躯体蓄熱放射空調を対象としたスパース最適制御の提案・高度化とその社会実装

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本研究は、主に1) 最適制御手法の構築とリアルタイム性の実現、2) 不確定外乱への対応、3) 高度な大規模連成解析による提案手法の検証、4) TABSを導入した実在建物による提案手法の検証　に大きく分類される。2022年度に得られた成果は以下の通りである。研究課題の1)に関しては、従来のモデル予測制御（以下、MPC）に、不確定外乱を機会制約にて考慮する確率モデル予測制御（Stochastic MPC、以下、SMPC）を用いるTABSの最適制御手法を提案した。研究課題の2)に関しては対象建物の運用段階に応じた不確定外乱（OA機器及び照明の負荷）の予測モデルを①機械学習と②時刻別・曜日別の月平均モデルにより構築すると共に、データ同化による測定データを用いた状態値の補正・推定方法を提案した。提案手法をTABSの最適制御に組み込むことで、制御性能と省エネ性が改善されることを1スパン分のTABSを再現したCFD解析と最適制御（MPC）との連成解析にて確認した。研究課題の3)に関しては、回廊型ダブルスキンを含むTABS導入フロア全体（学校建築）を対象としたCFD解析と最適制御（SMPC）の連成解析を実施し、省エネ性や制御性の観点からその有効性を検証した。尚、大規模CFD解析モデルは計算負荷が相対的に大きくなるため、複合物理モデリングであるDymolaを用いて大規模TABSの解析モデルを構築し、最適制御（MPC等）との連成解析により制御手法全般の有効性の検証も行った。研究課題の4)に関しては、対象建物において実運用を想定した実測を行い、温熱環境の4要素に加え、BEMSデータによるTABSの運用データの測定を行い、対象TABSの基本特性の把握を行った。3)にて作成した大規模CFD解析モデルは、夏季の実測結果との比較により、十分な予測精度を有することを確認した。