JPH1114119A

JPH1114119A - 空気調和機の制御装置

Info

Publication number: JPH1114119A
Application number: JP9169137A
Authority: JP
Inventors: Masaru Matsui; 大松井; Yasuyuki Shintani; 保之新谷; Shigeaki Matsubayashi; 成彰松林
Original assignee: Matsushita Electric Industrial Co Ltd
Current assignee: Panasonic Holdings Corp
Priority date: 1997-06-25
Filing date: 1997-06-25
Publication date: 1999-01-22
Anticipated expiration: 2017-06-25
Also published as: JP3549710B2

Abstract

(57)【要約】【課題】本発明の空気調和機の制御装置は、不在時間
帯における空調機の消費エネルギが確実に削減でき、か
つ不在時間帯終了時における室内温度が退室前の室内温
度設定値になる空気調和機の自動制御装置を実現する。【解決手段】不在時間帯データ記憶部３１０で得られ
る不在時間帯データと、室内状態量検出手段１００、外
気温度検出手段１２０および温度設定値検出手段１６０
から得られるデータとに基づいて、不在時間帯における
空気調和機に対する室内温度設定値の時間的変更パター
ンを複数個仮定すると共に、それらのパターン毎に、不
在時間帯における空気調和機の積算消費エネルギおよ
び、不在時間帯が終了する時点における不在終了時室内
温度を算定し、不在終了時室内温度が所定の範囲に収ま
り、かつ、積算消費エネルギが最小になるような時間的
変更パターンのひとつを選定する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、空気調和機の運転
消費エネルギを削減するのに有効な空気調和機の制御装
置に関するものである。

【０００２】

【従来の技術】オフィスビルにおける従来の空調機で
は、部屋の使用者は、昼休みや会議等で退室する際、自
ら空調機への給電を停止・調節したり、空調機の室内温
度設定値を変更したりしていた。また、入室時には空調
機の給電を開始、あるいは室内温度設定値を退室前の設
定値に戻す操作をおこなっていた。また、朝の空調機の
起動時に代表されるように、空調機を起動する時間は、
人が入ってくる時間までに室内温度が室内温度設定値に
なるように適当に決められていた。

【０００３】従来の技術で、部屋の人間がいない場合に
空調機の室内温度設定値を変更する制御装置を開示した
ものに、例えば特開平８―２８９２９号公報がある。ま
た、空調機を起動し、人が入ってくる時間までに室内温
度が室内温度設定値になるよう空調機の制御装置を開示
したものに、例えば特開昭５６―７９２７号公報があ
る。

【０００４】図８に、特開平８―２８９２９号公報に記
載された技術の構成図を示す。１０１０は温度センサ、
１０２０は温度設定器、１０３０は人体を検知した場合
にはパルスを出力する人体検知センサ、１０４０は設定
温度変更回路である。また、１１００は温度センサ１０
１０と温度設定器１０２０の出力を比較する制御装置、
１２００は出力回路、１４００は室温調節器である。

【０００５】以下にその動作について説明する。制御装
置１１００は、温度センサ１０１０の出力と温度設定器
１０２０の出力を比較し、その結果を出力回路１２００
に渡す。出力回路１２００は制御装置１１００の出力に
従って、室温調節器１４００への給電を制御する。人体
検知センサ１０３０が人を検出している状態では、設定
温度変更回路１０４０は温度設定器に何の影響も及ぼさ
ない。人体情報センサ１０３０が人体を検知しなくなり
所定の時間が経過すると、設定温度変更回路１０４０の
影響により、設定温度が変化する。

【０００６】次に、特開昭５６―７９２７号公報の技術
について説明する。単位時間あたりの温度変化をゲイン
であらわし、前日の予測ゲインと実測のゲインとの演算
和により当日の起動ゲインを予測し、当日の実測温度と
室内温度設定値との差を予測起動ゲインで除して空調機
起動時刻よりの遅れ時間を求める。以上のようにして決
められた時間に空調機を起動するものである。

【０００７】

【発明が解決しようとする課題】しかしながら、上述し
た空調機の制御装置では、使用者が長時間部屋を空けた
後入室すると、しばらくは夏は暑く冬は寒いといった快
適性が損なわれているという問題点があった。さらに、
室内温度が変更された室内温度設定値からもとの設定値
にもどるまでの空調機で消費される電力が考慮されてお
らず、空調機消費エネルギが削減されていない場合があ
るという問題点があった。また、停止状態から起動し希
望の時間に室内温度を室内温度設定値にする従来の制御
装置では、空調機で消費されるエネルギに対する考慮が
なされていないという問題点があった。

【０００８】本発明は、上述した従来の空気調和機の制
御装置の課題を考慮し、あらかじめ予測された不在時間
帯に対して、不在時間帯前後における空調機の消費エネ
ルギが確実に削減でき、かつ不在時間帯終了時における
室内温度が退室前の室内温度設定値になる空気調和機の
自動制御装置を実現することを目的とするものである。
また、空調機が停止している状態から室内温度が在室時
室内温度設定値に到達するまでの空調機の起動消費エネ
ルギを確実に削減できる空気調和機の自動制御装置を実
現することを目的とするものである。

【０００９】

【課題を解決するための手段】上述した課題を解決する
ために、本発明は、空調をおこなう部屋に人員が在室し
ていない時間帯とその前後の所定の時間帯を合わせた不
在時間帯における運転制御を行う空気調和機の制御装置
において、前記部屋の熱特性に関するデータを検出する
検出手段と、前記データおよび蓄積された過去のデータ
をもとに、前記不在時間帯における前記空気調和機に対
する室内温度設定値の時間的変更パターンを複数個仮定
すると共に、それらのパターン毎に、前記不在時間帯に
おける前記空気調和機の積算消費エネルギおよび、前記
不在時間帯が終了する時点における不在終了時室内温度
を算定し、前記不在終了時室内温度が所定の範囲に収ま
り、かつ、前記積算消費エネルギが最小になるような前
記時間的変更パターンのひとつを選定するパターン設定
手段とを備えることを特徴とする空気調和機の制御装置
である。

【００１０】

【発明の実施の形態】以下に、本発明の実施の形態を図
面を参照して説明する。

【００１１】（第１の実施の形態）図１は本発明の第１
の実施の形態における制御装置の構成を示す構成図であ
る。本実施の形態における制御装置は、本発明の検出手
段に対応する複数のデータ検出部と、本発明のパターン
設定手段に対応する制御部３００とから構成されてい
る。１００は、所定の場所から所定の状態量を検出する
室内状態量検出部である。室内状態量検出部１００は、
例えば部屋４００の室内温度と空調機２００からの給気
風量とを同時に検出する。室内温度の検出にはサーミス
タ等が、給気風量の検出には風量計等が使用される。ま
た、１２０は外気温度検出部でサーミスタ等が使用され
る。１６０は部屋４００に人がいる場合の空調機の在室
時室内温度設定値および在室時給気温度設定値を検出す
る温度設定値検出部である。

【００１２】制御部３００において、３１０は部屋４０
０に人がいない時間帯を記憶する不在時間帯データ記憶
メモリであり、ここに格納するデータは空調機の管理者
が入力する。３５０は、室内温度設定値を在室時室内温
度設定値から変更した場合に、室内温度と空調機の給気
風量とが時間的にどのように変化するのかを予測する空
調状態量変化予測部である。３５５は空調状態量変化予
測部３５０で求めた空調機の送風量予測データを用い
て、室内温度設定値を変更した場合の空調機の消費電力
予測をおこなう空調機消費エネルギ予測部である。３７
０は、空調状態量変化予測部３５０と空調機消費エネル
ギ予測部３５５との予測結果をもとに、不在時間帯の室
内温度設定値の変更量と変更時刻を決定して、空調機２
００に変更指示を行う室内温度設定値変更指示部であ
る。

【００１３】次に、このような本実施の形態の動作を説
明する。

【００１４】まず、不在時間帯データ記憶メモリに記憶
する不在時間帯データを採取し、該メモリに記憶さす。
不在時間帯データは日によって違うことが予想されるの
で、空調機を動かす前にデータを採取するとよい。

【００１５】次に、空調状態量変化予測部３５０と空調
機消費エネルギ予測部３５５では、温度設定値検出部１
６０で得られる在室時室内温度設定値Ｔrmset と在室時
給気温度設定値Ｔspset を用いて、不在時間帯における
室内温度設定値の時間的変更パターンを複数個仮定する
とともに、各パターン毎の室内温度設定値の変更過程に
対応する室内温度の変化と空調機消費エネルギとを予測
する。予測には、例えば多層ニューラルネットワークの
代表的な学習アルゴリズムであるバックプロパゲーショ
ンを用いる方法がある。ニューロンは、図２に示すよう
に、入力層を在室時室内温度設定値Ｔrmset と在室時給
気温度設定値Ｔspset と室内温度と給気風量と外気温
度、出力層を所定時間後の室内温度と給気風量と空調機
の消費エネルギとする教師データによって、あらかじめ
学習がなされている。この学習したニューラルネットワ
ークを用いて、室内温度と空調機の消費エネルギの時間
的な変化を予測する。在時間帯終了時間ｔend に予測さ
れる不在終了時室内温度Ｔrm(ｔend）が数１に示す温度
範囲内におさまるような、不在時間帯の室内温度設定値
の変更量と変更時刻のパターンを可能な数だけ選択す
る。

【００１６】

【数１】

【００１７】数１において、ΔＴlowは室内温度下限許
容値、ΔＴupは室内温度上限許容値である。また、上で
選択したすべてのパターンにおける空調消費エネルギの
予測値を、計算をおこなったすべての時間で積算し、そ
の積算量が最も小さいパターンを実際の運転に用いるパ
ターンとして決定し、室内温度設定値変更指示部３７０
はこれを空調機２００に指示する。

【００１８】（第２の実施の形態）以下に、本発明の第
２の実施の形態を図面を参照して説明する。図３は本発
明の第２の実施の形態における制御装置の構成を示す構
成図である。本実施の形態は、第１の実施の形態におい
て、室内状態量検出部１００がなく、室内温度検出部１
１０と空調機から室内に給気される給気風量と給気温度
とを検出する空調機給気状態量検出部１３０とを有し、
制御部３００には、室内温度検知部１１０と外気温度検
知部１２０と空調機給気状態量検出部１３０とで得られ
るデータを記憶する空調状態量データ記憶メモリ３２０
と、空調状態量データ記憶メモリ３２０より室内温度、
給気温度、給気風量、外気温度の各時系列データを読み
出し室内発生負荷を算出する室内発生負荷算出部３３０
とを有したものである。その外の構成は第１の実施の形
態と同じなのでその説明は省略する。なお、室内温度検
出部１１０と外気温度検出部１２０ではサーミスタ等が
使用される。また、空調機給気状態量検出部１３０で
は、給気風量の検出には送風機２１０のインバータファ
ン回転数からファン固有の関数を用いることにより検出
され、給気温度の検出にはサーミスタ等が使用される。
空調機２００の給気風量は送風機２１０のインバータフ
ァン回転数を制御することによって変えることができ
る。

【００１９】次に、このような本実施の形態の動作を説
明する。

【００２０】不在時間帯データ記憶メモリ３１０より不
在時間帯データを取った後、室内発生負荷算出部３３０
で、前日または任意の指定日の不在時間帯における室内
温度Ｔrm（ｔ）、給気温度Ｔsp（ｔ）、給気風量Ｖsp
（ｔ）、外気温度Ｔod（ｔ）をもとに数２を用いて該不
在時間帯における室内発生負荷Ｑin（ｔ）を計算する。
なお、ｔは時間である。

【００２１】

【数２】

【００２２】数２においてＣairは空気の比熱、Ｒは既
知の熱抵抗、Ｃrmは既知の部屋の熱容量、α(t)は室内
温度変化率で時間ｔまわりの複数のＴrm（ｔ）から最小
２乗法で求めることができる。室内発生負荷Ｑin（ｔ）
は時系列データであるが、そのままでは測定誤差を含ん
でいるため、Ｑin（ｔ）の全データを平均したＱinaを
以下で用いるとよい。空調状態量変化予測部３５０で
は、上記不在時間データと室内発生負荷Ｑinaとを用い
て、不在時間帯における室内温度設定値の時間的変更パ
ターンを複数個仮定するとともに、各パターン毎の室内
温度設定値の変更過程に対応する室内温度の変化とイン
バータファン回転数の時間的な変化を、不在時間帯とそ
の前後の時間帯において予測する。

【００２３】例として、空調状態量変化予測部３５０
を、送風機２１０のインバータファン回転数が数３に示
す制御式に基づき制御される空調機に適用する。

【００２４】

【数３】

【００２５】数３においてΔＶｖｖｆはインバータファ
ン回転数Ｖｖｖｆの偏差、Ｇ、ω、ζはそれぞれインバ
ータファンの特性に応じた定数、Ｔstは空調機の室内温
度設定値である。空調状態量変化予測部３５０では、数
３を変形した数４をインバータファン回転数の時間的な
変化を予測する式として用いる。

【００２６】

【数４】

【００２７】なお、数４において、Δtは予測をおこな
う時間的な間隔で、実際のインバータファン回転数の制
御周期と同じ値を用いるとよい。室内温度設定値の変更
過程Ｔst'（ｔ）は自由に変更することができる。ま
た、Ｖｖｖｆ'（ｔ）はインバータファンの予測値、Ｔr
m'（ｔ）は室内温度の予測値である。

【００２８】また、インバータファン回転数の変化に伴
う室内温度の時間的変化も予測には、微分方程式である
数５を変形した数６を用いる。

【００２９】

【数５】

【００３０】

【数６】

【００３１】数５、数６において、ＱinaはＱin（ｔ）
の全データを平均した熱量、Ｑsupは空調機の給気によ
って部屋内に供給される熱量、Ｑoutは外気からの熱の
流入量で、それぞれ数７、数８のようにあらわされる。

【００３２】

【数７】

【００３３】

【数８】

【００３４】なお、数７において給気温度の予測値Ｔs
p'(t)は、予測することも可能であるが設定値検出部１
６０で得られる在室時給気温度設定値Ｔspsetをそのま
ま用いると計算が容易になる。また、Ｖfanはインバー
タファン回転数より給気風量を算出する送風機固有の関
数である。数８における外気温度の予測値Ｔod'(t)に
は、予測をおこなう日の季節に応じた適当な値を入れる
か、任意の指定日の時系列実測値データを予測データと
してそのまま用いるかすればよい。

【００３５】室内温度とインバータファン回転数の時間
的な変化の予測計算は、室内温度設定値の変更過程Ｔs
t'（ｔ）を変化させ、それぞれの場合について別個に行
う。計算には繰り返し計算を用い、まずＴrm'（ｔ）、
Ｔsp'（ｔ）、Ｔod'（ｔ）、Ｖｖｖｆ（ｔ）を数６、数
７、数８に入れてＴrm'（ｔ＋Δｔ）を算出し、次にＴr
m'（ｔ＋Δｔ）、Ｔrm'（ｔ）、Ｔrm'（ｔ―Δｔ）、Ｔ
st'（ｔ）を用いて数４よりＶｖｖｆ（ｔ＋Δｔ）を算
出する。なお、予測計算をおこなうためには、Ｖｖｖｆ
（ｔ）の初期値が１つ、Ｔrm（ｔ）の初期値が２つ必
要となる。Ｖｖｖｆ（ｔ）の初期値については、予測計
算をおこなう最初の時間における前日もしくは任意の指
定日のインバータファン回転数の実測値を用いるか、室
内温度が在室時温度設定値になり定常状態になっている
場合のインバータファン回転数の予測収束値を用いるか
すればよい。また、Ｔrm（ｔ）の初期値２つは、予測計
算をおこなう最初の時間における前日もしくは任意の指
定日の室内温度の実測値２つを用いるか、在室時室内温
度設定値Ｔrmsetを用いるかすればよい。

【００３６】以上の計算を終えた後、不在時間帯終了時
間ｔendに予測される室内温度が数１に示す温度範囲内
におさまるような、室内温度設定値の時間的変更パター
ンを可能な数だけ算出する。

【００３７】次に、空調機消費エネルギ予測部３５５に
おいて、空調状態量変化予測部３５０で算出したそれぞ
れの室内温度設定値の変更過程にしたがって空調機を運
転した場合の、インバータファン回転数および室内温度
の時間的変化予測データをもとに、不在時間帯とその前
後の時間帯におけるインバータファン消費電力と熱源消
費電力とを予測する。インバータファン消費電力の計算
には、インバータファン回転数から瞬時の消費電力を算
出するインバータファン固有の関数ｅf を用い、予測計
算をおこなったすべての時間でファン消費電力Ｅf を積
算する。この消費電力Ｅf は数９を用いて計算をおこな
う。

【００３８】

【数９】

【００３９】なお、数９において、ｔ１、ｔ２は不在時
間帯を挟んで、上記消費電力を計算する時間帯のはじめ
と終わりの時刻である。

【００４０】また、熱源の消費電力Ｅn は、数１０を用
いて行う。

【００４１】

【数１０】

【００４２】なお、数１０において、Ｋｅは室内に供給
される熱量から熱源で消費される電力を換算するための
定数である。Ｅn とＥf の和で求まる空気調和機の消費
電力積算量の予測値がもっとも小さくなる室内温度設定
値の時間的変更パターンを選択し、室内温度設定値変更
指示部３７０はこれを空調機２００に指示する。

【００４３】（第３の実施の形態）以下に、本発明の第
３の実施の形態を図面を参照して説明する。図４は本発
明の第３の実施の形態における制御装置の構成を示す構
成図である。本実施の形態は、第２の実施の形態におい
て、空調機給気状態量検出部１３０と空調状態量データ
記憶メモリがなく、代わりに空調負荷検出部１４０と、
室内温度検出部１１０と外気温度検出部１２０と空調負
荷検出部１４０とで得られたデータを記憶する空調負荷
データ記憶メモリ３２５を有したものである。したがっ
て、第２の実施の形態とは、室内発生負荷を算出する過
程が異なっている。その他の構成と動作は第２の実施の
形態と同様なのでその説明については省略する。空調負
荷検出部１４０には、例えば、空調機２００に出入りす
る水の入口水温と出口水温と水流量とを同時に測定し、
入口水温と出口水温との差に水流量と空調機に出入りす
る水の比熱を乗じて空調機２００で使われた熱量を求め
る熱量計がある。

【００４４】次に、このような本実施の形態の動作を説
明する。

【００４５】空調負荷検出部１４０で検出された空調負
荷Ｑ（ｔ）は、室内温度検出部１１０で得られるＴrm
（ｔ）と外気温度検出部１２０で得られる外気温度Ｔod
（ｔ）とを用いて数１１により室内発生負荷Ｑin（ｔ）
が算出される。

【００４６】

【数１１】

【００４７】Ｑin(t)は時系列データであるが、不在時
間帯におけるＱin(t)を平均したＱinaを室内発生負荷と
して用いてもよい。

【００４８】（第４の実施の形態）以下に、本発明の第
４の実施の形態を図面を参照して説明する。図５は本発
明の第４の実施の形態における制御装置の構成を示す構
成図である。本実施の形態は、第１の実施の形態におい
て、不在時間帯データ記憶メモリ３１０がなく、在室状
態検出部１５０と在室状態データ記憶メモリ３１５と在
室状態データ学習部３４０とを有したものである。な
お、在室状態検出部１５０には、薄膜焦電素子を用いた
赤外線センサ等が用いられる。その他の構成と動作は第
１の実施の形態と同じなのでその説明については省略す
る。

【００４９】次に、このような本実施の形態の動作を説
明する。

【００５０】在室状態検出部１５０で得られた在室人
数、活動量等の在室状態データは在室状態データ記憶メ
モリ３１５に時系列データとして記憶される。在室状態
データ学習部３４０は在室状態データ記憶メモリ３１５
より在室人数データを読み出し、そのデータをもとに部
屋４００における在不在の時間的パターンを学習し、不
在時間帯を出力する。学習方法の例を以下に示す。

【００５１】一つは、単にファイルに記憶する方法で、
在室状態データ記憶メモリ３１５の在室人数データよ
り、在室者がいない時間だけを選択し不在時間帯を求
め、その不在時間帯データをファイルに記憶する。

【００５２】また、多層ニューラルネットワークの代表
的な学習アルゴリズムであるバックプロパゲーションを
用いて、在室状態データを学習する方法も利用できる。
ニューロの学習は、入力層が時間、出力層が在室人数デ
ータとなるように、一日の在室状態データを教師データ
として行う。学習したニューラルネットワークを用い
て、時間を入力することによって得られる予測在室人数
に基づき、不在時間帯を計算し出力する。

【００５３】以上の学習は、自己組織化アルゴリズムを
用いておこなっても同様の効果が得られる。

【００５４】（第５の実施の形態）以下に、本発明の第
５の実施の形態を図面を参照して説明する。図６は本発
明の第５の実施の形態における制御装置の構成を示す構
成図である。本実施の形態は、第１の実施の形態におい
て、在不在検知部１７０と、在不在検知部１７０で得ら
れるデータをもとに部屋に人がいるかいないかを判定す
る在不在判定部３６０と、室内温度設定値を在室時室内
温度設定値に設定する室内温度設定値再設定指示部３８
０を有したものである。なお、在不在検知部１７０に
は、薄膜焦電素子を用いた赤外線センサ等が用いられ
る。その他の構成と動作は第１の実施の形態と同じなの
でその説明については省略する次に、このような本実施
の形態の動作を説明する。

【００５５】室内温度設定値が在室時室内温度設定値か
ら変更されている不在時間帯において、在不在検知部１
７０で得られるデータを用いて人の在室状態を監視す
る。

【００５６】在不在判定部３６０が一定時間連続して在
室者がいると判断した場合は、室内温度設定値再設定指
示部３８０を用いて室内温度設定値を在室時室内温度設
定値に戻す。

【００５７】一方、在不在判定部３６０が在室者がいな
いと判断した場合は、室内状態量検出部１００と外気温
度検出部１２０とで得られる各データを用いて、空調機
状態量予測部３５０により不在時間帯終了時の室内温度
を予測する。不在時間帯終了時の室内温度が数１の範囲
内におさまらない場合には、不在時間帯終了時の室内温
度が数１の範囲に収まるように先に決められた室内温度
設定値の変更量および変更時間を調整し、その調整量に
応じた室内温度設定値の変更を室内温度設定値変更指示
部３７０を用いておこなう。

【００５８】また、不在時間帯に在室者が検知され室内
温度設定値が在室時室内温度設定値に戻っている場合
に、再び在室者がいなくなれば、空調状態量予測手段３
５０と空調機消費エネルギ予測手法３５５とを用いて、
新たな室内温度設定値の変更過程を算出し、室内温度設
定値変更指示部３７０によって室内温度設定値の変更を
おこなう。

【００５９】なお、本実施の形態において在不在検知部
１７０の替わりに、第４の実施の形態において説明した
在室状態検出部１５０を用いても良い。

【００６０】（第６の実施の形態）以下に、本発明の第
６の実施の形態を図面を参照して説明する。図７は本発
明の第６の実施の形態における制御装置の構成を示す構
成図である。制御部３００において、３１７は朝の出勤
時間に代表される在室開始時間を記憶する在室開始時間
データ記憶メモリで、３９０は空調機のＯＮ／ＯＦＦを
検出・制御する空調機運転状態監視部である。その他の
構成は第２の実施の形態と同じなのでその説明について
は省略する。

【００６１】次に、このような本実施の形態の動作を説
明する。

【００６２】空調機運転状態監視部３９０で空調機への
給電のＯＦＦが検出された時、制御部３００は在室開始
時間データ記憶メモリ３１７より在室開始時間ｔinを読
み出す。在室開始時間より前の適当な時間ｔsを空調機
を起動する時間に設定する。空調機起動時間ｔsは、前
日または任意の指定日の起動時間を用いるとよい。次
に、室内発生負荷算出部３３０において、空調機起動時
間ｔsと在室開始時間ｔinの間の時間帯における、前日
または任意の指定日の室内温度Ｔrm（ｔ）と外気温度Ｔ
od（ｔ）を空調状態量データ記憶メモリ３２０より読み
出し、数１２を用いて該時間帯における室内発生負荷Ｑ
in(t)を算出する。

【００６３】

【数１２】

【００６４】室内発生負荷Ｑin（ｔ）は時系列データで
あるが、そのままでは測定誤差を含んでいるため、Ｑin
（ｔ）の全データを平均したＱinaを以下で用いてもよ
い。

【００６５】空調状態量変化予測部３５０では、室内発
生負荷算出部３３０で計算された室内発生負荷Ｑina
と、温度設定値検出部１６０で得られる在室時室内温度
設定値Ｔrmsetと在室時給気温度設定値Ｔspsetとを入力
データとし、空調状態量データ記憶メモリ３２０に格納
された空調機起動時間ｔsにおける前日または任意の指
定日の室内温度を室内温度予測初期値として用いる。
空調機を時間ｔsに起動してから、室内温度設定値を室
内温度予測初期値から段階的に在室時室内温度設定値Ｔ
rmsetまで変更する過程における室内温度設定値の時間
的変更パターンを複数個仮定するとともに、各パターン
毎の室内温度とインバータファン回転数の時間的な変化
を数３および数５を用いて予測する。在室開始時間ｔin
における室内温度が数１３に示す範囲に入るような、室
内温度設定値の時間的変更パターンを可能な数だけ算出
する。

【００６６】

【数１３】

【００６７】空調機消費エネルギ予測部３５５では、空
調状態量変化予測部３５０で求めたそれぞれの室内温度
設定値の変更過程を用いて空調機を起動した場合の、空
調機２００のインバータファンと熱源の消費電力を予測
する。ファン消費電力Ｅf'の計算は、空調状態量変化予
測部３５０でそれぞれ計算されたインバータファン回転
数の時間的な変化予測データを用い、インバータ回転数
からファン消費電力を演算するファン固有の関数ｅf に
より、数１４から導出される。また、熱源部２２０の消
費電力Ｅn'は、空調状態量変化予測部３５０で使用され
た給気温度予測値と外気温度予測値と、室内温度予測値
とインバータファン回転数の予測データに基づき、数１
５から導出される。

【００６８】

【数１４】

【００６９】

【数１５】

【００７０】なお、数１５において、Ｋeは室内に供給
される熱量から熱源で消費される電力を換算するための
定数である。空調状態量変化予測部３５０で算出された
すべての室内温度設定値の変更過程について上記の計算
を行った後、インバータファン消費電力Ｅf'と熱源消費
電力Ｅn'との和で求まる空調機の予測消費エネルギがも
っとも小さくなる室内温度設定値の時間的変更パターン
を選択する。

【００７１】以上の手順を用いると、任意の時間ｔs に
空調機を起動した場合の空調機の予測消費エネルギが最
も小さい室内温度設定値の変更過程が、それぞれのｔs
について決定する。以上の計算で使われたすべてのｔs
のなかで最も予測起動エネルギが低い空調機起動時間が
求める最適空調機起動時間となる。また、同時にその時
間に空調機を起動した場合の、最適な室内温度設定値の
変更過程も得ることができる。

【００７２】上記の計算結果に基づき、最適空調機起動
時間になると空調機状態監視部３９０を用いて空調機を
ＯＮし、その後は室内温度設定値の変更過程に従って室
内温度設定値変更指示部３７０を用いて室内温度設定値
の変更を空調機２００に指示する。

【００７３】なお、本実施の形態では、空調状態量変化
予測部３５０において、室内発生負荷算出部３３０で得
られる室内発生負荷を用いて室内温度と空調機の消費エ
ネルギの時間的な変化を予測するが、室内発生負荷算出
部はなくてもよく、第１の実施の形態で述べた多層ニュ
ーラルネットワークの代表的な学習アルゴリズムである
バックプロパゲーションを用いて予測をおこなってもよ
い。

【００７４】また、在室開始時間データ記憶メモリ３１
７の替わりに、第１の実施の形態において説明した不在
時間帯データ記憶メモリ３１０を用いても良い。

【００７５】

【発明の効果】以上説明したところから明らかなよう
に、本発明は、あらかじめ予測された不在時間帯に対し
て、不在時間帯前後における空調機の消費エネルギが確
実に削減でき、かつ不在時間帯終了時における室内温度
が退室前の室内温度設定値になる空気調和機の自動制御
装置を実現することができる。また、空調機が停止して
いる状態から室内温度が在室時室内温度設定値に到達す
るまでの空調機の起動消費エネルギを確実に削減できる
空気調和機の自動制御装置を実現することができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の第１の実施の形態における制御装置の
構成を示す構成図である。

【図２】本発明の第１の実施の形態に用いられる多層ニ
ューラルネットワークの概念図である。

【図３】本発明の第２の実施の形態における制御装置の
構成を示す構成図である。

【図４】本発明の第３の実施の形態における制御装置の
構成を示す構成図である。

【図５】本発明の第４の実施の形態における制御装置の
構成を示す構成図である。

【図６】本発明の第５の実施の形態における制御装置の
構成を示す構成図である。

【図７】本発明の第６の実施の形態における制御装置の
構成を示す構成図である。

【図８】特開８―２８９２９号公報に記載された技術の
構成図である。

【符号の説明】

１００室内状態量検出部１１０室内温度検出部１２０外気温度検出部１３０空調機給気状態量検出部１４０空調負荷検出部１５０在室状態検出部１６０温度設定値検出部２００空調機２１０送風機２２０熱源部３００制御部３１０不在時間帯データ記憶メモリ３１５在室状態データ記憶メモリ３１７在室開始時間データ記憶メモリ３２０空調状態量データ記憶メモリ３２５空調負荷データ記憶メモリ３３０室内発生負荷算出部３４０在室状態データ学習部３５０空調状態量変化予測部３５５空調機消費エネルギ予測部３６０在不在判定部３７０室内温度設定値変更指示部３８０室内温度設定値再設定指示部４００部屋

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】空調をおこなう部屋に人員が在室してい
ない時間帯とその前後の所定の時間帯を合わせた不在時
間帯における運転制御を行う空気調和機の制御装置にお
いて、前記部屋の熱特性に関するデータを検出する検出
手段と、前記データおよび蓄積された過去のデータをも
とに、前記不在時間帯における前記空気調和機に対する
室内温度設定値の時間的変更パターンを複数個仮定する
と共に、それらのパターン毎に、前記不在時間帯におけ
る前記空気調和機の積算消費エネルギおよび、前記不在
時間帯が終了する時点における不在終了時室内温度を算
定し、前記不在終了時室内温度が所定の範囲に収まり、
かつ、前記積算消費エネルギが最小になるような前記時
間的変更パターンのひとつを選定するパターン設定手段
とを備えることを特徴とする空気調和機の制御装置。
【請求項２】前記パターン設定手段は、前記積算消費
エネルギおよび前記不在終了時室内温度を算定する際
に、前記空気調和機の動作特性をあらかじめ学習させた
ニュートラルネットワークを用いることを特徴とする請
求項１に記載の空気調和機の制御装置。
【請求項３】前記検出手段は、前記部屋内に人員が在
室している在室時間帯における前記空気調和機の在室時
室内温度設定値と在室時給気温度設定値を検出する温度
設定値検出部と、前記部屋内の所定の場所において少な
くとも室内温度を含む室内状態量を検出する室内状態量
検出部と、外気温度を検出する外気温度検出部とを備
え、前記パターン設定手段は、前記不在時間帯を記憶す
る不在時間帯データ記憶部と、前記時間的変更パターン
毎に前記室内状態量および前記空気調和機の運転状態量
の時間的な変化を予測する空調状態量変化予測部と、前
記空調状態量変化予測部で予測される前記運転状態量か
ら前記積算消費エネルギを予測する空調機消費エネルギ
予測部と、前記時間的変更パターンのひとつを選定して
前記空気調和機に指示する室内温度設定値変更指示部と
を備えることを特徴とする請求項１または２に記載の空
気調和機の制御装置。
【請求項４】前記検出手段は、前記部屋内に人員が在
室している在室時間帯における前記空気調和機の在室時
室内温度設定値と在室時給気温度設定値を検出する温度
設定値検出部と、前記部屋の室内温度を検出する室内温
度検出部と、前記空気調和機から前記部屋内に送風され
る空気の給気送風量と給気温度とを検出する空調機給気
状態量検出部と、外気温度を検出する外気温度検出部と
を備え、前記パターン設定手段は、前記不在時間帯を記
憶する不在時間帯データ記憶部と、前記検出手段で得ら
れたデータを記憶蓄積する空調状態量データ記憶部と、
前記空調状態量データ記憶部に蓄積された過去のデータ
から前記部屋内の発生負荷の時間的な変化を算出する室
内発生負荷算出部と、前記室内発生負荷算出部で算出さ
れた前記発生負荷の時間的な変化をもとに前記室内状態
量および前記空気調和機の運転状態量の時間的な変化を
予測する空調状態量変化予測部と、前記空調状態量変化
予測部で予測される前記運転状態量から前記積算消費エ
ネルギを予測する空調機消費エネルギ予測部と、前記時
間的変更パターンのひとつを選定して前記空気調和機に
指示する室内温度設定値変更指示部とを備えることを特
徴とする請求項１または２に記載の空気調和機の制御装
置。
【請求項５】前記検出手段は、前記部屋内に人員が在
室している在室時間帯における前記空気調和機の在室時
室内温度設定値と在室時給気温度設定値を検出する温度
設定値検出部と、前記部屋の室内温度を検出する室内温
度検出部と、前記空気調和機の前記部屋における空調負
荷を検出する空調負荷検出部と、外気温度を検出する外
気温度検出部とを備え、前記パターン設定手段は、前記
不在時間帯を記憶する不在時間帯データ記憶部と、前記
検出手段から得られたデータを記憶蓄積する空調負荷デ
ータ記憶部と、前記空調負荷データ記憶部に蓄積された
過去のデータから前記部屋内の発生負荷の時間的な変化
を算出する室内発生負荷算出部と、前記室内発生負荷算
出部で算出された前記発生負荷の時間的な変化をもとに
前記室内状態量および前記空気調和機の運転状態量の時
間的な変化を予測する空調状態量変化予測部と、前記空
調状態量変化予測部で予測される前記運転状態量から前
記積算消費エネルギを予測する空調機消費エネルギ予測
部と、前記時間的変更パターンのひとつを選定して前記
空気調和機に指示する室内温度設定値変更指示部とを備
えることを特徴とする請求項１または２に記載の空気調
和機の制御装置。
【請求項６】前記検出手段は、前記部屋内に人員が在
室している在室時間帯における前記空気調和機の在室時
室内温度設定値と在室時給気温度設定値を検出する温度
設定値検出部と、前記部屋内の所定の場所において少な
くとも室内温度を含む室内状態量を検出する室内状態量
検出部と、外気温度を検出する外気温度検出部と、少な
くとも前記部屋内に在室する人員の人数を含む在室状態
を検知する在室状態検知部とを備え、前記パターン設定
手段は、前記在室状態検知部で得られた在室状態データ
を時系列として記憶蓄積する在室状態データ記憶部と、
前記在室状態データ記憶部に蓄積された過去のデータを
もとに人員の在不在の時間的パターンを学習する在室状
態データ学習部と、前記時間的変更パターン毎に前記室
内状態量および前記空気調和機の運転状態量の時間的な
変化を予測する空調状態量変化予測部と、前記空調状態
量変化予測部で予測される前記運転状態量から前記積算
消費エネルギを予測する空調機消費エネルギ予測部と、
前記時間的変更パターンのひとつを選定して前記空気調
和機に指示する室内温度設定値変更指示部とを備えるこ
とを特徴とする請求項１または２に記載の空気調和機の
制御装置。
【請求項７】前記検出手段は、少なくとも前記部屋内
に人員がいるかどうかを検知する在不在検知部を備え、
前記パターン設定手段は、前記不在時間帯データ記憶部
に記憶されたデータをもとに設定された前記不在時間帯
内において、前記在不在検知部が前記部屋内に人員がい
ることを検知した場合に、前記室内温度設定値変更指示
部により指示された室内温度設定値を前記在室時室内温
度設定値に再設定するように指示する室内温度設定値再
設定指示部を備えることを特徴とする請求項３に記載の
空気調和機の制御装置。
【請求項８】前記空気調和機の運転が本制御装置の指
示によらず停止した場合に、これを検知し、運転を再開
する時刻を設定する手段を備え、運転停止時刻から運転
再開時刻までの時間帯を前記不在時間帯とみなすことを
特徴とする請求項１〜７のいずれかに記載の空気調和機
の制御装置。