JP6343499B2 - Energy management system - Google Patents
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Description
本発明は、エネルギー管理システムに関する。 The present invention relates to an energy management system.
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。 In buildings, factories, and the like, energy consumed by air conditioners and the like occupies a large proportion. Therefore, energy saving is achieved by controlling the operation of air conditioners and the like. In order to achieve an energy saving effect and a reduction in electricity bills, energy management systems that perform peak power demand reduction and energy saving control of building equipment such as air conditioners have become widespread. On the other hand, when energy-saving control is performed, the use of air conditioning and lighting is restricted, so that the comfort of the occupants in the building deteriorates and complaints may be generated from the occupants. In order to achieve both a reduction in the electricity bill of the building and the comfort of the occupants, there is a control method that evaluates the comfort of the occupants using, for example, the comfort index PMV (Predicted Mean Vote) and saves energy within a reasonable range. Are known. This PMV can be calculated from six parameters of temperature, humidity, radiation temperature, airflow velocity, metabolic rate, and activity amount. However, among these parameters, in order to obtain the radiation temperature, a lot of input data is required, and there are many data that are difficult to obtain.
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。 As background art in this technical field, there is JP-A-2007-3096 (Patent Document 1). In this publication, an average radiation temperature is calculated using a predicted amount of solar radiation, an outside air temperature, a room temperature, and a building parameter, and a comfort index PMV value is calculated by a comfort equation of Fanger using a predetermined input variable including the average radiation temperature. Is requested.
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。 However, the number of building parameters described in Patent Document 1 described above is large, and it is difficult to input accurately and is often difficult to obtain.
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。 Therefore, an object of the present invention is to provide an energy management system capable of calculating a radiation temperature necessary for comfort evaluation in an energy management system for energy saving control.
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。 In order to solve the above problems, for example, the configuration described in the claims is adopted. The present application includes a plurality of means for solving the above-mentioned problems. To give an example, in the energy management system for controlling the air conditioner provided in the management area, the actual value of the thermal load in the management area, and , Outside temperature in the management area, room temperature inside the management area, humidity in the management area, solar radiation amount as the actual data, and heat load in the management area is the state of the outside temperature, room temperature, humidity and solar radiation amount A heat load calculation parameter estimation unit that estimates a parameter by inputting actual data into the relational expression, and is obtained based on the parameter. Boundary surface that forms a management area based on the second parameter and the outside air temperature, room temperature, humidity, and amount of solar radiation at an arbitrary time And having a boundary surface heat load calculation unit for obtaining the thermal load, the.
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。 ADVANTAGE OF THE INVENTION According to this invention, the energy management system which enables calculation of the radiation temperature required for comfort evaluation can be provided.
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。 Problems, configurations, and effects other than those described above will be clarified by the following description of embodiments.
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。 FIG. 1 is a configuration diagram of an apparatus that performs comfort evaluation in an energy management system according to an embodiment of the present invention.
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。 As shown in FIG. 1, in the apparatus that performs the comfort evaluation, the data input unit 101, the actual data storage unit 102, the thermal load calculation parameter estimation unit 103, the physical model storage unit 104, the building data storage unit 105, and the environmental data input unit 106, a window / wall thermal load calculation unit 107, a radiation temperature calculation unit 108, a comfort index parameter input unit 109, a comfort index calculation unit 110, an output unit 111, and a management area 112. Here, the management area 112 refers to an area to which energy management is applied in the present embodiment. For example, a building such as an office building, a factory, a house, etc. is assumed. It may also refer to the floor of the room. Further, in this embodiment, assuming that there are walls and windows as a boundary surface forming the management area 112, an example in which the thermal loads of the walls and windows and their radiation temperatures are obtained will be described below. . Therefore, the thermal load calculation unit is described as the window / wall thermal load calculation unit 107. However, a case where the management area 112 includes only a wall as a boundary surface, a case where the management area 112 includes a wall, a window, a floor, a door, or the like is also assumed. In that case, in the present embodiment, these heat loads and their radiation temperatures can be similarly obtained.
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。 The data input unit 101 acquires actual data such as room temperature, humidity, solar radiation amount, and electric power consumption obtained from various sensors provided in the management area 112 via the network and inputs the actual data to the actual data storage unit 102. To do. In addition, a predetermined physical model representing the relationship between the thermal loads in the room of the management area 112 is input to the physical model storage unit 104. Further, building data representing the structure of the building such as the number of floors in the management area 112 is input to the building data storage unit 105.
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。 Next, the record data storage unit 102 stores weather data such as past temperature, humidity, and solar radiation, environmental data such as room temperature and humidity inside the building, heat load of the room in the management area 112, and air conditioning used in the past. The power usage record data, the COP of the air conditioning, and the like are input via the data input unit 101, and these data are stored. These performance data do not limit the acquisition time interval or the target range to one. In other words, the data acquisition time interval may be every 30 minutes or every hour, and the target range may be the actual data of the entire building, or the floor or room. Actual data may be used. The data stored in the record data storage unit 102 is output to the thermal load calculation parameter estimation unit 103 described later.
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ｑe、家具蓄熱ｑf、人体発熱ｑpのような室内の熱負荷の構成要素、および、換気侵入熱ｑv、窓熱負荷ｑg、壁熱負荷ｑwのような熱負荷の構成要素間の関係や壁熱負荷ｑwや窓熱負荷ｑg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。 Next, the physical model storage unit 104 stores information regarding the thermal load model in the building 112. The building heat load model is, for example, a component of indoor heat load such as equipment heat generation q e , furniture heat storage q f , human body heat generation q p in FIG. 2 described later, ventilation intrusion heat q v , window heat relation to the load q g, wall heat load q relationships and wall heat load between the components of the thermal load, such as w q w and windows heat load q g are each at room temperature, ambient temperature, is established between the insolation I mean.
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。 The building data storage unit 105 stores data relating to the structure and appearance of the building. An example of data is the number of floors and rooms, floor plan information for each floor, and the like. These building data are difficult to obtain and input accurately as described in the problem to be solved by the present invention. Therefore, it is an object of the present invention to reduce the input of the building data. In the thermal load calculation parameter estimation unit 103 and the wall / window thermal load calculation unit 107, which will be described below, parameters related to the thermal load are estimated, The heat load of the window is obtained. Furthermore, the radiation temperature can be obtained based on the obtained heat load of the wall / window.
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。 The thermal load calculation parameter estimation unit 103 estimates parameters related to building data that conventionally have been required to be input from the outside, using the actual data stored in the actual data storage unit 102. The parameter to be estimated is, for example, the thermal conductivity of the wall or the area of the wall. At this time, the parameter to be estimated may be the thermal conductivity of the wall itself, or the sum or product of the thermal conductivity of the wall and the area of the wall.
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。 Here, the thermal load calculation parameter estimation in the thermal load calculation parameter estimation unit 103 will be described with a specific example. For example, the thermal load of a room in the management area 112 can be expressed by building-related parameters such as temperature, room temperature, humidity, solar radiation, wall thermal conductivity and wall area, and is expressed as the following formula 1. be able to.
〔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。
[Equation 1]
Q = f (T_ out, T_ in, RH, I)
= A × T_ out + b × T_ in + c × RH + d × I + e
Q [W] is the heat load of the room in the management area 112, T_ out [K] is the temperature near management area 112, T_ in [K] is management area 112 inside the room, RH [kg / kg (DA )] Is the humidity inside and outside the management area 112, and I is the amount of solar radiation [W / m ^ 2]. At this time, the coefficients a, b, c, d, e applied to each variable such as temperature and humidity are response coefficients estimated from the heat transfer rate, the window area, the ventilation flow rate, and the wall composition. It is a parameter related to buildings such as thermal conductivity and wall area. Using the relationship of this number 1, the past thermal load actual value and the past actual value of meteorological data such as temperature, room temperature, humidity, solar radiation, etc., the wall thermal conductivity, wall area, etc. Can estimate the parameters of the building. At this time, single regression analysis may be used for parameter estimation, or multiple regression analysis may be used. Further, the parameter may be obtained uniquely or the parameter may be obtained probabilistically.
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。 The past actual heat load value can be obtained from, for example, the air conditioning power usage value and the air conditioning COP. The thermal load actual value is the product of the air conditioner power usage value and the air conditioning COP. Can be obtained. Further, the actual value of weather data such as temperature and humidity may be only data at the same time, or data over the past several hours may be used. Thus, in the present embodiment, it is possible to estimate the thermal load on the walls and windows of the management area 112, which is usually difficult to measure and obtain.
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。 Next, the environment data input unit 106 determines the temperature, room temperature, humidity, solar radiation at an arbitrary time in order to obtain the radiation temperature obtained by the radiation temperature computation unit 108 described later and the comfort index obtained by the comfort index computation unit 110. The weather forecast data such as quantity is input to the wall / window thermal load calculation unit 107 and the radiation temperature calculation unit 108. For the environmental data, past values, real-time values, and predicted values may be used depending on the operation method of the apparatus.
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。 The wall / window thermal load calculation unit 107 calculates the thermal load of the walls and windows necessary for calculating the radiation temperature. Here, the heat load of the walls and windows is a part of the heat load of the entire room using the heat load calculation. For this reason, the thermal load on the walls and windows cannot be calculated using only the parameters obtained by the thermal load calculation parameter estimation unit 103. This is because the parameter estimated by the thermal load calculation parameter estimation unit 103 is a parameter in a physical model that represents the thermal load of the entire room. A method for calculating the parameters of the thermal load on the walls and windows will be described below.
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ｑe、家具の蓄熱ｑf、人体の発熱ｑp、換気による侵入熱ｑv、窓の熱負荷ｑg、壁の熱負荷ｑw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。 A method for calculating the parameters of the walls and windows will be described with reference to FIG. The configuration of the thermal load in the room of the management area 112 is shown in FIG. As shown in FIG. 2, the heat load in the room includes heat generation q e from equipment such as lighting and PC, furniture heat storage q f , heat generation q p of the human body, intrusion heat q v due to ventilation, and heat load q g of the window. assume the physical model consisting of six factors heat load q w of the wall. This physical model is input from the physical model storage unit 104. In this physical model, the thermal load Q of the entire room can be expressed as follows.
〔数２〕
Ｑ＝ｑe＋ｑf＋ｑp＋ｑv＋ｑg＋ｑw
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。
[Equation 2]
Q = q e + q f + q p + q v + q g + q w
Therefore, the thermal load of the wall and the window can be expressed as the following Equation 3.
〔数３〕
ｑw＋ｑg＝Ｑ−ｑ e −ｑ f −ｑ p −ｑ v
＝ｆ（Ｔ＿ out ，Ｔ＿ in ，ＲＨ，Ｉ）−ｑ e −ｑ f −ｑ p −ｑ v
このとき、照明やＰＣなどの機器からの発熱ｑe、家具の蓄熱ｑf、人体の発熱ｑp、換
気による侵入熱ｑvは、窓熱負荷ｑgと壁熱負荷ｑw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（ｑw＋ｑg）を算出することが出来る。
[Equation 3]
q w + q g = Q−q e −q f −q p −q v
= F (T_ out, T_ in , RH, I) -q e -q f -q p -q v
At this time, the heat generation q e from equipment such as lighting and PC, the heat storage q f of furniture, the heat generation q p of the human body, and the intrusion heat q v due to ventilation are compared with the window heat load q g and the wall heat load q w. Easy to obtain,
Data stored in the building data storage unit 105 and input from the building data storage unit 105. In addition, f (T_ out, T_ in , RH, I) variable applied to each of the variables is,
It is calculated based on the parameter estimated by the thermal load calculation parameter estimation unit 103. That, f in equation 3 (T_ out, T_ in, RH, I) variable applied to each variable of,
By changing the equation of the physical model, it can be obtained based on a to e in Equation 1. In this manner, f (T_ out, T_ in , RH, I) calculated variables applied to each variable of a environmental data, temperature T_ out, room temperature T_ in, humidity RH, by inputting the amount of solar radiation I Thus, the thermal load (q w + q g ) between the wall and the window can be calculated.
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。 Next, the radiation temperature calculation unit 108 calculates the radiation temperature Tr using the room temperature T_in input from the environment data input unit 106 and the building data such as the wall area obtained from the building data storage unit 105.
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。 The radiation temperature Tr can be calculated using the wall heat load and the window heat load as variables, and can be expressed as shown in Equation 4.
〔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。
[Equation 4]
Tr = f2 (qw + qg)
= T_in + (qw + qg) / (h × (Aw + Ag))
In Equation 4, Tr is the radiation temperature, h is the convective heat transfer coefficient of the room, Aw is the wall area, and Ag is the window area. Here, T_in is input from the environment data input unit 106, and h, Aw, and Ag are input from the building data storage unit 105.
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。 The radiation temperature obtained in Equation 4 may be calculated for each surface of the wall of the room, and the radiation temperature may be obtained for each direction, or the average obtained for each orientation is taken to obtain the radiation temperature of one surface of the wall. Even if it calculates | requires, you may calculate the radiation temperature of the whole room. Here, by obtaining the radiation temperature for each direction, for example, it is possible to obtain the radiation temperature in consideration of the difference in the amount of solar radiation in each direction.
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。 As described above, the heat load of the walls and windows is calculated based on the parameters of the heat load calculation, the physical model, the environmental data, and the building data, and the radiation temperature can be obtained from the calculated heat load. This eliminates the need to input all the parameters related to the building data, so that it is possible to calculate the radiation temperature with a small amount of input data, which is the object of the present invention, or to determine the thermal loads on the walls and windows. In this embodiment, when calculating the radiation temperatures of the walls and windows, the area of the wall is input among the data related to the building data, but the heat transfer rate of the wall is calculated by the thermal load calculation parameter estimation unit 103 as a, b, d. Since it is estimated as part, no input is required. Here, the input data necessary to calculate the radiation temperature includes parameters related to the structure and material of the building, and it is possible to automatically consider that these parameters change over time, so the radiation temperature and comfort can be accurately calculated. Sex index can be obtained.
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。 Next, the comfort index parameter input unit 109 inputs parameters other than the radiation temperature among the parameters necessary for the comfort index calculation unit 110 to calculate the comfort index. For example, when the comfort index is PMV, the comfort index parameter input unit 109 inputs room environment data, such as room temperature, humidity, air flow rate, human metabolism, and activity. FIG. 3 is an example of a diagram illustrating the comfort index PMV. In calculating the PMV, for example, the comfort equation of Fanger is used, and the room temperature, the humidity, the airflow velocity, the radiation temperature of the room, the metabolic rate of the person, and the amount of activity are input to calculate the PMV.
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。 The comfort index calculation unit 110 calculates a comfort index using the radiation temperature obtained from the radiation temperature calculation unit 108 and the data obtained from the comfort index parameter input unit 109. The comfort index is, for example, PMV, which is ISO 7730, an international standard, or SET * (Standard Effective Temperature), which is a standard index of the American Society of Heating, Refrigerating and Air Conditioning. In other words, any comfort index calculated using the radiation temperature may be used. FIG. 3 is a diagram showing parameters necessary for calculation when the comfort index is PMV.
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。 The data output unit 111 outputs the comfort index calculated by the comfort index calculation unit 110. Thereby, the energy management system in a present Example controls the air conditioner of a building in a reasonable range in consideration of the value of the calculated comfort index. At this time, the output destination may be another device in the energy management system, or may be an output terminal outside the energy management system connected via a network or the like. Another device in the energy management system is, for example, an operation schedule planning device when air conditioning control is performed. The output terminal outside the energy management system is, for example, a computer display used by a person in a building. Further, the output may be a numerical value or a diagram. Further, only the comfort index may be output, or the radiation temperature necessary for calculating the comfort index and the thermal load of the wall or window may be output together.
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。 FIG. 4 is an example of a flowchart illustrating a process for calculating a comfort index.
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。 In step 401, the record data input from the data input unit 101 is input to the record data storage unit 102, and the data is stored in the record data storage unit 102.
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。 Next, in step 402, the record data stored in the record data storage unit 102 in step 401 is input to the thermal load calculation parameter estimation unit 103. Then, the thermal load calculation parameter estimation unit 103 estimates parameters necessary for the thermal load calculation using the result data.
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。 In step 403, information regarding the physical model of the thermal load input in the data input unit 101 is input to the physical model storage unit 104, and data is stored in the physical model storage unit 104.
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。 Next, in step 404, information regarding the building data input in the data input unit 101 is input to the building data storage unit 105, and the data is stored in the building data storage unit 105.
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。 In step 405, the environment data input unit 106 inputs weather forecast data at the time for obtaining the radiation temperature and the comfort index.
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。 At this time, step 403 to step 405 do not particularly define the order of execution, and any of the three steps may be performed first or simultaneously. Further, the processing of step 401 and step 402 and the processing from step 403 to step 405 may be performed in order, or may be performed simultaneously in parallel.
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。 In step 406, based on the parameters estimated by the thermal load calculation parameter estimation unit 103 in step 402, the physical model stored in the physical model storage unit 104, and data related to the structure and appearance of the building in the building data storage unit 105, the wall Window heat load calculation unit 107 calculates the heat load on the walls and windows.
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。 In step 407, the physical model of the thermal load stored in the physical model storage unit 104, the thermal load of the wall and window obtained by the wall / window thermal load calculation unit 107, and the temperature obtained by the environmental data input unit 106. A radiation temperature calculation unit 108 calculates a radiation temperature using data such as humidity and humidity and data related to a building stored in the building data storage unit 104.
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。 In step 408, the comfort index parameter input unit 109 inputs data other than the radiation temperature among the parameters necessary for calculating the comfort index.
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。 In step 409, a comfort index calculation unit is obtained using the radiation temperature obtained by the radiation temperature calculation unit 108 in step 407 and parameters such as air temperature and humidity obtained in the comfort index parameter input unit 109 in step 408. At 110, a comfort index is calculated.
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。 Finally, in step 410, the comfort index calculated in the comfort index calculation unit 110 in step 409 is output in the output unit 111. And the flowchart which showed the process which calculates a comfort parameter | index is complete | finished. Based on the comfort index calculated in this way, the energy management system can control the air conditioner within a reasonable range.
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。 In this embodiment, when the comfort index calculation unit 110 calculates the comfort index, the environment data is stored in the environment data storage unit 501 in advance in a plurality of patterns, and the comfort index is calculated at once to create a table. An example of storing will be described. With this configuration, it is possible to realize an energy management system that quickly performs comfort evaluation.
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。 FIG. 5 is an example of a configuration diagram of an apparatus related to comfort evaluation in the second embodiment.
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。 Of the apparatus for performing the comfort evaluation of FIG. 5, the description of the components having the same functions as those already described with reference to FIG. 1 is omitted. In this embodiment, an environmental data storage unit 501 and a comfort index storage unit 502 are newly provided.
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。 The environment data storage unit 501 stores a plurality of patterns of environment data input from the environment data input unit 106. Specifically, it refers to a plurality of environmental data for creating a table by patterning weather data assumed in advance. For example, a plurality of weather pattern tables such as (temperature T1, room temperature RH1, solar radiation amount I1) and (temperature T2, room temperature RH2, solar radiation amount I2) are stored. Thereby, in Example 1, every time environmental data is input from the environmental data input unit 106, the radiation temperature is calculated and the comfort index is calculated. On the other hand, the comfort index is calculated in a plurality of patterns in advance. By memorizing, it becomes possible to quickly output the comfort evaluation.
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。 In addition, the comfort index storage unit 502 includes the comfort index calculated by the comfort index calculation unit 110 and the parameters necessary for the calculation (for example, the parameters a to e in Formula 1 obtained by the thermal load calculation, The parameters used when the comfort index is obtained are stored. As a result, it is possible to check the information of the input data, and the values calculated in the past are output the comfort evaluation value without taking the calculation time by referring to the comfort index storage unit 502. It becomes possible.
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。 FIG. 6 is an example of a flowchart illustrating processing for calculating a comfort index in the second embodiment.
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。 In the flow of FIG. 6, the description of the steps denoted by the same reference numerals shown in FIG. 4 is omitted.
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。 In step 601, the environmental data input unit 106 inputs weather forecast data and the like as environmental data into the environmental data storage unit 501. At this time, as the environmental data, a plurality of patterns are input in addition to the prediction data for calculating the comfort index. The number of data stored in the environment data storage unit 501 is stored as N_max.
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。 In step 602, the first data N = 1 is set to be processed in the order N of the environmental data stored in the environmental data storage unit 501.
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。 In step 603, the wall / window thermal load calculator 107 output in step 602 calculates the thermal load of the walls and windows.
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。 In step 604, the parameters obtained by the thermal load calculation parameter estimation unit 103 in step 603, the data such as temperature and humidity stored in the environmental data storage unit 501 in step 601, and the physical model storage unit 104 are stored. The radiation temperature calculation unit 108 calculates the radiation temperature using the physical model of the thermal load and the data regarding the building stored in the building data storage unit 104.
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。 In step 605, using the radiation temperature obtained by the radiation temperature computing unit 108 in step 604 and the parameters such as temperature and humidity obtained in the comfort index parameter input unit 109 in step 605, the comfort index computing unit 110 is used. A comfort index is calculated at.
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。 In step 606, the order N of the environmental data stored in the environmental data storage unit 501 is set to N + 1.
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。 In step 607, it is determined whether N exceeds the number of data N_max stored in the environmental data storage unit 501. If the number of data does not exceed, since all calculations are not completed, the process returns to step 603 and the calculation is repeated. If the number of data is exceeded, all calculations are completed, and the process proceeds to step 608.
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。 In step 608, the output unit 111 outputs the comfort index calculated by the comfort index calculation unit 110. At this time, the calculation result of the comfort index is output to the comfort index storage unit 502 and the output unit 111, and the process based on this flow is terminated. Based on the comfort index calculated in this way, the energy management system controls the air conditioner within a reasonable range.
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。 In addition, this invention is not limited to an above-described Example, Various modifications are included. For example, the above-described embodiments have been described in detail for easy understanding of the present invention, and are not necessarily limited to those having all the configurations described.
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
101 Data Input Unit 102 Actual Data Storage Unit 103 Thermal Load Calculation Parameter Estimation Unit 104 Physical Model Storage Unit 105 Building Data Storage Unit 106 Environmental Data Input Unit 107 Wall / Window Thermal Load Calculation Unit 108 Radiation Temperature Calculation Unit 109 Comfort Index Parameter Input Unit 110 comfort index calculation unit 111 output unit
Claims (6)
前記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、前記管理エリアにおける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、
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。 In the energy management system for controlling the air conditioner provided in the management area,
Actual value of the thermal load in the management area, and the result data storage unit for storing the outside air temperature of the management area, the management area inside the room, the humidity in the management area, the solar radiation amount in the management area as actual data,
The thermal load in the management area is represented by a relational expression consisting of a state quantity of the outside air temperature, the room temperature, the humidity, and the amount of solar radiation, and a parameter to be put on each of the state quantities, and the relational expression A heat load calculation parameter estimation unit that estimates the parameters by inputting actual data ;
And outside temperature, room temperature, humidity, interface thermal load calculation unit for determining the thermal load of the boundary surface forming the management area based on the solar radiation amount at the time of arbitrary,
An energy management system comprising:
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。 The energy management system according to claim 1, further comprising: a radiation temperature calculation unit that obtains a radiation temperature at the boundary surface based on a thermal load on the boundary surface.
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、前記管理エリアの日射量を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。 The relational expression is
When the thermal load of the room in the management area is defined as Q, the outside temperature of the management area is defined as T_out, the room temperature inside the management area is defined as T_in, the humidity of the management area is defined as RH, and the amount of solar radiation in the management area is defined as I The thermal load Q is
Q = a * T_out + b * T_in + c * RH + d * I + e
The energy management system according to claim 1, wherein the thermal load calculation parameter estimation unit estimates parameters a to e.
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＝ｆ（Ｔ＿ｏｕｔ，Ｔ＿ｉｎ，ＲＨ，Ｉ）−ｑｅ−ｑｆ−ｑｐ−ｑｖ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。 The thermal load of the boundary surface is qe for heat generation from lighting or PCs provided in the management area, qf for heat storage of furniture provided in the management area, and for the human body staying in the management area Qp for heat generation, qv for intrusion heat due to ventilation in the management area, qg for window thermal load in the management area, qw for wall heat load in the management area, Q for room thermal load in the management area, and the management area When the outside air temperature is defined as T_out, the room temperature inside the management area as T_in, the humidity in the management area as RH, and the amount of solar radiation in the management area as I,
The sum of the window heat load of the management area qg and the wall heat load of the management area qw is
qw + qg = f (T_out, T_in, RH, I) -qe-qf-qp-qv, and the variable applied to each variable of f (T_out, T_in, RH, I) is the thermal load calculation parameter estimation unit The energy management system according to claim 1, wherein the energy management system is obtained based on the parameter estimated in step 1.
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。 The radiation temperature is defined as Tr, the radiation temperature of the window and wall of the management area, Tr_, the room temperature inside the management area, T_in, the window heat load of the management area, qg, the wall heat load of the management area, qw, When the convective heat transfer coefficient of the room in H is defined as h, the area of the wall as Aw, and the area of the window as Ag,
The radiation temperature Tr is
The energy management system according to claim 3, wherein the energy management system can be expressed by Tr = T_in + (qw + qg) / (h × (Aw + Ag)).
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