WO2018047328A1 - デジタルスマート省エネシステム、方法及びプログラム - Google Patents

デジタルスマート省エネシステム、方法及びプログラム Download PDF

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WO2018047328A1
WO2018047328A1 PCT/JP2016/076778 JP2016076778W WO2018047328A1 WO 2018047328 A1 WO2018047328 A1 WO 2018047328A1 JP 2016076778 W JP2016076778 W JP 2016076778W WO 2018047328 A1 WO2018047328 A1 WO 2018047328A1
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enthalpy
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air conditioning
energy saving
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和夫 三輪
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株式会社 テクノミライ
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    • F24F11/62—Control or safety arrangements characterised by the type of control or by internal processing, e.g. using fuzzy logic, adaptive control or estimation of values
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    • G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
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    • F24F2140/60—Energy consumption
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    • Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
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    • Y02B30/70—Efficient control or regulation technologies, e.g. for control of refrigerant flow, motor or heating

Definitions

  • the present invention relates to a digital smart energy saving system, method and program.
  • Patent Document 1 the actual power consumption of various devices provided in the room, the thermal load pattern including the time series maximum heat load in the room, and the power consumption of various devices in the room are input, and the actual power consumption And a thermal load estimation device that estimates the thermal load in the room at the corresponding time based on the thermal load pattern and the power consumption, and outputs an estimated thermal load value as a result of the estimation.
  • the thermal load estimation device described in Patent Document 1 detects the number of people in a room by image processing using an infrared sensor and a camera that detect the entry and exit of a person (paragraph 0079).
  • An object of the present invention is to provide a digital smart energy saving system, method, and program capable of accurately controlling indoor air conditioning simply, inexpensively.
  • the digital smart energy saving system inputs the temperature and humidity of room air, and based on the input temperature and humidity of the room air, calculates enthalpy that is the total amount of heat of humid air in the room air.
  • air conditioning control means for controlling air conditioning based on the enthalpy of room air calculated by the enthalpy calculating means.
  • control of the air conditioning can be changed by the calculated enthalpy of the indoor air, and energy saving can be achieved.
  • the air-conditioning control means controls air-conditioning and ventilation based on the enthalpy, so that energy can be saved with respect to air-conditioning and ventilation.
  • the occupancy number estimating means for estimating the occupancy number based on the enthalpy of the room air calculated by the enthalpy calculation means is provided, and the air conditioning control means is based on the occupancy number calculated by the occupancy number estimation means.
  • the control of the air conditioning can be changed depending on whether the number of people in the room is large or small, and the air conditioning can be comfortably performed with the minimum necessary energy.
  • air conditioning control in the room can be performed easily, inexpensively and accurately.
  • CO2 concentration measuring means for measuring indoor CO2 concentration is provided, and the occupant number estimating means uses the CO2 concentration measured by the CO2 concentration measuring means to estimate the heat load with higher accuracy. Can do.
  • the air conditioning control means can control the environment comfortably without excessive energy saving by canceling the control.
  • the digital smart energy saving method includes an enthalpy calculation step of inputting a temperature and humidity of room air and calculating an enthalpy which is a total heat quantity of humid air of the room air based on the input temperature and humidity of the room air. And a control step of controlling air conditioning based on the enthalpy of the room air calculated by the enthalpy calculation step.
  • the present invention provides an enthalpy calculating means for inputting a temperature and humidity of room air and calculating an enthalpy that is a total heat quantity of humid air of the room air based on the input temperature and humidity of the room air.
  • a program for functioning as a digital smart energy saving system comprising air conditioning control means for controlling air conditioning based on the enthalpy of room air calculated by the enthalpy calculating means.
  • indoor air conditioning control can be performed easily, inexpensively and accurately based on the enthalpy calculated from the indoor temperature and humidity.
  • FIG. 1 is a block diagram showing a configuration of a digital smart energy saving system according to an embodiment of the present invention.
  • This embodiment is an example applied to a digital smart energy saving system using a computer that manages energy such as electric power consumed in a building in an optimum state and promotes energy saving.
  • door includes the interior of the entire building, the interior of each floor, each of the area systems of air conditioning equipment or ventilation equipment, and a part of the area without room partitions.
  • the digital smart energy saving system 100 is installed in a building to be saved.
  • the digital smart energy saving system 100 includes an air conditioner 101, a heat source device 102, an illumination (lighting device) 103, other equipment 104, a temperature sensor 111 that detects the temperature of room air, a humidity sensor 112 that detects the humidity of room air, and a CO2 concentration.
  • CO2 concentration sensor 113 CO2 concentration measuring means for detecting odor
  • air conditioning control section 120 air conditioning control means
  • enthalpy calculation section 121 enthalpy calculation means
  • occupancy number estimation section 122 occupancy number estimation section 122 (occupancy number estimation means
  • database 123 And an air conditioning control device 131 (air conditioning control means).
  • the database 123 stores indoor thermal load patterns 123a and indoor maximum power consumption data 123b.
  • the air conditioning control unit 120, the enthalpy calculation unit 121, the occupancy number estimation unit 122, and the database 123 are configured by an arithmetic control unit 110 such as a personal computer.
  • the arithmetic control unit 110 includes a CPU (Central Processing Unit) and the like, controls the entire apparatus, and executes a digital smart energy saving program to function as a digital smart energy saving system.
  • CPU Central Processing Unit
  • the air conditioning control device 131 receives the control value and the control condition transmitted from the air conditioning control unit 120, and controls the control target devices including the air conditioner 101, the heat source unit 102, and the like.
  • the air conditioner 101 measures the power consumption (not shown), the heat source 102 measures the power consumption (not shown), and the lighting 103 has the power consumption.
  • a watt-hour meter (not shown) for measuring the power consumption is installed in the other device 104, and a power meter (not shown) for measuring the power consumption is installed.
  • Each measured electric energy measurement is transmitted to the air conditioning control unit 120.
  • the power consumption in the building measured by the pulse detector 10 is transmitted to the air conditioning control unit 120.
  • the air conditioner 101 may be provided with both external air conditioning equipment that is ventilation equipment. In this case, the air conditioning controller 120 also controls the ventilation amount of the external air conditioning equipment, that is, the inflowing outside air amount.
  • the indoor heat load pattern 123a is time-series data of the maximum daily heat load in the room created based on, for example, a heat load calculation document.
  • the heat load calculation form is used to calculate the heat load from the outside air conditions such as temperature and solar radiation and the indoor conditions such as indoor floor area, volume, outer wall structure, number of people, lighting, and other heat loads (such as solar load). Referenced. Since the heat load calculation sheet is generally used when designing an air conditioner, the maximum heat load in the room is described.
  • the maximum indoor power consumption 123b is calculated by calculating the total of the maximum power consumption of various devices installed in the room from the ratings of the air conditioner 101, the heat source device 102, the lighting 103, and other devices 104. Is.
  • the indoor thermal load pattern 123a is created based on the thermal load calculation document here, but the present invention is not limited to this, and when the power consumption amount of various devices installed in the room becomes the maximum power consumption amount. Any heat load pattern may be used.
  • the load calculation of the target building is as follows. (1) In calculating the building capacity, the configuration, capacity, and type of electrical equipment and mechanical equipment are determined by internal and external factors such as use, function, scale, and location. (2) The numerical value of energy consumed in a building is the maximum accommodation and maximum operation of the building in terms of usage conditions for both electrical and mechanical equipment. In terms of climatic phenomena, it is greatest in midsummer and midwinter, and in terms of time during the day and late at night. (3) Calculate the capacity of air-conditioning / ventilation equipment installed in the target building. The load on the ventilation equipment depends on the number of people in the building, and the surplus is calculated by estimating the actual usage.
  • the capacity of the electrical and mechanical equipment at the time of construction is set to the maximum load value by summing the energy consumed in the building with the maximum value and expected values such as aging and layout changes.
  • the temperature sensor 111 is installed indoors, detects the temperature of room air, and inputs it to the arithmetic control unit 110.
  • the humidity sensor 112 is installed indoors, detects the humidity of the indoor air, and inputs it to the arithmetic control unit 110.
  • the CO2 concentration sensor 113 is installed indoors and measures the CO2 concentration in the air. In the present embodiment, since the number of people in the room is estimated without using the CO2 concentration sensor 113, the CO2 concentration sensor 113 is not essential for the configuration of this system.
  • the enthalpy calculation unit 121 calculates enthalpy (also referred to as specific enthalpy) that is the total amount of heat of humid air in the room air based on the input temperature and humidity of the room air.
  • the enthalpy in this embodiment shows the enthalpy which 1 kg of substance (air) has, and the unit of enthalpy is (kJ / kg).
  • Table 1 illustrates the relationship between temperature, humidity and enthalpy. Enthalpy is relative to absolute humidity by weight.
  • the occupancy estimation unit 122 estimates the occupancy by the enthalpy of room air.
  • the occupancy estimation unit 122 estimates the occupancy using the enthalpy calculated from the temperature and humidity.
  • enthalpy depends on the number of people per floor area, record the relationship between the actual number of people in each room and the enthalpy at that time and make a table. The number of people in the room can be estimated. Actually, there is an error, and the number of people in the room and the enthalpy do not correspond one-to-one, but the approximate number of people in the room can be estimated from the enthalpy.
  • Tables 2, 3 and 4 show specific examples of temperature (° C.), humidity (%) and enthalpy (kJ / kgD.A.).
  • Table 2 shows specific examples of holidays at a store in 2015.
  • a holiday is a calendar holiday, such as a weekend, a national holiday, or a national holiday (such as the New Year).
  • % enthalpy
  • At each time from 9:00 to 21:00 for the heating period from December to March and the cooling period from April to November A specific example is shown. “Average” of the heating period indicates the average of the heating period, “Average” of the cooling period indicates the average of the cooling period, “Annual average” indicates the average of the year, and “Average” of the bottom three lines is 9:00 Shown is the average of ⁇ 21: 00.
  • Table 3 shows specific examples on weekdays. Weekdays are days other than holidays.
  • Table 4 shows the weighted average of holidays and weekdays (weight by days). “Holiday / Week” is “average of holidays (Table 2) / average of weekdays (Table 3)”.
  • the air conditioning control unit 120 includes the indoor heat load pattern 123a accumulated in the database 123, the maximum indoor power consumption 123b, and the power consumption of various devices (the air conditioner 101, the heat source device 102, the lighting 103, and other devices 104).
  • the amount, the enthalpy calculated by the enthalpy calculating unit 121, and the occupant number calculated by the occupant number estimating unit 122 are acquired, and based on these data, the thermal load in the room is estimated, and air conditioning is performed. A control value and a control condition to be controlled are calculated.
  • the air conditioning control unit 120 can directly control the air conditioning by the enthalpy of room air. Further, the occupancy number estimation unit 122 estimates the occupancy number based on this enthalpy, and the air conditioning control unit 120 can also perform air conditioning control based on the estimated occupancy number.
  • the air-conditioning control unit 120 can comfortably air-condition with the minimum necessary energy by changing the control of the air-conditioning depending on whether the number of people in the room is large or small.
  • FIG. 2 is a diagram showing the overall configuration of the digital smart energy saving system.
  • the pulse detector 10 is connected to an integrating wattmeter VCT of an electric power company installed in the high-voltage power receiving facility 1, and the pulse detector 10 indicating power consumption is connected to the digital smart energy saving system 100. Further, a remote monitoring device 70 is connected to the digital smart energy saving system 100.
  • the circuit breaker MCB of the transformer Tr1, Tr2, Tr3, Tr4, and the high-voltage power receiving equipment 1 is routed to the switchboards 72, 74, 76, 78 and the circuit breaker MCB via the disconnector Z-DS and the high-pressure vacuum disconnect VCB And electric power is supplied to each load equipment 82,84,86,88.
  • the digital smart energy saving system 100 is also connected to each load facility 82, 84, 86, 88, and performs digital and analog control and monitoring on the load facility depending on the type of the load facility. Examples of load equipment include lighting equipment, outlets, air conditioning equipment, and mechanical equipment.
  • the remote monitoring device 70 transmits / receives information to / from the digital smart energy saving system 100, and can control the energy saving target device, monitor the operating state, and obtain daily / monthly report data.
  • the control information can be updated from a distance by transmitting various control information to the energy saving target device.
  • FIG. 3 is a flowchart showing air conditioning energy saving control processing of the digital smart energy saving system 100. This flow is performed when the arithmetic control unit 110 (see FIG. 1) of the digital smart energy saving system 100 executes the digital smart energy saving program.
  • step S1 the air conditioning control unit 120 (see FIG. 1) inputs the temperature of room air detected by the temperature sensor 111 (see FIG. 1).
  • step S2 the air conditioning controller 120 inputs the humidity of the room air detected by the humidity sensor 112 (see FIG. 1).
  • step S3 the enthalpy calculation unit 121 (see FIG. 1) calculates enthalpy (total amount of heat of humid air of room air) based on the input temperature and humidity of the room air.
  • step S4 the occupancy estimation unit 122 (see FIG. 1) estimates the occupancy based on the calculated enthalpy.
  • Enthalpy is an index that correlates with heat load.
  • an index is also required in advance for an outside air heat load and a human heat load that vary depending on the number of people in the room, among the outside air heat load, human heat load, building heat load, and lighting heat load.
  • the occupancy estimation unit 122 can estimate the occupancy based on the enthalpy correlated with the thermal load. For example, the relationship between the actual number of people and enthalpy may be tabulated, and the number of people may be estimated from enthalpy by referring to the table.
  • the air conditioning environment differs between heating and cooling, it is desirable to control the air conditioning using different indicators.
  • the temperature is 26.0 ° C
  • the humidity is 50.0%
  • the enthalpy is 55.4kJ / kgD.A.
  • the number of people in the room is 0.20 people / m2
  • the heating period the number of people in the room is 0 when the temperature is 22.0 ° C
  • the humidity is 40.0%
  • Total heat load capacity outside heat load 50W ⁇ m2 + human heat load 30W ⁇ m2 + building heat load 20W ⁇ m2 + lighting heat load 30W ⁇ m2 It becomes.
  • the number of customers in a building such as a commercial facility has a numerical difference between a peak time such as morning and night, a weekday, a holiday, etc. after a small opening.
  • the automatic door of the entrance / exit has a function of opening and closing after about 5 to 13 seconds, depending on the number of customers when the customer visits the store, and outside air flows in from the entrance / exit doors in proportion to the number of customers at the store.
  • the cooling period is a high temperature and high humidity outdoor heat load
  • the heating period is a low temperature and low humidity outdoor heat load.
  • the thermal energy affects the enthalpy value of the building sales floor and affects the number of customers on the sales floor.
  • the air conditioner capacity is calculated by calculating the total heat load for the retail facility environment. For the cooling period, temperature 26 ° C, humidity 50%, enthalpy 54.2 kJ / kgD.A, and for heating period, temperature 22 ° C, humidity 40%, enthalpy 38.8 kJ / kgD.A. Then, this becomes the basis of the installed capacity of the air conditioning equipment.
  • the number of people to be estimated as a factor in the area of the building sales floor is, for example, normally 0.2 persons per square meter of sales floor area. The amount of air that one person breathes is 20 m3 per hour.
  • the number of people in the room and the required outside air volume will be as follows.
  • the required amount of outside air is 8,000 m3 / h.
  • the cooling period is based on the sales floor temperature of 26 ° C., the humidity of 50%, and the enthalpy of 55.4 kJ / kgD.A.
  • the heating period is based on the sales floor temperature of 22 ° C., the humidity of 40%, and the enthalpy of 38.8 kJ / kgD.A.
  • the CO2 value in the building room is set to 900 ppm, which is a safe CO2 value.
  • the outside air amount 8,000 m 3 / h corresponds to 400 people in the room, the outside air amount 8,000 m 3 / h, and the CO 2 value 900 ppm.
  • the detection enthalpy value is 40 kJ / kgD.A.
  • CO2 coefficient 40kJ / kgD.A. / 55.4kJ / kgD.A.
  • the present embodiment calculates the number of people in the room and the required outside air volume with the detected enthalpy value throughout the cooling and heating period, and calculates the control coefficient of the external air conditioning equipment together with the air conditioning equipment in real time. is there.
  • the digital smart energy saving system 100 may be provided with the CO2 concentration sensor 113, and can compensate the occupancy estimation based on enthalpy by the CO2 concentration.
  • step S5 the air conditioning control unit 120 acquires the indoor heat load pattern. Specifically, the air conditioning control unit 120 reads the indoor heat load pattern 123 a from the database 123.
  • the heat load calculation sheet describes the outdoor heat load, the human heat load, the building heat load, the lighting heat load, the equipment heat load used for events, etc.
  • the thermal load pattern 123a is read.
  • the indoor heat load pattern 123a is the maximum indoor heat load.
  • step S6 the air conditioning control unit 120 acquires the amount of power consumption in the room. Specifically, the maximum power consumption of various devices installed in the room is calculated. For example, as shown in FIG. 1, when an air conditioner 101, a heat source device 102, a lighting 103, and other devices 104 are installed, the total value of each rated power consumption is calculated as the maximum consumption in the room. The amount of power. The air conditioning control unit 120 acquires each power consumption amount of the air conditioner 101, the heat source device 102, the illumination 103, and the other device 104, and the power consumption amount from the pulse detector 10 (see FIG. 2).
  • step S7 the air-conditioning control unit 120, the indoor heat load pattern 123a accumulated in the database 123, the indoor maximum power consumption 123b, and various devices (the air conditioner 101, the heat source device 102, the lighting 103, and other devices 104). Power consumption, the enthalpy calculated by the enthalpy calculation unit 121, and the occupancy number calculated by the occupancy number estimation unit 122, and the thermal load in the room is estimated based on these data. The control value and control condition for controlling the air conditioning are calculated.
  • the air-conditioning control unit 120 transmits the indoor heat load estimated value to the air-conditioning control device 131 and ends the process of this flow.
  • the air conditioning control device 131 receives the control value and the control condition transmitted from the air conditioning control unit 120, and controls the control target devices including the air conditioner 101, the heat source device 102, and the like.
  • the air conditioning control unit 120 is configured such that the indoor thermal load pattern 123 a, the maximum indoor power consumption 123 b, the power consumption of various devices, and the current room occupancy from the occupancy estimation unit 122. Are used to calculate the estimated thermal load in the room. Since the thermal load in the room greatly depends on the number of people in the room, in this embodiment, the number of people in the room estimation unit 122 estimates the number of people in the room based on the enthalpy, and the air conditioning control unit 120 By using the number of people, the heat load is estimated with higher accuracy, and the highly accurate heat load estimation result is reflected in the air conditioning control, thereby realizing highly effective air conditioning energy saving control.
  • the CO2 concentration at the building sales floor decreases when the number of customers is small, and increases when the number of customers is large. At present, there is a large divergence with respect to the legal CO2 concentration of 1000 ppm, and power is consumed more than necessary.
  • the number of people in the room is estimated based on the enthalpy of the room air, and the air conditioning is controlled.
  • the number of people in the room is the number of people in the building (number of customers and employees).
  • the number of people in the room is estimated based on the enthalpy of room air.
  • the digital smart energy saving system 100 is provided with the CO2 concentration sensor 113, and the occupancy estimation result based on enthalpy can be supplemented by the CO2 concentration.
  • the digital smart energy saving system 100 inputs the temperature and humidity of the indoor air, and based on the input temperature and humidity of the indoor air, An enthalpy calculating unit 121 that calculates the enthalpy that is the amount of heat, and an air conditioning control unit 120 that controls the air conditioning based on the calculated enthalpy of the room air.
  • the digital smart energy saving system 100 includes a occupancy number estimation unit 122 that estimates the occupancy number based on the calculated enthalpy of room air, and the air conditioning control unit 120 is based on the calculated occupancy number. Control air conditioning.
  • the heat load is different between adults and children, and it is not suitable for optimal air conditioning control.
  • enthalpy calculated from temperature and humidity is used. Since the enthalpy is an index correlated with the heat load, the optimal air conditioning control can be accurately realized without any deviation in the index.
  • the digital smart energy saving system 100 includes a CO2 concentration sensor 113 that measures the CO2 concentration, and the occupancy estimation unit 122 uses the measured CO2 concentration.
  • the lower limit temperature is set during the heating period
  • the upper limit temperature is set during the cooling period
  • the upper limit concentration of CO2 is set. If these temperatures or concentrations exceed the set limit, the energy saving control is canceled. By doing so, the environment can be comfortably controlled without excessive energy saving.
  • the room is networked by Wi-Fi, etc., and the room temperature, humidity, enthalpy, and the energy status of the building are transmitted to the portable terminal that has the person concerned, so that the person concerned can refer to at any time.
  • the relevant person can respond in real time by notifying the mobile terminal of the fact.
  • the names of the digital smart energy saving system and the digital smart energy saving method are used for convenience of explanation.
  • the name of the device is an energy saving control device, and the name of the method is an air conditioning management method. May be.
  • the air conditioning energy saving control process described above is also realized by a program for causing the air conditioning energy saving control process to function.
  • This program is stored in a computer-readable recording medium.
  • the recording medium on which this program is recorded may be the ROM itself of this digital smart energy saving system, or a program reading device such as a CD-ROM drive is provided as an external storage device, and the recording medium is inserted therein. It may be a readable CD-ROM or the like.
  • the recording medium may be a magnetic tape, a cassette tape, a flexible disk, a hard disk, an MO / MD / DVD, or a semiconductor memory.
  • the digital smart energy saving system, method, and program according to the present invention have a great effect when applied to a digital smart energy saving system that manages energy such as electric power consumed in a building in an optimum state and realizes energy saving.
  • Air Conditioner 100 Digital Smart Energy Saving System 101 Air Conditioner 102 Heat Source Machine 103 Lighting (Lighting Device) 104 Other equipment 110 Arithmetic control unit 111 Temperature sensor 112 Humidity sensor 113 CO2 concentration sensor (CO2 concentration measuring means) 120 Air conditioning control unit (air conditioning control means) 121 Enthalpy calculation part (enthalpy calculation means) 122 Number of people in the room estimation section (Number of people in the room estimation means) 123 Database 123a Indoor thermal load pattern 123b Indoor maximum power consumption data 131 Air conditioning control device (air conditioning control means)

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Abstract

簡単かつ廉価で正確に室内の空調制御を行うことができるデジタルスマート省エネシステム、方法及びプログラムを提供する。デジタルスマート省エネシステム（１００）は、室内空気の温度と湿度を入力し、入力された室内空気の温度と湿度に基づいて、室内空気の湿り空気全熱量であるエンタルピーを算出するエンタルピー算出部（１２１）と、算出した室内空気のエンタルピーに基づいて在室人数を推定する在室人数推定部（１２２）と、を備え、空調制御部（１２０）は、算出した室内空気のエンタルピー及び在室人数に基づいて、空調を制御する。

Description

デジタルスマート省エネシステム、方法及びプログラム
　本発明は、デジタルスマート省エネシステム、方法及びプログラムに関する。
　商業施設、複合施設、ホテル、病院、大学、ターミナル・ステーション、空港、文化施設、地下街、オフィス・住居等の建築設備全体で消費されるエネルギーは、空調関連が約半分を占めており、空調関連の省エネルギー（以下、省エネという）化の推進が建築設備の省エネルギーに大きく貢献する。そのため、空調・熱源システムは、室内の利用形態に対して無駄のない運転が要求され、その実現には、リアルタイムに室内の熱負荷を推定できることが必要となる。これまで、空調関連の省エネの観点から、数多くの熱負荷推定装置が提案されている。例えば、事前に標準となる熱負荷パターンを用意し、熱負荷の推定を行うものなどが提案されている。
　特許文献１には、室内に備わる各種機器の実績消費電力量と、室内における時系列の最大熱負荷からなる熱負荷パターンと、室内における各種機器の消費電力量とが入力され、実績消費電力量と、熱負荷パターンと、消費電力量とを基に、該当時刻の前記室内の熱負荷を推定し、推定結果の熱負荷推定値を出力する熱負荷推定装置が記載されている。特許文献１に記載の熱負荷推定装置は、人の入退出を検出する赤外線センサ、カメラを利用した画像処理により在室人数を検出する（段落００７９）。
特開２０１５－１５２１７９号公報
　しかしながら、このような従来の熱負荷推定装置にあっては、赤外線センサ、カメラ、ＣＯ２濃度センサによって在室人数を推定する構成であったため、在室人数の把握に際し、センサやカメラが必要となり、高価となる課題がある。在室人数を正確に把握しようとすると、複数台のセンサやカメラが必要となるばかりか、これらセンサ情報を基にして入退出の判定などをリアルタイムで高精度に処理する必要がありコストアップとなる。また、在室人数を正確に把握できたとしても、子供がいる場合もあって、把握した在室人数を根拠としては、必ずしも正確な熱負荷推定を行えるものではない。
　本発明の目的は、簡単かつ廉価で正確に室内の空調制御を行うことができるデジタルスマート省エネシステム、方法及びプログラムを提供することにある。
　本発明に係るデジタルスマート省エネシステムは、室内空気の温度と湿度を入力し、入力された室内空気の前記温度と湿度に基づいて、室内空気の湿り空気全熱量であるエンタルピーを算出するエンタルピー算出手段と、該エンタルピー算出手段によって算出した室内空気の前記エンタルピーに基づいて空調を制御する空調制御手段とを備えることを特徴とする。
　この構成によれば、算出した室内空気のエンタルピーによって空調の制御を変えることができ、省エネ化を図ることができる。
　前記空調制御手段は、前記エンタルピーに基づいて空調及び換気を制御することで、空調と共に換気についても省エネ化を図ることができる。
　前記エンタルピー算出手段によって算出した室内空気の前記エンタルピーに基づいて在室人数を推定する在室人数推定手段を備え、前記空調制御手段は、該在室人数推定手段によって算出した前記在室人数に基づいて空調を制御することで、在室人数が多いか少ないかによって空調の制御を変えることができ、必要最小限のエネルギーで快適に空調することができる。また、簡単かつ廉価で正確に室内の空調制御を行うことができる。
　室内のＣＯ２濃度を測定するＣＯ２濃度測定手段を備え、前記在室人数推定手段は、該ＣＯ２濃度測定手段によって測定された前記ＣＯ２濃度を用いることで、より精度の高い熱負荷の推定を行うことができる。
　入力された室内空気の前記温度が設定温度を超える場合には、前記空調制御手段は、その制御を解除することで、過度な省エネをすることなく、環境を快適に制御することができる。
　本発明に係るデジタルスマート省エネ方法は、室内空気の温度と湿度を入力し、入力された前記室内空気の温度と湿度に基づいて、室内空気の湿り空気全熱量であるエンタルピーを算出するエンタルピー算出ステップと、該エンタルピー算出ステップによって算出した室内空気の前記エンタルピーに基づいて空調を制御する制御ステップとを備えることを特徴とする。
　また、本発明は、コンピュータを、室内空気の温度と湿度を入力し、入力された室内空気の前記温度と湿度に基づいて、室内空気の湿り空気全熱量であるエンタルピーを算出するエンタルピー算出手段と、該エンタルピー算出手段によって算出した室内空気の前記エンタルピーに基づいて空調を制御する空調制御手段とを備えるデジタルスマート省エネシステムとして機能させるためのプログラムである。
　本発明によれば、室内の温度と湿度から算出するエンタルピーに基づいて、簡単かつ廉価で正確に室内の空調制御を行うことができる。
本発明の実施の形態に係るデジタルスマート省エネシステムの構成を示すブロック図である。 本発明の実施の形態に係るデジタルスマート省エネシステムの全体構成を示す図である。 本発明の実施の形態に係るデジタルスマート省エネシステムの空調省エネ制御処理を示すフローチャートである。
　以下、添付図面を参照しながら本発明を実施するための形態について詳細に説明する。
（実施の形態）
　図１は、本発明の実施の形態に係るデジタルスマート省エネシステムの構成を示すブロック図である。
　本実施形態は、建物で消費する電力等のエネルギーを最適な状態で管理し、省エネ化を促進するコンピュータによるデジタルスマート省エネシステムに適用した例である。
　本発明において、「室内」には、ビル全体の内部、階数ごとの内部、空調設備又は換気設備のエリア系統のそれぞれ、及び、室内の間仕切がない一部の領域も含まれる。
　図１に示すように、デジタルスマート省エネシステム１００は、省エネ対象の建物内に設置されている。
　デジタルスマート省エネシステム１００は、空調機１０１、熱源機１０２、照明（照明装置）１０３、その他機器１０４、室内空気の温度を検出する温度センサ１１１、室内空気の湿度を検出する湿度センサ１１２、ＣＯ２濃度を検出するＣＯ２濃度センサ１１３（ＣＯ２濃度測定手段）、空調制御部１２０（空調制御手段）、エンタルピー算出部１２１（エンタルピー算出手段）、在室人数推定部１２２（在室人数推定手段）、データベース１２３、及び空調制御装置１３１（空調制御手段）を備えて構成される。データベース１２３には、室内の熱負荷パターン１２３ａと、室内の最大消費電力量データ１２３ｂと、が記憶されている。
　上記空調制御部１２０、エンタルピー算出部１２１、在室人数推定部１２２、及びデータベース１２３は、パーソナルコンピュータ等の演算制御ユニット１１０により構成される。演算制御ユニット１１０は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）等を備えて構成され、装置全体を制御すると共に、デジタルスマート省エネプログラムを実行して、デジタルスマート省エネシステムとして機能させる。
　空調制御装置１３１は、空調制御部１２０から送信された制御値及び制御条件を受け取り、空調機１０１及び熱源機１０２等からなる制御対象機器を制御する。
＜消費電力量＞
　空調機１０１にはその消費電力量を計測する電力量計（図示省略）が、熱源機１０２にはその消費電力量を計測する電力量計（図示省略）が、照明１０３にはその消費電力量を計測する電力量計（図示省略）が、その他機器１０４にはその消費電力量を計測する電力量計（図示省略）が設置してあり、それぞれの消費電力量を計測する。計測された各電力量計量は、空調制御部１２０に送信される。また、パルス検出器１０（後記図２参照）により計測された建物内の消費電力は、空調制御部１２０に送信される。空調機１０１には、換気設備である外調機設備が共に備えられていてもよい。この場合、外調機設備の換気量、すわなち、流入する外気量も空調制御部１２０によって制御される。
＜熱負荷パターン及び最大熱負荷＞
　室内の熱負荷パターン１２３ａは、例えば熱負荷計算書を基に作成された、室内の１日の最大熱負荷の時系列データである。熱負荷計算書は、気温や日射などの外気条件と、室内の床面積、容積、外壁の構造体、人数、照明、その他熱負荷（日射負荷など）の室内条件から熱負荷を計算する場合に参照される。熱負荷計算書は、一般的に空調設備の設計時に利用するため、室内の最大熱負荷が記載される。
　また、室内の最大消費電力量１２３ｂは、空調機１０１、熱源機１０２、照明１０３、及びその他機器１０４の定格などから、室内に設置してある各種機器の最大消費電力量の合計値を計算したものである。なお、室内の熱負荷パターン１２３ａは、ここでは熱負荷計算書を基に作成しているが、これに限らず、室内に設置してある各種機器の消費電力量が最大消費電力量となるときの熱負荷パターンであればよい。
　対象の建物の負荷計算は、下記の通りである。
（１）建物の設備容量の算定は、用途、機能、規模、場所等の内的及び外的な要因により電気設備、機械設備の構成、容量、種別が定められる。
（２）建物で消費するエネルギー数値は、電気設備、機械設備とも使用状況面では、建物の最大収容時、最大稼動時とする。また気候現象面では真夏、真冬、時間面では日中、深夜において最大となる。
（３）対象建物に設置されている空調・換気設備の容量も算出する。換気設備の負荷は、建物内の人間の数等によるものであり、これを実際の使用状況を見積もることにより、余剰を計算する。
　なお、建設時の電気設備・機械設備の容量は、建物で消費するエネルギーに最大数値と経年劣化、レイアウト変更等の見込数値を合計して最大負荷数値を設定する。
＜センサ＞
　温度センサ１１１は、室内に設置され、室内空気の温度を検出し、演算制御ユニット１１０に入力する。
　湿度センサ１１２は、室内に設置され、室内空気の湿度を検出し、演算制御ユニット１１０に入力する。
　ＣＯ２濃度センサ１１３は、室内に設置され、空気中のＣＯ２濃度を測定する。本実施の形態では、ＣＯ２濃度センサ１１３を用いることなく在室人数の推定を行っているので、本システムの構成上、ＣＯ２濃度センサ１１３は、必須ではない。
＜エンタルピー算出部１２１＞
　エンタルピー算出部１２１は、入力された室内空気の温度と湿度に基づいて、室内空気の湿り空気全熱量であるエンタルピー（比エンタルピーともいう）を算出する。本実施形態におけるエンタルピーは、１ｋｇの物質（空気）が持っているエンタルピーを示し、エンタルピーの単位は（ｋＪ／ｋｇ）である。
　表１に、温度及び湿度とエンタルピーとの関係を例示する。エンタルピーは、重量絶対湿度に対するものである。
Figure JPOXMLDOC01-appb-T000001
＜在室人数推定部１２２＞
　在室人数推定部１２２は、室内空気のエンタルピーによって在室人数を推定する。在室人数推定部１２２は、温度と湿度から計算されるエンタルピーを用いて在室人数を推定する。
　エンタルピーは、床面積当たりの在室人数に依存するので、各室において、実際の色々な在室人数とその時のエンタルピーとの関係を記録して表にしておき、この表に基づいてエンタルピーから在室人数を推定することができる。実際には誤差もあって、在室人数とエンタルピーとは一対一に対応していないが、エンタルピーから在室人数の概算を推定することはできる。
　表２、表３及び表４に温度（℃）、湿度（％）及びエンタルピー（kJ/kgD.A.）の具体例を示す。
　表２は、２０１５年のある店舗における休日の具体例である。休日はカレンダーの休日であり、土日・祝日・国民的休暇日（正月など）などである。１２月～３月の暖房期間と４月～１１月の冷房期間について９時～２１時の各時刻における温度（℃）、湿度（％）及びエンタルピー（kJ/kgD.A.）の月平均の具体例を示す。暖房期間の「平均」は暖房期間の平均を示し、冷房期間の「平均」は冷房期間の平均を示し、「年平均」は年間の平均を示し、最下３行の「平均」は９時～２１時の平均を示す。一般に、休日は顧客が多くなり、在室人数も多くなる傾向にある。
　表３は、平日の具体例である。平日は休日以外の日である。
　表４は、休日と平日の重み付き平均（日数による重み）である。「休/平」は「休日の平均（表２）／平日の平均（表３）」である。
Figure JPOXMLDOC01-appb-T000002
Figure JPOXMLDOC01-appb-T000003
Figure JPOXMLDOC01-appb-T000004
＜空調制御部１２０＞
　空調制御部１２０は、データベース１２３に蓄積された室内の熱負荷パターン１２３ａと、室内の最大消費電力量１２３ｂと、各種機器（空調機１０１、熱源機１０２、照明１０３、その他機器１０４）の消費電力量と、エンタルピー算出部１２１により算出されたエンタルピーと、在室人数推定部１２２により算出された在室人数と、を取得し、これらのデータに基づいて、室内の熱負荷を推定し、空調を制御する制御値及び制御条件を演算する。
　特に、空調制御部１２０は、室内空気のエンタルピーによって直接に空調制御を行うことができる。また、在室人数推定部１２２は、このエンタルピーを基に在室人数を推定し、空調制御部１２０は、推定した在室人数に基づいて、空調制御を行うこともできる。空調制御部１２０は、在室人数が多いか少ないかによって空調の制御を変えることで、必要最小限のエネルギーで快適に空調することができる。
　図２は、デジタルスマート省エネシステムの全体構成を示す図である。
　図２に示すように、高圧受電設備１に設置された、電力会社の積算電力計ＶＣＴにパルス検出器１０を接続し、消費電力を示すパルス検出器１０をデジタルスマート省エネシステム１００に接続する。また、デジタルスマート省エネシステム１００には、遠隔監視装置７０が接続されている。
　断路器Ｚ－ＤＳ・高圧真空断路ＶＣＢを経由し、変圧器Ｔｒ１，Ｔｒ２，Ｔｒ３，Ｔｒ４，高圧受電設備１のサーキット・ブレーカＭＣＢから、配電盤７２，７４，７６，７８とサーキット・ブレーカＭＣＢを経路して、各負荷設備８２，８４，８６，８８に電力が供給されている。デジタルスマート省エネシステム１００は、各負荷設備８２，８４，８６，８８にも接続されており、負荷設備に対して、負荷設備の種類によりデジタルやアナログの制御や監視等を行っている。負荷設備には、照明設備，各コンセント，空調設備，機械設備等がある。
　遠隔監視装置７０は、デジタルスマート省エネシステム１００と情報の送受信を行い、省エネ対象機器の制御・運転状態の監視、日報・月報データの入手が可能である。また、省エネ対象機器に各種制御情報を送信することで、遠方からの制御情報の更新も可能である。
　以下、上述のように構成されたデジタルスマート省エネシステム１００の動作を説明する。
　図３は、デジタルスマート省エネシステム１００の空調省エネ制御処理を示すフローチャートである。本フローは、デジタルスマート省エネシステム１００の演算制御ユニット１１０（図１参照）がデジタルスマート省エネプログラムを実行することにより行われる。
　まず、ステップＳ１で空調制御部１２０（図１参照）は、温度センサ１１１（図１参照）により検出された室内空気の温度を入力する。
　ステップＳ２で空調制御部１２０は、湿度センサ１１２（図１参照）により検出された室内空気の湿度を入力する。
　ステップＳ３でエンタルピー算出部１２１（図１参照）は、入力された室内空気の温度と湿度に基づいてエンタルピー（室内空気の湿り空気全熱量）を算出する。
　ステップＳ４で在室人数推定部１２２（図１参照）は、算出されたエンタルピーに基づいて在室人数を推定する。
　エンタルピーは熱負荷と相関がある指標である。また、外気熱負荷、人間熱負荷、建物熱負荷、照明熱負荷の内の、在室人数により変化する外気熱負荷、人間熱負荷もあらかじめ指標が求められている。これにより、在室人数推定部１２２は、熱負荷と相関があるエンタルピーに基づいて在室人数を推定することができる。例えば、実際の人数とエンタルピーとの関係を表にしておいて、その表を参照することによってエンタルピーから人数を推定するようにしてもよい。
　また、暖房と冷房とでは空調の環境が異なるので、異なる指標によって空調制御することが望ましい。例えば、エンタルピーと在室人数とが線形の関係にあると仮定して制御するとすると、冷房期間においては、温度２６．０℃、湿度５０．０％、エンタルピー５５．４kJ/kgD.A.のときに、在室人数が０．２０人／ｍ2であり、暖房期間においては、温度２２．０℃、湿度４０．０％、エンタルピー３８．８kJ/kgD.A.のときに、在室人数が０．２０人／ｍ2であった場合に、冷房期間にエンタルピーが４４．３（＝５５．４＊０．８）kJ/kgD.A.であれば、在室人数は０．１６（０．２０＊０．８）人／ｍ2であり、暖房期間にエンタルピーが３４．９（＝３８．８＊０．９）kJ/kgD.A.であれば、在室人数は０．１８（＝０．２０＊０．９）人／ｍ2であると推定する。
　なお、空調設備の設備容量としては建物の最大の全熱負荷容量が算出されるが、例えば、
全熱負荷容量＝外気熱負荷50Ｗ・ｍ2＋人間熱負荷30Ｗ・ｍ2＋建物熱負荷20Ｗ・ｍ2＋照明熱負荷30Ｗ・ｍ2
となる。建物室内の例えば商業施設等の来店客人数は、少ない開店後、午前、夜間等と多いピーク時と、平日、休日等に数値差がある。出入口の自動ドアは、顧客の来店時に、顧客の人数にもよるが、約５～１３秒前後開放し、その後閉じる機能を有し、来店客人数にほぼ比例して出入口ドアより外気が流入して、冷房期間は高温度、高湿度の外気熱負荷となり、暖房期間は低温度、低湿度の外気熱負荷となる。その熱エネルギーは、建物売場のエンタルピー数値に影響して、売場の顧客人数に影響することになる。
　また、商業施設の売場の環境について、全熱負荷を計算することにより空調設備容量を演算する。冷房期間は、温度２６℃、湿度５０％、エンタルピー５４．２kJ/kgD.Aを、暖房期間は、温度２２℃、湿度４０％、エンタルピー３８．８kJ/kgD.A.を、設備容量演算の基準とすると、これが空調設備の設備容量の基となる。建物全熱負荷計算の前提として、建物売場の面積に何人を係数として見込むかについて、例えば売場面積１ｍ2当り通常０．２人とする。１人が呼吸する空気量は1時間当り２０ｍ3である。
　そうすると、建物売場面積２，０００ｍ2の場合は、在室人数と、必要な外気量は次の通リとなる。
在室人数＝（売場面積2,000ｍ2＊0.2人）＝400人
であり、呼吸量、すなわち、必要とする
外気量＝（400人＊20ｍ3/h）＝8,000ｍ3/h
である。すなわち、在室人数４００人とすると、必要とする外気量は８，０００ｍ3/hとなる。冷房期間は売場温度２６℃、湿度５０％、エンタルピー５５．４kJ/kgD.Aを基準とし、暖房期間は売場温度２２℃、湿度４０％、エンタルピー３８．８kJ/kgD.A.を基準とする。
　この基準のとき、建物室内のＣＯ２数値を安全ＣＯ２数値である９００ppmに設定する。
　例えば、冷房期間であれば、建物室内の検知エンタルピー数値５５，４kJ/kgD.A.は、在室人数４００人、外気量８，０００ｍ3/h、ＣＯ２数値９００ppmに対応する。そして、例えば検知エンタルピー数値が４０kJ/kgD.A.であれば、
ＣＯ２係数＝40kJ/kgD.A.／55.4kJ/kgD.A.＝0.722
が、外調機設備（すなわち、換気設備）の稼働係数であり、
ＣＯ２数値＝（0.722＊900ppm）＝650ppm
であり、
外気量＝通常外気量8,000ｍ3＊ＣＯ２係数0.722＝5,776ｍ3
が必要となり、
制御数量＝（8,000ｍ3－5,776ｍ3）＝2,224ｍ3
を削減し、すなわち、必要な外気量をこれだけ削減し、外調機設備の
制御係数＝係数1.0－稼動係数0.722＝0.278
となり、外調機設備について、これだけ省エネすることができる。暖房期間も同様に演算することができる。
　上記の通りに、本実施形態は、冷房、暖房期間を通して、検知エンタルピー数値で、在室人数、必要な外気量を演算し、空調設備と共に外調機設備の制御係数をリアルタイムに演算するものである。
　また、エンタルピー数値によるＣＯ２数値の演算を検証するために、例えば上記エンタルピー数値４０kJ/kgD.A.におけるＣＯ２数値をＣＯ２センサで検知したら、仮に６５０ppmであれば、建物室内の該当売場の外調機設備の制御係数は、
制御係数＝（基準ＣＯ２数値900ppm－検知ＣＯ２数値650ppm）／基準ＣＯ２数値900ppm＝0.278
となり、空調設備と共に外調機設備について、これだけ省エネすることができる。
　なお、デジタルスマート省エネシステム１００は、ＣＯ２濃度センサ１１３を備えてもよく、ＣＯ２濃度により、エンタルピーによる在室人数推定を補完することができる。
　ステップＳ５で空調制御部１２０は、室内の熱負荷パターンを取得する。具体的には、空調制御部１２０は、データベース１２３から室内の熱負荷パターン１２３ａを読み込む。上述したように、熱負荷計算書には、外気熱負荷、人間熱負荷、建物熱負荷、照明熱負荷、イベント等に用する機器熱負荷等が記載されており、これらの合計値である室内の熱負荷パターン１２３ａを読み込む。なお、室内の熱負荷パターン１２３ａは、室内の最大熱負荷である。
　ステップＳ６で空調制御部１２０は、室内の消費電力量を取得する。具体的には、室内に設置してある各種機器の最大消費電力量を算出する。例えば、図１に示すように、空調機１０１と、熱源機１０２と、照明１０３と、その他機器１０４が設置してある場合は、それぞれの定格消費電力量の合計値を、当該室内の最大消費電力量とする。空調制御部１２０は、空調機１０１、熱源機１０２、照明１０３及びその他機器１０４の各消費電力量と、パルス検出器１０（図２参照）からの消費電力量を取得する。
　ステップＳ７で空調制御部１２０は、データベース１２３に蓄積された室内の熱負荷パターン１２３ａと、室内の最大消費電力量１２３ｂと、各種機器（空調機１０１、熱源機１０２、照明１０３、その他機器１０４）の消費電力量と、エンタルピー算出部１２１により算出されたエンタルピーと、在室人数推定部１２２により算出された在室人数と、を取得し、これらのデータに基づいて、室内の熱負荷を推定し、空調を制御する制御値及び制御条件を演算する。空調制御部１２０は、室内の熱負荷推定値を空調制御装置１３１に送信して本フローの処理を終了する。空調制御装置１３１は、空調制御部１２０から送信された制御値及び制御条件を受け取り、空調機１０１及び熱源機１０２等からなる制御対象機器を制御する。
　このように、空調制御部１２０は、室内の熱負荷パターン１２３ａと、室内の最大消費電力量１２３ｂと、各種機器の消費電力量と、在室人数推定部１２２からの現在の室内の在室人数とを用いて、室内の熱負荷推定値を算出する。室内の熱負荷は、在室人数により大きく左右されるため、本実施形態では、在室人数推定部１２２が、エンタルピーに基づいて在室人数を推定し、空調制御部１２０は、室内の在室人数を利用することで、より精度の高い熱負荷の推定を行うと共に、この精度の高い熱負荷の推定結果を、空調制御に反映させることで、効果の高い空調省エネ制御を実現する。
 [適用例]
　一般に、建物の空調設備の稼働率は、建物外部の外気温度、湿度と建物内部の収容人員数により冷房時、暖房時共に大きく影響される。
　建物売場のＣＯ２濃度は、来店客数が少ない場合にはＣＯ２は減少し、来店客数が多い場合にはＣＯ２は増加する。現状では、法令のＣＯ２濃度である１０００ｐｐｍに対して大きく乖離が発生し、電力を必要以上に消費している場合が多い。
　そこで、本実施形態では、室内空気のエンタルピーによって在室人数を推定し、空調制御する。在室人数は、建物内部の収容人員数（来店客数と従業員）である。本実施形態では、室内空気のエンタルピーによって在室人数を推定する。ただし、デジタルスマート省エネシステム１００は、ＣＯ２濃度センサ１１３を備えており、ＣＯ２濃度により、エンタルピーによる在室人数推定結果を補完することができる。
　以上説明したように、本実施の形態によれば、デジタルスマート省エネシステム１００は、室内空気の温度と湿度を入力し、入力された室内空気の温度と湿度に基づいて、室内空気の湿り空気全熱量であるエンタルピーを算出するエンタルピー算出部１２１と、算出した室内空気のエンタルピーに基づいて空調を制御する空調制御部１２０と、を備える。
　これにより、算出した室内空気のエンタルピーによって空調の制御を変えることができ、省エネ化を図ることができる。
　本実施の形態では、デジタルスマート省エネシステム１００は、算出した室内空気のエンタルピーに基づいて在室人数を推定する在室人数推定部１２２を備え、空調制御部１２０は、算出した在室人数に基づいて、空調を制御する。
　これにより、在室人数が多いか少ないかによって空調の制御を変えることができ、必要最小限のエネルギーで快適に空調することができる。
　また、在室人数の把握は、一般に困難又は高価となる。例えば、従来例のように人の入退出を検出する赤外線センサ、カメラを利用した画像処理を用いると、高価となる。これに対して、本実施形態では、温度と湿度から計算されるエンタルピーを使うので簡単かつ廉価に実現できる。ここで、室内空気の温度と湿度を検出するセンサは、室内の空調設備等に備えられていることが多い。この場合、新たなセンサの導入は避けられるのでより低コスト化を図ることができる。
　また、従来例では在室人数を把握できたとしても、大人と子供では熱負荷が異なり、最適な空調制御に使うには不適当であった。これに対して、本実施形態では、温度と湿度から計算されるエンタルピーを用いている。エンタルピーは、熱負荷と相関がある指標であるので、指標に乖離がなく正確に最適な空調制御を実現できる。
　本実施の形態では、デジタルスマート省エネシステム１００は、ＣＯ２濃度を測定するＣＯ２濃度センサ１１３を備え、在室人数推定部１２２は、測定されたＣＯ２濃度を用いる。
　これにより、より精度の高い熱負荷の推定を行うことができ、この精度の高い熱負荷の推定結果を、空調制御に反映させることで、効果の高い空調省エネ制御を実現することができる。
　以上の説明は本発明の好適な実施の形態の例証であり、本発明の範囲はこれに限定されるものではなく、特許請求の範囲に記載した本発明の要旨を逸脱しない限りにおいて、他の変形例、応用例を含む。
　例えば、暖房期間においては下限温度を設定し、冷房期間においては上限温度を設定し、さらに、ＣＯ２の上限濃度を設定し、これらの温度又は濃度が設定限度を超える場合には、省エネ制御を解除することによって、過度な省エネをすることなく、環境を快適に制御することができる。
　また、室内をＷｉ－Ｆｉなどによってネットワーク化し、室内温度、湿度、及び、エンタルピー、さらに、建物のエネルギー状況などを関係者に持たせた携帯端末に送信して、その関係者がいつでも参照できるようにすると共に、上記温度又は濃度が設定限度を超えた場合には、その携帯端末にそのことを報知することによって、関係者がリアルタイムに対応することができる。
　また、上記した実施形態例は本発明をわかりやすく説明するために詳細に説明したものであり、必ずしも説明した全ての構成を備えるものに限定されるものではない。また、ある実施形態例の構成の一部を他の実施形態例の構成に置き換えることが可能であり、また、ある実施形態例の構成に他の実施形態例の構成を加えることも可能である。また、各実施形態例の構成の一部について、他の構成の追加・削除・置換をすることが可能である。
　また、上記実施の形態では、デジタルスマート省エネシステム及びデジタルスマート省エネ方法という名称を用いたが、これは説明の便宜上であり、装置の名称は省エネ制御装置、方法の名称は空調管理方法等であってもよい。
　以上説明した本空調省エネ制御処理は、この本空調省エネ制御処理を機能させるためのプログラムでも実現される。このプログラムはコンピュータで読み取り可能な記録媒体に格納されている。
　このプログラムを記録した記録媒体は、本デジタルスマート省エネシステムのＲＯＭそのものであってもよいし、また、外部記憶装置としてＣＤ－ＲＯＭドライブ等のプログラム読取装置が設けられ、そこに記録媒体を挿入することで読み取り可能なＣＤ－ＲＯＭ等であってもよい。
　また、上記記録媒体は、磁気テープ、カセットテープ、フレキシブルディスク、ハードディスク、ＭＯ／ＭＤ／ＤＶＤ等、又は半導体メモリであってもよい。
　本発明に係るデジタルスマート省エネシステム、方法及びプログラムは、建物で消費する電力等のエネルギーを最適な状態で管理し、省エネ化を実現するデジタルスマート省エネシステムに適用して利用効果は大きい。
　１００　デジタルスマート省エネシステム
　１０１　空調機
　１０２　熱源機
　１０３　照明（照明装置）
　１０４　その他機器
　１１０　演算制御ユニット
　１１１　温度センサ
　１１２　湿度センサ
　１１３　ＣＯ２濃度センサ（ＣＯ２濃度測定手段）
　１２０　空調制御部（空調制御手段）
　１２１　エンタルピー算出部（エンタルピー算出手段）
　１２２　在室人数推定部（在室人数推定手段）
　１２３　データベース
　１２３ａ　室内の熱負荷パターン
　１２３ｂ　室内の最大消費電力量データ
　１３１　空調制御装置（空調制御手段）
 

Claims (7)

  1. 　室内空気の温度と湿度を入力し、入力された室内空気の前記温度と湿度に基づいて、室内空気の湿り空気全熱量であるエンタルピーを算出するエンタルピー算出手段と、
    　該エンタルピー算出手段によって算出した室内空気の前記エンタルピーに基づいて空調を制御する空調制御手段と
    を備えることを特徴とするデジタルスマート省エネシステム。
  2. 　前記空調制御手段は、前記エンタルピーに基づいて空調及び換気を制御することを特徴とする請求項１記載のデジタルスマート省エネシステム。
  3. 　前記エンタルピー算出手段によって算出した室内空気の前記エンタルピーに基づいて在室人数を推定する在室人数推定手段を備え、
    　前記空調制御手段は、該在室人数推定手段によって算出した前記在室人数に基づいて空調を制御することを特徴とする請求項１記載のデジタルスマート省エネシステム。
  4. 　室内のＣＯ２濃度を測定するＣＯ２濃度測定手段を備え、
    　前記在室人数推定手段は、該ＣＯ２濃度測定手段によって測定された前記ＣＯ２濃度を用いることを特徴とする請求項３記載のデジタルスマート省エネシステム。
  5. 　入力された室内空気の前記温度が設定温度を超える場合には、前記空調制御手段は、その制御を解除することを特徴とする請求項１又は３記載のデジタルスマート省エネシステム。
  6. 　室内空気の温度と湿度を入力し、入力された前記室内空気の温度と湿度に基づいて、室内空気の湿り空気全熱量であるエンタルピーを算出するエンタルピー算出ステップと、
    　該エンタルピー算出ステップによって算出した室内空気の前記エンタルピーに基づいて空調を制御する制御ステップと
    を備えることを特徴とするデジタルスマート省エネ方法。
  7. 　コンピュータを、
    　室内空気の温度と湿度を入力し、入力された室内空気の前記温度と湿度に基づいて、室内空気の湿り空気全熱量であるエンタルピーを算出するエンタルピー算出手段と、該エンタルピー算出手段によって算出した室内空気の前記エンタルピーに基づいて空調を制御する空調制御手段とを備えるデジタルスマート省エネシステム
    として機能させるためのプログラム。
     
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Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2020148374A (ja) * 2019-03-12 2020-09-17 三菱電機株式会社 換気装置

Families Citing this family (13)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR102001975B1 (ko) * 2017-04-28 2019-07-19 (주)미래비엠 재실자를 고려한 건물 에너지 부하 산출 방법 및 이를 이용한 건물 에너지 성능 평가 방법
EP3760938B1 (en) * 2018-02-26 2023-09-27 Mitsubishi Electric Corporation Air conditioning system
CN108375944A (zh) * 2018-05-28 2018-08-07 南京乾海通信技术有限公司 一种新型的节支单元
CN110925968B (zh) * 2018-08-31 2021-02-26 珠海格力电器股份有限公司 空调控制方法、装置及空调
CN109214497B (zh) * 2018-09-07 2021-06-29 珠海格力电器股份有限公司 人数统计方法和装置、智能家居设备控制方法和装置、空调
CN109323409B (zh) * 2018-09-30 2021-06-18 广东美的制冷设备有限公司 空调器及其控制方法、装置
JP6635455B1 (ja) * 2019-06-07 2020-01-22 株式会社 テクノミライ 店舗商品売り場のデジタルスマートエアコントロールシステム
CN114789742A (zh) * 2021-01-25 2022-07-26 湖南中车智行科技有限公司 一种车辆的空调风量控制方法及装置
US20220244686A1 (en) * 2021-02-04 2022-08-04 Abb Schweiz Ag Virus control building management system
CN113587344B (zh) * 2021-07-06 2022-06-10 珠海格力电器股份有限公司 空调新风量控制方法、装置及空调
CN114384948B (zh) * 2022-01-13 2023-04-28 北京小米移动软件有限公司 设备控制方法、装置、电子设备及存储介质
CN115079589B (zh) * 2022-08-24 2022-11-11 深圳泛和科技有限公司 园区管理方法、装置、***、电子设备和计算机可读介质
CN117989676B (zh) * 2024-04-07 2024-06-25 江苏华复保利环保科技有限公司 基于大数据的空调能耗数据监管方法及***

Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20030181158A1 (en) * 2002-01-31 2003-09-25 Edwards Systems Technology, Inc. Economizer control
US20120083926A1 (en) * 2007-01-30 2012-04-05 Johnson Controls Technology Company Adaptive real-time optimization control
US20130282183A1 (en) * 2009-08-20 2013-10-24 Transformative Wave Technologies Llc Energy reducing retrofit method and apparatus for a constant volume hvac system
JP2013217634A (ja) * 2012-03-13 2013-10-24 Taisei Corp 省エネルギー空調システム
JP2015148143A (ja) * 2006-03-30 2015-08-20 エスコ・コーポレイションＥｓｃｏｃｏｒｐｏｒａｔｉｏｎ 摩耗アセンブリ
JP2015152179A (ja) 2014-02-10 2015-08-24 株式会社東芝 熱負荷推定装置および空調制御システム

Family Cites Families (25)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH06109351A (ja) * 1992-09-24 1994-04-19 Fuji Electric Co Ltd ショーケースの運転制御装置
JPH06109350A (ja) * 1992-09-24 1994-04-19 Fuji Electric Co Ltd ショーケースの温度制御装置
DE19632059C2 (de) * 1996-08-09 1999-10-14 Mannesmann Vdo Ag Verfahren und Anordnung zur Mischluftregelung einer Heiz-/Klimaanlage eines Kraftfahrzeuges
KR20020031367A (ko) * 2002-03-26 2002-05-01 윤대성 외기의 엔탈피를 이용한 공기조화기
CN100445657C (zh) * 2004-04-08 2008-12-24 东莞市广大制冷有限公司 模块精密空调控制方法
JP2009030820A (ja) * 2007-07-24 2009-02-12 Yamatake Corp 空調制御装置および空調制御方法
JP5132334B2 (ja) * 2008-01-28 2013-01-30 株式会社東芝 空調制御装置およびこれを用いた空調制御システム
JP5188324B2 (ja) * 2008-08-27 2013-04-24 アズビル株式会社 空調機制御システム
JP2010249492A (ja) * 2009-03-23 2010-11-04 Sanyo Electric Co Ltd 換気量推定演算システムおよび換気量推定演算装置
JP5478286B2 (ja) * 2010-02-03 2014-04-23 アズビル株式会社 空調制御方法および装置
CN101922783A (zh) * 2010-07-28 2010-12-22 重庆市同方科技发展有限公司 一种基于焓值控制的空调节能控制方法及***
US20120031984A1 (en) * 2010-08-03 2012-02-09 Massachusetts Institute Of Technology Personalized Building Comfort Control
CN201827977U (zh) * 2010-10-22 2011-05-11 东莞市广大制冷有限公司 一种高精度户式空气调节装置
US9328936B2 (en) * 2012-01-10 2016-05-03 Enverid Systems, Inc. Methods and systems for managing air quality and energy use in air-conditioning systems
JP5310881B2 (ja) * 2012-01-12 2013-10-09 ダイキン工業株式会社 空調制御装置
CN103836760B (zh) * 2012-11-21 2016-10-19 杭州杭韵电器有限公司 一种新风***控制组件
WO2014171314A1 (ja) * 2013-04-15 2014-10-23 三菱電機株式会社 空調システム制御装置
JP2015148413A (ja) * 2014-02-07 2015-08-20 株式会社日立製作所 デシカント空調システム及びデシカント空調システムの制御方法
JP2015148412A (ja) * 2014-02-07 2015-08-20 株式会社日立製作所 デシカント空調システム及びデシカント空調システムの制御方法
KR101524735B1 (ko) * 2014-04-10 2015-06-01 현대건설 주식회사 실내 오염도 제어, 엔탈피 제어 및 절전 운전 제어를 이용한 건물의 공조 제어 방법
KR20160042669A (ko) * 2014-10-10 2016-04-20 엘지전자 주식회사 설비를 관제하는 중앙 제어 장치, 이를 포함하는 설비 제어 시스템 및 설비 제어 방법
KR101649658B1 (ko) * 2014-10-10 2016-08-19 엘지전자 주식회사 설비를 관제하는 중앙 제어 장치, 이를 포함하는 설비 제어 시스템 및 설비 제어 방법
KR101641258B1 (ko) * 2014-10-10 2016-07-20 엘지전자 주식회사 설비를 관제하는 중앙 제어 장치, 이를 포함하는 설비 제어 시스템 및 설비 제어 방법
US20160116512A1 (en) * 2014-10-28 2016-04-28 Korea Electronics Technology Institute Method and system for monitoring energy consumption
CN105180322B (zh) * 2015-08-31 2018-03-09 广东美的制冷设备有限公司 蓄湿装置及蓄湿装置的控制方法及空调器

Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20030181158A1 (en) * 2002-01-31 2003-09-25 Edwards Systems Technology, Inc. Economizer control
JP2015148143A (ja) * 2006-03-30 2015-08-20 エスコ・コーポレイションＥｓｃｏｃｏｒｐｏｒａｔｉｏｎ 摩耗アセンブリ
US20120083926A1 (en) * 2007-01-30 2012-04-05 Johnson Controls Technology Company Adaptive real-time optimization control
US20130282183A1 (en) * 2009-08-20 2013-10-24 Transformative Wave Technologies Llc Energy reducing retrofit method and apparatus for a constant volume hvac system
JP2013217634A (ja) * 2012-03-13 2013-10-24 Taisei Corp 省エネルギー空調システム
JP2015152179A (ja) 2014-02-10 2015-08-24 株式会社東芝 熱負荷推定装置および空調制御システム

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
See also references of EP3511638A4 *

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2020148374A (ja) * 2019-03-12 2020-09-17 三菱電機株式会社 換気装置
JP7243314B2 (ja) 2019-03-12 2023-03-22 三菱電機株式会社 換気装置

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