JP2874000B2 - 建物熱負荷予測による空調制御方法 - Google Patents

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は建物の空調システム
の制御方法に関する。空調制御において、建物の熱負荷
予測は、水蓄熱および氷蓄熱システムにおける翌日の総
熱負荷に対する必要蓄熱量の予測および予測熱負荷に基
づく翌日の最適な熱源機器の運転計画の立案、地域冷暖
房プラントにおける短期的な熱負荷予測による台数制御
および立ち上げ・停止制御などを行う上で必要不可欠な
技術である。現在これらの予測は、運転者の経験と勘に
たよって行われているが、より省エネルギー・省コスト
を図るためには熱負荷の予測が必要である。

【０００２】

【従来の技術】従来の熱負荷予測方法には、大きく分け
て線形モデル（重回帰式、ＡＲＭＡモデル）と非線形モ
デル（ＧＭＤＨ、参照表、ニューラルネットワーク）を
使用したものとがあり、精度は線形モデルで±１０〜１
５％、非線形モデルで±６〜１０％である。線形モデル
の場合、日積算熱負荷は重回帰式でも求められるが、時
刻毎の熱負荷はモデル係数をカルマンフィルタ等で更新
しながら求めなければならない。

【０００３】一方、非線形モデルの場合、時刻毎の熱負
荷を予測することに重点が置かれ、精度も線形モデルに
比べ約２倍の高精度になっている。入力変数として翌日
の最高気温予報値、最低気温予報値、２４時間前の熱負
荷を採用している例が最も多く、日射量は建物全体の熱
負荷と相関が少ないことから省かれている。

【０００４】時刻毎の熱負荷を予測する場合、外気温度
変化を翌日の最高気温予報値および最低気温予報値から
予測し、これを入力変数として時刻毎の熱負荷を予測す
る方法と、ある時刻毎に熱負荷パターンを用いて翌日の
最高気温予報値および最低気温予報値から修正して予測
する方法がある。これらの方法は、少なくても予測対象
運転開始時の１１時間前に行われるもので、それ以降の
外気温度の測定値から予測結果を徐々に修正する方法も
取られている。一方、過去のデータから１時間先の熱負
荷を次々に予測する方法も行われている。

【０００５】これらの従来の予測方法は、 （１）対象建物のモデル化に概ね１０００個以上のデー
タを必要とし、多大な時間を要する （２）モデル化は地域、対象建物毎に、その都度行わな
ければならない （３）どのような変数を入力変数とするか明確でない （４）モデル化がブラックボックス化しており、一般的
でない（特に非線形モデルの場合） （５）計算が困難である など、実際の建物に適用するには多くの困難が生じる。

【０００６】特開平８−３５７０６号「空調熱負荷予測
システム」、特開平８−８６４９０号「熱負荷予測装
置」、特開平８−２４０３３５号「ビル空調熱負荷予測
装置」、特開平８−２４７５２２号「熱負荷予測装置」
等に記載された従来技術では、前述したような欠点を解
決することができない。

【０００７】

【発明が解決しようとする課題】前述した従来技術の問
題点を克服するために、本発明は空調制御における熱負
荷予測として、 （１）予測方法の論理として確立した理論を用いる （２）実建物の熱負荷に対し±１５％以内の精度で予測
できる （３）変数として容易にオンラインで入手できる変数を
採用する （４）地域、建物の種類を問わず、何れにも適用可能な
方法とする （５）計算が簡単である （６）モデル化を最小の時間で行え、即座に実際の建物
に適用できる 等の課題を解決した予測方法を実現することを目的とす
る。

【０００８】

【課題を解決するための手段】本発明の空調制御方法に
おける建物熱負荷予測方法は、過去４８時間以内の外気
温度の実測値（Ｊ１）を使用し、必要に応じて過去４８
時間以内の外気湿度の実測値（Ｊ２）を追加して使用
し、２４時間先までの外気温度（Ｙ１）、２４時間先ま
での外気湿度（Ｙ２）、地下１ｍの温度（Ｙ３）、翌日
の日平均気温（Ｙ４）、各方位の壁毎および屋根の日射
量（Ｙ５）、空調開始時の什器・躯体温度（Ｙ６）と室
内温度（Ｙ７）、配管立ち上がり温度（Ｙ８）、翌日の
時刻毎熱負荷（Ｙ９）、翌日の日積算熱負荷（Ｙ１０）
を予測する。本発明は、前記時刻毎熱負荷（Ｙ９）およ
び前記日積算熱負荷（Ｙ１０）の予測値に基づいて空調
制御を行うことを特徴としている。

【０００９】各予測値は以下のような計算手法を用いて
求める。 （１）翌日の外気温度・外気湿度の予測 過去４８時間以内の外気温度・外気湿度の実測値を使用
して、２４時間先までの時刻毎外気温度・外気湿度およ
び日平均気温を予測する。翌日の時間毎外気温度 t
_oa（ｊ）は、決定論的外気温度 t_det（ｊ）と４時間平
均値の自己回帰ＡＲ（１１）モデルを使用した確率論的
外気温度 t_sto（ｊ）の和から算出できる。すなわち、 t_oa（ｊ）＝ t_det（ｊ）＋ t_sto（ｊ）

【００１０】外気温度の決定論的部分 t_det（ｊ）は平
年の外気温度変化を意味し、建物立地位置（緯度ψおよ
び高度ｈ）、時刻ｊおよび日数ｄが与えられれば、 t_det（ｊ）＝（Ｔ_H ＋Ｔ_L ）／２−（Ｔ_H −Ｔ_L ）／２
・cos ［π・（ｊ−ｔ_L ）／（ｔ_H −ｔ_L ）］
（ｔ_L ≦ｊ≦ｔ_H ） t_det（ｊ）＝（Ｔ_H ＋Ｔ_L′）／２−（Ｔ_H −Ｔ_L′）／
２・cos ［π・（ｊ−ｔ_L′）／（ｔ_H −ｔ_L′）］
（ｔ_L′≦ｊ≦ｔ_H ） と一義的に表される。ここで、 Ｔ_H ＝Ｔ_a,day（ｄ）＋ΔＴ_d,avg ／２ Ｔ_L ＝Ｔ_a,day（ｄ）−ΔＴ_d,avg ／２ Ｔ_a,day（ｄ）＝（４７．６−０．９３ψ−０．００６
＊ｈ）＋（５．０＋０．４７ψ）／２・sin ［２π（ｄ
−１２５）／３６５］（ψ≧３４゜） Ｔ_a,day（ｄ）＝（４７．６−０．９３ψ−０．００６
＊ｈ）＋（−２０．２＋１．２２ψ）／２・sin ［２π
（ｄ−１２５）／３６５］（ψ＜３４゜）

【００１１】 ΔＴ_d,avg ＝９．０−０．０２ψ （ψ≧３０゜） ΔＴ_d,avg ＝−１９．５＋０．９５ψ （ψ＜３０
゜） ｔ_L ＝１２−ｔ_S ／０．２６１８ sin （ｔ_s ／２）＝［sin θ₁ sin θ₂ ／（ cosψ cos
δ）］^1/2 θ₁ ＝ π／４＋（ψ′−δ＋γ）／２ θ₂ ＝ π／４−（ψ′−δ−γ）／２ δ ＝ ０．４０９３・cos ［２π（ｄ−１７２）／３
６５］ ψ′＝（π／１８０）・ψ γ ＝ ９．８９×１０ ^-3 （rad）

【００１２】ここで、ｊ：ｄ日の時刻 Ｔ_H ：ｄ日の平
年の最高気温（℃） Ｔ_L ：ｄ日の平年の最低気温
（℃） Ｔ_a,day（ｄ）：ｄ日の平年の日平均気温
（℃） ΔＴ_d,avg ：ｄ日の平年の日較差（℃） ｔ_H ：ｄ日の
最高気温時刻 ｔ_L ：ｄ日の最低気温時刻 Ｔ_L′：（ｄ＋１）日の平
年の最低気温（℃） ｔ_L′：（ｄ＋１）日の平年の最低気温時刻 ｄ：１月
１日からの日数 ψ：緯度（゜） ｈ：高度（ｍ） ｔ_s ：日の出から南
中までの時角（rad） ψ′：緯度（rad） δ：太陽の赤緯（rad） γ：地平
屈折度（９．８９×１０^-3 rad）である。

【００１３】確率論的外気温度 t_sto（ｊ）は実際の外
気温度と平年の外気温度の差を意味し、 t_sto（ｊ）＝
ｚ_j （ｊは１９，２３，３，７，１１および１５） ｚ_j ＝１．０７８０・ｚ_j-1 −０．５３６２・ｚ_j-2 ＋
０．２６３５ ・ｚ_j-3 −０．０９５２・ｚ_j-4 ＋０．１５８０・ｚ
_j-5 ＋０．２２０１ ・ｚ_j-6 −０．２７６３・ｚ_j-7 ＋０．０６６２・ｚ
_j-8 ＋０．０１９４ ・ｚ_j-9 −０．１２５６・ｚ_j-10＋０．１２６０・ｚ
_j-11 と表される。（ｊ＝１９，１８，１７，１６は同じ確率
論的外気温度である。他の時刻も同様である。）ここ
で、 ｚ_j ＝（ｔ_sto,j ＋ｔ_sto,j-1 ＋ｔ_sto,j-2 ＋ｔ
_sto,j-3 ）／４ （ｊは１９，２３，３，７，１１および１５）である。

【００１４】外気温度と同様に、翌日の時刻毎外気湿度
ｘ_oa（ｊ）は決定論的外気湿度ｘ_{oa ,det}と４時間平均値
の自己回帰ＡＲ（７）モデルを使用した確率論的外気湿
度ｘ_oa,sto（ｊ）の和より算出できる。 ｘ_oa（ｊ）＝ｘ_oa,det＋ｘ_oa,sto（ｊ） ｘ_oa,det＝（２３．４−０．４１０ψ＋２．０＊（ｈ／
８００））／１０００＋（２２．７−０．２６８ψ＋
２．０＊（ｈ／８００））／２０００・sin ［２π（ｄ
−１２５）／３６５］ ｘ_oa,sto（ｊ）＝ｚ_j （ｊは１９，２３，３，７，１
１および１５） ｚ_j ＝１．０６５１・ｚ_j-1 −０．２７４８・ｚ_j-2 ＋
０．１５４７ ・ｚ_j-3 −０．１０９２・ｚ_j-4 ＋０．０９５６・ｚ
_j-5 ＋０．１７５１ ・ｚ_j-6 −０．１８７８・ｚ_j-7

【００１５】ここで、ｘ_oa（ｊ）：ｊ時の外気湿度（ｋ
ｇ／ｋｇ′） ｘ_oa,det：決定論的外気湿度（ｋｇ／ｋ
ｇ′） ｘ_oa,sto（ｊ）：ｊ時の確率論的外気湿度（ｋ
ｇ／ｋｇ′）である。確率論的外気湿度ｘ_oa,sto（ｊ）
は決定論的外気湿度ｘ_oa,detに比べ小さいことから、確
率論的外気湿度を無視することもできる。このときに
は、過去４８時間以内の外気湿度実測値は不要になる。

【００１６】（２）地下温度の予測 土壌に接する床からの熱負荷を計算するために、地下１
ｍにおける土壌温度の予測値が必要になる。ｄ日におけ
る地下１ｍの温度予測値は、 ｔ_g ＝（４５．４−０．８４ψ）＋［１８．１−０．１
５（ψ−３８）² ］／２・sin ［２π（ｄ−１４０）／
３６５］ と表され、時刻毎の変化はほぼ無視できる。

【００１７】（３）翌日の日射量予測 建物熱負荷を予測する場合、建物壁方位毎および屋根に
あたる日射量を予測しなければならない。壁各方位の時
刻毎日射量予測値は、翌日の日平均気温予測値から水平
面日積算日射量予測値を算出し、水平面日積算日射量予
測値に方位毎の係数を掛けて方位別日積算日射量予測値
を求め、方位別日射量パターン係数に方位別日積算日射
量予測値を掛けて時刻毎日射量予測値を算出する。

【００１８】日平均気温予測値は時刻毎外気温度予測値
を平均して求められる。壁に入射する日射量の日積算値
Ｉ_dw（ｋｃａｌ／ｍ² ・ｈ）は Ｉ_dw＝Ｉ_sol,d ・Ｒ_sol,d Ｉ_sol,d ＝Ｉ_sol,0 ＋｛３００＋２００・sin ［２π
（ｄ−９５）／３６５］｝・（ｔ_avg,d −ｔ_avg,M ） Ｉ_sol,0 ＝（６．３２ψ−８８．９）・（ｔ_avg,M ＋１
３）（１〜５月） Ｉ_sol,0 ＝（４．９２ψ−６０．８）・（ｔ_avg,M ＋１
３）（６月） Ｉ_sol,0 ＝（１．１７ψ＋５２．７）・（ｔ_avg,M ＋１
３）（７〜１２月） ｔ_avg,M ＝（４７．６−０．９３ψ−０．００６ｈ）＋
（５．０＋０．４７４ψ）／２・sin ［２π（ｄ−１２
５）／３６５］

【００１９】Ｒ_sol,day ＝Ａ＋Ｂ・sin ［２π（３３２
−ｄ−２９４）／５６８］（１月１日〜５月３１日） Ｒ_sol,day ＝Ａ＋Ｂ・sin ［２π（ｄ−２９４）／５６
８］（６月１日〜１２月３１日） Ａ＝０．６５＋０．４５・sin ［２π（γ＋８０）／４
２０］ Ｂ＝０．４０＋０．４５・sin ［２π（γ＋５５）／３
６０］ より計算できる。ただし、 Ｉ_sol,d,mini≦Ｉ_sol,d ≦Ｉ_sol,d,max Ｉ_sol,d,max ＝５４５０＋３１５０・sin ［２π（ｄ−
１２５）／３６５］ Ｉ_sol,d,mini＝３４０ である。ここで、γは壁の方位角（゜）である。

【００２０】壁の時刻毎日射量予測値は、 Ｉ_dw（ｊ）
＝Ｉ_dw・Ｒｔ（ｊ） より求める。ここで、Ｒｔ（ｊ）
は、表１に示すように、月毎に変わる日射量パターン係
数である。Ａは４〜９月、ＡＡは３〜９月、Ｂは１０〜
３月、ＢＢは１０〜２月の間のデータを表している。

【表１】

【００２１】（４）空調開始時の什器・躯体温度予測 一般の建物の場合、建物の空調は朝８時から夕方５時ま
で稼動し夜間停止する間欠空調が行われる。このため空
調停止後、室内温度は夏期上昇し、冬期低下する。室内
温度の変化に伴い、室内什器および躯体温度も変化し、
これらの温度変化が空調開始後の熱負荷になる。

【００２２】間欠空調を行う場合、空調開始時の室内温
度ｔ_r,s 及び什器・躯体温度ｔ_k,sは、日平均気温予測
値ｔ_avg,d と空調設備停止時間から予測でき、 ｔ_r,s ＝１６．８＋０．３９・ｔ_avg,d （空調停止時間
が１５時間前後のウイークデイ） ｔ_r,s ＝１５．０＋０．４８・ｔ_avg,d （空調停止時間
が３５時間以上の祝日又は週明け） ｔ_k,s ＝０．３６４・（ｔｓ−ｔ_r,s ）＋ｔ_r,s （暖房
時） ｔ_k,s ＝０．３０８・（ｔｓ−ｔ_r,s ）＋ｔ_r,s （冷房
時） と表される。ここで、ｔｓは空調時の室内設定温度であ
る。

【００２３】（５）配管立ち上がり温度予測 間欠空調を行う場合、空調停止後冷水または温水配管内
温度が配管周囲空気温度の変化により上昇または降下す
る。このため配管内水および配管の温度変化により空調
開始時に熱負荷になる。

【００２４】配管内温度ｔ_w1は通常の伝熱計算式を用い
て、 ｔ_w1＝ｔ_sw・［１−exp （−ＫＳ／Ｑ・ＵＴ）］＋ｔ₀
・exp （−ＫＳ／Ｑ・ＵＴ） より求めることができる。ここで、ｔ_swは周囲温度
（℃）、Ｋは配管熱貫流率（ｋｃａｌ／ｍ² ｈ℃）、Ｓ
は配管表面積（ｍ² ）、Ｑは配管熱容量（ｋｃａｌ／
℃）、ＵＴは運転停止時間（ｈ）、ｔ₀ は初期配管内温
度（℃）である。周囲温度ｔ_swは配管の設置場所によっ
て異なってくるが、屋外の場合外気温度の日平均値予測
値を使用し、屋内の場合外気温度の日平均値予測値と空
調時の室内温度設定値の平均値を採用する。

【００２５】（６）翌日の時刻毎熱負荷予測 翌日の外気温度・外気湿度の予測値、日射量の予測値、
空調開始時の什器・躯体温度および室内温度予測値、配
管立ち上がり温度予測値から周期定常熱負荷計算により
時刻毎熱負荷を予測する。建物の時刻毎熱負荷（ｑ）
は、貫流熱負荷（ｑ_k ）、日射熱負荷（ｑ_w ）、外気熱
負荷（ｑ_oa）、内部発熱負荷（ｑ_in）、装置蓄熱負荷
（ｑ_st）、什器・躯体蓄熱負荷（ｑ_s ）より構成され、
ｑ＝ｑ_k ＋ｑ_w ＋ｑ_oa＋ｑ_in＋ｑ_st＋ｑ_s より求められ
る。各熱負荷は次のようにして計算される。

【００２６】（ａ）貫流熱負荷 躯体の貫流熱負荷を求めるには壁等の実効温度差が必要
になり、実効温度差は外気温度と日射量から算出でき
る。時刻毎外気温度予測値および壁の時刻毎日射量予測
値から壁の実効温度差を算出し、壁の貫流熱負荷を求め
る。ただし、予測時点以降の外気温度は予測値を使用す
るが、予測時点以前の外気温度は実測値を使用する。 ｑ_k ＝Ｋ・Ａ・ＥＴＤ_j ＥＴＤ_j ＝ΣＹ_k ｔ_j-k ｔ_j ＝ＳＡＴ_j −ｔ_s ＳＡＴ_j ＝ｔ_oa＋ａＩ_nw（ｊ）／α₀

【００２７】ここで、Ｋは壁等の熱貫流率、Ａは壁等の
面積、ＥＴＤ_j は実効温度差、Ｙ_kは壁の応答係数、Ｓ
ＡＴ_j は相当温度差、ｔ_s は室内温度（夏期２４．５
℃、冬期２３．５℃）、ｔ_oaは外気温度、ａは日射吸収
率（＝０．７）、Ｉ_nw（ｊ）は日射量、α₀ は外表面熱
伝達率（＝２０ｋｃａｌ／ｍ² ｈ℃）である。窓の貫流
熱負荷は、時刻毎外気温度予測値と室内温度設計値の温
度差から計算する。

【００２８】（ｂ）日射熱負荷ｑ_w ｑ_w ＝Ｉ_dw・Ａ・ＳＣ より求められる。ここで、Ｉ_dw
は時刻毎日射量予測値、Ａは窓面積、ＳＣは窓の遮蔽係
数である。

【００２９】（ｃ）外気熱負荷ｑ_oa ｑ_oa＝Ｑ・［０．２４ｔ_oa＋ｘ_oa・（５９７．５＋０．
４４ｔ_oa）−ｈ_r ］＝Σ_n=8 ¹⁷Ｑ・［（０．２４＋０．
４４ｘ_oa）・ｔ_oa＋５９７．５ｘ_oa−ｈ_r］ より求め
られる。ここで、Ｑは風量（ｋｇ／ｈ）、ｈ_r は室内空
気のエンタルぴー（ｋｃａｌ／ｋｇ′）、ｔ_oaは外気温
度（℃）、ｘ_oaは外気の絶対湿度（ｋｇ／ｋｇ′）であ
る。

【００３０】（ｄ）内部発熱負荷ｑ_in 照明、機器、人間などから構成される内部発熱負荷は建
物によって決まる量であり、一日を通して時間変動の少
ない熱負荷である。

【００３１】（ｅ）装置熱負荷ｑ_st 間欠空調の場合、熱源機器、配管、空調機およびダクト
などの機器の熱容量のために、立ち上がり時にこれらの
機器の蓄熱負荷が発生する。装置熱負荷は、 ｑ_st＝Ｃ_w ・（ｔ_w1−ｔ_w2）＋Ｃ_A ・（ｔ_A1−ｔ_A2） と表すことができる。ここで、Ｃ_w は配管、冷凍機、ボ
イラなどの熱容量（ｋｃａｌ／℃）、Ｃ_A は空調機、ダ
クトなどの熱容量（ｋｃａｌ／℃）、ｔ_w1、ｔ_A1は空調
開始時の配管温度と室内温度（℃）、ｔ_w2、ｔ_A2は定常
運転時の配管温度と室内温度（℃）である。Ｃ_w および
Ｃ_A は、機器仕様および図面から算出できる。

【００３２】（ｆ）什器・躯体蓄熱負荷ｑ_s 間欠空調時に什器・躯体の熱容量により、空調立ち上が
り時に蓄熱負荷が発生する。空調開始後の什器・躯体の
温度変化は、 θ_s ＝θ_r −（θ_r −θ_s0）・exp （−ＫＳ／Ｑ_s ・
ｔ） となる。ここで、θ_s は什器・躯体の温度、θ_s0は空調
開始時の躯体温度（＝ｔ_k,s ）、θ_r は空調時の室内温
度設定値、Ｋは什器・躯体熱貫流率、Ｓは什器・躯体の
伝熱面積、Ｑ_s は什器・躯体の熱容量、ｔは経過時間で
ある。什器・躯体の熱容量は建物図面および床面積から
容易に計算できる。什器・躯体からの蓄熱負荷は、ｑ_s
＝ＫＳ・（θ_s −θ_r ）と表される。

【００３３】（７）翌日の日積算熱負荷予測 翌日の日積算熱負荷予測値は、時刻毎熱負荷予測値を積
算することにより求めることができる。

【００３４】

【作用】本発明における建物熱負荷予測方法は、 （１）熱負荷計算が確立した周期定常熱負荷計算理論に
基づいている （２）変数として容易にオンライン入手できる外気温度
および外気湿度のみを使用している （３）建物立地位置（緯度及び高度）を式中にパラメー
タとして含んでおり、地域を問わない （４）床面積、壁・床・窓ガラスの仕様及び面積、内部
発熱量、取入外気量、空調システム構成などの建物の熱
特性値をパラメータとして式に含んでいるために、あら
ゆる建物に適用できる

【００３５】（５）予測式は簡単な算術計算のみを使用
しており、計算が簡単に行える （６）過去４８時間の外気温度、外気湿度があれば翌日
の建物熱負荷予測が行え、即座に実際の建物に適用でき
る （７）過去４８時間の外気温度のみでも建物熱負荷予測
を行うことができ、精度の低下も少ないなどの利点が得
られる。以下、本発明による好適な実施形態を添付図面
を参照しながら説明する。

【００３６】

【発明の実施の形態】地上３階、塔屋１階、延床面積
３，２５４ｍ² のＲＣ造りの建物に対し、本発明の熱負
荷予測方法を適用した結果の一例を図１〜図６に示す。
予測結果は実測結果を良く反映し、十分な精度を持った
方法であることが判る。１年間の熱負荷実測値を基に、
本予測手法を適用したときの予測性能を検証した結果、 （１）日積算熱負荷予測値は、ピーク熱負荷に対し 冷房時 平均値 ＋１％ 標準偏差 ±１２％、 暖房時 平均値 ＋５％ 標準偏差 ±１４％、 であり、 （２）時刻毎熱負荷予測値は、ピーク時刻熱負荷に対し 冷房時 平均値 ＋１％ 標準偏差 ±１５％、 暖房時 平均値 ＋２％ 標準偏差 ±１３％、 の性能を有することが検証できた。

【００３７】

【発明の効果】以上詳細に説明した如く、本発明は予測
方法の論理が確立した理論を用いながら、実建物の熱負
荷に対し±１５％以内の精度で予測することができ、変
数は容易にオンラインで入手することができ、地域、建
物の種類を問わず、何れにも適用可能であって、計算が
簡単であり、モデル化を最小の時間で行え、即座に実際
の建物に適用できる等、空調制御における技術的効果に
は極めて顕著なものがある。

【図面の簡単な説明】

【図１】冷房期の建物熱負荷と外気温度の実測値と予測
値を比較したグラフである。

【図２】暖房期の建物熱負荷と外気温度の実測値と予測
値を比較したグラフである。

【図３】冷房期の時刻毎熱負荷予測の実測値と予測値を
比較したグラフである。

【図４】暖房期の時刻毎熱負荷予測の実測値と予測値を
比較したグラフである。

【図５】冷房期の日積算熱負荷予測の実測値と予測値を
比較したグラフである。

【図６】暖房期の日積算熱負荷予測の実測値と予測値を
比較したグラフである。

Claims (2)

(57)【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 過去４８時間以内の外気温度の実測値
   （Ｊ１）を使用し、 第１段階として、決定論的外気温度と、４時間平均値の
   自己回帰モデルを使用した確率論的外気温度の和によっ
   て２４時間先までの外気温度（Ｙ１）を予測し、 第２段階として、決定論的外気湿度によって２４時間先
   までの外気湿度（Ｙ２）を予測し、 第３段階として、緯度と１月１日からの日数とに基づく
   計算式によって地下１ｍの温度（Ｙ３）を予測し、 第４段階として、２４時間先までの外気温度予測値（Ｙ
   １）の平均から翌日の日平均気温（Ｙ４）と各方位の壁
   毎および屋根の日射量（Ｙ５）とを予測し、 第５段階として、翌日の日平均気温（Ｙ４）と空調設備
   停止時間と室内設定温度から一次の計算式によって空調
   開始時の什器・躯体温度（Ｙ６）と室内温度（Ｙ７）を
   予測し、 第６段階として、伝熱計算式を用いて配管立ち上がり温
   度（Ｙ８）を予測し、 第７段階として、前記全ての予測値（Ｙ１〜Ｙ８）と各
   建物に固有な建物熱特性値から周期定常熱負荷計算によ
   り翌日の時刻毎熱負荷（Ｙ９）を予測し、 第８段階として、前記時刻毎熱負荷（Ｙ９）を積算する
   ことにより日積算熱負荷（Ｙ１０）を予測し、 前記時刻毎熱負荷（Ｙ９）および前記日積算熱負荷（Ｙ
   １０）の予測値に基づいて空調制御を行うことを特徴と
   する建物熱負荷予測による空調制御方法。
2. 【請求項２】 過去４８時間以内の外気湿度の実測値
   （Ｊ２）を追加して使用し、前記第２段階において、決
   定論的外気湿度と、４時間平均値の自己回帰モデルを使
   用した確率論的外気湿度の和によって翌日２４時間の外
   気湿度（Ｙ２）を予測することを特徴とする請求項１記
   載の空調制御方法。