JP7224494B2 - 空調制御装置 - Google Patents

Description

本発明は、ＣＦＤ（Computational Fluid Dynamics）シミュレーションを利用した制御を行う空調制御装置に関する。

空調機には、一般的に、温度を把握するための温度センサが１つ以上設けられている。温度センサは、空調機の内部を通過する空気の温度などを計測している。温度センサで計測されたセンサ温度は、空調機が制御を行う制御対象として利用される。すなわち、空調機は、センサ温度を設定温度などの制御目標値に近づけることで、室温の制御を実施している。

スポットクーラなど吹出口温度を制御することが求められる空調機については、吹出口に設けられた温度センサのセンサ温度を直接的に制御対象とすることで所望の温度を得ることが出来る。

しかしながら、室内空間などの対象空間全体の温度を制御しようとする空調機の場合には、温度センサは、温度センサが設けられている局所的なエリアの温度を計測している。そのため、センサ温度をそのまま制御対象として利用した場合には、対象空間全体を所望の温度に制御することは難しい。このため、当該センサ温度を利用して、数理的な手法を用いて、対象空間の温度を推定する方法が多数提案されている。

従来においては、温度センサの値段などのコスト面の制約、温度センサとの通信手段に関する制約、並びに、空調機に搭載されたマイクロコンピュータの性能に関する制約など、種々の制約がある。そのため、少数の温度センサを用いて、それらの温度センサで計測したセンサ温度に基づいて、実験データなどから導いた簡単な推定式を用いて、対象空間の平均温度などの推定値を求めて、当該推定値を制御対象として用いていた。

しかしながら、このような方法では、対象空間の平均温度などの推定値は求められるが、対象空間内の温度分布を求めることは出来ない。また、推定式を導出した実験の条件とは異なる条件においては、妥当な推定値を得ることができない場合がある。

しかしながら、近年においては、センサ価格の低価格化、通信手段の多様化および高速化、並びに、マイクロコンピュータの性能向上が実現され、ＩｏＴ（Internet of Things）技術も多く開発されている。従って、近年においては、上述した従来の課題が克服されている。

そのため、例えば特許文献１に記載のシステムにおいては、対象空間に複数のセンサを設けて、対象空間の温度、湿度、気流などを直接計測している。さらに、当該システムでは、それらのセンサから得られたセンサデータを利用して、数値流体動力学（以下、ＣＦＤとする）シミュレーションを実施して、対象空間の温度分布および気流分布を予測している。当該システムでは、それらの分布をもとに、対象空間の空調を実施している。

しかしながら、このように、センサデータを利用するだけでは、センサの測定誤差などにより、ＣＦＤシミュレーションで得られた室内温度と実際の温度との間に乖離が生じる可能性がある。上記の特許文献１に記載のシステムにおける方法では、センサデータをそのまま利用したＣＦＤシミュレーションを行っているため、センサの測定誤差などにより、ＣＦＤシミュレーションの結果に誤差が生じていた。

ＣＦＤシミュレーションにおいては、主に、境界条件の設定の善し悪しがシミュレーション結果に影響を及ぼすと言われている。ここで、境界条件について簡単に説明する。一般的に、流体の流れは無限遠方まで続くが、ＣＦＤでは限られた領域しか解析することができない。そのため、ＣＦＤでは、解析対象領域を定め、当該解析対象領域を境界領域としている。また、境界領域を定義するためには、境界領域を示す境界の条件を設定する必要がある。当該条件を、境界条件という。境界条件が適切に設定されていないと、シミュレーション結果と実測したセンサデータとの誤差が大きくなる。そのため、シミュレーション結果をセンサデータに近づけるためには、キャリブレーションを実施して境界条件を補正することが必要である。

例えば特許文献２では、精度向上のために、ＣＦＤシミュレーションのキャリブレーションを実施する方法が提案されている。

特開２００１－９９４６２号公報 特開２０１５－１４８４１０号公報

上記の特許文献２に記載のキャリブレーションの方法では、ＣＦＤのシミュレーション結果と実測したセンサデータとの差分が許容範囲内に収まるまで、初期値の値を変更し直して、ＣＦＤシミュレーションを繰り返し行っている。このように、上記の特許文献２に記載のキャリブレーションの方法では、ＣＦＤシミュレーションを繰り返し行うことで、キャリブレーションを行っている。そのため、キャリブレーションのための計算量が多くなる。その結果、演算装置の性能によっては、計算速度が遅くなる、あるいは、実時間内に計算を終了することができないなどの課題があった。

この発明は、かかる課題を解決するためになされたものであり、計算量を抑えながら、キャリブレーションの高速化を図ることが可能な空調制御装置を得ることを目的としている。

本発明に係る空調制御装置は、対象空間の寸法を含む建物条件、空調機の寸法を含む設備条件、および、センサの設置位置を示すセンサ座標値のうちの少なくとも１つを含む不変条件と、前記対象空間の環境条件および前記空調機の運用条件のうちの少なくとも１つを含む可変条件と、前記センサによって計測された前記対象空間のセンサデータとを取得する情報取得部と、前記情報取得部が取得した前記不変条件に基づいて、前記対象空間のＣＦＤモデルを生成するモデル生成部と、前記可変条件および前記センサデータに基づいて、数値流体動力学を利用したＣＦＤシミュレーションで用いられる境界条件を含む計算条件を生成する計算条件生成部と、前記モデル生成部が生成した前記ＣＦＤモデルおよび前記計算条件生成部が生成した前記計算条件を用いて、前記ＣＦＤシミュレーションを実施して、シミュレーション結果を出力する、ＣＦＤ解析部と、前記ＣＦＤ解析部の前記シミュレーション結果の中から、前記対象空間内の第１のターゲット位置の前記シミュレーション結果を抽出する結果抽出部と、前記センサデータまたは前記運用条件に基づいて前記空調機の状態を判定して、当該判定の結果に従って前記計算条件の補正量を求める補正方式を選択する補正方式選択部と、前記結果抽出部が抽出した前記第１のターゲット位置の前記シミュレーション結果と、前記第１のターゲット位置と同位置の前記センサデータと、前記補正方式選択部が選択した前記補正方式とに基づいて、前記計算条件の前記補正量を求めて前記計算条件を補正する補正実施部と、前記ＣＦＤ解析部が行った前記ＣＦＤシミュレーションの前記シミュレーション結果に基づいて、前記空調機に対する制御指令を生成する制御指令決定部とを備え、前記ＣＦＤ解析部は、前記補正実施部が補正した前記計算条件を用いて前記ＣＦＤシミュレーションを再度実施し、前記結果抽出部は、前記ＣＦＤ解析部が再度実施した前記シミュレーション結果の中から、前記対象空間内の前記第１のターゲット位置の前記シミュレーション結果を、補正後のシミュレーション結果として抽出し、前記制御指令決定部は、前記結果抽出部が抽出した前記補正後のシミュレーション結果に基づいて、前記空調機に対する制御指令を生成するものである。

本発明に係る空調制御装置によれば、計算量を抑えながら、キャリブレーションの高速化を図ることができる。

実施の形態１に係る空調制御装置を含む空調システムの構成を示した構成図である。 実施の形態１に係る空調制御装置を含む冷媒回路のアクチュエータの構成を示した図である。 実施の形態１に係る空調制御装置の構成の一例を示す図である。 実施の形態１に係る空調制御装置のモデル生成部が生成するＣＦＤモデルの一例を示す斜視図である。 実施の形態１に係る空調制御装置における補正方式選択部における判定方法の一例を説明するための模式図である。 実施の形態１に係る空調制御装置の補正実施部で実施されるキャリブレーションの模式図である。 実施の形態１に係る空調制御装置の動作を示すフローチャートである。 実施の形態２に係る空調制御装置の構成を示す構成図である。 実施の形態２に係る空調制御装置の候補生成部の処理の流れを示すフローチャートである。 実施の形態２に係る空調制御装置の候補生成部による対象空間の分割の様子を示す平面図である。 図９のステップＳＴ２０１とステップＳＴ２０２との処理の様子を示す図である。 実施の形態２に係る空調制御装置の計算条件生成部が生成する計算条件テーブルの一例を示す図である。 実施の形態２に係る空調制御装置の結果抽出部が抽出した、同じ計算条件において行われたシミュレーション結果の時系列温度データにおける最高温度と最低温度との温度差を示すグラフである。 実施の形態２に係る空調制御装置の結果抽出部が抽出した、同じ計算条件において行われたシミュレーション結果の時系列温度データにおける最高温度と最低温度との温度差を示すグラフである。 実施の形態２に係る空調制御装置のテーブル生成部が生成するセンサ位置テーブルの一例を示す図である。 実施の形態２に係る空調制御装置において、モデル生成部のモデルの生成から、テーブル生成部のセンサ位置テーブルの生成までの処理の流れを示すフローチャートである。 実施の形態２に係る空調制御装置のセンサ位置導出部の処理の流れを示すフローチャートである。 実施の形態２に係る空調制御装置の動作を示すフローチャートである。

以下、添付される図面を参照しながら実施の形態について説明する。なお、図面は概略的に示されるものであり、説明の便宜のため、適宜、構成の省略、または、構成の簡略化がなされるものである。また、異なる図面にそれぞれ示される構成などの大きさ、および位置の相互関係は、必ずしも正確に記載されるものではなく、適宜変更され得るものである。また、以下に示される説明では、同様の構成要素には同じ符号を付して図示し、それらの名称と機能とについても同様のものとする。したがって、それらについての詳細な説明は、重複を避けるために、省略する場合がある。本発明は、以下の実施の形態に限定されるものではなく、本発明の主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。また、本発明は、以下の実施の形態に示す構成のうち、組み合わせ可能な構成のあらゆる組み合わせを含むものである。

実施の形態１．
図１は、実施の形態１に係る空調制御装置１を含む空調システムの構成を示した構成図である。図１に示すように、空調システムは、空調制御装置１と、空調機２と、センサ群４と、制御ネットワーク５とを備えている。空調制御装置１は、データの通信を行うために、制御ネットワーク５を介して、空調機２およびセンサ群４と接続されている。また、空調制御装置１は、センサ群４からのセンサデータに基づいて、空調機２を制御する。

図１に示すように、空調機２は、室外機２１と、室内機２２と、リモートコントローラ２３とを備えている。空調機２は、制御対象となる空間の空調を行う。以下では、空調機２の制御対象となる空間を「対象空間」と呼ぶ。

また、図２は、実施の形態１に係る空調制御装置を含む冷媒回路のアクチュエータの構成を示した図である。室外機２１は、図２に示すように、対象空間の外部に設置されている。室外機２１は、熱交換器Ｒ５を有し、熱交換器Ｒ５の内部に流れる冷媒と室外空気との間で熱交換を行い、冷媒を冷却または加熱する。なお、室外機２１は、冷媒の代わりに、水などの熱冷媒を用いてもよい。室内機２２は、対象空間に設置されている。室内機２２は、熱交換器Ｒ１を有し、熱交換器Ｒ１の内部を流れる熱冷媒と室内空気との間で熱交換を行い、冷媒量を調整弁Ｒ２で調整することで、室内の温度を調整する。室外機２１と室内機２２とは、冷媒が流れる配管Ｒ６によって接続されている。配管Ｒ６内の冷媒を駆動するための圧縮機Ｒ４と、冷媒の流れの切り替えを行う四方弁Ｒ３と、熱交換器Ｒ５と、調整弁Ｒ２と、熱交換器Ｒ１とで冷媒回路を構成している。リモートコントローラ２３は、ユーザーによって操作され、ユーザーからの入力を受け付ける装置である。ユーザーは、手動により、リモートコントローラ２３を操作することで、空調機２のＯＮ／ＯＦＦの切替、並びに、温度、風量および風向などの設定または変更を行う。

センサ群４は、対象空間の内部および外部に設置され、計測対象の物理量を計測する。なお、センサ群４は、１つまたは複数のセンサ４１から構成されている。以下では、センサ４１の計測対象を「ターゲット」と呼ぶ。センサ４１は、例えば、対象空間の内部および外部に設けられ、対象空間の内部および外部の温度、湿度、風量、風速などを計測する。あるいは、センサ４１は、空調機２の吹出口に設けられ、空調機２の吹出口から吹き出される空気の温度、風量、および、風速を計測する。なお、以下では、空調機２の吹出口から吹き出される空気の温度、風量、および、風速を、単に、吹出口の温度、風量、および、風速と呼ぶ。さらに、センサ４１は、対象空間の壁面および窓面に対して設けられ、壁面および窓面の温度を計測してもよい。また、センサ４１は、対象空間に設置された棚、机および床などに設置され、棚、机および床などに置かれた荷物などの物体の表面温度を計測してもよい。従って、各センサ４１は、必要に応じて、空調機２の吹出口、対象空間の壁面および窓面、対象空間に設置された棚および机などの、少なくとも１つ以上の位置に設置される。なお、以下では、各センサ４１の設置位置を、ＸＹＺの３次元の座標系上の位置で表したものを、「センサ座標値」と呼ぶ。従って、センサ座標値は、Ｘ軸、Ｙ軸、および、Ｚ軸の３次元のデータである。Ｘ軸、Ｙ軸、および、Ｚ軸は、図１１（ａ）を参照されたい。なお、図１では、２つのセンサ４１を図示しているが、センサ４１の個数は、１以上の必要な個数としてよい。なお、センサ群４が計測する物理量は、上記の例の中の少なくとも１つでよく、必要に応じて、いずれの物理量を計測するかが適宜決定される。

制御ネットワーク５は、空調制御装置１と空調機２とセンサ群４とを接続し、各種データを送信する通信用のネットワークである。制御ネットワーク５は、ＢｌｕｅＴｏｏｔｈ（登録商標）などの無線通信、または、家庭内ＬＡＮ（Local Area Network）から構成される。

図３は、実施の形態１に係る空調制御装置１の構成の一例を示す図である。図３に示すように、空調制御装置１は、入出力装置１０４と、記憶装置１０５と、演算装置１０６とを備える。

図３に示すように、入出力装置１０４は、情報取得部１１０と、結果出力部１１１とを備える。情報取得部１１０は、例えば、ユーザーからの入力を受け付ける入力装置、および、制御ネットワーク５に接続されて各種データを受信する受信装置から構成される。結果出力部１１１は、例えば、ディスプレイなどの表示装置である。

情報取得部１１０は、不変条件１００と、可変条件１０１と、センサデータ１０２とを取得する。

不変条件１００は、建物条件１００ａ、設備条件１００ｂ、および、センサ座標値１００ｃの情報を含む。建物条件１００ａは、例えば、対象空間の幅、奥行き、および、高さ、または、対象空間が設置された建物の大きさなどの対象空間または建物の形状に関わる寸法のデータである。設備条件１００ｂは、空調機２の吹出口の位置および形状などの空調機２の形状に関わる寸法のデータである。センサ座標値１００ｃは、個々のセンサ４１の設置位置の座標を示す３次元のデータである。不変条件１００は、例えば、空調制御装置１の設置の際に、作業員などによって、情報取得部１１０に入力される。

可変条件１０１は、環境条件１０１ａおよび運用条件１０１ｂの情報を含む。環境条件１０１ａは、例えば、外気温度および外気湿度などの環境状態を示すデータである。環境条件１０１ａは、室外に設置されたセンサによって計測されてもよく、あるいは、演算によって求められてもよい。あるいは、情報取得部１１０がインターネットに接続されている場合には、情報取得部１１０が、インターネットを介して環境条件１０１ａを取得してもよい。環境条件には、夏期、冬期および中間期などの季節を示す情報が含まれていてもよい。運用条件１０１ｂは、例えば、設定温度、風量、風速、運転モードなどの、ユーザーによってリモートコントローラ２３に入力されるデータである。運転モードには、暖房モード、冷房モード、および、除霜モードが含まれる。さらに、運転モードには、営業日モードおよび休業日モードなどが含まれていてもよい。可変条件１０１は、空調機２から、制御ネットワーク５を介して、情報取得部１１０に送信される。

なお、上記の説明においては、環境条件１０１ａが、空調機２から情報取得部１１０に送信されるとして説明したが、この場合に限らず、環境条件１０１ａの一部分は、センサ４１によって計測されて、センサ４１から情報取得部１１０に送信されてもよい。但し、以下の説明においては、説明を簡略化するために、環境条件１０１ａは空調機２から情報取得部１１０に送信されるものとして説明する。

センサデータ１０２は、センサ４１によって計測された物理量のデータである。センサデータ１０２は、上述したように、対象空間の内部および外部の温度、湿度、風量および風速、空調機２の吹出口の温度、湿度、風量および風速、対象空間の壁面および窓面の温度、並びに、対象空間に置かれた物体の表面温度のうちの少なくとも１つを含む。センサデータ１０２は、センサ４１から、制御ネットワーク５を介して、情報取得部１１０に送信される。

結果出力部１１１は、出力データ１０３を出力する。出力データ１０３は、計算結果１０３ａおよび制御指令値１０３ｂを含む。計算結果１０３ａは、例えば、シミュレーションで算出された温度および湿度などのシミュレーション結果である。制御指令値１０３ｂは、例えば、空調機２に設けられたアクチュエータおよび圧縮機などの機器の動作内容を指定する指令値である。

記憶装置１０５は、入出力装置１０４が取得した、不変条件１００、可変条件１０１、および、センサデータ１０２を記憶する記憶部として機能する。さらに、記憶装置１０５は、出力データ１０３を記憶する。記憶装置１０５は、例えば、ＲＡＭ、ＲＯＭ、フラッシュメモリ、ＥＰＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭなどの、不揮発性または揮発性の半導体メモリ、あるいは、磁気ディスク、光ディスクなどから構成される。

演算装置１０６は、ＣＦＤシミュレーションを行って、シミュレーション結果を、出力データ１０３の計算結果１０３ａとして出力する。また、演算装置１０６は、シミュレーション結果に基づいて、空調機２に対する制御指令値を生成して、制御指令値１０３ｂとして出力する。

空調機２の対象空間が、例えば低温倉庫など断熱性の高い空間であった場合、空調機２がサーモオンの状態、すなわち、室内機２２が冷気を吹き出している時には、室内機２２の吹出口の温度が、演算装置１０６のシミュレーション結果に最も大きな影響を及ぼす。なお、サーモオンとは、対象空間の室温が設定温度に達しておらず、室外機２１が稼働して、室内機２２において室内熱交換器Ｒ1の冷媒の量を調整する調整弁Ｒ２の開度が或る定めた基準より大きい状態で、室内機２２から冷風または暖風が吹き出され、対象空間に対して冷房または暖房の動作を行うことである。

一方、空調機２がサーモオフの状態、すなわち、室内機２２の冷気の吹き出しが止まっている場合には、対象空間の壁面および対象空間に置かれた物体の表面温度が、演算装置１０６のシミュレーション結果に最も大きな影響を及ぼす。なお、サーモオフとは、対象空間の室温が設定温度に達したときに、室外機２１が稼働しているが、室内機２２において室内熱交換器Ｒ1の冷媒の量を調整する調整弁Ｒ２の開度が或る定めた基準より小さい状態で対象空間に対する冷房または暖房の動作を停止すること、または、室外機２１が停止して、対象空間に対する冷房または暖房の動作を停止することである。

実施の形態１では、このことに着目して、演算装置１０６が、空調機２がサーモオンの状態かサーモオフの状態かに基づいて、ＣＦＤシミュレーションに用いる計算条件を補正する補正方式を選択する。以下、演算装置１０６について詳細に説明する。

図３に示すように、演算装置１０６は、モデル生成部１２０、ＣＦＤ解析部１２１、計算条件生成部１２２、結果抽出部１２４、補正実施部１２５、制御指令決定部１２６、および、補正方式選択部１２７を備える。

モデル生成部１２０は、記憶装置１０５に記憶されている不変条件１００に基づいて、対象空間のＣＦＤモデル１０を生成する。具体的には、モデル生成部１２０は、不変条件１００に含まれる建物条件１００ａに基づいて、対象空間のＣＦＤモデル１０を生成する。図４は、実施の形態１に係る空調制御装置１のモデル生成部１２０が生成するＣＦＤモデル１０の一例を示す斜視図である。図４に示すＣＦＤモデル１０は、壁面および窓面で周囲を囲まれた対象空間の幾何形状を反映させたモデルである。図４に示すように、ＣＦＤモデル１０は、モデルＭ１００～Ｍ１０４およびＭ３００を含んでいる。

モデルＭ１００は、対象空間を囲む壁面のモデルである。モデルＭ１００は、対象空間の周囲を囲う境界の１つとして解析される壁面の温度の境界条件Ｍ２００を有している。

モデルＭ１０１は、対象空間に対して設けられた窓面のモデルである。モデルＭ１０１は、対象空間の周囲を囲う境界の別の１つとして解析される窓面の温度の境界条件Ｍ２０１を有している。

モデルＭ１０２は、空調機２のモデルであり、吹出口の温度および風速の境界条件Ｍ２０２を有している。モデルＭ１０２によって表される空調機２は、吹出口と吸込口とを有して、対象空間の空調を実施する役割を果たし、境界条件Ｍ２０２で規定される吹き出しを行う。

モデルＭ１０３は、対象空間に設置された熱源を示す内部熱源モデルである。モデルＭ１０３は、内部発熱の境界条件Ｍ２０３を有している。モデルＭ１０３は、境界条件Ｍ２０３で規定される発熱を境界条件として解析される。なお、熱源の例としては、対象空間内に存在する在室者、あるいは、対象空間内に設置されたパーソナルコンピュータなどの機器などが挙げられる。

モデルＭ１０４は、対象空間に配置されたセンサ４１のセンサ設置位置を示すモデルである。モデルＭ１０４は、不変条件１００のセンサ座標値を基に、ＣＦＤモデル１０内に配置される。

モデルＭ３００は、ＣＦＤシミュレーションによって計算されたシミュレーション結果である。モデルＭ３００は、例えば、対象空間の温度分布である。

図３の説明に戻る。ＣＦＤ解析部１２１は、モデル生成部１２０が生成したＣＦＤモデル１０、および、計算条件生成部１２２が生成する後述の計算条件を用いて、ＣＦＤシミュレーションを実施する。ＣＦＤ解析部１２１は、シミュレーション結果を、出力データ１０３の計算結果１０３ａとして出力する。計算結果１０３ａは、記憶装置１０５に格納される。なお、ここで、ＣＦＤとは、対象空間を格子状に離散化して各格子における支配方程式を解く解析方法である。ＣＦＤシミュレーションに用いる流体の支配方程式は、例えば、以下の式（１）～（３）で示される。式（１）は、流体の質量保存を表す連続の式である。式（２）は、運動量保存を表す非圧縮性ナビエ・ストークス方程式である。式（３）は、エネルギー方程式である。ＣＦＤ解析部１２１は、式（１）～（３）を、適当な初期値および境界条件の下で解くことにより、各格子で分割された各領域の温度、湿度、風速等を算出する。

ここで、ｕは３次元の速度ベクトル、ｔは時間、ｐは圧力、ρは密度、μは粘性係数、ρ₀は基準密度、ｇは重力加速度、Ｃ_pは定圧比熱、Ｔは温度、ｋは熱伝導率、Ｑは内部発熱量である。

計算条件生成部１２２は、可変条件１０１およびセンサデータ１０２を用いて、ＣＦＤシミュレーションで用いられる初期値と境界条件とを含む計算条件を生成して、ＣＦＤ解析部１２１に出力する。ここで、可変条件１０１には、例えば、外気温および外湿度が含まれる。また、センサデータ１０２には、対象空間の壁面の温度および吹出口の温度などの温度に関するデータが含まれる。なお、センサデータ１０２は、温度だけでなく、湿度または他の項目に関するデータをさらに含んでいてもよい。

結果抽出部１２４は、記憶装置１０５に記憶される出力データ１０３の計算結果１０３ａから、対象空間内の所望のターゲット位置のシミュレーション結果を抽出する。具体的には、空調機２がサーモオンのときには、吹出口に関するシミュレーション結果を抽出するために、結果抽出部１２４は、例えば、図４で示されるモデルＭ１０２のシミュレーション結果を抽出する。一方、空調機２がサーモオフのときには、壁面または物体に関するシミュレーション結果を抽出するために、結果抽出部１２４は、例えば、図４で示されるモデルＭ１００およびモデルＭ１０４のシミュレーション結果を抽出する。このように、結果抽出部１２４は、運用条件１０１ｂに基づいて、空調機２がサーモオンかサーモオフかに従って「所望の位置」を決定する。

補正方式選択部１２７は、記憶装置１０５に記憶される運用条件１０１ｂに基づいて、空調機２の現時点の状態を判定し、判定結果に応じて、補正実施部１２５で用いられる補正方式を選択する。具体的には、補正方式選択部１２７は、運用条件１０１ｂに基づいて、空調機２がサーモオンの状態かサーモオフの状態かを判定して、当該判定の結果に従って、計算条件の補正量を求めるための補正方式を選択する。

空調機２がサーモオンの場合には、補正方式選択部１２７は、第１の補正方式を選択する。第１の補正方式では、空調機２の吹出口の温度の境界条件が補正される。第１の補正方式では、例えば下記の式（４）を用いて、計算条件の補正量ΔＴoutlet_modifyが算出される。ここで、補正量ΔＴoutlet_modifyは、吹出口の温度の境界条件を補正する補正量である。

ここで、ｋは、対象空間に設置された１以上の吹出口の通し番号である。ΔＴoutlet_modify［ｋ，ｔ］は、番号ｋの吹出口の温度の境界条件に対する補正量である。ここで、係数α_kは、予め設定された定数である。係数α_kには、各センサ４１の誤差を考慮して、事前の調整で、設計者によって、１または０．５などの値が設定される。あるいは、機械学習（machine learning）の手法などを利用することによって予め求められた値が、係数α_kに設定される。ここで、温度差ΔＴ［ｔ］は、各時刻ｔにおける、結果抽出部１２４が抽出した所望のターゲット位置のシミュレーション結果と、当該所望のターゲット位置と同位置のセンサデータ１０２との差分の平均値である。温度差ΔＴ［ｔ］は、下記の式（５）によって求められる。

ここで、Ｎは、対象空間に配置されたセンサ４１の全個数である。Ｔsensor［ｉ，ｔ］は、センサ番号ｉのセンサ４１から得られたセンサデータ１０２である。Ｔtarget［ｉ，ｔ］は、ＣＦＤモデル１０内のセンサ番号ｉのターゲットの温度である。すなわち、Ｔtarget［ｉ，ｔ］は、結果抽出部１２４が抽出したセンサ番号ｉのターゲット位置のシミュレーション結果である。

一方、空調機２がサーモオフの場合には、補正方式選択部１２７は、第２の補正方式を選択する。第２の補正方式では、対象空間の壁面または対象空間に置かれた物体の温度の境界条件が補正される。第２の補正方式では、例えば下記の式（６）を用いて、計算条件の補正量ΔＴpanel_modifyが算出される。ここで、補正量ΔＴpanel_modifyは、対象空間の壁面の温度または物体の表面温度の境界条件を補正する補正量である。

ここで、ｎは、対象空間の壁面、並びに、物体の表面温度に境界条件を与えるパネルなどに付された通し番号である。係数β_ｎは、予め設定された定数である。係数β_kには、各センサ４１の誤差を考慮して、事前の調整で、設計者によって、１または０．５などの値が設定される。あるいは、機械学習の手法などを利用することによって予め求められた値が、係数β_kに設定される。なお、番号ｎと番号ｉとは、互いに関連付けて記憶装置１０５に記憶させておく。従って、例えば、番号ｉのセンサ４１に最も近い壁面に番号ｎを付すなどして、番号ｎと番号ｉとを関連付ける。

また、式（６）における温度差ΔＴ［ｉ，ｔ］は、下記の式（７）によって求められる。

ここで、ｉは、センサ４１の番号であり、ｔは時間である。すなわち、温度差ΔＴ［ｉ，ｔ］は、時刻ｔにおける、結果抽出部１２４が抽出した所望のターゲット位置のシミュレーション結果と、当該所望のターゲット位置と同位置のセンサデータ１０２との差分である。Ｔsensor［ｉ，ｔ］は、センサ番号ｉのセンサ４１から得られたセンサデータ１０２である。Ｔtarget［ｉ，ｔ］は、ＣＦＤモデル１０内のセンサ番号ｉのターゲットの温度である。すなわち、Ｔtarget［ｉ，ｔ］は、結果抽出部１２４が抽出したセンサ番号ｉのターゲット位置のシミュレーション結果である。

上記の式（４）および式（６）に示されるように、補正実施部１２５は、結果抽出部１２４が抽出した所望のターゲット位置のシミュレーション結果と、当該所望のターゲット位置と同位置のセンサデータ１０２との差分を求める。そして、補正実施部１２５は、当該差分に、補正方式ごとに予め設定された係数α_kおよびβ_kを乗算することにより、計算条件に含まれる境界条件の補正量を算出する。

また、上記の説明においては、補正実施部１２５が用いる補正方式が、上記の式（４）および式（６）の演算式による補正方式であると説明した。しかしながら、その場合に限定されない。例えば、補正実施部１２５は、別の演算式による補正方式を用いてもよい。さらに、補正実施部１２５は、演算式ではなく、テーブルを用いた補正方式を用いてもよい。その場合には、例えば、補正実施部１２５が、式（５）の温度差ΔＴ［ｔ］と補正量ΔＴoutlet_modifyとを対応付けたテーブルを予め記憶装置１０５に記憶しておく。そして、補正実施部１２５が、当該テーブルを用いて、温度差ΔＴ［ｔ］から補正量ΔＴoutlet_modifyを求める。同様に、補正実施部１２５が、式（７）の温度差ΔＴ［ｉ，ｔ］と補正量ΔＴpanel_modifyとを対応付けたテーブルを予め記憶装置１０５に記憶しておく。そして、補正実施部１２５が、当該テーブルを用いて、温度差ΔＴ［ｉ，ｔ］から補正量ΔＴpanel_modifyを求める。

また、上記の説明においては、補正方式選択部１２７が、運用条件１０１ｂに基づいて、空調機２がサーモオンの状態かサーモオフの状態かを判定すると説明した。しかしながら、この場合に限定されない。補正方式選択部１２７は、図５で説明するように、センサデータ１０２に基づいて、空調機２がサーモオンの状態かサーモオフの状態かを判定するようにしてもよい。図５は、実施の形態１に係る空調制御装置１における補正方式選択部１２７における判定方法の一例を説明するための模式図である。図５は、対象空間が低温倉庫の場合を例にしている。図５の上側のグラフにおいて、横軸は時間、縦軸は温度を示す。また、図５の上側のグラフにおいて、Ｔ１００は、センサ４１が計測した空調機２の吹出口の温度である。当該温度は、センサデータ１０２として記憶装置１０５に記憶されている。また、図５の上側のグラフにおいて、Ｔ１０１は、サーモオンかサーモオフかを判定するために事前に設けた基準値であり、ここでは、例えば、吹出口温度の平均値などが相当する。補正方式選択部１２７は、センサ４１の検出温度Ｔ１００が基準値Ｔ１０１以下のときに、空調機２はサーモオン状態であると判定する。一方、補正方式選択部１２７は、センサ４１の検出温度Ｔ１００が基準値Ｔ１０１を超えているときに、空調機２はサーモオフ状態であると判定する。なお、図５の下側のグラフにおいて、ＯＮは、サーモオン状態を示し、ＯＦＦは、サーモオフ状態を示す。

図３の説明に戻る。補正実施部１２５は、結果抽出部１２４が抽出した所望のターゲット位置のシミュレーション結果と、当該所望のターゲット位置と同位置のセンサデータ１０２と、補正方式選択部１２７が選択した補正方式とに基づいて、計算条件の補正量を求める。補正実施部１２５は、求めた補正量を用いて、計算条件の補正を行う。

例えば、空調機２がサーモオンの場合には、補正実施部１２５は、補正方式選択部１２７が選択した上記の式（４）および式（５）を用いて補正量ΔＴoutlet_modifyを求める。また、補正実施部１２５は、下記の式（８）を用いて、吹出口の温度の境界条件Ｔoutlet［ｋ，ｔ］に補正量ΔＴoutlet_modifyを加算することで、境界条件Ｔoutlet［ｋ，ｔ］補正する。補正実施部１２５は、補正後の境界条件Ｔoutlet_modify［ｋ，ｔ］を、ＣＦＤ解析部１２１に出力する。

また、空調機２がサーモオフの場合には、補正実施部１２５は、補正方式選択部１２７が選択した上記の式（６）および式（７）を用いて補正量ΔＴpanel_modifyを求める。また、補正実施部１２５は、下記の式（９）を用いて、壁面の温度または物体の表面温度の境界条件Ｔpanel［ｋ，ｔ］に補正量ΔＴpanel_modifyを加算することで、境界条件Ｔpanel［ｋ，ｔ］を補正する。補正実施部１２５は、補正後の境界条件Ｔpanel_modify［ｋ，ｔ］を、ＣＦＤ解析部１２１に出力する。

図６は、実施の形態１に係る空調制御装置１の補正実施部１２５で実施されるキャリブレーションの模式図である。キャリブレーションとは、計算条件を補正することである。図６において、時刻ｔ２から時刻ｔ３の間は、空調機２がサーモオンの状態である。また、図６において、時刻ｔ１から時刻ｔ２までの間、および、時刻ｔ３から時刻ｔ４までの間は、空調機２がサーモオフの状態である。また、図６の一番上のグラフにおいて、実線で示されるＴ２００は、キャリブレーション後の吹出口の温度であり、点線で示されるＴ２０１は、キャリブレーション前の吹出口の温度である。また、矢印で示されるＴ２０２は、第１の補正方式で、例えば式（４）および（５）を用いて導出した補正量ΔＴoutlet_modifyを表す。また、同様に、図６の中央の図において、実線で示されるＴ２０３は、キャリブレーション後の壁面または荷物の温度の境界条件であり、点線で示されるＴ２０４は、キャリブレーション前の壁面または荷物の温度の境界条件である。また、矢印で示されるＴ２０５は、第２の補正方式で、例えば式（６）および（７）を用いて導出した補正量ΔＴpanel_modifyを表す。

図６に示すように、補正実施部１２５は、空調機２がサーモオンの状態のときには、第１の補正方式で、吹出口の温度の境界条件を補正し、空調機２がサーモオフの状態のときには、第２の補正方式で、壁面または荷物の温度の境界条件を補正する。

補正実施部１２５で補正された補正後の境界条件は、計算条件生成部１２２を介して、ＣＦＤ解析部１２１に送信される。ＣＦＤ解析部１２１は、補正後の境界条件を用いて、再度、ＣＦＤシミュレーションを実施して、シミュレーション結果を出力する。当該シミュレーション結果は、記憶装置１０５に、出力データ１０３の計算結果１０３ａとして記憶される。なお、補正実施部１２５で補正された補正後の境界条件は、計算条件生成部１２２を介さずに、直接、ＣＦＤ解析部１２１に送信されてもよい。結果抽出部１２４は、記憶装置１０５に記憶される出力データ１０３の計算結果１０３ａから、対象空間内の所望の位置のシミュレーション結果を抽出する。

図３の説明に戻る。制御指令決定部１２６は、結果抽出部１２４によって抽出された所望の位置のシミュレーション結果に基づいて、予め設定された方法で、空調機２に対する制御指令を生成し出力する。なお、ここで抽出されるシミュレーション結果は、補正実施部１２５で補正された補正後の境界条件を用いて行われたＣＦＤシミュレーションのシミュレーション結果である。以下では、当該シミュレーション結果を、「補正後のシミュレーション結果」と呼ぶ。また、制御指令は、例えば、シミュレーション結果および設定温度に基づく、空調機２に設けられたアクチュエータおよび圧縮機などの動作内容を指定するものである。また、予め設定された方法とは、例えば、所望の位置の温度と設定された温度との差を最小化するように、吹出口の温度または圧縮機の周波数を制御するフィードバック制御などの方法が挙げられる。

なお、上記の説明においては、第２の補正方式においては、壁面の温度または物体の表面温度の境界条件を補正すると説明したが、物体は、対象空間内の荷物だけでなく、対象空間内の熱源体も含んでいてもよい。また、第２の補正方式においては、壁面だけでなく、窓面の境界条件の補正も行ってもよい。すなわち、第２の補正方式においては、対象空間の壁面および窓面、並びに、荷物および熱源体などの対象空間内の物体の表面温度の境界条件が補正される。

ここで、演算装置１０６のハードウェア構成について簡単に説明する。演算装置１０６の各部の機能は、処理回路によって実現される。処理回路は、専用のハードウェアであっても、メモリに格納されるプログラムを実行するプロセッサであってもよい。処理回路は、メモリに記憶されたプログラムを読み出して実行することにより、演算装置１０６の各部の機能を実現する。処理回路は、ハードウェア、ソフトウェア、ファームウェア、または、これらの組み合わせによって、演算装置１０６の各部の機能を実現することができる。

図７は、実施の形態１に係る空調制御装置１の動作を示すフローチャートである。

ステップＳＴ１００では、情報取得部１１０が、不変条件１００、可変条件１０１、および、センサデータ１０２を取得する。

ステップＳＴ１０１では、モデル生成部１２０が、ステップＳＴ１００で取得した不変条件１００を用いて、ＣＦＤモデル１０を生成する。また、計算条件生成部１２２が、ステップＳＴ１００で取得した可変条件１０１とセンサデータ１０２とを用いて、ＣＦＤで使用される計算条件を生成する。

ステップＳＴ１０２では、ＣＦＤ解析部１２１が、ステップＳＴ１０１で生成されたＣＦＤモデル１０と計算条件とを用いて、ＣＦＤシミュレーションを実施する。

ステップＳＴ１０３では、補正方式選択部１２７が、空調機２がサーモオン状態かサーモオフ状態かに従って、計算条件の補正方式を選択する。

ステップＳＴ１０４では、補正実施部１２５が、結果抽出部１２４が抽出したシミュレーション結果と、センサデータ１０２と、補正方式選択部１２７が選択した補正方式とを用いて、計算条件の補正量を導出して、計算条件を補正する。

ステップＳＴ１０５では、ＣＦＤ解析部１２１が、ステップＳＴ１０４で補正された補正後の計算条件を用いて、再度、ＣＦＤシミュレーションを実施する。

ステップＳＴ１０６では、結果抽出部１２４が、再度実施されたシミュレーション結果における所望のターゲット位置の温度を、補正後のシミュレーション結果として抽出する。

ステップＳＴ１０７では、制御指令決定部１２６が、ステップＳＴ１０６で抽出した所望のターゲット位置における温度に基づいて、空調機２に対する制御指令値を決定する。このように、制御指令決定部１２６は、補正後のシミュレーション結果に基づいて、空調機２に対する制御指令値を決定する。

＜実施の形態１の効果＞
実施の形態１においては、空調制御装置１が、不変条件１００からＣＦＤモデル１０を生成し、また、可変条件１０１とセンサデータ１０２とから計算条件を生成し、ＣＦＤシミュレーションを実施する。また、空調制御装置１は、ＣＦＤシミュレーションの計算結果１０３ａとセンサデータ１０２との間の差分を算出する。空調制御装置１は、ＣＦＤシミュレーションで用いる計算条件の補正量を求める補正方式を、空調機２の状態に応じて選択する。空調制御装置１は、算出した差分と選択した補正方式とを用いて、計算条件を補正する。空調制御装置１は、補正した計算条件を用いて、再度、ＣＦＤシミュレーションを行う。このように、実施の形態１では、空調制御装置１は、ＣＦＤシミュレーションで用いる計算条件の補正量を求める補正方式を、空調機２の状態に応じて変更する。これにより、空調制御装置１は、効率よく補正量を求めることができるので、計算量を抑え、且つ、高速なキャリブレーションを実現することができる。

また、対象空間が低温倉庫などの管理された空間の場合は、空調制御装置１は、空調機２がサーモオンかサーモオフかの状態ごとに、計算条件の補正値を計算する補正方式を変更する。空調制御装置１は、当該補正方式を用いて求めた補正量を計算条件に付与して、再度、ＣＦＤシミュレーションを実施することにより、１回の反復でキャリブレーションを実施することが出来る。このようにして、空調制御装置１は、高速で精度の良いシミュレーション結果を得て、これを利用することにより、対象空間の所望の位置の温度を精度良く制御することが出来る。

実施の形態２．
図８は、実施の形態２に係る空調制御装置１の構成を示す構成図である。図１に示した実施の形態１の構成と、図８に示した実施の形態２との違いについて説明する。実施の形態２では、図８に示すように、図１の構成に対して、センサ位置導出部１２８と、センサ位置テーブル生成部１２９とが追加されている。センサ位置テーブル生成部１２９は、候補生成部１２９ａ、変化率比較部１２９ｂ、センサ位置決定部１２９ｃ、および、テーブル生成部１２９ｄを備えている。

他の構成および動作については、実施の形態１と同じであるため、ここでは、その説明を省略する。以下では、センサ位置導出部１２８およびセンサ位置テーブル生成部１２９について、主に、説明する。

センサ位置導出部１２８は、可変条件１０１に含まれる環境条件１０１ａおよび運用条件１０１ｂの項目のうちの少なくとも２つの組み合わせに基づいて、記憶装置１０５に記憶されているセンサ位置テーブル１０３ｃから、センサ４１の設置位置を取得する。センサ位置導出部１２８は、取得した設置位置にセンサ４１が設置されていない場合には、作業員に通知する。作業員は、当該通知に従って、当該設置位置にセンサ４１を設置する。センサ位置導出部１２８の動作については、後述する。

センサ位置テーブル生成部１２９は、センサ位置テーブル１０３ｃを事前に生成して、記憶装置１０５に記憶する。センサ位置テーブル１０３ｃは、可変条件１０１に含まれる環境条件および運用条件の項目のうちの少なくとも２つの組み合わせごとに、センサ４１の設置位置を定めたテーブルである。センサ位置テーブル１０３ｃについては、後述する。

以下、センサ位置テーブル生成部１２９に設けられた、候補生成部１２９ａ、変化率比較部１２９ｂ、センサ位置決定部１２９ｃ、および、テーブル生成部１２９ｄについて説明する。

候補生成部１２９ａは、不変条件１００に基づいて、計算条件を補正するキャリブレーションに用いるターゲットの物理量を計測するためのセンサ４１を設置するセンサ候補位置を、ＣＦＤモデル１０内に生成する。

候補生成部１２９ａは、センサ位置候補を生成する前に、まず、不変条件１００のセンサ座標値の有無を調べる。センサ座標位置が有る場合には、当該センサ座標位置にセンサ候補位置を設定する。一方、候補生成部１２９ａは、不変条件１００にセンサ座標位置が無い場合には、ＣＦＤモデル１０を直方体に見なして、複数のエリアに分割することで、ＣＦＤモデル１０内に格子を生成する。候補生成部１２９ａは、それらの格子の格子点にセンサ候補位置を設定する。

図９は、実施の形態２に係る空調制御装置１の候補生成部１２９ａの処理の流れを示すフローチャートである。

図９に示すように、ステップＳＴ０００では、候補生成部１２９ａは、記憶装置１０５に記憶されている不変条件１００にセンサ座標値が含まれているか否かを判定する。センサ座標値が無い場合には、候補生成部１２９ａの処理はステップＳＴ２００に進む。一方、センサ座標値がある場合には、候補生成部１２９ａの処理はステップＳＴ２０３に進む。

ステップＳＴ２００では、候補生成部１２９ａは、対象空間を直方体に見なして、複数のエリアに分割する。図１０は、実施の形態２に係る空調制御装置１の候補生成部１２９ａによる対象空間の分割の様子を示す平面図である。候補生成部１２９ａは、例えば、図１０に示すように、対象空間の平面形状を長方形形状とみなす。また、このとき、例えば、吹出口を有する室内機２２の個数をＮ個としたとき、候補生成部１２９ａは、各室内機２２が別々のエリアに属するように、２Ｎ個のエリアに対象空間を分割する。このとき、例えば、図１０に示すように、候補生成部１２９ａは、対象空間の平面視における各辺を等分割することで、２Ｎ個のエリアを生成する。図１０の例では、対象空間の平面を６個のエリアに分割しており、Ｘ軸方向に延びた各辺を３等分し、Ｙ軸方向に延びた各辺を２等分している。しかしながら、候補生成部１２９ａによる分割方法は、図１０に限定されず、エリアの個数は任意の個数としてよい。

図９に示すステップＳＴ２０１では、候補生成部１２９ａは、ステップＳＴ２００で生成された各エリアの境界線に沿って対象空間に格子を生成する。格子どうしの交点が、格子点となる。

ステップＳＴ２０２では、候補生成部１２９ａは、対象空間の格子点上に、センサ候補位置を配置する。

図１１は、図９のステップＳＴ２０１とステップＳＴ２０２との処理の様子を示す図である。図１１の（ａ）～（ｄ）がステップＳＴ２０１の処理を示し、図１１の（ｅ）がステップＳＴ２０２の処理を示す。

図１１の（ａ）では、候補生成部１２９ａは、対象空間を直方体と見なして、幅方向、奥行き方向および高さ方向に、それぞれ、Ｘ軸、Ｙ軸およびＺ軸を設定する。また、候補生成部１２９ａは、それぞれの辺の長さを、ｘ、ｙおよびｚとする。

図１１の（ｂ）では、候補生成部１２９ａは、例えば、Ｘ軸方向にｎ_ｘ個のセンサ４１を置く場合、Ｘ軸に直交する直線を等間隔にｎ_ｘ本引く。このとき、直線どうしの間隔は、ｘ／（ｎ_ｘ＋１）である。また、Ｙ軸方向を、例えば、ｎ_ｙ＋１個に等分割する場合、候補生成部１２９ａは、Ｙ軸に直交する直線を、等間隔にｎ_ｙ本引く。このとき、直線どうしの間隔は、ｙ／（ｎ_ｙ＋１）である。

図１１の（ｃ）では、候補生成部１２９ａは、図１１の（ｂ）で引いた直線の交点に基づいて、センサの候補位置のＸＹ座標を導出する。

図１１の（ｄ）では、候補生成部１２９ａは、例えば、Ｚ軸方向を、ｎ_ｚ＋１個に等分割する場合、Ｚ軸に直交する平面を、等間隔にｎ_ｚ個生成する。このとき、平面どうしの間隔は、ｚ／（ｎ_ｚ＋１）である。

図１１の（ｅ）では、（ｄ）で生成した各平面上に、（ｃ）で決定したセンサの候補位置を配置する。候補生成部１２９ａは、配置した候補位置に基づいて、センサの候補位置のＸＹＺ座標を導出する。

一方、図９のステップＳＴ２０３では、候補生成部１２９ａは、不変条件１００のセンサ座標値に、センサ候補位置を設定する。

図８の説明に戻る。変化率比較部１２９ｂは、ＣＦＤ解析部１２１が行ったシミュレーション結果を用いて、センサ候補位置のそれぞれの時系列温度データの温度変化率を求める。なお、このときのＣＦＤ解析部１２１のＣＦＤシミュレーションは、可変条件１０１に含まれる環境条件および運用条件の項目のうちの少なくとも２つの組み合わせごとに行われたものである。当該組み合わせは、例えば、図１２に示すように、夏期、冬期および中間期の季節と、営業日モードおよび休業日モードの運転モードとの組み合わせである。図１２は、実施の形態２に係る空調制御装置１の計算条件生成部１２２が生成する計算条件テーブル１３０の一例を示す図である。図１２については後述する。また、温度変化率としては、各センサ候補位置の時系列温度データの最高温度と最低温度との温度差を求める。なお、温度変化率は、これに限定されない。各センサ候補位置の温度変化率を示す指標であれば、いずれの指標を温度変化率として使用することができる。

変化率比較部１２９ｂについて、さらに詳細に説明する。まず、変化率比較部１２９ｂは、候補生成部１２９ａで導出されたセンサ候補位置をターゲット位置に設定して、結果抽出部１２４がシミュレーション結果を取得できるようにする。次に、変化率比較部１２９ｂは、計算条件生成部１２２に対して指示を送信する。計算条件生成部１２２は、当該指示に従って、可変条件１０１に含まれる環境条件および運用条件の項目のうちの少なくとも２つの組み合わせごとに、図１２に示す計算条件（１）～（６）を生成して、計算条件テーブル１３０を生成する。計算条件テーブル１３０は、記憶装置１０５に記憶される。計算条件テーブル１３０では、可変条件１０１に含まれる環境条件および運用条件の項目のうちの少なくとも２つの組み合わせごとに、計算条件が設定されている。例えば、図１２に示すように、季節が夏期で、且つ、営業日モードの計算条件は、計算条件（１）に設定されている。また、季節が中間期で、且つ、休業日モードの計算条件は、計算条件（６）に設定されている。次に、変化率比較部１２９ｂは、ＣＦＤ解析部１２１に指示を送信する。ＣＦＤ解析部１２１は、当該指示に従って、計算条件テーブル１３０の計算条件（１）～（６）ごとに、ＣＦＤシミュレーションを複数回ずつ実施する。これにより、計算条件（１）～（６）ごとに、時系列温度データが生成される。その後、変化率比較部１２９ｂは、結果抽出部１２４に指示を送信する。結果抽出部１２４は、当該指示に従って、シミュレーション結果から、各センサ候補位置に対応するターゲット位置の時系列の温度データを抽出する。

図１３および図１４は、実施の形態２に係る空調制御装置１の結果抽出部１２４が抽出した、同じ計算条件において行われたシミュレーション結果の時系列温度データにおける最高温度と最低温度との温度差を示すグラフである。図１３および図１４において、横軸は、同じエリアに属する各センサ候補位置を示す。また、縦軸は、当該ターゲット位置の時系列の温度データにおける最高温度と最低温度との温度差を示す。なお、図１３は、同じ計算条件において取得したエリアＡ１に属する複数のセンサ候補位置の最高温度と最低温度との温度差を示す。図１４は、同じ計算条件において取得したエリアＢ１に属する複数のターゲット位置の最高温度と最低温度との温度差を示す。

変化率比較部１２９ｂは、各センサ候補位置の温度変化率を求めて比較する。この比較は、同じエリアに属するセンサ候補位置同士で行う。図１３において、温度差が最も大きいのはセンサ候補位置Ｐ１であり、温度差が最も小さいのはセンサ候補位置Ｐ２である。図１４において温度差が最も大きいセンサ候補位置Ｐ３であり、温度差が最も小さいのはセンサ候補位置Ｐ４である。そのため、変化率比較部１２９ｂは、エリアＡ１については、センサ候補位置Ｐ１とセンサ候補位置Ｐ２とを選択する。また、変化率比較部１２９ｂは、エリアＢ１については、センサ候補位置Ｐ３とセンサ候補位置Ｐ４とを選択する。なお、このとき、図１４のエリアＢ１のように、最高温度の候補位置が複数ある場合には、その中でどれを選んでも良いため、それらの中からランダムに１つのセンサ候補位置を選ぶものとする。同様に、図１４のエリアＢ１のように、最低温度のセンサ候補位置が複数ある場合には、その中でどれを選んでも良いため、それらの中からランダムに１つのセンサ候補位置を選ぶものとする。

なお、温度変化率が最大のセンサ候補位置は、空調機２からの吹出にもっとも影響を受ける位置だと考えられる。また、温度変化率が最小のセンサ候補位置は、壁面からの影響を受けている位置だと考えられる。そのため、変化率比較部１２９ｂは、各センサ４１の中から、温度変化率が最大のセンサ候補位置と、温度変化率が最小のセンサ候補位置とを選択する。なお、温度変化率が最大のセンサ候補位置のセンサデータ１０２は、実施の形態１で説明した上記の第１の補正方式で使用され、温度変化率が最小のセンサ候補位置のセンサデータ１０２は、実施の形態１で説明した上記第２の補正方式で使用される。

図８の説明に戻る。センサ位置決定部１２９ｃは、可変条件１０１に含まれる環境条件および運用条件の項目のうちの少なくとも２つの組み合わせごとに、変化率比較部１２９ｂが求めた温度変化率に基づいて、センサ位置候補の中から、センサ４１の設置位置を決定する。ここでは、センサ位置決定部１２９ｃは、変化率比較部１２９ｂが求めた温度変化率に基づいて、温度変化率が最も大きいセンサ候補位置と、温度変化率が最も小さいセンサ候補位置とを、センサ４１の設置位置として決定する。例えば、図１３のエリアＡ１の例においては、センサ位置決定部１２９ｃは、センサ候補位置Ｐ１とセンサ候補位置Ｐ２とを、実際のセンサ設置位置として決定する。

テーブル生成部１２９ｄは、可変条件１０１に含まれる環境条件および運用条件の項目のうちの少なくとも２つの組み合わせと、センサ位置決定部１２９ｃが決定したセンサの設置位置とを対応させて、センサ位置テーブル１０３ｃを生成する。具体的には、テーブル生成部１２９ｄは、センサ位置決定部１２９ｃで決定されたセンサ設置位置とそのときの計算条件とを合わせて、図１５に示すセンサ位置テーブル１０３ｃを生成する。図１５は、実施の形態２に係る空調制御装置１のテーブル生成部１２９ｄが生成するセンサ位置テーブル１０３ｃの一例を示す図である。図１５に示すように、センサ位置テーブル１０３ｃでは、夏期、冬期および中間期の季節ごとに、営業日モードか休業日モードかに応じて、センサ位置決定部１２９ｃで決定されたセンサ位置が設定されている。例えば、図１５に示すセンサ位置テーブル１０３ｃでは、季節が夏期で、且つ、営業日モードのセンサ設置位置は、センサ位置Ａに設定されている。また、季節が中間期で、且つ、休業日モードのセンサ設置位置は、センサ位置Ｆに設定されている。このように、センサ位置テーブル１０３ｃは、可変条件１０１に含まれる環境条件および運用条件の項目のうちの少なくとも２つの組み合わせに対して、センサ設置位置を定めている。センサ位置テーブル１０３ｃは、記憶装置１０５に記憶される。

図１６は、実施の形態２に係る空調制御装置１において、モデル生成部１２０のモデルの生成から、テーブル生成部１２９ｄのセンサ位置テーブル１０３ｃの生成までの処理の流れを示すフローチャートである。

ステップＳＴ３００では、モデル生成部１２０が、情報取得部１１０で取得した不変条件１００に基づいて、ＣＦＤモデル１０を生成する。

ステップＳＴ３０１では、情報取得部１１０で取得した可変条件１０１を用いて、計算条件生成部１２２が、図１２に示す可変条件１０１の組合せを利用して、複数の計算条件（１）～（６）を生成する。

ステップＳＴ３０２では、このようにして生成した複数の計算条件（１）～（６）とＣＦＤモデル１０とを用いて、ＣＦＤ解析部１２１においてＣＦＤシミュレーションを複数回実施する。

ステップＳＴ３０３では、候補生成部１２９ａが、図９のフローに従って、ＣＦＤモデル１０内にセンサ候補位置を生成する。

ステップＳＴ３０４では、結果抽出部１２４が、各センサ候補位置におけるシミュレーション結果を抽出する。当該抽出は、複数回のＣＦＤシミュレーションによって得られた時系列の結果である。

ステップＳＴ３０５では、変化率比較部１２９ｂが、各センサ候補位置における変化率を計算する。ここでは、変化率比較部１２９ｂは、変化率として、最高温度と最低温度との温度差を計算する。

ステップＳＴ３０６では、センサ位置決定部１２９ｃが、変化率比較部１２９ｂで計算された温度差に基づいて、最も温度差が大きいセンサ候補位置と最も温度差が小さいセンサ候補位置とを、実際のセンサ設置位置に設定する。

ステップＳＴ３０７は、テーブル生成部１２９ｄが、センサ位置決定部１２９ｃが決定したセンサ設置位置を、計算条件（１）～（６）ごとにそれぞれ設定した、図１５に示すセンサ位置テーブル１０３ｃを生成して、記憶装置１０５に保存する。

図１７は、実施の形態２に係る空調制御装置１のセンサ位置導出部１２８の処理の流れを示すフローチャートである。

ステップＳＴ４００では、センサ位置導出部１２８が、可変条件１０１から決定される計算条件に応じたセンサ設置位置を、センサ配置テーブルから導出する。例えば、図１５に示すように、夏期における営業日の運用であれば、事前に生成したセンサ配置テーブルより、その条件に応じた「センサ位置Ａ」を導出する。

ステップＳＴ４０１では、センサ位置導出部１２８が、記憶装置１０５に記憶されている不変条件１００の中に、ステップＳＴ４００で導出したセンサ設置位置のセンサ座標値の有無を調べる。不変条件１００の中に、当該センサ設置位置のセンサ座標値が無い場合には、センサ位置導出部１２８の処理は、ステップＳＴ４０２に進む。一方、当該センサ設置位置のセンサ座標値がある場合には、必要な場所にセンサ４１がすでに設置されているため、ステップＳＴ４０２の処理は不要である。そのため、センサ位置導出部１２８の処理は、ステップＳＴ４０３に進む。

ステップＳＴ４０２では、センサ位置導出部１２８が、結果出力部１１１を介して、センサ配置指示１０３ｄを出力して、作業員に対し、ステップＳＴ４００で導出されたセンサ設置位置にセンサ４１を配置するように通知する。作業員は、当該通知に従って、ステップＳＴ４００で導出されたセンサ設置位置に、センサ４１を設置する。

ステップＳＴ４０３では、結果出力部１１１が、センサ位置導出部１２８において導出されたセンサ設置位置を出力する。これにより、キャリブレーションのために結果抽出部１２４が抽出すべきターゲット位置に、確実にセンサ４１を設置することができる。

図１８は、実施の形態２に係る空調制御装置１の動作を示すフローチャートである。図１８と図７との違いは、図１８においては、ステップＳＴ１０８が追加されている点である。図１８について、以下に説明する。

図１８に示すように、ステップＳＴ１００では、情報取得部１１０が、不変条件１００、可変条件１０１、および、センサデータ１０２を取得する。

ステップＳＴ１０１では、モデル生成部１２０が、ステップＳＴ１００で取得した不変条件１００を用いて、ＣＦＤモデル１０を生成する。また、計算条件生成部１２２が、ステップＳＴ１００で取得した可変条件１０１とセンサデータ１０２とを用いて、ＣＦＤで使用される計算条件を生成する。

次に、ステップＳＴ１０２では、ＣＦＤ解析部１２１が、ステップＳＴ１０１で生成されたＣＦＤモデル１０と計算条件とを用いて、ＣＦＤシミュレーションを実施する。

次に、ステップＳＴ１０８では、センサ位置導出部１２８が、センサ位置テーブル１０３ｃから、結果抽出部１２４がシミュレーション結果を抽出する対象空間のターゲット位置に対応するセンサ設置位置を取得する。

次に、ステップＳＴ１０３では、補正方式選択部１２７が、空調機２がサーモオン状態かサーモオフ状態かに従って、計算条件の補正方式を選択する。

次に、ステップＳＴ１０４では、補正実施部１２５が、結果抽出部１２４が抽出したシミュレーション結果と、センサデータ１０２と、補正方式選択部１２７が選択した補正方式とを用いて、計算条件の補正量を導出して、計算条件を補正する。

次に、ステップＳＴ１０５では、ＣＦＤ解析部１２１が、ステップＳＴ１０４で補正された補正後の計算条件を用いて、再度、ＣＦＤシミュレーションを実施する。

次に、ステップＳＴ１０６では、結果抽出部１２４が、シミュレーション結果におけるターゲット位置の温度を抽出する。

次に、ステップＳＴ１０７では、制御指令決定部１２６が、ステップＳＴ１０６で抽出したターゲット位置における温度に基づいて、空調機２に対する制御指令値を決定する。

＜実施の形態２の効果＞
実施の形態２においても、上記の実施の形態１と同様に、計算量を抑え、且つ、高速なキャリブレーションを実現するという効果を得ることができる。

さらに、実施の形態２では、空調制御装置１が、センサ位置テーブル１０３ｃを事前に生成することで、さらに、効率よくキャリブレーションを実施することが可能である。すなわち、温度変化率が最大のセンサ設置位置は、空調機２からの吹出にもっとも影響を受ける位置だと考えられる。また、温度変化率が最小のセンサ設置位置は、壁面境界条件より影響を受けている位置だと考えられる。そのため、センサ位置導出部１２８は、事前に生成されたセンサ位置テーブル１０３ｃから、温度変化率が最大のセンサ設置位置に設置されたセンサ４１と、温度変化率が最小のセンサ設置位置に設置されたセンサ４１とを抽出する。そして、結果抽出部１２４が、それらのセンサ４１のシミュレーション結果を抽出して、補正実施部１２５がキャリブレーションを行う。その結果、空調制御装置１が処理する情報量を減らすことができ、さらに高速に、精度よくキャリブレーションを行うことができる。

１ 空調制御装置、２ 空調機、４ センサ群、５ 制御ネットワーク、１０ ＣＦＤモデル、２１ 室外機、２２ 室内機、２３ リモートコントローラ、４１ センサ、１００ 不変条件、１００ａ 建物条件、１００ｂ 設備条件、１００ｃ センサ座標値、１０１ 可変条件、１０１ａ 環境条件、１０１ｂ 運用条件、１０２ センサデータ、１０３ 出力データ、１０３ａ 計算結果、１０３ｂ 制御指令値、１０３ｃ センサ位置テーブル、１０４ 入出力装置、１０５ 記憶装置、１０６ 演算装置、１１０ 情報取得部、１１１ 結果出力部、１２０ モデル生成部、１２１ ＣＦＤ解析部、１２２ 計算条件生成部、１２４ 結果抽出部、１２５ 補正実施部、１２６ 制御指令決定部、１２７ 補正方式選択部、１２８ センサ位置導出部、１２９ センサ位置テーブル生成部、１２９ａ 候補生成部、１２９ｂ 変化率比較部、１２９ｃ センサ位置決定部、１２９ｄ テーブル生成部、１３０ 計算条件テーブル、Ｒ１ 室内熱交換器、Ｒ２ 調整弁、Ｒ３ 四方弁、Ｒ４ 圧縮機、Ｒ５ 室外熱交換器、Ｒ６ 配管。

Claims (10)

1. 対象空間の寸法を含む建物条件、空調機の寸法を含む設備条件、および、センサの設置位置を示すセンサ座標値のうちの少なくとも１つを含む不変条件と、前記対象空間の環境条件および前記空調機の運用条件のうちの少なくとも１つを含む可変条件と、前記センサによって計測された前記対象空間のセンサデータとを取得する情報取得部と、
   前記情報取得部が取得した前記不変条件に基づいて、前記対象空間のＣＦＤモデルを生成するモデル生成部と、
   前記可変条件および前記センサデータに基づいて、数値流体動力学を利用したＣＦＤシミュレーションで用いられる境界条件を含む計算条件を生成する計算条件生成部と、
   前記モデル生成部が生成した前記ＣＦＤモデルおよび前記計算条件生成部が生成した前記計算条件を用いて、前記ＣＦＤシミュレーションを実施して、シミュレーション結果を出力する、ＣＦＤ解析部と、
   前記ＣＦＤ解析部の前記シミュレーション結果の中から、前記対象空間内の第１のターゲット位置の前記シミュレーション結果を抽出する結果抽出部と、
   前記センサデータまたは前記運用条件に基づいて前記空調機の状態を判定して、当該判定の結果に従って前記計算条件の補正量を求める補正方式を選択する補正方式選択部と、
   前記結果抽出部が抽出した前記第１のターゲット位置の前記シミュレーション結果と、前記第１のターゲット位置と同位置の前記センサデータと、前記補正方式選択部が選択した前記補正方式とに基づいて、前記計算条件の前記補正量を求めて前記計算条件を補正する補正実施部と、
   前記ＣＦＤ解析部が行った前記ＣＦＤシミュレーションの前記シミュレーション結果に基づいて、前記空調機に対する制御指令を生成する制御指令決定部と
   を備え、
   前記ＣＦＤ解析部は、前記補正実施部が補正した前記計算条件を用いて前記ＣＦＤシミュレーションを再度実施し、
   前記結果抽出部は、前記ＣＦＤ解析部が再度実施した前記シミュレーション結果の中から、前記対象空間内の前記第１のターゲット位置の前記シミュレーション結果を、補正後のシミュレーション結果として抽出し、
   前記制御指令決定部は、前記結果抽出部が抽出した前記補正後のシミュレーション結果に基づいて、前記空調機に対する制御指令を生成する、
   空調制御装置。
2. 前記補正方式選択部は、前記センサデータまたは前記運用条件に基づいて前記空調機がサーモオンの状態かサーモオフの状態かを判定して、当該判定の結果に従って前記計算条件の補正量を求める補正方式を選択する、
   請求項１に記載の空調制御装置。
3. 前記補正実施部は、前記結果抽出部が抽出した前記第１のターゲット位置の前記シミュレーション結果と、前記第１のターゲット位置と同位置の前記センサデータとの差分に、前記補正方式ごとに予め設定された係数を乗算することにより、前記計算条件の補正量を算出する、
   請求項１または２に記載の空調制御装置。
4. 前記補正方式は、
   前記空調機の吹出口の温度に関する境界条件を補正する第１の補正方式と、
   前記対象空間の壁面の温度または前記対象空間に置かれた物体の表面温度に関する境界条件を補正する第２の補正方式と
   を含み、
   前記補正方式選択部は、
   前記空調機がサーモオンの状態の場合には、前記第１の補正方式を選択し、
   前記空調機がサーモオフの状態の場合には、前記第２の補正方式を選択する、
   請求項１～３のいずれか１項に記載の空調制御装置。
5. 前記結果抽出部は、前記第１のターゲット位置の前記シミュレーション結果として、
   前記空調機がサーモオンの状態の場合には、前記空調機の吹出口の温度の前記シミュレーション結果を抽出し、
   前記空調機がサーモオフの状態の場合には、前記対象空間の壁面の温度または前記対象空間に置かれた物体の表面温度の前記シミュレーション結果を抽出する、
   請求項１～４のいずれか１項に記載の空調制御装置。
6. 前記可変条件に含まれる前記環境条件および前記運用条件の項目のうちの少なくとも２つの組み合わせに対して、前記センサの設置位置を定めた、センサ位置テーブルを記憶した、記憶部と、
   前記可変条件に含まれる前記環境条件および前記運用条件の項目のうちの少なくとも２つの組み合わせに基づいて、前記センサ位置テーブルから前記センサの設置位置を取得するセンサ位置導出部と
   をさらに備え、
   前記結果抽出部は、前記ＣＦＤ解析部の前記シミュレーション結果の中から、前記第１のターゲット位置の代わりに、前記センサ位置導出部が決定した前記センサの設置位置に対応するターゲット位置の前記シミュレーション結果を抽出する、
   請求項１～５のいずれか１項に記載の空調制御装置。
7. 前記センサ位置テーブルを生成するセンサ位置テーブル生成部をさらに備え、
   前記センサ位置テーブル生成部は、
   前記不変条件に基づいて、前記補正量を算出する際に用いる前記ターゲット位置のデータを計測するためのセンサを設置するセンサ候補位置を前記ＣＦＤモデル内に生成する候補生成部と、
   前記可変条件に含まれる前記環境条件および前記運用条件の項目のうちの少なくとも２つの前記組み合わせごとに前記ＣＦＤ解析部が行った前記シミュレーション結果を用いて、前記センサ候補位置のそれぞれの時系列温度データの温度変化率を求める変化率比較部と、
   前記可変条件に含まれる前記環境条件および前記運用条件の項目のうちの少なくとも２つの前記組み合わせごとに、前記変化率比較部が求めた前記温度変化率に基づいて、前記センサの設置位置を決定するセンサ位置決定部と、
   前記可変条件に含まれる前記環境条件および前記運用条件の項目のうちの少なくとも２つの前記組み合わせと、前記センサ位置決定部が決定した前記センサの設置位置とを対応させて、前記センサ位置テーブルを生成する、テーブル生成部と
   を有している、
   請求項６に記載の空調制御装置。
8. 前記候補生成部は、
   前記不変条件の中に前記センサ座標値が有る場合には、当該センサ座標値を前記センサ候補位置に設定し、
   前記不変条件の中に前記センサ座標値が無い場合には、前記ＣＦＤモデルを直方体と見なして複数のエリアに分割することで、前記ＣＦＤモデル内に格子を生成し、それらの格子の格子点を前記センサ候補位置に設定する、
   請求項７に記載の空調制御装置。
9. 前記変化率比較部は、
   前記センサ候補位置のそれぞれの前記時系列温度データの最高温度と最低温度との温度差を前記温度変化率として求めて、前記温度差が最大の前記センサ候補位置と前記温度差が最小の前記センサ候補位置とを出力する、
   請求項７または８に記載の空調制御装置。
10. 前記センサ位置決定部は、
    前記可変条件に含まれる前記環境条件および前記運用条件の項目のうちの少なくとも２つの前記組み合わせごとに、前記変化率比較部が求めた前記温度変化率に基づいて、前記温度変化率が最も大きい前記センサ候補位置と、前記温度変化率が最も小さい前記センサ候補位置とを、前記センサの設置位置として決定する、
    請求項７～９のいずれか１項に記載の空調制御装置。

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