JP3669755B2

JP3669755B2 - 氷蓄熱空気調和装置

Info

Publication number: JP3669755B2
Application number: JP01839496A
Authority: JP
Inventors: 博井川; 潤也小倉; 秀幸田淵; 修大塚; 雅裕井上
Original assignee: Mitsubishi Electric Corp
Current assignee: Mitsubishi Electric Corp
Priority date: 1996-01-08
Filing date: 1996-01-08
Publication date: 2005-07-13
Anticipated expiration: 2016-01-08
Also published as: JPH09189444A

Description

【０００１】
【発明の属する技術分野】
この発明は、住空間に対する空気調和のための供給熱量の一部又は全部を夜間に製造・蓄熱し、昼間にその蓄熱した冷熱または温熱を住空間に供給する氷蓄熱空気調和装置とその蓄熱予測方法に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
図８は従来の氷蓄熱空気調和装置の制御概念図である。
図８の氷蓄熱空気調和装置１は、冷熱または温熱を製造する熱源機１１、冷熱または温熱を蓄熱する蓄熱器１２、住空間へ冷暖気を放出する冷暖気放出器１３、当該装置の制御を行う運転制御器１４から構成されており、８は住空間へ放出される熱搬送手段を用いた冷熱または温熱の流れを示し、９はこの装置の制御に必要な情報・信号の伝達手段を用いた情報・信号の流れを示している。また、１５は蓄熱器１２の残氷量または残温熱量の検出処理、１６は蓄熱器１２の蓄熱量の決定処理を表わしている。
【０００３】
上記氷蓄熱空気調和装置の運転方法について説明すると、まず熱源機１１によって製造された冷熱または温熱は、夜間に蓄熱装置１２に蓄熱として蓄えられ、昼間に蓄熱装置１２を放熱運転することにより、冷暖気放出器１３を介して住空間の冷房または暖房を行う。また、昼間において住空間の熱負荷に対して蓄熱器１２の放熱運転のみで補えない場合は、さらに熱源機１１を冷房機として運転することによって住空間の熱負荷をまかなう。
【０００４】
次に、上記従来装置の制御方法について説明する。
本装置の蓄熱運転時には、図８の運転制御器１４により熱源機１１の運転の制御が行われ、蓄熱器１２に冷熱または温熱が蓄熱される。熱源機１１の運転状態の決定は蓄熱量の決定処理１６によって行われる。ここで、蓄熱量の決定処理１６は、放熱運転時にすでに設定されている熱源機１１や蓄熱器１２の放熱運転パターンにより、そのパターンの冷房または暖房の開始時刻における蓄熱器１２の蓄熱量を蓄熱時間帯に蓄熱するものとして、熱源機１１の蓄熱のための運転モードが決定される。
設定される蓄熱器１２の蓄熱量は、放熱パターンが住空間の様々な熱負荷の条件に対応可能なように数個のパターンを備えているため、その各々のパターンに対応する量をもっている。
また、蓄熱量決定処理１６において蓄熱量を決定する際、検出処理１５により蓄熱器１２の残氷量または残温熱量の情報を取得し、残氷または残温熱が存在する場合に、放熱パターンから求める蓄熱量より、残氷または残温熱に相当する熱量を差し引いた熱量を蓄熱すべき蓄熱量とし、熱源機１１の運転状態の決定を行う。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】
従来の氷蓄熱空気調和装置は、以上のような制御方法となっており、冷房または暖房の時間帯における蓄熱器の放熱パターンによって蓄熱量が決定されていたが、その放熱パターンは数個の固定パターンによってのみ構成されていた。そのため、住空間の熱負荷の変化の状態に対して適切な放熱パターンが設定されていない場合、蓄熱量に過不足が生じていた。すなわち、蓄熱量が不足した場合は住空間の快適性を損ね、また、蓄熱量が過多であった場合は余剰の蓄熱量に相当する使用電力量が無駄になるという問題があった。
【０００６】
この発明は、上記のような問題点を解消するためになされたもので、昼間の住空間の使用電力量について、過去の同様な状態変化の様子とパターン照合することにより、近い将来の使用電力量の予測を行う。加えて、熱負荷の推移についても使用電力量の予測と同様な方法で予測した結果を反映させることによって、冷房又は暖房運転を行う全ての時間帯を対象とした蓄熱器の放熱運転状態の決定を行い、それによって、住空間の熱負荷の影響や使用電力量の各条件を含めた蓄熱量の推定を行うことが可能な氷蓄熱空気調和装置を得ることを目的としている。
【０００７】
【課題を解決するための手段】
この発明に係る氷蓄熱空気調和装置は、蓄熱量の決定のためにまず冷房または暖房運転の機器の運転状態を予測する。ここでの機器の運転状態の予測は電力需要予測手段と熱需要予測手段に基づいて決定する。
電力需要予測手段では装置の使用電力量を予測し、熱需要予測手段では住空間の熱負荷パターン、つまり熱需要の変化量を予測する。
即ち、装置の使用電力量の予測は、この装置の様々な運転状態に伴う使用電力量を時系列データとしてとらえた電力需要時系列基礎データと、装置の実際の運用に伴った電力需要時系列データの両者を用いて行う。
また、住空間の熱負荷のパターンについても、使用電力量の場合と同様に熱需要時系列基礎データと熱需要時系列データを使用して、解析を行う。
例えば、使用電力量の場合は電力需要時系列基礎データと電力需要時系列データとを、また住空間の熱負荷の場合は需要熱負荷時系列基礎データと需要熱負荷時系列データとを比較し、その各々について時系列データの変化の様子と基礎データ中で類似した変化パターンを探して参照を行い、その結果、これらの変化の様子が一致するところを探し、近い将来の変化の様子を上記一致する基礎データと同様な変化になると推定することによって、使用電力量及び熱需要量の変化（カーブ）の予測を行う。
以上のような方法で予測した使用電力量については、さらにデマンド制御時間帯による影響を加味して最終的に装置の運転状態を決定する。ここで、デマンド制御時間帯の決定は、電力需要カーブに所定のしきい値を設け、そのしきい値を超える時間帯をデマンド制御時間帯とする。
そして、装置の運転状態を決定した後、必要な蓄熱量の決定を行う。
その結果、蓄熱運転のための装置の運転状態の細かい調節を行うことができ、さらに、電力デマンドによる使用電力量の管理を行いつつ過不足のない蓄熱運転を行うことが可能になる。
【０００８】
また、前記の方法で決定した蓄熱量と熱源機の能力の大きさを考慮して、蓄熱運転の終了時刻が可能な限り冷房又は暖房運転開始時刻の直前の時刻に近くなるように蓄熱運転の開始時刻を調節することにより、蓄熱した熱の損失を減少させることができ、使用電力量を一層縮減することが可能になる。
【０００９】
さらに、蓄熱器の残氷又は残留温熱の検出処理を行い、上記必要蓄熱量から残氷または残留温熱に相当する熱量を差し引いた熱量を必要蓄熱量と推定して、蓄熱運転の制御を行う。その結果、残氷又は残留温熱の有効利用が図れ、使用電力量の節約が図れる。
【００１０】
また、電力需要カーブ又は熱需要カーブを予測するに際してカオス解析を施すことにより、データ解析をより簡単かつ明確にすることができ、計算機処理にとっても好適となる。
【００１１】
【発明の実施の形態】
実施の形態１．
［１］装置の構成
図１はこの発明の実施の形態１に係る氷蓄熱空気調和装置の制御概念図である。図において、氷蓄熱空気調和装置１は、熱源機１１，蓄熱器１２，住空間Ｒへ冷暖気を放出する冷暖気放出器１３，装置の制御を行う運転制御器２から構成されている。ここで、冷暖気放出器１３は空気調和機であり、熱源機１１は冷房と暖房の両方の運転が可能な機種であり、また蓄熱器１２と冷暖気放出器１３との間で熱の授受のための媒体に水を使用し、さらに蓄熱器１２の蓄熱容量は、住空間Ｒの需要熱容量の総和と比較して十分大きいものを使用する。
従って、この装置において冷房または暖房運転の全ての時間帯での住空間の熱負荷は、蓄熱器の放熱運転のみでまかなうことが可能である。
【００１２】
また、電力需要・熱需要時系列基礎データ処理３は、様々な装置の運転パターンに伴う電力需要及び住空間の熱負荷量の時系列データを予め蓄積しているものであり、電力需要・熱需要時系列データ検出手段４は、装置の実際の運転状態に伴った電力需要及び熱需要の時系列データを検出する働きをする。さらに電力需要・熱需要予測手段５は、それぞれ上記基礎データと時系列データを用いてデータ解析を施し、近い将来の電力需要及び熱需要の変化の様子を推定するものである。また、上記手段５により予測した電力需要データについては、さらにデマンド制御時間設定手段６により使用電力量のデマンド制御時間帯を決定する。そして、上記予測の結果に基づいて装置の運転パターンを決定し、蓄熱量の決定処理３１及び熱源機の運転状態の決定処理３２を行う。また、３０は蓄熱器の残氷・残留温熱の検出処理を表す。
【００１３】
［２］装置の制御方法
次に、実施の形態１における装置の制御方法について説明する。
(１).電力需要の予測
まず、この装置が四季を通じて運転した場合の冷房または暖房運転に伴う使用電力量の推移を一定時間の範囲について一定時刻単位で時系列データとしてとらえ、それを電力需要時系列基礎データ（以下、基礎データと呼ぶ）として予め蓄積・準備する。
すなわちこの基礎データは、対象とする住空間について一定期間・１日毎に図２（ａ）のようなイメージで電力需要基礎データ処理３により収集され、後述する比較対象のための基準とされる。
【００１４】
一方、この装置の実際の運転に伴う使用電力量を、電力需要時系列検出手段４により、上記基礎データと同じように一定期間・一定時刻単位で時系列データとしてとらえ、制御を行う当日の現在時刻までのデータとして収集し（図２（ｂ）の実線）、このデータを電力需要時系列データ（以下、現在データと呼ぶ）とする。
【００１５】
そして、上記で求めた使用電力量の基礎データと現在データの両方のデータについてそれぞれデータ解析処理を施し、現在データの最新のデータ収集時刻について、その直前の使用電力量の変化の様子と基礎データ中でその変化の様子と類似した変化パターンを探し参照する。
すなわち、上記現在データの最新のデータ収集時刻（現在時刻）について、その直前の使用電力量の変化の様子と類似する使用電力量の変化の様子を示すデータを、基礎データの中から探し出し、パターンをマッチングさせることで、現在時刻のすぐ後の時刻における電力需要の変化の様子を推定する（図２（ｂ）の点線）。
【００１６】
本実施形態では、上記パターンをマッチングさせるためのデータ分類手法として、以下に説明するカオス理論によるデータ解析手法を用いる。
［カオス解析による予測方法］
(Ａ).基礎データの収集
まず基礎データについて、図３（ａ）のように各時刻毎にそれと対応する値を（一定期間，１日単位で）収集する。
【００１７】
(Ｂ).基礎データの解析
そして上記(Ａ)で収集した基礎データに対し、下記の様に、所定の遅れ時間に基づいて当該時系列データを所定の次元に埋め込み、軌道を構築する手段により解析を施し、当該データの特性を把握する。
(α)所定の遅れ時間の設定
判断を行う基準時刻ｔ1と、ｔ1からさらに微少時間ΔＴをとった時刻ｔ2を決め、基準時刻ｔ1に相当するデータと、ΔＴ経過後の時刻ｔ2に相当するデータを用いて後述する軌道を構築する。ここで、ΔＴの大きさについては、様々な値の中から最適な（データの特性を最も良く表わす）値とし、装置の制御に最適化したΔＴを用いる。
(β)所定の次元での埋め込み
次の過程(γ)の軌道を構築するために、埋め込み次元を決定する。この埋め込み次元とは、データの特性を詳細に把握するための基本成分で、解析対象となるすべてのデータは、この基本成分の組合せにより表現される。従って、次元が低いと全てのデータが十分に表現し切れないため予測精度が低下し、また次元が高すぎると解析に必要以上の時間と労力がかかり非効率であるという傾向がある。このため埋め込み次元の値も様々な値の中から最適化を行った後、最終的に決定する。
(γ)軌道の構築
上記(α)，(β)の結果を用いて図３（ｂ）のような軌道を構築する。図３（ｂ）は埋め込み次元が２次元の場合を示しているが、この図では横軸に基準時刻ｔ1におけるデータ値ｘｔを、縦軸に基準時刻ｔ1より遅れ時間ΔＴ経過後の時刻ｔ2におけるデータ値ｙｔをとっている。実際に軌道を構築する場合は、上記（β）の過程で決定した埋め込み次元を用いて行う。
【００１８】
(Ｃ).現在データの収集
現在データについても、図３（ｃ）のように基礎データと同様なフォーマット（各時刻とそれに対応する値を一定期間、１日単位）で収集する。ここでデータの縦軸の成分には、使用電力量の値をとる。
【００１９】
(Ｄ).軌道の構築・比較による予測値算出
(Ｃ)で得られた現在データについても、同様に軌道を構築する。そして、現在データより構築した軌道と基礎データにより構築した軌道を参照・比較し、現在データの軌道の様子と基礎データの類似した軌道をもつデータ（参照データ）から現在時刻の直後の時刻における状態を推定する。
具体的には、図４に示すように（Ｅ）の現在データに相対する基礎データ中の類似データ（Ｆ）を探す。そして、（Ｅ）の基礎データの現在時刻に当る点Ｃ_Aから次のステップ点Ｎ_Aを、点Ｃ_Aに（Ｆ）データ中のＣ_BＮ_B間の変位ベクトルと同じベクトルを加えて算出する。
つまり、（Ｅ）データと（Ｆ）データの点Ｃ_A、Ｎ_A、Ｃ_B、Ｎ_Bの間には式（１）で表わされる関係が成り立つ。
【００２０】
【数１】

【００２１】
このようにして求めた点Ｎ_Aが次の制御ステップにおける制御目標となる。実際の手順では、点Ｎ_Aを軌道を構築したときと逆の手順で時系列データに変換し、制御目標値を決定する。
【００２２】
(２).熱需要の予測
一方、住空間の熱負荷（熱需要）の推移についても前記(１)と同様のデータ処理を行う。
すなわち、この装置が四季を通じて運転した場合の冷房または暖房運転に伴う住空間の熱負荷量の推移を熱需要時系列基礎データ（基礎データ）として予め蓄積・準備する。
また、実際の運転に伴う住空間の熱負荷の変化を熱需要時系列データとして取得する。
そして、上記基礎データと上記現在データの両方のデータについて、例えば上述したカオス理論に基づくデータの解析処理を行い、現在データの最新時刻のデータとその直前のデータについて、基礎データから類似したデータの変化パターンを探し照合して、熱需要カーブを予測する。
なお、ここにいう住空間の熱負荷（熱需要）は、外気温度／湿度、住空間の温度／湿度、住空間の熱容量等の情報をもとに決められるものである。
【００２３】
以上(１)及び(２)のように、電力需要・熱需要予測手段５により、使用電力量の予測を行いつつさらに住空間の熱需要の推移を予測することにより、予測精度のさらなる向上を図る。
【００２４】
(３).デマンド制御時間帯の決定
次に、電力需要の推移状態の予測結果に基づき、デマンド制御時間帯決定手段６によりデマンド制御時間帯を決定する。即ち、図５に示すように電力需要予測カーブに対して一定のしきい値を設け、電力需要値が当該しきい値以上の時間帯をデマンド制御時間帯Ｔｄと推定する。
【００２５】
(４).放熱運転の決定
以上のような方法により得られた熱需要の予測、デマンド制御時間帯の影響を加味した電力需要の予測に基づいて、蓄熱器１２の放熱運転のパターンを決定する。
（電力量のデマンド制御）
例えば、使用電力量のしきい値を超える時間帯（デマンド制御時間帯Ｔｄ）には一時的に機器の運転を部分運転又は停止させ、それにより使用電力量を抑えるようにする。そして、使用電力量がしきい値以下となり再び住空間への冷（温）熱の供給が必要となった場合には機器の運転を再開する。これらの機器の運転／停止を繰り返す制御をデマンド制御とよび、当該デマンド制御を行った場合の機器の使用電力量の推移の様子は図６のようになる。
【００２６】
(5).蓄熱量・蓄熱運転の決定
以上のように、使用電力量を予測し、さらに予測精度を上げるために住空間の熱負荷の推移の予測を行い、そして、電力需要カーブの予測にはデマンド制御時間帯に一定のしきい値を設ける条件を考慮することにより、電力デマンド制御の影響をも加味した状態での蓄熱器の放熱運転状態の推移の予測が可能となり、その結果をもとに蓄熱量及び蓄熱運転の決定を行うことができる。
【００２７】
図７は例えば冷房ピーク時における装置の運転状態のパターン例を示したもので、まず昼間時における蓄熱器の放熱（冷房）運転状態を上記予測値により決定する。ここで運転状態というのは運転、部分運転、停止の各状態のことを意味する。その結果、必要となる蓄熱量（Ａ）＋（Ｂ）を推定でき、夜間時に当該必要蓄熱量を蓄えられるように蓄熱運転を設定する。
【００２８】
また、蓄熱運転を開始する時刻（図７のＴｔｓ）に、蓄熱器１２の残氷又は残留温熱の検出処理１５を行い、蓄熱器１２にて氷を製造するときには残氷が、また蓄熱器１２にて温水を製造するときには残留温熱があるとみなした場合には、前記の方法で決定した必要蓄熱量から残氷または残留温熱に相当する熱量を差し引いた熱量を必要蓄熱量と推定して、蓄熱器１２の蓄熱運転制御を行う。
【００２９】
さらに、前記の方法で決定した蓄熱量と熱源機１１の能力の大きさを考慮して、蓄熱運転の終了時刻（図７のＴｔｅ）が可能な限り冷房または暖房運転開始時刻（図７のＴｈｓ）の直前の時刻に近くなるように蓄熱運転の開始時刻（Ｔｔｓ）の調節を行う。
【００３０】
実施の形態２．
実施の形態１では、デマンド制御時間帯の決定方法として、使用電力量の上限にあるしきい値を設けることにより決定していたが、予め設定した特定の時間帯をデマンド制御時間帯とし、それ以外の予測の方法は実施の形態１と同様に行う方法を採用した場合でも、実施の形態１と同様な効果を奏する。
【００３１】
実施の形態３．
実施の形態１では、熱源機１１に冷房と暖房の両方の運転が可能な機種を採用した装置を示したが、熱源機１１に冷房運転のみ可能な機種を採用した場合でも、実施の形態１と同様な方法で制御することにより、同様な効果を奏する。
【００３２】
実施の形態４．
実施の形態１では、冷暖気放出器１３に空気調和機を、熱源機１１と蓄熱器１２と空気調和機１３との間では熱の授受のための媒体に水を使用する装置を示したが、冷暖気放出器１３に室内機を、熱源機１１と蓄熱器１２と室内機１３との間では、熱の授受のための媒体に冷媒を使用した装置の場合でも、実施の形態１と同様な方法で制御することにより、同様な効果を奏する。
【００３３】
【発明の効果】
以上のようにこの発明によれば、装置の使用電力量に関する時系列基礎データと、装置の現在時刻の直前の使用電力量の時系列データを用いて、現在時刻の直後の使用電力量の予測を行う。さらに、住空間の需要熱負荷量についても同様な処理を行った上で、電力需要の予測に関しては、使用電力量に部分的な制限を加える電力デマンド管理の条件を加えることによって、蓄熱器の運転パターンを決定する。その結果、必要蓄熱量の予測および決定が可能となる。
これにより、冷房または暖房運転を行う全ての時間帯において、住空間の熱負荷を蓄熱器の放熱運転のみでまかなうことができ、住空間の快適性を失うことなしに、使用電力量の縮減が可能となる効果がある。
【００３４】
また、蓄熱運転の終了時刻を可能な限り冷房または暖房運転開始時刻の直前の時刻に近づけるようにすることで、蓄熱した熱の損失を減少させることができ、使用電力量を一層縮減することが可能である。
【００３５】
さらに、蓄熱器の残氷又は残留温熱の検出処理を行い、上記必要蓄熱量から残氷または残留温熱に相当する熱量を差し引いた熱量を必要蓄熱量と推定して、蓄熱運転の制御を行うようにしたので、残氷又は残留温熱の有効利用が図れ、使用電力量のさらなる節約が図れる。
【００３６】
また、電力需要カーブ又は熱需要カーブを予測するに際してカオス解析を施すことにより、データ解析をより簡単かつ明確にすることができ、計算機処理にとっても好適となる。
【図面の簡単な説明】
【図１】この発明の実施の形態１に係る氷蓄熱空気調和装置の構成概念図である。
【図２】使用電力量の基礎データと現在データを表わす図である。
【図３】カオス解析によるデータ処理を説明するための図である。
【図４】カオス解析によるデータ処理を説明するための図である。
【図５】使用電力量の予測カーブを表わす図である。
【図６】電力量のデマンド制御の一例を表わす図である。
【図７】装置の運転状態の一例を表わす図である。
【図８】従来の氷蓄熱空気調和装置の構成概念図である。
【符号の説明】
１氷蓄熱空気調和装置、２運転制御器、３電力需要・熱需要基礎データ処理、
４電力需要・熱需要時系列データ検出手段、５電力需要・熱需要予測手段、
６デマンド制御時間帯決定手段、１１熱源機、１２蓄熱器、１３冷暖気放出器、
３０残氷・残留温熱の検出処理、３１蓄熱量の決定処理、
３２熱源機の運転状態決定処理、Ｒ住空間。

Claims

冷熱又は温熱を製造する熱源機と、上記冷熱又は温熱を蓄熱する蓄熱器、並びに住空間への冷暖気放出器を有する氷蓄熱空気調和装置であって、
電力需要を時系列データとして検出した電力需要時系列データと、予め蓄積された電力需要時系列基礎データから、電力需要カーブを予測する電力需要予測手段と、
住空間の熱負荷を時系列データとして検出した熱需要時系列データと、予め蓄積された住空間の熱負荷量の推移を表わす熱需要時系列基礎データから、熱需要カーブを予測する熱需要予測手段と、
上記電力需要カーブに所定のしきい値を設け、そのしきい値を超える時間帯をデマンド制御時間帯とし、上記電力需要カーブのピーク時の電力使用量の一部を削減するためのデマンド制御時間帯を決定するデマンド制御時間帯決定手段と、
上記電力需要予測、上記熱需要予測、並びに上記デマンド制御時間帯において上記電力需要カーブのピーク時の電力使用量の一部を削減する運転制御に基づいて蓄熱器の放熱運転パターンを決定する手段とを備え、
上記運転パターンに基づき必要な蓄熱量を推定して蓄熱運転を行うことを特徴とする氷蓄熱空気調和装置。
上記蓄熱器の放熱運転の開始直前に、上記予測蓄熱量の蓄熱運転が丁度完了するように蓄熱器の制御を行うことを特徴とする請求項１に記載の氷蓄熱空気調和装置。
上記蓄熱運転において、残氷又は残留温熱検出手段により残氷量又は残留温熱量の検出を行い、残氷又は残留温熱量がある場合には、上記予測蓄熱量から残氷又は残留温熱に相当する蓄熱量を差し引いた残りの蓄熱量を蓄熱することを目指して、蓄熱運転の制御を行うことを特徴とする請求項１記載の氷蓄熱空気調和装置。
上記電力需要予測手段又は上記熱需要予測手段において、カオス解析を施すことにより電力需要カーブ又は熱需要カーブを予測することを特徴とする請求項１から請求項３のいずれか１項に記載の氷蓄熱空気調和装置。