JP2003216715A - 建物省エネルギー評価監視装置 - Google Patents
建物省エネルギー評価監視装置Info
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Abstract
を推定し、ビル省エネルギー制御を評価し診断する。 【解決手段】 本発明の建物省エネルギー評価監視装置
は、建物側に設置された計測監視手段から定期的にデー
タを収集し対象建物毎に蓄積するデータ収集記憶手段
と、対象建物毎に蓄積されたデータを解析することによ
り得られた省エネルギー率を評価するための基準となる
エネルギー消費量のモデルを持つ基準エネルギー消費量
予測手段と、この予測手段で算出された基準消費エネル
ギー量とエネルギー消費量実測値とを比較して省エネル
ギー率を算出する省エネルギー評価手段と、制御状態の
不良の発見と原因追求を行うシステム診断手段とを具備
する。
Description
備と、これを監視制御する装置を備えた複数の建物のエ
ネルギー消費量を集中的に管理し解析する建物省エネル
ギー評価監視装置に関するものである。
り、C02排出量の1/3を占める建築設備分野におい
ては、排出量抑制問題が検討されている。さらに建築設
備全体の消費エネルギーの約半分を空調関連のエネルギ
ー消費が占めており、空調制御面で省エネルギーを推進
することは建築設備全体の省エネルギー効果に大きく貢
献するものと考えられる。
トエネルギー管理システムは、各建物のエネルギー消費
量の実績を見易く、かつ、わかり易く表示するだけであ
り、省エネルギー空調制御を含む各種建物の省エネルギ
ー制御がうまく実施されているかどうかの評価や診断
は、まだ行われていない。
れたもので、複数の建物のエネルギー消費量を集中的に
管理するリモートエネルギー管理システムにおいて、各
建物のエネルギー消費量の省エネルギー率を推定し、建
物内の省エネルギー制御がうまく行われているかを定期
的に評価し診断する建物省エネルギー評価監視装置を提
供することを目的とする。
れたエネルギー消費設備のエネルギー消費量を含むプロ
セス値を検出する計測監視手段と、計測監視手段から定
期的にデータを収集して蓄積し建物毎に編集処理を行っ
て記憶するデータ収集記憶手段と、データ収集記憶手段
に建物毎に編集され蓄積されたデータを解析することに
より得られる省エネルギー率を評価するための基準とな
るエネルギー消費量の予測モデルを持つ基準エネルギー
消費量予測手段と、計測監視手段から得られるエネルギ
ー消費量実測値を基準エネルギー消費量予測手段で算出
された基準消費エネルギー量と比較して省エネルギー率
を算出する省エネルギー評価手段と、省エネルギー評価
手段の評価結果を参照して制御状態の不良の発見と原因
追求を行うシステム診断手段とを具備したことを特徴と
する建物省エネルギー評価監視装置を構成したものであ
る。
り、複数の建物のエネルギー消費量を集中的に管理し解
析するリモートエネルギー管理システムにおいて、各建
物のエネルギー消費量の省エネルギー率を推定し、建物
の省エネルギー制御がうまく行われているかを定期的に
評価診断し、また制御状態の不良の早期発見とその原因
を容易に追求することができる。
施の形態について説明する。
監視装置の一実施の形態を示す全体構成図である。
行っており、かつ評価監視対象となっている各建物、例
えば事務所ビル11や12、デパートビル13,14、
病院ビル15等にはそれぞれ計測監視手段21ないし2
5が設けられている。計測監視手段21〜25はそれぞ
れの建物に設置されているエネルギー機器のエネルギー
消費量を含むプロセス値を検出し、その検出データをプ
ロセスデータとして、ネットワーク30を介して、本発
明に係る建物省エネルギー評価監視装置40に送出す
る。ここでプロセス値には、例えば外気温や、室温、室
内湿度等が含まれる。各建物の図示していない制御シス
テムは空調制御やエレベータ制御など、各設備の省エネ
ルギー制御を行っている。
ータベース42を有するデータ収集記憶手段41、基準
エネルギー消費量予測手段43、省エネルギー評価手段
44、およびシステム診断手段45を備えるとともに、
アクセスのための端末46を備えている。
監視手段21〜25から定期的に、例えば1回/日に、
プロセスデータを収集し、各建物毎に編集処理を行って
光磁気記録媒体などの記憶装置に記憶する。
ついて述べる。まず、基準エネルギー消費量のモデル式
(各単位は正規化前のもの)Eiを定義し、1日の合計
基準消費エネルギー予測値(ベースライン)Ei(MJ
/日)を求める。建物間の相互比較を可能とするため
に、各建物ともN時間、例えば12時間の運転を行った
場合のエネルギー値に換算する。そのため、実際の運転
時間がN時間に対して過不足を生じている場合は、比例
計算によりN時間運転をしたときのエネルギー値に換算
する。
予測値をEi(MJ/日)、対象ゾーンについての(床
面積×高さ)の合計をVX(m3)、(空調運転時間中
の平均外気温−空調運転時間中平均室温)をTX(℃)
とした場合、VXおよびTXをそれぞれ二次関数で近似
し、 Ei=(a22・VX2+a21・VX+a20)・TX2 +(a12・VX2+a11・VX+a10)・TX +(a02・VX2+a01・VX+a00) ・・・(1) とする。
ーを求める場合は、各方位の日射日積算比も変数とする
必要があるが、実際の建物では空調消費エネルギーがゾ
ーン別すなわち空調機別に計測されることはなく、また
消費エネルギーの管理は建物全体で行うのが通常である
ので不要である。a22〜a20,a12〜a10,a
02〜a00の計9個の係数は過去の制御時等に蓄積さ
れた実績データから、後で示すような統計解析手法を用
いて予め求めておく。上記のa22〜a00の係数は、
本発明装置設置前の過去の実績データやデータ収集記憶
手段41により建物毎に編集して蓄積されたデータを用
いて、対象建物の種類別、すなわち事務所ビル、デパー
トビル、病院ビル等の種類別に、統計解析手法により予
め求めておく。
を上げるために、夏期、中間期、冬期別に蓄積データを
分類し、これを用いて上記の係数a22〜a00を統計
解析手法により予め求めておく。各期の定義は、例え
ば、 夏期:25℃≦最高外気温度 の日 中間期:15℃≦最高外気温度<25℃ の日 冬期:最高外気温度<15℃ の日 と決めておく。
準エネルギー消費量のモデル式を求めた実例を下記の表
に示す。使用した実績蓄積データは、居住者の快適性の
追求を目指し、かつ省エネルギーを実現する快適空調制
御(特許第3049266号明細書)を5箇所の建物
(2つの事務所ビルと3つのデパート)に導入して制御
効果を検証した時のものを用いた。検証は冷房時期の期
間、従来制御(室温設定値一定制御)と上記の省エネル
ギー制御(快適空調制御)とを1週間交代で実施し、両
者の消費エネルギーを比較した。基準エネルギー消費量
のモデル式は上記のデータの内、従来制御を実施した日
でかつ最高外気温が25℃以上(夏期)の日のものを用
いて求めた。
エネルギー正規化定数=150,000、温度正規化定
数=5、容積正規化定数=125,000である。
の相関関係を表す相関図の例を図2および図3に示す。
位なので、週毎あるいは月毎の基準エネルギー消費量
は、日毎の基準エネルギー消費量を1週間分あるいは1
箇月分合計して予測する。よって、基準エネルギー消費
量予測手段43の入出力は次のようになる。
全容積。
(1日毎に入力) 出力:1)従来制御エネルギー消費量予測値(1日分、
週合計、月合計)。
ネルギー制御を行った後に、計測監視手段21〜25か
ら得られる毎日のエネルギー消費量実測値や、それを合
計した週毎あるいは月毎の省エネルギー制御によるエネ
ルギー消費量実測値と、基準エネルギー消費量予測手段
43から得られる、日毎、週毎、月毎の従来制御を行っ
たと仮定した場合の基準エネルギー消費量予測値とを比
較して、省エネルギー効果を評価する。したがって、省
エネルギー評価手段44の入出力は次のようになる。
費量予測値(1日分、週合計、月合計) 2)省エネルギー制御消費エネルギー量実測値(日毎) 出力:1)省エネルギー制御消費エネルギー量実測値
(週合計、月合計) 2)省エネルギー率(1日分、週合計、月合計)。
御)エネルギー消費量予測値−省エネルギー制御消費エ
ネルギー量実測値)×100/(基準(従来制御)エネ
ルギー消費量予測値)。
結果をオペレータに表示する画面例を図4に示す。この
例では、その週の実績の平均外気温も同時に示してあ
る。
に、今日(または今週)の対象建物のエネルギー消費量
実測値が、基準エネルギー消費量予測手段43から得ら
れる対象建物の、今日(または今週)の基準エネルギー
消費量予測値(ベースライン)の所定の判定基準レベル
α(%)以下かどうかを判断し(ステップS51)、以
下であれば正常であると判断する。以上であるときは、
システムが正常でないと判断し、計測監視手段21〜2
5でデータ収集されている全プロセス値項目について、
過去の平均値から大きく外れているデータ項目がないか
を探索し(ステップS52)、外れたデータ項目の有無
に従い(ステップS53)、外れたデータ項目が無けれ
ばオペレータに対して異常データ項目がない旨を表示し
(ステップS54)、外れたデータ項目があればオペレ
ータに対して外れたデータ項目を表示する(ステップS
55)。ステップS51におけるαの値は、100%前
後を目安として、例えば98、100、105等の値を
事前に決めて設定しておく。ステップS52,S53に
おいて「大きく外れた」かどうかの判断レベルは統計的
に決めればよく、例えば、標準偏差を基本として決める
ことができる。
異常を検知し、異常データ項目を表示するので、オペレ
ータはそれを参照し、それに自分の知識や過去の経験を
加味して、どの設備にどんな異常があるかを比較的容易
に推定することができる。
なものがあり得る。すなわち、 空調熱源機器:ボイラ、ターボ冷凍機、冷温水発生機、
ヒートポンプチラーなど、 空調熱源補機:冷却塔、循環ポンプ、オイルタンク、熱
交換器など、 空調2次側機器:空調機、パッケージ型空調機、ファン
コイル、ヒートポンプエアコンなど、 空調配管設備:冷水、温水、冷却水、蒸気、還水、ドレ
ンなどの配管、 換気設備:送風機、全熱交換器、厨房排気設備、天井
扇、圧力扇など、 風道設備:給気ダクト、排気ダクト、換気ダクト、ダン
パー類など、 衛生設備:受水槽、高架水槽、揚水ポンプ、加圧給水ポ
ンプ、給湯設備、ボイラなど、 衛生配管設備:給水、給湯、雑排水、汚水排水、通気な
どの配管。
手段としてエキスパートシステム手段を具備することに
より、エキスパートシステム手段とシステム診断手段4
5とで情報を授受し、システム診断手段45が検知した
異常データ項目などから、設備の不良箇所と原因を自動
的に推定することができるようになる。これをオペレー
タに表示することにより、設備診断を支援することがで
きる。エキスパートシステムは、専門家や経験者の知識
を収集し、利用者の相談を対話しながら解決できるよう
「推論エンジン」と「知識ベース」を組み合わせたコン
ピュータシステムである。
より、各建物のエネルギー消費量の省エネルギー率を推
定し、建物内の省エネルギー制御が良好に行われている
かを定期的に評価し診断することができる。
の形態に限定されるものではなく、その要旨を逸脱しな
い範囲で種々変形して実施することができる。
のリモートエネルギー管理システムについてのものであ
るが、もちろん同様のアルゴリズムを建物単独で実施し
てもよい。この場合はリモートでなく、その建物に本発
明装置が設置される。
数は2以外のものとしてもよい。
不良箇所と原因を自動的に推定できるようにするため、
エキスパートシステムではなく、AI(人工知能)技術
を用いることもできる。
合わせで実施することができ、その場合には組合せによ
る相乗効果を期待することができる。
物のエネルギー消費量を集中的に管理し解析するエネル
ギー管理システムにおいて、建物のエネルギー消費量の
省エネルギー率を推定し、ビル省エネルギー制御が良好
に行われているかを定期的に評価・診断し、また制御状
態の不良箇所の早期発見を達成し、その原因を容易に追
求することができる。
一実施例を示す全体構成図。
示す相関図。
示す相関図。
ート。
Claims (7)
- 【請求項1】建物に設置されたエネルギー消費設備のエ
ネルギー消費量を含むプロセス値を検出する計測監視手
段と、前記計測監視手段から定期的にデータを収集して
蓄積し建物毎に編集処理を行って記憶するデータ収集記
憶手段と、前記データ収集記憶手段に建物毎に編集され
蓄積されたデータを解析することにより得られる省エネ
ルギー率を評価するための基準となるエネルギー消費量
の予測モデルを持つ基準エネルギー消費量予測手段と、
前記計測監視手段から得られるエネルギー消費量実測値
を前記基準エネルギー消費量予測手段で算出された基準
消費エネルギー量と比較して省エネルギー率を算出する
省エネルギー評価手段と、前記省エネルギー評価手段の
評価結果を参照して制御状態の不良の発見と原因追求を
行うシステム診断手段とを具備したことを特徴とする建
物省エネルギー評価監視装置。 - 【請求項2】前記基準エネルギー消費量予測手段は、評
価対象の建物の1日の合計基準消費エネルギー予測値を
Ei、建物内の対象ゾーンについての(床面積×高さ)
の合計をVX、(空調運転時間中の平均外気温−空調運
転時間中の平均室温)をTX、蓄積された実績データか
ら統計解析手法を用いて予め求められた係数をa22〜
a20,a12〜a10,a02〜a00とした場合、 Ei=(a22・VX2+a21・VX+a20)・T
X2+(a12・VX2+a11・VX+a10)・T
X+(a02・VX2+a01・VX+a00) として、前記Eiの式を基準エネルギー消費量のモデル
式とすることを特徴とする請求項1記載の建物省エネル
ギー評価監視装置。 - 【請求項3】前記基準エネルギー消費量予測手段は対象
建物の種類別に予測モデルを持っていることを特徴とす
る請求項1または2記載の建物省エネルギー評価監視装
置。 - 【請求項4】前記基準エネルギー消費量予測手段は、夏
期、中間期、および冬期別に予測モデルを持っているこ
とを特徴とする請求項1ないし3のいずれか1項に記載
の建物省エネルギー評価監視装置。 - 【請求項5】前記省エネルギー評価手段は、前記基準エ
ネルギー消費量予測手段によって得られる対象建物の基
準エネルギー消費量と前記計測監視手段によって得られ
る対象建物のエネルギー消費量実測値とを日毎、週毎、
および月毎に積算して画面に表示し、さらにこれらのエ
ネルギー消費量から省エネルギー率を求め画面に表示す
ることを特徴とする請求項1ないし4のいずれか1項に
記載の建物省エネルギー評価監視装置。 - 【請求項6】前記システム診断手段は、所定期間中の対
象建物のエネルギー消費量実測値が、前記基準エネルギ
ー消費量予測手段によって得られる対象建物の前記所定
期間中の基準エネルギー消費量予測値の所定%以上であ
る時、正常でないと判断し、前記計測監視手段でデータ
収集されている全プロセス値項目について、過去の平均
値から大きく外れている項目を探索し、その項目を表示
することを特徴とする請求項1ないし5のいずれか1項
に記載の建物省エネルギー評価監視装置。 - 【請求項7】前記システム診断手段はエキスパートシス
テム手段を有し、所定期間中の対象建物のエネルギー消
費量実測値が、基準エネルギー消費量予測手段によって
得られる基準エネルギー消費量予測値の所定%以上であ
る時、前記計測監視手段でデータ収集されている全プロ
セス値項目について、過去の平均値から大きく外れてい
る項目を探索し、その項目から前記エキスパートシステ
ム手段により設備故障箇所の推定を行い表示することを
特徴とする請求項6記載の建物省エネルギー評価監視装
置。
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