。オーストラリア各地の地点別気象データの一部（１月）を示す表図である。カナダ各地の地点別気象データの一部（１月）を示す表図である。メキシコ各地の地点別気象データの一部（１月）を示す表図である。ロシア各地の地点別気象データの一部（１月）を示す表図である。欧州各地の地点別気象データの一部（１月）を示す表図である。中国各地の地点別気象データの一部（１月）を示す第１の表図である。中国各地の地点別気象データの一部（１月）を示す第２の表図である。中米各地の地点別気象データの一部（１月）を示す表図である。東南アジア−トルコ各地の地点別気象データの一部（１月）を示す表図である。南米各地の地点別気象データの一部（１月）を示す第１の表図である。南米各地の地点別気象データの一部（１月）を示す第２の表図である。南米各地の地点別気象データの一部（１月）を示す第３の表図である。日本各地の地点別気象データの一部（１月）を示す表図である。米国各地の地点別気象データの一部（１月）を示す第１の表図である。米国各地の地点別気象データの一部（１月）を示す第２の表図である。選定データ全体を示す表図である。地点の選定から負荷計算用気象データを検出してグラフ表示するまでの処理の流れを示すフローチャート図である。緯度・経度と地名との関係を表示するインターフェースの一例を示す図である。建物名とその容積などとを表示するインターフェースの一例を示す図である。算出された月別熱負荷（ｗ）を示す表図である。図２５のデータを折れ線グラフで表示したグラフ図である。

次に、本発明の実施の形態を添付図面を参照しながら説明する。図１は、本発明に係る最大熱負荷計算システム１００の実施の一形態を示す機能ブロック図である。図示するように、この最大熱負荷計算システム１００は、気象データ記憶部１０と、緯度・経度入力部２０と、地点選定部３０と、計算用データ検出部４０と、熱負荷算出部５０と、グラフ表示部６０とから主に構成されている。

気象データ記憶部１０は、世界各地の気象データに基づいて作成された世界各地点毎の負荷計算用気象データが記憶されており、計算用データ検出部４０からの要求に応じて所定の負荷計算用気象データを検索して提供するようになっている。この気象データ記憶部１０は、世界各地約３７０地点の気象データが常時記憶されていると共に、そのデータは随時更新（書き換え）可能となっており、新たなデータを入力・保存可能となっている。なお、このデータの具体的な作成方法などについては後述する。

緯度・経度入力部２０は、ユーザーが所定の入力装置を用いて任意の緯度および経度を数値などで入力するものであり、ユーザーが簡単に入力できるためのユーザーインターフェースを備えている。地点選定部３０は、緯度・経度情報とその地点との関係を示すデータを有しており、緯度・経度入力部２０で入力された緯度および経度情報から前記気象データ記憶部１０に記憶された世界各地点のうち最も近い地点を選定する機能を有している。例えば、緯度・経度としてそれぞれ「N35°、E139°」と入力すると、前記気象データ記憶部１０に記憶された世界各地点のうち最も近い地点である、「東京」が選定され、また、「N32°、E118°」と入力すると、ここから最も近い地点である「南京（中国）」が選定される。

計算用データ検出部４０は、この地点選定部３０で選定された地点に対応する負荷計算用気象データを気象データ記憶１０から検出する機能を有している。例えば、地点「南京（中国）」が選定されたならば、気象データ記憶部１０に記憶された「南京（中国）」に対応する負荷計算用気象データを検出するようになっている。

熱負荷算出部５０は、この計算用データ検出部４０で検出された負荷計算用データに基づいて選定された地点の月別熱負荷を算出する機能を有している。その具体例については後述する。グラフ表示部６０は、後述するようにこの熱負荷算出部５０で算出された月別熱負荷を冷房用および暖房用のそれぞれとしてグラフ化して表示する機能を有している。同じくその具体例については後述する。

そして、このような構成をした本発明に係る熱負荷計算システム１００は、市販のパーソナルコンピュータ（ＰＣ）などのような汎用のコンピュータシステム２００によって実現することができる。すなわち、この熱負荷計算システム１００を実現するハードウェア構成としては、図２に示すように、制御プログラムに基づいて演算およびシステム全体を制御するＣＰＵ２１０と、所定領域に予めＣＰＵ２１０の制御プログラムなどを格納しているＲＯＭ２２０と、このＲＯＭ２２０から読み出された情報やＣＰＵ２１０の演算過程において必要な演算結果を格納するための主記憶装置であるＲＡＭ２３０と、外部装置に対して情報の入出力を媒介するインターフェース２４０を備えている。

また、このＣＰＵ２１０、ＲＯＭ２２０、ＲＡＭ２３０およびインターフェース２４０は、情報を転送するための信号線であるバスにより相互にかつ情報授受可能に接続されており、このインターフェース２４０には、負荷計算用気象データなど記憶しておくためのハードディスク装置（ＨＤＤ）や半導体記憶装置などからなるデータベース（外部記憶装置）２５０と、キーボード・マウスなどの入力装置２６０と、液晶モニターなどの出力装置２７０などが接続された構成となっている。なお、この液晶モニターにタッチパネルなどを備えれば、入力装置としても機能する。

次に、このような構成をした本発明に係る最大熱負荷計算システム１００による選定地点の月別熱負荷の算出過程について説明する。本発明システム１００による選定地点の月別熱負荷の算出に際しては先ず、予め世界各地約３７０地点の気象データが記憶された負荷計算用データベースを作成しておく。このデータベースの作成に際して、国内であれば、例えば空調衛生工学会で定めたデータを参考にすることができ、また、海外については例えばASHRAE(American Society of Heating, Refrigerating and Air-Conditioning Engineers) Handbook 1989 FundamentalsのChapter24 Table1のデータを参考にする。何れの場合も過去の気象データから危険超過率の考え方で統計的に処理をしたデータを使用している（ＴＡＣ(Technical Advisory Committee：設計外気温に対する超過危険率) ２．５％やＴＡＣ１０％）。

しかし、夏場のデータと冬場のデータしかないため、参考用のデータとしての利用価値はあるが、月別の計算用気象データはどうするかが問題である。過去の例を調べると１９８５年に空調衛生工学会の論文で「世界の任意地点における設計および平均熱負荷計算のための気象データに関する研究」があった。この研究では世界３７００地点に着き統計的手法で計算用データを求めているが、説明が不十分で理解しがたい。そこで、本発明者は現存する気象データを使っての統計的処理ではなく、簡易的に計算用データを作成するために本発明者オリジナルの変換式を作成して計算用データを作成した。

本発明システム１００では、この変換式で得られたデータを用いて全世界３７０地点の月別の冷房用外気温度、冷房用絶対温度、暖房用外気温度、暖房用絶対温度を算定して負荷計算に使用する。例えば、図３に示すように、理科年表や気象庁で公表するデータのなかからその地点の月別最高気温平均値を選んでこれを月別にＴｍａｘ（１）〜Ｔｍａｘ（１２）とする。同様に月別最低気温平均値をＴｍｉｎ（１）〜Ｔｍｉｎ（１２）、月別平均気温Ｔａｖ（１）〜Ｔａｖ（１２）、月別平均湿度をＨａｖ（１）〜Ｈａｖ（１２）とする。そして、ＴａｖとＨａｖから算定される月別平均絶対湿度をＸａｖとする。また、冷房用外気温度をＴｃ（１）〜Ｔｃ（１２）、暖房用外気温度をＴｈ（１）〜Ｔｈ（１２）、冷房用外気絶対湿度をＸｃ（１）〜Ｘｃ（１２）、暖房用絶対湿度をＸｈ（１）〜Ｘｈ（１２）とする。

これらの各種の数値を用いた本発明者オリジナルの変換式としては、以下の通りである。
Tmin＞−７ Tc=Tmax+(Tmax(y)-Tmin(y))×0.077 Th=Tmin-(Tmax(y)-Tmin(y))×0.15
Tmin≦−７ Tc=Tmax+(Tmax(y)-Tmin(y))×0.11 Th=Tmin-(Tmax(y)-Tmin(y))×0.23
(1)Tav=(Tmax+Tmin)×0.5 , (2)Hav →この２つのデータよりウィスラーハイランドの式を用いてXavを算定。
Ｘａｖ＞１３Ｘｃ＝Ｘａｖ×１．２
Ｘａｖ≦１３Ｘｃ＝Ｘａｖ×１．３
Ｔｍｉｎ＞−７Ｘｈ＝Ｘａｖ×０．３
Ｔｍｉｎ≦−７Ｘｈ＝Ｘａｖ×０．２

このような変換式を用いれば、例えば気象データとして３６個のデータ（３個（最高気温平均、最低気温平均、平均湿度）／月×１２ヶ月＝３６個）を入力すると、７２個のデータ（６個（平均気温、平均絶対湿度、冷房用外気温度、暖房用外気温度、冷房用絶対湿度、暖房用絶対湿度）／月×１２ヶ月＝７２個）が計算用データとして簡単かつ迅速に変換されて出力することができる。なお、前記の各係数は空調衛生工学会編設計用最大熱負荷計算法のなかの各地の設計用気温、絶対湿度と理科年表の各地の月最高気温、月最低気温、月平均湿度のデータの相関を見て決定したものである。

図４乃至図２０は、この変換式を用いて作成した地点別気象データの一部（１月）を示したものである。すなわち、図４および図５はアフリカエリアの各地点、図６はオーストラリアエリアの各地点、図７はカナダエリアの各地点、図８はメキシコエリアの各地点、図９はロシアエリアの各地点、図１０は欧州エリアの各地点、図１１および１２図は中国エリアの各地点、図１３は中米エリアの各地点、図１４は東南アジアエリアの各地点、図１５〜図１７は南米エリアの各地点、図１８は日本エリアの各地点、図１９および図２０は米国エリアの各地点の気象データを示した表図である。そして、図２１は各エリア別に選定された各地点の遠近データによって最終選定地点を選定し、その地点の計算用気象データを示した表図である。

次に、このようにして基本となる負荷計算用気象データベースが作成されたならば、これを図２に示すようにハードディスク装置（ＨＤＤ）や半導体記憶装置などからなるデータベース（外部記憶装置）２５０に記憶・保存しておき、その後、図２２に示すようなフローに従って処理が行われる。本発明システム１００は、電源投入による起動後、初期のシステムチェックが終了したならば、図２２に示すように先ず最初のステップＳ２０２に移行して入力装置２６０からの緯度および経度の入力情報からその地点を選定する。

ここで緯度および経度の入力方法としては、例えば液晶モニター上に図２３に示すようなユーザー用入力インターフェースを表示し、その緯度および経度の数値入力欄７０ａ、７０ｂにそれぞれキーボードなどの入力装置２６０を用いて具体的な数値を入力する。すると、入力された緯度および経度に基づいてその地点の地名、国名、ＵＴＣ（協定世界時）などが求められてそれぞれの表示欄７０ｃ、７０ｄ、７０ｅに表示される。図の例では、経度および緯度としてそれぞれ数値「３６」、「１４０」を入力した結果、「東京」、「日本」、「９」と表示されることを示したものである。

なお、このデータのタイトルとしてこれと同時に図２４に示すように対象となる建物名７１ａ、部屋名７１ｂ、面積７１ｃおよび天井高７１ｄをそれぞれ入力する。すると、入力された数値に基づいてその部屋の容積が求められてその表示欄７１ｅに表示される。図の例では、その部屋（事務所）の面積が「２３２．５ｍ^２」、天井高「２．６ｍ」と入力された結果、容積「６０４．５ｍ^３」と表示されたことを示している。

この地点の選定は、前記の地点別気象データと共にデータベース２５０に記憶された地点選定データ構造によって行われる。例えば、図２３に示すように、緯度「３６．００」、経度「１４０．００」と入力すると、その数値に応じた各地点からの遠近データが各地点毎に瞬時に計算され表示されると共に、最も近い地点の遠近データが選定されてそれに伴う国名、地名、計算用気象データなどが図表の最終端に表示される。

例えば、図４に示す第１の表図では、１．アフリカエリアの中から地点Ｎｏ３２のジブチが最も近い地点（選定データ）として選定されると共に、その遠近データ（９９．８８８）が図表の最終端に表示されている。また、図５に示す第２の表図では、同じく１．アフリカエリアの中から地点Ｎｏ１８のセーシャルが最も近い地点として選定されると共に、その遠近データ（９３．７９７）が図表の最終端に表示されている。なお、このように同じエリアで各表図ごとに選定データが選定された場合には、それぞれの選定データを比較してより近傍の選定データがそのエリアの選定データとして選定される。図４および図５の場合では図５の地点Ｎｏ１８のセーシャルの遠近データのほうが小さいことから、アフリカエリアからはこのセーシャルが選定されてその遠近データと共に図２１の選定データの表図に示される。

同様にして、２．オーストラリアエリア、３．カナダエリア、…１２．米国エリアの中から各エリアごとの最近傍地点が選定される。すなわち、２．オーストラリアエリアでは、図６に示すようにダーウィンが選定され、３．カナダエリアでは図７に示すようにシャーロットタウンが選定され、４．メキシコエリアでは図８に示すようにチェトマルが選定されてその遠近データと共に図２１の選定データ表図に示される。同じく、５．ロシアエリアでは図９に示すようにウラジオストックが選定され、６．欧州では図１０に示すようにアテネが選定され、７．中国では図１１および図１２に示すように哈爾浜（ハルピン）が選定されてその遠近データと共に図２１の選定データ表図に示される。

同じく８．中米エリアでは、図１３に示すようにサントドミンゴが選定され、９．東南アジア−トルコ地域では図１４に示すようにプサンが選定され、１０．南米エリアでは図１５〜図１７に示すようにジョアオペッソアが選定されてその遠近データと共に図２１の選定データ表図に示される。さらに、１１．日本エリアでは図１８に示すように東京が選定され、１２．米国では図１９および図２０に示すようにオーガスタが選定されてその遠近データと共に図２１の選定データ表図に示される。

そして、図２１に示すように、全１２エリアの各地点の中から遠近データが最も小さい地点が選定されてその表図の最終端に表示される。図２１の例では、日本エリアの東京が０．４であって遠近データが最も小さい、すなわち入力された地点の最近傍に位置することから１２エリアの各地点から東京が選定されて最終端に表示されている。

図２２に戻り、次のステップＳ２０４では、データベース２５０にアクセスして、選定された地点の負荷計算用気象データを検出して次のステップＳ２０６に移行する。図４の例では、選定されたジブチの負荷計算用気象データが検出される。ステップＳ２０６では検出された負荷計算用気象データに基づいて図２５に示すような月別熱負荷（Ｗ）を作成する。図２５の例では、東京の冷房負荷（ＴＨ）および暖房負荷（ＳＨ）の月別計算結果を表示すると共に、それぞれ最大値（ＭＡＸ）を選択して表の右欄に示したものである。この例によれば、冷房負荷の最大（ＭＡＸ）は８月（２８６２４Ｗ）であり、また、暖房負荷の最大（ＭＡＸ）は１月（１３８２８Ｗ）であることが分かる。しかし、この表図では数値の羅列であるため、その月別の変動や最大負荷月などを感覚的に把握することは容易でなく、誤解するケースもある。

そのため、このステップＳ２０６において月別の熱負荷が算出されたならば、最後のステップＳ２０８に移行し、図２６に示すようにこれをグラフ化してモニター上に表示して終了する。図２６の例は、冷房および暖房のそれぞれの月別の熱負荷を折れ線グラフで表示したものであり、これにより、月別の熱負荷の変化は勿論、それぞれの最大負荷がどの月で発生するのかが一目瞭然になる。

従来、夏の冷房は６月から９月の間のピークがくるのでこの冷房期間に対する負荷計算データを用意して計算を行い、南に窓があるときは、１０月の日射による負荷により最大負荷が発生する可能性を考えて１０月の負荷計算を行い、冬の暖房は国内の場合には殆ど１月に最大負荷が発生するので１月の暖房負荷計算を行ってきた。国内の場合は、これで殆ど問題がないが海外の場合には、気象条件が異なるため、この常識は通用しない。この点、最大負荷はどのように見つければ良いかという観点で検討した結果、各月毎の計算用データを作成し、それをベースにした月別の冷房負荷と暖房負荷を算定することで、年間を通して、いつ最大負荷が発生するかを見つけることが可能となり、かつ最大負荷を簡単に把握することが可能となる。そして、この月別最大負荷の計算結果をグラフで表現することにより、一目瞭然となる。

このように本発明に係る熱負荷計算システム１００によれば、緯度・経度を入力するだけで、その緯度・経度から予め登録した地点を自動的に選定してその地点の負荷計算用気象データを検出し、検出されたその負荷計算用気象データに基づいてその選定地点の月別熱負荷を自動的に算出し、折れ線グラフなどとして視覚的に表示することができる。これによって、世界中の何れの地点であっても、夏場の冷房用最大熱負荷と冬場の暖房用最大熱負荷を簡単かつ正確に求め、認識することができる。

すなわち、ＨＡＳＰＥＥなどの従来の計算プログラムでは、地点名を番号データとして入力しておき、ユーザーが計算したい地点名を選んで番号で入力して計算している。これに対し、本発明に係る最大熱負荷計算システム１００は、緯度・経度を入力するだけで最近傍を特定できるため、登録された地点を選らぶ煩わしさが不要となり、容易かつ迅速な処理が行える。また、これらの処理をコンピュータプログラムで実現することにより、ＰＣなどの汎用のコンピュータシステムによって容易かつ経済的に熱負荷計算システムを構築することができる。

そして、このようにして求められた夏場の冷房用最大熱負荷と冬場の暖房用最大熱負荷を用いて設備機器の容量の算定計算を行うことになるが、これは従来公知の方法を用いることになる。この熱計算の詳細な説明は省略するが、基本的には、１．壁体熱貫流負荷（壁体面積、熱貫流率、タイムラグ、相当外気温度差、温度差係数、方位係数、太陽日射量、外気温度、緯度、経度、室内温度、ＵＴＣ＋、国名、地域名）、２．窓ガラス日射負荷（窓面積、窓ガラス標準日射量、遮蔽係数）、３．隙間風負荷（隙間風風量、外気温度、外気湿度、室内温度、室内湿度）、４．人員負荷（人員数、作業状態）、５．照明負荷（照明器具容量、照明器具灯数）、６．発熱機器負荷（機器種類、機器容量、稼働率）、７．蓄熱負荷（蓄熱係数）といった７種類の負荷に基づいて算出される。そして、冷房負荷は、１乃至６の合計で負荷を算出し、暖房負荷は１と３と７の合計で負荷を算出することになる。

１００…最大熱負荷計算システム
２００…最大熱負荷計算システムのハードウェア構成図である。
１０…気象データ記憶部（気象データ記憶手段）
２０…緯度・経度入力部（緯度・経度入力手段）
３０…地点選定部（地点選定手段）
４０…計算用データ検出部（計算用データ検出手段）
５０…熱負荷算出部（熱負荷算出手段）
６０…グラフ表示部（グラフ表示手段）
７０ａ〜７０ｅ、７１ａ〜７１ｅ…入力欄
２１０…ＣＰＵ
２２０…ＲＯＭ
２３０…ＲＡＭ
２４０…インターフェース
２５０…データベース（気象データ記憶手段）
２６０…入力装置（緯度・経度入力手段）
２７０…出力装置（グラフ表示手段）

Claims

世界各地の気象データに基づいて作成された世界各地点毎の負荷計算用気象データが記憶された気象データ記憶手段と、
任意の緯度および経度を入力する緯度・経度入力手段と、
前記緯度・経度入力手段で入力された緯度および経度情報から最も近い地点を選定する地点選定手段と、
前記地点選定手段で選定された地点の負荷計算用気象データを前記気象データ記憶手段から検出する計算用データ検出手段と、
前記計算用データ検出手段で検出された計算用データに基づいて前記選定地点の月別熱負荷を算出する熱負荷算出手段とを備え、
前記地点選定手段は、
世界各地を複数のエリアに分けて各エリア内の地点毎に、前記緯度・経度入力手段で入力された緯度および経度からの距離を算出し、それを遠近データとして、その地点の負荷計算用気象データおよびその地点の協定世界時データと共に表示する第１の表示手段と、
この第１の表示手段で表示されたエリア毎に遠近データが最小の地点を選定し、それらの最小の地点を、その遠近データおよび負荷計算用気象データならびにその地点の協定世界時データと共に表示する第２の表示手段と、
この第２の表示手段で表示されたエリア毎の最小地点のうち、その遠近データが最も小さい地点を選定し、その遠近データおよび負荷計算用気象データならびにその地点の協定世界時データと共に表示する第３の表示手段とを備えたことを特徴とする最大熱負荷計算システム。
請求項１に記載の最大熱負荷計算システムにおいて、
前記熱負荷算出手段で算出された月別熱負荷をグラフ化して表示するグラフ表示手段を備えたことを特徴とする最大熱負荷計算システム。
コンピュータを、
世界各地の気象データに基づいて作成された世界各地点毎の負荷計算用気象データが記憶された気象データ記憶手段と、
任意の緯度および経度を入力する緯度・経度入力手段と、
前記緯度・経度入力手段で入力された緯度および経度情報から最も近い地点を選定する地点選定手段と、
前記地点選定手段で選定された地点の負荷計算用気象データを前記気象データ記憶手段から検出する計算用データ検出手段と、
前記計算用データ検出手段で検出された計算用データに基づいて前記選定地点の月別熱負荷を算出する熱負荷算出手段として機能させ、
さらに前記地点選定手段を、
前記地点選定手段は、
世界各地を複数のエリアに分けて各エリア内の地点毎に、前記緯度・経度入力手段で入力された緯度および経度からの距離を算出し、それを遠近データとしてその地点の負荷計算用気象データおよびその地点の協定世界時データと共に表示する第１の表示手段と、
この第１の表示手段で表示されたエリア毎に遠近データが最小の地点を選定し、それらの最小の地点を、その遠近データおよび負荷計算用気象データならびにその地点の協定世界時データと共に表示する第２の表示手段と、
この第２の表示手段で表示されたエリア毎の最小地点のうち、その遠近データが最も小さい地点を選定し、その遠近データおよび負荷計算用気象データならびにその地点の協定世界時データと共に表示する第３の表示手段として機能させることを特徴とする最大熱負荷計算プログラム。
請求項３に記載の最大熱負荷計算プログラムにおいて、
コンピュータを、
前記熱負荷算出手段で算出された月別熱負荷をグラフ化して表示するグラフ表示手段として、さらに機能させることを特徴とする最大熱負荷計算プログラム。