(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
空調空間を規定する建造物の温度情報を検出し、検出した温度情報から季節の変化を検出し、季節の変化が検出されたことに応答して、変化後の季節に対応する予測アルゴリズムを選択して空調負荷の予測を行い、
前記建造物の温度情報として、前記建造物の躯体を構成する構造体の表面あるいは前記構造体の内部の温度である床温度を検出する、空調負荷予測方法。
【請求項２】
前記建造物の床温度を、空調システムの室内機の吸い込み温度および外気温度から推定する請求項１に記載の空調負荷予測方法。
【請求項３】
最上階の床温度と他の階の床温度との差の、最上階の床温度に対する割合を用いて季節の変化を検出する請求項１または請求項２に記載の空調負荷予測方法。
【請求項４】
季節の変化の検出を行うに当たってヒステリシスを設ける請求項３に記載の空調負荷予測方法。
【請求項５】
少なくとも温熱情報の測定値を用いて所定の予測アルゴリズムに基づいて空調負荷を予測し、予測した空調負荷に基づいて蓄熱運転を行わせる空調システムに適用される請求項１から請求項４の何れかに記載の空調負荷予測方法。
【請求項６】
空調空間を規定する建造物の温度情報を検出する温度情報検出手段（１）（１１）（１３）（１６）（２１）（２３）と、検出した温度情報から季節の変化を検出する季節変化検出手段（４）（１７）（２６）と、季節の変化が検出されたことに応答して、変化後の季節に対応する予測アルゴリズムを選択して空調負荷の予測を行う空調負荷予測手段（７）（１０）（２９）と、を含み、
前記温度情報検出手段（１）（２１）（２３）は、前記建造物の温度情報として、空調空間を規定する建造物の躯体を構成する構造体の表面あるいは前記構造体の内部の温度である床温度を検出するものである、空調負荷予測装置。
【請求項７】
前記温度情報検出手段（１１）（１３）（１６）は、建造物の床温度を、空調システムの室内機の吸い込み温度および外気温度から推定するものである請求項６に記載の空調負荷予測装置。
【請求項８】
前記季節変化検出手段（２６）は、最上階の床温度と他の階の床温度との差の、最上階の床温度に対する割合を用いて季節の変化を検出するものである請求項６または請求項７に記載の空調負荷予測装置。
【請求項９】
前記季節変化検出手段（２６）は、季節の変化の検出を行うに当たってヒステリシスを設けるものである請求項８に記載の空調負荷予測装置。
【請求項１０】
少なくとも温熱情報の測定値を用いて所定の予測アルゴリズムに基づいて空調負荷を予測し、予測した空調負荷に基づいて蓄熱運転を行わせる空調システムに適用されるものである請求項５から請求項９の何れかに記載の空調負荷予測装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
この発明は空調負荷予測方法およびその装置に関し、さらに詳細にいえば、少なくとも温熱情報の測定値を用いて所定の予測アルゴリズムに基づいて空調負荷を予測し、予測した空調負荷に基づいて蓄熱運転を行わせる蓄熱空調システムに好適に適用される、空調負荷予測方法およびその装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
従来から、空調負荷の予測値を用いて蓄熱運転、放熱運転、または蓄電運転、放電運転を行うようにした空調システムが提案されている。
【０００３】
そして、空調システムにおける空調負荷の予測を行う方法として、
（１）気温、躯体温度、室内温度を変数とする平滑式を用いて室内負荷を求める方法（特公昭５５−６８１４号公報参照）、
（２）外気エントロピーを求め、その傾きにより翌日の予測負荷熱量を求める方法（特許第２７８０５２６号公報参照）、
（３）過去の負荷実績に基づく簡易な空調負荷予測方法（特開平１１−１４１９２９号公報参照）、
（４）過去４８時間の外気温度および外気湿度の実測値と、年間のデータ（式、表により決定論的に与えられるデータ）を用いて翌日の時刻毎熱負荷を予測する方法（特許第２８７４０００号公報参照）
が提案されている。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】
しかし、特公昭５５−６８１４号公報に記載された方法を採用した場合には、外気温度の変化を考慮して季節の変化による修正を行って室内負荷を求めてはいるが、年ごとに変動する季節の変化を明確に検出するまでには至っていない。
【０００５】
また、特許第２７８０５２６号公報に記載された方法を採用した場合には、外気エントロピーの変化が季節変動による負荷の変化に相関が高いことを利用して負荷熱量を予測するようにしているが、建造物などが持つ固有のモデルの変化を捉えていないので、季節の変化を検出することができないとともに、季節に応じた予測アルゴリズムを用いて負荷を予測することもできないという不都合がある。
【０００６】
特開平１１−１４１９２９号公報に記載された方法を採用した場合には、あくまでも簡易な空調負荷の予測を行うことができるだけであり、季節の変化を検出することができず、ひいては季節に応じた予測アルゴリズムを採用することもできないので、空調負荷の予測精度が低下してしまう。
【０００７】
特許第２８７４０００号公報に記載された方法を採用した場合には、予測熱負荷を算出するためのデータ（日射量、什器・躯体温度、室内温度など）は全て推定値であり、算出アルゴリズムも周期定常熱負荷理論に依っている。したがって、多大な計算による計算結果が全ての建物モデル、年によって変動する季節変化に十分に対応できるとは言い難い。
【０００８】
【発明の目的】
この発明は上記の問題点に鑑みてなされたものであり、季節の変化を検出して、季節に応じた予測アルゴリズムを用い、空調負荷を精度よく予測することができる空調負荷予測方法およびその装置を提供することを目的としている。
【０００９】
【課題を解決するための手段】
請求項１の空調負荷予測方法は、空調空間を規定する建造物の温度情報を検出し、検出した温度情報から季節の変化を検出し、季節の変化が検出されたことに応答して、変化後の季節に対応する予測アルゴリズムを選択して空調負荷の予測を行い、前記建造物の温度情報として、前記建造物の躯体を構成する構造体の表面あるいは前記構造体の内部の温度である床温度を検出する方法である。
【００１１】
請求項２の空調負荷予測方法は、前記建造物の床温度を、空調システムの室内機の吸い込み温度および外気温度から推定する方法である。
【００１２】
請求項３の空調負荷予測方法は、最上階の床温度と他の階の床温度との差の、最上階の床温度に対する割合を用いて季節の変化を検出する方法である。ここで、他の階は最低階であることが好ましいが、地面の温度影響を余り受けない階の内の最低階であることが一層好ましい。
【００１３】
請求項４の空調負荷予測方法は、季節の変化の検出を行うに当たってヒステリシスを設ける方法である。
【００１４】
請求項５の空調負荷予測方法は、少なくとも温熱情報の測定値を用いて所定の予測アルゴリズムに基づいて空調負荷を予測し、予測した空調負荷に基づいて蓄熱運転を行わせる空調システムに適用される方法である。
【００１５】
請求項６の空調負荷予測装置は、空調空間を規定する建造物の温度情報を検出する温度情報検出手段と、検出した温度情報から季節の変化を検出する季節変化検出手段と、季節の変化が検出されたことに応答して、変化後の季節に対応する予測アルゴリズムを選択して空調負荷の予測を行う空調負荷予測手段とを含み、前記温度情報検出手段として、前記建造物の温度情報として、前記建造物の躯体を構成する構造体の表面あるいは前記構造体の内部の温度である床温度を検出するものを採用するものである。
【００１７】
請求項７の空調負荷予測装置は、前記温度情報検出手段として、建造物の床温度を、空調システムの室内機の吸い込み温度および外気温度から推定するものを採用するものである。
【００１８】
請求項８の空調負荷予測装置は、前記季節変化検出手段として、最上階の床温度と他の階の床温度との差の、最上階の床温度に対する割合を用いて季節の変化を検出するものを採用するものである。ここで、他の階は最低階であることが好ましいが、地面の温度影響を余り受けない階の内の最低階であることが一層好ましい。
【００１９】
請求項９の空調負荷予測装置は、前記季節変化検出手段として、季節の変化の検出を行うに当たってヒステリシスを設けるものを採用するものである。
【００２０】
請求項１０の空調負荷予測装置は、少なくとも温熱情報の測定値を用いて所定の予測アルゴリズムに基づいて空調負荷を予測し、予測した空調負荷に基づいて蓄熱運転を行わせる空調システムに適用されるものである。
【００２１】
【作用】
請求項１の空調負荷予測方法であれば、空調空間を規定する建造物の温度情報を検出し、検出した温度情報から季節の変化を検出し、季節の変化が検出されたことに応答して、変化後の季節に対応する予測アルゴリズムを選択して空調負荷の予測を行うのであるから、年によって変動する季節変化を精度よく検出することができ、季節変化の検出結果に基づいて予測アルゴリズムを選択することにより、空調負荷を精度よく予測することができる。しかも、建造物の温度情報として、空間を規定する建造物の躯体を構成する構造体の表面あるいは前記構造体の内部の温度である床温度を検出するのであるから、床温度を検出することにより季節変化の検出精度を高める。この場合には、建造物の熱特性情報を含んだ床温度を計測して熱負荷を予測しているのであるから、全ての建物モデル、年によって変動する季節変化に十分に対処することができる。
【００２３】
請求項２の空調負荷予測方法であれば、前記建造物の床温度を、空調システムの室内機の吸い込み温度および外気温度から推定するのであるから、床温度を検出するためのセンサを不要にすることができるほか、請求項１と同様の作用を達成することができる。
【００２４】
請求項３の空調負荷予測方法であれば、最上階の床温度と他の階の床温度との差の、最上階の床温度に対する割合を用いて季節の変化を検出するのであるから、建造物の固有のモデルの変化を精度よく検出することができ、ひいては請求項１または請求項２と同様の作用を達成することができる。ここで、他の階の床温度として最低階の床温度を採用すれば上記検出精度を高めることができ、他の階の床温度として地面の温度影響を余り受けない階の内の最低階を採用すれば上記検出精度を一層高めることができる。
【００２５】
請求項４の空調負荷予測方法であれば、季節の変化の検出を行うに当たってヒステリシスを設けるのであるから、季節の変化を必要以上に頻繁に検出するという不都合の発生を防止することができるほか、請求項３と同様の作用を達成することができる。
【００２６】
請求項５の空調負荷予測方法であれば、少なくとも温熱情報の測定値を用いて所定の予測アルゴリズムに基づいて空調負荷を予測し、予測した空調負荷に基づいて蓄熱運転を行わせる空調システムに適用されるのであるから、空調負荷を精度よく予測することができることに起因して、空調システムにおける蓄熱運転を良好に行わせることができる。
【００２７】
請求項６の空調負荷予測装置であれば、温度情報検出手段によって、空調空間を規定する建造物の温度情報を検出し、季節変化検出手段によって、検出した温度情報から季節の変化を検出する。そして、季節の変化が検出されたことに応答して、空調負荷予測手段によって、変化後の季節に対応する予測アルゴリズムを選択して空調負荷の予測を行うことができる。
【００２８】
したがって、年によって変動する季節変化を精度よく検出することができ、季節変化の検出結果に基づいて予測アルゴリズムを選択することにより、空調負荷を精度よく予測することができる。しかも、温度情報検出手段として、建造物の温度情報として建造物の躯体を構成する構造体の表面あるいは前記構造体の内部の温度である床温度を検出するものを採用するのであるから、床温度を検出することにより季節変化の検出精度を高めることができる。この場合には、建造物の熱特性情報を含んだ床温度を計測して熱負荷を予測しているのであるから、全ての建物モデル、年によって変動する季節変化に十分に対処することができる。
【００３０】
請求項７の空調負荷予測装置であれば、前記温度情報検出手段として、建造物の床温度を、蓄熱空調システムの室内機の吸い込み温度および外気温度から推定するものを採用するのであるから、床温度を検出するためのセンサを不要にすることができるほか、請求項６と同様の作用を達成することができる。
【００３１】
請求項８の空調負荷予測装置であれば、前記季節変化検出手段として、最上階の床温度と他の階の床温度との差の、最上階の床温度に対する割合を用いて季節の変化を検出するものを採用するのであるから、建造物の固有のモデルの変化を精度よく検出することができ、ひいては請求項６または請求項７と同様の作用を達成することができる。ここで、他の階の床温度として最低階の床温度を採用すれば上記検出精度を高めることができ、他の階の床温度として地面の温度影響を余り受けない階の内の最低階を採用すれば上記検出精度を一層高めることができる。
【００３２】
請求項９の空調負荷予測装置であれば、前記季節変化検出手段として、季節の変化の検出を行うに当たってヒステリシスを設けるものを採用するのであるから、季節の変化を必要以上に頻繁に検出するという不都合の発生を防止することができるほか、請求項８と同様の作用を達成することができる。
【００３３】
請求項１０の空調負荷予測方法であれば、少なくとも温熱情報の測定値を用いて所定の予測アルゴリズムに基づいて空調負荷を予測し、予測した空調負荷に基づいて蓄熱運転を行わせる空調システムに適用されるのであるから、空調負荷を精度よく予測することができることに起因して、空調システムにおける蓄熱運転を良好に行わせることができる。
【００３４】
【発明の実施の形態】
以下、添付図面を参照して、この発明の空調負荷予測方法およびその装置の実施の態様を詳細に説明する。なお、以下の説明においては、蓄熱運転を行うようにした空調システムに適用されたものを例にとっている。
【００３５】
図１はこの発明の空調負荷予測装置の一実施態様を示すブロック図である。
【００３６】
この空調負荷予測装置は、建造物の床温度（この明細書において床温度とは、床の表面温度であってもよいが、コンクリート、スラブなど、建造物の躯体を構成する構造体の表面あるいは内部の温度であることが好ましい。）を検出する床温度センサ１と、床温度センサ１からの出力信号を取り込む床温度測定部２と、取り込んだ信号を順次記憶するメモリ３と、メモリ３から信号を取り出して季節変化の検出を行う季節変化検出部４と、複数の予測アルゴリズムを保持する予測アルゴリズム保持部５と、季節変化の検出結果に基づいて予測アルゴリズムを選択する予測アルゴリズム選択部６と、選択された予測アルゴリズムを用いて空調負荷を予測する空調負荷予測部７とを含んでいる。
【００３７】
図２はこの発明の空調負荷予測方法の一実施態様を説明するフローチャートである。
【００３８】
ステップＳＰ１において建造物の床温度を検出し、ステップＳＰ２において、時系列的に検出した床温度に基づいて季節が変化したか否かを判定する。
【００３９】
そして、季節が変化していないと判定された場合には、ステップＳＰ３において従前の予測アルゴリズムを用いて空調負荷の予測を行い、そのまま元の処理に戻る。逆に季節が変化したと判定された場合には、ステップＳＰ４において、変化した季節に応じた予測アルゴリズムを選択して空調負荷の予測を行い、そのまま元の処理に戻る。
【００４０】
さらに説明する。
【００４１】
年間を通じた床温度の推移（２階の床温度と最上階の床温度との推移）を実測し、模式的に表現したグラフを図３に示す。なお、実線が最上階の床温度を、破線が２階の床温度を示している。
【００４２】
この実測データから分かるように、夏、冬には床温度の変化が少なく（安定しており）、春、秋には床温度の変化が大きい（不安定である）。
【００４３】
したがって、床温度の変化が所定の閾値を越えるか否かに基づいて季節の変化を検出することができる。
【００４４】
また、実測データから分かるように、夏、冬には床温度の最大値と最小値との差が小さく、春、秋には床温度の最大値と最小値との差が大きい。
【００４５】
したがって、床温度の最大値と最小値との差が所定の閾値を越えるか否かに基づいて季節の変化を検出することができる。
【００４６】
そして、季節は春、夏、秋、冬の順に繰り返されるので、季節の変化が検出されれば、次の季節が分かる。そして、例えば、夏、冬には予測アルゴリズムとしてカルマンフィルタを採用し、春、秋には予測アルゴリズムとしてニューラルネットワークを採用する。この結果、季節に応じた予測アルゴリズムを採用して、精度よく空調負荷を予測することができる。
【００４７】
図４はこの発明の空調負荷予測装置の他の実施態様を示すブロック図である。
【００４８】
この空調負荷予測装置は、空調空間の温度（室内温度）を検出する室内温度センサ１１と、外気温度を検出する外気温度センサ１３と、室内温度センサ１１からの出力信号を取り込む室内温度測定部１２と、外気温度センサ１３からの出力信号を取り込む外気温度測定部１４と、取り込んだ信号を順次記憶するメモリ１５と、メモリ１５に記憶された信号に基づいて床温度を推定し、メモリ１５に供給する床温度推定部１６と、メモリ１５から床温度推定信号を取り出して季節変化の検出を行う季節変化検出部１７と、複数の予測アルゴリズムを保持する予測アルゴリズム保持部１８と、季節変化の検出結果に基づいて予測アルゴリズムを選択する予測アルゴリズム選択部１９と、選択された予測アルゴリズムを用いて空調負荷を予測する空調負荷予測部１０とを含んでいる。
【００４９】
図５はこの発明の空調負荷予測方法の他の実施態様を説明するフローチャートである。
【００５０】
ステップＳＰ１において、空調空間の温度（室内温度）を検出し、ステップＳＰ２において外気温度を検出し、ステップＳＰ３において、室内温度と外気温度から建造物の床温度を推定し、ステップＳＰ４において、時系列的に検出した床温度に基づいて季節が変化したか否かを判定する。
【００５１】
そして、季節が変化していないと判定された場合には、ステップＳＰ５において従前の予測アルゴリズムを用いて空調負荷の予測を行い、そのまま元の処理に戻る。逆に季節が変化したと判定された場合には、ステップＳＰ６において、変化した季節に応じた予測アルゴリズムを選択して空調負荷の予測を行い、そのまま元の処理に戻る。
【００５２】
さらに説明する。
【００５３】
床温度の推定は、例えば、α×平均室内温度＋β×前日の２１時の室内温度＋γ（ただし、α＝０．６４、β＝０．２６、γ＝２．８９）の演算を行うことにより達成できる。この式は、実際のビルにおいて取得した床温度、室内温度より推定に適したデータ「１日平均室内温度」、「前日２１時の室内温度」を用いて統計処理（重回帰分析）して導かれた、平均床温度に対する「重回帰式」である。この推定を採用した場合には、図６中にＡで示す予測床温度が得られ、Ｂで示す実測床温度に対する誤差が、Ｃに示すように、±０．５℃以下であった。ただし、蓄熱空調システムの室内機の吸い込み温度、または外気温度を用いて床温度を予測することも可能である。これらの場合にも、例えば、上記と同様に重回帰分析を行って「重回帰式」を導けばよい。
【００５４】
その後は、図１または図２の実施態様と同様に、床温度から季節の変化を検出し、季節に応じた予測アルゴリズムを採用して精度よく空調負荷を予測することができる。
【００５５】
図７はこの発明の空調負荷予測装置のさらに他の実施態様を示すブロック図である。
【００５６】
この空調負荷予測装置は、建造物の最上階の床温度を検出する第１床温度センサ２１と、建造物の最低階（地面の温度の影響を余り受けない階のうちの最低階であることが好ましい）の床温度を検出する第２床温度センサ２３と、第１床温度センサ２１からの出力信号を取り込む第１床温度測定部２２と、第２床温度センサ２３からの出力信号を取り込む第２床温度測定部２４と、取り込んだ信号を順次記憶するメモリ２５と、メモリ２５から両床温度信号を取り出して季節変化の検出を行う季節変化検出部２６と、複数の予測アルゴリズムを保持する予測アルゴリズム保持部２７と、季節変化の検出結果に基づいて予測アルゴリズムを選択する予測アルゴリズム選択部２８と、選択された予測アルゴリズムを用いて空調負荷を予測する空調負荷予測部２９とを含んでいる。
【００５７】
図８はこの発明の空調負荷予測方法のさらに他の実施態様を説明するフローチャートである。
【００５８】
ステップＳＰ１において建造物の最上階の床温度を検出し、ステップＳＰ２において建造物の最低階（地面の温度の影響を余り受けない階のうちの最低階であることが好ましい）の床温度を検出し、ステップＳＰ３において、時系列的に検出した両床温度を用いて季節が変化したか否かを判定する。
【００５９】
そして、季節が変化していないと判定された場合には、ステップＳＰ４において従前の予測アルゴリズムを用いて空調負荷の予測を行い、そのまま元の処理に戻る。逆に季節が変化したと判定された場合には、ステップＳＰ５において、変化した季節に応じた予測アルゴリズムを選択して空調負荷の予測を行い、そのまま元の処理に戻る。
【００６０】
図９は図８のフローチャートのステップＳＰ３の判定の一例を詳細に説明するフローチャートである。
【００６１】
ステップＳＰ３１において、係数Ａ｛＝（最上階の床温度−最低階の床温度）／最上階の床温度｝を算出する。ただし、従前の係数Ａとの平均を算出して新たな係数Ａとしてもよい。
【００６２】
そして、ステップＳＰ３２において、係数Ａが係数の最大値ＡMAXよりも大きいか否かを判定する。Ａ＞ＡMAXであると判定された場合には、ステップＳＰ３３において係数の最大値ＡMAXを係数Ａに設定する。
【００６３】
Ａ＞ＡMAXでないと判定された場合、またはステップＳＰ３３の処理が行われた場合には、ステップＳＰ３４において、係数の最大値ＡMAXの半値ＡL（＝ＡMAX／２）を算出し、ステップＳＰ３５において、過去の係数Ａoldが半値ＡLよりも大きいか否かを判定する。
【００６４】
そして、Ａold＞ＡLであると判定された場合には、ステップＳＰ３６において、係数Ａが半値ＡLよりも小さいか否かを判定し、逆に、Ａold＞ＡLでないと判定された場合には、ステップＳＰ３７において、係数Ａが半値ＡLよりも大きいか否かを判定する。そして、ステップＳＰ３６においてＡ＜ＡLであると判定された場合、またはステップＳＰ３７においてＡ＞ＡLであると判定された場合には、ステップＳＰ３８において、季節が変化したことを検出する。
【００６５】
そして、ステップＳＰ３６においてＡ＜ＡLでないと判定された場合、ステップＳＰ３７においてＡ＞ＡLでないと判定された場合、またはステップＳＰ３８の処理が行われた場合には、ステップＳＰ３９において、係数Ａを過去の係数Ａoldとし、そのまま元の処理に戻る。
【００６６】
なお、ＡMAX、Ａoldには初期値（例えば、ＡMAX＝０．２、夏、冬ならばＡold＝０、春、秋ならばＡold＝０．２）を与えておく。
【００６７】
したがって、図３から係数Ａを算出すれば、図１０に模式的に示すように、季節に応じて係数Ａが増減する。そして、この係数Ａを半値ＡLと比較することにより、季節の変化を検出することができる。
【００６８】
図１１は図８のフローチャートのステップＳＰ３の判定の他の例を詳細に説明するフローチャートである。
【００６９】
ステップＳＰ３１において、係数Ａ｛＝（最上階の床温度−最低階の床温度）／最上階の床温度｝を算出する。ただし、従前の係数Ａとの平均を算出して新たな係数Ａとしてもよい。
【００７０】
そして、ステップＳＰ３２において、係数Ａが係数の最大値ＡMAXよりも大きいか否かを判定する。Ａ＞ＡMAXであると判定された場合には、ステップＳＰ３３において係数の最大値ＡMAXを係数Ａに設定する。
【００７１】
Ａ＞ＡMAXでないと判定された場合、またはステップＳＰ３３の処理が行われた場合には、ステップＳＰ３４において、第１閾値ＡLu｛＝係数の最大値ＡMAXの半値ＡL（＝ＡMAX／２）＋Ｂ｝、第２閾値ＡLd｛＝係数の最大値ＡMAXの半値ＡL（＝ＡMAX／２）−Ｂ｝を算出し、ステップＳＰ３５において、過去の係数Ａoldが第１閾値ＡLuよりも大きいか否かを判定する。
【００７２】
そして、Ａold＜ＡLuであると判定された場合には、ステップＳＰ３６において、係数Ａが第１閾値ＡLuよりも大きいか否かを判定する。逆に、Ａold＜ＡLuでないと判定された場合には、ステップＳＰ３７において、過去の係数Ａoldが第２閾値ＡLdよりも大きいか否かを判定する。ステップＳＰ３７においてＡold＞ＡLdであると判定された場合には、ステップＳＰ３８において、係数Ａが半値ＡLdよりも小さいか否かを判定する。そして、ステップＳＰ３６においてＡ＞ＡLuであると判定された場合、またはステップＳＰ３８においてＡ＜ＡLdであると判定された場合には、ステップＳＰ３９において、季節が変化したことを検出する。
【００７３】
そして、ステップＳＰ３６においてＡ＞ＡLuでないと判定された場合、ステップＳＰ３７においてＡold＞ＡLdでないと判定された場合、ステップＳＰ３８においてＡ＜ＡLdでないと判定された場合、またはステップＳＰ３９の処理が行われた場合には、ステップＳＰ４０において、係数Ａを過去の係数Ａoldとし、そのまま元の処理に戻る。
【００７４】
なお、Ｂはその値（例えば、Ｂ＝０．０２）を予め定めておく。
【００７５】
したがって、この場合には、季節の変化を検出する処理にヒステリシスを持たせているので、季節変化の判定が頻繁に発生することを防止することができる。
【００７６】
また、各階の床温度の差に着目すると、夏、冬には差が小さく、春、秋には差が大きいのであるから、所定の閾値との大小を比較することにより、季節の変化を検出することができる。
【００７７】
なお、上記の各実施態様は、蓄熱運転を行うようにした空調システムのみならず、蓄電運転運転を行うようにした空調システムにも適用することができる。
【００７８】
【発明の効果】
請求項１の発明は、年によって変動する季節変化を精度よく検出することができ、季節変化の検出結果に基づいて予測アルゴリズムを選択することにより、空調負荷を精度よく予測することができるという特有の効果を奏する。しかも、床温度を検出することにより季節変化の検出精度を高めることができる。
【００８０】
請求項２の発明は、床温度を検出するためのセンサを不要にすることができるほか、請求項１と同様の効果を奏する。
【００８１】
請求項３の発明は、建造物の固有のモデルの変化を精度よく検出することができ、ひいては請求項１または請求項２と同様の効果を奏する。
【００８２】
請求項４の発明は、季節の変化を必要以上に頻繁に検出するという不都合の発生を防止することができるほか、請求項３と同様の効果を奏する。
【００８３】
請求項５の発明は、空調負荷を精度よく予測することができることに起因して、空調システムにおける蓄熱運転を良好に行わせることができるという特有の効果を奏する。
【００８４】
請求項６の発明は、年によって変動する季節変化を精度よく検出することができ、季節変化の検出結果に基づいて予測アルゴリズムを選択することにより、空調負荷を精度よく予測することができるという特有の効果を奏する。しかも、床温度を検出することにより季節変化の検出精度を高めることができる。
【００８６】
請求項７の発明は、床温度を検出するためのセンサを不要にすることができるほか、請求項６と同様の効果を奏する。
【００８７】
請求項８の発明は、建造物の固有のモデルの変化を精度よく検出することができ、ひいては請求項６または請求項７と同様の効果を奏する。
【００８８】
請求項９の発明は、季節の変化を必要以上に頻繁に検出するという不都合の発生を防止することができるほか、請求項８と同様の効果を奏する。
【００８９】
請求項１０の発明は、空調負荷を精度よく予測することができることに起因して、空調システムにおける蓄熱運転を良好に行わせることができるという特有の効果を奏する。
【図面の簡単な説明】
【図１】この発明の空調負荷予測装置の一実施態様を示すブロック図である。
【図２】この発明の空調負荷予測方法の一実施態様を説明するフローチャートである。
【図３】年間を通じた床温度の推移を実測し、模式的に表現した図である。
【図４】この発明の空調負荷予測装置の他の実施態様を示すブロック図である。
【図５】この発明の空調負荷予測方法の他の実施態様を説明するフローチャートである。
【図６】床温度の予測値、実際の床温度、床温度の予測誤差の一例を示す図である。
【図７】この発明の空調負荷予測装置のさらに他の実施態様を示すブロック図である。
【図８】この発明の空調負荷予測方法のさらに他の実施態様を説明するフローチャートである。
【図９】図８のフローチャートのステップＳＰ３の判定の一例を詳細に説明するフローチャートである。
【図１０】係数Ａの推移を模式的に示す図である。
【図１１】図８のフローチャートのステップＳＰ３の判定の他の例を詳細に説明するフローチャートである。
【符号の説明】
１  床温度センサ    ４、１７、２６  季節変化検出部
７、１０、２９  空調負荷予測部    １１  室内温度センサ
１３  外気温度センサ    １６  床温度推定部
２１  第１床温度センサ    ２３  第２床温度センサ
【図１】
0004461550.tif 000002
【図２】
0004461550.tif 000003
【図３】
0004461550.tif 000004
【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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【図１１】
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