JP6819807B2 - Air conditioning system, machine learning device and machine learning method - Google Patents
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Description
本開示は、空調システム、機械学習装置及び機械学習方法に関する。 The present disclosure relates to air conditioning systems, machine learning devices and machine learning methods.
従来より、外気を加熱または冷却して対象空間に供給することで対象空間の空調を行う外気調和装置と、対象空間内の空気(内気)を加熱または冷却して対象空間に送ることで対象空間の空調を行う空気調和装置とを有する空調システムが知られている。 Conventionally, an outside air conditioner that air-conditions the target space by heating or cooling the outside air and supplying it to the target space, and a target space by heating or cooling the air (inside air) in the target space and sending it to the target space. An air conditioning system having an air conditioner for performing air conditioning is known.
当該空調システムでは、一般に省エネ性と快適性の両方を実現することが求められる。これに対して、例えば、下記特許文献1では、外気温度、外気湿度及び室内負荷率に基づき、蒸発温度の目標値と給気温度の目標値との組み合わせを決定するモデル(各装置の運転容量を決定するモデル)が開示されている。
The air conditioning system is generally required to realize both energy saving and comfort. On the other hand, for example, in
しかしながら、上記モデルを用いて、実際に、各装置の運転容量の最適化を実現するためには、空調システムの設置後、様々な運転条件等のもとでデータを実測し、各装置の特性を反映したモデルを構築する必要があり、設置後の作業負荷が高い。 However, in order to actually optimize the operating capacity of each device using the above model, after installing the air conditioning system, the data is actually measured under various operating conditions and the characteristics of each device. It is necessary to build a model that reflects the above, and the workload after installation is high.
本開示は、外気調和装置と空気調和装置の運転容量を最適化する空調システム、機械学習装置及び機械学習方法を提供する。 The present disclosure provides air conditioning systems, machine learning devices and machine learning methods for optimizing the operating capacities of outside air conditioners and air conditioners.
本開示の第1の態様による空調システムは、
外気調和ユニットと、前記外気調和ユニットを流れる熱媒体の状態を調整する熱媒体調整部と、を有し、外気を取り込んで前記外気調和ユニットから給気として供給することで対象空間の空調を行う外気調和装置と、
複数の室内ユニットと、前記室内ユニットを流れる冷媒の状態を調整する冷媒調整部と、を有し、前記室内ユニットによって前記対象空間内の空気である内気を冷却または加熱して前記対象空間に供給することで前記対象空間の空調を行う空気調和装置と、
前記外気調和装置の運転容量と前記空気調和装置の運転容量の少なくとも一方を学習する機械学習装置と、を有する空調システムであって、
前記外気の状況、前記内気の状況、前記外気調和装置の運転状況、前記空気調和装置の運転状況、及び、前記対象空間の設定温度または設定湿度を含む状態変数を取得する状態変数取得部と、
前記状態変数と、前記外気調和装置の運転容量と前記空気調和装置の運転容量の少なくとも一方と、を関連付けて学習する学習部と、
前記外気調和装置と前記空気調和装置の消費エネルギーの合計に相関する報酬を算出する報酬算出部と、を有し、
前記学習部は、前記外気調和装置の運転容量と前記空気調和装置の運転容量の少なくとも一方が変更されてから、前記消費エネルギーの合計が変化するまでの時間に応じた周期で算出する前記報酬を用いて学習する。
The air conditioning system according to the first aspect of the present disclosure is
It has an outside air harmonizing unit and a heat medium adjusting unit that adjusts the state of the heat medium flowing through the outside air harmonizing unit, and air-conditions the target space by taking in outside air and supplying it as supply air from the outside air harmonizing unit. Outside air conditioner and
It has a plurality of indoor units and a refrigerant adjusting unit that adjusts the state of the refrigerant flowing through the indoor unit, and the indoor unit cools or heats the inside air, which is the air in the target space, to supply the target space. An air conditioner that air-conditions the target space by
An air conditioning system comprising a machine learning device that learns at least one of the operating capacity of the outside air conditioner and the operating capacity of the air conditioner.
A state variable acquisition unit that acquires a state variable including the outside air condition, the inside air condition, the operation condition of the outside air conditioner, the operation condition of the air conditioner, and the set temperature or the set humidity of the target space.
A learning unit that learns by associating the state variable with at least one of the operating capacity of the outside air conditioner and the operating capacity of the air conditioner.
It has a reward calculation unit that calculates a reward that correlates with the total energy consumption of the outside air conditioner and the air conditioner.
The learning unit calculates the reward in a cycle corresponding to the time from when at least one of the operating capacity of the outside air conditioner and the operating capacity of the air conditioner is changed until the total energy consumption changes. Learn using.
本開示の第1の態様によれば、外気調和装置と空気調和装置の運転容量を最適化する空調システムを提供することができる。 According to the first aspect of the present disclosure, it is possible to provide an air conditioning system that optimizes the operating capacities of the outside air conditioner and the air conditioner.
また、本開示の第2の態様は、第1の態様に記載の空調システムであって、
前記外気調和装置は、前記外気を取り込み前記給気を前記対象空間へ送る第1ファンと、前記第1ファンによって取り込まれた前記外気と前記熱媒体とで熱交換させる外調熱交換器とを含み、
前記外気調和装置の運転容量には、前記給気の温度の目標値、前記第1ファンの風量の目標値、前記外調熱交換器に流入する前記熱媒体の温度の目標値、前記外調熱交換器における前記熱媒体の蒸発温度またはエンタルピの目標値が含まれる。
The second aspect of the present disclosure is the air conditioning system according to the first aspect.
The outside air harmonizing device includes a first fan that takes in the outside air and sends the supply air to the target space, and an external heat exchanger that exchanges heat between the outside air taken in by the first fan and the heat medium. Including
The operating capacity of the outside air conditioner includes a target value of the temperature of the supply air, a target value of the air volume of the first fan, a target value of the temperature of the heat medium flowing into the external heat exchanger, and the external adjustment. The target value of the evaporation temperature or enthalpy of the heat medium in the heat exchanger is included.
また、本開示の第3の態様は、第2の態様に記載の空調システムであって、
前記空気調和装置の前記室内ユニットは、前記内気を取り込み前記対象空間へ送る第2ファンと、前記第2ファンによって取り込まれた前記内気と前記冷媒とで熱交換させる空調熱交換器とを含み、
前記空気調和装置の運転容量には、前記空気調和装置の蒸発温度の目標値が含まれる。
The third aspect of the present disclosure is the air conditioning system according to the second aspect.
The indoor unit of the air conditioner includes a second fan that takes in the inside air and sends it to the target space, and an air conditioning heat exchanger that exchanges heat between the inside air taken in by the second fan and the refrigerant.
The operating capacity of the air conditioner includes a target value of the evaporation temperature of the air conditioner.
また、本開示の第4の態様は、第3の態様に記載の空調システムであって、
前記外気の状況には、前記外気の温度または前記外気の湿度が含まれ、
前記内気の状況には、前記内気の温度または前記内気の湿度が含まれ、
前記外気調和装置の運転状況には、前記外気調和装置が運転中または停止中であることを示す情報、前記外気調和装置が冷房モードまたは暖房モードであることを示す情報、前記外気調和装置の前記第1ファンの風量、前記熱媒体の流量、前記熱媒体の温度、前記熱媒体の圧力、前記給気の温度の設定値のいずれかが含まれ、
前記空気調和装置の運転状況には、前記空気調和装置が運転中または停止中であることを示す情報、前記空気調和装置が冷房モードまたは暖房モードであることを示す情報、前記空気調和装置の前記第2ファンの風量、前記冷媒の流量、前記冷媒の温度、前記冷媒の圧力、前記空気調和装置の蒸発温度の設定値のいずれかが含まれる。
Further, the fourth aspect of the present disclosure is the air conditioning system according to the third aspect.
The outside air condition includes the temperature of the outside air or the humidity of the outside air.
The inside air condition includes the temperature of the inside air or the humidity of the inside air.
The operating status of the outside air harmonizing device includes information indicating that the outside air harmonizing device is operating or stopped, information indicating that the outside air harmonizing device is in the cooling mode or the heating mode, and the information indicating that the outside air harmonizing device is in the cooling mode or the heating mode. Any of the air volume of the first fan, the flow rate of the heat medium, the temperature of the heat medium, the pressure of the heat medium, and the set value of the temperature of the supply air is included.
The operating status of the air conditioner includes information indicating that the air conditioner is in operation or stopped, information indicating that the air conditioner is in the cooling mode or the heating mode, and the information indicating that the air conditioner is in the cooling mode or the heating mode. Any of the air volume of the second fan, the flow rate of the refrigerant, the temperature of the refrigerant, the pressure of the refrigerant, and the set value of the evaporation temperature of the air conditioner is included.
また、本開示の第5の態様は、第1の態様に記載の空調システムであって、
前記外気調和装置の消費エネルギーには、前記外気調和装置が有するチラーユニット、前記熱媒体調整部、前記外気調和ユニットの各消費エネルギーが含まれ、
前記空気調和装置の消費エネルギーには、前記複数の室内ユニットと前記冷媒調整部の各消費エネルギーが含まれる。
The fifth aspect of the present disclosure is the air conditioning system according to the first aspect.
The energy consumption of the outside air harmonizing device includes each energy consumption of the chiller unit, the heat medium adjusting unit, and the outside air harmonizing unit included in the outside air harmonizing device.
The energy consumption of the air conditioner includes the energy consumption of the plurality of indoor units and the refrigerant adjusting unit.
また、本開示の第6の態様は、第5の態様に記載の空調システムであって、
前記消費エネルギーには、消費電力、二酸化炭素排出量、エネルギーコストのいずれかが含まれる。
The sixth aspect of the present disclosure is the air conditioning system according to the fifth aspect.
The energy consumption includes any of power consumption, carbon dioxide emissions, and energy cost.
また、本開示の第8の態様による機械学習装置は、
外気調和ユニットと、前記外気調和ユニットを流れる熱媒体の状態を調整する熱媒体調整部と、を有し、外気を取り込んで前記外気調和ユニットから給気として供給することで対象空間の空調を行う外気調和装置と、
複数の室内ユニットと、前記室内ユニットを流れる冷媒の状態を調整する冷媒調整部と、を有し、前記室内ユニットによって前記対象空間内の空気である内気を冷却または加熱して前記対象空間に供給することで前記対象空間の空調を行う空気調和装置と、を有する空調システムにおいて、前記外気調和装置の運転容量と前記空気調和装置の運転容量の少なくとも一方を学習する機械学習装置であって、
前記外気の状況、前記内気の状況、前記外気調和装置の運転状況、前記空気調和装置の運転状況、及び、前記対象空間の設定温度または設定湿度を含む状態変数を取得する状態変数取得部と、
前記状態変数と、前記外気調和装置の運転容量と前記空気調和装置の運転容量の少なくとも一方と、を関連付けて学習する学習部と、
前記外気調和装置と前記空気調和装置の消費エネルギーの合計に相関する報酬を算出する報酬算出部と、を有し、
前記学習部は、前記外気調和装置の運転容量と前記空気調和装置の運転容量の少なくとも一方が変更されてから、前記消費エネルギーの合計が変化するまでの時間に応じた周期で算出する前記報酬を用いて学習する。
Further, the machine learning device according to the eighth aspect of the present disclosure is
It has an outside air harmonizing unit and a heat medium adjusting unit that adjusts the state of the heat medium flowing through the outside air harmonizing unit, and air-conditions the target space by taking in outside air and supplying it as supply air from the outside air harmonizing unit. Outside air conditioner and
It has a plurality of indoor units and a refrigerant adjusting unit that adjusts the state of the refrigerant flowing through the indoor unit, and the indoor unit cools or heats the inside air, which is the air in the target space, to supply the target space. A machine learning device that learns at least one of the operating capacity of the outside air conditioner and the operating capacity of the air conditioner in an air conditioning system having an air conditioner for air-conditioning the target space.
A state variable acquisition unit that acquires a state variable including the outside air condition, the inside air condition, the operation condition of the outside air conditioner, the operation condition of the air conditioner, and the set temperature or the set humidity of the target space.
A learning unit that learns by associating the state variable with at least one of the operating capacity of the outside air conditioner and the operating capacity of the air conditioner.
It has a reward calculation unit that calculates a reward that correlates with the total energy consumption of the outside air conditioner and the air conditioner.
The learning unit calculates the reward in a cycle corresponding to the time from when at least one of the operating capacity of the outside air conditioner and the operating capacity of the air conditioner is changed until the total energy consumption changes. Learn using.
本開示の第8の態様によれば、外気調和装置と空気調和装置の運転容量を最適化する機械学習装置を提供することができる。 According to the eighth aspect of the present disclosure, it is possible to provide a machine learning device that optimizes the operating capacities of the outside air conditioner and the air conditioner.
また、本開示の第9の態様による機械学習方法は、
外気調和ユニットと、前記外気調和ユニットを流れる熱媒体の状態を調整する熱媒体調整部と、を有し、外気を取り込んで前記外気調和ユニットから給気として供給することで対象空間の空調を行う外気調和装置と、
複数の室内ユニットと、前記室内ユニットを流れる冷媒の状態を調整する冷媒調整部と、を有し、前記室内ユニットによって前記対象空間内の空気である内気を冷却または加熱して前記対象空間に供給することで前記対象空間の空調を行う空気調和装置と、を有する空調システムにおいて、前記外気調和装置の運転容量と前記空気調和装置の運転容量の少なくとも一方を学習する機械学習方法であって、
前記外気の状況、前記内気の状況、前記外気調和装置の運転状況、前記空気調和装置の運転状況、及び、前記対象空間の設定温度または設定湿度を含む状態変数を取得する状態変数取得工程と、
前記状態変数と、前記外気調和装置の運転容量と前記空気調和装置の運転容量の少なくとも一方と、を関連付けて学習する学習工程と、
前記外気調和装置と前記空気調和装置の消費エネルギーの合計に相関する報酬を算出する報酬算出工程と、を有し、
前記学習工程は、前記外気調和装置の運転容量と前記空気調和装置の運転容量の少なくとも一方が変更されてから、前記消費エネルギーの合計が変化するまでの時間に応じた周期で算出する前記報酬を用いて学習する。
Further, the machine learning method according to the ninth aspect of the present disclosure is described.
It has an outside air harmonizing unit and a heat medium adjusting unit that adjusts the state of the heat medium flowing through the outside air harmonizing unit, and air-conditions the target space by taking in outside air and supplying it as supply air from the outside air harmonizing unit. Outside air conditioner and
It has a plurality of indoor units and a refrigerant adjusting unit that adjusts the state of the refrigerant flowing through the indoor unit, and the indoor unit cools or heats the inside air, which is the air in the target space, to supply the target space. A machine learning method for learning at least one of the operating capacity of the outside air conditioner and the operating capacity of the air conditioner in an air conditioning system having an air conditioner for air-conditioning the target space.
A state variable acquisition step of acquiring a state variable including the outside air condition, the inside air condition, the operation condition of the outside air conditioner, the operation condition of the air conditioner, and the set temperature or the set humidity of the target space.
A learning step of learning by associating the state variable with at least one of the operating capacity of the outside air conditioner and the operating capacity of the air conditioner.
It has a reward calculation step of calculating a reward that correlates with the total energy consumption of the outside air conditioner and the air conditioner.
In the learning step, the reward calculated in a cycle corresponding to the time from when at least one of the operating capacity of the outside air conditioner and the operating capacity of the air conditioner is changed until the total energy consumption changes. Learn using.
本開示の第9の態様によれば、外気調和装置と空気調和装置の運転容量を最適化する機械学習方法を提供することができる。 According to the ninth aspect of the present disclosure, it is possible to provide a machine learning method for optimizing the operating capacities of the outside air conditioner and the air conditioner.
以下、各実施形態について添付の図面を参照しながら説明する。なお、本明細書及び図面において、実質的に同一の機能構成を有する構成要素については、同一の符号を付することにより重複した説明を省く。 Hereinafter, each embodiment will be described with reference to the accompanying drawings. In the present specification and the drawings, components having substantially the same functional configuration are designated by the same reference numerals to omit duplicate explanations.
[第1の実施形態]
<空調システムのシステム構成>
はじめに、第1の実施形態に係る空調システムのシステム構成について説明する。図1は、空調システムのシステム構成の一例を示す図である。空調システム100は、家屋、ビル、工場、公共施設等の建築物内に含まれる対象空間SPにおいて、空気調和を実現するシステムである。第1の実施形態において、空調システム100は、複数の対象空間SP(SP1、SP2、SP3)を含む建物BLに適用される。
[First Embodiment]
<System configuration of air conditioning system>
First, the system configuration of the air conditioning system according to the first embodiment will be described. FIG. 1 is a diagram showing an example of a system configuration of an air conditioning system. The
図1に示すように、空調システム100は、
・「外気調和装置」の一例である外気調和機10(エアハンユニット、チラーユニット)、
・「空気調和装置」の一例である空気調和機50(室内ユニット、室外ユニット)、
・リモートコントローラ(リモコン)80、
・機械学習装置90、
を有する。
As shown in FIG. 1, the
・ Outside air conditioner 10 (air conditioner unit, chiller unit), which is an example of "outside air conditioner",
・ Air conditioner 50 (indoor unit, outdoor unit), which is an example of "air conditioner",
・ Remote controller (remote control) 80,
・
Have.
空調システム100は、外気調和機10により外気を取り込み、調和して対象空間SPに供給することで、対象空間SPにおける、冷房、暖房、換気、除湿、加湿等の空気調和を行う。外気は、対象空間SP外の空気であり、第1の実施形態では、屋外の空気である。
The
また、空調システム100は、空気調和機50により内気を取り込み、調和して対象空間SPに供給することで、対象空間SPにおける冷房、暖房、除湿等の空気調和を行う。内気は、対象空間SP内の空気である。
Further, the
空調システム100では、リモコン80に入力されたコマンドに応じて、外気調和機10及び空気調和機50の空気調和が制御される。具体的には、空調システム100では、リモコン80に入力されたコマンド、及び、そのときの負荷状況等に応じて、機械学習装置90が外気調和機10と空気調和機50の運転容量(少なくともいずれか一方。ただしここでは両方。詳細は後述)を設定する。そして、外気調和機10及び空気調和機50は、機械学習装置90により設定された運転容量を実現するよう動作する。なお、ここでいうコマンドには、発停、運転種別、設定温度、設定湿度、設定風量等に係るコマンドが含まれる。また、負荷状況には、外気の状況である外気の温度、外気の湿度、内気の状況である内気の温度、内気の湿度等が含まれる。
In the
<外気調和機の詳細>
次に、外気調和機10の詳細について、図2及び図3を用いて説明する。図2は、外気調和機の構成例を示す図である。また、図3は、対象空間における給気ダクト及び室内ユニットの設置例を示す図である。
<Details of outside air conditioner>
Next, the details of the
(1)外気調和機全体の説明
はじめに、外気調和機10全体について説明する。一般に外気調和機において、外気と熱媒体との間での熱交換の方式には、熱媒体が相変化しない方式(セントラル方式)と、熱媒体が蒸発または凝縮する(相変化する)方式の2種類がある。図2等の外気調和機10は、いずれの方式であってもよいが、ここではセントラル方式で構成され、主として、チラーユニット20と、エアハンドリングユニット(エアハンユニット)30と、給気ダクト45と、外調機制御部49と、を有する。外気調和機10は、運転中、エアハンユニット30において外気OAを取り込み、冷却若しくは加熱、または除湿若しくは加湿して、給気ダクト45を介して給気SAとして対象空間SPに供給する。
(1) Explanation of the entire outside air harmonizing machine First, the entire outside
外気調和機10では、熱媒体回路C1及び外調機冷媒回路C2が、互いに独立して構成される。
In the
熱媒体回路C1は、外気OAと熱交換する熱媒体(ここでは水(冷却水))が循環する回路である。熱媒体回路C1は、チラーユニット20とエアハンユニット30とに跨って構成される。熱媒体回路C1は、主として、エアハンユニット30に配置される外気熱交換器33とチラーユニット20に配置される熱媒体熱交換器22及び熱媒体ポンプPaと、が第1配管P1で接続されることで構成される。外気調和機10の運転中、熱媒体回路C1では、熱媒体ポンプPaが運転状態に制御されることで、熱媒体が所定方向(図2の二点鎖線矢印d1が示す方向)に流れる。熱媒体回路C1における熱媒体の流量は、主として熱媒体ポンプPaの回転数により調整される。
The heat medium circuit C1 is a circuit in which a heat medium (here, water (cooling water)) that exchanges heat with the outside air OA circulates. The heat medium circuit C1 is configured so as to straddle the
外調機冷媒回路C2は、熱媒体回路C1内の熱媒体の冷却源または加熱源となる冷媒が循環する回路である。外調機冷媒回路C2は、チラーユニット20内において構成される。外調機冷媒回路C2は、主として、チラーユニット20に配置される冷媒圧縮機21と、熱媒体熱交換器22と、冷媒膨張弁23と、冷媒熱交換器24と、流路切換弁25と、が第2配管P2で接続されることで構成される。外気調和機10の運転中、外調機冷媒回路C2では、冷媒圧縮機21が運転状態に制御されるとともに冷媒膨張弁23の開度が制御される。これにより、外調機冷媒回路C2では、冷媒が所定方向(正サイクル運転時には図2の二点鎖線矢印d2が示す方向、逆サイクル運転時にはd2とは逆の方向)に流れる。
The external conditioner refrigerant circuit C2 is a circuit in which a refrigerant serving as a cooling source or a heating source of the heat medium in the heat medium circuit C1 circulates. The external conditioner refrigerant circuit C2 is configured in the
(2)チラーユニットの詳細
次に、外気調和機10を構成するチラーユニット20の詳細について説明する。チラーユニット20は、外調機冷媒回路C2において、冷媒サイクルを行うことで、熱媒体回路C1内の熱媒体の冷却または加熱を行う。チラーユニット20は、主として、冷媒圧縮機21、熱媒体熱交換器22、冷媒膨張弁23、冷媒熱交換器24、流路切換弁25、チラーファン26及び熱媒体ポンプPaを有する。
(2) Details of the chiller unit Next, the details of the
冷媒圧縮機21は、冷媒サイクルにおける低圧の冷媒を高圧になるまで圧縮する機器である。ここでは、冷媒圧縮機21として、圧縮機モータが内蔵された密閉式構造の圧縮機が採用されている。冷媒圧縮機21内には、例えばスクロール式かつ容積式の圧縮要素が収容されており、圧縮機モータによって圧縮要素が回転駆動される。圧縮機モータは、インバータにより運転周波数が制御され、これにより、冷媒圧縮機21の容量制御が行われる。即ち、冷媒圧縮機21は、容量可変である。
The
熱媒体熱交換器22は、熱媒体回路C1内の熱媒体と、外調機冷媒回路C2内の低圧冷媒と、を熱交換させ、熱媒体を冷却する熱交換器である。熱媒体熱交換器22においては、熱媒体回路C1に連通する熱媒体流路と、外調機冷媒回路C2に連通する冷媒流路とが形成され、熱媒体熱交換器22は、熱媒体流路内の熱媒体と冷媒流路内の冷媒とが熱交換可能に構成される。熱媒体熱交換器22は、正サイクル運転(冷房運転や除湿運転)時には低圧冷媒の蒸発器として機能し、逆サイクル運転(暖房運転)時には高圧冷媒の凝縮器又は放熱器として機能する。
The heat
冷媒膨張弁23は、冷媒の減圧手段又は流量調整手段として機能する弁である。第1の実施形態において、冷媒膨張弁23は、開度制御が可能な電動膨張弁である。
The
冷媒熱交換器24は、外調機冷媒回路C2内の冷媒と、通過する空気と、を熱交換させる熱交換器である。冷媒熱交換器24は、外調機冷媒回路C2に連通する伝熱管、及び伝熱フィンを有する。冷媒熱交換器24では、伝熱管及び伝熱フィンの周囲を通過する空気(チラーファン26によって生成される空気流)と、伝熱管を通過する冷媒と、で熱交換が行われる。冷媒熱交換器24は、正サイクル運転時には高圧冷媒の凝縮器又は放熱器として機能し、逆サイクル運転時には低圧冷媒の蒸発器として機能する。
The
流路切換弁25は、外調機冷媒回路C2の流れを切り換える。流路切換弁25は、4つの接続ポートを有し、冷媒圧縮機21の吸入配管、吐出配管、熱媒体熱交換器22の冷媒流路のガス側、冷媒熱交換器24のガス側、にそれぞれ接続される。
The flow
具体的には、流路切換弁25は、第1状態と第2状態とを切換可能である。第1状態は、熱媒体熱交換器22の冷媒流路のガス側と冷媒圧縮機21の吸入配管とを連通させるとともに、冷媒圧縮機21の吐出配管と冷媒熱交換器24のガス側とを連通させる状態である(図2の流路切換弁25の実線を参照)。第2状態は、冷媒圧縮機21の吐出配管と熱媒体熱交換器22の冷媒流路のガス側とを連通させるとともに、冷媒熱交換器24のガス側と冷媒圧縮機21の吸入配管とを連通させる状態である(図2の流路切換弁25の破線を参照)。流路切換弁25は、正サイクル運転(冷房運転や除湿運転)時には第1状態に制御され、逆サイクル運転(暖房運転等)時には第2状態に制御される。
Specifically, the flow
チラーファン26は、チラーユニット20内に流入し冷媒熱交換器24を通過してチラーユニット20外に流出する空気流を生成する送風機である。チラーファン26によって生成される空気流は、正サイクル運転時における冷媒熱交換器24内の冷媒の冷却源であり、逆サイクル運転時における冷媒熱交換器24内の冷媒の加熱源である。チラーファン26は、ファンモータを含み、ファンモータがインバータ制御されることで回転数が調整される。すなわち、チラーファン26は、風量可変である。
The chiller fan 26 is a blower that generates an air flow that flows into the
熱媒体ポンプPa(熱媒体調整部)は、熱媒体回路C1に配置されている。外気調和機10の運転中、熱媒体ポンプPaは、熱媒体を吸引して吐出する。熱媒体ポンプPaは、駆動源であるモータを含み、モータがインバータ制御されることで回転数が調整される。すなわち、熱媒体ポンプPaは、吐出流量可変である。
The heat medium pump Pa (heat medium adjusting unit) is arranged in the heat medium circuit C1. During the operation of the
(3)エアハンユニット(外気調和ユニット)の詳細
次に、外気調和機10を構成するエアハンユニット30の詳細について説明する。エアハンユニット30は、外気OAの冷却、除湿、加熱、及び/又は加湿を行う。エアハンユニット30は、主として、外気熱交換器33、加湿器35、給気ファン38を有する。
(3) Details of the Air Han Unit (Outside Air Harmonizing Unit) Next, the details of the
外気熱交換器33(外調熱交換器)は、外気OAの冷却器として機能する熱交換器である。外気熱交換器33は、熱媒体回路C1に配置される。外気熱交換器33は、熱媒体回路C1に連通する伝熱管、及び伝熱フィンを有する。外気熱交換器33では、伝熱管及び伝熱フィンの周囲を通過する外気OAと、伝熱管を通過する熱媒体と、で熱交換が行われる。
The outside air heat exchanger 33 (external heat exchanger) is a heat exchanger that functions as a cooler for outside air OA. The outside
加湿器35は、外気熱交換器33を通過した外気OAを加湿するための機器である。加湿器35の方式や型式は特に限定されないが、ここでは一般的な自然蒸発式の加湿器が採用されている。
The
給気ファン38(第1ファン)は、外気OAをエアハンユニット30内に取り込み、給気ダクト45へ送る送風機である。給気ファン38の型式については特に限定されないが、第1の実施形態では、給気ファン38としてシロッコファンが採用されるものとする。ここで、エアハンユニット30においては、外気OAが流れる外気流路FPが形成されており(図2に破線矢印「FP」を参照)、給気ファン38が運転状態となると外気流路FPに沿って外気OAが流れる。給気ファン38は、ファンモータを含み、ファンモータがインバータ制御されることで回転数が調整される。すなわち、給気ファン38は、風量可変である。
The air supply fan 38 (first fan) is a blower that takes in the outside air OA into the
エアハンユニット30では、外気流路FPの風上側から風下側に向かって、外気熱交換器33、加湿器35、及び給気ファン38が順に配置される。外気流路FPの風下側の端部は、給気ダクト45に接続される。
In the
また、エアハンユニット30には、各種センサが配置される。エアハンユニット30に配置される各種センサとしては、例えば、エアハンユニット30内に吸入される外気OAの温度を検出する外気温度センサ301、及び湿度を検出する外気湿度センサ302が挙げられる。また、例えば、給気ダクト45(すなわち対象空間SP)に送られる給気SAの温度(給気温度)を検出する給気温度センサ303が挙げられる。
Further, various sensors are arranged in the
(4)給気ダクトの詳細
次に、外気調和機10を構成する給気ダクト45の詳細について説明する。給気ダクト45は、外気OAの流路を形成する部材である。給気ダクト45は、給気ファン38が駆動することで外気OAが流入するように、一端がエアハンユニット30に接続される。給気ダクト45の他端は、複数に分岐しており、各分岐先において対象空間SPに連通する。
(4) Details of Air Supply Duct Next, details of the
図3に示すように、給気ダクト45の他端(各分岐先)は、対象空間SPの天井CLに形成された吸気孔H1に接続される。
As shown in FIG. 3, the other end (each branch destination) of the
(5)外調機制御部の詳細
次に、外気調和機10を構成する外調機制御部49の詳細について説明する。外調機制御部49は、外気調和機10に含まれる各部の動作を制御する機能部である。外調機制御部49は、CPUやメモリ及び各種電装品等で構成される。外調機制御部49は、外気調和機10に含まれる各機器と配線を介して接続される。また、外調機制御部49は、通信線を介してリモコン80及び機械学習装置90と電気的に接続される。
(5) Details of External Conditioner Control Unit Next, details of the external air
第1の実施形態において、外調機制御部49は、チラーユニット20及びエアハンユニット30にそれぞれ配置される各マイクロコンピュータや各電装品が互いに電気的に接続されることで構成される。
In the first embodiment, the external
外調機制御部49は、設定温度や負荷状況に応じて、給気温度の目標値(目標給気温度Tsa)を設定する(ただし、第1の実施形態では、給気温度の目標値は機械学習装置90によって設定される)。外調機制御部49は、目標給気温度Tsaに基づき各部の動作(例えば冷媒圧縮機21の容量、冷媒膨張弁23の開度、熱媒体ポンプPaの回転数、加湿器35の発停、又は給気ファン38の回転数等)を適宜調整する。これにより、外気調和機10の運転容量が適宜変更される。
The external
なお、ここでいう外気調和機10の「運転容量」は、主として冷却(除湿)能力、加熱能力を指す。具体的には、外気調和機10の運転容量は、直接的には、外調熱交換器を流れる熱媒体の状態(流量、温度、圧力、エンタルピ等)及び/又は第1ファンの風量等に基づいて定まり、間接的には、所定の目標値(例えば、給気温度の目標値等)に基づいて定まる。
The "operating capacity" of the
外調機制御部49は、外気OAの潜熱処理又は顕熱処理を行わずに供給することによって冷房を行う場合(すなわち外気冷房運転を行う場合)には、チラーユニット20における各部の運転を休止・停止させる。
When cooling is performed by supplying the outside air OA without performing latent heat treatment or microheat treatment (that is, when performing outside air cooling operation), the external air
(6)外気調和機の運転中における熱媒体、冷媒、冷却水及び空気の流れ
次に、外気調和機10の運転中における熱媒体、冷媒、冷却水及び空気の流れについて説明する。外気調和機10の運転中、通常は、熱媒体ポンプPaが駆動し、熱媒体回路C1において熱媒体が循環する。また、冷媒圧縮機21が駆動し、外調機冷媒回路C2において冷媒が循環する。
(6) Flow of heat medium, refrigerant, cooling water and air during operation of the outside air harmonizer Next, the flow of heat medium, refrigerant, cooling water and air during operation of the
外気調和機10の運転中、熱媒体回路C1において、熱媒体は、熱媒体熱交換器22が、外調機冷媒回路C2を流れる冷媒との間で熱交換することで冷却又は加熱される。具体的には、正サイクル運転時には熱媒体が冷却され、逆サイクル運転時には熱媒体が加熱される。熱媒体熱交換器22において冷却又は加熱された熱媒体は、外気熱交換器33に流入し、エアハンユニット30に取り込まれた外気OAと熱交換することで加熱又は冷却される。具体的には、正サイクル運転時には熱媒体は加熱され、逆サイクル運転時には熱媒体は冷却される。外気熱交換器33を通過した熱媒体は、熱媒体熱交換器22に再び流入する。
During the operation of the
外気調和機10の運転中、外調機冷媒回路C2において、冷媒は冷媒圧縮機21にて圧縮され、高圧冷媒として吐出される。冷媒圧縮機21から吐出された高圧冷媒は、正サイクル運転時には冷媒熱交換器24で、チラーファン26によって生成された空気流と熱交換することで凝縮又は放熱する。また、冷媒圧縮機21から吐出された高圧冷媒は、逆サイクル運転時には熱媒体熱交換器22で、熱媒体回路C1内の熱媒体と熱交換することで凝縮又は放熱する。冷媒熱交換器24及び熱媒体熱交換器22の一方において凝縮又は放熱した冷媒は、冷媒膨張弁23において減圧され低圧冷媒となった後、他方の熱交換器に流入し、熱媒体又は空気流と熱交換することで蒸発又は加熱される。その後、冷媒は、再び冷媒圧縮機21に吸入される。
During the operation of the
外気熱交換器33において、外気OAは熱媒体と熱交換する。具体的には、冷房運転時には外気OAは冷却され(又は除湿され)、暖房運転時には外気OAは加熱される。外気熱交換器33を通過した外気OAは、給気ダクト45(対象空間SP)に送られる。加湿器35が運転状態にある場合、外気熱交換器33において熱媒体と熱交換することで加熱された空気は、加湿器35によって加湿された後に給気ダクト45に送られる。
In the outside
<空気調和機の詳細>
次に、空気調和機50(空気調和装置)の詳細について、図4を用いて説明する。図4は、空気調和機の構成例を示す図である。
<Details of air conditioner>
Next, the details of the air conditioner 50 (air conditioner) will be described with reference to FIG. FIG. 4 is a diagram showing a configuration example of an air conditioner.
(1)空気調和機全体の説明
はじめに、空気調和機50全体について説明する。空気調和機50は、冷媒回路RCを含み、冷媒回路RCにおいて冷媒を循環させて蒸気圧縮方式の冷凍サイクルを行うことにより、対象空間SPの冷房、除湿又は暖房等の空気調和を実現する。空気調和機50は、複数の運転モードを有しており、運転モードに応じた運転を行う。具体的に、空気調和機50は、冷房を行う冷房モード、除湿を行う除湿モード、暖房を行う暖房モード等を有しており、各運転モードに応じた運転を行う。
(1) Explanation of the entire air conditioner First, the
空気調和機50は、主として、熱源ユニットとして機能する1台の室外ユニット60と、利用ユニットとして機能する複数台(ここでは3台)の室内ユニット70と、空調機制御部79と、を有する。空気調和機50には、室外ユニット60と各室内ユニット70とが、液側冷媒連絡管LP1及びガス側冷媒連絡管GP1を介して接続されることで、冷媒回路RCが形成されている。なお、冷媒回路RCに封入される冷媒は、特に限定されないが、例えばR32やR410A等のHFC冷媒が冷媒回路RCに封入される。
The
(2)室外ユニットの詳細
次に、空気調和機50を構成する室外ユニット60(冷媒調整部)の詳細について説明する。室外ユニット60は、対象空間SP外に配置される。第1の実施形態において、室外ユニット60は、屋外に配置される。
(2) Details of the outdoor unit Next, the details of the outdoor unit 60 (refrigerant adjusting unit) constituting the
室外ユニット60は、液側冷媒連絡管LP1及びガス側冷媒連絡管GP1を介して室内ユニット70と接続され、冷媒回路RCの一部を構成する。室外ユニット60は、主として、圧縮機61と、四路切換弁62と、室外熱交換器63と、室外ファン68と、を有する。
The
また、室外ユニット60は、複数の冷媒配管RP(第1冷媒配管RP1〜第5冷媒配管RP5)を有する。第1冷媒配管RP1は、ガス側冷媒連絡管GP1と四路切換弁62とを接続する。第2冷媒配管RP2は、四路切換弁62と圧縮機61の吸入側とを接続する。第3冷媒配管RP3は、圧縮機61の吐出側と四路切換弁62とを接続する。第4冷媒配管RP4は、四路切換弁62と室外熱交換器63のガス側出入口とを接続する。第5冷媒配管RP5は、室外熱交換器63の液側出入口と液側冷媒連絡管LP1とを接続する。
Further, the
圧縮機61は、冷凍サイクルにおける低圧の冷媒を、高圧になるまで圧縮する機器である。ここでは、圧縮機61として、圧縮機モータM61が内蔵された密閉式構造の圧縮機が採用されている。圧縮機61内には、ロータリ式やスクロール式等の容積式の圧縮要素(図示省略)が収容されており、圧縮機モータM61によって圧縮要素が回転駆動される。圧縮機モータM61は、インバータにより運転周波数が制御され、これにより圧縮機61の容量制御が行われる。すなわち、圧縮機61は、容量可変である。
The
四路切換弁62は、冷媒回路RCにおける冷媒の流れ方向を切り換えるための流路切換手段である。四路切換弁62は、状況に応じて各状態が制御される。四路切換弁62は、正サイクル運転(冷房運転や除湿運転)時には、第1冷媒配管RP1と第2冷媒配管RP2とを接続するとともに、第3冷媒配管RP3と第4冷媒配管RP4とを接続する。これにより、四路切換弁62は、第1状態(図4の四路切換弁62の実線を参照)に制御される。また、四路切換弁62は、逆サイクル運転(暖房運転)時には、第1冷媒配管RP1と第3冷媒配管RP3とを接続するとともに、第2冷媒配管RP2と第4冷媒配管RP4とを接続する。これにより、四路切換弁62は、第2状態に制御される(図4の四路切換弁62の破線を参照)。
The four-
室外熱交換器63は、通過する空気流(室外ファン68によって生成される室外空気流)と冷媒とを熱交換させる熱交換器である。室外熱交換器63は、正サイクル運転時には、冷媒の凝縮器又は放熱器として機能する。室外熱交換器63は、逆サイクル運転時には、冷媒の蒸発器として機能する。
The
室外ファン68は、室外空気流を生成する送風機である。室外空気流は、室外ユニット60内に流入し室外熱交換器63を通過して室外ユニット60外に流出する外気OAの流れである。室外空気流は、正サイクル運転時における室外熱交換器63内の冷媒の冷却源であり、逆サイクル運転時における室外熱交換器63内の冷媒の加熱源である。室外ファン68は、ファンモータを含み、ファンモータがインバータ制御されることで回転数が調整される。すなわち、室外ファン68は、風量可変である。
The
また、室外ユニット60には、各種センサが配置される。室外ユニット60に配置される各種センサとしては、例えば、圧縮機61に吸入される冷媒の圧力を検出する吸入圧力センサや、圧縮機61から吐出される冷媒の圧力を検出する吐出圧力センサ等が挙げられる(図示省略)。
In addition, various sensors are arranged in the
(3)室内ユニットの詳細
次に、空気調和機50を構成する室内ユニット70の詳細について説明する。室内ユニット70は、対象空間SPに配置される。第1の実施形態において、室内ユニット70は、いずれかの対象空間SPに対応付けられ、それぞれの対象空間SPに設置される。第1の実施形態において、各室内ユニット70は、対象空間SPの天井CLに設置される天井埋込型の空調室内機である(例えば、図3参照)。各室内ユニット70は、対象空間SPにおいて吸込口及び吹出口が天井CLから露出するように設置される。
(3) Details of Indoor Unit Next, details of the
図4に示すように、室内ユニット70は、液側冷媒連絡管LP1及びガス側冷媒連絡管GP1を介して室外ユニット60と接続され、冷媒回路RCの一部を構成する。第1の実施形態では、1台の室外ユニット60に対して3台の室内ユニット70が接続されている。各室内ユニット70は、互いに並列に配置される。
As shown in FIG. 4, the
各室内ユニット70は、膨張弁71と、室内熱交換器72と、を有する。また、各室内ユニット70は、室内熱交換器72の液側出入口と液側冷媒連絡管LP1とを接続する第6冷媒配管RP6と、室内熱交換器72のガス側出入口とガス側冷媒連絡管GP1とを接続する第7冷媒配管RP7と、を有する。
Each
膨張弁71は、冷媒の減圧手段又は流量調整手段として機能する弁である。第1の実施形態において、膨張弁71は、開度制御が可能な電動膨張弁であり、第6冷媒配管RP6に(より詳細には室内熱交換器72と液側冷媒連絡管LP1との間に)配置される。
The
室内熱交換器72(空調熱交換器)は、通過する空気流(室内ファン75によって生成される室内空気流)と冷媒とを熱交換させる熱交換器である。室内熱交換器72は、正サイクル運転時には、冷媒の蒸発器として機能する。室外熱交換器63は、逆サイクル運転時には、冷媒の凝縮器又は放熱器として機能する。
The indoor heat exchanger 72 (air conditioning heat exchanger) is a heat exchanger that exchanges heat between the passing air flow (indoor air flow generated by the indoor fan 75) and the refrigerant. The
室内ファン75(第2ファン)は、室内空気流を生成する送風機である。室内空気流は、室内ユニット70内に流入し室内熱交換器72を通過して室内ユニット70外に流出する内気IA(図3参照)の流れである。室内空気流は、正サイクル運転時における室内熱交換器72内の冷媒の加熱源であり、逆サイクル運転時における室内熱交換器72内の冷媒の冷却源である。室内ファン75は、ファンモータを含み、ファンモータがインバータ制御されることで回転数が調整される。すなわち、室内ファン75は、風量可変である。
The indoor fan 75 (second fan) is a blower that generates an indoor air flow. The indoor air flow is the flow of the inside air IA (see FIG. 3) that flows into the
また、室内ユニット70には、各種センサが配置される。室内ユニット70に配置される各種センサとしては、例えば、室内ユニット70内に吸入される室内空気流(内気IA)の温度を検出する室内温度センサ701、湿度を検出する室内湿度センサ702が挙げられる。また、例えば、二酸化炭素濃度を検出する二酸化炭素濃度センサ703、室内熱交換器72における冷媒の温度を検出する冷媒温度センサ704が挙げられる。冷媒温度センサ704は、室内熱交換器72に配置され、正サイクル運転時における冷媒の蒸発温度を検出する。
In addition, various sensors are arranged in the
(4)空調機制御部の詳細
次に、空気調和機50を構成する空調機制御部79の詳細について説明する。空調機制御部79は、空気調和機50に含まれる各部の動作を制御する機能部である。空調機制御部79は、CPUやメモリ及び各種電装品等で構成される。空調機制御部79は、空気調和機50に含まれる各機器と配線を介して接続される。また、空調機制御部79は、室内ユニット70に配置される各種センサと電気的に接続される。さらに、空調機制御部79は、共通する対象空間SPに設置されるリモコン80と通信可能に接続される。また、空調機制御部79は、通信線を介してリモコン80及び機械学習装置90と電気的に接続される。
(4) Details of Air Conditioner Control Unit Next, details of the air
第1の実施形態において、空調機制御部79は、室外ユニット60及び各室内ユニット70にそれぞれ配置される各マイクロコンピュータや各電装品が互いに電気的に接続されることで構成される。
In the first embodiment, the air
空調機制御部79は、設定温度や負荷状況に応じて、各室内ユニット70における蒸発温度の目標値(目標蒸発温度Te)を設定する(ただし、第1の実施形態では、蒸発温度の目標値は、機械学習装置90によって設定される)。空調機制御部79は、目標蒸発温度Teに基づき圧縮機61の容量や室外ファン68の風量等を適宜調整する。これにより、空気調和機50の運転容量が適宜変更される。
The air
なお、ここでいう空気調和機50の「運転容量」は、主として冷却(除湿)能力、加熱能力を指す。具体的には、空気調和機50の運転容量は、直接的には、空調熱交換器を流れる冷媒の状態(流量、温度、圧力、エンタルピ等)及び/又は第2ファンの風量等に基づいて定まり、間接的には、所定の目標値(例えば、冷媒の蒸発温度の目標値等)に基づいて定まる。
The "operating capacity" of the
(5)冷媒回路における冷媒の流れ
次に、空気調和機50の運転中の冷媒回路における冷媒の流れについて正サイクル運転時と逆サイクル運転時とに分けて説明する。
(5) Flow of Refrigerant in Refrigerant Circuit Next, the flow of refrigerant in the refrigerant circuit during operation of the
(5−1)正サイクル運転時
空気調和機50では、正サイクル運転(冷房運転・除湿運転)時に、四路切換弁62が第1状態に制御される。これにより、冷媒回路RCに充填された冷媒が、主として、圧縮機61、室外熱交換器63、運転中の室内ユニット70の膨張弁71、運転中の室内ユニット70の室内熱交換器72の順に循環する(正サイクルで冷媒が循環する)。
(5-1) During normal cycle operation In the
正サイクル運転が開始されると、各室内ユニット70で要求される冷却負荷(具体的には目標蒸発温度Te)に応じた容量制御が行われる。具体的には、冷媒回路RC内においては、冷媒が圧縮機61に吸入されて圧縮された後に吐出される。なお、圧縮機61の回転数は、適宜調整される。圧縮機61から吐出されたガス冷媒は、第3冷媒配管RP3、四路切換弁62及び第4冷媒配管RP4を経て、室外熱交換器63のガス側出入口に流入する。
When the normal cycle operation is started, the capacity is controlled according to the cooling load (specifically, the target evaporation temperature Te) required by each
室外熱交換器63のガス側出入口に流入したガス冷媒は、室外ファン68によって供給される外気OAと熱交換することで放熱して凝縮し、過冷却状態の液冷媒となって室外熱交換器63の液側出入口から流出する。室外熱交換器63の液側出入口から流出した液冷媒は、第5冷媒配管RP5及び液側冷媒連絡管LP1を経て、運転中の室内ユニット70に流入する。
The gas refrigerant that has flowed into the gas side inlet / outlet of the
室内ユニット70に流入した冷媒は、第6冷媒配管RP6内を流れ、膨張弁71に流入して減圧された後、室内熱交換器72の液側出入口に流入する。なお、膨張弁71の開度は、適宜調整される。室内熱交換器72の液側出入口に流入した冷媒は、室内ファン75によって供給される内気IAと熱交換することで蒸発し、過熱状態のガス冷媒となって室内熱交換器72のガス側出入口から流出する。
The refrigerant that has flowed into the
室内熱交換器72のガス側出入口から流出したガス冷媒は、第7冷媒配管RP7、ガス側冷媒連絡管GP1、第1冷媒配管RP1、四路切換弁62及び第2冷媒配管RP2を経て、再び圧縮機61に吸入される。
The gas refrigerant flowing out from the gas side inlet / outlet of the
(5−2)逆サイクル運転時
空気調和機50では、逆サイクル運転(暖房運転)時に、四路切換弁62が第2状態に制御される。これにより、冷媒回路RCに充填された冷媒が、主として、圧縮機61、運転中の室内ユニット70の室内熱交換器72、運転中の室内ユニット70の膨張弁71、室外熱交換器63の順に循環する(逆サイクルで冷媒が循環する)。
(5-2) During reverse cycle operation In the
逆サイクル運転が開始されると、各室内ユニット70で要求される暖房負荷に応じた容量制御が行われる。具体的には、冷媒回路RC内においては、冷媒が圧縮機61に吸入されて圧縮された後に吐出される。なお、圧縮機61の回転数は適宜調整される。圧縮機61から吐出されたガス冷媒は、第2冷媒配管RP2、四路切換弁62及び第1冷媒配管RP1を経て運転中の室内ユニット70に流入し、第7冷媒配管RP7内を流れて室内熱交換器72のガス側出入口に流入する。
When the reverse cycle operation is started, capacity control is performed according to the heating load required by each
室内熱交換器72のガス側出入口に流入したガス冷媒は、室内ファン75によって供給される内気IAと熱交換することで放熱して凝縮し、過冷却状態の液冷媒となって室内熱交換器72の液側出入口から流出する。室内熱交換器72の液側出入口から流出した液冷媒は、第5冷媒配管RP5を経て、膨張弁71に流入して減圧された後、室内ユニット70から流出する。なお、膨張弁71の開度は、適宜調整される。
The gas refrigerant that has flowed into the gas side inlet / outlet of the
室内ユニット70から流出した冷媒は、液側冷媒連絡管LP1を経て室外ユニット60に流入する。室外ユニット60に流入した冷媒は、第5冷媒配管RP5を経て、室外熱交換器63の液側出入口に流入する。室外熱交換器63に流入した冷媒は、室外ファン68によって供給される外気OAと熱交換することで蒸発し、過熱状態のガス冷媒となって室外熱交換器63のガス側出入口から流出する。室外熱交換器63から流出した冷媒は、第4冷媒配管RP4、四路切換弁62及び第2冷媒配管RP2を経て、再び圧縮機61に吸入される。
The refrigerant flowing out of the
<リモコンの詳細>
次に、リモコン80の詳細について説明する。リモコン80は、ユーザが外気調和機10及び空気調和機50の発停、運転種別、設定温度、設定湿度、設定風量等を個別に切り換える各種コマンドを入力するための入力装置である。また、リモコン80は、所定の情報(例えば、入力された各種コマンド、内気IAの温度や湿度、又は外気OAの温度や湿度等)を表示するための表示装置としても機能する。
<Details of remote control>
Next, the details of the
<機械学習装置の詳細>
次に、機械学習装置90の詳細について説明する。
<Details of machine learning device>
Next, the details of the
(1)機械学習装置の概要の説明
はじめに、機械学習装置90の概要について説明する。図5は、機械学習装置及び機械学習装置に接続される各部を示した図である。機械学習装置90は、空調システム100の動作を統括的に制御する機能部である。機械学習装置90は、外調機制御部49及び空調機制御部79と電気的に接続され、互いに信号の送受信を行う。
(1) Explanation of Outline of Machine Learning Device First, an outline of the
機械学習装置90は、外調機制御部49及び空調機制御部79に対して所定の信号(例えば、目標給気温度Tsaや目標蒸発温度Teを設定する制御信号)を送信することで、外気調和機10及び空気調和機50の運転容量を制御する。また、機械学習装置90は、外調機制御部49及び空調機制御部79から送信される所定の信号を受信することで、外気調和機10及び空気調和機50の状態変数を取得する。更に、機械学習装置90は、外気調和機10及び空気調和機50の消費エネルギーを特定する情報を取得する。
The
(2)機械学習装置のハードウェア構成
次に、機械学習装置90のハードウェア構成について説明する。図6は、機械学習装置のハードウェア構成の一例を示す図である。図6に示すように、機械学習装置90は、CPU(Central Processing Unit)601、ROM(Read Only Memory)602、RAM(Random Access Memory)603を有する。CPU601、ROM602、RAM603は、いわゆるコンピュータを形成する。また、機械学習装置90は、補助記憶装置604、表示装置605、操作装置606、I/F(Interface)装置607を有する。機械学習装置90の各ハードウェアは、バス608を介して相互に接続される。
(2) Hardware Configuration of Machine Learning Device Next, the hardware configuration of the
CPU601は、補助記憶装置604にインストールされている各種プログラム(例えば、後述する機械学習プログラム等)を実行する演算デバイスである。ROM602は、不揮発性メモリである。ROM602は、主記憶デバイスとして機能し、補助記憶装置604にインストールされている各種プログラムをCPU601が実行するために必要な各種プログラムやデータ等を格納する。具体的には、ROM602はBIOS(Basic Input/Output System)やEFI(Extensible Firmware Interface)等のブートプログラム等を格納する。
The
RAM603は、DRAM(Dynamic Random Access Memory)やSRAM(Static Random Access Memory)等の揮発性メモリである。RAM603は、主記憶デバイスとして機能し、補助記憶装置604にインストールされている各種プログラムがCPU601によって実行される際に展開される作業領域を提供する。
The
補助記憶装置604は、各種プログラムや、各種プログラムが実行される際に用いられる情報を格納する。
The
表示装置605は、機械学習装置90の内部状態を表示する、表示デバイスである。操作装置606は、例えば、機械学習装置90の管理者が機械学習装置90に対して各種操作を行うための操作デバイスである。I/F装置607は、外調機制御部49及び空調機制御部79と接続し、外調機制御部49及び空調機制御部79との間で、信号を送受信する接続デバイスである。
The
(3)機械学習装置の機能構成
次に、機械学習装置90の機能構成について説明する。図7は、機械学習装置の機能構成の一例を示す図である。上述したように、機械学習装置90には、機械学習プログラムがインストールされており、当該プログラムが実行されることで、機械学習装置90は、消費エネルギー取得部710、報酬算出部720、状態変数取得部730、強化学習部740として機能する。
(3) Functional Configuration of Machine Learning Device Next, the functional configuration of the
消費エネルギー取得部710は、外気調和機10及び空気調和機50の消費エネルギーを特定する情報を取得する。なお、消費エネルギーを特定する情報には、外気調和機10及び空気調和機50の消費電力が含まれる。また、消費エネルギーを特定する情報には、エネルギー消費効率(COP:Coefficient Of Performance)が含まれてもよい。また、消費エネルギーを特定する情報には、CO2排出量(二酸化炭素排出量)や、エネルギーコスト(電気代、ガス代)等が含まれていてもよい。
The energy
また、消費エネルギー取得部710が取得する外気調和機10の消費エネルギーを特定する情報には、
・外気調和機10が有するチラーユニット20の消費エネルギーを特定する情報、
・外気調和機10が有するエアハンユニット30の消費エネルギーを特定する情報、
・外気調和機10が有する熱媒体ポンプPaの消費エネルギーを特定する情報、
が含まれる。
In addition, the information for specifying the energy consumption of the
-Information that identifies the energy consumption of the
Information that identifies the energy consumption of the
-Information that identifies the energy consumption of the heat medium pump Pa of the
Is included.
また、消費エネルギー取得部710が取得する空気調和機50の消費エネルギーを特定する情報には、
・空気調和機50が有する室外ユニット60の消費エネルギーを特定する情報、
・空気調和機50が有する室内ユニット70の消費エネルギーを特定する情報、
が含まれる。
In addition, the information for specifying the energy consumption of the
Information that identifies the energy consumption of the
Information that identifies the energy consumption of the
Is included.
消費エネルギー取得部710は、取得した外気調和機10の消費エネルギーを特定する情報と、取得した空気調和機50の消費エネルギーを特定する情報とを足し合わせ、合計値を報酬算出部720に通知する。
The energy
報酬算出部720は、消費エネルギー取得部710より通知された合計値に相関する報酬を算出し、強化学習部740に通知する。
The
状態変数取得部730は、外気調和機10及び空気調和機50より状態変数を取得する。状態変数取得部730が取得する状態変数には、運転条件情報、負荷情報、運転設定値情報等が含まれる。
The state
運転条件情報とは、空調システム100が運転するにあたっての外気の状況及び内気の状況を示す情報である。具体的には、状態変数取得部730は、
・外気の状況を示す情報として、外気温度または外気湿度、
・内気の状況を示す情報として、内気温度または内気湿度、
を取得する。
The operating condition information is information indicating the state of the outside air and the state of the inside air when the
・ As information indicating the condition of the outside air, the outside air temperature or the outside air humidity,
・ As information indicating the status of the inside air, the inside air temperature or inside air humidity,
To get.
負荷情報とは、外気調和機10の運転状況及び空気調和機50の運転状況を示す情報である。具体的には、状態変数取得部730は、外気調和機10の運転状況を示す情報として、
・外気調和機10が運転中または停止中であることを示す情報、
・外気調和機10が冷房モードまたは暖房モードであることを示す情報、
・外気調和機10の第1ファンの風量、
・外気調和機10の熱媒体の流量、
・外気調和機10の熱媒体の温度、
・外気調和機10の熱媒体の圧力、
・外気調和機10の給気温度の設定値、
を取得し、空気調和機50の運転状況を示す情報として、
・空気調和機50が運転中または停止中であることを示す情報、
・空気調和機50が冷房モードまたは暖房モードであることを示す情報、
・空気調和機50の第2ファンの風量、
・空気調和機50の冷媒の流量、
・空気調和機50の冷媒の温度、
・空気調和機50の冷媒の圧力、
・空気調和機50の蒸発温度の設定値、
を取得する。
The load information is information indicating the operating status of the
Information indicating that the
Information indicating that the
・ Air volume of the first fan of the
・ Flow rate of heat medium of
-The temperature of the heat medium of the
・ Pressure of the heat medium of the
・ Set value of supply air temperature of
As information indicating the operating status of the
Information indicating that the
Information indicating that the
・ Air volume of the second fan of the
・ Flow rate of the refrigerant of the
・ Temperature of the refrigerant of the
・ The pressure of the refrigerant of the
・ Set value of evaporation temperature of
To get.
運転設定値情報とは、空調システム100を運転する際に設定された設定値を示す情報である。具体的には、状態変数取得部730は、運転設定値情報として、
・室内設定温度、
・室内設定湿度、
を取得する。
The operation set value information is information indicating a set value set when operating the
・ Indoor set temperature,
・ Indoor set humidity,
To get.
状態変数取得部730は、外気調和機10及び空気調和機50より取得したこれらの状態変数を、時間情報と対応付けて状態変数格納部750に格納する。
The state
強化学習部740は学習部の一例であり、負荷協調制御モデル741を有し、報酬算出部720より通知される報酬が最大となるように、負荷協調制御モデル741のモデルパラメータを変更する。これにより、強化学習部740は、状態変数と、外気調和機10の運転容量及び空気調和機50の運転容量の少なくとも一方と、を関連付ける負荷協調制御モデル741について、強化学習を行う。このように、強化学習部740では、外気調和機10の消費エネルギーを特定する情報と空気調和機50の消費エネルギーを特定する情報とを足し合わせた合計値を削減するように、負荷協調制御モデル741について強化学習を行う。これにより、負荷協調制御モデル741では、外気調和機10の運転容量及び空気調和機50の運転容量の少なくとも一方を出力する。
The
ここで、少なくとも一方としているのは、
・負荷協調制御モデル741により出力される外気調和機10の運転容量と、空気調和機50の運転容量とを用いて、それぞれ、外気調和機10と空気調和機50とを制御する場合と、
・負荷協調制御モデル741により出力される外気調和機10の運転容量を用いて外気調和機10を制御し、予め定めた組み合わせに基づいて、外気調和機10の運転容量から強化学習部740が導出した運転容量を用いて空気調和機50を制御する場合、あるいは、
・負荷協調制御モデル741により出力される空気調和機50の運転容量を用いて空気調和機50を制御し、予め定めた組み合わせに基づいて、空気調和機50の運転容量から強化学習部740が導出した運転容量を用いて外気調和機10を制御する場合と、
が含まれるためである。
Here, at least one is
-When controlling the
The
The
Is included.
なお、外気調和機10の運転容量には、
・外気調和機10の給気温度の目標値、
・外気調和機10の風量の目標値、
・外気調和機10の熱媒体の温度の目標値、
・外気調和機10の蒸発温度の目標値、
・外気調和機10のエンタルピの目標値、
が含まれる。
The operating capacity of the
・ Target value of supply air temperature of
・ Target value of air volume of
・ Target value of the temperature of the heat medium of the
・ Target value of evaporation temperature of
・ Target value of enthalpy of
Is included.
また、空気調和機50の運転容量には、
・空気調和機の蒸発温度の目標値、
が含まれる。
In addition, the operating capacity of the
・ Target value of evaporation temperature of air conditioner,
Is included.
なお、報酬算出部720では、強化学習部740の学習周期にあわせて報酬を算出するものとする。具体的には、報酬算出部720では、前回の強化学習から今回の強化学習までの間の消費エネルギーの合計値に基づいて、報酬を算出するものとする。ただし、強化学習部740の学習周期は、例えば、外気調和機10の運転容量または空気調和機50の運転容量が変更されてから、消費エネルギーの合計値が変化するまでに要する時間に応じた周期であるとする。
In addition, the
また、強化学習部740では、負荷協調制御モデル741を実行させるにあたり、前回の強化学習から今回の強化学習までの間の状態変数を読み出し、読み出した状態変数の平均値を算出したうえで、負荷協調制御モデル741に入力するものとする。
Further, in the
負荷協調制御モデル741が実行されることで出力された運転容量(一方の運転容量のみが出力された場合にあっては、当該出力された運転容量と、当該出力された運転容量に基づいて導出された運転容量と)が強化学習部740により送信先に送信される。具体的には、外気調和機10の運転容量は、強化学習部740により外調機制御部49に送信され、空気調和機50の運転容量は、強化学習部740により空調機制御部79に送信される。これにより、外気調和機10は、送信された運転容量を実現するように動作し、空気調和機50は、送信された運転容量を実現するように動作する。
The operating capacity output by executing the load coordination control model 741 (in the case where only one operating capacity is output, it is derived based on the output operating capacity and the output operating capacity. The increased operating capacity) is transmitted to the destination by the
(4)状態変数の詳細
次に、状態変数格納部750に格納される状態変数の詳細について説明する。図8は、状態変数格納部に格納される状態変数の一例を示す図である。図8に示すように、状態変数格納部750に格納される状態変数には、情報の項目として、"時間"、"運転条件情報"、"負荷情報"、"運転設定値情報"が含まれる。また、"運転条件情報"、"負荷情報"、運転設定値情報"には、それぞれ、状態変数取得部730が取得した情報が、項目ごとに格納される。
(4) Details of State Variables Next, details of the state variables stored in the state
なお、図8の例は、学習周期が15分から30分の場合を示しており、"運転条件情報"、"負荷情報"、"運転設定値情報"に含まれる各情報は、15分から30分ごとに、平均値が算出される。 The example of FIG. 8 shows a case where the learning cycle is 15 minutes to 30 minutes, and each information included in "operating condition information", "load information", and "operation setting value information" is 15 minutes to 30 minutes. The average value is calculated for each.
(5)強化学習処理の流れ
次に、機械学習装置90による強化学習処理の流れについて説明する。図9は、機械学習装置による強化学習処理の流れを示すフローチャートである。
(5) Flow of Reinforcement Learning Process Next, the flow of reinforcement learning process by the
ステップS901において、状態変数取得部730は、外気調和機10及び空気調和機50より状態変数を取得する。
In step S901, the state
ステップS902において、消費エネルギー取得部710は、取得した外気調和機10の消費エネルギーを特定する情報と、取得した空気調和機50の消費エネルギーを特定する情報とを足し合わせ、合計値を算出する。
In step S902, the energy
ステップS903において、強化学習部740は、所定の学習周期が経過したか否かを判定する。ステップS903において、所定の学習周期が経過していないと判定した場合には(ステップS903においてNOの場合には)、ステップS901に戻る。
In step S903, the
一方、ステップS903において、所定の学習周期が経過したと判定した場合には(ステップS903においてYESの場合には)、ステップS904に進む。 On the other hand, if it is determined in step S903 that the predetermined learning cycle has elapsed (YES in step S903), the process proceeds to step S904.
ステップS904において、報酬算出部720は、所定の学習周期の間に蓄積された合計値に基づいて、報酬を算出する。
In step S904, the
ステップS905において、報酬算出部720は、算出した報酬が所定の閾値以上であるか否かを判定する。ステップS905において、所定の閾値以上でないと判定された場合には(ステップS905においてNOの場合には)、ステップS906に進む。
In step S905, the
ステップS906において、強化学習部740は、算出された報酬が最大となるように負荷協調制御モデル741について強化学習を行う。
In step S906, the
ステップS907において、強化学習部740は、現在の状態変数を負荷協調制御モデル741に入力することで、負荷協調制御モデル741を実行させる。これにより、負荷協調制御モデル741は、外気調和機10の運転容量及び空気調和機50の運転容量の少なくともいずれか一方を出力する。なお、強化学習部740では、負荷協調制御モデル741により、いずれか一方の運転容量のみが出力された場合にあっては、予め定めた組み合わせに基づいて他方の運転容量を導出する。
In step S907, the
ステップS908において、強化学習部740は、外気調和機10の運転容量を外調機制御部49に、出力した空気調和機50の運転容量を空調機制御部79に、それぞれ送信する。その後、ステップS901に戻る。
In step S908, the
一方、ステップS905において、所定の閾値以上であると判定された場合には(ステップS905においてYESの場合には)、強化学習処理を終了する。 On the other hand, if it is determined in step S905 that the threshold value is equal to or higher than a predetermined threshold value (YES in step S905), the reinforcement learning process is terminated.
<まとめ>
以上の説明から明らかなように、第1の実施形態に係る空調システムは、
・エアハンユニットと、エアハンユニットを流れる熱媒体の状態を調整する熱媒体ポンプと、を有し、外気を取り込んでエアハンユニットから給気として供給することで対象空間の空調を行う外気調和機を有する。
・複数の室内ユニットと、室内ユニットを流れる冷媒の状態を調整する室外ユニットと、を有し、室内ユニットによって対象空間内の空気である内気を冷却または加熱して対象空間に供給することで対象空間の空調を行う空気調和機を有する。
・外気調和機と空気調和機の運転容量の少なくとも一方を学習する機械学習装置を有する。
<Summary>
As is clear from the above description, the air conditioning system according to the first embodiment is
・ It has an air han unit and a heat medium pump that adjusts the state of the heat medium flowing through the air han unit, and has an outside air conditioner that air-conditions the target space by taking in outside air and supplying it as supply air from the air han unit. ..
-It has a plurality of indoor units and an outdoor unit that adjusts the state of the refrigerant flowing through the indoor unit, and the indoor unit cools or heats the inside air, which is the air in the target space, and supplies it to the target space. It has an air conditioner that air-conditions the space.
-Has a machine learning device that learns at least one of the operating capacities of the outside air conditioner and the air conditioner.
また、第1の実施形態に係る機械学習装置は、
・外気の状況、内気の状況、外気調和機の運転状況、空気調和機の運転状況、及び、対象空間の設定温度または設定湿度を含む状態変数を取得する。
・状態変数と、外気調和機と空気調和機の運転容量の少なくとも一方と、を関連付けて学習する。
・外気調和機と空気調和機の消費エネルギーの合計に相関する報酬を算出する。
・状態変数と、外気調和機と空気調和機の運転容量の少なくとも一方とを関連付けて学習する際、算出された報酬を用いる。
Further, the machine learning device according to the first embodiment is
-Acquire the state variables including the outside air condition, the inside air condition, the operating condition of the outside air conditioner, the operating condition of the air conditioner, and the set temperature or the set humidity of the target space.
-Learn by associating the state variable with at least one of the operating capacities of the outside air conditioner and the air conditioner.
-Calculate the reward that correlates with the total energy consumption of the outside air conditioner and the air conditioner.
-Use the calculated reward when learning by associating the state variable with at least one of the operating capacities of the outside air conditioner and the air conditioner.
このように、第1の実施形態によれば、空調システム設置後に実測したデータを用いて負荷協調制御モデルを構築するため、設置した機器の特性を反映した精度の高いモデルを構築することができる。また、第1の実施形態によれば、当該負荷協調制御モデルが強化学習により自動的に構築されるため、空調システムを立ち上げるための設置後の作業負荷を低減させることができる。更に、第1の実施形態によれば、構築された負荷協調制御モデルを用いて外気調和機と空気調和機の運転容量を設定することで、外気調和機と空気調和機の消費エネルギーの合計値を削減することができる。 As described above, according to the first embodiment, since the load coordinated control model is constructed using the data actually measured after the installation of the air conditioning system, it is possible to construct a highly accurate model that reflects the characteristics of the installed equipment. .. Further, according to the first embodiment, since the load coordination control model is automatically constructed by reinforcement learning, it is possible to reduce the work load after installation for starting the air conditioning system. Further, according to the first embodiment, the total energy consumption of the outside air conditioner and the air conditioner is set by setting the operating capacities of the outside air conditioner and the air conditioner using the constructed load coordination control model. Can be reduced.
つまり、第1の実施形態によれば、外気調和機と空気調和機の運転容量を最適化する空調システム、機械学習装置及び機械学習方法を提供することができる。 That is, according to the first embodiment, it is possible to provide an air conditioning system, a machine learning device, and a machine learning method that optimize the operating capacities of the outside air conditioner and the air conditioner.
[その他の実施形態]
上記第1の実施形態では、外気調和機10として、熱媒体回路C1と外調機冷媒回路C2が、互いに独立して構成されるチラー式を例示した。しかしながら、外気調和機10はチラー式に限定されるものではなく、熱媒体回路C1を有さず、外調機冷媒回路C2が外気熱交換器33に接続される直膨式であってもよい。
[Other Embodiments]
In the first embodiment, as the
また、上記第1の実施形態では、負荷協調制御モデル741により、いずれか一方の運転容量のみが出力された場合、強化学習部740が、予め定めた組み合わせに基づいて、他方の運転容量を導出するものとして説明した。しかしながら、強化学習部740は、負荷協調制御モデル741により出力されたいずれか一方の運転容量のみを送信するように構成してもよい。具体的には、負荷協調制御モデル741により外気調和機10の運転容量が出力された場合にあっては、当該運転容量を用いて外気調和機10を制御し、空気調和機50を成り行きで変化させてもよい。あるいは、負荷協調制御モデル741により空気調和機50の運転容量が出力された場合にあっては、当該運転容量を用いて空気調和機50を制御し、外気調和機10を成り行きで変化させてもよい。
Further, in the first embodiment, when only one of the operating capacities is output by the load coordinated
また、上記第1の実施形態では、機械学習を行う際に用いるモデル(負荷協調制御モデル)の詳細について特に言及しなかったが、機械学習を行う際に用いるモデルには任意の種類のモデルが適用されるものとする。具体的には、NN(Neural Network)モデルや、ランダムフォレストモデル、SVM(Support Vector Machine)モデル等、任意の種類のモデルが適用される。 Further, in the first embodiment, the details of the model (load cooperative control model) used when performing machine learning are not particularly mentioned, but any kind of model can be used as the model used when performing machine learning. It shall be applied. Specifically, any kind of model such as an NN (Neural Network) model, a random forest model, and an SVM (Support Vector Machine) model is applied.
また、上記第1の実施形態では、モデルパラメータを変更する場合の変更方法の詳細について特に言及しなかったが、モデルパラメータの変更方法はモデルの種類に従うものとする。 Further, in the first embodiment, the details of the changing method when changing the model parameters are not particularly mentioned, but the changing method of the model parameters shall follow the type of the model.
以上、実施形態を説明したが、特許請求の範囲の趣旨及び範囲から逸脱することなく、形態や詳細の多様な変更が可能なことが理解されるであろう。 Although the embodiments have been described above, it will be understood that various modifications of the embodiments and details are possible without departing from the purpose and scope of the claims.
100 :空調システム
10 :外気調和機
20 :チラーユニット
30 :エアハンユニット
45 :給気ダクト
49 :外調機制御部
50 :空気調和機
60 :室外ユニット
70 :室内ユニット
79 :空調機制御部
80 :リモコン
90 :機械学習装置
710 :消費エネルギー取得部
720 :報酬算出部
730 :状態変数取得部
740 :強化学習部
741 :負荷協調制御モデル
100: Air conditioning system 10: Outside air conditioner 20: Chiller unit 30: Air conditioner unit 45: Air supply duct 49: External conditioner control unit 50: Air conditioner 60: Outdoor unit 70: Indoor unit 79: Air conditioner control unit 80: Remote control 90: Machine learning device 710: Energy consumption acquisition unit 720: Reward calculation unit 730: State variable acquisition unit 740: Reinforcement learning unit 741: Load coordination control model
Claims (8)
複数の室内ユニットと、前記室内ユニットを流れる冷媒の状態を調整する冷媒調整部と、を有し、前記室内ユニットによって前記対象空間内の空気である内気を冷却または加熱して前記対象空間に供給することで前記対象空間の空調を行う空気調和装置と、
前記外気調和装置の運転容量と前記空気調和装置の運転容量の少なくとも一方を学習する機械学習装置と、を有する空調システムであって、
前記外気の状況、前記内気の状況、前記外気調和装置の運転状況、前記空気調和装置の運転状況、及び、前記対象空間の設定温度または設定湿度を含む状態変数を取得する状態変数取得部と、
前記状態変数と、前記外気調和装置の運転容量と前記空気調和装置の運転容量の少なくとも一方と、を関連付けて学習する学習部と、
前記外気調和装置と前記空気調和装置の消費エネルギーの合計に相関する報酬を算出する報酬算出部と、を有し、
前記学習部は、前記外気調和装置の運転容量と前記空気調和装置の運転容量の少なくとも一方が変更されてから、前記消費エネルギーの合計が変化するまでの時間に応じた周期で算出する前記報酬を用いて学習する空調システム。 It has an outside air harmonizing unit and a heat medium adjusting unit that adjusts the state of the heat medium flowing through the outside air harmonizing unit, and air-conditions the target space by taking in outside air and supplying it as supply air from the outside air harmonizing unit. Outside air conditioner and
It has a plurality of indoor units and a refrigerant adjusting unit that adjusts the state of the refrigerant flowing through the indoor unit, and the indoor unit cools or heats the inside air, which is the air in the target space, to supply the target space. An air conditioner that air-conditions the target space by
An air conditioning system comprising a machine learning device that learns at least one of the operating capacity of the outside air conditioner and the operating capacity of the air conditioner.
A state variable acquisition unit that acquires a state variable including the outside air condition, the inside air condition, the operation condition of the outside air conditioner, the operation condition of the air conditioner, and the set temperature or the set humidity of the target space.
A learning unit that learns by associating the state variable with at least one of the operating capacity of the outside air conditioner and the operating capacity of the air conditioner.
It has a reward calculation unit that calculates a reward that correlates with the total energy consumption of the outside air conditioner and the air conditioner.
The learning unit calculates the reward in a cycle corresponding to the time from when at least one of the operating capacity of the outside air conditioner and the operating capacity of the air conditioner is changed until the total energy consumption changes. An air conditioning system to learn using.
前記外気調和装置の運転容量には、前記給気の温度の目標値、前記第1ファンの風量の目標値、前記外調熱交換器に流入する前記熱媒体の温度の目標値、前記外調熱交換器における前記熱媒体の蒸発温度またはエンタルピの目標値が含まれる、請求項1に記載の空調システム。 The outside air harmonizing device includes a first fan that takes in the outside air and sends the supply air to the target space, and an external heat exchanger that exchanges heat between the outside air taken in by the first fan and the heat medium. Including
The operating capacity of the outside air conditioner includes a target value of the temperature of the supply air, a target value of the air volume of the first fan, a target value of the temperature of the heat medium flowing into the external heat exchanger, and the external adjustment. The air conditioning system according to claim 1, wherein the target value of the evaporation temperature or enthalpy of the heat medium in the heat exchanger is included.
前記空気調和装置の運転容量には、前記空気調和装置の蒸発温度の目標値が含まれる、請求項2に記載の空調システム。 The indoor unit of the air conditioner includes a second fan that takes in the inside air and sends it to the target space, and an air conditioning heat exchanger that exchanges heat between the inside air taken in by the second fan and the refrigerant.
The air conditioning system according to claim 2, wherein the operating capacity of the air conditioner includes a target value of the evaporation temperature of the air conditioner.
前記内気の状況には、前記内気の温度または前記内気の湿度が含まれ、
前記外気調和装置の運転状況には、前記外気調和装置が運転中または停止中であることを示す情報、前記外気調和装置が冷房モードまたは暖房モードであることを示す情報、前記外気調和装置の前記第1ファンの風量、前記熱媒体の流量、前記熱媒体の温度、前記熱媒体の圧力、前記給気の温度の設定値のいずれかが含まれ、
前記空気調和装置の運転状況には、前記空気調和装置が運転中または停止中であることを示す情報、前記空気調和装置が冷房モードまたは暖房モードであることを示す情報、前記空気調和装置の前記第2ファンの風量、前記冷媒の流量、前記冷媒の温度、前記冷媒の圧力、前記空気調和装置の蒸発温度の設定値のいずれかが含まれる、請求項3に記載の空調システム。 The outside air condition includes the temperature of the outside air or the humidity of the outside air.
The inside air condition includes the temperature of the inside air or the humidity of the inside air.
The operating status of the outside air harmonizing device includes information indicating that the outside air harmonizing device is operating or stopped, information indicating that the outside air harmonizing device is in the cooling mode or the heating mode, and the information indicating that the outside air harmonizing device is in the cooling mode or the heating mode. Any of the air volume of the first fan, the flow rate of the heat medium, the temperature of the heat medium, the pressure of the heat medium, and the set value of the temperature of the supply air is included.
The operating status of the air conditioner includes information indicating that the air conditioner is in operation or stopped, information indicating that the air conditioner is in the cooling mode or the heating mode, and the information indicating that the air conditioner is in the cooling mode or the heating mode. The air conditioning system according to claim 3, further comprising any one of an air volume of a second fan, a flow rate of the refrigerant, a temperature of the refrigerant, a pressure of the refrigerant, and a set value of an evaporation temperature of the air conditioner.
前記空気調和装置の消費エネルギーには、前記複数の室内ユニットと前記冷媒調整部の各消費エネルギーが含まれる、請求項1に記載の空調システム。 The energy consumption of the outside air harmonizing device includes each energy consumption of the chiller unit, the heat medium adjusting unit, and the outside air harmonizing unit included in the outside air harmonizing device.
The air conditioning system according to claim 1, wherein the energy consumption of the air conditioner includes the energy consumption of the plurality of indoor units and the refrigerant adjusting unit.
複数の室内ユニットと、前記室内ユニットを流れる冷媒の状態を調整する冷媒調整部と、を有し、前記室内ユニットによって前記対象空間内の空気である内気を冷却または加熱して前記対象空間に供給することで前記対象空間の空調を行う空気調和装置と、を有する空調システムにおいて、前記外気調和装置の運転容量と前記空気調和装置の運転容量の少なくとも一方を学習する機械学習装置であって、
前記外気の状況、前記内気の状況、前記外気調和装置の運転状況、前記空気調和装置の運転状況、及び、前記対象空間の設定温度または設定湿度を含む状態変数を取得する状態変数取得部と、
前記状態変数と、前記外気調和装置の運転容量と前記空気調和装置の運転容量の少なくとも一方と、を関連付けて学習する学習部と、
前記外気調和装置と前記空気調和装置の消費エネルギーの合計に相関する報酬を算出する報酬算出部と、を有し、
前記学習部は、前記外気調和装置の運転容量と前記空気調和装置の運転容量の少なくとも一方が変更されてから、前記消費エネルギーの合計が変化するまでの時間に応じた周期で算出する前記報酬を用いて学習する機械学習装置。 It has an outside air harmonizing unit and a heat medium adjusting unit that adjusts the state of the heat medium flowing through the outside air harmonizing unit, and air-conditions the target space by taking in outside air and supplying it as supply air from the outside air harmonizing unit. Outside air conditioner and
It has a plurality of indoor units and a refrigerant adjusting unit that adjusts the state of the refrigerant flowing through the indoor unit, and the indoor unit cools or heats the inside air, which is the air in the target space, to supply the target space. A machine learning device that learns at least one of the operating capacity of the outside air conditioner and the operating capacity of the air conditioner in an air conditioning system having an air conditioner for air-conditioning the target space.
A state variable acquisition unit that acquires a state variable including the outside air condition, the inside air condition, the operation condition of the outside air conditioner, the operation condition of the air conditioner, and the set temperature or the set humidity of the target space.
A learning unit that learns by associating the state variable with at least one of the operating capacity of the outside air conditioner and the operating capacity of the air conditioner.
It has a reward calculation unit that calculates a reward that correlates with the total energy consumption of the outside air conditioner and the air conditioner.
The learning unit calculates the reward in a cycle corresponding to the time from when at least one of the operating capacity of the outside air conditioner and the operating capacity of the air conditioner is changed until the total energy consumption changes. A machine learning device that uses and learns.
複数の室内ユニットと、前記室内ユニットを流れる冷媒の状態を調整する冷媒調整部と、を有し、前記室内ユニットによって前記対象空間内の空気である内気を冷却または加熱して前記対象空間に供給することで前記対象空間の空調を行う空気調和装置と、を有する空調システムにおいて、前記外気調和装置の運転容量と前記空気調和装置の運転容量の少なくとも一方を学習する機械学習方法であって、
前記外気の状況、前記内気の状況、前記外気調和装置の運転状況、前記空気調和装置の運転状況、及び、前記対象空間の設定温度または設定湿度を含む状態変数を取得する状態変数取得工程と、
前記状態変数と、前記外気調和装置の運転容量と前記空気調和装置の運転容量の少なくとも一方と、を関連付けて学習する学習工程と、
前記外気調和装置と前記空気調和装置の消費エネルギーの合計に相関する報酬を算出する報酬算出工程と、を有し、
前記学習工程は、前記外気調和装置の運転容量と前記空気調和装置の運転容量の少なくとも一方が変更されてから、前記消費エネルギーの合計が変化するまでの時間に応じた周期で算出する前記報酬を用いて学習する機械学習方法。 It has an outside air harmonizing unit and a heat medium adjusting unit that adjusts the state of the heat medium flowing through the outside air harmonizing unit, and air-conditions the target space by taking in outside air and supplying it as supply air from the outside air harmonizing unit. Outside air conditioner and
It has a plurality of indoor units and a refrigerant adjusting unit that adjusts the state of the refrigerant flowing through the indoor unit, and the indoor unit cools or heats the inside air, which is the air in the target space, to supply the target space. A machine learning method for learning at least one of the operating capacity of the outside air conditioner and the operating capacity of the air conditioner in an air conditioning system having an air conditioner for air-conditioning the target space.
A state variable acquisition step of acquiring a state variable including the outside air condition, the inside air condition, the operation condition of the outside air conditioner, the operation condition of the air conditioner, and the set temperature or the set humidity of the target space.
A learning step of learning by associating the state variable with at least one of the operating capacity of the outside air conditioner and the operating capacity of the air conditioner.
It has a reward calculation step of calculating a reward that correlates with the total energy consumption of the outside air conditioner and the air conditioner.
In the learning step, the reward calculated in a cycle corresponding to the time from when at least one of the operating capacity of the outside air conditioner and the operating capacity of the air conditioner is changed until the total energy consumption changes. A machine learning method for learning using.
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