JP2021196106A - Control system and control method for air-conditioning equipment - Google Patents

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欣一 志村
Kinichi Shimura
孝典 宮部
Takanori Miyabe
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Chubu Electric Power Co Inc
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Abstract

To provide a control system for air-conditioning equipment capable of operation related to automatic temperature setting every time zone matching a user's preference, and a control method.SOLUTION: A control system C1 controls air-conditioning equipment AC by a service server 31 having communication means 37. The service server 31 can receive a plurality of combinations of ON elapsed time to be a time after a time of day when the air-conditioning equipment AC is turned on, air-conditioning set temperature of the air-conditioning equipment AC, room temperature to be temperature indoors where the air-conditioning equipment AC is installed and room humidity in the state that times of day differ from one another, determines an air-conditioning preset temperature function related to the air-conditioning preset temperature as a target function by SVR with the ON elapsed time, room temperature and room humidity as explanation variables, derives recommended air-conditioning preset temperature to be air-conditioning preset temperature that is recommended by applying ON elapsed time, room temperature and room humidity received after determination to the determined air-conditioning preset temperature function, and transmits the recommended air-conditioning preset temperature to an air-conditioning equipment AC side.SELECTED DRAWING: Figure 1

Description

本発明は、空調機器を自動制御可能な空調機器の制御システム、及び空調機器の制御方法に関する。 The present invention relates to a control system for air-conditioning equipment capable of automatically controlling air-conditioning equipment, and a control method for the air-conditioning equipment.

空調機器の制御装置として、特開2001−82782号公報(特許文献1)に記載されたものが知られている。
この装置は、快適空調制御に快適性指標PMVを用いるものであって、PMVの算出に必要な平均輻射温度について、室内温度および外気温度を説明変数とする統計モデルを作成する手段と、空調制御の開始前に計測した平均輻射温度、室内温度及び外気温度の各計測データを用いて統計モデルのモデルパラメータを算出する手段と、モデルパラメータを用いた統計モデルに室内温度、外気温度を入力して空調制御時の平均輻射温度を求める手段と、を備えている。
As a control device for an air conditioner, the one described in Japanese Patent Application Laid-Open No. 2001-82882 (Patent Document 1) is known.
This device uses the comfort index PMV for comfortable air conditioning control, and is a means for creating a statistical model using the indoor temperature and the outside air temperature as explanatory variables for the average radiation temperature required for calculating PMV, and air conditioning control. A means to calculate the model parameters of the statistical model using the average radiation temperature, indoor temperature, and outside air temperature measured before the start of, and input the room temperature and outside air temperature to the statistical model using the model parameters. It is equipped with a means for obtaining the average radiation temperature during air conditioning control.

特開2001−82782号公報Japanese Unexamined Patent Publication No. 2001-82782

上記の装置では、空調制御時の室内温度、外気温度の統計モデルへの入力により得られた空調制御時の平均輻射温度からPMVが算出され、PMVに基づいて快適空調制御されるため、空調制御時の室内温度、外気温度に適した空調の制御がなされる。
しかし、上記の装置は、ユーザによる空調の操作履歴を学習して、ユーザの好みに応じた自動制御を行うものではない。
又、統計モデルは、事前に平均輻射温度計を調整時にだけ持ち込み、平均輻射温度、室内温度、外気温度の各データを数週間計測して、このデータから重回帰分析等により求められる。よって、統計モデルの作成に手間がかかる。
In the above device, PMV is calculated from the average radiation temperature during air conditioning control obtained by inputting the indoor temperature and outside air temperature during air conditioning control to the statistical model, and comfortable air conditioning is controlled based on PMV. The air conditioning is controlled according to the indoor temperature and the outside air temperature.
However, the above-mentioned device does not learn the operation history of the air conditioner by the user and perform automatic control according to the user's preference.
In addition, the statistical model is obtained by bringing in an average radiation thermometer only at the time of adjustment in advance, measuring each data of the average radiation temperature, the room temperature, and the outside air temperature for several weeks, and then performing multiple regression analysis or the like from these data. Therefore, it takes time and effort to create a statistical model.

そこで、本発明の主な目的は、ユーザの好みに応じた自動制御が手軽に行われる空調機器の制御システム,制御方法を提供することである。 Therefore, a main object of the present invention is to provide a control system and a control method for an air conditioner in which automatic control according to a user's preference is easily performed.

請求項1に記載の発明は、通信手段を有する制御コンピュータにより、1以上の空調機器を制御する制御システムであって、前記制御コンピュータは、前記通信手段により、前記空調機器がONとなった時刻からの経過時間であるON経過時間と、前記空調機器が設置された室内における気温である室温及び湿度である室内湿度と、前記空調機器の空調設定温度とを、複数組、時刻が互いに異なる状態で、前記空調機器毎に受信可能であると共に、前記ON経過時間、前記室温及び前記室内湿度を説明変数として、多変量解析により、目的関数として前記空調設定温度に係る空調設定温度関数を、前記空調機器毎に決定し、決定された前記空調設定温度関数に、決定後に受信した前記ON経過時間、前記室温及び前記室内湿度を当てはめて、推奨される前記空調設定温度である推奨空調設定温度を導出し、前記通信手段により、前記推奨空調設定温度を、前記空調機器側に送信することを特徴とするものである。
請求項2に記載の発明は、上記発明において、前記多変量解析は、サポートベクター回帰であることを特徴とするものである。
請求項3に記載の発明は、上記発明において、前記室内湿度は、前記空調機器が設置された室内における相対湿度である室内相対湿度であることを特徴とするものである。
請求項4に記載の発明は、上記発明において、更に、前記制御コンピュータと通信可能な端末及びリモートコントローラの少なくとも一方を、前記空調機器側に有しており、前記端末及び前記リモートコントローラの少なくとも一方は、前記推奨空調設定温度を受信すると、前記空調機器に対し、前記空調設定温度を前記推奨空調設定温度とする指令を行うことを特徴とするものである。
請求項5に記載の発明は、上記発明において、前記制御コンピュータと、前記空調機器並びに前記端末及び前記リモートコントローラの少なくとも一方との間には、通信網が介在していることを特徴とするものである。
The invention according to claim 1 is a control system that controls one or more air conditioners by a control computer having a communication means, wherein the control computer is the time when the air conditioner is turned on by the communication means. There are multiple sets of ON elapsed time, which is the elapsed time from, the room humidity, which is the temperature in the room where the air conditioner is installed, and the indoor humidity, which is the humidity, and the air conditioner set temperature of the air conditioner, and the times are different from each other. The air conditioner set temperature function related to the air conditioner set temperature is obtained as an objective function by multivariate analysis with the ON elapsed time, the room temperature and the indoor humidity as explanatory variables, while being receivable for each of the air conditioner devices. The recommended air conditioner set temperature, which is the recommended air conditioner set temperature, is obtained by applying the ON elapsed time, the room temperature, and the indoor humidity received after the determination to the determined air conditioner set temperature function determined for each air conditioner. It is characterized in that the recommended air-conditioning set temperature is transmitted to the air-conditioning equipment side by the derivation and the communication means.
The invention according to claim 2 is characterized in that, in the above invention, the multivariate analysis is a support vector regression.
The invention according to claim 3 is characterized in that, in the above invention, the indoor humidity is the indoor relative humidity which is the relative humidity in the room where the air conditioner is installed.
The invention according to claim 4 further has at least one of a terminal and a remote controller capable of communicating with the control computer on the air conditioning equipment side, and at least one of the terminal and the remote controller. Is characterized in that when it receives the recommended air-conditioning set temperature, it issues a command to the air-conditioning device to set the air-conditioning set temperature as the recommended air-conditioning set temperature.
The invention according to claim 5 is characterized in that, in the above invention, a communication network is interposed between the control computer and at least one of the air conditioner and the terminal and the remote controller. Is.

請求項6に記載の発明は、通信手段を有する制御コンピュータにより、1以上の空調機器を制御する制御方法であって、前記通信手段により、前記空調機器がONとなった時刻からの経過時間であるON経過時間と、前記空調機器が設置された室内における気温である室温及び湿度である室内湿度と、前記空調機器の空調設定温度とを、複数組、時刻が互いに異なる状態で、前記空調機器毎に受信するステップと、前記制御コンピュータにより、前記ON経過時間、前記室温及び前記室内湿度を説明変数とした多変量解析がなされ、目的関数として前記空調設定温度に係る空調設定温度関数が、前記空調機器毎に決定されるステップと、前記制御コンピュータにより、決定された前記空調設定温度関数に、決定後に受信した前記ON経過時間、前記室温及び前記室内湿度が当てはめられて、推奨される前記空調設定温度である推奨空調設定温度が導出されるステップと、前記通信手段により、前記推奨空調設定温度が、前記空調機器側に送信されるステップと、を有することを特徴とするものである。
請求項7に記載の発明は、上記発明において、前記多変量解析は、サポートベクター回帰であることを特徴とするものである。
請求項8に記載の発明は、上記発明において、前記室内湿度は、前記空調機器が設置された室内における相対湿度である室内相対湿度であることを特徴とするものである。
請求項9に記載の発明は、上記発明において、前記空調機器側に、前記制御コンピュータと通信可能な端末及びリモートコントローラの少なくとも一方が配置されており、更に、前記推奨空調設定温度を受信した前記端末及び前記リモートコントローラの少なくとも一方により、前記空調機器に対し、前記空調設定温度を前記推奨空調設定温度とする指令が発せられることを特徴とするものである。
請求項10に記載の発明は、上記発明において、前記制御コンピュータと、前記空調機器並びに前記端末及び前記リモートコントローラの少なくとも一方との間には、通信網が介在していることを特徴とするものである。
The invention according to claim 6 is a control method for controlling one or more air conditioners by a control computer having a communication means, and is an elapsed time from the time when the air conditioner is turned on by the communication means. The air conditioner has a plurality of sets of ON elapsed time, room humidity which is the temperature in the room where the air conditioner is installed, indoor humidity which is the humidity, and the air conditioner set temperature of the air conditioner, in a state where the times are different from each other. A multivariate analysis is performed by the step of receiving each time and the ON elapsed time, the room temperature and the indoor humidity as explanatory variables, and the air conditioner set temperature function related to the air conditioner set temperature is described as the objective function. The recommended air conditioner is recommended by applying the ON elapsed time, the room temperature and the indoor humidity received after the determination to the step determined for each air conditioner and the air conditioner set temperature function determined by the control computer. It is characterized by having a step of deriving a recommended air conditioner set temperature, which is a set temperature, and a step of transmitting the recommended air conditioner set temperature to the air conditioner device side by the communication means.
The invention according to claim 7 is characterized in that, in the above invention, the multivariate analysis is a support vector regression.
The invention according to claim 8 is characterized in that, in the above invention, the indoor humidity is the indoor relative humidity which is the relative humidity in the room where the air conditioner is installed.
According to the ninth aspect of the present invention, in the above invention, at least one of a terminal capable of communicating with the control computer and a remote controller is arranged on the air conditioning equipment side, and further, the recommended air conditioning set temperature is received. It is characterized in that at least one of the terminal and the remote controller issues a command to the air conditioner to set the air conditioner set temperature as the recommended air conditioner set temperature.
The invention according to claim 10 is characterized in that, in the above invention, a communication network is interposed between the control computer and at least one of the air conditioner and the terminal and the remote controller. Is.

本発明の主な効果は、ユーザの好みに応じた自動制御が手軽に行われる空調機器の制御システム,制御方法が提供されることである。 The main effect of the present invention is to provide a control system and a control method for an air conditioner that can be easily automatically controlled according to a user's preference.

本発明に係る制御システム及び関連する要素の全体ブロック図である。It is an overall block diagram of the control system and related elements which concerns on this invention. 図1の携帯端末において表示される空調機器操作画面の模式図である。It is a schematic diagram of the air-conditioning equipment operation screen displayed in the mobile terminal of FIG. 図1のサービスサーバにおいて実行される、機械学習及び空調設定温度の自動制御に係る処理に関するフローチャートである。It is a flowchart about the process related to the machine learning and the automatic control of the air-conditioning set temperature executed in the service server of FIG. 図1のサービスサーバにおいて形成される、サポートベクター回帰(SVR)を実行する機械学習処理部に関するブロック図である。FIG. 3 is a block diagram relating to a machine learning processing unit that executes support vector regression (SVR) formed in the service server of FIG. 1. SVRにおけるεチューブ及びスラック変数ξの概念が示されるグラフである。It is a graph which shows the concept of ε tube and slack variable ξ in SVR. 図3の機械学習処理に関するフローチャートである。It is a flowchart about the machine learning process of FIG. 図4の記憶部に記憶される教師データの模式図である。It is a schematic diagram of the teacher data stored in the storage part of FIG. 図3の空調設定温度制御処理に関するフローチャートである。It is a flowchart about the air-conditioning set temperature control process of FIG. (A)〜(B)は、比較的に空調設定温度が操作されない世帯における時間(横軸)と、推奨空調設定温度及び実際の空調設定温度(縦軸)との各日の関係が示されるグラフである。(A) to (B) show the relationship between the time (horizontal axis) in the household where the air conditioning set temperature is relatively not operated, and the recommended air conditioning set temperature and the actual air conditioning set temperature (vertical axis) on each day. It is a graph. (A)〜(B)は、比較的に空調設定温度が操作されない世帯における時間(横軸)と、推奨空調設定温度及び実際の空調設定温度(縦軸)との更に別の各日の関係が示されるグラフである。(A) to (B) are the relationship between the time (horizontal axis) in the household where the air conditioning set temperature is relatively not operated, and the recommended air conditioning set temperature and the actual air conditioning set temperature (vertical axis) for each day. Is a graph showing. (A)〜(B)は、比較的に空調設定温度が頻繁に操作される世帯における時間(横軸)と、推奨空調設定温度及び実際の空調設定温度(縦軸)との各日の関係が示されるグラフである。(A) to (B) are the relationship between the time (horizontal axis) in a household in which the air conditioning set temperature is operated relatively frequently, and the recommended air conditioning set temperature and the actual air conditioning set temperature (vertical axis) on each day. Is a graph showing. (A)〜(B)は、比較的に空調設定温度が頻繁に操作される世帯における時間(横軸)と、推奨空調設定温度及び実際の空調設定温度(縦軸)との更に別の各日の関係が示されるグラフである。(A) to (B) are still different from the time (horizontal axis) in the household where the air conditioning set temperature is operated relatively frequently, the recommended air conditioning set temperature and the actual air conditioning set temperature (vertical axis). It is a graph showing the relationship between days.

以下、本発明に係る実施の形態の例が、その変更例と共に、適宜図面に基づいて説明される。
尚、当該形態は、下記の例及び変更例に限定されない。
Hereinafter, an example of the embodiment according to the present invention will be described with reference to the drawings as appropriate, together with a modified example thereof.
The form is not limited to the following examples and modified examples.

図1は、本発明に係る空調機器の制御システムC1及び関連する要素の全体ブロック図である。
本発明に係る制御システムC1は、1以上のサービス提供サーバコンピュータ(サービスサーバ)31を含む。又、捉え方により、制御システムC1は、更に、1以上のリモートコントローラ(RC)11、並びに、1以上の携帯端末1、及び1以上の外気温サーバTCの少なくとも何れかを適宜含む。
FIG. 1 is an overall block diagram of a control system C1 for an air conditioner according to the present invention and related elements.
The control system C1 according to the present invention includes one or more service providing server computers (service servers) 31. Further, depending on the way of thinking, the control system C1 further appropriately includes at least one of one or more remote controllers (RC) 11, one or more mobile terminals 1, and one or more outside air temperature server TCs.

端末としての携帯端末1は、適宜RC11を介して空調機器ACを操作する操作プログラムを実行可能なコンピュータであり、より具体的には、操作アプリケーション(操作アプリ)を実行可能であり、例えばスマートフォン,携帯電話等である。尚、コンピュータは、パーソナルコンピュータ及びサーバコンピュータの少なくとも一方であっても良いし、複数台が適宜ネットワークを介して組み合わせられたものであっても良い。端末は、可搬性に乏しいコンピュータ等、携帯端末1以外であっても良い。
典型的には、携帯端末1及びRC11は、ユーザ毎に扱われる。各ユーザは、自身の所有に係る1以上の空調機器ACの制御を、携帯端末1により操作する。RC11は、赤外線により空調機器ACに指令を送ることから、空調機器ACに対し赤外線通信可能な範囲内に設置され、適宜1つ以上設置される。複数の空調機器ACを操作する場合、RC11は共通して1個設置されても良いし、複数個設置されても良い。以下、説明の便宜のため、1人のユーザが1つの空調機器ACを1つのRC11により制御する場合が、主に説明される。
The mobile terminal 1 as a terminal is a computer capable of executing an operation program for operating the air conditioner AC via RC11 as appropriate, and more specifically, an operation application (operation application) can be executed, for example, a smartphone. Mobile phones, etc. The computer may be at least one of a personal computer and a server computer, or a plurality of computers may be appropriately combined via a network. The terminal may be other than the mobile terminal 1 such as a computer having poor portability.
Typically, the mobile terminal 1 and RC11 are handled for each user. Each user operates the control of one or more air-conditioning equipment ACs owned by the user by the mobile terminal 1. Since the RC11 sends a command to the air conditioner AC by infrared rays, the RC11 is installed within a range where infrared communication is possible with the air conditioner AC, and one or more RC11s are appropriately installed. When operating a plurality of air conditioner ACs, one RC11 may be installed in common, or a plurality of RC11s may be installed in common. Hereinafter, for convenience of explanation, a case where one user controls one air conditioner AC by one RC11 will be mainly described.

携帯端末1は、情報等を表示する端末表示手段2と、情報等の入力を受け付ける端末入力手段4と、情報等を記憶する端末記憶手段6と、端末通信手段7と、これらを制御する端末制御手段8と、を有する。例えば、端末表示手段2及び端末入力手段4は、タッチセンサ付きディスプレイであり、端末記憶手段6はメモリであり、端末通信手段7は携帯電話網及び構内無線通信(例えばWi−Fi(登録商標))可能なルータの少なくとも一方を通じてインターネットINに接続可能な通信機器であり、端末制御手段8はCPUである。
操作アプリは、端末記憶手段6に記憶され、端末制御手段8により実行される。
操作アプリは、空調機器AC(エアコンディショナー)における空調設定温度を設定する機能を有している。
The mobile terminal 1 includes a terminal display means 2 for displaying information and the like, a terminal input means 4 for receiving input of information and the like, a terminal storage means 6 for storing information and the like, a terminal communication means 7, and a terminal for controlling these. It has a control means 8. For example, the terminal display means 2 and the terminal input means 4 are displays with touch sensors, the terminal storage means 6 is a memory, and the terminal communication means 7 is a mobile phone network and premises wireless communication (for example, Wi-Fi (registered trademark)). ) A communication device capable of connecting to the Internet IN through at least one of possible routers, and the terminal control means 8 is a CPU.
The operation application is stored in the terminal storage means 6 and executed by the terminal control means 8.
The operation application has a function of setting the air conditioning set temperature in the air conditioning device AC (air conditioner).

RC11は、赤外線受発光部12と、RC通信手段14と、各種の情報を記憶するRC記憶手段16と、これらを制御するRC制御手段18と、を有する。
RC11は、いわゆる学習RCとなっている。即ち、赤外線受発光部12は、空調機器ACに付属し赤外線の発光態様によって空調機器ACに各種の指令を伝える付属RCが発する赤外線を受光可能であり、RC制御手段18の制御により、付属RCに係る各種の発光態様をRC記憶手段16に記憶可能である。又、RC制御手段18は、記憶された各種の発光態様のうち任意のものを、赤外線受発光部12において発光可能である。空調機器ACは、付属RCに対応する赤外線受光部を備えており、RC制御手段18は、赤外線受発光部12における発光により、付属RCと同様に、空調機器ACに各種の指令を伝達可能である。尚、RC11は、プリセット等により、学習なしで所定の空調機器ACに指令可能とされても良い。
RC通信手段14は、各種の情報を通信可能であり、携帯端末1の端末通信手段7と同様にインターネットINに接続可能である。尚、端末通信手段7とRC通信手段14とは、互いに構内無線通信可能とされても良い。又、端末通信手段7は、RC11に対し近距離無線通信可能であっても良い。更に、端末通信手段7は、有線通信を含むその他の通信方式により、RC11(有線コントローラ)と接続されても良い。
RC制御手段18は、空調設定温度を、適宜設定時間に関連付けられた状態でRC記憶手段16に記憶する機能を有している。尚、空調設定温度の設定及び記憶の少なくとも一方は、携帯端末1のみで、あるいは携帯端末1と共に行われても良いし、携帯端末1の操作アプリ以外のプログラムによって行われても良いし、空調機器AC又は空調機器ACを操作する機器から通信により取得されても良い。
The RC 11 includes an infrared light receiving / receiving unit 12, an RC communication means 14, an RC storage means 16 for storing various information, and an RC control means 18 for controlling these.
RC11 is a so-called learning RC. That is, the infrared light receiving / emitting unit 12 can receive infrared rays emitted by the attached RC attached to the air conditioner AC and transmitting various commands to the air conditioner AC according to the light emitting mode of the infrared rays, and is controlled by the RC control means 18 to receive the attached RC. Various light emission modes according to the above can be stored in the RC storage means 16. Further, the RC control means 18 can emit light from any of the various stored light emitting modes in the infrared receiving / emitting unit 12. The air-conditioning equipment AC is provided with an infrared light receiving unit corresponding to the attached RC, and the RC control means 18 can transmit various commands to the air-conditioning equipment AC by the light emitted from the infrared light receiving / emitting unit 12 as well as the attached RC. be. The RC11 may be capable of commanding a predetermined air conditioner AC without learning by presetting or the like.
The RC communication means 14 can communicate various types of information, and can be connected to the Internet IN in the same manner as the terminal communication means 7 of the mobile terminal 1. The terminal communication means 7 and the RC communication means 14 may be capable of premises wireless communication with each other. Further, the terminal communication means 7 may be capable of short-range wireless communication with the RC 11. Further, the terminal communication means 7 may be connected to the RC11 (wired controller) by other communication methods including wired communication.
The RC control means 18 has a function of storing the air conditioning set temperature in the RC storage means 16 in a state appropriately associated with the set time. At least one of the setting and storage of the air conditioning set temperature may be performed only by the mobile terminal 1 or together with the mobile terminal 1, or may be performed by a program other than the operation application of the mobile terminal 1, and the air conditioning may be performed. It may be acquired by communication from the device AC or the device that operates the air conditioning device AC.

又、RC11は、温度センサ20と、湿度センサ22と、を備えている。
温度センサ20は、周囲の温度を検知して、その温度を示す室温信号をRC制御手段18に送信可能である。
湿度センサ22は、周囲の湿度を検知して、その湿度を示す室内湿度信号をRC制御手段18に送信可能である。湿度センサ22は、相対湿度を検知する。尚、湿度センサ22は、相対湿度に代えて、あるいは相対湿度と共に、絶対湿度を検知しても良い。相対湿度は、RC制御手段18により、室温と絶対湿度とから算出されても良い。
RC11は、空調機器ACに赤外線が到達可能な室内に設置され、温度センサ20が検知する温度は室内の温度である室温に対応し、湿度センサ22が検知する湿度は室内の湿度である室内湿度(室内の相対湿度である室内相対湿度)に対応する。
RC制御手段18は、室温及び室内湿度を、適宜時間に関連付けられた状態でRC記憶手段16に記憶する機能を有している。RC制御手段18は、室内湿度として、室内相対湿度に代えて、あるいは室内相対湿度と共に、室内の絶対湿度を記憶しても良い。
Further, the RC 11 includes a temperature sensor 20 and a humidity sensor 22.
The temperature sensor 20 can detect the ambient temperature and transmit a room temperature signal indicating the temperature to the RC control means 18.
The humidity sensor 22 can detect the ambient humidity and transmit an indoor humidity signal indicating the humidity to the RC control means 18. The humidity sensor 22 detects relative humidity. The humidity sensor 22 may detect absolute humidity instead of relative humidity or together with relative humidity. The relative humidity may be calculated from the room temperature and the absolute humidity by the RC control means 18.
The RC11 is installed in a room where infrared rays can reach the air conditioner AC, the temperature detected by the temperature sensor 20 corresponds to the room temperature, which is the indoor temperature, and the humidity detected by the humidity sensor 22 is the indoor humidity. Corresponds to (indoor relative humidity, which is indoor relative humidity).
The RC control means 18 has a function of storing room temperature and indoor humidity in the RC storage means 16 in a state appropriately associated with time. The RC control means 18 may store the absolute humidity in the room as the room humidity instead of the room relative humidity or together with the room relative humidity.

携帯端末1及びRC11は、それぞれ、インターネットINを介して、制御コンピュータとしてのサービスサーバ31と通信可能に接続されている。携帯端末1及びRC11は、空調機器AC側(例えば空調機器ACが設置された部屋)に配置されている。尚、制御コンピュータは、サーバコンピュータではなく、パーソナルコンピュータ等であっても良い。
サービスサーバ31は、ここでは操作アプリを提供する組織に係る建物内に設置されている。尚、サービスサーバ31は、当該組織に関連する組織に係る建物内、あるいはレンタルサーバ運営団体に係る建物内等の他の場所に設置されていても良い。
サービスサーバ31は、端末記憶手段6と同様の記憶手段36と、端末通信手段7と同様の通信手段37と、端末制御手段8と同様の制御手段38と、を有する。
記憶手段36は、ユーザの空調機器AC毎に空調設定温度を記憶可能であり、各空調設定温度を、適宜設定時間に関連付けられた状態で記憶可能である。又、記憶手段36は、ユーザあるいはRC11毎に、室温及び室内湿度(相対湿度)を、適宜設定時間に関連付けられた状態で記憶可能である。尚、記憶手段36は、これらの少なくとも何れかについて、設定時間又は時間に関連付けられた状態で記憶しなくても良い。又、絶対湿度が記憶されても良い。
通信手段37は、インターネットINを介して、外気温サーバTCに接続されている。外気温サーバTCは、例えば気象観測団体が設置しているサーバコンピュータであり、地域及び時刻を指定して問い合わせると、当該地域及び時刻において観測された外気温が送信される。
サービスサーバ31は、空調機器ACの空調設定温度に係る制御を行う制御プログラムを実行可能である。制御プログラムは、空調設定温度を空調設定温度関数108(後述)に基づいて決定する空調設定温度決定プログラムと、空調設定温度関数108をサポートベクター回帰(SVR)により機械学習する関数学習プログラムと、を含む。SVRは、複数の説明変数と目的変数との関係を解析する多変量解析の一種である。制御プログラムは、記憶手段36に記憶され、制御手段38により実行される。尚、制御プログラム中の各種のプログラムの少なくとも何れかは、独立したプログラムとして扱われても良い。
The mobile terminal 1 and the RC 11 are respectively connected to the service server 31 as a control computer via the Internet IN so as to be able to communicate with each other. The mobile terminal 1 and RC11 are arranged on the air-conditioning equipment AC side (for example, a room in which the air-conditioning equipment AC is installed). The control computer may be a personal computer or the like instead of the server computer.
The service server 31 is installed here in a building related to an organization that provides an operation application. The service server 31 may be installed in another place such as in a building related to an organization related to the organization or in a building related to a rental server operating organization.
The service server 31 has a storage means 36 similar to the terminal storage means 6, a communication means 37 similar to the terminal communication means 7, and a control means 38 similar to the terminal control means 8.
The storage means 36 can store the air-conditioning set temperature for each user's air-conditioning equipment AC, and can store each air-conditioning set temperature in a state appropriately associated with the set time. Further, the storage means 36 can store the room temperature and the indoor humidity (relative humidity) for each user or RC11 in a state appropriately associated with the set time. The storage means 36 does not have to store at least one of these in a set time or a state associated with the time. Further, the absolute humidity may be stored.
The communication means 37 is connected to the outside air temperature server TC via the Internet IN. The outside air temperature server TC is, for example, a server computer installed by a meteorological observation organization, and when an inquiry is made by designating an area and a time, the outside air temperature observed in the area and the time is transmitted.
The service server 31 can execute a control program that controls the air-conditioning set temperature of the air-conditioning equipment AC. The control program includes an air conditioner set temperature determination program that determines the air conditioner set temperature based on the air conditioner set temperature function 108 (described later), and a function learning program that machine-learns the air conditioner set temperature function 108 by support vector regression (SVR). include. SVR is a kind of multivariate analysis that analyzes the relationship between a plurality of explanatory variables and objective variables. The control program is stored in the storage means 36 and executed by the control means 38. At least one of the various programs in the control program may be treated as an independent program.

携帯端末1は、端末通信手段7、インターネットIN及び通信手段37を介して、サービスサーバ31に対し、当該携帯端末1のユーザに属する空調機器ACの空調設定温度を指定した運転開始信号、及び運転停止信号を送信可能である。制御手段38は、これらの信号を設定時間に関連づけて記憶手段36に記憶すると共に、通信手段37、インターネットIN及びRC通信手段44を介してRC11に送信する。
当該運転開始信号を受信したRC11は、赤外線受発光部12から指定に係る空調設定温度における運転開始指令を発光する。又、当該運転停止信号を受信したRC11は、運転停止指令を発光する。空調機器ACは、各種の指令に応じて運転される。
尚、端末通信手段7は、RC11に対し、インターネットIN及びサービスサーバ31を介さない無線通信により、運転開始信号等を直接送信しても良い。
The mobile terminal 1 provides an operation start signal for designating the air-conditioning set temperature of the air-conditioning device AC belonging to the user of the mobile terminal 1 to the service server 31 via the terminal communication means 7, the Internet IN, and the communication means 37, and the operation. A stop signal can be transmitted. The control means 38 stores these signals in the storage means 36 in relation to the set time, and transmits the signals to the RC 11 via the communication means 37, the Internet IN, and the RC communication means 44.
Upon receiving the operation start signal, the RC 11 emits an operation start command at the designated air-conditioning set temperature from the infrared light receiving / emitting unit 12. Further, the RC11 that has received the operation stop signal emits an operation stop command. The air conditioner AC is operated in response to various commands.
The terminal communication means 7 may directly transmit an operation start signal or the like to the RC 11 by wireless communication without going through the Internet IN and the service server 31.

RC11は、運転開始指令を発した時刻からの経過時間(ON経過時間)、室温、及び相対湿度を、サービスサーバ31に送信可能である。
尚、RC11は、これらに代えて、あるいはこれらの少なくとも何れかと共に、不快指数及び絶対湿度の少なくとも一方を送信可能であっても良い。不快指数は、室温及び湿度から計算されても良い。
The RC 11 can transmit the elapsed time (ON elapsed time), the room temperature, and the relative humidity from the time when the operation start command is issued to the service server 31.
The RC11 may be capable of transmitting at least one of the discomfort index and the absolute humidity in place of these, or in combination with at least one of them. The discomfort index may be calculated from room temperature and humidity.

図2は、携帯端末1の端末表示手段2に表示される空調機器操作画面D1の模式図である。
尚、各種の画面における各種の表示要素の大きさ、形状及び配置、並びに入力受付態様の少なくとも何れかは、適宜記載されたものから変更されても良い。又、各種の画面は、端末表示手段2の全体に表示されても良いし、端末表示手段2の一部に表示されても良い。更に、各種の画面は、他の画面と並列に表示されても良いし、他の画面に重なるように表示されても良い。又、各種の画面は、他のプログラムに係る表示と併せて表示されても良い。又更に、画面に表示された各種のボタン(入力部)と同様の入力を行えるハードウェアボタンが用いられても良い。加えて、各種表示部の表示態様及び各種ボタンの名称の少なくとも何れかは、下記のものから変更されても良い。又、各種表示部及び各種ボタンの少なくとも何れかは、他の画面において表示されても良い。
FIG. 2 is a schematic diagram of an air conditioner operation screen D1 displayed on the terminal display means 2 of the mobile terminal 1.
In addition, at least one of the size, shape and arrangement of various display elements on various screens, and the input reception mode may be changed from those described as appropriate. Further, various screens may be displayed on the entire terminal display means 2 or may be displayed on a part of the terminal display means 2. Further, various screens may be displayed in parallel with other screens, or may be displayed so as to overlap with other screens. Further, various screens may be displayed together with the display related to other programs. Further, a hardware button capable of inputting the same as various buttons (input unit) displayed on the screen may be used. In addition, at least one of the display modes of the various display units and the names of the various buttons may be changed from the following. Further, at least one of various display units and various buttons may be displayed on another screen.

空調機器操作画面D1の上部には、操作の対象となる空調機器ACの種類(リビング設置のもの,寝室設置のもの等)を示す対象機器表示部51と、その右側の機器選択ボタン52とが表示されている。端末制御手段8は、機器選択ボタン52の押下について端末入力手段4により把握すると、操作の対象となる空調機器ACの種類の選択肢を表示して、当該選択肢への入力を受け付ける。選択された空調機器ACは、対象機器表示部51に表示される。
選択された空調機器ACを示す対象機器信号は、RC11に送信され、処理される。以下、他の信号についても同様である。又、各種の情報(表示内容及び信号を含む)は、端末記憶手段6に記憶される。各種の記憶は、適宜端末制御手段8によって参照される。尚、即時に処理される場合等において、情報は端末記憶手段6に記憶されなくても良い。
At the top of the air-conditioning equipment operation screen D1, there is a target equipment display section 51 that indicates the type of air-conditioning equipment AC to be operated (living room installation, bedroom installation, etc.), and a device selection button 52 on the right side. It is displayed. When the terminal control means 8 grasps the pressing of the device selection button 52 by the terminal input means 4, it displays an option of the type of the air conditioner AC to be operated and accepts the input to the option. The selected air conditioner AC is displayed on the target device display unit 51.
The target device signal indicating the selected air conditioning device AC is transmitted to the RC11 and processed. Hereinafter, the same applies to other signals. Further, various information (including display contents and signals) is stored in the terminal storage means 6. The various memories are appropriately referred to by the terminal control means 8. It should be noted that the information does not have to be stored in the terminal storage means 6 when the information is processed immediately.

空調機器操作画面D1の中央部には、室温及び室内湿度を示す室温湿度表示部53と、空調設定温度を示す空調設定温度表示部54と、空調設定温度増加入力部55+と、空調設定温度減少入力部55−と、が表示されている。
室温湿度表示部53は、サービスサーバ31がRC11から得た現在に最も近い時間の室温及び室内湿度に基づいて表示される。即ち、携帯端末1は、サービスサーバ31から当該室温及び室内湿度を得て、これを表示する。尚、室温信号に係る室温及び室内湿度信号に係る室内湿度の少なくとも一方は、温度センサ20又は湿度センサ22の検知の傾向(例えばRC11の筐体内への配置による検知された値の実際の値に対する過大さ)を加味した補正式等に基づいて補正されても良い。又、室温及び室内湿度の少なくとも一方の表示は、省略されても良い。
空調設定温度増加入力部55+への入力により、空調設定温度が所定幅(例えば1℃幅)で増加され、空調設定温度減少入力部55−への入力により、空調設定温度が所定幅で減少される。空調設定温度表示部54における空調設定温度の表示は、都度更新される。又、空調設定温度が更新された場合、新たな空調設定温度に係る空調設定温度信号が発せられる。
尚、空調設定温度表示部54への入力により、空調設定温度の選択肢が表示されて当該選択肢の入力が受け付けられても良い。又、空調設定温度に上限及び下限の少なくとも一方が設けられても良い。
In the center of the air-conditioning equipment operation screen D1, a room temperature humidity display unit 53 indicating room temperature and indoor humidity, an air-conditioning set temperature display unit 54 indicating an air-conditioning set temperature, an air-conditioning set temperature increase input unit 55+, and an air-conditioning set temperature Decrease input unit 55-and are displayed.
The room temperature / humidity display unit 53 displays the room temperature and the room humidity at the time closest to the present obtained by the service server 31 from the RC11. That is, the mobile terminal 1 obtains the room temperature and the indoor humidity from the service server 31 and displays them. At least one of the room temperature related to the room temperature signal and the indoor humidity related to the indoor humidity signal tends to be detected by the temperature sensor 20 or the humidity sensor 22 (for example, the actual value of the detected value due to the arrangement of the RC11 in the housing). It may be corrected based on a correction formula or the like in which (excessiveness) is added. Further, the display of at least one of the room temperature and the indoor humidity may be omitted.
By inputting to the air-conditioning set temperature increase input unit 55+, the air-conditioning set temperature is increased by a predetermined width (for example, 1 ° C. width), and by inputting to the air-conditioning set temperature decrease input unit 55-, the air-conditioning set temperature is decreased by a predetermined width. To. The display of the air-conditioning set temperature on the air-conditioning set temperature display unit 54 is updated each time. Further, when the air conditioning set temperature is updated, the air conditioning set temperature signal related to the new air conditioning set temperature is emitted.
By inputting to the air-conditioning set temperature display unit 54, options for the air-conditioning set temperature may be displayed and the input of the options may be accepted. Further, at least one of an upper limit and a lower limit may be provided for the air conditioning set temperature.

空調設定温度表示部54の下方には、風量,冷暖房切替の変更をそれぞれ受け付ける風量ボタン56,冷暖房切替ボタン57、並びに空調機器ACの運転停止,運転開始をそれぞれ受け付けるOFFボタン58,ONボタン59が並べられている。尚、風向(空調機器ACのルーバーの角度)を調整する風向ボタン等の他のボタンが設けられても良い。
風量ボタン56の押下により空調機器ACに係る風量の選択肢への入力が受け付けられて新たな風量に係る風量信号が発せられる。
冷暖房切替ボタン57内には、今後切り替えられる内容(冷房時:暖房,暖房時:冷房)が表示され、入力を受けると、当該内容に変更されて冷暖房切替ボタン57内の表示が更新され、冷暖房を切り替える旨の冷暖房切替信号が発せられる。尚、冷暖房の何れか一方に代えて、あるいは冷暖房と共に、除湿等の他の運転内容が切替可能とされても良い。
OFFボタン58の押下により、空調機器ACの運転停止に係る運転停止信号が発せられる。ONボタン59の押下により、空調設定温度表示部54に表示された空調設定温度を指定した空調機器ACの運転開始をRC11に指示する運転開始信号が発せられる。当該空調設定温度は、端末記憶手段6に記憶される。
Below the air-conditioning set temperature display unit 54, there are an air volume button 56 that accepts changes in air volume and heating / cooling switching, a heating / cooling switching button 57, and an OFF button 58 and an ON button 59 that accept operation stop and operation start of the air conditioner AC, respectively. They are lined up. It should be noted that other buttons such as a wind direction button for adjusting the wind direction (angle of the louver of the air conditioner AC) may be provided.
By pressing the air volume button 56, the input to the air volume option related to the air conditioner AC is accepted, and a new air volume signal related to the air volume is emitted.
The contents to be switched in the future (cooling: heating, heating: cooling) are displayed in the heating / cooling switching button 57, and when an input is received, the contents are changed to the contents and the display in the heating / cooling switching button 57 is updated to perform heating / cooling. A heating / cooling switching signal is issued to the effect of switching. It should be noted that other operation contents such as dehumidification may be switchable in place of either one of the heating and cooling, or together with the heating and cooling.
By pressing the OFF button 58, an operation stop signal relating to the operation stop of the air conditioner AC is emitted. By pressing the ON button 59, an operation start signal for instructing the RC 11 to start the operation of the air conditioner AC designated with the air conditioner set temperature displayed on the air conditioner set temperature display unit 54 is emitted. The air conditioning set temperature is stored in the terminal storage means 6.

又、ONボタン59に隣接して、AIスイッチ60が表示される。尚、AIスイッチ60は、省略されても良く、この場合、AIスイッチ60がONである場合の処理が適宜行われても良い。
端末制御手段8は、AIスイッチ60への入力により、AIスイッチ60の状態を切り替える。
尚、端末制御手段8は、AIスイッチ60がOFFである場合に、AIスイッチ60の表示の調子を弱めることができる。表示の調子を弱めることは、例えば、色を薄くすること、色を白黒化すること、コントラストを弱くすることの少なくとも何れかである。
Further, the AI switch 60 is displayed adjacent to the ON button 59. The AI switch 60 may be omitted. In this case, the process when the AI switch 60 is ON may be appropriately performed.
The terminal control means 8 switches the state of the AI switch 60 by inputting to the AI switch 60.
The terminal control means 8 can weaken the display tone of the AI switch 60 when the AI switch 60 is OFF. To weaken the tone of the display is, for example, at least one of lightening the color, black-and-white the color, and weakening the contrast.

AIスイッチ60がONとされ、機械学習開始の操作がなされた場合、図3に示されるように、機械学習及び空調設定温度の自動制御に係る処理(空調機器ACの制御方法)が行われる。当該処理は、機械学習処理(ステップS1)及び所定の機械学習後の空調設定温度制御処理(ステップS2)を含む。
尚、初めて(あるいは後述のリセット後に)AIスイッチ60がONとされた場合、更に学習開始ボタン等への入力を確認のために受け付けても良い。この場合、学習開始ボタンは、ポップアップウィンドウ内に表示されても良い。ポップアップウィンドウには、合わせてキャンセルボタンが表示されても良い。又、ポップアップウィンドウ内に、「あなたの好みに合わせて自動で設定温度を制御してくれるモードです。20時間(7日間)程度、あなたのエアコンの温度設定を学習します。」といったメッセージを表示しても良いし、「学習期間中は好みに合わせてエアコンの設定温度をこまめに変更してください。」といったメッセージを表示しても良いし、「学習期間中のエアコン操作は、純正リモコンを利用すると学習できないため、アプリをご利用ください。」といったメッセージを表示しても良い。
又、機械学習処理中に、機械学習に係る情報の表示が行われても良い。この場合、当該情報は、ポップアップウィンドウ内に表示されても良い。当該情報は、「学習中(現在11時間/20時間)」といったものであっても良い。又、上述のメッセージの少なくとも何れかが、合わせて表示されても良い。
更に、機械学習処理中及び空調設定温度制御処理中に、機械学習をリセットするリセットボタンが表示され、これへの入力が受け付けられても良い。リセットボタンは、空調機器操作画面D1に表示されても良いし、ポップアップウィンドウに表示されても良いし、設定ボタンへの入力により遷移する別の画面内に表示されても良い。機械学習処理中にリセットボタンへの入力がなされると、機械学習が取りやめられ、機械学習に係る各種の情報が削除される。空調設定温度制御処理中にリセットボタンへの入力がなされると、機械学習に係る各種の情報が削除され、空調設定温度制御処理が中止される。尚、リセットボタンへの入力後、上述の学習開始ボタンの場合と同様に、更に本当にリセットするか否かを確認する確認画面が表示され、確認入力が受け付けられても良い。
When the AI switch 60 is turned on and the operation to start machine learning is performed, as shown in FIG. 3, processing related to machine learning and automatic control of the air conditioning set temperature (control method of the air conditioning equipment AC) is performed. The process includes a machine learning process (step S1) and an air conditioning set temperature control process (step S2) after a predetermined machine learning.
When the AI switch 60 is turned on for the first time (or after a reset described later), further input to the learning start button or the like may be accepted for confirmation. In this case, the learning start button may be displayed in the pop-up window. A cancel button may also be displayed in the pop-up window. Also, in the pop-up window, a message such as "This mode automatically controls the set temperature according to your taste. It will learn the temperature setting of your air conditioner for about 20 hours (7 days)." You may display a message such as "Please change the set temperature of the air conditioner to your liking during the learning period." Or "For operating the air conditioner during the learning period, use the genuine remote control. You may display a message such as "Please use the app because you cannot learn if you use it."
Further, information related to machine learning may be displayed during the machine learning process. In this case, the information may be displayed in a pop-up window. The information may be "learning (currently 11 hours / 20 hours)". Further, at least one of the above-mentioned messages may be displayed together.
Further, a reset button for resetting machine learning may be displayed during the machine learning process and the air conditioning set temperature control process, and input to the reset button may be accepted. The reset button may be displayed on the air conditioner operation screen D1, may be displayed in a pop-up window, or may be displayed in another screen that is transitioned by inputting to the setting button. If an input is made to the reset button during the machine learning process, the machine learning is canceled and various information related to the machine learning is deleted. If an input is made to the reset button during the air-conditioning set temperature control process, various information related to machine learning is deleted and the air-conditioning set temperature control process is stopped. After inputting to the reset button, a confirmation screen for confirming whether or not to reset is displayed and confirmation input may be accepted, as in the case of the learning start button described above.

図4は、機械学習処理(ステップS1)に係るブロック図である。
機械学習処理は、関数学習プログラムを実行する制御手段38、及び制御手段38により制御される記憶手段36等により形成される機械学習処理部101において行われる。
機械学習処理部101は、教師データ102の入力を受け付ける記憶部104と、SVRに係る回帰問題を設定する設定部106と、設定部106で設定された回帰問題を解いてモデル関数(空調設定温度に係る関数)として空調設定温度関数108を得る関数推定部110と、を備えている。
設定部106及び関数推定部110は、教師データ102及びSVRに関連する演算に係るデータ等が記憶された記憶部104を、適宜参照可能である。
尚、機械学習処理部101は、SVRに代えて、ニューラルネットワーク、強化学習等の他の機械学習(多変量解析)を行っても良いし、線形回帰等の多変量解析を行っても良い。
FIG. 4 is a block diagram relating to the machine learning process (step S1).
The machine learning process is performed in the machine learning process unit 101 formed by the control means 38 that executes the function learning program, the storage means 36 controlled by the control means 38, and the like.
The machine learning processing unit 101 solves a storage unit 104 that receives input of teacher data 102, a setting unit 106 that sets a regression problem related to SVR, and a regression problem set by the setting unit 106, and a model function (air conditioning set temperature). A function estimation unit 110 for obtaining an air conditioning set temperature function 108 is provided as a function).
The setting unit 106 and the function estimation unit 110 can appropriately refer to the teacher data 102 and the storage unit 104 in which the data related to the calculation related to the SVR is stored.
Instead of SVR, the machine learning processing unit 101 may perform other machine learning (multivariate analysis) such as neural network and reinforcement learning, or may perform multivariate analysis such as linear regression.

SVRは、分類問題に係るサポートベクターマシン(SVM)を、回帰問題へ拡張したものである。SVMは、教師付き機械学習を利用した識別器である。SVMは、分類問題において、入力となる特徴量の高次元空間における最適な分離超平面を見つけるものであり、高い汎化能力を有している。
SVRは、l次元の入力x(i=1,2,・・・l)からl次元の出力yを非線形に回帰するものである。非線形回帰をより計算容易な線形回帰として扱うため、入力xに係る特徴空間への非線形写像φ(x)を考え、写像後の特徴空間において線形回帰を行う。
SVRでは、図5に示されるように、教師データ102の要素がεチューブと呼ばれる一定範囲内に入らない場合にεチューブからの距離を表すスラック変数ξ,ξに応じたペナルティーが与えられ、ξ,ξが小さくなるような最適な回帰関数が算出される。
SVRでは、回帰関数fが次の式(1)とされる。式(1)において、ωはl次元の重みベクトル、bはバイアス項である。
SVR is an extension of the support vector machine (SVM) related to the classification problem to the regression problem. The SVM is a classifier using supervised machine learning. The SVM finds the optimum separation hyperplane in the high-dimensional space of the input feature quantity in the classification problem, and has a high generalization ability.
SVR is a non-linear regression of the l-dimensional output y i from the l-dimensional input x i (i = 1, 2, ... L). To handle nonlinear regression as more computationally easy linear regression, consider the non-linear mapping to a feature space according to the input x i φ (x), performing a linear regression in the feature space after the mapping.
In SVR, as shown in FIG. 5, a penalty is given according to the slack variables ξ, ξ * representing the distance from the ε tube when the element of the teacher data 102 does not fall within a certain range called the ε tube. The optimum regression function is calculated so that ξ and ξ * become smaller.
In SVR, the regression function f is given by the following equation (1). In equation (1), ω is an l-dimensional weight vector and b is a bias term.

Figure 2021196106
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機械学習処理部101では、SVRのうちε−SVRが用いられる。尚、機械学習処理部101では、他の種類のSVRが用いられても良い。
ε−SVRは、予め定めたC>0,ε>0,スラック変数ξ,ξを用いて、次の式(2)として定式化される。
In the machine learning processing unit 101, ε-SVR is used among the SVRs. In the machine learning processing unit 101, another type of SVR may be used.
ε-SVR is formulated as the following equation (2) using predetermined C> 0, ε> 0, slack variables ξ, ξ *.

Figure 2021196106
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更に、ε−SVRでは、式(2)の非線形回帰が、次の式(3)の線形回帰の最適化問題に帰着される(双対問題)。即ち、式(2)のωφ(x)がカーネル関数K(x,x)=φ(xφ(x)と置き換えられ、α,α をラグランジュ乗数とするラグランジュ未定乗数法により、式(3)が導出される。
そして、式(3)を解くと、回帰関数は、次の式(4)となる。
Further, in ε-SVR, the non-linear regression of the equation (2) is reduced to the optimization problem of the linear regression of the following equation (3) (duality problem). That is, ω t φ (x) in Eq. (2) is replaced with the kernel function K (x i , x j ) = φ (x i ) t φ (x j ), and α i and α i * are replaced with the Lagrange multiplier. Eq. (3) is derived by the Lagrange undetermined multiplier method.
Then, when the equation (3) is solved, the regression function becomes the following equation (4).

Figure 2021196106
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機械学習処理部101では、カーネル関数K(x,x)は、次に示される式(5)に係るガウシアンカーネル(RBFカーネル,Radical Basis Function)が用いられる。尚、カーネル関数K(x,x)は、式(6)に係る線形カーネルが用いられても良いし、式(7)に係る多項式カーネルが用いられても良いし、その他のものが用いられても良い。
式(5)〜(7)において、p,γ,αはパラメータであり、これらの値によって回帰特性は大きく変わるところ、問題に適したパラメータの推定によって高い汎化性能が得られる。又、ε−SVRでは、ε,Cもパラメータとなる。SVRでは、ソフトマージンとハードマージンとが存在する。ソフトマージンでは、誤りを許すように制約が緩められる。これに対し、ハードマージンでは、誤りに係るコストが大きく見積もられ、誤りが可及的に許容されず、教師データ102に対する回帰関数の正確性、厳密性が増すものの、より過学習となり易く、汎用性の確保に注意が必要となる。ソフトマージン−ハードマージンの度合(バランス)は、Cにより制御される。
In the machine learning processing unit 101, the Gaussian kernel (RBF kernel, Radial Basis Function) according to the following equation (5) is used as the kernel function K (x i , x j). As the kernel function K (x i , x j ), the linear kernel according to the equation (6) may be used, the polynomial kernel according to the equation (7) may be used, or other kernel functions may be used. It may be used.
In equations (5) to (7), p, γ, and α are parameters, and the regression characteristics change greatly depending on these values, but high generalization performance can be obtained by estimating the parameters suitable for the problem. Further, in ε-SVR, ε and C are also parameters. In SVR, there is a soft margin and a hard margin. With soft margins, the constraints are relaxed to allow errors. On the other hand, in the hard margin, the cost related to the error is overestimated, the error is not tolerated as much as possible, and the accuracy and strictness of the regression function for the teacher data 102 are increased, but overfitting is likely to occur. Care must be taken to ensure versatility. The degree of soft margin-hard margin (balance) is controlled by C.

Figure 2021196106
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図6は、機械学習処理(S1)に関するフローチャートである。
機械学習処理を実行する機械学習処理部101は、図7に示されるように、教師データ102として、次の項目(説明変数及びこれに対する正解データとしての空調設定温度)を、空調機器AC(空調機器識別情報である空調機器ID)毎に、記憶部104に記憶する(ステップS11)。即ち、機械学習処理部101は、説明変数として、室温(℃)、ON経過時間(分)、及び相対湿度(%)を記憶部104に記憶すると共に、正解データとして、空調設定温度(℃)を記憶する。SVRの入力xは、説明変数が3種類であるから、3次元となる。相対湿度は、RC11から得られる。尚、相対湿度は、機械学習処理部101において、RC11から得た絶対湿度から算出されても良い。
ここでは、教師データ102は、ON経過時間が0(空調機器ACのON時)、及び10分毎にRC11から送信される。教師データ102が10分毎に得られれば、精度を大きく落とさずに処理量(適宜通信量を含む)が低減されるところ、精度と処理量とのバランスに鑑みて、教師データ102の取得間隔が10分から増減されても良い。又、機械学習に直接用いる教師データ102が10分間隔である場合に取得間隔が念のため5分とされる等、教師データ102の取得間隔と機械学習対象となる間隔とが異なっていても良い。
尚、教師データ102(説明変数の種類)は、これらの組み合わせに限定されず、例えば時刻(ライフスタイルに関係)、不快指数、絶対湿度、あるいは外気温サーバTCから対応する日時(及び空調機器ACの設置箇所に至近の地点)を指定した通信により得られた外気温の少なくとも何れかを加えても良い。SVRでは、入力の要素及び次元数が変わっても柔軟に機械学習可能であり、種々の組み合わせが試され、処理量(次元数に概ね比例する)と精度(次元数に概ね比例するが要素の組み合わせにもよる)とのバランスが最もとれていたのは、上述の室温、ON経過時、及び相対湿度の組み合わせである。外気温は、外気温センサで取得されても良い。
FIG. 6 is a flowchart relating to the machine learning process (S1).
As shown in FIG. 7, the machine learning processing unit 101 that executes the machine learning processing sets the following items (explanatory variables and air conditioning set temperature as correct answer data for the explanatory variables) as the teacher data 102 into the air conditioning equipment AC (air conditioning). Each of the device identification information (air conditioning device ID) is stored in the storage unit 104 (step S11). That is, the machine learning processing unit 101 stores the room temperature (° C.), the ON elapsed time (minutes), and the relative humidity (%) as explanatory variables in the storage unit 104, and the air conditioning set temperature (° C.) as the correct answer data. Remember. Since the SVR input x i has three types of explanatory variables, it is three-dimensional. Relative humidity is obtained from RC11. The relative humidity may be calculated from the absolute humidity obtained from the RC 11 in the machine learning processing unit 101.
Here, the teacher data 102 is transmitted from the RC 11 every 10 minutes when the ON elapsed time is 0 (when the air conditioner AC is ON). If the teacher data 102 is obtained every 10 minutes, the processing amount (including the communication amount as appropriate) is reduced without significantly reducing the accuracy. However, in consideration of the balance between the accuracy and the processing amount, the acquisition interval of the teacher data 102 May be increased or decreased from 10 minutes. Further, even if the acquisition interval of the teacher data 102 and the interval to be machine learning are different, for example, when the teacher data 102 directly used for machine learning is at an interval of 10 minutes, the acquisition interval is set to 5 minutes just in case. good.
The teacher data 102 (type of explanatory variable) is not limited to these combinations, and is, for example, time (related to lifestyle), discomfort index, absolute humidity, or the corresponding date and time (and air conditioning equipment AC) from the outside air temperature server TC. At least one of the outside air temperatures obtained by the communication specifying the location (closest to the installation location) may be added. In SVR, machine learning is possible flexibly even if the input element and the number of dimensions change, various combinations are tried, and the amount of processing (generally proportional to the number of dimensions) and accuracy (generally proportional to the number of dimensions, but the elements). The best balance with (depending on the combination) was the above-mentioned combination of room temperature, ON elapsed time, and relative humidity. The outside air temperature may be acquired by the outside air temperature sensor.

機械学習処理部101は、教師データ102が所定量以上蓄積されるまでステップS11を行う(ステップS12でNo)。
ここでは、機械学習処理部101は、ユーザ毎(機械学習毎)に同様な学習期間を確保するため、蓄積開始から7日間が経過すると、教師データ102が所定量以上蓄積されたものとする。この場合、単純に所定量以上の確保を条件とする場合に比べ、学習期間がそろい、多くのユーザにとって分かり易いものとなる。単純に所定量以上の確保を条件とすると、空調機器ACの通算ON時間が少ない間は機械学習が終わらないこととなり、学習期間がユーザによってばらつき、比較的に空調機器ACを運転しないユーザにとって機械学習がなかなか終わらず、煩わしいものとなる。蓄積開始から7日間の経過により、通常通算ON時間が20時間程度確保され、十分な教師データ102が得られる。又、ユーザにより教師データ102の量にばらつきがでるところ、SVRでは他の機械学習(回帰)に比べ、サンプル数の変化にもより柔軟に対応することができるものである。蓄積開始から7日間であれば、機械学習の精度を保持しながら、機械学習後の空調設定温度制御が早く実行されることとなるところ、7日間の期間は、精度と早期実行とのバランスに鑑み、増減されても良い。又、SVRは、精度が同程度である他の機械学習及び回帰に比べて、サンプル数が少なくても(例えば数十個程度でも)十分に機能するため、精度確保のうえでの空調設定温度制御の早期実行の実現に適している。
尚、教師データ102の蓄積を終える条件は、20時間分等の所定時間分だけ得られた場合とされても良いし、20時間分得られるか又は蓄積開始から7日間経過するかといったように複合的な条件とされても良い。又、機械学習処理部101は、教師データ102が(所定回あるいは所定量内の特定量だけ)得られたとき等において、次のステップS3に進んで都度機械学習の演算(更新)を行っても良い。
The machine learning processing unit 101 performs step S11 until the teacher data 102 is accumulated in a predetermined amount or more (No in step S12).
Here, in order to secure a similar learning period for each user (for each machine learning), the machine learning processing unit 101 assumes that the teacher data 102 has been accumulated in a predetermined amount or more after 7 days have passed from the start of the accumulation. In this case, the learning period is uniform and it is easy for many users to understand, as compared with the case where the condition is simply to secure a predetermined amount or more. If the condition is simply to secure a predetermined amount or more, the machine learning will not end while the total ON time of the air conditioning equipment AC is short, the learning period will vary depending on the user, and the machine for users who do not operate the air conditioning equipment AC relatively. Learning is hard to finish and it becomes annoying. After 7 days from the start of accumulation, a total ON time of about 20 hours is normally secured, and sufficient teacher data 102 can be obtained. Further, where the amount of teacher data 102 varies depending on the user, SVR can respond more flexibly to changes in the number of samples as compared with other machine learning (regression). If it is 7 days from the start of accumulation, the air conditioning set temperature control after machine learning will be executed early while maintaining the accuracy of machine learning, but the period of 7 days is a balance between accuracy and early execution. In view of this, it may be increased or decreased. In addition, SVR works well even with a small number of samples (for example, several tens) compared to other machine learning and regression with the same accuracy, so the air conditioning set temperature for ensuring accuracy Suitable for early execution of control.
The condition for completing the accumulation of the teacher data 102 may be the case where only a predetermined time such as 20 hours is obtained, whether 20 hours are obtained, or whether 7 days have passed from the start of accumulation. It may be a complex condition. Further, when the teacher data 102 is obtained (predetermined times or only a specific amount within a predetermined amount), the machine learning processing unit 101 proceeds to the next step S3 and performs machine learning calculation (update) each time. Is also good.

機械学習処理部101は、教師データ102が所定量以上蓄積されると(ステップS12でYes)。SVRにより、その空調機器ACに係る空調設定温度関数108を導出する(ステップS13)。即ち、機械学習処理部101は、上述の式(4),(5)に係る問題を設定部106において設定し、関数推定部110において教師データ102を適用して当該問題を解き、教師データ102に係るON経過時間、室温、相対湿度を説明変数とした目的変数(空調設定温度)の関数としての空調設定温度関数108を決定する。機械学習処理部101は、得られた空調設定温度関数108を、記憶手段36に、空調機器AC毎に記憶し、今回の機械学習を完了して、機械学習処理を終了する。
機械学習処理部101では、夏季の1か月間にわたる数十世帯分の先行解析の結果から、Cは1とされ、εは0.1とされ、γは0.04(自動調整)とされたところ、少なくとも何れかはこれら以外の値であっても良い。当該先行解析では、7日間の機械学習後に各世帯(各空調機器AC)の空調設定温度関数108を決定し、機械学習後では空調設定温度関数108による制御は行わずユーザによる空調設定温度の切り替えが続けられる一方、当該関数から予測値として得られる空調設定温度(推奨空調設定温度)の導出は行われ、ユーザによる空調設定温度の切り替えの推移と推奨空調設定温度の推移との比較が行われた。この先行解析では、上述のC等の値等の条件下での推奨空調設定温度の推移が、ユーザによる空調設定温度の切り替えの推移に良好に追従し、多くのユーザにおいて予測された推奨空調設定温度とユーザによる実際の空調設定温度との差は、±1℃程度に収まっており、推奨空調設定温度と実際の空調設定温度との平均平方二乗誤差(RMSE,Root Mean Square Deviation)は、全世帯で1.12程度であった。
When the machine learning processing unit 101 accumulates the teacher data 102 in a predetermined amount or more (Yes in step S12). The air-conditioning set temperature function 108 related to the air-conditioning equipment AC is derived by SVR (step S13). That is, the machine learning processing unit 101 sets the problem related to the above equations (4) and (5) in the setting unit 106, applies the teacher data 102 in the function estimation unit 110 to solve the problem, and solves the problem, and the teacher data 102. The air conditioner set temperature function 108 is determined as a function of the objective variable (air conditioner set temperature) with the ON elapsed time, room temperature, and relative humidity as explanatory variables. The machine learning processing unit 101 stores the obtained air-conditioning set temperature function 108 in the storage means 36 for each air-conditioning device AC, completes the machine learning this time, and ends the machine learning process.
In the machine learning processing unit 101, C was set to 1, ε was set to 0.1, and γ was set to 0.04 (automatic adjustment) from the results of prior analysis for dozens of households over a month in the summer. However, at least one of them may be a value other than these. In the preceding analysis, the air-conditioning set temperature function 108 of each household (each air-conditioning device AC) is determined after 7 days of machine learning, and after the machine learning, the air-conditioning set temperature function 108 is not controlled and the user switches the air-conditioning set temperature. On the other hand, the air-conditioning set temperature (recommended air-conditioning set temperature) obtained as a predicted value from the function is derived, and the transition of the user's switching of the air-conditioning set temperature and the transition of the recommended air-conditioning set temperature are compared. rice field. In this prior analysis, the transition of the recommended air-conditioning set temperature under the conditions such as the above-mentioned C value well follows the transition of the switching of the air-conditioning set temperature by the user, and the recommended air-conditioning setting predicted by many users. The difference between the temperature and the actual air-conditioning set temperature by the user is within ± 1 ° C, and the root-mean-squared error (RMSE, Root Mean Square Deviation) between the recommended air-conditioning set temperature and the actual air-conditioning set temperature is all. It was about 1.12 in the household.

機械学習処理部101の機械学習処理の終了後、制御手段38は、空調設定温度制御処理(ステップS2)を行う。
図8は、空調設定温度制御処理に関するフローチャートである。
空調設定温度制御処理において、制御手段38は、空調設定温度関数108に基づいて、空調機器ACの空調設定温度を制御する。
After the machine learning process of the machine learning process unit 101 is completed, the control means 38 performs the air conditioning set temperature control process (step S2).
FIG. 8 is a flowchart relating to the air conditioning set temperature control process.
In the air-conditioning set temperature control process, the control means 38 controls the air-conditioning set temperature of the air-conditioning equipment AC based on the air-conditioning set temperature function 108.

即ち、制御手段38は、機械学習を終えた運転中の空調機器ACに係るRC11から、10分毎の空調設定温度、ON経過時間、室温、相対湿度を取得する(ステップS21)。
又、制御手段38は、各取得に基づき、その空調機器ACの空調設定温度関数108にON経過時間、室温、相対湿度を当てはめて、その時点での推奨空調設定温度を出力する(ステップS22)。
制御手段38は、ON経過時間、室温、相対湿度の空調設定温度関数108への当てはめにより得られた空調設定温度が、空調機器ACで設定可能な空調設定温度ではなかった場合、四捨五入等により設定可能な空調設定温度に変換して、推奨空調設定温度を出力する。例えば、空調機器ACで設定可能な空調設定温度が26℃,26.5℃等の0.5℃刻みである場合において、ON経過時間、室温、相対湿度の空調設定温度関数108への当てはめにより得られた空調設定温度が26.32℃であったとき、四捨五入と同様にして、26.25℃以上であるから、推奨空調設定温度を26.5℃とする。
That is, the control means 38 acquires the air-conditioning set temperature, the ON elapsed time, the room temperature, and the relative humidity every 10 minutes from the RC11 related to the operating air-conditioning device AC that has finished machine learning (step S21).
Further, the control means 38 applies the ON elapsed time, room temperature, and relative humidity to the air-conditioning set temperature function 108 of the air-conditioning equipment AC based on each acquisition, and outputs the recommended air-conditioning set temperature at that time (step S22). ..
The control means 38 is set by rounding off when the air-conditioning set temperature obtained by applying the ON elapsed time, room temperature, and relative humidity to the air-conditioning set temperature function 108 is not the air-conditioning set temperature that can be set by the air-conditioning equipment AC. Converts to a possible air conditioning set temperature and outputs the recommended air conditioning set temperature. For example, when the air-conditioning set temperature that can be set by the air-conditioning equipment AC is in 0.5 ° C increments such as 26 ° C and 26.5 ° C, by applying the ON elapsed time, room temperature, and relative humidity to the air-conditioning set temperature function 108. When the obtained air-conditioning set temperature is 26.32 ° C., the recommended air-conditioning set temperature is set to 26.5 ° C. because it is 26.25 ° C. or higher in the same manner as rounding.

制御手段38は、受信した空調設定温度(空調機器ACの現在の空調設定温度)と推奨空調設定温度とを比較し(ステップS23)、一致していなければ(No)、推奨空調設定温度をRC11に送信する(ステップS24)。RC11は、推奨空調設定温度を受信すると、空調設定温度を推奨空調設定温度に切り替える指令を、空調機器ACに対して発する(ステップS25)。他方、空調設定温度と推奨空調設定温度とが一致していれば(ステップS23でYes)、何もせずに次の(10分後の)処理まで待機する(ステップS21に戻る)。かように、空調設定温度と推奨空調設定温度とが一致する場合に何もせず、空調機器ACの操作がなされないため、処理量が軽減されるし、空調機器AC(特に切り替え時に音声案内を行う空調機器AC)の切り替えの煩わしさが回避される。
尚、制御手段38は、受信した空調設定温度と算出した推奨空調設定温度とが一致している場合にも、推奨空調設定温度をRC11に送信しても良い。又、RC11に代えて、あるいはRC11と共に、携帯端末1が推奨空調設定温度に基づいて空調機器ACの空調設定温度を指令しても良い。更に、RC11は、ON経過時間に代えて空調機器のON/OFF状態をサービスサーバ31に送信し、制御手段38は、ON状態を受信した時刻からの経過時間をON経過時間とみなして処理しても良い。又更に、制御手段38は、RC11から絶対湿度を受信して相対湿度を算出しても良い。更に、制御システムC1において、機械学習時の教師データ102取得間隔と、空調設定温度制御時に説明変数の値の組を取得する間隔とが異なっていても良い。加えて、制御手段38(機械学習処理部101)は、空調設定温度制御処理中において、RC11から得たON経過時間、室温、相対湿度を教師データ102として、SVRによる機械学習を併せて行っても良い。この場合、処理量が増加するものの、空調設定温度制御を行いながら、空調設定温度関数108に関する機械学習が深化することとなる。
The control means 38 compares the received air-conditioning set temperature (current air-conditioning set temperature of the air-conditioning equipment AC) with the recommended air-conditioning set temperature (step S23), and if they do not match (No), sets the recommended air-conditioning set temperature to RC11. (Step S24). Upon receiving the recommended air-conditioning set temperature, the RC11 issues a command to the air-conditioning equipment AC to switch the air-conditioning set temperature to the recommended air-conditioning set temperature (step S25). On the other hand, if the air-conditioning set temperature and the recommended air-conditioning set temperature match (Yes in step S23), the process waits until the next (10 minutes later) process without doing anything (returning to step S21). In this way, when the air-conditioning set temperature and the recommended air-conditioning set temperature match, nothing is done and the air-conditioning equipment AC is not operated, so the processing amount is reduced and the air-conditioning equipment AC (especially voice guidance at the time of switching) is provided. The troublesomeness of switching the air conditioner AC) is avoided.
The control means 38 may transmit the recommended air-conditioning set temperature to the RC 11 even when the received air-conditioning set temperature and the calculated recommended air-conditioning set temperature match. Further, instead of RC11 or together with RC11, the mobile terminal 1 may command the air-conditioning set temperature of the air-conditioning apparatus AC based on the recommended air-conditioning set temperature. Further, the RC 11 transmits the ON / OFF state of the air conditioner to the service server 31 instead of the ON elapsed time, and the control means 38 processes the elapsed time from the time when the ON state is received as the ON elapsed time. May be. Furthermore, the control means 38 may receive the absolute humidity from the RC 11 and calculate the relative humidity. Further, in the control system C1, the interval of acquiring the teacher data 102 at the time of machine learning and the interval of acquiring the set of the values of the explanatory variables at the time of controlling the air conditioning set temperature may be different. In addition, the control means 38 (machine learning processing unit 101) performs machine learning by SVR using the ON elapsed time, room temperature, and relative humidity obtained from RC11 as teacher data 102 during the air conditioning set temperature control processing. Is also good. In this case, although the processing amount increases, the machine learning regarding the air-conditioning set temperature function 108 is deepened while controlling the air-conditioning set temperature.

以下、2世帯(2種類の空調機器AC)に係る機械学習後の空調設定温度制御の具体例が、各世帯の夏季の4日分(非連続,何れも異なる日,冷房運転)について説明される。
尚、ここでは代表的に冷房運転についての説明がなされるところ、機械学習は、暖房運転、除湿運転等の様々な運転モードに対して行うことができる。
Hereinafter, specific examples of air-conditioning set temperature control after machine learning for two households (two types of air-conditioning equipment AC) will be described for four days in the summer of each household (discontinuous, different days, cooling operation). To.
It should be noted that, where the cooling operation is typically described here, machine learning can be performed for various operation modes such as heating operation and dehumidification operation.

図9A〜図9B,図10A〜図10Bは、比較的に空調設定温度が操作されない世帯における時間(横軸)と、推奨空調設定温度及び実際の空調設定温度(縦軸)との各日での関係が示されるグラフである。先行解析において、多くの世帯が空調設定温度の切り替え操作を頻繁にせず、切り替えの頻度は平均では概ね1日(運転8時間程度)に1回程度であることが分かった。この世帯は、平均に近い切り替え頻度を有している。
この世帯では、何れの日においても、推奨空調設定温度が、実際の空調設定温度に対して概ね±1℃程度で予測されている。
尚、実際の空調設定温度が切り替えられていない時間において、推奨空調設定温度が変化している部分が存在している。これは、その時間内で室温及び相対湿度の少なくとも一方が変化していることによる。このことは、ユーザに代わり、過去の空調設定温度の切り替え傾向からより適切な空調設定温度に切り替え制御可能であることを示している、とみることができる。
9A-9B and 10A-10B show the time (horizontal axis) in a household where the air-conditioning set temperature is relatively unoperated, and the recommended air-conditioning set temperature and the actual air-conditioning set temperature (vertical axis) on each day. It is a graph showing the relationship between. In the preliminary analysis, it was found that many households did not frequently switch the air-conditioning set temperature, and the frequency of switching was about once a day (about 8 hours of operation) on average. This household has a near-average switching frequency.
In this household, the recommended air-conditioning set temperature is predicted to be approximately ± 1 ° C. with respect to the actual air-conditioning set temperature on any day.
It should be noted that there is a portion where the recommended air-conditioning set temperature changes during the time when the actual air-conditioning set temperature is not switched. This is due to changes in at least one of room temperature and relative humidity within that time. This can be seen as indicating that it is possible to switch to a more appropriate air-conditioning set temperature from the past tendency of switching the air-conditioning set temperature on behalf of the user.

図11A〜図11B,図12A〜図12Bは、比較的に空調設定温度が頻繁に操作される世帯における時間(横軸)と、推奨空調設定温度及び実際の空調設定温度(縦軸)との各日での関係が示されるグラフである。この世帯は、平均的な傾向から離れている。
この世帯では、何れの日においても、推奨空調設定温度が、実際の空調設定温度に対して、概ね±2℃程度の範囲となるものの、良く追従できている。この世帯では、切り替え時の空調設定温度の幅が比較的に大きい傾向にあるところ(平均1〜2℃幅に対して5℃幅以上が複数存在する)、推奨空調設定温度は、かような実際の空調設定温度の急激な推移を穏やかにならすものとなっており、よりきめ細かい空調設定温度の推移を提供可能なものとなっている。
11A to 11B and 12A to 12B show the time (horizontal axis) in a household in which the air conditioning set temperature is operated relatively frequently, and the recommended air conditioning set temperature and the actual air conditioning set temperature (vertical axis). It is a graph which shows the relationship in each day. This household is far from the average trend.
In this household, the recommended air-conditioning set temperature is in the range of about ± 2 ° C with respect to the actual air-conditioning set temperature on any day, but it can follow well. In this household, the range of air-conditioning set temperature at the time of switching tends to be relatively large (there are multiple 5 ° C widths or more for an average 1-2 ° C width), and the recommended air-conditioning set temperature is such. It gently smoothes the sudden transition of the actual air-conditioning set temperature, and can provide a more detailed transition of the air-conditioning set temperature.

かような制御システムC1は、次のような作用効果を奏する。
即ち、制御システムC1は、通信手段37を有するサービスサーバ31により、1以上の空調機器ACを制御するものであって、サービスサーバ31は、通信手段37により、空調機器ACがONとなった時刻からの経過時間であるON経過時間と、空調機器ACが設置された室内における気温である室温及び湿度である室内湿度と、空調機器ACの空調設定温度とを、複数組、時刻が互いに異なる状態で(10分毎に)、空調機器AC毎に受信可能であると共に、ON経過時間、室温及び室内湿度を説明変数として、多変量解析により、目的関数として空調設定温度に係る空調設定温度関数108を、空調機器AC毎に決定し、決定された空調設定温度関数108に、決定後に受信したON経過時間、室温及び室内湿度を当てはめて、推奨される前記空調設定温度である推奨空調設定温度を導出し、通信手段37により、推奨空調設定温度を、空調機器AC側に送信する。
よって、ユーザの好みに応じた空調設定温度の切替態様を、ON経過時間、室温及び室内湿度を説明変数とした多変量解析により、精度及び効率の良好な状態で目的変数である空調設定温度との関係を導出することで、ユーザの好みに応じた自動制御が手軽に行われる制御システムC1が提供される。説明変数がON経過時間、室温及び室内湿度であり、目的変数が空調設定温度であるから、空調機器ACのON/OFF及び空調設定温度並びに室温及び室内湿度が計測されるだけで変量解析が実行され、即ちRC11の設置のみで他の特別な装置を設置することなく多変量解析及び空調設定温度の制御が実行される。
Such a control system C1 has the following effects.
That is, the control system C1 controls one or more air-conditioning equipment ACs by the service server 31 having the communication means 37, and the service server 31 controls the time when the air-conditioning equipment AC is turned on by the communication means 37. There are multiple sets of ON elapsed time, which is the elapsed time from, room humidity, which is the temperature in the room where the air conditioning equipment AC is installed, and indoor humidity, which is the humidity, and the air conditioning set temperature of the air conditioning equipment AC, and the times are different from each other. (Every 10 minutes), it can be received for each air-conditioning device AC, and the air-conditioning set temperature function 108 related to the air-conditioning set temperature is used as the objective function by multivariate analysis with the ON elapsed time, room temperature and indoor humidity as explanatory variables. Is determined for each air-conditioning device AC, and the ON elapsed time, room temperature, and indoor humidity received after the determination are applied to the determined air-conditioning set temperature function 108 to obtain the recommended air-conditioning set temperature, which is the recommended air-conditioning set temperature. It is derived, and the recommended air-conditioning set temperature is transmitted to the air-conditioning equipment AC side by the communication means 37.
Therefore, the switching mode of the air conditioner set temperature according to the user's preference is set to the air conditioner set temperature which is the objective variable in a state of good accuracy and efficiency by multivariate analysis with ON elapsed time, room temperature and indoor humidity as explanatory variables. By deriving the relationship between the above, the control system C1 is provided in which automatic control according to the user's preference is easily performed. Since the explanatory variables are ON elapsed time, room temperature and indoor humidity, and the objective variable is the air conditioning set temperature, variable analysis is executed only by measuring the ON / OFF of the air conditioning equipment AC, the air conditioning set temperature, and the room temperature and indoor humidity. That is, the multivariate analysis and the control of the air conditioning set temperature are performed only by installing the RC11 without installing other special equipment.

更に、前記多変量解析は、SVRである。よって、他の機械学習に比べて学習期間が短くても(例えば7日間程度)良好な精度の学習が可能であり、新規に空調設定温度の制御を開始する場合にすぐに学習が完了して便利であり、又季節の変化等により空調機器ACの運転モードが変わった場合にもすぐに学習が完了して、より一層こまめな対応がなされる。
又、室内湿度は、空調機器ACが設置された室内における相対湿度である室内相対湿度である。よって、SVRの精度がより一層向上する。
更に、サービスサーバ31と通信可能なRC11を、空調機器AC側に有しており、RC11は、推奨空調設定温度を受信すると、空調機器ACに対し、空調設定温度を推奨空調設定温度とする指令を行う。よって、推奨空調設定温度に基づく自動制御が、空調機器ACに受信機能を組み込むことなく、より低コストで簡単に実現される。
加えて、サービスサーバ31と、空調機器AC及びRC11との間には、インターネットINが介在している。よって、SVRによる推奨空調設定温度が、多数の空調機器ACに、低コストで提供される。
Furthermore, the multivariate analysis is SVR. Therefore, even if the learning period is shorter than other machine learning (for example, about 7 days), it is possible to learn with good accuracy, and the learning is completed immediately when the control of the air conditioning set temperature is newly started. It is convenient, and even if the operation mode of the air conditioner AC changes due to changes in the seasons, learning is completed immediately and more diligent measures are taken.
The indoor humidity is the indoor relative humidity, which is the relative humidity in the room where the air conditioner AC is installed. Therefore, the accuracy of SVR is further improved.
Further, the RC11 capable of communicating with the service server 31 is provided on the air-conditioning equipment AC side, and when the RC11 receives the recommended air-conditioning set temperature, the RC11 instructs the air-conditioning equipment AC to set the air-conditioning set temperature as the recommended air-conditioning set temperature. I do. Therefore, automatic control based on the recommended air-conditioning set temperature can be easily realized at a lower cost without incorporating a reception function into the air-conditioning equipment AC.
In addition, an Internet IN is interposed between the service server 31 and the air conditioner AC and RC11. Therefore, the recommended air-conditioning set temperature by SVR is provided to a large number of air-conditioning equipment ACs at low cost.

又、通信手段37を有する制御システムC1により行われる空調機器ACの制御方法は、通信手段37により、空調機器ACがONとなった時刻からの経過時間であるON経過時間と、空調機器ACの空調設定温度と、空調機器ACが設置された室内における気温である室温及び湿度である室内湿度とを、複数組、時刻が互いに異なる状態で、空調機器AC毎に受信するステップS11と、サービスサーバ31により、ON経過時間、室温及び室内湿度を説明変数としたSVRがなされ、目的関数として空調設定温度に係る空調設定温度関数108が、空調機器AC毎に決定されるステップS13と、サービスサーバ31により、決定された空調設定温度関数108に、決定後に受信したON経過時間、室温及び室内湿度(ステップS21)が当てはめられて、推奨される空調設定温度である推奨空調設定温度が導出されるステップS22と、通信手段37により、推奨空調設定温度が、空調機器AC側に送信されるステップS24と、を備えている。
よって、ユーザの好みに応じた空調設定温度の切替態様を、ON経過時間、室温及び室内湿度を説明変数とした多変量解析により、精度及び効率の良好な状態で目的変数である空調設定温度との関係を導出することで、ユーザの好みに応じた自動制御が手軽に行われる空調機器ACの制御方法が提供される。説明変数がON経過時間、室温及び室内湿度であり、目的変数が空調設定温度であるから、空調機器ACのON/OFF及び空調設定温度並びに室温及び室内湿度が計測されるだけで多変量解析が実行され、即ちRC11の設置のみで他の特別な装置を設置することなく多変量解析及び空調設定温度の制御が実行される。
Further, the control method of the air-conditioning equipment AC performed by the control system C1 having the communication means 37 includes the ON elapsed time, which is the elapsed time from the time when the air-conditioning equipment AC is turned on by the communication means 37, and the air-conditioning equipment AC. Step S11 to receive the air-conditioning set temperature and the room temperature which is the temperature in the room where the air-conditioning equipment AC is installed and the indoor humidity which is the humidity in a plurality of sets and the times are different from each other, and the service server. 31 performs SVR with ON elapsed time, room temperature and indoor humidity as explanatory variables, and step S13 in which the air conditioning set temperature function 108 related to the air conditioning set temperature is determined for each air conditioning device AC as an objective function, and the service server 31. To the determined air-conditioning set temperature function 108, the ON elapsed time, room temperature and indoor humidity (step S21) received after the determination are applied, and the recommended air-conditioning set temperature, which is the recommended air-conditioning set temperature, is derived. S22 and step S24 in which the recommended air-conditioning set temperature is transmitted to the air-conditioning equipment AC side by the communication means 37 are provided.
Therefore, the switching mode of the air-conditioning set temperature according to the user's preference is set to the air-conditioning set temperature, which is the objective variable in a state of good accuracy and efficiency, by multivariate analysis with ON elapsed time, room temperature and indoor humidity as explanatory variables. By deriving the relationship between the above, a control method for the air conditioner AC is provided, in which automatic control according to the user's preference is easily performed. Since the explanatory variables are ON elapsed time, room temperature and indoor humidity, and the objective variable is the air conditioning set temperature, multivariate analysis can be performed simply by measuring the ON / OFF of the air conditioning equipment AC, the air conditioning set temperature, and the room temperature and indoor humidity. It is executed, that is, the multivariate analysis and the control of the air conditioning set temperature are performed only by installing the RC11 without installing other special equipment.

更に、前記多変量解析は、SVRである。よって、他の機械学習に比べて学習期間が短くても良好な精度の学習が可能であり、新規に空調設定温度の制御を開始する場合にすぐに学習が完了して便利であり、又季節の変化等により空調機器ACの運転モードが変わった場合にもすぐに学習が完了して、より一層こまめな対応がなされる。
又、室内湿度は、空調機器ACが設置された室内における相対湿度である室内相対湿度である。よって、SVRの精度がより一層向上する。
加えて、空調機器AC側に、サービスサーバ31と通信可能なRC11が配置されており、更に、推奨空調設定温度を受信したRC11により、空調機器ACに対し、空調設定温度を推奨空調設定温度とする指令が発せられる。よって、推奨空調設定温度に基づく自動制御が、空調機器ACに受信機能を組み込むことなく、より低コストで簡単に実現される。
又、サービスサーバ31と、空調機器AC及びRC11との間には、インターネットINが介在している。よって、SVRによる推奨空調設定温度が、多数の空調機器ACに、低コストで提供される。
Furthermore, the multivariate analysis is SVR. Therefore, it is possible to learn with good accuracy even if the learning period is shorter than other machine learning, and it is convenient to complete the learning immediately when starting new control of the air conditioning set temperature, and also the season. Even if the operation mode of the air conditioner AC changes due to a change in the air conditioner AC, the learning is completed immediately and more diligent measures are taken.
The indoor humidity is the indoor relative humidity, which is the relative humidity in the room where the air conditioner AC is installed. Therefore, the accuracy of SVR is further improved.
In addition, an RC11 capable of communicating with the service server 31 is arranged on the air-conditioning equipment AC side, and further, the RC11 that has received the recommended air-conditioning set temperature sets the air-conditioning set temperature to the recommended air-conditioning set temperature for the air-conditioning equipment AC. Is issued. Therefore, automatic control based on the recommended air-conditioning set temperature can be easily realized at a lower cost without incorporating a reception function into the air-conditioning equipment AC.
Further, an Internet IN is interposed between the service server 31 and the air conditioner AC and RC11. Therefore, the recommended air-conditioning set temperature by SVR is provided to a large number of air-conditioning equipment ACs at low cost.

尚、制御システムC1及び空調機器ACの制御方法は、上述の変更例の他、次のような変更例を適宜有する。
即ち、制御システムC1は、RC11を介さない制御システムとすることもできる。この場合、携帯端末1が、RC11の役割を兼ねても良い。
又、制御システムC1におけるサービスサーバ31(制御コンピュータ)及び携帯端末1は、インターネットINではなく専用線等を介して通信可能に接続されていても良く、要するに通信網により接続されていれば良い。
更に、携帯端末1又はRC11の少なくとも一方は、サービスサーバ31から受信した推奨空調設定温度を表示等により出力するのみで、空調機器ACを自動制御しなくても良い。この場合、ユーザは、出力された推奨空調設定温度に基づいて、空調機器ACを手動操作しても良い。
加えて、携帯端末1及びRC11の少なくとも一方が低コストで高い処理能力を具備した場合等において、携帯端末1及びRC11の少なくとも一方が、その空調機器AC等についてのサービスサーバ31の役割を担っても良い。
又、サービスサーバ31は、空調機器ACに推奨空調設定温度を直接送信しても良い。
更に、空調機器ACの制御方法(各フローチャート)における各ステップは、実質的に同様な他の内容のステップに置き換えられても良いし、実質的に同様な内容となる複数のステップに分割されても良いし、少なくとも何れか二つが互いに結合されても良いし、順序が適宜入れ替えられても良い。
又更に、多変量解析(機械学習)は、世帯毎に代えて、複数の世帯(空調機器AC)を含むセグメント毎に行われても良い。この場合、セグメントは、空調設定温度に関する操作履歴の類似性(複数種類設けられた操作履歴パターンのうち同じ操作履歴パターンに属するもの)により分けられても良い。かようなセグメント毎の解析により、セグメント内の一部の空調機器ACの解析結果を他の同一セグメントの空調機器ACに適用することで、解析をより効率的に行うことができ、又新たな空調機器ACについて、どのセグメントに属するかを決定して同一セグメントにおける解析結果を適用することで、解析を更に効率良く行うことができる。あるいは、同一セグメント内の複数の空調機器ACをまとめて解析することで、精度を向上することも可能である。
The control method of the control system C1 and the air conditioner AC has the following modification examples in addition to the modification examples described above.
That is, the control system C1 can also be a control system that does not go through the RC11. In this case, the mobile terminal 1 may also serve as the RC11.
Further, the service server 31 (control computer) and the mobile terminal 1 in the control system C1 may be communicably connected via a dedicated line or the like instead of the Internet IN, and in short, they may be connected by a communication network.
Further, at least one of the mobile terminal 1 or RC11 only outputs the recommended air-conditioning set temperature received from the service server 31 by display or the like, and does not have to automatically control the air-conditioning equipment AC. In this case, the user may manually operate the air conditioner AC based on the output recommended air conditioner set temperature.
In addition, when at least one of the mobile terminal 1 and RC11 has a high processing capacity at low cost, at least one of the mobile terminal 1 and RC11 plays the role of a service server 31 for the air conditioner AC or the like. Is also good.
Further, the service server 31 may directly transmit the recommended air-conditioning set temperature to the air-conditioning equipment AC.
Further, each step in the control method (each flowchart) of the air conditioner AC may be replaced with a step having substantially the same other contents, or may be divided into a plurality of steps having substantially the same contents. Alternatively, at least any two of them may be combined with each other, or the order may be changed as appropriate.
Furthermore, multivariate analysis (machine learning) may be performed for each segment including a plurality of households (air conditioner AC) instead of each household. In this case, the segments may be divided according to the similarity of the operation history regarding the air conditioning set temperature (those belonging to the same operation history pattern among a plurality of types of operation history patterns). By applying the analysis results of some of the air-conditioning equipment ACs in the segment to other air-conditioning equipment ACs of the same segment by such analysis for each segment, the analysis can be performed more efficiently, and new By determining which segment the air conditioner AC belongs to and applying the analysis result in the same segment, the analysis can be performed more efficiently. Alternatively, it is possible to improve the accuracy by collectively analyzing a plurality of air conditioner ACs in the same segment.

C1・・(空調機器の)制御システム、1・・携帯端末(端末)、11・・リモートコントローラ(RC)、31・・サービスサーバ(サービス提供サーバコンピュータ,制御コンピュータ)、37・・通信手段、108・・空調設定温度関数、AC・・空調機器、IN・・インターネット(通信網)。 C1 ... Control system (of air conditioning equipment), 1 ... Mobile terminal (terminal), 11 ... Remote controller (RC), 31 ... Service server (service providing server computer, control computer), 37 ... Communication means, 108 ... Air conditioning set temperature function, AC ... Air conditioning equipment, IN ... Internet (communication network).

Claims (10)

通信手段を有する制御コンピュータにより、1以上の空調機器を制御する制御システムであって、
前記制御コンピュータは、
前記通信手段により、前記空調機器がONとなった時刻からの経過時間であるON経過時間と、前記空調機器が設置された室内における気温である室温及び湿度である室内湿度と、前記空調機器の空調設定温度とを、複数組、時刻が互いに異なる状態で、前記空調機器毎に受信可能であると共に、
前記ON経過時間、前記室温及び前記室内湿度を説明変数として、多変量解析により、目的関数として前記空調設定温度に係る空調設定温度関数を、前記空調機器毎に決定し、
決定された前記空調設定温度関数に、決定後に受信した前記ON経過時間、前記室温及び前記室内湿度を当てはめて、推奨される前記空調設定温度である推奨空調設定温度を導出し、
前記通信手段により、前記推奨空調設定温度を、前記空調機器側に送信する
ことを特徴とする空調機器の制御システム。
A control system that controls one or more air conditioners by a control computer having communication means.
The control computer is
The ON elapsed time, which is the elapsed time from the time when the air conditioner is turned on by the communication means, the room temperature, which is the temperature in the room where the air conditioner is installed, and the indoor humidity, which is the humidity, and the air conditioner. It is possible to receive the air-conditioning set temperature for each of the air-conditioning devices in a state where the time is different from each other in a plurality of sets.
With the ON elapsed time, the room temperature, and the indoor humidity as explanatory variables, the air-conditioning set temperature function related to the air-conditioning set temperature is determined as an objective function for each air-conditioning device by multivariate analysis.
By applying the ON elapsed time, the room temperature, and the indoor humidity received after the determination to the determined air-conditioning set temperature function, the recommended air-conditioning set temperature, which is the recommended air-conditioning set temperature, is derived.
A control system for an air conditioner, characterized in that the recommended air conditioner set temperature is transmitted to the air conditioner side by the communication means.
前記多変量解析は、サポートベクター回帰である
ことを特徴とする請求項1に記載の空調機器の制御システム。
The control system for an air conditioner according to claim 1, wherein the multivariate analysis is a support vector regression.
前記室内湿度は、前記空調機器が設置された室内における相対湿度である室内相対湿度である
ことを特徴とする請求項1又は請求項2に記載の空調機器の制御システム。
The control system for an air conditioner according to claim 1 or 2, wherein the indoor humidity is an indoor relative humidity which is a relative humidity in the room where the air conditioner is installed.
更に、前記制御コンピュータと通信可能な端末及びリモートコントローラの少なくとも一方を、前記空調機器側に有しており、
前記端末及び前記リモートコントローラの少なくとも一方は、前記推奨空調設定温度を受信すると、前記空調機器に対し、前記空調設定温度を前記推奨空調設定温度とする指令を行う
ことを特徴とする請求項1ないし請求項3の何れかに記載の空調機器の制御システム。
Further, at least one of the terminal and the remote controller capable of communicating with the control computer is provided on the air conditioning equipment side.
1. The control system for air conditioning equipment according to any one of claim 3.
前記制御コンピュータと、前記空調機器並びに前記端末及び前記リモートコントローラの少なくとも一方との間には、通信網が介在している
ことを特徴とする請求項4に記載の空調機器の制御システム。
The control system for an air-conditioning device according to claim 4, wherein a communication network is interposed between the control computer and at least one of the air-conditioning device and the terminal and the remote controller.
通信手段を有する制御コンピュータにより、1以上の空調機器を制御する制御方法であって、
前記通信手段により、前記空調機器がONとなった時刻からの経過時間であるON経過時間と、前記空調機器が設置された室内における気温である室温及び湿度である室内湿度と、前記空調機器の空調設定温度とを、複数組、時刻が互いに異なる状態で、前記空調機器毎に受信するステップと、
前記制御コンピュータにより、前記ON経過時間、前記室温及び前記室内湿度を説明変数とした多変量解析がなされ、目的関数として前記空調設定温度に係る空調設定温度関数が、前記空調機器毎に決定されるステップと、
前記制御コンピュータにより、決定された前記空調設定温度関数に、決定後に受信した前記ON経過時間、前記室温及び前記室内湿度が当てはめられて、推奨される前記空調設定温度である推奨空調設定温度が導出されるステップと、
前記通信手段により、前記推奨空調設定温度が、前記空調機器側に送信されるステップと、
を有することを特徴とする空調機器の制御方法。
A control method for controlling one or more air conditioners by a control computer having a communication means.
The ON elapsed time, which is the elapsed time from the time when the air conditioner is turned on by the communication means, the room temperature, which is the temperature in the room where the air conditioner is installed, and the indoor humidity, which is the humidity, and the air conditioner. A step of receiving a plurality of sets of air-conditioning set temperatures for each air-conditioning device in a state where the times are different from each other, and
The control computer performs multivariate analysis with the ON elapsed time, the room temperature, and the indoor humidity as explanatory variables, and determines the air conditioning set temperature function related to the air conditioning set temperature as an objective function for each air conditioning device. Steps and
The ON elapsed time, the room temperature, and the indoor humidity received after the determination are applied to the determined air-conditioning set temperature function by the control computer, and the recommended air-conditioning set temperature, which is the recommended air-conditioning set temperature, is derived. Steps to be taken and
A step in which the recommended air-conditioning set temperature is transmitted to the air-conditioning equipment side by the communication means, and
A control method for air conditioning equipment, characterized in that it has.
前記多変量解析は、サポートベクター回帰である
ことを特徴とする請求項6に記載の空調機器の制御システム。
The control system for an air conditioner according to claim 6, wherein the multivariate analysis is a support vector regression.
前記室内湿度は、前記空調機器が設置された室内における相対湿度である室内相対湿度である
ことを特徴とする請求項6又は請求項7に記載の空調機器の制御方法。
The control method for an air conditioner according to claim 6 or 7, wherein the indoor humidity is an indoor relative humidity which is a relative humidity in the room where the air conditioner is installed.
前記空調機器側に、前記制御コンピュータと通信可能な端末及びリモートコントローラの少なくとも一方が配置されており、
更に、前記推奨空調設定温度を受信した前記端末及び前記リモートコントローラの少なくとも一方により、前記空調機器に対し、前記空調設定温度を前記推奨空調設定温度とする指令が発せられる
ことを特徴とする請求項6ないし請求項8の何れかに記載の空調機器の制御方法。
At least one of a terminal capable of communicating with the control computer and a remote controller is arranged on the air conditioner side.
Further, the claim is characterized in that at least one of the terminal and the remote controller that has received the recommended air-conditioning set temperature issues a command to the air-conditioning equipment to set the air-conditioning set temperature to the recommended air-conditioning set temperature. 6. The method for controlling an air conditioner according to any one of claims 8.
前記制御コンピュータと、前記空調機器並びに前記端末及び前記リモートコントローラの少なくとも一方との間には、通信網が介在している
ことを特徴とする請求項9に記載の空調機器の制御方法。
The method for controlling an air conditioner according to claim 9, wherein a communication network is interposed between the control computer and at least one of the air conditioner and the terminal and the remote controller.
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