(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
環境データと空調負荷データが所定期間分の環境データと空調負荷データよりも少ないことに応答して、過去の空調負荷データと、蓄熱空調システムの設計時に仮定したピーク負荷日の時刻別空調負荷と、想定外気温度、あるいは過去の空調負荷データと、空気調和機の定格能力と、想定外気温度とに基づいて将来の空調負荷を予測することを特徴とする空調負荷予測方法。
【請求項２】
環境データと空調負荷データが所定期間分の環境データと空調負荷データよりも少ないこと、および過去の環境データが蓄積されていないことに応答して、蓄熱空調システムの設計時に仮定したピーク負荷日の時刻別空調負荷と、想定外気温度、あるいは空気調和機の定格能力と、想定外気温度から過去の空調負荷データを推定し、実際に蓄積された空調負荷データおよび推定された空調負荷データから空調負荷を予測することを特徴とする空調負荷予測方法。
【請求項３】
α×｛β＋（前日時刻ｔの空調負荷実績値）｝＋（１−α（ピーク負荷日の時刻ｔの空調負荷）［ただし、αは余裕度、βは温度補正値｛＝（時刻ｔの予想温度−過去の時刻ｔの外気温度情報）×γ｝、γは外気温度の変化に対する特性｛＝（基準データの時刻ｔの空調負荷−過去の時刻ｔの空調負荷情報）／（基準データの時刻ｔの想定外気温度−過去の時刻ｔの外気温度情報）｝］の演算を行って時刻ｔの空調負荷の予測を行う請求項１または請求項２に記載の空調負荷予測方法。
【請求項４】
蓄熱ユニット、所定期間分の蓄積された環境データと空調負荷データに基づいて空調負荷を予測する空調負荷予測装置、および予測空調負荷に基づいて蓄熱ユニットの蓄熱、放熱動作を制御する制御装置を含む蓄熱空調システムに適用され、予測空調負荷に基づいて蓄熱ユニットの蓄熱、放熱動作を制御する請求項１から請求項３の何れかに記載の空調負荷予測方法。
【請求項５】
環境データと空調負荷データが所定期間分の環境データと空調負荷データよりも少ないことに応答して、過去の空調負荷データと、蓄熱空調システムの設計時に仮定したピーク負荷日の時刻別空調負荷と、想定外気温度、あるいは過去の空調負荷データと、空気調和機の定格能力と、想定外気温度とに基づいて将来の空調負荷を予測する空調負荷予測手段（６）を含むことを特徴とする空調負荷予測装置。
【請求項６】
前記空調負荷予測手段（６）は、環境データと空調負荷データが所定期間分の環境データと空調負荷データよりも少ないこと、および過去の環境データが蓄積されていないことに応答して、蓄熱空調システムの設計時に仮定したピーク負荷日の時刻別空調負荷と、想定外気温度、あるいは空気調和機の定格能力と、想定外気温度から過去の空調負荷データを推定し、実際に蓄積された空調負荷データおよび推定された空調負荷データから空調負荷を予測するものである請求項５に記載の空調負荷予測装置。
【請求項７】
前記空調負荷予測手段（６）は、α×｛β＋（前日時刻ｔの空調負荷実績値）｝＋（１−α（ピーク負荷日の時刻ｔの空調負荷）［ただし、αは余裕度、βは温度補正値｛＝（時刻ｔの予想温度−過去の時刻ｔの外気温度情報）×γ｝、γは外気温度の変化に対する特性｛＝（基準データの時刻ｔの空調負荷−過去の時刻ｔの空調負荷情報）／（基準データの時刻ｔの想定外気温度−過去の時刻ｔの外気温度情報）｝］の演算を行って時刻ｔの空調負荷の予測を行うものである請求項５または請求項６に記載の空調負荷予測装置。
【請求項８】
蓄熱ユニット、所定期間分の蓄積された環境データと空調負荷データに基づいて空調負荷を予測する空調負荷予測装置、および予測空調負荷に基づいて蓄熱ユニットの蓄熱、放熱動作を制御する制御装置を含む蓄熱空調システムに適用され、予測空調負荷に基づいて蓄熱ユニットの蓄熱、放熱動作を制御する請求項５から請求項７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、蓄熱ユニット、所定期間分の蓄積された空調負荷データに基づいて空調負荷を予測する空調負荷予測装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
従来から、蓄熱空調システムを制御する方法として、
（１）暫定的な学習用データを物理モデルによるシミュレーションで作成し、学習用データが揃うまでこれを利用して空調負荷を予測する方法（特開平８−３５７０６号公報参照）、
（２）類似性が高い同規模システムのデータを内部に蓄積しておき、これから実測データの代替となる類似データを作成し、学習用データが揃うまでこれを利用して空調負荷を予測する方法（特開平９−２６４５８６号公報参照）、
（３）他のビルのデータを変換し、学習用データが揃うまでこれを利用して空調負荷を予測する方法（特開平６−１８０６５０号公報参照）、
（４）標準気象データベースを用いて暫定的な予測モデルを構築し、これを用いて負荷予測を行う方法（特許第２９５３３１７号公報参照）、
（５）４８時間分の外気温度と決定論的計算式で空調負荷を予測する方法（特許第２８７４０００号公報参照）、および
（６）複数の空気調和装置をインターネットにより１台のパソコンに接続し、インターネット上の気象データデータをパソコンに読み込ませ、翌日の最高気温に基づいて蓄熱目標量を設定し、各空気調和装置に送信する方法（特開平１０−３３９４８３号公報参照）
が提案されている。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】
（１）の方法を採用した場合には、ビルの諸特性を入力してシミュレーションを行わなければならず、作業が著しく煩雑化するとともに、多大な処理および所要時間がかかるという不都合がある。
【０００４】
（２）の方法を採用した場合には、類似性が高い同規模システムのデータを収集して入力する煩雑な作業が必要になるとともに、種々のシステムのデータを予め蓄積しておかなければならないので、作業が一層煩雑になり、しかも大容量の記憶装置を必要とするためコストアップを招いてしまうという不都合がある。
【０００５】
（３）の方法を採用した場合には、他のビルと適用すべき蓄熱空調システムが組み込まれたビルとの間のデータ変換ルールを正確に設定することが困難であり、変換データの正確性に問題が生じる可能性があるという不都合がある。
【０００６】
（４）の方法を採用した場合には、実測データを用いないのであるから、真のモデルを構築することができず、負荷予測精度が低くなってしまうという不都合がある。また、決定論的計算式により研鑽するため、多くのデータが必要であり、かつ計算処理も煩雑になり、経済効率が低いという不都合もある。さらに、過去の気象データの履歴も反映されない。
【０００７】
（５）の方法を採用した場合には、２日分の気象データのみを用いているので、数週間に及ぶ気象の変動を考慮することができず、空調負荷予測の精度が低いという不都合がある。また、決定論的計算式により研鑽するため、多くのデータが必要であり、かつ計算処理も煩雑になり、経済効率が低いという不都合もある。
【０００８】
（６）の方法を採用した場合には、データ伝送に不都合が発生した場合に、必要なデータの伝送を行うことができなくなってしまい、ひいては蓄熱空調システムが動作不良に陥ってしまう可能性があるという不都合がある。
【０００９】
【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、学習用データが不十分である状態においても蓄熱不足を生じさせない空調負荷の予測を行うことができる蓄熱空調システム制御方法およびその装置を提供することを第１の目的としている。
【００１０】
【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、環境データと空調負荷データが所定期間分の環境データと空調負荷データよりも少ないことに応答して、過去の空調負荷データと、蓄熱空調システムの設計時に仮定したピーク負荷日の時刻別空調負荷と、想定外気温度、あるいは過去の空調負荷データと、空気調和機の定格能力と、想定外気温度とに基づいて将来の空調負荷を予測する方法である。
【００１１】
請求項２の空調負荷予測方法は、環境データと空調負荷データが所定期間分の環境データと空調負荷データよりも少ないこと、および過去の環境データが蓄積されていないことに応答して、蓄熱空調システムの設計時に仮定したピーク負荷日の時刻別空調負荷と、想定外気温度、あるいは空気調和機の定格能力と、想定外気温度から過去の空調負荷データを推定し、実際に蓄積された空調負荷データおよび推定された空調負荷データから空調負荷を予測する方法である。
【００１２】
請求項３の空調負荷予測方法は、α×｛β＋（前日時刻ｔの空調負荷実績値）｝＋（１−α（ピーク負荷日の時刻ｔの空調負荷）［ただし、αは余裕度、βは温度補正値｛＝（時刻ｔの予想温度−過去の時刻ｔの外気温度情報）×γ｝、γは外気温度の変化に対する特性｛＝（基準データの時刻ｔの空調負荷−過去の時刻ｔの空調負荷情報）／（基準データの時刻ｔの想定外気温度−過去の時刻ｔの外気温度情報）｝］の演算を行って時刻ｔの空調負荷の予測を行う方法である。
【００１８】
請求項４の空調負荷予測方法は、蓄熱ユニット、所定期間分の蓄積された環境データと空調負荷データに基づいて空調負荷を予測する空調負荷予測装置、および予測空調負荷に基づいて蓄熱ユニットの蓄熱、放熱動作を制御する制御装置を含む蓄熱空調システムに適用され、予測空調負荷に基づいて蓄熱ユニットの蓄熱、放熱動作を制御する方法である。
【００２３】
請求項５の空調負荷予測装置は、環境データと空調負荷データが所定期間分の環境データと空調負荷データよりも少ないことに応答して、過去の空調負荷データと、蓄熱空調システムの設計時に仮定したピーク負荷日の時刻別空調負荷と、想定外気温度、あるいは過去の空調負荷データと、空気調和機の定格能力と、想定外気温度とに基づいて将来の空調負荷を予測する空調負荷予測手段を含むものである。
【００２４】
請求項６の空調負荷予測装置は、前記空調負荷予測手段として、環境データと空調負荷データが所定期間分の環境データと空調負荷データよりも少ないこと、および過去の環境データが蓄積されていないことに応答して、基準データから過去の空調負荷データを推定し、実際に蓄積された空調負荷データおよび推定された空調負荷データから空調負荷を予測するものを採用するものである。
【００２５】
請求項７の空調負荷予測装置は、前記空調負荷予測手段として、α×｛β＋（前日時刻ｔの空調負荷実績値）｝＋（１−α（ピーク負荷日の時刻ｔの空調負荷）［ただし、αは余裕度、βは温度補正値｛＝（時刻ｔの予想温度−過去の時刻ｔの外気温度情報）×γ｝、γは外気温度の変化に対する特性｛＝（基準データの時刻ｔの空調負荷−過去の時刻ｔの空調負荷情報）／（基準データの時刻ｔの想定外気温度−過去の時刻ｔの外気温度情報）｝］の演算を行って時刻ｔの空調負荷の予測を行うものを採用するものである。
【００３１】
請求項８の空調負荷予測装置は、蓄熱ユニット、所定期間分の蓄積された環境データと空調負荷データに基づいて空調負荷を予測する空調負荷予測装置、および予測空調負荷に基づいて蓄熱ユニットの蓄熱、放熱動作を制御する制御装置を含む蓄熱空調システムに適用され、予測空調負荷に基づいて蓄熱ユニットの蓄熱、放熱動作を制御するものである。
【００３６】
【作用】
請求項１の空調負荷予測方法であれば、環境データと空調負荷データが所定期間分の環境データと空調負荷データよりも少ないことに応答して、過去の空調負荷データと、蓄熱空調システムの設計時に仮定したピーク負荷日の時刻別空調負荷と、想定外気温度、あるいは過去の空調負荷データと、空気調和機の定格能力と、想定外気温度とに基づいて将来の空調負荷を予測するのであるから、予測のための空調負荷データが少ない場合であっても、蓄熱空調システムの設計時に仮定したピーク負荷日の時刻別空調負荷と、想定外気温度、あるいは空気調和機の定格能力と、想定外気温度を用いることにより、かなり精度の高い空調負荷の予測を達成することができる。
【００３７】
請求項２の空調負荷予測方法であれば、環境データと空調負荷データが所定期間分の環境データと空調負荷データよりも少ないこと、および過去の環境データが蓄積されていないことに応答して、蓄熱空調システムの設計時に仮定したピーク負荷日の時刻別空調負荷と、想定外気温度、あるいは空気調和機の定格能力と、想定外気温度から過去の空調負荷データを推定し、実際に蓄積された空調負荷データおよび推定された空調負荷データから空調負荷を予測するのであるから、予測のための空調負荷データが少ない場合であっても、蓄熱空調システムの設計時に仮定したピーク負荷日の時刻別空調負荷と、想定外気温度、あるいは空気調和機の定格能力と、想定外気温度から推定された空調負荷データを用いることにより、かなり精度の高い空調負荷の予測を達成することができる。
【００３８】
請求項３の空調負荷予測方法であれば、α×｛β＋（前日時刻ｔの空調負荷実績値）｝＋（１−α（ピーク負荷日の時刻ｔの空調負荷）［ただし、αは余裕度、βは温度補正値｛＝（時刻ｔの予想温度−過去の時刻ｔの外気温度情報）×γ｝、γは外気温度の変化に対する特性｛＝（基準データの時刻ｔの空調負荷−過去の時刻ｔの空調負荷情報）／（基準データの時刻ｔの想定外気温度−過去の時刻ｔの外気温度情報）｝］の演算を行って時刻ｔの空調負荷の予測を行うのであるから、請求項１または請求項２の作用に加え、空調負荷データの予測精度を高めることができる。
【００４４】
請求項４の空調負荷予測方法であれば、蓄熱ユニット、所定期間分の蓄積された環境データと空調負荷データに基づいて空調負荷を予測する空調負荷予測装置、および予測空調負荷に基づいて蓄熱ユニットの蓄熱、放熱動作を制御する制御装置を含む蓄熱空調システムに適用され、予測空調負荷に基づいて蓄熱ユニットの蓄熱、放熱動作を制御するのであるから、請求項１から請求項３の何れかの作用に加え、蓄熱空調システムを不都合なく動作させることができるとともに、蓄熱不足を防止することができる。
【００４９】
請求項５の空調負荷予測装置であれば、空調負荷予測手段によって、環境データと空調負荷データが所定期間分の環境データと空調負荷データよりも少ないことに応答して、過去の空調負荷データと、蓄熱空調システムの設計時に仮定したピーク負荷日の時刻別空調負荷と、想定外気温度、あるいは過去の空調負荷データと、空気調和機の定格能力と、想定外気温度とに基づいて将来の空調負荷を予測することができる。
【００５０】
したがって、予測のための空調負荷データが少ない場合であっても、蓄熱空調システムの設計時に仮定したピーク負荷日の時刻別空調負荷と、想定外気温度、あるいは空気調和機の定格能力と、想定外気温度を用いることにより、かなり精度の高い空調負荷の予測を達成することができる。
【００５１】
請求項６の空調負荷予測装置であれば、前記空調負荷予測手段として、環境データと空調負荷データが所定期間分の環境データと空調負荷データよりも少ないこと、および過去の環境データが蓄積されていないことに応答して、蓄熱空調システムの設計時に仮定したピーク負荷日の時刻別空調負荷と、想定外気温度、あるいは空気調和機の定格能力と、想定外気温度から過去の空調負荷データを推定し、実際に蓄積された空調負荷データおよび推定された空調負荷データから空調負荷を予測するものを採用するのであるから、予測のための空調負荷データが少ない場合であっても、蓄熱空調システムの設計時に仮定したピーク負荷日の時刻別空調負荷と、想定外気温度、あるいは空気調和機の定格能力と、想定外気温度から推定された空調負荷データを用いることにより、かなり精度の高い空調負荷の予測を達成することができる。
【００５２】
請求項７の蓄熱空調システム制御装置であれば、前記空調負荷予測手段として、α×｛β＋（前日時刻ｔの空調負荷実績値）｝＋（１−α（ピーク負荷日の時刻ｔの空調負荷）［ただし、αは余裕度、βは温度補正値｛＝（時刻ｔの予想温度−過去の時刻ｔの外気温度情報）×γ｝、γは外気温度の変化に対する特性｛＝（基準データの時刻ｔの空調負荷−過去の時刻ｔの空調負荷情報）／（基準データの時刻ｔの想定外気温度−過去の時刻ｔの外気温度情報）｝］の演算を行って時刻ｔの空調負荷の予測を行うものを採用するのであるから、請求項５または請求項６の作用に加え、空調負荷データの予測精度を高めることができる。
【００５９】
請求項８の空調負荷予測装置であれば、蓄熱ユニット、所定期間分の蓄積された環境データと空調負荷データに基づいて空調負荷を予測する空調負荷予測装置、および予測空調負荷に基づいて蓄熱ユニットの蓄熱、放熱動作を制御する制御装置を含む蓄熱空調システムに適用され、予測空調負荷に基づいて蓄熱ユニットの蓄熱、放熱動作を制御するものであるから、請求項５から請求項７の何れかの作用に加え、蓄熱空調システムを不都合なく動作させることができるとともに、蓄熱不足を防止することができる。
【００６８】
【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、空調負荷予測方法およびその装置は、蓄熱空調システムに適用されたものとして説明している。
【００６９】
図１はこの発明の蓄熱空調システム制御装置の一実施態様を示すブロック図である。
【００７０】
この蓄熱空調システムは、熱源機１ａおよび蓄熱槽１ｂを含む蓄熱ユニット１と、空調対象空間の空調を行う空調機（図示せず）と、入力装置２から入力される基準データ（システム設計者がシステム設計時に想定したピーク負荷日の時刻別空調負荷および想定外気温度、または空調機の定格能力および想定外気温度）を記憶する基準データ記憶部３と、前日の空調負荷、気温を収集するデータ収集部４と、収集されたデータを記憶する前日データ記憶部５と、気象予測データ、基準データ記憶部３から読み出された基準データおよび前日データ記憶部５から読み出された前日データを入力として空調負荷を予測する空調負荷予測部６と、予測された空調負荷に基づいて蓄放熱計画を作成して蓄熱ユニット１を制御する制御部７とを有している。
【００７１】
図２はこの発明の蓄熱空調システム制御方法の一実施態様を説明するフローチャートである。
【００７２】
ステップＳＰ１において、所定期間分の空調負荷の実測値が得られているか否かを判定し、所定期間分の空調負荷の実測値が得られていると判定された場合には、ステップＳＰ２において、ニューラルネットワークなどの予測アルゴリズムを用いて将来の空調負荷を予測する。
【００７３】
逆に、ステップＳＰ１において所定期間分の空調負荷の実測値が得られていないと判定された場合には、ステップＳＰ３において、システム設計者がシステム設計時に想定したピーク負荷日の時刻別空調負荷および想定外気温度が存在しているか否かを判定する。
【００７４】
システム設計者がシステム設計時に想定したピーク負荷日の時刻別空調負荷および想定外気温度が存在していると判定された場合には、想定したピーク負荷日の時刻別空調負荷および想定外気温度を基準データとし、ステップＳＰ４において、前日の空調負荷実績値と基準データとを用いて、次式により時刻ｔの空調負荷を予測する。
時刻ｔの空調負荷＝α×｛β＋（前日の時刻ｔの空調負荷実績値）｝＋（１−α）（基準データの時刻ｔの空調負荷）
ただし、αは余裕率｛安全サイド側（蓄熱不足による室内環境悪化を防止する側）にずらす割合であり、標準値＝０．９である。βは温度補正値｛＝時刻ｔの予想温度−前日の時刻ｔの外気温度）×γである。γは外気温度の変化に対する特性｛＝（基準データの時刻ｔの空調負荷−前日の空調負荷）／（基準データの時刻ｔの想定外気温度−前日の時刻ｔの外気温度）｝である。そして、（基準データの時刻ｔの想定外気温度−前日の時刻ｔの外気温度）＝０の場合には、β＝０とする。
【００７５】
逆に、ステップＳＰ３において  システム設計者がシステム設計時に想定したピーク負荷日の時刻別空調負荷および想定外気温度が存在していないと判定された場合には、ステップＳＰ５において、空調機の定格能力および想定外気温度（例えば、３５℃）を用いて基準データを設定し、ステップＳＰ４の処理に移る。
【００７６】
そして、ステップＳＰ２の処理、またはステップＳＰ４の処理が行われた後は、ステップＳＰ６において、予測された空調負荷に基づいて蓄放熱計画を作成し、ステップＳＰ７において、作成された蓄放熱計画に基づいて蓄熱空調システムを動作させる。
【００７７】
図３は時刻別空調負荷の予測処理を詳細に説明するフローチャートである。
【００７８】
ステップＳＰ１において、基準空調負荷ＱMAX（ｔ）、および基準外気温度ＴMAX（ｔ）を設定し、ステップＳＰ２において、前日の実績データＱ0（ｔ）、Ｔ0（ｔ）を設定し、ステップＳＰ３において、予想外気温度データＴ1（ｔ）を更新し、ステップＳＰ４において、余裕率αを設定し、ステップＳＰ５において、Ｑ1（ｔ）＝α×［｛Ｔ1（ｔ）−Ｔ0（ｔ）｝×｛ＱMAX（ｔ）−Ｑ0（ｔ）｝／｛ＴMAX（ｔ）−Ｔ0（ｔ）｝＋Ｑ0（ｔ）］＋（１−α）ＱMAX（ｔ）の演算を行って翌日の時刻別空調負荷を予測し、そのまま元の処理に戻る。
【００７９】
図４は図３のステップＳＰ１の処理を詳細に説明するフローチャートである。
【００８０】
ステップＳＰ１において、基準空調負荷ＱMAX、基準外気温度ＴMAXが存在するか否かを判定する。そして、基準空調負荷ＱMAX、基準外気温度ＴMAXが存在していないと判定された場合には、ステップＳＰ２において、過去のデータがあるか否かを判定する。そして、過去のデータが無いと判定された場合には、ステップＳＰ３において、定格値ＱPEAKを各時刻の基準空調負荷ＱMAX（ｔ）とするとともに、想定外気温度ＴPEAKを基準外気温度ＴMAX（ｔ）とする。
【００８１】
逆に、ステップＳＰ２において過去のデータがあると判定された場合には、ステップＳＰ４において、時刻別に過去の最大負荷Ｑ’、および対応する外気温度Ｔ’を求め、ステップＳＰ５において、時刻別負荷Ｑ’の最大負荷Ｑ’MAX、および外気温度Ｔ’MAXを求め、ステップＳＰ６において、ＱPEAK＞Ｑ’MAXか否かを判定し、ＱPEAK＞Ｑ’MAXでないと判定された場合には、ステップＳＰ７において、Ｑ’MAXを基準空調負荷ＱMAXに設定するとともに、Ｔ’MAXを基準外気温度ＴMAXに設定する。逆に、ステップＳＰ６においてＱPEAK＞Ｑ’MAXであると判定された場合には、ステップＳＰ８において、ＱMAX（ｔ）＝Ｑ’（ｔ）＋（ＱPEAK−Ｑ’MAX）、およびＴMAX（ｔ）＝Ｔ’（ｔ）＋（ＴPEAK−Ｔ’MAX）の演算を行うことにより過去最大時刻別データを定格値で補正する。
【００８２】
そして、ステップＳＰ１において最大負荷データＱMAX、ＴMAXが存在すると判定された場合、ステップＳＰ３の処理が行われた場合、ステップＳＰ７の処理が行われた場合、またはステップＳＰ８の処理が行われた場合には、そのまま元の処理に戻る。
【００８３】
図５は図３のフローチャートのステップＳＰ２の処理を詳細に説明するフローチャートである。
【００８４】
ステップＳＰ１において、前日の実績データＱ0（ｔ）、Ｔ0（ｔ）があるか否かを判定し、前日の実績データＱ0（ｔ）、Ｔ0（ｔ）があると判定された場合には、ステップＳＰ２において、Ｑ0（ｔ）、Ｔ0（ｔ）を更新する。
【００８５】
逆に、ステップＳＰ１において前日の実績データＱ0（ｔ）、Ｔ0（ｔ）がないと判定された場合には、ステップＳＰ３において、最大負荷の設定を行い、ステップＳＰ４において、ＱMAX（ｔ）をＱ0（ｔ）に設定するとともに、ＴMAX（ｔ）をＴ0（ｔ）に設定する。
【００８６】
そして、ステップＳＰ２の処理が行われた場合、またはステップＳＰ４の処理が行われた場合には、そのまま元の処理に戻る。
【００８７】
具体例に基づいてさらに説明する。
【００８８】
ピーク負荷日の時刻別空調負荷ＱMAX（ｔ）、時刻別外気温度ＴMAX（ｔ）が図６中（Ａ）（Ｂ）に示す通りであり、前日の時刻別空調負荷Ｑ0（ｔ）、時刻別外気温度Ｔ0（ｔ）の実測値が図７中（Ａ）（Ｂ）に示す通りであり、時刻別予測外気温度Ｔ1（ｔ）が図８に示す通りである場合において、
Ｑ１（８）＝α×［｛Ｔ1（８）−Ｔ0（８）｝×｛ＱMAX（８）−Ｑ0（８）｝／｛ＴMAX（８）−Ｔ0（８）｝＋Ｑ0（８）］＋（１−α）ＱMAX（８）
の演算を行うことにより、図９に示すように時刻ｔ＝８の空調負荷を予測することができる。同様に、時刻ｔ＝８からｔ＝１７まで順に計算して、時刻別の空調負荷を得ることができる。
【００８９】
また、空調機の定格負荷ＱMAX、想定外気温度ＴMAXが図１０中（Ａ）（Ｂ）に示す通りであり、前日の時刻別空調負荷、時刻別外気温度の実測値が図１１中（Ａ）（Ｂ）に示す通りである場合において、前日の時刻別空調負荷、時刻別外気温度の実測値のピーク値がそれぞれ定格負荷ＱMAX、想定外気温度ＴMAXと等しくなるように前日の時刻別空調負荷、時刻別外気温度の実測値を嵩上げすることにより、図１２中（Ａ）（Ｂ）に示すように、時刻別空調負荷、時刻別外気温度を得ることができる。そして、図１２中（Ａ）（Ｂ）に示すように得られた時刻別空調負荷、時刻別外気温度をピーク負荷日の時刻別空調負荷、時刻別外気温度として、上記の演算を行うことにより、時刻別の空調負荷を予測することができる。
【００９０】
ただし、上記のフローチャートの処理において、前日の時刻別空調負荷に代えて過去数日間の空調負荷の平均値、または過去数日間の空調負荷の最大値を採用することも可能である。
【００９１】
上記の実施態様を採用した場合には、学習用データ不足から多発する予測はずれによる室内環境悪化を最小限にとどめるために、常に安全サイド側の値になる空調負荷予測値を算出することができ、前日の実績値などを用いる簡易負荷予測に比べて快適性低下に陥りにくいという利点を有する。また、容易に入手可能なピーク負荷日の空調負荷、あるいは機器定格能力の何れかと前日の実測情報を基に温度補正を行うので、過剰な残留熱が発生することはない。さらに、シミュレーションの実施や多量のデータの別途収集を行うという煩雑さもない。
【００９２】
図１３はこの発明の蓄熱空調システム制御装置の他の実施態様を示すブロック図である。
【００９３】
この蓄熱空調システム制御装置が図１の蓄熱空調システムと異なる点は、環境データ収集部１１と、収集した環境データから対応する空調負荷を推定する空調負荷推定部１２とをさらに含む点、前日データ記憶部５に代えて、所定期間分のデータを記憶するデータ記憶部１３を設けた点、データ収集部４により収集されたデータがある場合には該当するデータをデータ記憶部１３に供給し、データ収集部４により収集されたデータがない場合には推定された空調負荷をデータ記憶部１３に供給するデータ供給制御部１４を設けた点のみである。
【００９４】
上記の構成の蓄熱空調システム制御装置の作用は次のとおりである。
【００９５】
図１４に示すように、蓄熱空調システムの据え付け前（ただし、少なくとも、蓄熱ユニット、空調機以外の部分は既に据え付けられている）に環境データ収集部１１によって環境データのみを収集している場合には、空調負荷推定部１２によって対応する空調負荷を推定してデータ記憶部１３に記憶させておくことができるので、これらの推定された空調負荷を用いて空調負荷の予測を行うことができ、予測された空調負荷に基づいて蓄熱ユニット１の蓄放熱動作を行わせることができる。
【００９６】
この場合における空調負荷の推定処理としては、例えば、Ｌｎ＝Ｑｎ・Ｅｎ｛ただし、添え字ｎは空調負荷を推定した期間の日（ｎ＝０，１，２，・・・）を表し、Ｌｎは空調負荷の推定値を表し、Ｅｎは環境データを表し、Ｑｎは係数を表す。そして、この係数Ｑｎは、空調負荷を実測した期間のデータを用いて、最小自乗法などにより決定される。）の演算を行う処理、環境データが似ている（環境データの各要素毎の差の自乗の和が最小となる）日の空調負荷を空調負荷の推定値として採用する処理、環境データと実測空調負荷とを学習データとしてニューラルネットワーク、カルマンフィルタなどを用いて空調負荷の推定を行う処理などが例示できる。
【００９７】
また、図１５に示すように、蓄熱空調システムの据え付け後に運転休止期間が存在している場合には、運転休止期間において収集された環境データから対応する空調負荷を推定し、実際に収集された空調負荷および推定された空調負荷を用いて空調負荷の予測を行うことができ、予測された空調負荷に基づいて蓄熱ユニット１の蓄放熱動作を行わせることができる。
【００９８】
この場合における空調負荷の推定処理としては、例えば、上記の推定処理、予め設定したパラメータを用いて環境データから空調負荷を算出する処理｛例えば、空調負荷＝ａ×気温（ただし、ａはパラメータ、気温は最高気温、一定時刻の気温などを用いる）の演算、空調負荷＝ｂ×不快指数（ただし、ｂはパラメータ、不快指数は最高不快指数、一定時刻の不快指数、日平均の不快指数などを用いる）｝などが例示できる。
【００９９】
さらに、実測された空調負荷および推定された空調負荷を用いて空調負荷の予測を行う場合において、それぞれに互いに異なる重み付けを施すことが好ましく、推定された空調負荷の影響を小さくして、空調負荷の予測精度を高めることができる。
【０１００】
具体的には、例えば、空調負荷予測値Ｌを次式により算出する。
Ｌ＝γΣｎ（αｎ・Ｌｎ＋βｎ・Ｅｎ）＋（１−γ）Σｍ（Ａｍ・Ｌｍ）＋（Σｍ・Ｂｍ・Ｅｍ）
ただし、添え字ｎ、ｍはそれぞれの空調負荷を推定した期間と実測した期間の日（ｎ＝１，２，・・・、ｍ＝１，２，・・・）を表し、Σｎ、Σｍは各々の期間の合計を表し、Ｌｎ、Ｌｍは空調負荷を表し、Ｅｎ、Ｅｍは環境データを表し、αｎ、βｎ、Ａｍ、Ｂｍは各々の期間の係数を表し、γは忘却係数を表す。そして、毎日の空調負荷や環境データが複数ある場合には、データと係数はベクトルとなる。また、係数は、期間毎に使用する予測アルゴリズム、或いは最小自乗法などにより決定する。
【０１０１】
上式において、忘却係数γ（０以上、かつ１以下）を小さくすれば、推定した空調負荷の忘却を早めることができる。また、蓄熱空調システムの運転開始後は、空調負荷を実測した期間が増加するので、その日数が増加する毎に空調負荷を推定した期間のデータを減少させることができる（通常は、最も古いデータから削除していく）。
【０１０２】
また、空調負荷を予測するためにニューラルネットワークを用いる場合には、推定した空調負荷を使用する回数を少なくし、実測した空調負荷を使用する回数を多くすることにより、同様の作用を達成することができる。
【０１１２】
請求項１の発明は、予測のための空調負荷データが少ない場合であっても、蓄熱空調システムの設計時に仮定したピーク負荷日の時刻別空調負荷と、想定外気温度、あるいは空気調和機の定格能力と、想定外気温度を用いることにより、かなり精度の高い空調負荷の予測を達成することができるという特有の効果を奏する。
【０１１３】
請求項２の発明は、予測のための空調負荷データが少ない場合であっても、蓄熱空調システムの設計時に仮定したピーク負荷日の時刻別空調負荷と、想定外気温度、あるいは空気調和機の定格能力と、想定外気温度から推定された空調負荷データを用いることにより、かなり精度の高い空調負荷の予測を達成することができるという特有の効果を奏する。
【０１１４】
請求項３の発明は、請求項１または請求項２の効果に加え、空調負荷データの予測精度を高めることができるという特有の効果を奏する。
【０１２０】
請求項４の発明は、請求項１から請求項３の何れかの作用に加え、蓄熱空調システムを不都合なく動作させることができるとともに、蓄熱不足を防止することができるという特有の効果を奏する。
【０１２５】
請求項５の発明は、予測のための空調負荷データが少ない場合であっても、蓄熱空調システムの設計時に仮定したピーク負荷日の時刻別空調負荷と、想定外気温度、あるいは空気調和機の定格能力と、想定外気温度を用いることにより、かなり精度の高い空調負荷の予測を達成することができるという特有の効果を奏する。
【０１２６】
請求項６の発明は、予測のための空調負荷データが少ない場合であっても、蓄熱空調システムの設計時に仮定したピーク負荷日の時刻別空調負荷と、想定外気温度、あるいは空気調和機の定格能力と、想定外気温度から推定された空調負荷データを用いることにより、かなり精度の高い空調負荷の予測を達成することができるという特有の効果を奏する。
【０１２７】
請求項７の発明は、請求項５または請求項６の効果に加え、空調負荷データの予測精度を高めることができるという特有の効果を奏する。
【０１３３】
請求項８の発明は、請求項５から請求項７の何れかの効果に加え、蓄熱空調システムを不都合なく動作させることができるとともに、蓄熱不足を防止す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制御装置の一実施態様を示すブロック図である。
【図２】この発明の蓄熱空調システム制御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】時刻別空調負荷の予測処理を詳細に説明するフローチャートである。
【図４】図３のステップＳＰ１の処理を詳細に説明するフローチャートである。
【図５】図３のステップＳＰ２の処理を詳細に説明するフローチャートである。
【図６】ピーク負荷日の時刻別空調負荷ＱＭＡＸ（ｔ）、時刻別外気温度ＴＭＡＸ（ｔ）の一例を示す図である。
【図７】前日の時刻別空調負荷Ｑ０（ｔ）、時刻別外気温度Ｔ０（ｔ）の実測値の一例を示す図である。
【図８】時刻別予測外気温度Ｔ１（ｔ）の一例を示す図である。
【図９】空調負荷の予測の一例を示す図である。
【図１０】空調機の定格負荷ＱＭＡＸ、想定外気温度ＴＭＡＸの一例を示す図である。
【図１１】前日の時刻別空調負荷、時刻別外気温度の実測値の一例を示す図である。
【図１２】得られた時刻別空調負荷、時刻別外気温度の一例を示す図である。
【図１３】この発明の蓄熱空調システム制御装置の他の実施態様を示すブロック図である。
【図１４】蓄熱空調システムの据え付け前に環境データ収集部によって環境データのみを収集している場合を示す概略図である。
【図１５】蓄熱空調システムの据え付け後に運転休止期間が存在している場合を示す概略図である。
【符号の説明】
１  蓄熱ユニット    ６  空調負荷予測部
７  制御部    １２  空調負荷推定部
２１  サーバー    ２２  パソコン
２３  空調コントローラ    ２５、２６  データ伝送経路
【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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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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