JP6655182B2

JP6655182B2 - 空調機管理装置、および、空調機管理方法

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Publication number: JP6655182B2
Application number: JP2018523047A
Authority: JP
Inventors: 亮介中村; 冨田　泰志; 泰志冨田; 勉河村
Original assignee: Hitachi Ltd
Current assignee: Hitachi Ltd
Priority date: 2016-06-13
Filing date: 2016-06-13
Publication date: 2020-02-26
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Description

計数した人流情報を用いて、空調機や熱源設備の運転計画を作成して制御する、空調機管理装置、熱源設備管理装置、空調機管理方法、および、熱源設備管理方法に関する。

特許文献１の要約書には、「エレベータ稼動情報を利用して照明・空調制御を行うという考えはあるが、エレベータが動くまで照明がつかない、空調は効果の遅れのため必要な時に間に合わない、などの課題」を解決すべく、「エレベータ稼動情報から人流量や在室人数・在室率を曜日・時間帯ごとなどでパターン化し、それに合わせた制御スケジュールを計画実行する。またエレベータ稼動情報を取得できない建物については、類似建物もしくはその１フロアのエレベータ稼動情報やその解析結果を流用する」方法が開示されている。

特開２００５−１０４６３５号公報

エネルギー資源の節約や環境問題への対応のため、省エネを実現することは世界的に重要な課題であり、鉄道会社でも消費エネルギーの削減を進めている。鉄道会社では、駅構内の消費エネルギーの割合は高く、中でも構内空調の消費エネルギーは半分程度を占めているため、その関連設備の制御を適切に実施することが必要となる。駅は、多数の利用者が存在し、その人数が時々刻々と変化するため、空調関連設備の制御を適切に行うためには、人の流れ（以下「人流」という）を詳細に評価して人体発熱負荷を適切に考慮した運転が必要となる。

特許文献１に記載の方法では、エレベータ稼動情報から人流量や在室人数・在室率を曜日・時間帯ごとなどでパターン化し、それに合わせた制御スケジュールを計画実行する。しかし、時間帯でまとめて人流を把握していて、時々刻々と変化する実際の人流についてまでは評価していないため、予め想定したパターンと大きく異なる人流が生じた場合には、適切な設備運転を行うことができないという問題がある。

上記課題を解決するため、本発明の空調機管理装置では、外部から情報が入力される情報入力装置と、該情報入力装置に入力された情報を記憶しておく情報記憶装置と、該情報記憶装置に記憶された情報を読み出して処理する情報処理装置と、該情報処理装置で処理された情報を空調機に出力する情報出力装置と、を具備する空調機管理装置であって、前記情報入力装置から入力され前記情報記憶装置に記憶された情報には、フロア内の各領域の形状、面積、および、出入口に関するフロア情報と、前記フロアの出入口に設けられた人流計数装置で計数した人流に関する出入口通過人流情報と、日射量・気温・湿度の何れかを含む気象予報データと、壁からの侵入熱・照明発熱・換気熱の何れかを含む熱負荷情報と、が含まれ、前記情報処理装置は、前記情報記憶装置から読み出した前記フロア情報と前記出入口通過人流情報に基づいて、各領域内の人流を時間帯毎に予測した人流データを生成するとともに、前記情報記憶装置から読み出した前記気象予報データと前記熱負荷情報、および、前記人流データに基づいて、各領域内の空調熱負荷を時間帯毎に予測した空調熱負荷情報を生成するものであり、前記情報入力装置から入力され前記情報記憶装置に記憶された情報には、さらに、前記空調機の冷房容量・風量の情報を含む空調機情報と、前記領域の空気密度・比熱の情報を含む空調対象空間情報と、が含まれ、前記情報処理装置は、前記情報記憶装置から読み出した前記空調機情報と前記空調対象空間情報に基づいて、前記空調機が利用者付近の室温を制御するまでの時間遅れを求め、前記空調熱負荷情報から求めた人体熱負荷と、該人体熱負荷を前記時間遅れに相当する時間先行させた先行人体熱負荷の差分を打ち消すように、前記空調機を制御する空調機運転計画を生成することとした。

本発明によれば、時々刻々と変化する実際の人流を考慮した空調機または熱源設備の運転計画を作成し、実際の人流に応じた適切な設備運転を実現できる。

実施例１の空調機管理装置１０１の機能ブロック図実施例１の空調機管理装置１０１の構成図フロア構造の例フロア情報１０２の例出入口通過人流情報１０３の例人流データ１０４の例従来の空調制御における人流・空調機出力・室温（空調機付近）・室温（利用者付近）の時間変化の例実施例１の空調制御における人流・空調機出力・室温（空調機付近）・室温（利用者付近）の時間変化の例運転計画作成部１１１の処理の概念図実施例２の熱源設備管理装置２０１の構成図人流予測を用いない熱源設備の運転計画を説明するための概念図人流予測を用いた熱源設備の運転計画を説明するための概念図実施例３の空調機管理装置１０１の構成図人流指定情報１００１の例

以下、実施例を図面を用いて説明する。

図１Ａは、実施例１の空調機管理装置１０１の機能ブロック図であり、図１Ｂはハードウェア構成図である。図１Ａに示すように、空調機管理装置１０１は、フロア情報１０２と出入口通過人流情報１０３を入力として、人流データ１０４を出力する人流予測部１０５と、気象予報データ１０６と熱負荷情報１０７と人流データ１０４を入力として、空調熱負荷１０９を出力する空調熱負荷予測部１０８と、空調熱負荷１０９と空調機情報１１０と空調対象空間情報１１３を入力として、空調機運転計画１１２を出力する空調機運転計画作成部１１１からなる。

また、図１Ｂのハードウェア構成図に示すように、本実施例の空調機管理装置１０１は、入出力装置１１４と、情報処理装置（ＣＰＵ）１１５と、主記憶装置１１６と、補助記憶装置１１７と、それらを相互に接続する内部通信線１１８とから構成されている。入力予測部１０５、空調熱負荷予測部１０８、空調機運転計画作成部１１１は、主記憶装置に記憶されているプログラムを情報処理装置１１５が実行することにより実現する。補助記憶装置１１７には、入力入出力装置１１４を介して、インターネットなどのネットワーク１１９や後述する人流計数装置から取得した、或いは、キーボードなどの入力装置１２０から入力された、フロア情報１０２、出入口通過人流情報１０３、気象予報データ１０６、熱負荷情報１０７、空調機情報１１０、空調対象空間情報１１３や、情報処理装置１１５によって演算された、人流データ１０４、空調熱負荷１０９、空調機運転計画１１２が記憶される。また、情報処理装置１１５は、入出力装置１１４を介して複数の空調機１２１（空調機１２１Ａ〜１２１Ｃ等）の制御を行う。以下、各要素についてその詳細を示す。

フロア情報１０２は管理者によって入力される情報であり、空調機管理装置１０１が管理する空調機１２１が存在するフロアに関し、その形状と面積、各空調機が担当する空調領域、人の流入・流出が発生する箇所（出入口）を表わすデータである。

その例を図２Ａ、図２Ｂを用いて説明する。図２Ａは空調機管理装置１０１が制御する複数の空調機１２１によって空調されるフロアの例であり、白い四角Ａ〜Ｊはそれぞれ空調機が担当とする個々の空調領域である。各空調領域における空調機の名称を、以後の説明では空調機１２１Ａのように対象空調領域の名称を付して表わす。なお、各空調機１２１は必ずしも１台の空調機ではなく、同一の空調領域に存在する空調機をまとめて１台とみなして制御するとしても、同様に制御可能である。また、黒く示した個所は人の出入口であり、出入口１〜出入口４の４つある。人流を適切に評価するために、この閉鎖空間の出入口は階段、エレベータ、エスカレータなども含め、全て与える必要がある。

図２Ｂは、図２Ａに示したフロアに関するフロア情報１０２の例であり、例えば、空調領域Ａに関しては、北（Ｎ）方向に出入口１が設けられており、南（Ｓ）方向に空調領域Ｂが隣接している、という情報が記録されている。

出入口通過人流情報１０３は、各出入口からの各時間帯における実際の流入人数を示すデータである。これは、各出入口に設けられた人流計数装置（自動改札機や監視カメラなどを利用）で計数された流入者の人数である。

人流予測部１０５は、入力されたフロア情報１０２と出入口通過人流情報１０３を元に各時刻に各空調領域に存在する人数をシミュレーションによって求める。

まず、各流入者の目的地（目的とする出口）を推定する。例えば、図３に示す、ある日の８時００分から始まる時間帯を例に、推定の具体例を説明する。人流予測部１０５は、出入口通過人流情報１０３から同時間帯の各出入口からの流入人数を確認する。ここでは、出入口１、２、３、４の流入が、それぞれ、２０名、２０名、３０名、２０名であったものとする。次に、各出入口からの目的地の過去統計を参照する。ここから、例えば、同時間帯の出入口１からの人流の５０％が出入口２に向かい、５０％が出入口４に向かうという統計を把握する。次に、この過去を踏まえて、各出入口の人流の目的地を推定する。例えば、出入口１からの人流２０名のうち、５０％に相当する１０名が出入口２に向かい、同じく５０％に相当する１０名が出入口４に向かうとの推定を行う。

以上で得た実際の人流と推定目的地を用いて各領域の人流をシミュレーションする。例としては、図２Ａで例を示したフロアについて、さらに詳細な人一人分の細分領域に分割し、その碁盤目状の細分領域を点で表わす人のモデルが移動していく離散事象シミュレーションが挙げられる。

シミュレーションの結果得られた人流データ１０４の具体例を図４に示す。図の４０１のデータは、各時刻・各空調領域における人数を表す。この例では、出入口１からのみ人が流入し、出入口２には向かわずに出入口３または出入口４に移動していく様子を表わしており、７時２０分に出入口１で実測された１０名が空調領域Ａを経て空調領域Ｂ、Ｄ、Ｅなどに拡散していく状況をシミュレーションしている。なお、ここでは、推定目的地に出入口２を設定していないため、空調領域Ｃの人数は変化しない。本実施例では１０分間隔でシミュレーションを行う例を示しているが、時間間隔はこれに限定されず、さらに短期間でシミュレーションを繰り返してもよい。

空調熱負荷予測部１０８は、人流データ１０４によって人体発熱による空調負荷を求める。人体発熱による負荷は例えば以下に示す数１によって求める。

ここで、q_pは人体発熱による空調負荷[W]、q_psは人体１人当たりから発生する顕熱[W/人]、q_plは人体１人当たりから発生する潜熱[W/人]、NPは人数[人]を表わす。図３で示した人流データの人数をあてはめて演算することで、各空調領域Ａ〜Ｊまでの時々刻々と変化する人体発熱による空調負荷を求めることができる。

また、空調熱負荷予測部１０８には、時刻毎の日射量・温度・湿度等の気象予報データ１０６や、壁からの侵入熱、照明発熱、換気熱等の人体発熱以外の熱負荷情報１０７が入力される。気象予報データ１０６は自動配信サービスなどを介して所定時間ごとに配信されるデータであり、また、人体発熱以外の熱負荷情報１０７は管理者が規定するものであり、具体的には下記の数２〜数４で定義されるものである。なお、これらの演算には、気象予報データ１０６から得た情報を適宜利用する。

まず、外部からの侵入熱は数２を用いて求める。

ここで、q_invは侵入熱[W]、１項目がガラス侵入熱量、２項目が壁侵入熱である。I_grはガラス面からの日射熱量[W]、k_grは遮蔽係数、K_grはガラスの熱貫流率[W/(m²・K)]、Δt_eは室内外の温度差[K]、A_grは窓ガラスの面積[m²]、K_wは外壁の熱貫流率[W/(m²・K)]、A_wは外壁の面積[m²]を表わす。

また、照明発熱は、数３を用いて求める。

ここで、q_lは照明発熱[W]、Cは減光補償率[-]、Eは照度[lx]、Kは照明率[-]、εは器具の照明効率[lm/W]、rLは照明負荷遅れ係数、Aは室面積[m²]を表わす。

さらに、換気熱は、以下の数４を用いて求める。

ここで、q_iは換気熱[W]、Q_iは必要換気量[m³/h]、t_oは屋外の温度[K]、t_rは屋内の温度[K]、x_oは屋外の絶対湿度[kg/kg(DA)]、x_rは屋内の絶対湿度[kg/kg(DA)]を表わす。なお式中の0.33は空気の比重（0.28[J/(kg・K)]）×空気密度（1.2[kg/m³]）であり、830は水蒸気の蒸発潜熱（695[W/(kg・K)]）×空気密度（1.2[kg/m³]）である。

本実施例では、人体発熱によるもの以外の代表的な空調負荷とその評価式（数２〜数４）を示したが、これに限定されず、ＰＣやストーブなどの発熱する設備等が空調領域に存在する場合にはその熱負荷を組み入れても良い。また人体発熱以外の負荷については、上記のように各負荷を詳細な演算によって求めずに、過去の実績データを元にして、記憶ベース推論等の方法により一括して求めてもよい。

以上のようにして、空調熱負荷予測部１０８は、人体発熱による空調熱負荷（数１）とその他の要因による空調熱負荷（数２〜数４）を求め、それらを足し合わせることで、各空調領域における空調熱負荷情報１０９を求める。

次に、空調機運転計画作成部１１１について示す。空調機運転計画作成部１１１は、管理者が入力した空調機情報１１０と空調対象空間情報１１３、および、空調熱負荷予測部１０８が予測した空調熱負荷１０９を入力とし、後述する方法で求めた空調機運転計画１１１を出力するものである。ここで、空調機情報１１０は、各々の空調機１２１の冷房容量や風量の情報であり、空調対象空間情報１１３は各空調機１２１が担当する空調領域の空気密度・比熱等に関する情報である。また、空調機運転計画１１２は、各空調機１２１を制御するための運転計画である。

比較のため、図５を用いて、空調機付近の温度に基づいて空調機が制御される、従来の空調制御における、人流・空調機出力・室温（空調機付近）・室温（利用者付近）の時間変化を示す。

図５（ａ）に示すように、時刻５０１で人流がステップ状に増加し利用者付近の室温（図５（ｄ））が上昇しても、部屋上部の空調機付近の室温（図５（ｃ））はすぐには上昇しない。このため、空調機付近の室温上昇が検出される時刻５０２になるまで空調機熱負荷に変化はなく、空調機への指令も変わらない（図５（ｂ））。この結果、時刻５０１から時刻５０２の間に、利用者付近の室温が上昇してしまい（図５（ｄ））、利用者の快適性が損なわれる。その後、時刻５０２になると、空調機出力（図５（ｂ））が上昇し（冷房が強化され）、利用者付近の室温が下降し一定温度に保たれる。

その後、図５（ａ）に示すように、時刻５０３で人流がステップ状に減少した場合を考える。この場合、利用者付近の室温（図５（ｄ））は速やかに下降するが、上記と同様の理由で空調機付近の室温（図５（ｃ））がすぐには下がらないため、利用者付近の室温を一時的ではあるが不必要に下がってしまう。

すなわち、図５の制御方法によれば、人流がステップ状に増加したときには、一時的に利用者の快適性が損なわれ、人流がステップ状に減少したときには、一時的に過大なエネルギー消費が発生するという問題が生じる。

本実施例の運転計画作成部１１１は、こうした快適性の悪化や無駄なエネルギー消費を抑制できる空調機運転計画１１２を作成するものであり、空調機１２１はこれを利用して管理される。運転計画作成部１１１の計画と制御によって得られる、図５と同じ諸量を図６に示す。

本実施例では、図６に示すように、人流が増加する時刻５０１に先行する時刻６０１に空調機出力（図６（ｂ））を強める。これにより、空調機付近の室温（図６（ｃ））は一時的に減少する。続いて、時間差で利用者付近の室温（図６（ｄ））が低下し始めるが、この時には人流が増加して空調負荷が増大しているため、結果的に利用者付近の室温は一定に保たれる。これにより、ユーザの快適性を損なわない運転が可能となる。

また、人流が減少する時刻５０３に先行する時刻６０２に空調機出力（図６（ｂ））を弱める。これにより、空調機付近の室温は一時的に上昇する。続いて、時間差で利用者付近の室温が増加し始めるが、この時には人流が減少して空調負荷が減少しているため、結果的に利用者付近の室温は一定に保たれる。これにより、不必要に室温を低下させることで無駄にする消費エネルギーを削減できる。

運転計画作成部１１１は、空調領域毎に図６のような運転をするため、事前に空調を強めるべき時刻とその強さを決定し、快適性と省エネを兼ね備えた空調の運転計画を作成する。

運転計画作成部１１１の処理を図７の概念図を用いて説明する。まず、情報処理装置１１５が補助記憶装置１００４から読み出した空調機情報１１０と空調対象空間情報１１３を元に、情報処理装置１００２は空調出力が利用者付近の室温を制御するまでの時間遅れ（図５における、時刻５０１と時刻５０２の時間差、あるいは、時刻５０３と時刻５０４の時間差）を求めておく（Ｓ７０１）。

次に、情報処理装置１１５は補助記憶装置１００４から読み出した空調熱負荷１０９に含まれる人体熱負荷７０１を、前記時間遅れの分だけ先行させた先行人体熱負荷７０２を生成する（Ｓ７０２、図７（ｂ））。

次に、情報処理装置１１５は、先行人体熱負荷７０２から人体熱負荷７０１を減算した人体熱負荷差分（７０３，７０４）を生成する（Ｓ７０３、図７（ｃ））。

次に、情報処理装置１１５は、人体熱負荷差分７０３の影響を打ち消すために必要な設定温度７０５と、人体熱負荷差分７０４の影響を打ち消すために必要な設定温度７０６を求める（Ｓ７０５、図７（ｄ））。このようにして、空調領域毎の空調設定温度（図７（ｄ））を演算し、これらを纏めたものを空調機運転計画１１２として出力する。

なお、本実施例においては空調機情報１１０と空調対象空間情報１１３から空調出力が利用者付近の室温を制御するまでの時間遅れを求めているが、この値は事前演算しておいて入力値として与えても良いし、過去実績の時間遅れを採用して演算を行っても良い。また、空調機運転計画１１２を一般的な空調機を対象として設定温度の計画としているが、空調機負荷を直接制御できる場合には、前記時間遅れ分をずらした人体発熱負荷６０１を、人体発熱負荷以外の負荷と足し合わせることで全体空調負荷を求め、その負荷を空調機出力の計画値として空調機運転計画１１２としてもよい。また、本実施例では冷房の場合として示しているが、暖房の場合も同様の考え方で、人流を考慮した空調の運転計画が作成できる。

以上により、人流予測を利用した実施例１の空調機管理装置１０１によって時々刻々と変化する人流を考慮した空調の運転計画が作成できる。

図８は、実施例２の熱源設備管理装置２０１の構成図の例である。実施例１の空調機管理装置１０１と同等の点は説明を省略することとする。本実施例２の熱源設備管理装置２０１は、空調に用いる集中熱源の熱源設備の運転計画８０５を人流を利用して生成する。運転計画が対象とする設備は、遠心冷凍機・スクリュ冷凍機・吸収冷凍機といった熱源機や、電力と排熱を供給するコジェネレーション等の発電機、また蓄熱槽や蓄電池等の蓄エネ設備である。

人流を予測して、その人流データ１０４を元に空調熱負荷１０９を求める処理は実施例１と同様である。これに対し、熱源設備運転計画作成部８０４は、空調以外の熱負荷情報８０１と熱源設備情報８０２と制約・目的関数情報８０３を利用して、熱源設備運転計画８０５を生成する。

管理者が入力する熱源設備関連情報８０２は、運転計画を作成するために必要な設備に関する情報であり、熱源設備・発電設備・蓄エネ設備の各容量、各熱源設備・発電設備に対してその負荷率（出力／定格出力）に対する消費エネルギー（電力・ガス等）や出力エネルギー（コジェネ排熱など）を表わすエネルギー消費特性等である。

管理者が入力する制約・目的関数情報８０３は、制約条件としては、例えば買電量の上限値や、各設備のメンテナンス制約や運転の継続時間等、様々な運転計画に関連する情報であり、目的関数については、最小化すべき指標をコストやＣＯ_２排出量等と指定する情報である。

熱源設備運転計画作成部８０４が運転計画を作成する手法としては、二次計画法や混合整数線形計画法を用いた厳密解法、あるいは遺伝的アルゴリズム（ＧＡ）、粒子群最適化（ＰＳＯ）等のヒューリスティック等一般的に用いられるものを使用する。

人流予測を用いて熱源設備の運転計画を作成することによる効果を以下の図９Ａ、図９Ｂを用いた単純な例で示す。図９Ａにおいて、実線９０１は、集中熱源によって供給する全体の熱需要を表わす。本実施例では簡単のため、需要をまかなうための熱源設備の構成は、９０２で与えられる熱量を容量とする電動の冷凍機１台と、蓄熱槽１基とする。また単純のため、買電の価格は一定とする。この状態でコストを最小とする運転計画を立てた場合、熱源設備は一般に低負荷運転すると効率が落ちるため、夜間の低負荷運転を避けるような計画を立てる。そのため、０ｈ過ぎから一点鎖線９０３Ａに示す蓄熱運転を行い、蓄熱した分で時刻９０４以降の熱を供給するとともに、熱源設備の運転を停止しておくことで、低負荷時の熱源設備運転を行わない運転計画となる。

これ対して、例えば人流の急激な増加（イベント等の発生）によって想定外の熱負荷９０５が必要になる場合を、図９Ｂを用いて説明する。この場合、冷凍機の容量９０２を超えた熱負荷となるため、蓄熱槽から冷水を供給せざるを得なくなる。そのため、元々時刻９０４以降の熱負荷を供給するための冷水が不足してしまうため、時刻９０４以降のどこかで同じ熱量の分だけ必ず効率の悪い低負荷運転をする必要が生じる。これに対し、人流を含めた運転計画で時々刻々と変化する人の数を把握し、しばらく先の人体発熱量を正確に評価できる場合を想定する。この場合、熱源設備の運転に余裕がある１２ｈ近くに、追加で必要となる熱量が分かるため、冷凍機を余分に動かして蓄熱しておくことが可能となる。これにより、人流データがない場合と比較して、低負荷での熱源設備の運転を抑制して効率のよい運転が作成できる。実際には複数の熱源設備があり、その運転の仕方も複雑となるが、この例と同様に人流解析によって、時間毎に更新される需要予測が高度になることで、実際の熱需要に合わせた運転が可能となるため、省エネが可能となる。

図１０は、実施例３の空調機管理装置１０１の構成図の例である。上記の実施例と同等の点は説明を省略することとする。本実施例では、人流と空調機の運転の両方を対象とし、最も消費エネルギーが小さくなる設備運転計画と人流の流れの指定方法を決定する。

実施例３の空調機管理装置１０１では、人流予測部１０５の入力として、フロアの各空調領域のうち通行不可領域の組合せを異ならせた複数のパターンを指定する人流指定情報１００１を用いる。さらに空調コスト評価・運転計画決定部１００２では、空調熱負荷１０９と空調機情報１１０と空調対象空間情報１１３を元に空調運転コストを導出する。続いて得られた空調コストを元に、指定された数パターンの人流のうち最も空調コストが安くなる人流指定情報１００４と、それに対応する空調運転計画１００３を出力する。

以下に、新たに追加された構成要素についてその詳細を示す。まず人流指定情報１００１は、管理者が作成する、複数の人流パターンを指定したデータであり、その例を図１１に示す。人流指定情報１００１が指定する人流パターンの一つは、空調領域Ａ〜Ｊのうち空調領域Ｄ、Ｆを通行不可と指定したもので、人流予測部１０５はこれらの領域の人流をゼロとした人流データを生成する。また、人流指定情報１００１が指定する他の人流パターンは、空調領域Ｅ、Ｇを通行不可と指定したもので、人流予測部１０５はこれらの領域の人流をゼロとした人流データも生成する。

人流予測部１０５は、通行不可の領域を考慮した人流データ１０４を出力するため、空調熱負荷１０９はそれぞれの通行不可のパターンで異なる。そこで、空調コスト評価・運転計画決定部１００２は、それぞれのパターンに対して、空調熱負荷１０９と空調機情報１１０と空調対象空間情報１１３を用いて空調コストを評価する。人体発熱の総量は変化しないが、人流の通過を認めない領域の空調機の停止や、一部に人流をまとめることによる空調機負荷率の増加による効率向上の効果によって空調コストは変化する。人流指定情報１００１で指定された複数のパターンについて演算・比較し、最もコストが安いパターンについて、人流指定情報１００４と空調運転計画１００３を出力する。空調運転計画１００３は、人流が通過できない領域に対して、その時間帯に空調を停止させる計画である。なお実施例１〜３は、それぞれ個別の効果を持つがそれらを２つ以上組み合わせることで、複数の効果を合わせもった空調機管理装置１０１とすることも可能である。

なお、本発明は上記した実施例に限定されるものではなく、様々な変形例が含まれる。例えば、上記した実施例は本発明を分かりやすく説明するために詳細に説明したものであり、必ずしも説明した全ての構成を備えるものに限定されるものではない。また、ある実施例の構成の一部を他の実施例の構成に置き換えることが可能であり、また、ある実施例の構成に他の実施例の構成を加えることも可能である。また、各実施例の構成の一部について、他の構成の追加・削除・置換をすることが可能である。

また、上記の各構成、機能、処理部、処理手段等は、それらの一部又は全部を、例えば集積回路で設計する等によりハードウェアで実現してもよい。また、上記の各構成、機能等は、プロセッサがそれぞれの機能を実現するプログラムを解釈し、実行することによりソフトウェアで実現してもよい。各機能を実現するプログラム、テーブル、ファイル等の情報は、メモリや、ハードディスク、ＳＳＤ（Solid State Drive）等の記録装置、または、ＩＣカード、ＳＤカード、ＤＶＤ等の記録媒体に置くことができる。

１０１…空調機管理装置，１０２…フロア情報，１０３…出入口通過人流情報，１０４…人流データ，１０５…人流予測部，１０６…気象予報データ，１０７…熱負荷情報，１０８…空調熱負荷予測部，１０９…空調熱負荷，１１０…空調機情報，１１１…空調機運転計画作成部，１１２…空調機運転計画，１１３…空調対象空間情報，２０１…熱源設備管理装置

Claims

外部から情報が入力される情報入力装置と、
該情報入力装置に入力された情報を記憶しておく情報記憶装置と、
該情報記憶装置に記憶された情報を読み出して処理する情報処理装置と、
該情報処理装置で処理された情報を空調機に出力する情報出力装置と、
を具備する空調機管理装置であって、
前記情報入力装置から入力され前記情報記憶装置に記憶された情報には、
フロア内の各領域の形状、面積、および、出入口に関するフロア情報と、
前記フロアの出入口に設けられた人流計数装置で計数した人流に関する出入口通過人流情報と、
日射量・気温・湿度の何れかを含む気象予報データと、
壁からの侵入熱・照明発熱・換気熱の何れかを含む熱負荷情報と、
が含まれ、
前記情報処理装置は、
前記情報記憶装置から読み出した前記フロア情報と前記出入口通過人流情報に基づいて、各領域内の人流を時間帯毎に予測した人流データを生成するとともに、
前記情報記憶装置から読み出した前記気象予報データと前記熱負荷情報、および、前記人流データに基づいて、各領域内の空調熱負荷を時間帯毎に予測した空調熱負荷情報を生成するものであり、
前記情報入力装置から入力され前記情報記憶装置に記憶された情報には、さらに、
前記空調機の冷房容量・風量の情報を含む空調機情報と、
前記領域の空気密度・比熱の情報を含む空調対象空間情報と、
が含まれ、
前記情報処理装置は、
前記情報記憶装置から読み出した前記空調機情報と前記空調対象空間情報に基づいて、前記空調機が利用者付近の室温を制御するまでの時間遅れを求め、
前記空調熱負荷情報から求めた人体熱負荷と、該人体熱負荷を前記時間遅れに相当する時間先行させた先行人体熱負荷の差分を打ち消すように、前記空調機を制御する空調機運転計画を生成することを特徴とする空調機管理装置。
請求項１に記載の空調機管理装置において、
前記情報入力装置から入力され前記情報記憶装置に記憶された情報には、さらに、前記フロアの各領域のうち、通行不可の領域の組合せを異ならせた複数のパターンを指定する人流指定情報が含まれており、
前記情報処理装置は、
前記情報記憶装置から読み出した前記フロア情報、前記出入口通過人流情報に加え、前記人流指定情報に基づいて、各領域内の人流を時間帯毎に予測した人流データを生成するとともに、
前記複数のパターン毎に前記空調機運転計画を生成し、
該複数の空調機運転計画のうち最もコストの安い空調機運転計画に対応するパターンと、
該パターンに対応する空調機運転計画を出力することを特徴とする空調機管理装置。
フロアの各領域を担当する空調機を管理する空調機管理方法であって、
フロア内の各領域の形状、面積、および、出入口に関するフロア情報と、
前記フロアの出入口に設けられた人流計数装置で計数した人流に関する出入口通過人流情報と、
日射量・気温・湿度の何れかを含む気象予報データと、
壁からの侵入熱・照明発熱・換気熱の何れかを含む熱負荷情報と、
が用いられ、
前記フロア情報と前記出入口通過人流情報に基づいて、各領域内の人流を時間帯毎に予測した人流データを生成し、
前記気象予報データと前記熱負荷情報、および、前記人流データに基づいて、各領域内の空調熱負荷を時間帯毎に予測した空調熱負荷情報を生成するものであり、さらに、
前記空調機の冷房容量・風量の情報を含む空調機情報と、
前記領域の空気密度・比熱の情報を含む空調対象空間情報と、
が用いられ、
前記空調機情報と前記空調対象空間情報に基づいて、前記空調機が利用者付近の室温を制御するまでの時間遅れを求め、
前記空調熱負荷情報から求めた人体熱負荷と、該人体熱負荷を前記時間遅れに相当する時間先行させた先行人体熱負荷の差分を打ち消すように、前記空調機を制御する空調機運転計画を生成することを特徴とする空調機管理方法。
請求項３に記載の空調機管理方法において、
さらに、前記フロアの各領域のうち、通行不可の領域の組合せを異ならせた複数のパターンを指定する人流指定情報が用いられ、
前記フロア情報、前記出入口通過人流情報に加え、前記人流指定情報に基づいて、各領域内の人流を時間帯毎に予測した人流データを生成するとともに、
前記複数のパターン毎に前記空調機運転計画を生成し、
該複数の空調機運転計画のうち最もコストの安い空調機運転計画に対応するパターンと、
該パターンに対応する空調機運転計画を出力することを特徴とする空調機管理方法。