JP7370821B2 - Perimeter air conditioning system - Google Patents
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Description
特許法第30条第2項適用 令和元年度空気調和・衛生工学会大会論文集、337-340頁Application of
本発明は、ペリメータゾーンの空調を行う空調システムに関する。 The present invention relates to an air conditioning system that performs air conditioning in a perimeter zone.
図11は一般的な空調システムの一例を模式的に示している。空調機1から送り出される空調された空気(給気)A1は、給気ダクト2を通ってオフィス等の室内である対象空間Sへ導かれる。対象空間Sの天井3には複数の吹出口4が設置されており、各空調機1から伸びる給気ダクト2の下流側は、各吹出口4に接続されている。給気ダクト2を流通する空調空気A1は、各吹出口4から対象空間Sへ供給される。
FIG. 11 schematically shows an example of a general air conditioning system. Conditioned air (supply air) A1 sent out from the
給気ダクト2における各吹出口4の手前の位置には、それぞれ変風量装置5が備えられている。変風量装置5はVAV(Variable Air Volume )等と略称される装置であり、内部に備えたダンパの開度を変更することで、内部を通過する空気の風量を調整するようになっている。給気A1は、対象空間Sへ供給されるにあたり、変風量装置5により風量を調整される。
A variable
対象空間Sは、外皮負荷の影響を受けやすい窓際などのペリメータゾーンPと、その内側のインテリアゾーンIに分けることができる。図11には、インテリアゾーンIに面する位置と、ペリメータゾーンPに面する位置にそれぞれ変風量装置5を1台ずつ図示しており、またインテリアゾーンIに面する変風量装置5に対し給気A1を送り出す空調機1(インテリア空調機1a)と、ペリメータゾーンPに面する変風量装置5に対し給気A1を送り出す空調機1(ペリメータ空調機1b)をそれぞれ1台ずつ図示している(尚、これは模式的に簡略化された図であり、実際の空調システムにおいては、変風量装置5や空調機1の数や配置、空調機1に対する変風量装置5の台数等は、対象空間Sの規模や形状、熱状況等に応じて適宜設定されることは言うまでもない)。
The target space S can be divided into a perimeter zone P such as a window area that is easily affected by the outer skin load, and an interior zone I inside the perimeter zone P. FIG. 11 shows one variable
天井3には、インテリアゾーンIおよびペリメータゾーンPにあたる位置にそれぞれ吸込口7,16が設けられている。インテリアゾーンI、ペリメータゾーンPに面する各変風量装置5からは、それぞれインテリア空調機1aまたはペリメータ空調機1bから送られた給気A1が、吹出口4を通じて対象空間Sへ供給され、該対象空間S内の空気(室内空気)A2と混合する。
室内空気A2のうち、主にインテリアゾーンIにある一部は、インテリアゾーンIに面する吸込口7から還気A3として取り込まれる。還気A3のうち、一部は還気ダクト8の外へ排気A4として排出され、一部は還気ダクト8から新たに取り込まれる外気A0と混合してインテリア空調機1aに戻り、温度や湿度を調整されたうえで再度、給気A1として送り出される。
A portion of the indoor air A2, mainly located in the interior zone I, is taken in as return air A3 from the
室内空気A2のうち、主にペリメータゾーンPにある一部は、ペリメータゾーンPに面する吸込口16から還気A3として取り込まれ、還気ダクト17を通って全量がペリメータ空調機1bに戻り、温度を調整されたうえで再度、給気A1として送り出される。こうして、空調機1と対象空間Sの間を空気が循環するようになっている。
A portion of the indoor air A2, mainly located in the perimeter zone P, is taken in as return air A3 from the
このような空調システムにおいては、例えば変風量方式と呼ばれる空調方式により、対象空間S内における空調負荷の変動に対応するようになっている。対象空間S内の適当な箇所(ここに示した例では、天井3)には、室内空気A2の温度を測定する温度センサ9が設けられている。変風量装置5には、それぞれ制御装置(VAVコントローラ)が設けられており、 温度センサ9における測定値と、変風量装置5における温度設定値の偏差が0になるよう、変風量装置5に対しPI制御等による制御を行い、適当な風量の給気A1を吹出口4から供給するようになっている。例えば、暖房時において、室内温度(室内空気A2の温度)の設定値に対し、温度センサ9の測定値が低い場合には給気A1の供給量を大きくし、設定値と測定値が近い場合には供給量を少なくする、といった制御を行う。
In such an air conditioning system, for example, an air conditioning method called a variable air volume method is used to cope with fluctuations in the air conditioning load within the target space S.
空調システムを構成する各機器の運転状況は、制御装置10によって監視し、操作される。制御装置10は、各空調機1(インテリア空調機1aやペリメータ空調機1b)の動作を制御するコントローラや、中央監視ネットワークと接続するインテリジェントゲートウェイ等を備えており、例えば各変風量装置5における要求風量や、対象空間S内における設定温度といった値を取得し、これらに基づいて、各空調機1から供給される給気A1の温度や風量等を決定するようになっている。
The operating status of each device constituting the air conditioning system is monitored and operated by the
各変風量装置5の制御装置では、各温度センサ9における測定値を取得し、設定温度との偏差に基づいて変風量装置5内のダンパの開度を調整し、適当な風量の給気A1を吹出口4から供給する。すなわち、例えば暖房時において、室内温度(室内空気A2の温度)の設定値に対し、温度センサ9の測定値が著しく低い場合には給気A1の供給量を大きくし、設定値と測定値が近い場合には供給量を少なくする、といった制御を行う。
The control device of each variable
各空調機1では、変風量装置5から送り出される給気A1を各変風量装置5へ送り出すが、ここで送り出される給気A1の量は、その下流の変風量装置5における要求風量の合計である。そこで、制御装置10では、各変風量装置5における要求風量に基づき、各空調機1における供給風量を決定する。
In each
以上のような風量による制御に加え、実際の空調システムでは、さらに要求風量に応じて給気温度(空調機1から送り出される給気A1の温度)を調整する制御(ロードリセット制御)もあわせて行われる。変風量方式の空調システムでは、原則的に、負荷が大きければ変風量装置5からの要求風量が増え、負荷が小さければ要求風量が減ると言える。そこで、変風量装置5からの要求風量に応じ、空調機1における給気A1の供給風量だけでなく、給気温度をも適宜変更するのである。例えば暖房時において、要求風量が変風量装置5の定格風量に対して小さい場合には、給気温度の設定値を下げる。尚、ロードリセット制御としては種々の方式を採用することができ、例えば変風量装置5の開度情報に基づき、各変風量装置5の開度が所定の開度範囲に収まるよう給気温度の設定値を変更する方式でもよいし、変風量装置5の設定温度と計測温度(空調システム内の適当な箇所における空気の計測温度。例えば、還気A3の温度)の偏差に重みづけを行い、その重みづけに基づいて給気温度の設定値を変更する方式でもよい。
In addition to the control based on air volume as described above, in an actual air conditioning system, there is also control (load reset control) that adjusts the supply air temperature (temperature of supply air A1 sent from air conditioner 1) according to the required air volume. It will be done. In a variable air volume type air conditioning system, it can be said that, in principle, if the load is large, the required air volume from the variable
このように、図11に示す如き空調システムにおいては、室内負荷に合わせ、供給風量および給気温度が自動で変更される。 In this way, in the air conditioning system as shown in FIG. 11, the supply air volume and supply air temperature are automatically changed according to the indoor load.
ところで、こうした空調システムでは、室内空気A2の温度を温度センサ9の測定値として把握しているため、対象空間S内にいる人が実際に接している室内空気A2の温度と、制御装置10において把握される室内空気A2の温度が乖離する場合がある。図11に示す例では天井3の高さに温度センサ9が配置されているが、外気条件や、変風量装置5および空調機1といった各機器の制御条件等により、人の位置する床面付近の室内空気A2の温度と、温度センサ9の周辺における室内空気A2の温度に差が生じてしまうのである。
By the way, in such an air conditioning system, since the temperature of the indoor air A2 is grasped as the measured value of the
特に、外気温度の低い冬季等においては、ペリメータゾーンPにある室内空気A2が外気によって冷却され、下方に沈み込んで床面に沿って流れるコールドドラフトと呼ばれる冷気の流れが発生し、これにより、ペリメータゾーンPやその近傍に位置する人が不快に感じる状況が生じる場合がある。温かい空気は冷たい空気と比較して比重が小さいため、天井3の吹出口4から暖気が供給されていても、該暖気と冷気の温度差が大きかったり、風量が十分でないと、吹出口4から下方に向かう吹き出し空気の慣性力が上向きの浮力によって打ち消されてしまい、床面付近まで届かないことが想定されるのである。
In particular, in winter when the outside air temperature is low, the indoor air A2 in the perimeter zone P is cooled by the outside air, creating a flow of cold air called a cold draft that sinks downward and flows along the floor surface. A situation may arise in which people located in or near the perimeter zone P feel uncomfortable. Warm air has a lower specific gravity than cold air, so even if warm air is supplied from the
そこで、ここに示した例では、ペリメータゾーンPの床面付近に、ペリメータゾーンPにおける室内空気A2の温度分布を是正する目的でペリメータファン6が設けられている。ペリメータファン6は、対象空間S内の室内空気A2を窓面に沿って上向きに送り出すようになっている。このペリメータファン6の作動により、ペリメータゾーンPの床面付近から上方へ向かう室内空気A2の流れを形成すれば、外気によって冷却された窓面付近の室内空気A2がコールドドラフトとなってペリメータゾーンPより内側のインテリアゾーンIへ向かうのを妨げ、上方の吸込口16へ送り込むことができる。また、これにあわせ、ペリメータファン6に向けて近傍の変風量装置5から室内空気A2を送り出すようにすれば、ペリメータファン6の動作と相俟って、温度の高い室内空気A2をペリメータゾーンPの外縁付近まで供給することもできる。
Therefore, in the example shown here, a
この種の空調システムに関連する先行技術文献としては、例えば、下記の特許文献1等がある(ただし、特許文献1に記載されている空調システムの場合、図11のペリメータファン6に相当する部分にはファンコイルユニットを備えており、この位置でも室内空気を加熱できる点で図11に示した例とは異なっている)。
Prior art documents related to this type of air conditioning system include, for example, the following Patent Document 1 (However, in the case of the air conditioning system described in
尚、図11では説明の便宜のため、2台の空調機1、1個の対象空間S、2個の吹出口4および2台の変風量装置5、1台のペリメータファン6、計2個の吸込口7,16を簡単に図示したが、実際の空調システムにおいては、空調機1や変風量装置5の設置台数を変更したり、複数の対象空間Sに給気A1を導く構成としてもよい。対象空間Sあたりの吹出口4の設置数も、対象空間Sの広さ等に応じて適宜変更し得る。また、実際の空調システムにおいては、ここに示した機器類の他にも各種の機器やセンサ等が設置されるが、本発明の趣旨と直接関係しない構成については、適宜図示を省略している。
In addition, for convenience of explanation, in FIG. 11, two
上述のように、ペリメータファン6はペリメータゾーンPにおける温度分布を是正するために設けられる。しかしながら、ペリメータファン6近傍の室内空気A2の温度が正しく把握されていなければ、これでも不十分な可能性がある。
As mentioned above, the
すなわち、図11に示す如く、温度センサ9が天井3の位置に設けられていた場合、この位置における計測温度に基づいて近傍の変風量装置5の運転が決定される。このため、変風量装置5からペリメータファン6に十分な量の暖気を供給できていない場合や、室内の上下間で空気に温度差が生じている場合には、ペリメータゾーンPの近傍における床面付近の実際の温度状況が、変風量装置5の運転に反映されず、天井3の位置は快適な温度に維持されたとしても、居住域の温度が低くなってしまうといった事態が生じ得るのである。
That is, as shown in FIG. 11, when the
尚、特許文献1に記載の技術のように、図11におけるペリメータファン6の位置にファンコイルユニットを設けて室内空気A2を加熱すれば、上述のような温度状況の発生を抑えることは可能であるが、熱交換のためのコイルや、熱媒を流通させる配管等が別途必要であり、建造コストやランニングコストが増大してしまう。
Incidentally, if a fan coil unit is provided at the position of the
本発明は、斯かる実情に鑑み、ペリメータゾーンにおける空気温度の分布を好適に是正し得る空調システムを提供しようとするものである。 In view of these circumstances, the present invention seeks to provide an air conditioning system that can suitably correct the air temperature distribution in the perimeter zone.
本発明は、給気を送り出す空調機と、
前記空調機から対象空間へ給気を導く給気ダクトと、
対象空間へ給気を吹き出す吹出口と、
前記吹出口から吹き出される給気の風量を調整する変風量装置と、
ペリメータゾーンに設けられ、室内空気を上方へ送り出すペリメータファンと、
前記ペリメータファンの上方に設けられた吸込口とを備え、
前記ペリメータファンに取り込まれる床面近傍の室内空気から少なくとも一部の床近傍温度を測定し、
前記少なくとも一部の床近傍温度であるパラメータと、ペリメータゾーンの床近傍温度に関連するパラメータとに基づき、機械学習により生成された温度推定モデルを用いてペリメータゾーンの各位置における床近傍温度を推定し、推定された床近傍温度に基づき、ペリメータゾーンに面する前記変風量装置の吹出風量を調整するよう構成されていることを特徴とする空調システムにかかるものである。
The present invention includes an air conditioner that sends out air supply;
an air supply duct that guides air supply from the air conditioner to the target space;
An air outlet that blows out air into the target space;
a variable air volume device that adjusts the air volume of the supply air blown out from the air outlet;
A perimeter fan that is installed in the perimeter zone and sends indoor air upward;
and a suction port provided above the perimeter fan,
Measuring at least part of the temperature near the floor from indoor air near the floor taken into the perimeter fan,
A temperature estimation model generated by machine learning is used to calculate the temperature near the floor at each position in the perimeter zone based on the parameter that is the temperature near the floor of at least some of the parameters and the parameter related to the temperature near the floor in the perimeter zone. The present invention relates to an air conditioning system characterized in that the air conditioning system is configured to adjust the amount of air blown from the variable air amount device facing the perimeter zone based on the estimated near-floor temperature.
本発明の空調システムにおいて、前記温度推定モデルは、学習データに基づいて生成され、種々のパラメータを説明変数とし床近傍温度を推定するモデルであり、
前記学習データは、空調システムを実際に運転した際の床近傍温度に関連する複数のパラメータと、床近傍温度の実測値とを記録したデータセットであることができる。
In the air conditioning system of the present invention, the temperature estimation model is a model that is generated based on learning data and estimates the temperature near the floor using various parameters as explanatory variables;
The learning data may be a data set in which a plurality of parameters related to the temperature near the floor and an actual measured value of the temperature near the floor when the air conditioning system is actually operated are recorded.
本発明の空調システムにおいて、前記温度推定モデルはニューラルネットワークを用いて生成することができる。 In the air conditioning system of the present invention, the temperature estimation model can be generated using a neural network.
本発明の空調システムにおいて、床面近傍の室内空気から床近傍温度を測定する床近傍温度センサを備え、
前記温度推定モデルは、以下のパラメータから選択される一部または全部のパラメータを説明変数として用いて床近傍温度を推定するよう構成することができる。
・外気温度
・風向
・風速
・降雨量
・日射量
・前記床近傍温度センサの測定値
・前記空調機の運転状態
・前記ペリメータファンの運転状態
・ペリメータゾーンに面する前記変風量装置の運転状態
・対象空間に設置される温度センサの測定値
・日付
・時刻
・曜日
The air conditioning system of the present invention includes a near-floor temperature sensor that measures near-floor temperature from indoor air near the floor,
The temperature estimation model can be configured to estimate the temperature near the bed using some or all of the parameters selected from the following parameters as explanatory variables.
・Outside temperature, wind direction, wind speed, rainfall amount, solar radiation amount, measured value of the temperature sensor near the floor, operating status of the air conditioner, operating status of the perimeter fan, operating status of the variable air volume device facing the perimeter zone, Measured values, date, time, and day of the week of the temperature sensor installed in the target space
本発明の空調システムにおいては、少なくとも外気温度、日射量、前記床近傍温度センサの測定値、前記温度センサの測定値、前記ペリメータファンの運転状態を説明変数として用いることができる。 In the air conditioning system of the present invention, at least the outside air temperature, the amount of solar radiation, the measured value of the temperature sensor near the floor, the measured value of the temperature sensor, and the operating state of the perimeter fan can be used as explanatory variables.
本発明の空調システムにおいて、推定された床近傍温度に基づく前記変風量装置の吹出風量の調整は、前記変風量装置における設定温度に温度補正値を加味することによって行われるよう構成することができる。 In the air conditioning system of the present invention, the adjustment of the blowout air volume of the variable air volume device based on the estimated floor temperature may be performed by adding a temperature correction value to the set temperature of the variable air volume device. .
本発明の空調システムにおいて、前記温度補正値は、推定された床近傍温度と、前記変風量装置における設定温度の偏差に基づいて調整可能に構成することができる。 In the air conditioning system of the present invention, the temperature correction value can be configured to be adjustable based on a deviation between the estimated near-floor temperature and the set temperature in the variable air volume device.
本発明の空調システムにおいて、前記温度補正値はPI制御を用いて決定されるよう構成することができる。 In the air conditioning system of the present invention, the temperature correction value can be configured to be determined using PI control.
本発明の空調システムは、外気温度が閾値よりも低い場合に、ペリメータゾーンに面する前記変風量装置における設定温度に対し温度補正値を加味するよう構成することができる。 The air conditioning system of the present invention can be configured to add a temperature correction value to the set temperature in the variable air volume device facing the perimeter zone when the outside air temperature is lower than a threshold value.
本発明の空調システムは、外気温度が閾値よりも低い場合に、前記空調機における給気温度の上限値を引き下げるよう構成することができる。 The air conditioning system of the present invention can be configured to lower the upper limit value of the supply air temperature in the air conditioner when the outside air temperature is lower than a threshold value.
本発明の空調システムによれば、ペリメータゾーンにおける空気温度の分布を好適に是正し得るという優れた効果を奏し得る。 According to the air conditioning system of the present invention, it is possible to achieve the excellent effect of suitably correcting the air temperature distribution in the perimeter zone.
以下、本発明の実施の形態を添付図面を参照して説明する。 Embodiments of the present invention will be described below with reference to the accompanying drawings.
図1に示す如く、空調機1から送り出される給気A1は、給気ダクト2を通ってオフィス等の室内である対象空間Sへ導かれ、天井3に設置された複数の吹出口4から吹き出される。各吹出口4の手前の位置には、それぞれ変風量装置5が備えられており、給気A1は、変風量装置5により風量を調整された上で対象空間Sへ供給される。室内空気A2の一部は、上方の天井3に設けた吸込口7,16から還気A3として取り込まれ、還気ダクト8,17を通って再び空調機1に戻される。その際、インテリアゾーンIの吸込口7から還気ダクト8に取り込まれる還気A3は、一部が排気A4として排気され、新たに取り込まれた外気A0と共にインテリア空調機1aに戻されるようになっている。一方、ペリメータゾーンPの吸込口16から還気ダクト17に取り込まれる還気A3は、全量がペリメータ空調機1bに戻されるようになっている。対象空間S内の適当な位置には、天井3の高さに室内空気A2の温度を測定する温度センサ9が設けられ、この位置における室内空気A2の温度が測定される。ペリメータゾーンPにはペリメータファン6が設置され、床面付近の室内空気A2を窓面に沿って上向きに送るようになっている。
As shown in FIG. 1, air supply A1 sent out from an
このように、本実施例の空調システムは、図11に示した上記従来例と基本的な構成において共通しているが、本実施例の場合、図1、図2に示す如く、ペリメータゾーンPの近傍に位置する変風量装置5のうち、一部の変風量装置5の平面視における近傍に、床近傍温度センサ11を設けている(図1には、側面視における床近傍温度センサ11の位置を破線にて示している)。床近傍温度センサ11は、ペリメータゾーンPにおいて人等の存在する高さである床面またはその近傍に設置され、周囲の空気の温度を計測するセンサである。この床近傍温度センサ11により取得されたペリメータゾーンPの各所における床面近傍の空気温度(以下、簡単のため「床近傍温度」と称する)は、別の位置の床近傍温度の推定に用いられる。推定された床近傍温度は、その位置に面する変風量装置5からの空気の吹出量の設定に使用される。
As described above, the air conditioning system of this embodiment has the same basic configuration as the conventional example shown in FIG. 11, but in the case of this embodiment, as shown in FIGS. Of the variable
尚、本明細書でいう「床近傍温度」とは、床面の付近である0cm以上10cm未満、または居住域である10cm以上170cm以下における空気の温度を指す。また、床近傍温度を測定する床近傍温度センサ11は、床面やその付近の温度を測定する場合には0cm以上10cm未満の高さに設ければよいし、居住区の温度を測定する場合には10cm以上170cm以下の高さに設ければよい。
The term "temperature near the floor" as used herein refers to the temperature of the air in the vicinity of the floor, which is 0 cm or more and less than 10 cm, or in the living area, which is 10 cm or more and less than 170 cm. In addition, the near-
床近傍温度センサ11の平面視における設置位置は、各ペリメータファン6(図1参照)の内側とすると好適である。ペリメータファン6は通常、対象空間Sの内側に面する側から室内空気A2を取り込んで上方へ送り出すように配置される。このため、ペリメータファン6に対して内側に床近傍温度センサ11を設けると、ペリメータファン6に取り込まれる床面付近の室内空気A2が床近傍温度センサ11に対し動きながら接触するので、床近傍温度センサ11において好適に床近傍温度を取得することができる。
The installation position of the near-
このような空調システムは、例えば図3に示す如く、ある建物の全体に対して設置することができ、各階には例えば図2に示す如く、ペリメータゾーンPに面する変風量装置5の一部に関し、平面視におけるその近傍の位置に床近傍温度センサ11が設置される。ここに示した例では、各対象空間SのペリメータゾーンPに関し、平面視における各辺毎に1個ずつ、床近傍温度センサ11を設置している(尚、ここでいう「ペリメータゾーンPに面する変風量装置5」とは、「ペリメータゾーンPに対し空気を供給する変風量装置5」程度の意味である)。ペリメータゾーンPの温度状況は、外気に面した窓面や壁を介して外皮負荷(風向や日照等)の影響を受けやすく、同じ建物あるいは対象空間S内であっても窓面や壁の方位によって大きく異なるが、同じ室内で且つ建物に対する方角が同じであれば、概ね同じような温度状況になると考えられるからである。すなわち、例えばある対象空間Sにおいて、北側の壁に面するペリメータゾーンPの各所における床近傍温度を推定する場合、北側に1個だけ設けられた床近傍温度センサ11の測定値を説明変数の一つとして使用することができる。
Such an air conditioning system can be installed in the entire building, as shown in FIG. 3, for example, and on each floor, as shown in FIG. Regarding this, a near-
つまり、各階の各対象空間SのペリメータゾーンPは、方角によって異なる温度状況上の特性に応じ、原則として大きく4系統に分けることができ、例えば北東に面する窓や壁と、北西に面する窓や壁を有する対象空間Sについては、北東側のペリメータゾーンPと、北西側のペリメータゾーンPの2系統のペリメータゾーンを有していると見なすことができる(尚、特殊な形状の階あるいは対象空間Sについては、無論この限りではなく、より多系統のペリメータゾーンPを有すると見なし得る場合も想定できる)。そして、これら各系統に該当するペリメータゾーンP毎に、後述する温度推定モデルMを生成する。このとき、ペリメータゾーンPの各系統(建物の平面視における各方角に該当する辺)ごとに少なくとも1個の床近傍温度センサ11を設け、それら床近傍温度センサ11の測定値を説明変数の一つとして使用すると、方角の影響を考慮した床近傍温度の推定を行うことが可能となる。
In other words, the perimeter zone P of each target space S on each floor can be roughly divided into four systems depending on the characteristics of the temperature situation, which differ depending on the direction. The target space S with windows and walls can be considered to have two perimeter zones: a northeast perimeter zone P and a northwest perimeter zone P (note that floors with special shapes or Regarding the target space S, this is not limited to this, of course, and it can be assumed that the target space S can be considered to have more peripheral zones P). Then, a temperature estimation model M, which will be described later, is generated for each perimeter zone P corresponding to each of these systems. At this time, at least one near-
尚、上に説明したような方角によるペリメータゾーンの系統分けや、それによる温度推定モデルの作成はあくまで一例であり、実際に温度推定モデルを生成するにたっては、ペリメータゾーンの分け方や温度推定モデルの作り方は、現場の温度状況等に応じて適宜設定し得る。例えば、同じ室内で且つ同じ方角であっても、温度状況が異なると考えられるような場合には、2個以上の床近傍温度センサ11を設置し、それぞれの測定値を説明変数として使用してもよい(このとき、各床近傍温度センサ11の測定値を使用する温度推定モデルをそれぞれ作成してもよいし、また、複数の床近傍温度センサ11の測定値を説明変数として使用する一個の温度推定モデルを生成してもよい)。
The division of perimeter zones according to direction as explained above and the creation of a temperature estimation model based on this are just examples, and in order to actually generate a temperature estimation model, it is necessary to divide the perimeter zones and create a temperature estimation model. The method of creating the model can be set as appropriate depending on the temperature situation at the site. For example, if the temperature situation is considered to be different even in the same room and in the same direction, two or more near-
あるいは、例えば北東側のペリメータゾーンと北西側のペリメータゾーンにそれぞれ床近傍温度センサ11を設け、それら複数の床近傍温度センサ11の測定値を説明変数として使用する一個の温度推定モデルを生成して、北東側および北西側のペリメータゾーンの他の位置における床近傍温度を推定する、といった運用も可能である。温度推定モデルの生成数を多くすると、床近傍温度の推定精度は向上する一方、計算量が増大してしまうので、計算量を節約する必要がある場合には、こういった方法は有効である。
Alternatively, for example, the near-
尚、図2にはペリメータゾーンPに設置された変風量装置5、および床近傍温度センサ11のみを図示しているが、実際にはインテリアゾーンIにも変風量装置5が適宜配置されているほか、ペリメータファン6や温度センサ9といった機器類も図1に示す通りに配置されていることは勿論である。また、図3には空調システムの全体図として簡略化された建物および空調システムを図示し、また各階に空調機1(ペリメータ空調機1b)や変風量装置5を1台ずつ図示しているが、実際の建物の階数はここに示した階数と異なっていてもよいこと、各階にはより多くの空調機1や変風量装置5が設置されていてもよいことは言うまでもない。むろん、各階の間取りや、各対象空間Sにおける変風量装置5の配置は、図2に示した構成とは異なっていてもよい。
Although FIG. 2 only shows the variable
建物を構成する階のうち、一部の階においては、図4に示すように、ペリメータゾーンPに面する変風量装置5の全台に関し、その近傍に床近傍温度センサ11を設置している。後述する温度推定モデルMを生成するための学習データD(図3参照)に使用する、床近傍温度の実測値を採集するためである。
On some floors of the building, near-
図4に示す如く、ペリメータゾーンPに面する変風量装置5の全台に対して床近傍温度センサ11を設置する階(以下、「基準階」と称する)は、例えば間取りが共通する複数の階のうち特定の一部階とするとよい。間取りが共通していれば、温度状況は概ね同じようになると考えられるからである。つまり、例えば11階から40階までの間取りが同じ建物において、11階~40階を対象とする場合には、25階を基準階と設定し、25階で採集された床近傍温度の実測値を学習データDに使用して温度推定モデルMを生成し、11階から40階までの他の階における床近傍温度の推定に用いればよい。尚、間取りが共通していても、高さが大きく異なればそれに応じて温度状況にも差が生じることも考えられるので、そういった場合は、例えば18階と32階をそれぞれ別の基準階としてもよい。すなわち、18階を第一の基準階として採集した学習データに基づき第一の温度推定モデルを生成し、11階から24階までの他の階における床近傍温度の推定に用い、また、32階を第二の基準階として採集した学習データに基づき第二の温度推定モデルを生成し、25階から40階までの他の階における床近傍温度の推定に用いるのである。あるいは、例えば近傍のビルの影などの影響により特定の階を境に温度状況が大きく変化するような場合、前記特定の階の上下でそれぞれ別の温度推定モデルを適用してもよい。このように、基準階の設定や、ある温度推定モデルを適用する対象は、各種の条件を勘案して適宜決定すればよい。
As shown in FIG. 4, the floor where the near-
各階の空調は、図3に示す如く空調機1、変風量装置5、ペリメータファン6、温度センサ9、床近傍温度センサ11および制御装置10によって運転され、各階における空調の運転状況は、各階の制御装置10に接続された中央監視装置12により監視され、統御される。中央監視装置12は、建物全体の空調システムを総合的に監視する装置である。中央監視装置12には、さらに温度推定部13が接続され、温度推定部13にはモデル生成部14が接続される。温度推定部13およびモデル生成部14は、例えばパーソナルコンピュータ等の情報処理装置である。温度推定部13は、後述するように、各階のペリメータゾーンP(図1、図2参照)における床近傍温度を推定する。モデル生成部14は、温度推定部13が床近傍温度を推定するための温度推定モデルMを生成する。温度推定モデルMは、学習データDに基づいて生成され、床近傍温度センサ11の測定値のほか、種々のパラメータを説明変数とし、ある位置における床近傍温度を推定するモデルである。そして、例えばある階の特定の対象空間Sの北側にあたるペリメータゾーンPの複数箇所における床近傍温度を、北側のペリメータゾーンPに1個だけ備えられた床近傍温度センサ11の測定値、およびその他のパラメータに基づいて推定するようになっている。
The air conditioning on each floor is operated by an
温度推定モデルMによる床近傍温度の推定には、例えば以下のパラメータを用いることができる。
・外気温度(複数の高さ(例えば、屋上と高層および低層)にて取得した値を用いてもよい)
・風向(複数の高さ(例えば、屋上と高層および低層)にて取得した値を用いてもよい)
・風速(複数の高さ(例えば、屋上と高層および低層)にて取得した値を用いてもよい)
・降雨量
・日射量
・床近傍温度センサ11の測定値(床近傍温度を推定したい位置とは別の位置に設置された床近傍温度センサ11の測定値。図2における同じ対象空間Sの同じ辺(同じ系統のペリメータゾーンP内)に設置された床近傍温度センサ11の測定値)
・空調機1の運転状態(オフ/冷房/暖房、給気温度の目標値、給気量)
・ペリメータファン6の運転状態(オン/オフ、風量)
・ペリメータゾーンPに面する変風量装置5の運転状態(オン/オフ、設定温度、要求風量)
・対象空間Sに設置される温度センサ9の測定値
・日付(月または日の少なくとも一方)
・時刻(時間または分の少なくとも一方)
・曜日(日月火水木金土、または、休日か平日か)
For estimating the temperature near the bed using the temperature estimation model M, the following parameters can be used, for example.
・Outside air temperature (values obtained at multiple heights (e.g., rooftop, high-rise, and low-rise) may be used)
・Wind direction (values obtained at multiple heights (for example, rooftop, high-rise, and low-rise) may be used)
・Wind speed (values obtained at multiple heights (e.g., rooftop, high-rise, and low-rise) may be used)
・Rainfall amount・Insolation amount・Measured value of the near-floor temperature sensor 11 (measured value of the near-
- Operating status of air conditioner 1 (off/cooling/heating, target value of supply air temperature, supply air amount)
- Operating status of perimeter fan 6 (on/off, air volume)
- Operating status of variable
・Measurement value of
・Time (at least one of hours or minutes)
・Day of the week (Sunday, Monday, Tuesday, Wednesday, Thursday, Friday, and Saturday, or holiday or weekday)
好適な温度推定モデルMを生成するためのパラメータ選択の一例としては、上記パラメータのうち、少なくとも外気温度、日射量、床近傍温度センサ11の測定値、温度センサ9の測定値、ペリメータファン6の運転状態を特徴量の組として使用することができる。あるいは、外気温度、日射量、床近傍温度センサ11の測定値、温度センサ9の測定値、ペリメータファン6の運転状態に加え、他のパラメータを使用しても良い。
As an example of parameter selection for generating a suitable temperature estimation model M, among the above parameters, at least the outside air temperature, the amount of solar radiation, the measured value of the near-
尚、上記パラメータのうち、外気温度、降雨量、日射量については、床近傍温度の予測値に対し、時間遅れで影響することが考えられる。そこで、これらの値については、予測したい時点より前(例えば、10分~30分程度前)の実測値をパラメータとして採用してもよい。 It should be noted that among the above parameters, the outside air temperature, amount of rainfall, and amount of solar radiation may have a time-delayed influence on the predicted value of the temperature near the floor. Therefore, for these values, actual values measured before the desired time point (for example, about 10 to 30 minutes before) may be used as parameters.
また、対象空間S内の環境はペリメータファン6の運転状態によって大きく変化するため、ペリメータファン6の運転状態を温度推定モデルMに反映させるにあたっては、ペリメータファン6の運転状態を特徴量として使用する代わりに、あるいはペリメータファン6の運転状態を特徴量として使用するのに加えて、ペリメータファン6の運転状態によって温度推定モデルMを使い分けても良い。すなわち、例えばペリメータファン6の運転状態がオンのときの温度推定モデルM(温度推定モデルMONとする)と、オフのときの温度推定モデルM(温度推定モデルMOFFとする)をそれぞれ生成しておき、ペリメータファン6の運転状態に応じて温度推定モデルMON、MOFFを切り替えるのである。
Furthermore, since the environment within the target space S changes greatly depending on the operating state of the
また、各パラメータとしては、ここに例示したものに代えて、単位あるいは定義の異なる同等のパラメータや、関連するパラメータを用いることができる。また、上に例示したパラメータの他に、床近傍温度に関連する何らかの別のパラメータを用いても良い。また、特徴量の規格化や中心化といった処理を適宜行っても良いことは勿論である。 Further, as each parameter, in place of the parameters exemplified here, equivalent parameters with different units or definitions, or related parameters can be used. Further, in addition to the parameters exemplified above, some other parameter related to the temperature near the bed may be used. Furthermore, it goes without saying that processing such as standardization and centering of feature amounts may be performed as appropriate.
学習データDは、適当な期間(例えば、数日から1年程度)にわたり、各階(特に、基準階)の制御装置10や、その他の図示しないセンサ類等から中央監視装置12に蓄積された空調の運転に関するデータのセットであり、温度推定部13に格納される。モデル生成部14は、学習データDに基づいて温度推定モデルMを生成し、温度推定部13に格納する。また、温度推定部13は、補正値算出部15を備えている。補正値算出部15は、温度推定モデルMを用いて算出された各階のペリメータゾーンPの各所における床近傍温度に基づき、温度補正値を算出する。温度補正値は、ペリメータゾーンPに面する各変風量装置5に関し、設定温度に対して加味される補正値である。この温度補正値の役割については、後に再度説明する。
The learning data D is the air conditioning data accumulated in the
モデル生成部14による温度推定モデルMの生成について説明する。温度推定モデルMとしては、線形回帰、リッジ回帰、勾配ブースティング、ランダムフォレスト等、各種の形式のモデルを採用することができるが、例えばニューラルネットワークを用いて温度推定モデルMを生成すれば、床近傍温度を精度よく推定することができる。ここで、特に二層線形ニューラルネットワークを用いると、2週間程度の短い学習期間でも過学習を起こすことなく、精度のよい推定が可能である。
Generation of the temperature estimation model M by the
温度推定モデルMの生成に用いる学習データDは、図1~図3に示す如き空調システムを実際に運転した際の、様々な時点あるいは位置における床近傍温度に関連する各種のパラメータ(例えば、上に例示したようなパラメータ)と、床近傍温度の実測値とを記録したデータセットである。床近傍温度の実測値は、基準階のペリメータゾーンPの各所に設置された床近傍温度センサ11から取得する。また、床近傍温度に関連するパラメータの一部は、空調機1や温度センサ9、変風量装置5の制御部等から取得することができる。
The learning data D used to generate the temperature estimation model M includes various parameters (for example, This is a data set in which parameters such as those exemplified in Figure 1) and actual measured values of the temperature near the bed are recorded. The actual measured value of the near-floor temperature is obtained from near-
学習データDには、複数の時点における上記各パラメータと共に、基準階において取得されたその時点の床近傍温度の実測値が記録される。 In the learning data D, in addition to each of the above-mentioned parameters at a plurality of points in time, an actual measured value of the near-floor temperature obtained at the reference floor at each point in time is recorded.
尚、学習データDの採集は、例えば以下の条件が全て成立していることを条件として実行するとよい。
・暖房運転が行われているか否か。ペリメータゾーンPにおいて、上に説明したような冷気による問題が生じるのは、外気温度が低く暖房運転が行われている時に限られる。つまり、床近傍温度を推定し、それに基づいて温度補正値を算出し、その温度補正値を使用した運転を行う必要があるのは、暖房運転の実行中に限られる。したがって、暖房運転の実行中に記録されたパラメータのみを、学習データDとして使用する。
・外気温度が、予め設定された閾値より低いか否か。上述の問題は、外気温度が室内の空気温度に対してある程度以上低い場合に限って生じるので、床近傍温度の推定や温度補正値の算出も、外気温度が低い場合にのみ必要となる。したがって、外気温度が閾値未満の場合に限り、学習データDの採集を行う。
・変風量装置5が運転状態にあるか否か。変風量装置5自体の運転がオフであれば当然、温度補正値を使用した運転は行われないので、床近傍温度の推定や、温度補正値の算出を行う必要はない。したがって、変風量装置5が運転状態でない場合は、学習データDは採集しない。
Note that the learning data D may be collected on the condition that, for example, all of the following conditions are met.
・Whether heating operation is being performed. In the perimeter zone P, the problem caused by cold air as described above occurs only when the outside air temperature is low and heating operation is being performed. In other words, it is necessary to estimate the temperature near the floor, calculate a temperature correction value based on it, and perform operation using the temperature correction value only during heating operation. Therefore, only the parameters recorded during the heating operation are used as the learning data D.
- Whether the outside air temperature is lower than a preset threshold value. The above-mentioned problem occurs only when the outside air temperature is lower than the indoor air temperature by a certain degree, so it is necessary to estimate the temperature near the floor and calculate the temperature correction value only when the outside air temperature is low. Therefore, the learning data D is collected only when the outside air temperature is less than the threshold value.
- Whether or not the variable
モデル生成部14は、学習データDを用いて機械学習を行い、各種のパラメータに基づき、各階のペリメータゾーンP各所の床近傍温度を推定する温度推定モデルMを生成する。ニューラルネットワークを用いて温度推定モデルMを生成する場合、モデル生成部14が、学習データDに記録された上述の各種パラメータから複数のパラメータを適宜取捨選択し、また必要に応じてそれぞれに重み付けをし、選択肢のパターンを形成していく。形成したパターンから推定される床近傍温度と、基準階の床近傍温度センサ11で取得された実際の床近傍温度とを比較しながら、パターンを修正する作業を繰り返し、機械学習によって精度の高い温度推定モデルMを最終的に生成する。生成された温度推定モデルMは、対象の空調システムにおいて、床近傍温度に関連するパラメータから、ある位置の床近傍温度を推定するモデルとなっている。
The
尚、上に挙げたパラメータのうち、特に「床近傍温度センサ11の測定値」については、これを用いないよう、その他のパラメータから選択されたパラメータのみを説明変数として使用するようにしてもよい。仮に、床近傍温度センサ11の測定値を用いずに十分な精度で床近傍温度を推定できれば、基準階以外の各階のペリメータゾーンPに床近傍温度センサ11を設置する必要がなく、床近傍温度センサ11の設置数を節減することができる。
Note that among the parameters listed above, in order to avoid using the "measured value of the near-
以上のような空調システムにおいて、推定された床近傍温度、およびこれに基づき算出された温度補正値を用い、ペリメータゾーンPに面する変風量装置5の運転を行う手順の一例を、図5のフローチャートを参照しながら説明する。
In the air conditioning system as described above, an example of a procedure for operating the variable
温度推定部13(図3参照)では、中央監視装置12を通じ、空調システムの各部の運転状況に関する情報を取得する(ステップS1)。ここで取得される情報は、例えば、各空調機1における給気温度(給気A1の温度)、各階の対象空間Sに設置された温度センサ9によって取得される室内空気A2の温度の実測値、各階の対象空間SのペリメータゾーンPに設置された床近傍温度センサ11によって取得される床近傍温度の実測値、各対象空間Sおよび変風量装置5における設定温度、各変風量装置5の吹出風量(ダンパ開度)、図示しない温度センサにより測定される外気温度、日付や時間、等である(図1~図3参照)。また、温度推定モデルMを用いて推定された、各対象空間SのペリメータゾーンPにおける各部の床近傍温度も、ステップS1において取得される。
The temperature estimation unit 13 (see FIG. 3) acquires information regarding the operating status of each part of the air conditioning system through the central monitoring device 12 (step S1). The information acquired here includes, for example, the supply air temperature (temperature of supply air A1) in each
続いて、取得した情報に基づき、空調システムを構成する各空調機1に関し、その下流側に位置する変風量装置5で温度補正値を用いた運転を行うか否かを判断し、決定する(ステップS2)。このステップS2において、温度補正値による運転の実行の可否は、例えば、以下の条件を全て満たしているか否かに基づいて判定される(尚、以下に挙げる条件はあくまで一例であって、これ以外の条件を用いることもできる)。
・暖房運転が行われていること。ペリメータゾーンPにおいて、上述の如き冷気による問題が生じるのは、外気温度が低く暖房運転が行われている時に限られるので、暖房運転の実行中のみ、温度補正値を使用した運転を行う。
・外気温度が、予め設定された閾値より低いこと。上述の問題は、外気温度が室内の空気温度に対してある程度低い場合に限って生じるので、外気温度が閾値未満の場合に限り、温度補正値を使用した運転を行う。尚、ここで使用する閾値は例えば2段階を設定し、温度補正値が有効に設定された状態から無効に変更する場合には高い方の閾値を、無効から有効に変更する場合には低い方の閾値を用いると、過度に頻繁なスイッチングを防止できて好適である。
Next, based on the acquired information, it is determined whether or not to perform operation using the temperature correction value in the variable
・Heating operation is being performed. In the perimeter zone P, the problem caused by cold air as described above occurs only when the outside air temperature is low and the heating operation is being performed, so the operation using the temperature correction value is performed only during the heating operation.
- The outside temperature is lower than a preset threshold. The above-mentioned problem occurs only when the outside air temperature is lower than the indoor air temperature to some extent, so the operation using the temperature correction value is performed only when the outside air temperature is less than the threshold value. For example, the threshold value used here is set in two stages, and when changing the temperature correction value from valid to invalid, the higher threshold is used, and when changing from invalid to valid, the lower one is used. It is preferable to use a threshold value of , since excessively frequent switching can be prevented.
各空調機1について、温度補正値を使用するか否かを決定したら、個別の空調機1毎に、その下流側にあたる各変風量装置5における温度補正値の使用の有無や、具体的な数値を設定していく。まず、1台の空調機1を対象とし、下流側の変風量装置5で温度補正値を使用した運転を行うことが、先のステップS2で決定されていたか否かを、ステップS3で判定する。
After determining whether or not to use a temperature correction value for each
対象の空調機1に関し、下流の変風量装置5のいずれでも温度補正値を使用した運転を行わない場合は、その空調機1の下流側にあたる変風量装置5について、それぞれ温度補正値を使用しない設定を行う。ステップS4では、1台の変風量装置5について温度補正値を使用しない設定(温度補正値=0)をする。次のステップS5では、対象の空調機1の下流に位置する変風量装置5の中に、温度補正値の設定が済んでいないものがあるか否かを判定する。未設定の変風量装置5が存在した場合は、別の変風量装置5に移り(ステップS6)、その変風量装置5について温度補正値=0の設定を行う(ステップS4)。これを繰り返し、対象としている空調機1の下流にあたる全ての変風量装置5について温度補正値を設定したら、ステップS7に移る。
Regarding the
ステップS7では、対象の空調機1について、給気温度の上限値の設定を行う。空調機1における給気温度の上限値は、中央監視装置12にて設定されており、通常はこの中央監視装置12における設定値をそのまま使用すればよいが、本実施例では、この上限値の設定を、特定の場合のみ変更する。給気温度の上限値の変更については後のステップS16を説明する際に説明するが、ステップS7においては、中央監視装置12における設定値と同じとする。ステップS7が済んだら、後述するステップS17に移る。
In step S7, the upper limit value of the supply air temperature is set for the
ステップS3において、対象の空調機1の下流側にあたる変風量装置5のうち少なくとも一部で温度補正値を使用した運転を行うことが決定されていたと判断されていた場合は、ステップS8に移る。このステップS8では、対象の空調機1の下流に位置する各変風量装置5について、温度補正値を有効に設定するか否かを個別に決定する。このステップS3における判断は、例えば、以下の条件を全て満たしているか否かに基づいて行う。
・該当の変風量装置5に、故障等が生じていないこと。
・該当の変風量装置5の運転がオンになっていること。
If it is determined in step S3 that at least some of the variable
・There is no failure in the variable
- The operation of the applicable variable
各変風量装置5について、温度補正値の有効・無効が決定されたら、ステップS9に進む。ステップS9では、ある1台の変風量装置5に関し、先のステップS8で温度補正値による運転が有効に設定されたか否かを判断する。該当の変風量装置5の温度補正値を無効にする設定が行われていた場合は、ステップS10に進み、該当の変風量装置5について温度補正値=0の設定を行う。該当の変風量装置5に関し、温度補正値を有効にする設定が行われていたとステップS9で判定された場合は、ステップS11に進み、温度補正値の算出を行う。
After determining whether the temperature correction value is valid or invalid for each variable
以下、この温度補正値の算出について説明するが、先立って、温度補正値の意義について説明する。上述したように、温度補正値とは、ペリメータゾーンPに面する各変風量装置5に関し、設定温度に対して加味される補正値であるが、これはそもそも、温度センサ9の設置位置が床面から離れた位置にあることによるものであり、これによって生じる計測温度と体感温度の差を是正するために設定するものである。図1に示す空調システムにおいては、室内空気A2の実測値を、天井3の高さに設けられた温度センサ9の測定値として把握している。一方、対象空間S内において、人は床面付近に位置しているので、上にも説明したように、特にペリメータゾーンPにおいては、人の体感温度と、温度センサ9の測定値として把握される温度に乖離が生じやすい。
The calculation of this temperature correction value will be explained below, but first the significance of the temperature correction value will be explained. As mentioned above, the temperature correction value is a correction value that is added to the set temperature for each variable
暖房時において、制御装置10や空調機1、変風量装置5により構成される空調システムは、温度センサ9の測定値(天井温度PV1とする)が設定値(室内温度設定値SP1とする)よりも低い場合、天井温度PV1が室内温度設定値SP1に近づくよう、各機器の運転を行う。ところが、床面付近における室内空気A2の実際の温度(床近傍温度推定値PV2とする)は、多くの場合、天井温度PV1よりも低い。このため、仮に天井温度PV1が室内温度設定値SP1に十分近づいたとしても、床近傍温度推定値PV2と天井温度PV1の間に差がある結果、床面付近にいる人にとっては満足な暖かさが得られないという状態が生じ得る。これを是正するために、まず床近傍温度推定値PV2を算出し(ステップS1)、この値と、室内温度設定値SP1との偏差に応じた温度補正値(βとする)を算出し、これを加味した設定温度値を各変風量装置5に設定するのである(ステップS11)。結果として、天井3付近の室内空気A2の温度に関する設定値(室内温度設定値SP1)に温度補正値βの分が上乗せされ、これを目標値として各機器が運転される結果、床面付近における温度状況が是正される。
During heating, the air conditioning system composed of the
このような温度補正値βを用いた床近傍温度の管理は、例えば図6に示す如き線図によっても説明することができる。図6中、左の縦線は床近傍温度、右の縦線は天井付近の温度を示している。例えば室内温度設定値SP1が23℃であり、これに基づいて空調システムが運転された結果、天井温度PV1が23℃となっている場合、天井と床面近傍の上下間における温度差により、床近傍温度は例えば20℃である。これは設定値よりも低いので、室内温度設定値SP1に温度補正値βとして3℃を上乗せし、天井側で設定値を26℃まで引き上げる。結果として、床面近傍において温度差分が補われ、快適な温度(23℃)となる。 Management of the temperature near the bed using such a temperature correction value β can also be explained using a diagram as shown in FIG. 6, for example. In FIG. 6, the vertical line on the left indicates the temperature near the floor, and the vertical line on the right indicates the temperature near the ceiling. For example, if the indoor temperature set value SP 1 is 23°C, and the air conditioning system is operated based on this, the ceiling temperature PV 1 is 23°C. , the temperature near the bed is, for example, 20°C. Since this is lower than the set value, 3°C is added to the indoor temperature set value SP1 as a temperature correction value β, and the set value is raised to 26°C on the ceiling side. As a result, the temperature difference near the floor surface is compensated for, resulting in a comfortable temperature (23° C.).
ただしここで、温度差は一様ではなく、条件に応じて変化し得る。例えばペリメータゾーンPに日射が入れば、床面が暖められて温度差は小さくなる。このとき、仮に上述のように床近傍温度推定値PV2と、室内温度設定値SP1との偏差を用いず、温度補正値βを一律(例えば3℃)に設定すると、却って床近傍温度が上がりすぎてしまう。また逆に、温度差が大きく、温度補正値βを設定値に加算しても床近傍温度が不足する場合も考えられる。そこで、上に説明したように、温度補正値βを床近傍温度推定値PV2と、室内温度設定値SP1との偏差に基づいて都度算出すれば、床面付近における温度状況を好適に維持できる。つまり、設定値に一律に温度補正値を設定するのではなく、温度補正値を床面近傍における温度状況に応じて調整可能にするのである。 However, the temperature difference here is not uniform and may change depending on the conditions. For example, if sunlight enters the perimeter zone P, the floor surface will be warmed and the temperature difference will be reduced. At this time, if the temperature correction value β is set uniformly (for example, 3°C) without using the deviation between the estimated floor temperature value PV 2 and the indoor temperature set value SP 1 as described above, the temperature near the floor will actually increase. It goes up too high. Conversely, there may be a case where the temperature difference is large and the temperature near the floor is insufficient even if the temperature correction value β is added to the set value. Therefore, as explained above, if the temperature correction value β is calculated each time based on the deviation between the estimated floor temperature value PV 2 and the room temperature set value SP 1 , the temperature situation near the floor surface can be suitably maintained. can. In other words, instead of uniformly setting the temperature correction value to the set value, the temperature correction value can be adjusted according to the temperature situation near the floor surface.
補正値算出部15による温度補正値βの算出手順の一例を説明する。まず、温度補正値βの根拠となる制御偏差(E2とする)を次の数式により算出する。
[数1]
制御偏差E2=室内温度設定値SP1-床近傍温度推定値PV2 ......(1)
室内温度設定値SP1=中央設定値SPC+k・α-γ ......(2)
An example of a procedure for calculating the temperature correction value β by the correction
[Number 1]
Control deviation E 2 = Indoor temperature set value SP 1 - Estimated temperature near the floor PV 2 ......(1)
Indoor temperature set value SP 1 = Center set value SP C +k・α−γ ...(2)
制御偏差E2は、室内温度設定値SP1と床近傍温度推定値PV2との間の偏差であり、これを解消する方向で、空調システムの運転を行う。 The control deviation E 2 is the deviation between the room temperature set value SP 1 and the estimated floor temperature value PV 2 , and the air conditioning system is operated in a direction to eliminate this deviation.
室内温度設定値SP1は、(2)式にあるように、中央設定値SPCやその他の値に基づいて算出することができる。中央設定値SPCは、中央監視装置12において決定される、変風量装置5における設定温度値である。αは、対象空間Sにいる人からの操作により、変風量装置5における設定温度に対して加えられる補正値であり、例えば0と1の2値(初期値は1)を取り得る。kは制御偏差E2を算出するにあたって、αの重み付けを決定する係数である。γは、冷暖の切り替えの温度不感帯として設定される値である。
The room temperature set value SP 1 can be calculated based on the central set value SP C and other values, as shown in equation (2). The central set value SP C is a set temperature value in the variable
制御偏差E2を算出したら、例えば以下の数式に示す如き関係により、有効制御偏差E2effを求める。
[数2]
E2eff=E2+δ (E2≦-δ)
E2eff=0 (-δ<E2<δ)
E2eff=E2-δ (δ≦E2)
After calculating the control deviation E 2 , the effective control deviation E 2eff is determined, for example, using the relationship shown in the following formula.
[Number 2]
E 2eff = E 2 + δ (E 2 ≦-δ)
E 2eff = 0 (-δ<E 2 <δ)
E 2eff = E 2 - δ (δ≦E 2 )
つまり、E2=0の点を中心に、-δ<E2<δの範囲においてはE2eff=0とし、それ以外の範囲、すなわち制御偏差E2の絶対値が閾値(δ)以上の範囲においては、制御偏差E2の増減に応じてリニアに有効制御偏差E2effを算出する。制御偏差E2の絶対値が小さい範囲で、運転状態の切り替えが頻繁に発生することを防ぐために有効である。 In other words, centering on the point E 2 = 0, in the range -δ<E 2 <δ, E 2eff = 0, and in other ranges, that is, the range where the absolute value of the control deviation E 2 is greater than or equal to the threshold (δ). In this step, the effective control deviation E2eff is calculated linearly according to the increase or decrease in the control deviation E2 . This is effective in preventing frequent switching of operating states in a range where the absolute value of the control deviation E2 is small.
このようにして求めた有効制御偏差E2effを変数とし、例えば図7に示す如き関係によって温度補正値を決定する。ここに示した例ではPI制御を採用しており、有効制御偏差E2effが0℃以上の場合に、有効制御偏差E2effと比例するように(図示例の場合、比例係数=1)温度補正値を決定するようにしている。中央監視装置12において決定される設定値に対し、推定される床近傍温度が低い場合には、対応する位置の変風量装置5における設定温度に温度補正値を加算して設定温度を上げ、吹出量を増すのである。
Using the thus obtained effective control deviation E2eff as a variable, the temperature correction value is determined based on the relationship shown in FIG. 7, for example. The example shown here uses PI control, and when the effective control deviation E2eff is 0°C or higher, temperature correction is performed so that it is proportional to the effective control deviation E2eff (in the case of the example shown, proportional coefficient = 1). I am trying to determine the value. If the estimated temperature near the floor is lower than the set value determined by the
ここに示した例では、温度補正値の上限は+3℃に設定されており、有効制御偏差E2effが3℃以上であれば、温度補正値は一律+3℃である。尚、上記数1に示した制御偏差E2ないし有効制御偏差E2effの算出式や、図7に示した有効制御偏差E2effと温度補正値の関係はあくまで一例であって、別の変数を加味したり、数1や図7の例とは異なる関係を用いて制御偏差E2や有効制御偏差E2eff、温度補正値βを決定してもよい。
In the example shown here, the upper limit of the temperature correction value is set to +3°C, and if the effective control deviation E2eff is 3°C or more, the temperature correction value is uniformly +3°C. Note that the formula for calculating the control deviation E2 or the effective control deviation E2eff shown in
対象の変風量装置5に関し、温度補正値の設定が済んだら(ステップS10,S11)、ステップS12に進む。ステップS12では、現在、対象としている空調機1の下流に、温度補正値の設定が済んでいない変風量装置5があるか否かを判定する。未設定の変風量装置5がある場合は、別の変風量装置5に対象を移し(ステップS13)、その変風量装置5に対し温度補正値の設定を行う(ステップS9~S11)。
After setting the temperature correction value for the target variable air volume device 5 (steps S10, S11), the process proceeds to step S12. In step S12, it is determined whether there is a variable
対象としている空調機1の下流にあたる変風量装置5の全台に関して温度補正値の設定が済んだら、ステップS14に進む。ステップS14では、対象としている空調機1の下流にあたる変風量装置5の中に、現在、温度補正値を有効にした運転を実行しているものがあるか否かを改めて判定する。ここで判定がNOであった場合には、ステップS15に進む。ステップS15では、対象の空調機1に関し、給気温度の上限値を中央監視装置12における設定値と同じとする設定を行う。
Once the temperature correction values have been set for all variable
ステップS14における判定がYESであった場合、すなわち、対象の空調機1の下流に、温度補正値を有効にした運転を行っている変風量装置5が存在する場合には、ステップS16に進む。ステップS16では、対象の空調機1に関し、中央監視装置12における設定値とは別に給気温度の上限値を設定する。
If the determination in step S14 is YES, that is, if there is a variable
上にも述べたように、ペリメータゾーンPにおけるコールドドラフトの問題は、外気温度が低い場合に生じ、このため、本実施例においては、外気温度が閾値より低いことを条件の一つとして温度補正値を用いた運転を行うようにしている。一方、図1~図3に示すような空調システムにおいては、対象空間Sに供給される熱量は各変風量装置5における吹出風量と、空調機1からの給気温度によって決まる。すなわち、空調機1における給気温度が高ければ、同じ熱量を供給するための吹出風量はその分だけ少なくなる。ペリメータゾーンPに面する変風量装置5からの吹出風量が小さくなれば、ペリメータゾーンPの空気に温度分布が生じ、コールドドラフトの発生する可能性が高まる。
As mentioned above, the problem of cold draft in the perimeter zone P occurs when the outside air temperature is low. Therefore, in this embodiment, temperature correction is performed with the outside air temperature being lower than the threshold value as one of the conditions. I try to operate using values. On the other hand, in the air conditioning system shown in FIGS. 1 to 3, the amount of heat supplied to the target space S is determined by the amount of air blown from each variable
そこで、温度補正値を用いた運転を行う場合は、ステップS16にて、例えば図8に示すような関係により、外気温度に基づいて給気温度の上限値を設定する。ここに示した例では、外気温度が10℃以下の場合に、給気温度の上限値を引き下げるようにしている。外気温度が10℃以下0℃以上の範囲では、外気温度の変化に対して給気温度はリニアに引き下げられ(図8の場合、比例係数=0.6)、外気温度が0℃以下の場合は、給気温度の上限値は一律25℃に設定される。このようにすれば、外気温度が低い場合に給気温度が上がりすぎないようにし、ペリメータゾーンPに面する変風量装置5からの吹出風量を確保することができる。尚、外気温度が閾値より低いという判定は、先のステップS2で済んでいるので、このステップS16では、給気温度の上限値の具体的な設定を行うのみで足りる。
Therefore, when operating using the temperature correction value, in step S16, the upper limit value of the supply air temperature is set based on the outside air temperature based on the relationship shown in FIG. 8, for example. In the example shown here, when the outside air temperature is 10° C. or lower, the upper limit value of the supply air temperature is lowered. When the outside air temperature is in the range of 10°C or lower and 0°C or higher, the supply air temperature is linearly lowered in response to changes in outside air temperature (in the case of Figure 8, proportionality coefficient = 0.6); In this case, the upper limit value of the supply air temperature is uniformly set to 25°C. In this way, when the outside air temperature is low, the supply air temperature can be prevented from rising too much, and the air volume blown from the variable
給気温度の上限値の設定が済んだら(ステップS7,S15またはS16)、ステップS17に移る。ステップS17では、下流の変風量装置5に関し、温度補正値を用いた運転の設定が済んでいない空調機1が残っているか否かを判定する。残っていたら、対象を別の空調機1に移し(ステップS18)、その下流の変風量装置5について、温度補正値を用いた運転の設定をし、給気温度の上限値を設定する(ステップS3~S16)。全部の空調機1について、下流の変風量装置5の設定、および給気温度の上限値の設定が済んだら、ステップS19に移る。ステップS19では、ステップS2~S18で決定された運転状況に関する設定を、中央監視装置12に入力する。中央監視装置12は、記録された設定に基づき、空調システムの各部の運転を行う。
After setting the upper limit value of the supply air temperature (step S7, S15 or S16), the process moves to step S17. In step S17, it is determined whether or not there remains any
このように、本実施例の空調システムでは、ペリメータゾーンPの各位置における床近傍温度を推定し、ある位置に関して推定された床近傍温度が低い場合には、その位置に面する変風量装置5の設定温度に温度補正値を加え(ステップS11)、設定温度を引き上げて運転を行うようになっている。変風量装置5では、引き上げられた設定温度に応じて吹出風量が適宜調整され、吹出口4からペリメータゾーンPへの送風量が増大する。また、外気温度が低い場合には、空調機1からの給気温度の上限値を引き下げ(ステップS16)、変風量装置5からの吹出風量を確保するようにもなっている。これにより、変風量装置5から供給される室内空気A2(図1参照)が、床面近傍やペリメータファン6へ到達する。こうして、床近傍温度の推定値に基づき、図9に示すように床面付近における温度分布が是正される。すなわち、変風量装置5からペリメータファン6に到達した暖気(室内空気A2)が上方の吸込口16へ送られて排気A4として取り込まれることで上向きの暖気の流れが形成され、これによりペリメータゾーンPの最外周に生じる冷気が遮られ、コールドドラフトが内側へ入り込むことが防がれる。そして、ペリメータゾーンPやそれより内側のインテリアゾーンIにおいては、暖気が床面付近まで満ちて好適な空調状態が実現されるのである。
In this way, in the air conditioning system of this embodiment, the near-floor temperature at each position in the perimeter zone P is estimated, and if the estimated near-floor temperature for a certain position is low, the variable
こうした制御は、例えば、建物の全階の対象空間Sに関し、図4に示すようにペリメータゾーンPの近傍に位置する変風量装置5の全台と対応する位置に床近傍温度センサ11を備え、各所の床近傍温度をそれぞれ実測すれば可能である。しかしながら、建物の各階のペリメータゾーンPの全域に床近傍温度センサ11を設置すれば、床近傍温度センサ11の数が膨大になってしまい、設置費用が嵩むうえ、管理も面倒である。本実施例では、ソフトウェアによってペリメータゾーンPにおける床近傍温度を推定することで、センサの設置に係るコストを減らしつつ、床近傍温度に基づいて変風量装置5からの吹出風量を制御することができる。
Such control can be carried out, for example, by providing near-
ここで、本実施例では上に説明したように、温度補正値を用いた制御方式を採用しているが、このような制御方式は、例えば図10にブロック図として示すような概念として捉えることができる。まず、変風量方式の空調システム(図1参照)において、直接の制御対象は天井3付近の室内空気A2の温度であり(図10中にブロックB1として示す)、これは天井3付近に設けられた温度センサ9の測定値として把握される(ブロックB2)。この測定値と、目標値(ブロックB3)とを比較して(ブロックB4)、これらの間の偏差(制御偏差)を算出し、この制御偏差を解消するよう、変風量装置5(ブロックB5)がダンパ開度(ブロックB6)を調整し、これにより室内空気A2の供給量を調整する。 Here, as explained above, this embodiment employs a control method using a temperature correction value, but such a control method can be understood as a concept as shown in the block diagram in FIG. 10, for example. I can do it. First, in the variable air volume type air conditioning system (see Figure 1), the direct control target is the temperature of indoor air A2 near the ceiling 3 (shown as block B1 in Figure 10); It is grasped as a measured value of the temperature sensor 9 (block B2). This measured value is compared with the target value (block B3) (block B4), the deviation between them (control deviation) is calculated, and the variable air volume device 5 (block B5) is operated to eliminate this control deviation. adjusts the damper opening degree (block B6), thereby adjusting the supply amount of indoor air A2.
また、変風量装置5(ブロックB5)に空調された給気A1を供給する空調機1(ブロックB7)では、変風量装置5の要求風量に応じてファンの風量(ブロックB8)を調整し、下流の変風量装置5へ適当な風量の給気A1を送り出す(ブロックB6)。あわせて、空調機1(ブロックB7)では、ロードリセット制御により冷媒流路の開度(ブロックB9)を調整し、給気A1の温度を調整する。
In addition, in the air conditioner 1 (block B7) that supplies the air conditioned supply air A1 to the variable air volume device 5 (block B5), the air volume of the fan (block B8) is adjusted according to the required air volume of the variable
こうして、給気A1の風量および温度を通じ、制御対象である室内空気A2の温度(ブロックB1)が調整される。室内空気A2の温度(ブロックB1)は、さらに外乱(ブロックB10)によって左右されるが、その結果としての室内空気A2の温度(ブロックB1)が温度センサ9により把握され(ブロックB2)、目標値(ブロックB3)と比較され(ブロックB4)、外乱による変動をも解消する方向で制御が行われる。 In this way, the temperature of indoor air A2 (block B1), which is the control target, is adjusted through the air volume and temperature of supply air A1. The temperature of the indoor air A2 (block B1) is further influenced by disturbances (block B10), and the resulting temperature of the indoor air A2 (block B1) is grasped by the temperature sensor 9 (block B2) and set to the target value. (Block B3) is compared with (Block B4), and control is performed in a direction that also eliminates fluctuations due to disturbance.
そして、温度補正値を用いた制御方式は、ブロックB1~B10によって形成されるこのようなループ(マイナーループとする。図10中に破線で囲った領域として示す)を取り囲むように別のループ(破線で囲った領域の外側のループ。メジャーループとする)を付加したカスケード制御であると言える。 The control method using the temperature correction value creates another loop (minor loop, shown as a region surrounded by a broken line in FIG. 10) formed by blocks B1 to B10. It can be said that this is a cascade control in which a loop outside the area enclosed by the broken line (which is assumed to be a major loop) is added.
すなわち、天井3付近の室内空気A2の温度(ブロックB1)と関連する別の制御対象として床近傍温度(ブロックC1)を設定し、これを温度推定モデルMを用いて推定して、出力された床近傍温度推定値(ブロックC2)を目標値(ブロックC3)と比較する(ブロックC4)。そして、制御偏差に基づいて算出された温度補正値(ブロックC5)を、ブロックB3に設定される目標値に加味するのである。マイナーループ内では、温度補正値を加味された目標値(ブロックB3)に基づいて天井3付近の室内空気A2の温度(ブロックB1)が調整され、これにより、床近傍の室内空気A2の温度(ブロックC1)が調整される。床近傍の室内空気A2の温度(ブロックC1)も外乱(ブロックC6)の影響を受けるが、マイナーループを内包したメジャーループによる制御は、温度補正値を介したPI制御により、この外乱(ブロックC6)を解消する方向に働く。すなわち、外皮負荷の変動によって外乱(ブロックC6)が発生すると、床近傍温度推定値(ブロックC2)が変化し、これによって床近傍温度目標値(ブロックC3)との偏差が生じ、その偏差を打ち消す方向で、操作変数としての温度補正値が変化し、マイナーループへ入力される。 That is, the temperature near the floor (block C1) is set as another control target related to the temperature of indoor air A2 near the ceiling 3 (block B1), and this is estimated using the temperature estimation model M, and the output The estimated near-bed temperature value (block C2) is compared with the target value (block C3) (block C4). Then, the temperature correction value (block C5) calculated based on the control deviation is added to the target value set in block B3. In the minor loop, the temperature of the indoor air A2 near the ceiling 3 (block B1) is adjusted based on the target value (block B3) that takes into account the temperature correction value, and as a result, the temperature of the indoor air A2 near the floor ( Block C1) is adjusted. The temperature of the indoor air A2 near the floor (block C1) is also affected by the disturbance (block C6), but control using a major loop that includes a minor loop is effective against this disturbance (block C6) by PI control via the temperature correction value. ). That is, when a disturbance (block C6) occurs due to a change in the outer skin load, the estimated value of the temperature near the floor (block C2) changes, which causes a deviation from the target value of the temperature near the floor (block C3), and cancels that deviation. In the direction, the temperature correction value as the manipulated variable changes and is input into the minor loop.
このような制御方式であれば、変風量方式の空調システムとして確立されたシステム(マイナーループ)に対し極力手を加えることなく、床近傍温度に基づいた温度補正値を設定温度の目標値に加味し、床面付近の温度状況を好適に是正することができる。 With this type of control method, the temperature correction value based on the temperature near the floor can be added to the target value of the set temperature without making any changes to the system (minor loop) that has been established as a variable air volume type air conditioning system. Therefore, the temperature situation near the floor surface can be suitably corrected.
また、このようなカスケード制御は、制御性の面でも利点を有している。仮に、一個のループにより外乱(ブロックB10,C6)を解消するような制御構成を採用した場合、中央監視装置12におけるデータ取得の周期や、床近傍温度を推定する時間を考慮すると、制御周期が最低でも5分周期となり、ループ中で算出される偏差が大きくなってしまう。そこで、本実施例のように、変風量装置5の風量や空調機1の給気温度を制御するマイナーループと、その外側で床近傍温度推定値を制御するメジャーループからなるカスケード制御を構成する。メジャーループの制御周期は5分程度であるが、マイナーループの制御周期は数秒~数10秒であり、ブロックB4で算出される偏差は小さい。マイナーループに入力される外乱(ブロックB10)はマイナーループ内で制御されるので、メジャーループの制御変数に与える影響は小さい。こうして、外乱の影響を効果的に抑え、制御性を向上させることができる。
Furthermore, such cascade control has an advantage in terms of controllability. If a control configuration is adopted that eliminates the disturbance (blocks B10 and C6) using one loop, the control cycle will be The cycle is at least 5 minutes, and the deviation calculated during the loop becomes large. Therefore, as in this embodiment, a cascade control is configured, which consists of a minor loop that controls the air volume of the variable
尚、ここに説明した空調システムのシステム構成や温度推定モデルMの生成、床近傍温度の推定、温度補正値の算出の手順等はあくまで一例である。床近傍温度に関連する上述の如き各種パラメータから温度推定モデルMを生成し、これを用いて床近傍温度を推定し、変風量装置5の運転を調整し得る限りにおいて、システム構成や各種の手順等は種々変更することができる。
Note that the system configuration of the air conditioning system, the procedure for generating the temperature estimation model M, estimating the temperature near the floor, calculating the temperature correction value, etc. described here are merely examples. As long as the temperature estimation model M can be generated from the above-mentioned various parameters related to the temperature near the floor, the temperature near the floor can be estimated using this model, and the operation of the variable
例えば、上記本実施例では、床面の付近である0cm以上10cm未満の高さに床近傍温度センサ11を設け、この高さにおける空気の温度を床近傍温度として推定する場合を例に説明したが、居住域である10cm以上170cm以下における空気の温度を床近傍温度として推定してもよい。またその場合、床近傍温度センサ11は壁面等の高さ10cm~170cmの範囲に設置し、その高さの温度を直接測定してもよいし、あるいは0cm以上10cm未満の高さに床近傍温度センサ11を設置し、例えば天井の温度センサ9における測定値と、床近傍温度センサ11における測定値に基づき、差分を両センサ間の距離で案分し、求める高さの温度を求めてもよい。
For example, in the present embodiment, the
また、ここでは中央監視装置12に温度推定部13を接続し、該温度推定部13にモデル生成部14を接続した構成を例示したが、システムを構成する各機器間の接続関係は適宜変更し得る。中央監視装置12を介して各変風量装置5の運転状況を制御する以外にも、例えば各変風量装置5に対し、温度推定部13から温度補正値の設定を直接行ってもよい。また、設定温度を補正する代わりに、吹出風量を直接補正してもよい。
In addition, here, a configuration in which the
また、変風量装置5からの吹出風量や、空調機1からの給気温度、その他各部の運転状況を制御するにあたっては、上に説明していない別の要素等を適宜加味してもよいことは勿論である。
In addition, when controlling the air volume blown from the variable
以上のように、上記本実施例の空調システムは、給気A1を送り出す空調機1と、空調機1から対象空間Sへ給気A1を導く給気ダクト2と、対象空間Sへ給気A1を吹き出す吹出口4と、吹出口4から吹き出される給気A1の風量を調整する変風量装置5と、ペリメータゾーンPに設けられ、室内空気A2を上方へ送り出すペリメータファン6と、ペリメータファン6の上方に設けられた吸込口16とを備え、ペリメータゾーンPの床近傍温度に関連する複数のパラメータに基づき、ペリメータゾーンPの各位置における床近傍温度を推定し、推定された床近傍温度に基づき、ペリメータゾーンPに面する変風量装置5の吹出風量を調整するよう構成されている。このようにすれば、床近傍温度に基づいて吹出口4からペリメータゾーンPへの送風量が適宜増大され、供給される暖気がペリメータファン6に到達して上方の吸込口16へ送られ、これによりペリメータゾーンPの最外周に生じる冷気が遮られ、コールドドラフトが内側へ入り込むことが防がれる。こうして、対象空間Sの床面付近における温度分布を是正することができる。また、床近傍温度はソフトウェアによって推定するので、センサの設置に係るコストを減らしつつ、変風量装置5からの吹出風量を制御することができる。
As described above, the air conditioning system of the present embodiment includes the
また、本実施例の空調システムは、機械学習により生成された温度推定モデルMを用いてペリメータゾーンPの床近傍温度を推定するよう構成されている。このようにすれば、ペリメータゾーンPの床近傍温度を精度よく推定することができる。 Further, the air conditioning system of this embodiment is configured to estimate the temperature near the floor of the perimeter zone P using the temperature estimation model M generated by machine learning. In this way, the temperature near the floor of the perimeter zone P can be estimated with high accuracy.
また、本実施例の空調システムにおいて、温度推定モデルMはニューラルネットワークを用いて生成することができる。 Furthermore, in the air conditioning system of this embodiment, the temperature estimation model M can be generated using a neural network.
また、本実施例の空調システムにおいて、温度推定モデルMは、以下のパラメータから選択される一部または全部のパラメータを説明変数として用いて床近傍温度を推定するよう構成することができる。
・外気温度
・風向
・風速
・降雨量
・日射量
・床近傍温度センサ11の測定値
・空調機1の運転状態
・ペリメータファン6の運転状態
・ペリメータゾーンPに面する変風量装置5の運転状態
・対象空間Sに設置される温度センサ9の測定値
・日付
・時刻
・曜日
Furthermore, in the air conditioning system of this embodiment, the temperature estimation model M can be configured to estimate the floor temperature using some or all of the parameters selected from the following parameters as explanatory variables.
・Outside temperature, wind direction, wind speed, rainfall amount, solar radiation amount, measured value of the near-
また、本実施例の空調システムにおいては、少なくとも外気温度、日射量、床近傍温度センサ11の測定値、温度センサ9の測定値、ペリメータファン6の運転状態を説明変数として用いることができる。
Further, in the air conditioning system of this embodiment, at least the outside air temperature, the amount of solar radiation, the measured value of the near-
また、本実施例の空調システムにおいて、変風量装置5の吹出風量の調整は、変風量装置5における設定温度に温度補正値を加味することによって行われる。
Further, in the air conditioning system of this embodiment, the amount of air blown from the variable
また、本実施例の空調システムにおいて、前記温度補正値は、推定された床近傍温度と、変風量装置5における設定温度の偏差に基づいて調整可能に構成されている。
Further, in the air conditioning system of this embodiment, the temperature correction value is configured to be adjustable based on the deviation between the estimated near-floor temperature and the set temperature in the variable
また、本実施例の空調システムにおいて、前記温度補正値はPI制御を用いて決定することができる。 Furthermore, in the air conditioning system of this embodiment, the temperature correction value can be determined using PI control.
また、本実施例の空調システムは、外気温度が閾値よりも低い場合に、ペリメータゾーンPに面する変風量装置5における設定温度に対し温度補正値を加味するよう構成されている。このようにすれば、引き上げられた設定温度に応じ、変風量装置5の送風量を増大させることができる。
Further, the air conditioning system of this embodiment is configured to add a temperature correction value to the set temperature in the variable
また、本実施例の空調システムは、外気温度が閾値よりも低い場合に、空調機1における給気温度の上限値を引き下げるよう構成されている。このようにすれば、外気温度が低い場合に給気温度が上がりすぎないようにし、ペリメータゾーンPに面する変風量装置5からの吹出風量を確保することができる。
Further, the air conditioning system of this embodiment is configured to lower the upper limit of the supply air temperature in the
したがって、上記本実施例によれば、ペリメータゾーンにおける空気温度の分布を好適に是正し得る。 Therefore, according to the present embodiment, the air temperature distribution in the perimeter zone can be suitably corrected.
尚、本発明の空調システムは、上述の実施例にのみ限定されるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲内において種々変更を加え得ることは勿論である。 It should be noted that the air conditioning system of the present invention is not limited to the above-described embodiments, and it goes without saying that various changes can be made without departing from the gist of the present invention.
1 空調機
2 給気ダクト
4 吹出口
5 変風量装置
6 ペリメータファン
9 温度センサ
11 床近傍温度センサ
16 吸込口
A1 給気
A2 室内空気
M 温度推定モデル
P ペリメータゾーン
S 対象空間
1
Claims (10)
前記空調機から対象空間へ給気を導く給気ダクトと、
対象空間へ給気を吹き出す吹出口と、
前記吹出口から吹き出される給気の風量を調整する変風量装置と、
ペリメータゾーンに設けられ、室内空気を上方へ送り出すペリメータファンと、
前記ペリメータファンの上方に設けられた吸込口とを備え、
前記ペリメータファンに取り込まれる床面近傍の室内空気から少なくとも一部の床近傍温度を測定し、
前記少なくとも一部の床近傍温度であるパラメータと、ペリメータゾーンの床近傍温度に関連するパラメータとに基づき、機械学習により生成された温度推定モデルを用いてペリメータゾーンの各位置における床近傍温度を推定し、推定された床近傍温度に基づき、ペリメータゾーンに面する前記変風量装置の吹出風量を調整するよう構成されていることを特徴とする空調システム。 An air conditioner that sends out air supply,
an air supply duct that guides air supply from the air conditioner to the target space;
An air outlet that blows out air into the target space;
a variable air volume device that adjusts the air volume of the supply air blown out from the air outlet;
A perimeter fan that is installed in the perimeter zone and sends indoor air upward;
and a suction port provided above the perimeter fan,
Measuring at least part of the temperature near the floor from indoor air near the floor taken into the perimeter fan,
A temperature estimation model generated by machine learning is used to calculate the temperature near the floor at each position in the perimeter zone based on the parameter that is the temperature near the floor of at least some of the parameters and the parameter related to the temperature near the floor in the perimeter zone. An air conditioning system characterized in that the air conditioning system is configured to adjust the amount of air blown from the variable air amount device facing the perimeter zone based on the estimated near-floor temperature.
前記学習データは、空調システムを実際に運転した際の床近傍温度に関連する複数のパラメータと、床近傍温度の実測値とを記録したデータセットであることを特徴とする、請求項1に記載の空調システム。 The temperature estimation model is a model that is generated based on learning data and estimates the temperature near the floor using various parameters as explanatory variables,
2. The learning data is a data set in which a plurality of parameters related to the temperature near the floor and an actual measured value of the temperature near the floor when the air conditioning system is actually operated are recorded. air conditioning system.
前記温度推定モデルは、以下のパラメータから選択される一部または全部のパラメータを説明変数として用いて床近傍温度を推定するよう構成されていることを特徴とする、請求項2または3に記載の空調システム。
・外気温度
・風向
・風速
・降雨量
・日射量
・前記床近傍温度センサの測定値
・前記空調機の運転状態
・前記ペリメータファンの運転状態
・ペリメータゾーンに面する前記変風量装置の運転状態
・対象空間に設置される温度センサの測定値
・日付
・時刻
・曜日 Equipped with a near-floor temperature sensor that measures the temperature near the floor from indoor air near the floor.
4. The temperature estimation model according to claim 2, wherein the temperature estimation model is configured to estimate the temperature near the bed using some or all of the parameters selected from the following parameters as explanatory variables. Air conditioning system.
・Outside temperature, wind direction, wind speed, rainfall amount, solar radiation amount, measured value of the temperature sensor near the floor, operating status of the air conditioner, operating status of the perimeter fan, operating status of the variable air volume device facing the perimeter zone, Measured values, date, time, and day of the week of the temperature sensor installed in the target space
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