JP2022066176A - チラーシステム及びその動作方法 - Google Patents

Abstract

【課題】サージ発生及び故障を防止できるチラーシステム及びその動作方法を提供する。【解決手段】本発明の一態様によるチラーシステムは、冷媒を圧縮できるように回転運転する圧縮機と、前記圧縮機で圧縮された冷媒を凝縮させる凝縮器と、前記凝縮された冷媒を膨脹させる膨脹機と、前記膨脹された冷媒を蒸発させる蒸発器と、複数の温度センサ、前記圧縮機の回転速度をセンシングする速度センサ、前記圧縮機の電流をセンシングする電流センサを備えるセンサ部と、前記センサ部で感知されるデータの変動率に基づいてサージ（ｓｕｒｇｅ）感知ロジック（ｌｏｇｉｃ）進入可否を判別し、サージ感知を行う制御部とを備えることができる。【選択図】図１

Description

本発明は、チラーシステム及びその動作方法に関し、より詳細には、サージを防止し、安定的に動作できるチラーシステム及びその動作方法に関する。

〔関連技術〕
本願は、韓国特許出願第１０－２０２０－０１３４４０２号（出願日：２０２０年１０月１６日）に基づくパリ条約４条の優先権主張を伴ったものであり、本願発明は、当該韓国特許出願に開示された内容に基づくものである。参考のために、当該韓国特許出願の明細書、特許請求の範囲及び図面の内容は本願明細書の一部に包摂されるものである。

空気調和機（エアーコンディショニング；エアコンディショナー；エアコン；空気調整機）は、快適な室内環境を組成するために、室内に冷温の空気を吐出する装置である。この空気調和機は、室内温度を調節し、浄化させることで、人間により快適な室内環境を提供するために設けられる。

一般に、空気調和機は、熱交換器で構成されて、室内に設けられる室内機と、圧縮機及び熱交換器などで構成されて、室内機に冷媒を供給する室外機とを備える。

一方、空気調和機のうち、家庭より大きい事業場またはビルなどに使用されるチラー（ｃｈｉｌｌｅｒ）は、一般的に屋外屋上に設けられる冷却塔と、冷媒を循環させて冷却塔から送られた冷却水と熱交換する熱交換ユニットとを備える。さらに、熱交換ユニットは、圧縮機、凝縮器、蒸発器を含んで構成される。

チラーは、特許文献１（韓国登録特許公報第１０－１０８４４７７号）のように、冷水を冷水需要先に供給するものであって、冷凍システムを循環する冷媒と、冷水需要先と冷凍システムとの間を循環する冷水との間に熱交換がなされ、冷水を冷却させることを特徴とし、大容量設備であって、規模の大きい建物などに設けられることができる。

チラーは、大容量設備であって、維持補修費用及び修理費用が大きい。一般的に、チラーの状態と関係なく、決まった周期にチラーの維持補修を行うことで、不要な維持補修費用が発生しうる。また、チラーに故障が発生すれば修理費用が大きいだけでなく、チラーを稼動できないことにより、追加損失が発生しうる。

したがって、チラーを効果的にモニタリングし、管理できる方案が求められる。

一方、チラーシステムでは、回転運動する圧縮機で引き起こされるサージ（Ｓｕｒｇｅ）現象が問題になる。サージとは、冷媒の流量と対比して圧縮機の圧縮比が高いときに起こり、圧縮機の回転体が空転するようになり、冷媒流動が不規則になる現象をいう。このようなサージ現象発生の際、圧縮機は、システムの圧力抵抗より大きい圧力を生産できない。これにより、サージ現象の際、冷媒の逆流が繰り返し的に発生して、圧縮機の損傷が頻繁に発生するようになるという問題がある。

したがって、チラーシステムで発生されるサージ現象による圧縮機の損傷を防止できる方案の摸索が求められる。

また、圧縮機でサージが発生した後に、サージを無くすための制御をする場合、既に圧縮機に損傷が生じるという問題点が存在する。

韓国登録特許公報第１０－１０８４４７７号

本発明の目的は、サージ発生及び故障を防止できるチラーシステム及びその動作方法を提供することにある。

本発明の目的は、効果的にサージ発生を予測できるチラーシステム及びその動作方法を提供することにある。

本発明の目的は、マシンラーニングを活用して正確にサージ発生を感知できるチラーシステム及びその動作方法を提供することにある。

本発明の目的は、サージが発生する装置の圧縮機運転マップをアップデート（ｕｐｄａｔｅ）することで、装置別に最適化された圧縮機運転マップを使用できるチラーシステム及びその動作方法を提供することにある。

本発明の目的は、最適運転制御にて効率を向上できるチラーシステム及びその動作方法を提供することにある。

〔本発明の一の態様〕
本発明のその一の態様として以下の発明を提案することができる。
〔１〕 チラーシステムであって、
冷媒を圧縮できるように回転運転する圧縮機と、
前記圧縮機で圧縮された冷媒を凝縮させる凝縮器と、
前記凝縮された冷媒を膨脹させる膨脹機と、
前記膨脹された冷媒を蒸発させる蒸発器と、
複数の温度センサ、前記圧縮機の回転速度をセンシングする速度センサ、及び前記圧縮機の電流をセンシングする電流センサを備えるセンサ部と、
前記センサ部で感知されるデータの変動率に基づいてサージ（ｓｕｒｇｅ）感知ロジック（ｌｏｇｉｃ）進入可否を判別し、サージ感知を行う制御部と、を備える（含む；構成する；構築する）、チラーシステム。
〔２〕 前記制御部は、
前記圧縮機の回転速度、前記圧縮機の電流、及び前記複数の温度センサでセンシングされる１つ以上の温度値の変動率が、各々設定された基準範囲以内である場合に、前記サージ感知ロジックに進入することを特徴とする、〔１〕に記載のチラーシステム。
〔３〕 前記制御部は、
前記サージが発生すれば、前記圧縮機に流入する冷媒流量又は前記圧縮機の回転速度を可変するサージ回避ロジックを行うことを特徴とする、〔１〕に記載のチラーシステム。
〔４〕 前記制御部は、
予め学習された人工知能にてサージ発生を予測し、感知し、
サージ発生が予測されるか、感知されれば、サージ回避ロジックを行い、
前記圧縮機の圧力比変動率と電流変動率とに基づいて前記サージ回避ロジックの終了可否を決定することを特徴とする、〔１〕に記載のチラーシステム。
〔５〕 前記制御部は、
前記サージ感知ロジック進入条件に必要な因子を選定するサージ感知進入条件設定部と、
サージを予測し、感知するモデルに適した因子を抽出し、抽出された因子で学習された人工知能を含むサージ感知処理部と、
サージ感知の際、サージ回避制御を行うサージ回避制御部と、
サージ回復後、サージ回避制御終了可否を判別する正常状態進入部と、
サージ発生に該当するエラーメッセージを出力するように制御するエラーメッセージ出力部と、を備える、〔１〕に記載のチラーシステム。
〔６〕 前記圧縮機に流入する冷媒流量を調節する入口調節弁を更に備え、
前記制御部は、前記サージ感知の際、
冷水出口目標温度が現在冷水出口温度より大きい場合に、前記入口調節弁を１００％に調整し、
前記冷水出口目標温度が現在冷水出口温度より小さい場合に、前記入口調節弁を固定し、
前記圧縮機の回転速度を上昇させることを特徴とする、〔１〕に記載のチラーシステム。
〔７〕 前記制御部は、一定時間の間にサージ回避を完了できなければ、前記入口調節弁を固定し、前記圧縮機を停止させることを特徴とする、〔６〕に記載のチラーシステム。
〔８〕 前記圧縮機から吐出される高温高圧の冷媒を前記圧縮機の吸入側にバイパスさせるホットガスバイパス弁を更に備え、
前記制御部は、前記サージ感知の際、前記ホットガスバイパス弁を動作させることを特徴とする、〔７〕に記載のチラーシステム。
〔９〕 前記圧縮機から吐出された冷媒のうち一部と、前記蒸発器から吐出された冷媒のうち一部とを混合して吐出し、前記圧縮機から吐出された冷媒のうち一部が流入する第１の流入部と、前記蒸発器から吐出された冷媒のうち一部が流入する第２の流入部とを備えるエジェクタを更に備え、
前記入口調節弁は、前記第１の流入部に連結された配管に配置されて、前記第１の流入部に流入する冷媒の流量を調節することを特徴とする、〔６〕に記載のチラーシステム。
〔１０〕 前記制御部は、
前記圧縮機の圧力比変動率と電流変動率とが所定範囲以内である場合に、前記圧縮機の回転を次第に増加させるソフトスタートに進入し、
前記圧縮機の圧力比変動率と電流変動率とが前記所定範囲以内でない場合に、前記入口調節弁を固定し、前記圧縮機を停止させることを特徴とする、〔６〕に記載のチラーシステム。
〔１１〕 前記制御部は、
所定時間が経過するまで、前記圧縮機の回転速度、前記圧縮機の電流、及び前記複数の温度センサでセンシングされる１つ以上の温度値の変動率が、各々設定された基準範囲以内に到達できない場合、前記サージ制御ロジックに進入することを特徴とする、〔１〕に記載のチラーシステム。
〔１２〕 前記制御部は、マシンラーニング（ｍａｃｈｉｎｅ ｌｅａｒｎｉｎｇ）に基づいたサージ感知を行うことを特徴とする、〔１〕に記載のチラーシステム。
〔１３〕 サージが発生するサージ領域と正常領域とを区分するサージラインを含む圧縮機運転マップが格納される格納部を更に備え、
前記制御部は、
前記サージが発生すれば、前記圧縮機の回転速度及び圧力比の２次元座標系で発生されたサージに対応する運転点を算出し、
前記算出された運転点が前記サージ領域を外れるようにサージ回避ロジックを行うことを特徴とする、〔１〕に記載のチラーシステム。
〔１４〕 サージが発生するサージ領域と正常領域とを区分するサージラインを含む圧縮機運転マップが格納される格納部を更に備え、
前記制御部は、
前記サージが発生すれば、前記圧縮機の回転速度及び圧力比の２次元座標系で発生されたサージに対応する運転点を算出し、
前記算出された運転点に基づいて前記圧縮機運転マップをアップデートすることを特徴とする、〔１〕に記載のチラーシステム。
〔１５〕 前記制御部は、
前記サージラインを前記圧縮機の回転速度を基準に複数の区間に分け、
前記サージが発生すれば、前記圧縮機の回転速度及び圧力比の２次元座標系で発生されたサージに対応する運転点を算出し、前記複数の区間のうち、前記運転点が含まれる区間をアップデートすることを特徴とする、〔１４〕に記載のチラーシステム。
〔１６〕 前記制御部は、前記サージが発生した圧力比に、前記サージが発生した回転速度区間に設定された補正値を合算してアップデートされる圧力比を算出することを特徴とする、〔１５〕に記載のチラーシステム。
〔１７〕 チラーシステムの動作方法であって、
圧縮機の回転速度、前記圧縮機の電流、及び１つ以上の地点でセンシングされる温度データの変動率が設定された基準範囲以内であれば、サージ感知ロジック（ｌｏｇｉｃ）進入可否を判別するステップと、
サージ感知ロジックに進入すれば、サージ感知を行うステップと、
サージが感知されれば、サージ回避動作を行うステップと、を含むことを特徴とする、チラーシステムの動作方法。
〔１８〕 前記サージ回避動作実行ステップは、
前記圧縮機の圧力比変動率と電流変動率とが所定範囲以内である場合に、前記圧縮機の回転を次第に増加させるソフトスタートに進入し、
前記圧縮機の圧力比変動率と電流変動率とが前記所定範囲以内でない場合に、前記入口調節弁を固定し、前記圧縮機を停止させることを特徴とする、〔１７〕に記載のチラーシステムの動作方法。
〔１９〕 前記サージが感知されれば、サージが発生するサージ領域と正常領域とを区分するサージラインを含む圧縮機運転マップをアップデートするステップを更に含み、
前記サージラインは、前記圧縮機の回転速度を基準に複数の区間に分けられ、
前記圧縮機運転マップアップデートステップは、
前記圧縮機の回転速度及び圧力比の２次元座標系で発生されたサージに対応する運転点を算出し、前記複数の区間のうち、前記運転点が含まれる区間をアップデートすることを特徴とする、〔１７〕に記載のチラーシステムの動作方法。
〔２０〕 前記サージ感知を行うステップは、マシンラーニング（ｍａｃｈｉｎｅ ｌｅａｒｎｉｎｇ）に基づいてサージを感知することを特徴とする、〔１７〕に記載のチラーシステムの動作方法。
〔２１〕 前記チラーシステムが、〔１〕～〔１６〕の何れか一項に記載のものであることを特徴とする、〔１７〕～〔２０〕の何れか一項に記載のチラーシステムの動作方法。

上記または他の目的を達成するために、本発明の一側面によるチラーシステム及びその動作方法は、マシンラーニング（ｍａｃｈｉｎｅ ｌｅａｒｎｉｎｇ）を活用してサージを予測し、感知することにより、効果的にサージ発生を防止できる。

本発明の一側面によるチラーシステムは、冷媒を圧縮できるように回転運転する圧縮機、前記圧縮機で圧縮された冷媒を凝縮させる凝縮器、前記凝縮された冷媒を膨脹させる膨脹機、前記膨脹された冷媒を蒸発させる蒸発器、複数の温度センサ、前記圧縮機の回転速度をセンシングする速度センサ、前記圧縮機の電流をセンシングする電流センサを備えるセンサ部、及び前記センサ部で感知されるデータの変動率に基づいてサージ（ｓｕｒｇｅ）感知ロジック（ｌｏｇｉｃ）進入可否を判別し、サージ感知を行う制御部を備える。

本発明の一側面によるチラーシステムは、冷媒を圧縮できるように回転運転する圧縮機、前記圧縮機で圧縮された冷媒を凝縮させる凝縮器、前記凝縮された冷媒を膨脹させる膨脹機、前記膨脹された冷媒を蒸発させる蒸発器、複数の温度センサ、前記圧縮機の回転速度をセンシングする速度センサ、前記圧縮機の電流をセンシングする電流センサを備えるセンサ部、及び前記センサ部で感知されるデータの変動率に基づいてサージ（ｓｕｒｇｅ）感知ロジック（ｌｏｇｉｃ）進入可否を判別し、マシンラーニングに基づいたサージ感知を行う制御部を備えることができる。

一方、前記制御部は、前記圧縮機の回転速度、前記圧縮機の電流、及び前記複数の温度センサでセンシングされる１つ以上の温度値の変動率が、各々設定された基準範囲以内である場合（に含まれれば）、前記サージ感知ロジックに進入することができる。

一方、前記制御部は、前記サージが発生すれば、前記圧縮機に流入する冷媒流量または前記圧縮機の回転速度を可変するサージ回避ロジックを行うことができる。

一方、前記制御部は、予め学習された人工知能にてサージ発生を予測し、感知し、サージ発生が予測されるか、感知されれば、サージ回避ロジックを行い、前記圧縮機の圧力比変動率と電流変動率とに基づいて前記サージ回避ロジックの終了可否を決定できる。

一方、前記制御部は、前記サージ感知ロジック進入条件に必要な因子を選定するサージ感知進入条件設定部、サージを予測し、感知するモデルに適した因子を抽出し、抽出された因子で学習された人工知能を含むサージ感知処理部、サージ感知の際、サージ回避制御を行うサージ回避制御部、サージ回復後、サージ回避制御終了可否を判別する正常状態進入部、及びサージ発生に該当するエラーメッセージを出力するように制御するエラーメッセージ出力部を備えることができる。

一方、本発明の一側面によるチラーシステムは、前記圧縮機に流入する冷媒流量を調節する入口調節弁をさらに備え、前記制御部は、前記サージ感知の際、冷水出口目標温度が現在冷水出口温度より大きい場合に、前記入口調節弁を１００％に調整し、前記冷水出口目標温度が現在冷水出口温度より小さい場合に、前記入口調節弁を固定し、前記圧縮機の回転速度を上昇させることができる。

一方、前記制御部は、一定時間の間にサージ回避を完了できなければ、前記入口調節弁を固定し、前記圧縮機を停止させることができる。

また、本発明の一側面によるチラーシステムは、前記圧縮機から吐出される高温高圧の冷媒を前記圧縮機の吸入側にバイパスさせるホットガスバイパス弁をさらに備え、前記制御部は、前記サージ感知の際、前記ホットガスバイパス弁を動作させることができる。

一方、本発明の一側面によるチラーシステムは、前記圧縮機から吐出された冷媒のうち一部と、前記蒸発器から吐出された冷媒のうち一部とを混合して吐出し、前記圧縮機から吐出された冷媒のうち一部が流入する第１の流入部と、前記蒸発器から吐出された冷媒のうち一部が流入する第２の流入部とを備えるエジェクタをさらに備え、前記入口調節弁は、前記第１の流入部に連結された配管に配置されて、前記第１の流入部に流入する冷媒の流量を調節できる。

また、前記制御部は、前記圧縮機の圧力比変動率と電流変動率とが所定範囲以内である場合に、前記圧縮機の回転を次第に増加させるソフトスタートに進入し、前記圧縮機の圧力比変動率と電流変動率とが前記所定範囲以内でない場合に、前記入口調節弁を固定し、前記圧縮機を停止させることができる。

一方、前記制御部は、所定時間が経過するまで、前記圧縮機の回転速度、前記圧縮機の電流、及び前記複数の温度センサでセンシングされる１つ以上の温度値の変動率が、各々設定された基準範囲以内に到達できなければ（に到達できない場合）、前記サージ制御ロジックに進入することができる。

一方、本発明の一側面によるチラーシステムは、サージが発生するサージ領域と正常領域とを区分するサージラインを含む圧縮機運転マップが格納される格納部をさらに備えることができる。

また、前記制御部は、前記サージが発生すれば、前記圧縮機の回転速度及び圧力比の２次元座標系で発生されたサージに対応する運転点を算出し、前記算出された運転点が前記サージ領域を外れるようにサージ回避ロジックを行うことができる。

また、前記制御部は、前記サージが発生すれば、前記圧縮機の回転速度及び圧力比の２次元座標系で発生されたサージに対応する運転点を算出し、前記算出された運転点に基づいて前記圧縮機運転マップをアップデートすることができる。

また、前記制御部は、前記サージラインを前記圧縮機の回転速度を基準に複数の区間に分け、前記サージが発生すれば、前記圧縮機の回転速度及び圧力比の２次元座標系で発生されたサージに対応する運転点を算出し、前記複数の区間のうち、前記運転点が含まれる区間をアップデートすることができる。

また、前記制御部は、前記サージが発生した圧力比に、前記サージが発生した回転速度区間に設定された補正値を合算してアップデートされる圧力比を算出できる。

上記または他の目的を達成するために、本発明の一側面によるチラーシステムの動作方法は、圧縮機の回転速度、前記圧縮機の電流、及び１つ以上の地点でセンシングされる温度データの変動率が設定された基準範囲以内であれば、サージ感知ロジック（ｌｏｇｉｃ）進入可否を判別するステップ、サージ感知ロジックに進入すれば、サージ感知を行うステップ、及びサージが感知されれば、サージ回避動作を行うステップを含む。

一方、前記サージ回避動作実行ステップは、前記圧縮機の圧力比変動率と電流変動率とが所定範囲以内である場合に、前記圧縮機の回転を次第に増加させるソフトスタートに進入し、前記圧縮機の圧力比変動率と電流変動率とが前記所定範囲以内でない場合に、前記入口調節弁を固定し、前記圧縮機を停止させることができる。

上記または他の目的を達成するために、本発明の一側面によるチラーシステムの動作方法は、前記サージが感知されれば、サージが発生するサージ領域と正常領域とを区分するサージラインを含む圧縮機運転マップをアップデートするステップをさらに含むことができる。

また、前記サージラインは、前記圧縮機の回転速度を基準に複数の区間に分けられ、前記圧縮機運転マップアップデートステップは、前記圧縮機の回転速度及び圧力比の２次元座標系で発生されたサージに対応する運転点を算出し、前記複数の区間のうち、前記運転点が含まれる区間をアップデートすることができる。

また、前記サージ感知を行うステップは、マシンラーニング（ｍａｃｈｉｎｅ ｌｅａｒｎｉｎｇ）に基づいてサージを感知できる。

本発明の実施形態のうち、少なくとも１つによれば、サージ発生及び故障を防止して製品の信頼性を向上できる。

また、本発明の実施形態のうち、少なくとも１つによれば、効果的にサージ発生を予測し、防止することにより、部品寿命を向上し、部品交換費を低減できる。

また、本発明の実施形態のうち、少なくとも１つによれば、マシンラーニングを活用して正確にサージ発生を感知できる。

また、本発明の実施形態のうち、少なくとも１つによれば、サージが発生する装置の圧縮機運転マップをアップデートすることにより、装置別に最適化された圧縮機運転マップを使用できるチラーシステム及びその動作方法を提供する。

また、本発明の実施形態のうち、少なくとも１つによれば、最適運転制御にて効率を上げることができる。

一方、その他の様々な効果は、後述する本発明の実施形態に係る詳細な説明で直接的または暗示的に開示されるであろう。

本発明の一実施形態に係るチラーネットワークシステムの構成を例示する図である。 本発明の一実施形態に係るチラーシステムの構成図である。 本発明の一実施形態に係るチラーシステムの構成図である。 本発明の一実施形態に係るチラーシステムのサージ制御器に関する説明に参照される図である。 本発明の一実施形態に係るサーバの簡略な内部ブロック図である。 本発明の一実施形態に係るチラーシステムの動作方法を示した順序図である。 本発明の一実施形態に係るサージ感知ロジック（ｌｏｇｉｃ）進入条件設定についての説明に参照される図である。 本発明の一実施形態に係るチラーシステムの動作方法を示した順序図である。 本発明の一実施形態に係るマシンラーニングに基づいたサージ感知についての説明に参照される図である。 本発明の一実施形態に係るマシンラーニングに基づいたサージ感知についての説明に参照される図である。 本発明の一実施形態に係るチラーシステムの動作方法を示した順序図である。 本発明の一実施形態に係るサージ制御に関する説明に参照される図である。 本発明の一実施形態に係るサージ制御に関する説明に参照される図である。 本発明の一実施形態に係るサージ制御に関する説明に参照される図である。 本発明の一実施形態に係る圧縮機運転マップアップデートについての説明に参照される図である。 本発明の一実施形態に係る圧縮機運転マップアップデートについての説明に参照される図である。 本発明の一実施形態に係るチラーに対する概略図である。 図１７のエジェクタの内部構造を概略的に示した図である。

以下では、添付した図面を参照して本発明の実施形態を詳細に説明する。しかしながら、本発明がこのような実施形態に限定されるものではなく、様々な形態に変形され得ることはもちろんである。

一方、以下の説明において使用される構成要素に対する接尾辞「モジュール」及び「部」は、単に本明細書作成の容易さだけが考慮されて付与されるものであって、それ自体で特に重要な意味または役割を付与するものではない。したがって、前記「モジュール」及び「部」は、互いに混用されて使用されることもできる。

また、本明細書において、「含む」、「備える」、または「有する」などの用語は、明細書上に記載された特徴、数字、ステップ、動作、構成要素、部品、またはこれらを組み合わせたものが存在することを指定しようとするものであり、１つまたはそれ以上の他の特徴や数字、ステップ、動作、構成要素、部品、またはこれらを組み合わせたものなどの存在または付加可能性を予め排除しないことと理解されるべきである。

また、本明細書において、様々な要素を説明するために、第１、第２などの用語が用いられ得るが、このような要素等は、このような用語等により制限されない。このような用語等は、単に１つの要素を他の要素から区別するために用いられる。

図１は、本発明の一実施形態に係るチラーネットワークシステムの構成を例示する図である。

図１に示すように、本発明の一実施形態に係るチラーネットワークシステムは、１つ以上のチラー（ｃｈｉｌｌｅｒ）システム１０とサーバ３０とを備えることができる。望ましくは、本発明の一実施形態に係るチラーネットワークシステムは、複数のチラーシステム１０及び複数のチラーシステム１０を管理し、制御できるサーバ３０を備えることができる。

チラーシステム１０は、チラー１１、及びチラー１１と連結されてサーバ３０と通信する通信モジュール１２を備えることができる。実施形態によって、通信モジュール１２は、チラー１１内部に内蔵されることができる。

チラーシステム１０は、通信モジュール１２及びネットワーク２０を介してインターネットに接続することができ、サーバ３０とデータを送受信することができる。例えば、通信モジュール１２は、複数のセンサを介して取得されたチラー１１関連のセンシングデータをサーバ３０に送信し、サーバ３０から受信されるデータをチラー１１に伝達することができる。

前記サーバ３０は、チラー１１の製造社または製造社がサービスを委託した会社が運営するサーバであることができ、一種のクラウド（Ｃｌｏｕｄ）サーバであることができる。

サーバ３０は、遠隔で複数のチラー１１の状態をモニタリング（ｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇ）し、異常可否を判断して動作を制御できる。

複数のチラーシステム１０及びサーバ３０は、１つ以上の通信規格を支援する通信手段（図示せず）を備えて、相互通信することができる。また、複数のチラーシステム１０及びサーバ３０は、ＰＣ、移動端末機を含むモニタリング端末４０、及び外部の他のサーバと通信することができる。

管理者、顧客など、ユーザは、ＰＣ、移動端末機などのモニタリング端末４０を介してチラーネットワークシステム内のチラー１１に関する情報を確認できる。

サーバ３０は、クラウド（ｃｌｏｕｄ）サーバ３０で実現され、チラー１１に連動されて、チラー１１をモニタリング、制御し、様々なソリューションを遠隔に提供することができる。

一方、サーバ３０は、複数のサーバに情報、機能が分散されて構成されることができ、１つの統合サーバで構成されることもできるであろう。

一方、サーバ３０は、チラー１１の制御及び現在状態などに関する情報をモニタリング端末４０に提供することができ、このようなチラー１１の制御及び状態モニタリングのためのアプリケーションを生成して配布可能である。

このようなアプリケーションは、モニタリング端末４０として適用されるＰＣ用アプリケーションまたはスマートフォン用アプリケーションであることができる。

サーバ３０は、複数のチラーシステム１０と連結されて、その動作をモニタリングし、制御することができる。このとき、サーバ３０は、複数のチラー１１に対する運転設定、ロック設定、スケジュール制御、グループ制御、及び異常検診などを行うことができる。

特に、サーバ３０は、複数のチラーシステム１０から無線通信を介してデータを受信し、これを分析して各チラー１１に異常が発生するか否かを検診できる。

一方、サーバ３０は、通信モジュール１２、ユーザの端末４０を認証し、データの送受信及び送受信されるデータパケットに対する無欠性検証を行うことができる。

サーバ３０は、通信モジュール１２から前記チラー１１の運転情報に基づくデータを受信することができる。

通信モジュール１２は、有線通信にて前記チラー１１の運転情報を受信し、無線通信にて前記チラー１１の運転情報に基づくデータをサーバ３０に送信することができる。

チラー１１は、冷凍サイクルが形成される空調ユニットと、前記空調ユニットに冷却水を供給する冷却塔、及び前記空調ユニットと熱交換される冷水が循環する冷水需要先を備えることができる。

冷水需要先は、冷水を用いて空気調和を行う装置または空間に該当する。一例として、冷水需要先は、室内空気と室外空気とを混合した後、混合空気を冷水と熱交換させて室内に流入させるエアーハンドリングユニット（ＡＨＵ、Ａｉｒ Ｈａｎｄｌｉｎｇ Ｕｎｉｔ）、室内に設けられて、室内空気を冷水と熱交換させた後、室内に吐出するファンコイルユニット（ＦＣＵ、Ｆａｎ Ｃｏｉｌ Ｕｎｉｔ）、室内の底に埋設された底配管ユニットのうち、少なくとも１つのユニットが含まれ得る。

空調ユニットの主な構成は、冷媒を圧縮する圧縮機、圧縮機で圧縮された高温高圧の冷媒が流入する凝縮器、凝縮器で凝縮された冷媒を減圧させる膨脹機、そして膨脹機で減圧された冷媒を蒸発させる蒸発器を備えることができる。

図２は、本発明の一実施形態に係るチラーシステムの構成図である。

図２に示すように、チラー１１の主な構成は、圧縮機１１０、凝縮器１２０、膨脹機１３０、蒸発器１４０を備えることができる。

圧縮機１１０は、空気や冷媒ガスなどの気体を圧縮するための機器であって、冷媒を圧縮して凝縮器１２０に提供するように形成される。圧縮機は、冷媒を圧縮するインペラと、インペラに連結された回転軸、及び回転軸を回転させるモータを備えることができる。

凝縮器１２０は、圧縮機１１０から吐出されて、凝縮器１２０を通過する高温高圧の冷媒と冷却水を熱交換させて冷媒を冷却するように形成される。

膨脹機１３０は、液相冷媒を蒸発器１４０に送り、高圧の冷媒は、膨脹弁を通過しながら低温低圧に変化するように形成される。膨脹機１３０は、前記凝縮器１２０を経た冷媒を膨脹させることができる。

蒸発器１４０は、冷媒が蒸発しながら冷水を冷却させるように形成される。前記蒸発器１４０は、前記需要先と連結されて冷水を循環させることができる。

図３は、本発明の一実施形態に係るチラーシステムの構成図である。図３は、図２の例示において圧縮機１１０の内部構成の例示、及び制御部１５０など、内部ブロックが追加図示されたものであって、主な構成は同様である。

図３に示すように、チラー１１の主な構成は、圧縮機１１０、凝縮器１２０、膨脹機１３０、蒸発器１４０、及び制御器５０を備えることができる。また、チラー１１は、冷媒流路Ａを備えることができる。

圧縮機１１０は、空気や冷媒ガスなどの気体を圧縮するための機器であって、冷媒を圧縮して凝縮器１２０に提供するように形成される。圧縮機１１０は、冷媒を圧縮するインペラ１１１、インペラ１１１に連結された回転軸１１３、及び回転軸１１３を回転させるモータ１１２Ａ、１１２Ｂを備えることができる。

また、圧縮機１１０は、回転軸１１３に垂直方向に形成されるスラスト羽根１１４、スラスト羽根１１４を軸方向に支持するスラストベアリング１１５、回転軸１１３を支持するジャーナルベアリング１１６、及びギャップセンサ１１７、１１８などを備えることができる。

冷媒流路Ａは、圧縮機１１０で圧縮された冷媒が圧縮機１１０から凝縮器１２０まで流動する流路、凝縮器１２０で凝縮された冷媒が凝縮器１２０から膨脹機１３０まで流動する流路、膨脹機１３０で膨脹された冷媒が膨脹機１３０から蒸発器１４０まで流動する流路、及び蒸発器１４０で蒸発された冷媒が蒸発器１４０から圧縮機１１０まで流動する流路からなる。

圧縮機１１０のギャップセンサ１７、１８は、回転軸１１３及びスラスト羽根１１４の位置を感知するセンサである。ギャップセンサ１７、１８が測定した位置情報に応じて制御器５０は、スラストベアリング１１５とジャーナルベアリング１１６との電流を制御して回転軸１１３の位置を制御できる。

回転軸１１３の位置制御のために、スラストベアリング１１５は、一般的に１個以上、ジャーナルベアリング１１６は、一般的に２個以上が備えられ得る。

チラー１１は、制御部１５０をさらに備えることができる。制御部１５０は、圧縮機１１０、凝縮器１２０、膨脹機１３０、蒸発器１４０など、チラー１１の全般的な動作を制御できる。

チラー１１は、通信部１８０をさらに備えることができる。通信部１８０は、１つ以上の通信モジュールを備えて、有線または無線で他の機器と送受信することができる。例えば、通信部１８０は、図１に例示された通信モジュール１２を備えることができる。または、通信部１８０は、通信モジュール１２と異なる方式の有線及び／又は無線通信モジュールを備えて外部機器と通信することができる。

制御部１５０は、通信部１８０を介してチラー１１の状態情報をサーバ３０など、他の機器に送信することができる。また、制御部１５０は、サーバ３０など、他の機器から受信される制御信号、各種データに基づいてチラー１１を制御できる。

一方、制御部１５０は、圧縮機１１０、凝縮器１２０、蒸発器１４０の冷媒状態の変換を制御できる。

また、制御部１５０は、サージ発生を防止し、サージを回避するために、圧縮機１１０に流入する冷媒流量を制御できる。また、制御部１５０は、サージ発生を防止し、サージを回避するために、圧縮機１１０回転速度を制御できる。

一方、チラー１１は、複数のセンサを備えるセンサ部１６０を備えることができる。センサ部１６０は、複数の温度センサ、前記圧縮機の回転速度をセンシングする速度センサ、及び前記圧縮機の電流をセンシングする電流センサを備えることができる。

センサ部１６０は、冷媒の温度、圧力をセンシングする複数のセンサを備えることができる。例えば、空調ユニットの主な構成の入力側と出力側に複数のセンサが配置されて、温度、圧力などをセンシングすることができる。実施形態によって、センサ部１６０は、他の種類のセンサをさらに備えることができる。例えば、チラー１１は、振動センサ、湿度センサなどを備えることができる。

センサ部１６０は、複数のセンサを備えることができ、センサ等のセンシングデータを制御部１５０に送信することができる。例えば、前記センサ部１６０は、冷媒の温度と圧力をセンシングする複数のセンサ、前記圧縮機１１０の回転速度をセンシングする速度センサ、前記圧縮機１１０の電流をセンシングする電流センサを備えることができる。

実施形態によって、チラー１１及び／又はチラー１１が配置された空間にモノのインターネットセンサが配置されて、チラー１１の状態と関連したデータをセンシングすることができる。また、モノのインターネットセンサは、センシングされたデータをチラー１１及び／又は通信モジュール１２に送信することができる。例えば、モノのインターネットセンサは、チラー１１が配置された空間の温度、湿度をセンシングして、チラー１１及び／又は通信モジュール１２に送信することができる。

チラー１１は、チラー１１の動作、制御に必要なデータが格納される格納部１７０を備えることができる。格納部１７０には、センサ部１６０から測定されるデータ及びチラー動作制御によるデータが格納される。例えば、格納部１７０には、サージが発生するサージ領域と正常領域とを区分するサージラインを含む圧縮機運転マップ（Ｃｏｍｐｒｅｓｓｏｒ Ｍａｐ）が格納され得る。

また、格納部１７０には、サージ発生に関連したサージ領域に対する設定データ、圧縮機１１０に流入する冷媒流量を調節する入口調節装置、圧縮機１１０から吐出される高温高圧の冷媒を前記圧縮機１１０の吸入側にバイパスさせるホットガスバイパス弁（Ｈｏｔ Ｇａｓ Ｂｙｐａｓｓ、ＨＧＢＰ）などの開閉制御のための基準データなどが格納され得る。一例として、前記入口調節装置は、冷媒量によって開度が調節されるバルブ、ベーン（Ｉｎｌｅｔ Ｇｕｉｄｅ Ｖａｎｅ、ＩＧＶ）などであることができる。実施形態によって、入口調節弁は、吐出ガス再循環装置（Ｄｉｓｃｈａｒｇｅ Ｇａｓ Ｒｅｃｉｒｃｕｌａｔｉｏｎ、ＤＧＲ）であることができる。吐出ガス再循環装置（ＤＧＲ）は、圧縮機１１０で吐出された高圧のガスを圧縮機１１０吸入側に再供給することができる。吐出ガス再循環装置（ＤＧＲ）及びＤＧＲの効率向上に関しては、図１７と図１８を参照して後述する。

チラー１１で発生する故障のうち、圧縮機１１０破損による故障は、チラー１１の製品性能上重要な問題であって、安定的な運転をするためには、圧縮機１１０の故障を予防し、最適運転をしなければならない。

チラー１１は、単一制御でない、建物単位制御がなされるので、建物内の負荷の変動に敏感であり、急激な負荷変動発生の際、圧縮機１１０が損傷を受けることがあり、故障の原因になる。特に、チラー１１の異常動作発生の際、内部の冷媒が圧縮機１１０に逆流するサージが発生しうる。

制御部１５０は、格納部１７０のサージ領域に対する設定データに基づいて、入口調節弁またはベーン（ＩＧＶ）の開度を制御したり、ホットガスバイパス弁（ＨＧＢＰ）の開度を制御できる。また、制御部１５０は、格納部１７０のサージ領域に対する設定データに基づいて、圧縮機１１０の動作可否、回転速度を制御できる。これにより、制御部１５０は、圧縮機１１０の圧力比を制御して、サージ発生を防止するか、サージを回避することができる。

高電圧／電流を使用するチラーシステムにおいてサージ（異常）現象の続いた発生は、部品を破損させ、システムを駆動不可状態にさせることができる。

チラーのサージ現象は、全ての負荷領域で発生するが、低負荷領域でのサージ感知及び回避制御が非常に難しい。低負荷サージは、実際必要な冷凍能力に比べてチラー冷凍容量が大きい場合、頻繁に発生する。したがって、低負荷領域でのサージを予測／感知することが重要である。

本発明の一実施形態によれば、制御部１５０は、前記センサ部１６０で感知されるデータの変動率に基づいてサージ（ｓｕｒｇｅ）感知ロジック（ｌｏｇｉｃ）進入可否を判別する。これにより、チラー１１が安定化した状態でサージ感知を行うことで、より正確にサージを感知できる。

例えば、制御部１５０は、圧縮機１１０の回転速度、前記圧縮機１１０の電流、及び前記複数の温度センサでセンシングされる１つ以上の温度値の変動率が、各々設定された基準範囲以内である場合（に含まれれば）、前記サージ感知ロジックに進入するように制御することができる。

前記圧縮機１１０の回転速度、前記圧縮機１１０の電流、及び前記複数の温度センサでセンシングされる１つ以上の温度値の変動率は、チラー１１の正常運転の際、データに基づいて設定されることができる。

一方、前記制御部１５０は、所定時間が経過するまで、前記圧縮機１１０の回転速度、前記圧縮機１１０の電流、及び前記複数の温度センサでセンシングされる１つ以上の温度値の変動率が、各々設定された基準範囲以内に到達できなければ（に到達できない場合）、前記サージ制御ロジックに進入するように制御することができる。安定化状態でサージ状態を感知することが正確度を高められるが、安定化状態に到達しなかったとして、引続きサージ発生を感知しないことは、製品の安定性を低下する恐れがある。したがって、製品が安定化し得る十分な時間が経た場合にも安定化状態に到達しないならば、サージなど、モニタリングを行って異常状態を感知することができる。

従来には、特定因子（例えば、センシングされた電流または振動データ）を予め設定された閾値（Ｔｈｒｅｓｈｏｌｄ Ｖａｌｕｅ）と比較して、チラー１１の動作状態を判別し、サージ発生可否を判断した。本発明の一実施形態によれば、単に閾値を使用するものではない、複数の因子に対するセンシングデータの変化をモニタリングしてより正確にシステムの安定化可否、及び／又はサージ発生可否を判別できる。これにより、チラー１１が安定化した状態であるか正確に判別し、チラー１１の状態を考慮してサージ感知を行うことで、より正確にサージを感知できる。

本発明の一実施形態に係るチラーシステム１０は、次第に圧縮機１１０回転数を増加させるソフトスタート制御を行った後、正常運転領域に進入すれば、サージ感知を動作する。チラーの電気的／サイクル安定性を同時に満たす場合にサージ感知を行うので、製品の安定可否を判断できる。しかし、安定状態に到達できなくても、一定時間が経過した後にはサージ感知モードに進入し、異常状態及びサージ感知を行うことができる。

また、本発明の一実施形態によれば、制御部１５０は、マシンラーニング（ｍａｃｈｉｎｅ ｌｅａｒｎｉｎｇ）に基づいたサージ感知を行うことができる。本発明の一実施形態に係るチラーシステム１０は、学習された人工知能基盤のリアルタイムサージ感知、及び運転条件によるサージ回避制御を提供できる。

例えば、本発明の一実施形態によれば、サポートベクトルマシンラーニング（Ｓｕｐｐｏｒｔ Ｖｅｃｔｏｒ Ｍａｃｈｉｎｅ、ＳＶＭ）を介してサージ感知のための最適モデルを実現し、サポートベクトルマシンラーニングで学習された人工知能（Ａｒｔｉｆｉｃｉａｌ Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ、ＡＩ）にてサージ発生を予測するか、感知することができる。

また、本発明の一実施形態によれば、制御部１５０は、サージ感知の際、運転情報を利用して最適のサージ回避制御を実現できる。

本発明の一実施形態によれば、冷凍空調システムにおいてサージ感知進入条件に有効な因子（物理的、電気的要素）をリアルタイムに受信して、安定した状態に進入するか否かを確認できる。

物理的／電気的要素の特徴を考慮して、サージ発生の際に影響を与える仮引数を抽出できる。このとき、選定された仮引数リストを、ＰＣＡ、ｍＲＭＲ、Ｗｒａｐｐｅｒ ｍｅｔｈｏｄｓ、Ｆ１ ｓｃｏｒｅのうち１つ以上の因子選定アルゴリズムを適用してサージ発生に大きい影響を及ぼす仮引数を選定できる。

選定された物理的／電気的仮引数要素等の影響を分析した後、一部因子を最終因子として抽出することができる。例えば、サージが発生するまで圧縮機回転速度を減らしながら物理的／電気的特性を分析し、サージが発生するまで入口調節装置の開度量を減らしながら物理的／電気的特性を分析し、サージが発生するまで冷却水入口温度を増加させながら物理的／電気的特性を分析することにより、最終因子を抽出できる。

このように、サーバ３０またはチラーシステム１０は、選定された最終因子に対する変動率で製品の安定性を評価し、サージ感知制御に進入することができる。

チラー１１は、水温度変化が圧力変化に直結するので、製品の安定性評価において温度条件が重要である、例えば、製品の安定性は、設定された冷水出口目標温度から変化が±０．３［ｄｅｇ］以内である第１条件、ユーザが設定した冷却水入口温度からの変化が±０．３［ｄｅｇ］以内である第２条件を満たさなければならない。また、正常状態に進入する条件であるから、ＩＧＶなど、入口調節装置、圧縮機回転速度（ＶＦＤ）は、全領域に対比して２［％］以内の変動率範囲以内である第３条件を満たさなければならない。

制御部１５０は、第１ないし第３条件が満たされれば、製品が安定化して正常状態に進入したこととみなし、サージ感知動作を行うことができる。

仮りに、外部環境の影響や冷凍容量が足りない場合、起動後にも正常状態に進入できないことがある。この場合に、所定時間が経過すれば、自動に制御部１５０はサージ感知動作を行うことができる。

本発明の一実施形態によれば、前記制御部１５０は、予め学習された人工知能にてサージ発生を予測し、感知することができる。

サージ感知ロジックは、マシンラーニングを利用して自動にラベリングすることにより、指導学習モデルに使用されるデータを速く、かつ正確に構築できるように助け、学習データの正確なラベリングを介して最終推定モデルの正確度向上にも期することができるようにする。

チラーのサージ発生有無による物理的／電気的信号を分析してチラーのサージ有無を分類することができる因子を選定し、当該因子のデータを用いて学習することにより、サージ感知及び予測システムを実現できる。

サーバ３０またはチラーシステム１０は、各製品に互換可能なデータとして使用できるように最小－最大正規化（Ｍｉｎ－ｍａｘ ｎｏｒｍａｌｉｚａｔｉｏｎ）を行ってデータを前処理することができる。このとき、データ範囲を外れた場合、サーバ３０またはチラーシステム１０は、自動に受信されたデータの範囲を既存学習データの上／下限線範囲内に調整することができる。また、サーバ３０またはチラーシステム１０は、ディープラーニングのハイパーパラメータを細かく調整して最適の推定性能を確保でき、最適化されたモデルと前処理されたデータとを学習データとして活用することができる。例えば、ＳＶＭ（Ｓｕｐｐｏｒｔ Ｖｅｃｔｏｒ Ｍａｃｈｉｎｅ）を用い、リアルタイムチラー運転データを用いてサージ発生可否を感知できる。

一方、前記制御部１５０は、前記サージが発生すれば、前記圧縮機１１０に流入する冷媒流量または前記圧縮機１１０の回転速度を可変するサージ回避ロジックを行うことができる。場合によって、前記制御部１５０は、前記圧縮機１１０に流入する冷媒流量及び前記圧縮機１１０の回転速度を可変するサージ回避ロジックを行うことができる。

本発明の一実施形態に係るチラーシステム１０は、圧縮機に流入する冷媒流量を調節する入口調節装置をさらに備えることができる。前記入口調節装置は、冷媒量によって開度が調節される入口調節弁（図示せず）または入口調節ベーン（ＩＧＶ、図示せず）であることができる。

本発明の一実施形態に係るチラーシステム１０は、圧縮機１１０から吐出される高温高圧の冷媒を前記圧縮機１１０の吸入側にバイパスさせるホットガスバイパス弁（ＨＧＢＰ、図示せず）をさらに備えることができる。例えば、ホットガスバイパス弁は、圧縮機１１０の吐出配管と吸入配管とを連結する配管上に配置されることができる。ホットガスバイパス弁は、圧縮機１１０から吐出されてオイル回収機を経た冷媒を圧縮機１１０吸入側にバイパスさせる。このとき、圧縮機１１０には、アキュムレータがさらに連結され得るし、ホットガスバイパス弁は、アキュムレータの吸入側に連結されることができる。

前記制御部１５０は、サージ発生の際、運転条件を比較した後、入口調節弁、ＩＧＶなど、入口調節装置、またはホットガスバイパス弁（ＨＧＢＰ）の開度を開いて、チラー１１が安定した運転領域に進入するように制御することができる。

本発明の一実施形態によれば、前記制御部１５０は、サージ発生の際、前記圧縮機１１０の回転速度及び圧力比の２次元座標系で発生されたサージに対応する運転点を算出し、前記算出された運転点が前記サージ領域を外れるようにサージ回避ロジックを行うことができる。

本発明の一実施形態によれば、サージ回避ロジックは、出水温度偏差を基準に設計されることができる。例えば、偏差（冷水出口目標温度－現在冷水出口温度）が０より大きい場合、入口調節弁を１００％に調整して流量を増加させることができる。また、偏差が０より小さい場合、入口調節弁を固定した後、圧縮機回転速度（ＶＦＤ）を上昇して圧縮比を調整できる。また、一定時間の間、サージ回避を完了できなければ、入口調節弁を固定した状態で圧縮機１１０を停止させることができる。

前記制御部１５０は、前記サージ感知の際、冷水出口目標温度が現在冷水出口温度より大きい場合に、前記入口調節弁など、入口調節装置の開度を１００％に調整することにより、流量を増加させてサージを回避することができる。

前記制御部１５０は、前記サージ感知の際、前記冷水出口目標温度が現在冷水出口温度より小さい場合に、前記入口調節弁など、入口調節装置を固定し、前記圧縮機１１０の回転速度を上昇させて、圧縮比を調整してサージを回避することができる。

前記制御部１５０は、冷水出口目標温度が現在冷水出口温度と同じであれば、現在状態を維持する途中、温度差が発生すれば、それによる制御を行うことができる。

一方、前記制御部１５０は、前記サージ感知の際、前記ホットガスバイパス弁（ＨＧＢＰ）を動作させてサージを回避することができる。ホットガスバイパス弁がオープンされれば、圧縮機１１０から吐出される高温高圧の気体冷媒は、一部が圧縮機１１０の吸入側に一部バイパスされるので、圧縮機１１０から吐出される気体冷媒の圧力は減少し、圧縮機１１０に吸入される冷媒の圧力は上昇するようになる。圧縮機１１０が低い負荷で高い圧力比にて作動する場合、圧縮機１１０でサージ（ｓｕｒｇｅ）が発生するようになる。圧縮機１１０の圧力比が上昇するとき、ホットガスバイパス弁を開放すれば、吐出圧力は減少し、吸入圧力は増加することで、圧力比が減少するようになり、サージを防止できる。

一方、前記制御部１５０は、一定時間の間にサージ回避を完了できなければ、入口調節弁など、入口調節装置の状態を固定し、前記圧縮機１１０を停止させることができる。一定時間の間、サージ回避制御を行ったにもかかわらず、サージ回避に失敗したとするならば、より大きい損傷を防止して前記圧縮機１１０を停止させることができる。

前記制御部１５０は、サージによるエラー状態を出力するようにディスプレイなど、出力部（図示せず）を制御できる。

本発明の一実施形態によれば、サージ回避制御の終了条件として、サージ回避制御を行う区間内の圧力比変動率と電流変動率とを利用することができる。例えば、サージ回避制御を行う区間内の圧力比変動率と電流変動率とが２［％］以内であることをサージ回避制御の終了条件として設定することができる。

サージ回避制御実行後、前記圧縮機１１０の圧力比変動率と電流変動率とが所定範囲以内である場合に、前記制御部１５０は、前記圧縮機１１０の回転を次第に増加させるソフトスタートに進入するように制御することができる。前記制御部１５０は、サージ回避制御実行後、前記圧縮機１１０の圧力比変動率と電流変動率とが安全な領域に対応する範囲以内であれば、サージ回避制御を終了し、ソフトスタート、正常運転の順に進行することができる。例えば、圧力比変動率と電流変動率とが２［％］以内を満たす場合、ターゲット温度までゆっくり駆動するソフトスタートに進入後、正常運転に切換（サージ感知再実行）することができる。

サージ回避制御実行後、前記圧縮機１１０の圧力比変動率と電流変動率とが前記所定範囲以内でない場合に、前記制御部１５０は、前記入口調節弁など、入口調節装置の状態を固定し、前記圧縮機１１０を停止させることができる。一定時間の間、サージ回避制御を行ったにもかかわらず、前記圧縮機１１０の圧力比変動率と電流変動率とが前記所定範囲以内（例えば、圧力比変動率と電流変動率とが２［％］以内）でなければ、サージ回避が失敗したことと判別することができる。この場合に、より大きい損傷を防止して前記圧縮機１１０を停止させることができる。

本発明の一実施形態に係るチラーシステム１０は、リアルタイムにサージ感知及び回避が可能である。したがって、リアルタイムにサージを感知し、サージ感知の際に回避動作を行うことにより、製品の破損や異常が発生した後、製品を維持補修する場合より、製品のダメージ及び維持補修費用を低減できるようになる。

一方、サージ発生が予測されるか、感知されれば、前記制御部１５０は、サージ回避ロジックを行い、前記圧縮機１１０の圧力比変動率と電流変動率とに基づいて前記サージ回避ロジックの終了可否を決定できる。すなわち、サージ感知ロジックの進入だけでなく、サージ回避ロジックの終了可否も圧縮機１１０の圧力比変動率と電流変動率とで判断することにより、システムが十分に安定化した以後にサージ回避制御を終了できる。

従来には、単純に電流基準値以上であればサージと判断する方法を多く使用した。しかし、本発明の一実施形態によれば、サイクル安全性を、圧力比変動率と電流変動率とを同時に満たすことと判断することができ、十分に安全な運転領域まで移動した後にサージ回避制御を終了することにより、サージ領域と正常領域との境界で運転することで、サージが繰り返し的に発生することを防止できる。

また、本発明の一実施形態によれば、圧縮機１１０故障を判断するために、銅センサ、騒音測定センサ、イメージセンサなどの追加センサが必要なく、圧縮機故障発生前の時点で予め予測が可能であるという長所がある。

一方、本発明の一実施形態によれば、前記制御部１５０は、前記サージが発生すれば、前記圧縮機１１０の回転速度及び圧力比の２次元座標系で発生されたサージに対応する運転点を算出し、前記算出された運転点に基づいて格納部１７０に格納された圧縮機運転マップをアップデートすることができる。

実施形態によって、圧縮機運転マップは、全体区間をＮ個に分けて部分的にアップデートが可能なように設定されることができる。

前記制御部１５０は、前記圧縮機運転マップのサージラインを前記圧縮機１１０の回転速度を基準に複数の区間に区分することができる。この場合に、前記サージが発生すれば、前記制御部１５０は、前記圧縮機１１０の回転速度及び圧力比の２次元座標系で発生されたサージに対応する運転点を算出し、前記複数の区間のうち、前記運転点が含まれる区間をアップデートすることができる。

一方、前記制御部１５０は、前記サージが発生した圧力比に前記サージが発生した回転速度区間に設定された補正値を合算して、アップデートされる圧力比を算出することができる。

本発明の一実施形態によれば、チラーシステム１０でサージを感知／発生した時点の運転情報を利用してアップデートが可能な圧縮機運転マップを提供し、その後、類似した運転条件でチラーを駆動する場合、サージが発生しないようにアップデートされた圧縮機運転マップを用いてサージを制御（防止）できる。

サポートベクトルマシン学習など、マシンラーニング技法を適用したサージ感知ロジックによってサージ発生を感知すれば、ユーザが設定した圧縮機運転マップ情報にサージ発生情報をアップデートすることができる。

チラーは、同一製品であっても、設置環境、場所、条件によって圧縮機運転特性が変わる。しかし、本発明の一実施形態によれば、当該製品で発生したサージイベントにより圧縮機運転マップがアップデートされるので、個別条件に合う圧縮機運転マップの生成及びアップデートが可能である。これにより、その後、同一運転条件では、サージに進入する前に予め防止制御を行うことができ、維持補修費用の減少と信頼性向上にも助けになることができる。

制御部１５０は、アップデートされた圧縮機運転マップで、実際サージラインにマージンをおいて低いサージ防止ラインを設定できる。

現在サージ防止ラインと実際サージラインとの間にあり、偏差（冷水出口目標温度－現在冷水出口温度）が０より大きければ、制御部１５０は、現在圧力比に該当する安全周波数まで圧縮機回転速度（ＶＦＤ）を固定しながら入口調節装置の制御を行うことができる。

現在サージ防止ラインと実際サージラインとの間にあり、偏差が０より小さければ、前記制御部１５０は、現在圧力比に該当する安全周波数まで圧縮機回転速度（ＶＦＤ）を上昇させ、入口調節装置は固定することができる。

一方、サージ防止ラインの下に存在する場合、安定的な正常領域であるから、前記制御部１５０は、圧縮機回転速度を現在のように維持することができる。

実施形態によって、チラー１１は、図４を参照して後述するサージ制御器４００を備えることができる。すなわち、サージ感知及びサージ関連制御のためのサージ制御器４００を備えることにより、サージにさらに効果的に対応することができる。

一方、サージ制御器４００は、制御部１５０の一部ブロックで実現されるか、制御部１５０とは別のブロックで実現されることができる。

実施形態によって、チラー１１は、サージ制御器４００を備えるサーバ３０と通信し、サージ防止運転、サージ回避運転を行うことができる。

図４は、本発明の一実施形態に係るチラーシステムのサージ制御器に関する説明に参照される図である。

図４に示すように、サージ制御器４００は、前記サージ感知ロジック進入条件に必要な因子を選定するサージ感知進入条件設定部４１０、サージを予測し、感知するモデルに適した因子を抽出し、抽出された因子で学習された人工知能を含むサージ感知処理部４２０、及びサージ感知の際、サージ回避制御を行うサージ回避制御部４３０を備えることができる。

サージ感知進入条件設定部４１０は、チラー運転情報を利用してデータを分析し、サージ感知進入条件に必要な因子を選定できる。

サージ感知処理部４２０は、サージ予測／感知モデルに適した因子を抽出し、最適の推定性能を確保するために、学習データとチューニングされたハイパーパラメータを用いてサージ予測／感知モデルを実現できる。例えば、サージ感知処理部４２０は、ＳＶＭなど、マシンラーニング技法で学習された人工知能を含むことができ、その後、受信されるチラー運転データを用いてサージ感知を行うことができる。

サージ回避制御部４３０は、サージ感知後、流量及び圧縮機を調整するサージ回避動作を制御できる。サージ回避制御部４３０は、サージ感知の際、運転条件によるサージ回避制御を行い、サージ回避制御にもサージ回避されなければ、圧縮機１１０を強制終了させることができる。

実施形態によって、サージ制御器４００は、サージ回復後、サージ回避制御終了可否を判別する正常状態進入部４４０をさらに備えることができる。正常状態進入部４４０は、圧力比、電流などの変動率に基づいてサージ回避制御の終了可否を判別できる。

実施形態によって、サージ制御器４００は、サージ防止制御部（図示せず）をさらに備えることができる。サージ防止制御部（図示せず）は、サージ区間への再進入防止のためのものであって、圧縮機運転マップに実際サージラインより右下側に離間してサージ防止ラインを設定できる。この場合に、正常状態進入部４４０は、サージ防止ラインに基づいて運転するサージ防止制御終了可否を判別できる。

一方、サージ制御器４００は、サージと関連した各種メッセージを出力するように制御するメッセージ出力部４５０をさらに備えることができる。メッセージ出力部４５０は、サージ発生、サージ感知、サージ回避と関連した細部項目に対するメッセージを出力できる。例えば、メッセージ出力部４５０は、サージ発生に該当するエラーコードを含むメッセージを出力するようにディスプレイを制御できる。

実施形態によって、サージ制御器４００は、格納部１７０に格納された圧縮機運転マップをアップデートする圧縮機運転マップアップデート部４６０をさらに備えることができる。圧縮機運転マップアップデート部４６０は、サージ予測／感知データを活用して圧縮機運転マップアップデートを行なうことができる。場合によって、圧縮機運転マップアップデート部４６０は、サージ防止制御が可能なようにチラー１１の実際運転領域とサージ防止制御の運転領域とを分離して格納することができる。

図５は、本発明の一実施形態に係るサーバの簡略な内部ブロック図である。

図５に示すように、サーバ３０は、プロセッサ２１０、通信部２２０、メモリ２３０を備えることができる。

プロセッサ２１０は、サーバ３０の全般的な動作を制御できる。

実施形態によって、前記プロセッサ２１０には、マシンラーニング（ｍａｃｈｉｎｅ ｌｅａｒｎｉｎｇ）にて予め学習された人工神経網（Ａｒｔｉｆｉｃｉａｌ Ｎｅｕｒａｌ Ｎｅｔｗｏｒｋｓ：ＡＮＮ）が搭載されて、チラー１１の異常診断などを行うことができる。例えば、前記プロセッサ２１０は、ディープラーニング（Ｄｅｅｐ Ｌｅａｒｎｉｎｇ）で学習されたＣＮＮ（Ｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎａｌ Ｎｅｕｒａｌ Ｎｅｔｗｏｒｋ）、ＲＮＮ（Ｒｅｃｕｒｒｅｎｔ Ｎｅｕｒａｌ Ｎｅｔｗｏｒｋ）、ＤＢＮ（Ｄｅｅｐ Ｂｅｌｉｅｆ Ｎｅｔｗｏｒｋ）など、深層神経網（Ｄｅｅｐ Ｎｅｕｒａｌ Ｎｅｔｗｏｒｋ：ＤＮＮ）を含むことができる。

一方、サーバ３０は、チラー１１製造社が運営するサーバまたはサービス提供者が運営するサーバであることができ、一種のクラウド（Ｃｌｏｕｄ）サーバであることができる。

通信部２２０は、チラー１１、通信モジュール１２、ゲートウェイ、他の電子機器などから状態情報、動作情報、操作情報など、各種データを受信することができる。

そして、通信部２２０は、受信される各種情報に対応するデータをチラー１１、通信モジュール１２、ゲートウェイ、他の電子機器などに送信することができる。

このために、通信部２２０は、インターネットモジュール、移動通信モジュールなど、１つ以上の通信モジュールを備えることができる。

メモリ２３０は、受信される情報を格納し、これに対応する結果情報生成のためのデータを備えることができる。

また、メモリ２３０は、マシンラーニングに使用されるデータ、結果データなどを格納することができる。

メモリ２３０は、サーバ３０動作に必要なデータを格納することができる。

例えば、メモリ２３０は、サーバ３０で行うための学習アルゴリズムを格納することができる。

プロセッサ２１０において、マシンラーニング（Ｍａｃｈｉｎｅ ｌｅａｒｎｉｎｇ）の一種であるディープラーニング（Ｄｅｅｐ Ｌｅａｒｎｉｎｇ）技術は、データを基盤に多段階で深い水準まで下がって学習を行うことができる。

ディープラーニング（Ｄｅｅｐ Ｌｅａｒｎｉｎｇ）は、ヒードンレイヤを順に経ながら複数のデータから核心的なデータを抽出するマシンラーニング（Ｍａｃｈｉｎｅ ｌｅａｒｎｉｎｇ）アルゴリズムの集合を表すことができる。

ディープラーニング構造は、ＣＮＮ、ＲＮＮ、ＤＢＮなど、深層神経網（ＤＮＮ）で構成されることができる。

深層神経網（ＤＮＮ）は、入力レイヤ（Ｉｎｐｕｔ Ｌａｙｅｒ）、ヒードンレイヤ（Ｈｉｄｄｅｎｔ Ｌａｙｅｒ）、及び出力レイヤ（Ｏｕｔｐｕｔ Ｌａｙｅｒ）を備えることができる。

一方、多重のヒードンレイヤ（ｈｉｄｄｅｎ ｌａｙｅｒ）を有することをＤＮＮ（Ｄｅｅｐ Ｎｅｕｒａｌ Ｎｅｔｗｏｒｋ）ということができる。

各レイヤは、複数のノードを含み、各レイヤは、次のレイヤと連関している。ノードは、ウェイト（ｗｅｉｇｈｔ）を有して互いに連結されることができる。

第１のヒードンレイヤ（Ｈｉｄｄｅｎ Ｌａｙｅｒ １）に属した任意ノードからの出力は、第２のヒードンレイヤ（Ｈｉｄｄｅｎ Ｌａｙｅｒ ２）に属する少なくとも１つのノードの入力になる。このとき、各ノードの入力は、以前レイヤのノードの出力にウェイト（ｗｅｉｇｈｔ）が適用された値であることができる。ウェイト（ｗｅｉｇｈｔ）は、ノード間の連結強度を意味できる。ディープラーニング過程は、適切なウェイト（ｗｅｉｇｈｔ）を探し出す過程ともみなすことができる。

一方、人工神経網の学習は、与えられた入力に対して所望の出力が出るようにノード間連結線のウェイト（ｗｅｉｇｈｔ）を調整（必要な場合、バイアス（ｂｉａｓ）値も調整）することによりなされることができる。また、人工神経網は、学習によりウェイト（ｗｅｉｇｈｔ）値を持続的にアップデートさせることができる。

サーバ３０は、通信モジュール１２から伝達されたデータを配置及びデータベース（ｄａｔａｂａｓｅ、ＤＢ）化してユーザが接近可能なように処理することができる。

通信モジュール１２が連結されたチラー１１関連の各種データを内部メモリ１４０に格納し、基地局に送信するようになると、送信されたデータは、サーバ３０で信号処理される。

サーバ３０は、前記チラー１１の制御情報及びＩｄ、Ｔｉｍｅ、Ｓｉｔｅ、Ｄａｔｅ情報などを含んでいるデータを、日付別、時間別に分類し、分類されたデータを日付別に統合することができる。また、統合されたデータは、データベース化されることができる。

サーバ３０は、データに対して無欠性検証（チラー１１の運転サイクル）を行い、格納されたデータに異常がない場合、圧縮及び／又はデータベース（ｄａｔａｂａｓｅ）化過程を行うことができる。

サーバ３０は、受信されるデータを、装置別、日付別に分類してデータベースに格納することができる。

サーバ３０は、前記チラー１１の状態情報、制御に対応する動作情報などをモニタリング端末４０に送信する。また、サーバ３０は、前記チラー１１の異常状態が感知される場合に、前記モニタリング端末４０にお知らせメッセージを送信できる。

前記モニタリング端末４０は、スマートフォン（ｓｍａｒｔ ｐｈｏｎｅ）、ＰＤＡ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ Ｄｉｇｉｔａｌ Ａｓｓｉｓｔａｎｔｓ）などの移動端末機であることができ、ノートブックコンピュータ（ｌａｐｔｏｐ ｃｏｍｐｕｔｅｒ）、ＰＣなどのインターネット接続が可能な端末装置であることができる。

前記モニタリング端末４０は、前記サーバ３０に所定サービスを要請し、前記サーバ３０から受信されるデータに基づいて前記チラー１１の状態情報を含むユーザーインターフェース画面を提供できる。

前記モニタリング端末４０は、サーバ３０ＤＢのデータをユーザが利用できるように視角化して提供することができる。

ユーザは、前記モニタリング端末４０を用いてチラー１１関連データをリアルタイムに確認することができる。

図６は、本発明の一実施形態に係るチラーシステムの動作方法を示した順序図である。

図６に示すように、制御部１５０は、圧縮機１１０の回転速度、前記圧縮機１１０の電流、及び１つ以上の地点でセンシングされる温度データの変動率が設定された基準範囲以内であれば、サージ感知ロジック（ｌｏｇｉｃ）進入可否を判別できる（Ｓ６１０）。例えば、圧縮機１１０の回転速度、前記圧縮機１１０の電流、冷水出口温度の変化が各々設定された基準より小さければ、サージ感知ロジックに進入することができる。

また、サージ感知ロジックに進入すれば、制御部１５０は、マシンラーニング（ｍａｃｈｉｎｅ ｌｅａｒｎｉｎｇ）に基づいたサージ感知を行うことができる（Ｓ６２０）。

図７は、本発明の一実施形態に係るサージ感知ロジック（ｌｏｇｉｃ）進入条件設定及びサージ感知学習についての説明に参照される図であって、学習に使用される因子選定を例示する。

正確かつ一貫性のあるデータラベリングは、ディープラーニング基盤モデルの推定性能において絶対的に重要な要素であるが、これを人が行うには伴われる種々の困難が生じる。特に、ビッグデータから来る膨大な作業量と一貫性のあるようにデータを分類すべき作業自体の困難を解決するために、教師なし学習アルゴリズムを使用してデータラベリングプロセスを自動化できる。

これにより、サージ予測モデルに使用されるデータを速くかつ正確に構築できるように助け、学習データの正確なラベリングを介して最終推定モデルの正確度向上にも寄与することができる。データ自動分類部で使用される教師なし学習アルゴリズムは、ｋ平均クラスタリング（ｋ－ｍｅａｎｓ ｃｌｕｓｔｅｒｉｎｇ）、自己組織化マップ（Ｓｅｌｆ－Ｏｒｇａｎｉｚｉｎｇ Ｍａｐ）、Ｆｕｚｚｙ Ｃ－ｍｅａｎｓ、階層的群集化分析（Ｈｉｅｒａｒｃｈｉｃａｌ Ｃｌｕｓｔｅｒ Ａｎａｌｙｓｉｓ）アルゴリズムのうち１つ以上のアルゴリズムを用いてチラー運転データをサージ発生と正常とに自動分類することができる。

マシンラーニングモデルの推定性能においてデータラベリングと同様に重要なものは、推定結果に影響を及ぼす致命因子選定にある。本発明の一実施形態によれば、全体因子リストのうち、事前定義された物理的／電気的因子フィルタを適用して１次に分類し、選定された仮引数リストをＰＣＡ（Ｐｒｉｎｃｉｐｌｅ Ｃｏｍｐｏｎｅｎｔ Ａｎａｌｙｓｉｓ）、ｍＲＭＲ（Ｍｉｎｉｍｕｍ Ｒｅｄｕｎｄａｎｃｙ Ｍａｘｉｍｕｍ Ｒｅｌｅｖａｎｃｅ）、Ｗｒａｐｐｅｒ Ｍｅｔｈｏｄｓ、Ｃｈｉ－Ｓｑｕａｒｅｄ Ｔｅｓｔ、Ｆ１ Ｓｃｏｒｅのうち１つ以上の因子選定アルゴリズムに適用して、サージ予測に最も大きい影響を及ぼす致命因子を自動選定することになる。

図７は、Ｆ１－Ｓｃｏｒｅを用いて因子選定をする例示である。Ｆ１スコアは、精密度と再現率との調和平均（Ｈａｒｍｏｎｉｃ Ｍｅａｎ）であり、図７の（ａ）は、合計１０因子に対するＦ１スコア測定結果を例示したものである。Ｆ１スコアを基準に図７の（ｂ）のように因子順位を付けることができる。仮りに、致命因子を２個のみ選定する場合、電流と冷水入口温度とを選定できる。参考として、図７の（ａ）と（ｂ）は、例示であり、実際使用された因子とは変わることができる。

一方、チラー運転データは、因子別単位及び範囲が異なるので、これを一定範囲に正規化する作業が必要である。このように、互いに異なる範囲を有した因子等の正規化処理をしない場合、互いに異なるスケールのため、費用関数が歪曲されて、場合によっては学習速度が遅く、地域最適の状態（ｌｏｃａｌ ｍｉｎｉｍａ）に陥るなど、マシンラーニングモデルの学習が効率的になされないことがある。

正規化に普通使用される最小－最大正規化（Ｍｉｎ－ｍａｘ Ｎｏｒｍａｌｉｚａｔｉｏｎ）の数式１は、次のとおりである。

仮りに、入力データが既存学習データの最小、最大値を外れた場合、最小－最大正規化適用の際、正規化範囲を外れることができるので、入力データを既存学習データの最小／最大値に自動調整し、次の数式２にしたがう。

データ前処理の際、欠損値削除フィルタと安定状態感知フィルタとを使用できる。欠損値削除フィルタは、データに欠損値が存在する場合、当該データベクトルは、学習モデルに使用できないように削除する機能を果たす。仮りに、入力データは、ｋ次元を有するベクトルであるが、新規データベクトルは、ｍ次元のベクトル（ｍ＜ｋ）である場合、新規データは削除するようになる。

安定状態データフィルタは、冷房サイクルが安定状態である運転データのみを受信するように指数加重移動平均フィルタ（ＥＷＭＡ ｆｉｌｔｅｒ）、目標アクチュエータ値到達有無確認方式のうち１つ以上の方式を採択して運転データの安定状態を判断する方式を含む。指数移動平均フィルタ数式は、特定周期Ｔの間、フィルタエラーが決まったフィルタエラー値より小さいか、同じである場合、安定状態であると判断し、フィルタエラーと（ｔ番目）フィルタを表す数式４は、次のとおりである。

目標アクチュエータ値到達有無判断は、特定周期Ｔの間、アクチュエータ値が制御目標値に一定値に近接する場合、安定状態であると判断することができる。

ハイパーパラメータ等の最適値を導出するためには、種々の組み合わせをテストして、モデル性能の最も良い組み合わせを探す方法を使用し、グリッドサーチ（Ｇｒｉｄ Ｓｅａｒｃｈ）アルゴリズムやランダムサーチ（Ｒａｎｄｏｍ Ｓｅａｒｃｈ）アルゴリズムを使用して種々の組み合わせを比較するようになる。各ハイパーパラメータ組み合わせを検証の際、交差検証データを使用して検証するようになり、主に、ｋ－ｆｏｌｄ交差検証（ｋ－ｆｏｌｄ ｃｒｏｓｓ ｖａｌｉｄａｔｉｏｎ）方式を利用する。ｋ－ｆｏｌｄ交差検証は、交差検証データセットをｋ個の小さい単位（ｓｕｂｓｅｔ）に分けた後、ｋ－１個のデータは、学習データとして使用し、残りの１個のデータセットでは、当該ハイパーパラメータ組み合わせを検証するのに使用する。最終的に、合計ｋ個のモデル推定性能が導出され、当該ｋ個のモデル結果の平均値で特定ハイパーパラメータ組み合わせを評価する。使用されるデータは、高負荷領域（２５～１００［％］）と低負荷領域（２５［％］以内）とに分けて、高負荷モデルと低負荷モデルとに対して各々別にハイパーパラメータ最適化を進行する。

例えば、グリッドサーチ（Ｇｒｉｄ Ｓｅａｒｃｈ）アルゴリズム手順は、次のとおりに進行される。

１．最適のハイパーパラメータ値を探すための検索範囲を定義
・例示：Ｃ＝［０．００１、０．０１、０．１、１．０、１０．０、１００．０］

２．考慮対象ハイパーパラメータ数の分だけ２．１－２．４のステップを繰り返し：
２．１．考慮対象である定数Ｃを適用して学習データに対する学習進行
２．２．交差検証データセットを使用して当該モデルの正確度算出
２．３．仮りに、１番目の繰り返しである場合、最大正確度値を任意の小さい数、例えば、１ｅ－５に設定
２．４．仮りに、２．２で求めた正確度が既存の最大正確度より高い場合、最大値を２．２で求めた正確度値に変更し、最適のＣ値を当該Ｃ値にアップデート

３．２において全ての場合の数の分だけ比較が終わった後、最大正確度を提供する最適のＣ値選定

一方、既存チラーのサージ制御アルゴリズムは、低負荷領域でのサージ感知率が高負荷領域でのサージ感知率より低いという問題がある。本明細書では、低負荷領域でのサージ感知を改善するために、サポートベクトルマシン学習など、マシンラーニングを活用したチラーのサージ制御アルゴリズムを提案する。提案された方法は、既存チラーに適用できるだけでなく、センサ購入及び装着による追加費用が発生しない。

一方、サージ制御アルゴリズムを行うために、初期サイクル安定状態判断を先に行うことができる。

図８は、本発明の一実施形態に係るチラーシステムの動作方法を示した順序図であって、ターボチラーでサージ感知進入条件判断過程（Ｓ６１０）を詳細に示したものである。

図８に示すように、ターボチラーは、初期設定によって運転を始めることができる（Ｓ８１０）。

その後、制御部１５０は、回転速度変動率、電流変動率、温度安定度を基準に安定化可否を判断できる。

制御部１５０は、基準時間が経過する前までにデータの変動率をモニタリングすることができる（Ｓ８２０）。例えば、２０分が経過する前に、制御部１５０は、サージ感知進入条件が満たされるか判断することができる。

制御部１５０は、冷水出口温度安定可否を判別できる（Ｓ８３０）。例えば、冷水出口温度安定度は、０．３［度］以内であれば、冷水出口温度が安定化状態であることと判別することができる。

制御部１５０は、冷却水入口温度安定可否を判別できる（Ｓ８４０）。例えば、冷却水入口温度安定度は、０．３［度］以内であれば、冷却水入口温度が安定化状態であることと判別することができる。

制御部１５０は、回転速度安定可否を判別できる（Ｓ８５０）。例えば、圧縮機回転速度変化率が２［％］以内であれば、回転速度が安定化状態であることと判別することができる。

制御部１５０は、電流安定可否を判別できる（Ｓ８６０）。例えば、圧縮機電流変化率が２［％］以内であれば、電流が安定化状態であることと判別することができる。

サイクル安定状態を判断するために、１周期（例、４０秒）の間、制御部１５０は、冷水出口温度及び冷却水入口温度の変化が平均値から±０．３［度］以上外れないながら（Ｓ８３０、Ｓ８４０）、回転速度及び電流変動率が平均値から±２［％］以内に安定しているか確認する（Ｓ８５０、Ｓ８６０）。

一方、サージ感知進入条件は、「ＡＮＤ」条件であって、順序と関係ない。したがって、本発明は、図８において例示された進入条件判断順序に限定されない。

上記のように、全てのサージ感知進入条件（Ｓ８３０～Ｓ８６０）を満たすと、制御部は、サージ制御ロジックに進入することができる（Ｓ８７０、Ｓ６２０）。

一方、通常、ターボチラーは、冷水出口目標温度に到達した後、正常運転を行うが、顧客社で冷水出口目標温度に到達しなかった状態で強制的に運転する場合がたびたびあった。この場合に、冷水出口目標温度に到達できないため、サージ制御ロジックに進入できない場合が発生する。製品の破損や焼損を防止するために、サージ制御ロジック進入条件を満たすことができなくても一定時間（例、２０分）が経た後（Ｓ８２０）、強制的にサージ制御ロジックに進入することができる（Ｓ８７０、Ｓ６２０）。

本発明の一実施形態に係るチラーシステム１０は、サージ制御ロジックにおいて、マシンラーニング（ｍａｃｈｉｎｅ ｌｅａｒｎｉｎｇ）に基づいたサージ感知を行うことができる（Ｓ８７０、Ｓ６２０）。

図９と図１０は、本発明の一実施形態に係るマシンラーニングに基づいたサージ感知についての説明に参照される図である。

本発明の一実施形態に係るサージ制御器４００は、サージ予測モデルを学習できる。サージ予測モデル学習は、モデル最適化の際、決定されたハイパーパラメータ値で設計されたモデルを学習データとして学習するものである。例えば、ＳＶＭモデル学習の際、サージ予測モデル学習は、マージンを最大化しながら分類失敗エラーは最小化する方向に学習が進行される。

サージ制御器４００は、データ前処理過程で加工されたデータを学習データとして学習を進行できる。過去データを基盤に学習データをアップデートする場合に、確保された新規データを学習データセット（ｓｅｔ）に反映し、既存学習モデルよりアップデートされたモデル性能が優れた場合には、新規モデルアップデートを進行し、そうでない場合には、既存モデルを維持する。

仮りに、ＳＶＭモデルに多項式カーネル（Ｐｏｌｙｎｏｍｉａｌ Ｋｅｒｎｅｌ）が使用される場合、最終決定境界（Ｄｅｃｉｓｉｏｎ Ｂｏｕｎｄａｒｙ）は、次の数式を有する。

ここで、ｘは、入力データであり、ｄは、多項の次元（ｄｅｇｒｅｅ）を意味する。仮りに、ｄが１であれば、線形カーネル（Ｌｉｎｅａｒ Ｋｅｒｎｅｌ）になる。基本的に、ＳＶＭは、二値分類器であるが、本発明の一実施形態によれば、多重クラス分類（Ｍｕｌｔｉｃｌａｓｓ Ｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ）モデルを使用できる。ＳＶＭモデルを適用しようとするならば、ｏｎｅ ｖｓ． ａｌｌ方法を使用して学習を進行するようになる。Ｏｎｅ ｖｓ． ａｌｌ方法は、図９のように、全体クラス数がＣ個であれば、１番目に選択されたクラスと残りのＣ－１個のクラスとを二値化し、学習を進行させて決定境界を作り、これを合計Ｃ回繰り返してＣ個の決定境界を生成させる。図９の（ａ）ないし（ｄ）は、決定境界を生成する例を示したものである。モデル検証の際には、それぞれのＣ個の決定境界に対して全てテストデータセットで検証するようになり、Ｃ回のテスト値のうち、最も大きい決定境界値を有するクラスを予測されたクラスとして選定する。

図１０は、ＳＶＭを介してのサージ感知ロジックモデルと既存の電流基準値を用いたサージ感知方式を比較したテスト結果を示す。図１０のように、定速型ターボチラーとインバータ型ターボチラーとの正常／サージデータを分類した後、サポートベクトルマシン学習を適用すれば、数式６のとおりである。

ここで、ｃ₁、ｃ₂、ｃ₃は、サージ感知モデルの変数であって、各々１．０、０．５、－８．０であり、ΔＩとＰ_rは、１周期内での電流変動率と圧力比変動率である。サージ感知モデルの変数は、クラシックサージ（Ｃｌａｓｓｉｃ ｓｕｒｇｅ）異常発生時のモデルであり、マイルドサージ（Ｍｉｌｄ ｓｕｒｇｅ）異常発生時に変更の際、ｃ₁、ｃ₂、ｃ₃は、サージ感知モデルの変数が各々１．０、０．５、－５．２である。サージ判断条件は、ｙ_surが０より大きい場合、サージと判断し、０より小さいか、同じ場合には、正常応答と判断する。

図１０に示すように、既存の電流基準値を用いたサージ感知方式が感知できなかったが、本発明の一実施形態に係るサージ感知モデルによって感知された改善領域を確認できる。

本発明の一実施形態に係るチラーシステム１０及び／又はサーバ３０は、学習モデリング過程では、受信したデータ基盤にチラー１１の状態を予測及び分析する。

チラーシステム１０及び／又はサーバ３０は、チラー１１の状態を把握し、設計された制御モデリングの制御手順にしたがってチラー１１を制御できる。

チラーシステム１０及び／又はサーバ３０は、データ前処理過程が終わるようになると、チラー１１の状態判断及び制御のためのマシンラーニングモデル演算を行うことができる。

高性能演算が求められるマシンラーニングモデルを既存チラーにも適用しようとして、サーバ３０のリソースを活用することが好ましい。

仮りに、チラー１１が強力な演算性能を有したハードウェア資源を有しているならば、エンベデッド形態でデータ受信から前処理、マシンラーニングモデル演算、及び予測結果導出までの全ての過程を制御器内部の資源を用いて実現することもできる。

チラーシステム１０及び／又はサーバ３０は、運転情報をマシンラーニングモデルによって学習し、処理することができる。また、チラーシステム１０は、マシンラーニングモデルの判断／予測に基づく制御運転を行うことができる。

一方、サージが感知されれば（Ｓ６３０）、チラーシステム１０は、サージ回避動作を行う（Ｓ６５０）。例えば、サージ回避動作は、流量増大、ヘッド低減、圧縮機回転数調節、入口調節装置、ホットガスバイパス弁（ＨＧＢＰ）の調節などによってなされることができる。

一方、制御部１５０は、サージ回避動作でチラー１１が安全な運転領域に進入したと判断されれば、サージ回避動作を終了できる（Ｓ６６０）。

場合によって、制御部１５０は、サージ回避（Ｓ６５０、Ｓ６６０）後、直ちに正常運転に進入せずに、所定時間ソフトスタートを行った後に正常運転に進入するように制御することができる。制御部１５０は、圧縮機１１０の圧力比変動率と電流変動率とが所定範囲以内である場合に、前記圧縮機１１０の回転を次第に増加させるソフトスタートに進入するように制御することができる。

仮りに、前記圧縮機１１０の圧力比変動率と電流変動率とが前記所定範囲以内でない場合に、制御部１５０は、入口調節弁など、入口調節装置を固定し、前記圧縮機１１０を停止させることができる。

本発明の一実施形態によれば、製品に最適化された圧縮機運転マップを生成し、管理するために、サージ発生の際、データに基づいて圧縮機運転マップをアップデートすることができる（Ｓ６４０）。

前記サージが感知されれば（Ｓ６３０）、制御部１５０は、サージが発生するサージ領域と正常領域とを区分するサージラインを含む圧縮機運転マップをアップデートするように制御することができる（Ｓ６４０）。

その後、制御部１５０は、アップデートされた圧縮機運転マップを用いてチラー１１の運転を制御できる。例えば、制御部１５０は、実際製品で発生したサージイベントによって変更されたサージライン及び／又は当該製品の実際サージラインにオフセットを加えて設定された運転ラインに基づいてチラー１１を制御できる。これにより、本発明の一実施形態に係るチラーシステム１０は、当該製品及び設置環境によって最適化された運転が可能である。

本発明の一実施形態に係るチラーシステム１０は、サージ発生以後には、同一運転条件でサージ発生なしに運転が可能である。サービスエンジニアによる点検が必要でないか、減少するので、サービス費用及び時間減少の効果があり、顧客信頼向上、製品非運転によるダウンタイム解消、圧縮機焼損による部品交換費用節約、盛需期がくる前にサービス民願を分散させるなどの効果がある。

図６の順序度において圧縮機運転マップアップデート（Ｓ６４０）は、サージ回避（Ｓ６５０）の以前ステップと示されたが、本発明は、これに限定されない。圧縮機運転マップアップデート（Ｓ６４０）は、サージ回避（Ｓ６５０）と並行して行われるか、サージ回避（Ｓ６５０）の完了または動作中に行われることもできる。

一方、前記サージラインは、前記圧縮機１１０の回転速度を基準に複数の区間に分けられることができる。制御部１５０は、前記圧縮機１１０の回転速度及び圧力比の２次元座標系で発生されたサージに対応する運転点を算出し、前記複数の区間のうち、前記運転点が含まれる区間をアップデートすることができる。これにより、圧縮機運転マップを区間別にアップデートすることで、より精巧に圧縮機運転マップをアップデートすることができる。

図１１は、本発明の一実施形態に係るチラーシステムの動作方法を示した順序図であって、チラーがサージ感知（制御）ロジック（Ｓ６２０）からサージ回避動作（Ｓ６６０）までの過程を行う一例を詳細に示したものである。

図１２～図１４は、本発明の一実施形態に係るサージ制御に関する説明に参照される図である。

図１１に示すように、本発明の一実施形態に係るチラーシステム１０は、サージ制御ロジックの進入条件を満たすと、サージ制御ロジックに進入することができる（Ｓ１１１０）。例えば、サージ制御ロジックの進入条件は、冷却水入口温度安定度：０．３［度］、回転速度変化率：２［％］、入口調節装置（ＩＧＶ、ＤＧＲ、ＨＧＢＰ）変化率：２［％］であることができる。

本発明の一実施形態に係るチラーシステム１０は、サージ感知を行う（Ｓ１１２０）。本発明の一実施形態に係るチラーシステム１０は、マシンラーニングに基づいたサージ感知を行うことができる（Ｓ１１２０）。

サージ現象は、チラー１１の圧縮機１１０と凝縮器１２０での不安定な流動のため、凝縮器１２０から圧縮機１１０へと冷媒が反対に流れることであって、流量変動、電流変動、凝縮器（蒸発器）の温度変化が発生する。

１周期（例えば、４０秒）の間、冷却水入口温度の変動が±０．３［度］以内、回転速度と入口調節装置（ＩＧＶ、ＤＧＲ、ＨＧＢＰ）の変動が２［％］以内であるサージ制御ロジックの進入条件を満たすと（Ｓ１１１０）、チラーシステム１０は、サポートベクトルマシン学習を介してサージ感知を進行する（Ｓ１１２０）。

実施形態によって、サージが感知されれば（Ｓ１１２０）、サージ感知時間（例えば、４周期）の間、サージ感知イベントが引続き発生するか確認して（Ｓ１１３０）、設定した時間が経つと、自動にサージ回避制御ロジックを行うことになる（Ｓ１１５０）。

サージ（Ｓｕｒｇｅ）は、流量に対して圧縮比が高いときに表れ、圧縮機１１０の回転体から発生する空転のため、流動が不規則になる不安定な状態を意味する。このような不安定な状態は、チラー１１圧縮機１１０の運転と制御とで制約を有することがあり、サージ発生のため、圧縮機１１０など、部品の損傷危険がある。

定速型ターボチラーは、圧縮機回転速度が固定された状態で入口調節装置の変化によってターボチラーの性能曲線を図示することができ、運転領域を外れた場合、サージが発生するようになり、負荷や運転条件に関係なく、運転領域内に強制的に移動させなければならない。サージが高負荷領域で発生すれば、入口調節装置の開度を閉じるようになり、冷却水出口温度上昇抑制を介して圧力差を減らしてサージ回避制御を行う。逆に、サージが低負荷領域で発生すれば、入口調節装置の開度を開いて強制的に運転領域内側に運転点を移動させる。低負荷領域では、圧縮機電流上昇のため、安全な運転領域まで開度を開くことができない場合がある。最悪の場合、チラーの冷水出口目標温度を放棄するか、製品保護のために強制終了（Ｔｒｉｐ）をするようになる。高負荷領域では、低負荷領域に比べて相対的に容易にサージ感知を介してサージ回避をすることができるが、低負荷運転は、圧縮機電流と入口調節装置の相関関係のためにサージ制御が難しい。

サージ制御は、チラーの圧縮機運転に影響を与えない状態でなされることを目標とし、通過流動量増大、ヘッド低減、圧縮機回転数調節、入口調節装置、ホットガスバイパス弁（ＨＧＢＰ）などの調節によってなされる。

ターボチラーの部分負荷とは、空調と冷凍の対象になる空間や建物の冷凍要求が少なくなるとき、冷凍機が自分の能力を減らして対応するときのサイクルを意味する。体積型圧縮機の負荷が減る場合、圧縮機入出口圧力は減少するようになり、減少された圧力に該当する冷媒循環量が決定された後、冷凍容量が減る部分負荷運転を行う。しかし、ターボチラーのように回転を介して圧縮する製品では、体積型圧縮機に比べて相対的に圧縮比が小さい。低負荷運転は、入口調節装置を利用して冷媒流量を調節するので、圧縮比を部分的に減らすことができ、入口調節装置にて圧縮比を減らすことができない場合には、ホットガスバイパスを適用する。ホットガスバイパスは、既に圧縮しておいた冷媒を冷凍することに使用せずに、サイクルに再度戻す機能をするので、ターボチラーの圧縮機消費電力は変わらず、冷凍能力のみ減るようになり、性能係数（Ｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔ ｏｆ Ｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅ）が非常に悪くなるだけでなく、持続的に運転すれば、ターボチラーに無理がかかる恐れがある。したがって、ホットガスバイパスの動作は、他の入口調節装置など、回避動作によりサージ回避が難しい場合に補充的に適用することが好ましい。

図１２は、ターボチラーのサージ回避制御動作を例示した図であって、圧縮機回転速度（ＶＦＤ）、及び圧力比（Ｐｒ．）上にサージライン１２１０と運転点（１２３０など）を示したものである。

図１２に示すように、チラーシステム１０は、製品発売の際、サージライン１２１０が格納されている。サージライン１２１０の左側は、サージ現象が発生するサージ領域を意味し、サージライン１２１０の右側は、サージが発生しない正常領域を意味することができる。

一方、製品及び設置環境によって、設定されたサージライン１２１０と実際サージライン１２３０とは差がありうる。図１２の（ａ）に示すように、運転点１２３０は、サージライン１２１０の右側にあるが、実際サージライン１２３０の左側に存在するので、実際サージが発生しうる。この場合に、サージが感知され（Ｓ１１２０）、サージ回避制御ロジックが作動できる（Ｓ１１５０）。

例えば、運転過程中、サージを感知するようになると（Ｓ１１２０）、図１２の（ｂ）のように、ＤＧＲ弁など、入口調節装置を１００［％］開度して運転点をサージラインの下に移動させることができる。

一方、サージが感知されなければ（Ｓ１１２０）、圧縮機１１０及び入口調節装置は、通常の常時制御状態に設定され（Ｓ１１９０）、正常運転を進行する（Ｓ１１９５）。例えば、圧縮機回転速度（ＶＦＤ）とＤＧＲ弁とは、圧縮機運転マップのマップサージライン（運転ライン）に基づいてサージ領域に運転点が存在しないように制御されることができる。

図１３は、ターボチラーの性能曲線を示したものである。製造社では、実験によって圧縮機回転速度による圧縮比、効率、流量、サージ発生地点、最大圧力比を図式化して提供する。ターボチラーの圧力と流量とは、圧縮機の性能を表すのに用いており、設計点Ａは、インペラ設計の基準点であって、入口調節装置が最大に開いたときに基準となる圧力に対する流量を意味する。Ｂは、ターボチラーの圧力抵抗増加により圧縮機の圧縮比が設計点Ａより高まり、流量が減少した状態である。サージ点（Ｓｕｒｇｅ ｐｏｉｎｔ）Ｃは、システム圧力抵抗が増加し続けて圧縮機性能曲線とサージラインとの交差点に到達する地点であって、圧縮機の逆流が生じるサージ現象が起こるようになる。Ｄは、サージ区間であり、Ｅは、システム圧力抵抗減少により圧縮機の圧縮比が設計点より低くなり、流量が増加した状態である。

サージは、Ｃ→Ｄ→Ｅ→Ｃ→．．．の過程で進行され、連続的にサージが繰り返しながら変動の幅が大きくなる。区間別に説明すれば、Ｃ→Ｄでは、圧力抵抗が大きくなるにつれて逆流が発生し、流量が減少する過程であり、流量が０であるＤ点に到達するようになる。Ｄ→Ｅは、圧縮機の生成圧力が現在圧力より大きくなりながら流量が正方向（逆流→正流）に変わりつつ点Ｅに移動する。このとき、圧力変化は一定であり、生成流量のみ増加する特徴を有している。Ｅ→Ｃは、圧縮機の圧力が過多な関係でターボチラー性能曲線に沿ってＣ点に移動する。上記の過程をサージ１回（１サイクル）と規定し、５回以上サージが発生すれば、圧力変動の幅が大きくなるため、インペラに損傷を与える可能性が高まるようになる。サージのため、ターボチラーでは、冷媒逆流、異常振動及び騒音発生、インペラやギヤ損傷、電流ハンチングなどの異常現象が発生する。サージは、ターボチラーにおいて圧縮機と凝縮器での不安定な現象であって、凝縮器の圧力が圧縮機ホイールの一端より大きくなりながら凝縮器から圧縮機に逆に流れるようになる。

サージを解決するために、流量を増加させるか、圧縮比を減少させて、圧縮機性能曲線からサージライン内に入らなければならない。サージ発生の際、無負荷（Ｕｎｌｏａｄｉｎｇ）状態に作らなければならず、このとき、ホットガスバイパスを開いて吸入流量を増加させる。普通は、圧縮機が運転中、サージを発生させないために、入口調節装置の速度を適宜調節し、圧縮機駆動の際、サージを防止するために、入口調節装置の最小開度を設定することもある。

図１３に示すように、圧縮機１１０の場合、水頭（ｈｅａｄ）を一定に維持した状態では、流量が少ない領域で運転し難い状態となる。図１３においてサージラインに沿って流量が少ない領域に運転する場合、サージ現象が発生する可能性が大きくなる。

図１２の（ｂ）に示すように、運転点１２３１は、既存１２３０より圧力比が減少して、サージを回避することができる（Ｓ１１６０）。

一方、サージ回避が完了すれば（Ｓ１１６０）、ＤＧＲ弁など、入口調節装置の開度を調整して正常運転に戻る（Ｓ１１７０）。サージ回避完了（Ｓ１１６０）後、サージ制御は、ソフトスタートを経て正常運転に初期化することができる（Ｓ１１７０）。サージ回避完了可否は、圧力比、電流変動率が所定基準値以内であるか否かで判別することができる。

一方、所定時間以内にサージ回避が完了できなければ（Ｓ１１６０）、圧縮機１１０の動作を停止させることができる（Ｓ１１８０）。このとき、入口調節装置の開度状態は維持したまま、圧縮機１１０動作を停止させることができる（Ｓ１１８０）。

本発明の一実施形態によれば、圧縮機回転速度変化率、サージ発生地点の圧力比を用いて、圧縮機運転マップをアップデートすることができる（Ｓ１１４０）。

図１２の（ａ）と（ｂ）に示すように、サージ発生運転点１２３０を反映して、サージライン１２１０をアップデートすることができる。アップデートされたサージライン１２１１は、既存のサージライン１２１０より実際サージライン１２３０により近いことができる。

最初サージ感知区間での圧縮機回転速度と圧力比情報を利用して圧縮機運転マップアップデートを進行するようになる（Ｓ１１４０）。圧縮機運転マップアップデートは、最初サージ感知区間の圧縮機回転速度（ＶＦＤ）と圧力比を利用する。

圧縮機運転マップアップデートは、複数の周期の間、サージ発生を感知する場合に、サージ発生初期データを使用し、圧縮機回転速度の増加の際、圧力比も増加することができる。

一方、圧縮機運転マップアップデートを進行するために、圧縮機の最小回転速度と最大回転速度との区間をユーザが設定したＮ個の区域に分けることができる。仮りに、サージが発生した地点がＶ_i-1とＶ_iとの間である場合、圧縮機運転マップでアップデートされる圧力比を算出する圧縮機運転マップアップデート数式は、次のとおりである。

ここで、ｖ_i-1とｖ_iとは、圧縮機回転速度であり、Ｐ_v-1とＰ_viとは、圧縮機回転速度区間ｖ_i-1とｖ_iに該当する圧力比を意味する。ｖ_estとＰ_vestは、チラー運転過程で最初サージが発生した地点の回転速度と圧力比を意味する。傾斜パラメータαは、０＜α≦１に決めることができ、ターボチラーの運転領域を保守的にみるときは、αを小さく設定すればよい。

サージ回避完了（Ｓ１１６０）後、サージ制御は、ソフトスタートを経て正常運転に初期化することができる（Ｓ１１７０）。図１２の（ｃ）に示すように、サージ回避完了（Ｓ１１６０）後、ＤＧＲ弁を閉じて正常運転を行うことにより（Ｓ１１７０）、圧力比が再上昇１２３２し得る。この場合に、圧力比再上昇によって運転点１２３２がアップデートされたサージライン１２１１を越えないように制御することができる。例えば、図１２の（ｄ）に示すように、圧縮機運転周波数を調整して回転速度を可変することにより、運転点１２３３がサージ領域に進入することを防止できる。

図１４は、本発明の一実施形態に係るターボチラーのサージ感知及びサージ回避制御動作の際、波形を示したものである。

図１４の（ａ）は、サージ感知タイマー及びサージ回避タイマーを示したものであって、所定周期の間にサージが感知されれば、累積カウンティングされながら上昇する途中、サージが感知されなければ初期化されながら０になる方式にてタイマーが動作して、０から上昇する途中、再度０に初期化される三角波形態を見せる。

図１４の（ｂ）は、本実施形態において使用する温度情報のうち、冷水出口温度を例示したものである。

図１４の（ｃ）は、ＤＧＲ弁、図１４の（ｄ）は、圧縮機回転速度状態を示したものである。

図１４のデータサンプリング周期は、５［秒］毎に受信され、約２００番目のデータ位置でターボチラーは起動を始めるようになる。起動後、ターボチラーのＤＧＲ弁開度は、１００［％］開きを確認することができ、ソフトスタートに突入しながらＤＧＲ弁開度をロックするようになる。約２５０番目の位置で冷却水入口温度の変化は、０．３［度］以内、冷水出口目標温度と冷水出口実際温度との差は、０．３［度］以内、圧縮機回転速度と電流変動率とが２［％］以内を満たすようになり、サージ感知動作を行うようになる。３００～４５０番目の区間は、サージ感知動作過程でＤＧＲ弁開度が変化する場合、サージ制御ロジックの動作可否を確認した区間である。ＤＧＲ弁が動作する間、サージ感知ロジックは行わなかったし、ＤＧＲ弁開度が閉じた後、ソフトスタートを経て正常運転に切り換えたことが確認できる。

サージを発生させるために、冷却水入口温度を上昇する過程で５８０番目のデータからサージ感知を始めるようになる。４周期（１６０［秒］）の間、サージを感知し続ければ、サージ回避動作を進行するようになる。サージ回避動作は、可変調節装置開度を１００［％］に維持した状態でサージ回避タイマー（１８０［秒］）の間、製品が安定するか確認する。

図１４では、約６１０番目の位置からサージ回避動作を行っており、サージ回避動作区間内の電流変動率と圧力比変動率とが全て２［％］以内に安定するならば、ソフトスタートを経て正常運転に回帰するが、電流変動率や圧力比変動率条件を１つでも満たすことができないならば、可変調節装置を１００［％］開度された状態でターボチラーを停止するようになる。

ターボチラーの圧縮機運転マップアップデートを適用する前、初期サージライン１２１０は、ターボチラーの全製品に同様に設定される。しかし、本発明の一実施形態によれば、製品が設けられた現場で実際発生するサージに対する自家学習を介してのサージラインアップデーツを適用する。ターボチラーは、運転中にサージ感知を介して自家学習を進行するようになり、実際サージラインにアップデートするようになる。

ターボチラーのサージラインは、製品の冷凍能力によって変わるので、製品毎にサージラインを容易に定義することができない。製造社で各チラーモデルの圧縮機回転速度や入口調節装置を調節しながらサージラインを探すには多くの時間と費用が発生するようになる。

図１５と図１６は、本発明の一実施形態に係る圧縮機運転マップアップデートについての説明に参照される図である。

図１５は、本発明の一実施形態に係る自家学習を介しての圧縮機運転マップのサージラインアップデーツ過程を順次示したものである。

図１５の（ａ）に示すように、最初運転の際、上側のサージラインが設定される。下側のラインは、実際サージラインであって、圧縮機運転マップのサージラインを実際サージラインより高めた状態で最初のターボチラーの運転過程でサージ発生を介して圧縮機運転マップをアップデートするようになる。

図１２を参照して説明した過程を経て１回アップデートが行われる。従来のサージ制御アルゴリズムは、予め設定したサージラインでサージが発生する場合、全体サージラインを調整してサージ防止を実現しているが、本発明において提案した圧縮機運転マップアップデートは、Ｎ個の区域に回転速度区間を分けたので、サージラインを全体的に調整するものではない、部分的に調整が可能である。

その後、サージが発生するにことにより、発生されたサージイベントが反映されて圧縮機運転マップをアップデートする。図１５は、１回、４回、Ｎ回のアップデート過程を順次例示する。

一方、長時間の使用により十分なアップデートが行われれば、最右側のグラフのように、圧縮機運転マップに設定されたサージラインは、実際サージラインと一致するようになる。

図１６に示すように、初期サージライン１６１０は、チラー全製品に同一値が設定される。本発明の一実施形態によれば、サージイベントの発生により、圧縮機運転マップはアップデートされ、サージライン１６１０は、次第に実際サージライン１６２０に近づく。制御部１５０は、アップデートされたサージライン１６２０に基づいてチラー１１を制御できる。

実施形態によって、サージを防止するための運転ラインとしてサージ防止制御ライン１６３０を設定できる。サージ防止制御ラインは、制御器で設定した仮想のサージラインであって、実際サージラインより低く設定して、常に安全領域で運転させる。サージ防止ラインは、マップサージライン（Ｍａｐ Ｓｕｒｇｅ Ｌｉｎｅ）または運転ラインとも命名することができる。圧縮機運転マップのサージ防止ラインは、チラーがサージ発生をせずに正常運転区間で動作できるようにサージマージンを反映して設定した仮想のラインである。例えば、サージマージンは、現在回転速度でのサージ防止ラインの圧力比と実際圧力比との差を意味できる。

制御部１５０は、サージ防止制御ライン１６３０に基づいてチラー１１を制御できる。制御部１５０は、サージマージンが０より小さいながら、偏差（冷水出口目標温度－冷水出口現在温度）が０より大きい場合、現在運転点での圧力比に該当する安全周波数まで圧縮機回転速度をＤＧＲ弁開度と関係なく上昇させることができる。

逆に、偏差が０より小さい場合、制御部１５０は、現在運転点での圧力比に該当する安全周波数と圧縮機回転速度とが同じ場合に、圧縮機回転速度を固定した後、ＤＧＲ弁開度を増加させることができる。サージマージンが０より大きい場合、圧縮機回転速度を調整する制御を行うことができる。

図１７は、本発明の一実施形態に係るチラーに対する概略図であり、図１８は、図１７のエジェクタの内部構造を概略的に示した図である。

図１７に示すように、チラーシステム１０は、圧縮機１１０、凝縮器１２０、膨脹機１３０、蒸発器１４０、及び／又はエジェクタ１７００を備えることができる。

圧縮機１１０は、冷媒を高温、高圧の気体冷媒で圧縮して吐出することができる。このとき、圧縮機１１０から吐出された高温、高圧の気体冷媒のうち、少なくとも一部は、凝縮器１２０に伝達されることができ、高温、高圧の気体冷媒のうち、凝縮器１２０に伝達されなかった残りの一部は、エジェクタ１７００に伝達されることができる。

凝縮器１２０は、圧縮機１１０から吐出された高温、高圧の気体冷媒と冷却水を熱交換させることができ、熱交換により凝縮された冷媒を膨脹機１３０に吐出することができる。

膨脹機１３０は、凝縮器１２０で凝縮された冷媒を膨脹させることができ、低温の液体冷媒を蒸発器１４０に伝達することができる。

蒸発器１４０は、膨脹機１３０から伝達された低温の液体冷媒と冷水を熱硬化させることができ、熱交換を介して低圧の気体冷媒を吐出できる。このとき、蒸発器１４０から吐出された低圧の気体冷媒のうち、少なくとも一部は、圧縮機１１０に伝達されることができ、圧縮機１１０に伝達されなかった残りの一部は、エジェクタ１７００に伝達されることができる。

エジェクタ１７００は、第１の流入部１７１０、第２の流入部１７２０、及び吐出部１７３０を備えることができる。

本発明の一実施形態に係るチラーシステム１０は、エジェクタ１７００の第１の流入部１７１０に連結された配管に配置されて、第１の流入部１７１０に流入する冷媒の流量を調節する入口調節弁１８００をさらに備えることができる。入口調節弁１８００は、ＤＧＲ弁であることができる。入口調節弁１８００の開度程度によって、エジェクタ１７００に供給される高温、高圧の気体冷媒の流量が決定され得る。

エジェクタ１７００は、圧縮機１１０から吐出された高温、高圧の気体冷媒と、蒸発器１４０から吐出された低圧の気体冷媒とを混合した混合冷媒を吐出できる。エジェクタ１７００と関連して、図１８を参照して説明する。

図１８に示すように、圧縮機１１０から吐出された高温、高圧の気体冷媒は、第１の流入部１７１０を介してエジェクタ１７００に流入してノズル部１７４１を高速で通過することができる。このとき、第１の流入部１７１０を介して流入した冷媒は、ノズル部１７４１を通過する間、流速は増加し、圧力は低下することができる。一方、ノズル部１７４１を通過する間に低下した冷媒の圧力によって、蒸発器１４０から吐出された低圧の気体冷媒のうち一部が圧力差により第２の流入部１７２０に流入することができる。

ノズル部１７４１を通過して噴出された冷媒と、第２の流入部１７２０を介して流入した低圧の気体冷媒とは、ミキシング部１７４２で混合されることができ、ノズル部１７４１を通過して噴出された冷媒と第２の流入部１７２０を介して流入した冷媒とが混合された混合冷媒は、ディフューザ部１７４３を通過しながら流速は低下し、圧力は上昇して、吐出部１７３０を介してエジェクタ１７００から吐出されることができる。

エジェクタ１７００から吐出された混合冷媒は、圧縮機１１０に伝達されることができる。例えば、エジェクタ１７００から吐出された混合冷媒は、圧縮機１１０の冷媒吸入口を形成するハウジング１６００に供給されることができる。

一方、本発明の一実施形態に係るチラーシステム１０は、エジェクタ１７００の第１の流入部１７１０に連結された配管に配置されて、第１の流入部１７１０に流入する冷媒の流量を調節する入口調節弁１８００をさらに備えることができる。入口調節弁１８００は、電子式膨脹弁（Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃ Ｅｘｐａｎｓｉｏｎ Ｖａｌｖｅ；ＥＥＶ）であることができる。

本発明の一実施形態に係るチラーシステム１０は、前記圧縮機１１０から吐出された冷媒のうち一部と、前記蒸発器１２０から吐出された冷媒のうち一部とを混合して吐出するエジェクタ１７００を備えることができる。前記エジェクタ１７００は、前記圧縮機１１０から吐出された冷媒のうち一部が流入する第１の流入部１７１０と、前記蒸発器１２０から吐出された冷媒のうち一部が流入する第２の流入部１７２０とを備えることができる。このとき、入口調節弁１８００は、前記第１の流入部１７１０に連結された配管に配置されて、前記第１の流入部１７１０に流入する冷媒の流量を調節できる。

チラーシステム１０がエジェクタ１７００を備える場合、システムを循環した後、蒸発器１４０から吐出される低圧の冷媒が高圧の冷媒とともに流入するので、冷凍システムを循環する冷媒の流量が相対的に多くなり、チラーシステム１０の冷凍システムの効率を上げることができる。

本発明に係るチラーシステム及びその動作方法は、上記したように説明された実施形態等の構成と方法が限定して適用され得るものではなく、上記実施形態等は、様々な変形がなされ得るように、各実施形態の全部または一部が選択的に組み合わせられて構成されることもできる。

また、以上では、本発明の望ましい実施形態について図示し、説明したが、本発明は、上述した特定の実施形態に限定されず、特許請求の範囲で請求する本発明の要旨を逸脱することなく、当該発明の属する技術分野における通常の知識を有する者により様々な変形実施が可能であることはもちろんであり、このような変形実施等は、本発明の技術的思想や展望から個別的に理解されてはならないであろう。

１１０ 圧縮機
１２０ 凝縮器
１４０ 蒸発器
１５０ 制御部
１６０ センサ部

Claims (21)

1. チラーシステムであって、
   冷媒を圧縮できるように回転運転する圧縮機と、
   前記圧縮機で圧縮された冷媒を凝縮させる凝縮器と、
   前記凝縮された冷媒を膨脹させる膨脹機と、
   前記膨脹された冷媒を蒸発させる蒸発器と、
   複数の温度センサ、前記圧縮機の回転速度をセンシングする速度センサ、及び前記圧縮機の電流をセンシングする電流センサを備えるセンサ部と、
   前記センサ部で感知されるデータの変動率に基づいてサージ（ｓｕｒｇｅ）感知ロジック（ｌｏｇｉｃ）進入可否を判別し、サージ感知を行う制御部と、を備える、チラーシステム。
2. 前記制御部は、
   前記圧縮機の回転速度、前記圧縮機の電流、及び前記複数の温度センサでセンシングされる１つ以上の温度値の変動率が、各々設定された基準範囲以内である場合に、前記サージ感知ロジックに進入することを特徴とする、請求項１に記載のチラーシステム。
3. 前記制御部は、
   前記サージが発生すれば、前記圧縮機に流入する冷媒流量又は前記圧縮機の回転速度を可変するサージ回避ロジックを行うことを特徴とする、請求項１に記載のチラーシステム。
4. 前記制御部は、
   予め学習された人工知能にてサージ発生を予測し、感知し、
   サージ発生が予測されるか、感知されれば、サージ回避ロジックを行い、
   前記圧縮機の圧力比変動率と電流変動率とに基づいて前記サージ回避ロジックの終了可否を決定することを特徴とする、請求項１に記載のチラーシステム。
5. 前記制御部は、
   前記サージ感知ロジック進入条件に必要な因子を選定するサージ感知進入条件設定部と、
   サージを予測し、感知するモデルに適した因子を抽出し、抽出された因子で学習された人工知能を含むサージ感知処理部と、
   サージ感知の際、サージ回避制御を行うサージ回避制御部と、
   サージ回復後、サージ回避制御終了可否を判別する正常状態進入部と、
   サージ発生に該当するエラーメッセージを出力するように制御するエラーメッセージ出力部と、を備える、請求項１に記載のチラーシステム。
6. 前記圧縮機に流入する冷媒流量を調節する入口調節弁を更に備え、
   前記制御部は、前記サージ感知の際、
   冷水出口目標温度が現在冷水出口温度より大きい場合に、前記入口調節弁を１００％に調整し、
   前記冷水出口目標温度が現在冷水出口温度より小さい場合に、前記入口調節弁を固定し、
   前記圧縮機の回転速度を上昇させることを特徴とする、請求項１に記載のチラーシステム。
7. 前記制御部は、一定時間の間にサージ回避を完了できなければ、前記入口調節弁を固定し、前記圧縮機を停止させることを特徴とする、請求項６に記載のチラーシステム。
8. 前記圧縮機から吐出される高温高圧の冷媒を前記圧縮機の吸入側にバイパスさせるホットガスバイパス弁を更に備え、
   前記制御部は、前記サージ感知の際、前記ホットガスバイパス弁を動作させることを特徴とする、請求項７に記載のチラーシステム。
9. 前記圧縮機から吐出された冷媒のうち一部と、前記蒸発器から吐出された冷媒のうち一部とを混合して吐出し、前記圧縮機から吐出された冷媒のうち一部が流入する第１の流入部と、前記蒸発器から吐出された冷媒のうち一部が流入する第２の流入部とを備えるエジェクタを更に備え、
   前記入口調節弁は、前記第１の流入部に連結された配管に配置されて、前記第１の流入部に流入する冷媒の流量を調節することを特徴とする、請求項６に記載のチラーシステム。
10. 前記制御部は、
    前記圧縮機の圧力比変動率と電流変動率とが所定範囲以内である場合に、前記圧縮機の回転を次第に増加させるソフトスタートに進入し、
    前記圧縮機の圧力比変動率と電流変動率とが前記所定範囲以内でない場合に、前記入口調節弁を固定し、前記圧縮機を停止させることを特徴とする、請求項６に記載のチラーシステム。
11. 前記制御部は、
    所定時間が経過するまで、前記圧縮機の回転速度、前記圧縮機の電流、及び前記複数の温度センサでセンシングされる１つ以上の温度値の変動率が、各々設定された基準範囲以内に到達できない場合、前記サージ制御ロジックに進入することを特徴とする、請求項１に記載のチラーシステム。
12. 前記制御部は、マシンラーニング（ｍａｃｈｉｎｅ ｌｅａｒｎｉｎｇ）に基づいたサージ感知を行うことを特徴とする、請求項１に記載のチラーシステム。
13. サージが発生するサージ領域と正常領域とを区分するサージラインを含む圧縮機運転マップが格納される格納部を更に備え、
    前記制御部は、
    前記サージが発生すれば、前記圧縮機の回転速度及び圧力比の２次元座標系で発生されたサージに対応する運転点を算出し、
    前記算出された運転点が前記サージ領域を外れるようにサージ回避ロジックを行うことを特徴とする、請求項１に記載のチラーシステム。
14. サージが発生するサージ領域と正常領域とを区分するサージラインを含む圧縮機運転マップが格納される格納部を更に備え、
    前記制御部は、
    前記サージが発生すれば、前記圧縮機の回転速度及び圧力比の２次元座標系で発生されたサージに対応する運転点を算出し、
    前記算出された運転点に基づいて前記圧縮機運転マップをアップデートすることを特徴とする、請求項１に記載のチラーシステム。
15. 前記制御部は、
    前記サージラインを前記圧縮機の回転速度を基準に複数の区間に分け、
    前記サージが発生すれば、前記圧縮機の回転速度及び圧力比の２次元座標系で発生されたサージに対応する運転点を算出し、前記複数の区間のうち、前記運転点が含まれる区間をアップデートすることを特徴とする、請求項１４に記載のチラーシステム。
16. 前記制御部は、前記サージが発生した圧力比に、前記サージが発生した回転速度区間に設定された補正値を合算してアップデートされる圧力比を算出することを特徴とする、請求項１５に記載のチラーシステム。
17. チラーシステムの動作方法であって、
    圧縮機の回転速度、前記圧縮機の電流、及び１つ以上の地点でセンシングされる温度データの変動率が設定された基準範囲以内であれば、サージ感知ロジック（ｌｏｇｉｃ）進入可否を判別するステップと、
    サージ感知ロジックに進入すれば、サージ感知を行うステップと、
    サージが感知されれば、サージ回避動作を行うステップと、を含むことを特徴とする、チラーシステムの動作方法。
18. 前記サージ回避動作実行ステップは、
    前記圧縮機の圧力比変動率と電流変動率とが所定範囲以内である場合に、前記圧縮機の回転を次第に増加させるソフトスタートに進入し、
    前記圧縮機の圧力比変動率と電流変動率とが前記所定範囲以内でない場合に、前記入口調節弁を固定し、前記圧縮機を停止させることを特徴とする、請求項１７に記載のチラーシステムの動作方法。
19. 前記サージが感知されれば、サージが発生するサージ領域と正常領域とを区分するサージラインを含む圧縮機運転マップをアップデートするステップを更に含み、
    前記サージラインは、前記圧縮機の回転速度を基準に複数の区間に分けられ、
    前記圧縮機運転マップアップデートステップは、
    前記圧縮機の回転速度及び圧力比の２次元座標系で発生されたサージに対応する運転点を算出し、前記複数の区間のうち、前記運転点が含まれる区間をアップデートすることを特徴とする、請求項１７に記載のチラーシステムの動作方法。
20. 前記サージ感知を行うステップは、マシンラーニング（ｍａｃｈｉｎｅ ｌｅａｒｎｉｎｇ）に基づいてサージを感知することを特徴とする、請求項１７に記載のチラーシステムの動作方法。
21. 前記チラーシステムが、請求項１～１６の何れか一項に記載のものであることを特徴とする、請求項１７～２０の何れか一項に記載のチラーシステムの動作方法。

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