JP7053180B2 - 情報処理装置、情報処理方法、プログラム、及び情報処理システム - Google Patents

Description

本発明の実施形態は、情報処理装置、情報処理方法、プログラム、及び情報処理システム
に関する。

複数の空調機が協働して対象施設の空調を制御する協調制御が行われている場合に、当該空調に対する局所的な要求に対応することは困難である。例えば、施設全体に対する目標温度を設定した場合、施設の熱特性および熱負荷により、目標温度から外れてしまう部分が発生する。また、人の感覚の違いにより、同じ状態であっても、満足と感じる者もいれば、不満足と感じる者もいる。このような局所的な要求に対応するために、空調管理者が各空調機を細かに制御しても、意図した結果を得ることは難しい。調整対象箇所の熱特性および熱負荷、ならびに他の空調機の配置および能力も考慮しなければ、調整対象箇所以外の空調を維持しつつ調整対象箇所に対する空調を調整することができないためである。ゆえに、施設内のいずれの箇所においても、目標とする空調状態を実現するためには、空調機ごとに、空調機の制御因子（アクチュエータ）に対する設定値の組合せを決定するという困難な作業が必要となる。

特許第４２９４５６０号公報

本発明の一実施形態は、協調制御される複数の空調機に対する運転条件を作成する。

本発明の一態様としての空調運転条件作成装置は、空調制御の対象空間に係る複数の空調機に対してトライアル条件を作成し、前記トライアル条件に基づく前記複数の空調機の協調によるトライアルを評価し、前記トライアルの評価に基づき、前記複数の空調機に対して前記対象空間を目標状態にするための本番運転条件を作成する。

第１の実施形態に係る空調システムの一例を示す概念図。 第１の実施形態に係る空調運転条件作成装置の内部構成の一例を示すブロック図。 運転条件パラメータの一例を示す図。 トライアル可能時間帯の一例を示す図。 作成されたトライアル条件の一例を示す図。 測定結果と評価値の一例を示す図。 出力結果の一例を示す図。 第１の作成方法を用いた最適運転条件作成処理のフローチャートの一例を示す図。 第１の作成方法を説明する図。 第２の作成方法を用いた最適運転条件作成処理の前半部分のフローチャートの一例を示す図。 一部極限運転条件の一例を示す図。 第２の作成方法を用いた最適運転条件作成処理の後半部分のフローチャートの一例を示す図。 第２の実施形態に係る空調運転条件作成装置の概略構成の一例を示すブロック図。 要求によって推定された目標状態の一例を示す図。 本発明の一実施形態におけるハードウェア構成の一例を示すブロック図。

以下、図面を参照しながら、本発明の実施形態について説明する。

（第１の実施形態）
図１は、第１の実施形態に係る空調システムの一例を示す概念図である。第１の実施形態に係る空調システムは、空調運転条件作成装置１と、空調機コントローラ２と、複数の空調機３と、複数のセンサ４と、を備える。なお、図１の空調機３およびセンサ４に付けられた添え字のアルファベットは、各個体を区別するための識別子である。

本実施形態の空調システムは、複数の空調機３が制御されることにより、空調制御の対象である空間の状態を調整する。空調制御の対象である空間を対象空間と記載する。なお、本説明において、対象空間は、家屋、ビルなどの施設全体でもよいし、部屋、廊下などの施設内の一区域でもよい。また、一区域は、実際に区切られている部分でもよいし、制御のために仮想的に区切られた部分でもよい。

対象空間の状態とは、温度、湿度、気流、空気清浄度など、公知の空調機３が調整することができるものであればよい。以降では、空調機３が温度を調整する場合を前提に説明するが、状態が温度に限られるわけではない。

例えば、図１に示された空調機３Ａおよび３Ｂは、太枠で囲まれた対象空間５の温度を協調して調整するものとする。言い換えると、対象空間５の温度を所望の状態に調整する際は、空調機３Ａおよび３Ｂの両方ともが稼働する。なお、空調機３Ｃは対象空間５の隣の部屋の空調を制御しているが、対象空間５の温度を調整する際に、空調機３Ｃの運転が制御されてもよい。対象空間５の温度は、隣の部屋からの影響も受けるためである。また、点線で囲まれた枠は、各空調機が空調を制御することができる範囲を示す。本説明では、当該範囲をゾーンと記載する。空調機３Ａがゾーン３１Ａを、空調機３Ｂがゾーン３１Ｂを形成する。なお、各空調機３のゾーンは重なっていてもよい。

空調運転条件作成装置１は、対象空間を所望の状態にするために、各空調機３に対する運転条件を作成する。運転条件とは、空調機３の運転に係る設定項目の設定値（パラメータ）を意味する。また、運転を行う日時も運転条件に含まれる。

対象空間を所望の状態にするには、各空調機３の性能、施設の特性等を考慮する必要がある。例えば、対象空間の温度を調整するために、各空調機３が冷房または暖房を行う場合には、各空調機３からの熱の流出だけでなく、ゾーン間、外部、隣の部屋などからの熱の流入出を考慮しなくてならない。図１では、熱の流入出が矢印６により示されている。所望の状態にする運転条件をシミュレーションにより求めようとすると、このような熱の流入出を特定するための情報が必要となる。また、シミュレーションが複雑となり、シミュレーションに要する時間が増加する。

そこで、本実施形態の空調運転条件作成装置１は、シミュレーションではなく、各空調機３が行うトライアル（テスト運転）の結果に基づき、運転条件を作成する。具体的には、まず、複数の空調機３に対してトライアル用の運転条件を作成する。そして、トライアル用の運転条件に基づく複数の空調機の協調によるトライアルが行われると、空調運転条件作成装置１は、当該トライアルを評価する。そして、空調運転条件作成装置１は、トライアルの評価に基づき、複数の空調機に対して対象空間を目標状態にするための運転条件を作成する。当該運転条件は、対象空間を目標状態にするための本番運転における各空調機３の設定値を示す。当該運転条件を最適運転条件（本番運転条件）と記載する。また、トライアル用の運転条件をトライアル条件と記載する。運転条件および運転条件の作成方法の詳細については後述する。

空調機コントローラ２は、空調運転条件作成装置１が作成した運転条件を満たすように、複数の空調機３を制御する装置である。空調機３に対する空調機コントローラ２の制御手法は、公知手法を用いればよく、特に限定されるものではない。

空調機３は、施設内に予め配置され、空調機コントローラ２に制御されて対象空間の状態を調整する。空調機３は公知の空調機でよい。

複数のセンサ４は、施設内に予め配置され、対象空間の状態を測定する。なお、センサ４は、空調機３に搭載されていてもよい。各センサの測定結果により、対象空間が所望の状態であるかが判別される。例えば、対象空間が２８℃であることが所望の状態である場合に、センサ４Ａの測定値が２６℃であるときは、対象空間内に所望の状態ではない箇所が存在していることを意味する。

センサ４により測定されたデータは、空調運転条件作成装置１が対象空間の状態を把握するために用いられる。測定されたデータは、空調運転条件作成装置１に直接的に送られてもよいし、空調機コントローラ２または他の収集装置を介して、間接的に送られてもよい。

空調運転条件作成装置１の詳細について説明する。図２は、第１の実施形態に係る空調運転条件作成装置の内部構成の一例を示すブロック図である。空調運転条件作成装置１は、空調機情報取得部１１と、目標状態取得部１２と、運転条件作成部１３と、出力部１４と、記憶部１５と、を備える。運転条件作成部１３は、トライアル条件作成部１３１と、評価部１３２と、最適運転条件作成部（本番運転条件作成部）１３３と、を備える。

空調機情報取得部１１は、空調機３に関する情報を取得する。当該情報を空調機情報と記載する。空調機情報は、各空調機３の運転条件を作成するために用いられる。空調機情報は、ユーザまたは他のシステムから取得すればよい。あるいは、空調機コントローラ２または各空調機３から取得してもよい。

空調機情報は、運転条件パラメータと、トライアル可能時間帯と、が含まれる。運転条件パラメータは、空調機３の設定可能項目および設定可能値を示すものとする。トライアル可能時間帯は、トライアルが可能な日時を示すものとする。

図３は、運転条件パラメータの一例を示す図である。図３の例では、運転条件パラメータの項目として、運転条件作成の対象の空調機ごとに、設定可能項目および設定可能値が示されている。なお、図３に示された以外の設定可能項目が含まれていてもよい。また、各空調機３の設定可能項目および設定可能値が異なっていてもよい。

設定可能項目は、対象の空調機３に対し設定することが可能な項目（アクチュエータ）を示す。図３の例では、設定可能項目として、設定温度、風向、および風量が示されている。なお、設定可能項目は、対象の空調機３に対し設定することが可能な項目であれば、特に限られるものではない。例えば、ファン、フラップ、フィン、シャッターなど、空調機制御に関係する項目が含まれていてもよい。また、１つの設定可能項目が複数の設定値を設定できる場合、１つの設定可能項目を複数の独立した設定可能項目に分けてもよい。例えば、上下左右の４方向において、フラップの位置を調整することができる場合、方向ごとに独立した設定可能項目としてもよい。また、１つの空調が複数の吹き出し口を有し、吹き出し口ごとに独立の設定が行える場合、吹き出し口ごとに運転条件が作成されてもよい。

設定可能値は、当該設定可能項目に対して設定することができる値を示す。図３の例では、設定温度の設定可能値が１８℃から２９℃までの０．５℃刻みの温度であることを示す。風向の設定可能値は、空調機３Ａは「下」および「水平」の２種類であるが、空調機３Ｂはさらに「スイング」を有している。また、風量の設定可能値は、空調機３Ａは「強」だけなのに対し、空調機３Ｂは、「弱」、「強」、および「急」の３種類から選択できることを示す。

図４は、トライアル可能時間帯の一例を示す図である。図４の例には、トライアル可能日と、当該日におけるトライアル可能時間帯と、が示されている。トライアルは、トライアル可能日時内のいずれかの期間において実行される。例えば、施設内に人がいないと想定される平日の夜間および休日がトライアル可能日時として登録されることが想定される。

目標状態取得部１２は、対象空間の目標状態を示す情報を取得する。この情報は、対象空間内の複数のセンサ４それぞれに定められた所望の数値（目標値）でもよいし、現状と目標状態との乖離を示す情報でもよい。例えば、現状よりも温度を上げるといった情報でもよい。

例えば、空調管理者により部屋の目標温度分布が作成され、当該目標温度分布に部屋が保たれたときに、各センサ４が測定するはずの値が目標状態取得部１２に入力される。そして、センサ４Ａの目標温度値が２５．０℃、センサ４Ｂの目標温度値が２２．０℃と判明する。このようにして、目標状態が取得される。

なお、上記のように、各センサ４に対する目標状態が直に入力されてもよいし、目標状態取得部１２が各センサ４に対する目標状態を算出してもよい。例えば、各センサ４の位置を把握している場合は、対象空間の目標温度分布から、各センサ４の目標温度を算出することできる。

なお、本システムでは、最適運転を求める際にセンサ４の位置情報は用いられない。ゆえに、センサ４の位置に関する情報を取得し、各センサ４の位置を把握している必要はない。センサ４の位置が変更された場合は、センサ４の位置変更後にトライアルを行い、最適運転条件が決定されればよい。

運転条件作成部１３は、目標状態を実現するための各空調機３の運転条件を作成する。運転条件作成部１３の処理は、運転条件作成部１３の内部構成とともに説明する。

トライアル条件作成部１３１は、空調機の設定可能項目および設定可能値に基づき、複数のトライアル条件を作成する。トライアル条件には、トライアルが実行される時刻または時間帯と、複数の空調機３それぞれの設定可能項目における設定値と、が含まれる。トライアルが行われる時刻または時間帯は、トライアル可能時間帯から決定される。設定値は、運転条件パラメータの設定可能値のいずれかから選択される。なお、設定値の組み合わせが全く同じであるトライアル条件を複数回試行し、その平均を評価するような方針を採用してもよい。

なお、トライアルは、１つの空調機３ごとに順番に行うこともできるが、本実施形態では、複数の空調機３が一斉にトライアルを行うことを想定する。実際の運転時は、他の空調装置の影響を受けるため、１つの空調機３ごとに順番にトライアルを行っても実際の運転時とは異なってしまうからである。

図５は、作成されたトライアル条件の一例を示す図である。図５の例では、８月１日の１時から２時の間に第１回目のトライアルが行われる。実際のトライアル開始時刻は、空調機コントローラ２が指定時間帯から任意に定めてよい。また、図５に示すように、空調機３ごとに設定値が定められている。なお、図５では、暖房運転における最適運転条件を導出する場合のトライアル条件を想定する。このようなトライアル条件を空調機コントローラ２に渡すことにより、空調機コントローラ２が空調機３ごとのトライアル条件に基づいて、各空調機３を制御する。そして、各空調機３は、トライアル条件に定められた時間帯に、定められた設定値でトライアルを実施する。

評価部１３２は、トライアルごとに測定された複数のセンサ４における測定値と、目標状態取得部１２により取得された目標状態と、に基づき、トライアルごとの評価値を算出する。前述の通り、複数のセンサ４は対象空間内の複数箇所に配置されているため、各センサ４の測定値は、対象空間内の複数箇所それぞれの状態を示すものとなる。つまり、センサ４の目標状態とは、センサ４が位置する複数箇所の目標状態と同義である。そして、評価値は対象空間内の複数箇所が目標状態にどれだけ近いかを示すものとなる。

図６は、測定結果と評価値の一例を示す図である。図６（Ａ）には、トライアル終了時点の温度が示されている。なお、測定結果には、トライアル終了時点の測定値だけでなく、トライアル実施中の時系列の測定値があってもよい。例えば、毎分ごとに測定された温度推移のデータであってもよい。

図６（Ｂ）には、トライアルごとに算出された評価値が示されている。評価値の算出方法は任意に定めてよい。例えば、実測温度と目標温度との差分の絶対値を評価値としてもよい。あるいは、実測温度と目標温度との二乗誤差を評価値としてもよい。

なお、ここでは、対象空間の空調の状態を目標状態とし、当該目標状態との乖離度合を評価値として算出している。しかし、空調の状態以外の項目を評価の対象としてもよい。例えば、空調機３が消費する電力量を評価値の項目に含めてもよい。例えば、トライアルにより空調機３が消費した電力量を空調機３などから取得する。そして、評価値が低いほど優れた運転条件である場合は、消費電力量が多いほど評価値が高くなるような計算式を用いて評価値を算出する。これにより、あまりにも消費電力量が多い運転条件が最適運転条件となることを防ぐことができ、消費電力量の低減と目標状態の達成を両立する空調システムを構築することができる。

なお、トライアルは複数回行われてもよい。外部環境要因などにより、同一のトライアルであっても、結果が異なる場合も多々ある。ゆえに、１回のトライアルの結果に基づく評価よりも、複数回のトライアルの結果に基づく評価のほうが信頼性は高い。したがって、評価部１３２は、複数のトライアル結果の平均などにより、トライアルの評価を行ってもよい。

なお、作成済みのトライアル条件に含まれるトライアルの実行予定時間帯が、トライアルに適さない時間帯であると後から判明する場合もあり得る。例えば、トライアルの実行予定時間帯において、外気温が極端に高いもしくは極端に低い、雨が降る、または台風が接近しているといった天気予報情報を取得した場合、当該トライアルは中止または延期とされたほうがよい。ゆえに、トライアル条件作成部またはその他の構成要素が、トライアルの実行予定時間帯におけるトライアルの適否に関する情報を取得し、当該情報に基づき、トライアルの中止または延期を決定してもよい。トライアルの中止または延期をした場合、トライアル条件作成部またはその他の構成要素は、作成済みのトライアル条件を無効にする指示、またはトライアル条件の修正もしくは再作成を行う。これにより、トライアルを中止または延期することができる。

最適運転条件作成部１３３は、トライアルの評価値に基づき、トライアル条件から、最適運転条件を作成する。例えば、複数のトライアル条件から最適とされるトライアル条件を選択し、最適運転条件としてもよい。先の図６（Ｂ）では、第２０回目のトライアルにおける評価値が最も小さい。評価値が小さいほど目標状態との乖離が小さいため、第２０回目のトライアル条件が最も目標状態に近づく運転条件であることが分かる。ゆえに、最適運転条件作成部１３３は、第２０回目のトライアル条件を最適運転条件としてもよい。なお、複数のトライアル条件から選択されたトライアル条件をそのまま最適運転条件とせずに、選択されたトライアル条件の設定値を調整して、最適運転条件を作成してもよい。

出力部１４は、空調運転条件作成装置１により行われた処理に関する情報を出力する。当該情報には、例えば、各空調機３に対する最適運転条件が含まれる。また、各トライアルの評価値が出力されてもよい。

なお、出力部１４が出力する情報は特に限られるものではなく、空調機コントローラ２、空調機３、センサ４から取得された情報が出力されてもよい。

また、出力部１４の出力方式は特に限られるものではない。画像、音声などをディスプレイ等に出力してもよいし、処理結果が電子ファイルにてストレージに保存されてもよい。

図７は、出力結果の一例を示す図である。各センサ４のトライアルでの測定結果と、対象空間内の様子と、最適運転条件である空調設定と、が示されている。最適運転条件である空調設定が吹き出し口ごとに設定されていることが分かる。

記憶部１５は、入力された情報、各処理の処理結果などを記憶する。記憶される情報は、特に限られるものではない。空調運転条件作成装置の各構成要素は、記憶部１５に対し情報の入出力を行えるものとする。なお、記憶される情報ごとに記憶部が分かれていてもよい。

次に、運転条件の作成方法と、空調運転条件作成装置１の構成要素の処理の流れについて説明する。運転条件の作成方法に応じて処理の流れが異なるため、運転条件の作成方法ごとに説明する。なお、下記の運転条件の作成方法は一例であり、これらに限られるわけではない。

（第１の作成方法）
図８は、第１の作成方法を用いた最適運転条件作成処理のフローチャートの一例を示す図である。まず、空調機情報取得部１１が空調機情報を取得する（Ｓ１０１）。例えば、各空調機３の設定可能項目が、設定温度、風量、および風向であることを取得する。また、設定温度の設定可能値は、１８℃から２９℃までの０．５℃刻みの温度であることを取得する。また、風量の設定可能値が、「弱」、「強」、および「急」であることを取得する。また、風向の設定可能値が、「下」、「水平」、および「スイング」であることを取得する。

目標状態取得部１２が目標状態を取得する（Ｓ１０２）。例えば、目標状態とする対象のセンサ４は、センサ４Ａおよびセンサ４Ｂであり、センサ４Ａの目標状態が２５℃、センサ４Ｂの目標状態が２２℃であることを取得する。

トライアル条件作成部１３１がトライアルの試行回数などを初期化する（Ｓ１０３）。そして、トライアル条件作成部１３１が、以前のトライアル条件に基づき、新たなトライアル条件を作成する（Ｓ１０４）。なお、以前のトライアル条件とは、直前のトライアル条件だけでなく、これまでのトライアル条件も含めてよい。

第１の作成方法によるトライアル条件の作成について説明する。第１の作成方法は、近傍探索法を用いて、以前のトライアル条件から新たなトライアル条件を作成する方法である。つまり、設定可能項目を変数とみなした状態空間において、直前のトライアルにおける位置からの近傍点を生成していき、最適な位置を探索する。

図９は、第１の作成方法を説明する図である。Ｓ_ｋは第ｋ（ｋは１以上の整数）回目のトライアルにおけるセンサ４Ａおよび４Ｂの温度の座標を示す。近傍点におけるトライアル条件を作成し続けることにより、目標状態を実現するトライアル条件に徐々に近づくことができる。

近傍点は、前回のトライアル条件における設定可能項目の設定値を変更することにより、生成される。シミュレーティッドアニーリング（擬似焼きなまし法）、遺伝的アルゴリズム、タブーサーチなどのヒューリスティック手法を用いて、変更後の設定値が決定されてもよい。あるいは、以前のトライアル条件の設定可能項目の内容を所定の内容に変更することにより、近傍点が取得されてもよい。当該所定内容を近傍探索操作と記載する。

例えば、ゾーン３１Ａの温度を上げるようなトライアル条件を作成したい場合を想定する。当該想定においては、以下の（１）から（６）の例のような複数の近傍探索操作から１つの近傍探索操作を選択して、新たなトライアル条件を作成すればよい。
（１）ゾーン３１Ａの空調機３Ａの設定温度を上げる。
（２）ゾーン３１Ａの空調機３Ａの風量を「弱」から「強」に、または「強」から「急」に変える。
（３）ゾーン３１Ａの空調機３Ａの風向を下向きに変える。
（４）ゾーン３１Ａの隣接ゾーン３１Ｂの空調機３Ｂの設定温度を上げる。
（５）ゾーン３１Ａの隣接ゾーン３１Ｂの空調機３Ｂの風量を「弱」から「強」に、または「強」から「急」に変える。
（６）ゾーン３１Ａの隣接ゾーン３１Ｂの空調機３Ｂの風向を下向きに変える。
このように、目的のゾーンではなく、目的のゾーンと隣接するゾーンを対象とする空調機３のトライアル条件が変更されてもよい。

なお、前回のトライアルの結果に基づいて次回のトライアル条件が都度作成されてもよいし、複数のトライアル条件がまとめて作成されてもよい。

作成されたトライアル条件は空調機コントローラ２に送られる（Ｓ１０５）。そして、空調機コントローラ２が各空調機３を制御することによりトライアルが行われ、結果として、評価部１３２がセンサ４によるトライアルの測定値を取得する（Ｓ１０６）。

なお、複数のトライアルを連続して行う場合、各トライアル開始時点の対象空間の状態が異なるため、トライアルの結果を比較しにくくなる。ゆえに、トライアルの合間にインターバル時間を設けて元の状態に戻るのを待ってもよい。あるいは、対象空間の状態を元に戻すための運転が行われてもよい。例えば、第ｋ回目の暖房運転と、第（ｋ＋１）回目の暖房運転の間に、１時間のインターバル時間を挟んでもよいし、当該インターバル時間において冷房運転を行い、対象空間を元の状態に戻してもよい。このようにして、トライアルをほぼ同じ状態からスタートさせ、各トライアルの結果を比較しやすくしてもよい。

評価部１３２は、取得されたトライアルの測定値に基づき、図６に示したような、トライアルの評価値を算出する（Ｓ１０７）。一方、トライアル条件作成部１３１は、トライアルの試行回数を増加させる（Ｓ１０８）。

トライアル条件作成部１３１は、フローの終了条件を確認し、フローの終了条件が満たされていない場合（Ｓ１０９のＮＯ）は、Ｓ１０４の処理に戻り、次のトライアル条件を作成する。フローの終了条件は、試行回数が限度数を上回る、評価値が閾値を下回るなどの条件が考えられる。

フローの終了条件が満たされた場合（Ｓ１０９のＹＥＳ）は、最適運転条件作成部１３３が複数のトライアルから最適運転条件を作成する（Ｓ１１０）。図６の例では、太枠で囲まれた評価値が最も小さくなったトライアル条件に基づき、最適運転条件が作成される。最適運転条件は、評価値が最も小さくなったトライアル条件の設定値そのものを用いてもよいし、当該設定値が微調整されたものを用いてもよい。

最後に、出力部１４が、最適運転条件などの処理結果を出力する（Ｓ１１１）。以上により、最適運転条件作成処理のフローが終了する。

なお、このフローチャートは一例であり、必要とされる処理結果を得ることができれば処理の順序等は限られるものではない。例えば、Ｓ１０１およびＳ１０２の処理は並列に行われてもよい。また、各処理の処理結果は逐次記憶部１５に記憶され、各構成要素は記憶部１５を参照して処理結果を取得してもよい。以降のフローチャートについても同様である。

（第２の作成方法）
第２の作成方法では、各センサ４の測定値に対する各空調機３の影響力を判定し、影響力の高い空調機３から順に最適運転条件を作成していく。また、空調機３の影響力に基づいて、現在のトライアル条件に加える変動量を決定する。これにより、第１の作成方法よりも少ないトライアル回数で最適運転条件を作成することできる。

図１０は、第２の作成方法を用いた最適運転条件作成処理の前半部分のフローチャートの一例を示す図である。図１０には、各センサ４の測定値に対する各空調機３の影響力の順位を調査する処理が示されている。

Ｓ１０１およびＳ１０２の処理は、第１の作成方法と同一である。その後、各空調機３の最大変動運転条件を算出する処理が行われる。最大変動運転条件とは、対象空間の状態を目的状態の方向に最も変動させる運転条件を意味する。例えば、空調機３が冷房を行う場合では、対象空間の温度を最も低下させる運転条件を意味し、空調機３が暖房を行う場合では、対象空間の温度を最も上昇させる運転条件を意味する。また、例えば、空調機３が加湿を行う場合では、対象空間の湿度を最も上昇させる運転条件を意味する。

具体的には、まず初めに、トライアル条件作成部１３１が、全ての空調機３の設定可能項目が基準値であるトライアル条件を作成する（Ｓ２０１）。基準値は、予め定められているとする。例えば、基準値として、設定温度は２５℃、風量は「強」、風向は「水平」と定めておく。全ての空調機３の設定可能項目が基準値であるトライアル条件を基準運転条件と、基準運転条件によるトライアルを、基準トライアルと記載する。

空調機コントローラ２を介して、基準トライアルが実行され、センサ４による基準トライアルの測定結果を評価部１３２が取得する（Ｓ２０２）。基準トライアルでの測定結果は、対象空間の基準の状態として用いられる。

なお、対象空間の基準の状態が、空調管理者などから取得される場合は、Ｓ２０１およびＳ２０２の処理は省略されてよい。

次に、トライアル条件作成部１３１は、複数の一部極限運転条件を作成する（Ｓ２０３）。一部極限運転条件は、１つの設定可能項目の値が極限値であり、残りの設定可能項目の値が基準値であるトライアル条件とする。極限値は、予め定められているとする。また、一部極限運転条件によるトライアルを、一部極限トライアルと記載する。

図１１は、一部極限運転条件の一例を示す図である。例えば、設定温度の設定可能範囲が１８℃から２９℃の場合、限界値である１８℃および２９℃を極限値とする。また、風量、風向など設定可能値のいずれが極限値であるかが不明な場合は、全ての設定可能値を極限値として扱ってよい。ゆえに、設定温度は１８℃および２９℃の２種類、風量は「弱」および「急」の２種類、風向は「水平」、「スイング」、および「下」の３種類が極限値とすると、図に示した合計６種類の一部極限運転条件が作成される。なおここでは、風量の「強」は「弱」と「急」の間であり、極限運転にはなり得ないという考えに基づき、「強」は極限値の候補から除いたが、「強」を極限運転の候補に含める方針を採用してもよい。なお、設定可能値が全く同じとなる運転条件を繰り返して、その結果の平均を評価するような方針を採用してもよい。また、冷房を行うときは温度下限値（１８℃）だけを、暖房を行うときは温度上限値（２９℃）だけを極限値としてもよい。

一部極限トライアルは、空調機コントローラ２を介して実行され、センサ４により測定され、評価部１３２が当該測定結果を取得する（Ｓ２０４）。そして、評価部１３２が測定結果から算出された対象空間の状態の変動量に基づいて、一部極限トライアルそれぞれを評価する（Ｓ２０５）。一部極限トライアルの評価では、例えば、対象空間の温度を下げたい場合では、各センサ４による測定温度の平均値の低下量が大きいほど評価が高くなるとする。

そして、トライアル条件作成部１３１は、一部極限トライアルの評価に基づいて、設定可能項目ごとに、いずれの極限値を選択すべきか判断し、選択された極限値を組み合わせて、最大変動運転条件を作成する（Ｓ２０６）。例えば、図１１の例で示された、風量の極限値が異なる第３および第４の一部極限トライアルにおいて、第４の一部極限トライアルの評価が最も高い場合は、風量の極限値を「急」と決定する。同様に、風向きが異なる第５、第６の一部極限トライアル、および風向きが「水平である」基準運転との計３パターンの比較において、第６の一部極限トライアルの評価が最も高い場合は、風向の極限値を「下」と決定する。設定温度の極限値は冷房を行うとして１８℃とすると、これにより、全ての設定可能項目に対し極限値が選択され、設定温度が１８℃、風量が「急」、風向が「下」の最大変動運転条件が作成される。このようにして、最大変動運転条件が作成される。

なお、最大変動運転条件は、ユーザから指定されてもよい。その場合は、Ｓ２０３からＳ２０６の処理は省略される。

次に、各センサ４に対する各空調機３の影響を算出する処理が行われる。具体的には、まずトライアル条件作成部１３１は、１つの空調機３に対しては最大変動トライアルを、残りの空調機３に対しては基準トライアルを行わせる運転条件を作成する（Ｓ２０７）。当該運転条件を個別最大運転条件と記載し、個別最大運転条件におけるトライアルを個別最大トライアルと記載する。

そして、全ての空調機３が順に最大変動トライアルを行うように、個別最大トライアルが複数回行われる。つまり、空調機３Ａ、３Ｂ、および３Ｃがある場合は、空調機３Ａだけが最大変動トライアルを行う個別最大トライアルと、空調機３Ｂだけが最大変動トライアルを行う個別最大トライアルと、空調機３Ｃだけが最大変動トライアルを行う個別最大トライアルと、が行われる。

評価部１３２は、各個別最大トライアルの結果を取得し、各センサ４に対して各空調機３が与える影響を把握する（Ｓ２０８）。これにより、センサ４ごとに、影響力が大きい順に、各空調機３が順位づけされる。

また、評価部１３２は、対象空間内にいずれの空調機３からもほとんど影響を受けないセンサ４の存在も認識する。つまり、トライアルが行われても状態の変動がほとんどない状態不変箇所が存在する場合もあり得る。そのような状態不変箇所が判明した場合は、評価部１３２は出力部１４を介して当該状態不変箇所に係る情報を出力してもよい。例えば、状態不変箇所の位置、状態不変箇所を測定したセンサ４の識別子などが出力される。これにより、空調管理者などが、対象空間内に空調が制御されない箇所があることを把握することができ、対象空間内の設備等の配置変更を行うことができる。なお、評価部１３２は、トライアルによる状態の変動が所定範囲内である箇所を状態不変箇所と認定すればよい。

そして、各空調機３に対する最適運転条件を算出する処理に進む。図１２は、第２の作成方法を用いた最適運転条件作成処理の後半部分のフローチャートの一例を示す図である。図１２には、各空調機３の最適運転条件を決定するためのトライアルに係る処理が示されている。

まずトライアル条件作成部１３１が試行回数等を初期化する（Ｓ２０９）。次にトライアル条件作成部１３１が、目標状態ではないセンサ４の中から１つを選択する（Ｓ２１０）。選択されるセンサ４は、現在の測定値が基準値から最も離れているセンサが好ましい。最も離れているセンサから順に調整が行われることにより、基準値に早く近づくことが期待できるからである。

次に、トライアル条件作成部１３１は、個別最大トライアルの結果により、選択されたセンサ４に最も影響を及ぼした空調機３を選択する（Ｓ２１１）。なお、直前のトライアルで同じ空調機３（例えば空調機３Ａ）を選択している場合は、空調機３Ａを除く空調機３の中から、次に影響を及ぼした空調機３（例えば空調機３Ｂ）を選択してもよい。

そして、選択された空調機３のトライアル条件を変更する（Ｓ２１２）。当該変更による新たなトライアル条件は、運転条件の変動量の算出式により算出される。なお、運転条件の初期値は、基準運転条件とする。運転条件の変動量の算出式は後述する。トライアル条件作成部が試行回数を増加する（Ｓ２１３）。

そして、空調機コントローラ２により、新たなトライアル条件にて、選択された空調機３のトライアルが行われ、そのトライアル結果が評価部により取得される（Ｓ２１４）。トライアル結果として、全てのセンサ４が目標状態を満たしていない場合は（Ｓ２１５のＮＯ）、試行回数等の終了条件が確認される。終了条件が満たされていない場合（Ｓ２１６のＮＯ）は、Ｓ２１０の処理に戻り、センサおよび空調機が再び選択されて、当該空調機に対しトライアル条件が作成され、トライアルが行われる。以上の処理により、全てのセンサが目標状態となった場合（Ｓ２１５のＹＥＳ）または試行回数等が終了条件を満たした場合（Ｓ２１６のＹＥＳ）は、フローは終了し、空調機の最適運転条件が定まる

運転条件の変動量の算出式について説明する。現在の運転条件をｓと、次回の運転条件をｓ_ｎｅｘｔと、運転条件の更新に係る変動量を△ｓとすると、次回の運転条件ｓ_ｎｅｘｔは次式により算出される。

また、変動量△ｓは次式にして求めればよい。

上式において、変数ｍは選択されたセンサ４を、変数ａは選択された空調機３を意味する。ｄ_{ｔａｒｇｅｔ}（ｍ）は、センサｍの目標状態での測定値を示す。ｄ（ｓ，ｍ）は、現在の運転条件ｓにおけるセンサｍの測定値を示す。また、ｓ_{ｓｔｒｏｎｇ＿ｅａｃｈ}（ａ）は、空調機ａが最大変動トライアルを行うときの個別変動トライアルを示す。ｄ（Ｓ_{ｓｔｏｒｎｇ＿ｅａｃｈ}（ａ），ｍ）は、空調機ａが最大変動トライアルを行う個別最大トライアル時におけるセンサｍの測定値を示す。

例えば、センサｍの目標温度が２４．０℃であり、現状の運転条件ｓのトライアルによるセンサｍの温度が２６．０℃とする。また、空調機ａが最大変動トライアルを行う個別変動トライアルにおいて、センサｍの温度が２９．０℃であると想定する。当該想定の場合、変動量△ｓは、（２６．０－２４．０）／（２９．０－２４．０）＝０．４と算出される。

運転条件ｓは、設定可能項目の数の次元ベクトルとして表される。温度などの数値はそのままとし、「強」、「下」などの区分は数字を割り当てるとする。例えば、風量の「強」、「弱」、「急」はそれぞれ、０、１、２と割り当てる。また、風向の「水平」、「下」、「スイング」はそれぞれ、０、１、２と割り当てる。空調機ａの個別最大トライアルＳ_{ｓｔｏｒｎｇ＿ｅａｃｈ}（ａ）が（２９．０，２，０）で、状運転ｓが（２５．０，１，１）で表される場合、ｓ_ｎｅｘｔは次のようになる。

１．４などの少数点は切り下げ、切り上げ、四捨五入などの任意の方法で整数に変換する。また、設定温度などの数値も設定可能値になるよう調整する。例えば、空調機３が０．５℃単位幅で設定温度を設定できる場合は、２６．６℃は設定できないため、最も近い設定可能値に変更する。

なお、各設定可能項目の表現として、ここでは１つの値により表現する方法を説明したが、設定を行う場合を０、設定を行わない場合を１と割り当てるワンホット表現と呼ばれる表現を用いてもよい。例えば、風向に関して、ワンホット表現を用いる場合は、運転条件ｓを、設定温度、風量、風向の水平の是非、風向の「下」の是非、風向の「スイング」の是非、の５つの設定可能項目から成る５次元ベクトルと表してもよい。

こうして、次回の運転条件ｓ_ｎｅｘｔが（２６．６，１，１）と算出された場合、次回の運転条件は設定温度が２６．５℃、風量が「弱」、風量が「下」と決定される。

なお、Δｓが０以下になる場合は、運転条件を変更する空調機３を別の空調機３に変更してもよい。

また、算出された運転条件が、以前と同じ運転条件になる場合もあり得る。そのため、作成された運転条件の履歴を記憶部１５などに保持しておき、履歴に含まれる運転条件が作成されたときは、最も近い設定可能値ではなく、次に近い設定可能値を生成するなど、作成された運転条件の一部の設定値を変更してもよい。

また、上記の算出式は一例であり、上記に限られるものではなく、複数の算出式を用いてもよい。例えば、温度を低くする運転条件を探索しているときに、トライアルの結果、センサ４の温度が低くなり過ぎた場合は、前回の運転条件に戻した上で、算出式を変えて再度運転条件を作成してもよい。また、ある算出式を用いてトライアルを行った結果、センサ４の測定値がほとんど変化しなかった場合は、用いられた算出式を二度と用いないとしてもよい。

なお、各センサ４が測定した時刻が測定結果に含まれる場合は、評価部１３２は、各トライアルにおいて、トライアル開始時刻から対象空間の状態が収束するまでに要した時間を把握することができる。当該時間をトライアル収束時間と記載する。トライアル収束時間を把握しておくと、次のトライアルを実施可能になる時刻を把握することができ、結果として、全てのトライアルの実施に要する時間を減らすことができる。

収束の判定基準は任意に定めてよい。例えば、所定時間である５分の間に温度変動が０．５℃以下であるときは、状態が収束したと判断するという判断基準を設けてもよい。あるいは、収束値を予め予測しておき、測定値が当該収束値になった時に収束したと判断してもよい。収束値の予測は、測定値の変動状況から予測する公知手法を用いてもよいし、機械学習、回帰分析などを用いてもよい。

以上のように、本実施形態によれば、複数台の空調機３が協調制御される場合において、各空調機３の運転条件を作成し、対象空間内の各センサの測定値を目標状態に近づける。これにより、空調制御の対象である対象空間全体だけではなく、対象空間内の特定箇所も所望の状態にすることができる。

また、非線形で複雑な熱拡散挙動をする対象空間に対しても、複数のパラメータを組み合わせた運転条件を作成することにより、所望の状態にすることができる。例えば、風向、風速、風量など、空調機が生成する風に係る設定値を含む運転条件を作成することができる。これにより、設定温度の調整では対応できない箇所も所望の状態にすることができ、ユーザの不満を抑えることができる。

なお、最適運転条件は、一度決定されても、頻繁に更新する必要が生じる。例えば、最適な運転条件は、季節の変動に伴い変化する。そのため、最適運転条件の作成の負荷が高いと、管理者の負担が大きくなる。しかし、本実施形態の空調運転条件作成装置１が、月ごとなど、定期的に自動最適運転条件を作成すれば管理者の負担を増やすことなく最適運転条件を更新することができる。

また、施設内の構成変更、人員配置の変更による所望の状態の変動など、運転条件の作成における前提条件が変更された場合も、最適運転条件を更新する必要が生じる。ゆえに、前提条件の変更に伴い、目標状態取得部１２が目標状態の変更に係る情報を取得したときは、トライアル条件作成部１３１がトライアル条件を再作成してもよい。そして、直近のトライアル可能時間帯にてトライアルが行われ、最適運転条件が自動で再作成されるようにしてもよい。目標状態の変更に係る情報には、センサ４に割り当てられた目標値が変化したことと、センサ４が追加されて新たな目標状態が生成されたことと、センサ４が削除されて目標状態が消失したこと、が含まれる。

あるいは、評価部１３２がセンサ４からセンサ４の位置に係る情報を取得している場合に、評価部１３２がセンサ４の位置の変更に係る情報を取得したときは、トライアル条件作成部１３１がトライアル条件を再作成してもよい。そして、直近のトライアル可能時間帯にてトライアルが行われ、最適運転条件が自動で再作成されるようにしてもよい。センサ４の位置の変更に係る情報には、センサ４の位置座標が変化したことと、センサ４が追加されたことと、センサ４が削除されたこと、が含まれる。上記のように、前提条件の変化を検知して、最適運転条件を即座に再作成することにより、管理の空白化を防ぐことができる。

また、シミュレーションなどとは異なり、最適運転条件の作成には設備等の配置変更に係る情報は不要であるため、設備等の配置が変更されても、最適運転条件の作成にあたっての事前作業は不要である。

本実施形態では、最適運転条件の作成にシミュレーションを必要とせず、シミュレーションにかかる費用を抑えることができる。また、センサ４の位置を把握しておく必要がないため、センサ４の配置を自由に変えることもできる。例えば、空調の改善を要求があった場合に、当該要求を行ったユーザの近傍にセンサ４を移動させた上で、最適運転条件を作成してもよい。このようにすると、当該ユーザの所望の空調状態を実現する可能性が高まる。

なお、空調運転条件作成装置１が通信または電気信号によりデータの受け渡しを行うことができる複数の装置から構成されてもよい。例えば、トライアル条件作成部１３１を有する第１装置と、評価部１３２および最適運転条件作成部１３３を有する第２装置とに分かれていてもよい。

（第２の実施形態）
第１の実施形態では、センサ４ごとの目標状態が空調管理者等により予め作成され、空調運転条件作成装置１は作成された目標状態を取得することを想定した。しかし、当該想定では空調管理者の負担が大きい。ゆえに、第２の実施形態では、空調運転条件作成装置１が目標状態の推定を行う。これにより、目標状態の算出の負担を軽減することができる。

図１３は、第２の実施形態に係る空調運転条件作成装置の概略構成の一例を示すブロック図である。第２の実施形態では、要求取得部１６と、目標状態推定部１７と、がある点が第１の実施形態とは異なる。なお、図１３では、目標状態取得部１２が記載されていないが、目標状態取得部１２はあってもよいし、なくてもよい。第１の実施形態と同様の点は、説明を省略する。

要求取得部１６は、現在の空調制御に対する要求を取得する。要求には、暑いまたは寒いなど、現在の状態との乖離の方向を認識することができる情報が含まれる。また、改善要求に係る箇所を示す情報が含まれる。

改善要求に係る箇所を示す情報は、改善要求に係る箇所と近くのセンサとを結びつけることができる情報であればよい。改善要求に係る箇所を示す情報は、例えば、対象空間内の位置でもよい。位置は相対的な座標でも絶対的な座標でもよい。あるいは、対象空間内に存在する物体を示すものでもよい。物体は、例えば、対象空間内に存在する設備または構造物でもよいし、対象空間内に配備された人または生物などの生体でもよい。

目標状態推定部は、改善要求に係る箇所を示す情報に基づき、対象空間内の複数のセンサ４から、要求に係る箇所と結びつけるセンサ４を選択する。そして、要求内容に基づき、選択されたセンサ４に対する目標状態を推定する。

図１４は、要求によって推定された目標状態の一例を示す図である。センサ４ごとに、直近の測定値と、推定された目標状態とが示されている。推定の目標状態は、実際の値ではなく、測定値などの基準と比較して、改善の方向が分かる情報であればよい。図１４の例では、上矢印が、センサ４Ａにおいては、測定値よりも暑い方が好ましいことを示す。また、下矢印が、センサ４Ｂにおいては、測定値よりも寒い方が好ましいことを示す。

なお、選択されなかったセンサ４、つまり要求がないセンサ４の推定の目標状態は、現在の測定値と同じにしてもよい。あるいは、目標状態取得部１２がある場合は、目標状態取得部１２により取得された目標状態のデータのうち、要求に係るセンサ４に対する目標状態だけを要求取得部１６が更新してもよい。

センサ４と、要求に係る箇所との結び付けは、センサ４の位置を予め記憶しておき、要求に係る箇所の近傍に位置するセンサ４を抽出してもよい。また、座席の位置などから、施設内の人とセンサ４とを予め結び付けておき、要求を要求した人からセンサ４を抽出してもよい。

最適運転条件の作成方法は、第１の実施形態と同様である。目標状態が改善方向である場合、評価部１３２は、当該センサ４の測定値の変動方向が改善方向と異なるときは、最適運転条件として選択されないようにする。例えば、評価に値しないとして評価値を算出しなくともよい。あるいは、最適運転条件として選択されないような評価値を算出してもよい。例えば、評価値が小さいほど最適とされる場合に、評価値を選択されないような大きな値にしてもよい。これにより、改善方向を満たしつつ、適切な運転条件が作成される。

以上のように、本実施形態によれば、空調運転条件作成装置１が目標状態を推定することにより、目標状態の算出の負担を軽減することができる。

また、上記に説明した実施形態における各処理は、専用の回路により実現してもよいし、ソフトウェア（プログラム）を用いて実現してもよい。ソフトウェア（プログラム）を用いる場合は、上記に説明した実施形態は、例えば、汎用のコンピュータ装置を基本ハードウェアとして用い、コンピュータ装置に搭載された中央処理装置（ＣＰＵ：Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）等のプロセッサにプログラムを実行させることにより、実現することが可能である。

図１５は、本発明の一実施形態におけるハードウェア構成の一例を示すブロック図である。空調運転条件作成装置１は、プロセッサ７１と、主記憶装置７２と、補助記憶装置７３と、ネットワークインタフェース７４と、デバイスインタフェース７５と、を備え、これらがバス７６を介して接続されたコンピュータ装置７として実現できる。また、空調運転条件作成装置１は、さらに入力装置７７と、出力装置７８とを備えていてもよい。

本実施形態における空調運転条件作成装置１は、各装置で実行されるプログラムをコンピュータ装置７に予めインストールすることで実現してもよいし、プログラムをＣＤ－ＲＯＭなどの記憶媒体に記憶して、あるいは通信ネットワーク８を介して配布して、コンピュータ装置７に適宜インストールすることで実現してもよい。

なお、図１５では、コンピュータ装置は、各構成要素を１つ備えているが、同じ構成要素を複数備えていてもよい。また、図１５では、１台のコンピュータ装置が示されているが、ソフトウェアが複数のコンピュータ装置にインストールされてもよい。当該複数のコンピュータ装置それぞれがソフトウェアの異なる一部の処理を実行することにより、処理結果を生成してもよい。つまり、空調運転条件作成装置１がシステムとして構成されていてもよい。

プロセッサ７１は、コンピュータの制御装置および演算装置を含む電子回路である。プロセッサ７１は、コンピュータ装置７の内部構成の各装置などから入力されたデータやプログラムに基づいて演算処理を行い、演算結果や制御信号を各装置等に出力する。具体的には、プロセッサ７１は、コンピュータ装置７のＯＳ（オペレーティングシステム）や、アプリケーションなどを実行し、コンピュータ装置７を構成する各装置を制御する。

プロセッサ７１は、上記の処理を行うことができれば特に限られるものではない。プロセッサ７１は、例えば、汎用目的プロセッサ、中央処理装置（ＣＰＵ）、マイクロプロセッサ、デジタル信号プロセッサ（ＤＳＰ）、コントローラ、マイクロコントローラ、状態マシンなどでもよい。また、プロセッサ７１は、特定用途向け集積回路、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）、プログラム可能論理回路（ＰＬＤ）に組み込まれていてもよい。また、プロセッサ７１は、複数の処理装置から構成されていてもよい。例えば、ＤＳＰおよびマイクロプロセッサの組み合わせでもよいし、ＤＳＰコアと協働する１つ以上のマイクロプロセッサでもよい。

主記憶装置７２は、プロセッサ７１が実行する命令および各種データ等を記憶する記憶装置であり、主記憶装置７２に記憶された情報がプロセッサ７１により直接読み出される。補助記憶装置７３は、主記憶装置７２以外の記憶装置である。なお、記憶装置は、電子情報を格納可能な任意の電子部品を意味するものとする。主記憶装置７２として、ＲＡＭ、ＤＲＡＭ、ＳＲＡＭ等の一時的な情報の保存に用いられる揮発性メモリが主に用いられるが、本発明の実施形態において、主記憶装置７２がこれらの揮発性メモリに限られるわけではない。主記憶装置７２および補助記憶装置７３として用いられる記憶装置は、揮発性メモリでもよいし、不揮発性メモリでもよい。不揮発性メモリは、プログラム可能読み出し専用メモリ（ＰＲＯＭ）、消去可能プログラム可能読み出し専用メモリ（ＥＰＲＯＭ）、電気的消去可能ＰＲＯＭ（ＥＥＰＲＯＭ）、不揮発性ランダムアクセスメモリ（ＮＶＲＡＭ）、フラッシュメモリ、ＭＲＡＭ等がある。また、補助記憶装置７３として磁気または光学のデータストレージが用いられてもよい。データストレージとしては、ハードディスク等の磁気ディスク、ＤＶＤ等の光ディスク、ＵＳＢ等のフラッシュメモリ、および磁気テープなどが用いられてもよい。

なお、プロセッサ７１が主記憶装置７２または補助記憶装置７３に対して、直接または間接的に、情報を読み出しまたは書き込みまたはこれらの両方を行うならば、記憶装置はプロセッサと電気的に通信すると言うことができる。なお、主記憶装置７２は、プロセッサに統合されていてもよい。この場合も、主記憶装置７２は、プロセッサと電気的に通信していると言うことができる。

ネットワークインタフェース７４は、無線または有線により、通信ネットワーク８に接続するためのインタフェースである。ネットワークインタフェース７４は、既存の通信規格に適合したものを用いればよい。ネットワークインタフェース７４により、通信ネットワーク８を介して通信接続された外部装置９に出力結果などが送信されてもよい。

デバイスインタフェース７５は、出力結果などを記録する外部装置９と接続するＵＳＢなどのインタフェースである。外部装置９は、外部記憶媒体でもよいし、データベースなどのストレージでもよい。外部記憶媒体は、ＨＤＤ、ＣＤ－Ｒ、ＣＤ－ＲＷ、ＤＶＤ－ＲＡＭ、ＤＶＤ－Ｒ、ＳＡＮ（Ｓｔｏｒａｇｅ ａｒｅａ ｎｅｔｗｏｒｋ）等の任意の記録媒体でよい。あるいは、外部装置９は出力装置でもよい。例えば、画像を表示するための表示装置でもよいし、音声などを出力する装置などでもよい。例えば、ＬＣＤ（Ｌｉｑｕｉｄ Ｃｒｙｓｔａｌ Ｄｉｓｐｌａｙ）、ＣＲＴ（Ｃａｔｈｏｄｅ Ｒａｙ Ｔｕｂｅ）、ＰＤＰ（Ｐｌａｓｍａ Ｄｉｓｐｌｙ Ｐａｎｅｌ）、スピーカなどがあるが、これらに限られるものではない。

また、コンピュータ装置７の一部または全部、つまり空調運転条件作成装置１の一部または全部は、プロセッサ７１などを実装している半導体集積回路などの専用の電子回路（すなわちハードウェア）にて構成されてもよい。専用のハードウェアは、ＲＡＭ、ＲＯＭなどの記憶装置との組み合わせで構成されてもよい。

上記に、本発明の一実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例として提示したもの
であり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら新規な実施形態は、その他
の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省
略、置き換え、変更を行うことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要
旨に含まれるとともに、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれる。
（付記）
本開示における実施形態は、以下のような形態として表すことができる。
[1]空調制御の対象空間に係る複数の空調機に対して、前記空調機の設定可能項目および
設定可能値に基づき、トライアル条件を作成し、
前記トライアル条件に基づく前記複数の空調機の協調によるトライアルを評価し、
前記トライアルの評価に基づき、前記複数の空調機に対して前記対象空間を目標状態に
するための運転条件を作成する
情報処理装置。
[2]前記空調機の設定可能項目および設定可能値に基づき、前記トライアル条件を作成す
るトライアル条件作成部
を備える[1]に記載の情報処理装置。
[3]前記対象空間内の複数箇所における測定値と、前記複数箇所における目標状態と、に
基づき、前記トライアルを評価する評価部
を備える[1]または[2]に記載の情報処理装置。
[4]複数の前記トライアル条件のうち、前記トライアルの評価に基づき選択されたトライ
アル条件から、前記空調機の運転条件を作成する運転条件作成部
を備える[1] 、 [2]または、[1]に従属する[3]に記載の情報処理装置。
[5]前記空調機の設定可能項目および設定可能値に基づき、前記トライアル条件を作成す
るトライアル条件作成部と、
前記対象空間内の複数箇所における測定値と、前記複数箇所における目標状態と、に基
づき、前記トライアルを評価する評価部と、
複数の前記トライアル条件のうち、前記トライアルの評価に基づき選択されたトライア
ル条件から、前記空調機の最適運転条件を作成する最適運転条件作成部と、
を備える[1]に記載の情報処理装置。
[6]前記評価部が、前記トライアルにおける前記空調機の消費電力量にさらに基づき、前
記トライアルを評価する
[5]に記載の情報処理装置。
[7]前記設定可能項目および前記設定可能値を取得する空調機情報取得部と、
前記目標状態を示す情報を取得する目標状態取得部と、
前記運転条件を含む情報を出力する出力部と、
をさらに備える
[5]または[6]に記載の情報処理装置。
[8]前記評価部が、前記トライアルの結果に基づき、前記対象空間内において、前記トラ
イアルが行われても状態の変動が所定範囲内である状態不変箇所を特定し、
前記出力部が、前記状態不変箇所に係る情報を出力する
[7]に記載の情報処理装置。
[9]前記目標状態取得部が前記目標状態の変更に係る情報を取得したとき、または、前記
評価部が前記複数箇所の変更に係る情報を取得したときは、前記トライアル条件作成部が
前記トライアル条件を再作成する
[7]または[8]に記載の情報処理装置。
[10]前記対象空間内の指定箇所と、前記指定箇所に対する要求と、に係る情報を取得する
要求取得部と、
前記要求に基づき、前記指定箇所に対する目標状態を推定する目標状態推定部と、
を備え、
前記評価部が、前記推定された目標状態を用いて、前記トライアルを評価する
[5]ないし[9]のいずれか一項に記載の情報処理装置。
[11]前記指定箇所が、前記対象空間内の位置または前記対象空間内の物体により、示され
ており、
前記目標状態推定部が、前記対象空間内の前記位置または前記物体に基づき、前記複数
箇所から前記指定箇所を選択する
[10]に記載の情報処理装置。
[12]前記トライアル条件作成部が、前記トライアルを実行する時刻または時間帯を決定す
る
[5]ないし[11]のいずれか一項に記載の情報処理装置。
[13]前記トライアル条件および前記運転条件に、少なくとも、前記空調機が生成する風に
係る設定値が含まれる
[1]ないし[12]のいずれか一項に記載の情報処理装置。
[14]前記空調機の設定可能項目および設定可能値に基づき、空調制御の対象空間に係る複
数の空調機に対してトライアル条件を作成するステップと、
前記トライアル条件に基づく前記複数の空調機の協調によるトライアルを評価するステ
ップと、
前記トライアルの評価に基づき、前記複数の空調機に対して前記対象空間を目標状態に
するための運転条件を作成するステップと、
を備える情報処理方法。
[15]前記空調機の設定可能項目および設定可能値に基づき、空調制御の対象空間に係る複
数の空調機に対してトライアル条件を作成するステップと、
前記トライアル条件に基づく前記複数の空調機の協調によるトライアルを評価するステ
ップと、
前記トライアルの評価に基づき、前記複数の空調機に対して前記対象空間を目標状態に
するための運転条件を作成するステップと、
をコンピュータに実行させるためのプログラム。
[16]空調制御の対象空間に係る複数の空調機と、前記複数の空調機を制御する空調機コン
トローラと、前記複数の空調機に対するトライアル条件を作成する情報処理装置と、
を備える空調システムにおいて、
前記複数の空調機が、前記空調機コントローラに制御されることにより、前記トライア
ル条件に基づくトライアルを協調して実行し、
前記情報処理装置が、
前記空調機の設定可能項目および設定可能値に基づき、前記トライアル条件を作成し、
前記トライアル条件に基づく前記複数の空調機の協調によるトライアルを評価し、
前記トライアルの評価に基づき、前記複数の空調機に対して前記対象空間を目標状態にす
るための運転条件を作成する
情報処理システム。

１ 空調運転条件作成装置
１１ 空調機情報取得部
１２ 目標状態取得部
１３ 運転条件作成部
１３１ トライアル条件作成部
１３２ 評価部
１３３ 最適運転条件作成部（本番運転条件作成部）
１４ 出力部
１５ 記憶部
１６ 要求取得部
１７ 目標状態推定部
２ 空調機コントローラ
３、３Ａ、３Ｂ、３Ｃ 空調機
３１、３１Ａ、３２Ａ ゾーン
４、４Ａ、４Ｂ、４Ｃ、４Ｄ、４Ｅ センサ
５ 対象空間
６ 熱の流入出
７ コンピュータ装置
７１ プロセッサ
７２ 主記憶装置
７３ 補助記憶装置
７４ ネットワークインタフェース
７５ デバイスインタフェース
７６ バス
７７ 入力装置
７８ 出力装置
８ 通信ネットワーク
９ 外部装置

Claims (15)

1. 空調制御の対象空間に係る複数の空調機に対して、前記空調機の設定可能項目および設定可能値に基づき、トライアル条件を複数作成し、
   前記トライアル条件に基づく前記複数の空調機の協調によるトライアルを評価し、
   複数の前記トライアル条件のうち、前記トライアルの評価に基づき選択されたトライアル条件から、前記複数の空調機に対して前記対象空間を目標状態にするための運転条件を作成する情報処理装置。
2. 前記空調機の設定可能項目および設定可能値に基づき、前記トライアル条件を複数作成するトライアル条件作成部
   を備える請求項１に記載の情報処理装置。
3. 前記対象空間内の複数箇所における測定値と、前記複数箇所における目標状態と、に基づき、前記トライアルを評価する評価部
   を備える請求項１または２に記載の情報処理装置。
4. 前記空調機の設定可能項目および設定可能値に基づき、前記トライアル条件を複数作成するトライアル条件作成部と、
   前記対象空間内の複数箇所における測定値と、前記複数箇所における目標状態と、に基づき、前記トライアルを評価する評価部と、
   複数の前記トライアル条件のうち、前記トライアルの評価に基づき選択されたトライアル条件から、前記空調機の最適運転条件を作成する最適運転条件作成部と、
   を備える請求項１に記載の情報処理装置。
5. 前記評価部が、前記トライアルにおける前記空調機の消費電力量にさらに基づき、前記トライアルを評価する
   請求項４に記載の情報処理装置。
6. 前記設定可能項目および前記設定可能値を取得する空調機情報取得部と、
   前記目標状態を示す情報を取得する目標状態取得部と、
   前記運転条件を含む情報を出力する出力部と、
   をさらに備える
   請求項４または５に記載の情報処理装置。
7. 前記評価部が、前記トライアルの結果に基づき、前記対象空間内において、前記トライアルが行われても状態の変動が所定範囲内である状態不変箇所を特定し、
   前記出力部が、前記状態不変箇所に係る情報を出力する
   請求項６に記載の情報処理装置。
8. 前記目標状態取得部が前記目標状態の変更に係る情報を取得したとき、または、前記評価部が前記複数箇所の変更に係る情報を取得したときは、前記トライアル条件作成部が前記トライアル条件を再作成する
   請求項６または７に記載の情報処理装置。
9. 前記対象空間内の指定箇所と、前記指定箇所に対する要求と、に係る情報を取得する要求取得部と、
   前記要求に基づき、前記指定箇所に対する目標状態を推定する目標状態推定部と、
   を備え、
   前記評価部が、前記推定された目標状態を用いて、前記トライアルを評価する
   請求項４ないし８のいずれか一項に記載の情報処理装置。
10. 前記指定箇所が、前記対象空間内の位置または前記対象空間内の物体により、示されており、
    前記目標状態推定部が、前記対象空間内の前記位置または前記物体に基づき、前記複数箇所から前記指定箇所を選択する
    請求項９に記載の情報処理装置。
11. 前記トライアル条件作成部が、前記トライアルを実行する時刻または時間帯を決定する 請求項４ないし１０のいずれか一項に記載の情報処理装置。
12. 空調制御の対象空間に係る複数の空調機に対して、前記空調機の設定可能項目および設定可能値に基づき、トライアル条件を複数作成し、
    前記トライアル条件に基づく前記複数の空調機の協調によるトライアルを評価し、
    前記トライアルの評価に基づき、前記複数の空調機に対して前記対象空間を目標状態にするための運転条件を作成し、
    前記トライアル条件および前記運転条件に、少なくとも、前記空調機が生成する風に係る設定値が含まれる情報処理装置。
13. 空調機の設定可能項目および設定可能値に基づき、空調制御の対象空間に係る複数の空調機に対してトライアル条件を複数作成するステップと、
    前記トライアル条件に基づく前記複数の空調機の協調によるトライアルを評価するステップと、
    複数の前記トライアル条件のうち、前記トライアルの評価に基づき選択されたトライアル条件から、前記複数の空調機に対して前記対象空間を目標状態にするための運転条件を作成するステップと、
    を備える情報処理方法。
14. 空調機の設定可能項目および設定可能値に基づき、空調制御の対象空間に係る複数の空調機に対してトライアル条件を複数作成するステップと、
    前記トライアル条件に基づく前記複数の空調機の協調によるトライアルを評価するステップと、
    複数の前記トライアル条件のうち、前記トライアルの評価に基づき選択されたトライアル条件から、前記複数の空調機に対して前記対象空間を目標状態にするための運転条件を作成するステップと、
    をコンピュータに実行させるためのプログラム。
15. 空調制御の対象空間に係る複数の空調機と、前記複数の空調機を制御する空調機コントローラと、前記複数の空調機に対するトライアル条件を複数作成する情報処理装置と、
    を備える空調システムにおいて、
    前記複数の空調機が、前記空調機コントローラに制御されることにより、前記トライアル条件に基づくトライアルを協調して実行し、
    前記情報処理装置が、
    前記空調機の設定可能項目および設定可能値に基づき、前記トライアル条件を作成し、
    前記トライアル条件に基づく前記複数の空調機の協調によるトライアルを評価し、
    複数の前記トライアル条件のうち、前記トライアルの評価に基づき選択されたトライアル条件から、前記複数の空調機に対して前記対象空間を目標状態にするための運転条件を作成する情報処理システム。

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