JP2008298296A

JP2008298296A - 空調制御装置

Info

Publication number: JP2008298296A
Application number: JP2007141212A
Authority: JP
Inventors: Hiroshi Tsukura; 洋津倉
Original assignee: Meidensha Corp; Meidensha Electric Manufacturing Co Ltd
Current assignee: Meidensha Corp; Meidensha Electric Manufacturing Co Ltd
Priority date: 2007-05-29
Filing date: 2007-05-29
Publication date: 2008-12-11

Abstract

【課題】ＰＭＷ値を用いてビル内の空調制御を行う場合、多数の温度計、湿度計を用いて放射温度を計測する必要がある。
【解決手段】建築構造物に傾斜日射計を設置し、この傾斜日射計の測定値を処理部に導入して建築構造物窓際の放射温度を演算する。演算された放射温度とＢＥＭＳ手法に基づき算出された人の熱負荷値の和から最適温度設定値を算出して空調機を制御する。又は、算出された放射温度と設置されたＣＯ２濃度計の計測値から人の熱負荷値を推定し、この熱負荷値と放射温度値の和から最適温度設定値を算出して空調機を制御する。
【選択図】図１

Description

本発明は、事務所ビルや病院・デパート等の建物内部の空調品質を向上する空調制御装置に関するものである。

空調分野は、外気の換気用の外気空調（吸収冷温水機等ＣＯＰ＝１．２）と建物内部の発熱体（人・照明・機器等）の熱負荷に対する個別空調（ヒートポンプ式エアコンＣＯＰ＝４程度）に分けられる。個別空調では、在室人数（作業密度（人／ｍ２））や人の活動量（作業程度）や着衣量で、人の発熱量が変動する。外気空調処理では、夏季と冬季に高温（３０〜３８℃）、低温（０〜１０℃）外気を換気のために給気し、夏季低温（２５〜２８℃）、冬季高温（１８〜２３℃）の室内空気を全熱交換器を介して排気し、夏季冷房用冷水（７℃）、冬季暖房用温水（５０℃）で設定温度に導入空気を空調して室内に供給する。

セントラル（集中式）空調では、外気空調と個別空調を外気処理系統で一括して空調処理する方式である。従って、室内温度は、外気の日射量・気温・湿度等気象条件及び、室内の在室人員・着衣量・活動量・発熱体（パソコン等）に影響される。在室者が最適な室内温度を感じる指標ＰＭＶ（予想平均申告：Predicted Mean Vote ）が、デンマーク工科大のファンガー（Fanger）により提案され、１９８４年にＩＳＯ−７７３０として国際規格化された。この方法は、熱的中立から外れた場合の温冷感を予測する方法で、温熱環境の６要素代入してその条件での大多数の人が感ずる温冷感を数値として表現する。温熱環境の内、室内温度以外の５要素を固定設定して室内温度をＰＭＶ設定値として設定制御する方式が種々提案されている。

事務所ビル等の空調操作で快適性に及ぼす因子は表１に示す通りである。

温度に関する物理因子は、気温、湿度、放射、気流の４因子で、人的要因が着衣量・作業量の２因子である。また空気のガス因子はＣ０、Ｃ０２、０２の３因子である。これらの因子が、表２に示すビル管法における環境基準として規定されている。

温度に関する６種類の快適因子をもとに、ＰＭＶ値を演算してその室内温度に近づけることで快適性が向上できる。ＰＭＶ演算制御では、室内の温度、湿度、輻射（放射）温度、気流速度、着衣量、活動量（作業量）の６因子を入力して、ＰＭＶ値を演算する方式である。ＰＭＶ値は、−３（寒すぎる）〜０（快適）〜＋３（暑すぎる）までの７段階で空調品質の満足度を示すものである。
この因子の中で、室内の平均温度、湿度や放射温度まで複数の温湿度計や窓際の放射温度計で計測、入力する。現在、ＰＭＶ演算制御が導入されている事務所ビル等では１空調ゾーンで８台温度計を設置している例に見られるように、計測費用の増加欠点である。

ＰＭＶ演算制御を導入した空調制御の手段としては、特許文献１や特許文献２及び非特許文献１などが公知となっている。特許文献１は、ＰＭＷをニューラルネットワークで学習させるとき、ＰＭＷ値に影響を与える変数の空気温度、平均輻射温度、相対湿度及び３変数中の２つ同士の掛け算の６個の変数としたものである。特許文献２は、ニューラルネットワークによって学習された快適性指標と、当該快適性指標の変化量からファジィ推論によって空調機の制御量設定値を演算するものである。
特許第３３６１０１７号特許第３０４９２６６号「ＰＭＷ制御による室内環境最適化」：空気調和・衛生工学第８０巻第３号（２００６年３月）ｐ．３５〜４２

従来では、現在ＰＭＷ演算制御が導入されている事務所ビル等では一空調ゾーンで８台温度計を設置し、インテリア部では温湿度計を、また、ペリメータ部では放射温度計設置している例に見られるように、多数の温湿度計や放射温度計等が設置されて計測費用が増加するという問題を有している。
また、南側窓面付近での放射温度についても問題を有している。すなわち、気流は換気量により０．１〜０．３ｍ／ｓ程度で設定でき、また、人的要因である着衣量と活動量は、季節毎の平均設定値等で設定することから、温度・湿度・放射温度の精度がＰＭＷの演算精度に大きく影響している。

室内の温度・湿度・放射温度の各精度の高い平均値を求めるためには、多数の各計測機器を設置する必要があり費用がかかるので、精度の高いＰＭＷ演算値が算出できない。これにより、
（１）各空調ゾーン（場所：ペリメータ窓際とインテリア中央都）に応じた快適度の高い空調環境（最適設定温度）の設定に多額の費用がかかり、費用対効果が達成しにくい。
（２）温度＋湿度は温湿度計で計測し入力するが、平均値を求めるには多数の温湿度計が必要である。輻射（放射）温度は窓際の放射温度計で計測し入力し、平均値は多数の放射温度計が必要となる。
（３）在室人員数は部署、昼間、夜間、休日で大きく変動する。
（４）人体の熱負荷Ｌや代謝量Ｍ（＝活動量met）が在室人数が不明であるので不正確で誤差が生じ易い。

したがって、本発明が目的とするとこは、上記空調制御方式の問題点を改善した制御装置を提供することにある。

本発明の請求項１は、算出されたＰＭＷ値に基づいて建築構造物内の空調制御を行うものにおいて、
前記建築構造物に傾斜日射計を設置し、この傾斜日射計の測定値をデータ処理部に導入して建築構造物窓際の放射温度を演算し、演算された放射温度とＢＥＭＳ手法に基づき算出された人の熱負荷値の和から最適温度設定値を算出し、この算出値に基づいて空調機を制御することを特徴としたものである。

本発明の請求項２は、ＰＭＷ値に基づいて建築構造物内の空調制御を行うものにおいて、
前記建築構造物に傾斜日射計を設置し、この傾斜日射計の測定値をデータ処理部に導入して建築構造物窓際の放射温度値を演算すると共に、前記建築構造物内にＣＯ２濃度計を設置し、計測されたＣＯ２濃度から人の熱負荷値を推定し、この熱負荷値と前記放射温度値の和から最適温度設定値を算出し、この算出値に基づいて空調機を制御することを特徴としたものである。

本発明の請求項３は、前記データ処理部は、傾斜日射計により計測された傾斜日射量から標準日射熱取得量を演算する演算手段と、この演算された標準日射熱取得量と窓面積及び遮蔽係数から窓直進熱量を演算する窓直進熱量演算手段と、この演算された窓直進熱量と係数から窓面の放射温度を算出する放射温度算出手段を備えたことを特徴としたものである。

本発明の請求項４は、前記人の熱負荷値は、空調ゾーンのＣＯ２濃度計による計測値とその変化率から空調ゾーンの在室人員数を推定し、この在室人員数と対象空調ゾーンの延床面積の積から算出することを特徴としたものである。

以上のとおり、本発明によれば、各階東西南北窓際の放射温度を傾斜日射計１台から演算推定したものであるから、従来のように多数の放射温度計を設置したものと比較すると（約５万円／台×４〜６台Ｆ×階数）の数を削減でき、ＰＭＶ導入費用が削減できて費用対効果の改善が可能となって導入しやすくなる。
また、ＰＭＶ値演算に影響の大きい人の熱負荷Ｌを、ＢＥＭＳの計測値を利用した現在の在室人員数の推定値から算出したことによりＰＭＶ値の演算制度を向上でき、より緻密な最適温度の設定値を設定でき、省エネ効果の拡大が期待できる。
また、各空調ゾーンのＣ０２濃度の計測値を利用して在室人員数することにより、出入りの激しいビルでも在室人員が把握でき混雑度に応じて推定することが可能となり、より緻密な最適温度の設定値を設定でき、省エネ効果の拡大が期待できる。

図１は、本発明の実施例を示す空調制御装置の構成図を示したものである。１は傾斜日射計で、屋上等に設置して時々刻々変化する日射量（雲量等）を検出して記憶手段６に格納される。温度・湿度計で、室内の任意位置に設置される。３はＣＯ２濃度計で、人の呼吸によって排出されるＣＯ２を測定する。
４はキーボードなどの入力手段で、各設定値などを入力して記憶手段６に記憶させる。５は表示部、７は制御部である。

１０はデータ処理部で、各計測器からの測定値や予め設定された設定値に基づいて演算処理を実行して制御部７を介して空調制御を実施する。１１は演算処理を実行する制御手段、１２は標準日射熱取得量の演算手段で、この演算手段では、傾斜日射計１により計測された傾斜日射量と記憶手段６に記憶された係数を用いて標準日射熱取得量を算出する。１３は窓進入熱量演算手段、１４は窓面の放射温度演算手段、１５は各階在室人員数の演算手段、１６は各演算手段によって生成された信号に基づいてＰＭＶを演算するＰＭＶ演算手段である。また、１７はデータ格納手段で、各演算手段によって算出されたデータが格納される。

以上のように構成された本発明において、その動作を説明する。
本発明は、前述した温熱環境の６要素のうち、室内温度以外の５要素は固定設定とし、室内温度をＰＭＷ設定値として設定制御するもので、その室内温度要素の信号として傾斜日射計１による検出信号を基に放射温度を算出し、ＣＯ２濃度計により検出した測定変化率、及びＢＥＭＳを活用した在室人員数から人体の熱負荷を算出し、算出信号に基づいて最適温度設定値制御を実行するものである。

そのために、先ず、標準日射熱取得量の演算手段１２は、傾斜日射計１によって計測された傾斜日射量を導入し、この傾斜日射量と記憶手段６に記憶された係数を用いて（１）式に基づき標準日射熱取得量を算出する。
標準日射熱取得量（ｔ）＝α×傾斜日射量（ｔ）（Ｗ／ｍ２）……（１）
窓進入熱量演算手段１３は、求めた標準日射熱取得量（ｔ）から（２）式により窓進入熱量ｑを演算する。
窓進入熱量ｑ（ｔ）（Ｗ）＝標準日射熱取得量（ｔ）（Ｗ／ｍ２）×窓面積（ｍ２）×遮蔽係数（Ｓｃ） ……（２）
さらに、放射温度演算手段１４は、算出された窓進入熱量を用いて各階の東西南北にわたる窓面の放射温度を演算する。
窓面の放射温度（ｔ）＝ａ×（窓進入熱量）＋ｂ ……（３）
ここで、α、ａ、ｂはそれぞれ係数である。

上記した（１）〜（３）式は、１台の傾斜日射計で各階の放射温度を演算するためのもので、従来では、各階に複数の輻射温度計を用いて輻射温度を測定しているものを、１台の傾斜日射計１に置き換えることを可能としたものである。
図２は（１）〜（３）式を用いて輻射温度を推定するための概念図である。

次に、各階在室人員数の演算手段１５は、ＢＥＭＳ（Building Energy Management System）（登録商標）を活用して在室人員数の推定を実行する。

（事務所ビルの場合について）
事務所ビル等では、１人１台のパソコンを稼動して事務作業をしている場合が多い。その場合、各階の在室作業人数をＢＥＭＳのＯＡ電源電力量の計測値を用いて推定する。そのために、電力計などによって測定されるＯＡ電力使用量Woa（ｋWh／ｍ２）から規定値Ｗoa（０）を引いてＯＡ電力使用原単位（１００等Ｗ/h/人）で除して各階の在室人員数を算出する。

各階在室人員数（ｔ）（人／F）＝（Ｗoa(t)−Woa(0)／（ＯＡ電力使用源単位（Ｗ/h/人）／１０００） ……（４）
ここで、Ｗoa(t)はＢＥＭＳでの対象階ＯＡ電源電力量（ｋWh)、Ｗoa(0)は各階規定ＯＡ電源電力量規定値（連続使用機器分）である。また、ＯＡ電力使用源単位とは、在室人員１人当りのＯＡ電力消費量で、ＯＡ電力消費量（Ｗ/h/人）／１０００）である。この各階在室人員数から発熱量Ｌを算出する。
Ｌ＝各階在室人員数（ｔ）×Ｌｉ（１人の発熱量） ……（５）
図２はＢＥＭＳ計測値による事務所ビルのＬ値算出方法を示す概念図である。

（デパート１病院等来場者の多いビルの場合について）
人はＣ０２を１日１ｋｇを呼吸により排出し、約２０Ｌ−Ｃ０２／（ｈ・人）を排出している。ある空調ゾーンで在室人員密度が上昇すれば、Ｃ０２濃度（ｐｐｍ）とその変化率も増加する。従って、混雑度はその場のＣ０２濃度に比例する。各空調ゾーンのＣ０２濃度計測値（４００〜１０００ｐｐｍ）とその変化率から、各空調ゾーンの混雑の程度を推定する。
各空調ゾーン在室密度とは、小＝０．１＜中＝０．２＜大＝０．３（人／ｍ２）で、
各空調ゾーンの在室人員数（人／ゾーン）＝在室密度（人／ｍ２）×対象空調ゾーン延床面積（ｍ２） ……（６）
Ｌ値は（５）によって算出される。
図４はＣ０２濃度計測による在室人員数把握法の概念図である。

ＰＭＶ演算手段１６は、（１）〜（６）式に基づいて算出されてデータ格納手段１７に格納されている各データと、設定値として入力されているデータに基づいて最適設定温度の演算を実行する。
図５は、温湿度計十日射量十Ｃ０２濃度の連続計測によるＰＭＶ演算の最適温度設定値制御方法の概念図であり、また、表３がＰＭＶ演算用の入力信号と設定値を示したものである。

表３に示すように、入力信号としては、各階空調ゾーンの３種類の連続入力信号（室内温度、室内湿度、傾斜日射量）の３連続計測信号であり、設定値としては
ts,W,tcl,lcl,vの５種類がある。ＰＭＶ演算手段１６は、これらのデータを基に
ＰＭＶ値を演算し、−３（寒すぎる）〜０（快適）〜＋３（暑すぎる）の７段階で制御する。例えば、ＰＭＶ値が０近辺の「快適」であれば現在の室内温度が設定値となるように空調制御し、＋側の「暑い」であれば、現在のＰＭＶ値を下げる設定温度を算出してその温度に空調制御する。また、−側の「寒い」であれば、現在のＰＭＶ値を上げる最適設定温度を算出しその温度に空調制御する。

ＰＭＶ値の演算方法は表４に示す通りである。また、この演算用の入力値と設定値については表５に示し、その記号の説明については表６に示す。

なお、表４のＰＭＷの演算自体は公知のものであるが、本発明もこの計算方法を用いて空調制御を行うもので、事務所ビルヘ適用したＰＭＶ演算時には、５種類の設定値が設定されると共に、表３による連続入力信号のうちの一つが傾斜日射量であり、日射量計からの放射温度推定とＢＥＭＳの和が最適室内温度設定値の算出値となり、この算出値に基づき制御部７を介して空調機が制御される。

事務所ビルに適用した実施例によれば、各階の東西南北窓際の放射温度を傾斜日射計１台から演算することにより、従来のように多数の放射温度計を設置しなくてもよいため、例えば、５万円／台×４〜６台／階×ビル階数の数が削減できてＰＭＷの導入費用が削減でき、費用対効果が改善できるものである。また、ＰＭＷ値演算に影響の大きい人の熱負荷Ｌを、ＢＥＭＳの計測値を利用した現在の
在室人員数（ｔ）の推定値から算出したことにより、ＰＭＶ値の演算精度が向上でき、より緻密な最適温度の設定値を設定でき、省エネ効果の拡大が期待できる。

次に、デパート・病院・ホテル等のビルに実施する場合には、前記実施例と同様５種類の設定値を設定すると共に、表３による連続入力信号のうちの一つを傾斜日射量とし、日射量計からの放射温度推定と各空調ゾーンに設置されたＣＯ２濃度計の検出値から在室人員を推定し、この放射温度推定と在室人員の和から表４を用いて快適室内温度の設定値をデータ処理部１０で演算する。この算出値を制御部７に出力し、この制御部７を介して空調機を制御する。

この実施例の場合、事務所ビルに適用した実施例による効果の他に、ＰＭＷ値演算に影響の大きい人の熱負荷Ｌを、各空調ゾーンに設置されたＣＯ２濃度計の検出値を利用して在室人員数を推定しているため、室内への人の出入りの激しいビルであっても、混雑度に応じた在室人員数の推定値できてＰＭＶ値の演算精度を向上でき、より緻密な最適温度の設定値を設定でき、省エネ効果の拡大が期待できる。

本発明の実施形態を示す構成図。放射温度推定の概略図。ＢＥＭＳを活用した人の熱負荷推定の概略図。ＣＯ２濃度計による人の熱負荷推定の概略図。ＰＭＷ演算値による制御概略図。

符号の説明

１… 傾斜日射系
２… 温度・湿度計
３… ＣＯ２濃度計
４… 入力部
５… 表示部
６… 記憶部
７… 制御部
１０… データ処理部
１１… 制御手段
１２… 標準日射熱取得量の演算手段
１３… 窓直進熱量演算手段
１４… 窓面の放射温度演算手段
１５… 各階の在室人員数演算手段
１６… ＰＭＷ値演算手段
１７… データ格納手段

Claims

算出されたＰＭＷ値に基づいて建築構造物内の空調制御を行うものにおいて、
前記建築構造物に傾斜日射計を設置し、この傾斜日射計の測定値をデータ処理部に導入して建築構造物窓際の放射温度を演算し、演算された放射温度とＢＥＭＳ手法に基づき算出された人の熱負荷値の和から最適温度設定値を算出し、この算出値に基づいて空調機を制御することを特徴とした空調制御装置。
ＰＭＷ値に基づいて建築構造物内の空調制御を行うものにおいて、
前記建築構造物に傾斜日射計を設置し、この傾斜日射計の測定値をデータ処理部に導入して建築構造物窓際の放射温度値を演算すると共に、前記建築構造物内にＣＯ２濃度計を設置し、計測されたＣＯ２濃度から人の熱負荷値を推定し、この熱負荷値と前記放射温度値の和から最適温度設定値を算出し、この算出値に基づいて空調機を制御することを特徴とした空調制御装置。
前記データ処理部は、傾斜日射計により計測された傾斜日射量から標準日射熱取得量を演算する演算手段と、この演算された標準日射熱取得量と窓面積及び遮蔽係数から窓直進熱量を演算する窓直進熱量演算手段と、この演算された窓直進熱量と係数から窓面の放射温度を算出する放射温度算出手段を備えたことを特徴とした請求項１又は２記載の空調制御装置。
前記人の熱負荷値は、空調ゾーンのＣＯ２濃度計による計測値とその変化率から空調ゾーンの在室人員数を推定し、この在室人員数と対象空調ゾーンの延床面積の積から算出することを特徴とした請求項２又は３記載の空調制御装置。