JP3622657B2

JP3622657B2 - 空調制御システム

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Publication number: JP3622657B2
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Inventors: 桂史笹尾; 忠克中島
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Filing date: 2000-09-18
Publication date: 2005-02-23
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Description

【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は空調制御システムに係り、特に半導体製造工場に好適な空調制御システムに関する。
【０００２】
【従来の技術】
メモリやＬＳＩ等の半導体製品を製造する工場では、製品の品質を向上させるために、外部環境と遮断されたクリーンルーム内で製品を製造している。そしてクリーンルームには高性能なフィルタが使用され、空気中の浮遊塵埃を除去するとともに、空調システムにより製品の製造に好適な温湿度環境を実現している。
【０００３】
クリーンルームを空調運転するには、空調及び気流の発生のために多大な電力を必要としている。そこで、このクリーンルームの空調運転を省エネルギー化するために特開平１０−２９２９４３号公報には、外気状態を測定し、この測定結果に基づき外調機及び内調機の運転に必要な冷却液温度を算出し、この算出した温度で冷凍機を運転することが記載されている。また、クリーンルーム設備の低コスト化及び省エネルギー化を図って、機器を包む気流が吹き出される吹出し口を機器に対向させ、気流が吸込まれる吸込み口を機器周囲に配置することが、特開平６−１５９７５１号公報に記載されている。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】
ところで、半導体製造事業所等における空調システムでは、半導体製造量により変動する冷却負荷と、外気状態により変動する冷却負荷との２種の空調負荷が発生する。そのため、外気状態を測定して空調を制御しただけ、または半導体製造量に応じて空調制御しただけでは、一方の負荷のみを考慮しただけであるから、冷却負荷の見積もりが不十分となる。
【０００５】
上記特開平１０−２９２９４３号公報では、外気状態により空調を制御しているので、ある程度の省エネルギーは図れるものの、機器によっては頻繁なオン／オフができないものもあり、それらの運転の事前予測の面で不十分である。また、特開平６−１５９７５１号公報に記載のクリーンルームでは、クリーンルーム内の空気の流れは改善されるものの、外気状態を予測して省エネルギー化を図ることについては、配慮がない。さらに、上記いずれの公報においても、エネルギー、特に電力エネルギーを有効に利用して発電事業者の発電計画と実際の使用量との食い違いを低減することについては、全く考慮されていない。
【０００６】
本発明は上記従来技術の不具合に鑑みてなされたものであり、その目的は半導体製造事業所等の大エネルギー使用事業所に適用される空調システムを、省エネルギー化することにある。また、このような事業所にエネルギーを供給するエネルギー供給事業者において、省エネルギーを図ることも目的とする。
【０００７】
【課題を解決するための手段】
上記目的を達成するための本発明の特徴は、多数の制御部品を有する空調機器を備えた事業所に前記空調機器の制御方法を運転管理会社から提供する空調制御システムであって、前記事業所の空調熱負荷を外気条件に依存する空調熱負荷と、生産計画に基づく空調熱負荷に区別し、それぞれの空調熱負荷を別々の空調機器で制御するよう構成し、外気条件に依存して制御する空調熱負荷に対しては少なくとも前日までの外気状態履歴と当日の気象予報データから求めた当日の予測外気状態及び当日の実測値に基づいて外気条件に依存する空調機器を構成する各制御部品を制御し、生産計画に基づいて制御される空調熱負荷に対しては前日と実質的に同じ状態で前記生産計画に基づいて制御される空調機器を構成する各制御部品を制御する制御方法を前記運転管理会社が前記事業所に提供するものである。
【０００８】
そして、運転管理会社は、前日までの外気状態の履歴を記憶する外気状態履歴データベースと空調熱負荷データベースとを有し、気象予報提供手段からネットワークを介して得た当日の予測最高気温と前日までの外気状態履歴データ及び外気条件に依存して制御される空調熱負荷データに基づいて当日の外気条件に依存する空調熱負荷を予測することが望ましい。
【０００９】
また、運転管理会社は、当日の外気温度の計測値の時間変化率と予測した外気温度の推移値の時間変化率との差が予め定めた許容値より大きいときは、外気温度および湿度の予測式の時間変動項の係数を当日の外気温度の計測値の時間変化率で逐次修正するようにしてもよい。
【００１０】
上記目的を達成するための本発明の他の特徴は、運転管理会社とネットワークで接続された半導体製造事業所における空調制御システムであって、半導体事業所には外気条件に依存する空調を行う空調機器と、半導体生産設備を空調する空調機器とが備えられ、運転管理会社は半導体事業所の空調熱負荷を外気条件に依存する空調熱負荷と、半導体生造設備に依存する空調熱負荷に区別し、当日の外気状態の推移を予測する外気状態予測手段と、外気条件による空調熱負荷と半導体製造設備による空調熱負荷とをそれぞれ別に予測する空調熱負荷予測手段と、それぞれの空調熱負荷に対応した空調機器の空調制御方法分析手段と、エネルギー使用量集計手段と、これら各手段を接続する第1のローカルネットワークとを有し、半導体製造事業所は外気状態を計測する外気状態計測手段と、顧客端末と、エネルギー使用量を計測するエネルギー使用量計測手段と、空調機器計測手段と、これら各計測手段を接続する第２のローカルネットワークと、さらに第１のローカルネットワークまたは第２のローカルネットワークのいずれかに外気状態履歴データベースと、空調機器特性データベースと、空調機器設定温湿度データベースと、空調熱負荷データベースとが接続されており、第１のローカルネットワークにインターネットまたは公衆回線を介して気象予報提供手段が接続されており、外気状態履歴データベースは外気状態計測手段が計測した結果を記憶し、外気状態推移予測手段は外気状態履歴データベースの記憶情報及び気象予報提供手段が提供する情報から外気状態の将来の推移を予測し、且つ当日の実測値に基づいて予測値を修正し、空調熱負荷データベースは半導体製造設備で発生する熱負荷の情報を記憶し、空調熱負荷予測手段は外気状態推移予測手段及び空調熱負荷データベースから第１のローカルネットワークを介して取得した情報を用いて半導体製造事業所の将来の熱負荷を予測し、空調機器設定温湿度データベースは空調機器の温湿度設定値を記憶し、空調制御方法分析手段は空調熱負荷予測手段及び空調機器特性データベース及び空調機器設定温湿度データベースから第１のネットワーク介して取得した情報を用いて空調機器の制御方法を分析し、端末装置は外気状態推移予測手段及び空調熱負荷予測手段及び空調制御方法分析手段からインターネットまたは公衆回線を介して取得した情報の少なくとも一つを表示し、外気状態計測手段及び外気状態履歴データベース及び気象予報提供手段及び外気状態履歴予測手段及び空調熱負荷データベース及び空調熱負荷予測手段及び空調機器特性データベース及び空調機器設定温湿度データベース及び空調制御方法分析手段及び端末装置をインターネットまたは公衆回線で接続したものである。
【００１１】
そして、半導体製造事業所は、空調制御方法分析手段の分析結果を記憶する制御方法記憶手段と、この制御方法記憶手段の記憶情報を取得して空調機器を制御する制御手段を有し、制御方法記憶手段と制御手段とが第２のローカルネットワークに接続されているのが望ましい。
【００１２】
また、半導体製造事業所は、外気状態履歴データベースと、空調機器特性データベースと、空調機器設定温湿度データベースとを有し、これらデータベースは前記第２のローカルネットワークに接続され、運転管理会社は前記データベースに記憶された情報を取得可能にインターネットまたは公衆回線に接続されていることが望ましい。
【００１３】
さらにまた、半導体製造事業所は前記空調機器のエネルギー使用量を計測するエネルギー使用量計測手段を有し、運転管理会社はこのエネルギー使用量計測手段の計測結果を集計するエネルギー使用量集計手段を有し、エネルギー使用量計測手段とエネルギー使用量集計手段とをインターネットまたは公衆回線を介して接続し、エネルギー使用量集計手段が集計したエネルギー使用量を端末装置に表示可能にするのが望ましい。
【００１４】
また外気状態推移予測手段が予測した情報と、外気状態計測手段が計測した情報との差が予め定めた許容値を超えた場合に、外気状態推移予測手段が予測方法を修正することが望ましく、端末装置への表示内容を変更可能な選択入力手段を設けてもよい。
【００１５】
さらに、運転管理会社に、予め取得した空調制御実施前の半導体製造事業所のエネルギー使用量と前記エネルギー使用量集計手段が取得した空調制御時のエネルギー使用量との差に料率を乗じた金額を運転管理代金として半導体製造事業所が支払うようにしてもよいし、運転管理会社に空調制御実施期間と空調機器と予め定めた料率とを掛け合わせた金額を半導体事業所が支払うようにしてもよい。
【００１６】
【発明の実施の形態】
本発明のいくつかの実施例を、図面を用いて説明する。図１は本発明に係る空調制御システムの一実施例のブロック図である。また、図２は図１に示した実施例における空調制御のフローチャートである。本実施例に示した空調制御システムは、空調運転管理会社Ｘと、この空調運転管理会社Ｘが提供する情報及び電力を用いて空調される複数の半導体製造事業所１Ａ，１Ｂ・・・とを備えている。
【００１７】
空調運転管理会社Ｘと半導体製造事業所１Ａ、１Ｂ・・・とは、情報送受信手段１３を介して例えばインターネットのようなネットワーク１０で接続されている。空調運転管理会社Ｘには、情報送受信手段１４およびネットワーク１１を介して気象予報データベース３０も接続されている。空調運転管理会社Ｘには、ローカルネットワーク１０Ｘが備えられており、このローカルネットワーク１０Ｘには情報送受信手段１３、１４および外気状態推移予測手段２１、空調熱負荷予測手段２２、空調制御方法分析手段２３、エネルギー使用量集計手段２４等の空調負荷を予測または分析するための手段が接続されている。そして、これら各手段２１〜２４をパソコン２０が制御している。
【００１８】
ローカルネットワーク１０Ｘには、さらに、外気状態が記憶された外気状態履歴データベース２５、空調機器情報が記憶された空調機器特性データベース２６、空調設定値が記憶された空調機器設定温湿度データベース２７、および空調熱負荷が記憶された空調熱負荷データベース２８が接続されている。
【００１９】
一方、半導体製造事業所１Ａ、１Ｂ、・・・もローカルネットワーク１０Ａ、１０Ｂ・・・をそれぞれ備えている。ローカルネットワーク１０Ａには、ローカルネットワーク１０Ａとネットワーク１０間で情報を送受信する情報送受信手段１２Ａが接続されている。さらにこのローカルネットワーク１０Ａには、半導体製造事業所１Ａの従業者が使用する顧客端末２Ａと外気状態を計測する手段３Ａとエネルギー使用量を計測する手段４Ａと、空調機器の温度や圧力を計測する手段５Ａと空調機器７Ａとが接続されている。他の半導体製造事業所１Ｂ・・・においても同様に、ローカルネットワーク１０Ｂ・・・に上記各手段が接続されている。
【００２０】
次に、このように構成された空調制御システムが有する半導体製造事業所の例として、図１０にクリーンルームを備えた半導体製造事業所を示す。この図１０においては、空調機器計測手段５Ａ及び空調機器７Ａを詳細に示している。半導体製造ラインを覆って設けられたクリーンルーム９５には、外気を導入するためのダクト９３が取付けられている。このダクト９３には、外気側から順に送風機９０、加湿器８１、冷却コイル４１、加熱器８２が取付けられている。これらは、まとめて一つのケーシングに収められており、外調機（外気調和機）と呼ばれる。
【００２１】
ダクト９３を経てクリーンルーム９５に導かれた清浄で適正な湿度および温度の外気は、クリーンルームの上方に配置されたファン９４からほぼ一様な流れのダウンフロー９６となって流下する。そして、クリーンルーム９５内の半導体生産装置４３を冷却した後、クリーンルーム９５の床面に形成されたグレーチングの隙間から床面下の空間９７に流れ込む。
【００２２】
床面下の空間９７に流れ込んだ流れの一部はドライコイル４２で冷却された後、再び外気とともにクリーンルーム９５のダウンフロー９６になる。床面下の空間９７に流れ込んだダウンフロー９６の残りは、高温空気の排気９２として、排出口から外部へ排出される。なお、半導体生産装置４３で発生した有害ガス９１は、排出口から図示しない処理装置へ送られる。
【００２３】
クリーンルーム９５を適正な温度及び湿度環境にするために、空調及び加湿設備がクリーンルーム９５に付設されている。クリーンルーム９５に外気を取り込むダクト９３に設けた加湿器８１及び加熱器８２に、高温の蒸気をボイラ８０から供給している。また半導体生産設備４３で発生した熱を取り去るために、循環水が内部を流通する循環路が半導体生産設備４３内を通っている。この循環路の途中には生産装置冷却水ポンプ６２と、半導体生産設備４３で発生した熱が後述する冷水と熱交換する生産装置冷却水熱交換器７０とが設けられている。
【００２４】
クリーンルーム９５内を空調して高温になった空気を冷却するために、循環水が内部を流通する循環路がドライコイル内４２を通っている。この循環路には、ドライコイル冷却水ポンプとドライコイル冷却水熱交換器７１とが設けられている。ドライコイル冷却水熱交換器７１では、ドライコイル４２を経た循環水と以下に述べる冷水とが熱交換する。
【００２５】
冷水槽５０に蓄えられた水が複数の冷凍機５１ａ、５１ｂ、・・・５１ｎに冷水一次ポンプ６０ａ、６０ｂ、・・・６０ｎにより送られ、各冷凍機５１ａ、５１ｂ、・・・５１ｎで冷却された後、冷水槽５０に戻される。一方、冷凍機５１ａ、５１ｂ、・・・５１ｎで冷却され冷水槽５０に溜まった冷水を、複数の冷水二次ポンプ６２ａ、６２ｂ、・・・６２ｋが、各需要元へ一定の圧力の冷水を送るためのヘッダ５２に汲み上げる。
【００２６】
ヘッダ５２に導かれた冷水は、クリーンルーム９５及び半導体生産設備４３を空調して温度上昇した空気の熱を、半導体生産設備４３及びドライコイル４２を循環する循環水から奪い、温度上昇する。さらに、冷水は、半導体生産設備４３他で使用する純水４０を冷却するために、ヘッダ５２から純水冷却熱交換器７２にも導かれる。なお、冷水と熱交換して冷却された純水は、純水ポンプ６４により需要元へ送られる。
【００２７】
冷水は、半導体生産装置冷却水熱交換器７０、ドライコイル冷却水熱交換器７１及び純水冷却熱交換器７２において、循環水や純水を冷却して温度上昇して高温水となり、冷水槽５０に戻される。ここで、冷凍機５１ａ、５１ｂ、・・・５１ｎで冷却された冷水と、冷水一次ポンプが汲み上げた高温水とが混合しないように、高温水の冷水槽５０への戻り口と、冷水の冷凍機への吸込み口とは離して設けている。
【００２８】
このように構成した本実施例においては、冷却コイル４１に導かれた冷水は、冷却コイル４１において、送風機９０から供給された外気と熱交換し、外気を冷却および除湿する。なお、外気の温度や湿度が規定値よりも低いときには、冷却や除湿の必要がないので、冷却コイル４１への冷水供給を停止する。また、外気に対して加湿や加熱が必要なときは、ボイラ８０で発生した蒸気を加湿器８１及び加熱器８２に導く。
【００２９】
また、半導体生産装置４３の生産過程で有害なガスが発生するときには、発生した有害ガスをクリーンルーム外へ排気するが、この排気とクリーンルームを空調して昇温して大気に排気される空気との分だけ、外調機から外気を取り入れている。ここで、空調した空気の一部を大気に排出するのは、ドライコイル４２の負荷が増大するのを防止するためである。
【００３０】
ところで、この図１０に示した半導体製造事業所の冷却負荷源は、半導体生産装置４３、ドライコイル４２、外調機の冷却コイル４１及び純水４０である。また、加熱負荷源は、加湿器８１及び加熱器８２である。冷却負荷源から発生する冷却負荷の中で、半導体生産装置４３における発熱量やドライコイル４２における交換熱量は、半導体製品の製造量、すなわち半導体生産装置４３の台数や稼動率に依存する。この製造量は製造計画に基づくものであり、季節との相関はない。
【００３１】
これに対して、外調機の冷却コイル４１における交換熱量や純水４０の冷却負荷は、外気状態に依存する。つまり、外気温度や湿度が高ければ冷却負荷は大きくなり、外気温度や湿度が低ければ冷却負荷は小さくなる。そのため、季節による変動や１日の中での変動が大きい。冷却コイル４１ではこの季節変動や日変動が特に顕著である。
【００３２】
負荷が外気温度に依存する、つまり季節変動するものに対しては、負荷変動にできるだけきめ細かく対応できるようにするために、冷凍機５１、冷水一次ポンプ６０及び冷水二次ポンプ６１等の熱源機器や熱搬送機器をそれぞれ複数台ずつ設置している。設置台数は、全ての機器を作動させたときに、最大負荷であっても能力不足にならないように定める。
【００３３】
この図１０に示した実施例において熱源機器やポンプ等の機器を制御する方法を従来技術と比較して以下に説明する。従来の半導体製造事業所においては、従業者が過去の経験に基づいて当日の各機器の運転台数を決定し、朝の始業時に各機器を手作業で運転または停止していた。運転台数決定の際、熱源機器が発生する冷熱量が不足することがないように、ある程度の余裕を見込んで、運転台数を多めにしていた。その理由は、半導体の製造においては、空調システムの障害が半導体の製造歩留まりに直接的に響き、多大な経済的損失を蒙るからである。
【００３４】
このような運転方法によれば、冷却負荷よりも多くの冷熱を供給することになる。すなわち冷凍機等の熱源機器やポンプ等の熱搬送機器を必要以上に稼動させるので、過剰分だけエネルギーを無駄に使用していた。また、必要以上の台数の熱源機器を運転したときには、各熱源機器を負荷率が小さい状態で運転するので、各機器の効率は低下し、この面でもエネルギーが無駄に使用されている。
【００３５】
そこで本実施例では、前日の情報に基づいて、空調負荷を制御することにより、エネルギーの無駄を省いている。具体的には、図１及び図２に示したように、空調運転管理会社Ｘの空調機器制御サービスが開始される（ステップ２００）と、パソコン２０が外気状態履歴データベース２５から前日の温度や絶対湿度等の外気状態の履歴情報を読み込む（ステップ２０２）。なお、この外気状態履歴データベース２５には、予め測定した前日までの外気状態の測定値または気象予報提供手段３０から取得した前日までの外気状態の情報が入力されている。
【００３６】
次に、パソコン２０が気象予報提供手段３０から、当日の予想最高気温を取得する（ステップ２０４）。取得した前日の外気状態の履歴情報と当日の予想最高気温とから、外気状態予測手段２１が当日の外気状態の推移を予測する。ここで、連続する２日に着目すれば、１日目と２日目の絶対湿度の差は小さいのが一般的である。そこで、当日の外気の絶対湿度の推移を予測する際に、例えば前日の外気の絶対湿度の履歴をそのまま用いる。
【００３７】
一方、外気温度の１日目と２日目との差は、日によって異なる。ただし、一日の中での温度変動の傾向は、例えば最高気温になる時刻等は、１日目と２日目とでは差が小さい。そこで、前日の外気温度履歴曲線を、当日の予想最高気温と前日の最高気温との差に相当する分だけ移動するように補正する。この結果、当日の外気温度の推移を予測できる。
【００３８】
当日の外気状態の推移の予測（ステップ２０６）を終えたら、パソコン２０が空調熱負荷データベース２８から前日の空調熱負荷を読み込み（ステップ２０８）、取得した空調熱負荷と当日の外気状態の推移予測結果を用いて、空調熱負荷予測手段２２が当日の空調熱負荷を予測する（ステップ２１０）。
【００３９】
空調熱負荷を予測するときは、以下に記載の予測方法を用いている。空調熱負荷データベース２８には、予め空調対象設備の熱負荷の履歴が記憶されている。図１０に示す実施例の場合には、半導体生産装置４３、ドライコイル４２、冷却コイル４１、純水４０の冷却負荷と加湿器８１、加熱器８２の加熱負荷の大きさが記憶されている。
【００４０】
空調熱負荷データベース２８に記憶されたこれらの熱負荷の情報を、外気状態に依存するものと外気状態に依存しないものとに分離する。冷却コイル４１と純水４０が上記したように、外気状態に依存する空調熱負荷源である。これら外気状態に依存する空調熱負荷については、前日の空調熱負荷曲線を、外気状態の当日の推移予測結果と前日の測定結果との差に相当する分だけ補正して求める。
【００４１】
一方、半導体生産装置４３とドライコイル４２とは外気状態とは無関係の空調熱負荷源である。なぜなら、半導体製造ラインは、年間を通じて稼動しており、半導体生産装置の内容の変更もほとんどない。したがって、半導体製造量には依存するが、外気状態とは無関係の半導体生産装置の空調負荷は、ほとんどの日において前日の空調熱負荷の大きさと同じであるとみなせる。
【００４２】
当日の空調熱負荷を解析したら、パソコン２０は空調機器特性データベース２６から冷凍機の部分負荷特性等の空調機器の特性を読み込む（ステップ２１２）。それとともに、空調機器設定温湿度データベース２７からクリーンルームの設定温度や設定湿度等の情報を読み込む（ステップ２１４）。読み込んだ空調機器の情報と空調機器の設定温度および湿度と当日の空調熱負荷予測結果とを用いて、空調制御方法分析手段２３が半導体製造事業所のエネルギー使用量が最小になるように省エネ運転方法を分析する（ステップ２１６）。
【００４３】
このようにして得られた各種情報を、運転管理会社Ｘは情報送受信手段１３からインターネット１０を介して、顧客である半導体製造事業所１Ａ，１Ｂ・・・へ送る。顧客は情報送受信手段１２Ａ，１２Ｂ・・・を介して、これら情報を顧客端末２Ａ，２Ｂ・・・に読み込み、表示する（ステップ２１８）。顧客端末２Ａ，２Ｂ・・・に表示される情報としては、当日の外気状態の推移予測２１や空調機器の制御方法分析結果がある。半導体製造事業所１Ａ、１Ｂ・・・では、この表示された情報に基づいて、空調機器の制御装置６Ａ、６Ｂ・・・を直接顧客端末２Ａ、２Ｂ・・・から制御するか、またはバルブの開閉等は手動で実行する。なお、顧客端末情報に基づいて作業員が制御装置６Ａ、６Ｂ・・・を操作するようにしてもよい。この場合には、空調機器の近くに制御装置を配置できるという利点がある。制御装置６Ａ、６Ｂ・・・や空調機器７Ａ、７Ｂ・・・の操作部を操作することにより日課の空調機器の操作を終える（ステップ２５０）。
【００４４】
エネルギー使用量計測手段４Ａ、４Ｂ・・・は、予め定めた時間間隔で空調機器７Ａ、７Ｂ・・・のエネルギー使用量を計測し、自動または手動操作により情報送受信手段１２、１３を介して、エネルギー使用量集計手段４Ａ、４Ｂ・・・にエネルギー使用量の計測結果を送信する。エネルギー使用量集計手段２４は、この結果をエネルギー使用量データベース２４Ｘに記憶する。
【００４５】
なお、図１の実施例では運転管理会社Ｘが有するローカルネットワーク１０ｘに外気状態推移予測手段２１、空調熱負荷予測手段２２、空調制御方法分析手段である空調機器省エネ運転方法分析手段２３、エネルギー使用量集計手段２４、外気温度履歴データベース２５、空調機器特性データベース２６、空調機器設定温度及び湿度データベース２７がすべて接続されているが、そのいくつかまたは全てを直接公衆通信網に接続してもよい。なお、各データベースは半導体製造事業所のローカルネットワークに接続されていてもよい。この場合、顧客情報のセキュリティを保ち易くなる。
【００４６】
同様に、本実施例においては、半導体製造事業所１Ａ、１Ｂ・・・が備えるローカルネットワーク１０Ａ，１０Ｂ・・・に顧客端末２Ａ，２Ｂ・・・、外気状態計測手段３Ａ，３Ｂ・・・、エネルギー使用量計測手段４Ａ，４Ｂ・・・、空調機器計測手段５Ａ，５Ｂ・・・、空調機器７Ａ，７Ｂ・・・を接続しているが、そのいくつかまたは全てを直接公衆通信網に接続してもよい。
【００４７】
図３及び図４に、本発明の他の実施例を示す。図３は空調システムのブロック図である。また、図４は図３に示した実施例の処理内容を示すフローチャートである。本実施例が図１に示した実施例と異なる点は、半導体製造事業所１Ａ、１Ｂ・・・がローカルネットワーク１０Ａ，１０Ｂ・・・に接続された空調機器制御データベース８Ａ，８Ｂ・・・と制御機器６Ａ，６Ｂ・・・を備えていることにある。なお、空調機器７Ａ，７Ｂ・・・は制御装置６Ａ，６Ｂ・・・に接続されている。この構成の違いにより、顧客端末２へ表示した後に、空調機器制御データベース８Ａ，８Ｂ・・・へ空調機器制御情報を出力する（ステップ４２０）ことが可能になった。
【００４８】
具体的には、空調制御方法分析手段２３を用いて得られた空調機器の制御方法を、ステップ４２０において空調機器制御データベース８Ａ，８Ｂ・・・に記憶する。制御装置６Ａ，６Ｂ・・・は、ローカルネットワーク１０Ａ，１０Ｂ・・・を介して空調機器制御データベース８Ａ，８Ｂ・・・の情報を取得する。そして、この取得した情報に基づいて空調機器７Ａ，７Ｂ・・・を制御する。本実施例によれば、顧客端末の表示を確認してから作業員が手動または顧客端末を用いて空調機器を制御する手間を省くことができ、空調システムの運転を自動化できる。
【００４９】
なお、データベース８Ａ，８Ｂ・・・に、冷凍機５１ａ，５１ｂ・・・５１ｎや冷水二次ポンプ６１ａ，６１ｂ・・・６１ｋ等の空調システムを構成する機器の運転履歴を記憶しておき、各機器の運転時間を算出して各機器を平準化して運転するようにすることも可能である。このようにすれば、特定機器にだけ運転が集中するのを防止でき、各機器をほぼ同等の寿命にすることができる。その結果、メンテナンス時期をほぼ同一にすることができる。
【００５０】
また、運転管理会社Ｘは半導体製造事業所１Ａ、１Ｂ・・・から運転時間に基づいた管理料金を得ることもできる。この場合の運転管理代金は、予め求めておいた空調制御実施前のエネルギー使用量と本実施例に記載の空調制御を実施したときのエネルギー使用量との差に、料率をかけることにより求められる。運転時間を正確に求めることが困難なときは、本実施例に記載の制御を実施した日数または制御時間に制御機器台数を掛けることにより、簡易的に運転管理代金を求めることも可能である。
【００５１】
図５に、外気状態推移予測手段２１における外気状態推移予測方法の修正方法を示す。修正プログラムが実行される（ステップ５００）と、外気状態推移予測手段２１が外気状態履歴データベース２５から当日の外気状態推移予測結果を読み込む（ステップ５０２）。次に、同じ外気状態履歴データベース２５から、予測した当日の外気状態の測定結果を読み込む（ステップ５０４）。外気状態の予測結果と計測結果との差を予め設定した許容値と比較し（ステップ５０６）、許容値以上であれば外気状態推移予測手段２１の外気状態推移予測方法を自動的に修正する。これにより、空調熱負荷予測手段２２における空調熱負荷の予測精度が向上し、信頼度の高いサービスを提供することができる。
【００５２】
具体的には、当日の外気温度を計測し、その時間変化率を求める。そしてこの計測した外気温度から求めた時間変化率と、予測した外気温度の推移値の時間変化率との差を求める。この差が、許容値を超えたときには、外気温度の推移の予測に用いた予測式における外気温度と湿度の時間変動向の係数を修正して、当日の予測が計測値に合うようにする。以後、この修正した係数を用いて外気温度の推移を予測する。
【００５３】
図６に、外気状態履歴データベース２５のデータフォーマットの一例を示す。外気状態履歴データベース２５には、半導体製造事業所毎に専用のファイルが用意されている。各ファイルには、年月日、時刻、外気温度予測結果、外気温度計測結果、外気絶対湿度計測結果等がシーケンシャルに記憶されている。半導体製造事業所毎に専用のファイルを用意することで、各半導体製造事業所の情報を迅速に抽出できる。
【００５４】
図７に、顧客端末に外気状態履歴を表示した一例を示す。図７において、顧客端末２Ａ，２Ｂ・・・には、外気温度予測結果と外気温度測定結果が表示される。さらに、１日の履歴が、横軸を時間、縦軸を温度で表したグラフで表示されている。なお、図７では、外気湿度履歴を表示していないが、外気湿度履歴を同様に表示できることはいうまでもない。
【００５５】
図８に、顧客端末に表示する空調機器制御方法の一例を示す。図８において、顧客端末２Ａ，２Ｂ・・・には、空調システムを構成する空調機器毎の運転状況が表示されている。横軸を時間、縦軸を機器の運転台数で表したグラフが表示される。空調機器としては、冷凍機やポンプ等多数備えられているが、顧客端末２Ａ，２Ｂ，・・・においてメニュー等から機器名を選択入力すれば、所望の空調機器の情報が得られる。なお、この図８では同種の空調機器の運転台数を示しているが、機器単体での運転状態、例えば、運転か停止かの違いを表示してもよい。
【００５６】
図９に、顧客端末に表示される空調機器のエネルギー使用状況の一例を示す。顧客端末２Ａ，２Ｂ・・・には、エネルギー使用量集計手段２４に予め入力された空調機器制御方法提供サービス実施前のエネルギー使用量と、エネルギー使用量集計手段４が計測したサービス実施後のエネルギー使用量が表示される。また、横軸を日時、縦軸をエネルギー使用量で表したグラフでも表示されている。さらに、サービス実施前後のエネルギー使用量の差およびエネルギー使用量の差に相当するエネルギー費用の金額も表示される。このようにしたことにより、空調システムのエネルギー使用量を容易に把握でき、省エネルギー効果を簡単に把握できる。
【００５７】
なお、図６から図９に示した表示内容を、顧客端末がすべてを同時に表示するようにしてもよいし、作業者の選択入力により希望する内容だけが顧客端末に表示されるようにしてもよい。また、以上いずれの実施例においても、空調熱負荷を事前に予測したので、エネルギー供給事業者はエネルギー供給量を事前に予測することが可能になった。したがって、エネルギー供給事業者の事業計画、例えば、発電事業者が発電機器の運転計画を立てる際に発電量が供給不足になるとか、供給過剰になるという事態を回避できる。また、エネルギー供給事業者が安定してエネルギーを供給できるので、信頼性が向上し省エネルギーが図れる。
【００５８】
【発明の効果】
本発明によれば、空調熱負荷を外気条件に依存するものと生産計画に基づいて変動するものとに分け、それらを別個に予測することとしたので、エネルギー供給量を事前に予測可能になる。したがって、半導体製造事業所等の大電力を使用する事業所における無駄なエネルギーの使用を回避できる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明に係る空調制御システムの一実施例のブロック図である。
【図２】図１に示した実施例における空調制御のフローチャートである。
【図３】本発明に係る空調制御システムの他の実施例のブロック図である。
【図４】図３に示した実施例における空調制御のフローチャートである。
【図５】外気状態推移予測手段の修正方法を示すフローチャートである。
【図６】外気状態記憶用データベースのフォーマットを説明する図である。
【図７】外気状態履歴を顧客端末に表示した一例を示す図である。
【図８】空調機器の運転状況を顧客端末に表示した一例を示す図である。
【図９】エネルギー使用状況を顧客端末に表示した一例を示す図である。
【図１０】本発明に係る半導体製造設備における空調機器の一実施例のブロック図である。
【符号の説明】
１Ａ，１Ｂ…半導体製造事業所、２Ａ，２Ｂ…顧客端末、３Ａ，３Ｂ…外気状態計測手段、４Ａ，４Ｂ…エネルギー使用量計測手段、５Ａ，５Ｂ…空調機器計測手段、６Ａ，６Ｂ…制御装置、７Ａ，７Ｂ…空調機器、８Ａ，８Ｂ…空調機器制御情報データベース、１０ｘ，１０Ａ，１０Ｂ…ローカルネットワーク、１０、１１…インターネット、１２Ａ、１２Ｂ、１３、１４…情報送受信手段、Ｘ…空調運転管理会社、２１…外気状態推移予測手段、２２…空調熱負荷予測手段、２３…空調機器省エネ運転方法分析手段、２４…エネルギー使用量集計手段、２５…外気状態履歴記憶用データベース、２６…空調機器特性データベース、２７…空調機器設定温湿度データベース、２８…空調熱負荷データベース、３０…気象予報提供手段。

Claims

多数の制御部品を有する空調機器を備えた事業所に前記空調機器の制御方法を運転管理会社から提供する空調制御システムであって、
前記事業所の空調熱負荷を外気条件に依存する空調熱負荷と、生産計画に基づく空調熱負荷に区別し、それぞれの空調熱負荷を別々の空調機器で制御するよう構成し、外気条件に依存して制御する空調熱負荷に対しては少なくとも前日までの外気状態履歴と当日の気象予報データから求めた当日の予測外気状態及び当日の実測値に基づいて外気条件に依存する空調機器を構成する各制御部品を制御し、生産計画に基づいて制御される空調熱負荷に対しては前日と実質的に同じ状態で前記生産計画に基づいて制御される空調機器を構成する各制御部品を制御する制御方法を前記運転管理会社が前記事業所に提供することを特徴とする空調制御システム。
前記運転管理会社は、前日までの外気状態の履歴を記憶する外気状態履歴データベースと空調熱負荷データベースとを有し、気象予報提供手段からネットワークを介して得た当日の予測最高気温と前日までの外気状態履歴データ及び外気条件に依存して制御される空調熱負荷データに基づいて当日の外気条件に依存する空調熱負荷を予測することを特徴とする請求項１に記載の空調制御システム。
前記運転管理会社は、当日の外気温度の計測値の時間変化率と予測した外気温度の推移値の時間変化率との差が予め定めた許容値より大きいときは、外気温度および湿度の予測式の時間変動項の係数を当日の外気温度の計測値の時間変化率で逐次修正することを特徴とする請求項１または２に記載の空調制御システム。
運転管理会社とネットワークで接続された半導体製造事業所における空調制御システムであって、
前記半導体事業所には外気条件に依存する空調を行う空調機器と、半導体生産設備を空調する空調機器とが備えられ、前記運転管理会社は前記半導体事業所の空調熱負荷を外気条件に依存する空調熱負荷と、半導体生造設備に依存する空調熱負荷に区別し、当日の外気状態の推移を予測する外気状態予測手段と、外気条件による空調熱負荷と半導体製造設備による空調熱負荷とをそれぞれ別に予測する空調熱負荷予測手段と、それぞれの空調熱負荷に対応した空調機器の空調制御方法分析手段と、エネルギー使用量集計手段と、これら各手段を接続する第1のローカルネットワークとを有し、前記半導体製造事業所は外気状態を計測する外気状態計測手段と、顧客端末と、エネルギー使用量を計測するエネルギー使用量計測手段と、空調機器計測手段と、これら各計測手段を接続する第２のローカルネットワークと、さらに前記第１のローカルネットワークまたは前記第２のローカルネットワークのいずれかに外気状態履歴データベースと、空調機器特性データベースと、空調機器設定温湿度データベースと、空調熱負荷データベースとが接続されており、前記第１のローカルネットワークにインターネットまたは公衆回線を介して気象予報提供手段が接続されており、前記外気状態履歴データベースは外気状態計測手段が計測した結果を記憶し、前記外気状態推移予測手段は外気状態履歴データベースの記憶情報及び前記気象予報提供手段が提供する情報から外気状態の将来の推移を予測し、且つ当日の実測値に基づいて予測値を修正し、前記空調熱負荷データベースは半導体製造設備で発生する熱負荷の情報を記憶し、前記空調熱負荷予測手段は外気状態推移予測手段及び前記空調熱負荷データベースから第１のローカルネットワークを介して取得した情報を用いて半導体製造事業所の将来の熱負荷を予測し、前記空調機器設定温湿度データベースは前記空調機器の温湿度設定値を記憶し、前記空調制御方法分析手段は前記空調熱負荷予測手段及び前記空調機器特性データベース及び前記空調機器設定温湿度データベースから第１のネットワーク介して取得した情報を用いて前記空調機器の制御方法を分析し、前記端末装置は外気状態推移予測手段及び前記空調熱負荷予測手段及び前記空調制御方法分析手段からインターネットまたは公衆回線を介して取得した情報の少なくとも一つを表示し、前記外気状態計測手段及び前記外気状態履歴データベース及び前記気象予報提供手段及び前記外気状態履歴予測手段及び前記空調熱負荷データベース及び前記空調熱負荷予測手段及び前記空調機器特性データベース及び前記空調機器設定温湿度データベース及び前記空調制御方法分析手段及び前記端末装置をインターネットまたは公衆回線で接続したことを特徴とする空調制御システム。
前記半導体製造事業所は、前記空調制御方法分析手段の分析結果を記憶する制御方法記憶手段と、この制御方法記憶手段の記憶情報を取得して前記空調機器を制御する制御手段を有し、前記制御方法記憶手段と前記制御手段とが前記第２のローカルネットワークに接続されていることを特徴とする請求項４に記載の空調制御システム。
前記半導体製造事業所は、外気状態履歴データベースと、空調機器特性データベースと、空調機器設定温湿度データベースとを有し、これらデータベースは前記第２のローカルネットワークに接続され、前記運転管理会社は前記データベースに記憶された情報を取得可能にインターネットまたは公衆回線に接続されていることを特徴とする請求項４または５に記載の空調制御システム。
前記半導体製造事業所は前記空調機器のエネルギー使用量を計測するエネルギー使用量計測手段を有し、前記運転管理会社はこのエネルギー使用量計測手段の計測結果を集計するエネルギー使用量集計手段を有し、エネルギー使用量計測手段と前記エネルギー使用量集計手段とをインターネットまたは公衆回線を介して接続し、前記エネルギー使用量集計手段が集計したエネルギー使用量を前記端末装置に表示可能にしたことを特徴とする請求項４ないし６のいずれか１項に記載の空調制御システム。
前記外気状態推移予測手段が予測した情報と、前記外気状態計測手段が計測した情報との差が予め定めた許容値を超えた場合に、前記外気状態推移予測手段が予測方法を修正することを特徴とする請求項４ないし７のいずれか１項に記載の空調制御システム。
前記端末装置への表示内容を変更可能な選択入力手段を設けたことを特徴とする請求項４ないし８のいずれか１項に記載の空調制御システム。
前記運転管理会社に、予め取得した空調制御実施前の半導体製造事業所のエネルギー使用量と前記エネルギー使用量集計手段が取得した空調制御時のエネルギー使用量との差に料率を乗じた金額を運転管理代金として半導体製造事業所が支払うようにしたことを特徴とする請求項４ないし９のいずれか１項に記載の空調制御システム。
前記運転管理会社に空調制御実施期間と空調機器と予め定めた料率とを掛け合わせた金額を前記半導体事業所が支払うようにしたことを特徴とする請求項４ないし９のいずれか１項に記載の空調制御システム。