WO2014192849A1 - 空調機制御装置、空調機制御方法及びプログラム - Google Patents

空調機制御装置、空調機制御方法及びプログラム Download PDF

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WO2014192849A1
WO2014192849A1 PCT/JP2014/064222 JP2014064222W WO2014192849A1 WO 2014192849 A1 WO2014192849 A1 WO 2014192849A1 JP 2014064222 W JP2014064222 W JP 2014064222W WO 2014192849 A1 WO2014192849 A1 WO 2014192849A1
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WO
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operation schedule
air conditioner
thermal load
period
value
Prior art date
Application number
PCT/JP2014/064222
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English (en)
French (fr)
Inventor
中村　慎二
正之 小松
忠昭 坂本
一生 冨澤
利宏 妻鹿
宗佑 南田
上野　一巳
Original Assignee
三菱電機株式会社
三菱電機ビルテクノサービス株式会社
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Publication date
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    • F—MECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
    • F24—HEATING; RANGES; VENTILATING
    • F24F—AIR-CONDITIONING; AIR-HUMIDIFICATION; VENTILATION; USE OF AIR CURRENTS FOR SCREENING
    • F24F11/00—Control or safety arrangements
    • F24F11/30—Control or safety arrangements for purposes related to the operation of the system, e.g. for safety or monitoring
    • F—MECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
    • F24—HEATING; RANGES; VENTILATING
    • F24F—AIR-CONDITIONING; AIR-HUMIDIFICATION; VENTILATION; USE OF AIR CURRENTS FOR SCREENING
    • F24F11/00—Control or safety arrangements
    • F24F11/30—Control or safety arrangements for purposes related to the operation of the system, e.g. for safety or monitoring
    • F24F11/46—Improving electric energy efficiency or saving
    • F24F11/47—Responding to energy costs
    • F—MECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
    • F24—HEATING; RANGES; VENTILATING
    • F24F—AIR-CONDITIONING; AIR-HUMIDIFICATION; VENTILATION; USE OF AIR CURRENTS FOR SCREENING
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    • F24F11/62—Control or safety arrangements characterised by the type of control or by internal processing, e.g. using fuzzy logic, adaptive control or estimation of values
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    • F—MECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
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    • F24F11/00—Control or safety arrangements
    • F24F11/30—Control or safety arrangements for purposes related to the operation of the system, e.g. for safety or monitoring
    • F24F11/46—Improving electric energy efficiency or saving

Definitions

  • the present invention relates to an air conditioner control device, an air conditioner control method, and a program for controlling the operation of an air conditioner.
  • a method is generally used in which an energy reduction target and a budget are set, and the air conditioning equipment is controlled so that the amount of power consumption or the converted value falls within the range.
  • the target reduction rate from the base year is determined on a monthly basis, and the target power consumption (amount) for the day is set to a value obtained by dividing the target power consumption (amount) for the month by the number of days in the month. Then, the operation of the air conditioner is controlled so as not to exceed the daily target power consumption (money amount).
  • Patent Document 1 a system for controlling the operation of the air conditioner so that the power consumption does not exceed the limit value without impairing the comfort of the room has been proposed (for example, Patent Document 1).
  • the management device acquires data indicating the operation status of the air conditioner, and is the comfort satisfied when the power consumption exceeds the target value?
  • the control information that suppresses the amount of power used is transmitted to the air conditioner if it is diagnosed.
  • the comfort is not satisfied, the excess value of the power consumption is transferred to the target value of the power consumption after that time, and the target value is reduced.
  • This invention is made
  • an air conditioner control device includes a storage unit that stores an operation schedule list in which a plurality of operation schedules related to an air conditioner are ranked in order of higher power consumption, A period target value setting unit that sets a period target value for a certain period related to power consumption, and a thermal load that calculates an estimated value of the thermal load for a certain period when the air conditioner is operated with the operation schedule selected from the operation schedule list
  • An operation schedule selection part selects a high-order operation schedule in the operation schedule in which the period predicted value which concerns on the power consumption of the fixed period estimated based on the estimated value of a heat load falls below a period target value.
  • FIG. It is a block diagram which shows the structure of the air conditioning machine control system which concerns on Embodiment 1.
  • FIG. It is a figure which shows the content of the driving schedule list which concerns on Embodiment 1.
  • FIG. It is a flowchart which shows the air-conditioner control process which concerns on Embodiment 1.
  • FIG. It is a figure which shows the content of the driving schedule list which concerns on Embodiment 2.
  • FIG. It is a flowchart which shows the air conditioning machine control process which concerns on Embodiment 2.
  • FIG. It is a block diagram which shows the structure of the air conditioning machine control system which concerns on Embodiment 3.
  • FIG. It is the figure which showed the relationship between the heat load of an air conditioner, and power consumption. It is a figure for demonstrating the determination method of the level of a thermal load. It is a figure for demonstrating the determination method of the level of a thermal load.
  • the air conditioner control system 1 includes a control device 10 and an air conditioner 20 controlled by the control device 10.
  • FIG. 1 shows a configuration in which only one air conditioner 20 is provided, but an arbitrary number of air conditioners 20 are provided, and the control device 10 controls each air conditioner 20.
  • the air conditioner 20 is an air conditioner having a cooling function or a heating function. In the present embodiment, the case of cooling operation in summer will be described.
  • the control device 10 includes an arithmetic processing unit 11 and a storage unit 12.
  • the control device 10 may further include an operation unit for an operator to input data, a display unit for outputting and displaying data, a communication unit for transmitting and receiving data, and the like.
  • the storage unit 12 includes, for example, a readable / writable nonvolatile semiconductor memory such as a flash memory or a magnetic storage device such as a hard disk drive.
  • the storage unit 12 stores a monthly target value list 121, environmental information 122, an operation schedule list 123, device characteristic data 124, and an electricity bill table 125.
  • the storage unit 12 also stores a program executed by the arithmetic processing unit 11.
  • the monthly target value list 121 stores target values related to power consumption for each month.
  • this target value is a target amount of electricity bill for each month.
  • the monthly target value list 121 is, for example, a value input in advance from the operation unit of the control device 10 by an administrator, or a value obtained by multiplying a result of the previous year by a certain rate.
  • the environment information 122 is information indicating the environment of the space in which the air conditioner 20 operates, and is information previously input from the operation unit of the control device 10 by the administrator.
  • the environmental information 122 includes, for example, data on heat sources such as people, lighting, and OA equipment, heat insulation characteristics of buildings, window positions, window opening areas, and the like.
  • the operation schedule list 123 is a list set for each month, and is a list in which a plurality of operation schedules of the air conditioner 20 are ranked according to the magnitude of power consumption.
  • the driving schedule list 123 is input and stored in advance from the operation unit of the control device 10 by the administrator.
  • the example of FIG. 2 shows a driving schedule list 123 for a specific month in summer, and includes driving schedules from the highest level 0 to the lowest level 10 arranged in descending order of power consumption.
  • Each operation schedule includes information on operation types such as air conditioning, operation start time, operation end time, and reference temperature.
  • FIG. 2 shows a part of the information.
  • Each operation schedule may also contain detailed setting information that realizes energy savings. For example, during summer cooling operation, the setting for making the target temperature higher than normal during lunch breaks or when the heat load is small It is.
  • the highest level 0 schedule is the basic schedule, and power consumption is set to gradually decrease in the order of levels 1-10.
  • the basic operation schedule of level 0 is a cooling operation with a reference temperature of 26 ° C. as a target room temperature.
  • Level 1 is an operation that is raised by 1 ° C. with respect to the reference temperature of the basic operation schedule for 3 minutes out of 30 minutes.
  • Level 2 is an operation that is raised by 1 ° C. for 6 minutes out of 30 minutes.
  • Level 3 is an operation in which operation is stopped for 3 minutes in 30 minutes, and level 4 is an operation in which operation is stopped for 6 minutes in 30 minutes.
  • Level 5 is a cooling operation in which the reference temperature of the basic operation schedule is increased by 1 ° C. and the target room temperature is 27 ° C.
  • Level 6 is an operation in which the temperature is raised by 1 ° C. only for 3 minutes out of 30 minutes with respect to the reference temperature of 27 ° C.
  • the driving schedule list 123 is configured so that a certain level of comfort can be ensured even when driving at the lowest level driving schedule that consumes the least amount of power.
  • the reference temperature of the operation schedule at level 10 is set to 28 ° C. during cooling.
  • the equipment characteristic data 124 is data indicating the input power required for each output capacity of the air conditioner 20, and includes, for example, a catalog value of the air conditioner 20.
  • the electricity bill table 125 is based on a contract with an electric power company, and is data indicating an electricity bill with respect to power consumption for each time zone.
  • the arithmetic processing unit 11 includes a CPU (Central Processing Unit) and executes various programs stored in the storage unit 12, thereby realizing an air conditioner control function and the like.
  • the arithmetic processing unit 11 includes functional units such as a target value setting unit 111, an operation schedule selection unit 112, a heat load estimation unit 113, and a control signal generation unit 114 in order to realize an air conditioner control function.
  • the target value setting unit 111 divides the monthly target value in the monthly target value list 121, which is the target amount of the electricity bill for January, by the number of days in the current month, and calculates the target amount of the electricity bill for the day. Then, a value obtained by multiplying the calculated target amount by a coefficient according to the thermal load estimated by the thermal load estimation unit 113 is determined as a daily target value, and output to the operation schedule selection unit 112. To do.
  • the operation schedule selection unit 112 temporarily selects an operation schedule in order from the basic operation schedule of level 0 toward the lower level, reads the contents of the temporarily selected operation schedule, and outputs them to the heat load estimation unit 113. Moreover, the operation schedule selection part 112 calculates the power consumption of the air conditioner 20 based on the estimated value of the thermal load input from the thermal load estimation part 113, and estimates the electricity bill for one day based on it. The prediction of the electricity bill is performed with reference to data such as the device characteristic data 124 and the electricity bill table 125 stored in the storage unit 12. One operation schedule is finally selected from the operation schedule list 123 based on the result of comparing the predicted electricity rate and the daily target value input from the target value setting unit 111, and is output to the control signal generation unit 114.
  • the thermal load estimation unit 113 calculates an estimated value of the thermal load for achieving the target room temperature of the operation schedule input from the operation schedule selection unit 112 from the environment information 122 stored in the storage unit 12 at regular intervals. .
  • the time for calculating the heat load is preferably 5 minutes, 10 minutes, 30 minutes, 1 hour, or the like.
  • Calculating the heat load is done by any known method.
  • An existing heat load calculation program may be used. For example, heat generated from a heat source such as a person based on data related to a heat source such as a person, lighting, or OA equipment included in the environmental information 122, heat insulation characteristics of a building, window position, window opening area, outside air temperature prediction data, etc. Obtain heat transfer from the building outer wall, solar radiation from windows, and sensible heat load from outside air. In addition, the latent heat load caused by the entry and exit of water vapor due to the human body, intake outside air, and the like is obtained. Then, the sum of the sensible heat load and the latent heat load is calculated as an estimated value of the heat load.
  • the control signal generation unit 114 generates a control signal for the air conditioner 20 based on the operation schedule selected by the operation schedule selection unit 112 and outputs the control signal to the air conditioner 20. For example, the control signal generation unit 114 generates and outputs a control signal including a signal for instructing a change in the target room temperature, operation or stop at a timing according to the selected operation schedule.
  • the arithmetic processing unit 11 of the control device 10 executes the air conditioner control processing program stored in the storage unit 12, whereby the monthly target value list 121, the environment information 122, the operation schedule list 123, the device characteristic data 124, Based on the electricity price table 125, the daily target value is determined, the heat load is estimated, the operation schedule is selected, the control signal is generated, and the control signal is output to the air conditioner 20.
  • the air conditioner 20 performs an air conditioning operation based on the control signal input from the control device 10.
  • the target value setting unit 111 acquires the monthly target value of the current month from the monthly target value list 121 of the storage unit 12 (step S101).
  • the acquired monthly target value is divided by the number of days in the current month to determine the daily target value (step S102).
  • the thermal load estimation unit 113 calculates an estimated value of the thermal load for achieving the target room temperature of the operation schedule input from the operation schedule selection unit 112 based on the environmental information 122 acquired from the storage unit 12 at regular intervals. (Step S105).
  • the time for calculating the thermal load is, for example, 5 minutes, 10 minutes, 30 minutes, 1 hour.
  • the thermal load estimation unit 113 outputs the calculated thermal load to the target value setting unit 111 and the operation schedule selection unit 112.
  • the target value setting unit 111 determines the thermal load level indicating the magnitude of the thermal load on the current day from the thermal load data input from the thermal load estimation unit 113 (step S106).
  • the judgment level is divided into three levels of large, medium, and small according to the magnitude of the thermal load.
  • the classification method of the heat load level may be any method.
  • a threshold value may be set in advance, and the thermal load level may be divided using the threshold value as a boundary.
  • the target value setting unit 111 multiplies the daily target value Td determined in step S102 by a coefficient ⁇ according to the determined thermal load level on that day (step S107). For example, ⁇ is 1.1 when it is determined in step S106 that the heat load level is high, ⁇ is 1 when it is determined that the heat load level is medium, and ⁇ is 0.9 when it is determined that the heat load level is low.
  • the daily target value Td determined again by multiplying ⁇ in this way is output to the driving schedule selection unit 112.
  • the operation schedule selection unit 112 calculates the operating power (power consumption) of the air conditioner 20 necessary for removing the thermal load based on the estimated value of the thermal load input from the thermal load estimation unit 113.
  • the device characteristic data 124 stored in the storage unit 12 is referred to.
  • the electricity rate table 125 stored in the storage unit 12 the electricity rate for each time zone is calculated from the operating power for each time zone, and the total amount for the day is derived (step S108). Then, it is determined whether or not the total amount of electricity charges for one day is equal to or less than the target value Td determined in step S107 (step S109).
  • step S109 Yes
  • step S109 No
  • the process proceeds to step S111.
  • x is increased by 1 (step S112).
  • the driving schedule selection part 112 acquires the driving program of the level x from the memory
  • the thermal load estimation unit 113 calculates again the thermal load for setting the target room temperature of the operation schedule input from the operation schedule selection unit 112 based on the environmental information 122 acquired from the storage unit 12 at regular intervals ( Step S114).
  • the thermal load estimation unit 113 outputs the recalculated thermal load to the operation schedule selection unit 112.
  • Step S108 the operation schedule selection part 112 calculates the electricity bill for every time slot
  • the target value Td is not changed as in step S107 based on the recalculated heat load. This is because if the coefficient ⁇ is multiplied according to the thermal load level after the operation schedule is changed, the target amount may be set smaller, and an operation schedule that lowers the heat load more than necessary will be selected. . Therefore, in the present embodiment, the target value Td is set based on the load when the driving is performed as a reference, for example, when the driving is performed according to the level 0 driving schedule.
  • the operation schedule selection unit 112 determines whether or not the daily electricity price recalculated in step S108 is less than or equal to the target value Td, and if the electricity price is less than or equal to the target value Td (step S109: Yes), the level The operation schedule of x is selected (step S110) and output to the control signal generation unit 114.
  • the operation schedule selection unit 112 selects an operation schedule at a level at which the daily electricity bill is equal to or less than the target value Td and outputs the operation schedule to the control signal generation unit 114.
  • the control signal generation unit 114 generates a control signal for the air conditioner 20 based on the operation schedule input from the operation schedule selection unit 112 in step S110 or S115, and outputs the control signal to the air conditioner 20 (step S116). For example, the control signal generation unit 114 generates and outputs a signal including a signal for instructing a change in the target room temperature, an operation or a stop at a timing according to the selected operation schedule. Thereafter, the process ends.
  • the control device 10 sets a daily target value that has a difference depending on the estimated thermal load. Then, the operation schedule at the highest level is selected from among the operation schedules in which the predicted electricity rate falls below the daily target value for the first time, that is, the operation schedule in which the predicted electricity rate falls below the daily target value. If the electricity rate predicted by any level of the operation schedule does not fall below the daily target value, the operation schedule of the lowest level 10 is selected.
  • control is performed to keep the daily target value constant regardless of the thermal load, operation is performed with a level 0 program when the thermal load level is low, but when the thermal load level is high, the level is There may be driving of 6 or more, and a great difference occurs in comfort.
  • the daily target value has a difference according to the heat load as in the present embodiment, even if the heat load level is large, for example, in the range of levels 2 to 4. Driving becomes possible, and the difference in comfort can be reduced.
  • the control device 10 estimates the thermal load when the operation is performed according to the level 0 operation schedule in the operation schedule list 123 stored in advance in the storage unit 12.
  • the daily target value is determined according to the estimated heat load. Estimating the heat load based on the operation schedule temporarily selected from 0 to the lower level in order, the electric charge when operating the air conditioner 20 so as to remove the estimated heat load is below the daily target value for the first time Select the driving schedule for the hour. Then, a control signal for operating with the selected operation schedule is generated and output to the air conditioner 20.
  • an air-conditioning operation capable of maintaining the highest comfort within a range where the electricity rate is equal to or less than the daily target value is possible.
  • the comfort level is maintained above a certain level even if the heat load is large or small depending on the day. Can be kept in. For example, in summer, it is possible to reduce electricity charges on a cool day (day with a small heat load) without compromising comfort, and on a hot day (day with a large heat load) to drive at a relaxed target value. , Comfort does not deteriorate more than necessary, and people in the room are not forced to endure.
  • the environmental information 122 used for estimating the heat load includes weather forecast information and the like
  • the heat load is estimated in consideration of the weather forecast, and the daily target value is set more appropriately based on the heat load. And more comfortable air-conditioning operation becomes possible.
  • FIG. 1 The overall configuration of the air conditioner control system 1 in the second embodiment of the present invention is the same as the configuration in the first embodiment. Since the contents of the operation schedule list 223 stored in the storage unit 12 and the contents of the air conditioner control process executed by the arithmetic processing unit 11 are different from those in the first embodiment, these will be described in detail with reference to FIGS.
  • the operation schedule list 223 is a list set for each month, and ranks the plurality of operation schedules of the air conditioner 20 according to the power consumption. It is attached.
  • the example of FIG. 4 shows a driving schedule list 223 for a specific month in summer, and includes driving schedules from the highest level 0 to the lowest 10 arranged in descending order of power consumption.
  • Each operation schedule in the operation schedule list 223 includes information such as an operation type such as air conditioning, an operation start time, an end time, a reference temperature, and the like, similar to the operation schedule list 123 of the first embodiment.
  • the operation schedule list 223 includes information on the level of the selection start thermal load at which the operation schedule selection unit 112 starts selection.
  • the arithmetic processing unit 11 of the control device 10 executes the air conditioner control processing program stored in the storage unit 12, whereby the monthly target value list 121, the environment information 122, the operation schedule list 223, the device characteristic data 124, Based on the electricity price table 125, the daily target value is determined, the heat load is estimated, the operation schedule is selected, the control signal is generated, and the control signal is output to the air conditioner 20.
  • the air conditioner 20 performs an air conditioning operation based on the control signal input from the control device 10.
  • the target value setting unit 111 acquires the monthly target value of the current month from the monthly target value list 121 of the storage unit 12 (step S201).
  • the acquired monthly target value is divided by the number of days in the current month to determine the daily target value (step S202).
  • the thermal load estimation unit 113 calculates an estimated value of the thermal load for achieving the target room temperature of the operation schedule input from the operation schedule selection unit 112 based on the environmental information 122 acquired from the storage unit 12 at regular intervals. (Step S205).
  • the time for calculating the thermal load is, for example, 5 minutes, 10 minutes, 30 minutes, 1 hour.
  • the thermal load estimation unit 113 outputs the calculated thermal load to the operation schedule selection unit 112.
  • the operation schedule selection unit 112 determines a thermal load level indicating the magnitude of the thermal load on the day from the thermal load data input from the thermal load estimation unit 113 (step S206).
  • the judgment level is divided into three levels of large, medium, and small according to the magnitude of the thermal load.
  • the operation schedule selection unit 112 refers to the selection start thermal load level in the operation schedule list 223 and selects the level x of the operation schedule corresponding to the thermal load level determined in step S206 (step S207).
  • step S206 if it is determined in step S206 that the thermal load level is high, level 0 is selected, if it is determined that the thermal load level is medium, level 2 is selected, and if it is determined that the thermal load level is low, the level is selected. 4 is selected.
  • the operation schedule selection unit 112 acquires the operation program of level x selected in step S207 from the storage unit 12 and outputs it to the thermal load estimation unit 113 (step S208).
  • the thermal load estimation unit 113 calculates again the thermal load for setting the target room temperature of the operation schedule input from the operation schedule selection unit 112 based on the environmental information 122 acquired from the storage unit 12 at regular intervals ( Step S209).
  • the thermal load estimation unit 113 outputs the recalculated thermal load to the operation schedule selection unit 112.
  • the operation schedule selection unit 112 calculates the operating power (power consumption) of the air conditioner 20 necessary for removing the thermal load based on the estimated value of the thermal load input from the thermal load estimation unit 113.
  • the device characteristic data 124 stored in the storage unit 12 is referred to.
  • the electricity rate for each time zone is calculated from the operating power for each time zone, and the total price per day is derived (step S210).
  • the operation schedule selection unit 112 selects an operation schedule of level x (step S212) and outputs it to the control signal generation unit 114. To do.
  • the thermal load estimation unit 113 calculates again the estimated value of the thermal load for achieving the target room temperature of the operation schedule input from the operation schedule selection unit 112 based on the environmental information 122 read from the storage unit 12 at regular intervals. (Step S216). The thermal load estimation unit 113 outputs the recalculated thermal load to the operation schedule selection unit 112.
  • step S210 the process returns to step S210, and the operation schedule selection unit 112 calculates an electricity bill for each time period based on the thermal load data input from the thermal load estimation unit 113 (step S210).
  • the operation schedule selection unit 112 determines whether or not the calculated daily total amount of the electricity bill is equal to or less than the target value Td. If the electricity fee is equal to or less than the target value Td (step S211: Yes), the level x Is selected and output to the control signal generator 114 (step S212).
  • the operation schedule selection unit 112 selects an operation schedule at a level at which the daily electricity bill is equal to or lower than the target value Td for the first time, and outputs the operation schedule to the control signal generation unit 114.
  • the control signal generation unit 114 generates a control signal for the air conditioner 20 based on the operation schedule input from the operation schedule selection unit 112 in step S212 or step S217, and outputs the control signal to the air conditioner 20 (step S218). For example, the control signal generation unit 114 generates and outputs a signal including a signal indicating a change in target temperature, operation or stop at a timing according to the selected operation schedule.
  • the operation schedule to start selection is set according to the estimated judgment level of the thermal load, and the operation schedule for which the predicted electricity rate is lower than the daily target value for the first time is selected.
  • the rank of the upper limit of the selectable operation schedule is set according to the estimated judgment level of the heat load, and the highest rank in the operation schedule where the predicted electricity rate is lower than the daily target value is below the upper limit rank. Select the driving schedule of the level. If the electricity rate predicted by any level of the operation schedule does not fall below the daily target value, the operation schedule of the lowest level 10 is selected.
  • the control device 10 estimates the thermal load when the operation is performed according to the level 0 operation schedule from the operation schedule list 223 stored in advance in the storage unit 12. Then, the operation schedule to start selection is determined according to the estimated heat load. Estimating the heat load based on the operation schedule of the lower level sequentially selected from the selection start level, the electricity bill when operating the air conditioner 20 so as to remove the estimated heat load is below the daily target value for the first time. Select the driving schedule for the hour. Then, a control signal for operating with the selected operation schedule is generated and output to the air conditioner 20.
  • the operation schedule of the upper limit order which can be selected is changed according to the expected thermal load, the operation of the air conditioner 20 with less fluctuation in comfort and suppressing the power consumption can be performed.
  • an operation schedule that reduces power consumption is selected on days when the heat load is low, and an operation schedule that maintains comfort by increasing power consumption is selected on days when the heat load is high.
  • the air conditioner control system 3 includes a control device 30 and an air conditioner 23 controlled by the control device 30.
  • FIG. 6 shows a configuration with only one air conditioner 23, but an arbitrary number of air conditioners 23 are provided, and the control device 30 controls each air conditioner 23.
  • the air conditioner 23 is an air conditioner having a cooling function or a heating function. In the present embodiment, a case where the cooling operation is performed in summer or the like will be described.
  • the control device 30 includes an arithmetic processing unit 31 and a storage unit 12.
  • the storage unit 12 stores a monthly target value list 121, environmental information 122, an operation schedule list 123, device characteristic data 124, an electricity rate table 125, a program executed by the arithmetic processing unit 31, and the like. is doing.
  • the device characteristic data 124 is the result obtained by the arithmetic processing unit 31 from the air conditioner 23 in addition to the catalog value indicating the input power required for each output capability of the air conditioner 23 as in the first embodiment. Contains data.
  • the arithmetic processing unit 31 includes an operation result acquisition unit 315 in addition to the target value setting unit 111, the operation schedule selection unit 112, the thermal load estimation unit 113, and the control signal generation unit 114, as in the first embodiment. .
  • the arithmetic processing unit 31 performs the same air conditioner control process as in the first and second embodiments.
  • the operation result acquisition unit 315 of the arithmetic processing unit 31 consumes when the air conditioner 23 is operated based on the control signal generated by the control signal generation unit 114 by the air conditioner control process. Get power.
  • the acquired power consumption is stored in the storage unit 12 in association with the estimated value of the thermal load calculated based on the operation schedule that is the basis for generating the control signal.
  • the relationship between the actual power consumption value acquired by the operation result acquisition unit 315 and the estimated value of the thermal load is compared with the relationship between the output capacity and the catalog value of the power consumption.
  • the output capacity of the air conditioner 23 corresponds to a heat load when the air conditioner 23 operates at the target temperature.
  • the relational expression obtained by the least square method or the like with respect to the actual value is stored in the storage unit 12 in the device characteristic data.
  • Stored as 124 performance data This performance data may be obtained for each range divided according to the outside air temperature and the size of the air conditioning load.
  • the operation schedule selection unit 112 calculates the electricity bill in step S108 in FIG. 3 or step S210 in FIG. 5, the latest performance data is used as the device characteristic data 124.
  • the operation result acquisition unit 315 obtains a cumulative value Cd of the daily power consumption from the power consumption acquired from the air conditioner 23.
  • the target value setting unit 111 obtains the difference between the previous day's target value Td and the cumulative value Cd in step S102 of FIG. 3 or step S202 of FIG.
  • Td ⁇ Cd a value obtained by dividing (Cd ⁇ Td) by the remaining number of days and subtracting it from the daily target value for that day is set as a new daily target value Td.
  • Td> Cd a value obtained by dividing the surplus (Td ⁇ Cd) by the remaining number of days in the month and adding the value to the day target value for the day is set as a new day target value Td.
  • the relationship between the power consumption and the estimated value of the heat load is obtained based on the actual power consumption value acquired by the operation result acquisition unit 315 from the air conditioner 23.
  • the operation schedule selection unit 112 calculates the electricity bill using the result.
  • a value obtained by dividing the difference between the cumulative value of power consumption on the previous day and the daily target value by the remaining number of days in the month is added to or subtracted from the daily target value for that day.
  • an operation schedule list in which a plurality of operation schedules related to an air conditioner are ranked with higher power consumption as a higher rank is stored in the storage unit.
  • the estimated value of the thermal load for a certain period when the air conditioner is operated with the operation schedule selected from the operation schedule list is calculated, and the estimated period value related to the power consumption of the certain period predicted based on the estimated value of the thermal load is
  • a higher-order driving schedule is selected from driving schedules that fall below the period target value. And it decided to produce
  • the target value setting unit 111 is large in accordance with the thermal load based on the thermal load estimation value calculated by the thermal load estimation unit 113 based on the level 0 operation schedule.
  • the determination level may be divided into an arbitrary number of stages.
  • the average heat load Qm of the current month may be calculated based on the environmental information 122 including the weather forecast data for one month of the current month, and classified according to the ratio between the heat load and Qm of the current day. . For example, as shown in FIG. 8, if it is less than (Qm ⁇ 90%) on the current day, it is determined that the heat load level is low, and if it is less than (Qm ⁇ 90%) and less than (Qm ⁇ 110%), heat It is determined that the load level is medium, and if it is (Qm ⁇ 110%) or more, it is determined that the thermal load level is high. Accordingly, it is possible to determine an appropriate heat load level based on weather forecast data and the like, and a more comfortable air conditioning operation is possible.
  • FIG. 9 shows an example in September. It is determined that the heat load level is high at the beginning of September, the heat load level is medium at the middle, and the heat load level is low at the end.
  • the load determination criterion is the date. As shown in FIG. 9, the date for switching the heat load level is preferably determined from the weather results of the past several years. As a result, it is possible to determine the thermal load level only from the date, and the thermal load calculation process can be omitted.
  • the target value is set by multiplying the target value by a predetermined coefficient corresponding to the large, medium, and small determination levels of the estimated value of the thermal load. You may make it multiply by the coefficient proportional to.
  • the electricity rate is predicted from the estimated value of the heat load, and the operation schedule that falls below the target value is selected for the first time.
  • the highest operation schedule is selected from among operation schedules in which the predicted electricity rate is lower than the target value.
  • it is not necessarily the highest level.
  • a lower operation schedule may be selected from the highest level by a predetermined number of levels.
  • the operation schedule that is the basis for determining the heat load level is the highest level 0 operation schedule used as the basic operation schedule.
  • the basic operation schedule is an operation schedule of another level. But you can. For example, the lowest operation schedule may be used as the basic operation schedule.
  • the operation schedule lists 123 and 223 are set appropriately, and the thermal load estimation part 113 calculates the estimated value of the thermal load for heating.
  • the heating operation can be similarly controlled.
  • the target value set by the target value setting unit is the electricity charge for one day
  • the electricity charge for another period may be used, or another value related to power consumption may be used.
  • the power consumption may be a period of half a day, a day, a week, or the like.
  • the amount of power consumption for a certain period is calculated and compared with the target value.
  • the air conditioner control processing program executed by the arithmetic processing units 11 and 31 of the above embodiment to an information terminal such as an existing server, the information terminal is controlled by the control devices 10 and 30 according to the present invention. It is also possible to function as.
  • Such a program distribution method is arbitrary.
  • a computer-readable recording medium such as a CD-ROM (Compact Disk Read-Only Memory), a DVD (Digital Versatile Disk), an MO (Magneto Optical Disk), or a memory card. It may be stored and distributed in the network, or distributed via a communication network such as a mobile phone network or the Internet.
  • 1,3 air conditioner control system 10, 30 control device, 20, 23 air conditioner, 11, 31 arithmetic processing unit, 111 target value setting unit, 112 operation schedule selection unit, 113 thermal load estimation unit, 114 control signal generation unit , 12 storage unit, 121 monthly target value list, 122 environment information, 123, 223 operation schedule list, 124 device characteristic data, 125 electricity rate table, 315 operation result acquisition unit

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Abstract

　記憶部（１２）に空調機（２０）の運転スケジュールを消費電力の大きさによって順位付けした運転スケジュールリスト（１２３）を予め記憶する。熱負荷推定部（１１３）は、レベル０の運転スケジュールで運転したときの熱負荷の推定値を算出し、目標値設定部（１１１）は、熱負荷の推定値の大きさに応じた空調機（２０）の電気料金の日目標値を決定する。レベル０から下位に向かって順に選択した運転スケジュールに基づいて、熱負荷推定部（１１３）が熱負荷の推定値を算出する。運転スケジュール選択部（１１２）は推定した熱負荷を除去するように空調機（２０）を運転した時の電気料金が初めて日目標値以下となる時の運転スケジュールを選択する。制御信号生成部（１１４）は、選択した運転スケジュールに基づく制御信号を生成し、空調機（２０）に出力する。

Description

空調機制御装置、空調機制御方法及びプログラム
　本発明は、空調機の運転を制御する空調機制御装置、空調機制御方法及びプログラムに関する。
　ビルの運用管理において、設備を計画範囲（目標金額範囲）で運用することは、管理面から非常に重要である。空調設備の運用については、エネルギー削減目標や予算を設定し、消費電力量もしくは金額換算値がその範囲内となるよう空調設備の制御を行う方法が一般的に用いられている。
　例えば、基準年からの目標削減率を1ヶ月単位で決定し、月の目標消費電力量（金額）を当該月の日数で除した値に１日の目標消費電力量（金額）を設定する。そして、１日の目標消費電力量（金額）を超えないように空調機の運転を制御する。
　ここで、室内の快適性を損なうことなく、消費電力量が制限値を超えないように空調機の運転を制御するシステムが提案されている（例えば特許文献１）。
　特許文献１の空気調和設備の遠隔管理システムにおいて管理装置は、空調機の運転状況を示すデータを取得し、使用電力量が目標値を超過してしまっている場合、快適性が満足されているか否かを診断し、快適性を満足しているのであれば使用電力量を抑制させる制御情報を空調機に送信する。一方、快適性を満足していないときには、使用電力量の超過分をその時点以降の消費電力量の目標値に転嫁して、目標値を低減させる。
特開２０１０－２０３６２８号公報
　特許文献１の空気調和設備の遠隔管理システムにおいては、実績値が目標値を超過した場合のみ使用電力量を抑制可能か否かの判定を行うため、実績値が目標値を下回っている間は消費電力量の削減は行われず、効率的なエネルギー削減が行われないという問題があった。また、１ヶ月単位での目標値を設定している場合、例えば、当該月の前半に熱負荷が小さい日が集中し、後半に負荷が大きな日が集中した際、後半は目標達成のために、快適性が悪化した状態が継続してしまうという問題があった。
　本発明は、上記事情に鑑みてなされたものであり、快適性に大幅な差異を与えることなく、計画に沿った空調機の運用が可能な空調機制御装置等を提供することを目的とする。
　上記目的を達成するため、本発明の空調機制御装置は、空調機に係る複数の運転スケジュールを、消費電力が大きい方を上位として順位付けした運転スケジュールリストを記憶した記憶部と、空調機の消費電力に係る一定期間の期間目標値を設定する期間目標値設定部と、運転スケジュールリストから選択した運転スケジュールで空調機を運転させた場合の一定期間の熱負荷の推定値を算出する熱負荷推定部と、熱負荷の推定値に基づいて空調機を制御させるための運転スケジュールを選択する運転スケジュール選択部と、運転スケジュールに沿った制御信号を生成して空調機に出力する制御信号生成部と、を備える。運転スケジュール選択部は、熱負荷の推定値に基づいて予測した一定期間の消費電力に係る期間予測値が期間目標値を下回る運転スケジュールの中で上位の運転スケジュールを選択する。
　本発明によれば、快適性に大幅な差異を与えることなく、計画に沿った空調機の運用が可能となる。
実施の形態１に係る空調機制御システムの構成を示すブロック図である。 実施の形態１に係る運転スケジュールリストの内容を示す図である。 実施の形態１に係る空調機制御処理を示すフローチャートである。 実施の形態２に係る運転スケジュールリストの内容を示す図である。 実施の形態２に係る空調機制御処理を示すフローチャートである。 実施の形態３に係る空調機制御システムの構成を示すブロック図である。 空調機の熱負荷と消費電力の関係を示した図である。 熱負荷のレベルの判定方法を説明するための図である。 熱負荷のレベルの判定方法を説明するための図である。
実施の形態１．
　本発明の実施の形態１に係る空調機制御システム１は、図１に示すように、制御装置１０と、制御装置１０が制御する空調機２０と、から構成される。ここで、図１は空調機２０が１つのみの構成を示しているが、任意の数の空調機２０を備えており、制御装置１０がそれぞれの空調機２０の制御を行っている。空調機２０は冷房機能又は暖房機能を有する空気調整機である。本実施の形態においては、夏期に冷房運転する場合について説明する。
　制御装置１０は、演算処理部１１と記憶部１２を備える。制御装置１０は、操作者がデータ入力するための操作部、データを出力表示する表示部、データの送受信を行う通信部等をさらに備えてもよい。
　記憶部１２は、例えば、フラッシュメモリ等の読み書き可能な不揮発性半導体メモリやハードディスクドライブ等の磁気記憶装置から構成される。記憶部１２は月目標値リスト１２１、環境情報１２２、運転スケジュールリスト１２３、機器特性データ１２４、電気料金テーブル１２５を記憶する。また、記憶部１２は、演算処理部１１が実行するプログラム等も記憶する。
　月目標値リスト１２１は、月毎の消費電力に係る目標値が記憶されている。本実施の形態では、この目標値は月毎の電気料金の目標金額である。月目標値リスト１２１は、例えば、予め管理者によって制御装置１０の操作部から入力された値、又は、前年度の実績に対して一定の率を乗じた値等である。
　環境情報１２２は、空調機２０が稼働する空間の環境を示す情報であり、予め管理者によって制御装置１０の操作部から入力された情報等である。環境情報１２２は、例えば、人や照明やＯＡ機器等の熱源に係るデータ、ビルの断熱特性、窓位置、窓の開口面積等を含む。また、制御装置１０の通信部を用いて定期的に取得する気象予測データや過去の気象データ等の情報を含んでもよい。
　運転スケジュールリスト１２３は、月毎に設定されたリストであり、空調機２０の複数の運転スケジュールを消費電力の大きさによって順位付けしてリスト化したものである。運転スケジュールリスト１２３は、予め管理者によって制御装置１０の操作部から入力されて記憶されたものである。図２の例は、夏期の特定の月の運転スケジュールリスト１２３を示しており、消費電力の大きい順に配列した最上位のレベル０から最下位のレベル１０までの運転スケジュールからなる。
　各運転スケジュールは、冷暖房等の運転種別、運転開始時刻、運転終了時刻、基準温度の情報を含む。図２は、それらの情報の一部を示している。各運転スケジュールは、さらに省エネルギーを実現する詳細な設定情報を含んでもよく、例えば、夏期の冷房運転時において、昼休みや、熱負荷の小さい時間帯は、目標温度を通常より高くする設定等が含まれる。
　最上位のレベル０の運転スケジュールが基本運転スケジュールであり、レベル１～１０の順で少しずつ消費電力が小さくなるように設定されている。例えば、レベル０の基本運転スケジュールは基準温度２６℃を目標室温とする冷房運転である。レベル１は３０分のうち３分間のみ基本運転スケジュールの基準温度に対して１℃上げた運転である。レベル２は３０分のうち６分間のみ１℃上げた運転である。レベル３は３０分のうち３分間運転停止し、レベル４は３０分のうち６分間運転停止する運転である。レベル５は基本運転スケジュールの基準温度を１℃上げた２７℃を目標室温とする冷房運転である。レベル６は基準温度２７℃に対し、３０分のうち３分間のみ１℃上げた運転である。
　なお、最も消費電力が小さくなる最下位のレベルの運転スケジュールで運転しても一定以上の快適性が確保できるように、運転スケジュールリスト１２３が構成されていることが望ましい。図２の例であれば、レベル１０の運転スケジュールの基準温度が冷房時で２８℃になるように設定する。
　機器特性データ１２４は、空調機２０の出力能力毎に必要な入力電力を示したデータであり、例えば空調機２０のカタログ値が含まれる。電気料金テーブル１２５は、電力会社との契約に基づくものであり、時間帯毎の消費電力に対する電気料金を示したデータである。
　演算処理部１１はＣＰＵ（Central Processing Unit：中央演算処理装置）等から構成され、記憶部１２に記憶されている各種プログラムを実行することにより、空調機制御機能等を実現する。演算処理部１１は、空調機制御機能を実現するために、目標値設定部１１１、運転スケジュール選択部１１２、熱負荷推定部１１３、制御信号生成部１１４の各機能部から構成される。
　目標値設定部１１１は、１月の電気料金の目標金額である月目標値リスト１２１の月目標値を当月の日数で除算して、１日の電気料金の目標金額を算出する。そして、算出した目標金額に対して、熱負荷推定部１１３が推定した熱負荷の大きさに応じた係数を乗算して得られた値を日目標値として決定し、運転スケジュール選択部１１２に出力する。
　運転スケジュール選択部１１２は、レベル０の基本運転スケジュールから下位に向かって順に運転スケジュールを仮選択し、仮選択した運転スケジュールの内容を読み込み熱負荷推定部１１３に出力する。また、運転スケジュール選択部１１２は、熱負荷推定部１１３から入力される熱負荷の推定値に基づいて空調機２０の消費電力を算出し、それに基づいて１日の電気料金を予測する。電気料金の予測は、記憶部１２に記憶されている機器特性データ１２４や電気料金テーブル１２５等のデータを参照して行う。この予測した電気料金と目標値設定部１１１から入力された日目標値とを比較した結果に基づいて、運転スケジュールリスト１２３から１つの運転スケジュールを最終選択し、制御信号生成部１１４に出力する。
　熱負荷推定部１１３は、運転スケジュール選択部１１２から入力される運転スケジュールの目標室温にするための熱負荷の推定値を、一定時間毎に記憶部１２に記憶されている環境情報１２２から算出する。熱負荷を算出する時間は、５分、１０分、３０分、１時間などが好適である。
　熱負荷の算出は任意の既知の方法で行う。既存の熱負荷計算プログラムを利用してもよい。例えば、環境情報１２２に含まれる人や照明やＯＡ機器等の熱源に係るデータや、ビルの断熱特性、窓位置、窓の開口面積、外気温の予測データ等から、人等の熱源からの発熱、建物外壁からの熱移動、窓からの日射、取り入れ外気による顕熱負荷を求める。また、人体や取り入れ外気等による水蒸気の出入りに起因する潜熱負荷を求める。そして、顕熱負荷と潜熱負荷の合計を熱負荷の推定値として算出する。
　制御信号生成部１１４は、運転スケジュール選択部１１２が選択した運転スケジュールに基づいて、空調機２０に対する制御信号を生成し、空調機２０に出力する。例えば、制御信号生成部１１４は、選択された運転スケジュールに則ったタイミングで、目標室温の変更や運転又は停止を指示する信号を含む制御信号を生成し、出力する。
　以上のように構成された空調機制御システム１の動作について説明する。
　制御装置１０の演算処理部１１が、記憶部１２に記憶されている空調機制御処理のプログラムを実行することにより、月目標値リスト１２１、環境情報１２２、運転スケジュールリスト１２３、機器特性データ１２４、電気料金テーブル１２５に基づいて、日目標値の決定、熱負荷の推定、運転スケジュールの選択、制御信号の生成を行い、空調機２０に対して制御信号を出力する。空調機２０は、制御装置１０から入力された制御信号に基づいて、空調運転を行う。
　演算処理部１１が実行する空調機制御処理について、図３に示すフローチャートに沿って詳細に説明する。
　まず、目標値設定部１１１が、記憶部１２の月目標値リスト１２１から当月の月目標値を取得する（ステップＳ１０１）。取得した月目標値を当月の日数で除算し、日の目標値を決定する（ステップＳ１０２）。
　次に、運転スケジュール選択部１１２は、運転スケジュールのレベルｘを０としてから（ステップＳ１０３）、レベルｘ（ｘ＝０）の運転スケジュールを記憶部１２から取得する（ステップＳ１０４）。そして、取得した運転スケジュールを熱負荷推定部１１３に出力する。
　熱負荷推定部１１３は、運転スケジュール選択部１１２から入力された運転スケジュールの目標室温にするための熱負荷の推定値を、一定時間毎に、記憶部１２から取得する環境情報１２２に基づいて算出する（ステップＳ１０５）。熱負荷を算出する時間は、例えば、５分、１０分、３０分、１時間である。熱負荷推定部１１３は、算出した熱負荷を目標値設定部１１１と運転スケジュール選択部１１２に出力する。
　目標値設定部１１１は、熱負荷推定部１１３から入力された熱負荷のデータから当日の熱負荷の大小を示す熱負荷レベルを判定する（ステップＳ１０６）。ここでは、熱負荷の大きさに応じて大、中、小の３段階の判定レベルに分ける。熱負荷レベルの分類方法は任意の方法でよい。例えば、予め閾値を設定しておき、その閾値を境に熱負荷レベルを分けるようにしてもよい。
　その後、目標値設定部１１１は、判定した当日の熱負荷レベルに応じてステップＳ１０２で決定した日目標値Ｔｄに係数βを乗じる（ステップＳ１０７）。例えば、ステップＳ１０６で熱負荷レベル大と判定した場合のβは１．１、熱負荷レベル中と判定した場合のβは１、熱負荷レベル小と判定した場合のβは０．９とする。このようにしてβを乗じて再決定した日目標値Ｔｄを運転スケジュール選択部１１２に出力する。
　運転スケジュール選択部１１２は、熱負荷推定部１１３から入力された熱負荷の推定値に基づいて、その熱負荷を除去するために必要な空調機２０の運転電力（消費電力）を算出する。この運転電力の算出時には、記憶部１２に記憶されている機器特性データ１２４を参照する。そして、記憶部１２に記憶されている電気料金テーブル１２５を参照して、時間帯毎の運転電力から時間帯毎の電気料金を算出し、１日の合計金額を導出する（ステップＳ１０８）。そして、１日の電気料金の合計額がステップＳ１０７で決定した目標値Ｔｄ以下であるか判定する（ステップＳ１０９）。
　１日の電気料金が目標値Ｔｄ以下であった場合には（ステップＳ１０９：Ｙｅｓ）、運転スケジュール選択部１１２は、レベルｘ（ｘ＝０）の運転スケジュールを選択し制御信号生成部１１４に出力する（ステップＳ１１０）。
　１日の電気料金が目標値Ｔｄを超えている場合には（ステップＳ１０９：Ｎｏ）、ステップＳ１１１に進む。ここではｘ＝０でありｘ＝１０でないため（ステップＳ１１１：Ｎｏ）、ｘを１増やす（ステップＳ１１２）。そして、運転スケジュール選択部１１２はレベルｘの運転プログラムを記憶部１２より取得して熱負荷推定部１１３に出力する（ステップＳ１１３）。
　熱負荷推定部１１３は、運転スケジュール選択部１１２から入力された運転スケジュールの目標室温にするための熱負荷を、一定時間毎に、記憶部１２から取得する環境情報１２２に基づいて再度算出する（ステップＳ１１４）。熱負荷推定部１１３は、再算出した熱負荷を運転スケジュール選択部１１２に出力する。
　その後、ステップＳ１０８に戻り、運転スケジュール選択部１１２は、熱負荷推定部１１３から入力された熱負荷の推定値に基づいて、時間帯毎の電気料金を算出し、１日の電気料金を求める（ステップＳ１０８）。
　ここで、ステップＳ１１４で熱負荷を再算出しているが、再算出した熱負荷を基にステップＳ１０７のような目標値Ｔｄの変更は行わない。運転スケジュールを変更した後の熱負荷レベルに応じて係数βを乗じると、さらに目標金額が少なく設定される可能性があり、必要以上に熱負荷を下げる運転スケジュールを選択することになるからである。よって、本実施の形態では、目標値Ｔｄは、基準となる運転を行った場合、例えばレベル０の運転スケジュールにて運転を行った場合の負荷を基に設定する。
　運転スケジュール選択部１１２は、ステップＳ１０８で再算出した１日の電気料金が目標値Ｔｄ以下であるか判定し、電気料金が目標値Ｔｄ以下であった場合には（ステップＳ１０９：Ｙｅｓ）、レベルｘの運転スケジュールを選択し（ステップＳ１１０）、制御信号生成部１１４に出力する。
　１日の電気料金が目標値Ｔｄを超えている場合には（ステップＳ１０９：Ｎｏ）、ｘ＝１０でないことを確認し（ステップＳ１１１：Ｎｏ）、ｘを１増やす（ステップＳ１１２）。そして、運転スケジュール選択部１１２はレベルｘの運転スケジュールを記憶部１２より取得して熱負荷推定部１１３に出力する（ステップＳ１１３）。そして、熱負荷推定部１１３が熱負荷を再算出する（ステップＳ１１４）。
　このようにして、ｘ＝１０とならない限り、ステップＳ１０８、Ｓ１０９、Ｓ１１１～Ｓ１１４を１日の電気料金が目標値Ｔｄ以下となるまで繰り返す。下位のレベルの運転スケジュールを選択した方が熱負荷は小さくなっているため、電気料金も低くなる。上記ステップにより運転スケジュール選択部１１２は１日の電気料金が目標値Ｔｄ以下となったレベルの運転スケジュールを選択し制御信号生成部１１４に出力する。
　一方、１日の電気料金が目標値Ｔｄ以下となることなくステップＳ１１０でｘ＝１０となった場合は（ステップＳ１１１：Ｙｅｓ）、レベル１０の運転スケジュールを選択し（ステップＳ１１５）、制御信号生成部１１４に出力する。
　制御信号生成部１１４は、ステップＳ１１０又はＳ１１５で運転スケジュール選択部１１２から入力された運転スケジュールに基づいて、空調機２０に対する制御信号を生成し、空調機２０に出力する（ステップＳ１１６）。例えば、制御信号生成部１１４は、選択された運転スケジュールに則ったタイミングで、目標室温の変更や運転又は停止を指示する信号を含む信号を生成し、出力する。その後、処理を終了する。
　上記の空調機制御処理を実行することにより、制御装置１０は、推定される熱負荷によって差を持たせた日目標値を設定する。そして、予測される電気料金が日目標値を初めて下回る運転スケジュール、つまり、予測される電気料金が日目標値を下回る運転スケジュールの中で最上位のレベルの運転スケジュールを選択する。いずれのレベルの運転スケジュールでも予測される電気料金が日目標値を下回らない場合は、最下位のレベル１０の運転スケジュールを選択する。
　仮に、熱負荷によらず日目標値を一定とする制御を行った場合には、熱負荷レベルが小の場合には、レベル０のプログラムで運転するが、熱負荷レベルが大のときには、レベル６以上の運転になることもあり、快適性に大きな差が発生する。これに対し、本実施の形態のように熱負荷に応じて日目標値に差を持たせた場合には、熱負荷レベルが大の場合であっても、例えば、レベル２～４の範囲での運転が可能になり、快適性の差を小さくすることが可能になる。
　以上説明したように、本実施の形態によれば、制御装置１０は、記憶部１２に予め記憶しておいた運転スケジュールリスト１２３のうち、レベル０の運転スケジュールで運転したときの熱負荷を推定し、推定した熱負荷の大きさによって日目標値を決定する。レベルを０から順に下位に向かって仮選択した運転スケジュールに基づいて熱負荷を推定し、推定した熱負荷を除去するように空調機２０を運転した時の電気料金が初めて日目標値以下となる時の運転スケジュールを選択する。そして、選択した運転スケジュールで運転するような制御信号を生成し、空調機２０に出力することとした。これにより、電気料金が日目標値以下となる範囲内で最も高い快適性を保つことのできる空調運転が可能となる。
　また、予想される熱負荷の大小により、日目標値に差を持たせて、日目標値に合致した運転スケジュールを選択するため、日によって熱負荷の大小があっても、快適性を一定以上に保つことができる。例えば、夏期に、涼しい日（熱負荷が小さい日）は、快適性を損なわない範囲で電気料金を削減でき、暑い日（熱負荷が大きい日）には、緩和された目標値で運転するため、必要以上に快適性を悪化することがなく、室内にいる人に我慢を強いるといったことがなくなる。
　さらに、熱負荷の推定に用いる環境情報１２２には、気象予報の情報等も含むため、気象予報なども加味した熱負荷を推定し、その熱負荷に基づいて日目標値をより適切に設定することができ、より快適な空調運転が可能になる。
実施の形態２．
　本発明の実施の形態２における空調機制御システム１の全体構成は、実施の形態１の構成と同じである。記憶部１２に記憶する運転スケジュールリスト２２３の内容と演算処理部１１が実行する空調機制御処理の内容が、実施の形態１と異なるため、これらについて図４、５を用いて詳細に説明する。
　本実施の形態に係る運転スケジュールリスト２２３も実施の形態１の運転スケジュールリスト１２３と同様に、月毎に設定されたリストであり、空調機２０の複数の運転スケジュールを消費電力の大きさによって順位付けしたものである。図４の例は、夏期の特定の月の運転スケジュールリスト２２３を示しており、消費電力の大きい順に配列した最上位のレベル０から最下位の１０までの運転スケジュールからなる。
　運転スケジュールリスト２２３の各運転スケジュールは、実施の形態１の運転スケジュールリスト１２３と同様に冷暖房等の運転種別、運転開始時刻、終了時刻、基準温度等の情報を含む。運転スケジュールリスト２２３は、これに加えて、運転スケジュール選択部１１２が選択を開始する選択開始熱負荷のレベルの情報を含む。
　制御装置１０の演算処理部１１が、記憶部１２に記憶されている空調機制御処理のプログラムを実行することにより、月目標値リスト１２１、環境情報１２２、運転スケジュールリスト２２３、機器特性データ１２４、電気料金テーブル１２５に基づいて、日目標値の決定、熱負荷の推定、運転スケジュールの選択、制御信号の生成を行い、空調機２０に対して制御信号を出力する。空調機２０は、制御装置１０から入力された制御信号に基づいて、空調運転を行う。
　演算処理部１１が実行する空調機制御処理について、図５に示すフローチャートに沿って詳細に説明する。
　まず、目標値設定部１１１が、記憶部１２の月目標値リスト１２１から当月の月目標値を取得する（ステップＳ２０１）。取得した月目標値を当月の日数で除算し、日の目標値を決定する（ステップＳ２０２）。
　次に、運転スケジュール選択部１１２は、運転スケジュールのレベルｘを０としてから（ステップＳ２０３）、レベルｘ（ｘ＝０）の運転スケジュールを記憶部１２から取得する（ステップＳ２０４）。そして、取得した運転スケジュールを熱負荷推定部１１３に出力する。
　熱負荷推定部１１３は、運転スケジュール選択部１１２から入力された運転スケジュールの目標室温にするための熱負荷の推定値を、一定時間毎に、記憶部１２から取得する環境情報１２２に基づいて算出する（ステップＳ２０５）。熱負荷を算出する時間は、例えば、５分、１０分、３０分、１時間である。熱負荷推定部１１３は、算出した熱負荷を運転スケジュール選択部１１２に出力する。
　運転スケジュール選択部１１２は、熱負荷推定部１１３から入力された熱負荷のデータから当日の熱負荷の大小を示す熱負荷レベルを判定する（ステップＳ２０６）。ここでは、熱負荷の大きさに応じて大、中、小の３段階の判定レベルに分ける。
　その後、運転スケジュール選択部１１２は、運転スケジュールリスト２２３の選択開始熱負荷レベルを参照し、ステップＳ２０６で判定した熱負荷レベルに対応する運転スケジュールのレベルｘを選択する（ステップＳ２０７）。図４の例の場合、ステップＳ２０６で熱負荷レベル大と判定した場合はレベル０を選択し、熱負荷レベル中と判定した場合はレベル２を選択し、熱負荷レベル小と判定した場合はレベル４を選択する。
　運転スケジュール選択部１１２はステップＳ２０７で選択したレベルｘの運転プログラムを記憶部１２より取得して熱負荷推定部１１３に出力する（ステップＳ２０８）。
　熱負荷推定部１１３は、運転スケジュール選択部１１２から入力された運転スケジュールの目標室温にするための熱負荷を、一定時間毎に、記憶部１２から取得する環境情報１２２に基づいて再度算出する（ステップＳ２０９）。熱負荷推定部１１３は、再算出した熱負荷を運転スケジュール選択部１１２に出力する。
　運転スケジュール選択部１１２は、熱負荷推定部１１３から入力された熱負荷の推定値に基づいて、その熱負荷を除去するために必要な空調機２０の運転電力（消費電力）を算出する。この運転電力の算出時には、記憶部１２に記憶されている機器特性データ１２４を参照する。そして、記憶部１２に記憶されている電気料金テーブル１２５を参照して、時間帯毎の運転電力から時間帯毎の電気料金を算出し、１日の合計金額を導出する（ステップＳ２１０）。そして、１日の電気料金の合計額が目標値Ｔｄ以下であるか判定する（ステップＳ２１１）。
　１日の電気料金が目標値Ｔｄ以下であった場合には（ステップＳ２１１：Ｙｅｓ）、運転スケジュール選択部１１２は、レベルｘの運転スケジュールを選択し（ステップＳ２１２）、制御信号生成部１１４に出力する。
　１日の電気料金が目標値Ｔｄを超えている場合には（ステップＳ２１１：Ｎｏ）、ここではｘ＝０、２、４でありｘ＝１０でないため（ステップＳ２１３：Ｎｏ）、ｘを１増やす（ステップＳ２１４）。そして、運転スケジュール選択部１１２はレベルｘの運転プログラムを記憶部１２より取得して熱負荷推定部１１３に出力する（ステップＳ２１５）。
　熱負荷推定部１１３は、運転スケジュール選択部１１２から入力された運転スケジュールの目標室温にするための熱負荷の推定値を、一定時間毎に、記憶部１２から読み込む環境情報１２２に基づいて再度算出する（ステップＳ２１６）。熱負荷推定部１１３は、再算出した熱負荷を運転スケジュール選択部１１２に出力する。
　その後、ステップＳ２１０に戻り、運転スケジュール選択部１１２は、熱負荷推定部１１３から入力された熱負荷のデータに基づいて、時間帯毎の電気料金を算出する（ステップＳ２１０）。運転スケジュール選択部１１２は、算出した電気料金の１日の合計額が目標値Ｔｄ以下であるか判定し、電気料金が目標値Ｔｄ以下であった場合には（ステップＳ２１１：Ｙｅｓ）、レベルｘの運転スケジュールを選択し制御信号生成部１１４に出力する（ステップＳ２１２）。
　１日の電気料金が目標値Ｔｄを超えている場合には（ステップＳ２１１：Ｎｏ）、ｘ＝１０でないことを確認し（ステップＳ２１３：Ｎｏ）、ｘを１増やす（ステップＳ２１４）。そして、運転スケジュール選択部１１２はレベルｘの運転スケジュールを記憶部１２より取得して（ステップＳ２１５）、熱負荷推定部１１３に出力する。
　このようにして、ｘ＝１０とならない限り、ステップＳ２１０、Ｓ１１１、Ｓ２１３～Ｓ２１６を１日の電気料金が目標値Ｔｄ以下となるまで繰り返す。レベルが下位の運転スケジュールを選択した方が熱負荷は小さくなっているため、電気料金も低くなる。上記ステップにより運転スケジュール選択部１１２は１日の電気料金が初めて目標値Ｔｄ以下となったレベルの運転スケジュールを選択し制御信号生成部１１４に出力する。
　一方、電気料金が目標値Ｔｄ以下となることなくステップＳ２１３でｘ＝１０となった場合は（ステップＳ２１３：Ｙｅｓ）、レベル１０の運転スケジュールを選択し（ステップＳ２１７）、制御信号生成部１１４に出力する。
　制御信号生成部１１４は、ステップＳ２１２又はステップＳ２１７で運転スケジュール選択部１１２から入力された運転スケジュールに基づいて、空調機２０に対する制御信号を生成し、空調機２０に出力する（ステップＳ２１８）。例えば、制御信号生成部１１４は、選択された運転スケジュールに則ったタイミングで、目標温度の変更や運転又は停止を示す信号を含む信号を生成し、出力する。
　上記の空調機制御処理を実行することにより、推定される熱負荷の判定レベルによって、選択開始する運転スケジュールを設定し、予測される電気料金が日目標値を初めて下回る運転スケジュールを選択する。換言すると、推定される熱負荷の判定レベルによって、選択可能な運転スケジュールの上限の順位を設定し、予測される電気料金が日目標値を下回る運転スケジュールの中で、上限の順位以下で最上位のレベルの運転スケジュールを選択する。いずれのレベルの運転スケジュールでも予測される電気料金が日目標値を下回らない場合は、最下位のレベル１０の運転スケジュールを選択する。
　以上説明したように、本実施の形態によれば、制御装置１０は、記憶部１２に予め記憶しておいた運転スケジュールリスト２２３のうち、レベル０の運転スケジュールで運転したときの熱負荷を推定し、推定した熱負荷の大きさによって選択開始する運転スケジュールを決定する。その選択開始レベルから順に選択した下位のレベルの運転スケジュールに基づいて熱負荷を推定し、推定した熱負荷を除去するように空調機２０を運転した時の電気料金が初めて日目標値以下となる時の運転スケジュールを選択する。そして、選択した運転スケジュールで運転するような制御信号を生成し、空調機２０に出力することとした。これにより、予想される熱負荷の大小により、選択可能な上限の順位の運転スケジュールを変えるため、快適性の変動が少なく消費電力量を抑制する空調機２０の運用が可能となる。つまり、熱負荷の小さい日はより消費電力が小さくなる運転スケジュールを選択し、熱負荷が大きい日は消費電力を大きくして快適性を保つ運転スケジュールを選択することとなる。
実施の形態３．
　本発明の実施の形態３に係る空調機制御システム３は、図６に示すように、制御装置３０と、制御装置３０が制御する空調機２３と、から構成される。ここで、図６は空調機２３が１つのみの構成を示しているが、任意の数の空調機２３を備えており、制御装置３０がそれぞれの空調機２３の制御を行っている。空調機２３は冷房機能又は暖房機能を有する空気調整機である。本実施の形態においては、夏期などに冷房運転する場合について説明する。
　制御装置３０は、演算処理部３１と記憶部１２を備える。記憶部１２は、実施の形態１と同様に、月目標値リスト１２１、環境情報１２２、運転スケジュールリスト１２３、機器特性データ１２４、電気料金テーブル１２５と、演算処理部３１が実行するプログラム等を記憶している。
　この中で機器特性データ１２４は、実施の形態１と同様の、空調機２３の出力能力毎に必要な入力電力等を示したカタログ値に加え、演算処理部３１が空調機２３から取得した実績データを含んでいる。
　演算処理部３１は、実施の形態１と同様の、目標値設定部１１１、運転スケジュール選択部１１２、熱負荷推定部１１３、制御信号生成部１１４に加えて、運転実績取得部３１５を備えている。
　演算処理部３１は、実施の形態１、２と同様の空調機制御処理を実行する。この空調機制御処理と並行して、演算処理部３１の運転実績取得部３１５は、空調機制御処理により制御信号生成部１１４が生成した制御信号に基づいて空調機２３を運転させたときの消費電力を取得する。その制御信号を生成する基礎となった運転スケジュールに基づいて算出した熱負荷の推定値と関連付けて、取得した消費電力を記憶部１２に記憶する。
　例えば、運転実績取得部３１５が取得した消費電力の実績値と熱負荷の推定値との関係と、出力能力と消費電力のカタログ値の関係と、を比較する。ここで、空調機２３の出力能力は、空調機２３が目標温度で運転するときの熱負荷に相当する。図７に示すように、実績値とカタログ値のずれが予め定めた値以上であった場合には、実績値に対して最小二乗法等で求めた関係式を記憶部１２に、機器特性データ１２４の実績データとして記憶する。この実績データは外気温や空調負荷の大きさに応じて区分した範囲毎に求めてもよい。
　運転スケジュール選択部１１２が図３のステップＳ１０８や図５のステップＳ２１０で電気料金を算出する際は、機器特性データ１２４として、最新の実績データを用いる。
　また、運転実績取得部３１５は、空調機２３から取得した消費電力から１日の消費電力量の累計値Ｃｄを求める。目標値設定部１１１は、図３のステップＳ１０２や図５のステップＳ２０２において、前日の日目標値Ｔｄと累計値Ｃｄとの差を求める。Ｔｄ＜Ｃｄの場合は、（Ｃｄ－Ｔｄ）を残りの日数で除算した値を、当該日の日目標値から差し引いた値を新たな日目標値Ｔｄとして設定する。一方、Ｔｄ＞Ｃｄの場合は、余剰分（Ｔｄ－Ｃｄ）を月の残りの日数で除算した値を、当該日の日目標値に加算した値を新たな日目標値Ｔｄとして設定する。
　以上説明したように、本実施の形態によれば、運転実績取得部３１５が空調機２３より取得した消費電力の実績値に基づいて、消費電力と熱負荷の推定値との関係を求め、その結果を用いて運転スケジュール選択部１１２が電気料金を算出することとした。また、前日の消費電力の累計値と日目標値の差分を月の残りの日数で除算した値を当該日の日目標値に加算又は減算することとした。これにより、予想される電気料金の算出をより正確にできると共に、快適性及び省エネルギー性を考慮した適切な目標設定が可能となる。
　このように本発明は、空調機に係る複数の運転スケジュールを、消費電力が大きい方を上位として順位付けした運転スケジュールリストを記憶部に記憶しておく。運転スケジュールリストから選択した運転スケジュールで空調機を運転させた場合の一定期間の熱負荷の推定値を算出し、熱負荷の推定値に基づいて予測した一定期間の消費電力に係る期間予測値が期間目標値を下回る運転スケジュールの中で上位の運転スケジュールを選択する。そして、選択した運転スケジュールに沿った制御信号を生成して空調機に出力することとした。これにより、快適性に大幅な差異を与えることなく、計画に沿った空調機の運用が可能となる。
　なお、本発明は、上記実施の形態に限定されず、本発明の要旨を逸脱しない範囲での種々の変更は勿論可能である。
　例えば、上記実施の形態においては、目標値設定部１１１が、レベル０の運転スケジュールに基づいて熱負荷推定部１１３が算出した熱負荷の推定値に基づいて、熱負荷の大きさに応じて大、中、小の３段階の判定レベルに分けたが、判定レベルは任意数の段階に分けてもよい。
　また、熱負荷の大きさに応じた判定レベルの分類方法は、予め閾値を設定しておき、その閾値を境に判定レベルを分ける例を挙げたが、その他にも次のような方法であってもよい。
　第１の方法として、当月の１ヶ月の気象予報データを含む環境情報１２２に基づいて、当月の平均熱負荷Ｑｍを算出し、当日の熱負荷とＱｍとの比率に応じて分類してもよい。例えば、図８に示すように、当日の（Ｑｍ×９０％）未満の場合は熱負荷レベルが小であると判定し、（Ｑｍ×９０％）以上（Ｑｍ×１１０％）未満の場合は熱負荷レベルが中であると判定し、（Ｑｍ×１１０％）以上の場合は熱負荷レベルが大であると判定する。これにより、気象予報データ等に基づいた適切な熱負荷レベルの判定が可能となり、より快適な空調運転が可能になる。
　第２の方法として、１ヶ月の中でも気温差（熱負荷の差）が大きな３月、９月などは、上旬、中旬、下旬などの期間で負荷判定を行う。図９は、９月の例である。９月上旬は熱負荷レベルが大、中旬は熱負荷レベルが中、下旬は熱負荷レベルが小と判定する。この場合には、負荷判断基準は日付となる。熱負荷レベルを切り替える日付は、図９に示すように、過去数年間の気象実績から決定することが好ましい。これにより、日付のみで熱負荷レベルの判定が可能となり、熱負荷算出の処理を省略することができる。
　また、上記実施の形態１において、目標値の設定は、熱負荷の推定値の大、中、小の判定レベルに対応して目標値に予め定めた係数を乗算したが、熱負荷の推定値に比例する係数を乗算するようにしてもよい。
　また、上記実施の形態において、熱負荷の推定値から電気料金を予測し、初めて目標値を下回る運転スケジュールを選択するようにした。これは、予測される電気料金が目標値を下回る運転スケジュールの中で最上位の運転スケジュールを選択したこととなる。しかし、必ずしも最上位である必要はない。より高いエネルギー削減量を実現するために、最上位から予め定めたレベル数だけ下位の運転スケジュールを選択するようにしてもよい。
　また、熱負荷レベルを判定する基となる運転スケジュールを最上位のレベル０の運転スケジュールを基本運転スケジュールとして用いたが、熱負荷レベルを適切に分類できれば、基本運転スケジュールは他のレベルの運転スケジュールでもよい。例えば、最下位の運転スケジュールを基本運転スケジュールとしてもよい。
　また、上記実施の形態において、下記の冷房運転の例について説明したが、運転スケジュールリスト１２３、２２３を適切に設定し、熱負荷推定部１１３が暖房用の熱負荷の推定値の算出をすることで、暖房運転も同様に制御できる。
　また、目標値設定部が設定する目標値が１日の電気料金の場合について説明したが、他の期間の電気料金でもよいし、消費電力に係る他の値でもよい。例えば、半日、１日、１週間等の期間の消費電力量であってもよい。この場合、運転スケジュール選択部１１２が算出する電気料金に代えて、一定期間の消費電力量を算出し、目標値と比較することとなる。
　また、上記実施の形態の演算処理部１１、３１が実行した空調機制御処理のプログラムを、既存のサーバ等の情報端末に適用することで、当該情報端末を本発明に係る制御装置１０、３０として機能させることも可能である。
　このようなプログラムの配布方法は任意であり、例えば、ＣＤ－ＲＯＭ（Compact Disk Read-Only Memory）、ＤＶＤ（Digital Versatile Disk）、ＭＯ（Magneto Optical Disk）、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してもよいし、携帯電話網やインターネット等の通信ネットワークを介して配布してもよい。
　本発明は、本発明の広義の精神と範囲を逸脱することなく、様々な実施の形態及び変形が可能とされるものである。また、上述した実施の形態は、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、実施の形態ではなく、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。
　なお、本願については、日本国特許出願２０１３－１１３０１１号を基礎とする優先権を主張し、当該基礎出願の内容をすべて本願にとりこむものとする。
　１，３　空調機制御システム、１０，３０　制御装置、２０，２３　空調機、１１，３１　演算処理部、１１１　目標値設定部、１１２　運転スケジュール選択部、１１３　熱負荷推定部、１１４　制御信号生成部、１２　記憶部、１２１　月目標値リスト、１２２　環境情報、１２３，２２３　運転スケジュールリスト、１２４　機器特性データ、１２５　電気料金テーブル、３１５　運転実績取得部

Claims (11)

  1. 　空調機に係る複数の運転スケジュールを、消費電力が大きい方を上位として順位付けした運転スケジュールリストを記憶した記憶部と、
    　前記空調機の消費電力に係る一定期間の期間目標値を設定する期間目標値設定部と、
    　前記運転スケジュールリストから選択した運転スケジュールで前記空調機を運転させた場合の前記一定期間の熱負荷の推定値を算出する熱負荷推定部と、
    　前記熱負荷の推定値に基づいて予測した前記一定期間の消費電力に係る期間予測値が前記期間目標値を下回る運転スケジュールの中で上位の運転スケジュールを選択する運転スケジュール選択部と、
    　前記運転スケジュール選択部が選択した運転スケジュールに沿った制御信号を生成して前記空調機に出力する制御信号生成部と、を備える、
    　空調機制御装置。
  2. 　前記期間目標値設定部は、前記運転スケジュールリストの中の予め定めた基本運転スケジュールに基づいて前記熱負荷推定部が算出した前記熱負荷の推定値の範囲に対応した前記期間目標値を設定し、
    　前記熱負荷の推定値が大きい範囲に対応する前記期間目標値の方が、小さい範囲に対応する前記期間目標値よりも高くなるように設定する、
    　請求項１に記載の空調機制御装置。
  3. 　前記運転スケジュール選択部は、最上位の運転スケジュールから順に下位に向かって運転スケジュールを仮選択し、
    　前記熱負荷推定部は、前記運転スケジュールリストが仮選択した運転スケジュールで前記空調機を運転させた場合の前記一定期間の熱負荷の推定値を算出し、
    　前記熱負荷の推定値に基づく前記期間予測値が前記期間目標値を下回るまで、前記運転スケジュールの仮選択と前記熱負荷の推定値の算出を繰り返し、
    　前記運転スケジュール選択部は、前記期間予測値が初めて前記期間目標値を下回った時の運転スケジュールを最終的に選択し、
    　制御信号生成部は、前記運転スケジュール選択部が最終的に選択した運転スケジュールに沿った制御信号を生成して前記空調機に出力する、
    　請求項１又は２に記載の空調機制御装置。
  4. 　前記運転スケジュール選択部は、前記運転スケジュールリストの中の予め定めた基本運転スケジュールに基づいて前記熱負荷推定部が算出した前記熱負荷の推定値の範囲に対応して運転スケジュールの上限の順位を設定し、前記期間予測値が前記期間目標値を下回る運転スケジュールの中で、前記上限の順位以下で最上位の運転スケジュールを選択し、
    　前記熱負荷の推定値が大きい範囲に対応する前記上限の順位の方が、小さい範囲に対応する前記上限の順位よりも上位である、
    　請求項１に記載の空調機制御装置。
  5. 　前記運転スケジュール選択部は、前記上限の順位の運転スケジュールから順に下位に向かって運転スケジュールを仮選択し、
    　前記熱負荷推定部は、前記運転スケジュールリストが仮選択した運転スケジュールで前記空調機を運転させた場合の前記一定期間の熱負荷の推定値を算出し、
    　前記熱負荷の推定値に基づく前記期間予測値が前記期間目標値を下回るまで、前記運転スケジュールの仮選択と前記熱負荷の推定値の算出を繰り返し、
    　前記運転スケジュール選択部は、前記期間予測値が初めて前記期間目標値を下回った時の運転スケジュールを最終的に選択し、
    　制御信号生成部は、前記運転スケジュール選択部が最終的に選択した運転スケジュールに沿った制御信号を生成して前記空調機に出力する、
    　請求項４に記載の空調機制御装置。
  6. 　前記記憶部は、気象予測データ、過去の気象実績データ、前記空調機が稼働する空間の熱源に係るデータ、ビルの断熱データ、窓位置、窓開口面積の少なくともいずれか１つを含む環境情報を記憶し、
    　前記熱負荷推定部は、前記運転スケジュール選択部が選択した運転スケジュールと、前記環境情報に基づいて、前記一定期間の熱負荷の推定値を算出する、
    　請求項１から５のいずれか１項に記載の空調機制御装置。
  7. 　前記空調機の消費電力の実績データを取得し、前記記憶部に記憶する実績データ取得部をさらに備え、
    　前記運転スケジュール選択部は、前記実績データを取得したときの前記空調機の運転に係る前記運転スケジュールに基づいて算出した前記熱負荷の推定値と、前記記憶部に記憶されている前記実績データの消費電力の値との関係を示す情報に基づいて、前記一定期間の消費電力に係る前記期間予測値を算出する、
    　請求項１から６のいずれか１項に記載の空調機制御装置。
  8. 　前記期間目標値及び前記期間予測値は１日の消費電力量に係る値である、
    　請求項１から７のいずれか１項に記載の空調機制御装置。
  9. 　前記期間目標値及び前記期間予測値は１日の電気料金に係る値である、
    　請求項１から７のいずれか１項に記載の空調機制御装置。
  10. 　空調機を制御する制御装置が行う空調機制御方法であって、
    　前記空調機に係る複数の運転スケジュールを、消費電力が大きい方を上位として順位付けした運転スケジュールリストを記憶する記憶ステップと、
    　前記空調機の消費電力に係る一定期間の期間目標値を設定する期間目標値設定ステップと、
    　前記運転スケジュールリストから選択した運転スケジュールで前記空調機を運転させた場合の前記一定期間の熱負荷の推定値を算出する熱負荷推定ステップと、
    　前記熱負荷の推定値に基づいて予測した前記一定期間の消費電力に係る期間予測値が前記期間目標値を下回る運転スケジュールの中で上位の運転スケジュールを選択する運転スケジュール選択ステップと、
    　前記運転スケジュール選択ステップで選択した運転スケジュールに沿った制御信号を生成して前記空調機に出力する制御信号生成ステップと、を有する、
    　空調機制御方法。
  11. 　コンピュータを、
    　空調機に係る複数の運転スケジュールを、消費電力が大きい方を上位として順位付けした運転スケジュールリストを記憶する記憶部、
    　前記空調機の消費電力に係る一定期間の期間目標値を設定する期間目標値設定部、
    　前記運転スケジュールリストから選択した運転スケジュールで前記空調機を運転させた場合の前記一定期間の熱負荷の推定値を算出する熱負荷推定部、
    　前記熱負荷の推定値に基づいて予測した前記一定期間の消費電力に係る期間予測値が前記期間目標値を下回る運転スケジュールの中で上位の運転スケジュールを選択する運転スケジュール選択部、
    　前記運転スケジュール選択部が選択した運転スケジュールに沿った制御信号を生成して前記空調機に出力する制御信号生成部、
    　として機能させるプログラム。
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