JP2001336805A - Method of calculating demand for energy of heat source system of building and method of drawing up scheme of optimum operation of the system - Google Patents
Method of calculating demand for energy of heat source system of building and method of drawing up scheme of optimum operation of the systemInfo
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Abstract
Description
【０００１】[0001]
【発明の属する技術分野】本発明は、設定期間中に多様
に変化する、建物熱源システムのエネルギー需要を算定
する方法、及び建物熱源システムの最適運転方策の策定
方法に関し、更に詳細には、建物熱源システムのエネル
ギー需要を経済的に算出し、算出したエネルギー需要に
基づいて、所望の最適運転方策を策定できるようにし
た、建物熱源システムの最適運転方策の策定方法に関す
るものである。BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention relates to a method for estimating the energy demand of a building heat source system and a method for formulating an optimum operation method of the building heat source system, which vary in a set period, and more particularly to a building The present invention relates to a method of formulating an optimal operation policy of a building heat source system, which is capable of economically calculating energy demand of a heat source system and determining a desired optimal operation policy based on the calculated energy demand.
【０００２】[0002]
【従来の技術】建物熱源システムは、冷暖房用熱源、或
いは冷水、温水、蒸気等のユーティリティを建物に供給
するシステムである。近年、建物熱源システムの対象が
個別の建物から複数の建物を有する建物コンプレック
ス、或いは地域コミュニティに拡がると共に、省エネル
ギー化、省コスト化を目的とした様々な熱源機器が実用
化され、建物熱源システムに導入されて来ている。例え
ば、冷房用の冷水を供給する場合には、一次エネルギー
として電力を用いる機器、ガス又は灯油を用いる機器な
どが使用されている。また、コージェネレーション・シ
ステムは、発電して電力を供給すると共に発電に伴い発
生する排熱を利用して、暖房用温水、給湯用温水、冷房
用冷水などの多様なエネルギー需要を充足することが出
来る。近年の建物熱源システムでは、省エネルギー化を
図るために、積極的に、このようなコージェネレーショ
ン・システム等の熱源機器を複合的に用いた複合型熱源
システムを採用する傾向が強くなっている。特に、エネ
ルギー多消費型建物であるホテル、病院、大規模事務所
ビル、それらの建物コンプレックスなどでは、複合型熱
源システムが多用されている。2. Description of the Related Art A building heat source system is a system for supplying a building with a heating / cooling heat source or utilities such as cold water, hot water, and steam. In recent years, building heat source systems have expanded from individual buildings to building complexes with multiple buildings or local communities, and various heat source devices for energy saving and cost saving have been put into practical use. Has been introduced. For example, when supplying cold water for cooling, equipment using electric power as primary energy, equipment using gas or kerosene, and the like are used. In addition, cogeneration systems can generate and supply power and use the waste heat generated by the power generation to meet diverse energy demands such as hot water for heating, hot water for hot water supply, and cold water for cooling. I can do it. In recent years, in building heat source systems, in order to achieve energy saving, there has been a strong tendency to actively adopt a composite heat source system using a combination of heat source devices such as a cogeneration system. In particular, in a high energy consumption building such as a hotel, a hospital, a large-scale office building, and a complex of these buildings, a complex heat source system is frequently used.
【０００３】ところで、複合型熱源システムでは、各エ
ネルギー需要／負荷は、例えば電力、冷暖房、給湯、蒸
気等の需要／負荷は、常に、変動している。従って、こ
のような複合型熱源システムの省エネルギー化、省コス
ト化された運転を行う場合には、非定常に変動する各エ
ネルギー需要／負荷を一元的に管理し、エネルギー需要
／負荷と供給能力とを考慮しながら各熱源機器の運転方
法を決定して行くことが必要である。そのためには、各
熱源機器の運転条件を個々に設定するのではなく、各熱
源機器の運転条件を相互に関連させて設定することが必
要であって、熱源システムの運転管理は、非常に複雑な
運転条件を満足するように多岐にわたる機器の管理を必
要とする。換言すれば、運転の良し悪しによって、省エ
ネルギー化、省コスト化の成否が、大きく影響される状
況となっている。In the combined heat source system, the energy demands / loads, for example, the demands / loads of electric power, cooling / heating, hot water supply, steam, etc., are constantly changing. Therefore, when performing energy-saving and cost-saving operation of such a combined heat source system, each energy demand / load that fluctuates irregularly is managed in a unified manner, and the energy demand / load and supply capacity are unified. It is necessary to determine the operation method of each heat source device in consideration of the above. For this purpose, it is necessary to set the operating conditions of each heat source device in relation to each other, instead of setting the operating conditions of each heat source device individually, and the operation management of the heat source system is very complicated. It requires a wide range of equipment management to satisfy various operating conditions. In other words, the success or failure of energy saving and cost saving is greatly affected by the quality of driving.
【０００４】そこで、複雑な構成の複合型熱源システム
を運転するに当たり、省エネルギー化及び省コスト化が
達成できるように運転するためには、個々の熱源機器の
運転条件を設定する際に、数理計画法を適用して設定す
ることが有効になる。つまり、建物のエネルギー需要を
予め十分に解析し、その解析結果に基づいて数理計画法
に従って演算し、最適化された熱源システムの運転条
件、運転方法を策定することが重要になっている。[0004] Therefore, in order to operate a complex heat source system having a complicated configuration so as to achieve energy saving and cost saving, it is necessary to use a mathematical program when setting the operating conditions of each heat source device. Setting by applying the law becomes effective. In other words, it is important to sufficiently analyze the energy demand of the building in advance, calculate the energy demand based on the analysis result according to the mathematical programming, and formulate the optimized operating conditions and operating method of the heat source system.
【０００５】[0005]
【発明が解決しようとする課題】ところで、解析の基礎
データとして用いる建物のエネルギー需要データは、一
般的には、電力、ガス、油等の各種エネルギーの一定期
間のエネルギー需要、例えば過去１年間にわたる日々の
各種エネルギーのエネルギー需要が用いられている。し
かし、１年間の日々のエネルギー需要データを解析の基
礎データとして使用とするときには、データ量が膨大に
なり、データを集積し、解析する費用が嵩むために、技
術的かつ経済的に合理的でない。例えば、実施例で説明
するように、建物熱源システムの機器のデータとして３
３種の記録データがあって、３３種の各記録データを１
時間毎に記録していたとすると、２４時間×３６５日×
３３データ種＝２８９，０８０にも達する。従って、コ
ンピュータを使って建物熱源システムの運転を解析する
ためにコンピュータにデータを入力する際、２８９，０
８０個の全てのデータを入力しようとすると、入力作業
だけでも、膨大な作業となり、現実的でない。By the way, energy demand data of a building used as basic data for analysis is generally energy demand of various energies such as electric power, gas and oil for a certain period, for example, over the past year. The daily energy demands of various energies are used. However, when one-day daily energy demand data is used as basic data for analysis, the amount of data becomes enormous, and the cost of accumulating and analyzing data increases, which is not technically and economically rational. For example, as described in the embodiment, as data of equipment of the building heat source system, 3
There are three types of recording data, and 33 types of recording data
If it was recorded every hour, 24 hours x 365 days x
As many as 33 data types = 289,080. Therefore, when inputting data to a computer in order to analyze the operation of the building heat source system using the computer, 289,0
If an attempt is made to input all 80 data, the input operation alone becomes a huge operation, which is not practical.
【０００６】また、熱源システムの時々刻々に変動する
エネルギー需要、及びエネルギー需要を賄う熱源機器の
運転条件のデータは、通常、日報、月報と称されるデー
タ記録用紙に記録され、運転の記録データとして保管さ
れている。従って、理論的には、記録データに基づいて
必要な演算を行って、所望の解析用の基礎データを求め
ることが出来るものの、データ記録用紙に記録された記
録データを基に演算を行うのは、膨大な人手と時間と費
用を要するために、現実には極めて難しいことである。
従って、建物熱源システムの最適運転方策を策定するた
めに、既設建物熱源システムの運転状態の解析を行うに
は、設定した期間、例えば期間として１年間を設定する
と、一年間の建物熱源システムのエネルギー需要を効率
的に求めることが必要である。[0006] The energy demand of the heat source system which fluctuates every moment and the data of the operating conditions of the heat source equipment which covers the energy demand are usually recorded on a data recording sheet called a daily report or a monthly report. Has been stored as. Therefore, theoretically, it is possible to perform a necessary operation based on the recording data to obtain desired basic data for analysis, but it is not necessary to perform the operation based on the recording data recorded on the data recording paper. In reality, it is extremely difficult because of the huge amount of manpower, time and cost.
Therefore, in order to formulate an optimal operation policy for the building heat source system, the analysis of the operating state of the existing building heat source system requires a set period, for example, one year as the period. It is necessary to find demand efficiently.
【０００７】そこで、本発明の目的は、第１には、建物
熱源システムのエネルギー需要を経済的に算定する方法
を提供することであり、第２には、求めたエネルギー需
要に基づいて、建物熱源システムの最適運転方策を策定
する方法を提供することである。Therefore, an object of the present invention is to firstly provide a method for economically calculating the energy demand of a building heat source system, and secondly, to provide a building based on the determined energy demand. The purpose of the present invention is to provide a method for formulating an optimal operation strategy of a heat source system.
【０００８】[0008]
【課題を解決するための手段】上記目的を達成するため
に、本発明に係る建物熱源システムのエネルギー需要の
算定方法（以下、第１の発明方法と言う）は、設定期間
中に多様に変化する、建物、又は複数の建物を含む地域
の既設熱源システム（以下、建物熱源システムと言う）
のエネルギー需要を算定する方法であって、設定期間中
の日々の建物熱源システムの一日当たりの総エネルギー
需要量（以下、日間総エネルギー需要量と言う）及び日
間総エネルギー需要量の概数を算出する第１の工程と、
日間総エネルギー需要量を設定需要カテゴリ毎に区分し
て、設定需要カテゴリ毎のエネルギー需要量の概数を算
出し、次いで、設定需要カテゴリ毎のエネルギー需要量
の概数及び日間総エネルギー需要量の概数からなる数値
列を作成して、作成した数値列を日々のエネルギー需要
パターンとして規定し、次いで同じエネルギー需要パタ
ーンを有する日同士を集めて複数のパターン・グループ
にグループ化する第２の工程と、各パターン・グループ
の外気条件を代表する日をそれぞれのパターン・グルー
プを代表する代表日として決定し、代表日のエネルギー
需要パターンを代表日の属するパターン・グループのエ
ネルギー需要パターンとして規定する第３の工程と、複
数個の代表日のエネルギー需要パターンによって、設定
期間中の建物熱源システムのエネルギー需要を規定する
第４の工程とを有することを特徴としている。In order to achieve the above object, a method for calculating the energy demand of a building heat source system according to the present invention (hereinafter referred to as a first invention method) is changed variously during a set period. Existing heat source system in a building or area containing multiple buildings (hereinafter referred to as building heat source system)
A total energy demand per day (hereinafter, referred to as a daily total energy demand) of a building heat source system and an approximate number of a daily total energy demand during a set period. A first step;
The daily total energy demand is divided for each set demand category, and the approximate number of energy demand for each set demand category is calculated, and then the approximate number of energy demand for each set demand category and the approximate number of daily total energy demand are calculated. A second step of creating a numerical sequence of the following, defining the created numerical sequence as a daily energy demand pattern, and then collecting days having the same energy demand pattern and grouping them into a plurality of pattern groups; A third step of determining a day representing the outside air condition of the pattern group as a representative day representing each pattern group, and defining an energy demand pattern of the representative day as an energy demand pattern of the pattern group to which the representative day belongs. And the energy demand pattern of multiple representative days, the building heat source during the set period It is characterized by a fourth step of defining a stem of energy demand.
【０００９】第１の発明方法で設定する設定期間の日数
には制約はないが、実用的には、１年間である。概数と
は、低い位の数字を丸めて上位二桁或いは三桁の数字に
丸めた数、更には上位二桁或いは三桁の数字×１０
X （Ｘは任意の整数）等のおおよその数を言う。また、
設定需要カテゴリとは、建物熱源システムが建物に供与
するユーティリイ需要、例えば電力需要、暖房需要、温
水需要、冷水需要等のエネルギー需要のカテゴリであっ
て、その数、属性には制約は無く、建物熱源システムの
エネルギー需要態様に基づいて設定する。実用的には、
建物熱源システムのエネルギー需要を構成する設定需要
カテゴリを、例えば電力需要、冷房需要、暖房需要、給
湯需要、及び加湿用蒸気需要と設定する。ここで、電力
需要とは、冷房需要、暖房需要、給湯需要、及び蒸気需
要を賄う熱源機器の駆動等に要する電力需要を除いた、
コンセントから取る一般電源、照明等の第１次的電力需
要である。第１の発明方法は、既設建物熱源システムの
エネルギー需要を算定する方法であって、建物熱源シス
テムの構成には制約はない。また、エネルギーの種類、
数にも制約はない。本発明方法で算定したエネルギー需
要は、既設建物熱源システムのリニューアル（Renewal)
の際の基礎データとして使用できる。Although the number of days of the set period set by the first invention method is not limited, it is practically one year. Approximate number is the number obtained by rounding the lower digit to the upper two or three digits, and the upper two or three digits x 10
An approximate number such as X (X is an arbitrary integer). Also,
The set demand category is a category of energy demand such as utility demand provided by the building heat source system to the building, for example, power demand, heating demand, hot water demand, cold water demand, and the number and attributes thereof are not limited. Set based on the energy demand mode of the building heat source system. In practice,
The set demand categories that constitute the energy demand of the building heat source system are set as, for example, power demand, cooling demand, heating demand, hot water supply demand, and humidification steam demand. Here, the power demand excludes cooling demand, heating demand, hot water demand, and power demand required for driving a heat source device that covers steam demand.
This is the primary power demand from outlets such as general power and lighting. The first invention method is a method for calculating the energy demand of an existing building heat source system, and there is no restriction on the configuration of the building heat source system. Also, the type of energy,
There is no restriction on the number. The energy demand calculated by the method of the present invention is used for renewal of the existing building heat source system.
Can be used as basic data for
【００１０】第１の発明方法は、設定期間中の各日を同
じエネルギー需要パターンを有する複数個のパターン・
グループに区分し、区分したパターン・グループ内で代
表日を決定し、代表日のエネルギー需要パターンをパタ
ーン・グループのエネルギー需要パターンとして規定す
る。そして、設定期間中に多様に変化する建物熱源シス
テムのエネルギー需要を複数個の代表日のエネルギー需
要パターンによって規定している。これにより、多量に
記録管理されている過去の日々の大量の記録データを少
数の代表日のエネルギー需要パターンとして整理し、少
数の代表日のエネルギー需要パターンによって設定期間
中のエネルギー需要を規定しているので、建物熱源シス
テムのエネルギー需要を経済的に算定することができ
る。[0010] The first invention method is characterized in that each day during the set period includes a plurality of patterns having the same energy demand pattern.
The group is divided into groups, a representative day is determined in the divided pattern group, and the energy demand pattern on the representative day is defined as the energy demand pattern of the pattern group. Then, the energy demand of the building heat source system that changes variously during the set period is defined by a plurality of energy demand patterns on representative days. In this way, a large amount of past recorded data that is recorded and managed in large quantities is organized as an energy demand pattern for a small number of representative days, and the energy demand during the set period is defined by the energy demand pattern for a small number of representative days. As a result, the energy demand of the building heat source system can be calculated economically.
【００１１】第１の発明方法の好適な実施態様では、第
１の工程は、建物熱源システムを構成する機器の運転デ
ータに基づいて、設定期間の各日の建物熱源システムの
一日当たりのエネルギー需要量を合計して日間総エネル
ギー需要量を算出する第１のステップと、日間総エネル
ギー需要量をＸ×１０Y （Ｘ及びＹは任意の整数）で除
して０を超え、Ｚ（Ｚは任意の整数）未満の範囲の商を
求め、次いで商を丸め処理して、有効数字Ｌ桁の０及び
１以上以上Ｚ以下の整数商を求めて、求めた整数商を各
日の日間エネルギー需要指標として規定する第２のステ
ップとを有する。[0011] In a preferred embodiment of the first invention method, the first step includes, based on the operation data of the equipment constituting the building heat source system, the daily energy demand of the building heat source system for each of the set periods. A first step of calculating the total daily energy demand by summing the amounts, and dividing the total daily energy demand by X × 10 Y (X and Y are arbitrary integers) to exceed 0, and Z (Z is Quotient in the range of less than any arbitrary integer), rounding the quotient, obtaining an integer quotient of 0 significant L digits and an integer not less than 1 and not more than Z, and calculating the obtained integer quotient as the daily energy demand of each day. A second step defined as an index.
【００１２】第１の発明方法で、丸め処理とは、四捨五
入、切上げ、及び切り捨てのいずれかによって、所定有
効数字の数値を求めることである。In the first invention, the rounding means obtaining a numerical value of a predetermined significant figure by rounding, rounding up, or rounding down.
【００１３】また、Ｘ、Ｚ、Ｌは大きければ大きいほ
ど、建物熱源システムのエネルギー需要の算定精度は高
まるものの、処理するデータ量が増加する。実用的に
は、Ｘが１、Ｚが１０、並びにＬが１又は２である。The larger the values of X, Z, and L are, the higher the accuracy of calculating the energy demand of the building heat source system is, but the more data is processed. Practically, X is 1, Z is 10, and L is 1 or 2.
【００１４】第１の発明方法の好適な実施態様では、第
２の工程では、日間総エネルギー需要量を、電力需要を
含む設定需要カテゴリに区分して、設定需要カテゴリ毎
のエネルギー需要量を求める第３のステップと、設定期
間内の各日について、電力需要を除く設定需要カテゴリ
毎のエネルギー需要量を電力需要のエネルギー需要量で
除して商を求め、次いで商を丸め処理して０．０＋（１
／Ｍ）×Ｒ（Ｍは任意の整数、Ｒは０を含む任意の整
数）のいずれかで表される有効数字Ｎ桁の丸め商を求
め、求めた丸め商を各設定需要カテゴリの需要比率とし
て定義する、第４のステップと、各設定需要カテゴリ毎
の需要比率及び日間エネルギー需要指標からなる数値列
によって、各日のエネルギー需要パターンを規定する第
５のステップと、設定期間内の各日のうちから同じエネ
ルギー需要パターンを有する日同士を集めてパターン・
グループにグループ化する第６のステップととを有す
る。ここで、設定需要カテゴリのエネルギー需要量を電
力需要のエネルギー需要量で除して需要比率を求めてい
るのは、電力需要が年間を通してほぼ一定の値であっ
て、これを基準にして需要比率を求めると、多様に変化
する建物熱源システムのエネルギー需要の実態を規定し
易いからである。In a preferred embodiment of the first invention method, in the second step, the total daily energy demand is divided into set demand categories including power demand, and the energy demand for each set demand category is obtained. In the third step, for each day within the set period, the energy demand in each set demand category excluding the power demand is divided by the energy demand of the power demand to obtain a quotient, and then the quotient is rounded to obtain a quotient. 0+ (1
/ M) × R (M is an arbitrary integer, R is an arbitrary integer including 0) and a rounding quotient of N significant digits is calculated, and the obtained rounding quotient is a demand ratio of each set demand category. A fifth step of defining an energy demand pattern for each day by a numerical sequence including a demand ratio for each set demand category and a daily energy demand index; Of the days, the days with the same energy demand pattern are collected
And a sixth step of grouping into groups. Here, the demand ratio is obtained by dividing the energy demand of the set demand category by the energy demand of the power demand because the power demand is almost constant throughout the year, and the demand ratio is based on this value. This is because it is easy to define the actual situation of the energy demand of the building heat source system that changes in various ways.
【００１５】更に好適には、第４のステップのＭを大き
くして、建物熱源システムのエネルギー需要の算定精度
を高めることもできる。また、実用的には、第２の工程
では、パターン・グループの数が１０以上２０以下にす
ることにより、建物熱源システムのエネルギー需要の算
出の誤差を約±１０％以下に収めることができる。[0015] More preferably, M in the fourth step can be increased to increase the accuracy of calculating the energy demand of the building heat source system. Practically, in the second step, by setting the number of pattern groups to 10 or more and 20 or less, it is possible to reduce an error in calculating the energy demand of the building heat source system to about ± 10% or less.
【００１６】第１の発明方法の好適な実施態様では、第
３の工程では、各パターン・グループの各日の日間平均
外気エンタルピを求め、日間平均外気エンタルピの数値
を丸め処理して有効数字Ｐ桁の丸め日間平均外気エンタ
ルピを求める第７のステップと、同じ丸め日間平均外気
エンタルピを有する日同士を集めてエンタルピ・グルー
プにグループ化する第８のステップと、一つのエンタル
ピ・グループに属する日数が最も多いエンタルピ・グル
ープのなかから任意の日を選択してパターン・グループ
の代表日とし、代表日のエネルギー需要パターンをパタ
ーン・グループに属する各日のエネルギー需要パターン
として規定する第９のステップとを有する。In a preferred embodiment of the first invention method, in the third step, a daily average outside air enthalpy of each pattern group is calculated for each day, and a numerical value of the daily average outside air enthalpy is rounded to obtain a significant figure P. A seventh step of calculating a rounded day average fresh air enthalpy of a digit, an eighth step of collecting days having the same rounded day mean fresh air enthalpy and grouping them into an enthalpy group, and the number of days belonging to one enthalpy group A ninth step of selecting an arbitrary day from the largest enthalpy group as the representative day of the pattern group and defining the energy demand pattern of the representative day as the energy demand pattern of each day belonging to the pattern group; Have.
【００１７】建物の外気条件は、主として、気温と湿度
によって規定されるが、本発明方法では、規定因子を減
少させるために、気温及び湿度に密接に関係する平均外
気エンタルピを建物の外気条件の規定因子としている。The outside air condition of a building is mainly determined by the temperature and humidity. In the method of the present invention, in order to reduce the defining factors, the average outside air enthalpy closely related to the temperature and the humidity is set to the outside air condition of the building. It is a defining factor.
【００１８】第１の発明方法の好適な実施態様では、第
９のステップに続いて、各パターン・グループの代表日
のエネルギー需要パターンに基づいて、建物熱源システ
ムの各パターン・グループ毎の総エネルギー需要量及び
設定需要カテゴリ毎のエネルギー需要量、並びに建物熱
源システムの適用期間中の総エネルギー需要量、及び設
定カテゴリ毎の総エネルギー需要量を求める。In a preferred embodiment of the method of the first invention, following the ninth step, the total energy for each pattern group of the building heat source system is determined based on the energy demand pattern of the representative day of each pattern group. The demand amount and the energy demand amount for each set demand category, the total energy demand amount during the application period of the building heat source system, and the total energy demand amount for each set category are obtained.
【００１９】また、Ｐは大きければ大きいほど、建物熱
源システムのエネルギー需要の算定精度は高まるもの
の、処理するデータ量が増加する。実用的には、Ｐが２
である。The larger the value of P, the higher the accuracy of calculating the energy demand of the building heat source system, but the larger the amount of data to be processed. Practically, P is 2
It is.
【００２０】本発明に係る建物熱源システムの最適運転
方策の策定方法（以下、第２の発明方法と言う）は、エ
ネルギー需要と関連する建物熱源システムの解析モデル
を作成し、更に解析モデルに対する最適運転方策を対象
とした目的関数を設定するステップと、上述の建物熱源
システムのエネルギー需要の算定方法によって求めた各
パターン・グループのエネルギー需要パターン毎に、最
適運転方策の目的関数を演算し、各パターン・グループ
毎に建物熱源システムの最適運転方策を設定するステッ
プとを有することを特徴としている。The method of formulating an optimal operation policy of a building heat source system according to the present invention (hereinafter referred to as a second invention method) is to prepare an analysis model of a building heat source system related to energy demand and further optimize the analysis model. Setting an objective function for the operating strategy, and calculating the objective function of the optimal operating strategy for each energy demand pattern of each pattern group determined by the above-described method for calculating the energy demand of the building heat source system, Setting an optimum operation policy of the building heat source system for each pattern group.
【００２１】目的関数の対象には制約は無く、例えば、
最適運転方策が、建物熱源システムの運転費用、エネル
ギー消費量及びＣＯ2 排出量の少なくともいずれかを最
小化することを目的としている。第２の発明方法によれ
ば、第１の発明方法で算出した建物熱源システムのエネ
ルギー需要に充足し、かつ種々の目的を達成するのに最
適な運転方策を比較的簡便に算出することができる。There are no restrictions on the object of the objective function.
Optimal operating strategies aim at minimizing the operating costs, energy consumption and / or CO 2 emissions of the building heat source system. According to the second invention method, it is possible to relatively easily calculate an optimal operation policy that satisfies the energy demand of the building heat source system calculated by the first invention method and achieves various objects. .
【００２２】[0022]
【発明の実施の形態】以下に、添付図面を参照して、実
施形態例に基づいて本発明をより詳細に説明する。建物熱源システムのエネルギー需要の算定方法の実施形
態例 本実施形態例は、第１の発明方法に係る建物熱源システ
ムのエネルギー需要の算定方法の実施形態の一例であっ
て、図１及び図２は本実施形態例の方法によって建物熱
源システムのエネルギー需要を算出する際の算出手順を
示すフローチャートである。本実施形態例の建物熱源シ
ステムのエネルギー需要の算定方法では、先ず、ステッ
プＳ1 で、設定期間中の日々の建物熱源システムの熱源
機器の運転データを運転日報等によって特定する。設定
期間は、例えば１年間、３６５日とする。DESCRIPTION OF THE PREFERRED EMBODIMENTS The present invention will be described below in more detail with reference to the accompanying drawings based on embodiments. Implementation of energy demand calculation method for building heat source system
Embodiment This embodiment is an example of an embodiment of a method for calculating energy demand of a building heat source system according to the first invention method. FIGS. 1 and 2 show a method of calculating a building heat source system according to the method of this embodiment. It is a flowchart which shows the calculation procedure at the time of calculating energy demand. The method of calculating the energy needs of a building heat source system of the present embodiment, first, in step S 1, identifies the operating data of the heat source equipment daily building heat source system during a set period by driving daily report, and the like. The set period is, for example, one year and 365 days.
【００２３】次いで、ステップＳ2 では、建物熱源シス
テムを構成する機器の運転データに基づいて、設定期間
の各日の建物熱源システムの一日当たりの全てのエネル
ギー需要量を合計して一日当たりの総エネルギー需要量
（以下、日間総エネルギー需要量と言う）を算出する。
ステップＳ3 では、設定期間の各日の日間総エネルギー
需要量をＸ×１０Y （Ｘ及びＹは任意の整数）で除し
て、０を超えＺ（Ｚは任意の整数）未満の範囲の商を求
め、例えば１×１０Y （Ｙは任意の整数）で除して、０
を超え１０未満の範囲の商を求める。次いで商を四捨五
入して、有効数字１又は２桁の１以上１０以下の整数商
を求める。そして、求めた整数商を、各日の建物熱源シ
ステムの日間総エネルギー需要量を示す指標、即ち日間
エネルギー需要指標として規定する。ステップＳ4 で
は、設定期間の各日の日間総エネルギー需要量を電力需
要を含む設定需要カテゴリに区分して、設定期間の各日
の設定需要カテゴリ毎のエネルギー需要量を求める。本
実施形態例では、電力需要、冷房需要、暖房需要、給湯
需要、及び蒸気需要を設定需要カテゴリとしている。電
力需要とは、冷房需要、暖房需要、給湯需要、及び蒸気
需要を賄う熱源機器の駆動等に要する電力需要を除い
た、コンセントから取る一般電源、照明等の第１次的電
力需要である。[0023] Then, in step S 2, on the basis of the operating data of devices constituting the building heat source system, the daily total sums all the energy demand per day for each day of the building heat source system of the set period Calculate energy demand (hereinafter referred to as daily energy demand).
In step S 3, by dividing the total energy demand of the X × 10 Y-day each day of the setting period (any integer X and Y), more than 0 Z (Z is an arbitrary integer) of less than the range Find the quotient and divide by 1 × 10 Y (Y is any integer) to get 0
Find a quotient in the range of more than 10 and less than 10. Next, the quotient is rounded to obtain an integer quotient of 1 or more and 10 or less of 1 or 2 significant figures. Then, the obtained integer quotient is defined as an index indicating the total daily energy demand of the building heat source system on each day, that is, a daily energy demand index. In step S 4, by dividing the total energy demand day each day of the setting period setting demand categories including power demand, determining the energy demand of each day of setting each demand category setting period. In the present embodiment, the demand for electricity, the demand for cooling, the demand for heating, the demand for hot water supply, and the demand for steam are set as the set demand categories. The power demand is a primary power demand such as a general power source and lighting taken from an outlet, excluding a power demand required for driving a heat source device that covers a cooling demand, a heating demand, a hot water supply demand, and a steam demand.
【００２４】ステップＳ5 では、設定期間内の各日の設
定需要カテゴリ毎のエネルギー需要量を電力需要のエネ
ルギー需要量で除して商を求め、次いで商を丸め処理し
て０．０＋（１／Ｍ）×Ｒ（Ｍは任意の整数、Ｒは０を
含む任意の整数）のいずれかで表される有効数字Ｎ桁の
丸め商を求め、求めた丸め商を各設定カテゴリの需要比
率として定義する。例えば、Ｍ＝５、Ｒ＝０、１、２、
３、＆４、及びＮ＝２として、０．０、０．２、０．
４、０．６、及び０．８のいずれかで示される需要比率
を求める。ステップＳ6 では、各設定需要カテゴリ毎の
需要比率及び日間エネルギー需要指標の数値からなる数
値列をエネルギー需要パターンとして規定し、各日のエ
ネルギー需要の態様をエネルギー需要パターンで示す。
例えば、エネルギー需要パターンを０．４、０．１、
０．１、０．２、０．２、４の数値列で規定する。ステ
ップＳ7 では、設定期間内の各日のうちから同じエネル
ギー需要パターンを有する日を集めてパターン・グルー
プにグループ化する。[0024] In step S 5, determine the quotient of the energy demand of each day of setting each demand category within a set period divided by the energy amount of power demand, then rounding the quotient process to 0.0Tasu (1 / M) × R (M is an arbitrary integer, R is an arbitrary integer including 0) and a rounding quotient of N significant digits is obtained, and the obtained rounding quotient is used as a demand ratio of each setting category. Define. For example, M = 5, R = 0, 1, 2,.
3, & 4, and N = 2, 0.0, 0.2, 0.
A demand ratio indicated by any one of 4, 0.6, and 0.8 is obtained. In step S 6, the numerical sequence of numbers demand ratio and day energy demand indicators for each setting demand category defined as the energy demand patterns, showing an aspect of a each day of energy demand in the energy demand patterns.
For example, energy demand patterns of 0.4, 0.1,
It is defined by a numerical sequence of 0.1, 0.2, 0.2 and 4. In step S 7, grouped in a pattern group to collect the day having the same energy demand patterns among each day within a set period.
【００２５】ステップＳ8 では、各パターン・グループ
の各日の日間平均外気エンタルピを求め、日間平均外気
エンタルピの数値を丸め処理して有効数字Ｐ桁、例えば
有効数字２桁の丸め日間平均外気エンタルピを求める。
ステップＳ9 では、同じ丸め日間平均外気エンタルピを
有する日を集めて一つのエンタルピ・グループにグルー
プ化する。ステップＳ10では、一つのエンタルピ・グル
ープに属する日数が最も多いエンタルピ・グループのな
かから任意の日を選択してパターン・グループの代表日
とし、代表日のエネルギー需要パターンをパターン・グ
ループに属する各日のエネルギー需要パターンとする。
ステップＳ11では、複数個の代表日のエネルギー需要パ
ターンによって、設定期間中の、例えば３６５日の建物
熱源システムのエネルギー需要の多様な態様を規定す
る。これにより、設定年間（３６５日）のエネルギー消
費の態様をパターン・グループの数にパターン分類する
ことができる。[0025] In step S 8, determine the days mean outside air enthalpy for each day of each pattern group, day average outside air enthalpy numerical rounding to significant figures P digits, for example, two significant figures rounding date between the average outside air enthalpy Ask for.
In step S 9, grouped into one enthalpy group attracted day with the same rounding days average outdoor air enthalpy. In step S 10, as a representative date of the pattern group to select any day from among the number of days belonging to one of the enthalpy group is of the most common enthalpy group, each belonging to the energy demand patterns of representative date pattern group The daily energy demand pattern.
In step S 11, the energy demand patterns for a plurality of representative day, during the set period, to define the various aspects of the energy demand, for example 365 days building heat source system. Thereby, the mode of energy consumption for the set year (365 days) can be classified into the number of pattern groups.
【００２６】パターン・グループの修正 パターン・グループは、以下の基準で修正しても良い。 （１）特定のパターン・グループに属する日数が、設定
期間の全日数の１％以下であるときには、そのパターン
・グループを削除するか、又は最も類似するエネルギー
需要パターンを有する別のパターン・グループに合体さ
せる。 （２）平均外気エンタルピの大小は季節に依存するの
で、特定のパターン・グループが相互に異なる複数の季
節に属する日を含むときは、更に同じパターン・グルー
プに属する日のうちから、季節を同じくする日同士を集
めて、更にグループ化して、パターン・グループをの数
を増やす。例えば、日本に存在する建物熱源システムを
対象とするときには、季節によって更にグループ化する
際、年間を１２月から３月までの冬季、４月から６月の
前期中間季、７月から９月の夏季、及び１０月及び１１
月の後期中間季に区分するのが好ましい。 （３）特定のパターン・グループ内に、複数日の平日、
土曜日、及び日曜日（祝日を含む）が含まれるときに
は、平日、土曜日、及び日曜日のパターン・グループに
更に区分することが好ましいこともある。Modification of Pattern Group The pattern group may be modified based on the following criteria. (1) When the number of days belonging to a specific pattern group is 1% or less of the total number of days in the set period, delete the pattern group or change to another pattern group having the most similar energy demand pattern. Merge. (2) Since the magnitude of the average outside air enthalpy depends on the season, when a specific pattern group includes days belonging to a plurality of different seasons, the same season is further selected from the days belonging to the same pattern group. Gather the days you want to do and group them further to increase the number of pattern groups. For example, when targeting the building heat source systems existing in Japan, when further grouping according to the season, the year should be set to the winter season from December to March, the first half season from April to June, and the middle season from July to September. Summer, and October and 11
It is preferable to divide into the latter half of the month. (3) Within a specific pattern group, multiple weekdays,
When Saturday and Sunday (including holidays) are included, it may be preferable to further divide into weekday, Saturday, and Sunday pattern groups.
【００２７】建物熱源システムの最適運転方策の策定方
法の実施形態例 本実施形態例は、第２の発明方法に係る建物熱源システ
ムのエネルギー需要の算定方法の実施形態の一例であ
る。図３は建物熱源システムの解析モデルの構成を示す
ブロック図である。本実施形態例では、先ず、ステップ
Ｓ1 で、建物熱源システムの解析モデルを例えば図３に
示すように設定し、次いで、解析モデルに対する最適運
転方策、例えば建物熱源システムの運転費用の最小化を
対象とした目的関数を設定する。ステップＳ2 では、上
述の建物熱源システムのエネルギー需要の算定方法の実
施形態例で求めた各パターン・グループの需要パターン
毎に、最適運転方策の目的関数を演算し、各パターン・
グループ毎に建物熱源システムの最適運転方策を設定す
る。 Formulation of Optimal Operation Strategy for Building Heat Source System
Embodiment the present embodiment of the law, which is an example of an embodiment of the method for calculating the energy needs of the building a heat source system according to a second inventive method. FIG. 3 is a block diagram showing the configuration of the analysis model of the building heat source system. In the present embodiment, first, in step S 1, and set to indicate the analytical model of a building heat source system 3 for example, then, the optimal operation strategy for the analysis model, for example, the minimization of operating costs of a building heat source system Set the target objective function. In step S 2, each demand patterns in each pattern group obtained in an example embodiment of a method of calculating the energy demand of the above building heat source system, calculates the objective function of the optimal operation strategy, each pattern
Set the optimal operation policy of the building heat source system for each group.
【００２８】建物熱源システムのエネルギー需要の算定
方法の実施例 本実施例は、本実施形態例の方法に従って、建物熱源シ
ステムのエネルギー需要を算出した具体例である。 （１）対象建物 建物用途 ：事務所、共同住宅、ホテル等の複合用途 述べ床面積：１２０，２００ｍ2 規模・構造：地下３階・地上２５階、ＳＲＣ造 （２）対象建物の建物熱源システムの概要 １）受電設備 ：特別高圧２２ｋＶ ２）空調熱源設備： 吸収式冷温水発生機×３台 ：冷房 ４００ＵＳＲｔ ：暖房 １，２４０Ｍｃａｌ／ｈ ターボ冷凍機×１台＋冷水蓄熱水槽 ：冷房 ４００ＵＳＲｔ 熱回収型空冷ヒートポンプ×１台＋冷温水蓄熱水槽 ：冷房 ４００ＵＳＲｔ ：暖房 １，２０９Ｍｃａｌ・ｈ ：冷房熱回収 １，６０４Ｍｃａｌ／ｈ ：暖房熱回収 １，４３４Ｍｃａｌ／ｈ） Calculation of energy demand of building heat source system
EXAMPLES The embodiment of the method, according to the method of the present embodiment is a specific example of calculating the energy demand of a building heat source system. (1) Target building Building use: Complex use such as office, apartment house, hotel, etc. Floor area: 120, 200m 2 Scale / Structure: 3 basement floors, 25 floors above ground, SRC structure (2) Building heat source system of target building 1) Power receiving equipment: Extra high voltage 22kV 2) Air conditioning heat source equipment: Absorption type cold / hot water generator x 3 units: Cooling 400USRT: Heating 1,240Mcal / h Turbo chiller x 1 + Cold water heat storage tank: Cooling 400USRT Heat recovery Type air-cooled heat pump x 1 + cold / hot water heat storage water tank: cooling 400 USRT: heating 1,209 Mcal · h: cooling heat recovery 1,604 Mcal / h: heating heat recovery 1,434 Mcal / h)
【００２９】３）給湯加湿設備 蒸気ボイラ×３台（一部補助暖房に利用）：３，６００
ｋｇ／ｈ＠１０ｋｇ／ｃｍ2 （３）エネルギー需要種：電力、冷房需要、暖房需要、
給湯需要、加湿用蒸気需要 （４）設定期間：１年間（３６５日）3) Hot water supply / humidification equipment Steam boiler x 3 units (partially used for auxiliary heating): 3,600
kg / h @ 10 kg / cm 2 (3) Energy demand type: electricity, cooling demand, heating demand,
Hot water supply demand, humidification steam demand (4) Setting period: 1 year (365 days)
【００３０】Ｉ−解析用データの作成 熱源システムのエネルギー需要を算出するには、解析用
データとして、１年間の建物熱源システムの以下のデー
タが必要である。 （１）１年間のエネルギー需要量 電力需要、冷房需要、暖房需要、給湯需要、及び加湿用
蒸気需要の２４時間×３６５日分 （２）１年間の外気条件 温度、湿度、及びエンタルピ １年間のエネルギー需要量及び１年間の外気条件は、建
物管理者が毎日、毎時刻記録しているデータを演算する
ことにより、必要なデータを作成することができる。表
１に解析に必要な記録データのリストを示す。 I- Preparation of Data for Analysis In order to calculate the energy demand of the heat source system, the following data of the building heat source system for one year is required as the data for analysis. (1) Annual energy demand 24 hours x 365 days of electricity demand, cooling demand, heating demand, hot water supply demand, and humidification steam demand (2) One year outside air condition Temperature, humidity, and enthalpy One year As for the energy demand and the outside air condition for one year, necessary data can be created by calculating data recorded every hour by the building manager every day. Table 1 shows a list of recording data required for analysis.
【表１】 [Table 1]
【００３１】ＩＩ−エネルギー需要パターンの作成 建物のエネルギー需要は、電力需要、冷房需要、暖房需
要、給湯需要、及び加湿用蒸気需要であり、建物管理者
の記録データに基づいて表２に示す演算を行い、各エネ
ルギー需要のデータを作成する。 II—Creation of Energy Demand Pattern The energy demand of the building is the power demand, the cooling demand, the heating demand, the hot water supply demand, and the humidification steam demand, and is an operation shown in Table 2 based on the record data of the building manager. And create data on each energy demand.
【表２】 エネルギー需要の需要データを作成するに当たり、建物
管理者の記録データをコンピュータに取り込む必要があ
るが、記録データは、用紙に印刷されていて、ディジタ
ル記録されていない。表１に示すように、コンピュータ
へ入力すべきデータ数は、記録データを１時間毎に記録
していたとすると、２４時間×３６５日×３３データ種
＝２８９，０８０にも達し、全てのデータをコンピュー
タに入力する作業だけでも、膨大な作業となり、現実的
でないので、本実施例では、年間のエネルギー需要のパ
ターン化を行う。[Table 2] In order to create demand data of energy demand, it is necessary to take record data of a building manager into a computer, but the record data is printed on paper and not digitally recorded. As shown in Table 1, the number of data to be input to the computer reaches 24 hours × 365 days × 33 data types = 289,080, assuming that recorded data is recorded every hour. Since the work of inputting to the computer alone is enormous and impractical, in this embodiment, the annual energy demand is patterned.
【００３２】（１）日々のエネルギー需要パターンの作
成 第１のステップで、表３に示すように、１日のエネルギ
ー需要を電力需要Ｅ（照明等の一次的な電力需要、つま
り、冷房需要、暖房需要等の動力源に使用する電力需要
は含まない）、冷房需要ＳＣ、暖房需要ＳＨ、給湯需要
ＨＷ、及び加湿用蒸気需要ＳＴに区分する。次いで、第
２のステップで、電力需要を他の需要と同じ単位、即ち
Ｍｃａｌに換算し、他のエネルギー需要と合算して、日
間総エネルギー需要量を求める。次に、第３のステップ
で、日間総エネルギー需要量を１×１０X （Ｘは任意で
ある）で除して、表３の日間エネルギー需要指標（日間
需要指標と表示）に示すように、第１番面の数字が小数
点上第１位又は２位になるように、０を超え１０以下の
範囲の整数値に丸め処理し、これをエネルギー需要指標
とする。 (1) Creating daily energy demand patterns
In forming the first step, as shown in Table 3, a primary power demand of the power demand E (lighting, etc. The energy demand of the day, that is, cooling demand, power demand to be used for a power source such as heating demand (Not included), cooling demand SC, heating demand SH, hot water supply demand HW, and humidification steam demand ST. Next, in a second step, the power demand is converted into the same unit as the other demand, that is, Mcal, and is added to the other energy demand to obtain the total daily energy demand. Next, in a third step, the daily total energy demand is divided by 1 × 10 X (X is arbitrary), and as shown in the daily energy demand index (shown as daily demand index) in Table 3, The first number is rounded to an integer value in the range of more than 0 and 10 or less so that the number on the first page is the first or second place above the decimal point, and this is used as an energy demand index.
【表３】 [Table 3]
【００３３】続いて、第４のステップで、冷房需要Ｓ
Ｃ、暖房需要ＳＨ、給湯需要ＨＷ、及び加湿需要ＳＴを
電力需要のエネルギー需要量で除して、表３に示すよう
に、０．０以上、１．０以下の範囲の数値にした後、
０．０、０．５及び１．０の０．５の間隔の数値になる
ように、四捨五入して、表３に示すように、有効数字２
桁のＳＣ／Ｅ、ＳＨ／Ｅ、ＨＷ／Ｅ、及びＳＴ／Ｅの丸
め商を求める。この丸め商を各設定需要カテゴリの需要
比率とする。表３の日間需要指標は、日間エネルギー需
要指標を意味する。各日のエネルギー需要パターンは、
ＳＣ／Ｅ、ＳＨ／Ｅ、ＨＷ／Ｅ、及びＳＴ／Ｅの需要比
率、並びに日間エネルギー需要指標の数値からなる数値
列で規定される。例えば、２月５日（木）のエネルギー
需要は、０．５、０．５、０．０、０．０、１０のエネ
ルギー需要パターンで示される。Subsequently, in a fourth step, the cooling demand S
C, the heating demand SH, the hot water supply demand HW, and the humidification demand ST are divided by the energy demand of the power demand to obtain a value in a range of 0.0 or more and 1.0 or less as shown in Table 3,
Rounded to the numerical value of 0.5 of 0.0, 0.5 and 1.0, as shown in Table 3, significant figure 2
Determine the rounding quotient of the digits SC / E, SH / E, HW / E, and ST / E. This rounding quotient is set as the demand ratio of each set demand category. The daily demand index in Table 3 means the daily energy demand index. The energy demand pattern for each day is
The demand ratio of SC / E, SH / E, HW / E, and ST / E, and a numerical sequence composed of numerical values of the daily energy demand index are defined. For example, the energy demand on Thursday, February 5, is represented by an energy demand pattern of 0.5, 0.5, 0.0, 0.0, and 10.
【００３４】（２）パターン・グループの作成 先ず、第５のステップとして、年間の各日のうちから一
日のエネルギー需要パターンが同じ日をグループ化し
て、表３に示すように、パターン１から１３のパターン
・グループに纏める。但し、表３では、その一部である
パターン４からパターン５及びパターン１１を示してい
る。例えば、パターン４は、２月７日、２月１４日、３
月７日、３月１５日、３月２７日及び１１月１１日の６
日で構成されている。 (2) Creation of Pattern Group First, as a fifth step, days having the same energy demand pattern from each day of the year are grouped, and as shown in Table 3, patterns 1 It is organized into 13 pattern groups. However, Table 3 shows Patterns 4 to 5 and Pattern 11, which are some of them. For example, pattern 4 is February 7, February 14, 3
March 7, March 15, March 27 and November 11
Consists of days.
【００３５】（３）代表日の選定 第６のステップでは、各パターン・グループの各日の一
日の平均外気エンタルピ（以下、日間平均外気エンタル
ピと言う）を空気線図を使って外気温度及び外気湿度に
基づいて求める。次に、日間平均外気エンタルピの数値
を丸めて、丸めた数値が同じである日をエンタルピ・グ
ループとしてグループ化し、エンタルピ・グループの日
数が最も多いグループのなかから任意の日を選択して代
表日とする。例えば、パターン５の一日の平均外気エン
タルピは、図４（ａ）に示すように分布していて、日間
平均外気エンタルピが１０ｋｊ／ｋｇ（Ｄ．Ａ）の日数
が６日、２０ｋｊ／ｋｇ（Ｄ．Ａ）の日数が１日である
から、日間平均外気エンタルピが１０ｋｊ／ｋｇ（Ｄ．
Ａ）のエンタルピ・グループから任意の日を代表日とし
て選ぶ。また、パターン１１の一日の平均外気エンタル
ピは、図４（ｂ）に示すように分布していて、平均外気
エンタルピが５０ｋｊ／ｋｇ（Ｄ．Ａ）の日数が１日、
６０ｋｊ／ｋｇ（Ｄ．Ａ）の日数が６日、７０ｋｊ／ｋ
ｇ（Ｄ．Ａ）の日数が１３日であるから、平均外気エン
タルピが７０ｋｊ／ｋｇ（Ｄ．Ａ）のエンタルピ・グル
ープから任意の日を代表日として選ぶ。 (3) Representative Day Selection In the sixth step, the average outside air enthalpy of each day of each day of each pattern group (hereinafter referred to as daily average outside air enthalpy) is determined by using an air map and the outside air temperature and Calculate based on outside air humidity. Next, the value of the daily average fresh air enthalpy is rounded, the days with the same rounded value are grouped as an enthalpy group, and an arbitrary day is selected from the group having the largest number of days of the enthalpy group to represent the representative day. And For example, the daily average outside air enthalpy of pattern 5 is distributed as shown in FIG. 4A, and the number of days when the average daily outdoor air enthalpy is 10 kj / kg (DA) is 6 days and 20 kj / kg ( Since the number of days of D.A) is one day, the average daily outside air enthalpy is 10 kj / kg (D.A.).
Select any day from the enthalpy group in A) as the representative day. The average outside air enthalpy per day of the pattern 11 is distributed as shown in FIG. 4B, and the number of days when the average outside air enthalpy is 50 kj / kg (DA) is one day.
60 kj / kg (DA) days 6 days, 70 kj / k
Since the number of days of g (DA) is 13, any day is selected as a representative day from an enthalpy group having an average outside air enthalpy of 70 kj / kg (DA).
【００３６】（４）建物熱源システムのエネルギー需要
の算定 各パターン・グループの代表日の一日のエネルギー需要
パターンは、各パターン・グループの他の日の一日のエ
ネルギー需要パターンと同じであって、各パターン・グ
ループの他の日のエネルギー需要を代表すると規定す
る。以上のようにして、パターン１からパターン１３ま
での代表日は、表４に示すように、設定される。表４に
示す季節は、各パターン・グループが代表する季節を示
し、適用日数は、各パターン・グループに含まれる日数
を言う。 (4) Energy demand of building heat source system
The daily energy demand pattern of the representative day of each pattern group is the same as the daily energy demand pattern of the other days of each pattern group, and the energy demand pattern of the other days of each pattern group is Stipulate that As described above, the representative days from pattern 1 to pattern 13 are set as shown in Table 4. The seasons shown in Table 4 indicate the seasons represented by each pattern group, and the number of application days refers to the number of days included in each pattern group.
【表４】 図５（ａ）及び（ｂ）に、一例として、パターン３のグ
ループ及びパターン１０のグループの、つまりパターン
３及びパターン１０の代表日のエネルギー需要の一日の
変化を示す。[Table 4] FIGS. 5A and 5B show, as an example, a daily change in the energy demand of the group of the pattern 3 and the group of the pattern 10, ie, the representative day of the pattern 3 and the pattern 10.
【００３７】エネルギー需要パターンに基づいて各パタ
ーン・グループの電力需要、冷房需要、暖房需要、給湯
需要、及び加湿用蒸気需要を合計して求め、更に、年間
の電力需要、冷房需要、暖房需要、給湯需要、及び加湿
蒸気需要を総計し、パターン需要として表５に示した。
一方、表１に示す３３種の記録データに基づいて電力需
要、冷房需要、暖房需要、給湯需要、及び加湿用蒸気需
要を算出し、実需要として同じく表５に示した。パター
ン需要と実需要との間の差は、表５に示すように、概ね
１０％以内であって、実用的に差し支えない程度に小さ
く、本実施例のエネルギー需要の算出方式が妥当である
ことを示している。つまり、パターン需要のデータを信
頼性あるデータとして判断でき、例えば建物熱源システ
ムの最適運転方策を策定する際のデータとして用いるこ
とができる。Based on the energy demand pattern, the power demand, cooling demand, heating demand, hot water demand, and humidifying steam demand of each pattern group are obtained in total, and the annual power demand, cooling demand, heating demand, Table 5 summarizes the demand for hot water supply and the demand for humidified steam, and shows them as pattern demand.
On the other hand, the power demand, the cooling demand, the heating demand, the hot water supply demand, and the humidification steam demand were calculated based on the 33 types of record data shown in Table 1, and the actual demand is also shown in Table 5. As shown in Table 5, the difference between the pattern demand and the actual demand is generally within 10%, which is small enough to be practically acceptable, and the energy demand calculation method of the present embodiment is appropriate. Is shown. That is, the data on the pattern demand can be determined as reliable data, and can be used, for example, as data when formulating an optimal operation policy for the building heat source system.
【表５】 [Table 5]
【００３８】本実施例では、パターン・グループのグル
ープ数が１３になったが、パターン需要と実需要との差
を更に小さくすることが必要なときには、第４のステッ
プで、０．５の数値間隔に代えて例えば０．２の数値間
隔にして、パターン・グループのグループ数を増やす。
尚、実用的には、パターン数が１０以上２０以下になる
ように、総エネルギー需要量及びエネルギー比の丸め数
値を決定することにより、パターン需要と実需要との差
が、約±１０％程度になり、建物熱源システムの最適運
転方策を策定する基礎データとして使用できる。In the present embodiment, the number of pattern groups is 13, but if it is necessary to further reduce the difference between the pattern demand and the actual demand, a fourth step is performed in which a numerical value of 0.5 is set. For example, a numerical interval of 0.2 is used instead of the interval, and the number of pattern groups is increased.
In practice, the total energy demand and the rounded value of the energy ratio are determined so that the number of patterns becomes 10 or more and 20 or less, so that the difference between the pattern demand and the actual demand is about ± 10%. It can be used as basic data for formulating the optimal operation policy of the building heat source system.
【００３９】建物熱源システムの最適運転方策の策定方
法の実施例 本実施例は、上述の実施例で得た年間の建物熱源システ
ムのエネルギー需要に基づいて、実施形態例の方法に従
って、各パターン・グループ毎に建物熱源システムの最
適運転方策を策定する例である。運転コストの最小化を
目的とする建物熱源システムの最適運転方策を策定する
に当たっては、 １）熱源機器の現状の運転性能値、及び ２）エネルギー購入条件 が必要である。熱源機器の現状の運転性能値は、基本的
には、建物管理者の記録データから演算により求めるこ
とができるが、好ましくは、完全なデータを得るために
運転データを計測し、計測した運転データに基づいて、
直接、運転性能値を得るようにする。エネルギー購入条
件は、電気料金、ガス料金、水道料金、燃料油料金、及
び供給サイドとの契約種別等を言う。 Formulation of Optimal Operation Strategy for Building Heat Source System
Example of the method In this example, based on the annual energy demand of the building heat source system obtained in the above-described example, the optimal operation strategy of the building heat source system is determined for each pattern group according to the method of the example embodiment. Here is an example. In order to formulate an optimal operation strategy for a building heat source system with the aim of minimizing operating costs, 1) the current operating performance value of heat source equipment and 2) energy purchase conditions are required. The current operation performance value of the heat source equipment can be basically obtained by calculation from the record data of the building manager, but preferably, the operation data is measured to obtain complete data, and the measured operation data On the basis of the,
Obtain the driving performance value directly. The energy purchase conditions refer to electricity rates, gas rates, water rates, fuel oil rates, types of contracts with the supply side, and the like.
【００４０】Ｉ−建物熱源システムの熱源機器の運転性
能値 熱源機器の運転性能値とは、入力エネルギー量に対する
出力エネルギー量の割合、つまり成績係数（ＣＯＰ：Co
efficient Of Performance）を言う。一般に、ＣＯＰ
は、部分負荷率、即ち定格入出力を１００％としたとき
の部分負荷における入出力比率によっても変化し、また
同じ入力エネルギー量であっても外気エンタルピーの状
態によって出力エネルギー量も変化するので、ＣＯＰ
は、部分負荷率と外気エンタルピの関数として定義する
必要がある。 ＣＯＰ＝Ｅout/Ｅin （１） Ｅout：出力エネルギー量（Ｍｃａｌ） Ｅin：入力エネルギー量（Ｍｃａｌ） Ｅout ＝ｆ（Ｌ，ｅ） （２） Ｌ：部分負荷率（％） ｅ：外気エンタルピ（ｋＪ／ｋｇ・ＤＡ） I—Drivability of Heat Source Equipment of Building Heat Source System
The operating performance value of the effective heat source device is the ratio of the output energy amount to the input energy amount, that is, the coefficient of performance (COP: Co
efficient Of Performance). Generally, COP
Changes depending on the partial load ratio, that is, the input / output ratio at the partial load when the rated input / output is 100%. Also, even if the input energy amount is the same, the output energy amount also changes depending on the state of the outside air enthalpy. COP
Must be defined as a function of the partial load factor and the ambient enthalpy. COP = Eout / Ein (1) Eout: Output energy (Mcal) Ein: Input energy (Mcal) Eout = f (L, e) (2) L: Partial load factor (%) e: Outside air enthalpy (kJ / kg ・ DA)
【００４１】熱源機器のＣＯＰは、建物管理者の記録デ
ータから任意時刻における入力エネルギー量と出力エネ
ルギー量とを取得し、式（１）を適用することにより、
得ることができる。入力エネルギー量は、例えば電動ヒ
ートポンプであれば消費電力量、ガス使用熱源機器であ
ればガス消費量である。また、出力エネルギー量は、例
えば冷水または温水エネルギー量である。また、データ
からその時の部分負荷率と外気エンタルピを特定するこ
とにより、部分負荷率と外気エンタルピを状態変数とし
た熱源機器のＣＯＰ特性を算定することができる。The COP of the heat source device is obtained by acquiring the input energy amount and the output energy amount at arbitrary times from the record data of the building manager, and applying the equation (1).
Obtainable. The input energy amount is, for example, the power consumption amount in the case of an electric heat pump, and the gas consumption amount in the case of a gas-using heat source device. The output energy amount is, for example, cold water or hot water energy amount. Further, by specifying the partial load factor and the outside air enthalpy at that time from the data, it is possible to calculate the COP characteristics of the heat source device using the partial load factor and the outside air enthalpy as state variables.
【００４２】しかし、建物管理者の記録データからは、
部分負荷率及び外気エンタルピを状態変数とした熱源機
器のＣＯＰ特性を特定するために必要なデータを得るこ
とが難しいために、本実施例では、以下に示す手順で現
状の熱源機器ＣＯＰ特性を求めた。 １）公開されている技術資料を基に、部分負荷率及び外
気エンタルピを状態変数とした熱源機器のＣＯＰ特性関
数を理論的に求める。例えば、ＣＯＰ特性関数は、基準
の外気エンタルピにおける部分負荷特性を線形式として
定義した関数と、外気エンタルピを変数とした定格時Ｃ
ＯＰ推移の線形関数式から求める。但し、冷却塔を用い
る熱源機器は、外気エンタルピの代わりに冷却水温度を
用いる。 ２）任意時刻における熱源機器の入出力エネルギー量デ
ータからＣＯＰ（現状ＣＯＰ）を求めるとともに、その
時の部分負荷率及び外気エンタルピのデータを算出す
る。 ３）一方、１）で求めたＣＯＰ特性関数を用い、かつ
２）で取得した部分負荷率及び外気エンタルピのデータ
を基に理論的な初期性能としてＣＯＰ（基準ＣＯＰ）を
算出する。 ４）現状ＣＯＰと基準ＣＯＰの比を求め、その比を性能
低下係数と定義する。 ５）現状の熱源機器ＣＯＰ特性は、ＣＯＰ特性関数に性
能低下係数を乗じた関数とする。However, from the record data of the building manager,
Since it is difficult to obtain the data necessary for specifying the COP characteristics of the heat source device using the partial load factor and the outside air enthalpy as state variables, in this embodiment, the current heat source device COP characteristics are obtained by the following procedure. Was. 1) The COP characteristic function of a heat source device using the partial load factor and the enthalpy of the outside air as state variables is theoretically obtained based on published technical data. For example, a COP characteristic function is a function defining a partial load characteristic in a reference outside air enthalpy as a linear form, and a rated time C using the outside air enthalpy as a variable.
Obtained from the linear function formula of the OP transition. However, the heat source equipment using the cooling tower uses the cooling water temperature instead of the outside air enthalpy. 2) The COP (current COP) is obtained from the input / output energy amount data of the heat source device at an arbitrary time, and the data of the partial load factor and the outside air enthalpy at that time are calculated. 3) On the other hand, the COP (reference COP) is calculated as a theoretical initial performance based on the partial load factor and the outside air enthalpy data obtained in 2) using the COP characteristic function obtained in 1). 4) The ratio between the current COP and the reference COP is determined, and the ratio is defined as a performance reduction coefficient. 5) The current COP characteristic of the heat source device is a function obtained by multiplying a COP characteristic function by a performance reduction coefficient.
【００４３】最適運転方策の策定では、上記５）で求め
た各熱源機器のＣＯＰ特性関数に性能低下係数を乗じて
得た現状の熱源機器ＣＯＰ特性を現状の性能特性値とし
て用いた。吸収式冷温水機の冷房ＣＯＰ特性の例とし
て、図６に基準冷却水温度における部分負荷特性、及び
図７に冷却水温度変化における定格効率の推移グラフを
示す。In formulating the optimal operation policy, the current COP characteristic of the heat source equipment obtained by multiplying the COP characteristic function of each heat source equipment obtained in the above 5) by a performance reduction coefficient was used as the current performance characteristic value. As an example of the cooling COP characteristics of the absorption chiller / heater, FIG. 6 shows a partial load characteristic at the reference cooling water temperature, and FIG. 7 shows a transition graph of the rated efficiency at a change in the cooling water temperature.
【００４４】建物管理者の記録データから各熱源機器の
性能低下率を求め、又は各熱源機器を計測することによ
り熱源機器の現状の性能低下率を求めた。表６に各熱源
機器の性能低下率を示すが、各機器とも冷房における性
能の低下が見られ、特に電動熱源機器の性能低下が顕著
であった。また、性能低下率を算出するに当たり、不適
切と考えられるデ−タは除外して、妥当と考えれるデー
タの平均値を用いて性能低下率を算出した。The performance reduction rate of each heat source device was determined from the data recorded by the building manager, or the current performance reduction rate of the heat source device was determined by measuring each heat source device. Table 6 shows the performance reduction rate of each heat source device. In each device, the performance in cooling was reduced, and the performance of the electric heat source device was particularly remarkable. In calculating the performance reduction rate, data considered to be inappropriate were excluded, and the performance reduction rate was calculated using the average value of the data considered to be appropriate.
【表６】 [Table 6]
【００４５】ＩＩ−数理計画法を適用するための解析モ
デルの構築 （１）建物熱源システムのモデル化 近年の熱源システムは、一つのエネルギー需要の変動や
一つの熱源機器の運転が他のエネルギー需要の変動ある
いは他の熱源機器運転に大きく影響を与えるという特徴
を有している。一例として、冷温水需要を充足するため
に電動ヒートポンプを用いて冷温水を供給する場合に
は、電力需要が電動ヒートポンプの駆動のために必要と
なるので、冷温水需要と共に電力需要も併せて考える必
要がある。また、複合熱源では、各熱源機器の出力バラ
ンスを考慮しながら運転を行わなければならない。従っ
て、熱源システムの最適運転方策を設定するためには、
全てのエネルギー需要、即ち電力需要、暖房需要、冷房
需要、給湯需要、加湿用蒸気需要等と、全ての購入エネ
ルギー、即ち燃料、電力等と、設置している熱源機器と
を対象にした解析モデルを構築する必要がある。 II—Analysis Model for Applying Mathematical Programming
Construction of Dell (1) Modeling of building heat source system In recent heat source systems, fluctuations in one energy demand or operation of one heat source device have a large effect on fluctuations in another energy demand or the operation of other heat source devices. Has features. As an example, when supplying cold and hot water using an electric heat pump in order to satisfy the cold and hot water demand, the power demand is necessary for driving the electric heat pump, so the power demand is considered together with the cold and hot water demand. There is a need. Further, in the composite heat source, the operation must be performed while considering the output balance of each heat source device. Therefore, in order to set the optimal operation strategy of the heat source system,
Analytical model for all energy demands, i.e., power demand, heating demand, cooling demand, hot water supply demand, humidification steam demand, etc., and all purchased energy, i.e. fuel, power, etc., and installed heat source equipment Need to be built.
【００４６】一方、実際の建物熱源システムでは、熱源
機器毎に個別に各種のポンプ等の付属機器を必要とし、
ポンプ等の機器には複雑な配管系統があって、建物熱源
システムの全体は極めて複雑である。従って、現状の建
物熱源システムの各熱源機器を、その付属機器を含め
て、厳密にモデル化しても、必要以上に厳密な解析モデ
ルとなる。そして、その結果、膨大な計算時間を要して
しまい、現実的ではない。本実施例では、建物熱源シス
テム全体のエネルギーネットワークの解析モデルを、購
入エネルギーと各熱源機器及び各エネルギー需要に基づ
いて構築し、熱源機器と連動して動作するポンプや冷却
塔などの付属機器は、熱源機器一体で定義した建物熱源
システムとして、図３に示すように、モデル化を行っ
た。On the other hand, in an actual building heat source system, ancillary devices such as various pumps are individually required for each heat source device.
Devices such as pumps have complicated piping systems, and the entire building heat source system is extremely complicated. Therefore, even if each heat source device of the current building heat source system, including its attached devices, is strictly modeled, it becomes an unnecessarily strict analysis model. As a result, it takes a huge amount of calculation time, which is not practical. In the present embodiment, an analysis model of the energy network of the entire building heat source system is constructed based on the purchased energy, each heat source device and each energy demand, and auxiliary devices such as a pump and a cooling tower that operate in conjunction with the heat source device are provided. As shown in FIG. 3, modeling was performed as a building heat source system defined integrally with heat source devices.
【００４７】（２）最適運転方策の探索手順 本実施例では、解析ソフトとして数理計画法に従って解
析する「Ｅｐａｓｓ（イーパス）」を用い、それによっ
て建物熱源システムを解析することにより、小コスト、
省エネルギー、排出ＣＯ2削減を実現する最適運転方策
を検討した。１）Ｅｐａｓｓの計算アルゴリズム図８
は、例として費用最小化を目的とした場合の計算手順を
示すフローチャートである。計算は、図８に示す手順に
従って、上位レベルでは非線形計画法を適用して機器容
量を決定し、目的関数である年間総費用、即ち契約料金
と運転費の年間総費用を最小化するように機器容量の最
適値を探査する。 (2) Search Procedure for Optimum Operation Strategy In this embodiment, “Epass”, which performs analysis according to a mathematical programming method, is used as analysis software, and thereby the building heat source system is analyzed, thereby achieving low cost and low cost.
Energy conservation, was examined optimal operation strategy to achieve reductions discharge CO 2. 1) Epass calculation algorithm Figure 8
Is a flowchart showing a calculation procedure for the purpose of minimizing cost as an example. The calculation is performed according to the procedure shown in FIG. 8 so as to determine the equipment capacity by applying a nonlinear programming method at a high level, and to minimize the annual total cost that is the objective function, that is, the annual total cost of the contract fee and the operating cost. Search for the optimal value of equipment capacity.
【００４８】更に詳しく説明すると、先ず、解析モデル
の各機器に対して機器容量の初期値を任意に設定する。
次いで、設定した機器容量の初期値に基づいて、設備償
却費、保守費、基本料金、運転費を評価（計算）する。
ここで、年間の運転費の算出には混合整数線形計画法を
用いて費用が最小となる運転を行った場合の年間費用を
算出する。また、設備費等は、機器容量の関数として取
り扱っている。More specifically, first, an initial value of the device capacity is arbitrarily set for each device of the analysis model.
Next, based on the set initial value of the device capacity, the equipment depreciation cost, the maintenance cost, the basic fee, and the operating cost are evaluated (calculated).
Here, the annual operating cost is calculated by using a mixed integer linear programming method to calculate the annual cost when the operation with the minimum cost is performed. Equipment costs and the like are treated as functions of the equipment capacity.
【００４９】また、上位レベルでは、機器容量を決定す
る非線形計画法を適用し、目的関数である年間総費用
（設備償却費、保守費、基本料金、運転費の年間総費
用）を最小化するように機器容量の最適値を探査する。
また、非線形計画法における具体的な解法として逐次線
形計画法を用いる。下位レベルでは、非線形計画法の探
査段階で得られた各機器容量の構成に対して混合整数線
形計画法に基づき目的に対する最適運用方策を決定して
いる。計算は、非線形計画法の探査段階で逐次得られる
各設計変数値の変動幅が一定値以下になれば、年間総費
用が最小値に達したものと判断して終了し、その時の機
器容量、運用方策及び諸費用の情報から最適な熱源機器
の選択（最適な機器容量が零の場合、不採用）、機器容
量、機器台数、運用方策を求めることができる。At the upper level, a non-linear programming method for determining the equipment capacity is applied to minimize the annual total cost (the total annual cost of the facility depreciation cost, the maintenance cost, the basic fee, and the operation cost) which is the objective function. To find the optimal value of the equipment capacity.
In addition, a sequential linear programming method is used as a specific solution in the nonlinear programming method. At the lower level, the optimal operation policy for the purpose is determined based on the mixed integer linear programming for the configuration of each equipment capacity obtained in the exploration stage of the nonlinear programming. If the fluctuation range of each design variable value obtained sequentially in the exploration stage of the nonlinear programming becomes less than a certain value, it is judged that the annual total cost has reached the minimum value, and the calculation ends, and the equipment capacity at that time, From the information on the operation policy and various costs, it is possible to determine the selection of the optimal heat source device (not adopted when the optimum device capacity is zero), the device capacity, the number of devices, and the operation policy.
【００５０】一方、既存建物の熱源システムにおける最
適運転方策を図８に示す手順を用いて計算する場合に
は、既に熱源機器の構成と容量が決定されているので、
各機器容量の初期値は、現状の機器容量の値を設定し、
容量探査は行わない。従って、設備償却費の評価も行わ
ない。ただし、既存建物熱源システムであっても、商用
電力の契約容量に関しては、例えば冷房需要を非電力機
器で供給すれば、商用電力の契約容量は小さくできるな
どの裁量の幅があるので、商用電力の契約容量だけは、
任意に初期値を設定し、非線形計画法の探査によって最
適容量を求める。既存建物熱源システムの最適運転方策
の策定では、図８の手順で示した「最適システム選定」
の意味は、各熱源機器の最適運転方策及び商用電力の最
適契約容量を求めることとなる。On the other hand, when calculating the optimal operation policy in the heat source system of the existing building using the procedure shown in FIG. 8, since the configuration and capacity of the heat source equipment have already been determined,
For the initial value of each device capacity, set the current device capacity value,
No capacity exploration is performed. Therefore, the evaluation of equipment depreciation is not performed. However, even with existing building heat source systems, commercial power contract capacity can be reduced, for example, if cooling demand is supplied by non-power equipment, commercial power contract capacity can be reduced. Only the contracted capacity of
The initial capacity is set arbitrarily, and the optimum capacity is obtained by searching by nonlinear programming. In formulating the optimal operation strategy for the existing building heat source system, the "optimal system selection" shown in the procedure of Fig. 8
Means that the optimal operation policy of each heat source device and the optimal contracted capacity of commercial power are determined.
【００５１】本実施例は、既存建物の建物熱源システム
を対象とし、熱源機器容量が既に決定されているので、
計算では各熱源機器容量を固定とし、受変電設備につい
てのみ最適な機器容量の探査を行うことにより、契約電
力を含む最適化の評価を行った。計算は、年間総費用が
最小になったと判断した時点で終了し、最適な機器容
量、運転方策を得た。This embodiment is directed to a building heat source system of an existing building, and the heat source equipment capacity has already been determined.
In the calculation, each heat source equipment capacity was fixed, and the optimization including the contracted power was evaluated by exploring the optimum equipment capacity only for the substation equipment. The calculation was completed when it was determined that the total annual cost was minimized, and the optimal equipment capacity and operating strategy were obtained.
【００５２】（３）対象の建物熱源システムに対する最
適運転方策の探査 図３に示した評価モデルを用いて、建物管理者の記録デ
ータから求めた年間のエネルギー需要負荷及び各熱源機
器の現状の性能特性値、更に、購入エネルギーの条件を
コンピュータに入力し、数理計画法を適用することによ
り、各需要パターンの最適運転方策の探査を行った。そ
して、最適化目的は、費用最小化、エネルギー消費量最
小化、及び排出ＣＯ 2量最小化の三つの目的とし、それ
ぞれについて最適運転方策を設定し、最適運転方策と現
状の運転方策と比較検討した。更に、最適運転方策に従
って建物熱源システムを運転することによる省コスト
性、省エネルギー性、排出ＣＯ2量の削減可能性を評価
した。ここで、費用の最小化は、購入エネルギー費用を
含む運転費と基本料金との合計とした。[0052](3) The maximum for the target building heat source system
Exploration of optimal driving strategies Using the evaluation model shown in FIG.
Energy demand load and each heat source unit obtained from data
The current performance characteristics of the vessel and the conditions of purchased energy
By entering it into a computer and applying mathematical programming
In addition, an exploration of the optimal driving measures for each demand pattern was conducted. So
Optimization objectives are to minimize costs and minimize energy consumption.
Reduction and CO emissions TwoThree objectives of minimizing quantity
For each of these, set the optimal driving
It was compared with the driving strategy of the state. Furthermore, follow the optimal driving
Cost by operating the building heat source system
Nature, energy saving, emission COTwoAssess potential for volume reduction
did. Here, minimizing the cost means reducing the purchased energy cost.
The total is the sum of operating costs and basic charges.
【００５３】（４）現状の運転方策及び消費エネルギー
量 最適運転方策によるエネルギー消費の改善量を評価する
ために、表４に示したパターン需要に適用日数を当ては
めて、建物熱源システムの現状の運転方策及びエネルギ
ー消費量を求めた。図９（ａ）及び（ｂ）に、それぞ
れ、現状のパターン１０（中間季）の冷水供給及び温水
供給の運転方策を示し、また、表７にパターン１からパ
ターン１３の現状の空調用冷温水を生産するための費
用、エネルギー消費量、排出ＣＯ2量を示す。尚、全て
のエネルギー需要を対象として解析を行っているが、対
象の建物熱源システムでは、空調用冷温水供給の運転方
策が多く存在するため、空調用熱源のみ例として表示し
ている。 (4) Current driving measures and energy consumption
In order to evaluate the amount of improvement in energy consumption by the quantity- optimized operation strategy, the current operation strategy and energy consumption of the building heat source system were obtained by applying the number of application days to the pattern demand shown in Table 4. 9 (a) and 9 (b) show the current operation of cold water supply and hot water supply in Pattern 10 (middle season), respectively, and Table 7 shows current cold and hot water supply for air conditioning in Patterns 1 to 13. costs for the production of energy consumption, the CO 2 emissions amount shown. The analysis is performed for all energy demands. However, in the target building heat source system, since there are many operation methods for supplying air-conditioning cold / hot water, only the air-conditioning heat source is shown as an example.
【表７】 [Table 7]
【００５４】図９から判るように、冬季は、暖房需要と
共に冷水需要があるので、冷温水同時取り出しの排熱回
収ヒートポンプを優先して稼働し、補助的に吸収式冷温
水機を運転している。夏季は、ターボ冷凍機及び熱回収
ヒートポンプにより蓄熱した冷水を夜間に優先して放熱
し、不足分を吸収式冷温水機、更にターボ冷凍機の順で
投入して補充するという運転方策となっている。また、
中間季では、ターボ冷凍機及び熱回収ヒートポンプによ
り蓄熱した冷水を夜間に優先して放熱し、不足分を吸収
式冷温水機を起動して補充するという運転方策となって
いる。空調需要に要するエネルギー費用は、年間で４５
百万／年（契約料金含まず）、エネルギー消費量は１２
Ｇｃａｌ／年、排出ＣＯ2量は８６０ｔｏｎ−Ｃ／年で
ある。As can be seen from FIG. 9, in the winter season, there is a demand for chilled water as well as a demand for heating. I have. In summer, the operating strategy is to preferentially dissipate the cold water stored by the centrifugal chiller and heat recovery heat pump at night, and to replenish the shortage in the absorption chiller / heater and then the turbo chiller in order. I have. Also,
In the middle season, chilled water stored by a centrifugal chiller and a heat recovery heat pump is radiated preferentially at night, and the shortfall is replenished by activating an absorption chiller / heater. Energy cost for air conditioning demand is 45 per year
1 million / year (excluding contract fee), energy consumption is 12
Gcal / year, and the amount of emitted CO 2 is 860 ton-C / year.
【００５５】（５）最適運転方策 イ）費用最小化運転方策 図１０（ａ）及び（ｂ）に、それぞれ、パターン１０
（中間季）の費用最小化を目的とした冷水供給及び温水
供給の最適運転方策を示し、また、表８に各熱源機器の
運転に要するエネルギー費用と費用最小化運転方策に従
って運転したときのエネルギー消費量及び排出ＣＯ2量
を示す。冬季及び中間季では、費用最小化運転方策は、
現状の運転方策とほぼ同じであった。但し、冬季の温水
供給では、熱回収ヒートポンプの不足分を現状の吸収式
冷温水機ではなく、蒸気ボイラが補うという解が得られ
たが、費用的な差は僅少である。また、中間季では、熱
回収ヒートポンプの性能低下が顕著であるため熱回収ヒ
ートポンプは稼動しない。同様の理由により、夏季で
は、費用最小化運転方策は、夜間の蓄熱でも熱回収ヒー
トポンプを稼動せず、ターボ冷凍機による蓄熱冷水、次
いで吸収式温水器Ｎｏ．１〜Ｎｏ．３、ターボ冷凍機に
よる冷水供給の優先順で運転する。 (5) Optimal Driving Policy a) Cost Minimizing Driving Policy FIGS. 10A and 10B show the pattern 10 respectively.
Table 8 shows the optimal operation measures for cold water supply and hot water supply for the purpose of minimizing the cost (intermediate season), and Table 8 shows the energy costs required for the operation of each heat source device and the energy when operated according to the cost minimization operation measures. Shows consumption and CO 2 emissions. In winter and mid-season, cost-minimizing driving strategies are:
It was almost the same as the current driving policy. However, in the case of hot water supply in winter, a solution was obtained in which the shortage of the heat recovery heat pump was supplemented by a steam boiler instead of the current absorption chiller / heater, but the difference in cost was small. In the middle season, the heat recovery heat pump does not operate because the performance of the heat recovery heat pump is remarkably reduced. For the same reason, in the summer, the cost minimizing operation method is that the heat recovery heat pump is not operated even in the nighttime heat storage, and the heat storage cold water by the centrifugal chiller, and then the absorption type water heater No. 1 to No. 3. Operate in the priority order of chilled water supply by the centrifugal chiller.
【表８】 [Table 8]
【００５６】また、契約料金を考慮しないで算出した最
適運転方策（購入エネルギー費用のみ最小化）と考慮し
ないで算出した最適運転方策（購入エネルギー費用と契
約料金の合計費用最小化）では、冬季の運転方策で違い
が出る。例えば、別の建物熱源システムを解析した事例
ではあるものの、契約料金を考慮しない運転方策では、
電気料金がガス料金よりも割安であるので、契約料金を
考慮しない運転では、図１１（ａ）に示すように、８時
から１０時の間、電力使用の空冷ヒートポンプが優先的
に稼働している。一方、契約料金を考慮した運転方策で
は、図１１（ｂ）に示すように、料金が割高なガスを使
用する吸収式冷温水機が優先して稼働している。つま
り、８時から１０時の間は、空冷ヒートポンプを稼働さ
せると、電力需要が増加して、一般コンセント電力の需
要と合計すると、この時刻に電力ピークが生じ、この電
力ピークで年間の契約料金が決定され、費用的に不利に
なるからでる。８時から１０時の間、敢えてガス料金が
割高な吸収式温水機を稼働し、運転費としては不利にな
るものの、電力ピークを平準化することにより、契約料
金を低減させる運転方策が費用の面で有利になる。In addition, in the optimal operation policy calculated without considering the contract fee (minimizing only the purchased energy cost) and the optimal driving policy calculated without considering the contract fee (minimizing the total cost of the purchased energy cost and the contract fee), The driving strategy makes a difference. For example, in a case where a different building heat source system was analyzed,
Since the electricity rate is lower than the gas rate, in the operation without considering the contract rate, as shown in FIG. 11A, the air-cooled heat pump using electricity operates preferentially between 8:00 and 10:00. On the other hand, as shown in FIG. 11 (b), in the driving policy considering the contract fee, an absorption chiller / heater using gas whose fee is higher is operated with priority. In other words, when the air-cooled heat pump is operated between 8:00 and 10:00, the power demand increases, and when summed with the demand for general outlet power, a power peak occurs at this time, and the annual contract fee is determined at this power peak. Because it is costly. From 8:00 to 10:00, the operation of an absorption type water heater with a relatively high gas fee is operated, which is disadvantageous in terms of operating costs. It will be advantageous.
【００５７】ロ）エネルギー消費量最小化運転方策、排
出ＣＯ2量最小化運転方策 冬季では、エネルギー消費量最小化運転方策及び排出Ｃ
Ｏ2量最小化運転方策は、費用最小化運転方策と同様な
運転方策となった。中間季や夏季では、エネルギー消費
量最小化運転方策及び排出ＣＯ2量最小化運転方策は、
ターボ冷凍機による蓄熱冷水、次いでターボ冷凍機、吸
収式冷温水機Ｎｏ．１〜Ｎｏ．３による冷水供給の優先
順で運転し、電力使用の空調熱源器を優先して稼動す
る。但し、熱回収ヒートポンプは、現状の性能特性値が
低下しているために、夜間の蓄熱用にも稼動せず、冷水
と同時に温水需要がある場合のみ稼動するという結果が
得られた。(B) Energy consumption minimizing operation measures, emission CO 2 amount minimization operation measures In winter, energy consumption minimization operation measures and emission C
The O 2 minimization operation strategy was similar to the cost minimization operation strategy. In the middle and summer seasons, energy consumption minimization driving measures and emission CO 2 minimization driving measures are:
Heat storage cold water by centrifugal chiller, then centrifugal chiller, absorption chiller / heater No. 1 to No. The operation is performed in the priority order of the chilled water supply according to 3, and the air-conditioning heat source using electric power is operated with priority. However, the result was obtained that the heat recovery heat pump was operated only when there was a demand for hot water at the same time as cold water without operating even for heat storage at night because the current performance characteristic value was lowered.
【００５８】ハ）各評価項目における削減量 現状の運転方策と比較し、最適運転方策に従って運転す
ることによる省コスト性、省エネルギー性、及び排出Ｃ
Ｏ2量の削減可能性を表９に示す。費用最小化運転方策
に従った運転を行うことにより、費用を６％、エネルギ
ー消費量や排出ＣＯ2量を１６〜１７％削減することが
可能であるという結果を得た。従って、現状の運転を改
善することにより、費用だけでなく排出ＣＯ2量等の環
境負荷を削減することができる。また、エネルギー消費
量や排出ＣＯ2量の最小化を目的とした運転方策に従っ
た運転では、エネルギー消費量や排出ＣＯ2量を更に２
０％程度削減することが可能であるが、費用は逆に３％
程度増加する。C) Reduction amount in each evaluation item Cost saving, energy saving, and emission C by operating according to the optimal operation policy compared with the current operation policy
Table 9 shows the possibility of reducing the amount of O 2 . By operating according to the cost-minimizing operation policy, it was possible to reduce the cost by 6% and to reduce the energy consumption and the amount of emitted CO 2 by 16 to 17%. Therefore, by improving the current operation, not only the cost but also the environmental load such as the amount of emitted CO 2 can be reduced. Further, in the operation in accordance with the operating strategy for the purpose of minimizing energy consumption and CO 2 emissions amount of energy consumption and CO 2 emissions amount further 2
It can be reduced by about 0%, but the cost is 3%
Increase to the extent.
【表９】 [Table 9]
【００５９】[0059]
【発明の効果】第１の発明方法によれば、設定期間中の
各日を同じエネルギー需要パターンを有する複数個のパ
ターン・グループに区分し、区分したパターン・グルー
プ内で代表日を決定し、代表日のエネルギー需要パター
ンをパターン・グループのエネルギー需要パターンとし
て規定する。そして、複数個の代表日のエネルギー需要
パターンで設定期間中に多様に変化する建物熱源システ
ムのエネルギー需要を規定している。これにより、多量
に記録管理されている過去の日々の大量の記録データを
少数の代表日のエネルギー需要パターンとして整理し、
少数の代表日のエネルギー需要パターンによって設定期
間中のエネルギー需要を規定しているので、建物熱源シ
ステムのエネルギー需要を経済的に算出することができ
る。According to the first invention method, each day in the set period is divided into a plurality of pattern groups having the same energy demand pattern, and a representative date is determined in the divided pattern groups. Define the energy demand pattern of the representative day as the energy demand pattern of the pattern group. And the energy demand of the building heat source system which changes variously during the set period is prescribed by the energy demand patterns of a plurality of representative days. In this way, a large amount of recorded data in the past days, which are recorded and managed in large quantities, are organized as energy demand patterns for a small number of representative days,
Since the energy demand during the set period is defined by the energy demand pattern of a few representative days, the energy demand of the building heat source system can be calculated economically.
【００６０】第２の発明方法によれば、第１の発明方法
で算出した建物熱源システムのエネルギー需要に充足
し、かつ種々の目的を達成するのに最適な運転方策を比
較的簡便に算出することができる。つまり、多量に記録
管理されている過去のデータを基本データとし、基本デ
ータから運転管理を行うための解析用データ、エネルギ
ー需要パターンを効率的に作成することにより、比較的
容易に解析データを確定することができ、得た解析デー
タを基にして、例えば運転費用、エネルギー消費量及び
ＣＯ2 排出量等を最小化する建物熱源システムの最適運
転方策を策定することができる。[0060] According to the second invention method, the most suitable operation policy that satisfies the energy demand of the building heat source system calculated by the first invention method and achieves various objects is relatively easily calculated. be able to. In other words, the past data, which is recorded and managed in large amounts, is used as basic data, and analysis data for performing operation management and energy demand patterns are efficiently created from the basic data, so that analysis data can be determined relatively easily. Based on the obtained analysis data, it is possible to formulate an optimal operation strategy of the building heat source system that minimizes, for example, operation costs, energy consumption, CO 2 emissions, and the like.
【図１】実施形態例の建物熱源システムのエネルギー需
要を算出する際の際の算出手順を示すフローチャートで
ある。FIG. 1 is a flowchart illustrating a calculation procedure when calculating energy demand of a building heat source system according to an embodiment.
【図２】図１に続いて、実施形態例の建物熱源システム
のエネルギー需要を算出する際の際の算出手順を示すフ
ローチャートである。FIG. 2 is a flowchart, following FIG. 1, showing a calculation procedure when calculating the energy demand of the building heat source system of the embodiment.
【図３】建物熱源システムの解析モデルを示すブロック
図である。FIG. 3 is a block diagram showing an analysis model of a building heat source system.
【図４】図４（ａ）及び（ｂ）は、それぞれ、パターン
２及びパターン３の平均外気エンタルピの出現グラフで
ある。FIGS. 4 (a) and 4 (b) are appearance graphs of the average outside air enthalpy of Pattern 2 and Pattern 3, respectively.
【図５】図５（ａ）及び（ｂ）は、それぞれ、パターン
３のグループ及びパターン１０のグループの、つまりパ
ターン３及びパターン１０の代表日のエネルギー需要の
一日の変化を示す。5 (a) and 5 (b) show the daily changes in energy demand of the group of pattern 3 and the group of pattern 10, respectively, ie, the representative days of pattern 3 and pattern 10. FIG.
【図６】基準冷却水温度での吸収式冷温水機の部分負荷
特性を示す。FIG. 6 shows a partial load characteristic of an absorption chiller / heater at a reference cooling water temperature.
【図７】冷却水温度変化での吸収式冷凍機の定格効率の
推移を示すグラフである。FIG. 7 is a graph showing a change in rated efficiency of the absorption refrigerator with a change in cooling water temperature.
【図８】非線形計画法による計算の計算手順を示すフロ
ーチャートである。FIG. 8 is a flowchart showing a calculation procedure of calculation by a nonlinear programming method.
【図９】図９（ａ）及び（ｂ）は、それぞれ、現状のパ
ターン１０（中間季）の冷水供給及び温水供給の運転方
策を示す。FIGS. 9 (a) and 9 (b) show the current measures of cold water supply and hot water supply in Pattern 10 (middle season), respectively.
【図１０】図１０（ａ）及び（ｂ）は、それぞれ、パタ
ーン１０（中間季）の費用最小化を目的とした冷水供給
及び温水供給の最適運転方策を示す。FIGS. 10 (a) and (b) respectively show optimal operation strategies of cold water supply and hot water supply for the purpose of minimizing the cost of the pattern 10 (middle season).
【図１１】図１１（ａ）及び（ｂ）は、それぞれ、電力
購入に対する契約料金を考慮しないときの最適運転方策
及び契約料金を考慮したときの最適運転方策を示す。FIGS. 11 (a) and 11 (b) show an optimal operation policy when considering a contract fee for power purchase and an optimal operation policy when considering a contract fee, respectively.
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 田中 稔 神奈川県横浜市栄区桂台東五−八 (72)発明者 三船 俊治 神奈川県横浜市磯子区杉田六丁目一九番三 号 Ｆターム(参考） 3L060 AA03 CC10 CC19 DD08 EE31 EE41 EE44 5B049 CC45 EE31 ──────────────────────────────────────────────────続 き Continued on the front page (72) Inventor Minoru Tanaka 5-8 Higashi Katsuradai, Sakae-ku, Yokohama-shi, Kanagawa Prefecture (72) Shunji Mifune 6-19-3 Sugita, Isogo-ku, Yokohama-shi, Kanagawa F-term (reference) 3L060 AA03 CC10 CC19 DD08 EE31 EE41 EE44 5B049 CC45 EE31
Claims (14)
は複数の建物を含む地域の既設熱源システム（以下、建
物熱源システムと言う）のエネルギー需要を算定する方
法であって、 設定期間中の日々の建物熱源システムの一日当たりの総
エネルギー需要量（以下、日間総エネルギー需要量と言
う）及び日間総エネルギー需要量の概数を算出する第１
の工程と、 日間総エネルギー需要量を設定需要カテゴリ毎に区分し
て、設定需要カテゴリ毎のエネルギー需要量の概数を算
出し、次いで、設定需要カテゴリ毎のエネルギー需要量
の概数及び日間総エネルギー需要量の概数からなる数値
列を作成して、作成した数値列を日々のエネルギー需要
パターンとして規定し、次いで同じエネルギー需要パタ
ーンを有する日同士を集めて複数のパターン・グループ
にグループ化する第２の工程と、 各パターン・グループの外気条件を代表する日をそれぞ
れのパターン・グループを代表する代表日として決定
し、代表日のエネルギー需要パターンを代表日の属する
パターン・グループのエネルギー需要パターンとして規
定する第３の工程と、 複数個の代表日のエネルギー需要パターンによって、設
定期間中の建物熱源システムのエネルギー需要を規定す
る第４の工程とを有することを特徴とする建物熱源シス
テムのエネルギー需要の算定方法。1. A method for calculating the energy demand of an existing heat source system (hereinafter referred to as a building heat source system) in a building or a region including a plurality of buildings, which changes variously during a setting period, Calculating a total energy demand per day (hereinafter, referred to as a daily total energy demand) and an approximate number of a daily total energy demand in a daily building heat source system;
Calculate the approximate number of energy demand for each set demand category by dividing the total energy demand per day into the set demand categories, and then calculate the approximate number of energy demand for each set demand category and the total daily energy demand. A second method of creating a numerical sequence consisting of approximate numbers of quantities, defining the created numerical sequence as a daily energy demand pattern, and then collecting days having the same energy demand pattern and grouping them into a plurality of pattern groups. The process and the day representing the outside air condition of each pattern group are determined as representative days representing each pattern group, and the energy demand pattern of the representative day is defined as the energy demand pattern of the pattern group to which the representative day belongs. The third step and the energy demand pattern for multiple representative days The fourth step and the calculation method of the energy needs of a building heat source system and having a defining the energy demand of a building heat source system.
て、設定期間の各日の建物熱源システムの一日当たりの
エネルギー需要量を合計して日間総エネルギー需要量を
算出する第１のステップと、 日間総エネルギー需要量をＸ×１０Y （Ｘ及びＹは任意
の整数）で除して０を超え、Ｚ（Ｚは任意の整数）未満
の範囲の商を求め、次いで商を丸め処理して、有効数字
Ｌ桁の０及び１以上Ｚ以下の整数商を求めて、求めた整
数商を各日の日間エネルギー需要指標として規定する第
２のステップとを有することを特徴とする請求項１に記
載の建物熱源システムのエネルギー需要の算定方法。2. The first step is to calculate the total energy demand per day by summing the daily energy demand of the building heat source system on each day of the set period based on the operation data of the equipment constituting the building heat source system. And calculating the quotient in a range exceeding 0 by dividing the total daily energy demand by X × 10 Y (X and Y are arbitrary integers) and less than Z (Z is an arbitrary integer). And then rounding the quotient to obtain an integer quotient of 0 and 1 or more and Z or less of significant digits L, and defining the obtained integer quotient as a daily energy demand index for each day. The method for calculating energy demand of a building heat source system according to claim 1, wherein:
であることを特徴とする請求項２に記載の建物熱源シス
テムのエネルギー需要の算定方法。3. X is 1, Z is 10, and L is 1 or 2.
The method for calculating energy demand of a building heat source system according to claim 2, wherein
テゴリに区分して、設定需要カテゴリ毎のエネルギー需
要量を求める第３のステップと、 設定期間内の各日について、電力需要を除く設定需要カ
テゴリ毎のエネルギー需要量を電力需要のエネルギー需
要量で除して商を求め、次いで商を丸め処理して０．０
＋（１／Ｍ）×Ｒ（Ｍは任意の整数、Ｒは０を含む任意
の整数）のいずれかで表される有効数字Ｎ桁の丸め商を
求め、求めた丸め商を各設定需要カテゴリの需要比率と
して定義する、第４のステップと、 各設定需要カテゴリ毎の需要比率及び日間エネルギー需
要指標からなる数値列によって、各日のエネルギー需要
パターンを規定する第５のステップと、 設定期間内の各日のうちから同じエネルギー需要パター
ンを有する日同士を集めてパターン・グループにグルー
プ化する第６のステップととを有することを特徴とする
請求項２又は３に記載の建物熱源システムのエネルギー
需要の算定方法。In a second step, the total energy demand per day is divided into set demand categories including power demand, and a third step of obtaining an energy demand for each set demand category; For each day, the energy demand of each set demand category excluding power demand is divided by the energy demand of power demand to obtain a quotient, and then the quotient is rounded to 0.0
+ (1 / M) × R (M is an arbitrary integer, R is any integer including 0) A rounding quotient of N significant digits, which is represented by any of: A fourth step of defining an energy demand pattern for each day by a numerical sequence including a demand ratio for each set demand category and a daily energy demand index; A step of collecting days having the same energy demand pattern from each of the days and grouping them into a pattern group. 6. The energy of the building heat source system according to claim 2, wherein How to calculate demand.
熱源システムのエネルギー需要の算定精度を高めること
を特徴とする請求項４に記載の建物熱源システムのエネ
ルギー需要の算定方法。5. The method for calculating energy demand of a building heat source system according to claim 4, wherein M in the fourth step is increased to increase the accuracy of calculating the energy demand of the building heat source system.
求項１に記載の熱源システムのエネルギー需要の算定方
法。6. The method according to claim 1, wherein N is 1 or 2.
数を１０以上２０以下にすることを特徴とする請求項４
から６のうちのいずれか１項に記載の建物熱源システム
のエネルギー需要の算定方法。7. The method according to claim 4, wherein in the second step, the number of pattern groups is set to 10 or more and 20 or less.
7. The method for calculating energy demand of a building heat source system according to any one of claims to 6.
を求め、日間平均外気エンタルピの数値を丸め処理して
有効数字Ｐ桁の丸め日間平均外気エンタルピを求める第
７のステップと、 同じ丸め日間平均外気エンタルピを有する日同士を集め
てエンタルピ・グループにグループ化する第８のステッ
プと、 一つのエンタルピ・グループに属する日数が最も多いエ
ンタルピ・グループのなかから任意の日を選択してパタ
ーン・グループの代表日とし、代表日のエネルギー需要
パターンをパターン・グループに属する各日のエネルギ
ー需要パターンとして規定する第９のステップとを有す
ることを特徴とする請求項１から７のうちのいずれか１
項に記載の建物熱源システムのエネルギー需要の算定方
法。8. In a third step, a daily average outside air enthalpy of each day of each pattern group is obtained, and a numerical value of the day average outside air enthalpy is rounded to obtain a rounded daily average outside air enthalpy of P significant digits. 7th step, 8th step of collecting the days having the same average open air enthalpy on the same rounding day and grouping them into an enthalpy group, and any one of the enthalpy groups having the largest number of days belonging to one enthalpy group A ninth step of selecting a day as a representative day of the pattern group and defining an energy demand pattern of the representative day as an energy demand pattern of each day belonging to the pattern group. Any one of 7
Calculation method of energy demand of building heat source system described in section.
グループの代表日のエネルギー需要パターンに基づい
て、 建物熱源システムの各パターン・グループ毎の総エネル
ギー需要量及び設定需要カテゴリ毎のエネルギー需要
量、並びに建物熱源システムの適用期間中の総エネルギ
ー需要量、及び設定カテゴリ毎の総エネルギー需要量を
求めることを特徴とする請求項８に記載の建物熱源シス
テムのエネルギー需要の算定方法。9. Following the ninth step, each pattern
Based on the energy demand pattern on the representative day of the group, the total energy demand for each pattern group of the building heat source system and the energy demand for each set demand category, and the total energy demand during the application period of the building heat source system, The method for calculating energy demand of a building heat source system according to claim 8, wherein a total energy demand for each set category is obtained.
８又は９に記載の建物熱源システムのエネルギー需要の
算定方法。10. The method for calculating energy demand of a building heat source system according to claim 8, wherein P is 2.
エネルギー需要を区分する設定需要カテゴリが、電力需
要、冷房需要、暖房需要、給湯需要、及び蒸気需要であ
ることを特徴とする請求項１から１０のうちのいずれか
１項に記載の建物熱源システムのエネルギー需要の算定
方法。11. The first step wherein the set demand categories for classifying the energy demand of the building heat source system are power demand, cooling demand, heating demand, hot water demand, and steam demand. 11. The method for calculating energy demand of a building heat source system according to any one of claims to 10.
び切り捨てのいずれかによって、所定有効数字の数値を
求めることを特徴とする請求項２から１１のいずれか１
項に記載の建物熱源システムのエネルギー需要の算定方
法。12. The method according to claim 2, wherein in the rounding processing, a numerical value of a predetermined significant figure is obtained by one of rounding, rounding up, and rounding down.
Calculation method of energy demand of building heat source system described in section.
ステムの解析モデルを作成し、更に解析モデルに対する
最適運転方策を対象とした目的関数を設定するステップ
と、請求項１から１２のいずれかに記載の建物熱源シス
テムのエネルギー需要の算定方法によって求めた各パタ
ーン・グループのエネルギー需要パターン毎に、最適運
転方策の目的関数を演算し、各パターン・グループ毎に
建物熱源システムの最適運転方策を設定するステップと
を有することを特徴とする建物熱源システムの最適運転
方策の策定方法。13. The method according to claim 1, wherein an analysis model of a building heat source system related to energy demand is created, and further, an objective function for an optimal operation policy for the analysis model is set. Calculating the objective function of the optimal operation strategy for each energy demand pattern of each pattern group obtained by the energy demand calculation method of the building heat source system, and setting the optimal operation strategy of the building heat source system for each pattern group A method for formulating an optimal operation policy for a building heat source system, comprising:
運転費用、エネルギー消費量及びＣＯ2 排出量の少なく
ともいずれかを最小化することを目的としていることを
特徴とする請求項１３に記載の建物熱源システムの最適
運転方策の策定方法。14. The building according to claim 13, wherein the optimal operating strategy is aimed at minimizing operating costs, energy consumption and / or CO 2 emissions of the building heat source system. How to determine the optimal operating strategy for the heat source system.
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| JP2000156446A JP2001336805A (en) | 2000-05-26 | 2000-05-26 | Method of calculating demand for energy of heat source system of building and method of drawing up scheme of optimum operation of the system |
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|---|---|
| JP (1) | JP2001336805A (en) |
Cited By (21)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2006275323A (en) * | 2005-03-28 | 2006-10-12 | Sanki Eng Co Ltd | Heat source system optimal operation control method and device |
| JP2006313049A (en) * | 2005-05-09 | 2006-11-16 | Ebara Corp | Waste heat utilizing system and its operating method |
| JP2008040865A (en) * | 2006-08-08 | 2008-02-21 | Takasago Thermal Eng Co Ltd | Building utilization state optimization support system |
| JP2009058176A (en) * | 2007-08-31 | 2009-03-19 | Hironori Takahashi | Operation method for air conditioner |
| JP2010117039A (en) * | 2008-11-11 | 2010-05-27 | E & E Planning:Kk | Operating method of air-conditioning heat source system for building |
| JP2011002111A (en) * | 2009-06-16 | 2011-01-06 | Shimizu Corp | Navigation system for heat source machine system operation |
| JP2011002112A (en) * | 2009-06-16 | 2011-01-06 | Shimizu Corp | Navigation system for operation of air conditioning heat source machine |
| KR101170743B1 (en) | 2010-06-17 | 2012-08-03 | 삼성물산 주식회사 | System and Method of Optimum Operation of Refrigerator Using Building Energy Management System |
| JP2012154563A (en) * | 2011-01-26 | 2012-08-16 | Mitsubishi Heavy Ind Ltd | Operation pattern creation apparatus and method therefor as well as program |
| JP2012234318A (en) * | 2011-04-28 | 2012-11-29 | Dai-Dan Co Ltd | Gas optimum consumption amount calculation system |
| JP2013011425A (en) * | 2011-06-30 | 2013-01-17 | Mitsubishi Electric Building Techno Service Co Ltd | Device and method for analyzing air conditioning |
| JP2013080419A (en) * | 2011-10-05 | 2013-05-02 | Hibiya Eng Ltd | Contract value optimization diagnostic method about energy supply for building |
| WO2014035544A1 (en) * | 2012-08-27 | 2014-03-06 | Gridium, Inc. | Systems and methods for energy consumption and energy demand management |
| US8812263B2 (en) | 2010-07-29 | 2014-08-19 | Mitsubishi Heavy Industries, Ltd. | Centrifugal chiller performance evaluation system |
| JP5593325B2 (en) * | 2010-03-01 | 2014-09-24 | パナソニック株式会社 | Energy management apparatus, method and system |
| US9115921B2 (en) | 2009-11-20 | 2015-08-25 | Mitsubishi Heavy Industries, Ltd. | Performance evaluation device for variable-speed centrifugal chiller |
| US10373120B2 (en) | 2015-01-21 | 2019-08-06 | Crowdplat, Inc. | Systems and methods for crowdsourcing technology projects |
| CN112069442A (en) * | 2020-08-04 | 2020-12-11 | 国网山东省电力公司电力科学研究院 | Coal-fired pressure reduction calculation method and system based on heat supply substitution of cogeneration unit |
| CN115682181A (en) * | 2022-09-19 | 2023-02-03 | 华能济南黄台发电有限公司 | Combined heat and power generation method for combined heat and cold supply |
| JP7433717B2 (en) | 2020-03-27 | 2024-02-20 | 矢崎エナジーシステム株式会社 | Cogeneration system equipment determination method, equipment determination device, equipment determination program, and computer-readable recording medium |
| JP7445537B2 (en) | 2020-06-19 | 2024-03-07 | 東京瓦斯株式会社 | Heat source machine control device, heat source machine control system, and program |
-
2000
- 2000-05-26 JP JP2000156446A patent/JP2001336805A/en active Pending
Cited By (24)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP4630702B2 (en) * | 2005-03-28 | 2011-02-09 | 三機工業株式会社 | Heat source system optimum operation control device |
| JP2006275323A (en) * | 2005-03-28 | 2006-10-12 | Sanki Eng Co Ltd | Heat source system optimal operation control method and device |
| JP2006313049A (en) * | 2005-05-09 | 2006-11-16 | Ebara Corp | Waste heat utilizing system and its operating method |
| JP2008040865A (en) * | 2006-08-08 | 2008-02-21 | Takasago Thermal Eng Co Ltd | Building utilization state optimization support system |
| JP2009058176A (en) * | 2007-08-31 | 2009-03-19 | Hironori Takahashi | Operation method for air conditioner |
| JP2010117039A (en) * | 2008-11-11 | 2010-05-27 | E & E Planning:Kk | Operating method of air-conditioning heat source system for building |
| JP2011002112A (en) * | 2009-06-16 | 2011-01-06 | Shimizu Corp | Navigation system for operation of air conditioning heat source machine |
| JP2011002111A (en) * | 2009-06-16 | 2011-01-06 | Shimizu Corp | Navigation system for heat source machine system operation |
| US9115921B2 (en) | 2009-11-20 | 2015-08-25 | Mitsubishi Heavy Industries, Ltd. | Performance evaluation device for variable-speed centrifugal chiller |
| JP5593325B2 (en) * | 2010-03-01 | 2014-09-24 | パナソニック株式会社 | Energy management apparatus, method and system |
| KR101170743B1 (en) | 2010-06-17 | 2012-08-03 | 삼성물산 주식회사 | System and Method of Optimum Operation of Refrigerator Using Building Energy Management System |
| US8812263B2 (en) | 2010-07-29 | 2014-08-19 | Mitsubishi Heavy Industries, Ltd. | Centrifugal chiller performance evaluation system |
| JP2012154563A (en) * | 2011-01-26 | 2012-08-16 | Mitsubishi Heavy Ind Ltd | Operation pattern creation apparatus and method therefor as well as program |
| JP2012234318A (en) * | 2011-04-28 | 2012-11-29 | Dai-Dan Co Ltd | Gas optimum consumption amount calculation system |
| JP2013011425A (en) * | 2011-06-30 | 2013-01-17 | Mitsubishi Electric Building Techno Service Co Ltd | Device and method for analyzing air conditioning |
| JP2013080419A (en) * | 2011-10-05 | 2013-05-02 | Hibiya Eng Ltd | Contract value optimization diagnostic method about energy supply for building |
| WO2014035544A1 (en) * | 2012-08-27 | 2014-03-06 | Gridium, Inc. | Systems and methods for energy consumption and energy demand management |
| US9569804B2 (en) | 2012-08-27 | 2017-02-14 | Gridium, Inc. | Systems and methods for energy consumption and energy demand management |
| US10373120B2 (en) | 2015-01-21 | 2019-08-06 | Crowdplat, Inc. | Systems and methods for crowdsourcing technology projects |
| JP7433717B2 (en) | 2020-03-27 | 2024-02-20 | 矢崎エナジーシステム株式会社 | Cogeneration system equipment determination method, equipment determination device, equipment determination program, and computer-readable recording medium |
| JP7445537B2 (en) | 2020-06-19 | 2024-03-07 | 東京瓦斯株式会社 | Heat source machine control device, heat source machine control system, and program |
| CN112069442A (en) * | 2020-08-04 | 2020-12-11 | 国网山东省电力公司电力科学研究院 | Coal-fired pressure reduction calculation method and system based on heat supply substitution of cogeneration unit |
| CN112069442B (en) * | 2020-08-04 | 2023-09-12 | 国网山东省电力公司电力科学研究院 | Coal pressure reduction calculation method and system based on heat supply substitution of cogeneration unit |
| CN115682181A (en) * | 2022-09-19 | 2023-02-03 | 华能济南黄台发电有限公司 | Combined heat and power generation method for combined heat and cold supply |
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