クオンタイルマッピングを活用した標準設計用気象データ①
研究背景: 標準気象データと設計用気象データ
建築熱負荷計算用の気象データには平均的な熱負荷を推定するための標準気象データ(typical weather year)と最大熱負荷を推定するための設計用気象データ(design weather data)の二種類がある. 既往手法では複数年気象データを正確に代表する標準気象データが得られるか否かは気象データ次第であり, また, 気象要素間の同時生起性や連続生起性の影響を強く受ける最大熱負荷を推定するための設計用気象データの作成手法は未だ確立されていない.

研究目的: 標準設計用気象データ
標準設計用気象データ(typical and design weather year: TDWY)と名付けた標準気象データとして高精度かつ汎用性の高い設計用気象データとしての利用も可能な年間気象データを提案.

研究手法: クオンタイルマッピングを活用
ある年の気象データ(Y)に対し, 複数年の気象データ(MY)を用いたクオンタイルマッピング(quantile mapping: QM)を実施することで標準設計用気象データ(TDWY)を作成する. QMではまず年間気象データと複数年気象データのそれぞれについて累積密度関数(cumulative density function:CDF)を作成し, 年間気象データの値を等しいパーセンタイルを示す複数年気象データの値で置き換えてゆく(QM). これにより標準設計用気象デー
タが作成される. 各気象要素のCDFがMYと完全に一致するためTDWYは標準気象データとして高い性能が期待できる. また, 汎用性の高い設計用気象データとしての利用も期待される.
−1
𝑥𝑇𝐷𝑊𝑌,𝑖 = 𝐶𝐷𝐹𝑀𝑌
𝐶𝐷𝐹𝑌 𝑥𝑖

Temperature [℃]

40Y
TDWY

35302520

15024487296120

144

168

192

216

240

264

288

312

336

360

384

408

432

456

480

504

528

552

576

600

624

648

672

696

720

744

time [h]TDWY作成のダイアグラム
Typical and Design Weather Year Based on Quantile Mapping

TDWYとY(1996)の気温の時系列変化 (8月, 東京都大手町)

1/2

加藤研究室・大岡研究室・菊本研究室
Kato Lab., Ooka Lab., and Kikumoto Lab.

クオンタイルマッピングを活用した標準設計用気象データ②6300

建築熱負荷計算によるTDWYの性能評価
6000

標準設計用気象データ(TDWY)の標準気象データ及び設計用気象データとしての性能を評価するため建築熱負荷計算を実施した. 気象データは複数年(1991-2000)の観測気象データ(MY), 年間気象データ(AY), 既往の標準気象データ(Std EA),QM法により作成した標準設計用気象データ(TDWY)の4種類を使用. 解析対象はオフィスビルを想定.

6000

Sensible
20Latent
Total

NRMSE [%]

1510

Sensible Energy Demand

8060
40200
AY

Std EAJAN

TDWYMARAPR

MAYJUN

JUL

AUG

SEP

OCTNOVDEC

Month/ Weather Data

各気象データが予測する冷暖房負荷 (東京)Std EA (Cooling)
Std EA (Heating)

TDWY (Cooling)
TDWY (Heating)

2.0
1.5
1.00.50.0-0.5-1.0-1.5-2.0909598

Typical and Design Weather Year Based on Quantile Mapping

99

99.5

Std EA (Cooling)
Std EA (Heating)

TDWY (Cooling)
TDWY (Heating)

1.00.0-1.0-2.0-3.0-4.0-5.0-6.0-7.090

Percentile [%](a) 東京NBEWY,p = 𝑀𝐻𝐿𝑊𝑌,𝑝 − 𝑀𝐻𝐿𝑀𝑌,𝑝 ൗ𝑀𝐻𝐿𝑀𝑌,𝑝 × 100

AY (Cooling)
AY (Heating)

AY (Cooling)
AY (Heating)Difference of maximum energy demand [kW]AY (Cooling)
AY (Heating)Difference of maximum energy demand [kW]

同パーセンタイルに対応する最大冷暖負荷𝑀𝐻𝐿𝑀𝑌,𝑝 との一致の程度を評価した. TDWYは最大熱負荷を高い精度で予測できる.

FEB

Weather Year (WY)

Difference of maximum energy demand [kW]房負荷𝑀𝐻𝐿𝑊𝑌,𝑝 と複数年気象データにより予測される

Latent Energy Demand

100

各気象データのNRMSE (東京)Normalized Bias Error(NBE)により各年間気象データから予測される高パーセンタイル𝑝に対応する最大冷暖6300

1200𝑚

設計用気象データとしての性能評価

6000

MY
AY
Standard EA
TDWY
MY
AY
Standard EA
TDWYMYAY
Standard EA
TDWY
MYAY
Standard EA
TDWY
MYAY
Standard EA
TDWYMYAY
Standard EA
TDWY
MYAY
Standard EA
TDWY
MY
AY
Standard EA
TDWY
MYAY
Standard EA
TDWY
MYAY
Standard EA
TDWY
MYAY
Standard EA
TDWY
MYAY
Standard EA
TDWYMonthly Energy Demand [MJ/m2]

25112
෍ 𝐻𝐿𝑊𝑌,𝑚 − 𝐻𝐿𝑀𝑌,𝑚 ൙ ෍ 𝐻𝐿𝑀𝑌,𝑚 × 100
𝑀
𝑀
𝑚

9000
33600

対象オフィスビル (床面積:826.56m2, 階高3.6m)

5

NRMSEWY =Office Space (South side)

6300
N

6300

標準気象データとしての性能指標
Normalized Root Mean Square Error(NRMSE)により,各年間気象データから予測される冷暖房負荷𝐻𝐿𝑊𝑌 と複数年気象データから予測される冷暖房負荷𝐻𝐿𝑀𝑌 との一致の程度を評価した. TDWYは既存のStd EAの2倍程度の性能をもつ.

CORE

6000

24600

Office Space (North side)

空調設定
内部発熱
・冷房: 26℃/ 60%
・４1人(≒0.2/m2)
・暖房: 22℃/ 50%
・照明: 19W/m2
・時間: 8:00-18:00
・機械: 5.81W/m2
換気・外気導入: 25m3/h/人・隙間風: 0.5/h

9598

9999.5TDWY (Cooling)
TDWY (Heating)

0.5

0.0-0.5-1.0-1.5-2.090

Percentile [%](b) 札幌各都市の最大熱負荷のNBE (南側事務室)

2/2

Std EA (Cooling)
Std EA (Heating)95

98

9999.5Percentile [%](c) 鹿児島加藤研究室・大岡研究室・菊本研究室
Kato Lab., Ooka Lab., and Kikumoto Lab.