CN105143781B - 空调控制系统及空调控制方法 - Google Patents

空调控制系统及空调控制方法 Download PDF

Info

Publication number
CN105143781B
CN105143781B CN201480022799.2A CN201480022799A CN105143781B CN 105143781 B CN105143781 B CN 105143781B CN 201480022799 A CN201480022799 A CN 201480022799A CN 105143781 B CN105143781 B CN 105143781B
Authority
CN
China
Prior art keywords
air
operating plan
temperature
plan
condition
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
CN201480022799.2A
Other languages
English (en)
Other versions
CN105143781A (zh
Inventor
山本隆也
宇野义隆
元谷美绪
米谷博
中岛理
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Mitsubishi Electric Corp
Original Assignee
Mitsubishi Electric Corp
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Mitsubishi Electric Corp filed Critical Mitsubishi Electric Corp
Publication of CN105143781A publication Critical patent/CN105143781A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN105143781B publication Critical patent/CN105143781B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Classifications

    • F—MECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
    • F24—HEATING; RANGES; VENTILATING
    • F24F—AIR-CONDITIONING; AIR-HUMIDIFICATION; VENTILATION; USE OF AIR CURRENTS FOR SCREENING
    • F24F11/00—Control or safety arrangements
    • F—MECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
    • F24—HEATING; RANGES; VENTILATING
    • F24F—AIR-CONDITIONING; AIR-HUMIDIFICATION; VENTILATION; USE OF AIR CURRENTS FOR SCREENING
    • F24F11/00—Control or safety arrangements
    • F24F11/30—Control or safety arrangements for purposes related to the operation of the system, e.g. for safety or monitoring
    • F—MECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
    • F24—HEATING; RANGES; VENTILATING
    • F24F—AIR-CONDITIONING; AIR-HUMIDIFICATION; VENTILATION; USE OF AIR CURRENTS FOR SCREENING
    • F24F11/00—Control or safety arrangements
    • F24F11/30—Control or safety arrangements for purposes related to the operation of the system, e.g. for safety or monitoring
    • F24F11/46—Improving electric energy efficiency or saving
    • F—MECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
    • F24—HEATING; RANGES; VENTILATING
    • F24F—AIR-CONDITIONING; AIR-HUMIDIFICATION; VENTILATION; USE OF AIR CURRENTS FOR SCREENING
    • F24F11/00—Control or safety arrangements
    • F24F11/62—Control or safety arrangements characterised by the type of control or by internal processing, e.g. using fuzzy logic, adaptive control or estimation of values
    • F—MECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
    • F24—HEATING; RANGES; VENTILATING
    • F24F—AIR-CONDITIONING; AIR-HUMIDIFICATION; VENTILATION; USE OF AIR CURRENTS FOR SCREENING
    • F24F11/00—Control or safety arrangements
    • F24F11/62—Control or safety arrangements characterised by the type of control or by internal processing, e.g. using fuzzy logic, adaptive control or estimation of values
    • F24F11/63—Electronic processing
    • F—MECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
    • F24—HEATING; RANGES; VENTILATING
    • F24F—AIR-CONDITIONING; AIR-HUMIDIFICATION; VENTILATION; USE OF AIR CURRENTS FOR SCREENING
    • F24F11/00—Control or safety arrangements
    • F24F11/70—Control systems characterised by their outputs; Constructional details thereof
    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
    • G05B13/00—Adaptive control systems, i.e. systems automatically adjusting themselves to have a performance which is optimum according to some preassigned criterion
    • G05B13/02—Adaptive control systems, i.e. systems automatically adjusting themselves to have a performance which is optimum according to some preassigned criterion electric
    • G05B13/0205—Adaptive control systems, i.e. systems automatically adjusting themselves to have a performance which is optimum according to some preassigned criterion electric not using a model or a simulator of the controlled system
    • G05B13/026—Adaptive control systems, i.e. systems automatically adjusting themselves to have a performance which is optimum according to some preassigned criterion electric not using a model or a simulator of the controlled system using a predictor
    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05D—SYSTEMS FOR CONTROLLING OR REGULATING NON-ELECTRIC VARIABLES
    • G05D23/00—Control of temperature
    • G05D23/19—Control of temperature characterised by the use of electric means
    • G05D23/1917—Control of temperature characterised by the use of electric means using digital means
    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05D—SYSTEMS FOR CONTROLLING OR REGULATING NON-ELECTRIC VARIABLES
    • G05D23/00—Control of temperature
    • G05D23/19—Control of temperature characterised by the use of electric means
    • G05D23/1927—Control of temperature characterised by the use of electric means using a plurality of sensors
    • G05D23/193—Control of temperature characterised by the use of electric means using a plurality of sensors sensing the temperaure in different places in thermal relationship with one or more spaces
    • G05D23/1932—Control of temperature characterised by the use of electric means using a plurality of sensors sensing the temperaure in different places in thermal relationship with one or more spaces to control the temperature of a plurality of spaces
    • F—MECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
    • F24—HEATING; RANGES; VENTILATING
    • F24F—AIR-CONDITIONING; AIR-HUMIDIFICATION; VENTILATION; USE OF AIR CURRENTS FOR SCREENING
    • F24F11/00—Control or safety arrangements
    • F24F11/50—Control or safety arrangements characterised by user interfaces or communication
    • F24F11/56—Remote control
    • F24F11/57—Remote control using telephone networks
    • F—MECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
    • F24—HEATING; RANGES; VENTILATING
    • F24F—AIR-CONDITIONING; AIR-HUMIDIFICATION; VENTILATION; USE OF AIR CURRENTS FOR SCREENING
    • F24F11/00—Control or safety arrangements
    • F24F11/50—Control or safety arrangements characterised by user interfaces or communication
    • F24F11/56—Remote control
    • F24F11/58—Remote control using Internet communication
    • F—MECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
    • F24—HEATING; RANGES; VENTILATING
    • F24F—AIR-CONDITIONING; AIR-HUMIDIFICATION; VENTILATION; USE OF AIR CURRENTS FOR SCREENING
    • F24F11/00—Control or safety arrangements
    • F24F11/62—Control or safety arrangements characterised by the type of control or by internal processing, e.g. using fuzzy logic, adaptive control or estimation of values
    • F24F11/63—Electronic processing
    • F24F11/64—Electronic processing using pre-stored data
    • F—MECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
    • F24—HEATING; RANGES; VENTILATING
    • F24F—AIR-CONDITIONING; AIR-HUMIDIFICATION; VENTILATION; USE OF AIR CURRENTS FOR SCREENING
    • F24F11/00—Control or safety arrangements
    • F24F11/62—Control or safety arrangements characterised by the type of control or by internal processing, e.g. using fuzzy logic, adaptive control or estimation of values
    • F24F11/63—Electronic processing
    • F24F11/65—Electronic processing for selecting an operating mode
    • F—MECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
    • F24—HEATING; RANGES; VENTILATING
    • F24F—AIR-CONDITIONING; AIR-HUMIDIFICATION; VENTILATION; USE OF AIR CURRENTS FOR SCREENING
    • F24F2110/00—Control inputs relating to air properties
    • F24F2110/10—Temperature
    • F—MECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
    • F24—HEATING; RANGES; VENTILATING
    • F24F—AIR-CONDITIONING; AIR-HUMIDIFICATION; VENTILATION; USE OF AIR CURRENTS FOR SCREENING
    • F24F2110/00—Control inputs relating to air properties
    • F24F2110/20—Humidity
    • F—MECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
    • F24—HEATING; RANGES; VENTILATING
    • F24F—AIR-CONDITIONING; AIR-HUMIDIFICATION; VENTILATION; USE OF AIR CURRENTS FOR SCREENING
    • F24F2110/00—Control inputs relating to air properties
    • F24F2110/50—Air quality properties
    • F—MECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
    • F24—HEATING; RANGES; VENTILATING
    • F24F—AIR-CONDITIONING; AIR-HUMIDIFICATION; VENTILATION; USE OF AIR CURRENTS FOR SCREENING
    • F24F2110/00—Control inputs relating to air properties
    • F24F2110/50—Air quality properties
    • F24F2110/65—Concentration of specific substances or contaminants
    • F24F2110/70—Carbon dioxide
    • F—MECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
    • F24—HEATING; RANGES; VENTILATING
    • F24F—AIR-CONDITIONING; AIR-HUMIDIFICATION; VENTILATION; USE OF AIR CURRENTS FOR SCREENING
    • F24F2140/00—Control inputs relating to system states
    • F24F2140/60—Energy consumption
    • Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02B—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES RELATED TO BUILDINGS, e.g. HOUSING, HOUSE APPLIANCES OR RELATED END-USER APPLICATIONS
    • Y02B30/00—Energy efficient heating, ventilation or air conditioning [HVAC]
    • Y02B30/70—Efficient control or regulation technologies, e.g. for control of refrigerant flow, motor or heating

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Chemical & Material Sciences (AREA)
  • Combustion & Propulsion (AREA)
  • Mechanical Engineering (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Automation & Control Theory (AREA)
  • Mathematical Physics (AREA)
  • Fuzzy Systems (AREA)
  • Remote Sensing (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Evolutionary Computation (AREA)
  • Medical Informatics (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Air Conditioning Control Device (AREA)

Abstract

具备：热负载预测部(32)，其预测空调设备(12)处理的热量的时间变化；运转计划确立部(33)，其在将总计的处理热负载形成为相同或形成在规定量的差的范围内并将室内的温度维持在规定的舒适温度范围内的第一制约条件下，以削减评价指标的方式事先确立空调设备(12)的运转计划；以及运转计划修正部(34)，其在按照运转计划执行空调设备(12)的控制的过程中，修正运转计划，运转计划修正部(34)在通过温度传感器测定的实测温度与在运转计划的确立时预测的基于运转计划确立部(33)的预测温度不同的情况下，预测室内的温度的时间变化，在修正对象期间中的1个或多个时刻，以将通过该运转计划修正部(34)预测的预测温度与通过运转计划确立部(33)预测的预测温度的误差收敛于规定的允许变动幅度内的情况作为第二制约条件，以使评价指标在第一制约条件下成为最小的方式修正运转计划。

Description

空调控制系统及空调控制方法
技术领域
本发明涉及空调控制系统及空调控制方法。
背景技术
一直以来，由室外机及室内机构成的空调机、加湿器、除湿器、加热器及新风单元(外调机)等空调设备设置于大楼等建筑物。在这样的空调设备中进行节能控制，而在这样的节能控制中，存在基于热负载预测来控制空调机的空调控制系统(例如，参照专利文献1)。
专利文献1记载的空调控制系统预测建筑物的热负载，基于所预测的热负载来作成空调机的运转计划，并以作成的运转计划使空调机工作。由此，确立了对建筑物的热负载、即建筑物的热特性予以考虑了的运转计划，并以这样确立的运转计划使空调机工作，从而能实现节能。
在先技术文献
专利文献
专利文献1：日本特开2011-214794号公报(段落[0077])
发明内容
发明所要解决的课题
然而，专利文献1记载的空调控制系统在事先确立的运转计划的执行中，即使在预测到的热负载与实际发生了背离的情况下，也不进行运转计划的修正。即，专利文献1记载的空调控制系统存在不会根据执行时的状况来适当修正事先确立的运转计划这样的问题点。
本发明为了解决上述那样的问题点而作出，其目的在于提供一种能够根据执行时的状况来适当修正事先确立的运转计划的空调控制系统及空调控制方法。
用于解决课题的方案
本发明的空调控制系统对设置于建筑物的空调设备进行控制，其具备：热负载预测部，其基于被提供的热负载预测用数据来预测所述空调设备处理的热量的时间变化；运转计划确立部，其在将总计的处理热负载形成为相同或形成在规定量的差的范围内并将室内的温度维持在规定的舒适温度范围内的第一制约条件下，以削减作为评价指标的所述空调设备的消耗电力量或运行成本中的任一个的方式事先确立空调运转的计划对象期间中的所述空调设备的运转计划；运转计划修正部，其在按照所述运转计划执行所述空调设备的控制的过程中，以规定的周期来修正所述运转计划；以及温度传感器，其测定所述室内的温度，所述运转计划确立部和所述运转计划修正部具有基于被提供的温度预测用数据来预测所述室内的温度的时间变化的温度预测单元，所述运转计划修正部在通过所述温度传感器测定的实测温度与在所述运转计划的确立时预测的基于所述运转计划确立部的预测温度不同的情况下，预测所述计划对象期间中的进行修正的期间即修正对象期间的所述室内的温度的时间变化，在所述修正对象期间中的1个或多个时刻，以将通过该运转计划修正部预测的预测温度与通过所述运转计划确立部预测的预测温度的误差收敛于规定的允许变动幅度内的情况作为第二制约条件，以使所述评价指标在所述第一制约条件下成为最小的方式修正所述运转计划。
发明效果
本发明通过在预先确定的期间内控制室温的偏差，由此能够根据执行时的状况适当地修正事先确立的运转计划，因此起到能够将室内的温度或湿度等维持得舒适并能够提高节能性这样的以往没有的显著效果。
附图说明
图1是表示本发明的实施方式1的空调控制系统1的概略结构的一例的图。
图2是表示本发明的实施方式1的空调控制系统1的概略结构的另一例的图。
图3是表示本发明的实施方式1的空调控制系统1的功能结构的一例的图。
图4是表示本发明的实施方式1的各种设定条件的一例的图。
图5是说明本发明的实施方式1的室温的空间性的变动状态的一例的图。
图6是说明本发明的实施方式1的室温的时间性的变动状态的一例的图。
图7A是说明本发明的实施方式1的空调控制系统1的控制例的流程图。
图7B是说明本发明的实施方式1的空调控制系统1的控制例的流程图。
图8是表示本发明的实施方式1的将消耗电力量包含于评价指标来试行运转计划的一例的图。
图9是表示本发明的实施方式2的将运行成本包含于评价指标的一例的图。
图10是表示本发明的实施方式2的将消耗电力量、运行成本、室温从设定温度偏离的偏离程度、及室温的时间变化率包含于评价指标的一例的图。
图11是表示本发明的实施方式2的将与温度相关的条件包含于制约条件的一例的图。
图12是表示本发明的实施方式2的将从制约条件背离的背离量包含于评价指标的一例的图。
图13是表示本发明的实施方式3的各种设定条件的一例的图。
图14是表示本发明的实施方式3的假定了峰值电力的削减的运转计划的一例的图。
图15是说明本发明的实施方式3的对假定了峰值电力的削减的运转计划中的一部分舒适温度范围及该一部分舒适温度范围的期间进行决定的空调控制系统1的控制例的流程图。
图16是表示本发明的实施方式4的空调控制系统1的功能结构的一例的图。
图17是表示本发明的实施方式4的各种设定条件中的评价指标的详细例的图。
图18是表示本发明的实施方式4的各种设定条件中的制约条件的详细例的图。
图19是表示空调机的一般特性的图。
图20是表示本发明的实施方式5的运转计划的功能结构的一例的图。
图21是说明本发明的实施方式5的运转计划的作成动作例的流程图。
图22是说明本发明的实施方式5的处理热负载的时间性的分散处理的流程图。
图23是说明本发明的实施方式5的处理热负载的空间性的分散处理的流程图。
具体实施方式
以下，使用附图对本发明的实施方式进行详细说明。需要说明的是，对进行本发明的实施方式的动作的程序进行记述的步骤是沿着所记载的顺序按时间序列进行的处理，但是未必非要按时间序列进行处理，也可以包括并行地或单独地执行的处理。
另外，在本实施方式中说明的各功能可以通过硬件实现，也可以通过软件实现。即，本实施方式中说明的各框图可认为是硬件的框图，也可认为是软件的功能框图。例如，各框图可以通过电路设备等硬件实现，也可以通过在未图示的处理器等运算装置上执行的软件实现。
另外，本实施方式中说明的框图的各块只要实施其功能即可，结构也可以不按各块分离。即，各块只不过是一例。例如，各块可以是在本实施方式中说明的块的各自的上位集合，也可以是在本实施方式中说明的块的各自的下位集合，还可以是本实施方式中说明的块的各自的部分集合。
需要说明的是，在本实施方式1～5的每一个中，对于未特别记述的项目，在实施方式1～5中视为相同，并且，对于同一功能及结构，使用同一符号来叙述。
另外，本实施方式1～5可以单独实施，也可以组合实施。无论在哪种情况下，都能起到下述说明的有利的效果。
另外，在本实施方式中说明的各种值及标志等的设定例仅示出一例，并没有特别限定。
实施方式1.
(空调控制系统1的结构例1)
图1是表示本发明的实施方式1的空调控制系统1的概略结构的一例的图。如图1所示，空调控制系统1具备空调控制器11、空调设备12。空调控制器11与空调设备12经由空调网络13而连接。
空调控制器11通过与空调设备12进行各种通信，来控制空调设备12，或监控空调设备12。需要说明的是，在图1中，说明了空调控制器11仅设置1台的一例，但没有特别限定。例如，也可以设置多台空调控制器11。另外，也可以将多台空调控制器11分别设置在相互分离的部位。需要说明的是，空调控制器11例如通常设置于建筑物的内部的管理室等中，但没有特别限定。
如图1所示，空调设备12具备室外机12a、室内机12b、换气设备12c、全热交换器12d、加湿器12e、除湿器12f、加热器12g及新风单元12h等作为结构要素。这样的结构要素通常分别设置多台。需要说明的是，上述说明的空调设备12的结构要素仅示出一例，对其并没有特别限定，它们不必全部都为结构要素。另外，即使是上述说明的空调设备12的结构要素以外的结构要素，但只要是对室内的空气状态进行控制的其他种类的设备，也可以为结构要素。即，空调设备12可假定为上述说明的空调设备12的结构要素中的任1台或多台。另外，可以将具备多台结构要素的空调设备12设置多台。
空调网络13例如可以形成为进行遵照对外部为非公开的通信协议的通信的通信介质，也可以形成为进行遵照对外部为公开的通信协议的通信的通信介质。空调网络13例如可以是根据线缆的种类或通信协议而混杂有多个不同种类的网络的结构。作为多个不同种类的网络，作为一例，可假定为例如对空调设备12进行计测控制的专用网络、LAN(LocalArea Network，局部区域网络)、及按照空调设备12的各结构要素而不同的单独专用线等。
需要说明的是，也可以是空调控制器11与空调设备12经由设备连接用控制器14而连接的结构。设备连接用控制器14安装有对空调控制器11与空调设备12之间的数据通信进行中转的功能。例如，可以是空调设备12的结构要素中的、一部分的空调设备12的结构要素与空调网络13直接连接，另一部分的空调设备12的结构要素与设备连接用控制器14连接的结构。
因此，可以使设备连接用控制器14掩蔽空调设备12与空调控制器11的通信协议的差异，或者监控空调设备12与空调控制器11的通信内容。
另外，空调控制系统1可以具备传感器19。传感器19例如是温度传感器、湿度传感器及CO2浓度传感器等进行传感的设备。需要说明的是，图1中示出传感器19仅设置1台的一例，但并没有特别限定。传感器19也可以设置多台。传感器19可以设置多台进行不同种类的传感的设备。传感器19也可以是进行不同种类的传感的1台设备。传感器19的设置场所例如是空调设备12的空调对象空间即室内等。在对外部气温、日照量等进行传感的情况下，也可以将传感器19设置在屋外。
如图1所示，当在空调控制系统1中设置空调控制器11时，在空调控制器11上执行图3中后述的各种功能。
在上述中，说明了空调控制系统1的结构的一例，但没有特别限定。作为另一空调控制系统1的结构的一例，使用图2进行说明。
(空调控制系统1的结构例2)
图2是表示本发明的实施方式1中的空调控制系统1的概略结构的另一例的图。如图2所示，在空调控制系统1设有空调控制用计算机15。空调控制用计算机15经由通用网络16而与空调控制器11连接。空调控制用计算机15经由通用网络16而与空调控制器11进行各种通信。
通用网络16例如是LAN或电话线路等遵照通信协议的通信介质。由此，在利用空调控制用计算机15和空调控制器11进行各种通信的情况下，可以基于IP地址等进行各种通信。另外，空调控制用计算机15可以经由空调控制器11或设备连接用控制器14而与传感器19或空调设备12进行各种通信。
空调控制用计算机15经由通用网络16而与空调设备12进行各种通信，由此执行各种运算。空调控制用计算机15可以经由通用网络16、空调控制器11及空调网络13等，与设备连接用控制器14或传感器19进行各种通信，取得各种数据。
如图2所示，当在空调控制系统1设置空调控制器11及空调控制用计算机15时，在图3中后述的各种功能可以由空调控制器11和空调控制用计算机15分担。空调控制用计算机15与空调控制器11同样，可以设置在空调设备12的空调对象空间即室内等，也可以设置于场地内或从远程地点对多个建筑物进行管理的中心等。
需要说明的是，在上述的说明中，分别说明了在空调控制器11安装各功能的一例和通过空调控制器11及空调控制用计算机15分担各功能的一例，但没有特别限定。例如，可以在未图示的多个服务器装置上分散地安装空调控制器11的功能。另外，例如，也可以在未图示的一个服务器装置上分别以逻辑上不同的方式安装空调控制器11的功能和空调控制用计算机15的功能。即，只要分别执行上述说明的各功能即可，因此，对其物理性的存储场所或其物理性的执行场所没有特别限定。
例如，可以使分别设于远程地点的多个服务器装置等分散处理上述说明的各功能，可以相互取得运算结果的同步并执行一系列处理。另外，如上述说明的那样，通过使作为对空调控制器11的功能与空调控制用计算机15的功能以逻辑上不同的方式进行了假想化的装置发挥功能，由此可以在一个服务器装置上安装两个功能。
(功能框图：概要)
接下来，使用图3，说明在上述说明的空调控制系统1安装的功能。图3是表示本发明的实施方式1中的空调控制系统1的功能结构的一例的图。如图3所示，空调控制系统1具备条件设定部31、热负载预测部32、运转计划确立部33、运转计划修正部34、数据计测部35及控制指令部36等作为功能结构。
在条件设定部31中，作为向热负载预测部32、运转计划确立部33、运转计划修正部34输入的各种设定条件，设定空调运转计划的对象期间、时间间隔、舒适温度范围及设定温度等。在热负载预测部32中，按照从条件设定部31取得的各种设定条件，在对象期间中以满足设定温度的空调机供给热量、即以设定的时间间隔预测热负载。
在运转计划确立部33中，按照从条件设定部31取得的各种设定条件，在对象期间中以设定的时间间隔来确立对由热负载预测部32预测的热负载进行处理的空调设备12的运转计划。在运转计划修正部34中，按照从条件设定部31取得的各种设定条件，基于预测到的温度与数据计测部35的计测结果的偏差，修正由运转计划确立部33确立的运转计划。在控制指令部36中，将由运转计划修正部34修正后的运转计划向空调设备12发送。
(功能框图的详细的说明)
以下，对各部的详情进行说明。
(条件设定部31)
在条件设定部31中，设定热负载预测部32、运转计划确立部33、及运转计划修正部34的执行条件即空调运转的计划对象期间、时间间隔、舒适温度范围及设定温度等各种设定条件。在条件设定部31中，作为热负载及温度的预测所需的各种设定条件，设定外部气温、日照量、内部发热量、空调设备12的结构要素即各设备的特性及连接关系、以及空调设备12的结构要素即各设备的在底板内的配置等。另外，在计划对象期间中，可以设定舒适维持期间来作为将室温维持在舒适温度范围的期间。
在条件设定部31中，例如，可以通过大楼的管理者等的手动设定来设定各种设定条件。另外，在条件设定部31中，可以按照预先作为初始值而确定的默认设定，自动地设定各种设定条件。由此，例如，可以通过大楼的管理者的手动设定来控制空调控制系统1的执行时机。具体而言，大楼的管理者可以在某特定的日子停止空调控制系统1的执行。另外，大楼的管理者也可以在空调控制系统1的执行中途中断空调控制系统1的执行。即，空调控制系统1通过来自外部的设定，被任意地控制执行时机。作为来自外部的设定用接口，只要利用例如预先准备的键盘、鼠标、触摸面板、各种开关等输入机构以及显示器等显示单元即可。
(热负载预测部32)
热负载预测部32具备热负载预测单元41。热负载预测单元41基于作为各种设定条件的各种输入数据，在计划对象期间中，预测通过空调设备12处理的热量的时间变化。各种输入数据例如是计划对象期间中的空调设备12的设定温度、气象数据、内部发热数据。气象数据是包含外部气温及日照量中的至少一方的数据。内部发热数据是与建筑物内部产生的热量相关的数据。
热负载预测单元41安装有将建筑物的热特性进行了模型化的热负载预测模型。热负载预测模型例如是基于热传导方程式的数学式模型。热负载预测模型可以根据通过热传导方程式定义的室温预测模型来导出。例如，以将作为输入之一的空调机供给热量与作为输出的室温更换的方式进行数学式变形，由此导出热负载预测模型。需要说明的是，热负载预测模型不需要基于热传导方程式来定义。例如，热负载预测模型只要是根据能够获得的输入数据来预测热负载的模型即可，没有特别限定。
(运转计划确立部33)
运转计划确立部33在计划对象期间中，在将室内的温度维持在规定的舒适温度范围内等的制约条件下，在预先确定的计算时间内，以使作为评价指标的消耗电力量或运行成本中的任一个最小化的方式来确立空调设备12的运转计划。为了实现该功能，运转计划确立部33具备运转计划作成单元42、温度预测单元43、计划评价单元44。
运转计划作成单元42按照空调设备12的各结构要素即各设备而作成不同的各种运转模式。温度预测单元43基于被提供的第一温度预测用数据，来预测室内的温度的时间变化。计划评价单元44判定通过运转计划作成单元42作成的运转模式是否满足通过条件设定部31设定的制约条件，计算评价指标的值，基于计算的评价指标，判定是否设为最终输出的运转计划。接下来，说明温度预测单元43的详情。需要说明的是，温度预测单元43相当于本发明中的第一温度预测单元。
(温度预测单元43)
在温度预测单元43中，以运转模式、气象数据、内部发热数据为输入数据，来预测计划对象期间的室内的温度的时间变化。运转模式是计划对象期间的空调设备12的运转模式。气象数据是包含外部气温及日照量中的至少一方的数据。内部发热数据是在建筑物内部产生的发热数据。在温度预测单元43安装有将预测室内的温度的时间变化的建筑物的热特性进行了模型化的室温预测模型。室温预测模型例如是基于如下表示的式(1)～(3)的热传导方程式的数学式模型。通过向这样的热传导方程式赋予输入数据，来求出作为输出的室内的温度。
[数学式1]
在式(1)～(3)中，QS是日照量[kW]，QOCC是人体发热量[kW]，QEQP是设备发热量[kW]，QHVAC是空调机供给热量[kW]。
另外，TO是外部气温[K]，T1是外壁室外侧表面温度[K]，T2是外壁室内侧表面温度[K]，TZ是室内温度[K]，TOZ是相邻区域的温度[K]。
R1是外壁室外侧表面热阻[K/kW]，R2是外壁热阻[K/kW]，RZ是外壁室内侧表面阻力[K/kW]，ROZ是与相邻区域之间的热阻[K/kW]，R3是外壁以外的热阻[K/kW]。
C1是外壁室外侧热容量[kJ/K]，C2是外壁室内侧热容量[kJ/K]，CZ是室内热容量[kJ/K]。
α是向室内透过的日照量的修正系数[-]，β是向外壁照射的日照量的修正系数[-]，γ是对室内的温度造成影响的设备发热量的修正系数[-]，δ是空调机供给热量的修正系数[-]，ρ是对室内的温度造成影响的人体发热量的修正系数[-]，μ是对外壁室内侧表面温度造成影响的人体发热量的修正系数[-]，λ是对外壁室内侧表面温度造成影响的设备发热量的修正系数[-]。
在式(1)～(3)中，是假定了相邻区域仅为1个区域的情况的式子，但是在与多个区域相接的情况下，只要以向对应的各区域赋予TOZ和ROZ的方式变更式子即可。需要说明的是，在式(1)～(3)中，是与1个区域对应的式子，但是在各区域中可以利用单独的数学式模型。另外，也可以导出与全部区域对应的式子，并将导出的式子组合，由此导出空调控制对象区域整体的数学式模型。
根据式(1)～(3)，热传导方程式包含热阻、热容量及修正系数等未知参数，关于它们的推定方法没有特别限定。例如，可以将根据建筑物的结构数据、即壁的材料、壁的厚度、壁的面积及房间的大小等建筑物数据而计算出的值向由式(1)～(3)表示的热传导方程式赋予。另外，也可以将热传导方程式转换成控制理论及系统识别(同定)所使用的状态空间模型等的标准形等，以计测数据为基础，作为黑箱模型或灰箱模型而导出输入输出关系。需要说明的是，室温预测模型未必非要是基于热传导方程式的数学式模型。例如，只要是根据能够获得的输入数据而能够预测室内的温度的模型即可，没有特别限定。
接下来，以上述说明的运转计划作成单元42、温度预测单元43及计划评价单元44的功能结构为前提，说明运转计划的确立。首先，以下，将通过运转计划确立部33确立空调设备12的运转计划的时刻称为计划确立时刻。计划对象期间如上述说明的那样，是通过条件设定部31设定的各种设定条件中的1个，以比计划确立时刻靠后的时刻为对象，表示某时间带。上述说明的预先确定的计算时间是通过条件设定部31设定的各种设定条件中的1个，是不会给空调设备12的计测控制造成影响而在到计划对象期间开始为止存在充足的富余时间的时间。
在此，作为一例，计划确立时刻假定为执行控制的前一天的21点。另外，计划对象期间假定为执行控制的当天的0点到24点。即，说明在每天21点确定第二天的一天量的空调设备12的运转计划的事例。需要说明的是，未必非要在前一天确立计划，在实际控制空调设备12的时间带例如为8：00～22：00的情况下，计划确立时刻可以设为执行控制的当天深夜的2：00等。即，按照预先设定的运转计划确立周期来执行运转计划的确立，例如，每天执行运转计划的确立，但是没有特别限定。
另外，运转计划是与空调设备12对应的时间序列的控制指令的计划值。进行指令的项目根据控制对象的设备而不同。另外，对于同一种类的设备，可以设为根据机种而不同的项目。例如，在控制对象设备为室外机12a的情况下，时间间隔为5分钟的压缩机频率[Hz]为进行指令的项目的一例，在控制对象设备为加热器12g的情况下，时间间隔为5分钟的ON状态和OFF状态的2值状态信号是进行指令的项目的一例。但是，压缩机频率[Hz]及ON状态和OFF状态的2值状态信号仅示出一例，作为对室外机12a进行指令的项目，例如，可以是输出[％]、能力节约率[％]及其他的项目。另外，作为对加热器12g进行指令的项目，可以是输出[％]及其他的项目。另外，在控制对象设备为室内机12b的情况下，作为进行指令的项目的一例，可以是设定温度。
需要说明的是，作为控制指令的时间间隔的一例，对时间间隔为5分钟的情况进行了说明，但是根据空调控制器11的处理能力、空调控制用计算机15的处理能力及控制对象设备的数量等那样的实际运用时的系统结构及制约条件，时间间隔可以是10分钟或15分钟等，没有限定为5分钟。
接下来，说明评价指标的概要。首先，空调控制系统1以进行空调设备12的节能控制为主要目的。由此，在此作为评价指标，采用最具代表性的指标。具体而言，空调控制系统1采用消耗电力量作为评价指标，在空调设备12的整个计划对象期间，确立使消耗电力量最小化的运转计划。
接下来，说明制约条件的概要。对将室内的温度维持在预先设定的舒适温度范围内假定为制约条件的情况进行说明。预先设定的舒适温度范围通过条件设定部31设定。在此，作为一例，将设定温度±1[℃]假定作为预先设定的舒适温度范围。基于温度预测单元43的预测结果，通过计划评价单元44来判定运转计划是否满足制约条件中的与这样的温度相关的温度制约条件。
需要说明的是，通过运转计划确立部33执行的问题的解法本身没有特别限定。例如，运转计划确立部33可以通过使问题一般化，来求解使用2次计划问题等转换成最优化问题的问题。另外，运转计划确立部33也可以使用对象限定于空调控制系统1的特定的解法来求解。无论如何，运转计划确立部33只要在上述说明的制约条件下，能求解将评价指标最小化的问题即可。
(运转计划修正部34)
接下来，对运转计划修正部34进行说明。在运转计划修正部34中，在执行空调设备12的控制时，按照预先设定的修正规则，来修正通过运转计划确立部33确立的运转计划。为了实现此功能，如图3所示，运转计划修正部34具备温度误差评价单元46、温度预测单元47、修正计划作成单元48及修正计划评价单元49。
温度误差评价单元46评价运转计划确立部33的结果即预测温度与数据计测部35的计测数据的误差。温度预测单元47基于提供的第二温度预测用数据，来预测室内的温度的时间变化。修正计划评价单元49作成空调设备12的运转计划的各种修正模式。修正计划评价单元49判定作成的修正模式是否满足制约条件，计算评价指标的值，并基于计算出的评价指标的值，判定是否作为最终输出的修正计划。需要说明的是，温度预测单元47相当于本发明中的第二温度预测单元。接下来，说明温度预测单元47的详情。
(温度预测单元47)
温度预测单元47可以是与温度预测单元43相同的功能结构，也可以是与温度预测单元43不同的功能结构。例如，可以根据空调机的特性或上述说明的热传导方程式的热阻及热容量等来决定为了使温度变化1[℃]而所需的空调机的输出的变更幅度，并基于所决定的空调机的输出的变更幅度来简易地预测温度。
(数据计测部35)
数据计测部35计测空调设备12的运转数据，并将计测结果向热负载预测部32、运转计划确立部33及运转计划修正部34等供给。另外，数据计测部35向运转计划确立部33的温度预测单元43、运转计划修正部34的温度预测单元47也供给计测结果。需要说明的是，数据计测部35也可以计测安装于热负载预测部32的热负载预测模型所需的各种数据，并将计测结果向热负载预测部32供给。另外，数据计测部35还可以计测分别安装于温度预测单元43及温度预测单元47的室温预测模型所需的各种数据，并将计测结果向温度预测单元43及温度预测单元47分别供给。
另外，根据需要，数据计测部35也可以从室内的温度传感器、室内的湿度传感器、室内的CO2浓度传感器、外部气温传感器及日照量传感器等与空调设备12独立设定的传感器19来计测各种数据。
需要说明的是，数据计测部35以预先设定的周期、例如数据计测周期来执行计测。数据计测周期例如为5分钟周期。
(控制指令部36)
控制指令部36按照预先设定的周期、例如控制指令执行周期，向空调设备12发送运转计划修正部34修正后的运转计划即控制指令。控制指令执行周期例如为5分钟周期。
需要说明的是，作为预先设定的修正规则中的基本规则，运转计划的修正按照预先设定的运转计划修正周期、例如30分钟周期执行。具体而言，运转计划的修正在每小时的第25分钟、第55分钟执行。另外，运转计划的修正对象期间例如作为2小时进行说明。这样设定的结果是，例如，在9：55执行10：00～12：00的运转计划的修正。但是，10：00～12：00的运转计划可以是前一天确立了的计划本身，也可以是前一次修正时、即以9：30～11：30为对象而在9：25执行的运转计划的修正结果。
以下，只要没有特别讲明，修正后的运转计划也简称为运转计划。需要说明的是，作为运转计划修正周期的30分钟周期及作为运转计划的修正对象期间的2小时等仅为示出的一例，没有特别限定。例如，运转计划修正周期也可以是15分钟周期。另外，也可以通过条件设定部31设定是否执行修正的判定基准，基于设定的判定基准，仅在必要时执行修正。
在此，作为预先设定的修正规则，除了确立运转计划时的制约条件之外，还将与包含于修正对象期间的1个时刻或多个时刻对应的温度和与确立运转计划时预测的该时刻对应的温度是否处于预先设定的差的范围内作为制约条件。即，将与包含于修正对象期间的1个时刻或多个时刻对应的温度是否收敛于与确立运转计划时预测的该时刻对应的温度的允许温度变动幅度内作为制约条件。
因此，这里，在修正对象期间中，以使预先设定的评价指标在预先设定的计算时间内且在预先设定的目标设定范围内最小化或最大化的方式，对修正对象期间中的运转计划进行修正。
此时，执行修正的时刻的温度利用通过数据计测部35计测到的温度数据。需要说明的是，温度数据可以是空调设备12的结构要素中的例如室内机12b具备的温度传感器的计测值。室内机12b具备的温度传感器计测的数据是例如室内机12b的吸入温度。另外，温度数据也可以是与空调设备12另行设置在室内的传感器19的计测值。
预先设定的评价指标假定为与确立运转计划时相同。但是，在确立运转计划时，对象期间是计划对象期间，在修正运转计划时，对象期间是修正对象期间。这一点与确立运转计划时不同。另外，在运转计划修正部34中，可以以使修正对象期间中的消耗电力量最小化的方式进行修正。另外，在运转计划修正部34中，关于预先设定的计算时间，如上述说明的那样，在作为执行时刻例如为每小时的第25分钟和第55分钟的情况下，假定5分钟以内。需要说明的是，由于处理器等的计算能力的制约，假定有运转计划的修正的执行花费5分钟以上的情况。在这样运转计划的修正花费一定程度的时间的情况下，只要根据花费的时间来变更条件设定部31的各种设定条件即可。
在此，使用图4说明通过条件设定部31设定的各种设定条件由运转计划确立部33及运转计划修正部34设定的一例。图4是表示本发明的实施方式1的各种设定条件的一例的图。如图4所示，作为各种条件，将通过条件设定部31设定的例如评价指标和制约条件向运转计划确立部33和运转计划修正部34分别供给。
评价指标例如是消耗电力量。制约条件例如是温度制约条件。温度制约条件设定例如舒适温度范围和允许温度变动幅度。
接下来，使用图5及图6，说明假定了室内的温度即室温的空间性的变动状态和室内的温度即室温的时间性的变动状态的运转计划。图5是说明本发明的实施方式1的室温的空间性的变动状态的一例的图。图6是说明本发明的实施方式1的室温的时间性的变动状态的一例的图。
首先，对通过运转计划确立部33确立的空调设备12的运转计划以及假定按照确立的运转计划使空调设备12运转而由温度预测单元43预测的预测温度进行说明。
预测温度在制约条件的范围内进行推移，但未必追随于设定温度。其理由是，在通过运转计划确立部33确立的运转计划中，为了高效率地处理热负载而使处理的热负载时间性及空间性的分散的缘故。对使热负载时间地分散的意思进行说明。例如，使室外机12a进行如下动作：对于在各时刻产生的热负载不是仅在该时刻进行处理，而是稍错开为前后的时刻处理热负载。即，不是在一个目标时刻处理热负载，而是分散成多个目标时刻地处理热负载这样的动作是使热负载时间地分散的意思。
通过执行该动作，例如，能够使室外机12a在尽可能高效率的点处运转。其结果是，室温产生时间性的变动。
接下来，说明空间性地分散的意思。例如，假定为室外机12a存在多台。于是，各个室外机12a担当的区域彼此相邻。由此，假定有向相邻区域的热移动。即，不是在一个区域处理热负载，而是分散成多个区域地处理热负载这样的动作是使热负载空间性地分散的意思。
需要说明的是，在本发明中，将向多台室外机12a分别分配的范围作为1个区域进行说明。即，假定存在有室外机12a的个数的区域。但是，区域的分割方法没有限定为这样的方法。
通过执行该动作，例如图5所示，室温产生空间性的变动。如图5所示，在被区域分割后的底板61中，区域#2与区域#1、区域#3及区域#5相邻。即，区域#2的相邻区域是区域#1、区域#3及区域#5。若着眼于按照区域的室温变动曲线63，则在各区域产生室温不同、即空间性的变动，但是在作为舒适温度范围的制约条件71的范围内，各区域的室温进行推移。由此，在全部区域中，满足制约条件71。
即，在运转计划确立时的计划中，室内的温度时间地及空间性地变动的状态具有意义。因此，以沿袭运转计划确立时的变动状态的方式执行运转计划的修正。如图6所示，将当前时刻的室温设为点A。点A与设定温度一致，从通常的考虑方法出发，无需修正运转计划。然而，与运转计划确立时的预测温度相比，稍高。因此，将从当前时刻到2小时后的时刻假定为修正对象期间，来修正运转计划。
此时，例如，将1小时后和2小时后的作为修正结果而获得的预测温度与运转计划确立时的预测温度相比处于预先设定的差的范围内的情况作为制约。即，将作为修正结果而获得的预测温度与运转计划确立时的预测温度相比满足允许温度变动幅度即制约条件72的情况作为制约。
需要说明的是，虽然对1小时后和2小时后这两个点的情况进行了说明，但是没有特别限定。例如，可以仅是2小时后的一个点，也可以是三个点以上的多个点。
具体而言，将运转计划确立时的时刻相当于1小时后的预测温度假定为点B，将运转计划确立时的时刻相当于2小时后的预测温度假定为点C。例如，点B为26.5[℃]，点C为27.1[℃]。在预先设定的差设定为0.2[℃]、即允许温度变动幅度设定为0.4[℃]的情况下，在运转计划的修正中，在点B处成为26.3～26.7[℃]，在点C处成为26.9～27.3[℃]的范围，并使该2小时消耗的电力量最小化。
对假定了这样的时间性的变动状态的动作的有效性进行说明。以预冷运转或预热运转为例进行说明。在办公大楼中，通常室外机12a进行效率差的运转的时间带之一是早晨的上班时间带。例如，在夏季，早晨的上班时间带需要高输出地制冷，室外机12a以效率差的输出进行运转。预冷运转是指在早晨的上班时间之前事先进行制冷的情况，由于能够使室外机12a以高效率的中间输出而且在高效率的低外部气温时进行运转，因此能够实现节能。在运转计划确立部33中，计划这样的空调机的运转。
接下来，使用图7A以及图7B，说明以上述说明的功能结构为前提的动作例。图7A以及图7B是说明本发明的实施方式1的空调控制系统1的控制例的流程图。如图7A所示，运转计划准备处理主要由条件设定处理、热负载预测处理、运转计划确立处理构成，是在空调设备12的控制执行之前执行的动作，例如，在执行空调设备12的控制的前一天，1天执行1次。即，这种情况下，运转计划确立周期为1天。即，按照运转计划确立周期来执行运转计划准备处理，换言之，在控制的前一天执行一次。
另外，如图7B所示，运转计划修正处理是在运转计划准备处理之后执行的处理，按照运转计划修正周期来执行运转计划修正处理，例如，在控制当天按照30分钟周期来执行运转计划修正处理。数据计测处理按照数据计测周期来执行，例如，在控制当天按照5分钟周期来执行。控制指令处理按照控制指令执行周期来执行，例如，在控制当天按照5分钟周期来执行。即，运转计划准备处理、运转计划修正处理、数据计测处理及控制指令处理分别是按照预先设定的周期并行执行的处理。需要说明的是，也可以不并行执行。例如，可以按照运转计划准备处理、数据计测处理、运转计划修正处理及控制指令处理的顺序依次执行。
(运转计划准备处理)
(步骤S11)
空调控制系统1判定是否为运转计划确立周期。空调控制系统1在不是运转计划确立周期的情况下，返回步骤S11。另一方面，空调控制系统1在是运转计划确立周期的情况下，进入步骤S12。
(步骤S12)
空调控制系统1将确立标志设定为0。
(条件设定处理)
(步骤S13)
空调控制系统1设定各种条件。具体而言，空调控制系统1设定在步骤S14的热负载预测处理和步骤S15～步骤S17的运转计划确立处理中所需的各种条件。这样的各种条件例如是外部气温的预测值、日照量的预测值、内部发热量的预测值及设定温度等。关于各预测值的设定方法没有特别限定。例如，关于外部气温的预测值和日照量的预测值，可以基于经由互联网而获得的气象数据进行设定。关于内部发热量的预测值，可以设定事先准备了工作日和休息日的标准性的内部发热量模式的值。需要说明的是，所需的各种条件在热负载预测处理和运转计划确立处理中通常分别不同。
(热负载预测处理)
(步骤S14)
空调控制系统1基于设定的各种条件来预测热负载。具体而言，空调控制系统1按照在条件设定处理中设定的各种条件，来预测与执行条件设定处理、热负载预测处理及运转计划确立处理的时刻相比为未来的时刻、即将来的某期间例如计划对象期间中的预先确定的时间间隔的热负载。更具体而言，将计划对象期间设为第二天0点到24点，以在条件设定处理中设定的外部气温的预测值、日照量的预测值、内部发热量的预测值、设定温度为输入，输出为了满足设定温度所需的5分钟间隔的空调机供给热量。需要说明的是，在此，作为空调机供给热量进行了说明，但是作为实际的空调机的动作，在制热的情况下为供给热量，在制冷的情况下为去除热量。不过，去除热量只要考虑作为负的供给热量即可，因此统一作为供给热量进行说明。另外，使空调机供给热量的符号相反后代表的是热负载。
(运转计划确立处理)
(步骤S15)
空调控制系统1基于预测的热负载、制约条件、评价指标来确立运转计划。运转计划是例如与室外机12a对应的5分钟间隔的压缩机频率或能力节约率等的指令值等。空调设备12通常由多个种类的多台设备构成，因此在各设备的各种运转模式之中，要确立满足制约条件并使消耗电力量等评价指标最小化的运转计划。根据评价指标，例如，在评价指标为舒适性的情况下，确立舒适性最大化的运转计划。
(步骤S16)
空调控制系统1基于设定的各种条件和确立的运转计划来预测室温。具体而言，空调控制系统1预测计划对象期间中的预先设定的时间间隔的室内的温度。更具体而言，空调控制系统1将计划对象期间设为第二天0点到24点，以在条件设定处理中设定的外部气温的预测值、日照量的预测值、内部发热量的预测值、空调设备12的运转计划为输入，输出5分钟间隔的室内的温度的预测值。
(步骤S17)
空调控制系统1将确立标志设定为1，返回步骤S11。需要说明的是，在确立标志设定为1的情况下，假定将确立的运转计划向运转计划修正部34输出。
(运转计划修正处理)
(步骤S41)
空调控制系统1判定是否为运转计划修正周期。空调控制系统1在是运转计划修正周期的情况下，进入步骤S42。另一方面，空调控制系统1在不是运转计划修正周期的情况下，返回步骤S41。
(步骤S42)
空调控制系统1判定是否接收到计测结果。空调控制系统1在接收到计测结果的情况下，进入步骤S43。另一方面，空调控制系统1在未接收到计测结果的情况下，返回步骤S42。在并行地执行数据计测处理和运转计划修正处理的情况下，在步骤S42中判定为接收到计测结果而进入步骤S43。这种情况下，使用刚接收到的计测结果进行步骤S43以后的修正。
(步骤S43)
空调控制系统1判定确立标志是否为1。空调控制系统1在确立标志为1的情况下，进入步骤S44。另一方面，空调控制系统1在确立标志不为1的情况下，返回步骤S41。但是，该确立标志是以控制执行当天为对象的确立标志，与在前一天21：00的运转计划确立中设定的第二天的确立标志不同。
(步骤S44)
空调控制系统1基于在运转计划确立处理中预测的室温、及计测的室温，以满足制约条件并在预先设定的目标设定范围内使评价指标最小化的方式修正运转计划。
(步骤S45)
空调控制系统1基于设定的各种条件和修正了的运转计划来预测室温。而后，返回步骤S41。
(数据计测处理)
(步骤S61)
空调控制系统1判定是否为数据计测周期。空调控制系统1在是数据计测周期的情况下，进入步骤S62。另一方面，空调控制系统1在不是数据计测周期的情况下，返回步骤S61。
(步骤S62)
空调控制系统1计测数据。
(步骤S63)
空调控制系统1发送计测结果，返回步骤S61。
(控制指令处理)
(步骤S71)
空调控制系统1判定是否为控制指令执行周期。空调控制系统1在是控制指令执行周期的情况下，进入步骤S72。另一方面，空调控制系统1在不是控制指令执行周期的情况下，返回步骤S71。
(步骤S72)
空调控制系统1基于修正后的运转计划，向空调设备12发送控制指令值，返回步骤S71。
需要说明的是，上述说明的各种标志及该标志的设定仅示出一例，没有特别限定于此。
图8是表示将本发明的实施方式1的消耗电力量包含于评价指标而试行运转计划的一例的图。在图8中，作为评价指标而采用消耗电力量，作为使消耗电力量最小化的问题，示出试行各种运转计划的一例。例如，在图8中，横轴表示时刻，纵轴表示电力。
并且，由点线包围的区域表示消耗电力量为大的情况。由虚线包围的区域表示消耗电力量为中等的情况。由实线包围的区域表示消耗电力量为小的情况。如图8所示，为了将消耗电力量设定得较小，示出执行上述说明的一系列处理的过程。
(效果)
通过在上述说明的一例的动作中修正运转计划，能够沿袭在运转计划确立时确立的、使评价指标最大化或最小化那样的空调设备12的运转计划，并能够根据控制执行时的状况的变化来执行使评价指标最大化或最小化的空调设备12的控制，因此能够维持舒适性并实现节能。
以上，在本实施方式1中，在对设置于建筑物的空调设备12进行控制的空调控制系统1中，具备：热负载预测部32，其基于被提供的热负载预测用数据来预测空调设备12进行处理的热量的时间变化；运转计划确立部33，其在将总计的处理热负载形成为相同或形成在规定量的差的范围内并将室内的温度维持在规定的舒适温度范围内的第一制约条件下，以削减作为评价指标的空调设备12的消耗电力量或运行成本中的任一个的方式事先确立空调运转的计划对象期间中的空调设备12的运转计划；运转计划修正部34，其在按照运转计划执行空调设备12的控制的过程中，以规定的周期来修正运转计划；以及温度传感器，其测定室内的温度，运转计划确立部33和运转计划修正部34具有基于被提供的温度预测用数据来预测室内的温度的时间变化的温度预测单元43、47，在通过温度传感器测定的实测温度与在运转计划的确立时预测的基于运转计划确立部33的预测温度不同的情况下，运转计划修正部34预测计划对象期间中的进行修正的期间即修正对象期间的室内的温度的时间变化，在修正对象期间中的1个或多个时刻，以将通过该运转计划修正部34预测的预测温度与通过运转计划确立部33预测的预测温度的误差收敛于规定的允许变动幅度内的情况作为第二制约条件，以使评价指标在第一制约条件下成为最小的方式修正运转计划。
由于为上述结构，因此能够根据执行时的状况而适当地修正事先确立的运转计划，因此起到能够将室内的温度或湿度等维持得舒适并能够提高节能性这样的以往所没有的显著的效果。
实施方式2.
(评价指标及制约条件的变化)
与实施方式1的不同点在于评价指标及制约条件。在实施方式1中，作为运转计划确立部33及运转计划修正部34的评价指标，采用了消耗电力量，但也可以采用运行成本。图9是表示本发明的实施方式2的将运行成本包含于评价指标的一例的图。如图9所示，作为评价指标，将通过条件设定部31设定的运行成本向运转计划确立部33及运转计划修正部34分别供给。此时，根据需要，也可以在条件设定部31中设定不同时间带的电力量费用等。
另外，由于设为也考虑了舒适性的评价指标，因此对于消耗电力量及运行成本，可以设定将室温从设定温度的偏离程度与室温的时间变化率相组合的式(4)所示的评价指标J。
[数学式2]
J＝α1×J1+α2×J2+α3×J3+α4×J4 (4)
在此，J1是空调设备12的在整个计划对象期间的消耗电力量，J2是空调设备12的在整个计划对象期间的运行成本，J3是室温从设定温度的偏离程度的均方根值，J4是室温的时间变化率的均方根值，α1～α4分别是权重系数。但是，关于J3和J4，不需要将均方根值加入评价指标。例如，在J3中，可以是也考虑了偏离程度的绝对值的最大值的评价指标。另外，在J4中，可以是也考虑了时间变化率的绝对值的最大值的评价指标。
图10是表示本发明的实施方式2的将消耗电力量、运行成本、室温从设定温度的偏离程度、及室温的时间变化率包含于评价指标的一例的图。如图10所示，作为评价指标，将通过条件设定部31设定的消耗电力量、运行成本、室温从设定温度的偏离程度及室温的时间变化率向运转计划确立部33及运转计划修正部34分别供给。需要说明的是，在运转计划修正部34中，只要是将上述说明的计划对象期间与修正对象期间进行置换的动作即可。
(效果)
在上述说明的结构中，不是仅用于使消耗电力量及运行成本最小化的评价指标，而是也包含了舒适性在内的评价指标，因此能够确立考虑了节能性与舒适性的平衡的空调设备12的运转计划并进行修正。
(制约条件的变化)
另外，在实施方式1中，将温度维持在预先设定的舒适温度范围内的情况作为与温度相关的制约条件，但也可以在此基础上，将温度的时间变化率维持在预先设定的温度变化率内的情况加入制约条件。即，可以将温度的时间变化率不超过温度的时间变化率上限值的情况作为制约条件。图11是表示本发明的实施方式2的将与温度相关的条件包含于制约条件的一例的图。如图11所示，将温度的时间变化率上限值追加到新的温度制约条件中。
例如，对于温度的时间变化率设置0.2[℃/5分钟以下]等的制约。在这样的制约下，能够避免伴随着急剧的温度变化的空调设备12的控制，舒适性得以进一步提高。
(效果)
在上述说明的结构中，能够确立考虑了各种观点的舒适性的空调设备12的运转计划并进行修正。
(允许从制约条件的背离)
另外，在实施方式1中，将满足制约条件的空调设备12的运转模式中的、使消耗电力量最小化的运转模式作为运转计划，但是也可以允许下述的空调设备12的运转计划，即通过将对从制约条件的背离量进行了预先确定的权重加权得到的值与本来的评价指标相加所得到的值再定义为评价指标，即使稍背离制约条件也能够提高节能性。图12是表示本发明的实施方式2的将从制约条件的背离量包含于评价指标的一例的图。如图12所示，将从制约条件的背离量乘以预先确定的权重，将乘法运算结果与评价指标相加所得的结果再定义为评价指标，并从条件设定部31向运转计划确立部33及运转计划修正部34分别供给。
(效果)
在上述说明的结构中，能够确立即使稍背离制约条件也能够提高节能性的空调设备12的运转计划并进行修正。
实施方式3.
(需求响应)
在第二天，在某时间带例如第一期间，假定需要峰值电力的削减、即需要峰值削减(peak cut)。另外，假定在第一期间需要峰值削减的情况事先已知。需要说明的是，为了便于说明，有时将与第一期间对应的峰值电力的目标值称为第一目标电力。图13是表示本发明的实施方式3的各种设定条件的一例的图。如图13所示，对于温度制约条件，设定与第一期间对应的第一舒适温度范围和与第二期间对应的第二舒适温度范围。另外，对于电力制约条件，设定与第一期间对应的第一峰值电力上限值和与第二期间对应的第二峰值电力上限值。
图14是表示本发明的实施方式3的假定了峰值电力的削减的运转计划的一例的图。图14是假定为需要将第一期间设为13：00～16：00并将第一目标电力设为100kW这样的条件的峰值削减的一例。以下，以该条件为例进行说明。
条件设定部31将峰值削减设定为制约条件之一。即，将13：00～16：00的峰值电力设定为100kW。但是，峰值削减的时间带即第一期间及最大电力可以任意设定。
在运转计划确立部33中，在上述说明的制约条件下确立空调设备12的运转计划。此时，如实施方式1中说明的那样，运转计划确立部33以将室内的温度维持为舒适温度范围的方式确立计划。然而，由于设定峰值削减的制约条件，因此假定满足制约条件的运转模式不存在。针对这样的事态，通过应用实施方式2说明的各种制约条件中的、允许从制约条件的背离的制约条件，能够分配运转模式来应对。然而，仅仅是允许这样的运转模式的话，在第一期间中，室内的温度可能会较大地偏离舒适温度范围。
因此，将与第一期间相比为过去的期间即之前的期间的第二期间所对应的舒适温度范围设定为与第一期间对应的舒适温度范围不同的范围。例如，在夏季的情况下，将与第一期间对应的舒适温度范围设定为26～28[℃]，将与第二期间对应的舒适温度范围设定为25～27[℃]。通过进行这样的设定，执行与第一期间对应的预冷来作为峰值削减的前工序，由此能够维持第一期间的舒适性。假定伴随着与第二期间对应的舒适温度范围的变更而使第一期间的温度背离与第一期间对应的舒适温度范围。
例如，在图14的13：00～13：40附近存在该可能性。但是，这样的背离也可以认为是进一步向舒适侧的背离。其理由是，例如在夏季将室温控制得较低的缘故。由此，与制约条件向评价指标的背离量相关的评价指标的增量可以设定为0。
第二期间的长度和舒适温度范围的设定可以由建筑物的管理者手动设定，也可以由运转计划确立部33自动地决定。
图15是说明本发明的实施方式3的对假定了峰值电力的削减的运转计划中的一部分舒适温度范围及该一部分舒适温度范围的期间进行决定的空调控制系统1的控制例的流程图。在此，假定第二期间一开始未被设定而确立运转计划。
(步骤S91)
空调控制系统1判定是否为运转计划确立周期。空调控制系统1在是运转计划确立周期的情况下，进入步骤S92。另一方面，空调控制系统1在不是运转计划确立周期的情况下，返回步骤S91。
(步骤S92)
空调控制系统1将确立标志设定为0。
(条件设定处理)
(步骤S93)
空调控制系统1设定各种条件。
(热负载预测处理)
(步骤S94)
空调控制系统1基于设定的各种条件来预测热负载。
(运转计划确立处理)
(步骤S95)
空调控制系统1基于预测的热负载、制约条件、评价指标来确立运转计划。
(步骤S96)
空调控制系统1基于设定的各种条件和确立的运转计划来预测室温。
(步骤S97)
空调控制系统1判定预测的室温是否从第一舒适温度范围背离。空调控制系统1在预测到的室温从第一舒适温度范围背离的情况下，进入步骤S98。另一方面，空调控制系统1在预测到的室温未从第一舒适温度范围背离的情况下，结束处理。
(步骤S98)
空调控制系统1将温度标志设定为1。
(步骤S99)
空调控制系统1将时间标志设定为1。
(步骤S100)
空调控制系统1将第二期间设定为α分钟并向制约条件追加。α分钟例如为30分钟。
(步骤S101)
空调控制系统1判定时间标志是否为0。空调控制系统1在时间标志为0的情况下，进入步骤S103。另一方面，空调控制系统1在时间标志不为0的情况下，进入步骤S102。
(步骤S102)
空调控制系统1将第二舒适温度范围设定为第一舒适温度范围－β℃并向制约条件追加。β[℃]例如为0.5[℃]。
(步骤S103)
空调控制系统1基于预测的热负载、制约条件、评价指标，再次确立运转计划。
(步骤S104)
空调控制系统1基于设定的各种条件和再次确立的运转计划来预测室温。
(步骤S105)
空调控制系统1判定预测的室温是否从第一舒适温度范围背离。空调控制系统1在预测的室温从第一舒适温度范围背离的情况下，进入步骤S106。另一方面，空调控制系统1在预测的室温未从第一舒适温度范围背离的情况下，结束处理。
(步骤S106)
空调控制系统1判定温度标志是否为0。空调控制系统1在温度标志为0的情况下，进入步骤S110。另一方面，空调控制系统1在温度标志不为0的情况下，进入步骤S107。
(步骤S107)
空调控制系统1将时间标志设定为1。
(步骤S108)
空调控制系统1将β设定为β+预先设定的温度下降幅度。新设定的β例如是从与第一期间对应的温度范围下降了1[℃]的值。即，这种情况下，与步骤S102的处理进行对比时，是预先设定的温度下降幅度设定为0.5[℃]的一例。
(步骤S109)
空调控制系统1将温度标志设定为0，返回步骤S102。
(步骤S110)
空调控制系统1判定时间标志是否为0。空调控制系统1在时间标志为0的情况下，返回步骤S103。另一方面，空调控制系统1在时间标志不为0的情况下，进入步骤S111。
(步骤S111)
空调控制系统1将温度标志设定为1。
(步骤S112)
空调控制系统1将α设定为α+预先设定的时间增加幅度，进入步骤S113。新设定的α例如为1小时。即，这种情况下，与步骤S100的处理进行对比时，是预先设定的时间增加幅度设定为30分钟的一例。
(步骤S113)
空调控制系统1将时间标志设定为0，返回步骤S100。
需要说明的是，上述说明的各种标志及其设定例表示一例，没有特别限定。
通过上述的动作，逐级延长第二期间，逐级降低舒适温度范围。但是，将第二期间的最大长度与舒适温度范围的第一期间之差设为最大多少度由条件设定部31设定。另外，上述说明的30分钟、1小时、0.5[℃]及1[℃]等仅表示一例，没有特别限定。
运转计划修正部34只要通过实施方式1或实施方式2说明的方法来修正如上述说明那样确立的运转计划即可。如实施方式1说明的那样，由于在修正对象期间的1个时刻或多个时刻，以沿袭计划时的预测温度的方式进行修正，因此能够可靠地执行在第二期间执行的峰值削减前的预冷。
另外，在上述的说明中，示出了对与第二期间对应的舒适温度范围进行变更的一例，但是运转计划修正部34也可以变更与第二期间对应的设定温度。另外，对于第一期间以外，虽然未设置电力的上限值，但是在第一期间以外，也可以为了避免消耗电力极端上升而设置与第一期间以外的期间对应的目标电力、例如第二目标电力，确立运转计划并进行修正。另外，虽然说明了与峰值削减对应的动作，但是例如在事先已知特定的时间带的电力费用高的情况下，通过应用与上述说明的动作同样的动作，能够确立减少运行成本的运转计划并进行修正。
另外，虽然在前一天确立了假定峰值削减的运转计划，但是在当天不需要峰值削减的情况下，可以不必基于前一天确立的运转计划进行空调控制。
另外，作为峰值削减可以假定多种情况，分别对于多种情况而在前一天确立运转计划，在当天根据峰值削减的状况而选择最适合的运转计划并进行修正。例如，对于作为情况0而无峰值削减、作为情况1而在13：00～16：00为100kW的峰值削减、作为情况2而在13：00～16：00为80kW的峰值削减、作为情况3而在13：00～15：00为100kW的峰值削减等确立运转计划，若不需要峰值削减，则选择情况0，若需要峰值削减，则只要根据此时的状况选择情况1至情况3中的某一个，并以此为基础来修正运转计划即可。
(效果)
在上述的结构中，通过在即将峰值削减之前进行预冷及预热，能够事先为基于需求响应等的特定的时间带的峰值削减作准备，因此在峰值削减期间，能够实现峰值削减，并且，能够避免室内的温度背离舒适温度范围并削减整个期间的消耗电力量。
实施方式4.
在本实施方式4中，作为与舒适性关联的制约条件及评价指标，除了与温度相关的制约条件及评价指标之外，还考虑与湿度及CO2浓度中的至少一方相关的制约条件及评价指标。图16是表示本发明的实施方式4的空调控制系统1的功能结构的一例的图。如图16所示，空调控制系统1在运转计划确立部33还具备湿度预测单元91和CO2浓度预测单元92中的至少1个以上。另外，空调控制系统1在运转计划修正部34还具备湿度预测单元101和CO2浓度预测单元102中的至少1个以上。
湿度预测单元91及湿度预测单元101分别安装有对外气的湿度或从人体释放出的水分的发生等予以考虑了的湿度预测模型，因此基于所提供的湿度预测用数据来预测室内的湿度的时间变化。
CO2浓度预测单元92及CO2浓度预测单元102分别安装有对与外气的换气或从人体释放出的CO2的发生等予以考虑了的CO2浓度预测模型，因此基于所提供的CO2浓度预测用数据来预测室内的CO2浓度的时间变化。
在本实施方式4中，如以下的式(5)那样扩展运转计划确立部33及运转计划修正部34的评价指标J，导出考虑了湿度或CO2浓度的评价指标。
[数学式3]
J＝α1×J1+α2×J2+α3×J3+α4×J4
+α5×J5+α6×J6+α7×J7+α8×J8 (5)
在此，J1是空调设备12的整个计划对象期间的消耗电力量，J2是空调设备12的整个计划对象期间的运行成本，J3是室内的温度从设定温度偏离的偏离程度的均方根值，J4是室内的温度的时间变化率的均方根值，J5是湿度从设定湿度偏离的偏离程度的均方根值，J6是湿度的时间变化率的均方根值，J7是CO2浓度从设定CO2浓度偏离的偏离程度的均方根值，J8是CO2浓度的时间变化率的均方根值，α1～α8是各自的权重系数。
但是，关于J3～J8，不需要将均方根值设为评价指标。例如，在J3中，可以设为也考虑了偏离程度的绝对值的最大值的评价指标，在J4中，可以设为也考虑了时间变化率的绝对值的最大值的评价指标。
需要说明的是，在运转计划修正部34中，成为将计划对象期间置换成修正对象期间的情况的动作。图17是表示本发明的实施方式4的各种设定条件中的评价指标的详细例的图。如图17所示，追加了与湿度相关的评价指标和与CO2浓度相关的评价指标。
另外，在实施方式1中，仅说明了与温度相关的制约条件，但除此之外，也可以追加与湿度及CO2浓度相关的制约条件。具体而言，作为制约条件，设定下述第一条件～第七条件中的任一个或两个以上的组合，其中，第一条件是将计划对象期间中的室内的温度维持在预先设定的舒适温度范围内的条件，第二条件是将计划对象期间中的室内的温度的时间变化率维持在预先设定的温度变化率内的条件，第三条件是将计划对象期间中的室内的湿度维持在预先设定的舒适湿度范围内的条件，第四条件是将计划对象期间中的室内的湿度的时间变化率维持在预先设定的湿度变化率内的条件，第五条件是将计划对象期间中的根据室内的温度及室内的湿度这两方而决定的温湿度舒适性维持在预先设定的舒适温湿度范围内的条件，第六条件是将计划对象期间中的室内的CO2浓度维持在预先设定的舒适CO2浓度范围内的条件，第七条件是将计划对象期间中的室内的CO2浓度的时间变化率维持在预先设定的CO2浓度变化率内的条件。
需要说明的是，在运转计划修正部34中，成为将计划对象期间置换成修正对象期间的情况的动作。图18是表示本发明的实施方式4的各种设定条件中的制约条件的详细例的图。如图18所示，除了温度制约条件之外，还追加了湿度制约条件、温湿度制约条件、CO2浓度制约条件。需要说明的是，作为舒适温湿度范围的一例，存在PMV(Predicted MeanVote，预测均值舒适性指标)等。另外，可以将第一条件至第七条件组合来作为满足由ASHRAE(American Society of Heating Refrigerating and Air-ConditioningEngineers，美国采暖制冷与空调工程师学会)确定的舒适性的制约条件。
(效果)
在上述说明的结构中，能够确立对不仅包括温度而且也包括湿度及CO2浓度的各种观点的舒适性予以考虑了的空调设备12的运转计划并进行修正。
实施方式5.
在实施方式1中，说明了室温的时间性的变动和室温的空间性的变动。这样的变动不是以使室温恒定为设定温度的方式使空调机运转所产生，而是作为制约条件通过允许室温在某舒适温度范围内推移所产生。
在本实施方式5中，说明产生这样的室温的时间性及空间性的变动的主要原因。具体而言，对通过运转计划确立部33执行的动作之一、即基于处理热负载的时间性的分散和处理热负载的空间性的分散的运转计划的确立进行说明。需要说明的是，对于与实施方式1～4相同的部分，省略其说明。
(空调机的特性)
首先，使用图19来说明空调机的一般的特性。图19是表示空调机的一般的特性的图。图19是相对于空调机的输出的空调效率(COP：Coefficient Of Performance，性能效率)的坐标图。COP表示输出(处理热量kW)相对于向空调机的输入(电力kW)之比。如图19所示，通常，空调机在低输出及高输出的范围内存在效率差的特性。在图19所示的一例中，空调机具有相对于额定输出60％为效率最高的特性。处理热负载的时间性的分散及处理热负载的空间性的分散是利用了这样的空调机特性的处理。
(处理热负载的时间性的分散的概要)
接下来，说明处理热负载的时间性的分散的概要。在处理热负载的时间性的分散中，空调运转的计划对象期间中的任一时间带的热负载的至少一部分在其他时间带进行处理。例如，如实施方式1中说明的那样，在系统具有基于热传导方程式的温度预测模型的情况下，这样的系统能够预测室温的时间变动。由此，这样的系统能够维持舒适温度范围并能够确立由基于时间性的分散的处理执行的运转计划。
具体而言，使某时间带的输出向空调效率高的输出推移，并对应于此变更其他时间带的输出。在图19的一例中，当在某时间带用于维持设定温度的输出例如比60％低时，使输出向提升的方向推移。另一方面，在其他时间带的任一个中使输出向降低的方向推移。在此，这样的降低方向上的推移包括空调效率升高那样的推移的情况和空调效率降低那样的推移的情况中的至少任一个，无论哪个都可以。
另一方面，当在某时间带用于维持设定温度的输出例如比60％高时，使输出向降低的方向推移。另一方面，在其他的时间的任一个中，使输出向提升的方向推移。在此，这样的提升方向上的推移包括空调效率升高那样的推移的情况和空调效率降低那样的推移的情况中的至少任一个，无论哪个都可以。
这样，若通过进行提升输出的方向上的推移和降低输出的方向上的推移，能够取得输出的均衡，在至少任一方向的推移中设定成空调效率高，则即使总计的处理热量相等，也能削减消耗能量。
(处理热负载的空间性的分散的概要)
接下来，说明处理热负载的空间性的分散的概要。在处理热负载的空间性的分散中，任一区域的热负载的至少一部分由被分配了相邻的区域的空调机来处理。如实施方式1中说明的那样，在系统具有基于热传导方程式的按照每个区域的热负载预测模型的情况下，这样的系统能够考虑区域间的热移动，并预测每个区域的室温和每个区域的热负载。由此，这样的系统能够维持舒适温度范围，并能够确立由基于空间性的分散的处理执行的运转计划。
具体而言，使某区域的输出向空调效率高的输出推移，并对应于此变更相邻的其他区域的输出。在图19的一例中，当在某区域用于维持设定温度的输出例如比60％低时，使输出向提升的方向推移。另一方面，在其他的区域的任一个中使输出向降低的方向推移。在此，这样的降低方向上的推移包括空调效率升高那样的推移的情况和空调效率降低那样的推移的情况中的至少任一个，无论哪个都可以。
另一方面，当在某区域用于维持设定温度的输出例如比60％高时，使输出向降低的方向推移。另一方面，在其他的区域的任一个中使输出向提升的方向推移。在此，这样的提升方向上的推移包括空调效率升高那样的推移的情况和空调效率降低那样的推移的情况中的至少任一个，无论哪个都可以。
这样，若通过进行提升输出的方向上的推移和降低输出的方向上的推移，能够取得输出的均衡，在至少任一方向的推移中设定成空调效率高，则即使总计的处理热量相等，也能削减消耗能量。
即，空调控制系统1按照每一时间带及区域那样的划分而使处理热量变更动作不同。例如，空调控制系统1在将提升空调效率的动作作为与第一划分对应的处理热量变更动作的情况下，作为与不同于第一划分的第二划分对应的处理热量的变更动作而进行抵消第一划分的处理热量的变更的动作。
例如，空调控制系统1在为了提升空调效率而选择了提升输出的动作来作为与时间带N对应的处理热量变更动作的情况下，作为与时间带M对应的处理热量变更动作而选择降低输出的动作。
另外，空调控制系统1在为了提升空调效率而选择了降低输出的动作来作为与时间带N对应的处理热量变更动作的情况下，作为与时间带M对应的处理热量变更动作而选择提升输出的动作。
另外，空调控制系统1在为了提升空调效率而选择了提升输出的动作来作为与区域A对应的处理热量变更动作的情况下，作为与区域A的相邻区域对应的处理热量变更动作而选择降低输出的动作。
另外，空调控制系统1在为了提升空调效率而选择了降低输出的动作来作为与区域A对应的处理热量变更动作的情况下，作为与区域A的相邻区域对应的处理热量变更动作而选择提升输出的动作。
(功能结构)
接下来，使用图20说明本实施方式5的实施运转计划的功能结构。图20是表示本发明的实施方式5的运转计划的功能结构的一例的图。图20是运转计划作成单元42的内部的功能结构的一例。需要说明的是，在以后的说明中，在本实施方式5中，将空调运转的计划的情况记载为日程。
(功能结构：分散方法选择部)
分散方法选择部141选择对处理热负载的时间性的分散进行处理的日程的作成和对处理热负载的空间性的分散进行处理的日程的作成中的任一个。在作成日程的过程中，通常，分散方法选择部141作成多个日程来作为最终的日程的候补。在多个日程的作成中，进行时间性的分散及空间性的分散中的哪一分散的选择方法没有特别限定。
例如，时间性的分散和空间性的分散可以周期性地依次选择。另外，可以基于过去的日程作成履历而优先选择消耗电力的削减效果或运行成本的削减效果中的削减效果高的任一方。另外，可以随机选择削减效果高的一方。即，只要择一地选择任一个即可。
(功能结构：时间性的分散日程作成部)
时间性的分散日程作成部142a作成对处理热负载的时间性的分散进行处理的日程。时间性的分散日程作成部142a包括区域选择部142a1、分散源时间带选择部142a2、热负载变更量决定部142a3、分散目标时间带选择部142a4、时间性的分散日程决定部142a5。
区域选择部142a1选择进行处理热负载的时间性的分散的区域。作为选择方法，例如，区域选择部142a1选择整个计划对象期间中的平均空调效率最差的区域，但没有特别限定。例如，区域选择部142a1可以在全部时间带及全部区域中，选择空调效率最差的空调机所分配的区域。另外，区域选择部142a1在对区域进行多次选择的情况下，可以周期性地依次选择各区域。另外，区域选择部142a1可以与空调效率无关地随机选择区域。即，只要择一地选择任一区域即可。
分散源时间带选择部142a2在通过区域选择部142a1选择的区域中，选择处理热负载的分散源的时间带。作为选择方法，例如，分散源时间带选择部142a2可以以例如5分钟间隔来分割计划对象期间，并选择被分割的时间带中的、被分配了该区域的空调机以最差的效率进行运转的时间带，但没有特别限定。例如，分散源时间带选择部142a2可以选择多个进行空调效率差的运转的时间带，并从这多个时间带中随机地选择时间带。即，只要择一地选择任一时间带即可。
热负载变更量决定部142a3在通过区域选择部142a1选择的区域中，决定通过分散源时间带选择部142a2选择的时间带的热负载变更量、即时间性地分散的热负载的量。作为决定方法，例如，只要热负载变更量决定部142a3将热负载变更量决定为空调效率成为最大的输出为止的变更量即可，没有特别限定。例如，热负载变更量决定部142a3可以将热负载变更量决定为预先设定的变更量。另外，热负载变更量决定部142a3可以将预先设定的变更量乘以随机系数所得到的量决定为热负载变更量。另外，热负载变更量决定部142a3可以根据热负载预测模型或温度预测模型的参数来推定能够维持舒适温度范围的变更量而决定热负载变更量。
分散目标时间带选择部142a4在通过区域选择部142a1选择的区域中，选择处理热负载的分散目标的时间带。作为选择方法，例如，分散目标时间带选择部142a4可以以例如5分钟间隔对计划对象期间进行分割，并选择被分割的时间带中的、被分配了该区域的空调机进行空调效率最差的运转的时间带，但是没有特别限定。例如，分散目标时间带选择部142a4也可以选择多个进行空调效率差的运转的时间带，并从这多个时间带之中随机地选择时间带。另外，分散目标时间带选择部142a4也可以从全部时间带之中随机地选择时间带。
另外，分散目标时间带选择部142a4在通过热负载变更量决定部142a3决定的热负载变更量为正值时，优先选择被分配给以比最大空调效率高的输出进行运转的空调机的时间带，而在通过热负载变更量决定部142a3决定的热负载变更量为负值时，优先选择被分配给以比最大空调效率低的输出进行运转的空调机的时间带。即，只要择一地选择任一时间带即可。
时间性的分散日程决定部142a5首先通过上述说明的各功能使热负载分散，之后再次计算计划对象期间的热负载。即，时间性的分散日程决定部142a5在通过热负载变更量决定部142a3决定的热负载变更量为正值的情况下，使通过区域选择部142a1选择的区域中的、分散源时间带的热负载增加热负载变更量，使分散目标时间带的热负载减少热负载变更量。
另一方面，时间性的分散日程决定部142a5在通过热负载变更量决定部142a3决定的热负载变更量为负值的情况下，使通过区域选择部142a1选择的区域中的、分散源时间带的热负载减少热负载变更量，并使分散目标时间带的热负载增加热负载变更量。
然后，时间性的分散日程决定部142a5求出用于对这样再次计算的热负载进行处理的空调运转，决定基于时间性的分散的临时日程。
(功能：空间性的分散日程作成部)
空间性的分散日程作成部142b作成进行处理热负载的空间性的分散的日程。空间性的分散日程作成部142b包括时间带选择部142b1、分散源区域选择部142b2、热负载变更量决定部142b3、分散目标区域选择部142b4、空间性的分散日程决定部142b5。
时间带选择部142b1选择进行处理热负载的空间性的分散的时间带。作为选择方法，例如，时间带选择部142b1只要选择全部区域的总计的平均空调效率最差的时间带即可，没有特别限定。例如，时间带选择部142b1可以在全部时间带及全部区域中选择空调效率最差的空调机存在的时间带。另外，时间带选择部142b1在对时间带进行多次选择的情况下，可以周期性地依次选择各时间带。另外，时间带选择部142b1可以与空调效率无关地随机选择时间带。即，只要择一地选择任一时间带即可。
分散源区域选择部142b2在通过时间带选择部142b1选择的时间带中，选择处理热负载的分散源的区域。作为选择方法，例如，分散源区域选择部142b2选择空调机进行空调效率最差的运转的区域，但没有特别限定。例如，分散源区域选择部142b2可以选择多个进行空调效率差的运转的区域，并从这多个区域之中随机地选择区域。另外，分散源区域选择部142b2可以从全部区域之中随机地选择区域。即，只要择一地选择任一个区域即可。
热负载变更量决定部142b3在通过时间带选择部142b1选择的时间带中，决定与通过分散源区域选择部142b2选择的区域对应的热负载变更量、即空间性地分散的热负载的量。作为决定方法，例如，热负载变更量决定部142b3将热负载变更量决定为空调效率成为最大的输出为止的变更量，但没有特别限定。例如，热负载变更量决定部142b3可以将热负载变更量决定为预先设定的变更量。另外，热负载变更量决定部142b3可以将预先设定的变更量乘以随机的系数而得到的量决定为热负载变更量。另外，热负载变更量决定部142b3可以根据热负载预测模型或温度预测模型的参数来推定能够维持舒适温度范围的变更量并决定热负载变更量。
分散目标区域选择部142b4在通过时间带选择部142b1选择的时间带中，选择处理热负载的分散目标的区域。作为选择方法，例如，分散目标区域选择部142b4只要选择空调机进行空调效率最差的运转的区域即可，没有特别限定。例如，分散目标区域选择部142b4可以选择多个进行空调效率差的运转的区域，并从这多个区域之中随机地选择区域。另外，分散目标区域选择部142b4可以从全部区域之中随机地选择区域。
另外，分散目标区域选择部142b4在通过热负载变更量决定部142b3决定的热负载变更量为正值时，优先选择被分配给以比最大空调效率高的输出进行运转的空调机的区域，在通过热负载变更量决定部142b3决定的热负载变更量为负值时，优先选择被分配给以比最大空调效率低的输出进行运转的空调机的区域。即，只要择一地选择任一个区域即可。
空间性的分散日程决定部142b5首先在通过上述说明的各功能使热负载分散之后，再次计算计划对象期间中的热负载。即，空间性的分散日程决定部142b5在通过热负载变更量决定部142b3决定的热负载变更量为正值的情况下，使通过时间带选择部142b1选择的时间带中的、分散源区域的热负载增加热负载变更量，并使分散目标区域的热负载减少热负载变更量。
另一方面，空间性的分散日程决定部142b5在通过热负载变更量决定部142a3决定的热负载变更量为负值的情况下，使通过时间带选择部142b1选择的时间带中的、分散源区域的热负载减少热负载变更量，使分散目标区域的热负载增加热负载变更量。然后，空间性的分散日程决定部142b5求出用于对这样再次计算的热负载进行处理的空调运转，并决定基于空间性的分散的临时日程。
(动作)
接下来，使用图21～23对以上述说明的功能结构为前提的动作例进行说明。图21是说明本发明的实施方式5的运转计划的作成动作例的流程图。图22是说明本发明的实施方式5的处理热负载的时间性的分散处理的流程图。图23是说明本发明的实施方式5的处理热负载的空间性的分散处理的流程图。
图21是表示本发明的实施方式5的运转计划即日程的作成例的流程图。如图21所示，包括初始日程作成处理、分散方法选择处理、时间性的分散处理、空间性的分散处理、温度预测处理、日程候补更新处理、结束判定处理。
如图22所示，时间性的分散处理包括区域选择处理、分散源时间带选择处理、热负载变更量决定处理、分散目标时间带选择处理、时间性的分散日程决定处理。
如图23所示，空间性的分散处理包括时间带选择处理、分散源区域选择处理、热负载变更量决定处理、分散目标区域选择处理、空间性的分散日程决定处理。
(初始日程作成处理)
(步骤S201)
空调控制系统1作成无分散的日程。即，空调控制系统1作成假定了处理热负载未分散的状态的空调运转的日程。
(步骤S202)
空调控制系统1将作成的日程作为日程候补。
(步骤S203)
空调控制系统1求出与日程候补对应的评价指标。
(分散方法选择处理)
(步骤S204)
空调控制系统1选择处理热负载的空间性的分散及处理热负载的时间性的分散中的某一个。空调控制系统1在选择了处理热负载的时间性的分散的情况下，进入步骤S205。另一方面，空调控制系统1在选择了处理热负载的空间性的分散的情况下，进入步骤S206。
(处理热负载的时间性的分散处理)
(步骤S205)
空调控制系统1执行处理热负载的时间性的分散处理，关于详情在后文叙述。处理热负载的时间性的分散处理的结果是决定临时日程。
(处理热负载的空间性的分散处理)
(步骤S206)
空调控制系统1执行处理热负载的空间性的分散处理，关于详情在后文。处理热负载的空间性的分散处理的结果是决定临时日程。
(温度预测处理)
(步骤S207)
空调控制系统1预测假定为执行临时日程时的计划对象期间的室内的温度。
(步骤S208)
空调控制系统1判定是否维持舒适温度范围。空调控制系统1在维持舒适温度范围的情况下，进入步骤S209。另一方面，空调控制系统1在不维持舒适温度范围的情况下，进入步骤S212。
即，空调控制系统1预测与在步骤S205或步骤S206中决定的临时日程对应的计划对象期间的温度。在预测室温无法维持舒适温度范围的情况下，不进行与临时日程对应的评价，而是进入步骤S212。
(日程候补更新处理)
(步骤S209)
空调控制系统1求出与临时日程对应的评价指标。
(步骤S210)
空调控制系统1判定与临时日程对应的评价指标的值是否比与日程候补对应的评价指标的值减少。空调控制系统1在与临时日程对应的评价指标的值比与日程候补对应的评价指标的值减少的情况下，进入步骤S211。另一方面，空调控制系统1在与临时日程对应的评价指标的值比与日程候补对应的评价指标的值未减少的情况下，进入步骤S212。
(步骤S211)
空调控制系统1将临时日程作为新的日程候补。
即，空调控制系统1进行与通过步骤S205或步骤S206决定的临时日程对应的评价指标的计算。空调控制系统1在评价指标比当前的日程候补小的情况下，将临时日程作为新的日程候补。
需要说明的是，空调控制系统1即使在评价指标比当前的日程候补大的情况下，也可以随机地将临时日程作为新的日程候补。
(结束判定处理)
(步骤S212)
空调控制系统1判定是否满足结束条件。空调控制系统1在满足结束条件的情况下，进入步骤S213。另一方面，空调控制系统1在不满足结束条件的情况下，进入步骤S204。
(步骤S213)
空调控制系统1输出当前的日程候补作为最终的日程。
即，空调控制系统1判定是否结束日程作成的处理。例如，空调控制系统1在评价指标比规定的目标值小的情况下，结束日程作成，但是结束条件没有特别限定。
例如，空调控制系统1在日程作成所需的时间超过了规定的时间的情况下，结束日程作成。另外，空调控制系统1在日程候补的评价指标的减少比规定的减少率小的情况下，结束日程作成。另外，空调控制系统1在日程候补的更新未进行规定次数以上的情况下，结束日程作成。
(处理热负载的时间性的分散处理)
(区域选择处理)
(步骤S231)
空调控制系统1选择进行处理热负载的时间性的分散的区域。
(分散源时间带选择处理)
(步骤S232)
空调控制系统1选择与选择的区域对应的处理热负载的分散源的时间带。
(热负载变更量决定处理)
(步骤S233)
空调控制系统1决定与选择的区域及选择的时间带对应的热负载变更量。即，空调控制系统1决定时间地分散的热负载的量。
(分散目标时间带选择处理)
(步骤S234)
空调控制系统1选择与选择的区域对应的处理热负载的分散目标的时间带。
(时间性的分散日程决定处理)
(步骤S235)
空调控制系统1判定热负载变更量为何种。空调控制系统1在热负载变更量为正值的情况下，进入步骤S236。另一方面，空调控制系统1在热负载变更量为负值的情况下，进入步骤S238。
(步骤S236)
空调控制系统1使与分散源的时间带对应的热负载增加热负载变更量。
(步骤S237)
空调控制系统1使与分散目标的时间带对应的热负载减少热负载变更量。
(步骤S238)
空调控制系统1使与分散源的时间带对应的热负载减少热负载变更量。
(步骤S239)
空调控制系统1使与分散目标的时间带对应的热负载增加热负载变更量。
(步骤S240)
空调控制系统1求出用于对再次计算的热负载进行处理的日程。
(步骤S241)
空调控制系统1将求出的日程作为基于时间性的分散的临时日程而结束处理。
即，空调控制系统1首先假定使处理热负载分散之后的状态，再次计算计划对象期间的热负载。即，在步骤S233中决定的热负载变更量为正值的情况下，使在步骤S232中选择的分散源时间带的热负载增加热负载变更量，并使在步骤S234中选择的分散目标时间带的热负载减少热负载变更量。
另一方面，空调控制系统1在步骤S233中决定的热负载变更量为负值的情况下，使在步骤S232中选择的分散源时间带的热负载减少热负载变更量，并使在步骤S234中选择的分散目标时间带的热负载增加热负载变更量。然后，空调控制系统1求出用于对这样再次计算的热负载进行处理的空调运转，并作为基于时间性的分散的临时日程。
(处理热负载的空间性的分散处理)
(时间带选择处理)
(步骤S261)
空调控制系统1选择进行处理热负载的空间性的分散的时间带。
(分散源区域选择处理)
(步骤S262)
空调控制系统1选择与选择的时间带对应的处理热负载的分散源的区域。
(热负载变更量决定处理)
(步骤S263)
空调控制系统1决定与选择的时间带及选择的区域对应的热负载变更量。即，空调控制系统1决定空间性地分散的热负载的量。
(分散目标区域选择处理)
(步骤S264)
空调控制系统1选择与选择的区域对应的处理热负载的分散目标的区域。
(空间性的分散日程决定处理)
(步骤S265)
空调控制系统1判定热负载变更量为何种。空调控制系统1在热负载变更量为正值的情况下，进入步骤S266。另一方面，空调控制系统1在热负载变更量为负值的情况下，进入步骤S268。
(步骤S266)
空调控制系统1使与分散源的区域对应的热负载增加热负载变更量。
(步骤S267)
空调控制系统1使与分散目标的区域对应的热负载减少热负载变更量。
(步骤S268)
空调控制系统1使与分散源的区域对应的热负载减少热负载变更量。
(步骤S269)
空调控制系统1使与分散目标的区域对应的热负载增加热负载变更量。
(步骤S270)
空调控制系统1求出用于对再次计算的热负载进行处理的日程。
(步骤S271)
空调控制系统1将求出的日程作为基于空间性的分散的临时日程。
即，空调控制系统1首先假定使处理热负载分散后的状态，再次计算计划对象期间的热负载。即，空调控制系统1在步骤S263中决定的热负载变更量为正值的情况下，使在步骤S262中选择的分散源区域的热负载增加热负载变更量，并使在步骤S264中选择的分散目标区域的热负载减少热负载变更量。
另一方面，空调控制系统1在步骤S263中决定的热负载变更量为负值的情况下，使在步骤S262中选择的分散源区域的热负载减少热负载变更量，并使在步骤S264中选择的分散目标区域的热负载增加热负载变更量。然后，空调控制系统1求出用于对这样再次计算的热负载进行处理的空调运转，作为基于空间性的分散的临时日程。
(时间性的分散及空间性的分散中的仅一方)
需要说明的是，在上述的说明中，说明了进行处理热负载的时间性的分散和处理热负载的空间性的分散中的至少任一方的方法，但是没有特别限定。例如，可以仅是时间性的分散，也可以仅是空间性的分散。
(设定温度的变更)
需要说明的是，在本实施方式5中，说明了为了使热负载分散而直接决定热负载变更量的方法。也可以取代于此，按照各时间带及各区域而设定不同的目标温度。通过变更目标温度的设定，空调设备12事实上进行变更了处理热负载的运转。这样的目标温度的设定可以是室内机12b保有的设定温度，也可以是安装于空调控制器11等的软件的内部信息。
(效果)
这样，考虑空调机的特性、室温的时间变动及区域间的热移动等，至少以时间性及空间性中的任一方式使处理热负载分散，由此能够将室温维持在舒适温度范围，并能够综合性地进行空调效率高的空调运转，因此能够削减消耗电力量。
符号说明
1空调控制系统，11空调控制器，12空调设备，12a室外机，12b室内机，12c换气设备，12d全热交换器，12e加湿器，12f除湿器，12g加热器，12h新风单元，13空调网络，14设备连接用控制器，15空调控制用计算机，16通用网络，19传感器，31条件设定部，32热负载预测部，33运转计划确立部，34运转计划修正部，35数据计测部，36控制指令部，41热负载预测单元，42运转计划作成单元，43温度预测单元，44计划评价单元，46温度误差评价单元，47温度预测单元，48修正计划作成单元，49修正计划评价单元，61被区域分割后的底板，62相邻区域，63按照区域的室温变动曲线，71、72、81、82制约条件，91、101湿度预测单元，92、102 CO2浓度预测单元，141分散方法选择部，142a时间性的分散日程作成部，142a1区域选择部，142a2分散源时间带选择部，142a3热负载变更量决定部，142a4分散目标时间带选择部，142a5时间性的分散日程决定部，142b空间性的分散日程作成部，142b1时间带选择部，142b2分散源区域选择部，142b3热负载变更量决定部，142b4分散目标区域选择部，142b5空间性的分散日程决定部。

Claims (13)

1.一种空调控制系统，对设置于建筑物的空调设备进行控制，其特征在于，具备：
热负载预测部，其基于被提供的热负载预测用数据来预测所述空调设备处理的热量的时间变化；
运转计划确立部，其在将总计的处理热负载形成为相同或形成在规定量的差的范围内并将室内的温度维持在规定的舒适温度范围内的第一制约条件下，以削减作为评价指标的所述空调设备的消耗电力量或运行成本中的任一个的方式事先确立空调运转的计划对象期间中的所述空调设备的运转计划；
运转计划修正部，其在按照所述运转计划执行所述空调设备的控制的过程中，以规定的周期来修正所述运转计划；以及
温度传感器，其测定所述室内的温度，
所述运转计划确立部和所述运转计划修正部具有基于被提供的温度预测用数据来预测所述室内的温度的时间变化的温度预测单元，
所述运转计划修正部在通过所述温度传感器测定的实测温度与在所述运转计划的确立时预测的基于所述运转计划确立部的预测温度不同的情况下，预测所述计划对象期间中的进行修正的期间即修正对象期间的所述室内的温度的时间变化，在所述修正对象期间中的1个或多个时刻，以将通过该运转计划修正部预测的预测温度与通过所述运转计划确立部预测的预测温度的误差收敛于规定的允许变动幅度内的情况作为第二制约条件，以使所述评价指标在所述第一制约条件下成为最小的方式修正所述运转计划。
2.根据权利要求1所述的空调控制系统，其特征在于，
在所述第一制约条件中组合有将所述计划对象期间中的所述室内的温度的时间变化率维持在预先设定的温度变化率内的制约。
3.根据权利要求1或2所述的空调控制系统，其特征在于，
所述运转计划确立部在不满足所述第一制约条件的所述空调设备的运转模式中，将对从所述第一制约条件背离的背离量进行了权重加权得到的值与所述评价指标相加所得到的值再定义为所述评价指标，并基于所述再定义的所述评价指标来确立所述运转计划。
4.根据权利要求1或2所述的空调控制系统，其特征在于，
所述运转计划修正部在不满足所述第一制约条件及所述第二制约条件的所述空调设备的运转模式中，将对从所述第一制约条件及所述第二制约条件背离的背离量进行了权重加权得到的值与所述评价指标相加所得到的值再定义为所述评价指标，并基于所述再定义的所述评价指标来修正所述运转计划。
5.根据权利要求1或2所述的空调控制系统，其特征在于，
所述运转计划确立部在所述第一制约条件中组合有如下的制约：
将与所述计划对象期间包含的第一期间对应的消耗电力抑制为第一目标电力以下，
将所述计划对象期间中的除了所述第一期间之外的期间的消耗电力抑制为第二目标电力以下，
将与比所述第一期间靠前的期间即第二期间对应的舒适温度范围设定为和与所述第一期间对应的舒适温度范围不同的范围。
6.根据权利要求1或2所述的空调控制系统，其特征在于，
所述运转计划确立部在所述第一制约条件中组合有如下的制约：
将与所述计划对象期间包含的第一期间对应的消耗电力抑制为第一目标电力以下，
将所述计划对象期间中的除了所述第一期间之外的期间的消耗电力抑制为第二目标电力以下，
将与比所述计划对象期间包含的第一期间靠前的期间即第二期间对应的设定温度设定为和与所述第一期间对应的设定温度不同的范围。
7.根据权利要求5所述的空调控制系统，其特征在于，
在与所述第一期间对应的舒适温度满足所述第一制约条件之前，所述运转计划确立部反复进行逐级降低与所述第二期间对应的舒适温度范围或与所述第二期间对应的设定温度的设定、以及逐级延长所述第二期间的设定。
8.根据权利要求1或2所述的空调控制系统，其特征在于，
所述空调控制系统还具备下述第一组和第二组中的至少一组以上，
所述第一组包括：湿度传感器，其测定所述空调设备的空调对象空间即所述室内的湿度；及湿度预测部，其基于被提供的湿度预测用数据来预测所述室内的湿度的时间变化，
所述第二组包括：CO2传感器，其测定所述空调设备的空调对象空间即所述室内的CO2浓度；及CO2浓度预测部，其基于被提供的CO2浓度预测用数据来预测所述室内的CO2浓度的时间变化。
9.根据权利要求8所述的空调控制系统，其特征在于，
在所述评价指标中组合有所述计划对象期间中的所述空调设备的温度从设定温度偏离的偏离程度、所述计划对象期间中的所述室内的温度的时间变化率、所述计划对象期间中的所述室内的湿度从设定湿度偏离的偏离程度、所述计划对象期间中的所述室内的湿度的时间变化率、所述计划对象期间中的所述室内的CO2浓度从设定CO2浓度偏离的偏离程度、以及所述计划对象期间中的所述室内的CO2浓度的时间变化率中的任一个或两个以上。
10.根据权利要求9所述的空调控制系统，其特征在于，
在所述第一制约条件中组合有下述第一条件、第二条件、第三条件、第四条件、第五条件、第六条件中的任一个或两个以上的条件，
所述第一条件是将所述计划对象期间中的所述室内的温度的时间变化率维持在预先设定的温度变化率内的条件，
所述第二条件是将所述计划对象期间中的所述室内的湿度维持在预先设定的舒适湿度范围内的条件，
所述第三条件是将所述计划对象期间中的所述室内的湿度的时间变化率维持在预先设定的湿度变化率内的条件，
所述第四条件是将所述计划对象期间中的根据所述室内的温度及所述室内的湿度这两方决定的温湿度舒适性维持在预先设定的舒适温湿度范围内的条件，
所述第五条件是将所述计划对象期间中的所述室内的CO2浓度维持在预先设定的舒适CO2浓度范围内的条件，
所述第六条件是将所述计划对象期间中的所述室内的CO2浓度的时间变化率维持在预先设定的CO2浓度变化率内的条件。
11.一种空调控制方法，对设置于建筑物的空调设备进行控制，其特征在于，执行：
热负载预测步骤，其中，基于被提供的热负载预测用数据来预测所述空调设备处理的热量的时间变化；
运转计划确立步骤，其中，在将总计的处理热负载形成为相同或形成在规定量的差的范围内并将室内的温度维持在规定的舒适温度范围内的第一制约条件下，以削减作为评价指标的所述空调设备的消耗电力量或运行成本中的任一个的方式事先确立空调运转的计划对象期间中的所述空调设备的运转计划；
运转计划修正步骤，其中，在按照所述运转计划执行所述空调设备的控制的过程中，以规定的周期来修正所述运转计划；以及
测定步骤，其中，测定所述室内的温度，
在所述运转计划确立步骤和所述运转计划修正步骤中，
基于被提供的温度预测用数据来预测所述室内的温度的时间变化，
以将在所述运转计划修正步骤中预测的预测温度与在所述运转计划确立步骤中预测的预测温度的误差收敛于规定的允许变动幅度的情况作为第二制约条件，
以使所述评价指标在所述第一制约条件下成为最小的方式修正所述运转计划。
12.根据权利要求11所述的空调控制方法，其特征在于，
在所述运转计划确立步骤中，
将与所述计划对象期间包含的第一期间对应的消耗电力抑制为第一目标电力以下，
将与比所述第一期间靠前的期间即第二期间对应的舒适温度范围设定为和与所述第一期间对应的舒适温度范围不同的范围。
13.根据权利要求12所述的空调控制方法，其特征在于，
在所述运转计划确立步骤中，
作为所述第一制约条件，包括如下条件：
将与所述第一期间对应的消耗电力抑制为第一目标电力以下；以及将所述计划对象期间中的除了所述第一期间之外的期间的消耗电力抑制为第二目标电力以下。
CN201480022799.2A 2013-04-22 2014-02-06 空调控制系统及空调控制方法 Active CN105143781B (zh)

Applications Claiming Priority (3)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2013089269 2013-04-22
JP2013-089269 2013-04-22
PCT/JP2014/052805 WO2014174871A1 (ja) 2013-04-22 2014-02-06 空調制御システム及び空調制御方法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN105143781A CN105143781A (zh) 2015-12-09
CN105143781B true CN105143781B (zh) 2017-10-27

Family

ID=51791456

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201480022799.2A Active CN105143781B (zh) 2013-04-22 2014-02-06 空调控制系统及空调控制方法

Country Status (5)

Country Link
US (1) US9784464B2 (zh)
EP (1) EP2990734B1 (zh)
JP (1) JP5951120B2 (zh)
CN (1) CN105143781B (zh)
WO (1) WO2014174871A1 (zh)

Families Citing this family (55)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2013105087A1 (en) * 2012-01-12 2013-07-18 Lncon Systems Ltd. Chiller control
KR102336642B1 (ko) * 2014-08-21 2021-12-07 삼성전자 주식회사 온도 조절 방법 및 장치
US10871756B2 (en) * 2014-08-26 2020-12-22 Johnson Solid State, Llc Temperature control system and methods for operating same
JP6527374B2 (ja) * 2015-04-13 2019-06-05 アズビル株式会社 情報提示装置、情報提示方法および情報提示システム
EP3299975B1 (en) * 2015-05-18 2023-08-23 Mitsubishi Electric Corporation Indoor environment model creation device
JP6652339B2 (ja) * 2015-07-15 2020-02-19 株式会社東芝 空調制御装置、空調制御システム、空調制御方法および空調制御プログラム
CN106979580B (zh) * 2016-01-19 2019-08-09 台达电子工业股份有限公司 空调的空气侧设备的能源优化系统及能源优化方法
TWI598541B (zh) 2016-01-19 2017-09-11 台達電子工業股份有限公司 空調的空氣側設備的能源最佳化系統及能源最佳化方法
JP6503305B2 (ja) * 2016-01-25 2019-04-17 株式会社日立情報通信エンジニアリング 空調制御システム、空調計画装置、及び、計画方法
US20220107105A1 (en) * 2016-02-12 2022-04-07 Goodman Manufacturing Company LP Systems and methods for air temperature control using a target time based control plan
WO2017145465A1 (ja) * 2016-02-25 2017-08-31 三菱電機株式会社 空気調和システム
CN105605746A (zh) * 2016-03-09 2016-05-25 浙江奥乐智能系统工程有限公司 一种基于拟人情感的在线决策控制温湿度方法
WO2017170039A1 (ja) * 2016-03-31 2017-10-05 日本電気株式会社 熱モデル作成装置、方法およびプログラム
CN109642746A (zh) * 2016-08-04 2019-04-16 夏普株式会社 空调控制系统
CN106225172A (zh) * 2016-08-17 2016-12-14 珠海格力电器股份有限公司 空调控制装置、方法及系统
JP2018060271A (ja) * 2016-10-03 2018-04-12 富士通株式会社 管理装置、管理装置の制御方法、管理装置の制御プログラム及び情報処理システム
US10088192B2 (en) * 2016-10-06 2018-10-02 Google Llc Thermostat algorithms and architecture for efficient operation at low temperatures
JP6625240B2 (ja) * 2016-11-16 2019-12-25 三菱電機株式会社 空気調和制御装置及び空気調和制御方法
US20180238572A1 (en) * 2017-02-21 2018-08-23 Sunpower Corporation Modeling and controlling heating, ventilation, and air conditioning systems
US10641514B2 (en) * 2017-03-03 2020-05-05 Andreas Hieke Methods of increasing the average life time of building materials as well as reducing the consumption of other resources associated with operating buildings
WO2018183710A1 (en) * 2017-03-31 2018-10-04 Honeywell International Inc. Providing a comfort dashboard
CN107062548B (zh) * 2017-04-25 2019-10-15 天津大学 一种基于参数序列化的中央空调变负载率调节控制方法
JP6834773B2 (ja) * 2017-05-22 2021-02-24 富士通株式会社 管理装置、データセンタ管理プログラム、データセンタ管理方法及びデータセンタシステム
EP3617607B1 (en) * 2017-07-05 2024-01-03 Mitsubishi Electric Corporation Operation control device, air conditioning system, operation control method, and operation control program
KR102379638B1 (ko) * 2017-09-27 2022-03-29 삼성전자주식회사 공기조화장치 및 그의 제어 방법
JP7074481B2 (ja) * 2018-01-16 2022-05-24 株式会社東芝 車両空調制御装置、車両の空調制御方法及びプログラム
KR102472214B1 (ko) * 2018-02-28 2022-11-30 삼성전자주식회사 에어 컨디셔닝 시스템에서 복합 제어 장치 및 방법
US10962249B2 (en) * 2018-03-20 2021-03-30 Panasonic Intellectual Property Management Co., Ltd. Air conditioning apparatus and air conditioning control method
JP2019163920A (ja) * 2018-03-20 2019-09-26 パナソニックＩｐマネジメント株式会社 空気調和装置及び空調制御方法
EP3621050B1 (en) 2018-09-05 2022-01-26 Honeywell International Inc. Method and system for improving infection control in a facility
JP7219392B2 (ja) * 2018-09-11 2023-02-08 ダイキン工業株式会社 空調制御システム
TWI699500B (zh) * 2019-06-20 2020-07-21 群光電能科技股份有限公司 空調負荷調整系統及空調負荷調整方法
JP6799047B2 (ja) * 2018-11-19 2020-12-09 ファナック株式会社 暖機運転評価装置、暖機運転評価方法及び暖機運転評価プログラム
CN109595762A (zh) * 2018-11-30 2019-04-09 广东美的制冷设备有限公司 一种运行控制方法、空气机及计算机可读存储介质
US10978199B2 (en) 2019-01-11 2021-04-13 Honeywell International Inc. Methods and systems for improving infection control in a building
CN113728205B (zh) * 2019-06-25 2022-07-12 日立江森自控空调有限公司 空调装置、运转控制方法以及存储介质
CN112460768B (zh) * 2019-09-09 2022-04-19 约克广州空调冷冻设备有限公司 用于控制空调系统的方法及使用其的空调系统
CN110687251B (zh) * 2019-09-19 2022-06-10 广东电网有限责任公司广州供电局 控制柜及其湿度预警方法和装置
CN110925974B (zh) * 2019-12-09 2021-08-03 广东美的暖通设备有限公司 空调器及其输出参数的控制方法和控制装置
JP2021143810A (ja) * 2020-03-13 2021-09-24 東京瓦斯株式会社 空調システム
US11620594B2 (en) 2020-06-12 2023-04-04 Honeywell International Inc. Space utilization patterns for building optimization
US11783658B2 (en) 2020-06-15 2023-10-10 Honeywell International Inc. Methods and systems for maintaining a healthy building
US11783652B2 (en) 2020-06-15 2023-10-10 Honeywell International Inc. Occupant health monitoring for buildings
US11914336B2 (en) 2020-06-15 2024-02-27 Honeywell International Inc. Platform agnostic systems and methods for building management systems
US11823295B2 (en) 2020-06-19 2023-11-21 Honeywell International, Inc. Systems and methods for reducing risk of pathogen exposure within a space
US11184739B1 (en) 2020-06-19 2021-11-23 Honeywel International Inc. Using smart occupancy detection and control in buildings to reduce disease transmission
US11619414B2 (en) 2020-07-07 2023-04-04 Honeywell International Inc. System to profile, measure, enable and monitor building air quality
US11402113B2 (en) 2020-08-04 2022-08-02 Honeywell International Inc. Methods and systems for evaluating energy conservation and guest satisfaction in hotels
US11894145B2 (en) 2020-09-30 2024-02-06 Honeywell International Inc. Dashboard for tracking healthy building performance
US11372383B1 (en) 2021-02-26 2022-06-28 Honeywell International Inc. Healthy building dashboard facilitated by hierarchical model of building control assets
US11662115B2 (en) 2021-02-26 2023-05-30 Honeywell International Inc. Hierarchy model builder for building a hierarchical model of control assets
US11474489B1 (en) 2021-03-29 2022-10-18 Honeywell International Inc. Methods and systems for improving building performance
CN113685991B (zh) * 2021-08-02 2023-01-13 重庆海尔空调器有限公司 用于智能空调的控制方法及装置、智能空调
CN117906253A (zh) * 2022-10-11 2024-04-19 广东美的制冷设备有限公司 空调的控制方法、空调器及计算机可读存储介质
CN116489978B (zh) * 2023-06-25 2023-08-29 杭州电瓦特科技有限公司 一种基于人工智能的机房节能优化控制系统

Citations (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2006029694A (ja) * 2004-07-16 2006-02-02 Shimizu Corp マルチエアコンの分散制御システム
JP2008082641A (ja) * 2006-09-28 2008-04-10 Shimizu Corp 蓄熱槽熱源システムの制御装置及び制御方法
JP2010032072A (ja) * 2008-07-25 2010-02-12 Suntech Co Ltd 消費電力制御装置、冷却システム及び消費電力制御方法
CN101782258A (zh) * 2009-01-19 2010-07-21 中华电信股份有限公司 空调节能方法
CN102128481A (zh) * 2010-01-20 2011-07-20 珠海格力电器股份有限公司 空调器及其控制方法及装置
JP2011144956A (ja) * 2010-01-12 2011-07-28 Mitsubishi Electric Corp 空気調和機の制御装置
JP2011214794A (ja) * 2010-04-01 2011-10-27 Mitsubishi Electric Corp 空調システム制御装置
CN102261717A (zh) * 2010-05-24 2011-11-30 珠海格力电器股份有限公司 空调器控制方法及装置、空调器

Family Cites Families (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH06102908A (ja) 1992-09-24 1994-04-15 Hitachi Ltd 需要予測装置
JP2913584B2 (ja) 1997-01-10 1999-06-28 ヤキィー株式会社 設定温度可変制御による空気調和機冷凍機デマンドコントロール装置
CA2742894A1 (en) * 2011-05-31 2012-11-30 Ecobee Inc. Hvac controller with predictive set-point control
US9016593B2 (en) * 2011-07-11 2015-04-28 Ecobee, Inc. HVAC controller with dynamic temperature compensation

Patent Citations (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2006029694A (ja) * 2004-07-16 2006-02-02 Shimizu Corp マルチエアコンの分散制御システム
JP2008082641A (ja) * 2006-09-28 2008-04-10 Shimizu Corp 蓄熱槽熱源システムの制御装置及び制御方法
JP2010032072A (ja) * 2008-07-25 2010-02-12 Suntech Co Ltd 消費電力制御装置、冷却システム及び消費電力制御方法
CN101782258A (zh) * 2009-01-19 2010-07-21 中华电信股份有限公司 空调节能方法
JP2011144956A (ja) * 2010-01-12 2011-07-28 Mitsubishi Electric Corp 空気調和機の制御装置
CN102128481A (zh) * 2010-01-20 2011-07-20 珠海格力电器股份有限公司 空调器及其控制方法及装置
JP2011214794A (ja) * 2010-04-01 2011-10-27 Mitsubishi Electric Corp 空調システム制御装置
CN102261717A (zh) * 2010-05-24 2011-11-30 珠海格力电器股份有限公司 空调器控制方法及装置、空调器

Also Published As

Publication number Publication date
US20160018124A1 (en) 2016-01-21
EP2990734A4 (en) 2016-12-21
CN105143781A (zh) 2015-12-09
EP2990734A1 (en) 2016-03-02
WO2014174871A1 (ja) 2014-10-30
JP5951120B2 (ja) 2016-07-13
JPWO2014174871A1 (ja) 2017-02-23
EP2990734B1 (en) 2018-12-26
US9784464B2 (en) 2017-10-10

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN105143781B (zh) 空调控制系统及空调控制方法
CN105324614B (zh) 空调系统控制装置以及空调系统控制方法
Metallidou et al. Energy efficiency in smart buildings: IoT approaches
JP6976976B2 (ja) マルチレベルモデル予測制御のシステムと方法
CN104807137A (zh) 空调温湿度的控制方法和装置
CN104246384A (zh) 空气调节机控制装置和空气调节机控制程序
KR101133894B1 (ko) 건물의 에너지 관리 방법, 관리서버 및 기록매체
JP2011179722A (ja) 空調制御システム
CN104160217A (zh) 空调控制装置以及存储介质
WO2014091784A1 (ja) エネルギー管理サーバ、エネルギー管理方法およびプログラム
Altayeva et al. Multi-objective optimization for smart building energy and comfort management as a case study of smart city platform
Rezeka et al. Management of air-conditioning systems in residential buildings by using fuzzy logic
CA3058316A1 (en) Systems and methods of predicting energy usage
JP2007315613A (ja) 空調システムの制御装置
US20200209820A1 (en) System and method for improving the energy management of hvac equipment
Yang et al. Control strategy optimization for energy efficiency and comfort management in HVAC systems
JP7117443B1 (ja) 需要調整管理サーバ、需要調整管理方法、需要調整管理プログラム
CN113283649B (zh) 供需协同运行能效控制方法、装置、设备和介质
Ghaddar et al. Optimized selection and operation of the combined chilled ceiling system and displacement ventilation
Reena et al. Real-time occupancy based hvac control using interval type-2 fuzzy logic system in intelligent buildings
CA3146454A1 (en) Predictive building air flow management for indoor comfort thermal energy storage with grid enabled buildings
KR20220067605A (ko) Ai서버를 이용한 고효율 건물에너지관리시스템을 위한 제어알고리즘
JP7474286B2 (ja) 空調熱源制御装置、空調熱源制御方法、及び空調熱源制御プログラム
Lim Use of Sankey Diagrams to Model Building Energy Flow and Visualize Savings from Optimizing Air Delivery Systems
US20230235908A1 (en) Predictive building air flow management for indoor comfort thermal energy storage with grid enabled buildings

Legal Events

Date Code Title Description
C06 Publication
PB01 Publication
C10 Entry into substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant