JP7485970B2 - 熱負荷予測システム - Google Patents
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Description
熱負荷予測システム1は、建物BL内の空調ゾーンZ1,Z2の熱負荷を予測するシステムである。図1は、熱負荷予測システム1の概略構成図である。図1に示すように、熱負荷予測システム1は、空気調和機2と、熱負荷予測装置3と、を有する。空気調和機2と、熱負荷予測装置3とは、ネットワークNWを介して、通信可能に接続されている。ネットワークNWは、例えば、インターネットである。
(2-1)室内機
本実施形態では、室内機20a~20cは、天井に設置される天井埋込型のユニットである。図2に示すように、室内機20a~20cは、主として、室内熱交換器21a~21cと、室内ファン22a~22cと、室内膨張弁23a~23cと、室内制御部29a~29cと、室内吸込温度センサ61a~61cと、室内熱交温度センサ62a~62cと、ガス側温度センサ64a~64cと、液側温度センサ67a~67cと、を有する。また、図2に示すように、室内機20a~20cは、室内熱交換器21a~21cの液側端と、液冷媒連絡配管51と、を接続する液冷媒配管53a1~53c1を有する。また、室内機20a~20cは、室内熱交換器21a~21cのガス側端と、ガス冷媒連絡配管52と、を接続するガス冷媒配管53a2~53c2を有する。
室内熱交換器21a~21cは、室内熱交換器21a~21cを流れる冷媒と、空調ゾーンZ1,Z2の空気と、の間で熱交換を行わせる。室内熱交換器21a~21cは、例えば、複数の伝熱フィンと、複数の伝熱管と、を有するフィン・アンド・チューブ型の熱交換器である。図2に示すように、室内熱交換器21a~21cの一端は、液冷媒配管53a1~53c1を介して液冷媒連絡配管51と接続される。室内熱交換器21a~21cの他端は、ガス冷媒配管53a2~53c2を介してガス冷媒連絡配管52と接続される。冷房運転時には、室内熱交換器21a~21cに液冷媒配管53a1~53c1から冷媒が流入し、室内熱交換器21a~21cは冷媒の蒸発器として機能する。暖房運転時には、室内熱交換器21a~21cにガス冷媒配管53a2~53c2から冷媒が流入し、室内熱交換器21a~21cは冷媒の凝縮器として機能する。なお、本実施形態において、室内熱交換器21a~21cは、フィン・アンド・チューブ型熱交換器であるが、これに限定されず、他の型式の熱交換器であっても良い。
本実施形態において、室内機20a~20cは、ユニット内に室内空気を吸入して、室内熱交換器21a~21cにおいて冷媒と熱交換させた後に、供給空気として室内に供給するための送風機としての室内ファン22a~22cを有している。室内ファン22a~22cは、室内熱交換器21a~21cに、空調ゾーンZ1,Z2の空気を供給するファンである。室内ファン22a~22cは、例えば、ターボファンやシロッコファン等の遠心ファンである。図2に示すように、室内ファン22a~22cは、DCファンモータ等からなる室内ファンモータ22am~22cmによって駆動される。室内ファンモータ22am~22cmの回転数は、インバータによって制御可能である。
室内膨張弁23a~23cは、液冷媒配管53a1~53c1を流れる冷媒の圧力や流量を調節するための機構である。室内膨張弁23a~23cは、液冷媒配管53a1~53c1に設けられる。本実施形態では、室内膨張弁23a~23cは、開度調節が可能な電子膨張弁である。なお、本実施形態では、膨張機構として室内機20a~20cそれぞれに室内膨張弁23a~23cを設けているが、これに限らずに、膨張機構(膨張弁を含む)を室外機30に設けてもよいし、室内機20a~20cや室外機30とは独立した接続ユニットに設けてもよい。
室内吸込温度センサ61a~61cは、室内機20a~20cが吸い込む空気の温度(室内吸込温度)を計測する。室内吸込温度センサ61a~61cは、室内機20a~20cの空気の吸入口付近に設けられている。
室内制御部29a~29cは、室内機20a~20cを構成する各部の動作を制御する。
室外機30は、建物BLの屋上等、建物BLの外に設置される。図2に示すように、室外機30は、主として、圧縮機31と、流路切換弁32と、室外熱交換器33と、室外膨張弁34と、アキュムレータ35と、室外ファン36と、液側閉鎖弁37と、ガス側閉鎖弁38と、室外制御部39と、室外熱交温度センサ66と、吸入圧力センサ68と、吐出圧力センサ69と、を有する。また、室外機30は、吸入管54aと、吐出管54bと、ガス冷媒配管54c,54eと、液冷媒配管54dと、を有する。
図2に示すように、圧縮機31は、吸入管54aから低圧の冷媒を吸入し、圧縮機構(図示せず)によって冷媒を圧縮して、圧縮した冷媒を吐出管54bに吐出する。
流路切換弁32は、冷媒の流路を、第1状態と第2状態との間で切り換える機構である。流路切換弁32は、第1状態のとき、図2の流路切換弁32内の実線で示されるように、吸入管54aをガス冷媒配管54eと連通させ、吐出管54bをガス冷媒配管54cと連通させる。流路切換弁32は、第2状態のとき、図2の流路切換弁32内の破線で示されるように、吸入管54aをガス冷媒配管54cと連通させ、吐出管54bをガス冷媒配管53eと連通させる。
室外熱交換器33は、室外熱交換器33を流れる冷媒と、建物BLの外の空気との間で熱交換を行わせる。室外熱交換器33は、例えば、複数の伝熱フィンと、複数の伝熱管と、を有するフィン・アンド・チューブ型の熱交換器である。図2に示すように、室外熱交換器33の一端は、液冷媒配管54dを介して液冷媒連絡配管51と接続される。室外熱交換器33の他端は、ガス冷媒配管54cを介して流路切換弁32と接続される。
室外膨張弁34は、液冷媒配管54dを流れる冷媒の圧力や流量を調節するための機構である。図2に示すように、室外膨張弁34は、液冷媒配管54dに設けられる。本実施形態では、室外膨張弁34は、開度調節が可能な電子膨張弁である。
アキュムレータ35は、流入する冷媒を、ガス冷媒と液冷媒とに分ける気液分離機能を有する容器である。図2に示すように、アキュムレータ35は、吸入管54aに設けられる。アキュムレータ35に流入する冷媒は、ガス冷媒と液冷媒とに分離され、上部空間に集まるガス冷媒が、圧縮機31へと流入する。
室外ファン36は、室外熱交換器33に、建物BLの外の空気を供給するファンである。室外ファン36は、例えば、プロペラファン等の軸流ファンである。図2に示すように、室外ファン36は、DCファンモータ等からなる室外ファンモータ36mによって駆動される。室外ファンモータ36mの回転数は、インバータにより制御可能である。
室外熱交温度センサ66は、室外熱交換器33を流れる冷媒の温度を計測する。室外熱交温度センサ66は、室外熱交換器33に設けられている。
室外制御部39は、室外機30を構成する各部の動作を制御する。
コントローラ40は、室内制御部29a~29cと、室外制御部39と、から構成される。コントローラ40は、室内制御部29a~29c及び室外制御部39のそれぞれの制御演算装置に、それぞれの記憶装置に記憶されたプログラムを実行させることにより、空気調和機2全体の動作を制御する。なお、空気調和機2は、コントローラ40として、室内機20a~20cと、室外機30とを集中して制御する集中コントローラ(いわゆるエッジ)を有してもよい。
ここでは、コントローラ40が、室内機20aに冷房運転を行わせる場合について、説明する。
ここでは、コントローラ40が、室内機20aに暖房運転を行わせる場合について、説明する。
コントローラ40は、空気調和機2の運転データD3を、熱負荷予測装置3に送信する。
熱負荷予測装置3は、クラウド上に設置されるコンピュータである。図4は、熱負荷予測装置3の制御ブロック図である。図4に示すように、熱負荷予測装置3は、主として、記憶部11と、入力部12と、表示部13と、通信部14と、制御部19と、を有する。
記憶部11は、RAM、ROM、及びHDD等の記憶装置である。記憶部11は、制御部19が実行するプログラムや、プログラムの実行に必要なデータ等を記憶する。
入力部12は、キーボード、及びマウスである。熱負荷予測装置3に対する各種指令や、各種情報は、入力部12を用いて入力することができる。
表示部13は、モニターである。表示部13には、記憶部11に記憶された各種データ等を表示することができる。
通信部14は、ネットワークNWを介して、空気調和機2等と通信を行うためのネットワークインターフェイス機器である。
制御部19は、CPUやGPU等のプロセッサである。制御部19は、記憶部11に記憶されているプログラムを読み込んで実行し、熱負荷予測装置3の様々な機能を実現する。また、制御部19は、プログラムに従って、演算結果を記憶部11に書き込んだり、記憶部11に記憶されている情報を読み出したりすることができる。
環境データ取得部191は、空調ゾーンZ1,Z2の熱負荷に影響する、建物BLの外部の環境に関する外部環境データD1、及び建物BLの内部の環境に関する内部環境データD2、を取得する。
運転データ取得部192は、空気調和機2から、空気調和機2の運転データD3を取得する。
学習部193は、記憶部11から得られる学習用データLD1,LD2を用いて、空調ゾーンZ1,Z2ごとに、空調ゾーンZ1,Z2の熱負荷を予測するモデルM1,M2の学習を行う。
予測部194は、モデルM1,M2を用いて、空調ゾーンZ1,Z2の熱負荷を予測する。
決定部195は、予測部194により予測された空調ゾーンZ1,Z2の熱負荷に基づいて、空気調和機2の制御目標値又は制御指令値を決定する。本実施形態では、制御目標値又は制御指令値は、室内冷媒温度の目標値である目標冷媒温度である。しかし、これに限定されず、制御目標値又は制御指令値には、当該目標冷媒温度にするための圧縮機31の回転数等が含まれてもよい。
送信部196は、決定部195により決定された目標冷媒温度を含む制御内容を、空気調和機2に送信する。
熱負荷予測システム1の処理の一例を、図5のフローチャートを用いて説明する。
(4-1)
従来、建物内の熱負荷を学習し、予測する技術がある。しかし、従来のように、室外機単位で熱負荷を学習すると、空調ゾーンごとの熱負荷を予測することが困難である、という課題がある。
本実施形態の熱負荷予測システム1では、外部環境データD1は、少なくとも建物BLの外気温度、を含む。内部環境データD2は、少なくとも空調ゾーンZ1,Z2の室内温度、を含む。
本実施形態の熱負荷予測システム1では、学習部193は、モデルM1,M2の学習を行う前に、学習用データLD1,LD2から、欠損値又は異常値を含むレコードを除外する。
本実施形態の熱負荷予測システム1では、学習部193は、モデルM1,M2の学習を行う前に、学習用データLD1,LD2に含まれる欠損値又は異常値を補完する。
本実施形態の熱負荷予測システム1では、学習部193は、モデルM1,M2の学習を行う前に、空気調和機2の運転状態、又は空気調和機2のスケジュール、に基づいて、学習用データLD1,LD2を加工する。
本実施形態の熱負荷予測システム1では、モデルM1,M2は、機械学習モデル、統計モデル、物理モデル、又はこれらの組み合わせである。
本実施形態の熱負荷予測システム1では、学習部193は、過去1週間分(所定の単位)の学習用データLD1,LD2を用いて、モデルM1,M2の学習を行う。
本実施形態の熱負荷予測システム1では、学習部193は、1週間毎に(所定のタイミングで)、モデルM1,M2の更新を行う。
本実施形態の熱負荷予測システム1では、それぞれの室内機20a~20cにおける熱交換量は、それぞれの室内機20a~20cにおける、室内吸込温度、風量、及び室内冷媒温度、に基づいて算出される。
本実施形態の熱負荷予測システム1では、決定部195と、送信部196と、をさらに備える。決定部195は、予測部194により予測された空調ゾーンZ1,Z2の熱負荷に基づいて、空気調和機2の目標冷媒温度を決定する。送信部196は、決定部195により決定された目標冷媒温度を含む制御内容を、空気調和機2に送信する。
本実施形態の熱負荷予測システム1では、決定部195は、予測部194により予測された空調ゾーンZ1,Z2の熱負荷と、空調ゾーンZ1,Z2に設置されている室内機20a~20cに関する情報と、に基づいて、それぞれの室内機20a~20cが処理する熱負荷を算出する。決定部195は、それぞれの室内機20a~20cが、算出された熱負荷を処理するために必要な、それぞれの室内機20a~20cにおける必要冷媒温度を算出する。決定部195は、それぞれの室内機20a~20cにおける室内冷媒温度を、必要冷媒温度に近づけるために必要な、空気調和機2の目標冷媒温度を決定する。
本実施形態の熱負荷予測システム1では、必要冷媒温度は、それぞれの室内機20a~20cにおける、算出された熱負荷(熱交換量)、室内吸込温度、及び風量、に基づいて算出される。
(5-1)変形例1A
本実施形態では、空調ゾーンZ1,Z2の室内温度は、空調ゾーンZ1,Z2に設置された室内温度センサ631,632の計測値であった。しかし、空調ゾーンZ1,Z2の室内温度は、室内機20a~20cの室内吸込温度から算出してもよい。例えば、空調ゾーンZ1の室内温度は、室内機20a,20bの室内吸込温度の平均値とすることができる。言い換えると、空調ゾーンZ1の室内温度と、室内機20a,20bの室内吸込温度とは、互いに代用することができる。
本実施形態では、建物BLの外気温度は、建物BLの外に設置された室外温度センサ65の計測値であった。しかし、建物BLの外気温度は、室外機30が吸い込む空気の温度を計測する室外吸込温度センサの計測値であってもよい。このとき、室外吸込温度センサは、室外機30の空気の吸入口付近に設置される。言い換えると、建物BLの外気温度と、室外吸込温度センサの計測値とは、互いに代用することができる。
本実施形態では、熱負荷予測システム1は、複数の空調ゾーンZ1,Z2を対象とし、単一の冷媒系統を有していた。言い換えると、熱負荷予測システム1は、複数の空調ゾーンかつ単一の冷媒系統を有する系を対象としていた。しかし、熱負荷予測システム1は、単一の空調ゾーンかつ単一の冷媒系統を有する系を対象としてもよい。
本実施形態では、空気調和機2は、室内機20a~20cと、室外機30と、を有していた。しかし、空気調和機2は、さらに湿度調節器や、換気装置等の外気処理用空調機を有してもよい。
本実施形態では、外部環境データD1は、建物BLの外気温度であった。しかし、外部環境データD1は、さらに、建物BLの日射量、建物BLの位置の天気予報、雲量、風速、風向、及び降水量等を含んでもよい。例えば、環境データ取得部191は、建物BLの日射量を、建物BLの外に設置された日射センサから取得する。また、例えば、予測部194は、データ取得時点から10分後の日射量を、以前に取得した日射量又は代表的な日射量や、天気予報、雲量、風速、風向、降水量等の情報、によって学習したモデルを用いて予測する。また、建物BLの日射量は、10分間では大きく変化しないという前提のもと、データ取得時点から10分後の建物BLの日射量として、直近に取得した建物BLの日射量を用いてもよい。
本実施形態では、学習用データLD1,LD2は、外部環境データD1と、内部環境データD2と、運転データD3と、から構成された。しかし、熱負荷予測装置3は、学習用データLD1,LD2として、さらに建物BLに関する情報や、空調ゾーンZ1,Z2に関する情報を用いてもよい。
本実施形態では、学習部193は、空調ゾーンZ1,Z2ごとに、それぞれの学習用データLD1,LD2を用いて、モデルM1,M2の学習を行った。しかし、空調ゾーンZ1と空調ゾーンZ2とが、熱負荷等の観点で類似する場合、学習部193は、例えば、空調ゾーンZ1についての学習用データLD1の代わりに、空調ゾーンZ2についての学習用データLD2を用いて、モデルM1の学習を行ってもよい。
本実施形態では、学習部193は、室内機20a~20cにおける、熱交換量、室内吸込温度、風量、及び室内冷媒温度の間に成り立つ所定の関係式を用いて、それぞれの室内機20a~20cにおける熱交換量を、それぞれの室内機20a~20cにおける、室内吸込温度、風量、及び室内冷媒温度から算出した。
本実施形態では、決定部195は、予測部194により予測された複数の空調ゾーンZ1,Z2の熱負荷と、空調ゾーンZ1,Z2に設置されている室内機20a~20cに関する情報と、に基づいて、それぞれの室内機20a~20cが処理する熱負荷を算出した。決定部195は、それぞれの室内機20a~20cが、算出された熱負荷を処理するために必要な、それぞれの室内機20a~20cにおける必要冷媒温度を算出し、それぞれの室内機20a~20cにおける室内冷媒温度を、必要冷媒温度に近づけるために必要な、空気調和機2の目標冷媒温度を決定した。
本実施形態では、学習部193は、室内機20a~20cにおける熱交換量を、空調ゾーンZ1,Z2ごとに足し合わせて、学習用データLD1,LD2における空調ゾーンZ1,Z2の熱負荷を算出した。しかし、空調ゾーンZ1,Z2の熱負荷は、室内機20a~20cにおける熱交換量の分布や、室内機20a~20cにおける熱交換量を補正した値、に基づいて算出してもよい。
本実施形態では、環境データ取得部191は、外部環境データD1、及び内部環境データD2、を取得した。しかし、環境データ取得部191は、外部環境データD1、及び内部環境データD2の内のいずれかのみを取得してもよい。
本実施形態では、空気調和機2は、運転データD3として、室内熱交温度センサ62a~62cから、室内機20a~20cの室内飽和温度を取得し、これらを熱負荷予測装置3に送信した。しかし、空気調和機2は、室内飽和温度の代わりに、吸入圧力又は吐出圧力を取得し、これらを熱負荷予測装置3に送信してもよい。熱負荷予測装置3は、取得した吸入圧力又は吐出圧力から、室内飽和温度を算出する。
本実施形態では、熱負荷予測装置3は、同時点における、空調ゾーンZ1,Z2の室内温度、及び建物BLの外気温度と、空調ゾーンZ1,Z2の熱負荷と、を関連付けて学習した。しかし、熱負荷予測装置3は、ある時点の空調ゾーンZ1,Z2の室内温度、及び建物BLの外気温度と、当該時点から10分後の空調ゾーンZ1,Z2の熱負荷と、を関連付けて学習してもよい。
以上、本開示の実施形態を説明したが、特許請求の範囲に記載された本開示の趣旨及び範囲から逸脱することなく、形態や詳細の多様な変更が可能なことが理解されるであろう。
11 記憶部
20a~20c 室内機
191 環境データ取得部
192 運転データ取得部
193 学習部
194 予測部
BL 建物
D1 外部環境データ
D2 内部環境データ
D3 運転データ
LD1,LD2 学習用データ
M1,M2 モデル
Z1,Z2 空調ゾーン
Claims (9)
- 建物(BL)内の空調ゾーン(Z1,Z2)の熱負荷を予測する、熱負荷予測システム(1)であって、
前記空調ゾーンの熱負荷に影響する、前記建物の外部の環境に関する外部環境データ(D1)、及び/又は前記建物の内部の環境に関する内部環境データ(D2)、を取得する、環境データ取得部(191)と、
前記空調ゾーンの空気調和を行う空気調和機(2)、の運転データ(D3)を取得する、運転データ取得部(192)と、
前記環境データ取得部、及び前記運転データ取得部、が取得したデータを記憶する、記憶部(11)と、
前記記憶部から得られる学習用データ(LD1,LD2)を用いて、前記空調ゾーンの熱負荷を予測するモデル(M1,M2)、の学習を行う、学習部(193)と、
前記モデルを用いて、前記空調ゾーンの熱負荷を予測する、予測部(194)と、
を備え、
前記空調ゾーンには、前記空気調和機を構成する、1または複数の室内機(20a~20c)が設置され、
前記学習用データにおける前記空調ゾーンの熱負荷は、前記空調ゾーンに設置されているそれぞれの前記室内機における熱交換量に基づいて算出され、
それぞれの前記室内機における熱交換量は、それぞれの前記室内機における前記運転データに基づいて算出され、
前記室内機における熱交換量は、前記室内機における、吸込温度、風量、及び冷媒温度、に基づいて算出される、
熱負荷予測システム(1)。 - 前記外部環境データは、少なくとも前記建物の外気温度、を含み、
前記内部環境データは、少なくとも前記空調ゾーンの室内温度、を含む、
請求項1に記載の熱負荷予測システム(1)。 - 前記学習部は、前記モデルの学習を行う前に、前記学習用データから、欠損値又は異常値を含むレコードを除外する、
請求項1又は2に記載の熱負荷予測システム(1)。 - 前記学習部は、前記モデルの学習を行う前に、前記学習用データに含まれる欠損値又は異常値を補完する、
請求項1又は2に記載の熱負荷予測システム(1)。 - 前記学習部は、前記モデルの学習を行う前に、前記空気調和機の運転状態、又は前記空気調和機のスケジュール、に基づいて、前記学習用データを加工する、
請求項1から4のいずれか1つに記載の熱負荷予測システム(1)。 - 前記学習部は、第1の空調ゾーンについての第1の学習用データの代わりに、前記第1の空調ゾーンと類似する第2の空調ゾーンについての第2の学習用データを用いる、
請求項1から5のいずれか1つに記載の熱負荷予測システム(1)。 - 前記モデルは、機械学習モデル、統計モデル、物理モデル、又はこれらの組み合わせである、
請求項1から6のいずれか1つに記載の熱負荷予測システム(1)。 - 前記学習部は、所定の単位の前記学習用データを用いて、前記モデルの学習を行う、
請求項1から7のいずれか1つに記載の熱負荷予測システム(1)。 - 前記学習部は、所定のタイミングで、前記モデルの更新を行う、
請求項1から8のいずれか1つに記載の熱負荷予測システム(1)。
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