研究課題/領域番号 |
23K22923
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補助金の研究課題番号 |
22H01653 (2022-2023)
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研究種目 |
基盤研究(B)
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配分区分 | 基金 (2024) 補助金 (2022-2023) |
応募区分 | 一般 |
審査区分 |
小区分23020:建築環境および建築設備関連
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研究機関 | 北九州市立大学 |
研究代表者 |
白石 靖幸 北九州市立大学, 国際環境工学部, 教授 (50302633)
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研究分担者 |
藤本 悠介 北九州市立大学, 国際環境工学部, 准教授 (60826204)
永原 正章 広島大学, 先進理工系科学研究科(工), 教授 (90362582)
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研究期間 (年度) |
2022-04-01 – 2025-03-31
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研究課題ステータス |
交付 (2024年度)
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配分額 *注記 |
17,550千円 (直接経費: 13,500千円、間接経費: 4,050千円)
2024年度: 4,420千円 (直接経費: 3,400千円、間接経費: 1,020千円)
2023年度: 6,110千円 (直接経費: 4,700千円、間接経費: 1,410千円)
2022年度: 7,020千円 (直接経費: 5,400千円、間接経費: 1,620千円)
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キーワード | TABS / モデル予測制御 / スパースモデリング / 外乱予測 / データ同化 |
研究開始時の研究の概要 |
本研究では、快適性と省エネ性を両立させる空調技術として近年注目されている躯体蓄熱放射空調(Thermo Active Building System; TABS)を対象に、機械学習による外乱予測とデータ同化によるその補正・推定を行う先駆的な最適制御手法(モデル予測制御とスパースモデリングの併用等)を提案すると共に、高度な数値解析技術やTABSを導入した実在建物の実測調査等を通じ、提案手法全般の有効性を検証する。
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研究実績の概要 |
本研究は、主に1) 最適制御手法の構築とリアルタイム性の実現、2) 不確定外乱への対応、3) 高度な大規模連成解析による提案手法の検証、4) TABSを導入した実在建物による提案手法の検証 に大きく分類される。2023年度に得られた成果は以下の通りである。 研究課題の1)に関しては、従来のモデル予測制御(以下、MPC)に、非線形な予測モデルにも適応可能な非線形MPCや予測モデルのパラメータをオンラインで推定するAdaptive MPCを用いたTABSの最適制御手法に関する検討を行った。制御性や計算負荷等の観点からAMPCによる制御が最良の結果となった。 研究課題の2)に関しては2022年度に引き続き、Kalman Filterを用いた不確定外乱(OA機器及び照明の負荷)の状態値の補正・推定方法に関する検討を行った。不確実性が高い要素に起因するデータに対しても、リアルタイムの補正を行うことで高精度の短期予測が可能となることが明らかとなった。 研究課題の3)に関しては、2022年度に作成した1フロアのCFD解析モデルを用いた大規模連成解析モデルを用いて、結露抑制に関する検討を行った。天井面温度が露点温度以上となるようMPCの新たな制約条件を追加することで、結露を抑制しつつ、TABSへの送水流量を低減させる制御が可能となった。またTABSが導入された対象建物(学校建築)を構成する他の環境配慮技術として、壁TABSや回廊型ダブルスキンの最適運用手法に関する検討も行った。 研究課題の4)に関しては、2022年度に実測が完了している。2023年度は、実施した解析の予測精度の検証のため、これらの実測データを活用している。
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現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
研究計画に従い、概ね予定通りに研究を進めている。
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今後の研究の推進方策 |
本研究では、快適性と省エネ性を両立させる空調技術として近年注目されている躯体蓄熱放射空調TABSを対象に、不確定外乱を考慮に入れた最適制御手法を提案すると共に、高度な数値解析技術やTABSを導入した実在建物の実測調査等を通じ、提案手法全般の有効性を計3年間の研究期間で検証を行うものである。今年度はその2年目であり、研究は概ね順調に進んでいる。最終年度の2024年はこれまでに提案・検証を行った最適制御手法の対象建物への実装を視野に入れ、実在建物を対象に大規模連成解析を用いたAdaptive MPCの導入可能性の検証やTABSへの送水流量のパターン化等を行うと共に、本研究の取りまとめを行う予定である。
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