バーチャルセンサ利用の可能性
環境シミュレーションの精度検証に関する研究
Possibility of Using Virtual Sensor
Study on evaluation of environmental simulation○吉田 友紀子*1
Yukiko YOSHIDA＊1*1 茨城大学大学院理工学研究科都市システム工学専攻

助教

博士（工学）

Assistant Professor, Major in Urban and Civil Engineering, Graduate School of Science and Engineering, Ibaraki University,
Ph.D
キーワード：熱負荷計算; 実測; 検証; 快適性; バーチャルセンサ
Keywords: Thermal load calculation; actual measurement; evaluation; comfort; virtual sensor

1. はじめに
近年，研究のみならず，設計においても環境シミュレーションの利用は盛んに行われている。しかし，設計時のシミュレーション条件通りに運用されている事例は少ない。そのため，建築設備設計の性能検証（コミッショニング）という専門分野において，学術的に技術が確立されているほどである。
ま た ， 国 際 的 に は ， 2004 年 に 初 回 が 開 催 さ れ た
IEA-SHC Task34/ ECBCS Annex 43（IEA34/43）Testing andValidation of Building Energy Simulation Tools※1 において，BESTEST という建物モデルを用い，各国ソフトウェアの計算精度の検証がされている。現在，実測と環境シミュ
レーション精度の比較検討はこれからという段階にある。
当方は，国土交通省グリーン庁舎指針※2 に準拠した国

図１． 温暖化棟の建物外観（2001 年竣工）
表１

温暖化棟における建物概要

立環境研究所地球温暖化研究棟（2001 年竣工，以下温暖
施設用途

研究棟，実験棟の間，設計から運用時までの各種環境配慮技術の技術検構造及び鉄筋コンクリート構造

証※3，当時山武との共同研究により BAC-net 通信を用い規模

た照明・空調自動コントロール技術開発※4 に至る一連の建築面積

2059.86 m2

知見を有している。

延床面積4884.58 m2

空調面積

建物内事務所面積

化棟，図１，表１）にて，約 6 年間計測担当をした。そ

今回，環境シミュレーション技術を用いたリアルタイ

3 階(塔屋 1 階)

839.16 m2

ム制御技術の応用として，バーチャルセンサの利用可能（東側 189.06 m2×2，西側 230.52 m2×2）性について，経験に基づく知見を報告する。

実 験 室 対 象 面 積
155.04=1421.7m

2. 熱負荷計算世界において，計算理論が最も精密な熱負荷計算ソフ

交流会議室 163.14 m2
会議室 45.82 m2

トウェアは，日本が開発した BEST シミュレーション※5である。プログラム操作が複雑で，英語版は存在しないため，ユーザーは日本国内の専門家のみとなっている。
開発当初は，建築確認申請時の提出にも認められる省エ
ネ計算ソフトとして利用可能となるように開発された。
しかし，現在の建築確認申請時に認められる，省エネ
日本建築学会情報システム技術委員会
第 44 回情報･システム･利用･技術シンポジウム論文集， 567-570 ， 2021 年 12 月，京都
Proceedings of the 44th Symposium on Computer Technology of Information ，Systems and Applications ， AIJ ， 567-570 ， Dec. ， 2021 ， Kyoto

633.33 × 2+

2

機械室 439.2+58.4+45.82×2=589.24m2
設計

大谷研究室・日本設計

設計共同体

監理

国土交通省大臣官房官庁営繕部
筑波研究学園都市施設管理センター
株式会社大谷研究室－ 567 －

WEB プログラム※6 が別途で開発されている。床面積 300㎥以上の建築物すべてを簡易に計算できるように作られ■重点計測エリア

6000

20
79

たもので，BEST シミュレーション理論との整合性はない。

VAV

建築設備設計は，主に冷暖房のピーク時に必要とされる機器能力を算出するために，熱負荷計算ソフトが利用される。さらに，通称「茶本」と呼ばれる，国土交通省
建築設備設計基準※7 に則り，必要冷暖房負荷に安全率な

AHU

29700

どをかけるため，実際の運用時に必要な空調負荷よりも

グ
ィン
ウ

図２

本論では，BEST シミュレーションが開発される以前に
表２

温暖化棟における照明・空調自動コントロール技術開発を用いた，バーチャルセンサの利用例を示す。

温暖化棟は，外皮性能向上を中心に，Low-E（複層）ガ

温暖化棟における計測ポイント一覧
代表室

室内代表温度

○（1点）

○（5点）

○（22点）（データ10分間隔）

PMV

○（1点）

×

×

○（3点×5）××

グローブ温度球

○（1点）

×

×

窓面温度

○（7点）

×

×

吹出し温度

○（2点）

×

×

空調実態

FCU熱量・流量

○（5点）

○（5点）

○（4点×5；補正必要）（データ30分間隔）

AHU熱量・流量×○（5点）○（4点×5）

VAV稼動状況○（温湿度2点・風速計4点）○（温湿度9点）

×○（系統別3点）○（2点）○（4点×2）

○（1点）

○（1点）

○（4点）

流率 U:2.55W/（㎡・K）〕，ルーバー型庇｝（1.5ｍ）の設
蛍光灯 32W，設定照度 700lx），空調中央熱源方式，VAV制御が採用され，CASBEE ランク A の建物性能を有する。
また，各種環境配慮技術の検証のため，BEMS による大研究対象エリア

室内環境〔熱貫置，バルコニー床面に高アルベド塗料，照明自動制御（Hf

重点計測エリア
壁面日射量（1点）、外気温（1点）

外界条件（データ10分間隔）

上下温度

ラス：普通ガラス 6 ㎜+空気層 6 ㎜+Low-ε6 ㎜

研究対象エリア

温暖化棟概況と計測エリアを行ったため，世界標準として認知度が高い熱負荷計算
TRNSYS

ング
代表室

Ｎ

西

3．地球温暖化研究棟におけるバーシャルセンサ運用例

※8

FCU

0
70
35

大きな能力の空調機器が選定される。

東ウィ

室内電力消費量

照明（データ30分間隔）

コンセント

合計

建物全体約600点（研究対象エリア内139点）

規模な計測システム（図２～４，表２）のとおり構築された。実験用計測システムとしては，2004 年 IEA34/43
会合時に世界トップと認められた。
ただし，環境シミュレーションと実測を照合すると，■VAV吹出口4個（400×400）■FCU吸込口(400×400)■FCU吹出口（1200×300）■VAV吸込口（450×450）
VAV室内感知温湿度ｾﾝｻ■Hf照明32W×3本（照明自動制御）

まず室内温度センサを空調操作盤側面（図５）から AHU
吸込口付近天井２ｍ（図６）へ移設を行う必要が生じた。

1200㎜

H=2000㎜

図５室内空調操作盤

2005/7/25
16BEMS敷設・温度センサ交換工事終了

図６（改善前：盤側面温度センサ）

図３

報告 H1132700

センサ交換：FCU室内感知温度センサと同種のもの（精度：±0.3℃）をAHU吸込口位置付近の床上2mに設置

ｲﾝﾃﾘｱ●熱電対・22点

6000
FCU室内感知温度ｾﾝｻ
ﾍﾟﾘﾒｰﾀ（窓面より1m）●窓面温度計測用赤外線熱電対・7点

図４●ｸﾞﾛｰﾌﾞ温度球・2点
20窓面から1000,3500mm
高さ1200mm
79○PMV計・室内中央1点高さ1200mm（着衣量0.8clo,代謝量1.2met）○上下温度・5点×3本（60W）（高さ100,500,1200,1800,2600mm）

人体

代表室内の室内環境計測システム

室内温湿度センサ（改善後：床上２ｍ）

重点計測エリア（3 階東）内の空調システム－ 568 －

2005 年 12 月 29 日から 2006 年 2 月 3 日平日のみの計測値から，熱負荷計算に用いる入力条件である，在室人数，機器発熱，照明における日々の運用実態と設計値の表３

研究対象エリア内設計値と実測（平均値）の比較

研究対象エリア内

1人あたり

設計値と実測の比較

占有面積

単位

差を，表３に示す。運用時の在席率は約 50％であり，コ
そピーク時の半分程度の内部発熱となる。

Wh/㎡

22

11

6

ピーク値
設計時の想定値

13.1

0.08

31

29

26

9.6

0.1

在室密度〔人/㎡〕

0.04
0.02
0

実測，パターン値，在室人数実測から予想される内部発熱負荷を比較したところ，在室人数から求める内部発熱

図７

負荷推定値よりもパターン値の方が実測に近い値を示し

3000

0:00

4:00

8:00

12:00

16:00

20:00

研究対象エリアの時刻別在室密度平均値

2500

パターン値（日平均）
内部発熱G〔W〕

を用いた。そのほか，空調の設定変更から設置値どおりがかえってエネルギーロスに繋がることがわかっている。

平日：2005/12/29～2006/2/3

実測たため，TRNSYS 入力スケジュールは，図９のパターン値

在室人数の出入りを頻繁にリアルタイムに制御すること

20

0.06

HHS：人体 60W/人 ，HLS：照明， HES：コンセント負荷]をに室温が安定するには 15 分から 20 分ほど要するため，

29

研究対象エリア2階西在室密度研究対象エリア2階東在室密度研究対象エリア3階西在室密度研究対象エリア3階東（重点計測エリア）在室密度0.08

慮した顕熱負荷：HG ※ （W） = 0.7HHS＋ 0.5HLS ＋ 0.7HES

Wh/㎡

Wh/㎡

0.07

計測エリア，代表室の在室密度の時刻別平均値である。

媒介とした対流分の重み係数（対流+輻射/熱取得）を考

照明

人/㎡

0.1

取得要素に対する瞬時応答係数の輻射熱分と表面熱流を

コンセント

15.4

図７は，前述の計測日における研究対象エリア，重点していた。図８のとおり，内部発熱負荷合計※9 [室内熱

総合

㎡/人

（ピーク値）

コロナ前であるため，日々の運用はほぼパターン値を示

機器定格

平均値

実測

ンセント，照明が人の動きにより変動するため，おおよ

在室人数

2000

1500

時刻別熱負荷予測（在室人数実測）

1000

500

４．バーチャルセンサ利用によるハイブリッド空調へバーチャルセンサとしての TRNSYS 熱負荷計算（表４）00:00 6:00 12:00 18:00 0:00 6:00 12:00 18:00 0:00 6:00 12:00 18:00 0:00 6:00 12:00 18:00

図８ごとの空調の運用判定を行い運用したところ，室内温湿

14

シミュレーション内部発熱負荷〔W/㎡〕の利用は，前日 20 時の天気予報を基に，次の日の 1 時間
度の TRNSYS 計算値と実測値（夏期：図１０，中間期：図１１）はおおむね合致した。そのため，TRNSYS 計算時間
約 5 分終了時（図１２）の空調判定結果を空調制御にダ
イレクトに用いることが可能となった。
バーチャルセンサの運用にあたっては，毎正時の BEMS
通信量が多いため，正時を避けて，BEMS データ上のデー
タ上書きを行うことで，従来制御による運用を継続させつつ，管理上の問題はないように工夫した。

ほぼ TRNSYS 熱負荷計算結果の運用判定であった。

スケジュール

1時間データ

12
10

照明負荷

8

ｺﾝｾﾝﾄ負荷

人体発熱

6
4
2
0

BAC-Flex 上の数理計画法リアルタイム制御（図１３）も同時に運用したものの，エネルギー削減への寄与は，内部発熱負荷合計 HG の予測

7:00

図９

9:00

11:00 13:00 15:00 17:00 19:00

シミュレーション（TRNSYS）入力スケジュール
表４

さらなる検討として，外皮性能が良く，自然通風利用

TRNYS の計算条件
暖房設定温度 23℃
冷房設定温度 25℃
設定湿度 40%の流れがあらかじめ設計されており，一方向の場合，内暖房設定温度 20℃
冷房設定温度 27℃
設定湿度 40%

部発熱負荷合計 HG の除去を目的として，自然通風利用判

外気取入・冷房禁止

計算条件 1

計算条件 2定（図１４）の付加を検討した。ほぼ運用実態として，

外気取入・冷房許可

計算条件 3

計算条件 4

実測でも問題がないことを確認している。

・気象条件は、前日20：00の天気予報値（外気温、湿度、日照時間）を用いる。
・平日、休日の区別はある。
・室内発熱量については、実測に基づいたパターン値（表1）を使用する。
・運転スケジュール(暖房 制御／成り行きフラグ)
・運転スケジュール(冷房 制御／成り行きフラグ)
・発熱量スケジュール(在室人数 人/m2)
・発熱量スケジュール(照明 W/m2)
・発熱量スケジュール(電源機器 W/m2)
・発熱量に換算するAHUﾌｧﾝ動力スケジュール (W/m2)
・外気取入冷房スケジュール

5．まとめ
本論では熱負荷計算結果をバーチャルセンサをセンサ代替として利用することの可能性を実測結果と共に示した。当紙面上の記載が難しいものの，風や光のシミュレ

報告 H113－ 569 －

ーションも同様に検討を行っており，今後報告する予定

40

である。
温度 [℃]

30［参考文献］
1） IEA-SHC

Task34/ ECBCS Annex 43（IEA34/43）Testing and Validation of Building Energy
Simulation Tools, https://task34.iea-shc.org/（アクセス日 2021.10.1）
2） 国土交通省グリーン庁舎指針，2010
室温(TRNSYS)
室温実測
外気温

0
8/1
0:00

https://www.mlit.go.jp/gobuild/sesaku/keikan/guide/
u-sesaku/u-sesaku1.htm（アクセス日 2021.10.1）
3） 平成 13―15 年度環境省地球環境総合推進費Ｂ―５６ 環
境低負荷型オフィスビルにおける地球・地域環境負荷低減効果の検証（研究代表者：一ノ瀬俊明，国立環境研究所）
https://www.env.go.jp/earth/suishinhi/wise/j/J03B56
00.htm（アクセス日 2021.10.1）
4）平成 16-18 年度環境省石油特別会計建築物における空調・照明等自動コントロールシステムに関する技術開発

図１０

9/1
0:00

シミュレーション期間

夏期の TRNSYS シミュレーションと実測の照合
40
室温(TRNSYS)
室温実測
外気温

温度 [℃]

30

20

10https://www.nies.go.jp/subjects/2005/9543_fy2
005.html（アクセス日 2021.10.1）
5 ） BEST シ ミ ュ レ ー シ ョ ン ， IBEC ，
https://www.ibec.or.jp/best/ （ ア ク セ ス 日

0
10/26
0:00

図１１

2021.10.1）
6 ） 省 エ ネ WEB プ ロ グ ラ ム ， 建 築 研 究 所 ，
https://www.kenken.go.jp/becc/ ，（ ア ク セ ス 日
2021.10.1）
7）令和 3 年版建築設備設計基準，国土交通省，シミュレーション期間

11/27
0:00

中間期の TRNSYS シミュレーションと実測の照合

https://www.mlit.go.jp/gobuild/content/001390
961.pdf，（アクセス日 2021.10.1）
8 ） TRNSYS ， http://www.trnsys.com/ ，（ ア ク セ ス 日
2021.10.1）
9）石野，木村：空調熱負荷計算法における時系列重み係数の決定に関する研究，日本建築学会論文報告集，1973 年

図１２TRNSYS-GAMS 計算用

図１３

計算終了画面BAC-Flex
制御監視装置START
日・時ループ
気象データ（外気温，絶対湿度，風速），室内温度，室内相対湿度Y

自然換気可能域：16℃＜外気温to＜26℃
0.0045＜外気・絶対湿度x＜0.012kg/kg(DA)Ｎ

空調機器ループ

室内温度幅設定
20℃＜tac ＜27℃

室負荷集計

冷房モード：室負荷＞0，暖房モード：室負荷＜0

AHU室内，給気，混合空気＝
ASHRAE快適域

YY

N※AHU混合空気を算出〔温度：ti-(ti-to)*外気比，
絶対湿度：ｘi-(ｘi-ｘo)*外気比〕

室内温度幅設定
20℃＜tac ＜27℃

Y④‘自然換気②暖房モード？
Y④‘自然換気モード？
NN④換気モード？
Y・室内，給気，還気温度

必要自然
換気風量
OK?

Ｎ

N

20℃＜ti＜28℃
・ AHU混合空気温度
19℃＜tM ＜26℃
・ 室内，給気，還気，混合空気絶対湿度
0.0045kg/kg(DA)＜x＜0.012kg/kg(DA)④換気運転※1※1 給気風量：最低風量（ 最大風量の30％）

①冷房モー
ド？
Y

①冷房
運転

報告 H113

Y

Ｎ

②暖房
運転

③加湿
運転

AHU冷暖房：VAV制御方式
給気温度ｔSA-i：16℃～26℃
ゾーン間の統合的制御は，各室室温設定(tac ）の加重平均により必要風量を算出

室内環境：ASHRAE快適域有効範囲確認
空調機器・日時ループＮ

ASHRAE快適域
20℃＜室内温度＜27℃
0.0045＜外気・絶対湿度x＜0.012kg/kg(DA)

自然換気必要風量※OK?
Y④‘自然換気（空調機運転停止
）

Ｎ

④換気
運転

室内温度幅設定
20℃＜tac＜27℃※ 内部発熱負荷合計HGN〔W〕
Cp（0.34（Wh/℃・m3））×（室温26〔℃〕－外気温〔℃〕）

図１４

温暖化棟のハイブリッド空調（機械・自然換気）判定フロー－ 570 －