JP7280525B2

JP7280525B2 - エリア通知システム

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Publication number: JP7280525B2
Application number: JP2021120816A
Authority: JP
Inventors: 親良前田
Original assignee: Daikin Industries Ltd
Current assignee: Daikin Industries Ltd
Priority date: 2021-07-21
Filing date: 2021-07-21
Publication date: 2023-05-24
Anticipated expiration: 2041-07-21
Also published as: JP2023016479A; JP2023099615A; CN117677965A; EP4375916A1; WO2023003027A1

Description

エリア通知システムに関する。

特許文献１（特開２０１３－２４６７０２号公報）に記載のように、ビル設備のエネルギー消費量が少なくなるように、ビルの入居者が利用するワークプレイスを決定するシステムが知られている。

従来のシステムでは、複数のエリアにまたがって設置され、かつ、複数の利用ユニットを有する空調システムの全体の運転効率の最適化が十分ではない場合がある。

第１観点のエリア通知システムは、施設の利用者に、施設内の複数のエリアの中から、利用者が利用すべき第１エリアを通知する。施設は、１つの熱源ユニットに複数の利用ユニットが接続される第１空調システムを用いて複数のエリアにまたがって空調が行われる。エリア通知システムは、施設において、第１エリアに関する情報を生成する制御部を備える。制御部は、次のステップ（Ａ）～（Ｃ）を行う。
（Ａ）第１の期間において複数の利用ユニットが複数のエリアで利用された際に取得される、第１空調システムの運用情報の複数のパターンと、第１の期間における第１空調システムの消費電力量とを関連付けて学習する。
（Ｂ）学習の結果に基づき、第２の期間において複数の利用ユニットが複数のエリアで利用された際に取得される、第１空調システムの運用情報の複数のパターンから、第２の期間における第１空調システムの消費電力量を、当該複数のパターンのそれぞれに対して推論する。
（Ｃ）複数のパターンのそれぞれに対する推論の結果の比較に基づき、第１空調システムの消費電力量が小さくなるように、第１エリアに関する情報を生成する。

このエリア通知システムは、複数のエリアにまたがって空調を行う空調システムの全体の運転効率を最適化することができる。

第２観点のエリア通知システムは、第１観点のエリア通知システムであって、運用情報は、複数のエリアの利用に関する情報を含む。

このエリア通知システムは、利用者が利用すべきエリアの選定を最適化することができる。

第３観点のエリア通知システムは、第２観点のエリア通知システムであって、運用情報は、さらに、第１空調システムの運転データに関する情報を含む。

第４観点のエリア通知システムは、第１乃至第３観点のいずれか１つのエリア通知システムであって、制御部は、さらに、第１の期間における複数のエリアの環境に関する情報と、第１の期間における第１空調システムの消費電力量とを関連付けて学習する。

このエリア通知システムは、空調システムの運用パターンと、空調システムの消費電力量とを関連付ける学習の精度を向上させる。

第５観点のエリア通知システムは、第１乃至第４観点のいずれか１つのエリア通知システムであって、制御部は、さらに、施設に関する情報と、第１の期間における第１空調システムの消費電力量とを関連付けて学習する。

第６観点のエリア通知システムは、第１乃至第５観点のいずれか１つのエリア通知システムであって、制御部は、第１の期間における第１空調システムの消費電力量に基づいて報酬を算出し、算出された報酬に基づいて、第１の期間における第１空調システムの消費電力量を学習する。

第７観点のエリア通知システムは、施設の利用者に、施設内の複数のエリアの中から、利用者が利用すべき第１エリアを通知する。施設は、１つの熱源ユニットに複数の利用ユニットが接続される第１空調システムを用いて複数のエリアにまたがって空調が行われる。エリア通知システムは、施設において、第１エリアに関する情報を生成する制御部を備える。制御部は、次のステップ（Ａ）～（Ｃ）を行う。
（Ａ）第１の期間において複数の利用ユニットが複数のエリアで利用された際に取得される、第１空調システムの運用情報の複数のパターンと、第１の期間における複数のエリアに含まれるエリアの利用の適否に関する情報とを関連付けて学習する。
（Ｂ）学習の結果に基づき、第２の期間において複数の利用ユニットが複数のエリアで利用された際に取得される、第１空調システムの運用情報の複数のパターンから、第２の期間における複数のエリアに含まれるエリアの利用の適否に関する情報を、当該複数のパターンのそれぞれに対して推論する。
（Ｃ）複数のパターンのそれぞれに対する推論の結果の比較に基づき、複数のエリアの中で最も適切なエリアを含む第１エリアに関する情報を生成する。

第８観点のエリア通知システムは、第７観点のエリア通知システムであって、運用情報は、複数のエリアの利用に関する情報を含む。

第９観点のエリア通知システムは、第８観点のエリア通知システムであって、運用情報は、さらに、第１空調システムの運転データに関する情報を含む。

第１０観点のエリア通知システムは、第７乃至第９観点のいずれか１つのエリア通知システムであって、制御部は、さらに、第１の期間における第１空調システムの消費電力量と、第１の期間における第１エリアの利用の適否に関する情報とを関連付けて学習する。

第１１観点のエリア通知システムは、第７乃至第１０観点のいずれか１つのエリア通知システムであって、制御部は、さらに、第１の期間における第１エリアの利用の適否を判定するための判定情報と、第１の期間における第１エリアの利用の適否に関する情報とを関連付けて学習する。

第１２観点のエリア通知システムは、第１１観点のエリア通知システムであって、判定情報は、経済性情報、快適性情報、または、利便性情報を含む。経済性情報は、第１空調システムの運用コストに関する情報を含む。快適性情報は、複数のエリアの環境に関する情報、または、利用者が複数のエリアの環境に関して許容できる範囲に関する情報を含む。利便性情報は、複数のエリアの利用に関する情報、または、利用者が複数のエリアの利用に関して許容できる範囲に関する情報を含む。

エリア通知システム１００を用いる空調管理システム１９０の概略構成図である。第１実施形態に係る施設１０の利用状況の一例を表す図である。第１実施形態に係るエリア通知システム１００が行う処理のフローチャートである。第１および第２実施形態に係る学習中の制御部１１０のブロック図である。第１および第２実施形態に係る学習後の制御部１１０のブロック図である。変形例Ｃに係る学習中の機械学習装置２００のブロック図である。変形例Ｃに係る学習後の機械学習装置２００のブロック図である。第２実施形態に係るエリア通知システム１００が行う処理のフローチャートである。変形例Ｇに係る施設１０の利用状況の一例を表す図である。変形例Ｈに係る施設１０の利用状況の一例を表す図である。

―第１実施形態―
（１）エリア通知システム１００の全体構成
本実施形態のエリア通知システム１００は、施設１０の利用者Ｕに、施設１０内の複数のエリアＡの中から、利用者Ｕが利用すべきエリアＡを通知する。図１に示されるように、エリア通知システム１００は、例えば、空調管理システム１９０に用いられる。空調管理システム１９０は、主として、エリア通知システム１００と、１つまたは複数の空調システム２０とを有する。本実施形態では、空調管理システム１９０は、１つの空調システム２０を有する。

施設１０には、図２に示されるように、複数のエリアＡの空気環境（温度、湿度および風量等）を調整するための１つの空調システム２０が設置されている。空調システム２０は、主として、熱源ユニット２１と、利用ユニット２３と、集中コントローラ２６とを備える。空調システム２０は、１台の熱源ユニット２１に複数台の利用ユニット２３が接続される１つの冷凍サイクル（冷媒系統）を備える。そのため、本実施形態では、施設１０には、１つの冷媒系統が設置されている。本実施形態では、図２に示されるように、熱源ユニット２１は、室外機２２であり、利用ユニット２３は、室内機２４である。

空調システム２０は、集中コントローラ２６によって、１台の熱源ユニット２１で複数台の利用ユニット２３を制御することができるマルチエアコンシステムである。熱源ユニット２１は、空調システム２０の冷凍サイクルを循環する冷媒を圧縮する圧縮機を有する。エリア通知システム１００は、空調システム２０の集中コントローラ２６に接続されている。

施設１０は、空調システム２０によって内部空間の空気環境が調整される建物、または、建物の一部である。施設１０は、例えば、ビルの一部または全体を占める、オフィス、病院、ホテル、学校、大型店舗、研究施設および飲食店である。空調システム２０は、施設１０内の複数のエリアＡにまたがって施設１０の空調を行う。

施設１０内の各エリアＡには、１台の利用ユニット２３が設置される。施設１０内のエリアＡは、壁等によって他のエリアＡから区画された空間であってもよい。例えば、エリアＡは、施設１０内の比較的小さい部屋（会議室等）であってもよい。この場合、１つのエリアＡのみからなる部屋には、１台の利用ユニット２３が設置される。

また、施設１０内の複数のエリアＡは、同一の空間に含まれてもよい。複数のエリアＡを含む空間において、各エリアＡは互いに重ならないように配置される。例えば、複数のエリアＡを含む空間は、施設１０内の比較的大きい部屋（ロビー等）であってもよい。この場合、複数のエリアＡからなる部屋には、エリアＡの数と同じ複数台の利用ユニット２３が設置される。

エリア通知システム１００は、施設１０の案内係（または管理者）が、所定の１つのエリアＡに利用者Ｕを案内するために用いられる。エリア通知システム１００は、施設１０の利用者Ｕが利用すべきエリアＡに関する情報を、施設１０の案内係に提供し、案内係は、その情報に基づいて、利用者Ｕを所定のエリアＡに案内する。この場合、施設１０の案内係は、施設１０を訪れた利用者Ｕを所定のエリアＡに案内するか、または、既に所定のエリアＡを利用している利用者Ｕを他のエリアＡに案内する。利用者Ｕは、１人であってもよく、複数人から構成されるグループであってもよい。

図１に示されるように、エリア通知システム１００は、主として、制御部１１０と、入力部１２０と、出力部１３０と、設定部１４０と、記憶部１５０とを有する。

制御部１１０は、エリア通知システム１００の種々の機能を実現するための演算処理を実行するハードウェアである。制御部１１０は、所定のデータを用いて所定のプログラムを実行することによって、これらの機能を実現する。制御部１１０は、例えば、ＣＰＵ、ＡＳＩおよびＦＰＧＡ等の集積回路である。制御部１１０は、施設１０の利用方法を決定するための処理を実行する。施設１０の利用方法とは、例えば、施設１０の利用者Ｕが利用すべきエリアＡに関する情報、および、空調システム２０の制御に関する情報である。空調システム２０の制御に関する情報は、空調システム２０の複数の利用ユニット２３の稼働情報を含む。稼働情報は、例えば、複数の利用ユニット２３のうち稼働するべき利用ユニット２３に関する情報、および、各エリアＡに設置される利用ユニット２３の設定温度、設定湿度および設定風量等に関する情報である。

入力部１２０は、制御部１１０が施設１０の利用方法を決定するために使用する情報を入力するためのハードウェアである。入力部１２０は、施設用端末３０等と通信するためのネットワーク機器である。施設用端末３０とは、施設１０によって所有され、かつ、施設１０の案内係および管理者等が業務上用いるＰＣおよび携帯端末等である。

出力部１３０は、制御部１１０によって決定された施設１０の利用方法に含まれる情報を出力するためのハードウェアである。出力部１３０は、施設用端末３０等と通信するためのネットワーク機器である。

設定部１４０は、制御部１１０によって決定された施設１０の利用方法に含まれる情報を出力して、空調システム２０の集中コントローラ２６に送信するためのハードウェアである。設定部１４０は、例えば、空調システム２０の集中コントローラ２６と通信するためのネットワーク機器である。

記憶部１５０は、制御部１１０が実行するプログラム、および、制御部１１０が施設１０の利用方法を決定するために使用するデータを記憶するハードウェアである。記憶部１５０は、例えば、入力部１２０によって入力されたデータ、および、出力部１３０および設定部１４０が出力するデータを記憶するための補助記憶装置（ＲＡＭ、ＨＤＤおよびＳＳＤ等）である。

図３に示されるように、エリア通知システム１００は、外部から入力部１２０に入力された各種情報を用いて、制御部１１０に施設１０の利用方法を決定させ、施設１０の利用方法に含まれる情報を出力部１３０および設定部１４０を介して外部に出力する。エリア通知システム１００は、これらの一連の処理で用いられるプログラムおよびデータを、記憶部１５０に永続的にまたは一時的に記憶する。

（２）入力情報
エリア通知システム１００は、施設１０の利用方法を決定するために、入力部１２０に入力される種々のデータを用いる。次に、外部から入力部１２０に入力され得る主なデータについて具体的に説明する。

（２－１）運用情報
運用情報は、施設１０の利用状況に関する情報である。運用情報は、入力部１２０に入力されるタイミングに応じて異なる動的な情報である。運用情報は、具体的には、以下の項目に関する情報である。

・空調システム２０の運転情報
・エリアＡの利用情報
・利用者Ｕの環境許容情報
・利用者Ｕの利用情報
空調システム２０の運転情報とは、空調システム２０の運転データに関するリアルタイムの情報である。空調システム２０の運転情報は、例えば、熱源ユニット２１および利用ユニット２３の運転時間、および、エリアＡの設定温度、設定湿度、設定風量である。

エリアＡの利用情報とは、各エリアＡを利用している利用者Ｕに関するリアルタイムの情報である。エリアＡの利用情報は、例えば、各エリアＡを利用している利用者Ｕの人数、利用時間、および、利用目的である。

利用者Ｕの環境許容情報とは、エリアＡにいる利用者Ｕが許容できる、当該エリアＡの温度範囲、湿度範囲、風量範囲、および、空気清浄度範囲に関する情報である。空気清浄度範囲は、例えば、二酸化炭素濃度の範囲である。利用者Ｕの環境許容情報は、時間帯ごとに設定されてもよい。

利用者Ｕの利用情報とは、各利用者Ｕが利用しているエリアＡに関するリアルタイムの情報である。利用者Ｕの利用情報は、例えば、施設１０の利用状況に関する情報である。

空調システム２０の運転情報、エリアＡの利用情報、および、利用者Ｕの利用情報は、例えば、空調システム２０の集中コントローラ２６から自動的に入力される。入力された運用情報は、記憶部１５０に保存される。

利用者Ｕの環境許容情報は、例えば、利用者Ｕによって施設用端末３０等を用いて入力される。しかし、エリア通知システム１００が、利用者Ｕが利用しているＳＮＳシステムと連携している場合、入力部１２０は、ＳＮＳシステムを介して、利用者Ｕの環境許容情報を取得してもよい。この場合、利用者Ｕは、自身のアカウントでＳＮＳシステムにログインして自身の環境許容情報を入力し、入力部１２０は、利用者Ｕによって入力された環境許容情報を取得する。また、利用者Ｕは、自身の携帯端末にインストールされたエリア通知システム１００専用のアプリケーションを用いて自身の環境許容情報を入力してもよい。この場合、入力部１２０は、利用者Ｕによって入力された環境許容情報を取得する。

（２－２）温熱環境情報
温熱環境情報は、エリアＡの環境に関する情報、および、気象情報である。エリアＡの環境に関する情報は、例えば、エリアＡの温度、湿度、風量および空気清浄度である。空気清浄度は、例えば、二酸化炭素濃度である。温熱環境情報は、例えば、エリアＡに設置されるセンサによってリアルタイムで取得され、入力部１２０に自動的に入力される。入力された温熱環境情報は、記憶部１５０に保存される。エリアＡの環境に関する情報は、過去に取得したデータに基づいて算出される推定値であってもよい。

気象情報は、施設１０が位置する地域の環境に関する情報である。気象情報は、例えば、施設１０が位置する地域の温度、湿度、日射量、風向および風量である。気象情報は、入力部１２０に入力されるタイミングに応じて異なる動的な情報である。気象情報は、例えば、気象予報サービス等の外部ネットワーク３４から自動的に入力される。

（２－３）建物情報
建物情報は、主に、施設１０を含む建物に関する情報、および、施設１０内の空間に関する情報である。建物情報は、更新頻度が低い静的な情報である。建物情報は、具体的には、以下の項目に関する情報である。

・施設１０のレイアウト
・施設１０の換気量
・施設１０内に設置されるＯＡ機器の内部発熱量
・施設１０の壁、扉および窓等の材質
施設１０のレイアウトは、例えば、施設１０内の部屋の間取り、および、各エリアＡ（部屋）の空調面積（床面積）を含む。施設１０の換気量は、例えば、各エリアＡ（部屋）の換気量を含む。

建物情報は、例えば、施設１０の施工業者、および、エリア通知システム１００の管理者によって施設用端末３０等を用いて入力される。エリア通知システム１００の管理者とは、例えば、エリア通知システム１００の設置を提案する営業担当者、および、エリア通知システム１００の設置を担当するエンジニアである。入力部１２０に入力された建物情報は、記憶部１５０に保存される。

（２－４）設備図面情報
設備図面情報は、主に、施設１０内における空調システム２０の設置に関する情報である。設備図面情報は、更新頻度が低い静的な情報である。空調対象空間であるエリアＡにおいて利用ユニット２３が冷媒と空気との熱交換を行う直接膨張式の空調システム２０の場合、設備図面情報は、具体的には、以下の項目に関する情報である。

・冷媒系統
・冷媒配管長
・熱源ユニット２１および利用ユニット２３の配置
本実施形態のように、使用される空調システム２０が１つの場合、冷媒系統は１つであるので、冷媒系統に関する情報は用いられない。

熱源ユニット２１および利用ユニット２３の配置に関する情報は、利用ユニット２３と、利用ユニット２３が設置されるエリアＡとを紐づける設置情報を含む。この設置情報により、各エリアＡに設置されている利用ユニット２３を特定できる。

また、冷媒と熱交換された媒体（空気および水等）を、空調対象空間であるエリアＡに移送する間接膨張式の空調システム２０の場合、設備図面情報は、具体的には、以下の項目に関する情報である。

・ダクト系統
・水配管系統
設備図面情報は、例えば、空調システム２０の施工業者、および、エリア通知システム１００の管理者によって施設用端末３０等を用いて入力される。入力部１２０に入力された設備図面情報は、記憶部１５０に保存される。

（２－５）機器性能特性情報
機器性能特性情報とは、空調システム２０に含まれる機器の性能特性に関する情報である。機器性能特性情報は、例えば、熱源ユニット２１の圧縮機の容量および回転数、熱源ユニット２１のファンの回転数、および、利用ユニット２３のファンの回転数である。

機器性能特性情報は、例えば、空調システム２０の施工業者、および、エリア通知システム１００の管理者によって施設用端末３０等を用いて入力される。入力部１２０に入力された設備図面情報は、記憶部１５０に保存される。

（３）出力情報
エリア通知システム１００は、制御部１１０によって決定された、施設１０の利用方法に含まれる種々の情報を出力部１３０および設定部１４０を介して外部に出力する。

出力部１３０を介して外部に出力される情報は、例えば、施設１０の利用者Ｕが利用すべきエリアＡ（第１エリア）に関する情報である。この情報は、エリア通知システム１００から、施設用端末３０等に送信される。これにより、施設１０の案内係は、施設１０の利用方法に関してエリア通知システム１００から通知を受ける。施設１０の案内係は、出力部１３０から送信されて施設用端末３０の画面に表示された情報を参照して、利用者Ｕを、当該利用者Ｕが利用すべき所定のエリアＡに案内する。また、出力部１３０を介して外部に出力される情報は、施設用端末３０の他に、または、施設用端末３０の代わりに、利用者端末３２に送信されてもよい。利用者端末３２とは、施設１０の利用者Ｕが使用するＰＣおよび携帯端末等である。この場合、利用者Ｕは、施設１０の利用方法に関してエリア通知システム１００から通知を受ける。利用者Ｕは、出力部１３０から送信されて利用者端末３２の画面に表示された情報を参照して、自身が利用すべき所定のエリアＡに移動することができる。

設定部１４０を介して外部に出力される情報は、空調システム２０の制御信号等、空調システム２０の制御に用いられる情報である。設定部１４０を介して外部に出力される情報は、例えば、空調システム２０の複数の利用ユニット２３のうち稼働するべき利用ユニット２３に関する情報、および、各エリアＡに設置される利用ユニット２３の設定温度、設定湿度および設定風量等に関する情報を含む。これらの情報は、エリア通知システム１００から、空調システム２０の集中コントローラ２６に送信される。集中コントローラ２６は、エリア通知システム１００から受信した情報に基づいて、熱源ユニット２１および利用ユニット２３を制御する。

（４）施設１０の利用方法の決定処理
制御部１１０は、機械学習の手法を用いて、施設１０の利用方法を決定する。具体的には、制御部１１０は、図３に示されるように、次のステップＳ１１～Ｓ１３を実行して、施設１０の利用方法に関する情報を生成する。
・ステップＳ１１：第１の期間において複数の利用ユニット２３が複数のエリアＡで利用された際に取得される、空調システム２０の運用情報の複数のパターンと、第１の期間における空調システム２０の消費電力量とを関連付けて学習する。
・ステップＳ１２：ステップＳ１１での学習の結果に基づき、第１の期間とは異なる第２の期間において複数の利用ユニット２３が複数のエリアＡで利用された際に取得される、空調システム２０の運用情報の複数のパターンから、第２の期間における空調システム２０の消費電力量を、当該複数のパターンのそれぞれに対して推論する。
・ステップＳ１３：複数のパターンのそれぞれに対する、ステップＳ１２での推論の結果の比較に基づき、空調システム２０の消費電力量が小さくなるように、利用者Ｕが利用すべきエリアＡに関する情報を生成する。

図４は、ステップＳ１１における制御部１１０のブロック図である。図５は、ステップＳ１２における制御部１１０のブロック図である。制御部１１０は、主として、説明変数取得部１０１と、目的変数取得部１０２と、学習部１０３と、推論部１０４とを備える。制御部１１０のこれらの要素は、記憶部１５０に記憶されているプログラムを、制御部１１０のＣＰＵが実行することにより実現される機能に相当する。

説明変数取得部１０１は、ステップＳ１１での学習の際に用いられる説明変数、および、ステップＳ１２での推論の際に用いられる説明変数を取得する。説明変数取得部１０１は、入力部１２０に入力されたデータを説明変数として取得する。説明変数の候補は、運用情報、温熱環境情報、建物情報、設備図面情報、および、機器性能特性情報である。説明変数は、運用情報に含まれる、エリアＡの利用情報を少なくとも含む。

説明変数取得部１０１は、学習の精度を向上させるために、運用情報に含まれる、空調システム２０の運転情報を、説明変数としてさらに取得してもよい。また、説明変数取得部１０１は、学習の精度をさらに向上させるために、運用情報に含まれる、利用者Ｕの環境許容情報、および、利用者Ｕの利用情報の少なくとも１つを、説明変数としてさらに取得してもよい。

目的変数取得部１０２は、ステップＳ１１での学習の際に用いられる目的変数を取得する。目的変数取得部１０２は、少なくとも空調システム２０の消費電力量を目的変数として取得する。空調システム２０の消費電力量とは、空調システム２０に含まれる機器の消費電力量の合計である。空調システム２０の消費電力量は、例えば、熱源ユニット２１の消費電力量、および、利用ユニット２３の消費電力量を含む。空調システム２０の集中コントローラ２６は、空調システム２０の消費電力量を計測して取得する。目的変数取得部１０２は、集中コントローラ２６を介して入力部１２０に入力された目的変数である、空調システム２０の消費電力量を取得する。

学習部１０３は、図４に示されるように、ステップＳ１１において、説明変数取得部１０１が取得した説明変数と、目的変数取得部１０２が取得した目的変数とを関連付けて学習する。学習に用いられる説明変数は、第１の期間において複数の利用ユニット２３が複数のエリアＡで利用された際に、説明変数取得部１０１が取得する、空調システム２０の運用情報の複数のパターンである。運用情報の複数のパターンとは、エリアＡの利用情報の様々なパターンである。運用情報のパターンの例は、利用者Ｕに利用されているエリアＡの配置、および、各エリアＡを利用している利用者Ｕの数である。学習に用いられる目的変数は、目的変数取得部１０２が取得する、第１の期間における空調システム２０の消費電力量である。

このように、本実施形態では、学習部１０３は、空調システム２０の運用情報の複数のパターンのそれぞれと、そのパターンの条件下における空調システム２０の消費電力量とを関連付けて学習する。言い換えると、学習部１０３は、第１の期間において空調システム２０の各機器が所定の期間をかけて様様な運用パターンで電力消費した場合の消費電力量を、運用パターンと関連付けて学習する。学習部１０３は、学習の結果である学習済みモデルを出力する。学習部１０３は、学習済みモデルを推論部１０４に送る。

推論部１０４は、図５に示されるように、ステップＳ１２において、学習部１０３による学習の結果得られた学習済みモデルに基づき、説明変数取得部１０１が取得した説明変数から、目的変数の推定値を算出して、目的変数を推論する。推論に用いられる説明変数は、第１の期間とは異なる第２の期間において複数の利用ユニット２３が複数のエリアＡで利用された際に、説明変数取得部１０１が取得する、空調システム２０の運用情報の複数のパターンである。

このように、本実施形態では、推論部１０４は、学習済みモデルに基づき、説明変数取得部１０１が取得した説明変数である運用情報の複数のパターンのそれぞれに対して、そのパターンの条件下における空調システム２０の消費電力量を推論して、消費電力量の推定値を算出する。言い換えると、推論部１０４は、学習の結果に基づいて、利用者Ｕが利用し得る複数のエリアＡのそれぞれを利用する場合における、空調システム２０の消費電力量の推定値を算出する。制御部１１０は、空調システム２０の運用情報の各パターンと、各パターンに対応する空調システム２０の消費電力量の推定値とを関連付けて、推論の結果として記憶部１５０に記憶する。

制御部１１０は、ステップＳ１３において、空調システム２０の運用情報の複数のパターンのそれぞれに対する推論の結果の比較に基づき、空調システム２０の消費電力量が小さくなるように、利用者Ｕが利用すべきエリアＡに関する情報を生成する。例えば、制御部１１０は、ステップＳ１２において取得した運用情報の複数のパターンの中から、空調システム２０の消費電力量の推定値が最も小さいパターンを選択する。次に、制御部１１０は、選択されたパターンに基づいて、利用者Ｕが利用すべきエリアＡに関する情報を生成する。制御部１１０は、例えば、各利用者Ｕが利用すべきエリアＡの位置、および、各エリアＡを利用できる利用者Ｕの最大人数等を生成する。このように、本実施形態では、制御部１１０は、複数の推定の結果を比較することにより、空調システム２０の消費電力量が小さくなるように、利用者Ｕが利用すべきエリアＡを通知する。

（５）効果
本実施形態のエリア通知システム１００は、複数のエリアＡにまたがって空調を行う空調システム２０の全体の運転効率を最適化することができる。具体的には、エリア通知システム１００は、機械学習の手法を用いて、空調システム２０全体の消費電力量が抑制されるように、利用者Ｕが利用すべきエリアＡを決定することができる。空調システム２０は、エリア通知システム１００が決定した、施設１０の利用方法に基づいて、熱源ユニット２１および利用ユニット２３を制御する。これにより、エリア通知システム１００を用いる空調管理システム１９０は、空調システム２０の消費電力量を抑制する省エネ制御を効率的に行うことができる。

（６）変形例
以下に本実施形態の変形例を示す。各変形例の内容の一部または全部は、互いに矛盾しない範囲で他の変形例の内容と組み合わされてもよい。

（６－１）変形例Ａ
説明変数取得部１０１は、ステップＳ１１での学習の際に用いられる説明変数として、第１の期間における温熱環境情報をさらに取得してもよい。この場合、学習部１０３は、さらに、第１の期間における温熱環境情報と、第１の期間における空調システム２０の消費電力量とを関連付けて学習する。例えば、学習部１０３は、第１の期間における空調システム２０の運用情報の複数のパターン、および、温熱環境情報の両方と、第１の期間における空調システム２０の消費電力量とを関連付けて学習する。これにより、エリア通知システム１００は、空調システム２０の運用情報の複数のパターンと、空調システム２０の消費電力量とを関連付ける学習の精度を向上させることができる。

（６－２）変形例Ｂ
説明変数取得部１０１は、ステップＳ１１での学習の際に用いられる説明変数として、建物情報、設備図面情報、および、機器性能特性情報の少なくとも１つをさらに取得してもよい。この場合、学習部１０３は、さらに、建物情報、設備図面情報、および、機器性能特性情報の少なくとも１つと、第１の期間における空調システム２０の消費電力量とを関連付けて学習する。例えば、学習部１０３は、第１の期間における空調システム２０の運用情報の複数のパターン、および、建物情報の両方と、第１の期間における空調システム２０の消費電力量とを関連付けて学習する。これにより、エリア通知システム１００は、空調システム２０の運用情報の複数のパターンと、空調システム２０の消費電力量とを関連付ける学習の精度を向上させることができる。

（６－３）変形例Ｃ
制御部１１０は、報酬を用いて学習する強化学習を行ってもよい。この場合、図６および図７に示されるように、制御部１１０は、評価データ取得部１０５および関数更新部１０６をさらに有する。

評価データ取得部１０５は、空調システム２０の制御結果を評価する評価データを取得する。本変形例では、評価データは、空調システム２０の消費電力量を少なくとも含む。評価データ取得部１０５は、集中コントローラ２６を介して入力部１２０に入力された評価データを取得する。

関数更新部１０６は、評価データ取得部１０５が取得した評価データに基づいて報酬を算出する。具体的には、関数更新部１０６は、評価データに含まれる空調システム２０の消費電力量が小さいほど、高い報酬を算出する。

学習部１０３は、関数更新部１０６が算出した報酬を用いて学習状態を更新して、学習済みモデルを出力する。

本変形例では、エリア通知システム１００は、空調システム２０の運用情報の複数のパターンと、空調システム２０の消費電力量とを関連付ける学習の精度を向上させることができる。

―第２実施形態―
本実施形態のエリア通知システム１００は、第１実施形態のエリア通知システム１００と基本的な構成および動作が共通している。具体的には、第１実施形態の「（１）エリア通知システム１００の全体構成」および「（３）出力情報」の記載は、本実施形態に適用可能である。以下、本実施形態と第１実施形態との相違点を説明する。

（１）入力情報
本実施形態では、外部から入力部１２０に入力され得る主なデータは、運用情報、気象情報、消費電力情報、および、利用適否判定情報である。運用情報および気象情報は、第１実施形態で説明したものと同じである。

消費電力情報は、第１実施形態で説明した、空調システム２０の消費電力量を含む。空調システム２０の集中コントローラ２６は、空調システム２０の消費電力量を計測して取得する。消費電力情報は、集中コントローラ２６を介して入力部１２０に入力される。

利用適否判定情報は、経済性、快適性および利便性の観点から、エリアＡと利用者Ｕとの適合性を評価するための指標である。利用適否判定情報は、次に説明する、経済性情報、快適性情報、および、利便性情報の少なくとも１つを含む。

経済性情報は、空調システム２０の運用コストに関する情報を含む。空調システム２０の運用コストに関する情報は、例えば、空調システム２０の消費電力量である。空調システム２０の消費電力量は、集中コントローラ２６が計測した値でもよく、過去の計測値に基づいて算出される推定値であってもよい。

快適性情報は、複数のエリアＡの環境に関する情報、および、利用者Ｕが複数のエリアＡの環境に関して許容できる範囲に関する情報の少なくとも１つを含む。具体的には、快適性情報は、エリアＡの温熱環境情報、および、利用者Ｕの環境許容情報の少なくとも１つを含む。エリアＡの温熱環境情報、および、利用者Ｕの環境許容情報は、第１実施形態で説明したものと同じである。エリアＡの温熱環境情報は、集中コントローラ２６が計測した値でもよく、過去の計測値に基づいて算出される推定値であってもよい。利用者Ｕの環境許容情報は、第１実施形態と同様に利用者Ｕによって入力されてもよい。

利便性情報は、複数のエリアＡの利用に関する情報、および、利用者Ｕが複数のエリアＡの利用に関して許容できる範囲に関する情報の少なくとも１つを含む。具体的には、利便性情報は、エリアＡの属性情報、および、利用者Ｕの利用許容情報の少なくとも１つを含む。

エリアＡの属性情報は、例えば、エリアＡの定員、用途、位置、備品、通信環境および電源環境に関する情報である。エリアＡの定員に関する情報とは、当該エリアＡを利用することができる利用者Ｕの最大数である。エリアＡの位置に関する情報とは、例えば、エリアＡの間取りに関する情報である。エリアＡの備品に関する情報とは、例えば、エリアＡに設置されるＯＡ機器の内部発熱量である。エリアＡの属性情報は、例えば、施設１０の施工業者、および、エリア通知システム１００の管理者によって施設用端末３０等を用いて入力される。

利用者Ｕの利用許容情報は、エリアＡにいる利用者Ｕが許容できる、当該エリアＡの利用方法に関する情報である。利用者Ｕの利用許容情報は、例えば、エリアＡの利用人数、用途、位置、備品、通信環境および電源環境に関して、利用者Ｕが許容できる範囲に関する情報である。利用者Ｕの利用許容情報は、第１実施形態と同様に利用者Ｕによって入力されてもよい。

（２）施設１０の利用方法の決定処理
制御部１１０は、機械学習の手法を用いて、施設１０の利用方法を決定する。具体的には、制御部１１０は、図８に示されるように、次のステップＳ２１～Ｓ２３を実行して、施設１０の利用方法に関する情報を生成する。
・ステップＳ２１：第１の期間において複数の利用ユニット２３が複数のエリアＡで利用された際に取得される、空調システム２０の運用情報の複数のパターンと、第１の期間における複数のエリアＡに含まれるエリアの利用の適否に関する情報（利用適否情報）とを関連付けて学習する。
・ステップＳ２２：ステップＳ２１での学習の結果に基づき、第１の期間とは異なる第２の期間において複数の利用ユニット２３が複数のエリアＡで利用された際に取得される、空調システム２０の運用情報の複数のパターンから、第２の期間における複数のエリアＡに含まれるエリアの利用の適否に関する情報（利用適否情報）を、当該複数のパターンのそれぞれに対して推論する。
・ステップＳ２３：複数のパターンのそれぞれに対する、ステップＳ２２での推論の結果の比較に基づき、複数のエリアＡの中で最も適切なエリアを含む、利用者Ｕが利用すべきエリアＡに関する情報を生成する。

図４は、ステップＳ２１における制御部１１０のブロック図である。図５は、ステップＳ２２における制御部１１０のブロック図である。制御部１１０は、主として、説明変数取得部１０１と、目的変数取得部１０２と、学習部１０３と、推論部１０４とを備える。制御部１１０のこれらの要素は、記憶部１５０に記憶されているプログラムを、制御部１１０のＣＰＵが実行することにより実現される機能に相当する。

説明変数取得部１０１は、ステップＳ２１での学習の際に用いられる説明変数、および、ステップＳ２２での推論の際に用いられる説明変数を取得する。説明変数取得部１０１は、入力部１２０に入力されたデータを説明変数として取得する。説明変数の候補は、運用情報、気象情報、消費電力情報、および、利用適否判定情報である。説明変数は、運用情報に含まれる、エリアＡの利用情報を少なくとも含む。

目的変数取得部１０２は、ステップＳ２１での学習の際に用いられる目的変数を取得する。目的変数取得部１０２は、少なくとも、複数のエリアＡに含まれるエリアの利用の適否に関する情報（利用適否情報）を目的変数として取得する。利用適否情報は、エリアＡの利用の適否を数値化したデータである。例えば、利用適否情報は、上述の経済性情報、快適性情報、および、利便性情報に含まれるそれぞれの項目を数値化し、所定の優先度に応じて項目ごとに重み付けをして得られた値である。以下、利用適否情報の値が高いほど、利用者ＵによるエリアＡの利用により適している。この場合、空調システム２０の集中コントローラ２６が利用適否情報を算出し、目的変数取得部１０２は、集中コントローラ２６を介して入力部１２０に入力された目的変数である、利用適否情報を取得してもよい。

学習部１０３は、図４に示されるように、ステップＳ２１において、説明変数取得部１０１が取得した説明変数と、目的変数取得部１０２が取得した目的変数とを関連付けて学習する。学習に用いられる説明変数は、第１の期間において複数の利用ユニット２３が複数のエリアＡで利用された際に、説明変数取得部１０１が取得する、空調システム２０の運用情報の複数のパターンである。運用情報の複数のパターンとは、エリアＡの利用情報の様々なパターンである。運用情報のパターンの例は、利用者Ｕに利用されているエリアＡの配置、および、各エリアＡを利用している利用者Ｕの数である。学習に用いられる目的変数は、目的変数取得部１０２が取得する、利用適否情報である。

このように、本実施形態では、学習部１０３は、空調システム２０の運用情報の複数のパターンのそれぞれと、そのパターンの条件下における利用適否情報とを関連付けて学習する。言い換えると、学習部１０３は、第１の期間において空調システム２０の各機器が所定の期間をかけて様様な運用パターンで運用した場合の利用適否情報を、運用パターンと関連付けて学習する。学習部１０３は、学習の結果である学習済みモデルを出力する。学習部１０３は、学習済みモデルを推論部１０４に送る。

推論部１０４は、図５に示されるように、ステップＳ２２において、学習部１０３による学習の結果得られた学習済みモデルに基づき、説明変数取得部１０１が取得した説明変数から、目的変数の推定値を算出して、目的変数を推論する。推論に用いられる説明変数は、第１の期間とは異なる第２の期間において複数の利用ユニット２３が複数のエリアＡで利用された際に、説明変数取得部１０１が取得する、空調システム２０の運用情報の複数のパターンである。

このように、本実施形態では、推論部１０４は、学習済みモデルに基づき、説明変数取得部１０１が取得した説明変数である運用情報の複数のパターンのそれぞれに対して、そのパターンの条件下における利用適否情報を推論して、利用適否情報の推定値を算出する。言い換えると、推論部１０４は、学習の結果に基づいて、利用者Ｕが利用し得る複数のエリアＡのそれぞれを利用する場合における、利用適否情報の推定値を算出する。制御部１１０は、空調システム２０の運用情報の各パターンと、各パターンに対応する利用適否情報の推定値とを関連付けて、推論の結果として記憶部１５０に記憶する。

制御部１１０は、ステップＳ２３において、空調システム２０の運用情報の複数のパターンのそれぞれに対する推論の結果の比較に基づき、利用適否情報の推定値が高くなるように、利用者Ｕが利用すべきエリアＡに関する情報を生成する。例えば、制御部１１０は、ステップＳ２２において取得した運用情報の複数のパターンの中から、利用適否情報の推定値が最も高いパターンを選択する。次に、制御部１１０は、選択されたパターンに基づいて、複数のエリアＡの中で最も適切なエリアを含む、利用者Ｕが利用すべきエリアＡに関する情報を生成する。制御部１１０は、例えば、各利用者Ｕが利用すべきエリアＡの位置、および、各エリアＡを利用できる利用者Ｕの最大人数等を生成する。このように、本実施形態では、制御部１１０は、複数の推定の結果を比較することにより、利用適否情報の値が高くなるように、利用者Ｕが利用すべきエリアＡを通知する。

（３）効果
本実施形態のエリア通知システム１００は、複数のエリアＡにまたがって空調を行う空調システム２０の全体の運転効率を最適化することができる。具体的には、エリア通知システム１００は、機械学習の手法を用いて、利用適否情報の値が高くなるように、利用者Ｕが利用すべきエリアＡを決定することができる。空調システム２０は、エリア通知システム１００が決定した、施設１０の利用方法に基づいて、熱源ユニット２１および利用ユニット２３を制御する。これにより、エリア通知システム１００を用いる空調管理システム１９０は、空調システム２０の消費電力量を抑制する省エネ制御を効率的に行うことができる。

（４）変形例
以下に本実施形態の変形例を示す。各変形例の内容の一部または全部は、互いに矛盾しない範囲で他の変形例の内容と組み合わされてもよい。

（４－１）変形例Ｄ
説明変数取得部１０１は、ステップＳ２１での学習の際に用いられる説明変数として、第１の期間における消費電力情報をさらに取得してもよい。この場合、学習部１０３は、さらに、第１の期間における消費電力情報と、第１の期間における利用適否情報とを関連付けて学習する。例えば、学習部１０３は、第１の期間における空調システム２０の運用情報の複数のパターン、および、消費電力情報の両方と、第１の期間における利用適否情報とを関連付けて学習する。これにより、エリア通知システム１００は、空調システム２０の運用情報の複数のパターンと、利用適否情報とを関連付ける学習の精度を向上させることができる。

（４－２）変形例Ｅ
説明変数取得部１０１は、ステップＳ２１での学習の際に用いられる説明変数として、第１の期間における利用適否判定情報をさらに取得してもよい。この場合、学習部１０３は、さらに、第１の期間における利用適否判定情報と、第１の期間における利用適否情報とを関連付けて学習する。例えば、学習部１０３は、第１の期間における空調システム２０の運用情報の複数のパターン、および、利用適否判定情報の両方と、第１の期間における利用適否情報とを関連付けて学習する。これにより、エリア通知システム１００は、空調システム２０の運用情報の複数のパターンと、利用適否情報とを関連付ける学習の精度を向上させることができる。

―変形例―
以下に実施形態の変形例を示す。各変形例の内容の一部または全部は、互いに矛盾しない範囲で他の変形例の内容と組み合わされてもよい。

（１）変形例Ｆ
第１および第２実施形態において、エリア通知システム１００を用いる空調管理システム１９０は、複数の空調システム２０を有してもよい。この場合、エリア通知システム１００が用いられる施設１０には、複数のエリアＡの空気環境（温度、湿度および風量等）を調整するための複数の空調システム２０が設置されている。各空調システム２０は、１台の熱源ユニット２１に複数台の利用ユニット２３が接続される１つの冷凍サイクル（冷媒系統）を備える。そのため、施設１０には、複数の冷媒系統が設置されている。各冷媒系統は、互いに独立している。

各空調システム２０は、施設１０内の複数のエリアＡにまたがって施設１０の空調を行うことができる。しかし、複数の空調システム２０は、共通のエリアＡの空調を行わない。言い換えると、各空調システム２０によって空調が行われるエリアＡは、互いに重なり合わない。

エリア通知システム１００は、複数のエリアＡにまたがって設置される複数の空調システム２０の全体の運転効率に基づく制御を行うために用いられる。例えば、第１実施形態と同様に、エリア通知システム１００は、機械学習の手法を用いて、各空調システム２０の消費電力量が抑制されるように、利用者Ｕが利用すべきエリアＡを決定する。また、第２実施形態と同様に、エリア通知システム１００は、機械学習の手法を用いて、利用適否情報の値が高くなるように、利用者Ｕが利用すべきエリアＡを決定する。

本変形例のエリア通知システム１００は、複数のエリアＡにまたがって空調を行う複数の空調システム２０の全体の運転効率を最適化することができる。各空調システム２０は、エリア通知システム１００が決定した、施設１０の利用方法に基づいて、熱源ユニット２１および利用ユニット２３を制御する。これにより、エリア通知システム１００を用いる空調管理システム１９０は、複数の空調システム２０の消費電力量を抑制する省エネ制御を効率的に行うことができる。

（２）変形例Ｇ
第１および第２実施形態において、エリア通知システム１００を用いる空調管理システム１９０は、空気および水を媒体として熱を搬送する空調システム２０を有してもよい。この場合、エリア通知システム１００が用いられる施設１０には、複数のエリアＡの空気環境（温度、湿度および風量等）を調整するための１つの空調システム２０が設置されている。空調システム２０は、１台の熱源ユニット２１に複数台の利用ユニット２３が接続される１つの冷凍サイクル（冷媒系統）を備える。そのため、施設１０には、１つの冷媒系統が設置されている。

本変形例では、空調システム２０は、空気および水を媒体として熱を搬送する。図９に示されるように、空調システム２０は、主として、チラー１２１と、二次ポンプ１２２と、エアハンドリングユニット（ＡＨＵ）１２３と、ダクト１２４と、変風量ユニット（ＶＡＶ）１２５とから構成される。熱源ユニット２１は、主として、チラー１２１と、二次ポンプ１２２と、ＡＨＵ１２３と、ダクト１２４とから構成されるユニットである。利用ユニット２３は、ＶＡＶ１２５である。施設１０内の各エリアＡには、１台のＶＡＶ１２５が設置される。ＡＨＵ１２３は、各エリアＡのＶＡＶ１２５に、温度が調整された空気を送り出す。ＶＡＶ１２５は、温度が調整された空気をエリアＡに供給する。

チラー１２１は、第１実施形態の室外機２２と同様に、冷凍サイクルを循環する冷媒を圧縮する圧縮機を有する。チラー１２１は、冷凍サイクルを循環する冷媒との熱交換によって、熱搬送媒体の温度を調節する。熱搬送媒体は、チラー１２１およびＡＨＵ１２３を通過しながら循環する液体である。本変形例では、熱搬送媒体は、水である。

チラー１２１によって温度が調整された水は、二次ポンプ１２２によって、ＡＨＵ１２３に送られる。ＡＨＵ１２３は、外気ダンパ１２３ａと、送風ファン１２３ｂと、熱交換コイル１２３ｃとを有する。ＡＨＵ１２３は、送風ファン１２３ｂの駆動によって、屋外および室内から空気を取り込み、熱交換コイル１２３ｃに送る。ＡＨＵ１２３は、外気ダンパ１２３ａの開度を調整することで、屋外から取り込む空気の量を調整することができる。熱交換コイル１２３ｃは、屋外および室内から取り込まれた空気と、チラー１２１から送られてきた水との間で熱交換を行う。ＡＨＵ１２３は、熱交換コイル１２３ｃで熱交換されて温度が調整された空気をダクト１２４に送る。ダクト１２４は、各エリアＡのＶＡＶ１２５と連結されている。ダクト１２４を流れる空気は、ＶＡＶ１２５を介して各エリアＡに送られる。これにより、各エリアＡには、ＡＨＵ１２３によって温度が調整された空気が供給される。ＶＡＶ１２５は、エリアＡに供給される風量を調整するための給気ダンパ１２５ａを有する。ＶＡＶ１２５は、給気ダンパ１２５ａの開度を取得し、かつ、給気ダンパ１２５ａの開度を所定の値に設定するためのコントローラを有する。

本変形例の空調システム２０は、空調制御および換気制御を行う。空調制御とは、各エリアＡの空調負荷を処理するために必要な空気の量を調整する制御である。空調制御では、制御部１１０は、各エリアＡの空調負荷に応じて、各ＶＡＶ１２５の給気ダンパ１２５ａの開度を調整して、各エリアＡに供給される空気の量（給気量）を調整する。換気制御とは、各エリアＡの換気量を満たすために必要な空気の量を調整する制御である。換気制御では、制御部１１０は、外気ダンパ１２３ａの開度を調整して、ＡＨＵ１２３に導入される外気の量（外気量）を調整する。制御部１１０は、外気ダンパ１２３ａおよび給気ダンパ１２５ａの開度、および、送風ファン１２３ｂの能力（回転数）を取得および設定することができる。制御部１１０は、ＶＡＶ１２５の運転を開始または停止することができる。運転が開始されて稼働しているＶＡＶ１２５の給気ダンパ１２５ａの開度は、ゼロより大きい。運転が停止されて稼働していないＶＡＶ１２５の給気ダンパ１２５ａの開度は、ゼロである。

本変形例において、設備図面情報とは、具体的には、以下の項目に関する情報である。

・ダクト１２４の系統
・チラー１２１およびＡＨＵ１２３を循環する水の配管の系統
・チラー１２１、ＡＨＵ１２３およびＶＡＶ１２５の配置
・チラー１２１、二次ポンプ１２２、ＡＨＵ１２３およびＶＡＶ１２５等の機器の性能特性
エリア通知システム１００は、複数のエリアＡにまたがって設置される空調システム２０の全体の運転効率に基づく制御を行うために用いられる。例えば、第１実施形態と同様に、エリア通知システム１００は、機械学習の手法を用いて、空調システム２０の消費電力量が抑制されるように、利用者Ｕが利用すべきエリアＡを決定する。また、第２実施形態と同様に、エリア通知システム１００は、機械学習の手法を用いて、利用適否情報の値が高くなるように、利用者Ｕが利用すべきエリアＡを決定する。

本変形例のエリア通知システム１００は、複数のエリアＡにまたがって空調を行う空調システム２０の全体の運転効率を最適化することができる。空調システム２０は、エリア通知システム１００が決定した、施設１０の利用方法に基づいて、外気ダンパ１２３ａおよび給気ダンパ１２５ａの開度、および、送風ファン１２３ｂの能力を制御する。これにより、エリア通知システム１００を用いる空調管理システム１９０は、空調システム２０の消費電力量を抑制する省エネ制御を効率的に行うことができる。

なお、変形例Ｆで説明したように、本変形例においても、エリア通知システム１００を用いる空調管理システム１９０は、複数の空調システム２０を有してもよい。

（３）変形例Ｈ
第１および第２実施形態において、エリア通知システム１００を用いる空調管理システム１９０は、水を媒体として熱を搬送する複数の空調システム２０を有してもよい。この場合、エリア通知システム１００が用いられる施設１０には、複数のエリアＡの空気環境（温度、湿度および風量等）を調整するための複数の空調システム２０が設置されている。各空調システム２０は、１台の熱源ユニット２１に複数台の利用ユニット２３が接続される１つの冷凍サイクル（冷媒系統）を備える。そのため、施設１０には、複数の冷媒系統が設置されている。各冷媒系統は、互いに独立している。

本変形例では、空調システム２０は、水を媒体として熱を搬送する。図１０に示されるように、空調システム２０は、主として、チラー２２１と、ファンコイルユニット（ＦＣＵ）２２２と、二次ポンプ２２３とから構成される。各空調システム２０では、１台のチラー２２１に、複数台のＦＣＵ２２２が接続されている。熱源ユニット２１は、主として、チラー２２１と、二次ポンプ２２３とから構成されるユニットである。利用ユニット２３は、ＦＣＵ２２２である。施設１０内の各エリアＡには、１台のＦＣＵ２２２が設置される。

チラー２２１は、変形例Ｇのチラー１２１と同様に、冷凍サイクルを循環する冷媒を圧縮する圧縮機を有する。チラー２２１は、冷凍サイクルを循環する冷媒との熱交換によって、熱搬送媒体の温度を調節する。熱搬送媒体は、チラー２２１およびＦＣＵ２２２を通過しながら循環する液体である。本変形例では、熱搬送媒体は、水である。

チラー２２１によって温度が調整された水は、二次ポンプ２２３によって、各ＦＣＵ２２２に送られる。ＦＣＵ２２２は、主として、コイルとファンとを備える。ＦＣＵ２２２のコイルは、エリアＡから取り込まれた空気と、チラー２２１から送られてきた水との間で熱交換を行う。ＦＣＵ２２２のファンは、エリアＡから取り込まれてコイルで温度が調整された空気をエリアＡに戻す。各ＦＣＵ２２２は、チラー２２１から送られてきた水が流れる配管に設けられる弁をさらに備える。ＦＣＵ２２２の弁は、例えば、電磁弁である。ＦＣＵ２２２の弁が閉じられている場合、そのＦＣＵ２２２では熱交換が行われない。ＦＣＵ２２２の弁が開いている場合、そのＦＣＵ２２２では熱交換が行われる。ＦＣＵ２２２が稼働しているとき、ＦＣＵ２２２の弁は開いている。

エリア通知システム１００は、複数のエリアＡにまたがって設置される複数の空調システム２０の全体の運転効率に基づく制御を行うために用いられる。例えば、第１実施形態と同様に、エリア通知システム１００は、機械学習の手法を用いて、空調システム２０の消費電力量が抑制されるように、利用者Ｕが利用すべきエリアＡを決定する。また、第２実施形態と同様に、エリア通知システム１００は、機械学習の手法を用いて、利用適否情報の値が高くなるように、利用者Ｕが利用すべきエリアＡを決定する。

本変形例のエリア通知システム１００は、複数のエリアＡにまたがって空調を行う複数の空調システム２０の全体の運転効率を最適化することができる。各空調システム２０は、エリア通知システム１００が決定した、施設１０の利用方法に基づいて、チラー２２１および二次ポンプ２２３の能力を制御する。これにより、エリア通知システム１００を用いる空調管理システム１９０は、複数の空調システム２０の消費電力量を抑制する省エネ制御を効率的に行うことができる。

（４）変形例Ｉ
第１および第２実施形態において、運用情報に含まれる、利用者Ｕの環境許容情報は、デマンドイベント参加条件に関する情報を含んでもよい。デマンドイベント参加条件とは、利用者Ｕが参加できるタイプのデマンド制御において、利用者Ｕがデマンド制御に参加するための条件である。

利用者Ｕの環境許容情報として、利用者Ｕのデマンドイベント参加条件に関する情報を含んでいる場合、エリア通知システム１００は、利用者Ｕにインセンティブを付与してもよい。この場合、エリア通知システム１００は、デマンド制御に参加した利用者Ｕに付与されるインセンティブに関する情報を、出力部１３０および設定部１４０を介して外部に出力してもよい。例えば、利用者Ｕがデマンド制御に参加した後、エリア通知システム１００は、利用者Ｕが利用しているＳＮＳシステムで使用可能なポイントを、デマンド制御終了後に当該ＳＮＳシステムを介して利用者Ｕに付与してもよい。

（５）変形例Ｊ
第１および第２実施形態において、エリア通知システム１００は、エネルギーマネジメント支援ツールとして用いられてもよい。この場合、例えば、エネルギーマネジメントのコンサルタントは、エリア通知システム１００を用いて、施設１０のエネルギーマネジメントの改善に関する提案を顧客に提示する。

本変形例では、エリア通知システム１００は、機械学習の手法を用いて、空調システム２０の消費電力量が抑制されるように、施設１０の利用方法を決定する。または、エリア通知システム１００は、機械学習の手法を用いて、利用適否情報の値が高くなるように、施設１０の利用方法を決定する。コンサルタントは、出力部１３０に出力される情報に基づいて、施設１０の利用方法に関する提案を顧客に提示する。

（６）変形例Ｋ
第１および第２実施形態において、エリア通知システム１００は、施設１０の利用に関するスケジュールを管理するために用いられてもよい。例えば、エリア通知システム１００は、施設１０内のエリアＡの利用の予約状況に基づいて、利用可能なエリアＡを利用者Ｕに割り当て、空調システム２０をスケジュールに基づいて制御してもよい。この場合、入力部１２０に入力される情報は、予約情報を含む。予約情報とは、エリアＡの利用の予約に関する情報である。予約情報は、例えば、エリアＡの利用を予約した利用者Ｕに関する情報、および、エリアＡの利用希望時間帯に関する情報を含む。エリア通知システム１００が、エリア予約システムと連携している場合、利用者Ｕは、エリア予約システムを用いて予約情報の入力、変更および取消等を行ってもよい。

本変形例では、エリア通知システム１００は、機械学習の手法を用いて、空調システム２０の消費電力量が抑制されるように、かつ、予約情報に基づいて、スケジュール情報を決定する。または、エリア通知システム１００は、機械学習の手法を用いて、利用適否情報の値が高くなるように、かつ、予約情報に基づいて、スケジュール情報を決定する。スケジュール情報は、例えば、エリアＡの利用を予約した利用者Ｕが利用すべきエリアＡの位置、および、当該エリアＡの利用可能時間帯に関する情報を含む。エリア通知システム１００は、決定されたスケジュール情報を、出力部１３０および設定部１４０を介して外部に出力する。また、エリア通知システム１００は、スケジュール情報に基づいて、空調システム２０の制御を行ってもよい。

―むすび―
以上、本開示の実施形態を説明したが、特許請求の範囲に記載された本開示の趣旨および範囲から逸脱することなく、形態や詳細の多様な変更が可能なことが理解されるであろう。

１０：施設
２０：空調システム（第１空調システム）
２１：熱源ユニット
２３：利用ユニット
１００：エリア通知システム
１１０：制御部
Ａ：エリア
Ｕ：利用者

特開２０１３－２４６７０２号公報

Claims

施設（１０）の利用者（Ｕ１，Ｕ２，・・・）に、前記施設内の複数のエリア（Ａ１，Ａ２，・・・）の中から、前記利用者が利用すべき第１エリアを通知するエリア通知システムであって、
１つの熱源ユニット（２１）に複数の利用ユニット（２３）が接続される第１空調システム（２０）を用いて前記複数のエリアにまたがって空調が行われる前記施設において、前記第１エリアに関する情報を生成する制御部（１１０）を備え、
前記制御部は、
第１の期間において前記複数の利用ユニットが前記複数のエリアで利用された際に取得される、前記第１空調システムの運用情報の複数のパターンと、前記第１の期間における前記第１空調システムの消費電力量とを関連付けて学習し、
学習の結果に基づき、第２の期間において前記複数の利用ユニットが前記複数のエリアで利用された際に取得される前記複数のパターンから、前記第２の期間における前記第１空調システムの消費電力量を、前記複数のパターンのそれぞれに対して推論し、
前記複数のパターンのそれぞれに対する推論の結果の比較に基づき、前記第１空調システムの消費電力量が小さくなるように、前記第１エリアに関する情報を生成する、
エリア通知システム（１００）。
前記運用情報は、前記複数のエリアの利用に関する情報を含む、
請求項１に記載のエリア通知システム。
前記運用情報は、さらに、前記第１空調システムの運転データに関する情報を含む、
請求項２に記載のエリア通知システム。
前記制御部は、さらに、前記第１の期間における前記複数のエリアの環境に関する情報と、前記第１の期間における前記第１空調システムの消費電力量とを関連付けて学習する、
請求項１から３のいずれか１項に記載のエリア通知システム。
前記制御部は、さらに、前記施設に関する情報と、前記第１の期間における前記第１空調システムの消費電力量とを関連付けて学習する、
請求項１から４のいずれか１項に記載のエリア通知システム。
前記制御部は、
前記第１の期間における前記第１空調システムの消費電力量に基づいて報酬を算出し、
算出された前記報酬に基づいて、前記第１の期間における前記第１空調システムの消費電力量を学習する、
請求項１から５のいずれか１項に記載のエリア通知システム。
施設（１０）の利用者（Ｕ１，Ｕ２，・・・）に、前記施設内の複数のエリア（Ａ１，Ａ２，・・・）の中から、前記利用者が利用すべき第１エリアを通知するエリア通知システムであって、
１つの熱源ユニット（２１）に複数の利用ユニット（２３）が接続される第１空調システム（２０）を用いて前記複数のエリアにまたがって空調が行われる前記施設において、前記第１エリアに関する情報を生成する制御部（１１０）を備え、
前記制御部は、
第１の期間において前記複数の利用ユニットが前記複数のエリアで利用された際に取得される前記第１空調システムの運用情報の複数のパターンと、前記第１の期間における、前記複数のエリアに含まれるエリアの利用適否情報とを関連付けて学習し、
学習の結果に基づき、第２の期間において前記複数の利用ユニットが前記複数のエリアで利用された際に取得される前記複数のパターンから、前記第２の期間における前記複数のエリアに含まれるエリアの前記利用適否情報を、前記複数のパターンのそれぞれに対して推論し、
前記複数のパターンのそれぞれに対する推論の結果の比較に基づき、前記複数のエリアの中で最も適切なエリアを含む前記第１エリアに関する情報を生成し、
前記利用適否情報は、前記利用者による前記エリアの利用により適しているほど高くなる値である、
エリア通知システム（１００）。
前記運用情報は、前記複数のエリアの利用に関する情報を含む、
請求項７に記載のエリア通知システム。
前記運用情報は、さらに、前記第１空調システムの運転データに関する情報を含む、
請求項８に記載のエリア通知システム。
前記制御部は、さらに、前記第１の期間における前記第１空調システムの消費電力量と、前記第１の期間における前記第１エリアの前記利用適否情報とを関連付けて学習する、
請求項７から９のいずれか１項に記載のエリア通知システム。
前記制御部は、さらに、前記第１の期間における前記第１エリアの利用の適否を判定するための判定情報と、前記第１の期間における前記第１エリアの前記利用適否情報とを関連付けて学習する、
請求項７から１０のいずれか１項に記載のエリア通知システム。
前記判定情報は、経済性情報、快適性情報、または、利便性情報を含み、
前記経済性情報は、前記第１空調システムの運用コストに関する情報を含み、
前記快適性情報は、前記複数のエリアの環境に関する情報、または、前記利用者が前記複数のエリアの環境に関して許容できる範囲に関する情報を含み、
前記利便性情報は、前記複数のエリアの利用に関する情報、または、前記利用者が前記複数のエリアの利用に関して許容できる範囲に関する情報を含む、
請求項１１に記載のエリア通知システム。