JP7207989B2

JP7207989B2 - シミュレーション装置およびシミュレーション方法

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Publication number: JP7207989B2
Application number: JP2018237175A
Authority: JP
Inventors: 貴之杉本
Original assignee: Shimizu Corp
Current assignee: Shimizu Corp
Priority date: 2018-12-19
Filing date: 2018-12-19
Publication date: 2023-01-18
Anticipated expiration: 2038-12-19
Also published as: JP2020098528A

Description

本発明は、シミュレーション装置およびシミュレーション方法に関する。

年間のエネルギー消費量を想定する「年間エネルギーシミュレーション」を活用することにより、運用段階における電源設備（コージェネ、蓄電池等）や熱源設備（空冷チラー、ガス吸収式冷温水発生機等）の高効率化が可能となり、建物の省エネ・省コストを後押しすることが知られている（例えば特許文献１）。

しかしながら、過去１年間の建物の電力・熱量データ（実績値）を使用して、１年間の設備の運転計画を立案し、年間のエネルギー消費量を想定する場合、次のような課題がある。すなわち、例えば、運転計画を立案する際の条件（設定パラメータ）を頻繁に変更する場合、計算負荷が高くなり、実用的ではないときがあるという課題がある。

特開２００５－２５８８４８号公報

本発明は、上記事情に鑑みてなされたものであり、計算負荷の増大を防ぐことにより、条件変更等の頻度が多くなる場合にも対応することができるシミュレーション装置およびシミュレーション方法を提供することを目的とする。

上記課題を解決するため、本発明の一態様は、処理部と、エネルギー消費に係る過去の実績値を記憶する記憶部とを備え、前記処理部が、カレンダーパターン毎に前記実績値の代表値を算出する際に、前記実績値を入居率に基づいて正規化して、前記カレンダーパターン毎に前記実績値の前記代表値を算出して前記記憶部に記憶し、前記記憶部に記憶した前記代表値と所定期間の前記実績値との比較結果に基づき前記代表値を補正した補正代表値を算出して前記記憶部に記憶し、前記記憶部に記憶した前記補正代表値に基づいて一定期間のエネルギー消費に係る想定値を算出して前記記憶部に記憶するシミュレーション装置である。

また、本発明の一態様は、前記代表値が、平日の前記実績値を代表する値である平日代表値と休日の前記実績値を代表する値である休日代表値を含み、前記処理部が、前記平日代表値または前記休日代表値と前記所定期間の平日の前記実績値または休日の前記実績値との比較結果に基づき前記平日代表値または前記休日代表値を補正した補正平日代表値または補正休日代表値を算出して前記記憶部に記憶し、前記記憶部に記憶した前記補正平日代表値と前記補正休日代表値に基づいて前記一定期間のエネルギー消費に係る前記想定値を算出して前記記憶部に記憶する上記シミュレーション装置である。

また、本発明の一態様は、前記処理部が、カレンダーパターン毎の前記実績値の中央値を前記代表値とする上記シミュレーション装置である。

また、本発明の一態様は、処理部と、エネルギー消費に係る過去の実績値を記憶する記憶部とを用いて、前記処理部によって、カレンダーパターン毎に前記実績値の代表値を算出する際に、前記実績値を入居率に基づいて正規化して、前記カレンダーパターン毎に前記実績値の前記代表値を算出して前記記憶部に記憶し、前記記憶部に記憶した前記代表値と所定期間の前記実績値との比較結果に基づき前記代表値を補正した補正代表値を算出して前記記憶部に記憶し、前記記憶部に記憶した前記補正代表値に基づいて一定期間のエネルギー消費に係る想定値を算出して前記記憶部に記憶するシミュレーション方法である。

本発明の各態様によれば、複数の実績値に基づいて算出された代表値を基準として想定値を算出するので、例えば、計算負荷の増大を防ぐことにより、条件変更等の頻度が多くなる場合にも適切に対応することができる。

本発明の第１実施形態に係るシミュレーション装置の構成例を示すブロック図である。図１に示すシミュレーション装置１の動作例を示すフローチャートである。本発明の第２実施形態に係るシミュレーション装置の構成例を示すブロック図である。図３に示すシミュレーション装置１０の動作例を示すフローチャートである。図３に示すシミュレーション装置１０の動作例を説明するための模式図である。図３に示すシミュレーション装置１０の動作例を説明するための模式図である。図３に示すシミュレーション装置１０の動作例を説明するための模式図である。

以下、図面を参照して本発明の実施形態について説明する。図１は、本発明の第１実施形態に係るシミュレーション装置１の構成例を示すブロック図である。図２は、図１に示すシミュレーション装置１の動作例を示すフローチャートである。

図１に示すシミュレーション装置１は、サーバ、パーソナルコンピュータ等のコンピュータを用いて構成され、処理部２と記憶部３を備える。処理部２と記憶部３は、コンピュータが有するハードウェアとソフトウェアの組み合わせから構成される機能的ブロックである。

記憶部３は、電力、熱量等のエネルギー消費に係る過去の実績値４を複数、記憶する。各実績値４は、例えば、シミュレーション対象（管理対象）の建物、施設等が備える設備おける所定期間分（１日分、１週間分、１月分、１年分等）の消費電力、消費熱量等のエネルギーの消費に係る所定の単位時間毎（例えば１０分毎）の計測値（あるいは計測値等に基づく算出値）である。

また、記憶部３は、カレンダーパターン毎に複数の実績値４を代表する値である代表値５を記憶する。

本実施形態において、カレンダーパターンとは、１年間の各日を、月、週、曜日、平日、休日、季節等の属性の違いによって分類する型である。例えば、カレンダーパターンが月および平日または休日の違いによる型である場合、１年間の各日は、１月から１２月までの月毎に分類され、さらに平日なのか休日なのかによって分類される。この場合、例えば、１月１日から１月３１日までの３１日間は、「１月」の「平日」というカレンダーパターンか、「１月」の「休日」というカレンダーパターンのいずれかに属することになる。なお、休日は、業務等を休む日であり、例えば、土曜日と日曜日と祝日、あるいは日曜日と祝日等である。また、平日は、休日に属さない日である。あるいは、例えば、カレンダーパターンが月による型である場合、１年間の各日は、１月から１２月までの各月の型に分類される。この場合、例えば、１月１日から１月３１日までの３１日間は、「１月」というカレンダーパターンに属することになる。

また、本実施形態において、カレンダーパターン毎に複数の実績値４を代表する値（代表値５）とは、同一のカレンダーパターンに属する各実績値４を代表する典型的な値であり、例えば、各実績値４の中央値、平均値等の値である。

図１に示す例では、カレンダーパターンが月および平日または休日の違いによる型であり、代表値５は１または複数年分の月毎の複数の月別代表値６を含む。また、月毎の代表値である各月別代表値６は、いずれかの年のいずれかの月の１ヶ月分の平日の各実績値４の代表値である平日代表値６１と、休日の各実績値４の代表値である休日代表値６２を含む。平日代表値６１と休日代表値６２は、それぞれ１日分の消費電力、消費熱量等のエネルギーの消費を示す所定の単位時間毎（例えば１０分毎）の時系列の値（算出値）を含む。

また、記憶部３は、記憶部３に記憶された代表値５と所定期間の実績値４との比較結果に基づき代表値５を補正することで算出された補正代表値７を記憶する。補正代表値７は年別の月毎の補正代表値である複数の月別補正代表値８を含む。また、月毎の各月別補正代表値８は、平日代表値６１を所定期間の平日の実績値に基づいて補正した値である補正平日代表値８１と、休日代表値６２を所定期間の休日の実績値に基づいて補正した値である補正休日代表値８２とを含む。補正平日代表値８１は、例えば、前年同月の実績値４に基づく平日代表値６１を、その平日代表値６１と所定期間（例えば今月の最初の１週間）の平日の各実績値４との比較結果（乖離の大きさ等）に基づいて補正した値であり、例えば、今月の２週目以降の平日の想定値（計画値）を算出する際の基準値として用いることができる。同様に、補正休日代表値８２は、例えば、前年同月の実績値４に基づく休日代表値６２を、その休日代表値６２と所定期間（例えば今月の最初の１週間）の休日の各実績値４との比較結果（乖離の大きさ等）に基づいて補正した値であり、例えば、今月の２週目以降の休日の想定値（計画値）を算出する際の基準値として用いることができる。

また、記憶部３は、記憶部３に記憶された補正代表値７に基づいて算出された想定値９を記憶する。想定値９は、補正代表値７に基づいて算出された一定期間分のエネルギー消費に係る想定値（推定値）である。例えば、想定値９は、１ヶ月分の電力、熱量等のエネルギー消費量の合計値の想定値であり、例えば補正平日代表値８１にその月の平日の日数を乗じた値と補正休日代表値８２にその月の休日の日数を乗じた値の合計値である。

次に、図２を参照して、図１に示すシミュレーション装置１の動作例について説明する。図２は、図１に示すシミュレーション装置１において、処理部２が、実績値４に基づいて想定値９を算出する処理の流れの一例を示す。

図１に示す処理部２は、図２に示す処理の実行を開始すると、まず、カレンダーパターン毎に各実績値４の代表値５を算出して記憶部３に記憶する（ステップＳ１）。次に、処理部２は、記憶部３に記憶した代表値５と所定期間の各実績値４との比較結果に基づき代表値５を補正した補正代表値７を算出して記憶部３に記憶する（ステップＳ２）。次に、処理部２は、記憶部３に記憶した補正代表値７に基づいて一定期間のエネルギー消費に係る想定値９を算出して記憶部３に記憶する（ステップＳ３）。

第１実施形態のシミュレーション装置１によれば、複数の実績値４に基づいて算出された代表値５を基準として想定値９が算出される。この構成によれば、例えば、想定値９を算出する際の条件を変更する場合、複数の実績値４に対して条件変更を適用するのではなく、複数の実績値４を代表する値である代表値５に対して条件変更を適用することができる。第１実施形態のシミュレーション装置１は、この場合、計算負荷の増大を防ぐことができ、条件変更等の頻度が多くなる場合にも適切に対応することができる。

また、図１に示すシミュレーション装置１では、代表値５（が含む月別代表値６）が、平日の実績値４を代表する値である平日代表値６１と休日の実績値４を代表する値である休日代表値６２を含み、処理部２が、平日代表値６１または休日代表値６２と所定期間の平日の実績値４または休日の実績値４との比較結果に基づき平日代表値６１または休日代表値６２を補正した補正平日代表値８１または補正休日代表値８２を算出して記憶部３に記憶し、記憶部３に記憶した補正平日代表値８１と補正休日代表値８２に基づいて一定期間のエネルギー消費に係る想定値９を算出して記憶部３に記憶する。この構成によれば、例えば、平日と休日でエネルギー消費の傾向が異なる建物や施設における想定値９を精度良く算出することができる。

次に、図３～図７を参照して本発明の第２実施形態について説明する。図３は、本発明の第２実施形態に係るシミュレーション装置１０の構成例を示すブロック図である。図４は、図３に示すシミュレーション装置１０の動作例を示すフローチャートである。

図３に示すシミュレーション装置１０は、サーバ、パーソナルコンピュータ等のコンピュータを用いて構成され、処理部２０と記憶部３０を備える。処理部２０と記憶部３０は、コンピュータが有するハードウェアとソフトウェアの組み合わせから構成される機能的ブロックである。処理部２０は、機能的ブロックとして、代表値算出部２１、代表値補正部２２、運転計画立案部２３、月別値算出部２４、消費量算出部２５および動向管理部２６を含む。また、記憶部３０は、図１に示す第１実施形態における記憶部３と同様に、実績値、代表値、想定値を記憶する。また、第２実施形態では、記憶部３０が、過去の実績値として各建物における電力や熱量、カレンダーパターン、入居率等を記憶する。

図３に示すシミュレーション装置１０は、建物の電力・熱量の代表値算出・補正機能を有する年間エネルギーシミュレーションシステムである。シミュレーション装置１０が実行する処理の概要は図４に示す通りである。

まず、図４を参照して処理の概要を説明し、次に、図５～図７等を参照して各ステップの詳細について説明する。

図３に示す処理では、まず、代表値算出部２１が、次のようにして１日分の代表値を算出する（代表データを作成する）（ステップＳ１１）。すなわち、ステップＳ１１における代表値算出部２１による電力・熱量の代表値の算出では、代表値算出部２１が、月別のカレンダーパターン毎に実績値を抽出し、実績値に基づく各時刻（各単位時間）の中央値の算出および入居率補正（入居率が例えば１００％の場合の値に正規化すること）により、１日分の代表値を算出する。

次に、代表値補正部２２が、次のようにして代表値の補正を実施する（ステップＳ１２）。すなわち、ステップＳ１２における代表値補正部２２による電力・熱量の代表値の補正では、代表値補正部２２が、実績値と代表値の乖離に基づき、代表値の補正を実施する。

次に、運転計画立案部２３が、次のようにして１日分の運転転計画を立案する（ステップＳ１３）。すなわち、ステップＳ１３における運転計画立案部２３による設備運転計画の立案では、運転計画立案部２３が、算出・補正された代表値を使用して、月別のカレンダーパターン毎に１日分の運転転計画を立案する（ステップＳ１３）。

次に、月別値算出部２４が、１日分の電力や熱の代表値、および運転計画結果を使用して、月別の需要量、発電量、排熱利用量、熱製造量、ガス使用量等（月別値）を算出する（ステップＳ１４）。

次に、消費量算出部２５が、上記の月別値を使用して、月間と年間の一次エネルギー消費量、コスト（想定値）を算出する（ステップＳ１５）。

次に、動向管理部２６が、１日単位および１ヶ月単位の実績値と想定値の比較により、月間の動向と年間の動向を管理する（シミュレーション結果を出力する）（ステップＳ１６）。

次に、図５を参照して、ステップＳ１１における代表値算出部２１による電力・熱量の代表値の算出について説明する。図５は、実績値と代表値の例を示す模式図である。図５に示す例では、一例として、カレンダーパターンを平日と休日にしている。図５に示す実績値は、例として２０１６年７月の平日と休日の電力の１日分（２４時間）の実績値である。平日の実績値は２０日分の実績値であり、休日の実績値は１１日分の実績値である。図５に示す代表値は、２０１７年７月の代表値であり、２０１７年７月平日代表値と２０１７年７月休日代表値を含む。２０１７年７月平日代表値は、２０１６年７月の平日の２０日分の実績値に基づいて算出された値である。２０１７年７月休日代表値は、２０１６年７月の休日の１１日分の実績値に基づいて算出された値である。

ステップＳ１１において代表値算出部２１は、まず、入力データとして、過去の実績値として各建物における電力・熱量の実績値、カレンダーパターン、入居率を取得する。次に、代表値算出部２１は、月別のカレンダーパターン毎に過去１年間の電力・熱量データ［ｋＷ］を抽出する。次に、代表値算出部２１は、抽出した電力・熱量データを使用して、各時刻（各単位時間）（例えば１０分単位）の電力・熱量の中央値を求め、さらに次式にて入居率（％）による補正を行うことにより、１日分のカレンダーパターン毎の代表値を算出する。

ここで、調整係数は施設の共用部分と専用部分のエネルギー消費の割合に基づき設定する。また、入居率は、実績値と同じ日付のものを使用する。

次に、代表値算出部２１は、代表値［ｋＷ］を使用して、１日分の需要量［ｋＷｈ］を求め、カレンダーパターン毎の日数を乗じて月間の需要量［ｋＷｈ］を算出する。

次に、図６を参照して、ステップＳ１２における代表値補正部２２による電力・熱量の代表値の補正について説明する。図６（ａ）および（ｂ）は、２０１７年７月の１ヶ月分の日毎の電力需要量または熱需要量の代表値（想定値）と実績値と補正した代表値（図６（ｂ）のみ）の例を示す。図６（ｃ）は、２０１７年の１年分の月毎の電力需要量または熱需要量の代表値（想定値）と実績値と補正した代表値の例を示す。図６では、代表値は網掛けした矩形で示し、実績値は白抜きの矩形で示し、補正した代表値における補正量（＝「補正後の代表値」－「（補正前の）代表値」）を黒塗りの矩形で示す。

ステップＳ１２において代表値補正部２２は、１週間毎（例えば、毎週月曜日）に補正を実施する。その際、代表値補正部２２は、１日単位の実績値と代表値の需要量［ｋＷｈ］を使用する（１日単位の代表値の需要量はカレンダーパターン毎に全て同じ値を示す）。また、代表値補正部２２は、過去１週間分の実績値と代表値の需要量の積算値をカレンダーパターン毎にそれぞれ計算し、以下の計算式により補正係数Ｋ（Ｋ１、Ｋ２、…）を求める。ここで、Ｋ１はカレンダーパターン１（例えば平日）の補正係数であり、Ｋ２はカレンダーパターン２（例えば休日）の補正係数である。

ここで、Ｚ０１、Ｚ１１、…は、需要量の積算値（代表値）であり、Ｚ０２、Ｚ１２、…は、需要量の積算値（実績値）である。

また、代表値補正部２２は、以下の計算式により代表値の需要量［ｋＷｈ］を３週間先まで補正する。

ここで、Ｙ１、Ｙ２、…は、代表値の需要量（補正前）であり、Ｗ１、Ｗ２、…は、代表値の需要量（補正後）である。

また、代表値補正部２２は、１日単位の代表値の需要量（補正後）を用いて、月間の需要量［ｋＷｈ］を補正する。また、代表値補正部２２は、以下の計算式により算出した代表値［ｋＷ］を同様に補正する。

ここで、Ｘ１、Ｘ２、…は、代表値（補正前）であり、Ｐ１、Ｐ２、…は、代表値（補正後）である。

また、ステップＳ１３における運転計画立案部２３による設備運転計画の立案では、代表値算出部２１と代表値補正部２２が算出・補正した代表値［ｋＷ］を使用して、月別のカレンダーパターン毎に運転計画（１日分）を立案する。運転計画方法について限定はなく、例えば、特開２０１４－２３０３３７号公報に記載されている方法等を使用することができる。運転計画立案部２３が運転計画を立案する頻度は、代表値を算出・補正する頻度と同じとする。

また、ステップＳ１４において、月別値算出部２４は、１日分の運転計画結果を使用して、月別の発電量、排熱利用量、熱製造量、ガス使用量等を算出する。

また、ステップＳ１５において、消費量算出部２５は、上記で算出した月別値（想定値）［ｋＷｈ］を使用して、一次エネルギー消費量、コスト等（月別値）を算出する。

そして、ステップＳ１６において、動向管理部２６は、１日単位および１ヶ月単位の実績値と想定値の比較により、月間の動向と年間の動向を管理する。動向管理部２６が月間の動向、年間の動向を管理する際に、月間、年間の評価指標を更新する頻度は代表値の算出・補正および運転計画を立案する頻度と同様とする。動向管理部２６は、例えば、ＣＯＰ（Coefficient Of Performance；エネルギー消費効率）、排熱利用率、ガス使用量・使用率、ＣＯ２（二酸化炭素）排出量等の指標で１日の運転実績を管理し、月間の動向、年間の動向を管理する。動向管理部２６による動向の管理結果の例（シミュレーション結果の例）を図７に示す。図７は、次のような管理結果を示す。図７（ａ）および図７（ｂ）は、１日単位の実績値と想定値の累積値を求め近似曲線を用いて月間の動向を管理する場合のシミュレーション結果の例を示す。図７（ｃ）および図７（ｄ）は、１ヶ月単位の実績値と想定値の比較により月別の推移を管理する場合および１ヶ月単位の実績値と想定値の累積値を求め近似曲線を用いて年間の動向を管理する場合のシミュレーション結果の例を示す。

第２実施形態のシミュレーション装置１０によれば、オフィスビル等の建物に適用することにより、以下のことが期待できる。

計算負荷が低減でき、様々な条件でのシミュレーション結果の検証・比較が可能である。

年間のエネルギー目標を達成するための運転条件を毎日の設備運転計画に反映させることにより、建物の省エネ・省コストに寄与することができる。

以上、この発明の実施形態について図面を参照して説明してきたが、具体的な構成は上記実施形態に限られるものではなく、この発明の要旨を逸脱しない範囲の設計変更等も含まれる。また、シミュレーション装置１およびシミュレーション装置１０で実行されるプログラムの一部または全部は、コンピュータ読取可能な記録媒体、通信回線等を介して頒布することができる。

１、１０シミュレーション装置
２、２０処理部
３、３０記憶部
４実績値
５代表値
６月別代表値
６１平日代表値
６２休日代表値
７補正代表値
８月別補正代表値
８１補正平日代表値
８２補正休日代表値
９想定値

Claims

処理部と、
エネルギー消費に係る過去の実績値を記憶する記憶部と
を備え、
前記処理部が、
カレンダーパターン毎に前記実績値の代表値を算出する際に、前記実績値を入居率に基づいて正規化して、前記カレンダーパターン毎に前記実績値の前記代表値を算出して前記記憶部に記憶し、
前記記憶部に記憶した前記代表値と所定期間の前記実績値との比較結果に基づき前記代表値を補正した補正代表値を算出して前記記憶部に記憶し、
前記記憶部に記憶した前記補正代表値に基づいて一定期間のエネルギー消費に係る想定値を算出して前記記憶部に記憶する
シミュレーション装置。
前記代表値が、平日の前記実績値を代表する値である平日代表値と休日の前記実績値を代表する値である休日代表値を含み、
前記処理部が、
前記平日代表値または前記休日代表値と前記所定期間の平日の前記実績値または休日の前記実績値との比較結果に基づき前記平日代表値または前記休日代表値を補正した補正平日代表値または補正休日代表値を算出して前記記憶部に記憶し、
前記記憶部に記憶した前記補正平日代表値と前記補正休日代表値に基づいて前記一定期間のエネルギー消費に係る前記想定値を算出して前記記憶部に記憶する
請求項１に記載のシミュレーション装置。
前記処理部が、カレンダーパターン毎の前記実績値の中央値を前記代表値とする
請求項１又は２のいずれか１項に記載のシミュレーション装置。
処理部と、
エネルギー消費に係る過去の実績値を記憶する記憶部と
を用いて、
前記処理部によって、
カレンダーパターン毎に前記実績値の代表値を算出する際に、前記実績値を入居率に基づいて正規化して、前記カレンダーパターン毎に前記実績値の前記代表値を算出して前記記憶部に記憶し、
前記記憶部に記憶した前記代表値と所定期間の前記実績値との比較結果に基づき前記代表値を補正した補正代表値を算出して前記記憶部に記憶し、
前記記憶部に記憶した前記補正代表値に基づいて一定期間のエネルギー消費に係る想定値を算出して前記記憶部に記憶する
シミュレーション方法。