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(19)【発行国】日本国特許庁(JP)
(12)【公報種別】公開特許公報(A)
(11)【公開番号】P2023147957
(43)【公開日】2023-10-13
(54)【発明の名称】コスト最適化システムおよび方法
(51)【国際特許分類】
F28F 27/00 20060101AFI20231005BHJP
F25B 49/02 20060101ALI20231005BHJP
【ＦＩ】
F28F27/00 501E
F25B49/02 A
【審査請求】未請求
【請求項の数】6
【出願形態】ＯＬ
(21)【出願番号】P 2022055749
(22)【出願日】2022-03-30
(71)【出願人】
【識別番号】000006666
【氏名又は名称】アズビル株式会社
(74)【代理人】
【識別番号】100098394
【弁理士】
【氏名又は名称】山川 茂樹
(72)【発明者】
【氏名】松岡 研一
(72)【発明者】
【氏名】高橋 諭
(72)【発明者】
【氏名】斉木 健吏
(72)【発明者】
【氏名】今福 賢一
(72)【発明者】
【氏名】鈴木 康央
(57)【要約】
【課題】冷却塔の補給水量のコストを含む冷却塔系のトータルコストの最小化を実現する。
【解決手段】コスト最適化システムは、冷却塔のファン電力コストと冷却水ポンプの電力コストと冷凍機のコンプレッサ電力を推定する動力コスト計算部８５と、冷却塔の補給水量コストを推定する補給水量コスト計算部８６と、冷却塔のファン周波数と冷却水の流量を変化させながら、冷却塔出口温度推定部８０と冷凍機出口温度推定部８１と冷却塔動力推定部８２と冷却水ポンプ動力推定部８３と冷凍機動力推定部８４と動力コスト計算部８５と補給水量コスト計算部８６に処理を実行させることにより、冷却塔のファン電力コストと冷却水ポンプの電力コストと冷凍機のコンプレッサ電力コストと冷却塔の補給水量コストとの和が最小になる冷却塔のファン周波数と冷却水の流量を求める求解部８７を備える。
【選択図】 図１０
【解決手段】コスト最適化システムは、冷却塔のファン電力コストと冷却水ポンプの電力コストと冷凍機のコンプレッサ電力を推定する動力コスト計算部８５と、冷却塔の補給水量コストを推定する補給水量コスト計算部８６と、冷却塔のファン周波数と冷却水の流量を変化させながら、冷却塔出口温度推定部８０と冷凍機出口温度推定部８１と冷却塔動力推定部８２と冷却水ポンプ動力推定部８３と冷凍機動力推定部８４と動力コスト計算部８５と補給水量コスト計算部８６に処理を実行させることにより、冷却塔のファン電力コストと冷却水ポンプの電力コストと冷凍機のコンプレッサ電力コストと冷却塔の補給水量コストとの和が最小になる冷却塔のファン周波数と冷却水の流量を求める求解部８７を備える。
【選択図】 図１０
【特許請求の範囲】
【請求項1】
冷却塔の入口条件を冷却塔プロセスモデルに入力して前記冷却塔の冷却水の出口温度の推定値と前記冷却水の出口流量の推定値とを得るように構成された冷却塔出口温度推定部と、
冷凍機の冷却水の入口温度と前記冷却水の流量と前記冷凍機のコンプレッサ動力とを冷凍機プロセスモデルに入力して前記冷凍機の冷却水の出口温度の推定値を得るように構成された冷凍機出口温度推定部と、
前記冷却塔のファン周波数を冷却塔動力モデルに入力して前記冷却塔のファン動力の推定値を得るように構成された冷却塔動力推定部と、
前記冷却水の流量を冷却水ポンプ動力モデルに入力して冷却水ポンプの動力の推定値を得るように構成された冷却水ポンプ動力推定部と、
前記冷凍機の冷却水の出口温度を冷凍機動力モデルに入力して前記冷凍機のコンプレッサ動力の推定値を得るように構成された冷凍機動力推定部と、
前記冷却塔動力推定部と前記冷却水ポンプ動力推定部と前記冷凍機動力推定部のそれぞれの計算結果に基づいて前記冷却塔のファン電力コストの推定値と前記冷却水ポンプの電力コストの推定値と前記冷凍機のコンプレッサ電力の推定値とを算出するように構成された動力コスト計算部と、
前記冷却塔の冷却水の入口流量と前記冷却塔出口温度推定部によって得られた冷却水の出口流量の推定値との差を前記冷却塔の補給水量の推定値とし、前記冷却塔の補給水量コストの推定値を算出するように構成された補給水量コスト計算部と、
前記冷却塔のファン周波数と前記冷却水の流量のうち少なくとも１つを変化させながら、前記冷却塔出口温度推定部と前記冷凍機出口温度推定部と前記冷却塔動力推定部と前記冷却水ポンプ動力推定部と前記冷凍機動力推定部と前記動力コスト計算部と前記補給水量コスト計算部とに処理を実行させることにより、前記冷却塔のファン電力コストの推定値と前記冷却水ポンプの電力コストの推定値と前記冷凍機のコンプレッサ電力コストの推定値と前記冷却塔の補給水量コストの推定値との和が最小になる前記冷却塔のファン周波数と前記冷却水の流量とを求めるように構成された求解部とを備えることを特徴とするコスト最適化システム。
冷凍機の冷却水の入口温度と前記冷却水の流量と前記冷凍機のコンプレッサ動力とを冷凍機プロセスモデルに入力して前記冷凍機の冷却水の出口温度の推定値を得るように構成された冷凍機出口温度推定部と、
前記冷却塔のファン周波数を冷却塔動力モデルに入力して前記冷却塔のファン動力の推定値を得るように構成された冷却塔動力推定部と、
前記冷却水の流量を冷却水ポンプ動力モデルに入力して冷却水ポンプの動力の推定値を得るように構成された冷却水ポンプ動力推定部と、
前記冷凍機の冷却水の出口温度を冷凍機動力モデルに入力して前記冷凍機のコンプレッサ動力の推定値を得るように構成された冷凍機動力推定部と、
前記冷却塔動力推定部と前記冷却水ポンプ動力推定部と前記冷凍機動力推定部のそれぞれの計算結果に基づいて前記冷却塔のファン電力コストの推定値と前記冷却水ポンプの電力コストの推定値と前記冷凍機のコンプレッサ電力の推定値とを算出するように構成された動力コスト計算部と、
前記冷却塔の冷却水の入口流量と前記冷却塔出口温度推定部によって得られた冷却水の出口流量の推定値との差を前記冷却塔の補給水量の推定値とし、前記冷却塔の補給水量コストの推定値を算出するように構成された補給水量コスト計算部と、
前記冷却塔のファン周波数と前記冷却水の流量のうち少なくとも１つを変化させながら、前記冷却塔出口温度推定部と前記冷凍機出口温度推定部と前記冷却塔動力推定部と前記冷却水ポンプ動力推定部と前記冷凍機動力推定部と前記動力コスト計算部と前記補給水量コスト計算部とに処理を実行させることにより、前記冷却塔のファン電力コストの推定値と前記冷却水ポンプの電力コストの推定値と前記冷凍機のコンプレッサ電力コストの推定値と前記冷却塔の補給水量コストの推定値との和が最小になる前記冷却塔のファン周波数と前記冷却水の流量とを求めるように構成された求解部とを備えることを特徴とするコスト最適化システム。
【請求項2】
請求項１記載のコスト最適化システムにおいて、
前記冷却塔の入口条件と前記冷却塔の冷却水の出口温度との関係をモデル化した前記冷却塔プロセスモデルと、
前記冷却塔のファン周波数と前記冷却塔のファン動力との関係をモデル化した前記冷却塔動力モデルと、
前記冷却水の流量と前記冷却水ポンプの動力との関係をモデル化した前記冷却水ポンプ動力モデルと、
前記冷凍機の冷却水の入口温度と前記冷却水の流量と前記冷凍機のコンプレッサ動力と前記冷凍機の冷却水の出口温度との関係をモデル化した前記冷凍機プロセスモデルと、
前記冷凍機の冷却水の出口温度と前記冷凍機のコンプレッサ動力との関係をモデル化した前記冷凍機動力モデルとをさらに備えることを特徴とするコスト最適化システム。
前記冷却塔の入口条件と前記冷却塔の冷却水の出口温度との関係をモデル化した前記冷却塔プロセスモデルと、
前記冷却塔のファン周波数と前記冷却塔のファン動力との関係をモデル化した前記冷却塔動力モデルと、
前記冷却水の流量と前記冷却水ポンプの動力との関係をモデル化した前記冷却水ポンプ動力モデルと、
前記冷凍機の冷却水の入口温度と前記冷却水の流量と前記冷凍機のコンプレッサ動力と前記冷凍機の冷却水の出口温度との関係をモデル化した前記冷凍機プロセスモデルと、
前記冷凍機の冷却水の出口温度と前記冷凍機のコンプレッサ動力との関係をモデル化した前記冷凍機動力モデルとをさらに備えることを特徴とするコスト最適化システム。
【請求項3】
請求項１または２記載のコスト最適化システムにおいて、
前記冷却塔の入口条件は、前記冷却塔の入口空気の温度と、入口空気の相対湿度と、前記冷却塔のファン回転数から計算される入口空気の流量と、前記冷却水の流量と、前記冷却水の入口温度とを含むことを特徴とするコスト最適化システム。
前記冷却塔の入口条件は、前記冷却塔の入口空気の温度と、入口空気の相対湿度と、前記冷却塔のファン回転数から計算される入口空気の流量と、前記冷却水の流量と、前記冷却水の入口温度とを含むことを特徴とするコスト最適化システム。
【請求項4】
冷却塔の入口条件を冷却塔プロセスモデルに入力して前記冷却塔の冷却水の出口温度の推定値と前記冷却水の出口流量の推定値とを得る第１のステップと、
冷凍機の冷却水の入口温度と前記冷却水の流量と前記冷凍機のコンプレッサ動力とを冷凍機プロセスモデルに入力して前記冷凍機の冷却水の出口温度の推定値を得る第２のステップと、
前記冷却塔のファン周波数を冷却塔動力モデルに入力して前記冷却塔のファン動力の推定値を得る第３のステップと、
前記冷却水の流量を冷却水ポンプ動力モデルに入力して冷却水ポンプの動力の推定値を得る第４のステップと、
前記冷凍機の冷却水の出口温度を冷凍機動力モデルに入力して前記冷凍機のコンプレッサ動力の推定値を得る第５のステップと、
前記第３のステップと前記第４のステップと前記第５のステップのそれぞれの計算結果に基づいて前記冷却塔のファン電力コストの推定値と前記冷却水ポンプの電力コストの推定値と前記冷凍機のコンプレッサ電力の推定値とを算出する第６のステップと、
前記冷却塔の冷却水の入口流量と前記第１のステップによって得られた冷却水の出口流量の推定値との差を前記冷却塔の補給水量の推定値とし、前記冷却塔の補給水量コストの推定値を算出する第７のステップと、
前記冷却塔のファン周波数と前記冷却水の流量のうち少なくとも１つを変化させながら、前記第１のステップから前記第７のステップの処理を実行することにより、前記冷却塔のファン電力コストの推定値と前記冷却水ポンプの電力コストの推定値と前記冷凍機のコンプレッサ電力コストの推定値と前記冷却塔の補給水量コストの推定値との和が最小になる前記冷却塔のファン周波数と前記冷却水の流量とを求める第８のステップとを含むことを特徴とするコスト最適化方法。
冷凍機の冷却水の入口温度と前記冷却水の流量と前記冷凍機のコンプレッサ動力とを冷凍機プロセスモデルに入力して前記冷凍機の冷却水の出口温度の推定値を得る第２のステップと、
前記冷却塔のファン周波数を冷却塔動力モデルに入力して前記冷却塔のファン動力の推定値を得る第３のステップと、
前記冷却水の流量を冷却水ポンプ動力モデルに入力して冷却水ポンプの動力の推定値を得る第４のステップと、
前記冷凍機の冷却水の出口温度を冷凍機動力モデルに入力して前記冷凍機のコンプレッサ動力の推定値を得る第５のステップと、
前記第３のステップと前記第４のステップと前記第５のステップのそれぞれの計算結果に基づいて前記冷却塔のファン電力コストの推定値と前記冷却水ポンプの電力コストの推定値と前記冷凍機のコンプレッサ電力の推定値とを算出する第６のステップと、
前記冷却塔の冷却水の入口流量と前記第１のステップによって得られた冷却水の出口流量の推定値との差を前記冷却塔の補給水量の推定値とし、前記冷却塔の補給水量コストの推定値を算出する第７のステップと、
前記冷却塔のファン周波数と前記冷却水の流量のうち少なくとも１つを変化させながら、前記第１のステップから前記第７のステップの処理を実行することにより、前記冷却塔のファン電力コストの推定値と前記冷却水ポンプの電力コストの推定値と前記冷凍機のコンプレッサ電力コストの推定値と前記冷却塔の補給水量コストの推定値との和が最小になる前記冷却塔のファン周波数と前記冷却水の流量とを求める第８のステップとを含むことを特徴とするコスト最適化方法。
【請求項5】
請求項４記載のコスト最適化方法において、
前記冷却塔プロセスモデルは、前記冷却塔の入口条件と前記冷却塔の冷却水の出口温度との関係をモデル化したものであり、
前記冷凍機プロセスモデルは、前記冷凍機の冷却水の入口温度と前記冷却水の流量と前記冷凍機のコンプレッサ動力と前記冷凍機の冷却水の出口温度との関係をモデル化したものであり、
前記冷却塔動力モデルは、前記冷却塔のファン周波数と前記冷却塔のファン動力との関係をモデル化したものであり、
前記冷却水ポンプ動力モデルは、前記冷却水の流量と前記冷却水ポンプの動力との関係をモデル化したものであり、
前記冷凍機動力モデルは、前記冷凍機の冷却水の出口温度と前記冷凍機のコンプレッサ動力との関係をモデル化したものであることを特徴とするコスト最適化方法。
前記冷却塔プロセスモデルは、前記冷却塔の入口条件と前記冷却塔の冷却水の出口温度との関係をモデル化したものであり、
前記冷凍機プロセスモデルは、前記冷凍機の冷却水の入口温度と前記冷却水の流量と前記冷凍機のコンプレッサ動力と前記冷凍機の冷却水の出口温度との関係をモデル化したものであり、
前記冷却塔動力モデルは、前記冷却塔のファン周波数と前記冷却塔のファン動力との関係をモデル化したものであり、
前記冷却水ポンプ動力モデルは、前記冷却水の流量と前記冷却水ポンプの動力との関係をモデル化したものであり、
前記冷凍機動力モデルは、前記冷凍機の冷却水の出口温度と前記冷凍機のコンプレッサ動力との関係をモデル化したものであることを特徴とするコスト最適化方法。
【請求項6】
請求項４または５記載のコスト最適化方法において、
前記冷却塔の入口条件は、前記冷却塔の入口空気の温度と、入口空気の相対湿度と、前記冷却塔のファン回転数から計算される入口空気の流量と、前記冷却水の流量と、前記冷却水の入口温度とを含むことを特徴とするコスト最適化方法。
前記冷却塔の入口条件は、前記冷却塔の入口空気の温度と、入口空気の相対湿度と、前記冷却塔のファン回転数から計算される入口空気の流量と、前記冷却水の流量と、前記冷却水の入口温度とを含むことを特徴とするコスト最適化方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
本発明は、空調システムに使用される冷却塔系のコストを最適化するコスト最適化システムおよび方法に関するものである。
【背景技術】
【0002】
従来より、ビルなどの施設における空調制御では、冷房を行うための冷水を得る装置として冷凍機が用いられている。図１４に示すような空調システムにおいて、冷凍機１００は冷水を生成する。冷凍機１００によって生成された冷水は、空調機１０１に供給される。空調機１０１によって冷却された空気が制御対象空間（室内）へ送られる。一方、空調機１０１へ送られた冷水は、温められて冷凍機１００に戻される。冷凍機１００は、空調機１０１から戻された水を再度冷却して空調機１０１へ送る。
【0003】
また、冷凍機１００は、冷水を生成する際に発生した熱（冷水製造熱量）を、冷却塔１０２から供給される冷却水に与え、その冷却水を冷却塔１０２に戻している。冷却塔１０２は、ファンを回転させて冷却水に与えられた熱を外気に放出し、温度が下げられた冷却水を冷凍機１００に供給する。冷却塔１０２から冷凍機１００に供給する冷却水は、冷却水ポンプ１０３により循環させられる。
【0004】
図１４に示した空調システムでは、冷却水ポンプ１０３の電力消費を抑えるために冷却水量を下げると、冷凍機１００内のコンプレッサの動力が増えて電力消費が増える。また、冷却塔１０２のファンの電力消費を抑えるために冷却塔１０２の風量を下げると、冷凍機１００内のコンプレッサの動力が増えて電力消費が増える。このように、冷凍機１００と冷却塔１０２と冷却水ポンプ１０３の電力消費のトレードオフをどのようにバランスをとるかという冷却塔最適化問題が存在する。
【0005】
冷却塔最適化問題では、冷却塔１０２の風量と冷却水ポンプ１０３の流量とを調整することにより、冷凍機１００で製造する冷水の熱量を維持しつつ、冷却塔１２０のファン動力と冷却水ポンプ１０３の動力と冷凍機１００のコンプレッサ動力との和が最小になるようにする。
【0006】
具体的には、冷却塔１０２のファン動力と冷却水ポンプ１０３の動力と冷凍機１００のコンプレッサ動力との和を目的関数とする。また、実績データから回帰分析によって求められた、冷却塔１０２のファン動力と冷却塔１０２のファン周波数との関係を示す関数、実績データから回帰分析によって求められた、冷却水ポンプ１０３の動力と冷却水流量との関係を示す関数、冷凍機１００のコンプレッサ動力と冷却水流量と冷却水温度と製造熱量との関係を示す関数（製造熱量一定（現在値）の状態）、冷却水温度変化と湿球温度と冷却塔１０２のファン周波数との関係を示す関数（湿球温度一定（現在値）の状態）とを、制約式とする。
【0007】
こうして、最適化問題を定式化し、目的関数が最小になる冷却塔１０２のファン周波数と冷却水ポンプ１０３の流量とを導く（非特許文献１参照）。
非特許文献１に開示された従来の技術では、冷却水の流量、冷却水の温度、空気量、空気温度、湿度のうち少なくとも１つが変化すると、冷却水の蒸発量が変わる。すなわち、冷却塔１０２から高湿度の空気が排出され、冷却水が蒸発する分だけ冷却塔１０２への水の補給が必要となる。冷却水の蒸発量が変わることは補給水量が変わることを意味し、補給水量のコストを含む冷却塔系のトータルコストが変化することを意味する。しかしながら、従来の技術では、冷却塔１０２の補給水量のコストを含むトータルコストの最小化を実現できていないという課題があった。
非特許文献１に開示された従来の技術では、冷却水の流量、冷却水の温度、空気量、空気温度、湿度のうち少なくとも１つが変化すると、冷却水の蒸発量が変わる。すなわち、冷却塔１０２から高湿度の空気が排出され、冷却水が蒸発する分だけ冷却塔１０２への水の補給が必要となる。冷却水の蒸発量が変わることは補給水量が変わることを意味し、補給水量のコストを含む冷却塔系のトータルコストが変化することを意味する。しかしながら、従来の技術では、冷却塔１０２の補給水量のコストを含むトータルコストの最小化を実現できていないという課題があった。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【0008】
【非特許文献1】Khin Zaw，Kenichi Matsuoka，“Minimizing primary energy consumption in district cooling system: a showcase of the impact of online optimization control”，ASHRAE ANNUAL CONFERENCE 2016 JUNE 25-29，2016 ST.LOUIS
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【0009】
本発明は、上記課題を解決するためになされたもので、冷却塔の補給水量のコストを含む冷却塔系のトータルコストの最小化を実現することができるコスト最適化システムおよび方法を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【0010】
本発明のコスト最適化システムは、冷却塔の入口条件を冷却塔プロセスモデルに入力して前記冷却塔の冷却水の出口温度の推定値と前記冷却水の出口流量の推定値とを得るように構成された冷却塔出口温度推定部と、冷凍機の冷却水の入口温度と前記冷却水の流量と前記冷凍機のコンプレッサ動力とを冷凍機プロセスモデルに入力して前記冷凍機の冷却水の出口温度の推定値を得るように構成された冷凍機出口温度推定部と、前記冷却塔のファン周波数を冷却塔動力モデルに入力して前記冷却塔のファン動力の推定値を得るように構成された冷却塔動力推定部と、前記冷却水の流量を冷却水ポンプ動力モデルに入力して冷却水ポンプの動力の推定値を得るように構成された冷却水ポンプ動力推定部と、前記冷凍機の冷却水の出口温度を冷凍機動力モデルに入力して前記冷凍機のコンプレッサ動力の推定値を得るように構成された冷凍機動力推定部と、前記冷却塔動力推定部と前記冷却水ポンプ動力推定部と前記冷凍機動力推定部のそれぞれの計算結果に基づいて前記冷却塔のファン電力コストの推定値と前記冷却水ポンプの電力コストの推定値と前記冷凍機のコンプレッサ電力の推定値とを算出するように構成された動力コスト計算部と、前記冷却塔の冷却水の入口流量と前記冷却塔出口温度推定部によって得られた冷却水の出口流量の推定値との差を前記冷却塔の補給水量の推定値とし、前記冷却塔の補給水量コストの推定値を算出するように構成された補給水量コスト計算部と、前記冷却塔のファン周波数と前記冷却水の流量のうち少なくとも１つを変化させながら、前記冷却塔出口温度推定部と前記冷凍機出口温度推定部と前記冷却塔動力推定部と前記冷却水ポンプ動力推定部と前記冷凍機動力推定部と前記動力コスト計算部と前記補給水量コスト計算部とに処理を実行させることにより、前記冷却塔のファン電力コストの推定値と前記冷却水ポンプの電力コストの推定値と前記冷凍機のコンプレッサ電力コストの推定値と前記冷却塔の補給水量コストの推定値との和が最小になる前記冷却塔のファン周波数と前記冷却水の流量とを求めるように構成された求解部とを備えることを特徴とするものである。
【0011】
また、本発明のコスト最適化システムの１構成例は、前記冷却塔の入口条件と前記冷却塔の冷却水の出口温度との関係をモデル化した前記冷却塔プロセスモデルと、前記冷却塔のファン周波数と前記冷却塔のファン動力との関係をモデル化した前記冷却塔動力モデルと、前記冷却水の流量と前記冷却水ポンプの動力との関係をモデル化した前記冷却水ポンプ動力モデルと、前記冷凍機の冷却水の入口温度と前記冷却水の流量と前記冷凍機のコンプレッサ動力と前記冷凍機の冷却水の出口温度との関係をモデル化した前記冷凍機プロセスモデルと、前記冷凍機の冷却水の出口温度と前記冷凍機のコンプレッサ動力との関係をモデル化した前記冷凍機動力モデルとをさらに備えることを特徴とするものである。
また、本発明のコスト最適化システムの１構成例において、前記冷却塔の入口条件は、前記冷却塔の入口空気の温度と、入口空気の相対湿度と、前記冷却塔のファン回転数から計算される入口空気の流量と、前記冷却水の流量と、前記冷却水の入口温度とを含むものである。
また、本発明のコスト最適化システムの１構成例において、前記冷却塔の入口条件は、前記冷却塔の入口空気の温度と、入口空気の相対湿度と、前記冷却塔のファン回転数から計算される入口空気の流量と、前記冷却水の流量と、前記冷却水の入口温度とを含むものである。
【0012】
また、本発明のコスト最適化方法は、冷却塔の入口条件を冷却塔プロセスモデルに入力して前記冷却塔の冷却水の出口温度の推定値と前記冷却水の出口流量の推定値とを得る第１のステップと、冷凍機の冷却水の入口温度と前記冷却水の流量と前記冷凍機のコンプレッサ動力とを冷凍機プロセスモデルに入力して前記冷凍機の冷却水の出口温度の推定値を得る第２のステップと、前記冷却塔のファン周波数を冷却塔動力モデルに入力して前記冷却塔のファン動力の推定値を得る第３のステップと、前記冷却水の流量を冷却水ポンプ動力モデルに入力して冷却水ポンプの動力の推定値を得る第４のステップと、前記冷凍機の冷却水の出口温度を冷凍機動力モデルに入力して前記冷凍機のコンプレッサ動力の推定値を得る第５のステップと、前記第３のステップと前記第４のステップと前記第５のステップのそれぞれの計算結果に基づいて前記冷却塔のファン電力コストの推定値と前記冷却水ポンプの電力コストの推定値と前記冷凍機のコンプレッサ電力の推定値とを算出する第６のステップと、前記冷却塔の冷却水の入口流量と前記第１のステップによって得られた冷却水の出口流量の推定値との差を前記冷却塔の補給水量の推定値とし、前記冷却塔の補給水量コストの推定値を算出する第７のステップと、前記冷却塔のファン周波数と前記冷却水の流量のうち少なくとも１つを変化させながら、前記第１のステップから前記第７のステップの処理を実行することにより、前記冷却塔のファン電力コストの推定値と前記冷却水ポンプの電力コストの推定値と前記冷凍機のコンプレッサ電力コストの推定値と前記冷却塔の補給水量コストの推定値との和が最小になる前記冷却塔のファン周波数と前記冷却水の流量とを求める第８のステップとを含むことを特徴とするものである。
【0013】
また、本発明のコスト最適化方法の１構成例において、前記冷却塔プロセスモデルは、前記冷却塔の入口条件と前記冷却塔の冷却水の出口温度との関係をモデル化したものであり、前記冷凍機プロセスモデルは、前記冷凍機の冷却水の入口温度と前記冷却水の流量と前記冷凍機のコンプレッサ動力と前記冷凍機の冷却水の出口温度との関係をモデル化したものであり、前記冷却塔動力モデルは、前記冷却塔のファン周波数と前記冷却塔のファン動力との関係をモデル化したものであり、前記冷却水ポンプ動力モデルは、前記冷却水の流量と前記冷却水ポンプの動力との関係をモデル化したものであり、前記冷凍機動力モデルは、前記冷凍機の冷却水の出口温度と前記冷凍機のコンプレッサ動力との関係をモデル化したものである。
また、本発明のコスト最適化方法の１構成例において、前記冷却塔の入口条件は、前記冷却塔の入口空気の温度と、入口空気の相対湿度と、前記冷却塔のファン回転数から計算される入口空気の流量と、前記冷却水の流量と、前記冷却水の入口温度とを含むものである。
また、本発明のコスト最適化方法の１構成例において、前記冷却塔の入口条件は、前記冷却塔の入口空気の温度と、入口空気の相対湿度と、前記冷却塔のファン回転数から計算される入口空気の流量と、前記冷却水の流量と、前記冷却水の入口温度とを含むものである。
【発明の効果】
【0014】
本発明によれば、動力コスト計算部によって冷却塔のファン電力コストと冷却水ポンプの電力コストと冷凍機のコンプレッサ電力コストとを推定し、補給水量コスト計算部によって冷却塔の補給水量コストを推定して、冷却塔のファン電力コストの推定値と冷却水ポンプの電力コストの推定値と冷凍機のコンプレッサ電力コストの推定値と冷却塔の補給水量の推定値との和が最小になる冷却塔のファン周波数と冷却水の流量の解を求めるので、冷却塔の補給水量コストを含む冷却塔系のトータルコストの最小化を実現することができる。
【図面の簡単な説明】
【0015】
【発明を実施するための形態】
【0016】
以下、本発明の実施例について図面を参照して説明する。図１は本発明の実施例に係るコスト最適化システムの構成を示すブロック図である。空調システムの構成は従来と同様なので、空調システムの各構成については図１４の符号を用いて説明する。
【0017】
図１に示すように、本実施例のコスト最適化システムは、冷却塔プロセスモデル１と、冷却塔動力モデル２と、冷却水ポンプ動力モデル３と、冷凍機プロセスモデル４と、冷凍機動力モデル５と、冷却塔効率推定部６と、バイアス補正熱量推定部７と、コスト最小化計算部８とを備えている。
【0018】
冷却塔１０２の熱力学モデルである冷却塔プロセスモデル１は、冷却塔１０２の入口条件（冷却塔１０２の冷却水の入口温度、冷却水の流量、冷却塔１０２の入口空気の温度、入口空気の相対湿度）と冷却塔１０２の冷却水の出口温度との関係をモデル化した数学モデルである。
【0019】
冷却塔動力モデル２は、冷却塔１０２のファン周波数と冷却塔１０２のファン動力との関係をモデル化した数学モデルである。冷却塔１０２のファン周波数と冷却塔１０２のファン動力との関係は、従来と同様に実績データから回帰分析によって予め求めることができる。
【0020】
冷却水ポンプ動力モデル３は、冷却水の流量と冷却水ポンプ１０３の動力との関係をモデル化した数学モデルである。冷却水の流量と冷却水ポンプ１０３の動力との関係は、従来と同様に実績データから回帰分析によって予め求めることができる。
【0021】
冷凍機１００の冷却水のエネルギーバランスモデルである冷凍機プロセスモデル４は、冷凍機１００の冷却水の入口温度と冷却水の流量と冷凍機１００のコンプレッサ動力と冷凍機１００の冷却水の出口温度との関係をモデル化した数学モデルである。
【0022】
冷凍機動力モデル５は、冷凍機１００の冷却水の出口温度と冷凍機１００のコンプレッサ動力との関係をモデル化した数学モデルである。冷凍機１００の冷却水の出口温度と冷凍機１００のコンプレッサ動力との関係は、実績データから回帰分析によって予め求めることができる。
【0023】
最初に、冷却塔プロセスモデル１について説明する。冷却塔プロセスモデル１は、冷却塔１０２への入口条件（冷却水、冷却用空気）と冷却塔１０２の冷却水の出口温度との関係を、冷却塔１０２内の空気と冷却水間の気液平衡関係、物質収支、熱収支式（単位操作式）に基づいてモデル化したものである。
【0024】
図２は冷却塔プロセスモデル１の入出力を説明する図である。図２の例では、１０台の冷却塔１０２－１～１０２－１０があるものとして記載している。図２において、Ｔcw,out［ｄｅｇＣ］は冷却塔１０２の冷却水の出口温度（推定値）、Ｔcw,in［ｄｅｇＣ］は冷凍機１００から冷却塔１０２への冷却水の戻り温度（実績値）、Ｆcw,act［ｍ3／ｈ］は冷凍機１００から冷却塔１０２への冷却水の戻り流量（実績値）、Ｔ［ｄｅｇＣ］は冷却塔１０２の入口空気の温度（実績値）、Ｈ［％］は冷却塔１０２の入口空気の相対湿度（実績値）、Ｆair［ｍ3／ｈ］は冷却塔１０２への空気の流量である。前提条件として、以下の（I）～（V）が定められている。
【0025】
（I）各冷却塔１０２－１～１０２－１０は、同じ冷却性能特性を有するものとする。
（II）冷却水流量は、冷却塔１０２－１～１０２－１０の運転台数（実績値）に応じて均等配分されるものとする。
（III）冷却塔１０２－１～１０２－１０の入口空気は、実乾球温度および相対湿度データに基づき水分量が設定される。
（IV）冷却塔１０２－１～１０２－１０への空気流量Ｆairは、冷却塔１０２－１～１０２－１０のファン回転数計測値から計算される。
（V）冷却塔効率（推定値）を設定する。
（II）冷却水流量は、冷却塔１０２－１～１０２－１０の運転台数（実績値）に応じて均等配分されるものとする。
（III）冷却塔１０２－１～１０２－１０の入口空気は、実乾球温度および相対湿度データに基づき水分量が設定される。
（IV）冷却塔１０２－１～１０２－１０への空気流量Ｆairは、冷却塔１０２－１～１０２－１０のファン回転数計測値から計算される。
（V）冷却塔効率（推定値）を設定する。
【0026】
冷却塔効率は、直近の冷却塔廻りのプロセスデータ（毎分）に基づく冷却塔廻り物質・熱バランス計算に基づく内部推定値であり、以下で説明するように時々刻々その数値の更新が行われる。
【0027】
図３は冷却塔プロセスモデル１を示す図である。ここでは、冷却塔プロセスモデル１を、冷却塔最上部Ｔｒａｙ＃１から中段Ｔｒａｙ＃２，Ｔｒａｙ＃３を経て冷却塔最下部Ｔｒａｙ＃４へと至る、高さ方向に４分割されたモデルとしている。冷却塔最上部Ｔｒａｙ＃１には、冷凍機１００からの温度の高い冷却水が供給され、冷却塔最下部Ｔｒａｙ＃４には、冷たい空気が供給される。
【0028】
図３において、ｘ１（１）［ｍ3／ｈ］は外部から冷却塔最上部Ｔｒａｙ＃１に流入する空気の流量、ｘ１（２）［ｍ3／ｈ］は冷凍機１００から冷却塔最上部Ｔｒａｙ＃１に流入する冷却水の流量、ｘ１（３）［ｄｅｇＣ］は冷凍機１００から冷却塔最上部Ｔｒａｙ＃１に流入する冷却水の入口温度、ｈ１（１）［ｋｃａｌ／ｋｇ］は外部から冷却塔最上部Ｔｒａｙ＃１に流入する空気のエンタルピー、ｈ１（２）［ｋｃａｌ／ｋｇ］は冷凍機１００から冷却塔最上部Ｔｒａｙ＃１に流入する冷却水のエンタルピーである。
【0029】
ただし、本実施例では、外部から冷却塔最上部Ｔｒａｙ＃１に流入する空気はないものとし、空気の流量ｘ１（１），空気のエンタルピーｈ１（１）は０に設定される。
【0030】
ｘ１（２２）［ｍ3／ｈ］は外部から冷却塔最下部Ｔｒａｙ＃４に流入する入口空気の流量、ｘ１（２３）［ｍ3／ｈ］は外部から冷却塔最下部Ｔｒａｙ＃４に流入する入口空気中の水分量、ｘ１（２４）［ｄｅｇＣ］は外部から冷却塔最下部Ｔｒａｙ＃４に流入する入口空気の乾球温度、ｈ１（２２）［ｋｃａｌ／ｋｇ］は外部から冷却塔最下部Ｔｒａｙ＃４に流入する入口空気のエンタルピー、ｈ１（２３）［ｋｃａｌ／ｋｇ］は外部から冷却塔最下部Ｔｒａｙ＃４に流入する入口空気中の水分のエンタルピーである。
【0031】
ｘ２（２２）［ｍ3／ｈ］は冷却塔最下部Ｔｒａｙ＃４から流出する空気の流量、ｘ２（２３）［ｍ3／ｈ］は冷却塔最下部Ｔｒａｙ＃４から冷凍機１００へ流出する冷却水の出口流量、ｘ２（２４）［ｄｅｇＣ］は冷却塔最下部Ｔｒａｙ＃４から冷凍機１００へ流出する冷却水の出口温度、ｈ２（２２）［ｋｃａｌ／ｋｇ］は冷却塔最下部Ｔｒａｙ＃４から流出する空気のエンタルピー、ｈ２（２３）［ｋｃａｌ／ｋｇ］は冷却塔最下部Ｔｒａｙ＃４から冷凍機１００へ流出する冷却水のエンタルピーである。
【0032】
また、ｘ２（１）［ｍ3／ｈ］は冷却塔最上部Ｔｒａｙ＃１から流出する出口空気の流量、ｘ２（２）［ｍ3／ｈ］は冷却塔最上部Ｔｒａｙ＃１から流出する出口空気中の水分量、ｘ２（３）［ｄｅｇＣ］は冷却塔最上部Ｔｒａｙ＃１から流出する出口空気の乾球温度、ｈ２（１）［ｋｃａｌ／ｋｇ］は冷却塔最上部Ｔｒａｙ＃１から流出する出口空気のエンタルピー、ｈ２（２）［ｋｃａｌ／ｋｇ］は冷却塔最上部Ｔｒａｙ＃１から流出する出口空気中の水分のエンタルピーである。
【0033】
冷却塔プロセスモデル１の冷却塔最上部Ｔｒａｙ＃１について注目すると図４のように記載できる。
図４において、ｘ１（４）は中段Ｔｒａｙ＃２から冷却塔最上部Ｔｒａｙ＃１に流入する空気の流量、ｘ１（５）は中段Ｔｒａｙ＃２から冷却塔最上部Ｔｒａｙ＃１に流入する空気中の水分量、ｘ１（６）は中段Ｔｒａｙ＃２から冷却塔最上部Ｔｒａｙ＃１に流入する空気の乾球温度、ｈ１（４）は中段Ｔｒａｙ＃２から冷却塔最上部Ｔｒａｙ＃１に流入する空気のエンタルピー、ｈ１（５）は中段Ｔｒａｙ＃２から冷却塔最上部Ｔｒａｙ＃１に流入する空気中の水分のエンタルピーである。
図４において、ｘ１（４）は中段Ｔｒａｙ＃２から冷却塔最上部Ｔｒａｙ＃１に流入する空気の流量、ｘ１（５）は中段Ｔｒａｙ＃２から冷却塔最上部Ｔｒａｙ＃１に流入する空気中の水分量、ｘ１（６）は中段Ｔｒａｙ＃２から冷却塔最上部Ｔｒａｙ＃１に流入する空気の乾球温度、ｈ１（４）は中段Ｔｒａｙ＃２から冷却塔最上部Ｔｒａｙ＃１に流入する空気のエンタルピー、ｈ１（５）は中段Ｔｒａｙ＃２から冷却塔最上部Ｔｒａｙ＃１に流入する空気中の水分のエンタルピーである。
【0034】
ｘ２（４）は冷却塔最上部Ｔｒａｙ＃１から中段Ｔｒａｙ＃２へ流出する空気の流量、ｘ２（５）は冷却塔最上部Ｔｒａｙ＃１から中段Ｔｒａｙ＃２へ流出する冷却水の流量、ｘ２（６）は冷却塔最上部Ｔｒａｙ＃１から中段Ｔｒａｙ＃２へ流出する冷却水の温度、ｈ２（４）は冷却塔最上部Ｔｒａｙ＃１から中段Ｔｒａｙ＃２へ流出する空気のエンタルピー、ｈ２（５）は冷却塔最上部Ｔｒａｙ＃１から中段Ｔｒａｙ＃２へ流出する冷却水のエンタルピーである。
【0035】
ただし、本実施例では、冷却塔最上部Ｔｒａｙ＃１から中段Ｔｒａｙ＃２へ空気が流出することはないので、ｘ２（４），ｈ２（４）は０に設定される。
【0036】
図４の冷却塔最上部Ｔｒａｙ＃１のモデルにおける水の物質収支から次の式（１）が得られる。
ｘ１（１）＋ｘ１（４）＝ｘ２（１）＋ｘ２（４） ・・・（１）
ｘ１（１）＋ｘ１（４）＝ｘ２（１）＋ｘ２（４） ・・・（１）
【0037】
式（１）を変形すると、次式が得られる。
ｆ（１）＝｛ｘ１（１）＋ｘ１（４）｝－ｘ２（１）＋ｘ２（４）｝ ・・・（２）
ｆ（１）＝｛ｘ１（１）＋ｘ１（４）｝－ｘ２（１）＋ｘ２（４）｝ ・・・（２）
【0038】
図４の冷却塔最上部Ｔｒａｙ＃１のモデルにおける空気の物質収支から次の式（３）が得られる。
ｘ１（２）＋ｘ１（５）＝ｘ２（２）＋ｘ２（５） ・・・（３）
ｘ１（２）＋ｘ１（５）＝ｘ２（２）＋ｘ２（５） ・・・（３）
【0039】
式（３）を変形すると、次式が得られる。
ｆ（２）＝｛ｘ１（２）＋ｘ１（５）｝－｛ｘ２（２）＋ｘ２（４）｝ ・・（４）
ｆ（２）＝｛ｘ１（２）＋ｘ１（５）｝－｛ｘ２（２）＋ｘ２（４）｝ ・・（４）
【0040】
図４の冷却塔最上部Ｔｒａｙ＃１のモデルにおける熱収支から次の（５）式が得られる。
ｈ１（１）×ｘ１（１）＋ｈ１（２）×ｘ１（２）＋ｈ１（４）×ｘ１（４）＋ｈ１（５）×ｘ１（５）
＝ｈ２（１）×ｘ２（１）＋ｈ２（２）×ｘ２（２）＋ｈ２（４）×ｘ２（４）＋ｈ２（５）×ｘ２（５） ・・・（５）
ｈ１（１）×ｘ１（１）＋ｈ１（２）×ｘ１（２）＋ｈ１（４）×ｘ１（４）＋ｈ１（５）×ｘ１（５）
＝ｈ２（１）×ｘ２（１）＋ｈ２（２）×ｘ２（２）＋ｈ２（４）×ｘ２（４）＋ｈ２（５）×ｘ２（５） ・・・（５）
【0041】
式（５）を変形すると、次式が得られる。
ｆ（３）＝｛ｈ１（１）×ｘ１（１）＋ｈ１（２）×ｘ１（２）＋ｈ１（４）×ｘ１（４）＋ｈ１（５）×ｘ１（５）｝－｛ｈ２（１）×ｘ２（１）＋ｈ２（２）×ｘ２（２）＋ｈ２（４）×ｘ２（４）＋ｈ２（５）×ｘ２（５）｝ ・・・（６）
ｆ（３）＝｛ｈ１（１）×ｘ１（１）＋ｈ１（２）×ｘ１（２）＋ｈ１（４）×ｘ１（４）＋ｈ１（５）×ｘ１（５）｝－｛ｈ２（１）×ｘ２（１）＋ｈ２（２）×ｘ２（２）＋ｈ２（４）×ｘ２（４）＋ｈ２（５）×ｘ２（５）｝ ・・・（６）
【0042】
図４の冷却塔最上部Ｔｒａｙ＃１のモデルにおける空気と冷却水間の気液平衡関係から次の式（７）が得られる。
ａ（１）×ｘ２（１）＝ａ（２）×ｘ２（２）×ｅｆｆｉｃｉｅｎｃｙ ・・（７）
ａ（１）×ｘ２（１）＝ａ（２）×ｘ２（２）×ｅｆｆｉｃｉｅｎｃｙ ・・（７）
【0043】
式（７）のａ（１），ａ（２）は式（８）、式（９）のようになる。
ａ（１）＝（１－ｙＨ２Ｏ（１））／ＭＷＨ２Ｏ ・・・（８）
ａ（２）＝ｙＨ２Ｏ（１）／Ｍｗａｉｒ ・・・（９）
ａ（１）＝（１－ｙＨ２Ｏ（１））／ＭＷＨ２Ｏ ・・・（８）
ａ（２）＝ｙＨ２Ｏ（１）／Ｍｗａｉｒ ・・・（９）
【0044】
ＭＷＨ２Ｏは水の既知の分子量、Ｍｗａｉｒは空気の既知の分子量である。気相における水のモル分率ｙＨ２Ｏはラウールの法則により、次式のようになる。
ｙＨ２Ｏ［ｍｏｌｅ－ｆｒａｃｔｉｏｎ］＝Ｈ２Ｏｖａｐｏｒｐｒｅｓｓｕｒｅ（Ｔ）／ｔｏｔａｌｐｒｅｓｓｕｒｅ×ｘＨ２Ｏ［ｍｏｌｅ－ｆｒａｃｔｉｏｎ］
・・・（１０）
ｙＨ２Ｏ［ｍｏｌｅ－ｆｒａｃｔｉｏｎ］＝Ｈ２Ｏｖａｐｏｒｐｒｅｓｓｕｒｅ（Ｔ）／ｔｏｔａｌｐｒｅｓｓｕｒｅ×ｘＨ２Ｏ［ｍｏｌｅ－ｆｒａｃｔｉｏｎ］
・・・（１０）
【0045】
Ｈ２Ｏｖａｐｏｒｐｒｅｓｓｕｒｅ（Ｔ）は平衡温度Ｔにおける既知の水蒸気圧、ｔｏｔａｌｐｒｅｓｓｕｒｅは全圧の実績値、ｘＨ２Ｏは液相における水の既知のモル分率である。式（７）におけるｅｆｆｉｃｉｅｎｃｙは冷却塔の効率である。式（７）を変形すると、次式が得られる。
ｆ（４）＝｛ａ（１）＋ｘ２（１）｝－｛ａ（２）＋ｘ２（２）｝ ・・・（１１）
ｆ（４）＝｛ａ（１）＋ｘ２（１）｝－｛ａ（２）＋ｘ２（２）｝ ・・・（１１）
【0046】
ｆ（１）～ｆ（４）は評価関数である。冷却塔最上部Ｔｒａｙ＃１～冷却塔最下部Ｔｒａｙ＃４の各段について、式（２）、式（４）、式（６）、式（１１）と同様の式を設定することができる。
【0047】
そして、冷却塔最上部Ｔｒａｙ＃１～冷却塔最下部Ｔｒａｙ＃４の各段のそれぞれについて評価関数ｆ（１）～ｆ（４）が０となるように計算することにより、冷却塔最下部Ｔｒａｙ＃４から冷凍機１００へ流出する冷却水の流量ｘ２（２３）と、冷却塔最下部Ｔｒａｙ＃４から冷凍機１００へ流出する冷却水の出口温度ｘ２（２４）と、冷却塔最下部Ｔｒａｙ＃４から冷凍機１００へ流出する冷却水のエンタルピーｈ２（２３）と、冷却塔最上部Ｔｒａｙ＃１から流出する出口空気の流量ｘ２（１）と、冷却塔最上部Ｔｒａｙ＃１から流出する空気中の水分量ｘ２（２）と、冷却塔最上部Ｔｒａｙ＃１から流出する出口空気の乾球温度ｘ２（３）と、冷却塔最上部Ｔｒａｙ＃１から流出する出口空気のエンタルピーｈ２（１）と、冷却塔最上部Ｔｒａｙ＃１から流出する出口空気中の水分のエンタルピーｈ２（２）とを算出することができる。
【0048】
なお、実際の計算は、冷却塔最上部Ｔｒａｙ＃１～冷却塔最下部Ｔｒａｙ＃４の各段の評価関数の式をまとめた行列式を用いて行われる。
【0049】
また、冷却塔最下部Ｔｒａｙ＃４から冷凍機１００へ流出する冷却水の出口温度ｘ２（２４）は、冷却水の流量ｘ２（２３）と冷却水のエンタルピーｈ２（２３）とに基づいて算出することができる。冷却塔最上部Ｔｒａｙ＃１から流出する出口空気の乾球温度ｘ２（３）は、出口空気の流量ｘ２（１）と出口空気のエンタルピーｈ２（１）とに基づいて算出することができる。出口空気の相対湿度は、出口空気中の水分量ｘ２（２）と、出口空気の乾球温度ｘ２（３）と、乾球温度ｘ２（３）における既知の飽和水蒸気量とに基づいて算出することができる。
【0050】
冷却塔最適化問題の解を求めるためには、事前に冷却塔効率推定部６によって冷却塔１０２の効率ｅｆｆｉｃｉｅｎｃｙを推定して、冷却塔プロセスモデル１に設定する必要がある。
【0051】
冷却塔効率推定部６は、冷却塔１０２の入口条件（空気、冷却水）の実績値と冷却塔１０２の冷却水の出口温度の実績値とに基づいて、冷却塔１０２の冷却水蒸発量および出口空気の相対湿度を算出する。冷却塔１０２の出口空気の相対湿度は、理論的には１００％を超えることは無い。最大効率（１００％）として、現状運転における冷却塔１０２の出口空気の相対湿度を現状運転における冷却塔１０２の効率ｅｆｆｉｃｉｅｎｃｙとして設定する。
【0052】
図５は冷却塔効率推定部６の動作を説明する図、図６は冷却塔効率推定部６の動作を説明するフローチャートである。
冷却塔効率推定部６は、冷却塔１０２の冷却塔最上部Ｔｒａｙ＃１に流入する空気の流量ｘ１（１）＝０と、冷凍機１００から冷却塔１０２に流入する冷却水の流量ｘ１（２）の実績値（上記のＦcw,act）と、冷凍機１００から冷却塔１０２に流入する冷却水の入口温度ｘ１（３）の実績値（上記のＴcw,in）と、冷却塔最上部Ｔｒａｙ＃１に流入する空気のエンタルピーｈ１（１）＝０と、冷凍機１００から冷却塔１０２に流入する冷却水のエンタルピーｈ１（２）の実績値と、冷却塔１０２の冷却塔最下部Ｔｒａｙ＃４に流入する入口空気の流量ｘ１（２２）の値（上記のＦair）と、冷却塔最下部Ｔｒａｙ＃４に流入する入口空気中の水分量ｘ１（２３）の実績値と、冷却塔最下部Ｔｒａｙ＃４に流入する入口空気の乾球温度ｘ１（２４）の実績値と、冷却塔最下部Ｔｒａｙ＃４に流入する入口空気のエンタルピーｈ１（２２）の実績値と、冷却塔最下部Ｔｒａｙ＃４に流入する入口空気中の水分のエンタルピーｈ１（２３）の実績値と、冷却塔最下部Ｔｒａｙ＃４から冷凍機１００へ流出する冷却水の出口温度ｘ２（２４）の実績値（上記のＴcw,outの実績値）とを冷却塔プロセスモデル１に入力し（図６ステップＳ１００）、冷却塔１０２の冷却塔最上部Ｔｒａｙ＃１から流出する出口空気中の水分量ｘ２（２）の推定値と、出口空気の乾球温度ｘ２（３）の推定値とを冷却塔プロセスモデル１から得る（図６ステップＳ１０１）。
冷却塔効率推定部６は、冷却塔１０２の冷却塔最上部Ｔｒａｙ＃１に流入する空気の流量ｘ１（１）＝０と、冷凍機１００から冷却塔１０２に流入する冷却水の流量ｘ１（２）の実績値（上記のＦcw,act）と、冷凍機１００から冷却塔１０２に流入する冷却水の入口温度ｘ１（３）の実績値（上記のＴcw,in）と、冷却塔最上部Ｔｒａｙ＃１に流入する空気のエンタルピーｈ１（１）＝０と、冷凍機１００から冷却塔１０２に流入する冷却水のエンタルピーｈ１（２）の実績値と、冷却塔１０２の冷却塔最下部Ｔｒａｙ＃４に流入する入口空気の流量ｘ１（２２）の値（上記のＦair）と、冷却塔最下部Ｔｒａｙ＃４に流入する入口空気中の水分量ｘ１（２３）の実績値と、冷却塔最下部Ｔｒａｙ＃４に流入する入口空気の乾球温度ｘ１（２４）の実績値と、冷却塔最下部Ｔｒａｙ＃４に流入する入口空気のエンタルピーｈ１（２２）の実績値と、冷却塔最下部Ｔｒａｙ＃４に流入する入口空気中の水分のエンタルピーｈ１（２３）の実績値と、冷却塔最下部Ｔｒａｙ＃４から冷凍機１００へ流出する冷却水の出口温度ｘ２（２４）の実績値（上記のＴcw,outの実績値）とを冷却塔プロセスモデル１に入力し（図６ステップＳ１００）、冷却塔１０２の冷却塔最上部Ｔｒａｙ＃１から流出する出口空気中の水分量ｘ２（２）の推定値と、出口空気の乾球温度ｘ２（３）の推定値とを冷却塔プロセスモデル１から得る（図６ステップＳ１０１）。
【0053】
冷却塔効率推定部６は、冷却塔１０２の入口空気の流量ｘ１（２２）の実績値を、冷却塔１０２のファン回転数（ファン周波数ＦＲfan）計測値から計算することができる。
冷却塔効率推定部６は、冷凍機１００から冷却塔１０２に流入する冷却水のエンタルピーｈ１（２）の実績値を、冷却水の流量ｘ１（２）の実績値と冷却水の温度ｘ１（３）の実績値とに基づいて算出することができる。
冷却塔効率推定部６は、冷凍機１００から冷却塔１０２に流入する冷却水のエンタルピーｈ１（２）の実績値を、冷却水の流量ｘ１（２）の実績値と冷却水の温度ｘ１（３）の実績値とに基づいて算出することができる。
【0054】
冷却塔効率推定部６は、冷却塔最下部Ｔｒａｙ＃４に流入する入口空気中の水分量ｘ１（２３）の実績値を、入口空気の流量ｘ１（２２）の設計値と、入口空気の乾球温度ｘ１（２４）の実績値と、入口空気の相対湿度Ｈ［％］の実績値と、乾球温度ｘ１（２４）における既知の飽和水蒸気量とに基づいて算出することができる。
【0055】
冷却塔効率推定部６は、入口空気のエンタルピーｈ１（２２）の実績値を、入口空気の流量ｘ１（２２）の設計値と入口空気の乾球温度ｘ１（２４）の実績値とに基づいて算出することができる。
【0056】
冷却塔効率推定部６は、入口空気中の水分のエンタルピーｈ１（２３）の実績値を、入口空気中の水分量ｘ１（２３）の実績値と入口空気の乾球温度ｘ１（２４）の実績値とに基づいて算出することができる。
【0057】
なお、ノイズ除去のため、冷却塔効率推定部６は、冷却塔１０２の入口条件（ｘ１（１），ｘ１（２），ｘ１（３），ｈ１（１），ｈ１（２），ｘ１（２２），ｘ１（２３），ｘ１（２４），ｈ１（２２），ｈ１（２３），ｘ２（２４））の実績値を、冷却塔プロセスモデル１に入力する前に一次フィルタ処理することが望ましい。
【0058】
冷却塔効率推定部６は、ステップＳ１０１で得られた出口空気中の水分量ｘ２（２）の推定値と、出口空気の乾球温度ｘ２（３）の推定値と、乾球温度ｘ２（３）における既知の飽和水蒸気量とに基づいて、冷却塔１０２の出口空気の相対湿度の推定値を算出する（図６ステップＳ１０２）。
【0059】
冷却塔効率推定部６は、冷却塔１０２の入口条件（ｘ１（１），ｘ１（２），ｘ１（３），ｈ１（１），ｈ１（２），ｘ１（２２），ｘ１（２３），ｘ１（２４），ｈ１（２２），ｈ１（２３），ｘ２（２４））の実績値と、この入口条件と同一の日時における冷却水の出口温度ｘ２（２４）の実績値とのデータの組毎にステップＳ１００～Ｓ１０２の処理を行って冷却塔１０２の出口空気の相対湿度の推定値を得る。
【0060】
そして、冷却塔効率推定部６は、入力したデータの組毎に得られた出口空気の相対湿度の推定値を指数平滑フィルタ処理した結果を、冷却塔１０２の効率ｅｆｆｉｃｉｅｎｃｙとする（図６ステップＳ１０３）。冷却塔効率推定部６は、ステップＳ１０３で算出した効率ｅｆｆｉｃｉｅｎｃｙの値を冷却塔プロセスモデル１に設定する（図６ステップＳ１０４）。
【0061】
冷却塔効率推定部６は、以上のようなステップＳ１００～Ｓ１０４の処理を一定時間毎（例えば１分毎）に行うようにすればよい。なお、ステップＳ１０１の初回の算出では、冷却塔１０２の効率ｅｆｆｉｃｉｅｎｃｙが設定されていないため、予め定められた値を効率ｅｆｆｉｃｉｅｎｃｙとして冷却塔プロセスモデル１に設定し、ステップＳ１０１の算出を行うようにすればよい。
【0062】
次に、冷凍機プロセスモデル４について説明する。冷凍機１００内の冷却水システムにおけるエネルギーバランスをモデル化した冷凍機プロセスモデル４を図７に示す。Ｔcws［ｄｅｇＣ］は冷凍機１００に流入する冷却水の入口温度（冷却塔１０２の冷却水の出口温度Ｔcw,out）、Ｆcw［ｍ3／ｈ］は冷凍機１００に流入する冷却水の流量（冷却塔１０２の冷却水の出口流量）、Ｔcwr［ｄｅｇＣ］は冷凍機１００から流出する冷却水の出口温度（冷却塔１０２の冷却水の入口温度Ｔcw,in）、Ｑcomp［ｋｃａｌ／ｈ］は冷凍機１００のコンプレッサの動力量（エネルギー伝達量）、Ｑchw［ｋｃａｌ／ｈ］は冷水製造熱量（エネルギー伝達量）である。冷水製造熱量Ｑchwは、次の熱バランス式で表すことができる。
Ｑchw＝Ｆcw×（Ｔchwr－Ｔchws） ・・・（１２）
ここで、Ｔchws［ｄｅｇＣ］は冷凍機１００の蒸発器から流出する冷水の出口温度、Ｔchwr［ｄｅｇＣ］は蒸発器に流入する冷水の入口温度である。
Ｑchw＝Ｆcw×（Ｔchwr－Ｔchws） ・・・（１２）
ここで、Ｔchws［ｄｅｇＣ］は冷凍機１００の蒸発器から流出する冷水の出口温度、Ｔchwr［ｄｅｇＣ］は蒸発器に流入する冷水の入口温度である。
【0063】
冷凍機１００における冷却水への排熱は、理論的にはコンプレッサ動力量Ｑcompと冷水製造熱量Ｑchwとの和に基づくが、現実的には計測できないその他雑多なエネルギー量が冷凍機１００の冷却水系統へ排出される。そこで、本実施例では、冷凍機１００の冷却水系統へ排出される熱量の補正値をバイアス補正熱量Ｑbias［ｋｃａｌ／ｈ］とする。このとき、次の熱バランス式が成立する。
Ｑcw＝Ｑcomp＋Ｑchw＋Ｑbias ・・・（１３）
Ｑcw＝Ｃp×Ｆcw×（Ｔcwr－Ｔcws） ・・・（１４）
Ｑcw＝Ｑcomp＋Ｑchw＋Ｑbias ・・・（１３）
Ｑcw＝Ｃp×Ｆcw×（Ｔcwr－Ｔcws） ・・・（１４）
【0064】
Ｃpは冷却水の既知の比熱である。冷凍機排熱量Ｑcwとバイアス補正熱量Ｑbiasを除いては、全て既知の値（計測値）であるので、式（１３）、式（１４）よりバイアス補正熱量Ｑbiasを次の式（１５）によって算出することができる。
Ｑbias＝Ｃp×Ｆcw×（Ｔcwr－Ｔcws）－（Ｑcomp＋Ｑchw） ・・・（１５）
Ｑbias＝Ｃp×Ｆcw×（Ｔcwr－Ｔcws）－（Ｑcomp＋Ｑchw） ・・・（１５）
【0065】
冷却塔最適化問題の解を求めるためには、事前にバイアス補正熱量推定部７によって上記のバイアス補正熱量Ｑbiasを推定して、冷凍機プロセスモデル４に設定する必要がある。図８はバイアス補正熱量推定部７の動作を説明する図、図９はバイアス補正熱量推定部７の動作を説明するフローチャートである。
【0066】
バイアス補正熱量推定部７は、冷凍機１００に流入する冷却水の入口温度Ｔcwsの実績値と、冷凍機１００に流入する冷却水の流量Ｆcwの実績値と、冷凍機１００から流出する冷却水の出口温度Ｔcwrの実績値と、冷凍機１００のコンプレッサの動力量Ｑcompの実績値と、冷凍機１００の既知の冷水製造熱量Ｑchwと、冷却水の既知の比熱Ｃpとに基づいて、式（１５）によりバイアス補正熱量Ｑbiasを算出する（図９ステップＳ２００）。
【0067】
なお、ノイズ除去のため、バイアス補正熱量推定部７は、冷却水の入口温度Ｔcwsの実績値と冷却水の流量Ｆcwの実績値と冷却水の出口温度Ｔcwrの実績値とコンプレッサの動力量Ｑcompの実績値とを、バイアス補正熱量Ｑbiasの算出の前に一次フィルタ処理することが望ましい。
【0068】
バイアス補正熱量推定部７は、冷却水の入口温度Ｔcwsの実績値と冷却水の流量Ｆcwの実績値と冷却水の出口温度Ｔcwrの実績値とコンプレッサの動力量Ｑcompの実績値とを日時が同一のデータ毎に組にして、データの組毎にステップＳ２００の処理を行ってバイアス補正熱量Ｑbiasの推定値を得る。そして、バイアス補正熱量推定部７は、入力したデータの組毎に得られたバイアス補正熱量Ｑbiasを一次フィルタ処理した結果を、最終的なバイアス補正熱量Ｑbiasとする。
【0069】
バイアス補正熱量推定部７は、ステップＳ２００で得られたバイアス補正熱量Ｑbiasを冷凍機プロセスモデル４に設定する（図９ステップＳ２０１）。バイアス補正熱量推定部７は、以上のようなステップＳ２００，Ｓ２０１の処理を冷却塔最適化問題の解を求める前に１回行えばよい。
【0070】
次に、冷凍機プロセスモデル４においては、バイアス補正熱量Ｑbiasを冷熱製造負荷量変化には影響を受けないプロセス値と仮定し、冷却塔最適化問題の解の算出中に冷却塔１０２のファン周波数の変更と冷却塔１０２の台数の変更のうち少なくとも一方によって冷凍機１００に流入する冷却水の入口温度Ｔcwsが変化した場合、もしくは冷凍機１００に流入する冷却水の流量Ｆcwが変化した場合の冷凍機１００の冷却水の出口温度Ｔcwrを推定する。
【0071】
バイアス補正熱量推定部７によってバイアス補正熱量Ｑbiasが設定され、冷凍機１００の冷水製造熱量Ｑchwが既知の場合、次式が成立する。
Ｑcw*＝Ｑcomp*＋Ｑchw＋Ｑbias ・・・（１６）
Ｑcw*＝Ｃp×Ｆcw*×（Ｔcwr*－Ｔcws*） ・・・（１７）
Ｑcw*＝Ｑcomp*＋Ｑchw＋Ｑbias ・・・（１６）
Ｑcw*＝Ｃp×Ｆcw*×（Ｔcwr*－Ｔcws*） ・・・（１７）
【0072】
＊印が付与された変数はプロセス状態変更後の状態値である。式（１６）、式（１７）より冷凍機１００の冷却水の出口温度Ｔcwr*を次式によって算出することができる。
Ｔcwr*＝Ｔcws*＋（Ｑcomp*＋Ｑchw＋Ｑbias）／（Ｃp×Ｆcw*） ・・・（１８）
Ｔcwr*＝Ｔcws*＋（Ｑcomp*＋Ｑchw＋Ｑbias）／（Ｃp×Ｆcw*） ・・・（１８）
【0073】
次に、コスト最小化計算部８について説明する。図１０はコスト最小化計算部８の動作を説明する図、図１１はコスト最小化計算部８の動作を説明するフローチャートである。
コスト最小化計算部８は、冷却塔出口温度推定部８０と、冷凍機出口温度推定部８１と、冷却塔動力推定部８２と、冷却水ポンプ動力推定部８３と、冷凍機動力推定部８４と、動力コスト計算部８５と、補給水量コスト計算部８６と、求解部８７とを備えている。
コスト最小化計算部８は、冷却塔出口温度推定部８０と、冷凍機出口温度推定部８１と、冷却塔動力推定部８２と、冷却水ポンプ動力推定部８３と、冷凍機動力推定部８４と、動力コスト計算部８５と、補給水量コスト計算部８６と、求解部８７とを備えている。
【0074】
コスト最小化計算部８の冷却塔出口温度推定部８０は、冷却塔１０２の冷却塔最上部Ｔｒａｙ＃１に流入する空気の流量ｘ１（１）＝０と、冷却塔１０２に流入する冷却水の入口流量Ｆcw（上記のｘ１（２））と、冷却塔１０２に流入する冷却水の入口温度Ｔcw,in（上記のｘ１（３））と、冷却塔最上部Ｔｒａｙ＃１に流入する空気のエンタルピーｈ１（１）＝０と、冷却塔１０２に流入する冷却水のエンタルピーｈ１（２）と、冷却塔最下部Ｔｒａｙ＃４に流入する入口空気の流量Ｆair（上記のｘ１（２２））と、冷却塔最下部Ｔｒａｙ＃４に流入する入口空気中の水分量ｘ１（２３）と、図示しない温度センサによって計測された入口空気の乾球温度Ｔ（上記のｘ１（２４））の現在値と、冷却塔最下部Ｔｒａｙ＃４に流入する入口空気のエンタルピーｈ１（２２）と、冷却塔最下部Ｔｒａｙ＃４に流入する入口空気中の水分のエンタルピーｈ１（２３）とを冷却塔プロセスモデル１に入力し、冷却塔１０２の冷却水の出口温度Ｔcw,out（上記のｘ２（２４））の推定値と冷却水の出口流量ｘ２（２３）の推定値とを冷却塔プロセスモデル１から得る（図１１ステップＳ３００）。
【0075】
なお、冷却塔最適化問題では、冷却塔１０２のファン周波数ＦＲfanと冷却水の流量Ｆcwと冷却塔１０２の台数Ｎctとを変化させながら、冷却塔１０２のファン動力Ｑfanの推定値と冷却水ポンプ１０３の動力Ｑpompの推定値と冷凍機１００のコンプレッサ動力Ｑcompの推定値とを計算することを繰り返す。
【0076】
したがって、冷却塔１０２に流入する冷却水の入口温度Ｔcw,inの値としては、最適化問題の解の算出中に、冷凍機出口温度推定部８１によって直前に算出された冷凍機１００の冷却水の出口温度Ｔcwrの推定値を使用すればよい。また、初回の計算では、予め定められた値を入口温度Ｔcw,inの値として使用すればよい。
【0077】
冷却塔出口温度推定部８０は、冷却塔１０２の入口空気の流量Ｆairを、冷却塔１０２のファン回転数（ファン周波数ＦＲfan）から計算することができる。
冷却塔出口温度推定部８０は、冷却塔１０２に流入する冷却水のエンタルピーｈ１（２）を、冷却水の流量Ｆcwと冷却水の入口温度Ｔcw,inとに基づいて算出することができる。
冷却塔出口温度推定部８０は、冷却塔１０２に流入する冷却水のエンタルピーｈ１（２）を、冷却水の流量Ｆcwと冷却水の入口温度Ｔcw,inとに基づいて算出することができる。
【0078】
また、冷却塔出口温度推定部８０は、冷却塔最下部Ｔｒａｙ＃４に流入する入口空気中の水分量ｘ１（２３）を、入口空気の流量Ｆairと入口空気の乾球温度Ｔの現在値と図示しない湿度センサによって計測された入口空気の相対湿度Ｈ［％］の現在値と乾球温度Ｔにおける既知の飽和水蒸気量とに基づいて算出することができる。
【0079】
また、冷却塔出口温度推定部８０は、入口空気のエンタルピーｈ１（２２）を、入口空気の流量Ｆairと入口空気の乾球温度Ｔの現在値とに基づいて算出することができる。
【0080】
さらに、冷却塔出口温度推定部８０は、入口空気中の水分のエンタルピーｈ１（２３）を、入口空気中の水分量ｘ１（２３）と入口空気の乾球温度Ｔの現在値とに基づいて算出することができる。
【0081】
冷却塔１０２の冷却水の出口温度Ｔcw,outは、冷却塔１０２のファン回転数、乾球温度Ｔ、入口空気の相対湿度Ｈ［％］、冷却水の入口温度Ｔcw,in、冷却水の流量Ｆcwに依存して変化する。そのため、これらの実データから冷却水の出口温度Ｔcw,outを推定する回帰モデルを構築することは困難であった。
【0082】
この問題を解消するため、本実施例では、冷却塔１０２の熱力学モデル（冷却塔プロセスモデル１）を構築し、冷却塔プロセスモデル１内の冷却塔効率を実データを使用して随時補正して、運用することにより、冷却塔１０２のファン回転数変化による冷却水の出口温度Ｔcw,outの変化量を精度良く算出することができる。
【0083】
次に、コスト最小化計算部８の冷凍機出口温度推定部８１は、冷凍機１００に流入する冷却水の入口温度Ｔcwsと、冷却水の流量Ｆcwと、冷凍機１００のコンプレッサ動力Ｑcompと、冷凍機１００の既知の冷水製造熱量Ｑchwと、冷却水の既知の比熱Ｃpとを冷凍機プロセスモデル４（式（１８））に入力し、冷凍機１００の冷却水の出口温度Ｔcwrの推定値を冷凍機プロセスモデル４から得る（図１１ステップＳ３０１）。
【0084】
冷却水の入口温度Ｔcwsとしては、ステップＳ３００で算出した冷却塔１０２の冷却水の出口温度Ｔcw,outを使用すればよい。冷凍機１００のコンプレッサ動力Ｑcompとしては、最適化問題の解の算出中に、冷凍機動力推定部８４によって直前に算出されたコンプレッサ動力Ｑcompの推定値を使用すればよい。また、初回の計算では、予め定められた値をコンプレッサ動力Ｑcompの値として使用すればよい。
【0085】
次に、コスト最小化計算部８の冷却塔動力推定部８２は、冷却塔１０２のファン周波数ＦＲfanを冷却塔動力モデル２に入力し、冷却塔１０２のファン動力Ｑfanの推定値を冷却塔動力モデル２から得る（図１１ステップＳ３０２）。
【0086】
コスト最小化計算部８の冷却水ポンプ動力推定部８３は、冷却水の流量Ｆcwを冷却水ポンプ動力モデル３に入力し、冷却水ポンプ１０３の動力Ｑpompの推定値を冷却水ポンプ動力モデル３から得る（図１１ステップＳ３０３）。
【0087】
コスト最小化計算部８の冷凍機動力推定部８４は、冷凍機１００の冷却水の出口温度Ｔcwrを冷凍機動力モデル５に入力し、冷凍機１００のコンプレッサ動力Ｑcompの推定値を冷凍機動力モデル５から得る（図１１ステップＳ３０４）。冷却水の出口温度Ｔcwrとしては、ステップＳ３０１で算出された値を使用すればよい。
【0088】
図１２は圧縮式の冷凍機１００の構成を示す図である。冷凍機１００は、冷媒を蒸発させる蒸発器１０００と、蒸発器１０００内で気化した低温・低圧の冷媒ガスを圧縮するコンプレッサ１００１と、高温・高圧の冷媒ガスを冷却して凝縮変化させる凝縮器１００２と、凝縮器１００２内で液化した冷媒を蒸発しやすい状態にまで圧力を下げる減圧弁１００３とを備えている。
【0089】
従来、動力最適化演算の中で行なわれる、コンプレッサ動力Ｑcompの算出には、凝縮器１００２への冷却水の入口温度別に冷凍機負荷とコンプレッサ動力Ｑcompの相関カーブが使用されていた。しかしながら、実際の冷却塔１０２の運転では、凝縮器１００２への冷却水の入口温度だけでなく、冷却水流量も変化しており、コンプレッサ動力Ｑcompに影響を与えている。凝縮器１００２における冷媒状態（冷媒温度、圧力）は、排熱量（主に蒸発器１０００の動作によって生じる熱＝冷水製造熱量）と凝縮器１００２の冷却水の出口温度に大きく依存する。例えば、凝縮器１００２における冷却水の入口温度を下げたとしても、凝縮器１００２の冷却水流量を下げると、冷却水の出口温度が上昇し、凝縮器１００２内の冷媒圧力が上昇し、コンプレッサ動力Ｑcompが上昇してしまう。
【0090】
冷凍機１００への冷却水の入口温度と冷却水流量と冷凍機製造熱量の実績データとからコンプレッサ動力Ｑcompを求める従来の方法では、計測点も多く、計測誤差もあり、実用的な回帰モデルの構築は困難であった。
そこで、本実施例では、従来の問題を解決するために、冷却水流量と冷凍機１００への冷却水の入口温度と排熱量（冷凍機製造熱量＋コンプレッサ動力Ｑcomp）とにより一意に決まる冷凍機１００の冷却水の出口温度別に冷凍機負荷の実績データと、コンプレッサ動力Ｑcompとの実績データの回帰を実施する。これにより、コンプレッサ動力Ｑcompを推定する実用的な回帰モデル（冷凍機動力モデル５）を構築することができる。
そこで、本実施例では、従来の問題を解決するために、冷却水流量と冷凍機１００への冷却水の入口温度と排熱量（冷凍機製造熱量＋コンプレッサ動力Ｑcomp）とにより一意に決まる冷凍機１００の冷却水の出口温度別に冷凍機負荷の実績データと、コンプレッサ動力Ｑcompとの実績データの回帰を実施する。これにより、コンプレッサ動力Ｑcompを推定する実用的な回帰モデル（冷凍機動力モデル５）を構築することができる。
【0091】
プロセス的には、冷却水出口温度→凝縮器冷媒温度→凝縮器冷媒圧力（＝コンプレッサ吐出圧力）の相関性は非常に高い。したがって、冷凍機１００の冷却水の出口温度とコンプレッサ動力Ｑcompの高い相関性に基づき、冷凍機動力モデル５を構築することが可能となる。
【0092】
コスト最小化計算部８の動力コスト計算部８５は、冷却塔動力推定部８２と冷却水ポンプ動力推定部８３と冷凍機動力推定部８４のそれぞれの計算結果に基づいて、冷却塔１０２のファン電力コストの推定値と冷却水ポンプ１０３の電力コストの推定値と冷凍機１００のコンプレッサ電力の推定値とを算出する（図１１ステップＳ３０５）。
【0093】
具体的には、動力コスト計算部８５は、冷却塔動力推定部８２によって算出された冷却塔１０２のファン動力Ｑfan［ｋｃａｌ／ｈ］の推定値をファン消費電力Ｗfan［ｋＷ］に換算し、ファン消費電力Ｗfan［ｋＷ］に電力単価［円／ｋＷｈ］を乗算して、１時間あたりの冷却塔１０２のファン電力コストＣfan［円］の推定値を算出する。
【0094】
また、動力コスト計算部８５は、冷却水ポンプ動力推定部８３によって算出された冷却水ポンプ１０３の動力Ｑpomp［ｋｃａｌ／ｈ］の推定値をポンプ消費電力Ｗpomp［ｋＷ］に換算し、ポンプ消費電力Ｗpomp［ｋＷ］に電力単価［円／ｋＷｈ］を乗算して、１時間あたりの冷却水ポンプ１０３の電力コストＣpomp［円］の推定値を算出する。
【0095】
また、動力コスト計算部８５は、冷凍機動力推定部８４によって算出された冷凍機１００のコンプレッサ動力Ｑcomp［ｋｃａｌ／ｈ］の推定値をコンプレッサ消費電力Ｗcomp［ｋＷ］に換算し、コンプレッサ消費電力Ｗcomp［ｋＷ］に電力単価［円／ｋＷｈ］を乗算して、１時間あたりの冷凍機１００のコンプレッサ電力コストＣcomp［円］の推定値を算出する。
【0096】
上記のとおり、冷却塔１０２から流出する冷却水の出口流量ｘ２（２３）［ｍ3／ｈ］を冷却塔プロセスモデル１によって推定することが可能である。
コスト最小化計算部８の補給水量コスト計算部８６は、冷却塔１０２に流入する冷却水の入口流量Ｆcw［ｍ3／ｈ］（ステップＳ３００において冷却塔プロセスモデル１に入力されるｘ１（２））と、ステップＳ３００において冷却塔プロセスモデル１によって得られた冷却水の出口流量ｘ２（２３）［ｍ3／ｈ］の推定値との差を、冷却塔１０２の補給水量Ｆsupplyの推定値として算出する（図１１ステップＳ３０６）。
Ｆsupply＝Ｆcw－ｘ２（２３） ・・・（１９）
コスト最小化計算部８の補給水量コスト計算部８６は、冷却塔１０２に流入する冷却水の入口流量Ｆcw［ｍ3／ｈ］（ステップＳ３００において冷却塔プロセスモデル１に入力されるｘ１（２））と、ステップＳ３００において冷却塔プロセスモデル１によって得られた冷却水の出口流量ｘ２（２３）［ｍ3／ｈ］の推定値との差を、冷却塔１０２の補給水量Ｆsupplyの推定値として算出する（図１１ステップＳ３０６）。
Ｆsupply＝Ｆcw－ｘ２（２３） ・・・（１９）
【0097】
そして、補給水量コスト計算部８６は、算出した補給水量Ｆsupplyに水量単価［円／ｍ3］を乗算して、１時間あたりの冷却塔１０２の補給水量コストＣsupply［円］の推定値を算出する（図１１ステップＳ３０７）。
なお、冷却塔１０２には、図示しない自動給水装置によってＦsupplyの量だけ自動的に水が補給される。
なお、冷却塔１０２には、図示しない自動給水装置によってＦsupplyの量だけ自動的に水が補給される。
【0098】
コスト最小化計算部８の求解部８７は、冷却塔１０２のファン周波数ＦＲfanと冷却水の流量Ｆcwと冷却塔１０２の台数Ｎctのうち少なくとも１つを変化させながら（図１１ステップＳ３０８）、ステップＳ３００～Ｓ３０７の計算を繰り返させ、目的関数（冷却塔１０２のファン電力コストＣfanの推定値と冷却水ポンプ１０３の電力コストＣpompの推定値と冷凍機１００のコンプレッサ電力コストＣcompの推定値と冷却塔１０２の補給水量コストＣsupplyの推定値との和）が最小になる冷却塔１０２のファン周波数ＦＲfanと冷却水の流量Ｆcwと冷却塔１０２の台数Ｎctとを得る（図１１ステップＳ３０９，Ｓ３１０）。
【0099】
こうして、冷却塔１０２のファン周波数ＦＲfanと冷却水の流量Ｆcwと冷却塔１０２の台数Ｎctの最適な解を得ることができる。本実施例では、動力コスト計算部８５によって冷却塔１０２のファン電力コストＣfanと冷却水ポンプ１０３の電力コストＣpompと冷凍機１００のコンプレッサ電力コストＣcompとを推定し、補給水量コスト計算部８６によって冷却塔１０２の補給水量コストＣsupplyを推定して、冷却塔１０２のファン電力コストＣfanの推定値と冷却水ポンプ１０３の電力コストＣpompの推定値と冷凍機１００のコンプレッサ電力コストＣcompの推定値と冷却塔１０２の補給水量コストＣsupplyの推定値との和が最小になる解を求めるので、冷却塔１０２の補給水量コストを含む冷却塔系のトータルコストの最小化を実現することができる。冷却塔１０２で蒸発する冷却水量は、冷却水流量、冷却水温度、空気量、その乾球温度と湿度に依存する。本実施例では、冷却塔１０２で蒸発する冷却水量を熱力学モデルを使用して算出することが可能である。
【0100】
本実施例で説明したコスト最適化システムは、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、記憶装置及びインターフェースを備えたコンピュータと、これらのハードウェア資源を制御するプログラムによって実現することができる。このコンピュータの構成例を図１３に示す。
【0101】
コンピュータは、ＣＰＵ２００と、記憶装置２０１と、インターフェース装置（Ｉ／Ｆ）２０２とを備えている。Ｉ／Ｆ２０２には、温度センサ、湿度センサ、冷却塔冷却水入口温度センサ、冷却塔冷却水出口温度センサ、冷凍機冷却水入口温度センサ、冷凍機冷却水出口温度センサ、流量センサ等が接続される。このようなコンピュータにおいて、本発明のコスト最適化方法を実現させるためのプログラムは記憶装置２０１に格納される。ＣＰＵ２００は、記憶装置２０１に格納されたプログラムに従って本実施例で説明した処理を実行する。
【産業上の利用可能性】
【0102】
本発明は、空調システムのコストを最適化する技術に適用することができる。
【符号の説明】
【0103】
１…冷却塔プロセスモデル、２…冷却塔動力モデル、３…冷却水ポンプ動力モデル、４…冷凍機プロセスモデル、５…冷凍機動力モデル、６…冷却塔効率推定部、７…バイアス補正熱量推定部、８…コスト最小化計算部、８０…冷却塔出口温度推定部、８１…冷凍機出口温度推定部、８２…冷却塔動力推定部、８３…冷却水ポンプ動力推定部、８４…冷凍機動力推定部、８５…動力コスト計算部、８６…補給水量コスト計算部、８７…求解部、１００…冷凍機、１０１…空調機、１０２…冷却塔、１０３…冷却水ポンプ。
【図1】
【図2】
【図3】
【図4】
【図5】
【図6】
【図7】
【図8】
【図9】
【図10】
【図11】
【図12】
【図13】
【図14】
