| 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 – 2023-03-31
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| キーワード | サーマルグリッドシステム / べき乗項積型空調機数値モデル / 学習型空調負荷予測 / 機械学習 / 冷却塔・冷凍機統合モデル / 冷水温度最適化計算 |
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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：昨年度までにフィールド実測に基づく空調機単体に対する「べき乗項数値モデル」を開発した。しかし既存建物の建物間熱融通を視野に入れる本研究の目的を考えると，個々の空調機・ファンコイルユニット等のモデルを積み上げるより，建物単位でのマクロ的なモデルの方が扱いやすい。建物全体を1機の空調機モデルでカバーする「統合空調機べき乗項数値モデル」の作成方法を考案した。単体モデルに比較して実測値再現精度は落ちるが，中央監視装置からのデータの蓄積によってモデル改造と制御変更を重ねることで実用性が見込める。
②学習型負荷予測方法の開発：1日後までの将来負荷予測を，理論解によって妥当な推定をする数理計算要素と，過去データのディープラーニングにより算出する学習推論要素の2要素の和として行う方法の定式化と精度検証を行った。
③最適化計算手法の改良：サーマルグリッドによる省エネルギー効果を評価するとき，熱媒温度変化に対する冷凍システムのCOP評価が重要である。本年度には冷水温度と並んで，冷凍システムCOPを大きく規定する冷却水温度を算出する，冷却塔と冷凍機を組み合わせたモデル化に取り組んだ。近年のインバータターボ冷凍機は，冷却水入口温度を低下させても，停止することなく運転でき，返って高効率な稼働が期待できる。特に建物負荷が小さい時期には気象条件により冷却水入口温度が低下し，且低負荷であるため冷却水出入口温度差が小さくなり，低温の冷却水が冷却塔に戻る為，更に冷却塔よりの出口温度が低下する現象が生じる。この部分の簡易モデル化を行った。
本年度には，最適化計算を試行するための，モデル設計を行った。モデルは2種類で，(1)単体建物モデル（Ａビル）と(2)2建物モデル（Ａビル＋Ｂビル）である。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
4: 遅れている
理由
理由
①研究が遅れている理由として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回数を控えた。
②個別空調機モデル作成のロジックを統合空調機モデル作成に適用したが，実証フィールドの中央監視収集データが不十分なこともあり，精度の確保に時間を費やした。
③建物全体の1日後の空調冷房負荷予測を，数理計算要素と学習要素の2要素の和として行うハイブリッド方式を検討したが，期待した精度は出ていない。負荷予測については一旦切り離して全体の検討を進めたい。
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| 今後の研究の推進方策 |
最終年度の研究の主要課題は，2種類の建物モデルに対するサーマルグリッド最適化計算の実行である。第1のモデルは，1建物モデルであり，神戸地下街「さんちか」の2019年の実負荷と実在する空調システムを参照しながら，冷水送水温度と熱源システム運転台数を変数として，空調熱源消費エネルギーの最小化計算を行う。この計算の興味深い点は，外気条件が厳しくなく，熱源容量に余裕がある部分負荷状態で，冷水温度上昇に伴う熱源システムの高効率化と，往き還り冷水温度差の縮減による搬送エネルギー増加のトレードオフがどう現れて来るかという点である。
第2のモデルは，2建物を配管で連結し，上記の熱源効率／搬送エネルギーのトレードオフ評価に加えて，2建物の持つ熱源を融通して利用する効果を測るものである。第2の建物としては事務所を想定し，その負荷としては空衛学会の「エネルギーシステムの設計情報データベース」を参照する。
上記2計算例のアルゴリズムを文書に整理することで，今後のサーマルグリッド設計の指針とすることを目指す。
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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，打合せ環境の悪化，移動制限等により，学会発表等の対外発表がが滞り，旅費，資料費等に未使用が生じた。翌年度には研究とりまとめ，学会発表に使用する予定である。
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