JP2009041801A - 電気／ガス式混在空調制御システム - Google Patents
電気／ガス式混在空調制御システム Download PDFInfo
- Publication number
- JP2009041801A JP2009041801A JP2007205031A JP2007205031A JP2009041801A JP 2009041801 A JP2009041801 A JP 2009041801A JP 2007205031 A JP2007205031 A JP 2007205031A JP 2007205031 A JP2007205031 A JP 2007205031A JP 2009041801 A JP2009041801 A JP 2009041801A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- air conditioning
- air
- customer
- air conditioner
- control pattern
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
Images
Landscapes
- Air Conditioning Control Device (AREA)
Abstract
【課題】本発明の課題は、顧客の要望に合わせて、ＥＨＰとＧＨＰとが同一の空間を空調する空気調和装置を一括で制御できる制御システムを提供することにある。
【解決手段】本発明に係る電気／ガス式混在空調制御システム１は、第１空気調和装置４と第２空気調和装置５とを運転制御する。電気／ガス式混在空調制御システムは、情報記憶手段３２と空調負荷パターン導出手段３１ａと入力手段３５と最適制御パターン導出手段３１ｂとを備える。情報記憶手段は地域別外気温データと地域別電気／ガス料金データと容量データとを有する。空調負荷パターン導出手段は顧客情報と地域別外気温データとに基づいて空調負荷パターンを導出する。入力手段は顧客の要望を入力できる。最適制御パターン導出手段は、空調負荷パターンと地域別電気／ガス料金データと容量データと顧客の要望とに基づいて、顧客の要望に最適な最適制御パターンを導出する。
【選択図】図２
【解決手段】本発明に係る電気／ガス式混在空調制御システム１は、第１空気調和装置４と第２空気調和装置５とを運転制御する。電気／ガス式混在空調制御システムは、情報記憶手段３２と空調負荷パターン導出手段３１ａと入力手段３５と最適制御パターン導出手段３１ｂとを備える。情報記憶手段は地域別外気温データと地域別電気／ガス料金データと容量データとを有する。空調負荷パターン導出手段は顧客情報と地域別外気温データとに基づいて空調負荷パターンを導出する。入力手段は顧客の要望を入力できる。最適制御パターン導出手段は、空調負荷パターンと地域別電気／ガス料金データと容量データと顧客の要望とに基づいて、顧客の要望に最適な最適制御パターンを導出する。
【選択図】図２
Description
本発明は、それぞれ別系統で同一空間を空調する電気式空気調和装置とガス式空気調和装置とを制御する空調制御システムに関する。
電気式空気調和装置（以下ＥＨＰとする）とガス式空気調和装置（以下ＧＨＰとする）とを混在させて空調する建物において、電気料金とガス料金とを計算する装置がある（特許文献１参照）。特許文献１の技術では、個々の空調室内機に対して一つの按分方式を設定することにより適切な按分計算を行うことで空気調和に係る料金を計算しており、より利便性の高いエネルギー管理を可能としている。
特開２００６−１２５７３４号公報
ところで、特許文献１における空調設備において、別系統のＥＨＰとＧＨＰとを組み合わせて同一の空間を空調させることにより、電力デマンドを抑制したりエネルギーコストを低減したりするのに有利な場合がある。このため、同一空間の空気調和に、ＧＨＰとＥＨＰとを組み合わせて行うことが検討されている。
この場合に、ＥＨＰとＧＨＰとを独立した制御系統で運転させてしまうと、それぞれが単独で空間を空調することになり、電力デマンド、エネルギーコストなどが大きくなったり、ＧＨＰの動力源であるガスエンジンの寿命はＥＨＰの動力源である電動機の寿命よりも短くメンテナンス頻度が比較的多いためＧＨＰのガスエンジンのメンテナンスコストが大きくなったりする恐れがある。このため、顧客の要望に合わせて、ＥＨＰおよびＧＨＰを一括で制御する必要がある。
本発明の課題は、ＥＨＰとＧＨＰとが同一の空間を空調する空気調和装置において、顧客の要望に合わせて、ＥＨＰとＧＨＰとを一括で制御できる制御システムを提供することにある。
第１発明に係る電気／ガス式混在空調制御システムは、同一の空間を空調する第１空気調和装置と第２空気調和装置とを、空間を所有する顧客の要望に応じて運転制御する。第１空気調和装置は、電動機を動力源とする第１空調系統に属する。第２空気調和装置は、ガスエンジンを動力源とする第２空調系統に属する。電気／ガス式混在空調制御システムは、情報記憶手段と、空調負荷パターン導出手段と、入力手段と、最適制御パターン導出手段とを備える。情報記憶手段は、地域別外気温データと地域別電気／ガス料金データと容量データとを有する。地域別外気温データは、空間が属する地域と外気温データとを対応付けたデータである。また、地域別電気／ガス料金データは、地域と電気料金およびガス料金とを対応付けたデータである。容量データは、第１空気調和装置および第２空気調和装置のデータである。空調負荷パターン導出手段は、地域を含む顧客情報と地域別外気温データとに基づいて空調負荷パターンを導出する。入力手段は、顧客の要望を入力可能である。最適制御パターン導出手段は、空調負荷パターンと地域別電気／ガス料金データと容量データと顧客の要望とに基づいて、顧客の要望に最適な最適制御パターンを導出する。
本発明では、例えば、顧客情報としての地域、空間の床面積、空間の用途などの情報を入力することにより、その空間の空調負荷パターンを求め、空調負荷パターンと地域別電気／ガス料金データと容量データとに基づいて、顧客の要望（例えば、電力デマンド制限、ＧＨＰ運転時間制限、ランニングコスト制限など）に最適で、かつ、第１空気調和装置および第２空気調和装置を一括で制御できる最適制御パターンを導出している。
したがって、第１空気調和装置と第２空気調和装置とを同一空間で空調させる場合においても、顧客の要望に合わせて、最適な制御を行うことができる。これにより、例えば、電力デマンドに応じて消費電力量を制限したり、ＧＨＰ運転時間を制限してガスエンジンの寿命を延ばしたり、ランニングコストを制限したりすることができる。
第２発明に係る電気／ガス式混在空調制御システムは、第１発明に係る電気／ガス式混在空調制御システムであって、顧客の要望は、契約電力を制限することである。そして、最適制御パターン導出手段は、契約電力に基づいて第１空気調和装置と第２空気調和装置とを制御する第１最適制御パターンを、最適制御パターンとして導出する。
本発明では、電力デマンド制限（電気基本料金制限）値を超えないように、ＥＨＰの運転負荷を抑制して、ＧＨＰの運転負荷が増加するように制御するなどの第１最適制御パターンを導出する。
これにより、電力デマンドを抑制するように第１空気調和装置および第２空気調和装置を一括して制御することができる。このため、顧客は、電力デマンドを抑えることができ、契約電力を超えないように各空気調和装置を運用することができる。
第３発明に係る電気／ガス式混在空調制御システムは、第１発明または第２発明に係る電気／ガス式混在空調制御システムであって、顧客の要望は、第２空気調和装置の第１運転時間を制限することである。そして、最適制御パターン導出手段は、第１運転時間を所定時間以内に抑えて第１空気調和装置と第２空気調和装置とを制御する第２最適制御パターンを、最適制御パターンとして導出する。
本発明では、第２空気調和装置は、圧縮機の動力源としてガスエンジンを利用した物である。このため、第２空気調和装置の運転時間が長くなるほど、ガスエンジンのメンテナンス間隔が短くなってしまい、メンテナンスコストが多くかかることになる。また、ガスエンジンの寿命は電動機の寿命よりも短いために、ガスエンジンの交換時期が短くなってしまう。本発明では、導入が検討される空調設備が行う最適な制御パターンを導出している。本発明では、例えば、第２空気調和装置（ＧＨＰ）の運転時間を所定時間以内に抑えて制御するなどの制御パターンを導出する。したがって、第２空気調和装置の運転時間を低減でき、メンテナンス頻度を抑制することができる。このため、メンテナンスコストを低減することができる。
第４発明に係る電気／ガス式混在空調制御システムは、第１発明から第３発明のいずれかに係る電気／ガス式混在空調制御システムであって、顧客の要望は、ランニングコストを抑制することである。そして、最適制御パターン導出手段は、電気料金とガス料金との合計が最も安くなるように第１空気調和装置と第２空気調和装置とを制御する第３最適制御パターンを最適制御パターンとして導出する。
本発明では、各空気調和装置の運用に係るエネルギーコストが最も安くなる制御パターンを導出している。したがって、エネルギーコストを低減することができる。
第１発明に係る電気／ガス式混在空調制御システムでは、第１空気調和装置と第２空気調和装置とを同一空間で空調させる場合においても、顧客の要望に合わせて、最適な制御を行うことができる。これにより、例えば、電力デマンドに応じて消費電力量を制限したり、ＧＨＰ運転時間を制限してガスエンジンの寿命を延ばしたり、ランニングコストを制限したりすることができる。
第２発明に係る電気／ガス式混在空調制御システムでは、電力デマンドを抑制するように第１空気調和装置および第２空気調和装置を一括して制御することができる。このため、顧客は、電力デマンドを抑えることができ、契約電力を超えないように各空気調和装置を運用することができる。
第３発明に係る電気／ガス式混在空調制御システムでは、第２空気調和装置の運転時間を低減でき、メンテナンス頻度を抑制することができる。このため、メンテナンスコストを低減することができる。
第４発明に係る電気／ガス式混在空調制御システムでは、エネルギーコストを低減することができる。
以下、図面に基づいて、本発明に係る空気調和装置制御システム１の実施形態について説明する。
＜空気調和装置制御システム＞
図１は、本発明の一実施形態に係る空気調和装置制御システム１の概略構成図である。空気調和装置制御システム１は、電動機（図示せず）を動力源とする電気式空気調和装置４（以下ＥＨＰ４）と、ガスエンジン（図示せず）を動力源とするガス式空気調和装置５（以下ＧＨＰ５）との運転制御を行う。なお、この空気調和装置制御システム１に制御されるＥＨＰ４とＧＨＰ５とは、同一の空間を混在して空調している。ここで、ＥＨＰ４は、ＥＨＰ室外機４１と、それに接続される複数のＥＨＰ室内機４２とにより構成される。また、ＧＨＰ５は、ＧＨＰ室外機５１と、それに接続される複数のＧＨＰ室内機５２とにより構成される。空気調和装置制御システム１は、主に、監視装置２、集中コントローラ３、ＥＨＰ４、およびＧＨＰ５から構成される。
図１は、本発明の一実施形態に係る空気調和装置制御システム１の概略構成図である。空気調和装置制御システム１は、電動機（図示せず）を動力源とする電気式空気調和装置４（以下ＥＨＰ４）と、ガスエンジン（図示せず）を動力源とするガス式空気調和装置５（以下ＧＨＰ５）との運転制御を行う。なお、この空気調和装置制御システム１に制御されるＥＨＰ４とＧＨＰ５とは、同一の空間を混在して空調している。ここで、ＥＨＰ４は、ＥＨＰ室外機４１と、それに接続される複数のＥＨＰ室内機４２とにより構成される。また、ＧＨＰ５は、ＧＨＰ室外機５１と、それに接続される複数のＧＨＰ室内機５２とにより構成される。空気調和装置制御システム１は、主に、監視装置２、集中コントローラ３、ＥＨＰ４、およびＧＨＰ５から構成される。
なお、この空気調和装置制御システム１において、ＥＨＰ４とＧＨＰ５とは、集中コントローラ３を介して空調ネットワーク１０により監視装置２と接続されている。ＥＨＰ４とＧＨＰ５とは、それぞれ監視装置２または集中コントローラ３によって監視される。
（１）集中コントローラの概略構成
図２に、集中コントローラ３の概略構成図を示す。集中コントローラ３は、データ処理部３１と、メモリ３２と、表示部（出力部）３３と、通信インターフェイス等の通信部３４と、入力装置３５、制御部３６等によって構成されている。
図２に、集中コントローラ３の概略構成図を示す。集中コントローラ３は、データ処理部３１と、メモリ３２と、表示部（出力部）３３と、通信インターフェイス等の通信部３４と、入力装置３５、制御部３６等によって構成されている。
データ処理部３１は、メモリ３２に記憶される演算プログラムに従って、メモリ３２や通信部３４から得られる運転データ処理、表示処理等の各種情報を演算処理して規定の情報を導出し、その情報をメモリ３２、表示部３３、および通信部３４に送信する。また、データ処理部３１は、空調負荷パターン導出手段３１ａと最適制御パターン導出手段３１ｂと運転時間取得手段３１ｃと空調時間帯導出手段３１ｄとを備えている。ここで、空調負荷パターン導出手段３１ａは、後述する空調負荷パターンを導出する。最適制御パターン導出手段３１ｂは、季節ごと、運転モードごと、重視モード（後述参照）ごとに後述する最適制御パターンを導出する。運転時間取得手段３１ｃは、ＥＨＰ４とＧＨＰ５との運転時間を運転時間データとして取得する。空調時間帯導出手段３１ｄは、運転時間データから空調時間帯を算出する。
メモリ３２には、ＥＨＰ４およびＧＨＰ５を制御するために必要な各種制御テーブルＴ１〜Ｔ９（後述参照）、ＥＨＰ４およびＧＨＰ５などとの通信に必要な位置データ、グルーピングデータなどの各空気調和装置４，５に関する情報や各種演算プログラムなどが記憶されている。
表示部３３は、メモリ３２に記録されているデータに基づいて、データ処理部３１からの処理に応じて出力する。
通信部３４は、ＥＨＰ４を制御するＥＨＰ制御部４３およびＧＨＰ５を制御するＧＨＰ制御部５３と接続されており、ＥＨＰ４およびＧＨＰ５から各種運転データを受信したり、ＥＨＰ４およびＧＨＰ５に各種制御信号を送信したりしている。ここで、ＥＨＰ制御部４３は、ＥＨＰ室外機４１内部に設けられ、ＥＨＰ４の各種運転制御を行う装置である。また、ＧＨＰ制御部５３は、ＧＨＰ室外機５１内部に設けられ、ＧＨＰの各種運転制御を行う装置である。
入力装置３５は、顧客が集中コントローラ３に情報を入力可能な装置であり、各空気調和装置４，５に対して各種設定やその変更などを行うことができる。
制御部３６は、メモリ３２に記録されている演算プログラムなどにしたがってＥＨＰ制御部４３またはＧＨＰ制御部５３を通じて各空気調和装置４，５の制御を行っている。
（２）各種制御テーブル
メモリ３２に記憶されている各種制御テーブルＴ１〜Ｔ９には、地域外気温テーブルＴ１、建物使用業態テーブルＴ２、電気料金テーブルＴ３、ガス料金テーブルＴ４、月別予測負荷導出テーブルＴ５、時間帯別予測負荷導出テーブルＴ６、月別補正負荷導出テーブルＴ７、時間帯別補正負荷導出テーブルＴ８、および電気／ガス料金等予測テーブルＴ９がある。
メモリ３２に記憶されている各種制御テーブルＴ１〜Ｔ９には、地域外気温テーブルＴ１、建物使用業態テーブルＴ２、電気料金テーブルＴ３、ガス料金テーブルＴ４、月別予測負荷導出テーブルＴ５、時間帯別予測負荷導出テーブルＴ６、月別補正負荷導出テーブルＴ７、時間帯別補正負荷導出テーブルＴ８、および電気／ガス料金等予測テーブルＴ９がある。
以下、各制御テーブルＴ１〜Ｔ９について詳述する。
（地域外気温テーブル）
地域外気温テーブルＴ１には、図３および図４に示されるように、２種類のテーブルがある。１つは、地域情報としての地域区分と各時間帯別の温度、湿度、およびエンタルピとを関連付けた時刻外気温テーブルＴ１ａ（図３参照）である。もう１つは、地域区分と月ごとの平均気温、最高気温、および最低気温とを関連付けた月間外気温テーブルＴ１ｂ（図５参照）である。ここで、時刻外気温テーブルＴ１ａは、さらに夏期（７月〜９月の期間）と冬期（１月〜３月の期間）とに分かれている。なお、ここにいう「地域区分」とは、（日本における）地域を外気温別にレベル１からレベル６までの６段階の外気温レベルに区分けしたもので、最も寒い地域をレベル１とし、最も暖かい地域をレベル６としている。この地域区分は、市区町村単位でレベル分けされている。ここで、外気温レベルを６段階にしているがこれに限るものではない。さらに、地域を外気温レベルに区分けせずにそれぞれの地域ごとの外気温データを利用しても構わない。
地域外気温テーブルＴ１には、図３および図４に示されるように、２種類のテーブルがある。１つは、地域情報としての地域区分と各時間帯別の温度、湿度、およびエンタルピとを関連付けた時刻外気温テーブルＴ１ａ（図３参照）である。もう１つは、地域区分と月ごとの平均気温、最高気温、および最低気温とを関連付けた月間外気温テーブルＴ１ｂ（図５参照）である。ここで、時刻外気温テーブルＴ１ａは、さらに夏期（７月〜９月の期間）と冬期（１月〜３月の期間）とに分かれている。なお、ここにいう「地域区分」とは、（日本における）地域を外気温別にレベル１からレベル６までの６段階の外気温レベルに区分けしたもので、最も寒い地域をレベル１とし、最も暖かい地域をレベル６としている。この地域区分は、市区町村単位でレベル分けされている。ここで、外気温レベルを６段階にしているがこれに限るものではない。さらに、地域を外気温レベルに区分けせずにそれぞれの地域ごとの外気温データを利用しても構わない。
（建物使用業態テーブル）
建物使用業態テーブルＴ２は、図５に示されるように、業態情報としての建物の使用業態にかかる部屋の種類と、冷房および暖房の際のそれぞれの熱負荷を関連付けたものである。なお、ここにいう「建物の使用業態」とは、建物の使用用途をその業態別に分類したものであり、例えば、事務所、銀行、デパート、スーパーマーケット、ホテル、飲食店、公民館、図書館、病院、劇場などに分類される。そして、部屋の種類は、事務所がペリメータ、インテリアなどに分類でき、銀行が営業客室、応接室、ロッカー室などに分類でき、デパートが１階売場、特売場、売場などに分類でき、スーパーマーケットが食料品売場、衣料品売場などに分類でき、ホテルが宴会場、客室（各方角別）などに分類でき、飲食店が客室、厨房などに分類でき、公民館がホール、研修室などに分類でき、図書館が閲覧室、司書室などに分類でき、病院が病室（各方角別）、診療室などに分類でき、劇場が客席、ロビーなどに分類できる。
建物使用業態テーブルＴ２は、図５に示されるように、業態情報としての建物の使用業態にかかる部屋の種類と、冷房および暖房の際のそれぞれの熱負荷を関連付けたものである。なお、ここにいう「建物の使用業態」とは、建物の使用用途をその業態別に分類したものであり、例えば、事務所、銀行、デパート、スーパーマーケット、ホテル、飲食店、公民館、図書館、病院、劇場などに分類される。そして、部屋の種類は、事務所がペリメータ、インテリアなどに分類でき、銀行が営業客室、応接室、ロッカー室などに分類でき、デパートが１階売場、特売場、売場などに分類でき、スーパーマーケットが食料品売場、衣料品売場などに分類でき、ホテルが宴会場、客室（各方角別）などに分類でき、飲食店が客室、厨房などに分類でき、公民館がホール、研修室などに分類でき、図書館が閲覧室、司書室などに分類でき、病院が病室（各方角別）、診療室などに分類でき、劇場が客席、ロビーなどに分類できる。
（電気料金テーブル）
電気料金テーブルＴ３は、図６に示すように、各地域における電気使用に係る基本使用料および従量料金をまとめたものである。なお、ここにいう「基本使用料」は電気のエネルギー供給者との間の契約種類に応じて支払う料金である。基本使用料は、１ヶ月の契約電力量やその供給電圧（特別高圧、高圧５００ｋＷ以上、高圧５００ｋＷ未満など）に応じて変動する。また、「従量料金」は電気の使用量に応じて支払う１ｋＷ単位の使用料金であり、期間や時間帯に応じて３種類の従量料金がある。従量料金Ａは、重負荷時間（毎年７月１日から９月３０日までの期間の毎日午前１０時から午後５時までの時間）における従量料金である。従量料金Ｂは、昼間時間（毎日午前８時から午後１０時までの時間であり、重負荷時間および日曜日、祝日を除く）における従量料金である。従量料金Ｃは、夜間時間（重負荷時間および昼間時間を除く時間）における従量料金である。
電気料金テーブルＴ３は、図６に示すように、各地域における電気使用に係る基本使用料および従量料金をまとめたものである。なお、ここにいう「基本使用料」は電気のエネルギー供給者との間の契約種類に応じて支払う料金である。基本使用料は、１ヶ月の契約電力量やその供給電圧（特別高圧、高圧５００ｋＷ以上、高圧５００ｋＷ未満など）に応じて変動する。また、「従量料金」は電気の使用量に応じて支払う１ｋＷ単位の使用料金であり、期間や時間帯に応じて３種類の従量料金がある。従量料金Ａは、重負荷時間（毎年７月１日から９月３０日までの期間の毎日午前１０時から午後５時までの時間）における従量料金である。従量料金Ｂは、昼間時間（毎日午前８時から午後１０時までの時間であり、重負荷時間および日曜日、祝日を除く）における従量料金である。従量料金Ｃは、夜間時間（重負荷時間および昼間時間を除く時間）における従量料金である。
（ガス料金テーブル）
ガス料金テーブルＴ４は、電気料金テーブルＴ３と同様に、各地域におけるガス使用に係る基本使用料および単価をまとめたものである（ここでは図示しない）。ここにいう「基本使用料」はガスのエネルギー供給者との間の契約種類に応じて支払う料金である。基本使用料は、１ヶ月の契約使用量に応じて変動する。また、「単価」はガスの使用量に応じて支払う料金であり、１ｍ3単位の使用料金である。
ガス料金テーブルＴ４は、電気料金テーブルＴ３と同様に、各地域におけるガス使用に係る基本使用料および単価をまとめたものである（ここでは図示しない）。ここにいう「基本使用料」はガスのエネルギー供給者との間の契約種類に応じて支払う料金である。基本使用料は、１ヶ月の契約使用量に応じて変動する。また、「単価」はガスの使用量に応じて支払う料金であり、１ｍ3単位の使用料金である。
（月別予測負荷導出テーブル）
月別予測負荷導出テーブルＴ５は、顧客情報入力画面ＳＣ１（後述参照）にキーボードまたはマウスなどの入力装置３５により入力される顧客情報（後述参照）に基づいて、地域外気温テーブルＴ１と建物使用業態テーブルＴ２とから、地域外気温抽出工程および月別空調負荷予測工程を経て作成される。なお、この月別予測負荷導出テーブルＴ５には、図７に示されるように、あらかじめ、月フィールド、外気温フィールド、および予測負荷フィールドが設けられている。ここで、「月フィールド」には、１から１２までの数字があらかじめ挿入されており、それぞれ１月から１２月までの月を表している。
月別予測負荷導出テーブルＴ５は、顧客情報入力画面ＳＣ１（後述参照）にキーボードまたはマウスなどの入力装置３５により入力される顧客情報（後述参照）に基づいて、地域外気温テーブルＴ１と建物使用業態テーブルＴ２とから、地域外気温抽出工程および月別空調負荷予測工程を経て作成される。なお、この月別予測負荷導出テーブルＴ５には、図７に示されるように、あらかじめ、月フィールド、外気温フィールド、および予測負荷フィールドが設けられている。ここで、「月フィールド」には、１から１２までの数字があらかじめ挿入されており、それぞれ１月から１２月までの月を表している。
地域外気温抽出工程では、入力装置３５により入力された顧客情報（後述参照）に基づいて、地域外気温テーブルＴ１から、その地域の熱負荷レベルに基づいた月ごとの外気温データ（月別平均外気温）が抽出され外気温フィールドに挿入される。
月別空調負荷予測工程では、入力装置３５により入力された顧客情報（後述参照）と、地域外気温抽出工程により抽出された月別平均外気温とに基づいて、月ごとの予測空調負荷（月別予測空調負荷）が算出される。月別空調負荷予測工程では、建物使用業態テーブルＴ２から部屋の種類における最大熱負荷と外気温フィールドに挿入された外気温データとに基づいてその時間帯における単位床面積当たりの空調負荷パターンを算出する。そして、単位床面積当たりの空調負荷パターンと空間の床面積とに基づいてその部屋の月別予測空調負荷を算出している。そして、ここで算出された月別予測空調負荷は、予測負荷フィールドに挿入される。
（時間帯別予測負荷導出テーブル）
時間帯別予測負荷導出テーブルＴ６は、顧客情報入力画面ＳＣ１（後述参照）にキーボードまたはマウスなどの入力装置３５により入力される顧客情報（後述参照）に基づいて、地域外気温テーブルＴ１と月別予測負荷導出テーブルＴ５とから、予想気温導出工程、時間帯別予測負荷導出工程、および時間帯別予測能力導出工程を経て作成される。なお、この時間帯別予測負荷導出テーブルＴ６には、図８に示されるように、あらかじめ、空調時間帯フィールド、予想気温フィールド、予測負荷フィールド、および予測能力率フィールドが設けられている。ここで、「空調時間帯フィールド」には、運転時間データに基づく１時間ごとの時間帯が挿入される。例えば、運転時間データで運転時間が８時から２０時となっている場合には、８時から２０時までの１時間ごとの時間帯が挿入される（図８参照）。
時間帯別予測負荷導出テーブルＴ６は、顧客情報入力画面ＳＣ１（後述参照）にキーボードまたはマウスなどの入力装置３５により入力される顧客情報（後述参照）に基づいて、地域外気温テーブルＴ１と月別予測負荷導出テーブルＴ５とから、予想気温導出工程、時間帯別予測負荷導出工程、および時間帯別予測能力導出工程を経て作成される。なお、この時間帯別予測負荷導出テーブルＴ６には、図８に示されるように、あらかじめ、空調時間帯フィールド、予想気温フィールド、予測負荷フィールド、および予測能力率フィールドが設けられている。ここで、「空調時間帯フィールド」には、運転時間データに基づく１時間ごとの時間帯が挿入される。例えば、運転時間データで運転時間が８時から２０時となっている場合には、８時から２０時までの１時間ごとの時間帯が挿入される（図８参照）。
予想気温導出工程では、空調時間帯フィールドに挿入されている時間帯に基づいて、地域外気温テーブルＴ１からその月の外気温データが抽出され予想気温フィールドに挿入される。
時間帯別予測負荷導出工程では、月別予測負荷導出テーブルＴ５の月別予測空調負荷と予想気温導出工程で導出された予想気温とに基づいて空調時間帯ごとの空調負荷（時間帯予測空調負荷）が算出され予測負荷フィールドに挿入される。時間帯予測空調負荷は、月別予測負荷導出テーブルＴ５における月別予測空調負荷を月間運転日数で除して得られる１日当たりの予測空調負荷（日別予測空調負荷）を、時間帯別の予想気温に基づいて（重み付けして）得られる時間帯別の空調負荷（時間帯別予測負荷）である。
時間帯別予測能力率導出工程では、ＥＨＰ４およびＧＨＰ５の容量と、時間帯別予測負荷導出工程で導出された予測負荷とに基づいて空調時間帯ごとの能力率が算出され予測能力率フィールドに挿入される。なお、ここにいう能力率とはＥＨＰ４およびＧＨＰ５の全能力に対する予測負荷の割合であり、ＥＨＰ４およびＧＨＰ５がどのくらいの能力で運転するかを表す値である。
（月別補正負荷導出テーブル）
月別補正負荷導出テーブルＴ７は、空気調和装置制御システム１を所定期間（例えば１年間）運用した後にその期間に蓄積された運転データ（ここでは、月ごとの総仕事量）に基づいて作成される。なお、月別補正負荷導出テーブルＴ７には、図９に示されるように、あらかじめ、月フィールド、平均外気温フィールド、および実測負荷フィールドが設けられている。ここで、「月フィールド」には、１から１２までの数字があらかじめ挿入されており、それぞれの数字は１月から１２月までの月を表している（例えば、月フィールドの４は４月を示す）。また、「平均外気温フィールド」には、過去１年間の各月における平均外気温が挿入されている。また、「実測負荷フィールド」には、過去１年間の各月におけるＥＨＰ４の運転負荷の実測値とＧＨＰ５の運転負荷の実測値との合計が挿入されている。
月別補正負荷導出テーブルＴ７は、空気調和装置制御システム１を所定期間（例えば１年間）運用した後にその期間に蓄積された運転データ（ここでは、月ごとの総仕事量）に基づいて作成される。なお、月別補正負荷導出テーブルＴ７には、図９に示されるように、あらかじめ、月フィールド、平均外気温フィールド、および実測負荷フィールドが設けられている。ここで、「月フィールド」には、１から１２までの数字があらかじめ挿入されており、それぞれの数字は１月から１２月までの月を表している（例えば、月フィールドの４は４月を示す）。また、「平均外気温フィールド」には、過去１年間の各月における平均外気温が挿入されている。また、「実測負荷フィールド」には、過去１年間の各月におけるＥＨＰ４の運転負荷の実測値とＧＨＰ５の運転負荷の実測値との合計が挿入されている。
（時間帯別補正負荷導出テーブル）
時間帯別補正負荷導出テーブルＴ８は、月別補正負荷導出テーブルＴ７と同様に空気調和装置制御システム１を所定期間（本実施形態では１年間）運用した後にその期間に蓄積された運転データ（ここでは、空調時間帯ごとの仕事量）に基づいて、時間帯別予測負荷導出テーブルＴ６と月別補正負荷導出テーブルＴ７とから、時間帯別補正負荷導出工程および時間帯別補正能力率導出工程を経て作成される。なお、時間帯別補正負荷導出テーブルＴ８には、図１０に示されるように、あらかじめ、空調時間帯フィールド、平均外気温フィールド、補正負荷フィールド、および補正能力率フィールドが設けられている。ここで、「空調時間帯フィールド」には、所定期間運用時に蓄積された空調時間帯ごとの仕事量に基づいて、そのときの空調時間帯が挿入される。例えば、運転時間データで運転時間が８時から２０時となっている場合には、８時から２０時までの１時間ごとの時間帯が挿入される（図１０参照）。また、「平均外気温フィールド」には、過去１年間の各時間帯における平均外気温が挿入されている。
時間帯別補正負荷導出テーブルＴ８は、月別補正負荷導出テーブルＴ７と同様に空気調和装置制御システム１を所定期間（本実施形態では１年間）運用した後にその期間に蓄積された運転データ（ここでは、空調時間帯ごとの仕事量）に基づいて、時間帯別予測負荷導出テーブルＴ６と月別補正負荷導出テーブルＴ７とから、時間帯別補正負荷導出工程および時間帯別補正能力率導出工程を経て作成される。なお、時間帯別補正負荷導出テーブルＴ８には、図１０に示されるように、あらかじめ、空調時間帯フィールド、平均外気温フィールド、補正負荷フィールド、および補正能力率フィールドが設けられている。ここで、「空調時間帯フィールド」には、所定期間運用時に蓄積された空調時間帯ごとの仕事量に基づいて、そのときの空調時間帯が挿入される。例えば、運転時間データで運転時間が８時から２０時となっている場合には、８時から２０時までの１時間ごとの時間帯が挿入される（図１０参照）。また、「平均外気温フィールド」には、過去１年間の各時間帯における平均外気温が挿入されている。
時間帯別補正負荷導出工程では、時間帯別予測負荷導出テーブルＴ６の予測負荷フィールドの値を時間帯別に取得した運転データ（具体的には、過去１年間の各時間帯におけるＥＨＰ４の運転負荷の実測値とＧＨＰ５の運転負荷の実測値）との平均値が算出され補正負荷フィールドに挿入される。
時間帯別補正能力率導出工程では、ＥＨＰ４およびＧＨＰ５の容量と、時間帯別補正負荷導出工程で導出された補正負荷とに基づいて空調時間帯ごとの能力率が算出され補正能力率フィールドに挿入される。
（電気／ガス料金等予測テーブル）
電気／ガス料金等予測テーブルＴ９は、顧客情報入力画面ＳＣ１（後述参照）にキーボードまたはマウスなどの入力装置３５により入力される顧客情報（後述参照）に基づいて、月別予測負荷導出テーブルＴ５または月別補正負荷導出テーブルＴ７と、時間帯別予測負荷導出テーブルＴ６または時間帯別補正負荷導出テーブルＴ８と、電気料金テーブルＴ３と、およびガス料金テーブルＴ４とから、エネルギーコスト算出工程、年間運転時間算出工程、およびＧＨＰ年間運転時間算出工程を経て作成される。なお、この電気／ガス料金等予測テーブルＴ９には、図１１に示されるように、あらかじめ、能力率フィールド、エネルギーコストフィールド、運転時間フィールド、およびＧＨＰ運転時間フィールドが設けられている。
電気／ガス料金等予測テーブルＴ９は、顧客情報入力画面ＳＣ１（後述参照）にキーボードまたはマウスなどの入力装置３５により入力される顧客情報（後述参照）に基づいて、月別予測負荷導出テーブルＴ５または月別補正負荷導出テーブルＴ７と、時間帯別予測負荷導出テーブルＴ６または時間帯別補正負荷導出テーブルＴ８と、電気料金テーブルＴ３と、およびガス料金テーブルＴ４とから、エネルギーコスト算出工程、年間運転時間算出工程、およびＧＨＰ年間運転時間算出工程を経て作成される。なお、この電気／ガス料金等予測テーブルＴ９には、図１１に示されるように、あらかじめ、能力率フィールド、エネルギーコストフィールド、運転時間フィールド、およびＧＨＰ運転時間フィールドが設けられている。
電気／ガス料金等予測テーブルＴ９は、その部屋の空調設備全体の全能力を１００％として、１０％、２０％、３０％、・・・９０％、１００％の能力率別分類されており能力率フィールドに挿入されている。そして、これらの能力率別に、エネルギーコスト、運転時間、およびＧＨＰ運転時間を算出している。また、ここにいう能力率における１０％は０％より大きく１０％以下の能力率を表し、以下同様にして、２０％は１０％より大きく２０％以下、３０％は２０％より大きく３０％以下、・・・、１００％は９０％より大きく１００％以下とする。
エネルギーコスト算出工程では、能力率、建物使用業態テーブルＴ２、電気料金テーブルＴ３、ガス料金テーブルＴ４に基づいて、電気料金とガス料金との合計値であるエネルギーコストが能力率別に算出されエネルギーコストフィールドに挿入される。
年間運転時間算出工程では、能力率および建物使用業態テーブルＴ２に基づいて、各能力率における年間運転時間が算出され運転時間フィールドに挿入される。
ＧＨＰ運転時間算出工程では、運転時間フィールドに挿入された能力率別の年間運転時間と容量比とに基づいてＧＨＰの年間運転時間が算出されＧＨＰ運転時間フィールドに挿入される。
＜最適制御パターン導出＞
顧客情報入力画面ＳＣ１（後述参照）により、地域情報、業態情報、床面積、空調時間帯、月間運転日数、目標運転日数、ＥＨＰ容量、およびＧＨＰ容量の顧客情報が入力されると、最適制御パターンが導出される。この最適制御パターンは、季節ごと、運転モードごと、重視モードごとに導出され、顧客情報および各種制御テーブルＴ１〜Ｔ９に基づいて導出される。なお、各最適制御パターンの導出には、空気調和装置制御システム１の運用を始めてから１年間は、月別予測負荷導出テーブルＴ５、時間帯別予測負荷導出テーブルＴ６、および電気／ガス料金等予測テーブルＴ９により導出され、空気調和装置制御システム１の運用を初めて１年経過後からは、月別補正負荷導出テーブルＴ７、時間帯別補正負荷導出テーブルＴ８、および電気／ガス料金等予測テーブルＴ９により導出されることになる。
顧客情報入力画面ＳＣ１（後述参照）により、地域情報、業態情報、床面積、空調時間帯、月間運転日数、目標運転日数、ＥＨＰ容量、およびＧＨＰ容量の顧客情報が入力されると、最適制御パターンが導出される。この最適制御パターンは、季節ごと、運転モードごと、重視モードごとに導出され、顧客情報および各種制御テーブルＴ１〜Ｔ９に基づいて導出される。なお、各最適制御パターンの導出には、空気調和装置制御システム１の運用を始めてから１年間は、月別予測負荷導出テーブルＴ５、時間帯別予測負荷導出テーブルＴ６、および電気／ガス料金等予測テーブルＴ９により導出され、空気調和装置制御システム１の運用を初めて１年経過後からは、月別補正負荷導出テーブルＴ７、時間帯別補正負荷導出テーブルＴ８、および電気／ガス料金等予測テーブルＴ９により導出されることになる。
以下、図面に基づいて各制御パターンについて説明する。
（１）電力デマンド制限制御パターン
図１２は、電力デマンド制限制御パターンの各空調負荷におけるＥＨＰ４とＧＨＰ５との空調出力の割合を示したものである。電力デマンド制限制御パターンは、ＥＨＰ４の消費電力を契約電力より少なくなるように運転制御をかける制御である。そして、電力デマンド制限制御パターンは、重視モードが電力デマンド重視モードとして導出される。図１２では、空調負荷が大きくなり空調負荷がｘ１の時にＥＨＰ４の空調出力がＥＨＰ４のデマンド目標値に達している。空調負荷がｘ１を超えると、ＥＨＰ４に対してはＥＨＰ４の空調出力がＥＨＰデマンド目標値を超えないようにＥＨＰ４の能力抑制を行い、ＧＨＰ５に対してはＧＨＰ５の空調出力をＥＨＰ４の能力抑制を行っている分だけ増加させる。このように、電力デマンド制限制御パターンでは、空調負荷がｘ１を超えるとＧＨＰ５の空調出力により空調負荷の増加分を賄うことで空調負荷に対する空調出力を制御することになる。なお、ｘ１は、顧客情報入力画面ＳＣ１により入力された各顧客情報に基づいて、季節ごと、運転モードごとに最適な値が導出される。
図１２は、電力デマンド制限制御パターンの各空調負荷におけるＥＨＰ４とＧＨＰ５との空調出力の割合を示したものである。電力デマンド制限制御パターンは、ＥＨＰ４の消費電力を契約電力より少なくなるように運転制御をかける制御である。そして、電力デマンド制限制御パターンは、重視モードが電力デマンド重視モードとして導出される。図１２では、空調負荷が大きくなり空調負荷がｘ１の時にＥＨＰ４の空調出力がＥＨＰ４のデマンド目標値に達している。空調負荷がｘ１を超えると、ＥＨＰ４に対してはＥＨＰ４の空調出力がＥＨＰデマンド目標値を超えないようにＥＨＰ４の能力抑制を行い、ＧＨＰ５に対してはＧＨＰ５の空調出力をＥＨＰ４の能力抑制を行っている分だけ増加させる。このように、電力デマンド制限制御パターンでは、空調負荷がｘ１を超えるとＧＨＰ５の空調出力により空調負荷の増加分を賄うことで空調負荷に対する空調出力を制御することになる。なお、ｘ１は、顧客情報入力画面ＳＣ１により入力された各顧客情報に基づいて、季節ごと、運転モードごとに最適な値が導出される。
（２）ＧＨＰ運転時間制限制御パターン
図１３は、ＧＨＰ運転時間制限制御パターンの各空調負荷におけるＥＨＰ４とＧＨＰ５との空調出力の割合を示したものである。ＧＨＰ運転時間制限制御パターンは、ＧＨＰ５が常に運転しないように運転時間の制限をかける制御である。そして、ＧＨＰ運転時間制限制御パターンは、重視モードがＧＨＰ運転時間重視モードとして導出される。ＧＨＰ５は、その動力源であるガスエンジンの寿命がＥＨＰ４の動力源である電動機の寿命よりも短いため、ＧＨＰ５の運転時間とＥＨＰ４の運転時間が同じであるとガスエンジンが早期に故障してしまう恐れがある。このため、ＧＨＰ５の運転時間を制限する制御が必要になる。また、電気料金にかかる従量料金よりもガス料金にかかる従量料金の方が大きいため、空調負荷が小さいときにＧＨＰ５の運転を抑制するとエネルギーコストの面からも有利になる。
図１３は、ＧＨＰ運転時間制限制御パターンの各空調負荷におけるＥＨＰ４とＧＨＰ５との空調出力の割合を示したものである。ＧＨＰ運転時間制限制御パターンは、ＧＨＰ５が常に運転しないように運転時間の制限をかける制御である。そして、ＧＨＰ運転時間制限制御パターンは、重視モードがＧＨＰ運転時間重視モードとして導出される。ＧＨＰ５は、その動力源であるガスエンジンの寿命がＥＨＰ４の動力源である電動機の寿命よりも短いため、ＧＨＰ５の運転時間とＥＨＰ４の運転時間が同じであるとガスエンジンが早期に故障してしまう恐れがある。このため、ＧＨＰ５の運転時間を制限する制御が必要になる。また、電気料金にかかる従量料金よりもガス料金にかかる従量料金の方が大きいため、空調負荷が小さいときにＧＨＰ５の運転を抑制するとエネルギーコストの面からも有利になる。
ＧＨＰ運転時間制限制御パターンでは、空調負荷がｙ１よりも小さい場合にＧＨＰ５を停止させて、空調負荷がｙ１よりも大きくなるとＧＨＰ５を運転させている。図１３では、ｙ１がＥＨＰ４の空調出力がＥＨＰ上限出力になった場合になっているが、これに限らず、ＥＨＰ上限出力未満の場合であっても構わない。なお、ｙ１は、顧客情報入力画面ＳＣ１により入力された各顧客情報に基づいて、季節ごと、運転モードごとに最適な値が導出される。
（３）従量料金低減制御パターン
図１４は、従量料金低減制御パターンの各空調負荷におけるＥＨＰ４とＧＨＰ５との空調出力の割合を示したものである。従量料金低減制御パターンは、電気料金にかかる従量料金とガス料金にかかる従量料金との合計が空調負荷別に最安になるようにＥＨＰ４とＧＨＰ５との空調出力の割合を決定する制御である。そして、従量料金低減制御パターンは、重視モードが従量料金重視モードとして導出される。例えば、図１４では、空調負荷が０％〜ｚ１まではＥＨＰ単独の従量料金が最安、空調負荷がｚ１〜ｚ２までは空調出力の比（ＥＨＰ：ＧＨＰ）が１：３（図１４の○で囲んだ数字を参照）の従量料金が最安、空調負荷がｚ２〜ｚ３までは空調出力の比（ＥＨＰ：ＧＨＰ）が１：１（図１４の□で囲んだ数字を参照）の従量料金が最安、空調負荷がｚ３〜１００％まではＥＨＰ上限出力で最安となっている。なお、ｚ１〜ｚ３は、顧客情報入力画面ＳＣ１により入力された各顧客情報に基づいて、季節ごと、運転モードごとに最適な値が導出され、その区切り方はｚ１〜ｚ３のように３つに限らず、４つ以上であっても構わない。また、従量料金が最安となる空調出力の比も上述の例の限りではない。
図１４は、従量料金低減制御パターンの各空調負荷におけるＥＨＰ４とＧＨＰ５との空調出力の割合を示したものである。従量料金低減制御パターンは、電気料金にかかる従量料金とガス料金にかかる従量料金との合計が空調負荷別に最安になるようにＥＨＰ４とＧＨＰ５との空調出力の割合を決定する制御である。そして、従量料金低減制御パターンは、重視モードが従量料金重視モードとして導出される。例えば、図１４では、空調負荷が０％〜ｚ１まではＥＨＰ単独の従量料金が最安、空調負荷がｚ１〜ｚ２までは空調出力の比（ＥＨＰ：ＧＨＰ）が１：３（図１４の○で囲んだ数字を参照）の従量料金が最安、空調負荷がｚ２〜ｚ３までは空調出力の比（ＥＨＰ：ＧＨＰ）が１：１（図１４の□で囲んだ数字を参照）の従量料金が最安、空調負荷がｚ３〜１００％まではＥＨＰ上限出力で最安となっている。なお、ｚ１〜ｚ３は、顧客情報入力画面ＳＣ１により入力された各顧客情報に基づいて、季節ごと、運転モードごとに最適な値が導出され、その区切り方はｚ１〜ｚ３のように３つに限らず、４つ以上であっても構わない。また、従量料金が最安となる空調出力の比も上述の例の限りではない。
（４）組み合わせ制御パターン
図１５は、上述の３つの制御パターンを組み合わせたものである。すなわち、空調負荷が小さい部分ではＧＨＰ運転制限を行っており、空調負荷が中間の部分では従量料金低減制御を行っており、空調負荷が大きくなると電力デマンド制限を行っている。このように、３つの制御パターンを組み合わせた組み合わせ制御パターンとしても良い。
図１５は、上述の３つの制御パターンを組み合わせたものである。すなわち、空調負荷が小さい部分ではＧＨＰ運転制限を行っており、空調負荷が中間の部分では従量料金低減制御を行っており、空調負荷が大きくなると電力デマンド制限を行っている。このように、３つの制御パターンを組み合わせた組み合わせ制御パターンとしても良い。
＜顧客情報の入力＞
本実施形態の空気調和装置制御システム１の導入時に、顧客は、図１６に示すような顧客情報入力画面ＳＣ１により、後述する顧客情報をあらかじめ入力する必要がある。この顧客情報を入力することにより、上述した各データベース内の各テーブルに顧客情報に応じた制御情報が導出される（すなわち後述する最適制御パターンが導出される）ことになる。また、上述した重視モードをあらかじめ入力する必要がある。この重視モードは、図１７に示す重視モード選択画面ＳＣ２により選択できる。
本実施形態の空気調和装置制御システム１の導入時に、顧客は、図１６に示すような顧客情報入力画面ＳＣ１により、後述する顧客情報をあらかじめ入力する必要がある。この顧客情報を入力することにより、上述した各データベース内の各テーブルに顧客情報に応じた制御情報が導出される（すなわち後述する最適制御パターンが導出される）ことになる。また、上述した重視モードをあらかじめ入力する必要がある。この重視モードは、図１７に示す重視モード選択画面ＳＣ２により選択できる。
以下、図１６〜図１７に基づいて各画面について説明する。
（１）顧客情報入力画面
図１６は、顧客情報入力画面ＳＣ１を表す図である。まず、顧客情報入力画面ＳＣ１において、各部屋ごとに顧客情報の一部である地域情報、業態情報、床面積、空調時間帯、月間運転日数、目標運転日数、ＥＨＰ容量、およびＧＨＰ容量を入力する。ここで、地域情報は顧客情報入力画面ＳＣ１最上段の地域入力欄ＥＢ１に、業態情報は２段目の業態入力欄ＥＢ２に、床面積は３段目の床面積入力欄ＥＢ３に、空調時間帯は４段目の空調時間帯入力欄ＥＢ４に、月間運転日数は５段目の月間運転日数入力欄ＥＢ５に、目標運転年数は目標運転年数入力欄ＥＢ６に、ＥＨＰ容量は顧客情報入力画面ＳＣ１最上段右側のＥＨＰ容量入力欄ＥＢ７に、ＧＨＰ容量はＥＨＰ容量入力欄ＥＢ７の直下にあるＧＨＰ容量入力欄ＥＢ８に入力できる。地域入力欄ＥＢ１には、空調設備を導入する空間が属する建物の地域情報をプルダウンボタンＰＤ１により入力できる。なお、ここで地域情報を都道府県単位で入力できるが、これに限るものではなく、例えば郵便番号を入力するなどして市区町村単位で選択できるようにしても構わない。業態入力欄ＥＢ２には、業態情報をプルダウンボタンＰＤ２により入力できる。床面積入力欄ＥＢ３は、テキスト入力欄となっており、ここに入力装置３５であるキーボードで数値を入力できるようになっている。空調時間帯入力欄ＥＢ４には、空調時間帯情報として空調開始時間と空調終了時間とをそれぞれプルダウンボタンＰＤ３，ＰＤ４により入力できる。月間運転日数入力欄ＥＢ５は、テキスト入力欄となっており、ここに入力装置３５であるキーボードで数値を入力できるようになっている。なお、月間運転日数は上限が３０日であり、３０日を超える数値を入力するとエラー表示される。目標運転年数入力欄ＥＢ６は、テキスト入力欄となっており、ここに入力装置３５であるキーボードで数値を入力できるようになっている。ここで、目標運転年数は初期状態では１５年となっている。なお、目標運転年数は上限が２０年であり、２０年を超える数値を入力するとエラー表示される。ＥＨＰ容量入力欄ＥＢ７には、ＥＨＰの容量をプルダウンボタンＰＤ５により入力できる。ＧＨＰ容量入力欄ＥＢ８には、ＧＨＰの容量をプルダウンボタンＰＤ６により入力できる。これらの顧客情報を入力し終えたら、顧客情報入力画面ＳＣ１右下のＯＫボタンＢ１１をクリックする。これにより、この空間に対する最適制御パターンが季節ごと、運転モードごと、重視モード（後述参照）ごとに導出される。また、ＯＫボタンＢ１１の右側にクリアボタンＢ１２があるが、このクリアボタンＢ１２をクリックすると入力した各顧客情報をクリアできる。
図１６は、顧客情報入力画面ＳＣ１を表す図である。まず、顧客情報入力画面ＳＣ１において、各部屋ごとに顧客情報の一部である地域情報、業態情報、床面積、空調時間帯、月間運転日数、目標運転日数、ＥＨＰ容量、およびＧＨＰ容量を入力する。ここで、地域情報は顧客情報入力画面ＳＣ１最上段の地域入力欄ＥＢ１に、業態情報は２段目の業態入力欄ＥＢ２に、床面積は３段目の床面積入力欄ＥＢ３に、空調時間帯は４段目の空調時間帯入力欄ＥＢ４に、月間運転日数は５段目の月間運転日数入力欄ＥＢ５に、目標運転年数は目標運転年数入力欄ＥＢ６に、ＥＨＰ容量は顧客情報入力画面ＳＣ１最上段右側のＥＨＰ容量入力欄ＥＢ７に、ＧＨＰ容量はＥＨＰ容量入力欄ＥＢ７の直下にあるＧＨＰ容量入力欄ＥＢ８に入力できる。地域入力欄ＥＢ１には、空調設備を導入する空間が属する建物の地域情報をプルダウンボタンＰＤ１により入力できる。なお、ここで地域情報を都道府県単位で入力できるが、これに限るものではなく、例えば郵便番号を入力するなどして市区町村単位で選択できるようにしても構わない。業態入力欄ＥＢ２には、業態情報をプルダウンボタンＰＤ２により入力できる。床面積入力欄ＥＢ３は、テキスト入力欄となっており、ここに入力装置３５であるキーボードで数値を入力できるようになっている。空調時間帯入力欄ＥＢ４には、空調時間帯情報として空調開始時間と空調終了時間とをそれぞれプルダウンボタンＰＤ３，ＰＤ４により入力できる。月間運転日数入力欄ＥＢ５は、テキスト入力欄となっており、ここに入力装置３５であるキーボードで数値を入力できるようになっている。なお、月間運転日数は上限が３０日であり、３０日を超える数値を入力するとエラー表示される。目標運転年数入力欄ＥＢ６は、テキスト入力欄となっており、ここに入力装置３５であるキーボードで数値を入力できるようになっている。ここで、目標運転年数は初期状態では１５年となっている。なお、目標運転年数は上限が２０年であり、２０年を超える数値を入力するとエラー表示される。ＥＨＰ容量入力欄ＥＢ７には、ＥＨＰの容量をプルダウンボタンＰＤ５により入力できる。ＧＨＰ容量入力欄ＥＢ８には、ＧＨＰの容量をプルダウンボタンＰＤ６により入力できる。これらの顧客情報を入力し終えたら、顧客情報入力画面ＳＣ１右下のＯＫボタンＢ１１をクリックする。これにより、この空間に対する最適制御パターンが季節ごと、運転モードごと、重視モード（後述参照）ごとに導出される。また、ＯＫボタンＢ１１の右側にクリアボタンＢ１２があるが、このクリアボタンＢ１２をクリックすると入力した各顧客情報をクリアできる。
（２）重視モード選択画面
最適制御パターンは、季節ごと、運転モードごと、重視モードごとに導出されるが、顧客は、重視モードを以下の４つの内から選択する必要がある。この重視モードの選択は、図１７に示すような重視モード選択画面ＳＣ２において、電力デマンド重視ボタンＳＢ１、ＧＨＰ運転時間重視ボタンＳＢ２、従量料金重視ボタンＳＢ３のどれかを選択することにより、重視モードである電力デマンド重視モード、ＧＨＰ運転時間重視モード、および従量料金重視モードを選択するでき、また、おまかせボタンＳＢ４を選択することで各重視モードにおける制御を組み合わせたおまかせ制御を選択できる。なお、ここにいう「電力デマンド重視モード」は、契約電力に基づいて電力デマンド制限値を超えないことを重視するモードであり、電力デマンド重視モードを選択すると上述した電力デマンド制限制御パターンにより季節ごと、運転モードごとの制御が行われる。また、ここにいう「ＧＨＰ運転時間重視モード」は、ＧＨＰ５の運転時間を制限してＧＨＰ５のガスエンジンのメンテナンス頻度を抑制してメンテナンスコストを抑えることを重視するモードであり、ＧＨＰ運転時間重視モードを選択すると上述したＧＨＰ運転時間制限制御パターンにより季節ごと、運転モードごとの制御が行われる。また、ここにいう「従量料金重視モード」は、エネルギーコストにかかる従量料金を制御するモードであり、従量料金重視モードを選択すると上述した従量料金低減制御パターンにより季節ごと、運転モードごとの制御が行われる。すなわち、従量料金重視モードは、ＥＨＰ４の運転で消費されるエネルギー（電気）に係る電気料金とＧＨＰ５の運転で消費されるエネルギー（ガス）に係るガス料金との合計が最安になるように制御するモードである。重視モード選択画面ＳＣ２右下には、ＯＫボタンＢ２１と戻るボタンＢ２２とがある。ＯＫボタンＢ２１をクリックすると選択された重視モードに決定することができる。また、戻るボタンＢ２２をクリックすることで前画面の顧客情報入力画面ＳＣ１に遷移することができる。なお、これらの各種制御パターンの導出は、演算部３１の最適制御パターン導出手段３１ｂにより行われている。
最適制御パターンは、季節ごと、運転モードごと、重視モードごとに導出されるが、顧客は、重視モードを以下の４つの内から選択する必要がある。この重視モードの選択は、図１７に示すような重視モード選択画面ＳＣ２において、電力デマンド重視ボタンＳＢ１、ＧＨＰ運転時間重視ボタンＳＢ２、従量料金重視ボタンＳＢ３のどれかを選択することにより、重視モードである電力デマンド重視モード、ＧＨＰ運転時間重視モード、および従量料金重視モードを選択するでき、また、おまかせボタンＳＢ４を選択することで各重視モードにおける制御を組み合わせたおまかせ制御を選択できる。なお、ここにいう「電力デマンド重視モード」は、契約電力に基づいて電力デマンド制限値を超えないことを重視するモードであり、電力デマンド重視モードを選択すると上述した電力デマンド制限制御パターンにより季節ごと、運転モードごとの制御が行われる。また、ここにいう「ＧＨＰ運転時間重視モード」は、ＧＨＰ５の運転時間を制限してＧＨＰ５のガスエンジンのメンテナンス頻度を抑制してメンテナンスコストを抑えることを重視するモードであり、ＧＨＰ運転時間重視モードを選択すると上述したＧＨＰ運転時間制限制御パターンにより季節ごと、運転モードごとの制御が行われる。また、ここにいう「従量料金重視モード」は、エネルギーコストにかかる従量料金を制御するモードであり、従量料金重視モードを選択すると上述した従量料金低減制御パターンにより季節ごと、運転モードごとの制御が行われる。すなわち、従量料金重視モードは、ＥＨＰ４の運転で消費されるエネルギー（電気）に係る電気料金とＧＨＰ５の運転で消費されるエネルギー（ガス）に係るガス料金との合計が最安になるように制御するモードである。重視モード選択画面ＳＣ２右下には、ＯＫボタンＢ２１と戻るボタンＢ２２とがある。ＯＫボタンＢ２１をクリックすると選択された重視モードに決定することができる。また、戻るボタンＢ２２をクリックすることで前画面の顧客情報入力画面ＳＣ１に遷移することができる。なお、これらの各種制御パターンの導出は、演算部３１の最適制御パターン導出手段３１ｂにより行われている。
＜特徴＞
（１）
本発明の実施形態に係る空気調和装置制御システム１は、まず、顧客情報（具体的には、地域情報、業態情報、床面積、空調時間帯、月間運転日数、目標運転日数、ＥＨＰ容量、およびＧＨＰ容量）が顧客情報入力画面ＳＣ１において入力装置３５から入力されることにより、入力された顧客情報と、あらかじめメモリ３２に記録されている地域外気温テーブルＴ１および建物使用業態テーブルＴ２とに基づいて、時間帯別予測負荷導出テーブルＴ６および月別補正負荷導出テーブルＴ７が導出される。そして、導出された時間帯別予測負荷導出テーブルＴ６および月別補正負荷導出テーブルＴ７と、あらかじめメモリ３２に記録されている電気料金テーブルＴ３およびガス料金テーブルＴ４と、顧客情報とに基づいて、電気／ガス料金等予測テーブルＴ９が導出される。この電気／ガス料金等予測テーブルＴ９に基づいて、電力デマンド制限制御パターン、ＧＨＰ運転時間制限制御パターン、従量料金低減制御パターン、および組み合わせ制御パターンが、最適制御パターン導出部３１ａにより最適制御パターンとして季節ごと、運転モードごとに導出される。そして、空気調和装置制御システム１は、導出された複数の最適制御パターンから、重視モード選択画面ＳＣ２において顧客が選択した重視モードと、そのときの季節と、運転モードとに一致した最適制御パターンに基づいてＥＨＰ４およびＧＨＰ５を運転制御している。
（１）
本発明の実施形態に係る空気調和装置制御システム１は、まず、顧客情報（具体的には、地域情報、業態情報、床面積、空調時間帯、月間運転日数、目標運転日数、ＥＨＰ容量、およびＧＨＰ容量）が顧客情報入力画面ＳＣ１において入力装置３５から入力されることにより、入力された顧客情報と、あらかじめメモリ３２に記録されている地域外気温テーブルＴ１および建物使用業態テーブルＴ２とに基づいて、時間帯別予測負荷導出テーブルＴ６および月別補正負荷導出テーブルＴ７が導出される。そして、導出された時間帯別予測負荷導出テーブルＴ６および月別補正負荷導出テーブルＴ７と、あらかじめメモリ３２に記録されている電気料金テーブルＴ３およびガス料金テーブルＴ４と、顧客情報とに基づいて、電気／ガス料金等予測テーブルＴ９が導出される。この電気／ガス料金等予測テーブルＴ９に基づいて、電力デマンド制限制御パターン、ＧＨＰ運転時間制限制御パターン、従量料金低減制御パターン、および組み合わせ制御パターンが、最適制御パターン導出部３１ａにより最適制御パターンとして季節ごと、運転モードごとに導出される。そして、空気調和装置制御システム１は、導出された複数の最適制御パターンから、重視モード選択画面ＳＣ２において顧客が選択した重視モードと、そのときの季節と、運転モードとに一致した最適制御パターンに基づいてＥＨＰ４およびＧＨＰ５を運転制御している。
したがって、ＥＨＰ４とＧＨＰ５とを同一空間で空調させる場合において、顧客の要望（本実施形態では、顧客が選択した重視モード）に合わせて、季節ごと、運転モードごとに最適な制御を行うことができる。すなわち、本実施形態に係る空気調和装置制御システム１は、ＥＨＰ４とＧＨＰ５とにより同一の空間を空調する空気調和装置において、顧客が電力デマンド重視モードを選択すると電力デマンドを制限することができ、顧客がＧＨＰ運転時間重視モードを選択するとＧＨＰ運転時間を制限してガスエンジンの寿命を延ばすことができ、顧客が従量料金重視モードを選択するとランニングコストを制限することができる。
（２）
本実施形態に係る空気調和装置制御システム１では、顧客が重視モード選択画面ＳＣ２において、電力デマンド重視モードを選択していた場合に、電力デマンド制限制御パターンに基づいてＥＨＰ４およびＧＨＰ５の運転制御を行っている。この電力デマンド制限制御パターンでは、電力デマンド制限（電気基本料金制限）値を超えないように、ＥＨＰ４の運転負荷を抑制して、ＥＨＰ４の運転負荷抑制分だけＧＨＰ５の運転負荷を増加させる制御を行っている。
本実施形態に係る空気調和装置制御システム１では、顧客が重視モード選択画面ＳＣ２において、電力デマンド重視モードを選択していた場合に、電力デマンド制限制御パターンに基づいてＥＨＰ４およびＧＨＰ５の運転制御を行っている。この電力デマンド制限制御パターンでは、電力デマンド制限（電気基本料金制限）値を超えないように、ＥＨＰ４の運転負荷を抑制して、ＥＨＰ４の運転負荷抑制分だけＧＨＰ５の運転負荷を増加させる制御を行っている。
したがって、電力デマンド制限値を超えないようにＥＨＰ４およびＧＨＰ５を一括して制御することができる。このため、顧客は、電力デマンド制限値を超えないように電力消費量を抑えることができ、電気料金の基本料金が上がらないようにＥＨＰ４およびＧＨＰ５の運転制御を行うことができる。
（３）
本実施形態に係る空気調和装置制御システム１では、顧客が重視モード選択画面ＳＣ２において、ＧＨＰ運転時間重視モードを選択していた場合に、ＧＨＰ運転時間制限制御パターンに基づいてＥＨＰ４およびＧＨＰ５の運転制御を行っている。このＧＨＰ運転時間制限制御パターンでは、ＧＨＰ５の運転時間を所定時間以内に抑えるようにＥＨＰ４およびＧＨＰ５の運転制御を行っている。
本実施形態に係る空気調和装置制御システム１では、顧客が重視モード選択画面ＳＣ２において、ＧＨＰ運転時間重視モードを選択していた場合に、ＧＨＰ運転時間制限制御パターンに基づいてＥＨＰ４およびＧＨＰ５の運転制御を行っている。このＧＨＰ運転時間制限制御パターンでは、ＧＨＰ５の運転時間を所定時間以内に抑えるようにＥＨＰ４およびＧＨＰ５の運転制御を行っている。
したがって、ＧＨＰ５の運転時間を所定時間以内に低減でき、メンテナンス頻度を抑制することができる。このため、ＧＨＰ５にかかるメンテナンスコストを低減することができる。
（４）
本実施形態に係る空気調和装置制御システム１では、顧客が重視モード選択画面ＳＣ２において、従量料金重視モードを選択していた場合に、従量料金低減制御パターンに基づいてＥＨＰ４およびＧＨＰ５の運転制御を行っている。この従量料金低減制御パターンでは、電気料金とガス料金との合計が最も安くなるようにＥＨＰ４およびＧＨＰ５の運転制御を行っている。
本実施形態に係る空気調和装置制御システム１では、顧客が重視モード選択画面ＳＣ２において、従量料金重視モードを選択していた場合に、従量料金低減制御パターンに基づいてＥＨＰ４およびＧＨＰ５の運転制御を行っている。この従量料金低減制御パターンでは、電気料金とガス料金との合計が最も安くなるようにＥＨＰ４およびＧＨＰ５の運転制御を行っている。
したがって、電気料金とガス料金との合計が最も安くなるようにできるため、エネルギーコストを低減することができる。
＜変形例＞
以上、本発明の実施形態について図面に基づいて説明したが、具体的な構成は、これらの実施形態に限られるものではなく、発明の要旨を逸脱しない範囲で変更可能である。
以上、本発明の実施形態について図面に基づいて説明したが、具体的な構成は、これらの実施形態に限られるものではなく、発明の要旨を逸脱しない範囲で変更可能である。
（１）
本実施形態に係る空気調和装置制御システム１では、集中コントローラ３において、最適制御パターンの導出や、最適制御パターンに基づくＥＨＰ４およびＧＨＰ５の運転制御が行われているが、これに限らず、監視装置２によって行われていても構わない。
本実施形態に係る空気調和装置制御システム１では、集中コントローラ３において、最適制御パターンの導出や、最適制御パターンに基づくＥＨＰ４およびＧＨＰ５の運転制御が行われているが、これに限らず、監視装置２によって行われていても構わない。
また、最適制御パターンの導出のみを監視装置２によって行われるようにし、導出された最適制御パターンを集中コントローラ３に受け渡して、その最適制御パターンに基づいて集中コントローラ３がＥＨＰ４およびＧＨＰ５の運転制御を行うようにしても構わない。なお、この場合に、メモリ３２に記録されている各種制御テーブルＴ１〜Ｔ９は、監視装置２内の記憶装置（図示せず）に記憶される。
（２）
本実施形態に係る空気調和装置制御システム１では、空調負荷パターンとしての月別予測負荷導出テーブルＴ５および時間帯別予測負荷導出テーブルＴ６を導出するのに、あらかじめメモリ３２に記録されている地域外気温テーブルＴ１を利用しているが、ネットワークを通じて地域外気温テーブルＴ１に相当する気象情報を外部から取得しても構わない。
本実施形態に係る空気調和装置制御システム１では、空調負荷パターンとしての月別予測負荷導出テーブルＴ５および時間帯別予測負荷導出テーブルＴ６を導出するのに、あらかじめメモリ３２に記録されている地域外気温テーブルＴ１を利用しているが、ネットワークを通じて地域外気温テーブルＴ１に相当する気象情報を外部から取得しても構わない。
（３）
本実施形態に係る空気調和装置制御システム１では、地域外気温テーブルＴ１および建物使用業態テーブルＴ２を利用してその建物の空調負荷パターンを予測しているが、これに限らずに、ＨＡＳＰ／ＡＣＬＤ／ＡＣＳＳ、ＭＩＣＲＯ／ＡＣＳＳなどのシミュレーションプログラムを利用しても構わない。
本実施形態に係る空気調和装置制御システム１では、地域外気温テーブルＴ１および建物使用業態テーブルＴ２を利用してその建物の空調負荷パターンを予測しているが、これに限らずに、ＨＡＳＰ／ＡＣＬＤ／ＡＣＳＳ、ＭＩＣＲＯ／ＡＣＳＳなどのシミュレーションプログラムを利用しても構わない。
本発明に係る電気／ガス式混在空調制御システムは、電気式空気調和装置およびガス式空気調和装置の制御を顧客の要望に最適に行うことができ、それぞれ別系統で同一空間を空調する電気式空気調和装置とガス式空気調和装置とを制御する空調制御システム等として有用である。
１ 空気調和装置制御システム（電気／ガス式混在空調制御システム）
３１ａ 空調負荷パターン導出手段
３１ｂ 最適制御パターン導出手段
３１ｃ 運転時間取得手段
３１ｄ 空調時間帯導出手段
３２ メモリ（情報記憶手段）
３５ 入力装置
３１ａ 空調負荷パターン導出手段
３１ｂ 最適制御パターン導出手段
３１ｃ 運転時間取得手段
３１ｄ 空調時間帯導出手段
３２ メモリ（情報記憶手段）
３５ 入力装置
Claims (4)
- 同一の空間を空調する、電動機を動力源とする第１空調系統に属する第１空気調和装置（４）と、ガスエンジンを動力源とする第２空調系統に属する第２空気調和装置（５）とを、前記空間を所有する顧客の要望に応じて運転制御する電気／ガス式混在空調制御システムであって、
前記空間が属する地域と外気温データとを対応付けた地域別外気温データと、前記地域と電気料金およびガス料金とを対応付けた地域別電気／ガス料金データと、前記第１空気調和装置および前記第２空気調和装置の容量データとを有する情報記憶手段（３２）と、
前記地域を含む顧客情報と前記地域別外気温データとに基づいて空調負荷パターンを導出する空調負荷パターン導出手段（３１ａ）と、
前記顧客の要望を入力可能な入力手段（３５）と、
前記空調負荷パターンと前記地域別電気／ガス料金データと前記容量データと前記顧客の要望とに基づいて、前記顧客の要望に最適な最適制御パターンを導出する最適制御パターン導出手段（３１ｂ）と、
を備える電気／ガス式混在空調制御システム（１）。 - 前記顧客の要望は、契約電力を制限することであり、
前記最適制御パターン導出手段は、契約電力に基づいて前記第１空気調和装置と前記第２空気調和装置とを制御する第１最適制御パターンを、前記最適制御パターンとして導出する、
請求項１に記載の電気／ガス式混在空調制御システム（１）。 - 前記顧客の要望は、前記第２空気調和装置の第１運転時間を制限することであり、
前記最適制御パターン導出手段は、前記第１運転時間を所定時間以内に抑えて前記第１空気調和装置と前記第２空気調和装置とを制御する第２最適制御パターンを、前記最適制御パターンとして導出する、
請求項１または２に記載の電気／ガス式混在空調制御システム（１）。 - 前記顧客の要望は、ランニングコストを抑制することであり、
前記最適制御パターン導出手段は、前記電気料金と前記ガス料金との合計が最も安くなるように前記第１空気調和装置と前記第２空気調和装置とを制御する第３最適制御パターンを前記最適制御パターンとして導出する、
請求項１から３のいずれかに記載の電気／ガス式混在空調制御システム（１）。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2007205031A JP2009041801A (ja) | 2007-08-07 | 2007-08-07 | 電気／ガス式混在空調制御システム |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2007205031A JP2009041801A (ja) | 2007-08-07 | 2007-08-07 | 電気／ガス式混在空調制御システム |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2009041801A true JP2009041801A (ja) | 2009-02-26 |
Family
ID=40442722
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP2007205031A Pending JP2009041801A (ja) | 2007-08-07 | 2007-08-07 | 電気／ガス式混在空調制御システム |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP2009041801A (ja) |
Cited By (11)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2012007834A (ja) * | 2010-06-25 | 2012-01-12 | Aisin Seiki Co Ltd | 空気調和機群制御装置 |
| JP2012007868A (ja) * | 2010-06-28 | 2012-01-12 | Daikin Industries Ltd | 空調制御装置 |
| JP2012007835A (ja) * | 2010-06-25 | 2012-01-12 | Aisin Seiki Co Ltd | 空気調和機群制御装置及び空気調和システム |
| JP2013005470A (ja) * | 2011-06-10 | 2013-01-07 | Fuji Electric Co Ltd | 同時同量制御システム、その購入電力計画生成装置 |
| JP2015132410A (ja) * | 2014-01-10 | 2015-07-23 | 東京瓦斯株式会社 | 空気調和装置、および、空気調和システム |
| JP2015132411A (ja) * | 2014-01-10 | 2015-07-23 | 東京瓦斯株式会社 | 空気調和システム |
| JP2017016564A (ja) * | 2015-07-06 | 2017-01-19 | 日本電気株式会社 | 制御装置、その制御方法、およびプログラム |
| JP2017058074A (ja) * | 2015-09-16 | 2017-03-23 | 東京瓦斯株式会社 | 空気調和システムおよび空気調和方法 |
| JP2018136073A (ja) * | 2017-02-21 | 2018-08-30 | 大阪瓦斯株式会社 | ハイブリッド空調システム、及びその制御方法 |
| JP2020034215A (ja) * | 2018-08-29 | 2020-03-05 | パナソニックＩｐマネジメント株式会社 | 空気調和システム |
| KR102596495B1 (ko) * | 2022-09-15 | 2023-10-31 | 주식회사 잡자재 | 냉난방 시스템 |
Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH06201178A (ja) * | 1992-12-28 | 1994-07-19 | Mitsubishi Electric Corp | 空気調和装置 |
| JP2002115886A (ja) * | 2000-10-05 | 2002-04-19 | Hitachi Plant Eng & Constr Co Ltd | 空調設備費算出方法および装置 |
| JP2002277029A (ja) * | 2001-03-22 | 2002-09-25 | Toto Ltd | 空調システムおよび空調制御方法 |
| JP2006226550A (ja) * | 2005-02-15 | 2006-08-31 | Yanmar Co Ltd | 多室形空気調和機 |
| JP2007187342A (ja) * | 2006-01-11 | 2007-07-26 | Daikin Ind Ltd | 空気調和機群制御装置 |
-
2007
- 2007-08-07 JP JP2007205031A patent/JP2009041801A/ja active Pending
Patent Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH06201178A (ja) * | 1992-12-28 | 1994-07-19 | Mitsubishi Electric Corp | 空気調和装置 |
| JP2002115886A (ja) * | 2000-10-05 | 2002-04-19 | Hitachi Plant Eng & Constr Co Ltd | 空調設備費算出方法および装置 |
| JP2002277029A (ja) * | 2001-03-22 | 2002-09-25 | Toto Ltd | 空調システムおよび空調制御方法 |
| JP2006226550A (ja) * | 2005-02-15 | 2006-08-31 | Yanmar Co Ltd | 多室形空気調和機 |
| JP2007187342A (ja) * | 2006-01-11 | 2007-07-26 | Daikin Ind Ltd | 空気調和機群制御装置 |
Cited By (11)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2012007834A (ja) * | 2010-06-25 | 2012-01-12 | Aisin Seiki Co Ltd | 空気調和機群制御装置 |
| JP2012007835A (ja) * | 2010-06-25 | 2012-01-12 | Aisin Seiki Co Ltd | 空気調和機群制御装置及び空気調和システム |
| JP2012007868A (ja) * | 2010-06-28 | 2012-01-12 | Daikin Industries Ltd | 空調制御装置 |
| JP2013005470A (ja) * | 2011-06-10 | 2013-01-07 | Fuji Electric Co Ltd | 同時同量制御システム、その購入電力計画生成装置 |
| JP2015132410A (ja) * | 2014-01-10 | 2015-07-23 | 東京瓦斯株式会社 | 空気調和装置、および、空気調和システム |
| JP2015132411A (ja) * | 2014-01-10 | 2015-07-23 | 東京瓦斯株式会社 | 空気調和システム |
| JP2017016564A (ja) * | 2015-07-06 | 2017-01-19 | 日本電気株式会社 | 制御装置、その制御方法、およびプログラム |
| JP2017058074A (ja) * | 2015-09-16 | 2017-03-23 | 東京瓦斯株式会社 | 空気調和システムおよび空気調和方法 |
| JP2018136073A (ja) * | 2017-02-21 | 2018-08-30 | 大阪瓦斯株式会社 | ハイブリッド空調システム、及びその制御方法 |
| JP2020034215A (ja) * | 2018-08-29 | 2020-03-05 | パナソニックＩｐマネジメント株式会社 | 空気調和システム |
| KR102596495B1 (ko) * | 2022-09-15 | 2023-10-31 | 주식회사 잡자재 | 냉난방 시스템 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| JP2009041801A (ja) | 電気／ガス式混在空調制御システム | |
| Tang et al. | Flexibility categorization, sources, capabilities and technologies for energy-flexible and grid-responsive buildings: State-of-the-art and future perspective | |
| Yik et al. | Predicting air-conditioning energy consumption of a group of buildings using different heat rejection methods | |
| JP6827072B2 (ja) | オンライン構成可能なシステム特定を有する建物管理システム | |
| JP2009014245A (ja) | 空調機選定支援システム | |
| Marinakis et al. | An integrated system for buildings’ energy-efficient automation: Application in the tertiary sector | |
| Tang et al. | Optimal control strategy of central air-conditioning systems of buildings at morning start period for enhanced energy efficiency and peak demand limiting | |
| Heidarinejad et al. | Personalized cooling as an energy efficiency technology for city energy footprint reduction | |
| Avgelis et al. | Application of multicriteria analysis in designing HVAC systems | |
| US20120150509A1 (en) | Continuous optimization energy reduction process in commercial buildings | |
| Huang et al. | A hierarchical coordinated demand response control for buildings with improved performances at building group | |
| JP2009014246A (ja) | 電気／ガス式混在空調制御システム | |
| JP2012007834A (ja) | 空気調和機群制御装置 | |
| JP7416663B2 (ja) | システム及びプログラム | |
| Alcazar-Ortega | Evaluation and assessment of new demand response products based on the use of flexibility in industrial processes: application to the food industry | |
| WO2017199298A1 (ja) | 空気調和システム | |
| Kim et al. | Application of market-based control with thermal energy storage system for demand limiting and real-time pricing control | |
| Orphelin et al. | Computer-aided energy use estimation in supermarkets | |
| Jangsten et al. | Field test of active night cooling supplied by district cooling in three commercial buildings | |
| Spataru et al. | Smart consumers, smart controls, smart grid | |
| Feng et al. | Comparison of construction and energy costs for radiant vs. VAV systems in the California Bay Area | |
| Reddy et al. | Benefits of Multi-Building Electric Load Aggregation: Actual and Simulation Case Studies/DISCUSSION | |
| Berg et al. | Unit operation of distributed cross-sectoral energy systems in marketoptimized operation | |
| Zhang | Flow Shop Scheduling for Energy Efficient Manufacturing | |
| Aksakal et al. | DSM RECOMMENDATION FOR GOVERNMENT OFFICES: MNE APPLICATION |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20100219 |
|
| A977 | Report on retrieval |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007 Effective date: 20111011 |
|
| A02 | Decision of refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A02 Effective date: 20120327 |