JP2013142494A - Air conditioner control system and method of controlling air conditioner - Google Patents

Air conditioner control system and method of controlling air conditioner Download PDF

Info

Publication number
JP2013142494A
JP2013142494A JP2012002586A JP2012002586A JP2013142494A JP 2013142494 A JP2013142494 A JP 2013142494A JP 2012002586 A JP2012002586 A JP 2012002586A JP 2012002586 A JP2012002586 A JP 2012002586A JP 2013142494 A JP2013142494 A JP 2013142494A
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
air
air conditioning
conditioning equipment
evaluation
air conditioner
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.)
Pending
Application number
JP2012002586A
Other languages
Japanese (ja)
Inventor
Tetsuo Miyamoto
哲郎 宮本
Hiroyuki Watanabe
浩之 渡邊
Hironari Kikuchi
宏成 菊池
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.)
Hitachi Plant Technologies Ltd
Original Assignee
Hitachi Plant Technologies Ltd
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 Hitachi Plant Technologies Ltd filed Critical Hitachi Plant Technologies Ltd
Priority to JP2012002586A priority Critical patent/JP2013142494A/en
Publication of JP2013142494A publication Critical patent/JP2013142494A/en
Pending legal-status Critical Current

Links

Images

Landscapes

  • Air Conditioning Control Device (AREA)

Abstract

PROBLEM TO BE SOLVED: To control an air conditioner according to a condition changed every hour such as meteorological conditions or usage conditions of a room in a building while considering conflicting requirement of a reduction in energy consumption of the air conditioner and maintenance of amenity of indoor environment.SOLUTION: An air conditioner control system includes: an indoor environment simulator 11 for estimating evaluation items based on operation conditions of air conditioners 3, 6; an air conditioner environment evaluation means 12 for selecting the operation conditions of the air conditioners 3, 6 based on evaluation functions calculated from results of the estimated evaluation items; an operation condition changing means 13; and an air conditioner control optimizing means 10 for controlling the air conditioners 3, 6 based on the selected operation conditions.

Description

本発明は、空調機器制御システムおよび空調機器の制御方法に関し、特に、オフィスビルや工場などの空調機器制御に関する。   The present invention relates to an air conditioner control system and an air conditioner control method, and more particularly to control of an air conditioner such as an office building or factory.

従来、空調機器の制御は、主に室温の制御に重点が置かれており、温度センサで取得した室温が設定温度に近づくように各室毎に個別に制御されている。また、省エネの観点からいわゆるデマンド制御が提案されている（例えば、特許文献１参照）。
しかし、空調機器の制御において、多くの場合、消費エネルギの目標値を超えないように、一律に運転を停止させるため、室内の快適性は考慮されていない。 Conventionally, control of an air conditioner has been mainly focused on room temperature control, and is individually controlled for each room so that the room temperature acquired by the temperature sensor approaches the set temperature. Also, so-called demand control has been proposed from the viewpoint of energy saving (see, for example, Patent Document 1).
However, in many cases, in the control of air-conditioning equipment, indoor comfort is not considered in order to stop the operation uniformly so as not to exceed the target value of energy consumption.

一方、室内環境や空調機器の熱負荷を物理モデルに基づいて計算し、空調負荷の見積もり、空調システムの設計等に利用する室内環境・空調シミュレーション（例えば、非特許文献１参照）を用いて、効率的な空調制御を行う方法が提案されている（例えば、特許文献２参照）。   On the other hand, the indoor environment and the heat load of the air conditioning equipment are calculated based on the physical model, and the indoor environment / air conditioning simulation (for example, see Non-Patent Document 1) used for estimating the air conditioning load, designing the air conditioning system, etc. A method of performing efficient air conditioning control has been proposed (see, for example, Patent Document 2).

特許文献２には、気象条件や室内環境の測定値と空調機器の運用スケジュールに基づいて、数時間〜１日のシミュレーションを行うことにより、快適性、エネルギ消費、運転コスト等の評価を行い、管理者の運用スケジュール策定を支援する方法が記載されている。この制御方法によれば、快適性と省エネルギ・省コスト性を両立した制御が可能としている。   Patent Document 2 evaluates comfort, energy consumption, operating cost, etc. by performing a simulation for several hours to one day based on measured values of weather conditions and indoor environment and operation schedule of air conditioning equipment. Describes how to support managers in formulating operational schedules. According to this control method, it is possible to perform control that satisfies both comfort, energy saving, and cost saving.

特許第４５４８４５５号公報Japanese Patent No. 4548455 特開２０１１−１４１０９２号公報JP 2011-141092 A

社団法人空気調和・衛生工学会編、「空気調和・衛生工学便覧」、第１４版、第１巻、社団法人空気調和・衛生工学会、２０１０年３月、ｐ．４４３−４６９“Air Conditioning / Hygiene Engineering Handbook”, 14th Edition, Volume 1, Japan Air Conditioning / Hygiene Engineering Society, March 2010, p. 443-469

特許文献２に記載の方法では、工場やイベント施設など、決められたスケジュールにしたがって運用される施設では有効である。一方、オフィスビルの会議室など、随時使用状況が変わる施設の場合、特許文献２に記載の方法では、変化した状況に対応することが難しい。   The method described in Patent Document 2 is effective in facilities that operate according to a predetermined schedule, such as factories and event facilities. On the other hand, in the case of a facility whose usage status changes from time to time, such as a conference room in an office building, it is difficult to cope with the changed status by the method described in Patent Document 2.

また、気象条件や建物の使用状況の変化に細かく対応する場合、短時間で運転計画を評価しなければならず、管理者の負担が大きくなることが予想される。   In addition, when responding finely to changes in weather conditions and building usage, the operation plan must be evaluated in a short time, and the burden on the administrator is expected to increase.

また、全体の運用スケジュールにしたがって空調が制御される場合、個々の利用者の意向が細かに反映されていないため、利用者に不満を感じさせやすい問題がある。   In addition, when air conditioning is controlled according to the overall operation schedule, there is a problem that users are likely to feel dissatisfied because the intentions of individual users are not reflected in detail.

そこで、本発明は、空調設備の消費エネルギの削減と、室内環境の快適性維持という相反した要求を考慮しつつ、気象条件やビル内の部屋の使用状況などの刻々と変化する状況に対応した空調制御を行う空調機器制御システムおよび空調機器の制御方法を提供することを課題とする。   Therefore, the present invention has responded to the ever-changing situation such as weather conditions and the usage status of the room in the building while considering the conflicting demands of reducing energy consumption of the air conditioning equipment and maintaining the comfort of the indoor environment. It is an object of the present invention to provide an air conditioning equipment control system that performs air conditioning control and a method for controlling the air conditioning equipment.

このような課題を解決するために、本発明は、空調機器の運転条件に基づいて、評価項目の予測を行う室内環境予測手段と、前記室内環境予測手段により予測された前記評価項目の結果から評価関数を算出し、算出された前記評価関数に基づいて、前記空調機器の運転条件を選択する評価手段と、前記評価手段により選択された前記運転条件に基づいて、前記空調機器を制御する空調機器制御手段と、を備えることを特徴とする空調機器制御システムである。   In order to solve such a problem, the present invention is based on an indoor environment prediction unit that predicts an evaluation item based on an operating condition of an air conditioner, and a result of the evaluation item predicted by the indoor environment prediction unit. An evaluation function that calculates an evaluation function and selects an operating condition of the air conditioning equipment based on the calculated evaluation function; and an air conditioning that controls the air conditioning equipment based on the operating condition selected by the evaluation means And an air conditioner control system.

また、本発明は、空調機器の運転条件に基づいて、評価項目の予測を行う予測ステップと、予測された前記評価項目の結果から評価関数を算出し、算出された前記評価関数に基づいて、前記空調機器の運転条件を選択する選択ステップと、選択された前記運転条件に基づいて、前記空調機器を制御する空調機器制御ステップと、を有することを特徴とする空調機器の制御方法である。   Further, the present invention calculates a prediction function from a prediction step of predicting an evaluation item based on the operating condition of the air conditioner and the predicted evaluation item, and based on the calculated evaluation function, An air conditioner control method comprising: a selection step of selecting an operating condition of the air conditioner; and an air conditioner control step of controlling the air conditioner based on the selected operating condition.

本発明によれば、空調設備の消費エネルギの削減と、室内環境の快適性維持という相反した要求を考慮しつつ、刻々と変化する状況に対応した空調制御を行う空調機器制御システムおよび空調機器の制御方法を提供することができる。   According to the present invention, an air conditioning equipment control system and an air conditioning equipment that perform air conditioning control corresponding to a constantly changing situation while taking into account the conflicting demands of reducing energy consumption of air conditioning equipment and maintaining comfort of the indoor environment. A control method can be provided.

本実施形態に係る空調機器制御システムの構成図である。It is a block diagram of the air-conditioning equipment control system which concerns on this embodiment. 本実施形態に係る空調機器制御システムの空調制御最適化処理を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the air-conditioning control optimization process of the air-conditioning equipment control system which concerns on this embodiment. 実施例１に係る評価関数の評価値を示すグラフである。6 is a graph showing an evaluation value of an evaluation function according to Example 1. 実施例２に係る評価関数の評価値を示すグラフである。10 is a graph showing an evaluation value of an evaluation function according to Example 2.

以下、本発明を実施するための形態（以下「実施形態」という）について、適宜図面を参照しながら詳細に説明する。なお、各図において、共通する部分には同一の符号を付し重複した説明を省略する。   Hereinafter, modes for carrying out the present invention (hereinafter referred to as “embodiments”) will be described in detail with reference to the drawings as appropriate. In each figure, common portions are denoted by the same reference numerals, and redundant description is omitted.

＜空調機器制御システム＞
図１は、本実施形態に係る空調機器制御システムの構成図である。
ビル１は、複数の空調管理された室内空間２を備えており、各室内空間２には、１つまたは複数の空調機器（室内機）３が備え付けられている。また、各室内空間２には、各室内空間２の温度、湿度、ＣＯ２濃度等、室内空間２の居住性・快適性に関わる計測を行う各種センサ４が備え付けられていることが望ましい。さらに、各室内空間２には、各室内空間２の空調機器（室内機）３のＯＮ／ＯＦＦ、温度設定、風量等の設定操作を行う設定パネル５が備え付けられている。 <Air conditioning equipment control system>
FIG. 1 is a configuration diagram of an air conditioning equipment control system according to the present embodiment.
The building 1 includes a plurality of air-conditioned indoor spaces 2, and each indoor space 2 is provided with one or a plurality of air-conditioning devices (indoor units) 3. In addition, each indoor space 2 is preferably provided with various sensors 4 that perform measurements related to the comfort and comfort of the indoor space 2 such as the temperature, humidity, and CO 2 concentration of each indoor space 2. Further, each indoor space 2 is provided with a setting panel 5 for performing setting operations such as ON / OFF of the air conditioner (indoor unit) 3 of each indoor space 2, temperature setting, and air volume.

これら空調機器（室内機）３、各種センサ４、設定パネル５は、計測・制御ネットワーク７によって相互に接続されている。また、計測・制御ネットワーク７には、室外に設置された空調機器（室外機）６や、空調システムの構成によっては、換気装置などの他の空調関連機器（図示せず）も接続されていることが望ましい。
計測・制御ネットワーク７の一端には、計測・制御ネットワーク７上の空調関連機器（空調機器３，６、各種センサ４、設定パネル５）と空調機器制御装置９との接続・通信を行う通信モジュール８が接続されている。 These air conditioner (indoor unit) 3, various sensors 4, and setting panel 5 are connected to each other by a measurement / control network 7. The measurement / control network 7 is also connected to an air conditioner (outdoor unit) 6 installed outside the room and other air conditioner-related equipment (not shown) such as a ventilator depending on the configuration of the air conditioning system. It is desirable.
At one end of the measurement / control network 7, a communication module for connecting / communication between the air-conditioning related devices (air-conditioning devices 3, 6, various sensors 4, setting panel 5) on the measurement / control network 7 and the air-conditioning device control device 9 8 is connected.

空調機器制御装置９は、通信モジュール８を経由して、計測・制御ネットワーク７上の空調関連機器（空調機器３，６、各種センサ４、設定パネル５）と通信を行い、各空調機器３，６の運転状況、各種センサ４の測定値、設定パネル５からの入力状況などを取得することができるようになっている。また、空調機器制御装置９は、通信モジュール８を経由して、後述する空調制御最適化手段１０から入力された運転条件の設定値に基づいて各空調機器３，６を制御するための制御信号を各空調機器３，６へ出力することができるようになっている。   The air-conditioning equipment control device 9 communicates with air-conditioning related equipment (air-conditioning equipment 3 and 6, various sensors 4, setting panel 5) on the measurement / control network 7 via the communication module 8. 6, the measured values of various sensors 4, the input status from the setting panel 5, and the like can be acquired. In addition, the air conditioner control device 9 controls the air conditioners 3 and 6 based on the set values of the operating conditions input from the air conditioning control optimizing means 10 to be described later via the communication module 8. Can be output to each of the air conditioners 3 and 6.

また、空調機器制御装置９には、ローカルデータベース１４が接続されており、取得した運転データ（各空調機器３，６の運転状況）や測定データ（各種センサ４の測定値）の履歴を記憶することができるようになっている。なお、ローカルデータベース１４に蓄積された運転データや測定データの履歴は、表示端末１５によって閲覧することができるようになっている。   In addition, a local database 14 is connected to the air conditioner control device 9 and stores a history of acquired operation data (operation status of each air conditioner 3, 6) and measurement data (measured values of various sensors 4). Be able to. The history of operation data and measurement data stored in the local database 14 can be viewed by the display terminal 15.

また、空調機器制御装置９には、空調制御最適化手段１０が通信可能に接続されている。
空調制御最適化手段１０は、空調機器制御装置９から現在の各空調機器３，６の運転状況、各種センサ４の測定値、設定パネル５からの入力状況などを取得し、ローカルデータベース１４に蓄積された運転データや測定データの履歴を取得し、ネットワークサービス１６を介して気象予報情報を取得することができるようになっている。また、空調制御最適化手段１０は、取得した各種情報に基づいて、空調機器３，６の最適な運転条件の設定値を求め、空調機器制御装置９に出力することができるようになっている。 In addition, air conditioning control optimizing means 10 is communicably connected to the air conditioning equipment control device 9.
The air conditioning control optimizing means 10 acquires the current operating status of each air conditioning device 3, 6, the measured values of various sensors 4, the input status from the setting panel 5 from the air conditioning device control device 9 and stores them in the local database 14. It is possible to acquire a history of the operation data and measurement data thus obtained, and to obtain weather forecast information via the network service 16. Further, the air conditioning control optimizing means 10 can obtain the set value of the optimum operating condition of the air conditioners 3 and 6 based on the acquired various information and output it to the air conditioner control device 9. .

空調制御最適化手段１０は、図１に示すように、室内環境シミュレータ１１と、空調環境評価手段１２と、運転条件変更手段１３と、を備えている。   As shown in FIG. 1, the air conditioning control optimizing means 10 includes an indoor environment simulator 11, an air conditioning environment evaluating means 12, and an operating condition changing means 13.

室内環境シミュレータ１１は、例えば非特許文献１に開示されているように、建築物内部の温度や湿度などの室内環境、日照量や外気温度・湿度などの建物外部の気象条件、換気や空調機器の運転条件、室内の発熱量などを元に、壁や窓などの通過熱量や換気・空調による熱負荷を物理モデルあるいは経験式に基づいて計算することにより、室内環境の変化や空調機器の消費エネルギ等をシミュレーションする機能を有している。
即ち、室内環境シミュレータ１１は、ある時点の初期値（例えば、空調機器３，６の運転状況、各種センサ４の測定値、設定パネル５からの入力状況、ローカルデータベース１４に蓄積された運転データや測定データの履歴、ネットワークサービス１６からの気象予報情報）と空調機器３，６の運転条件を与えることで、その後の室内空間２の室内環境や空調機器３，６の消費エネルギを予測することができるようになっている。 For example, as disclosed in Non-Patent Document 1, the indoor environment simulator 11 includes an indoor environment such as temperature and humidity inside the building, weather conditions outside the building such as the amount of sunlight and outside air temperature and humidity, ventilation, and air conditioning equipment. Based on the operating conditions and the amount of heat generated in the room, the amount of heat passing through walls and windows, and the heat load due to ventilation and air conditioning are calculated based on physical models or empirical formulas to change the indoor environment and consume air conditioning equipment. It has a function to simulate energy and the like.
That is, the indoor environment simulator 11 receives initial values at a certain point in time (for example, operating conditions of the air conditioners 3 and 6, measured values of various sensors 4, input conditions from the setting panel 5, operating data accumulated in the local database 14, By giving the history of measurement data, weather forecast information from the network service 16) and the operating conditions of the air conditioners 3 and 6, the subsequent indoor environment of the indoor space 2 and the energy consumption of the air conditioners 3 and 6 can be predicted. It can be done.

空調環境評価手段１２は、室内環境シミュレータ１１の予測結果に基づいて、後述する評価関数の算出を行うことができるようになっている。   The air conditioning environment evaluation means 12 can calculate an evaluation function described later based on the prediction result of the indoor environment simulator 11.

運転条件変更手段１３は、空調環境評価手段１２が算出した評価関数の評価値に基づいて、室内環境シミュレータ１１でシミュレーションを行った空調機器３，６の運転条件が最適な運転条件である判断した場合には、その運転条件を空調機器制御装置９に出力することができるようになっている。また、室内環境シミュレータ１１でシミュレーションを行った空調機器３，６の運転条件が最適な運転条件ではないと判断した場合には、新たな運転条件を生成し、生成した運転条件を室内環境シミュレータ１１に送ることができるようになっている。   Based on the evaluation value of the evaluation function calculated by the air conditioning environment evaluation unit 12, the operation condition changing unit 13 determines that the operation conditions of the air conditioners 3 and 6 that are simulated by the indoor environment simulator 11 are the optimal operation conditions. In such a case, the operating conditions can be output to the air conditioner control device 9. If it is determined that the operating conditions of the air conditioners 3 and 6 that have been simulated by the indoor environment simulator 11 are not optimal operating conditions, new operating conditions are generated, and the generated operating conditions are changed to the indoor environment simulator 11. Can be sent to.

＜空調制御最適化処理＞
次に、図２の空調制御最適化手段１０のフローチャートを用いて室内環境シミュレータ１１を利用して空調制御を最適化する手順について説明する。
図２は、本実施形態に係る空調機器制御システムの空調制御最適化処理を示すフローチャートである。 <Air conditioning control optimization process>
Next, a procedure for optimizing the air conditioning control using the indoor environment simulator 11 will be described using the flowchart of the air conditioning control optimizing means 10 of FIG.
FIG. 2 is a flowchart showing the air conditioning control optimization process of the air conditioning equipment control system according to the present embodiment.

空調制御最適化処理は、例えば、１時間〜数時間程度の一定間隔毎、運転条件に変化があった場合（例えば、室内空間２に備え付けられた設定パネル５が操作され、空調機器３の運転を開始した場合あるいは停止した場合、温度設定などの運転条件に変更があった場合）、または、気象条件に変化があった場合（例えば、ネットワークサービス１６からの気象予報情報に変更があった場合）に行われるのが望ましい。   The air conditioning control optimization process is performed, for example, when the operation condition changes at regular intervals of about 1 hour to several hours (for example, the setting panel 5 provided in the indoor space 2 is operated to operate the air conditioner 3). Is started or stopped, the operating conditions such as temperature setting have changed, or the weather conditions have changed (for example, the weather forecast information from the network service 16 has changed) ) Is desirable.

ステップＳ１０１において、空調制御最適化手段１０は、室内環境シミュレータ１１の初期設定を行う。
初期設定は、空調機器制御装置９から入力される空調機器３，６の運転状況、各種センサ４の測定値、設定パネル５からの入力状況、ローカルデータベース１４に蓄積された運転データや測定データの履歴、ネットワークサービス１６からの気象予報情報等に基づいて、室内環境シミュレータ１１の初期値（例えば、空調機器３，６の運転状況、室内の温度・湿度、設定パネル５で入力された入力設定温度、外気温度・湿度、等）が現時刻の各室内空間２の室内環境、気象条件等と同じになるように設定する。 In step S <b> 101, the air conditioning control optimizing unit 10 performs initial setting of the indoor environment simulator 11.
The initial settings are the operation status of the air conditioners 3 and 6 input from the air conditioner control device 9, the measured values of the various sensors 4, the input status from the setting panel 5, and the operation data and measurement data stored in the local database 14. Based on the history, weather forecast information from the network service 16, etc., the initial value of the indoor environment simulator 11 (for example, the operating status of the air conditioners 3 and 6, the indoor temperature / humidity, the input set temperature input on the setting panel 5) The outside air temperature / humidity, etc.) are set to be the same as the indoor environment, weather conditions, etc. of each indoor space 2 at the current time.

ステップＳ１０２において、空調制御最適化手段１０は、空調機器３，６の運転条件の各種設定値（例えば、室内空間２毎のデマンド制御の有無、室内空間２毎の設定温度、等）を読み込む。   In step S102, the air conditioning control optimizing means 10 reads various setting values (for example, presence / absence of demand control for each indoor space 2, set temperature for each indoor space 2, etc.) of the operating conditions of the air conditioners 3 and 6.

ステップＳ１０３において、室内環境シミュレータ１１は、ステップＳ１０２で読み込んだ運転条件の各種設定値に基づいて、室内環境の変化や空調機器の消費エネルギ等のシミュレーションを行う。なお、シミュレーション対象時間は、現時刻から次の空調制御最適化処理を行うまでの時間（例えば、１時間〜数時間程度）、あるいは、当日の運転終了予定時刻まで等、設備の稼働状況を考慮してあらかじめ設定されている。
シミュレーション結果は、ビル１内の各室内空間２の温度、湿度、ＣＯ２濃度あるいはＰＭＶ（predicted Mean Vote；温熱環境評価指数）などの快適性の指標、空調機器３，６の動作及び消費エネルギや運転コストの履歴等として出力され、ローカルデータベース１４に格納されるようになっている。 In step S103, the indoor environment simulator 11 performs a simulation of changes in the indoor environment, energy consumption of the air conditioner, and the like based on the various setting values of the operating conditions read in step S102. Note that the simulation target time takes into account the operating status of the equipment, such as the time from the current time until the next air conditioning control optimization process (for example, about 1 hour to several hours), or until the scheduled operation end time of the day. Is set in advance.
The simulation results show that the temperature, humidity, CO 2 concentration or comfort index such as PMV (predicted mean vote) of each indoor space 2 in the building 1, the operation and energy consumption of the air conditioners 3 and 6 The operation cost is output as a history and stored in the local database 14.

ステップＳ１０４において、空調環境評価手段１２は、評価関数の算出を行う。
ここで、評価関数として、ステップＳ１０３の室内環境シミュレータ１１によって算出された様々な指標に基づいて総合的な評価を行うため、以下の式（１）に示す重み付け評価関数Ｆ（ｘ）を用いる。 In step S104, the air conditioning environment evaluation means 12 calculates an evaluation function.
Here, as the evaluation function, a weighted evaluation function F (x) represented by the following equation (1) is used in order to perform comprehensive evaluation based on various indexes calculated by the indoor environment simulator 11 in step S103.

Figure 2013142494
Figure 2013142494

ここで、ベクトルｘ＝［ｘ１，ｘ２，…，ｘｎ］は、ステップＳ１０２で設定する空調機器３，６の運転条件の各種設定値の集合ベクトルである。また、Ｐｉ（ｘ）（ｉ＝１，２，…，ｎ）は、ステップＳ１０３で運転条件の設定値ｘを与えてシミュレーションした結果から得られる快適性や消費エネルギ等、個別の評価項目の値である。また、Ｗｉは、各評価項目をどの程度重視するかにより予め設定されている重み付け係数である。 Here, the vector x = [x 1 , x 2 ,..., X n ] is a set vector of various set values of the operating conditions of the air conditioners 3 and 6 set in step S102. In addition, P i (x) (i = 1, 2,..., N) is an individual evaluation item such as comfort and energy consumption obtained from the simulation result given the setting value x of the operating condition in step S103. Value. Further, W i is a weighting factor which is set in advance by how much emphasis on each evaluation item.

そして、ステップＳ１０５において、運転条件変更手段１３は評価関数Ｆ（ｘ）の評価値が最小となる運転条件の設定値ｘが得られたか否かを判定する。
評価関数Ｆ（ｘ）の評価値が最小となる運転条件の設定値ｘが得られていない、または評価関数Ｆ（ｘ）の評価値が最小となる運転条件の設定値ｘが得られたか否か判定できない場合（Ｓ１０５・Ｎｏ）、運転条件変更手段１３の処理はステップＳ１０６に進む。一方、評価関数Ｆ（ｘ）の評価値が最小となる運転条件の設定値ｘが得られたと判定した場合（Ｓ１０５・Ｙｅｓ）、運転条件変更手段１３の処理はステップＳ１０７に進む。 In step S105, the operating condition changing unit 13 determines whether or not a set value x of the operating condition that minimizes the evaluation value of the evaluation function F (x) is obtained.
Whether the set value x of the operating condition that minimizes the evaluation value of the evaluation function F (x) is obtained, or whether the set value x of the operating condition that minimizes the evaluation value of the evaluation function F (x) is obtained If it cannot be determined (No at S105), the process of the operating condition changing unit 13 proceeds to Step S106. On the other hand, if it is determined that the set value x of the operating condition that minimizes the evaluation value of the evaluation function F (x) is obtained (Yes at S105), the process of the operating condition changing unit 13 proceeds to step S107.

ステップＳ１０６において、運転条件変更手段１３は、運転条件の設定値ｘを変更（生成）する。そして、空調制御最適化手段１０の処理はステップＳ１０３に戻り、変更（生成）された運転条件の設定値ｘでシミュレーションを行う。   In step S106, the operating condition changing means 13 changes (generates) the operating condition set value x. Then, the process of the air conditioning control optimizing means 10 returns to step S103, and a simulation is performed with the changed (generated) operating condition set value x.

ステップＳ１０７において、運転条件変更手段１３は、評価関数Ｆ（ｘ）の評価値が最小となる運転条件の設定値ｘを空調機器制御装置９に出力して最適化処理を終了する。   In step S107, the operation condition changing means 13 outputs the set value x of the operation condition that minimizes the evaluation value of the evaluation function F (x) to the air conditioner control device 9, and ends the optimization process.

そして、空調機器制御装置９は、空調制御最適化手段１０から入力された運転条件の設定値ｘ（即ち、最適化された設定値ｘ）に基づいて、各空調機器３，６を制御するための制御信号を各空調機器３，６へ出力することにより、空調機器３，６を制御する。   The air conditioner control device 9 controls the air conditioners 3 and 6 based on the set value x (that is, the optimized set value x) of the operating condition input from the air conditioner control optimizing means 10. Is output to the air conditioners 3 and 6 to control the air conditioners 3 and 6.

このように、本実施形態に係る空調機器制御システムの空調制御最適化処理によれば、気象条件の変化や空調機器の利用状況の変化（運転条件の変化）に応じて、最適な運転条件に制御することができるため、管理者の負担を低減させることができる。
また、重み付け評価関数Ｆ（ｘ）により、空調機器の消費エネルギの削減と、室内環境の快適性維持という相反する評価を両立した空調制御を行うことができる。
また、室内空間２に備え付けられた設定パネル５が操作され、温度設定などに変更があった場合にも空調制御最適化処理が行われるため、室内空間２内の利用者の意思を反映することができ、利用者の満足度を向上させることができる。 Thus, according to the air conditioning control optimization process of the air conditioning equipment control system according to the present embodiment, the optimum operating conditions are set according to changes in weather conditions and changes in the usage status of air conditioning equipment (changes in operating conditions). Since it can be controlled, the burden on the administrator can be reduced.
In addition, the weighted evaluation function F (x) can perform air conditioning control that achieves conflicting evaluations of reducing energy consumption of the air conditioning equipment and maintaining the comfort of the indoor environment.
In addition, since the air conditioning control optimization process is performed even when the setting panel 5 provided in the indoor space 2 is operated and the temperature setting is changed, the intention of the user in the indoor space 2 is reflected. Can improve user satisfaction.

＜実施例１＞
次に、空調制御最適化手段１０による空調制御最適化処理について、実施例を挙げて更に説明する。図３は、実施例１に係る評価関数の評価値を示すグラフである。
図３に示す実施例において、空調制御対象の室内空間２として、「事務室」および「会議室」の２つがあるものとする。
また、評価関数Ｆ（ｘ）は、以下の式（２）とする。
Ｆ（ｘ）＝Ｗ１Ｐ１＋Ｗ２Ｐ２＋Ｗ３Ｐ３＋Ｗ４Ｐ４ ・・・（２） <Example 1>
Next, the air conditioning control optimization processing by the air conditioning control optimizing means 10 will be further described with examples. FIG. 3 is a graph illustrating the evaluation value of the evaluation function according to the first embodiment.
In the embodiment shown in FIG. 3, it is assumed that there are two “office rooms” and “meeting rooms” as the indoor space 2 for air conditioning control.
The evaluation function F (x) is expressed by the following expression (2).
F (x) = W 1 P 1 + W 2 P 2 + W 3 P 3 + W 4 P 4 (2)

評価関数Ｆ（ｘ）の評価項目として、Ｐ１は事務室および会議室の空調機器（室内機）３、空調機器（室外機）６等の総消費エネルギ、Ｐ２は毎時消費エネルギ制限値からの超過分を時間積分した積算値（超過分積算値）、Ｐ３は快適性の指標として事務室における設定パネル５により入力された入力設定温度と室温との差を時間積分した積算値（事務室温度差積算値）、Ｐ４は快適性の指標として会議室における設定パネル５により入力された入力設定温度と室温との差を時間積分した積算値（会議室温度差積算値）とする。なお、空調機器（室内機）３の稼動していない室内空間２は、評価に含めないものとする。 As evaluation items of the evaluation function F (x), P 1 is the air-conditioning equipment of office and conference room (indoor unit) 3, air-conditioning equipment total consumed energy, such as (outdoor unit) 6, P 2 from the hourly energy consumption limit of excess time integrating the integrated value (excess accumulated value), P 3 is entered by setting the panel 5 in the office as an index of comfort input set temperature and the integrated value differences was time integral of the room (office room temperature degree difference integrated value), P 4 is the integrated value differences was time integral of the room temperature and the entered input set temperature by the setting panel 5 in the conference room as an index of comfort (room temperature difference integrated value). Note that the indoor space 2 where the air conditioner (indoor unit) 3 is not operating is not included in the evaluation.

また、Ｗ１は評価項目Ｐ１の重み付け係数、Ｗ２は評価項目Ｐ２の重み付け係数、Ｗ３は評価項目Ｐ３の重み付け係数、Ｗ４は評価項目Ｐ４の重み付け係数である。
ここで、事務室よりも会議室の空調を重視するものとして、Ｗ４＞Ｗ３と設定されている。 W 1 is a weighting coefficient for the evaluation item P 1 , W 2 is a weighting coefficient for the evaluation item P 2 , W 3 is a weighting coefficient for the evaluation item P 3 , and W 4 is a weighting coefficient for the evaluation item P 4 .
Here, W 4 > W 3 is set so that the air conditioning of the conference room is more important than the office.

ここで、業務用電力の電気料金は、単位時間当たりの電力使用量が最も大きい値を最大需用電力として基本料金が設定されるようになっている（例えば、"業務用電力（契約電力500kW未満）"、［online］、東京電力株式会社、［平成23年12月20日検索］、インターネット〈URL：http://www.tepco.co.jp/e-rates/corporate/charge/charge09-j.html〉参照）。
したがって、消費エネルギのピークを低減するために、毎時消費エネルギ制限値から超過すると評価関数Ｆ（ｘ）がより大きく変化するように、Ｗ２＞Ｗ１と設定されている。 Here, the basic charge is set for the electricity charge for commercial power, with the maximum power consumption per unit time as the maximum demand power (for example, “commercial power (contract power 500 kW) Less)), [online], Tokyo Electric Power Company, Inc. [searched on December 20, 2011], Internet <URL: http://www.tepco.co.jp/e-rates/corporate/charge/charge09- j.html>).
Therefore, in order to reduce the peak of energy consumption, W 2 > W 1 is set so that the evaluation function F (x) changes more greatly when exceeding the hourly energy consumption limit value.

まず、会議室が使用されておらず、空調制御対象として事務室のみが選択されているものとする（Ａ．会議室空調ＯＦＦ時）。
この状態において、運転条件の設定値としては、事務室の空調機器３について通常の制御を行う「（ａ）事務室デマンド無」と、事務室の空調機器３についてデマンド制御を行う「（ｂ）事務室デマンド有」と、があるものとする。それぞれの評価関数Ｆ（ｘ）の評価値を図３の棒グラフで示す。 First, it is assumed that the conference room is not used and only the office is selected as the air conditioning control target (A. When the conference room air conditioning is OFF).
In this state, the set values of the operating conditions include “(a) No office demand” for normal control of the air conditioner 3 in the office and “(b) Demand control for the air conditioner 3 of the office”. There is “office demand”. The evaluation value of each evaluation function F (x) is shown by the bar graph in FIG.

総消費エネルギＰ１は、「（ａ）事務室デマンド無」よりも「（ｂ）事務室デマンド有」のほうが小さくなるため、Ｗ１Ｐ１は「（ａ）事務室デマンド無」よりも「（ｂ）事務室デマンド有」のほうが小さくなっている。
一方、事務室温度差積算値Ｐ３は、「（ｂ）事務室デマンド有」よりも「（ａ）事務室デマンド無」のほうが小さくなるため、Ｗ３Ｐ３は「（ｂ）事務室デマンド有」よりも「（ａ）事務室デマンド無」のほうが小さくなっている。
なお、会議室の空調機器３は使用されておらず、Ｗ４Ｐ４＝０となる。また、「（ａ）事務室デマンド無」でも「（ｂ）事務室デマンド有」でも、消費エネルギ制限値を超過していないため、Ｗ２Ｐ２＝０となる。 Since the total energy consumption P 1 is smaller in “(b) Office room demand present” than “(a) Office room demand absent”, W 1 P 1 is smaller than “(a) Office room demand absent”. “(B) Office demand” is smaller.
On the other hand, since the office temperature difference integrated value P 3 is smaller in “(a) No office demand” than in “(b) Office demand”, W 3 P 3 is “(b) Office demand”. “(A) No office demand” is smaller than “Yes”.
Note that the air conditioner 3 in the conference room is not used, and W 4 P 4 = 0. Further, in both “(a) office room no demand” and “(b) office room demand”, the energy consumption limit value is not exceeded, so W 2 P 2 = 0.

そして、空調制御最適化手段１０は、式（２）に示すように、重み付け加算した評価関数Ｆ（ｘ）を用いて評価するため、運転条件の設定値としては、評価関数Ｆ（ｘ）の評価地がより小さい「（ａ）事務室デマンド無」が選ばれ、空調機器制御装置９は、事務室の空調機器３について通常の制御を行う（デマンド制御を行わない）。   And since the air-conditioning control optimization means 10 evaluates using the evaluation function F (x) which carried out weight addition as shown in Formula (2), as a setting value of an operating condition, evaluation function F (x) “(A) No office room demand” with a smaller evaluation location is selected, and the air conditioner control device 9 performs normal control on the air conditioner 3 in the office (does not perform demand control).

次に、会議室が使用され、会議室の空調機器３が運転を開始すると、これをトリガとして、再び空調制御最適化手段１０による空調制御最適化処理（図２参照）が実行される（Ｂ．会議室空調ＯＮ時）。
この状態において、運転条件の設定値としては、事務室および会議室の空調機器３について通常の制御を行う「（ｃ）デマンド無」と、事務室および会議室の空調機器３についてデマンド制御を行う「（ｄ）デマンド有」と、事務室の空調機器３についてデマンド制御を行い会議室の空調機器３について通常の制御を行う「（ｅ）デマンド事務室のみ有」と、事務室の空調機器３について通常の制御を行い会議室の空調機器３についてデマンド制御を行う「（ｆ）デマンド会議室のみ有」と、があるものとする。それぞれの評価関数Ｆ（ｘ）の評価値を図３の棒グラフで示す。 Next, when the conference room is used and the air conditioner 3 in the conference room starts operation, the air conditioning control optimization process (see FIG. 2) by the air conditioning control optimization means 10 is executed again using this as a trigger (B). (When conference room air conditioning is ON).
In this state, as the setting value of the operating condition, “(c) No demand” is performed for the air conditioner 3 in the office room and the conference room, and the demand control is performed for the air conditioner 3 in the office room and the conference room. “(D) Demand is present”, “(e) Demand office is present”, which performs demand control on the air conditioner 3 in the office and performs normal control on the air conditioner 3 in the conference room, “Air conditioner 3 in the office” It is assumed that “(f) Only a demand conference room is present” that performs normal control and performs demand control for the air conditioner 3 in the conference room. The evaluation value of each evaluation function F (x) is shown by the bar graph in FIG.

「（ｃ）デマンド無」では、消費エネルギ制限値を超過するため、超過分積算値Ｐ２＞０となる。Ｗ２Ｐ２が加算され評価関数Ｆ（ｘ）の評価値は大きな値となる。
「（ｄ）デマンド有」では、事務室でも会議室でも入力設定温度と室温との差の積算値が大きくなるため、Ｗ３Ｐ３およびＷ４Ｐ４が大きな値となり、評価関数Ｆ（ｘ）の評価値は大きな値となる。 In “(c) No demand”, since the energy consumption limit value is exceeded, the excess integrated value P 2 > 0. W 2 P 2 is added, and the evaluation value of the evaluation function F (x) becomes a large value.
In “(d) with demand”, since the integrated value of the difference between the input set temperature and the room temperature becomes large in both the office and the conference room, W 3 P 3 and W 4 P 4 become large values, and the evaluation function F (x ) Is a large evaluation value.

一方の室内空間２の空調機器３のみについてデマンド制御を行う「（ｆ）デマンド会議室のみ有」と「（ｅ）デマンド事務室のみ有」とを比較すると、事務室よりも会議室の空調を重視するものとして、Ｗ４＞Ｗ３と設定されているため、評価関数Ｆ（ｘ）の評価値は、「（ｅ）デマンド事務室のみ有」のほうが「（ｆ）デマンド会議室のみ有」よりも小さくなっている。 Comparing “(f) Demand meeting room only” and “(e) Demand office room only” that perform demand control only for the air conditioner 3 in one indoor space 2, the conference room is air-conditioned rather than the office room. As important, since W 4 > W 3 is set, the evaluation value of the evaluation function F (x) is “(e) only demand office is present” and “(f) only demand meeting room is present”. Is smaller than

したがって、空調制御最適化手段１０は、評価関数Ｆ（ｘ）の評価値が最小の「（ｅ）デマンド事務室のみ有」を運転条件の設定値として空調機器制御装置９に出力する。   Therefore, the air-conditioning control optimizing means 10 outputs “(e) only demand office is present” having the smallest evaluation value of the evaluation function F (x) to the air-conditioning equipment control device 9 as the set value of the operating condition.

以上のように、実施例１において、その時々の気象状況や利用状態に合わせながら、不定期に使用される会議室が必要時にすばやく空調されることを優先し、かつビル全体の消費エネルギの最大値を抑える（換言すれば、電気料金の基本料金を抑える）という方針で空調制御を最適化することができるという利点を示している。   As described above, in the first embodiment, priority is given to quickly air-conditioning a conference room that is used irregularly when necessary, while matching the occasional weather conditions and usage conditions, and the maximum energy consumption of the entire building. It shows the advantage that the air conditioning control can be optimized with a policy of suppressing the value (in other words, suppressing the basic charge of the electricity charge).

＜実施例２＞
図４は、実施例２に係る評価関数の評価値を示すグラフである。
図４に示す実施例において、空調制御対象の室内空間２として、「室Ａ」および「室Ｂ」の２つがあるものとする。
また、評価関数Ｆ（ｘ）は、以下の式（３）とする。
Ｆ（ｘ）＝Ｗ１Ｐ１＋Ｗ２Ｐ２＋Ｗ３Ｐ３＋Ｗ４Ｐ４＋Ｗ５Ｐ５ ・・・（３） <Example 2>
FIG. 4 is a graph illustrating the evaluation value of the evaluation function according to the second embodiment.
In the embodiment shown in FIG. 4, it is assumed that there are two “room A” and “room B” as the indoor space 2 for air conditioning control.
The evaluation function F (x) is expressed by the following formula (3).
F (x) = W 1 P 1 + W 2 P 2 + W 3 P 3 + W 4 P 4 + W 5 P 5 (3)

評価関数Ｆ（ｘ）の評価項目として、Ｐ１は室Ａおよび室Ｂの空調機器（室内機）３、空調機器（室外機）６等の総消費エネルギ、Ｐ２は室ＡのＰＭＶの絶対値の積算値、Ｐ３は室ＢのＰＭＶの絶対値の積算値、Ｐ４は室Ａにおける設定パネル５により入力された入力設定温度と室温との差の積算値、Ｐ５は室Ｂにおける設定パネル５により入力された入力設定温度と室温との差の積算値とする。
ここで、Ｐ４，Ｐ５は、各室内空間２（室Ａ，室Ｂ）の利用者の要求または満足度を表す指標である。また、設定値ｘには、各室内空間２（室Ａ，室Ｂ）に備え付けられた空調機器３が空調する際の目標室内温度が含まれており、あらかじめ室内空間２が適切なＰＭＶ（快適な場合０）を示すように設定されている。 As evaluation items of the evaluation function F (x), P 1 is the chamber A and the air-conditioning equipment of the chamber B (indoor unit) 3, air-conditioning equipment (the outdoor unit) Total energy consumed 6 such, P 2 is the absolute of the PMV of the chamber A integrated value of the value, the integrated value of the absolute value of the PMV of P 3 is the chamber B, the integrated value of the difference between P 4 is the input set temperature and room temperature inputted by the setting panel 5 in the chamber a, in P 5 is chamber B The integrated value of the difference between the input set temperature input from the setting panel 5 and the room temperature is used.
Here, P 4 and P 5 are indexes representing the user's request or satisfaction of each indoor space 2 (room A, room B). The set value x includes a target indoor temperature when the air conditioner 3 provided in each indoor space 2 (room A, room B) is air-conditioned. Is set to indicate 0).

また、Ｗ１は評価項目Ｐ１の重み付け係数、Ｗ２は評価項目Ｐ２の重み付け係数、Ｗ３は評価項目Ｐ３の重み付け係数、Ｗ４は評価項目Ｐ４の重み付け係数、Ｗ５は評価項目Ｐ５の重み付け係数である。 W 1 is a weighting coefficient for the evaluation item P 1 , W 2 is a weighting coefficient for the evaluation item P 2 , W 3 is a weighting coefficient for the evaluation item P 3 , W 4 is a weighting coefficient for the evaluation item P 4 , and W 5 is an evaluation. it is a weighting coefficient of the item P 5.

評価関数Ｆ（ｘ）の評価値は、「（ａ）初期」であったものとする。
ある時刻に、室Ｂの設定パネル５が操作され設定温度（入力設定温度）が入力されると、これをトリガとして、再び空調制御最適化手段１０による空調制御最適化処理（図２参照）が実行される。
この状態において、運転条件の設定値としては、室Ｂの空調機器３の設定温度を現在の設定温度のままとする制御を行う「（ｂ）室Ｂ設定パネル入力時」と、室Ｂの空調機器３の設定温度を入力された入力設定温度とする制御を行う「（ｃ）室Ｂ設定温度変更」と、室Ｂの空調機器３の設定温度を現在の設定温度と入力された入力設定温度との中間値とする制御を行う「（ｄ）室Ｂ設定温度変更（中間値）」と、があるものとする。それぞれの評価関数Ｆ（ｘ）の評価値を図４の棒グラフで示す。 The evaluation value of the evaluation function F (x) is assumed to be “(a) initial”.
When the setting panel 5 of the room B is operated and a set temperature (input set temperature) is input at a certain time, the air conditioning control optimizing process (see FIG. 2) by the air conditioning control optimizing means 10 is triggered again using this as a trigger. Executed.
In this state, as the set value of the operating condition, “(b) When the room B setting panel is input” for controlling the set temperature of the air conditioner 3 in the room B to be the current set temperature, and the air conditioner of the room B “(C) Change room B set temperature” for performing control to set the set temperature of the device 3 as the input set temperature, and the set temperature of the air conditioner 3 in the room B as the current set temperature and the input set temperature. It is assumed that there is “(d) chamber B set temperature change (intermediate value)” for performing control to be an intermediate value. The evaluation value of each evaluation function F (x) is shown by the bar graph in FIG.

図４に示すように、「（ｂ）室Ｂ設定パネル入力時」では、室Ｂの利用者の要求が満たされず、Ｐ５が悪化する（大きくなる）ことにより、評価関数Ｆ（ｘ）の評価値は大きくなる。一方、「（ｃ）室Ｂ設定温度変更」では、消費エネルギが増加するため、Ｐ１が悪化する（大きくなる）ことにより、評価関数Ｆ（ｘ）の評価値は大きくなる。 As shown in FIG. 4, in “(b) When the room B setting panel is input”, the request of the user of the room B is not satisfied, and P 5 deteriorates (becomes larger), so that the evaluation function F (x) The evaluation value increases. On the other hand, in “(c) Room B set temperature change”, since the energy consumption increases, the evaluation value of the evaluation function F (x) increases as P 1 deteriorates (increases).

したがって、空調制御最適化手段１０は、評価関数Ｆ（ｘ）の評価値が最小の「（ｄ）室Ｂ設定温度変更（中間値）」を運転条件の設定値として空調機器制御装置９に出力する。   Therefore, the air conditioning control optimizing means 10 outputs “(d) Room B set temperature change (intermediate value)” having the smallest evaluation value of the evaluation function F (x) to the air conditioner control device 9 as the set value of the operating condition. To do.

集中制御型の空調システムの場合、空調システムの管理者により適切な空調設定をあらかじめ実施されていても、個別に設定を変更できないことで、個々の室内空間２の状況や個人の感覚の差異などにより満足度が高くならないような場合がある。
本実施例によれば、利用者の要求を上記制御に取り込むことで、省エネルギ性と利用者の満足度（快適性）の両方に配慮した制御の最適化が可能となる。 In the case of a centralized control type air conditioning system, even if appropriate air conditioning settings have been implemented in advance by the air conditioning system administrator, the settings cannot be changed individually, so that there are differences in the situation of individual indoor spaces 2 and individual senses, etc. Depending on the situation, the satisfaction may not increase.
According to the present embodiment, by taking the user's request into the above control, it is possible to optimize the control in consideration of both energy saving and user satisfaction (comfort).

また、空調制御最適化手段１０による空調制御最適化処理（図２参照）により最適化された評価項目Ｐ１〜Ｐ５の履歴をローカルデータベース１４に記憶しておき、一定の期間（例えば、１ヶ月や１年）毎に表示端末１５等を用いて最適化された評価項目Ｐ１〜Ｐ５の履歴を表示し、管理者が確認することにより、設定パネル５により入力された入力設定温度と室温との差（Ｐ４，Ｐ５）やＰＭＶの積算値（Ｐ２，Ｐ３）が他の室内空間２に比べて著しく悪い（値が大きい）室内空間２を特定することができる。このような室内空間２は、空調機器（室内機）３の動作が正常ではない（適切ではない）、あるいは、制御設定やシミュレーションと一致していない可能性が高い。
このように、本実施例によれば、空調機器の不具合や設定上の不備などの発見、対策を行うことが可能である。 Further, the history of the evaluation items P 1 to P 5 optimized by the air conditioning control optimization process (see FIG. 2) by the air conditioning control optimizing means 10 is stored in the local database 14 and is stored for a certain period (for example, 1 The history of the evaluation items P 1 to P 5 optimized using the display terminal 15 or the like is displayed every month or year), and the administrator confirms the input set temperature input by the setting panel 5. It is possible to identify the indoor space 2 in which the difference from the room temperature (P 4 , P 5 ) and the PMV integrated values (P 2 , P 3 ) are significantly worse (larger values) than the other indoor spaces 2. In such an indoor space 2, there is a high possibility that the operation of the air conditioner (indoor unit) 3 is not normal (not appropriate) or does not match the control setting or simulation.
As described above, according to the present embodiment, it is possible to find and take countermeasures such as defects in the air conditioning equipment and imperfections in the settings.

１ ビル
２ 室内空間
３ 空調機器（室内機）
４ 各種センサ
５ 設定パネル（設定入力手段）
６ 空調機器（室外機）
７ 計測・制御ネットワーク
８ 通信モジュール
９ 空調機器制御装置
１０ 空調制御最適化手段（空調機器制御手段）
１１ 室内環境シミュレータ（室内環境予測手段）
１２ 空調環境評価手段（評価手段）
１３ 運転条件変更手段（評価手段）
１４ ローカルデータベース
１５ 表示端末
１６ ネットワークサービス
Ｐ 評価項目 1 Building 2 Indoor space 3 Air-conditioning equipment (indoor unit)
4 Various sensors 5 Setting panel (setting input means)
6 Air conditioning equipment (outdoor unit)
7 Measurement / Control Network 8 Communication Module 9 Air Conditioner Control Device 10 Air Conditioning Control Optimization Means (Air Conditioner Control Means)
11 Indoor environment simulator (indoor environment prediction means)
12 Air-conditioning environment evaluation means (evaluation means)
13 Operating condition change means (evaluation means)
14 Local database 15 Display terminal 16 Network service P Evaluation item

Claims (6)

空調機器の運転条件に基づいて、評価項目の予測を行う室内環境予測手段と、
前記室内環境予測手段により予測された前記評価項目の結果から評価関数を算出し、算出された前記評価関数に基づいて、前記空調機器の運転条件を選択する評価手段と、
前記評価手段により選択された前記運転条件に基づいて、前記空調機器を制御する空調機器制御手段と、を備える
ことを特徴とする空調機器制御システム。 Indoor environment prediction means for predicting evaluation items based on the operating conditions of the air conditioner;
An evaluation function that calculates an evaluation function from a result of the evaluation item predicted by the indoor environment prediction means, and that selects an operating condition of the air conditioning equipment based on the calculated evaluation function;
And an air conditioner control means for controlling the air conditioner based on the operating condition selected by the evaluation means. 前記室内環境予測手段および前記評価手段は、所定の時間間隔で再動作し、
前記空調機器制御手段は、新たに選択された前記運転条件に基づいて、前記空調機器を制御する
ことを特徴とする請求項１に記載の空調機器制御システム。 The indoor environment prediction unit and the evaluation unit re-activate at predetermined time intervals,
The air conditioning equipment control system according to claim 1, wherein the air conditioning equipment control means controls the air conditioning equipment based on the newly selected operating condition. 前記室内環境予測手段は、気象条件と前記空調機器の運転条件に基づいて、評価項目の予測を行い、
前記室内環境予測手段および前記評価手段は、前記気象条件の変化に応じて再動作し、
前記空調機器制御手段は、新たに選択された前記運転条件に基づいて、前記空調機器を制御する
ことを特徴とする請求項１に記載の空調機器制御システム。 The indoor environment prediction means predicts evaluation items based on weather conditions and operating conditions of the air conditioner,
The indoor environment prediction means and the evaluation means re-activate in response to changes in the weather conditions,
The air conditioning equipment control system according to claim 1, wherein the air conditioning equipment control means controls the air conditioning equipment based on the newly selected operating condition. 前記室内環境予測手段は、前記空調機器により空調される空調空間の状態を計測する計測手段からの計測情報と、前記空調機器の運転条件に基づいて、評価項目の予測を行い、
前記室内環境予測手段および前記評価手段は、前記計測手段からの前記計測情報の変化に応じて再動作し、
前記空調機器制御手段は、新たに選択された前記運転条件に基づいて、前記空調機器を制御する
ことを特徴とする請求項１に記載の空調機器制御システム。 The indoor environment prediction means predicts an evaluation item based on measurement information from a measurement means that measures a state of an air-conditioned space that is air-conditioned by the air-conditioning equipment, and operating conditions of the air-conditioning equipment,
The indoor environment prediction unit and the evaluation unit re-activate in response to a change in the measurement information from the measurement unit,
The air conditioning equipment control system according to claim 1, wherein the air conditioning equipment control means controls the air conditioning equipment based on the newly selected operating condition. 前記空調機器により空調される空調空間に配置され、利用者による設定入力を受け付ける設定入力手段を備え、
前記室内環境予測手段および前記評価手段は、前記設定入力手段により設定が入力されることに応じて再動作し、
前記空調機器制御手段は、新たに選択された前記運転条件に基づいて、前記空調機器を制御する
ことを特徴とする請求項１に記載の空調機器制御システム。 It is arranged in an air-conditioned space that is air-conditioned by the air-conditioning equipment, and includes setting input means for receiving a setting input by a user,
The indoor environment prediction unit and the evaluation unit re-activate in response to a setting input by the setting input unit,
The air conditioning equipment control system according to claim 1, wherein the air conditioning equipment control means controls the air conditioning equipment based on the newly selected operating condition. 空調機器の運転条件に基づいて、評価項目の予測を行う予測ステップと、
予測された前記評価項目の結果から評価関数を算出し、算出された前記評価関数に基づいて、前記空調機器の運転条件を選択する選択ステップと、
選択された前記運転条件に基づいて、前記空調機器を制御する空調機器制御ステップと、を有する
ことを特徴とする空調機器の制御方法。 A prediction step for predicting an evaluation item based on an operating condition of the air conditioner;
A selection step of calculating an evaluation function from the predicted result of the evaluation item, and selecting an operating condition of the air conditioner based on the calculated evaluation function;
An air conditioning equipment control step for controlling the air conditioning equipment based on the selected operating condition.
JP2012002586A 2012-01-10 2012-01-10 Air conditioner control system and method of controlling air conditioner Pending JP2013142494A (en)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2012002586A JP2013142494A (en) 2012-01-10 2012-01-10 Air conditioner control system and method of controlling air conditioner

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2012002586A JP2013142494A (en) 2012-01-10 2012-01-10 Air conditioner control system and method of controlling air conditioner

Publications (1)

Publication Number Publication Date
JP2013142494A true JP2013142494A (en) 2013-07-22

Family

ID=49039154

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2012002586A Pending JP2013142494A (en) 2012-01-10 2012-01-10 Air conditioner control system and method of controlling air conditioner

Country Status (1)

Country Link
JP (1) JP2013142494A (en)

Cited By (23)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN105258305A (en) * 2014-07-15 2016-01-20 广东美的暖通设备有限公司 Air conditioner, air conditioner system and control method for air conditioner
WO2016009506A1 (en) * 2014-07-16 2016-01-21 三菱電機株式会社 Air conditioning controller, air conditioning control method, and program
JP2016031179A (en) * 2014-07-28 2016-03-07 株式会社Ｎｔｔファシリティーズ Control system, optimum solution selection device, control method, and program
JP2016080197A (en) * 2014-10-10 2016-05-16 アズビル株式会社 Set value change device and set value change method
WO2016121107A1 (en) * 2015-01-30 2016-08-04 三菱電機株式会社 Air-conditioning management system
JP2018040510A (en) * 2016-09-05 2018-03-15 三菱重工サーマルシステムズ株式会社 Control device, air conditioning control system, control method and program
CN109373525A (en) * 2018-11-12 2019-02-22 珠海格力电器股份有限公司 Control optimization method and device of air conditioning system, computer equipment and storage medium
CN110107999A (en) * 2019-05-29 2019-08-09 华翔翔能电气股份有限公司 A kind of workshop building air conditioner control method and system
JP2019522954A (en) * 2016-06-30 2019-08-15 ジョンソン コントロールズ テクノロジー カンパニーＪｏｈｎｓｏｎ Ｃｏｎｔｒｏｌｓ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ Ｃｏｍｐａｎｙ Variable refrigerant flow system with predictive control
JP2019143909A (en) * 2018-02-22 2019-08-29 三菱重工サーマルシステムズ株式会社 Control device, air conditioning control system, control method and program
JP2020021333A (en) * 2018-08-02 2020-02-06 ミサワホーム株式会社 Index calculation system
JP2020060338A (en) * 2018-10-11 2020-04-16 三菱重工サーマルシステムズ株式会社 Control device, air conditioning control system, control method and program
JP2020060340A (en) * 2018-10-11 2020-04-16 三菱重工サーマルシステムズ株式会社 Control device, air conditioning control system, control information calculation method and program
JP2020065346A (en) * 2018-10-16 2020-04-23 三菱重工サーマルシステムズ株式会社 Control device, air conditioning control system, control method, and program
CN111160739A (en) * 2019-12-18 2020-05-15 珠海格力电器股份有限公司 Multi-split air conditioning unit comfort evaluation method and device and air conditioning unit
WO2020124957A1 (en) * 2018-12-20 2020-06-25 广东美的暖通设备有限公司 Air conditioning energy-saving simulation system
CN112460723A (en) * 2020-10-29 2021-03-09 东洋工业(广东)有限公司 Air environment simulation automatic adjusting method
CN113268098A (en) * 2021-06-23 2021-08-17 上海市建筑科学研究院有限公司 Indoor environment regulation and control method and system
JPWO2021250770A1 (en) * 2020-06-09 2021-12-16
US11705726B2 (en) 2017-04-27 2023-07-18 Johnson Controls Tyco IP Holdings LLP Building energy system with predictive control of battery and green energy resources
US11754984B2 (en) 2016-06-30 2023-09-12 Johnson Controls Tyco IP Holdings LLP HVAC system with predictive airside control
US11789415B2 (en) 2016-06-30 2023-10-17 Johnson Controls Tyco IP Holdings LLP Building HVAC system with multi-level model predictive control
TWI841482B (en) * 2023-09-01 2024-05-01 台灣松下電器股份有限公司 Air conditioning control method and system

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2000105603A (en) * 1998-09-28 2000-04-11 Toshiba Corp System operation monitoring and controlling device
JP2004324908A (en) * 2003-04-21 2004-11-18 Matsushita Electric Works Ltd Building facility control device
JP2007240067A (en) * 2006-03-09 2007-09-20 Hitachi Ltd Air-conditioning control system
JP2011002112A (en) * 2009-06-16 2011-01-06 Shimizu Corp Navigation system for operation of air conditioning heat source machine
JP2011027305A (en) * 2009-07-23 2011-02-10 Mitsubishi Electric Corp Energy saving equipment and air conditioner

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2000105603A (en) * 1998-09-28 2000-04-11 Toshiba Corp System operation monitoring and controlling device
JP2004324908A (en) * 2003-04-21 2004-11-18 Matsushita Electric Works Ltd Building facility control device
JP2007240067A (en) * 2006-03-09 2007-09-20 Hitachi Ltd Air-conditioning control system
JP2011002112A (en) * 2009-06-16 2011-01-06 Shimizu Corp Navigation system for operation of air conditioning heat source machine
JP2011027305A (en) * 2009-07-23 2011-02-10 Mitsubishi Electric Corp Energy saving equipment and air conditioner

Cited By (36)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN105258305A (en) * 2014-07-15 2016-01-20 广东美的暖通设备有限公司 Air conditioner, air conditioner system and control method for air conditioner
JPWO2016009506A1 (en) * 2014-07-16 2017-04-27 三菱電機株式会社 Air conditioning control device, air conditioning control method, and program
WO2016009506A1 (en) * 2014-07-16 2016-01-21 三菱電機株式会社 Air conditioning controller, air conditioning control method, and program
CN106461255B (en) * 2014-07-16 2019-05-10 三菱电机株式会社 Air conditioning control device and air conditioning control method
CN106461255A (en) * 2014-07-16 2017-02-22 三菱电机株式会社 Air conditioning controller, air conditioning control method, and program
JP2016031179A (en) * 2014-07-28 2016-03-07 株式会社Ｎｔｔファシリティーズ Control system, optimum solution selection device, control method, and program
JP2016080197A (en) * 2014-10-10 2016-05-16 アズビル株式会社 Set value change device and set value change method
CN107110545B (en) * 2015-01-30 2018-07-24 三菱电机株式会社 Air conditioning managing device
JP6073001B2 (en) * 2015-01-30 2017-02-01 三菱電機株式会社 Air conditioning management device
WO2016121107A1 (en) * 2015-01-30 2016-08-04 三菱電機株式会社 Air-conditioning management system
CN107110545A (en) * 2015-01-30 2017-08-29 三菱电机株式会社 Air conditioning managing system
US11789415B2 (en) 2016-06-30 2023-10-17 Johnson Controls Tyco IP Holdings LLP Building HVAC system with multi-level model predictive control
JP7406918B2 (en) 2016-06-30 2023-12-28 ジョンソン コントロールズ テクノロジー カンパニー Variable refrigerant flow system with predictive control and how to operate it
JP2019522954A (en) * 2016-06-30 2019-08-15 ジョンソン コントロールズ テクノロジー カンパニーＪｏｈｎｓｏｎ Ｃｏｎｔｒｏｌｓ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ Ｃｏｍｐａｎｙ Variable refrigerant flow system with predictive control
US11669061B2 (en) 2016-06-30 2023-06-06 Johnson Controls Tyco IP Holdings LLP Variable refrigerant flow system with predictive control
US11754984B2 (en) 2016-06-30 2023-09-12 Johnson Controls Tyco IP Holdings LLP HVAC system with predictive airside control
JP2018040510A (en) * 2016-09-05 2018-03-15 三菱重工サーマルシステムズ株式会社 Control device, air conditioning control system, control method and program
US11973345B2 (en) 2017-04-27 2024-04-30 Johnson Controls Tyco IP Holdings LLP Building energy system with predictive control of battery and green energy resources
US11705726B2 (en) 2017-04-27 2023-07-18 Johnson Controls Tyco IP Holdings LLP Building energy system with predictive control of battery and green energy resources
JP2019143909A (en) * 2018-02-22 2019-08-29 三菱重工サーマルシステムズ株式会社 Control device, air conditioning control system, control method and program
JP2020021333A (en) * 2018-08-02 2020-02-06 ミサワホーム株式会社 Index calculation system
JP2020060340A (en) * 2018-10-11 2020-04-16 三菱重工サーマルシステムズ株式会社 Control device, air conditioning control system, control information calculation method and program
JP2020060338A (en) * 2018-10-11 2020-04-16 三菱重工サーマルシステムズ株式会社 Control device, air conditioning control system, control method and program
JP2020065346A (en) * 2018-10-16 2020-04-23 三菱重工サーマルシステムズ株式会社 Control device, air conditioning control system, control method, and program
CN109373525A (en) * 2018-11-12 2019-02-22 珠海格力电器股份有限公司 Control optimization method and device of air conditioning system, computer equipment and storage medium
WO2020124957A1 (en) * 2018-12-20 2020-06-25 广东美的暖通设备有限公司 Air conditioning energy-saving simulation system
CN110107999A (en) * 2019-05-29 2019-08-09 华翔翔能电气股份有限公司 A kind of workshop building air conditioner control method and system
CN111160739B (en) * 2019-12-18 2022-06-21 珠海格力电器股份有限公司 Multi-split air conditioning unit comfort evaluation method and device and air conditioning unit
CN111160739A (en) * 2019-12-18 2020-05-15 珠海格力电器股份有限公司 Multi-split air conditioning unit comfort evaluation method and device and air conditioning unit
JP7309069B2 (en) 2020-06-09 2023-07-14 三菱電機株式会社 Learning device and reasoning device for control of air conditioner
WO2021250770A1 (en) * 2020-06-09 2021-12-16 三菱電機株式会社 Inference device and learning device for controlling air conditioning device
JPWO2021250770A1 (en) * 2020-06-09 2021-12-16
CN112460723A (en) * 2020-10-29 2021-03-09 东洋工业(广东)有限公司 Air environment simulation automatic adjusting method
CN113268098B (en) * 2021-06-23 2022-09-23 上海市建筑科学研究院有限公司 Indoor environment regulation and control method and system
CN113268098A (en) * 2021-06-23 2021-08-17 上海市建筑科学研究院有限公司 Indoor environment regulation and control method and system
TWI841482B (en) * 2023-09-01 2024-05-01 台灣松下電器股份有限公司 Air conditioning control method and system

Similar Documents

Publication Publication Date Title
JP2013142494A (en) Air conditioner control system and method of controlling air conditioner
JP5663596B2 (en) HVAC control system and method
JP4363244B2 (en) Energy management equipment
JP5227707B2 (en) Air-conditioning energy-saving control device
US8396601B2 (en) Energy management apparatus for customers
US10656613B2 (en) Apparatus and method for controlling comfort temperature of air conditioning device or air conditioning system
JP5491891B2 (en) Device management apparatus and program
US10088184B2 (en) Environment control system
JP6004709B2 (en) Energy saving support system, server device, energy saving support method and program
WO2015163732A1 (en) Operating method and apparatus of smart system for power consumption optimization
JP5914210B2 (en) Energy management system
JP2008092320A (en) Centralized control system
KR102331117B1 (en) Consumption prediction and reduction control system and consumption prediction and reduction control program for active energy management
KR20150095995A (en) Building Energy Management System Based on Context-Aware and Method for Managing Energy of Building Using The Same
JP2011248568A (en) Energy management system
CN111260110A (en) Energy consumption prediction device and method
WO2010103779A1 (en) Device management system
JPWO2019180865A1 (en) Energy-saving control device for building and energy-saving control method for building
KR20130120604A (en) Method for management of building energy for night purge, apparatus for the same
JPH08322147A (en) Demand prediction system
WO2016186069A1 (en) Incentive prediction amount presenting device
US20150268650A1 (en) Power modeling based building demand management system
JP2014222545A (en) Power saving proposal system, power saving server and power saving proposal method
Rahman et al. Methodology and analytical approach to investigate the impact of building temperature setpoint schedules
JP2022076103A (en) Person number prediction system, person number estimation system, power consumption amount prediction system, person number prediction method and program

Legal Events

Date Code Title Description
A711 Notification of change in applicant

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A712

Effective date: 20130618

A621 Written request for application examination

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621

Effective date: 20141021

A977 Report on retrieval

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007

Effective date: 20150710

A131 Notification of reasons for refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131

Effective date: 20150721

A02 Decision of refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A02

Effective date: 20151201