[go: up one dir, main page]

JP2009020640A - 空調機の選定方法、選定装置および選定プログラム - Google Patents

空調機の選定方法、選定装置および選定プログラム Download PDF

Info

Publication number
JP2009020640A
JP2009020640A JP2007181712A JP2007181712A JP2009020640A JP 2009020640 A JP2009020640 A JP 2009020640A JP 2007181712 A JP2007181712 A JP 2007181712A JP 2007181712 A JP2007181712 A JP 2007181712A JP 2009020640 A JP2009020640 A JP 2009020640A
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
air conditioner
load
building
selecting
energy consumption
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
JP2007181712A
Other languages
English (en)
Inventor
Makoto Miyatsu
信 宮津
Sumio Shioji
純夫 塩地
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Daikin Industries Ltd
Original Assignee
Daikin Industries Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Daikin Industries Ltd filed Critical Daikin Industries Ltd
Priority to JP2007181712A priority Critical patent/JP2009020640A/ja
Priority to PCT/JP2008/001744 priority patent/WO2009008134A1/ja
Publication of JP2009020640A publication Critical patent/JP2009020640A/ja
Pending legal-status Critical Current

Links

Images

Classifications

    • FMECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
    • F24HEATING; RANGES; VENTILATING
    • F24FAIR-CONDITIONING; AIR-HUMIDIFICATION; VENTILATION; USE OF AIR CURRENTS FOR SCREENING
    • F24F11/00Control or safety arrangements
    • F24F11/30Control or safety arrangements for purposes related to the operation of the system, e.g. for safety or monitoring
    • FMECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
    • F24HEATING; RANGES; VENTILATING
    • F24FAIR-CONDITIONING; AIR-HUMIDIFICATION; VENTILATION; USE OF AIR CURRENTS FOR SCREENING
    • F24F11/00Control or safety arrangements
    • F24F11/62Control or safety arrangements characterised by the type of control or by internal processing, e.g. using fuzzy logic, adaptive control or estimation of values
    • FMECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
    • F24HEATING; RANGES; VENTILATING
    • F24FAIR-CONDITIONING; AIR-HUMIDIFICATION; VENTILATION; USE OF AIR CURRENTS FOR SCREENING
    • F24F11/00Control or safety arrangements
    • F24F11/30Control or safety arrangements for purposes related to the operation of the system, e.g. for safety or monitoring
    • F24F11/46Improving electric energy efficiency or saving
    • F24F11/47Responding to energy costs

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Chemical & Material Sciences (AREA)
  • Combustion & Propulsion (AREA)
  • Mechanical Engineering (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Fuzzy Systems (AREA)
  • Mathematical Physics (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Air Conditioning Control Device (AREA)
  • Testing And Monitoring For Control Systems (AREA)

Abstract

【課題】消費エネルギが最小となる空調機を選定すること。
【解決手段】空調機が設置される建物の最大熱負荷を算出し、その最大熱負荷を賄える容量を有する空調機を仮選定する。仮選定した空調機の消費エネルギを建物の部分負荷発生頻度に基づいて算出する。消費エネルギや初期コスト等に基づいて空調機のライフサイクルコストを算出し、そのライフサイクルコストが最も低いものを仮選定した空調機の中から選定する。
【選択図】図3

Description

本発明は、空調機の選定方法、選定装置および選定プログラムに関し、特に、空調機のライフサイクルコストの低減対策に係るものである。
建物等に設置する空調機の容量や種類を選定する方法として、例えば特許文献1に開示されている。上記特許文献1の自動空調設計装置では、先ず、建物の最大熱負荷が計算される。具体的に、自動空調設計装置では、予め用意された気象条件、建物構造および部屋別用途などのデータが表示部に表示される。そして、表示された各データを使用者が選択すると、最大熱負荷が算出される。次に、最大熱負荷が算出されると、予め用意された空調機データのうち、最大熱負荷に対応した容量を有する空調機データが表示される。そして、使用者が表示内容を確認しながら選択することで、適切な空調機が選定される。
特開平8−94150号公報
ところで、近年、地球環境の保護およびエネルギの効率利用の観点から、空調設備も含めてエネルギコストやライフサイクルコストを評価し、建築物を設計する必要性が高まっている。これに伴い、法・規格等による建築物全体のエネルギ計算の実施、部材・設備に対する性能規制等が整備されるようになってきている。
しかしながら、上述した特許文献1の空調機の選定方法では、空調機に関する消費エネルギないしライフサイクルコストの低減という観点が含まれていないという問題があった。つまり、単に建物の熱負荷に基づいて空調機を選定しているに過ぎないため、必ずしも空調設備の消費エネルギやライフサイクルコストを低減することはできなかった。
本発明は、斯かる点に鑑みてなされたものであり、その目的は、建物等に設置される空調機の選定において、必要能力を満足しつつ、消費エネルギまたはライフサイクルコストを最小化する選定方法、選定装置および選定プログラムを提供することである。
本発明は、建物の熱負荷に対応し得る必要容量(必要能力)に加え、建物の熱負荷特性によって変化する消費エネルギまたはライフサイクルコストを空調機の選定基準として用いるようにした。
具体的に、第1の発明は、空調機が設置される建物の熱負荷を算出する負荷算出工程と、上記熱負荷に基づく設計熱負荷を賄える容量を有する空調機を仮選定する仮選定工程と、上記仮選定した空調機のうち、消費エネルギが最も低い空調機を選定する選定工程とを備えているものである。
上記の発明では、対象建物の情報や複数の気象条件における熱負荷が算出される。次に、その算出された熱負荷の最大熱負荷に基づいて定めた設計熱負荷を賄えるだけの容量を有する空調機が仮選定される。つまり、ここでは、設計熱負荷以上の容量を有する空調機が1つまたは複数選定される。次に、仮選定された空調機のうち、消費エネルギが最も低いものが選定される。つまり、設計熱負荷に対して余裕がある空調機であっても消費エネルギの最低のものが選定される。
第2の発明は、上記第1の発明において、上記選定工程は、上記仮選定した空調機の消費エネルギを少なくとも上記建物の熱負荷に基づいて算出し、該消費エネルギが最も低い空調機を選定する工程である。
上記の発明では、仮選定された空調機の消費エネルギが建物の熱負荷等(例えば、熱負荷および気象条件)に基づいて算出される。つまり、例えば年間を通じて熱負荷等の下で運転させた場合の空調機の総消費エネルギが算出される。そして、総消費エネルギの最も低い空調機が選定される。
第3の発明は、上記第1の発明において、上記選定工程は、上記建物の熱負荷に基づいて上記建物の部分熱負荷の発生頻度を算出し、上記仮選定した空調機のうち、COPが最大となる部分負荷率が上記建物の部分熱負荷の発生頻度のピーク負荷率と一致または最も直近する空調機を選定する工程である。
上記の発明では、建物の熱負荷に基づいて部分熱負荷の発生頻度が算出される。この部分負荷発生頻度は、図7に示すように、建物における例えば年間の部分熱負荷(最大熱負荷を100%とした負荷率)の発生頻度である。仮選定された空調機の中から、空調機の部分負荷特性においてCOPが最大となる部分負荷率(図6のa点)が建物の部分負荷発生頻度のピーク負荷率(図7のb点)に一致するか最も直近する空調機が選定される。つまり、運転頻度の最も高い範囲でCOPが最適となる空調機が選定される。
第4の発明は、空調機が設置される建物の熱負荷を算出する負荷算出工程と、上記熱負荷に基づく設計熱負荷を賄える容量を有する空調機を仮選定する仮選定工程と、上記仮選定した空調機の消費エネルギを少なくとも上記建物の熱負荷に基づいて算出するエネルギ算出工程と、上記仮選定した空調機のライフサイクルコストを少なくとも上記消費エネルギに基づいて算出するコスト算出工程と、上記仮選定した空調機のうち、ライフサイクルコストが最も低い空調機を選定する選定工程とを備えているものである。
上記の発明では、対象建物の情報や複数の気象条件における熱負荷が算出される。次に、その算出された熱負荷の最大熱負荷に基づいて定めた設計熱負荷を賄えるだけの容量を有する空調機が仮選定される。つまり、ここでは、設計熱負荷以上の容量を有する空調機が1つまたは複数選定される。次に、仮選定された空調機の消費エネルギが建物の熱負荷等(例えば、熱負荷および気象条件)に基づいて算出される。次に、少なくとも消費エネルギに基づいて空調機のライフサイクルコストが算出される。そして、ライフサイクルコストの最も低い空調機が選定される。
第5の発明は、空調機が設置される建物の情報を入力する建物情報入力部(12)と、上記建物情報入力部(12)の情報に基づいて上記建物の熱負荷を算出する負荷計算部(13)と、上記負荷計算部(13)の熱負荷に基づく設計熱負荷を賄える容量を有する空調機を仮選定する仮選定部(14)と、上記仮選定部(14)で仮選定した空調機のうち、消費エネルギが最も低い空調機を選定する選定部(18)とを備えているものである。
上記の発明では、負荷計算部(13)により、建物情報入力部(12)の情報や複数の気象条件における熱負荷が算出される。次に、仮選定部(14)において、その熱負荷の最大熱負荷に基づいて定めた設計熱負荷を賄えるだけの容量を有する空調機が仮選定される。つまり、ここでは、設計熱負荷以上の容量を有する空調機が1つまたは複数選定される。次に、選定部(18)において、仮選定された空調機の中から、消費エネルギが最も低いものが選定される。つまり、設計熱負荷に対して余裕がある空調機であっても消費エネルギの最低のものが選定される。
第6の発明は、上記第5の発明において、上記仮選定部(14)で仮選定した空調機の消費エネルギを少なくとも上記負荷計算部(13)の熱負荷に基づいて算出する消費エネルギ計算部(15)を備えている。そして、上記選定部(18)は、上記消費エネルギ計算部(15)で算出された消費エネルギが最も低い空調機を選定するものである。
上記の発明では、消費エネルギ計算部(15)において、建物の熱負荷等(例えば、熱負荷および気象条件)に基づいて空調機の消費エネルギが算出される。つまり、例えば年間を通じて熱負荷の下で運転させた場合の空調機の総消費エネルギが算出される。そして、選定部(18)において、総消費エネルギの最も低い空調機が選定される。
第7の発明は、上記第5の発明において、上記負荷計算部(13)の熱負荷に基づいて上記建物の部分熱負荷の発生頻度を算出する負荷発生頻度計算部(19)を備えている。そして、上記選定部(18)は、上記仮選定部(14)で仮選定した空調機のうち、COPが最大となる部分負荷率が上記建物の部分熱負荷の発生頻度のピーク負荷率と一致または最も直近する空調機を選定するものである。
上記の発明では、負荷発生頻度計算部(19)において、建物の部分熱負荷の発生頻度が算出される。そして、選定部(18)において、仮選定された空調機の中から、空調機の部分負荷特性においてCOPが最大となる部分負荷率(図6のa点)が建物の部分負荷発生頻度のピーク負荷率(図7のb点)に一致するか最も直近する空調機が選定される。つまり、運転頻度の最も高い範囲でCOP(成績係数)が最適となる空調機が選定される。
第8の発明は、空調機が設置される建物の情報を入力する建物情報入力部(12)と、上記建物情報入力部(12)の情報に基づいて上記建物の熱負荷を算出する負荷計算部(13)と、上記負荷計算部(13)の熱負荷に基づく設計熱負荷を賄える容量を有する空調機を仮選定する仮選定部(14)と、上記仮選定部(14)で仮選定した空調機の消費エネルギを少なくとも上記負荷計算部(13)の熱負荷に基づいて算出する消費エネルギ計算部(15)と、上記仮選定した空調機のライフサイクルコストを少なくとも上記消費エネルギ計算部(15)で算出された消費エネルギに基づいて算出するコスト計算部(16)と、上記仮選定部(14)で仮選定した空調機のうち、上記コスト計算部(16)で算出されたライフサイクルコストが最も低い空調機を選定する選定部(18)とを備えているものである。
上記の発明では、負荷計算部(13)において、建物情報入力部(12)の情報や複数の気象条件における熱負荷が算出される。次に、仮選定部(14)において、その熱負荷の最大熱負荷に基づいて定めた設計熱負荷を賄えるだけの容量を有する空調機が仮選定される。つまり、ここでは、設計熱負荷以上の容量を有する空調機が1つまたは複数選定される。次に、消費エネルギ計算部(15)において、仮選定された空調機の消費エネルギが建物の熱負荷等(例えば、熱負荷および気象条件)に基づいて算出される。次に、コスト計算部(16)において、少なくとも消費エネルギに基づいて空調機のライフサイクルコストが算出される。そして、選定部(18)において、ライフサイクルコストの最も低い空調機が選定される。
第9の発明は、コンピュータを、空調機が設置される建物の情報に基づいて該建物の熱負荷を算出する負荷計算手段、該熱負荷に基づく設計熱負荷を賄える容量を有する空調機を仮選定する仮選定手段、該仮選定した空調機の消費エネルギを少なくとも上記建物の熱負荷に基づいて算出し、該消費エネルギが最も低い空調機を選定する選定手段として機能させるものである。
上記の発明では、コンピュータが建物の熱負荷を算出し、その熱負荷の最大熱負荷に基づいて定めた設計熱負荷を賄えるだけの容量を有する空調機を仮選定する。つまり、ここでは、設計熱負荷以上の容量を有する空調機が1つまたは複数選定される。次に、コンピュータが、仮選定された空調機の消費エネルギを建物の熱負荷等(例えば、熱負荷および気象条件)に基づいて算出し、仮選定された空調機の中から消費エネルギの最も低いものを選定する。つまり、設計熱負荷に対して余裕がある空調機であっても、消費エネルギの最低のものが選定される。
第10の発明は、コンピュータを、空調機が設置される建物の情報に基づいて該建物の熱負荷を算出する負荷計算手段、該熱負荷に基づく設計熱負荷を賄える容量を有する空調機を仮選定する仮選定手段、上記建物の熱負荷に基づいて該建物の部分熱負荷の発生頻度を算出する負荷発生頻度算出手段、上記仮選定した空調機のうち、COPが最大となる部分負荷率が上記建物の部分熱負荷の発生頻度のピーク負荷率と一致または最も直近する空調機を選定する選定手段として機能させるものである。
上記の発明では、コンピュータが建物の熱負荷を算出し、その熱負荷の最大熱負荷に基づいて定めた設計熱負荷を賄えるだけの容量を有する空調機を仮選定する。つまり、ここでは、設計熱負荷以上の容量を有する空調機が1つまたは複数選定される。次いで、コンピュータが建物の部分熱負荷の発生頻度を算出する。そして、コンピュータが、仮選定された空調機の中から、空調機の部分負荷特性においてCOPが最大となる部分負荷率(図6のa点)が建物の部分負荷発生頻度のピーク負荷率(図7のb点)に一致するか最も直近する空調機を選定する。つまり、運転頻度の最も高い範囲でCOP(成績係数)が最適となる空調機が選定される。
第11の発明は、コンピュータを、空調機が設置される建物の情報に基づいて該建物の熱負荷を算出する負荷計算手段、該熱負荷に基づく設計熱負荷を賄える容量を有する空調機を仮選定する仮選定手段、該仮選定した空調機の消費エネルギを少なくとも上記建物の熱負荷に基づいて算出するエネルギ算出手段、少なくとも上記消費エネルギに基づいて上記仮選定した空調機のライフサイクルコストを算出するコスト算出手段、上記仮選定した空調機のうち、上記ライフサイクルコストが最も低い空調機を選定する選定手段として機能させるものである。
上記の発明では、コンピュータが建物の熱負荷を算出し、その熱負荷の最大熱負荷に基づいて定めた設計熱負荷を賄えるだけの容量を有する空調機を選定する。つまり、ここでは、設計熱負荷以上の容量を有する空調機が1つまたは複数選定される。次に、コンピュータが建物の熱負荷等(例えば、熱負荷および気象条件)に基づいて空調機の消費エネルギを算出する。次に、少なくともその消費エネルギに基づいて空調機のライフサイクルコストが算出され、そのライフサイクルコストの最も低い空調機が選定される。
以上のように、本発明によれば、建物の最大熱負荷を賄える容量を有する空調機を仮選定し、その各空調機の消費エネルギを加味して空調機を選定するようにした。したがって、必要能力を満足させつつ、消費エネルギの低い空調機を選定することができる。これにより、空調設備の省エネ化を図ることができる。
また、第4、第8または第11の発明によれば、消費エネルギ等によって算出したライフサイクルコストを加味して空調機を選定するようにした。したがって、省エネ化だけでなく、ライフサイクルコストを低減することができる。
また、第3、第7または第10の発明によれば、仮選定した空調機の中から、部分負荷特性のピーク負荷率が建物の部分負荷発生頻度のピーク負荷率に一致または最も直近するものを選定するようにした。そのため、使用頻度の最も高い範囲で空調機のCOPを最適にすることができる。したがって、空調機の消費エネルギを低減することができる。これにより、空調設備の省エネ化を図ることができる。そして、このように、空調機の部分負荷特性と建物の部分負荷発生頻度とを対比するだけでよいため、消費エネルギが低い空調機を簡易に選定することができる。
以下、本発明の実施形態を図面に基づいて詳細に説明する。
《実施形態1》
本発明の実施形態1について説明する。本実施形態1の空調機選定装置(10)は、建物等に設置される空調機を選定するためのものである。本実施形態では、図1に示すように、いわゆるビル用マルチエアコンである空調機(1)を選定の対象としている。この空調機(1)は、建物(ビル)内の各部屋毎に設けられる複数の室内機(3)と、屋上等に設けられて各室内機(3)と接続される室外機(2)とを備えているものである。
また、上記空調機(1)は、空気が冷媒回路の冷媒と熱交換して冷却または加熱されるタイプのものだけでなく、一次側の冷媒回路と二次側の水回路とを備えたタイプのものであってもよい。
図2に示すように、上記空調機選定装置(10)は、空調機情報記憶部(11)と、建物情報入力部(12)と、負荷計算部(13)と、空調機仮選定部(14)と、消費エネルギ計算部(15)と、コスト計算部(16)と、関連情報記憶部(17)と、空調機選定部(18)とを備えている。
上記空調機情報記憶部(11)は、空調機(1)に関する情報(仕様)が記憶されている。具体的に、空調機情報記憶部(11)には、室外機(2)および室内機(3)の複数種の容量(能力)、消費電力、部分負荷特性、価格および耐用年数等が記憶されている。なお、空調機情報記憶部(11)は、新たな情報を随時入力可能になっている。
上記建物情報入力部(12)は、建物(各部屋)の熱負荷計算に必要な情報が入力可能になっている。具体的に、建物情報入力部(12)には、建物に関する情報や気象条件が入力される。建物に関する情報は、計算対象となる部屋を構成する壁、窓、天井、床等の構造、熱特性、面積等である。さらに、対象となる部屋の内部発熱量、在室人員、換気量および設計温度条件等が、建物に関する情報として入力される。また、気象条件は、空調機(1)が設置される都市のものであり、設計気象条件およびエネルギ計算に用いる1時間単位の年間気象データ(例えば、温度、湿度および日射等)である。
上記負荷計算部(13)は、建物情報入力部(12)に入力された情報に基づいて、建物の各部屋の熱負荷(最大熱負荷)を算出するように構成されている。
上記空調機仮選定部(14)は、空調機情報記憶部(11)に記憶された空調機(1)の中から、負荷計算部(13)で算出された熱負荷の最大熱負荷に基づいて設計熱負荷を算出し、その設計熱負荷以上の容量を有する空調機(1)を仮選定するように構成されている。つまり、設計熱負荷以上の容量を有する空調機(1)が1種類または複数種類仮に選定される。
上記消費エネルギ計算部(15)は、負荷計算部(13)の熱負荷等(例えば、熱負荷および気象条件)に基づいて、空調機仮選定部(14)で仮選定された空調機(1)毎に消費エネルギを算出するように構成されている。つまり、消費エネルギ計算部(15)は、負荷計算部(13)で計算した熱負荷等の下で運転させた場合の空調機(1)の消費エネルギを算出する。
上記コスト計算部(16)は、仮選定された空調機(1)毎に、ライフサイクルコストを算出するように構成されている。具体的に、コスト計算部(16)は、消費エネルギ計算部(15)の消費エネルギからランニングコストを算出する。そして、コスト計算部(16)は、ランニングコストに、空調機(1)の容量(種類)に応じて定められる初期コストや維持コスト等を加えてライフサイクルコストを算出する。初期コストとしては空調機(1)の機器費や工事費が挙げられ、維持コストとしてはメンテナンス費や廃棄費が挙げられる。
上記関連情報記憶部(17)は、コスト計算部(16)におけるライフサイクルコストの算出に必要な情報が記憶されている。具体的に、関連情報記憶部(17)には、電力料金体系、電力量料金単価、想定金利等が記憶されている。
上記空調機選定部(18)は、コスト計算部(16)で算出されたライフサイクルコストが最小(最低)の空調機(1)を選定するように構成されている。
次に、空調機(1)を選定する方法(即ち、空調機(1)の容量を選定する方法)について、図3および図4を参照しながら説明する。
選定が開始されると、先ず、図3のステップST1において、空調機(1)が仮選定される。具体的に、空調機(1)の仮選定方法は、図4を用いて説明する。ステップST11では、負荷計算部(13)において各部屋の最大熱負荷が算出される。ステップST12では、空調機仮選定部(14)において各部屋毎に最大熱負荷以上の容量を有する全ての室内機(3)が選定される。つまり、各部屋毎に1つまたは複数種の容量の室内機(3)が空調機情報記憶部(11)から選定される。ステップST13では、空調機仮選定部(14)において室外機(2)が選定される。具体的に、選定された室内機(3)を種々組合せ、各組合せ毎に室内機(3)の容量の総和が算出される。そして、各組合せにおいて、室内機(3)の容量の総和以上の容量を有する室外機(2)が1つまたは複数種選定される。このように、室内機(3)および室外機(2)の組合せが1つまたは複数選定されて、空調機(1)の仮選定が終了する。
ステップST1で空調機(1)が仮選定されると、ステップST2に移行する。ステップST2では、消費エネルギ計算部(15)において、仮選定された各空調機(1)の消費エネルギが算出される。
ステップST3では、コスト計算部(16)において、各空調機(1)の消費エネルギに対するランニングコストが算出される。例えば、電力を用いて駆動する空調機(1)の場合、安価な夜間電力(深夜電力)を用いる等の電力会社との契約内容に応じて、消費エネルギから電力コストが算出される。
ステップST4では、コスト計算部(16)において、各空調機(1)のライフサイクルコストが算出される。具体的には、空調機(1)の容量に応じて予め定められた初期コスト、維持コスト、廃棄コスト、耐用年数および想定金利が設定される。そして、これら初期コストや維持コスト等と、上述したランニングコストとを加えて、各空調機(1)のライフサイクルコストが算出される。
ステップST5では、空調機選定部(18)において、ライフサイクルコストの最も低い空調機(1)が選定される。つまり、コストが最低となる室内機(3)および室外機(2)の組合せが選定される。これにより、空調機(1)の選定が終了する。
−実施形態1の効果−
本実施形態では、建物(各部屋)の熱負荷を賄える容量を有する空調機(1)を仮選定し、その各空調機(1)の消費エネルギを加味して空調機(1)を選定するようにした。したがって、必要能力を満足させつつ、消費エネルギの低い空調機(1)を選定することができる。これにより、空調設備の省エネ化を図ることができる。
さらに、本実施形態では、消費エネルギに対するコスト、初期コストや維持コスト等のライフサイクルコストを加味して空調機(1)を選定するようにした。したがって、省エネ化に加え、ライフサイクルコストの低減を図ることができる。
《実施形態2》
本発明の実施形態2について説明する。本実施形態2は、上記実施形態1が空調機(1)の消費エネルギおよびそのコストを算出して選定したのに代えて、空調機(1)の部分負荷特性および建物の負荷発生頻度に基づいて選定するようにしたものである。つまり、本実施形態の選定方法は、簡易な方法で消費エネルギの低い空調機(1)を選定するようにしたものである。なお、ここでは、実施形態1と異なる構成および作用について説明する。
図5に示すように、本実施形態の空調機選定装置(10)は、実施形態1の空調機選定装置(10)において消費エネルギ計算部(15)、コスト計算部(16)および関連情報記憶部(17)を省略し、新たに負荷発生頻度計算部(19)を備えたものである。
上記空調機選定装置(10)の空調機情報記憶部(11)には、空調機(1)の部分負荷特性(図6参照)が情報として記憶されている。この部分負荷特性は、部分負荷率(%)に対するCOP(成績係数)の関係を示すもので、空調機(1)によって異なるものである。つまり、図6では、部分負荷率がa%のときに、最もCOPが高く、エネルギ効率が最も高い。
上記負荷発生頻度計算部(19)は、負荷計算部(13)の熱負荷に基づいて、その建物における部分負荷発生頻度(図7を参照)を算出するように構成されている。つまり、負荷発生頻度計算部(19)では、建物に発生する最大熱負荷を100%として、その部分熱負荷率毎の発生頻度が算出される。図7では、負荷率b%の熱負荷が最も発生していることを示している。そして、このb%のように発生頻度が最も高い部分負荷率が本発明に係る「建物の部分熱負荷の発生頻度のピーク負荷率」であり、以下では、単に部分負荷発生頻度のピーク負荷率という。
上記空調機選定部(18)は、空調機仮選定部(14)で仮選定された各空調機(1)の部分負荷特性と、負荷発生頻度計算部(19)で算出された部分負荷発生頻度とを対比する。そして、空調機選定部(18)は、部分負荷特性においてCOPが最大となる部分負荷率が部分負荷発生頻度のピーク負荷率に一致または最も直近する空調機(1)を選定するように構成されている。このように、ピークの負荷率を合わせることにより、空調機(1)がCOPの最も高い状態で最も頻繁に運転される。これにより、例えば年間を通じて、空調機(1)の消費エネルギが低減される。
次に、空調機(1)を選定する方法について、図8を参照しながら説明する。
空調機(1)の選定が開始されると、ステップST21において、空調機(1)が仮選定される。ここでは、上記実施形態1におけるステップST1(図3)と同様に、空調機仮選定部(14)によって、室内機(3)および室外機(2)の組合せが1つまたは複数選定されて、空調機(1)が仮選定される。
また、空調機(1)の選定が開始されると、ステップST22において、建物の部分負荷発生頻度が負荷発生頻度計算部(19)によって算出される。
空調機(1)が仮選定され、且つ、建物の部分負荷発生頻度が算出されると、ステップST23において空調機選定部(18)が空調機(1)を選定する。空調機選定部(18)は、仮選定された各空調機(1)の部分負荷特性を空調機情報記憶部(11)より読み出し、建物の部分負荷発生頻度と対比する。そして、空調機選定部(18)は、仮選定された空調機(1)の中から、部分負荷特性においてCOPが最大となる部分負荷率が部分負荷発生頻度のピーク負荷率に一致または最も直近する空調機(1)を選定する。これにより、空調機(1)の選定が終了する。
−実施形態2の効果−
本実施形態では、建物(各部屋)の熱負荷を賄える容量を有する空調機(1)を仮選定し、その空調機(1)の中から、部分負荷特性においてCOPが最大となる部分負荷率が建物の部分負荷発生頻度のピーク負荷率に一致または最も直近するものを選定するようにした。使用頻度の最も高い範囲で空調機(1)のCOPを最適にすることができる。したがって、空調機(1)のライフサイクルにおける消費エネルギを低減することができる。これにより、空調設備の省エネ化を図ることができる。
また、空調機(1)の部分負荷特性と建物の部分負荷発生頻度とを対比するだけでよいため、消費エネルギが低い空調機(1)を簡易に選定することができる。
《その他の実施形態》
上記実施形態は、以下のように構成してもよい。
例えば、上記各実施形態では、複数の室内機(3)に対して1つの室外機(2)を接続する空調機(1)について説明したが、本発明はこれに限らず、複数の室内機(3)を複数グループに分けて、各グループ毎に1つの室外機(2)を接続する空調機(1)に対しても適用することができる。
なお、以上の実施形態は、本質的に好ましい例示であって、本発明、その適用物、あるいはその用途の範囲を制限することを意図するものではない。
以上説明したように、本発明は、空調機の選定方法、選定装置および選定プログラムとして有用である。
空調機の構成および配置を概略的に示す断面図である。 実施形態1に係る空調機選定装置を示すブロック図である。 実施形態1に係る空調機の選定方法を示すフローチャートである。 実施形態1に係る空調機の仮選定方法を示すフローチャートである。 実施形態2に係る空調機選定装置を示すブロック図である。 空調機の部分負荷特性を示すグラフである。 建物の部分負荷発生頻度を示すグラフである。 実施形態2に係る空調機の選定方法を示すフローチャートである。
符号の説明
1 空調機
2 室外機
3 室内機
10 空調機選定装置(コンピュータ)
12 建物情報入力部
13 負荷計算部
14 空調機仮選定部
15 消費エネルギ計算部
16 コスト計算部
18 空調機選定部
19 負荷発生頻度計算部

Claims (11)

  1. 空調機が設置される建物の熱負荷を算出する負荷算出工程と、
    上記熱負荷に基づく設計熱負荷を賄える容量を有する空調機を仮選定する仮選定工程と、
    上記仮選定した空調機のうち、消費エネルギが最も低い空調機を選定する選定工程とを備えている
    ことを特徴とする空調機の選定方法。
  2. 請求項1において、
    上記選定工程は、上記仮選定した空調機の消費エネルギを少なくとも上記建物の熱負荷に基づいて算出し、該消費エネルギが最も低い空調機を選定する工程である
    ことを特徴とする空調機の選定方法。
  3. 請求項1において、
    上記選定工程は、上記建物の熱負荷に基づいて上記建物の部分熱負荷の発生頻度を算出し、上記仮選定した空調機のうち、COPが最大となる部分負荷率が上記建物の部分熱負荷の発生頻度のピーク負荷率と一致または最も直近する空調機を選定する工程である
    ことを特徴とする空調機の選定方法。
  4. 空調機が設置される建物の熱負荷を算出する負荷算出工程と、
    上記熱負荷に基づく設計熱負荷を賄える容量を有する空調機を仮選定する仮選定工程と、
    上記仮選定した空調機の消費エネルギを少なくとも上記建物の熱負荷に基づいて算出するエネルギ算出工程と、
    上記仮選定した空調機のライフサイクルコストを少なくとも上記消費エネルギに基づいて算出するコスト算出工程と、
    上記仮選定した空調機のうち、ライフサイクルコストが最も低い空調機を選定する選定工程とを備えている
    ことを特徴とする空調機の選定方法。
  5. 空調機が設置される建物の情報を入力する建物情報入力部(12)と、
    上記建物情報入力部(12)の情報に基づいて上記建物の熱負荷を算出する負荷計算部(13)と、
    上記負荷計算部(13)の熱負荷に基づく設計熱負荷を賄える容量を有する空調機を仮選定する仮選定部(14)と、
    上記仮選定部(14)で仮選定した空調機のうち、消費エネルギが最も低い空調機を選定する選定部(18)とを備えている
    ことを特徴とする空調機の選定装置。
  6. 請求項5において、
    上記仮選定部(14)で仮選定した空調機の消費エネルギを少なくとも上記負荷計算部(13)の熱負荷に基づいて算出する消費エネルギ計算部(15)を備え、
    上記選定部(18)は、上記消費エネルギ計算部(15)で算出された消費エネルギが最も低い空調機を選定する
    ことを特徴とする空調機の選定装置。
  7. 請求項5において、
    上記負荷計算部(13)の熱負荷に基づいて上記建物の部分熱負荷の発生頻度を算出する負荷発生頻度計算部(19)を備え、
    上記選定部(18)は、上記仮選定部(14)で仮選定した空調機のうち、COPが最大となる部分負荷率が上記建物の部分熱負荷の発生頻度のピーク負荷率と一致または最も直近する空調機を選定する
    ことを特徴とする空調機の選定装置。
  8. 空調機が設置される建物の情報を入力する建物情報入力部(12)と、
    上記建物情報入力部(12)の情報に基づいて上記建物の熱負荷を算出する負荷計算部(13)と、
    上記負荷計算部(13)の熱負荷に基づく設計熱負荷を賄える容量を有する空調機を仮選定する仮選定部(14)と、
    上記仮選定部(14)で仮選定した空調機の消費エネルギを少なくとも上記負荷計算部(13)の熱負荷に基づいて算出する消費エネルギ計算部(15)と、
    上記仮選定した空調機のライフサイクルコストを少なくとも上記消費エネルギ計算部(15)で算出された消費エネルギに基づいて算出するコスト計算部(16)と、
    上記仮選定部(14)で仮選定した空調機のうち、上記コスト計算部(16)で算出されたライフサイクルコストが最も低い空調機を選定する選定部(18)とを備えている
    ことを特徴とする空調機の選定装置。
  9. コンピュータを、空調機が設置される建物の情報に基づいて該建物の熱負荷を算出する負荷計算手段、該熱負荷に基づく設計熱負荷を賄える容量を有する空調機を仮選定する仮選定手段、該仮選定した空調機の消費エネルギを少なくとも上記建物の熱負荷に基づいて算出し、該消費エネルギが最も低い空調機を選定する選定手段として機能させる
    ことを特徴とする空調機の選定プログラム。
  10. コンピュータを、空調機が設置される建物の情報に基づいて該建物の熱負荷を算出する負荷計算手段、該熱負荷に基づく設計熱負荷を賄える容量を有する空調機を仮選定する仮選定手段、上記建物の熱負荷に基づいて該建物の部分熱負荷の発生頻度を算出する負荷発生頻度算出手段、上記仮選定した空調機のうち、COPが最大となる部分負荷率が上記建物の部分熱負荷の発生頻度のピーク負荷率と一致または最も直近する空調機を選定する選定手段として機能させる
    ことを特徴とする空調機の選定プログラム。
  11. コンピュータを、空調機が設置される建物の情報に基づいて該建物の熱負荷を算出する負荷計算手段、該熱負荷に基づく設計熱負荷を賄える容量を有する空調機を仮選定する仮選定手段、該仮選定した空調機の消費エネルギを少なくとも上記建物の熱負荷に基づいて算出するエネルギ算出手段、少なくとも上記消費エネルギに基づいて上記仮選定した空調機のライフサイクルコストを算出するコスト算出手段、上記仮選定した空調機のうち、上記ライフサイクルコストが最も低い空調機を選定する選定手段として機能させる
    ことを特徴とする空調機の選定プログラム。
JP2007181712A 2007-07-11 2007-07-11 空調機の選定方法、選定装置および選定プログラム Pending JP2009020640A (ja)

Priority Applications (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2007181712A JP2009020640A (ja) 2007-07-11 2007-07-11 空調機の選定方法、選定装置および選定プログラム
PCT/JP2008/001744 WO2009008134A1 (ja) 2007-07-11 2008-07-02 空調機の選定方法、選定装置および選定プログラム

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2007181712A JP2009020640A (ja) 2007-07-11 2007-07-11 空調機の選定方法、選定装置および選定プログラム

Publications (1)

Publication Number Publication Date
JP2009020640A true JP2009020640A (ja) 2009-01-29

Family

ID=40228329

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2007181712A Pending JP2009020640A (ja) 2007-07-11 2007-07-11 空調機の選定方法、選定装置および選定プログラム

Country Status (2)

Country Link
JP (1) JP2009020640A (ja)
WO (1) WO2009008134A1 (ja)

Cited By (15)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2011064367A (ja) * 2009-09-16 2011-03-31 Sumitomo Precision Prod Co Ltd 空調機制御システム
JP2011089683A (ja) * 2009-10-21 2011-05-06 Mitsubishi Electric Corp 空気調和機の制御装置、冷凍装置の制御装置
JP2015117887A (ja) * 2013-12-18 2015-06-25 三菱重工業株式会社 空調システムの評価支援装置及び方法並びにプログラム
JP2015169351A (ja) * 2014-03-05 2015-09-28 パナソニックIpマネジメント株式会社 情報処理装置、および情報処理システム
JP2016151376A (ja) * 2015-02-17 2016-08-22 株式会社 参創ハウテック 空調機の選定方法
WO2016158852A1 (ja) * 2015-03-31 2016-10-06 三菱電機株式会社 空調管理装置、空調管理方法、及び、プログラム
JP2017211136A (ja) * 2016-05-25 2017-11-30 三菱電機株式会社 管理装置、管理方法、及びプログラム
WO2017212563A1 (ja) * 2016-06-08 2017-12-14 三菱電機株式会社 データ処理装置、データ処理方法及びデータ処理プログラム
JP2019100680A (ja) * 2017-12-08 2019-06-24 三菱電機ビルテクノサービス株式会社 マルチ式空気調和システムにおける接続形態決定支援装置
JP2019132530A (ja) * 2018-01-31 2019-08-08 ダイキン工業株式会社 空調機器選定システム
WO2020241567A1 (ja) * 2019-05-28 2020-12-03 ダイキン工業株式会社 空気調和機の設置支援システム
JP2020194352A (ja) * 2019-05-28 2020-12-03 ダイキン工業株式会社 空気調和機の要否判断システム
JP2020194353A (ja) * 2019-05-28 2020-12-03 ダイキン工業株式会社 空気調和機の配置提示システム
WO2023282348A1 (ja) 2021-07-08 2023-01-12 ダイキン工業株式会社 出力システム、出力方法、出力プログラム、及び出力プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体
JP2023016480A (ja) * 2021-07-21 2023-02-02 ダイキン工業株式会社 エリア通知システム

Family Cites Families (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH06129691A (ja) * 1992-10-16 1994-05-13 Shimizu Corp 空調熱源システムの評価方法
JPH0894150A (ja) * 1994-09-28 1996-04-12 Tadashi Yamamoto 自動空調設計装置
JP4441776B2 (ja) * 2000-10-05 2010-03-31 株式会社日立プラントテクノロジー 空調設備費算出方法および装置
JP2002150051A (ja) * 2000-11-07 2002-05-24 Matsushita Electric Ind Co Ltd 空調機購入支援システム

Cited By (21)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2011064367A (ja) * 2009-09-16 2011-03-31 Sumitomo Precision Prod Co Ltd 空調機制御システム
JP2011089683A (ja) * 2009-10-21 2011-05-06 Mitsubishi Electric Corp 空気調和機の制御装置、冷凍装置の制御装置
US8655492B2 (en) 2009-10-21 2014-02-18 Mitsubishi Electric Corporation Air-conditioning apparatus control device and refrigerating apparatus control device
JP2015117887A (ja) * 2013-12-18 2015-06-25 三菱重工業株式会社 空調システムの評価支援装置及び方法並びにプログラム
JP2015169351A (ja) * 2014-03-05 2015-09-28 パナソニックIpマネジメント株式会社 情報処理装置、および情報処理システム
JP2016151376A (ja) * 2015-02-17 2016-08-22 株式会社 参創ハウテック 空調機の選定方法
GB2554564A (en) * 2015-03-31 2018-04-04 Mitsubishi Electric Corp Air conditioning control device, air conditioning control method, and program
GB2554564B (en) * 2015-03-31 2020-08-05 Mitsubishi Electric Corp Air conditioning control device, air conditioning control method, and program
WO2016158852A1 (ja) * 2015-03-31 2016-10-06 三菱電機株式会社 空調管理装置、空調管理方法、及び、プログラム
JP2016191523A (ja) * 2015-03-31 2016-11-10 三菱電機株式会社 空調管理装置、空調管理方法、及び、プログラム
JP2017211136A (ja) * 2016-05-25 2017-11-30 三菱電機株式会社 管理装置、管理方法、及びプログラム
WO2017212563A1 (ja) * 2016-06-08 2017-12-14 三菱電機株式会社 データ処理装置、データ処理方法及びデータ処理プログラム
JPWO2017212563A1 (ja) * 2016-06-08 2018-09-27 三菱電機株式会社 データ処理装置、データ処理方法及びデータ処理プログラム
JP2019100680A (ja) * 2017-12-08 2019-06-24 三菱電機ビルテクノサービス株式会社 マルチ式空気調和システムにおける接続形態決定支援装置
JP2019132530A (ja) * 2018-01-31 2019-08-08 ダイキン工業株式会社 空調機器選定システム
WO2020241567A1 (ja) * 2019-05-28 2020-12-03 ダイキン工業株式会社 空気調和機の設置支援システム
JP2020194352A (ja) * 2019-05-28 2020-12-03 ダイキン工業株式会社 空気調和機の要否判断システム
JP2020194353A (ja) * 2019-05-28 2020-12-03 ダイキン工業株式会社 空気調和機の配置提示システム
WO2023282348A1 (ja) 2021-07-08 2023-01-12 ダイキン工業株式会社 出力システム、出力方法、出力プログラム、及び出力プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体
JP2023016480A (ja) * 2021-07-21 2023-02-02 ダイキン工業株式会社 エリア通知システム
JP7364924B2 (ja) 2021-07-21 2023-10-19 ダイキン工業株式会社 エリア通知システム

Also Published As

Publication number Publication date
WO2009008134A1 (ja) 2009-01-15

Similar Documents

Publication Publication Date Title
JP2009020640A (ja) 空調機の選定方法、選定装置および選定プログラム
Djunaedy et al. Oversizing of HVAC system: Signatures and penalties
Shah et al. Life cycle assessment of residential heating and cooling systems in four regions in the United States
US7567888B2 (en) Method for evaluating and optimizing performance of chiller system
Chen et al. Energy assessment of office buildings in China using China building energy codes and LEED 2.2
Kwong et al. Evaluation of energy conservation potential and complete cost-benefit analysis of the slab-integrated radiant cooling system: A Malaysian case study
Kegel et al. Life cycle cost comparison and optimisation of different heat pump systems in the Canadian climate
Kegel et al. Assessment of a solar assisted air source and a solar assisted water source heat pump system in a Canadian household
JP4905939B2 (ja) 空調システムの運転制御方法
Sebzali et al. The impact of using chilled water storage systems on the performance of air cooled chillers in Kuwait
JP6490218B2 (ja) エネルギー管理装置、エネルギー管理方法、及び、プログラム
JP2012132599A (ja) 空調システムおよび空調方法
Ilie et al. Study on technical and economical solutions for improving air-conditioning efficiency in building sector
Roth et al. Heat Pumps for Cold Climates.
Nyman et al. Life-Cycle Assessment (LCA) of Air-Handling Units with and without Air-to-Air Energy Exchangers.
de la Peña et al. Model and simulation of multi-functional variable refrigerant flow systems in EnergyPlus
Martins et al. Hybridization of heat pump systems with natural ventilation to improve energy efficiency in cooling dominated buildings
Henning et al. Decision scheme for the selection of the appropriate technology using solar thermal air-conditioning
Zhou et al. Module development and simulation of the variable refrigerant flow air conditioning system under cooling conditions in EnergyPlus
Nyampinga et al. Optimizing Adaptive Displacement Ventilation for Sustainable Office Retrofits: Integrated Strategies for Thermal Stratification Control, Circular Material Utilization, and Occupant-Centric Airflow in Swedish Landscape Offices
Hu et al. Research on the Green Development of the HVAC Industry
Prud’homme et al. A Simulation-Based Exploration of Air-Source Heat Pump Sizing in Canada
Barot Comparative analysis of HVAC system based on life cycle cost analysis
Soewono et al. Analysis of potential energy and cost savings of replacing air-cooled chillers with water-cooled chillers: A case study in hotel building in tropical climate
Proskiw et al. Optimization of net zero energy houses