空調熱負荷予測を利⽤した蓄熱システム

報告内容① 蓄熱式空調システムについて② 熱負荷予測について③ 三晃空調の取り組み紹介④ ビル⽤マルチ空調システムとの⽐較⑤ まとめ

①蓄熱式空調システムについて

蓄熱式空調システムについて蓄熱槽を設けて熱を蓄えることにより、熱の⽣産と消費を時間的にずらすことが可能なシステムです。

⼀般財団法⼈ヒートポンプ・蓄熱センター ホームページより

蓄熱式空調システムについて
夜間に熱源機を運転して空調に必要な冷温熱を作って蓄熱槽にためておき、昼間にその熱を取り出して空調するといった運転が可能です。

⼀般財団法⼈ヒートポンプ・蓄熱センター ホームページより

蓄熱式空調システムのメリット• 熱源容量の軽減• エネルギー有効利⽤性• 熱源運転効率の向上 • 熱回収適⽤性• 運転の⾃由性（負荷対応性）• 機器保全性• ヒートバランスの容易• 防災対策蓄熱式空調システムの問題点①• 蓄熱槽効率とは＝実際に利⽤できる熱量÷名⽬的に蓄えられる熱量• 蓄熱槽効率低下の原因• 往還温度差が⼩さい（⼆次側ファンコイルユニット等）• 蓄熱槽のピストンフロー特性が悪い

蓄熱式空調システムの問題点①悪い例

蓄熱式空調システムの問題点①良い例

蓄熱式空調システムの問題点①• これまでファンコイルでは、⼗分な往還温度差がつかないと考えられていた• ⼩⽔量⽐例⼆⽅弁を⽤いたい変流量制御により、ファンコイルユニットも⼗分な往還温度差が確保できるようなった。
• 更に往還温度差が⼩さい場合は、⾵量を増やす制御も効果的である。

蓄熱式空調システムの問題点①• ⼗分に温度差が付いた
温度プロファイル例（温度成層型⽔蓄熱）• 蓄熱槽効率 150％
• 往還温度差
設計値10K→実測値17K

蓄熱式空調システムの問題点②
蓄熱槽の不適切の運転• 夜間に最⼤容量まで蓄熱を⾏う⇨ 熱が残る ⇨ 蓄熱槽からの熱損失• 夜間蓄熱量を少なくする⇨ 熱が不⾜ ⇨ 昼間に熱源運転（追掛け）蓄熱運転を最適化するには蓄熱式空調システムを最適運転するためには、無駄な蓄熱、無駄な追掛け運転をなくする必要がある⇨将来利⽤する熱量が分かれば、必要分の蓄熱、必要分の追掛け運転が可能になる

将来利用する熱量→熱負荷の予測技術

②熱負荷予測について

熱負荷予測について蓄熱システムの不適切な運転を避けるために24時間程度の近未来の熱負荷を予測⇨ 最適運転⽅法を決定
より効率的･合理的な蓄熱システムの運転のために｢熱負荷予測｣という新しい技術の実⽤化⇨ CO2の削減や地球･地域環境の保護

熱負荷の予測技術の歴史
大阪大林組ビル竣工
1973年 国内初のコンピューターによる予測を含む空調最適制御
空気調和・衛生工学会 蓄熱最適化委員会/負荷予測WG
1998年 熱負荷予測ベンチマークテスト実施
第三次人工知能ブーム
各社、機械学習を用いた熱負荷予測を発表
現在

1973年

⼤阪⼤林組ビル

⼤阪⼤林組ビル• 1973年1⽉竣⼯ 地上32階 延床50,292㎡• 冷凍機容量 57.3W/㎡• 冷⽔槽 2,100ton、冷温⽔槽 1,500ton• カルマンフィルターによる熱負荷予測と蓄熱槽プロフィール予測による蓄熱運転の最適化制御

⼤阪⼤林組ビル• カルマンフィルター• アポロ計画で⽤いられたと⾔われている• 現在では、カーナビゲーションシステムなどに利⽤されていると⾔われている• 翌⽇の熱負荷を、下記の情報から予測① 当⽇の熱負荷② 当⽇の外気温度（各時刻）③ 翌⽇の天気予報に基づく外気温度（夏︓最⾼気温、冬︓最低気温）

1998年

熱負荷予測ベンチマーク

熱負荷予測ベンチマークテスト• トライアル１• 地下1階、地上11階、延床⾯積38,400㎡• 建物の⼀部の階の熱負荷を1か⽉に渡り予測• トライアル２• 地下1階、地上9階、延床⾯積5,400㎡• 22時までに得られるデータと、翌⽇の天気予報データを⽤いて、翌⽇の時刻別熱負荷を予測

熱負荷予測ベンチマークテスト トライアル1
順位手法
１ 階層Bayes的ニューラルネット
２ ニューラルネット
３ カルマンフィルタ法
４ リカレント型ニューラルネット
５ 状態空間モデル

誤差2.82％
3.91％
4.16％
4.43％
4.54％

熱負荷予測ベンチマークテスト トライアル2
時間
１位
熱負荷
TCBM+ARIMA
全日
平日
土日

（5.4％）
TCBM+ARIMA（5.9％）
GMDH（3.3％）

２位

３位

カルマンフィルタ ニューラルネット（6.0％）（6.0%）
カルマンフィルタ
（6.4％）
TCBM+ARIMA（3.6％）

ニューラルネット（6.7%）
リカレント型
ニューラルネット（6.7%）

予測に⽤いられた⼿法（モデル）• カルマンフィルタ• 線形重回帰• GMDH• 状態空間• ニューラルネットワーク • ARIMA※8種類の⼿法が提案 ‥等

予測⼿法の紹介• GMDH（Group Method of DataHandling）• 変数の組み合わせ計算法• 負荷の実績、外気温度（最⾼、最低、平均）、機器の運転時間、天気予報外気温度など、多くの変数から任意の２つを組み合わせて、予測値を求める式を構成• 既知のデータの半分を使って、変数に対する係数を求める。残りの半分のデータを使って、精度の⾼い組み合わせを判定する• これを1つの層とみなし、良い結果を得るまで繰り返す

現在

第三次⼈⼯知能ブーム

第三次⼈⼯知能（AI）ブーム• ⾞の⾃動運転、囲碁・将棋のプロとの対戦で、空前のAIブーム（第三次）となっている• AIの定義は、⼀定していない• 機械学習︓AIの⼀つで、データをコンピューターに学習させ、判断させる→熱負荷予測• ディープラーニング︓多層ニューラルネットワークの事で、コンピューターの性能向上で実現コンピューター性能の⽐較
1973年
演算速度
加算3.2μs
基準
32kbyteメモリ
基準
ディスク容量 512kbyte
記録装置
ドラム

1998年
Pentium
約1000倍128Mbyte
4096倍
2Gbyteハードディスク

現在
Xeon 8コア
260万倍
32Gbyte
100万倍
1TbyteSSD（半導体）

③三晃空調の取り組み紹介

三晃空調の取り組み紹介• 弊社研究開発部⾨の技術顧問である、名古屋⼤学名誉教授 中原信⽣先⽣の指導の下、1996年より蓄熱最適化制御の研究に着⼿• 蓄熱最適化制御のための負荷予測
ヒートポンプ・蓄熱センター委託研究
蓄熱最適制御システムの実証他（H21年〜H27年）• 名古屋⼤学CKK棟 OPC実証報告

熱負荷予測グラフ例

負荷[GJ/h]

KLMN

GMDH

NN

外気温度

予報温度

450.9

400.8

350.7

300.6

250.5

200.4

150.3

100.2

50.1

00

‐59/1
9/1

9/2

9/3

9/4

9/5

9/6

9/7

温度[℃]

実測負荷

1

⼀般的な蓄熱制御の例
熱源ON

熱源ON

熱源停止

蓄熱目標

蓄熱目標達成蓄熱量

無駄な蓄熱

蓄熱最適制御の例
熱源ON

熱源ON

熱源停止

予測あり
蓄熱目標

蓄熱目標達成蓄熱量

無駄な蓄熱

蓄熱最適制御の例

予測と実利用熱量の差を学習

最適制御

従来制御

効果

予測により、無駄な蓄熱、無駄な熱源の追掛け運転を少なくできます熱負荷予測のポイント・問題点• どのようなデータを学習させるか• 過去の負荷データ、気象データ、天気予報• 曜⽇や休⽇の処理• 平⽇のデータに⽐べ休⽇のデータは少ない• チューニング• 良い予測結果を得るには、チューニングが必要• 数学的に難解な予測⼿法を誰がチューニングするのか︖

④ビル⽤マルチ空調システムとの⽐較

ビル⽤マルチ空調システムとの⽐較
⽐較対象建物概要
建物名称
延べ床⾯積
建物種別

名古屋⼤学研究所共同館
7,046m2(検討対象︓4,403m2、8階)
研究実験棟

⽤途構成割合 教官・院⽣室︓50%、実験室︓17%
竣⼯
2013年2⽉
⼀般系統熱源 温度成層型蓄熱槽126m3×2槽
井⽔熱源⾼効率HP100RT
⼀般系統空調 ⼤温度差確保FCU+エコ外気導⼊⽐較内容• ランニングコストを算出• BESTによるシミュレーションを利⽤• イニシャルコストを算出• 空調設備⼯事• 建築⼯事（蓄熱槽躯体、PAC室外機置場など）→蓄熱システムのコストアップを単純回収を算出すると。。。

詳しくは、空衛学会の論⽂を参照
ください︕︕︕
空気調和・衛⽣⼯学会⼤会 ⾼知

まとめ

まとめ
• 蓄熱技術の進歩• FCUへの⼤温度差確保弁採⽤• 熱負荷予測により、必要分の蓄熱・追いかけ運転• 機械学習・AI技術の発達、IOTの普及により、蓄熱システムは、より扱いやすいものになるだろう• 蓄熱技術の継承

ご清聴ありがとうございました。