JP2020134051A

JP2020134051A - 空気調和機制御装置、空気調和機制御方法およびプログラム

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Publication number: JP2020134051A
Application number: JP2019029456A
Authority: JP
Inventors: 知晃行田; Tomoaki Gyoda
Original assignee: Mitsubishi Electric Corp
Current assignee: Mitsubishi Electric Corp
Priority date: 2019-02-21
Filing date: 2019-02-21
Publication date: 2020-08-31
Anticipated expiration: 2039-02-21
Also published as: JP7313158B2

Abstract

【課題】空気調和機の設定内容を決定するための予測モデルを適切に更新する。【解決手段】空気調和機制御装置は、事前推定モデル更新部３０と、設定内容決定部６０と、を備える。事前推定モデル更新部３０は、空気調和機の設定内容を変更しない期間が基準期間を超えた場合であって室内気候が定常状態に達しなかった場合に、事後推定モデルを適用して空気調和機の定常状態における室内気候を表す値を推定し、推定した室内気候を表す値に基づいて事前推定モデルを更新する。設定内容決定部６０は、事前推定モデルを適用して空気調和機の定常状態における室内気候を表す値を推定し、推定した室内気候を表す値に基づいて空気調和機の設定内容を決定する。【選択図】図１

Description

本発明は、空気調和機制御装置、空気調和機制御方法およびプログラムに関する。

空気調和機の運転実績に基づく機械学習によって予測モデルを構築し、構築した予測モデルを参照して空気調和機の設定内容を決定する技術が開発されている。例えば、特許文献１には、空気調和機の設定内容を示す制御パターンに対する快適レベルと消費電力削減量を運転実績から学習して空気調和機の設定内容を決定する設備管理装置が開示されている。

特開２０１７−１４３６５０号公報

特許文献１に開示されている技術では、設定内容に対する定常状態でのデータを推定するための予測モデルを更新するために、一定の設定内容に対して実際に定常状態に達したデータを機械学習のための実績データとして使用する。しかし、定常状態に達する前に設定内容が頻繁に変更されてしまうと、定常状態でのデータが測定できないために機械学習のための実績データが十分に得られず、予測モデルを適切に更新できないという問題がある。

本発明は、上記実情に鑑みてなされたものであり、空気調和機の設定内容を決定するための予測モデルを適切に更新することを目的とする。

上記目的を達成するため、本発明の空気調和機制御装置は、モデル記憶手段と、第１モデル更新手段と、設定内容決定手段と、を備える。モデル記憶手段は、空気調和機の設定内容に基づいて、該設定内容で空気調和機を運転した場合の空気調和機の定常状態における室内気候を表す値を推定するための第１モデルと、空気調和機の設定内容と、該設定内容での空気調和機の運転中における基準期間の室内気候の測定値と、に基づいて空気調和機の定常状態における室内気候を表す値を推定するための第２モデルと、を記憶する。第１モデル更新手段は、空気調和機の設定内容を変更しない期間が基準期間を超えた場合であって室内気候が定常状態に達しなかった場合に、第２モデルを適用して空気調和機の定常状態における室内気候を表す値を推定し、推定した室内気候を表す値に基づいて第１モデルを更新する。設定内容決定手段は、第１モデルを適用して空気調和機の定常状態における室内気候を表す値を推定し、推定した室内気候を表す値に基づいて空気調和機の設定内容を決定する。

本発明によれば、空気調和機の設定内容と、該設定内容での空気調和機の運転中における基準期間の室内気候の測定値と、に基づいて空気調和機の定常状態における室内気候を表す値を推定するための第２モデルを適用することによって、空気調和機の設定内容を決定するための予測モデルである第１モデルを適切に更新することができる。

本発明の実施の形態１に係る空気調和機制御装置の機能ブロック図本発明の実施の形態１に係る事前推定モデルの一例を表す図本発明の実施の形態１に係る事後推定モデルの一例を表す図本発明の実施の形態１に係る空気調和機制御装置のハードウェア構成の一例を表す図本発明の実施の形態１に係る設定内容決定処理のフローチャート本発明の実施の形態１に係る室温予測表示画面の一例を表す図本発明の実施の形態１に係るモデル更新状況表示画面の一例を表す図本発明の実施の形態２に係る空気調和機制御装置の機能ブロック図本発明の実施の形態２に係る事前推定モデルの一例を表す図本発明の実施の形態２に係る事後推定モデルの一例を表す図本発明の実施の形態２に係る設定内容決定処理のフローチャート本発明の実施の形態２に係る消費電力予測表示画面の一例を表す図本発明の実施の形態２に係るモデル更新状況表示画面の一例を表す図

（実施の形態１）
以下、本発明に係る空気調和機制御装置の実施の形態について、図面を参照して説明する。

本実施の形態に係る空気調和機制御装置１は、図１に示すように、予測モデルを記憶するモデル記憶部１０と、気候情報を取得する気候情報取得部２０と、事前推定モデルを更新する事前推定モデル更新部３０と、事後推定モデルを更新する事後推定モデル更新部４０と、居住者情報を取得する居住者情報取得部５０と、設定内容を決定する設定内容決定部６０と、室温推定情報を表示する室温推定情報表示部７０と、モデル更新情報表示部８０と、を備える。

モデル記憶部１０は、予測モデルを格納する。モデル記憶部１０は、事前推定モデル記憶部１１と、事後推定モデル記憶部１２と、を備える。事前推定モデル記憶部１１は、事前推定モデルを格納する。また、事後推定モデル記憶部１２は、事後推定モデルを格納する。モデル記憶部１０は、特許請求の範囲に記載されたモデル記憶手段の一例である。

事前推定モデルは、空気調和機の設定を変更する前に、外気温と、空気調和機の設定内容と、に基づいて空気調和機の定常状態の室温を推定するための予測モデルである。具体的には、図２に示すように、事前推定モデルＭａは、外気温と空気調和機の設定内容とによって定常状態の室温が得られる関連テーブルによって表される。空気調和機の設定内容は、設定温度と室外機の出力上限との組み合わせのパターンである。例えば、事前推定モデルＭａには、外気温として２５℃から３５℃までの１℃刻みの値が設定されている。図２に示す事前推定モデルＭａによれば、外気温が３３℃であり、設定温度２６℃、出力６０パーセントの設定内容で空気調和機を運転した場合、定常状態での室温は２８℃になると推定される。事前推定モデルＭａは、特許請求の範囲に記載された第１モデルの一例である。

事後推定モデルは、空気調和機の設定内容を変更した後であって定常状態に達する前に、外気温と、空気調和機の設定内容と、空気調和機の設定変更後の室温と、に基づいて空気調和機の定常状態の室温を推定するための予測モデルである。事後推定モデルＭｂは、具体的には、図３に示すように、空気調和機の設定内容と、外気温と、空気調和機の設定変更後５分間の室温と、を入力要素とし、定常状態の室温を出力要素とするニューラルネットワークによって表される。空気調和機の設定内容は、複数の要素を含んでいても良く、例えば、設定温度と室外機の出力上限の２つの要素を含む。また、空気調和機の設定変更後５分間の室温は、室温の推移を表すデータとして、例えば、設定変更時の室温と、設定変更１分後の室温と、設定変更３分後の室温と、設定変更５分後の室温と、の４つの要素を含む。事後推定モデルＭｂは、特許請求の範囲に記載された第２モデルの一例である。また、設定変更後の室温を取得する対象期間は、５分間とする例を示したが、特許請求の範囲に記載された基準期間の一例であり、適宜変更しても良い。

図１に戻り、気候情報取得部２０は、室内温度計３および室外温度計４から気候情報を取得する。具体的には、気候情報取得部２０は、室内温度計３から送信された室内温度を表す情報を受信する。室内温度計３は、空気調和機２の吸い込み口に設置され、定期的に、例えば１分ごとに、測定した温度を表す情報を空気調和機制御装置１に送信する。また、気候情報取得部２０は、室外温度計４から送信された外気温を表す情報を受信する。室外温度計４は、図示しない室外機の吸い込み口に設置され、定期的に、例えば１分ごとに、測定した温度を表す情報を空気調和機制御装置１に送信する。気候情報取得部２０は、特許請求の範囲に記載された室内気候情報取得手段の一例である。

事前推定モデル更新部３０は、事前推定モデル記憶部１１に格納された事前推定モデルＭａを更新する。具体的には、事前推定モデル更新部３０は、ある設定内容で空気調和機を運転して定常状態になった場合には、当該設定内容と設定時の外気温とに該当する室内温度を、測定された定常状態の室内温度で事前推定モデルＭａを更新する。また、定常状態にならなかった場合でも、設定変更後５分間の室内温度が取得できた場合には、事後推定モデルＭｂを参照して推定した室内温度で事前推定モデルＭａを更新する。事前推定モデル更新部３０は、特許請求の範囲に記載された第１モデル更新手段の一例である。

事後推定モデル更新部４０は、事後推定モデル記憶部１２に格納された事後推定モデルＭｂを更新する。具体的には、事後推定モデル更新部４０は、ある設定内容で空気調和機を運転して定常状態になった場合に、当該設定内容と設定時の外気温と設定変更後５分間の室内温度とに基づいて、事後推定モデルＭｂを更新する。例えば、事後推定モデル更新部４０は、測定された定常状態の室内温度と推定結果の室内温度との誤差を小さくするために、誤差逆伝播法によって事後推定モデルＭｂを更新する。事後推定モデル更新部４０は、特許請求の範囲に記載された第２モデル更新手段の一例である。

居住者情報取得部５０は、居住者情報を取得する。具体的には、居住者情報取得部５０は、端末５から居住者の気候の好みを表す情報を受信する。また、居住者情報取得部５０は、入退室管理装置６から居住者の在室状況を表す情報を受信する。端末５は、居住者の操作を受ける端末である。居住者は、気候の好みを表す情報として、例えば、「暑がり」、「寒がり」、「どちらでもない」のいずれかを選択して、端末５に入力する。そして、端末５は、入力された気候の好みを表す情報を空気調和機制御装置１に送信する。また、入退室管理装置６は、居住者の在室状況を管理する装置である。居住者は、空気調和機２による空気調和の対象となる室内に入退室する際に、入退室管理装置６を操作して在室状況を更新する。そして、入退室管理装置６は、更新された在室状況を表す情報を空気調和機制御装置１に送信する。

設定内容決定部６０は、空気調和機２の設定内容を決定する。具体的には、設定内容決定部６０は、気候情報取得部２０が取得した気候情報と、居住者情報取得部５０が取得した居住者情報と、に基づいて、事前推定モデル記憶部１１に格納された事前推定モデルＭａを参照して室温を推定することによって、空気調和機２の設定内容を決定する。そして、空気調和機制御装置１は、設定内容決定部６０が決定した設定内容を表す情報を空気調和機２に送信する。設定内容決定部６０は、特許請求の範囲に記載された設定内容決定手段の一例である。

室温推定情報表示部７０は、設定内容決定部６０が推定した室温を含む情報を室温予測表示画面に表示する。室温推定情報表示部７０は、特許請求の範囲に記載された推定値表示手段の一例である。

モデル更新情報表示部８０は、事前推定モデル更新部３０による事前推定モデルＭａの更新と、事後推定モデル更新部４０による事後推定モデルＭｂの更新とを含む情報をモデル更新状況表示画面に表示する。モデル更新情報表示部８０は、特許請求の範囲に記載された更新状況表示手段の一例である。

次に、空気調和機制御装置１のハードウェア構成について、図４を参照して説明する。空気調和機制御装置１は、各種の処理を実行するＣＰＵ（Central Processing Unit）１０１と、揮発性メモリであるＲＡＭ（Random Access Memory）１０２と、不揮発性メモリであるＲＯＭ（Read Only Memory）１０３と、各種情報を記憶するハードディスクドライブ１０４と、情報を表示して操作を受けるタッチパネル１０５と、情報を送受信するネットワークカード１０６と、を備える。

ＣＰＵ１０１は、ハードディスクドライブ１０４に記憶されているプログラムをＲＡＭ１０２に読み出して実行することにより、後述する各種処理を実行する。

ＲＡＭ１０２は、揮発性メモリであり、ＣＰＵ１０１の作業領域として用いられる。

ＲＯＭ１０３は、不揮発性メモリであり、空気調和機制御装置１の基本動作のためにＣＰＵ１０１が実行する制御プログラム、ＢＩＯＳ（Basic Input Output System）等を記憶する。

ＣＰＵ１０１、ＲＡＭ１０２およびＲＯＭ１０３は、協働して、前述の事前推定モデル更新部３０、事後推定モデル更新部４０および設定内容決定部６０として機能する。

ハードディスクドライブ１０４は、情報を記憶する媒体である。ハードディスクドライブ１０４には、前述の事前推定モデルＭａ、事後推定モデルＭｂ等の各種情報および各種処理をＣＰＵ１０１に実行させるためのプログラムが格納される。ハードディスクドライブ１０４は、前述のモデル記憶部１０として機能する。

タッチパネル１０５は、画面に表示する機能と画面上のポインタを操作するポインティングデバイスとしての機能を併せ持つ機器である。例えば、タッチパネル１０５は、ユーザの操作を受けて、室温予測表示画面とモデル更新状況表示画面とを切り替えて表示する。タッチパネル１０５は、前述の室温推定情報表示部７０およびモデル更新情報表示部８０として機能する。

ネットワークカード１０６は、外部機器と情報を通信する通信機器である。ネットワークカード１０６は、空気調和機２、室内温度計３、室外温度計４、端末５および入退室管理装置６と通信可能に接続されている。ネットワークカード１０６は、前述の気候情報取得部２０および居住者情報取得部５０として機能する。

次に、空気調和機制御装置１の動作について、図面を参照して説明する。

前提として、空気調和機制御装置１の設計者は、機械学習による学習済みモデルとして、事前推定モデルＭａおよび事後推定モデルＭｂを構築する。そして、設計者は、事前推定モデル記憶部１１に事前推定モデルＭａを格納し、事後推定モデル記憶部１２に事後推定モデルＭｂを格納しておく。また、空気調和機２のユーザは、あらかじめ端末５を操作して、気候の好みを表す情報を入力しておく。さらに、空気調和機２が設置された建物の管理者は、空気調和機制御装置１のタッチパネル１０５を操作して、標準室温をあらかじめ設定しておく。標準室温を表すデータは、空気調和機制御装置１のハードディスクドライブ１０４に格納される。

空気調和機制御装置１は、定期的に、例えば１分ごとに、空気調和機２の設定内容を決定する設定内容決定処理を実行する。また、空気調和機制御装置１の気候情報取得部２０は、定期的に、例えば１分ごとに、室内温度計３が測定した室内温度を表す情報と、室外温度計４が測定した外気温を表す情報と、を取得して、ハードディスクドライブ１０４に格納する。

空気調和機制御装置１が設定内容決定処理を開始すると、空気調和機制御装置１の居住者情報取得部５０は、居住者情報を取得する（ステップＳ１）。具体的には、居住者情報取得部５０は、居住者ごとの気候の好みを表す情報を端末５から受信する。気候の好みは、「暑がり」、「寒がり」、「どちらでもない」のいずれかから選択される。また、居住者情報取得部５０は、居住者の入退室の状況を表す情報を入退室管理装置６から受信する。すなわち、居住者情報は、居住者の入退室の状況と、居住者の気候の好みと、を含む情報である。

次に、設定内容決定部６０は、目標となる室温を算出する（ステップＳ２）。具体的には、設定内容決定部６０は、次の式によって目標となる室温を算出する。

（ａ）在室者が居ない場合
Ｔｏ＝Ｔｓ＋２（℃）
（ｂ）在室者が１人以上である場合
（ｂ−１）気候の好みが「暑がり」である人数が最も多い場合
Ｔｏ＝Ｔｓ−１（℃）
（ｂ−２）気候の好みが「寒がり」である人数が最も多い場合
Ｔｏ＝Ｔｓ＋１（℃）
（ｂ−３）上記以外の場合
Ｔｏ＝Ｔｓ
ここで、Ｔｏは目標となる室温、Ｔｓはあらかじめ設定された標準室温である。

次に、設定内容決定部６０は、事前推定モデルＭａを参照して空気調和機２の設定内容を決定する（ステップＳ３）。具体的には、設定内容決定部６０は、ハードディスクドライブ１０４に格納された外気温において、ステップＳ２で算出した目標となる室温Ｔｏとの差が０．５℃以内と推定される設定内容を取得する。そして、取得した設定内容が複数ある場合は、設定内容決定部６０は、出力上限の最も低い設定内容に決定する。また、室温Ｔｏとの差が０．５℃以内と推定される設定内容が無い場合は、室温Ｔｏに最も近い室温となると推定される設定内容に決定する。そして、設定内容決定部６０は、決定した設定内容をハードディスクドライブ１０４に格納するとともに、空気調和機２に送信する。このステップＳ３は、特許請求の範囲に記載された設定内容決定ステップの一例である。

次に、空気調和機制御装置１は、空気調和機２の設定内容が変更されたか否かを判定する（ステップＳ４）。具体的には、空気調和機制御装置１は、前回実行した設定内容決定処理において決定された設定内容をハードディスクドライブ１０４から取得して、取得した設定内容と、ステップＳ３で決定された設定内容とを比較する。そして、空気調和機制御装置１は、空気調和機２の設定内容が変更されていないと判定すると（ステップＳ４：Ｎｏ）、設定内容決定処理を終了する。

一方、空気調和機制御装置１は、空気調和機２の設定内容が変更されたと判定すると（ステップＳ４：Ｙｅｓ）、変更前の設定内容で定常状態となったか否かをさらに判定する（ステップＳ５）。具体的には、空気調和機制御装置１は、変更前の設定内容が１０分以上継続していた場合には、定常状態になったと判定する。

空気調和機制御装置１が、変更前の設定内容で定常状態となったと判定すると（ステップＳ５：Ｙｅｓ）、空気調和機制御装置１の事前推定モデル更新部３０は、直近の５分間の平均室温を算出する（ステップＳ６）。具体的には、事前推定モデル更新部３０は、気候情報取得部２０が取得してハードディスクドライブ１０４に格納した室温のうち、直近の５分間の室温を取得して、取得した室温の平均値を算出する。ただし、定常状態となってから５分間が経過していない場合には、事前推定モデル更新部３０は、定常状態となってから取得した室温から平均値を算出する。

次に、事前推定モデル更新部３０は、事前推定モデルＭａを更新する（ステップＳ７）。具体的には、事前推定モデル更新部３０は、ステップＳ６で算出された室温の平均値で、設定変更時の外気温と変更前の設定内容とに該当する定常状態の室温の値を更新する。

次に、事後推定モデル更新部４０は、変更前の設定内容で制御開始後５分間の室温を取得する（ステップＳ８）。具体的には、事後推定モデル更新部４０は、気候情報取得部２０が取得してハードディスクドライブ１０４に格納した室温のうち、変更前の設定内容で制御開始後５分間の室温を取得する。

次に、事後推定モデル更新部４０は、事後推定モデルＭｂを更新する（ステップＳ９）。具体的には、事後推定モデル更新部４０は、設定変更時の外気温、変更前の設定内容およびステップＳ８で取得した室温に基づいて、事後推定モデルＭｂを使用して定常状態の室温を推定する。そして、事後推定モデル更新部４０は、推定した室温と、ステップＳ６で算出された室温の平均値との誤差を入力として、誤差逆伝播法によって事後推定モデルＭｂを更新する。そして、空気調和機制御装置１は設定内容決定処理を終了する。

一方、空気調和機制御装置１は、ステップＳ５の処理において、変更前の設定内容で定常状態となっていないと判定すると（ステップＳ５：Ｎｏ）、変更前の設定内容で制御開始後５以上経過したか否かを判定する（ステップＳ１０）。そして、空気調和機制御装置１は、変更前の設定内容で制御開始後５以上経過していないと判定すると（ステップＳ１０：Ｎｏ）、設定内容決定処理を終了する。

空気調和機制御装置１は、変更前の設定内容で制御開始後５以上経過したと判定すると（ステップＳ１０：Ｙｅｓ）、事前推定モデル更新部３０は、変更前の設定内容で制御開始後５分間の室温を取得する（ステップＳ１１）。具体的には、事前推定モデル更新部３０は、気候情報取得部２０が取得してハードディスクドライブ１０４に格納した室温のうち、変更前の設定内容で制御開始後５分間の室温を取得する。

次に、事前推定モデル更新部３０は、事後推定モデルＭｂを参照して事前推定モデルＭａを更新する（ステップＳ１２）。具体的には、事前推定モデル更新部３０は、設定変更時の外気温、変更前の設定内容およびステップＳ１１で取得した室温に基づいて、事後推定モデルＭｂを使用して定常状態の室温を推定する。そして、事前推定モデル更新部３０は、推定した室温で、設定変更時の外気温と変更前の設定内容とに該当する定常状態の室温の値を更新する。そして、空気調和機制御装置１は設定内容決定処理を終了する。このステップＳ１２は、特許請求の範囲に記載された第１モデル更新ステップの一例である。

空気調和機２が設置された建物の管理者は、空気調和機制御装置１のタッチパネル１０５を操作して、室温予測表示画面の表示を要求する。空気調和機制御装置１の室温推定情報表示部７０は、室温予測表示画面の表示要求を受けると、ハードディスクドライブ１０４に格納された室温の推定結果を取得して、図６に示す室温予測表示画面を表示する。室温予測表示画面には、要求を受けた時点までに測定された室温がグラフ形式で表示される。また、最後に実行した設定内容決定処理のステップＳ３において推定した室温を予測室温として表示する。また、室温予測表示画面は、事前推定モデルＭａを更新した時刻と、その前後の設定内容とを含む。また、室温予測表示画面は、モデル更新状況表示画面に遷移するためのボタンを含む。

また、モデル更新情報表示部８０は、モデル更新状況表示画面の表示要求を受けると、ハードディスクドライブ１０４に格納された事前推定モデルＭａの更新履歴を取得して、図７に示すモデル更新状況表示画面を表示する。モデル更新状況表示画面は、設定内容を変更した日時、変更後の設定内容、運転結果、モデル更新を行ったか否か等の情報を含む。運転結果は、定常状態となったか否か、定常状態となった際の測定された室温、定常状態とならなかった場合における事後推定モデルＭｂを参照して推定された室温等を含む。

本実施の形態に係る空気調和機制御装置１によれば、設定変更後に定常状態にならない場合であっても、事後推定モデルＭｂを参照して事前推定モデルＭａを更新することができる。したがって、自動制御によって設定変更が頻繁に行われる場合でも、事前推定モデルＭａを適切に更新し、高い精度での室温の推定が可能となる。

また、事後推定モデルＭｂを適切に更新することによって、事前推定モデルＭａの更新処理を高い精度で行うことができる。

さらに、室温の推定結果およびモデル更新状況を画面に表示することによって、空気調和機２の精度が高まっていることがわかるため、空気調和機制御装置１を操作する建物の管理者の満足度を上げることができる。

（実施の形態２）
実施の形態１では、室温に基づいて設定内容を決定する例を示した。本実施の形態では、消費電力に基づいて設定内容を決定する例を示す。以下、本実施の形態については、実施の形態１と異なる部分を中心に説明する。

本実施の形態に係る空気調和機制御装置１は、図８に示すように、電力情報取得部２１と、消費電力推定情報表示部７１と、を備える。

事前推定モデル記憶部１１は、図９に示す事前推定モデルＭｃを格納する。事前推定モデルＭｃは、外気温と空気調和機の設定内容とによって定常状態の消費電力が得られる関連テーブルによって表される。例えば、図９に示す事前推定モデルＭｃによれば、外気温が３３℃であり、設定温度２６℃、出力６０パーセントの設定内容で空気調和機を運転した場合、定常状態での消費電力は１６ｋＷになると推定される。事前推定モデルＭｃは、特許請求の範囲に記載された第１モデルの一例である。

事後推定モデル記憶部１２は、図１０に示す事後推定モデルＭｄを格納する。事後推定モデルＭｄは、空気調和機の設定内容と、外気温と、空気調和機の設定変更後５分間の消費電力と、を入力要素とし、定常状態の消費電力を出力要素とするニューラルネットワークによって表される。空気調和機の設定内容は、設定温度と室外機の出力上限の２つの要素を含む。また、空気調和機の設定変更後５分間の消費電力は、設定変更時の消費電力と、設定変更１分後の消費電力と、設定変更３分後の消費電力と、設定変更５分後の消費電力と、の４つの要素を含む。事後推定モデルＭｄは、特許請求の範囲に記載された第２モデルの一例である。

電力情報取得部２１は、電力計７から電力情報を取得する。具体的には、電力情報取得部２１は、電力計７から送信され消費電力を表す情報を受信する。電力計７は、空気調和機２の図示しない室外機に設置され、定期的に、例えば１分ごとに、測定した室外機の消費電力を表す情報を空気調和機制御装置１に送信する。

設定内容決定部６０は、気候情報取得部２０が取得した気候情報と、居住者情報取得部５０が取得した居住者情報と、に基づいて、事前推定モデル記憶部１１に格納された事前推定モデルＭｃを参照して消費電力を推定することによって、空気調和機２の設定内容を決定する。

消費電力推定情報表示部７１は、設定内容決定部６０が推定した消費電力を含む情報を消費電力予測表示画面に表示する。

次に、本実施の形態に係る空気調和機制御装置１の動作について、図面を参照して説明する。

前提として、空気調和機制御装置１の設計者は、機械学習による学習済みモデルとして、事前推定モデルＭｃおよび事後推定モデルＭｄを構築する。そして、設計者は、事前推定モデル記憶部１１に事前推定モデルＭｃを格納し、事後推定モデル記憶部１２に事後推定モデルＭｄを格納しておく。また、空気調和機制御装置１の電力情報取得部２１は、定期的に、例えば１分ごとに、電力計７が測定した消費電力を表す情報を取得して、ハードディスクドライブ１０４に格納する。

図１１に示すように、設定内容決定処理のステップＳ２の処理に続いて、設定内容決定部６０は、事前推定モデルＭａおよび事前推定モデルＭｃを参照して空気調和機２の設定内容を決定する（ステップＳ２０）。具体的には、設定内容決定部６０は、事前推定モデルＭａを参照して、ハードディスクドライブ１０４に格納された外気温において、ステップＳ２で算出した目標となる室温Ｔｏとの差が０．５℃以内と推定される設定内容を取得する。そして、取得した設定内容が複数ある場合は、設定内容決定部６０は、事前推定モデルＭｃを参照して、推定される消費電力が最も低い設定内容に決定する。また、室温Ｔｏとの差が０．５℃以内と推定される設定内容が無い場合は、室温Ｔｏに最も近い室温となると推定される設定内容に決定する。このステップＳ２０は、特許請求の範囲に記載された設定内容決定ステップの一例である。

また、設定内容決定処理のステップＳ９の処理に続いて、事前推定モデル更新部３０は、直近の５分間の平均消費電力を算出する（ステップＳ２１）。具体的には、事前推定モデル更新部３０は、電力情報取得部２１が取得してハードディスクドライブ１０４に格納した消費電力のうち、直近の５分間の消費電力を取得して、取得した消費電力の平均値を算出する。ただし、定常状態となってから５分間が経過していない場合には、事前推定モデル更新部３０は、定常状態となってから取得した消費電力から平均値を算出する。

次に、事前推定モデル更新部３０は、事前推定モデルＭｃを更新する（ステップＳ２２）。具体的には、事前推定モデル更新部３０は、ステップＳ２１で算出された消費電力の平均値で、設定変更時の外気温と変更前の設定内容とに該当する定常状態の消費電力の値を更新する。

次に、事後推定モデル更新部４０は、変更前の設定内容で制御開始後５分間の消費電力を取得する（ステップＳ２３）。具体的には、事後推定モデル更新部４０は、電力情報取得部２１が取得してハードディスクドライブ１０４に格納した消費電力のうち、変更前の設定内容で制御開始後５分間の消費電力を取得する。

次に、事後推定モデル更新部４０は、事後推定モデルＭｄを更新する（ステップＳ２４）。具体的には、事後推定モデル更新部４０は、設定変更時の外気温、変更前の設定内容およびステップＳ２３で取得した消費電力に基づいて、事後推定モデルＭｄを使用して定常状態の消費電力を推定する。そして、事後推定モデル更新部４０は、推定した消費電力と、ステップＳ２１で算出された消費電力の平均値との誤差を入力として、誤差逆伝播法によって事後推定モデルＭｄを更新する。そして、空気調和機制御装置１は設定内容決定処理を終了する。

また、設定内容決定処理のステップＳ１２の処理に続いて、事前推定モデル更新部３０は、変更前の設定内容で制御開始後５分間の消費電力を取得する（ステップＳ２５）。具体的には、事前推定モデル更新部３０は、電力情報取得部２１が取得してハードディスクドライブ１０４に格納した消費電力のうち、変更前の設定内容で制御開始後５分間の消費電力を取得する。

次に、事前推定モデル更新部３０は、事後推定モデルＭｄを参照して事前推定モデルＭｃを更新する（ステップＳ２６）。具体的には、事前推定モデル更新部３０は、設定変更時の外気温、変更前の設定内容およびステップＳ２５で取得した消費電力に基づいて、事後推定モデルＭｄを使用して定常状態の消費電力を推定する。そして、事前推定モデル更新部３０は、推定した消費電力で、設定変更時の外気温と変更前の設定内容とに該当する定常状態の消費電力の値を更新する。そして、空気調和機制御装置１は設定内容決定処理を終了する。このステップＳ２６は、特許請求の範囲に記載された第１モデル更新ステップの一例である。

空気調和機２が設置された建物の管理者は、空気調和機制御装置１のタッチパネル１０５を操作して、消費電力予測表示画面の表示を要求する。空気調和機制御装置１の消費電力推定情報表示部７１は、消費電力予測表示画面の表示要求を受けると、ハードディスクドライブ１０４に格納された消費電力の推定結果を取得して、図１２に示す消費電力予測表示画面を表示する。消費電力予測表示画面には、要求を受けた時点までに測定された消費電力がグラフ形式で表示される。また、最後に実行した設定内容決定処理のステップＳ３において推定した消費電力を予測消費電力として表示する。また、消費電力予測表示画面は、事前推定モデルＭｃを更新した時刻と、その前後の設定内容とを含む。また、消費電力予測表示画面は、モデル更新状況表示画面に遷移するためのボタンを含む。

また、モデル更新情報表示部８０は、モデル更新状況表示画面の表示要求を受けると、ハードディスクドライブ１０４に格納された事前推定モデルＭｃの更新履歴を取得して、図１３に示すモデル更新状況表示画面を表示する。モデル更新状況表示画面は、設定内容を変更した日時、変更後の設定内容、運転結果、モデル更新を行ったか否か等の情報を含む。運転結果は、定常状態となったか否か、定常状態となった際の測定された消費電力、定常状態とならなかった場合における事後推定モデルＭｄを参照して推定された消費電力等を含む。

本実施の形態に係る空気調和機制御装置１によれば、室温だけでなく消費電力にも基づいて設定内容を決定するため、より実用性の高い設定内容を決定することができる。また、設定変更後に定常状態にならない場合であっても、事後推定モデルＭｄを参照して事前推定モデルＭｃを更新することができる。したがって、自動制御によって設定変更が頻繁に行われる場合でも、事前推定モデルＭｃを適切に更新し、高い精度での消費電力の推定が可能となる。

また、事後推定モデルＭｄを適切に更新することによって、事前推定モデルＭｃの更新処理を高い精度で行うことができる。

（変形例）
本発明は、上述した実施の形態に限定されるわけではなく、その他の種々の変更が可能である。

上述した実施の形態において、気候情報取得部２０が室内温度計３によって室温を取得する例を示した。しかし、気候情報は室内気候を表す情報であれば、室温以外であっても良い。例えば、室温の代わりに室内の湿度を使用しても良い。その場合、事前推定モデルＭａの推定値は、室内の湿度となる。また、外気温の代わりに外気の湿度を使用しても良い。

上述した実施の形態においては、空気調和機２の設定内容を空気調和機制御装置１が決定した後に予測モデルを更新する例を示した。しかし、空気調和機２の設定内容を人の操作によって決定した後に予測モデルを更新しても良い。その場合、図５または図９に示したステップＳ５以降の処理を人の操作を受けた後に実行する。このようにすれば、人の操作によって設定変更された後にも予測モデルを更新することができる。また、同様に、空気調和機２の電源ＯＦＦの操作を受けた後に予測モデルを更新しても良い。

図５または図９に示した設定内容決定処理における事前推定モデルＭａまたは事前推定モデルＭｃの更新処理において、変更前の設定内容と設定変更時の外気温とに該当する室温または消費電力の値を更新する例を示した。しかし、設定内容が近いか、または外気温が近い推定値についても、あわせて更新しても良い。例えば、以下の（ａ）から（ｄ）までのステップで更新しても良い。

（ａ）設定変更時の外気温＋１（℃）の推定値を、更新する値と設定変更時の外気温＋２（℃）の推定値の平均値で更新する。
（ｂ）以下、Ｎ＝２から順に実施する。設定変更時の外気温＋Ｎ（℃）の推定値を、設定変更時の外気温＋Ｎ−１（℃）の推定値と設定変更時の外気温＋Ｎ＋１（℃）の推定値の平均値で更新する。Ｎを１加算する。
（ｃ）設定変更時の外気温−１（℃）の推定値を、更新する値と設定変更時の外気温−２（℃）の推定値の平均値で更新する。
（ｄ）以下、Ｎ＝２から順に実施する。設定変更時の外気温−Ｎ（℃）の推定値を、設定変更時の外気温−Ｎ＋１（℃）の推定値と設定変更時の外気温＋Ｎ−１（℃）の推定値の平均値で更新する。Ｎを１加算する。

このようにすれば、事前推定モデルＭａまたは事前推定モデルＭｃの更新がより実効的になるため、予測モデルの更新の効果が早く発揮されやすい。

上述した実施の形態において、事前推定モデルＭａおよび事前推定モデルＭｃがテーブル形式で表されるモデルであり、事後推定モデルＭｂおよび事後推定モデルＭｄがニューラルネットワークで表されるモデルである例を示した。しかし、これに限らず、事前推定モデルＭａまたは事前推定モデルＭｃがニューラルネットワークで表されるモデルであっても良い。また、事前推定モデルＭａ、事後推定モデルＭｂ、事前推定モデルＭｃまたは事後推定モデルＭｄは、学習済みモデルとして知られている他の予測モデル、例えば決定木、サポートベクターマシン、隠れマルコフモデル等を適用しても良い。

また、事前推定モデルＭａ、事後推定モデルＭｂ、事前推定モデルＭｃまたは事後推定モデルＭｄの入力要素として、外気温と空気調和機２の設定内容とを使用する例を示した。他の要素を入力要素としても良い。例えば、複数の部屋がある建物であれば、各部屋の室温、各部屋の空気調和機の設定内容等を入力要素としても良い。また、推定結果の出力要素として、室温または消費電力の例を示したが、これに限らず、例えば定常状態に達するまでの時間を予測対象に加えても良い。

上述した実施の形態に係る空気調和機制御装置１は、専用の装置によらず、通常のコンピュータを用いても実現可能である。例えば、コンピュータに上述のいずれかを実行するためのプログラムを格納した記録媒体から該プログラムをコンピュータにインストールすることにより、上述の処理を実行する空気調和機制御装置１を構成してもよい。また、複数のサーバ、コンピュータ等が協働して動作するか、または専用の装置とサーバ、コンピュータ等が協働して動作することによって、空気調和機制御装置１を構成してもよい。

また、コンピュータにプログラムを供給するための手法は、任意である。例えば、通信回線、通信ネットワーク、通信システム等を介して供給してもよい。

また、上述の機能の一部をＯＳ（Operating System）が提供する場合には、ＯＳが提供する機能以外の部分をプログラムで提供すればよい。

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、様々な実施の形態及び変形が可能とされるものである。また、上述した実施の形態は、この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。すなわち、本発明の範囲は、実施の形態ではなく、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、この発明の範囲内とみなされる。

１空気調和機制御装置、２空気調和機、３室内温度計、４室外温度計、５端末、６入退室管理装置、７電力計、１０モデル記憶部、１１事前推定モデル記憶部、１２事後推定モデル記憶部、２０気候情報取得部、２１電力情報取得部、３０事前推定モデル更新部、４０事後推定モデル更新部、５０居住者情報取得部、６０設定内容決定部、７０室温推定情報表示部、８０モデル更新情報表示部、１０１ＣＰＵ、１０２ＲＡＭ、１０３ＲＯＭ、１０４ハードディスクドライブ、１０５タッチパネル、１０６ネットワークカード。

Claims

空気調和機の設定内容に基づいて、該設定内容で前記空気調和機を運転した場合の前記空気調和機の定常状態における室内気候を表す値を推定するための第１モデルと、前記空気調和機の設定内容と、該設定内容での前記空気調和機の運転中における基準期間の室内気候の測定値と、に基づいて前記空気調和機の定常状態における室内気候を表す値を推定するための第２モデルと、を記憶するモデル記憶手段と、
前記空気調和機の設定内容を変更しない期間が前記基準期間を超えた場合であって室内気候が定常状態に達しなかった場合に、前記第２モデルを適用して前記空気調和機の定常状態における室内気候を表す値を推定し、推定した室内気候を表す値に基づいて前記第１モデルを更新する第１モデル更新手段と、
前記第１モデルを適用して前記空気調和機の定常状態における室内気候を表す値を推定し、推定した室内気候を表す値に基づいて前記空気調和機の設定内容を決定する設定内容決定手段と、を備える、
空気調和機制御装置。
室内気候を表す情報を取得する室内気候情報取得手段と、
前記空気調和機の設定内容を変更しない期間に室内気候が定常状態に達した場合に、前記第２モデルを適用して前記空気調和機の定常状態における室内気候を表す値を推定し、推定した室内気候を表す値と、前記室内気候情報取得手段が取得した室内気候を表す情報と、に基づいて前記第２モデルを更新する第２モデル更新手段と、をさらに備える、
請求項１に記載の空気調和機制御装置。
前記第１モデル更新手段は、さらに、前記空気調和機の設定内容を変更しない期間に室内気候が定常状態に達した場合に、前記室内気候情報取得手段が取得した室内気候を表す情報に基づいて前記第１モデルを更新する、
請求項２に記載の空気調和機制御装置。
前記第１モデル更新手段による前記第１モデルの更新状況を表示する更新状況表示手段と、
前記設定内容決定手段が前記第１モデルを適用して、推定した前記空気調和機の定常状態における室内気候を表す値を表示する推定値表示手段と、をさらに備える、
請求項１から３のいずれか１項に記載の空気調和機制御装置。
空気調和機の設定内容に基づいて、該設定内容で前記空気調和機を運転した場合の前記空気調和機の定常状態における消費電力を表す値を推定するための第１モデルと、前記空気調和機の設定内容と、該設定内容での前記空気調和機の運転中における基準期間の消費電力の測定値と、に基づいて前記空気調和機の定常状態における消費電力を表す値を推定するための第２モデルと、を記憶するモデル記憶手段と、
前記空気調和機の設定内容を変更しない期間に前記基準期間を超えた場合であって消費電力が定常状態に達しなかった場合に、前記第２モデルを適用して前記空気調和機の定常状態における消費電力を表す値を推定し、推定した消費電力を表す値に基づいて前記第１モデルを更新する第１モデル更新手段と、
前記第１モデルを適用して前記空気調和機の定常状態における消費電力を表す値を推定し、推定した消費電力を表す値に基づいて前記空気調和機の設定内容を決定する設定内容決定手段と、を備える、
空気調和機制御装置。
第２モデルを適用して空気調和機の定常状態における室内気候を表す値を推定し、推定した室内気候を表す値に基づいて第１モデルを更新する第１モデル更新ステップと、
前記第１モデルを適用して前記空気調和機の設定内容を決定する設定内容決定ステップと、を備え、
前記第１モデルは、前記空気調和機の設定内容に基づいて、該設定内容で前記空気調和機を運転した場合の前記空気調和機の定常状態における室内気候を表す値を推定するためのモデルであり、
前記第２モデルは、前記空気調和機の設定内容と、該設定内容での前記空気調和機の運転中における基準期間の室内気候の測定値と、に基づいて前記空気調和機の定常状態における室内気候を表す値を推定するためのモデルである、
空気調和機制御方法。
第２モデルを適用して空気調和機の定常状態における消費電力を表す値を推定し、推定した消費電力を表す値に基づいて第１モデルを更新する第１モデル更新ステップと、
前記第１モデルを適用して前記空気調和機の設定内容を決定する設定内容決定ステップと、を備え、
前記第１モデルは、前記空気調和機の設定内容に基づいて、該設定内容で前記空気調和機を運転した場合の前記空気調和機の定常状態における消費電力を表す値を推定するためのモデルであり、
前記第２モデルは、前記空気調和機の設定内容と、該設定内容での前記空気調和機の運転中における基準期間の消費電力の測定値と、に基づいて前記空気調和機の定常状態における消費電力を表す値を推定するためのモデルである、
空気調和機制御方法。
コンピュータに、
第２モデルを適用して空気調和機の定常状態における室内気候を表す値を推定し、推定した室内気候を表す値に基づいて第１モデルを更新する第１モデル更新ステップと、
前記第１モデルを適用して前記空気調和機の設定内容を決定する設定内容決定ステップと、を実行させるためのプログラムであって、
前記第１モデルは、前記空気調和機の設定内容に基づいて、該設定内容で前記空気調和機を運転した場合の前記空気調和機の定常状態における室内気候を表す値を推定するためのモデルであり、
前記第２モデルは、前記空気調和機の設定内容と、該設定内容での前記空気調和機の運転中における基準期間の室内気候の測定値と、に基づいて前記空気調和機の定常状態における室内気候を表す値を推定するためのモデルである、
プログラム。
コンピュータに、
第２モデルを適用して空気調和機の定常状態における消費電力を表す値を推定し、推定した消費電力を表す値に基づいて第１モデルを更新する第１モデル更新ステップと、
前記第１モデルを適用して前記空気調和機の設定内容を決定する設定内容決定ステップと、を実行させるためのプログラムであって、
前記第１モデルは、前記空気調和機の設定内容に基づいて、該設定内容で前記空気調和機を運転した場合の前記空気調和機の定常状態における消費電力を表す値を推定するためのモデルであり、
前記第２モデルは、前記空気調和機の設定内容と、該設定内容での前記空気調和機の運転中における基準期間の消費電力の測定値と、に基づいて前記空気調和機の定常状態における消費電力を表す値を推定するためのモデルである、
プログラム。