JP2019138542A - Air condition control device, air conditioning control system, air conditioning method, and program - Google Patents

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Abstract

To generate a control model of high accuracy for air condition control with computation resources of a limited air conditioning control device.SOLUTION: An air conditioning communication unit 110 receives operation data from an air conditioner 300. An operation data storage unit included in a learning data management unit 140 stores the operation data received by the air conditioning communication unit 110. A server communication unit 130 transmits the operation data received by the air conditioning communication unit 110 to a server 200, and receives selection information being information showing a learning data group selected from the operation data group stored in an operation data storage unit from the server 200. A model generation unit 150 generates a control model by machine learning using the learning data group shown by the selection information in the case that the server communication unit 130 receives the selection information. An air conditioning control unit 160 controls the air conditioner 300 with control contents based on the control model through the air conditioning communication unit 110.SELECTED DRAWING: Figure 2

Description

本発明は、空調制御装置、空調制御システム、空調制御方法、及び、プログラムに関する。   The present invention relates to an air conditioning control device, an air conditioning control system, an air conditioning control method, and a program.

現在、運転データを学習データとする機械学習により生成された制御モデルを用いて、空調制御を実現する技術が知られている。ここで、高精度の制御モデルを生成するためには、膨大な量の運転データを学習データとして学習する必要があり、多大な計算資源が必要となる。一方、空調制御を実行する空調制御装置は、高性能のプロセッサと大容量のメモリとを備えておらず、十分な計算資源を備えていない場合がある。   Currently, a technique for realizing air conditioning control using a control model generated by machine learning using operation data as learning data is known. Here, in order to generate a high-accuracy control model, it is necessary to learn an enormous amount of operation data as learning data, which requires a large amount of calculation resources. On the other hand, an air conditioning control device that performs air conditioning control does not include a high-performance processor and a large-capacity memory, and may not include sufficient computing resources.

そこで、現在、空調制御装置が十分な計算資源を備えていない場合においても、高精度の制御モデルを生成することが可能な技術が提案されている。例えば、特許文献1には、車両外に設置されたサーバが高精度の制御モデルを生成し、車載システムがこのサーバから受信した制御モデルを空調制御に使用する技術が記載されている。   Therefore, a technique that can generate a highly accurate control model even when the air conditioning control device does not have sufficient computing resources has been proposed. For example, Patent Literature 1 describes a technology in which a server installed outside a vehicle generates a highly accurate control model, and an in-vehicle system uses the control model received from the server for air conditioning control.

特開2008−100665号公報JP 2008-1000066 A

しかしながら、特許文献1に記載された技術のように、空調制御装置が制御モデルを生成しない構成では、例えば、サーバと空調制御装置との通信が途絶した場合、制御モデルを更新できないという不都合がある。このため、空調制御装置が限られた計算資源で空調制御のための高精度の制御モデルを生成する技術が望まれている。   However, in the configuration in which the air conditioning control device does not generate the control model as in the technique described in Patent Document 1, for example, when communication between the server and the air conditioning control device is interrupted, there is a disadvantage that the control model cannot be updated. . For this reason, a technique for generating a highly accurate control model for air-conditioning control with a limited calculation resource of the air-conditioning control apparatus is desired.

本発明は、上記問題に鑑みてなされたものであり、限られた計算資源で空調制御のための高精度の制御モデルを生成する空調制御装置、空調制御システム、空調制御方法、及び、プログラムを提供することを目的とする。   The present invention has been made in view of the above problems, and provides an air conditioning control device, an air conditioning control system, an air conditioning control method, and a program for generating a highly accurate control model for air conditioning control with limited calculation resources. The purpose is to provide.

上記目的を達成するために、本発明に係る空調制御装置は、
空調機から運転データを受信する空調通信手段と、
前記空調通信手段により受信された前記運転データを記憶して蓄積する運転データ記憶手段と、
前記空調通信手段により受信された前記運転データをサーバに送信し、前記運転データ記憶手段に蓄積された運転データ群から選定された学習データ群を示す情報である選定情報を、前記サーバから受信するサーバ通信手段と、
前記サーバ通信手段により前記選定情報が受信された場合、前記選定情報により示される前記学習データ群を用いた機械学習により、制御モデルを生成するモデル生成手段と、
前記制御モデルに基づく制御内容で、前記空調通信手段を介して前記空調機を制御する空調制御手段と、を備える。
In order to achieve the above object, an air conditioning control device according to the present invention includes:
An air conditioning communication means for receiving operation data from the air conditioner;
Operation data storage means for storing and storing the operation data received by the air conditioning communication means;
The operation data received by the air-conditioning communication means is transmitted to the server, and selection information which is information indicating a learning data group selected from the operation data group stored in the operation data storage means is received from the server. Server communication means;
When the selection information is received by the server communication means, model generation means for generating a control model by machine learning using the learning data group indicated by the selection information;
Air-conditioning control means for controlling the air-conditioner via the air-conditioning communication means with control contents based on the control model.

本発明では、蓄積された運転データ群から選定された学習データ群を用いた機械学習により、制御モデルが生成される。つまり、本発明によれば、空調制御装置が限られた計算資源で空調制御のための高精度の制御モデルを生成することができる。   In the present invention, a control model is generated by machine learning using a learning data group selected from the accumulated operation data group. That is, according to the present invention, the air conditioning control device can generate a highly accurate control model for air conditioning control with limited computing resources.

実施形態1に係る空調制御システムの構成図Configuration diagram of an air conditioning control system according to Embodiment 1 実施形態1に係る空調制御システムの機能ブロック図Functional block diagram of the air conditioning control system according to the first embodiment 実施形態1に係る学習データ管理部の機能ブロック図Functional block diagram of a learning data management unit according to the first embodiment 実施形態1に係る運転データ記憶部に記憶される運転データの構成を示す図The figure which shows the structure of the driving | operation data memorize | stored in the driving | operation data storage part which concerns on Embodiment 1. FIG. 更新報知情報を提示する画面を示す図The figure which shows the screen which presents update alert information 実施形態1に係る空調制御装置が実行する空調制御処理を示すフローチャートThe flowchart which shows the air-conditioning control process which the air-conditioning control apparatus which concerns on Embodiment 1 performs. 実施形態1に係るサーバが実行する学習データ選定処理を示すフローチャートThe flowchart which shows the learning data selection process which the server which concerns on Embodiment 1 performs 実施形態2に係る学習データ管理部の機能ブロック図Functional block diagram of the learning data management unit according to the second embodiment 実施形態2に係る運転データ記憶部に記憶される運転データの構成を示す図The figure which shows the structure of the driving | operation data memorize | stored in the driving | operation data storage part which concerns on Embodiment 2. FIG. 各種の報知情報を提示する画面を示す図The figure which shows the screen which presents various information information 実施形態2に係る空調制御装置が実行する空調制御処理を示すフローチャートThe flowchart which shows the air-conditioning control process which the air-conditioning control apparatus which concerns on Embodiment 2 performs. 実施形態2に係る空調制御装置が実行する表示処理を示すフローチャートThe flowchart which shows the display process which the air-conditioning control apparatus which concerns on Embodiment 2 performs.

(実施形態1)
まず、図1を参照して、本発明の実施形態に係る空調制御システム1000について説明する。空調制御システム1000は、空調機300から取得される運転データを学習データとして機械学習することにより制御モデルを生成し、生成した制御モデルを用いて空調機300を制御するシステムである。本実施形態において、制御モデルを生成することは、制御モデルを新規に生成することのみならず、既存の制御モデルを更新することも含む。
(Embodiment 1)
First, an air conditioning control system 1000 according to an embodiment of the present invention will be described with reference to FIG. The air conditioning control system 1000 is a system that generates a control model by machine learning using operation data acquired from the air conditioner 300 as learning data, and controls the air conditioner 300 using the generated control model. In the present embodiment, generating a control model includes not only generating a new control model but also updating an existing control model.

図1に示すように、空調制御システム1000は、空調制御装置100と、サーバ200と、を備える。空調制御装置100と少なくとも1つの空調機300とは、空調ネットワーク500を介して相互に接続される。空調制御装置100とサーバ200とは、広域ネットワーク600を介して相互に接続される。   As shown in FIG. 1, the air conditioning control system 1000 includes an air conditioning control device 100 and a server 200. The air conditioning control device 100 and at least one air conditioner 300 are connected to each other via the air conditioning network 500. The air conditioning control device 100 and the server 200 are connected to each other via a wide area network 600.

本実施形態では、制御モデルとしてニューラルネットワークを用いる。このニューラルネットワークは、入力層と中間層と出力層とを含む。学習データには、学習対象のデータと学習対象以外のデータとが含まれる。入力層には、学習データに含まれる学習対象以外のデータが入力値として入力される。中間層のユニット数は、予め定められているものとする。出力層からは、学習データに含まれる学習対象のデータとしての出力値が出力される。例えば、以下に示す手順A1から手順A6に従って、複数の学習データを含む学習データセット(以下「学習データ群」という。)を用いて機械学習する。   In this embodiment, a neural network is used as the control model. The neural network includes an input layer, an intermediate layer, and an output layer. The learning data includes learning target data and data other than the learning target. Data other than the learning target included in the learning data is input to the input layer as an input value. It is assumed that the number of units in the intermediate layer is determined in advance. From the output layer, an output value as learning target data included in the learning data is output. For example, machine learning is performed using a learning data set including a plurality of learning data (hereinafter referred to as “learning data group”) according to the following procedure A1 to procedure A6.

手順A1:学習データ群から1つの学習データを選択する。手順A2:ニューラルネットワークに、選択された学習データに含まれる学習対象以外のデータを入力する。手順A3:ニューラルネットワークの出力値を計算する。手順A4:選択された学習データに含まれる学習対象のデータを教師信号として、誤差逆伝播法で学習する。手順A5:学習データ群から全ての学習データが選択されるまで、手順A1から手順A4を繰り返す。手順A6:手順A3における出力値と学習データに含まれる学習対象のデータとの誤差の全学習データの平均値が予め定められた閾値以下になるか、手順A5における繰り返し回数が予め定められた閾値に至るまで、手順A5を繰り返す。   Procedure A1: One learning data is selected from the learning data group. Procedure A2: Data other than the learning target included in the selected learning data is input to the neural network. Procedure A3: The output value of the neural network is calculated. Procedure A4: Learning is performed by the back propagation method using the learning target data included in the selected learning data as a teacher signal. Procedure A5: Procedure A1 to procedure A4 are repeated until all learning data is selected from the learning data group. Procedure A6: The average value of all the learning data of the error between the output value in the procedure A3 and the learning target data included in the learning data is equal to or less than a predetermined threshold value, or the threshold value in which the number of repetitions in the procedure A5 is predetermined Step A5 is repeated until

運転データには、制御対象のデータと、制御対象以外のデータとが含まれる。運転データに含まれる制御対象のデータは、学習データに含まれる学習対象のデータに対応する。運転データに含まれる制御対象以外のデータは、学習データに含まれる学習対象以外のデータに対応する。制御モデルを用いて制御対象のデータを求める場合、制御モデルを構成するニューラルネットワークに制御対象以外のデータを供給することで、制御対象のデータとしての出力値をニューラルネットワークから取得することができる。本実施形態では、制御対象のデータである学習対象のデータは、空調機300の設定温度であり、制御対象以外のデータである学習対象以外のデータは、空調機300の吸込温度と空調機300の液管温度とを含む各種のデータであるものとする。   The operation data includes data to be controlled and data other than the control target. The data to be controlled included in the operation data corresponds to the data to be learned included in the learning data. Data other than the control target included in the operation data corresponds to data other than the learning target included in the learning data. When obtaining the data to be controlled using the control model, the output value as the data to be controlled can be obtained from the neural network by supplying data other than the control target to the neural network constituting the control model. In the present embodiment, the data to be learned that is the data to be controlled is the set temperature of the air conditioner 300, and the data other than the data to be learned that is data other than the control target is the suction temperature of the air conditioner 300 and the air conditioner 300. And various data including the liquid tube temperature.

ここで、高精度の制御モデルを生成するためには、膨大な量の運転データを学習データとして学習する必要があり、多大な計算資源が必要となる。一方、空調制御装置100に多大な計算資源を持たせるために、空調制御装置100に高性能のプロセッサと大容量のメモリとを設けることは望ましくない場合がある。そこで、本実施形態では、空調制御装置100は、膨大な量の運転データの全てを学習データとして学習するのではなく、膨大な量の運転データから選択された比較的少数の運転データを学習データとして学習する。   Here, in order to generate a high-accuracy control model, it is necessary to learn an enormous amount of operation data as learning data, which requires a large amount of calculation resources. On the other hand, it may not be desirable to provide a high-performance processor and a large-capacity memory in the air-conditioning control apparatus 100 in order to give the air-conditioning control apparatus 100 a great amount of computing resources. Therefore, in the present embodiment, the air conditioning control device 100 does not learn all of the enormous amount of operation data as learning data, but uses a relatively small amount of operation data selected from the enormous amount of operation data as learning data. To learn as.

本実施形態では、この膨大な量の運転データは、直近の予め定められた期間に空調機300から取得された運転データである。この直近の予め定められた期間は、例えば、直近の1ヶ月間である。この膨大な量の運転データの個数は、例えば、数百個から数万個である。一方、学習データとして選択される運転データの個数は、例えば、数十個から数百個である。   In this embodiment, this enormous amount of operation data is operation data acquired from the air conditioner 300 during the latest predetermined period. The latest predetermined period is, for example, the latest one month. The number of the enormous amount of operation data is, for example, several hundred to several tens of thousands. On the other hand, the number of operation data selected as learning data is, for example, several tens to several hundreds.

学習データとして選択される運転データは、高精度の制御モデルを生成することができるように、膨大な量の運転データのうちの代表的な運転データであることが望ましい。一方、最適な運転データを選択する処理には、多大な計算資源が必要となる。そこで、本実施形態では、高性能のプロセッサと大容量のメモリとが設けられたサーバ200が、最適な運転データを選択する処理を実行する。   The operation data selected as the learning data is preferably representative operation data out of an enormous amount of operation data so that a highly accurate control model can be generated. On the other hand, a process for selecting optimum operation data requires a large amount of calculation resources. Therefore, in the present embodiment, the server 200 provided with a high-performance processor and a large-capacity memory executes a process of selecting optimal operation data.

空調制御装置100は、膨大な量の運転データから選択された比較的少数の運転データを学習データとして制御モデルを生成し、この制御モデルを用いて空調機300を制御する。空調制御装置100は、例えば、プロセッサ11と、フラッシュメモリ12と、ユーザインターフェース13と、第1通信インターフェース14と、第2通信インターフェース15と、を備える。   The air conditioning control device 100 generates a control model using a relatively small number of operation data selected from a huge amount of operation data as learning data, and controls the air conditioner 300 using the control model. The air conditioning control device 100 includes, for example, a processor 11, a flash memory 12, a user interface 13, a first communication interface 14, and a second communication interface 15.

プロセッサ11は、空調制御装置100の全体の動作を制御する。プロセッサ11は、例えば、ROM(Read Only Memory)、RAM(Random Access Memory)、RTC(Real Time Clock)などを内蔵したCPU(Central Processing Unit)である。なお、CPUは、例えば、ROMに格納されている基本プログラムに従って動作し、RAMをワークエリアとして使用する。フラッシュメモリ12は、各種の情報を記憶する不揮発性メモリである。フラッシュメモリ12は、例えば、プロセッサ11が実行するアプリケーションプログラムと、空調機300から取得された運転データと、を記憶する。   The processor 11 controls the overall operation of the air conditioning control device 100. The processor 11 is, for example, a CPU (Central Processing Unit) incorporating a ROM (Read Only Memory), a RAM (Random Access Memory), an RTC (Real Time Clock), and the like. The CPU operates according to a basic program stored in the ROM, for example, and uses the RAM as a work area. The flash memory 12 is a non-volatile memory that stores various types of information. For example, the flash memory 12 stores an application program executed by the processor 11 and operation data acquired from the air conditioner 300.

ユーザインターフェース13は、空調制御装置100のユーザインターフェースである。つまり、ユーザインターフェース13は、ユーザによりなされた操作を検知し、検知の結果を示す信号をプロセッサ11に供給する。また、ユーザインターフェース13は、プロセッサ11による制御に従って、ユーザに情報を提示する。ユーザインターフェース13は、例えば、タッチスクリーンである。第1通信インターフェース14は、空調制御装置100を空調ネットワーク500に接続するためのインターフェースである。第2通信インターフェース15は、空調制御装置100を広域ネットワーク600に接続するためのインターフェースである。第2通信インターフェース15は、例えば、NIC(Network Interface Card)などのLAN(Local Area Network)インターフェースを備える。   The user interface 13 is a user interface of the air conditioning control device 100. That is, the user interface 13 detects an operation performed by the user and supplies a signal indicating the detection result to the processor 11. The user interface 13 presents information to the user according to control by the processor 11. The user interface 13 is a touch screen, for example. The first communication interface 14 is an interface for connecting the air conditioning control device 100 to the air conditioning network 500. The second communication interface 15 is an interface for connecting the air conditioning control device 100 to the wide area network 600. The second communication interface 15 includes, for example, a LAN (Local Area Network) interface such as a NIC (Network Interface Card).

サーバ200は、膨大な量の運転データから、比較的少数の運転データを学習データとして選択するサーバである。サーバ200は、例えば、制御モデルの生成及び評価により、学習データを選択する。サーバ200は、例えば、プロセッサ21と、ハードディスク22と、通信インターフェース23と、を備える。   The server 200 is a server that selects a relatively small number of operation data as learning data from a huge amount of operation data. The server 200 selects learning data by generating and evaluating a control model, for example. The server 200 includes, for example, a processor 21, a hard disk 22, and a communication interface 23.

プロセッサ21は、サーバ200の全体の動作を制御する。プロセッサ21は、例えば、ROM、RAM、RTCなどを内蔵したCPUである。ハードディスク22は、各種の情報を記憶する不揮発性の記憶装置である。ハードディスク22は、例えば、プロセッサ21が実行するアプリケーションプログラムと、膨大な量の運転データと、を記憶する。通信インターフェース23は、サーバ200を広域ネットワーク600に接続するためのインターフェースである。通信インターフェース23は、例えば、NICなどのLANインターフェースを備える。   The processor 21 controls the overall operation of the server 200. The processor 21 is, for example, a CPU incorporating a ROM, RAM, RTC, and the like. The hard disk 22 is a non-volatile storage device that stores various types of information. The hard disk 22 stores, for example, an application program executed by the processor 21 and a huge amount of operation data. The communication interface 23 is an interface for connecting the server 200 to the wide area network 600. The communication interface 23 includes a LAN interface such as a NIC, for example.

空調機300は、空調制御装置100による制御に従って、予め定められた空間の空調を実行する。空調制御装置100により制御される空調機300の個数は、何個でもよい。本実施形態では、1つの空調機300に注目して説明する。空調機300は、例えば、室外機、又は、室内機である。空調機300は、例えば、プロセッサ31と、機器負荷32と、通信インターフェース33と、ユーザインターフェース34とを備える。   The air conditioner 300 performs air conditioning of a predetermined space in accordance with control by the air conditioning control device 100. The number of air conditioners 300 controlled by the air conditioning control device 100 may be any number. In the present embodiment, description will be given focusing on one air conditioner 300. The air conditioner 300 is, for example, an outdoor unit or an indoor unit. The air conditioner 300 includes, for example, a processor 31, a device load 32, a communication interface 33, and a user interface 34.

プロセッサ31は、空調機300の全体の動作を制御する。プロセッサ31は、例えば、ROM、RAM、RTCなどを内蔵したCPUである。機器負荷32は、空調機300に設けられた負荷である。機器負荷32は、例えば、冷媒回路、ルーバー、ファンである。通信インターフェース33は、空調機300を空調ネットワーク500に接続するためのインターフェースである。ユーザインターフェース34は、空調機300のユーザインターフェースである。つまり、ユーザインターフェース34は、ユーザによりなされた操作を検知したり、ユーザに情報を提示したりする。ユーザインターフェース34は、例えば、タッチスクリーン、又は、リモートコントローラである。   The processor 31 controls the overall operation of the air conditioner 300. The processor 31 is, for example, a CPU incorporating a ROM, RAM, RTC, and the like. The equipment load 32 is a load provided in the air conditioner 300. The equipment load 32 is, for example, a refrigerant circuit, a louver, or a fan. The communication interface 33 is an interface for connecting the air conditioner 300 to the air conditioning network 500. The user interface 34 is a user interface of the air conditioner 300. That is, the user interface 34 detects an operation performed by the user or presents information to the user. The user interface 34 is, for example, a touch screen or a remote controller.

空調ネットワーク500は、空調制御装置100と少なくとも1つの空調機300とを相互に接続するネットワークである。空調ネットワーク500は、例えば、一対の通信線を含むケーブルを備える。広域ネットワーク600は、空調制御装置100とサーバ200とを接続するためのネットワークである。広域ネットワーク600は、例えば、インターネットである。   The air conditioning network 500 is a network that connects the air conditioning control device 100 and at least one air conditioner 300 to each other. The air conditioning network 500 includes, for example, a cable including a pair of communication lines. The wide area network 600 is a network for connecting the air conditioning control device 100 and the server 200. The wide area network 600 is, for example, the Internet.

次に、図2を参照して、空調制御システム1000の機能について説明する。図2に示すように、空調制御装置100は、機能的には、空調通信部110と、運転データ転送部120と、サーバ通信部130と、学習データ管理部140と、モデル生成部150と、空調制御部160と、表示部170と、を備える。空調通信手段は、例えば、空調通信部110に対応する。サーバ通信手段は、例えば、サーバ通信部130に対応する。モデル生成手段は、例えば、モデル生成部150に対応する。空調制御手段は、例えば、空調制御部160に対応する。更新表示手段は、例えば、表示部170に対応する。   Next, functions of the air conditioning control system 1000 will be described with reference to FIG. As shown in FIG. 2, the air conditioning control device 100 functionally includes an air conditioning communication unit 110, an operation data transfer unit 120, a server communication unit 130, a learning data management unit 140, a model generation unit 150, An air conditioning control unit 160 and a display unit 170 are provided. The air conditioning communication unit corresponds to, for example, the air conditioning communication unit 110. The server communication unit corresponds to the server communication unit 130, for example. The model generation unit corresponds to the model generation unit 150, for example. The air conditioning control means corresponds to the air conditioning control unit 160, for example. The update display unit corresponds to the display unit 170, for example.

空調通信部110は、空調ネットワーク500を介して空調機300と通信する。空調通信部110は、空調機300から運転データを受信する。また、空調通信部110は、空調制御部160から供給された制御信号を空調機300に送信する。空調通信部110の機能は、例えば、第1通信インターフェース14の機能により実現される。運転データ転送部120は、空調通信部110を介して空調機300から収集した運転データを、サーバ通信部130を介してサーバ200に転送する。運転データ転送部120の機能は、例えば、プロセッサ11の機能により実現される。   The air conditioning communication unit 110 communicates with the air conditioner 300 via the air conditioning network 500. The air conditioning communication unit 110 receives operation data from the air conditioner 300. In addition, the air conditioning communication unit 110 transmits the control signal supplied from the air conditioning control unit 160 to the air conditioner 300. The function of the air conditioning communication unit 110 is realized by the function of the first communication interface 14, for example. The operation data transfer unit 120 transfers operation data collected from the air conditioner 300 via the air conditioning communication unit 110 to the server 200 via the server communication unit 130. The function of the operation data transfer unit 120 is realized by the function of the processor 11, for example.

サーバ通信部130は、広域ネットワーク600を介してサーバ200と通信する。サーバ通信部130は、空調通信部110により受信された運転データをサーバ200に送信する。また、サーバ通信部130は、選定情報をサーバ200から受信する。選定情報は、運転データ記憶部142に蓄積された運転データ群から選定された学習データ群を示す情報である。サーバ通信部130の機能は、例えば、第2通信インターフェース15の機能により実現される。   The server communication unit 130 communicates with the server 200 via the wide area network 600. The server communication unit 130 transmits the operation data received by the air conditioning communication unit 110 to the server 200. Further, the server communication unit 130 receives selection information from the server 200. The selection information is information indicating a learning data group selected from the driving data group stored in the driving data storage unit 142. The function of the server communication unit 130 is realized by the function of the second communication interface 15, for example.

学習データ管理部140は、運転データ転送部120が収集した運転データを蓄積し、サーバ通信部130を介して得られる選定情報に基づいて運転データを管理する。学習データ管理部140の機能は、例えば、プロセッサ11とフラッシュメモリ12とが協働することにより実現される。   The learning data management unit 140 accumulates the operation data collected by the operation data transfer unit 120 and manages the operation data based on selection information obtained through the server communication unit 130. The function of the learning data management unit 140 is realized by the cooperation of the processor 11 and the flash memory 12, for example.

次に、図3を参照して、学習データ管理部140の機能について詳細に説明する。学習データ管理部140は、運転データ追加部141と、運転データ記憶部142と、識別子付与部143と、学習データ出力部144と、を備える。運転データ追加手段は、例えば、運転データ追加部141に対応する。運転データ記憶手段は、例えば、運転データ記憶部142に対応する。識別子付与手段は、例えば、識別子付与部143に対応する。   Next, the function of the learning data management unit 140 will be described in detail with reference to FIG. The learning data management unit 140 includes an operation data adding unit 141, an operation data storage unit 142, an identifier adding unit 143, and a learning data output unit 144. The operation data adding means corresponds to the operation data adding unit 141, for example. The operation data storage means corresponds to, for example, the operation data storage unit 142. The identifier assigning means corresponds to the identifier assigning unit 143, for example.

運転データ追加部141は、運転データ転送部120から新たに収集した運転データを受け取り、新規データとして運転データ記憶部142に記憶させる。なお、新規データは、学習データの候補である。運転データ追加部141の機能は、例えば、プロセッサ11の機能により実現される。運転データ記憶部142は、学習データの候補である運転データを記憶する。つまり、運転データ記憶部142は、空調通信部110により受信された運転データを記憶して蓄積する。運転データ記憶部142に新規データとして記憶された運転データは、識別子付与部143による識別子の付与により、学習データ、予備データ、又は、無効データとして扱われる。   The operation data adding unit 141 receives newly collected operation data from the operation data transfer unit 120 and stores it in the operation data storage unit 142 as new data. The new data is a candidate for learning data. The function of the operation data adding unit 141 is realized by the function of the processor 11, for example. The driving data storage unit 142 stores driving data that is a candidate for learning data. That is, the operation data storage unit 142 stores and accumulates the operation data received by the air conditioning communication unit 110. The operation data stored as new data in the operation data storage unit 142 is treated as learning data, preliminary data, or invalid data by the identifier assignment by the identifier assignment unit 143.

学習データは、制御モデルの生成に用いられる運転データである。予備データは、直ちには制御モデルの生成に用いられないが、将来的に制御モデルの生成に用いられる可能性がある運転データである。無効データは、制御モデルの生成に用いられないデータである。無効データは、新規データに書き換えられる運転データであり、もはや運転データ記憶部142に記憶されていない運転データとも言える。運転データ記憶部142の機能は、例えば、フラッシュメモリ12の機能により実現される。   The learning data is operation data used for generating the control model. The preliminary data is operation data that is not immediately used for generating the control model, but may be used for generating the control model in the future. Invalid data is data that is not used to generate a control model. The invalid data is operation data that is rewritten with new data, and can be said to be operation data that is no longer stored in the operation data storage unit 142. The function of the operation data storage unit 142 is realized by the function of the flash memory 12, for example.

識別子付与部143は、サーバ通信部130を介してサーバ200から受信した選定情報に基づいて、運転データ記憶部142に記憶されている運転データ群の選定状態を更新する。つまり、識別子付与部143は、サーバ通信部130により選定情報が受信された場合、運転データ記憶部142に記憶された運転データ群に含まれる運転データのそれぞれに、選定情報により示される識別子を付与する。選定情報は、例えば、運転データ記憶部142に記憶された運転データ群に含まれる運転データのそれぞれに付与される、第1の識別子と第2の識別子と第3の識別子とのうちのいずれかの識別子を示す情報である。識別子付与部143の機能は、例えば、プロセッサ11の機能により実現される。   The identifier assigning unit 143 updates the selection state of the operation data group stored in the operation data storage unit 142 based on the selection information received from the server 200 via the server communication unit 130. That is, when the selection information is received by the server communication unit 130, the identifier assigning unit 143 assigns an identifier indicated by the selection information to each of the operation data included in the operation data group stored in the operation data storage unit 142. To do. The selection information is, for example, one of a first identifier, a second identifier, and a third identifier that is given to each of the operation data included in the operation data group stored in the operation data storage unit 142. This is information indicating the identifier. The function of the identifier assigning unit 143 is realized by the function of the processor 11, for example.

第1の識別子は、例えば、運転データが学習データとして有効であることを示す識別子である。第1の識別子が付与された運転データは、選定状態が有効に設定され、学習データとして扱われる。つまり、学習データ群は、運転データ記憶部142に記憶された運転データ群に含まれる運転データのうち第1の識別子が付与された運転データを含む。第2の識別子は、例えば、運転データが学習データとして無効であることを示す識別子である。第2の識別子が付与された運転データは、選定状態が無効に設定され、無効データとして扱われる。   A 1st identifier is an identifier which shows that driving | operation data is effective as learning data, for example. The operation data to which the first identifier is assigned is treated as learning data with the selection state set to valid. That is, the learning data group includes operation data to which the first identifier is assigned among the operation data included in the operation data group stored in the operation data storage unit 142. A 2nd identifier is an identifier which shows that driving | operation data is invalid as learning data, for example. The operation data to which the second identifier is assigned is set to invalid in the selection state and is treated as invalid data.

つまり、運転データ追加部141は、空調通信部110により運転データが受信された場合、空調通信部110により受信された運転データを、運転データ記憶部142に記憶された運転データ群に含まれる運転データのうち第2の識別子が付与された運転データに代えて、運転データ記憶部142に記憶させる。第3の識別子は、例えば、運転データが学習データの予備であることを示す識別子である。第3の識別子が付与された運転データは、選定状態が予備に設定され、予備データとして扱われる。   In other words, when the operation data is received by the air conditioning communication unit 110, the operation data adding unit 141 uses the operation data received by the air conditioning communication unit 110 in the operation data group stored in the operation data storage unit 142. The operation data storage unit 142 stores the data instead of the operation data to which the second identifier is assigned. The third identifier is, for example, an identifier indicating that the operation data is a reserve of learning data. The operation data to which the third identifier is assigned is treated as spare data with the selection state set to spare.

図4を参照して、運転データ記憶部142に記憶される運転データ群について説明する。運転データ記憶部142は、1つの運転データを1つのレコードとして、運転データ群を記憶する。運転データを構成する1つのレコードは、データIDと、選定状態と、複数のデータ列と、を備える。データ列には、少なくともデータ1とデータ2とが含まれる。運転データ記憶部142に記憶可能なレコードの個数の上限値は、予め定められているものとする。この上限値は、例えば、数十個から数百個である。   The operation data group stored in the operation data storage unit 142 will be described with reference to FIG. The operation data storage unit 142 stores an operation data group with one operation data as one record. One record constituting the operation data includes a data ID, a selection state, and a plurality of data strings. The data string includes at least data 1 and data 2. It is assumed that the upper limit value of the number of records that can be stored in the operation data storage unit 142 is predetermined. The upper limit is, for example, several tens to several hundreds.

データIDは、運転データを識別するためのIDである。例えば、空調制御装置100は、サーバ200に運転データを送信するときに、運転データにデータIDを付与する。なお、選定情報は、例えば、運転データ記憶部142に記憶された運転データ群のそれぞれについて、データIDと上記識別子とを示す情報である。選定状態は、運転データの学習データとしての選定状態である。選定状態は、例えば、有効、無効、予備、新規、無しのいずれかである。運転データ記憶部142に記憶された運転データ群の個数が上記上限値に満たない場合、空きレコードに対応する運転データ、つまり、未だに記憶されていない運転データの選定状態として、無しが設定される。ただし、未だに記憶されていない運転データと無効データとを同様に扱う場合、無効と無しとを統合することができる。   The data ID is an ID for identifying operation data. For example, the air conditioning control device 100 gives a data ID to the operation data when transmitting the operation data to the server 200. In addition, selection information is information which shows data ID and the said identifier about each of the driving | operation data group memorize | stored in the driving | operation data storage part 142, for example. The selection state is a selection state as learning data of operation data. The selection state is, for example, valid, invalid, spare, new, or none. When the number of operation data groups stored in the operation data storage unit 142 is less than the upper limit, none is set as the selection state of operation data corresponding to the empty record, that is, operation data not yet stored. . However, when operating data and invalid data that are not yet stored are handled in the same manner, invalidity and none can be integrated.

データ1は、吸込温度であり、制御対象以外のデータである。データ2は、設定温度であり、制御対象のデータである。つまり、本実施形態では、制御モデルは、少なくとも吸込温度を含むデータから、設定温度を求める。   Data 1 is the suction temperature, and is data other than the control target. Data 2 is a set temperature and is data to be controlled. That is, in this embodiment, the control model obtains the set temperature from data including at least the suction temperature.

学習データ出力部144は、運転データ記憶部142に記憶された運転データ群のそれぞれの選定状態に基づいて、制御モデルの生成に用いる学習データ群を選定する。具体的には、学習データ出力部144は、運転データ記憶部142に記憶された運転データ群に含まれる運転データのうち第1の識別子が付与された運転データを学習データとして選定する。そして、学習データ出力部144は、選定した学習データ群を、モデル生成部150に供給する。学習データ出力部144の機能は、例えば、プロセッサ11の機能により実現される。   The learning data output unit 144 selects a learning data group to be used for generating a control model based on each selection state of the driving data group stored in the driving data storage unit 142. Specifically, the learning data output unit 144 selects, as learning data, driving data to which the first identifier is assigned among driving data included in the driving data group stored in the driving data storage unit 142. Then, the learning data output unit 144 supplies the selected learning data group to the model generation unit 150. The function of the learning data output unit 144 is realized by the function of the processor 11, for example.

モデル生成部150は、サーバ通信部130により選定情報が受信された場合、学習データ管理部140から学習データ群を受け取る。モデル生成部150は、受け取った学習データ群を用いた機械学習により、制御モデルを生成する。モデル生成部150の機能は、例えば、プロセッサ11とフラッシュメモリ12とが協働することにより実現される。   When the selection information is received by the server communication unit 130, the model generation unit 150 receives a learning data group from the learning data management unit 140. The model generation unit 150 generates a control model by machine learning using the received learning data group. The function of the model generation unit 150 is realized by the cooperation of the processor 11 and the flash memory 12, for example.

空調制御部160は、モデル生成部150により生成された制御モデルに基づく制御内容で、空調通信部110を介して空調機300を制御する。空調制御部160は、最新の運転データに含まれる制御対象以外のデータを制御モデルに供給し、制御モデルから制御対象のデータに対応する出力値を取得する。空調制御部160は、この出力値に対応する制御信号を、空調通信部110を介して空調機300に送信する。空調制御部160の機能は、例えば、プロセッサ11の機能により実現される。   The air conditioning control unit 160 controls the air conditioner 300 via the air conditioning communication unit 110 with the control content based on the control model generated by the model generation unit 150. The air conditioning control unit 160 supplies data other than the control target included in the latest operation data to the control model, and acquires an output value corresponding to the control target data from the control model. The air conditioning control unit 160 transmits a control signal corresponding to the output value to the air conditioner 300 via the air conditioning communication unit 110. The function of the air conditioning control unit 160 is realized by the function of the processor 11, for example.

表示部170は、空調制御装置100の状態と空調機300の状態とを表示する。表示部170は、例えば、モデル生成部150により制御モデルが生成された場合、制御モデルが更新されたことを報知する情報である更新報知情報を表示する。表示部170の機能は、例えば、プロセッサ11とユーザインターフェース13とが協働することにより実現される。   The display unit 170 displays the state of the air conditioning control device 100 and the state of the air conditioner 300. For example, when a control model is generated by the model generation unit 150, the display unit 170 displays update notification information that is information for notifying that the control model has been updated. The function of the display unit 170 is realized by the cooperation of the processor 11 and the user interface 13, for example.

図5に、表示部170により表示される画面400を示す。画面400には、枠410により指定される第1領域と、枠420により指定される第2領域とが含まれる。第1領域には、例えば、空調機300の運転状態を示す画像が表示される。運転状態は、例えば、運転モードである。第2領域には、例えば、学習データとして新たな運転データが有効となり、制御モデルが更新されたことを報知する画像が表示される。第2領域に表示される画像は、上述した更新報知情報に対応する。   FIG. 5 shows a screen 400 displayed by the display unit 170. The screen 400 includes a first area specified by the frame 410 and a second area specified by the frame 420. In the first area, for example, an image indicating the operation state of the air conditioner 300 is displayed. The operation state is, for example, an operation mode. In the second region, for example, an image for notifying that new operation data is valid as learning data and the control model is updated is displayed. The image displayed in the second area corresponds to the update notification information described above.

サーバ200は、機能的には、通信部210と、運転データ蓄積部220と、学習データ選定部230と、を備える。通信手段は、例えば、通信部210に対応する。運転データ蓄積手段は、例えば、運転データ蓄積部220に対応する。学習データ選定手段は、例えば、学習データ選定部230に対応する。   Functionally, the server 200 includes a communication unit 210, an operation data storage unit 220, and a learning data selection unit 230. The communication unit corresponds to the communication unit 210, for example. The operation data storage unit corresponds to, for example, the operation data storage unit 220. The learning data selection unit corresponds to the learning data selection unit 230, for example.

通信部210は、広域ネットワーク600を介して、空調制御装置100と通信する。通信部210は、サーバ通信部130により送信された運転データを受信する。また、通信部210は、学習データ選定部230により選定された学習データ群を示す情報である選定情報を、空調制御装置100に送信する。通信部210の機能は、例えば、プロセッサ21と通信インターフェース23とが協働することにより実現される。   The communication unit 210 communicates with the air conditioning control device 100 via the wide area network 600. The communication unit 210 receives the operation data transmitted by the server communication unit 130. In addition, the communication unit 210 transmits selection information, which is information indicating the learning data group selected by the learning data selection unit 230, to the air conditioning control device 100. The function of the communication unit 210 is realized by the cooperation of the processor 21 and the communication interface 23, for example.

運転データ蓄積部220は、通信部210により受信された運転データを記憶して蓄積する。運転データ蓄積部220に記憶される運転データ群は、運転データ記憶部142に記憶される運転データ群を含み、運転データ記憶部142に記憶される運転データ群よりも多い。運転データ蓄積部220に記憶される運転データ群に含まれる運転データは、選定状態を含む。運転データ蓄積部220の機能は、例えば、ハードディスク22の機能により実現される。   The operation data accumulation unit 220 stores and accumulates operation data received by the communication unit 210. The operation data group stored in the operation data storage unit 220 includes the operation data group stored in the operation data storage unit 142 and is larger than the operation data group stored in the operation data storage unit 142. The operation data included in the operation data group stored in the operation data storage unit 220 includes a selected state. The function of the operation data storage unit 220 is realized by the function of the hard disk 22, for example.

学習データ選定部230は、通信部210により運転データが受信された場合、運転データ蓄積部220に蓄積された運転データ群に基づいて、運転データ記憶部142に蓄積された運転データ群から、学習データ群を選定する。学習データ選定部230は、選定結果に応じて、運転データに含まれる選定状態を更新する。学習データ選定部230の機能は、例えば、プロセッサ21とハードディスク22とが協働することにより実現される。   When the operation data is received by the communication unit 210, the learning data selection unit 230 learns from the operation data group stored in the operation data storage unit 142 based on the operation data group stored in the operation data storage unit 220. Select a data group. The learning data selection unit 230 updates the selection state included in the operation data according to the selection result. The function of the learning data selection unit 230 is realized by the cooperation of the processor 21 and the hard disk 22, for example.

ここで、上述の通り、通信部210は、学習データ選定部230により選定された学習データ群を示す情報である選定情報を、空調制御装置100に送信する。この選定情報は、第1の識別子が付与されている運転データに付与される識別子として、第1の識別子と第3の識別子とのうちのいずれかの識別子を示す。また、この選定情報は、第3の識別子が付与されている運転データに付与される識別子として、第1の識別子と第2の識別子とのうちのいずれかの識別子を示す情報である。つまり、直近に学習データとして選定されていた運転データは、学習データとして選択されなかった場合、直ちには無効データには設定されず、予備データに設定される。一方、直近に学習データとして選定されていなかった運転データは、学習データとして選択されなかった場合、予備データには設定されず、直ちに無効データに設定される。   Here, as described above, the communication unit 210 transmits selection information, which is information indicating the learning data group selected by the learning data selection unit 230, to the air conditioning control device 100. This selection information indicates any one of the first identifier and the third identifier as an identifier given to the operation data to which the first identifier is given. The selection information is information indicating any one of the first identifier and the second identifier as an identifier given to the operation data to which the third identifier is given. In other words, the operation data that has been selected as the learning data most recently is not set as invalid data immediately but is set as preliminary data when not selected as learning data. On the other hand, if the operation data that has not been selected as learning data most recently is not selected as learning data, it is not set as preliminary data but is immediately set as invalid data.

なお、新規データは、学習データとして選定されていた運転データとして扱われてもよいし、学習データとして選定されていなかった運転データとして扱われてもよい。つまり、新規データは、学習データとして選択されない場合、第3の識別子が付与されて予備データとして扱われてもよいし、第2の識別子が付与されて無効データとして扱われてもよい。また、選定情報は、運転データ記憶部142に記憶された全ての運転データについて選定状態を示す情報であってもよいし、運転データ記憶部142に記憶された運転データのうち選定状態が変更される運転データについて選定状態を示す情報であってもよい。選定情報は、例えば、データIDと選定状態との組み合わせを1つ以上含む情報である。   Note that the new data may be handled as operation data that has been selected as learning data, or may be handled as operation data that has not been selected as learning data. That is, when the new data is not selected as the learning data, the third identifier may be given and treated as preliminary data, or the second identifier may be given and treated as invalid data. Further, the selection information may be information indicating the selection state for all the operation data stored in the operation data storage unit 142, or the selection state is changed among the operation data stored in the operation data storage unit 142. It may be information indicating a selection state for the operation data. The selection information is information including one or more combinations of data IDs and selection states, for example.

空調機300は、機能的には、通信部310と、機器制御部320と、被制御部330と、操作受付部340と、を備える。通信部310は、空調ネットワーク500を介して、空調制御装置100と通信する。例えば、通信部310は、運転データを空調制御装置100に送信する。また、通信部310は、制御信号を空調制御装置100から受信する。通信部310の機能は、例えば、プロセッサ31と通信インターフェース33とが協働することにより実現される。   The air conditioner 300 functionally includes a communication unit 310, a device control unit 320, a controlled unit 330, and an operation reception unit 340. The communication unit 310 communicates with the air conditioning control device 100 via the air conditioning network 500. For example, the communication unit 310 transmits operation data to the air conditioning control device 100. In addition, the communication unit 310 receives a control signal from the air conditioning control device 100. The function of the communication unit 310 is realized by the cooperation of the processor 31 and the communication interface 33, for example.

機器制御部320は、通信部310から受信した制御信号に従って、被制御部330を制御する。機器制御部320の機能は、例えば、プロセッサ31の機能により実現される。被制御部330は、機器制御部320から供給された制御信号に従って動作する。被制御部330の機能は、例えば、機器負荷32の機能により実現される。操作受付部340は、ユーザから空調機に対する操作を受け付ける。操作受付部340の機能は、例えば、ユーザインターフェース34の機能により実現される。   The device control unit 320 controls the controlled unit 330 according to the control signal received from the communication unit 310. The function of the device control unit 320 is realized by the function of the processor 31, for example. The controlled unit 330 operates in accordance with a control signal supplied from the device control unit 320. The function of the controlled unit 330 is realized by the function of the device load 32, for example. The operation reception unit 340 receives an operation on the air conditioner from the user. The function of the operation reception part 340 is implement | achieved by the function of the user interface 34, for example.

次に、図6に示すフローチャートを参照して、空調制御装置100が実行する空調制御処理について説明する。空調制御処理は、空調制御装置100の電源が投入されると開始される。なお、空調制御装置100が学習する制御モデルは、空調機300の運転データを入力して、設定温度を自動で制御するための制御モデルである。また、空調機300に対してユーザが手動操作することにより設定温度が変更されたときの運転データが、学習データの候補にされるものとする。   Next, the air conditioning control process executed by the air conditioning control device 100 will be described with reference to the flowchart shown in FIG. The air conditioning control process is started when the power of the air conditioning control device 100 is turned on. In addition, the control model which the air-conditioning control apparatus 100 learns is a control model for inputting the operation data of the air conditioner 300 and automatically controlling the set temperature. In addition, it is assumed that the operation data when the set temperature is changed by the user manually operating the air conditioner 300 is set as a candidate for learning data.

まず、空調通信部110は、空調機300から運転データを収集する(ステップS101)。具体的には、空調通信部110は、データ要求コマンドを空調機300に送信し、空調機300から応答コマンドを受信する。そして、空調通信部110は、応答コマンドに含まれる運転データを取得する。空調通信部110がステップS101の処理を完了すると、学習データ管理部140は、ユーザ操作があったか否かを判別する(ステップS102)。つまり、学習データ管理部140は、直前にステップS111において制御したときの設定温度と、収集された運転データに含まれる設定温度とが一致するか否かを判別する。これらの設定温度が一致しない場合、ユーザ操作、つまり、ユーザによる手動操作があったと判別する。   First, the air conditioning communication unit 110 collects operation data from the air conditioner 300 (step S101). Specifically, the air conditioning communication unit 110 transmits a data request command to the air conditioner 300 and receives a response command from the air conditioner 300. And the air-conditioning communication part 110 acquires the operation data contained in a response command. When the air conditioning communication unit 110 completes the process of step S101, the learning data management unit 140 determines whether or not there is a user operation (step S102). That is, the learning data management unit 140 determines whether or not the set temperature when the control is performed immediately before in step S111 matches the set temperature included in the collected operation data. If these set temperatures do not match, it is determined that there has been a user operation, that is, a manual operation by the user.

学習データ管理部140は、ユーザ操作があったと判別すると(ステップS102:YES)、運転データを新規データとして記憶する(ステップS103)。つまり、運転データ追加部141は、運転データ記憶部142に記憶された運転データのうち、選定状態が無効又は無しに設定された運転データに代えて、新たに取得された運転データを記憶させる。この運転データには、選定状態として、新規が付与される。   If learning data management part 140 discriminates that there was user operation (Step S102: YES), it will store driving data as new data (Step S103). That is, the operation data adding unit 141 stores the newly acquired operation data in place of the operation data stored in the operation data storage unit 142 with the selected state set to invalid or none. This operation data is given a new selection state.

学習データ管理部140がステップS103の処理を完了すると、運転データ転送部120は、新規データとして記憶された運転データにデータIDを付与し、サーバ200に送信する(ステップS104)。運転データ転送部120がステップS104の処理を完了した後、サーバ通信部130は、選定情報をサーバ200から受信する(ステップS105)。サーバ通信部130がステップS105の処理を完了すると、学習データ管理部140は、選定情報に基づいて、運転データに付与された識別子を更新する(ステップS106)。   When the learning data management unit 140 completes the process of step S103, the operation data transfer unit 120 assigns a data ID to the operation data stored as new data and transmits it to the server 200 (step S104). After the operation data transfer unit 120 completes the process of step S104, the server communication unit 130 receives selection information from the server 200 (step S105). When the server communication unit 130 completes the process of step S105, the learning data management unit 140 updates the identifier given to the driving data based on the selection information (step S106).

学習データ管理部140がステップS106の処理を完了すると、モデル生成部150は、制御モデルを生成する(ステップS107)。つまり、モデル生成部150は、学習データ出力部144が、選定状態が有効である運転データを集めて出力した学習データ群を用いて制御モデルの学習を実行する。具体的には、モデル生成部150は、上記手順A1から手順A6に従って、制御モデルを生成又は更新する。   When the learning data management unit 140 completes the process of step S106, the model generation unit 150 generates a control model (step S107). That is, the model generation unit 150 performs learning of the control model using the learning data group that the learning data output unit 144 collects and outputs the operation data whose selection state is valid. Specifically, the model generation unit 150 generates or updates a control model in accordance with the procedure A1 to procedure A6.

モデル生成部150がステップS107の処理を完了した場合、表示部170は、更新報知情報を表示する(ステップS108)。例えば、表示部170は、図5に示すように、制御モデルが更新された旨を報知する画面400を表示する。ユーザ操作がないと判別された場合(ステップS102:NO)、又は、表示部170がステップS108の処理を完了した場合、空調制御部160は、ユーザ操作からの経過時間が閾値以上であるか否かを判別する(ステップS109)。例えば、空調制御部160は、ユーザ操作からの経過時間が30分以上であるか否かを判別する。   When the model generation unit 150 completes the process of step S107, the display unit 170 displays the update notification information (step S108). For example, as shown in FIG. 5, the display unit 170 displays a screen 400 that notifies that the control model has been updated. When it is determined that there is no user operation (step S102: NO), or when the display unit 170 completes the process of step S108, the air conditioning control unit 160 determines whether the elapsed time from the user operation is equal to or greater than the threshold value. Is determined (step S109). For example, the air conditioning control unit 160 determines whether the elapsed time from the user operation is 30 minutes or more.

空調制御部160は、ユーザ操作からの経過時間が閾値以上でないと判別すると(ステップS109:NO)、ステップS101に処理を戻す。つまり、空調制御部160は、この場合、ユーザの意思を尊重して、ユーザ操作に基づく制御状態を維持する。一方、空調制御部160は、ユーザ操作からの経過時間が閾値以上であると判別すると(ステップS109:YES)、制御モデルから制御内容を算出する(ステップS110)。空調制御部160は、例えば、以下に示す手順B1から手順B2までの手順により制御内容である制御値を決定する。   If it is determined that the elapsed time from the user operation is not equal to or greater than the threshold value (step S109: NO), the air conditioning control unit 160 returns the process to step S101. That is, in this case, the air conditioning control unit 160 respects the user's intention and maintains the control state based on the user operation. On the other hand, when it is determined that the elapsed time from the user operation is equal to or greater than the threshold (step S109: YES), the air conditioning control unit 160 calculates the control content from the control model (step S110). For example, the air conditioning control unit 160 determines a control value, which is a control content, according to the procedure from procedure B1 to procedure B2 described below.

手順B1:ニューラルネットワークに、最新の運転データに含まれる制御対象以外のデータを入力する。制御対象以外のデータは、設定温度以外のデータである。手順B2:ニューラルネットワークの出力を計算し、出力値を制御値とする。この制御値が、設定温度として設定されて、制御内容が決定される。   Procedure B1: Data other than the control target included in the latest operation data is input to the neural network. The data other than the control target is data other than the set temperature. Procedure B2: The output of the neural network is calculated, and the output value is set as the control value. This control value is set as the set temperature, and the control content is determined.

空調制御部160は、ステップS110の処理を完了すると、算出した制御内容で空調機を制御する(ステップS111)。つまり、空調制御部160は、算出された制御値での制御を示す制御信号を、空調機300に送信する。なお、取得された最新の運転データに含まれる制御対象のデータの制御値と、算出された制御値とが同じである場合、制御信号が送信されなくてもよい。空調制御部160は、ステップS111の処理を完了すると、ステップS101に処理を戻す。   After completing the process of step S110, the air conditioning controller 160 controls the air conditioner with the calculated control content (step S111). In other words, the air conditioning control unit 160 transmits a control signal indicating control with the calculated control value to the air conditioner 300. Note that when the control value of the data to be controlled included in the acquired latest operation data is the same as the calculated control value, the control signal may not be transmitted. After completing the process of step S111, the air conditioning control unit 160 returns the process to step S101.

次に、図7を参照して、サーバ200が実行する学習データ選定処理を説明する。学習データ選定処理は、サーバ200の電源が投入されると実行が開始される。   Next, the learning data selection process executed by the server 200 will be described with reference to FIG. The learning data selection process starts when the server 200 is powered on.

まず、通信部210は、空調制御装置100から運転データを受信したか否かを判別する(ステップS201)。通信部210は、空調制御装置100から運転データを受信していないと判別すると(ステップS201:NO)、ステップS201に処理を戻す。一方、通信部210は、空調制御装置100から運転データを受信したと判別すると(ステップS201:YES)、運転データ蓄積部220に運転データを蓄積する(ステップS202)。   First, the communication unit 210 determines whether or not operation data has been received from the air conditioning control device 100 (step S201). If it is determined that the operation data is not received from the air conditioning control device 100 (step S201: NO), the communication unit 210 returns the process to step S201. On the other hand, when determining that the operation data has been received from the air conditioning control device 100 (step S201: YES), the communication unit 210 stores the operation data in the operation data storage unit 220 (step S202).

通信部210がステップS202の処理を完了すると、学習データ選定部230は、以下に示すステップS203からステップS208の処理により、運転データ蓄積部220に蓄積された運転データ群に基づいて、空調制御装置100が学習データ群として保持すべき運転データ群を選定する。   When the communication unit 210 completes the process of step S202, the learning data selection unit 230 performs the air conditioning control device based on the operation data group stored in the operation data storage unit 220 by the processes of steps S203 to S208 described below. 100 selects an operation data group to be held as a learning data group.

まず、学習データ選定部230は、学習データ群の候補となる組み合わせを特定する(ステップS203)。例えば、運転データ記憶部142に記憶された運転データ群のうち、選定状態が、有効、予備、又は、新規となっている運転データ群から抽出可能な、学習データ群の候補を全て特定する。学習データ群の候補は、運転データ記憶部142に記憶可能な運転データの個数の上限値以下の任意の個数の運転データの組み合わせである。例えば、運転データ記憶部142に記憶可能な運転データの個数の上限値が100個であり、選定状態が、有効、予備、又は、新規となっている運転データの個数が80個の場合、この80個の運転データ群から抽出可能な全ての組み合わせが、学習データ群の候補として特定される。学習データ群の候補は、1個から80個の運転データの組み合わせとなる。   First, the learning data selection unit 230 identifies combinations that are candidates for the learning data group (step S203). For example, among the operation data groups stored in the operation data storage unit 142, all learning data group candidates that can be extracted from the operation data groups whose selection states are valid, backup, or new are specified. The candidate for the learning data group is a combination of an arbitrary number of pieces of operation data equal to or less than the upper limit value of the number of pieces of operation data that can be stored in the operation data storage unit 142. For example, when the upper limit value of the number of operation data that can be stored in the operation data storage unit 142 is 100 and the number of operation data that is selected, valid, spare, or new is 80, this All combinations that can be extracted from the 80 driving data groups are specified as candidates for the learning data group. The candidate for the learning data group is a combination of 1 to 80 driving data.

学習データ選定部230は、ステップS203の処理を完了すると、特定された全ての組み合わせから組み合わせを1つ選択する(ステップS204)。学習データ選定部230は、ステップS204の処理を完了すると、制御モデルを生成する(ステップS205)。ステップS204では、学習データ選定部230は、ステップS107においてモデル生成部150が実行した手法と同様の手法により、制御モデルを生成する。   When completing the process of step S203, the learning data selection unit 230 selects one combination from all the specified combinations (step S204). When the learning data selection unit 230 completes the process of step S204, the learning data selection unit 230 generates a control model (step S205). In step S204, the learning data selection unit 230 generates a control model by the same method as the method executed by the model generation unit 150 in step S107.

学習データ選定部230は、ステップS205の処理を完了すると、生成した制御モデルの評価値を算出する(ステップS206)。例えば、学習データ選定部230は、運転データ蓄積部220に蓄積された全ての運転データを用いて、生成した制御モデルの評価値を算出する。具体的には、以下に示す手順C1から手順C5に従って、生成された評価値を算出する。   When completing the process of step S205, the learning data selection unit 230 calculates an evaluation value of the generated control model (step S206). For example, the learning data selection unit 230 calculates the evaluation value of the generated control model using all the operation data stored in the operation data storage unit 220. Specifically, the generated evaluation value is calculated according to the following procedure C1 to procedure C5.

手順C1:運転データ蓄積部220に蓄積された運転データ群から1つの運転データを選択する。手順C2:選択された運転データに含まれる制御対象以外のデータを、ニューラルネットワークに入力する。手順C3:ニューラルネットワークの出力値を算出する。手順C4:選択された運転データに含まれる制御対象のデータである制御値と、出力値との誤差を算出する。手順C5:運転データ蓄積部220に蓄積された運転データの全てが選択されるまで、手順C1から手順C4を実行し、誤差の平均値を評価値とする。この評価値が小さい程、良い制御モデルであり、高精度な制御モデルである。   Procedure C1: One operation data is selected from the operation data group stored in the operation data storage unit 220. Procedure C2: Data other than the control target included in the selected operation data is input to the neural network. Procedure C3: The output value of the neural network is calculated. Procedure C4: An error between a control value that is data to be controlled included in the selected operation data and an output value is calculated. Step C5: Steps C1 to C4 are executed until all the operation data stored in the operation data storage unit 220 are selected, and the average value of errors is used as the evaluation value. The smaller the evaluation value is, the better the control model is and the more accurate the control model is.

学習データ選定部230は、ステップS206の処理を完了すると、全ての組み合わせを選択済みであるか否かを判別する(ステップS207)。学習データ選定部230は、全ての組み合わせを選択済みでないと判別すると(ステップS207:NO)、ステップS204に処理を戻す。一方、学習データ選定部230は、全ての組み合わせを選択済みであると判別すると(ステップS207:YES)、評価値が最小の組み合わせを特定する(ステップS208)。   When completing the process of step S206, the learning data selection unit 230 determines whether or not all combinations have been selected (step S207). If the learning data selection unit 230 determines that not all combinations have been selected (step S207: NO), the process returns to step S204. On the other hand, when the learning data selection unit 230 determines that all combinations have been selected (step S207: YES), the learning data selection unit 230 specifies the combination having the smallest evaluation value (step S208).

学習データ選定部230は、ステップS208の処理を完了すると、特定した組み合わせに基づく選定情報を空調制御装置100に送信する(ステップS209)。例えば、学習データ選定部230は、既存の選定状態と異なる選定状態に設定される運転データについて、データIDと変更後の選定状態に対応する識別子とを示す選定情報を生成し、送信する。   When the learning data selection unit 230 completes the process of step S208, the learning data selection unit 230 transmits selection information based on the identified combination to the air conditioning control device 100 (step S209). For example, the learning data selection unit 230 generates and transmits selection information indicating a data ID and an identifier corresponding to the changed selection state for operation data set in a selection state different from the existing selection state.

例えば、学習データ群に含まれる運転データのうち、既存の選定状態が有効以外である運転データのデータIDは、有効を付与するための第1の識別子と対応付けられる。また、学習データ群に含まれない運転データのうち、既存の選定状態が有効である運転データのデータIDは、予備を付与するための第3の識別子と対応付けられる。また、学習データ群に含まれない運転データのうち、既存の選定状態が予備である運転データのデータIDは、無効を付与するための第2の識別子と対応付けられる。学習データ選定部230は、ステップS209の処理を完了すると、ステップS201に処理を戻す。   For example, among the driving data included in the learning data group, the data ID of the driving data whose existing selection state is other than valid is associated with the first identifier for giving validity. In addition, among the operation data not included in the learning data group, the data ID of the operation data in which the existing selection state is valid is associated with the third identifier for assigning a reserve. In addition, among the operation data not included in the learning data group, the data ID of the operation data whose existing selection state is backup is associated with the second identifier for giving invalidity. After completing the process of step S209, the learning data selection unit 230 returns the process to step S201.

以上説明したように、本実施形態では、空調制御装置100は、計算資源が豊富なサーバ200により選定された学習データ群を用いて、制御モデルを生成する。このため、空調制御装置100に豊富な計算資源を設けずに、空調制御装置100が高精度の制御モデルを生成することが可能となる。特に、制御対象が空調機300である場合、運転データの量が多い。このため、例えば、制御対象が照明装置である場合に比べ、学習データを絞る必要性が高く、得られる効果も大きい。   As described above, in the present embodiment, the air conditioning control device 100 generates a control model using the learning data group selected by the server 200 rich in computing resources. For this reason, the air conditioning control device 100 can generate a highly accurate control model without providing abundant calculation resources in the air conditioning control device 100. In particular, when the control target is the air conditioner 300, the amount of operation data is large. For this reason, compared with the case where a control object is an illuminating device, for example, the necessity to narrow down learning data is high and the effect acquired is also large.

また、本実施形態では、制御モデルが更新された場合、更新報知情報が表示される。このため、ユーザは、制御の変化点に気づくことができ、動作確認を速やかに実行することができる。特に、運転データの蓄積が進み、制御内容が安定しているときに、例えば、建物内の人員配置変更のように運転データの特性に影響する事象を的確に捉えることにより、制御が切り替わっていること、並びに、制御内容が適切であることを確認することができる。   In the present embodiment, when the control model is updated, update notification information is displayed. For this reason, the user can notice the change point of the control and can execute the operation check promptly. In particular, when the accumulation of operation data has progressed and the control content is stable, control has been switched by accurately capturing events that affect the characteristics of operation data, such as changes in personnel assignments within a building, for example. And that the control content is appropriate.

また、本実施形態では、直ちに学習に用いないが将来的に学習に用いられる可能性が高い運転データが、予備データとして保持される。このため、将来的に利用できそうな運転データを有効に学習に利用することができる。一方、将来的にも学習に用いられる可能性が低い運転データが、無効データに設定される。このため、無駄な運転データの記憶が抑制されて、メモリ使用量を減らすことが可能となる。   Further, in the present embodiment, operation data that is not immediately used for learning but is likely to be used for learning in the future is retained as preliminary data. For this reason, driving data that can be used in the future can be effectively used for learning. On the other hand, operation data that is unlikely to be used for learning in the future is set as invalid data. For this reason, useless storage of storage data is suppressed, and the amount of memory used can be reduced.

(実施形態2)
実施形態2では、空調制御装置100とサーバ200との通信が何らかの原因により途絶した場合においても適切な空調制御を維持することが可能な空調制御システム1000について説明する。図3と図8との比較から分かるように、実施形態2に係る空調制御システム1000と実施形態2に係る空調制御システム1000とでは、主に、学習データ管理部140の処理と表示部170の処理とが異なる。ここで、蓄積状況表示手段と復旧状況表示手段とは、例えば、表示部170に対応する。
(Embodiment 2)
In the second embodiment, an air conditioning control system 1000 capable of maintaining appropriate air conditioning control even when communication between the air conditioning control device 100 and the server 200 is interrupted for some reason will be described. As can be seen from a comparison between FIG. 3 and FIG. 8, the air conditioning control system 1000 according to the second embodiment and the air conditioning control system 1000 according to the second embodiment mainly process the learning data management unit 140 and the display unit 170. The process is different. Here, the storage status display unit and the recovery status display unit correspond to the display unit 170, for example.

まず、運転データ記憶部142には、新規データと予備データと学習データとに加え、退避データが記憶される。この退避データは、空調制御装置100とサーバ200との通信が途絶されている間に、空調通信部110により受信され、運転データ記憶部142に記憶される運転データである。つまり、運転データ追加部141は、空調制御装置100とサーバ200との通信途絶中に取得された運転データを、退避データとして記憶する。そして、図9に示すように、退避データに設定される運転データには、選定状態として、通信途絶中に退避されたことを示す識別子が付与される。   First, the operation data storage unit 142 stores saved data in addition to new data, preliminary data, and learning data. The saved data is operation data received by the air conditioning communication unit 110 and stored in the operation data storage unit 142 while communication between the air conditioning control device 100 and the server 200 is interrupted. That is, the operation data adding unit 141 stores the operation data acquired during the communication interruption between the air conditioning control device 100 and the server 200 as saved data. As shown in FIG. 9, the operation data set in the evacuation data is given an identifier indicating that the operation data was evacuated as a selected state.

また、図10に示すように、表示部170により表示される画面400には、枠410により指定される第1領域と枠420により指定される第2領域とに加え、枠430により指定される第3領域とが含まれる。第3領域には、例えば、通信正常報知情報、蓄積状況報知情報、復旧状況報知情報のいずれかが表示される。   As shown in FIG. 10, the screen 400 displayed by the display unit 170 is designated by a frame 430 in addition to the first area designated by the frame 410 and the second area designated by the frame 420. A third region. In the third area, for example, any one of normal communication notification information, accumulation status notification information, and recovery status notification information is displayed.

通信正常報知情報は、空調制御装置100とサーバ200との通信が正常であることを報知する情報である。蓄積状況報知情報は、空調制御装置100とサーバ200との通信が途絶している間に、退避データがどの程度蓄積されているのかを報知する情報である。復旧状況報知情報は、空調制御装置100とサーバ200との通信の途絶が解消した場合に、どの程度、制御モデルの更新に関する復旧処理が進んでいるのか報知する情報である。通信正常報知情報は、例えば、枠431により指定される領域に表示された情報である。蓄積状況報知情報は、例えば、枠432により指定される領域に表示された情報である。復旧状況報知情報は、例えば、枠433により指定される領域に表示された情報である。   The communication normal notification information is information for notifying that the communication between the air conditioning control device 100 and the server 200 is normal. The accumulation status notification information is information for notifying how much evacuation data is accumulated while communication between the air conditioning control device 100 and the server 200 is interrupted. The recovery status notification information is information that notifies the extent to which the recovery processing related to the update of the control model is in progress when the communication interruption between the air conditioning control device 100 and the server 200 is resolved. The normal communication notification information is, for example, information displayed in an area designated by a frame 431. The accumulation status notification information is, for example, information displayed in the area specified by the frame 432. The recovery status notification information is, for example, information displayed in the area specified by the frame 433.

識別子付与部143は、サーバ通信部130とサーバ200との通信が途絶している間に空調通信部110により受信された運転データに、第4の識別子を付与する。第4の識別子は、例えば、退避データであることを示す識別子である。モデル生成部150は、サーバ通信部130とサーバ200との通信が途絶している間に空調通信部110により運転データが受信された場合、運転データ群に含まれる運転データのうち、第1の識別子が付与された運転データと第4の識別子が付与された運転データとを含む学習データ群を用いた機械学習により、制御モデルを生成する。つまり、モデル生成部150は、通信途絶中は、有効データのみならず退避データも含めて制御モデルを生成する。   The identifier assigning unit 143 assigns a fourth identifier to the operation data received by the air conditioning communication unit 110 while the communication between the server communication unit 130 and the server 200 is interrupted. The fourth identifier is an identifier indicating, for example, saved data. When the operation data is received by the air conditioning communication unit 110 while the communication between the server communication unit 130 and the server 200 is interrupted, the model generation unit 150 includes the first of the operation data included in the operation data group. A control model is generated by machine learning using a learning data group including operation data to which an identifier is assigned and operation data to which a fourth identifier is assigned. That is, the model generation unit 150 generates a control model including not only valid data but also saved data during communication interruption.

表示部170は、サーバ通信部130とサーバ200との通信が途絶している間、蓄積状況を報知する情報である蓄積状況報知情報を表示する。この蓄積状況は、運転データ記憶部142に蓄積可能な第4の識別子が付与された運転データの個数の上限値と、運転データ記憶部142に蓄積された第4の識別子が付与された運転データの個数と、に基づく蓄積状況である。例えば、蓄積可能な退避データの個数の上限値に対する、蓄積された退避データの個数の割合や、蓄積された退避データの個数が上記上限値に達するまでの予測時間により、蓄積状況が報知される。   The display unit 170 displays accumulation state notification information that is information for notifying the accumulation state while communication between the server communication unit 130 and the server 200 is interrupted. The accumulation status includes the upper limit value of the number of operation data to which the fourth identifier that can be accumulated in the operation data storage unit 142 and the operation data to which the fourth identifier accumulated in the operation data storage unit 142 is assigned. And the accumulation status based on the number of For example, the storage status is notified based on the ratio of the number of stored save data to the upper limit of the number of save data that can be stored and the estimated time until the number of stored save data reaches the upper limit. .

また、サーバ通信部130とサーバ200との通信が復旧した場合、第1の処理と、第2の処理と、第3の処理とを、第4の識別子が付与された運転データがなくなるまで繰り返して実行される。第1の処理は、サーバ通信部130が、運転データ群のうち第4の識別子が付与された運転データをサーバ200に送信して選定情報をサーバ200から受信する処理である。第2の処理は、識別子付与部143が、運転データ群に含まれる運転データのそれぞれに選定情報により示される識別子を付与する処理である。第3の処理は、モデル生成部150が、選定情報により示される学習データ群を用いた機械学習により制御モデルを生成する処理である。   Further, when communication between the server communication unit 130 and the server 200 is restored, the first process, the second process, and the third process are repeated until there is no operation data to which the fourth identifier is assigned. Executed. The first process is a process in which the server communication unit 130 transmits the operation data to which the fourth identifier is assigned in the operation data group to the server 200 and receives selection information from the server 200. The second process is a process in which the identifier assigning unit 143 assigns an identifier indicated by the selection information to each of the operation data included in the operation data group. The third process is a process in which the model generation unit 150 generates a control model by machine learning using a learning data group indicated by selection information.

また、表示部170は、サーバ通信部130とサーバ200との通信が復旧してから第4の識別子が付与された運転データがなくなるまでの間、復旧状況を報知する情報である復旧状況報知情報を表示する。復旧状況は、例えば、サーバ通信部130とサーバ200との通信が途絶している間に第4の識別子が付与された運転データの個数と、現時点において第4の識別子が付与されている運転データの個数と、に基づく復旧状況である。例えば、退避データとして設定された運転データのうち、退避データ以外の運転データとして設定された運転データの割合や、退避データとして設定された運転データの全てが退避データ以外の運転データとして設定されるまでの予測時間が、復旧状況として報知される。   In addition, the display unit 170 is recovery status notification information that is a notification of the recovery status from when the communication between the server communication unit 130 and the server 200 is recovered until the operation data to which the fourth identifier is assigned disappears. Is displayed. The restoration status includes, for example, the number of operation data to which the fourth identifier is assigned while communication between the server communication unit 130 and the server 200 is interrupted, and the operation data to which the fourth identifier is currently assigned. And the recovery status based on the number of For example, of the operation data set as evacuation data, the ratio of operation data set as operation data other than evacuation data, or all of the operation data set as evacuation data is set as operation data other than evacuation data The predicted time until is notified as the recovery status.

表示データ出力部145は、表示部170が表示する情報を表示部170に供給する。例えば、表示データ出力部145は、通信正常報知情報を表示すべきと判別した場合、通信正常報知情報を表示部170に供給する。また、表示データ出力部145は、蓄積状況報知情報を表示すべきと判別した場合、蓄積状況報知情報を表示部170に供給する。また、表示データ出力部145は、復旧状況報知情報を表示すべきと判別した場合、復旧状況報知情報を表示部170に供給する。   The display data output unit 145 supplies information displayed on the display unit 170 to the display unit 170. For example, if the display data output unit 145 determines that the communication normal notification information should be displayed, the display data output unit 145 supplies the communication normal notification information to the display unit 170. When the display data output unit 145 determines that the storage state notification information should be displayed, the display data output unit 145 supplies the storage state notification information to the display unit 170. When the display data output unit 145 determines that the recovery status notification information should be displayed, the display data output unit 145 supplies the recovery status notification information to the display unit 170.

次に、図11に示すフローチャートを参照して、空調制御装置100が実行する空調制御処理について説明する。空調制御処理は、空調制御装置100の電源が投入されると開始される。   Next, the air conditioning control process executed by the air conditioning control device 100 will be described with reference to the flowchart shown in FIG. The air conditioning control process is started when the power of the air conditioning control device 100 is turned on.

まず、空調通信部110は、空調機300から運転データを収集する(ステップS301)。空調通信部110がステップS301の処理を完了すると、学習データ管理部140は、ユーザ操作があったか否かを判別する(ステップS302)。学習データ管理部140は、ユーザ操作があったと判別すると(ステップS302:YES)、サーバ200と通信可能であるか否か判別する(ステップS303)。学習データ管理部140は、サーバ200と通信可能でないと判別すると(ステップS303:NO)、運転データを退避データとして記憶する(ステップS304)。学習データ管理部140がステップS304の処理を完了すると、モデル生成部150は、退避データ込みで制御モデルを生成する(ステップS305)。つまり、モデル生成部150は、有効データと退避データとを含む運転データ群を学習データ群として、制御モデルを生成する。   First, the air conditioning communication unit 110 collects operation data from the air conditioner 300 (step S301). When the air conditioning communication unit 110 completes the process of step S301, the learning data management unit 140 determines whether there is a user operation (step S302). When the learning data management unit 140 determines that there is a user operation (step S302: YES), the learning data management unit 140 determines whether communication with the server 200 is possible (step S303). When learning data management unit 140 determines that communication with server 200 is not possible (step S303: NO), it stores the operation data as saved data (step S304). When the learning data management unit 140 completes the process of step S304, the model generation unit 150 generates a control model including saved data (step S305). That is, the model generation unit 150 generates a control model using a driving data group including valid data and saved data as a learning data group.

一方、学習データ管理部140は、サーバ200と通信可能であると判別すると(ステップS303:YES)、運転データを新規データとして記憶する(ステップS306)。学習データ管理部140がステップS306の処理を完了すると、運転データ転送部120は、退避データ又は新規データとして記憶された運転データにデータIDを付与し、サーバ200に送信する(ステップS307)。なお、退避データ又は新規データである運転データが複数記憶されている場合、例えば、最も早く記憶された運転データが送信される。運転データ転送部120がステップS307の処理を完了した後、サーバ通信部130は、選定情報をサーバ200から受信する(ステップS308)。サーバ通信部130がステップS308の処理を完了すると、学習データ管理部140は、選定情報に基づいて、運転データに付与された識別子を更新する(ステップS309)。   On the other hand, if the learning data management unit 140 determines that communication with the server 200 is possible (step S303: YES), the learning data management unit 140 stores the operation data as new data (step S306). When the learning data management unit 140 completes the process of step S306, the operation data transfer unit 120 assigns a data ID to the operation data stored as saved data or new data, and transmits it to the server 200 (step S307). Note that when a plurality of operation data that is saved data or new data is stored, for example, the operation data stored earliest is transmitted. After the operation data transfer unit 120 completes the process of step S307, the server communication unit 130 receives selection information from the server 200 (step S308). When the server communication unit 130 completes the process of step S308, the learning data management unit 140 updates the identifier given to the driving data based on the selection information (step S309).

学習データ管理部140は、ステップS309の処理を完了すると、退避データ又は新規データがあるか否かを判別する(ステップS310)。学習データ管理部140は、退避データ又は新規データがあると判別すると(ステップS310:YES)、ステップS307に処理を戻す。一方、学習データ管理部140が退避データ又は新規データがないと判別すると(ステップS310:NO)、モデル生成部150は、制御モデルを生成する(ステップS311)。   After completing the process of step S309, the learning data management unit 140 determines whether there is saved data or new data (step S310). If the learning data management unit 140 determines that there is saved data or new data (step S310: YES), it returns the process to step S307. On the other hand, when the learning data management unit 140 determines that there is no saved data or new data (step S310: NO), the model generation unit 150 generates a control model (step S311).

モデル生成部150がステップS311の処理を完了した場合、空調制御部160は、ユーザ操作からの経過時間が閾値以上であるか否かを判別する(ステップS312)。空調制御部160は、ユーザ操作からの経過時間が閾値以上でないと判別すると(ステップS312:NO)、ステップS301に処理を戻す。一方、空調制御部160は、ユーザ操作からの経過時間が閾値以上であると判別すると(ステップS312:YES)、制御モデルから制御内容を算出する(ステップS313)。空調制御部160は、ステップS313の処理を完了すると、算出した制御内容で空調機を制御する(ステップS314)。空調制御部160は、ステップS314の処理を完了すると、ステップS301に処理を戻す。   When the model generation unit 150 completes the process of step S311, the air conditioning control unit 160 determines whether or not the elapsed time from the user operation is equal to or greater than a threshold (step S312). If it is determined that the elapsed time from the user operation is not equal to or greater than the threshold (step S312: NO), the air conditioning control unit 160 returns the process to step S301. On the other hand, when it is determined that the elapsed time from the user operation is equal to or greater than the threshold (step S312: YES), the air conditioning control unit 160 calculates the control content from the control model (step S313). After completing the process of step S313, the air conditioning control unit 160 controls the air conditioner with the calculated control content (step S314). When the air conditioning control unit 160 completes the process of step S314, the process returns to step S301.

次に、図12に示すフローチャートを参照して、空調制御装置100が実行する表示処理について説明する。表示処理は、空調制御装置100の電源が投入されている間、空調制御処理と並行して実行される。   Next, display processing executed by the air conditioning control device 100 will be described with reference to the flowchart shown in FIG. The display process is executed in parallel with the air conditioning control process while the air conditioning control device 100 is powered on.

まず、学習データ管理部140は、制御モデルの生成直後であるか否かを判別する(ステップS401)。学習データ管理部140が制御モデルの生成直後であると判別すると(ステップS401:YES)、表示部170に更新報知情報を表示させる(ステップS402)。学習データ管理部140は、制御モデルの生成直後でないと判別した場合(ステップS401:NO)、又は、ステップS402の処理を完了した場合、サーバ200と通信可能であるか否かを判別する(ステップS403)。   First, the learning data management unit 140 determines whether or not it is immediately after generation of a control model (step S401). When the learning data management unit 140 determines that it is immediately after the generation of the control model (step S401: YES), the update notification information is displayed on the display unit 170 (step S402). When it is determined that the learning data management unit 140 is not immediately after generation of the control model (step S401: NO), or when the process of step S402 is completed, the learning data management unit 140 determines whether or not communication with the server 200 is possible (step). S403).

学習データ管理部140は、サーバ200と通信可能でないと判別すると(ステップS403:NO)、退避データの蓄積率を算出する(ステップS404)。学習データ管理部140は、ステップS404の処理を完了すると、表示部170に蓄積状況報知情報を表示させる(ステップS405)。学習データ管理部140は、ステップS405の処理を完了した場合、ステップS401に処理を戻す。一方、学習データ管理部140は、サーバ200と通信可能であると判別すると(ステップS403:YES)、復旧中であるか否かを判別する(ステップS406)。   If the learning data management unit 140 determines that communication with the server 200 is not possible (step S403: NO), the learning data management unit 140 calculates an accumulation rate of saved data (step S404). When the learning data management unit 140 completes the process of step S404, the learning data management unit 140 displays the storage state notification information on the display unit 170 (step S405). When the learning data management unit 140 completes the process of step S405, the process returns to step S401. On the other hand, when the learning data management unit 140 determines that communication with the server 200 is possible (step S403: YES), the learning data management unit 140 determines whether recovery is in progress (step S406).

学習データ管理部140は、復旧中でないと判別すると(ステップS406:NO)、表示部170に通信正常報知情報を表示させる(ステップS407)。学習データ管理部140は、ステップS407の処理を完了すると、ステップS401に処理を戻す。一方、学習データ管理部140は、復旧中であると判別すると(ステップS406:YES)、退避データの復旧率を算出する(ステップS408)。学習データ管理部140は、ステップS408の処理を完了すると、表示部170に復旧状況報知情報を表示させる(ステップS409)。学習データ管理部140は、ステップS409の処理を完了すると、ステップS401に処理を戻す。   If it is determined that the learning data management unit 140 is not recovering (step S406: NO), the normal communication information is displayed on the display unit 170 (step S407). When the learning data management unit 140 completes the process of step S407, the process returns to step S401. On the other hand, when the learning data management unit 140 determines that recovery is in progress (step S406: YES), the learning data management unit 140 calculates a recovery rate of the saved data (step S408). When the learning data management unit 140 completes the process of step S408, the learning data management unit 140 displays the recovery status notification information on the display unit 170 (step S409). When the learning data management unit 140 completes the process of step S409, the process returns to step S401.

以上説明したように、本実施形態によれば、空調制御装置100とサーバ200との通信が途絶された場合にも、学習を進めることができ、適切な空調制御を継続することができる。また、本実施形態では、通信の途絶が解消した場合、蓄積されている退避データは、新規データと同様に扱われ、学習データの選定に用いられる。従って、通信の途絶が解消した後は、サーバ200により適切な学習データ群が選定され、空調制御装置100により高精度の制御モデルが生成されることが期待できる。また、本実施形態によれば、蓄積状況報知情報、復旧状況報知情報、通信正常報知情報などが表示されるため、ユーザに、各種の状況を知らせることができる。   As described above, according to the present embodiment, even when communication between the air conditioning control device 100 and the server 200 is interrupted, learning can be advanced and appropriate air conditioning control can be continued. In the present embodiment, when the communication interruption is resolved, the stored saved data is handled in the same manner as the new data and is used for selecting learning data. Therefore, after the communication interruption is resolved, it can be expected that an appropriate learning data group is selected by the server 200 and a highly accurate control model is generated by the air conditioning control device 100. Moreover, according to this embodiment, since accumulation status alert information, recovery status alert information, communication normal alert information, and the like are displayed, it is possible to inform the user of various situations.

蓄積状況報知情報を表示することにより、データを欠落することなく制御モデルを復旧することが可能な日程の目安をユーザに知らせることができる。また、復旧状況報知情報を表示することにより、正常運転に移行することが可能な日程の目安をユーザに知らせることができる。また、通信正常報知情報を表示することにより、正常に通信がされていることをユーザに知らせることができる。   By displaying the accumulation status notification information, it is possible to notify the user of a guideline for a schedule in which the control model can be restored without missing data. In addition, by displaying the recovery status notification information, it is possible to notify the user of a schedule that can be shifted to normal operation. Further, by displaying the communication normal notification information, it is possible to notify the user that communication is normally performed.

(変形例)
以上、本発明の実施形態を説明したが、本発明を実施するにあたっては、種々の形態による変形及び応用が可能である。本発明において、上記実施形態において説明した構成、機能、動作のどの部分を採用するのかは任意である。また、本発明において、上述した構成、機能、動作のほか、更なる構成、機能、動作が採用されてもよい。
(Modification)
As mentioned above, although embodiment of this invention was described, when implementing this invention, a deformation | transformation and application with a various form are possible. In the present invention, which part of the configuration, function, and operation described in the above embodiment is adopted is arbitrary. Further, in the present invention, in addition to the configuration, function, and operation described above, further configuration, function, and operation may be employed.

上記実施形態では、予備データは、学習データとして選定されなかった場合、直ちに、無効データに設定される例について説明した。本発明において、予備データの扱いは、この例に限定されない。例えば、予め定められた回数(例えば、10回)連続して、学習データとして選定されなかった場合、無効データに設定されてもよい。この場合、運転データには、例えば、選定されなかった回数が含まれることが好適である。また、上記実施形態では、運転データに予備データが含まれる例について説明した。本発明において、運転データに予備データが含まれなくてもよい。この場合、例えば、有効データと新規データとを含む運転データ群から、学習データ群が選定される。   In the above embodiment, the example in which the preliminary data is immediately set as invalid data when the preliminary data is not selected as the learning data has been described. In the present invention, the handling of the preliminary data is not limited to this example. For example, when it is not selected as learning data continuously for a predetermined number of times (for example, 10 times), it may be set as invalid data. In this case, it is preferable that the operation data includes, for example, the number of times of not being selected. In the above-described embodiment, an example in which preliminary data is included in the operation data has been described. In the present invention, the operation data may not include the preliminary data. In this case, for example, a learning data group is selected from an operation data group including valid data and new data.

上記実施形態では、学習データ群の候補が、運転データ記憶部142に記憶可能な運転データの個数の上限値(例えば、100個)以下の任意の個数の運転データの組み合わせである例について説明した。本発明において、例えば、学習データ群の候補が、上記上限値以下の予め定められた個数(例えば、80個)の運転データの組み合わせであってもよい。かかる構成では、学習データ群の候補の個数を抑制することができ、学習データ群の選定に要する計算機能力を抑えることができる。   In the above-described embodiment, an example in which the candidate for the learning data group is a combination of any number of pieces of operation data equal to or less than the upper limit (for example, 100) of the number of pieces of operation data that can be stored in the operation data storage unit 142 has been described. . In the present invention, for example, the learning data group candidate may be a combination of a predetermined number (for example, 80) of driving data equal to or less than the upper limit value. In such a configuration, the number of learning data group candidates can be suppressed, and the calculation function required for selecting the learning data group can be suppressed.

上記実施形態では、サーバ200が、学習データ群の候補を用いて作成した制御モデルの評価値に基づいて、学習データ群を選択する例について説明した。サーバ200は、例えば、クラスタリングにより学習データ群を選択してもよい。この場合、例えば、運転データ蓄積部220に蓄積された運転データ群を、クラス内分散に対するクラス外分散の割合が最大になるようにクラスタリングし、各クラスタの平均値を代表値とする。そして、運転データ記憶部142に記憶された運転データ群のうち、有効、予備、又は、新規が付与された運転データ群から、これらの代表値に最も近い運転データ群を抽出し、学習データ群として選択する。かかる構成によれば、学習データ群の選定に要する計算機能力を抑えることができ、安価なサーバ200を採用することが可能となる。   In the embodiment described above, the server 200 selects the learning data group based on the evaluation value of the control model created using the learning data group candidates. The server 200 may select a learning data group by clustering, for example. In this case, for example, the operation data group stored in the operation data storage unit 220 is clustered so that the ratio of the outside-class variance to the within-class variance is maximized, and the average value of each cluster is used as the representative value. Then, among the operation data groups stored in the operation data storage unit 142, the operation data group closest to these representative values is extracted from the operation data groups to which valid, reserve, or new is assigned, and the learning data group Choose as. According to such a configuration, it is possible to suppress the calculation function required for selecting the learning data group, and it is possible to employ an inexpensive server 200.

本発明に係る空調制御装置100又はサーバ200の動作を規定する動作プログラムを既存のパーソナルコンピュータや情報端末装置に適用することで、当該パーソナルコンピュータ等を本発明に係る空調制御装置100又はサーバ200として機能させることも可能である。また、このようなプログラムの配布方法は任意であり、例えば、CD−ROM(Compact Disk Read-Only Memory)、DVD(Digital Versatile Disk)、メモリカードなどのコンピュータ読み取り可能な記録媒体に格納して配布してもよいし、インターネットなどの通信ネットワークを介して配布してもよい。   By applying an operation program that defines the operation of the air conditioning control device 100 or the server 200 according to the present invention to an existing personal computer or information terminal device, the personal computer or the like is used as the air conditioning control device 100 or the server 200 according to the present invention. It is also possible to function. Further, such a program distribution method is arbitrary. For example, the program is stored and distributed in a computer-readable recording medium such as a CD-ROM (Compact Disk Read-Only Memory), a DVD (Digital Versatile Disk), or a memory card. Alternatively, it may be distributed via a communication network such as the Internet.

本発明は、本発明の広義の精神と範囲を逸脱することなく、様々な実施形態及び変形が可能とされるものである。また、上述した実施形態は、本発明を説明するためのものであり、本発明の範囲を限定するものではない。つまり、本発明の範囲は、実施形態ではなく、特許請求の範囲によって示される。そして、特許請求の範囲内及びそれと同等の発明の意義の範囲内で施される様々な変形が、本発明の範囲内とみなされる。   Various embodiments and modifications can be made to the present invention without departing from the broad spirit and scope of the present invention. Further, the above-described embodiment is for explaining the present invention, and does not limit the scope of the present invention. That is, the scope of the present invention is shown not by the embodiments but by the claims. Various modifications within the scope of the claims and within the scope of the equivalent invention are considered to be within the scope of the present invention.

本発明は、空調制御システムに適用可能である。   The present invention is applicable to an air conditioning control system.

11,21,31 プロセッサ、12 フラッシュメモリ、13,34 ユーザインターフェース、14 第1通信インターフェース、15 第2通信インターフェース、22 ハードディスク、23,33 通信インターフェース、32 機器負荷、100 空調制御装置、110 空調通信部、120 運転データ転送部、130 サーバ通信部、140 学習データ管理部、141 運転データ追加部、142 運転データ記憶部、143 識別子付与部、144 学習データ出力部、145 表示データ出力部、150 モデル生成部、160 空調制御部、170 表示部、200 サーバ、210,310 通信部、220 運転データ蓄積部、230 学習データ選定部、300 空調機、320 機器制御部、330 被制御部、340 操作受付部、400 画面、410,420,430,431,432,433 枠、500 空調ネットワーク、600 広域ネットワーク、1000 空調制御システム 11, 21, 31 Processor, 12 Flash memory, 13, 34 User interface, 14 First communication interface, 15 Second communication interface, 22 Hard disk, 23, 33 Communication interface, 32 Equipment load, 100 Air conditioning control device, 110 Air conditioning communication Unit, 120 operation data transfer unit, 130 server communication unit, 140 learning data management unit, 141 operation data addition unit, 142 operation data storage unit, 143 identifier assignment unit, 144 learning data output unit, 145 display data output unit, 150 model Generation unit, 160 Air conditioning control unit, 170 Display unit, 200 Server, 210, 310 Communication unit, 220 Operation data storage unit, 230 Learning data selection unit, 300 Air conditioner, 320 Device control unit, 330 Controlled unit, 340 Appendix, 400 screen, 410, 420, 430, 431, 432, 433 frame, 500 air conditioning network, 600 wide area network, 1000 air conditioning control system

Claims (11)

空調機から運転データを受信する空調通信手段と、
前記空調通信手段により受信された前記運転データを記憶して蓄積する運転データ記憶手段と、
前記空調通信手段により受信された前記運転データをサーバに送信し、前記運転データ記憶手段に蓄積された運転データ群から選定された学習データ群を示す情報である選定情報を、前記サーバから受信するサーバ通信手段と、
前記サーバ通信手段により前記選定情報が受信された場合、前記選定情報により示される前記学習データ群を用いた機械学習により、制御モデルを生成するモデル生成手段と、
前記制御モデルに基づく制御内容で、前記空調通信手段を介して前記空調機を制御する空調制御手段と、を備える、
空調制御装置。
An air conditioning communication means for receiving operation data from the air conditioner;
Operation data storage means for storing and storing the operation data received by the air conditioning communication means;
The operation data received by the air-conditioning communication means is transmitted to the server, and selection information which is information indicating a learning data group selected from the operation data group stored in the operation data storage means is received from the server. Server communication means;
When the selection information is received by the server communication means, model generation means for generating a control model by machine learning using the learning data group indicated by the selection information;
Air conditioning control means for controlling the air conditioner via the air conditioning communication means with control content based on the control model,
Air conditioning control device.
前記選定情報は、前記運転データ群に含まれる運転データのそれぞれに付与される、第1の識別子と第2の識別子とのうちのいずれかの識別子を示す情報であり、
前記サーバ通信手段により前記選定情報が受信された場合、前記運転データ群に含まれる運転データのそれぞれに、前記選定情報により示される識別子を付与する識別子付与手段を更に備え、
前記学習データ群は、前記運転データ群に含まれる運転データのうち前記第1の識別子が付与された運転データにより構成され、
前記空調通信手段により前記運転データが受信された場合、前記空調通信手段により受信された前記運転データを、前記運転データ群に含まれる運転データのうち前記第2の識別子が付与された運転データに代えて、前記運転データ記憶手段に記憶させる運転データ追加手段を更に備える、
請求項1に記載の空調制御装置。
The selection information is information indicating one of the first identifier and the second identifier, which is given to each of the operation data included in the operation data group,
When the selection information is received by the server communication means, further comprising identifier giving means for giving an identifier indicated by the selection information to each of the operation data included in the operation data group,
The learning data group is composed of driving data to which the first identifier is assigned among driving data included in the driving data group,
When the operation data is received by the air-conditioning communication means, the operation data received by the air-conditioning communication means is changed to operation data to which the second identifier is assigned among the operation data included in the operation data group. Instead, it further comprises operation data adding means for storing in the operation data storage means.
The air conditioning control device according to claim 1.
前記選定情報は、前記運転データ群に含まれる運転データのそれぞれに付与される、前記第1の識別子と前記第2の識別子と第3の識別子とのうちのいずれかの識別子を示す情報であり、
前記選定情報は、前記第1の識別子が付与されている運転データに付与される識別子として、前記第1の識別子と前記第3の識別子とのうちのいずれかの識別子を示し、前記第3の識別子が付与されている運転データに付与される識別子として、前記第1の識別子と前記第2の識別子とのうちのいずれかの識別子を示す情報である、
請求項2に記載の空調制御装置。
The selection information is information indicating any one of the first identifier, the second identifier, and the third identifier, which is given to each of the operation data included in the operation data group. ,
The selection information indicates any one of the first identifier and the third identifier as an identifier given to the operation data to which the first identifier is given, and the third identifier As an identifier given to the operation data to which an identifier is given, it is information indicating any one of the first identifier and the second identifier.
The air conditioning control device according to claim 2.
前記識別子付与手段は、前記サーバ通信手段と前記サーバとの通信が途絶している間に前記空調通信手段により受信された前記運転データに、第4の識別子を付与し、
前記モデル生成手段は、前記サーバ通信手段と前記サーバとの通信が途絶している間に前記空調通信手段により前記運転データが受信された場合、前記運転データ群に含まれる運転データのうち、前記第1の識別子が付与された運転データと前記第4の識別子が付与された運転データとを含む学習データ群を用いた機械学習により、前記制御モデルを生成する、
請求項2又は3に記載の空調制御装置。
The identifier assigning means assigns a fourth identifier to the operation data received by the air conditioning communication means while communication between the server communication means and the server is interrupted,
When the operation data is received by the air conditioning communication unit while communication between the server communication unit and the server is interrupted, the model generation unit includes the operation data included in the operation data group. Generating the control model by machine learning using a learning data group including the operation data to which the first identifier is assigned and the operation data to which the fourth identifier is assigned;
The air conditioning control device according to claim 2 or 3.
前記サーバ通信手段と前記サーバとの通信が途絶している間、前記運転データ記憶手段に蓄積可能な前記第4の識別子が付与された運転データの個数の上限値と、前記運転データ記憶手段に蓄積された前記第4の識別子が付与された運転データの個数と、に基づく蓄積状況を報知する情報である蓄積状況報知情報を表示する蓄積状況表示手段を更に備える、
請求項4に記載の空調制御装置。
While communication between the server communication unit and the server is interrupted, an upper limit value of the number of operation data to which the fourth identifier that can be stored in the operation data storage unit is assigned, and the operation data storage unit A storage status display means for displaying storage status notification information, which is information for notification of a storage status based on the number of operation data to which the accumulated fourth identifier is assigned,
The air conditioning control device according to claim 4.
前記サーバ通信手段と前記サーバとの通信が復旧した場合、前記サーバ通信手段が、前記運転データ群のうち前記第4の識別子が付与された運転データを前記サーバに送信して前記選定情報を前記サーバから受信する処理と、前記識別子付与手段が、前記運転データ群に含まれる運転データのそれぞれに前記選定情報により示される識別子を付与する処理と、前記モデル生成手段が、前記選定情報により示される前記学習データ群を用いた機械学習により前記制御モデルを生成する処理とが、前記第4の識別子が付与された運転データがなくなるまで繰り返して実行される、
請求項4又は5に記載の空調制御装置。
When the communication between the server communication unit and the server is restored, the server communication unit transmits the operation data to which the fourth identifier is assigned out of the operation data group to the server and transmits the selection information. Processing received from a server, processing for giving an identifier indicated by the selection information to each of driving data included in the driving data group, and processing for generating the model is indicated by the selection information. The process of generating the control model by machine learning using the learning data group is repeatedly executed until there is no operation data to which the fourth identifier is assigned.
The air conditioning control device according to claim 4 or 5.
前記サーバ通信手段と前記サーバとの通信が復旧してから前記第4の識別子が付与された運転データがなくなるまでの間、前記サーバ通信手段と前記サーバとの通信が途絶している間に前記第4の識別子が付与された運転データの個数と、現時点において前記第4の識別子が付与されている運転データの個数と、に基づく復旧状況を報知する情報である復旧状況報知情報を表示する復旧状況表示手段を更に備える、
請求項6に記載の空調制御装置。
While communication between the server communication means and the server is restored and until there is no operation data to which the fourth identifier is given, the communication between the server communication means and the server is interrupted. Recovery for displaying recovery status notification information, which is information for reporting the recovery status based on the number of operation data to which the fourth identifier is assigned and the number of operation data to which the fourth identifier is currently assigned. Further comprising a status display means;
The air conditioning control device according to claim 6.
前記モデル生成手段により前記制御モデルが生成された場合、前記制御モデルが更新されたことを報知する情報である更新報知情報を表示する更新表示手段を更に備える、
請求項1から7のいずれか1項に記載の空調制御装置。
In the case where the control model is generated by the model generation means, the apparatus further comprises update display means for displaying update notification information which is information for notification that the control model has been updated.
The air conditioning control device according to any one of claims 1 to 7.
空調制御装置とサーバとを備える空調制御システムであって、
前記空調制御装置は、
空調機から運転データを受信する空調通信手段と、
前記空調通信手段により受信された前記運転データを記憶して蓄積する運転データ記憶手段と、
前記空調通信手段により受信された前記運転データをサーバに送信し、前記運転データ記憶手段に蓄積された運転データ群から選定された学習データ群を示す情報である選定情報を、前記サーバから受信するサーバ通信手段と、
前記サーバ通信手段により前記選定情報が受信された場合、前記選定情報により示される前記学習データ群を用いた機械学習により、制御モデルを生成するモデル生成手段と、
前記制御モデルに基づく制御内容で、前記空調通信手段を介して前記空調機を制御する空調制御手段と、を備え、
前記サーバは、
前記サーバ通信手段により送信された前記運転データを受信する通信手段と、
前記通信手段により受信された前記運転データを記憶して蓄積する運転データ蓄積手段と、
前記通信手段により前記運転データが受信された場合、前記運転データ蓄積手段に蓄積された運転データ群に基づいて、前記運転データ記憶手段に蓄積された前記運転データ群から、前記学習データ群を選定する学習データ選定手段と、を備え、
前記通信手段は、前記学習データ選定手段により選定された前記学習データ群を示す情報である前記選定情報を、前記空調制御装置に送信する、
空調制御システム。
An air conditioning control system comprising an air conditioning control device and a server,
The air conditioning control device
An air conditioning communication means for receiving operation data from the air conditioner;
Operation data storage means for storing and storing the operation data received by the air conditioning communication means;
The operation data received by the air-conditioning communication means is transmitted to the server, and selection information which is information indicating a learning data group selected from the operation data group stored in the operation data storage means is received from the server. Server communication means;
When the selection information is received by the server communication means, model generation means for generating a control model by machine learning using the learning data group indicated by the selection information;
Air conditioning control means for controlling the air conditioner via the air conditioning communication means with control content based on the control model,
The server
Communication means for receiving the operation data transmitted by the server communication means;
Operation data storage means for storing and storing the operation data received by the communication means;
When the operation data is received by the communication unit, the learning data group is selected from the operation data group stored in the operation data storage unit based on the operation data group stored in the operation data storage unit Learning data selection means to perform,
The communication means transmits the selection information, which is information indicating the learning data group selected by the learning data selection means, to the air conditioning control device.
Air conditioning control system.
空調制御装置が、
空調機から運転データを受信し、
前記運転データを蓄積し、
前記受信した運転データをサーバに送信し、前記蓄積した運転データ群から選定された学習データ群を示す情報である選定情報を、前記サーバから受信し、
前記選定情報により示される前記学習データ群を用いた機械学習により、制御モデルを生成し、
前記制御モデルに基づく制御内容で、前記空調機を制御する、
空調制御方法。
Air conditioning controller
Receive operating data from the air conditioner,
Accumulate the operating data,
The received operation data is transmitted to a server, selection information that is information indicating a learning data group selected from the accumulated operation data group is received from the server,
A machine learning using the learning data group indicated by the selection information generates a control model,
Control the air conditioner with control content based on the control model,
Air conditioning control method.
コンピュータを、
空調機から運転データを受信する空調通信手段、
前記空調通信手段により受信された前記運転データを記憶して蓄積する運転データ記憶手段、
前記空調通信手段により受信された前記運転データをサーバに送信し、前記運転データ記憶手段に蓄積された運転データ群から選定された学習データ群を示す情報である選定情報を、前記サーバから受信するサーバ通信手段、
前記サーバ通信手段により前記選定情報が受信された場合、前記選定情報により示される前記学習データ群を用いた機械学習により、制御モデルを生成するモデル生成手段、
前記制御モデルに基づく制御内容で、前記空調通信手段を介して前記空調機を制御する空調制御手段、として機能させる、
プログラム。
Computer
Air conditioning communication means for receiving operation data from the air conditioner,
Operation data storage means for storing and storing the operation data received by the air conditioning communication means;
The operation data received by the air-conditioning communication means is transmitted to the server, and selection information which is information indicating a learning data group selected from the operation data group stored in the operation data storage means is received from the server. Server communication means,
Model generation means for generating a control model by machine learning using the learning data group indicated by the selection information when the selection information is received by the server communication means;
With the control content based on the control model, function as air conditioning control means for controlling the air conditioner via the air conditioning communication means,
program.
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