JP5506460B2 - 冷却システム - Google Patents

Description

本発明は、太陽熱を利用した熱媒体を冷却する冷却システムに係り、特に、省エネルギー、低運転コストに配慮した最適制御が可能な冷却システムに関する。

太陽熱を利用した集熱システムとして特許文献１と特許文献２に示す技術がある。特許文献１の技術では、太陽熱エネルギーを集熱し、この集熱した太陽エネルギーを熱媒体に与える太陽熱集熱装置と、太陽熱集熱装置での集熱により高温となった熱媒体と、給水タンクから移送される給水との熱交換を行なう第１の熱交換器と、この熱交換器での熱交換で高温となった給水と高温の作動媒体との熱交換を行い、当該作動媒体により給水を加熱してプロセス用の蒸気を発生させる第２の熱交換器とを備えている。

また、特許文献２の技術では、太陽熱を吸収液の加熱、濃縮に直接利用することによって、バーナ等の再生器を加熱する熱源を必要とせずに運転することができるとともに、天候の状況等により変化する太陽熱による吸収液の加熱状況を検知し、自動的に補助再生器を作動させることにより安定した空調効果と、小型化を図るため、希釈された吸収液を直接導入し加熱する太陽熱集熱管、該太陽熱集熱管で加熱された吸収液をフラッシングさせることにより濃縮するフラッシング再生器を有する吸収式冷暖房装置が示されている。

特開昭６３−１８３３４６号公報 特開２００１−８２８２３号公報

しかしながら、特許文献１では、プロセス用の蒸気を発生させるため、昼間の太陽熱を利用しているものであり、悪天候時や夜間には温水ボイラによって温水を作っており、温水ボイラの燃料（ガス）費を節減しているものであるが、燃料（ガス）費とポンプ等の電力費を合計したシステム全体の運転コストの節減のための最適制御にかかるものではない。

また、特許文献２では、臭化リチウム等の吸収液を熱媒体として配管内を流して加熱するため、吸収液を多量に必要として取扱及び管理が面倒であり、コストが高くなる。また、加熱時に吸収液に沸騰が起こると圧力が異常に高まって逆流を起こすおそれがあり、温度管理が難しくなる。そして、特許文献１と同様に太陽熱集熱管で加熱された吸収液の温度が低い場合、バーナ等の熱源で加熱するものであるが、バーナ等の燃料費とポンプ等の電力費を合計したシステム全体の運転コストの節減のための最適制御にかかるものではない。

本発明は、上記従来の問題点に鑑み、太陽熱をエネルギー源として熱媒体を冷却する際に、稼動コストを最小限にした冷却システムを提供するものである。

本発明は上記課題を解決するため、熱媒体負荷を冷却する冷却システムにおいて、
太陽の熱エネルギーを集熱する太陽熱集熱器と、
太陽熱集熱器で集熱した熱を駆動エネルギーとする吸収式冷凍機と、
上記吸収式冷凍機への冷却水を冷却する冷却塔と、
外気の比エンタルピあるいは外気の湿球温度の外気条件を検出する外気条件検出手段と、
上記太陽熱集熱器の集熱量を検出する集熱量検出手段と、
熱媒体の冷却負荷する検出する負荷検出手段と、
インバータで駆動される冷却水ポンプまたはインバータで駆動される冷却塔のファンと、
上記各部を制御する制御装置と、
外気条件、太陽光集熱器の集熱量、冷却負荷のパラメータの値から、前記冷却水ポンプまたは前記冷却塔のインバータ周波数、または、前記吸収式冷凍機の台数の少なくとも１つの設定値を抽出する制御テーブルが記憶されたデータベースを備え、
上記で検出された外気条件、太陽熱集熱器の集熱量、冷却負荷に応じて、前記データベースから上記各インバータの周波数または前記吸収式冷凍機の運転台数の設定値を抽出し、この設定値によって上記各インバータの動作または前記吸収式冷凍機の運転、停止を制御することを特徴とする冷却システム。

また、上記に記載の冷却システムにおいて，上記データベースは制御テーブルであり，上記制御テーブルはシミュレーションを用いて外気条件、太陽熱集熱集量、冷却負荷の制御目標値を変更して繰り返し計算し，システム全体の消費エネルギーが最も小さくなる上記各インバータの周波数または前記吸収式冷凍機の運転台数が設定値として設けられていること特徴とする。

また、上記に記載の冷却システムにおいて、前記シミュレーションは、サイクルシミュレーションで求めた蒸気消費量の関係式、あるいは吸収式冷凍機の蒸気消費量の関係式を基に吸収式冷凍機の蒸気消費量を計算するステップを備えたシミュレーションであることを特徴とする。

また、上記に記載の冷却システムにおいて、前記シミュレーションは、少なくとも冷却水ポンプに入力される電力の周波数から冷却水流量と冷却水ポンプの消費電力を計算するステップを備えたシミュレーションであることを特徴とする。

また、上記に記載の冷却システムにおいて、前記シミュレーションは、冷却塔のファンに入力される電力の周波数から風量と消費電力を計算し、外気条件と前記風量と冷却水の流量と冷水還温度から冷却水往温度を計算するステップを備えたシミュレーションであることを特徴とする。

また、上記に記載の冷却システムにおいて，さらに、太陽熱集熱器から導出される熱媒体を液体と気体に分離し、気体を上記吸収式冷凍機に駆動エネルギーとして供給すると共に液体を上記太陽熱集熱器に戻す気液分離器を備え、上記制御装置は上記気液分離器で分離された気体の温度と圧力及び上記吸収式冷凍機から戻る液体の温度に基づいて太陽熱の集熱量を算出することを特徴とする。

また、上記に記載の冷却システムにおいて，さらに、日射量を計測する日射計を備え、上記制御装置は計測された太陽の日射量と時刻に基づいて太陽熱の集熱量を算出することを特徴とする。

本発明によれば、太陽熱をエネルギー源として熱媒体を冷却する冷却システムの稼動時の消費エネルギーコストを削減することができる。

本発明の第１の実施形態のシステム構成図である。 最適な設定値を求めるイメージ図である。 制御テーブルの具体構成図である。 制御テーブルの作成方法フローチャートである。 図４のシミュレーション計算のフローチャートである。 最適化制御方法を示した動作フローチャートである。 本発明の第２の実施形態のシステム構成図である。 本発明の第３の実施形態のシステム構成図である。 直達日射量から太陽熱集熱量を計算するフローチャートである。

以下、図面を用いて本発明の実施形態を詳細に説明する。
（第１の実施形態）
図１は、本発明の第１の実施形態である冷却システムのシステム構成を示す図である。１は太陽熱集熱器で内部には熱媒体として水が流れ，下方の入口から導入された水が太陽熱で加熱され、上方の出口からは液体（温水）と気体（蒸気）の混合流体となって導出される。液体と気体の混合流体は、気液分離器２に流入して液体と気体に分離される。８０はシステム全体の以下に説明する制御を実行する制御装置である。２０１は分離された気体の温度センサ、２３１はその圧力センサ、２０１は吸収式冷凍機（後述）の戻り液体の温度センサである。制御装置８０では、温度センサ２０１，２０２，圧力センサ２３１の計測値に基づいて，上記太陽熱集熱器１での太陽熱の集熱量を算出する。

３は気液分離器２で分離した液体の水（熱媒体）を上記太陽熱集熱器１に送るポンプで，インバータ１０３によって駆動される。インバータ１０３の周波数を変更することで太陽熱集熱器１に流れる熱媒体の流量が制御される。太陽熱集熱器１に流れる熱媒体は，集熱量が大きいときは流量を大きくし，集熱量が小さいときは流量を小さくするよう効率良く熱量を取込むように制御される。

３１，３２，３３は吸収式冷凍機であり、上記気液分離器２で分離された蒸気が駆動エネルギーとして利用される。４はガスで蒸気が作られるボイラ４で、吸収式冷凍機３１，３２，３３で必要な蒸気量より，太陽熱で作られる蒸気量が少ないときに動作し，不足分の蒸気を作る。上記制御装置８０で、太陽熱集熱器１の集熱に応じてボイラのガス量が制御される。

１０は複数並べて設置され，上記吸収式冷凍機３１，３２，３３の冷却水を冷却する冷却塔であり，各冷却塔のファン１０ａの回転数がインバータ１１０によって変えられ、風量が変化して冷水の温度が制御される。２１，２２，２３は，それぞれ上記吸収式冷凍機３１，３２，３３に冷却水を送る冷却水ポンプで，各冷却水の流量を変更するインバータ１２１，１２２，１２３によって駆動される。

４１，４２，４３は、冷水槽（後述）からそれぞれ上記吸収式冷凍機３１，３２，３３に冷水を送る冷水ポンプであり，各ポンプはそれぞれインバータ１４１，１４２，１４３によって冷水流量が制御される。

５０は上記吸収式冷凍機３１，３２，３３で冷却された冷水が蓄えられる冷水槽である。この冷水槽５０の冷水は、冷水二次ポンプ６０により熱媒体である負荷７０へ送られ，負荷７０での冷熱の消費により加熱されて冷水槽５０へ戻る。２０３，２０４はそれぞれ負荷７０の入口と出口の温度センサで、２２１は流量センサである。上記温度センサ２０３，２０４と流量センサ２２１の計測値に基づいて、負荷７０の冷却負荷を計算する。冷水二次ポンプ６０には負荷に送る冷水の流量を変えるインバータ１６０が接続されている。

インバータ１６０の周波数は、温度センサ２０３と温度センサ２０４の温度差が一定になるように冷水二次ポンプ６０を回転制御する。また、インバータ１４１，１４２，１４３は、吸収式冷凍機３１，３２，３３に送られる冷水の合計流量が，冷水二次ポンプ６０で負荷７０へ送る冷水の流量と同じになるように制御する。なお，インバータ１４１，１４２，１４３の周波数と吸収式冷凍機３１，３２，３３に送られる冷水の流量とは、一定の関係（ほぼ比例関係）があるため，試運転の時にその関係を制御装置８０内に求めておき，その関係で周波数を制御する。また，その時，インバータ１４１，１４２，１４３の周波数と冷水ポンプ４１，４２，４３の消費電力との関係も制御装置８０内に求めておく。

２０５は外気の温度を計測する温度センサであり，２１１は外気の湿度を計測する湿度センサである。温度センサ２０５と湿度センサ２１１の計測値に基いて、外気の湿球温度（外気条件）が算出される。なお，ここでは湿球温度で説明するが，湿球温度と比エンタルピは一定の関係があるため、湿球温度の代わりに比エンタルピを外気条件に用いてもよい。

本実施形態は上記構成において、制御装置８０内部に予め作成されたデータベース（制御テーブルまたは近似曲線等）８０ａの設定値８０ｂを抽出して、システムの各部に供給して運転するようにしたものである。設定値は、システム全体の消費エネルギーが最も小さくなる値で構成されている。図２は設定値を求めるイメージを示した図である。外気湿球温度（Ｙ軸），冷却負荷（Ｘ軸），太陽熱の集熱量（Ｚ軸）が決まったら破線の交点の黒丸で示す設定値が決まり，その値で制御する。

データベースとしての制御テーブル８０ａの設定値８０ｂは、運転する吸収式冷凍機の台数，冷却塔ファン１０ａのインバータ周波数，各冷却水ポンプ２１〜２３のインバータ周波数の３種類であり、システムを制御する中間的な設定値ではなく、システムを直接的に制御できる最終的な設定値となっている。したがって、抽出された設定値は変換することなく直接インバータを制御することができる。図３は制御テーブル８０ａの具体構成を示した図である。制御テーブル８０ａは，入力条件として横軸に外気湿球温度・冷却負荷をとり，縦軸に太陽熱の集熱量をとってあり、その交点に上記した３種類の設定値が設けられている。

上記設定値８０ｂは、予め、後述するシミュレーション計算により、太陽熱集熱量・外気湿球温度（外気条件）・冷却負荷を変化させたときのシステム全体の消費電力とガス消費量を計算して、その消費量と単価からランニングコストが最小となる値が求められている。

図６は上記制御テーブル８０ａの設定値８０ｂに基いてシステム全体の最適化制御方法を示した動作フローチャートである。

まず，稼動中のシステムについて、温度センサ２０１，２０２，２０３，２０４，２０５，流量センサ２２１，２２２，湿度センサ２１１，圧力センサ２３１の計測値を制御装置８０に取得する（ステップ７３０）。次に，制御装置８０で温度センサ２０１と温度センサ２０２と圧力センサ２３１と流量センサ２２２の計測値に基づいて太陽熱集熱器１の集熱量を計算する。温度センサ２０３と温度センサ２０４と流量センサ２２１の計測値により冷却負荷を計算し，温度センサ２０５と湿度センサ２１１の計測値により外気の湿球温度を計算する（ステップ７３１）。

次に，図３の制御テーブル８０ａを参照して，前記の太陽熱の集熱量，外気の湿球温度，及び冷却負荷に対応する吸収式冷凍機３１，３２，３３の運転台数，冷却塔１０のファン１０ａのインバータ１１０の周波数，冷却水ポンプ２１，２２，２３のインバータ１２１，１２２，１２３の周波数の設定値８０ｂを抽出する（ステップ７３２）。そして，抽出された設定値８０ｂの前記の吸収式冷凍機３１，３２，３３の運転台数，冷却塔１０のファン１０ａのインバータ１１０の周波数，冷却水ポンプ２１，２２，２３のインバータ１２１，１２２，１２３の周波数を各機器に送出してシステムを制御する（ステップ７３３）。

この制御により、システム全体はランニングコストが最小となる運転が実行される。

なお，太陽熱の集熱量，外気の湿球温度，及び冷却負荷については，これまでの時系列データから予測値を作成して，それを用いてもよい。

次に、制御テーブル８０ａの生成方法を図４のフローチャートで説明する。制御テーブル８０ａの生成は、予めシステムの設計図などの、入力とその出力の仕様に基いて、図１に示すシステムとは別の装置（図示せず）によって行なわれる。

図４のフローチャートは図２の黒丸で示す一点，あるいは図３の交点となる一点の設定値を決めるフローチャートであり，繰り返し計算を行なうことによりすべての交点の設定値を決めていく。本実施態様では，評価関数としてランニングコストで説明するが，その他の評価関数を用いても良い。図４のフローチャートを一回実行することにより図３の制御テーブルの一交点が決まり，これを繰り返し実行することにより図３の制御テーブルのすべての交点を決める。

ステップ４０１では，図３の制御テーブルの決めたい一交点に対応する太陽熱の集熱量と、外気の湿球温度と、冷却負荷を入力する。ステップ４０２〜ステップ４０６を繰返すことにより，運転可能な吸収式冷凍機の運転台数，冷却塔１０のインバータ１１０の周波数，冷却水ポンプ２１，２２，２３のそれぞれのインバータ１２１，１２２，１２３の周波数の全ての組み合わせが順次設定され，すべての組み合わせの計算が終了したらステップ４０５からステップ４０７に移る。なお，インバータ１１０，１２１，１２２，１２３の周波数はある一定の刻み毎の値とする。

上記ステップ４０３では，太陽熱の集熱量，外気の湿球温度，冷却負荷，冷凍機の運転台数，冷却塔１０のインバータ１１０の周波数，冷却水ポンプ２１，２２，２３のインバータ１２１，１２２，１２３の周波数を入力とし，シミュレーション計算によりシステム全体の消費電力とガス消費量を計算する。このシミュレーション計算については後述する。

ステップ４０４では，評価関数の計算と比較を行なう。まず，電力単価とガス単価を使用して評価関数であるランニングコストを計算する。次に評価関数の比較を行なう。前回の評価関数の値が記憶されていない場合（１回目の計算など）は，その時の冷凍機の運転台数とインバータ１１０，１２１，１２２，１２３の周波数の組み合わせと評価関数の値を記憶する。前回の評価関数の値が記憶されている場合（２回目以降）は，記憶されている前回の評価関数と比較して，今回計算した評価関数の値の方が小さい場合には，今回の冷凍機の運転台数とインバータ１１０，１２１，１２２，１２３の周波数の組み合わせと評価関数の値を更新して記憶し，大きい場合には前回の評価関数そのままにしておく。なお，前記処理において，機器の運転範囲等の機器の制約条件を満たした場合は記憶処理は行なわない。

すべての設定の計算が終了したら，ステップ４０７でステップ４０４で記憶された（評価関数を最も小さくする）冷凍機の運転台数と、インバータ１１０，１２１，１２２，１２３の周波数の組み合わせ（吸収式冷凍機の台数，冷却塔ファン１０ａのインバータ周波数，各冷却水ポンプのインバータ周波数の３種類）が設定値として、図３の制御テーブル８０ａの交点に記憶される。このようにして、システムの消費エネルギーが最小になる設定値８０ｂが記憶される。

上記は，ある値の刻み毎のすべてのケースについて評価関数の値を計算し，評価関数を最小とする最適な設定値の組み合わせを求めたが，最急降下法，準ニュートン法，逐次二次計画法等の最適化アルゴリズムを用いても良い。

図５は、図４のステップ４０３のシミュレーション計算を詳細に説明したフローチャートである。図５のシミュレーション計算では、消費電力とガス消費量を求め，電力とガスの単価を用いてランニングコストを計算する。次に図５のフローチャートの詳細な説明を行なう。

ステップ５０１では，太陽熱の集熱量，外気の湿球温度，冷却負荷，冷凍機の運転台数，冷却塔１０のインバータ１１０の周波数，冷却水ポンプ２１，２２，２３のインバータ１２１，１２２，１２３の周波数を入力する。

ステップ５０２では、上記入力に基いて冷水ポンプの消費電力を計算する。すなわち、冷却負荷と冷凍機の運転台数から冷水ポンプ４１，４２，４３の流量を求める。冷水ポンプ４１，４２，４３の流量からインバータ１４１，１４２，１４３の周波数を求める。インバータ１４１，１４２，１４３の周波数から冷水ポンプ４１，４２，４３の消費電力を求める。なお，インバータ周波数と流量，消費電力には一定の関係があるため試運転の時に求めておく。あるいは，ポンプの流量，圧力，電力がそれぞれインバータ周波数の１乗，２乗，３乗に比例する法則の（式１）、（式2）、（式３），ポンプの吐出圧力特性と流路の抵抗特性の釣合い（式４），ポンプの消費電力特性の（式５）を使って求めてもよい。

以下，ポンプのインバータ周波数，流量，消費電力等の計算では同様の方法で計算するため，説明を省略する。また，ファンについても同様の方法で計算するため，説明を省略する。

ステップ５０３では，冷却水ポンプの消費電力と冷却水流量を計算する。すなわち、冷凍機の運転台数とインバータ１２１，１２２，１２３の周波数から冷凍機３１，３２，３３に流れる冷水の流量と冷却水ポンプの消費電力を計算する。

ステップ５０４では，冷却水の往温度を設定する。ここで冷却水の往温度は冷却水の温度が低い方の温度（冷却塔から冷凍機に流れる冷却水の温度）で，高い方の温度を冷却水の還温度（冷凍機から冷却塔に戻る冷却水の温度）と呼ぶこととする。

ステップ５０５では、吸収式冷凍機３１，３２，３３の蒸気消費量と消費電力，冷却水の還温度を求める。吸収式冷凍機３１，３２，３３の蒸気消費量は，冷却水の往温度，冷却水流量，冷却負荷，冷却水往温度，冷却水流量で決まる。この関係式を予めサイクルシミュレーションで求めておいて，この関係式を利用して計算する。あるいは，吸収式冷凍機のメーカが関係式を公開している場合はその関係式を用いる。あるいは，実際に計測により関係式を求めておいてもよい。消費電力についてはほぼ一定のため，試運転の時に計測しておきその値を用いる。そして，熱収支から冷却水の還温度を求める。

ステップ５０６では冷却塔の消費電力と冷却水の往温度の計算を行なう。まず，インバータ１１０の周波数から冷却塔ファン１０ａの風量と消費電力を計算する。これらは一定の関係があるため試運転の時に求めておく。次にステップ５０５で計算された冷却水の還温度とステップ５０４で計算された冷却水の流量と外気の湿球温度と冷却塔ファン１０ａの風量から，冷却水の往温度を計算する。前記計算はエンタルピ基準総括容積伝熱係数を利用した冷却塔での交換熱量の計算の（式６）と熱量保存の法則の（式７）を用いて計算する。

ステップの５０５，５０６は何回か繰り返し計算すると、冷却水の往温度，還温度が変わらなくなり収束するため，ステップ５０７で収束したらステップ５０８に移る。ステップ５０８では収束した状態でボイラ４でのガス消費量を計算する。ステップ５０５で計算された吸収式冷凍機で必要とする蒸気量と太陽熱の集熱量から生成できる蒸気量の差をとり，ボイラで生成する蒸気量を計算する。そしてその蒸気量を生成するのに必要なガス消費量を計算する。

ステップ５０９では，ポンプ３，５，冷水二次ポンプ６０の消費電力を計算する。蒸気量からポンプ５でボイラに送る水の流量が計算できるため、その時のポンプ５のインバータ周波数と消費電力を計算する。また，太陽熱の集熱量から太陽熱集熱器１に送る水の流量が求まるため，その時のポンプ３の流量，インバータ周波数，電力を計算する。また，冷却負荷から冷水二次ポンプ６０の流量が求まるため，その時のインバータ周波数と消費電力を計算する。ステップ５１０では，ステップ５０２から５０９で計算した消費電力とガス消費量のそれぞれを合計する。

以上の制御テーブル８０ａの生成方法によって、システム全体の消費電力とガス消費量が計算できる。

上記のようにして、外気条件と太陽熱の集熱量と冷却負荷の状態に応じて，システム全体のランニングコスト（消費エネルギー）が最小になるような冷凍機運転台数と，インバータ周波数が制御テーブル８０ａに設定される。
（第２の実施形態）
図７は本発明の第２の実施形態のシステムの構成図である。ここでは第１の実施形態と異なる部分について述べる。太陽熱集熱器１には液体の熱媒体が流れる。液体の熱媒体としては，高圧の水あるいはオイル等が使用可能である。太陽熱集熱器１で熱媒体は太陽の熱で加熱される。熱媒体は太陽熱集熱器１の入口で１９０℃程度，出口で２００℃程度である。

加熱された熱媒体は、熱交換器７で水と熱交換する。熱交換器７で熱交換した水は１８０℃程度の蒸気となり，吸収式冷凍機３１，３２，３３に送られる。太陽熱集熱器１での太陽熱の集熱量は、温度センサ２０６と温度センサ２０７と流量センサ２２２の計測値を基に計算される。

ポンプ６は太陽熱集熱器１に熱媒体を循環させるポンプで，インバータ１０６が接続されている。インバータ１０６の周波数を変更することで太陽熱集熱器１に流れる熱媒体の流量を変える。太陽熱集熱器１に流れる熱媒体は，集熱量が大きいときは流量を大きくし，集熱量が小さいときは流量を小さくする。

負荷７０の部分には実施形態１の冷水槽と二次ポンプがなく，冷水は往ヘッダー８１を通って負荷に流れ，還ヘッダー８２を通って吸収式冷凍機３１，３２，３３へ戻ってくる。負荷の熱量は温度センサ２０８，２０９と流量センサ２２３の計測値を基に計算する。外気の湿球温度の検出方法と制御方法は第１の実施形態と同様である。

本実施形態によれば、冷水槽と二次ポンプが無いので、構造を大幅に簡略化することができる。また、熱交換器７で太陽集熱器１の配管系とその他の配管系を分離して配管系の管理が独立してできるので、故障時のメンテナンスが容易となる。また、本実施形態での熱媒体は太陽熱集熱器１と熱交換器７のみ流通するので量が少なくて済む。さらに、太陽熱集熱器１での太陽熱の集熱量が、太陽熱集熱器１の配管系に配置されたセンサである温度センサ２０６と温度センサ２０７と流量センサ２２２計測値を基に計算されるので、システムの稼動開始直後から太陽熱の集熱量を検出でき、システム制御の立ち上がりを早めることができる。
（第３の実施形態）
図８は本発明の第３の実施形態のシステムの構成図である。ここでは第１の実施形態と異なる部分について述べる。

直達日射計２５０では，太陽の直達日射量（太陽の光球の範囲からのみの日射量、直射日光を測定したもの）を計測する。ここでは直達日射計で説明するが全天日射計で計測した全天日射量から直達日射量を推定してもよい。図９は直達日射量から太陽熱集熱量を計算するフローチャートである。

まず、ステップ５３１で直達日射計２５０で計測された太陽の直達日射量と時刻，緯度，経度を制御装置８０に入力する。時刻は運転台数，インバータ周波数を変える制御周期の時刻を入力する。次いでステップ５３２で、時刻，緯度，経度から太陽の位置を計算する。制御装置８０では、太陽の位置，太陽の直達日射量，太陽熱集熱器１の特性から太陽熱集熱量を計算する。外気の湿球温度の検出、冷却負荷の検出およびシステムの動作制御は第１の実施形態と同様に行なう。

本実施形態によれば、日射量から太陽熱集熱量を算出するので、日射量が変化した場合にも速やかに正確に太陽熱集熱量を把握することができ、日射量の変化に敏速・正確に対応して制御装置８０によるシステム全体の制御を敏速に対応できる。

１…太陽熱集熱器、２…気液分離機、４…ボイラ、１０…冷却塔、１０ａ…冷却塔のファン、２１〜２３…冷却水ポンプ、３１〜３３…吸収式冷凍機、７０…冷却負荷、８０…制御装置、８０ａ…制御テーブル、８０ｂ…設定値、１１０…ファンのインバータ、１２１〜１２３…冷却水ポンプのインバータ、２０１…分離された気体の温度センサ、２０２…吸収式冷凍機から戻る液体の温度センサ、２３１…分離された気体の圧力センサ、２０１、２０２、２２２、２３１…集熱量検出手段、２０５、２１１…外気条件検出手段、２０３、２０４、２２１…負荷検出手段、２５０…日射計。

Claims (7)

1. 熱媒体負荷を冷却する冷却システムにおいて，
   太陽の熱エネルギーを集熱する太陽熱集熱器と、
   太陽熱集熱器で集熱した熱を駆動エネルギーとする吸収式冷凍機と、
   上記吸収式冷凍機への冷却水を冷却する冷却塔と、
   外気の比エンタルピあるいは外気の湿球温度の外気条件を検出する外気条件検出手段と、
   上記太陽熱集熱器の集熱量を検出する集熱量検出手段と、
   熱媒体の冷却負荷する検出する負荷検出手段と、
   インバータで駆動される冷却水ポンプまたはインバータで駆動される冷却塔のファンと、
   上記各部を制御する制御装置と、
   外気条件、太陽光集熱器の集熱量、冷却負荷のパラメータの値から、前記冷却水ポンプまたは前記冷却塔のインバータ周波数、または、前記吸収式冷凍機の台数の少なくとも１つの設定値を抽出する制御テーブルが記憶されたデータベースを備え、
   上記で検出された外気条件、太陽熱集熱器の集熱量、冷却負荷に応じて、前記データベースから上記各インバータの周波数または前記吸収式冷凍機の運転台数の設定値を抽出し、この設定値によって上記各インバータの動作または前記吸収式冷凍機の運転、停止を制御することを特徴とする冷却システム。
2. 請求項１に記載の冷却システムにおいて，
   上記データベースは制御テーブルであり，上記制御テーブルはシミュレーションを用いて外気条件、太陽熱集熱集量、冷却負荷の制御目標値を変更して繰り返し計算し，システム全体の消費エネルギーが最も小さくなる上記各インバータの周波数または前記吸収式冷凍機の運転台数が設定値として設けられていることを特徴とする冷却システム。
3. 請求項２に記載の冷却システムにおいて、
   前記シミュレーションは、サイクルシミュレーションで求めた蒸気消費量の関係式、あるいは吸収式冷凍機の蒸気消費量の関係式を基に吸収式冷凍機の蒸気消費量を計算するステップを備えたシミュレーションであることを特徴とする冷却システム。
4. 請求項２または３に記載の冷却システムにおいて、
   前記シミュレーションは、少なくとも冷却水ポンプに入力される電力の周波数から冷却水流量と冷却水ポンプの消費電力を計算するステップを備えたシミュレーションであることを特徴とする冷却システム。
5. 請求項２〜４の何れかに記載の冷却システムにおいて、
   前記シミュレーションは、冷却塔のファンに入力される電力の周波数から風量と消費電力を計算し、外気条件と前記風量と冷却水の流量と冷却水還温度から冷却水往温度を計算するステップを備えたシミュレーションであることを特徴とする冷却システム。
6. 請求項１〜５の何れかに記載の冷却システムにおいて、
   さらに、太陽熱集熱器から導出される熱媒体を液体と気体に分離し、気体を上記吸収式冷凍機に駆動エネルギーとして供給すると共に液体を上記太陽熱集熱器に戻す気液分離器を備え、上記制御装置は上記気液分離器で分離された気体の温度と圧力及び上記吸収式冷凍機から戻る液体の温度に基づいて太陽熱の集熱量を算出することを特徴とする冷却システム。
7. 請求項１〜５の何れかに記載の冷却システムにおいて、
   さらに、日射量を計測する日射計を備え、上記制御装置は計測された太陽の日射量と時刻に基づいて太陽熱の集熱量を算出することを特徴とする冷却システム。

Images