JP2021103083A5

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Publication number: JP2021103083A5
Application number: JP2021069577A
Authority: JP
Filing date: 2021-04-16
Publication date: 2022-02-07

Claims

対象空間に設置されている空気調和装置（４１０）の所定時限における消費電力量の上限値であるデマンド目標値を達成するための、前記空気調和装置を制御するための制御パラメータを決定する空調制御システムであって、
機械学習装置（４００）と、
前記制御パラメータの候補を出力する出力部（４０６）と、
前記制御パラメータを決定する決定部（４０７）と、
を備え、
前記機械学習装置は、
前記対象空間の状態に相関する第２パラメータを含む第１変数を取得する第１の取得部（４１１）と、
前記空気調和装置の能力に相関する第１パラメータを含む第２変数を取得する第２の取得部（４１２）と、
前記第１変数と前記第２変数とを関連付けて学習する第１の学習部（４１３）と、
前記第１の学習部の学習の結果に基づき、前記第１変数から、前記第２変数の予測値である第１の予測値を推論する第１の推論部（４１５）と、
前記第１の予測値を含む第３変数を取得する第３の取得部（４２１）と、
前記空気調和装置の消費電力量を含む第４変数を取得する第４の取得部（４２２）と、
前記第３変数と前記第４変数とを関連付けて学習する第２の学習部（４２３）と、
前記出力部が出力した前記候補、及び、前記第２の学習部の学習の結果に基づき、前記第３変数から、前記第４変数の予測値である第２の予測値を推論する第２の推論部（４２５）と、
を備え、
前記決定部は、前記第２の予測値が前記デマンド目標値に関する所定の条件を満たすように、前記制御パラメータを決定する、
空調制御システム（４０）。
前記第２パラメータは、前記対象空間の温度、湿度、温度変化量、及び、湿度変化量の少なくとも１つであり、
前記制御パラメータは、前記デマンド目標値を達成するための前記対象空間の設定温度を含む、
請求項１に記載の空調制御システム。
前記決定部は、前記空気調和装置の消費電力量の目標値と、前記第２の推論部が推論した前記第２の予測値との差が小さくなるように、前記制御パラメータを決定し、
前記第２の学習部は、前記決定部が決定した前記制御パラメータを用いて学習する、
請求項１又は２に記載の空調制御システム。
前記第１の学習部は、前記第１変数と前記第２変数とを教師データとして用いて学習し、
前記第２の学習部は、前記第３変数と前記第４変数とを教師データとして用いて学習する、
請求項１から３のいずれか１項に記載の空調制御システム。
前記第２変数及び前記第１の予測値に基づいて第１の報酬を算出する第１の更新部（４１４）と、
前記第４変数及び前記第２の予測値に基づいて第２の報酬を算出する第２の更新部（４２４）と、
をさらに備え、
前記第１の学習部は、前記第１の報酬を用いて学習し、
前記第２の学習部は、前記第２の報酬を用いて学習する、
請求項１から４のいずれか１項に記載の空調制御システム。
前記第１の更新部は、前記第２変数と、前記第１の予測値との差が小さいほど、高い前記第１報酬を算出し、
前記第２の更新部は、前記第４変数と、前記第２の予測値との差が小さいほど、高い前記第２の報酬を算出する、
請求項５に記載の空調制御システム。
前記第１変数は、室内条件及び室外条件の少なくとも１つをさらに含み、
前記室内条件は、前記対象空間に設置されている機器の消費電力量、及び、前記対象空間の在室人数の少なくとも１つであり、
前記室外条件は、前記空気調和装置の室外機が設置されている空間の温度、湿度、及び、日射量の少なくとも１つである、
請求項１から６のいずれか１項に記載の空調制御システム。
対象空間に設置される空気調和装置（２１０）の運転実績に関する第１パラメータを含む第１変数を取得する第１取得部（２０１）と、
前記空気調和装置の消費電力量を含む第２変数を取得する第２取得部（２０２）と、
前記第１変数と前記第２変数とを関連付けて学習する学習部（２０３）と、
を備える、機械学習装置（２００）。
前記学習部の学習の結果に基づき、前記第１変数から、前記第２変数の予測値を推論する推論部（２０５）をさらに備える、
請求項８に記載の機械学習装置。
前記学習部は、前記第１変数と前記第２変数とを教師データとして用いて学習する、
請求項８又は９に記載の機械学習装置。
前記第２変数及び前記予測値に基づいて報酬を算出する更新部（２０４）をさらに備え、
前記学習部は、前記報酬を用いて学習する、
請求項９に記載の機械学習装置。
前記更新部は、前記第２変数と、前記予測値との差が小さいほど、高い前記報酬を算出する、
請求項１１に記載の機械学習装置。
前記第１パラメータは、前記空気調和装置の能力に相関するパラメータを含む、
請求項８から１２のいずれか１項に記載の機械学習装置。
対象空間の状態に相関する第２パラメータを含む第１変数を取得する第１取得部（３０１）と、
前記対象空間に設置される空気調和装置（３１０）の能力に相関する第１パラメータを含む第２変数を取得する第２取得部（３０２）と、
前記第１変数と前記第２変数とを関連付けて学習する学習部（３０３）と、
を備える、機械学習装置（３００）。
前記学習部の学習の結果に基づき、前記第１変数から、前記第２変数の予測値を推論する推論部（３０５）をさらに備える、
請求項１４に記載の機械学習装置。
前記学習部は、前記第１変数と前記第２変数とを教師データとして用いて学習する、
請求項１４又は１５に記載の機械学習装置。
前記第２変数及び前記予測値に基づいて報酬を算出する更新部（３０４）をさらに備え、
前記学習部は、前記報酬を用いて学習する、
請求項１５に記載の機械学習装置。
前記更新部は、前記第２変数と、前記予測値との差が小さいほど、高い前記報酬を算出する、
請求項１７に記載の機械学習装置。
前記第２パラメータは、前記対象空間の温度、湿度、温度変化量、及び、湿度変化量の少なくとも１つである、
請求項１４から１８のいずれか１項に記載の機械学習装置。
前記第１変数は、室内条件及び室外条件の少なくとも１つをさらに含み、
前記室内条件は、前記対象空間に設置されている機器の消費電力量、及び、前記対象空間の在室人数の少なくとも１つであり、
前記室外条件は、前記空気調和装置の室外機が設置されている空間の温度、湿度、及び、日射量の少なくとも１つである、
請求項１４から１９のいずれか１項に記載の機械学習装置。