(57)【要約】【課題】空調熱源設備のエネルギー相互依存関係を考慮したデータを用い探索空間にて不要な領域を排除して高速な求解が可能な空調熱源最適制御装置を得る。【解決手段】シミュレーションに基づき最良解を更新する出力評価部、現在の状態から次ステップへ状態を移動する処理を行う制御設定値生成部、次ステップの移動ベクトルが更なる最適解が存在する可能性がある制御空間へ向かっているかを判定する制御設定値判定部を有し、粒子群最適化アルゴリズムに従って複数の空調熱源設備のエネルギー相互依存関係を考慮した制御設定値に相当する複数の探索点が同時に探索空間を移動しながら最適解を探索する最良解演算部を備え、探索点が制約条件を満たしてない場合は次ステップの探索点を制御設定値として決定し、制約条件を満たしている場合は次ステップの移動ベクトルが最良解の方向へ導いているか否かを判定し、導いていない時は次ステップの移動ベクトル及び探索点を修正する。【選択図】図２
2009014300.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
最良解として得られる制御設定値を設備コントローラに出力して設備コントローラより空調熱源設備を最適に運転する空調熱源最適制御装置であって、
実績データ、設定データ、設備モデル及び更新された制御設定値の取得に基づきシミュレーションを実施するために必要なモデルを生成するシミュレーションモデル生成部と、
前記シミュレーションモデル生成部にて生成されたシミュレーションモデルを用いてシミュレーション計算を実施するシミュレーション実行部と、
粒子群最適化アルゴリズムに従って複数の空調熱源設備のエネルギー相互依存関係を考慮した制御設定値に相当する複数の探索点が同時に探索空間を移動しながら最適解を探索するものであって、前記シミュレーション実行部により算出された最新のシミュレーション結果と過去のシミュレーションにより得られた最良解との比較結果に基づいて最良解を更新する出力評価部と、空調熱源設備の制御空間においてさらなる最良解が存在しないか探索するために現在の状態から次ステップへ状態を移動する処理を行う制御設定値生成部と、前記制御設定値生成部にて求めた次ステップの変化量に相当する移動ベクトルが更なる最適解が存在する可能性がある制御空間へ向かっているか否かを判定用データを用いて判定する制御設定値判定部とを有する最良解演算部と
を備え、
前記制御設定値判定部は、
現在の探索点が空調熱源設備の制約条件を満たしているかを確認し、制約条件を満たしていないと判定した場合は、前記制御設定値生成部にて求めた次ステップの探索点を制御設定値として決定すると共に、制約条件を満たしている場合は、次ステップの移動ベクトルが空調熱源設備の制御空間上において最良解の方向へ導いているか否かを判定し、最良解の探索空間の方向へ導いていないと判定した場合は、次ステップの移動ベクトルおよび探索点を修正する
ことを特徴とする空調熱源最適制御装置。
【請求項２】
請求項１に記載の空調熱源最適制御装置において、
設備モデルの各空調熱源設備の電力量算出式を用いてエネルギー相互依存関係を考慮した判定用データを生成して前記制御設定値判定部に出力する判定用データ生成部をさらに備えた
ことを特徴とする空調熱源最適制御装置。
【請求項３】
請求項２に記載の空調熱源最適制御装置において、
前記制御設定値生成部からの制御設定値に基づいて現在および次ステップの空調熱源設備の電力量を算出し、算出結果を判定用データとして、前記判定用データ生成部へ追加する電力量計算部をさらに備え、
前記制御設定値判定部は、前記判定用データ生成部からの現在および次ステップの空調熱源設備の電力量を比較することで、次ステップの電力量の算出に用いた空調熱源設備の制御設定値が省エネの制御方向になっているか判定し、省エネの制御方向に向かうまで次ステップの移動ベクトルおよび探索点の修正を繰り返し実施させ、制御設定値が省エネの制御方向になっていれば、現在の探索点を制御設定値として決定する
ことを特徴とする空調熱源最適制御装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、ビル等の建物に利用される空調熱源設備において、電気、ガスなど設備が使用するエネルギーが最小となる制御設定値を決定する空調熱源最適制御装置に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
従来の最適解探索装置においては、探索後の結果およびその評価結果を過去の最適解探索の事例として保存し、事例を用いた帰納学習により精度を向上させ、最適解を高速に検索することを実施している（例えば、特許文献１参照）。
【０００３】
【特許文献１】特開平１１−８５７２０号公報（請求項１）
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、従来の最適解探索装置においては、最適解を高速に検索するために、初期処理として、最適計算を繰り返し実施し、膨大な事例を網羅しておく必要があり、精度向上には多くの計算処理を費やす必要がある。また、最適化問題の変更が生じた場合は、一から事例を蓄積し直す問題がある。ビルの空調熱源設備は、建物ごとに設備が異なり、多くの制御手法の組み合わせが存在する。このため、最適化問題の変更ごとに事例を蓄積する従来の最適解探索装置をビルの空調熱源設備へ適用することは困難である。
【０００５】
この発明は、上記のような問題点を解決するためになされたものであり、最適解探索において、空調熱源設備のエネルギー相互依存関係を考慮したデータを用い、探索空間にて不要な領域を排除することにより、解くべき最適化問題が拡大した場合においても、高速な求解が可能な空調熱源最適制御装置を得ることを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
この発明に係る空調熱源最適制御装置は、最良解として得られる制御設定値を設備コントローラに出力して設備コントローラより空調熱源設備を最適に運転する空調熱源最適制御装置であって、実績データ、設定データ、設備モデル及び更新された制御設定値の取得に基づきシミュレーションを実施するために必要なモデルを生成するシミュレーションモデル生成部と、前記シミュレーションモデル生成部にて生成されたシミュレーションモデルを用いてシミュレーション計算を実施するシミュレーション実行部と、粒子群最適化アルゴリズムに従って複数の空調熱源設備のエネルギー相互依存関係を考慮した制御設定値に相当する複数の探索点が同時に探索空間を移動しながら最適解を探索するものであって、前記シミュレーション実行部により算出された最新のシミュレーション結果と過去のシミュレーションにより得られた最良解との比較結果に基づいて最良解を更新する出力評価部と、空調熱源設備の制御空間においてさらなる最良解が存在しないか探索するために現在の状態から次ステップへ状態を移動する処理を行う制御設定値生成部と、前記制御設定値生成部にて求めた次ステップの変化量に相当する移動ベクトルが更なる最適解が存在する可能性がある制御空間へ向かっているか否かを判定用データを用いて判定する制御設定値判定部とを有する最良解演算部とを備え、前記制御設定値判定部は、現在の探索点が空調熱源設備の制約条件を満たしているかを確認し、制約条件を満たしていないと判定した場合は、前記制御設定値生成部にて求めた次ステップの探索点を制御設定値として決定すると共に、制約条件を満たしている場合は、次ステップの移動ベクトルが空調熱源設備の制御空間上において最良解の方向へ導いているか否かを判定し、最良解の探索空間の方向へ導いていないと判定した場合は、次ステップの移動ベクトルおよび探索点を修正することを特徴とする。
【発明の効果】
【０００７】
この発明によれば、空調熱源最適制御装置の最適化手法として用いる粒子群最適化アルゴリズムの最適解探索において、空調熱源設備のエネルギー相互依存関係を考慮したデータを用い、探索空間にて不要な領域を排除し、解くべき最適化問題が拡大した場合においても、高速な求解が可能となる。
【発明を実施するための最良の形態】
【０００８】
図１は、この発明の対象となるビル施設における空調熱源系統を示す。空調熱源系統に接続される主な設備としては、空調機１、熱源機２、二次ポンプ３、熱源ポンプ５、冷却塔ファン２０、冷却ポンプ２１などが挙げられる。空調機１内の空調コイル８においては冷水が流れ、送風機ファン４にて、冷水と空気の熱交換が行われ、冷やされた空気は室７へ送られる。二次ポンプ３は、空調機１へ冷水を供給する送水設備である。熱源機２は、空調機１における熱交換により温度が上昇した冷水を再び元の状態（冷水温度）に戻す処理を行う。
【０００９】
空調熱源系統は、熱エネルギーの循環を行うため、空調機電力消費量１０、熱源機電力消費量１１、二次ポンプ電力消費量１２においても相互依存関係が成り立つ。そのため、個別（ローカル）に省エネ制御を実施しても他設備のエネルギー消費量が増加している場合も多く、空調系統全体で見た場合、必ずしも省エネになっているとは限らなかった。
【００１０】
例えば、熱源機２において、熱源出口温度制御を実施した場合を例に挙げる。熱源出口温度制御においては、熱源機出口温度１４を流れる冷水の温度設定を変更することにより、熱源機の運転効率を向上させ熱源機電力消費量１１の省エネを図ることを目的としている。しかし、熱源出口温度制御による冷水温度の上昇により、室７の負荷熱量を処理するために、二次ポンプ３もしくは送風機ファン４の出力を上昇させる必要がある。
【００１１】
つまり、熱源機電力消費量１１は減少していても、二次ポンプ電力消費量１２、送風機ファン電力消費量１３は増加する。このため、空調熱源系統の省エネ制御は、設備全体の大局的な制御を実施する必要がある。図１においては、空調機１、熱源機２、二次ポンプ３を制御の対象として例に挙げたが、熱源ポンプ５または熱源機の補機である冷却塔ファン２０、冷却ポンプ２１なども制御の対象として考えられる。
【００１２】
実施の形態１．
図２は、この発明の実施の形態１に係る空調熱源最適制御装置を備えた、ビルにおける空調熱源設備の制御システムを示す。この制御システムは、空調熱源最適制御装置１００にて最良解として出力した制御設定値を用いて、設備コントローラ１０６により空調熱源設備１０７を最適に運転するものである。空調熱源最適制御装置１００は、最良解演算部１０１、シミュレーションモデル生成部１０２、シミュレーション実行部１０３を備える。
【００１３】
シミュレーションモデル生成部１０２は、実績データ記憶部１１０、設定データ１１１、設備モデル１１２を取得し、シミュレーションを実施するために必要なモデルを生成するためのものである。実績データ記憶部１１０に格納されるデータとしては、空調熱源設備における電力消費量、運転量、空調負荷熱量、もしくは、外気温度、外気湿度などがある。設定データ１１１には、空調熱源設備の初期設定、契約電力、電気料金などが格納される。設備モデル１１２においては、熱源機、空調機、二次ポンプ、熱源ポンプ、冷却塔ファン、冷却塔ポンプ等の設備特性式などが格納されている。
【００１４】
シミュレーション実行部１０３においては、シミュレーションモデル生成部１０２にて生成したシミュレーションモデルを用いて、シミュレーション計算を実施する。出力されるシミュレーション結果としては、例えば、空調熱源設備の電力消費量、電力コスト、ＣＯ２排出量などが挙げられる。
【００１５】
空調熱源最適制御装置１００において、最適化アルゴリズムに従って最適化計算を実施する最良解演算部１０１は、出力値評価部１０４、制御設定値生成部１０５および制御設定値判定部１０８を備える。出力値評価部１０４においては、シミュレーション実行部１０３により算出された最新のシミュレーション結果と、これまでのシミュレーションにより得られた最良解を比較し、最新のシミュレーション結果が優れていれば、最良解に係るデータ（制御設定値、評価値など）を更新する。制御設定値生成部１０５は、空調熱源設備の制御空間において、さらなる最良解が存在しないか探索するために現在の状態から、次ステップへ状態を移動する処理を行う。
【００１６】
ここで、最良解演算部１０１で用いられる最適化アルゴリズムとして、非線形最適化手法「ＰＳＯ（Particle Swarm Optimization：粒子群最適化）」（J.Kennedy and R.Eberhart、” Particle Swarm Optimization”、Proceedings of IEEE International Conference on Neural Networks、Vol.IV、pp.1942-1948、Perth、Australia、1995）を用いるものであって、複数の空調熱源設備のエネルギー相互依存関係を考慮した制御設定値に相当する複数の探索点が同時に探索空間を移動しながら最適解を探索する。ＰＳＯにおける制御設定値生成部１０５の最適解探索式は、式（１）、（２）で表される。
【００１７】
【数１】
2009014300.tif 000003
ｉ                ：エージェント番号
ｋ                ：ステップ数（繰り返し計算回数）
Ｖik               ：現在の移動ベクトル
pbestｉ            ：各エージェントの過去の最良解（個々）
gbest             ：全エージェントの過去の最良解（群れ）
rand1()、rand2()   ：０から１までの一様乱数
w,c1,c2            ：重み係数
Ｖik＋１             ：次ステップの移動ベクトル
ｘik＋１             ：次ステップの探索点
【００１８】
探索空間上の探索点をエージェントと呼ぶ。複数のエージェントが同時に探索空間を移動しながら最適解を探索する。この発明においては、式（１）の移動ベクトルｖがその変化量（移動量）に相当し、式（２）の探索点ｘが空調熱源設備の制御設定値に相当する。
【００１９】
制御設定値判定部１０８は、この発明に係る処理である。制御設定値判定部１０８は、制御設定値生成部１０５にて求めた次ステップの移動ベクトルが、更なる最適解が存在する可能性がある制御空間へ向かっているか否かを判定するものである。
【００２０】
図３に、空調熱源最適制御装置１００の制御内容であるフローチャートを示す。全体の処理の流れは、図２の制御システムで述べた通りで、Ｓ１からＳ４の処理は、公知である。Ｓ４においては、ＰＳＯにおける最適解探索式により、次ステップ（ｋ＋１）の移動ベクトルｖと探索点ｘを算出する。
【００２１】
この発明に係る実施の形態１による処理はＳ５からＳ７であり、空調熱源最適制御装置１００の制御システム（図２）の制御設定値判定部１０８に係る処理である。Ｓ５は、制御設定値の判定処理を実施すべきか否かを見極めるためのものである。具体的には、現在の探索点ｘが空調熱源設備の制約条件を満たしているか確認を行う。
【００２２】
制約条件とは、出力値評価部Ｓ３にて予め定めるものであり、例えば空調熱源設備の出力最大値または最小値、空気吹出し温度１８の最大値、最小値、室内環境（ＣＯ２濃度など）の観点からの送風機ファン４の風量の下限値などが挙げられる。制約条件を満たしていないと判定した場合は、Ｓ４にて算出した移動ベクトルｖと探索点ｘを次ステップの値として確定し、探索点ｘを制御設定値とする。制約条件を満たしている（違反数ゼロ）場合は、Ｓ６の処理へ移行する。
【００２３】
Ｓ６においては、Ｓ４の式（１）にて算出した移動ベクトルｖが、空調熱源設備の制御空間上において最良解の方向へ導いているか否かを判定するものである。最良解の探索空間の方向へ導いていないと判定した場合は、次ステップの移動ベクトルｖおよび探索点ｘを修正する。
【００２４】
判定用データ１１３は、空調熱源設備の制御における大局的な相関関係から、最良解の探索として好ましくない制御方向を定性的に予め示すものである。実施の形態１において、判定用データ１１３は、予め定められた入力フォーマットに従い、エネルギー管理者、ビルオーナ、運転管理員、システム設計者などが入力するものとする。また、空調熱源設備における制御対象が固定の場合は、最良解演算部１０１の最適化アルゴリズムに直接入力することも考えられる。
【００２５】
判定用データ１１３の一例を図４に示す。設備、制御対象、制御方向を入力することにより、最良解演算部１０１の最適化アルゴリズムにおける移動ベクトル、判定式を決定する。入力例（ａ）においては、空調熱源設備の大局的な制御の上で成り立たない制御方向を示している。具体的には、熱源機２は、出口温度１４を上昇（増加）させることにより、室７の負荷熱量を処理するために、二次ポンプ３もしくは、送風機ファン４の出力を増加させる必要があるのは、図１における説明の通りである。このため、送風機ファン４および二次ポンプ３の制御量を減少方向へ導く制御は成り立たない。
【００２６】
入力例（ｂ）は、空調熱源設備における省エネ制御の観点から、好ましくない制御方向を示している。具体的には、図１を用いて説明を行う。熱源機２の出口温度１４を例えば７℃から９℃に変更し、二次ポンプ３による送水流量が減少した場合、冷水温度上昇により室７の負荷熱量を処理するためのエネルギー補完は、送風機ファン４で対応することになる。この場合、送風機ファン４の出力増加により、冷水と空気の熱交換率が増加するため、空調機出口側の冷水還温度１７は上昇する。温度上昇した冷水が、再び熱源機２を通過した場合、従来の熱源機出力では出口温度目標設定値（９℃）を保てなくなるため、バイパス弁６による調整、もしくは熱源機出力（増加）による調整が必要となり、結果として省エネ制御が成り立たない可能性がある。
【００２７】
図２における判定用データ１１３を考慮した制御設定値判定部１０８により、現在の探索点から次ステップの探索点へ移動する場合、最良解が存在しない方向へは移動させないようにすることを特徴としている。
【００２８】
図３におけるＳ７は、Ｓ６にて移動ベクトルｖが修正対象と判定した場合、移動ベクトルｖおよび探索点ｘの修正を行うものである。具体的には、Ｓ４にて算出した次ステップの移動ベクトルｖおよび探索点ｘを下式（３）および（４）に従って現在のステップに置き換える処理を実施する。
【００２９】
【数２】
2009014300.tif 000004
ｘik               ：現在の探索点
【００３０】
修正を行った移動ベクトルｖおよび探索点ｘは、再びＳ４へ移行する。以上の処理により求められた次ステップの探索点ｘは、Ｓ８にてシミュレーション実行（Ｓ２）に入力する制御設定値とし、空調熱源設備の制御空間上にて、さらなる最良解の探索を実施する。また、Ｓ９にて計算終了と判定した場合は、これまでの探索における最良解となる空調熱源設備の制御設定値を出力する。
【００３１】
図２の最良解演算部１０１によるＰＳＯの最適化アルゴリズムにおいて、空調熱源系統の各設備の定性的な関係を考慮した判定用データ１１３を用いた制御設定値判定部１０８の処理を実施することにより、探索空間にて不要な領域を排除することが可能となり、対象の制御設定値が増加した場合、つまりＰＳＯにて解くべき最適化問題が拡大した場合においても、高速な求解が可能となる。
【００３２】
例えば、制御対象を３つの空調熱源設備（熱源機、送風機ファン、二次ポンプ）とした場合、最良解が存在しないか探索するために、現在の状態から、次ステップへ状態を移動するための制御方向は８通り考えられる。この発明によれば、予め最良解が存在しない方向は検索対象から排除されるため、判定用データとして図４（ａ）及び（ｂ）に示す２通りの制御方向を検索対象外とすれば、従来の全ての制御方向を検索する場合と比較して、最適化検索の求解速度は約２５％向上する。
【００３３】
従来技術においては、最良解を高速に検索するために、初期処理として、最適計算を繰り返し実施する必要があるが、この発明においては、予め制御方向を限定するため、初回の最適計算から速度向上を図ることが可能となる。
【００３４】
実施の形態２．
また、空調熱源最適制御装置は、図５に示すシステム構成でもよい。図５における空調熱源最適制御装置１００Ａは、図２に示す実施の形態１における構成に対し、新たに判定用データ生成部１２０を備えている。判定用データ生成部１２０は、設備モデル１１２の各空調熱源設備の電力量算出式を用いてエネルギー相互依存関係を考慮した判定用データ、つまり実施の形態１における判定用データ１１３を人の手を介さずに生成し、制御設定値判定部１０８に出力する。ここで、例えば、設備モデル１１２には、式（５）〜（７）に示す空調熱源設備の電力量算出式が格納されている。
【００３５】
【数３】
2009014300.tif 000005
Ｙａ               ：熱源機電力量
Ｙｂ               ：送風機電力量
Ｙｃ               ：二次ポンプ電力量
Ｘａ               ：熱源機設定値（出口温度）
Ｘｂ               ：送風機設定値（風量）
Ｘｃ               ：二次ポンプ設定値（流量）
【００３６】
式（５）〜（７）はそれぞれ図１に示す熱源機２、送風機ファン４、二次ポンプ３の電力量算出式を示す。電力量算出式は、制御手法、設備容量などで異なるが、電力量Ｙは、制御設定値Ｘを入力することにより求まる。また、空調処理熱量と制御設定値の関係は、式（８）、（９）で表される。
【００３７】
【数４】
2009014300.tif 000006
Ｑ１               ：空調処理熱量（冷水）
Ｆｗ              ：冷水流量
ｃｗ               ：水の比熱
ρｗ               ：水の密度
ｔｗｒ              ：冷水還温度
ｔｗｓ              ：冷水往温度
Ｑ２               ：空調処理熱量（空気）
Ｆａ              ：空気風量
ｃａ               ：空気の定圧比熱
ρａ               ：空気の密度
ｔａｒ              ：室内温度
ｔａｓ              ：空気吹出し温度
【００３８】
式（８）、（９）において、twsは熱源機２の出口温度Ｘa、Ｆaは送風機ファン４の風量Ｘb、Ｆwは二次ポンプ３の流量Ｘｃに相当する。式（５）、（６）、（７）との関係から、空調熱源設備の電力量が増加する方向（熱源機：出口温度を下げる、送風機ファン：風量の増加、二次ポンプ：流量の増加）に制御した場合は、式（８）、（９）の空調処理熱量は増加する。つまり、現在の空調熱源設備の制御設定値にて、空調熱量を処理することが可能な場合、さらに、全ての空調熱源設備の電力量（出力）が増加する方向への制御は実施しない。
【００３９】
実施の形態２においては、このような空調熱源設備の大局的な制御にて成り立たない判定用データの生成について、設備モデル１１２の空調熱源設備の電力量算出式を用いることを特徴とする。
【００４０】
効果としては、判定用データの自動生成により、解くべき最適化問題の拡大に関らず、精度の高い判定用データを生成することが可能となる。
【００４１】
実施の形態３．
実施の形態３における図６に示す空調熱源最適制御装置１００Ｂのシステム構成では、新たに電力量計算部１２１Ｂを備える。電力量計算部１２１Ｂは、制御設定値生成部１０５からの探索点（制御設定値）を入力データとして、現在および次ステップの空調熱源設備の全体電力量を算出する。電力量計算部１２１Ｂにて算出した結果は、判定用データとして、判定用データ生成部１２０Ｂへ追加する。そして、制御設定値判定部１０８Ｂは、判定用データ生成部１２０Ｂからの現在および次ステップの空調熱源設備の電力量を比較することで、次ステップの電力量の算出に用いた空調熱源設備の制御設定値が省エネの制御方向になっているか判定し、省エネの制御方向に向かうまで次ステップの移動ベクトルおよび探索点の修正を繰り返し実施させ、制御設定値が省エネの制御方向になっていれば、現在の探索点を制御設定値として決定する。
【００４２】
図７に、空調熱源最適制御装置１００Ｂのフローチャートを示す。図７においては、図３のフローチャートに、現在および次ステップの探索点について判定する処理Ｓ２０を備えている。実施の形態３においては、現在の電力量と次ステップの電力量を比較することにより、次ステップの電力量の算出に用いた空調熱源設備の制御設定値が省エネの制御方向になっているか判定を行うことを特徴とする。
【００４３】
また、実施の形態３においては、次ステップの探索点が省エネ制御になっていると判断されるまで、繰り返し計算を実施することになるが、空調熱源設備における電力量の算出式は、実施の形態２における式（５）、（６）、（７）の通り、電力量Ｙに対する、入力データは設定値Xのみであるため、非常に短時間で求めることができる。実施の形態３を実施することにより、多くの計算時間を要する空調熱源最適制御装置１００Ｂのシミュレーションの計算回数を削減することが可能となり、トータルでの大幅な時間短縮につながる。
【００４４】
このように、空調熱源設備電力量算出式より、現在および次ステップの設備の電力量を算出し、次ステップにおいて省エネ制御になっている探索点のみ選択することにより、さらなる高速な求解が可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００４５】
【図１】この発明の対象となるビル施設における空調熱源系統を示す図である。
【図２】この発明の実施の形態１に係る空調熱源最適制御装置を備えた、ビルにおける空調熱源設備の制御システムを示す図である。
【図３】この発明の実施の形態１による空調熱源最適制御装置の制御内容を示すフローチャートである。
【図４】この発明の実施の形態１において、制御対象を３つの空調熱源設備（熱源機、送風機ファン、二次ポンプ）とした場合の最良解が存在しないかを探索する際の判定用データを示す図である。
【図５】この発明の実施の形態２に係る空調熱源設備の制御システムを示す図である。
【図６】この発明の実施の形態３に係る空調熱源設備の制御システムを示す図である。
【図７】この発明の実施の形態３による空調熱源最適制御装置の制御内容を示すフローチャートである。
【符号の説明】
【００４６】
１  空調機、２  熱源機、３  二次ポンプ、４  送風機ファン、５  熱源ポンプ、６  バイパス弁、７  室、８  空調コイル、１０  空調機電力消費量、１１  熱源機電力消費量、１２  二次ポンプ電力消費量、１３  室内温度、１４  熱源機出口温度、１５  熱源機入口温度、１６  冷水往温度、１７  冷水還温度、１８  空気吹出し温度、１９  冷水流量、２０  冷却塔ファン、２１  冷却ポンプ、１００、１００Ａ、１００Ｂ  空調熱源最適制御装置、１０１  最良解演算部、１０２  シミュレ−ションモデル生成部、１０３  シミュレーション実行部、１０４  出力値評価部、１０５  制御設定値生成部、１０８，１０８Ｂ  制御設定値判定部、１２０，１２０Ｂ  判定用データ生成部、１２１Ｂ  電力量計算部。
【図１】
2009014300.tif 000007
【図２】
2009014300.tif 000008
【図３】
2009014300.tif 000009
【図４】
2009014300.tif 000010
【図５】
2009014300.tif 000011
【図６】
2009014300.tif 000012
【図７】
2009014300.tif 000013