(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
蓄熱ユニットからの放熱を受けて運転される空調負荷の予測値を算出し、算出された予測値に対応する予測値の確率分布を選択し、実際の空調負荷が予測値からずれた場合に生じる、使いきれずに残した蓄熱量に相当する夜間の電気料金、昼間に熱源機を動かしたことによる昼間の電気料金、電力の夜間移行率、ＣＯ２の削減率の何れかと発生確率とを掛けたものの面積を最小とするように予測値を補正することを特徴とする蓄熱空調システムにおける負荷予測方法。
【請求項２】
前記使いきれずに残した蓄熱量に相当する夜間の電気料金、昼間に熱源機を動かしたことによる昼間の電気料金、電力の夜間移行率、ＣＯ２の削減率の何れかと発生確率とを掛けたものの面積は、蓄熱空調システムの管理者が選択したものである請求項１に記載の蓄熱空調システムにおける負荷予測方法。
【請求項３】
蓄熱ユニットからの放熱を受けて運転される空調負荷の予測値を算出する予測値算出手段（１）と、算出された予測値に対応する予測値の確率分布を選択する確率分布選択手段（６）と、実際の空調負荷が予測値からずれた場合に生じる、使いきれずに残した蓄熱量に相当する夜間の電気料金、昼間に熱源機を動かしたことによる昼間の電気料金、電力の夜間移行率、ＣＯ２の削減率の何れかと発生確率とを掛けたものの面積を最小とするように予測値を補正する空調負荷予測値補正手段（３）（４）（５）とを含むことを特徴とする蓄熱空調システムにおける負荷予測装置。
【請求項４】
前記空調負荷予測値補正手段（３）（４）（５）は、実際の空調負荷が予測値からずれた場合に生じる、使いきれずに残した蓄熱量に相当する夜間の電気料金、昼間に熱源機を動かしたことによる昼間の電気料金、電力の夜間移行率、ＣＯ２の削減率の何れかと発生確率とを掛けたものの面積を算出するペナルティ算出手段（３）と、使いきれずに残した蓄熱量に相当する夜間の電気料金、昼間に熱源機を動かしたことによる昼間の電気料金、電力の夜間移行率、ＣＯ２の削減率の何れかと発生確率とを掛けたものの面積の期待値を算出する期待値算出手段（４）とをさらに含んでいる請求項３に記載の蓄熱空調システムにおける負荷予測装置。
【請求項５】
想定される全ての種類の、使いきれずに残した蓄熱量に相当する夜間の電気料金、昼間に熱源機を動かしたことによる昼間の電気料金、電力の夜間移行率、ＣＯ２の削減率の何れかと発生確率とを掛けたものの面積の中から少なくとも１つの、使いきれずに残した蓄熱量に相当する夜間の電気料金、昼間に熱源機を動かしたことによる昼間の電気料金、電力の夜間移行率、ＣＯ２の削減率の何れかと発生確率とを掛けたものの面積を選択する不利益選択手段（２）をさらに含む請求項３または請求項４に記載の蓄熱空調システムにおける負荷予測装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
この発明は、蓄熱空調システムにおいて蓄熱ユニットからの放熱を受けて運転される空調負荷の予測値を得るための方法およびその装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
従来から、熱負荷を予測し、その予測値に基づいて熱源機器の運転コスト低減と安定運転に関する目的関数を最小にする運転計画を立てて蓄熱プラントを運転する方法（特開平９−７９６４４号公報参照）が提案されている。
【０００３】
したがって、この方法を蓄熱空調システムに適用すれば、翌日の空調負荷を予測して、空調負荷予測値に応じて蓄熱ユニットを蓄熱運転させ、蓄熱ユニットからの放熱を受けながら空調機を運転することにより、電力消費の平準化を達成することができる。もちろん、空調機が設置された空調空間を快適に保持することができる。
【０００４】
また、夜間に蓄熱運転を行い、昼間に放熱運転を行うことにより、運転コストを低減することができる。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】
特開平９−７９６４４号公報に記載された方法を採用した場合には、空調負荷の予測値が正確であることを前提にして蓄熱空調システムの運転を制御するのであるから、予測値が正確でなかった場合には、運転コストの低減効果が小さくなったり、電力消費の平準化が不十分になったり、空調空間の快適性が不十分になるなどの不都合が発生する。
【０００６】
また、空調負荷の予測値毎に、その空調負荷予測値に対する実空調負荷を実測した結果、実空調負荷は空調負荷予測値に対してずれる可能性があることが分かったので、上記の不都合は到底無視し得ないものである。
【０００７】
【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、予測値が正確でない場合であっても、予測はずれに起因する不都合を抑制することができる蓄熱空調システムにおける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。
【０００８】
【課題を解決するための手段】
請求項１の蓄熱空調システムにおける負荷予測方法は、蓄熱ユニットからの放熱を受けて運転される空調負荷の予測値を算出し、算出された予測値に対応する予測値の確率分布を選択し、実際の空調負荷が予測値からずれた場合に生じる、使いきれずに残した蓄熱量に相当する夜間の電気料金、昼間に熱源機を動かしたことによる昼間の電気料金、電力の夜間移行率、ＣＯ２の削減率の何れかと発生確率とを掛けたものの面積を最小とするように予測値を補正する方法である。ここで、「蓄熱ユニットからの放熱を受けて運転される空調負荷」には、冷房運転時の空調負荷、暖房運転時の空調負荷が含まれる。したがって、「蓄熱ユニットからの放熱」にも、冷房運転時の放熱、暖房運転時の放熱が含まれる。
【０００９】
請求項２の蓄熱空調システムにおける負荷予測方法は、前記使いきれずに残した蓄熱量に相当する夜間の電気料金、昼間に熱源機を動かしたことによる昼間の電気料金、電力の夜間移行率、ＣＯ２の削減率の何れかと発生確率とを掛けたものの面積として、蓄熱空調システムの管理者が選択したものを採用する方法である。
【００１０】
請求項３の蓄熱空調システムにおける負荷予測装置は、蓄熱ユニットからの放熱を受けて運転される空調負荷の予測値を算出する予測値算出手段と、算出された予測値に対応する予測値の確率分布を選択する確率分布選択手段と、実際の空調負荷が予測値からずれた場合に生じる、使いきれずに残した蓄熱量に相当する夜間の電気料金、昼間に熱源機を動かしたことによる昼間の電気料金、電力の夜間移行率、ＣＯ２の削減率の何れかと発生確率とを掛けたものの面積を最小とするように予測値を補正する空調負荷予測値補正手段とを含むものである。ここで、「蓄熱ユニットからの放熱を受けて運転される空調負荷」には、冷房運転時の空調負荷、暖房運転時の空調負荷が含まれる。したがって、「蓄熱ユニットからの放熱」にも、冷房運転時の放熱、暖房運転時の放熱が含まれる。
【００１１】
請求項４の蓄熱空調システムにおける負荷予測装置は、前記空調負荷予測値補正手段として、実際の空調負荷が予測値からずれた場合に生じる、使いきれずに残した蓄熱量に相当する夜間の電気料金、昼間に熱源機を動かしたことによる昼間の電気料金、電力の夜間移行率、ＣＯ２の削減率の何れかと発生確率とを掛けたものの面積を算出するペナルティ算出部と、使いきれずに残した蓄熱量に相当する夜間の電気料金、昼間に熱源機を動かしたことによる昼間の電気料金、電力の夜間移行率、ＣＯ２の削減率の何れかと発生確率とを掛けたものの面積の期待値を算出する期待値算出部とをさらに含むものを採用するものである。
【００１２】
請求項５の蓄熱空調システムにおける負荷予測装置は、想定される全ての種類の、使いきれずに残した蓄熱量に相当する夜間の電気料金、昼間に熱源機を動かしたことによる昼間の電気料金、電力の夜間移行率、ＣＯ２の削減率の何れかと発生確率とを掛けたものの面積の中から少なくとも１つの、使いきれずに残した蓄熱量に相当する夜間の電気料金、昼間に熱源機を動かしたことによる昼間の電気料金、電力の夜間移行率、ＣＯ２の削減率の何れかと発生確率とを掛けたものの面積を選択する不利益選択手段をさらに含むものである。
【００１３】
【作用】
請求項１の蓄熱空調システムにおける負荷予測方法であれば、蓄熱ユニットからの放熱を受けて運転される空調負荷の予測値を算出し、算出された予測値に対応する予測値の確率分布を選択し、実際の空調負荷が予測値からずれた場合に生じる、使いきれずに残した蓄熱量に相当する夜間の電気料金、昼間に熱源機を動かしたことによる昼間の電気料金、電力の夜間移行率、ＣＯ２の削減率の何れかと発生確率とを掛けたものの面積を最小とするように予測値を補正するのであるから、算出された予測値の発生確率を考慮して最適な予測値を得ることができる。
【００１４】
請求項２の蓄熱空調システムにおける負荷予測方法であれば、前記使いきれずに残した蓄熱量に相当する夜間の電気料金、昼間に熱源機を動かしたことによる昼間の電気料金、電力の夜間移行率、ＣＯ２の削減率の何れかと発生確率とを掛けたものの面積として、蓄熱空調システムの管理者が選択したものを採用するのであるから、請求項１の作用に加え、蓄熱空調システムの管理者の意図を反映した最適な予測値を得ることができる。
【００１５】
請求項３の蓄熱空調システムにおける負荷予測装置であれば、予測値算出手段によって、蓄熱ユニットからの放熱を受けて運転される空調負荷の予測値を算出し、確率分布選択手段によって、算出された予測値に対応する予測値の確率分布を選択し、空調負荷予測値補正手段によって、実際の空調負荷が予測値からずれた場合に生じる、使いきれずに残した蓄熱量に相当する夜間の電気料金、昼間に熱源機を動かしたことによる昼間の電気料金、電力の夜間移行率、ＣＯ２の削減率の何れかと発生確率とを掛けたものの面積を最小とするように予測値を補正することができる。
【００１６】
したがって、算出された予測値の発生確率を考慮して最適な予測値を得ることができる。
【００１７】
請求項４の蓄熱空調システムにおける負荷予測装置であれば、前記空調負荷予測値補正手段として、実際の空調負荷が予測値からずれた場合に生じる、使いきれずに残した蓄熱量に相当する夜間の電気料金、昼間に熱源機を動かしたことによる昼間の電気料金、電力の夜間移行率、ＣＯ２の削減率の何れかと発生確率とを掛けたものの面積を算出するペナルティ算出部と、使いきれずに残した蓄熱量に相当する夜間の電気料金、昼間に熱源機を動かしたことによる昼間の電気料金、電力の夜間移行率、ＣＯ２の削減率の何れかと発生確率とを掛けたものの面積の期待値を算出する期待値算出部とをさらに含むものを採用するのであるから、算出された予測値の発生確率を考慮してより最適な予測値を得ることができる。
【００１８】
請求項５の蓄熱空調システムにおける負荷予測装置であれば、想定される全ての種類の、使いきれずに残した蓄熱量に相当する夜間の電気料金、昼間に熱源機を動かしたことによる昼間の電気料金、電力の夜間移行率、ＣＯ２の削減率の何れかと発生確率とを掛けたものの面積の中から少なくとも１つの、使いきれずに残した蓄熱量に相当する夜間の電気料金、昼間に熱源機を動かしたことによる昼間の電気料金、電力の夜間移行率、ＣＯ２の削減率の何れかと発生確率とを掛けたものの面積を選択する不利益選択手段をさらに含むのであるから、請求項３または請求項４の作用に加え、蓄熱空調システムの管理者の意図を反映した最適な予測値を得ることができる。
【００１９】
【発明の実施の形態】
以下、添付図面を参照して、この発明の蓄熱空調システムにおける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。
【００２０】
図１はこの発明の蓄熱空調システムにおける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。
【００２１】
ステップＳＰ１において、ニューラルネットワーク、カルマンフィルタなどの予測アルゴリズムを用いて翌日の空調負荷を予測し、ステップＳＰ２において、空調負荷の予測値に基づいて確率分布を選択し、ステップＳＰ３において、ユーザーインターフェースなどにより考慮すべき不利益の種類（考慮事項）および重み付けを設定し、ステップＳＰ４において、設定された不利益の種類および重み付けに基づいてペナルティ（不利益量）を算出し、ステップＳＰ５において、算出されたペナルティおよび空調負荷予測値に対応する確率分布に基づいてペナルティの期待値を算出し、ステップＳＰ６において、ペナルティの期待値が最小になる空調負荷を補正後の予測空調負荷とし、そのまま元の処理に戻る。
【００２２】
さらに説明する。
【００２３】
空調負荷予測値がＬｐで与えられた場合には、例えば、図２に示すように、実空調負荷の確率分布が得られる。なお、この実空調負荷の確率分布は、実測データより求めてもよいが、予め設定された標準的な分布を用いてもよい。
【００２４】
そして、空調負荷予測値Ｌｒが求められた場合において、実負荷Ｌに依存するペナルティは、例えば、図３に示すように変化する。ここで、ペナルティとしては、例えば、実際の空調負荷が小さかった場合には、使いきれずに残した蓄熱量に相当する夜間の電気料金、実際の空調負荷が大きくて蓄熱量が足りなかった場合には、昼間に熱源機を動かしたことによる昼間の電気料金が例示できる。ただし、電気料金に代えて、電力の夜間移行率、ＣＯ2の削減率などをペナルティとすることもできる。また、蓄熱量が足りなかった場合には、空調が不十分となり、これに起因する空調目標温度からのずれなども、損なわれた快適性としてペナルティとすることもできる。
【００２５】
したがって、ペナルティと発生確率とを掛けたものの面積が損失の期待値となる（図４参照）ので、図５に示すように、損失の期待値が最小となる空調負荷の目標値Ｌｒ＊を補正後の空調負荷とすればよい。
【００２６】
図６はこの発明の蓄熱空調システムにおける負荷予測装置の一実施態様を示すブロック図である。
【００２７】
この負荷予測装置は、ニューラルネットワーク、カルマンフィルタなどの予測アルゴリズムを用いて翌日の空調負荷を予測する空調負荷予測部１と、予測された空調負荷予測値に基づいて確率分布を選択する確率分布選択部６と、ユーザーインターフェース（図７参照）などにより考慮すべき不利益の種類および重み付けを設定する不利益設定部２と、設定された不利益の種類および重み付けに基づいてペナルティ（不利益量）を算出するペナルティ算出部３と、算出されたペナルティおよび空調負荷予測値に対応する確率分布に基づいてペナルティの期待値を算出する期待値算出部４と、ペナルティの期待値が最小になる空調負荷を補正後の予測空調負荷とする空調負荷補正部５とを有している。
【００２８】
したがって、この空調負荷予測装置を採用した場合にも図１の空調負荷予測方法と同様の作用を達成することができる。
【００２９】
なお、図７に示すユーザーインターフェースは、不利益の種類として、「残蓄熱量」、「不足蓄熱量」、「ピークカット量」、「快適性」を設定しているとともに、各不利益に対応させて表示される重み付け、重み付けを増減させるためのボタン・スイッチ、選択されたか否かを表示する表示枠を設けている。
【００３０】
図８は、不利益の種類として「残蓄熱量」を選択した場合において、実際の空調負荷の予測空調負荷からのずれに起因するペナルティの変化を示す図であり、実際の空調負荷が減少するほどペナルティが増加している。また、図８中の矢印γは重み付けによる影響を示しており、重み付けが大きいほどペナルティを表す直線の傾斜が急峻になる。具体的には、使い切れずに残した蓄熱に要した夜間電力料金などをペナルティとすればよい。
【００３１】
図９は、不利益の種類として「不足蓄熱量」を選択した場合において、実際の空調負荷の予測空調負荷からのずれに起因するペナルティの変化を示す図であり、実際の空調負荷が増加するほどペナルティが増加している。また、図９中の矢印γは重み付けによる影響を示しており、重み付けが大きいほどペナルティを表す直線の傾斜が急峻になる。具体的には、不足した蓄熱量に相当する空調を行った昼間電力料金などをペナルティとすればよい。
【００３２】
図１０は、不利益の種類として「快適性」を選択した場合において、実際の空調負荷の予測空調負荷からのずれに起因するペナルティの変化を示す図であり、実際の空調負荷が増加するほどペナルティが増加している。また、図１０中の矢印γは重み付けによる影響を示しており、重み付けが大きいほどペナルティを表す曲線の傾斜が急峻になる。具体的には、蓄熱量が不足した時の空調目標温度からのずれをペナルティとすることにより、快適性を考慮することができる。また、実空調負荷と予測空調負荷との差の自乗をペナルティとすることによりペナルティの効果を変えることも可能である。
【００３３】
また、ユーザーインターフェースにより複数の不利益の種類が選択された場合には、例えば、各不利益の種類から求めたペナルティを加重平均してペナルティとすればよい。
【００３４】
【発明の効果】
請求項１の発明は、算出された予測値の発生確率を考慮して最適な予測値を得ることができるという特有の効果を奏する。
【００３５】
請求項２の発明は、請求項１の効果に加え、蓄熱空調システムの管理者の意図を反映した最適な予測値を得ることができるという特有の効果を奏する。
【００３６】
請求項３の発明は、算出された予測値の発生確率を考慮して最適な予測値を得ることができるという特有の効果を奏する。
【００３７】
請求項４の発明は、算出された予測値の発生確率を考慮してより最適な予測値を得ることができるという特有の効果を奏する。
【００３８】
請求項５の発明は、請求項３または請求項４の効果に加え、蓄熱空調システムの管理者の意図を反映した最適な予測値を得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】この発明の蓄熱空調システムにおける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２】空調負荷予測値に対する実空調負荷の確率分布を示す図である。
【図３】空調負荷予測値に対する実空調負荷に依存するペナルティを示す図である。
【図４】ペナルティと発生確率と損失の期待値との関係を示す図である。
【図５】空調負荷の目標値に依存する損失の期待値を示す図である。
【図６】この発明の蓄熱空調システムにおける負荷予測装置の一実施態様を示すブロック図である。
【図７】ユーザーインターフェースの一例を示す概略図である。
【図８】不利益の種類として「残蓄熱量」を選択した場合において、実際の空調負荷の空調負荷予測値からのずれに起因するペナルティの変化を示す図である。
【図９】不利益の種類として「不足蓄熱量」を選択した場合において、実際の空調負荷の空調負荷予測値からのずれに起因するペナルティの変化を示す図である。
【図１０】不利益の種類として「快適性」を選択した場合において、実際の空調負荷の空調負荷予測値からのずれに起因するペナルティの変化を示す図である。
【符号の説明】
１  空調負荷予測部    ２  不利益設定部
４  期待値算出部    ５  空調負荷補正部
６  確率分布選択部
【図１】
0004356176.tif 000002
【図２】
0004356176.tif 000003
【図３】
0004356176.tif 000004
【図４】
0004356176.tif 000005
【図５】
0004356176.tif 000006
【図６】
0004356176.tif 000007
【図７】
0004356176.tif 000008
【図８】
0004356176.tif 000009
【図９】
0004356176.tif 000010
【図１０】
0004356176.tif 000011