JP2015230128A - エネルギー管理システム - Google Patents

Abstract

【課題】在室者の快適性を考慮し、無理のない範囲で省エネ制御するエネルギー管理システムにおいて、快適性の評価に必要な放射温度を、少ない入力データで算出可能とすることができる、エネルギー管理システムを提供する。
【解決手段】管理エリアにおける熱負荷の実績値、および、管理エリアの外気温、管理エリア内部の室温、管理エリアにおける湿度、日射量を実績データとして記憶する実績データ記憶部１０２と、管理エリアにおける熱負荷は、外気温、室温、湿度および日射量の状態量のそれぞれに乗されるパラメータとからなる関係式に実績データを入力することにより、パラメータを推定する熱負荷計算パラメータ推定部１０３と、パラメータに基づいて求められる第２のパラメータと、任意の時刻における各状態量に基づいて管理エリアを形成する境界面の熱負荷を求める境界面熱負荷演算部１０７と、を有することを特徴とするエネルギー管理システム。
【選択図】図１

Description

本発明は、エネルギー管理システムに関する。

ビル、工場等の建物においては、空調機器等によって消費されるエネルギーは大きな割合を占めるため、空調機器等の運転制御等を行うことにより省エネルギーを図っている。省エネルギー効果達成ならびに電気代削減を達成するために、電力需要のピーク削減や、空調機等のビルの設備機器の省エネ制御を行う、エネルギー管理システムが普及している。一方、省エネ制御を実施すると、空調や照明の使用が制限されるため、ビルの在室者の快適性が悪化し、在室者から苦情が発生することがある。ビルの電気代削減と在室者の快適性を両立するため、例えば快適性指標ＰＭＶ（Ｐｒｅｄｉｃｔｅｄ Ｍｅａｎ Ｖｏｔｅ）を用いて在室者の快適性を評価し、無理のない範囲で省エネする制御手法が知られている。このＰＭＶは、気温、湿度、放射温度、気流速度、代謝量、活動量の６つのパラメータから計算することができる。しかし、これらのパラメータのうち、放射温度を求めるには、多くの入力データが必要であり、その入力データの中には入手困難なデータも多い。

本技術分野の背景技術として、特開２００７−３０９６号公報（特許文献１）がある。この公報には、日射量予測値、外気温度、室内温度および建物パラメータを用いて平均輻射温度を演算し、平均輻射温度を含む所定の入力変数を用いてファンガーの快適方程式により快適性指標ＰＭＶ値を求める、という内容が記載されている。

特開２００７−３０９６号公報

しかし、前述の特許文献１記載の建物パラメータは、その数が多く、正確に入力することが困難であるとともに、入手困難な場合が多い。

そこで本発明は、省エネ制御するエネルギー管理システムにおいて、快適性の評価に必要な放射温度を、算出可能とすることができる、エネルギー管理システムを提供することを目的とする。

上記課題を解決するために、例えば特許請求の範囲に記載の構成を採用する。本願は上記課題を解決する手段を複数含んでいるが、その一例を挙げるならば、管理エリアに設けられた空調機を制御するためのエネルギー管理システムにおいて、管理エリアにおける熱負荷の実績値、および、管理エリアの外気温、管理エリア内部の室温、管理エリアにおける湿度、日射量を実績データとして記憶する実績データ記憶部と、管理エリアにおける熱負荷は、外気温、室温、湿度および日射量の状態量と、状態量のそれぞれに乗されるパラメータとからなる関係式によって表され、関係式に実績データを入力することにより、パラメータを推定する熱負荷計算パラメータ推定部と、パラメータに基づいて求められる第２のパラメータと、任意の時刻における外気温、室温、湿度、日射量に基づいて管理エリアを形成する境界面の熱負荷を求める境界面熱負荷演算部と、を有することを特徴とする。

本発明によれば、快適性の評価に必要な放射温度を算出可能とするエネルギー管理システムを提供することが出来る。

上記した以外の課題、構成及び効果は、以下の実施形態の説明により明らかにされる。

本発明の一実施形態に係るエネルギー管理システムのうち、快適性評価を実施する装置の構成図である。 管理エリアの室内における熱負荷の構成図である。 快適性指標ＰＭＶを説明する図の一例である。 快適性指標を算出する処理を示したフローチャート図の一例である。 実施例２における快適性評価に関わる装置の構成図の例である。 実施例２において、快適性指標を算出する処理を示したフローチャート図の一例である。

図１は、本発明の一実施形態に係るエネルギー管理システムのうち、快適性評価を実施する装置の構成図である。

図１に示す通り、快適性評価を実施する装置では、データ入力部１０１、実績データ記憶部１０２、熱負荷計算パラメータ推定部１０３、物理モデル記憶部１０４、建物データ記憶部１０５、環境データ入力部１０６、窓/壁熱負荷演算部１０７、放射温度演算部１０８、快適性指標パラメータ入力部１０９、快適性指標演算部１１０、出力部１１１および管理エリア１１２を有する。ここで、管理エリア１１２とは、本実施例においてエネルギー管理が適用されるエリアを指し、例えばオフィスビル、工場、住宅等の建物が想定され、建物全体を指す場合や建物の一部（一部のフロア等）を指す場合もある。また、本実施例においては、管理エリア１１２を形成する境界面として壁および窓が存在する場合を想定して、壁および窓の熱負荷並びにこれらの放射温度を求める例を以下に説明している。ゆえに、熱負荷演算部は窓/壁熱負荷演算部１０７として説明している。但し、管理エリア１１２が、境界面として、壁のみの場合や、壁、窓、床およびドア等からなる場合等も想定される。その場合には、本実施例においては、同様に、これらの熱負荷ならびにこれらの放射温度を求めることができる。

データ入力部１０１は、管理エリア１１２に設けられた各種センサ等から得られた室温、湿度、日射量、電力使用量などの実績データを、ネットワークを介して取得し、実績データ記憶部１０２に入力する。また、管理エリア１１２の室内における熱負荷の関係を表した予め定められている物理モデルを物理モデル記憶部１０４に入力する。さらに、管理エリア１１２のフロア数等の建物の構造を表す建物データ等を建物データ記憶部１０５に入力する。

次に、実績データ記憶部１０２は、過去の気温、湿度、日射量などの気象データや、建物内部の室温や湿度などの環境データ、管理エリア１１２内の部屋の熱負荷、過去に使用した空調の電力使用実績データ、空調のＣＯＰなどがデータ入力部１０１を介して入力され、これらのデータを記憶する。これら実績データは、入手時間間隔や対象範囲を一つに限定するものではない。つまり、データの入手時間の間隔が３０分ごとであっても良いし、１時間毎であっても良く、また、対象範囲は建物全体の実績データであっても良いし、フロア、部屋毎の実績データであっても良い。この実績データ記憶部１０２に格納されているデータは、後述する熱負荷計算パラメータ推定部１０３に出力される。

次に、物理モデル記憶部１０４は、建物１１２における熱負荷モデルに関する情報を記憶する。建物の熱負荷モデルとは、例えば、後述の図２における機器発熱ｑ_e、家具蓄熱ｑ_f、人体発熱ｑ_pのような室内の熱負荷の構成要素、および、換気侵入熱ｑ_v、窓熱負荷ｑ_g、壁熱負荷ｑ_wのような熱負荷の構成要素間の関係や壁熱負荷ｑ_wや窓熱負荷ｑ_gが、それぞれ室温、外気温、日射量との間に成立する関係式のことをいう。

建物データ記憶部１０５は、建物の構造や外観などに関するデータを記憶する。データの一例を挙げるならば、例えば、フロアや部屋の数や各フロアの間取り情報などである。これらの建物データは、本発明が解決しようとする課題に記載のように、正確に入手・入力することが困難である。そのため、この建物データの入力を少なくすることが本発明の目的であり、以下説明する熱負荷計算パラメータ推定部１０３、壁・窓熱負荷演算部１０７において、熱負荷に関するパラメータを推定し、壁・窓の熱負荷を求めることを特徴とする。さらには、求められた壁・窓の熱負荷に基づいて放射温度を求めることが可能となる。

熱負荷計算パラメータ推定部１０３は、実績データ記憶部１０２に記憶された実績データを用いて、従来、外部から入力する必要があった建物データに関するパラメータを推定する。推定するパラメータは、例えば、壁の熱伝導率や壁の面積などである。この時、推定するパラメータは、壁の熱伝導率そのものでも良いし、壁の熱伝導率と壁の面積との和や積などでも良い。

ここで、熱負荷計算パラメータ推定部１０３における熱負荷計算のパラメータ推定に関して、具体例を挙げながら説明する。例えば、管理エリア１１２内の部屋の熱負荷は、気温や室温、湿度、日射量と、壁の熱伝導率や壁の面積など建物に関するパラメータで表わすことができ、以下の数１のように表すことができる。

〔数１〕
Ｑ＝ｆ（Ｔ＿_out，Ｔ＿_in，ＲＨ，Ｉ）
＝ａ×Ｔ＿_out＋ｂ×Ｔ＿_in＋ｃ×ＲＨ＋ｄ×Ｉ＋ｅ
Ｑ[Ｗ]は管理エリア１１２内の部屋の熱負荷、Ｔ＿_out[K]は管理エリア１１２周辺の気温、Ｔ＿_in[K]は管理エリア１１２内部の室温、ＲＨ[ｋｇ/ｋｇ（ＤＡ）]は管理エリア１１２の内外の湿度、Ｉは日射量[Ｗ/ｍ^２]である。このとき、気温や湿度など、それぞれの変数に掛かる係数ａ，ｂ，ｃ，ｄ，ｅは、熱通過率、窓の面積、換気流量、壁の組成から見積もられる応答係数であって、壁の熱伝導率や壁の面積など建物に関するパラメータである。この数１の関係を用いて、過去の熱負荷の実績値と、過去の気温や室温、湿度、日射量などの気象データの実績値を用いることにより、壁の熱伝導率や壁の面積などの建物に関するパラメータを推定することが出来る。この時、パラメータ推定には、単回帰分析を用いても良いし、重回帰分析を用いても良い。また、一意にパラメータが求めても良いし、確率的にパラメータが求めても良い。

なお、過去の熱負荷の実績値は、例えば、空調の電力使用実績値と空調のＣＯＰから求めることも出来、熱負荷の実績値は、空調機の電力使用実績値と空調のＣＯＰとの積で求めることができる。また、気温や湿度などの気象データの実績値は、ある同じ時刻のデータのみでも良いし、過去数時間に渡るデータを用いても良い。このように、本実施例においては、通常では測定や入手が困難な、管理エリア１１２の壁や窓の熱負荷を推定することが出来る。

次に、環境データ入力部１０６は、後述する放射温度演算部１０８で求める放射温度や、快適性指標演算部１１０で求める快適性指標を求めるために、任意の時刻における気温、室温、湿度、日射量などの気象予報データなどを、壁・窓熱負荷演算部１０７および放射温度演算部１０８に入力する。なお、環境データは、装置の運用方法によって過去の値やリアルタイムのもの、予測値を用いるが考えられる。

壁/窓熱負荷演算部１０７は、放射温度の計算に必要な壁や窓の熱負荷を算出する。ここで、壁および窓の熱負荷は、熱負荷計算を用いた部屋全体の熱負荷のうちの一部の熱負荷である。そのため、壁や窓の熱負荷は、熱負荷計算パラメータ推定部１０３で求めたパラメータのみで算出することが出来ない。なぜならば、熱負荷計算パラメータ推定部１０３において推定されるパラメータは、部屋全体の熱負荷を表す物理モデルにおけるパラメータだからである。壁や窓の熱負荷のパラメータの算出方法を以下説明する。

壁や窓のパラメータの算出方法について、図２を用いながら説明する。管理エリア１１２の室内における熱負荷の構成を図２に示す。室内の熱負荷は、図２に示すように、照明やＰＣなどの機器からの発熱ｑ_e、家具の蓄熱ｑ_f、人体の発熱ｑ_p、換気による侵入熱ｑ_v、窓の熱負荷ｑ_g、壁の熱負荷ｑ_wの６つの要因から構成される物理モデルを仮定する。この物理モデルは、物理モデル記憶部１０４から入力される。この物理モデルでは、部屋全体の熱負荷Ｑは、以下のように表すことができる。

〔数２〕
Ｑ＝ｑ_e＋ｑ_f＋ｑ_p＋ｑ_v＋ｑ_g＋ｑ_w
よって、壁と窓の熱負荷は、以下の数３のように表すことができる。

〔数３〕
ｑ_w＋ｑ_g＝ｑ_e＋ｑ_f＋ｑ_p＋ｑ_v−Ｑ
＝ｑ_e＋ｑ_f＋ｑ_p＋ｑ_v−ｆ（Ｔ＿_out，Ｔ＿_in，ＲＨ，Ｉ）
このとき、照明やＰＣなどの機器からの発熱ｑ_e、家具の蓄熱ｑ_f、人体の発熱ｑ_p、換気による侵入熱ｑ_vは、窓熱負荷ｑ_gと壁熱負荷ｑ_wに比べて比較的入手が容易であって、建物データ記憶部１０５に格納されているデータであって建物データ記憶部１０５から入力される。また、ｆ（Ｔ＿_out，Ｔ＿_in，ＲＨ，Ｉ）のそれぞれの変数に掛かる変数は、熱負荷計算パラメータ推定部１０３で推定したパラメータに基づいて算出される。すなわち、数３におけるｆ（Ｔ＿_out，Ｔ＿_in，ＲＨ，Ｉ）のそれぞれの変数に掛かる変数は、物理モデルの式を変形していくことで、数１のａ〜ｅに基づいて求めることができる。このようにして、ｆ（Ｔ＿_out，Ｔ＿_in，ＲＨ，Ｉ）のそれぞれの変数に掛かる変数を求め、環境データである、気温Ｔ＿_out，室温Ｔ＿_in，湿度ＲＨ，日射量Ｉを入力することにより、壁と窓の熱負荷（ｑ_w＋ｑ_g）を算出することが出来る。

次に、放射温度演算部１０８は、環境データ入力部１０６から入力される室温Ｔ＿ｉｎと、建物データ記憶部１０５から得られる壁面積などの建物データを用いて放射温度Ｔｒを算出する。

放射温度Ｔｒは、壁の熱負荷および窓の熱負荷を変数として算出することができ、式４のように表すことができる。

〔数４〕
Ｔｒ＝ｆ２（ｑｗ＋ｑｇ）
＝Ｔ＿ｉｎ＋（ｑｗ＋ｑｇ）／（ｈ×（Ａｗ＋Ａｇ））
数４において、Ｔｒは放射温度、ｈは部屋の対流熱伝達率、Ａｗは壁の面積、Ａｇは窓の面積である。ここで、Ｔ＿ｉｎは環境データ入力部１０６から、ｈ、Ａｗ、Ａｇは、建物データ記憶部１０５から入力される。

数４において求める放射温度は、部屋の壁の各面ごとに計算し各方向毎に放射温度を求めてもよいし、求めた各方位毎に求めた平均をとって壁の一面の放射温度を求めても、部屋全体の放射温度を計算しても良い。ここで、各方向毎に放射温度を求めることにより、例えば各方向の日射量の違いを考慮した放射温度を求めることが可能となる。

以上のように、熱負荷計算のパラメータ、物理モデル、環境データや建物データに基づいて、壁と窓の熱負荷を算出し、算出した熱負荷によって、放射温度を求めることができる。これにより、建物データに関するパラメータを全て入力する必要がなくなるため、本発明の目的である、少ない入力データで放射温度を算出すること、ないしは、壁および窓の熱負荷を求めることが可能となる。本実施例では、壁および窓の放射温度を求めるに際し、建物データに関するデータのうち、壁の面積は入力するが、壁の熱通過率は熱負荷計算パラメータ推定部１０３においてa、b、dの一部として推定するため入力不要となる。ここで、放射温度の算出に必要な入力データは、建物の構造や材質に関するパラメータを含んでおり、それらのパラメータが経年変化することを自動で考慮することが出来るため、精度良く放射温度や快適性指標を求めることが出来る。

次に、快適性指標パラメータ入力部１０９は、快適性指標演算部１１０において快適性指標を算出するのに必要なパラメータのうち、放射温度以外のパラメータを入力する。例えば、快適性指標をＰＭＶとすると、快適性指標パラメータ入力部１０９では、室内の環境データである室温、湿度、気流速度と、人の代謝量、活動量を入力する。図３は、快適性指標ＰＭＶを説明する図の一例である。ＰＭＶの算出にあたっては、例えばFangerの快適方程式を用い、室内の環境データである室温、湿度、気流速度と、この部屋の放射温度、人の代謝量、活動量を入力してＰＭＶを算出する。

快適性指標演算部１１０は、放射温度演算部１０８から得られた放射温度と、快適性指標パラメータ入力部１０９から得られたデータを用いて、快適性指標を算出する。快適性指標は、例えば、国際標準規格のＩＳＯ７７３０であるＰＭＶや、米国暖房冷凍空調学会の標準指標であるＳＥＴ＊（Ｓｔａｎｄａｒｄ Ｅｆｆｅｃｔｉｖｅ Ｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅ）などである。つまり、放射温度を用いて算出する快適性指標であればよい。図３は、快適性指標がＰＭＶのとき、算出に必要なパラメータを示した図である。

データ出力部１１１は、快適性指標演算部１１０で算出した快適性指標を出力する。これにより、本実施例におけるエネルギー管理システムは、算出した快適性指標の値を考慮して、無理のない範囲で建物の空調機器を制御する。この時、出力先はエネルギー管理システム内の別の装置であってもよいし、ネットワーク等を介して接続されたエネルギー管理システム外の出力端末であっても良い。エネルギー管理システム内の別の装置とは、例えば、空調制御を実施する時の運転スケジュール計画装置などである。また、エネルギー管理システム外の出力端末とは、例えば、建物の在室者が使用する計算機のディスプレイなどである。さらに、出力は数値であっても良いし、図であっても良い。また、快適性指標のみを出力しても良いし、快適性指標の算出に必要な放射温度や壁や窓の熱負荷を併せて出力しても良い。

図４は、快適性指標を算出する処理を示したフローチャート図の一例である。

ステップ４０１では、データ入力部１０１から入力された実績データを、実績データ記憶部１０２に入力し、実績データ記憶部１０２にデータを格納する。

次に、ステップ４０２では、ステップ４０１において実績データ記憶部１０２に格納された実績データを、熱負荷計算パラメータ推定部１０３に入力する。そして、熱負荷計算パラメータ推定部１０３では、実績データを用いて、熱負荷計算に必要なパラメータを推定する。

ステップ４０３では、データ入力部１０１において入力した熱負荷の物理モデルに関する情報を、物理モデル記憶部１０４に入力し、物理モデル記憶部１０４にデータを格納する。

次に、ステップ４０４では、データ入力部１０１において入力した建物データに関する情報を、建物データ記憶部１０５に入力し、建物データ記憶部１０５にデータを格納する。

ステップ４０５では、環境データ入力部１０６が、放射温度や快適性指標を求める時刻における気象予報データなどを入力する。

このとき、ステップ４０３ないしステップ４０５は、実施する順序を特に定めるものではなく、３つのステップのうちどのステップを先に実施しても良いし、同時に実施しても良い。また、ステップ４０１およびステップ４０２の処理と、ステップ４０３ないしステップ４０５までの処理は、順番に実施しても良いし、並行して同時に実施しても良い。

ステップ４０６では、ステップ４０２において熱負荷計算パラメータ推定部１０３で推定したパラメータ、物理モデル記憶部１０４において記憶した物理モデル、および建物データ記憶部１０５における建物の構造や外観などに関するデータに基づいて、壁・窓熱負荷演算部１０７において壁および窓の熱負荷を算出する。

ステップ４０７では、物理モデル記憶部１０４に記憶された熱負荷の物理モデルと、壁/窓熱負荷演算部１０７において求められた壁および窓の熱負荷と、環境データ入力部１０６で得られた気温や湿度などのデータと、建物データ記憶部１０４に記憶された建物に関するデータとを用いて、放射温度演算部１０８において放射温度を算出する。

ステップ４０８では、快適性指標パラメータ入力部１０９が、快適性指標の算出に必要なパラメータのうち、放射温度以外のデータを入力する。

ステップ４０９では、ステップ４０７において放射温度演算部１０８で得られた放射温度と、ステップ４０８において快適性指標パラメータ入力部１０９で得られた気温や湿度などのパラメータとを用いて、快適性指標演算部１１０において快適性指標を算出する。

最後に、ステップ４１０では、ステップ４０９で快適性指標演算部１１０において算出した快適性指標を出力部１１１において出力する。そして、快適性指標を算出する処理を示したフローチャートは終了する。このようにして算出した快適性指標に基づき、エネルギー管理システムは、無理のない範囲で空調機器を制御することができる。

本実施例では、快適性指標演算部１１０で快適性指標を算出するとき、環境データを予め環境データ記憶部５０１において複数のパターン格納し、快適性指標を一度に演算してテーブルを作成して記憶する例を説明する。本構成により、快適性評価を迅速に実施するエネルギー管理システムを実現することが可能となる。

図５は、実施例２における快適性評価に関わる装置の構成図の例である。

図５の快適性評価を実施する装置のうち、既に説明した図１に示された同一の符号を付された構成と、同一の機能を有する部分については、説明を省略する。本実施例においては、新たに環境データ記憶部５０１、快適性指標記憶部５０２を有する。

環境データ記憶部５０１は、環境データ入力部１０６から入力される複数のパターンの環境データを記憶する。具体的には、予め想定される気象データをパターン化してテーブルを作っておくための複数の環境データをいう。例えば、（気温Ｔ１、室温ＲＨ１、日射量Ｉ１）、（気温Ｔ２、室温ＲＨ２、日射量Ｉ２）のように複数の気象パターンのテーブルを格納する。これにより、実施例１において、環境データ入力部１０６から環境データが入力される度に放射温度を演算し、快適性指標の演算を行うのに対し、予め複数のパターンで快適性指標を計算し、記憶しておくことにより、快適性評価の出力を迅速に実施することが可能となる。

また、快適性指標記憶部５０２は、快適性指標演算部１１０で算出した快適性指標と、算出に必要であったパラメータ（例えば、熱負荷計算で求められた数１におけるパラメータａ〜ｅや、快適性指標を求めたときに用いたパラメータ）を記憶する。これにより、入力データの情報を確認することが可能になるとともに、過去に算出した値は、快適性指標記憶部５０２を参照することにより、計算時間をかけることなく快適性評価の値を出力することが可能となる。

図６は、実施例２において、快適性指標を算出する処理を示したフローチャート図の一例である。

図６のフローのうち、すでに説明した図４に示された同一の符号を付されたステップについては、説明を省略する。

ステップ６０１は、環境データ入力部１０６が、環境データとして気象予報データなどを環境データ記憶部５０１に入力する。このとき、環境データは快適性指標を算出したいときの予測データ以外に、複数のパターンを入力する。また、環境データ記憶部５０１に記憶されたデータ数は、Ｎ＿ｍａｘとして記憶される。

ステップ６０２では、環境データ記憶部５０１に記憶された環境データの順番Ｎのうち、１番目のデータＮ＝１を処理するように設定する。

ステップ６０３では、ステップ６０２において出力された壁/窓熱負荷演算部１０７が、壁および窓の熱負荷を算出する。

ステップ６０４では、ステップ６０３において熱負荷計算パラメータ推定部１０３で得られたパラメータと、ステップ６０1において環境データ記憶部５０１に記憶された気温や湿度などのデータと、物理モデル記憶部１０４に記憶された熱負荷の物理モデルと、建物データ記憶部１０４に記憶された建物に関するデータを用いて、放射温度演算部１０８において放射温度を算出する。

ステップ６０５では、ステップ６０４において放射温度演算部１０８で得られた放射温度と、ステップ６０５において快適性指標パラメータ入力部１０９で得られた気温や湿度などのパラメータを用いて、快適性指標演算部１１０において快適性指標を算出する。

ステップ６０６では、環境データ記憶部５０１に記憶された環境データの順番ＮをＮ＋１に設定する。

ステップ６０７では、Ｎが環境データ記憶部５０１に記憶されたデータ数Ｎ＿ｍａｘを超えたか判別する。もしデータ数を超えていない場合は、全ての計算が終わっていないためステップ６０３に戻り、計算を繰返す。また、もしデータ数を超えた場合には、全ての計算が終了したためステップ６０８に移行する。

ステップ６０８では、出力部１１１が、快適性指標演算部１１０で算出した快適性指標を出力する。このとき、快適性指標の算出結果は、快適性指標記憶部５０２と、出力部１１１に出力され、本フローに基づく処理を終了させる。このように算出された快適性指標に基づいて、エネルギー管理システムは、無理のない範囲で空調機器を制御する。

なお、本発明は上記した実施例に限定されるものではなく、様々な変形例が含まれる。例えば、上記した実施例は本発明を分かりやすく説明するために詳細に説明したものであり、必ずしも説明した全ての構成を備えるものに限定されるものではない。

１０１ データ入力部
１０２ 実績データ記憶部
１０３ 熱負荷計算パラメータ推定部
１０４ 物理モデル記憶部
１０５ 建物データ記憶部
１０６ 環境データ入力部
１０７ 壁/窓熱負荷演算部
１０８ 放射温度演算部
１０９ 快適性指標パラメータ入力部
１１０ 快適性指標演算部
１１１ 出力部

Claims (7)

1. 管理エリアに設けられた空調機を制御するためのエネルギー管理システムにおいて、
   管理エリアにおける熱負荷の実績値、および、前記管理エリアの外気温、前記管理エリア内部の室温、前記管理エリアにおける湿度、日射量を実績データとして記憶する実績データ記憶部と、
   前記管理エリアにおける熱負荷は、前記外気温、前記室温、前記湿度および前記日射量の状態量と、前記状態量のそれぞれに乗されるパラメータとからなる関係式によって表され、前記関係式に前記実績データを入力することにより、前記パラメータを推定する熱負荷計算パラメータ推定部と、
   前記パラメータに基づいて求められる第２のパラメータと、任意の時刻における外気温、室温、湿度、日射量に基づいて前記管理エリアを形成する境界面の熱負荷を求める境界面熱負荷演算部と、
   を有することを特徴とするエネルギー管理システム。
   
2. 前記境界面は、前記管理エリアの壁、窓、扉、床の少なくとも1つから構成されることを特徴とする請求項１に記載のエネルギー管理システム。
   
3. 前記境界面の熱負荷に基づいて、前記境界面における放射温度を求める放射温度演算部を有することを特徴とする請求項１又は２に記載のエネルギー管理システム。
   
4. 前記関係式は、
   前記管理エリア内の部屋の熱負荷をＱ、前記管理エリアの外気温をＴ＿ｏｕｔ、前記管理エリア内部の室温をＴ＿ｉｎ、前記管理エリアの湿度をＲＨ、日射量をＩと規定した場合、
   前記熱負荷Ｑは、
   Ｑ＝ａ×Ｔ＿ｏｕｔ＋ｂ×Ｔ＿ｉｎ＋ｃ×ＲＨ＋ｄ×Ｉ＋ｅで表され、
   前記熱負荷計算パラメータ推定部は、パラメータaないしeを推定することを特徴とする請求項１〜３のいずれかに記載のエネルギー管理システム。
   
5. 前記境界面の熱負荷は、
   前記管理エリアに設けられた照明やＰＣ等の機器からの発熱をｑｅ、前記管理エリアに設けられた家具の蓄熱をｑｆ、前記管理エリアに滞在している人体の発熱をｑｐ、前記管理エリアの換気による侵入熱をｑｖ、前記管理エリアの窓熱負荷をｑｇ、前記管理エリアの壁熱負荷をｑｗ、前記管理エリア内の部屋の熱負荷をＱ、前記管理エリアの外気温をＴ＿ｏｕｔ、前記管理エリア内部の室温をＴ＿ｉｎ、前記管理エリアの湿度をＲＨ、日射量をＩと規定した場合、
   前記管理エリアの窓熱負荷をｑｇ、前記管理エリアの壁熱負荷をｑｗの和は、
   ｑｗ＋ｑｇ＝ｑｅ＋ｑｆ＋ｑｐ＋ｑｖ−ｆ（Ｔ＿ｏｕｔ，Ｔ＿ｉｎ，ＲＨ，Ｉ）で表され、
   ｆ（Ｔ＿ｏｕｔ，Ｔ＿ｉｎ，ＲＨ，Ｉ）のそれぞれの変数に掛かる変数である第２のパラメータは、前記熱負荷計算パラメータ推定部において推定されたパラメータに基づいて求められることを特徴とする請求項１〜４のいずれかに記載のエネルギー管理システム。
   
6. 前記放射温度は、
   前記管理エリアの窓および壁の放射温度をＴｒ、前記管理エリア内部の室温をＴ＿ｉｎ、前記管理エリアの窓熱負荷をｑｇ、前記管理エリアの壁熱負荷をｑｗ、前記管理エリアにおける部屋の対流熱伝達率をｈ、前記壁の面積をＡｗ、前記窓の面積をＡｇと規定した場合、
   前記放射温度Ｔｒは、
   Ｔｒ＝Ｔ＿ｉｎ＋（ｑｗ＋ｑｇ）／（ｈ×（Ａｗ＋Ａｇ））で表せることを特徴とする請求項３に記載のエネルギー管理システム。
   
7. 前記放射温度演算部で求められた放射温度に基づいて、快適性指標を算出し、前記快適性評価に基づいて前記空調機を制御することを特徴とする請求項１〜6のいずれかに記載のエネルギー管理システム。