WO2008029894A1 - Dispositif et programme de modélisation, dispositif et programme de simulation, procédé et système pour utiliser un modèle d'équilibre thermique - Google Patents

Dispositif et programme de modélisation, dispositif et programme de simulation, procédé et système pour utiliser un modèle d'équilibre thermique Download PDF

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WO2008029894A1
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facility
classification
parameters
conditions
condition
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PCT/JP2007/067439
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French (fr)
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Tadato Fujihara
Yoshio Ozawa
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Sanyo Electric Co., Ltd.
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Publication date
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    • F25B—REFRIGERATION MACHINES, PLANTS OR SYSTEMS; COMBINED HEATING AND REFRIGERATION SYSTEMS; HEAT PUMP SYSTEMS
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    • G06F2119/08—Thermal analysis or thermal optimisation

Definitions

  • Modeling device Simulation program, simulation program, heat balance model utilization method and heat balance model utilization system
  • the present invention relates to a modeling device that constructs a heat balance model of a facility that accommodates a plurality of devices.
  • the invention relates to a simulator, a simulation program, a heat balance model utilization method including the same, and a heat balance model utilization system including a simulation program for predicting the energy consumption of equipment using a modeling program and a heat balance model.
  • the heat balance model is constructed by calculating the heat load on the facility and the heat load on the equipment, and calculating the coefficient of performance of the equipment (COP Coefficient of Performance).
  • the glass windows, outer walls, roofs, etc. provided in the facility are divided into a plurality of areas, and the heat transfer coefficient, the radiant heat coefficient of sunlight, the ventilation coefficient, etc. are calculated for each area.
  • the heat load on the facility is calculated.
  • the heat load on the device is calculated in consideration of the mutual influence of each device and the heat load on the facility.
  • the equipment COP is calculated based on the heat load on the equipment and the amount of energy consumed.
  • the load is a heat load that acts on air conditioners and showcases installed in the facility, a heat load that acts on each small area by subdividing the inside of the facility or outside the facility.
  • Patent Document 1 JP 2005-157829 Koyuki
  • the statistical prediction model is only used for the modeled facility and equipment, and the modeling conditions (equipment operation mode and equipment settings). Since it is an effective model, it could not be used for the purpose of predicting the amount of energy consumed by equipment installed in similar facilities or when equipment settings or operating conditions were changed.
  • the COP of each device changes depending on conditions such as the temperature and humidity inside and outside the facility, the operation mode of the device, the setting value of the device, and the size of the heat treatment load, the COP of each device is increased. accuracy It is difficult to identify.
  • the present invention has been made to solve the above-described problem, and the amount of energy consumed when the device is changed or the setting of the device is changed, or the energy consumed by the device provided in a similar facility.
  • Modeling device, modeling program, simulator device that predicts energy consumption of equipment using heat balance model, simulation program which makes it easy to build a heat balance model that accurately predicts the amount, It is also interesting to provide a heat balance model usage method and a heat balance model usage system including these.
  • the first aspect of the present invention is characterized by a plurality of devices (air conditioners (outdoor unit 11 and indoor unit 12), air conditioners (outdoor unit 21 and indoor unit 22), refrigerator 31, refrigerator 41, etc. ) That classifies the measurement data measured to identify the parameters necessary for the construction of the heat balance model of the facility (facility 10)
  • the gist is that the modeling device includes a classification unit 120) and an identification unit (identification unit 130) that identifies the parameter for each classification condition based on the measurement data classified for each classification condition. To do.
  • the identification unit classifies the parameters necessary for the construction of the heat balance model for each classification condition (that is, a factor in which the parameters vary), which is a condition affecting the parameters.
  • identifying based on the measured data it is possible to identify parameters with less measurement data than before, while suppressing variations in parameters.
  • the number of parameters required to construct a heat balance model that accurately predicts the amount of energy consumed can be reduced.
  • the classification condition includes a temperature in the facility, a humidity in the facility, a temperature outside the facility, a humidity outside the facility, and a facility.
  • the gist is that the conditions are set according to the institutional factor including at least one of the sensor information indicating the opening and closing of the entrance door.
  • the classification condition is a condition set according to a temporal factor including at least one of time, day of the week, month, and season. Is the gist.
  • the classification condition is a condition set according to meteorological factors including at least one of weather, precipitation, and average temperature. Is the gist.
  • the classification condition includes whether or not the device is in an operating state, an operation mode of the device, a temperature set in the device, Conditions set according to device factors including at least one of the air volume set for the device, whether the thermo state in temperature control of the device is on or off, and sensor information acquired for the device Is the gist.
  • Whether the thermo state is on or off is whether the function of controlling the output (cooling power or heating power) of the device according to the ambient temperature of the device (for example, the temperature in the facility) is on or off.
  • the parameter is a proportionality coefficient used for calculating the amount of conduction heat flowing into and out of the facility or the amount of radiant heat flowing into the facility.
  • the gist is that it is a coefficient used to calculate the amount of ventilation heat to be generated, or a coefficient indicating the relationship between the capacity of the device and the energy consumption of the device.
  • a feature of the second aspect according to the present invention is that the acquisition unit acquires the parameter for each classification condition that is a condition that affects a parameter necessary for constructing a heat balance model of a facility that accommodates a plurality of devices.
  • Storage unit 220 and an extraction unit (extraction unit for extracting the parameters that match the simulation condition from the parameters acquired for each of the classification conditions by the acquisition unit while receiving simulation conditions 230) and a prediction unit (prediction unit 240) for predicting the amount of energy consumption of the device using the parameter extracted by the extraction unit, and the parameter is set for each classification condition.
  • the gist is to be identified based on the measurement data classified into (1).
  • the parameters necessary for the construction of the heat balance model are identified based on the measurement data classified for each classification condition that affects the parameters. Even if the number of parameters is reduced, Suppression can be suppressed. Therefore, it is possible to easily reduce the prediction accuracy of the amount of energy consumed by the simulator device while making it possible to easily construct a heat balance model.
  • a feature of the third aspect according to the present invention is that the modeling program uses measurement data measured to identify parameters necessary for constructing a heat balance model of a facility accommodating a plurality of devices. Causing the computer to execute a step A for classifying each classification condition, which is a condition affecting the data, and a step B for identifying the parameters for each classification condition based on the measurement data classified for each classification condition.
  • a feature of the fourth aspect according to the present invention is that the simulation program power is acquired for each classification condition that is a condition affecting a parameter necessary for constructing a heat balance model of a facility that accommodates a plurality of devices.
  • Step C accepting simulation conditions, extracting the parameters that match the simulation conditions from the parameters acquired for each of the classification conditions in step C, and steps D Using the extracted parameters, the computer executes step E of predicting the energy consumption amount of the device, and the parameters are identified based on the measurement data classified for each classification condition. This is the gist.
  • a feature of the fifth aspect according to the present invention is that the heat balance model utilization method uses measurement data measured to identify parameters necessary for constructing a heat balance model of a facility accommodating a plurality of devices.
  • Classifying for each classification condition which is a condition affecting the parameters
  • step B identifying the parameters for each classification condition based on the measurement data classified for each classification condition
  • the parameter identified in step B is acquired for each classification condition, step C, and the simulation condition is received, and the parameter acquired for each classification condition in step C is selected from the parameters.
  • the step D for extracting the parameters that meet the simulation conditions and the parameters extracted in the step D are used to And summarized in that comprising the step E predict ghee amount.
  • the feature of the sixth aspect according to the present invention is measured by the heat balance model utilization system in order to identify parameters necessary for constructing a heat balance model of a facility that accommodates a plurality of devices.
  • a classification unit that classifies measurement data for each classification condition that is a condition affecting the parameter, and an identification that identifies the parameter for each classification condition based on the measurement data classified for each classification condition
  • An acquisition unit that acquires the parameters identified by the identification unit for each of the classification conditions, and accepts simulation conditions, and includes the parameters acquired by the acquisition unit for each of the classification conditions.
  • an extraction unit that extracts the parameters that match the simulation conditions, and a prediction unit that predicts the amount of energy consumed by the device using the parameters extracted by the extraction unit.
  • the present invention it is possible to easily provide a heat balance model that accurately predicts the amount of energy consumed when devices are changed or device settings are changed, or the amount of energy consumed by devices installed in similar facilities.
  • Modeling apparatus that enables construction, modeling program, simulator apparatus that predicts energy consumption of equipment using heat balance model, simulation program, method of using heat balance model including these, and heat balance Model Use system can be provided.
  • FIG. 1 is a diagram showing an example of a heat balance model according to the first embodiment of the present invention.
  • FIG. 2 is a block diagram showing a configuration of a modeling apparatus 100 according to the first embodiment of the present invention.
  • FIG. 3 is a block diagram showing a configuration of a simulator device 200 according to the first embodiment of the present invention.
  • FIG. 4 is a diagram showing an example of classification conditions according to the first embodiment of the present invention.
  • FIG. 5 is a flowchart showing the operation of the modeling apparatus 100 according to the first embodiment of the present invention (part 1).
  • FIG. 6 is a flowchart showing the operation of the modeling apparatus 100 according to the first embodiment of the present invention (part 2).
  • FIG. 7 is a flowchart showing the operation of the simulator apparatus 200 according to the first embodiment of the present invention.
  • FIG. 8 is a diagram showing an example of a table according to the first embodiment of the present invention.
  • FIG. 9 is a diagram for explaining an example of the present invention.
  • FIG. 10 is a diagram for explaining an example of the present invention.
  • FIG. 11 is a diagram for explaining an example of the present invention.
  • FIG. 12 is a diagram for explaining an example of the present invention.
  • FIG. 13 is a diagram for explaining an example of the present invention.
  • FIG. 14 is a diagram for explaining an example of the present invention.
  • FIG. 15 is a diagram for explaining an example of the present invention.
  • FIG. 16 is a diagram showing an example of a heat balance model according to the second embodiment of the present invention.
  • FIG. 17 is a diagram showing an example of a heat balance model according to the third embodiment of the present invention.
  • FIG. 18 is a diagram showing an example of a heat balance model according to the fourth embodiment of the present invention.
  • FIG. 19 is a diagram showing an example of a heat balance model according to the fifth embodiment of the present invention.
  • FIG. 20 is a diagram showing an example of a heat balance model according to the sixth embodiment of the present invention.
  • FIG. 21 is a diagram showing an example of a heat balance model according to the seventh embodiment of the present invention.
  • FIG. 22 is a view showing an example of a heat balance model according to the eighth embodiment of the present invention.
  • FIG. 23 is a diagram for explaining an example of the present invention.
  • FIG. 24 is a diagram for explaining an example of the present invention.
  • FIG. 25 is a diagram for explaining an example of the present invention.
  • FIG. 26 is a diagram for explaining an example of the present invention.
  • FIG. 1 is a diagram showing an outline of a heat balance model according to the first embodiment of the present invention.
  • the facility 10 includes a plurality of devices (an outdoor unit 11, an indoor unit 12, an outdoor unit 21, an indoor unit 22, a refrigerator 31, a showcase 32 to a showcase 34, a refrigerator 41 And showcase 42 to showcase 43).
  • the facility 10 accommodates a plurality of devices that affect the heat balance of the facility 10, such as a convenience store or a supermarket.
  • the air conditioners are air conditioners that adjust the temperature and humidity in the facility 10.
  • the air conditioners are air conditioners that adjust the temperature and humidity in the facility 10.
  • the refrigerator 31 is a device for cooling the showcase 32 to the showcase 34.
  • examples of the showcase 32 to the showcase 34 include an open showcase in which a door is not provided so that a customer can freely take out products, and a closed showcase in which a door is provided in order to increase cooling efficiency. .
  • the open showcase has an air curtain instead of a door to increase cooling efficiency.
  • showcase 32 to showcase 34 may be frozen showcases for freezing products or refrigerated showcases for refrigerated products! / ⁇ .
  • the refrigerator 41 is a device for cooling the showcase 42 and the showcase 43.
  • examples of the showcase 42 and the showcase 43 include an open showcase and a closed showcase.
  • the showcase 42 and the showcase 43 may be a frozen showcase or a refrigerated showcase.
  • the temperature in the facility (Ti), the humidity in the facility (Hi), the temperature outside the facility (To), the humidity outside the facility (Ho), the power consumption of the outdoor unit 11 (Eal), the power consumption of the outdoor unit 21 (Ea2), the power consumption (Erl) of the refrigerator 31 and the power consumption (Er2) of the refrigerator 41 are measurement data measured in order to identify parameters necessary for the construction of the heat balance model.
  • the parameter necessary for the construction of the heat balance model is a proportional coefficient used to calculate the amount of conduction heat flowing into and out of the facility 10 or the amount of radiant heat flowing into the facility 10, and
  • the coefficient obtained by multiplying the temperature difference between the two is the coefficient used to calculate the amount of conduction heat or radiant heat (for example, KA), the coefficient used to calculate the amount of ventilation heat flowing into and out of the facility 10, and the difference between the enthalpy inside and outside the facility 10
  • a coefficient for example, Vx
  • the capacity of equipment installed in the facility 10 eg heating / cooling capacity
  • It is a coefficient that is a value (for example, COP) that is a value obtained by dividing the capacity of the device by the energy consumption of the device.
  • the norm is a heat transfer coefficient (KA [kj / ° C / s]) between the inside of the facility 10 and the outside of the facility 10, the inside of the facility 10 and the outside of the facility 10
  • Coefficient of ventilation Vx [kg / s]
  • COPal coefficient of performance of outdoor unit 11
  • C OPa2 coefficient of performance of outdoor unit 21
  • COrl coefficient of performance of refrigerator 31
  • refrigerator The coefficient of performance (COPr2) is 41.
  • the conduction heat load (Hd [kj / s]) to the facility 10 is obtained by the following (Equation 1).
  • the conduction heat load is a heat load that also considers the radiant heat load on the facility 10.
  • the heat transfer coefficient (KA) is a coefficient that takes into account conduction heat load and radiation heat load.
  • Hx Vx ⁇ H (To, Ho) — H (Ti, Hi) ⁇ (2)
  • H (T, H) is the enthalpy ([kj / kg]) of air at temperature T and humidity H.
  • Hrl Vrl ⁇ H (Ti, Hi) — H (Tt, Ht) ⁇ ... (Formula 3)
  • the heat load on the showcase 33 is obtained by the following (Equation 4).
  • Hr2 Vr2 ⁇ H (Ti, Hi) H (Tt, Ht) ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ (Formula 4)
  • the heat load on the showcase 34 is obtained by the following (Equation 5).
  • Hr3 Vr3 ⁇ H (Ti, Hi) — H (Tt, Ht) ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ (Formula 5)
  • the heat load on the showcase 42 is obtained by the following (Equation 6).
  • Hr4 Vr4 (H (Ti, Hi) H (Tt, Ht)
  • H (Tt, Ht) The heat load on the showcase 43 is obtained by the following (Equation 7).
  • Hr5 Vr5 ⁇ H (Ti, Hi) — H (Tt, Ht) ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ (Equation 7)
  • H (Tt, Ht) is the enthalpy of the cooling air discharged from each showcase.
  • the showcase is a frozen showcase, it is H (—20 ° C, 100%).
  • Vr;! To Vr5 are the replacement air amount [kg / s] of each showcase, and are known values.
  • the power consumption [kW] of the refrigerator 41 is obtained by (Equation 9) below.
  • the coefficient of performance for each refrigerator can be calculated by measuring the power consumption of each refrigerator.
  • the coefficient of performance for each refrigerator can be calculated by measuring the temperature in the facility (Ti), the humidity in the facility (Hi), and the power consumption of each refrigerator.
  • Hal + Ha2 Hd + Hx- (Hrl + Hr2 + Hr3 + Hr4 + Hr5) (Equation 10)
  • the power consumption [kW] of the outdoor unit 11 is obtained by the following (Equation 11).
  • the power consumption [kW] of the outdoor unit 21 is obtained by the following (Equation 12).
  • Ea2 Ha2 / COPa2- ⁇ -(3 ⁇ 412)
  • Eal water COPal + Ea2 water COPa2 Hd + Hx— (Hr 1 + Hr2 + Hr3 + Hr4 + Hr5)
  • each parameter included in (Equation 13) is COPal, COPa2, KA, and Vx. Therefore, each parameter can be identified by preparing at least 4 sets of measurement data.
  • a heat balance model can be constructed by using each parameter thus identified, and the power consumption amount of each device can be predicted using the heat balance model.
  • the refrigerator 31 and the refrigerator 41 may be connected to a refrigerator or a freezer that is not limited to the force to which the showcase is connected.
  • the heat load on the refrigerator or freezer can be calculated using the same procedure as for the showcase.
  • FIG. 2 is a block diagram showing a configuration of the modeling apparatus 100 according to the first embodiment of the present invention.
  • the modeling apparatus 100 includes a measurement unit 110, a classification unit 120, an identification unit 130, and a storage unit 140.
  • the measurement unit 110 is a sensor or the like that measures measurement data in order to identify parameters necessary for the construction of a heat balance model.
  • the measurement data includes, for example, facility temperature (Ti), facility humidity (Hi), facility temperature (To), facility humidity (Ho), power consumption of the outdoor unit 11 (Eal ), Power consumption of the outdoor unit 21 (Ea2), power consumption of the refrigerator 31 (Erl), power consumption of the refrigerator 41 (Er2), and the like.
  • the classification unit 120 classifies the measurement data measured by the measurement unit 110 for each classification condition that is a condition that affects parameters.
  • the classification conditions are conditions set according to facility factors, equipment factors, time factors, and meteorological factors.
  • the classification conditions are preferably different conditions for each parameter. Details of the classification conditions will be described later (see Figure 4).
  • the identification unit 130 Based on the measurement data classified by the classification unit 120, the identification unit 130 identifies parameters necessary for the construction of the heat balance model for each classification condition. Specifically, the identification unit 130 substitutes the measurement data into the heat balance model expressed by the above (Formula 1) to (Formula 13) and identifies each parameter for each classification condition. Note that the parameter is, for example, as described above.
  • Heat transfer coefficient between the inside of facility 10 and outside of facility 10 (KA [kj / ° C / s]), Ventilation coefficient between inside of facility 10 and outside of facility 10 (Vx [kg / s ], Coefficient of performance of outdoor unit 11 (COPal), coefficient of performance of outdoor unit 21 (COPa2), coefficient of performance of refrigerator 31 (CO Prl), and coefficient of performance of refrigerator 41 (COPr2).
  • the storage unit 140 stores the parameter identified by the identifying unit 130 and the classification condition referred to when the parameter is identified in association with each other.
  • FIG. 3 is a block diagram showing a configuration of the simulator device 200 according to the first embodiment of the present invention.
  • the simulator device 200 includes a reception unit 210, a storage unit 220, an extraction unit 230, and a prediction unit 240.
  • the receiving unit 210 receives simulation conditions input by a user or the like.
  • simulation conditions are the same conditions as the classification conditions, and are set according to facility factors, equipment factors, time factors, and meteorological factors.
  • the accepting unit 210 When performing a simulation for introducing a new device, the accepting unit 210 further accepts a COP of the newly introduced device as a simulation condition. On the other hand, when a simulation is performed for a new facility, the reception unit 210 receives a heat transfer coefficient (KA) and a ventilation coefficient (Vx) corresponding to the new facility as simulation conditions.
  • KA heat transfer coefficient
  • Vx ventilation coefficient
  • the storage unit 220 stores parameters and classification conditions in association with each other as in the storage unit 140.
  • the parameters stored in the storage unit 220 are parameters identified based on the measurement data classified for each classification condition associated with the parameters.
  • the extraction unit 230 specifies a classification condition that matches the simulation condition received by the reception unit 210, and extracts parameters associated with the specified classification condition from the storage unit 220.
  • the extraction unit 230 When performing a simulation for introducing a new device, the extraction unit 230 rewrites the COP of the device that can be replaced with the newly installed device with the COP of the newly installed device. On the other hand, when performing simulation for a new facility, the extraction unit 230 Then, the heat transfer coefficient (KA) and ventilation coefficient (Vx) extracted from the storage unit 220 are rewritten to the heat transfer coefficient (KA) and ventilation coefficient (Vx) corresponding to the new facility.
  • the prediction unit 240 substitutes the parameter extracted by the extraction unit 230 and the parameter rewritten by the extraction unit 230 into the heat balance model, and calculates the power consumption amount of the equipment accommodated in the facility.
  • FIG. 4 is a diagram showing an example of classification conditions according to the first embodiment of the present invention.
  • the classification conditions include facility factors, equipment factors, time factors, and meteorological factors.
  • Equipment factors related to the air conditioner include whether the air conditioner is in operation, the operation mode of the air conditioner, the set temperature set for the air conditioner, the air volume of the air conditioner, and the thermostat of the air conditioner. It is subdivided into on-force and off-heel.
  • Equipment factors related to the showcase are subdivided into the showcase operation mode (cooling / defrosting), the set temperature of the showcase, and sensor information.
  • the equipment factor related to the ventilation equipment is the operating condition of the ventilation equipment.
  • Temporal factors are subdivided into time, day of the week, month, and season.
  • Meteorological factors are subdivided into weather, precipitation, daily average temperature, daytime average temperature, and nighttime average temperature.
  • thermo state Whether the thermo state is on or off depends on whether the function for controlling the output (cooling power or heating power) of the device is on or off according to the ambient temperature of the device (for example, the temperature in the facility). is there.
  • KA heat transfer coefficient
  • Vx ventilation coefficient
  • COP air conditioner
  • COP refrigerator
  • the conduction heat load on the facility 10 depends on the outside temperature and the inside temperature of the facility. This is a classification condition that affects the transmission coefficient (KA).
  • KA transmission coefficient
  • the conduction heat load to the facility 10 depends on the radiant heat of sunlight
  • the time that is correlated with the radiant heat of sunlight affects the heat transfer coefficient (KA).
  • Classification condition since the heat transfer load to facility 10 depends on the outside temperature of the facility, the months and seasons that correlate with the outside temperature among the temporal factors affect the heat transfer coefficient (KA). It becomes a classification condition.
  • the conduction heat load to the facility 10 depends on the radiant heat of the sunlight, among the meteorological factors, the weather (for example, sunny, rainy, cloudy) or the amount of precipitation correlated with the radiant heat of the sunlight.
  • the weather for example, sunny, rainy, cloudy
  • the amount of precipitation correlated with the radiant heat of the sunlight Is a classification condition that affects the heat transfer coefficient (KA).
  • the conduction heat load on facility 10 depends on the outside temperature of the facility, and among the meteorological factors, the daily average temperature, the daytime average temperature, and the nighttime average temperature correlated with the outside temperature are the heat transfer. This is a classification condition that affects the coefficient (KA).
  • the ventilation heat load of facility 10 depends on the enthalpy of outside air and the enthalpy of air inside the facility.
  • Outside humidity, facility temperature, and facility humidity are classification conditions that affect the ventilation coefficient (Vx).
  • sensor information indicating the opening and closing of the facility entrance door is a ventilation factor. This is a classification condition that affects (Vx).
  • the ventilation heat load of the facility 10 depends on whether or not people frequently go in and out, and whether or not goods are being carried in.
  • the time and day of the week that correlate with the delivery of the air will be classification conditions that affect the ventilation coefficient (Vx).
  • the ventilation heat load of facility 10 is affected by the enthalpy of outside air, among the time factors, the month and season that correlate with the enthalpy of outside air affect the ventilation coefficient (Vx).
  • the ventilation heat load of facility 10 is the value of ventilation equipment (for example, a ventilation fan or a desiccant air conditioning system). Since it is affected by the operating condition, the operating condition of the ventilation equipment is a classification condition that affects the ventilation coefficient (Vx).
  • ventilation equipment for example, a ventilation fan or a desiccant air conditioning system. Since it is affected by the operating condition, the operating condition of the ventilation equipment is a classification condition that affects the ventilation coefficient (Vx).
  • the heat load on the air conditioner depends on the conduction heat load on the facility 10 and the ventilation heat load on the facility 10, so the heat transfer coefficient (KA) and the ventilation coefficient (
  • the factor that affects Vx) is the classification condition that affects COP (air conditioner).
  • the heat load on the air conditioner depends on the heat load on other equipment (eg, showcase), so the factors that affect other equipment (eg, showcase) are COP (air conditioning Classification conditions that affect the machine). Factors that affect the heat load on other equipment (eg, showcases) are described later (see COP (refrigerator)).
  • the following conditions can be considered as classification conditions affecting the heat load on the air conditioner.
  • the equipment factors related to the air conditioner are classification conditions that affect the COP (air conditioner).
  • the heat load on the air conditioner is affected by the entry and exit of people, the time and day of the week that correlates with the entry and exit of people are classified as affecting the COP (air conditioner). It becomes a condition.
  • the heat load on the air conditioner is affected by the operation mode of the air conditioner, the months or seasons that are correlated with the operation mode of the air conditioner, among the time factors, will affect the COP (air conditioner). The classification condition to be given.
  • the heat load on the air conditioner is affected by the radiant heat of sunlight, among the meteorological factors, the weather (for example, sunny, rainy, cloudy) and precipitation that correlate with the radiant heat of sunlight are This is a classification condition that affects COP (air conditioner).
  • the heat load on the air conditioner is affected by the temperature outside the facility, among the meteorological factors, the daily average temperature, daytime average temperature, and nighttime average temperature are categories that affect the COP (air conditioner). It becomes a condition.
  • COP air conditioner
  • the heat load on the showcase depends on the enthalpy of the air in the facility. Is a classification condition that affects COP (refrigerator).
  • COP refrigerator
  • sensor information indicating the opening / closing of the facility entrance door is COP ( This is a classification condition that affects the refrigerator.
  • COP refrigerator
  • the outside temperature and humidity is a classification condition that affects COP (refrigerator) among the institutional factors. .
  • the operation mode is COP (refrigerator) among the equipment factors. This is a classification condition that has an impact.
  • the set temperature is a classification condition that affects the COP (refrigerator) among the equipment factors.
  • the set temperature of the showcase can be obtained based on the showcase maintenance record (temperature).
  • the thermal load on the open showcase depends on the air curtain disturbance, and therefore a sensor that indicates the detection result of the air curtain disturbance among the equipment factors.
  • Information is a classification condition that affects COPs (refrigerators).
  • the heat load on the closed showcase is the sensor information indicating the detection result of opening / closing of the door among the equipment factors.
  • the operating condition of the ventilator is a classification condition that affects the COP (refrigerator).
  • the thermal load on the showcase depends on the air curtain disturbance caused by people coming in and out and goods coming in, and the door opening and closing caused by people coming in and out and goods coming in. Hours and days of the week that correlate with air curtain disturbance and door opening / closing are classification conditions that affect COPs (refrigerators). In addition, since the heat load on the showcase depends on the delivery of the product, among the time factors, the delivery of the product (time zone, day of the week, delivery amount, etc.)
  • time and day of the week correlated with COP is a classification condition that affects COP
  • time and day of the week that affect the COP are considered in consideration of people coming and going. It is determined based on the questionnaire results (time zone and day of the week) related to the date and time when the customer uses the facility 10. In addition, the time and day of the week that affect the COP (refrigerator) may be determined based on the carry-in work record (time of day and day of week) in consideration of the carry-in of goods.
  • COP refrigerator
  • the daily average temperature, daytime average temperature, and nighttime average temperature are COP (refrigerator). This is a classification condition that affects.
  • COP refrigerator
  • FIG. 5 is a flowchart showing the operation of the modeling apparatus 100 according to the first embodiment of the present invention.
  • the modeling apparatus 100 measures measurement data over a predetermined period.
  • the modeling apparatus 100 stores measurement conditions (measurement factors, equipment factors, time factors, and meteorological factors) along with the measurement data.
  • step 11 the modeling apparatus 100 classifies the measurement data measured in step 10 for each classification condition that affects each parameter.
  • step 12 the modeling apparatus 100 uses the heat balance model (the above-described (formula 1) to (formula).
  • step 13 the modeling apparatus 100 sets classification conditions that affect the parameters in order to identify the parameters.
  • step 14 the modeling apparatus 100 reads out the measurement data classified according to the classification condition set in step 13.
  • step 15 the modeling apparatus 100 substitutes the measurement data read in step 14 for the heat balance model read in step 12, and converts the heat transfer coefficient (KA). Identify parameters such as the air coefficient (Vx) and COP of each device.
  • step 16 the modeling apparatus 100 determines whether or not the identification of each parameter has been completed for all classification conditions. In addition, the modeling apparatus 100 ends the series of processes when the identification of each parameter is completed for all classification conditions, and the step is performed when the identification of each parameter is not completed for all classification conditions. Return to step 13.
  • FIG. 6 is a flowchart showing parameter identification processing according to the first embodiment of the present invention.
  • step 20 the modeling apparatus 100 calculates the conduction heat load (Hd) to the facility 10 according to the above-described (Equation 1).
  • step 21 the modeling apparatus 100 calculates the ventilation heat load (Hx) of the facility 10 according to the above-described (Equation 2).
  • step 22 the modeling apparatus 100 calculates the heat load (Hr;! To Hr5) of the showcase according to the above-described (Equation 3) to (Equation 7).
  • step 23 the modeling apparatus 100 determines that the heat load (Hr;!
  • step 24 the modeling apparatus 100 uses the heat load (Hr4 to Hr5) calculated in step 22 and the power consumption of the refrigerator 41 to calculate the CO Pr2 of the refrigerator 41 according to (Equation 9) described above. Identify.
  • step 25 the modeling apparatus 100 establishes (Equation 10) described above for the heat loads (Hal and Ha2) to the air conditioner (indoor unit 12, indoor unit 22).
  • step 26 the modeling apparatus 100 establishes (Expression 11) described above for the COPal of the air conditioner (outdoor unit 11).
  • the modeling device 100 is equipped with an air conditioner (outdoor unit 21) C
  • step 27 the modeling apparatus 100 puts together the equations established in step 25 to step 26 and establishes the above-described (expression 13).
  • the modeling device 100 is at least Establish at least 4 (Equation 13) using 4 sets of measurement data.
  • step 28 the modeling apparatus 100 solves the simultaneous equations established in step 27 and identifies COPal, COPa2, KA, and Vx.
  • FIG. 7 shows a simulator device 2 according to the first embodiment of the present invention.
  • step 30 the simulator device 200 sets a start date for starting the simulation in a timer.
  • step 31 the simulator device 200 accepts simulation conditions.
  • step 32 the simulator device 200 specifies a classification condition that matches the simulation condition received in step 31, and reads out a parameter associated with the specified classification condition.
  • step 33 the simulator apparatus 200 changes the parameters in accordance with the purpose of the simulation. Specifically, when a simulation for introducing a new device is performed, the simulator device 200 changes the COP read in step 32 to the COP of the newly introduced device. On the other hand, when conducting simulations for new facilities
  • the simulator device 200 changes the heat transfer coefficient (KA) and the ventilation coefficient (Vx) read in step 32 to the heat transfer coefficient (KA) and the ventilation coefficient (Vx) corresponding to the new facility.
  • step 34 the simulator apparatus 200 predicts the power consumption of each device based on the parameter read in step 32 and the parameter changed in step 33.
  • the simulator device 200 uses the heat balance model shown in (Equation 1) to (Equation 12) described above! /, The heat transfer coefficient (KA), and the ventilation coefficient (Vx). , COP (air conditioner), COP (refrigerator), outside temperature (To) / humidity (Ho) and inside temperature (Ti) / humidity (Hi) Calculate the power consumption of the unit in units of one hour.
  • the simulator device 200 calculates the power consumption from the start date to the end date by adding up the power consumption calculated in units of one hour.
  • step 35 the simulator apparatus 200 advances the timer value by one hour.
  • step 36 the simulator device 200 determines whether or not the timer value has reached the end date and time. In addition, the simulator device 200 ends a series of processing when the timer value has reached the end date and time, and the simulator device 200 stops the timer value when the timer value has reached the end date and time! Return to step 31.
  • the power consumption of each device is calculated in units of one hour.
  • the present invention is not limited to this, and the calculation interval of the power consumption is changed depending on the purpose of the simulation. Of course, of course.
  • FIG. 8 is a diagram showing an example of a table stored in the storage unit 140 according to the first embodiment of the present invention.
  • the table stored in the storage unit 140 is composed of parameter types and classification conditions that are referred to when parameters are classified.
  • the classification condition referred to when the parameter is classified is indicated by “ ⁇ ”, and it is not referenced when the parameter is classified! /, And the classification condition is indicated by “”. Les.
  • the parameter classification method shown in FIG. 8 is merely an example of a table, and the parameters are determined according to the type of facility 10 (for example, a supermarket or a convenience store) and the purpose of building a heat balance model.
  • the classification conditions referred to when classifying may be changed as appropriate. In other words, it is referred to when classifying parameters from the classification conditions shown in Fig. 4 according to the type of facility 10 and the purpose of building the heat balance model. Classification conditions are appropriately selected.
  • the identification unit 130 sets parameters necessary for the construction of the heat balance model as classification conditions (that is, the parameters are conditions that affect the parameters). By making the identification based on the measurement data classified for each variation factor), it is possible to identify parameters with less measurement data than in the past while suppressing variations in the parameters. In addition, the number of parameters required to construct a heat balance model that accurately predicts power consumption can be reduced.
  • the parameters stored in the storage unit 220 are identified based on the measurement data classified for each classification condition that affects the parameters.
  • the number of parameters of the heat balance model can be reduced, and variations in parameters can be suppressed even when parameters are identified with less measurement data than in the past. Therefore, it is possible to easily construct a heat balance model, and to suppress a decrease in accuracy of prediction of power consumption by the simulator device 200.
  • FIG. 9 is a diagram illustrating an example of a table according to the embodiment.
  • the modeling apparatus 100 stores a measurement data table, a day / season table, a weather table, a weather information table, a device operation mode table, and the like.
  • the measurement data table is a table that associates the measurement data (internal temperature / humidity, external temperature / humidity, power consumption of each device) measured by the measurement unit 110 with the date and time.
  • the measurement data is measured, for example, at 1 minute intervals.
  • the day of the week / seasonal table is a table in which the day of the week and the season are associated with the date.
  • the day / season table is preferably stored in the modeling apparatus 100 in advance.
  • the weather table is a table associating time, weather, precipitation, and the like with the date.
  • the weather table is generated based on weather data issued by the Japan Meteorological Agency.
  • the weather information table is a table in which the daily average temperature, the daytime average temperature, and the nighttime average temperature are associated with the date.
  • the weather information table is generated based on meteorological data issued by the Japan Meteorological Agency in the same way as the weather table.
  • the device operation mode table is a table that associates the operation status of each device (air conditioner: set temperature, operation / stop, operation mode, thermo ON / OFF, air volume, showcase: operation mode, etc.) with date and time. It is.
  • the operation status of each device may be acquired according to the maintenance record of each device, which may be directly acquired from each device as the operation information of the device.
  • FIG. 10 is a diagram illustrating an example of a table according to the embodiment.
  • the modeling apparatus 100 stores a table that associates the measurement data classified for each classification condition with the classification condition.
  • the temperature inside the facility (range), outside temperature (range), operation / stop (air conditioner), operation mode (air conditioner), and operation mode (showcase) are shown as examples of classification conditions. Yes.
  • temperature / humidity inside the facility, temperature / humidity outside the facility, and power consumption of each device are shown as examples of measurement data. 10 is generated by using the information in the table shown in FIG.
  • FIG. 11 is a diagram for explaining the parameter identification method according to the embodiment.
  • the modeling apparatus 100 stores a table (measurement data table (before classification)) that associates the measurement data measurement conditions with the measurement data.
  • the date, time, day of the week, and season are illustrated as the conditions for measuring the measurement data, but are not limited thereto.
  • the measurement data table (before classification) Needless to say, the operating state of each device provided in 10 or weather information may be associated with the measurement data.
  • modeling apparatus 100 stores a table (measurement data table (after classification)) for associating the classification conditions with the measurement data classified for each classification condition.
  • the classification conditions are exemplified by season, time, temperature inside the facility, and temperature outside the facility, but are not limited thereto.
  • the measurement data table (after classification) is exemplified by season, time, temperature inside the facility, and temperature outside the facility, but are not limited thereto.
  • the measurement data table (after classification) associates classification conditions with parameters.
  • the norm is, for example, heat transfer coefficient (KA), ventilation coefficient (Vx), and COP of each device.
  • Each parameter is identified based on the measurement data classified for each classification condition.
  • facility 10 is a convenience store and the case where facility 10 is a supermarket as examples.
  • FIG. 12 is a diagram for explaining the features of the convenience store according to the embodiment. Specifically, as shown in Fig. 12, this convenience store is characterized by relatively few people coming in and out, a small amount of goods carried in, a defrosting operation of the showcase, and a 24-hour business. In addition, Fig. 12 shows an example in which the operating status and weather information of equipment provided in a convenience store cannot be acquired.
  • the classification condition corresponding to the convenience store is selected based on the characteristics of the convenience store.
  • the air conditioner operates 24 hours and there are few people going in and out, so it is not necessary to select time as the classification condition.
  • it is preferable to select the month or season as the classification condition because it is affected by the temperature outside the facility.
  • the operating state (operation mode) of the air conditioner cannot be acquired, it is preferable to select the month or season that has a correlation with the operation mode of the air conditioner as the classification condition.
  • COP refrigerator
  • the operating state (operation mode) of the showcase cannot be acquired, it is preferable to select a time that has a correlation with the operation mode of the showcase as the classification condition.
  • the heat transfer coefficient (KA) is affected by the temperature inside the facility and the temperature outside the facility, so it is preferable to select the temperature inside the facility and the temperature outside the facility as the classification conditions. Considering the effects of temperature distribution and radiant heat of sunlight in each part of the facility, it is preferable to select the time, month or season that correlates with temperature distribution and radiant heat as classification conditions.
  • the ventilation coefficient (Vx) is affected by the temperature and humidity inside the facility and the temperature and humidity outside the facility, so it is preferable to select the temperature and humidity inside the facility and the temperature and humidity outside the facility as classification conditions. It is preferable to select the time, month, or season as the classification condition that correlates with the outside temperature and humidity in consideration of the influence of outside temperature and humidity!
  • FIG. 14 is a diagram for explaining the characteristics of the supermarket according to the embodiment.
  • this supermarket has a large number of people coming and going in a specific time zone / day of the week, a large amount of goods carried in, and an air conditioner operating state as compared to a convenience store.
  • Fig. 14 shows an example where power and weather information that can be acquired for the operating status of equipment provided in the supermarket cannot be acquired.
  • FIG. 15 is a diagram for explaining supermarket classification conditions according to the embodiment.
  • air conditioners are preferably selected as classification conditions because there are many people coming and going on specific days of the week.
  • time is selected as a classification condition.
  • air conditioners are categorized because the air conditioner operation status (run / stop, operation mode, set temperature, air volume, thermo ON / OFF) is affected. Les, preferably selected as a condition.
  • the time, month, or season that correlates with the use time of the heat generating equipment is classified in consideration of the effect of the heat generated by the heat generating equipment on the heat load of the air conditioner. It is preferable that the conditions are selected. For example, if the heat generating device is an oden device that is used only in winter, the month or season is selected as the classification condition. If the heat generating device is a fryer (cooking device), select the time of the week and the day of the week that have a correlation with the use schedule of the fryer (cooking device) as the classification condition.
  • COPs air conditioners
  • COP heat / defrosting
  • the operation mode cooling / defrosting
  • the time that has a correlation with the delivery of goods may be selected as a classification condition in consideration of the temporary increase in thermal load when the goods are brought into a prefabricated refrigerator or the like. preferable.
  • turbulence of the air curtain of the open showcase and the opening and closing of the door of the closed showcase are affected by people coming in and out, so the time and day of the week that correlates with people coming and going are classified. Is preferably selected.
  • the heat transfer coefficient (KA) is affected by the temperature inside the facility and the temperature outside the facility, it is preferable to select the temperature inside the facility and the temperature outside the facility as the classification conditions. Considering the temperature distribution in each part of the facility and the effect of radiant heat from sunlight, correlation with temperature distribution and radiant heat It is preferable to select a certain time, month or season as the classification condition.
  • the ventilation coefficient (Vx) is affected by the temperature and humidity inside the facility and the temperature and humidity outside the facility, so it is preferable to select the temperature and humidity inside the facility and the temperature and humidity outside the facility as classification conditions. Considering the effects of outside temperature and humidity, it is preferable to select the time, month, or season as a classification condition that correlates with outside temperature and humidity. As for the ventilation coefficient (Vx), it is preferable that the day of the week or the day of the week correlated with the person's entry / exit is selected as the classification condition in consideration of the person's entry / exit.
  • ventilation equipment ventilation fan or desiccant air conditioning system
  • ventilation equipment (aeration equipment (ON / OFF)
  • ventilation equipment (ON / OFF) is selected as the classification condition.
  • the facility 10 is provided with an air conditioner, a refrigerator, and a showcase.
  • the facility 10 is provided only with an air conditioner, and is not provided with a refrigerator or a showcase.
  • FIG. 16 is a diagram showing an outline of a heat balance model according to the second embodiment of the present invention.
  • the facility 10 accommodates a plurality of devices (the outdoor unit 11, the indoor unit 12, the outdoor unit 21, and the indoor unit 22).
  • Facility 10 is a facility with only air conditioners.
  • the ventilation heat load (Hx [kj / s]) of the facility 10 is obtained by the following (Equation 2), as in the first embodiment.
  • Hx Vx ⁇ H (To, Ho) — H (Ti, Hi) ⁇ (2)
  • the heat load on the air conditioner (indoor unit 12, indoor unit 22) is calculated by the following (Equation 10a).
  • the power consumption [kW] of the outdoor unit 11 is obtained by the following (Equation 11), as in the first embodiment.
  • the power consumption [kW] of the outdoor unit 21 is obtained by the following (Equation 12), as in the first embodiment.
  • Equation 13a is obtained by combining (Equation 10a) to (Equation 12) so that the equation does not use the heat load (Hal, Ha2).
  • each parameter can be identified if at least four sets of measurement data are prepared.
  • the facility 10 is provided with an air conditioner, a refrigerator, and a showcase.
  • the facility 10 is provided only with a refrigerator and a showcase, and is provided with an air conditioner! / ,!
  • FIG. 17 is a diagram showing an outline of a heat balance model according to the third embodiment of the present invention.
  • the facility 10 accommodates a plurality of devices (a refrigerator 31, a showcase 32 to a showcase 34, a refrigerator 41, a showcase 42 to a showcase 43).
  • the facility 10 is a facility provided with a refrigerator and equipment (showcase, prefabricated refrigerator, prefabricated freezer) connected to the refrigerator, such as a refrigerated warehouse.
  • the conduction heat load (Hd [kj / s]) to the facility 10 is obtained by the following (Equation 1), as in the first embodiment.
  • the ventilation heat load (Hx [kj / s]) of the facility 10 is obtained by the following (Equation 2), as in the first embodiment.
  • Hx Vx ⁇ H (To, Ho) — H (Ti, Hi) ⁇ (2)
  • Hr ;! to Hr5 are the showcase 32 to showcase 34 and showcase 42 to showcase considering the conduction heat load (Hd [kj / s]) and the ventilation heat load (Hx [kj / s]). It should be noted that the heat load on 43.
  • the power consumption [kW] of the refrigerator 41 is obtained by the following (Equation 9b).
  • each parameter included in (Equation 15) is COPrl, COPr2, KA, and Vx. Therefore, each parameter can be identified by preparing at least 4 sets of measurement data.
  • the parameters are COPal, COPa2, COPr1, COPr2, KA, and Vx.
  • the parameters are COPal, COPa2, COPrl, COPr2 and KA.
  • the ventilation heat load (Hx [kj / s]) of the facility 10 is taken into account! /, Na! /.
  • FIG. 18 is a diagram showing an outline of a heat balance model according to the fourth embodiment of the present invention.
  • the facility 10 has the same configuration as FIG. 1 described above.
  • the difference from FIG. 1 is that the ventilation heat load (Hx [kj / s]) of the facility 10 is not considered as described above.
  • the conduction heat load (Hd [kj / s]) to the facility 10 is obtained by the following (Equation 1), as in the first embodiment.
  • the thermal load (Hr [kj / s]) to each showcase is obtained by the following (Equation 3) to (Equation 7), as in the first embodiment.
  • Hrl Vrli H (Ti, Hi) -H (Tt, Ht) ⁇ -• (Formula 3)
  • Hr2 Vr2i H (Ti, Hi) -H (Tt, Ht) ⁇ -• (Formula 4)
  • Hr3 Vr3i H (Ti, Hi) -H (Tt, Ht) ⁇ -'(Formula 5)
  • Hr4 Vr4i H (Ti, Hi) -H (Tt, Ht) ⁇ -• (Equation 6)
  • Hr5 Vr5i H (Ti, Hi) -H (Tt, Ht) ⁇ -'(Equation 7)
  • the power consumption [kW] of the refrigerator 41 is obtained by the following (Equation 9), as in the first embodiment.
  • the heat load on the air conditioner (indoor unit 12, indoor unit 22) is calculated by the following (Equation 10c).
  • Hal + Ha2 Hd- (Hrl + Hr2 + Hr3 + Hr4 + Hr5) (Equation 1 Oc)
  • the power consumption [kW] of the outdoor unit 11 is obtained by the following (Equation 11), as in the first embodiment.
  • the power consumption [kW] of the outdoor unit 21 is obtained by the following (Equation 12), as in the first embodiment.
  • Ea2 Ha2 / COPa2- ⁇ -(3 ⁇ 412)
  • Equation 13c can be obtained by combining (Equation 10c) to (Equation 12) so that the equation does not use heat load (Hal, Ha2).
  • each parameter included in (Equation 13c) is COPal, COPa2 and KA, each parameter can be identified if at least three sets of measurement data are prepared.
  • the parameters are COPal, COPa2, KA, and Vx.
  • the parameters are COPal, COPa2, and KA.
  • the ventilation heat load (Hx [kJ / s]) of the facility 10 is not taken into account in the parameter identification.
  • FIG. 19 is a diagram showing an outline of a heat balance model according to the fifth embodiment of the present invention.
  • the facility 10 has the same configuration as FIG. 16 described above. Note that the difference from FIG. 16 is that the ventilation heat load (Hx [kJ / s]) of the facility 10 is not taken into account! /, As described above.
  • the conduction heat load (Hd [kj / s]) to the facility 10 is obtained by the following (Equation 1), as in the second embodiment.
  • the heat load on the air conditioner (indoor unit 12, indoor unit 22) is calculated by the following (Equation 10d).
  • the power consumption [kW] of the outdoor unit 11 is obtained by the following (Equation 11), as in the second embodiment.
  • the power consumption [kW] of the outdoor unit 21 is obtained by the following (Equation 12), as in the second embodiment.
  • Equation 13d is obtained by combining (Equation 10d) to (Equation 12) so that the equation does not use the heat load (Hal, Ha2).
  • each parameter included in (Equation 13d) is COPal, COPa2 and KA, each parameter can be identified if at least three sets of measurement data are prepared.
  • the sixth embodiment of the present invention will be described below with reference to the drawings. In the following, differences between the above-described third embodiment and the sixth embodiment will be mainly described. [0217] Specifically, in the third embodiment described above, the parameters are COPrl, COPr2, KA, and Vx. On the other hand, in the sixth embodiment, the parameters are COPrl, COPr2, and KA. Along with this, the ventilation heat load (Hx [kj / s]) of the facility 10 is not considered in the parameter identification.
  • FIG. 20 is a diagram showing an outline of a heat balance model according to the sixth embodiment of the present invention.
  • the facility 10 has the same configuration as FIG. 17 described above.
  • the difference from FIG. 17 is that the ventilation heat load (Hx [kJ / s]) of the facility 10 is not taken into account! /, As described above.
  • the conduction heat load (Hd [kj / s]) to the facility 10 is obtained by the following (Equation 1), as in the third embodiment.
  • Hd KA (To—Ti) ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ (Formula 1)
  • Hr ;! to Hr5 are heat loads on the showcase 32 to the showcase 34 and the showcase 42 to the showcase 43 in consideration of the conduction heat load (Hd [kj / s]). Be careful.
  • the power consumption [kW] of the refrigerator 41 is obtained by the following (Equation 9b).
  • Equation 15e there are three parameters included in (Equation 15e): COPrl, COPr2 and KA. Therefore, each parameter can be identified if at least three sets of measurement data are prepared.
  • FIG. 21 is a diagram showing an outline of a heat balance model according to the seventh embodiment of the present invention.
  • the facility 10 includes a plurality of devices (outdoor unit 11A, indoor unit 12A, outdoor unit 21 A, indoor unit 22A, outdoor unit 11B, indoor unit 12B, outdoor unit 21B, indoor unit 22B). ).
  • the facility 10 is a facility provided with only an air conditioner, such as an office.
  • the outdoor unit 11A, the indoor unit 12A, the outdoor unit 21A, and the indoor unit 22A are provided on the lower floor, and the outdoor unit 11B, the indoor unit 12B, the outdoor unit 21B, and the indoor unit 22B are provided on the upper floor. Is provided.
  • each parameter is identified for each floor. Identification of each parameter is the same as in the second embodiment described above.
  • the parameters corresponding to the lower floor are COPall, COPa21, KA1, and Vxl
  • the parameters corresponding to the upper floor are COPal2, COPa22, KA2, and Vx2.
  • COPall and COPa21 are the coefficient of performance of outdoor unit 11A and outdoor unit 21A installed on the lower floor, and COPal2 and COPa22 are those of outdoor unit 11B and outdoor unit 21B installed on the upper floor. A coefficient of performance.
  • the device connected to the refrigerator is a showcase.
  • the prefabricated refrigerator is connected to the refrigerator.
  • FIG. 22 is a diagram showing an outline of a heat balance model according to the eighth embodiment of the present invention.
  • facility 10 contains equipment similar to that of FIG.
  • a prefabricated warehouse 52 and a prefabricated warehouse 53 are provided.
  • Examples of the prefabricated warehouse 52 and the prefabricated warehouse 53 include a prefabricated refrigerator that refrigerates goods and a prefabricated freezer that freezes goods. Prefabricated refrigerators and prefabricated freezers are provided with separate doors for entry into the storage and for removal of goods.
  • the conduction heat load (Hd [kj / s]) to the facility 10 is obtained by the following (Equation 1), as in the first embodiment.
  • the ventilation heat load (Hx [kj / s]) of the facility 10 is obtained by the following (Equation 2), as in the first embodiment.
  • Hx Vx ⁇ H (To, Ho) — H (Ti, Hi)
  • the heat load (Hr [kj / s]) on the showcase 32 to the showcase 34 is obtained by the following (formula 3) to (formula 5), as in the first embodiment.
  • Hrl Vrl ⁇ H (Ti, Hi) — H (Tt, Ht) ⁇ ... (Formula 3)
  • Hr2 Vr2 ⁇ H (Ti, Hi) — H (Tt, Ht) ⁇ ... (Formula 4)
  • Hr3 Vr3 ⁇ H (Ti, Hi) —H (Tt, Ht) ⁇ (Equation 5)
  • the heat load on the prefabricated warehouse 53 is obtained by the following (Equation 7).
  • Hrp2 Vrpl ⁇ H (Ti, Hi) — H (Tt, Ht) ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ (Equation 7h)
  • H (Tt, Ht) is the enthalpy of the cooling air discharged from each prefabricated refrigerator.
  • H when the prefabricated refrigerator is a prefabricated refrigerator, it is H (0 ° C, 100%).
  • H When H is a prefabricated freezer, it is H (—20 ° C, 100%).
  • Vrp;! To Vrp2 are the replacement air amount [kg / s] of each prefabricated warehouse, and are known values.
  • the power consumption [kW] of the refrigerator 31 is obtained by the following (Equation 8), as in the first embodiment.
  • the power consumption [kW] of the refrigerator 41 is obtained by the following (Equation 9h).
  • the heat load on the air conditioner (indoor unit 12, indoor unit 22) is obtained by the following (Equation 10h).
  • Hal + Ha2 Hd + Hx- (Hrl + Hr2 + Hr3 + Hrp 1 + Hrp2) ⁇ ⁇ ⁇ (Equation 1 Oh)
  • the power consumption [kW] of the outdoor unit 11 is obtained by the following (Equation 11), as in the first embodiment.
  • the power consumption [kW] of the outdoor unit 21 is obtained by the following (Equation 12), as in the first embodiment.
  • Equation 13h is obtained by combining (Equation 10h) to (Equation 12) so that the equation does not use the heat load (Hal, Ha2).
  • Eal water COPal + Ea2 water COPa2 Hd + Hx— (Hr 1 + Hr 2 + Hr3 + Hrp 1 + Hrp
  • FIG. 23 is a diagram for explaining the features of the office according to the embodiment.
  • this office has a difference in the number of people in the office (the number of people in the office) between weekdays and holidays. It has the feature that many people come and go.
  • the case where the operating status of the equipment installed in the office and weather information can be acquired is taken as an example.
  • the classification condition corresponding to the office is selected based on the characteristics of the office.
  • FIG. 24 is a diagram for explaining office classification conditions according to the embodiment.
  • COP air conditioner
  • / Because it is affected by the temperature and humidity inside the facility and the temperature and humidity outside the facility, the temperature and humidity inside the facility are classified. It is preferable to select it as a condition. Since COP (air conditioner) is affected by the operation mode of the air conditioner, it is preferable to select operation / stop, operation mode, set temperature, air volume, and thermo ON / OFF as classification conditions.
  • the heat transfer coefficient (KA) is affected by the temperature inside the facility and the temperature outside the facility, so it is preferable to select the temperature inside the facility and the temperature outside the facility as the classification conditions. Considering the temperature distribution in each part of the facility and the effect of radiant heat from sunlight, correlation with temperature distribution and radiant heat It is preferable to select a certain time, month or season as the classification condition. Considering the effects of radiant heat from sunlight, it is better to select weather, precipitation, and average daily temperature as classification criteria that correlate with radiant heat!
  • Vx ventilation coefficient
  • the ventilation coefficient (Vx) is affected by the temperature and humidity inside the facility and the temperature and humidity outside the facility, it is preferable to select the temperature and humidity inside the facility and the temperature and humidity outside the facility as classification conditions. Since the number of people coming and going during normal working hours and leaving work hours, it is better to select the time and day of the week that are correlated with people coming and going as classification conditions!
  • FIG. 25 is a diagram for explaining the characteristics of the refrigerated warehouse according to the embodiment.
  • this refrigerated warehouse has more people going to and from the warehouse on a specific day / time, and the prefabricated refrigerator / freezer on a specific day / time. It has the feature that the defrosting operation of the prefabricated refrigerator / freezer is performed regularly.
  • FIG. 25 an example is given in which the operating state of equipment provided in a refrigerated warehouse can be obtained.
  • Figure 25 shows an example where weather information cannot be obtained.
  • the classification condition corresponding to the refrigerated warehouse is selected based on the characteristics of the refrigerated warehouse.
  • FIG. 26 is a diagram for explaining the classification conditions of the refrigerated warehouse according to the embodiment.
  • COP refrigeration / freezing refrigerator
  • the operation mode cooling / defrosting of the prefabricated refrigerator / freezer
  • the time and day of the week are correlated with the person's entry and exit as classification conditions. Taking into account the temporary increase in heat load when goods are brought into a prefabricated refrigerator / freezer, etc., it is preferable that the time and day of the week correlated with the goods to be imported are selected as classification conditions.
  • the heat transfer coefficient (KA) is affected by the temperature inside the facility and the temperature outside the facility, so it is preferable to select the temperature inside the facility and the temperature outside the facility as the classification conditions. Considering the effects of temperature distribution and radiant heat of sunlight in each part of the facility, it is preferable to select the time, month or season that correlates with temperature distribution and radiant heat as classification conditions.
  • Vx ventilation coefficient
  • the parameters necessary for the construction of the heat balance model are not limited to the parameters exemplified in the above-described embodiment. Specifically, the parameters may be selected as appropriate according to the type of facility (convenience store, supermarket, etc.).
  • Measurement data necessary for parameter identification is not limited to the measurement data exemplified in the above-described embodiment. Specifically, the measurement data may be selected as appropriate according to the type of facility (convenience store, supermarket, etc.).
  • classification conditions that affect the parameters are not limited to the classification conditions exemplified in the above-described embodiment. Specifically, classification conditions may be selected as appropriate according to the type of facility (convenience store, supermarket, etc.).
  • the power given as an example of a showcase of a refrigerated showcase or a frozen showcase is not limited to this.
  • a hot showcase Heat generation equipment such as fireworks may be housed in facility 10.
  • exothermic equipment such as fireworks
  • Times, months or seasons eg, oden equipment, fryer (cooking equipment), copiers
  • COPs air conditioners
  • the heat generating device is an oden device used only in winter, select the month or season as the classification condition.
  • the heat generating device is a ceiling lighting or a fryer (cooking device)
  • the time, day of the week, month, or season correlated with the use schedule of the ceiling lighting or fryer (cooking device) is selected as the classification condition.
  • the heat generating device is a copier, select the day of the week or the day of the week that has a correlation with the time of use of the copier (in / out of people).
  • the amount of power consumption has been described as an example of the amount of energy consumption.
  • the present invention is not limited to this. Specifically, both the power consumption amount and the gas consumption amount which may be taken into consideration as the energy consumption may be considered.
  • a modeling program for realizing the operation of the modeling apparatus 100 according to the above-described embodiment may be provided.
  • a simulation program for realizing the operation of the simulator device 200 according to the above-described embodiment may be provided.
  • modeling program and the simulation program are stored in a readable medium such as ROM and RAM, and are executed by a computer having a CPU or the like.
  • a heat balance model utilization system including the modeling device 100 and the simulator device 200 according to the above-described embodiment may be provided.
  • each component provided in the modeling device 100 and each component provided in the simulator device 200 are distributed and arranged in a plurality of devices connected by a wired line or a wireless line. It may be.
  • a heat balance model utilization method including operations of the modeling device 100 and the simulator device 200 may be provided.
  • the conduction heat load (Hd [kj / s]) to the facility 10 is obtained by the following (Equation 1), but is not limited to this.
  • the conduction heat load (Hd [kj / s]) to the facility 10 may be obtained by the following (formula la).
  • Hd k X S X (To—Ti) ⁇ ⁇ ⁇ (Formula la)
  • k is the heat transfer rate or heat flow rate [kj / m 2 / ° C / s]
  • S is the total area of the facility 10, such as the wall, roof, and glass.
  • a heat transfer coefficient or a heat transfer coefficient (k) may be used.
  • the ventilation coefficient (Vx [kg / s]) is used in the calculation of the ventilation heat load (Hx [kj / s]) of the facility 10, as shown in (Equation 2) below. Force to be used It is not limited to this.
  • Hx Vx ⁇ H (To, Ho) — H (Ti, Hi)
  • the ventilation heat load (Hx [kj / s]) of facility 10 is the air flow rate (Vx [kg / s]) to facility 10 instead of the ventilation coefficient (Vx [kg / s]). There may be.
  • air flow rate (Vx [kg / s]) may be used instead of ventilation coefficient (Vx [kg / s]).
  • the coefficient of performance (COP) of the device is used as a parameter indicating the relationship between the device capability (for example, heating / cooling capability) and the energy consumption of the device.
  • Specific examples of the coefficient of performance (COP) include the following values.
  • air conditioner (outdoor unit) is an EHP (Electric Heat Pump), the ratio of cooling / heating capacity to power consumption.
  • the air conditioner is an absorption chiller / heater, the ratio between the cooling / heating capacity and the energy consumption (power consumption + gas consumption).
  • Modeling device and modeling program capable of easily constructing heat balance model, simulator device and simulation program for predicting energy consumption of equipment using heat balance model, and heat balance including them Model use method and heat balance model use system can be provided.

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Description

明 細 書
モデル化装置、シミュレータ装置、モデル化プログラム、シミュレーション プログラム、熱収支モデル利用方法及び熱収支モデル利用システム 技術分野
[0001] 本発明は、複数の機器を収容する施設の熱収支モデルを構築するモデル化装置
、モデル化プログラム、熱収支モデルを用いて機器の消費エネルギー量を予測する シミュレータ装置、シミュレーションプログラム、及び、これらを含む熱収支モデル利用 方法及び熱収支モデル利用システムに関する。
背景技術
[0002] 従来、複数の機器 (例えば、空調機、冷蔵庫、冷凍庫、冷凍/冷蔵ショーケース）を 収容する施設（例えば、スーパーマーケット、コンビニエンスストア）において、各機器 の消費エネルギー量を予測する手法として、熱収支モデルを用いた手法が知られて いる。
[0003] 熱収支モデルは、施設への熱負荷や機器への熱負荷を計算するとともに、機器の 成績係数（COP Coefficient of Performance)を計算することによって構築され
[0004] 具体的には、施設に設けられたガラス窓、外壁や屋根などを複数の区域に区分け して、熱伝達係数、太陽光の輻射熱係数、換気係数などを区域毎に計算することに よって、施設への熱負荷は計算される。
[0005] 機器への熱負荷は、各機器が相互に与える影響や施設への熱負荷などを考慮し て計算される。機器の COPは、機器への熱負荷及び消費エネルギー量に基づいて 計算される。
[0006] このように、熱収支モデルの構築では、熱伝達係数などを区域毎に計算するととも に、各機器の COPを計算する必要がある。以下では、熱伝達係数、機器の COPな どのように、熱収支モデルの構築に必要なデータをパラメータと称する。
[0007] 従来の熱収支モデルでは、高精度な熱収支モデルの構築には、様々な熱負荷を 考慮する必要があるため、多くのパラメータの同定が必要である。なお、様々な熱負 荷とは、施設内に設置された空調機やショーケースに作用する熱負荷、施設内や施 設外を小区域化して、各小区域に作用する熱負荷などである。
[0008] また、高精度な予測を行うためには、施設内外の温湿度、機器の動作モード、機器 の設定値及び処理熱負荷の大きさなどに応じて変化する各機器の COPを同定する 必要がある。
[0009] なお、複数の機器を収容する施設にお!/、て、各機器の消費エネルギー量を予測す る手法として、統計予測モデルを用いた手法も提案されている (例えば、特許文献 1) 特許文献 1：特開 2005— 157829号公幸
発明の開示
[0010] しかしながら、上述した統計予測モデルを用いた手法では、統計予測モデルは、モ デル化を行った施設や機器、モデル化を行った条件 (機器の運転モードや機器の設 定値）にのみ有効なモデルであるため、機器の設定や運用条件を変更した場合や類 似施設に設けられる機器の消費エネルギー量を予測する目的に利用できなかった。
[0011] 一方で、熱収支モデルを用いた手法では、消費エネルギー量の予測精度が高い 熱収支モデルを構築することが困難である。
[0012] 具体的には、高精度な熱収支モデルの構築には、上述したように、施設や機器に 作用する熱負荷として様々な熱負荷を考慮する必要があり、多くのパラメータを同定 する必要がある。また、多くのパラメータを高精度に同定するためには、多くの計測デ ータが必要とされる。
[0013] ここで、施設内、施設外、施設内と施設外との境界 (外壁や屋根)などを小区域化し て、小区域毎に計測データを計測するためには、小区域毎に計測ポイントを設けな ければならない。例えば、屋根や外壁の温湿度を計測する計測ポイント、施設内の 温湿度を計測する計測ポイントなどを多数設ける必要がある。
[0014] 従って、実現性を考慮した上で計測可能な計測データは限られており、多くのパラ メータを高精度に同定することは困難である。
[0015] また、各機器の COPは、施設内外の温湿度、機器の動作モード、機器の設定値及 び処理熱負荷の大きさなどの条件に応じて変化するため、各機器の COPを高精度 に同定することは困難である。
[0016] そこで、本発明は、上述した課題を解決するためになされたものであり、機器の変 更ゃ機器の設定変更を行った場合の消費エネルギー量又は類似施設に設けられる 機器の消費エネルギー量の予測を高精度に行う熱収支モデルを容易に構築するこ とを可能とするモデル化装置、モデル化プログラム、熱収支モデルを用いて機器の 消費エネルギー量を予測するシミュレータ装置、シミュレーションプログラム、及び、こ れらを含む熱収支モデル利用方法及び熱収支モデル利用システムを提供することを 目白勺とする。
[0017] 本発明に係る第 1態様の特徴は、複数の機器 (空調機（室外機 11及び室内機 12) 、空調機（室外機 21及び室内機 22)、冷凍機 31、冷凍機 41など）を収容する施設（ 施設 10)の熱収支モデルの構築に必要なパラメータを同定するために計測された計 測データを、前記パラメータに影響を与える条件である分類条件毎に分類する分類 部（分類部 120)と、前記分類条件毎に分類された前記計測データに基づいて、前 記パラメータを前記分類条件毎に同定する同定部（同定部 130)とをモデル化装置 が備えることを要旨とする。
[0018] 力、かる特徴によれば、同定部が、熱収支モデルの構築に必要なパラメータを、該パ ラメータに影響を与える条件である分類条件 (すなわち、パラメータがばらつく要因） 毎に分類された計測データに基づいて同定することによって、パラメータのばらつき を抑制しながら、従来よりも少ない計測データでパラメータを同定することができる。ま た、消費エネルギー量の予測を高精度に行う熱収支モデルの構築に必要なパラメ一 タを従来よりも少なくできる。
[0019] 計測データやパラメータを減らしても、機器の変更や機器の設定変更を行った場合 の消費エネルギー量又は類似施設に設けられる機器の消費エネルギー量の予測を 高精度に行う熱収支モデルを容易に構築することができる。
[0020] 本発明の一の特徴は、本発明の上述した特徴において、前記分類条件が、前記施 設内の温度、前記施設内の湿度、前記施設外の温度及び前記施設外の湿度、施設 入口ドアの開閉を示すセンサ情報のいずれかを少なくとも含む施設的要因に応じて 設定された条件であることを要旨とする。 [0021] 本発明の一の特徴は、本発明の上述した特徴において、前記分類条件が、時間、 曜日、月及び季節のいずれかを少なくとも含む時間的要因に応じて設定された条件 であることを要旨とする。
[0022] 本発明の一の特徴は、本発明の上述した特徴において、前記分類条件が、天気、 降水量及び平均気温のいずれかを少なくとも含む気象的要因に応じて設定された 条件であることを要旨とする。
[0023] 本発明の一の特徴は、本発明の上述した特徴において、前記分類条件が、前記機 器が運転状態であるか否か、前記機器の運転モード、前記機器に設定された温度、 前記機器に設定された風量、前記機器の温度制御におけるサーモ状態がオンかォ フカ、、前記機器に関して取得されるセンサ情報のいずれかを少なくとも含む機器的 要因に応じて設定された条件であることを要旨とする。なお、サーモ状態がオンかォ フかとは、機器の周辺温度（例えば、施設内の温度）に応じて、機器の出力（冷却力 や暖房力）を制御する機能がオンかオフかである。
[0024] 本発明の一の特徴は、本発明の上述した特徴において、前記パラメータが、前記 施設に流入出する伝導熱量若しくは前記施設に流入する輻射熱量の算出に用いる 比例係数、前記施設に流入出する換気熱量の算出に用いる係数、又は、前記機器 の能力と前記機器の消費エネルギーとの関係を示す係数であることを要旨とする。
[0025] 本発明に係る第 2態様の特徴は、複数の機器を収容する施設の熱収支モデルの 構築に必要なパラメータに影響を与える条件である分類条件毎に、前記パラメータを 取得する取得部（記憶部 220)と、シミュレーション条件を受け付けるとともに、前記取 得部によって前記分類条件毎に取得された前記パラメータの中から、前記シミュレ一 シヨン条件に合致する前記パラメータを抽出する抽出部（抽出部 230)と、前記抽出 部によって抽出された前記パラメータを用いて、前記機器の消費エネルギー量を予 測する予測部（予測部 240)とをシミュレータ装置が備え、前記パラメータが、前記分 類条件毎に分類された計測データに基づレ、て同定されてレ、ることを要旨とする。
[0026] かかる特徴によれば、熱収支モデルの構築に必要なパラメータが、該パラメータに 影響を与える分類条件毎に分類された計測データに基づいて同定されていることに よって、熱収支モデルのパラメータの数を減らした場合であっても、ノ ラメータのばら つきを抑制することができる。従って、熱収支モデルを容易に構築可能としながら、シ ミュレータ装置による消費エネルギー量の予測精度の低下を抑制することができる。
[0027] 本発明に係る第 3態様の特徴は、モデル化プログラムが、複数の機器を収容する 施設の熱収支モデルの構築に必要なパラメータを同定するために計測された計測 データを、前記パラメータに影響を与える条件である分類条件毎に分類するステップ Aと、前記分類条件毎に分類された前記計測データに基づいて、前記パラメータを 前記分類条件毎に同定するステップ Bとをコンピュータに実行させることを要旨とする
〇
[0028] 本発明に係る第 4態様の特徴は、シミュレーションプログラム力 複数の機器を収容 する施設の熱収支モデルの構築に必要なパラメータに影響を与える条件である分類 条件毎に、前記パラメータを取得するステップ Cと、シミュレーション条件を受け付け るとともに、前記ステップ Cで前記分類条件毎に取得された前記パラメータの中から、 前記シミュレーション条件に合致する前記パラメータを抽出するステップ Dと、前記ス テツプ Dで抽出された前記パラメータを用いて、前記機器の消費エネルギー量を予 測するステップ Eとをコンピュータに実行させ、前記パラメータは、前記分類条件毎に 分類された計測データに基づレ、て同定されてレ、ることを要旨とする。
[0029] 本発明に係る第 5態様の特徴は、熱収支モデル利用方法が、複数の機器を収容す る施設の熱収支モデルの構築に必要なパラメータを同定するために計測された計測 データを、前記パラメータに影響を与える条件である分類条件毎に分類するステップ Aと、前記分類条件毎に分類された前記計測データに基づいて、前記パラメータを 前記分類条件毎に同定するステップ Bと、前記ステップ Bで同定された前記パラメ一 タを前記分類条件毎に取得するステップ Cと、シミュレーション条件を受け付けるとと もに、前記ステップ Cで前記分類条件毎に取得された前記パラメータの中から、前記 シミュレーション条件に合致する前記パラメータを抽出するステップ Dと、前記ステツ プ Dで抽出された前記パラメータを用いて、前記機器の消費エネルギー量を予測す るステップ Eとを含むことを要旨とする。
[0030] 本発明に係る第 6態様の特徴は、熱収支モデル利用システムが、複数の機器を収 容する施設の熱収支モデルの構築に必要なパラメータを同定するために計測された 計測データを、前記パラメータに影響を与える条件である分類条件毎に分類する分 類部と、前記分類条件毎に分類された前記計測データに基づいて、前記パラメータ を前記分類条件毎に同定する同定部と、前記同定部によって同定された前記パラメ ータを前記分類条件毎に取得する取得部と、シミュレーション条件を受け付けるととも に、前記取得部によって前記分類条件毎に取得された前記パラメータの中から、前 記シミュレーション条件に合致する前記パラメータを抽出する抽出部と、前記抽出部 によって抽出された前記パラメータを用いて、前記機器の消費エネルギー量を予測 する予測部とを備えることを要旨とする。
[0031] 本発明によれば、機器の変更や機器の設定変更を行った場合の消費エネルギー 量又は類似施設に設けられる機器の消費エネルギー量の予測を高精度に行う熱収 支モデルを容易に構築することを可能とするモデル化装置、モデル化プログラム、熱 収支モデルを用いて機器の消費エネルギー量を予測するシミュレータ装置、シミュレ ーシヨンプログラム、及び、これらを含む熱収支モデル利用方法及び熱収支モデル 利用システムを提供することができる。
図面の簡単な説明
[0032] [図 1]図 1は、本発明の第 1実施形態に係る熱収支モデルの一例を示す図である。
[図 2]図 2は、本発明の第 1実施形態に係るモデル化装置 100の構成を示すブロック 図である。
[図 3]図 3は、本発明の第 1実施形態に係るシミュレータ装置 200の構成を示すブロッ ク図である。
[図 4]図 4は、本発明の第 1実施形態に係る分類条件の一例を示す図である。
[図 5]図 5は、本発明の第 1実施形態に係るモデル化装置 100の動作を示すフロー図 である（その 1)。
[図 6]図 6は、本発明の第 1実施形態に係るモデル化装置 100の動作を示すフロー図 である（その 2)。
[図 7]図 7は、本発明の第 1実施形態に係るシミュレータ装置 200の動作を示すフロー 図である。
[図 8]図 8は、本発明の第 1実施形態に係るテーブルの一例を示す図である。 [図 9]図 9は、本発明の実施例について説明するための図である。
[図 10]図 10は、本発明の実施例について説明するための図である。
[図 11]図 11は、本発明の実施例について説明するための図である。
[図 12]図 12は、本発明の実施例について説明するための図である。
[図 13]図 13は、本発明の実施例について説明するための図である。
[図 14]図 14は、本発明の実施例について説明するための図である。
[図 15]図 15は、本発明の実施例について説明するための図である。
[図 16]図 16は、本発明の第 2実施形態に係る熱収支モデルの一例を示す図である。
[図 17]図 17は、本発明の第 3実施形態に係る熱収支モデルの一例を示す図である。
[図 18]図 18は、本発明の第 4実施形態に係る熱収支モデルの一例を示す図である。
[図 19]図 19は、本発明の第 5実施形態に係る熱収支モデルの一例を示す図である。
[図 20]図 20は、本発明の第 6実施形態に係る熱収支モデルの一例を示す図である。
[図 21]図 21は、本発明の第 7実施形態に係る熱収支モデルの一例を示す図である。
[図 22]図 22は、本発明の第 8実施形態に係る熱収支モデルの一例を示す図である。
[図 23]図 23は、本発明の実施例について説明するための図である。
[図 24]図 24は、本発明の実施例について説明するための図である。
[図 25]図 25は、本発明の実施例について説明するための図である。
[図 26]図 26は、本発明の実施例について説明するための図である。
発明を実施するための最良の形態
[0033] 以下において、本発明の実施形態に係るモデル化装置及びシミュレータ装置につ いて、図面を参照しながら説明する。なお、以下の図面の記載において、同一又は 類似の部分には、同一又は類似の符号を付してレ、る。
[0034] ただし、図面は模式的なものであり、各寸法の比率などは現実のものとは異なること に留意すべきである。従って、具体的な寸法などは以下の説明を参酌して判断すベ きである。また、図面相互間においても互いの寸法の関係や比率が異なる部分が含 まれて!/、ることは勿論である。
[0035] [第 1実施形態]
(熱収支モデルの概要） 以下において、本発明の第 1実施形態に係る熱収支モデルの概要について、図面 を参照しながら説明する。図 1は、本発明の第 1実施形態に係る熱収支モデルの概 要を示す図である。
[0036] 図 1に示すように、施設 10は、複数の機器（室外機 11、室内機 12、室外機 21、室 内機 22、冷凍機 31、ショーケース 32〜ショーケース 34、冷凍機 41及びショーケース 42〜ショーケース 43)を収容する。
[0037] 施設 10は、施設 10の熱収支に影響を与える複数の機器を収容しており、例えば、 コンビニエンスストアやスーパーマーケットなどである。
[0038] 空調機（室外機 11及び室内機 12)は、施設 10内の温度や湿度を調節する空調機 である。同様に、空調機（室外機 21及び室内機 22)は、施設 10内の温度や湿度を 調節する空調機である。
[0039] 冷凍機 31は、ショーケース 32〜ショーケース 34を冷却するための機器である。また 、ショーケース 32〜ショーケース 34としては、顧客が商品を自由に取り出せるように 扉などが設けられていないオープンショーケース、冷却効率を高めるために扉が設け られたクローズドショーケースなどが挙げられる。なお、オープンショーケースは、冷 却効率を高めるために扉に代えてエアカーテンを有する。また、ショーケース 32〜シ ョーケース 34は、商品を冷凍する冷凍ショーケースであってもよぐ商品を冷蔵する 冷蔵ショーケースであってもよ!/ヽ。
[0040] 冷凍機 41は、冷凍機 31と同様に、ショーケース 42及びショーケース 43を冷却する ための機器である。また、ショーケース 42及びショーケース 43としては、オープンショ 一ケースやクローズドショーケースなどが挙げられる。なお、ショーケース 42及びショ 一ケース 43は、冷凍ショーケースであってもよぐ冷蔵ショーケースであってもよい。
[0041] ここで、施設内温度 (Ti)、施設内湿度（Hi)、施設外温度 (To)、施設外湿度（Ho) 、室外機 11の消費電力（Eal)、室外機 21の消費電力（Ea2)、冷凍機 31の消費電 力（Erl)及び冷凍機 41の消費電力（Er2)は、熱収支モデルの構築に必要なパラメ ータを同定するために計測される計測データである。
[0042] また、熱収支モデルの構築に必要なパラメータは、施設 10に流入出する伝導熱量 若しくは施設 10に流入する輻射熱量の算出に用いる比例係数であり、施設 10内外 の温度の差分と乗算することで得られる値が伝導熱量若しくは輻射熱量となる係数（ 例えば、 KA)、施設 10に流入出する換気熱量の算出に用いる係数であり、施設 10 内外のェンタルピーの差分と乗算することで得られる値が換気熱量となる係数 (例え ば、 Vx)、又は、施設 10に設けられた機器の能力（例えば、加熱/冷却能力）と機器 の消費エネルギーとの関係を示す係数であり、機器の能力を機器の消費エネルギー で除した値となる係数 (例えば、 COP)である。
[0043] 第 1実施形態では、ノ ラメータは、施設 10の内側と施設 10の外側との間における 熱伝達係数 (KA[kj/°C/s] )、施設 10の内側と施設 10の外側との間における換 気係数 (Vx[kg/s] )、室外機 11の成績係数（COPal)、室外機 21の成績係数（C OPa2)、冷凍機 31の成績係数（COPrl)、及び冷凍機 41の成績係数（COPr2)で ある。
[0044] ここで、施設 10への伝導熱負荷（Hd[kj/s] )は、以下の（式 1)によって求められ る。ここで、伝導熱負荷は、施設 10への輻射熱負荷も考慮した熱負荷とする。すなわ ち、熱伝達係数 (KA)は、伝導熱負荷及び輻射熱負荷を考慮した係数である。
[0045] Hd = KA (To—Ti) · · · (式 1)
施設 10の換気熱負荷（Hx[kj/s] )は、以下の（式 2)によって求められる。
[0046] Hx=Vx{H (To, Ho)— H (Ti, Hi) } · · · (式 2)
なお、 H (T, H)は、温度 T及び湿度 Hの空気のェンタルピー（[kj/kg] )である。
[0047] 各ショーケースへの熱負荷（Hr[kj/s] )は、以下の（式 3)〜（式 7)によって求めら れる。具体的には、ショーケース 32への熱負荷は、以下の（式 3)によって求められる
[0048] Hrl =Vrl {H (Ti, Hi)— H (Tt, Ht) }…（式 3)
ショーケース 33への熱負荷は、以下の（式 4)によって求められる。
[0049] Hr2=Vr2 {H (Ti, Hi) H (Tt, Ht) } · · · (式 4)
ショーケース 34への熱負荷は、以下の（式 5)によって求められる。
[0050] Hr3=Vr3 {H (Ti, Hi)— H (Tt, Ht) } · · · (式 5)
ショーケース 42への熱負荷は、以下の（式 6)によって求められる。
[0051] Hr4=Vr4 {H (Ti, Hi) H (Tt, Ht)レ · · (式 6) ショーケース 43への熱負荷は、以下の（式 7)によって求められる。
[0052] Hr5=Vr5 {H (Ti, Hi)— H (Tt, Ht) } · · · (式 7)
ここで、 H (Tt, Ht)は、各ショーケースが吐出する冷却空気のェンタルピーであり、 例えば、ショーケースが冷蔵ショーケースである場合には H (0°C, 100%)であり、シ ョーケースが冷凍ショーケースである場合には H (— 20°C, 100%)である。また、 Vr ；!〜 Vr5は、各ショーケースの置換空気量 [kg/s]であり、既知の値である。
[0053] 上述した（式 3)〜（式 7)に示したように、各ショーケースへの熱負荷は、施設内温 度 (Ti)及び施設内湿度 (Hi)を測定すれば計算することが可能である。
[0054] 冷凍機 31の消費電力 [kW]は、以下の（式 8)によって求められる。
[0055] Erl = (Hrl + Hr2 + Hr3) /COPrl · · · (式 8)
冷凍機 41の消費電力 [kW]は、以下の（式 9)によって求められる。
[0056] Er2 = (Hr4 + Hr5) /COPr2 · · · (式 9)
上述した（式 8)及び (式 9)に示したように、各冷凍機の成績係数は、各冷凍機の消 費電力を計測すれば計算することが可能である。すなわち、各冷凍機の成績係数は 、施設内温度 (Ti)、施設内湿度 (Hi)及び各冷凍機の消費電力を計測すれば計算 することが可能である。
[0057] 空調機（室内機 12、室内機 22)への熱負荷は、以下の（式 10)によって求められる
〇
[0058] Hal + Ha2 = Hd + Hx- (Hrl + Hr2 + Hr3 + Hr4 + Hr5) · · · (式 10)
室外機 11の消費電力 [kW]は、以下の（式 11)によって求められる。
[0059] Eal =Hal/COPal— (式 11)
室外機 21の消費電力 [kW]は、以下の（式 12)によって求められる。
[0060] Ea2 = Ha2/COPa2 - · - (¾12)
ここで、熱負荷（Hal、 Ha2)を用いない式となるように（式 10)〜（式 12)をまとめる と、以下の（式 13)が得られる。
[0061] Eal水 COPal + Ea2水 COPa2 = Hd + Hx— (Hr 1 + Hr2 + Hr3 + Hr4 + Hr5)
…（式 13)
ここで、（式 13)に含まれるパラメータは、 COPal、 COPa2、 KA及び Vxの 4つであ るため、計測データを少なくとも 4セット準備すれば、各パラメータを同定することがで きる。
[0062] このようにして同定された各パラメータを用いることによって熱収支モデルを構築す るとともに、この熱収支モデルを用いて各機器の消費電力量を予測することが可能と なる。
[0063] なお、冷凍機 31及び冷凍機 41には、ショーケースが接続されている力 これに限 定されるものではなぐ冷蔵庫や冷凍庫が接続されていてもよい。冷蔵庫や冷凍庫へ の熱負荷は、ショーケースと同様の手順で計算可能である。
[0064] (モデル化装置の構成）
以下において、本発明の第 1実施形態に係るモデル化装置の構成について、図面 を参照しながら説明する。図 2は、本発明の第 1実施形態に係るモデル化装置 100 の構成を示すブロック図である。
[0065] 図 2に示すように、モデル化装置 100は、計測部 110と、分類部 120と、同定部 13 0と、記憶部 140とを有する。
[0066] 計測部 110は、熱収支モデルの構築に必要なパラメータを同定するために計測デ ータを計測するセンサなどである。なお、計測データは、上述したように、例えば、施 設内温度 (Ti)、施設内湿度 (Hi)、施設外温度 (To)、施設外湿度 (Ho)、室外機 11 の消費電力（Eal)、室外機 21の消費電力（Ea2)、冷凍機 31の消費電力（Erl)及 び冷凍機 41の消費電力（Er2)などである。
[0067] 分類部 120は、計測部 110によって計測された計測データを、パラメータに影響を 与える条件である分類条件毎に分類する。
[0068] ここで、分類条件は、施設的要因、機器的要因、時間的要因及び気象的要因に従 つて設定される条件である。また、分類条件は、ノ ラメータ毎に異なる条件であること が好ましい。なお、分類条件の詳細については後述する（図 4を参照）。
[0069] 同定部 130は、分類部 120によって分類された計測データに基づいて、熱収支モ デルの構築に必要なパラメータを分類条件毎に同定する。具体的には、同定部 130 は、上述した（式 1)〜（式 13)で示される熱収支モデルに計測データを代入して、各 ノ ラメータを分類条件毎に同定する。なお、ノ ラメータは、上述したように、例えば、 施設 10の内側と施設 10の外側との間における熱伝達係数 (KA[kj/°C/s] )、施 設 10の内側と施設 10の外側との間における換気係数 (Vx[kg/s] )、室外機 11の 成績係数（COPal)、室外機 21の成績係数（COPa2)、冷凍機 31の成績係数（CO Prl)、及び冷凍機 41の成績係数（COPr2)である。
[0070] 記憶部 140は、同定部 130によって同定されたパラメータと、ノ ラメータを同定した 際に参照された分類条件とを対応付けて記憶する。
[0071] (シミュレータ装置の構成）
以下において、本発明の第 1実施形態に係るシミュレータ装置の構成について、図 面を参照しながら説明する。図 3は、本発明の第 1実施形態に係るシミュレータ装置 2 00の構成を示すブロック図である。
[0072] 図 3に示すように、シミュレータ装置 200は、受付部 210と、記憶部 220と、抽出部 2 30と、予測部 240とを有する。
[0073] 受付部 210は、ユーザなどによって入力されるシミュレーション条件を受け付ける。
ここで、シミュレーション条件とは、分類条件と同様の条件であり、施設的要因、機器 的要因、時間的要因及び気象的要因に従って設定される条件である。
[0074] また、新たな機器を導入するシミュレーションを行う場合には、受付部 210は、新た に導入する機器の COPをシミュレーション条件としてさらに受け付ける。一方、新たな 施設についてシミュレーションを行う場合には、受付部 210は、新たな施設に対応す る熱伝達係数 (KA)及び換気係数 (Vx)をシミュレーション条件として受け付ける。
[0075] 記憶部 220は、記憶部 140と同様に、パラメータと分類条件とを対応付けて記憶す る。ここで、記憶部 220に記憶されたパラメータは、該パラメータに対応付けられた分 類条件毎に分類された計測データに基づいて同定されたパラメータである。
[0076] 抽出部 230は、受付部 210によって受け付けられたシミュレーション条件に合致す る分類条件を特定するとともに、特定した分類条件に対応付けられたパラメータを記 憶部 220から抽出する。
[0077] また、新たな機器を導入するシミュレーションを行う場合には、抽出部 230は、新た に導入する機器と入れ替えられる機器の COPを、新たに導入する機器の COPに書 き換える。一方、新たな施設についてシミュレーションを行う場合には、抽出部 230は 、記憶部 220から抽出した熱伝達係数 (KA)及び換気係数 (Vx)を、新たな施設に 対応する熱伝達係数 (KA)及び換気係数 (Vx)に書き換える。
[0078] 予測部 240は、抽出部 230によって抽出されたパラメータ及び抽出部 230によって 書き換えられたパラメータを熱収支モデルに代入して、施設に収容される機器の消 費電力量を算出する。
[0079] (分類条件の一例）
以下において、本発明の第 1実施形態に係る分類条件の一例について、図面を参 照しながら説明する。図 4は、本発明の第 1実施形態に係る分類条件の一例を示す 図である。
[0080] 図 4に示すように、分類条件は、施設的要因と、機器的要因と、時間的要因と、気 象的要因とを含む。
[0081] 施設的要因は、施設外温度と、施設外湿度と、施設内温度と、施設内湿度と、セン サ情報とに細分化される。空調機に係る機器的要因は、空調機が運転中であるか否 かと、空調機の運転モードと、空調機に設定された設定温度と、空調機の風量と、空 調機のサーモ状態がオン力、オフかとに細分化される。ショーケースに係る機器的要 因は、ショーケースの運転モード（冷却/霜取り）と、ショーケースの設定温度と、セン サ情報とに細分化される。換気機器に係る機器的要因は、換気機器の運転状態であ る。時間的要因は、時間と、曜日と、月と、季節とに細分化される。気象的要因は、天 候と、降水量と、 1日平均気温と、昼間平均気温と、夜間平均気温とに細分化される。
[0082] なお、サーモ状態がオンかオフかとは、機器の周辺温度（例えば、施設内の温度） に応じて、機器の出力（冷却力や暖房力）を制御する機能がオンかオフかである。
[0083] 以下にお!/、て、熱伝達係数 (KA)、換気係数 (Vx)、 COP (空調機）及び COP (冷 凍機）をパラメータの一例として挙げて、各パラメータに影響を与える分類条件につ いて順に説明する。
[0084] (1)熱伝達係数（KA)について
施設 10への伝導熱負荷は、上述した（式 1)に示したように、施設外気温及び施設 内気温に左右されるため、施設的要因のうち、施設外気温及び施設内気温は、熱伝 達係数 (KA)に影響を与える分類条件となる。 [0085] 施設 10への伝導熱負荷は、太陽光の輻射熱に左右されるため、時間的要因のうち 、太陽光の輻射熱と相関関係がある時間は、熱伝達係数 (KA)に影響を与える分類 条件となる。また、施設 10への伝導熱負荷は、施設外気温に左右されるため、時間 的要因のうち、施設外気温と相関関係がある月及び季節は、熱伝達係数 (KA)に影 響を与える分類条件となる。
[0086] 施設 10への伝導熱負荷は、太陽光の輻射熱に左右されるため、気象的要因のうち 、太陽光の輻射熱と相関関係がある天候 (例えば、晴れ、雨、曇り）や降水量は、熱 伝達係数 (KA)に影響を与える分類条件となる。また、施設 10への伝導熱負荷は、 施設外気温に左右されるため、気象的要因のうち、施設外気温と相関関係がある 1 日平均気温、昼間平均気温及び夜間平均気温は、熱伝達係数 (KA)に影響を与え る分類条件となる。
[0087] (2)換気係数 (Vx)につ!/、て
施設 10の換気熱負荷は、上述した（式 2)に示したように、施設外空気のェンタルピ 一及び施設内空気のェンタルピーに左右されるため、施設的要因のうち、施設外温 度、施設外湿度、施設内温度及び施設内湿度は、換気係数の (Vx)に影響を与える 分類条件となる。また、施設 10の換気熱負荷は、施設 10への人の出入りが頻繁であ るか否かに左右されるため、施設的要因のうち、施設入口ドアの開閉を示すセンサ 情報は、換気係数の (Vx)に影響を与える分類条件となる。
[0088] 施設 10の換気熱負荷は、人の出入りが頻繁であるか否力、、商品の搬入が行われて いるか否かに左右されるため、時間的要因のうち、人の出入りや商品の搬入と相関 関係がある時間及び曜日は、換気係数の (Vx)に影響を与える分類条件となる。また 、施設 10の換気熱負荷は、施設外空気のェンタルピーに影響を受けるため、時間的 要因のうち、施設外空気のェンタルピーと相関関係がある月及び季節は、換気係数 ( Vx)に影響を与える分類条件となる。
[0089] 施設 10の換気熱負荷は、施設外空気のェンタルピーに影響を受けるため、施設外 空気のェンタルピーと相関関係がる気象的要因は、換気係数 (Vx)に影響を与える 分類条件となる。
[0090] 施設 10の換気熱負荷は、換気機器 (例えば、換気扇やデシカント空調システム）の 運転状態に影響を受けるため、機器的要因のうち、換気機器の運転状態は、換気係 数の (Vx)に影響を与える分類条件となる。
[0091] (3) COP (空調機）について
空調機への熱負荷は、上述した（式 10)に示したように、施設 10への伝導熱負荷 及び施設 10の換気熱負荷に左右されるため、熱伝達係数 (KA)及び換気係数 (Vx )に影響を与える要因は、 COP (空調機）に影響を与える分類条件となる。同様に、 空調機への熱負荷は、他の機器 (例えば、ショーケース）への熱負荷に左右されるた め、他の機器 (例えば、ショーケース）に影響を与える要因は、 COP (空調機）に影響 を与える分類条件となる。なお、他の機器 (例えば、ショーケース）への熱負荷に影響 を与える要因につ!/、ては後述する（COP (冷凍機）を参照）。
[0092] これらに加えて、空調機への熱負荷に影響を与える分類条件として以下に示す条 件が考えられる。
[0093] 空調機への熱負荷は、空調機に係る機器的要因に左右されるため、空調機に係る 機器的要因は、 COP (空調機）に影響を与える分類条件となる。
[0094] 空調機への熱負荷は、人の出入りに影響を受けるため、時間的要因のうち、人の出 入りと相関関係がある時間及び曜日は、 COP (空調機）に影響を与える分類条件と なる。また、空調機への熱負荷は、空調機の運転モードに影響を受けるため、時間 的要因のうち、空調機の運転モードと相関関係がある月又は季節は、 COP (空調機） に影響を与える分類条件となる。
[0095] 空調機への熱負荷は、太陽光の輻射熱に影響を受けるため、気象的要因のうち、 太陽光の輻射熱と相関関係がある天候 (例えば、晴れ、雨、曇り）や降水量は、 COP (空調機）に影響を与える分類条件となる。また、空調機への熱負荷は、施設外気温 度に影響を受けるため、気象的要因のうち、 1日平均温度、昼間平均温度及び夜間 平均温度は、 COP (空調機）に影響を与える分類条件となる。
[0096] なお、 COP (空調機）は、空調機の処理熱負荷に応じて変化する値である。
[0097] (4) COP (冷凍機）につ!/、て
ショーケースへの熱負荷は、上述した（式 3)〜（式 7)に示したように、施設内空気 のェンタルピーに左右されるため、施設的要因のうち、施設内温度及び施設内湿度 は、 COP (冷凍機）に影響を与える分類条件となる。また、ショーケースへの熱負荷 は、施設 10への人の出入りが頻繁であるか否かに左右されるため、施設的要因のう ち、施設入口ドアの開閉を示すセンサ情報は、 COP (冷凍機）に影響を与える分類 条件となる。さらに、 COP (冷凍機）は、冷凍機動作時の施設外温湿度に左右される ため、施設的要因のうち、施設外温湿度は、 COP (冷凍機）に影響を与える分類条 件となる。
[0098] ショーケースへの熱負荷は、ショーケースが冷却運転中である力、、霜取り運転中で あるかに左右されるため、機器的要因のうち、運転モードは、 COP (冷凍機）に影響 を与える分類条件となる。また、ショーケースの熱負荷は、ショーケースの設定温度に 左右されるため、機器的要因のうち、設定温度は、 COP (冷凍機）に影響を与える分 類条件となる。なお、ショーケースの設定温度は、ショーケースのメンテナンス記録（ 温度）などに基づレ、て取得可能である。
[0099] ショーケースがオープンショーケースである場合には、オープンショーケースへの熱 負荷は、エアカーテンの乱れに左右されるため、機器的要因のうち、エアカーテンの 乱れの検出結果を示すセンサ情報は、 COP (冷凍機）に影響を与える分類条件とな る。さらに、ショーケースがクローズドショーケースである場合には、クローズドショーケ ースへの熱負荷は、機器的要因のうち、扉の開閉の検出結果を示すセンサ情報は、
COP (冷凍機）に影響を与える分類条件となる。
[0100] ショーケースへの熱負荷は、換気機器の運転状態に影響を受けるため、機器的要 因のうち、換気機器の運転状態は、 COP (冷凍機）に影響を与える分類条件となる。
[0101] ショーケースへの熱負荷は、人の出入りや商品の搬入に起因するエアカーテンの 乱れ、人の出入りや商品の搬入に起因する扉の開閉に左右されるため、時間的要因 のうち、エアカーテンの乱れや扉の開閉と相関関係がある時間及び曜日は、 COP ( 冷凍機）に影響を与える分類条件となる。また、ショーケースへの熱負荷は、商品の 搬入に左右されるため、時間的要因のうち、商品の搬入（時間帯、曜日、搬入量など
)と相関関係がある時間及び曜日は、 COP (冷凍機）に影響を与える分類条件となる
[0102] なお、 COP (冷凍機）に影響を与える時間及び曜日は、人の出入りを考慮して、顧 客が施設 10を利用する日時に係るアンケート結果（時間帯ゃ曜日 )に基づいて定め られる。また、 COP (冷凍機）に影響を与える時間及び曜日は、商品の搬入を考慮し て、搬入作業記録 (時間帯ゃ曜日 )に基づいて定められてもよい。
[0103] なお、 COP (冷凍機）に影響を与える分類条件として、商品の搬入量を考慮しても よぐ商品の搬入量は、搬入作業記録に基づいて取得される。
[0104] COP (冷凍機）は、冷凍機動作時の施設外温湿度に左右されるため、気象的要因 のうち、 1日平均気温、昼間平均気温及び夜間平均気温は、 COP (冷凍機）に影響 を与える分類条件となる。
[0105] なお、 COP (冷凍機）は、ショーケースや冷凍機の処理熱負荷に応じて変化する値 である。
[0106] (モデル化装置の動作）
以下において、本発明の第 1実施形態に係るモデル化装置の動作について、図面 を参照しながら説明する。図 5は、本発明の第 1実施形態に係るモデル化装置 100 の動作を示すフロー図である。
[0107] 図 5に示すように、ステップ 10において、モデル化装置 100は、計測データを所定 期間に亘つて計測する。また、モデル化装置 100は、計測データとともに、計測デー タを計測した条件 (施設的要因、機器的要因、時間的要因及び気象的要因）を記憶 する。
[0108] ステップ 11において、モデル化装置 100は、ステップ 10で計測された計測データ を、各パラメータに影響を与える分類条件毎に分類する。
[0109] ステップ 12において、モデル化装置 100は、熱収支モデル（上述した（式 1)〜（式
13)を準備する。
[0110] ステップ 13において、モデル化装置 100は、パラメータを同定するために、該パラメ ータに影響を与える分類条件を設定する。
[0111] ステップ 14において、モデル化装置 100は、ステップ 13で設定された分類条件に 分類された計測データを読み出す。
[0112] ステップ 15において、モデル化装置 100は、ステップ 12で読み出された熱収支モ デルに、ステップ 14で読み出された計測データを代入して、熱伝達係数 (KA)、換 気係数 (Vx)及び各機器の COPなどのパラメータを同定する。
[0113] ステップ 16において、モデル化装置 100は、全ての分類条件について、各パラメ一 タの同定が終了したか否かを判定する。また、モデル化装置 100は、全ての分類条 件について各パラメータの同定が終了した場合には一連の処理を終了し、全ての分 類条件について各パラメータの同定が終了していない場合にはステップ 13の処理に 戻る。
[0114] 続いて、上述したパラメータの同定処理 (ステップ 15)について、図面を参照しなが ら説明する。図 6は、本発明の第 1実施形態に係るパラメータの同定処理を示すフロ 一図である。
[0115] 図 6に示すように、ステップ 20において、モデル化装置 100は、施設 10への伝導 熱負荷 (Hd)を上述した（式 1)に従って計算する。
[0116] ステップ 21において、モデル化装置 100は、施設 10の換気熱負荷（Hx)を上述し た（式 2)に従って計算する。
[0117] ステップ 22において、モデル化装置 100は、ショーケースの熱負荷（Hr；!〜 Hr5) を上述した（式 3)〜（式 7)に従って計算する。
[0118] ステップ 23において、モデル化装置 100は、ステップ 22で計算した熱負荷（Hr；!〜
Hr3)及び冷凍機 31の消費電力を用いて、上述した（式 8)に従って冷凍機 31の CO
Prlを同定する。
[0119] ステップ 24において、モデル化装置 100は、ステップ 22で計算した熱負荷（Hr4〜 Hr5)及び冷凍機 41の消費電力を用いて、上述した（式 9)に従って冷凍機 41の CO Pr2を同定する。
[0120] ステップ 25において、モデル化装置 100は、空調機（室内機 12、室内機 22)への 熱負荷（Hal及び Ha2)につ!/、て、上述した（式 10)を立てる。
[0121] ステップ 26において、モデル化装置 100は、空調機（室外機 11)の COPalについ て、上述した（式 11)を立てる。また、モデル化装置 100は、空調機（室外機 21)の C
OPa2について、上述した（式 12)を立てる。
[0122] ステップ 27において、モデル化装置 100は、ステップ 25〜ステップ 26で立てた方 程式をまとめて、上述した（式 13)を立てる。ここで、モデル化装置 100は、少なくとも 4セットの計測データを用いて、少なくとも 4つの（式 13)を立てる。
[0123] ステップ 28において、モデル化装置 100は、ステップ 27で立てた連立方程式を解 いて、 COPal、 COPa2、 KA及び Vxを同定する。
[0124] このようにして、熱収支モデルの構築に必要なパラメータ（COPrl、 COPr2、 COP al、 COPa2、 KA及び Vx)が同定される。
[0125] (シミュレータ装置の動作）
以下において、本発明の第 1実施形態に係るシミュレータ装置の動作について、図 面を参照しながら説明する。図 7は、本発明の第 1実施形態に係るシミュレータ装置 2
00の動作を示すブロック図である。
[0126] 図 7に示すように、ステップ 30において、シミュレータ装置 200は、シミュレーション を開始する開始日をタイマに設定する。
[0127] ステップ 31において、シミュレータ装置 200は、シミュレーション条件を受け付ける。
[0128] ステップ 32において、シミュレータ装置 200は、ステップ 31で受け付けたシミュレ一 シヨン条件に合致する分類条件を特定するとともに、特定された分類条件に対応付 けられたパラメータを読み出す。
[0129] ステップ 33において、シミュレータ装置 200は、シミュレーションの目的に沿ってパ ラメータを変更する。具体的には、新たな機器を導入するシミュレーションを行う場合 には、シミュレータ装置 200は、ステップ 32で読み出された COPを、新たに導入する 機器の COPに変更する。一方、新たな施設についてシミュレーションを行う場合には
、シミュレータ装置 200は、ステップ 32で読み出された熱伝達係数 (KA)及び換気係 数 (Vx)を、新たな施設に対応する熱伝達係数 (KA)及び換気係数 (Vx)に変更す
[0130] ステップ 34において、シミュレータ装置 200は、ステップ 32で読み出されたパラメ一 タ及びステップ 33で変更されたパラメータに基づいて、各機器の消費電力量を予測 する。
[0131] 具体的には、シミュレータ装置 200は、上述した（式 1)〜（式 12)に示した熱収支モ デルにお!/、て、熱伝達係数 (KA)、換気係数 (Vx)、 COP (空調機）、 COP (冷凍機) 、施設外温度 (To) /湿度 (Ho)及び施設内温度 (Ti) /湿度 (Hi)を代入して、各機 器の消費電力量を 1時間単位で算出する。なお、シミュレータ装置 200は、 1時間単 位で算出された消費電力量を合算して、開始日〜終了日までの消費電力量を算出 する。
[0132] ステップ 35において、シミュレータ装置 200は、タイマの値を 1時間だけ進める。
[0133] ステップ 36において、シミュレータ装置 200は、タイマの値が終了日時に達している か否かを判定する。また、シミュレータ装置 200は、タイマの値が終了日時に達して いる場合には一連の処理を終了し、シミュレータ装置 200は、タイマの値が終了日時 に達して!/ヽなレ、場合にはステップ 31の処理に戻る。
[0134] なお、第 1実施形態では、各機器の消費電力量を 1時間単位で算出するが、これに 限定されるものではなぐシミュレーションの目的などに応じて消費電力量の算出間 隔を変更してもよレ、ことは勿論である。
[0135] (モデル化装置に記憶されたテーブルの一例）
以下において、モデル化装置 100の記憶部 140に記憶されたテーブルの一例に ついて、図面を参照しながら説明する。図 8は、本発明の第 1実施形態に係る記憶部 140に記憶されたテーブルの一例を示す図である。
[0136] 図 8に示すように、記憶部 140に記憶されたテーブルは、パラメータの種類と、パラ メータを分類する際に参照される分類条件とによって構成される。また、図 8では、パ ラメータを分類する際に参照される分類条件は「〇」で示されており、ノ ラメータを分 類する際に参照されな!/、分類条件は「 」で示されてレ、る。
[0137] 例えば、施設的要因については、 COPal、 COPa2、 COPrl、 COPr2、 KA及び Vxの全てを分類する際に参照される。一方で、機器的要因については、 COPal及 び COPa2を分類する際には、空調機に係る機器的要因のみが参照され、 COPrl、 COPr2を分類する際には、ショーケースに係る機器的要因のみが参照される。
[0138] なお、図 8で示すパラメータの分類方法は、テーブルの一例を示しているに過ぎず 、施設 10の種類（例えば、スーパーマーケットやコンビニエンスストア）や熱収支モデ ルの構築目的によって、パラメータを分類する際に参照される分類条件が適宜変更 されてもよいことは勿論である。すなわち、図 4に示した分類条件の中から、施設 10 の種類や熱収支モデルの構築目的に応じて、パラメータを分類する際に参照される 分類条件が適宜選択される。
[0139] (作用及び効果）
本発明の第 1実施形態に係るモデル化装置 100によれば、同定部 130が、熱収支 モデルの構築に必要なパラメータを、該パラメータに影響を与える条件である分類条 件 (すなわち、パラメータがばらつく要因）毎に分類された計測データに基づいて同 定することによって、ノ ラメータのばらつきを抑制しながら、従来よりも少ない計測デ ータでパラメータを同定することができる。また、消費電力量の予測を高精度に行う熱 収支モデルの構築に必要なパラメータを従来よりも少なくできる。
[0140] 計測データやパラメータを減らしても、機器の変更や機器の設定変更を行った場合 の消費エネルギー量又は類似施設に設けられる機器の消費エネルギー量の予測を 高精度に行う熱収支モデルを容易に構築することができる。
[0141] また、本発明の第 1実施形態に係るシミュレータ装置 200によれば、記憶部 220に 記憶されたパラメータが、該パラメータに影響を与える分類条件毎に分類された計測 データに基づいて同定されていることによって、熱収支モデルのパラメータの数を減 らして、従来よりも少ない計測データでパラメータを同定した場合であっても、パラメ ータのばらつきを抑制することができる。従って、熱収支モデルを容易に構築可能と しながら、シミュレータ装置 200による消費電力量の予測精度の低下を抑制すること ができる。
[0142] (実施例）
以下において、本発明の実施例について図面を参照しながら説明する。具体的に は、モデル化装置 100が記憶する各種テーブルの一例に係る説明、パラメータの同 定の一例に係る説明、及び、施設 10の種類に応じて分類条件を選択する方法の考 え方の一例に係る説明について順に行う。なお、以下に示す実施例は一例であって 、これに限定されないことに留意すべきである。
[0143] (テーブルの一例）
図 9は、実施例に係るテーブルの一例を示す図である。図 9に示すように、モデル 化装置 100は、計測データテーブル、曜日/季節テーブル、天候テーブル、気象情 報テーブル、機器動作モードテーブルなどを記憶する。 [0144] 計測データテーブルは、上述した計測部 110によって計測された計測データ（施設 内温度/湿度、施設外温度/湿度、各機器の消費電力）を日付及び時間と対応付 けるテーブルである。なお、計測データは、例えば、 1分間隔で測定される。
[0145] 曜日 /季節テーブルは、曜日及び季節を日付と対応付けるテーブルである。なお 、曜日/季節テーブルは、予めモデル化装置 100に記憶されていることが好ましい。
[0146] 天候テーブルは、時間、天候及び降水量などと日付とを対応付けるテーブルである 。なお、天候テーブルは、気象庁が発行する気象データなどに基づいて生成される。
[0147] 気象情報テーブルは、 1日平均気温、昼間平均気温及び夜間平均気温を日付と 対応付けるテーブルである。なお、気象情報テーブルは、天候テーブルと同様に、 気象庁が発行する気象データなどに基づいて生成される。
[0148] 機器動作モードテーブルは、各機器の動作状態（空調機：設定温度、運転/停止 、運転モード、サーモ ON/OFF、風量など、ショーケース：運転モードなど）と日付 及び時間を対応付けるテーブルである。なお、各機器の動作状態は、機器の動作情 報として各機器から直接取得されてもよぐ各機器のメンテナンス記録に応じて取得 されてもよい。
[0149] 図 10は、実施例に係るテーブルの一例を示す図である。図 10に示すように、モデ ル化装置 100は、分類条件毎に分類された計測データを分類条件と対応付けるテ 一ブルを記憶する。なお、図 10では、施設内温度（範囲）、施設外温度（範囲）、運転 /停止（空調機）、運転モード (空調機)及び運転モード (ショーケース）が分類条件 の一例として示されている。また、施設内温度/湿度、施設外温度/湿度及び各機 器の消費電力が計測データの一例として示されている。なお、図 10に示すテープノレ は、図 9に示すテーブルの情報を用レ、て生成される。
[0150] (パラメータの同定の一例）
図 11は、実施例に係るパラメータの同定方法について説明するための図である。 図 11に示すように、モデル化装置 100は、計測データを測定した条件と計測データ とを対応付けるテーブル (計測データテーブル (分類前)）を記憶する。なお、図 11で は、計測データを測定した条件として、 日付、時間、曜日及び季節を例示しているが 、これに限定されるものではない。すなわち、計測データテーブル (分類前）は、施設 10に設けられた各機器の動作状態や気象情報などと計測データとを対応付けてい てもよいことは勿論である。
[0151] 図 11に示すように、モデル化装置 100は、分類条件と分類条件毎に分類された計 測データとを対応付けるテーブル (計測データテーブル (分類後））を記憶する。なお 、図 11では、分類条件として、季節、時間、施設内温度及び施設外温度を例示して いるが、これに限定されるものではない。すなわち、計測データテーブル (分類後）は
、施設 10の種類などに応じて適宜選択された分類条件と計測データとを対応付けて
V、てもよ!/、ことは勿論である。
[0152] また、図 11に示すように、計測データテーブル (分類後）は、分類条件とパラメータ とを対応付ける。なお、ノ ラメータとは、例えば、熱伝達係数 (KA)、換気係数 (Vx)、 各機器の COPなどである。また、各パラメータは、分類条件毎に分類された計測デ ータに基づいて同定される。
[0153] (分類条件の選択方法の考え方）
以下において、分類条件の選択方法の考え方について、施設 10がコンビニエンス ストアである場合と、施設 10がスーパーマーケットである場合とを例に挙げて説明す
[0154] (コンビニエンスストア）
以下において、図 12に示す特徴を有するコンビニエンスストアを例に挙げて説明 する。図 12は、実施例に係るコンビニエンスストアの特徴を説明するための図である 。具体的には、このコンビニエンスストアは、図 12に示すように、人の出入りが比較的 少ない、商品の搬入量が少ない、ショーケースの霜取り運転がある、 24時間営業で あるといった特徴を有する。また、図 12では、コンビニエンスストアに設けられた機器 の動作状態や気象情報を取得できない場合を例に挙げる。
[0155] ここで、コンビニエンスストアに対応する分類条件は、コンビニエンスストアの特徴を 踏まえて選択される。
[0156] 例えば、コンビニエンスストアについて簡略化した熱収支モデルを考える場合には 、図 13に示すように、施設外温度/湿度、施設内温度/湿度、時間、月及び季節な どが分類条件として選択される。図 13は、実施例に係るコンビニエンスストアの分類 条件について説明するための図である。
[0157] 具体的には、 COP (空調機）については、空調機が 24時間運転であり、人の出入り も少ないため、時間を分類条件として選択しなくても差し支えない。一方で、施設外 温度などの影響を受けるため、月又は季節を分類条件として選択する方が好ましい。 また、空調機の動作状態（運転モード）を取得できないので、空調機の運転モードと 相関関係がある月又は季節を分類条件として選択する方が好ましい。
[0158] COP (冷凍機）については、月や季節の影響を受けないため、月や季節を分類条 件として選択しなくても差し支えないが、商品の搬入などの影響を受けるため、時間 を分類条件として選択する方が好ましい。また、ショーケースの動作状態（運転モード )を取得できないので、ショーケースの運転モードと相関関係がある時間を分類条件 として選択する方が好ましレ、。
[0159] 熱伝達係数 (KA)については、施設内温度や施設外温度の影響を受けるため、施 設内温度や施設外温度を分類条件として選択する方が好ましい。施設の各部にお ける温度分布や太陽光の輻射熱の影響を考慮して、温度分布や輻射熱と相関関係 力 る時間、月又は季節を分類条件として選択する方が好ましい。
[0160] 換気係数 (Vx)については、施設内温湿度や施設外温湿度の影響を受けるため、 施設内温湿度や施設外温湿度を分類条件として選択する方が好ましい。施設外温 湿度の影響を考慮して、施設外温湿度と相関関係がある時間、月又は季節を分類条 件として選択する方が好まし!/、。
[0161] (スーパーマーケット）
以下において、図 14に示す特徴を有するスーパーマーケットを例に挙げて説明す る。図 14は、実施例に係るスーパーマーケットの特徴を説明するための図である。具 体的には、このスーパーマーケットは、図 14に示すように、コンビニエンスストアと比 ベて、特定の時間帯/曜日に人の出入りが多い、商品の搬入量が多い、空調機の 動作状態に変更がある、施設内に設けられた機器が多いといった特徴を有する。ま た、図 14では、スーパーマーケットに設けられた機器の動作状態については取得で きる力 気象情報については取得できない場合を例に挙げる。
[0162] ここで、スーパーマーケットに対応する分類条件は、スーパーマーケットの特徴を踏 まえて選択される。
[0163] 例えば、スーパーマーケットについて熱収支モデルを考える場合には、図 15に示 すように、コンビニエンスストアよりも多くの条件が分類条件として選択される。図 15は 、実施例に係るスーパーマーケットの分類条件について説明するための図である。
[0164] 具体的には、スーパーマーケットでは、空調機（COP)については、特定の曜日に 人の出入りが多いため、曜日が分類条件として選択されることが好ましい。また、特定 の時間帯に人の出入りが多くなり、人の熱気による影響を受けるため、時間が分類条 件として選択されること力 S好ましレヽ。
[0165] また、空調機（COP)については、空調機の動作状態（運転/停止、運転モード、 設定温度、風量、サーモ ON/OFF)の影響を受けるため、空調機の動作状態が分 類条件として選択されることが好ましレ、。
[0166] さらに、空調機（COP)については、発熱機器が生じる熱が空調機の熱負荷に与え る影響を考慮して、発熱機器の使用時期と相関関係がある時間、月又は季節が分類 条件として選択されることが好ましい。例えば、発熱機器が冬季にのみ使用されるお でん機器である場合には、月又は季節を分類条件として選択する。発熱機器がフラ ィヤー（調理機器)である場合には、フライヤ一（調理機器）の使用スケジュールと相 関関係がある時間ゃ曜日を分類条件として選択する。
[0167] COP (冷凍機）については、ショーケースの動作状態（運転モード）の影響を受ける ため、運転モード (冷却/霜取り）が分類条件として選択されることが好ましい。また、 COP (冷凍機）については、プレハブ冷蔵庫などに商品を搬入した際における一時 的な熱負荷の増大を考慮して、商品の搬入と相関関係がある時間が分類条件として 選択されることが好ましい。さらに、 COP (冷凍機）については、オープンショーケース のエアカーテンの乱れやクローズショーケースの扉開閉などが人の出入りに影響を 受けるため、人の出入りと相関関係がある時間ゃ曜日が分類条件として選択されるこ とが好ましい。
[0168] 熱伝達係数 (KA)については、施設内温度や施設外温度の影響を受けるため、施 設内温度や施設外温度を分類条件として選択する方が好ましい。施設の各部にお ける温度分布や太陽光の輻射熱の影響を考慮して、温度分布や輻射熱と相関関係 がある時間、月又は季節を分類条件として選択する方が好ましい。
[0169] 換気係数 (Vx)については、施設内温湿度や施設外温湿度の影響を受けるため、 施設内温湿度や施設外温湿度を分類条件として選択する方が好ましい。施設外温 湿度の影響を考慮して、施設外温湿度と相関関係がある時間、月又は季節を分類条 件として選択する方が好ましい。また、換気係数 (Vx)については、人の出入りを考慮 して、人の出入りと相関関係がある時間ゃ曜日が分類条件として選択されることが好 ましい。
[0170] さらに、換気機器 (換気扇やデシカント空調システム）が運転状態であるか否力、 (換 気機器 (ON/OFF) )は、施設内温度/湿度に影響を与えるため、全てのパラメ一 タについて、換気機器 (ON/OFF)が分類条件として選択されることが好ましい。
[0171] なお、換気機器 (ON/OFF)をデータとして取得できない場合には、換気機器の 動作記録を参照して、換気機器が運転状態である時間などを取得し、その時間が分 類条件として選択されてもょレ、。
[0172] [第 2実施形態]
以下において、本発明の第 2実施形態について図面を参照しながら説明する。以 下においては、上述した第 1実施形態と第 2実施形態との相違点について主として説 明する。
[0173] 具体的には、上述した第 1実施形態では、施設 10に空調機、冷凍機及びショーケ ースが設けられている。これに対して、第 2実施形態では、施設 10に空調機のみが 設けられており、冷凍機及びショーケースが設けられていない。
[0174] (熱収支モデルの概要）
以下において、本発明の第 2実施形態に係る熱収支モデルの概要について、図面 を参照しながら説明する。図 16は、本発明の第 2実施形態に係る熱収支モデルの概 要を示す図である。
[0175] 図 16に示すように、施設 10は、複数の機器（室外機 11、室内機 12、室外機 21、室 内機 22)を収容する。なお、施設 10は、空調機のみが設けられた施設であり、例え
[0176] ここで、施設 10への伝導熱負荷 (Hd[kj/s] )は、第 1実施形態と同様に、以下の（ 式 1)によって求められる。
[0177] Hd = KA (To— Ti) · · · (式 1)
施設 10の換気熱負荷 (Hx[kj/s] )は、第 1実施形態と同様に、以下の（式 2)によ つて求められる。
[0178] Hx=Vx{H (To, Ho)— H (Ti, Hi) } · · · (式 2)
空調機（室内機 12、室内機 22)への熱負荷は、以下の（式 10a)によって求められ
[0179] Hal + Ha2 = Hd + Hx…（式 10a)
室外機 11の消費電力 [kW]は、第 1実施形態と同様に、以下の（式 11)によって求 められる。
[0180] Eal =Hal/COPal…（式 11)
室外機 21の消費電力 [kW]は、第 1実施形態と同様に、以下の（式 12)によって求 められる。
[0181] Ea2 = Ha2/COPa2…（式 12)
ここで、熱負荷（Hal、 Ha2)を用いない式となるように（式 10a)〜（式 12)をまとめ ると、以下の（式 13a)が得られる。
[0182] Eal * COPal + Ea2 * COPa2 = Hd + Hx- · · (式 13a)
ここで、（式 13a)に含まれるパラメータは、 COPal、 COPa2、 KA及び Vxの 4つで あるため、計測データを少なくとも 4セット準備すれば、各パラメータを同定することが できる。
[0183] [第 3実施形態]
以下において、本発明の第 3実施形態について図面を参照しながら説明する。以 下においては、上述した第 1実施形態と第 3実施形態との相違点について主として説 明する。
[0184] 具体的には、上述した第 1実施形態では、施設 10に空調機、冷凍機及びショーケ ースが設けられている。これに対して、第 3実施形態では、施設 10に冷凍機及びショ 一ケースのみが設けられており、空調機が設けられて!/、な!/、。
[0185] (熱収支モデルの概要） 以下において、本発明の第 3実施形態に係る熱収支モデルの概要について、図面 を参照しながら説明する。図 17は、本発明の第 3実施形態に係る熱収支モデルの概 要を示す図である。
[0186] 図 17に示すように、施設 10は、複数の機器（冷凍機 31、ショーケース 32〜ショーケ ース 34、冷凍機 41、ショーケース 42〜ショーケース 43)を収容する。なお、施設 10 は、冷凍機及び冷凍機に接続された機器 (ショーケース、プレハブ冷蔵庫、プレハブ 冷凍庫）が設けられた施設であり、例えば、冷蔵倉庫などである。
[0187] ここで、施設 10への伝導熱負荷 (Hd[kj/s] )は、第 1実施形態と同様に、以下の（ 式 1)によって求められる。
[0188] Hd = KA (To— Ti) · · · (式 1)
施設 10の換気熱負荷 (Hx[kj/s] )は、第 1実施形態と同様に、以下の（式 2)によ つて求められる。
[0189] Hx=Vx{H (To, Ho)— H (Ti, Hi) } · · · (式 2)
次に、伝導熱負荷 (Hd [kj/s] )及び換気熱負荷 (Hx[kj/s] )を考慮したショーケ ース 32〜ショーケース 34及びショーケース 42〜ショーケース 43への熱負荷の合計 は、以下の（式 14)によって求められる。
[0190] (Hrl + Hr2 + Hr3 + Hr4 + Hr5) =Hd + Hx- · · (式 14)
ここで、 Hr；!〜 Hr5は、伝導熱負荷（Hd[kj/s] )及び換気熱負荷（Hx[kj/s] )を 考慮したショーケース 32〜ショーケース 34及びショーケース 42〜ショーケース 43へ の熱負荷であることに留意すべきである。
[0191] 冷凍機 31の消費電力 [kW]は、以下の（式 8b)によって求められる。
[0192] Erl = (Hrl + Hr2 + Hr3) /COPrl . . . (式 8b)
冷凍機 41の消費電力 [kW]は、以下の（式 9b)によって求められる。
[0193] Er2= (Hr4 + Hr5) /COPr2 - · . (式 9b)
ここで、熱負荷（Hr；!〜 Hr5)を用いな!/、式となるように（式 3b)〜（式 9b)及び（式 1 4)をまとめると、以下の（式 15)が得られる。
[0194] Erl * COPrl + Er2 * COPr2 = Hd + Hx- · · (式 15)
ここで、（式 15)に含まれるパラメータは、 COPrl、 COPr2、 KA及び Vxの 4つであ るため、計測データを少なくとも 4セット準備すれば、各パラメータを同定することがで きる。
[0195] [第 4実施形態]
以下において、本発明の第 4実施形態について図面を参照しながら説明する。以 下においては、上述した第 1実施形態と第 4実施形態との相違点について主として説 明する。
[0196] 具体的には、上述した第 1実施形態では、ノ ラメータは、 COPal、 COPa2、 COPr 1、 COPr2、 KA及び Vxである。これに対して、第 4実施形態では、ノ ラメータは、 C OPal、 COPa2、 COPrl、 COPr2及び KAである。これに伴って、パラメータの同定 では、施設 10の換気熱負荷（Hx[kj/s] )が考慮されて!/、な!/、。
[0197] (熱収支モデルの概要）
以下において、本発明の第 4実施形態に係る熱収支モデルの概要について、図面 を参照しながら説明する。図 18は、本発明の第 4実施形態に係る熱収支モデルの概 要を示す図である。図 18に示すように、施設 10は、上述した図 1と同様の構成を有し ている。なお、図 1との相違点は、上述したように、施設 10の換気熱負荷（Hx[kj/s ])が考慮されない点である。
[0198] ここで、施設 10への伝導熱負荷 (Hd[kj/s])は、第 1実施形態と同様に、以下の（ 式 1)によって求められる。
[0199] Hd = KA(To— Ti) ··· (式 1)
各ショーケースへの熱負荷 (Hr[kj/s])は、第 1実施形態と同様に、以下の（式 3) 〜（式 7)によって求められる。
Hrl=Vrli H(Ti, Hi) -H(Tt, Ht)}-- • (式 3)
Hr2=Vr2i H(Ti, Hi) -H(Tt, Ht)}-- • (式 4)
Hr3=Vr3i H(Ti, Hi) -H(Tt, Ht)}-- '(式 5)
Hr4=Vr4i H(Ti, Hi) -H(Tt, Ht)}-- • (式 6)
Hr5=Vr5i H(Ti, Hi) -H(Tt, Ht)}-- '(式 7)
冷凍機 31の消費電力 [kW]は、第 1実施形態と同様に、以下の（式 8)によって求 められる。 [0201] Erl = (Hrl + Hr2 + Hr3) /COPrl . . . (式 8)
冷凍機 41の消費電力 [kW]は、第 1実施形態と同様に、以下の（式 9)によって求 められる。
[0202] Er2 = (Hr4 + Hr5) /COPr2. . . (式 9)
空調機（室内機 12、室内機 22)への熱負荷は、以下の（式 10c)によって求められ
[0203] Hal + Ha2 = Hd- (Hrl + Hr2 + Hr3 + Hr4 + Hr5) · · · (式 1 Oc)
室外機 11の消費電力 [kW]は、第 1実施形態と同様に、以下の（式 11)によって求 められる。
[0204] Eal =Hal/COPal— (式 11)
室外機 21の消費電力 [kW]は、第 1実施形態と同様に、以下の（式 12)によって求 められる。
[0205] Ea2 = Ha2/COPa2 - · - (¾12)
ここで、熱負荷（Hal、 Ha2)を用いない式となるように（式 10c)〜（式 12)をまとめ ると、以下の（式 13c)が得られる。
[0206] Eal水 COPal + Ea2水 COPa2 = Hd - (Hrl + Hr2 + Hr3 + Hr4 + Hr5) · · · ( 式 13c)
ここで、（式 13c)に含まれるパラメータは、 COPal、 COPa2及び KAの 3つである ため、計測データを少なくとも 3セット準備すれば、各パラメータを同定することができ
[0207] [第 5実施形態]
以下において、本発明の第 5実施形態について図面を参照しながら説明する。以 下においては、上述した第 2実施形態と第 5実施形態との相違点について主として説 明する。
[0208] 具体的には、上述した第 2実施形態では、ノ ラメータは、 COPal、 COPa2、 KA及 び Vxである。これに対して、第 5実施形態では、ノ ラメータは、 COPal、 COPa2及 び KAである。これに伴って、パラメータの同定では、施設 10の換気熱負荷（Hx[kJ /s] )が考慮されていない。 [0209] (熱収支モデルの概要）
以下において、本発明の第 5実施形態に係る熱収支モデルの概要について、図面 を参照しながら説明する。図 19は、本発明の第 5実施形態に係る熱収支モデルの概 要を示す図である。図 19に示すように、施設 10は、上述した図 16と同様の構成を有 している。なお、図 16との相違点は、上述したように、施設 10の換気熱負荷（Hx[kJ /s] )が考慮されな!/、点である。
[0210] ここで、施設 10への伝導熱負荷 (Hd[kj/s] )は、第 2実施形態と同様に、以下の（ 式 1)によって求められる。
[0211] Hd = KA (To— Ti) · · · (式 1)
空調機（室内機 12、室内機 22)への熱負荷は、以下の（式 10d)によって求められ
[0212] Hal + Ha2 = Hd— (式 10d)
室外機 11の消費電力 [kW]は、第 2実施形態と同様に、以下の（式 11)によって求 められる。
[0213] Eal =Hal/COPal…（式 11)
室外機 21の消費電力 [kW]は、第 2実施形態と同様に、以下の（式 12)によって求 められる。
[0214] Ea2 = Ha2/COPa2…（式 12)
ここで、熱負荷（Hal、 Ha2)を用いない式となるように（式 10d)〜（式 12)をまとめ ると、以下の（式 13d)が得られる。
[0215] Eal * COPal + Ea2 * COPa2 = Hd- · · (式 13d)
ここで、（式 13d)に含まれるパラメータは、 COPal、 COPa2及び KAの 3つである ため、計測データを少なくとも 3セット準備すれば、各パラメータを同定することができ
[0216] [第 6実施形態]
以下において、本発明の第 6実施形態について図面を参照しながら説明する。以 下においては、上述した第 3実施形態と第 6実施形態との相違点について主として説 明する。 [0217] 具体的には、上述した第 3実施形態では、ノ ラメータは、 COPrl、 COPr2、 KA及 び Vxである。これに対して、第 6実施形態では、ノ ラメータは、 COPrl、 COPr2及び KAである。これに伴って、パラメータの同定では、施設 10の換気熱負荷（Hx[kj/s ] )が考慮されていない。
[0218] (熱収支モデルの概要）
以下において、本発明の第 6実施形態に係る熱収支モデルの概要について、図面 を参照しながら説明する。図 20は、本発明の第 6実施形態に係る熱収支モデルの概 要を示す図である。図 20に示すように、施設 10は、上述した図 17と同様の構成を有 している。なお、図 17との相違点は、上述したように、施設 10の換気熱負荷（Hx[kJ /s] )が考慮されな!/、点である。
[0219] ここで、施設 10への伝導熱負荷 (Hd[kj/s] )は、第 3実施形態と同様に、以下の（ 式 1)によって求められる。
[0220] Hd = KA (To—Ti) · · · (式 1)
伝導熱負荷（Hd[kj/s] )を考慮したショーケース 32〜ショーケース 34及びショー ケース 42〜ショーケース 43への熱負荷の合計は、以下の（式 14e)によって求められ
[0221] (Hrl + Hr2 + Hr3 + Hr4 + Hr5) =Hd- · · (式 14e)
ここで、 Hr；!〜 Hr5は、伝導熱負荷（Hd[kj/s] )を考慮したショーケース 32〜ショ 一ケース 34及びショーケース 42〜ショーケース 43への熱負荷であることに留意すベ きである。
[0222] 冷凍機 31の消費電力 [kW]は、以下の（式 8b)によって求められる。
[0223] Erl = (Hrl + Hr2 + Hr3) /COPrl · · · (式 8b)
冷凍機 41の消費電力 [kW]は、以下の（式 9b)によって求められる。
[0224] Er2 = (Hr4 + Hr5) /COPr2. . . (式 9b)
ここで、熱負荷（Hr；!〜 Hr5)を用いな!/、式となるように（式 3b)〜（式 9b)及び（式 1 4e)をまとめると、以下の（式 15e)が得られる。
[0225] Erl * COPrl + Er2 * COPr2 = Hd- · · (式 15e)
ここで、（式 15e)に含まれるパラメータは、 COPrl、 COPr2及び KAの 3つであるた め、計測データを少なくとも 3セット準備すれば、各パラメータを同定することができる
〇
[0226] [第 7実施形態]
以下において、本発明の第 7実施形態について図面を参照しながら説明する。以 下においては、上述した第 2実施形態と第 7実施形態との相違点について主として説 明する。
[0227] 具体的には、上述した第 2実施形態では、フロアーが単数である。これに対して、第
7実施形態では、フロアーが複数である。
[0228] (熱収支モデルの概要）
以下において、本発明の第 7実施形態に係る熱収支モデルの概要について、図面 を参照しながら説明する。図 21は、本発明の第 7実施形態に係る熱収支モデルの概 要を示す図である。
[0229] 図 21に示すように、施設 10は、複数の機器（室外機 11A、室内機 12A、室外機 21 A、室内機 22A、室外機 11B、室内機 12B、室外機 21B、室内機 22B)を収容する。 なお、施設 10は、空調機のみが設けられた施設であり、例えば、オフィスなどである。
[0230] なお、室外機 11A、室内機 12A、室外機 21A及び室内機 22Aは、下位フロアーに 設けられており、室外機 11B、室内機 12B、室外機 21B及び室内機 22Bは、上位フ ロアーに設けられている。
[0231] このように、施設 10が複数のフロアーによって構成されている場合には、フロアー 毎に各パラメータを同定する。各パラメータの同定は、上述した第 2実施形態と同様 である。
[0232] すなわち、下位フロアーに対応する各パラメータは、 COPal l、 COPa21、 KA1及 び Vxlであり、上位フロアーに対応する各パラメータは、 COPal2、 COPa22、 KA2 及び Vx2である。
[0233] なお、 COPal l及び COPa21は、下位フロアーに設けられた室外機 11A及び室 外機 21Aの成績係数であり、 COPal2及び COPa22は、上位フロアーに設けられた 室外機 11B及び室外機 21Bの成績係数である。
[0234] [第 8実施形態] 以下において、本発明の第 8実施形態について図面を参照しながら説明する。以 下においては、上述した第 1実施形態と第 8実施形態との相違点について主として説 明する。
[0235] 具体的には、上述した第 1実施形態では、冷凍機に接続された機器は、ショーケー スである。これに対して、第 8実施形態では、プレハブ冷蔵庫が冷凍機に接続されて いる。
[0236] (熱収支モデルの概要）
以下において、本発明の第 8実施形態に係る熱収支モデルの概要について、図面 を参照しながら説明する。図 22は、本発明の第 8実施形態に係る熱収支モデルの概 要を示す図である。
[0237] 図 22に示すように、施設 10は、図 1と類似する機器を収容しており、ショーケース 4
2及びショーケース 43に代えて、プレハブ庫 52及びプレハブ庫 53とを有する。
[0238] プレハブ庫 52及びプレハブ庫 53としては、商品を冷蔵するプレハブ冷蔵庫や商品 を冷凍するプレハブ冷凍庫などが挙げられる。プレハブ冷蔵庫やプレハブ冷凍庫に は、庫内に入るための扉や商品を取り出すための扉などが別々に設けられている。
[0239] ここで、施設 10への伝導熱負荷 (Hd[kj/s] )は、第 1実施形態と同様に、以下の（ 式 1)によって求められる。
[0240] Hd = KA (To—Ti) · · · (式 1)
施設 10の換気熱負荷 (Hx[kj/s] )は、第 1実施形態と同様に、以下の（式 2)によ つて求められる。
[0241] Hx=Vx{H (To, Ho)— H (Ti, Hi)レ · · (式 2)
ショーケース 32〜ショーケース 34への熱負荷（Hr[kj/s] )は、第 1実施形態と同 様に、以下の（式 3)〜（式 5)によって求められる。
[0242] Hrl =Vrl {H (Ti, Hi)— H (Tt, Ht) }…（式 3)
Hr2=Vr2 {H (Ti, Hi)— H (Tt, Ht) }…（式 4)
Hr3=Vr3 {H (Ti, Hi)—H (Tt, Ht) } · · · (式 5)
プレハブ庫 52への熱負荷（Hr [kj/s] )は、以下の（式 6h)〜（式 7h)によって求め られる。 [0243] Hrpl =Vrpl {H (Ti, Hi)— H (Tt, Ht) } · · · (式 6h)
プレハブ庫 53への熱負荷は、以下の（式 7)によって求められる。
[0244] Hrp2=Vrpl {H (Ti, Hi)— H (Tt, Ht) } · · · (式 7h)
ここで、 H (Tt, Ht)は、各プレハブ冷蔵庫が吐出する冷却空気のェンタルピーで あり、例えば、プレハブ庫がプレハブ冷蔵庫である場合には H (0°C, 100%)であり、 プレハブ庫がプレハブ冷凍庫である場合には H (— 20°C, 100%)である。また、 Vrp ；!〜 Vrp2は、各プレハブ庫の置換空気量 [kg/s]であり、既知の値である。
[0245] 冷凍機 31の消費電力 [kW]は、第 1実施形態と同様に、以下の（式 8)によって求 められる。
[0246] Erl = (Hrl + Hr2 + Hr3) /COPrl · · · (式 8)
冷凍機 41の消費電力 [kW]は、以下の（式 9h)によって求められる。
[0247] Er2= (Hrpl + Hrp2) /COPr2 - · . (式 9h)
空調機（室内機 12、室内機 22)への熱負荷は、以下の（式 10h)によって求められ
[0248] Hal + Ha2 = Hd + Hx- (Hrl + Hr2 + Hr3 + Hrp 1 + Hrp2) · · · (式 1 Oh)
室外機 11の消費電力 [kW]は、第 1実施形態と同様に、以下の（式 11)によって求 められる。
[0249] Eal =Hal/COPal…（式 11)
室外機 21の消費電力 [kW]は、第 1実施形態と同様に、以下の（式 12)によって求 められる。
[0250] Ea2 = Ha2/COPa2…（式 12)
ここで、熱負荷（Hal、 Ha2)を用いない式となるように（式 10h)〜（式 12)をまとめ ると、以下の（式 13h)が得られる。
[0251] Eal水 COPal + Ea2水 COPa2 = Hd + Hx— (Hr 1 + Hr 2 + Hr3 + Hrp 1 + Hrp
2) · · · (式 13h)
ここで、（式 13h)に含まれるパラメータは、 COPal、 COPa2、 KA及び Vxの 4つで あるため、計測データを少なくとも 4セット準備すれば、各パラメータを同定することが できる。 [0252] (分類条件の選択方法の考え方）
以下において、分類条件の選択方法の考え方について、施設 10がオフィスである 場合と、施設 10が冷蔵倉庫である場合とを例に挙げて説明する。
[0253] (オフィス）
以下において、図 23に示す特徴を有するオフィスを例に挙げて説明する。オフィス は、空調機のみが設けられており、冷凍機が設けられていない施設 10の一例である 。図 23は、実施例に係るオフィスの特徴を説明するための図である。
[0254] 具体的には、このオフィスは、図 23に示すように、平日と休日とでは、オフィス内に 在室する人数 (在室人数）に差がある、平日の出勤時間及び退勤時間において、人 の出入りが多いといった特徴を有する。また、図 23では、オフィスに設けられた機器 の動作状態や気象情報を取得できる場合を例に挙げる。
[0255] ここで、オフィスに対応する分類条件は、オフィスの特徴を踏まえて選択される。
[0256] 例えば、オフィスについて簡略化した熱収支モデルを考える場合には、図 24に示 すように、施設的要因、機器的要因、時間的要因及び気象的要因が分類条件として 選択される。図 24は、実施例に係るオフィスの分類条件について説明するための図 である。
[0257] 具体的には、 COP (空調機）につ!/、ては、施設内温湿度や施設外温湿度の影響な どの影響を受けるため、施設内温湿度や施設外温湿度を分類条件として選択する方 が好ましい。空調機の動作モードによって COP (空調機）が影響を受けるため、運転 /停止、運転モード、設定温度、風量、サーモ ON/OFFを分類条件として選択す る方が好ましい。
[0258] 平日と休日とでは在室人数に差があり、在室人数の差が空調機への熱負荷に影響 を与えるため、曜日を分類条件として選択する方が好ましい。平日の出勤時間及び 退勤時間において人の出入りが多いため、人の出入りと相関がある時間及び曜日を 分類条件として選択する方が好まし!/、。
[0259] 熱伝達係数 (KA)については、施設内温度や施設外温度の影響を受けるため、施 設内温度や施設外温度を分類条件として選択する方が好ましい。施設の各部にお ける温度分布や太陽光の輻射熱の影響を考慮して、温度分布や輻射熱と相関関係 がある時間、月又は季節を分類条件として選択する方が好ましい。太陽光の輻射熱 の影響を考慮して、輻射熱と相関関係がある天候、降水量、 1日平均温度を分類条 件として選択する方が好まし!/、。
[0260] 換気係数 (Vx)については、施設内温湿度や施設外温湿度の影響を受けるため、 施設内温湿度や施設外温湿度を分類条件として選択する方が好ましい。平日の出 勤時間及び退勤時間において人の出入りが多いため、人の出入りと相関がある時間 及び曜日を分類条件として選択する方が好まし!/、。
[0261] (冷蔵倉庫）
以下において、図 25に示す特徴を有する冷蔵倉庫を例に挙げて説明する。なお、 冷蔵倉庫は、プレハブ冷蔵庫と、プレハブ冷蔵庫に接続された冷蔵用冷凍機と、プ レハブ冷凍庫と、プレハブ冷凍庫に接続された冷凍用冷凍機とを有する。冷蔵倉庫 は、冷凍機のみが設けられており、空調機が設けられていない施設 10の一例である 。図 25は、実施例に係る冷蔵倉庫の特徴を説明するための図である。
[0262] 具体的には、この冷蔵倉庫は、図 25に示すように、特定の曜日/時間帯に倉庫へ の人の出入りが多くなる、特定の曜日 /時間帯にプレハブ冷蔵庫/冷凍庫への人 の出入りが多くなる、プレハブ冷蔵庫/冷凍庫の霜取り運転が定期的に行われると いった特徴を有する。また、図 25では、冷蔵倉庫に設けられた機器の動作状態を取 得できる場合を例に挙げる。一方で、図 25では、気象情報を取得できない場合を例 に挙げる。
[0263] ここで、冷蔵倉庫に対応する分類条件は、冷蔵倉庫の特徴を踏まえて選択される。
[0264] 例えば、冷蔵倉庫について簡略化した熱収支モデルを考える場合には、図 26に示 すように、施設的要因、機器的要因及び時間的要因が分類条件として選択される。 図 26は、実施例に係る冷蔵倉庫の分類条件について説明するための図である。
[0265] COP (冷蔵用/冷凍用冷凍機）につ!/、ては、施設内温湿度や施設外温湿度の影 響などの影響を受けるため、施設内温湿度や施設外温湿度を分類条件として選択 する方が好まし!/、。プレハブ冷蔵庫/冷凍庫の動作状態 (運転モード）の影響を受 けるため、プレハブ冷蔵庫/冷凍庫の運転モード（冷却/霜取り）が分類条件として 選択されることが好ましい。 [0266] 特定の曜日/時間帯において、冷蔵倉庫への人の出入りが多いため、人の出入り と相関がある時間及び曜日を分類条件として選択する方が好ましい。プレハブ冷蔵 庫/冷凍庫などに商品を搬入した際における一時的な熱負荷の増大を考慮して、商 品の搬入と相関関係がある時間及び曜日が分類条件として選択されることが好まし い。
[0267] 熱伝達係数 (KA)については、施設内温度や施設外温度の影響を受けるため、施 設内温度や施設外温度を分類条件として選択する方が好ましい。施設の各部にお ける温度分布や太陽光の輻射熱の影響を考慮して、温度分布や輻射熱と相関関係 力 る時間、月又は季節を分類条件として選択する方が好ましい。
[0268] 換気係数 (Vx)については、施設内温湿度や施設外温湿度の影響を受けるため、 施設内温湿度や施設外温湿度を分類条件として選択する方が好ましい。特定の曜 日/時間帯に冷蔵倉庫への人の出入りが多いため、人の出入りと相関がある時間及 び曜日を分類条件として選択する方が好まし!/、。
[0269] [その他の実施形態]
本発明は上述した実施形態によって説明したが、この開示の一部をなす論述及び 図面は、この発明を限定するものであると理解すべきではない。この開示から当業者 には様々な代替実施形態、実施例及び運用技術が明らかとなろう。
[0270] 例えば、熱収支モデルの構築に必要なパラメータは、上述した実施形態で例示し たパラメータに限定されるものではない。具体的には、ノ ラメータは、施設 10の種類（ コンビニエンスストアやスーパーなど）に応じて適宜選択されてもょレ、。
[0271] パラメータの同定に必要な計測データは、上述した実施形態で例示した計測デー タに限定されるものではない。具体的には、計測データは、施設 10の種類（コンビニ エンスストアやスーパーなど）に応じて適宜選択されてもょレ、。
[0272] さらに、パラメータに影響を与える分類条件は、上述した実施形態で例示した分類 条件に限定されるものではない。具体的には、分類条件は、施設 10の種類（コンビニ エンスストアやスーパーなど）に応じて適宜選択されてもょレ、。
[0273] 上述した実施形態では、冷蔵ショーケース又は冷凍ショーケースをショーケースの 例として挙げた力 これに限定されるものではない。具体的には、ホット用ショーケー スなどの発熱機器が施設 10に収容されていてもよい。この場合において、発熱機器
(例えば、おでん機器、フライヤ一（調理機器）、コピー機）が用いられる時期と相関関 係がある時間、月又は季節は、 COP (空調機）に影響を与える分類条件として考慮さ れることが好ましい。
[0274] 発熱機器が冬季にのみ使用されるおでん機器である場合には、月又は季節を分類 条件として選択する。発熱機器が天井照明やフライヤ一（調理機器)である場合には 、天井照明やフライヤ一 (調理機器)の使用スケジュールと相関関係がある時間、曜 日、月又は季節を分類条件として選択する。発熱機器がコピー機である場合には、コ ピー機の利用時間（人の出入り）と相関関係がある時間ゃ曜日を分類条件として選択 する。
[0275] 上述した実施形態では、消費エネルギー量として、消費電力量を例に挙げて説明 したが、これに限定されるものではない。具体的には、消費エネルギーとして消費ガ ス量を考慮してもよぐ消費電力量及び消費ガス量の双方を考慮してもよい。
[0276] 上述した実施形態に係るモデル化装置 100の動作（図 5及び図 6を参照）を実現す るモデル化プログラムが提供されてもよい。同様に、上述した実施形態に係るシミュレ ータ装置 200の動作（図 7を参照）を実現するシミュレーションプログラムが提供され てもよい。
[0277] ここで、モデル化プログラム及びシミュレーションプログラムは、 ROMや RAMなど の読出し可能な媒体に格納され、 CPUなどを有するコンピュータによって実行される ことは勿論である。
[0278] 上述した実施形態に係るモデル化装置 100及びシミュレータ装置 200を含む熱収 支モデル利用システムが提供されてもよい。ここで、熱収支モデル利用システムでは 、モデル化装置 100に設けられた各構成及びシミュレータ装置 200に設けられた各 構成は、有線回線又は無線回線によって接続された複数の装置に分散して配置さ れていてもよい。さらに、モデル化装置 100及びシミュレータ装置 200の動作を含む 熱収支モデル利用方法が提供されてもよい。
[0279] 熱収支モデル利用システム又は熱収支モデル利用方法によれば、上述したモデル 化装置 100及びシミュレータ装置 200が奏する効果が得られることは勿論である。 [0280] 上述した実施形態では、施設 10への伝導熱負荷 (Hd[kj/s] )は、以下の（式 1) によって求められるが、これに限定されるものではない。
[0281] Hd = KA (To— Ti) · · · (式 1)
具体的には、施設 10への伝導熱負荷 (Hd[kj/s] )は、以下の（式 la)によって求 められてもよい。
[0282] Hd = k X S X (To—Ti) · · · (式 la)
ここで、 kは、熱通過率又は熱貫流率 [kj/m2/°C/s]であり、 Sは、施設 10の壁、 屋根、ガラスなどの総面積である。
[0283] すなわち、ノ ラメータとしては、熱伝達係数 (KA)に代えて、熱通過率又は熱貫流 率 (k)を用いてもよい。
[0284] 上述した実施形態では、施設 10の換気熱負荷 (Hx[kj/s] )の算出では、以下の（ 式 2)に示すように、換気係数 (Vx[kg/s] )が用いられる力 これに限定されるもので はない。
[0285] Hx=Vx{H (To, Ho)— H (Ti, Hi)レ · · (式 2)
具体的には、施設 10の換気熱負荷 (Hx[kj/s] )は、換気係数 (Vx[kg/s] )に代 えて、施設 10への空気流量 (Vx[kg/s] )であってもよい。
[0286] すなわち、パラメータとしては、換気係数 (Vx[kg/s] )に代えて、空気流量 (Vx[k g/s] )を用いてもよい。
[0287] 上述した実施形態では、機器の能力（例えば、加熱/冷却能力）と機器の消費エネ ルギ一との関係を示すパラメータとして、機器の成績係数 (COP)を用いる。成績係 数 (COP)の具体例としては、以下に示す値が考えられる。
[0288] (1) 空調機（室外機）が EHP (Electric Heat Pump)である場合には、冷房/ 暖房能力と消費電力との比。
[0289] (2) 空調機（室外機）が GHP (Gas Heat Pump)である場合には、冷房/暖房 能力と消費エネルギー（消費電力 +消費ガス）との比。
[0290] (3) 空調機が吸収式冷温水機である場合には、冷房/暖房能力と消費エネルギ 一（消費電力 +消費ガス）との比。
[0291] (4) 冷凍機がモータ駆動である場合には、冷凍能力と消費電力（又は、入力電力 )との比。
[0292] (5) 冷凍機がガスエンジン駆動である場合には、冷凍能力と消費エネルギー（消 費電力（又は、入力電力） +消費ガス）との比。
[0293] なお、 日本国特許出願第 2006— 244514号（2006年 9月 8日出願）の全内容と、 日本国特許出願第 2007— 219840号（2007年 8月 27日出願）の全内容とが、参照 により、本願明細書に組み込まれている。
産業上の利用可能性
[0294] 以上のように、本発明によれば、機器の変更や機器の設定変更を行った場合の消 費エネルギー量又は類似施設に設けられる機器の消費エネルギー量の予測を高精 度に行う熱収支モデルを容易に構築することを可能とするモデル化装置及びモデル 化プログラム、熱収支モデルを用いて機器の消費エネルギー量を予測するシミュレ ータ装置及びシミュレーションプログラム、並びに、これらを含む熱収支モデル利用 方法及び熱収支モデル利用システムを提供することができる。

Claims

請求の範囲
[1] 複数の機器を収容する施設の熱収支モデルの構築に必要なパラメータを同定する ために計測された計測データを、前記パラメータに影響を与える条件である分類条 件毎に分類する分類部と、
前記分類条件毎に分類された前記計測データに基づいて、前記パラメータを前記 分類条件毎に同定する同定部とを備えることを特徴とするモデル化装置。
[2] 前記分類条件は、前記施設内の温度、前記施設内の湿度、前記施設外の温度及 び前記施設外の湿度、施設入口ドアの開閉を示すセンサ情報のいずれかを少なくと も含む施設的要因に応じて設定された条件であることを特徴とする請求項 1に記載 のモデル化装置。
[3] 前記分類条件は、時間、曜日、月及び季節のいずれ力、を少なくとも含む時間的要 因に応じて設定された条件であることを特徴とする請求項 1に記載のモデル化装置。
[4] 前記分類条件は、天気、降水量及び平均気温のいずれかを少なくとも含む気象的 要因に応じて設定された条件であることを特徴とする請求項 1に記載のモデル化装 置。
[5] 前記分類条件は、前記機器が運転状態であるか否か、前記機器の運転モード、前 記機器に設定された温度、前記機器に設定された風量、前記機器の温度制御にお けるサーモ状態がオン力、オフ力、、前記機器に関して取得されるセンサ情報の!/、ずれ 力、を少なくとも含む機器的要因に応じて設定された条件であることを特徴とする請求 項 1に記載のモデル化装置。
[6] 前記パラメータは、前記施設に流入出する伝導熱量若しくは前記施設に流入する 輻射熱量の算出に用いる比例係数、前記施設に流入出する換気熱量の算出に用い る係数、又は、前記機器の能力と前記機器の消費エネルギーとの関係を示す係数で あることを特徴とする請求項 1に記載のモデル化装置。
[7] 複数の機器を収容する施設の熱収支モデルの構築に必要なパラメータに影響を与 える条件である分類条件毎に、前記パラメータを取得する取得部と、
シミュレーション条件を受け付けるとともに、前記取得部によって前記分類条件毎に 取得された前記パラメータの中から、前記シミュレーション条件に合致する前記パラメ ータを抽出する抽出部と、
前記抽出部によって抽出された前記パラメータを用いて、前記機器の消費エネル ギ一量を予測する予測部とを備え、
前記パラメータは、前記分類条件毎に分類された計測データに基づいて同定され て!/、ることを特徴とするシミュレータ装置。
[8] 複数の機器を収容する施設の熱収支モデルの構築に必要なパラメータを同定する ために計測された計測データを、前記パラメータに影響を与える条件である分類条 件毎に分類するステップ Aと、
前記分類条件毎に分類された前記計測データに基づいて、前記パラメータを前記 分類条件毎に同定するステップ Bとをコンピュータに実行させることを特徴とするモデ ル化プログラム。
[9] 複数の機器を収容する施設の熱収支モデルの構築に必要なパラメータに影響を与 える条件である分類条件毎に、前記パラメータを取得するステップ Cと、
シミュレーション条件を受け付けるとともに、前記ステップ Cで前記分類条件毎に取 得された前記パラメータの中から、前記シミュレーション条件に合致する前記パラメ一 タを抽出するステップ Dと、
前記ステップ Dで抽出された前記パラメータを用いて、前記機器の消費エネルギー 量を予測するステップ Eとをコンピュータに実行させ、
前記パラメータは、前記分類条件毎に分類された計測データに基づいて同定され ていることを特徴とするシミュレーションプログラム。
[10] 複数の機器を収容する施設の熱収支モデルの構築に必要なパラメータを同定する ために計測された計測データを、前記パラメータに影響を与える条件である分類条 件毎に分類するステップ Aと、
前記分類条件毎に分類された前記計測データに基づいて、前記パラメータを前記 分類条件毎に同定するステップ Bと、
前記ステップ Bで同定された前記パラメータを前記分類条件毎に取得するステップ Cと、
シミュレーション条件を受け付けるとともに、前記ステップ Cで前記分類条件毎に取 得された前記パラメータの中から、前記シミュレーション条件に合致する前記パラメ一 タを抽出するステップ Dと、
前記ステップ Dで抽出された前記パラメータを用いて、前記機器の消費エネルギー 量を予測するステップ Eとを含むことを特徴とする熱収支モデル利用方法。
[11] 複数の機器を収容する施設の熱収支モデルの構築に必要なパラメータを同定する ために計測された計測データを、前記パラメータに影響を与える条件である分類条 件毎に分類する分類部と、
前記分類条件毎に分類された前記計測データに基づいて、前記パラメータを前記 分類条件毎に同定する同定部と、
前記同定部によって同定された前記パラメータを前記分類条件毎に取得する取得 部と、
シミュレーション条件を受け付けるとともに、前記取得部によって前記分類条件毎に 取得された前記パラメータの中から、前記シミュレーション条件に合致する前記パラメ ータを抽出する抽出部と、
前記抽出部によって抽出された前記パラメータを用いて、前記機器の消費エネル ギー量を予測する予測部とを備えることを特徴とする熱収支モデル利用システム。
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