JP2020183862A - 空調システム、機械学習装置及び機械学習方法 - Google Patents

空調システム、機械学習装置及び機械学習方法 Download PDF

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Abstract

【課題】 外気調和装置と空気調和装置の運転容量を最適化する空調システム、機械学習装置及び機械学習方法を提供する。【解決手段】 空調システムは、外気調和装置と、空気調和装置と、機械学習装置と、を有する空調システムであって、外気の状況、内気の状況、前記外気調和装置の運転状況、前記空気調和装置の運転状況、及び、対象空間の設定温度または設定湿度を含む状態変数を取得する状態変数取得部と、前記状態変数と、前記外気調和装置の運転容量と前記空気調和装置の運転容量の少なくとも一方と、を関連付けて学習する学習部と、前記外気調和装置と前記空気調和装置の消費エネルギーの合計に相関する報酬を算出する報酬算出部と、を有し、前記学習部は、前記報酬を用いて学習する。【選択図】図７

Description

本開示は、空調システム、機械学習装置及び機械学習方法に関する。
従来より、外気を加熱または冷却して対象空間に供給することで対象空間の空調を行う外気調和装置と、対象空間内の空気（内気）を加熱または冷却して対象空間に送ることで対象空間の空調を行う空気調和装置とを有する空調システムが知られている。
当該空調システムでは、一般に省エネ性と快適性の両方を実現することが求められる。これに対して、例えば、下記特許文献１では、外気温度、外気湿度及び室内負荷率に基づき、蒸発温度の目標値と給気温度の目標値との組み合わせを決定するモデル（各装置の運転容量を決定するモデル）が開示されている。
特開２０１８−１７３２６４号公報
しかしながら、上記モデルを用いて、実際に、各装置の運転容量の最適化を実現するためには、空調システムの設置後、様々な運転条件等のもとでデータを実測し、各装置の特性を反映したモデルを構築する必要があり、設置後の作業負荷が高い。
本開示は、外気調和装置と空気調和装置の運転容量を最適化する空調システム、機械学習装置及び機械学習方法を提供する。
本開示の第１の態様による空調システムは、
外気調和ユニットと、前記外気調和ユニットを流れる熱媒体の状態を調整する熱媒体調整部と、を有し、外気を取り込んで前記外気調和ユニットから給気として供給することで対象空間の空調を行う外気調和装置と、
複数の室内ユニットと、前記室内ユニットを流れる冷媒の状態を調整する冷媒調整部と、を有し、前記室内ユニットによって前記対象空間内の空気である内気を冷却または加熱して前記対象空間に供給することで前記対象空間の空調を行う空気調和装置と、
前記外気調和装置の運転容量と前記空気調和装置の運転容量の少なくとも一方を学習する機械学習装置と、を有する空調システムであって、
前記外気の状況、前記内気の状況、前記外気調和装置の運転状況、前記空気調和装置の運転状況、及び、前記対象空間の設定温度または設定湿度を含む状態変数を取得する状態変数取得部と、
前記状態変数と、前記外気調和装置の運転容量と前記空気調和装置の運転容量の少なくとも一方と、を関連付けて学習する学習部と、
前記外気調和装置と前記空気調和装置の消費エネルギーの合計に相関する報酬を算出する報酬算出部と、を有し、
前記学習部は、前記報酬を用いて学習する。
本開示の第１の態様によれば、外気調和装置と空気調和装置の運転容量を最適化する空調システムを提供することができる。
また、本開示の第２の態様は、第１の態様に記載の空調システムであって、
前記外気調和装置は、前記外気を取り込み前記給気を前記対象空間へ送る第１ファンと、前記第１ファンによって取り込まれた前記外気と前記熱媒体とで熱交換させる外調熱交換器とを含み、
前記外気調和装置の運転容量には、前記給気の温度の目標値、前記第１ファンの風量の目標値、前記外調熱交換器に流入する前記熱媒体の温度の目標値、前記外調熱交換器における前記熱媒体の蒸発温度またはエンタルピの目標値が含まれる。
また、本開示の第３の態様は、第２の態様に記載の空調システムであって、
前記空気調和装置の前記室内ユニットは、前記内気を取り込み前記対象空間へ送る第２ファンと、前記第２ファンによって取り込まれた前記内気と前記冷媒とで熱交換させる空調熱交換器とを含み、
前記空気調和装置の運転容量には、前記空気調和装置の蒸発温度の目標値が含まれる。
また、本開示の第４の態様は、第３の態様に記載の空調システムであって、
前記外気の状況には、前記外気の温度または前記外気の湿度が含まれ、
前記内気の状況には、前記内気の温度または前記内気の湿度が含まれ、
前記外気調和装置の運転状況には、前記外気調和装置が運転中または停止中であることを示す情報、前記外気調和装置が冷房モードまたは暖房モードであることを示す情報、前記外気調和装置の前記第１ファンの風量、前記熱媒体の流量、前記熱媒体の温度、前記熱媒体の圧力、前記給気の温度の設定値のいずれかが含まれ、
前記空気調和装置の運転状況には、前記空気調和装置が運転中または停止中であることを示す情報、前記空気調和装置が冷房モードまたは暖房モードであることを示す情報、前記空気調和装置の前記第２ファンの風量、前記冷媒の流量、前記冷媒の温度、前記冷媒の圧力、前記空気調和装置の蒸発温度の設定値のいずれかが含まれる。
また、本開示の第５の態様は、第１の態様に記載の空調システムであって、
前記外気調和装置の消費エネルギーには、前記外気調和装置が有するチラーユニット、前記熱媒体調整部、前記外気調和ユニットの各消費エネルギーが含まれ、
前記空気調和装置の消費エネルギーには、前記複数の室内ユニットと前記冷媒調整部の各消費エネルギーが含まれる。
また、本開示の第６の態様は、第５の態様に記載の空調システムであって、
前記消費エネルギーには、消費電力、二酸化炭素排出量、エネルギーコストのいずれかが含まれる。
また、本開示の第７の態様は、第１の態様に記載の空調システムであって、
前記学習部は、前記外気調和装置の運転容量と前記空気調和装置の運転容量の少なくとも一方が変更されてから、前記消費エネルギーの合計が変化するまでの時間に応じた周期で学習する。
また、本開示の第８の態様による機械学習装置は、
外気調和ユニットと、前記外気調和ユニットを流れる熱媒体の状態を調整する熱媒体調整部と、を有し、外気を取り込んで前記外気調和ユニットから給気として供給することで対象空間の空調を行う外気調和装置と、
複数の室内ユニットと、前記室内ユニットを流れる冷媒の状態を調整する冷媒調整部と、を有し、前記室内ユニットによって前記対象空間内の空気である内気を冷却または加熱して前記対象空間に供給することで前記対象空間の空調を行う空気調和装置と、を有する空調システムにおいて、前記外気調和装置の運転容量と前記空気調和装置の運転容量の少なくとも一方を学習する機械学習装置であって、
前記外気の状況、前記内気の状況、前記外気調和装置の運転状況、前記空気調和装置の運転状況、及び、前記対象空間の設定温度または設定湿度を含む状態変数を取得する状態変数取得部と、
前記状態変数と、前記外気調和装置の運転容量と前記空気調和装置の運転容量の少なくとも一方と、を関連付けて学習する学習部と、
前記外気調和装置と前記空気調和装置の消費エネルギーの合計に相関する報酬を算出する報酬算出部と、を有し、
前記学習部は、前記報酬を用いて学習する。
本開示の第８の態様によれば、外気調和装置と空気調和装置の運転容量を最適化する機械学習装置を提供することができる。
また、本開示の第９の態様による機械学習方法は、
外気調和ユニットと、前記外気調和ユニットを流れる熱媒体の状態を調整する熱媒体調整部と、を有し、外気を取り込んで前記外気調和ユニットから給気として供給することで対象空間の空調を行う外気調和装置と、
複数の室内ユニットと、前記室内ユニットを流れる冷媒の状態を調整する冷媒調整部と、を有し、前記室内ユニットによって前記対象空間内の空気である内気を冷却または加熱して前記対象空間に供給することで前記対象空間の空調を行う空気調和装置と、を有する空調システムにおいて、前記外気調和装置の運転容量と前記空気調和装置の運転容量の少なくとも一方を学習する機械学習方法であって、
前記外気の状況、前記内気の状況、前記外気調和装置の運転状況、前記空気調和装置の運転状況、及び、前記対象空間の設定温度または設定湿度を含む状態変数を取得する状態変数取得工程と、
前記状態変数と、前記外気調和装置の運転容量と前記空気調和装置の運転容量の少なくとも一方と、を関連付けて学習する学習工程と、
前記外気調和装置と前記空気調和装置の消費エネルギーの合計に相関する報酬を算出する報酬算出工程と、を有し、
前記学習工程は、前記報酬を用いて学習する。
本開示の第９の態様によれば、外気調和装置と空気調和装置の運転容量を最適化する機械学習方法を提供することができる。
空調システムのシステム構成の一例を示す図である。 外気調和機の構成例を示す図である。 対象空間における給気ダクト及び室内ユニットの設置例を示す図である。 空気調和機の構成例を示す図である。 機械学習装置及び機械学習装置に接続される各部を示した図である。 機械学習装置のハードウェア構成の一例を示す図である。 機械学習装置の機能構成の一例を示す図である。 状態変数格納部に格納される状態変数の一例を示す図である。 機械学習装置による強化学習処理の流れを示すフローチャートである。
以下、各実施形態について添付の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］
＜空調システムのシステム構成＞
はじめに、第１の実施形態に係る空調システムのシステム構成について説明する。図１は、空調システムのシステム構成の一例を示す図である。空調システム１００は、家屋、ビル、工場、公共施設等の建築物内に含まれる対象空間ＳＰにおいて、空気調和を実現するシステムである。第１の実施形態において、空調システム１００は、複数の対象空間ＳＰ（ＳＰ１、ＳＰ２、ＳＰ３）を含む建物ＢＬに適用される。
図１に示すように、空調システム１００は、
・「外気調和装置」の一例である外気調和機１０（エアハンユニット、チラーユニット）、
・「空気調和装置」の一例である空気調和機５０（室内ユニット、室外ユニット）、
・リモートコントローラ（リモコン）８０、
・機械学習装置９０、
を有する。
空調システム１００は、外気調和機１０により外気を取り込み、調和して対象空間ＳＰに供給することで、対象空間ＳＰにおける、冷房、暖房、換気、除湿、加湿等の空気調和を行う。外気は、対象空間ＳＰ外の空気であり、第１の実施形態では、屋外の空気である。
また、空調システム１００は、空気調和機５０により内気を取り込み、調和して対象空間ＳＰに供給することで、対象空間ＳＰにおける冷房、暖房、除湿等の空気調和を行う。内気は、対象空間ＳＰ内の空気である。
空調システム１００では、リモコン８０に入力されたコマンドに応じて、外気調和機１０及び空気調和機５０の空気調和が制御される。具体的には、空調システム１００では、リモコン８０に入力されたコマンド、及び、そのときの負荷状況等に応じて、機械学習装置９０が外気調和機１０と空気調和機５０の運転容量（少なくともいずれか一方。ただしここでは両方。詳細は後述）を設定する。そして、外気調和機１０及び空気調和機５０は、機械学習装置９０により設定された運転容量を実現するよう動作する。なお、ここでいうコマンドには、発停、運転種別、設定温度、設定湿度、設定風量等に係るコマンドが含まれる。また、負荷状況には、外気の状況である外気の温度、外気の湿度、内気の状況である内気の温度、内気の湿度等が含まれる。
＜外気調和機の詳細＞
次に、外気調和機１０の詳細について、図２及び図３を用いて説明する。図２は、外気調和機の構成例を示す図である。また、図３は、対象空間における給気ダクト及び室内ユニットの設置例を示す図である。
（１）外気調和機全体の説明
はじめに、外気調和機１０全体について説明する。一般に外気調和機において、外気と熱媒体との間での熱交換の方式には、熱媒体が相変化しない方式（セントラル方式）と、熱媒体が蒸発または凝縮する（相変化する）方式の２種類がある。図２等の外気調和機１０は、いずれの方式であってもよいが、ここではセントラル方式で構成され、主として、チラーユニット２０と、エアハンドリングユニット（エアハンユニット）３０と、給気ダクト４５と、外調機制御部４９と、を有する。外気調和機１０は、運転中、エアハンユニット３０において外気ＯＡを取り込み、冷却若しくは加熱、または除湿若しくは加湿して、給気ダクト４５を介して給気ＳＡとして対象空間ＳＰに供給する。
外気調和機１０では、熱媒体回路Ｃ１及び外調機冷媒回路Ｃ２が、互いに独立して構成される。
熱媒体回路Ｃ１は、外気ＯＡと熱交換する熱媒体（ここでは水（冷却水））が循環する回路である。熱媒体回路Ｃ１は、チラーユニット２０とエアハンユニット３０とに跨って構成される。熱媒体回路Ｃ１は、主として、エアハンユニット３０に配置される外気熱交換器３３とチラーユニット２０に配置される熱媒体熱交換器２２及び熱媒体ポンプＰａと、が第１配管Ｐ１で接続されることで構成される。外気調和機１０の運転中、熱媒体回路Ｃ１では、熱媒体ポンプＰａが運転状態に制御されることで、熱媒体が所定方向（図２の二点鎖線矢印ｄ１が示す方向）に流れる。熱媒体回路Ｃ１における熱媒体の流量は、主として熱媒体ポンプＰａの回転数により調整される。
外調機冷媒回路Ｃ２は、熱媒体回路Ｃ１内の熱媒体の冷却源または加熱源となる冷媒が循環する回路である。外調機冷媒回路Ｃ２は、チラーユニット２０内において構成される。外調機冷媒回路Ｃ２は、主として、チラーユニット２０に配置される冷媒圧縮機２１と、熱媒体熱交換器２２と、冷媒膨張弁２３と、冷媒熱交換器２４と、流路切換弁２５と、が第２配管Ｐ２で接続されることで構成される。外気調和機１０の運転中、外調機冷媒回路Ｃ２では、冷媒圧縮機２１が運転状態に制御されるとともに冷媒膨張弁２３の開度が制御される。これにより、外調機冷媒回路Ｃ２では、冷媒が所定方向（正サイクル運転時には図２の二点鎖線矢印ｄ２が示す方向、逆サイクル運転時にはｄ２とは逆の方向）に流れる。
（２）チラーユニットの詳細
次に、外気調和機１０を構成するチラーユニット２０の詳細について説明する。チラーユニット２０は、外調機冷媒回路Ｃ２において、冷媒サイクルを行うことで、熱媒体回路Ｃ１内の熱媒体の冷却または加熱を行う。チラーユニット２０は、主として、冷媒圧縮機２１、熱媒体熱交換器２２、冷媒膨張弁２３、冷媒熱交換器２４、流路切換弁２５、チラーファン２６及び熱媒体ポンプＰａを有する。
冷媒圧縮機２１は、冷媒サイクルにおける低圧の冷媒を高圧になるまで圧縮する機器である。ここでは、冷媒圧縮機２１として、圧縮機モータが内蔵された密閉式構造の圧縮機が採用されている。冷媒圧縮機２１内には、例えばスクロール式かつ容積式の圧縮要素が収容されており、圧縮機モータによって圧縮要素が回転駆動される。圧縮機モータは、インバータにより運転周波数が制御され、これにより、冷媒圧縮機２１の容量制御が行われる。即ち、冷媒圧縮機２１は、容量可変である。
熱媒体熱交換器２２は、熱媒体回路Ｃ１内の熱媒体と、外調機冷媒回路Ｃ２内の低圧冷媒と、を熱交換させ、熱媒体を冷却する熱交換器である。熱媒体熱交換器２２においては、熱媒体回路Ｃ１に連通する熱媒体流路と、外調機冷媒回路Ｃ２に連通する冷媒流路とが形成され、熱媒体熱交換器２２は、熱媒体流路内の熱媒体と冷媒流路内の冷媒とが熱交換可能に構成される。熱媒体熱交換器２２は、正サイクル運転（冷房運転や除湿運転）時には低圧冷媒の蒸発器として機能し、逆サイクル運転（暖房運転）時には高圧冷媒の凝縮器又は放熱器として機能する。
冷媒膨張弁２３は、冷媒の減圧手段又は流量調整手段として機能する弁である。第１の実施形態において、冷媒膨張弁２３は、開度制御が可能な電動膨張弁である。
冷媒熱交換器２４は、外調機冷媒回路Ｃ２内の冷媒と、通過する空気と、を熱交換させる熱交換器である。冷媒熱交換器２４は、外調機冷媒回路Ｃ２に連通する伝熱管、及び伝熱フィンを有する。冷媒熱交換器２４では、伝熱管及び伝熱フィンの周囲を通過する空気（チラーファン２６によって生成される空気流）と、伝熱管を通過する冷媒と、で熱交換が行われる。冷媒熱交換器２４は、正サイクル運転時には高圧冷媒の凝縮器又は放熱器として機能し、逆サイクル運転時には低圧冷媒の蒸発器として機能する。
流路切換弁２５は、外調機冷媒回路Ｃ２の流れを切り換える。流路切換弁２５は、４つの接続ポートを有し、冷媒圧縮機２１の吸入配管、吐出配管、熱媒体熱交換器２２の冷媒流路のガス側、冷媒熱交換器２４のガス側、にそれぞれ接続される。
具体的には、流路切換弁２５は、第１状態と第２状態とを切換可能である。第１状態は、熱媒体熱交換器２２の冷媒流路のガス側と冷媒圧縮機２１の吸入配管とを連通させるとともに、冷媒圧縮機２１の吐出配管と冷媒熱交換器２４のガス側とを連通させる状態である（図２の流路切換弁２５の実線を参照）。第２状態は、冷媒圧縮機２１の吐出配管と熱媒体熱交換器２２の冷媒流路のガス側とを連通させるとともに、冷媒熱交換器２４のガス側と冷媒圧縮機２１の吸入配管とを連通させる状態である（図２の流路切換弁２５の破線を参照）。流路切換弁２５は、正サイクル運転（冷房運転や除湿運転）時には第１状態に制御され、逆サイクル運転（暖房運転等）時には第２状態に制御される。
チラーファン２６は、チラーユニット２０内に流入し冷媒熱交換器２４を通過してチラーユニット２０外に流出する空気流を生成する送風機である。チラーファン２６によって生成される空気流は、正サイクル運転時における冷媒熱交換器２４内の冷媒の冷却源であり、逆サイクル運転時における冷媒熱交換器２４内の冷媒の加熱源である。チラーファン２６は、ファンモータを含み、ファンモータがインバータ制御されることで回転数が調整される。すなわち、チラーファン２６は、風量可変である。
熱媒体ポンプＰａ（熱媒体調整部）は、熱媒体回路Ｃ１に配置されている。外気調和機１０の運転中、熱媒体ポンプＰａは、熱媒体を吸引して吐出する。熱媒体ポンプＰａは、駆動源であるモータを含み、モータがインバータ制御されることで回転数が調整される。すなわち、熱媒体ポンプＰａは、吐出流量可変である。
（３）エアハンユニット（外気調和ユニット）の詳細
次に、外気調和機１０を構成するエアハンユニット３０の詳細について説明する。エアハンユニット３０は、外気ＯＡの冷却、除湿、加熱、及び／又は加湿を行う。エアハンユニット３０は、主として、外気熱交換器３３、加湿器３５、給気ファン３８を有する。
外気熱交換器３３（外調熱交換器）は、外気ＯＡの冷却器として機能する熱交換器である。外気熱交換器３３は、熱媒体回路Ｃ１に配置される。外気熱交換器３３は、熱媒体回路Ｃ１に連通する伝熱管、及び伝熱フィンを有する。外気熱交換器３３では、伝熱管及び伝熱フィンの周囲を通過する外気ＯＡと、伝熱管を通過する熱媒体と、で熱交換が行われる。
加湿器３５は、外気熱交換器３３を通過した外気ＯＡを加湿するための機器である。加湿器３５の方式や型式は特に限定されないが、ここでは一般的な自然蒸発式の加湿器が採用されている。
給気ファン３８（第１ファン）は、外気ＯＡをエアハンユニット３０内に取り込み、給気ダクト４５へ送る送風機である。給気ファン３８の型式については特に限定されないが、第１の実施形態では、給気ファン３８としてシロッコファンが採用されるものとする。ここで、エアハンユニット３０においては、外気ＯＡが流れる外気流路ＦＰが形成されており（図２に破線矢印「ＦＰ」を参照）、給気ファン３８が運転状態となると外気流路ＦＰに沿って外気ＯＡが流れる。給気ファン３８は、ファンモータを含み、ファンモータがインバータ制御されることで回転数が調整される。すなわち、給気ファン３８は、風量可変である。
エアハンユニット３０では、外気流路ＦＰの風上側から風下側に向かって、外気熱交換器３３、加湿器３５、及び給気ファン３８が順に配置される。外気流路ＦＰの風下側の端部は、給気ダクト４５に接続される。
また、エアハンユニット３０には、各種センサが配置される。エアハンユニット３０に配置される各種センサとしては、例えば、エアハンユニット３０内に吸入される外気ＯＡの温度を検出する外気温度センサ３０１、及び湿度を検出する外気湿度センサ３０２が挙げられる。また、例えば、給気ダクト４５（すなわち対象空間ＳＰ）に送られる給気ＳＡの温度（給気温度）を検出する給気温度センサ３０３が挙げられる。
（４）給気ダクトの詳細
次に、外気調和機１０を構成する給気ダクト４５の詳細について説明する。給気ダクト４５は、外気ＯＡの流路を形成する部材である。給気ダクト４５は、給気ファン３８が駆動することで外気ＯＡが流入するように、一端がエアハンユニット３０に接続される。給気ダクト４５の他端は、複数に分岐しており、各分岐先において対象空間ＳＰに連通する。
図３に示すように、給気ダクト４５の他端（各分岐先）は、対象空間ＳＰの天井ＣＬに形成された吸気孔Ｈ１に接続される。
（５）外調機制御部の詳細
次に、外気調和機１０を構成する外調機制御部４９の詳細について説明する。外調機制御部４９は、外気調和機１０に含まれる各部の動作を制御する機能部である。外調機制御部４９は、ＣＰＵやメモリ及び各種電装品等で構成される。外調機制御部４９は、外気調和機１０に含まれる各機器と配線を介して接続される。また、外調機制御部４９は、通信線を介してリモコン８０及び機械学習装置９０と電気的に接続される。
第１の実施形態において、外調機制御部４９は、チラーユニット２０及びエアハンユニット３０にそれぞれ配置される各マイクロコンピュータや各電装品が互いに電気的に接続されることで構成される。
外調機制御部４９は、設定温度や負荷状況に応じて、給気温度の目標値（目標給気温度Ｔｓａ）を設定する（ただし、第１の実施形態では、給気温度の目標値は機械学習装置９０によって設定される）。外調機制御部４９は、目標給気温度Ｔｓａに基づき各部の動作（例えば冷媒圧縮機２１の容量、冷媒膨張弁２３の開度、熱媒体ポンプＰａの回転数、加湿器３５の発停、又は給気ファン３８の回転数等）を適宜調整する。これにより、外気調和機１０の運転容量が適宜変更される。
なお、ここでいう外気調和機１０の「運転容量」は、主として冷却（除湿）能力、加熱能力を指す。具体的には、外気調和機１０の運転容量は、直接的には、外調熱交換器を流れる熱媒体の状態（流量、温度、圧力、エンタルピ等）及び／又は第１ファンの風量等に基づいて定まり、間接的には、所定の目標値（例えば、給気温度の目標値等）に基づいて定まる。
外調機制御部４９は、外気ＯＡの潜熱処理又は顕熱処理を行わずに供給することによって冷房を行う場合（すなわち外気冷房運転を行う場合）には、チラーユニット２０における各部の運転を休止・停止させる。
（６）外気調和機の運転中における熱媒体、冷媒、冷却水及び空気の流れ
次に、外気調和機１０の運転中における熱媒体、冷媒、冷却水及び空気の流れについて説明する。外気調和機１０の運転中、通常は、熱媒体ポンプＰａが駆動し、熱媒体回路Ｃ１において熱媒体が循環する。また、冷媒圧縮機２１が駆動し、外調機冷媒回路Ｃ２において冷媒が循環する。
外気調和機１０の運転中、熱媒体回路Ｃ１において、熱媒体は、熱媒体熱交換器２２が、外調機冷媒回路Ｃ２を流れる冷媒との間で熱交換することで冷却又は加熱される。具体的には、正サイクル運転時には熱媒体が冷却され、逆サイクル運転時には熱媒体が加熱される。熱媒体熱交換器２２において冷却又は加熱された熱媒体は、外気熱交換器３３に流入し、エアハンユニット３０に取り込まれた外気ＯＡと熱交換することで加熱又は冷却される。具体的には、正サイクル運転時には熱媒体は加熱され、逆サイクル運転時には熱媒体は冷却される。外気熱交換器３３を通過した熱媒体は、熱媒体熱交換器２２に再び流入する。
外気調和機１０の運転中、外調機冷媒回路Ｃ２において、冷媒は冷媒圧縮機２１にて圧縮され、高圧冷媒として吐出される。冷媒圧縮機２１から吐出された高圧冷媒は、正サイクル運転時には冷媒熱交換器２４で、チラーファン２６によって生成された空気流と熱交換することで凝縮又は放熱する。また、冷媒圧縮機２１から吐出された高圧冷媒は、逆サイクル運転時には熱媒体熱交換器２２で、熱媒体回路Ｃ１内の熱媒体と熱交換することで凝縮又は放熱する。冷媒熱交換器２４及び熱媒体熱交換器２２の一方において凝縮又は放熱した冷媒は、冷媒膨張弁２３において減圧され低圧冷媒となった後、他方の熱交換器に流入し、熱媒体又は空気流と熱交換することで蒸発又は加熱される。その後、冷媒は、再び冷媒圧縮機２１に吸入される。
外気熱交換器３３において、外気ＯＡは熱媒体と熱交換する。具体的には、冷房運転時には外気ＯＡは冷却され（又は除湿され）、暖房運転時には外気ＯＡは加熱される。外気熱交換器３３を通過した外気ＯＡは、給気ダクト４５（対象空間ＳＰ）に送られる。加湿器３５が運転状態にある場合、外気熱交換器３３において熱媒体と熱交換することで加熱された空気は、加湿器３５によって加湿された後に給気ダクト４５に送られる。
＜空気調和機の詳細＞
次に、空気調和機５０（空気調和装置）の詳細について、図４を用いて説明する。図４は、空気調和機の構成例を示す図である。
（１）空気調和機全体の説明
はじめに、空気調和機５０全体について説明する。空気調和機５０は、冷媒回路ＲＣを含み、冷媒回路ＲＣにおいて冷媒を循環させて蒸気圧縮方式の冷凍サイクルを行うことにより、対象空間ＳＰの冷房、除湿又は暖房等の空気調和を実現する。空気調和機５０は、複数の運転モードを有しており、運転モードに応じた運転を行う。具体的に、空気調和機５０は、冷房を行う冷房モード、除湿を行う除湿モード、暖房を行う暖房モード等を有しており、各運転モードに応じた運転を行う。
空気調和機５０は、主として、熱源ユニットとして機能する１台の室外ユニット６０と、利用ユニットとして機能する複数台（ここでは３台）の室内ユニット７０と、空調機制御部７９と、を有する。空気調和機５０には、室外ユニット６０と各室内ユニット７０とが、液側冷媒連絡管ＬＰ１及びガス側冷媒連絡管ＧＰ１を介して接続されることで、冷媒回路ＲＣが形成されている。なお、冷媒回路ＲＣに封入される冷媒は、特に限定されないが、例えばＲ３２やＲ４１０Ａ等のＨＦＣ冷媒が冷媒回路ＲＣに封入される。
（２）室外ユニットの詳細
次に、空気調和機５０を構成する室外ユニット６０（冷媒調整部）の詳細について説明する。室外ユニット６０は、対象空間ＳＰ外に配置される。第１の実施形態において、室外ユニット６０は、屋外に配置される。
室外ユニット６０は、液側冷媒連絡管ＬＰ１及びガス側冷媒連絡管ＧＰ１を介して室内ユニット７０と接続され、冷媒回路ＲＣの一部を構成する。室外ユニット６０は、主として、圧縮機６１と、四路切換弁６２と、室外熱交換器６３と、室外ファン６８と、を有する。
また、室外ユニット６０は、複数の冷媒配管ＲＰ（第１冷媒配管ＲＰ１〜第５冷媒配管ＲＰ５）を有する。第１冷媒配管ＲＰ１は、ガス側冷媒連絡管ＧＰ１と四路切換弁６２とを接続する。第２冷媒配管ＲＰ２は、四路切換弁６２と圧縮機６１の吸入側とを接続する。第３冷媒配管ＲＰ３は、圧縮機６１の吐出側と四路切換弁６２とを接続する。第４冷媒配管ＲＰ４は、四路切換弁６２と室外熱交換器６３のガス側出入口とを接続する。第５冷媒配管ＲＰ５は、室外熱交換器６３の液側出入口と液側冷媒連絡管ＬＰ１とを接続する。
圧縮機６１は、冷凍サイクルにおける低圧の冷媒を、高圧になるまで圧縮する機器である。ここでは、圧縮機６１として、圧縮機モータＭ６１が内蔵された密閉式構造の圧縮機が採用されている。圧縮機６１内には、ロータリ式やスクロール式等の容積式の圧縮要素（図示省略）が収容されており、圧縮機モータＭ６１によって圧縮要素が回転駆動される。圧縮機モータＭ６１は、インバータにより運転周波数が制御され、これにより圧縮機６１の容量制御が行われる。すなわち、圧縮機６１は、容量可変である。
四路切換弁６２は、冷媒回路ＲＣにおける冷媒の流れ方向を切り換えるための流路切換手段である。四路切換弁６２は、状況に応じて各状態が制御される。四路切換弁６２は、正サイクル運転（冷房運転や除湿運転）時には、第１冷媒配管ＲＰ１と第２冷媒配管ＲＰ２とを接続するとともに、第３冷媒配管ＲＰ３と第４冷媒配管ＲＰ４とを接続する。これにより、四路切換弁６２は、第１状態（図４の四路切換弁６２の実線を参照）に制御される。また、四路切換弁６２は、逆サイクル運転（暖房運転）時には、第１冷媒配管ＲＰ１と第３冷媒配管ＲＰ３とを接続するとともに、第２冷媒配管ＲＰ２と第４冷媒配管ＲＰ４とを接続する。これにより、四路切換弁６２は、第２状態に制御される（図４の四路切換弁６２の破線を参照）。
室外熱交換器６３は、通過する空気流（室外ファン６８によって生成される室外空気流）と冷媒とを熱交換させる熱交換器である。室外熱交換器６３は、正サイクル運転時には、冷媒の凝縮器又は放熱器として機能する。室外熱交換器６３は、逆サイクル運転時には、冷媒の蒸発器として機能する。
室外ファン６８は、室外空気流を生成する送風機である。室外空気流は、室外ユニット６０内に流入し室外熱交換器６３を通過して室外ユニット６０外に流出する外気ＯＡの流れである。室外空気流は、正サイクル運転時における室外熱交換器６３内の冷媒の冷却源であり、逆サイクル運転時における室外熱交換器６３内の冷媒の加熱源である。室外ファン６８は、ファンモータを含み、ファンモータがインバータ制御されることで回転数が調整される。すなわち、室外ファン６８は、風量可変である。
また、室外ユニット６０には、各種センサが配置される。室外ユニット６０に配置される各種センサとしては、例えば、圧縮機６１に吸入される冷媒の圧力を検出する吸入圧力センサや、圧縮機６１から吐出される冷媒の圧力を検出する吐出圧力センサ等が挙げられる（図示省略）。
（３）室内ユニットの詳細
次に、空気調和機５０を構成する室内ユニット７０の詳細について説明する。室内ユニット７０は、対象空間ＳＰに配置される。第１の実施形態において、室内ユニット７０は、いずれかの対象空間ＳＰに対応付けられ、それぞれの対象空間ＳＰに設置される。第１の実施形態において、各室内ユニット７０は、対象空間ＳＰの天井ＣＬに設置される天井埋込型の空調室内機である（例えば、図３参照）。各室内ユニット７０は、対象空間ＳＰにおいて吸込口及び吹出口が天井ＣＬから露出するように設置される。
図４に示すように、室内ユニット７０は、液側冷媒連絡管ＬＰ１及びガス側冷媒連絡管ＧＰ１を介して室外ユニット６０と接続され、冷媒回路ＲＣの一部を構成する。第１の実施形態では、１台の室外ユニット６０に対して３台の室内ユニット７０が接続されている。各室内ユニット７０は、互いに並列に配置される。
各室内ユニット７０は、膨張弁７１と、室内熱交換器７２と、を有する。また、各室内ユニット７０は、室内熱交換器７２の液側出入口と液側冷媒連絡管ＬＰ１とを接続する第６冷媒配管ＲＰ６と、室内熱交換器７２のガス側出入口とガス側冷媒連絡管ＧＰ１とを接続する第７冷媒配管ＲＰ７と、を有する。
膨張弁７１は、冷媒の減圧手段又は流量調整手段として機能する弁である。第１の実施形態において、膨張弁７１は、開度制御が可能な電動膨張弁であり、第６冷媒配管ＲＰ６に（より詳細には室内熱交換器７２と液側冷媒連絡管ＬＰ１との間に）配置される。
室内熱交換器７２（空調熱交換器）は、通過する空気流（室内ファン７５によって生成される室内空気流）と冷媒とを熱交換させる熱交換器である。室内熱交換器７２は、正サイクル運転時には、冷媒の蒸発器として機能する。室外熱交換器６３は、逆サイクル運転時には、冷媒の凝縮器又は放熱器として機能する。
室内ファン７５（第２ファン）は、室内空気流を生成する送風機である。室内空気流は、室内ユニット７０内に流入し室内熱交換器７２を通過して室内ユニット７０外に流出する内気ＩＡ（図３参照）の流れである。室内空気流は、正サイクル運転時における室内熱交換器７２内の冷媒の加熱源であり、逆サイクル運転時における室内熱交換器７２内の冷媒の冷却源である。室内ファン７５は、ファンモータを含み、ファンモータがインバータ制御されることで回転数が調整される。すなわち、室内ファン７５は、風量可変である。
また、室内ユニット７０には、各種センサが配置される。室内ユニット７０に配置される各種センサとしては、例えば、室内ユニット７０内に吸入される室内空気流（内気ＩＡ）の温度を検出する室内温度センサ７０１、湿度を検出する室内湿度センサ７０２が挙げられる。また、例えば、二酸化炭素濃度を検出する二酸化炭素濃度センサ７０３、室内熱交換器７２における冷媒の温度を検出する冷媒温度センサ７０４が挙げられる。冷媒温度センサ７０４は、室内熱交換器７２に配置され、正サイクル運転時における冷媒の蒸発温度を検出する。
（４）空調機制御部の詳細
次に、空気調和機５０を構成する空調機制御部７９の詳細について説明する。空調機制御部７９は、空気調和機５０に含まれる各部の動作を制御する機能部である。空調機制御部７９は、ＣＰＵやメモリ及び各種電装品等で構成される。空調機制御部７９は、空気調和機５０に含まれる各機器と配線を介して接続される。また、空調機制御部７９は、室内ユニット７０に配置される各種センサと電気的に接続される。さらに、空調機制御部７９は、共通する対象空間ＳＰに設置されるリモコン８０と通信可能に接続される。また、空調機制御部７９は、通信線を介してリモコン８０及び機械学習装置９０と電気的に接続される。
第１の実施形態において、空調機制御部７９は、室外ユニット６０及び各室内ユニット７０にそれぞれ配置される各マイクロコンピュータや各電装品が互いに電気的に接続されることで構成される。
空調機制御部７９は、設定温度や負荷状況に応じて、各室内ユニット７０における蒸発温度の目標値（目標蒸発温度Ｔｅ）を設定する（ただし、第１の実施形態では、蒸発温度の目標値は、機械学習装置９０によって設定される）。空調機制御部７９は、目標蒸発温度Ｔｅに基づき圧縮機６１の容量や室外ファン６８の風量等を適宜調整する。これにより、空気調和機５０の運転容量が適宜変更される。
なお、ここでいう空気調和機５０の「運転容量」は、主として冷却（除湿）能力、加熱能力を指す。具体的には、空気調和機５０の運転容量は、直接的には、空調熱交換器を流れる冷媒の状態（流量、温度、圧力、エンタルピ等）及び／又は第２ファンの風量等に基づいて定まり、間接的には、所定の目標値（例えば、冷媒の蒸発温度の目標値等）に基づいて定まる。
（５）冷媒回路における冷媒の流れ
次に、空気調和機５０の運転中の冷媒回路における冷媒の流れについて正サイクル運転時と逆サイクル運転時とに分けて説明する。
（５−１）正サイクル運転時
空気調和機５０では、正サイクル運転（冷房運転・除湿運転）時に、四路切換弁６２が第１状態に制御される。これにより、冷媒回路ＲＣに充填された冷媒が、主として、圧縮機６１、室外熱交換器６３、運転中の室内ユニット７０の膨張弁７１、運転中の室内ユニット７０の室内熱交換器７２の順に循環する（正サイクルで冷媒が循環する）。
正サイクル運転が開始されると、各室内ユニット７０で要求される冷却負荷（具体的には目標蒸発温度Ｔｅ）に応じた容量制御が行われる。具体的には、冷媒回路ＲＣ内においては、冷媒が圧縮機６１に吸入されて圧縮された後に吐出される。なお、圧縮機６１の回転数は、適宜調整される。圧縮機６１から吐出されたガス冷媒は、第３冷媒配管ＲＰ３、四路切換弁６２及び第４冷媒配管ＲＰ４を経て、室外熱交換器６３のガス側出入口に流入する。
室外熱交換器６３のガス側出入口に流入したガス冷媒は、室外ファン６８によって供給される外気ＯＡと熱交換することで放熱して凝縮し、過冷却状態の液冷媒となって室外熱交換器６３の液側出入口から流出する。室外熱交換器６３の液側出入口から流出した液冷媒は、第５冷媒配管ＲＰ５及び液側冷媒連絡管ＬＰ１を経て、運転中の室内ユニット７０に流入する。
室内ユニット７０に流入した冷媒は、第６冷媒配管ＲＰ６内を流れ、膨張弁７１に流入して減圧された後、室内熱交換器７２の液側出入口に流入する。なお、膨張弁７１の開度は、適宜調整される。室内熱交換器７２の液側出入口に流入した冷媒は、室内ファン７５によって供給される内気ＩＡと熱交換することで蒸発し、過熱状態のガス冷媒となって室内熱交換器７２のガス側出入口から流出する。
室内熱交換器７２のガス側出入口から流出したガス冷媒は、第７冷媒配管ＲＰ７、ガス側冷媒連絡管ＧＰ１、第１冷媒配管ＲＰ１、四路切換弁６２及び第２冷媒配管ＲＰ２を経て、再び圧縮機６１に吸入される。
（５−２）逆サイクル運転時
空気調和機５０では、逆サイクル運転（暖房運転）時に、四路切換弁６２が第２状態に制御される。これにより、冷媒回路ＲＣに充填された冷媒が、主として、圧縮機６１、運転中の室内ユニット７０の室内熱交換器７２、運転中の室内ユニット７０の膨張弁７１、室外熱交換器６３の順に循環する（逆サイクルで冷媒が循環する）。
逆サイクル運転が開始されると、各室内ユニット７０で要求される暖房負荷に応じた容量制御が行われる。具体的には、冷媒回路ＲＣ内においては、冷媒が圧縮機６１に吸入されて圧縮された後に吐出される。なお、圧縮機６１の回転数は適宜調整される。圧縮機６１から吐出されたガス冷媒は、第２冷媒配管ＲＰ２、四路切換弁６２及び第１冷媒配管ＲＰ１を経て運転中の室内ユニット７０に流入し、第７冷媒配管ＲＰ７内を流れて室内熱交換器７２のガス側出入口に流入する。
室内熱交換器７２のガス側出入口に流入したガス冷媒は、室内ファン７５によって供給される内気ＩＡと熱交換することで放熱して凝縮し、過冷却状態の液冷媒となって室内熱交換器７２の液側出入口から流出する。室内熱交換器７２の液側出入口から流出した液冷媒は、第５冷媒配管ＲＰ５を経て、膨張弁７１に流入して減圧された後、室内ユニット７０から流出する。なお、膨張弁７１の開度は、適宜調整される。
室内ユニット７０から流出した冷媒は、液側冷媒連絡管ＬＰ１を経て室外ユニット６０に流入する。室外ユニット６０に流入した冷媒は、第５冷媒配管ＲＰ５を経て、室外熱交換器６３の液側出入口に流入する。室外熱交換器６３に流入した冷媒は、室外ファン６８によって供給される外気ＯＡと熱交換することで蒸発し、過熱状態のガス冷媒となって室外熱交換器６３のガス側出入口から流出する。室外熱交換器６３から流出した冷媒は、第４冷媒配管ＲＰ４、四路切換弁６２及び第２冷媒配管ＲＰ２を経て、再び圧縮機６１に吸入される。
＜リモコンの詳細＞
次に、リモコン８０の詳細について説明する。リモコン８０は、ユーザが外気調和機１０及び空気調和機５０の発停、運転種別、設定温度、設定湿度、設定風量等を個別に切り換える各種コマンドを入力するための入力装置である。また、リモコン８０は、所定の情報（例えば、入力された各種コマンド、内気ＩＡの温度や湿度、又は外気ＯＡの温度や湿度等）を表示するための表示装置としても機能する。
＜機械学習装置の詳細＞
次に、機械学習装置９０の詳細について説明する。
（１）機械学習装置の概要の説明
はじめに、機械学習装置９０の概要について説明する。図５は、機械学習装置及び機械学習装置に接続される各部を示した図である。機械学習装置９０は、空調システム１００の動作を統括的に制御する機能部である。機械学習装置９０は、外調機制御部４９及び空調機制御部７９と電気的に接続され、互いに信号の送受信を行う。
機械学習装置９０は、外調機制御部４９及び空調機制御部７９に対して所定の信号（例えば、目標給気温度Ｔｓａや目標蒸発温度Ｔｅを設定する制御信号）を送信することで、外気調和機１０及び空気調和機５０の運転容量を制御する。また、機械学習装置９０は、外調機制御部４９及び空調機制御部７９から送信される所定の信号を受信することで、外気調和機１０及び空気調和機５０の状態変数を取得する。更に、機械学習装置９０は、外気調和機１０及び空気調和機５０の消費エネルギーを特定する情報を取得する。
（２）機械学習装置のハードウェア構成
次に、機械学習装置９０のハードウェア構成について説明する。図６は、機械学習装置のハードウェア構成の一例を示す図である。図６に示すように、機械学習装置９０は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）６０１、ＲＯＭ（Read Only Memory）６０２、ＲＡＭ（Random Access Memory）６０３を有する。ＣＰＵ６０１、ＲＯＭ６０２、ＲＡＭ６０３は、いわゆるコンピュータを形成する。また、機械学習装置９０は、補助記憶装置６０４、表示装置６０５、操作装置６０６、Ｉ／Ｆ（Interface）装置６０７を有する。機械学習装置９０の各ハードウェアは、バス６０８を介して相互に接続される。
ＣＰＵ６０１は、補助記憶装置６０４にインストールされている各種プログラム（例えば、後述する機械学習プログラム等）を実行する演算デバイスである。ＲＯＭ６０２は、不揮発性メモリである。ＲＯＭ６０２は、主記憶デバイスとして機能し、補助記憶装置６０４にインストールされている各種プログラムをＣＰＵ６０１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、ＲＯＭ６０２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。
ＲＡＭ６０３は、ＤＲＡＭ（Dynamic Random Access Memory）やＳＲＡＭ（Static Random Access Memory）等の揮発性メモリである。ＲＡＭ６０３は、主記憶デバイスとして機能し、補助記憶装置６０４にインストールされている各種プログラムがＣＰＵ６０１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６０４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６０５は、機械学習装置９０の内部状態を表示する、表示デバイスである。操作装置６０６は、例えば、機械学習装置９０の管理者が機械学習装置９０に対して各種操作を行うための操作デバイスである。Ｉ／Ｆ装置６０７は、外調機制御部４９及び空調機制御部７９と接続し、外調機制御部４９及び空調機制御部７９との間で、信号を送受信する接続デバイスである。
（３）機械学習装置の機能構成
次に、機械学習装置９０の機能構成について説明する。図７は、機械学習装置の機能構成の一例を示す図である。上述したように、機械学習装置９０には、機械学習プログラムがインストールされており、当該プログラムが実行されることで、機械学習装置９０は、消費エネルギー取得部７１０、報酬算出部７２０、状態変数取得部７３０、強化学習部７４０として機能する。
消費エネルギー取得部７１０は、外気調和機１０及び空気調和機５０の消費エネルギーを特定する情報を取得する。なお、消費エネルギーを特定する情報には、外気調和機１０及び空気調和機５０の消費電力が含まれる。また、消費エネルギーを特定する情報には、エネルギー消費効率（ＣＯＰ：Coefficient Of Performance）が含まれてもよい。また、消費エネルギーを特定する情報には、ＣＯ２排出量（二酸化炭素排出量）や、エネルギーコスト（電気代、ガス代）等が含まれていてもよい。
また、消費エネルギー取得部７１０が取得する外気調和機１０の消費エネルギーを特定する情報には、
・外気調和機１０が有するチラーユニット２０の消費エネルギーを特定する情報、
・外気調和機１０が有するエアハンユニット３０の消費エネルギーを特定する情報、
・外気調和機１０が有する熱媒体ポンプＰａの消費エネルギーを特定する情報、
が含まれる。
また、消費エネルギー取得部７１０が取得する空気調和機５０の消費エネルギーを特定する情報には、
・空気調和機５０が有する室外ユニット６０の消費エネルギーを特定する情報、
・空気調和機５０が有する室内ユニット７０の消費エネルギーを特定する情報、
が含まれる。
消費エネルギー取得部７１０は、取得した外気調和機１０の消費エネルギーを特定する情報と、取得した空気調和機５０の消費エネルギーを特定する情報とを足し合わせ、合計値を報酬算出部７２０に通知する。
報酬算出部７２０は、消費エネルギー取得部７１０より通知された合計値に相関する報酬を算出し、強化学習部７４０に通知する。
状態変数取得部７３０は、外気調和機１０及び空気調和機５０より状態変数を取得する。状態変数取得部７３０が取得する状態変数には、運転条件情報、負荷情報、運転設定値情報等が含まれる。
運転条件情報とは、空調システム１００が運転するにあたっての外気の状況及び内気の状況を示す情報である。具体的には、状態変数取得部７３０は、
・外気の状況を示す情報として、外気温度または外気湿度、
・内気の状況を示す情報として、内気温度または内気湿度、
を取得する。
負荷情報とは、外気調和機１０の運転状況及び空気調和機５０の運転状況を示す情報である。具体的には、状態変数取得部７３０は、外気調和機１０の運転状況を示す情報として、
・外気調和機１０が運転中または停止中であることを示す情報、
・外気調和機１０が冷房モードまたは暖房モードであることを示す情報、
・外気調和機１０の第１ファンの風量、
・外気調和機１０の熱媒体の流量、
・外気調和機１０の熱媒体の温度、
・外気調和機１０の熱媒体の圧力、
・外気調和機１０の給気温度の設定値、
を取得し、空気調和機５０の運転状況を示す情報として、
・空気調和機５０が運転中または停止中であることを示す情報、
・空気調和機５０が冷房モードまたは暖房モードであることを示す情報、
・空気調和機５０の第２ファンの風量、
・空気調和機５０の冷媒の流量、
・空気調和機５０の冷媒の温度、
・空気調和機５０の冷媒の圧力、
・空気調和機５０の蒸発温度の設定値、
を取得する。
運転設定値情報とは、空調システム１００を運転する際に設定された設定値を示す情報である。具体的には、状態変数取得部７３０は、運転設定値情報として、
・室内設定温度、
・室内設定湿度、
を取得する。
状態変数取得部７３０は、外気調和機１０及び空気調和機５０より取得したこれらの状態変数を、時間情報と対応付けて状態変数格納部７５０に格納する。
強化学習部７４０は学習部の一例であり、負荷協調制御モデル７４１を有し、報酬算出部７２０より通知される報酬が最大となるように、負荷協調制御モデル７４１のモデルパラメータを変更する。これにより、強化学習部７４０は、状態変数と、外気調和機１０の運転容量及び空気調和機５０の運転容量の少なくとも一方と、を関連付ける負荷協調制御モデル７４１について、強化学習を行う。このように、強化学習部７４０では、外気調和機１０の消費エネルギーを特定する情報と空気調和機５０の消費エネルギーを特定する情報とを足し合わせた合計値を削減するように、負荷協調制御モデル７４１について強化学習を行う。これにより、負荷協調制御モデル７４１では、外気調和機１０の運転容量及び空気調和機５０の運転容量の少なくとも一方を出力する。
ここで、少なくとも一方としているのは、
・負荷協調制御モデル７４１により出力される外気調和機１０の運転容量と、空気調和機５０の運転容量とを用いて、それぞれ、外気調和機１０と空気調和機５０とを制御する場合と、
・負荷協調制御モデル７４１により出力される外気調和機１０の運転容量を用いて外気調和機１０を制御し、予め定めた組み合わせに基づいて、外気調和機１０の運転容量から強化学習部７４０が導出した運転容量を用いて空気調和機５０を制御する場合、あるいは、
・負荷協調制御モデル７４１により出力される空気調和機５０の運転容量を用いて空気調和機５０を制御し、予め定めた組み合わせに基づいて、空気調和機５０の運転容量から強化学習部７４０が導出した運転容量を用いて外気調和機１０を制御する場合と、
が含まれるためである。
なお、外気調和機１０の運転容量には、
・外気調和機１０の給気温度の目標値、
・外気調和機１０の風量の目標値、
・外気調和機１０の熱媒体の温度の目標値、
・外気調和機１０の蒸発温度の目標値、
・外気調和機１０のエンタルピの目標値、
が含まれる。
また、空気調和機５０の運転容量には、
・空気調和機の蒸発温度の目標値、
が含まれる。
なお、報酬算出部７２０では、強化学習部７４０の学習周期にあわせて報酬を算出するものとする。具体的には、報酬算出部７２０では、前回の強化学習から今回の強化学習までの間の消費エネルギーの合計値に基づいて、報酬を算出するものとする。ただし、強化学習部７４０の学習周期は、例えば、外気調和機１０の運転容量または空気調和機５０の運転容量が変更されてから、消費エネルギーの合計値が変化するまでに要する時間に応じた周期であるとする。
また、強化学習部７４０では、負荷協調制御モデル７４１を実行させるにあたり、前回の強化学習から今回の強化学習までの間の状態変数を読み出し、読み出した状態変数の平均値を算出したうえで、負荷協調制御モデル７４１に入力するものとする。
負荷協調制御モデル７４１が実行されることで出力された運転容量（一方の運転容量のみが出力された場合にあっては、当該出力された運転容量と、当該出力された運転容量に基づいて導出された運転容量と）が強化学習部７４０により送信先に送信される。具体的には、外気調和機１０の運転容量は、強化学習部７４０により外調機制御部４９に送信され、空気調和機５０の運転容量は、強化学習部７４０により空調機制御部７９に送信される。これにより、外気調和機１０は、送信された運転容量を実現するように動作し、空気調和機５０は、送信された運転容量を実現するように動作する。
（４）状態変数の詳細
次に、状態変数格納部７５０に格納される状態変数の詳細について説明する。図８は、状態変数格納部に格納される状態変数の一例を示す図である。図８に示すように、状態変数格納部７５０に格納される状態変数には、情報の項目として、"時間"、"運転条件情報"、"負荷情報"、"運転設定値情報"が含まれる。また、"運転条件情報"、"負荷情報"、運転設定値情報"には、それぞれ、状態変数取得部７３０が取得した情報が、項目ごとに格納される。
なお、図８の例は、学習周期が１５分から３０分の場合を示しており、"運転条件情報"、"負荷情報"、"運転設定値情報"に含まれる各情報は、１５分から３０分ごとに、平均値が算出される。
（５）強化学習処理の流れ
次に、機械学習装置９０による強化学習処理の流れについて説明する。図９は、機械学習装置による強化学習処理の流れを示すフローチャートである。
ステップＳ９０１において、状態変数取得部７３０は、外気調和機１０及び空気調和機５０より状態変数を取得する。
ステップＳ９０２において、消費エネルギー取得部７１０は、取得した外気調和機１０の消費エネルギーを特定する情報と、取得した空気調和機５０の消費エネルギーを特定する情報とを足し合わせ、合計値を算出する。
ステップＳ９０３において、強化学習部７４０は、所定の学習周期が経過したか否かを判定する。ステップＳ９０３において、所定の学習周期が経過していないと判定した場合には（ステップＳ９０３においてＮＯの場合には）、ステップＳ９０１に戻る。
一方、ステップＳ９０３において、所定の学習周期が経過したと判定した場合には（ステップＳ９０３においてＹＥＳの場合には）、ステップＳ９０４に進む。
ステップＳ９０４において、報酬算出部７２０は、所定の学習周期の間に蓄積された合計値に基づいて、報酬を算出する。
ステップＳ９０５において、報酬算出部７２０は、算出した報酬が所定の閾値以上であるか否かを判定する。ステップＳ９０５において、所定の閾値以上でないと判定された場合には（ステップＳ９０５においてＮＯの場合には）、ステップＳ９０６に進む。
ステップＳ９０６において、強化学習部７４０は、算出された報酬が最大となるように負荷協調制御モデル７４１について強化学習を行う。
ステップＳ９０７において、強化学習部７４０は、現在の状態変数を負荷協調制御モデル７４１に入力することで、負荷協調制御モデル７４１を実行させる。これにより、負荷協調制御モデル７４１は、外気調和機１０の運転容量及び空気調和機５０の運転容量の少なくともいずれか一方を出力する。なお、強化学習部７４０では、負荷協調制御モデル７４１により、いずれか一方の運転容量のみが出力された場合にあっては、予め定めた組み合わせに基づいて他方の運転容量を導出する。
ステップＳ９０８において、強化学習部７４０は、外気調和機１０の運転容量を外調機制御部４９に、出力した空気調和機５０の運転容量を空調機制御部７９に、それぞれ送信する。その後、ステップＳ９０１に戻る。
一方、ステップＳ９０５において、所定の閾値以上であると判定された場合には（ステップＳ９０５においてＹＥＳの場合には）、強化学習処理を終了する。
＜まとめ＞
以上の説明から明らかなように、第１の実施形態に係る空調システムは、
・エアハンユニットと、エアハンユニットを流れる熱媒体の状態を調整する熱媒体ポンプと、を有し、外気を取り込んでエアハンユニットから給気として供給することで対象空間の空調を行う外気調和機を有する。
・複数の室内ユニットと、室内ユニットを流れる冷媒の状態を調整する室外ユニットと、を有し、室内ユニットによって対象空間内の空気である内気を冷却または加熱して対象空間に供給することで対象空間の空調を行う空気調和機を有する。
・外気調和機と空気調和機の運転容量の少なくとも一方を学習する機械学習装置を有する。
また、第１の実施形態に係る機械学習装置は、
・外気の状況、内気の状況、外気調和機の運転状況、空気調和機の運転状況、及び、対象空間の設定温度または設定湿度を含む状態変数を取得する。
・状態変数と、外気調和機と空気調和機の運転容量の少なくとも一方と、を関連付けて学習する。
・外気調和機と空気調和機の消費エネルギーの合計に相関する報酬を算出する。
・状態変数と、外気調和機と空気調和機の運転容量の少なくとも一方とを関連付けて学習する際、算出された報酬を用いる。
このように、第１の実施形態によれば、空調システム設置後に実測したデータを用いて負荷協調制御モデルを構築するため、設置した機器の特性を反映した精度の高いモデルを構築することができる。また、第１の実施形態によれば、当該負荷協調制御モデルが強化学習により自動的に構築されるため、空調システムを立ち上げるための設置後の作業負荷を低減させることができる。更に、第１の実施形態によれば、構築された負荷協調制御モデルを用いて外気調和機と空気調和機の運転容量を設定することで、外気調和機と空気調和機の消費エネルギーの合計値を削減することができる。
つまり、第１の実施形態によれば、外気調和機と空気調和機の運転容量を最適化する空調システム、機械学習装置及び機械学習方法を提供することができる。
［その他の実施形態］
上記第１の実施形態では、外気調和機１０として、熱媒体回路Ｃ１と外調機冷媒回路Ｃ２が、互いに独立して構成されるチラー式を例示した。しかしながら、外気調和機１０はチラー式に限定されるものではなく、熱媒体回路Ｃ１を有さず、外調機冷媒回路Ｃ２が外気熱交換器３３に接続される直膨式であってもよい。
また、上記第１の実施形態では、負荷協調制御モデル７４１により、いずれか一方の運転容量のみが出力された場合、強化学習部７４０が、予め定めた組み合わせに基づいて、他方の運転容量を導出するものとして説明した。しかしながら、強化学習部７４０は、負荷協調制御モデル７４１により出力されたいずれか一方の運転容量のみを送信するように構成してもよい。具体的には、負荷協調制御モデル７４１により外気調和機１０の運転容量が出力された場合にあっては、当該運転容量を用いて外気調和機１０を制御し、空気調和機５０を成り行きで変化させてもよい。あるいは、負荷協調制御モデル７４１により空気調和機５０の運転容量が出力された場合にあっては、当該運転容量を用いて空気調和機５０を制御し、外気調和機１０を成り行きで変化させてもよい。
また、上記第１の実施形態では、機械学習を行う際に用いるモデル（負荷協調制御モデル）の詳細について特に言及しなかったが、機械学習を行う際に用いるモデルには任意の種類のモデルが適用されるものとする。具体的には、ＮＮ（Neural Network）モデルや、ランダムフォレストモデル、ＳＶＭ（Support Vector Machine）モデル等、任意の種類のモデルが適用される。
また、上記第１の実施形態では、モデルパラメータを変更する場合の変更方法の詳細について特に言及しなかったが、モデルパラメータの変更方法はモデルの種類に従うものとする。
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。
１００ ：空調システム
１０ ：外気調和機
２０ ：チラーユニット
３０ ：エアハンユニット
４５ ：給気ダクト
４９ ：外調機制御部
５０ ：空気調和機
６０ ：室外ユニット
７０ ：室内ユニット
７９ ：空調機制御部
８０ ：リモコン
９０ ：機械学習装置
７１０ ：消費エネルギー取得部
７２０ ：報酬算出部
７３０ ：状態変数取得部
７４０ ：強化学習部
７４１ ：負荷協調制御モデル
本開示の第１の態様による空調システムは、
外気調和ユニットと、前記外気調和ユニットを流れる熱媒体の状態を調整する熱媒体調整部と、を有し、外気を取り込んで前記外気調和ユニットから給気として供給することで対象空間の空調を行う外気調和装置と、
複数の室内ユニットと、前記室内ユニットを流れる冷媒の状態を調整する冷媒調整部と、を有し、前記室内ユニットによって前記対象空間内の空気である内気を冷却または加熱して前記対象空間に供給することで前記対象空間の空調を行う空気調和装置と、
前記外気調和装置の運転容量と前記空気調和装置の運転容量の少なくとも一方を学習する機械学習装置と、を有する空調システムであって、
前記外気の状況、前記内気の状況、前記外気調和装置の運転状況、前記空気調和装置の運転状況、及び、前記対象空間の設定温度または設定湿度を含む状態変数を取得する状態変数取得部と、
前記状態変数と、前記外気調和装置の運転容量と前記空気調和装置の運転容量の少なくとも一方と、を関連付けて学習する学習部と、
前記外気調和装置と前記空気調和装置の消費エネルギーの合計に相関する報酬を算出する報酬算出部と、を有し、
前記学習部は、前記外気調和装置の運転容量と前記空気調和装置の運転容量の少なくとも一方が変更されてから、前記消費エネルギーの合計が変化するまでの時間に応じた周期で算出する前記報酬を用いて学習する。
また、本開示の第８の態様による機械学習装置は、
外気調和ユニットと、前記外気調和ユニットを流れる熱媒体の状態を調整する熱媒体調整部と、を有し、外気を取り込んで前記外気調和ユニットから給気として供給することで対象空間の空調を行う外気調和装置と、
複数の室内ユニットと、前記室内ユニットを流れる冷媒の状態を調整する冷媒調整部と、を有し、前記室内ユニットによって前記対象空間内の空気である内気を冷却または加熱して前記対象空間に供給することで前記対象空間の空調を行う空気調和装置と、を有する空調システムにおいて、前記外気調和装置の運転容量と前記空気調和装置の運転容量の少なくとも一方を学習する機械学習装置であって、
前記外気の状況、前記内気の状況、前記外気調和装置の運転状況、前記空気調和装置の運転状況、及び、前記対象空間の設定温度または設定湿度を含む状態変数を取得する状態変数取得部と、
前記状態変数と、前記外気調和装置の運転容量と前記空気調和装置の運転容量の少なくとも一方と、を関連付けて学習する学習部と、
前記外気調和装置と前記空気調和装置の消費エネルギーの合計に相関する報酬を算出する報酬算出部と、を有し、
前記学習部は、前記外気調和装置の運転容量と前記空気調和装置の運転容量の少なくとも一方が変更されてから、前記消費エネルギーの合計が変化するまでの時間に応じた周期で算出する前記報酬を用いて学習する。
また、本開示の第９の態様による機械学習方法は、
外気調和ユニットと、前記外気調和ユニットを流れる熱媒体の状態を調整する熱媒体調整部と、を有し、外気を取り込んで前記外気調和ユニットから給気として供給することで対象空間の空調を行う外気調和装置と、
複数の室内ユニットと、前記室内ユニットを流れる冷媒の状態を調整する冷媒調整部と、を有し、前記室内ユニットによって前記対象空間内の空気である内気を冷却または加熱して前記対象空間に供給することで前記対象空間の空調を行う空気調和装置と、を有する空調システムにおいて、前記外気調和装置の運転容量と前記空気調和装置の運転容量の少なくとも一方を学習する機械学習方法であって、
前記外気の状況、前記内気の状況、前記外気調和装置の運転状況、前記空気調和装置の運転状況、及び、前記対象空間の設定温度または設定湿度を含む状態変数を取得する状態変数取得工程と、
前記状態変数と、前記外気調和装置の運転容量と前記空気調和装置の運転容量の少なくとも一方と、を関連付けて学習する学習工程と、
前記外気調和装置と前記空気調和装置の消費エネルギーの合計に相関する報酬を算出する報酬算出工程と、を有し、
前記学習工程は、前記外気調和装置の運転容量と前記空気調和装置の運転容量の少なくとも一方が変更されてから、前記消費エネルギーの合計が変化するまでの時間に応じた周期で算出する前記報酬を用いて学習する。

Claims (9)

  1. 外気調和ユニットと、前記外気調和ユニットを流れる熱媒体の状態を調整する熱媒体調整部と、を有し、外気を取り込んで前記外気調和ユニットから給気として供給することで対象空間の空調を行う外気調和装置と、
    複数の室内ユニットと、前記室内ユニットを流れる冷媒の状態を調整する冷媒調整部と、を有し、前記室内ユニットによって前記対象空間内の空気である内気を冷却または加熱して前記対象空間に供給することで前記対象空間の空調を行う空気調和装置と、
    前記外気調和装置の運転容量と前記空気調和装置の運転容量の少なくとも一方を学習する機械学習装置と、を有する空調システムであって、
    前記外気の状況、前記内気の状況、前記外気調和装置の運転状況、前記空気調和装置の運転状況、及び、前記対象空間の設定温度または設定湿度を含む状態変数を取得する状態変数取得部と、
    前記状態変数と、前記外気調和装置の運転容量と前記空気調和装置の運転容量の少なくとも一方と、を関連付けて学習する学習部と、
    前記外気調和装置と前記空気調和装置の消費エネルギーの合計に相関する報酬を算出する報酬算出部と、を有し、
    前記学習部は、前記報酬を用いて学習する空調システム。
  2. 前記外気調和装置は、前記外気を取り込み前記給気を前記対象空間へ送る第１ファンと、前記第１ファンによって取り込まれた前記外気と前記熱媒体とで熱交換させる外調熱交換器とを含み、
    前記外気調和装置の運転容量には、前記給気の温度の目標値、前記第１ファンの風量の目標値、前記外調熱交換器に流入する前記熱媒体の温度の目標値、前記外調熱交換器における前記熱媒体の蒸発温度またはエンタルピの目標値が含まれる、請求項１に記載の空調システム。
  3. 前記空気調和装置の前記室内ユニットは、前記内気を取り込み前記対象空間へ送る第２ファンと、前記第２ファンによって取り込まれた前記内気と前記冷媒とで熱交換させる空調熱交換器とを含み、
    前記空気調和装置の運転容量には、前記空気調和装置の蒸発温度の目標値が含まれる、請求項２に記載の空調システム。
  4. 前記外気の状況には、前記外気の温度または前記外気の湿度が含まれ、
    前記内気の状況には、前記内気の温度または前記内気の湿度が含まれ、
    前記外気調和装置の運転状況には、前記外気調和装置が運転中または停止中であることを示す情報、前記外気調和装置が冷房モードまたは暖房モードであることを示す情報、前記外気調和装置の前記第１ファンの風量、前記熱媒体の流量、前記熱媒体の温度、前記熱媒体の圧力、前記給気の温度の設定値のいずれかが含まれ、
    前記空気調和装置の運転状況には、前記空気調和装置が運転中または停止中であることを示す情報、前記空気調和装置が冷房モードまたは暖房モードであることを示す情報、前記空気調和装置の前記第２ファンの風量、前記冷媒の流量、前記冷媒の温度、前記冷媒の圧力、前記空気調和装置の蒸発温度の設定値のいずれかが含まれる、請求項３に記載の空調システム。
  5. 前記外気調和装置の消費エネルギーには、前記外気調和装置が有するチラーユニット、前記熱媒体調整部、前記外気調和ユニットの各消費エネルギーが含まれ、
    前記空気調和装置の消費エネルギーには、前記複数の室内ユニットと前記冷媒調整部の各消費エネルギーが含まれる、請求項１に記載の空調システム。
  6. 前記消費エネルギーには、消費電力、二酸化炭素排出量、エネルギーコストのいずれかが含まれる、請求項５に記載の空調システム。
  7. 前記学習部は、前記外気調和装置の運転容量と前記空気調和装置の運転容量の少なくとも一方が変更されてから、前記消費エネルギーの合計が変化するまでの時間に応じた周期で学習する、請求項１に記載の空調システム。
  8. 外気調和ユニットと、前記外気調和ユニットを流れる熱媒体の状態を調整する熱媒体調整部と、を有し、外気を取り込んで前記外気調和ユニットから給気として供給することで対象空間の空調を行う外気調和装置と、
    複数の室内ユニットと、前記室内ユニットを流れる冷媒の状態を調整する冷媒調整部と、を有し、前記室内ユニットによって前記対象空間内の空気である内気を冷却または加熱して前記対象空間に供給することで前記対象空間の空調を行う空気調和装置と、を有する空調システムにおいて、前記外気調和装置の運転容量と前記空気調和装置の運転容量の少なくとも一方を学習する機械学習装置であって、
    前記外気の状況、前記内気の状況、前記外気調和装置の運転状況、前記空気調和装置の運転状況、及び、前記対象空間の設定温度または設定湿度を含む状態変数を取得する状態変数取得部と、
    前記状態変数と、前記外気調和装置の運転容量と前記空気調和装置の運転容量の少なくとも一方と、を関連付けて学習する学習部と、
    前記外気調和装置と前記空気調和装置の消費エネルギーの合計に相関する報酬を算出する報酬算出部と、を有し、
    前記学習部は、前記報酬を用いて学習する機械学習装置。
  9. 外気調和ユニットと、前記外気調和ユニットを流れる熱媒体の状態を調整する熱媒体調整部と、を有し、外気を取り込んで前記外気調和ユニットから給気として供給することで対象空間の空調を行う外気調和装置と、
    複数の室内ユニットと、前記室内ユニットを流れる冷媒の状態を調整する冷媒調整部と、を有し、前記室内ユニットによって前記対象空間内の空気である内気を冷却または加熱して前記対象空間に供給することで前記対象空間の空調を行う空気調和装置と、を有する空調システムにおいて、前記外気調和装置の運転容量と前記空気調和装置の運転容量の少なくとも一方を学習する機械学習方法であって、
    前記外気の状況、前記内気の状況、前記外気調和装置の運転状況、前記空気調和装置の運転状況、及び、前記対象空間の設定温度または設定湿度を含む状態変数を取得する状態変数取得工程と、
    前記状態変数と、前記外気調和装置の運転容量と前記空気調和装置の運転容量の少なくとも一方と、を関連付けて学習する学習工程と、
    前記外気調和装置と前記空気調和装置の消費エネルギーの合計に相関する報酬を算出する報酬算出工程と、を有し、
    前記学習工程は、前記報酬を用いて学習する機械学習方法。
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