JP2016031179A - Control system, optimum solution selection device, control method, and program - Google Patents

Control system, optimum solution selection device, control method, and program Download PDF

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Abstract

PROBLEM TO BE SOLVED: To provide a control system enabling an energy consumption amount to be more surely optimized .SOLUTION: The control system including equipment for adjusting environment in a building and an equipment control device for controlling the equipment calculates an energy consumption amount on the basis of a plurality of operating conditions related to the equipment and a mathematical model for calculating the energy consumption amount of the equipment operated under the operating conditions, calculates on the basis of an evaluation function, an evaluation value of the calculated energy consumption amount, selects as the optimization solution, the operating condition making the energy consumption amount minimum on the basis of the calculated evaluation value and controls the equipment on the basis of the optimization solution determined that the equipment can be operated.SELECTED DRAWING: Figure 3

Description

この発明は、制御システム、最適解選択装置、制御方法、及びプログラムに関する。   The present invention relates to a control system, an optimal solution selection device, a control method, and a program.

建物内に設置される複数の設備に係る電力消費量を最適化するための研究・技術が開発されている。   Research and technology have been developed to optimize the power consumption of multiple facilities installed in buildings.

これに関連し、空調機器の運転条件に基づいて、評価項目の予測を行い、予測された評価項目の結果から評価関数を算出し、算出された評価関数に基づいて、空調機器の運転条件を選択し、選択された運転条件に基づいて、空調機器を制御する空調機器制御システムが知られている。(特許文献1参照)。   In this connection, the evaluation item is predicted based on the operating condition of the air conditioner, the evaluation function is calculated from the predicted result of the evaluation item, and the operating condition of the air conditioner is determined based on the calculated evaluation function. There is known an air conditioning equipment control system that selects and controls air conditioning equipment based on the selected operating condition. (See Patent Document 1).

特開2013−142494号公報JP2013-142494A

しかしながら、従来の空調機器制御システムは、空調機器制御システムが具備する空調機器に適用することが不可能な運転条件を選択してしまう場合があった。そのため、従来の空調機器制御システムでは、電力消費量を最適化することができない場合があった。   However, the conventional air conditioning equipment control system sometimes selects operating conditions that cannot be applied to the air conditioning equipment included in the air conditioning equipment control system. Therefore, in the conventional air conditioning equipment control system, there is a case where the power consumption cannot be optimized.

そこで本発明は、上記従来技術の問題に鑑みてなされたものであり、より確実にエネルギー消費量を最適化することができる制御システム、最適解選択装置、制御方法、及びプログラムを提供する。   The present invention has been made in view of the above-described problems of the prior art, and provides a control system, an optimal solution selection device, a control method, and a program that can optimize energy consumption more reliably.

本発明の一態様は、建物内の環境を調整する設備と、前記設備を制御する設備制御装置とを具備する制御システムであって、前記設備に係る複数の稼働条件と、前記稼働条件のもとで稼働させた前記設備のエネルギー消費量を算出する数理モデルとに基づいて、前記エネルギー消費量を算出する算出部と、評価関数に基づいて、算出された前記エネルギー消費量の評価値を算出する評価値算出部と、算出された前記評価値に基づいて前記エネルギー消費量を最小にする前記稼働条件を最適解として選択する最適解選択部と、稼働させることが可能と判定された前記最適解に基づいて前記設備を制御する設備制御部と、を備える制御システムである。   One aspect of the present invention is a control system including a facility for adjusting an environment in a building and a facility control device that controls the facility, and a plurality of operating conditions for the facility, The calculation unit for calculating the energy consumption based on the mathematical model for calculating the energy consumption of the equipment operated in the above and the evaluation value of the calculated energy consumption based on the evaluation function An optimum value selection unit that selects the operation condition that minimizes the energy consumption based on the calculated evaluation value as an optimum solution, and the optimum that has been determined to be operable And a facility control unit that controls the facility based on a solution.

また、本発明の他の態様は、上記の制御システムであって、選択された前記最適解に係る前記稼働条件が前記設備により稼働させることが可能か否かを判定し、その結果、稼働させることが不可能と判定した場合に稼働させることが不可能と判定された前記最適解を除く前記複数の前記稼働条件の中から他の前記最適解を前記最適解選択部に再選択させ、稼働させることが可能と判定した場合に何もしない実行可否判定部を備え、前記設備制御部は、前記実行可否判定部により稼働させることが可能と判定された前記最適解に基づいて前記設備を制御する、制御システムである。   Another aspect of the present invention is the control system described above, wherein it is determined whether or not the operation condition related to the selected optimal solution can be operated by the facility, and as a result, the operation is performed. If it is determined that it is impossible, the optimal solution selection unit re-selects the other optimal solution from the plurality of operating conditions excluding the optimal solution that is determined to be impossible to operate. An execution feasibility determination unit that does nothing when it is determined that the operation can be performed, and the facility control unit controls the facility based on the optimum solution determined to be operable by the execution feasibility determination unit. Control system.

また、本発明の他の態様は、上記の制御システムであって、前記環境を変化させる外乱を示す情報を取得し、取得された前記外乱を示す情報に基づいて前記数理モデルを生成するモデル生成部を備え、前記数理モデルは、前記稼働条件に基づいて前記エネルギー消費量を算出するように構成されており、前記複数の前記稼働条件のそれぞれに対する前記複数の前記エネルギー消費量を算出する、制御システムである。   Another aspect of the present invention is the above-described control system, wherein model generation is performed for acquiring information indicating a disturbance that changes the environment and generating the mathematical model based on the acquired information indicating the disturbance. And the mathematical model is configured to calculate the energy consumption based on the operating condition, and calculates the plurality of the energy consumption for each of the plurality of operating conditions. System.

また、本発明の他の態様は、上記の制御システムであって、前記外乱を示す情報は、前記設備の前記エネルギー消費量の変化の履歴を表す情報を含む、制御システムである。   Another aspect of the present invention is the control system described above, wherein the information indicating the disturbance includes information indicating a history of changes in the energy consumption of the facility.

また、本発明の他の態様は、上記の制御システムであって、前記外乱を示す情報は、所定の期間における天候の変化を表す情報、気温の変化を表す情報、気圧の変化を表す情報、湿度の変化を表す情報のうちの一部又は全部を含む、制御システムである。   Further, another aspect of the present invention is the control system described above, wherein the information indicating the disturbance includes information indicating a change in weather in a predetermined period, information indicating a change in temperature, information indicating a change in atmospheric pressure, It is a control system including a part or all of information representing a change in humidity.

また、本発明の他の態様は、上記の制御システムであって、前記数理モデルは、前記複数の前記稼働条件のそれぞれに基づいて前記設備に係る1以上の前記エネルギー消費量の組を算出し、前記評価値算出部は、前記1以上の前記エネルギー消費量の組に含まれるそれぞれの前記エネルギー消費量に対し、前記評価関数に基づいて重み付けを行い、前記重み付けが行われた前記1以上の前記エネルギー消費量の総和を前記評価値として算出する、制御システムである。   Another aspect of the present invention is the control system described above, wherein the mathematical model calculates a set of one or more energy consumptions related to the facility based on each of the plurality of operating conditions. The evaluation value calculation unit weights each of the energy consumptions included in the one or more energy consumption sets based on the evaluation function, and the weighted one or more It is a control system which calculates the sum total of the said energy consumption as said evaluation value.

また、本発明の他の態様は、建物内の環境を調整する設備に係る複数の稼働条件と、前記稼働条件のもとで稼働させた前記設備のエネルギー消費量を算出する数理モデルとに基づいて、前記エネルギー消費量を算出する算出部と、評価関数に基づいて、算出された前記エネルギー消費量の評価値を算出する評価値算出部と、算出された前記評価値に基づいて前記エネルギー消費量を最小にする前記稼働条件を最適解として選択する最適解選択部と、を備える最適解選択装置である。   In addition, another aspect of the present invention is based on a plurality of operating conditions related to equipment that adjusts the environment in a building, and a mathematical model that calculates energy consumption of the equipment operated under the operating conditions. A calculation unit that calculates the energy consumption, an evaluation value calculation unit that calculates an evaluation value of the calculated energy consumption based on an evaluation function, and the energy consumption based on the calculated evaluation value An optimum solution selection device comprising: an optimum solution selection unit that selects the operation condition that minimizes the amount as an optimum solution.

また、本発明の他の態様は、建物内の環境を調整する設備と、前記設備を制御する設備制御装置とを具備する制御システムにおける前記設備制御装置の制御方法であって、前記設備に係る複数の稼働条件と、前記稼働条件のもとで稼働させた前記設備のエネルギー消費量を算出する数理モデルとに基づいて、前記エネルギー消費量を算出し、評価関数に基づいて、算出された前記エネルギー消費量の評価値を算出し、算出された前記評価値に基づいて前記エネルギー消費量を最小にする前記稼働条件を最適解として選択し、稼働させることが可能と判定された前記最適解に基づいて前記設備を制御する、制御方法である。   Moreover, the other aspect of this invention is the control method of the said equipment control apparatus in the control system which comprises the equipment which adjusts the environment in a building, and the equipment control apparatus which controls the said equipment, Comprising: Said equipment Based on a plurality of operating conditions and a mathematical model for calculating the energy consumption of the equipment operated under the operating conditions, the energy consumption is calculated, and the calculated based on the evaluation function An evaluation value of energy consumption is calculated, the operating condition that minimizes the energy consumption is selected as an optimal solution based on the calculated evaluation value, and the optimal solution that is determined to be operable can be selected. It is a control method of controlling the equipment based on.

また、本発明の他の態様は、建物内の環境を調整する設備と、前記設備を制御する設備制御装置とを具備する制御システムにおける前記設備制御装置のコンピューターに、前記設備に係る複数の稼働条件と、前記稼働条件のもとで稼働させた前記設備のエネルギー消費量を算出する数理モデルとに基づいて、前記エネルギー消費量を算出させ、評価関数に基づいて、算出された前記エネルギー消費量の評価値を算出させ、算出された前記評価値に基づいて前記エネルギー消費量を最小にする前記稼働条件を最適解として選択させ、稼働させることが可能と判定された前記最適解に基づいて前記設備を制御させる、プログラムである。   According to another aspect of the present invention, a computer of the equipment control device in a control system including equipment for adjusting an environment in a building and a equipment control device for controlling the equipment has a plurality of operations related to the equipment. The energy consumption is calculated based on the evaluation function based on the condition and a mathematical model for calculating the energy consumption of the facility operated under the operating condition. The evaluation value is calculated, and the operating condition that minimizes the energy consumption is selected as the optimal solution based on the calculated evaluation value, and based on the optimal solution that is determined to be operable, the It is a program that controls equipment.

本発明によれば、より確実にエネルギー消費量を最適化することができる制御システム、最適解選択装置、制御方法、及びプログラムを提供することができる。   According to the present invention, it is possible to provide a control system, an optimal solution selection device, a control method, and a program that can optimize energy consumption more reliably.

本実施形態に係る制御システム1の構成を示す構成図である。It is a block diagram which shows the structure of the control system 1 which concerns on this embodiment. 設備制御装置4のハードウェア構成の一例を示す図である。It is a figure which shows an example of the hardware constitutions of the equipment control apparatus. 設備制御装置4の機能構成の一例を示す図である。It is a figure which shows an example of a function structure of the equipment control apparatus. 設備制御装置4が最適解を導出し、導出された最適解に基づいて設備2を制御する処理の流れの一例を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows an example of the flow of the process in which the equipment control apparatus 4 derives | leads-out an optimal solution, and controls the equipment 2 based on the derived | led-out optimal solution. 出力パラメーター算出部55が数理モデルによって出力パラメーターを算出する処理について説明する説明図である。It is explanatory drawing explaining the process in which the output parameter calculation part 55 calculates an output parameter with a mathematical model. 複数の時間帯に分割された所定期間の一例と、評価値を算出する評価関数の一例を示す図である。It is a figure which shows an example of the predetermined period divided | segmented into the several time slot | zone, and an example of the evaluation function which calculates an evaluation value. 設備制御装置4が最適解を選択し、制御情報を設備2に送信するまでの処理の一例の概要を示す図である。It is a figure which shows the outline | summary of an example of a process until the installation control apparatus 4 selects an optimal solution and transmits control information to the installation 2. FIG.

<実施形態>
以下、本発明の実施形態について、図面を参照して説明する。図1は、本実施形態に係る制御システム1の構成を示す構成図である。本実施形態に係る制御システム1は、建物B内に設置される。建物Bとは、例えば、ビルディングや家屋、イベント会場に用いられる施設等のことである。制御システム1は、建物B内の環境を調整する。建物B内の環境とは、例えば、建物B内の温度(室温)や湿度、明るさ(照度)等の物理量によって表されるが、これに代えて、他の物理量であってもよい。以下では、説明の便宜上、制御システム1が建物B内の温度を調整するとして説明するが、これに代えて、制御システム1が湿度や明るさ等を調整してもよい。
<Embodiment>
Hereinafter, embodiments of the present invention will be described with reference to the drawings. FIG. 1 is a configuration diagram illustrating a configuration of a control system 1 according to the present embodiment. The control system 1 according to this embodiment is installed in a building B. The building B is, for example, a building, a house, a facility used for an event venue, or the like. The control system 1 adjusts the environment in the building B. The environment in the building B is represented by physical quantities such as temperature (room temperature), humidity, and brightness (illuminance) in the building B, but may be other physical quantities instead. In the following, for convenience of explanation, the control system 1 is described as adjusting the temperature in the building B, but instead, the control system 1 may adjust humidity, brightness, and the like.

制御システム1は、設備2−1〜設備2−Nと、コントローラー3と、設備制御装置4を具備する。以下では、説明の便宜上、設備2−1〜設備2−Nを区別して説明する必要が無い限り、これらをまとめて設備2と称して説明する。また、以下では、設備2が設置される建物B内の部屋を、設置部屋と称して説明する。制御システム1は、建物B内の設置部屋の室温を目標温度に調整するように設備2を制御する。また、制御システム1は、設備2を制御する際、外乱によって生じる設置部屋の温度変化の予想に基づいて、設備2が消費するエネルギー消費量と、設備2による設置部屋の室温の調整に係る効果との費用対効果が最適化されるように、設備2に設置部屋の温度を目標温度に調整させる。   The control system 1 includes facilities 2-1 to 2-N, a controller 3, and a facility control device 4. In the following, for convenience of explanation, unless there is a need to distinguish between the equipment 2-1 to the equipment 2-N, these will be collectively referred to as the equipment 2 for explanation. Hereinafter, the room in the building B where the equipment 2 is installed will be referred to as an installation room. The control system 1 controls the facility 2 so as to adjust the room temperature of the installation room in the building B to the target temperature. In addition, when the control system 1 controls the facility 2, the effect related to the adjustment of the energy consumption consumed by the facility 2 and the room temperature of the installation room by the facility 2 based on the prediction of the temperature change of the installation room caused by disturbance. The facility 2 is adjusted to the target temperature so that the cost-effectiveness is optimized.

ここで、以下では、エネルギー消費量は、説明の便宜上、本実施形態において電力消費量であるとして説明する。また、外乱とは、設置部屋の温度を変化させる要因であって設備2とは異なる他の要因を示し、例えば、図1に示したような太陽Sからの日照SI等を示す。なお、日照SI以外の外乱としては、例えば、設置部屋の人の数の変化や、設置部屋での火器の使用等、設置部屋内部における要因も含まれる。また、外乱によって生じる設置部屋の温度変化の予想とは、過去の日照SI量の履歴等による将来の日照SI量の予想に基づく設置部屋の温度変化の予想や、天気予報等による将来の日照SI量の予想に基づく設置部屋の温度変化の予想等を示す。   Here, in the following description, the energy consumption is described as the power consumption in the present embodiment for convenience of explanation. Further, the disturbance is a factor that changes the temperature of the installation room, and indicates another factor that is different from the facility 2. For example, the sunlight SI from the sun S as shown in FIG. Note that disturbances other than sunshine SI include factors inside the installation room, such as changes in the number of people in the installation room and the use of firearms in the installation room. Moreover, the prediction of the temperature change of the installation room caused by the disturbance is the prediction of the temperature change of the installation room based on the prediction of the future sunshine SI amount based on the history of the past sunshine SI amount, the future sunshine SI based on the weather forecast or the like. Shows the expected temperature change in the installation room based on the expected volume.

また、制御システム1は、将来の所定期間内での各時間帯における外乱による設置部屋の温度変化の予想に基づいて、設備2の設定温度(すなわち、設備2から送風される空気の温度であって目標温度とは異なる)を調整することで、室温を目標温度に調整する。将来の所定期間とは、例えば、次の0時から24時までの24時間であるが、他の期間であってもよい。また、各時間帯とは、例えば、所定期間を1時間毎に分割した時間帯のそれぞれを示すが、これに代えて1時間以外の他の時間毎に分割した時間帯であってもよい。   In addition, the control system 1 determines the set temperature of the equipment 2 (that is, the temperature of the air blown from the equipment 2 based on the prediction of the temperature change of the installation room due to disturbance in each time zone within a predetermined period in the future. To adjust the room temperature to the target temperature. The future predetermined period is, for example, 24 hours from the next 0:00 to 24:00, but may be another period. Each time zone indicates, for example, each time zone obtained by dividing a predetermined period every hour, but may be a time zone divided every other time instead of one hour.

設備2は、コントローラー3から前述の時間帯毎に制御情報を受信する。設備2は、コントローラー3から制御情報を受信すると、受信した制御情報に基づいて設定温度を設定し、設定された設定温度に基づいて設置部屋の温度を目標温度に調整する。ここで、制御情報とは、例えば、各時間帯において設備2に設定温度として設定したい温度を示す値や、設備2の温度調整機能や電源のオン/オフを示す情報等を含む。以下では、説明の便宜上、設備2に設定温度として設定したい温度を示す値を制御値と称して説明する。なお、設備2はそれぞれ、ケーブルによってコントローラー3と通信可能に接続されている。ケーブルを介した有線通信は、例えば、イーサネット(登録商標)の規格によって行われる。   The facility 2 receives control information from the controller 3 for each of the aforementioned time zones. When the facility 2 receives the control information from the controller 3, the facility 2 sets a set temperature based on the received control information, and adjusts the temperature of the installation room to the target temperature based on the set set temperature. Here, the control information includes, for example, a value indicating a temperature desired to be set as the set temperature in the facility 2 in each time zone, information indicating a temperature adjustment function of the facility 2, power on / off, and the like. Hereinafter, for convenience of explanation, a value indicating a temperature desired to be set as the set temperature in the facility 2 will be referred to as a control value. Each facility 2 is communicably connected to the controller 3 via a cable. Wired communication via a cable is performed, for example, according to the Ethernet (registered trademark) standard.

コントローラー3は、N台の設備2それぞれとケーブルによって通信可能に接続される。また、コントローラー3は、設備制御装置4とケーブルによって通信可能に接続される。コントローラー3は、設備制御装置4から所定期間での各時間帯における制御情報のすべてを含む情報(以下、最適運転モデルと称する)を受信する。そして、コントローラー3は、受信された最適運転モデルに基づいて、所定期間での各時間帯の開始時刻毎に、各時間帯における制御情報を設備2に送信することで設備2を制御する。   The controller 3 is communicably connected to each of the N facilities 2 via a cable. Further, the controller 3 is connected to the equipment control device 4 through a cable so as to be communicable. The controller 3 receives information (hereinafter referred to as an optimal operation model) including all of the control information in each time zone in a predetermined period from the equipment control device 4. And the controller 3 controls the installation 2 by transmitting the control information in each time slot | zone to the installation 2 for every starting time of each time slot | zone in a predetermined period based on the received optimal driving | operation model.

設備制御装置4は、所定期間での各時間帯における外乱によって生じる設置部屋の室温変化の予想に基づいて、設備2に設置部屋の室温を目標温度にさせるための各時間帯における制御値を導出する。なお、設備制御装置4により導出されるこの各時間帯における制御値は、各時間帯における電力消費量であって設備2によって設置部屋の室温を目標温度にするために必要となる電力消費量が最小となる各時間帯の制御値である。また、以下では、設備2による設置部屋の室温の調整の効果に対する設備2の電力消費量が最小になる制御値の組であって所定期間での各時間帯の制御値の組を、最適解と称して説明する。   The equipment control device 4 derives a control value in each time zone for causing the equipment 2 to set the room temperature of the installation room to the target temperature based on the prediction of the room temperature change of the installation room caused by the disturbance in each time zone in a predetermined period. To do. The control value in each time zone derived by the equipment control device 4 is the power consumption in each time zone, and the power consumption necessary for the equipment 2 to set the room temperature of the installation room to the target temperature. This is the control value for each time zone that is the minimum. In the following, a set of control values that minimize the power consumption of the facility 2 with respect to the effect of adjusting the room temperature of the installation room by the facility 2, and a set of control values for each time period in a predetermined period, Will be described.

設備制御装置4は、最適解を導出すると、導出された最適解に基づいて、各時間帯における設備2の設定温度を設定する制御情報を生成する。設備制御装置4は、生成された各時間帯における制御情報に基づいて最適運転モデルを生成し、生成された最適運転モデルをコントローラー3に送信することで、最適運転モデルに調整されたコントローラー3に設備2を制御させる。このように、外乱によって生じる設置部屋の室温変化の予想に基づいて制御情報を生成し、生成された制御情報によって設備2を制御することで、設備制御装置4は、外乱によって生じる設置部屋の室温変化を無視した場合に引き起こされる設備2の空調に係る電力消費量の増大を抑制することができ、その結果、電力消費量を最適化することができる。   When the facility control device 4 derives the optimum solution, the facility control device 4 generates control information for setting the set temperature of the facility 2 in each time zone based on the derived optimum solution. The equipment control device 4 generates an optimal operation model based on the generated control information in each time zone, and transmits the generated optimal operation model to the controller 3, so that the controller 3 adjusted to the optimal operation model is sent to the controller 3. The facility 2 is controlled. Thus, the control information is generated based on the prediction of the room temperature change of the installation room caused by the disturbance, and the equipment control device 4 controls the equipment 2 by the generated control information, so that the equipment control device 4 can control the room temperature of the installation room caused by the disturbance. An increase in power consumption related to air conditioning of the facility 2 caused when the change is ignored can be suppressed, and as a result, the power consumption can be optimized.

次に、図2を参照して、設備制御装置4のハードウェア構成について説明する。図2は、設備制御装置4のハードウェア構成の一例を示す図である。設備制御装置4は、例えば、CPU(Central Processing Unit)41と、記憶部42と、入力受付部43と、通信部44と、表示部45を備え、通信部44を介してコントローラー3と通信を行う。これらの構成要素は、バスBusを介して相互に通信可能に接続されている。CPU41は、記憶部42に格納された各種プログラムを実行する。   Next, a hardware configuration of the equipment control device 4 will be described with reference to FIG. FIG. 2 is a diagram illustrating an example of a hardware configuration of the equipment control device 4. The equipment control device 4 includes, for example, a CPU (Central Processing Unit) 41, a storage unit 42, an input receiving unit 43, a communication unit 44, and a display unit 45, and communicates with the controller 3 via the communication unit 44. Do. These components are connected to each other via a bus Bus so that they can communicate with each other. The CPU 41 executes various programs stored in the storage unit 42.

記憶部42は、例えば、HDD(Hard Disk Drive)やSSD(Solid State Drive)、EEPROM(Electrically Erasable Programmable Read−Only Memory)、ROM(Read−Only Memory)、RAM(Random Access Memory)などを含み、設備制御装置4が処理する各種情報や画像、プログラムを格納する。なお、記憶部42は、設備制御装置4に内蔵されるものに代えて、USB(Universal Serial Bus)等のデジタル入出力ポート等によって接続された外付け型の記憶装置でもよい。   The storage unit 42 includes, for example, an HDD (Hard Disk Drive), an SSD (Solid State Drive), an EEPROM (Electrically Erasable Programmable Read-Only Memory), a ROM (Read-Only Memory), a RAM (Random Access Memory), and the like. Various information, images, and programs processed by the equipment control device 4 are stored. The storage unit 42 may be an external storage device connected by a digital input / output port such as a USB (Universal Serial Bus) instead of the one built in the equipment control device 4.

入力受付部43は、例えば、キーボードやマウス、タッチパッド、その他の入力装置である。なお、入力受付部43は、表示部として機能することでタッチパネルとして構成されてもよい。
通信部44は、例えば、USB等のデジタル入出力ポートやイーサネット(登録商標)ポート等を含んで構成される。
表示部45は、例えば、液晶ディスプレイパネル、あるいは、有機EL(ElectroLuminescence)ディスプレイパネルである。
The input receiving unit 43 is, for example, a keyboard, mouse, touch pad, or other input device. In addition, the input reception part 43 may be comprised as a touch panel by functioning as a display part.
The communication unit 44 includes, for example, a digital input / output port such as USB, an Ethernet (registered trademark) port, and the like.
The display unit 45 is, for example, a liquid crystal display panel or an organic EL (ElectroLuminescence) display panel.

次に、図3を参照することで、設備制御装置4の機能構成について説明する。図3は、設備制御装置4の機能構成の一例を示す図である。設備制御装置4は、記憶部42と、入力受付部43と、通信部44と、制御部46を備える。制御部46が備える機能部のうち一部又は全部は、例えば、CPU41が、記憶部42に記憶された各種プログラムを実行することで実現される。また、これらの機能部のうち一部または全部は、LSI(Large Scale Integration)やASIC(Application Specific Integrated Circuit)等のハードウェア機能部であってもよい。   Next, the functional configuration of the equipment control device 4 will be described with reference to FIG. FIG. 3 is a diagram illustrating an example of a functional configuration of the equipment control device 4. The equipment control device 4 includes a storage unit 42, an input reception unit 43, a communication unit 44, and a control unit 46. Part or all of the functional units included in the control unit 46 is realized by, for example, the CPU 41 executing various programs stored in the storage unit 42. Some or all of these functional units may be hardware functional units such as LSI (Large Scale Integration) and ASIC (Application Specific Integrated Circuit).

外乱情報取得部47は、通信部44を介してネットワークNW上の各種のサーバーから外乱情報を取得する。外乱情報とは、外乱によって生じる設置部屋の温度変化を予想するために必要な情報であり、本実施形態において例えば、過去の日照SI量の履歴を示す情報や、天気予報等、過去の設置部屋の温度変化の履歴を示す情報や、過去の設備2に設定された設定温度の履歴を示す情報等である。以下では、説明の便宜上、外乱情報を過去の日照SI量の履歴を示す情報として説明する。なお、ネットワークNWとは、例えば、インターネットや移動体通信網などのネットワークであるが、これに限られるものではない。   The disturbance information acquisition unit 47 acquires disturbance information from various servers on the network NW via the communication unit 44. The disturbance information is information necessary for predicting the temperature change of the installation room caused by the disturbance. In the present embodiment, for example, information indicating the history of past sunshine SI amount, past forecast rooms such as weather forecasts, etc. Information indicating the history of temperature changes, information indicating the history of set temperatures set in the past equipment 2, and the like. Below, for convenience of explanation, the disturbance information will be described as information indicating a history of past sunshine SI amounts. The network NW is, for example, a network such as the Internet or a mobile communication network, but is not limited thereto.

モデル生成部49は、外乱情報取得部47により取得された外乱情報に基づいて数理モデルを生成する。この数理モデルは、所定期間での各時間帯における設備2の設定温度の組と、所定期間での各時間帯における設置部屋の目標温度の組とを入力パラメーターとして入力すると、出力パラメーターとして外乱によって生じる設置部屋の温度変化の予想に基づいた所定期間での各時間帯における設備2の電力消費量の組を算出する。以下では、この数理モデルに入力パラメーターとして入力される所定期間での各時間帯における設備2の設定温度の組と、所定期間での各時間帯における設置部屋の目標温度の組とを、稼働条件と称して説明する。   The model generation unit 49 generates a mathematical model based on the disturbance information acquired by the disturbance information acquisition unit 47. In this mathematical model, when a set of set temperatures of the equipment 2 in each time zone in a predetermined period and a set of target temperatures in the installation room in each time zone in a predetermined period are input as input parameters, the output parameter is caused by disturbance. A set of power consumption of the facility 2 in each time period in a predetermined period based on the expected temperature change of the installed room is calculated. Below, the set of the set temperature of the equipment 2 in each time zone in the predetermined period and the set of the target temperature in the installation room in each time zone in the predetermined period, which are input as input parameters to this mathematical model, are the operating conditions. Will be described.

稼働条件取得部51は、予め記憶部42に記憶された複数の稼働条件を読み込む。なお、これらの複数の稼働条件は、設備制御装置4に予め登録されている構成とする。
評価関数取得部53は、稼働条件毎に数理モデルにより算出される出力パラメーターの評価値を算出する評価関数を示す情報を記憶部42から読み込む。この評価関数は、所定期間での電力消費量であって設備2によって設置部屋の室温を目標温度にするために必要となる電力消費量を示す評価値を算出する関数である。また、この評価関数は、数理モデルにより算出される出力パラメーターを入力すると、評価値を出力する関数である。なお、この評価関数は、予め記憶部42に記憶されている構成とする。
The operating condition acquisition unit 51 reads a plurality of operating conditions stored in the storage unit 42 in advance. The plurality of operating conditions are registered in advance in the equipment control device 4.
The evaluation function acquisition unit 53 reads from the storage unit 42 information indicating an evaluation function for calculating an evaluation value of an output parameter calculated by a mathematical model for each operating condition. This evaluation function is a function for calculating an evaluation value indicating the power consumption during a predetermined period and indicating the power consumption required for the facility 2 to bring the room temperature of the installation room to the target temperature. The evaluation function is a function that outputs an evaluation value when an output parameter calculated by a mathematical model is input. The evaluation function is stored in the storage unit 42 in advance.

出力パラメーター算出部55は、モデル生成部49により生成された数理モデルと、稼働条件取得部51により取得された複数の稼働条件とに基づいて、複数の出力パラメーターを算出する。出力パラメーター算出部55は、算出部の一例である。
評価値算出部57は、出力パラメーター算出部55により算出された複数の出力パラメーターと、評価関数取得部53により取得された評価関数とに基づいて、複数の出力パラメーターのそれぞれに係る評価値を算出する。
The output parameter calculation unit 55 calculates a plurality of output parameters based on the mathematical model generated by the model generation unit 49 and the plurality of operation conditions acquired by the operation condition acquisition unit 51. The output parameter calculation unit 55 is an example of a calculation unit.
The evaluation value calculation unit 57 calculates an evaluation value related to each of the plurality of output parameters based on the plurality of output parameters calculated by the output parameter calculation unit 55 and the evaluation function acquired by the evaluation function acquisition unit 53. To do.

最適解選択部59は、評価値算出部57により算出された評価値に基づいて、複数の出力パラメーターの中から、所定期間での電力消費量であって設備2によって設置部屋の室温を目標温度にするために必要となる電力消費量が最小となる出力パラメーターを選択する。そして、最適解選択部59は、選択された出力パラメーターを算出するために数理モデルに入力された稼働条件を、最適解として選択する。
実行可否判定部61は、最適解選択部59により選択される最適解が設備2に実行可能(稼働させることが可能)か否かを判定する。実行可否判定部61は、最適解選択部59により選択された最適解が設備2に実行不可能(稼働させることが不可能)であると判定した場合、最適解選択部59に最適解を再選択させる。また、実行可否判定部61は、最適解の再選択を繰り返すことですべての最適解候補が実行不可能だと判定した場合、出力パラメーター算出部55に最適解候補を再算出させる。
Based on the evaluation value calculated by the evaluation value calculation unit 57, the optimal solution selection unit 59 sets the room temperature of the installation room by the facility 2 as the power consumption in a predetermined period from the plurality of output parameters. Select the output parameter that minimizes the power consumption required to achieve this. Then, the optimal solution selection unit 59 selects, as the optimal solution, the operating condition input to the mathematical model in order to calculate the selected output parameter.
The execution feasibility determination unit 61 determines whether the optimal solution selected by the optimal solution selection unit 59 is executable (can be operated) in the facility 2. When determining that the optimal solution selected by the optimal solution selection unit 59 is not executable (cannot be operated), the execution feasibility determination unit 61 re-optimizes the optimal solution to the optimal solution selection unit 59. Let them choose. In addition, when it is determined that all optimal solution candidates cannot be executed by repeating reselection of the optimal solution, the execution feasibility determination unit 61 causes the output parameter calculation unit 55 to recalculate the optimal solution candidates.

設備制御部63は、最適解選択部59及び実行可否判定部61による処理によって選択された最適解に基づいて、所定期間での各時間帯における制御情報を生成する。より具体的には、設備制御部63は、最適解に含まれる所定期間での各時間帯における設定温度を、所定期間での各時間帯における制御値とし、この制御値を含む制御情報であって所定期間での各時間帯における制御情報を生成する。そして、設備制御部63は、生成された所定期間での各時間帯における制御情報に基づいて最適運転モデルを生成する。設備制御部63は、生成された最適運転モデルを、通信部44を介してコントローラー3に送信することで、コントローラー3に設備2を制御させる。   The equipment control unit 63 generates control information for each time period in a predetermined period based on the optimal solution selected by the processing by the optimal solution selection unit 59 and the execution feasibility determination unit 61. More specifically, the equipment control unit 63 uses the set temperature in each time period in a predetermined period included in the optimal solution as a control value in each time period in the predetermined period, and is control information including this control value. Control information for each time period in a predetermined period is generated. And the equipment control part 63 produces | generates an optimal driving | operation model based on the control information in each time slot | zone in the produced | generated predetermined period. The equipment control unit 63 causes the controller 3 to control the equipment 2 by transmitting the generated optimum operation model to the controller 3 via the communication unit 44.

以下、図4を参照して、設備制御装置4が最適解を導出し、導出された最適解に基づいてコントローラー3に設備2を制御させる処理について説明する。図4は、設備制御装置4が最適解を導出し、導出された最適解に基づいて設備2を制御する処理の流れの一例を示すフローチャートである。なお、図4では、説明の便宜上、実行可否判定部61による最適解の再選択を繰り返しによってすべての最適解候補が実行不可能だと判定されない場合について説明する。まず、外乱情報取得部47は、外乱情報を、通信部44を介してネットワークNW上の各種のサーバーから取得する(ステップS100)。   Hereinafter, with reference to FIG. 4, processing in which the equipment control device 4 derives an optimal solution and causes the controller 3 to control the equipment 2 based on the derived optimal solution will be described. FIG. 4 is a flowchart illustrating an example of a process flow in which the equipment control device 4 derives an optimal solution and controls the equipment 2 based on the derived optimal solution. In FIG. 4, for convenience of explanation, a case will be described in which it is not determined that all optimal solution candidates are unexecutable by repeatedly re-selecting the optimal solution by the feasibility determination unit 61. First, the disturbance information acquisition unit 47 acquires disturbance information from various servers on the network NW via the communication unit 44 (step S100).

次に、モデル生成部49は、ステップS100で外乱情報取得部47により取得された外乱情報に基づいて数理モデルを生成する(ステップS110)。次に、稼働条件取得部51は、予め記憶部42記憶された複数の稼働条件を読み込む(ステップS120)。次に、出力パラメーター算出部55は、ステップS120で稼働条件取得部51により取得された複数の稼働条件と、ステップS110でモデル生成部49により生成された数理モデルとに基づいて、複数の出力パラメーターを算出する(ステップS130)。   Next, the model generation unit 49 generates a mathematical model based on the disturbance information acquired by the disturbance information acquisition unit 47 in step S100 (step S110). Next, the operating condition acquisition unit 51 reads a plurality of operating conditions stored in advance in the storage unit 42 (step S120). Next, the output parameter calculation unit 55 generates a plurality of output parameters based on the plurality of operation conditions acquired by the operation condition acquisition unit 51 in step S120 and the mathematical model generated by the model generation unit 49 in step S110. Is calculated (step S130).

ここで、図5を参照して、出力パラメーター算出部55が数理モデルによって出力パラメーターを算出する処理について説明する。図5は、出力パラメーター算出部55が数理モデルによって出力パラメーターを算出する処理について説明する説明図である。図5に示したように、出力パラメーター算出部55は、複数の稼働条件(稼働条件1〜稼働条件N)から稼働条件を1つずつ順に選択し、選択された稼働条件を入力パラメーターとして数理モデルに入力する。そして、数理モデルは、入力された稼働条件毎に出力パラメーターを出力する。従って、出力パラメーター算出部55は、複数の稼働条件のそれぞれに応じた出力パラメーターを数理モデルにより算出する。   Here, with reference to FIG. 5, the process in which the output parameter calculation part 55 calculates an output parameter by a mathematical model is demonstrated. FIG. 5 is an explanatory diagram for explaining a process in which the output parameter calculation unit 55 calculates an output parameter using a mathematical model. As shown in FIG. 5, the output parameter calculation unit 55 sequentially selects operating conditions one by one from a plurality of operating conditions (operating conditions 1 to N), and uses the selected operating conditions as an input parameter as a mathematical model. To enter. The mathematical model outputs an output parameter for each input operating condition. Therefore, the output parameter calculation unit 55 calculates an output parameter corresponding to each of a plurality of operating conditions using a mathematical model.

ステップS130で複数の出力パラメーターが算出された後、評価関数取得部53は、予め記憶部42により記憶された評価関数を示す情報を読み込む(ステップS140)。次に、評価値算出部57は、ステップS140で評価関数取得部53により取得された評価関数と、ステップS130で算出された出力パラメーターとに基づいて、出力パラメーター毎の評価値を算出する(ステップS150)。   After the plurality of output parameters are calculated in step S130, the evaluation function acquisition unit 53 reads information indicating the evaluation function stored in advance by the storage unit 42 (step S140). Next, the evaluation value calculation unit 57 calculates an evaluation value for each output parameter based on the evaluation function acquired by the evaluation function acquisition unit 53 in Step S140 and the output parameter calculated in Step S130 (Step S140). S150).

ここで、図6(A)及び図6(B)を参照して、出力パラメーター毎の評価値の算出処理について説明する。図6(A)は、複数の時間帯(例えば、1時間毎)に分割された所定期間(例えば、24時間)の一例を示す図である。また、図6(B)は、評価値を算出する評価関数の一例を示す図である。図6(A)に示したように、評価値算出部57は、各時間帯に応じた重みを、ある出力パラメーターに含まれる各時間帯における電力消費量に乗算し、重みが乗算された各時間帯における電力消費量の総和を評価値として算出する。   Here, an evaluation value calculation process for each output parameter will be described with reference to FIGS. FIG. 6A is a diagram illustrating an example of a predetermined period (for example, 24 hours) divided into a plurality of time zones (for example, every hour). FIG. 6B is a diagram illustrating an example of an evaluation function for calculating an evaluation value. As shown in FIG. 6 (A), the evaluation value calculation unit 57 multiplies the power consumption in each time zone included in a certain output parameter by the weight corresponding to each time zone, and multiplies each weight by the weight. The sum of power consumption in the time zone is calculated as an evaluation value.

例えば、この評価値は、前述したように所定期間での電力消費量であって設備2によって設置部屋の室温を目標温度にするために必要となる電力消費量を示す。それぞれの時間帯に係る重みは、評価値が大きい場合に所定期間での電力消費量が大きくなり、評価値が小さい場合に所定期間での電力消費量が小さくなるような値である。   For example, this evaluation value is the power consumption amount in a predetermined period as described above, and indicates the power consumption amount necessary for the facility 2 to set the room temperature of the installation room to the target temperature. The weight associated with each time zone is a value such that when the evaluation value is large, the power consumption during the predetermined period is large, and when the evaluation value is small, the power consumption during the predetermined period is small.

ステップS150で複数の出力パラメーターのそれぞれに応じた評価値が評価値算出部57により算出された後、最適解選択部59は、それらの評価値に基づいて出力パラメーターの中から評価値が最小の出力パラメーターを選択する。そして、最適解選択部59は、選択された出力パラメーターを算出するために数理モデルに入力された稼働条件を、最適解として選択する(ステップS160)。   After the evaluation value corresponding to each of the plurality of output parameters is calculated by the evaluation value calculation unit 57 in step S150, the optimum solution selection unit 59 selects the smallest evaluation value from the output parameters based on the evaluation values. Select output parameters. Then, the optimal solution selection unit 59 selects the operating condition input to the mathematical model in order to calculate the selected output parameter as the optimal solution (step S160).

次に、実行可否判定部61は、ステップS160で選択された最適解による設備2の制御が実行可能か否かを判定する(ステップS170)。最適解による設備2の制御が実行可能ではないと判定された場合(ステップS170−No)、最適解選択部59は、ステップS160に戻り、先のステップS160で選択された最適解をステップS130で算出された複数の最適解候補から除外し、除外されずに残った複数の最適解候補の中から次の最適解を再選択する。   Next, the feasibility determination unit 61 determines whether or not the control of the facility 2 using the optimal solution selected in Step S160 can be performed (Step S170). When it is determined that the control of the facility 2 by the optimal solution is not feasible (step S170-No), the optimal solution selection unit 59 returns to step S160, and the optimal solution selected in the previous step S160 is determined in step S130. The next optimal solution is re-selected from the plurality of optimal solution candidates calculated and excluded from the plurality of optimal solution candidates remaining without being excluded.

一方、最適解による設備2の制御が実行可能であると判定された場合(ステップS170−Yes)、設備制御部63は、ステップS160で選択された最適解に基づいて各時間帯に係る制御情報を生成し、生成された各時間帯に係る制御情報に基づいて最適運転モデルを生成する。そして、設備制御部63は、最適運転モデルをコントローラー3に送信することで、コントローラー3に設備2を制御させる(ステップS180)。   On the other hand, when it determines with control of the installation 2 by an optimal solution being executable (step S170-Yes), the installation control part 63 is control information which concerns on each time slot | zone based on the optimal solution selected by step S160. And an optimal operation model is generated based on the generated control information relating to each time zone. Then, the equipment control unit 63 causes the controller 3 to control the equipment 2 by transmitting the optimum operation model to the controller 3 (step S180).

ここで、図7を参照して、図6に示したフローチャートにおける一連の処理の概要を説明する。図7は、設備制御装置4が最適解を選択し、制御情報を設備2に送信するまでの処理の一例の概要を示す図である。図7に示したように、設備制御装置4は、外乱によって生じる設置部屋の室温変化の予想に基づいて生成された数理モデルに、複数の稼働条件であって設置部屋の目標温度を含む稼働条件を入力パラメーターとして入力する。   Here, an outline of a series of processes in the flowchart shown in FIG. 6 will be described with reference to FIG. FIG. 7 is a diagram illustrating an outline of an example of processing until the equipment control device 4 selects an optimal solution and transmits control information to the equipment 2. As shown in FIG. 7, the facility control device 4 includes a plurality of operating conditions including a target temperature of the installation room in the mathematical model generated based on the prediction of the room temperature change of the installation room caused by the disturbance. As an input parameter.

そして、設備制御装置4は、入力された複数の稼働条件のそれぞれに応じて算出される出力パラメーターに基づいて最適解を選択し、選択された最適解に基づいて設備制御部63が所定期間での各時間帯における制御情報を生成する。設備制御装置4は、生成された所定期間での各時間帯における制御情報に基づいて最適運転モデルを生成する。設備制御部63は、最適運転モデルを、コントローラー3に送信する。コントローラー3は、最適運転モデルを受信すると、最適運転モデルに基づいて所定期間の各時間帯の開始時刻毎に、各時間帯における制御情報を設備2に送信することで設備2を制御する。   And the equipment control apparatus 4 selects an optimal solution based on the output parameter calculated according to each of several input operating conditions, and the equipment control part 63 is based on the selected optimal solution for a predetermined period. Control information in each time zone is generated. The equipment control device 4 generates an optimum operation model based on the generated control information in each time zone in the predetermined period. The equipment control unit 63 transmits the optimal operation model to the controller 3. When the controller 3 receives the optimum operation model, the controller 3 controls the facility 2 by transmitting control information in each time zone to the facility 2 for each start time of each time zone in a predetermined period based on the optimum operation model.

<実施形態の変形例1>
以下、本発明の実施形態の変形例1について説明する。本実施形態の変形例に係る設備制御部63は、外乱情報として、コントローラー3から過去の設備2の設定温度の履歴情報を取得する。そして、モデル生成部49は、外乱情報とに基づいて数理モデルを生成する。
<Modification 1 of Embodiment>
Hereinafter, Modification 1 of the embodiment of the present invention will be described. The equipment control unit 63 according to the modified example of the present embodiment acquires past set temperature history information of the equipment 2 from the controller 3 as disturbance information. Then, the model generation unit 49 generates a mathematical model based on the disturbance information.

より具体的には、本実施形態の変形例に係るモデル生成部49は、例えば、外乱情報に基づいてカルマンフィルターにより、所定期間での各時間帯における設置部屋の外乱によって生じる室温変化の予想を算出する。そして、モデル生成部49は、算出された予想に基づいて前述の数理モデルを生成する。   More specifically, the model generation unit 49 according to the modification of the present embodiment predicts a change in room temperature caused by the disturbance of the installation room in each time zone in a predetermined period by, for example, a Kalman filter based on the disturbance information. calculate. Then, the model generation unit 49 generates the mathematical model described above based on the calculated prediction.

なお、モデル生成部49は、カルマンフィルターにより所定期間での各時間帯における設置部屋の外乱によって生じる温度変化の予想を算出する構成に代えて、例えば、GMDH(Group Method of Data Handling)や、SOINN(Self-Organizing Incremental Neural Network)等によって所定期間での各時間帯における設置部屋の外乱によって生じる室温変化の予想を算出する構成であってもよい。   Note that the model generation unit 49 uses, for example, a GMDH (Group Method of Data Handling) or SOINN instead of a configuration for calculating the prediction of the temperature change caused by the disturbance of the installation room in each time zone in a predetermined period by the Kalman filter. (Self-Organizing Incremental Neural Network) or the like may be used to calculate the prediction of the room temperature change caused by the disturbance of the installation room in each time zone in a predetermined period.

このように、制御システム1は、設備2に係る複数の稼働条件と、稼働条件のもとで稼働させた設備2の電力消費量を算出する数理モデルとに基づいて、電力消費量(出力パラメーター)を算出し、評価関数に基づいて、算出された消費電力量の評価値を算出し、算出された評価値に基づいて電力消費量を最小にする稼働条件を最適解として選択し、稼働させることが可能と判定された最適解に基づいて設備2を制御する。これにより、制御システム1は、より確実に費用対効果を最適化することができる。   As described above, the control system 1 uses the power consumption (output parameter) based on the plurality of operating conditions related to the equipment 2 and the mathematical model for calculating the power consumption of the equipment 2 operated under the operating conditions. ) Is calculated, the evaluation value of the calculated power consumption is calculated based on the evaluation function, and the operating condition that minimizes the power consumption is selected as the optimal solution based on the calculated evaluation value, and is operated. The facility 2 is controlled based on the optimum solution determined to be possible. Thereby, the control system 1 can optimize cost effectiveness more reliably.

また、制御システム1は、選択された最適解が設備2により稼働させることが可能か否かを判定し、その結果、稼働させることが不可能と判定した場合に稼働させることが不可能と判定された最適解を除く複数の稼働条件の中から他の最適解を再選択し、稼働させることが可能と判定した場合に何もしない。これにより、制御システム1は、選択された最適解が設備2により稼働させることが不可能と判定される度に数理モデルによって出力パラメーターを算出し直す必要が無く、効率的に設備2を制御することができる。   Further, the control system 1 determines whether or not the selected optimal solution can be operated by the equipment 2, and as a result, determines that it cannot be operated when it is determined that it cannot be operated. If it is determined that another optimal solution is reselected from a plurality of operating conditions excluding the determined optimal solution and can be operated, nothing is done. As a result, the control system 1 efficiently controls the facility 2 without having to recalculate the output parameter using a mathematical model every time it is determined that the selected optimal solution cannot be operated by the facility 2. be able to.

また、制御システム1は、外乱情報を取得し、取得された外乱情報に基づいて数理モデルを生成する。これにより、制御システム1は、数理モデルによって外乱によって生じる設置部屋の温度変化の予想に基づく最適解を選択し、選択された最適解に基づいて設備2を制御することができる。   Moreover, the control system 1 acquires disturbance information, and generates a mathematical model based on the acquired disturbance information. Thereby, the control system 1 can select the optimal solution based on the prediction of the temperature change of the installation room caused by the disturbance by the mathematical model, and can control the facility 2 based on the selected optimal solution.

また、制御システム1は、1以上の電力消費量の組に含まれるそれぞれの電力消費量に対し、評価関数に基づいて重み付けを行い、重み付けが行われた1以上の電力消費量の総和を評価値として算出する。これにより、制御システム1は、評価値に基づいて、所定期間での設備2の電力消費量を最小にする最適解を選択することができる。   In addition, the control system 1 weights each power consumption included in the set of one or more power consumptions based on the evaluation function, and evaluates the sum of the one or more power consumptions that have been weighted. Calculate as a value. Thereby, the control system 1 can select the optimal solution which minimizes the power consumption of the installation 2 in a predetermined period based on the evaluation value.

以上、この発明の実施形態を、図面を参照して詳述してきたが、具体的な構成はこの実施形態に限られるものではなく、この発明の要旨を逸脱しない限り、変更、置換、削除等されてもよい。   The embodiment of the present invention has been described in detail with reference to the drawings. However, the specific configuration is not limited to this embodiment, and changes, substitutions, deletions, and the like are possible without departing from the gist of the present invention. May be.

なお、エネルギー消費量は、電力消費量に代えて、他のエネルギー消費量を示す物理量であってもよい。
また、設備2は、設置部屋の温度を調整する空調設備に代えて、例えば、設置部屋の湿度を調整する加湿設備や除湿設備、設置部屋の照度を調整する照明設備等であってもよい。また、設置部屋の例としては、例えば、建物B内のオフィスやサーバールーム等である。
Note that the energy consumption may be a physical quantity indicating another energy consumption instead of the power consumption.
Further, the equipment 2 may be, for example, a humidifying equipment or a dehumidifying equipment for adjusting the humidity of the installation room, a lighting equipment for adjusting the illuminance of the installation room, or the like, instead of the air conditioning equipment for adjusting the temperature of the installation room. Examples of the installation room are an office in a building B, a server room, and the like.

また、上記の実施形態に係るケーブルを介した有線通信は、イーサネット(登録商標)の規格に代えて、例えば、USB等の規格によって行われてもよい。
また、設備2の一部又は全部とコントローラー3とは、Wi−Fi(登録商標)等の通信規格により行われる無線通信によって接続される構成であってもよい。
Further, the wired communication via the cable according to the above-described embodiment may be performed according to a standard such as USB instead of the Ethernet (registered trademark) standard.
Further, a part or all of the equipment 2 and the controller 3 may be connected by wireless communication performed according to a communication standard such as Wi-Fi (registered trademark).

また、本実施形態の制御システム1は、1台のコントローラー3を具備する構成であるとするが、これに代えて、コントローラー3が省略される構成であってもよく、複数のコントローラー3を具備する構成であってもよい。
また、モデル生成部49は、外乱情報取得部47により取得された外乱情報に基づいて数理モデルを生成する構成に代えて、所定期間での各時間帯における設置部屋の目標温度と、外乱情報取得部47により取得された外乱情報とに基づいて数理モデルを生成する構成であってもよい。この場合、稼働条件には、所定期間での各時間帯における目標温度が含まれず、所定期間での各時間帯における設備2の設定温度のみが含まれる。
In addition, the control system 1 of the present embodiment is configured to include a single controller 3, but instead of this, the controller 3 may be omitted, and includes a plurality of controllers 3. It may be configured to.
In addition, the model generation unit 49 acquires the target temperature of the installation room and the disturbance information in each time zone in a predetermined period instead of the configuration that generates the mathematical model based on the disturbance information acquired by the disturbance information acquisition unit 47. The mathematical model may be generated based on the disturbance information acquired by the unit 47. In this case, the operation condition does not include the target temperature in each time slot in the predetermined period, but includes only the set temperature of the equipment 2 in each time slot in the predetermined period.

また、これらの複数の稼働条件は、設備制御装置4に予め登録されている構成に代えて、設備制御装置4が設備2を制御する前にユーザーにより入力される構成であってもよく、過去の設備2に設定された設定温度の履歴等に基づいて設備制御装置4が自動的に複数の稼働条件を生成する構成であってもよく、理論的に組み合わせ可能な温度(設備2に設定不可能な温度も含む)の組み合わせに係る稼働条件をすべて自動的に生成する構成等であってもよい。
また、出力パラメーター算出部55は、稼働条件と、数理モデルとに基づいて、稼働条件に含まれる所定期間での各時間帯における設定温度のそれぞれに応じた各時間帯における電力消費量を算出する構成に代えて、所定期間における電力消費量(すなわち、所定期間での各時間帯における電力消費量の総和)を算出する構成であってもよい。
In addition, the plurality of operating conditions may be configured to be input by the user before the facility control device 4 controls the facility 2 instead of the configuration registered in advance in the facility control device 4. The equipment control device 4 may automatically generate a plurality of operating conditions based on a history of set temperatures set for the equipment 2, etc. The structure etc. which generate | occur | produce automatically all the operation conditions which concern on the combination of also possible temperature may be sufficient.
Further, the output parameter calculation unit 55 calculates the power consumption in each time zone according to each set temperature in each time zone in a predetermined period included in the operation condition based on the operation condition and the mathematical model. Instead of the configuration, the power consumption during a predetermined period (that is, the sum of the power consumption during each time period during the predetermined period) may be calculated.

また、評価関数は、図6に示した関数形に代えて、各時間帯における電力消費量に基づいた他の関数形であってもよい。
また、評価関数の重みは、評価値が大きい場合に所定期間での電力消費量が小さくなり、評価値が小さい場合に所定期間での電力消費量が大きくなるような値であってもよい。
また、評価値算出部57は、重みを乗算していない各時間帯における電力消費量の総和を評価値とする構成であってもよい。
Further, the evaluation function may be another function form based on the power consumption in each time zone instead of the function form shown in FIG.
Further, the weight of the evaluation function may be a value such that when the evaluation value is large, the power consumption during the predetermined period is small, and when the evaluation value is small, the power consumption during the predetermined period is large.
Further, the evaluation value calculation unit 57 may have a configuration in which the sum of power consumption in each time zone not multiplied by the weight is used as the evaluation value.

また、以上に説明した装置(例えば、制御システム1の設備制御装置4)における任意の構成部の機能を実現するためのプログラムを、コンピューター読み取り可能な記録媒体に記録し、そのプログラムをコンピューターシステムに読み込ませて実行するようにしてもよい。なお、ここでいう「コンピューターシステム」とは、OS(Operating System)や周辺機器等のハードウェアを含むものとする。また、「コンピューター読み取り可能な記録媒体」とは、フレキシブルディスク、光磁気ディスク、ROM(Read Only Memory)、CD(Compact Disk)−ROM等の可搬媒体、コンピューターシステムに内蔵されるハードディスク等の記憶装置のことをいう。さらに「コンピューター読み取り可能な記録媒体」とは、インターネット等のネットワークや電話回線等の通信回線を介してプログラムが送信された場合のサーバーやクライアントとなるコンピューターシステム内部の揮発性メモリー(RAM:Random Access Memory)のように、一定時間プログラムを保持しているものも含むものとする。   Further, a program for realizing the function of an arbitrary component in the apparatus described above (for example, the equipment control apparatus 4 of the control system 1) is recorded on a computer-readable recording medium, and the program is stored in the computer system. You may make it read and execute. Here, the “computer system” includes hardware such as an OS (Operating System) and peripheral devices. “Computer-readable recording medium” means a portable disk such as a flexible disk, a magneto-optical disk, a ROM (Read Only Memory), a CD (Compact Disk) -ROM, or a hard disk built in a computer system. Refers to the device. Further, the “computer-readable recording medium” means a volatile memory (RAM: Random Access) inside a computer system that becomes a server or a client when a program is transmitted via a network such as the Internet or a communication line such as a telephone line. Memory that holds a program for a certain period of time, such as Memory).

また、上記のプログラムは、このプログラムを記憶装置等に格納したコンピューターシステムから、伝送媒体を介して、あるいは、伝送媒体中の伝送波により他のコンピューターシステムに伝送されてもよい。ここで、プログラムを伝送する「伝送媒体」は、インターネット等のネットワーク(通信網)や電話回線等の通信回線(通信線)のように情報を伝送する機能を有する媒体のことをいう。
また、上記のプログラムは、前述した機能の一部を実現するためのものであってもよい。さらに、上記のプログラムは、前述した機能をコンピューターシステムにすでに記録されているプログラムとの組み合わせで実現できるもの、いわゆる差分ファイル(差分プログラム)であってもよい。
In addition, the above program may be transmitted from a computer system storing the program in a storage device or the like to another computer system via a transmission medium or by a transmission wave in the transmission medium. Here, the “transmission medium” for transmitting the program refers to a medium having a function of transmitting information, such as a network (communication network) such as the Internet or a communication line (communication line) such as a telephone line.
Further, the above program may be for realizing a part of the functions described above. Further, the program may be a so-called difference file (difference program) that can realize the above-described functions in combination with a program already recorded in the computer system.

1 制御システム、2 設備、3 コントローラー、4 設備制御装置、41 CPU、42 記憶部、43 入力受付部、44 通信部、45 表示部、46 制御部、47 外乱情報取得部、49 モデル生成部、51 稼働条件取得部、53 評価関数取得部、55 出力パラメーター算出部、57 評価値算出部、59 最適解選択部、61 実行可否判定部、63 設備制御部 1 control system, 2 equipment, 3 controller, 4 equipment control device, 41 CPU, 42 storage section, 43 input reception section, 44 communication section, 45 display section, 46 control section, 47 disturbance information acquisition section, 49 model generation section, 51 operating condition acquisition unit, 53 evaluation function acquisition unit, 55 output parameter calculation unit, 57 evaluation value calculation unit, 59 optimum solution selection unit, 61 execution feasibility determination unit, 63 facility control unit

Claims (9)

建物内の環境を調整する設備と、前記設備を制御する設備制御装置とを具備する制御システムであって、
前記設備に係る複数の稼働条件と、前記稼働条件のもとで稼働させた前記設備のエネルギー消費量を算出する数理モデルとに基づいて、前記エネルギー消費量を算出する算出部と、
評価関数に基づいて、算出された前記エネルギー消費量の評価値を算出する評価値算出部と、
算出された前記評価値に基づいて前記エネルギー消費量を最小にする前記稼働条件を最適解として選択する最適解選択部と、
稼働させることが可能と判定された前記最適解に基づいて前記設備を制御する設備制御部と、
を備える制御システム。
A control system comprising a facility for adjusting the environment in a building and a facility control device for controlling the facility,
Based on a plurality of operating conditions related to the equipment, and a mathematical model for calculating the energy consumption of the equipment operated under the operating conditions, a calculation unit that calculates the energy consumption;
An evaluation value calculation unit that calculates an evaluation value of the calculated energy consumption based on an evaluation function;
An optimal solution selection unit that selects, as an optimal solution, the operating condition that minimizes the energy consumption based on the calculated evaluation value;
An equipment control unit for controlling the equipment based on the optimal solution determined to be operable;
A control system comprising:
請求項1に記載の制御システムであって、
選択された前記最適解に係る前記稼働条件が前記設備により稼働させることが可能か否かを判定し、その結果、稼働させることが不可能と判定した場合に稼働させることが不可能と判定された前記最適解を除く前記複数の前記稼働条件の中から他の前記最適解を前記最適解選択部に再選択させ、稼働させることが可能と判定した場合に何もしない実行可否判定部を備え、
前記設備制御部は、前記実行可否判定部により稼働させることが可能と判定された前記最適解に基づいて前記設備を制御する、
制御システム。
The control system according to claim 1,
It is determined whether or not the operation condition related to the selected optimal solution can be operated by the equipment, and as a result, it is determined that the operation cannot be performed when it is determined that the operation is impossible. An execution feasibility determination unit that does nothing when it is determined that the optimum solution selection unit reselects the other optimum solution from the plurality of operation conditions excluding the optimum solution and can be operated. ,
The facility control unit controls the facility based on the optimal solution determined to be operable by the execution determination unit.
Control system.
請求項1又は2に記載の制御システムであって、
前記環境を変化させる外乱を示す情報を取得し、取得された前記外乱を示す情報に基づいて前記数理モデルを生成するモデル生成部を備え、
前記数理モデルは、前記稼働条件に基づいて前記エネルギー消費量を算出するように構成されており、前記複数の前記稼働条件のそれぞれに対する前記複数の前記エネルギー消費量を算出する、
制御システム。
The control system according to claim 1 or 2,
A model generation unit that acquires information indicating a disturbance that changes the environment and generates the mathematical model based on the acquired information indicating the disturbance,
The mathematical model is configured to calculate the energy consumption based on the operating conditions, and calculates the plurality of energy consumptions for each of the plurality of operating conditions.
Control system.
請求項3に記載の制御システムであって、
前記外乱を示す情報は、前記設備の前記エネルギー消費量の変化の履歴を表す情報を含む、
制御システム。
The control system according to claim 3,
The information indicating the disturbance includes information representing a history of changes in the energy consumption of the facility.
Control system.
請求項3又は4に記載の制御システムであって、
前記外乱を示す情報は、所定の期間における天候の変化を表す情報、気温の変化を表す情報、気圧の変化を表す情報、湿度の変化を表す情報のうちの一部又は全部を含む、
制御システム。
The control system according to claim 3 or 4,
The information indicating the disturbance includes a part or all of information representing a change in weather in a predetermined period, information representing a change in temperature, information representing a change in atmospheric pressure, and information representing a change in humidity.
Control system.
請求項1から5のうちいずれか一項に記載の制御システムであって、
前記数理モデルは、前記複数の前記稼働条件のそれぞれに基づいて前記設備に係る1以上の前記エネルギー消費量の組を算出し、
前記評価値算出部は、前記1以上の前記エネルギー消費量の組に含まれるそれぞれの前記エネルギー消費量に対し、前記評価関数に基づいて重み付けを行い、前記重み付けが行われた前記1以上の前記エネルギー消費量の総和を前記評価値として算出する、
制御システム。
A control system according to any one of claims 1 to 5,
The mathematical model calculates a set of one or more energy consumptions related to the facility based on each of the plurality of operating conditions,
The evaluation value calculation unit weights each of the energy consumptions included in the one or more energy consumption sets based on the evaluation function, and the one or more of the weighted ones or more Calculating the sum of energy consumption as the evaluation value,
Control system.
建物内の環境を調整する設備に係る複数の稼働条件と、前記稼働条件のもとで稼働させた前記設備のエネルギー消費量を算出する数理モデルとに基づいて、前記エネルギー消費量を算出する算出部と、
評価関数に基づいて、算出された前記エネルギー消費量の評価値を算出する評価値算出部と、
算出された前記評価値に基づいて前記エネルギー消費量を最小にする前記稼働条件を最適解として選択する最適解選択部と、
を備える最適解選択装置。
Calculation for calculating the energy consumption based on a plurality of operating conditions relating to the facility for adjusting the environment in the building and a mathematical model for calculating the energy consumption of the facility operated under the operating condition And
An evaluation value calculation unit that calculates an evaluation value of the calculated energy consumption based on an evaluation function;
An optimal solution selection unit that selects, as an optimal solution, the operating condition that minimizes the energy consumption based on the calculated evaluation value;
An optimal solution selection device comprising:
建物内の環境を調整する設備と、前記設備を制御する設備制御装置とを具備する制御システムにおける前記設備制御装置の制御方法であって、
前記設備に係る複数の稼働条件と、前記稼働条件のもとで稼働させた前記設備のエネルギー消費量を算出する数理モデルとに基づいて、前記エネルギー消費量を算出し、
評価関数に基づいて、算出された前記エネルギー消費量の評価値を算出し、
算出された前記評価値に基づいて前記エネルギー消費量を最小にする前記稼働条件を最適解として選択し、
稼働させることが可能と判定された前記最適解に基づいて前記設備を制御する、
制御方法。
A control method for the facility control device in a control system comprising a facility for adjusting the environment in a building and a facility control device for controlling the facility,
Based on a plurality of operating conditions related to the equipment, and a mathematical model for calculating the energy consumption of the equipment operated under the operating conditions, the energy consumption is calculated,
Based on the evaluation function, calculate the evaluation value of the calculated energy consumption,
Select the operating condition that minimizes the energy consumption based on the calculated evaluation value as an optimal solution,
Controlling the equipment based on the optimal solution determined to be operable;
Control method.
建物内の環境を調整する設備と、前記設備を制御する設備制御装置とを具備する制御システムにおける前記設備制御装置のコンピューターに、
前記設備に係る複数の稼働条件と、前記稼働条件のもとで稼働させた前記設備のエネルギー消費量を算出する数理モデルとに基づいて、前記エネルギー消費量を算出させ、
評価関数に基づいて、算出された前記エネルギー消費量の評価値を算出させ、
算出された前記評価値に基づいて前記エネルギー消費量を最小にする前記稼働条件を最適解として選択させ、
稼働させることが可能と判定された前記最適解に基づいて前記設備を制御させる、
プログラム。
In a computer of the equipment control device in a control system comprising equipment for adjusting the environment in the building and equipment control device for controlling the equipment,
Based on a plurality of operating conditions related to the facility, and a mathematical model for calculating energy consumption of the facility operated under the operating condition, the energy consumption is calculated,
Based on the evaluation function, the calculated evaluation value of the energy consumption is calculated,
The operating condition that minimizes the energy consumption based on the calculated evaluation value is selected as an optimal solution,
Controlling the equipment based on the optimal solution determined to be operable,
program.
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Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2017199652A1 (en) * 2016-05-16 2017-11-23 株式会社日立製作所 Diagnostic system and electronic control device
CN109556236A (en) * 2018-10-22 2019-04-02 珠海格力电器股份有限公司 energy efficiency control method and device
JP2022540964A (en) * 2019-10-04 2022-09-20 三菱電機株式会社 Systems and methods for individualized thermal comfort control

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2004101087A (en) * 2002-09-10 2004-04-02 Osaka Gas Co Ltd Control system and utility consumption equipment with it
JP2012149839A (en) * 2011-01-20 2012-08-09 Nippon Telegr & Teleph Corp <Ntt> Air conditioner linkage control system, air conditioner linkage control method, and air conditioner linkage control program
JP2013142494A (en) * 2012-01-10 2013-07-22 Hitachi Plant Technologies Ltd Air conditioner control system and method of controlling air conditioner
JP2014096946A (en) * 2012-11-09 2014-05-22 Toshiba Corp Power saving type power storage and heat storage optimization device, optimization method and optimization program
JP2014105989A (en) * 2012-11-28 2014-06-09 Mitsubishi Electric Corp Energy consumption prediction method of building power equipment

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2004101087A (en) * 2002-09-10 2004-04-02 Osaka Gas Co Ltd Control system and utility consumption equipment with it
JP2012149839A (en) * 2011-01-20 2012-08-09 Nippon Telegr & Teleph Corp <Ntt> Air conditioner linkage control system, air conditioner linkage control method, and air conditioner linkage control program
JP2013142494A (en) * 2012-01-10 2013-07-22 Hitachi Plant Technologies Ltd Air conditioner control system and method of controlling air conditioner
JP2014096946A (en) * 2012-11-09 2014-05-22 Toshiba Corp Power saving type power storage and heat storage optimization device, optimization method and optimization program
JP2014105989A (en) * 2012-11-28 2014-06-09 Mitsubishi Electric Corp Energy consumption prediction method of building power equipment

Cited By (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2017199652A1 (en) * 2016-05-16 2017-11-23 株式会社日立製作所 Diagnostic system and electronic control device
JPWO2017199652A1 (en) * 2016-05-16 2019-02-21 株式会社日立製作所 Diagnostic system and electronic control device
US10955836B2 (en) 2016-05-16 2021-03-23 Hitachi, Ltd. Diagnosis system and electronic control device
CN109556236A (en) * 2018-10-22 2019-04-02 珠海格力电器股份有限公司 energy efficiency control method and device
JP2022540964A (en) * 2019-10-04 2022-09-20 三菱電機株式会社 Systems and methods for individualized thermal comfort control
JP7337271B2 (en) 2019-10-04 2023-09-01 三菱電機株式会社 Systems and methods for individualized thermal comfort control

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