成果報告書詳細
管理番号20160000000387
タイトル平成27年度成果報告書 戦略的省エネルギー技術革新プログラム/省エネルギー技術開発事業の重要技術に係る周辺技術・関連課題の検討/予測最適化制御を用いた建築設備の省エネルギー運用技術に関する調査
公開日2016/8/6
報告書年度2015 - 2015
委託先名清水建設株式会社
プロジェクト番号P12004
部署名省エネルギー部
和文要約件名:平成27年度成果報告書/戦略的省エネルギー技術革新プログラム/省エネルギー技術開発事業の重要技術に係る周辺技術・関連課題の検討/予測最適化制御を用いた建築設備の省エネルギー運用技術に関する調査

ZEB(Zero Energy Building)や省エネビルには天井放射空調を用いた潜熱顕熱分離空調が採用される事例が増加している。この空調方式では天井放射空調とデシカント空調を同時に制御する必要があり、より省エネを求めるためには従来のPID制御では不十分である。これに対してはフィードフォワード的で最適化が可能なモデル予測制御の適用が考えられる。本調査ではモデル予測制御に限らず、負荷予測制御、スマートBEMS制御など従来の単純なPID制御とは異なる制御を「予測最適化制御」と総称した。そして、現状「予測最適化制御」が導入されている事例調査、「予測最適化制御」を導入可能な潜熱顕熱分離空調以外の複合系設備機器の用途調査を行い、その省エネルギーインパクトを推定し、次開発フェーズにつなげる事を目的とした。
事例調査、用途調査ではメーカー・計装会社等の民間企業10社、学識経験者4名にヒアリングを実施した。その結果、今回対象とした予測最適化制御を導入すること自体に対しては全般的に肯定的であり、特に複数設備機器を対象としたもの、運用改善による効率向上、制御に快適性・省エネなどの複数の評価関数を伴うものなどに適しているとの意見が多く、ビル用マルチエアコンの蒸発温度の最適化や複数台ある熱源機器の最適化に対し研究的、或いは商業的に取り組んでいる例も見られた。特に学識経験者からは従来のPID制御のみを使い続けていることに対して技術的に遅れているとの意見もあった。ただし、民間企業からはビジネス化に当たっては、予測モデル作成のコスト、制御に必要なセンサーのコスト増、モデル作成に対し業種別に業務が分けられてしまう建築分野特有の商習慣からくるシステム作成の困難さに関する懸念が出され、これを解決することが予測最適化制御の普及展開に不可欠であることが判明した。他の分野への適用に関してはプラント、自動車・船舶輸送関連、蓄電池の充放電などのへの適用可能性のコメントがあった。
また、将来予測に関して設計事務所などにヒアリングを行った。しかしながら、ZEBを見据えた潜熱顕熱分離空調の必要性の意見はあるものの、定量的な採用件数のコメントは得ることができなかった。そのため、調査会社による新築建物数、デシカント空調機の市場予測より省エネルギーインパクトを試算することとした。また、予測最適化制御の採用に関しては賛否の分かれるコメントが得られた。
省エネルギーインパクトに関しては原油換算のエネルギー削減ポテンシャルで試算した。対象は、現状で予測最適化制御が適用され省エネ性がある程度判明している潜熱顕熱分離空調とした。その結果、2015年時点ではデシカント空調機の導入実績から最大1,153 kL、2020年時点では建築物のZEB化を踏まえ最大50,275 kLの削減可能性が示された。よって、更なる省エネのためには予測最適化制御の潜熱顕熱分離空調以外の分野への適用、確実に採用されるためのより省人的なシステム化技術の開発が望まれる。
英文要約Title: Report of Achievements in FY 2015 / Program for Strategic Innovative Energy Saving Technology / Study of peripheral technologies and relevant issues relating to key technologies for projects that deploy energy-conserving technology / Study of Low Energy Use Technologies for Building Equipment Using Predictive Optimization Control

The ceiling radiating air conditioning systems (CRCS) are increasingly being used in Zero Energy Buildings (ZEB) and energy-conserving buildings. The ceiling-mounted radiating air conditioners and desiccant air conditioners used in these air conditioning systems must be controlled simultaneously, and increased needs for energy conservation have made the PID control systems that have been used up to now inadequate to this task. The use of model-based predictive control that can optimize control using a feed-forward approach is one possible solution to this problem. In this paper, the term “predictive optimization control” is used to refer to not only model-based predictive control but also load predictive control, smart BEMS control and other control systems that differ from the conventional simple PID control.
The case study survey and the use survey were conducted by means of interviews with 10 private sector companies (manufacturers, instrumentation companies and so on) and four opinion leaders. The results revealed that the interviewees had an overall positive attitude toward the introduction of the type of predictive optimization control systems considered by the surveys. Many felt that this type of control was particularly suitable for systems with multiple units and systems that involve multiple assessment functions such as increased efficiency due to improved operation, ease of control, energy savings and so on. However, the private sector companies expressed concern regarding the cost of creating predictive models and the increased cost of the sensors needed for control when starting up businesses, as well as the difficulty of creating systems due to the unique business practice in the construction industry in which model creation is divided up among different industrial sectors, and in their judgment resolution of these issues would be indispensable for predictive optimization control to come into widespread use.
Accordingly, the impact on energy savings was estimated using the number of new buildings constructed and the market forecasts for desiccant air conditioners as obtained from a research company. There were both pro and con comments with regard to the adoption of predictive optimization control.
The impact on energy savings was estimated in terms of the crude oil equivalent energy reduction potential. The estimate was conducted for CRCS in which existing predictive optimization control has been adopted and whose energy savings performance can be determined to some degree. The results indicated a reduction of up to 1,153 kL through the introduction of desiccant air conditioners by 2015, and the potential for a reduction of up to 50,275 kL by 2020 based on the construction of zero energy buildings. Accordingly, in order to achieve further energy savings, predictive optimization control should be applied to sectors other than CRCS.
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