空調熱負荷予測システム

発明者： ,
出願人/特許権者：
代理人 (1件)：松浦憲三
公報種別：公開公報
出願番号（国際出願番号）：特願平7-019309
公開番号（公開出願番号）：特開平8-210689
出願日： 1995年02月07日
公開日（公表日）： 1996年08月20日
要約：

【要約】【目的】入手が容易で少量のデータにより、精度の高い空調負荷予測を行う。【構成】室内環境検出手段28、外気環境検出手段30、時間情報検出手段32及び翌日予想天気検出手段36で逐次検出される情報を、学習手段52で予め学習してあるニューラルネットワークを取り込んだ空調熱負荷予測手段50に入力して、そのニューラルネットワークでネットワーク演算を行うことにより翌日の空調熱負荷積算値の予測値を出力する。また、撮影手段68、画像記憶手段70、画像処理手段72、知識処理手段74、及び日照量予測手段76により、翌日の日照量を予測して、前記空調熱負荷予測手段50で予測した翌日の空調熱負荷積算値の予測値を、予測日照量に応じて補正する。このように、少ないデータで精度の高い予測を行うことができると共に、空の様子を観察することにより天候の急激な変化による翌日の空調熱負荷積算値の予測値の変化にも対応できる。

請求項（抜粋）：

翌日の被空調室の空調熱負荷積算値を予測して予め蓄熱を行う蓄熱式空調設備に於いて、前記被空調室内の室内環境情報を検出する室内環境検出手段と、前記被空調室外の外気環境情報を検出する外気環境検出手段と、時刻及び曜日等の時間情報を検出する時間情報検出手段と、翌日の予想天気情報を収集又は検出する翌日予想天気検出手段と、前記被空調室の空調熱負荷積算値の実績値を検出する熱負荷検出手段と、前記各検出手段で検出されたデータを蓄積する検出データ記憶手段と、前記検出データ記憶手段に記憶された各情報を入力すると、翌日の被空調室の空調熱負荷積算値の予測値を出力するようにニューラルネットワークを予め学習すると共に、前記各検出手段からの最新情報を加味して前記ニューラルネットワークを更新する学習手段と、前記学習手段から取り出したニューラルネットワークに前記室内環境検出手段、前記外気環境検出手段、前記時間情報検出手段及び翌日予想天気検出手段からの各情報を逐次入力してネットワーク演算を行うことにより被空調室の翌日の空調熱負荷積算値の予測値を出力する空調熱負荷予測手段と、から成ることを特徴とする空調熱負荷予測システム。

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