Transcript 外界条件 - Keio University

Sato Lab, Keio University, Yokohama
エネルギー環境と熱物性
代替冷媒R32/125の熱力学状態方程式の開発
◎冷凍空調機器の設計や性能評価を行う際に使用されるREFPROPなどの熱物
性ソフトウェアの基盤となる熱力学状態方程式には信頼性の高いものが必要
◎既存の状態方程式は信頼性の高い実測値の再現性に問題
◎本研究グループでより高精度な熱力学状態方程式を開発
分子間ポテンシャルモデル
各熱力学性質実測値
ビリアル係数、比熱
deviation of CV /%
定容比熱実測値
5
4
3
2
1
0
-1
200
220
240
260
280
300
320
340
360
T/ K
熱物性ソフトウェアの開発
deviation of ρ /%
Helmholtz型熱力学状態方程式
PVT実測値
1
0.5
0
-0.5
-1
500
1000
1500
2000
2500
分子間ポテンシャルモデルを考慮した
Helmholtz型熱力学状態方程式の開発
devi at i on of ρ / %
P / kPa
500
2500
This work
REFPROP
P / kPa
本状態式と既存の状態式との実測値の再現性比較
世界最高精度の密度測定装置の開発
To Electronic Balance
Actuator
荷重交換前後で永久磁石の浮上位置を一
定にするような磁気カップリング機構
Pressure Vessel
Electromagnet
Sample outlet
新しい磁気浮上密度計の特徴
密度の異なる2つのシンカー（Si,Ge)を用い
Permanent Magnet
て、液相域における試料流体の磁性の影響を
補正
Si sinker
2つのシンカーの表面積は等しく設計されて
Ge sinker
おり、気相域において試料流体のシンカーへ
の吸着の影響をキャンセル
Sample inlet
Liquid Density（試料流体の磁性の影響を補正）
 fluid 
( M elec1  M elec0 ) M S2  ( M elec2  M elec0 ) M S1
( M elec1  M elec0 )V S2  ( M elec2  M elec0 )V S1
Vapor Density（気相分子の吸着の影響を補正）
 fluid 
( M S1  M S2 )  ( M elec1  M elec2 )
V S2  V S1
Directed and produced by D1 Yuya KANO, M2 Kengo ICHIKURA, M2 Mio YASUI, M2 Takashi SAKABE
B4 Mitsuru MUKOUBAYASHI, B4 Satoshi YAMAMOTO
Sato Lab, Keio University, Yokohama
住宅の賢い省エネルギー
住宅における機器（ヒートポンプ（冷蔵庫・家庭用エアコン））の導入・運用のための指針を提案．
冷蔵庫・エアコン：性能が条件により変化．住宅内のエネルギー消費量で大きな割合．
冷蔵庫
消費電力推定モデル
Er = 1.50×10-3 t 2 - 2.77×10-2 t+0.753
※推奨使用周囲温度範囲 10℃ ≦ t ≦ 30℃
平均消費電力E
平均消費電力比Er =
25℃における平均消費電力E25
再現性の検証
汎用性の検証
推定値
1時間当たりの平均消費電力
カタログ値
140
カタログ値
120
25℃での平均消費電力
消費電力 / W
140
100
80
80
60
40
60
20
40
7/5
7/7
7/9
日にち
北陸地域のデータ
戸建04の冷蔵庫
定格内容積：346L、 4人家族、
消費電力量：32kWh/月
No.4
No.3
No.2
No.1
集合04
集合03
集合02
戸建09
戸建08
戸建07
7/11
集合01（引越後）
7/3
集合01（引越前）
7/1
戸建05
戸建02
0
戸建04
0
20
戸建03
消費電力 / W
120
100
消費電力推定モデルを
提案する際に用いたデータ
16台の平均で25 ℃における
平均消費電力E25は、カタログ値の1.7倍．
家庭用エアコン
空調負荷・COP推定モデル
（理論COP）
14
1.2
（R410A）
12
10
理論COP
推定COP＝理論COP×空調システム効率×
部分負荷効率
1
冷房
暖房
8
6
4
0
0
25
30 35 40 45 50 55
凝縮温度－蒸発温度 / ℃
60
0.2
0.4
0.6
0.8
1
消費電力比
A棟居間
8.0
A棟主寝室
7.0
A棟子供部屋
6.0
B棟居間
5.0
B棟主寝室
4.0
B棟子供部屋
建物の熱損失係数、換気回数、内部
発熱から求めた空調負荷推定 / W
3000
9.0
3.0
2.0
1.0
0.0
2500
2000
A棟居間
1500
※本研究は、日本建築学会
A棟主寝室
1000
A棟子供部屋
B棟居間
500
3.0
4.0
5.0
6.0
7.0
COP（推定空調負荷÷消費電力）
8.0
0
500
1000
1500
2000
2500
3000
推定空調負荷/ W
学術委員会「住宅内の
B棟主寝室
エネルギー消費に関する
B棟子供部屋
全国的調査研究委員会」
0
2.0
0.4
空調負荷の検証（冷房）
COPの検証（冷房）
1.0
y = 0.12ln(x) +1
0.6
0
20
0.0
0.8
0.2
2
理論COP・理論空調能力は冷凍サイクル計算により算出．
部分負荷効率
推定空調負荷＝理論空調能力×消費電力比
推定COP
（部分負荷効率）
3500
4000
4500
の活動の一環である．
Directed and produced by D3 Sangmok HAN, M2 Hiroko KOGA, B4 Hiroyuki ONOUE
Sato Lab, Keio University, Yokohama
集合住宅の省エネルギー給湯•暖房
確率分布および再現性
方法論
人の行動に関する統計データ
 NHK国民生活時間調査


xx

exp 
2

2
2 

1
f (x) 





2

x
14
D(平均二乗偏差) （%）
 総務省、国民生活基礎調査等
個人のスケジュール決定
 睡眠、在宅、食事、身の回り、その他
 モンテカルロ法、分割、比例計算
H
12
10
8
6
4
2
0
世帯ごとのスケジュール決定
 家族構成員のスケジュール
0
2
3
H（h）
4
5
図1 高校生•在宅（平日）
行為者率 （%）
 毎日入れ替える
集合住宅の熱需要計算
 お湯消費の原単位
 建築データ（面積、損失係数など）
1 2
3 4
シミュレーション結果
25
戸建
住宅
20
100
90
80
70
60
50
40
30
20
10
0
NHK
計算値
1
 給湯、追い焚き、暖房需要の計算
給湯器の容量　（号）
1
5
10
時刻
15
20
24
図2 男性40代勤め人•在宅（平日）
研究の方向性
 マルチエージェントによる予測モデルの構築
 集合住宅の熱供給設備の容量決定および
運用時の最適化（需要とのベストマッチング）
15
10
NHK統計
集合
住宅
5
0
0
60
120
180
240
300
DB
360
学習機能
日
図3 ガス給湯器の容量比較
供給、分散電源
30000
500
給湯需要（kJ / 20000
15分）
15000
400
300
200
10000
100
0
0:
0
1: 0
0
2: 0
0
3: 0
0
4: 0
0
5: 0
0
6: 0
0
7: 0
0
8: 0
0
9: 0
0
10 0
:0
11 0
:
12 00
:
13 00
:
14 00
:
15 00
:
16 00
:
17 00
:
18 00
:
19 00
:
20 00
:
21 00
:
22 00
:
23 00
:0
0
給湯需要 （MJ/15min）
ダイナミック需要モデル
25000
600
時刻
5000
S50
0
0:00
 コージェネ、ヒートポンプなど
 分散蓄熱槽 、太陽パネルなど
世帯
6:00
12:00
時刻
18:00
図4 50世帯、1月13日の給湯需要
S1
系、集合住宅
系統電力、排熱など
Directed and produced by M2 Kijin JEON
Sato Lab, Keio University, Yokohama
自然環境調和型都市デザイン
スペースコンディショニング
～エネルギー利用の視点に立った人工都市空間と自然環境とのマッチング～
Design Data Base
機器情報
環境情報
太陽
文献・事例
情報
HP
技術情報
A
A
A
A
HP
HP
HP
HP
HP
HP
HP
HP
HP
HP
HP
HP
HP
HP
A
A
A
A
太陽熱有効利用
HP
HP
HP
A
A
A
A
A
A
温度差対流による換気
A
A
A
A
A
A
風・緑
A
A
都市・建築設計
HP
エネルギー需給量削減
HP
発電装置
排熱ゼロシステム
発電装置
省エネルギー性の提案・評価
蓄熱槽
快適性の提案・評価
地熱
HP
排熱
水
気候調整
熱輸送インフラ提案
減圧沸騰による太陽エネルギー利用
システム原理
熱輸送特性
凝縮部
日射
1.4
水蒸気+水
1.2
効率 / -
1.0
集熱媒体
集熱部
水
0.8
水封入率 75 %
0.6
水封入率 50 %
0.4
水封入率 25 %
0.2
0.0
0
系内を密閉減圧することで…
100
200
300
400
500
600
700
800
900 1000 1100
熱入力 / W・m-2
環境温度付近で沸騰
 様々な熱入力に対して100％に近い効率
小温度差高効率熱輸送
 界面活性剤添加による安定した熱輸送
多重効用型太陽熱蒸留器
クールソーラーパネル
多重効用による高効率・省エネルギーな蒸留
木陰の涼しさを人工的に生み出す
海水淡水化装置の開発
パネル裏面温度 / ℃
ヒートアイランド現象の抑制・対策手法
45
システム原理
40
Cooling
35
30
25
20
20
7月30日
8月29日
9月12日
ソーラーパネル写真
25
8月2日
8月30日
9月13日
30
35
40
冷却水入口温度 / ℃
8月4日
9月1日
9月17日
8月5日
9月2日
9月21日
8月19日
9月3日
9月22日
8月20日
9月5日
9月26日
8月23日
9月7日
9月27日
45
8月24日
9月8日
10月3日
冷却水とパネル温度の関係
Heating
蒸留装置写真
蒸気
蒸留水
原水
Directed and produced by M2 Tadakazu ITO , M2 Yuka SUZUKI , M1 Emi KIMOTO , M1 Tomoko HIROSE
B4 Yasuhiro SUGOH , B4 Hiroaki HANAOKA
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分散エネルギー需給マネジメント
慶応大学湘南藤沢キャンパス（SFC）における
エネルギー需要調査および供給システムの最適化
A
大学院棟
Δ館
エネルギー需要と日平均気温の関係
ク
ラ
ブ
室
棟
H：17 m
H：3.8 m
冷房能力： 1022 MJ/h (80 USRT)
暖房能力： 850 MJ/h
燃料消費量： - m3/h
V
H：0 m
B
A
H：15 m
E
H：4 m
D
C
B
H：4 m
H：4 m
H：4 m
←研究棟
23 m
25 m
2004年11月-2005年1月
450000
350000
5
10
15
20
メディアセンター
H：0 m
45 m
H：5 m
4m
35
2004年11月-2005年1月
G
発電電力： 300 kW
排熱回収量： 1094 MJ/h
燃料消費量： 73.6 m3/h
A
A
A
暖房能力： 3349 MJ/h
燃料消費量： 88.6 m3/h
冷房能力： 5024 MJ/h (400 USRT)
暖房能力： 4639 MJ/h
燃料消費量： 117 m3/h
線形 (2005年5月-2005年7
月)
線形 (2004年11月-2005年
1月)
40000
20000
y = 5969.1x - 109863
y = -2721.8x + 57835
R 2 = 0.8877
R 2 = 0.8623
0
0
5
10
15
20
25
30
35
日平均気温 [℃]
V ：　蒸気圧縮式冷凍機
エネルギー需要に対する外界条件の影響
B ：　空調用ボイラー
B ：　給湯用ボイラー
SFCの建物および主要機器配置図
外界条件
1.0
・気温
0.8
・湿度
エネルギー需要
－外界条件・人間の行動パターンとの関係－
平日
2005年5月-2005年7月
60000
A ：　吸収式冷温水発生機
G
B
30
80000
G ：　コージェネレーション
H：21 m
H：7 m
※　数値は全て1台あたり
17 m
本館
大講義室棟Ⅰ
※　H：水熱源の最高到達点
・ 夏期に出現する
ピーク値の予測
大講義室
棟Ⅱ
25 m
4m
70 m
4m
学生
ラウンジ
・ データの選別による
需要特性の分析
供給熱量： 1545 MJ/h
燃料消費量： 41.5 m3/h
H：13 m
55 m
中央熱源方式（本館系統）
の配管系統
25
日平均気温 [℃]
B
5m
② 人間の行動パターン
決定係数 [-]
m
15
冷房能力： 427 MJ/h (34 USRT)
燃料消費量： - m3/h
V
2
R = 0.8919
250000
H：4 m
V
① 外界条件
y = 11266x + 119106
R = 0.4918
300000
体育館
←講義室棟
需要変動の要因
線形 (2005年5月-2005年7
月)
線形 (2004年11月-2005年1
y =月)
-3972.6x + 406982
2
0
A
平日
2005年5月-2005年7月
400000
3m
17 m
130 m
17 m
4m
4m
4m
供給熱量：1545 MJ/h
燃料消費量：41.5 m3/h
40 m
35 m
4m
150 m
B
B
供給熱量： 1545 MJ/h
燃料消費量： 41.5 m3/h
2m
H：15 m
4m
H：15 m
22 m
2m
H：15 m
C
2m
22 m
H：0 m
H：15 m
22 m
25 m
厚生棟
D
22 m
15 m
E
2m
500000
空調用ガス需要 [MJ/day]
冷房能力： 1517 MJ/h (120 USRT)
暖房能力： 1272 MJ/h
燃料消費量： 29.4 m3/h
冷房能力： 1022 MJ/h (80 USRT)
燃料消費量： - m3/h
電力需要 [MJ/day]
V
・日射量
日平均気温
前5時間平均気温
日平均湿度
前1時間気温
前全時間平均気温
0.6
0.4
0.2
0.0
0
3
6
9
12
15
18
21
24
時間 [h]
－需要とのマッチング－
供給システム
運用支援
日平均気温を独立変数としてピーク電力需要を予測
オブジェクト指向モデリングによる機器導入の最適化
3000
システムの構成要素をオブジェクトとして表現
2005年4-7月（平日）
2500
電力需要 [kWh]
┗ 需要、要素機器、建物、環境、・・・
需要
－運用における省エネ支援－
要素機器
T = 日平均気温 [℃]
15 ≦ T < 20　（4月のみ）
2000
15 ≦ T < 20
1500
20 ≦ T < 25
1000
25 ≦ T < 30
500
コントローラ
建物
環境
エンジン
ヒートポンプ
時間別に電力需要
と日平均気温の相
関式を作成
↓
30 ≦ T < 35
0
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24
3,000
要素機器
ガスエンジン
マイクロタービン
電力需要 [kWh]
時間 [h]
・データの蓄積
・学習機能
・フィードフォワード制御
2,000
1,000
1時
0
16.0
18.0
20.0
22.0
24.0
7時
26.0
13時
28.0
19時
30.0
日平均気温 [℃]
系統電力と協調したマイクログリッドの最適導入
自然エネルギーの導入
電力需要 [kWh]
• 継承機能により各オブジェクトを発展させることが可能
7月11日（月）
実測値 [kWh]
予測値 [kWh]
電力需要の予測結果
誤差 [%]
3,000
6.0
2,500
4.0
2,000
2.0
1,500
0.0
1,000
-2.0
500
-4.0
0
-6.0
13時
14時
15時
16時
誤差 [%]
• オブジェクト間の相互作用によりシステムを構築
過去のデータを基に行った
1時間後の電力需要予測
シミュレーション結果
⇒予測誤差： 2.5 %以内
Directed and produced by D2 Atsushi MISE, M1 Shunsuke KAWASE
32.0