JP2013514510A - Hvac制御システムおよび方法 - Google Patents
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Abstract
Description
・異なるエネルギー源とそれらを利用することの意味合いを認識する。たとえば、商業ビルでは、天然ガスによる暖房と電気による冷房を利用していることがある。異なる燃料タイプは、コストや温室効果ガスといった点で異なる意味合いをもち、異なる負荷レベルで利用される設備が異なる効率によって稼働することになる。
・反動的な制御方針から離れるために予測を活用する。たとえば、温帯気候にある多くの商業ビルでは、午前中は暖房モードで稼働し、その後遅い時間になると冷房モードになる。天候予想と遅い時間の熱負荷を考慮に入れれば、暖房は適切に制限され、暖房負荷もその後の冷房負荷も削減することができる。
・熱快適性モデルを通した人体快適性の明確な考慮と、測定温度および湿度と他の要素(対気速度、衣類、活動レベル)の名目値の利用。
・さらに、個々の建物と居住者の考慮。熱快適性に関する調査が進んでいるにもかかわらず、快適性と満足度を測る一番の方法は、つねにビルの居住者からのフィードバックである。本実施の形態は熱快適性と満足度に関する居住者のフィードバックを得る機構を含んでいる。このユーザフィードバックは、局所的なユーザの好みを反映する計算熱快適性モデルに加味される、各HVACゾーンの快適性オフセットマップを計算する際に用いられる。ゾーンレベルの実際のユーザ快適性情報に応えることで、ビルの中で不快と感じている人のパーセンテージ(不快者率)を理論上5パーセント未満まで下げることができる。
・HVACシステムを制御した場合の、(i)ランニングコスト、(ii)温室ガス排出量、(iii)居住者の熱快適性のバランスを取る機構。
図1に本実施の形態の動作環境1を模式的に示す。本実施の形態(以下、OptiCOOL制御システム2と称する)は、監視制御システムである。すなわち、OptiCOOLは、既存のビル管理システム(BMS)3の構成要素であり、そのインターフェイスとして機能し、高水準コマンドをビル管理システムに供給する。OptiCOOL制御システムは、バルブ、ファン回転速度、検知・制御装置4とのインターフェイスについては個々に制御しておらず、こうした低次機能はビル管理システム3に任せている。OptiCOOLは、HVAC業界標準通信用インターフェイス(多くが入手可能)を通してビル管理システムのインターフェイスとなり(5)、ゾーン温度、冷房およびファン設定値といった基本的なデータをビル管理システムから入手する。OptiCOOL3はこのHVAC設備データと、電気価格、気象予報、ユーザ快適性データ、ビル用熱モデルを含む外部データ6とを組み合わせて、ビル管理システム3に基本ゾーン設定温度を供給する制御決定をくだす。すると、ビル管理システム3はこの設定温度を達成できるように、HVAC設備を管理する。
モデリングループは1日に1度実行され、曜日、1日のうちの時間、HVAC消費電力、および外部の気象に基づいた内部温度を予測する、ビルの熱モデル11を形成する。このループには、以下の工程が含まれる。過去の電力および対応温度プロファイル61を供給する工程、予想される電力および気象依存要因61を計算する工程、時間および曜日要因63用の定数を計算する工程、および指定された曜日、時間、予想外部気象、およびHVAC電力におけるビル内の温度を予測する多項式モデルを組み立てる工程である。
電力プランニングループは5分ごとに実行され、24時間先に計画されたビルのHVAC消費電力プロファイル12を作成する。このループは、まず現時点のHVAC総消費電力を決定し、将来時点の気象予報を決定し、最適化によってコストミニマムな電力プランを作成する。
ビル全体の設定値決定制御ループ14は、10秒ごとに実行され、ビルの電力プランを取得し、ビル管理システム(BMS)にこの電力プランを達成することを目標としたゾーン設定温度を供給する。制御システムは、ビルの各HVACゾーンの計画パラメータとして、人体快適性を使用する。局所的なユーザフィードバックに基づく変化を含んだASHRAE快適モデルを適用することによって、人体快適性は、屋内温度および湿度といった物理的パラメータに転換される。ファン回転速度またはバルブ設定値といったビルパラメータは、提供されたゾーン温度データに基づいたものにするため、現状通りビル管理システム(BMS)の実施に任せ、ここでは特定されない。
熱快適性を考えるとき温度がすぐに思い浮かぶが、ほかにも寄与する要因がたくさんある。風速、放射温度、湿度、代謝率、衣類レベルがそれに含まれる。"Thermal Environmental Conditions for Human Occupancy"のためのASHRAE-55標準には、指定条件のもとでの予測平均温冷感申告(PMV)および居住者の予測不快者率(PPD)を理論的に求める方法が詳細に述べられている。
この学習プロセスモデルには、HVACの冷暖房能力に加えて、周囲温度に対するビルの反応のしかたを取得するためのモデルのパラメータを推定する工程が含まれている。パラメータの推定方法は、学習データへの最小二乗誤差適合である。学習データは、ビル管理システムからリアルタイムもしくはオフラインで収集するか、ビル管理システムの過去の設定値から収集する。学習プロセスは、データがどのように収集されたか(リアルタイムかオフラインか)には影響されないが、“充分な”適合が確実に行えるだけの充分な量のデータを収集することが求められる。
ここで、z−1は、m差分演算子であり、aは、以下の式で与えられる。
ここで、τは、システム時定数であり、hは、サンプリング間隔である。他の実施の形態では、伝達関数は、高次フィルタ関数のような他の種類の関数を表している。大ざっぱに言えば、時定数にくらべてサンプリングが充分に速いことが保証される必要がある。一般的に、
ここで、x(tk)は、入力であり、上の式(3)で表され、tkは、サンプルkのサンプリング時間である。本実施の形態では、x(tk)の代わりにx(tk−1)を用いていることに留意されたい。これは、最小限の差異であり、その影響はあったとしてもほとんどないのが理想である。他の実施の形態では、x(tk−1)を異なる形で表わしている。けれども、本実施の形態では、以下の式が用いられる。
本実施の形態では、冷暖房HVAC電力だけでなく周囲温度に対するビルの反応が3つの一次系としてモデル化され、式(5)が異なる時定数を用いてそれぞれ表されている。すなわち、
は、それぞれ3つの一次応答の時定数1h,2,および5hに対応する式(3)のパラメータである(式(3)とは一致していないが、本目的を考えれば充分に近い)。これを考慮すると、これらの時定数に対応する式(2)の一次フィルタであるF1h,F2h,F5hを用いて、周囲温度、HVAC冷房能力、およびHVAC暖房能力に対する動的応答は以下のようにモデル化される。
ここで、
Nは、それぞれ時定数1h,2hおよび5hに対して1,2および5である。パラメータpijは、さまざまな時定数に対応する動的応答の相対寄与を表す。これらのパラメータは、<学習:モデルパラメータ推定>で説明するように、推定(“学習”)されたものである。
ここで、Im×mは、サイズがm×mの恒等行列であり、0m×nは、m列n行の零行列である。パラメータ推定制約は、ベクトルbに包含されており、このベクトルの具体例が以下のように与えられる。
ここで、上記の201×24は、20の24次元のベクトルを表している。
上記のパラメータに従って推定されたモデルから、ある「コスト」目標および/または制約を満たす最適能力プロファイルを見つけることが可能である。本節では、冷房を例にとって説明する。けれども、同様の最適化プロセスは暖房を含むモデルについても可能であることを理解されたい。
暖房の最適化を含む、上述のモデルの拡張形をこれから説明する。拡張形はさらなるビルの稼働タイプ、すなわち暖房と混合燃料源を、代替の最適化およびモデリング方法においても可能にする。モデルは、熱エネルギー効果の同定、電気および非電気燃料源、ならびに冷暖房混合状態におけるビルのエネルギー消費、快適性レベル、およびCO2排出が考慮されるように拡張される。
最初に説明したモデルは、主制御変数にゾーンレベルPMV設定値を用いた。冷房だけ主に使用されているケースでは、暖房はルールに基づいた手法を用いて実行されており(暖房は最低限容認されうる快適性レベルに設定され、それ以上は実行されない)、PMV設定値は冷房の目標レベルと解釈されていた。個々のゾーン制御アルゴリズムは必然的に以下のように示される。
If TZone < TMin_Allowed then Heat_To_TMin else Cool_To_PMV_Setpoint end
If PMVZone < PMVHeat_Setpoint then Heat_To_PMVHeat_Setpointelse Cool_To_PMVCool_Setpointend
これは,本質的には最初のものと同じであるが、暖房設定値と冷房設定値の両方がPMVで表され、この最適化によって動的に変化する。これによって、低レベルゾーンコントローラには、最低限の変化しか求められない。
および
ここで、kT_0,kT_1,kT_2,kT_3,kA_0,kA_1,kA_2およびkA_3は、同定されたフィルタゲインであり、τ1,τ2,およびτ3は、それぞれ、1,2,および5時間の時定数である。
先のモデルは冷房が主に使用されるシナリオを扱っていたが、暖房を使用するケースを扱うには、代替の能力モデル構造が望ましい。主要因は、以下のとおりである。ゾーン間の多様性が意味するのは、総ゾーン温度が設定値になっていたとしても、暖房用エネルギーと冷房用エネルギーの両方が個々のゾーンを設定値に維持するために使用される必要があるということ、暖房と冷房を適用されたHVAC電力に比例するものとして扱うよりも、顕著な冷房/暖房が実現する前でさえ、HVACシステムの稼働と結びついた相応な固定負荷(すなわちファンとポンプ)が多くかかりがちだということを認識する必要がある。このベースラインの一部は、他の場所の負荷によるものである場合もある。もう1つの要因は、周囲温度とともに変化する暖房/冷房システムの効率である。具体的な例をあげるなら、周囲温度の上昇にともない、冷房の性能係数(COP)が低下する。冷房/暖房を稼働するよりも外気の利用を増やした場合にも(デイパージ)、この影響がもたらされる。
ここで、数式の第1項は、有効冷房温度(ΔTCool)であり、第2項は、有効暖房温度(ΔTHeat)であり、各パラメータは、以下のものを表す。PCoolおよびPHeatは、それぞれ実際の冷房能力および暖房能力(kW)であり、PcbおよびPhbは、それぞれ基準冷房能力および基準暖房能力(kW)であり、αcおよびαhは、HVAC電力有効性の名義尺度(℃/kW)であり、μcおよびμhは、外部温度の関数としてのHVAC効率のディレーティングである。
および
Tcxは、これを上回ると冷房ディレーティングが起こる温度であり、Thxは、これを下回ると暖房ディレーティングが起こる温度である。一般的には、20℃ぐらいである。αcdおよびαhdは、ディレーティング比であり、一般的には、約0.02/℃である。
改訂モデルでは、ビルモデルのフィッティングは1日に1度、ビルが再始動するときに行われる。ビルログファイルからデータが読み出され、時系列データが信号用に抽出される。このデータには以下のものが含まれる。TZは、‘Config_ZoneSizes’コンフィギュレーションパラメータに基づいた全ゾーン温度の加重平均として取得される総ゾーン温度であり、PCoolは、後述のように、全冷房関連能力測定値の総和として取得される。PHeatは、後述のように、全暖房関連能力測定値の総和として取得される。TAmbは、測定周囲(外部)温度である。
当該代替モデルでは、ビルの設定値最適化の方法が、暖房を利用するケースを考慮したかたちに改訂される。先のモデルでは、最適化によって、最適化されたビルの電力プロファイルが返され、その後このプロファイルを追跡しながら、各ゾーンの適切なPMV設定値を決定するために用いられた。代替のモデルでは、改訂された最適化によって、暖房および冷房の期待能力に加えて、暖房および冷房の二本立ての目標PMV設定値が提供される。PMV設定値は現在では主要最適化設定値として扱われており、電気使用量が予想を超えつつある場合にのみ緩和される。このことと、初期条件の導出への改訂されたアプローチが、電力測定における変動に対する感度を一部克服するのに役立っている。電気使用量が予想を超えない限り、ビルはPMV設定値に基づいて稼働する。
つまり、ビルが全体暖房の状態のとき、冷房が必要なゾーンでだけ最小許容PMV(PMVは−3:冷〜3:暖の範囲)まで冷房が入れられ、暖房が入っているゾーンは最適化PMV設定値をめざす。同様の方式が冷房モードでも実施される。
ここで、CO2は、その日の残りの時間の提案稼働スケジュールで推定されるCO2の影響であり、Costは、その日の残りの時間の提案稼働スケジュールで推定される金銭的コストであり、average PPDは、全日の推定平均PPDであり、WCO2& WCostは、最適化に対するこれらのメトリックスの相対的重要度を配分する(スカラー)重みであり、AvPPDは、その日のビルの目標最大許容平均PPDである。
先のモデルは、モデル動特性を初期化するのに、測定冷房能力と周囲温度に依存していた。このことは、測定された能力が予測モデル化冷房能力と著しく異なる(たとえば、圧縮ステージングによって)、もしくはビルの動特性と負荷(使用パターン)がモデル化されたものと著しく異なるといった問題を起こしかねない。こうした問題は、測定挙動(現時点までの)とこれから先の予測挙動とのあいだの不連続性(断絶)として現れる。こうした問題を克服し、できるだけ電力モデリングへの依存性を排除するために、最適化は、ビルの動的状態をモデル化するのに状態推定器(オブザーバ)を使用し、自走反応をもたらす。これによって、最適化ルーチンは、提案されたΔTSSに対するビルの反応を計算する際にゼロ初期条件のケースだけを扱うだけでよくなる。
当該代替のモデルは、異なる燃料タイプを扱うこともできる。主な論点は以下の通りである。異なる燃料タイプは、温室効果ガスポテンシャルが異なる。異なる燃料タイプは、価格体系が異なる。燃料の使用状況をモニターするために、異なった測定方法が用いられる。
先のモデルは、冷房に寄与する一のタイプの電力(kW)測定を効果的に扱えるものである。当該代替のモデルでは、コンフィギュレーションパラメータを含めることによって、先のモデルが改訂されている。
Australian Greenhouse Office (1999), Australian Commercial Building Sector Greenhouse Gas Emissions 1990-2010. インターネットURL:http://www.environment.gov.au/ [アクセス日:2008年6月17日]
本明細書を通じて、「一の実施の形態」もしくは「実施の形態」と称しているのは、実施の形態との関連で説明した特別な特徴、構造あるいは特性が、本発明の少なくとも1つの実施の形態に含まれていることを意味している。よって、本明細書を通じてさまざまな箇所で「一の実施の形態においては」もしくは「実施の形態においては」というフレーズが出現するのは、必ずしもすべてが同じ実施の形態を指すわけではないが、同じものでもかまわない。さらに、特別な特徴、構造あるいは特性は適切なかたちで組み合わされてもよく、それは一あるいは複数の実施の形態においてこの開示から、当業者には明白である。
Claims (29)
- ビルの暖房、換気、および空調(HVAC)システムを制御する方法であって、
(a)前記ビル用の初期熱モデルを開発し、時間の経過とともに前記熱モデルを継続的に更新する工程と、
(b)前記熱モデルを利用して、前記ビルの1日のHVAC稼働プランを継続的に開発する工程と、
(c)現時点のHVAC稼働プランを継続的に検査し、前記現時点のHVAC稼働プランによって現時点のHVAC稼働状況を最適化する工程と、
を備える。 - 請求項1に記載の方法であって、
前記熱モデルは前記ビルの過去の熱データに適合された一連のパラメータを利用する。 - 請求項1に記載の方法であって、前記熱モデルは区分的多項式モデルである。
- 請求項1に記載の方法であって、前記初期熱モデルは実質的に毎日繰り返し更新される。
- 請求項1〜4のいずれかに記載の方法であって、前記1日のHVAC稼働プランは実質的に5分ごとに再計算される。
- 請求項1〜5のいずれかに記載の方法であって、前記現時点のHVAC稼働プランによる前記HVAC稼働状況の前記最適化は、実質的に10秒ごとに試みられる。
- ビルの暖房、換気、および空調(HVAC)システムを制御する方法であって、
(a)前記ビル用の熱モデルを決定する工程と、
(b)前記ビルのユーザ用予想人体快適性モデルを決定する工程と、
(c)前記予想人体快適性モデルを前記ビルのHVAC消費電力プランの計算における主要因として利用する工程と、
を備える。 - 請求項7に記載の方法であって、前記人体快適性モデルは、前記ビルのユーザによるデータフィードバックによって、前記ビルのユーザの個人用快適データで増強される。
- 請求項7に記載の方法であって、前記人体快適性モデルは、ASHRAE標準快適性モデルから導き出す。
- ビルの暖房、換気、および空調(HVAC)システムを制御する方法であって、
(a)前記ビル用の熱モデルを決定する工程と、
(b)前記HVACシステム用の消費電力あるいは炭素放出モデルを決定する工程と、
(c)稼動プランの前記消費電力あるいは炭素放出モデルを前記ビルのHVAC稼働プランの計算における主要因として利用する工程と、
を備える。 - 請求項10に記載の方法であって、前記消費電力・炭素放出モデルは、エネルギー供給者からの消費・価格データで増強される。
- ビルの暖房、換気、および空調(HVAC)システムを制御する方法であって、
(a)前記ビル用の熱モデルを決定する工程と、
(b)前記HVACシステム用のエネルギーコストモデルを決定する工程と、
(c)前記エネルギーコストモデルを前記ビルのHVAC稼働プランの計算における主要因として利用する工程と、
を備える。 - 請求項12に記載の方法であって、前記エネルギーコストモデルは、エネルギー供給者からの消費・価格データで増強される。
- ビルの暖房、換気、および空調(HVAC)システムを制御する方法であって、
(a)前記ビル用の熱モデルを決定する工程と、
(b)前記ビル周辺地域の予想外部気象条件を決定する工程と、
(c)前記HVACシステムの外部気象条件モデルを決定する工程と、
(c)前記外部気象条件モデルを前記ビルのHVAC稼働プランの計算における主要因として利用する工程と
を備える。 - 請求項14に記載の方法であって、前記外部気象条件モデルは、気象データ供給者からのデータで増強される。
- ビルの暖房、換気、および空調(HVAC)システムを制御する方法であって、
(a)前記ビル用の熱モデルを決定する工程と、
(b)前記ビルのユーザ用予想人体快適性モデルを決定する工程と、
(c)前記HVACシステム用の消費電力あるいは炭素放出モデルを決定する工程と、
(d)前記HVACシステム用のエネルギーコストモデルを決定する工程と、
(e)前記HVACシステムの外部気象条件モデルを決定する工程と、
(f)前記ビルのHVAC稼働プランの計算において、前記予想人体快適性モデル、前記消費電力あるいは炭素放出モデル、前記エネルギーコストモデルおよび前記外部気象条件モデルのうち2つ以上の相対的重み付けを適用する工程と、
を備える。 - 請求項16に記載の方法であって、前記人体快適性モデルは、前記ビルのユーザからのデータフィードバックによって、前記ビルのユーザの個人用快適データで増強される。
- 請求項16に記載の方法であって、前記人体快適性モデルは、ASHRAE標準快適性モデルから導き出される。
- 請求項16に記載の方法であって、前記消費電力あるいは炭素放出モデルは、エネルギー供給者からの消費および価格データで増強される。
- 請求項16に記載の方法であって、前記エネルギーコストモデルは、エネルギー供給者からの消費および価格データで増強される。
- 請求項10〜20のいずれかに記載の方法であって、前記熱モデルは、実質的に毎日繰り返し更新される。
- 請求項10〜21のいずれかに記載の方法であって、前記HVAC稼働プランは実質的に数分刻みで再計算される。
- 請求項1,4,7〜22のいずれかに記載の方法であって、前記熱モデルは、実質的に以下の式を有する。
ここで、Tint(z)は、平均ビル内部温度であり、Tamb(z)は、周囲温度を表であり、Pcool(z)は、HVAC冷房消費電力であり、PcoolTypは、標準的なHVAC冷房消費電力であり、数式(1)では、他のパラメータとほぼ同じ範囲におけるパラメータFPcool(z)の大きさを得るためのスケーリングファクターとして用いられ、また、さまざまなビル管理システムの操作を可能にする正規化機構を提供する――これは最適化制約に関してとりわけ重要であり、Pheat(z)は、HVAC暖房消費電力であり、PheatTypは、標準的なHVAC暖房消費電力であり、数式(1)では、他のパラメータとほぼ同じ範囲におけるパラメータFPheat(z)の大きさを得るためのスケーリングファクターとして用いられ、また、さまざまなビル管理システムの操作を可能にする正規化機構を提供する――これは最適化制約に関してとりわけ重要であり、Famb(z)は、周囲温度に対するビル内部温度反応を取り、FPcool(z)は、HVAC冷房能力に対するビル内部温度反応を取り、FPheat(z)は、HVAC暖房能力に対するビル内部温度反応を取り、B(z),“基準”は、Famb(z),FPcool(z)およびFPheat(z)以外の係数を取り、“10”は、他のパラメータとほぼ同じ範囲におけるパラメータFPcool(z)の大きさを得るためのスケーリングファクターであり、この数字は、任意選択である。 - 請求項23に記載の方法であって、基準関数は、現時点の曜日によって変化する。
- 請求項24に記載の方法であって、基準関数は1日のうちの特定固定点において推定される三角基底関数の組み合わせによって形成される。
- 請求項1〜25のいずれかに記載の方法であって、前記現時点のHVAC稼働プランによる前記HVAC利用の前記制御は実質的に数秒刻みで試みられる。
- ビルの暖房、換気、および空調(HVAC)システムを制御する方法であって、実質的に添付の図面を参照して以下に記載したとおりである。
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