JP2019132457A - Control program, control method, and control device - Google Patents

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Tsubasa Kitayama
翼 北山
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Abstract

To realize stable air conditioning control.SOLUTION: A control program, when detecting a room temperature change due to changing of an air conditioning operation condition, refers to a storage unit 51 storing change information which indicates room temperature changes caused by changing the air conditioning condition to each of a plurality of change patterns on an association-with-pattern basis, and changes the change information indicating the room temperature change associated with an executed change pattern to the change information indicating the detected change. If the change indicated by the change information associated with any change pattern of the plurality of change patterns satisfies the condition, the program outputs an instruction for executing the air conditioning operation condition change due to the change pattern selected based on a result of the pattern execution.SELECTED DRAWING: Figure 1

Description

本発明は、制御プログラム、制御方法、及び制御装置に関する。   The present invention relates to a control program, a control method, and a control device.

データセンタの運用コストの多くを占める要素の一つとして、空調費用が挙げられる。運用コストを軽減するために、データセンタでは、例えば、電気代の削減を目的とした空調制御が行なわれることがある。   One of the factors that occupy most of the data center operating costs is air conditioning costs. In order to reduce the operation cost, in the data center, for example, air conditioning control for the purpose of reducing the electricity bill may be performed.

このような空調制御の一例として、人手での調整やコンサルティング等の手法による空調の最適化が挙げられる。   As an example of such air conditioning control, optimization of air conditioning by techniques such as manual adjustment and consulting can be cited.

米国特許公開第2015/0192316号公報US Patent Publication No. 2015/0192316

上述した空調制御は、空調の最適化の精度や最適化にかかる時間等が調整頻度や人のノウハウに依存するため、安定した空調制御が実現できない場合がある。   In the above-described air conditioning control, the accuracy of air conditioning optimization, the time required for the optimization, and the like depend on the adjustment frequency and human know-how, so that stable air conditioning control may not be realized.

また、データセンタの運用においては、データセンタのサービス提供事業者とデータセンタの利用者との間でSLA(Service Level Agreement)により取り決めた条件(例えば上限温度等)を前提とした空調制御が行なわれる。例えば、SLAで取り決めた条件の監視を人が行なう場合には、当該条件の遵守に支障をきたす可能性があり、安定した空調制御が実現できない場合がある。   In the operation of the data center, air conditioning control is performed on the premise of conditions (for example, an upper limit temperature) determined by an SLA (Service Level Agreement) between the data center service provider and the data center user. It is. For example, when a person monitors the conditions decided by the SLA, there is a possibility that the compliance with the conditions may be hindered, and stable air conditioning control may not be realized.

1つの側面では、本発明は、安定した空調制御を実現することを目的とする。   In one aspect, an object of the present invention is to realize stable air conditioning control.

1つの側面では、制御プログラムは、以下の処理をコンピュータに実行させてよい。前記処理は、空調の運転状態の変更を実施したことによる室内温度の変化を検出すると、空調の運転状態を複数の変更パターンの各々に変更することによる室内温度の変化を示す変化情報を該変更パターンに対応付けて記憶する記憶部を参照して、実施した前記変更の変更パターンに対応付けられた室内温度の変化を示す変化情報を、検出した前記変化を示す変化情報に変更してよい。また、前記処理は、前記複数の変更パターンのうち、いずれかの変更パターンに対応付けられた変化情報が示す変化が条件を満たした場合、前記複数の変更パターンのうち、実施の実績に基づいて選択された変更パターンによる空調の運転状態の変更を実施する指示を出力してよい。   In one aspect, the control program may cause a computer to execute the following processing. When the process detects a change in the indoor temperature due to the change in the operating state of the air conditioning, the change information indicating the change in the indoor temperature due to changing the operating state of the air conditioning to each of a plurality of change patterns is changed. The change information indicating the change in the room temperature associated with the change pattern of the implemented change may be changed to the change information indicating the detected change with reference to the storage unit stored in association with the pattern. In addition, when the change indicated by the change information associated with any one of the plurality of change patterns satisfies a condition, the processing is performed based on the actual performance of the plurality of change patterns. You may output the instruction | indication which changes the driving | running state of the air conditioning by the selected change pattern.

1つの側面では、安定した空調制御を実現することができる。   In one aspect, stable air conditioning control can be realized.

一実施形態に係る制御システムの構成例を示すブロック図である。It is a block diagram which shows the structural example of the control system which concerns on one Embodiment. 一実施形態に係るサーバルームの平面図の一例を示す図である。It is a figure which shows an example of the top view of the server room which concerns on one Embodiment. 空調機影響度モデルの一例を示す図である。It is a figure which shows an example of an air-conditioner influence degree model. 空調機の運転効率の一例を示す図である。It is a figure which shows an example of the operating efficiency of an air conditioner. スコアの算出例を示す図である。It is a figure which shows the example of calculation of a score. スコアに課すペナルティの一例を示す図である。It is a figure which shows an example of the penalty imposed on a score. 空調操作リストの一例を示す図である。It is a figure which shows an example of an air-conditioning operation list | wrist. サーバルームの温度予測の一例を示す図である。It is a figure which shows an example of the temperature prediction of a server room. 空調操作後の温度予測の一例を示す図である。It is a figure which shows an example of the temperature prediction after air-conditioning operation. 空調操作後のスコア予測の一例を示す図である。It is a figure which shows an example of the score prediction after an air conditioning operation. 空調機の消費電力の一例を示す図である。It is a figure which shows an example of the power consumption of an air conditioner. 空調操作後のスコア予測の一例を示す図である。It is a figure which shows an example of the score prediction after an air conditioning operation. 空調操作中止・終了制御の一例を示す図である。It is a figure which shows an example of air-conditioning operation stop and completion | finish control. 空調操作中止・終了制御の一例を示す図である。It is a figure which shows an example of air-conditioning operation stop and completion | finish control. 空調機影響度モデルの更新制御の一例を示す図である。It is a figure which shows an example of update control of an air conditioning machine influence degree model. 一実施形態に係る空調制御の動作例を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the operation example of the air-conditioning control which concerns on one Embodiment. 一実施形態に係る空調機影響度モデルの更新処理の動作例を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the operation example of the update process of the air conditioner influence degree model which concerns on one Embodiment. 一実施形態に係るコンピュータのハードウェア構成例を示す図である。It is a figure which shows the hardware structural example of the computer which concerns on one Embodiment.

以下、図面を参照して本発明の実施の形態を説明する。ただし、以下に説明する実施形態は、あくまでも例示であり、以下に明示しない種々の変形や技術の適用を排除する意図はない。例えば、本実施形態を、その趣旨を逸脱しない範囲で種々変形して実施することができる。なお、以下の実施形態で用いる図面において、同一符号を付した部分は、特に断らない限り、同一若しくは同様の部分を表す。   Embodiments of the present invention will be described below with reference to the drawings. However, the embodiment described below is merely an example, and there is no intention to exclude various modifications and technical applications that are not explicitly described below. For example, the present embodiment can be implemented with various modifications without departing from the spirit of the present embodiment. Note that, in the drawings used in the following embodiments, portions denoted by the same reference numerals represent the same or similar portions unless otherwise specified.

〔1〕一実施形態
〔1−1〕制御システムの構成例
図1は一実施形態の一例としての制御システム1の構成例を示すブロック図であり、図2にはサーバルーム2の平面図の一例を示す。制御システム1は、例えば、サーバルーム2の空調制御を行なうシステムであってよい。
[1] One Embodiment [1-1] Configuration Example of Control System FIG. 1 is a block diagram illustrating a configuration example of a control system 1 as an example of an embodiment. FIG. 2 is a plan view of a server room 2. An example is shown. The control system 1 may be a system that performs air conditioning control of the server room 2, for example.

サーバルーム(電算室)2は、データセンタに設けられ、サーバ等の複数の電子装置が設置され運用される空間である。データセンタとしては、例えば、施設型のデータセンタ、コンテナ型又はモジュラ型のデータセンタ等の種々のデータセンタが挙げられる。   The server room (computer room) 2 is a space provided in a data center and in which a plurality of electronic devices such as servers are installed and operated. Examples of the data center include various data centers such as a facility type data center and a container type or modular type data center.

図1に示すように、サーバルーム2には、例示的に、複数のラック21、1以上の分電盤22、及び、複数の空調機23が設置されてよい。   As shown in FIG. 1, a plurality of racks 21, one or more distribution boards 22, and a plurality of air conditioners 23 may be installed in the server room 2 exemplarily.

ラック21は、1以上の電子装置を搭載してよい。電子装置としては、例えば、サーバ(例えばラックマウントサーバ)等のコンピュータ、ストレージ装置、通信装置、電源装置等の種々の装置が挙げられる。   The rack 21 may carry one or more electronic devices. Examples of the electronic device include various devices such as a computer such as a server (for example, a rack mount server), a storage device, a communication device, and a power supply device.

分電盤22は、サーバルーム2の電源(主電源)から各ラック21や各空調機23へ電源を分配する機器である。   The distribution board 22 is a device that distributes power from the power supply (main power supply) of the server room 2 to each rack 21 and each air conditioner 23.

空調機23は、サーバルーム2のラック21に搭載された電子装置を冷却する冷却風を生成する装置である。空調機23は、例えば、外気、又は、冷却した空気(以下、外気又は冷却した空気を「冷気」と表記する)をサーバルーム2内に送出するファン等の送出部を有してよい。なお、空調機23は、例えば、サーバルーム2内の温められた空気(暖気)を取り入れて冷却する冷却部をさらに有してもよい。   The air conditioner 23 is a device that generates cooling air that cools the electronic device mounted on the rack 21 of the server room 2. The air conditioner 23 may include, for example, a sending unit such as a fan that sends outside air or cooled air (hereinafter, outside air or cooled air is referred to as “cold air”) into the server room 2. The air conditioner 23 may further include, for example, a cooling unit that takes in warmed air (warm air) in the server room 2 and cools it.

空調機23は、図2に示すように、例えば、図示しないダクト等を介してホットアイル25からの空気を導入し、冷気をコールドアイル24へ送出してよい。   As shown in FIG. 2, the air conditioner 23 may introduce air from the hot aisle 25 through, for example, a duct (not shown) and send cold air to the cold aisle 24.

コールドアイル24及びホットアイル25は、例えば、並んで配置されたラック21や分電盤22(図示省略)等を境に区画された空間(領域)である。図2の例において、電子装置(例えばサーバ)は、吸気を行なう前面をコールドアイル24側に、排気を行なう背面をホットアイル25側にそれぞれ向けてラック21に搭載される。この場合、サーバは、コールドアイル24から冷却風(冷気)を吸入して、ホットアイル25側の背面からサーバ内部を通過した冷却風(熱気)を排出する。   The cold aisle 24 and the hot aisle 25 are, for example, spaces (regions) partitioned by the rack 21 and the distribution board 22 (not shown) arranged side by side. In the example of FIG. 2, an electronic device (for example, a server) is mounted on the rack 21 with the front side for intake air facing the cold aisle 24 and the back side for exhausting the hot aisle 25 side. In this case, the server sucks the cooling air (cold air) from the cold aisle 24 and discharges the cooling air (hot air) that has passed through the server from the back on the hot aisle 25 side.

図2に示すように、サーバルーム2には、複数のセンサ211が設けられてよい。   As shown in FIG. 2, the server room 2 may be provided with a plurality of sensors 211.

センサ211は、空調機23がサーバルーム2に与える影響度を推定するための情報を検出する。センサ211としては、例えば、電子装置の吸気、排気、又は、内部(例えばプロセッサ10a;図18参照)の温度を取得する温度センサ等が挙げられる。   The sensor 211 detects information for estimating the degree of influence that the air conditioner 23 has on the server room 2. Examples of the sensor 211 include a temperature sensor that acquires the temperature of the intake and exhaust of the electronic device or the inside (for example, the processor 10a; see FIG. 18).

例示的に、複数のラック21の各々に1以上のセンサ211が設けられてよい。ラック21において、1以上のセンサ211は、例えばラック21の上段、中段、及び、下段のように、ラック21の互いに異なる位置或いは互いに異なる電子装置にそれぞれ設けられてよい。なお、図2の例は、便宜上、センサ211を地面に対して水平方向に配置しているが、上述のように、各ラック21において、地面に対して垂直方向にも配置してよい。   For example, one or more sensors 211 may be provided in each of the plurality of racks 21. In the rack 21, the one or more sensors 211 may be provided at different positions of the rack 21 or at different electronic devices, such as the upper, middle, and lower stages of the rack 21. In the example of FIG. 2, for convenience, the sensor 211 is disposed in the horizontal direction with respect to the ground. However, as described above, each rack 21 may be disposed in the vertical direction with respect to the ground.

図1の説明に戻り、制御システム1は、例示的に、データ収集部3、データ取得・制御部4、及び、モデルベース制御部5をそなえてよい。データ取得・制御部4は、例えば、ネットワーク6を介して端末7と相互に通信可能に接続されてよい。   Returning to the description of FIG. 1, the control system 1 may include, for example, a data collection unit 3, a data acquisition / control unit 4, and a model base control unit 5. For example, the data acquisition / control unit 4 may be connected to the terminal 7 via the network 6 so as to be able to communicate with each other.

ネットワーク6は、例えば、LAN(Local Area Network)或いはWAN(Wide Area Network)、又はこれらの組み合わせを含む、インターネット及びイントラネットの少なくとも一方であってよい。また、ネットワーク6は、VPN(Virtual Private Network)等の仮想ネットワークを含んでもよい。なお、ネットワーク6は、有線ネットワーク及び無線ネットワークの一方又は双方により形成されてよい。   The network 6 may be at least one of the Internet and an intranet including, for example, a local area network (LAN), a wide area network (WAN), or a combination thereof. The network 6 may include a virtual network such as a VPN (Virtual Private Network). The network 6 may be formed by one or both of a wired network and a wireless network.

データ収集部3、データ取得・制御部4、及び、モデルベース制御部5の少なくとも1つは、ラック21に搭載されたサーバ、又は、サーバルーム2内部或いは外部に設置されたサーバにより実現されてよい。なお、データ収集部3、データ取得・制御部4、及び、モデルベース制御部5の少なくとも1つは、ネットワーク、例えば、ネットワーク6を介して、他の拠点に設置されたサーバ、或いは、クラウドサービスが提供するサーバにより実現されてもよい。   At least one of the data collection unit 3, the data acquisition / control unit 4, and the model base control unit 5 is realized by a server mounted on the rack 21 or a server installed inside or outside the server room 2. Good. In addition, at least one of the data collection unit 3, the data acquisition / control unit 4, and the model base control unit 5 is a server or cloud service installed at another base via a network, for example, the network 6. May be realized by a server provided by.

データ収集部3は、サーバルーム2から空調制御に用いる情報を収集する。図1に示すように、データ収集部3は、例示的に、受信部31及び収集部32をそなえてよい。   The data collection unit 3 collects information used for air conditioning control from the server room 2. As illustrated in FIG. 1, the data collection unit 3 may include, for example, a reception unit 31 and a collection unit 32.

受信部31は、通信線或いはネットワークを介して、センサ211のセンシング結果や、分電盤22から各空調機23への供給電力(換言すれば各空調機23の消費電力)等のセンシング結果を、センサ211や分電盤22から受信してよい。また、受信部31は、空調機23から、API(Application Programming Interface)等を介して、空調機23の稼働情報、例えば、送出部のファンの回転数の情報を受信してよい。   The receiving unit 31 receives the sensing result of the sensor 211 and the power supplied from the distribution board 22 to each air conditioner 23 (in other words, the power consumption of each air conditioner 23) via the communication line or the network. , And may be received from the sensor 211 or the distribution board 22. The receiving unit 31 may receive operating information of the air conditioner 23, for example, information on the rotation speed of the fan of the sending unit, from the air conditioner 23 via an API (Application Programming Interface) or the like.

収集部32は、受信部31が受信した情報の収集を行ない、収集した情報を例えばCSV(Comma-Separated Value)形式等のファイルに加工して、データ取得・制御部4に出力してよい。情報の加工では、例えば、エラー検査やデータ整形等が行なわれてよい。   The collection unit 32 may collect the information received by the reception unit 31, process the collected information into a file such as a CSV (Comma-Separated Value) format, and output the information to the data acquisition / control unit 4. In the processing of information, for example, error inspection and data shaping may be performed.

なお、データ収集部3は、受信部31による情報の受信時刻等を正確に記録するために、図示しない時刻サーバや、データ取得・制御部4及びモデルベース制御部5との間で時刻同期を行なってもよい。   The data collection unit 3 synchronizes time with a time server (not shown), the data acquisition / control unit 4 and the model base control unit 5 in order to accurately record the reception time of the information by the reception unit 31. You may do it.

データ取得・制御部4は、データ収集部3からの情報の取得、モデルベース制御部5に対する情報の出力、モデルベース制御部5からの空調制御指示の取得、端末7に対する情報提示、並びに、端末7からの指示に応じた空調機23の空調制御、等を行なってよい。   The data acquisition / control unit 4 acquires information from the data collection unit 3, outputs information to the model base control unit 5, acquires air conditioning control instructions from the model base control unit 5, presents information to the terminal 7, and Air conditioning control of the air conditioner 23 according to the instruction from 7 may be performed.

図1に示すように、データ取得・制御部4は、例示的に、取得部41、出力部42、及び、UI(User Interface)モジュール43をそなえてよい。   As shown in FIG. 1, the data acquisition / control unit 4 may include, for example, an acquisition unit 41, an output unit 42, and a UI (User Interface) module 43.

取得部41は、データ収集部3から取得した情報に対して、データ整形等を行ない、モデルベース制御部5に出力してよい。また、取得部41は、後述する端末7から取得された制御閾値等の情報をモデルベース制御部5に出力してよい。さらに、取得部41は、モデルベース制御部5から空調制御指示を取得し、出力部42に出力してよい。   The acquisition unit 41 may perform data shaping or the like on the information acquired from the data collection unit 3 and output the information to the model base control unit 5. The acquisition unit 41 may output information such as a control threshold acquired from the terminal 7 described later to the model base control unit 5. Further, the acquisition unit 41 may acquire an air conditioning control instruction from the model base control unit 5 and output it to the output unit 42.

出力部42は、モデルベース制御部5から取得した空調制御指示に基づき、端末7に提示する情報を生成し、生成した情報をUIモジュール43に出力してよい。端末7に提示する情報には、例えば、空調制御指示で通知された、推奨される空調機23の設定情報や、取得部41が取得した、温度等の情報が含まれてよい。   The output unit 42 may generate information to be presented to the terminal 7 based on the air conditioning control instruction acquired from the model base control unit 5, and output the generated information to the UI module 43. The information presented to the terminal 7 may include, for example, recommended setting information of the air conditioner 23 notified by the air conditioning control instruction, and information such as the temperature acquired by the acquisition unit 41.

また、出力部42は、UIモジュール43から空調制御の実行命令を受信すると、空調機23に対して、例えばAPIを介して、実行命令で指定された空調制御を実行してよい。空調制御は、例えば、ファンの回転数等の設定を変更する制御を含んでよい。   Further, when the output unit 42 receives the execution command of the air conditioning control from the UI module 43, the output unit 42 may execute the air conditioning control specified by the execution command via the API, for example, on the air conditioner 23. The air conditioning control may include, for example, control for changing settings such as the rotational speed of the fan.

UIモジュール43は、端末7に対して、出力部42が生成した情報を出力してよい。また、UIモジュール43は、端末7から空調制御の実行命令を受信すると、当該実行命令を出力部42に出力してよい。なお、UIモジュール43は、空調制御に関する制御情報、例えば、各種の制御閾値等の情報を端末7から取得してよい。   The UI module 43 may output the information generated by the output unit 42 to the terminal 7. Further, when the UI module 43 receives an execution command for air conditioning control from the terminal 7, the UI module 43 may output the execution command to the output unit 42. The UI module 43 may acquire control information related to air conditioning control, for example, information such as various control thresholds from the terminal 7.

端末7は、制御システム1の空調制御において、空調機23の設定変更の実行許可を与えるコンソールの一例である。例えば、オペレータは、端末7の操作を通じて、データ取得・制御部4から受信した情報に基づきサーバルーム2における空調状態の監視を行なってよい。また、オペレータは、端末7の操作を通じて、データ取得・制御部4から受信した、推奨される空調設定に基づき、空調機23の空調制御の実行命令を発行してよい。   The terminal 7 is an example of a console that grants execution permission for setting change of the air conditioner 23 in the air conditioning control of the control system 1. For example, the operator may monitor the air conditioning state in the server room 2 based on the information received from the data acquisition / control unit 4 through the operation of the terminal 7. The operator may issue an execution command for air conditioning control of the air conditioner 23 based on the recommended air conditioning setting received from the data acquisition / control unit 4 through the operation of the terminal 7.

UIモジュール43と端末7との間の通信は、例えば、HTTP(Hypertext Transfer Protocol)又はHTTPS(HTTP Secure)に従ったプロトコルにより実行されてよい。   The communication between the UI module 43 and the terminal 7 may be executed by a protocol according to, for example, HTTP (Hypertext Transfer Protocol) or HTTPS (HTTP Secure).

なお、空調制御において、端末7が実行許可を与えなくてもよい。例えば、出力部42は、モデルベース制御部5からの空調制御指示に基づき、空調機23の空調制御を行なってもよい。   In the air conditioning control, the terminal 7 may not give the execution permission. For example, the output unit 42 may perform air conditioning control of the air conditioner 23 based on the air conditioning control instruction from the model base control unit 5.

モデルベース制御部5は、サーバルーム2における各空調機23の影響度を示すモデル(以下、「空調機影響度モデル」と表記する)を作成及び更新し、空調機影響度モデルに基づき空調機23の空調制御指示を発行する。空調機影響度モデルは、各空調機23について、空調設定を或る運転率から或る運転率に変更させた場合に、各センサ211の検出温度がどのように変化するかを、運転率の変更前後の組み合わせごとに示す情報である。   The model base controller 5 creates and updates a model indicating the degree of influence of each air conditioner 23 in the server room 2 (hereinafter referred to as “air conditioner influence degree model”), and based on the air conditioner influence degree model, the air conditioner 23 air conditioning control instructions are issued. The air conditioner influence degree model indicates how the detected temperature of each sensor 211 changes when the air conditioning setting is changed from a certain operation rate to a certain operation rate for each air conditioner 23. This information is shown for each combination before and after the change.

図1に示すように、モデルベース制御部5は、例示的に、メモリ部51、制御部52、作成部53、及び、ログ出力部54をそなえてよい。   As shown in FIG. 1, the model base control unit 5 may include a memory unit 51, a control unit 52, a creation unit 53, and a log output unit 54, for example.

メモリ部51は、モデルベース制御部5の処理に用いられる種々の情報を格納する記憶部の一例である。メモリ部51が格納する情報については、モデルベース制御部5の機能の説明において後述する。なお、メモリ部51としては、メモリ、例えばRAM(Random Access Memory)等の揮発性メモリ、並びに、記憶部、例えばHDD(Hard Disk Drive)又はSSD(Solid State Drive)等の記憶装置、の一方又は双方が挙げられる。なお、後述する各情報は、1つのメモリ部51に格納されてもよいし、複数のメモリ部51に分散して格納されてもよい。   The memory unit 51 is an example of a storage unit that stores various types of information used for processing of the model base control unit 5. Information stored in the memory unit 51 will be described later in the description of the function of the model base control unit 5. The memory unit 51 includes one of a memory, a volatile memory such as a RAM (Random Access Memory), and a storage unit such as a HDD (Hard Disk Drive) or an SSD (Solid State Drive). Both are mentioned. Each piece of information to be described later may be stored in one memory unit 51 or may be distributed and stored in a plurality of memory units 51.

制御部52は、データ取得・制御部4から受信したセンシング結果や各種閾値と、メモリ部51が記憶するモデルデータ511と、に基づき、データ取得・制御部4に対して空調制御指示を発行する。   The control unit 52 issues an air conditioning control instruction to the data acquisition / control unit 4 based on the sensing results and various threshold values received from the data acquisition / control unit 4 and the model data 511 stored in the memory unit 51. .

作成部53は、データ取得・制御部4から受信したセンシング結果に基づいて、モデルデータ511の作成及び更新を行なってよい。例えば、作成部53は、データ取得・制御部4と協働して、空調機23の空調制御を行ない、空調制御を行なった後のセンシング結果等に基づき、モデルデータ511の作成及び更新を行なってよい。   The creation unit 53 may create and update the model data 511 based on the sensing result received from the data acquisition / control unit 4. For example, the creation unit 53 performs air conditioning control of the air conditioner 23 in cooperation with the data acquisition / control unit 4 and creates and updates the model data 511 based on a sensing result after the air conditioning control is performed. It's okay.

モデルデータ511は、作成部53により定義(設定)された、空調機23ごとの空調機影響度モデルを含むデータである。モデルデータ511は、例えば、CSV形式等のファイル、配列、データベース等の種々の形態のデータとして管理されてよい。   The model data 511 is data including an air conditioner influence degree model for each air conditioner 23 defined (set) by the creation unit 53. The model data 511 may be managed as various types of data such as files in CSV format, arrays, databases, and the like.

ログ出力部54は、制御部52が空調制御指示としてデータ取得・制御部4に通知した空調制御の推奨記録を、ログ512としてメモリ部51に格納してよい。ログ512には、例示的に、空調機影響度モデルにおいて推奨(選択)されたモデルを特定する情報や、空調制御指示の発行時刻(又は空調制御の実施時刻)の情報等が設定されてよい。なお、制御部52は、ログ512とは別に、現在の各空調機23の空調設定(例えば運転率等)の情報をメモリ部51に保存し、管理してもよい。   The log output unit 54 may store a recommended record of air conditioning control notified by the control unit 52 to the data acquisition / control unit 4 as an air conditioning control instruction in the memory unit 51 as a log 512. In the log 512, for example, information for specifying a model recommended (selected) in the air conditioner influence degree model, information on an issuance time of the air conditioning control instruction (or execution time of the air conditioning control), and the like may be set. . In addition, the control part 52 may preserve | save and manage the information of the air conditioning settings (for example, an operating rate etc.) of each air conditioner 23 in the memory part 51 separately from the log 512. FIG.

〔1−2〕モデルベース制御部の説明
次に、モデルベース制御部5の詳細について説明する。なお、以下では、空調機影響度モデルの作成、空調機影響度モデルを用いた空調制御、及び、空調機影響度モデルの更新の順に説明する。
[1-2] Description of Model Base Control Unit Next, details of the model base control unit 5 will be described. In the following, description will be made in the order of creation of an air conditioner influence degree model, air conditioning control using the air conditioner influence degree model, and update of the air conditioner influence degree model.

〔1−2−1〕空調機影響度モデルの作成
まず、図2を参照して、作成部53による空調機影響度モデルの作成処理の一例について説明する。以下の説明において、図2に示す空調機23を空調機A〜Dと表記し、センサ211をセンサ(1)〜(10)と表記する場合がある。なお、符号A〜Dは空調機23の識別子(ID;Identifier)として扱われてよく、符号(1)〜(10)はセンサ211の識別子(ID)として扱われてよい。
[1-2-1] Creation of Air Conditioner Influence Model First, an example of a process for creating an air conditioner influence model by the creation unit 53 will be described with reference to FIG. In the following description, the air conditioner 23 illustrated in FIG. 2 may be denoted as air conditioners A to D, and the sensor 211 may be denoted as sensors (1) to (10). In addition, code | symbol AD may be handled as an identifier (ID; Identifier) of the air conditioning machine 23, and code | symbol (1)-(10) may be handled as an identifier (ID) of the sensor 211. FIG.

(空調機影響度の計測)
作成部53は、図2に例示するようにしてサーバルーム2に配置された空調機A〜Dの各々が、センサ(1)〜(10)のそれぞれに対してどの程度の影響を与えているのかを、空調制御を通じて計測することで、空調機影響度モデルを取得してよい。
(Measurement of air conditioner impact)
The creation unit 53 affects how much each of the air conditioners A to D arranged in the server room 2 as illustrated in FIG. 2 affects the sensors (1) to (10). The air conditioner influence degree model may be acquired by measuring whether or not through air conditioning control.

例えば、作成部53は、空調機A〜Dのうちのいずれかの空調機23の空調設定を可変とし、残りの空調機23の空調設定を固定とした上で、当該いずれかの空調機23の空調設定を変更することによる、各センサ(1)〜(10)の温度変化を計測してよい。   For example, the creation unit 53 makes the air conditioning setting of any one of the air conditioners A to D variable, fixes the air conditioning settings of the remaining air conditioners 23, and then fixes any one of the air conditioners 23. You may measure the temperature change of each sensor (1)-(10) by changing the air-conditioning setting.

作成部53は、空調設定の変化内容と、計測した各センサ(1)〜(10)の温度変化とを対応付けることで、当該いずれかの空調機23の空調機影響度モデルとしてモデルデータ511を作成してよい。   The creation unit 53 associates the change content of the air conditioning setting with the measured temperature change of each of the sensors (1) to (10), so that the model data 511 is used as the air conditioner influence degree model of any one of the air conditioners 23. May be created.

また、作成部53は、空調設定を可変とする空調機23を、空調機A〜Dのうちの他の空調機23に切り替えて、上記の計測を繰り返し、全ての空調機23について、空調機影響度モデルを求めてよい。   Moreover, the preparation part 53 switches the air conditioner 23 which makes an air-conditioning setting variable to the other air conditioner 23 among air conditioners AD, repeats said measurement, and air conditioner about all the air conditioners 23 is carried out. An impact model may be obtained.

以下、作成部53による空調機影響度モデルの作成手順の一例を説明する。なお、以下、簡単のため、動作主体が作成部53であるものとして説明する。しかし、実際には、作成部53がデータ取得・制御部4に空調制御を実行させてよく、また、温度情報は、センサ211で測定されてデータ収集部3及びデータ取得・制御部4を経由して作成部53に入力されてよい。   Hereinafter, an example of a procedure for creating an air conditioner influence model by the creation unit 53 will be described. Hereinafter, for the sake of simplicity, it is assumed that the operation subject is the creation unit 53. However, actually, the creation unit 53 may cause the data acquisition / control unit 4 to execute air conditioning control, and the temperature information is measured by the sensor 211 and passes through the data collection unit 3 and the data acquisition / control unit 4. And may be input to the creation unit 53.

初期状態として、空調機A〜Dがそれぞれ50%の能力で稼働しているものとする。なお、空調機23の能力は、例えば、ファンの回転数又は空気の冷却温度等、或いはこれらの組み合わせによって決定されてよい。一実施形態においては、ファンの回転数を調整することにより空調機23の能力(冷却能力)を変化させるものとする。   As an initial state, it is assumed that the air conditioners A to D are operating with a capacity of 50%. The capacity of the air conditioner 23 may be determined by, for example, the rotational speed of the fan, the cooling temperature of the air, or a combination thereof. In one embodiment, it is assumed that the capacity (cooling capacity) of the air conditioner 23 is changed by adjusting the rotational speed of the fan.

(i)作成部53は、センサ(1)〜(10)の各センサ温度及び計測時刻を記録する。このときのセンサ温度を「温度(1)」とし、計測時刻を「時間(1)」とする。   (I) The creation unit 53 records the sensor temperatures and measurement times of the sensors (1) to (10). The sensor temperature at this time is “temperature (1)”, and the measurement time is “time (1)”.

(ii)作成部53は、空調機Aの空調設定を強める(例えば100%で稼働させる)。   (Ii) The creation unit 53 strengthens the air conditioning setting of the air conditioner A (for example, operates at 100%).

(iii)作成部53は、サーバルーム2のフロア内の温度が落ち着くまで待ち、落ち着くまでにかかった時間(「時間(2)」)を記録する。   (Iii) The creation unit 53 waits until the temperature in the floor of the server room 2 has settled, and records the time taken to settle (“time (2)”).

(iv)作成部53は、センサ(1)〜(10)の各センサ温度を記録する。このときのセンサ温度を「温度(2)」とする。   (Iv) The creation unit 53 records the sensor temperatures of the sensors (1) to (10). The sensor temperature at this time is “temperature (2)”.

(v)作成部53は、空調機Aの空調設定を弱める(例えば50%の能力で稼働させる;換言すれば初期状態に戻す)。   (V) The preparation unit 53 weakens the air conditioning setting of the air conditioner A (for example, operates with 50% capacity; in other words, returns to the initial state).

(vi)作成部53は、サーバルーム2のフロア内の温度が落ち着くまで待ち、落ち着くまでにかかった時間(「時間(3)」)を記録する。   (Vi) The creation unit 53 waits until the temperature in the floor of the server room 2 has settled, and records the time taken to settle (“time (3)”).

(vii)作成部53は、センサ(1)〜(10)の各センサ温度を記録する。このときのセンサ温度を「温度(3)」とする。   (Vii) The creation unit 53 records the sensor temperatures of the sensors (1) to (10). The sensor temperature at this time is “temperature (3)”.

(viii)作成部53は、空調機Aの空調設定を弱める(例えば0%で稼働させる、換言すれば停止させる)。   (Viii) The creation unit 53 weakens the air conditioning setting of the air conditioner A (for example, operates at 0%, in other words, stops).

(ix)作成部53は、サーバルーム2のフロア内の温度が落ち着くまで待ち、落ち着くまでにかかった時間(「時間(4)」)を記録する。   (Ix) The creation unit 53 waits until the temperature in the floor of the server room 2 has settled, and records the time taken to settle (“time (4)”).

(x)作成部53は、センサ(1)〜(10)の各センサ温度を記録する。このときのセンサ温度を「温度(4)」とする。   (X) The creation unit 53 records the sensor temperatures of the sensors (1) to (10). The sensor temperature at this time is “temperature (4)”.

(xi)作成部53は、空調機Aの空調設定を強める(例えば50%の能力で稼働させる;換言すれば初期状態に戻す)。   (Xi) The creation unit 53 strengthens the air conditioning setting of the air conditioner A (for example, operates with 50% capacity; in other words, returns to the initial state).

(xii)作成部53は、サーバルーム2のフロア内の温度が落ち着くまで待ち、落ち着くまでにかかった時間(「時間(5)」)を記録する。   (Xii) The creation unit 53 waits until the temperature in the floor of the server room 2 has settled, and records the time taken to settle (“time (5)”).

(xiii)作成部53は、センサ(1)〜(10)の各センサ温度を記録する。このときのセンサ温度を「温度(5)」とする。   (Xiii) The creation unit 53 records the sensor temperatures of the sensors (1) to (10). The sensor temperature at this time is “temperature (5)”.

(xiv)作成部53は、上記(i)〜(xiii)の処理を、空調機B〜Dの各々に対しても実施する。   (Xiv) The creation unit 53 performs the processes (i) to (xiii) for each of the air conditioners B to D.

(空調機影響度モデルの算出)
作成部53は、上述の如く求めた温度(1)と温度(2)との差(温度差)を算出することで、上記(ii)で空調機Aの空調設定を強めた場合(50%⇒100%)の各センサ(1)〜(10)への影響度を取得してよい。各センサIDにおける温度差の例を以下に示す。
(Calculation of air conditioner impact model)
The creation unit 53 calculates the difference (temperature difference) between the temperature (1) and the temperature (2) obtained as described above, thereby increasing the air conditioning setting of the air conditioner A in (ii) (50% (→ 100%) The degree of influence on each sensor (1) to (10) may be acquired. An example of the temperature difference in each sensor ID is shown below.

<空調機Aの空調設定を50%⇒100%にした場合のセンサごとの温度変化>
センサID:温度差 ⇒ (1):-1℃,(2):-2℃,…,(10):+0.5℃
<Temperature change for each sensor when the air conditioning setting of air conditioner A is changed from 50% to 100%>
Sensor ID: Temperature difference ⇒ (1): -1 ° C, (2): -2 ° C, ..., (10): + 0.5 ° C

また、作成部53は、上述の如く求めた温度(2)と温度(3)との差(温度差)を算出することで、上記(v)で空調機Aの空調設定を弱めた場合(100%⇒50%)の各センサ(1)〜(10)への影響度を取得してよい。各センサIDにおける温度差の例を以下に示す。   Further, the creation unit 53 calculates the difference (temperature difference) between the temperature (2) and the temperature (3) obtained as described above, thereby reducing the air conditioning setting of the air conditioner A in (v) ( The degree of influence on each sensor (1) to (10) (100% → 50%) may be acquired. An example of the temperature difference in each sensor ID is shown below.

<空調機Aの空調設定を100%⇒50%にした場合のセンサごとの温度変化>
センサID:温度差 ⇒ (1):+1℃,(2):+2℃,…,(10):-0.5℃
<Temperature change for each sensor when the air conditioning setting of air conditioner A is changed from 100% to 50%>
Sensor ID: Temperature difference ⇒ (1): + 1 ° C, (2): + 2 ° C, ..., (10): -0.5 ° C

さらに、作成部53は、上述の如く求めた温度(3)と温度(4)との差(温度差)を算出することで、上記(viii)で空調機Aの空調設定を弱めた場合(50%⇒0%)の各センサ(1)〜(10)への影響度を取得してよい。各センサIDにおける温度差の例を以下に示す。   Further, the creation unit 53 calculates the difference (temperature difference) between the temperature (3) and the temperature (4) obtained as described above, thereby reducing the air conditioning setting of the air conditioner A in (viii) ( The degree of influence on each sensor (1) to (10) from 50% to 0% may be acquired. An example of the temperature difference in each sensor ID is shown below.

<空調機Aの空調設定を50%⇒0%にした場合のセンサごとの温度変化>
センサID:温度差 ⇒ (1):+1℃,(2):+2℃,…,(10):-0.5℃
<Temperature change for each sensor when the air conditioning setting of air conditioner A is changed from 50% to 0%>
Sensor ID: Temperature difference ⇒ (1): + 1 ° C, (2): + 2 ° C, ..., (10): -0.5 ° C

また、作成部53は、上述の如く求めた温度(4)と温度(5)との差(温度差)を算出することで、上記(xi)で空調機Aの空調設定を強めた場合(0%⇒50%)の各センサ(1)〜(10)への影響度を取得してよい。各センサIDにおける温度差の例を以下に示す。   In addition, the creation unit 53 calculates the difference (temperature difference) between the temperature (4) and the temperature (5) obtained as described above, thereby strengthening the air conditioning setting of the air conditioner A in (xi) ( The degree of influence on each sensor (1) to (10) from 0% to 50% may be acquired. An example of the temperature difference in each sensor ID is shown below.

<空調機Aの空調設定を0%⇒50%にした場合のセンサごとの温度変化>
センサID:温度差 ⇒ (1):-1℃,(2):-2℃,…,(10):+0.5℃
<Temperature change for each sensor when the air conditioning setting of air conditioner A is changed from 0% to 50%>
Sensor ID: Temperature difference ⇒ (1): -1 ° C, (2): -2 ° C, ..., (10): + 0.5 ° C

上述の如く取得された情報は、図3に示すように、空調機影響度モデルとして、モデルデータ511に設定されてよい。   The information acquired as described above may be set in the model data 511 as an air conditioner influence model as shown in FIG.

例えば、図3に例示するように、空調機影響度モデルは、空調機ID、空調機運転制御、及び、空調機影響度の項目が設定されてよい。   For example, as illustrated in FIG. 3, in the air conditioner influence degree model, items of an air conditioner ID, an air conditioner operation control, and an air conditioner influence degree may be set.

空調機運転制御は、空調の運転状態の変更の内容を示す情報であり、変更パターンの一例である。空調機運転制御には、例えば、空調設定を何%から何%に変更したかを特定可能な情報が設定されてよい。   The air conditioner operation control is information indicating the content of the change in the air condition operation state, and is an example of a change pattern. In the air conditioner operation control, for example, information that can specify how many percent of the air conditioning setting is changed may be set.

空調機影響度は、空調の運転状態を複数の変更パターンの各々に変更することによる室内温度の変化を示す変化情報の一例である。空調機影響度は、センサID及び温度変化の情報を含んでよい。   The air conditioner influence degree is an example of change information indicating a change in room temperature caused by changing the operation state of the air conditioner to each of a plurality of change patterns. The air conditioner influence degree may include sensor ID and temperature change information.

このように、メモリ部51は、空調の運転状態を複数の変更パターンの各々に変更することによる室内温度の変化を示す変化情報を該変更パターンの内容に対応付けて記憶する記憶部の一例である。   As described above, the memory unit 51 is an example of a storage unit that stores change information indicating changes in room temperature by changing the operation state of the air conditioning to each of a plurality of change patterns in association with the contents of the change patterns. is there.

また、空調機影響度モデルは、空調機運転制御ごとに、更新日時のタイムスタンプが設定されてもよい。   In the air conditioner influence degree model, a time stamp of the update date and time may be set for each air conditioner operation control.

(フロア温度が落ち着いた状態の判定)
なお、上記(iii)、(vi)、(ix)、(xii)におけるフロア温度が落ち着いた状態とは、以下の方法によって判定されてよい。
(Determination of the floor temperature is calm)
In addition, the state where the floor temperature in the above (iii), (vi), (ix), and (xii) is settled may be determined by the following method.

まず、作成部53は、各センサ(1)〜(10)の温度(「温度(a)」)を測定して記録する。測定したセンサ(1)〜(10)の温度は、それぞれ、a1,a2,a3,…,a10であるものとする。   First, the creation unit 53 measures and records the temperature (“temperature (a)”) of each sensor (1) to (10). It is assumed that the measured temperatures of the sensors (1) to (10) are a1, a2, a3,.

次いで、作成部53は、所定時間、例えば数分間待機し、再度、各センサ(1)〜(10)の温度(「温度(b)」)を測定して記録する。測定したセンサ(1)〜(10)の温度は、それぞれ、b1,b2,b3,…,b10であるものとする。   Next, the creation unit 53 waits for a predetermined time, for example, several minutes, and again measures and records the temperature (“temperature (b)”) of each sensor (1) to (10). It is assumed that the measured temperatures of the sensors (1) to (10) are b1, b2, b3,.

作成部53は、各センサ211の温度(b)を直前に測定した同じセンサ211の温度(a)と比較し、下記式(1)に従い、温度変化の総和Ttを取得する。   The creation unit 53 compares the temperature (b) of each sensor 211 with the temperature (a) of the same sensor 211 measured immediately before, and acquires the total Tt of temperature changes according to the following equation (1).

Tt = | a1 - b1 | + | a2 - b2 | + ... + | a10 - b10 | (1)     A1-b1 | + | a2-b2 | + ... + | a10-b10 | (1)

作成部53は、温度変化の総和Ttが一定値よりも小さいか否かを判定し、総和Ttが一定値よりも小さければ、フロア内の温度が落ち着いたと判定して、処理を終了する。一方、総和Ttが一定値以上であれば、作成部53は、上記の処理を繰り返す。   The creation unit 53 determines whether or not the total Tt of temperature changes is smaller than a certain value. If the total Tt is smaller than the certain value, it determines that the temperature in the floor has settled and ends the process. On the other hand, if the total sum Tt is equal to or greater than a certain value, the creation unit 53 repeats the above processing.

(空調機影響度モデルの補完)
図3の例では、空調機運転制御の変化内容が50%刻みとなっている。作成部53は、これらの変化内容をより細分化し、例えばこれらの中間値(25%)ごとの変化内容により空調機23を動作させた場合のセンサ211への影響度を推定してよい。推定の手法としては、例えば、以下の(1a)及び(1b)の少なくとも一方の手法が挙げられる。
(Complementation of air conditioner impact model)
In the example of FIG. 3, the change content of the air conditioner operation control is in increments of 50%. The creation unit 53 may further subdivide these changes, and for example, estimate the degree of influence on the sensor 211 when the air conditioner 23 is operated based on the change for each intermediate value (25%). Examples of the estimation method include at least one of the following methods (1a) and (1b).

(1a)空調の運転変更率(%)から推測する手法
例えば、作成部53は、空調機Aの運転率を50%⇒75%に変更する場合、上記の空調機影響度モデルの算出の手法において計測した温度(1)と温度(2)との差(温度差)に、空調機23の運転変更率を乗じる。これにより、作成部53は、空調機Aの空調設定を強めた場合の各センサ(1)〜(10)への影響度を推測できる。
(1a) Method to Infer from Air Conditioning Operation Change Rate (%) For example, when the operating unit A changes the operation rate of the air conditioner A from 50% to 75%, the method of calculating the air conditioner influence degree model described above Multiply the difference (temperature difference) between the temperature (1) and the temperature (2) measured in step 1 by the operation change rate of the air conditioner 23. Thereby, the preparation part 53 can estimate the influence degree to each sensor (1)-(10) at the time of strengthening the air-conditioning setting of the air conditioner A. FIG.

例えば、空調機Aの運転変更率50%(50%⇒100%)の実測値が以下である場合を想定する。   For example, it is assumed that the actual measurement value of the operation change rate 50% (50% → 100%) of the air conditioner A is as follows.

センサID:温度差 ⇒ (1):-1℃,(2):-2℃,…,(10):+0.5℃     Sensor ID: Temperature difference ⇒ (1): -1 ° C, (2): -2 ° C, ..., (10): + 0.5 ° C

この場合、空調機Aの空調設定(例えば運転率)を50%⇒75%に変更する際の影響度の比率は、以下のようになる。   In this case, the ratio of the degree of influence when changing the air conditioning setting (for example, operation rate) of the air conditioner A from 50% to 75% is as follows.

比率:(50%⇒75%の運転変更率)÷(50%⇒100%の運転変更率)
=(75−50)÷(100−50)=0.5
Ratio: (50% ⇒75% operation change rate) ÷ (50% ⇒100% operation change rate)
= (75-50) / (100-50) = 0.5

従って、空調機Aの運転変更率25%(50%⇒75%)の推測値は、運転変更率50%の場合の各センサ(1)〜(10)の温度差に対して上記の比率を乗じることで、以下のように求まる。   Therefore, the estimated value of the operation change rate 25% (50% ⇒75%) of the air conditioner A is the above ratio with respect to the temperature difference of the sensors (1) to (10) when the operation change rate is 50%. By multiplying, it is obtained as follows.

<空調機Aの空調設定を50%⇒75%にした場合のセンサごとの温度変化推定>
センサID:温度差 ⇒ (1):-0.5℃,(2):-1℃,…,(10):+0.25℃
<Estimation of temperature change for each sensor when the air conditioning setting of air conditioner A is changed from 50% to 75%>
Sensor ID: Temperature difference ⇒ (1): -0.5 ° C, (2): -1 ° C, ..., (10): + 0.25 ° C

このように、線形近似による手法により、容易に空調機影響度モデルの補完を行なうことができる。   As described above, the air conditioner influence degree model can be easily complemented by the linear approximation method.

(1b)空調の運転効率グラフから推測する手法
図4は空調機23の運転効率の一例を示す図であり、図4(a)は縦軸が空調機23の運転効率、横軸が空調機23の出力(%)を示す運転効率グラフの一例であり、図4(b)は出力25%ごとの運転効率を表すテーブルの一例である。
(1b) Method to Infer from Air Conditioning Operation Efficiency Graph FIG. 4 is a diagram showing an example of the operation efficiency of the air conditioner 23. FIG. 4A shows the operation efficiency of the air conditioner 23 on the vertical axis and the air conditioner on the horizontal axis. FIG. 4B is an example of a table showing the operation efficiency for each output of 25%.

空調機23の運転効率は、空調機23の出力に対する、空調機23による空気の送出流量(移動量)と空気の送出による温度変化の差分値とを乗じた値と、空調機23の消費電力と、の関係を示す指標の一例である。空調機23の運転効率は、例えば、空調機23のメーカ等によりカタログスペック(公称値、仕様等)として公表される場合が多い。このため、以下の説明では、作成部53は、メーカ等が公表する運転効率を記憶し参照するものとする。なお、空調機23の運転効率としては、制御システム1において事前に計測及び算出された情報が用いられてもよい。   The operating efficiency of the air conditioner 23 is obtained by multiplying the output of the air conditioner 23 by the air flow rate (movement amount) of the air conditioner 23 and the difference value of the temperature change caused by the air delivery, and the power consumption of the air conditioner 23. Is an example of an index indicating the relationship between The operating efficiency of the air conditioner 23 is often published as catalog specifications (nominal values, specifications, etc.) by the manufacturer of the air conditioner 23, for example. For this reason, in the following description, the preparation part 53 shall memorize | store and refer to the driving efficiency which a manufacturer etc. announce. In addition, as the operating efficiency of the air conditioner 23, information measured and calculated in advance in the control system 1 may be used.

図4に例示するように、空調機Aの空調設定を50%⇒75%に変更する場合、運転効率の変化量は、55−40=15となる。また、空調機Aの空調設定を50%⇒100%に変更する場合、運転効率の変化量は65−40=25となる。   As illustrated in FIG. 4, when the air conditioning setting of the air conditioner A is changed from 50% to 75%, the change amount of the operation efficiency is 55−40 = 15. Further, when the air conditioning setting of the air conditioner A is changed from 50% to 100%, the change amount of the operation efficiency is 65−40 = 25.

例えば、空調機Aの運転変更率50%(50%⇒100%)の実測値が以下である場合を想定する。   For example, it is assumed that the actual measurement value of the operation change rate 50% (50% → 100%) of the air conditioner A is as follows.

センサID:温度差 ⇒ (1):-1℃,(2):-2℃,…,(10):+0.5℃     Sensor ID: Temperature difference ⇒ (1): -1 ° C, (2): -2 ° C, ..., (10): + 0.5 ° C

この場合、空調機Aの空調設定を50%⇒75%に変更する際の影響度の比率は、運転効率の変化量に基づくと、以下のようになる。
比率:(50%⇒75%の運転効率の変化量)÷(50%⇒100%の運転効率の変化量)=15÷25=0.6
In this case, the ratio of the degree of influence when the air conditioning setting of the air conditioner A is changed from 50% to 75% is as follows based on the amount of change in operating efficiency.
Ratio: (50% → 75% change in operating efficiency) ÷ (50% → 100% change in operating efficiency) = 15 ÷ 25 = 0.6

従って、空調機Aの運転変更率25%(50%⇒75%)の推測値は、運転変更率50%の場合の各センサ(1)〜(10)の温度差に対して上記の比率を乗じることで、以下のように求まる。   Therefore, the estimated value of the operation change rate 25% (50% ⇒75%) of the air conditioner A is the above ratio with respect to the temperature difference of the sensors (1) to (10) when the operation change rate is 50%. By multiplying, it is obtained as follows.

<空調機Aの空調設定を50%⇒75%にした場合のセンサごとの温度変化推定>
センサID:温度差 ⇒ (1):-0.6℃,(2):-1.2℃,…,(10):+0.3℃
<Estimation of temperature change for each sensor when the air conditioning setting of air conditioner A is changed from 50% to 75%>
Sensor ID: Temperature difference ⇒ (1): -0.6 ° C, (2): -1.2 ° C, ..., (10): + 0.3 ° C

このような手法により、空調機23の性能(特性)に基づき、より正確に、空調機影響度モデルの補完を行なうことができる。   With such a method, the air conditioner influence degree model can be complemented more accurately based on the performance (characteristics) of the air conditioner 23.

(空調機影響度モデルの高精度化)
上記の空調機影響度モデルの算出の手法においては、(i)〜(xiv)の手順により空調機影響度モデルを作成する手法を説明した。しかし、実際のデータセンタでは、サーバルーム2内のサーバワークロードが時間経過によって変化するため、1度の試行により、高精度の空調機影響度モデルを作成することは難しい。
(High-precision air conditioner impact model)
In the above-described method of calculating the air conditioner influence degree model, the method of creating the air conditioner influence degree model by the procedures (i) to (xiv) has been described. However, in an actual data center, since the server workload in the server room 2 changes with time, it is difficult to create a highly accurate air conditioner influence degree model by one trial.

また、空調機影響度モデルの作成には、数時間〜数十時間単位の時間がかかることがあるため、何度も空調機影響度モデルを作成することは難しい。   In addition, since it may take several hours to several tens of hours to create the air conditioner influence degree model, it is difficult to create the air conditioner influence degree model many times.

そこで、作成部53は、以下の(2a)及び(2b)の少なくとも一方の手法により、高精度に空調機影響度モデルを作成してよい。   Therefore, the creation unit 53 may create the air conditioner influence model with high accuracy by at least one of the following methods (2a) and (2b).

(2a)複数回に亘って空調機影響度を計測し、これらの平均を取って、空調機影響度モデルを高精度化する手法
例えば、作成部53は、時間や天候等がバラバラな状態で(様々な条件で)、n(nは2以上の整数)回に亘って、上記の空調機影響度モデルの算出の手法における(i)〜(xiv)の手順を実施する。そして、作成部53は、n回記録した温度変化を平均化することで、以下のように、平均化した結果を高精度な空調機影響度モデルとしてよい。
(2a) A method of measuring the air conditioner influence degree over a plurality of times, and taking the average of these, and improving the accuracy of the air conditioner influence degree model. For example, the creation unit 53 is in a state where time, weather, etc. vary. The procedure (i) to (xiv) in the method of calculating the air conditioner influence degree model is performed n times (under various conditions) n (n is an integer of 2 or more) times. And the preparation part 53 is good also as the highly accurate air conditioner influence degree model as follows by averaging the temperature change recorded n times as follows.

センサID:(1)の高精度な空調機影響度:((1)1 + (1)2 + ... + (1)n) / n
センサID:(2)の高精度な空調機影響度:((2)1 + (2)2 + ... + (2)n) / n

センサID:(10)の高精度な空調機影響度:((10)1 + (10)2 + ... + (10)n) / n
なお、(x)yは、センサID(x)のy回目に計測した温度変化を示す。
Sensor ID: (1) High-precision air conditioner influence: ((1) 1 + (1) 2 + ... + (1) n) / n
Sensor ID: (2) High-precision air conditioner influence: ((2) 1 + (2) 2 + ... + (2) n) / n
...
Sensor ID: (10) High-precision air conditioner influence: ((10) 1 + (10) 2 + ... + (10) n) / n
Note that (x) y represents a temperature change measured at the yth time of the sensor ID (x).

(2b)1回で測定した空調機影響度のうち、不自然な(正しいか怪しい)計測結果のみを再作成する手法
上記(2a)の手法では、n回に亘って空調機影響度の計測を行なうため、空調機影響度モデルの作成に時間がかかる。そこで、(2b)の手法では、1度計測した空調機影響度について、以下の手法により最低限の再計測を行なうことで、高精度な空調機影響度モデルの作成を短時間で可能とする。
(2b) Method of recreating only unnatural (correct or suspicious) measurement results from the air conditioner influence degree measured at one time In the method (2a) above, the air conditioner influence degree is measured n times. Therefore, it takes time to create the air conditioner impact model. Therefore, in the method (2b), a highly accurate air conditioner influence degree model can be created in a short time by performing the minimum remeasurement on the air conditioner influence degree measured once by the following method. .

例えば、作成部53は、空調機影響度を1度計測し、測定した空調機影響度の中で、怪しいデータ(サーバのワークロードが変化し環境温度が変化したと判定できるデータ)のみを再度計測し、空調機影響度を修正してよい。   For example, the creation unit 53 measures the air conditioner influence degree once, and only the suspicious data (data that can be determined that the server workload has changed and the environmental temperature has changed) is measured again. You may measure and correct the air conditioner influence.

まず、作成部53は、上記の空調機影響度モデルの算出の手法における(i)〜(xiv)の手順を1度実施する。この計測結果の中で、空調機23の運転率(空調設定)が同じ(50%)である温度(1),(3),(5)では、フロア温度が同じになるはずである。   First, the creation unit 53 performs the procedures (i) to (xiv) once in the method of calculating the air conditioner influence degree model. Among the measurement results, the floor temperature should be the same at temperatures (1), (3), and (5) at which the operating rate (air conditioning setting) of the air conditioner 23 is the same (50%).

そこで、作成部53は、温度(1),(3),(5)における同一センサID同士のセンサ温度を比較する。それぞれの場合のセンサ温度の差が閾値よりも大きければ、作成部53は、環境温度が変化したために間違った空調機影響度モデルが作成されたと判断し、当該モデルを修正するための手順を再度実行し、空調機影響度モデルの再作成を行なう。例えば、作成部53は、温度(3)におけるセンサ温度の差が閾値よりも大きい場合、手順(vii)における温度(3)の計測を含む複数の手順を再実行すればよい。   Therefore, the creation unit 53 compares the sensor temperatures of the same sensor ID at the temperatures (1), (3), and (5). If the difference in sensor temperature in each case is larger than the threshold value, the creation unit 53 determines that an incorrect air conditioner influence degree model has been created because the environmental temperature has changed, and repeats the procedure for correcting the model again. Execute and recreate the air conditioner impact model. For example, when the difference in the sensor temperature at the temperature (3) is larger than the threshold value, the creation unit 53 may re-execute a plurality of procedures including the measurement of the temperature (3) in the procedure (vii).

〔1−2−2〕空調制御
制御部52は、データ取得・制御部4からのセンシング結果と、上述の如く作成部53が作成した空調機影響度モデルとに基づいて、サーバルーム2内の空調制御を実行する。
[1-2-2] Air-conditioning control The control unit 52 determines whether or not the inside of the server room 2 is based on the sensing result from the data acquisition / control unit 4 and the air-conditioner influence degree model created by the creation unit 53 as described above. Execute air conditioning control.

(サーバルーム温度のスコア化)
サーバルーム2内の全ての温度センサ211の温度が観測できたとしても、センシング結果の温度のリストからでは、そのサーバルーム2の状態がどの程度良いのか或いは悪いのかを判断することは難しい。
(Server room temperature scoring)
Even if the temperatures of all the temperature sensors 211 in the server room 2 can be observed, it is difficult to determine how good or bad the server room 2 is from the temperature list of the sensing results.

そこで、制御部52は、センシング結果からスコアを求めることで、フロア温度状態の良し悪しを判定可能とする。以下、図5を参照して、制御部52による空調制御手順の一例を説明する。   Therefore, the control unit 52 can determine whether the floor temperature state is good or bad by obtaining a score from the sensing result. Hereinafter, an example of an air-conditioning control procedure by the control unit 52 will be described with reference to FIG.

なお、以下、簡単のため、動作主体が制御部52であるものとして説明する。しかし、実際には、制御部52の指示によりデータ取得・制御部4が空調機23の制御を行なってよく、また、温度情報は、センサ211で測定された温度情報がデータ収集部3及びデータ取得・制御部4を経由して制御部52に入力されてよい。   In the following description, for the sake of simplicity, it is assumed that the operation subject is the control unit 52. However, in actuality, the data acquisition / control unit 4 may control the air conditioner 23 according to an instruction from the control unit 52, and the temperature information measured by the sensor 211 is the temperature information measured by the sensor 211. The information may be input to the control unit 52 via the acquisition / control unit 4.

まず、制御部52は、各センサ(1)〜(10)の温度(「温度(a)」)を測定して記録する。測定したセンサ(1)〜(10)の温度は、それぞれ、a1,a2,a3,…,a10であるものとする。   First, the control unit 52 measures and records the temperature (“temperature (a)”) of each sensor (1) to (10). It is assumed that the measured temperatures of the sensors (1) to (10) are a1, a2, a3,.

また、制御部52は、サーバルーム2のセンサ目標温度t(例えば26℃)を設定する。なお、センサ目標温度tは、例えば、現状の温度の平均(a1+a2+…+a10)/10よりも高い値に設定することで、省電力化を図ることができる。サーバルーム2内の平均温度が高ければ高いほど空調機23は省電力で運転できる場合が多いためである。   Further, the control unit 52 sets a sensor target temperature t (for example, 26 ° C.) of the server room 2. Note that power saving can be achieved by setting the sensor target temperature t to a value higher than, for example, the current average temperature (a1 + a2 +... + A10) / 10. This is because the higher the average temperature in the server room 2, the more the air conditioner 23 can be operated with less power.

制御部52は、センサ目標温度tと各センサ211の温度とを比較し、下記式(2)に従い、サーバルーム2全体のスコアSを取得する。   The control unit 52 compares the sensor target temperature t with the temperature of each sensor 211, and acquires the score S of the entire server room 2 according to the following equation (2).

S = | t - a1 | + | t - a2 | + ... + | t - a10 | (2)   T-a1 | + | t-a2 | + ... + | t-a10 | (2)

このように、スコアSは、センサ目標温度tと各センサ211の温度とのズレの総和を求めることにより、取得可能である。   As described above, the score S can be acquired by obtaining the sum of the deviation between the sensor target temperature t and the temperature of each sensor 211.

スコアSの値は、小さければ小さいほど、サーバルーム2内の温度が均一で省電力であるといえる。例えば、全てのセンサ温度が26℃であるとき、Sの値が0となり最小となる。この場合、サーバルーム2内の温度が均一でありセンサ目標温度tと同一となる。   It can be said that the smaller the value of the score S, the more uniform the temperature in the server room 2 and the power saving. For example, when all the sensor temperatures are 26 ° C., the value of S becomes 0 and becomes the minimum. In this case, the temperature in the server room 2 is uniform and equal to the sensor target temperature t.

なお、制御部52は、スコアSに代えて、サーバルーム2内のセンサ211の個数で割る等により、下記式(3)に示す正規化したスコアS’を利用してもよい。スコアS’を利用することにより、例えば、制御部52が、設置されたセンサ211の数が互いに異なる複数のサーバルーム2に亘って空調制御を行なう場合に、サーバルーム2間で共通の指標を用いることができる。   The control unit 52 may use a normalized score S ′ shown in the following formula (3) by dividing by the number of sensors 211 in the server room 2 instead of the score S. By using the score S ′, for example, when the control unit 52 performs air-conditioning control over a plurality of server rooms 2 in which the number of installed sensors 211 is different from each other, an index common to the server rooms 2 can be obtained. Can be used.

S’ = S / 10 (3)   S ’= S / 10 (3)

(スコアへのペナルティの加算)
フロア温度は、SLAやサーバ機器の利用条件等から、一定の温度以下に保つことが要求される場合がある。
(Add penalty to score)
The floor temperature may be required to be kept below a certain temperature due to the use conditions of the SLA and server equipment.

そこで、制御部52は、温度aが閾値x以上になった場合は、ペナルティとして十分に大きな値をスコアSに加算してよい。以下、図6を参照して、スコアSに課すペナルティについて説明する。   Therefore, the control unit 52 may add a sufficiently large value to the score S as a penalty when the temperature a is equal to or higher than the threshold value x. Hereinafter, the penalty imposed on the score S will be described with reference to FIG.

例えば、制御部52は、スコアSの算出において、サーバルーム2の温度上限閾値x(例えば28℃等)を設定してよい。   For example, the control unit 52 may set the temperature upper limit threshold x (for example, 28 ° C.) of the server room 2 in the calculation of the score S.

そして、制御部52は、上述したスコアSの算出の際に、図6に例示するように、少なくとも1つのセンサ211の温度aが温度上限閾値xよりも大きい場合、スコアSに対して、十分に大きな数をペナルティとして加算してよい。ペナルティの値は、その空調設定が採用されない程度に十分大きな数(図6の例では“100000”)であってよい。   Then, when calculating the score S described above, the control unit 52 is sufficient for the score S when the temperature a of at least one sensor 211 is higher than the temperature upper limit threshold x as illustrated in FIG. A large number may be added as a penalty. The penalty value may be a sufficiently large number (“100000” in the example of FIG. 6) that the air conditioning setting is not adopted.

(空調操作リストの作成)
図2に例示するサーバルーム2において、空調機A〜Dがそれぞれ50%の能力で稼働しており、これらの空調機23の取り得る設定値が、0%,25%,50%,75%,100%の5段階であると仮定する。
(Create air conditioning operation list)
In the server room 2 illustrated in FIG. 2, the air conditioners A to D are each operating at a capacity of 50%, and the set values that these air conditioners 23 can take are 0%, 25%, 50%, and 75%. , 100%, 5 stages.

このとき、空調機A〜Dのうちのいずれかの空調設定を1つだけ変更して取り得る操作は、図7に示すように16通りとなる。以下、このような空調機23に対して行ない得る操作をリスト化したものを空調操作リストと呼ぶ。制御部52は、空調制御を行なう際に、現在の空調設定に基づいて、図7に例示するような空調操作リストを作成してよい。   At this time, there are 16 operations that can be performed by changing only one of the air conditioning settings of the air conditioners A to D as shown in FIG. Hereinafter, a list of operations that can be performed on the air conditioner 23 will be referred to as an air conditioning operation list. When performing the air conditioning control, the control unit 52 may create an air conditioning operation list as illustrated in FIG. 7 based on the current air conditioning setting.

(空調操作をした場合の温度予測)
制御部52は、作成した空調操作リストと空調機影響度モデルと、に基づき、空調操作リストに記載の各空調操作を行なった場合の温度予測を行なう。
(Temperature prediction for air conditioning operation)
The control unit 52 performs temperature prediction when each air conditioning operation described in the air conditioning operation list is performed based on the created air conditioning operation list and the air conditioner influence degree model.

ここで、サーバルーム2の温度予測は、以下のように実行されてよい。例えば、図8に示すように、空調機Aの運転状況を現在の状態(x)から或る状態(y)に変更して、サーバルーム2内の温度が落ち着いた後のサーバルーム2の各センサ温度の予測値は、以下の手法により求めることができる。   Here, the temperature prediction of the server room 2 may be executed as follows. For example, as shown in FIG. 8, each operation of the server room 2 after the operating state of the air conditioner A is changed from the current state (x) to a certain state (y) and the temperature in the server room 2 is settled. The predicted value of the sensor temperature can be obtained by the following method.

まず、制御部52は、現在の各センサ211の温度を計測する。計測した温度(実測)の例を以下に示す。   First, the control unit 52 measures the current temperature of each sensor 211. An example of the measured temperature (actual measurement) is shown below.

現在の温度(実測): (1):20℃,(2):21℃,…,(10):22℃     Current temperature (actual measurement): (1): 20 ° C, (2): 21 ° C, ..., (10): 22 ° C

次いで、制御部52は、作成部53が実測又は補完した空調機影響度モデルを利用し、変化温度を求める。なお、例えば、空調機Aの空調設定をx⇒yに変化させたときの変化温度が、空調機影響度モデルから以下のように得られるものとする。   Subsequently, the control part 52 calculates | requires change temperature using the air conditioner influence degree model which the preparation part 53 measured or supplemented. For example, it is assumed that the change temperature when the air conditioning setting of the air conditioner A is changed from x to y is obtained from the air conditioner influence model as follows.

変化温度: (1):-0.5℃,(2):-0.3℃,…,(10):+0.2℃     Change temperature: (1): -0.5 ° C, (2): -0.3 ° C, ..., (10): + 0.2 ° C

制御部52は、以下のように、現在の各センサ211の温度と変化温度との和を求める。   The control part 52 calculates | requires the sum of the current temperature of each sensor 211, and change temperature as follows.

予測温度: (1);19.5℃,(2):20.7℃,…,(10)22.2℃     Predicted temperature: (1); 19.5 ° C, (2): 20.7 ° C, ..., (10) 22.2 ° C

以上の手法により、制御部52は、空調機23の空調設定を変更することによるサーバルーム2における温度予測を行なうことができる。   With the above method, the control unit 52 can perform temperature prediction in the server room 2 by changing the air conditioning setting of the air conditioner 23.

このような温度予測の手法に基づき、図7の空調操作リストによる空調操作後の温度予測を行なった結果を、図9に例示する。図9に例示するように、制御部52は、初期状態の実測温度と、空調機A〜Dのそれぞれが取り得る空調操作の予測温度と、を取得してよい。   FIG. 9 illustrates the result of the temperature prediction after the air conditioning operation by the air conditioning operation list of FIG. 7 based on such a temperature prediction method. As illustrated in FIG. 9, the control unit 52 may acquire the actually measured temperature in the initial state and the predicted temperature of the air conditioning operation that each of the air conditioners A to D can take.

(空調操作をした場合のスコア予測)
次いで、制御部52は、予測したフロア温度から、それぞれの操作ごとのスコア予測を行なう。図9に示す温度予測結果に基づくスコア予測結果の一例を図10に示す。
(Score prediction for air conditioning operation)
Next, the control unit 52 performs score prediction for each operation from the predicted floor temperature. An example of the score prediction result based on the temperature prediction result shown in FIG. 9 is shown in FIG.

図10に例示するスコア予測は、図5及び図6を参照して説明した手法により行なわれてよい。図10に例示するように、制御部52は、初期状態の計測温度に基づく実測スコアと、空調機A〜Dのそれぞれが取り得る空調操作の予測温度に基づく予測スコアと、を取得してよい。   The score prediction illustrated in FIG. 10 may be performed by the method described with reference to FIGS. 5 and 6. As illustrated in FIG. 10, the control unit 52 may acquire an actual measurement score based on the measured temperature in the initial state and a predicted score based on the predicted temperature of the air conditioning operation that each of the air conditioners A to D can take. .

(最適な空調操作の予測)
そして、制御部52は、予測した空調操作ごとのスコアSに基づき、最適な空調操作の選択を行なう。
(Prediction of optimal air conditioning operation)
Then, the control unit 52 selects an optimal air conditioning operation based on the predicted score S for each air conditioning operation.

最適な空調操作は、実測スコアS(初期状態)よりも予測スコアSが小さく、且つ、予測スコアが最も小さくなる場合である。従って、図10の例における最適な空調操作は、実測スコア:30よりも小さく、且つ、予測スコアの中で最も小さい予測スコア:15である、空調機Aを0%に変更した場合である。   The optimum air conditioning operation is when the predicted score S is smaller than the actual measured score S (initial state) and the predicted score is the smallest. Therefore, the optimum air conditioning operation in the example of FIG. 10 is a case where the air conditioner A, which is smaller than the actual measurement score: 30 and has the smallest prediction score: 15 among the prediction scores, is changed to 0%.

(スコア補正)
空調機23の消費電力は運転率に応じて変化する場合が多い。従って、スコアの観点から最適な空調操作であっても、消費電力の観点では最適であるとはいえない場合もある。そこで、制御部52は、空調機23の消費電力に基づき、スコアを補正してもよい。
(Score correction)
The power consumption of the air conditioner 23 often varies depending on the operation rate. Therefore, even if the air conditioning operation is optimal from the viewpoint of score, it may not be optimal from the viewpoint of power consumption. Therefore, the control unit 52 may correct the score based on the power consumption of the air conditioner 23.

図11は空調機23の消費電力の一例を示す図であり、図11(a)は縦軸が空調機23の消費電力、横軸が空調機23の出力(%)を示す消費電力グラフの一例であり、図11(b)は出力25%ごとの消費電力を表すテーブルの一例である。   FIG. 11 is a diagram illustrating an example of power consumption of the air conditioner 23. FIG. 11A is a power consumption graph in which the vertical axis indicates the power consumption of the air conditioner 23 and the horizontal axis indicates the output (%) of the air conditioner 23. FIG. 11B is an example of a table representing power consumption for every 25% output.

制御部52は、空調機23の運転状況を現在の状態(x)から或る状態(y)に変更してフロア温度が落ち着いた後の空調機23の消費電力を、図11に例示する消費電力の情報、又は、この情報を補完した情報から求めることができる。   The control unit 52 changes the operation state of the air conditioner 23 from the current state (x) to a certain state (y) and the power consumption of the air conditioner 23 after the floor temperature has settled is illustrated in FIG. It can be obtained from power information or information supplemented with this information.

なお、空調機23の各運転率(出力)における消費電力は、事前に計測されてもよく、或いは、カタログスペックに基づき、情報として記憶されてよい。   The power consumption at each operation rate (output) of the air conditioner 23 may be measured in advance or may be stored as information based on catalog specifications.

図11(a)に例示する空調機23の電力特性のグラフから、この空調機23では運転率が高くなれば高くなるほどエネルギー効率が落ちるということが読み取れる。   From the graph of the power characteristics of the air conditioner 23 illustrated in FIG. 11A, it can be read that the energy efficiency of the air conditioner 23 decreases as the operating rate increases.

そこで、制御部52は、予測スコアにエネルギー効率値を組み合わせて、エネルギー効率が良い部分のスコアほどその値がより低くなるように、スコア補正を行なってよい。   Therefore, the control unit 52 may perform score correction such that the energy efficiency value is combined with the predicted score, and the value of the portion with better energy efficiency becomes lower.

例えば、図12に示すように、初期状態(A,B,C,D)=(25%,25%,50%,100%)の運転状態があり、実測スコアが30であると仮定する。この場合、単純なスコア計算では、制御部52から以下のような4つの推奨がデータ取得・制御部4に出力され、例えば、空調機A:25%⇒0%にするという空調操作がデータ取得・制御部4により実行される場合がある。   For example, as shown in FIG. 12, it is assumed that there is an operation state in an initial state (A, B, C, D) = (25%, 25%, 50%, 100%) and an actual measurement score is 30. In this case, in the simple score calculation, the following four recommendations are output from the control unit 52 to the data acquisition / control unit 4, for example, the air conditioning operation of setting the air conditioner A: 25% to 0% is data acquisition. -It may be executed by the control unit 4.

しかし、図11(b)を参照すると、空調機23の出力を25%⇒0%に切り替えることによる消費電力の削減量が2kWであるのに対し、空調機23の出力を100%⇒75%に切り替えることによる消費電力の削減量は6kWである。このため、図11に示す空調機23の消費電力を考慮すると、空調機Aの空調操作よりも、空調機D:100%⇒75%にするという空調操作が行なわれた方がエネルギー効率が良い。   However, referring to FIG. 11B, the power consumption reduction amount by switching the output of the air conditioner 23 from 25% to 0% is 2 kW, whereas the output of the air conditioner 23 is 100% to 75%. The amount of reduction in power consumption by switching to is 6 kW. For this reason, when the power consumption of the air conditioner 23 shown in FIG. 11 is considered, the energy efficiency is better when the air conditioning operation of the air conditioner D: 100% → 75% is performed than the air conditioning operation of the air conditioner A. .

そこで、制御部52は、例えば、算出したスコアSに対して、(運転状態の変化量)÷(消費電力の変化量)を補正値として組み合わせてスコア補正を行なうことで、エネルギー効率の良い空調操作を推奨するようにスコアを補正することができる。   Therefore, for example, the control unit 52 performs score correction on the calculated score S by combining (amount of change in operating state) / (amount of change in power consumption) as a correction value, thereby achieving air conditioning with high energy efficiency. The score can be corrected to recommend an operation.

例えば、図12に示すように、単純なスコア計算で推奨される4つの空調操作(スコア:15)は、以下のように補正される。   For example, as shown in FIG. 12, four air conditioning operations (score: 15) recommended by simple score calculation are corrected as follows.

(A,B,C,D) = (0%, 25%, 50%, 100%):予測スコア = 15×((0.25)÷(2-0)) = 1.875
(A,B,C,D) = (25%, 0%, 50%, 100%):予測スコア = 15×((0.25)÷(5-2)) = 1.25
(A,B,C,D) = (25%, 25%, 25%, 100%):予測スコア = 15×((0.25)÷(9-5)) = 0.9375
(A,B,C,D) = (25%, 25%, 50%, 75%):予測スコア = 15×((0.25)÷(15-9)) = 0.625
(A, B, C, D) = (0%, 25%, 50%, 100%): Predictive score = 15 × ((0.25) ÷ (2-0)) = 1.875
(A, B, C, D) = (25%, 0%, 50%, 100%): Predictive score = 15 × ((0.25) ÷ (5-2)) = 1.25
(A, B, C, D) = (25%, 25%, 25%, 100%): Predictive score = 15 × ((0.25) ÷ (9-5)) = 0.9375
(A, B, C, D) = (25%, 25%, 50%, 75%): Predictive score = 15 × ((0.25) ÷ (15-9)) = 0.625

上記のように、空調機A:25%⇒50%とする空調操作や空調機B及びCの空調操作よりも、空調機D:100%⇒75%とする空調操作の方が補正後のスコアが小さくなるため、制御部52は、エネルギー効率の良い空調操作を推奨することができる。   As described above, the air conditioning operation of the air conditioner D: 100% → 75% is more corrected than the air conditioning operation of the air conditioner A: 25% → 50% and the air conditioning operations of the air conditioners B and C. Therefore, the control unit 52 can recommend an air-conditioning operation with good energy efficiency.

(空調操作の実行)
制御部52は、上述した手法により選択した空調操作に従い、データ取得・制御部4と協働して、最適な空調操作を実行する。空調操作の実行手法としては、例えば、以下の(3a)及び(3b)のいずれかの手法が挙げられる。
(Execution of air conditioning operation)
The control unit 52 executes an optimal air conditioning operation in cooperation with the data acquisition / control unit 4 according to the air conditioning operation selected by the above-described method. As an execution method of the air conditioning operation, for example, one of the following methods (3a) and (3b) may be mentioned.

(3a)空調機を1台ずつ操作する手法
制御部52は、空調機23を1台操作して、フロア温度が落ち着くまで待機する。そして、制御部52は、フロア温度が落ち着いたら、再度最適な空調操作を計算し、空調機23の操作を実行する。
(3a) Method of operating air conditioners one by one The control unit 52 operates one air conditioner 23 and waits until the floor temperature has settled. Then, when the floor temperature has settled, the control unit 52 calculates the optimal air conditioning operation again and executes the operation of the air conditioner 23.

例えば、制御部52は、空調機23を1回ずつ操作することで、フロア温度が落ち着いた状態の実測温度を次の空調操作の基準として、繰り返し空調操作を実施する。   For example, the control unit 52 operates the air conditioner 23 one by one to repeatedly perform the air conditioning operation using the measured temperature in a state where the floor temperature is settled as a reference for the next air conditioning operation.

これにより、空調機影響度モデルと現実のサーバルーム2の環境との間に多少のズレが存在しても、空調機23を1台ずつ操作することで、ズレが最大1回分しか積み重ならないため、大きなズレが生じることを回避できる。換言すれば、サーバルーム2内の急激な温度変化を生じ難くすることができる。   As a result, even if there is a slight deviation between the air conditioner influence model and the actual environment of the server room 2, the deviation is accumulated only once by operating the air conditioners 23 one by one. Therefore, it is possible to avoid a large shift. In other words, it is possible to make it difficult for a sudden temperature change in the server room 2 to occur.

(3b)複数台の空調機を並行して(同様のタイミングで)操作する手法
制御部52は、複数台の空調機23に対して、並行して(同様のタイミングで)空調操作を行なってもよい。
(3b) Method of operating a plurality of air conditioners in parallel (at the same timing) The control unit 52 performs air conditioning operations on the plurality of air conditioners 23 in parallel (at the same timing). Also good.

制御部52は、例えば、スコア予測により推奨する1つの空調設定を選択すると、当該空調設定による空調操作後の温度及びスコアを予測し、予測結果を、当該空調設定を行なった場合の実測温度及び実測スコアと仮定する。そして、制御部52は、仮定した実測温度及び実測スコアを初期状態として、更に空調機23の空調操作のスコア予測を行なう。   For example, when one air conditioning setting recommended by score prediction is selected, the control unit 52 predicts the temperature and score after the air conditioning operation according to the air conditioning setting, and the prediction result is the measured temperature and the actual temperature when the air conditioning setting is performed. Assume an actual score. And the control part 52 performs the score prediction of the air-conditioning operation of the air conditioner 23 by making the assumed measured temperature and measured score into an initial state.

このように、段階的なスコア予測を複数回実行し、複数の空調機23に対する空調操作を推奨できるため、複数の空調機23を一度に操作でき、空調機23を1台ずつ操作する場合に比べて、全ての操作が完了するまでの時間を短縮することができる。   As described above, stepwise score prediction is executed a plurality of times, and air conditioning operations for a plurality of air conditioners 23 can be recommended. Therefore, when a plurality of air conditioners 23 can be operated at a time and the air conditioners 23 are operated one by one. In comparison, the time until all operations are completed can be shortened.

また、段階的なスコア予測を行なうことで、スコア予測回数を、空調操作リスト内のパターン数(例えば16)に対する空調操作台数(N;Nは2以上の整数)のべき乗(16)ではなく、乗算(16×N)とすることができる。従って、一度に複数台の空調機23の操作を行なう場合のスコア予測を行なうよりも、モデルベース制御部5のプロセッサ等の負荷を低減させることができる。 Further, by performing stepwise score prediction, the score prediction count is not a power (16 N ) of the number of air conditioning operations (N; N is an integer of 2 or more) with respect to the number of patterns (for example, 16) in the air conditioning operation list. , Multiplication (16 × N). Therefore, it is possible to reduce the load on the processor of the model base control unit 5 and the like, compared with the case of performing score prediction when operating a plurality of air conditioners 23 at a time.

なお、並行して操作する空調機23の台数或いは条件は、例えば、端末7等から指定されてよく、或いは、事前に制御部52に設定されてもよい。条件としては、例えば、スコアの目標閾値等であってよい。これにより、並行して操作する空調機23の台数等を制限することができるため、空調機影響度モデルと現実のサーバルーム2の環境とのズレの積み重なりが大きくなることを低減できる。   The number or conditions of the air conditioners 23 to be operated in parallel may be specified from the terminal 7 or the like, or may be set in the control unit 52 in advance. The condition may be, for example, a score target threshold. Thereby, since the number of the air conditioners 23 operated in parallel can be limited, it is possible to reduce an increase in the accumulation of misalignment between the air conditioner influence model and the actual environment of the server room 2.

制御部52は、以上の処理を行ない、スコア予測が十分に収束したと判定した場合、収束した場合の空調設定の状態になるように、空調機23の操作を行なう。   When the control unit 52 performs the above processing and determines that the score prediction has sufficiently converged, the controller 52 operates the air conditioner 23 so that the air conditioning setting state when it has converged is obtained.

(次の空調操作の実行トリガ)
なお、上記(3a)又は(3b)の手法において、制御部52による次の空調操作は、前回の空調運転の変更後、フロア温度が落ち着いた状態になったタイミングで実行されてよい。フロア温度が落ち着いた状態は、上述した、フロア温度が落ち着いた状態の判定の手法により判定されてよい。或いは、制御部52は、以下に例示する、フロア温度が落ち着くまでの時間の経過を待ってもよい。
(Execution trigger for the next air conditioning operation)
In the method (3a) or (3b) described above, the next air conditioning operation by the control unit 52 may be executed at the timing when the floor temperature becomes calm after the previous change in the air conditioning operation. The state where the floor temperature is calm may be determined by the above-described method for determining the state where the floor temperature is calm. Or control part 52 may wait for progress of time until floor temperature settles illustrated below.

(フロア温度が落ち着くまでの時間)
例えば、制御部52は、上記の空調機影響度モデルの作成の手法において作成部53が記録した時間(1)〜(5)を用いて、以下の時間を算出し、算出した時間の平均値若しくは最大値よりも十分に長い時間を、フロア温度が落ち着くまでの時間に決定してよい。
(Time to settle floor temperature)
For example, the control unit 52 calculates the following times using the times (1) to (5) recorded by the creation unit 53 in the method of creating the air conditioner influence degree model, and averages the calculated times. Alternatively, a time sufficiently longer than the maximum value may be determined as a time until the floor temperature settles.

時間(2)−時間(1)
時間(3)−時間(2)
時間(4)−時間(3)
時間(5)−時間(4)
Time (2)-Time (1)
Time (3)-Time (2)
Time (4)-Time (3)
Time (5)-Time (4)

(空調操作の中止・終了)
予測したスコアの大小に基づき空調操作を実施した場合、空調機23がON/OFFを繰り返す等による、「暴れた」状態が生じることがある。
(Cancellation / termination of air conditioning operation)
When the air conditioning operation is performed based on the magnitude of the predicted score, a “rambling” state may occur due to the air conditioner 23 being repeatedly turned on and off.

このような状態に陥ることを回避するために、例えば、サーバルーム2ごとにスコア閾値Yを設けてよい。   In order to avoid falling into such a state, for example, a score threshold Y may be provided for each server room 2.

一例として、図13に示すように、制御部52は、予測スコアと実測スコアとの差分の絶対値が閾値Yよりも小さい場合、空調操作を中止或いは終了してよい。空調操作の中止は、例えば、空調機23を1台ずつ操作する場合、及び、複数台並行して操作する場合の双方の場合に適用してよい。   As an example, as illustrated in FIG. 13, when the absolute value of the difference between the predicted score and the actual measurement score is smaller than the threshold Y, the control unit 52 may stop or end the air conditioning operation. The cancellation of the air conditioning operation may be applied to both cases of operating the air conditioners 23 one by one and operating in parallel with a plurality of units.

また、空調機23を複数台並行して操作する場合において、スコア予測が十分に収束したことの判定として、上記の空調操作の終了の判定が用いられてもよい。すなわち、制御部52は、予測スコアと実測スコアとの差分の絶対値が閾値Yよりも小さくなった場合に、並行して空調操作を実行する空調設定の選択を終了し、選択済の複数の空調設定を実行してよい。   In the case where a plurality of air conditioners 23 are operated in parallel, the above-described determination of the end of the air conditioning operation may be used as a determination that the score prediction has sufficiently converged. That is, when the absolute value of the difference between the predicted score and the actual measurement score is smaller than the threshold Y, the control unit 52 ends the selection of the air conditioning setting for performing the air conditioning operation in parallel, and Air conditioning settings may be performed.

例えば、図14に示すように、スコア閾値Y=13とした場合であって、初期状態の実測スコア:30の場合を仮定する。この場合、実測スコアよりも予測スコアの小さい、空調機A:50%⇒0%(予測スコア:15),50%⇒25%(予測スコア:20)のうち、予測スコアと実測スコアとの差分の絶対値が10である50%⇒25%は、空調操作の中止/終了対象となる。すなわち、差分の絶対値10がスコア閾値Y=13よりも小さいため、制御部52により、この空調操作を実行しないと判断される。   For example, as shown in FIG. 14, it is assumed that the score threshold Y = 13 and the actual measurement score is 30 in the initial state. In this case, the difference between the predicted score and the measured score among the air conditioners A: 50% → 0% (predicted score: 15), 50% → 25% (predicted score: 20), which has a predicted score smaller than the measured score. If the absolute value of 10 is 50% ⇒25%, the air conditioning operation will be canceled / terminated. That is, since the absolute value 10 of the difference is smaller than the score threshold Y = 13, the control unit 52 determines that this air conditioning operation is not executed.

一方、予測スコアと実測スコアとの差分の絶対値が15である50%⇒0%は、差分の絶対値がスコア閾値Y=13よりも大きいため、空調操作の推奨として選択され得る。すなわち、制御部52により、この空調操作を実行すると判断され得る。   On the other hand, 50% => 0% where the absolute value of the difference between the predicted score and the actual measurement score is 15 can be selected as a recommendation for the air conditioning operation because the absolute value of the difference is larger than the score threshold Y = 13. That is, it can be determined by the control unit 52 to execute this air conditioning operation.

〔1−2−3〕空調機影響度モデルの更新
次に、作成部53による空調機影響度モデルの更新処理について説明する。
[1-2-3] Update of Air Conditioner Influence Model Next, the update process of the air conditioner influence model by the creation unit 53 will be described.

(空調機影響度モデルの更新)
実際のデータセンタでは、サーバルーム2内のサーバ配置やサーバワークロードが時間経過(例えば月単位)によって変化する場合がある。
(Update of air conditioner impact model)
In an actual data center, server arrangement and server workload in the server room 2 may change over time (for example, monthly).

このため、作成した空調機影響度モデルを使い続けていると、モデルが現実のサーバルーム2内の環境と適合しないことが起こり得る。そこで、作成部53は、以下の(4a)及び(4b)のいずれか、又は、これらの組み合わせにより、このようなサーバルーム2内の環境の変化に対処することができる。   For this reason, if the created air conditioner influence model is continuously used, the model may not be compatible with the environment in the actual server room 2. Therefore, the creation unit 53 can cope with such a change in the environment in the server room 2 by any one of the following (4a) and (4b) or a combination thereof.

なお、環境の変化としては、例えば、サーバの追加又は撤去によるサーバ台数の変化、サーバの交換によるサーバ種別の変化、サーバ稼動状況によるサーバ負荷の変化、等が大幅に変わったこと、等が挙げられる。   Examples of environmental changes include, for example, changes in the number of servers due to addition or removal of servers, changes in server types due to server replacement, changes in server load due to server operating conditions, etc. It is done.

(4a)空調度影響度を再度計測する手法
作成部53は、サーバルーム2内のサーバ配置やサーバワークロードが変化したこと場合、空調機影響度モデルの作り直しを行なう。
(4a) Method of measuring air-conditioning degree influence degree again When the server arrangement or server workload in the server room 2 changes, the creation unit 53 recreates the air-conditioner influence degree model.

例えば、作成部53は、上記の空調機影響度モデルの作成手法における手順(i)〜(xiv)を再度実行すればよい。   For example, the preparation part 53 should just perform procedure (i)-(xiv) in the preparation method of said air conditioning machine influence degree model again.

なお、サーバ配置やサーバワークロードの変化は、例えば、端末7から通知されてもよいし、モデルベース制御部5或いは他の管理サーバ等により、サーバルーム2に設置されたサーバ等の監視を通じて検出されてもよい。   Note that changes in server placement and server workload may be notified from the terminal 7, for example, or detected by monitoring the servers installed in the server room 2 by the model base control unit 5 or other management servers. May be.

(4b)日々の空調機の運転変更が行なわれる際に、空調機影響度モデルの再計算を行なう手法   (4b) A method of recalculating the air conditioner influence model when daily air conditioner operation changes are made.

作成部53は、制御部52による空調機23の運転変更が行なわれた際に、空調機影響度モデルの更新を行なう。   The creation unit 53 updates the air conditioner influence degree model when the control unit 52 changes the operation of the air conditioner 23.

制御システム1では、上述のように、日々のサーバワークロードや屋外温度変化等に応じて、サーバルーム2内の温度に追従した空調運転変更が行なわれる。   In the control system 1, as described above, the air conditioning operation change following the temperature in the server room 2 is performed in accordance with daily server workload, outdoor temperature change, and the like.

作成部53は、この空調運転変更の際に、運転変更前の温度状態(t1)を取得しておき、空調運転変更後、フロア温度が落ち着いた状態で温度状態(t2)を取得する。そして、作成部53は、空調運転変更前後で取得した温度状態(t1),(t2)を利用して、空調機影響度モデルを更新してよい。   The creation unit 53 acquires the temperature state (t1) before the operation change when the air conditioning operation is changed, and acquires the temperature state (t2) while the floor temperature is settled after the air conditioning operation is changed. Then, the creation unit 53 may update the air conditioner influence degree model using the temperature states (t1) and (t2) acquired before and after the air conditioning operation change.

例えば、作成部53は、空調機影響度モデルの算出の手法と同様に、温度状態(t1)と温度状態(t2)との差(温度差)を算出することで、運転変更による各センサ(1)〜(10)への影響度を取得してよい。   For example, the creation unit 53 calculates the difference (temperature difference) between the temperature state (t1) and the temperature state (t2) in the same manner as the calculation method of the air conditioner influence degree model, so that each sensor ( The degree of influence on 1) to (10) may be acquired.

このように、作成部53は、空調機影響度モデルのうちの、空調操作が行なわれた操作内容に関するエントリを対象に、空調機影響度モデルの更新を行なう。これにより、空調機影響度モデルの全体を再度作成する場合に比べて、空調機影響度の作成時間を短縮できる。   As described above, the creation unit 53 updates the air conditioner influence degree model for the entry related to the operation content of the air conditioner operation in the air conditioner influence degree model. Thereby, compared with the case where the whole air conditioner influence degree model is produced again, the creation time of an air conditioner influence degree can be shortened.

換言すれば、作成部53は、空調の運転状態の変更を実施したことによる室内温度の変化を検出すると、メモリ部51を参照して、実施した変更の変更パターンに対応付けられた室内温度の変化を示す変化情報を、検出した変化を示す変化情報に変更する変更部の一例である。   In other words, when the creation unit 53 detects a change in the room temperature due to the change in the operating state of the air conditioning, the creation unit 53 refers to the memory unit 51 and changes the room temperature associated with the change pattern of the change performed. It is an example of the change part which changes the change information which shows a change into the change information which shows the detected change.

(空調機影響度モデルの更新手法)
作成部53は、以下の(5a)及び(5b)のいずれかの手法により、空調機影響度モデルを更新してよい。
(Method for updating air conditioner impact model)
The creation unit 53 may update the air conditioner influence degree model by any one of the following methods (5a) and (5b).

(5a)完全更新
例えば、作成部53は、過去に作成した空調機影響度モデルの全部又は一部を削除し、上記(4a)又は(4b)で取得した空調機影響度モデルに上書きする。
(5a) Complete update For example, the creation unit 53 deletes all or part of the air conditioner influence degree model created in the past, and overwrites the air conditioner influence degree model acquired in (4a) or (4b) above.

(5b)過去の影響度を考慮した更新
例えば、作成部53は、過去の影響度を考慮して、以下の(5b1)及び(5b2)のいずれかの手法により、空調機影響度モデルを更新する。
(5b) Update in consideration of past influence level For example, the creation unit 53 updates the air conditioner influence degree model by using one of the following methods (5b1) and (5b2) in consideration of the past influence degree. To do.

(5b1)過去の平均で更新
作成部53は、過去に作成した空調機影響度モデルと、新規に取得した空調機影響度モデルとを組み合わせ、平均を求めることで空調機影響度モデルを更新してよい。
(5b1) Update with past average The preparation unit 53 updates the air conditioner influence degree model by combining the previously created air conditioner influence degree model with the newly acquired air conditioner influence degree model and obtaining the average. It's okay.

(5b2)加重平均で更新
作成部53は、過去に作成した空調機影響度モデルと、新規に取得した空調機影響度モデルとを組み合わせ、加重平均を求めることで空調機影響度モデルを更新してよい。
(5b2) Update with weighted average The creation unit 53 updates the air conditioner impact degree model by combining the previously created air conditioner impact degree model with the newly acquired air conditioner impact degree model and obtaining the weighted average. It's okay.

加重平均によって、新しい空調機影響度モデルに重み付けをすることにより、空調機影響度モデルの更新回数が多くなっても、新しい空調機影響度モデルほど重み付けが大きくなるため、サーバ配置やワークロードの変化に対応できる。   By weighting the new air conditioner impact model with the weighted average, even if the number of updates of the air conditioner impact model increases, the new air conditioner impact model becomes more weighted. Can respond to changes.

なお、上述した空調機影響度モデルの更新処理において、作成部53は、更新を行なう空調機影響度モデルのモデル部分に対して、センサID及び温度変化や更新日時等の内容を、追記するように更新してよい。或いは、作成部53は、更新の際に、過去の空調機影響度モデルをモデルデータ511とは別のデータとして退避させてもよい。更新の際に、過去のセンサID及び温度変化や更新日時等を残しておくことで、上述した過去の影響度を考慮した更新を行なうことができる。   In addition, in the update processing of the air conditioner influence degree model described above, the creation unit 53 adds the contents such as the sensor ID, the temperature change, and the update date and time to the model portion of the air conditioner influence degree model to be updated. You may update to Alternatively, the creation unit 53 may save the past air conditioner influence degree model as data different from the model data 511 during the update. When updating, by leaving the past sensor ID, temperature change, update date and time, etc., it is possible to perform the update in consideration of the past influence degree.

(日々の空調機の運転変更の際に空調機影響度モデルを更新する場合の更新タイミング及び更新手法)
次に、日々の空調機23の運転変更が行なわれる際に空調機影響度モデルの再計算を行なう手法(上記(4b)参照)において、空調機影響度モデルをより効果的に更新するための手法を説明する。
(Updating timing and updating method when updating the air conditioner impact model in daily air conditioner operation changes)
Next, in the method of recalculating the air conditioner influence degree model when the daily operation change of the air conditioner 23 is performed (see (4b) above), the air conditioner influence degree model is updated more effectively. The method will be explained.

実際のデータセンタでは、実行される空調機23の運転パターンに偏りが出る場合が多く、上記(4b)で説明した日々の再計算による更新手法により空調機影響度モデルを更新すると、頻繁に更新されるモデル部分と更新されないモデル部分とが発生し得る。   In an actual data center, the operation pattern of the air conditioner 23 to be executed is often biased. If the air conditioner influence model is updated by the daily recalculation method described in (4b) above, it is frequently updated. Some model parts can be generated and some model parts not updated.

例えば、空調機Aが0%〜25%で日々運転されている場合、0%⇒25%,25%⇒0%のモデル部分は頻繁に更新されるが、それ以外のモデル部分は更新されない。   For example, when the air conditioner A is operated daily from 0% to 25%, the model parts of 0% → 25% and 25% → 0% are frequently updated, but the other model parts are not updated.

以下、図15を参照して具体的に説明する。図15の左上に示すように、作成部53は、空調機A〜Dについて、初期に空調機23の運転実験を繰り返し、空調機影響度モデル(初期空調機影響度モデル)を作成する。   Hereinafter, a specific description will be given with reference to FIG. As shown in the upper left of FIG. 15, the creation unit 53 repeats the operation experiment of the air conditioner 23 in the initial stage for the air conditioners A to D, and creates an air conditioner influence degree model (initial air conditioner influence degree model).

このとき、作成部53は、空調機影響度モデルの作成したデータについて、更新日時,センサID,温度変化a等を記録する(計測値(1))。   At this time, the creation unit 53 records the update date, sensor ID, temperature change a, and the like for the data created by the air conditioner influence degree model (measurement value (1)).

制御部52は、図15の右上に示すように、サーバルーム2のスコア実測・スコア予測を繰り返し、スコアに従った空調操作を行なう。このとき、作成部53は、上記(4b)で説明した日々の再計算による更新手法により、空調機影響度モデルの更新を行なう。   As shown in the upper right of FIG. 15, the control unit 52 repeats the score measurement / score prediction of the server room 2 and performs the air conditioning operation according to the score. At this time, the creation unit 53 updates the air conditioner influence model by the updating method by daily recalculation described in (4b) above.

作成部53は、この更新の際にも、空調機影響度モデルの更新したデータについて、更新日時,センサID,温度変化b等を記録する(計測値(2))。   The creation unit 53 also records the update date / time, sensor ID, temperature change b, and the like for the updated data of the air conditioner influence model at the time of this update (measurement value (2)).

このとき、空調機23の運転は、空調機A〜Dに対して、サーバのワークロードに応じて0%〜25%の運転が繰り返されると仮定する。   At this time, it is assumed that the operation of the air conditioner 23 is repeated for the air conditioners A to D by 0% to 25% depending on the workload of the server.

長期間の運転による空調機影響度モデルの更新により、空調機A〜Dのワークロード0%〜25%が計測値(2)に変化した場合、計測値(1)と計測値(2)との間の変化量Zは、各センサ(1)〜(10)の温度変化の差の絶対値の総和により求められる。変化量Zの例を下記式(4)に示す。   When the workload 0% to 25% of the air conditioners A to D changes to the measured value (2) due to the update of the air conditioner influence model due to long-term operation, the measured value (1) and the measured value (2) Is obtained from the sum of absolute values of differences in temperature change between the sensors (1) to (10). An example of the change amount Z is shown in the following formula (4).

Z = | a1 - b1 | + | a2 - b2 | + … + | a10 -b10 | (4)     Z = | a1-b1 | + | a2-b2 | +… + | a10 -b10 | (4)

変化量Zが設定した閾値Tよりも大きくなった場合、サーバのワークロードやサーバルーム2の配置等が変化したと考えられる。   When the change amount Z becomes larger than the set threshold value T, it is considered that the server workload, the arrangement of the server room 2, and the like have changed.

このとき、空調機影響度モデルのA〜D,0%〜25%に関しては、計測値(2)でモデルが更新されているため、最新の状態に適応している。   At this time, A to D and 0% to 25% of the air conditioner influence degree model are adapted to the latest state because the model is updated with the measured value (2).

しかし、空調機影響度モデルのA〜D,25〜100%に関しては、計測値(1)の時点のモデルしか存在せず、最新のサーバルーム2の状態に対応していないため、制御部52は、適切な空調制御を行なうことができない場合がある。   However, regarding the air conditioner influence degree models A to D and 25 to 100%, only the model at the time of the measurement value (1) exists and does not correspond to the state of the latest server room 2, so the control unit 52. May not be able to perform appropriate air conditioning control.

そこで、作成部53は、少なくとも、計測値(1)や(2)のうちの更新日時が古い若しくは更新回数が少ないデータ(変更パターン)について、空調機影響度モデルの更新を行なってよい。   Therefore, the creation unit 53 may update the air conditioner influence degree model at least on data (change pattern) of the measurement values (1) and (2) with the oldest update date and / or low update frequency.

例えば、空調機Aの0%⇒25%の温度変化の変化量Zが以下のように、閾値Tよりも大きい場合を仮定する。   For example, it is assumed that the change amount Z of the temperature change of the air conditioner A from 0% to 25% is larger than the threshold value T as follows.

変化量Z = | -1 - 1 | + ... + | 0.5 - 0 | > 閾値T     Change Z = | -1-1 | + ... + | 0.5-0 |> Threshold T

この場合、作成部53は、図15の下に示すように、上記(4a)で説明した空調度影響度を再度計測する手法により、例えば、所定期間内に実施がされていない、又は、実施の回数が閾値以下の1以上の変更パターンについて、空調機影響度を最新に更新する。なお、この更新は、空調機影響度モデルの全体のデータに対して行なわれてもよい。   In this case, as shown in the lower part of FIG. 15, the creation unit 53 is not implemented within a predetermined period, for example, by the method of measuring the air conditioning degree influence degree described in (4a) above, or The air conditioner influence degree is updated to the latest for one or more change patterns whose number of times is less than or equal to the threshold. This update may be performed on the entire data of the air conditioner influence degree model.

このとき、作成部53は、更新日時,センサID,温度変化cを記録する(計測値(3))。   At this time, the creation unit 53 records the update date and time, the sensor ID, and the temperature change c (measurement value (3)).

このように、作成部53は、更新日時が古い空調機Aの25%〜100%のモデルを更新するために、空調機Aの運転率を変化させて温度変化を計測し、現在のサーバルーム2の状態に適合した最新の空調機影響度モデルを作成・更新する。   In this way, the creation unit 53 measures the temperature change by changing the operating rate of the air conditioner A in order to update the 25% to 100% model of the air conditioner A with the oldest update date and time. Create and update the latest air conditioner impact model suitable for the condition of 2.

なお、上記の計測値(2)及び(3)は、現状の空調機影響度モデルの基準値(初期値)として扱われてよい。例えば、その後の日々の再計算において、図15の左上の計測値(1)として、変化量Zの計算に用いられてよい。   In addition, said measured value (2) and (3) may be handled as a reference value (initial value) of the present air conditioner influence degree model. For example, in the subsequent daily recalculation, the measured value (1) in the upper left of FIG.

このように、作成部53は、複数の変更パターンのうち、いずれかの変更パターンに対応付けられた変化情報が示す変化が条件を満たした場合、複数の変更パターンのうち、実施の実績に基づいて選択された変更パターンによる空調の運転状態の変更を実施する指示を出力する出力部の一例である。なお、条件を満たすことは、いずれかの変更パターンに対応付けられた変化情報が示す変化と、当該変化情報が示す変化の基準値との差の大きさが閾値を超えること、に対応する。   As described above, when the change indicated by the change information associated with one of the plurality of change patterns satisfies the condition, the creation unit 53 is based on the actual performance of the plurality of change patterns. It is an example of the output part which outputs the instruction | indication which implements the change of the driving | running state of an air conditioning by the change pattern selected by this. Satisfying the condition corresponds to the magnitude of the difference between the change indicated by the change information associated with any change pattern and the reference value of the change indicated by the change information exceeding a threshold value.

また、変更部の一例としての作成部53は、指示に応じて実施された空調の運転状態の変更による室内温度の変化を検出すると、メモリ部51を参照して、指示に応じて実施された変更パターンに対応付けられた室内温度の変化を示す変化情報を、検出した変化を示す変化情報に変更する。   In addition, when the creation unit 53 as an example of the change unit detects a change in the indoor temperature due to the change in the operation state of the air conditioning performed according to the instruction, the creation unit 53 is performed according to the instruction with reference to the memory unit 51. Change information indicating a change in room temperature associated with the change pattern is changed to change information indicating the detected change.

以上のように、モデルベース制御部5によれば、上述した空調機影響度モデルの作成及び更新により、サーバルーム2の環境に適合した空調機影響度モデルの管理をすることができる。空調機影響度モデルは、複数台の空調機23のうちのそれぞれの空調機23がサーバルーム2内のどの部分に対してどの温度変化を与えるかを推定することができる情報である。従って、このように管理される空調機影響度モデルに基づき空調制御が行なわれるため、適切に、且つ、安定した空調制御を実現することができる。   As described above, according to the model base control unit 5, the air conditioner influence degree model suitable for the environment of the server room 2 can be managed by creating and updating the air conditioner influence degree model described above. The air conditioner influence model is information that can be used to estimate which temperature change the air conditioner 23 of the plurality of air conditioners 23 gives to which part in the server room 2. Therefore, since air conditioning control is performed based on the air conditioner influence degree model managed in this manner, appropriate and stable air conditioning control can be realized.

〔1−3〕動作例
次に、図16及び図17を参照して、上述の如く構成された制御システム1の動作例を説明する。
[1-3] Operation Example Next, an operation example of the control system 1 configured as described above will be described with reference to FIGS. 16 and 17.

〔1−3−1〕空調制御の動作例
はじめに、図16を参照して、制御システム1による空調制御の動作例を説明する。
[1-3-1] Operation Example of Air Conditioning Control First, an operation example of air conditioning control by the control system 1 will be described with reference to FIG.

モデルベース制御部5の作成部53は、データ収集部3及びデータ取得・制御部4と協働して、空調機23ごとにサーバルーム2に与える影響度を示す空調機影響度モデルを作成し、モデルデータ511としてメモリ部51に格納する(ステップS1;図3参照)。   The creation unit 53 of the model base control unit 5 creates an air conditioner influence degree model indicating the degree of influence on the server room 2 for each air conditioner 23 in cooperation with the data collection unit 3 and the data acquisition / control unit 4. The model data 511 is stored in the memory unit 51 (step S1; see FIG. 3).

制御部52は、空調設定の変更タイミングの待ち合わせを行なう(ステップS2)。変更タイミングとしては、例えば、制御部52が、フロア温度が落ち着いた状態になったと判定したとき、或いは、前回の空調設定後、フロア温度が落ち着くまでの時間が経過したとき、等が挙げられる。   The controller 52 waits for the change timing of the air conditioning setting (step S2). The change timing includes, for example, when the control unit 52 determines that the floor temperature is in a calm state, or when the time until the floor temperature has settled after the previous air conditioning setting has passed.

制御部52は、空調機影響度モデルに基づき、現在の空調設定による実測スコアと、空調設定変更後の予測スコアとを算出する(ステップS3)。スコアの算出においては、上述のように、空調機23の電力特性に基づくスコア補正が行なわれてもよい。   Based on the air conditioner influence model, the control unit 52 calculates an actual measurement score based on the current air conditioning setting and a predicted score after the air conditioning setting is changed (step S3). In the score calculation, as described above, score correction based on the power characteristics of the air conditioner 23 may be performed.

そして、制御部52は、実測スコア及び予測スコアに基づき、最適な空調設定を選択し(ステップS4)、選択した空調設定を空調制御指示としてデータ取得・制御部4に出力する。最適な空調設定の選択においては、1つの空調設定が選択されてもよいし、同時に実行する複数の空調設定が選択されてもよい。   Then, the control unit 52 selects an optimal air conditioning setting based on the actual measurement score and the predicted score (step S4), and outputs the selected air conditioning setting to the data acquisition / control unit 4 as an air conditioning control instruction. In the selection of the optimum air conditioning setting, one air conditioning setting may be selected, or a plurality of air conditioning settings to be executed simultaneously may be selected.

データ取得・制御部4は、制御部52からの指示に基づき、指示された空調機23に対する空調設定の変更を行なう(ステップS5)。なお、データ取得・制御部4は、空調設定の変更に際して、空調設定の実施可否を端末7に問い合わせてもよい。   The data acquisition / control unit 4 changes the air conditioning setting for the instructed air conditioner 23 based on the instruction from the control unit 52 (step S5). The data acquisition / control unit 4 may inquire of the terminal 7 whether or not the air conditioning setting can be performed when changing the air conditioning setting.

作成部53は、空調設定変更後、空調機影響度モデルの更新を行ない(ステップS6)、処理がステップS2に移行する。   The creation unit 53 updates the air conditioner influence degree model after changing the air conditioning setting (step S6), and the process proceeds to step S2.

〔1−3−2〕空調機影響度モデルの更新処理の動作例
次に、図17を参照して、空調機影響度モデルの更新処理の動作例を説明する。なお、以下では、上記(4b)に記載の日々の再計算を行なう場合を例に挙げて説明する。
[1-3-2] Operation Example of Update Processing of Air Conditioner Influence Model Next, an operation example of update processing of the air conditioner influence model will be described with reference to FIG. In the following description, the case of performing the daily recalculation described in (4b) above will be described as an example.

図17に例示するように、作成部53は、空調機影響度モデルにおける設定変更したモデル部分を、設定変更による温度変化b[i](iはセンサID;1以上10以下の整数)に基づき更新する(ステップS11)。   As illustrated in FIG. 17, the creation unit 53 creates a model portion whose setting has been changed in the air conditioner influence degree model based on a temperature change b [i] (i is a sensor ID; an integer from 1 to 10) due to the setting change. Update (step S11).

次いで、作成部53は、初期の温度変化a[i]から設定変更による温度変化b[i]の変化量Z(上記式(4)参照)を算出する(ステップS12)。   Next, the creating unit 53 calculates a change amount Z (see the above formula (4)) of the temperature change b [i] due to the setting change from the initial temperature change a [i] (step S12).

作成部53は、変化量Zが閾値Tよりも大きいか否かを判定する(ステップS13)。変化量Zが閾値Tよりも大きい場合(ステップS13でYes)、作成部53は、空調機影響度モデルにおける未更新のモデル部分に従って、空調機23の設定変更を実施する(ステップS14)。   The creation unit 53 determines whether or not the change amount Z is larger than the threshold value T (step S13). When the change amount Z is larger than the threshold value T (Yes in Step S13), the creation unit 53 changes the setting of the air conditioner 23 according to the unupdated model portion in the air conditioner influence degree model (Step S14).

作成部53は、ステップS14の設定変更による温度変化を計測し(ステップS15)、空調機影響度モデルにおける設定変更したモデル部分を、ステップS15で計測した温度変化に基づき更新する(ステップS16)。   The creation unit 53 measures the temperature change due to the setting change in step S14 (step S15), and updates the model part whose setting is changed in the air conditioner influence degree model based on the temperature change measured in step S15 (step S16).

次いで、作成部53は、未更新のモデル部分が有るか否かを判定し(ステップS17)、有る場合は(ステップS17でYes)、処理がステップS14に移行する。一方、未更新のモデル部分が無い場合(ステップS17でNo)、処理が終了する。また、ステップS13において、変化量Zが閾値T以下の場合も(ステップS13でNo)、処理が終了する。   Next, the creating unit 53 determines whether or not there is an unupdated model part (step S17), and if there is (Yes in step S17), the process proceeds to step S14. On the other hand, if there is no unupdated model portion (No in step S17), the process ends. In step S13, when the change amount Z is equal to or smaller than the threshold value T (No in step S13), the process ends.

なお、ステップS14〜S17の処理は、上記(4a)に記載の空調度影響度を再度計測する手法が用いられてよい。また、ステップS14〜S17の処理において、更新済のモデル部分を含む、空調機影響度モデル全体が更新されてもよい。   In addition, the method of measuring again the air-conditioning degree influence degree as described in said (4a) may be used for the process of step S14-S17. Further, in the processes in steps S14 to S17, the entire air conditioner influence degree model including the updated model part may be updated.

〔1−4〕ハードウェア構成例
次に、図18を参照して、一実施形態に係るデータ収集部3、データ取得・制御部4、及び、モデルベース制御部5のハードウェア構成例について説明する。データ収集部3、データ取得・制御部4、及び、モデルベース制御部5は、同様のハードウェア構成をそなえてよいため、以下、これらの一例としてコンピュータ10を例に挙げて、コンピュータ10のハードウェア構成例について説明する。
[1-4] Hardware Configuration Example Next, a hardware configuration example of the data collection unit 3, the data acquisition / control unit 4, and the model base control unit 5 according to an embodiment will be described with reference to FIG. To do. Since the data collection unit 3, the data acquisition / control unit 4, and the model base control unit 5 may have the same hardware configuration, hereinafter, the computer 10 is taken as an example of these and the hardware of the computer 10 is taken as an example. A hardware configuration example will be described.

図18に示すように、コンピュータ10は、例示的に、プロセッサ10a、メモリ10b、記憶部10c、IF(Interface)部10d、I/O(Input / Output)部10e、及び読取部10fをそなえてよい。   As shown in FIG. 18, the computer 10 illustratively includes a processor 10a, a memory 10b, a storage unit 10c, an IF (Interface) unit 10d, an I / O (Input / Output) unit 10e, and a reading unit 10f. Good.

プロセッサ10aは、種々の制御や演算を行なう演算処理装置の一例である。プロセッサ10aは、コンピュータ10内の各ブロックとバス10iで相互に通信可能に接続されてよい。プロセッサ10aとしては、例えば、CPU、MPU、GPU、APU、DSP、ASIC、FPGA等の集積回路(IC;Integrated Circuit)が用いられてもよい。なお、CPUはCentral Processing Unitの略称であり、MPUはMicro Processing Unitの略称である。GPUはGraphics Processing Unitの略称であり、APUはAccelerated Processing Unitの略称である。DSPはDigital Signal Processorの略称であり、ASICはApplication Specific ICの略称であり、FPGAはField-Programmable Gate Arrayの略称である。   The processor 10a is an example of an arithmetic processing device that performs various controls and arithmetic operations. The processor 10a may be communicably connected to each block in the computer 10 via a bus 10i. For example, an integrated circuit (IC) such as a CPU, MPU, GPU, APU, DSP, ASIC, or FPGA may be used as the processor 10a. CPU is an abbreviation for Central Processing Unit, and MPU is an abbreviation for Micro Processing Unit. GPU is an abbreviation for Graphics Processing Unit, and APU is an abbreviation for Accelerated Processing Unit. DSP is an abbreviation for Digital Signal Processor, ASIC is an abbreviation for Application Specific IC, and FPGA is an abbreviation for Field-Programmable Gate Array.

メモリ10bは、種々のデータやプログラム等の情報を格納するハードウェアの一例である。メモリ10bとしては、例えばRAM等の揮発性メモリが挙げられる。   The memory 10b is an example of hardware that stores information such as various data and programs. An example of the memory 10b is a volatile memory such as a RAM.

記憶部10cは、種々のデータやプログラム等の情報を格納するハードウェアの一例である。記憶部10cとしては、例えばHDD等の磁気ディスク装置、SSD等の半導体ドライブ装置、不揮発性メモリ等の各種記憶装置が挙げられる。不揮発性メモリとしては、例えば、フラッシュメモリ、SCM(Storage Class Memory)、ROM(Read Only Memory)等が挙げられる。   The storage unit 10c is an example of hardware that stores information such as various data and programs. Examples of the storage unit 10c include a magnetic disk device such as an HDD, a semiconductor drive device such as an SSD, and various storage devices such as a nonvolatile memory. Examples of the non-volatile memory include flash memory, SCM (Storage Class Memory), ROM (Read Only Memory), and the like.

なお、図1に示すモデルベース制御部5のメモリ部51は、例えば、モデルベース制御部5のメモリ10b及び記憶部10cの少なくとも一方の記憶領域により実現されてもよい。   The memory unit 51 of the model base control unit 5 illustrated in FIG. 1 may be realized by, for example, at least one storage area of the memory 10b and the storage unit 10c of the model base control unit 5.

また、記憶部10cは、コンピュータ10の各種機能の全部若しくは一部を実現するプログラム10gを格納してよい。プロセッサ10aは、記憶部10cに格納されたプログラム10gをメモリ10bに展開して実行することにより、図1に示すデータ収集部3、データ取得・制御部4、又は、モデルベース制御部5としての機能を実現できる。   The storage unit 10c may store a program 10g that realizes all or some of the various functions of the computer 10. The processor 10a develops the program 10g stored in the storage unit 10c in the memory 10b and executes it, so that the data collection unit 3, the data acquisition / control unit 4 or the model base control unit 5 shown in FIG. Functions can be realized.

例えば、データ収集部3においては、データ収集部3のプロセッサ10aが、記憶部10cに格納されたプログラム10gをメモリ10bに展開して演算処理を実行することで、受信部31及び収集部32としての機能を実現できる。また、データ取得・制御部4においては、データ取得・制御部4のプロセッサ10aが、記憶部10cに格納されたプログラム10gをメモリ10bに展開して演算処理を実行することで、取得部41、出力部42及びUIモジュール43としての機能を実現できる。さらに、モデルベース制御部5においては、モデルベース制御部5のプロセッサ10aが、記憶部10cに格納されたプログラム10gをメモリ10bに展開して演算処理を実行することで、制御部52、作成部53及びログ出力部54としての機能を実現できる。   For example, in the data collection unit 3, the processor 10 a of the data collection unit 3 expands the program 10 g stored in the storage unit 10 c to the memory 10 b and executes arithmetic processing, thereby obtaining the reception unit 31 and the collection unit 32. Can be realized. In the data acquisition / control unit 4, the processor 10a of the data acquisition / control unit 4 expands the program 10g stored in the storage unit 10c to the memory 10b and executes arithmetic processing, thereby obtaining the acquisition unit 41, Functions as the output unit 42 and the UI module 43 can be realized. Further, in the model base control unit 5, the processor 10a of the model base control unit 5 expands the program 10g stored in the storage unit 10c to the memory 10b and executes arithmetic processing, whereby the control unit 52, the creation unit 53 and the log output unit 54 can be realized.

IF部10dは、ネットワークとの間の接続及び通信の制御等を行なう通信インタフェースの一例である。例えば、IF部10dは、LAN、或いは、光通信(例えばFC(Fibre Channel;ファイバチャネル))等に準拠したアダプタを含んでよい。例えば、プログラム10gは、当該通信インタフェースを介してネットワークからコンピュータ10にダウンロードされ、記憶部10cに格納されてもよい。   The IF unit 10d is an example of a communication interface that performs connection control and communication control with a network. For example, the IF unit 10d may include an adapter conforming to a LAN or optical communication (for example, FC (Fibre Channel)). For example, the program 10g may be downloaded from the network to the computer 10 via the communication interface and stored in the storage unit 10c.

I/O部10eは、マウス、キーボード、又は操作ボタン等の入力部、並びに、タッチパネルディスプレイ、LCD(Liquid Crystal Display)等のモニタ、プロジェクタ、又はプリンタ等の出力部、の一方又は双方を含んでよい。   The I / O unit 10e includes one or both of an input unit such as a mouse, a keyboard, or an operation button, and a monitor such as a touch panel display or LCD (Liquid Crystal Display), an output unit such as a projector, or a printer. Good.

読取部10fは、記録媒体10hに記録されたデータやプログラムの情報を読み出すリーダの一例である。読取部10fは、記録媒体10hを接続可能又は挿入可能な接続端子又は装置を含んでよい。読取部10fとしては、例えば、USB(Universal Serial Bus)等に準拠したアダプタ、記録ディスクへのアクセスを行なうドライブ装置、SDカード等のフラッシュメモリへのアクセスを行なうカードリーダ等が挙げられる。なお、記録媒体10hにはプログラム10gが格納されてもよく、読取部10fが記録媒体10hからプログラム10gを読み出して記憶部10cに格納してもよい。   The reading unit 10f is an example of a reader that reads data and program information recorded in the recording medium 10h. The reading unit 10f may include a connection terminal or a device that can connect or insert the recording medium 10h. Examples of the reading unit 10f include an adapter compliant with USB (Universal Serial Bus), a drive device that accesses a recording disk, a card reader that accesses a flash memory such as an SD card, and the like. Note that the program 10g may be stored in the recording medium 10h, and the reading unit 10f may read the program 10g from the recording medium 10h and store it in the storage unit 10c.

記録媒体10hとしては、例示的に、磁気/光ディスクやフラッシュメモリ等の非一時的な記録媒体が挙げられる。磁気/光ディスクとしては、例示的に、フレキシブルディスク、CD(Compact Disc)、DVD(Digital Versatile Disc)、ブルーレイディスク、HVD(Holographic Versatile Disc)等が挙げられる。フラッシュメモリとしては、例示的に、USBメモリやSDカード等が挙げられる。なお、CDとしては、例示的に、CD−ROM、CD−R、CD−RW等が挙げられる。また、DVDとしては、例示的に、DVD−ROM、DVD−RAM、DVD−R、DVD−RW、DVD+R、DVD+RW等が挙げられる。   Examples of the recording medium 10h include non-temporary recording media such as a magnetic / optical disk and a flash memory. Examples of the magnetic / optical disc include a flexible disc, a CD (Compact Disc), a DVD (Digital Versatile Disc), a Blu-ray disc, and an HVD (Holographic Versatile Disc). Examples of the flash memory include a USB memory and an SD card. Examples of the CD include CD-ROM, CD-R, CD-RW, and the like. Examples of the DVD include a DVD-ROM, a DVD-RAM, a DVD-R, a DVD-RW, a DVD + R, and a DVD + RW.

上述したコンピュータ10のハードウェア構成は例示である。従って、コンピュータ10内でのハードウェアの増減(例えば任意のブロックの追加や削除)、分割、任意の組み合わせでの統合、又は、バスの追加若しくは削除等は適宜行なわれてもよい。   The hardware configuration of the computer 10 described above is an example. Therefore, hardware increase / decrease (for example, addition or deletion of arbitrary blocks), division, integration in an arbitrary combination, or addition or deletion of buses in the computer 10 may be performed as appropriate.

〔2〕その他
上述した一実施形態に係る技術は、以下のように変形、変更して実施することができる。
[2] Others The technology according to the above-described embodiment can be implemented with modifications and changes as follows.

例えば、図1に示すデータ収集部3、データ取得・制御部4、及び、モデルベース制御部5の少なくとも1つを、ハードウェア的に又はソフトウェア的に併合してもよく、或いは、分割してもよい。   For example, at least one of the data collection unit 3, the data acquisition / control unit 4, and the model base control unit 5 illustrated in FIG. 1 may be merged in hardware or software, or may be divided. Also good.

また、図18に示すコンピュータ10のプロセッサ10aは、シングルプロセッサやシングルコアプロセッサに限定されるものではなく、マルチプロセッサやマルチコアプロセッサであってもよい。   The processor 10a of the computer 10 shown in FIG. 18 is not limited to a single processor or a single core processor, and may be a multiprocessor or a multicore processor.

〔3〕付記
以上の実施形態に関し、さらに以下の付記を開示する。
[3] Supplementary Notes Regarding the above embodiment, the following supplementary notes are further disclosed.

(付記1)
空調の運転状態の変更を実施したことによる室内温度の変化を検出すると、空調の運転状態を複数の変更パターンの各々に変更することによる室内温度の変化を示す変化情報を該変更パターンに対応付けて記憶する記憶部を参照して、実施した前記変更の変更パターンに対応付けられた室内温度の変化を示す変化情報を、検出した前記変化を示す変化情報に変更し、
前記複数の変更パターンのうち、いずれかの変更パターンに対応付けられた変化情報が示す変化が条件を満たした場合、前記複数の変更パターンのうち、実施の実績に基づいて選択された変更パターンによる空調の運転状態の変更を実施する指示を出力する、
処理をコンピュータに実行させることを特徴とする制御プログラム。
(Appendix 1)
When a change in the indoor temperature due to the change of the air conditioner operating state is detected, change information indicating a change in the indoor temperature caused by changing the air conditioner operating state to each of a plurality of change patterns is associated with the change pattern. Change the change information indicating the change in the indoor temperature associated with the change pattern of the change performed to the change information indicating the detected change,
When the change indicated by the change information associated with one of the plurality of change patterns satisfies a condition, the change pattern selected based on the actual performance of the plurality of change patterns. Outputs an instruction to change the operating state of the air conditioning;
A control program for causing a computer to execute processing.

(付記2)
前記実施の実績に基づいて選択された変更パターンは、所定期間内に前記実施がされていない、又は、前記実施の回数が閾値以下の1以上の変更パターンである、付記1に記載の制御プログラム。
(Appendix 2)
The control program according to supplementary note 1, wherein the change pattern selected based on the actual performance is one or more change patterns in which the implementation is not performed within a predetermined period or the number of implementations is equal to or less than a threshold value. .

(付記3)
前記条件を満たすことは、前記いずれかの変更パターンに対応付けられた変化情報が示す変化と、該変化情報が示す変化の基準値との差の大きさが閾値を超えること、に対応する、付記1又は付記2に記載の制御プログラム。
(Appendix 3)
Satisfying the condition corresponds to a difference between a change indicated by the change information associated with any one of the change patterns and a reference value of the change indicated by the change information exceeding a threshold value. The control program according to Supplementary Note 1 or Supplementary Note 2.

(付記4)
前記指示に応じて実施された空調の運転状態の変更による室内温度の変化を検出すると、前記記憶部を参照して、前記指示に応じて実施された変更パターンに対応付けられた室内温度の変化を示す変化情報を、検出した前記変化を示す変化情報に変更する、
処理を前記コンピュータに実行させる、付記1〜3のいずれか1項に記載の制御プログラム。
(Appendix 4)
When a change in room temperature due to a change in the operating state of the air conditioning performed according to the instruction is detected, a change in the room temperature associated with the change pattern performed according to the instruction is referred to the storage unit Change the change information indicating the change information indicating the detected change,
The control program according to any one of appendices 1 to 3, which causes the computer to execute processing.

(付記5)
室内に複数の空調機及び複数の温度センサが設けられ、
前記変更パターンは、各空調機の変更前の運転状態と該空調機の変更後の運転状態との組み合わせごとに定義され、
前記記憶部は、各空調機について、該空調機の運転状態を該変更パターンに変更することによる前記複数の温度センサの各々の検出値の変化を示す変化情報を、該変更パターンに対応付けて記憶する、付記1〜4のいずれか1項に記載の制御プログラム。
(Appendix 5)
A plurality of air conditioners and a plurality of temperature sensors are provided in the room,
The change pattern is defined for each combination of the operation state before the change of each air conditioner and the operation state after the change of the air conditioner,
The storage unit associates, for each air conditioner, change information indicating changes in the detected values of the plurality of temperature sensors by changing the operation state of the air conditioner to the change pattern. The control program according to any one of appendices 1 to 4, which is stored.

(付記6)
空調の運転状態の変更を実施したことによる室内温度の変化を検出すると、空調の運転状態を複数の変更パターンの各々に変更することによる室内温度の変化を示す変化情報を該変更パターンに対応付けて記憶する記憶部を参照して、実施した前記変更の変更パターンに対応付けられた室内温度の変化を示す変化情報を、検出した前記変化を示す変化情報に変更し、
前記複数の変更パターンのうち、いずれかの変更パターンに対応付けられた変化情報が示す変化が条件を満たした場合、前記複数の変更パターンのうち、実施の実績に基づいて選択された変更パターンによる空調の運転状態の変更を実施する指示を出力する、
ことを特徴とする制御方法。
(Appendix 6)
When a change in the indoor temperature due to the change of the air conditioner operating state is detected, change information indicating a change in the indoor temperature caused by changing the air conditioner operating state to each of a plurality of change patterns is associated with the change pattern. Change the change information indicating the change in the indoor temperature associated with the change pattern of the change performed to the change information indicating the detected change,
When the change indicated by the change information associated with one of the plurality of change patterns satisfies a condition, the change pattern selected based on the actual performance of the plurality of change patterns. Outputs an instruction to change the operating state of the air conditioning;
A control method characterized by that.

(付記7)
前記実施の実績に基づいて選択された変更パターンは、所定期間内に前記実施がされていない、又は、前記実施の回数が閾値以下の1以上の変更パターンである、付記6に記載の制御方法。
(Appendix 7)
The control method according to appendix 6, wherein the change pattern selected based on the actual performance is one or more change patterns in which the implementation is not performed within a predetermined period or the number of implementations is equal to or less than a threshold value. .

(付記8)
前記条件を満たすことは、前記いずれかの変更パターンに対応付けられた変化情報が示す変化と、該変化情報が示す変化の基準値との差の大きさが閾値を超えること、に対応する、付記6又は付記7に記載の制御方法。
(Appendix 8)
Satisfying the condition corresponds to a difference between a change indicated by the change information associated with any one of the change patterns and a reference value of the change indicated by the change information exceeding a threshold value. The control method according to appendix 6 or appendix 7.

(付記9)
前記指示に応じて実施された空調の運転状態の変更による室内温度の変化を検出すると、前記記憶部を参照して、前記指示に応じて実施された変更パターンに対応付けられた室内温度の変化を示す変化情報を、検出した前記変化を示す変化情報に変更する、
付記6〜8のいずれか1項に記載の制御方法。
(Appendix 9)
When a change in room temperature due to a change in the operating state of the air conditioning performed according to the instruction is detected, a change in the room temperature associated with the change pattern performed according to the instruction is referred to the storage unit Change the change information indicating the change information indicating the detected change,
The control method according to any one of appendices 6 to 8.

(付記10)
室内に複数の空調機及び複数の温度センサが設けられ、
前記変更パターンは、各空調機の変更前の運転状態と該空調機の変更後の運転状態との組み合わせごとに定義され、
前記記憶部は、各空調機について、該空調機の運転状態を該変更パターンに変更することによる前記複数の温度センサの各々の検出値の変化を示す変化情報を、該変更パターンに対応付けて記憶する、付記6〜9のいずれか1項に記載の制御方法。
(Appendix 10)
A plurality of air conditioners and a plurality of temperature sensors are provided in the room,
The change pattern is defined for each combination of the operation state before the change of each air conditioner and the operation state after the change of the air conditioner,
The storage unit associates, for each air conditioner, change information indicating changes in the detected values of the plurality of temperature sensors by changing the operation state of the air conditioner to the change pattern. The control method according to any one of appendices 6 to 9, which is stored.

(付記11)
空調の運転状態を複数の変更パターンの各々に変更することによる室内温度の変化を示す変化情報を該変更パターンに対応付けて記憶する記憶部と、
空調の運転状態の変更を実施したことによる室内温度の変化を検出すると、前記記憶部を参照して、実施した前記変更の変更パターンに対応付けられた室内温度の変化を示す変化情報を、検出した前記変化を示す変化情報に変更する変更部と、
前記複数の変更パターンのうち、いずれかの変更パターンに対応付けられた変化情報が示す変化が条件を満たした場合、前記複数の変更パターンのうち、実施の実績に基づいて選択された変更パターンによる空調の運転状態の変更を実施する指示を出力する出力部と、をそなえることを特徴とする制御装置。
(Appendix 11)
A storage unit for storing change information indicating a change in room temperature by changing the operation state of the air conditioning to each of the plurality of change patterns, in association with the change pattern;
When a change in room temperature due to a change in the operating state of the air conditioning is detected, change information indicating a change in the room temperature associated with the changed change pattern is detected with reference to the storage unit. A change unit for changing to change information indicating the change,
When the change indicated by the change information associated with one of the plurality of change patterns satisfies a condition, the change pattern selected based on the actual performance of the plurality of change patterns. And an output unit that outputs an instruction to change the operating state of the air conditioning.

(付記12)
前記実施の実績に基づいて選択された変更パターンは、所定期間内に前記実施がされていない、又は、前記実施の回数が閾値以下の1以上の変更パターンである、付記11に記載の制御装置。
(Appendix 12)
The control device according to supplementary note 11, wherein the change pattern selected based on the actual performance is one or more change patterns in which the execution is not performed within a predetermined period or the number of executions is equal to or less than a threshold value. .

(付記13)
前記条件を満たすことは、前記いずれかの変更パターンに対応付けられた変化情報が示す変化と、該変化情報が示す変化の基準値との差の大きさが閾値を超えること、に対応する、付記11又は付記12に記載の制御装置。
(Appendix 13)
Satisfying the condition corresponds to a difference between a change indicated by the change information associated with any one of the change patterns and a reference value of the change indicated by the change information exceeding a threshold value. The control device according to appendix 11 or appendix 12.

(付記14)
前記変更部は、前記指示に応じて実施された空調の運転状態の変更による室内温度の変化を検出すると、前記記憶部を参照して、前記指示に応じて実施された変更パターンに対応付けられた室内温度の変化を示す変化情報を、検出した前記変化を示す変化情報に変更する、
付記11〜13のいずれか1項に記載の制御装置。
(Appendix 14)
When the change unit detects a change in room temperature due to a change in the operating state of the air conditioning performed according to the instruction, the change unit refers to the storage unit and associates the change pattern with the change pattern performed according to the instruction. Change the change information indicating the change in the indoor temperature to the change information indicating the detected change,
The control device according to any one of appendices 11 to 13.

(付記15)
室内に複数の空調機及び複数の温度センサが設けられ、
前記変更パターンは、各空調機の変更前の運転状態と該空調機の変更後の運転状態との組み合わせごとに定義され、
前記記憶部は、各空調機について、該空調機の運転状態を該変更パターンに変更することによる前記複数の温度センサの各々の検出値の変化を示す変化情報を、該変更パターンに対応付けて記憶する、付記11〜14のいずれか1項に記載の制御装置。
(Appendix 15)
A plurality of air conditioners and a plurality of temperature sensors are provided in the room,
The change pattern is defined for each combination of the operation state before the change of each air conditioner and the operation state after the change of the air conditioner,
The storage unit associates, for each air conditioner, change information indicating changes in the detected values of the plurality of temperature sensors by changing the operation state of the air conditioner to the change pattern. The control device according to any one of appendices 11 to 14, which is stored.

1 制御システム
2 サーバルーム
21 ラック
22 分電盤
23 空調機
3 データ収集部
31 受信部
32 収集部
4 データ取得・制御部
41 取得部
42 出力部
43 UIモジュール
5 モデルベース制御部
51 メモリ部
511 モデルデータ
512 ログ
52 制御部
53 作成部
54 ログ出力部
6 ネットワーク
7 端末
DESCRIPTION OF SYMBOLS 1 Control system 2 Server room 21 Rack 22 Distribution board 23 Air conditioner 3 Data collection part 31 Reception part 32 Collection part 4 Data acquisition and control part 41 Acquisition part 42 Output part 43 UI module 5 Model base control part 51 Memory part 511 Model Data 512 Log 52 Control unit 53 Creation unit 54 Log output unit 6 Network 7 Terminal

Claims (7)

空調の運転状態の変更を実施したことによる室内温度の変化を検出すると、空調の運転状態を複数の変更パターンの各々に変更することによる室内温度の変化を示す変化情報を該変更パターンに対応付けて記憶する記憶部を参照して、実施した前記変更の変更パターンに対応付けられた室内温度の変化を示す変化情報を、検出した前記変化を示す変化情報に変更し、
前記複数の変更パターンのうち、いずれかの変更パターンに対応付けられた変化情報が示す変化が条件を満たした場合、前記複数の変更パターンのうち、実施の実績に基づいて選択された変更パターンによる空調の運転状態の変更を実施する指示を出力する、
処理をコンピュータに実行させることを特徴とする制御プログラム。
When a change in the indoor temperature due to the change of the air conditioner operating state is detected, change information indicating a change in the indoor temperature caused by changing the air conditioner operating state to each of a plurality of change patterns is associated with the change pattern. Change the change information indicating the change in the indoor temperature associated with the change pattern of the change performed to the change information indicating the detected change,
When the change indicated by the change information associated with one of the plurality of change patterns satisfies a condition, the change pattern selected based on the actual performance of the plurality of change patterns. Outputs an instruction to change the operating state of the air conditioning;
A control program for causing a computer to execute processing.
前記実施の実績に基づいて選択された変更パターンは、所定期間内に前記実施がされていない、又は、前記実施の回数が閾値以下の1以上の変更パターンである、請求項1に記載の制御プログラム。   2. The control according to claim 1, wherein the change pattern selected based on the actual performance is one or more change patterns in which the implementation is not performed within a predetermined period or the number of implementations is equal to or less than a threshold value. program. 前記条件を満たすことは、前記いずれかの変更パターンに対応付けられた変化情報が示す変化と、該変化情報が示す変化の基準値との差の大きさが閾値を超えること、に対応する、請求項1又は請求項2に記載の制御プログラム。 Satisfying the condition corresponds to a difference between a change indicated by the change information associated with any one of the change patterns and a reference value of the change indicated by the change information exceeding a threshold value. The control program according to claim 1 or 2. 前記指示に応じて実施された空調の運転状態の変更による室内温度の変化を検出すると、前記記憶部を参照して、前記指示に応じて実施された変更パターンに対応付けられた室内温度の変化を示す変化情報を、検出した前記変化を示す変化情報に変更する、
処理を前記コンピュータに実行させる、請求項1〜3のいずれか1項に記載の制御プログラム。
When a change in room temperature due to a change in the operating state of the air conditioning performed according to the instruction is detected, a change in the room temperature associated with the change pattern performed according to the instruction is referred to the storage unit Change the change information indicating the change information indicating the detected change,
The control program according to any one of claims 1 to 3, which causes the computer to execute processing.
室内に複数の空調機及び複数の温度センサが設けられ、
前記変更パターンは、各空調機の変更前の運転状態と該空調機の変更後の運転状態との組み合わせごとに定義され、
前記記憶部は、各空調機について、該空調機の運転状態を該変更パターンに変更することによる前記複数の温度センサの各々の検出値の変化を示す変化情報を、該変更パターンに対応付けて記憶する、請求項1〜4のいずれか1項に記載の制御プログラム。
A plurality of air conditioners and a plurality of temperature sensors are provided in the room,
The change pattern is defined for each combination of the operation state before the change of each air conditioner and the operation state after the change of the air conditioner,
The storage unit associates, for each air conditioner, change information indicating changes in the detected values of the plurality of temperature sensors by changing the operation state of the air conditioner to the change pattern. The control program of any one of Claims 1-4 memorize | stored.
空調の運転状態の変更を実施したことによる室内温度の変化を検出すると、空調の運転状態を複数の変更パターンの各々に変更することによる室内温度の変化を示す変化情報を該変更パターンに対応付けて記憶する記憶部を参照して、実施した前記変更の変更パターンに対応付けられた室内温度の変化を示す変化情報を、検出した前記変化を示す変化情報に変更し、
前記複数の変更パターンのうち、いずれかの変更パターンに対応付けられた変化情報が示す変化が条件を満たした場合、前記複数の変更パターンのうち、実施の実績に基づいて選択された変更パターンによる空調の運転状態の変更を実施する指示を出力する、
ことを特徴とする制御方法。
When a change in the indoor temperature due to the change of the air conditioner operating state is detected, change information indicating a change in the indoor temperature caused by changing the air conditioner operating state to each of a plurality of change patterns is associated with the change pattern. Change the change information indicating the change in the indoor temperature associated with the change pattern of the change performed to the change information indicating the detected change,
When the change indicated by the change information associated with one of the plurality of change patterns satisfies a condition, the change pattern selected based on the actual performance of the plurality of change patterns. Outputs an instruction to change the operating state of the air conditioning;
A control method characterized by that.
空調の運転状態を複数の変更パターンの各々に変更することによる室内温度の変化を示す変化情報を該変更パターンに対応付けて記憶する記憶部と、
空調の運転状態の変更を実施したことによる室内温度の変化を検出すると、前記記憶部を参照して、実施した前記変更の変更パターンに対応付けられた室内温度の変化を示す変化情報を、検出した前記変化を示す変化情報に変更する変更部と、
前記複数の変更パターンのうち、いずれかの変更パターンに対応付けられた変化情報が示す変化が条件を満たした場合、前記複数の変更パターンのうち、実施の実績に基づいて選択された変更パターンによる空調の運転状態の変更を実施する指示を出力する出力部と、をそなえることを特徴とする制御装置。
A storage unit for storing change information indicating a change in room temperature by changing the operation state of the air conditioning to each of the plurality of change patterns, in association with the change pattern;
When a change in room temperature due to a change in the operating state of the air conditioning is detected, change information indicating a change in the room temperature associated with the changed change pattern is detected with reference to the storage unit. A change unit for changing to change information indicating the change,
When the change indicated by the change information associated with one of the plurality of change patterns satisfies a condition, the change pattern selected based on the actual performance of the plurality of change patterns. And an output unit that outputs an instruction to change the operating state of the air conditioning.
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