| 研究課題/領域番号 |
18K04456
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| 研究機関 | 神戸大学 |
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研究代表者 |
磯崎 日出雄 神戸大学, 産官学連携本部, 特定プロジェクト研究員 (50737161)
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| 研究分担者 |
大原 誠 神戸大学, 産官学連携本部, 特定プロジェクト研究員 (10633620)
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| 研究期間 (年度) |
2018-04-01 – 2022-03-31
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| キーワード | べき乗項積型空調機数値モデル / 空調機実測 / 空調負荷予測 / 機械学習 / 最適化計算 |
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| 研究実績の概要 |
①空調負荷と熱媒条件の関係を定める空調2次側モデル開発
2019年度に研究実績を挙げた、「べき乗項積型空調機数値モデル」を使って、変温冷水温度による省エネルギー効果の試算を行い、モデル化手法と合わせて空気調和・衛生工学会大会において発表を行った。昨年度は神戸地下街の公共通路用空調機をモデル化対象としたが、今年度は対象空調機を追加し、より空調要求が厳しい店舗用空調機に対して実測を行い、そのデータに基づいてべき乗項積型空調機数値モデルを適用した。
②学習型負荷予測方法の開発
空調負荷予測においては、使用人数・使用者種別に伴う要素の影響が大きい。具体的には、代謝に伴う人体発熱負荷、必要外気量を処理する外気負荷、人が利用する小電力負荷である。そこで前年度までに人流測定及び人流予測手法の開発し、本年度には人数由来の負荷の計算手法を確立した。人数由来以外の空調負荷（隙間風負荷、照明負荷、貫流負荷など）について、前年度に従来の空調負荷計算法を踏まえた上で、学習型予測手法の入力（すなわち空調負荷の説明変数）を決定した。両者を統合した負荷予測手法を神戸地下街の2019年の運転実績を元に検証したが十分な予測精度であることを確認した。
しかし、2020年初頭から新型コロナウイルス感染症の流行により、本研究でデータ活用していた神戸地下街においても、以前とは大きく状況が変化し、空調負荷の傾向も変化した。そこで学習型予測手法を再検討し、計測と計算によって算出できるものとそうでないものに分け、コロナ禍においても提案手法が有効であることを確認した。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
4: 遅れている
理由
研究が遅れている理由ではコロナ禍で移動制限がかかったことが大きい。研究代表者は東京の自宅から神戸の職場へ打ち合わせ等で出張するのを控えた。また調査フィールドとして使わせてもらっていた神戸地下街では営業休止があったり、来場人数が減って例年とは負荷特性が異なったり、調査及び前年までのデーターとの比較が難しくなった。
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| 今後の研究の推進方策 |
①空調2次側モデル開発について単体空調機のモデル化に関しては目処が立ったと考えている。次の課題である集合的な2次側空調機モデルの作成については、理論的に集合空調機モデルを作ることは困難であり、また代替案としてのすべての空調機の網羅的モデル化も実用性がないとの結論に至った。今後の方向としては、各熱源系統に対する代表空調機モデルを設定し、そのモデルベースで空調機群の負荷率、風量に対する、冷水側制約を判断し、運用する中でモデルのパラメータの修正方法を学習していくものとする。
②学習型負荷予測方法の開発については目処が立ってきた考えている。今後、これまでの成果を取りまとめ学会発表などにつなげていく。
③最適化計算手法の改良については、上記①、②の成果を活かして、精度の改善された負荷予測と使い勝手の良い2次側空調機代表モデルを組み込んだ最適化に適合したアルゴリズムに改良していく。検討対象には比較的シンプルなサーマルグリッドのネットワークを取り上げて最適化計算を実施する。
④上記までの成果を取りまとめて文書化し、今後のサーマルグリッド計画の資料とする。
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| 次年度使用額が生じた理由 |
新型コロナ禍による、フィールド運用環境の激変、打合せ環境の悪化、移動制限などで研究が滞り延長申請をさせて頂いた。次年度は、「最適化手法の改良」が最大のテーマとなり、プログラム開発外注等が発生する。またリモートによる打ち合わせが必要でありそのための機器整備を行う。また最終年度なので、研究とりまとめ、学会発表にも注力する。
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| 備考 |
「令和2年度CO2排出削減対策強化誘導型技術開発・実証事業 人流・気流センサを用いた屋外への開放部を持つ空間の空調制御手法の開発・実証成果報告書 国立大学法人 神戸大学 株式会社 日建設計総合研究所 神戸地下街 株式会社」に研究成果の一部を掲載した。
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