KR20040103390A - 소비 에너지 예측 장치 및 소비 에너지 예측 방법 - Google Patents

소비 에너지 예측 장치 및 소비 에너지 예측 방법 Download PDF

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KR20040103390A
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마쯔시다덴기산교 가부시키가이샤
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Abstract

태양 복사량, 전도열량, 간극 면적이라는 3개의 지표를 각각 변화시킨 경우의 공조기 소비 에너지를 교사 데이터로서 준비하고, 상기 3 지표를 이용하여 공조기 소비 에너지에 대해서 보간 계산을 행하여, 소비 에너지 보간 정보를 공조기 소비 에너지 보간 정보 격납부(35)에 격납해 둔다. 공조기 소비 에너지 계산부(30)는, 사용 조건 입력부(10)에 입력된 실사용 조건에 기초하여, 공조기 부하 요인 계산부(20)가 계산한 상기 3 요인과, 공조기 소비 에너지 보간 정보 격납부(35)의 소비 에너지 보간 정보를 이용하여 공조기 소비 에너지를 계산한다.

Description

소비 에너지 예측 장치 및 소비 에너지 예측 방법{CONSUMPTION ENERGY PREDICTION DEVICE AND CONSUMPTION ENERGY PREDICTION METHOD}
본 발명은, 공기조화기 등의 소비 에너지나 공조(空調) 부하를 예측하는 장치 및 그 방법에 관한 것이다.
일반적으로, 주택에 공기조화기를 도입하고자 하는 유저는, 공기조화기의 이니셜 코스트(구입 비용)와 함께, 런닝 코스트(전기세)에 대해서도 높은 관심을 갖는 경우가 많다. 이 경우, 메이커측 등이 유저에게 런닝 코스트에 관한 정보를 제공하는 방법으로서, 크게 2개의 방법이 있다.
제1 방법은, 공기조화기의 성적 계수(COP : Coefficient Of Performance)를 이용하여, 대강의 런닝 코스트를 산출하는 방법이다(종래예 1). 제2 방법은, 시뮬레이션 소프트웨어를 이용하여, 주택의 방 배치 등 유저의 실제의 사용 조건에 기초하여 런닝 코스트를 예측하는 방법이다(예를 들면, 「공기조화 위생 공학회 학술 강연회 논문집, pp1149-1152(1990)」(종래예 2) 참조).
도 1은, 종래예 2에서의 소비 에너지 예측 장치(150)의 기능 구성을 도시하는 블록도이다. 도 1에 도시되는 바와 같이, 소비 에너지 예측 장치(150)는, 유저로부터 공기조화기에 대한 실제의 사용 조건의 입력을 접수하는 사용 조건 입력부(100), 열 유체 해석 등에 기초한 에너지 시뮬레이션을 행하여 공기조화기의 소비 에너지량을 산출하는 공조기 소비 에너지 계산부(130) 및 상기 공조기 소비 에너지 계산부(130)에 의해서 산출된 소비 에너지량에 관한 정보를 유저에게 제시하는 공조기 소비 에너지 표시부(140)를 구비한다. 또한, 사용 조건 입력부(100)는, 도시 정보 입력부(101), 생활 패턴 정보 입력부(102), 창문 정보 입력부(103),일사(日射) 차폐 정보 입력부(104), 본체 부재 정보 입력부(105), 및 기밀(氣密) 정보 입력부(106)를 구비한다.
도시 정보 입력부(101)는, 공기조화기를 설치하는 주거가 속한 도시에 관한 정보를 접수한다. 생활 패턴 정보 입력부(102)는, 공기조화기를 이용하는 유저의 생활 패턴에 관한 정보를 접수한다. 창문 정보 입력부(103)는, 상기 주거의 창문의 크기나 창문이 면하는 방위에 관한 정보를 접수한다. 일사 차폐 정보 입력부(104)는, 일사를 차단하는 것을 창문에 장착한 경우, 그 일사 차폐 능력에 관한 정보를 접수한다. 본체 부재 정보 입력부(105)는, 상기 주거의 벽, 창문, 마루 또는 천장과 외기와의 온도차에 의해 유출 또는 유입하는 열의 다과(多寡)를 나타내는 지표에 관한 정보를 접수한다. 기밀 정보 입력부(106)는, 주택의 기밀 성능에 관한 정보를 접수한다.
상기 소비 에너지 예측 장치(150)의 공조기 소비 에너지 계산부(130)는, 사용 조건 입력부(100)에서 유저로부터 도시에 관한 정보나 생활 패턴에 관한 정보를 접수하면, 시뮬레이션 프로그램을 실행하여, 소비 에너지량을 산출한다. 그리고, 산출된 소비 에너지량은, 공조기 소비 에너지 표시부(140)에 표시된다.
그러나, 상기 제1 방법에서는, 주택의 방 배치, 주택의 다양한 성능(예를 들면, 단열 성능, 기밀 성능 등), 입지 조건, 생활 패턴 등 실제의 사용 조건이 고려되어 있지 않기 때문에, 공기조화기끼리의 소비 에너지량의 다과를 비교하는 것은 가능하지만, 유저가 공기조화기를 실제로 사용한 경우의 런닝 코스트를 정확하게 예측할 수 없다는 문제가 있다.
또, 상기 제2 방법은, 시뮬레이션 계산에 현재의 고성능의 전자 계산기로도 방대한 계산 시간을 요하고(수십 초∼수 분), 공기조화기의 기종 변경 등 유저의 미세한 사양 변경에 신속하게 대응할 수 없으며, 사용이 불편하다는 문제가 있다.
그래서, 본 발명은, 상기 과제를 감안하여 이루어진 것으로, 임의의 공기조화기의 사용 조건에 대해서, 정확하고 또한 신속한 소비 에너지 예측값을 제시할 수 있는 공기조화기의 소비 에너지 예측 장치 등을 제공하는 것을 목적으로 한다.
상기 목적을 달성하기 위해서, 본 발명에 관한 소비 에너지 예측 장치는, 방에 설치된 공기조화기에 의해서 소비되는 에너지량을 예측하는 소비 에너지 예측 장치로서, 유저로부터 상기 공기조화기를 사용할 때의 사용 조건을 접수하는 사용 조건 접수 수단과, 상기 접수한 사용 조건에 기초하여, 상기 방에 유입되는 일사량에 관한 제1 요인과, 상기 방과 상기 방 밖과의 온도차에 의한 전도열량에 관한 제2 요인과, 상기 방과 상기 방 밖과의 자연 환기에 관한 제3 요인을 계산하는 요인 계산 수단과, 산출된 상기 3개의 요인에 기초하여, 상기 공기조화기의 소비 에너지량을 계산하는 소비량 계산 수단을 구비한다.
이것에 의해, 태양 복사량, 전도열량, 간극 면적이라는 공기조화기의 소비 에너지량에 큰 영향을 주는 요인에 기초하여 소비 에너지량을 계산하기 때문에, 정확하고 또한 신속하게 소비 에너지량의 예측값을 제시하는 것이 가능해진다.
또한, 상기 목적을 달성하기 위해서, 본 발명은, 상기 소비 에너지 예측 장치의 특징적인 구성 수단을 단계로 하는 소비 에너지 예측 방법으로서 실현하거나,이들 단계를 모두 포함하는 프로그램으로서 실현할 수도 있다. 그리고, 이 프로그램은, 소비 에너지 예측 장치가 구비하는 ROM 등에 격납해 둘 뿐만 아니라, CD-ROM 등의 기록 매체나 통신 네트워크 등의 전송 매체를 통해서 유통시킬 수도 있다.
이상과 같이, 본 발명에 관한 소비 에너지 예측 장치는, 유저로부터 접수한 정보에 기초하여 태양 복사량, 전도열량, 간극 면적이라는 공기조화기의 소비 에너지량에 큰 영향을 주는 3개의 요인을 특정하고, 뉴럴 네트워크 등의 데이터 보간 수법을 이용하여 공기조화기의 소비 에너지량을 계산하기 때문에, 임의의 공기조화기의 사용 조건에 대해서, 정확하고 또한 신속한 소비 에너지 예측값을 제시하는 것이 가능해진다.
도 1은 종래예 2에서의 소비 에너지 예측 장치의 기능 구성을 도시하는 블록도,
도 2는 실시 형태 1에서의 소비 에너지 예측 장치의 기능의 개요를 도시하는 도면,
도 3은 실시 형태 1에서의 소비 에너지 예측 장치의 기능 구성을 도시하는 블록도,
도 4는 태양 복사량 계산부에 유지되어 있는 태양 복사량 지표의 데이터 예를 도시하는 도면,
도 5는 전도열량 계산부에 유지되어 있는 전도열량 지표의 데이터 예를 도시하는 도면,
도 6은 간극 면적 계산부에 유지되어 있는 간극 면적 지표의 데이터 예를 도시하는 도면,
도 7은 실시 형태 1에서의 뉴럴 네트워크의 구성예를 도시하는 도면,
도 8은 중량 파일이 작성될 때까지의 처리의 흐름을 도시하는 플로 차트,
도 9는 중량 파일의 작성 환경을 도시하는 디렉토리 구조의 일례,
도 10은 실시 형태 1에서의 소비 에너지 예측 장치의 처리의 흐름을 도시하는 플로 차트,
도 11은 실시 형태 1의 공조기 소비 에너지 표시부에서의 표시예,
도 12는 실시 형태 2에서의 소비 에너지 예측 장치의 기능 구성을 도시하는 블록도,
도 13은 실시 형태 2의 공조기 소비 에너지 계산부에서의 보간 계산의 개요를 설명하기 위한 도면,
도 14는 실시 형태 2의 공조기 소비 에너지 표시부에서의 표시예이다.
<도면의 주요부분에 대한 부호의 설명>
10 : 사용 조건 입력부 11 : 도시 정보 입력부
12 : 생활 패턴 정보 입력부 13 : 창문 정보 입력부
14 : 일사 차페 정보 입력부 15 : 본체 부재 정보 입력부
16 : 기밀 정보 입력부 20 : 공조기 부하 요인 계산부
21 : 태양 복사량 계산부 22 : 전도열량 계산부
23 : 간극 면적 계산부 25 : 일사 정보 격납부
30 : 공조기 소비 에너지 계산부
35 : 공조기 소비 에너지 보간 정보 격납부
40 : 공조기 소비 에너지 표시부
이하, 본 발명에 관한 실시 형태에 대해서, 도면을 이용하면서 상세히 설명한다.
(실시 형태 1)
도 2는, 본 실시 형태에 관한 소비 에너지 예측 장치(50)의 기능의 개요를 도시하는 도면이다. 도 2에 도시되는 바와 같이, 본 소비 에너지 예측 장치(50)는, 공기조화기(「공조기」라고도 함)(1)를 설치하는 방(또는 주택)의 공조 상의 성능(보온 효과, 방열 효과 등)이나 방의 배치, 그 주택의 소재지나 가족 구성 등에 관한 조건과, 미리 뉴럴 네트워크 등의 수법을 이용하여 산출된 보간 함수 등에 기초하여, 신속하고 또한 정확하게, 설치 후보로 되어 있는 각종 공기 조화기에서의 소비 에너지량(「소비 전력량」이라고도 함)을 예측하는 장치이다.
도 3은, 본 실시 형태에서의 소비 에너지 예측 장치(50)의 기능 구성을 도시하는 블록도이다. 이 소비 에너지 예측 장치(50)는, 유저로부터, 소비 에너지량의 예측 대상인 공기조화기(1)에서의 실제의 사용 조건의 입력을 접수하는 사용 조건 입력부(10), 사용 조건 입력부(10)를 통해서 접수된 실제의 사용 조건으로부터 공기조화기(1)의 소비 에너지량의 증감에 영향을 미치는 요인(「지표」라고도 함)을 계산하는 공조기 부하 요인 계산부(20), 국내의 대표적인 도시명에 대응된 일사 정보를 격납하는 일사 정보 격납부(25), 뉴럴 네트워크 등의 수법을 이용하여 산출된 보간 함수 등을 이용하여 공기조화기(1)의 소비 에너지량의 계산을 행하는 공조기 소비 에너지 계산부(30), 공조기 소비 에너지 계산부(30)에서의 계산에 이용하는 소비 에너지 보간 정보를 격납하는 공조기 소비 에너지 보간 정보 격납부(35), 및 공조기 소비 에너지 계산부(30)에서 계산된 소비 에너지량에 관한 정보를 표시하는 공조기 소비 에너지 표시부(40)를 구비한다.
또한, 사용 조건 입력부(10)는, 도시 정보 입력부(11), 생활 패턴 정보 입력부(12), 창문 정보 입력부(13), 일사 차폐 정보 입력부(14), 본체 부재 정보 입력부(15), 및 기밀 정보 입력부(16)를 구비한다.
도시 정보 입력부(11)는, 유저로부터, 공기조화기(1)를 설치하는 주택이 소재하는 도시명 등(예를 들면, 동경, 오사까, 삿포르 등)을 접수하여, 일사 정보 격납부(25) 및 공조기 소비 에너지 보간 정보 격납부(35)에 통지한다. 이 도시명 등은, 국내에서 기후 상황이 비슷한 지역의 대표적인 도시명을 다수 등록해 두는 것이 바람직하다.
생활 패턴 정보 입력부(12)는, 공기조화기(1)의 이용자의 생활 패턴에 관한 정보를 접수한다. 생활 패턴에 관한 정보로서는, 가족의 인원수 외에, 24시간 공조의 여부나 재실 부재 제어의 여부 등, 공기조화기의 제어에 관한 정보가 해당한다.
창문 정보 입력부(13), 일사 차폐 정보 입력부(14), 본체 부재 정보 입력부(15) 및 기밀 정보 입력부(16)는, 유저로부터, 공기조화기(1)를 설치하는 방(또는 그 주택)의 사양이나 열 부하에 대한 성능 등, 공기조화에 관련되는 정보를 접수한다.
창문 정보 입력부(13)는, 창문의 크기나 창문이 어느 방위에 면하고 있는 지 등, 창문에 관한 정보를 접수한다. 일사 차폐 정보 입력부(14)는, 커텐, 블라인드 또는 미닫이 등, 일사를 차단하는 것을 창문에 장착한 경우, 그 일사 차폐 능력에 관한 정보를 접수한다. 이 경우, 창문마다 일사 차폐 정보를 바꿀 수 있도록 해 두어도 된다. 본체 부재 정보 입력부(15)는, 벽, 창문, 마루 또는 천장 등의 부위와 외기와의 온도차에 의해 열의 유출입의 다과를 나타내는 지표(「요인」이라고도 함)를 접수한다. 이 지표로서는, 각 부위의 열 전도율이 바람직하다. 기밀 정보 입력부(16)는, 주택의 기밀 성능에 관한 정보를 접수한다. 기밀 성능에 관한 정보로서는, 상당 간극 면적(즉, 단위 총 마루 면적당의 간극 면적)이 바람직하다.
일사 정보 격납부(25)는, 도시마다의 일사량에 관한 정보(예를 들면, 1일당 단위 면적당의 각 방위(동서남북)마다의 창문으로부터 침입하는 일사량)가 격납되어 있다. 이 정보는, 실측값이어도 이론값이어도 어느쪽이어도 좋다.
다음에, 본 발명에서 특징적인 기능 구성인 공조기 부하 요인 계산부(20)에 대해서 설명한다. 공조기 부하 요인 계산부(20)는, 도 3에 도시되는 바와 같이, 태양 복사량 계산부(21), 전도열량 계산부(22) 및 간극 면적 계산부(23)를 구비한다.
태양 복사량 계산부(21)는, 공기조화기(1)를 설치한 방(또는 주택)에 침입하는 태양 복사열의 영향 정도를 나타내는 지표(이하「태양 복사량 지표」라고 함)를 계산한다. 이 지표를 계산할 때에는, 일사 정보 격납부(25)에 격납되어 있는, 상기 도시 정보 입력부(11)에서 입력된 도시명 등에 대응하는 일사량에 관한 정보를 이용한다. 이 경우,
태양 복사량 지표
= Σ(창문 면적 ×일사 차폐 계수
×창문이 면하는 방위에서의 직달 입사량/일 ·단위 면적) (1)
로 정의한다. 상기 (1)식에 나타내는 바와 같이, 상기 태양 복사량 지표는, 모든 창문에 대해서 (1)식의 ()안을 계산하여, 이들의 총합을 취하는 것으로 한다.
도 4는, 태양 복사량 계산부(21)에서 계산된, 3 패턴의 태양 복사량 지표의 예를 도시하는 도면이다. 도 4는, 편의상, 창문이 1장인 경우의 예시이지만, 상술한 바와 같이, 공기조화기(1)를 설치한 방(또는 주택)에 있는 창문 모두에 대해서, 상기 총합을 계산하게 된다.
전도열량 계산부(22)는, 방 전체(또는 주택 전체)에서, 벽, 창문, 마루 또는 천장을 통해서, 실내-옥외 간의 열 전도에 의한 열 유출입의 정도를 나타내는지표(이하「전도열량 지표」라고 함)를 계산한다. 이 경우,
전도열량 지표
= Σ(열 관류율 × 면적) (2)
로 정의한다. 이 경우에도, 각 면(예를 들면, 벽, 창문, 마루 또는 천장)에 대한 총합을 취하는 것으로 한다.
도 5는, 전도열량 계산부(22)에서 계산된, 3 패턴의 전도열량 지표의 예를 도시하는 도면이다.
간극 면적 계산부(23)는, 방 전체(또는 주택 전체)가 간극을 통해서 자연 환기하는 정도를 나타내는 지표(이하「간극 면적 지표」라고 함)를 계산한다. 이 경우,
간극 면적 계산 지표
= 상당 간극 면적 ×공기조화기가 설치되는 방의 마루 면적 (3)
으로 정의한다.
도 6은, 간극 면적 계산부(23)에서 계산된, 3 패턴의 간극 면적 지표의 예를 도시하는 도면이다.
여기에서, 본 실시 형태에 관한, 상기의 3개의 지표에 대해서 설명한다.
태양 복사량, 전도열량 및 간극 면적의 3개의 지표는, 공조 부하의 대소를 좌우하는 중대한 요인이다. 냉방시 및 난방시의 실내 공조 부하에 영향을 주는 인자는, 주로 이하의 5개이다(예를 들면, "「100만인의 공기조화」小原淳平저, 오옴사"를 참조).
(1) 태양 복사열
직사 일광이 창문을 통해서 실내로 침입하는 열이고, 냉방시에는, 공조 부하를 증대시키는 중대한 요인이 된다. 일사량, 창문의 크기, 일사 차폐 계수에 의해 변화한다.
(2) 온도차에 의한 전도열
실내외에서 온도차가 있는 경우에, 벽, 창문, 마루, 천장으로부터 실내로 유출입하는 열이고, 냉난방시 모두 고려를 해야 하는 요인이다. 각 부위의 열 관류율, 크기(넓이)의 영향을 받는다.
(3) 실내 발생열
전자기기, 가스기기 등이 실내에 있는 경우에 발생하는 열이다. 냉방시에는 공조 부하를 증대시키는 요인이 된다.
(4) 침입 외기
방(또는 주택)의 간극으로부터 들어오는 외기에 기초하는 요인이고, 공조 부하에 영향을 준다. 냉방시에는 특히 고려하지 않지만, 난방시에는 실내외의 온도차가 크기 때문에, 공조 부하를 증대시키는 요인으로서 무시할 수 없다. 주택의 기밀 성능의 영향을 받는다.
(5) 취입 외기
환기 기능을 구비한 공조 기기가 환기를 행한 경우에, 취입된 외기에 기초하는 요인이고, 공조 부하에 영향을 준다.
태양 복사량, 전도열량, 간극 면적은, 바로 상기 (1), (2), (4)의 요인이다.한편, (3)의 요인은, 공조기 소비 에너지 보간 정보 격납부(35)에 격납되는 소비 에너지 보간 정보를 작성할 때에 전형적인 발열 조건을 고려해 두면 되고, (5)의 요인은, 공기조화기(1)의 사양 ·성능에 기인하는 요인이기 때문에, 동일하게, 소비 에너지 보간 정보를 작성할 때에 고려 가능하다. 따라서, 태양 복사량, 전도열량, 간극 면적의 3개의 요인을 이용함으로써, 공기조화기(1)의 소비 에너지량을 계산할 때에 사용하는 보간 함수 등을 작성하는 것이 가능해진다.
공조기 소비 에너지 보간 정보 격납부(35)는, 공조기 소비 에너지 계산부(30)에서의 계산 방법에 따른 소비 에너지 보간 정보를 격납하기 위한, RAM 등의 기억 장치이다. 예를 들면, 공조기 소비 에너지 계산부(30)에서, 뉴럴 네트워크(예를 들면, 백프로퍼게이션(「BP」라고도 함) 수법)를 이용하여 보간 함수를 도출하는 경우, 공조기 소비 에너지 보간 정보 격납부(35)에는, 뉴로 간의 중량 등을 격납한 파일(중량 파일)이 격납된다. 보다 구체적으로 설명하면, 중량 파일은, 뉴럴 네트워크에 의한 학습 결과인 "중량"을 나타내는 정보가 기록된 파일이고, 도시 정보 입력부(11)에서 입력된 도시명과, 생활 패턴 정보 입력부(12)에서 입력된 가족 인원수 등의 생활 패턴의 조합 전부를 망라하는 "중량"이 정의되어 있다. 따라서, 도시명과 생활 패턴을 결정하면, 유일한 중량 파일이 특정되게 된다.
또한, 뉴럴 네트워크에 의한 학습에 이용하는 교사 데이터는, 태양 복사량 계산부(21), 전도열량 계산부(22) 및 간극 면적 계산부(23)에서 산출된 지표와 각각에 대응하는 공기조화기(1)의 소비 에너지량이고, 이들 교사 데이터에 기초하여 상기의 보간 함수(중량 파일)가 결정된다.
이하에서는, 상기 백프로퍼게이션 수법으로 이용하는 중량 파일에 대해서, 더욱 구체적으로 설명한다.
중량 파일은, 기종(예를 들면, 4.0㎾형, 5.0㎾형 및 6.4㎾형의 3 기종), 제어 패턴(예를 들면, 표준 가족 24시간 제어, 표준 가족 재실 부재 제어 및 DINKS 가족 재실 부재 제어의 3 종류), 도시(아키타, 센다이, 니가타, 마츠모토, 동경, 나고야, 도야마, 오사카, 다카마츠, 히로시마, 후쿠오카 및 가고시마의 12도시)마다 준비하는 것으로 한다. 따라서, 중량 파일의 변화는, 108(=3 ×3 ×12) 존재한다. 또한, 1개의 중량 파일에는, 12개월분의 중량 정보가 격납되어 있다.
도 7은, 본 실시 형태에서의 뉴럴 네트워크의 구성예를 도시하는 도면이다. 도 7에 도시되는 바와 같이, 본 뉴럴 네트워크에서의 입력은, 상기의 태양 복사량 지표, 전도열량 지표 및 간극 면적 지표의 3개이고, 출력은 열 부하와 소비 에너지량이다. 또한, 도 7에서, Win(i, n : 자연수)은, 입력층-중간층 간의 중량이고, Vno(n, o : 자연수)는, 중간층-출력층 간의 중량이다. 또한, 도 7에서, 중간층이나 출력층에서 오프셋을 부여하는 것으로 해도 좋다.
다음에, 상기 중량 파일이 작성될 때까지의 과정에 대해서 설명한다. 도 8은, 중량 파일이 작성될 때까지의 처리의 흐름을 나타내는 플로 차트이다.
최초로, 본 소비 에너지 예측 장치(50) 전체를 제어하는 전체 제어부(도시하지 않음)에 격납되어 있는 프로그램(이하「제어 프로그램」이라고 함)은, 도시 정보나 생활 패턴 정보를 취득하면(S801), 시뮬레이션 계산의 실행에 필요한 계산 조건을 특정하고, 이 계산 조건을 나타내는 파일을 생성한다(S802).
다음에, 제어 프로그램은, 시뮬레이션 계산을 실행하여, 소비 에너지량을 산출한다(S803).
이 후, 상기 전체 제어부에 격납되어 있는 교사 데이터 작성 프로그램은, 상기 시뮬레이션 계산의 결과인 소비 에너지량에 기초하여, BP 수법을 이용한 학습에 사용하는 교사 데이터를 작성한다(S804). 이 교사 데이터에는, 각 달의 1일당 열 부하 및 소비 에너지량을 정규화하여 격납하고 있다. 이 경우의 정규화 값은, 이하의 (4)식에 의해서 산출한다.
정규화 값=(시뮬레이션 계산값-최소값)/(최대값-최소값) (4)
마지막으로, 상기 전체 제어부에 격납되어 있는 중량 파일 작성 프로그램은, 상기의 교사 데이터를 이용하여, BP 수법에 의한 학습을 실행하고(S805), 중량 파일을 생성한다(S806).
또한, 상기 교사 데이터에서의 입력층에 입력되는 각 값은, 소정의 최소값, 중간값 및 최대값으로 한다. 예를 들면, 태양 복사량 지표에 대해서는, 최소값, 중간값 및 최대값의 3가지의 지표를, 전도열량 지표에 대해서는, 최소값, 2개의 중간값 및 최대값의 4가지의 지표를, 간극 면적 지표에 대해서는, 최소값, 중간값 및 최대값의 3가지의 지표를 각각 준비한다. 또한, 전도열량 지표에서는 중간값을 2개 준비하는 것은, 전도열량 지표에 의한 소비 에너지량의 변화가 큰 것에 의한다.
도 9는 상기 중량 파일의 작성 환경을 나타내는 디렉토리 구조의 일례이다. 도 9에 도시되는 바와 같이, 교사 데이터 파일이나 중량 파일 등은, 도시의 디렉토리 밑에 격납되어 있다.
또한, 공기조화기(1)의 소비 에너지량을 나타내는 데이터는, 실험에서 얻어진 측정 데이터여도 되고, 에너지 시뮬레이션에 의해서 얻어진 데이터여도 된다. 공기조화기(1)의 소비 에너지량을 나타내는 데이터의 시간 스케일은, 연간, 월간, 1일, 1시간 중 어느 하나여도 좋고, 공조기 소비 에너지 표시부(40)에서 유저에게 제시하는 정보 내용과 동등, 또는 이것보다 상세한 시간 스케일로 한다. 이와 같이 하여 얻은 다수의 교사 데이터를, 입력으로서 주택에 관한 정보를 부여하고, 공조화 소비 에너지량을 출력으로서 설정하여, 뉴럴 네트워크를 이용하여 학습시킨다. 뉴럴 네트워크에서 학습시키는 경우의 공기조화기(1)의 소비 에너지량의 시간 스케일은, 공조기 소비 에너지 표시부(40)에서 유저에게 제시하는 정보의 시간 스케일과 동등해도 된다.
다음에, 본 실시 형태의 소비 에너지 예측 장치(50)의 동작에 대해서 설명한다.
도 10은, 소비 에너지 예측 장치(50)의 처리 흐름을 도시한 플로 차트이다.
먼저, 사용 조건 입력부(10)는, 유저로부터, 공기조화기(1)를 설치하는 방이나 주택에 관한 정보를 접수한다(S1001).
다음에, 도시 정보 입력부(11), 생활 패턴 정보 입력부(12)에서 설정된 정보를 접수하면, 공조기 소비 에너지 보간 정보 격납부(35)는, 이들 설정된 정보에 대응한 뉴럴 네트워크 중량 파일 등의 소비 에너지 보간 정보를 독출하고(S1002), 공조기 소비 에너지 계산부(30)에 출력한다.
한편, 일사 정보 격납부(25)는, 도시 정보 입력부(11)로부터 도시 정보를 수취하면, 해당 도시의 일사 정보를 특정하여(S1003), 태양 복사량 계산부(21)에 출력한다.
이것에 의해, 공조기 부하 요인 계산부(20)는, 사용 조건 입력부(10)로부터 입력된 정보 및 일사 정보 격납부(25)로부터 일사 정보를 수취하면, 태양 복사량 계산부(21), 전도열량 계산부(22) 및 간극 면적 계산부(23)에서, 전술한 3개의 지표를 계산하여(S1004), 공조기 소비 에너지 계산부(30)에 출력한다.
이렇게 하면, 공조기 소비 에너지 계산부(30)는, 공조기 소비 에너지 보간 정보 격납부(35)로부터 얻은 중량 파일 등의 소비 에너지 보간 정보를 이용하여, 공조기의 소비 에너지량을 계산한다(S1005).
마지막으로, 공조기 소비 에너지 표시부(40)는, 공조기 소비 에너지 계산부(30)에서 산출된 공조기의 소비 에너지량을 수취하여, 화면이나 음성 등의 방법으로 유저에게, 산출된 소비 에너지량에 관한 정보를 제시한다(S1006).
도 11은, 공조기 소비 에너지 표시부(40)에 표시된 공기조화기(1)의 소비 에너지량에 관한 표시예이다. 도 11의 경우에는, 각 달마다의 냉방, 난방 및 환기에 요하는 전기세의 예측예가 도시되어 있다.
이상과 같이, 본 실시 형태에 관한 소비 에너지 예측 장치에 의하면, 태양 복사량, 전도열량, 간극 면적이라는 공기조화기의 소비 에너지량에 큰 영향을 주는 요인을 입력으로 하고, 뉴럴 네트워크 등의 데이터 보간 수법을 이용하여 소비 에너지량을 계산하기 때문에, 유저의 공기조화기의 사용 조건에 대해서, 정확하고 또한 신속하게 소비 에너지량의 예측값을 제시할 수 있다.
(실시 형태 2)
상기 실시 형태 1에서는, 태양 복사량, 전도열량, 간극 면적이라는 공기조화기의 소비 에너지량에 큰 영향을 주는 3 요인에 기초하여, 뉴럴 네트워크 등의 데이터 보간 수법을 이용하여 공조기의 소비 에너지량을 예측하는 실시예에 대해서 설명하였지만, 본 실시 형태에서는, 상기 3 요인에 기초하여 열 부하를 산출하고, 이 산출된 열 부하를 이용하여 공기조화기의 소비 에너지 예측값을 산출하는 실시예에 대해서 설명한다.
도 12는, 본 실시 형태에 관한 소비 에너지 예측 장치(55)의 기능 구성을 도시하는 블록도이다. 도 12에 도시되는 바와 같이, 본 소비 에너지 예측 장치(55)는, 상기 실시 형태 1의 소비 에너지 예측 장치(50)에서의 공조기 소비 에너지 계산부(30) 대신에, 열 부하 계산부(31)와 공조기 소비 에너지 계산부(32)를 구비하고 있다. 또한, 이하에서는, 상기 실시 형태 1의 소비 에너지 예측 장치(50)와 동일 기능 구성에 대해서는 동일 부호와 번호를 붙이고, 그 설명은 생략한다.
열 부하 계산부(31)는, 상기 실시 형태 1에서 설명한 태양 복사량 지표와 전도열량 지표 및 간극 면적 지표에 기초하여, 공기조화기(1)가 설치되는 방(또는 주택)의 열 부하를 산출한다.
공조기 소비 에너지 계산부(32)는, 열 부하 계산부(31)에서 산출된 열 부하와 공조기 소비 에너지 보간 정보 격납부(35)에 격납되어 있는 보간 정보에 기초하여, 뉴럴 네트워크 등의 보간 수법을 이용하여 공기조화기(1)의 소비 에너지량을 산출한다.
도 13은 공조기 소비 에너지 계산부(32)에서의 계산 개요를 도시하는 도면이다. 도 13에서는, 열 관류율(열 x)과 에어컨의 능력(능력 x)에 대응하는 최대 열 부하값(Qx)을 계산하고, 다음에 Qx에 대해서 기존의 열 부하 계산값(Qnm)에 의해 보간하여 소비 에너지량(Ex)을 산출하고 있다.
또한, 도 13은, 공조기 소비 에너지 계산부(32)에서의 보간 계산을 간략화하여 도시한 도면으로, 실제로는, 다차원의(즉, 상기 태양 복사량 지수, 전도열량 지수 및 간극 면적 지수를 고려한) 보간 계산을 행한다.
도 14는 실시 형태 2의 소비 에너지 예측 장치(55)의 공조기 소비 에너지 표시부에서의 표시예이다. 도 14에는, 예측 대상의 방(또는 주택)에 공기조화기(1)를 설치한 경우의 6시부터 18시까지의 열 부하의 예측 결과가 도시되어 있다.
또한, 상기 실시 형태 1 및 2에서, 본 발명에 대해서 도면을 이용하여 설명하였지만, 본 발명은 이것들로 한정하는 것을 의도하지 않는다.
본 발명에 관한 소비 에너지 예측 장치는, 일반적인 퍼스널 컴퓨터나 PDA 등에 적용이 가능하다.

Claims (6)

  1. 방에 설치된 공기조화기에 의해서 소비되는 에너지량을 예측하는 소비 에너지 예측 장치에 있어서,
    유저로부터 상기 공기조화기를 사용할 때의 사용 조건을 접수하는 사용 조건 접수 수단과,
    상기 접수한 사용 조건에 기초하여, 상기 방에 유입하는 일사량에 관한 제1 요인과, 상기 방과 상기 방 밖과의 온도차에 의한 전도열량에 관한 제2 요인과, 상기 방과 상기 방 밖과의 자연 환기에 관한 제3 요인을 계산하는 요인 계산 수단과,
    산출된 상기 3개의 요인에 기초하여, 상기 공기조화기의 소비 에너지량을 계산하는 소비량 계산 수단을 구비하는 것을 특징으로 하는 소비 에너지 예측 장치.
  2. 제1항에 있어서, 상기 소비 에너지 예측 장치는,
    상기 산출된 3개의 요인에 기초하여 열 부하를 산출하는 열 부하 산출 수단을 더 구비하고,
    상기 소비량 계산 수단은,
    산출된 상기 열 부하에 기초하여, 상기 소비 에너지량을 계산하는 것을 특징으로 하는 소비 에너지 예측 장치.
  3. 제1항 또는 제2항에 있어서, 상기 소비 에너지 예측 장치는,
    미리 특정되어 있는 상기 사용 조건과 이것에 대응하는 소비 에너지량에 기초하여 보간 함수를 생성하는 보간 함수 생성 수단을 더 구비하고,
    상기 소비량 계산 수단은,
    산출된 상기 3개의 요인을 상기 보간 함수에 대입함으로써, 상기 소비 에너지를 계산하는 것을 특징으로 하는 소비 에너지 예측 장치.
  4. 제3항에 있어서, 상기 보간 함수 생성 수단은,
    상기 사용 조건과 이것에 대응하는 소비 에너지량을 교사 데이터로 하고, 뉴럴 네트워크를 이용하여 상기 보간 함수를 생성하는 것을 특징으로 하는 소비 에너지 예측 장치.
  5. 방에 설치된 공기조화기에 의해서 소비되는 에너지량을 예측하기 위한 소비 에너지 예측 방법에 있어서,
    유저로부터 상기 공기 조화기를 사용할 때의 사용 조건을 접수하는 사용 조건 접수 단계와,
    상기 접수한 사용 조건에 기초하여, 상기 방에 유입하는 일사량에 관한 제1 요인과, 상기 방과 상기 방 밖과의 온도차에 의한 전도열량에 관한 제2 요인과, 상기 방과 상기 방 밖과의 자연 환기에 관한 제3 요인을 계산하는 요인 계산 단계와,
    산출된 상기 3개의 요인에 기초하여, 상기 공기조화기의 소비 에너지량을 계산하는 소비량 계산 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 소비 에너지 예측 방법.
  6. 방에 설치된 공기조화기에 의해서 소비되는 에너지량을 예측하는 소비 에너지 예측 장치를 위한 프로그램에 있어서,
    유저로부터 상기 공기조화기를 사용할 때의 사용 조건을 접수하는 사용 조건 접수 단계와,
    상기 접수한 사용 조건에 기초하여, 상기 방에 유입하는 일사량에 관한 제1 요인과, 상기 방과 상기 방 밖과의 온도차에 의한 전도열량에 관한 제2 요인과, 상기 방과 상기 방 밖과의 자연 환기에 관한 제3 요인을 계산하는 요인 계산 단계와,
    산출된 상기 3개의 요인에 기초하여, 상기 공기조화기의 소비 에너지량을 계산하는 소비량 계산 단계를 컴퓨터에 실행시키는 것을 특징으로 하는 프로그램.
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Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR101998107B1 (ko) * 2018-07-06 2019-07-12 한국에너지기술연구원 이미지분석기법을 이용하는 열량계분석서버, 열량계분석방법 및 열량계분석시스템

Families Citing this family (26)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US7392661B2 (en) * 2003-03-21 2008-07-01 Home Comfort Zones, Inc. Energy usage estimation for climate control system
US20050165565A1 (en) * 2003-09-05 2005-07-28 Carrier Corporation Compressor performance approximation using Bin Analysis data
US7680751B2 (en) * 2006-05-31 2010-03-16 Honeywell International Inc. Neural network based refrigerant charge detection algorithm for vapor compression systems
US7698233B1 (en) 2007-01-23 2010-04-13 Southern Company Services, Inc. System and method for determining expected unserved energy to quantify generation reliability risks
JP2008232531A (ja) * 2007-03-20 2008-10-02 Toshiba Corp リモート性能監視装置及びリモート性能監視方法
CN101782258B (zh) * 2009-01-19 2012-08-15 中华电信股份有限公司 空调节能方法
WO2010118760A1 (en) * 2009-04-17 2010-10-21 Nec Europe Ltd. Method and system for energy consumption monitoring in an ict environment
JP4571225B1 (ja) * 2009-05-27 2010-10-27 ファナック株式会社 消費電力推定装置
US8746232B2 (en) * 2009-08-07 2014-06-10 Honda Motor Co., Ltd. Hot water supply system
US20110072378A1 (en) * 2009-09-24 2011-03-24 Nokia Corporation Method and apparatus for visualizing energy consumption of applications and actions
US8285419B2 (en) * 2010-04-23 2012-10-09 Emerson Electric Co. Thermostat load reduction based on percentage change in energy price
CN102175912B (zh) * 2011-01-28 2013-03-13 湖南大学 住宅空调能耗测试方法
US9898862B2 (en) 2011-03-16 2018-02-20 Oldcastle Buildingenvelope, Inc. System and method for modeling buildings and building products
US20130262654A1 (en) * 2012-03-28 2013-10-03 Sony Corporation Resource management system with resource optimization mechanism and method of operation thereof
US9524529B2 (en) 2012-11-07 2016-12-20 Cenergistic Llc Interval analysis tool for energy consumption
JP5943255B2 (ja) * 2013-01-22 2016-07-05 株式会社日立製作所 エネルギー管理装置及びエネルギー管理システム
JP6026449B2 (ja) * 2014-02-10 2016-11-16 株式会社東芝 熱負荷推定装置および空調制御システム
EP2919078A1 (en) * 2014-03-10 2015-09-16 Nederlandse Organisatie voor toegepast- natuurwetenschappelijk onderzoek TNO Navier-Stokes based indoor climate control
EP3274992B1 (en) * 2015-03-27 2020-11-04 Dolby Laboratories Licensing Corporation Adaptive audio filtering
US10025338B2 (en) 2015-03-31 2018-07-17 Enernoc, Inc. Demand response dispatch prediction system
US9977447B2 (en) 2015-03-31 2018-05-22 Enernoc, Inc. Demand response dispatch system employing weather induced facility energy consumption characterizations
US9904269B2 (en) 2015-03-31 2018-02-27 Enernoc, Inc. Apparatus and method for demand coordination network control
US20160294185A1 (en) 2015-03-31 2016-10-06 Enernoc, Inc. Energy brown out prediction system
US20160291622A1 (en) 2015-03-31 2016-10-06 Enernoc, Inc. System for weather induced facility energy consumption characterization
WO2020090640A1 (ja) * 2018-11-02 2020-05-07 パナソニックＩｐマネジメント株式会社 環境制御システム、及び、環境制御方法
JP6974757B2 (ja) 2019-09-30 2021-12-01 ダイキン工業株式会社 情報処理方法、情報処理装置、及びプログラム

Family Cites Families (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US5115967A (en) * 1991-03-18 1992-05-26 Wedekind Gilbert L Method and apparatus for adaptively optimizing climate control energy consumption in a building
US6134511A (en) * 1998-04-15 2000-10-17 Subbarao; Krishnappa Method and apparatus for improving building energy simulations
US20030171851A1 (en) * 2002-03-08 2003-09-11 Peter J. Brickfield Automatic energy management and energy consumption reduction, especially in commercial and multi-building systems

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR101998107B1 (ko) * 2018-07-06 2019-07-12 한국에너지기술연구원 이미지분석기법을 이용하는 열량계분석서버, 열량계분석방법 및 열량계분석시스템

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CN1573729A (zh) 2005-02-02

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