JP5931281B2 - 空調システム制御装置 - Google Patents

Description

本発明は、室内空気の温度、湿度を制御する空調システム制御装置に関するものである。

近年、ビルなどに設けられる空調システムを構成する各種の空調機器の省エネルギー化の要求が高まっており、その要求を満たすために空調機器の動力を低減化する空調システムの制御装置が数多く提案されている。一方、省エネルギーだけでなく、室内在室者の温熱感覚、いわゆる快適性を満足することも求められており、省エネルギー化と快適性を両立するための空調システム制御装置も提案されている。

従来、多くの空調システム制御装置は、室内の温湿度情報および空調機の運転データ等を基に、室内温湿度が快適範囲内に収まるように、空調機の運転を制御する。例えば、ＰＭＶ（１９８７年にＩＳＯ７７３０で定められているプレディクテッドミーンボート（Ｐｒｅｄｉｃｔｅｄ Ｍｅａｎ Ｖｏｔｅ）の略）などの温熱環境評価指標に基づいて制御目標値を決定する手法がある（特許文献１参照）。
また、外気温度及び外気相対湿度により決まる外気不快指数を基に室内の温湿度を推定し、室内温湿度が快適範囲内に収まるように空調機を制御する手法がある（特許文献２参照）。

特許第３０４９２６６号公報（段落［００１１］） 特開２００３−７４９４３号公報（要約）

しかし、特許文献１の技術は、ＰＭＶを算出するために、室内温湿度および壁面温度をセンサにより検知する必要があり、センサ設置分のコストが増加してしまうという課題がある。
特許文献２の技術は、特別にセンサを設けることなく、気象会社から得られる外気温度と外気相対湿度から、室内の快適性を推定している。しかし、室内の快適性は外気温度と外気相対湿度に加えて、室内の在室人数、空調機の運転状態等によって変化するため、外気温度と外気相対湿度のみでは推定できないという課題がある。また、外気温度と外気相対湿度から決まる外気不快指数と、室内の快適性の関係をあらかじめ物件ごとに設定しておく必要があり、非常に手間が生じるという課題がある。

本発明は上記事情に鑑みてなされたもので、湿度センサが設置されていない室内においても、室内湿度を精度よく推定でき、室内温度及び湿度が快適性の範囲から逸脱しないようにすることができる空調システム制御装置を提供することを目的とする。
また、空調システムを構成する空調機の消費電力の合計を低減することができる空調システム制御装置を提供することを目的とする。
また、省エネルギーと快適性を両立できる空調システム制御装置を提供することを目的とする。

本発明に係る空調システム制御装置は、建物の空調対象空間を空調する空調機を制御する空調システム制御装置において、前記建物を含む地域の気象データ、及び前記空調機の運転データを少なくとも含むパラメータ設定用入力データが記憶されるデータ記憶部と、前記空調対象空間における熱伝導方程式に基づく建物熱モデルの情報を有し、前記パラメータ設定用入力データに基づき、前記建物熱モデルの物理パラメータである熱特性パラメータを求める熱特性パラメータ設定部と、前記空調対象空間における水分収支式に基づく建物湿度モデルの情報を有し、前記熱特性パラメータ及び前記パラメータ設定用入力データに基づき、前記建物湿度モデルの物理パラメータである湿度特性パラメータを求める湿度特性パラメータ設定部と、前記パラメータ設定用入力データを少なくとも含む予測用入力データ、前記建物熱モデル、前記建物湿度モデル、前記熱特性パラメータ、及び、前記湿度特性パラメータに基づき、前記空調対象空間の温度及び湿度が予め設定した範囲内に収まるように、前記空調機の制御データを作成する制御データ作成部と、前記制御データを前記空調機に送信する制御データ出力部と、を備えたものである。

本発明は、湿度センサが設置されていない空調対象空間においても、空調対象空間の温度及び湿度が予め設定した範囲から逸脱しないようにすることができる。

本発明の実施の形態１に係る空調システム制御装置の構成を示す図である。 本発明の実施の形態１に係る空調システム制御装置の動作を示すフローチャートである。 本発明の実施の形態１に係る空調システム制御装置の建物熱モデルを説明する図である。 本発明の実施の形態１に係る空調システム制御装置の建物湿度モデルを説明する図である。 飽和水蒸気量と温度との関係を説明する図である。 本発明の実施の形態２に係る空調システム制御装置の構成を示す図である。

実施の形態１．
図１は、本発明の実施の形態１に係る空調システム制御装置の構成を示す図である。
図１において、空調システム制御装置３は、気象データ配信会社１との間で、インターネットなどの通信手段１００を介してデータ通信可能に構成されている。また、空調システム制御装置３は、対象建物（図示せず）内の空調対象空間を空調する１つ又は複数の空調機２との間で、インターネットなどの通信手段１００を介してデータ通信可能に構成されている。
空調システム制御装置３は、気象データ配信会社１および空調機２からの入力情報と、空調機特性データ７（たとえば、ユーザにより入力される）とに基づき、対象建物に設置された空調機２を制御する。

空調システム制御装置３は、気象データ取得部４、空調機運転データ取得部５、制御データ出力部６、データ記憶部８、熱特性パラメータ設定部１０、湿度特性パラメータ設定部１２、および、制御データ作成部１５を備えている。また、熱特性パラメータ設定部１０は、建物熱モデル１０ａを有する。湿度特性パラメータ設定部１２は、建物湿度モデル１２ａを有する。制御データ作成部１５は、建物室内の熱負荷を予測する熱負荷予測部１５ａと、建物室内の温湿度を予測する室内温湿度予測部１５ｂを有する。

気象データ取得部４は、通信手段１００を介して、気象データ配信会社１に接続されている。空調機運転データ取得部５は、通信手段１００を介して、空調機２に接続されている。

データ記憶部８は、気象データ取得部４および空調機運転データ取得部５を介して取得したデータを保存して、パラメータ設定用入力データ９を熱特性パラメータ設定部１０に入力し、予測用入力データ１４を制御データ作成部１５に入力する。また、データ記憶部８は、熱特性パラメータ設定部１０で計算された熱特性パラメータ１１と、湿度特性パラメータ設定部１２で計算された湿度特性パラメータ１３と、制御データ作成部１５で計算された制御データ１６とを、計算結果として保存する。

制御データ出力部６は、データ記憶部８に格納された制御データ１６を、通信手段１００を介して空調機２に送信する。

熱特性パラメータ設定部１０は、データ記憶部８から所定のパラメータ設定用入力データ９を取得し、熱伝導方程式に基づく建物熱モデル１０ａに基づき、熱特性パラメータ１１（建物熱モデル１０ａ中の物理パラメータ）を求める。

湿度特性パラメータ設定部１２は、熱特性パラメータ設定部１０がデータ記憶部８から取得したパラメータ設定用入力データ９と、熱特性パラメータ設定部１０の計算結果である熱特性パラメータ１１とに基づき、湿度特性パラメータ１３を設定する。

熱負荷予測部１５ａは、熱特性パラメータ設定部１０内の建物熱モデル１０ａと、熱特性パラメータ設定部１０で計算された熱特性パラメータ１１と、データ記憶部８に格納された所定の予測用入力データ１４とに基づき、建物の熱負荷を予測する。

室内温湿度予測部１５ｂは、熱特性パラメータ設定部１０内の建物熱モデル１０ａと、湿度特性パラメータ設定部１２内の建物湿度モデル１２ａと、データ記憶部８に格納された所定の予測用入力データ１４とに基づき、室内温湿度を予測する。

制御データ作成部１５は、熱負荷予測部１５ａにより求めた熱負荷と、室内温湿度予測部１５ｂにより求めた室内温湿度と、予測用入力データ１４とに基づき、建物の熱特性と湿度特性を考慮して室内温湿度が快適範囲内となり、かつ省エネルギーとなる空調機２の制御データ１６を作成してデータ記憶部８に格納する。

制御データ出力部６は、制御データ作成部１５により求めた制御データ１６を、データ記憶部８から読み出して空調機２に伝達する。

なお、図１においては、代表的に１台の空調機２を示しているが、複数台の空調機２が許容可能である。また、空調機２は、室外機および室内機から構成されるビル用マルチエアコン、パッケージエアコン、ルームエアコン、又は吸収冷凍機などの大型熱源機であってもよい。

図２は、本発明の実施の形態１に係る空調システム制御装置の動作を示すフローチャートである。以下、図２の各ステップに基づき、図３〜図５を参照しながら説明する。

（ステップＳ２１）
空調システム制御装置３は、気象データ取得部４と空調機運転データ取得部５を介して、各データを取得して保存する。
すなわち、空調システム制御装置３は、気象データ取得部４を介して、気象データ配信会社１から所定地点の気象データを取得し、データ記憶部８に保存する。所定地点の気象データは、少なくとも日射量、外気温および外気相対湿度を含み、過去のデータのみでなく、将来の予報値をも含むものとする。なお、将来の予報値で日射量、外気相対湿度が得られない場合には、晴れまたは曇りなどの天気予報情報であってもよく、代表的な日射量データ、外気相対湿度データを天気予報に基づき補正してもよい。

また、空調システム制御装置３は、空調機運転データ取得部５を介して、空調機２の運転データを取得し、データ記憶部８に保存する。空調機２の運転データは、少なくとも空調機２が設置された部屋の室温と、空調機２が室内に供給（または、除去）した熱量が計算可能なデータを含む。空調機２が室内に供給（または、除去）した熱量が計算可能なデータとしては、たとえば、各室外機の運転周波数、蒸発温度、凝縮温度、室内機の設定温度などの既設センサで取得可能なデータであってもよい。また、室温は、室内機の吸込み風温度で代替してもよい。
なお、本ステップＳ２１は、定期的又は常時にかつ自動的に実行され、逐次、取得データがデータ記憶部８に保存される。

（ステップＳ２２）
空調システム制御装置３は、空調機２の性能を表す空調機特性データ７を、データ記憶部８に登録（記憶）させる。この空調機特性データ７は、あらかじめユーザ操作によりデータ記憶部８に登録してもよく、または、空調機２の運転データから推定により求めてもよい。
空調機特性データ７は、少なくとも、各空調機２の消費電力と供給（除去）熱量との関係を含む。または、空調機運転データ取得部５において空調機２が供給（除去）する熱量が得られず、空調機２の室外機の運転周波数などから熱量を計算する必要がある場合には、空調機特性データ７は、各室外機の運転周波数、蒸発温度、凝縮温度と供給熱量および消費電力との関係を含む。

（ステップＳ２３）
次に、例えばユーザ操作により、制御対象となる対象建物の空間（部屋、フロア等）を識別する番号などの情報、及び学習期間（データを抽出する時間範囲）などの計算条件が設定される。

（ステップＳ２４）
熱特性パラメータ設定部１０は、パラメータ設定用入力データ９をデータ記憶部８から抽出して取得する。なお、パラメータ設定用入力データ９は、少なくとも、所定地点の過去の気象データ、対象建物に設置された各空調機２の過去の運転データ、および空調機特性データ７を含む。

（ステップＳ２５）
熱特性パラメータ設定部１０は、建物熱モデル１０ａに基づき、熱特性パラメータ１１を設定する。

［熱特性パラメータ１１の設定］
ここで、熱特性パラメータ設定部１０による熱特性パラメータ１１の設定について、さらに具体的に説明する。

図３は、本発明の実施の形態１に係る空調システム制御装置の建物熱モデルを説明する図である。
図３においては、建物熱モデル１０ａで考慮する各因子の例を、図式的に示している。例えば、建物熱モデル１０ａにおいては、熱負荷の影響因子として、外気温（Ｔ_Ｏ）４１と、日射量（Ｑ_Ｓ）４２と、隣室温度（Ｔ_ＯＺ）４３と、室内温度（Ｔ_Ｚ）４４と、空調除去熱量（Ｑ_ＨＶＡＣ）４５と、室内発生熱量（Ｑ_ＯＣＣ＋Ｑ_ＥＱＰ）（人体＋ＯＡ機器＋照明）４６とが考慮されている。

上記熱負荷の影響因子の関係を理論式（熱伝導方程式）で表現すると、以下の式（１）〜（３）が導かれる。

ここで、Ｑ_Ｓ：日射量（ｋＷ／ｍ^２）、Ｑ_ＯＣＣ：人体発熱量（ｋＷ）、Ｑ_ＥＱＰ：機器発熱量（ｋＷ）、Ｑ_ＨＶＡＣ：空調除去（供給）熱量（ｋＷ）、Ｔ_Ｏ：外気温（Ｋ）、Ｔ_１：外壁室外側表面温度（Ｋ）、Ｔ_２：外壁室内側表面温度（Ｋ）、Ｔ_Ｚ：室内温度（Ｋ）、Ｔ_ＯＺ：隣室温度（Ｋ）、Ｒ_１：室外側熱抵抗（Ｋ／ｋＷ）、Ｒ_２：外壁熱抵抗（Ｋ／ｋＷ）、Ｒ_Ｚ：室内側熱抵抗（Ｋ／ｋＷ）、Ｒ_ＯＺ：内壁熱抵抗（Ｋ／ｋＷ）、Ｒ_ＷＩＮ：窓熱抵抗（Ｋ／ｋＷ）、Ｃ_１：外壁室外側熱容量（ｋＪ／Ｋ）、Ｃ_２：外壁室内側熱容量（ｋＪ／Ｋ）、Ｃ_Ｚ：室内熱容量（ｋＪ／Ｋ）、α：室内へ透過する日射量の補正係数（−）、β：外壁へ照射する日射量の係数（−）、γ：機器発熱の補正係数（−）、δ：空調除去（供給）熱量の補正係数（−）、ρ：人体発熱の補正係数（−）である。

式（１）〜式（３）を状態空間モデルに置き換えると、以下の式（４）、式（５）のように表される。

式（４）、式（５）において、θは未知の熱特性パラメータ１１のベクトルであり、実績室温と計算室温との誤差が最小となるように決定される。なお、ここでは、予測対象を室温としているが、室温を目標室温として与え、熱負荷（＝空調機除去熱量Ｑ_ＨＶＡＣ）を予測することも可能である。

式（４）において、Ａ（θ）は、以下のパラメータ行列（状態遷移行列）で表される。

また、Ｂ（θ）は、以下のパラメータ行列（状態遷移行列）で表される。

さらに、θおよびＣは、それぞれ、以下のパラメータ行列（観測値行列）で表される。

なお、人体発熱量Ｑ_ＯＣＣ、機器発熱量Ｑ_ＥＱＰは、測定することが困難なので、制御対象の部屋（フロア）に設置された機器の消費電力量（消費電力データ）から推定してもよい。たとえば、空調機、照明、ＯＡ機器の消費電力データが入手可能な場合には、照明の消費電力とＯＡ機器消費電力Ｑとを合計することによって、機器発熱量Ｑ_ＥＱＰを求めてもよい。

また、人体発熱量Ｑ_ＯＣＣは、「在室人数」に「１人当たり発熱量」を乗じることにより、以下の式（６）の計算により求めてもよい。
Ｑ_ＯＣＣ＝「１人当たり発熱量」＊「在室人数」 ・・・（６）

さらに、在室人数は、フロア内にセンサを設置して人数をカウントするか、または、以下の式（７）のように、ＯＡ機器消費電力Ｑに対する確率密度関数Ｐ（ｘ）および「最大在室人数」を与えて、ＯＡ機器消費電力Ｑの実測値（または、予測値）から推定演算してもよい。
在室人数＝「最大在室人数」＊Ｐ（ｘ） ・・・（７）
なお、ＯＡ機器消費電力Ｑが得られない場合は、対象建物の用途に応じて、人体発熱量Ｑ_ＯＣＣおよび機器発熱量Ｑ_ＥＱＰの代表的なデータを用いてもよい。

一方、空調機除去熱量Ｑ_ＨＶＡＣは、空調機運転データ取得部５で取得可能であれば、その値をそのまま用いればよい。また、空調機除去熱量Ｑ_ＨＶＡＣが取得不可能の場合には、空調機特性データ７を用いて熱量を計算することができる。例えば、空調機特性データ７として、空調機２の室外機の圧縮機周波数ｆ、蒸発温度ＥＴ、凝縮温度ＣＴと供給熱量との関係式を、以下のように準備する。

上記関係式において、各係数ａ、ｂ、ｃは、圧縮機の種別によって異なる値が与えられる。なお、各係数ａ、ｂ、ｃは、実測値から求めてもよい。また、室外機の圧縮機周波数ｆ、蒸発温度ＥＴ、凝縮温度ＣＴと供給熱量との関係は、室外機の冷媒回路をモデル化した空調機モデルを用いて算出してもよい。

なお、日射量Ｑ_Ｓ及び外気温Ｔ_Ｏは、気象データ取得部４が気象データ配信会社１から取得したデータ（実測値）である。また、室内温度Ｔ_Ｚ及び隣室温度Ｔ_ＯＺは、空調機運転データ取得部５が各空調機２から取得したデータ（実測値）である。

以上のデータと、前述の式（４）、式（５）とに基づき、パラメータ行列Ａ（θ）、Ｂ（θ）、およびＣを同定することができる。パラメータ行列Ａ（θ）、Ｂ（θ）、およびＣの同定手順は、以下のステップＡ１〜Ａ７のようになる。

まず、学習パラメータの初期値ベクトルθと状態ベクトルＸを決定し（ステップＡ１）、初期値ベクトルθにより、状態遷移行列Ａ（θ）、Ｂ（θ）、観測値行列Ｃ（θ）を定義する（ステップＡ２）。

続いて、状態遷移行列Ａ（θ）、Ｂ（θ）と、ｔ＝ｋにおける観測値ベクトルｕ（ｋ）と、ｔ＝ｋ−１の状態推定値Ｘ（ｋ−１）とを用いて、状態ベクトルＸ（ｋ）を生成する（ステップＡ３）。

また、観測値行列Ｃ（θ）および状態ベクトルＸ（ｋ）からシステム応答ベクトルＹ’（ｋ＋１）を推定する（ステップＡ４）。

次に、観測値（実測値）と予測値との差分ｅ（θ、ｋ）を、以下の式により計算する（ステップＡ５）。
ｅ（θ、ｋ）＝Ｙ（ｋ）−Ｙ’（ｋ−１）

以下、上記ステップＡ２〜Ａ５を、すべての観測値について実行し、以下の式（９）のように、パラメータ行列Ｅ（θ）を求める（ステップＡ６）。
Ｅ（θ）＝［ｅ（θ、１）、ｅ（θ、２）、ｅ（θ、３）、・・・、ｅ（θ、ｎ）］ ・・・（９）
式（９）において、ｎは観測値の数である。

最後に、パラメータ行列Ｅ（θ）のノルムを最小にするパラメータベクトルθ＊を、非線形最小２乗法を用いて、以下の式（１０）のように求める（ステップＡ７）。
θ＊＝ａｒｇｍｉｎ（Ｅ（θ）＊ Ｅ（θ）） ・・・（１０）

なお、上記ステップＡ３〜Ａ７においては、非線形最小２乗法以外に、最尤法を用いてもよい。
また、観測値ベクトルｕ（ｋ）の集合ｕの行列分解により、状態遷移行列Ａ、Ｂと観測値行列Ｃを直接求める部分空間法を用いてもよい。

以上のように、熱特性パラメータ設定部１０において、熱特性パラメータ１１が求められる。

（ステップＳ２６）
再び図２を参照する。空調システム制御装置３は、熱特性パラメータ設定部１０により求めた熱特性パラメータ１１をデータ記憶部８に保存する。

（ステップＳ２７）
次に、熱特性パラメータ１１が設定された後、湿度特性パラメータ設定部１２は、湿度特性パラメータ１３を設定する。

［湿度特性パラメータ設定］
ここで、湿度特性パラメータ設定部１２による熱特性パラメータ１１の設定について、さらに具体的に説明する。

図４は、本発明の実施の形態１に係る空調システム制御装置の建物湿度モデルを説明する図である。
図４においては、建物湿度モデル１２ａで考慮する各因子の例を、図式的に示している。例えば、建物湿度モデル１２ａにおいては、湿度の影響因子として、外気絶対湿度（Ｘ_Ｏ）５１と、室内発生水分量（Ｗ_ｉ）５２と、空調機冷房時による除湿量（Ｗ_ＨＶＡＣ）５３と、室内絶対湿度（Ｘ_Ｚ）５４と、壁等の吸放湿である表面絶対湿度（Ｘ_Ｓ）５５とが考慮されている。なお、壁等とは、壁、床、及び天井を含む空調対象空間を形成する構造物及び空調対象空間内の配置物（家具等）が含まれる。

上記湿度の影響因子の関係式を理論式（水分収支式）で表現すると、以下の式（１１）が導かれる。

ここで、Ｘ_Ｚ：室内絶対湿度（ｋｇ／ｋｇ’）、Ｖ：室内容積（ｍ^３）、Ｘ_Ｏ：外気絶対湿度（ｋｇ／ｋｇ’）、Ｇ_Ｖ：換気量（ｍ^３／ｓｅｃ）、Ｗ_ｉ：室内発生水分量（ｋｇ／ｓｅｃ）、Ｗ_ＨＶＡＣ：空調機冷房時による除湿量（ｋｇ／ｓｅｃ）、ａ：表面湿気伝達率（ｋｇ／ｍ^２／ｈ／（ｋｇ／ｋｇ’））、Ａ：表面積（ｍ^２）、Ｘ_Ｓ：表面絶対湿度（ｋｇ／ｋｇ’）、Ｇ_ｄ：すきま風量（ｍ^３／ｓｅｃ）、ρ：空気密度（ｋｇ／ｍ^３）、σ：室内発生水分量の補正係数（−）、ω：空調機冷房時による除湿量の補正係数（−）、ｊ：吸放湿を考慮する表面数である。

式（１１）の右辺第１項は換気による水分変化、第２項は室内水分発生量、第３項は空調機２の冷房時における除湿量、第４項は壁等の吸放湿、第５項はすき間風による水分変化を表す。以下、式（１１）の右辺各項の計算について説明する。

（換気による水分変化）
式（１１）の右辺第１項の換気による水分変化について、外気絶対湿度（Ｘ_Ｏ）５１は、気象データ取得部４において取得した、外気温と外気相対湿度により計算することができる。また、全熱交換器が設置されている場合は、外気相対湿度でなく全熱交換器給気絶対湿度を用いる。全熱交換器給気絶対湿度は、全熱交換器にセンサが設置されている場合は、センサ情報を用いてもよい。センサが設置されていない場合は、全熱交換器の効率を用いて式（１２）で計算することができる。

ここで、Ｘ_ＳＡ：全熱交換器給気絶対湿度（ｋｇ／ｋｇ’）、η_Ｅ：全熱交換器エンタルピ交換効率（−）、η_Ｔ：全熱交換器温度交換効率（−）、Ｔ_Ｏ：外気温（Ｋ）、Ｔ_Ｚ：室内温度（Ｋ）である。

換気量Ｇ_Ｖは、全熱交換器の仕様から設定できればよいが、不明な場合は室内容積Ｖに対する換気回数、又は在室人数に対する換気量を設定してもよい。

（室内発生水分量）
式（１１）の右辺第２項の室内発生水分量は、在室人数に一人当たりの水分発生量を乗じることにより求める。在室人数は、熱特性パラメータ設定部１０と同様に、センサ等によりカウントするか推定演算する。または、実測値がない場合は平日／休日パターンを設定してもよい。

（空調機の冷房時における除湿量）
式（１１）の右辺第３項空調機冷房時による除湿量は式（１３）で計算する。

ここで、Ｇ_{ｈ＿ｏｕｔ}：吹出し風量（ｍ^３／ｓｅｃ）、Ｘ_{ｈ＿ｏｕｔ}：吹出し風絶対湿度（ｋｇ／ｋｇ’）である。

吹出し風絶対湿度Ｘ_{ｈ＿ｏｕｔ}は、吹出し風温度と吹出し風相対湿度から計算できる。吹出し風温度と吹出し風相対湿度がセンサで計測されている場合は、センサ計測値を用いる。計測されていない場合は、空調機２の運転データから推定してもよい。空調機２における室内機の熱交換器表面が濡れている（相対湿度１００％）とすると、吹出し風相対湿度は９５％と仮定することができる。また、吹出し風温度は、室内機の熱交換器の効率と熱交換器入口配管温度から式（１４）により求めることができる。

ここでＴ_{ｈ＿ｏｕｔ}：吹出し風温度（Ｋ）、Ｔ_{ＨＥＸ＿ｉｎ}：熱交換器入口配管温度（Ｋ）、τ：室内機熱交換器効率（−）である。

吹出し風量Ｇ_{ｈ＿ｏｕｔ}は、空調機２の室内機にセンサが設置されている場合は、センサ計測値を用いる。センサが設置されていない場合は、カタログ値を用いてもよい。カタログ値が不明な場合は、式（１５）を用いて空調機２による除湿量を計算してもよい。

ここで、Ｈ_ＨＶＡＣ：空調機交換全熱量（ｋＷ）、Ｘ_ｈ＿ｉｎ：吸い込み風絶対湿度（ｋｇ／ｋｇ’）、ｈ_ｈ＿ｉｎ：吸い込み風比エンタルピ（ｋＪ／ｋｇ’）、ｈ_ｈ＿ｉｎ：吸い込み風エンタルピ（ｋＪ／ｋｇ’）である。
空調機交換全熱量Ｈ_ＨＶＡＣは、空調機特性データ７と空調機運転データから求めることができる。たとえば、上述した式（８）を用いて、圧縮機周波数ｆと蒸発温度ＥＴと凝縮温度ＣＴとから求めることができる。吹出し風比エンタルピｈ_ｈ＿out、吸い込み風比エンタルピｈ_ｈ＿ｉｎは、式（１６）を用いて計算できる。

ここで、ｈ：比エンタルピ（ｋＪ／ｋｇ’）、Ｃ_ｐａ：渇き空気比熱（ｋＪ／ｋｇ／Ｋ）、ｒ０：蒸発潜熱（ｋＪ／ｋｇ）、Ｔ：温度（Ｋ）、Ｘ：絶対湿度（ｋｇ／ｋｇ’）である。

吸い込み風温度は、空調機運転データに含まれる室内温度、もしくは吸い込み風温度を用いればよい。吹出し風温度Ｔ_{ｈ＿ｏｕｔ}は、室内機熱交換器の効率と熱交換器入口配管温度から式（１４）により求めることができる。吹出し風絶対湿度Ｘ_{ｈ＿ｏｕｔ}は、吹出し風相対湿度を９５％と仮定し、前記吹出し風温度と吹出し風相対湿度から計算できる。

（壁等の吸放湿）
式（１１）の右辺第４項の壁等の吸放湿について、壁等の吸放湿を考慮するものとしては、壁及び家具が考えられ、厳密には式（１１）の右辺第４項のようにそれぞれの表面と室内の水分収支を考えなければならない。しかし、すべての壁及び家具を個別に考えるのは困難であるため、ここでは代表の表面絶対湿度と湿気伝達係数を用いて、式（１７）とする。

ここで、Ｘ_ｓ：表面絶対湿度（ｋｇ／ｋｇ’）、Ｘ_Ｚ：室内絶対湿度（ｋｇ／ｋｇ’）、α_Ｘ：代表表面湿気伝達率（ｋｇ／ｓｅｃ／（ｋｇ／ｋｇ’））である。

表面絶対湿度Ｘ_Ｓは、表面に接する空気と表面材料内部の水分バランスにより決まるが、表面温度が入手できる場合、式（１８）のように表面温度から決まる飽和水蒸気量Ｘ_ｓａｔに表面相対湿度ＲＨ_ｓを乗じることにより計算できる。

ここで、Ｘ_ｓａｔ：飽和水蒸気量（ｋｇ／ｋｇ’）、ＲＨ_ｓ：表面相対湿度（−）である。

図５は、飽和水蒸気量と温度との関係を説明する図である。
図５のように、飽和水蒸気量Ｘ_ｓａｔと温度の関係は非線形の関係であるが、温度範囲を限定すれば、式（１９）のように線形と仮定してもよい。

ここで、Ｔ_ｓ：表面温度（Ｋ）、ａ：飽和水蒸気量近似曲線の傾き（ｋｇ／ｋｇ’／Ｋ）、ｂ：飽和水蒸気量近似曲線の切片（ｋｇ／ｋｇ’）である。

係数ａ、ｂは、例としてａ＝０．００１１、ｂ＝０．００７５を用いてもよい。表面温度Ｔ_Ｓは、熱特性パラメータ１１のひとつである外壁室内側表面温度Ｔ_２を用いればよい。

（すき間風による水分変化）
式（１１）の右辺第５項のすきま風による水分変化は、ドアの開閉によるすきま風、及び、常時発生するすき間風を考慮する。常時発生するすき間風量は室内容積に対するすきま風換気回数を用いて計算することができる。ドアの開閉によるすき間風量Ｇ_ｄは、熱特性パラメータ設定部１０で用いた在室人数を基に、式（２０）で求めることができる。

ここで、υ：ドアの開閉による在室人数一人当たりのすき間風量（ｍ^３／人／ｓｅｃ）、ＯＣＣ：在室人数（人）である。

次に、建物湿度モデル１２ａを有する湿度特性パラメータ設定部１２について、さらに具体的に説明する。

式（１１）中の湿度特性パラメータ１３は、室内容積Ｖ、表面相対湿度ＲＨ_ｓ、代表表面湿気伝達率α_Ｘ、室内発生水分量の補正係数σ、空調機冷房時による除湿量の補正係数ωである。

室内容積Ｖは、空調機２が設置される室内空間の容積であり、例えば対象建物の設計図面等からユーザが計算して設定することができる。または、図面が手に入らない場合は、熱特性パラメータ１１から湿度特性パラメータ設定部１２が以下の計算によって求めて設定してもよい。
式（３）の室内熱容量Ｃ_Ｚは以下のように書き換えられる。

ここで、ρ：空気密度（ｋｇ／ｍ^３）、Ｃ_ｐｗ：湿潤空気比熱（ｋＪ／ｋｇ／Ｋ）である。
室内熱容量Ｃ_Ｚは熱特性パラメータ１１のひとつであるため、図２のステップＳ２５により既知である。したがって、ステップＳ２５で求めた室内熱容量Ｃ_Ｚと、空気物性値である空気密度ρと湿潤空気比熱Ｃ_ｐｗを用いて、室内容積Ｖを計算することができる。

表面相対湿度ＲＨ_ｓは、表面に結露が生じないように壁が設計されていると仮定すると、室内相対湿度から大きく離れた値とはなっていない。室内相対湿度は４０〜６０％となるように空調設計されていると仮定し、中央値５０％を表面相対湿度ＲＨ_ｓとして与えてもよい。

代表表面湿気伝達率α_Ｘは、表面部材と表面積に依存し、それぞれの表面部材の物性値及び面積を取得することは非常に困難である。
一方で、物質の熱移動と水分移動には相似則が成り立つ。たとえば、室内側表面対流熱伝達率ａ_Ｔと代表表面湿気伝達率α_Ｘには式（２２）の関係が成り立つ。

ここで、ａ_Ｔ：室内側表面対流熱伝達率（ｋＷ／ｍ^２／Ｋ）、Ａ_ｓ：表面積（ｍ^２）、Ｒ_Ｚ：室内側熱抵抗（Ｋ／ｋＷ）、Ｃ_Ｚ：室内熱容量（ｋＪ／Ｋ）である。

室内側熱抵抗Ｒ_Ｚと室内熱容量Ｃ_Ｚは熱特性パラメータ１１のひとつであるため、熱特性パラメータ設定部１０によりすでに決定されている。したがって、式（２２）により代表表面湿気伝達率α_Ｘを求めることができる。

室内発生水分量に対する補正係数σは、人体発熱と人体からの発生水分量は相似関係にあると仮定し、建物熱モデル中の人体発熱の補正係数ρを用いる。
空調機冷房時による除湿量に対する補正係数ωは、空調機除去熱量Ｑ_ＨＶＡＣと相似関係にあると仮定し、建物熱モデルの空調除去（供給）熱量の補正係数δを用いる。
以上により、熱特性パラメータ１１を基に、湿度特性パラメータ１３を設定できる。

（ステップＳ２８）
再び図２を参照する。空調システム制御装置３は、湿度特性パラメータ設定部１２により求めた湿度特性パラメータ１３をデータ記憶部８に保存する。

（ステップＳ２９）
次に、空調システム制御装置３は、ユーザ要求に応じて、空調機２の制御データ１７を引き続き作成（立案）するか否かを判定する。立案しない（すなわち、ＮＯ）と判定されれば、図２の処理ルーチンを終了する。なお、本ステップＳ２９を省略して、ユーザ要求にかかわらず制御データ１７を作成するようにしても良い。

（ステップＳ３０）
一方、ステップＳ２９において、ユーザ要求により、引き続き、空調機２の制御値を立案する（すなわち、ＹＥＳ）と判定されれば、ユーザ操作により、対象建物番号、学習期間などの計算条件を設定する。

（ステップＳ３１）
制御データ作成部１５は、対象建物の熱特性パラメータ１１と湿度特性パラメータ１３と、建物熱モデル１０ａと建物湿度モデル１２ａと、予測に必要な予測用入力データ１４とを取得する。
なお、予測用入力データ１４は、基本的にパラメータ設定用入力データ９と同じ項目を含むが、データに将来の予測値を含めてもよい。
（ステップＳ３２）
制御データ作成部１５は、対象建物の熱特性パラメータ１１と湿度特性パラメータ１３と、建物熱モデル１０ａと建物湿度モデル１２ａと、予測に必要な予測用入力データ１４と、空調機特性データ７とを基に、熱負荷予測部１５ａで予測した熱負荷に対して、空調機２の消費電力が最小となり、かつ室内の温湿度を快適範囲内に収め、必要な熱負荷が除去できる空調機２の制御データ１６を作成する。

制御データ１６は、少なくとも空調機２の運転停止時間を含み、各空調機２の供給（除去）熱量を含めてもよい。特に、ビル用マルチエアコンもしくはパッケージエアコン、ルームエアコンの場合は、室外機の運転周波数もしくは運転周波数上限値、及び室内機の設定温度を含めてもよい。

［制御データ作成］
ここで、制御データ作成部１５の計算例について、具体的に説明する。
制御値は、複数の空調機２の消費電力の合計を目的関数とし、各空調機２における室外機の運転周波数（圧縮機周波数ｆ）と運転停止ｕを制御変数とした最適化問題を解くことにより求める。

ここで、Ｐｉ：室外機ｉの消費電力（ｋＷ）、Ｑ_ｉ：室外機ｉの供給熱量（ｋＷ）、ｕ_ｉ：室外機ｉの運転停止［０／１］、Ｑ_{ｔｏｔａｌ}：室内熱負荷（ｋＷ）、Ｔ_ｚ：室内温度（Ｋ）、ｍａｘＴ_ｚ：室内温度の上限値（Ｋ）、ｍｉｎＴ_ｚ：室内温度の下限値（Ｋ）、Ｘ_ｚ：室内絶対湿度（ｋｇ／ｋｇ’）、ｍａｘＸ_ｚ：室内絶対湿度の上限値（ｋｇ／ｋｇ’）、ｍｉｎＸ_ｚ：室内絶対湿度の下限値（ｋｇ／ｋｇ’）、ｍａｘＱ_ｉ：室外機ｉの供給熱量上限値（ｋＷ）、ｍｉｎＱ_ｉ：室外機ｉの供給熱量下限値（ｋＷ）、ｆｉ：室外機ｉの運転周波数（Ｈｚ）とする。
また、ａ_ｐ、ｂ_ｐ、ｃ_ｐは室外機の消費電力を、室外機の供給熱量を変数として二次関数で近似した際の係数である。また、ａ_ｑ、ｂ_ｑ、ｃ_ｑは室外機の供給熱量を、室外機の運転周波数を変数として二次関数で近似した際の係数である。

組合せ最適により離散値である室外機の運転停止を求め、各組合せにおける最適な室外機の供給熱量を非線形最適により求める。膨大な組合せの中から、効率的に最適解に近づくように組合せを変更し、限られた候補の中から目的関数が最小となる解を最適な運転スケジュールとして出力する。最適化の手法としては、組合せ最適に動的計画法、もしくは問題空間探索法、非線形最適に二次計画法を用いてもよい。

式（２６）のＱ_{ｔｏｔａｌ}（ｔ）は、熱負荷予測部１５ａで計算される。熱負荷予測部１５ａは、熱特性パラメータ設定部１０内の建物熱モデル１０ａと、熱特性パラメータ設定部１０で決定した熱特性パラメータ１１と、データ記憶部８に格納された所定の予測用入力データ１４とに基づき、室内熱負荷を予測する。
式（２７）のＴ_Ｚ（ｔ）と、式（２８）のＸ_Ｚ（ｔ）は、室内温湿度予測部１５ｂで計算される。室内温湿度予測部１５ｂは、熱特性パラメータ設定部１０で決定した熱特性パラメータ１１と、湿度特性パラメータ設定部１２で決定した湿度特性パラメータ１３と、建物熱モデル１０ａと建物湿度モデル１２ａと、データ記憶部８に格納された所定の予測用入力データ１４とに基づき、室内温湿度を予測する。

（ステップＳ３３）
空調システム制御装置３は、制御データ作成部１５により作成された制御データ１６をデータ記憶部８に保存する。

（ステップＳ３４）
制御データ出力部６は、通信手段１００を介して、制御データ１６を空調機２に送信し、図２の処理ルーチンを終了する。これにより、空調機２は、制御データ１６に基づき運転される。

なお、上記ステップＳ２３およびＳ３０の計算条件をあらかじめデータ記憶部８に登録することにより、上記ステップＳ２１〜Ｓ３２は、すべて自動的に実行させることもできる。

以上のように本実施の形態１においては、建物の空調対象空間を空調する空調機２を制御する空調システム制御装置３において、建物を含む地域の気象データ、及び空調機２の運転データを少なくとも含むパラメータ設定用入力データ９が記憶されるデータ記憶部８と、空調対象空間における熱伝導方程式に基づく建物熱モデル１０ａの情報を有し、パラメータ設定用入力データ９に基づき、建物熱モデル１０ａの物理パラメータである熱特性パラメータ１１を求める熱特性パラメータ設定部１０と、空調対象空間における水分収支式に基づく建物湿度モデル１２ａの情報を有し、熱特性パラメータ１１及びパラメータ設定用入力データ９に基づき、建物湿度モデル１２ａの物理パラメータである湿度特性パラメータ１３を求める湿度特性パラメータ設定部１２と、パラメータ設定用入力データ９を少なくとも含む予測用入力データ１４、建物熱モデル１０ａ、建物湿度モデル１２ａ、熱特性パラメータ１１、及び、湿度特性パラメータ１３に基づき、空調対象空間の温度及び湿度が予め設定した範囲内に収まるように、必要な熱負荷が除去できる空調機２の制御データ１６を作成する制御データ作成部１５と、制御データ１６を空調機２に送信する制御データ出力部６と、を備えている。
このため、個別建物の熱特性パラメータ１１と湿度特性パラメータ１３を自動的に設定できるため、追加のセンサ（特に湿度センサ）を設置することなく、あるいは詳細な建物仕様（例えば窓面積、屋根面積）を入手しなくても、物理式に基づいた熱負荷予測及び室内温湿度予測が可能となる。

また本実施の形態１においては、建物熱モデル１０ａ、建物湿度モデル１２ａ、熱特性パラメータ１１、湿度特性パラメータ１３、及び、予測用入力データ１４、に基づき、空調対象空間の熱負荷を予測する熱負荷予測部１５ａと、温度及び湿度を予測する室内温湿度予測部１５ｂを備え、制御データ作成部１５は、予測用入力データ１４、熱負荷予測部１５ａによって予測された空調対象空間の熱負荷、及び、室内温湿度予測部１５ｂによって予測された空調対象空間の温度及び湿度と、に基づき、空調対象空間の温度及び湿度が予め設定した範囲内に収まるように、必要な熱負荷が除去できる空調機２の制御データ１６を作成する。
このため、個別建物における温湿度予測の精度が向上し、建物特性を反映した快適性に基づく空調機２の制御データ作成が可能となる。
また、湿度センサが設置されていない室内においても、室内湿度を精度よく推定でき、室内温湿度が快適性の範囲から逸脱しないようにすることができる。
また、個別建物の湿度特性パラメータを自動的に推定できるため、湿度センサを設置しなくても、室内湿度の予測が可能となる。

また本実施の形態１においては、空調機２は、建物に複数設けられ、パラメータ設定用入力データ９には、空調機２の消費電力と供給熱量との関係を表す空調機特性データ７を含み、制御データ作成部１５は、複数の空調機２の供給熱量の和が熱負荷となり、空調対象空間の温度及び湿度が予め設定した範囲内に収まり、且つ、複数の空調機２の消費電力の和が最小となるように、複数の空調機２のそれぞれの制御データ１６を作成する。
このため、空調システムを構成する空調機の消費電力の合計を低減することができる。よって、省エネルギーと快適性を両立できる空調システム制御装置３を提供することができる。

また本実施の形態１においては、建物湿度モデル１２ａは、換気による水分変化と、室内発生水分量と、空調機２の冷房時による除湿量と、壁等の吸放湿と、すき間風による水分変化と、を影響因子とした水分収支式に基づくものである。
このため、室内水分変化の主要因を考慮できるため、温湿度予測の精度が向上することができる。

また本実施の形態１においては、湿度特性パラメータ設定部１２は、熱移動と水分移動の相似則と、熱特性パラメータ１１に含まれる室内側熱抵抗（Ｒ_Ｚ）及び室内熱容量（Ｃ_Ｚ）とに基づき、湿度特性パラメータ１３のひとつである代表表面湿気伝達率（α_Ｘ）を求め、代表表面湿気伝達率（α_Ｘ）に基づき、壁等の吸放湿を求める。
このため、個別建物の湿度特性パラメータ１３を自動的に推定できるため、湿度センサを設置しなくても、室内湿度の予測が可能となる。

また本実施の形態１においては、湿度特性パラメータ設定部１２は、熱特性パラメータ１１のひとつである外壁室内側表面温度（Ｔ_２）を用いて、飽和水蒸気量（Ｘ_ｓａｔ）を求め、飽和水蒸気量（Ｘ_ｓａｔ）に基づき表面絶対湿度（Ｘ_ｓ）を求め、代表表面湿気伝達率（α_Ｘ）及び表面絶対湿度（Ｘ_ｓ）に基づき、壁等の吸放湿を求める。
このため、壁等の温度を検出する温度センサを設置しなくても、壁等の表面温度が求まるため、壁等の吸放湿が詳細に計算でき、室内湿度の予測精度を向上することができる。

また本実施の形態１においては、湿度特性パラメータ設定部１２は、熱特性パラメータ１１に含まれる人体発熱の補正係数（ρ）を、室内発生水分量を補正する補正係数（σ）とする。
このため、個別建物の湿度特性パラメータ１３を自動的に推定できるため、湿度センサを設置しなくても、室内湿度の予測が可能となる。

また本実施の形態１においては、湿度特性パラメータ設定部１２は、熱特性パラメータ１１に含まれる空調機２の供給熱量の補正係数（δ）を、空調機２の冷房時による除湿量を補正する補正係数（ω）とする。
このため、個別建物の湿度特性パラメータを自動的に推定できるため、湿度センサを設置しなくても、室内湿度の予測が可能となる。

実施の形態２．
実施の形態１においては、建物湿度モデル１２ａの壁等の吸放湿を計算する際、壁等の材料の表面温度Ｔ_ｓにおける飽和水蒸気量Ｘ_ｓａｔと表面相対湿度ＲＨ_ｓの関係から、壁等の材料の表面絶対湿度Ｘ_Ｓを求めたが、壁等の材料内部の水分収支式を用いてもよい。

図６は、本発明の実施の形態２に係る空調システム制御装置の構成を示す図である。
図６に示すように、実施の形態２に係る空調システム制御装置３は、上記実施の形態１の構成に加え、壁等の材料内部の水分収支式を表す壁等材料表面湿度特性データ７ｂを、データ記憶部８に登録（記憶）させる。
なお、その他の構成は上記実施の形態１と同様であり、同一部分には同一の符号を付する。以下、実施の形態１との相違点について説明する。

壁等の材料内部における水分収支式を式（３０）〜（３２）に示す。式（３２）は表面における境界条件である。

ここで、Φ：材料空隙率（ｍ^３／ｍ^３）、λ：湿気伝導率（ｋｇ／ｍ／ｓｅｃ／（ｋｇ／ｋｇ’））、ｎ：厚さ（ｍ）、θ：含水率（ｋｇ／ｋｇ）、ρ_ｓ：材料密度（ｋｇ／ｍ^３）、ａ_ｓ：湿気伝達率（ｋｇ／ｍ^２／ｓｅｃ／（ｋｇ／ｋｇ’））である。

壁等の材料内の空隙が十分小さく、室内絶対湿度Ｘ_Ｚの変動に影響を及ぼす壁の厚みをＬ（ｍ）と仮定すると、式（３０）〜（３２）は式（３３）で表現できる。

ここで、

とすると、式（３３）は、式（３４）で表現できる。

ここで、Ｃ_θＸ：絶対湿度勾配含水率変化率（ｋｇ／（ｋｇ／ｋｇ’））、Ｃ_θＴ：表面温度勾配含水率変化率（ｋｇ／Ｋ）、Ｖ_ｓ：材料体積（ｍ^３）、Ａ_Ｓ：材料表面積（ｍ^２）である。

式（１１）と式（３４）を連立することにより、材料表面と室内との水分移動を表現した建物湿度モデル１２ａが可能となる。

以上をまとめると、実施の形態２の建物湿度モデル１２ａは式（３５）（３６）で表現できる。

式（３５）と式（３６）に室内絶対湿度Ｘ_Ｚと表面絶対湿度Ｘ_Ｓの初期値を与え、逐次的に解くことによって、室内絶対湿度Ｘ_Ｚを求めることができる。
式（３５）の左辺と右辺第１〜３項、および第５項は式（１１）と同様であるため、実施の形態１と同様に求めることができる。式（３５）の右辺第４項の表面絶対湿度Ｘ_Ｓは式（３６）から計算できる。式（３６）の代表表面湿気伝達率α_Ｘは実施の形態１と同様に求めればよい。

絶対湿度勾配含水率変化率Ｃ_θＸ、表面温度勾配含水率変化率Ｃ_θＴは、材料密度ρ_Ｓと材料体積Ｖ_Ｓと含水率曲線を用いて計算できる。これらはあらかじめデータ記憶部８に壁等材料表面湿度特性データ７ｂとして部材に応じた物性値を登録しておく。材料体積Ｖ_Ｓは実施の形態１で求めた室内容積Ｖを基に決定してもよい。表面温度Ｔ_Ｓは建物熱モデル１０ａを用いて計算できる。

以上のように本実施の形態２においては、建物湿度モデル１２ａは、換気による水分変化と、室内発生水分量と、空調機２の冷房時による除湿量と、壁等の吸放湿と、すき間風による水分変化とを影響因子とした水分収支式に基づき、壁等の吸放湿は、構造物の材料内部の水収支式に基づいている。
このため、壁等の材料内部と材料表面の空気との水分移動を考慮して、室内絶対湿度を計算することができる。よって、壁等からの吸放湿を詳細に決定することができるため、予測制度を向上させることができる。

また本実施の形態２においては、建物湿度モデル１２ａは、構造物の材料内部の含水率の絶対湿度に対する変化率である絶対湿度勾配含水率変化率（Ｃ_θＸ）と、構造物の材料内部の含水率の表面温度に対する変化率である表面温度勾配含水率変化率（Ｃ_θＴ）とを用いて、構造物の材料表面と空調対象空間との水分移動を表現している。
このため、壁等の吸放湿を詳細に計算できるため、温湿度予測の精度を向上することができる。

実施の形態３．
（目的関数及び制約条件のバリエーション）
本実施の形態３と実施の形態１及び実施の形態２との相違点は、制御データ作成部１５の計算例における、目的関数及び制約条件である。以下、最初に、目的関数について説明し、次に、制約条件について説明する。

（目的関数のバリエーション）
（追加された目的関数に関する機能構成）
実施の形態１及び実施の形態２においては、目的関数として、複数の空調機２の消費電力の合計を採用した。本発明はこれに限定されず、ステップＳ３２の制御データ作成部１５が作成する制御データ１６の計算において、目的関数（評価指標）として、空調機２のランニングコスト含めた関数を採用してもよい。このときには、必要に応じて、時間帯別の電力量料金等を設定してもよい。

さらに、快適性も考慮した評価指標とするため、例えば式（３７）に示す評価指標Ｇのように、空調機２の消費電力及びランニングコストに、設定温度からの室内温度のずれ度合い（設定温度と室内温度との差分値）と、設定湿度からの室内湿度のずれ度合い（設定湿度と室内湿度との差分値）と、室内温度の時間変化率と、室内湿度の時間変化率とを組み合わせた評価指標（目的関数）を設定してもよい。例えば、室内温度の頻繁な変動を抑えつつ、消費電力とランニングコストを低減したい場合、式（３７）のα_１、α_５、α_６とＧ_１、Ｇ_５、Ｇ_６を評価指標に設定することで、最適な制御指令を決定することができる。

ここで、Ｇ_１は空調機２の消費電力、Ｇ_２は空調機２のランニングコスト、Ｇ_３は設定温度からの室内温度のずれ度合いの２乗平均値、Ｇ_４は設定湿度からの室内湿度のずれ度合いの２乗平均値、Ｇ_５は室内温度の時間変化率の２乗平均値、Ｇ_６は室内湿度の時間変化率の２乗平均値、α_１〜α_６はそれぞれ重み係数である。ただし、Ｇ_３〜Ｇ_６については、２乗平均値を評価指標に組み込む必要はない。例えば、Ｇ_３、Ｇ_４では、ずれ度合いの絶対値の最大値も考慮した評価指標であればよい。また、Ｇ_５、Ｇ_６では、時間変化率の絶対値の最大値も考慮した評価指標であればよい。

（追加された目的関数に関する効果）
上記で説明した構成で、単に、空調機２の消費電力及びランニングコストを最小化するための評価指標ではなく、快適性も含めた評価指標となり、省エネ性と快適性とのバランスを考慮した空調機２の最適制御指令を決定することができる。

（制約条件のバリエーション）
（室内温度の時間変化率に制約条件が追加される場合）
（室内温度の時間変化率の制約に関する機能構成）
また、実施の形態１及び実施の形態２では、室内温度を、予め設定された範囲内に収めることを室内温度に関する制約条件（制約式）としたが、これに加え、室内温度の時間変化率を予め設定された温度変化率の範囲に維持することを制約条件に加えてもよい。つまり、室内温度の時間変化率が、室内温度の時間変化率上限値を超えないことが制約条件となってもよい。例えば、室内温度の時間変化率に０．２［℃／５分以下］等の制約を設ける。

（室内温度の時間変化率の制約に関する効果）
この結果、空調システム制御装置３は、急激な温度変化を伴う空調機２の制御を回避することができ、快適性がさらに向上する。

（室内湿度の時間変化率に制約条件が追加される場合）
（室内湿度の時間変化率の制約に関する機能構成）
また、実施の形態１及び実施の形態２では、室内湿度を、予め設定された範囲内に収めることを室内湿度に関する制約条件としたが、これに加え、室内湿度の時間変化率を予め設定された湿度変化率の範囲に維持することを制約条件に加えてもよい。つまり、室内湿度の時間変化率が、室内湿度の時間変化率上限値を超えないことが制約条件となってもよい。例えば、室内湿度の時間変化率に０．２［％／５分以下］等の制約を設ける。

（室内湿度の時間変化率の制約に関する効果）
この結果、空調システム制御装置３は、急激な湿度変化を伴う空調機２の制御を回避することができ、快適性がさらに向上する。

（空調機２の消費電力に制約条件が追加される場合）
（消費電力の制約に関する機能構成）
また、空調機２の消費電力を予め設定された消費電力上限値以下に維持するという条件を追加することで、制約条件に、消費電力上限値を追加してもよい。例えば、空調システム制御装置３は、消費電力上限値に１０［ｋＷ］以下という条件を追加することで、消費電力に制限が加えられる。

（消費電力の制約に関する効果）
この結果、空調システム制御装置３は、ピーク電力及び契約電力を抑制することができるため、ユーザの空調費を削減することができる。

（空調機２の起動停止回数に制約条件が追加される場合）
（起動停止回数の制約に関する機能構成）
また、空調機２の起動停止回数を予め設定された起動停止回数上限値以下に維持するという条件を追加することで、制約条件に、起動停止回数上限値を追加してもよい。例えば、空調システム制御装置３は、起動停止回数上限値に、１回／１時間以下という条件を追加することで、起動停止回数に制限が加えられる。

（起動停止回数の制約に関する効果）
この結果、空調システム制御装置３は、空調機２に設けられている圧縮機等の機器寿命を損なわないように、省エネ運転を実現することができる。

（目的関数と制約条件とに関する効果）
上記の説明から、空調システム制御装置３は、さまざまな観点に基づいた快適性、ピーク電力の抑制、及び空調機２の機器寿命等を考慮した最適制御指令を決定することができる。

以上、本実施の形態３において、制約条件は、室内温度及び湿度の時間変化率を予め設定された室内温度及び湿度の時間変化率の範囲に維持させる第１条件、空調機２の消費電力を予め設定された消費電力範囲に維持させる第２条件、及び、空調機２の起動停止の回数を予め定めた回数以内に維持させる第３条件の何れか１つ、又は、２つ以上の組み合わせで構成される。

上記構成で、室内温度及び湿度の変動を室内温度及び湿度の変動許容範囲に収めるだけでなく、室内温度の頻繁な変化、ピーク電力、及び、空調機２の起動停止回数を許容範囲に収めつつ、省エネを図ることができる。

また、本実施の形態３において、目的関数は、空調機２の消費電力、空調機のランニングコスト、設定温度からの室内温度のずれ度合い、設定湿度からの室内湿度のずれ度合い、室内温度の時間変化率、及び、室内湿度の時間変化率の何れか１つ、又は、２つ以上の組み合わせで構成される。

上記構成で、単に、消費電力又はランニングコストを最小化するのではなく、快適性も含めた目的関数を用いることとなり、省エネ性と快適性とのバランスを考慮した空調機２の運転を実施することができる。

１ 気象データ配信会社、２ 空調機、３ 空調システム制御装置、４ 気象データ取得部、５ 空調機運転データ取得部、６ 制御データ出力部、７ 空調機特性データ、７ｂ 壁等材料表面湿度特性データ、８ データ記憶部、９ パラメータ設定用入力データ、１０ 熱特性パラメータ設定部、１０ａ 建物熱モデル、１１ 熱特性パラメータ、１２ 湿度特性パラメータ設定部、１２ａ 建物湿度モデル、１３ 湿度特性パラメータ、１４ 予測用入力データ、１５ 制御データ作成部、１５ａ 熱負荷予測部、１５ｂ 室内温湿度予測部、１６ 制御データ、４１ 外気温、４２ 日射量、４３ 隣室温度、４４ 室内温度、４５ 空調除去熱量、４６ 室内発生熱量、５１ 外気絶対湿度、５２ 室内発生水分量、５３ 空調機冷房時による除湿量、５４ 室内絶対湿度、５５ 壁表面絶対湿度、１００ 通信手段。

Claims (12)

1. 建物の空調対象空間を空調する空調機を制御する空調システム制御装置において、
   前記建物を含む地域の気象データ、及び前記空調機の運転データを少なくとも含むパラメータ設定用入力データが記憶されるデータ記憶部と、
   前記空調対象空間における熱伝導方程式に基づく建物熱モデルの情報を有し、前記パラメータ設定用入力データに基づき、前記建物熱モデルの物理パラメータである熱特性パラメータを求める熱特性パラメータ設定部と、
   前記空調対象空間における水分収支式に基づく建物湿度モデルの情報を有し、前記熱特性パラメータ及び前記パラメータ設定用入力データに基づき、前記建物湿度モデルの物理パラメータである湿度特性パラメータを求める湿度特性パラメータ設定部と、
   前記パラメータ設定用入力データを少なくとも含む予測用入力データ、前記建物熱モデル、前記建物湿度モデル、前記熱特性パラメータ、及び、前記湿度特性パラメータに基づき、前記空調対象空間の温度及び湿度が予め設定した範囲内に収まるように、前記空調機の制御データを作成する制御データ作成部と、
   前記制御データを前記空調機に送信する制御データ出力部と、
   を備えた空調システム制御装置。
2. 前記建物熱モデル、前記建物湿度モデル、前記熱特性パラメータ、前記湿度特性パラメータ、及び、前記予測用入力データ、に基づき、前記空調対象空間の熱負荷を予測する熱負荷予測部と、
   前記建物熱モデル、前記建物湿度モデル、前記熱特性パラメータ、前記湿度特性パラメータ、及び、前記予測用入力データ、に基づき、前記空調対象空間の温度及び湿度を予測する室内温湿度予測部と、を備え、
   前記制御データ作成部は、
   前記予測用入力データ、前記熱負荷予測部によって予測された前記空調対象空間の熱負荷、及び、前記室内温湿度予測部によって予測された前記空調対象空間の温度及び湿度に基づき、前記空調対象空間の温度及び湿度が予め設定した範囲内に収まるように、前記空調機の制御データを作成する請求項１に記載の空調システム制御装置。
3. 前記空調機は、前記建物に複数設けられ、
   前記パラメータ設定用入力データには、前記空調機の消費電力と供給熱量との関係を表す空調機特性データを含み、
   前記制御データ作成部は、
   前記複数の空調機の供給熱量の和が前記熱負荷となり、前記空調対象空間の温度及び湿度が予め設定した範囲内に収まり、且つ、前記複数の空調機の消費電力の和が最小となるように、前記複数の空調機のそれぞれの制御データを作成する請求項１又は２に記載の空調システム制御装置。
4. 前記建物湿度モデルは、
   前記空調対象空間の換気による水分変化と、前記空調対象空間内の発生水分量と、前記空調機の冷房時による除湿量と、前記空調対象空間を形成する構造物の吸放湿と、前記空調対象空間のすき間風による水分変化と、を影響因子とした水分収支式に基づく請求項１〜３の何れか一項に記載の空調システム制御装置。
5. 前記湿度特性パラメータ設定部は、
   熱移動と水分移動の相似則と、前記熱特性パラメータに含まれる室内側熱抵抗（Ｒ_Ｚ）及び室内熱容量（Ｃ_Ｚ）とに基づき、前記湿度特性パラメータのひとつであり、前記構造物の表面の湿気伝達率である代表表面湿気伝達率（α_Ｘ）を求め、
   前記代表表面湿気伝達率（α_Ｘ）に基づき、前記空調対象空間を形成する構造物の吸放湿を求める請求項４に記載の空調システム制御装置。
6. 前記湿度特性パラメータ設定部は、
   前記熱特性パラメータのひとつである外壁室内側表面温度（Ｔ_２）を用いて、飽和水蒸気量（Ｘ_ｓａｔ）を求め、
   前記飽和水蒸気量（Ｘ_ｓａｔ）に基づき、前記構造物の表面の絶対湿度である表面絶対湿度（Ｘ_ｓ）を求め、
   前記代表表面湿気伝達率（α_Ｘ）及び前記表面絶対湿度（Ｘ_ｓ）に基づき、前記空調対象空間を形成する構造物の吸放湿を求める請求項５に記載の空調システム制御装置。
7. 前記湿度特性パラメータ設定部は、
   前記熱特性パラメータに含まれる人体発熱の補正係数（ρ）を、前記空調対象空間内の発生水分量を補正する補正係数（σ）とする請求項４〜６の何れか一項に記載の空調システム制御装置。
8. 前記湿度特性パラメータ設定部は、
   前記熱特性パラメータに含まれる前記空調機の供給熱量の補正係数（δ）を、前記空調機の冷房時による除湿量を補正する補正係数（ω）とする請求項４〜７の何れか一項に記載の空調システム制御装置。
9. 前記建物湿度モデルは、
   前記空調対象空間の換気による水分変化と、前記空調対象空間内の発生水分量と、前記空調機の冷房時による除湿量と、前記空調対象空間を形成する構造物の吸放湿と、前記空調対象空間のすき間風による水分変化と、を影響因子とした水分収支式に基づき、
   前記吸放湿は、
   前記構造物の材料内部の水収支式に基づく請求項１〜８の何れか一項に記載の空調システム制御装置。
10. 前記建物湿度モデルは、
    前記構造物の材料内部の含水率の絶対湿度に対する変化率である絶対湿度勾配含水率変化率（Ｃ_θＸ）と、前記構造物の材料内部の含水率の表面温度に対する変化率である表面温度勾配含水率変化率（Ｃ_θＴ）とを用いて、前記構造物の材料表面と前記空調対象空間との水分移動を表現した請求項８に記載の空調システム制御装置。
11. 前記制御データ作成部は、
    前記空調対象空間の温度及び湿度の時間変化率を、予め設定された温度及び湿度の時間変化率の範囲に維持させる第１条件、前記空調機の消費電力を、予め設定された消費電力の範囲に維持させる第２条件、及び、前記空調機の起動停止の回数を、予め定めた回数以内に維持させる第３条件、の何れか１つ、又は、２つ以上の組み合わせを選択して、前記空調機の制御データを作成する請求項１〜１０の何れか一項に記載の空調システム制御装置。
12. 前記制御データ作成部は、
    前記複数の空調機の消費電力の和、前記複数の空調機のランニングコストの和、設定温度からの前記空調対象空間の温度のずれ度合い、設定湿度からの前記空調対象空間の湿度のずれ度合い、前記空調対象空間の温度の時間変化率、及び、前記空調対象空間の湿度の時間変化率、の何れか１つ、又は、２つ以上の組み合わせが、予め設定された条件を満たすように、前記空調機の制御データを作成する請求項１〜１１の何れか一項に記載の空調システム制御装置。

Images