(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
熱源機により冷却又は加熱した熱媒を負荷装置に供給する熱源設備において、その熱源設備を構成する複数の機器を負荷装置の熱負荷に応じて制御する熱源設備制御システムであって、
熱負荷と外気状態値と熱源設備の所定運転条件とを独立変数にするとともに、それら独立変数の夫々が変化した場合の各々についてその時の熱負荷を賄うことが可能で、かつ、熱源設備の消費エネルギ又は運転コスト又は換算二酸化炭素排出量又はそれらのうちの少なくとも２つに所定比率を乗じた値の和のいずれかを対象評価値として、その対象評価値を最小にする各機器の最適制御量を従属変数にした最適制御データテーブルと、
計測情報又は指令情報に基づき所定の選定モデルを用いて各時点における前記所定運転条件の最適内容を選定する運転条件選定手段と、
前記最適制御データテーブルにおいて各時点における計測熱負荷と計測外気状態値と前記運転条件選定手段が選定した前記所定運転条件の最適内容とに対応する各機器の最適制御量を読み出す最適制御量設定手段と、
この最適制御量設定手段による読み出し最適制御量に従って複数の前記設備構成機器を制御する制御手段とを備えるとともに、
将来の熱負荷を逐次予測する負荷予測手段を備え、
前記運転条件選定手段は、前記負荷予測手段による熱負荷の逐次予測に伴い新たな所定運転期間を順次に繰り返し設定するとともに、
それら新たな所定運転期間ごとに、前記負荷予測手段が予測する所定運転期間中の刻々と変化する熱負荷を賄える前記所定運転条件の内容で、かつ、その熱負荷の変化に伴い変化する前記対象評価値の所定運転期間における積算値が最小となる前記所定運転条件の内容を前記所定運転条件の最適内容として選定する構成にし、
さらに前記運転条件選定手段は、前記負荷予測手段による熱負荷の逐次予測に伴い、その予測熱負荷に基づき、前記所定運転条件の内容変更が必要になると予測される予測閾時点を順次に繰り返し判定して、それら予測閾時点の判定ごとに、予測閾時点を期間開始時点とする前記所定運転期間を設定する構成にしてある熱源設備制御システム。
【請求項２】
前記運転条件選定手段は、前記所定運転期間の設定ごとに、前記負荷予測手段による予測熱負荷に基づき、内容変更後の前記所定運転条件について再び内容変更が必要になると予測される予測再閾時点を判定して、その予測再閾時点を期間終了時点として前記所定運転期間を設定する構成にしてある請求項１記載の熱源設備制御システム。
【請求項３】
前記制御手段は、熱負荷に関連するデータから求めた現在の熱負荷に基づき、現時点における前記所定運転条件の内容について内容変更が実際に必要になる実際閾時点を判定し、この実際閾時点で前記設備構成機器をその時点において選定されている前記所定運転条件の最新の最適内容に応じて制御する構成にしてある請求項１又は２記載の熱源設備制御システム。
【請求項４】
前記設備構成機器の機器データに基づく熱源設備運転のシミュレートにより前記最適制御データテーブルを自動作成するデータテーブル作成手段を備えている請求項１〜３のいずれか１項に記載の熱源設備制御システム。
【請求項５】
前記データテーブル作成手段は、前記設備構成機器の機器データに基づく熱源設備運転のシミュレートで得られる運転データと前記制御手段により前記設備構成機器を制御する実際の熱源設備運転で得られる運転データとのデータ差に基づき、前記最適制御データテーブルを自動補正する構成にしてある請求項４記載の熱源設備制御システム。
【請求項６】
前記最適制御量設定手段による読み出し最適制御量に従って前記設備構成機器を制御した場合の前記対象評価値と、他の運転制御方式で熱負荷に応じて前記設備構成機器を制御した場合の前記対象評価値とを対比する評価手段を備えている請求項１〜５のいずれか１項に記載の熱源設備制御システム。
【請求項７】
前記最適制御データテーブルは、熱負荷と外気状態値と複数種の所定運転条件とを独立変数とし、
前記運転条件選定手段は、それら複数種の所定運転条件の夫々について各時点の最適内容を計測情報又は指令情報に基づき所定の選定モデルを用いて選定する構成にしてある請求項１〜６のいずれか１項に記載の熱源設備制御システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、熱源機により冷却又は加熱した熱媒を負荷装置に供給する熱源設備において、その熱源設備を構成する複数の機器を負荷装置の熱負荷に応じて制御する熱源設備制御システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、熱源設備制御システムについては、熱負荷を示す熱媒温度差（冷水温度差）と外気状態値（外気湿球温度）とを独立変数にするともに、それら独立変数の夫々が変化した場合の各々について対象評価値（目的関数）としての設備運転コストを最小にする複数熱源機（冷凍機）の最適負荷配分を従属変数にした最適制御データテーブルを作成しておき、このデータテーブル上で各時点における計測熱媒温度差と計測外気状態値とに対応する最適負荷配分を読み出し、この読み出し最適負荷配分に従って複数の設備構成機器を制御するシステムが提案されている。
【０００３】
そして、この提案システムでは、データテーブルの従属変数とする最適負荷配分を数理計画法により求めるにあたって、各熱源機（冷凍機）のエネルギバランスや運転データに基づく入出力特性などを１次式で表したものを制約条件とするようにしている（特許文献１参照）。
【０００４】
また、これと同種の熱源設備制御システムとして、熱負荷（空調機の冷却負荷）と外気状態値（外気湿球温度）とを独立変数にするとともに、それら独立変数の夫々が変化した場合の各々について設備動作の実行可能領域を表す制約条件を満たし、かつ、設備消費エネルギなどの対象評価値（所定評価関数）を最小にする各機器の最適制御量を従属変数にした最適制御データテーブルを作成しておき、このデータテーブル上で各時点における計測熱負荷と計測外気状態値とに対応する各機器の最適制御量を読み出し、この読み出し最適制御量に従って熱源機、冷却塔、ポンプなどの設備構成機器を制御するシステムも提案されている（特許文献２参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開昭６０−２１１２６９号公報
【特許文献２】特開２００４−２９３８４４号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
上記の如きデータテーブルを用いる制御システムでは、熱負荷や外気状態値の変化に対し数式に従った演算や熱源設備運転のシミュレートなどを逐次行なって熱源機の最適負荷配分や各機器の最適制御量を求める方式に比べ、データテーブルの参照だけで熱源機の最適負荷配分や各機器の最適制御量を求めることができ、複雑な演算やシミュレートなどの制御上の負担を軽減し得る利点がある。
【０００７】
しかし、上記した従来のいずれの提案システムにしても、独立変数（略言すれば検索キー）とする各時点の熱負荷及び外気状態値に対して所定の制約条件の下で運転コストや消費エネルギを最小にする最適負荷配分や各機器の最適制御量を従属変数としてデータテーブルに予め書き込んでおくものであるため、そのデータテーブルの作成にあたって制約条件を設定するのに、各時点における熱負荷及び外気状態値によって決まる内容の条件しか制約条件として設定することができず、この為、運転制御の自由度が制限されて熱源設備の機能性が低下する問題があった。
【０００８】
また、例えば独立変数を熱負荷と外気状態値と空調対象室の室温との３値にしたデータテーブルを作成するなど、データテーブルの独立変数を単に増やすことは容易であるが、このように独立変数を増やすだけでは運転制御のきめ細かさを高めることはできるものの、熱源設備の機能性を効果的に高める（即ち、全く新たな機能の追加を可能にする）には未だ不十分である。
【０００９】
この実情に鑑み、本発明の主たる課題は、熱源設備の運転制御に関して合理的なシステム構成を採用することにより、データテーブルの利点を活かしながら熱源設備の効果的な機能性向上を可能にする点にある。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
本発明の第１特徴構成は熱源設備制御システムに係り、その特徴は、
熱源機により冷却又は加熱した熱媒を負荷装置に供給する熱源設備において、その熱源設備を構成する複数の機器を負荷装置の熱負荷に応じて制御する熱源設備制御システムであって、
熱負荷と外気状態値と熱源設備の所定運転条件とを独立変数にするとともに、それら独立変数の夫々が変化した場合の各々についてその時の熱負荷を賄うことが可能で、かつ、熱源設備の消費エネルギ又は運転コスト又は換算二酸化炭素排出量又はそれらのうちの少なくとも２つに所定比率を乗じた値の和のいずれかを対象評価値として、その対象評価値を最小にする各機器の最適制御量を従属変数にした最適制御データテーブルと、
計測情報又は指令情報に基づき所定の選定モデルを用いて各時点における前記所定運転条件の最適内容を選定する運転条件選定手段と、
前記最適制御データテーブルにおいて各時点における計測熱負荷と計測外気状態値と前記運転条件選定手段が選定した前記所定運転条件の最適内容とに対応する各機器の最適制御量を読み出す最適制御量設定手段と、
この最適制御量設定手段による読み出し最適制御量に従って複数の前記設備構成機器を制御する制御手段とを備えるとともに、
将来の熱負荷を逐次予測する負荷予測手段を備え、
前記運転条件選定手段は、前記負荷予測手段による熱負荷の逐次予測に伴い新たな所定運転期間を順次に繰り返し設定するとともに、
それら新たな所定運転期間ごとに、前記負荷予測手段が予測する所定運転期間中の刻々と変化する熱負荷を賄える前記所定運転条件の内容で、かつ、その熱負荷の変化に伴い変化する前記対象評価値の所定運転期間における積算値が最小となる前記所定運転条件の内容を前記所定運転条件の最適内容として選定する構成にし、
さらに前記運転条件選定手段は、前記負荷予測手段による熱負荷の逐次予測に伴い、その予測熱負荷に基づき、前記所定運転条件の内容変更が必要になると予測される予測閾時点を順次に繰り返し判定して、それら予測閾時点の判定ごとに、予測閾時点を期間開始時点とする前記所定運転期間を設定する構成にしてある点にある。
【００１１】
つまり、この第１特徴構成では、基本的には先述した従来の提案システムと同様、現状に即した各機器の最適制御量を最適制御データテーブルから読み出し、この読み出し最適制御量に従って熱源設備の各構成機器を制御することで熱源設備の消費エネルギ等の最小化（対象評価値の最小化）を図るが、従来の提案システムとの相違点として、熱負荷及び外気状態値に加え熱源設備の所定運転条件を最適制御データテーブルの独立変数の１つとする。
【００１２】
そして、この最適制御データテーブルにおいて、各時点における計測熱負荷及び計測外気状態に対応し、かつ、運転条件選定手段が計測情報や指令情報に基づき所定の選定モデルを用いて選定する各時点における上記所定運転条件の最適内容にも対応する各機器の最適制御量を読み出し、この最適制御量に従って熱源設備の各構成機器を制御するから、従来の提案システムに比べ、運転条件選定手段により所定運転条件の最適内容を選定する制御部分をもって熱源設備の運転制御に任意の新しい機能を追加することができ、これにより、熱源設備の機能性を効果的に高めることができる。
【００１３】
また、基本的にはデータテーブルの参照により各機器を制御する方式を採ることから、熱負荷や外気状態値の変化に対し数式に従った演算や設備運転のシミュレートなどを逐次行なって各機器の最適制御量を求める方式に比べ、複雑な演算やシミュレートなどの制御上の負担を軽減することができ、これにより、状況変化に対する即応性を高く確保することができる。
【００１４】
これに加えて、上記第１特徴構成において、運転条件選定手段は、負荷予測手段による熱負荷の逐次予測に伴い新たな所定運転期間を順次に繰り返し設定するとともに、それら新たな所定運転期間ごとに、負荷予測手段が予測する所定運転期間中の刻々と変化する熱負荷を賄える所定運転条件の内容で、かつ、その熱負荷の変化に伴い変化する対象評価値の所定運転期間における積算値が最小となる所定運転条件の内容をその所定運転条件の最適内容として選定する構成にしてあるから、次の作用効果も奏する。
【００１５】
つまり、複数の熱源機を使用する場合において、それら複数の熱源機のうち運転する熱源機（以下、運転熱源機と略称する）の組合せを所定運転条件とする例で言うと、それら使用する複数の熱源機に能力や性能あるいは形式や構造などが異なる異種の熱源機が含まれる場合、運転熱源機の組合せ（即ち、所定運転条件の内容）と各時点における熱負荷との関係によって熱源設備の消費エネルギは異なるものになるが、運転熱源機の前回の組合せ変更から次回の組合せ変更に至る間（即ち、所定運転条件の前回の内容変更から次回の内容変更に至る間）も熱負荷は刻々と変化するため、組合せ変更の際の現在熱負荷のみに応じて運転熱源機の組合せを変更する従来一般の変更方式では、消費エネルギの最小化を目的として運転熱源機の組合せ変更でそのときの熱負荷に対して消費エネルギが最小となる組合せを選定したとしても、その後においてその組合せが必ずしも消費エネルギを最小化するものとはならず、また、かと言って運転熱源機の頻繁な組合せ変更は熱源機の劣化や設備運転の不安定化などの原因となることから組合せ変更の頻度を高くして対応することにも限界があり、これが原因で所期の消費エネルギの最小化を効果的に達成できない問題がある。
【００１６】
この問題については運転コストの最小化を目的とする場合や換算二酸化炭素排出量の最小化を目的とする場合などについても同様である。
【００１７】
この実情に対し、上記第１特徴構成によれば、新たな所定運転期間ごとに、負荷予測手段が予測する所定運転期間中の刻々と変化する熱負荷を賄える所定運転条件の内容で、かつ、その熱負荷の変化に伴い変化する対象評価値の所定運転期間における積算値が最小となる所定運転条件の内容をその所定運転条件の最適内容（上記した運転熱源機の組合せの例で言えば、運転熱源機の最適組合せ）を選定するから、即ち、最適制御データテーブルを用いた前述の如き運転制御において熱源機などの設備構成機器をこの選定最適内容に応じて制御する形態にするから、現在熱負荷のみに応じて運転熱源機の組合せなど所定運転条件の内容を変更する従来一般の方式に比べ、所定運転条件の頻繁な内容変更は回避しながら所期の消費エネルギ等の最小化（対象評価値の最小化）を一層効果的かつ確実に達成することができる。
【００１８】
そして、上記第１特徴構成では、運転条件選定手段は、負荷予測手段による熱負荷の逐次予測に伴い、その予測熱負荷に基づき、所定運転条件の内容変更（上記した運転熱源機の組合せの例で言えば、運転熱源機の組合せ変更）が必要になると予測される予測閾時点を順次に繰り返し判定して、それら予測閾時点の判定ごとに、予測閾時点を期間開始時点とする前記所定運転期間を設定するから、そのような予測閾時点が判定されるごとに、その予測閾時点を期間開始時点とする新たな所定運転期間が設定されて、それら新たな所定運転期間ごとに所定運転条件の最適内容が選定される。
なお、所定運転期間は期間長が固定のものに限らず、状況に応じて期間長を適宜に変更するものであってもよい。
また、熱負荷及び外気状態値とともに最適制御データテーブルの独立変数とする熱源設備の所定運転条件であって、運転条件選定手段により最適内容を選定する所定運転条件は、先に例示した運転熱源機の組合せに限らず、計測情報又は指令情報に基づき所定の選定モデルを用いて運転条件選定手段により最適内容を選定し得る運転条件であればどのような運転条件であってもよく、例えば、冷凍機の出口冷水温度や冷却塔の出口冷却水温度をデータテーブル独立変数としての所定運転条件とし、そして、その所定運転条件の最適内容選定として、それら冷凍機の出口冷水温度や冷却塔の出口冷却水温度の最適値を計測情報又は指令情報に基づき所定の選定モデルを用いて運転条件選定手段により選定するようにしてもよい。
本発明の第２特徴構成は、第１特徴構成の実施に好適な実施形態を特定するものであり、その特徴は、
前記運転条件選定手段は、前記所定運転期間の設定ごとに、前記負荷予測手段による予測熱負荷に基づき、内容変更後の前記所定運転条件について再び内容変更が必要になると予測される予測再閾時点を判定して、その予測再閾時点を期間終了時点として前記所定運転期間を設定する構成にしてある点にある。
この第２特徴構成によれば、所定運転期間の設定ごとに予測再閾時点が判定されて、その予測再閾時点を期間終了時点として所定運転期間が設定される。
本発明の第３特徴構成は、第１又は第２特徴構成の実施に好適な実施形態を特定するものであり、その特徴は、
前記制御手段は、熱負荷に関連するデータから求めた現在の熱負荷に基づき、現時点における前記所定運転条件の内容について内容変更が実際に必要になる実際閾時点を判定し、この実際閾時点で前記設備構成機器をその時点において選定されている前記所定運転条件の最新の最適内容に応じて制御する構成にしてある点にある。
この第３特徴構成によれば、上記の実際閾時点において設備構成機器がその時点において選定されている所定運転条件の最新の最適内容に応じて制御される。
【００１９】
本発明の第４特徴構成は、第１〜第３特徴構成のいずれかの実施に好適な実施形態を特定するものであり、その特徴は、
前記設備構成機器の機器データに基づく熱源設備運転のシミュレートにより前記最適制御データテーブルを自動作成するデータテーブル作成手段を備えている点にある。
【００２０】
つまり、この構成によれば、熱源設備構築後の最初の設備運転に際して最適制御データテーブルを容易に作成しておくことができ、また、設備の改装があった際にはその改装後の設備に即した最適制御データテーブルを現場において容易に作成することができる。
【００２１】
本発明の第５特徴構成は、第４特徴構成の実施に好適な実施形態を特定するものであり、その特徴は、
前記データテーブル作成手段は、前記設備構成機器の機器データに基づく熱源設備運転のシミュレートで得られる運転データと前記制御手段により前記設備構成機器を制御する実際の熱源設備運転で得られる運転データとのデータ差に基づき、前記最適制御データテーブルを自動補正する構成にしてある点にある。
【００２２】
つまり、この構成によれば、各機器の経年劣化等により最適制御データテーブルにおける従属変数の各機器最適制御量（即ち、消費エネルギなどの対象評価値を最小にする各機器の最適制御量）に現状とそぐわない誤差が生じたとしても、データテーブル作成手段の上記の如き自動補正機能により最適制御データテーブルを現状の設備に即した適切なもの修正・維持することができ、これにより、所期の消費エネルギ等の最小化を一層確実かつ効果的に達成することができ、また、上記の如き誤差に起因する設備運転制御の不安定化なども効果的に防止することができる。
【００２３】
本発明の第６特徴構成は、第１〜第５特徴構成のいずれかの実施に好適な実施形態を特定するものであり、その特徴は、
前記最適制御量設定手段による読み出し最適制御量に従って前記設備構成機器を制御した場合の前記対象評価値と、他の運転制御方式で熱負荷に応じて前記設備構成機器を制御した場合の前記対象評価値とを対比する評価手段を備えている点にある。
【００２４】
つまり、この構成によれば、本発明の最適制御データテーブルを用いた運転制御により、他の運転制御方式を採る場合に比べ消費エネルギや運転コストあるいは換算二酸化炭素排出量などの最小化をどれほど効果的に達成できたか（あるいはできるか）を、上記評価手段による対比をもって容易に認知することができる。
【００２５】
本発明の第７特徴構成は、第１〜第６特徴構成のいずれかを実施に好適な実施形態を特定するものであり、その特徴は、
前記最適制御データテーブルは、熱負荷と外気状態値と複数種の所定運転条件とを独立変数とし、
前記運転条件選定手段は、それら複数種の所定運転条件の夫々について各時点の最適内容を計測情報又は指令情報に基づき所定の選定モデルを用いて選定する構成にしてある点にある。
【００２６】
つまり、この構成によれば、運転条件選定手段により複数種の所定運転条件夫々の最適内容の選定する制御部分をもって熱源設備の運転制御に任意の新しい機能を複数追加することができ、これにより、熱源設備の機能性を一層効果的に高めることができる。
【図面の簡単な説明】
【００２７】
【図１】熱源設備の全体構成図
【図２】監視装置及び制御装置のブロック図
【図３】最適制御データテーブルの模式図
【図４】増段機選定フローチャート
【図５】増段用の積算時間算定フローチャート
【図６】増段機選定を説明するグラフ
【図７】減段機選定フローチャート
【図８】減段用の積算時間算定フローチャート
【図９】減段機選定を説明するグラフ
【図１０】最適制御データテーブルの使用形態を説明するブロック図
【発明を実施するための形態】
【００２８】
図１は空調用の熱源設備を示し、この設備は熱源機として出力調整（即ち容量制御）が可能な複数の冷凍機Ｒを備え、各冷凍機Ｒには冷却水循環路１を介して冷却塔ＣＴを個別に接続してある。また、これら冷凍機Ｒは能力や性能あるいは形式や構造などが異なる異種のものを含んでいる。
【００２９】
２ａは各冷凍機Ｒから１次側冷水往路３ａを通じて並列的に供給される熱媒としての冷水Ｃを受け入れる１次側ヘッダ、２ｂは複数の冷水中継路３ｂを通じて１次側ヘッダ２ａから冷水Ｃの供給を受ける２次側ヘッダであり、この２次側ヘッダ２ｂから空調機等の複数の負荷装置Ｕに対し冷水Ｃを２次側冷水往路３ｃを通じて並列的に供給することで、各負荷装置Ｕでは供給冷水Ｃの保有冷熱を冷房等の所要目的に消費する。
【００３０】
２ｃは冷熱消費で昇温した冷水Ｃを各負荷装置Ｕから２次側冷水還路３ｄを通じて受け入れ、その受け入れ冷水Ｃを１次側冷水還路３ｅを通じて各冷凍機Ｒに戻す還側ヘッダであり、冷凍機Ｒと負荷装置Ｕとを結ぶ冷水循環系は１次側ヘッダ２ａと還側ヘッダ２ｃとを境として冷凍機Ｒの側である１次側（熱源側）と負荷装置Ｕの側である２次側（負荷側）とに区分される。
【００３１】
この熱源設備の構成機器としては冷凍機Ｒ、冷却塔ＣＴ、負荷装置Ｕの他、各冷凍機Ｒへの１次側冷水還路３ｅに装備した１次ポンプＰＡ、各冷水中継路３ｂに装備した２次ポンプＰＢ、各冷却水循環路１に装備した冷却水ポンプＰＣなどを備え、これらポンプＰＡ，ＰＢ，ＰＣは各々に装備のインバータ装置ＩＮＶを用いた周波数制御によるポンプモータの回転数調整でポンプ流量を連続的に調整し得る可変ポンプにしてある。
【００３２】
また、冷却塔ＣＴ、冷却水ポンプＰＣ、１次ポンプＰＡの夫々は対応する冷凍機Ｒの発停に応じて発停され、２次ポンプＰＢは各負荷装置Ｕに対する冷水供給圧力又は冷水供給量又は冷水供給熱量を適正に保つように運転台数調整及び個々のポンプ流量調整が行われる。
【００３３】
なお、本例では一次ポンプＰＡ、２次ポンプＰＢ、冷却水ポンプＰＣの夫々をポンプ流量の連続的調整が可能な可変ポンプとするが、場合によっては、これらポンプＰＡ，ＰＢ，ＰＣのうちのいずれかのポンプは流量固定のポンプにして他の一種又は二種のポンプのみを流量調整可能な可変ポンプにしてもよい。
【００３４】
Ｖａは１次側冷水往路３ａの夫々に装備した開閉弁であり、これら開閉弁Ｖａは後述の制御装置６により対応する冷凍機Ｒ及び１次ポンプＰＡの運転時に開弁される。
【００３５】
Ｖｂは各負荷装置Ｕに装備した流量調整弁であり、１次ポンプＰＡ及び２次ポンプＰＢによる冷水循環の下で、これら流量調整弁Ｖｂにより各負荷装置Ｕの冷水流量が各負荷装置Ｕの必要冷熱量ｑ（即ち、各負荷装置Ｕの熱負荷）に応じて調整される。
【００３６】
Ｖｓは１次側ヘッダ２ａと２次側ヘッダ２ｂとにわたらせたバランス路３ｆに装備した流量バランス調整用の流量調整弁であり、この流量調整弁Ｖｓは後述のセンサＳにより計測される２次側ヘッダ２ｂ内の冷水圧力に応じて、その冷水圧力を適正値に保つように開度調整される。
【００３７】
４は１次側ヘッダ２ａと還側ヘッダ２ｃとを短絡するバイパス路であり、このバイパス路４を通じた冷水流動により１次側と２次側との冷水流量差が吸収される。即ち、２次側よりも１次側の冷水流量が大きい状態ではその差分の冷水Ｃが１次側ヘッダ２ａからバイパス路４を通じて還側ヘッダ２ｃの方に流れ、逆に、１次側よりも２次側の冷水流量が大きい状態ではその差分の冷水Ｃが還側ヘッダ２ｃからバイパス路４を通じて１次側ヘッダ２ａの方に流れる。
【００３８】
各部の流量、温度、圧力等を計測するセンサＳとしては、各１次ポンプＰＡの流量，送水圧力、各冷凍機Ｒの入口冷水温度，出口冷水温度，入口冷却水温度，出口冷却水温度、２次側ヘッダ２ｂ内の冷水圧力、各負荷装置Ｕの入口冷水温度，出口冷水温度，入口冷水圧力，出口冷水圧力、各負荷装置Ｕからの戻り冷水Ｃの合計流量（即ち２次側冷水流量）、各冷却水ポンプＰＣの流量、各冷却塔ＣＴの入口冷却水温度，出口冷却水温度、外気の温度，湿度などを計測するものを装備してある。
【００３９】
５はこの熱源設備を監視する監視装置、６は設備の構成機器を制御する制御装置であり、両者はイーサネット（登録商標）等の通信手段７を介して相互通信を可能にし、これら監視装置５、制御装置６、通信手段７並びに前記の各種センサＳにより設備制御システムを構成してある。
【００４０】
監視装置５は図２に示す如く、物理的には入出力部５ａと演算部５ｂと記憶部５ｃとを備えるコンピュータシステムからなり、機能的には記憶部５ｃに格納したプログラムの実行によりデータテーブル作成手段５Ａ、負荷予測手段５Ｂ、運転条件選定手段としての冷凍機選定手段５Ｃ、最適制御量設定手段５Ｄ、評価手段５Ｅなどとして機能する。そして具体的には、監視装置５はこれらの各手段５Ａ〜５Ｅとして次のように機能する。
【００４１】
〔Ａ〕監視装置５はデータテーブル作成手段５Ａとして次のａ１〜ａ３を実行する。
ａ１．記憶部５ｃに格納された設備構成機器夫々の機器データに基づき数理計画法等の適当な最適化手法を用いた最適化シミュレーションにより、設備全体としての熱負荷Ｑ（＝Σｑ）と外気湿球温度ｔｏｗと熱源設備の運転条件の１つである運転冷凍機Ｒの組合せ（本例では、冷凍機組合番号Ｋで表す）との３者を独立変数（検索キー）とし、かつ、各機器の流量、圧力、温度などの制御量及び消費動力を従属変数ｄ１〜ｄｎ（データ）とする図３に示す如き最適制御データテーブルＤ（Ｓ）を自動作成する。
【００４２】
従属変数ｄ１〜ｄｎは、具体的には各冷却塔ＣＴの入口冷却水温度，出口冷却水温度，消費動力、各冷却水ポンプＰＣの流量，消費動力、各冷凍機Ｒの入口冷水温度，出口冷水温度，入口冷却水温度，出口冷却水温度，消費動力、各１次ポンプＰＡの流量，消費動力などにしてある。
【００４３】
そして、この最適制御データテーブルＤ（Ｓ）は、３つの独立変数Ｑ，ｔｏｗ，Ｋの夫々を細かく変更した場合の各想定ケースについて熱源設備の消費エネルギＥが最小となる最適運転状態を最適化シミュレーションにより求め、各想定ケースの最適運転状態で示された従属変数ｄ１〜ｄｎの値（即ち、各想定ケースでの最適制御量及びその最適制御量での各機器の消費動力）をデータ値として書き込んだものである。
【００４４】
なお、この最適制御データテーブルＤ（Ｓ）としては、冷凍機Ｒの出口冷水温度が設定値になるように冷凍機Ｒを容量制御することに対して、その出口冷水温度の設定値を段階的に変更した場合の出口冷水温度ごとのテーブル（冷水温度別の最適制御データテーブルＤｃ（Ｓ））を作成するようにしてもよい。
【００４５】
また、最適制御データテーブルＤ（Ｓ）は、例えば季節別や設備の運転形態別あるいは設備のパーツ別などの複数の分割テーブルに分割して作成するとともに、それら分割テーブルの夫々をデータ（属性）とメソッド（操作）がパッケージ化されたオブジェクト指向のデータテーブルとして作成し、これにより、各時点において必要な分割テーブルのみをメモリ上に読み出す使用形態を採って必要メモリ容量を極力小さくするとともに、分割テーブルの作成、削除、更新、修正等の各処理を容易に行えるようにする。
【００４６】
ａ２．各従属変数ｄ１〜ｄｎについて最適制御データテーブルＤ（Ｓ）上のデータ値（書込み値）に各機器の経年劣化等に原因する誤差が生じることに対応して、各センサＳの計測値や制御装置６から送られる各機器の運転状態などに基づき、最適制御データテーブルＤ（Ｓ）をそのときの設備状態に即したものに随時更新する。
【００４７】
即ち、各機器の機器データに基づく熱源設備運転のシミュレートで得られる運転データと最適制御データテーブルＤ（Ｓ）を用いて制御装置６により各機器を制御する実際の熱源設備運転で得られる運転データ（つまり、各機器の経年劣化等により変化した運転データ）とのデータ差に基づき最適制御データテーブルＤ（Ｓ）を逐次自動補正する。
【００４８】
ａ３．最適制御データテーブルＤ（Ｓ）に従って設備を制御した場合と例えば各ポンプを定格流量でのみ運転する定流量方式等の他の運転方式を用いて設備を制御した場合との比較などを行うために、他の運転方式を用いた場合の上記最適制御データテーブルＤ（Ｓ）と同様の対比用制御データテーブルＤ′（Ｓ）を作成する。
【００４９】
この対比用制御データテーブルＤ′（Ｓ）は一種のものに限らず、複数種の他の運転方式の夫々を用いた場合の複数種の対比用制御データテーブルを作成してもよい。
【００５０】
〔Ｂ〕監視装置５は負荷予測手段５Ｂとして次のｂ１，ｂ２を実行する。
ｂ１．センサＳの計測値に基づいて演算される熱負荷Ｑ（＝Σｑ）の過去及び現在のデータや外部から入手する過去及び現在の気象データ並びに将来の気象予測データなど、熱負荷Ｑに関する種々のデータに基づき、将来の熱負荷Ｑを所定の予測モデルを用いて予測する。
【００５１】
ｂ２．この熱負荷予測では後述の冷凍機選定手段５Ｃによる運転冷凍機最適組合せの選定と連係して、基本的に現時点から上限積算時間Ｔｍａｘ（例えば数時間）後までの設定時間間隔ΔＴ（例えば１０分間）ごとの熱負荷Ｑを逐次予測する。
【００５２】
〔Ｃ〕監視装置５は冷凍機選定手段５Ｃ（運転条件選定手段）として次のｃ１〜ｃ８を実行する。
ｃ１．熱源設備における所定運転条件の最適内容選定として、所定運転期間Ｘにおける運転冷凍機Ｒの組合せＫに関し、所定の選定モデルを用いた選定により、負荷予測手段５Ｂが予測する以後の所定運転期間Ｘ中の予測熱負荷Ｑを賄い得る組合せで、かつ、熱源設備の消費エネルギＥを対象評価値として、その消費エネルギＥ（対象評価値）の所定運転期間Ｘにおける積算値ΣＥが最小となる組合せを、その所定運転期間Ｘにおける運転冷凍機Ｒの最適組合せＫｘとして選定する。
換言すれば、全ての冷凍機組合番号Ｋの中から上記積算値ΣＥが最小となる最適な組合番号Ｋｘを選定する。
【００５３】
ｃ２．具体的には、冷凍機Ｒの運転台数を増加させる際の運転冷凍機Ｒの最適組合せＫｘを図４に示す増段機選定フローチャートに従って選定（換言すれば、最適増段冷凍機Ｒを選定）するとともに、冷凍機Ｒの運転台数を減少させる際の運転冷凍機Ｒの最適組合せＫｘを図７に示す減段機選定フローチャートに従って選定（換言すれば、最適減段冷凍機Ｒを選定）する。
【００５４】
ｃ３．即ち、図４の増段機選定フローチャート（図６参照）では、♯１において、現在運転中の冷凍機Ｒに現在停止中の冷凍機Ｒのうちの１台を運転冷凍機Ｒとして追加（増段）した場合の増段後における運転冷凍機Ｒの組合せＫの全てを抽出し、続いて♯２で、増段前の現在運転中の冷凍機Ｒの合計能力ΣＧ（運転中冷凍機Ｒ夫々の最大出力Ｇの合計）を演算する。
【００５５】
♯３では、負荷予測手段５Ｂが予測する現時点から設定時間Ｔｓ（例えば１０分間）だけ後の時点ｔｓについての予測熱負荷Ｑ（ｔｓ）を読み込み、♯４では、♯３で読み込んだ予測熱負荷Ｑ（ｔｓ）と♯２で演算した運転中冷凍機Ｒの合計能力ΣＧとを比較する〔Ｑ（ｔｓ）＞ΣＧ？〕。
【００５６】
♯４での比較において設定時間Ｔｓ後のｔｓ時点についての予測熱負荷Ｑ（ｔｓ）の方が運転中冷凍機Ｒの合計能力ΣＧより大きい〔Ｑ（ｔｓ）＞ΣＧ〕ときは、♯５において評価値積算時間Ｔｘを算定する。
【００５７】
この♯５における評価値積算時間Ｔｘの算定は図５に示す増段用の積算時間算定フローチャートに従って行い、この増段用の積算時間算定フローチャートでは、♯５−１において、現在停止中の冷凍機Ｒのうちで能力Ｇ（最大出力）が最小のものを選定する。
【００５８】
♯５−２では、現在運転中の冷凍機Ｒの合計能力ΣＧに♯５−１で選定した冷凍機Ｒの能力を加えた増段後の最小合計能力ΣＧｍｉｎ′を演算する。
【００５９】
カウント処理として♯５−３でＮ＝０とし、続いて♯５−４でＮ＝Ｎ＋１にした上で、♯５−５において、負荷予測手段５Ｂが予測する先の予測対象時点（即ち、前記♯３でのｔｓ時点から更に（ΔＴ×Ｎ）時間だけ後の時点（ｔｓ＋（ΔＴ×Ｎ））についての予測熱負荷Ｑ（Ｎ）を読み込み、♯５−６では、♯５−５で読み込んだ予測熱負荷Ｑ（Ｎ）と♯５−２で演算した増段後の最小合計能力ΣＧｍｉｎ′とを比較する〔Ｑ（Ｎ）＞ΣＧｍｉｎ′？〕
【００６０】
そして、この♯５−６での比較において予測熱負荷Ｑ（Ｎ）の方が増段後の最小合計能力ΣＧｍｉｎ′より大きくなるまで♯５−４〜♯５−６を繰り返し、♯５−６での比較において予測熱負荷Ｑ（Ｎ）の方が増段後の最小合計能力ΣＧｍｉｎ′より大きく〔Ｑ（Ｎ）＞ΣＧｍｉｎ′〕なると、♯５−７で評価値積算時間ＴｘをそのときのＮ値に対して〔Ｔｘ＝ΔＴ×Ｎ〕に決定する。
【００６１】
ここで図４に示す増段機選定フローチャートに戻って、♯６では♯５で算定した評価値積算時間Ｔｘ（＝ΔＴ×Ｎ）と上限積算時間Ｔｍａｘとを比較し〔Ｔｘ＜Ｔｍａｘ？〕、この比較において♯５で算定した評価値積算時間Ｔｘが上限積算時間Ｔｍａｘより小さいときはそのまま♯８に進む。
【００６２】
一方、♯６での比較において♯５で算定した評価値積算時間Ｔｘが上限積算時間Ｔｍａｘ以上〔Ｔｘ≧Ｔｍａｘ〕のとき、及び、先の♯３での比較においてｔｓ時点についての予測熱負荷Ｑ（ｔｓ）が運転中冷凍機Ｒの合計能力ΣＧ以下〔Ｑ（ｔｓ）≦ΣＧ〕のときは、♯７で評価値積算時間Ｔｘを〔Ｔｘ＝Ｔｍａｘ〕に制限した上で♯８に進む。
【００６３】
♯８では、♯１で抽出した増段後における運転冷凍機Ｒの組合せＫの全てについて、評価値積算時間Ｔｘに対応する期間（つまり、そのときのｔｓ時点を開始時点とし、そのときのｔｓ時点から評価値積算時間Ｔｘを経過した時点を終了時点とする期間）中における予測熱負荷Ｑを各組合せＫの冷凍機運転で処理した場合の消費エネルギＥの期間積算値ΣＥ（つまり、所定運転期間Ｘ中の消費エネルギ積算値）を演算する。
【００６４】
そして、♯９では、♯１で抽出した増段後における運転冷凍機Ｒの組合せＫのうち、♯８で演算した消費エネルギＥの期間積算値ΣＥが最小であった組合せを増段後における運転冷凍機Ｒの最適組合せＫｘとして決定し、これを制御装置６に出力する。
【００６５】
ｃ４．つまり、この増段用最適組合せの選定において、運転条件選定手段としての冷凍機選定手段５Ｃは、熱源設備運転条件の内容変更が必要になると予測される時点の判定として、負荷予測手段５Ｂによる予測熱負荷Ｑ（ｔｓ）と各冷凍機Ｒの能力Ｇとに基づき、現在の運転冷凍機Ｒの組合せＫについて冷凍機運転台数の増加を伴う組合せ変更（増段）が必要になると予測される予測閾時点（即ち、♯４でＱ（ｔｓ）＞ΣＧとなるｔｓ時点）を判定し、この予測閾時点ｔｓを所定運転期間Ｘの開始時点とする。
【００６６】
また、変更後運転条件の再度の内容変更が必要になると予測される時点の判定として、負荷予測手段５Ｂによる予測熱負荷Ｑ（Ｎ）と各冷凍機Ｒの能力Ｇとに基づき、組合せ変更後（増段後）の運転熱源機Ｒの組合せについて再び冷凍機運転台数の増加を伴う組合せ変更（再増段）が必要になると予測される予測再閾時点（即ち、♯５−６でＱ（Ｎ）＞ΣＧｍｉｎ′となる（ｔｓ＋Ｔｘ）時点）を判定し、この予測再閾時点（ｔｓ＋Ｔｘ）を所定運転期間Ｘの終了時点とする。
【００６７】
そして、冷凍機選定手段５Ｃは、このように熱負荷予測に基づき増段後についての所定運転期間Ｘを設定した上で、その所定運転期間Ｘにおける運転冷凍機Ｒの組合せＫ（即ち、増段後の組合せ）に関して、負荷予測手段５Ｂが予測する所定運転期間Ｘ中の予測熱負荷Ｑを賄い得る組合せで、かつ、熱源設備の消費エネルギＥを対象評価値として、その消費エネルギＥ（対象評価値）の所定運転期間Ｘにおける積算値ΣＥ（即ち、熱負荷とともに刻々と変化する対象評価値の積算値）が最小となる組合せを最適組合せＫｘとして選定する。
【００６８】
なお、冷凍機選定手段５Ｃは、予測熱負荷Ｑの経時変化などに代表される経時的な状況変化に対して上記の予測閾時点ｔｓを判定するごとに（即ち、♯４でＱ（ｔｓ）＞ΣＧが判定されるごとに）、その予測閾時点ｔｓを開始時点とする新たな所定運転期間Ｘを設定し、その新たな所定運転期間Ｘごとに上記の増段後最適組合せＫｘを選定する。
【００６９】
また、現在の運転冷凍機Ｒの組合せについて上記予測閾時点ｔｓが未判定（即ち、♯４でＱ（ｔｓ）≦ΣＧ）のときや、算定した評価値積算時間Ｔｘが上限積算時間Ｔｍａｘ以上（即ち、♯６でＴｘ≧Ｔｍａｘ）のときには、現時点から設定時間（本例では上限積算時間Ｔｍａｘ）後までの期間を仮の所定運転期間Ｘ′として、その仮の所定運転期間Ｘ′について上記の増段後最適組合せＫｘを選定し、これにより、熱負荷予測に基づく最適組合せ選定の精度及び信頼性を高める。
【００７０】
ｃ５．一方、図７の減段機選定フローチャート（図９参照）では、♯１において、現在運転中の冷凍機Ｒのうちの１台を停止（減段）した場合の減段後における運転冷凍機Ｒの組合せＫの全てを抽出し、続いて♯２では、♯１で抽出した減段後における運転冷凍機Ｒの各組合せＫで得られる運転冷凍機Ｒの合計能力ΣＧ′のうちの最大の合計能力ΣＧｍａｘ′を演算する。
【００７１】
♯３では、負荷予測手段５Ｂが予測する現時点から設定時間Ｔｓ（例えば１０分間）だけ後の時点ｔｓについての予測熱負荷Ｑ（ｔｓ）を読み込み、♯４では、♯２で演算した減段後の最大合計能力ΣＧｍａｘ′と♯３で読み込んだ予測熱負荷Ｑ（ｔｓ）とを比較する〔ΣＧｍａｘ′＞Ｑ（ｔｓ）？〕。
【００７２】
♯４での比較において♯２で演算した減段後の最大合計能力ΣＧｍａｘ′の方が設定時間Ｔｓ後のｔｓ時点についての予測熱負荷Ｑ（ｔｓ）より大きい〔ΣＧｍａｘ′＞Ｑ（ｔｓ）〕のときは、♯５において評価値積算時間Ｔｘを算定する。
【００７３】
この♯５における評価値積算時間Ｔｘの算定は図８に示す減段用の積算時間算定フローチャートに従って行い、この減段用の積算時間算定フローチャートでは、♯５―１において、現在運転中の冷凍機Ｒのうちの２台を停止（即ち再減段）した場合の再減段後における運転冷凍機Ｒの組合せＫの全てを抽出する。
【００７４】
続いて♯５−２では、♯５−１で抽出した再減段後における運転冷凍機Ｒの各組合せＫで得られる運転冷凍機Ｒの合計能力ΣＧ″のうちの最大の合計能力ΣＧｍａｘ″を演算する。
【００７５】
カウント処理として♯５−３でＮ＝０とし、続いて♯５−４でＮ＝Ｎ＋１にした上で、♯５−５において、負荷予測手段５Ｂが予測する先の予測対象時点（即ち、前記♯３でのｔｓ時点から更に（ΔＴ×Ｎ）時間だけ後の時点（ｔｓ＋（ΔＴ×Ｎ））についての予測熱負荷Ｑ（Ｎ）を読み込み、♯５−６では、♯５−２で演算した再減段後の最大合計能力ΣＧｍａｘ″と♯５−５で読み込んだ予測熱負荷Ｑ（Ｎ）とを比較する〔ΣＧｍａｘ″＞Ｑ（Ｎ）？〕
【００７６】
そして、この♯５−６での比較において再減段後の最大合計能力ΣＧｍａｘ″の方が予測熱負荷Ｑ（Ｎ）より大きくなるまで♯５−４〜♯５−６を繰り返し、♯５−６での比較において再減段後の最大合計能力ΣＧｍａｘ″の方が予測熱負荷Ｑ（Ｎ）より大きく〔ΣＧｍａｘ″＞Ｑ（Ｎ）〕なると、♯５−７で評価値積算時間ＴｘをそのときのＮ値に対して〔Ｔｘ＝ΔＴ×Ｎ〕に決定する。
【００７７】
ここで図７に示す減段機選定フローチャートに戻って、♯６では♯５で算定した評価値積算時間Ｔｘ（＝ΔＴ×Ｎ）と上限積算時間Ｔｍａｘとを比較し〔Ｔｘ＜Ｔｍａｘ？〕、この比較において♯５で算定した評価値積算時間Ｔｘが上限積算時間Ｔｍａｘより小さいときはそのまま♯８に進む。
【００７８】
一方、♯６での比較において♯５で算定した評価値積算時間Ｔｘが上限積算時間Ｔｍａｘ以上〔Ｔｘ≧Ｔｍａｘ〕のときは、♯７で評価値積算時間Ｔｘを〔Ｔｘ＝Ｔｍａｘ〕に制限した上で♯８に進む。
【００７９】
♯８では、♯１で抽出した減段後における運転冷凍機Ｒの組合せＫの全てについて、評価値積算時間Ｔｘに対応する期間（つまり、そのときのｔｓ時点を開始時点とし、そのときのｔｓ時点から評価値積算時間Ｔｘを経過した時点を終了時点とする期間）中における予測熱負荷Ｑを各組合せＫの冷凍機運転で処理した場合の消費エネルギＥの期間積算値ΣＥ（つまり、所定運転期間Ｘ中の消費エネルギ積算値）を演算する。
【００８０】
そして、♯９では、♯１で抽出した減段後における運転冷凍機Ｒの組合せＫのうち、♯８で演算した消費エネルギＥの期間積算値ΣＥが最小であった組合せを減段後における運転冷凍機Ｒの最適組合せ候補Ｋ′として抽出する。
【００８１】
続いて♯１０では、♯９で抽出した最適組合せ候補Ｋ′を採用した減段を行った場合にそのときの負荷装置Ｕの運転上で２次側冷水流量が不足となるか否かを前記最適制御データテーブルＤ（Ｓ）の参照等により判定し、この判定において２次側冷水流量の不足が生じないときは♯１１において、♯９で抽出した最適組合せ候補Ｋ′を減段後における運転冷凍機Ｒの最適組合せＫｘとして決定〔Ｋｘ＝Ｋ′〕し、これを制御装置６に出力する。
【００８２】
また、♯１０での判定において２次側冷水流量の不足が生じるとき、及び、先の♯４での比較において減段後の最大合計能力ΣＧｍａｘ′が設定時間Ｔｓ後のｔｓ時点についての予測熱負荷Ｑ（ｔｓ）以下〔ΣＧｍａｘ′≦Ｑ（ｔｓ）〕のときは、♯１２において減段禁止指令を制御装置６に出力する。
【００８３】
ｃ６．つまり、この減段用最適組合せの選定において、運転状態選定手段としての冷凍機選定手段５Ｃは、熱源設備運転条件の内容変更が必要になると予測される時点の判定として、負荷予測手段５Ｂによる予測熱負荷Ｑ（ｔｓ）と各冷凍機Ｒの能力とに基づき、現在の運転冷凍機Ｒの組合せＫについて冷凍機運転台数の減少を伴う組合せ変更（減段）が必要になると予測される予測閾時点（即ち、♯４でΣＧｍａｘ′＞Ｑ（ｔｓ）となるｔｓ時点）を判定し、この予測閾時点ｔｓを所定運転期間Ｘの開始時点とする。
【００８４】
また、変更後運転条件の再度の内容変更が必要になると予測される時点の判定として、負荷予測手段５Ｂによる予測熱負荷Ｑ（Ｎ）と各冷凍機Ｒの能力Ｇとに基づき、組合せ変更後（減段後）の運転冷凍機Ｒの組合せについて再び冷凍機運転台数の減少を伴う組合せ変更（再減段）が必要になると予測される予測再閾時点（即ち、♯５−６でΣＧｍａｘ″＞Ｑ（Ｎ）となる（ｔｓ＋Ｔｘ）時点）を判定し、この予測再閾時間（ｔｓ＋Ｔｘ）を所定運転期間Ｘの終了時点とする。
【００８５】
そして、冷凍機選定手段５Ｃは、このように熱負荷予測に基づき減段後についての所定運転期間Ｘを設定した上で、その所定運転期間Ｘにおける運転冷凍機Ｒの組合せＫ（即ち、減段後の組合せ）に関して、負荷予測手段５Ｂが予測する所定運転期間Ｘ中の予測熱負荷Ｑを賄い得る組合せで、かつ、熱源設備の消費エネルギＥを対象評価値として、その消費エネルギＥ（対象評価値）の所定運転期間Ｘにおける積算値ΣＥ（即ち、熱負荷とともに刻々と変化する対象評価値の積算値）が最小となる組合せを最適組合せＫｘとして選定（但し、本例では減段後の２次側冷水流量に不足を生じない条件下で選定）する。
【００８６】
なお、前記した増段用最適組合せの選定の場合と同様、冷凍機選定手段５Ｃは、予測熱負荷Ｑの経時変化などに代表される経時的な状況変化に対して上記の予測閾時点ｔｓを判定するごとに（即ち、♯４でΣＧｍａｘ′＞Ｑ（ｔｓ）が判定されるごとに）、その予測閾時点ｔｓを開始時点とする新たな所定運転期間Ｘを設定し、その新たな所定運転期間Ｘごとに上記の減段後最適組合せＫｘを選定する。
【００８７】
また、算定した評価値積算時間Ｔｘが上限積算時間Ｔｍａｘ以上（即ち、♯６でＴｘ≧Ｔｍａｘ）のときには、現時点から設定時間（本例では上限積算時間Ｔｍａｘ）後までの期間を仮の所定運転期間Ｘ′として、その仮の所定運転期間Ｘ′について上記の減段後最適組合せＫｘを選定する。
【００８８】
ｃ７．増段用最適組合せの選定及び減段用最適組合せの選定の夫々で、所定運転期間Ｘにおける消費エネルギＥ（対象評価値）の積算値ΣＥを冷凍機Ｒの各組合せＫについて演算する（即ち、図４、図７のフローチャートにおける♯８の演算処理）にあたっては、前記最適制御データテーブルＤ（Ｓ）と同様に、熱負荷Ｑ（＝Σｑ）と外気湿球温度ｔｏｗと運転冷凍機Ｒの組合せ（冷凍機組合番号Ｋ）との３者を独立変数（検索キー）とし、かつ、これら３つの独立変数Ｑ，ｔｏｗ，Ｋの夫々を細かく変更した場合の各想定ケースについて予め演算した熱源設備の消費エネルギＥを従属変数とするオブジェクト指向の消費エネルギ演算データテーブルＤ（Ｅ）を作成しておく。
【００８９】
そして、負荷予測手段５Ｂが予測する熱負荷Ｑ及び同じく負荷予測手段５Ｂが予測する外気湿球温度ｔｏｗを消費エネルギ演算データテーブルＤ（Ｅ）に照合する形態で、各時点についての予測の熱負荷Ｑ及び予測の外気湿球温度ｔｏｗに対応する冷凍機組合番号Ｋごとの消費エネルギＥを読み出し、このように読み出した各時点の冷凍機組合番号Ｋごとの消費エネルギＥを同じく冷凍機組合番号Ｋごとに積算することで、所定運転期間Ｘにおける消費エネルギＥの積算値ΣＥを冷凍機Ｒの各組合せＫについて求める。
【００９０】
なお、消費エネルギＥ（対象評価値）の積算値ΣＥを冷凍機Ｒの各組合せＫについて演算するとともに、その演算値ΣＥが最小となる運転冷凍機Ｒの組合せを抽出するのに、その具体的な演算方式や抽出方式は上記の如き消費エネルギ演算データテーブルＤ（Ｅ）を用いた方式に限られるものではなく、種々の方式を採用できる。
【００９１】
ｃ８．上記の増段についての最適組合せの選定では、現在運転中の冷凍機Ｒの全てを最適組合せＫｘ中の運転冷凍機Ｒとして残存させ、また、上記の減段についての最適組合せの選定では、最適組合せＫｘ中の全ての運転冷凍機Ｒを現在運転中の冷凍機Ｒの中から選定するが、このような運転機継続式の最適組合せ選定に代え、あるいは、それと併行して、増段及び減段の夫々につき、最適組合せＫｘに含む冷凍機Ｒの個々が現在運転中である否かに係わりなく所定運転期間Ｘにおける消費エネルギＥ（対象評価値）の積算値ΣＥが最小となる運転冷凍機Ｒの組合せを最適組合せＫｘとして選定する言わば無作為式の最適組合せ選定を行うようにしてもよい。
【００９２】
また、上記の如き運転機継続式の最適組合せ選定と無作為式の最適組合せ選定とのいずれを採用するかの切り換えや、各冷凍機Ｒに予め設定した増段順位及び減段順位に従った順序で各回の増段又は減段を行う優先順位式の組合せ変更と上記の如き最適組合せ選定による組合せ変更とのいずれを採用するかの切り換えを可能にするなどしてもよい。
【００９３】
予測閾時点ｔｓを判定するための設定時間Ｔｓ、評価値積算時間Ｔｘを算定するための設定時間間隔ΔＴ、評価値積算時間Ｔｘ（所定運転期間Ｘの期間長）の上限値とする上限積算時間Ｔｍａｘの夫々は、増段についての最適組合せの選定と減段についての最適組合せの選定とで必ずしも同じ時間にする必要はなく、増段についての最適組合せの選定と減段についての最適組合せの選定とで異なる時間にしてもよい。
【００９４】
〔Ｄ〕監視装置５は最適制御量設定手段５Ｄとして次のｄ１〜ｄ３を実行する。
ｄ１．センサＳの計測値に基づいて演算される現在の熱負荷Ｑ及び現在の外気湿球温度ｔｏｗ並びに現在の運転冷凍機Ｒの組合せ（冷凍機組合番号Ｋ）の３者を検索キーとして最適制御データテーブルＤ（Ｓ）に照合することで、それら現在の熱負荷Ｑと外気湿球温度ｔｏｗと冷凍機組合せ番号Ｋとに対応するデータ値ｄ１〜ｄｎのうち各機器の流量、圧力、温度などの最適制御量を逐次読み出し、これら読み出した最適制御量を制御装置６に出力する。
【００９５】
なお、ここで言う現在の運転冷凍機Ｒの組合せ（冷凍機組合せ番号Ｋ）とは、後述の如く、制御装置６が増減段の要否判定に基づき変更する最新の最適組合せＫｘ（冷凍機選定手段５Ｃによる選定最適組合せ）である。
【００９６】
ｄ２．また、最適制御データテーブルＤ（Ｓ）として前記した冷水温度別の最適制御データテーブルＤｃ（Ｓ）を作成してある場合には、現在の熱負荷Ｑ及び現在の外気湿球温度ｔｏｗ並びに現在の運転冷凍機Ｒの組合せ（冷凍機組合番号Ｋ）の３者を冷水温度別の最適制御データテーブルＤｃ（Ｓ）の夫々に照合して、冷水温度（即ち、冷凍機Ｒの出口冷水温度の設定値）ごとにデータ値ｄ１〜ｄｎである各機器の流量、圧力、温度などの最適制御量及び各機器の消費動力を読み出し、そして、冷水温度ごとに各機器の消費動力の和を演算して、この消費動力の和が最小となる冷水温度での各機器の最適制御量を制御装置６に出力する。
【００９７】
ｄ３．各機器の現在の制御量の夫々（特に流量）を上記の最適制御量に変更するのに適した制御量変更速度を機器データ等に基づき各制御量ごとに求めて、その求めた制御量変更速度を指定変更速度として制御装置６に出力する。
【００９８】
〔Ｅ〕監視装置５は評価手段５Ｅとして次のｅ１を実行する。
ｅ１．最適制御データテーブルＤ（Ｓ）に従って設備を制御している状況において、省エネルギ評価の指示があると、計測される現在の各機器の消費動力の合計（即ち、設備の現在の消費エネルギＥ）を演算するとともに、対比用制御データテーブルＤ′（Ｓ）に従い他の運転方式を用いて設備を制御した場合における設備の現在の消費エネルギＥ′を対比用制御データテーブルＤ′（Ｓ）等に基づいて演算する。
【００９９】
そして、これら演算した両方の消費エネルギＥ，Ｅ′の対比として、それらの差ΔＥ（＝Ｅ′−Ｅ）を現時点の省エネルギ量（即ち、現時点の省エネ効果）としてモニター等に表示する。
【０１００】
なお、この省エネルギ量ΔＥの表示とともに、最適制御データテーブルＤ（Ｓ）に従って設備を制御した場合及び対比用制御データテーブルＤ′（Ｓ）に従い他の運転方式を用いて設備を制御した場合夫々の上記消費エネルギＥ，Ｅ′や各機器ごとの消費動力を対比的に表示するようにしてもよい。
【０１０１】
また、指定された運転期間についての上記省エネルギ量ΔＥの積算値ΣΔＥ（即ち、期間省エネルギ量）を表示するようにしてもよい。
【０１０２】
〔Ｆ〕一方、監視装置５が上記の如く冷凍機選定手段５Ｃとして増段及び減段の場合夫々の運転冷凍機Ｒの最適組合せＫｘを出力し、また、最適制御量設定手段５Ｄとして各機器の最適制御量を出力することに対して、制御装置６は次のｆ１〜ｆ５を実行する。
【０１０３】
ｆ１．熱源設備運転条件の変更が実際に必要になる実の閾時点の判定として、センサＳの計測値に基づいて演算される現在の熱負荷Ｑと現在運転中の冷凍機Ｒの合計能力ΣＧとの比較や各機器の運転状態などに基づき、現在の運転冷凍機Ｒの組合せＫについて冷凍機運転台数の増加又は減少を伴う運転冷凍機Ｒの組合せ変更（即ち、増段又は減段）が現時点で必要か否かを逐次判定する。
【０１０４】
そして、この判定において増段が必要であると判定したとき、そのときを増段についての前記予測閾時点ｔｓに対する実際の閾時点ｔｓｓ（図６参照）として、運転冷凍機Ｒの組合せＫをその時点ｔｓｓにおいて冷凍機選定手段５Ｃにより選定されている最新の増段後最適組合せＫｘに変更し増段する。
【０１０５】
また、この判定において減段が必要であると判定したとき、そのときを減段についての前記予測閾時点ｔｓに対する実際の閾時点ｔｓｓ（図９参照）として、運転冷凍機Ｒの組合せＫをその時点ｔｓｓにおいて冷凍機選定手段５Ｃにより選定されている最新の減段後最適組合せＫｘに変更し減段する。
【０１０６】
なお、この組合せ変更（即ち、選定最適組合せＫｘに従った冷凍機Ｒの台数制御）においては、冷凍機選定手段５Ｃから前記減段禁止指令が出力されているときは、その減段禁止指令が解除されるまで減段を行わず、また、前回の増段又は減段から設定禁止時間ΔＴｗが経過するまでの間も増段及び減段を行わない。
【０１０７】
そしてまた、監視装置５との間での通信が何らかの原因で不能になった場合などにも対応できるように、冷凍機選定手段５Ｃからの最適組合せＫｘの出力がない状態において増段又は減段が必要になったときには、各冷凍機Ｒに予め設定されている増段順位及び減段順位に従って各回の増段又は減段を行う。
【０１０８】
ｆ２．各機器の制御量（代表的には冷却水ポンプＰＣの流量、１次ポンプＰＡの流量、並びに、冷水温度別の最適制御データテーブルＤｃ（Ｓ）を用いている場合には各ポンプ流量と冷凍機出口冷水温度の設定値）を最適制御量設定手段５Ｄが出力する最適制御量に調整する。
【０１０９】
ｆ３．最適制御量設定手段５Ｄが各制御量について出力する指定変更速度が現在の設備運転状態に対して適切か否かをチェックし、適切であった場合には、最適制御量設定手段５Ｄが出力する指定変更速度で各制御量を最適制御量に調整する。
【０１１０】
また、最適制御量設定手段５Ｄが各制御量について出力する指定変更速度が現在の設備運転状態に対して不適切であった場合には、最適制御量設定手段５Ｄが出力する指定変更速度に現在の設備運転状態に応じた補正を加え、この補正した変更速度で各制御量を最適制御量に調整する。
【０１１１】
ｆ４．監視装置５との間での通信が何らかの原因で不能になった場合などにも対応できるように、最適制御量設定手段５Ｄからの最適制御量の新たな出力が設定時間にわたってない場合には、各機器の制御量を設定値（例えば、冷却水ポンプＰＣの定格流量や１次ポンプＰＡの定格流量）に固定した運転を実行する。
【０１１２】
ｆ５．冷凍機選定手段５Ｃにおいて前記の如く最適組合せ選定による組合せ変更と優先順位式の組合せ変更とのいずれを採用するかの切り換えを可能にした場合で、優先順位式の組合せ変更の採用が選択されたときは、各冷凍機Ｒに予め設定されている増段順位及び減段順位に従って各回の増段又は減段を行う。
【０１１３】
以上要するに、本実施形態の熱源設備制御システムは（図１０参照）、
熱負荷Ｑと外気状態値（外気湿球温度ｔｏｗ）と熱源設備の所定運転条件（運転冷凍機Ｒの組合せＫ）とを独立変数にするとともに、それら独立変数の夫々が変化した場合の各々についてその時の熱負荷Ｑを賄うことが可能で、かつ、熱源設備の消費エネルギを対象評価値として、その対象評価値を最小にする各機器の最適制御量を従属変数にした最適制御データテーブルＤ（Ｓ）と、
計測情報又は指令情報に基づき所定の選定モデルを用いて各時点における前記所定運転条件の最適内容（運転冷凍機Ｒの最適組合せＫｘ）を選定する運転条件選定手段（冷凍機選定手段５Ｃ）と、
最適制御データテーブルＤ（Ｓ）において各時点における計測熱負荷Ｑと計測外気状態値（計測外気湿球温度ｔｏｗ）と運転条件選定手段（冷凍機選定手段５Ｃ）が選定した前記所定運転条件の最適内容（運転冷凍機Ｒの最適組合せＫｘ）とに対応する各機器の最適制御量を読み出す最適制御量設定手段５Ｄと、
この最適制御量設定手段５Ｄによる読み出し最適制御量に従って複数の設備構成機器を制御する制御手段６とを備えるとともに、
将来の熱負荷Ｑを逐次予測する負荷予測手段５Ｂを備え、
前記運転条件選定手段（冷凍機選定手段５Ｃ）は、負荷予測手段５Ｂによる熱負荷Ｑの逐次予測に伴い新たな所定運転期間Ｘを順次に繰り返し設定するとともに、
それら新たな所定運転期間Ｘごとに、負荷予測手段５Ｂが予測する所定運転期間Ｘ中の刻々と変化する熱負荷Ｑを賄える前記所定運転条件の内容（運転冷凍機Ｒの組合せＫ）で、かつ、その熱負荷Ｑの変化に伴い変化する対象評価値Ｅの所定運転期間Ｘにおける積算値ΣＥが最小となる前記所定運転条件の内容（運転冷凍機Ｒの組合せＫ）を前記所定運転条件の最適内容（運転冷凍機Ｒの最適組合せＫｘ）として選定する構成にし、
さらに運転条件選定手段（冷凍機選定手段５Ｃ）は、負荷予測手段５Ｂによる熱負荷Ｑの逐次予測に伴い、その予測熱負荷Ｑに基づき、前記所定運転条件の内容変更（運転冷凍機Ｒの組合せ変更）が必要になると予測される予測閾時点（ｔｓ）を順次に繰り返し判定して、それら予測閾時点ｔｓの判定ごとに、予測閾時点（ｔｓ）を期間開始時点とする所定運転期間Ｘを設定する構成にしてある。
また、前記運転条件選定手段（冷凍機選定手段５Ｃ）は、所定運転期間Ｘの設定ごとに、負荷予測手段５Ｂによる予測熱負荷Ｑに基づき、内容変更後の前記所定運転条件（運転冷凍機Ｒの組合せＫ）について再び内容変更が必要になると予測される予測再閾時点（ｔｓ＋Ｔｘ）を判定して、その予測再閾時点（ｔｓ＋Ｔｘ）を期間終了時点として所定運転期間Ｘを設定する構成にしてある。
そして、前記制御手段６は、熱負荷Ｑに関連するデータから求めた現在の熱負荷Ｑに基づき、現時点における前記所定運転条件の内容（運転冷凍機Ｒの組合せＫ）について内容変更が実際に必要になる実際閾時点（ｔｓｓ）を判定し、この実際閾時点（ｔｓｓ）で設備構成機器をその時点において選定されている前記所定運転条件の最新の最適内容（運転冷凍機Ｒの最新の最適組合せＫｘ）に応じて制御する構成にしてある。
【０１１４】
〔別の実施形態〕
上記実施形態では消費エネルギＥの最小化を目的とする制御システムを示したが、これに代え、前記対象評価値に運転コストＹを採用して運転コストＹの最小化を目的とする制御システムにしたり、前記対象評価値に換算二酸化炭素排出量ＣＯ２を採用して換算二酸化炭素排出量ＣＯ２の最小化を目的とする制御システムにしてもよい。
【０１１５】
また、消費エネルギＥと運転コストＹと換算二酸化炭素排出量ＣＯ２とのうちの少なくとも２つに所定比率ｉ，ｊを乗じた値の和（例えば、Ｅ×ｉ＋ＣＯ２×ｊ）を対象評価値として、それら消費エネルギＥと運転コストＹと換算二酸化炭素排出量ＣＯ２とのうちの少なくとも２つの複合の最小化を目的とする制御システムにしてもよい。
【０１１６】
最適制御データテーブルＤ（Ｓ）における独立変数の１つとする外気状態値は必ずしも外気湿球温度ｔｏｗに限られるものではなく、外気の乾球温度やエンタルピなどであってもよい、また、複数種の外気状態値の各々を最適制御データテーブルＤ（Ｓ）の独立変数にしてもよい。
【０１１７】
前述の実施形態では、最適制御データテーブルＤ（Ｓ）における独立変数の１つとする熱源設備の所定運転条件として運転冷凍機Ｒの組合せ（冷凍機組合せ番号Ｋ）を採用した例を示したが、熱負荷Ｑ及び外気状態値ｔｏｗとともに最適制御データテーブルＤ（Ｓ）の独立変数とする熱源設備の所定運転条件であって、運転条件選定手段によりその最適内容を選定する所定運転条件は、運転冷凍機Ｒの組合せＫに限らず、計測情報又は指令情報に基づき所定の選定モデルを用いて運転条件選定手段により最適内容を選定し得る運転条件であればどのような運転条件であってもよく、例えば、冷凍機Ｒの出口冷水温度や冷却塔ＣＴの出口冷却水温度をデータテーブル独立変数としての所定運転条件とし、そして、その所定運転条件の最適内容選定として、それら冷凍機Ｒの出口冷水温度や冷却塔ＣＴの出口冷却水温度の最適値を計測情報又は指令情報に基づき所定の選定モデルを用いて運転条件選定手段により選定するようにしてもよい。
【０１１８】
また、前述の実施形態では最適制御データテーブルＤ（Ｓ）の独立変数とする所定運転条件として運転冷凍機Ｒの組合せＫのみを採用する例を示したが、熱負荷Ｑ及び外気状態値ｔｏｗとともに最適制御データテーブルＤ（Ｓ）の独立変数とする熱源設備の所定運転条件として複数種の条件を採用し、これら複数種の所定運転条件の夫々について各時点の最適内容を計測情報又は指令情報に基づき所定選定モデルを用いて運転条件選定手段により選定する構成にしてもよい。
【０１１９】
熱源機は冷凍機に限られるものではなく冷温水発生機やボイラなどであってもよく、本発明は冷熱の熱源設備あるいは温熱の熱源設備のいずれにも適用することができる。
【産業上の利用可能性】
【０１２０】
各種用途の冷熱熱源設備あるいは温熱熱源設備に適用することができる。
【符号の説明】
【０１２１】
Ｒ                熱源機
Ｃ                熱媒
Ｕ                負荷装置
ＣＴ，ＰＡ〜ＰＣ  設備構成機器
Ｑ                熱負荷
ｔｏｗ            外気状態値
Ｋ                所定運転条件，運転熱源機の組合せ
Ｋｘ              最適内容、運転熱源機の最適組合せ
Ｅ                対象評価値
Ｄ（Ｓ）          最適制御データテーブル
５Ｃ              運転条件選定手段
５Ｄ              最適制御量設定手段
６                制御手段
Ｘ                所定運転期間
５Ａ              データテーブル作成手段
５Ｅ              評価手段
５Ｂ              負荷予測手段
ΣＥ              積算値
ｔｓ              予測閾時点
ｔｓ＋Ｔｓ        予測再閾時点
ｔｓｓ            実際閾時点
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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