JP2020186826A - 空調制御システム及びプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】外気温と消費電力量、及び外気温と室内の快適性との関係を学習することによって室内の快適性を維持しながら消費電力量の削減を図る。【解決手段】システムコントローラ４は、制御の内容を示す制御モデルを格納する制御モデルマスタ４７と、部屋２が快適であるとする室温の範囲(室温の上限値と下限値)を設定する上下限室温設定部４４と、測定された外気温と消費電力量から学習により生成される消費電力量モデルと、測定された外気温と室温から学習により生成される室温モデルと、を統合して室温−消費電力量モデルを生成し、制御モデルマスタ４７の中から室温の上限値と下限値との間に制御可能な制御モデルであって空調機３の消費電力量が最小となる制御モデルを選択する制御選択部４５と、選択された制御モデルに従って空調機３の制御を行う空調制御部４６と、を有する。【選択図】図１

Description

本発明は、空調制御システム及びプログラム、特に室内の快適性を維持しつつ省エネを考慮した空調制御に関する。

ビル等の施設に設置される空調機の制御を行う場合、ビル内の部屋における快適性を考慮しながら省エネ制御を行うことは、一般的に行われている。例えば、特許文献１では、外気温と室温との差分と、消費電力量との関係モデルから空調機の設定温度を設定する技術が提案されている。

特開２００７−１２０８８９号公報 特開２００５−２２９７５８号公報 特許第５５２８３８３号明細書 国際公開２０１６／００９５０６号 特開２０１０−０６５９６０号公報 特開２００８−２４１１５６号公報

従来技術においては、外気温と室温との差分と、消費電力量との関係モデルに従って空調制御をしているが、外気温と室温との差分が大きくなる高負荷時において設定温度を控えめにする空調制御を行っている。つまり、省エネ制御を優先させることによって快適性を犠牲にしている。

本発明は、外気温と消費電力量、及び外気温と室内の快適性との関係を学習することによって室内の快適性を維持しながら消費電力量の削減を図ることを目的とする。

本発明に係る空調制御システムは、施設に設置されている空調機の消費電力量と外気温に基づき消費電力量のモデルを学習する消費電力量モデル学習手段と、前記空調機が設置されている部屋の快適性を示す指標値と外気温に基づき前記部屋の快適性のモデルを学習する快適性モデル学習手段と、前記部屋において維持したい快適性を示す条件を設定する設定手段と、前記空調機の制御内容を示す制御モデルが予め設定されている制御モデル記憶手段と、前記消費電力量のモデル及び前記快適性のモデルを統合することによって前記部屋の快適性と前記空調機の消費電力量との関係を示す快適性−消費電力量モデルを生成するモデル生成手段と、前記快適性−消費電力量モデルを参照して、前記制御モデル記憶手段に設定されている制御モデルの中から、前記設定手段が設定する条件に合致する制御モデルであって前記空調機の消費電力量が最小となる制御モデルを選択する選択手段と、前記選択手段により選択された制御モデルに従って前記空調機の制御を行う空調制御手段と、を有するものである。

また、所定期間内における予想外気温を取得する予想外気温取得手段と、前記所定期間における目標消費電力量を取得する目標消費電力量取得手段と、を有し、前記選択手段は、前記所定期間において予想される消費電力量が前記目標消費電力量を超えないように、前記所定期間内の現時点以降の前記空調機の各制御切替時点における制御モデルを選択するものである。

また、前記選択手段は、前記空調機の各制御切替時点において前記空調機の消費電力量が最小となる制御モデルを選択したことで予想される前記所定期間における消費電力量が前記目標消費電力量を超えない場合、予想される前記所定期間における消費電力量が前記目標消費電力量を超えない範囲で、１又は複数の前記制御切替時点における制御モデルを、当該制御切替時点において前記空調機の消費電力量が最小でない制御モデルに選択し直すものである。

また、前記設定手段は、時間帯に応じて前記快適性を示す条件を設定するものである。

また、前記選択手段は、前記消費電力量のモデル又は前記快適性のモデルの少なくとも一方が予め設定されている信頼性の基準を満たしていない場合、前記快適性−消費電力量モデルの代わりに予め用意されている基準モデルを参照するものである。

また、前記快適性−消費電力量モデルを表示する表示手段を有し、前記選択手段は、前記表示手段が表示している前記快適性−消費電力量モデルを参照したユーザに制御モデルを選択させるものである。

また、前記快適性モデル学習手段が学習の対象とする快適性を示す指標は、前記部屋の室温、前記部屋の室内湿度、ＰＭＶ又は前記部屋の在室者が不快のときにとる行動を表す指標のうち少なくとも１つであるものとする。

また、前記快適性モデル学習手段は、複数の前記快適性を示す指標それぞれの指標値と外気温に基づき複数の前記快適性のモデルを学習し、前記モデル生成手段は、前記消費電力量のモデル及び複数の前記快適性のモデルを統合することによって前記快適性−消費電力量モデルを生成するものである。

本発明に係るプログラムは、施設に設置されている空調機の制御内容を示す制御モデルが予め設定されている制御モデル記憶手段にアクセス可能なコンピュータを、前記空調機の消費電力量と外気温に基づき消費電力量のモデルを学習する消費電力量モデル学習手段、前記空調機が設置されている部屋の快適性を示す指標値と外気温に基づき前記部屋の快適性の快適性モデルを学習する快適性モデル学習手段、前記部屋において維持したい快適性を示す条件を設定する設定手段、前記消費電力量のモデル及び前記快適性のモデルを統合することによって前記部屋の快適性と前記空調機の消費電力量との関係を示す快適性−消費電力量モデルを生成するモデル生成手段、前記快適性−消費電力量モデルを参照して、前記制御モデル記憶手段に設定されている制御モデルの中から、前記設定手段が設定する条件に合致する制御モデルであって前記空調機の消費電力量が最小となる制御モデルを選択する選択手段、前記選択手段により選択された制御モデルに従って前記空調機の制御を行う空調制御手段、として機能させるためのものである。

本発明によれば、外気温と消費電力量、及び外気温と室内の快適性との関係を学習することによって室内の快適性を維持しながら消費電力量の削減を図ることができる。

実施の形態１における空調システムを示すブロック構成図である。 実施の形態１における空調制御処理を示すフローチャートである。 実施の形態１における消費電力量モデルを概略的に示すグラフ図である。 実施の形態１における室温モデルを概略的に示すグラフ図である。 実施の形態１において生成される室温−消費電力量モデルを示すグラフ図である。 実施の形態１における制御選択処理を示すフローチャートである。 実施の形態１において室温−消費電力量モデル上にプロットされた制御モデルを示すグラフ図である。 実施の形態２における空調システムを示すブロック構成図である。 実施の形態２における空調制御処理を示すフローチャートである。 実施の形態２における制御選択処理を示すフローチャートである。 実施の形態４における空調システムを示すブロック構成図である。 実施の形態４における制御選択処理を示すフローチャートである。 実施の形態５における空調システムを示すブロック構成図である。 実施の形態５における制御モデルの選択画面の表示例を示す図である。 実施の形態６において快適性−消費電力量モデルを示す概念図である。 実施の形態７における空調システムを示すブロック構成図である。

以下、図面に基づいて、本発明の好適な実施の形態について説明する。

実施の形態１．
図１は、本実施の形態における空調システムを示すブロック構成図である。図１には、施設としてのビル１と、ビル１内の部屋２と、部屋２を空調する空調機３と、空調機３の動作を制御するシステムコントローラ４と、電力センサ５と、室温センサ６と、外気温センサ７と、が示されている。

空調機３は、部屋２に設置される室内機３１と、室内機３１が接続される室外機３２と、室外機３２の動作を制御するコントローラ３３と、を含む。図１に示すように、室外機３２には、複数台の室内機３１が接続される場合がある。電力センサ５は、空調機３の消費電力量を測定する測定手段である。室温センサ６は、部屋２の温度（以下、「室温という」）を測定する測定手段である。本実施の形態では、部屋の快適性を示す指標として室温を利用する場合を例にして説明するので、室温センサ６を部屋２に設置している。外気温センサ７は、外気温、すなわちビル１の外部の温度を測定する測定手段である。

なお、図１では、１つの部屋２のみを図示しているが、複数の部屋２があってもよい。この場合、室内機３１、電力センサ５及び室温センサ６を、各部屋２に対応させて設置する。また、複数の空調機３が設置される場合、システムコントローラ４は、各空調機３のコントローラ３３を接続して、各空調機３の動作を制御する。

システムコントローラ４は、空調機３の動作を制御することによって部屋２の空調制御を行う空調制御システムとして機能し、空調システムの管理者等が操作可能なコントローラである。システムコントローラ４は、コンピュータを内蔵する。すなわち、システムコントローラ４は、ＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ、及び記憶手段としてストレージを備える。また、本実施の形態では、システム管理者等が部屋２の快適性を示す情報として、室温の上限値（以下、「上限室温」という）及び室温の下限値（以下、「下限室温」という）を設定する必要があるので、システムコントローラ４は、上限室温及び下限室温をシステム管理者等に入力させるためのユーザインタフェースを有する。あるいは、外部の端末装置からシステム管理者等により入力された上限室温及び下限室温をネットワーク経由で取得できるようにするために、ネットワークインタフェースを備えてもよい。

図１に示すように、システムコントローラ４は、センサデータ収集部４１、消費電力量モデル学習部４２、室温モデル学習部４３、上下限室温設定部４４、制御選択部４５、空調制御部４６、制御モデルマスタ４７、消費電力量モデル記憶部４８、室温モデル記憶部４９及び上下限室温情報記憶部５０を有している。なお、本実施の形態の説明に用いない構成要素については、図１から省略している。

センサデータ収集部４１は、電力センサ５、室温センサ６及び外気温センサ７がそれぞれ測定したデータを収集する。消費電力量モデル学習部４２は、消費電力量学習手段として設けられ、ビル１に設置されている空調機３の消費電力量及び外気温センサ７により測定された外気温に基づき消費電力量のモデル（以下、「消費電力量モデル」と称する）を学習する。室温モデル学習部４３は、快適性学習手段として設けられ、室温センサ６により測定された室温及び外気温センサ７により測定された外気温に基づき部屋２の室温のモデル（以下、「室温モデル」と称する）を学習する。上下限室温設定部４４は、設定手段として設けられ、部屋２において維持したい快適性を示す条件を設定する。本実施の形態では、快適性を示す指標として室温を用いるので、室温の上限値又は下限値の少なくとも一方を、快適性を示す条件として設定する。

制御選択部４５は、モデル生成手段として設けられ、消費電力量モデル及び室温モデルを統合することによって部屋２の室温と空調機３の消費電力量との関係を示す快適性−消費電力量モデルを生成する。また、制御選択部４５は、選択手段としても設けられており、快適性−消費電力量モデルを参照して、制御モデルマスタ４７に設定されている制御モデルの中から、上下限室温設定部４４が設定する条件に合致する制御モデルであって空調機３の消費電力量が最小となる制御モデルを選択する。空調制御部４６は、空調制御手段として設けられ、コントローラ３３に指示を出すことによって空調機３の制御を行う。本実施の形態における空調制御部４６は、制御選択部４５により選択された制御モデルに従って空調機３の制御を行う。

制御モデルマスタ４７には、複数の制御モデルが予め登録されている。制御モデルには、空調機３の制御内容が設定されている。例えば、室内機３１への設置温度とフル稼働時に対して発揮する運転能力（％）等が設定される。消費電力量モデル記憶部４８には、消費電力量モデル学習部４２により学習される消費電力量モデルが記憶される。室温モデル記憶部４９には、室温モデル学習部４３により学習される室温モデルが記憶される。上下限室温情報記憶部５０には、上下限室温設定部４４により設定される快適性を示す条件として上限室温及び下限室温が設定される。

システムコントローラ４における各構成要素４１〜４６は、システムコントローラ４に搭載されるコンピュータと、コンピュータに搭載されたＣＰＵで動作するプログラムとの協調動作により実現される。また、各記憶手段４７〜５０は、システムコントローラ４に搭載されたストレージにて実現される。あるいは、ＲＡＭ又は外部にある記憶手段をネットワーク経由で利用してもよい。

また、本実施の形態で用いるプログラムは、通信手段により提供することはもちろん、ＣＤ−ＲＯＭやＵＳＢメモリ等のコンピュータ読み取り可能な記録媒体に格納して提供することも可能である。通信手段や記録媒体から提供されたプログラムはコンピュータにインストールされ、コンピュータのＣＰＵがプログラムを順次実行することで各種処理が実現される。

次に、本実施の形態における動作について説明する。

本実施の形態におけるシステムコントローラ４は、制御モデルマスタ４７から適切な制御モデルを抽出し、その抽出した制御モデルに従って空調機３を動作させることで、部屋２の空調を制御する。ここでいう適切な制御モデルというのは、部屋２の在室者が快適と感じられる空調制御を実施可能な制御モデルのことを言う。本実施の形態では、適切な制御モデルを抽出するために、上下限室温情報を事前に設定しておく必要がある。

すなわち、上限室温及び下限室温がシステム管理者等のユーザにより指定されると、上下限室温設定部４４は、その上限室温及び下限室温を受け付け、その上限室温及び下限室温を含む上下限室温情報を生成して上下限室温情報記憶部５０に登録する。本実施の形態では、室温センサ６により測定される室温が上限室温と下限室温との間にある場合、部屋２の在室者は、快適と感じているものと推定する。

一般に、室温と消費電力量とは、トレードオフの関係にあると考えられるが、本実施の形態では、室温が上限室温と下限室温との間にある状態、換言すると室内の快適性を維持しつつ消費電力量の最小とすることで消費電力量の削減を図ることを特徴としている。以下、制御モデルマスタ４７から制御モデルを抽出して空調制御を行う本実施の形態における空調制御処理について図２に示すフローチャートを用いて説明する。

まず、システムコントローラ４は、起動されると、所定の制御モデルにて空調機３の動作を開始させる。そして、制御選択部４５は、上下限室温情報記憶部５０から上下限室温情報を取得する（ステップ１１０）。なお、本実施の形態では、システムコントローラ４がいったん起動された後は、上下限室温情報は変更されないという前提の下、起動時に取得することにしているが、仮に上下限室温情報が起動後に変更されるようであれば、その都度取得するように処理してもよい。

続いて、センサデータ収集部４１は、現時点の外気温を外気温センサ７から取得すると共に（ステップ１２０）、現時点の空調機３における消費電力量を電力センサ５から取得する（ステップ１３０）。

続いて、消費電力量モデル学習部４２は、取得された外気温及び消費電力量に基づき消費電力量モデル記憶部４８に記憶されている既存の消費電力量モデルを学習する（ステップ１４０）。つまり、消費電力量モデル学習部４２は、この外気温のときに、どういう消費電力量であったのかを学習する。一方、センサデータ収集部４１が、現時点の部屋２の室温を室温センサ６から取得すると（ステップ１５０）、室温モデル学習部４３は、収集された外気温及び室温に基づき室温モデル記憶部４９に記憶されている既存の室温モデルを学習する（ステップ１６０）。つまり、室温モデル学習部４３は、この外気温のときに、どういう室温であったのかを学習する。ここで、学習により得られる消費電力量モデル及び室温モデルについて、図３及び図４を用いて補足説明する。

図３（ａ）は夏季の消費電力量モデルを概略的に示すグラフ図であり、図３（ｂ）は冬季の消費電力量モデルを概略的に示すグラフ図である。図３において、横軸は外気温であり、縦軸は消費電力量である。本実施の形態では、外気温を説明変数、消費電力量を目的変数とする回帰式で消費電力量モデルを表すことができる。図３に示すように、消費電力量モデル（回帰線）は、制御モデル毎に生成される。そのために、消費電力量モデル学習部４２は、空調機３を現時点で動作させている制御モデルを特定し、その特定した制御モデルに対応する消費電力量モデル（回帰線）を学習対象とする。なお、図３に示す制御モデルの数は、一例であって、この数に限るものではない。図４においても同様である。

図３（ａ）に示す夏季の場合、空調機３は冷房運転を行うことになるが、外気温が高くなるに連れ運転能力を向上させることになるので、消費電力量は増加する傾向にある。つまり、右肩上がりのグラフとなる。一方、図３（ｂ）に示す冬季の場合、空調機３は暖房運転を行うことになるが、外気温が低くなるに連れ運転能力を向上させることになるので、消費電力量は増加する傾向にある。つまり、左肩上がりのグラフとなる。このことは、制御モデルの異同に関係なく同じである。

図４（ａ）は夏季の室温モデルを概略的に示すグラフ図であり、図４（ｂ）は冬季の室温モデルを概略的に示すグラフ図である。図４において、横軸は外気温であり、縦軸は室温である。本実施の形態では、外気温を説明変数、室温を目的変数とする回帰式で室温モデルを表すことができる。図４に示すように、消費電力量モデル（回帰線）は、制御モデル毎に生成される。そのために、室温モデル学習部４３は、空調機３を現時点で動作させている制御モデルを特定し、その特定した制御モデルに対応する室温モデル（回帰線）を学習対象とする。

図４（ａ）に示す夏季の場合、空調機３は冷房運転されているとしても、外気温が高くなるに連れ室温も高くなる傾向にある。また、図４（ｂ）に示す冬季の場合も夏季と同様に、外気温が高くなるに連れ室温も高くなる傾向にある。このように、外気温と室温の関係は、季節によらず右肩上がりのグラフとなる。このことは、制御モデルの異同に関係なく同じである。

なお、夏季と冬季とで使用する各モデルを切り替える必要があるが、本実施の形態では、空調制御処理を夏季に実施している場合を想定して説明する。

続いて、制御選択部４５は、各モデル記憶部４８，４９から消費電力量モデル及び室温モデルを取り出し、外気温に基づき各モデルを統合することによって室温−消費電力量モデルを生成する（ステップ１７０）。

図５は、生成される室温−消費電力量モデルを示すグラフ図である。図５において、横軸は、室温であり、縦軸は消費電力量である。室温−消費電力量モデルは、図５に示すように外気温毎のモデル（回帰線）として生成される。なお、図５では、便宜的に１℃刻みの外気温に対応させた回帰線を例示しているが、外気温の幅及び範囲は、これに限るものではない。夏季の場合、図５に示すように、夏季において室温が高いということは、空調機３を冷房運転させるときの運転能力が相対的に低いため、消費電力量は相対的に低くなる。一方、夏季において室温が低いということは、空調機３を冷房運転させるときの運転能力が相対的に高いため、消費電力量は相対的に高くなる。すなわち、室温が高いほど消費電力量を抑えることができるため、室温−消費電力量モデルは、左肩上がりのグラフとなる。

続いて、制御選択部４５は、制御選択処理を実施する（ステップ１８０）。以下、本実施の形態における制御選択処理について図６に示すフローチャートを用いて説明する。

制御選択部４５は、図５に示す外気温毎の室温−消費電力量モデルの中からステップ１２０で取得した外気温に対応する室温−消費電力量モデルを抽出する（ステップ１８１１）。続いて、制御選択部４５は、制御モデルマスタ４７に設定されている各制御モデルを室温−消費電力量グラフ上にプロットする（ステップ１８１２）。空調機３を当該外気温で各制御モデルに従い制御したときの室温及び消費電力量は過去の実績から特定できるので、制御選択部４５は、その実績に従い制御モデルをプロットする。室温−消費電力量モデルは、空調機３を当該外気温で各制御モデルに従い制御したときの実績に基づき生成されるので、各制御モデルは、室温−消費電力量モデル（回帰線）上若しくは回帰線近傍にプロットされることになる。

図７は、制御モデルをプロットしたときのグラフ図である。なお、図７では、ステップ１１０で取得した上下限情報に含まれる上限室温及び下限室温を合わせて示している。

制御選択部４５は、空調機３の制御に使用する制御モデルを選択することになるが、この室温−消費電力量モデル上にプロットされた制御モデルの中から上限室温と下限室温の範囲以外の制御モデルを、選択候補から除外する（ステップ１８１３）。換言すると、図７に示すように上限室温と下限室温の範囲内に位置する制御モデルＤ〜Ｈを、空調機３の制御に用いる制御モデルの選択候補とする。ここで選択候補とされる制御モデルＤ〜Ｈは、部屋２において維持したい快適性を示す条件に合致する制御モデル、つまり快適性が維持される制御モデルである。そして、制御選択部４５は、選択候補となる制御モデルＤ〜Ｈの中から空調機３の消費電力量が最小となる制御モデル、すなわち制御モデルＨを選択する（ステップ１８１４）。

以上のようにして制御モデルＨが選択されると、空調制御部４６は、制御モデルＨに対応する制御内容に従って空調機３を制御する（ステップ１９０）。

以上説明したように、本実施の形態によれば、部屋２の快適性を維持可能とする制御モデルの中から消費電力量が最小となる制御モデルを選択して空調制御を行うようにしたので、部屋２の快適性を維持しながら消費電力量を極力削減することができる。

なお、本実施の形態では、消費電力量の削減効果を削減するために、消費電力量が最小となる制御モデルＨを選択するようにしたが、他の制御モデルＤ〜Ｇを選択してもよい。例えば、制御モデルＤを選択すると、消費電力量の削減効果は相対的に低下するが、室温を制御モデルＥ〜Ｈより低くできるので、室内をより快適にすることが可能となる。

本実施の形態では、図２に示すステップ１２０からステップ１９０までの処理を繰り返し実行することで、空調機３の制御に使用する制御モデルを必要により切り替えることができる。本実施の形態においては、デマンド制御に対応しやすいようにステップ１２０からステップ１９０までの処理を３０分周期で実施するようにした。すなわち、制御モデルの切替え可能なタイミングを３０分としている。

なお、消費電力量モデル学習部４２及び室温モデル学習部４３がそれぞれ実施する消費電力量モデル及び室温モデルの学習に関しては、各モデルのサンプル数を増やして信頼性を向上させるために、制御選択部４５が実施する制御選択処理とは別個に実施するようにしてもよい。すなわち、３０分毎ではなく、より短い周期で学習を繰り返し実施できるようにしてもよい。

なお、上記説明では、ステップ１７０において各外気温に対応させて室温−消費電力量モデルを生成し、ステップ１８１１において、生成された室温−消費電力量モデルにお中からステップ１２０で取得された外気温に基づき室温−消費電力量モデルを抽出するようにしたが、ステップ１２０で取得された外気温に対応する室温−消費電力量モデルのみを生成するようにしてもよい。

ところで、本実施の形態では、上下限室温情報として上限室温と下限室温の両方を設定するようにした。ただ、夏季の場合、室温−消費電力量モデルは右肩下がりのグラフとなるので、消費電力量の削減効果を最大とするためには、選択候補の中から上限室温に最も近い制御モデルが選択されることになる。つまり、上限室温の設定は必要であるものの下限室温は設定しなくても問題ない。冬季の場合も同様で、冬季の場合の室温−消費電力量モデルは右肩上がりのグラフとなるので、消費電力量の削減効果を最大とするためには、選択候補の中から下限室温に最も近い制御モデルが選択されることになる。つまり、下限室温の設定は必要であるものの上限室温は設定しなくても問題ない。ただ、上限室温と下限室温の双方を指定して範囲を明確にすることで、快適と感じられる室温を明確にすることができる。これにより、上記において制御モデルＤを選択した場合について説明したように、室内が快適である状態を維持しつつ、トレードオフの関係にある快適性と消費電力量との調整を行うことが可能となる。後述する実施の形態においても同様である。

また、上記説明では、快適性を示す指標として室温を用いて説明した。ただ、快適性を示す指標は、室温に限定する必要はない。例えば、部屋２の室内湿度、ＰＭＶ（Ｐｒｅｄｉｃｔｅｄ Ｍｅａｎ Ｖｏｔｅ）又は部屋２の在室者が快適でないときにとる行動を表す指標でもよい。部屋２の在室者が快適でないときにとる行動というのは、例えば、部屋２が暑い場合、在室者は、仰いだり、汗を拭いたり、設定温度を下げたために空調機３のリモコン（図示せず）を操作したりする。このユーザの動作をカメラ等の撮影手段により撮影し、撮影画像を解析することで行動回数を得る。なお、空調機３のリモコン操作に関しては、設定内容を含めて空調機３から行動回数を得ることは可能である。この行動回数を、快適性を示す指標値として利用してもよい。

また、本実施の形態では、室温センサ６を設けて室温を測定するようにしたが、室内機３１に温度センサが搭載されている場合、その温度センサを室温センサとして利用してもよい。この場合、温度センサは、室内機３１の発熱等の影響を受けて正しい室温を示していない可能性があるので、測定した測定値を、例えば２度下げるなど状況に応じて適宜補正をしてから利用してもよい。

また、本実施の形態では、部屋２に１つの室温センサ６を設けて室温を測定するように説明したが、複数の室温センサ６を設けるようにしてもよい。この場合、複数の室温センサ６の中に前述した室内機３１に温度センサを含めてもよい。そして、室温は、複数の室温センサ６による測定値の平均値、最大値、あるいは最小値や中央値等の統計値を用いてもよい。

また、本実施の形態では、外気温センサ７を設けて外気温を測定するようにしたが、室外機３２に温度センサが搭載されている場合、その温度センサを外気温センサとして利用してもよい。この場合、温度センサは、室外機３２の稼働時の発熱や太陽光等の影響を受けて正しい外気温を示していない可能性があるので、測定した測定値を、例えば２度下げるなど状況に応じて適宜補正をしてから利用してもよい。

前述した上下限室温情報、センサ６，７の変形例に関しては、後述する実施の形態にも適用可能である。

実施の形態２．
図８は、本実施の形態における空調システムを示すブロック構成図である。図１と同じ構成要素には同じ符号を付け、説明を適宜省略する。本実施の形態における空調システムは、実施の形態１の構成に、天気情報取得部５１及び目標消費電力量記憶部５２を追加した構成を有している。天気情報取得部５１は、予想外気温取得手段として設けられ、外部から予想外気温を取得する。「予想外気温」というのは、気象庁等外部の団体が発表する現時点以降の予想される外気温である。目標消費電力量記憶部５２には、ビル１の目標消費電力量が記憶される。「目標消費電力量」は、所定期間における消費電力量の目標値である。本実施の形態では、所定期間を１日として説明する。目標消費電力量は、通常、ビル１に対して設定されるかもしれないが、本実施の形態では、１つの部屋２に着目して説明しているので、ここでは便宜的に部屋２に対する目標消費電力量として説明する。

所定期間を１日とする場合、天気情報取得部５１は、１日（本日）の現時点以降の予想外気温を取得すればよい。また、実施の形態１では、空調機３の制御モデルの切替えを３０分毎に行えるようにしているが、本実施の形態においても同様とする。つまり、空調機３の制御切替時点は、各時間の００分、３０分というように３０分毎に到来するものとする。

天気情報取得部５１は、システムコントローラ４に搭載されるコンピュータと、コンピュータに搭載されたＣＰＵで動作するプログラムとの協調動作により実現される。また、目標消費電力量記憶部５２は、システムコントローラ４に搭載されたストレージにて実現される。あるいは、ＲＡＭ又は外部にある記憶手段をネットワーク経由で利用してもよい。

次に、本実施の形態における空調制御処理について図９に示すフローチャートを用いて説明する。なお、実施の形態１と同じ処理には、同じステップ番号を付け、説明を適宜省略する。

図９に示すフローチャートを参照すればわかるように、本実施の形態では、ステップ２１０，２２０が追加されている。なお、図９では、ステップ２１０，２２０をステップ１７０の後に行うように示しているが、制御選択処理（ステップ１８０）を実施する前までに実施されていればよい。

室温−消費電力量モデルが生成されると（ステップ１７０）天気情報取得部５１は、当日の現時点より後の予想外気温を取得する（ステップ２１０）。より詳細には、天気情報取得部５１は、当日の現時点より後の各制御切替時点、すなわち将来における３０分毎の予想外気温を取得する。制御選択部４５は、その取得された予想外気温を天気情報取得部５１から取得する。続いて、制御選択部４５は、目標消費電力量記憶部５２から当日の目標消費電力量を取得する（ステップ２２０）。本実施の形態における目標消費電力量記憶部５２には、各日の制御切替時点毎（３０分毎）の目標消費電力量が設定されているものとする。１日の目標消費電力量は、３０分毎の目標消費電力量を合算することで得られる。

続いて、制御選択部４５は、制御選択処理を実施する（ステップ１８０）。以下、本実施の形態における制御選択処理について図１０に示すフローチャートを用いて説明する。

ビル１において９時から１９時の間に空調制御を行うものとすると、実施の形態１では、現時点が１０時の場合は、１０時の時点の制御モデルを特定するようにしている。現時点が１０時３０分の場合は、１０時３０分の時点の制御モデルを特定する。本実施の形態では、現時点が１０時の場合は、１０時の時点の制御モデルのみならず、１０時３０分、１１時００分等、現時点以降の各制御切替時点についても制御モデルを仮決定する。すなわち、実施の形態1におけるステップ１８１１〜１８１４は、現時点のみに対する処理であるのに対し、本実施の形態におけるステップ１８２１〜１８２４は、現時点以降においても現時点と同様の処理を行うこととなる。

まず、制御選択部４５は、図５に示す外気温毎の室温−消費電力量モデルの中から、各時刻の外気温に基づき当該時刻で使用する室温−消費電力量モデルを抽出する（ステップ１８２１）。外気温として、現時点については、ステップ１２０で取得した外気温を用い、現時点より後の時刻については、ステップ２１０で取得した予想外気温を用いる。本実施の形態において用いる「時刻」というのは、上記制御切替時点と同義である。

続いて、制御選択部４５は、各時刻において制御モデルマスタ４７に設定されている各制御モデルを室温−消費電力量グラフ上にプロットする（ステップ１８２２）。そして、各時刻において室温−消費電力量モデル上にプロットされた制御モデルの中から上限室温と下限室温の範囲以外の制御モデルを、選択候補から除外する（ステップ１８２３）。そして、制御選択部４５は、選択候補となる制御モデルの中から空調機３の消費電力量が最小となる制御モデルを選択することで、各時刻において採用する制御モデルを仮決定する（ステップ１８２４）。このとき、ステップ２２０において時刻毎の目標消費電力量を取得しているので、本実施の形態の場合、各時刻において空調機３の消費電力量が最小となる制御モデルであり、かつ当該時刻における目標消費電力量以下となる制御モデルを選択する必要がある。

以上のようにして、現時点以降の制御モデルを仮決定すると、制御選択部４５は、各時刻について仮決定した制御モデル（現時点より前の時刻に関しては選択済みの制御モデル）に対応する消費電力量の総和と１日の目標消費電力量とを比較する（ステップ１８２５）。ここで、空調機３の消費電力量が最小となる制御モデルを選択したのにもかかわらず、その消費電力量の総和が１日の目標消費電力量を上回る場合（ステップ１８２６でＮ）、快適性を維持した空調制御は不可能かもしれないが、空調機３の消費電力量が最小となる空調制御ということで、各時刻とも仮決定していた制御モデルに決定する（ステップ１８３０）。

一方、消費電力量の総和が１日の目標消費電力量以下の場合（ステップ１８２６でＹ）、仮決定した制御モデルに対応する室温が最も高い時刻の制御モデルを、１段階室温の低い制御モデルに変更する（ステップ１８２７）。すなわち、ここでは、各時刻において空調機３の消費電力量が最小となる制御モデルを選択していることで、１日の目標消費電力量に対して必要以上に消費電力量の削減、すなわち省エネを優先させているとも考えられる。従って、ステップ１８２７では、空調機３の消費電力量が最小となる制御モデルから消費電力量のレベルを１段階落として室温を１段階下げることで快適性をより高めることのできる空調制御を試みる。例えば、図７を用いて説明すると、制御モデルＨから、消費電力量が１段階上がるものの室温が１段階下がる制御モデルＧに変更することを試みる。

ここで、変更後の消費電力量の総和が１日の目標消費電力量を上回る場合（ステップ１８２６８Ｎ）、１日の目標消費電力量を達成できなくなることから、この試みを解消すべく、試みた変更を取り止めて１つ前の状態に戻す（ステップ１８２９）。そして、各時刻において仮決定していた制御モデルに決定する（ステップ１８３０）。

一方、変更後の消費電力量の総和が１日の目標消費電力量以下の場合（ステップ１８２６でＹ）、まだ、快適性を向上できる可能性があるとして、ステップ１８２７に戻る。以上の処理を繰り返すと、いずれ変更後の消費電力量の総和が１日の目標消費電力量を上回ることになり（ステップ１８２６８Ｎ）、前述したように１つ前の状態に戻して（ステップ１８２９）、各時刻において仮決定していた制御モデルに決定する（ステップ１８３０）。

このように、制御選択部４５は、１日において予想される消費電力量（上記「消費電力量の総和」）が１日の目標消費電力量を超えないように、各時刻における制御モデルを選択する。結果として、１又は複数の時刻における制御モデルは、当該各時刻において空調機３の消費電力量が最小でない制御モデルに選択し直されることになり、当該各時刻においては、快適性をより向上させることが可能となる。

以上のようにして各制御切替時点における制御モデルが決定されると、空調制御部４６は、現時点に対して決定された制御モデルに対応する制御内容に従って空調機３を制御する（ステップ１９０）。

図９に示すステップ１２０からステップ１９０までの処理を繰り返し実行することで、以上の処理により決定された現時点より後の制御切替時点における制御モデルは、変更され採用されないことになるかもしれないが、本実施の形態によれば、１日の目標消費電力量を達成しつつ快適性の向上を図ることができる。

以上説明したように、１日の目標消費電力量が与えられたとき、将来の時刻における消費電力量まで考慮することで、１日の前半を快適にしすぎて目標消費電力量が未達成になってしまうことや、後半に備えて快適性を削って電力を削減したが、このような節制は必要なかった、などという不都合を回避できる。本実施の形態における空調制御では、１日全体の電力に余裕があるならより快適に、電力に余裕がないなら省エネ優先に、と柔軟に対応することが可能となる。

実施の形態３．
上記実施の形態１では、上下限室温情報は、時節に関係なく一律であるものとして説明したが、季節、更に時間帯に応じて変更するようにしてもよい。

例えば、夏季において、出社時刻後や昼休み後等、外からビル１に入ってくる際、室温が低い方が室内をより快適に感じると考えられる。すなわち、上限室温を相対的に低く設定することで快適性を優先させ、これにより室内環境に対するクレーム（室内の冷房が効いていない等）を防止することができる。

一方、冬季において、外からビル１に入ってくる際、室温が外気温より少しでも高ければ快適と感じることがある。すなわち、下限室温を相対的に低く設定することで省エネ効果を増大させることができる。

本実施の形態においては、ここで例示したように、上下限室温情報を、時間帯に応じて異なる室温を設定可能とする。すなわち、上下限室温設定部４４は、時間帯に応じて上限室温及び下限室温をユーザに指定させて上下限室温情報を生成して上下限室温情報記憶部５０に登録する。

実施の形態１における空調制御処理では、図２に示すステップ１１０のように上下限室温情報を起動時のみに取得するようにしたが、本実施の形態では、各制御切替時点においてステップ１１０を実施するようにして、制御切替時点毎に上下限室温情報記憶部５０を参照して、現時点に対応する時間帯の上下限室温情報を取得する。この処理以外は、実施の形態１と同じでよいので説明を省略する。

実施の形態４．
図１１は、本実施の形態における空調システムを示すブロック構成図である。図１と同じ構成要素には同じ符号を付け、説明を適宜省略する。本実施の形態における空調システムは、実施の形態１の構成に、基準モデル記憶部５３を追加した構成有している。実施の形態１では、消費電力量モデル及び室温モデルに基づき快適性−消費電力量モデルを生成しているが、基準モデル記憶部５３には、快適性−消費電力量モデルに代わって使用可能な基準モデルが記憶されている。ステップ１７０で生成される快適性−消費電力量モデルは、消費電力量モデル及び室温モデルが学習されることに伴い精度が向上していく。これに対し、基準モデルは、過去の実績に基づき生成された汎用的な快適性−消費電力量モデルである。なお、ステップ１７０では、基準モデルを初期モデルとし、この初期モデルに学習をしていくことで快適性−消費電力量モデルを形成していくようにしてもよい。基準モデル記憶部５３は、システムコントローラ４に搭載されたストレージにて実現される。あるいは、ＲＡＭ又は外部にある記憶手段をネットワーク経由で利用してもよい。

本実施の形態における空調制御処理は、実施の形態１と同じでよいが、制御選択処理の内容が異なる。以下、本実施の形態における制御選択処理について図１２に示すフローチャートを用いて説明する。なお、実施の形態１と同じ処理には、同じステップ番号を付け、説明を適宜省略する。

まず、制御選択部４５は、室温−消費電力量モデルの信頼性を確認する（ステップ１８４１）。室温−消費電力量モデルの信頼性は、消費電力量モデル及び室温モデルから判断する。具体的には、消費電力量モデル又は室温モデルいずれかのサンプル数が所定数以下、あるいは決定係数が所定値以下など、信頼性の基準を満たしていない場合、信頼性のない室温−消費電力量モデルは参照できないものと判断する。このように、室温−消費電力量モデルに信頼性がないと判断する場合（ステップ１８４２でＮ）、制御選択部４５は、制御モデルの選択に用いる室温−消費電力量モデルを、基準モデル記憶部５３に記憶されている基準モデルに切り替える（ステップ１８４３）。このように、以降の処理では、ステップ１７０で生成された快適性−消費電力量モデルの代わりに基準モデルを参照することになる。そして、制御選択部４５は、基準モデルの中からステップ１２０で取得した外気温に対応する室温−消費電力量モデルを抽出し（ステップ１８１１）、抽出した室温−消費電力量モデル上に各制御モデルをプロットし（ステップ１９１２）、上限室温と下限室温の範囲以外の制御モデルを、選択候補から除外する（ステップ１８１３）。

一方、室温−消費電力量モデルに信頼性があると判断する場合（ステップ１８４２でＹ）、制御選択部４５は、実施の形態１と同様にして、外気温毎の室温−消費電力量モデルの中からステップ１２０で取得した外気温に対応する室温−消費電力量モデルを抽出し（ステップ１８１１）、抽出した室温−消費電力量モデル上に各制御モデルをプロットし（ステップ１９１２）、上限室温と下限室温の範囲以外の制御モデルを、選択候補から除外する（ステップ１８１３）。

ところで、実施の形態１では、上限室温と下限室温の範囲内に選択候補が存在するものとして説明したが、存在しない場合も想定できる。そこで、本実施の形態における制御選択部４５は、選択候補が存在する場合（ステップ１８４４でＹ）、実施の形態１と同様に選択候補となる制御モデルの中から空調機３の消費電力量が最小となる制御モデルを選択する（ステップ１８１４）。一方、選択候補が存在しない場合（ステップ１８４４でＮ）、制御選択部４５は、基準となる空調制御として予め用意されているデフォルト制御を制御モデルとして選択する（ステップ１８４５）。

以上のようにして制御モデルが選択されると、空調制御部４６は、選択された制御モデルに対応する制御内容に従って空調機３を制御する（ステップ１９０）。

本実施の形態によれば、生成する快適性−消費電力量モデルの信頼度に応じて制御モデルの選択に利用するモデルを選択することができる。学習に使用するサンプル数が少ない状態では、妥当な回帰式を算出できないため、新規物件等の初期の段階ではシステムを適用することができないが、基準モデルを用いることでサンプル数が十分でない物件においても本実施の形態を適用することができる。

なお、本実施の形態では、ステップ１７０において室温−消費電力量モデルを生成し、制御選択処理において、消費電力量モデル及び室温モデルを参照して、生成した室温−消費電力量モデルの信頼性を判断するようにしているが、ステップ１７０において室温−消費電力量モデルを生成する前に、現時点の消費電力量モデル及び室温モデルから信頼性のある室温−消費電力量モデルを生成できるかどうかを判断するようにしてもよい。信頼性のある室温−消費電力量モデルを生成できない場合には、ステップ１７０を実施せずに、この時点で室温−消費電力量モデルとして基準モデルを使用するように判断してもよい。

実施の形態５．
図１３は、本実施の形態における空調システムを示すブロック構成図である。図１と同じ構成要素には同じ符号を付け、説明を適宜省略する。本実施の形態における空調システムは、実施の形態１の構成に、ユーザインタフェース（ＵＩ）部５４を追加した構成有している。ユーザインタフェース部５４は、ユーザが入力手段、例えばキーボードやマウス等を使用して入力した情報を受け付け、またシステムコントローラ４がユーザに提供する情報をディスプレイ等の表示手段に表示する。ユーザインタフェース部５４は、システムコントローラ４に搭載されるコンピュータと、コンピュータに搭載されたＣＰＵで動作するプログラムとの協調動作により実現される。

実施の形態１では、制御選択部４５が空調機３の制御に用いる制御モデルを自動的に選択していたが、本実施の形態においては、システム管理者等のユーザにより選択できるようにした。以下、本実施の形態における制御選択処理について説明する。

図１４は、本実施の形態において制御モデルをユーザに選択させるための選択画面６１の表示例を示す図である。選択画面６１の左側には、室温−消費電力量モデルの表示領域６２が設けられている。室温−消費電力量モデルは、外気温に対応させて生成されるので、制御選択部４５は、ユーザが外気温の指定領域６３に指定した外気温に対応する室温−消費電力量モデルを表示領域６２に表示させる。表示領域６２に表示される各点６４はそれぞれ制御モデルに対応する。選択画面６１の右側には、ユーザにより選択された制御モデルの表示領域６５が設けられている。表示領域６５に含まれる「時刻」６６には、前述した「時刻」、すなわち制御切替時点に相当する時刻が表示される。

ユーザが外気温の指定領域６３に外気温を指定すると、制御選択部４５は、指定された外気温に対応する室温−消費電力量モデルを表示領域６２に表示させる。続いて、ユーザが設定対象の時刻を選択した後、表示領域６２に表示されている点６４、すなわち制御モデルを選択すると、制御選択部４５は、選択された制御モデルの制御内容を、選択された時刻に対応する制御内容の欄６７に表示させる。

本実施の形態によれば、１日の各制御切替時点における制御モデルをユーザに選択させ、その選択された制御モデルに従い空調機３の制御を行うことができる。本実施の形態においては、ユーザが自由に制御モデルを選択できることから、ユーザは、省エネ又は快適性のいずれかを優先させることができる。例えば、通常は消費電力量を抑える空調制御を選択し、来客があるときには快適性を優先させるような空調制御が可能となる。

なお、本実施の形態では、１日の全ての時刻における制御モデルをユーザに選択させることを想定しているが、初期値となる制御モデルを時刻毎に予め設定して、制御内容の欄６７に表示させたり、実施の形態２で将来の時刻まで決定した制御モデルを制御内容の欄６７に表示させ、表示されている制御モデルをユーザに変更させるようにしてもよい。この場合、ユーザが制御内容の欄６７に表示されているいずれかの制御内容を選択すると、制御選択部４５は、ユーザに選択された制御内容（制御モデル）を表示領域６２に表示させると共に、表示領域６２に表示されている制御モデルの中から、ユーザに選択された制御内容（制御モデル）が識別できるように表示してもよい。

実施の形態６．
上記各実施の形態では、快適性を示す指標として室温のみを用いて説明した。ただ、快適性を示す指標として複数の指標を用いてもよい。

本実施の形態における空調システムは、実施の形態２（図８）と同じ構成でよい。但し、天気情報取得部５１は、外部から外気湿度を取得することになる。

図１５（ａ）は、消費電力量モデルの座標系を示す図であり、図１５（ｂ）は、室温モデルの座標系を示す図であり、それぞれ実施の形態１における図３，図４に対応する図である。そして、図１５（ｃ）は、快適性を示す指標として新たに追加した室内湿度を目的変数とする室内湿度モデルの座標系を示す図である。室内湿度は、室温と同様に、室内の快適性に与える影響度の高い指標であると考えられる。図１５（ａ）〜（ｃ）に示すように、本実施の形態では、説明変数として外気温に加えて外気湿度を追加している。このように、図１５（ａ）〜（ｃ）に示す各モデルは、外気温及び外気湿度を説明変数とする回帰式で表すことができる。なお、室内湿度は、外気温センサ７が測定する外気温と、天気情報取得部５１が取得する外気湿度とにより求めることができる。

そして、制御選択部４５は、これらのモデルを統合することによって快適性−消費電力量モデルを生成する。図１５（ｄ）は、快適性−消費電力量モデルの座標系を示す図である。図１５（ｄ）に示す室温及び室内湿度が、快適性を示す指標となる。図１５（ｄ）において、室温の値６８が上限室温とし、室内湿度の値６９が室内湿度の上限値とすると、制御選択部４５は、ドットパターンで示した範囲に位置する制御モデルを選択することになる。なお、室温及び室内湿度の各下限値は、消費電力量の軸の位置の値に設定されているものとする。

以上説明したように、本実施の形態によれば、快適性を示す指標として複数の指標を用いて快適性−消費電力量モデルを生成し、この快適性−消費電力量モデルを参照して制御モデルを選択して、空調制御を行うことができる。

実施の形態７．
図１６は、本実施の形態における空調システムを示すブロック構成図である。図１と同じ構成要素には同じ符号を付け、説明を適宜省略する。上記各実施の形態においては、空調機３を制御させるための制御モデルを、ビル１に設置のシステムコントローラ４にて選択するようにしていた。本実施の形態では、サーバ８を別途設けて、各モデルの学習機能や制御モデルの選択機能をサーバ８に持たせるように構成した。具体的には、図１６に示すように、実施の形態１ではシステムコントローラ４に設けていた消費電力量モデル学習部４２、室温モデル学習部４３、上下限室温設定部４４、制御選択部４５、制御モデルマスタ４７、消費電力量モデル記憶部４８、室温モデル記憶部４９及び上下限室温情報記憶部５０を、本実施の形態ではサーバ８に配設した。そして、更にシステムコントローラ４との間でデータの送受信を行うための通信部８１をサーバ８に設けた。

一方、システムコントローラ４は、上記構成をサーバ８に移設する代わりに、サーバ８との間でデータの送受信を行うための通信部５８を備える。そして、通信部８１及び通信部５８は、インターネット９に接続され、これにより、サーバ８とシステムコントローラ４とは、通信可能に接続される。

本実施の形態における空調制御処理は、実施の形態１と同じでよいため説明を省略するが、実施の形態１における処理に対し、システムコントローラ４における空調制御部４６は、センサデータ収集部４１が収集した各種センサデータをいったん取得し、通信部５８を介してサーバ８へ送信する処理が必要となる。また、インターネット９を介してサーバ８から送られてくる空調機３の制御内容を受信する処理が必要となる。

本実施の形態における空調システムは、サーバ型のシステム構成を有することになるが、このように構成することで複数のビル１に設置された複数の空調機３に対する制御を、サーバ８が集中して行うことが可能となる。

本実施の形態では、実施の形態１に示したシステム構成に対応するサーバ型のシステムを示したが、他の実施の形態においても同様にしてサーバ型のシステムで構築することができる。

１ ビル、２ 部屋、３ 空調機、４ システムコントローラ、５ 電力センサ、６ 室温センサ、７ 外気温センサ、８ サーバ、９ インターネット、３１ 室内機、３２ 室外機、３３ コントローラ、４１ センサデータ収集部、４２ 消費電力量モデル学習部、４３ 室温モデル学習部、４４ 上下限室温設定部、４５ 制御選択部、４６ 空調制御部、４７ 制御モデルマスタ、４８ 消費電力量モデル記憶部、４９ 室温モデル記憶部、５０ 上下限室温情報記憶部、５１ 天気情報取得部、５２ 目標消費電力量記憶部、５３ 基準モデル記憶部、５４ ユーザインタフェース（ＵＩ）部、５８，８１ 通信部。

Claims (9)

1. 施設に設置されている空調機の消費電力量と外気温に基づき消費電力量のモデルを学習する消費電力量モデル学習手段と、
   前記空調機が設置されている部屋の快適性を示す指標値と外気温に基づき前記部屋の快適性のモデルを学習する快適性モデル学習手段と、
   前記部屋において維持したい快適性を示す条件を設定する設定手段と、
   前記空調機の制御内容を示す制御モデルが予め設定されている制御モデル記憶手段と、
   前記消費電力量のモデル及び前記快適性のモデルを統合することによって前記部屋の快適性と前記空調機の消費電力量との関係を示す快適性−消費電力量モデルを生成するモデル生成手段と、
   前記快適性−消費電力量モデルを参照して、前記制御モデル記憶手段に設定されている制御モデルの中から、前記設定手段が設定する条件に合致する制御モデルであって前記空調機の消費電力量が最小となる制御モデルを選択する選択手段と、
   前記選択手段により選択された制御モデルに従って前記空調機の制御を行う空調制御手段と、
   を有することを特徴とする空調制御システム。
2. 所定期間内における予想外気温を取得する予想外気温取得手段と、
   前記所定期間における目標消費電力量を取得する目標消費電力量取得手段と、
   を有し、
   前記選択手段は、前記所定期間において予想される消費電力量が前記目標消費電力量を超えないように、前記所定期間内の現時点以降の前記空調機の各制御切替時点における制御モデルを選択することを特徴とする請求項１に記載の空調制御システム。
3. 前記選択手段は、前記空調機の各制御切替時点において前記空調機の消費電力量が最小となる制御モデルを選択したことで予想される前記所定期間における消費電力量が前記目標消費電力量を超えない場合、予想される前記所定期間における消費電力量が前記目標消費電力量を超えない範囲で、１又は複数の前記制御切替時点における制御モデルを、当該制御切替時点において前記空調機の消費電力量が最小でない制御モデルに選択し直すことを特徴とする請求項２に記載の空調制御システム。
4. 前記設定手段は、時間帯に応じて前記快適性を示す条件を設定することを特徴とする請求項１に記載の空調制御システム。
5. 前記選択手段は、前記消費電力量のモデル又は前記快適性のモデルの少なくとも一方が予め設定されている信頼性の基準を満たしていない場合、前記快適性−消費電力量モデルの代わりに予め用意されている基準モデルを参照することを特徴とする請求項１に記載の空調制御システム。
6. 前記快適性−消費電力量モデルを表示する表示手段を有し、
   前記選択手段は、前記表示手段が表示している前記快適性−消費電力量モデルを参照したユーザに制御モデルを選択させることを特徴とする請求項１に記載の空調制御システム。
7. 前記快適性モデル学習手段が学習の対象とする快適性を示す指標は、前記部屋の室温、前記部屋の室内湿度、ＰＭＶ又は前記部屋の在室者が不快のときにとる行動を表す指標のうち少なくとも１つであることを特徴とする請求項１に記載の空調制御システム。
8. 前記快適性モデル学習手段は、複数の前記快適性を示す指標それぞれの指標値と外気温に基づき複数の前記快適性のモデルを学習し、
   前記モデル生成手段は、前記消費電力量のモデル及び複数の前記快適性のモデルを統合することによって前記快適性−消費電力量モデルを生成することを特徴とする請求項７に記載の空調制御システム。
9. 施設に設置されている空調機の制御内容を示す制御モデルが予め設定されている制御モデル記憶手段にアクセス可能なコンピュータを、
   前記空調機の消費電力量と外気温に基づき消費電力量のモデルを学習する消費電力量モデル学習手段、
   前記空調機が設置されている部屋の快適性を示す指標値と外気温に基づき前記部屋の快適性の快適性モデルを学習する快適性モデル学習手段、
   前記部屋において維持したい快適性を示す条件を設定する設定手段、
   前記消費電力量のモデル及び前記快適性のモデルを統合することによって前記部屋の快適性と前記空調機の消費電力量との関係を示す快適性−消費電力量モデルを生成するモデル生成手段、
   前記快適性−消費電力量モデルを参照して、前記制御モデル記憶手段に設定されている制御モデルの中から、前記設定手段が設定する条件に合致する制御モデルであって前記空調機の消費電力量が最小となる制御モデルを選択する選択手段、
   前記選択手段により選択された制御モデルに従って前記空調機の制御を行う空調制御手段、
   として機能させるためのプログラム。