TW202100915A

TW202100915A - 空調負荷調整系統及空調負荷調整方法

Info

Publication number: TW202100915A
Application number: TW108121583A
Authority: TW
Inventors: 楊盛閔; 何承懌; 程文彥; 杜德美
Original assignee: 群光電能科技股份有限公司
Priority date: 2019-06-20
Filing date: 2019-06-20
Publication date: 2021-01-01
Also published as: TWI699500B; CN112113319B; CN112113319A

Abstract

一種空調負荷調整系統，設置於具有空調設備的建築中，包括：空調負荷預測單元，依據過去時間區間的數據計算空調設備在未來時間區間的預測負荷量；室內溫溼度感測模組，感測建築於第一時間的溫度與溼度；風速感測模組，感測空調設備於第一時間的風速；舒適度預測模組，根據溫度、溼度及風速計算空調設備於第二時間需達到的舒適度；能源管理平台，根據舒適度控制中央監控電腦產生空調設備的溫度設定值與風速設定值。中央監控電腦於空調設備運轉時比對預測負荷量與空調設備的實際負荷量，並依據比對結果修正溫度設定值與風速設定值。

Description

空調負荷調整系統及空調負荷調整方法

本發明涉及空調領域，尤其涉及用以調整空調負荷的調整系統以及調整方法。

大型空調系統通常都會配置有對應的冰水主機，這些冰水主機會在電費較便宜的離峰時段進行製冰程序，而空調系統可以在電費較昂貴的尖峰時段使用預先製造的冰塊來進行熱交換，藉此降低空調系統所需耗費的電力成本。

冰水主機的所述製冰程序一般會具有固定的儲冰量。然而，會影響建築物內的舒適度的內部因素(例如人員數量或活動內容)與外部因素(例如溫度或溼度)每天皆不相同，若在對空調系統進行控制時，令空調系統在一天的每個時段中皆令室內維持在固定的舒適度，將可能會造成所述儲冰量不夠使用的問題。

當儲冰量不足時(即，空調系統的實際負荷量超過預測負荷量)，空調系統需即時啟動冰水主機再次進行製冰程序。惟，此時製冰程序所耗費的可能是尖峰時段的高昂電費，並且其額外的用電將可能導致空調系統的整體用電量超出契約容量。

再者，當室內環境有劇烈變化時(例如突然變熱)，空調系統將需帶動冰水主機劇烈運轉以快速改善環境，導致冰水主機超出了一般於60%~80%的最佳效率區間，這也會造成空調系統整體的用電量提昇。

有鑑於此，如何對空調系統的負荷量進行預測，並且據此對空調系統的運轉進行最佳化，即為本領域相當重要的研究課題。

本發明提供了一種空調負荷調整系統及空調負荷調整方法，可令室內維持於一定的舒適度範圍，並可依據對空調負荷量的預測來達到空調設備的最佳化控制，以達到節能及降低尖峰時段的用電量的目的。

為了達成上述目的，本發明的空調負荷調整系統主要應用於一建築中，並且包括：

一中央監控電腦；

一空調負荷預測單元，藉由一能源管理平台與該中央監控電腦通訊連接，依據在一過去時間區間所得的複數數據預測一空調設備在一未來時間區間的一預測負荷量，並提供該預測負荷量給該能源管理平台；

一室內溫溼度感測模組，感測並輸出該建築於一第一時間的一感測溫度與一感測溼度；

一風速感測模組，感測並輸出該空調設備於該第一時間的一空調風速；

一舒適度預測模組，藉由該能源管理平台與該中央監控電腦通訊連接，根據該感測溫度、該感測溼度及該空調風速計算該空調設備於一第二時間需達到的一室內舒適度預設值，並提供該室內舒適度預設值給該能源管理平台，其中該第二時間晚於該第一時間，並且該第二時間區間落於該未來時間區間內；

其中，該能源管理平台根據該室內舒適度預設值控制該中央監控電腦產生該空調設備的一溫度設定值與一風速設定值；

其中，該中央監控電腦於該空調設備基於該溫度設定值及風速設定值進行運轉時，依據該預測負荷量與該空調設備的一實際負荷量的一比較結果即時修正該溫度設定值與該風速設定值。

為了達成上述目的，本發明的空調負荷調整方法應用於一建築並且控制該建築中的一空調設備，並且包括下列步驟：

a)通過一空調負荷預測單元依據在一過去時間區間所得的複數數據預測該空調設備在一未來時間區間的一預測負荷量；

b)通過一室內溫溼度感測模組感測該建築於一第一時間的一感測溫度與一感測溼度；

c)通過一風速感測模組感測該空調設備於該第一時間的一空調風速；

d)通過一舒適度預測模組根據該感測溫度、該感測溼度及該空調風速計算該空調設備於一第二時間需達到的一室內舒適度預設值，其中該第二時間晚於該第一時間，並且該第二時間落於該未來時間區間內；

e)通過一能源管理平台根據該室內舒適度預設值控制一中央監控電腦產生該空調設備的一溫度設定值與一風速設定值；

f)控制該空調設備基於該溫度設定值及風速設定值進行運轉；及

g)該中央監控電腦依據該預測負荷量與該空調設備的一實際負荷量的一比較結果即時修正該溫度設定值與該風速設定值。

相較於相關技術，本發明藉由預測空調設備未來一段時間的負荷量來即時修正空調設備現階段所需達成的室內舒適度(及為達成舒適度而採用的控制參數)，可以有效實現空調設備的最佳化控制，進而達到節能與降低尖峰用電的目的。

茲就本發明之一較佳實施例，配合圖式，詳細說明如後。

參閱圖1，為本發明的空調負荷調整系統的方塊圖的第一具體實施例。本發明揭露了一種空調負荷調整系統(下面簡稱為調整系統1)，所述調整系統1主要包括空調負荷預測單元11、室內舒適度計算單元12、能源管理平台13、中央監控電腦14及空調設備15。空調設備15主要設置於一棟建築(圖未標示)內，藉由一冰水主機(圖未標示)執行製冰程序所產生的冰塊來進行熱交換，以改善所述建築的室內舒適度。

於一實施例中，所述能源管理平台13連接空調負荷預測單元11、室內舒適度計算單元12及中央監控電腦14，中央監控電腦14通過有線或無線方式連接空調設備15。並且，中央監控電腦14可監控空調設備15的運作(例如運轉時間、設定溫度、風扇轉速等)，並且可依據所設定的溫度、溼度等參數來調整空調設備15的運轉模式。

於本發明的一實施例中，空調負荷預測單元11可依據搜集所得的數據來預測空調設備15於未來的一段時間(例如一天)的負荷量(以下稱為預測負荷量)，並提供所述預測負荷量至能源管理平台13。能源管理平台13可依據預測負荷量產生用以控制中央監控電腦14的控制訊號，中央監控電腦14可依據所述控制訊號來控制空調設備15的冰水主機執行儲冰程序(例如可於離峰時段執行儲冰程序)，使得冰水主機在儲冰程序完成後具有可以滿足所述預測負荷量的儲冰量。若空調設備15於一天中的累積負荷量不超過所述預測負荷量，則不會有儲冰量不足的問題產生。

本發明的其中一個技術特徵在於，所述空調負荷預測單元11可用於取得空調設備15所在地(即，所述建築)於一段過去時間區間中產生的複數數據，並依據這些數據來預測空調設備15在一段未來時間區間中可能會產生的負荷量(下面稱為預測負荷量)。並且，空調負荷預測單元11會將計算所得的預測負荷量提供給所述能源管理平台13，能源管理平台13可將預測負荷量做為對空調設備15執行最佳化控制的其中一項參數。

本實施例中，上述過去時間區間，指的是早於當前時間的一段時間，例如昨天的上班時間或是今天的上班時間(已結束)等。上述未來時間區間，指的是晚於當前時間的一段時間，例如明天的上班時間，或是由現在起算的24小時等，不加以限定。

請同時參閱圖2，為本發明的空調負荷預測單元的示意圖的第一具體實施例。所述空調負荷預測單元11可為實體單元(例如以處理器實現)或虛擬單元(例如以軟體實現)，並且如圖2所示，依據空調負荷預測單元11的各項執行功能，可包含空調系統排程管理模組111、室內溫度設定模組112、建築外殼負荷採集模組113、天氣預報資料採集模組114及空調負荷預測模組115。

本實施例中，空調系統排程管理模組111可與空調設備15、中央監控電腦14或是建築自動化系統(Building Automation System, BA System，圖未標示)通訊連接，以取得空調設備15於所述過去時間區間中的排程參數。室內溫度設定模組112可與空調設備15、中央監控電腦14或設置在建築內、外部的一或多個感測器(圖未標示)通訊連接，以取得建築於過去時間區間中的一組室內溫度設定條件。建築外殼負荷採集模組113可與中央監控電腦14或是建築自動化系統通訊連接，以取得建築於過去時間區間中的外殼負荷因子。

天氣預報資料採集模組114可與中央監控電腦14或建築自動化系統通訊連接，或是通過網路與天氣預測平台(例如中央氣象局網站)連接，以取得所述未來時間區間的天氣預報資料(例如逐時外氣溫度、逐時相對濕度等)。於一實施例中，所述天氣預報資料採集模組114主要是從天氣預測平台取得空調設備15所在地點於所述未來時間區間中的天氣預報資料，但不加以限定。

空調負荷預測模組115可由空調系統排程管理模組111、室內溫度設定模組112、建築外殼負荷採集模組113及天氣預報資料採集模組114分別取得所述排程參數、室內溫度設定條件、外殼負荷因子及天氣預報資料等數據，藉由對應的演算法預測空調設備15於所述未來時間區間中可能需要負擔的空調負荷，並產生一個預測負荷量。如此一來，本發明的調整系統1即可依據此預測負荷量來對空調設備15進行最佳化控制。

本發明的另一個技術特徵在於，調整系統1可通過所述室內舒適度計算單元12來根據目前狀況計算空調設備15於第二時間所需要達到的室內舒適度預設值，藉此，所述能源管理平台13可依據此室內舒適度預設值來調整空調設備15的運轉，使得建築的室內環境可以維持在一定的舒適度範圍。本實施例中，所述第二時間晚於當前時間(後稱為第一時間)，例如可為十分鐘後、一小時後、三小時後等，不加以限定。

值得一提的是，本實施例中的第二時間指的是落於前述的未來時間區間內的一個時間點。例如，若未來時間區間為未來的24小時，則第二時間可例如為從現在起算的三小時後。惟，上述僅為本發明的其中一個具體實施範例，但不以此為限。

請同時參閱圖3，為本發明的室內舒適度計算單元的示意圖的第一具體實施例。於一實施例中，所述室內舒適度計算單元12至少包括室內溫溼度感測模組121、風速感測模組122及舒適度預測模組126。

本實施例中，所述室內溫溼度感測模組121可感測建築於第一時間(例如現在)的溫度與溼度(下面稱為感測溫度與感測溼度)，並且輸出所述感測溫度與感測溼度給舒適度預測模組126。所述風速感測模組122可感測空調設備15於所述第一時間的空調風速，並且輸出所述空調風速給舒適度預測模組126。

所述舒適度預測模組126藉由能源管理平台13與中央監控電腦14通訊連接，並可根據感測溫度、感測溼度及空調風速來計算空調設備15於所述第二時間需達到的室內舒適度預設值。並且，舒適度預測模組126可將所計算的室內舒適度預設值提供給能源管理平台13，以由能源管理平台13對空調設備15進行最佳化控制。

於另一實施例中，所述室內舒適度計算單元12可進一步包括黑球溫度感測模組123。所述黑球溫度感測模組123設置於建築內，用以感測建築於所述第一時間的輻射溫度。並且，黑球溫度感測模組123將感測所得的輻射溫度輸出至舒適度預測模組126。於本實施例中，舒適度預測模組126可根據感測溫度、感測溼度、空調風速以及輻射溫度來計算所述室內舒適度預設值。由於本實施例中同時考量了建築內部的輻射溫度，因此對於舒適度的預測會更加準確。

於又一實施例中，所述室內舒適度計算單元12進一步包括人體活動量表124及衣著量表125。所述人體活動量表124記錄了在特定場所(例如辦公室)中活動所對應的一個活動量指數，而所述衣著量表125則記錄了室內人員在穿著特定衣服(例如西裝與套裝)時所對應的一個衣著量指數。

本實施例中，舒適度預測模組126可以讀取人體活動量表124及衣著量表125以取得對應的活動量指數及衣著量指數，並且根據感測溫度、感測溼度、空調風速、輻射溫度、人體活動量表及衣著量表來計算所述室內舒適度預設值。由於本實施例中同時考量了建築內部人員的活動量及衣著量，因此對於舒適度的預測會更加準確。

如上所述，室內舒適度計算單元12可通過舒適度預測模組126計算產生室內舒適度預設值，並將室內舒適度預設值提供給能源管理平台13。本實施例中，能源管理平台13可根據所述室內舒適度預設值來控制中央監控電腦14產生空調設備15的溫度設定值與風速設定值。具體地，空調設備15依據中央監控電腦14產生的溫度設定值與風速設定值進行運轉模式的調整，以令建築的室內空間可在預定時間前(即，所述第二時間)達到室內舒適度預設值。

本實施例中，溫度設定值是指空調設備15應維護的室內溫度(例如22度、24度)，風速設定值是指空調設備15所應採用的風扇轉速(例如弱風、強風)。

由於室內、室外的環境因素每天都不一樣，要藉由空調設備15的運轉而令室內環境達到所述室內舒適度預設值，空調設備15所需負擔的負荷量並不相同。

本發明的其中一個技術特徵在於，中央監控電腦14可在空調設備15基於溫度設定值及風速設定值進行運轉時持續監控空調設備15的實際負荷量，即，空調設備15在目前的環境因素下，採用所述溫度設定值及風速設定值運轉而要讓室內環境達到所述室內舒適度預設值所實際產生的負荷量。並且，中央監控電腦14再將前述預測負荷量與目前的實際負荷量進行比較，並且依據預測負荷量與實際負荷量的比較結果來即時修正空調設備15目前採用的溫度設定值與風速設定值。

具體地，所述預測負荷量是經由執行預測演算法所計算出的未來時間區間可能需要負擔的總負荷量，而實際負荷量則是指空調設備15目前運轉產生的負荷量。當一個未點時間點(例如三小時後)的預測負荷量將會高於現在時間點實際負荷量時，代表空調設備15的負荷量可能即將大幅提升，故中央監控電腦14會依據上述程序調整空調設備15的運轉模式，以預先降低空調設備15接下來時間的負荷量，藉此降低空調設備15的總耗電量，進而達到節能的目的。並且，藉由提前修正空調設備15的溫度設定值與風速設定值，可避免空調設備15的冰水主機的儲冰量不敷使用，並且可令冰水主機緩慢起動而維持在60%~80%的最佳運作效率。

續請同時參閱圖4，為本發明的空調負荷調整方法的流程圖的第一具體實施例。本發明還揭露了一種空調負荷調整方法(下面簡稱為調整方法)，所述調整方法應用於如圖1所示的調整系統1。具體地，所述調整系統1藉由本發明的調整方法來控制建築中的空調設備15的運轉。

如圖4所示，首先，調整系統1的空調負荷預測單元11依據在過去時間區間中(例如昨天的上班時間)所得的複數數據來預測空調設備15在未來時間區間(例如明天的上班時間)可能需要負擔的預測負荷量(步驟S10)。如上所述，所述複數數據可例如為空調設備15於過去時間區間中的排程參數、建築於過去時間區間中的室內溫度設定條件、建築於過去時間區間中的外殼負荷因子、以及在過去時間區間取得的與未來時間區間相關的天氣預報資料等，不加以限定。

接著，調整系統1通過室內溫溼度感測模組121感測建築於第一時間(例如現在)的感測溫度與感測溼度(步驟S12)，並且通過風速感測模組122感測空調設備15於第一時間的空調風速(步驟S14)。藉此，調整系統1的舒適度預測模組126可根據感測溫度、感測溼度及空調風速計算空調設備15於第二時間(例如從現在起算的一小時後、三小時後等)需達到的室內舒適度預設值(步驟S20)。本實施例中，所述第二時間晚於第一時間，並且第二時間落於未來時間區間內。

值得一提的是，若調整系統1具有所述黑球溫度感測模組123(設置於建築的室內空間中)，則調整系統1可同時通過黑球溫度感測模組123感測建築於第一時間的輻射溫度(步驟S16)。本實施例中，舒適度預測模組126可以是同時根據感測溫度、感測溼度、空調風速以及輻射溫度來計算室內舒適度預設值。

另外，若調整系統1中還記錄有人體活動量表124與衣著量表125(例如記錄於室內舒適度計算單元12或舒適度預測模組126中)，則調整系統1還可同時取得所述人體活動量表及衣著量表(步驟S18)。本實施例中，舒適度預測模組126可以是同時根據感測溫度、感測溼度、空調風速、輻射溫度、人體活動量表以及衣著量表來計算室內舒適度預設值。

具體地，不同的場所會對應至不同的活動量指數(例如辦公室的活動量指數較低、健身房的活動量指數較高)，因此可分別適用於不同的人體活動量表124。於一實施例中，調整系統1可儲存對應至不同場所的複數人體活動量表124。於前述步驟S18中，調整系統1可依據建築的性質來讀取對應的人體活動量表124，藉此令所計算的舒適度更貼近實際需求。

另，不同的溫度與氣候也會對應至不同的衣著量指數(例如夏季的衣著量指數較低、冬天的衣著量指數較高)，因此也可分別適用於不同的衣著量表125。於一實施例中，調整系統1可儲存對應至不同氣候的複數衣著量表125。於述步驟S18中，調整系統1可根據該建築的室外溫度或是當前季節來讀取對應的衣著量表125，藉此令所計算的舒適度更貼近實際需求。

上述人體活動量表124與衣著量表125為本領域的常用技術手段，於此不再贅述。

具體地，於一實施例中，舒適度預測模組126可依據下列計算式計算空調設備15的室內舒適度預設值。

(1)

；

(2)

；

(3)

；

(4)

；當Icl＜0.0078時；

(5)

；當Icl＞0.0078時；

(6)

；

其中，上述的PMV為室內舒適度預設值(-)，M為人體活動量(

)，Ta為空氣溫度(ﾟC)，Pa為水蒸氣分壓(Pa)，RH為相對溼度(%)，Fcl為衣服表面積係數(-)，Icl為服裝熱阻(

)，Tr為平均輔射溫度(ﾟC)，Tcl為衣服表面溫度(ﾟC)，Va為平均風速。

惟，上述計算式僅為本發明的部分具體實施範例，本發明的調整系統1所執行的舒適度計算程序並不以上述計算式為限。

步驟S20後，調整系統1的能源管理平台13根據所述室內舒適度預設值產生用以控制中央監控電腦14的控制指令(步驟S22)，中央監控電腦14接著依據控制指令產生用以調整空調設備15的運轉模式的溫度設定值與風速設定值(步驟S24)。本發明中，調整系統1先依據建築的室內環境的實際參數來計算所要達到的舒適度目標，並且依據所要達到的舒適度目標進一步計算空調設備15為達此舒適度目標所需採用的空調溫度與空調風速。

步驟S24後，中央監控電腦14通過有線或無線方式連接空調設備15，並控制空調設備15基於計算產生的溫度設定值以及風速設定值進行運轉(步驟S26)。本實施例中，若空調設備15基於所述溫度設定值以及風速設定值進行運轉，則可於所述第二時間到達時令室內環境達到所述室內舒適度預設值。

本發明中，調整系統1可通過中央監控電腦14持續監控空調設備15的運轉是否結束(步驟S28)，即，空調設備15是否關機。於空調設備15正常運轉時，中央監控電腦14可監控空調設備15，並計算空調設備15當前的實際負荷量，並且將所述預測負荷量與實際負荷量進行比較，再藉由比較結果即時修正空調設備15採用的溫度設定值與風速設定值(步驟S30)。並且，於空調設備15的運轉尚未結束前，返回步驟S26，由中央監控電14控制空調設備15以修正後的溫度設定值與修正後的風速設定值來進行運轉。

如前文所述，本發明的主要目的是在預測到空調設備15的負荷量即將大幅上升時，預先調降空調設備15接下來一段時間的負荷量(例如提高需達到的舒適度預設值)，藉此達到節電的目的，並且避免額外的尖峰用電量。再者，當預測到空調設備15的負荷量即將大幅下降時，亦可預先調升空調設備15接下來的負荷量(例如降低需達到的舒適度預設值)，藉此在電量或儲冰量充足的前提下，進一步改善室內環境的舒適度，並令空調設備15及／或冰水主機可維持運作在60%~80%的最佳運作效率。

續請參閱圖5，為本發明的空調設備修正流程圖的第一具體實施例。圖5用以進一步描述在上述圖4的步驟S30中，中央監控電腦14如何即時調整空調設備15的運轉。

如圖5所示，在空調設備15正常運轉的情況下，中央監控電腦14持續監控空調設備15的運轉並且計算空調設備15的實際負荷量，並且將預先計算的預測負荷量與即時取得的實際負荷量進行比較(步驟S300)。具體地，於步驟S300中，中央監控電腦14是將空調設備15當前的負荷量(即，實際負荷量)與未來一段時間內(例如三小時候)的負荷量(即，預測負荷量)進行比較。

通過步驟S300的比較，中央監控電腦14可預測空調設備15在未來一段時間中是否會有負荷量的劇烈變化。例如中央監控電腦14將當前(例如中午12點)的實際負荷量與特定時間點(例如下午3點)的預測負荷量進行比較，並且在比較後發現在空調設備15在所述特定時間點的負荷量與現在相比可能會有劇烈上升(例如有多人會議即將展開)。於此情況下，中央監控電腦14可以提前對空調設備15的運轉進行調整，以令室內環境的舒適度維持在一定範圍內，不會因為環境的劇烈變化而造成室內人員的不適，同時還可達到節電的目的。

在步驟S300後，若中央監控電腦14判斷(特定時間點的)預測負荷量高於(當前的)實際負荷量，則預先調升空調設備15於所述第二時間需要達到的室內舒適度預設值(步驟S302)，並且，再依據調升後的室內舒適度預設值來修正空調設備15採用的溫度設定值與風速設定值。本實施例中，因為中央監控電腦14是要調升室內舒適度預設值(即，令室內環境的舒適度下降)，因此中央監控電腦14主要是提高溫度設定值，並且降低風速設定值(步驟S304)。

值得一提的是，本發明中所述的室內舒適度預設值主要是採用空調領域常用的預測平均表決指標(Predicted Mean Vote, PMV)。當室內舒適度預設值為0時，代表當前環境的舒適度適中，室內舒適度預設值越大(+1、+2、+3)，代表當前環境越熱，而當室內舒適度預設值越小(-1、-2、-3)，代表當前環境越冷。一般來說，人體能夠感到最舒適的範圍，會介於-0.5至+0.5之間。

由上述說明可知，當中央監控電腦14調升室內舒適度預設值時，將會使得整體舒適度下降(即，令室內環境變熱)，因此可以降低空調設備15的負荷量。反之，若中央監控電腦14調降室內舒適度預設值，將會使得整體舒適度上降(即，令室內環境變冷)，因此將會令空調設備15的負荷量變重。

若中央監控電腦14於步驟S300中判斷預測負荷量低於實際負荷量，代表空調設備15在接下來的一段時間(例如未來1至3小時)有可以提高負荷量的空間，因此可預先調降空調設備15於所述第二時間需要達到的室內舒適度預設值(步驟S306)。

於步驟S306後，中央監控電腦14再依據調降後的室內舒適度預設值來修正空調設備15採用的溫度設定值與風速設定值。本實施例中，因為中央監控電腦14是要調降室內舒適度預設值(即，令室內環境的舒適度上升)，因此中央監控電腦14主要是調降溫度設定值，並且提高風速設定值(步驟S308)。

值得一提的是，一般來說，修正空調設備15的溫度設定值可以較快速地變化室內環境的整體舒適度，而修正空調設備15的風速設定值僅能有限度地微調室內環境的整體舒適度。因此，於步驟S308中，中央監控電腦14還可設定溫度設定值與風速設定值的權重。若令溫度設定值的權重高於風速設定值的權重，則於步驟S308後，室內環境的整體舒適度可以較快速地被調整，但空調設備15的負荷量會較大。反之，若令風速設定值的權重高於溫度設定值的權重，則於步驟S308後，室內環境的整體舒適度的改善速度會較慢，但空調設備15的負荷量會較小。換句話說，使用者可以依據實際目的來設定上述的權重。

通過上述技術方案，本發明可藉由預測空調設備15未來一段時間的負荷量來即時修正空調設備15現階段所要達成的室內舒適度，因此，可以有效達到節能與降低尖峰用電的目的。

具體地，中央監控電腦14依據室內舒適度預設值來預先修正空調設備15採用的溫度設定值與風速設定值，故可避免空調設備15因為環境的劇烈變化而進行劇烈的運轉調整，進而造成室內人員的不適。再者，由於空調設備15是預先進行溫度與風速的修正，因此可令空調設備15的冰水主機可以進行緩變的調整，而使其維持在60%~80%的最佳運轉效率區間，進而達到節能的目的。

續請參閱圖6，為本發明的空調設備修正流程圖的第二具體實施例。圖6用以更具體地描述上述圖4的步驟S30。

如圖6所示，中央監控電腦14持續監控空調設備15的實際負荷量(例如通過感測器感測，或是藉由目前採用的溫度設定值與風速設定值進行計算等)，並且將預先計算所得的預測負荷量與即時取得的實際負荷量進行比較(步驟S320)。

如前文所述，本發明中的預測負荷量為預測所得的空調設備15在未來時間區間可能需要負擔的負荷量。於步驟S320中，中央監控電腦14主要是將未來特定時間(例如三小時後)的預測負荷量與空調設備15當前的實際負荷量進行比較。

若中央監控電腦14於步驟S320中判斷未來特定時間的預測負荷量將高於實際負荷量，中央監控電腦14進一步判斷空調系統1的冰水主機的儲冰量是否會在未來特定時間內低於預期量超過特定百分比(步驟S322)，例如，儲冰量在未來三小時內是否會低於預期量超過30%。

若於步驟S322中判斷為是，代表空調設備15即將會遭遇劇烈的負荷變化，因此中央監控電腦14可先大幅調升空調設備15於所述第二時間需要達到的室內舒適度預設值(步驟S324)。反之，若於步驟S322中判斷為否，代表空調設備15在未來特定時間內的負荷量變化較小，因此中央監控電腦14僅小幅調升空調設備15於所述第二時間需要達到的室內舒適度預設值(步驟S326)。

於一實施例中，中央監控電腦14於步驟S324中是令室內舒適度預設值+1，而於步驟S326中則是令室內舒適度預設值+0.5，但不加以限定。

進一步，若中央監控電腦14於步驟S320中判斷未來特定時間內的預測負荷量將低於實際負荷量，中央監控電腦14會進一步判斷空調系統1的冰水主機的儲冰量是否會在未來特定時間內高於預期量超過特定百分比(步驟S330)，例如，儲冰量在未來三小時內是否會高於預期量超過30%。

若於步驟S330中判斷為是，代表空調設備15在未來特定時間內的負荷將會大幅改善(即，耗電量會大幅降低)，因此中央監控電腦14可先大幅調降空調設備15於所述第二時間需要達到的室內舒適度預設值(步驟S332)。反之，若於步驟S330中判斷為否，代表空調設備15在未來特定時間內的負荷僅會些微改善(即，耗電量小幅降低)，因此中央監控電腦14僅小幅調降空調設備15於所述第二時間需要達到的室內舒適度預設值(步驟S334)。

於一實施例中，中央監控電腦14於步驟S332中是令室內舒適度預設值-1，而於步驟S334中則是令室內舒適度預設值-0.5，但不加以限定。

於步驟S324、步驟S326、步驟S332或步驟S334後，中央監控電腦14即可接著依據調整後的室內舒適度預設值來修正空調設備15採用的溫度設定值與風速設定值(步驟S328)。具體地，中央監控電腦14是依據在步驟S324或步驟S326中調升後的室內舒適度預設值來調高溫度設定值，並且降低風速設定值。並且，中央監控電腦14是依據在步驟S332或步驟S334中調降後的室內舒適度預設值來調降溫度設定值，並且提高風速設定值。

通過上述本發明的技術方案，可以有效減少空調設備15於用電尖峰時段(例如上班時間)的耗電量，進而達到節能與最佳化控制的目的。

續請參閱圖7，為本發明的預測負荷量計算流程圖的第一具體實施例。圖7用以具體說明本發明的空調系統1如何通過前述空調負荷預測單元11來計算空調設備15於未來時間區間中可能需負擔的預測負荷量。

如圖7所示，在空調設備15運轉前，調整系統1的空調負荷預測單元11通過空調系統排程管理模組111取得空調設備15在所述過去時間區間(例如昨天的上班時間)中的排程參數(步驟S100)。例如，空調設備1可於建築中配置有一或多個風扇控制單元(Fan Control Unit, FCU)以及一或多個全熱交換器(Heat Recovery Ventilation, HRV)。本實施例中，所述排程參數為這些風扇控制單元與全熱交換器在過去時間區間中的時間排程(例如開啟時間、風速、關閉時間等)。

空調負荷預測單元11另通過室內溫度設定模組112計算建築在過去時間區間中的室內溫度設定條件(步驟S102)。具體地，室內溫度設定模組112主要是依據建築在過去時間區間中的室內溫度以及外氣溫度來計算室內溫度設定條件。於一實施例中，室內溫度設定條件的計算式為：

。其中，T_set 為室內溫度設定條件，T_in 為建築在過去時間區間中的室內溫度，T_out 為建築在過去時間區間中的室外溫度。

空調負荷預測單元11還通過建築外殼負荷採集模組113來計算建築在過去時間區間中的外殼負荷因子(步驟S104)。例如，建築外殼負荷採集模組113可通過E22能源模擬軟體來計算建築在過去時間區間中的外殼負荷因子。所述E22能源模擬軟體為一種開放授權的公開軟體，於此不再贅述。

具體地，建築外殼負荷採集模組113主要是將建築的材質、地標等資訊分別匯入E22能源模擬軟體中，以建立建築的外殼資訊。接著，建築外殼負荷採集模組113再將建築所在地點周圍的氣象檔匯入E22能源模擬軟體，並且將建築於過去時間區間中的建築開窗頻率、建築窗面遮陽因子及建築方位資料等參數匯入E22能源模擬軟體，藉此計算出建築的所述外殼負荷因子。

空調負荷預測單元11還通過天氣預報資料採集模組114取得建築所在地點在所述未來時間區間(例如明天的上班時間)的天氣預報資料(步驟S106)。本實施例中，所述天氣預報資料可例如為建築在未來時間區間中的逐時外氣溫度及相對濕度。

值得一提的是，上述步驟S100至步驟S106並沒有固定的執行順序，空調負荷預測單元11可依據任意次序來分別或同時取得上述多項數據，而不以圖7所示的步驟順序為限。

於取得所述排程參數、室內溫度設定條件、外殼負荷因子及天氣預報資料後，空調負荷預測模組115即可依據排程參數、室內溫度設定條件、外殼負荷因子及天氣預報資料來計算空調設備15在未來時間區間中可能需要負擔的空調負荷，並且產生所述預測負荷量(步驟S108)。

續請參閱圖8，為本發明的預測負荷量計算流程圖的第二具體實施例。圖8用以對圖7的步驟S108進行詳述，進一步說明本發明的空調負荷預測模組115如何預測空調設備15在未來時間區間中可能需要負擔的負荷量。

如圖8所示，空調負荷預測模組115首先取得上述排程參數、室內溫度設定條件、外殼負荷因子及天氣預報資料(步驟S1080)，以依據這些數據執行對應的預測程序。

本實施例中，空調負荷預測模組115首先依據天氣預報資料計算對應的外氣焓值(步驟S1082)。

於步驟S1082中，空調負荷預測模組115先依據下列公式一來計算未來時間區間中的大氣分壓：

；

公式一。

於上述公式一中，P_S 為未來時間區間中的大氣分壓的預測值、T為天氣預報資料中的逐時外氣溫度。

空調負荷預測模組115還依據下列公式二來計算未來時間區間中的一個濕度比：

；

公式二。

於上述公式二中，

為未來時間區間中的濕度比的預測值、RH為天氣預報資料中的相對濕度。

空調負荷預測模組115還依據下列公式三來計算未來時間區間中的外氣焓值：

；

公式三。

於上述公式三中，H_oa 為未來時間區間中的外氣焓值(kJ/kg)的預測值。

於本實施例中，空調負荷預測模組115是先依據天氣預報資料中的逐時外氣溫度來計算在未來時間區間中的大氣分壓，接著依據大氣分壓以及天氣預報資料中的相對濕度來計算在未來時間區間中的濕度比，最後再依據濕度比以及天氣預報資料中的逐時外氣溫度來計算未來時間區間中的外氣焓值。

在步驟S1082後，空調負荷預測模組115進一步依據室內溫度設定條件計算建築在所述過去時間區間中的室內焓值(步驟S1084)。本實施例中，空調負荷預測模組115主要依據下列公式四計算過去時間區間中的大氣分壓：

；

公式四。

於上述公式四中，P_S 為在過去時間區間中的大氣分壓，T為所述室內溫度設定條件。

空調負荷預測模組115還依據下列公式五來計算過去時間區間中的濕度比：

；

公式五。

於上述公式五中，

為過去時間區間中的濕度比。

空調負荷預測模組115還依據下列公式六來計算過去時間區間中的室內焓值：

；

公式六。

於上述公式六中，H_indoor 為過去時間區間中的室內焓值。於本實施例中，所述空調負荷預測模組115是先依據室內溫度設定條件來計算過去時間區間中的大氣分壓，接著依據大氣分壓以及預設的濕度值計算過去時間區間中的濕度比，最後再依據濕度比以及室內溫度設定條件來計算室內焓值。

在步驟S1084後，空調負荷預測模組115進一步依據排程參數及計算所得的外氣焓值來計算一個外氣引入負荷(步驟S1086)，所述外氣引入負荷指的是建築因為主動引入外氣(例如進行室內外空氣交換)而可能增加的熱氣。換句話說，上述步驟S1086是預測建築於未來時間區間中可能會執行的動作，並且計算建築因為執行了該些動作而可能增加的熱氣，這些熱氣即為空調設備15在未來時間區間中可能會增加的負荷。

具體地，空調負荷預測模組115主要可依據下列公式七來計算所述外氣引入負荷：

；

公式七。

於上述公式七中，η為空調設備15的設備效率(%)，ρ為空氣密度(kg/m³ )，m為風量(CMH)，H_oa 為計算所得的外氣焓值，T_open 為空調設備15的排程參數。值得一提的是，上述η可為標示在空調設備15的機殼上的標準設備效率，而ρ可為標準空氣密度，即1.2(kg/m³ )，但不加以限定。

在步驟S1086後，空調負荷預測模組115進一步依據所述外氣焓值與室內焓值計算一個室內外焓差值(步驟S1088)。具體地，空調負荷預測模組115可依據下列公式八計算室內外焓差值：

；

公式八。

接著，空調負荷預測模組115依據所述外氣引入負荷、所述室內外焓差值以及所述外殼負荷因子來計算空調設備15在未來時間區間中可能需要負擔的空調負荷，並且產生對應的預測負荷量(步驟S1090)。

本實施例中，空調負荷預測模組115主要是依據外氣引入負荷、室內外焓差值以及分別代表建築的不同方位(如東、西、南、北四個方位)的多個外殼負荷因子來計算預測負荷量，藉此，可解決一般空調系統在預測未來的負荷時，因為只考慮了顯熱而造成預測不準確的問題。

本發明的調整系統1可以依據過去時間區間(例如昨天)所搜集到的數據來預測空調設備15在未來時間區間(例如明天)可能需要負擔的負荷量，並且於空調設備15運作時，藉由實際負荷量與預測預荷量的逐時比對來即時修正空調設備15的溫度設定值以及風速設定值，藉此，可以有效實現空調設備15的最佳化控制，進而達到節能以及降低尖峰時段用電的目的。

以上所述僅為本發明之較佳具體實例，非因此即侷限本發明之專利範圍，故舉凡運用本發明內容所為之等效變化，均同理皆包含於本發明之範圍內，合予陳明。

1:空調負荷調整系統

11:空調負荷預測單元

111:空調系統排程管理模組

112:室內溫度設定模組

113:建築外殼負荷採集模組

114:天氣預報資料採集模組

115:空調負荷預測模組

12:室內舒適度計算單元

121:室內溫溼度感測模組

122:風速感測模組

123:黑球溫度感測模組

124:人體活動量表

125:衣著量表

126:舒適度預測模組

13:能源管理平台

14:中央監控電腦

15:空調設備

S10~S30:調整步驟

S300~S308、S320~S328:修正步驟

S100~S108、S1080~S1090:預測步驟

圖1為本發明的空調負荷調整系統的方塊圖的第一具體實施例。

圖2為本發明的空調負荷預測單元的示意圖的第一具體實施例。

圖3為本發明的室內舒適度計算單元的示意圖的第一具體實施例。

圖4為本發明的空調負荷調整方法的流程圖的第一具體實施例。

圖5為本發明的空調設備修正流程圖的第一具體實施例。

圖6為本發明的空調設備修正流程圖的第二具體實施例。

圖7為本發明的預測負荷量計算流程圖的第一具體實施例。

圖8為本發明的預測負荷量計算流程圖的第二具體實施例。

S10~S30:調整步驟

Claims

一種空調負荷調整系統，應用於一建築中，包括：一中央監控電腦；一空調負荷預測單元，藉由一能源管理平台與該中央監控電腦通訊連接，依據在一過去時間區間所得的複數數據預測一空調設備在一未來時間區間的一預測負荷量，並提供該預測負荷量給該能源管理平台；一室內溫溼度感測模組，感測並輸出該建築於一第一時間的一感測溫度與一感測溼度；一風速感測模組，感測並輸出該空調設備於該第一時間的一空調風速；一舒適度預測模組，藉由該能源管理平台與該中央監控電腦通訊連接，根據該感測溫度、該感測溼度及該空調風速計算該空調設備於一第二時間需達到的一室內舒適度預設值，並提供該室內舒適度預設值給該能源管理平台，其中該第二時間晚於該第一時間，並且該第二時間落於該未來時間區間內；其中，該能源管理平台根據該室內舒適度預設值控制該中央監控電腦產生該空調設備的一溫度設定值與一風速設定值；其中，該中央監控電腦於該空調設備基於該溫度設定值及風速設定值進行運轉時，依據該預測負荷量與該空調設備的一實際負荷量的一比較結果即時修正該溫度設定值與該風速設定值。
如請求項1所述的空調負荷調整系統，其中更包括一黑球溫度感測模組，感測並輸出該建築於該第一時間的一輻射溫度，並且該舒適度預測模組根據該感測溫度、該感測溼度、該空調風速及該輻射溫度計算該室內舒適度預設值。
如請求項2所述的空調負荷調整系統，其中該室內舒適度預測模組取得一人體活動量表及一衣著量表，並且根據該感測溫度、該感測溼度、該空調風速、該輻射溫度、該人體活動量表及該衣著量表計算該室內舒適度預設值。
如請求項3所述的空調負荷調整系統，其中該室內舒適度預測模組儲存對應至不同場所的複數人體活動量表，並且依據該建築的性質讀取對應的該人體活動量表。
如請求項3所述的空調負荷調整系統，其中該室內舒適度預測模組儲存對應至不同氣候的複數衣著量表，並且根據該建築的室外溫度讀取對應的該衣著量表。
如請求項3所述的空調負荷調整系統，其中該室內舒適度預測模組儲存對應至不同氣候的複數衣著量表，並且根據當前季節讀取對應的該衣著量表。
如請求項3所述的空調負荷調整系統，其中該能源管理平台於判斷未來一段時間的該預測負荷量高於該實際負荷量時調升該空調設備於該第二時間需達到的該室內舒適度預設值。
如請求項7所述的空調負荷調整系統，其中該中央監控電腦依據調升後的該室內舒適度預設值提高該溫度設定值並降低該風速設定值。
如請求項3所述的空調負荷調整系統，其中該能源管理平台於判斷未來一段時間的該預測負荷量低於該實際負荷量時調降該空調設備於該第二時間需達到的該室內舒適度預設值。
如請求項9所述的空調負荷調整系統，其中該中央監控電腦依據調降後的該室內舒適度預設值降低該溫度設定值並提高該風速設定值。
如請求項3所述的空調負荷調整系統，其中該空調負荷預測單元包括：一空調設備排程管理模組，輸出該空調設備於該過去時間區間的一排程參數；一室內溫度設定模組，輸出該建築於該過去時間區間的一室內溫度設定條件；一建築外殼負荷採集模組，輸出該建築於該過去時間區間的一外殼負荷因子；一天氣預報資料採集模組，輸出該未來時間區間的一天氣預報資料；及一空調負荷預測模組，依據該排程參數、該室內溫度設定條件、該外殼負荷因子及該天氣預報資料計算該預測負荷量。
如請求項11所述的空調負荷調整系統，其中該天氣預報資料包含該未來時間區間的一外氣溫度與一相對濕度。
如請求項11所述的空調負荷調整系統，其中該建築外殼負荷採集模組依據該建築在該過去時間區間中的一建築開窗頻率、一建築窗面遮陽因子及至少一建築方位資料計算該外殼負荷因子。
如請求項11所述的空調負荷調整系統，其中該空調負荷預測模組依據該天氣預報資料計算一外氣焓值，依據該室內溫度設定條件計算一室內焓值，依據該外氣焓值與該室內焓值計算一室內外焓差值，依據該排程參數及該外氣焓值計算一外氣引入負荷，並且依據該外氣引入負荷、該室內外焓差值及該外殼負荷因子計算該預測負荷量。
一種空調負荷調整方法，應用於一建築並且控制該建築中的一空調設備，包括下列步驟： a)通過一空調負荷預測單元依據在一過去時間區間中所得的複數數據預測該空調設備在一未來時間區間的一預測負荷量； b)通過一室內溫溼度感測模組感測該建築於一第一時間的一感測溫度與一感測溼度； c)通過一風速感測模組感測該空調設備於該第一時間的一空調風速； d)通過一舒適度預測模組根據該感測溫度、該感測溼度及該空調風速計算該空調設備於一第二時間需達到的一室內舒適度預設值，其中該第二時間晚於該第一時間，並且該第二時間區間落於該未來時間區間中； e)通過一能源管理平台根據該室內舒適度預設值控制一中央監控電腦產生該空調設備的一溫度設定值與一風速設定值； f)控制該空調設備基於該溫度設定值及風速設定值進行運轉；及 g)該中央監控電腦依據該預測負荷量與該空調設備的一實際負荷量的一比較結果即時修正該溫度設定值與該風速設定值。
如請求項15所述的空調負荷調整方法，其中該步驟d)之前更包括一步驟d1)：通過一黑球溫度感測模組感測該建築於該第一時間的一輻射溫度；其中，該步驟d)是根據該感測溫度、該感測溼度、該空調風速及該輻射溫度計算該室內舒適度預設值。
如請求項16所述的空調負荷調整方法，其中該步驟d)之前更包括一步驟d2)：取得一人體活動量表及一衣著量表；其中，該步驟d)是根據該感測溫度、該感測溼度、該空調風速、該輻射溫度、該人體活動量表及該衣著量表計算該室內舒適度預設值。
如請求項17所述的空調負荷調整方法，其中該室內舒適度預測模組儲存對應至不同場所的複數人體活動量表，並且該步驟d2)是依據該建築的性質讀取對應的該人體活動量表。
如請求項17所述的空調負荷調整方法，其中該室內舒適度預測模組儲存對應至不同氣候的複數衣著量表，並且該步驟d2)是根據該建築的室外溫度讀取對應的該衣著量表。
如請求項17所述的空調負荷調整方法，其中該室內舒適度預測模組儲存對應至不同氣候的複數衣著量表，並且該步驟d2)是根據當前季節讀取對應的該衣著量表。
如請求項17所述的空調負荷調整方法，其中該步驟g)包括下列步驟： g11)於判斷未來一段時間的該預測負荷量高於該實際負荷量時調升該空調設備於該第二時間需達到的該室內舒適度預設值；及 g12)依據調升後的該室內舒適度預設值提高該溫度設定值並降低該風速設定值。
如請求項17所述的空調負荷調整方法，其中該步驟g)包括下列步驟： g21)於判斷未來一段時間的該預測負荷量低於該實際負荷量時調降該空調設備於該第二時間需達到的該室內舒適度預設值；及 g22)依據調降後的該室內舒適度預設值降低該溫度設定值並提高該風速設定值。
如請求項17所述的空調負荷調整方法，其中該步驟a)包括下列步驟： a1)通過一空調設備排程管理模組輸出該空調設備於該過去時間區間的一排程參數； a2)通過一室內溫度設定模組輸出該建築於該過去時間區間的一室內溫度設定條件； a3)通過一建築外殼負荷採集模組輸出該建築於該過去時間區間的一外殼負荷因子； a4)通過一天氣預報資料採集模組輸出該未來時間區間的一天氣預報資料；及 a5)通過一空調負荷預測模組依據該排程參數、該室內溫度設定條件、該外殼負荷因子及該天氣預報資料計算該預測負荷量。
如請求項23所述的空調負荷調整方法，其中該天氣預報資料包含該未來時間區間的一外氣溫度與一相對濕度。
如請求項23所述的空調負荷調整方法，其中該建築外殼負荷採集模組依據該建築在該過去時間區間中的一建築開窗頻率、一建築窗面遮陽因子及至少一建築方位資料計算該外殼負荷因子。
如請求項23所述的空調負荷調整方法，其中該步驟a5)是依據該天氣預報資料計算一外氣焓值，依據該室內溫度設定條件計算一室內焓值，依據該外氣焓值與該室內焓值計算一室內外焓差值，依據該排程參數及該外氣焓值計算一外氣引入負荷，並且依據該外氣引入負荷、該室內外焓差值及該外殼負荷因子計算該預測負荷量。