JP7204444B2 - Air-conditioning system management device, data provision system, data provision method, and program - Google Patents

Air-conditioning system management device, data provision system, data provision method, and program Download PDF

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Description

本発明は、空調システム管理装置、データ提供システム、データ提供方法、及び、プログラムに関する。 The present invention relates to an air-conditioning system management device, a data providing system, a data providing method, and a program.

従来より、ビル、マンション等には、例えば、複数の空調機と、それらの空調機を管理する管理装置とを含んだ空調システムが導入されている。空調機には、各種のセンサが配置されており、各センサが計測したデータは、管理装置に供給されるようになっている。そして、管理装置は、空調機から収集したこれらのデータを有効に活用し、例えば、空調機の制御にフィードバックさせることで、省エネルギー性、快適性等を向上させている。 2. Description of the Related Art Conventionally, an air conditioning system including, for example, a plurality of air conditioners and a management device for managing the air conditioners has been introduced in buildings, condominiums, and the like. Various sensors are arranged in the air conditioner, and the data measured by each sensor is supplied to the management device. The management device effectively utilizes the data collected from the air conditioners, and feeds back the data to the control of the air conditioners, thereby improving energy saving and comfort.

なお、空調機に配置されたセンサが故障し、異常値が管理装置に供給されてしまうことも起こり得る。このようなセンサの故障時に対応できる発明が、例えば、特許文献1に開示されている。
特許文献1に開示された発明は、ビル内の設備機器を制御する産業制御システムの発明である。この発明では、システム内の複数のセンサが計測した複数のデータを演算する際に、1つのセンサが故障すると、残りのセンサが計測した相関の高いデータから、故障したセンサの推定値を算出している。具体的には、一般的な予測モデル(一例として、重回帰モデル)を用いて、故障したセンサの推定値を算出することで、センサが故障した場合でも、システムが制御を継続できるようにしている。
It is also possible that a sensor installed in the air conditioner breaks down and an abnormal value is supplied to the management device. For example, Patent Document 1 discloses an invention that can cope with such sensor failure.
The invention disclosed in Patent Document 1 is an invention of an industrial control system that controls equipment in a building. In this invention, when calculating a plurality of data measured by a plurality of sensors in the system, if one sensor fails, the estimated value of the failed sensor is calculated from the highly correlated data measured by the remaining sensors. ing. Specifically, by using a general prediction model (a multiple regression model as an example) to calculate the estimated value of the failed sensor, the system can continue to control even if the sensor fails. there is

特開2012-242159号公報JP 2012-242159 A

最近では、このような空調機(設備機器)から収集したデータを、外部に供給するデータ提供システムも知られている。このようなデータ提供システムに、特許文献1の発明を適用することで、センサが故障した場合でも、推定値を外部に提供できるようにすることも考えられる。 Recently, a data providing system for supplying data collected from such air conditioners (facility equipment) to the outside is also known. By applying the invention of Patent Document 1 to such a data providing system, it is conceivable to provide an estimated value to the outside even when a sensor fails.

しかしながら、空調システムのように、運転モード、空調能力、空調負荷等に応じて、空調機が様々な運転状態をとるシステムの場合では、運転状態を考慮せずに一般的な予測モデルを用いる特許文献1の発明を適用しても、推定精度の低い推定値が算出されてしまう。つまり、空調システムから収集したデータを外部に提供するデータ提供システムに対して、特許文献1の発明を適用しても、適切なデータを外部に提供できない場合があった。 However, in the case of a system such as an air conditioning system in which the air conditioner takes various operating states depending on the operating mode, air conditioning capacity, air conditioning load, etc., the patent uses a general prediction model without considering the operating state. Even if the invention of Document 1 is applied, an estimated value with low estimation accuracy is calculated. In other words, even if the invention of Patent Document 1 is applied to a data providing system that provides data collected from an air conditioning system to the outside, there are cases where appropriate data cannot be provided to the outside.

本発明は、このような課題を解決するためになされたものであり、適切なデータを外部に提供することのできる空調システム管理装置、データ提供システム、データ提供方法、及び、プログラムを提供することを目的とする。 The present invention has been made to solve such problems, and provides an air conditioning system management device, a data providing system, a data providing method, and a program capable of providing appropriate data to the outside. With the goal.

上記目的を達成するため、本発明に係る空調システム管理装置は、
複数のセンサによってそれぞれ計測されたデータを、空調システムから収集するデータ収集手段と、
前記データ収集手段により収集された収集データの何れかを提供対象データに指定する指定手段と、
前記複数のセンサのうち、前記提供対象データを計測する対象センサの故障を判定する故障判定手段と、
前記故障判定手段によって前記対象センサの故障が判定された場合に、前記収集データのうち前記提供対象データを除いたデータから算出した推定値であって、前記空調システムの運転条件に応じて導出される推定式を用いて算出した推定値を、外部に提供するデータ提供手段と、を備え、
前記運転条件は、前記対象センサの故障前からの運転継続、室外機の運転能力、及び、運転開始からの経過時間の少なくとも何れかに関する。
In order to achieve the above object, an air conditioning system management device according to the present invention includes:
Data collection means for collecting data measured by each of the plurality of sensors from the air conditioning system;
Designating means for designating any of the collected data collected by the data collecting means as data to be provided;
failure determination means for determining a failure of a target sensor for measuring the provision target data among the plurality of sensors;
An estimated value calculated from the collected data excluding the provision target data when the failure determination means determines that the target sensor has failed, and is derived according to the operating conditions of the air conditioning system. a data providing means for providing an estimated value calculated using an estimation formula that
The operating condition relates to at least one of the continuation of operation from before the failure of the target sensor, the operability of the outdoor unit, and the elapsed time from the start of operation.

本発明に係る空調システム管理装置において、データ収集手段は、複数のセンサによってそれぞれ計測されたデータを、空調システムから収集する。指定手段は、データ収集手段により収集された収集データの何れかを提供対象データに指定する。データ提供手段は、収集データのうち提供対象データを除いたデータから算出した推定値であって、空調システムの運転条件に応じて導出される推定式(一例として、回帰分析により導出される回帰式)を用いて算出した推定値を、外部に提供する。例えば、データ提供手段は、提供対象データを計測するセンサが故障した場合に、推定値を外部に提供してもよく、また、センサが故障していない場合でも、推定値を外部に提供するようにしてもよい。
この結果、適切なデータを外部に提供することができる。
In the air conditioning system management device according to the present invention, the data collection means collects data measured by the plurality of sensors from the air conditioning system. The designating means designates any of the collected data collected by the data collecting means as the provision target data. The data provision means is an estimated value calculated from the collected data excluding the data to be provided, and is an estimation formula derived according to the operating conditions of the air conditioning system (for example, a regression formula derived by regression analysis ) will be provided externally. For example, the data providing means may provide an estimated value to the outside when a sensor that measures the data to be provided fails, and may provide the estimated value to the outside even when the sensor does not fail. can be
As a result, appropriate data can be provided to the outside.

本発明の実施形態1に係るデータ提供システムの構成の一例を示すブロック図1 is a block diagram showing an example of the configuration of a data providing system according to Embodiment 1 of the present invention; FIG. 運転条件テーブルの一例を示す模式図Schematic diagram showing an example of an operating condition table 本発明の実施形態1に係るデータ提供処理の一例を説明するためのフローチャートFlowchart for explaining an example of data provision processing according to Embodiment 1 of the present invention データ提供処理における回帰分析処理の一例を説明するためのフローチャートFlowchart for explaining an example of regression analysis processing in data provision processing 本発明の実施形態2に係るデータ提供システムの構成の一例を示すブロック図FIG. 2 is a block diagram showing an example of the configuration of a data providing system according to Embodiment 2 of the present invention; 制御実行テーブルの一例を示す模式図Schematic diagram showing an example of a control execution table 本発明の実施形態2に係るデータ提供処理の一例を説明するためのフローチャートFlowchart for explaining an example of data provision processing according to Embodiment 2 of the present invention 本発明の実施形態3に係るデータ提供システムの構成の一例を示すブロック図Block diagram showing an example of the configuration of a data providing system according to Embodiment 3 of the present invention 本発明の実施形態3に係るデータ提供処理の一例を説明するためのフローチャートFlowchart for explaining an example of data provision processing according to Embodiment 3 of the present invention 本発明の他の実施形態に係るデータ提供システムの構成の一例を示すブロック図A block diagram showing an example of the configuration of a data providing system according to another embodiment of the present invention.

以下、本発明の実施形態について図面を参照して詳細に説明する。なお、本明細書で使用する各図においては、共通する要素に同一の符号を付けるものとする。また、本発明は、以下の実施形態に限定されるものではなく、本発明の趣旨を逸脱しない範囲で種々に変形することが可能である。 BEST MODE FOR CARRYING OUT THE INVENTION Hereinafter, embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the drawings. In addition, in each drawing used in this specification, the same code|symbol shall be attached to a common element. Moreover, the present invention is not limited to the following embodiments, and can be modified in various ways without departing from the scope of the present invention.

(実施形態1)
図1は、本発明の実施形態1に係るデータ提供システム100の構成の一例を示すブロック図である。
(Embodiment 1)
FIG. 1 is a block diagram showing an example configuration of a data providing system 100 according to Embodiment 1 of the present invention.

図示するように、データ提供システム100は、空調システム管理装置1と、複数の空調機2と、外部システム3とを含んでいる。
以下、空調機2及び外部システム3について先に説明し、その後、空調システム管理装置1について詳細に説明する。
As illustrated, the data providing system 100 includes an air conditioning system management device 1 , multiple air conditioners 2 , and an external system 3 .
Hereinafter, the air conditioner 2 and the external system 3 will be described first, and then the air conditioning system management device 1 will be described in detail.

複数の空調機2は、例えば、ビルに配置された空調システムとして稼働し、室内の空気を調和する。なお、空調機2は、例えば、室内機と室外機とを含んでいる。これら室内機及び室外機には、各種のセンサが配置され、温度、湿度、圧力等の値を計測できるようになっている。
例えば、空調機2(室内機)には、室内の空気を吸い込む際の吸込温度(つまり、室内温度)を計測する温度センサが配置されている。また、空調機2(室外機)には、外気を吸い込む際の吸込温度(つまり、外気温度)を計測する温度センサが配置されている。また、空調機2には、室内機と室外機との間を循環する冷媒の温度を計測する温度センサ、及び、冷媒の圧力を計測する圧力センサが配置されている。更に、空調機2には、湿度を計測する湿度センサ、及び、電力を計測する電力センサが配置されている。なお、これらのセンサは、一例であり、他のセンサが空調機2に配置されていてもよい。
これらのセンサが計測した温度、圧力、湿度、電力等の値は、それぞれセンサデータとして、空調システム管理装置1に送られるようになっている。
A plurality of air conditioners 2 operate, for example, as an air conditioning system arranged in a building to condition indoor air. Note that the air conditioner 2 includes, for example, an indoor unit and an outdoor unit. Various sensors are arranged in these indoor units and outdoor units so that values such as temperature, humidity, and pressure can be measured.
For example, the air conditioner 2 (indoor unit) is provided with a temperature sensor that measures the intake temperature (that is, the indoor temperature) when indoor air is sucked. Also, the air conditioner 2 (outdoor unit) is provided with a temperature sensor that measures the intake temperature (that is, the outside air temperature) when the outside air is sucked. The air conditioner 2 is also provided with a temperature sensor that measures the temperature of the refrigerant circulating between the indoor unit and the outdoor unit, and a pressure sensor that measures the pressure of the refrigerant. Furthermore, the air conditioner 2 is provided with a humidity sensor for measuring humidity and a power sensor for measuring power. Note that these sensors are only examples, and other sensors may be arranged in the air conditioner 2 .
Values such as temperature, pressure, humidity, and power measured by these sensors are sent to the air-conditioning system management device 1 as sensor data.

外部システム3は、例えば、ビル全体を管理するビル管理装置であり、空調システムの他に、照明システム、エレベータシステム等とネットワークを介して接続されている。なお、外部システム3は、このようなビル管理装置に限られず、他の装置、システムであってもよい。例えば、外部システム3は、空調システムと連動して動作する機能を持った照明システムであってもよく、また、複数のビルにおける空調機群を管理するクラウドシステムであってもよい。 The external system 3 is, for example, a building management device that manages the entire building, and is connected to an air conditioning system, a lighting system, an elevator system, and the like via a network. Note that the external system 3 is not limited to such a building management device, and may be another device or system. For example, the external system 3 may be a lighting system having a function that operates in conjunction with an air conditioning system, or may be a cloud system that manages groups of air conditioners in multiple buildings.

空調システム管理装置1は、複数の空調機2(空調システム)とネットワークを介して接続され、空調機2(室内機及び室外機)に配置されたセンサが計測したデータを収集し、適切なデータを外部システム3に提供する。 The air conditioning system management device 1 is connected to a plurality of air conditioners 2 (air conditioning system) via a network, collects data measured by sensors arranged in the air conditioners 2 (indoor units and outdoor units), and displays appropriate data. is provided to the external system 3.

空調システム管理装置1は、データ収集手段の一例であるデータ収集部10と、データ提供手段の一例であるデータ提供部11と、指定手段の一例である提供対象指定部12と、故障判定手段の一例である故障判定部13とを備える。
なお、データ収集部10、データ提供部11、提供対象指定部12、及び、故障判定部13は、例えば、CPU(Central Processing Unit)及びメモリを備えた演算処理部によって、実現されるものとする。つまり、CPUがメモリに格納されたプログラムを実行することにより、これらデータ収集部10、データ提供部11、提供対象指定部12、及び、故障判定部13が実現される。
The air-conditioning system management apparatus 1 includes a data collection unit 10 as an example of data collection means, a data provision unit 11 as an example of data provision means, a provision target designation unit 12 as an example of designation means, and a failure determination means. and a failure determination unit 13, which is an example.
The data collection unit 10, the data provision unit 11, the provision target designation unit 12, and the failure determination unit 13 are realized by, for example, a CPU (Central Processing Unit) and an arithmetic processing unit having a memory. . That is, the data collection unit 10, the data provision unit 11, the provision target designation unit 12, and the failure determination unit 13 are realized by the CPU executing the programs stored in the memory.

データ収集部10は、空調機2に配置された各種のセンサが計測したセンサデータ(つまり、収集データ)を収集する。例えば、データ収集部10は、室内機の吸込温度(室内温度)、室外機の吸込温度(外気温度)、冷媒の温度、及び、冷媒の圧力といったセンサデータを収集する。なお、データ収集部10は、これらに加えて、湿度、電力等のセンサデータも収集してもよい。
データ収集部10は、これらのセンサデータを予め定められた収集周期(一例として、1分毎)に収集する。つまり、データ収集部10は、センサデータを時系列に収集できるようになっている。なお、データ収集部10は、これらのセンサデータと共に、空調機2の運転状態を示すデータも収集する。
The data collecting unit 10 collects sensor data (that is, collected data) measured by various sensors arranged in the air conditioner 2 . For example, the data collecting unit 10 collects sensor data such as the suction temperature of the indoor unit (indoor temperature), the suction temperature of the outdoor unit (outside temperature), the temperature of the refrigerant, and the pressure of the refrigerant. In addition to these, the data collection unit 10 may also collect sensor data such as humidity and power.
The data collection unit 10 collects these sensor data at a predetermined collection cycle (for example, every minute). In other words, the data collection unit 10 can collect sensor data in time series. In addition to the sensor data, the data collection unit 10 also collects data indicating the operating state of the air conditioner 2 .

データ提供部11は、データ収集部10が収集したセンサデータ(つまり、収集データ)のうち、提供対象として指定されたデータ(つまり、提供対象データ)を、外部システム3に提供する。
データ提供部11は、大きく分けて、回帰分析を行う機能と、データを提供する機能とを有している。
回帰分析を適切に行うために、データ提供部11は、図2に示すような運転条件テーブル110を有している。この運転条件テーブル110は、一例として、4つ(No.1~No.4)の運転条件、及び、運転パラメータを含んでおり、例えば、回帰分析を行うデータセットを抽出するために用いられる。なお、運転パラメータは、例えば、センサが正常な状態において、推定値と実績値との誤差が予め規定された誤差範囲に収まるように決定されている。
The data providing unit 11 provides the external system 3 with data designated as a provision target (ie, provision target data) among the sensor data (ie, collection data) collected by the data collection unit 10 .
The data providing unit 11 has, broadly speaking, a function of performing regression analysis and a function of providing data.
In order to perform regression analysis appropriately, the data providing unit 11 has an operating condition table 110 as shown in FIG. This operating condition table 110 includes, for example, four operating conditions (No. 1 to No. 4) and operating parameters, and is used, for example, to extract data sets for regression analysis. The operating parameters are determined, for example, so that the error between the estimated value and the actual value falls within a predetermined error range when the sensor is normal.

データ提供部11は、このような運転条件テーブル110を参照し、運転条件及び運転パラメータに応じてデータセットを抽出し、それらについて回帰分析を実行する。一例として、データ提供部11は、抽出されたデータセットに対して重回帰分析を行う。なお、提供対象のデータ(提供対象として指定されたデータ)に対して回帰分析を行うデータの対応は、以下の通りである。
例えば、提供対象のデータが室内機のセンサデータであれば、室内機のセンサデータと、その室内機につながる室外機のセンサデータとがデータセットとなる。一方、提供対象のデータが室外機のセンサデータであれば、室外機のセンサデータと、その室外機につながる室内機(複数可)のセンサデータとがデータセットとなる。
The data providing unit 11 refers to the operating condition table 110, extracts data sets according to the operating conditions and operating parameters, and performs regression analysis on them. As an example, the data providing unit 11 performs multiple regression analysis on the extracted dataset. Data to be provided (data designated as a provision target) for which regression analysis is performed is as follows.
For example, if the data to be provided is the sensor data of an indoor unit, the sensor data of the indoor unit and the sensor data of the outdoor unit connected to the indoor unit form a data set. On the other hand, if the data to be provided is the sensor data of the outdoor unit, the sensor data of the outdoor unit and the sensor data of (a plurality of) indoor units connected to the outdoor unit form a data set.

具体的に、図2の運転条件テーブル110における2番目(No.2)の運転条件及び運転パラメータが参照された場合、データ提供部11は、収集されたセンサデータから、室外機の運転能力が定格の0%以上(つまり、すべてのデータ)、10%以上、20%以上、・・・、90%以上の条件でそれぞれ抽出した10個のデータセットを生成し、それらに対し重回帰分析を実行し、10個の回帰式(推定式)を得る。
なお、このような重回帰分析を用いるのは一例であり、ニューラルネットワーク、ロジスティック回帰など、他のモデルを用いて推定式を得てもよい。
また、2番目の運転パラメータが、「択一」となっているため、データ提供部11は、各回帰式を用いて推定値をそれぞれ求め、過去データに対する推定値の平均推定誤差が最小となるパラメータを1つ選択する。なお、運転パラメータが「複数」となっている場合には、すべてのパラメータが用いられる。
データ提供部11は、このように、過去データに対する推定値の平均推定誤差が許容範囲以内であれば、その回帰式を導出(登録)する。その際、導出した回帰式には、運転条件及び運転パラメータが付帯されている。つまり、データ提供部11は、回帰式を、運転条件及び運転パラメータとセットで導出する。
Specifically, when the second (No. 2) operating condition and operating parameter in the operating condition table 110 of FIG. Generate 10 data sets extracted under conditions of 0% or more (that is, all data), 10% or more, 20% or more, 90% or more of the rating, and perform multiple regression analysis on them. Execute to obtain 10 regression equations (estimation equations).
The use of such multiple regression analysis is merely an example, and an estimation formula may be obtained using other models such as neural networks and logistic regression.
In addition, since the second operating parameter is "alternative", the data providing unit 11 obtains each estimated value using each regression equation, and the average estimation error of the estimated value with respect to the past data is minimized. Select one parameter. In addition, when the operation parameter is "multiple", all the parameters are used.
In this way, the data providing unit 11 derives (registers) the regression equation if the average estimation error of the estimated values for the past data is within the allowable range. At that time, the derived regression equation is accompanied by operating conditions and operating parameters. That is, the data providing unit 11 derives the regression equation as a set with the operating conditions and operating parameters.

そして、データ提供部11は、提供対象のデータを計測するセンサの故障が、故障判定部13によって判定された場合に、導出された回帰式を用いて算出した推定値を、外部システム3に提供する。
つまり、データ提供部11は、空調機2における現在の運転状態に合致した回帰式を用いて、故障したセンサの推定値を算出し、算出した推定値を外部システム3に提供する。つまり、回帰式には、運転条件及び運転パラメータが付帯されているため、データ提供部11は、空調機2における現在の運転状態が、付帯されている運転条件及び運転パラメータに合致する回帰式を選び、その回帰式を用いて算出した推定値を外部システム3に提供する。例えば、空調機2の室外機の運転が、センサの故障が判定される前から現在まで継続している場合に、データ提供部11は、運転条件テーブル110における1番目(No.1)の運転条件で抽出して導出した回帰式を用いて推定値を算出し、算出した推定値を外部システム3に提供する。
なお、センサの故障が判定されていない場合に、データ提供部11は、データ収集部10によって収集されたセンサデータのうち、提供対象のデータを、外部システム3に提供する。
Then, the data providing unit 11 provides an estimated value calculated using the derived regression equation to the external system 3 when the failure of the sensor that measures the data to be provided is determined by the failure determination unit 13. do.
That is, the data providing unit 11 calculates the estimated value of the failed sensor using a regression formula that matches the current operating state of the air conditioner 2 and provides the calculated estimated value to the external system 3 . That is, since the regression equation is accompanied by the operating conditions and the operating parameters, the data providing unit 11 creates a regression equation in which the current operating state of the air conditioner 2 matches the accompanying operating conditions and operating parameters. and provides the external system 3 with an estimated value calculated using the regression equation. For example, when the operation of the outdoor unit of the air conditioner 2 continues from before the failure of the sensor was determined to the present, the data providing unit 11 selects the first (No. 1) operation in the operating condition table 110. An estimated value is calculated using the regression equation extracted and derived under the conditions, and the calculated estimated value is provided to the external system 3 .
It should be noted that the data providing unit 11 provides the external system 3 with the data to be provided among the sensor data collected by the data collecting unit 10 when the failure of the sensor has not been determined.

提供対象指定部12は、提供対象とするデータについての指定を、外部システム3から受け付ける。 The provision target specifying unit 12 receives a specification of data to be provided from the external system 3 .

故障判定部13は、データ収集部10が収集したセンサデータを基に、提供対象のデータを計測するセンサの故障を判定する。なお、提供対象のデータが複数あれば、故障判定部13は、それらのデータを計測する各センサについて、故障しているかどうかの判定をそれぞれ行う。
具体的に故障判定部13は、センサに応じて予め規定された正常範囲値に対するセンサデータの閾値判定を行う。つまり、故障判定部13は、センサデータが正常範囲値内であれば、そのセンサを正常と判定し、一方、センサデータが正常範囲値外であればそのセンサを故障と判定する。
なお、故障判定部13が行う故障判定方法として、このような正常範囲値を用いる場合について説明したが、センサの故障を検出できる方法であれば、他の方法を採用してもよい。例えば、空調機2において、センサが故障を自己検知し、その故障を空調システム管理装置1に通知する機能を有していれば、故障判定部13は、故障が通知された場合に、そのセンサを故障と判定してもよい。この他にも、故障判定部13は、過去の一定期間(一例として、直近の1ヶ月間)におけるセンサデータの変動範囲を求めておき、収集されたセンサデータがその変動範囲から、例えば、5%以上外れた場合に、そのセンサを故障と判定してもよい。この方法を用いると、故障判定部13は、過去データと比べてセンサの故障を判定することができる。
Based on the sensor data collected by the data collection unit 10, the failure determination unit 13 determines failure of the sensor that measures the data to be provided. If there is a plurality of data to be provided, the failure determination unit 13 determines whether or not each sensor that measures the data is malfunctioning.
Specifically, the failure determination unit 13 performs threshold determination of the sensor data with respect to a normal range value previously defined according to the sensor. That is, the failure determination unit 13 determines that the sensor is normal if the sensor data is within the normal range value, and determines that the sensor is faulty if the sensor data is outside the normal range value.
Although the case of using such a normal range value has been described as the failure determination method performed by the failure determination unit 13, other methods may be employed as long as they are methods capable of detecting sensor failures. For example, in the air conditioner 2, if the sensor self-detects a failure and has a function of notifying the air conditioning system management device 1 of the failure, the failure determination unit 13 detects the sensor when the failure is notified. may be determined as failure. In addition, the failure determination unit 13 obtains a variation range of sensor data for a certain period of time in the past (for example, the most recent month), and collects sensor data from the variation range, for example, 5 % or more, the sensor may be determined to be out of order. By using this method, the failure determination unit 13 can determine the failure of the sensor by comparing with past data.

以下、このような構成の空調システム管理装置1の動作について、図3,4を参照して説明する。図3は、本発明の実施形態1に係るデータ提供処理の一例を説明するためのフローチャートである。また、図4は、データ提供処理における回帰分析処理の一例を説明するためのフローチャートである。 The operation of the air conditioning system management device 1 having such a configuration will be described below with reference to FIGS. FIG. 3 is a flowchart for explaining an example of data provision processing according to the first embodiment of the present invention. Also, FIG. 4 is a flowchart for explaining an example of regression analysis processing in the data provision processing.

最初に、図3を参照して、データ提供処理について説明する。 First, the data providing process will be described with reference to FIG.

まず、空調システム管理装置1は、提供対象の指定を受け付ける(ステップS101)。
すなわち、提供対象指定部12は、提供対象とするデータについての指定を、外部システム3から受け付ける。
First, the air-conditioning system management device 1 accepts designation of a provision target (step S101).
That is, the provision target specifying unit 12 receives a specification of data to be provided from the external system 3 .

空調システム管理装置1は、各空調機2からセンサデータを収集する(ステップS102)。
すなわち、データ収集部10は、各空調機2にそれぞれ配置された各種のセンサが計測したセンサデータを収集する。
The air conditioning system management device 1 collects sensor data from each air conditioner 2 (step S102).
That is, the data collection unit 10 collects sensor data measured by various sensors arranged in each air conditioner 2 .

空調システム管理装置1は、提供対象のデータがあるか否かを判別する(ステップS103)。
空調システム管理装置1は、提供対象のデータがないと判別すると(ステップS103;No)、上述したステップS101に処理を戻す。
The air-conditioning system management device 1 determines whether or not there is data to be provided (step S103).
When the air-conditioning system management device 1 determines that there is no data to be provided (step S103; No), the process returns to step S101 described above.

一方、提供対象のデータがあると判別した場合(ステップS103;Yes)に、空調システム管理装置1は、回帰分析処理を実行する(ステップS104)。なお、回帰分析処理の詳細については、後述する。 On the other hand, when it is determined that there is data to be provided (step S103; Yes), the air conditioning system management device 1 executes regression analysis processing (step S104). Details of the regression analysis process will be described later.

空調システム管理装置1は、提供対象のデータを計測するセンサに対して故障判定を行う(ステップS105)。
すなわち、故障判定部13は、データ収集部10が収集したセンサデータを基に、提供対象のデータを計測するセンサの故障を判定する。なお、提供対象のデータが複数あれば、故障判定部13は、それらのデータを計測する各センサについて、故障しているかどうかの判定をそれぞれ行う。
例えば、故障判定部13は、上述したように、センサに応じて予め規定された正常範囲値に対するセンサデータの閾値判定を行う。つまり、故障判定部13は、センサデータが正常範囲値内であれば、そのセンサを正常と判定し、一方、センサデータが正常範囲値外であればそのセンサを故障と判定する。
なお、上述したように、他の方法でセンサの故障を判定してもよい。例えば、空調機2において、センサが故障を自己検知し、その故障を空調システム管理装置1に通知する機能を有していれば、故障判定部13は、故障が通知された場合に、そのセンサを故障と判定してもよい。この他にも、故障判定部13は、過去の一定期間におけるセンサデータの変動範囲を求めておき、収集されたセンサデータがその変動範囲から、例えば、5%以上外れた場合に、そのセンサを故障と判定してもよい。
The air-conditioning system management device 1 performs failure determination on the sensor that measures the data to be provided (step S105).
That is, based on the sensor data collected by the data collection unit 10, the failure determination unit 13 determines failure of the sensor that measures the data to be provided. If there is a plurality of data to be provided, the failure determination unit 13 determines whether or not each sensor that measures the data is malfunctioning.
For example, as described above, the failure determination unit 13 performs threshold determination of the sensor data with respect to the normal range value defined in advance according to the sensor. That is, the failure determination unit 13 determines that the sensor is normal if the sensor data is within the normal range value, and determines that the sensor is faulty if the sensor data is outside the normal range value.
Note that, as described above, sensor failure may be determined by other methods. For example, in the air conditioner 2, if the sensor self-detects a failure and has a function of notifying the air conditioning system management device 1 of the failure, the failure determination unit 13 detects the sensor when the failure is notified. may be determined as failure. In addition, the failure determination unit 13 obtains the variation range of sensor data for a certain period of time in the past, and when the collected sensor data deviates from the variation range by, for example, 5% or more, the sensor is It may be judged as a failure.

空調システム管理装置1は、上記のステップS105での判定結果により、センサの故障があったか否かを判別する(ステップS106)。 The air-conditioning system management device 1 determines whether or not there is a sensor failure based on the determination result in step S105 (step S106).

空調システム管理装置1は、センサの故障があったと判別すると(ステップS106;Yes)、回帰式から算出した推定値を外部システム3に提供する(ステップS107)。
すなわち、データ提供部11は、ステップS104の回帰分析処理(詳細については、後述する)によって導出された回帰式うち、空調機2における現在の運転状態に合致した回帰式(空調機2における現在の運転状態が、回帰式に付帯された運転条件及び運転パラメータと合致するもの)を用いて推定値を算出し、算出した推定値を外部システム3に提供する。また、提供対象のデータが複数あれば、データ提供部11は、各回帰式を用いて推定値をそれぞれ算出し、算出した各推定値を外部システム3に提供する。
なお、ステップS104の回帰分析処理にて、回帰式が導出されなかった場合(一例として、何れの回帰式も誤差が大きかった場合)、又は、空調機2における現在の運転状態が、導出された各回帰式における何れの運転条件及び運転パラメータとも合致しなかった場合に、データ提供部11は、例えば、「故障(推定不可)」を外部システム3に通知するようにしてもよい。
また、このデータ提供処理において、上記のステップS102にてデータを収集する収集周期と、当該ステップS107(ステップS108も同じ)にて推定値(データ)を提供する提供周期とを同期させる場合について説明しているが、収集周期と提供周期とを異ならせてもよい。例えば、上述したステップS101にて、提供対象の指定と共に、提供周期の指定も受け付けるようにし、指定された提供周期になると、ステップS102にてそれまでに収集されたセンサデータを、ステップS104にてまとめて回帰分析処理させ、このステップS107にて、算出した各推定値を外部システム3にまとめて提供するようにしてもよい。
When the air-conditioning system management device 1 determines that the sensor has failed (step S106; Yes), it provides the external system 3 with the estimated value calculated from the regression equation (step S107).
That is, the data providing unit 11 selects a regression equation that matches the current operating state of the air conditioner 2 (current The estimated value is calculated using the operating state that matches the operating conditions and operating parameters attached to the regression equation, and the calculated estimated value is provided to the external system 3 . Also, if there is a plurality of data to be provided, the data providing unit 11 calculates an estimated value using each regression equation, and provides each calculated estimated value to the external system 3 .
In addition, in the regression analysis process of step S104, if no regression equation is derived (for example, if any regression equation has a large error), or if the current operating state of the air conditioner 2 is derived If none of the operating conditions and operating parameters in each regression equation are met, the data providing unit 11 may notify the external system 3 of, for example, “failure (estimation not possible)”.
Also, in this data provision process, a case will be described in which the collection cycle for collecting data in step S102 and the provision cycle for providing estimated values (data) in step S107 (same for step S108) are synchronized. However, the collection cycle and the provision cycle may be different. For example, in step S101 described above, together with the specification of the provision target, the specification of the provision cycle is also accepted, and when the specified provision cycle comes, the sensor data collected so far in step S102 is processed in step S104. Regression analysis may be performed collectively, and the calculated estimated values may be collectively provided to the external system 3 in step S107.

一方、センサの故障がなかったと判別した場合(ステップS106;No)に、空調システム管理装置1は、収集したセンサデータをそのまま外部システム3に提供する(ステップS108)。
すなわち、データ提供部11は、ステップS102にて収集したセンサデータのうち、提供対象のデータを外部システム3に提供する。
On the other hand, when it is determined that there is no sensor failure (step S106; No), the air conditioning system management device 1 provides the collected sensor data as it is to the external system 3 (step S108).
That is, the data providing unit 11 provides the external system 3 with the data to be provided among the sensor data collected in step S102.

次に、図4を参照して、上述したデータ提供処理のステップS104にて実行される回帰分析処理の詳細について説明する。 Next, with reference to FIG. 4, the details of the regression analysis process executed in step S104 of the data provision process described above will be described.

まず、空調システム管理装置1は、運転条件テーブル110の1番目を参照する(ステップS201)。
すなわち、データ提供部11は、上述した図2に示すような運転条件テーブル110の1番目(No.1)の運転条件及び運転パラメータを参照する。
First, the air conditioning system management device 1 refers to the first operating condition table 110 (step S201).
That is, the data providing unit 11 refers to the first (No. 1) operating condition and operating parameter of the operating condition table 110 as shown in FIG.

空調システム管理装置1は、運転パラメータがあるかどうかを判別する(ステップS202)。
なお、図2の運転条件テーブル110において、1番目(No.1)だけ、運転パラメータがなく、その他(No.2~No.4)には、運転パラメータがある。
The air-conditioning system management device 1 determines whether or not there is an operating parameter (step S202).
In the operating condition table 110 of FIG. 2, only the first (No. 1) has no operating parameters, and the others (No. 2 to No. 4) have operating parameters.

空調システム管理装置1は、運転パラメータがあると判別すると(ステップS202;Yes)、参照中の運転条件及び運転パラメータに応じて抽出したデータセットで回帰分析する(ステップS203)。
例えば、運転条件テーブル110における2番目(No.2)の運転条件及び運転パラメータが参照された場合、データ提供部11は、上述したように、収集されたセンサデータから、室外機の運転能力が定格の0%以上、10%以上、20%以上、・・・、90%以上の条件でそれぞれ抽出した10個のデータセットを生成し、それらに対し重回帰分析を実行し、10個の回帰式を得る。
なお、上述したように、ニューラルネットワーク、ロジスティック回帰など、他のモデルを用いて回帰分析を行うようにしてもよい。
When the air-conditioning system management device 1 determines that there is an operating parameter (step S202; Yes), regression analysis is performed using a data set extracted according to the operating condition and operating parameter being referred to (step S203).
For example, when the second (No. 2) operating condition and operating parameter in the operating condition table 110 are referred to, the data providing unit 11 determines the operating capability of the outdoor unit from the collected sensor data as described above. Generate 10 data sets extracted under conditions of 0% or more, 10% or more, 20% or more, 90% or more of the rating, perform multiple regression analysis on them, and perform 10 regressions get the formula
As described above, regression analysis may be performed using other models such as neural networks and logistic regression.

空調システム管理装置1は、択一の運転パラメータであれば、最小誤差のパラメータを選定する(ステップS204)。
例えば、運転条件テーブル110における2番目を参照した場合では、上述したように、運転パラメータが「択一」となっているため、データ提供部11は、上記のステップS203にて得られた各回帰式を用いて推定値をそれぞれ求め、過去データに対する推定値の平均推定誤差が最小となるパラメータを1つ選択する。
なお、運転パラメータが「複数」となっている場合には、すべてのパラメータが用いられる。
The air-conditioning system management device 1 selects the parameter with the minimum error if it is an alternative operating parameter (step S204).
For example, when referring to the second in the operating condition table 110, as described above, since the operating parameter is "alternative", the data providing unit 11 performs each regression obtained in step S203 above. Estimated values are obtained using the respective formulas, and one parameter that minimizes the average estimation error of the estimated values with respect to the past data is selected.
In addition, when the operation parameter is "multiple", all the parameters are used.

一方、上述したステップS202にて、運転パラメータがないと判別した場合(ステップS202;No)に、空調システム管理装置1は、参照中の運転条件で抽出したデータセットで回帰分析する(ステップS205)。
すなわち、データ提供部11は、収集されたセンサデータから、運転条件で抽出したデータセットを生成し、それに対し重回帰分析を実行し、回帰式を得る。
On the other hand, in step S202 described above, when it is determined that there is no operating parameter (step S202; No), the air conditioning system management device 1 performs regression analysis with the data set extracted under the operating conditions being referred to (step S205). .
That is, the data providing unit 11 generates a data set extracted under operating conditions from collected sensor data, performs multiple regression analysis on the data set, and obtains a regression equation.

空調システム管理装置1は、誤差が許容範囲内であれば、回帰式として導出する(ステップS206)。
すなわち、データ提供部11は、上述したステップS203又はステップS205にて得た回帰式を用いて推定値を求め、過去データに対する推定値の平均推定誤差が許容範囲以内であれば、回帰式として運転条件及びパラメータとセットで導出する。
If the error is within the allowable range, the air conditioning system management device 1 derives it as a regression equation (step S206).
That is, the data providing unit 11 obtains an estimated value using the regression formula obtained in step S203 or step S205 described above, and if the average estimation error of the estimated value for the past data is within the allowable range, the regression formula is operated. Derived as a set with conditions and parameters.

空調システム管理装置1は、運転条件テーブル110に残りがあるかどうかを判別する(ステップS207)。
空調システム管理装置1は、運転条件テーブル110に残りがあると判別すると(ステップS207;Yes)、運転条件テーブル110の次番目を参照する(ステップS208)。
そして、空調システム管理装置1は、上述したステップS202に処理を戻す。
The air-conditioning system management device 1 determines whether or not there is a remainder in the operating condition table 110 (step S207).
When the air-conditioning system management device 1 determines that there is a remainder in the operating condition table 110 (step S207; Yes), it refers to the next operating condition table 110 (step S208).
Then, the air-conditioning system management device 1 returns the processing to step S202 described above.

一方、運転条件テーブル110に残りがないと判別した場合(ステップS207;No)に、空調システム管理装置1は、回帰分析処理を終え、上述した図3のデータ提供処理に制御を戻す。 On the other hand, when it is determined that there is no remaining data in the operating condition table 110 (step S207; No), the air conditioning system management device 1 ends the regression analysis process and returns control to the data provision process of FIG. 3 described above.

なお、上述した図3に示すデータ提供処理のステップS107にて、空調システム管理装置1(データ提供部11)が、推定値だけを外部システム3に提供する場合について説明したが、回帰分析処理のステップS206にて評価に用いた平均推定誤差を、推定値と併せて、外部システム3に提供するようにしてもよい。これにより、外部システム3は、この平均推定誤差の大きさを踏まえて、例えば、制御、評価、表示等を変えるといった多様なサービスを構成することができる。
また、この平均推定誤差の代わりに他のデータを、外部システム3に提供するようにしてもよい。例えば、図2に示す運転条件テーブル110の3番目(No.3)であれは、運転パラメータに「推定精度が確保できる最長時間」があるが、この最長時間を推定値と併せて、外部システム3に提供するようにしてもよい。これにより、外部システム3は、例えば、この最長時間内に処理を完了させたり、最長時間に応じて段階的に内容を変化させるといった多様なサービスを構成するができる。
In addition, in step S107 of the data provision processing shown in FIG. The average estimated error used for the evaluation in step S206 may be provided to the external system 3 together with the estimated value. As a result, the external system 3 can configure various services such as changing control, evaluation, display, etc., based on the magnitude of this average estimation error.
Also, other data may be provided to the external system 3 instead of this average estimation error. For example, the third (No. 3) operating condition table 110 shown in FIG. 3 may be provided. As a result, the external system 3 can, for example, complete the processing within this maximum time, or configure various services such as changing the content step by step according to the maximum time.

このようなデータ提供処理(回帰分析処理)を行う空調システム管理装置1によれば、特定のセンサが故障した場合でも、適切なデータを外部システム3へ提供し続けることができる。例えば、外部システム3が、ビル全体を管理するビル管理装置であれば、空調システム管理装置1は、ビル管理装置に対して室内機の吸込温度(室温)のデータを提供し続けることができる。また、外部システム3が、照明システムであれば、空調システム管理装置1は、照明システムに対して空調機2の電力(消費電力)のデータを提供し続けることができる。更に、外部システム3が、クラウドシステムであれば、空調システム管理装置1は、クラウドシステムに対して室外機の吸込温度(外気温)のデータを提供し続けることができる。
また、一般的な条件では他センサデータからの推定が難しい(推定精度が低くなってしまう)センサデータであっても、図2に示すような運転条件テーブル110によって、推定値の運転条件を限定することで、推定精度の高い推定値を提供することができる。
具体的に、図2の運転条件テーブル110に示す例であれば、以下のような効果を得ることができる。
According to the air conditioning system management device 1 that performs such data provision processing (regression analysis processing), it is possible to continue providing appropriate data to the external system 3 even when a specific sensor fails. For example, if the external system 3 is a building management device that manages the entire building, the air conditioning system management device 1 can continue to provide the building management device with data on the suction temperature (room temperature) of the indoor units. Also, if the external system 3 is a lighting system, the air conditioning system management device 1 can continue to provide data on the power (power consumption) of the air conditioner 2 to the lighting system. Furthermore, if the external system 3 is a cloud system, the air conditioning system management device 1 can continue to provide the cloud system with data on the intake temperature (outside air temperature) of the outdoor unit.
Even for sensor data that is difficult to estimate from other sensor data under general conditions (estimation accuracy is low), the operating conditions for estimated values are limited by the operating condition table 110 shown in FIG. By doing so, an estimated value with high estimation accuracy can be provided.
Specifically, with the example shown in the operating condition table 110 of FIG. 2, the following effects can be obtained.

1番目(No.1)であれば、一時刻前のセンサデータを使いながら連鎖的に推定値を算出する(他センサのセンサデータから対象センサにおけるセンサデータの変化量が推定できる)場合に、故障前のセンサデータを使える条件において推定精度の高い推定値を提供することができる。
2番目(No.2)であれば、空調機2の運転効率が良く、空調機2の運転が安定している条件(定常状態)において推定精度が高くなる推定式(回帰式)により推定値を提供することができる。
3番目(No.3)であれば、空調機2の運転開始時にセンサデータが精度の良い初期値となり、以降、時間経過と共に値がズレていく(一例として、ドリフトする)センサの場合でも、推定精度の高い推定値を提供することができる。
4番目(No.4)であれば、空調機2における特定の運転モードでのみ成立するセンサ間の関係性を用いて、より推定精度の高い推定値を提供することができる。
If it is the first (No. 1), when the estimated value is calculated in a chain while using the sensor data one time ago (the amount of change in the sensor data in the target sensor can be estimated from the sensor data of other sensors), It is possible to provide an estimated value with high estimation accuracy under the condition that the sensor data before the failure can be used.
If it is the second (No. 2), the operation efficiency of the air conditioner 2 is good, and the estimation accuracy is high under the condition (steady state) in which the operation of the air conditioner 2 is stable. can be provided.
If it is the third (No. 3), the sensor data becomes an accurate initial value at the start of operation of the air conditioner 2, and after that, even in the case of a sensor whose value deviates with the passage of time (drift as an example), An estimated value with high estimation accuracy can be provided.
If it is the fourth (No. 4), it is possible to provide an estimated value with higher estimation accuracy by using the relationship between sensors that is established only in a specific operation mode of the air conditioner 2 .

また、複数の空調機2(空調システム)の設置条件(一例として、ビルの断熱性能、内部負荷の量等)、若しくは、接続する機器(一例として、室内機及び室外機)の組み合わせ、総数等に応じた最適な運転条件を設定でき、所定の誤差範囲を満たす中で、推定精度の高い推定値を算出(推定)できる状態を長く確保することができる。 In addition, the installation conditions of a plurality of air conditioners 2 (air conditioning system) (for example, the insulation performance of the building, the amount of internal load, etc.), or the combination and total number of connected devices (for example, indoor units and outdoor units) Optimal operating conditions can be set according to the conditions, and a state in which an estimated value with high estimation accuracy can be calculated (estimated) while satisfying a predetermined error range can be ensured for a long time.

また、機械学習を用いた制御、判定等のように、複数の候補データから必要なデータを自動抽出するアプリケーションでは、参照するデータが多く、センサの故障に備えて、代替センサを予め用意しておくことはコスト上において困難となる。そうしたアプリケーションに対しても、代替センサを予め用意しておくことなく、空調システム管理装置1が、適切なデータを提供できるため、特に有効である。 Also, in applications that automatically extract necessary data from multiple candidate data, such as control and judgment using machine learning, there is a lot of data to be referenced, and substitute sensors are prepared in advance in preparation for sensor failure. It becomes difficult in terms of cost. For such applications, the air conditioning system management device 1 can provide appropriate data without preparing alternative sensors in advance, which is particularly effective.

また、提供対象のデータに対してのみ、推定処理(一例として、推定値の算出)を行うことで、推定のために必要な過去データの蓄積を減らし、パラメータの探索処理も少なくできるため、全てのデータに対して推定処理を行う場合と比べて計算資源を節約することができる。 In addition, by performing estimation processing (for example, calculation of estimated values) only for the data to be provided, the accumulation of past data required for estimation can be reduced, and the search processing for parameters can be reduced. Computational resources can be saved as compared with the case where estimation processing is performed on the data of .

また、空調システム管理装置1に、推定処理の機能を搭載することで、インターネット接続ができない環境(一例として、回線費用が確保できない小規模物件の場合、強固なセキュリティが求められるデータセンタの場合等)でも実現できる。さらに、複数の空調機2(空調システム)から外部に提供できないようなデータ(一例として、制御ロジックに係るデータ)も、推定処理の元データとして用いることができ、推定値の推定精度を高めることができる。 In addition, by installing the function of estimation processing in the air conditioning system management device 1, it is possible to avoid environments where Internet connection is not possible (for example, in the case of a small-scale property where line costs cannot be secured, or in the case of a data center where strong security is required, etc.). ) can also be realized. Furthermore, data that cannot be provided to the outside from a plurality of air conditioners 2 (air conditioning system) (for example, data related to control logic) can be used as original data for estimation processing, and the estimation accuracy of estimated values can be improved. can be done.

また、運転モード(冷房/暖房/送風)といった空調機2の運転状態に応じて複数の推定式を切り替えることができ、推定値の推定精度を向上させることができる。 Moreover, a plurality of estimation formulas can be switched according to the operation state of the air conditioner 2 such as the operation mode (cooling/heating/ventilation), and the estimation accuracy of the estimated value can be improved.

この結果、センサが故障した場合であっても、適切なデータを外部システム3に提供することができる。 As a result, appropriate data can be provided to the external system 3 even if the sensor fails.

(実施形態2)
上記の実施形態1では、センサの故障時において、空調システム管理装置1が、故障したセンサの推定値を外部システム3に提供することについて説明したが、その際、空調システム管理装置1は、推定精度の高い推定値が算出される状態を維持できるように空調機2を制御してもよい。
以下、本発明の実施形態2に係るデータ提供システム100について、図面を参照して説明する。
(Embodiment 2)
In the first embodiment described above, the air conditioning system management device 1 provides the estimated value of the failed sensor to the external system 3 when the sensor fails. The air conditioner 2 may be controlled so as to maintain a state in which highly accurate estimated values are calculated.
A data providing system 100 according to Embodiment 2 of the present invention will be described below with reference to the drawings.

図5は、本発明の実施形態2に係るデータ提供システム100の構成を示すブロック図である。
図示するように、データ提供システム100は、空調システム管理装置4と、複数の空調機2と、外部システム3とを含んでいる。
なお、空調機2、及び、外部システム3は、上述した実施形態1に係るデータ提供システム100と同じ構成である。
FIG. 5 is a block diagram showing the configuration of the data providing system 100 according to Embodiment 2 of the present invention.
As illustrated, the data providing system 100 includes an air conditioning system management device 4 , multiple air conditioners 2 , and an external system 3 .
The air conditioner 2 and the external system 3 have the same configuration as the data providing system 100 according to the first embodiment described above.

空調システム管理装置4は、データ収集手段の一例であるデータ収集部10と、データ提供手段の一例であるデータ提供部11と、指定手段の一例である提供対象指定部12と、故障判定手段の一例である故障判定部13と、空調制御手段の一例である空調機運転制御部41とを備える。
なお、データ収集部10、データ提供部11、提供対象指定部12、及び、故障判定部13は、上述した実施形態1に係る空調システム管理装置1の構成と同じである。
The air conditioning system management device 4 includes a data collection unit 10 as an example of data collection means, a data provision unit 11 as an example of data provision means, a provision target designation unit 12 as an example of designation means, and a failure determination means. It includes a failure determination unit 13, which is an example, and an air conditioner operation control unit 41, which is an example of air conditioning control means.
The data collection unit 10, the data provision unit 11, the provision target designation unit 12, and the failure determination unit 13 have the same configuration as the air conditioning system management device 1 according to the first embodiment described above.

空調機運転制御部41は、センサの故障時に、推定精度の高い推定値が算出される状態を維持できるように空調機2を制御する。
例えば、空調機運転制御部41は、図6に示すような制御実行テーブル111を有している。この制御実行テーブル111は、一例として、4つ(No.1~No.4)の運転条件、及び、空調制御内容を含んでいる。なお、制御実行テーブル111の運転条件は、上述した図2の運転条件テーブル110の運転条件と同じである。つまり、制御実行テーブル111は、運転条件テーブル110の運転条件に対して、空調機運転内容を割り当てたものとなっている。
そして、空調機運転制御部41は、故障判定部13によってセンサの故障が判定された際に、空調機2の運転状態が、制御実行テーブル111の運転条件の何れかに合致する場合に、合致した運転条件に対応する空調機制御内容に応じて、空調機2を制御する。制御実行テーブル111の空調機制御内容には、対応する運転条件を維持するために、空調機2に対して行うべき制御内容が規定されているため、空調機運転制御部41は、空調機制御内容に応じて空調機2を制御することで、推定精度の高い推定値が算出される状態を維持する。
The air conditioner operation control unit 41 controls the air conditioner 2 so as to maintain a state in which an estimated value with high estimation accuracy is calculated when the sensor fails.
For example, the air conditioner operation control unit 41 has a control execution table 111 as shown in FIG. This control execution table 111 includes, as an example, four operating conditions (No. 1 to No. 4) and details of air conditioning control. The operating conditions of the control execution table 111 are the same as the operating conditions of the operating condition table 110 of FIG. 2 described above. In other words, the control execution table 111 assigns air conditioner operation details to the operating conditions of the operating condition table 110 .
Then, when the failure determination unit 13 determines that the sensor has failed, the air conditioner operation control unit 41 determines whether the operation state of the air conditioner 2 matches any of the operation conditions in the control execution table 111 . The air conditioner 2 is controlled in accordance with the air conditioner control contents corresponding to the operating conditions. The air conditioner control contents of the control execution table 111 define the control contents to be performed on the air conditioner 2 in order to maintain the corresponding operating conditions. By controlling the air conditioner 2 according to the content, a state in which an estimated value with high estimation accuracy is calculated is maintained.

以下、このような構成の空調システム管理装置4の動作について、図7を参照して説明する。図7は、本発明の実施形態2に係るデータ提供処理の一例を説明するためのフローチャートである。なお、ステップS101からステップS108までは、上述した実施形態1に係るデータ提供処理と同じであるため、これらについては簡潔に説明する。 The operation of the air conditioning system management device 4 having such a configuration will be described below with reference to FIG. FIG. 7 is a flowchart for explaining an example of data provision processing according to the second embodiment of the present invention. Note that steps S101 to S108 are the same as the data providing process according to the first embodiment described above, so they will be briefly described.

まず、空調システム管理装置4は、提供対象の指定を受け付ける(ステップS101)。
空調システム管理装置4は、各空調機2からセンサデータを収集し(ステップS102)、提供対象のデータがあるか否かを判別する(ステップS103)。
空調システム管理装置4は、提供対象のデータがないと判別すると(ステップS103;No)、上述したステップS101に処理を戻す。
First, the air-conditioning system management device 4 accepts designation of an object to be provided (step S101).
The air conditioning system management device 4 collects sensor data from each air conditioner 2 (step S102), and determines whether or not there is data to be provided (step S103).
When the air-conditioning system management device 4 determines that there is no data to be provided (step S103; No), the process returns to step S101 described above.

一方、提供対象のデータがあると判別した場合(ステップS103;Yes)に、空調システム管理装置4は、回帰分析処理を実行する(ステップS104)。すなわち、空調システム管理装置4は、上述した図4に示す回帰分析処理を、同様に実行する。 On the other hand, when it is determined that there is data to be provided (step S103; Yes), the air conditioning system management device 4 executes regression analysis processing (step S104). That is, the air conditioning system management device 4 similarly executes the regression analysis process shown in FIG. 4 described above.

空調システム管理装置4は、提供対象のデータを計測するセンサの故障判定を行い(ステップS105)、その判定結果により、センサの故障があったか否かを判別する(ステップS106)。 The air-conditioning system management device 4 performs failure determination of the sensor that measures the data to be provided (step S105), and determines whether or not the sensor has failed based on the determination result (step S106).

空調システム管理装置4は、センサの故障があったと判別すると(ステップS106;Yes)、回帰式から算出した推定値を外部システム3に提供する(ステップS107)。
一方、センサの故障がなかったと判別した場合(ステップS106;No)に、空調システム管理装置4は、収集したセンサデータをそのまま外部システム3に提供する(ステップS108)。
When the air-conditioning system management device 4 determines that the sensor has failed (step S106; Yes), it provides the external system 3 with the estimated value calculated from the regression equation (step S107).
On the other hand, when it is determined that there is no sensor failure (step S106; No), the air conditioning system management device 4 provides the collected sensor data as it is to the external system 3 (step S108).

空調システム管理装置4は、空調機2に制御内容を指示する(ステップS109)。
すなわち、空調機運転制御部41は、図6の制御実行テーブル111を参照し、空調機2の運転状態に合致した運転条件に対応する空調機制御内容に応じて、空調機2を制御する。上述したように、制御実行テーブル111の空調機制御内容には、対応する運転条件を維持するために、空調機2に対して行うべき制御内容が規定されているため、空調機運転制御部41は、空調機制御内容に応じて空調機2を制御することで、推定精度の高い推定値が算出される状態を維持する。
The air-conditioning system management device 4 instructs the air conditioner 2 on the content of control (step S109).
That is, the air conditioner operation control unit 41 refers to the control execution table 111 of FIG. 6 and controls the air conditioner 2 according to the air conditioner control details corresponding to the operating conditions that match the operating state of the air conditioner 2 . As described above, the air conditioner control contents of the control execution table 111 define the control contents to be performed on the air conditioner 2 in order to maintain the corresponding operating conditions. By controlling the air conditioner 2 according to the details of air conditioner control, a state in which an estimated value with high estimation accuracy is calculated is maintained.

なお、上記のステップS109にて、空調システム管理装置4が、空調機2に制御内容を指示することで、直接、空調機2を制御する場合について説明したが、このような制御内容を空調機2に指示する代わりに、ユーザ(空調機2の操作を行う人)に対して、推奨運転として制御内容を提示するようにしてもよい。例えば、空調システム管理装置4に表示部を設ける場合に、空調システム管理装置4は、その表示部に、制御内容を表示してユーザに提示する。また、ユーザの使用する端末(例えば、スマートフォン、パソコン等)に対して空調システム管理装置4から制御内容を送信することで、制御内容をユーザに提示するようにしてもよい。これにより、空調機2の運転状態を、空調システム管理装置4から変更することが難しいビル(一例として、テナントビル)でも、適切な制御内容をユーザに提示してその操作を促すことで、推定精度の高い推定値を外部システム3に提供する時間を長くすることができる。 In the above step S109, the case where the air conditioning system management device 4 directly controls the air conditioner 2 by instructing the air conditioner 2 to control the content of control has been described. 2, the control content may be presented to the user (person who operates the air conditioner 2) as a recommended operation. For example, when the air-conditioning system management device 4 is provided with a display unit, the air-conditioning system management device 4 displays the control content on the display unit and presents it to the user. Further, the content of control may be presented to the user by transmitting the content of control from the air conditioning system management device 4 to a terminal (eg, smart phone, personal computer, etc.) used by the user. As a result, even in a building where it is difficult to change the operating state of the air conditioner 2 from the air conditioning system management device 4 (tenant building as an example), by presenting appropriate control details to the user and prompting the operation, it is possible to estimate It is possible to increase the time to provide the external system 3 with highly accurate estimates.

このようなデータ提供処理を行う空調システム管理装置4によれば、積極的に推定精度の高い推定値が算出される状態が維持できるように空調機2を制御することで、そのような制御をしない場合に比べて長い間、推定精度の高い推定値を外部システム3に提供することができる。
具体的に、図6の制御実行テーブル111における1番目(No.1)であれば、運転させる空調機2を順番に切り換えるローテーション運転を、複数の空調機2に指示することで、全機サーモオフ(全ての室内機が同時に設定温度に達したと判断し、室外機の運転が停止する現象)しないようにさせ、推定精度の高い推定値を外部システム3に提供できる時間を長くすることができる。
なお、制御実行テーブル111における1番目の空調機制御内容は、他に、能力セーブ運転であってもよい。この場合も、全機サーモオフしないようにさせ、長時間、推定精度の高い推定値を外部システム3に提供することができる。
この他にも、夜中も定期的に運転して、負荷0%にならないようにする運転、運転停止操作を禁止する(集中管理)といった空調機制御内容であってもよい。
According to the air conditioning system management device 4 that performs such data provision processing, such control is performed by controlling the air conditioner 2 so as to actively maintain a state in which estimated values with high estimation accuracy are calculated. An estimated value with high estimation accuracy can be provided to the external system 3 for a longer period of time than in the case of not doing so.
Specifically, if it is the first (No. 1) in the control execution table 111 of FIG. (Phenomenon in which it is determined that all the indoor units have reached the set temperature at the same time, and the operation of the outdoor units stops) can be prevented, and the time for which highly accurate estimated values can be provided to the external system 3 can be lengthened. .
Note that the first air conditioner control content in the control execution table 111 may also be capacity saving operation. In this case as well, it is possible to prevent the entire thermostat from being turned off, and to provide the external system 3 with an estimated value with high estimation accuracy for a long period of time.
In addition to this, the air conditioner control contents may be such that the air conditioner is operated periodically during the night so that the load does not become 0%, and the operation of stopping the operation is prohibited (centralized control).

この結果、センサが故障した場合であっても、適切なデータを外部システム3に提供することができる。 As a result, appropriate data can be provided to the external system 3 even if the sensor fails.

(実施形態3)
上記の実施形態1,2では、故障したセンサの推定値を外部システム3に提供する場合について説明したが、センサが故障していないときでも、推定値を外部システム3に提供してもよい。
以下、本発明の実施形態3に係るデータ提供システム100について、図面を参照して説明する。
(Embodiment 3)
In the first and second embodiments described above, the estimated value of the failed sensor is provided to the external system 3, but the estimated value may be provided to the external system 3 even when the sensor is not malfunctioning.
A data providing system 100 according to Embodiment 3 of the present invention will be described below with reference to the drawings.

図8は、本発明の実施形態3に係るデータ提供システム100の構成を示すブロック図である。
図示するように、データ提供システム100は、空調システム管理装置5と、複数の空調機2と、外部システム3とを含んでいる。
なお、空調機2、及び、外部システム3は、上述した実施形態1に係るデータ提供システム100と同じ構成である。
FIG. 8 is a block diagram showing the configuration of the data providing system 100 according to Embodiment 3 of the present invention.
As illustrated, the data providing system 100 includes an air conditioning system management device 5 , multiple air conditioners 2 , and an external system 3 .
The air conditioner 2 and the external system 3 have the same configuration as the data providing system 100 according to the first embodiment described above.

空調システム管理装置5は、データ収集手段の一例であるデータ収集部10と、データ提供手段の一例であるデータ提供部51と、指定手段の一例である提供対象指定部12とを備える。
なお、データ収集部10、及び、提供対象指定部12は、上述した実施形態1に係る空調システム管理装置1の構成と同じである。
The air-conditioning system management device 5 includes a data collecting unit 10 as an example of data collecting means, a data providing unit 51 as an example of data providing means, and a provision target specifying unit 12 as an example of specifying means.
The data collection unit 10 and the provision target designation unit 12 have the same configuration as the air conditioning system management device 1 according to the first embodiment described above.

データ提供部51は、大きく分けて、回帰分析を行う機能と、データを提供する機能とを有している。
そして、回帰分析を行う機能において、データ提供部51は、上述した空調システム管理装置1のデータ提供部11と同じである。
なお、データを提供する機能において、データ提供部51は、以下の点で、データ提供部11と異なっている。
データ提供部51は、回帰式を用いて算出された推定値を、実績値との誤差が予め定められた要件(一例として、単位時間当たりの平均誤差が一定比率以下)を満たす場合に、外部システム3に提供する。
The data providing unit 51 roughly has a function of performing regression analysis and a function of providing data.
In terms of the regression analysis function, the data providing unit 51 is the same as the data providing unit 11 of the air conditioning system management device 1 described above.
In terms of the function of providing data, the data providing unit 51 differs from the data providing unit 11 in the following points.
The data providing unit 51 sends the estimated value calculated using the regression equation to an external Provide to System 3.

以下、このような構成の空調システム管理装置5の動作について、図9を参照して説明する。図9は、本発明の実施形態3に係るデータ提供処理の一例を説明するためのフローチャートである。なお、ステップS101からステップS104までは、上記した実施形態1に係るデータ提供処理と同じであるため、これらについては簡潔に説明する。 The operation of the air-conditioning system management device 5 having such a configuration will be described below with reference to FIG. FIG. 9 is a flowchart for explaining an example of data provision processing according to the third embodiment of the present invention. Since steps S101 to S104 are the same as the data providing process according to the first embodiment, they will be briefly described.

まず、空調システム管理装置5は、提供対象の指定を受け付ける(ステップS101)。
空調システム管理装置5は、各空調機2からセンサデータを収集し(ステップS102)、提供対象のデータがあるか否かを判別する(ステップS103)。
空調システム管理装置5は、提供対象のデータがないと判別すると(ステップS103;No)、上述したステップS101に処理を戻す。
First, the air-conditioning system management device 5 receives designation of a provision target (step S101).
The air conditioning system management device 5 collects sensor data from each air conditioner 2 (step S102), and determines whether or not there is data to be provided (step S103).
When the air-conditioning system management device 5 determines that there is no data to be provided (step S103; No), the process returns to step S101 described above.

一方、提供対象のデータがあると判別した場合(ステップS103;Yes)に、空調システム管理装置5は、回帰分析処理を実行する(ステップS104)。すなわち、空調システム管理装置5は、上述した図4に示す回帰分析処理を、同様に実行する。 On the other hand, when it is determined that there is data to be provided (step S103; Yes), the air conditioning system management device 5 executes regression analysis processing (step S104). That is, the air conditioning system management device 5 similarly executes the regression analysis process shown in FIG. 4 described above.

空調システム管理装置5は、回帰式から推定値を算出する(ステップS111)。
すなわち、データ提供部51は、ステップS104の回帰分析処理によって導出された回帰式うち、空調機2における現在の運転状態に合致した回帰式を用いて推定値を算出する。なお、提供対象のデータが複数あれば、データ提供部11は、各回帰式を用いて推定値をそれぞれ算出する。
The air conditioning system management device 5 calculates an estimated value from the regression equation (step S111).
That is, the data providing unit 51 calculates an estimated value using a regression formula that matches the current operating state of the air conditioner 2, among the regression formulas derived by the regression analysis processing in step S104. Note that if there are multiple data to be provided, the data providing unit 11 calculates an estimated value using each regression equation.

空調システム管理装置5は、推定値が要件を満たしているか否かを判別する(ステップS112)。
すなわち、データ提供部51は、推定値と実績値との誤差が予め定められた要件(一例として、単位時間当たりの平均誤差が一定比率以下)を満たしているかどうかを判別する。
The air conditioning system management device 5 determines whether or not the estimated value satisfies the requirements (step S112).
That is, the data providing unit 51 determines whether or not the error between the estimated value and the actual value satisfies a predetermined requirement (for example, the average error per unit time is equal to or less than a certain ratio).

空調システム管理装置5は、推定値が要件を満たしていないと判別すると(ステップS112;No)、外部システム3にデータを提供することなく、データ提供処理を終える。なお、空調システム管理装置5は、有効なデータが提供できない旨を、外部システム3に通知するようにしてもよい。 When the air-conditioning system management device 5 determines that the estimated value does not satisfy the requirements (step S112; No), it ends the data provision process without providing the external system 3 with the data. The air-conditioning system management device 5 may notify the external system 3 that valid data cannot be provided.

一方、推定値が要件を満たしていると判別した場合(ステップS112;Yes)に、空調システム管理装置5は、推定値を外部システム3に提供する(ステップS113)。
すなわち、データ提供部51は、上述したステップS111にて算出された推定値を外部システム3に提供する。
On the other hand, when it is determined that the estimated value satisfies the requirements (step S112; Yes), the air conditioning system management device 5 provides the estimated value to the external system 3 (step S113).
That is, the data providing unit 51 provides the external system 3 with the estimated value calculated in step S111 described above.

このようなデータ提供処理を行う空調システム管理装置5によれば、センサの故障がない通常時においても、推定値を外部システム3に提供することで、センサデータをそのまま提供する場合に比べ、センサへの外乱(一例として、ノイズ)の影響を抑えることができ、より安定した値のデータを外部システム3に提供することができる。 According to the air-conditioning system management device 5 that performs such data provision processing, by providing the estimated value to the external system 3 even in normal times when there is no sensor failure, the sensor data is provided as it is. It is possible to suppress the influence of disturbance (for example, noise) to the external system 3, and to provide the external system 3 with more stable value data.

この結果、センサへの外乱の影響を抑え、適切なデータを外部に提供することができる。 As a result, the influence of disturbance on the sensor can be suppressed, and appropriate data can be provided to the outside.

(他の実施形態)
上記の実施形態1~3では、空調システム管理装置1,4,5(データ提供部11,51)において、回帰分析処理、推定処理等を行う場合について説明したが、処理負荷を軽減させたり、推定値の推定精度をより向上させるために、別の装置でこのような回帰分析処理、推定処理等を行わせるようにしてもよい。
以下、本発明の他の実施形態に係るデータ提供システム100について、図面を参照して説明する。
(Other embodiments)
In the above-described first to third embodiments, the air conditioning system management devices 1, 4, 5 (data providing units 11, 51) performed regression analysis processing, estimation processing, etc., but the processing load is reduced, In order to further improve the estimation accuracy of the estimated value, another device may be caused to perform such regression analysis processing, estimation processing, and the like.
A data providing system 100 according to another embodiment of the present invention will be described below with reference to the drawings.

図10は、本発明の他の実施形態に係るデータ提供システム100の構成の一例を示すブロック図である。
図示するように、データ提供システム100は、空調システム管理装置6と、クラウドサーバ7と、複数の空調機2と、外部システム3とを含んでいる。空調システム管理装置6と、クラウドサーバ7とは、インターネットNを介して通信可能に接続されている。
なお、空調機2、及び、外部システム3は、上述した実施形態1に係るデータ提供システム100と同じ構成である。
FIG. 10 is a block diagram showing an example configuration of a data providing system 100 according to another embodiment of the present invention.
As illustrated, the data providing system 100 includes an air conditioning system management device 6 , a cloud server 7 , multiple air conditioners 2 , and an external system 3 . The air conditioning system management device 6 and the cloud server 7 are connected via the Internet N so as to be communicable.
The air conditioner 2 and the external system 3 have the same configuration as the data providing system 100 according to the first embodiment described above.

空調システム管理装置6は、データ収集手段の一例であるデータ収集部10と、送信手段の一例である送信部61と、受信手段の一例である受信部62と、データ提供手段の一例であるデータ提供部63と、指定手段の一例である提供対象指定部12と、故障判定手段の一例である故障判定部13とを備える。
なお、データ収集部10、データ提供部11、提供対象指定部12、及び、故障判定部13は、上述した実施形態1に係る空調システム管理装置1の構成と同じである。
また、上述した実施形態2に係るデータ提供システム100における空調システム管理装置4のように、空調システム管理装置6が空調機運転制御部41を更に備えるようにしてもよい。更に、上述した実施形態3に係るデータ提供システム100における空調システム管理装置5のように、空調システム管理装置6から故障判定部13を取り除いてもよい。
The air conditioning system management device 6 includes a data collection unit 10 as an example of data collection means, a transmission unit 61 as an example of transmission means, a reception unit 62 as an example of reception means, and a data It includes a provision unit 63, a provision target designation unit 12 as an example of designation means, and a failure determination unit 13 as an example of failure determination means.
The data collection unit 10, the data provision unit 11, the provision target designation unit 12, and the failure determination unit 13 have the same configuration as the air conditioning system management device 1 according to the first embodiment described above.
Also, like the air conditioning system management device 4 in the data providing system 100 according to the second embodiment described above, the air conditioning system management device 6 may further include an air conditioner operation control section 41 . Furthermore, like the air conditioning system management device 5 in the data providing system 100 according to the third embodiment described above, the failure determination unit 13 may be removed from the air conditioning system management device 6 .

送信部61は、データ収集部10が収集したセンサデータを、インターネットNを介して、クラウドサーバ7に送信する。 The transmission unit 61 transmits the sensor data collected by the data collection unit 10 to the cloud server 7 via the Internet N.

受信部62は、クラウドサーバ7が回帰分析によって導出した回帰式を、インターネットNを介して受信する。 The receiving unit 62 receives, via the Internet N, the regression equation derived by the cloud server 7 through regression analysis.

データ提供部63は、提供対象のデータを計測するセンサの故障が、故障判定部13によって判定された場合に、受信部62が受信した回帰式を用いて算出した推定値を、外部システム3に提供する。なお、推定値の算出までもクラウドサーバ7で行う場合、データ提供部63は、受信部62が受信した推定値を、外部システム3に提供する。
また、センサの故障が判定されなかった場合に、データ提供部63は、データ収集部10によって収集されたセンサデータのうち、提供対象のデータを、外部システム3に提供する。
The data providing unit 63 sends the estimated value calculated using the regression equation received by the receiving unit 62 to the external system 3 when the failure of the sensor that measures the data to be provided is determined by the failure determining unit 13. offer. If the cloud server 7 also calculates the estimated value, the data providing unit 63 provides the external system 3 with the estimated value received by the receiving unit 62 .
Further, when the failure of the sensor is not determined, the data providing unit 63 provides the external system 3 with the data to be provided among the sensor data collected by the data collecting unit 10 .

また、クラウドサーバ7は、通信部71と、回帰分析手段の一例である回帰分析部72とを備える。 The cloud server 7 also includes a communication unit 71 and a regression analysis unit 72, which is an example of regression analysis means.

通信部71は、空調システム管理装置6から送られたセンサデータを、インターネットNを介して受信する。
また、通信部71は、回帰分析部72が導出した回帰式を、インターネットNを介して、空調システム管理装置6に送信する。なお、推定値の算出までも回帰分析部72が行う場合に、通信部71は、回帰分析部72が算出した推定値を、インターネットNを介して、空調システム管理装置6に送信する。
The communication unit 71 receives the sensor data sent from the air conditioning system management device 6 via the Internet N.
The communication unit 71 also transmits the regression equation derived by the regression analysis unit 72 to the air conditioning system management device 6 via the Internet N. When the regression analysis unit 72 also calculates the estimated value, the communication unit 71 transmits the estimated value calculated by the regression analysis unit 72 to the air conditioning system management device 6 via the Internet N.

回帰分析部72は、例えば、上述した図2の運転条件テーブル110を有しており、運転条件テーブル110を参照し、運転条件及び運転パラメータに応じてデータセットを抽出し、それらについて回帰分析を実行する。つまり、回帰分析部72は、上述した実施形態1に係る空調システム管理装置1におけるデータ提供部11と同様に、抽出したデータセットに対し重回帰分析を実行し、回帰式を得る。そして、回帰分析部72は、データ提供部11と同様に、過去データに対する推定値の平均推定誤差が許容範囲以内であれば、回帰式として運転条件及びパラメータとセットで導出する。
なお、回帰分析部72は、導出した回帰式を用いて、推定値の算出まで行うようにしてもよい。
The regression analysis unit 72 has, for example, the above-described operating condition table 110 of FIG. Run. That is, the regression analysis unit 72 performs multiple regression analysis on the extracted data set to obtain a regression equation, like the data providing unit 11 in the air conditioning system management device 1 according to the first embodiment described above. Then, similarly to the data providing unit 11, the regression analysis unit 72 derives a set of operating conditions and parameters as a regression equation if the average estimation error of the estimated values for the past data is within the allowable range.
Note that the regression analysis unit 72 may use the derived regression equation to calculate the estimated value.

このような構成の空調システム管理装置6であっても、クラウドサーバ7と協働して、適切なデータを外部に提供することができる。
特に、収集したセンサデータをクラウドサーバ7に送信し、クラウドサーバ7にて回帰分析を行わせることで、回帰分析に用いるモデルを計算負荷が高い高度なモデルにしたり、分析に使用するセンサデータの蓄積量を多くすることができるため、推定値の推定精度をより向上させることができる。
Even the air-conditioning system management device 6 having such a configuration can cooperate with the cloud server 7 to provide appropriate data to the outside.
In particular, by transmitting the collected sensor data to the cloud server 7 and causing the cloud server 7 to perform regression analysis, the model used for the regression analysis can be made into an advanced model with a high calculation load, and the sensor data used for analysis can be reduced. Since the accumulated amount can be increased, the estimation accuracy of the estimated value can be further improved.

なお、図10では、本来、空調システム管理装置6側の構成である回帰分析部72をクラウドサーバ7に持たせる場合について説明したが、他の構成をクラウドサーバ7に更に持たせるようにしてもよい。例えば、故障判定部13を、クラウドサーバ7に更に持たせるようにしてもよい。 In FIG. 10, the case where the cloud server 7 has the regression analysis unit 72, which is originally configured on the side of the air conditioning system management device 6, has been described. good. For example, the cloud server 7 may further include the failure determination unit 13 .

更に、上述した実施形態1~3に係る空調システム管理装置1,4,5の全ての構成を、クラウドサーバ側に持たせるようにしてもよい。つまり、上記の実施形態1~3で説明した空調システム管理装置1,4,5の動作内容が、クラウドサーバ側で行われることになる。 Furthermore, all the configurations of the air-conditioning system management devices 1, 4, and 5 according to the first to third embodiments described above may be provided on the cloud server side. That is, the operation contents of the air conditioning system management devices 1, 4, and 5 described in the first to third embodiments are performed on the cloud server side.

これら他の実施形態に係るデータ提供システム100においても、上記と同様に、適切なデータを外部システム3に提供することができる。 Appropriate data can be provided to the external system 3 in the data providing system 100 according to these other embodiments as well.

また、上記の実施形態1~3において、例えば、空調システム管理装置1,4,5等において実行されるプログラムは、CD-ROM(Compact Disc Read Only Memory)、DVD(Digital Versatile Disc)、MO(Magneto-Optical Disk)、USBメモリ、メモリカード等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することも可能である。そして、かかるプログラムを特定の又は汎用のコンピュータにインストールすることによって、当該コンピュータを上記の実施形態における空調システム管理装置1,4,5等として機能させることも可能である。 Further, in the above-described first to third embodiments, for example, the programs executed in the air conditioning system management devices 1, 4, 5, etc. are CD-ROM (Compact Disc Read Only Memory), DVD (Digital Versatile Disc), MO ( Magneto-Optical Disk), USB memory, memory card, or other computer-readable recording medium for distribution. By installing such a program in a specific or general-purpose computer, the computer can be made to function as the air conditioning system management devices 1, 4, 5, etc. in the above embodiments.

また、上記のプログラムをインターネットといった通信ネットワーク上のサーバ装置が有するディスク装置に格納しておき、例えば、搬送波に重畳させて、コンピュータにダウンロードするようにしてもよい。また、通信ネットワークを介してプログラムを転送しながら起動実行することによっても、上述の処理を達成することができる。さらに、プログラムの全部又は一部をサーバ装置上で実行させ、その処理に関する情報をコンピュータが通信ネットワークを介して送受信しながらプログラムを実行することによっても、上述の処理を達成することができる。 Alternatively, the above program may be stored in a disk device of a server device on a communication network such as the Internet, superimposed on a carrier wave, and downloaded to a computer. The above processing can also be achieved by starting and executing the program while transferring it via a communication network. Furthermore, the above processing can also be achieved by causing all or part of a program to be executed on a server device and executing the program while the computer transmits and receives information regarding the processing via a communication network.

なお、上述の機能を、OS(Operating System)が分担して実現する場合、OSとアプリケーションとの協働により実現する場合等には、OS以外の部分のみを上記の記録媒体に格納して配布してもよく、また、コンピュータにダウンロードしてもよい。 If the above functions are shared by the OS (Operating System), or if the OS and applications work together, only the parts other than the OS are stored in the above recording medium and distributed. You can also download it to your computer.

本発明は、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。 The present invention is capable of various embodiments and modifications without departing from its broader spirit and scope. Moreover, the above-described embodiments are for explaining the present invention, and do not limit the scope of the present invention. In other words, the scope of the present invention is indicated by the claims rather than the embodiments. Various modifications made within the scope of the claims and within the meaning of equivalent inventions are considered to be within the scope of the present invention.

1、4,5,6 空調システム管理装置、10 データ収集部、11,51,63 データ提供部、12 提供対象指定部、13 故障判定部、41 空調機運転制御部、61 送信部、62 受信部、2 空調機、3 外部システム、7 クラウドサーバ、71 通信部、72 回帰分析部、100 データ提供システム 1, 4, 5, 6 Air-conditioning system management device 10 Data collection unit 11, 51, 63 Data provision unit 12 Provision target designation unit 13 Failure determination unit 41 Air conditioner operation control unit 61 Transmission unit 62 Reception Part 2 Air conditioner 3 External system 7 Cloud server 71 Communication part 72 Regression analysis part 100 Data providing system

Claims (9)

複数のセンサによってそれぞれ計測されたデータを、空調システムから収集するデータ収集手段と、
前記データ収集手段により収集された収集データの何れかを提供対象データに指定する指定手段と、
前記複数のセンサのうち、前記提供対象データを計測する対象センサの故障を判定する故障判定手段と、
前記故障判定手段によって前記対象センサの故障が判定された場合に、前記収集データのうち前記提供対象データを除いたデータから算出した推定値であって、前記空調システムの運転条件に応じて導出される推定式を用いて算出した推定値を、外部に提供するデータ提供手段と、を備え、
前記運転条件は、前記対象センサの故障前からの運転継続、室外機の運転能力、及び、運転開始からの経過時間の少なくとも何れかに関する、
調システム管理装置。
Data collection means for collecting data measured by each of the plurality of sensors from the air conditioning system;
Designating means for designating any of the collected data collected by the data collecting means as data to be provided;
failure determination means for determining a failure of a target sensor for measuring the provision target data among the plurality of sensors;
An estimated value calculated from the collected data excluding the provision target data when the failure determination means determines that the target sensor has failed, and is derived according to the operating conditions of the air conditioning system. a data providing means for providing an estimated value calculated using an estimation formula that
The operating conditions relate to at least one of continuation of operation from before failure of the target sensor, operability of the outdoor unit, and elapsed time from the start of operation,
Air conditioning system management device.
前記運転条件が、前記室外機の運転能力が定格の一定割合以上である場合に、前記データ提供手段は、運転能力の値に応じた前記推定式を用いて算出した前記推定値を外部に提供する、
請求項1に記載の空調システム管理装置。
When the operating condition is that the operating capacity of the outdoor unit is equal to or higher than a certain percentage of the rated capacity, the data providing means provides the estimated value calculated using the estimation formula corresponding to the value of the operating capacity to the outside. do,
The air conditioning system management device according to claim 1.
複数のセンサによってそれぞれ計測されたデータを、空調システムから収集するデータ収集手段と、 Data collection means for collecting data measured by each of the plurality of sensors from the air conditioning system;
前記データ収集手段により収集された収集データの何れかを提供対象データに指定する指定手段と、 Designating means for designating any of the collected data collected by the data collecting means as data to be provided;
前記複数のセンサのうち、前記提供対象データを計測する対象センサの故障を判定する故障判定手段と、 failure determination means for determining a failure of a target sensor for measuring the provision target data among the plurality of sensors;
前記故障判定手段によって前記対象センサの故障が判定された場合に、前記収集データのうち前記提供対象データを除いたデータから算出した推定値であって、前記空調システムの運転条件に応じて導出される推定式を用いて算出した推定値を、外部に提供するデータ提供手段と、 An estimated value calculated from the collected data excluding the provision target data when the failure determination means determines that the target sensor has failed, and is derived according to the operating conditions of the air conditioning system. Data providing means for providing an estimated value calculated using an estimation formula that is
前記推定値の算出に用いた前記推定式が導出された際の前記運転条件が維持されるように、前記空調システムを制御する空調制御手段と、 air conditioning control means for controlling the air conditioning system so as to maintain the operating conditions when the estimation formula used to calculate the estimated value is derived;
を備える空調システム管理装置。 Air conditioning system management device.
前記データ提供手段は、前記対象センサが正常な状態において、前記推定値と前記対象センサが計測した実績値との単位時間当たりの平均誤差が、一定比率以下である場合に、前記推定値を外部に提供する、
請求項1から3の何れか1項に記載の空調システム管理装置。
When the target sensor is in a normal state and the average error per unit time between the estimated value and the actual value measured by the target sensor is equal to or less than a certain ratio, the data providing means provides the estimated value to an external device. to provide to
The air conditioning system management device according to any one of claims 1 to 3 .
前記運転条件には、運転パラメータが規定されており、当該運転パラメータは、前記提供対象データを計測する対象センサが正常な状態において、前記推定値と前記対象センサが計測した実績値との誤差が、予め規定された誤差範囲に収まるように決定されている、
請求項1からの何れか1項に記載の空調システム管理装置。
An operating parameter is defined in the operating conditions, and the operating parameter has an error between the estimated value and the actual value measured by the target sensor when the target sensor that measures the provision target data is in a normal state. , which is determined to fall within a predefined error range,
The air conditioning system management device according to any one of claims 1 to 4 .
前記故障判定手段によって前記対象センサの故障が判定された場合に、前記推定値の算出に用いた前記推定式が導出された際の前記運転条件が維持されるように、前記空調システムを制御する空調制御手段を更に備える、
請求項1又は2に記載の空調システム管理装置。
controlling the air conditioning system so as to maintain the operating conditions under which the estimation formula used to calculate the estimated value is derived when the failure determination means determines that the target sensor is defective ; further comprising an air conditioning control means;
The air conditioning system management device according to claim 1 or 2 .
クラウドサーバと、空調システムと、空調システム管理装置とを含んだデータ提供システムであって、
前記クラウドサーバは、
前記空調システム管理装置から送られたデータから、前記空調システムの運転条件に応じて抽出したデータを回帰分析して、回帰式を導出する回帰分析手段を備え、
前記空調システム管理装置は、
複数のセンサによってそれぞれ計測されたデータを、空調システムから収集するデータ収集手段と、
前記データ収集手段により収集された収集データを前記クラウドサーバに送信する送信手段と、
前記収集データの何れかを提供対象データに指定する指定手段と、
前記クラウドサーバから前記回帰式を受信する受信手段と、
前記複数のセンサのうち、前記提供対象データを計測する対象センサの故障を判定する故障判定手段と、
前記故障判定手段によって前記対象センサの故障が判定された場合に、前記収集データのうち前記提供対象データを除いたデータから算出した推定値であって、前記回帰式を用いて算出した推定値を、外部に提供するデータ提供手段と、を備え、
前記運転条件は、前記対象センサの故障前からの運転継続、室外機の運転能力、及び、運転開始からの経過時間の少なくとも何れかに関する、
データ提供システム。
A data providing system including a cloud server, an air conditioning system, and an air conditioning system management device,
The cloud server is
Regression analysis means for performing regression analysis of data extracted according to the operating conditions of the air conditioning system from the data sent from the air conditioning system management device and deriving a regression equation,
The air conditioning system management device
Data collection means for collecting data measured by each of the plurality of sensors from the air conditioning system;
a transmitting means for transmitting collected data collected by the data collecting means to the cloud server;
Designating means for designating any of the collected data as data to be provided;
receiving means for receiving the regression equation from the cloud server;
failure determination means for determining a failure of a target sensor for measuring the provision target data among the plurality of sensors;
an estimated value calculated from the collected data excluding the provided data and calculated using the regression equation when the failure of the target sensor is determined by the failure determining means; , data providing means for providing to the outside ,
The operating conditions relate to at least one of continuation of operation from before failure of the target sensor, operability of the outdoor unit, and elapsed time from the start of operation,
Data provision system.
複数のセンサによってそれぞれ計測されたデータを、空調システムから収集するデータ収集ステップと、
前記データ収集ステップにて収集された収集データの何れかを提供対象データに指定する指定ステップと、
前記複数のセンサのうち、前記提供対象データを計測する対象センサの故障を判定する故障判定ステップと、
前記故障判定ステップによって前記対象センサの故障が判定された場合に、前記収集データのうち前記提供対象データを除いたデータから算出した推定値であって、前記空調システムの運転条件に応じて導出される推定式を用いて算出した推定値を、外部に提供するデータ提供ステップと、を備え、
前記運転条件は、前記対象センサの故障前からの運転継続、室外機の運転能力、及び、運転開始からの経過時間の少なくとも何れかに関する、
ータ提供方法。
a data collection step of collecting data measured by a plurality of sensors from the air conditioning system;
a designating step of designating any of the collected data collected in the data collecting step as data to be provided;
a failure determination step of determining a failure of a target sensor for measuring the provision target data among the plurality of sensors;
An estimated value calculated from the collected data excluding the provision target data when the failure of the target sensor is determined by the failure determination step, and is derived according to the operating conditions of the air conditioning system. and a data provision step of providing an estimated value calculated using the estimation formula to the outside ,
The operating conditions relate to at least one of continuation of operation from before failure of the target sensor, operability of the outdoor unit, and elapsed time from the start of operation,
How Data Is Provided.
コンピュータを、
複数のセンサによってそれぞれ計測されたデータを、空調システムから収集するデータ収集部、
前記データ収集部によって収集された収集データの何れかを提供対象データに指定する指定部、
前記複数のセンサのうち、前記提供対象データを計測する対象センサの故障を判定する故障判定部、
前記故障判定部によって前記対象センサの故障が判定された場合に、前記収集データのうち前記提供対象データを除いたデータから算出した推定値であって、前記空調システムの運転条件に応じて導出される推定式を用いて算出した推定値を、外部に提供するデータ提供部、として機能させ、
前記運転条件は、前記対象センサの故障前からの運転継続、室外機の運転能力、及び、運転開始からの経過時間の少なくとも何れかに関する、
ログラム。
the computer,
a data collection unit that collects data measured by a plurality of sensors from an air conditioning system;
a designation unit that designates any of the collected data collected by the data collection unit as data to be provided;
a failure determination unit that determines a failure of a target sensor that measures the provision target data among the plurality of sensors;
An estimated value calculated from the collected data excluding the provision target data when the failure determination unit determines that the target sensor has failed, and is derived according to the operating conditions of the air conditioning system. functions as a data provider that provides the estimated value calculated using the estimation formula
The operating conditions relate to at least one of continuation of operation from before failure of the target sensor, operability of the outdoor unit, and elapsed time from the start of operation,
program .
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