JP6410990B2 - 冷媒不足予測装置、冷媒不足予測方法およびプログラム - Google Patents
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Description
特許文献1に開示された冷凍サイクル装置は、圧縮機および可変絞り機構等の機器を含む冷媒回路と、冷媒回路の冷媒の状態または冷媒回路の機器の運転状態を検出し、検出した値に基づいて、冷媒回路内の冷媒量が不足しているか否かを繰り返し判定する制御回路とを有する構成である。
特許文献1には、制御回路が冷媒回路内の冷媒量が不足していると判定した場合、冷媒不足判定処理を終了するとともに、冷凍サイクル運転制御処理の実行が禁止されることが記載されている。
(空調システムの構成)
本実施の形態1の空調システムの構成を説明する。
図1は、本発明の実施の形態1における空調システムの一構成例を示す図である。
空調システムは、複数の空調冷熱機器10A〜10Dと、空調冷熱機器10A〜10Dから運転状態に関するデータを収集する集中監視装置1と、冷媒不足予測装置2とを有する。本実施の形態1では、空調冷熱機器10A〜10Dは冷凍機であるものとする。
集中監視装置1はネットワーク3を介して冷媒不足予測装置2と接続されている。ネットワーク3は公衆回線である。ネットワーク3はインターネットを含んでいてもよい。この場合、集中監視装置1および冷媒不足予測装置2は通信プロトコルとして、TCP(Transmission Control Protocol)/IP(Internet Protocol)を用いてもよい。
熱源機4A〜4Dおよび負荷側機器5A〜5Dは信号線6A〜6Eを介して集中監視装置1と接続されている。
以下に、図1に示す各装置の構成を詳しく説明する。
図1に示した空調冷熱機器10A〜10Dの構成を説明する。
空調冷熱機器10A〜10Dは同様の構成なので、ここでは、空調冷熱機器10Aの構成を説明し、空調冷熱機器10B〜10Dについての詳細な説明を省略する。また、本実施の形態1では、空調冷熱機器10Aについて、冷媒不足予測方法に関連する構成を詳しく説明し、一般的な冷凍サイクルについての詳細な説明を省略する。
図2は、図1に示した空調冷熱機器の一構成例を示す機能ブロック図である。
図2に示すように、空調冷熱機器10Aは熱源機4Aおよび負荷側機器5Aを有する。
負荷側機器5Aは、蒸発器として動作する熱交換器17と、熱交換器17の蒸発温度を測定する温度センサ18と、熱交換器17に送風するファン19と、冷凍倉庫8内の温度を測定する温度センサ20とを有する。
圧縮機11、熱交換器12、電子膨張弁15、および熱交換器17は冷媒配管7Aで接続されている。
制御部16は、管理者が操作部(不図示)を介して冷凍運転の指示を入力すると、圧縮機11、ファン13、19の駆動を開始し、温度センサ20の測定値が指示された温度になるように、電子膨張弁15の開度、圧縮機11の運転周波数およびファン13、19の回転数を制御する。
制御部16は、タイマー(不図示)が計測する日時を監視し、毎月の予め決められた日時に、圧縮機11から運転周波数を取得し、温度センサ18から蒸発温度を取得し、温度センサ14から外気温度を取得する。そして、制御部16は、取得した運転周波数と、蒸発温度と、外気温度と、これらのデータの収集日であるデータ収集日とを含む運転データを、集中監視装置1に信号線6Eを介して送信する。
冷媒不足が検知された場合の冷媒不足検知情報は、後述する冷媒不足予測処理のための学習データとして利用される。
また、本実施の形態1では、空調冷熱機器が「毎月の同じ日時」にデータを収集する場合で説明するが、データ収集の間隔は、一定の時間間隔であればよく、毎月に限らず、毎週であってもよく、10日間毎であってもよい。また、集中監視装置1に送信される、運転状態に関するデータの値は、予め決められた日時に測定した1回の測定値に限らず、予め決められた日時から一定の時間に測定した複数の測定値の平均値であってもよい。例えば、制御部16は、圧縮機11の運転周波数、温度センサ14および温度センサ18の測定値のそれぞれについて、予め決められた日時から1分おきに10回測定し、測定した10回の測定値のそれぞれの平均値を、運転データに含めるようにしてもよい。
図3は、図1に示した集中監視装置の一構成例を示す機能ブロック図である。
図3に示すように、集中監視装置1は、入力部101と、表示部102と、記憶部106と、送信部107と、受信部108と、各部を制御する制御部110とを有する。制御部110は、プログラムを記憶するメモリ(不図示)と、プログラムにしたがって処理を実行するCPU(Central Processing Unit)(不図示)とを有する。メモリ(不図示)は、例えば、不揮発性メモリである。
受信部108は、運転状態受信部103と、冷媒充填日受信部104と、検知情報受信部105とを有する。
運転状態受信部103は、空調冷熱機器10A〜10Dの運転データを熱源機4A〜4Dから信号線6Eを介して受信すると、運転データを制御部110に渡す。
冷媒充填日受信部104は、冷媒充填日のデータを熱源機4A〜4Dから信号線6Eを介して受信すると、冷媒充填日のデータを制御部110に渡す。
検知情報受信部105は、冷媒不足検知情報を熱源機4A〜4Dから信号線6Eを介して受信すると、冷媒不足検知情報を制御部110に渡す。
送信部107は、制御部110から受け取る情報を冷媒不足予測装置2にネットワーク3を介して送信する。
表示部102は、制御部110から受け取る情報を表示する。
図4は、図1に示した冷媒不足予測装置の一構成例を示す機能ブロック図である。
図4に示すように、冷媒不足予測装置2は、受信部201と、入力部211と、記憶部206と、表示部209と、演算部212と、制御部210とを有する。冷媒不足予測装置2には、プログラムを記憶するメモリ(不図示)と、プログラムにしたがって処理を実行するCPU(不図示)とを有する。メモリ(不図示)は、例えば、不揮発性メモリである。CPU(不図示)がプログラムにしたがって処理を実行することで、制御部210および演算部212が冷媒不足予測装置2に構成される。
図4に示す機能ブロック図では、制御部210と演算部212を別々の構成で示しているが、制御部210が演算部212の機能を備えていてもよい。冷媒不足予測装置2は、例えば、コンピュータおよびサーバを含む情報処理装置である。
受信部201は、集中監視装置1からデータを受信すると、受信したデータを制御部210に渡す。
入力部211は冷媒不足予測のための入力データを受け付ける。入力部211は、予測外気温度取得部202と、予測周波数入力部203と、予測蒸発温度入力部204と、予測日入力部205とを有する。
予測周波数入力部203は、予測日における圧縮機11の運転周波数の目標設定値が入力されると、運転周波数の目標設定値を制御部210に渡す。
予測蒸発温度入力部204は、予測日における熱交換器17の蒸発温度の目標設定値が入力されると、蒸発温度の目標設定値を制御部210に渡す。
予測日、運転周波数の目標設定値および蒸発温度の目標設定値は、管理者が入力部211を操作して入力してもよく、ネットワーク3を介して冷媒不足予測装置2と接続された情報処理端末(不図示)を介して管理者が入力してもよい。
例えば、記憶部206が冷凍倉庫8の地理的位置の情報を予め記憶し、予測外気温度取得部202が冷凍倉庫8の地理的位置および予測日の情報を天気予報会社のサーバ(不図示)にネットワーク3を介して送信すると、天気予報会社のサーバ(不図示)は、受信した予測日と地理的位置に対応する、外気温度の予測値を予測外気温度取得部202に返信する。この場合、外気温度の予測値は、予測日の1日の平均気温の予測値であってもよく、予め指定された時間帯の外気温度の予測値であってもよい。
なお、冷媒不足の予測対象の空調冷熱機器は空調冷熱機器10A〜10Dのうち任意でよいが、空調冷熱機器10A〜10Dのうち、管理者が冷媒不足を予測したい空調冷熱機器を入力部211を操作して指定してもよい。この場合、入力データは、冷媒不足の予測対象の空調冷熱機器の識別子の情報を含む。
演算部212は、期間演算部207および確率演算部208を有する。演算部212は、制御部210から冷媒不足予測処理の指示を受けると、期間演算部207および確率演算部208を起動する。
以下では、運転データに含まれる運転周波数、外気温度および蒸発温度と、冷媒充填後経過期間とを含む情報を「過去データ」と称する。また、予測日、外気温度の予測値、運転周波数の目標設定値および蒸発温度の目標設定値を含む入力データと、冷媒充填後見込期間とを含む情報を「予測データ」と称する。
多変量解析を行って複数のデータを複数のグループに分類する方法として、例えば、主成分分析とクラスタリングを組み合わせた方法が考えられる。クラスタリングには、階層型クラスタリングと非階層型クラスタリングがある。クラスタリングが非階層型クラスタリングである場合、クラスタリングの手法として、例えば、k−means法がある。
確率演算部208は、算出した冷媒不足確率を制御部210に通知し、算出した冷媒不足確率を表示部209に表示させる。
表示部209は、制御部210から受け取る冷媒不足確率の情報を表示する。
次に、本実施の形態1における集中監視装置1と冷媒不足予測装置2において実行される動作について説明する。
図5は、図3に示した集中監視装置の動作手順を示すフローチャートである。
集中監視装置1は、空調冷熱機器10A〜10Dの運転データを信号線6Eおよび運転状態受信部103を介して熱源機4A〜4Dから受信すると、空調冷熱機器10A〜10Dの運転データを記憶部106に格納する(ステップ501)。
集中監視装置1は、冷媒充填日の情報を信号線6Eおよび冷媒充填日受信部104を介して熱源機4A〜4Dから受信すると、空調冷熱機器10A〜10Dの冷媒充填日の情報を記憶部106に格納する(ステップ502)。
その後、集中監視装置1は、記憶部106に格納した情報を、送信部107およびネットワーク3を介して冷媒不足予測装置2に送信する(ステップ503)。
図6は、図4に示した冷媒不足予測装置の動作手順を示すフローチャートである。
冷媒不足予測装置2は、空調冷熱機器10A〜10Dに関する運転データおよび冷媒充填日を集中監視装置1からネットワーク3および受信部201を介して受信すると、空調冷熱機器10A〜10Dの運転データおよび冷媒充填日を記憶部206に格納する(ステップ601)。
冷媒不足予測装置2は、冷媒不足予測のための情報として、予測日が予測日入力部205を介して入力されると、予測日の情報を記憶部206に格納する(ステップ602)。
冷媒不足予測装置2は、冷媒不足予測のための情報として、気象庁等で発表される将来の外気温度として、予測日の外気温度を予測外気温度取得部202を介して取得すると、予測日における外気温度の予測値を記憶部206に格納する(ステップ603)。
冷媒不足予測装置2は、冷媒不足予測のための情報として、圧縮機11の予測日における運転周波数の予測値が予測周波数入力部203を介して入力されると、予測日における運転周波数の予測値を記憶部206に格納する(ステップ604)。
冷媒不足予測装置2は、記憶部206に格納された、空調冷熱機器10A〜10Dのデータ収集日および冷媒充填日と、予測日とを用いて、空調冷熱機器10A〜10Dの冷媒充填後経過期間および冷媒充填後見込期間を算出する(ステップ606)。
冷媒不足予測装置2は、空調冷熱機器10A〜10Dの過去データに多変量解析を行って複数のグループに分類し、複数のグループのうち、予測データが属するグループを特定し、特定したグループに属する過去データに対応する運転データの冷媒不足検知情報に基づいて、予測日における冷媒不足確率を算出する(ステップ607)。
冷媒不足予測装置2はステップ607で算出した冷媒不足確率を表示部209に出力する(ステップ608)。
図6に示したステップ606の処理について詳しく説明する。
図7は、図4に示した期間演算部の動作手順を示すフローチャートである。図8は、ステップ702で算出される冷媒充填後経過期間とステップ704で算出される冷媒充填後見込期間を模式的に示す図である。
期間演算部207は、空調冷熱機器10A〜10Dのそれぞれから収集された運転データについて冷媒充填後経過期間が算出されているかどうかを確認する(ステップ701)。
ステップ701において、既に収集された運転データの中に冷媒充填後経過期間が算出されていないものがある場合、期間演算部207は、その運転データのデータ収集日を基準にして、直近の冷媒充填日からそのデータ収集日までの期間である冷媒充填後経過期間を算出する(ステップ702)。
ステップ703において、空調冷熱機器10A〜10Dのうち、冷媒充填後見込期間が算出されていない空調冷熱機器がある場合、期間演算部207は、その空調冷熱機器について、予測日を基準にして直近の冷媒充填日から予測日までの期間である冷媒充填後見込期間を算出する(ステップ704)。
空調冷熱機器10A〜10Dのそれぞれについて直近の冷媒充填日が異なっていれば、図8に示す冷媒充填後経過期間は空調冷熱機器10A〜10Dのそれぞれの運転データ毎に異なる。図8に示す冷媒充填後見込期間についても、空調冷熱機器10A〜10Dのそれぞれについて直近の冷媒充填日が異なっていれば、空調冷熱機器10A〜10D毎に異なる。ステップ703において、空調冷熱機器10A〜10Dのそれぞれの冷媒充填後見込期間が算出されている場合、期間演算部207は期間算出のための演算処理を終了する。
図6に示したステップ607〜608の処理について詳しく説明する。
図9は、図4に示した確率演算部の動作手順を示すフローチャートである。ここでは、複数の過去データに多変量解析を行って複数のグループに分類する方法として、主成分分析とクラスタリングを組み合わせた方法を用いる場合で説明する。
確率演算部208は、空調冷熱機器10A〜10Dから収集した運転データのうち、圧縮機11の運転周波数、外気温度および蒸発温度と、冷媒充填後経過期間と、冷媒不足検知情報を準備する(ステップ801)。
また、確率演算部208は、空調冷熱機器10A〜10Dについて、冷媒不足確率算出のための入力データとして、圧縮機11の運転周波数の目標設定値、外気温度の予測値、蒸発温度の目標設定値および冷媒充填後見込期間を準備する(ステップ802)。
確率演算部208は、第1主成分および第2主成分の座標上にプロットされた各過去データに冷媒不足検知情報を付加する(ステップ804)。
確率演算部208は、クラスタ毎に、クラスタ内の全データ数に対する「冷媒不足検知あり」のデータ数の割合を冷媒不足確率として算出する(ステップ805)。
確率演算部208は、ステップ802で準備した予測データが属するクラスタの冷媒不足確率を冷媒不足の予測結果として表示部209に出力させる(ステップ806)。
図10は、図9に示した手順の具体例を示す図である。ここでは、空調冷熱機器10A〜10Dのうち、任意の1台の空調冷熱機器について冷媒不足確率を求める場合で説明し、任意の1台の空調冷熱機器を符号「10」とする。
図10は、上段に過去データおよび予測データの一例を示し、中段には分析方法を示し、下段には冷媒不足の予測結果を示す。図10は、上段に示すデータに基づいて中段に示す分析方法を行うことを上段から中段への矢印で示し、中段の分析方法によって下段の予測結果が得られることを中段から下段への矢印で示している。
図10に示す予測データは、空調冷熱機器10A〜10Dのうち、任意の1台の空調冷熱機器10の予測データの一例を示す。ここでは、予測データは予測日が2016年1月1日である。図10に示すように、空調冷熱機器10について、予測日を基準にして直近の冷媒充填日から予測日までの期間が9ヶ月と算出されている。
図10に示す表では、予測データとして、予測日に対応して、圧縮機11の運転周波数の目標設定値、外気温度の予測値、蒸発温度の目標設定値および冷媒充填後見込期間が記述されている。
管理者が空調冷熱機器を指定しない場合、期間演算部207は、空調冷熱機器10A〜10Dに対応して冷媒充填後見込期間を算出し、空調冷熱機器10A〜10Dの分だけ予測データを準備するが、説明を簡単にするために、以下では、予測データが1つの場合で説明する。
確率演算部208は、過去データに主成分分析を行って第1主成分と第2主成分を決定する。主成分は3つ以上あってもよいが、主成分が2つに絞れば、クラスタリングを含む演算処理が複雑になることを抑制できる。
確率演算部208は、第1主成分と第2主成分を軸とする2次元座標を定義し、その2次元座標に過去データをプロットしたデータ分布を作成する。ここでは、説明を簡単にするために、36個の過去データのうち、10個の過去データをプロットしている。
その後、確率演算部208は、10個の過去データのそれぞれに冷媒不足検知情報を付加する(図9に示したステップ804)。図10では、「冷媒不足検知あり」のデータを斜め線で示し、「冷媒不足検知なし」のデータをドット模様で示している。
確率演算部208は、第1および第2のクラスタのそれぞれについて冷媒不足確率を算出する。第1のクラスタは、5個の過去データのうち、4個が「冷媒不足検知なし」、1個が「冷媒不足検知あり」なので、確率演算部208は、冷媒不足検知確率を、(1/5)×100=20%と算出する。一方、第2のクラスタは、5個の過去データのうち、4個が「冷媒不足検知あり」、1個が「冷媒不足検知なし」なので、確率演算部208は、冷媒不足検知確率を、(4/5)×100=80%と算出する(図9に示したステップ805)。
図10の下段は、表示部209が表示した予測結果の一例を示す。図10の下段に示す例では、図10の上段に示した予測データの「冷媒不足確率」の欄に「80%の確率で冷媒不足である」と記載されている。予測データが複数ある場合、確率演算部208は、図10の下段に示すような予測結果を予測データの数に対応して表示部209に出力させる。
一方、例えば、冷媒不足確率が50%以上80%未満の場合、管理者は冷媒を充填すべきか否か判断に悩むことが考えられる。この段階で冷媒を充填する管理者もいれば、この段階ではまだ冷媒を充填しない管理者もいると思われる。冷媒不足確率が50%以上80%未満の範囲で、管理者が冷媒を充填しなかった場合にたとえ冷媒不足が発生してしまっても、この場合の冷媒不足検知情報は、学習データとして、今後の冷媒不足予測処理に役立つことになる。その結果、冷媒不足予測の精度がさらに向上する効果が期待できる。
図11Aに示す運転データを示す表では、図10の上段に示した過去データにおいて、冷媒充填後経過期間の代わりに冷凍倉庫8内の温度の変化が記述されている。
図11Aに示す診断情報では、図10の下段に示した予測データにおいて、予測日として、2015年11月1日と12月1日が追加され、追加された予測日の冷媒不足確率も記述されている。
図11Bは、図4に示した表示部から出力されるグラフの一例を示す図である。図11Bに示すグラフは、横軸が時間であり、縦軸が図11Aに示した運転データの冷凍倉庫8内の温度と冷媒不足確率である。グラフに表示する値は図11Bに示す値に限定されない。
図11Aおよび図11Bに示すように、複数の運転データおよび複数の予測結果が時系列で表またはグラフに表されるので、管理者は、運転状態の履歴が把握しやすくなり、冷媒不足の起こる時期をより特定しやすくなる。
空調冷熱機器は、設置されている場所の環境および負荷状況などが異なっているため、冷媒不足を検知するためのパラメータと外乱とを普遍的に求めることは困難である。これに対して、本実施の形態1では、上記のように、確率演算部208が主成分分析を行って空調冷熱機器の運転状態に関する種々のパラメータ値を含む過去データから2つの主成分を抽出し、2つの主成分からなる2次元座標に基づいて過去データをクラスタ分けしている。そのため、空調冷熱機器の運転状態に対応して、冷媒不足の検知に最も適した主成分が抽出され、抽出された主成分に基づいて過去データが適正にクラスタ分けされる。
この場合、複数の運転データおよび複数の予測結果が時系列で表またはグラフに表されるため、管理者は、運転状態の履歴が把握しやすくなり、冷媒不足の起こる時期をより特定しやすくなる。
この場合、確率演算部は、複数の空調冷熱機器のそれぞれの複数の過去データを用いて多変量解析を行えるので、分析対象数の増加に伴って分析の精度が向上する。
Claims (6)
- 圧縮機および熱交換器を含む熱源機を備えた空調冷熱機器から運転状態に関するデータである運転データを収集する集中監視装置とネットワークを介して接続される冷媒不足予測装置であって、
前記圧縮機の運転周波数と、前記熱交換器が熱交換する外気の温度である外気温度と、前記熱交換器の蒸発温度または凝縮温度と、冷媒不足が検知されたか否かの情報である冷媒不足検知情報と、これらのデータの収集日であるデータ収集日とを含む複数の前記運転データと、前記空調冷熱機器に冷媒が充填された日である冷媒充填日とを前記集中監視装置から受信する受信部と、
冷媒不足予測のための情報として、予測日と、該予測日における外気温度の予測値と、前記圧縮機の運転周波数の目標設定値と、前記蒸発温度または前記凝縮温度の目標設定値とを含む入力データを受け付ける入力部と、
前記データ収集日、前記予測日および前記冷媒充填日を用いて、前記運転データ毎に前記データ収集日を基準にして直近の冷媒充填日から該データ収集日までの期間である冷媒充填後経過期間と、前記予測日を基準にして直近の冷媒充填日から該予測日までの期間である冷媒充填後見込期間とを算出する期間演算部と、
前記運転データ毎に含まれる前記運転周波数、前記外気温度、および前記蒸発温度または前記凝縮温度と前記冷媒充填後経過期間とを含む複数の過去データに多変量解析を行って複数のグループに分類し、該複数のグループのうち、前記入力データおよび前記冷媒充填後見込期間を含む予測データが属するグループを特定し、特定したグループに属する前記過去データに対応する前記運転データの前記冷媒不足検知情報に基づいて、前記予測日に冷媒不足が発生しているか否かを表す指標である冷媒不足確率を算出する確率演算部と、
前記確率演算部が算出した冷媒不足確率を出力する表示部と、
を有する冷媒不足予測装置。 - 前記確率演算部は、
前記複数の過去データを用いて主成分分析を行って第1および第2の主成分を軸とする2次元座標を決定し、該2次元座標にプロットされた前記複数の過去データをクラスタリングして複数のクラスタに分類し、クラスタ毎に、該クラスタ内の全データ数に対する、前記冷媒不足検知情報に冷媒不足が検知された旨の情報を含むデータの数の割合を前記冷媒不足確率として算出し、前記予測データが属するクラスタの前記冷媒不足確率を前記表示部に出力させる、請求項1に記載の冷媒不足予測装置。 - 前記確率演算部は、前記空調冷熱機器の空調対象の室内の温度を含む複数の前記運転データと、前記空調冷熱機器の冷媒不足の予測結果として予測日の異なる複数の前記冷媒不足確率を含む診断情報とを表形式またはグラフ形式で前記表示部に出力させる、請求項1または2に記載の冷媒不足予測装置。
- 前記受信部が、複数の前記空調冷熱機器のそれぞれの複数の運転データおよび冷媒充填日の情報を前記集中監視装置から受信する、請求項1〜3のいずれか1項に記載の冷媒不足予測装置。
- 圧縮機および熱交換器を含む熱源機を備えた空調冷熱機器から運転状態に関するデータである運転データを収集する集中監視装置とネットワークを介して接続される冷媒不足予測装置による冷媒不足予測方法であって、
前記圧縮機の運転周波数と、前記熱交換器が熱交換する外気の温度である外気温度と、前記熱交換器の蒸発温度または凝縮温度と、冷媒不足が検知されたか否かの情報である冷媒不足検知情報と、これらのデータの収集日であるデータ収集日とを含む複数の前記運転データと、前記空調冷熱機器に冷媒が充填された日である冷媒充填日とを前記集中監視装置から受信し、
冷媒不足予測のための情報として、予測日と、該予測日における外気温度の予測値と、前記圧縮機の運転周波数の目標設定値と、前記蒸発温度または前記凝縮温度の目標設定値とを含む入力データが入力されると、前記データ収集日、前記予測日および前記冷媒充填日を用いて、前記運転データ毎に前記データ収集日を基準にして直近の冷媒充填日から該データ収集日までの期間である冷媒充填後経過期間と、前記予測日を基準にして直近の冷媒充填日から前記予測日までの期間である冷媒充填後見込期間とを算出し、
前記運転データ毎に含まれる前記運転周波数、前記外気温度、および前記蒸発温度または前記凝縮温度と前記冷媒充填後経過期間とを含む複数の過去データに多変量解析を行って複数のグループに分類し、該複数のグループのうち、前記入力データおよび前記冷媒充填後見込期間を含む予測データが属するグループを特定し、特定したグループに属する前記過去データに対応する前記運転データの前記冷媒不足検知情報に基づいて、前記予測日に冷媒不足が発生しているか否かを表す指標である冷媒不足確率を算出し、
前記冷媒不足確率を出力する、冷媒不足予測方法。 - 圧縮機および熱交換器を含む熱源機を備えた空調冷熱機器から運転状態に関するデータである運転データを収集する集中監視装置とネットワークを介して接続されるコンピュータに、
前記圧縮機の運転周波数と、前記熱交換器が熱交換する外気の温度である外気温度と、前記熱交換器の蒸発温度または凝縮温度と、冷媒不足が検知されたか否かの情報である冷媒不足検知情報と、これらのデータの収集日であるデータ収集日とを含む複数の前記運転データと、前記空調冷熱機器に冷媒が充填された日である冷媒充填日とを前記集中監視装置から受信する手順と、
冷媒不足予測のための情報として、予測日と、該予測日における外気温度の予測値と、前記圧縮機の運転周波数の目標設定値と、前記蒸発温度または前記凝縮温度の目標設定値とを含む入力データが入力されると、前記データ収集日、前記予測日および前記冷媒充填日を用いて、前記運転データ毎に前記データ収集日を基準にして直近の冷媒充填日から該データ収集日までの期間である冷媒充填後経過期間と、前記予測日を基準にして直近の冷媒充填日から前記予測日までの期間である冷媒充填後見込期間とを算出する手順と、
前記運転データ毎に含まれる前記運転周波数、前記外気温度、および前記蒸発温度または前記凝縮温度と前記冷媒充填後経過期間とを含む複数の過去データに多変量解析を行って複数のグループに分類し、該複数のグループのうち、前記入力データおよび前記冷媒充填後見込期間を含む予測データが属するグループを特定し、特定したグループに属する前記過去データに対応する前記運転データの前記冷媒不足検知情報に基づいて、前記予測日に冷媒不足が発生しているか否かを表す指標である冷媒不足確率を算出する手順と、
前記冷媒不足確率を出力する手順とを実行させるためのプログラム。
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