JP2020153574A - 情報処理装置、空気調和装置、情報処理方法、空気調和方法、及びプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】室外膨張弁の開度を適切に決定させること。【解決手段】情報処理装置は、圧縮機、室外熱交換器、室外膨張弁、及び複数の室内熱交換器を含む冷媒回路を有する空気調和装置であって各室内熱交換器が冷房運転及び暖房運転を独立して実行可能な前記空気調和装置の運転状態に関する情報と、前記室外膨張弁の開度の算出方式と、前記空気調和装置の動作結果に関する情報との組み合わせを含むデータセットに基づいて学習を行い、前記空気調和装置の運転状態に関する情報に基づいて前記室外膨張弁の開度の算出方式を決定するための学習済みモデルを生成する学習済みモデル生成部を有する。【選択図】図４

Description

本開示は、情報処理装置、空気調和装置、情報処理方法、空気調和方法、及びプログラムに関する。

従来、圧縮機、室外熱交換器、室外膨張弁、及び複数の室内熱交換器を含む冷媒回路を有し、各室内熱交換器が、暖房運転、及び冷房運転等を同時にそれぞれ実行できる冷暖フリーの空気調和装置（冷暖フリーのマルチ空気調和装置）が知られている。また、この空気調和装置において、室外膨張弁の開度を、圧縮機に吸入される冷媒の温度である吸入温度の測定値に基づいて制御する技術や、外気温の測定値に基づいて制御する技術が知られている（例えば、特許文献１を参照）。

特開２００６−３３６９３２号公報

しかしながら、従来技術では、室外膨張弁の開度の決定方法について改善の余地がある。本開示は、空気調和装置の室外膨張弁の開度を適切に決定させることができる技術を提供することを目的とする。

本開示の第１の態様による情報処理装置は、圧縮機、室外熱交換器、室外膨張弁、及び複数の室内熱交換器を含む冷媒回路を有する空気調和装置であって各室内熱交換器が冷房運転及び暖房運転を独立して実行可能な前記空気調和装置の運転状態に関する情報と、前記室外膨張弁の開度の算出方式と、前記空気調和装置の動作結果に関する情報との組み合わせを含むデータセットに基づいて学習を行い、前記空気調和装置の運転状態に関する情報に基づいて前記室外膨張弁の開度の算出方式を決定するための学習済みモデルを生成する学習済みモデル生成部を有する。これにより、室外膨張弁の開度を適切に決定させることができる。

また、本開示の第２の態様は、第１の態様に記載の情報処理装置であって、前記空気調和装置の運転状態に関する情報には、外気温、前記複数の室内熱交換器のうち、冷房運転をしている室内熱交換器の数、及び暖房運転をしている室内熱交換器の数が含まれる。

また、本開示の第３の態様は、第２の態様に記載の情報処理装置であって、前記空気調和装置の運転状態に関する情報には、前記圧縮機の回転速度が含まれる。

また、本開示の第４の態様は、第２または第３の態様に記載の情報処理装置であって、前記空気調和装置の運転状態に関する情報には、前記空気調和装置の圧縮機で圧縮される前の冷媒の圧力の測定値、前記圧縮機で圧縮された後の冷媒の圧力の測定値、前記圧縮機の吸入温度、各室内熱交換器のファンの回転速度、及び前記室外熱交換器のファンの回転速度のうち少なくとも一つが含まれる。

また、本開示の第５の態様は、第１から第４のいずれかの態様に記載の情報処理装置であって、前記室外膨張弁の開度の算出方式には、前記圧縮機の吸入温度に基づく算出方式、及び外気温に基づく算出方式の少なくとも一方が含まれる。

また、本開示の第６の態様は、第１から第５のいずれかの態様に記載の情報処理装置であって、前記動作結果に関する情報には、前記圧縮機で圧縮される前の冷媒の圧力の目標値または測定値の振動度が含まれる。

また、本開示の第７の態様は、第１から第６のいずれかの態様に記載の情報処理装置であって、前記動作結果に関する情報には、各室内熱交換器に対する設定温度と、測定された各室内温度との差に基づく情報が含まれる。

また、本開示の第８の態様は、第１から第７のいずれかの態様に記載の情報処理装置であって、前記動作結果に関する情報には、各室内熱交換器に対する設定温度が変更された頻度、及びユーザから入力された前記動作結果に対する適否を示す情報の少なくとも一方が含まれる。

また、本開示の第９の態様は、第１から第８のいずれかの態様に記載の情報処理装置であって、前記動作結果に関する情報には、前記空気調和装置の消費電力の情報が含まれる。

また、本開示の第１０の態様は、第１から第９のいずれかの態様に記載の情報処理装置であって、前記学習済みモデル生成部により生成された学習済みモデルと、前記空気調和装置の運転状態に関する情報とに基づいて、前記室外膨張弁の開度の算出方式を決定する決定部と、前記決定部により決定された前記室外膨張弁の開度の算出方式に応じて、前記室外膨張弁の開度を制御する制御部と、を有する。

また、本開示の第１１の態様は、第１から第１０のいずれかの態様に記載の情報処理装置であって、前記情報処理装置は、前記室外膨張弁の開度の調整が開始された時点から所定の時点までの、前記圧縮機で圧縮される前の冷媒の圧力の目標値または測定値が、平均値から閾値以上上下に振動した頻度、及び当該目標値または当該測定値の時間推移の周期性の度合いの少なくとも一つに基づいて、前記データセットのうち学習用のデータを抽出する学習用データ生成部を有し、前記学習済みモデル生成部は、学習用データ生成部により抽出されたデータに基づいて学習を行う。

また、本開示の第１２の態様は、第１から第１１のいずれかの態様に記載の情報処理装置であって、前記学習済みモデル生成部は、前記室外膨張弁の開度の調整が開始された時点から所定の時点までの、前記圧縮機で圧縮される前の冷媒の圧力の目標値または測定値が、平均値から閾値以上上下に振動した頻度、及び当該目標値または当該測定値の時間推移の周期性の度合いの少なくとも一つに基づいて報酬を算出し、算出した報酬に基づいて学習を行う。

また、本開示の第１３の態様は、圧縮機、室外熱交換器、室外膨張弁、及び複数の室内熱交換器を含む冷媒回路を有し、各室内熱交換器が冷房運転及び暖房運転を独立して実行可能な空気調和装置であって、前記空気調和装置の運転状態に関する情報、前記室外膨張弁の開度の算出方式、及び前記空気調和装置の動作結果に関する情報との組み合わせを含むデータセットに基づいて学習を行うことにより生成された学習済みモデルと、前記空気調和装置の運転状態に関する情報とに基づいて、前記室外膨張弁の開度の算出方式を決定する決定部と、前記決定部により決定された前記室外膨張弁の開度の算出方式に応じて、前記室外膨張弁の開度を制御する制御部と、を有する。

また、本開示の第１４の態様は、情報処理装置の情報処理方法であって、前記情報処理装置が、圧縮機、室外熱交換器、室外膨張弁、及び複数の室内熱交換器を含む冷媒回路を有する空気調和装置であって各室内熱交換器が冷房運転及び暖房運転を独立して実行可能な前記空気調和装置の運転状態に関する情報と、前記室外膨張弁の開度の算出方式と、前記空気調和装置の動作結果に関する情報との組み合わせを含むデータセットに基づいて学習を行い、前記空気調和装置の運転状態に関する情報に基づいて前記室外膨張弁の開度の算出方式を決定するための学習済みモデルを生成する処理を実行する。

また、本開示の第１５の態様は、圧縮機、室外熱交換器、室外膨張弁、及び複数の室内熱交換器を含む冷媒回路を有し、各室内熱交換器が冷房運転及び暖房運転を独立して実行可能な空気調和装置の空気調和方法であって、前記空気調和装置が、前記空気調和装置の運転状態に関する情報、前記室外膨張弁の開度の算出方式、及び前記空気調和装置の動作結果に関する情報との組み合わせを含むデータセットに基づいて学習を行うことにより生成された学習済みモデルと、前記空気調和装置の運転状態に関する情報とに基づいて、前記室外膨張弁の開度の算出方式を決定する処理と、決定された前記室外膨張弁の開度の算出方式に応じて、前記室外膨張弁の開度を制御する処理と、を実行する。

また、本開示の第１６の態様は、情報処理装置のプログラムが、前記情報処理装置に、圧縮機、室外熱交換器、室外膨張弁、及び複数の室内熱交換器を含む冷媒回路を有する空気調和装置であって各室内熱交換器が冷房運転及び暖房運転を独立して実行可能な前記空気調和装置の運転状態に関する情報と、前記室外膨張弁の開度の算出方式と、前記空気調和装置の動作結果に関する情報との組み合わせを含むデータセットに基づいて学習を行い、前記空気調和装置の運転状態に関する情報に基づいて前記室外膨張弁の開度の算出方式を決定するための学習済みモデルを生成する処理を実行させる。

また、本開示の第１７の態様は、圧縮機、室外熱交換器、室外膨張弁、及び複数の室内熱交換器を含む冷媒回路を有し、各室内熱交換器が冷房運転及び暖房運転を独立して実行可能な空気調和装置のプログラムが、前記空気調和装置に、前記空気調和装置の運転状態に関する情報、前記室外膨張弁の開度の算出方式、及び前記空気調和装置の動作結果に関する情報との組み合わせを含むデータセットに基づいて学習を行うことにより生成された学習済みモデルと、前記空気調和装置の運転状態に関する情報とに基づいて、前記室外膨張弁の開度の算出方式を決定する処理と、決定された前記室外膨張弁の開度の算出方式に応じて、前記室外膨張弁の開度を制御する処理と、を実行させる。

実施形態に係る空気調和システムのシステム構成の一例（その一）を示す図である。 実施形態に係る空気調和システムのシステム構成の一例（その二）を示す図である。 実施形態に係る学習装置のハードウェア構成の一例を示す図である。 実施形態に係る空気調和システムの機能ブロック図の一例を示す図である。 実施形態に係る空気調和システムの学習時の処理の一例を示すフローチャートである。 実施形態に係る履歴記憶部に記憶される運転状態に関する履歴情報の一例を示す図である。 実施形態に係る一連の履歴の例について説明する図である。 第１実施形態に係る学習用データの一例を示す図である。 実施形態に係る空気調和システムの推論時の処理の一例を示すフローチャートである。 第２実施形態に係る学習用データの一例を示す図である。

以下、各実施形態について図面を参照しながら説明する。なお、本明細書及び図面において、実質的に同一の機能構成を有する構成要素については、同一の符号を付することにより重複した説明を省く。

［第１の実施形態］
＜空気調和システムのシステム構成＞
はじめに、空気調和システム１のシステム構成について説明する。図１Ａは、実施形態に係る空気調和システム１のシステム構成の一例を示す図である。図１Ａに示すように、空気調和システム１は、学習装置１０、及び空気調和装置２０を有する。学習装置１０、及び空気調和装置２０の数は、図１Ａの例に限定されない。なお、学習装置１０は、「情報処理装置」の一例である。

学習装置１０と空気調和装置２０とは、例えば、インターネット、無線ＬＡＮ（Local Area Network）、ＬＴＥ（Long Term Evolution）及び５Ｇ等の携帯電話網、ＬＡＮ、及び信号線等のネットワークＮＷを介して通信できるように接続されてもよい。空気調和装置２０は、例えば、住宅、オフィス、及び公共施設等に設置されてもよい。学習装置１０は、例えば、クラウド上のサーバでもよい。また、学習装置１０は、例えば、空気調和装置２０に含まれる各設備の筐体内（例えば、室内機筐体）に収容されてもよい。

学習装置１０は、空気調和装置２０の運転状態（運転状況）に関する情報と、室外膨張弁２０４の開度の算出方式と、空気調和装置２０の動作結果に関する情報との組み合わせを含むデータセットに基づいて機械学習を行う。そして、学習装置１０は、空気調和装置２０の運転状態に関する情報に基づいて室外膨張弁２０４の開度の算出方式を決定するための学習済みモデルを生成し、生成した学習済みモデルを制御装置４０に配信する。

空気調和装置２０は、複数の室内のそれぞれに設けられた室内ユニット（室内機）が、室外ユニット（室外機）２１０を共有して、個別かつ同時に、暖房運転、及び冷房運転等をそれぞれ独立して実行できる、いわゆる冷暖フリーの空気調和装置である。空気調和装置２０は、冷媒回路２００を構成する各種の機器と、各種のセンサと、制御装置４０を備えている。冷媒回路２００を構成する各機器は、制御装置４０により制御される。冷媒回路２００は、例えば、フロンガス等の冷媒が充填された閉回路である。冷媒回路２００は、例えば、冷媒が循環して蒸気圧縮式の冷凍サイクルを行うように構成されてもよい。

冷媒回路２００には、室外ユニット２１０と、複数の室内ユニット３００、４００、５００と、各室内ユニット３００、４００、５００に対する各ＢＳユニット（冷媒流路切換ユニット）３１０、４１０、５１０とが配管によって接続されている。なお、室内ユニットとＢＳユニットの数は、図１Ａの例に限定されない。

以下では、各室内ユニット３００、４００、５００に接続される１本の管と、ＢＳユニット３１０、４１０、５１０に接続される２本の管との合計３本の管が室外ユニット２１０に接続されるいわゆる３管式の冷暖フリーの空気調和装置の例について説明する。なお、開示の技術は、例えば、各室内ユニット３００、４００、５００に接続される１本の管と、各ＢＳユニット３１０、４１０、５１０の機能が統合された分流コントローラに接続される１本の管との合計２本の管が室外ユニット２１０に接続されるいわゆる２管式の冷暖フリーの空気調和装置にも同様に適用できる。

≪室外ユニット２１０の構成≫
室外ユニット（室外機）２１０は、圧縮機２０１、室外熱交換器２０３、室外膨張弁２０４、第１三方弁２０５、及び第２三方弁２０６を備えている。圧縮機２０１は、例えば、容量が可変なインバータ式の圧縮機でもよい。圧縮機２０１は、吸入した冷媒を圧縮して吐出する。例えば、圧縮機２０１のモータ（図示省略）に供給する交流の周波数を変更してモータの回転速度（圧縮機２０１の回転速度）を変化させることにより、圧縮機２０１の容量を変化させることができる。室外熱交換器２０３は、例えば、クロスフィン式の熱交換器でもよい。室外熱交換器２０３では、室外ファン２０８によって取り込まれた室外空気と冷媒が熱交換する。室外膨張弁２０４は、例えば、弁体（図示省略）がパルスモータ（図示省略）で駆動されることにより開度（穴の大きさ）が調整される電子膨張弁でもよい。

第１三方弁２０５及び第２三方弁２０６は、例えば、四路切換弁の４つのポートのうち１つのポートが封止されることによって構成されてもよい。第１三方弁２０５は、第１ポート２０５１、第２ポート２０５２、及び第３ポート２０５３を有している。第１ポート２０５１は圧縮機２０１の吐出側と接続され、第２ポート２０５２は室外熱交換器２０３と接続され、第３ポート２０５３は圧縮機２０１の吸入側と接続されている。

第２三方弁２０６は、第１ポート２０６１、第２ポート２０６２、及び第３ポート２０６３を有している。第１ポート２０６１は圧縮機２０１の吐出側と接続され、第２ポート２０６２は各ＢＳユニット３１０、４１０、５１０とそれぞれ接続され、第３ポート２０６３は圧縮機２０１の吸入側と接続されている。

第１三方弁２０５は、第１ポート２０５１と第２ポート２０５２とが連通すると同時に第３ポート２０５３が閉鎖される状態（図１Ａの実線で示す状態）と、第２ポート２０５２と第３ポート２０５３とが連通すると同時に第１ポート２０５１が閉鎖される状態（図１Ａの破線で示す状態）とを制御装置４０により切り替えられる。

また、第２三方弁２０６も、第１ポート２０６１と第２ポート２０６２とが連通すると同時に第３ポート２０６３が閉鎖される状態（図１Ａの実線で示す状態）と、第２ポート２０６２と第３ポート２０６３とが連通すると同時に第１ポート２０６１が閉鎖される状態（図１Ａの破線で示す状態）とを制御装置４０により切り替えられる。

また、室外ユニット２１０には、外気温度センサ５００１、低圧センサ５００２、吸入温度センサ５００３、吐出温度センサ５００４、高圧センサ５００５が設けられている。これら各センサで測定（検出）された測定データは、制御装置４０に入力される。外気温度センサ５００１は、室外熱交換器２０３に取り込まれる室外空気の温度（外気温）を測定するセンサである。

低圧センサ５００２は、圧縮機２０１の吸入側に設けられた圧力センサであり、圧縮機２０１に吸入される冷媒の圧力（圧縮機２０１に圧縮される前の冷媒の圧力。冷媒回路２００における冷凍サイクルの低圧。以下で、適宜、単に「低圧」とも称する。）を検出するセンサである。吸入温度センサ５００３は、圧縮機２０１に吸入される冷媒の温度である吸入温度を検出するセンサである。

吐出温度センサ５００４は、圧縮機２０１から吐出される冷媒の温度を検出するセンサである。高圧センサ５００５は、例えば、圧縮機２０１の吐出側に設けられた圧力センサであり、空気調和装置２０の冷凍サイクルにおける高圧圧力（以下で、適宜、単に「高圧」とも称する。「圧縮機で圧縮された後の冷媒の圧力」の一例。）を検出するセンサである。なお、高圧は、例えば、圧縮機２０１により圧縮されて吐出される冷媒の圧力（圧縮機２０１の吐出圧力）でもよいし、凝縮器における冷媒の圧力でもよい。

≪室内ユニット３００、４００、５００の構成≫
各室内ユニット３００、４００、５００は、それぞれ、室内熱交換器３０１、４０１、５０１と、室内膨張弁３０２、４０２、５０２を備えている。各室内熱交換器３０１、４０１、５０１では、各室内ファン３０３、４０３、５０３によって取り込まれた各室内の室内空気と冷媒が熱交換する。各室内ファン３０３、４０３、５０３は、例えば、回転方向に前傾した羽根車を回転させることにより、吸い込み口から空気を吸い込み、吐き出し口から空気を吐き出す、円柱状のファン（クロスフローファン）でもよい。各室内ファン３０３、４０３、５０３の回転により、室内空気が室内機に取り込まれ、温度等が調整された空気が室内に吐き出される。

また、各室内熱交換器３０１、４０１、５０１は、各々の一端側が、冷媒回路２００の液管２００Ａの端部に並列に接続されてもよい。各室内膨張弁３０２、４０２、５０２は、例えば、電子膨張弁でもよい。

また、各室内ユニット３００、４００、５００には、それぞれ、室内温度センサ３０５、４０５、５０５が設けられている。室内温度センサ３０５、４０５、５０５は、それぞれ、各室内熱交換器３０１、４０１、５０１に取り込まれる室内空気の温度（室内温度）を測定するセンサである。これら各センサで測定（検出）された測定データは、制御装置４０に入力される。

≪ＢＳユニット３１０、４１０、５１０の構成≫
各ＢＳユニット３１０、４１０、５１０は、各室内ユニット３００、４００、５００から分岐する第１分岐管３１１、４１１、５１１と第２分岐管３１２、４１２、５１２とをそれぞれ有している。また、各第１分岐管３１１、４１１、５１１及び各第２分岐管３１２、４１２、５１２には、開閉自在な電磁弁３１３、４１３、５１３、３１４、４１４、５１４がそれぞれ設けられている。各ＢＳユニット３１０、４１０、５１０は、これらの電磁弁３１３、４１３、５１３、３１４、４１４、５１４を開閉させることで、対応する室内熱交換器３０１、４０１、５０１の他端側を圧縮機２０１の吸入側又は吐出側の一方と繋ぐように冷媒の流路を切り換える。

＜空気調和装置２０の運転動作＞
次に、空気調和装置２０の運転動作について説明する。この空気調和装置２０では、第１三方弁２０５及び第２三方弁２０６の設定や、各ＢＳユニット３１０、４１０、５１０の電磁弁３１３、４１３、５１３、３１４、４１４、５１４の開閉状態に応じて、複数種の運転が可能となっている。以下には、これらの運転のうち、代表的な運転を例示して説明する。

≪全部暖房運転≫
全部暖房運転は、全ての室内ユニット３００、４００、５００で各室内の暖房が行われる運転である。全部暖房運転時は、制御装置４０により、第１三方弁２０５及び第２三方弁２０６がそれぞれ第１ポートと第２ポートとを連通させる状態に設定される。また、各ＢＳユニット３１０、４１０、５１０では、電磁弁３１３、電磁弁４１３、及び電磁弁５１３が開放状態とされ、電磁弁３１４、電磁弁４１４、及び電磁弁５１４が閉鎖状態とされる。

全部暖房運転では、室外熱交換器２０３が蒸発器とされ、各室内熱交換器３０１、４０１、５０１が凝縮器とされて冷凍サイクルが行われる。この冷凍サイクルでは、圧縮機２０１から吐出された冷媒が、第２三方弁２０６を通過した後、各ＢＳユニット３１０、４１０、５１０の第１分岐管３１１、４１１、５１１にそれぞれ分流する。各ＢＳユニット３１０、４１０、５１０を通過した冷媒は、対応する各室内ユニット３００、４００、５００へそれぞれ送られる。

例えば、室内ユニット３００において、室内熱交換器３０１へ冷媒が流れると、室内熱交換器３０１では、冷媒が室内空気へ放熱して凝縮する。その結果、室内ユニット３００に対応する室内の暖房が行われる。室内熱交換器３０１で凝縮した冷媒は、室内膨張弁３０２を通過する。室内ユニット４００及び室内ユニット５００でも、室内ユニット３００と同様に冷媒が流れ、対応する室内の暖房がそれぞれ行われる。

各室内ユニット３００、４００、５００を流出した冷媒は、冷媒回路２００の液管２００Ａで合流する。この冷媒は、室外膨張弁２０４を通過する際に減圧されて、室外熱交換器２０３を流れる。室外熱交換器２０３では、冷媒が室外空気から吸熱して蒸発する。室外熱交換器２０３で蒸発した冷媒は、第１三方弁２０５を通過した後、圧縮機２０１に吸入されて再び圧縮される。

≪全部冷房運転≫
全部冷房運転は、全ての室内ユニット３００、４００、５００で各室内の冷房を行うものである。全部冷房運転時は、制御装置４０により、第１三方弁２０５及び第２三方弁２０６がそれぞれ第１ポートと第２ポートとを連通させる状態に設定される。また、各ＢＳユニット３１０、４１０、５１０では、電磁弁３１４、電磁弁４１４、及び電磁弁５１４が開放状態となり、電磁弁３１３、電磁弁４１３、及び電磁弁５１３が閉鎖状態となる。

全部冷房運転では、室外熱交換器２０３が凝縮器とされ、各室内熱交換器３０１、４０１、５０１が蒸発器とされて冷凍サイクルが行われる。この冷凍サイクルでは、圧縮機２０１から吐出された冷媒は、第１三方弁２０５を通過した後、室外熱交換器２０３を流れる。室外熱交換器２０３では、冷媒が室外空気へ放熱して凝縮する。室外熱交換器２０３で凝縮した冷媒は、全開状態に設定された室外膨張弁２０４を通過し、冷媒回路２００の液管２００Ａを流れて、各室内ユニット３００、４００、５００へ分流する。

例えば室内ユニット３００においては、冷媒が室内膨張弁３０２を通過する際に減圧されて、室内熱交換器３０１を流れる。室内熱交換器３０１では、冷媒が室内空気から吸熱して蒸発する。その結果、室内ユニット３００に対応する室内の冷房が行われる。室内ユニット４００及び室内ユニット５００では、室内ユニット３００と同様に冷媒が流れ、対応する室内の冷房がそれぞれ行われる。各室内ユニット３００、４００、５００を流出した冷媒は、各ＢＳユニット３１０、４１０、５１０の第２分岐管３１２、４１２、５１２をそれぞれ流れ、合流後に圧縮機２０１に吸入されて再び圧縮される。

≪冷暖房同時運転≫
冷暖房同時運転は、一部の室内ユニットで室内の暖房を行う一方、他の室内ユニットで室内の冷房を行うものである。冷暖房同時運転では、運転条件に応じて室外熱交換器２０３が蒸発器又は凝縮器となる。また、各室内ユニット３００、４００、５００では、暖房要求のある室内の室内熱交換器が凝縮器となる一方、冷房要求のある室内の室内熱交換器が蒸発器となる。以下には、室外熱交換器２０３を凝縮器とし、室内熱交換器３０１、４０１、５０１の少なくとも１つを凝縮器とし残りを蒸発器とする例について説明する。

（暖房主体運転）
暖房主体運転は、暖房運転を行っている室内ユニットの数が冷房運転を行っている室内ユニットの数よりも多い状況での運転である。なお、冷房運転には、比較的弱い冷房を行いながら室内空気の除湿を行う弱冷房除湿運転等も含まれてもよい。

暖房主体運転は、例えば、室内ユニット３００及び室内ユニット４００で室内の暖房運転を行う一方、室内ユニット５００で室内の冷房運転を行う状況での運転である。この場合、制御装置４０により、第１三方弁２０５及び第２三方弁２０６がそれぞれ第１ポートと第２ポートとを連通させる状態に設定される。また、各ＢＳユニット３１０、４１０、５１０では、電磁弁３１３、電磁弁４１３、及び電磁弁５１４が開放状態となり、電磁弁３１４、電磁弁４１４、及び電磁弁５１３が閉鎖状態となる。

この場合、室外熱交換器２０３と室内熱交換器３０１と室内熱交換器４０１とを凝縮器とする一方、室内熱交換器５０１を蒸発器とする冷凍サイクルが行われる。具体的には、圧縮機２０１から吐出された冷媒は、第１三方弁２０５側と第２三方弁２０６側とに分流する。第１三方弁２０５を通過した冷媒は、室外熱交換器２０３で凝縮した後、所定開度に調節された室外膨張弁２０４を通過して冷媒回路２００の液管２００Ａに流入する。

一方、第２三方弁２０６を通過した冷媒は、ＢＳユニット３１０側とＢＳユニット４１０側とに分流する。ＢＳユニット３１０を流出した冷媒は、室内熱交換器３０１を流れる。室内熱交換器３０１では、冷媒が室内空気へ放熱して凝縮する。その結果、室内ユニット３００に対応する室内の暖房が行われる。ここで、室内膨張弁３０２は、上述した全部暖房運転の場合と同様に、室内の暖房要求に応じて開度が調節される。室内ユニット３００で室内の暖房に利用された冷媒は、冷媒回路２００の液管２００Ａに流出する。同様に、ＢＳユニット４１０を流出した冷媒は、室内ユニット４００で室内の暖房に利用された後、冷媒回路２００の液管２００Ａに流出する。

冷媒回路２００の液管２００Ａで合流した冷媒は、室内ユニット５００に流入する。この冷媒は、室内膨張弁５０２を通過する際に減圧された後、室内熱交換器５０１を流れる。室内熱交換器５０１では、冷媒が室内空気から吸熱して蒸発する。その結果、室内ユニット５００に対応する室内の冷房が行われる。室内ユニット５００で室内の冷房に利用された冷媒は、ＢＳユニット５１０を通過した後、圧縮機２０１に吸入されて再び圧縮される。

（冷房主体運転）
冷房主体運転は、冷房運転を行っている室内ユニットの数が暖房運転を行っている室内ユニットの数よりも多い状況での運転である。例えば、室内ユニット３００で室内の暖房運転を行う一方、室内ユニット４００及び室内ユニット５００で室内の冷房運転を行う状況での運転である。この場合、第１三方弁２０５及び第２三方弁２０６がそれぞれ第１ポートと第２ポートとを連通させる状態に設定される。また、各ＢＳユニット３１０、４１０、５１０では、電磁弁３１３、電磁弁４１４、及び電磁弁５１４が開放状態となり、電磁弁３１４、電磁弁４１３、及び電磁弁５１３が閉鎖状態となる。

この場合、室外熱交換器２０３と室内熱交換器３０１とを凝縮器とする一方、室内熱交換器４０１と室内熱交換器５０１とを蒸発器とする冷凍サイクルが行われる。具体的には、圧縮機２０１から吐出された冷媒は、第１三方弁２０５側と第２三方弁２０６側とに分流する。第１三方弁２０５を通過した冷媒は、室外熱交換器２０３で凝縮した後、所定開度に制御された室外膨張弁２０４を通過して冷媒回路２００の液管２００Ａに流入する。

一方、第２三方弁２０６を通過した冷媒は、ＢＳユニット３１０を経由して室内ユニット３００へ送られる。室内ユニット３００では、室内熱交換器３０１で冷媒が凝縮し、室内の暖房が行われる。室内ユニット３００で室内の暖房に利用された冷媒は、冷媒回路２００の液管２００Ａに流出する。

冷媒回路２００の液管２００Ａで合流した冷媒は、室内ユニット４００と室内ユニット５００とに分流する。室内ユニット４００では、室内膨張弁４０２で減圧された冷媒が、室内熱交換器４０１で蒸発し、室内の冷房が行われる。同様に、室内ユニット５００では、室内膨張弁５０２で減圧された冷媒が、室内熱交換器５０１で蒸発し、室内の冷房が行われる。室内ユニット４００及び室内ユニット５００で室内の冷房に利用された冷媒は、ＢＳユニット４１０及びＢＳユニット５１０をそれぞれ通過し、合流後に圧縮機２０１に吸入されて再び圧縮される。

図１Ｂは、実施形態に係る空気調和システム１のシステム構成の一例を示す図である。図１Ｂの例では、図１Ａの例と比較して、室外ユニット２１０の構成が異なっている。図１Ｂの例では、室外ユニット２１０は、第１の面積を有する第１室外熱交換器２０３Ａと、第１の面積よりも小さい第２の面積を有する第２室外熱交換器２０３Ｂと、第１四方弁２０５Ａと、第２四方弁２０６Ａと、第１室外膨張弁２０４Ａと、第２室外膨張弁２０４Ｂと、室外ファン２０８Ａと、室外ファン２０８Ｂを有する。

この場合、制御装置４０は、全部暖房運転時は、第１四方弁２０５Ａを第２状態（図１Ｂの破線で示す状態）、第２四方弁２０６Ａを第２状態（図１Ｂの破線で示す状態）に切り替える。これにより、第１室外熱交換器２０３Ａと第２室外熱交換器２０３Ｂとが凝縮器として機能する。

また、制御装置４０は、全部冷房運転時は、第１四方弁２０５Ａを第１状態（図１Ｂの実線で示す状態）、第２四方弁２０６Ａを第１状態（図１Ｂの実線で示す状態）に切り替える。これにより、第１室外熱交換器２０３Ａと第２室外熱交換器２０３Ｂとが蒸発器として機能する。

また、制御装置４０は、暖房主体運転時は、第１四方弁２０５Ａを第１状態（図１Ｂの実線で示す状態）、第２四方弁２０６Ａを第２状態（図１Ｂの破線で示す状態）に切り替える。これにより、第１室外熱交換器２０３Ａが蒸発器として機能し、第２室外熱交換器２０３Ｂが凝縮器として機能する。

また、制御装置４０は、冷房主体運転時は、第１四方弁２０５Ａを第２状態（図１Ｂの破線で示す状態）、第２四方弁２０６Ａを第１状態（図１Ｂの実線で示す状態）に切り替える。これにより、第１室外熱交換器２０３Ａが凝縮器として機能し、第２室外熱交換器２０３Ｂが蒸発器として機能する。

＜学習装置１０及び制御装置４０のハードウェア構成＞
次に、実施形態に係る空気調和システム１の学習装置１０及び制御装置４０のハードウェア構成について説明する。なお、学習装置１０と制御装置４０は同様のハードウェア構成を有するため、ここでは、学習装置１０のハードウェア構成についてのみ説明する。

図２は、実施形態に係る学習装置１０のハードウェア構成の一例を示す図である。図２に示すように、学習装置１０は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）１０１、ＲＯＭ（Read Only Memory）１０２、ＲＡＭ（Random Access Memory）１０３を有する。ＣＰＵ１０１、ＲＯＭ１０２、ＲＡＭ１０３は、いわゆるコンピュータを形成する。また、学習装置１０は、補助記憶装置１０４、表示装置１０５、操作装置１０６、Ｉ／Ｆ（Interface）装置１０７、ドライブ装置１０８を有する。学習装置１０の各ハードウェアは、バス１０９を介して相互に接続される。

ＣＰＵ１０１は、補助記憶装置１０４にインストールされている各種プログラム（例えば、機械学習プログラム等）を実行する演算デバイスである。ＲＯＭ１０２は、不揮発性メモリである。ＲＯＭ１０２は、主記憶デバイスとして機能し、補助記憶装置１０４にインストールされている各種プログラムをＣＰＵ１０１が実行するために必要な各種プログラムやデータ等を格納する。具体的には、ＲＯＭ１０２はＢＩＯＳ（Basic Input/Output System）やＥＦＩ（Extensible Firmware Interface）等のブートプログラム等を格納する。

ＲＡＭ１０３は、ＤＲＡＭ（Dynamic Random Access Memory）やＳＲＡＭ（Static Random Access Memory）等の揮発性メモリである。ＲＡＭ１０３は、主記憶デバイスとして機能し、補助記憶装置１０４にインストールされている各種プログラムがＣＰＵ１０１によって実行される際に展開される作業領域を提供する。

補助記憶装置１０４は、各種プログラムや、各種プログラムが実行される際に用いられる情報を格納する。

表示装置１０５は、各種の情報を表示する表示デバイスである。操作装置１０６は、各種操作を受け付けるための操作デバイスである。Ｉ／Ｆ装置１０７は、外部の機器と通信する通信デバイスである。

ドライブ装置１０８は記録媒体１１０をセットするためのデバイスである。ここでいう記録媒体１１０には、ＣＤ−ＲＯＭ、フレキシブルディスク、光磁気ディスク等のように情報を光学的、電気的あるいは磁気的に記録する媒体が含まれる。また、記録媒体１１０には、ＲＯＭ、フラッシュメモリ等のように情報を電気的に記録する半導体メモリ等が含まれていてもよい。

なお、補助記憶装置１０４にインストールされる各種プログラムは、例えば、配布された記録媒体１１０がドライブ装置１０８にセットされ、該記録媒体１１０に記録された各種プログラムがドライブ装置１０８により読み出されることでインストールされる。あるいは、補助記憶装置１０４にインストールされる各種プログラムは、不図示のネットワークよりダウンロードされることで、インストールされてもよい。

＜機能構成＞
次に、図３を参照し、実施形態に係る空気調和システム１の機能構成について説明する。図３は、実施形態に係る空気調和システムの機能ブロックの一例を示す図である。

≪学習装置１０≫
学習装置１０は、取得部１１、学習用データ生成部１２、学習済みモデル生成部１３、及び配信部１４を有する。これら各部は、例えば、学習装置１０にインストールされた１以上のプログラムが、学習装置１０のＣＰＵ１０１に実行させる処理により実現されてもよい。

取得部１１は、空気調和装置２０の運転状態に関する情報を空気調和装置２０から取得する。学習用データ生成部１２は、取得部１１により取得された、空気調和装置２０の運転状態に関する情報に基づいて、機械学習用のデータを生成する。

学習済みモデル生成部１３は、学習用データ生成部１２により生成された学習用データに基づいて機械学習を行うことにより、学習済みモデルを生成する。配信部１４は、学習済みモデル生成部１３により生成された学習済みモデルを、空気調和装置２０に配信する。

≪制御装置４０≫
制御装置４０は、記憶部４１、取得部４２、算出部４４、推論部４３、及び制御部４５を有する。これら各部は、例えば、制御装置４０にインストールされた１以上のプログラムが、制御装置４０のＣＰＵに実行させる処理により実現されてもよい。

記憶部４１は、空気調和装置２０の運転状態に関する情報を記憶する履歴記憶部４１Ａ、及び学習装置１０から配信された学習済みモデルを記憶する学習済みモデル記憶部４１Ｂを有する。履歴記憶部４１Ａに記憶される情報の内容については後述する。

取得部４２は、空気調和装置２０の運転状態に関する情報を、空気調和装置２０の各種センサ等から取得する。また、取得部４２は、学習済みモデルを学習装置１０から取得し、取得した学習済みモデルを学習済みモデル記憶部４１Ｂに記憶させる。

推論部４３は、学習済みモデル記憶部４１Ｂに記憶されている学習済みモデルに基づいて、室外膨張弁２０４の開度の適切な算出方式を推論（決定）する。なお、室外ユニット２１０が図１Ｂに示す構成の場合は、推論部４３は、学習済みモデル記憶部４１Ｂに記憶されている学習済みモデルに基づいて、第１室外膨張弁２０４Ａの開度の適切な算出方式を推論する。この場合、以下の説明において、例えば、室外膨張弁２０４を第１室外膨張弁２０４Ａと読み替えてもよい。

算出部４４は、例えば、各入力値に対する目標値が予め設定された表（テーブル）のデータ、または予め設定された関数等により、空気調和装置２０の運転状態の目標値を算出（決定）する。なお、算出部４４は、「決定部」の一例である。

算出部４４は、推論部４３により決定された、室外膨張弁２０４の開度の算出方式により、冷凍サイクルの低圧の目標値である目標低圧を算出し、算出した目標低圧と、低圧センサ５００２により測定された実低圧とに基づいて、室外膨張弁２０４の開度を算出する。

制御部４５は、算出部４４により算出された各機器の目標値に基づいて、空気調和装置２０の各機器を制御する。制御部４５は、例えば、圧縮機２０１、室外ファン２０８、及び各室内ファン３０３、４０３、５０３等を制御する。制御部４５は、圧縮機２０１のモータへ供給される交流の周波数（運転周波数）を調整することにより、圧縮機２０１の回転速度を変化させ、圧縮機２０１の容量を変化させる。

制御部４５は、室外ファン２０８のモータへ供給される交流の周波数（運転周波数）を調整することにより、室外ファン２０８の回転速度を変化させ、室外ファン２０８から室外熱交換器２０３へ供給される空気の流量を変化させる。制御部４５は、各室内ファン３０３、４０３、５０３のモータへ供給される交流の周波数（運転周波数）を調整することにより、各室内ファン３０３、４０３、５０３の回転速度を変化させ、各室内ファン３０３、４０３、５０３から室内熱交換ユニット２０７へ供給される空気の流量を変化させる。

また、制御部４５は、算出部４４に決定された値に基づいて、室外膨張弁２０４の開度等を制御する。制御部４５は、例えば、室外膨張弁２０４のパルスモータへ供給される信号のパルス数を調整することにより、該パルス数に応じた角度だけパルスモータを回転させ、室外膨張弁２０４の開度を変更させてもよい。

また、制御部４５は、例えば、空気調和装置２０が運転している間の所定間隔（例えば、１０秒毎）で、空気調和装置２０の運転状態に関する情報を履歴記憶部４１Ａに記憶させてもよい。

＜室外膨張弁２０４の開度の算出方式について＞
以下で、推論部４３により決定される、室外膨張弁２０４の開度の算出方式の例について説明する。

（室外膨張弁２０４の開度の算出方式（その一））
推論部４３により決定される、室外膨張弁２０４の開度の算出方式には、例えば、圧縮機２０１に吸入される冷媒の温度である吸入温度に基づいて、室外膨張弁２０４の開度を算出する方式が含まれてもよい。

この算出方式では、算出部４４は、例えば、まず、吸入温度センサ５００３により測定された吸入温度Ｔｋと、目標低圧Ｐｌｍにおける冷媒の飽和温度Ｔｈとの差が、予め設定された目標値である目標過熱度（例えば、暖房主体運転時は６℃）となるように、以下の式（１）により、飽和温度Ｔｈを算出してもよい。なお、飽和温度とは、ある圧力の下で液体が沸騰する、または蒸気が凝縮する温度である。

飽和温度Ｔｈ ＝ 吸入温度Ｔｋ −目標過熱度 ・・・（１）
そして、算出部４４は、予め設定されている飽和温度と圧力とが対応付けられた表のデータにより、飽和温度Ｔｈに対する圧力を目標低圧Ｐｌｍとして決定する。そして、算出部４４は、例えば、目標低圧Ｐｌｍと、低圧センサ５００２により測定された実低圧との差である低圧偏差を算出し、算出した低圧偏差に基づいて、室外膨張弁２０４の開度の変更量（調整量）を算出してもよい。

（室外膨張弁２０４の開度の算出方式（その二））
推論部４３により決定される、室外膨張弁２０４の開度の算出方式には、例えば、外気温に基づいて、室外膨張弁２０４の開度を算出する方式が含まれてもよい。

この算出方式では、算出部４４は、例えば、まず、外気温度センサ５００１により測定された外気温Ｔｏと、目標低圧Ｐｌｍにおける冷媒の飽和温度Ｔｈとの差が、予め設定された目標値である目標過熱度（例えば、暖房主体運転時は６℃）となるように、以下の式（２）により、飽和温度Ｔｈを算出してもよい。

飽和温度Ｔｈ ＝ 外気温Ｔｏ −目標過熱度 ・・・（２）
そして、算出部４４は、上述した（その一）の方式と同様に、算出した飽和温度Ｔｈに基づいて室外膨張弁２０４の開度の変更量を算出してもよい。

＜処理＞
≪学習時の処理≫
次に、図４から図７を参照し、実施形態に係る空気調和システム１の学習時の処理の一例について説明する。図４は、実施形態に係る空気調和システム１の学習時の処理の一例を示すフローチャートである。図５は、実施形態に係る履歴記憶部４１Ａに記憶される運転状態に関する履歴情報の一例を示す図である。図６は、実施形態に係る一連の履歴の例について説明する図である。図７は、第１実施形態に係る学習用データ１２１の一例を示す図である。

ステップＳ１０１において、学習装置１０の取得部１１は、空気調和装置２０の運転状態に関する履歴情報を空気調和装置２０から取得する。ここで、学習装置１０の取得部１１は、制御装置４０の履歴記憶部４１Ａに記憶されている履歴情報を取得する。

なお、当該履歴情報は、例えば、ユーザにより空気調和装置２０が設置されることが想定される一般的な建物等に設置された空気調和装置２０を、各種パラメータを変更しながら運転させることにより収集された情報でもよい。

（履歴記憶部４１Ａ）
図５の例では、履歴記憶部４１Ａに記憶される運転状態に関する履歴情報には、日時、室外膨張弁２０４の開度の算出方式、外気温、低圧（実低圧）、高圧（実高圧）、吸入温度、圧縮機２０１の回転速度、室外ファン２０８の回転速度、各室内ファン３０３、４０３、５０３の回転速度、各室内ユニット３００、４００、５００の運転モード、目標低圧、室外膨張弁２０４の開度、各室内の設定温度、各室内の室内温度、及び消費電力等の項目の情報の組（レコード）が含まれている。

日時は、各種センサ等により運転状態に関する情報等が測定、算出、または取得された日時である。外気温は、外気温度センサ５００１により測定された外気温である。
低圧は、低圧センサ５００２により測定された、圧縮機２０１に吸入される冷媒の圧力である。高圧は、高圧センサ５００５により測定された高圧の圧力である。

吸入温度は、吸入温度センサ５００３により測定された、圧縮機２０１の吸入温度である。圧縮機２０１の回転速度は、圧縮機２０１のモータの回転速度であり、例えば、制御装置４０により圧縮機２０１のモータへ供給されている交流の周波数の情報に基づいて算出されてもよい。室外ファン２０８の回転速度、及び各室内ファン３０３、４０３、５０３の回転速度は、それぞれ、室外ファン２０８、及び各室内ファン３０３、４０３、５０３のモータの回転速度であり、例えば、制御装置４０により室外ファン２０８、及び各室内ファン３０３、４０３、５０３の各モータへ供給されている交流の周波数の情報に基づいて算出されてもよい。各室内ユニット３００、４００、５００の運転モードには、例えば、冷房運転、送風運転、除湿運転、及び暖房運転等が含まれてもよい。目標低圧は、算出部４４により算出された目標低圧である。

室外膨張弁２０４の開度は、例えば、制御装置４０により室外膨張弁２０４のパルスモータへ供給された信号のパルス数に基づいて算出された値でもよい。各室内の設定温度は、リモコン等の操作により各部屋のユーザから各室内ユニット３００、４００、５００に設定された、各室内の目標温度である。各室内の室内温度は、室内温度センサ３０５、４０５、５０５によりそれぞれ測定された室内温度である。消費電力は、空気調和装置２０の単位時間当たりの消費電力である。

続いて、学習装置１０の学習用データ生成部１２は、取得した履歴情報に基づいて、図７に示すような学習用データ（学習用のデータセット）１２１を生成する（ステップＳ１０２）。ここで、学習装置１０の学習用データ生成部１２は、空気調和装置２０の動作結果に基づいて、取得した履歴情報から、学習データとして利用するデータを抽出してもよい。

この場合、学習装置１０の学習用データ生成部１２は、例えば、室外膨張弁２０４の開度が調整された履歴（以下で、「一連の履歴」と称する。）をそれぞれ抽出する。ここで、学習装置１０の学習用データ生成部１２は、例えば、室外膨張弁２０４の開度の調整が開始された時点から、所定の時点までの履歴を、一連の履歴としてそれぞれ抽出してもよい。当該所定の時点は、例えば、室外膨張弁２０４の開度の調整が開始された時点から所定時間（例えば、５分）経過した時点でもよい。また、例えば、目標低圧と実低圧との差である低圧偏差が所定の閾値以下となる等の時点でもよい。

図６には、室外膨張弁２０４の開度が変更された時点を横軸の原点（時間ｔ＝０）としたグラフ上で、一連の履歴の例が示されている。図６の例では、当該一連の履歴のうち、目標低圧の時間推移６０１、一連の履歴における目標低圧の平均値６０２、実低圧の時間推移６０３が示されている。

図６の例では、目標低圧、及び実低圧がハンチングしている。これは、例えば、空気調和装置２０が暖房主体運転をしている際に、冬等で外気温が低い場合、蒸発器出口における過熱度が小さいため、室外熱交換器２０３（蒸発器）で蒸発が十分に行われない場合がある。なお、過熱度は、例えば、過熱蒸気が飽和温度より何℃高いかを表す指標である。

このような場合に、上述した「室外膨張弁２０４の開度の算出方式（その一）」のような、吸入温度に基づいて室外膨張弁２０４の開度を算出する方式を用いていると、運転状況の変化等により蒸発器出口における過熱度が一時的に減少した場合、蒸発器出口における過熱度の減少により圧縮機２０１の吸入温度が減少した分、飽和温度が減少した目標低圧となるように室外膨張弁２０４の開度が調整されることとなる。

しかし、室外膨張弁２０４の開度の変化に対して、実低圧の変化が遅れるため、室外膨張弁２０４の開度の制御が安定せず、目標低圧の時間推移６０１、及び実低圧の時間推移６０３で示されるように、目標低圧、及び実低圧がハンチングしてしまう。この場合、例えば、冷房運転している室内ユニットから、所定の周期で冷たくない空気と、冷た過ぎる空気とが交互に吐き出されることとなり、ユーザの快適度等が低下する。

（低圧ハンチング度について）
学習装置１０の学習用データ生成部１２は、抽出した一連の履歴における低圧の目標値（目標低圧）または測定値（実低圧）のハンチング度（振動度）（以下で、「低圧ハンチング度」と称する。）を算出する。

学習装置１０の学習用データ生成部１２は、例えば、目標低圧、または実低圧が、その平均値から閾値以上上下に振動した頻度に基づいて低圧ハンチング度を算出してもよい。この場合、学習装置１０の学習用データ生成部１２は、目標低圧を用いる場合、例えば、まず、一連の履歴における目標低圧の平均値を算出する。そして、各時点の目標低圧と、当該平均値のとの差（偏差）を算出する。そして、一連の履歴において、当該差の絶対値が所定の閾値以上となった後、符号が変化した当該差の絶対値が所定の閾値以上に変化した頻度を、低圧ハンチング度としてもよい。これにより、例えば、一連の履歴において、目標低圧の偏差が閾値以上上昇した後、目標低圧の偏差が閾値以上下降した回数が多い場合に、低圧ハンチング度が高いとすることができる。なお、実低圧を用いる場合も同様である。

または、学習装置１０の学習用データ生成部１２は、例えば、目標低圧、または実低圧の時間推移の周期性の度合いに基づいて低圧ハンチング度を算出してもよい。この場合、学習装置１０の学習用データ生成部１２は、目標低圧を用いる場合、例えば、まず、一連の履歴における目標低圧の時間推移の自己相関係数を算出し、算出した自己相関係数を低圧ハンチング度としてもよい。これにより、例えば、一連の履歴において、目標低圧が周期的に変動している場合に、低圧ハンチング度が高いとすることができる。なお、実低圧を用いる場合も同様である。

または、学習装置１０の学習用データ生成部１２は、例えば、目標低圧、または実低圧が、その平均値から閾値以上上下に振動した頻度と、目標低圧、または実低圧の時間推移の周期性の度合いとに基づいて、低圧ハンチング度を算出してもよい。この場合、学習装置１０の学習用データ生成部１２は、例えば、目標低圧、または実低圧が、その平均値から閾値以上上下に振動した頻度を正規化した値と、目標低圧、または実低圧の時間推移の周期性の度合いを正規化した値との平均値を、低圧ハンチング度としてもよい。

（教師有り学習用の学習用データ生成処理の例）
学習装置１０の学習用データ生成部１２は、各一連の履歴のうち、低圧ハンチング度が低い順に所定割合の履歴を、教師データとして抽出してもよい。これにより、例えば、実低圧のハンチングを低減できる室外膨張弁２０４の開度の算出方式を教師有り学習の正解データとして抽出できる。

また、学習装置１０の学習用データ生成部１２は、抽出した一連の履歴のうち、各室内の設定温度と室内温度との差である各温度偏差の合計値が低い順に所定割合の履歴を、教師データとして抽出してもよい。これにより、例えば、空気調和装置２０の運転をしている全室における温度偏差が小さくなる室外膨張弁２０４の開度の算出方式を教師有り学習の正解データとして抽出できる。

この場合、学習装置１０の学習用データ生成部１２は、例えば、まず、一連の履歴の各時点における室内の設定温度と室内温度との差である温度偏差を各室に対してそれぞれ算出する。これにより、各時点における各室の温度偏差が算出される。そして、一連の履歴における各室の温度偏差の合計値（積分値）を算出する。これにより、一連の履歴の開始時点から終了時点までの各室の温度偏差の合計値が算出される。そして、各室の温度偏差の合計値の合計値を算出する。これにより、空気調和装置２０の運転をしている全室に対する、一連の履歴の開始時点から終了時点までの温度偏差の合計値が算出される。

（学習用データの例）
図７の例では、学習装置１０の学習用データ生成部１２により生成された学習用データ１２１には、室外膨張弁２０４の開度の算出方式、外気温、低圧、高圧、吸入温度、圧縮機２０１の回転速度、室外ファン２０８の回転速度、各室内ファン３０３、４０３、５０３の回転速度、暖房運転台数、冷房運転台数、低圧ハンチング度、各室内の設定温度、及び各室内の室内温度の組の各情報（レコード）が含まれている。各室内ファン３０３、４０３、５０３の回転速度は、室内ファン３０３の回転速度、室内ファン４０３の回転速度、及び室内ファン５０３の回転速度の組の情報である。

室外膨張弁２０４の開度の算出方式、外気温、低圧、高圧、吸入温度、圧縮機２０１の回転速度、室外ファン２０８の回転速度、各室内ファン３０３、４０３、５０３の回転速度、暖房運転台数、冷房運転台数、各室内の設定温度、及び各室内の室内温度の各項目の値は、上述した一連の履歴のうち、室外膨張弁２０４の開度を変更した時点での各項目の値である。低圧ハンチング度は、当該一連の履歴における目標低圧のハンチング度、または実低圧のハンチング度を示す情報であり、当該一連の履歴における目標低圧または実低圧のハンチングの度合い（程度）を示す情報である。

これにより、例えば、運転状態に関する情報に応じて、目標低圧、及び実低圧のハンチング等を低減できる室外膨張弁２０４の開度の算出方式を機械学習することができる。

続いて、学習装置１０の学習済みモデル生成部１３は、生成された学習用のデータに基づいて機械学習を行うことにより、学習済みモデルを生成する（ステップＳ１０３）。ここで、学習装置１０の学習済みモデル生成部１３は、例えば、教師有り学習、または強化学習等により、機械学習を行ってもよい。学習装置１０の学習済みモデル生成部１３は、例えば、ＮＮ（Neural Network）、ランダムフォレスト、及びＳＶＭ（Support Vector Machine）等、各種の機械学習の手法を用いて機械学習を行ってもよい。

学習装置１０の学習済みモデル生成部１３は、強化学習により機械学習を行う場合、例えば、一連の履歴における低圧ハンチング度が低い程、報酬を高く算出して機械学習を行ってもよい。または、学習装置１０の学習済みモデル生成部１３は、例えば、各室内の設定温度と室内温度との差である各温度偏差の合計値が低い程、報酬を高く算出して機械学習を行ってもよい。

続いて、学習装置１０の配信部１４は、生成した学習済みモデルを空気調和装置２０に配信する（ステップＳ１０４）。これにより、空気調和装置２０の室外膨張弁２０４の開度の最適な算出方式を推論するための学習済みモデルが、制御装置４０の学習済みモデル記憶部４１Ｂに記憶される。

≪推論時の処理≫
次に、図８を参照し、実施形態に係る空気調和システム１の推論時の処理の一例について説明する。図８は、実施形態に係る空気調和システム１の推論時の処理の一例を示すフローチャートである。以下の処理は、例えば、空気調和装置２０が運転をしている間に、定期的に実行されてもよい。また、以下の処理は、ユーザからの操作をリモコン等で受け付けた際にも実行されてもよい。

ステップＳ２０１において、制御装置４０の推論部４３は、空気調和装置２０の現在の運転状態に関する情報と、学習済みモデルとに基づいて、室外膨張弁２０４の開度の最適な算出方式を決定する。ここで、制御装置４０の推論部４３は、空気調和装置２０の現在の運転状態に関する情報に基づいて、例えば、外気温、低圧、高圧、吸入温度、圧縮機２０１の回転速度、室外ファン２０８の回転速度、各室内ファン３０３、４０３、５０３の回転速度、暖房運転台数、冷房運転台数、各室内の設定温度、及び各室内の室内温度の現在の値を算出する。そして、算出した各項目の値を学習済みモデルに入力することにより、室外膨張弁２０４の開度の最適な算出方式を推論させる。

これにより、例えば、上述した、室外膨張弁２０４の開度の算出方式（その一）、及び室外膨張弁２０４の開度の算出方式（その二）のうち、空気調和装置２０の現在の運転状態に応じて最適な算出方式を推論できる。

続いて、制御装置４０の算出部４４は、推論部４３により決定された室外膨張弁２０４の開度の算出方式により室外膨張弁２０４の開度等を算出する（ステップＳ２０２）。続いて、制御装置４０の制御部４５は、算出部４４により算出された室外膨張弁２０４の開度等に基づいて、室外膨張弁２０４の開度を調整する（ステップＳ２０３）。ここで、制御装置４０の制御部４５は、例えば、室外膨張弁２０４、圧縮機２０１、室外ファン２０８、及び各室内ファン３０３、４０３、５０３等を制御する。

［第２の実施形態］
上記第１の実施形態では、低圧ハンチング度及び各室の温度偏差に基づいて室外膨張弁２０４の開度の最適な算出方式を推論する例について説明した。第２の実施形態では、ユーザの満足度に基づいて室外膨張弁２０４の開度の最適な算出方式を推論する例について説明する。第２の実施形態によれば、ユーザの満足度が高くなる室外膨張弁２０４の開度の最適な算出方式を推論するための学習済みモデルを生成できる。以下、第２の実施形態について、上記第１の実施形態との相違点を中心に説明する。なお、第１の実施形態の各処理と第２の実施形態の各処理とを、組み合わせて実行させることもできる。

（教師有り学習用の学習用データ生成処理の例）
学習装置１０の学習用データ生成部１２は、各一連の履歴のうち、所定時間（例えば、３０分）内の消費電力の合計値（積分値）が低い順に所定割合の履歴を、教師データとして抽出してもよい。また、学習装置１０の学習用データ生成部１２は、各一連の履歴のうち、所定時間（例えば、３０分）内の設定温度の変更回数が低い順に所定割合の履歴を、教師データとして抽出してもよい。また、学習装置１０の学習用データ生成部１２は、各一連の履歴のうち、リモコン操作等により入力された空気調和装置２０の動作結果の適否を示す情報に基づいて、ユーザから適切と入力された頻度が高い順に所定割合の履歴を、教師データとして抽出してもよい。

第２の実施形態では、図４のステップＳ１０２において、学習装置１０の学習用データ生成部１２は、取得した履歴情報に基づいて、図９に示すような学習用データ（学習用のデータセット）１２１Ａを生成する。図９は、第２実施形態に係る学習用データ１２１Ａの一例を示す図である。図９に示す第２の実施形態に係る学習用データ１２１Ａには、図７で示した第１の実施形態に係る学習用データ１２１に含まれる各項目の情報に加え、設定温度の変更頻度、及び消費電力が含まれている。

設定温度の変更頻度は、一連の履歴において各室のユーザのリモコン操作等により各室の設定温度が変更された頻度である。学習装置１０の学習用データ生成部１２は、一連の履歴の開始時点から所定時間（例えば、３０分）以内に設定温度が変更された回数を、設定温度の変更頻度として算出してもよい。消費電力は、例えば、一連の履歴において各動作モードでの動作が開始された時点から所定時間（例えば、３０分）以内の消費電力の合計値でもよい。

そして、図４のステップＳ１０３において、学習装置１０の学習済みモデル生成部１３は、生成された学習用のデータに基づいて機械学習を行うことにより、学習済みモデルを生成する。

なお、学習装置１０の学習済みモデル生成部１３は、強化学習により機械学習を行う場合、例えば、上述した消費電力の合計値が低い程、報酬を高く算出して、機械学習を行ってもよい。または、上述した設定温度の変更頻度が少ない程、報酬を高く算出して、機械学習を行ってもよい。また、学習装置１０の学習用データ生成部１２は、各一連の履歴のうち、リモコン操作等により入力された空気調和装置２０の動作結果の適否を示す情報に基づいて、ユーザから適切と入力された頻度が高い程、報酬を高く算出して、機械学習を行ってもよい。

＜変形例＞
学習装置１０の各機能部は、例えば１以上のコンピュータにより構成されるクラウドコンピューティングにより実現されていてもよい。また、上述した学習装置１０の各機能部の処理の少なくとも一部は、空気調和装置２０の制御装置４０にて実行されてもよい。また、学習装置１０と制御装置４０とを一体の装置として構成してもよい。

また、一の学習装置１０が、複数の空気調和装置２０からそれぞれ取得した情報に基づいて一の学習済みモデルを生成し、生成した一の学習済みモデルを各空気調和装置２０に配信するようにしてもよい。

以上、実施形態を説明したが、特許請求の範囲の趣旨及び範囲から逸脱することなく、形態や詳細の多様な変更が可能なことが理解されるであろう。

１ 空気調和システム
１０ 学習装置
１１ 取得部
１２ 学習用データ生成部
１３ モデル生成部
１４ 配信部
２０ 空気調和装置
４０ 制御装置
４１ 記憶部
４１Ａ 履歴記憶部
４１Ｂ 学習済みモデル記憶部
４２ 取得部
４３ 推論部
４４ 算出部
４５ 制御部
２００ 冷媒回路
２００Ａ 液管
２０１ 圧縮機
２０３ 室外熱交換器
２０４ 室外膨張弁
２０５ 第１三方弁
２０６ 第２三方弁
２０７ 室内熱交換ユニット
２０８ 室外ファン
２１０ 室外ユニット
３００ 室内ユニット
３０１ 室内熱交換器
３０２ 室内膨張弁
３０３ 室内ファン
３０５ 室内温度センサ
３１０ ＢＳユニット
４００ 室内ユニット
４０１ 室内熱交換器
４０２ 室内膨張弁
４０３ 室内ファン
４０５ 室内温度センサ
４１０ ＢＳユニット
５００ 室内ユニット
５０１ 室内熱交換器
５０２ 室内膨張弁
５０３ 室内ファン
５０５ 室内温度センサ
５１０ ＢＳユニット
５００１ 外気温度センサ
５００２ 低圧センサ
５００３ 吸入温度センサ
５００４ 吐出温度センサ
５００５ 高圧センサ

Claims (17)

1. 圧縮機、室外熱交換器、室外膨張弁、及び複数の室内熱交換器を含む冷媒回路を有する空気調和装置であって各室内熱交換器が冷房運転及び暖房運転を独立して実行可能な前記空気調和装置の運転状態に関する情報と、前記室外膨張弁の開度の算出方式と、前記空気調和装置の動作結果に関する情報との組み合わせを含むデータセットに基づいて学習を行い、前記空気調和装置の運転状態に関する情報に基づいて前記室外膨張弁の開度の算出方式を決定するための学習済みモデルを生成する学習済みモデル生成部を有する情報処理装置。
2. 前記空気調和装置の運転状態に関する情報には、外気温、前記複数の室内熱交換器のうち、冷房運転をしている室内熱交換器の数、及び暖房運転をしている室内熱交換器の数が含まれる、
   請求項１に記載の情報処理装置。
3. 前記空気調和装置の運転状態に関する情報には、前記圧縮機の回転速度が含まれる、
   請求項２に記載の情報処理装置。
4. 前記空気調和装置の運転状態に関する情報には、前記空気調和装置の圧縮機で圧縮される前の冷媒の圧力の測定値、前記圧縮機で圧縮された後の冷媒の圧力の測定値、前記圧縮機の吸入温度、各室内熱交換器のファンの回転速度、及び前記室外熱交換器のファンの回転速度のうち少なくとも一つが含まれる、
   請求項２または３に記載の情報処理装置。
5. 前記室外膨張弁の開度の算出方式には、前記圧縮機の吸入温度に基づく算出方式、及び外気温に基づく算出方式の少なくとも一方が含まれる、
   請求項１から４のいずれか一項に記載の情報処理装置。
6. 前記動作結果に関する情報には、前記圧縮機で圧縮される前の冷媒の圧力の目標値または測定値の振動度が含まれる、
   請求項１から５のいずれか一項に記載の情報処理装置。
7. 前記動作結果に関する情報には、各室内熱交換器に対する設定温度と、測定された各室内温度との差に基づく情報が含まれる、
   請求項１から６のいずれか一項に記載の情報処理装置。
8. 前記動作結果に関する情報には、
   各室内熱交換器に対する設定温度が変更された頻度、及びユーザから入力された前記動作結果に対する適否を示す情報の少なくとも一方が含まれる、
   請求項１から７のいずれか一項に記載の情報処理装置。
9. 前記動作結果に関する情報には、
   前記空気調和装置の消費電力の情報が含まれる、
   請求項１から８のいずれか一項に記載の情報処理装置。
10. 前記学習済みモデル生成部により生成された学習済みモデルと、前記空気調和装置の運転状態に関する情報とに基づいて、前記室外膨張弁の開度の算出方式を決定する決定部と、
    前記決定部により決定された前記室外膨張弁の開度の算出方式に応じて、前記室外膨張弁の開度を制御する制御部と、を有する、
    請求項１から９のいずれか一項に記載の情報処理装置。
11. 前記情報処理装置は、
    前記室外膨張弁の開度の調整が開始された時点から所定の時点までの、前記圧縮機で圧縮される前の冷媒の圧力の目標値または測定値が、平均値から閾値以上上下に振動した頻度、及び当該目標値または当該測定値の時間推移の周期性の度合いの少なくとも一つに基づいて、前記データセットのうち学習用のデータを抽出する学習用データ生成部を有し、
    前記学習済みモデル生成部は、学習用データ生成部により抽出されたデータに基づいて学習を行う、
    請求項１から１０のいずれか一項に記載の情報処理装置。
12. 前記学習済みモデル生成部は、
    前記室外膨張弁の開度の調整が開始された時点から所定の時点までの、前記圧縮機で圧縮される前の冷媒の圧力の目標値または測定値が、平均値から閾値以上上下に振動した頻度、及び当該目標値または当該測定値の時間推移の周期性の度合いの少なくとも一つに基づいて報酬を算出し、算出した報酬に基づいて学習を行う、
    請求項１から１１のいずれか一項に記載の情報処理装置。
13. 圧縮機、室外熱交換器、室外膨張弁、及び複数の室内熱交換器を含む冷媒回路を有し、各室内熱交換器が冷房運転及び暖房運転を独立して実行可能な空気調和装置であって、
    前記空気調和装置の運転状態に関する情報、前記室外膨張弁の開度の算出方式、及び前記空気調和装置の動作結果に関する情報との組み合わせを含むデータセットに基づいて学習を行うことにより生成された学習済みモデルと、前記空気調和装置の運転状態に関する情報とに基づいて、前記室外膨張弁の開度の算出方式を決定する決定部と、
    前記決定部により決定された前記室外膨張弁の開度の算出方式に応じて、前記室外膨張弁の開度を制御する制御部と、を有する空気調和装置。
14. 情報処理装置が、
    圧縮機、室外熱交換器、室外膨張弁、及び複数の室内熱交換器を含む冷媒回路を有する空気調和装置であって各室内熱交換器が冷房運転及び暖房運転を独立して実行可能な前記空気調和装置の運転状態に関する情報と、前記室外膨張弁の開度の算出方式と、前記空気調和装置の動作結果に関する情報との組み合わせを含むデータセットに基づいて学習を行い、前記空気調和装置の運転状態に関する情報に基づいて前記室外膨張弁の開度の算出方式を決定するための学習済みモデルを生成する処理を実行する情報処理方法。
15. 圧縮機、室外熱交換器、室外膨張弁、及び複数の室内熱交換器を含む冷媒回路を有し、各室内熱交換器が冷房運転及び暖房運転を独立して実行可能な空気調和装置が、
    前記空気調和装置の運転状態に関する情報、前記室外膨張弁の開度の算出方式、及び前記空気調和装置の動作結果に関する情報との組み合わせを含むデータセットに基づいて学習を行うことにより生成された学習済みモデルと、前記空気調和装置の運転状態に関する情報とに基づいて、前記室外膨張弁の開度の算出方式を決定する処理と、
    決定された前記室外膨張弁の開度の算出方式に応じて、前記室外膨張弁の開度を制御する処理と、を実行する空気調和方法。
16. 情報処理装置に、
    圧縮機、室外熱交換器、室外膨張弁、及び複数の室内熱交換器を含む冷媒回路を有する空気調和装置であって各室内熱交換器が冷房運転及び暖房運転を独立して実行可能な前記空気調和装置の運転状態に関する情報と、前記室外膨張弁の開度の算出方式と、前記空気調和装置の動作結果に関する情報との組み合わせを含むデータセットに基づいて学習を行い、前記空気調和装置の運転状態に関する情報に基づいて前記室外膨張弁の開度の算出方式を決定するための学習済みモデルを生成する処理を実行させるプログラム。
17. 圧縮機、室外熱交換器、室外膨張弁、及び複数の室内熱交換器を含む冷媒回路を有し、各室内熱交換器が冷房運転及び暖房運転を独立して実行可能な空気調和装置に、
    前記空気調和装置の運転状態に関する情報、前記室外膨張弁の開度の算出方式、及び前記空気調和装置の動作結果に関する情報との組み合わせを含むデータセットに基づいて学習を行うことにより生成された学習済みモデルと、前記空気調和装置の運転状態に関する情報とに基づいて、前記室外膨張弁の開度の算出方式を決定する処理と、
    決定された前記室外膨張弁の開度の算出方式に応じて、前記室外膨張弁の開度を制御する処理と、を実行させるプログラム。

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