JP7204328B2 - 異常検知装置、異常検知システム、異常検知方法、及び、プログラム - Google Patents

Description

本発明は、異常検知装置、異常検知システム、異常検知方法、及び、プログラムに関する。

現在、空調システムから空調制御に関する設定値と空調制御に関する測定値とを含む空調データを収集し、収集した空調データに基づいて空調システムの異常を検知する技術が知られている。例えば、特許文献１には、上記設定値に対応する運転条件を考慮して上記測定値に対応する運転状態データを比較することにより、空気調和装置の異常を検知する異常検知システムが記載されている。

特許文献１に記載された異常検知システムは、運転条件を示す運転条件データと運転状態データとを蓄積し、現在の運転状態データと、蓄積された運転状態データのうち、運転条件が現在の運転状態データと類似する運転状態データとを比較する。ここで、特許文献１には、この運転条件が、室内ユニットの起動状態、室内ユニットの運転モード、外気温度及び室内温度の少なくとも１つであることが記載されている。また、特許文献１には、この運転状態データが、空気調和装置の冷凍サイクルの過冷却度、低圧圧力、高圧圧力、外気温度、室内温度及び圧縮機回転数の少なくとも１つであることが記載されている。

特開２００６－２７５４１１号公報

ここで、運転状態データは、特許文献１に記載された運転条件に依存するだけではなく、空調対象空間の熱負荷にも依存する。つまり、運転条件が同じであっても、空調対象空間の熱負荷が異なる場合、運転状態データは異なる。しかしながら、特許文献１に記載された異常検知システムでは、空調対象空間の熱負荷が考慮されておらず、異常検知の精度を高めることができなかった。このため、空調システムの異常を高い精度で検知する技術が望まれている。

本発明は、上記問題に鑑みてなされたものであり、空調システムの異常を高い精度で検知する異常検知装置、異常検知システム、異常検知方法、及び、プログラムを提供することを目的とする。

上記目的を達成するために、本発明に係る異常検知装置は、
少なくとも１つの空調システムから空調制御に関する設定値と空調制御に関する測定値とを含む空調データを取得するデータ取得手段と、
前記空調データに基づいて、前記空調データの取得時における前記空調データの取得元の空調システムの空調対象空間の熱負荷を算出する熱負荷算出手段と、
前記空調データを、前記空調データに含まれる設定値と前記空調データについて算出された熱負荷とに基づいて、２以上のグループに分類するデータ分類手段と、
前記データ取得手段が前記少なくとも１つの空調システムのうち第１の空調システムから前記空調データである第１の空調データを取得した場合、前記第１の空調データに含まれる測定値と、前記２以上のグループのうち前記第１の空調データが属するグループである第１のグループに対応する標準値と、に基づいて、前記第１の空調システムに異常があるか否かを判別する異常判別手段と、
前記異常判別手段が前記第１の空調システムに異常があると判別した場合、予め定められた情報を表示する表示手段と、
前記第１のグループに属する空調データに含まれる測定値に基づいて、前記標準値を算出する標準値算出手段と、を備え、
前記設定値には、設定温度が含まれ、
前記測定値には、吸込温度が含まれ、
前記標準値算出手段は、前記少なくとも１つの空調システムのうち第２の空調システムから取得された空調データが前記第１のグループに属し、前記第２の空調システムと前記少なくとも１つの空調システムのうち第３の空調システムとが隣接し、前記第２の空調システムにおける設定温度と前記第３の空調システムにおける設定温度とが変更されない場合において、
（Ａ）前記第２の空調システムにおける設定温度と前記第２の空調システムにおける吸込温度との温度差である第１の温度差が、前記第３の空調システムにおける設定温度と前記第２の空調システムにおける吸込温度との温度差である第２の温度差より大きい場合、前記第１のグループに属する空調データから、前記第２の空調システムから取得された空調データを除外して、前記標準値を算出し、
（Ｂ）前記第１の温度差が前記第２の温度差よりも小さい場合、前記第１のグループに属する空調データから、前記第２の空調システムから取得された空調データを除外せずに、前記標準値を算出する。

本発明では、取得された空調データに含まれる測定値と、設定値と熱負荷とが考慮されて特定される標準値と、に基づいて、空調システムに異常があるか否かが判別される。従って、本発明によれば、空調システムの異常を高い精度で検知することができる。

実施形態１に係る異常検知システムの構成図 実施形態１に係る異常検知装置の機能ブロック図 空調データを示す図 標準値算出用データを示す図 異常報知画面を示す図 実施形態１に係る異常検知装置が実行する異常検知処理を示すフローチャート 図７に示す熱負荷算出処理を示すフローチャート 図７に示す標準値算出処理を示すフローチャート 図７に示す異常判別処理を示すフローチャート 実施形態２に係る異常検知装置が実行する熱負荷算出処理を示すフローチャート 実施形態３に係る異常検知装置の機能ブロック図 実施形態３に係る異常検知装置が実行する標準値算出処理を示すフローチャート 実施形態４に係る異常検知システムの構成図 実施形態４に係る異常検知装置の機能ブロック図 実施形態４に係る異常検知装置が実行する制御内容決定処理を示すフローチャート

（実施形態１）
まず、図１を参照して、本発明の実施形態に係る異常検知システム１０００について説明する。異常検知システム１０００は、少なくとも１つの空調システム３００から取得される空調データに基づいて、少なくとも１つの空調システム３００の異常を検知するシステムである。より詳細には、まず、異常検知システム１０００は、少なくとも１つの空調システム３００から取得された空調データを蓄積する。そして、異常検知システム１０００は、検知対象の空調システム３００から取得した空調データと、蓄積された空調データのうち、比較対象の空調データとに基づいて、検知対象の空調システム３００が異常であるか否かを判別する。蓄積された空調データは、設定値と熱負荷とによりグループ分けされる。比較対象の空調データは、蓄積された空調データのうち、検知対象の空調システム３００から取得された空調データと同一のグループに属する空調データである。

空調データは、空調制御に関する設定値（以下、単に「設定値」という。）と、空調制御に関する測定値（以下、単に「測定値」という。）と、を含む。設定値は、空調制御時における空調設定の内容を示す値である。設定値は、例えば、運転モード、設定温度、風向、風速の少なくとも１つを示す値である。運転モードは、例えば、冷房、暖房、除湿、又は、送風の種別である。設定温度は、例えば、空調において設定される目標温度である。風向は、例えば、室内機３１０から放出される風の向きである。風速は、例えば、室内機３１０から放出される風の速さである。

測定値は、空調システム３００の運転状態を検出するためのセンサにより測定される値である。測定値は、例えば、吸込温度、吹出温度、膨張弁の圧力、冷媒の温度の少なくとも１つを示す値である。吸込温度は、例えば、室内機３１０が吸い込む空気の温度である。吹出温度は、例えば、室内機３１０が吹き出す空気の温度である。膨張弁の圧力は、例えば、熱交換器が備える膨張弁に加わる圧力である。冷媒の温度は、例えば、熱交換器が備える配管に流れる冷媒の温度である。

ここで、空調設定の内容が変われば、基本的に、センサにより測定される値も変わる。つまり、測定値は、設定値に依存する。また、空調対象空間の熱負荷の量（以下、適宜、「熱負荷」という。）が変われば、基本的に、センサにより測定される値も変わる。つまり、測定値は、熱負荷にも依存する。このため、空調システム３００の異常を検知する場合、取得された空調データに含まれる測定値が、空調システム３００に異常がないときに蓄積された空調データのうち、設定値と熱負荷とが取得された空調データと同程度である空調データに含まれる測定値と同程度であるか否かを判別することが好適である。そこで、本実施形態では、蓄積された空調データを、設定値と熱負荷とで分類し、取得された空調データに含まれる測定値と、蓄積された空調データのうち、取得された空調データと同じグループに属する空調データに含まれる測定値から求められる標準値とを比較する構成とする。

図１に示すように、異常検知システム１０００は、異常検知装置１００と、表示装置２００と、を備える。異常検知装置１００と表示装置２００とは、図示しないネットワークを介して相互に接続される。異常検知装置１００と少なくとも１つの空調システム３００とは、データ収集装置３４０と広域ネットワーク６００とを介して相互に接続される。

異常検知装置１００は、異常検知システム１０００の中核をなす装置であり、少なくとも１つの空調システム３００の異常を検知する。異常検知装置１００は、ある空調システム３００から取得した空調データに含まれる測定値が、この取得した空調データが属するグループに対応付けられた標準値と大幅に異なる状態が継続した場合、この空調システム３００に異常があると判別する。なお、蓄積される空調データは、基本的に、空調システム３００が正常であるときに取得される空調データであり、蓄積される空調データに含まれる測定値が正常であることが前提である。空調システム３００の異常は、例えば、ファンの変形、圧縮機の故障、冷媒の液漏れ、循環する空気の漏れ、センサの取り付け位置又は角度の異常、配管中の異物の存在である。異常検知装置１００は、空調データに含まれる測定値を判別することにより、これらの異常を検知する。

異常検知装置１００は、予め定められた周期で、データ収集装置３４０に空調データを要求し、データ収集装置３４０から空調システム３００の空調データを取得する。この周期は、例えば、１分である。異常検知装置１００は、例えば、プロセッサ１１と、フラッシュメモリ１２と、ＬＥＤ（Light Emitting Diode）１３と、第１通信インターフェース１４と、第２通信インターフェース１５と、を備える。

プロセッサ１１は、異常検知装置１００の全体の動作を制御する。プロセッサ１１は、例えば、ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＲＡＭ（Random Access Memory）、及び、ＲＴＣ（Real Time Clock）などを内蔵したＣＰＵ（Central Processing Unit）である。なお、ＣＰＵは、例えば、ＲＯＭに格納されている基本プログラムに従って動作し、ＲＡＭをワークエリアとして使用する。フラッシュメモリ１２は、各種の情報を記憶する不揮発性メモリである。フラッシュメモリ１２は、例えば、プロセッサ１１が実行するアプリケーションプログラムと、空調機システムから取得された空調データと、を記憶する。

ＬＥＤ１３は、プロセッサ１１による制御に従って発光する素子である。ＬＥＤ１３は、予め定められた点灯パターンで発光することにより、空調システム３００に異常があることをユーザに知らせる機能を有する。異常検知装置１００が備えるＬＥＤ１３の個数は、１つでもよいし、２つ以上でもよい。第１通信インターフェース１４は、異常検知装置１００を表示装置２００に接続するためのインターフェースである。第１通信インターフェース１４は、例えば、ＵＳＢ（Universal Serial Bus）用のインターフェースである。第２通信インターフェース１５は、異常検知装置１００を広域ネットワーク６００に接続するためのインターフェースである。第２通信インターフェース１５は、例えば、ＮＩＣ（Network Interface Card）などのＬＡＮ（Local Area Network）インターフェースを備える。

表示装置２００は、ユーザに各種の情報を提示する画面を表示する装置である。表示装置２００は、例えば、異常検知装置１００による指示に従って、空調システム３００に異常があることを報知する画面（以下、適宜「異常報知画面」という。）を表示する。表示装置２００は、例えば、プロセッサ２１と、タッチスクリーン２２と、通信インターフェース２３と、を備える。

プロセッサ２１は、表示装置２００の全体の動作を制御する。プロセッサ２１は、例えば、ＲＯＭ、ＲＡＭ、及び、ＲＴＣなどを内蔵したＣＰＵである。タッチスクリーン２２は、表示装置２００のユーザインターフェースである。タッチスクリーン２２は、ユーザによりなされた操作を検知し、検知の結果を示す信号をプロセッサ２１に供給する。また、タッチスクリーン２２は、プロセッサ２１による制御に従って、ユーザに情報を提示する画面を表示する。タッチスクリーン２２は、ＬＥＤ１３に比べて、より詳細な情報を提示することができる。通信インターフェース２３は、表示装置２００を異常検知装置１００に接続するためのインターフェースである。通信インターフェース２３は、例えば、ＵＳＢ用のインターフェースである。

空調システム３００は、空調対象空間の空調を実行するシステムであり、異常の検知対象のシステムである。空調システム３００は、室内機３１０と、室外機３２０と、システムコントローラ３３０と、を備える。室内機３１０は、空調対象空間の内部に配置される空調機である。室外機３２０は、空調対象空間の外部に配置される空調機である。室内機３１０と室外機３２０とは、測定値を取得するためのセンサを備える。また、室内機３１０は、室内機３１０が備えるリモートコントローラから、ユーザから受け付けた操作の内容を示す情報を取得する。システムコントローラ３３０は、空調システム３００の全体的な動作を制御する装置である。室内機３１０と室外機３２０とシステムコントローラ３３０とは、無線通信又は有線通信により相互に通信可能である。本実施形態では、同様の構成を有する２つ以上の空調システム３００が、同一のビル内に存在するものとする。

システムコントローラ３３０は、リモートコントローラがユーザから受け付けた操作、又は、予め定められた空調制御プログラムに従って、制御内容を示す設定値を決定する。そして、システムコントローラ３３０は、決定した設定値に従って、室内機３１０と室外機３２０とを制御する。また、システムコントローラ３３０は、室内機３１０に取り付けられたセンサと室外機３２０に取り付けられたセンサとから測定値を取得する。システムコントローラ３３０は、設定値と測定値とを含む空調データを記憶する記憶装置を備える。この記憶装置は、例えば、フラッシュメモリである。

データ収集装置３４０は、空調システム３００から空調データを取得し、取得した空調データを異常検知装置１００に供給する。例えば、データ収集装置３４０は、予め定められた周期で、システムコントローラ３３０から空調データを取得し、収集した空調データを蓄積する。この周期は、例えば、１０秒である。また、データ収集装置３４０は、異常検知装置１００からの要求に従って、蓄積した空調データのうち最新の空調データを、広域ネットワーク６００を介して異常検知装置１００に送信する。データ収集装置３４０は、例えば、データ収集装置３４０の全体の動作を制御するプロセッサと、空調データを蓄積するフラッシュメモリと、データ収集装置３４０を広域ネットワーク６００に接続するための通信インターフェースと、を備える。

次に、図２を参照して、異常検知装置１００の機能について説明する。図２に示すように、異常検知装置１００は、機能的には、データ取得部１０１と、データ記憶部１０２と、熱負荷算出部１０３と、データ分類部１０４と、標準値算出部１０５と、標準値記憶部１０６と、異常判別部１０７と、表示部１０８と、転送部１０９と、を備える。データ取得手段は、例えば、データ取得部１０１に対応する。熱負荷算出手段は、例えば、熱負荷算出部１０３に対応する。データ分類手段は、例えば、データ分類部１０４に対応する。標準値算出手段は、例えば、標準値算出部１０５に対応する。異常判別手段は、例えば、異常判別部１０７に対応する。異常検知装置が備える表示手段は、例えば、表示部１０８に対応する。

データ取得部１０１は、少なくとも１つの空調システム３００から空調制御に関する設定値と空調制御に関する測定値とを含む空調データを取得する。例えば、データ取得部１０１は、データ収集装置３４０を介して、全ての空調システム３００から、１分毎に空調データを取得する。データ取得部１０１の機能は、例えば、プロセッサ１１と第２通信インターフェース１５とが協働することにより実現される。

データ記憶部１０２は、データ取得部１０１が取得した空調データを記憶する。ここで、図３を参照して、空調データについて説明する。空調データは、設定温度（℃）と風向と風速とを示す設定値と、吸込温度（℃）と吹出温度（℃）とを示す測定値と、を含む。空調データは、システム識別子と、取得時刻を示す値と、熱負荷（ｋｃａｌ／ｈ）を示す値とに対応付けられて記憶される。

システム識別子は、空調データの取得元の空調システム３００を識別するための識別子である。取得時刻は、データ取得部１０１が空調システム３００から空調データを取得した時刻である。本実施形態では、取得時刻と、空調データに含まれる設定値を使用して空調制御した時刻（以下、適宜、「使用時刻という。」）と、空調データに含まれる測定値が測定された時刻（以下、適宜、「測定時刻という。」）とがほぼ同じであるものとする。熱負荷は、空調データの取得時における空調データの取得元の空調システム３００の空調対象空間の熱負荷である。

熱負荷は、例えば、冷房時、発熱体又は日射による空調対象空間への発熱量の総和である。熱負荷は、例えば、暖房時、空調対象空間から床又は壁などの物体への放熱量の総和である。本実施形態では、空調システム３００の空調対象空間の熱負荷は、一定ではなく、時刻によって変化するものとする。データ記憶部１０２は、例えば、空調システム３００毎に、空調データを管理する。データ記憶部１０２の機能は、例えば、プロセッサ１１とフラッシュメモリ１２とが協働することにより実現される。

熱負荷算出部１０３は、空調データに基づいて、空調データの取得時における空調データの取得元の空調システム３００の空調対象空間の熱負荷を算出する。例えば、空調データが、設定値として設定温度を含み、測定値として吸込温度を含んでいる場合、熱負荷算出部１０３は、設定温度の変更時における、吸込温度の変化の速さに基づいて、熱負荷を算出する。ここで、熱負荷が大きい程、吸込温度の変化が遅く、熱負荷が小さい程、吸込温度の変化が速いと考えられる。そこで、熱負荷算出部１０３は、吸込温度の変化が速い程、熱負荷が小さくなるように熱負荷を算出する。例えば、熱負荷算出部１０３は、設定温度の変更時における、設定温度と吸込温度との差を、吸込温度が設定温度に到達するまでに要した時間で除算した値を求める。そして、熱負荷算出部１０３は、この値の逆数に予め定められた比例定数を乗算することにより熱負荷を求める。熱負荷算出部１０３の機能は、例えば、プロセッサ１１の機能により実現される。

データ分類部１０４は、空調データを、空調データに含まれる設定値と、空調データについて算出された熱負荷とに基づいて、２以上のグループに分類する。つまり、データ分類部１０４は、設定値と熱負荷との双方が同程度である空調データが同一のグループに属するように、空調データを分類する。例えば、データ分類部１０４は、まず、蓄積された空調データを、熱負荷により３つの熱負荷グループに分類する。

熱負荷による分類では、例えば、階層的併合法により、空調データが分類される。階層的併合法では、全空調データの中から最も熱負荷が近い２つの空調データを１つの熱負荷グループとして結合する処理を、熱負荷グループの数が３つに至るまで繰り返す。そして、３つの熱負荷グループは、平均熱負荷が大きいものから順に、熱負荷大の熱負荷グループ、熱負荷中の熱負荷グループ、熱負荷小の熱負荷グループに設定される。なお、熱負荷グループの個数は、３つに限定されず、２つ、或いは、４つ以上であってもよい。熱負荷グループの個数は、例えば、空調データの個数が多い程、多く設定されてもよい。また、熱負荷による分類において、一般的な分類手法を採用することができる。例えば、ｋ－平均法を採用してもよい。或いは、熱負荷の出現分布から、極大値の間に存在する極小値でカットすることにより、グループ分けしてもよい。

そして、データ分類部１０４は、３つの熱負荷グループのそれぞれについて、空調データを設定値により更に分類する。設定値による分類では、例えば、設定値が同一である空調データが同一のグループに属するように、空調データが分類される。或いは、例えば、設定値の差が閾値以下である空調データが同一のグループに属するように、空調データが分類されてもよい。データ分類部１０４の機能は、例えば、プロセッサ１１の機能により実現される。

標準値算出部１０５は、標準値の算出対象のグループに属する空調データに含まれる測定値に基づいて、標準値の算出対象のグループに対応する標準値を算出する。ここでは、判別対象の空調データである第１の空調データが属するグループが、標準値の算出対象のグループであるものとする。以下、標準値の算出対象のグループを、適宜、第１のグループという。標準値は、測定値の判別に用いられる値であり、測定値の標準的な値である。例えば、第１のグループに対応する標準値を求める場合、標準値算出部１０５は、第１のグループに属する空調データに含まれる測定値の中央値を、第１のグループに対応する標準値として算出する。或いは、標準値算出部１０５は、第１のグループに属する空調データに含まれる測定値の平均値又は最頻値を、第１のグループに対応する標準値として算出してもよい。

図４に、標準値の算出に用いられるデータである標準値算出用データを示す。標準値算出用データは、基本的に、標準値の算出対象のグループに含まれる空調データである。従って、標準値算出用データは、設定値と熱負荷との双方が同程度である空調データの集まりである。図４には、熱負荷が大であり、設定温度が２６℃であり、風向が水平であり、風速が最大である空調データのグループに対応する標準値の算出に用いられる標準値算出用データを示している。図４に示す例では、吸込温度と吹出温度との２つが測定値である。この場合、標準値算出部１０５は、吸込温度の標準値と吹出温度の標準値とを算出する。標準値算出部１０５の機能は、例えば、プロセッサ１１の機能により実現される。

標準値記憶部１０６は、標準値算出部１０５によりグループ毎に算出された標準値を記憶する。標準値記憶部１０６の機能は、例えば、プロセッサ１１とフラッシュメモリ１２とが協働することにより実現される。

異常判別部１０７は、データ取得部１０１が第１の空調システムから第１の空調データを取得した場合、第１の空調データに含まれる測定値と、第１のグループに対応する標準値と、に基づいて、第１の空調システムに異常があるか否かを判別する。第１の空調システムは、少なくとも１つの空調システム３００のうち異常判別対象の空調システム３００である。つまり、第１の空調システムは、判別対象の空調データである第１の空調データの取得元の空調システム３００である。

異常判別部１０７は、例えば、第１の空調データに含まれる測定値と第１のグループに対応する標準値との差が予め定められた閾値以上である時間が予め定められた時間以上である場合、第１の空調システムに異常があると判別する。つまり、異常判別部１０７は、測定値と標準値とが剥離した状態が一定時間継続した場合、この測定値を含む空調データの取得元の空調システム３００に異常があると判別する。

例えば、測定値が吹出温度である場合、異常判別部１０７は、吹出温度と標準値との差が５℃以上である状態が５分以上維持された場合、第１の空調システムに異常があると判別する。なお、第１の空調システムから１分毎に空調データが取得される場合、標準値との差が５℃以上である吹出温度を含む空調データが５回連続で取得された場合、第１の空調システムに異常があると判別される。なお、判別に用いる時間は、５分に限定されず、３０秒、又は、１０分であってもよい。判別に用いる時間は、例えば、空調データが取得されるサンプリング周期などに応じて調整される。異常判別部１０７の機能は、例えば、プロセッサ１１の機能により実現される。

表示部１０８は、異常判別部１０７が第１の空調システムに異常があると判別した場合、予め定められた情報を表示する。表示される情報は、異常があることを報知する情報であれば、どのような情報であってもよい。例えば、表示部１０８が１つのＬＥＤ１３を含む場合、表示部１０８は、ＬＥＤ１３を点灯させることにより、ユーザに、いずれかの空調システム３００に異常があることを知らせることができる。或いは、表示部１０８は、ＬＥＤ１３を予め定められた点滅パターンで点滅させることにより、どの空調システム３００に異常があるのかを知らせることができる。或いは、例えば、表示部１０８が２つ以上のＬＥＤ１３を含む場合、表示部１０８は、複数のＬＥＤ１３を予め定められた点灯パターン又は点滅パターンで点灯又は点滅させることにより、どの空調システム３００に異常があるのかを知らせることができる。表示部１０８の機能は、例えば、プロセッサ１１とＬＥＤ１３とが協働することにより実現される。

転送部１０９は、異常判別部１０７が第１の空調システムに異常があると判別した場合、第１の空調システムに異常があることを報知する情報（以下、適宜「異常報知情報」という。）を、表示装置２００に送信する。この異常報知情報は、例えば、第１の空調システムのシステム識別情報を含む。転送部１０９の機能は、例えば、プロセッサ１１と第１通信インターフェース１４とが協働することにより実現される。

次に、表示装置２００の機能について説明する。表示装置２００は、機能的には、通信部２０１と、表示部２０２と、を備える。表示装置が備える表示手段は、例えば、表示部２０２に対応する。

通信部２０１は、異常検知装置１００と通信する。例えば、通信部２０１は、転送部１０９により送信された異常報知情報を受信する。通信部２０１の機能は、例えば、通信インターフェース２３の機能により実現される。

表示部２０２は、各種の情報を表示する。例えば、表示部２０２は、通信部２０１が受信した異常報知情報に基づいて、異常報知画面を表示する。図５に、異常報知画面である画面４００を示す。画面４００は、例えば、システム識別子が１である空調システムＡを示すアイコン４１１と、システム識別子が２である空調システムＢを示すアイコン４１２と、空調システムＡに異常があることを示すアイコン４２０と、異常内容を説明する文字列が表示される領域４３０と、を含む。

このように、表示部２０２は、表示部１０８よりも、詳細に異常の内容を報知することができる。なお、図２において、空調システム３００Ａは、空調システムＡを示し、空調システム３００Ｂは、空調システムＢを示す。空調システム３００Ａと空調システム３００Ｂとは、適宜、空調システム３００と総称される。表示部２０２の機能は、例えば、プロセッサ２１とタッチスクリーン２２とが協働することにより実現される。

次に、図６に示すフローチャートを参照して、異常検知装置１００が実行する異常検知処理について説明する。異常検知処理は、例えば、異常検知装置１００の電源が投入されると開始される。

まず、プロセッサ１１は、空調システム３００から空調データを収集する（ステップＳ１０１）。例えば、プロセッサ１１は、全ての空調システム３００に対応するデータ収集装置３４０に対してデータ要求情報を送信し、データ収集装置３４０を介して全ての空調システム３００から空調データを収集する。プロセッサ１１は、例えば、１分毎に、全ての空調システム３００から空調データを収集する。なお、データ収集装置３４０は、異常検知装置１００からデータ要求情報を受信した場合、空調システム３００から収集し蓄積した空調データのうち最新の空調データを、異常検知装置１００に送信する。

プロセッサ１１は、ステップＳ１０１の処理を完了すると、熱負荷算出処理を実行する（ステップＳ１０２）。熱負荷算出処理に関しては、図７に示すフローチャートを参照して、詳細に説明する。

まず、プロセッサ１１は、収集した空調データを１つ選択する（ステップＳ２０１）。プロセッサ１１は、ステップＳ２０１の処理を完了すると、選択した空調データの取得元の空調システム３００において、設定温度の変更が反映されたか否かを判別する（ステップＳ２０２）。

例えば、プロセッサ１１は、選択した空調データの取得元の空調システム３００から最近取得した空調データの履歴を参照して、この空調システム３００において、最近、設定温度が変更されたか否かを判別する。そして、プロセッサ１１は、最近、設定温度が変更されたと判別した場合、最後に取得された空調データ、つまり、選択した空調データを参照して、設定温度の変更が反映されたか否かを判別する。例えば、プロセッサ１１は、選択した空調データに含まれる設定温度と選択した空調データに含まれる吸込温度との差が閾値以下であるか否かを判別する。そして、プロセッサ１１は、この差がこの閾値以下であると判別した場合、設定温度の変更が反映されたとみなす。

プロセッサ１１は、設定温度の変更が反映されたと判別すると（ステップＳ２０２：ＹＥＳ）、吸込温度の変化の速さから熱負荷を算出する（ステップＳ２０３）。例えば、プロセッサ１１は、設定温度の変更時における、設定温度と吸込温度との差を、設定温度の変更時から現在時刻までの時間で除算することで、吸込温度の変化の速さを算出する。つまり、プロセッサ１１は、吸込温度の変化量を吸込温度の変化に要した時間で除算することで、吸込温度の変化の速さを算出する。そして、プロセッサ１１は、吸込温度の変化の速さの逆数に予め定められた係数を乗算することにより、熱負荷を算出する。

プロセッサ１１は、設定温度の変更が反映されていないと判別すると（ステップＳ２０２：ＮＯ）、直近の熱負荷を特定する（ステップＳ２０４）。つまり、プロセッサ１１は、設定温度が変更されていない場合、又は、設定温度の変更の反映が完了していない場合、選択した空調データの取得元の空調システム３００について最後に算出された熱負荷を、現時点における熱負荷として採用する。

プロセッサ１１は、ステップＳ２０３の処理、又は、ステップＳ２０４の処理を完了した場合、算出又は特定された熱負荷を、選択した空調データと対応付けて記憶する（ステップＳ２０５）。プロセッサ１１は、ステップＳ２０５の処理を完了すると、未選択の空調データがあるか否かを判別する（ステップＳ２０６）。プロセッサ１１は、未選択の空調データがあると判別すると（ステップＳ２０６：ＹＥＳ）、ステップＳ２０１に処理を戻す。一方、プロセッサ１１は、未選択の空調データがないと判別すると（ステップＳ２０６：ＮＯ）、ステップＳ１０２の熱負荷算出処理を完了する。

プロセッサ１１は、ステップＳ１０２の処理を完了すると、標準値算出処理を実行する（ステップＳ１０３）。標準値算出処理に関しては、図８に示すフローチャートを参照して、詳細に説明する。なお、標準値は、空調データのグループ毎に算出される。一方、空調データのグループは、空調データが追加されると変更される。従って、標準値は、空調データが取得される毎に、算出されることが好適である。つまり、標準値算出処理は、空調データが取得される毎に実行される。

まず、プロセッサ１１は、全ての空調データを熱負荷で３つの熱負荷グループに分類する（ステップＳ３０１）。例えば、プロセッサ１１は、上述した階層的併合法により、空調データを熱負荷により分類する。プロセッサ１１は、ステップＳ３０１の処理を完了すると、全ての空調データを設定値で更に分類する（ステップＳ３０２）。つまり、プロセッサ１１は、熱負荷で分類された空調データを設定値で更に分類する。例えば、プロセッサ１１は、同じ熱負荷グループに属し、異なる設定値を含む空調データを、異なるグループに分類する。

プロセッサ１１は、ステップＳ３０２の処理を完了すると、熱負荷と設定値とで分類されたグループ毎に、測定値の標準値を算出する（ステップＳ３０３）。例えば、プロセッサ１１は、１つのグループを選択する処理と、選択したグループに属する空調データに含まれる測定値の中央値を選択したグループに対応する標準値として算出する処理とを、全てのグループが選択されるまで繰り返す。プロセッサ１１は、ステップＳ３０３の処理を完了すると、算出された標準値をグループと対応付けて記憶する（ステップＳ３０４）。プロセッサ１１は、ステップＳ３０４の処理を完了すると、ステップＳ１０３の標準値算出処理を完了する。

プロセッサ１１は、ステップＳ１０３の処理を完了すると、異常判別処理を実行する（ステップＳ１０４）。異常判別処理に関しては、図９に示すフローチャートを参照して、詳細に説明する。

まず、プロセッサ１１は、収集した空調データを１つ選択する（ステップＳ４０１）。プロセッサ１１は、ステップＳ４０１の処理を完了すると、選択した空調データが属するグループを特定する（ステップＳ４０２）。プロセッサ１１は、ステップＳ４０２の処理を完了すると、特定したグループの要素数が閾値以上であるか否かを判別する（ステップＳ４０３）。つまり、プロセッサ１１は、特定したグループに含まれる空調データの個数がある程度多い場合、特定したグループについて算出された標準値の信頼性が高いとみなして、異常判別処理を実行する。一方、プロセッサ１１は、特定したグループに含まれる空調データの個数が少なすぎる場合、特定したグループについて算出された標準値の信頼性が低いとみなして、異常判別処理を実行しない。

プロセッサ１１は、特定したグループの要素数が閾値以上でないと判別すると（ステップＳ４０３：ＮＯ）、ステップＳ４０１に処理を戻す。一方、プロセッサ１１は、特定したグループの要素数が閾値以上であると判別すると（ステップＳ４０３：ＹＥＳ）、選択した空調データに含まれる測定値と特定したグループについて算出された標準値との差を算出する（ステップＳ４０４）。プロセッサ１１は、ステップＳ４０４の処理を完了すると、この差が閾値以上であるか否かを判別する（ステップＳ４０５）。

プロセッサ１１は、この差が閾値以上であると判別すると（ステップＳ４０５：ＹＥＳ）、カウンタ値をインクリメントする（ステップＳ４０６）。このカウンタ値は、空調システム３００毎に設けられたカウンタの値である。このカウンタは、測定値が標準値から剥離している時間をカウントするためのカウンタである。一方、プロセッサ１１は、この差が閾値以上でないと判別すると（ステップＳ４０５：ＮＯ）、カウンタ値をクリアする（ステップＳ４０７）。

プロセッサ１１は、ステップＳ４０６の処理が完了すると、カウンタ値が閾値以上であるか否かを判別する（ステップＳ４０７）。例えば、１分毎に空調データが取得され、測定値が標準値から剥離している時間が５分以上であるか否かを判別したい場合、この閾値は５に設定される。プロセッサ１１は、ステップＳ４０７を完了した場合、又は、カウンタ値が閾値以上でないと判別した場合（ステップＳ４０８：ＮＯ）、選択した空調データの取得元の空調システム３００が正常であると判別する（ステップＳ４０９）。一方、プロセッサ１１は、カウンタ値が閾値以上であると判別した場合（ステップＳ４０８：ＹＥＳ）、選択した空調データの取得元の空調システム３００が異常であると判別する（ステップＳ４１０）。

プロセッサ１１は、ステップＳ４０９の処理又はステップＳ４１０の処理を完了すると、判別結果を記憶する（ステップＳ４１１）。例えば、プロセッサ１１は、選択した空調データの取得元の空調システム３００を示すシステム識別子と判別結果を示す情報とを対応付けて、フラッシュメモリ１２に記憶する。

プロセッサ１１は、ステップＳ４１１の処理を完了すると、未選択の空調データがあるか否かを判別する（ステップＳ４１２）。プロセッサ１１は、未選択の空調データがあると判別すると（ステップＳ４１２：ＹＥＳ）、ステップＳ４０１に処理を戻す。一方、プロセッサ１１は、未選択の空調データがないと判別すると（ステップＳ４１２：ＮＯ）、ステップＳ１０４の異常判別処理を完了する。

プロセッサ１１は、ステップＳ１０４の処理を完了すると、判別結果を表示する（ステップＳ１０５）。例えば、プロセッサ１１は、いずれかの空調システム３００が異常である場合、ＬＥＤ１３を点灯させ、全ての空調システム３００が正常である場合、ＬＥＤ１３を点灯させない。例えば、空調システム３００毎にＬＥＤ１３が設けられている場合、プロセッサ１１は、異常がある空調システム３００に対応するＬＥＤ１３だけ点灯させる。

プロセッサ１１は、ステップＳ１０５の処理を完了すると、異常があるか否かを判別する（ステップＳ１０６）。プロセッサ１１は、異常がないと判別すると（ステップＳ１０６：ＮＯ）、ステップＳ１０１に処理を戻す。一方、プロセッサ１１は、異常があると判別すると（ステップＳ１０６：ＹＥＳ）、異常報知画面を表示する（ステップＳ１０７）。例えば、プロセッサ１１は、いずれかの空調システム３００に異常がある場合、第１通信インターフェース１４を介して表示装置２００に異常報知情報を送信する。一方、表示装置２００は、異常検知装置１００から異常報知情報を受信すると、異常の内容を示す異常報知画面を表示する。

このように、プロセッサ１１は、異常を検知しない場合、ＬＥＤ１３を点灯させないことにより、異常が検知されないことをユーザに報知する。一方、プロセッサ１１は、異常を検知した場合、ＬＥＤ１３を点灯させることにより、異常が検知されたことをユーザに報知し、更に、異常の内容を詳細に知らせる異常報知画面を表示装置２００に表示させる。プロセッサ１１は、ステップＳ１０７の処理を完了すると、ステップＳ１０１に処理を戻す。

以上説明したように、本実施形態では、取得された空調データに含まれる測定値と、設定値と熱負荷とが考慮されて特定される標準値と、に基づいて、空調システム３００に異常があるか否かが判別される。より詳細には、本実施形態では、少なくとも１つの空調システム３００から取得された空調データは設定値と熱負荷とにより分類され、第１の空調システムから取得された第１の空調データに含まれる設定値と、第１の空調データが属する第１のグループに対応する標準値と、に基づいて、第１の空調システムに異常があるか否かが判別される。従って、本実施形態によれば、空調システム３００の異常を高い精度で検知することができる。

また、本実施形態では、設定値と熱負荷とが同程度であれば、異常検知対象以外の空調システム３００から取得された空調データも、標準値の算出に用いられる。従って、本実施形態によれば、速やかに精度の高い標準値を用意することができる。

また、本実施形態では、取得された空調データに含まれる測定値に基づいて、測定値の標準値が算出される。従って、本実施形態によれば、簡単な構成で、異常を判別するために用いる標準値を求めることができる。

また、本実施形態では、設定温度の変更時における、吸込温度の変化の速さに基づいて、熱負荷が算出される。従って、本実施形態によれば、特別な構成を追加することなく、空調データの分類に用いる熱負荷を算出することができる。特別な構成は、例えば、高価なサーモセンサ又は画像センサである。

また、本実施形態では、空調データに含まれる測定値と標準値との差が予め定められた閾値以上である時間が予め定められた時間以上である場合、空調システム３００に異常があると判別される。従って、本実施形態によれば、誤判定される確率を低くすることができる。

（実施形態２）
実施形態１では、設定温度の変更時における、吸込温度の変化の速さに基づいて、熱負荷が算出される例について説明した。本発明において、熱負荷を算出する手法は、適宜、調整することができる。本実施形態では、吸込温度の変動回数に基づいて、熱負荷が算出される例について説明する。以下、本実施形態に係る熱負荷算出処理について説明する。なお、異常検知システム１０００の構成は、基本的に、実施形態１で示した構成と同様である。

本実施形態に係る異常検知装置１００は、図７に示す熱負荷算出処理に代えて、図１０に示す熱負荷算出処理を実行する。

まず、プロセッサ１１は、収集した空調データを１つ選択する（ステップＳ５０１）。プロセッサ１１は、ステップＳ５０１の処理を完了すると、直近の一定期間内に設定温度の変更がないか否かを判別する（ステップＳ５０２）。

例えば、プロセッサ１１は、選択した空調データの取得元の空調システム３００から最近取得した空調データの履歴を参照して、この空調システム３００において、最近、設定温度が変更されたか否かを判別する。例えば、プロセッサ１１は、この空調システム３００において、１時間前から現在に至るまでの間、設定温度の変更がないか否かを判別する。なお、この期間の長さは、１時間ではなく、３０分であってもよい。この期間の長さは、例えば、空調設定の変更に対する応答性を考慮して決定される。

プロセッサ１１は、直近の一定期間内に設定温度の変更がないと判別すると（ステップＳ５０２：ＮＯ）、温度変動回数をカウントする（ステップＳ５０３）。例えば、プロセッサ１１は、上記一定期間において、吸込温度が設定温度から閾値以上剥離した回数をカウントする。この一定期間の長さは、例えば、１時間である。また、この閾値は、例えば、０．５℃である。プロセッサ１１は、ステップＳ５０３の処理を完了すると、温度変動回数から熱負荷を算出する（ステップＳ５０４）。

ここで、熱負荷が大きい程、単位時間当たりの空調対象空間への発熱量、又は、単位時間当たりの空調対象空間からの放熱量が大きくなり、温度変動回数が多くなると考えられる。そこで、プロセッサ１１は、温度変動回数が多い程、熱負荷が大きくなるように、熱負荷を算出する。例えば、プロセッサ１１は、温度変動回数に予め定められた係数を乗算した値を熱負荷として算出する。

プロセッサ１１は、直近の一定期間内に設定温度の変更があると判別すると（ステップＳ５０２：ＹＥＳ）、直近の熱負荷を特定する（ステップＳ５０５）。つまり、プロセッサ１１は、設定温度の変更がある場合、選択した空調データの取得元の空調システム３００について最後に算出された熱負荷を、現時点における熱負荷として採用する。

プロセッサ１１は、ステップＳ５０４の処理、又は、ステップＳ５０５の処理を完了した場合、算出又は特定された熱負荷を、選択した空調データと対応付けて記憶する（ステップＳ５０６）。プロセッサ１１は、ステップＳ５０６の処理を完了すると、未選択の空調データがあるか否かを判別する（ステップＳ５０７）。プロセッサ１１は、未選択の空調データがあると判別すると（ステップＳ５０７：ＹＥＳ）、ステップＳ５０１に処理を戻す。一方、プロセッサ１１は、未選択の空調データがないと判別すると（ステップＳ５０７：ＮＯ）、ステップＳ１０２の熱負荷算出処理を完了する。

本実施形態では、設定温度が変更されない予め定められた長さの期間における吸込温度の変動回数に応じて、熱負荷が算出される。従って、本実施形態によれば、設定温度が頻繁に変更されない空調システム３００の熱負荷を容易に算出することができる。

（実施形態３）
実施形態１では、ある空調システム３００の空調が他の空調システム３００の空調に影響を与えている場合においても、この影響を考慮せずに標準値を算出する例について説明した。本実施形態では、この影響を考慮して標準値を算出する例について説明する。本実施形態では、隣接する空調システム３００の空調の影響を受けている空調システム３００から取得された空調データを、標準値の算出に用いない例について説明する。なお、本実施形態では、空調システム３００の個数は、２以上であることが前提である。

図１１に示すように、本実施形態に係る異常検知装置１２０は、機能的には、データ取得部１０１と、データ記憶部１０２と、熱負荷算出部１０３と、データ分類部１０４と、標準値算出部１０５と、標準値記憶部１０６と、異常判別部１０７と、表示部１０８と、転送部１０９とに加え、配置情報記憶部１１０を更に備える。

配置情報記憶部１１０は、２以上の空調システム３００が配置された位置を示す情報である配置情報を記憶する。配置情報は、少なくとも、２以上の空調システム３００から選択される２つの空調システム３００が、互いに隣接しているか否かを示す情報である。例えば、空調システムＡが備える室内機３１０と空調システムＢが備える室内機３１０との距離が１０ｍ以内である場合、空調システムＡと空調システムＢとが隣接しているものとみなす。配置情報記憶部１１０の機能は、例えば、フラッシュメモリ１２の機能により実現される。

ここで、標準値算出部１０５は、第２の空調システムと第３の空調システムとが隣接し、第２の空調システムにおける設定温度と第３の空調システムにおける設定温度とが変更されない場合において、第１の温度差が第２の温度差より大きい場合、第２の空調システムから取得された空調データを除外して、標準値を算出する。第２の空調システムは、２以上の空調システム３００のうちいずれかの空調システム３００である。第３の空調システムは、２以上の空調システム３００のうち第２の空調システム以外の空調システム３００である。第１の温度差は、第２の空調システムにおける設定温度と第２の空調システムにおける吸込温度との温度差である。第２の温度差は、第３の空調システムにおける設定温度と第２の空調システムにおける吸込温度との温度差である。

第１の温度差が第２の温度差より大きい場合、第３の空調システムにおける設定温度が第２の空調システムの吸込温度に与える影響が、無視できない程大きいと考えられる。そこで、このような場合、第２の空調システムから取得された空調データを除外して、標準値が算出されることが好適である。

本実施形態では、異常検知装置１２０は、図８に示す標準値算出処理に代えて、図１２に示す標準値算出処理を実行する。

まず、プロセッサ１１は、２以上の空調システム３００の中から、基準空調システムと隣接空調システムとの組み合わせを特定する（ステップＳ６０１）。基準空調システムは、上記第２空調システムである。また、隣接空調システムは、上記第３空調システムである。本実施形態では、基準空調システムは、空調システムＡであり、隣接空調システムは空調システムＢであるものとする。

プロセッサ１１は、ステップＳ６０１の処理を完了すると、１つの組み合わせを選択する（ステップＳ６０２）。プロセッサ１１は、ステップＳ６０２の処理を完了すると、直近の一定期間内に設定温度の変更があるか否かを判別する（ステップＳ６０３）。例えば、プロセッサ１１は、直近の１時間に、基準空調システムと隣接空調システムとのいずれかにおいて、設定温度が変更されたか否かを判別する。

プロセッサ１１は、直近の一定期間内に設定温度の変更がないと判別すると（ステップＳ６０３：ＮＯ）、基準空調システムから最後に取得された空調データと隣接空調システムとに基づいて、第１の温度差と第２の温度差とを算出する（ステップＳ６０４）。プロセッサ１１は、ステップＳ６０４の処理を完了すると、第１の温度差が第２の温度差よりも大きいか否かを判別する（ステップＳ６０５）。

プロセッサ１１は、第１の温度差が第２の温度差よりも大きいと判別すると（ステップＳ６０５：ＹＥＳ）、基準空調システムから最後に取得された空調データを削除する（ステップＳ６０６）。例えば、設定温度が変更されない場合において、基準空調システムの設定温度が２８℃、基準空調システムの吸込温度が２６℃、隣接空調システムの設定温度が２５℃の場合、第１の温度差は２℃、第２の温度差は１℃である。この場合、隣接空調システムの設定温度が基準空調システムの吸込温度に大きく影響を与えていると考えられるため、基準空調システムから最後に取得された空調データを削除する。なお、プロセッサ１１は、空調データをフラッシュメモリ１２から削除することに代えて、空調データにフラグを付してもよい。このフラグは、標準値算出処理に用いないことを示すフラグである。

プロセッサ１１は、第１の温度差が第２の温度差以下であると判別した場合（ステップＳ６０５：ＮＯ）、又は、ステップＳ６０６の処理を完了した場合、未選択の組み合わせがあるか否かを判別する（ステップＳ６０７）。プロセッサ１１は、未選択の組み合わせがあると判別すると（ステップＳ６０７：ＹＥＳ）、ステップＳ６０２に処理を戻す。一方、プロセッサ１１は、未選択の組み合わせがないと判別すると（ステップＳ６０７：ＮＯ）、全ての熱負荷を３つの熱負荷グループに分類する（ステップＳ６０８）。

プロセッサ１１は、ステップＳ６０８の処理を完了すると、全ての空調データを設定値で更に分類する（ステップＳ６０９）。プロセッサ１１は、ステップＳ６０９の処理を完了すると、分類されたグループ毎に測定値の標準値を算出する（ステップＳ６１０）。プロセッサ１１は、ステップＳ６１０の処理を完了すると、算出された標準値をグループと対応付けて記憶する（ステップＳ６１１）。プロセッサ１１は、ステップＳ６１１の処理を完了すると、標準値算出処理を完了する。

本実施形態では、隣接する空調システム３００による空調の影響を強く受けている空調システム３００から取得された空調データが除外されて、測定値の標準値が算出される。従って、本実施形態によれば、標準値の精度を更に高めることができる。

（実施形態４）
実施形態１では、第１の空調システムの異常が検知された場合、異常を報知する例について説明した。本実施形態では、第１の空調システムの制御内容と第１の空調システムと隣接する第４の空調システムの制御内容とが類似し、第１の空調システムの異常が検知された場合、第１の空調システムによる空調制御を停止するとともに、第４の空調システムに対する空調制御を負荷が増大するように変更する例について説明する。なお、制御内容が類似することは、例えば、運転モードが同一であることを意味する。以下、第１の空調システムが空調システムＡであり、第４の空調システムが空調システムＢであるものとする。なお、本実施形態では、空調システム３００の個数は、２以上であることが前提である。

図１３に示すように、本実施形態に係る異常検知システム１１００は、異常検知装置１３０を備え、表示装置２００を備えていないものとする。また、本実施形態では、データ収集装置３４０が設けられず、システムコントローラ３３０が、直接、広域ネットワーク６００に接続されるものとする。

図１４に示すように、本実施形態に係る異常検知装置１３０は、機能的には、データ取得部１０１と、データ記憶部１０２と、熱負荷算出部１０３と、データ分類部１０４と、標準値算出部１０５と、標準値記憶部１０６と、異常判別部１０７と、表示部１０８と、転送部１０９と、配置情報記憶部１１０と、に加え、制御内容決定部１１１と、通信部１１２と、を更に備える。制御内容決定手段は、例えば、制御内容決定部１１１に対応する。また、通信手段は、例えば、通信部１１２に対応する。

制御内容決定部１１１は、異常判別部１０７が第１の空調システムに異常があると判別した場合、第４の空調システムに対する制御内容を決定する。第４の空調システムに対する制御内容により示される制御は、例えば、第１の空調システムが実行していた空調を第４の空調システムが補助する制御である。例えば、第１の空調システムと第４の空調システムとの双方が冷房していた場合、第４の空調システムによる冷房を強めることが好適である。制御内容決定部１１１の機能は、例えば、プロセッサ１１の機能により実現される。

通信部１１２は、異常判別部１０７が第１の空調システムに異常があると判別した場合、制御停止を指示する情報を第１の空調システムに送信し、制御内容決定部１１１が決定した制御内容を示す情報を第４の空調システムに送信する。通信部１１２の機能は、例えば、プロセッサ１１と第２通信インターフェース１５とが協働することにより実現される。

次に、図１５を参照して、異常検知装置１３０が実行する制御内容決定処理について説明する。制御内容決定処理は、例えば、図６におけるステップＳ１０７の処理、つまり、異常報知画面を表示する処理に代えて実行される。

まず、プロセッサ１１は、異常と判別された空調システム３００を停止する（ステップＳ７０１）。つまり、プロセッサ１１は、第２通信インターフェース１５を介して、第１の空調システムに制御停止を指示する情報を送信する。一方、第１の空調システムが備えるシステムコントローラ３３０は、第１の空調システムの空調を停止する。

プロセッサ１１は、ステップＳ７０１の処理を完了すると、異常と判別された空調システム３００と隣接する空調システム３００があるか否かを判別する（ステップＳ７０２）。プロセッサ１１は、異常と判別された空調システム３００と隣接する空調システム３００がないと判別すると（ステップＳ７０２：ＮＯ）、制御内容決定処理を完了する。一方、プロセッサ１１は、異常と判別された空調システム３００と隣接する空調システム３００があると判別すると（ステップＳ７０２：ＹＥＳ）、隣接する空調システム３００の負荷が増大するように設定温度を変更する（ステップＳ７０３）。例えば、異常と判別された空調システム３００と隣接する空調システム３００とが２７℃の設定温度で冷房運転していた場合、隣接する空調システム３００の設定温度を２６℃に変更する。

プロセッサ１１は、ステップＳ７０３の処理を完了すると、隣接する空調システム３００に設定温度を含む情報を送信する（ステップＳ７０４）。例えば、プロセッサ１１は、第２通信インターフェース１５を介して、第４の空調システムに、変更後の設定温度を示す情報を送信する。一方、第４の空調システムが備えるシステムコントローラ３３０は、この情報を受信すると、変更後の設定温度で空調制御する。プロセッサ１１は、ステップＳ７０４の処理を完了すると、制御内容決定処理を完了する。

以上説明したように、本実施形態では、第１の空調システムの制御内容と第４の空調システムと隣接する第４の空調システムの制御内容とが類似し、第１の空調システムに異常が検知された場合、第１の空調システムの制御が停止され、第４の空調システムの負荷が増大するように第４の空調システムへの制御内容が変更される。従って、本実施形態によれば、ユーザの快適性を担保しつつ異常のある空調システム３００を運転させることのリスクを低減することができる。

（変形例）
以上、本発明の実施形態を説明したが、本発明を実施するにあたっては、種々の形態による変形及び応用が可能である。本発明において、上記実施形態において説明した構成、機能、動作のどの部分を採用するのかは任意である。また、本発明において、上述した構成、機能、動作のほか、更なる構成、機能、動作が採用されてもよい。

実施形態１では、取得された空調データを、直ちに、標準値の算出に用いる例について説明した。本発明において、取得された空調データを、直ちには、標準値の算出に用いなくてもよい。取得された空調データは、正常な空調データではない可能性があるためである。この場合、取得された空調データは、異常判別時に、熱負荷と設定値とにより分類される。例えば、取得された空調データについて算出された熱負荷が１５であり、熱負荷グループＡの平均熱負荷が１０であり、熱負荷グループＢの平均熱負荷が３０である場合、取得された空調データは、熱負荷グループＡに分類される。そして、取得された空調データは、更に、設定値が一致するグループに分類される。このように、取得された空調データは、設定値が一致し、熱負荷の平均値が最も近いグループに分類される。そして、取得された空調データに含まれる測定値は、このグループに対応付けられた標準値と比較される。

実施形態１では、空調システム３００の個数が２以上である例について説明した。本発明において、空調システム３００の個数が１つでもよい。また、本発明において、空調システム３００に２つ以上の室内機３１０が含まれていてもよい。また、本発明において、異常検知システム１０００は、表示装置２００を備えず、表示装置２００の機能を備える異常検知装置１００を備えてもよい。この場合、例えば、異常検知装置１００は、ＬＥＤ１３に代えて、タッチスクリーン２２を備え、異常報知画面を表示する。また、本発明において、異常検知装置１００又は表示装置２００は、空調システム３００に組み込まれていてもよい。例えば、異常検知装置１００又は表示装置２００は、システムコントローラ３３０に組み込まれていてもよい。また、本発明において、異常検知装置１００又は表示装置２００は、データ収集装置３４０に組み込まれていてもよい。

本発明に係る異常検知装置１００の動作を規定する動作プログラムを既存のパーソナルコンピュータや情報端末装置に適用することで、当該パーソナルコンピュータ等を本発明に係る異常検知装置１００として機能させることも可能である。また、このようなプログラムの配布方法は任意であり、例えば、ＣＤ－ＲＯＭ（Compact Disk Read-Only Memory）、ＤＶＤ（Digital Versatile Disk）、メモリカードなどのコンピュータ読み取り可能な記録媒体に格納して配布してもよいし、インターネットなどの通信ネットワークを介して配布してもよい。

本発明は、本発明の広義の精神と範囲を逸脱することなく、様々な実施形態及び変形が可能とされるものである。また、上述した実施形態は、本発明を説明するためのものであり、本発明の範囲を限定するものではない。つまり、本発明の範囲は、実施形態ではなく、特許請求の範囲によって示される。そして、特許請求の範囲内及びそれと同等の発明の意義の範囲内で施される様々な変形が、本発明の範囲内とみなされる。

本発明は、空調システムの異常を検知する異常検知システムに適用可能である。

１１，２１ プロセッサ、１２ フラッシュメモリ、１３ ＬＥＤ、１４ 第１通信インターフェース、１５ 第２通信インターフェース、２２ タッチスクリーン、２３ 通信インターフェース、１００，１２０，１３０ 異常検知装置、１０１ データ取得部、１０２ データ記憶部、１０３ 熱負荷算出部、１０４ データ分類部、１０５ 標準値算出部、１０６ 標準値記憶部、１０７ 異常検知部、１０８，２０２ 表示部、１０９ 転送部、１１０ 配置情報記憶部、１１１ 制御内容決定部、１１２ 通信部、２００ 表示装置、２０１ 通信部、３００，３００Ａ，３００Ｂ 空調システム、３１０ 室内機、３２０ 室外機、３３０ システムコントローラ、３４０ データ収集装置、４００ 画面、４１１，４１２，４２０ アイコン、４３０ 領域、６００ 広域ネットワーク、１０００，１１００ 異常検知システム

Claims (8)

1. 少なくとも１つの空調システムから空調制御に関する設定値と空調制御に関する測定値とを含む空調データを取得するデータ取得手段と、
   前記空調データに基づいて、前記空調データの取得時における前記空調データの取得元の空調システムの空調対象空間の熱負荷を算出する熱負荷算出手段と、
   前記空調データを、前記空調データに含まれる設定値と前記空調データについて算出された熱負荷とに基づいて、２以上のグループに分類するデータ分類手段と、
   前記データ取得手段が前記少なくとも１つの空調システムのうち第１の空調システムから前記空調データである第１の空調データを取得した場合、前記第１の空調データに含まれる測定値と、前記２以上のグループのうち前記第１の空調データが属するグループである第１のグループに対応する標準値と、に基づいて、前記第１の空調システムに異常があるか否かを判別する異常判別手段と、
   前記異常判別手段が前記第１の空調システムに異常があると判別した場合、予め定められた情報を表示する表示手段と、
   前記第１のグループに属する空調データに含まれる測定値に基づいて、前記標準値を算出する標準値算出手段と、を備え、
   前記設定値には、設定温度が含まれ、
   前記測定値には、吸込温度が含まれ、
   前記標準値算出手段は、前記少なくとも１つの空調システムのうち第２の空調システムから取得された空調データが前記第１のグループに属し、前記第２の空調システムと前記少なくとも１つの空調システムのうち第３の空調システムとが隣接し、前記第２の空調システムにおける設定温度と前記第３の空調システムにおける設定温度とが変更されない場合において、
   （Ａ）前記第２の空調システムにおける設定温度と前記第２の空調システムにおける吸込温度との温度差である第１の温度差が、前記第３の空調システムにおける設定温度と前記第２の空調システムにおける吸込温度との温度差である第２の温度差より大きい場合、前記第１のグループに属する空調データから、前記第２の空調システムから取得された空調データを除外して、前記標準値を算出し、
   （Ｂ）前記第１の温度差が前記第２の温度差よりも小さい場合、前記第１のグループに属する空調データから、前記第２の空調システムから取得された空調データを除外せずに、前記標準値を算出する、
   異常検知装置。
2. 前記熱負荷算出手段は、前記設定温度の変更時における、前記吸込温度の変化の速さに基づいて、前記熱負荷を算出する、
   請求項１に記載の異常検知装置。
3. 前記熱負荷算出手段は、前記設定温度が変更されない予め定められた時間内に前記設定温度と前記吸込温度との差が予め定められた閾値を超えた回数に基づいて、前記熱負荷を算出する、
   請求項１又は２に記載の異常検知装置。
4. 前記異常判別手段が前記第１の空調システムに異常があると判別した場合、前記少なくとも１つの空調システムのうち、前記第１の空調システムと隣接する第４の空調システムに対する制御内容を決定する制御内容決定手段と、
   前記異常判別手段が前記第１の空調システムに異常があると判別した場合、制御停止を指示する情報を前記第１の空調システムに送信し、前記制御内容決定手段が決定した制御内容を示す情報を前記第４の空調システムに送信する通信手段と、を更に備える、
   請求項１から３のいずれか１項に記載の異常検知装置。
5. 前記異常判別手段は、前記第１の空調データに含まれる測定値と前記標準値との差が予め定められた閾値以上である時間が予め定められた時間以上である場合、前記第１の空調システムに異常があると判別する、
   請求項１から４のいずれか１項に記載の異常検知装置。
6. 異常検知装置と表示装置とを備える異常検知システムであって、
   前記異常検知装置は、
   少なくとも１つの空調システムから空調制御に関する設定値と空調制御に関する測定値とを含む空調データを取得するデータ取得手段と、
   前記空調データに基づいて、前記空調データの取得時における前記空調データの取得元の空調システムの空調対象空間の熱負荷を算出する熱負荷算出手段と、
   前記空調データを、前記空調データに含まれる設定値と前記空調データについて算出された熱負荷とに基づいて、２以上のグループに分類するデータ分類手段と、
   前記データ取得手段が前記少なくとも１つの空調システムのうち第１の空調システムから前記空調データである第１の空調データを取得した場合、前記第１の空調データに含まれる測定値と、前記２以上のグループのうち前記第１の空調データが属するグループである第１のグループに対応する標準値と、に基づいて、前記第１の空調システムに異常があるか否かを判別する異常判別手段と、
   前記第１のグループに属する空調データに含まれる測定値に基づいて、前記標準値を算出する標準値算出手段と、を備え、
   前記表示装置は、
   前記異常判別手段が前記第１の空調システムに異常があると判別した場合、予め定められた情報を表示する表示手段を備え、
   前記設定値には、設定温度が含まれ、
   前記測定値には、吸込温度が含まれ、
   前記標準値算出手段は、前記少なくとも１つの空調システムのうち第２の空調システムから取得された空調データが前記第１のグループに属し、前記第２の空調システムと前記少なくとも１つの空調システムのうち第３の空調システムとが隣接し、前記第２の空調システムにおける設定温度と前記第３の空調システムにおける設定温度とが変更されない場合において、
   （Ａ）前記第２の空調システムにおける設定温度と前記第２の空調システムにおける吸込温度との温度差である第１の温度差が、前記第３の空調システムにおける設定温度と前記第２の空調システムにおける吸込温度との温度差である第２の温度差より大きい場合、前記第１のグループに属する空調データから、前記第２の空調システムから取得された空調データを除外して、前記標準値を算出し、
   （Ｂ）前記第１の温度差が前記第２の温度差よりも小さい場合、前記第１のグループに属する空調データから、前記第２の空調システムから取得された空調データを除外せずに、前記標準値を算出する、
   異常検知システム。
7. 少なくとも１つの空調システムから空調制御に関する設定値と空調制御に関する測定値とを含む空調データを取得し、
   前記空調データに基づいて、前記空調データの取得時における前記空調データの取得元の空調システムの空調対象空間の熱負荷を算出し、
   前記空調データを、前記空調データに含まれる設定値と前記空調データについて算出された熱負荷とに基づいて、２以上のグループに分類し、
   前記少なくとも１つの空調システムのうち第１の空調システムから前記空調データである第１の空調データが取得された場合、前記第１の空調データに含まれる測定値と、前記２以上のグループのうち前記第１の空調データが属するグループである第１のグループに対応する算出される標準値と、に基づいて、前記第１の空調システムに異常があるか否かを判別し、
   前記第１のグループに属する空調データに含まれる測定値に基づいて、前記標準値を算出し、
   前記設定値には、設定温度が含まれ、
   前記測定値には、吸込温度が含まれ、
   前記少なくとも１つの空調システムのうち第２の空調システムから取得された空調データが前記第１のグループに属し、前記第２の空調システムと前記少なくとも１つの空調システムのうち第３の空調システムとが隣接し、前記第２の空調システムにおける設定温度と前記第３の空調システムにおける設定温度とが変更されない場合において、
   （Ａ）前記第２の空調システムにおける設定温度と前記第２の空調システムにおける吸込温度との温度差である第１の温度差が、前記第３の空調システムにおける設定温度と前記第２の空調システムにおける吸込温度との温度差である第２の温度差より大きい場合、前記第１のグループに属する空調データから、前記第２の空調システムから取得された空調データを除外して、前記標準値を算出し、
   （Ｂ）前記第１の温度差が前記第２の温度差よりも小さい場合、前記第１のグループに属する空調データから、前記第２の空調システムから取得された空調データを除外せずに、前記標準値を算出する、
   異常検知方法。
8. コンピュータを、
   少なくとも１つの空調システムから空調制御に関する設定値と空調制御に関する測定値とを含む空調データを取得するデータ取得手段、
   前記空調データに基づいて、前記空調データの取得時における前記空調データの取得元の空調システムの空調対象空間の熱負荷を算出する熱負荷算出手段、
   前記空調データを、前記空調データに含まれる設定値と前記空調データについて算出された熱負荷とに基づいて、２以上のグループに分類するデータ分類手段、
   前記データ取得手段が前記少なくとも１つの空調システムのうち第１の空調システムから前記空調データである第１の空調データを取得した場合、前記第１の空調データに含まれる測定値と、前記２以上のグループのうち前記第１の空調データが属するグループである第１のグループに対応する標準値と、に基づいて、前記第１の空調システムに異常があるか否かを判別する異常判別手段、
   前記第１のグループに属する空調データに含まれる測定値に基づいて、前記標準値を算出する標準値算出手段、として機能させるプログラムであって、
   前記設定値には、設定温度が含まれ、
   前記測定値には、吸込温度が含まれ、
   前記標準値算出手段は、前記少なくとも１つの空調システムのうち第２の空調システムから取得された空調データが前記第１のグループに属し、前記第２の空調システムと前記少なくとも１つの空調システムのうち第３の空調システムとが隣接し、前記第２の空調システムにおける設定温度と前記第３の空調システムにおける設定温度とが変更されない場合において、
   （Ａ）前記第２の空調システムにおける設定温度と前記第２の空調システムにおける吸込温度との温度差である第１の温度差が、前記第３の空調システムにおける設定温度と前記第２の空調システムにおける吸込温度との温度差である第２の温度差より大きい場合、前記第１のグループに属する空調データから、前記第２の空調システムから取得された空調データを除外して、前記標準値を算出し、
   （Ｂ）前記第１の温度差が前記第２の温度差よりも小さい場合、前記第１のグループに属する空調データから、前記第２の空調システムから取得された空調データを除外せずに、前記標準値を算出する、
   プログラム。

Images