CN106461255B - 空调控制装置以及空调控制方法 - Google Patents

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Abstract

控制算法数据库(121)存储用于控制空气调节机的多个种类的控制算法。特性数据库(123)存储设置有空气调节机的建筑物固有的特性数据。环境数据获取部(131)控制通信部(11)，获取建筑物内外的环境数据。预测部(132)根据获取到的环境数据和特性数据，分别执行将各控制算法用于空气调节机的控制的仿真，分别预测针对各控制算法的控制结果。选择部(133)通过根据节能性以及舒适性分别评价预测出的各控制结果，选择各控制算法中的任意的控制算法。控制部(134)根据选择出的控制算法，控制空气调节机。

Description

空调控制装置以及空调控制方法
技术领域
本发明涉及能够适当地控制设置于大厦等建筑物的空气调节机的空调控制装置、空调控制方法以及程序。
背景技术
近年来，针对设置于大厦等建筑物的空气调节机的节能化的要求提高。因此，空气调节机的制造商使空气调节机的动力更高效化或者根据空调负荷控制空气调节机等来提高节能性。
作为控制这样的空气调节机的现有技术，例如在专利文献1中，公开了预测建筑物中的热负荷，选择空气调节机(空调热源机)的运转台数、运转模式，设定运转时间表的系统(导航系统)的发明。
专利文献1：日本特开2011－002112号公报
发明内容
在上述专利文献1的系统中，在空气调节机中设定与预测出的热负荷相应的运转时间表来提高节能性。但是，单凭针对热负荷只是选择运转台数等来控制空气调节机，有时在室内发生温度不均匀等，用户的舒适性下降。
本发明是为了解决如上所述的问题而完成的，其目的在于提供能够使舒适性和节能性同时实现并适当地控制空气调节机的空调控制装置、空调控制方法以及程序。
为了达到上述目的，本发明涉及的空调控制装置控制设置于建筑物的空气调节机，所述空调控制装置具备：
算法存储部，存储多个种类的控制算法；
特性数据存储部，存储所述建筑物固有的特性数据；
环境数据获取部，获取所述建筑物内外的环境数据；
预测部，根据所述获取到的所述环境数据和所述特性数据，分别执行将各所述控制算法用于所述空气调节机的控制的仿真，分别预测针对各所述控制算法的控制结果；
选择部，通过根据节能性以及舒适性分别评价所述预测出的各所述控制结果，选择各所述控制算法中的任意的控制算法；以及
控制部，根据所述选择出的所述控制算法，控制所述空气调节机。
根据本发明，根据节能性以及舒适性，分别评价使用用于控制空气调节机的多个种类的控制算法来执行仿真而得到的结果。然后，根据通过这些评价选择出的控制算法，控制空气调节机。其结果，能够使舒适性和节能性同时实现，并适当地控制空气调节机。
附图说明
图1是示出本发明的实施方式的空调系统的整体结构的一个例子的示意图。
图2是示出本发明的实施方式的空调控制装置的结构的一个例子的框图。
图3是示出控制算法数据库的一个例子的示意图。
图4是示出通过仿真预测的控制结果的一个例子的示意图。
图5是示出本发明的实施方式的空调控制处理的一个例子的流程图。
符号说明
1：空调系统；10：空调控制装置；20：室外机；30(30a、30b)：室内机；40(40a、40b)：遥控器；90：空调通信网络；11：通信部；12：数据存储部；13：运算处理部；121：控制算法数据库；122：控制结果数据库；123：特性数据库；131：环境数据获取部；132：预测部；133：选择部；133a：节能性评价部；133b：舒适性评价部；134：控制部。
具体实施方式
以下，参照附图，详细说明本发明的实施方式。此时，在图中，对相同或者相当部分附加相同符号。
图1是示出本发明的实施方式的空调系统1的整体结构的一个例子的示意图。该空调系统1是控制设置于大厦等建筑物的空气调节机(室外机20、室内机30)的系统。空调系统1具备空调控制装置10、室外机20、室内机30(30a、30b)以及遥控器40(40a、40b)。其中，空调控制装置10、室外机20以及室内机30经由空调通信网络90能够通信地连接。另外，室内机30和遥控器40通过通信线等能够通信地连接。
另外，图1所示的空调系统1的结构是一个例子，能够适当地变更。例如，室内机30等根据建筑物中的室内的宽度、房间的布局(房间的划分)等设置有合适的数量。另外，室外机20根据室内机30的数量等设置有合适的数量。空调系统1能够适当地变更为与这样的实际的建筑物相应的结构。
空调控制装置10经由空调通信网络90，控制室外机20、室内机30。另外，关于空调控制装置10的详细内容后述。
室外机20设置于建筑物的屋顶等室外，通过空调控制装置10等控制。该室外机20具有例如压缩机以及热源侧热交换器等，与室内机30(30a、30b)通过配管连接。室外机20通过该配管使制冷剂在室外机20与室内机30之间循环。另外，室外机20具备用于测量例如温度、湿度等环境数据的传感器，将测量出的环境数据(室外温度(室外气温)、室外湿度)经由空调通信网络90发送到空调控制装置10。
室内机30(30a、30b)设置于建筑物内的顶棚等室内，通过空调控制装置10、遥控器40(40a、40b)控制。该室内机30具有例如膨胀阀以及负载侧热交换器等，与室外机20通过配管连接。室内机30在负载侧热交换器中使制冷剂蒸发或者冷凝，进行对象空间的空气调节。另外，室内机30具备用于测量例如温度、湿度等环境数据的传感器，将测量出的环境数据(作为一个例子，顶棚附近的室内温度、室内湿度)经由空调通信网络90发送到空调控制装置10。另外，如后所述，通过遥控器40测量出的环境数据也被集中到室内机30，所以室内机30将该环境数据也发送到空调控制装置10。
遥控器40(40a、40b)设置于建筑物内的墙壁等室内。该遥控器40具备例如液晶显示面板、按钮等，通过通信线等而与室内机30连接。另外，遥控器40将室内机30的运转状况等显示于液晶显示面板或者检测按钮的按压而受理来自用户的操作。另外，遥控器40具备用于测量例如温度、湿度等环境数据的传感器，将测量出的环境数据(作为一个例子，墙壁附近的室内温度、室内湿度)发送到室内机30。
接下来，参照图2，说明空调控制装置10的详细内容。图2是示出本发明的实施方式的空调控制装置10的结构的一个例子的框图。如图所示，空调控制装置10具备通信部11、数据存储部12以及运算处理部13。
通信部11是能够通过例如空调通信网络90而与室外机20、室内机30通信的通信接口等。通信部11被运算处理部13控制，从室外机20、室内机30接收环境数据等，另外，向室外机20、室内机30发送指令数据。
数据存储部12承担作为所谓的二次存储装置(辅助存储装置)的作用，由例如闪存存储器等能够读写的非易失性的半导体存储器等构成。数据存储部12存储以下说明的控制算法数据库121、控制结果数据库122以及特性数据库123。除此以外，数据存储部12还存储运算处理部13所执行的程序等。
首先，参照图3，说明控制算法数据库121。图3是示出控制算法数据库121的一个例子的示意图。该控制算法数据库121存储有用于控制室外机20、室内机30(即空气调节机)的多个种类的算法。图3所示的名称表示对控制算法附加的名称。另外，图3所示的推荐环境规定有在使用该控制算法时推荐的环境(例如温度、天气)。另外，图3所示的控制内容表示算法的具体的内容。另外，关于该控制内容，为了易于理解，用文章来表示，但实际上，通过数值数据而规定有例如各种控制参数、应用条件等。
返回到图2，控制结果数据库122存储实际的控制结果的记录。例如，控制结果数据库122存储沿着控制算法控制空气调节机(室外机20、室内机30)时的、空气调节机的开启/关闭、设定温度等运转数据、空气调节机的功耗量数据以及室内外的环境数据。
特性数据库123存储表示建筑物(物件)固有的特性的数据。例如，特性数据库123存储建筑物的尺寸、建材等数据、空气调节机、照明等设备仪器的机种、设置位置的数据、设定居住者(用户)的人数、标准位置等数据以及日常用具的尺寸、配置场所的数据。
运算处理部13具备CPU(Central Processing Unit，中央处理单元)、ROM(ReadOnly Memory，只读存储器)、RAM(Random Access Memory，随机存取存储器)等(都未图示)，控制空调控制装置10整体。运算处理部13在功能上具备环境数据获取部131、预测部132、选择部133以及控制部134。这些功能通过CPU将RAM用作工作存储器并适当地执行存储于ROM、数据存储部12的各种程序而实现。
环境数据获取部131控制通信部11，获取建筑物内外的环境数据。即，环境数据获取部131获取室外机20、室内机30(遥控器40)的传感器测量出的气温、湿度等环境数据。另外，也可以在环境数据中，包括CO2浓度、气流(方向、强度)等。
预测部132根据环境数据获取部131获取到的环境数据和存储于特性数据库123的特性数据，分别执行使用存储于控制算法数据库121的各控制算法的仿真(作为一个例子，热气流仿真)，分别预测针对各控制算法的控制结果。另外，预测部132进而也可以将存储于控制结果数据库122的实际的控制结果也加到数据，分别执行使用各控制算法的仿真。另外，预测部132也可以使用上述图3所示的推荐环境，限定进行仿真的控制算法。即，预测部132也可以仅限定为当前的环境数据与所规定的推荐环境相符的控制算法，执行仅基于估计为发挥高的效果的控制算法的仿真。
具体而言，预测部132通过仿真，预测如图4所示的控制结果。即，预测部132将室内(空气调节对象的室内)分割为多个区划，预测各区划处的温度以及气流的朝向和强度。预测部132针对每个控制算法，分别预测这样的控制结果。
返回到图2，选择部133根据节能性以及舒适性分别评价由预测部132预测出的各控制结果，从而选择各控制算法中的任意的控制算法。更详细而言，这样的选择部133包括节能性评价部133a和舒适性评价部133b。
节能性评价部133a根据节能性，评价预测部132预测出的各控制结果。例如，节能性评价部133a基于根据空气调节机(室外机20、室内机30)的功耗量与目标功耗量的关系求出的节能性，评价预测出的控制结果。以下，具体地进行说明。
首先，节能性评价部133a从预测出的控制结果获取执行控制算法的情况下的空气调节机(室外机20、室内机30)的设定温度、运转时间，预测功耗量。另外，节能性评价部133a从数据存储部12读出由用户设定的目标功耗量。另外，在未设定目标功耗量的情况下，将假想的值(例如前日的功耗量等)用作目标功耗量。然后，节能性评价部133a计算控制算法的节能指数。该节能指数是每单位时间的预测功耗量相对目标功耗量的倒数。例如，如果目标功耗量是1kWh，预测功耗量是2kWh，则节能指数为0.5。节能性评价部133a根据这样求出的节能指数(节能性)，评价预测出的控制结果。
舒适性评价部133b根据舒适性评价预测部132预测出的各控制结果。以下，具体地进行说明。
首先，舒适性评价部133b根据如上述图4所示的控制结果，求出各区划处的舒适性。在该舒适性中，使用例如SET*(Standard new Effective Temperature，标准新有效温度)、PMV(Predicted Mean Vote，预测平均投票数)等舒适性评价指数。即，使用预先决定的舒适性评价指数的运算式来计算舒适性。另外，SET*、PMV是一个例子，既可以使用其它舒适性评价指数，而且也可以使用单独的评价函数来计算舒适性。接下来，舒适性评价部133b参照存储于特性数据库123的用户的标准位置，根据区划内的人数等对舒适性(舒适性评价指数等)进行加权。然后，舒适性评价部133b根据这样求出的舒适性，评价预测出的控制结果。
然后，选择部133选择这样的节能性以及舒适性最高的控制算法。例如，选择部133对求出的节能指数和舒适性评价指数进行标准化，以使各个值的最大值成为1的方式线性地进行校正。然后，选择部133将所标准化的节能指数与舒适性指数进行相加，选择值最大的控制算法。
控制部134根据由选择部133选择出的控制算法，控制室外机20、室内机30。即，控制部134根据在节能性以及舒适性这两方得到高的评价的控制算法，控制空气调节机。
以下，参照图5，说明这样的结构的空调控制装置10的动作。图5是示出本发明的实施方式的空调控制处理的一个例子的流程图。
首先，空调控制装置10获取环境数据(步骤S501)。即，环境数据获取部131获取由室外机20、室内机30(遥控器40)测量出的气温、湿度等环境数据。
空调控制装置10限定控制算法(步骤S502)。即，预测部132使用上述图3所示的推荐环境，限定进行仿真的控制算法。例如，预测部132仅将当前的环境数据与推荐环境相符的控制算法限定成进行仿真的对象。
空调控制装置10执行使用各控制算法的仿真，分别预测控制结果(步骤S503)。即，预测部132根据环境数据获取部131获取到的环境数据和存储于特性数据库123的特性数据，分别执行使用在步骤S502中限定的各控制算法的仿真，分别预测针对各控制算法的控制结果。另外，预测部132进而也可以将存储于控制结果数据库122的实际的控制结果也加到数据，分别执行使用各控制算法的仿真。
空调控制装置10根据预测出的控制结果，计算节能指数(步骤S504)。即，节能性评价部133a计算根据空气调节机(室外机20、室内机30)的功耗量与目标功耗量的关系求出的节能指数。具体而言，节能性评价部133a从预测出的控制结果，获取执行控制算法的情况下的空气调节机的设定温度、运转时间，预测功耗量。另外，节能性评价部133a从数据存储部12读出由用户设定的目标功耗量。另外，在未设定目标功耗量的情况下，将假想的值(例如前日的功耗量等)用作目标功耗量。然后，节能性评价部133a计算作为每单位时间的预测功耗量相对目标功耗量的倒数的节能指数。
空调控制装置10根据预测出的控制结果，计算舒适性评价指数(步骤S505)。即，舒适性评价部133b根据如上述图4所示的控制结果，求出各区划处的舒适性评价指数。该舒适性评价指数是使用例如SET*、PMV等运算式来计算的。然后，舒适性评价部133b参照存储于特性数据库123的用户的标准位置，根据区划内的人数等，对舒适性评价指数进行高的加权。
空调控制装置10根据计算出的节能指数和舒适性评价指数，选择控制算法(步骤S506)。即，选择部133选择节能性以及舒适性最高的控制算法。
空调控制装置10根据选择出的控制算法，控制空气调节机(步骤S507)。即，控制部134根据在步骤S506中选择出的控制算法，控制室外机20、室内机30。此时，空调控制装置10将运转过程中的控制数据(作为一个例子，运转模式、设定温度等)以及环境数据等存储于控制结果数据库122。
空调控制装置10针对预先决定的每个定时，执行这样的空调控制处理。例如，如后所述，在从外部获取气象数据的情况等下，每当发布气象数据时(作为一个例子，1日3次)，空调控制装置10执行这样的空调控制处理。
如以上说明那样，本发明的实施方式的空调控制装置10根据节能性以及舒适性，分别评价使用用于控制空气调节机(室外机20、室内机30)的多个种类的控制算法来执行仿真而得到的结果。然后，根据通过这些评价选择出的控制算法，控制空气调节机。其结果，能够使舒适性和节能性同时实现，并适当地控制空气调节机。
另外，本发明的实施方式的空调控制装置10通过使用上述图3所示的推荐环境来限定进行仿真的控制算法，从而能够降低计算负荷等。即，利用热气流仿真等的空气调节机的控制结果的预测的计算负荷高，为了预测许多个控制算法的控制结果，可能对空调控制装置10要求高功能的运算处理部13(CPU等)。即便如此，通过如本发明那样，规定估计为控制算法发挥高的效果的推荐环境并限定推荐环境与当前的环境数据相符的控制算法，从而无需为了仿真而要求那么高功能的运算处理部13，而能够降低产品的成本或者削减直至计算完成为止的动作时间。
在上述实施方式的空调控制装置10中，说明了舒适性评价部133b在根据如上述图4所示的控制结果而求出各区划处的舒适性之后，参照存储于特性数据库123的用户的标准位置来进行加权的情况，但也可以代替加权，而求出仅与用户的标准位置对应的区划的舒适性。在该情况下，能够选择在存在用户的场所舒适性被评价得高且在不存在用户的场所节能性被评价得高那样的控制算法。
在上述实施方式的空调控制装置10中，说明了选择部133选择在节能性以及舒适性这两方得到高的评价的控制算法的情况，但也可以使用户能够进行使节能性以及舒适性中的任意一个优先的设定。例如，在由用户进行使节能性以及舒适性中的任意一个优先的设定的情况下，选择部133也可以对优先的一方的评价进行高的加权，选择各控制算法中的任意的控制算法。在该情况下，使用户能够选择是重视节能性还是重视舒适性，从而能够选择在想要抑制功耗量的情况下使节能性优先等、适合于用户的需求、状况的控制算法。
在上述实施方式的空调控制装置10中，说明了在特性数据库123中存储用户的标准位置等的情况，但在会议室等特定用途的房间的情况下，也可以使得能够通过预约数据等获取与时刻相应的人数的变动等。另外，也可以在室内还配置人感传感器等，检测当前的用户的位置(大致的位置)，用于舒适性的评价的加权等。
在上述实施方式中，说明了室外机20、室内机30以及遥控器40具备测量温度、湿度等环境数据的传感器的情况，但也可以进而在建筑物内外配置同样的传感器，而能够获取更详细的环境数据。另外，环境数据不限于由传感器测量出的温度、湿度等，也可以包括能够从外部获取的各种气象数据。例如，空调控制装置10在经由通信部11还能够访问外部网络(因特网等)的情况下，从预先决定的服务器(例如公共或者民间的气象数据发布服务器等)接收气象数据。在该气象数据中，不仅可以包括当前的气象数据，而且还可以包括几小时后左右的预想数据(预想气象数据)。
在上述实施方式的空调控制装置10中，说明了在上述步骤S504中，在计算节能指数时，目标功耗量是固定的值(设定等的值)的情况，但在从外部获取气象数据(作为一个例子，一周预报等预报气象数据)的情况下，也可以根据这样的气象数据，求出也可以在本日利用的功耗量。例如，也可以在室外气温比较低且在次日以后热的天持续的预报时，将目标功耗量设定得低。在该情况下，能够有效地分配所决定的目标功耗而进行利用。
在上述实施方式的空调控制装置10中，说明了在上述步骤S502中使用推荐环境来限定控制算法的情况，但除此以外，也可以适当地限定控制算法。例如，也可以从存储于控制结果数据库122的过去的控制结果，从效果高的控制算法优先地限定。实际的空调的效果有时由于室内的热源的配置、隔墙的布局变更等的影响而与仿真结果不同。因此，通过有效地利用实际上执行控制算法时的控制结果，从而能够选择更适合于实际环境的控制算法。
在上述实施方式中，说明了空调控制装置10控制室外机20、室内机30的情况，但除此之外，在作为辅机而设置有送风风扇等的情况下，也可以包括这样的送风风扇的动作而执行仿真等，将该送风风扇包含于控制对象。
在上述实施方式中，说明了空调控制装置10执行仿真来进行控制结果的预测的情况，但也可以使外部的服务器等代替地执行仿真，将控制结果提供给空调控制装置10。例如，空调控制装置10在经由通信部11还能够访问外部网络(因特网等)的情况下，对预先决定的外部的服务器(例如，运算代理服务器等)提供环境数据、特性数据以及各控制算法等，委托仿真。然后，空调控制装置10在从外部的服务器接收到各控制结果时，与上述同样地，通过根据节能性以及舒适性评价各控制结果来选择各控制算法中的任意的控制算法。另外，也可以连节能性以及舒适性的评价都委托给外部的服务器。
另外，在上述实施方式中，说明了使用专用的空调控制装置10的情况，但通过将规定空调控制装置10的动作的动作程序应用于现有的个人计算机、信息终端设备等，从而还能够使该个人计算机等作为本发明的空调控制装置10发挥功能。
另外，这样的程序的分发方法是任意的，既可以保存到例如CD-ROM(Compact DiskRead-Only Memory，压缩盘只读存储器)、DVD(Digital Versatile Disk，数字多功能盘)、MO(Magneto Optical Disk，磁光盘)、存储器卡等计算机能够读取的记录介质而分发，也可以经由因特网等通信网络而分发。
本发明不脱离广义的精神和范围，而能够实现各种实施方式以及变形。另外，上述实施方式是用于说明本发明的实施方式，并非限定本发明的范围。即，本发明的范围并非基于实施方式而示出，而是基于权利要求而示出。另外，在权利要求以及与其等同的发明的意义的范围内实施的各种变形被视为本发明的范围内。
产业上的可利用性
本发明能适用于提供能够使舒适性和节能性同时实现并适当地控制空气调节机的空调控制装置、空调控制方法以及程序。

Claims (4)

1.一种空调控制装置，控制设置于建筑物的空气调节机，所述空调控制装置具备：
算法存储部，存储多个种类的控制算法；
特性数据存储部，存储所述建筑物固有的特性数据；
环境数据获取部，获取所述建筑物内外的环境数据；
预测部，根据所述获取到的所述环境数据和所述特性数据，分别执行将各所述控制算法用于所述空气调节机的控制的仿真，分别预测针对各所述控制算法的控制结果；
选择部，通过根据节能性以及舒适性分别评价所述预测出的各所述控制结果，选择各所述控制算法中的任意的控制算法；以及
控制部，根据所述选择出的所述控制算法，控制所述空气调节机，
所述预测部针对所述建筑物内的多个区划分别预测所述控制结果，
所述选择部具备舒适性评价部，该舒适性评价部根据使用预先决定的舒适性评价指数的运算式计算出的舒适性，评价由所述预测部预测出的所述控制结果，
在存储于所述特性数据存储部的所述特性数据中，包括所述建筑物内的用户的标准位置，
所述舒适性评价部计算与所述特性数据所包含的所述标准位置对应的区划中的舒适性。
2.根据权利要求1所述的空调控制装置，其特征在于，
所述选择部在由用户进行使节能性以及舒适性中的任意一个优先的设定的情况下，对优先的一方的评价进行高的加权，选择各所述控制算法中的任意的控制算法。
3.根据权利要求1所述的空调控制装置，其特征在于，
所述算法存储部将推荐环境数据与各所述控制算法对应地存储，
所述预测部依照由所述环境数据获取部获取到的所述环境数据与所述推荐环境数据的关系，进行执行仿真的所述控制算法的限定。
4.一种空调控制方法，控制设置于建筑物的空气调节机，所述空调控制方法具备：
环境数据获取步骤，获取所述建筑物内外的环境数据；
预测步骤，根据所述获取到的所述环境数据和所述建筑物固有的特性数据，分别执行将多个种类的控制算法用于所述空气调节机的控制的仿真，分别预测针对各所述控制算法的控制结果；
选择步骤，通过根据节能性以及舒适性分别评价所述预测出的各所述控制结果，选择各所述控制算法中的任意的控制算法；以及
控制步骤，根据所述选择出的所述控制算法，控制所述空气调节机，
在所述预测步骤中，针对所述建筑物内的多个区划分别预测所述控制结果，
所述选择步骤具备舒适性评价步骤，在该舒适性评价步骤中，根据使用预先决定的舒适性评价指数的运算式计算出的舒适性，评价由所述预测步骤预测出的所述控制结果，
在所述特性数据中，包括所述建筑物内的用户的标准位置，
在所述舒适性评价步骤中，计算与所述特性数据所包含的所述标准位置对应的区划中的舒适性。
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Families Citing this family (17)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US11228278B2 (en) 2007-11-02 2022-01-18 Tigo Energy, Inc. System and method for enhanced watch dog in solar panel installations
US8933321B2 (en) 2009-02-05 2015-01-13 Tigo Energy, Inc. Systems and methods for an enhanced watchdog in solar module installations
EP2561596B1 (en) 2010-04-22 2019-05-22 Tigo Energy, Inc. System and method for enhanced watch dog in solar panel installations
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
CN109765797A (zh) * 2018-12-20 2019-05-17 广东美的暖通设备有限公司 一种空调节能仿真系统
CN110726216B (zh) * 2019-10-29 2020-10-02 珠海格力电器股份有限公司 空调器及其控制方法、装置、系统、存储介质和处理器
CN110726218B (zh) * 2019-10-29 2020-08-11 珠海格力电器股份有限公司 空调器及其控制方法、装置、存储介质和处理器
CN110736225B (zh) * 2019-10-29 2020-11-03 珠海格力电器股份有限公司 空调的控制方法和装置
CN110726229B (zh) * 2019-10-29 2020-09-25 珠海格力电器股份有限公司 空调器的控制方法及装置、存储介质及处理器
CN111143345B (zh) * 2020-01-12 2020-11-27 海南大学 价值驱动的面向目的融合的优化系统
JPWO2021171578A1 (zh) * 2020-02-28 2021-09-02
JP7341329B2 (ja) * 2020-04-24 2023-09-08 三菱電機株式会社 冷凍サイクルシステムおよび冷凍サイクル装置
EP4235048A4 (en) * 2020-10-21 2023-12-06 Mitsubishi Electric Corporation AIR CONDITIONING CONTROL DEVICE
JP2022128874A (ja) * 2021-02-24 2022-09-05 三菱重工サーマルシステムズ株式会社 空気調和装置の制御装置及び空気調和装置、並びに空気調和方法、並びに空気調和プログラム
CN113176735B (zh) * 2021-03-25 2024-04-05 美的集团股份有限公司 智能家电控制方法、装置、电子设备及存储介质
DE102021004972A1 (de) 2021-10-05 2023-04-06 Truma Gerätetechnik GmbH & Co. KG Vorrichtung zum Regeln eines Einstell-Parameters in einem Raum
CN114777289B (zh) * 2022-04-07 2024-04-16 新奥数能科技有限公司 空调节能效果的评价方法及装置

Citations (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2001325555A (ja) * 2000-05-18 2001-11-22 Shinryo Corp 温熱環境解析による温度分布の予測方法
JP2006214637A (ja) * 2005-02-03 2006-08-17 Shimizu Corp 居室の温熱環境と空調省エネルギーシミュレーション装置
CN101118078A (zh) * 2006-08-04 2008-02-06 煜丰科技股份有限公司 可依使用者需求选择空调环境情境模态的控制方法
CN101393570A (zh) * 2007-09-19 2009-03-25 深圳达实智能股份有限公司 中央空调运行仿真系统
CN102262710A (zh) * 2010-05-27 2011-11-30 株式会社山武 居住空间的附加价值实效性指标评价方法及装置
JP2013142494A (ja) * 2012-01-10 2013-07-22 Hitachi Plant Technologies Ltd 空調機器制御システムおよび空調機器の制御方法
CN103292428A (zh) * 2012-02-23 2013-09-11 三菱电机株式会社 空气调节系统
CN103574839A (zh) * 2012-08-01 2014-02-12 阿自倍尔株式会社 空调控制装置及方法

Family Cites Families (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP4461551B2 (ja) * 2000-02-16 2010-05-12 ダイキン工業株式会社 空調負荷予測方法およびその装置
JP2004125277A (ja) * 2002-10-02 2004-04-22 Matsushita Electric Ind Co Ltd 空調システム
JP5973830B2 (ja) * 2012-08-01 2016-08-23 アズビル株式会社 空調制御解表示装置および方法

Patent Citations (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2001325555A (ja) * 2000-05-18 2001-11-22 Shinryo Corp 温熱環境解析による温度分布の予測方法
JP2006214637A (ja) * 2005-02-03 2006-08-17 Shimizu Corp 居室の温熱環境と空調省エネルギーシミュレーション装置
CN101118078A (zh) * 2006-08-04 2008-02-06 煜丰科技股份有限公司 可依使用者需求选择空调环境情境模态的控制方法
CN101393570A (zh) * 2007-09-19 2009-03-25 深圳达实智能股份有限公司 中央空调运行仿真系统
CN102262710A (zh) * 2010-05-27 2011-11-30 株式会社山武 居住空间的附加价值实效性指标评价方法及装置
JP2013142494A (ja) * 2012-01-10 2013-07-22 Hitachi Plant Technologies Ltd 空調機器制御システムおよび空調機器の制御方法
CN103292428A (zh) * 2012-02-23 2013-09-11 三菱电机株式会社 空气调节系统
CN103574839A (zh) * 2012-08-01 2014-02-12 阿自倍尔株式会社 空调控制装置及方法

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Publication number Publication date
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