JPH08145436A - Cooling and heating demand-predicting method for building and air conditioning characteristic finding method - Google Patents

Cooling and heating demand-predicting method for building and air conditioning characteristic finding method

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JPH08145436A
JPH08145436A JP6291117A JP29111794A JPH08145436A JP H08145436 A JPH08145436 A JP H08145436A JP 6291117 A JP6291117 A JP 6291117A JP 29111794 A JP29111794 A JP 29111794A JP H08145436 A JPH08145436 A JP H08145436A
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JP
Japan
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air
building
demand
cooling
temperature
Prior art date
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Application number
JP6291117A
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Japanese (ja)
Inventor
Hikari Hoshi
光 星
Tadashi Nakamaru
丸 正 中
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Toshiba Corp
Original Assignee
Toshiba Corp
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Publication date
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Abstract

PURPOSE: To accurately predict the cooling and heating demand of next one day even when the air temperature of a predicted day is largely different from mean air temperature or a demand generating pattern is different according to the air temperature by storing the cooling or heating demand result value of a building relatively to the time and the outdoor air temperature at each day of the week. CONSTITUTION: The demand result and the degree of each day of the week are stored in a demand result table 1 according to the degree of the outdoor air temperature at that time with respect to the cooling or heating demand result value of a building, and further the outdoor air temperature at that time point is always stored in an outdoor air temperature result table 2. The predicted day of the cooling or heating demand, i.e., the day of the week of next day is input from an input/output terminal 9, and the predicted outdoor air temperatures of a plurality of predetermined times of next one day are input. Then, when the prediction start is designated, the index of the day of the week of a prediction table 6 is updated, and the predicted outdoor air temperature is stored in a predicted outdoor air temperature table 7. Then, with the predicted outdoor air temperature as the index, the content of the table 6 in which the calculated result of data accumulating means 5 is stored is read by an output buffer 8, and displayed on the terminal 9.

Description

【発明の詳細な説明】Detailed Description of the Invention

【０００１】[0001]

【産業上の利用分野】本発明は、ビルの冷暖房を行う空
調設備の制御に利用するためにビルの冷暖房需要を予測
するビルの冷暖房需要予測方法及び空調特性獲得方法に
関する。BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention relates to a cooling / heating demand forecasting method for a building and an air conditioning characteristic acquisition method for forecasting the cooling / heating demand of the building for use in controlling an air conditioning facility for heating / cooling the building.

【０００２】[0002]

【従来の技術】翌日１日分の各時刻におけるビルの冷暖
房需要量を予測する従来の冷暖房需要予測方法は、図16
に示すように、統計処理手段10によって適当な期間の需
要実績の平均や１週間前の同時刻の情報を利用して１時
間刻みの需要発生パターン11を作成する一方、一日の需
要総量を求める手段12によって１日の需要総量を求め、
乗算手段13が１日の需要総量に１時間刻みの需要発生パ
ターン11の各値を掛け合わせて予測値を算出していた。2. Description of the Related Art A conventional cooling / heating demand forecasting method for forecasting the cooling / heating demand of a building at each time of day on the following day is shown in FIG.
As shown in, the statistical processing means 10 creates the demand generation pattern 11 in 1-hour increments by using the average of demand records for an appropriate period and the information at the same time one week ago, while calculating the total demand for one day. Calculate the total daily demand by means 12
The multiplying means 13 calculates the predicted value by multiplying the total daily demand by each value of the demand generation pattern 11 for each hour.

【０００３】[0003]

【発明が解決しようとする課題】冷暖房需要は、天候要
因や人的要因、設備的な要因などによってその発生量が
異なる。しかし、上述したように、統計処理手段10によ
って需要発生パターンを求める方法は、任意に選択した
期間での冷暖房需要実績を時間毎に集計する方法を採用
していた。このため、需要発生パターンを作成するため
に使用した期間の平均気温と予測日の気温とが異なって
いる場合には、需要発生パターンは予測日の需要発生の
特徴を表しているとは限らなかった。また、需要発生パ
ターンと気温との関係が明確でないため、需要発生パタ
ーンの修正が必要となった場合には試行錯誤による調整
が必要であった。The demand for cooling and heating varies in amount depending on weather factors, human factors, facility factors, and the like. However, as described above, the method of obtaining the demand generation pattern by the statistical processing means 10 employs a method of totaling the cooling / heating demand results in an arbitrarily selected period for each hour. Therefore, if the average temperature during the period used to create the demand occurrence pattern and the temperature on the forecast day differ, the demand occurrence pattern does not always represent the characteristics of the demand occurrence on the forecast day. It was Moreover, since the relationship between the demand generation pattern and the temperature is not clear, adjustment by trial and error was necessary when the demand generation pattern had to be corrected.

【０００４】本発明は、上記の問題点を解決するために
なされたもので、第１の目的は、予測日の気温が平均気
温と大きく違ったり、気温によって需要発生パターンが
異なる場合でも翌日１日分の冷暖房需要を正確に予測す
ることのできるビルの冷暖房需要予測方法を提供するこ
とにある。The present invention has been made in order to solve the above-mentioned problems. A first object of the present invention is that the temperature on the forecast day greatly differs from the average temperature or the demand generation pattern varies depending on the temperature. An object of the present invention is to provide a building heating / cooling demand forecasting method capable of accurately forecasting daily heating / cooling demand.

【０００５】本発明の第２の目的は、ビルの空調設備の
設計時における各種の仮定に基づいて作成しなければな
らなかった空調特性を、実際の需要実績を用いて修正す
ることが可能なビルの空調特性獲得方法を提供するにあ
る。A second object of the present invention is to correct the air conditioning characteristics that had to be created based on various assumptions when designing the air conditioning equipment of a building, using actual demand records. It is to provide a method for obtaining air conditioning characteristics of a building.

【０００６】[0006]

【課題を解決するための手段】請求項１に記載のビルの
冷暖房需要予測方法方法は、翌日以降のビルの冷暖房需
要を予測するに当たり、ビルの冷暖房需要実績値を曜日
毎に時刻と外気温とに関連付けて記憶し、翌日の曜日を
設定すると共に、翌１日の予め定められた複数の時刻の
各外気温を予測設定し、設定された前記曜日に対応し、
かつ、前記複数の時刻において予測設定された各外気温
に対応する前記冷暖房重要実績値をそれぞれ読出し、前
記複数の各時刻における冷暖房需要の予測値とすること
を特徴としている。According to the method for predicting heating / cooling demand of a building according to claim 1, in predicting the heating / cooling demand of the building from the next day, the actual value of the cooling / heating demand of the building is calculated for each day of the week and the outside temperature. Is stored in association with, the day of the next day is set, and each outside temperature at a plurality of predetermined times of the next day is predicted and set, corresponding to the set day of the week,
Further, it is characterized in that the cooling / heating important actual values corresponding to the respective outside temperatures predicted and set at the plurality of times are respectively read and used as the predicted values of the cooling / heating demand at the plurality of times.

【０００７】請求項２に記載のビルの冷暖房需要予測方
法方法は、ビルの冷暖房需要実績値を曜日毎に時刻と外
気温とに関連付けて記憶するに当たり、ビルの空調設備
の設計情報を用いて計算した室内設定温度と外気混合率
別の空調に必要なエネルギー量との関係を表す空調特性
と、ビルの設計時に計画されたビルの人数と機器の利用
数との比率を時間に関連付けた空調利用率とを用いると
共に、前記空調特性と前記空調利用率との積によって前
記冷暖房需要実績値を求めることを特徴としている。In the method for predicting the demand for cooling and heating of a building according to a second aspect of the present invention, when the actual value of the demand for cooling and heating of the building is stored in association with the time of day and the outside temperature, the design information of the air conditioning equipment of the building is used. Air-conditioning characteristics that show the relationship between the calculated indoor set temperature and the amount of energy required for air-conditioning according to the outdoor air mixing ratio, and the air-conditioning that associates the ratio of the number of people in the building and the number of equipment usage planned at the time of building design with time. It is characterized in that the cooling / heating demand actual value is obtained by using a product of the air conditioning characteristic and the air conditioning utilization rate while using the utilization rate.

【０００８】請求項３に記載のビルの空調特性獲得方法
は、外気温が冷房時に最高（又は暖房時に最低）となる
時間帯を設定し、ビルの冷暖房需要実績及び外気温を所
定の時間間隔で測定し、設定された時間帯で最高（又は
最低）の外気温に対応する一日の時刻と冷暖房実績とを
所定の日数に亘って平滑化し、平滑化して得られた値を
ビルに固有の空調特性とすることを特徴としている。According to a third aspect of the present invention, there is provided a method for obtaining air-conditioning characteristics of a building, wherein a time zone in which the outside air temperature is the highest during cooling (or the lowest during heating) is set, and the building cooling and heating demand record and the outside air temperature are set at predetermined time intervals. Measured by, smoothing the time of day corresponding to the highest (or lowest) outside temperature in the set time zone and the heating and cooling performance over a predetermined number of days, and the value obtained by smoothing is unique to the building The air-conditioning characteristics of

【０００９】請求項４に記載のビルの冷暖房需要予測方
法は、請求項目３の方法によって獲得されたビルに固有
の空調特性に基いて、前記室内設定温度と外気混合率別
の空調に必要なエネルギー量との関係を表す空調特性を
修正することを特徴としている。A cooling / heating demand forecasting method for a building according to a fourth aspect is required for the air conditioning for each of the indoor set temperature and the outside air mixture ratio based on the building-specific air conditioning characteristic obtained by the method of the third aspect. It is characterized by modifying the air conditioning characteristics that show the relationship with the amount of energy.

【００１０】[0010]

【作用】以下、本発明の原理説明と併せて、その作用を
説明する。一般に、冷暖房需要は、外気温度、晴雨、湿
度などの天候要因、ビル内の在室人数、作業形態などの
人的要因、熱交換方式、空調機制御方法等の設備的要因
の相互作用によって発生する。このうち、天候要因だけ
は他の要因とは独立しており、人的要因は天候要因の影
響を受けるものの１日を周期とした変化をする傾向にあ
る。また、天候要因の中でも外気温度が冷暖房需要と最
も関係が深く、人的要因は曜日毎に特徴が異なってい
る。The operation will be described below together with the explanation of the principle of the present invention. In general, air-conditioning demand is generated by the interaction of weather factors such as outside temperature, rain, and humidity, human factors such as the number of people in the building and working style, and heat exchange methods, air conditioner control methods, and other equipment factors. To do. Of these, only the weather factor is independent of the other factors, and although the human factor is affected by the weather factor, it tends to change in a cycle of one day. In addition, among the weather factors, the outside air temperature is most closely related to the demand for cooling and heating, and the characteristics of human factors vary from day to day.

【００１１】そこで、請求項１に記載のビルの冷暖房需
要予測方法においては、ビルの冷暖房需要実績値を曜日
毎に時刻と外気温とに関連付けて記憶し、その一方で、
翌日の曜日と予め定められた複数の時刻の予測外気温と
を設定し、設定値に対応する冷暖房需要実績値をそれぞ
れ読出し、翌１日の各時刻における冷暖房需要の予測値
としているので、予測日の気温が平均気温と大きく違っ
たり、気温によって需要発生パターンが異なる場合にも
翌日１日分の冷暖房需要を正確に予測することができる
ところで、一つのビルに限れば、隣合う日の需要量の主
な違いは、日射量、ビル内の人の数、室内の設定温度、
換気によって取込まれる空気の量とその温度・湿度、及
び外気の混合率の関数として表現できる。また、異なる
ビルの需要量の違いは、空調設備の方式の違い、ビルの
構造や空調の運用方法、及びビル内の人の数等で表現で
きる。そこで、主な独立変数として次の３つの要因を定
義する。 (a) 空調特性 ビル単位の空調設備固有の特徴をまとめたもので、ビル
内の人の数がビル設計時の定員であることを前提とし
て、ビルの空調設備を定格運転した場合に必要なエネル
ギー量を表す。定格運転に必要な熱量といっても、外気
の混合率や外気温、室内設定温・湿度を持つ多次元の関
数や表で表現される。 (b) 外気温 天候に関係する要因をまとめたもので、外気温の値で天
候に関する情報を代表させる。太陽からの熱エネルギー
は雲により遮られるが、地表や壁面に到達したものは地
表や壁面を暖めて空気のエンタルピを上昇させる。１日
の気温が露点温度以上であれば、絶対温度の変化は少な
く、空気のエンタルピ変化はそのまま気温の変化量に反
映される。また、冷房が必要な時期には、窓からの日射
を遮るブラインドやカーテンが使用されるため、窓から
の日射による熱は殆ど無視できる。 (c) 空調利用率 ビル内の人の行動に関する情報をまとめたもので、具体
的には空調設備の運転を必要とする人数をビルの定員と
の比で表す。ビル内の人の作業内容が毎日同じであれ
ば、ビルの必要換気量はビル内の人の数に比例する。ま
た、ビル内の人が空調を必要とするかどうかは、服装や
寒暖に対する人の適応度によって異なる。Therefore, in the cooling / heating demand forecasting method for a building according to the first aspect, the actual cooling / heating demand value of the building is stored for each day of the week in association with the time and the outside temperature, while
By setting the day of the week of the next day and the predicted outside air temperature at a plurality of predetermined times, the actual cooling and heating demand values corresponding to the set values are read out, and the predicted values of the cooling and heating demand at each time of the next day are set. Even if the daily temperature differs greatly from the average temperature or the demand generation pattern varies depending on the temperature, it is possible to accurately predict the heating and cooling demand for the next day. The main differences are the amount of solar radiation, the number of people in the building, the set temperature in the room,
It can be expressed as a function of the amount of air taken in by ventilation, its temperature and humidity, and the mixing ratio of outside air. Further, the difference in the demand amount of different buildings can be expressed by the difference in the method of air conditioning equipment, the structure of the building, the operation method of air conditioning, the number of people in the building, and the like. Therefore, the following three factors are defined as the main independent variables. (a) Air-conditioning characteristics This is a summary of the unique characteristics of the air-conditioning equipment for each building, and is required when the building's air-conditioning equipment is operated at the rated level, assuming that the number of people in the building is the maximum number of people when designing the building. Represents the amount of energy. The amount of heat required for rated operation is expressed as a multidimensional function or table that has the mixing ratio of outside air, the outside air temperature, and the indoor set temperature / humidity. (b) Outside temperature This is a summary of factors related to the weather, and the value of outside temperature represents information about the weather. The thermal energy from the sun is blocked by the clouds, but those that reach the surface or walls warm the surface and walls and raise the enthalpy of the air. If the temperature of the day is above the dew point temperature, the change in absolute temperature is small and the change in enthalpy of the air is directly reflected in the amount of change in temperature. Further, since the blinds and curtains that block the solar radiation from the windows are used at the time when cooling is required, the heat generated by the solar radiation from the windows can be almost ignored. (c) Air-conditioning utilization rate This is a collection of information on the behavior of people in the building. Specifically, the number of people who need to operate air-conditioning equipment is expressed as a ratio with the capacity of the building. If the work content of people in the building is the same every day, the required ventilation of the building is proportional to the number of people in the building. Whether or not a person in a building needs air conditioning depends on the person's suitability for clothes and cold weather.

【００１２】そこで、ビル内の全ての人が空調機を運転
したいと考える場合に１となるような季節係数を用意
し、さらに、標準的なビル内の人数で１となる（人の）
量的係数を求め、季節係数と掛け合わせて空調利用率を
時刻毎に求める。Therefore, a seasonal coefficient is set to be 1 when all the people in the building want to operate the air conditioner, and the standard number of people in the building is 1 (of the people).
The quantitative coefficient is calculated and multiplied by the seasonal coefficient to calculate the air-conditioning utilization rate at each time.

【００１３】空調利用率は、各時刻におけるビルの空調
設備の利用量を設計時の値を１とした比率で表現してい
る。また、空調特性は、空調設備設計時に標準的な運用
における外気温の高さ別の空調に必要な熱エネルギー量
を表している。したがって、空調利用率と空調特性を掛
け合わせることにより、時刻と外気温とに関連付けて、
空調設備の運転状態を反映した冷暖房需要量を求めるこ
とができる。The air-conditioning utilization rate is expressed as a ratio with the value at the time of designing being 1 as the utilization amount of the air-conditioning equipment of the building at each time. The air-conditioning characteristics represent the amount of heat energy required for air-conditioning for each level of outside air temperature in standard operation when designing air-conditioning equipment. Therefore, by multiplying the air-conditioning utilization rate and air-conditioning characteristics, it is possible to correlate with the time and the outside temperature,
It is possible to obtain the cooling / heating demand amount that reflects the operating condition of the air conditioning equipment.

【００１４】そこで、請求項２に記載のビルの冷暖房需
要予測方法においては、ビルの冷暖房需要実績値を曜日
毎に時刻と外気温とに関連付けて記憶するに当たり、室
内設定温度と外気混合率別の空調に必要なエネルギー量
との関係を表す空調特性と、ビルの人数と機器の利用数
との比率を時間に関連付けた空調利用率とを用いると共
に、この空調特性と空調利用率の積によって前記冷暖房
需要実績値を求めるようにしたので、需要実績が得難い
場合でも容易に冷暖房需要量を予測することができる。Accordingly, in the building heating / cooling demand prediction method according to the second aspect of the present invention, when the actual heating / cooling demand value of the building is stored in association with the time and the outside air temperature for each day of the week, the indoor set temperature and the outside air mixture ratio are classified. The air-conditioning characteristics that represent the relationship between the amount of energy required for air conditioning and the air-conditioning utilization rate that relates the ratio between the number of people in the building and the number of devices used to time are used. Since the cooling / heating demand actual value is obtained, it is possible to easily predict the cooling / heating demand amount even when it is difficult to obtain the actual demand.

【００１５】ところで、ビルの空調特性は、空調設備の
設計時の仮定どおりになるとは限らない。例えば、ビル
設計時の仮定よりもビル内の人の動きが大きかったり、
室内でタバコを吸う人の数が多いと、多くの空調制御で
は外気の混合率を増大させるので外気温の影響が増す。
また、空調設備の制御内容を室温一定の制御から外気温
との温度差の上限を指定する省エネルギー制御に切替え
ると、ビルの空調特性は異なるものになってしまう。し
たがって、実際の空調の利用状況に応じた空調特性の修
正が必要である。By the way, the air conditioning characteristics of a building do not always follow the assumptions made when designing the air conditioning equipment. For example, the movement of people in the building is larger than the assumption when designing the building,
When the number of people who smoke indoors is large, most air conditioning controls increase the mixing ratio of the outside air, and thus the influence of the outside temperature increases.
Further, when the control content of the air conditioning equipment is switched from the constant room temperature control to the energy saving control that specifies the upper limit of the temperature difference from the outside temperature, the air conditioning characteristics of the building become different. Therefore, it is necessary to modify the air-conditioning characteristics according to the actual usage of air-conditioning.

【００１６】また、空調特性はビル内の人の数がビルの
設計時の定員と同じであることを前提として、ビルの空
調設備を定格運転した場合に必要なエネルギー量を表し
ている。したがって、冷暖房需要の実績データの収集に
よって空調特性を修正する場合、ビル内の人の数がその
需要家にとって標準的である時刻を選ぶ必要がある。た
だし、ビルの用途により空調設備の運転時間が異なるた
め、ビルの用途に即した時刻の情報を利用する必要があ
る。特に、ホテルと事務所では、空調の利用時間帯が異
なる。また、空調設備の運転を開始してから４〜５時間
の間は、空調設備を止めたことにより暖まった室内（又
は冷えた室内）の空気を、設定温度に近付けるための予
冷需要（又は予熱需要）が含まれる。この予冷需要（又
は予熱需要）は、特定の季節や時刻だけに現れる需要
で、空調特性とは独立した要因により発生するものであ
る。したがって、予冷需要（又は予熱需要）を除いて空
調特性を求めなければならない。Further, the air-conditioning characteristic represents the amount of energy required when the air-conditioning equipment of the building is rated, assuming that the number of people in the building is the same as the capacity of the building at the time of design. Therefore, when the air-conditioning characteristics are corrected by collecting the actual data of air-conditioning demand, it is necessary to select the time when the number of people in the building is standard for the customers. However, since the operating time of the air conditioning equipment varies depending on the purpose of the building, it is necessary to use the time information that is appropriate for the purpose of the building. In particular, hotels and offices use different air conditioning hours. In addition, during 4 to 5 hours after the operation of the air conditioning equipment is started, precooling demand (or preheating) for bringing the air in the room warmed up (or the room cooled down) by stopping the air conditioning equipment to the set temperature Demand) is included. This pre-cooling demand (or pre-heating demand) is a demand that appears only in a specific season or time, and is generated by a factor independent of the air conditioning characteristics. Therefore, the air conditioning characteristics must be obtained by excluding the precooling demand (or preheating demand).

【００１７】そこで、請求項３に記載のビルの冷暖房需
要予測方法においては、冷房需要時に外気温が最高（又
は暖房需要時に外気温が最低）となる時間帯を設定し、
この時間帯で最高（又は最低）の外気温に対応する一日
の時刻と冷暖房実績とを所定の日数に亘って平滑化し、
平滑化して得られた値をビルに固有の空調特性としてい
るので、ビルの空調設備の設計時における各種の仮定に
基づいて作成しなければならなかった空調特性を、実際
の需要実績を用いて修正することができる。Therefore, in the cooling / heating demand forecasting method for a building according to claim 3, a time zone is set in which the outside temperature is the highest during cooling demand (or the outside temperature is minimum during heating demand),
In this time zone, the time of day corresponding to the maximum (or minimum) outside temperature and the cooling and heating results are smoothed over a predetermined number of days,
Since the value obtained by smoothing is used as the air conditioning characteristic peculiar to the building, the air conditioning characteristic that had to be created based on various assumptions when designing the air conditioning equipment of the building was used with actual demand records. Can be modified.

【００１８】請求項４に記載のビルの冷暖房需要予測方
法においては、請求項３の方法によって得られたビルの
固有の空調特性を用いて、ビルの冷暖房需要の予測して
いるので、空調特性を利用してビルの冷暖房需要を予測
するシステムの予測精度を高めることができる。In the building heating / cooling demand prediction method according to claim 4, since the building cooling / heating demand is predicted using the unique air conditioning characteristics of the building obtained by the method of claim 3, the air conditioning characteristics are Can be used to improve the prediction accuracy of the system that predicts the heating and cooling demand of buildings.

【００１９】[0019]

【実施例】以下、本発明を図面に示す実施例によって詳
細に説明する。図１は請求項１に記載のビルの冷暖房需
要予測方法を実施する装置の構成例を示すブロック図で
ある。この装置は、需要実績テーブル１、気温実績テー
ブル２、入力バッファ３、タイマ４、データ集計手段
５、予測テーブル６、予測外気温テーブル７、出力バッ
ファ８及び入出力端末９を備えている。The present invention will be described in detail below with reference to the embodiments shown in the drawings. FIG. 1 is a block diagram showing a configuration example of an apparatus for carrying out the cooling / heating demand forecasting method for a building according to claim 1. This device comprises a demand record table 1, a temperature record table 2, an input buffer 3, a timer 4, a data totaling means 5, a prediction table 6, a predicted outside air temperature table 7, an output buffer 8 and an input / output terminal 9.

【００２０】このうち、需要実績テーブル１は曜日毎の
需要実績と度数をその時の気温の高さ別に記憶すること
が可能なテーブルであり、気温実績テーブル２は常にそ
の時点での外気の温度を格納しておくもので、格納され
た値が需要実績テーブル１に値を書込む時の温度インデ
ックスとして利用される。入力バッファ３は、図示省略
の冷暖房実績獲得手段によって得られた最新の１時間分
の冷暖房需要実績を格納するもので、これに格納された
値はタイマ４の信号をトリガとして、このタイマ４で示
される時刻に気温実績テーブル２で示される温度インデ
ックスに該当する需要実績テーブル１の要素に加えら
れ、該当部分の度数がインクリメントされる。データ集
計手段５は、タイマ４の値が２４時間の倍数になると、
需要実績テーブル１の内容の平均値を計算するものであ
る。予測テーブル６はデータ集計手段５の計算結果を格
納するものである。タイマ４は、これが保持する日付が
変更されると、需要実績テーブル１で利用する曜日を指
定するインデックスを修正するための信号を発生する。
予測外気温テーブル７は予測外気温を格納するもので、
その値は予測テーブル６に格納された気温インデックス
として利用される。出力バッファ８は時刻インデックス
と気温インデックスとで指定された予測テーブル６の内
容を格納するものである。入出力端末９は予測外気温テ
ーブル７に格納されるべき予測気温の入力と、予測日の
日付、冷暖房需要予測結果の表示とを行うものである。Of these, the demand record table 1 is a table capable of storing the demand record and frequency for each day of the week according to the temperature at that time, and the temperature record table 2 always shows the temperature of the outside air at that time. It is stored, and the stored value is used as a temperature index when writing the value in the demand record table 1. The input buffer 3 stores the latest one-hour cooling and heating demand record obtained by the cooling and heating record acquisition means (not shown), and the value stored therein is triggered by the signal of the timer 4 and is stored in the timer 4. At the indicated time, the temperature index shown in the temperature result table 2 is added to the element of the demand result table 1 corresponding to the temperature index, and the frequency of the corresponding portion is incremented. When the value of the timer 4 becomes a multiple of 24 hours, the data totaling means 5
The average value of the contents of the demand record table 1 is calculated. The prediction table 6 stores the calculation result of the data totaling means 5. When the date held by the timer 4 is changed, the timer 4 generates a signal for correcting the index designating the day of the week used in the demand record table 1.
The predicted outside temperature table 7 stores the predicted outside temperature,
The value is used as the temperature index stored in the prediction table 6. The output buffer 8 stores the contents of the prediction table 6 designated by the time index and the temperature index. The input / output terminal 9 inputs the predicted temperature to be stored in the predicted outside temperature table 7, and displays the date of the predicted date and the cooling / heating demand prediction result.

【００２１】以下、図２のフローチャートを参照して、
図１に示した装置の詳細な動作を説明する。本装置を起
動させると、先ず、需要実績テーブル１、気温実績テー
ブル２、入力バッファ３、タイマ４、データ集計手段
５、予測テーブル６及び予測外気温テーブル７の初期化
が行われ、続いて、タイマ４が動作を開始すると共に、
今の曜日を計算し、曜日インデックスをセットする（ス
テップ101 〜103 ））。なお、予測テーブル６に格納さ
れるべき値が格納され終わるまで、入出力端末９には
「データ収集中」と表示され、予測準備中であることの
表示がなされる。Hereinafter, with reference to the flowchart of FIG.
The detailed operation of the apparatus shown in FIG. 1 will be described. When the present apparatus is activated, first, the demand result table 1, the temperature result table 2, the input buffer 3, the timer 4, the data totaling means 5, the prediction table 6 and the predicted outside temperature table 7 are initialized, and subsequently, As timer 4 starts operating,
The current day of the week is calculated and the day of the week index is set (steps 101 to 103)). It should be noted that, until the value to be stored in the prediction table 6 is completely stored, “I am collecting data” is displayed on the input / output terminal 9 to indicate that the prediction is being prepared.

【００２２】次に、入力バッファ３の最新需要実績の受
取りと、気温実績テーブル２の現在気温の入手とが行わ
れる（ステップ104,105 ）。続いて、タイマ４の値が正
時になると、曜日、時刻、需要実績で指定できる需要実
績テーブル１の要素に、最新の需要実績を加え、同様に
指定できる需要実績テーブル１の要素の度数をインクリ
メントする（ステップ106 〜108 ）。Next, the latest demand record of the input buffer 3 is received and the current temperature of the temperature record table 2 is obtained (steps 104, 105). Then, when the value of the timer 4 becomes the hour, the latest demand record is added to the elements of the demand record table 1 that can be specified by the day of the week, the time, and the demand record, and the frequency of the element of the demand record table 1 that can be similarly specified is incremented. (Steps 106-108).

【００２３】次に、タイマ４の値が午前零時を過ぎる
と、データ集計手段５によって需要実績テーブル１の各
要素の平均値が計算され、得られた値が予測テーブル６
に格納され、さらに、予測テーブル６に格納すべき値が
全て格納されると、入出力端末９には「予測対象とする
日の曜日と気温を要求する」表示がなされ、入力待ちと
なる（ステップ109,110 ）。Next, when the value of the timer 4 has passed midnight, the data totaling means 5 calculates the average value of each element of the demand record table 1, and the obtained value is used as the prediction table 6.
When all the values to be stored in the prediction table 6 are stored in the prediction table 6, the display of “Request the day of the week and the temperature to be predicted” is displayed on the input / output terminal 9 and the input is awaited ( Steps 109, 110).

【００２４】次に、オペレータが入出力端末９を用い
て、冷暖房需要の予測日、すなわち、翌日の曜日を入力
すると共に、各時刻の予測気温を入力し、そこで、予測
開始を指示すると、曜日の情報を基にして予測テーブル
６の曜日インデックスが更新され、さらに、予測外気温
の予測外気温テーブル７への格納が行われ、続いて、全
数の格納が済んだか否かが調べられる（ステップ111 〜
115 ）。Next, the operator uses the input / output terminal 9 to input the predicted date of air conditioning demand, that is, the day of the next day, and the predicted temperature at each time. The day-of-week index of the prediction table 6 is updated on the basis of the information of the above, the predicted outside temperature is stored in the predicted outside temperature table 7, and subsequently, it is checked whether or not the total number has been stored (step 111 ~
115).

【００２５】次に、予測外気温テーブル７の各時刻の予
測外気温をインデックスとして、予測テーブル６の内容
が出力バッファ８に読出され、その内容が入出力端末９
に表示され、以下、同様な動作が繰返される（ステップ
116 ，117 ）。Next, the contents of the prediction table 6 are read into the output buffer 8 by using the prediction outside air temperature at each time in the prediction outside air temperature table 7 as an index, and the contents are read out from the input / output terminal 9.
The same operation is repeated (step
116, 117).

【００２６】この実施例によれば、曜日別、かつ、時刻
別に集計していた従来の方法と比較して、曜日、時刻、
気温の高さ別で需要実績を集計しているため、予測テー
ブル６に記録される需要実績の集計結果は、各時刻の気
温の高さを反映したものとすることができる。また、予
測テーブル６に格納された冷暖房需要実績値を、予測日
の各時刻の予測外気温を用いて読出すので、これまで指
定できなかった予測日の１時間毎の予測気温の値をも考
慮した冷暖房需要を求めることができる。According to this embodiment, the day of the week, the time,
Since the demand results are aggregated according to the temperature levels, the aggregation results of the demand results recorded in the prediction table 6 can reflect the temperature levels at each time. Further, since the cooling / heating demand actual value stored in the prediction table 6 is read by using the predicted outside air temperature at each time on the predicted day, the hourly predicted temperature value that could not be specified until now is also calculated. It is possible to calculate the demand for cooling and heating.

【００２７】図３は請求項２に記載のビルの冷暖房需要
予測方法を実施する装置の構成例を示すブロック図であ
る。この装置は、空調特性テーブル14、空調利用率テー
ブル15、外気温予測値テーブル16、需要発生モデルテー
ブル17、出力バッファ18、実数演算手段19、入出力端末
20、初期値ファイル21及び気温実績ファイル22を備えて
いる。FIG. 3 is a block diagram showing a configuration example of an apparatus for carrying out the cooling / heating demand forecasting method for a building according to claim 2. This device includes an air conditioning characteristic table 14, an air conditioning utilization rate table 15, an outside air temperature predicted value table 16, a demand generation model table 17, an output buffer 18, a real number calculation means 19, an input / output terminal.
20, an initial value file 21 and an actual temperature file 22 are provided.

【００２８】このうち、空調特性テーブル14は、室内設
定温度とビルの空調設備の設計仕様書から得られる空調
設備の制御仕様、ビル設計時の標準的在室人数とそれに
必要とする設計換気量及び空気線図を用い、ビルの定員
に対する外気温別の冷暖房に必要なエネルギー量を計算
して格納したものである。空調利用率テーブル15は、ビ
ルの設計時に利用した各時刻におけるビル内の人数をビ
ルの定員で初期化して格納したものである。外気温予測
値テーブル16は、各時刻の外気温の値を格納できる大き
さを持ち、気温の値は時刻順に格納するようになってい
る。需要発生モデルテーブル17は曜日毎に、空調に必要
な熱エネルギーを外気温と時刻とに関連付けて格納する
ものである。出力バッファ18は時刻インデックスと気温
インデックスとで指定された需要発生モデルテーブル17
の内容を格納するものである。実数演算手段19は空調特
性テーブル14及び空調利用率テーブル15の各要素の積を
演算して需要発生モデルテーブル17に書込むものであ
る。入出力端末20は、設定信号の入力と、テーブル格納
データの修正と、予測日の日付、冷暖房需要予測結果の
表示とを行うものである。初期値ファイル21は空調特性
テーブル14及び空調利用率テーブル15の各初期値が格納
されたものである。空調特性テーブル14の初期値は、室
内設定温度とビルの空調設備の設計仕様書から得られる
空調設備の制御仕様、ビル設計時の標準的在室人数とそ
れに必要な設計換気量を基にして、外気温の値が１５度
以上４０度まで１度刻みで空調線図上で冷暖房に必要な
エネルギー量を計算し、外気温の高さ別に求めた必要エ
ネルギー量である。空調利用率テーブル15の初期値は、
月曜日から日曜日までと祝日の合計８つに分類され、各
分類毎に０時から２３時までの各時刻にビル内に居る人
の数をビルの設計資料、又は、計画値から計算し、ビル
の定員で正規化したものである。なお、空調特性テーブ
ル14は２５×２４のサイズを持ち、その読出しのインデ
ックス値は、需要発生モデルテーブル17の気温軸のイン
デックスと共通に利用される。また、空調利用率テーブ
ル15は８×２４のサイズを持ち、曜日の分類を表すイン
デックスを与えると、そのインデックスで選択された２
４個の情報が読み書きできるようになっており、その読
出しインデックスは需要発生モデルテーブル17の時刻軸
のインデックスと共通に利用される。気温実績ファイル
22は多数の気温実績を格納するもので、気温の設定信号
を与えると最新の連続する２４時間分の気温実績が選択
されて、外気温予測値テーブル16に格納されるようにな
っている。なお、図３においては、図面の簡単化のため
にタイマを省略して示してある。Among them, the air-conditioning characteristic table 14 is a control specification of the air-conditioning equipment obtained from the indoor set temperature and the design specification of the air-conditioning equipment of the building, the standard number of people in the room at the time of building design, and the required design ventilation. And the air diagram are used to calculate and store the amount of energy required for cooling and heating according to the outside temperature for the capacity of the building. The air-conditioning utilization rate table 15 is a table in which the number of people in the building used at each time of designing the building is initialized and stored by the capacity of the building. The outside air temperature predicted value table 16 has a size capable of storing the outside air temperature value at each time, and the temperature values are stored in order of time. The demand generation model table 17 stores the heat energy required for air conditioning for each day of the week in association with the outside air temperature and the time. The output buffer 18 is a demand generation model table 17 specified by the time index and the temperature index.
It stores the contents of. The real number calculation means 19 calculates the product of each element of the air conditioning characteristic table 14 and the air conditioning utilization rate table 15 and writes the product in the demand generation model table 17. The input / output terminal 20 inputs a setting signal, corrects data stored in the table, and displays the date of the predicted date and the cooling / heating demand prediction result. The initial value file 21 stores the initial values of the air conditioning characteristic table 14 and the air conditioning utilization rate table 15. The initial values of the air-conditioning characteristics table 14 are based on the indoor set temperature, the control specifications of the air-conditioning equipment obtained from the design specifications of the air-conditioning equipment of the building, the standard number of people in the room when designing the building, and the required design ventilation volume. The amount of energy required for cooling and heating on the air-conditioning diagram is calculated in steps of 1 degree from the outside air temperature value of 15 degrees to 40 degrees, and is the required energy quantity obtained for each height of the outside air temperature. The initial value of the air conditioning utilization rate table 15 is
It is classified into a total of 8 days from Monday to Sunday and holidays. For each classification, the number of people in the building at each time from 0:00 to 23:00 is calculated from the building design materials or plan values, and the building is calculated. It is normalized by the capacity of. The air conditioning characteristic table 14 has a size of 25 × 24, and the read index value is commonly used as the index of the temperature axis of the demand generation model table 17. Further, the air-conditioning utilization rate table 15 has a size of 8 × 24, and if an index representing the classification of the day of the week is given, the 2 selected by that index
Four pieces of information can be read and written, and the read index is commonly used as the time axis index of the demand generation model table 17. Temperature result file
22 stores a large number of actual temperatures, and when the temperature setting signal is given, the latest actual temperatures for 24 hours are selected and stored in the outside temperature predicted value table 16. In FIG. 3, the timer is omitted for simplification of the drawing.

【００２９】以下、図４のフローチャートを参照して、
図３に示した装置の詳細な動作を説明する。先ず、装置
を起動させると温度インデックス及び時刻インデックス
が初期化され、続いて、入出力端末20を用いて冷暖房需
要を予測したい日の曜日を指定すると、曜日に対するセ
ット信号と曜日を表す信号とが入出力端末20から入力さ
れる（ステップ201 〜202 ）。これによって、指定され
た曜日の空調利用率が初期値ファイル21から読出されて
空調利用率テーブル15に格納され、続いて、これに対応
する曜日の空調特性が初期値ファイル21から読出されて
空調利用率テーブル15に格納される（ステップ203 ，20
4 ）。ここで、空調利用率テーブル15に格納された情報
を入出力端末20に表示し、必要であれば、オペレータに
より修正を受ける（ステップ205 ）。この場合、オペレ
ータが時刻を指定して数値を入力すると、対応する時刻
の空調利用率テーブル15の内容を書替えることができる
ため、イベントなど、一時的にビル内の人数が変化する
場合に利用される。Hereinafter, with reference to the flowchart of FIG.
The detailed operation of the apparatus shown in FIG. 3 will be described. First, when the device is activated, the temperature index and the time index are initialized, and subsequently, when the day of the week for which the cooling / heating demand is to be predicted is specified using the input / output terminal 20, a set signal for the day of the week and a signal indicating the day of the week are generated. It is input from the input / output terminal 20 (steps 201 to 202). As a result, the air-conditioning utilization rate of the designated day of the week is read from the initial value file 21 and stored in the air-conditioning utilization rate table 15. Subsequently, the air-conditioning characteristic of the corresponding day of the week is read from the initial value file 21 and air-conditioned. Stored in the utilization rate table 15 (steps 203, 20)
Four ). Here, the information stored in the air-conditioning utilization rate table 15 is displayed on the input / output terminal 20 and, if necessary, corrected by the operator (step 205). In this case, if the operator specifies the time and inputs a numerical value, the contents of the air conditioning utilization rate table 15 at the corresponding time can be rewritten, so it can be used when the number of people in the building temporarily changes, such as at an event. To be done.

【００３０】次に、入出力端末20を用いて気温の設定信
号を入力すると、気温実績ファイル22から最新の連続す
る２４時間分の気温実績が選ばれて外気温予測値テーブ
ル16に格納される（ステップ206 ）。また、この時、外
気温予測値テーブル16の内容が入出力端末20に表示され
るので、オペレータが時刻を指定して数値を入力する
と、対応する時刻の内容を書替えることができる。これ
により、午後から気温が低下するという予報に対して、
気温の初期値を修正することができる。Next, when a temperature setting signal is input using the input / output terminal 20, the latest continuous temperature data for 24 hours is selected from the temperature data file 22 and stored in the outside air temperature predicted value table 16. (Step 206). Further, at this time, the contents of the outside air temperature predicted value table 16 are displayed on the input / output terminal 20, so that if the operator specifies a time and inputs a numerical value, the contents of the corresponding time can be rewritten. As a result, for the forecast that the temperature will decrease from the afternoon,
You can modify the initial temperature value.

【００３１】次に、入出力端末20から予測開始の信号が
入力されると、時刻インデックスにより空調利用率テー
ブル15から空調利用率が読出され、温度インデックスに
より空調特性テーブル14から空調特性がそれぞれ１要素
づつ読出されて実数演算手段19に送り込まれ、ここで空
調利用率と空調特性との積が演算され、その結果が、時
刻インデックス及び温度インデックスを用いて需要発生
モデルテーブル17に格納される（ステップ207 〜210
）。これにより、各時刻における外気温の高さ別のビ
ルの空調に必要な熱エネルギー量が求められて、需要発
生モデルテーブル17に格納される。そして、この選択、
積算、格納の動作が、全ての温度範囲で行われたことが
確認されるまで温度温度インデックスを順次インクリメ
ントしてその動作を繰り返す（ステップ211 〜214 ）。Next, when a prediction start signal is input from the input / output terminal 20, the air-conditioning utilization rate is read from the air-conditioning utilization rate table 15 by the time index, and the air-conditioning characteristic is determined by 1 from the air-conditioning characteristic table 14 by the temperature index. The elements are read out and sent to the real number calculation means 19, where the product of the air conditioning utilization rate and the air conditioning characteristics is calculated, and the result is stored in the demand generation model table 17 using the time index and the temperature index ( Steps 207-210
). As a result, the amount of heat energy required for air conditioning of the building for each time of the outside air temperature is obtained and stored in the demand generation model table 17. And this choice,
The temperature-temperature index is sequentially incremented and the operation is repeated until it is confirmed that the integrating and storing operations have been performed in all temperature ranges (steps 211 to 214).

【００３２】次に、時刻インデックスを初期化し、初期
化された温度インデックスにより外気温予測値テーブル
16の各要素の値を読出し、続いて、時刻インデックスと
読出された値とを用いて需要発生モデルテーブル17の値
を読出し、その値を出力バッファ18の該当する時刻の蘭
に格納する（ステップ215 〜218 ）。続いて、全ての時
刻範囲にて外気温予測値テーブル16からの読出し、出力
バッファ18への格納が行われたことが確認されるまで、
時刻インデックスをインクリメントして同様な動作を繰
返す（ステップ219 ，220 ）。最後に、出力バッファ18
に格納された値を入出力端末20に表示する（ステップ22
1 ）。これによって、予測日の１時間単位の冷暖房の需
要発生を前日の予測外気温によって予測することができ
る。Next, the time index is initialized, and the outside temperature predicted value table is created using the initialized temperature index.
The value of each element of 16 is read, then the value of the demand generation model table 17 is read using the time index and the read value, and the value is stored in the ordinal of the corresponding time of the output buffer 18 (step 215-218). Then, until it is confirmed that the reading from the outside temperature predicted value table 16 and the storage in the output buffer 18 have been performed in all the time ranges,
The time index is incremented and the same operation is repeated (steps 219 and 220). Finally, the output buffer 18
The value stored in is displayed on the input / output terminal 20 (step 22).
1). As a result, it is possible to predict the hourly air-conditioning demand generation on the predicted day from the predicted outside temperature of the previous day.

【００３３】この実施例によれば、ビルの空調設備の設
計資料から需要発生テーブルを作成することにより、需
要実績が十分の得られない場合でも翌日の需要量を時刻
毎の気温を指定することによって予測することが可能と
なる。また、空調特性テーブル及び空調利用率テーブル
を作成することにより、冷暖房需要と主要原因との関係
が明確になるほか、入力情報の修正が容易で、予測日の
環境に合った需要予測が可能となる。特に、これまで例
外扱いとされていたビルの利用率が平日と異なる日（例
えば休日）の需要発生パターンを求めることが可能であ
る。また、刻々と変化するビルの利用率や外気温の入力
ができるため、需要発生パターンの修正が容易となる。According to this embodiment, the demand generation table is created from the design data of the air conditioning equipment of the building, so that the demand amount of the next day can be designated as the temperature at each time even when the demand record is not sufficient. Can be predicted by. In addition, by creating an air-conditioning characteristic table and an air-conditioning utilization rate table, the relationship between air-conditioning demand and main causes can be clarified, and input information can be easily corrected, making it possible to forecast demand that matches the environment on the forecast day. Become. In particular, it is possible to obtain a demand occurrence pattern on a day (for example, a holiday) when the usage rate of the building, which has been treated as an exception until now, is different from weekdays. Further, since the utilization rate of the building and the outside temperature that change every moment can be input, it becomes easy to correct the demand generation pattern.

【００３４】図５は請求項２に記載のビルの冷暖房需要
予測方法を実施する装置の他の構成例を示すブロック図
である。図中、図３と同一の符号を付したものはそれぞ
れ同一の要素を示している。そして、図３の構成に対し
て、実数演算手段23、出力バッファ24、及び１日単位の
冷暖房需要を予測する装置25が付加された構成になって
いる。FIG. 5 is a block diagram showing another configuration example of an apparatus for carrying out the cooling / heating demand forecasting method for a building according to claim 2. In the figure, the same reference numerals as those in FIG. 3 denote the same elements. Then, in addition to the configuration of FIG. 3, a real number computing means 23, an output buffer 24, and a device 25 for predicting the daily heating and cooling demand are added.

【００３５】このうち、実数演算手段23は出力バッファ
18の内容、すなわち、需要予測装置で計算した翌日の需
要予測値を読取り、各要素の値の合計が１になるように
処理して１時間単位の冷暖房需要に展開したパターンを
作成し、これに１日単位の冷暖房需要の予測値を掛け算
して出力するものである。１日単位の冷暖房需要を予測
する装置25は１日単位の需要を予測して実数演算手段23
に加えるものである。出力バッファ24は実数演算手段23
から出力された時間単位の冷暖房需要を格納するもの
で、ここに格納された値が入出力端末20に送られて表示
されるようになっている。Of these, the real number calculating means 23 is an output buffer.
18 contents, that is, the demand forecast value of the next day calculated by the demand forecasting device is read, processed so that the sum of the values of each element becomes 1, and a pattern developed into hourly heating and cooling demand is created. Is multiplied by the predicted value of the heating and cooling demand on a daily basis, and is output. The device 25 for predicting the daily heating and cooling demand predicts the daily demand and calculates the real number calculating means 23.
In addition to The output buffer 24 is a real number computing means 23
It stores the hourly cooling and heating demand output from, and the value stored here is sent to the input / output terminal 20 and displayed.

【００３６】以下、図６のフローチャートを参照して、
図５に示した装置の詳細な動作を説明するが、図６中の
ステップ301 〜321 の動作は、図４に示したステップ20
1 〜221 の動作と同じであるので、新たに付加した要素
に対応する動作のみを説明する。Hereinafter, with reference to the flowchart of FIG.
The detailed operation of the apparatus shown in FIG. 5 will be described. The operation of steps 301 to 321 in FIG. 6 is the same as step 20 shown in FIG.
Since it is the same as the operation of 1 to 221, only the operation corresponding to the newly added element will be described.

【００３７】出力バッファ18の内容が入出力端末20に表
示されている段階で、１日単位の冷暖房需要を予測する
装置25により１日の冷暖房需要を予測する（ステップ32
2 ）。実数演算手段23は出力バッファ18の内容を、各要
素の値の合計が１になるように処理し、これに１日単位
の冷暖房需要の予測値を掛け算して出力する（ステップ
323 ）。次に、掛け算して得られた内容を出力バッファ
24に格納し、格納された値を入出力端末20に表示する
（ステップ324 ）。When the contents of the output buffer 18 are displayed on the input / output terminal 20, the daily cooling / heating demand is predicted by the device 25 for predicting the daily cooling / heating demand (step 32).
2). The real number computing means 23 processes the contents of the output buffer 18 so that the sum of the values of the respective elements becomes one, and multiplies this by the predicted value of the daily heating and cooling demand and outputs it (step
323). Next, the contents obtained by multiplication are output buffer
It is stored in 24 and the stored value is displayed on the input / output terminal 20 (step 324).

【００３８】この実施例によれば、１日単位で冷暖房需
要の総量を予測する既存の手段に、時間単位の冷暖房需
要を求める能力を付加することができる。According to this embodiment, it is possible to add the ability to obtain the cooling / heating demand on an hourly basis to the existing means for predicting the total amount of the cooling / heating demand on a daily basis.

【００３９】図７は請求項２に記載のビルの冷暖房需要
予測方法を実施する装置のもう一つ他の構成例を示すブ
ロック図である。図中、図３と同一の符号を付したもの
はそれぞれ同一の要素を示している。これは、図３に示
した構成に対して、入出力端末20と空調特性テーブル14
とを接続し、空調特性テーブル14の内容を入出力端末20
に表示して内容修正を行うように構成したものである。FIG. 7 is a block diagram showing another example of the configuration of an apparatus for carrying out the cooling / heating demand forecasting method for a building according to claim 2. In the figure, the same reference numerals as those in FIG. 3 denote the same elements. This is different from the configuration shown in FIG.
And the contents of the air conditioning characteristic table 14 are connected to the input / output terminal 20.
It is configured to be displayed on the screen and to correct the contents.

【００４０】以下、図８のフローチャートを参照して、
図７に示した装置の詳細な動作を説明するが、図８中の
ステップ401 〜406 の動作は図４中のステップ201 〜20
6 の動作に対応し、また、図８中のステップ408 〜422
の動作は図４中のステップ207 〜221 の動作に対応して
おり、図４と比較した場合、ステップ407 の処理動作が
加わっただけであるため、この新たな処理についてのみ
説明する。Hereinafter, with reference to the flowchart of FIG.
The detailed operation of the apparatus shown in FIG. 7 will be described. The operations of steps 401 to 406 in FIG. 8 are steps 201 to 20 in FIG.
It corresponds to the operation of 6 and steps 408 to 422 in FIG.
4 corresponds to the operation of steps 207 to 221 in FIG. 4, and only the processing operation of step 407 is added when compared with FIG. 4, so only this new processing will be described.

【００４１】外気温予測値テーブル16に格納されたデー
タの修正が終わった段階で、空調特性テーブル14の内容
を入出力端末20に表示し、必要に応じてオペレータが空
調特性の修正を加える（ステップ407 ）。これにより、
ビルの空調設備の設計時には分からなかった空調設備の
運用上の制約や、空調設備の制御方法の変更等がある場
合、又は、一時的に空調設備の運転方法を変更する場合
に入出力端末20を利用して空調特性を変更することがで
きる。かくして、図７に示した実施例によれば、需要予
測装置の柔軟性を増すことができる。When the correction of the data stored in the outside air temperature predicted value table 16 is completed, the contents of the air conditioning characteristic table 14 are displayed on the input / output terminal 20, and the operator corrects the air conditioning characteristic as necessary ( Step 407). This allows
The input / output terminal 20 is used when there are restrictions on the operation of the air conditioning equipment, changes in the air conditioning equipment control method, etc., which are unknown when designing the building air conditioning equipment, or when the operating method of the air conditioning equipment is temporarily changed. Can be used to change the air conditioning characteristics. Thus, according to the embodiment shown in FIG. 7, the flexibility of the demand forecasting device can be increased.

【００４２】図９は請求項３に記載の空調特性獲得方法
を実施する装置の構成例を示すブロック図である。この
装置は、入力バッファ26、候補時刻メモリ27、実績値格
納テーブル28、空調特性編集テーブル29、実数演算手段
30、出力バッファ31、タイマ32を備えている。FIG. 9 is a block diagram showing a configuration example of an apparatus for carrying out the air conditioning characteristic acquisition method according to the third aspect. This device includes an input buffer 26, a candidate time memory 27, an actual value storage table 28, an air conditioning characteristic editing table 29, and a real number calculating means.
It is provided with 30, an output buffer 31, and a timer 32.

【００４３】ここで、入力バッファ26は最新の冷暖房需
要及び外気温の各実績値を保持するものである。候補時
刻メモリ27は処理の対象となる時間帯の情報と、空調特
性を求めるために冷房では最高気温の時刻と度数を、暖
房では最低気温と度数をそれぞれ保持するもので２４×
２×２のサイズを有している。実績値格納テーブル28は
最新の単位時間当たりの冷暖房需要及び外気温の実績を
１日分保持するテーブルで２４×２のサイズを有してい
る。空調特性編集テーブル29は初期値と実績値との別を
表す情報と共に、空調特性の初期値があればその値で、
空調特性の初期値がなければゼロで初期化され、空調特
性を計算するための作業領域として利用されるテーブル
で２４×２×２のサイズを有している。出力バッファ31
は空調特性編集テーブル29で処理された値を一時的に格
納するテーブルである。タイマ32は時刻信号を実績値格
納テーブル28、空調特性編集テーブル29、出力バッファ
31に与えるものである。Here, the input buffer 26 holds the latest actual values of cooling and heating demand and outside air temperature. The candidate time memory 27 holds the time and frequency of the maximum temperature in cooling and the minimum temperature and frequency in heating to obtain the information on the time zone to be processed and the air conditioning characteristics.
It has a size of 2 × 2. The actual value storage table 28 is a table that holds the latest actual results of the cooling / heating demand per unit time and the outside air temperature for one day, and has a size of 24 × 2. The air-conditioning characteristic edit table 29 has information indicating the difference between the initial value and the actual value, and the initial value of the air-conditioning characteristic, if any,
If there is no initial value of the air conditioning characteristic, it is initialized to zero, and has a size of 24 × 2 × 2 in a table used as a work area for calculating the air conditioning characteristic. Output buffer 31
Is a table for temporarily storing the values processed by the air conditioning characteristic editing table 29. The timer 32 stores the time signal of the actual value storage table 28, the air conditioning characteristic editing table 29, the output buffer.
To give to 31.

【００４４】以上のように構成された本実施例の動作に
ついて、冷房需要の場合を示す図10及び暖房需要の場合
を示す図11の各フローチャートを参照して以下に説明す
る。The operation of the present embodiment configured as described above will be described below with reference to the flow charts of FIG. 10 showing the case of cooling demand and FIG. 11 showing the case of heating demand.

【００４５】先ず、冷房需要において、本装置が起動さ
れ、図示省略の装置で計測された単位時間当たりの需要
実績データと、最新の外気温実績データとが入力バッフ
ァ26に格納されると、外気温が最高になると予測される
時間帯の複数の時刻データが初期値として候補時刻メモ
リ27に設定され、さらに、空調特性編集テーブル29及び
タイマ32が初期化されて計測が開始される（ステップ50
1,502 ）。タイマ32は１時間毎に入力バッファ26の内容
を実績値格納テーブル28にコピーするような信号を発生
する（ステップ503 ）。これにより、実績値格納テーブ
ル28には最新の需要実績が蓄積される。そして、計測を
開始してから、２４時間が経過したか否かを判定し、経
過していなければ上記の動作を繰返す（ステップ504,50
5 ）。First, in the cooling demand, when the present apparatus is activated and the demand actual data per unit time measured by an apparatus not shown and the latest actual external temperature data are stored in the input buffer 26, A plurality of time data of the time zone in which the temperature is predicted to be the highest is set in the candidate time memory 27 as an initial value, and further the air conditioning characteristic edit table 29 and the timer 32 are initialized and the measurement is started (step 50).
1,502). The timer 32 generates a signal for copying the contents of the input buffer 26 to the actual value storage table 28 every hour (step 503). As a result, the latest demand record is accumulated in the record storage table 28. Then, it is determined whether or not 24 hours have elapsed from the start of measurement, and if not, the above operation is repeated (steps 504, 50).
Five ).

【００４６】次に、計測を開始してから２４時間が経過
したとき、すなわち、実績値格納テーブル28に１日分の
データが揃った段階で、実数演算手段30は実績値格納テ
ーブル28の外気温データを順に読取り、候補時刻メモリ
27に記述されている時間帯内での最高気温となる時刻を
求める（ステップ506,507 ）。この時刻は外気温の影響
を最も受けやすい時刻である。Next, when 24 hours have elapsed from the start of the measurement, that is, when one day's worth of data has been stored in the actual value storage table 28, the real number calculation means 30 moves outside the actual value storage table 28. Temperature data is read in order and candidate time memory
The time at which the maximum temperature is reached within the time zone described in 27 is obtained (steps 506 and 507). This time is the time most susceptible to the outside temperature.

【００４７】次に、候補時刻メモリ27に記録されている
時刻データの平均値を求め、この平均値と、最高気温を
示した時刻データ、すなわち、記録しようとしている時
刻とが４時間以上離れているか否かを判定する（ステッ
プ508,509 ）。そして、４時間以上離れていた場合に
は、特異な日の情報として以降の処理は行わず、４時間
以上離れていないで、かつ、その時刻が候補時刻メモリ
27に記録されておればその度数がインクリメントされ、
まだ記録されていない場合にはその時刻と度数１が書込
まれる（ステップ510 〜512 ）。これにより、天候が他
の日と異なることによる特異な冷房需要の特徴を含まな
いようにする。Next, the average value of the time data recorded in the candidate time memory 27 is obtained, and the average value and the time data indicating the maximum temperature, that is, the time to be recorded are separated by 4 hours or more. It is determined whether or not there is any (steps 508 and 509). When the time is more than 4 hours, the subsequent processing is not performed as the information of the peculiar day, the time is not more than 4 hours, and the time is the candidate time memory.
If recorded in 27, the frequency will be incremented,
If not recorded, the time and frequency 1 are written (steps 510 to 512). This eliminates the unique cooling demand feature due to different weather conditions.

【００４８】次に、最高気温を示した温度と、同じ温度
の冷房需要データの平均値が空調特性編集テーブル29内
に存在するか否かを判別し、空調特性編集テーブル29内
に存在しないとき、すなわち、初期値であるとき最高気
温と指定された冷房実績をそのまま空調特性編集テーブ
ル29の対応する温度領域に格納し、反対に、空調特性編
集テーブル29内に存在するとき、すなわち、初期値でな
いときは最高気温と指定された冷房実績と、空調特性編
集テーブル29内の冷房実績データとの平均値を演算し
て、その結果を空調特性編集テーブル29内に格納する
（ステップ513 〜515 ）。これにより、実際の需要量を
利用して空調特性の更新が行われる。Next, it is judged whether or not the temperature indicating the maximum temperature and the average value of the cooling demand data of the same temperature are present in the air conditioning characteristic edit table 29, and when they are not present in the air conditioning characteristic edit table 29. That is, when the initial temperature is the initial value, the cooling performance designated as the maximum temperature is stored as it is in the corresponding temperature region of the air conditioning characteristic edit table 29. Conversely, when it exists in the air conditioning characteristic edit table 29, that is, the initial value is set. If not, the average value of the cooling performance designated as the maximum temperature and the cooling performance data in the air conditioning characteristic editing table 29 is calculated, and the result is stored in the air conditioning characteristic editing table 29 (steps 513 to 515). . As a result, the air conditioning characteristics are updated using the actual demand.

【００４９】次に、上記の処理を繰返し、タイマ32の値
が１０日を過ぎると、これ以降空調特性編集テーブル29
の内容を更新する度に空調特性編集テーブル29の各値を
外気温の高さ順に並べて平滑化処理を行い、その結果を
出力バッファ31に出力する。Next, when the value of the timer 32 exceeds 10 days after repeating the above processing, the air conditioning characteristic edit table 29 is thereafter used.
Each time the contents of is updated, the values in the air-conditioning characteristic edit table 29 are arranged in the order of the height of the outside temperature to perform smoothing processing, and the result is output to the output buffer 31.

【００５０】一方、暖房需要においては、上記の説明
中、冷房を暖房と読替え、最高気温を最低気温と読替え
るだけで済むので、図11中の対応するステップ番号に
“Ａ”を付加してその動作説明を省略する。On the other hand, in the demand for heating, in the above description, it suffices to read air-conditioning as heating and read the maximum temperature as the minimum temperature. Therefore, "A" is added to the corresponding step number in FIG. The description of the operation is omitted.

【００５１】図12は請求項４に記載のビルの冷暖房需要
予測方法を実施する装置の構成例を示すブロック図であ
る。この装置は、図５に示す装置に図９に示す装置を接
続することにより、上述したビル固有の空調特性を冷暖
房需要予測に用いるように構成したものであり、ビル固
有の空調特性の獲得に必要な温度計測手段33及び需要実
績収集手段34が付加されている。FIG. 12 is a block diagram showing a configuration example of an apparatus for carrying out the cooling / heating demand forecasting method for a building according to claim 4. This device is configured to use the above-mentioned air conditioning characteristic peculiar to the building for cooling and heating demand prediction by connecting the device shown in FIG. 5 to the device shown in FIG. Necessary temperature measuring means 33 and demand result collecting means 34 are added.

【００５２】このうち、初期値ファイル21は修正すべき
空調特性の初期値と空調利用率の初期値が記録されたフ
ァイルであり、その内容が最初に空調特性テーブル14、
空調利用率テーブル15及び空調特性編集テーブル29に読
込まれる。また、空調特性テーブル14及び初期値ファイ
ル21はその内容の更新が可能なように、出力バッファ31
と接続されている。温度計測手段33は、本装置を設置し
てある建屋の外部に設置され、外気温の測定を行って、
その値を刻々と入力バッファ26に伝えるものである。需
要実績収集手段34は、ビルの各部屋への熱供給を全て把
握できる位置に設置され、単位時間毎に各部屋に供給し
た熱量を合計して入力バッファ26に伝えるものである。Of these, the initial value file 21 is a file in which the initial values of the air conditioning characteristics to be corrected and the initial values of the air conditioning utilization rate are recorded.
It is read into the air conditioning utilization rate table 15 and the air conditioning characteristic editing table 29. Further, the output of the air-conditioning characteristic table 14 and the initial value file 21 is set so that the contents can be updated.
Connected with. The temperature measuring means 33 is installed outside the building in which this device is installed, measures the outside air temperature,
The value is transmitted to the input buffer 26 every moment. The demand record collecting means 34 is installed at a position where all the heat supply to each room of the building can be grasped, and sums up the heat quantity supplied to each room for each unit time and transmits it to the input buffer 26.

【００５３】以上のように構成された本実施例の動作に
ついて、冷房需要の場合を示す図13のフローチャートを
参照して以下に説明する。先ず、本装置が起動され、温
度計測手段33によって最新の外気温が、需要実績収集手
段34によって最新の単位時間当たりの需要実績が入力バ
ッファ26に格納されると、外気温が最高になると予測さ
れる時間帯の複数の時刻データが初期値として候補時刻
メモリ27に設定され、さらに、空調特性編集テーブル29
及びタイマ32が初期化されて計測が開始される（ステッ
プ601 〜602 ）。なお、空調特性編集テーブル29の初期
化は初期値ファイル21の内容によって行われる。この時
点で、温度インデックス及び時刻インデックスの初期化
が行われ、続いて、タイマ32は１時間毎に入力バッファ
26の内容を実績値格納テーブル28にコピーするような信
号を発生する（ステップ603,604 ）。これにより、実績
値格納テーブル28には最新の需要実績が蓄積される。そ
して、計測を開始してから、２４時間が経過したか否か
を判定し（ステップ605 ）、経過していなければその時
の空調特性テーブル14及び空調利用率テーブル15の内容
に基いて冷暖房需要の予測が行われる（ステップ620 〜
634 ）。The operation of the present embodiment configured as described above will be described below with reference to the flowchart of FIG. 13 showing the case of cooling demand. First, when the present apparatus is activated and the temperature measuring means 33 stores the latest outside air temperature and the demand performance collecting means 34 stores the latest demand performance per unit time in the input buffer 26, it is predicted that the outside air temperature becomes the highest. A plurality of time data of the time zone to be set is set in the candidate time memory 27 as an initial value, and further, the air conditioning characteristic edit table 29
Also, the timer 32 is initialized and the measurement is started (steps 601 to 602). The initialization of the air conditioning characteristic edit table 29 is performed according to the contents of the initial value file 21. At this point, the temperature index and time index are initialized, and then the timer 32 sets the input buffer every hour.
A signal for copying the contents of 26 to the actual value storage table 28 is generated (steps 603, 604). As a result, the latest demand record is accumulated in the record storage table 28. Then, it is determined whether or not 24 hours have elapsed from the start of the measurement (step 605), and if not, based on the contents of the air conditioning characteristic table 14 and the air conditioning utilization rate table 15 at that time, the cooling and heating demand A prediction is made (step 620-
634).

【００５４】次に、計測を開始してから２４時間が経過
したとき、すなわち、実績値格納テーブル28に１日分の
データが揃った段階で、実数演算手段30は実績値格納テ
ーブル28の外気温データを順に読取り、候補時刻メモリ
27に記述されている時間帯内での最高気温となる時刻を
求める（ステップ606,607 ）。この時刻は外気温の影響
を最も受けやすい時刻である。Next, when 24 hours have elapsed from the start of the measurement, that is, when one day's worth of data has been collected in the actual value storage table 28, the real number calculation means 30 moves outside the actual value storage table 28. Temperature data is read in order and candidate time memory
The time when the maximum temperature is reached within the time zone described in 27 is obtained (steps 606, 607). This time is the time most susceptible to the outside temperature.

【００５５】次に、候補時刻メモリ27に記録されている
時刻データの平均値を求め、この平均値と、最高気温を
示した時刻データ、すなわち、記録しようとしている時
刻とが４時間以上離れているか否かを判定する（ステッ
プ608,609 ）。そして、４時間以上離れていた場合に
は、特異な日の情報として以降の処理は行わず、４時間
以上離れていないで、かつ、その時刻が候補時刻メモリ
27に記録されておればその度数がインクリメントされ、
まだ記録されていない場合にはその時刻と度数１が書込
まれる（ステップ610 〜612 ）。これにより、天候が他
の日と異なることによる特異な冷房需要の特徴を含まな
いようにする。Next, the average value of the time data recorded in the candidate time memory 27 is obtained, and this average value and the time data indicating the maximum temperature, that is, the time to be recorded are separated by 4 hours or more. It is determined whether or not there is any (steps 608 and 609). When the time is more than 4 hours, the subsequent processing is not performed as the information of the peculiar day, the time is not more than 4 hours, and the time is the candidate time memory.
If recorded in 27, the frequency will be incremented,
If not recorded, the time and frequency 1 are written (steps 610 to 612). This eliminates the unique cooling demand feature due to different weather conditions.

【００５６】次に、最高気温を示した温度と、同じ温度
の冷房需要データの平均値が空調特性編集テーブル29内
に存在するか否かを判別し、空調特性編集テーブル29内
に存在しないとき、すなわち、初期値であるとき最高気
温と指定された冷房実績をそのまま空調特性編集テーブ
ル29の対応する温度領域に格納し、反対に、空調特性編
集テーブル29内に存在するとき、すなわち、初期値でな
いときは最高気温と指定された冷房実績と、空調特性編
集テーブル29内の冷房実績データとの平均値を演算し
て、その結果を空調特性編集テーブル29内に格納する
（ステップ613 〜615 ）。これにより、実際の需要量を
利用して空調特性の更新が行われる。Next, it is determined whether or not the temperature indicating the maximum temperature and the average value of the cooling demand data at the same temperature are present in the air conditioning characteristic edit table 29, and when the average value is not present in the air conditioning characteristic edit table 29. That is, when the initial temperature is the initial value, the cooling performance designated as the maximum temperature is stored as it is in the corresponding temperature region of the air conditioning characteristic edit table 29. Conversely, when it exists in the air conditioning characteristic edit table 29, that is, the initial value is set. If not, the average value of the cooling performance designated as the maximum temperature and the cooling performance data in the air conditioning characteristic editing table 29 is calculated, and the result is stored in the air conditioning characteristic editing table 29 (steps 613 to 615). . As a result, the air conditioning characteristics are updated using the actual demand.

【００５７】次に、上記の処理を繰返し、タイマ32の値
が１０日を過ぎると、これ以降空調特性編集テーブル29
の内容を更新する度に空調特性編集テーブル29の各値を
外気温の高さ順に並べて平滑化処理を行い、その結果を
出力バッファ31に出力し、続いて、出力バッファ31の内
容を空調特性テーブル14にコピーする（616 〜619 ）。Next, the above process is repeated, and when the value of the timer 32 exceeds 10 days, the air-conditioning characteristic edit table 29 is set thereafter.
Each time the contents of is updated, the values in the air-conditioning characteristics edit table 29 are arranged in the order of the height of the outside temperature to perform smoothing processing, the result is output to the output buffer 31, and then the contents of the output buffer 31 are changed to the air-conditioning characteristics. Copy to table 14 (616-619).

【００５８】次に、冷暖需要の予測に当たっては、空調
利用率テーブル15から空調利用率が、温度インデックス
により空調特性テーブル14から空調特性がそれぞれ１要
素づつ読出されて実数演算手段19に送り込まれ、ここで
空調利用率と空調特性との積が演算され、その結果が、
時刻インデックス及び温度インデックスを用いて需要発
生モデルテーブル17に格納される（ステップ620 〜623
）。これにより、各時刻における外気温の高さ別のビ
ルの空調に必要な熱エネルギー量が求められて、需要発
生モデルテーブル17に格納される。そして、この選択、
積算、格納の動作が、全ての温度範囲で行われたことが
確認されるまで温度温度インデックスを順次インクリメ
ントしてその動作を繰り返す（ステップ624 〜625 ）。Next, in predicting cooling and heating demand, the air-conditioning utilization rate is read from the air-conditioning utilization rate table 15 and the air-conditioning characteristic is read out one element from the air-conditioning characteristic table 14 by the temperature index and sent to the real number calculating means 19, Here, the product of the air conditioning utilization rate and the air conditioning characteristics is calculated, and the result is
It is stored in the demand generation model table 17 using the time index and the temperature index (steps 620 to 623).
). As a result, the amount of heat energy required for air conditioning of the building for each time of the outside air temperature is obtained and stored in the demand generation model table 17. And this choice,
The temperature-temperature index is sequentially incremented and the operation is repeated until it is confirmed that the integrating and storing operations have been performed in all temperature ranges (steps 624 to 625).

【００５９】次に、時刻インデックスを初期化し、初期
化された温度インデックスにより外気温予測値テーブル
16の各要素の値を読出し、続いて、時刻インデックスと
読出された値とを用いて需要発生モデルテーブル17の値
を読出し、その値を出力バッファ18の該当する時刻の蘭
に格納する（ステップ628 〜631 ）。続いて、全ての時
刻範囲にて外気温予測値テーブル16からの読出し、出力
バッファ18への格納が行われたことが確認されるまで、
時刻インデックスをインクリメントして同様な動作を繰
返す（ステップ632,633 ）。次に、正時になるまでの１
時間の時間待ちをした後、再び、空調特性の修正動作に
戻る（ステップ634 ）。Next, the time index is initialized, and the outside temperature predicted value table is created by the initialized temperature index.
The value of each element of 16 is read, then the value of the demand generation model table 17 is read using the time index and the read value, and the value is stored in the ordinal of the corresponding time of the output buffer 18 (step 628-631). Then, until it is confirmed that the reading from the outside temperature predicted value table 16 and the storage in the output buffer 18 have been performed in all the time ranges,
The time index is incremented and the same operation is repeated (steps 632 and 633). Next, 1 until the hour
After waiting for time, the operation returns to the air conditioning characteristic correction operation (step 634).

【００６０】この実施例によれば、ビルの空調設備の設
計時に各種の仮定を用いて作成した空調特性を実際の需
要実績を用いて修正しているので、空調特性を利用する
ビルの冷暖房需要の予測システムの予測精度を向上させ
ることができる。According to this embodiment, since the air-conditioning characteristics created by using various assumptions when designing the air-conditioning equipment of the building are corrected using the actual demand record, the cooling / heating demand of the building using the air-conditioning characteristics is corrected. The prediction accuracy of the prediction system can be improved.

【００６１】図14は請求項４に記載のビルの冷暖房需要
予測方法を実施する他の実施例の構成を示すブロック図
である。これは、図12に示した初期値ファイル21には年
間を通して一つの初期値が格納されるが、この実施例で
は初期値ファイル21の代わりに、季節に別けて複数の初
期値が格納された初期値ファイル21A を用いたものであ
り、本装置の起動時に季節を指定すると、該当する季節
の内容が空調特性の初期値として空調特性テーブル14、
空調利用率テーブル15及び空調特性編集テーブル29に読
込まれるように構成したものである。FIG. 14 is a block diagram showing the construction of another embodiment for carrying out the cooling / heating demand forecasting method for a building according to claim 4. This is because the initial value file 21 shown in FIG. 12 stores one initial value throughout the year, but in this embodiment, instead of the initial value file 21, a plurality of initial values are stored for each season. The initial value file 21A is used, and if the season is specified at the time of starting this device, the contents of the corresponding season will be used as the initial value of the air conditioning characteristic table 14,
This is configured so that it is read into the air conditioning utilization rate table 15 and the air conditioning characteristic editing table 29.

【００６２】以下、図14に示した実施例の動作を、図15
を用いて説明するが、図15中のステップ708 〜737 に示
される動作は、図13中のステップ605 〜634 に示される
動作と全く同一であるので、これらに先行して行われる
動作について説明する。The operation of the embodiment shown in FIG. 14 will be described below with reference to FIG.
The operation shown in steps 708 to 737 in FIG. 15 is exactly the same as the operation shown in steps 605 to 634 in FIG. 13, so the operation performed before them will be described. To do.

【００６３】最初に本装置が起動されて、入出力端末20
によって季節の指定が行われると、初期値ファイル21A
から該当する季節の空調特性の初期値が空調特性テーブ
ル14と空調特性編集テーブル29とに読込まれ、同時に空
調利用率が空調利用率テーブル15に読込まれる（ステッ
プ701 ）。これにより、季節によって空調設備の運用方
法を切替えている場合や、人の体感温度の違いによる外
気温と冷暖房需要都の関係を季節毎に指定することが可
能となる。また、需要発生パターンを求める上で、より
細かな特徴を表現することができる。First, when this apparatus is started, the input / output terminal 20
When the season is specified by, the initial value file 21A
From this, the initial value of the air conditioning characteristics of the relevant season is read into the air conditioning characteristics table 14 and the air conditioning characteristics editing table 29, and at the same time, the air conditioning utilization rate is read into the air conditioning utilization rate table 15 (step 701). This makes it possible to specify a season-by-season relationship between the operating method of the air conditioning equipment and the relationship between the outside air temperature and the heating / cooling demand city due to the difference in the sensible temperature of the person. In addition, more detailed features can be expressed in obtaining the demand generation pattern.

【００６４】次に、温度計測手段33によって最新の外気
温が、また、需要実績収集手段34によって最新の単位時
間当たりの需要実績がそれぞれ入力バッファ26に格納さ
れると、候補時刻メモリ27の時間帯の時刻設定とタイマ
32の初期化が行われ、タイマ32のスタートによって計測
を開始する（ステップ702 〜703 ）。そして、温度イン
デックスと時刻インデックスの初期化が行われる（ステ
ップ704 ）。Next, when the latest outside air temperature is stored in the input buffer 26 by the temperature measuring means 33 and the latest demand performance per unit time is stored in the input buffer 26 by the demand performance collecting means 34, the time of the candidate time memory 27 is stored. Band time setting and timer
The initialization of 32 is performed, and the measurement is started by the start of the timer 32 (steps 702 to 703). Then, the temperature index and the time index are initialized (step 704).

【００６５】次に、季節が移り変わる期間、すなわち、
４ケ月が経過したか否かを判定し、経過していなければ
入力バッファ26から気温データと需要実績とを読出し、
実績値格納テーブル28に格納し、４ケ月を経過した場合
には次の季節の空調特性を初期値ファイル21A から読出
して空調特性テーブル14及び空調特性編集テーブル29に
格納し、さらに、入力バッファ26から気温データと需要
実績とを読出し、実績値格納テーブル28に格納する（ス
テップ705 〜707 ）。Next, the period when the season changes, that is,
It is determined whether four months have passed, and if not, the temperature data and demand record are read from the input buffer 26,
Stored in the actual value storage table 28, and when four months have passed, the air conditioning characteristics for the next season are read from the initial value file 21A and stored in the air conditioning characteristics table 14 and the air conditioning characteristics edit table 29. The temperature data and the demand record are read out and stored in the record storage table 28 (steps 705 to 707).

【００６６】以下、ステップ708 〜737 に示したよう
に、図13中のステップ605 〜634 に示される動作と全く
同一の動作を行うことになる。After that, as shown in steps 708 to 737, the same operation as that shown in steps 605 to 634 in FIG. 13 is performed.

【００６７】この実施例によれば、初期値ファイル21A
に記録する空調特性を年間共通ではなく、季節に分けて
保持し、装置の起動時点で季節を指定することにより、
季節毎に異なる人の体感温度の違いや空調設備の運用方
法を表現することができる。According to this embodiment, the initial value file 21A
By keeping the air-conditioning characteristics to be recorded in 1 year, not by year, by keeping them according to the season, and specifying the season when the device is started,
It is possible to express the difference in sensible temperature of a person and the operation method of the air conditioning equipment which are different for each season.

【００６８】[0068]

【発明の効果】以上の説明によって明らかなように、請
求項１に記載の冷暖房需要予測方法によれば、ビルの冷
暖房需要実績値を曜日毎に時刻と外気温とに関連付けて
記憶し、その一方で、翌日の曜日と予め定められた複数
の時刻の予測外気温とを設定し、設定値に対応する冷暖
房需要実績値をそれぞれ読出し、翌１日の各時刻におけ
る冷暖房需要の予測値としているので、予測日の気温が
平均気温と大きく違ったり、気温によって需要発生パタ
ーンが異なる場合にも翌日１日分の冷暖房需要を正確に
予測することができるまた、請求項２に記載のビルの冷
暖房需要予測方法によれば、ビルの冷暖房需要実績値を
曜日毎に時刻と外気温とに関連付けて記憶するに当た
り、室内設定温度と外気混合率別の空調に必要なエネル
ギー量との関係を表す空調特性と、ビルの人数と機器の
利用数との比率を時間に関連付けた空調利用率とを用い
ると共に、この空調特性と空調利用率の積によって前記
冷暖房需要実績値を求めるようにしたので、需要実績が
得難い場合でも容易に冷暖房需要量を予測することがで
きる。As is apparent from the above description, according to the cooling / heating demand forecasting method of the first aspect, the actual cooling / heating demand value of the building is stored for each day of the week in association with the time and the outside temperature, and On the other hand, the next day of the week and the predicted outside temperatures at a plurality of predetermined times are set, and the cooling / heating demand actual values corresponding to the set values are read out and used as the predicted values of the cooling / heating demand at each time on the next day. Therefore, even when the temperature on the forecast day is significantly different from the average temperature or the demand generation pattern is different depending on the temperature, it is possible to accurately forecast the heating and cooling demand for the next day, and the cooling and heating of the building according to claim 2. According to the demand forecasting method, the relationship between the indoor set temperature and the amount of energy required for air conditioning according to the outside air mixing ratio is displayed when storing the actual cooling / heating demand value of a building in association with the time of day and the outside air temperature for each day of the week. Since the air-conditioning characteristics and the air-conditioning utilization rate in which the ratio between the number of people in the building and the number of devices used is associated with time are used, the cooling / heating demand actual value is obtained by the product of the air-conditioning characteristics and the air-conditioning utilization rate. Even if it is difficult to obtain the actual demand, it is possible to easily predict the cooling / heating demand.

【００６９】一方、請求項３に記載の空調特性獲得方法
によれば、外気温が冷房需要時に最高（又は暖房需要時
に最低）となる時間帯を設定し、ビルの冷暖房需要実績
及び外気温を所定の時間間隔で測定し、設定された時間
帯で最高（又は最低）の外気温に対応する一日の時刻と
冷暖房実績とを所定の日数に亘って平滑化し、得られた
値をビルに固有の空調特性としているので、ビルの空調
設備の設計時に各種の仮定を用いて作成した空調特性
を、実際に需要実績を用いて修正することができる。On the other hand, according to the air-conditioning characteristic acquisition method of the third aspect, the time zone in which the outside air temperature is the highest during cooling demand (or the minimum during heating demand) is set, and the actual cooling and heating demand record of the building and outside temperature are calculated. Measure at predetermined time intervals, smooth the time of day corresponding to the highest (or lowest) outside temperature in the set time period and the heating and cooling performance over a predetermined number of days, and obtain the obtained value in the building Since the air-conditioning characteristic is unique, the air-conditioning characteristic created by using various assumptions when designing the air-conditioning equipment of the building can be actually corrected using the actual demand.

【００７０】また、請求項４に記載のビルの冷暖房需要
予測方法によれば、請求項３の方法によって獲得された
ビルに固有の空調特性に基いて、室内設定温度と外気混
合率別の空調に必要なエネルギー量との関係を表す空調
特性を修正するようにしたので、冷暖房需要の予測シス
テムの予測精度を向上させることができる。According to the cooling / heating demand forecasting method for a building described in claim 4, based on the air-conditioning characteristic peculiar to the building obtained by the method of claim 3, the air-conditioning for each indoor set temperature and outside air mixing ratio is performed. Since the air-conditioning characteristics that represent the relationship with the amount of energy required for are modified, the prediction accuracy of the cooling / heating demand prediction system can be improved.

【図面の簡単な説明】[Brief description of drawings]

【図１】本発明の請求項１の方法を実施する装置の構成
例を示すブロック図。FIG. 1 is a block diagram showing a configuration example of an apparatus for carrying out the method of claim 1 of the present invention.

【図２】図１に示した装置の動作を説明するためのフロ
ーチャート。2 is a flowchart for explaining the operation of the apparatus shown in FIG.

【図３】本発明の請求項２の方法を実施する装置の構成
例を示すブロック図。FIG. 3 is a block diagram showing a configuration example of an apparatus for performing the method of claim 2 of the present invention.

【図４】図３に示した装置の動作を説明するためのフロ
ーチャート。4 is a flowchart for explaining the operation of the apparatus shown in FIG.

【図５】本発明の請求項２の方法を実施する装置の他の
構成例を示すブロック図。FIG. 5 is a block diagram showing another configuration example of an apparatus for performing the method of claim 2 of the present invention.

【図６】図５に示した装置の動作を説明するためのフロ
ーチャート。FIG. 6 is a flowchart for explaining the operation of the device shown in FIG. 5;

【図７】本発明の請求項２の方法を実施する装置のもう
一つ他の構成例を示すブロック図。FIG. 7 is a block diagram showing another configuration example of an apparatus for performing the method of claim 2 of the present invention.

【図８】図７に示した装置の動作を説明するためのフロ
ーチャート。8 is a flowchart for explaining the operation of the apparatus shown in FIG.

【図９】本発明の請求項３の方法を実施する装置の構成
例を示すブロック図。FIG. 9 is a block diagram showing a configuration example of an apparatus for carrying out the method of claim 3 of the present invention.

【図１０】図９に示した装置の動作を説明するためのフ
ローチャート。10 is a flowchart for explaining the operation of the apparatus shown in FIG.

【図１１】図９に示した装置の動作を説明するためのフ
ローチャート。FIG. 11 is a flowchart for explaining the operation of the apparatus shown in FIG.

【図１２】本発明の請求項４の方法を実施する装置の構
成例を示すブロック図。FIG. 12 is a block diagram showing a configuration example of an apparatus for performing the method of claim 4 of the present invention.

【図１３】図１２に示した装置の動作を説明するための
フローチャート。13 is a flowchart for explaining the operation of the device shown in FIG.

【図１４】本発明の請求項４の方法を実施する装置の他
の構成例を示すブロック図。FIG. 14 is a block diagram showing another configuration example of an apparatus for carrying out the method of claim 4 of the present invention.

【図１５】図１４に示した装置の動作を説明するための
フローチャート。FIG. 15 is a flowchart for explaining the operation of the apparatus shown in FIG.

【図１６】従来の冷暖房需要予測方法で用いられた装置
の構成を示すブロック図。FIG. 16 is a block diagram showing a configuration of an apparatus used in a conventional cooling / heating demand prediction method.

【符号の説明】[Explanation of symbols]

１ 需要実績テーブル ２ 気温実績テーブル ３、２６ 入力バッファ ４、３２ タイマ ５ データ集計手段 ６ 予測テーブル ７ 予測外気温テーブル ８、１８、２４、３１ 出力バッファ ９、２０ 入出力端末 １４ 空調特性テーブル １５ 空調利用率テーブル １６ 外気温予測値テーブル １７ 需要発生モデルテーブル １９、２３ 実数演算手段 ２１ 初期値ファイル ２２ 気温実績ファイル ２５ １日単位の冷暖房需要を予測する装置 ２７ 候補時刻メモリ ２８ 実績値格納テーブル ２９ 空調特性編集テーブル ３０ 実数演算手段 ３３ 温度計測手段 ３４ 需要実績収集手段 1 Demand Actual Table 2 Temperature Actual Table 3, 26 Input Buffer 4, 32 Timer 5 Data Aggregator 6 Prediction Table 7 Predicted Outside Air Temperature Table 8, 18, 24, 31 Output Buffer 9, 20 Input / Output Terminal 14 Air Conditioning Characteristic Table 15 Air Conditioning Utilization table 16 Outdoor temperature predicted value table 17 Demand generation model table 19, 23 Real number calculation means 21 Initial value file 22 Temperature actual result file 25 Device for predicting daily heating and cooling demand 27 Candidate time memory 28 Actual value storage table 29 Air conditioning Characteristic edit table 30 Real number calculation means 33 Temperature measurement means 34 Demand performance collection means

Claims (4)

【特許請求の範囲】[Claims] 【請求項１】翌日以降のビルの冷暖房需要を予測するビ
ルの冷暖房需要予測方法において、 ビルの冷暖房需要実績値を曜日毎に時刻と外気温とに関
連付けて記憶し、 翌日の曜日を設定すると共に、翌１日の予め定められた
複数の時刻の各外気温を予測設定し、 設定された前記曜日に対応し、かつ、前記複数の時刻に
おいて予測設定された各外気温に対応する前記冷暖房重
要実績値をそれぞれ読出し、前記複数の各時刻における
冷暖房需要の予測値とする、 ことを特徴とするビルの冷暖房需要予測方法。1. A building heating / cooling demand forecasting method for predicting a building heating / cooling demand on and after the next day, wherein a building heating / cooling demand actual value is stored for each day of the week in association with a time and an outside temperature, and a next day of the week is set. At the same time, the outside air temperature at a plurality of predetermined times on the next day is predicted and set, and the cooling and heating corresponding to the set day of the week and corresponding to the outside air temperatures predicted and set at the plurality of times. A method for predicting cooling and heating demand for a building, characterized in that each of the important actual values is read and used as a predicted value of the heating and cooling demand at each of the plurality of times. 【請求項２】ビルの冷暖房需要実績値を曜日毎に時刻と
外気温とに関連付けて記憶するに当たり、ビルの空調設
備の設計情報を用いて計算した室内設定温度と外気混合
率別の空調に必要なエネルギー量との関係を表す空調特
性と、ビルの設計時に計画されたビルの人数と機器の利
用数との比率を時間に関連付けた空調利用率とを用いる
と共に、前記空調特性と前記空調利用率との積によって
前記冷暖房需要実績値を求める、 ことを特徴とする請求項１に記載のビルの冷暖房需要予
測方法。2. When storing the actual heating / cooling demand value of a building by associating it with the time of day and the outside air temperature for each day of the week, it is possible to use the air conditioning for each indoor set temperature and the outside air mixing ratio calculated using the design information of the air conditioning equipment of the building. The air-conditioning characteristics representing the relationship with the required energy amount, and the air-conditioning utilization rate in which the ratio between the number of people in the building and the number of devices used planned at the time of designing the building are associated with time are used, and the air-conditioning characteristics and the air-conditioning characteristics are used. The cooling / heating demand forecasting method for a building according to claim 1, wherein the cooling / heating demand actual value is obtained by a product of a utilization rate. 【請求項３】ビルの空調特性を獲得するビルの空調特性
獲得方法において、 外気温が冷房時に最高（又は暖房時に最低）となる時間
帯を設定し、 ビルの冷暖房需要実績及び外気温を所定の時間間隔で測
定し、 設定された時間帯で最高（又は最低）の外気温に対応す
る一日の時刻と冷暖房実績とを所定の日数に亘って平滑
化し、 平滑化して得られた値をビルに固有の空調特性とするこ
とを特徴とするビルの空調特性獲得方法。3. A building air-conditioning characteristic acquisition method for acquiring a building air-conditioning characteristic, wherein a time zone in which the outside temperature is the highest during cooling (or the minimum during heating) is set, and the actual cooling and heating demand for the building and the outside temperature are specified. Measured at time intervals of, and smoothing the time of day corresponding to the maximum (or minimum) outside temperature and the cooling / heating results for the set time period over a predetermined number of days, and the value obtained by smoothing is calculated. A method for acquiring air conditioning characteristics of a building, which is characterized by having an air conditioning characteristic peculiar to the building. 【請求項４】請求項目３の方法によって獲得されたビル
に固有の空調特性に基いて、前記室内設定温度と外気混
合率別の空調に必要なエネルギー量との関係を表す空調
特性を修正することを特徴とする請求項２に記載のビル
の冷暖房需要予測方法。4. The air-conditioning characteristic representing the relationship between the indoor set temperature and the amount of energy required for air-conditioning for each outdoor air mixing ratio is modified based on the air-conditioning characteristic unique to the building obtained by the method of claim 3. The cooling / heating demand forecasting method for a building according to claim 2, wherein.
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