JP7055980B2 - 空気調和制御装置、空気調和制御プログラム - Google Patents

Description

本発明は、空調制御、特に、空調対象空間の湿度を管理し、必要に応じて加湿を行う空気調和制御装置、空気調和制御プログラムに関する。

従来、空調対象空間の加湿制御では、空調対象空間内に湿度センサを設置することで、湿度（一般的には、相対湿度ＲＨ「％」）を検出し、空気調和機において供給する空気（給気）に加える加湿量を決定している。また、空調対象空間内ではなく、空調対象空間内から排出され、空気調和機において、新鮮な外気と熱交換される空気（環気）の湿度を検出する場合もある。

空調対象空間内の湿度を検出する場合であっても、環気の湿度を検出する場合であっても、検出した湿度と空調対象空間内の実際の湿度との間に差が生じる場合がある。

例えば、湿度は、検出位置に至る前に様々な部位（壁や天井等）に吸着してリアルタイムの湿度が検出できなかったり、湿度センサの設置位置周辺が部分的に高湿度になる場合があり、その影響で、上記差が発生し、必要以上に加湿したり（加湿過多）、必要な加湿ができず（加湿不足）、空調対象空間内を所望の湿度に維持することができない場合がある。

特許文献１の段落番号００２７、００２８には、明確に図示はされていないが、湿度センサにより加湿装置の加湿運転を行う条件が成立したか否かを判断していることが記載されている。すなわち、加湿センサが必須であることがうかがえる。

また、参考として、特許文献１の段落番号００３３～００３５等には、加湿装置が通信線に接続されずに、室内に独立して設置されていること、並びに、監視制御装置が、通信網を介して、遠隔監視サーバに接続され、気象情報サーバから気象情報を受信して、気象情報に基づいて、加湿装置の運転を推定することが記載されている。

さらに、特許文献１の段落番号００３８には、監視制御装置が遠隔監視サーバからの気象情報を取得しているが、他の手段で気象情報を取得してもよいことが記載されている。

特開２００４－１３８２７１号公報

しかしながら、特許文献１を含め、従来の加湿センサの設置では、部品点数の増加を招くと共に、加湿センサを空調対象空間に設置した場合は、当該空調対象空間の意匠に影響を及ぼすことがある。

本発明は、湿度を検出するデバイスを設置することなく、当該空調対象空間の湿度を適正に制御することができる空気調和制御装置、空気調和制御プログラムを得ることが目的である。

本発明に係る空気調和制御装置は、特定の日時の外気湿度情報を、前記特定の日時と同一日時の過去の複数の湿度情報から予測する予測手段と、前記予測手段で予測した外気湿度情報と、空調対象空間の目標湿度情報との差分から、必要とする加湿量を演算する演算手段と、前記演算手段の演算結果に基づいて、加湿量を制御する制御手段と、前記空調対象空間から排出される気体の湿度を、当該空調対象空間とは異なる空間で検出する湿度センサと、前記予測手段における予測処理を、前記湿度センサの検出結果に基づいて、ＡＩにより学習させる学習手段と、を有している。

本発明によれば、空調対象空間の環境（特に、湿度）の検出デバイスを用いて検出する必要がなく、外気を取入れるときに、適正な湿度で空調することができる。
例えば、ＡＩによる機械学習により、予測手段による予測の精度を高めることができる。

本発明において、各年の日時毎の複数の湿度情報を記憶する記憶手段をさらに有し、前記予測手段が、前記記憶手段から、特定の日時と同一の日時の過去の複数の湿度情報を読み出して、前記特定の日時の外気湿度情報を予測することを特徴としている。

例えば、各年の日時毎の複数の湿度情報を、Ｎ年（一例として、Ｎ＝３０）分程度記憶してデータベース化することで、外部との通信が不要となり、不正アクセス等を防止することができる。

本発明において、前記過去の複数の湿度情報が、過去の気象専門機関が監修した複数年の気象データから導出されることを特徴としている。

Ｎ年（一例として、Ｎ＝３０）分の気象専門機関（一例として気象庁）の気象データと取り込み、特定の日時と同一の日時の気象データがＮ種類取得する。このＮ種類の特定の日時と同一の気象データに基づいて、特定の日時の外気湿度情報を予測する。

その際、例えば、気象庁の気象データを、Ｎ年（一例として、Ｎ＝３０）分程度記憶してデータベース化することで、外部との通信が不要となり、不正アクセス等を防止することができる。

本発明において、前記外気湿度情報が、絶対湿度であり、前記気象データには、各年の日時毎の気温と相対湿度とが含まれ、当該気温と相対湿度とから各年の日時毎の絶対湿度が導出されることを特徴としている。

加湿量を得るためには、直接的に水分量が数値化されている絶対温度を用いることで、演算の簡略化を図ることができる。

なお、絶対湿度は、前記気象データに含まれる、外気温度及び相対湿度から計算することができる。

本発明に係る空気調和制御プログラムは、コンピュータを、空気調和制御装置の、前記予測手段、演算手段、制御手段、及び学習手段として動作させる、ことを特徴としている。

本発明によれば、湿度を検出するデバイスを設置することなく、当該空調対象空間の湿度を適正に制御することができる。

以上説明した如く本発明では、湿度を検出するデバイスを設置することなく、当該空調対象空間の湿度を適正に制御することができるという効果を奏する。

本実施の形態に係る空気調和機が設置された空調対象空間の概略図である。 本実施の形態に係る空気調和機の動作を制御する空気調和制御装置のブロック図である。 本実施の形態に係る空調制御部における、空調対象空間へ送り込む空気への加湿量を得るための機能ブロック図である。 環境情報データベースに記憶されている環境情報の一例を示す図表である。 本実施の形態に係る空調制御部における、空調対象空間へ送り込む空気への加湿量を得るための処理の流れを示す制御フローチャートである。 変形例に係る空気調和機が設置された空調対象空間の概略図である。

図１は、本実施の形態に係る空気調和機１０が設置された空調対象空間１２の概略図である。

空調対象空間１２は、例えば、オフィスであり、当該空調対象空間１２内では、複数の執務者１４が執務している。なお、空調対象空間１２は、オフィスに限らず、学校の教室、多目的ホール、並びに一般家庭の居室等であってもよい。

空調対象空間１２は、床部１６、壁部１８及び天井部２０によって閉塞された空間となっている。

なお、「閉塞」とは、外部との間で、空気が全く出入ができない密閉空間である必要はなく、外部と別に独立して空調制御し得る空間であれば、外部との間で、空気の出入ができる流通路（換気口等）があってもよい。また、壁部１８に設けられた扉や窓等（図示省略）が大きく開放されて、一時的に閉塞状態を維持できない状態がある空間であってもよい。

空気調和機１０は、空気調和制御装置２２を備えており、空調部２４、熱交換部２６、及び加湿部２８を制御する。

空調対象空間１２は、天井部２０によって仕切られた領域の図１の下側の空間であり、天井部２０の図１の上側の空間（以下、設備空間３０という）には、本実施の形態に係る空気調和機１０が設置されている。

空気調和機１０には、外気を取り入れるための外気取入用配管３２の一端部、空調対象空間１２へ外気を供給する給気配管３４の一端部、空調対象空間１２の空気を回収する環気配管３６の一端部、及び、環気配管３６で取り込んだ空調対象空間１２内の空気を排出する排出用配管３８の一端部が、それぞれ接続されている。

設備空間３０の壁部１８には、外部と連通する連通管４０Ａ、４０Ｂが設けられている。

連通管４０Ａには、外気取入用配管３２の他端部が接続され、連通管４０Ｂには、排出用配管３８の他端部が接続されている。

天井部２０には、設備空間３０と空調対象空間１２とを連通する連通管４２Ａ、４２Ｂが設けられている。

連通管４２Ａには、給気配管３４の他端部が接続され、連通管４２Ｂには、環気配管３６の他端部が接続されている。

空気調和機１０の空調部２４では、外気取入用配管３２で取り入れた外気を冷媒により温度調整して、給気配管３４を介して空調対象空間１２を送り込むようになっている。

また、空気調和機１０の熱交換部２６では、環気配管３６で取り込んだ空調対象空間１２の空気と、空調部２４によって温度調整された空気との間で熱交換が実行されるようになっている。

さらに、空気調和機１０の加湿部２８では、空調部２４によって温度調整された空気を加湿するようになっている。

この空気調和機１０の稼働によって、予め設定された温度に制御され、かつ、予め設定された湿度に制御された空気が、空調対象空間１２へ送り込まれることになる。

また、本実施の形態の空気調和機１０は、全熱交換型であり、常に、外部から新しい空気を取り入れると共に、排出される空調対象空間１２内の空気との間で熱交換するため、空調対象空間１２内の空気は、常に新鮮な空気（室内循環されない空気）とすることができる。なお、空気調和機１０は、全熱交換型に限定されるものではないが、全熱交換型の空気調和機１０の方が、循環型よりも空気清浄性が良いため、不特定多数の人が集まる空間に適している。

図２は、空気調和機１０の動作を制御する空気調和制御装置２２のブロック図である。

空気調和制御装置２２は、メインコントロール部４４を有している。メインコントロール部４４はマイクロコンピュータであり、ＣＰＵ４４Ａ、ＲＡＭ４４Ｂ、ＲＯＭ４４Ｃ、入出力部（Ｉ／Ｏ）４４Ｄ、及びこれを接続するデータバスやコントロールバス等のバス４４Ｅを備えている。

Ｉ／Ｏ４４Ｄには、大規模記憶装置４６が接続されている。本実施の形態では、大規模記憶装置４６は、その一部の記憶領域が環境情報データベース４６Ａ（図３参照）として機能する（詳細後述）。

また、Ｉ／Ｏ４４Ｄには、空調制御部４８が接続されている。空調制御部４８は、空調部２４の動作を制御する。すなわち、主として、外部から取り入れた外気の温度を、予め設定された温度に制御するように、図示しない室外機との間を循環する冷媒の循環量や流量を制御する。

Ｉ／Ｏ４４Ｄには、熱交換制御部５０が接続されている。熱交換制御部５０は、熱交換部２６の動作を制御する。すなわち、空調が施され適温（過渡期は除く）とされている空調対象空間１２内の空気と、これから空調対象空間１２へ送り込む外気との間で熱交換するように流量や熱交換時間等を制御する。

Ｉ／Ｏ４４Ｄには、加湿制御部５２が接続されている。加湿制御部５２は、これから空調対象空間１２へ送り込む空気に対して加湿する加湿部２８での加湿量を制御する。

ところで、空調対象空間１２の湿度は、温度と共に適正な湿度が存在する。適正な湿度は、例えば、季節や日々の時間帯によって異なり、空調対象空間１２内の執務者１４の嗜好にも依存するため、例えば、季節や日々の時間帯によって自動設定したり、リモコン等の操作で執務者が手動で設定することが可能となっている。

何れにしても、目標となる湿度が決定されると、空気調和機１０の加湿制御部５２では、当該目標の湿度となるように加湿部２８を制御する必要がある。

この場合、比較例として、空調対象空間１２に湿度センサを設置して、当該湿度センサで検出した信号に基づいてフィードバック制御することで、加湿量を得ていた。

しかしながら、湿度センサを空調対象空間１２に設置するために、湿度センサ自体、並びに、配線設備（無線の場合は無線設備）が必要となり部品点数が増加することになる。また、例えば、空調対象空間１２が、美術館や多目的ホール等の場合、美的外観を損なう場合があり、湿度センサの設置を望まない場合がある。

さらに、湿度センサで検出した湿度と空調対象空間内の実際の湿度との間に差が生じる場合がある。例えば、湿度は、検出位置に至る前に様々な部位（壁部１８や天井部２０等）に吸着してリアルタイムの湿度が検出できず、フィードバック制御では、加湿過多又は加湿不足となる場合がある。

また、別の比較例では、随時気象データ等を入手して、外気の気象条件（主として、湿度)を調整を行うようにしていたが、湿度センサを無くすという概念はない。

そこで、本実施の形態では、湿度センサを利用せずに、空調対象空間１２の湿度を目標の湿度に制御するようにした。

すなわち、空気調和制御装置２２は、大規模記憶装置４６の一部を、環境情報データベース４６Ａ（図３参照）として適用し、例えば、過去３０年分の気象データを格納し、加湿する日時（特定の日時）と同一の過去の日時に基づいて、特定の日時の外気の湿度を予測し、予測値と目標の湿度との差分を演算するようにした。

図３は、本実施の形態に係る空気調和制御装置２２のメインコントロール部４４における、空調対象空間１２へ送り込む空気への加湿量を得るための機能ブロック図である。なお、図３の各ブロックは、空気調和制御装置２２のメインコントロール部４４での制御の機能別に分類したものであり、ハード構成を限定するものではない。

メインコントロール部４４は、日時監視部５４を備えており、リアルタイムに現在の年月日及び時刻を認識し、湿度調整実行判定部５６へ送出する。

湿度調整実行判定部５６では、湿度調整のインタバル期間が設定されており、例えば、１時間毎に湿度調整時期となるように設定された場合には、当該１時間毎に環境情報読出部５８へ読出指示を出力する。

環境情報読出部５８は、大規模記憶装置４６にアクセス可能であり、大規模記憶装置４６の一部の記憶領域である環境情報データベース４６Ａから、当該特定の日時情報に関連する環境情報を読み出す。

環境情報データベース４６Ａには、過去Ｎ年(例えば、Ｎ＝３０とすると３０年)分の環境情報が格納されている。環境情報は、例えば、気象庁の気象データに基づくものである。気象情報は、多種多様の情報が含まれるが、本実施の形態では必要最小限のデータを環境情報として取り込む。すなわち、図４に示される如く、環境情報データベース４６Ａは、一定期間（例えば、１時間）毎の気温、相対湿度、天気、風向等が格納される。すなわち、環境情報データベース４６Ａには、年代が異なるが、同一日時の環境情報が３０種類存在することになる。

ここで、環境情報データベース４６Ａは、環境情報更新部６０に接続されている。環境情報更新部６０は、外部（例えば、気象庁等）から気象情報を１年毎に取得し、環境情報データベース４６Ａに格納された環境情報更新する。具体的には、最も古い年代の環境情報を削除し、最も新しい年代の環境情報を格納する。

環境情報読出部５８で読み出した、特定の日時情報に関連する環境情報は、外気湿度抽出部６２へ送出される。

外気湿度抽出部６２では、３０年分の特定の日時の環境情報から外気湿度を抽出するが、その際、環境情報は相対湿度で表記されている場合が多い。このため、換算によって３０年分の特定の日時の外気湿度情報群（絶対湿度）を生成する。

外気湿度抽出部６２で抽出され、かつ絶対湿度として生成された外気湿度情報群は、予測処理部６４へ送出される。予測処理部６４では、現在の外気湿度（絶対湿度）を予測する。例えば、過去３０年分の外気湿度の平均値を現在の外気湿度情報とする。

なお、予測は、３０年分を単純に平均した値に限定されず、例えば、その他の環境情報（気温、天気及び風向等）によって、各年の湿度に重み付けを行うようにしてもよい。また、台風等、特別の環境の外気湿度は除外するようにしてもよい。

予測処理部６４は、目標湿度読出部６６及び差分水分量演算部６８に接続されている。予測処理部６４では、予測が終了すると、目標湿度読出部６６に対して読出指示を出力すると共に、差分水分量演算部６８へ予測した外気湿度情報を送出する。

目標湿度読出部６６は、大規模記憶装置４６にアクセス可能であり、大規模記憶装置４６の一部の記憶領域である目標湿度記憶部４６Ｂから、目標湿度情報（絶対湿度）を読み出す。

ここで、目標湿度記憶部４６Ｂは、目標湿度設定部７０に接続されている。目標湿度設定部７０は、図示しないユーザインターフェイス（例えば、空気調和機１０に付属したリモコン等）から目標湿度が指示されることで、目標湿度が設定され、設定される毎に、目標湿度記憶部４６Ｂに記憶される目標湿度が更新されるようになっている。

差分水分量演算部６８では、予測した外気湿度（すなわち、これから空調対象空間１２へ送り込む空気の湿度）と、目標湿度との比較処理が実行され、その差分が加湿部２８での加湿量となる。

なお、予測した外気湿度と目標湿度とは、それぞれ絶対湿度であるため、演算は単純な四則計算（差分演算）でよく、制御負担が少ない。しかし、何れか一方又は両方が相対湿度であっても、加湿量の演算は可能である。

差分水分量演算部６８で演算された加湿量は、加湿量出力部７２を介して加湿制御部５２（図２参照）へ送出される。

以下に、本実施の形態の作用を説明する。

図５は、空気調和制御装置２２のメインコントロール部４４における、空調対象空間１２へ送り込む空気への加湿量を得るための処理の流れを示す制御フローチャートである。

ステップ１００では、日時情報を取得し、次いで、ステップ１０２へ移行して、湿度調整時期か否かを判断する。例えば、１時間毎に湿度調整時期とする。

ステップ１０２で否定判定された場合は、湿度調整時期ではないと判断し、ステップ１１８へ移行する。

また、ステップ１０２で肯定判定された場合は、湿度調整時期であると判断し、ステップ１０４へ移行して、現在の年月日及び時刻を、特定の日時として設定し、ステップ１０６へ移行する。

ステップ１０６では、環境情報データベース４６Ａから、特定の日時と同一の複数の環境情報（例えば、気温と相対湿度）を読み出し、次いでステップ１０８へ移行して、読み出した複数の環境情報毎に外気の絶対湿度を演算し、外気湿度情報群を生成する。

次のステップ１１０では、同一日時の複数の絶対湿度に基づいて、特定の日時の外気の絶対湿度を予測し、ステップ１１２へ移行する。

ステップ１１２では、空調対象空間１２の目標湿度を読み出し、次いで、ステップ１１４へ移行して、予測した外気の絶対湿度と、目標湿度との差分を、空調対象空間１２に送り込む空気に混入させる水分量(加湿量)として演算し、ステップ１１６へ移行する。

ステップ１１６では、ステップ１１４の演算結果を加湿制御部５２（図２参照）へ出力し、ステップ１１８へ移行する。これにより、加湿制御部５２は、加湿部２８を制御して、空調対象空間１２へ供給する加湿量を制御する。

ステップ１１８では、空調制御が終了したか否かを判断し、否定判定された場合は、ステップ１００へ戻り、上記工程を繰り返す。また、ステップ１１８で肯定判定された場合は、このルーチンは終了する。

以上説明した如く本実施の形態では、空調対象空間１２に湿度センサ等の検出デバイスを設けることなく、過去の環境情報に基づいて、空調対象空間１２へ送り込む外気の湿度を取得し、目標の湿度と比較して、その差分を演算することで、加湿部２８で加湿する加湿量を得ることができるため、部品点数を削減することができ、かつ空調対象空間１２の美観を損ねることがない。特に、美術館等では、施設そのものが意匠となる場合があり、当該意匠に影響を与えることがない。

また、空調対象空間１２に湿度センサ等の検出デバイスを設けた場合、例えば、空調対象空間１２内の環境に影響される場合があるが、本実施の形態では、空調対象空間１２内の環境に影響されないため、例えば、空気調和機１０の運転制御においてハンチングが起こりにくい。

さらに、本実施の形態では、環境情報データベース４６Ａに、過去３０年分の環境情報（気象データ等）を格納し、外部との通信を一切せずに、特定の日時の外気の湿度を予測するようにしたため、ハッキングはウィルス感染による動作異常、又はサーバーダウンによるシステム障害といったネットワーク依存による不具合を回避することができる。但し、ネットワークを介した環境情報を取得を否定するものではない。

なお、本実施の形態では、過去の環境情報を環境情報データベース４６Ａに格納し、特定の日時の外気の湿度を、過去の同日の外気湿度から予測するようにしたが、当然誤差が生じる場合がある。

そこで、図６に示される如く、空調対象空間１２の空気を回収する環気配管３６に湿度センサ７４を設け、補助的な検出デバイスとして用いるようにしてもよい。環気配管３６に湿度センサ７４を設けることで、空調対象空間１２の湿度の概略が認識でき、かつ、空調対象空間１２の意匠を維持することができる。

湿度センサ７４を、補助的な検出デバイスとした場合の用途例を以下に示す。

（補助的用途１） 湿度センサ７４で逐次検出し、目標湿度との乖離が所定以上（例えば、相対湿度で±１５％）あった場合に、環境情報による外気の湿度予測が大きくずれていると判断し、湿度センサ７４の検出値を優先して加湿制御する。すなわち、環気配管３６に湿度センサ７４を設けることで、環気は常に監視されるため、目標湿度に対する大きな予測誤差を回避することができる。

（補助的用途２） 湿度センサ７４の検出値を、日々の湿度制御には利用せず、湿度センサ７４による検出値と、目標湿度との誤差を累積記憶し、環境情報に基づく外気の湿度予測の際に、ＡＩによる機械学習を取り入れて、精度を向上する。誤差の情報が少ない場合は効果が低いが、誤差の情報量が多くなるにつれて効果を高めることができる。

すなわち、ＡＩによる機械学習を取り入れることで、建物の運用や地理的要因による環境情報（気象データ等）との相違点を、湿度センサからのデータ収集で、自ら修正（補正）していくことができ、建物の空調対象空間での外気湿度予測運転の精度を高めることができる。

１０ 空気調和機
１２ 空調対象空間
１４ 執務者
１６ 床部
１８ 壁部
２０ 天井部
２２ 空気調和制御装置
２４ 空調部
２６ 熱交換部
２８ 加湿部
３０ 設備空間
３２ 外気取入用配管
３４ 給気配管
３６ 環気配管
３８ 排出用配管
４０Ａ、４０Ｂ 連通管
４２Ａ、４２Ｂ 連通管
４４ メインコントロール部
４４Ａ ＣＰＵ
４４Ｂ ＲＡＭ
４４Ｃ ＲＯＭ
４４Ｄ 入出力部（Ｉ／Ｏ）
４４Ｅ バス
４６ 大規模記憶装置
４６Ａ 環境情報データベース
４６Ｂ 目標湿度記憶部
４８ 空調制御部
５０ 熱交換制御部
５２ 加湿制御部
５４ 日時監視部
５６ 湿度調整実行判定部
５８ 環境情報読出部
６０ 環境情報更新部
６２ 外気湿度抽出部
６４ 予測処理部
６６ 目標湿度読出部
６８ 差分水分量演算部
７０ 目標湿度設定部
７２ 加湿量出力部
７４ 湿度センサ

Claims (5)

1. 特定の日時の外気湿度情報を、前記特定の日時と同一日時の過去の複数の湿度情報から予測する予測手段と、
   前記予測手段で予測した外気湿度情報と、空調対象空間の目標湿度情報との差分から、必要とする加湿量を演算する演算手段と、
   前記演算手段の演算結果に基づいて、加湿量を制御する制御手段と、
   前記空調対象空間から排出される気体の湿度を、当該空調対象空間とは異なる空間で検出する湿度センサと、
   前記予測手段における予測処理を、前記湿度センサの検出結果に基づいて、ＡＩにより学習させる学習手段と、
   を有する空気調和制御装置。
2. 各年の日時毎の複数の湿度情報を記憶する記憶手段をさらに有し、
   前記予測手段が、前記記憶手段から、特定の日時と同一の日時の過去の複数の湿度情報を読み出して、前記特定の日時の外気湿度情報を予測することを特徴とする請求項１記載の空気調和制御装置。
3. 前記過去の複数の湿度情報が、過去の気象専門機関が監修した複数年の気象データから導出されることを特徴とする請求項１又は請求項２記載の空気調和制御装置。
4. 前記外気湿度情報が、絶対湿度であり、
   前記気象データには、各年の日時毎の気温と相対湿度とが含まれ、当該気温と相対湿度とから各年の日時毎の絶対湿度が導出されることを特徴とする請求項３記載の空気調和制御装置。
5. コンピュータを、
   請求項１～請求項４の何れか１項記載の空気調和制御装置の、前記予測手段、演算手段、制御手段、及び学習手段として動作させる、
   空気調和制御プログラム。

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