WO2021065093A1 - 情報処理方法、情報処理装置、及びプログラム - Google Patents

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WO2021065093A1
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power consumption
air conditioner
operated
information processing
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PCT/JP2020/023687
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西村　忠史
浩司 長澤
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ダイキン工業株式会社
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    • G05B2219/2614—HVAC, heating, ventillation, climate control

Definitions

  • This disclosure relates to information processing methods, information processing devices, and programs.
  • the purpose is to provide technology that can appropriately estimate the energy saving effect of equipment renewal.
  • the information processing device is a combination of information indicating a situation when the first air conditioner installed in a predetermined place is operated and information on power consumption. Based on the data set including the above, the first estimation process for estimating the information regarding the power consumption when the first air conditioner installed at the predetermined place is operated in the predetermined situation is executed. As a result, the energy saving effect due to the renewal of equipment can be appropriately estimated.
  • the second aspect of the present disclosure is the information processing method according to the first aspect, in which the second air conditioner operated in place of the first air conditioner is operated in the first situation.
  • the third aspect of the present disclosure is the information processing method according to the first or second aspect, when the second air conditioner operated in place of the first air conditioner is operated.
  • Information on the power consumption when the first air conditioner is operated, which is estimated by the first estimation process, and the power consumption when the second air conditioner is operated, which is estimated by the second estimation process. Executes the process of notifying the information based on the comparison with the information about.
  • the fourth aspect of the present disclosure is the information processing method according to any one of the first to third aspects, wherein the first air conditioner installed at the predetermined place is operated. Based on a data set containing a combination of information indicating the situation and information on power consumption, the air conditioning load according to the situation at the predetermined location is estimated, and the power consumption of the second air conditioner with respect to the estimated air conditioning load. Executes the process of notifying the information about.
  • a fifth aspect of the present disclosure is the information processing method according to any one of the second to fourth aspects, wherein the second air conditioner is the predetermined one instead of the first air conditioner.
  • the second air conditioner is the predetermined one instead of the first air conditioner.
  • the sixth aspect of the present disclosure is the information processing method according to any one of the first to fifth aspects, and the information indicating the situation includes indoor temperature, indoor humidity, outdoor temperature, and outdoor humidity. At least one of is included.
  • the seventh aspect of the present disclosure is the information processing method according to any one of the first to sixth aspects, and the information regarding the power consumption includes a power consumption integrated value, a power consumption peak value, and a current. It contains at least one piece of information indicating the value, high pressure, low pressure, compressor rotation speed, and compressor operating efficiency.
  • the information processing apparatus includes data including a combination of information indicating a situation and information on power consumption when the first air conditioner installed at a predetermined location is operated. Based on the set, it has a first estimation unit that estimates information on power consumption when the first air conditioner installed at the predetermined location is operated in a predetermined situation.
  • the program according to the ninth aspect of the present disclosure includes a combination of information indicating the situation when the first air conditioner installed in a predetermined place is operated on the computer and information on power consumption. Based on the data set, the first estimation process for estimating the information regarding the power consumption when the first air conditioner installed in the predetermined place is operated in the predetermined situation is executed.
  • FIG. 1 is a diagram showing an example of a system configuration of the information processing system 1 according to the embodiment.
  • the information processing system 1 includes an information processing device 10, a device 20A, a device 20B (hereinafter, when it is not necessary to distinguish between them, it is simply referred to as a "device 20"), and a terminal 30.
  • the equipment 20B may be a new equipment in which the old equipment 20A has been updated.
  • the device 20B may be, for example, a device such as a new model having the same function as the device 20A.
  • the device 20B may be a device in which the operation settings and the like related to energy saving have been updated in the device 20A.
  • the number of the information processing device 10, the device 20, and the terminal 30 is not limited to the example of FIG.
  • the information processing device 10 and device 20, and the information processing device 10 and terminal 30, include, for example, the Internet, a wireless LAN (Local Area Network), LTE (Long Term Evolution), a mobile phone network such as 5G, a LAN, a signal line, and the like. It may be connected so that it can communicate via the network NW of.
  • the device 20 may be installed in, for example, a house, an office, a public facility, or the like.
  • the information processing device 10 may be, for example, a server on the cloud. Further, the information processing device 10 may be, for example, an edge server installed in a building in which a plurality of devices 20 are installed. Further, the information processing device 10 may be housed in, for example, a device 20 (for example, an indoor unit housing of an air conditioner).
  • the information processing device 10 is based on a data set including a combination of information indicating the situation and information on power consumption when the device 20A installed in a predetermined place (facility, room, equipment) is operated. Estimate information on power consumption when the device 20A installed at the predetermined location is operated in the predetermined situation.
  • the information processing device 10 has estimated information on the power consumption when the device 20A is operated and information on the power consumption when the device 20B operated in place of the device 20A is operated in the predetermined situation. By transmitting the information based on the comparison with the terminal 30 to the terminal 30, the user is notified of the energy saving effect.
  • the device 20 is, for example, various devices such as an air conditioner (air conditioner), a refrigerator, a water heater, and lighting, and has an IoT (Internet of Things) device that transmits various measured information to the information processing device 10. You may.
  • air conditioner air conditioner
  • refrigerator refrigerator
  • water heater water heater
  • lighting lighting
  • IoT Internet of Things
  • the terminal 30 may be, for example, a terminal such as a smartphone, a mobile phone, a tablet, or a personal computer used by the user of the device 20.
  • the terminal 30 notifies the user of information indicating the energy saving effect by updating the device based on the information received from the information processing device 10.
  • each device 20 has registered in advance the IDs, communication addresses, and the like of the device 20 and the terminal 30 that he / she uses in the information processing device 10, and the information processing device 10 uses the device 20A as the device 20B. Information such as the energy saving effect due to the update to can be notified to each terminal 30 of the user of the device 20.
  • FIG. 2 is a diagram showing an example of the hardware configuration of the information processing device 10 according to the embodiment.
  • the information processing device 10 includes a CPU (Central Processing Unit) 101, a ROM (Read Only Memory) 102, and a RAM (Random Access Memory) 103.
  • the CPU 101, ROM 102, and RAM 103 form a so-called computer.
  • the information processing device 10 includes an auxiliary storage device 104, a display device 105, an operation device 106, an I / F (Interface) device 107, and a drive device 108.
  • the hardware of the information processing device 10 is connected to each other via the bus 109.
  • the CPU 101 is an arithmetic device that executes various programs (for example, machine learning programs) installed in the auxiliary storage device 104.
  • the ROM 102 is a non-volatile memory.
  • the ROM 102 functions as a main storage device, and stores various programs, data, and the like necessary for the CPU 101 to execute various programs installed in the auxiliary storage device 104.
  • the ROM 102 stores boot programs such as BIOS (Basic Input / Output System) and EFI (Extensible Firmware Interface).
  • RAM 103 is a volatile memory such as DRAM (Dynamic Random Access Memory) or SRAM (Static Random Access Memory).
  • the RAM 103 functions as a main storage device and provides a work area that is expanded when various programs installed in the auxiliary storage device 104 are executed by the CPU 101.
  • the auxiliary storage device 104 stores various programs and information used when various programs are executed.
  • the display device 105 is a display device that displays various types of information.
  • the operation device 106 is an operation device for receiving various operations.
  • the I / F device 107 is a communication device that communicates with an external device.
  • the drive device 108 is a device for setting the recording medium 110.
  • the recording medium 110 referred to here includes a medium such as a CD-ROM, a flexible disk, a magneto-optical disk, or the like that optically, electrically, or magnetically records information. Further, the recording medium 110 may include a semiconductor memory or the like for electrically recording information such as a ROM or a flash memory.
  • the various programs installed in the auxiliary storage device 104 are installed, for example, by setting the distributed recording medium 110 in the drive device 108 and reading the various programs recorded in the recording medium 110 by the drive device 108. Will be done.
  • various programs installed in the auxiliary storage device 104 may be installed by being downloaded from a network (not shown).
  • FIG. 3 is a diagram showing an example of a functional block of the information processing apparatus 10 according to the embodiment.
  • the information processing device 10 includes an operation status DB 111, an acquisition unit 11, a training data generation unit 12, a learning unit 13, an inference unit 14, and a notification unit 15.
  • Each of these parts may be realized, for example, by the cooperation of one or more programs installed in the information processing device 10 and the CPU 101, ROM 102, RAM 103, and the like of the information processing device 10.
  • the acquisition unit 11 acquires the operating status of the device 20 and records it in the operating status DB 111.
  • the training data generation unit 12 learns (machine learning) information on the surrounding environment when the device 20 is operated and the power consumption according to the operation setting of the device 20 based on the information acquired by the acquisition unit 11. Generate training data for. Based on the training data generated by the training data generation unit 12, the learning unit 13 learns information on the surrounding environment when the device 20 is operated and the power consumption according to the operation setting of the device 20.
  • the inference unit 14 infers the energy saving effect by updating the device 20A to the device 20B.
  • the inference unit 14 is based on, for example, the surrounding environment when the device 20B is operated in the predetermined period acquired by the acquisition unit 11, the operation setting of the device 20B, and the learning result by the learning unit 13, for the predetermined period. Infers information about the power consumption of the device 20A when the device 20A is used instead of the device 20B. Then, the inference unit 14 generates, for example, information based on a comparison between the information on the power consumption of the device 20A when the device 20A is used in the predetermined period and the information on the power consumption of the device 20B in the predetermined period. ..
  • the notification unit 15 notifies the user of the device 20 of information indicating the energy saving effect due to the update of the device 20 inferred by the reasoning unit 14.
  • the device 20 is an air conditioner (air conditioner) will be described as an example, but the disclosed technology can be applied to various devices 20 such as a refrigerator, a water heater, and lighting.
  • air conditioner air conditioner
  • FIG. 4 is a flowchart showing an example of processing at the time of learning of the information processing apparatus 10 according to the embodiment.
  • FIG. 5 is a diagram showing an example of the history of the operating status stored in the operating status DB 111 according to the embodiment.
  • step S101 the acquisition unit 11 of the information processing device 10 acquires the operating status of the device 20A installed at a predetermined location.
  • the acquisition unit 11 of the information processing apparatus 10 may acquire the current operating status of the device 20A from the device 20A at predetermined time (for example, 1 hour) intervals.
  • the history of the operating status of the device 20A may be acquired from the device 20A at predetermined time intervals (for example, once a day).
  • the acquisition unit 11 of the information processing device 10 may acquire, for example, the history of the operating status of the device 20A stored in the external server.
  • the operating status of the device 20A includes, for example, the device ID which is the ID of the device 20A, the date and time when the device 20A was operated, and information indicating the surrounding environment when the device 20A is operated (for example, the date and time). , Information on operation settings when the device is operated, and information on power consumption when the device is operated may be included.
  • the acquisition unit 11 of the information processing device 10 records the acquired operation status in the operation status DB 111 (step S102).
  • a set (record) of information indicating the surrounding environment when the device 20 is operated, information on the operation setting, and information on power consumption in association with the device ID and the date and time. ) Is remembered.
  • Information indicating the surrounding environment when the device 20 is operated includes, for example, outside air temperature (outdoor temperature), number of people in the room, indoor illuminance, outside air humidity (outdoor humidity), amount of solar radiation, weather type, and room temperature. , And indoor humidity and the like may be included.
  • the outside air temperature is the air temperature outside the building where the equipment 20 is installed.
  • the outside air temperature may be measured by, for example, a temperature sensor provided in the air conditioner outdoor unit of the device 20.
  • the number of people in the room is the number of people in the room where the device 20 is installed.
  • the number of people in the room may be measured by the device 20 based on information detected by, for example, a radiant temperature sensor provided in the indoor unit of the air conditioner of the device 20, a camera, or the like.
  • the illuminance in the room is the illuminance in the room where the device 20 is installed.
  • the illuminance in the room may be measured by, for example, an illuminance sensor provided in the indoor unit of the air conditioner of the device 20.
  • the outside air humidity is the humidity outside the building where the device 20 is installed.
  • the outside air humidity may be measured by, for example, a humidity sensor provided in the air conditioner outdoor unit of the device 20.
  • the amount of solar radiation is the amount of solar radiation outside the building where the device 20 is installed.
  • the amount of solar radiation may be measured by, for example, a solar radiation sensor (pyranometer) provided in the outdoor unit of the air conditioner of the device 20.
  • the type of weather is the type of weather in the area where the device 20 is installed.
  • the type of weather may include, for example, a type such as sunny, cloudy, rainy, and snowy.
  • the weather type is based on, for example, the information of the area where the device 20 is installed, which is preset in the device 20, and the information of the weather type of each area at each date and time acquired from the server of the Japan Meteorological Agency or the like. It may be determined.
  • the indoor temperature and indoor humidity are the temperature and humidity of the room in which the device 20 is installed, respectively.
  • the room temperature and the room humidity may be measured by, for example, a temperature sensor and a humidity sensor provided in the air conditioner indoor unit of the device 20, respectively.
  • the operation setting information is information on the operation setting when the device 20 is operated.
  • the operation setting information may include, for example, information on settings related to the operation of the device 20 set by the user by operating the remote controller of the device 20 or the like.
  • the operation setting may include, for example, an operation mode, a set temperature, a set air volume, and the like.
  • the operation mode may include, for example, automatic operation, cooling operation, heating operation, dehumidifying operation, ventilation operation, and the like.
  • the operation setting information may include, for example, information on the operating rate (operating time, operating number of units) of the device 20.
  • the information on the power consumption is the information on the power consumption of the device 20 when the device 20 is operated.
  • Information on power consumption includes, for example, at least one of information indicating integrated power consumption, peak power consumption, current value, high pressure, low pressure, compressor rotation speed, and compressor operating efficiency. May be good.
  • the power consumption integrated value is, for example, an integrated value of the power consumption of the device 20 within a predetermined time (for example, the latest 10 minutes).
  • the power consumption peak value is, for example, the peak value of the power consumption of the device 20 within a predetermined time.
  • the current value is, for example, the average value of the current of the device 20 within a predetermined time.
  • the high pressure is the average value of the high pressure of the device 20 within a predetermined time.
  • the high-pressure pressure is a high-pressure pressure in the refrigeration cycle of the equipment 20 (hereinafter, also appropriately referred to simply as “high pressure”), and is, for example, the pressure (compression) of the refrigerant compressed and discharged by the compressor of the equipment 20. It may be the discharge pressure of the machine) or the pressure of the refrigerant in the condenser.
  • the low pressure is the average value of the low pressure of the device 20 within a predetermined time.
  • the low pressure is the low pressure in the refrigeration cycle of the device 20 (hereinafter, also appropriately referred to simply as “low pressure”), and is, for example, the pressure of the refrigerant sucked into the compressor (before being compressed by the compressor).
  • the pressure of the refrigerant of. May be used.
  • the operating efficiency of the compressor is, for example, the efficiency of compressing the refrigerant with a predetermined power consumption.
  • the operating efficiency of the compressor is highest, for example, when the rotation speed of the compressor is a predetermined value.
  • the training data generation unit 12 of the information processing apparatus 10 learns information on power consumption according to the situation when the device 20A is operated, based on the data set recorded in the operation status DB 111.
  • the training data is generated (step S103).
  • the training data generation unit 12 of the information processing apparatus 10 is, for example, at least one included in the information indicating the surrounding environment when the device 20A is operated or the information of the operation setting recorded in the operation status DB 111.
  • a data set including a combination of the information of the item and the information related to power consumption may be used as training data for learning the information related to power consumption.
  • the training data generation unit 12 of the information processing device 10 inputs and consumes information of at least one item included in, for example, information indicating the surrounding environment when the device 20A is operated or information on the operation setting.
  • Information on power may be used as correct answer data, and a combination (set) of the input and the correct answer data may be used as training data for learning information on power consumption.
  • the learning unit 13 of the information processing apparatus 10 machine-learns information on the power consumption of the device 20A according to the situation when the device 20A is operated, based on the generated training data (step S104).
  • the learning unit 13 of the information processing apparatus 10 may machine-learn a regression problem that infers information on power consumption based on an input, for example, by supervised learning.
  • the regression problem is, for example, a problem of predicting continuous values.
  • the learning unit 13 of the information processing device 10 may perform machine learning using, for example, linear regression.
  • the learning unit 13 of the information processing apparatus 10 uses, for example, information on power consumption as an objective variable (response variable, dependent variable), and at least one item included in the information indicating the situation when the device 20A is operated.
  • the information in the above may be used as an explanatory variable (input variable, independent variable), and machine learning may be performed by using the least square method or the like.
  • the learning unit 13 of the information processing apparatus 10 may perform machine learning using, for example, non-linear regression.
  • the learning unit 13 of the information processing apparatus 10 is, for example, a recurrent neural network, a general regression neural network, a random forest, or a support vector machine. Machine learning using machine, SVM), etc. may be performed.
  • FIG. 6 is a flowchart showing an example of processing at the time of inferring the energy saving effect of the information processing apparatus 10 according to the embodiment.
  • FIG. 7 is a diagram illustrating an example of a notification screen for the energy saving effect according to the embodiment. In the following, it is assumed that the device 20A installed at a predetermined location is updated to the device 20B and the device 20B is operated for a certain period of time.
  • step S201 the acquisition unit 11 of the information processing device 10 acquires the operating status of the device 20B installed at the place where the device 20A was installed in a predetermined period.
  • the acquisition unit 11 of the information processing device 10 may acquire the operation status in the period specified by the user of the device 20.
  • the inference unit 14 of the information processing apparatus 10 includes information indicating the surrounding environment when the device 20B is operated, information on the operation setting, and information on the operation setting, which are included in the acquired operation status in the predetermined period, and the step of FIG. Based on the learning result of the information on the power consumption by the process of S104, the information on the power consumption of the device 20A when the device 20A is operated in the predetermined period is inferred (step S202).
  • the inference unit 14 of the information processing apparatus 10 is used when learning information on power consumption among the items included in the information indicating the surrounding environment when the device 20B is operated and the information on the operation setting. The information on the items that have been used is input, and the information on the power consumption by the device 20A is inferred using the learning result of the information on power consumption.
  • the inference unit 14 of the information processing apparatus 10 may infer information on the power consumption by the device 20A based on each result learned by each of the above-mentioned methods, for example. In this case, the inference unit 14 of the information processing apparatus 10 infers information on the power consumption of the device 20A based on the results learned by the methods described in the process of step S104 of FIG. 4, for example. Then, the inference unit 14 of the information processing apparatus 10 may infer the average value or the like of the inferred values as information on the power consumption by the device 20A.
  • the inference unit 14 of the information processing apparatus 10 is based on a comparison between the information on the power consumption of the device 20A when the device 20A is used in the predetermined period and the information on the power consumption of the device 20B in the predetermined period.
  • Information indicating the energy saving effect is generated (step S203).
  • the inference unit 14 of the information processing device 10 calculates, for example, information on the electricity charge that can be reduced by updating the device 20 according to the difference between the power consumption of the old device 20A and the power consumption of the new device 20B. You may.
  • the inference unit 14 of the information processing apparatus 10 calculates, for example, the ratio of the power consumption that can be reduced by updating the device 20 according to the ratio between the power consumption of the old device 20A and the power consumption of the new device 20B. You may.
  • the notification unit 15 of the information processing device 10 notifies the user of the device 20 of information indicating the energy saving effect due to the update of the device 20 inferred by the inference unit 14 (step S204).
  • the notification unit 15 of the information processing device 10 transmits, for example, information for displaying the display screen 701 of FIG. 7 on the terminal 30.
  • the notification unit 15 of the information processing apparatus 10 has the power consumption 703 and the electricity bill 704 in the new device 20B in the period 702 and the period 702, and the old device 20A in the period 702, which are the comparison targets of the energy saving effect.
  • the power consumption 705 and the electricity bill 706 are displayed on the terminal 30.
  • the notification unit 15 of the information processing apparatus 10 also displays the ratio 707 of the power consumption reduced in the period 702 due to the update of the device 20, and the electricity bill 708 reduced thereby.
  • last summer when the old device 20A was operated was a cold summer
  • this summer when the new device 20B was operated was extremely hot, so even if the power consumption during the summer period is lower than last year.
  • the energy saving effect by updating the device 20 can be appropriately presented to the user.
  • the information processing device 10 may infer the energy saving effect when the device 20A is updated to the device 20B, for example. Thereby, for example, it is possible to present to the user the energy saving effect that would have been obtained if the device 20 had been updated earlier.
  • the learning unit 13 of the information processing device 10 performs the same processing as the processing at the time of learning of FIG. 4 based on the operating condition of the device 20B, and the surrounding environment when the device 20B is operated and the device 20. Learn information about power consumption according to the operation settings of. Then, the inference unit 14 provides information on, for example, the surrounding environment when the device 20A is operated in a predetermined period acquired by the acquisition unit 11, the operation setting of the device 20B, and the power consumption of the device 20B by the learning unit 13. Based on the learning result of the above, information on the power consumption of the device 20B when the device 20B is used instead of the device 20A in the predetermined period is inferred.
  • the inference unit 14 generates, for example, information based on a comparison between the information on the power consumption of the device 20B when the device 20B is used in the predetermined period and the information on the power consumption of the device 20A in the predetermined period. You may.
  • the learning unit 13 of the information processing device 10 is of the same type (same model) as the device 20A installed in various buildings (laboratory) or the like where the device 20 is expected to be installed by the user, for example. From each device 20, information indicating the situation based on a data set including a combination of information indicating the characteristics of various buildings (an example of "air conditioning load"), information indicating the situation, and information on power consumption. , Machine-learn the characteristics of various buildings according to the information on power consumption.
  • Information indicating the characteristics of the building includes, for example, a heat load in which the temperature difference from the outside air is transferred and radiated to conduct heat, a draft from windows and doors, and an outside air load due to the outside air entering for ventilation.
  • information on solar radiation which is the heat that the solar heat enters through the glass and the heat that enters through the roof / wall, may be included.
  • the inference unit 14 of the information processing apparatus 10 is based on, for example, a data set including a combination of information indicating a situation and information on power consumption when the device 20A installed at a predetermined place is operated. , Infer the air conditioning load according to the situation at the predetermined place.
  • the learning unit 13 of the information processing apparatus 10 indicates, for example, information indicating the characteristics of various buildings and the situation from each device 20 of the same type (same model) as the device 20B installed in various buildings and the like. Based on the data set including the combination of the information and the information on the power consumption, the information on the power consumption is machine-learned according to the information indicating the situation and the information showing the characteristics of various buildings.
  • the information processing apparatus 10 inference unit 14 infers information on the power consumption of the device 20B at the predetermined location based on, for example, the estimated air conditioning load at the predetermined location and the information indicating the situation in the predetermined period. ..
  • the notification unit 15 of the information processing device 10 causes the terminal 30 to notify the information regarding the estimated power consumption of the device 20B.
  • Each functional unit of the information processing apparatus 10 may be realized by cloud computing composed of, for example, one or more computers. Further, at least a part of the processing of each functional unit of the information processing apparatus 10 described above may be executed by the device 20. Further, the information processing device 10 and the device 20 may be configured as an integrated device.
  • Information processing system 10 Information processing device 111 Operation status DB 11 Acquisition unit 12 Training data generation unit 13 Learning unit 14 Reasoning unit 15 Notification unit

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Abstract

情報処理装置が、所定の場所に設置された第１空気調和装置が運転された際の、状況を示す情報と、消費電力に関する情報との組み合わせを含むデータセットに基づいて、所定の状況において前記所定の場所に設置された前記第１空気調和装置が運転される場合の消費電力に関する情報を推定する第１推定処理を実行する。

Description

情報処理方法、情報処理装置、及びプログラム
　本開示は、情報処理方法、情報処理装置、及びプログラムに関する。
　従来、旧設備よりも省エネ性能が高い新設備等で設備を更新し、設備の更新による省エネ効果を推定する技術が知られている（例えば、特許文献１を参照）。
特開２００２－０３２４３８号公報
　しかしながら、従来技術では、旧設備が稼働されていた際の状況と、新設備が稼働された際の状況とが異なる場合、設備の更新による省エネ効果を適切に推定できない場合がある。設備の更新による省エネ効果を適切に推定できる技術を提供することを目的とする。
　本開示の第１の態様による情報処理方法は、情報処理装置が、所定の場所に設置された第１空気調和装置が運転された際の、状況を示す情報と、消費電力に関する情報との組み合わせを含むデータセットに基づいて、所定の状況において前記所定の場所に設置された前記第１空気調和装置が運転される場合の消費電力に関する情報を推定する第１推定処理を実行する。これにより、設備の更新による省エネ効果を適切に推定できる。
　また、本開示の第２の態様は、第１の態様に記載の情報処理方法であって、前記第１空気調和装置の代わりに運転される第２空気調和装置が第１の状況で運転された際の消費電力に関する情報と、前記第１推定処理で推定した、前記第１空気調和装置が前記第１の状況において運転される場合の消費電力に関する情報との比較に基づく情報を通知させる処理を実行する。
　また、本開示の第３の態様は、第１または２の態様に記載の情報処理方法であって、前記第１空気調和装置の代わりに運転される第２空気調和装置が運転された際の、状況を示す情報と、消費電力との組み合わせを含むデータセットに基づいて、前記所定の状況において前記第２空気調和装置が運転される場合の消費電力に関する情報を推定する第２推定処理と、前記第１推定処理で推定した、前記第１空気調和装置が運転される場合の消費電力に関する情報と、前記第２推定処理で推定した、前記第２空気調和装置が運転される場合の消費電力に関する情報との比較に基づく情報を通知させる処理を実行する。
　また、本開示の第４の態様は、第１から３のいずれかの態様に記載の情報処理方法であって、前記所定の場所に設置された第１空気調和装置が運転された際の、状況を示す情報と、消費電力に関する情報との組み合わせを含むデータセットに基づいて、前記所定の場所における状況に応じた空調負荷を推定し、推定した空調負荷に対する前記第２空気調和装置の消費電力に関する情報を通知させる処理を実行する。
　また、本開示の第５の態様は、第２から４のいずれかの態様に記載の情報処理方法であって、前記第２空気調和装置は、前記第１空気調和装置の代わりに前記所定の場所に設置される装置、または、制御パラメータが変更された前記第１空気調和装置である。
　また、本開示の第６の態様は、第１から５のいずれかの態様に記載の情報処理方法であって、前記状況を示す情報には、室内温度、室内湿度、室外温度、及び室外湿度の少なくとも一つが含まれる。
　また、本開示の第７の態様は、第１から６のいずれかの態様に記載の情報処理方法であって、前記消費電力に関する情報には、消費電力量積算値、消費電力ピーク値、電流値、高圧圧力、低圧圧力、圧縮機回転速度、及び圧縮機の運転効率を示す情報の少なくとも一つが含まれる。
　また、本開示の第８の態様による情報処理装置は、所定の場所に設置された第１空気調和装置が運転された際の、状況を示す情報と、消費電力に関する情報との組み合わせを含むデータセットに基づいて、所定の状況において前記所定の場所に設置された前記第１空気調和装置が運転される場合の消費電力に関する情報を推定する第１推定部を有する。
　また、本開示の第９の態様によるプログラムは、コンピュータに、所定の場所に設置された第１空気調和装置が運転された際の、状況を示す情報と、消費電力に関する情報との組み合わせを含むデータセットに基づいて、所定の状況において前記所定の場所に設置された前記第１空気調和装置が運転される場合の消費電力に関する情報を推定する第１推定処理を実行させる。
実施形態に係る情報処理システムのシステム構成の一例を示す図である。 実施形態に係る情報処理装置のハードウェア構成の一例を示す図である。 実施形態に係る情報処理装置の機能ブロック図の一例を示す図である。 実施形態に係る情報処理装置の学習時の処理の一例を示すフローチャートである。 実施形態に係る運転状況ＤＢに記憶される運転状況の履歴の一例を示す図である。 実施形態に係る情報処理装置の省エネ効果の推論時の処理の一例を示すフローチャートである。 実施形態に係る省エネ効果の通知画面の一例について説明する図である。
　以下、各実施形態について図面を参照しながら説明する。なお、本明細書及び図面において、実質的に同一の機能構成を有する構成要素については、同一の符号を付することにより重複した説明を省く。
　＜システム構成＞
　はじめに、情報処理システム１のシステム構成について説明する。図１は、実施形態に係る情報処理システム１のシステム構成の一例を示す図である。図１に示すように、情報処理システム１は、情報処理装置１０、機器２０Ａ、機器２０Ｂ（以下で、それぞれを区別する必要がない場合は、単に「機器２０」と称する。）、及び端末３０を有する。なお、機器２０Ｂは、旧設備である機器２０Ａが更新された新設備でもよい。この場合、機器２０Ｂは、例えば、機器２０Ａと同様の機能を有する新機種等の機器でもよい。または、機器２０Ｂは、機器２０Ａにおいて省エネに関する運転設定等が更新された機器でもよい。情報処理装置１０、機器２０、及び端末３０の数は、図１の例に限定されない。
　情報処理装置１０と機器２０、及び情報処理装置１０と端末３０は、例えば、インターネット、無線ＬＡＮ（Local Area Network）、ＬＴＥ（Long Term Evolution）及び５Ｇ等の携帯電話網、ＬＡＮ、及び信号線等のネットワークＮＷを介して通信できるように接続されてもよい。機器２０は、例えば、住宅、オフィス、及び公共施設等に設置されてもよい。情報処理装置１０は、例えば、クラウド上のサーバでもよい。また、情報処理装置１０は、例えば、複数の機器２０が設置される建物に設置されたエッジサーバでもよい。また、情報処理装置１０は、例えば、機器２０（例えば、空気調和装置の室内機筐体）に収容されてもよい。
　情報処理装置１０は、所定の場所（施設、部屋、設備）に設置された機器２０Ａが運転された際の、状況を示す情報と、消費電力に関する情報との組み合わせを含むデータセットに基づいて、所定の状況において当該所定の場所に設置された機器２０Ａが運転される場合の消費電力に関する情報を推定する。
　そして、情報処理装置１０は、推定した、機器２０Ａが運転される場合の消費電力に関する情報と、機器２０Ａの代わりに運転される機器２０Ｂが当該所定の状況において運転された際の消費電力に関する情報との比較に基づく情報を端末３０に送信することにより、省エネ効果をユーザに通知する。
　機器２０は、例えば、空気調和装置（エアコン）、冷蔵庫、給湯器、及び照明等の各種の機器であり、測定した各種の情報を情報処理装置１０に送信するＩｏＴ（Internet of Things）デバイスを有してもよい。
　端末３０は、例えば、機器２０のユーザが利用する、スマートフォン、携帯電話、タブレット、及びパーソナルコンピュータ等の端末でもよい。端末３０は、情報処理装置１０から受信した情報に基づき、機器の更新による省エネ効果を示す情報をユーザに通知する。
　なお、各機器２０のユーザは、予め、自身が利用する機器２０及び端末３０のＩＤ、及び通信アドレス等を、情報処理装置１０に登録しており、情報処理装置１０は、機器２０Ａを機器２０Ｂに更新したことによる省エネ効果等の情報を機器２０のユーザの各端末３０に通知できるものとする。
　＜情報処理装置１０、及び機器２０のハードウェア構成＞
　次に、実施形態に係る情報処理システム１の情報処理装置１０のハードウェア構成について説明する。
　図２は、実施形態に係る情報処理装置１０のハードウェア構成の一例を示す図である。図２に示すように、情報処理装置１０は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）１０１、ＲＯＭ（Read Only Memory）１０２、ＲＡＭ（Random Access Memory）１０３を有する。ＣＰＵ１０１、ＲＯＭ１０２、ＲＡＭ１０３は、いわゆるコンピュータを形成する。また、情報処理装置１０は、補助記憶装置１０４、表示装置１０５、操作装置１０６、Ｉ／Ｆ（Interface）装置１０７、ドライブ装置１０８を有する。情報処理装置１０の各ハードウェアは、バス１０９を介して相互に接続される。
　ＣＰＵ１０１は、補助記憶装置１０４にインストールされている各種プログラム（例えば、機械学習プログラム等）を実行する演算デバイスである。ＲＯＭ１０２は、不揮発性メモリである。ＲＯＭ１０２は、主記憶デバイスとして機能し、補助記憶装置１０４にインストールされている各種プログラムをＣＰＵ１０１が実行するために必要な各種プログラムやデータ等を格納する。具体的には、ＲＯＭ１０２はＢＩＯＳ（Basic Input/Output System）やＥＦＩ（Extensible Firmware Interface）等のブートプログラム等を格納する。
　ＲＡＭ１０３は、ＤＲＡＭ（Dynamic Random Access Memory）やＳＲＡＭ（Static Random Access Memory）等の揮発性メモリである。ＲＡＭ１０３は、主記憶デバイスとして機能し、補助記憶装置１０４にインストールされている各種プログラムがＣＰＵ１０１によって実行される際に展開される作業領域を提供する。
　補助記憶装置１０４は、各種プログラムや、各種プログラムが実行される際に用いられる情報を格納する。
　表示装置１０５は、各種の情報を表示する表示デバイスである。操作装置１０６は、各種操作を受け付けるための操作デバイスである。Ｉ／Ｆ装置１０７は、外部の機器と通信する通信デバイスである。
　ドライブ装置１０８は記録媒体１１０をセットするためのデバイスである。ここでいう記録媒体１１０には、ＣＤ－ＲＯＭ、フレキシブルディスク、光磁気ディスク等のように情報を光学的、電気的あるいは磁気的に記録する媒体が含まれる。また、記録媒体１１０には、ＲＯＭ、フラッシュメモリ等のように情報を電気的に記録する半導体メモリ等が含まれていてもよい。
　なお、補助記憶装置１０４にインストールされる各種プログラムは、例えば、配布された記録媒体１１０がドライブ装置１０８にセットされ、該記録媒体１１０に記録された各種プログラムがドライブ装置１０８により読み出されることでインストールされる。あるいは、補助記憶装置１０４にインストールされる各種プログラムは、不図示のネットワークよりダウンロードされることで、インストールされてもよい。
　＜機能構成＞
　次に、図３を参照し、実施形態に係る情報処理システム１の機能構成について説明する。図３は、実施形態に係る情報処理装置１０の機能ブロックの一例を示す図である。
　実施形態に係る情報処理装置１０は、運転状況ＤＢ１１１、取得部１１、訓練データ生成部１２、学習部１３、推論部１４、及び通知部１５を有する。これら各部は、例えば、情報処理装置１０にインストールされた１以上のプログラムと、情報処理装置１０のＣＰＵ１０１、ＲＯＭ１０２、及びＲＡＭ１０３等の協働により実現されてもよい。
　取得部１１は、機器２０の運転状況を取得し、運転状況ＤＢ１１１に記録する。
　訓練データ生成部１２は、取得部１１により取得された情報に基づき、機器２０が運転される際の周囲の環境、及び機器２０の運転設定に応じた消費電力に関する情報を学習（機械学習）するための訓練データを生成する。学習部１３は、訓練データ生成部１２により生成された訓練データに基づき、機器２０が運転される際の周囲の環境、及び機器２０の運転設定に応じた消費電力に関する情報を学習する。
　推論部１４は、機器２０Ａを機器２０Ｂに更新したことによる省エネ効果を推論する。推論部１４は、例えば、取得部１１により取得された所定期間における機器２０Ｂが運転された際の周囲の環境、及び機器２０Ｂの運転設定と、学習部１３による学習結果とに基づき、当該所定期間において機器２０Ｂの代わりに機器２０Ａを用いていた場合の機器２０Ａの消費電力に関する情報を推論する。そして、推論部１４は、例えば、当該所定期間において機器２０Ａを用いていた場合の機器２０Ａの消費電力に関する情報と、当該所定期間における機器２０Ｂの消費電力に関する情報との比較に基づく情報を生成する。
　通知部１５は、推論部１４により推論された機器２０の更新による省エネ効果を示す情報を、機器２０のユーザに通知する。
　＜処理＞
　以下では、機器２０が空気調和装置（エアコン）である場合を例として説明するが、開示の技術は、例えば、冷蔵庫、給湯器、及び照明等の各種の機器２０に対して適用できる。
　≪学習時の処理≫
　図４及び図５を参照し、実施形態に係る情報処理システム１の学習時の処理の一例について説明する。図４は、実施形態に係る情報処理装置１０の学習時の処理の一例を示すフローチャートである。図５は、実施形態に係る運転状況ＤＢ１１１に記憶される運転状況の履歴の一例を示す図である。
　（訓練データの取得）
　ステップＳ１０１において、情報処理装置１０の取得部１１は、所定の場所に設置されている機器２０Ａの運転状況を取得する。ここで、情報処理装置１０の取得部１１は、例えば、所定時間（例えば、１時間）間隔で、機器２０Ａの現在の運転状況を機器２０Ａから取得してもよい。または、所定時間間隔（例えば、１日１回）で、機器２０Ａの運転状況の履歴を機器２０Ａから取得してもよい。情報処理装置１０の取得部１１は、例えば、外部サーバに蓄積されている、機器２０Ａの運転状況の履歴を取得してもよい。
　ここで、機器２０Ａの運転状況には、例えば、機器２０ＡのＩＤである機器ＩＤ、機器２０Ａが運転された日時、機器２０Ａが運転された際（例えば、当該日時）の周囲の環境を示す情報、当該機器が運転された際の運転設定の情報、及び当該機器が運転された際の消費電力に関する情報が含まれてもよい。
　続いて、情報処理装置１０の取得部１１は、取得した運転状況を、運転状況ＤＢ１１１に記録する（ステップＳ１０２）。
　図５の例では、運転状況ＤＢ１１１には、機器ＩＤ及び日時に対応付けて、機器２０が運転された際の周囲の環境を示す情報、運転設定の情報、及び消費電力に関する情報の組（レコード）が記憶されている。
　（（機器２０が運転された際の周囲の環境を示す情報））
　機器２０が運転された際の周囲の環境を示す情報には、例えば、外気温（室外温度）、室内の人数、室内の照度、外気湿度（室外湿度）、日射量、天気の種別、室内温度、及び室内湿度等が含まれてもよい。
　外気温は、機器２０が設置されている建物の外の気温である。外気温は、例えば、機器２０のエアコン室外機に設けられた温度センサにより測定されてもよい。
　室内の人数は、機器２０が設置されている室内の人数である。室内の人数は、例えば、機器２０のエアコン室内機に設けられた輻射温度センサ、またはカメラ等で検出された情報に基づいて機器２０により測定されてもよい。
　室内の照度は、機器２０が設置されている室内の照度である。室内の照度は、例えば、機器２０のエアコン室内機に設けられた照度センサにより測定されてもよい。
　外気湿度は、機器２０が設置されている建物の外の湿度である。外気湿度は、例えば、機器２０のエアコン室外機に設けられた湿度センサにより測定されてもよい。
　日射量は、機器２０が設置されている建物の外の日射量である。日射量は、例えば、機器２０のエアコン室外機に設けられた日射量センサ（日射計）により測定されてもよい。
　天気の種別は、機器２０が設置されている地域の天気の種別である。天気の種別には、例えば、晴れ、曇り、雨、雪等の種別が含まれてもよい。天気の種別は、例えば、機器２０に予め設定されている、機器２０が設置されている地域の情報と、気象庁等のサーバから取得した各日時における各地域の天気の種別の情報とに基づいて判定されてもよい。
　室内温度及び室内湿度は、それぞれ、機器２０が設置されている室内の温度及び湿度である。室内温度及び室内湿度は、それぞれ、例えば、機器２０のエアコン室内機に設けられた温度センサ及び湿度センサにより測定されてもよい。
　（（運転設定の情報））
　運転設定の情報は、機器２０が運転された際の運転設定の情報である。運転設定の情報には、例えば、機器２０のリモコン等の操作でユーザにより設定された、機器２０の運転に関する設定の情報が含まれてもよい。運転設定には、例えば、運転モード、設定温度、及び設定風量等が含まれてもよい。運転モードには、例えば、自動運転、冷房運転、暖房運転、除湿運転、及び送風運転等が含まれてもよい。また、運転設定の情報には、例えば、機器２０の稼働率（稼働時間、稼働台数）の情報が含まれてもよい。
　（（消費電力に関する情報））
　消費電力に関する情報は、機器２０が運転された際の、機器２０の消費電力に関する情報である。消費電力に関する情報には、例えば、消費電力量積算値、消費電力ピーク値、電流値、高圧圧力、低圧圧力、圧縮機回転速度、及び圧縮機の運転効率を示す情報の少なくとも一つが含まれてもよい。
　消費電力量積算値は、例えば、所定時間（例えば、直近の１０分）内の機器２０の消費電力量の積算値である。消費電力ピーク値は、例えば、所定時間内の機器２０の消費電力のピーク値である。電流値は、例えば、所定時間内の機器２０の電流の平均値である。
　高圧圧力は、所定時間内の機器２０の高圧圧力の平均値である。なお、高圧圧力は、機器２０の冷凍サイクルにおける高圧圧力（以下で、適宜、単に「高圧」とも称する。）であり、例えば、機器２０の圧縮機により圧縮されて吐出される冷媒の圧力（圧縮機の吐出圧力）でもよいし、凝縮器における冷媒の圧力でもよい。
　低圧圧力は、所定時間内の機器２０の低圧圧力の平均値である。なお、低圧圧力は、機器２０の冷凍サイクルにおける低圧圧力（以下で、適宜、単に「低圧」とも称する。）であり、例えば、圧縮機に吸入される冷媒の圧力（圧縮機に圧縮される前の冷媒の圧力。）でもよい。
　圧縮機の運転効率は、例えば、所定の消費電力で冷媒を圧縮する効率である。圧縮機の運転効率は、例えば、圧縮機の回転速度が所定の値の場合に最も高くなる。
　続いて、情報処理装置１０の訓練データ生成部１２は、運転状況ＤＢ１１１に記録されているデータセットに基づいて、機器２０Ａが運転される際の状況に応じた消費電力に関する情報を学習するための訓練データを生成する（ステップＳ１０３）。
　ここで、情報処理装置１０の訓練データ生成部１２は、例えば、運転状況ＤＢ１１１に記録されている、機器２０Ａが運転された際の周囲の環境を示す情報または運転設定の情報に含まれる少なくとも一の項目の情報と、消費電力に関する情報との組み合わせを含むデータセットを、消費電力に関する情報の学習用の訓練データとしてもよい。この場合、情報処理装置１０の訓練データ生成部１２は、例えば、機器２０Ａが運転された際の周囲の環境を示す情報または運転設定の情報に含まれる少なくとも一の項目の情報を入力とし、消費電力に関する情報を正解データとして、当該入力と当該正解データとの組み合わせ（セット）を、消費電力に関する情報の学習用の訓練データとしてもよい。
　続いて、情報処理装置１０の学習部１３は、生成した当該訓練データに基づいて、機器２０Ａが運転される際の状況に応じた機器２０Ａの消費電力に関する情報を機械学習する（ステップＳ１０４）。
　ここで、情報処理装置１０の学習部１３は、例えば、教師有り学習により、入力に基づいて消費電力に関する情報を推論する回帰問題を機械学習してもよい。なお、回帰問題とは、例えば、連続値を予測する問題である。
　情報処理装置１０の学習部１３は、例えば、線形回帰（linear regression）を用いた機械学習を行ってもよい。この場合、情報処理装置１０の学習部１３は、例えば、消費電力に関する情報を目的変数（応答変数、従属変数）とし、機器２０Ａが運転された際の状況を示す情報に含まれる少なくとも一の項目の情報を説明変数（入力変数、独立変数）とし、最小二乗法等を用いて、機械学習を行ってもよい。
　また、情報処理装置１０の学習部１３は、例えば、非線形回帰（nonlinear regression）を用いた機械学習を行ってもよい。この場合、情報処理装置１０の学習部１３は、例えば、回帰型ニューラルネットワーク（Recurrent neural network）、一般回帰ニューラルネットワーク（General Regression Neural Network）、ランダムフォレスト（Random Forest）、またはサポートベクターマシン（support vector machine, SVM）等を用いた機械学習を行ってもよい。
　≪推論時の処理≫
　次に、図６及び図７を参照し、実施形態に係る情報処理装置１０の省エネ効果の推論時の処理の一例について説明する。図６は、実施形態に係る情報処理装置１０の省エネ効果の推論時の処理の一例を示すフローチャートである。図７は、実施形態に係る省エネ効果の通知画面の一例について説明する図である。以下では、所定の場所に設置されていた機器２０Ａが機器２０Ｂに更新され、機器２０Ｂが一定期間運用されているものとする。
　ステップＳ２０１において、情報処理装置１０の取得部１１は、機器２０Ａが設置されていた場所に設置されている機器２０Ｂの所定期間における運転状況を取得する。ここで、情報処理装置１０の取得部１１は、機器２０のユーザにより指定された期間における運転状況を取得してもよい。
　続いて、情報処理装置１０の推論部１４は、取得した所定期間における運転状況に含まれる、機器２０Ｂが運転された際の周囲の環境を示す情報、及び運転設定の情報と、図４のステップＳ１０４の処理による消費電力に関する情報の学習結果とに基づいて、当該所定期間において機器２０Ａを運転させた場合の機器２０Ａの消費電力に関する情報を推論する（ステップＳ２０２）。ここで、情報処理装置１０の推論部１４は、機器２０Ｂが運転された際の周囲の環境を示す情報、及び運転設定の情報に含まれる項目のうち、消費電力に関する情報を学習した際に用いた項目の情報を入力とし、消費電力に関する情報の学習結果を用いて、機器２０Ａによる消費電力に関する情報を推論する。
　また、情報処理装置１０の推論部１４は、例えば、上述した各手法によりそれぞれ学習した各結果に基づいて、機器２０Ａによる消費電力に関する情報を推論してもよい。この場合、情報処理装置１０の推論部１４は、例えば、図４のステップＳ１０４の処理で説明した各手法によりそれぞれ学習した各結果に基づいて、機器２０Ａによる消費電力に関する情報をそれぞれ推論する。そして、情報処理装置１０の推論部１４は、それぞれ推論した値の平均値等を、機器２０Ａによる消費電力に関する情報として推論してもよい。
　続いて、情報処理装置１０の推論部１４は、当該所定期間において機器２０Ａを用いていた場合の機器２０Ａの消費電力に関する情報と、当該所定期間における機器２０Ｂの消費電力に関する情報との比較に基づく省エネ効果を示す情報を生成する（ステップＳ２０３）。ここで、情報処理装置１０の推論部１４は、例えば、旧機器２０Ａの消費電力と、新機器２０Ｂの消費電力との差分に応じて、機器２０の更新により低減できた電気料金の情報を算出してもよい。また、情報処理装置１０の推論部１４は、例えば、旧機器２０Ａの消費電力と、新機器２０Ｂの消費電力との比に応じて、機器２０の更新により低減できた消費電力の割合を算出してもよい。
　続いて、情報処理装置１０の通知部１５は、推論部１４により推論された機器２０の更新による省エネ効果を示す情報を、機器２０のユーザに通知する（ステップＳ２０４）。ここで、情報処理装置１０の通知部１５は、例えば、図７の表示画面７０１を端末３０に表示させる情報を送信する。図７の例では、情報処理装置１０の通知部１５は、省エネ効果の比較対象とした期間７０２、期間７０２における新機器２０Ｂでの消費電力７０３と電気代７０４、期間７０２における旧機器２０Ａでの消費電力７０５と電気代７０６を端末３０に表示させている。
　また、情報処理装置１０の通知部１５は、機器２０の更新により期間７０２において削減された消費電力の割合７０７、及びそれにより削減された電気代７０８も表示させている。これにより、例えば、旧機器２０Ａを運用した昨年の夏が冷夏で、新機器２０Ｂを運用した今年の夏が猛暑である等により、夏の期間の消費電力が昨年の方が低い等の場合でも、適切に機器２０の更新による省エネ効果をユーザに提示することができる。
　＜変形例１＞
　なお、情報処理装置１０は、例えば、機器２０Ａを機器２０Ｂに更新していた場合の省エネ効果を推論してもよい。これにより、例えば、機器２０の更新をより早く実施していた場合に得られたはずの省エネ効果をユーザに提示することができる。
　この場合、情報処理装置１０の学習部１３は、機器２０Ｂの運転状況に基づいて、図４の学習時の処理と同様の処理により、機器２０Ｂが運転される際の周囲の環境、及び機器２０の運転設定に応じた消費電力に関する情報を学習する。そして、推論部１４は、例えば、取得部１１により取得された所定期間における機器２０Ａが運転された際の周囲の環境、及び機器２０Ｂの運転設定と、学習部１３による機器２０Ｂの消費電力に関する情報の学習結果とに基づき、当該所定期間において機器２０Ａの代わりに機器２０Ｂを用いていた場合の機器２０Ｂの消費電力に関する情報を推論する。そして、推論部１４は、例えば、当該所定期間において機器２０Ｂを用いていた場合の機器２０Ｂの消費電力に関する情報と、当該所定期間における機器２０Ａの消費電力に関する情報との比較に基づく情報を生成してもよい。
　＜変形例２＞
　機器２０Ａを機器２０Ｂに更新する前に、更新した場合の省エネ効果を推論し、機器２０のユーザに通知するようにしてもよい。
　この場合、情報処理装置１０の学習部１３は、例えば、ユーザにより機器２０が設置されることが想定される各種の建物（実験室）等に設置された、機器２０Ａと同型（同機種）の各機器２０から、各種の建物の特性を示す情報（「空調負荷」の一例。）と、状況を示す情報と、消費電力に関する情報との組み合わせを含むデータセットに基づいて、状況を示す情報と、消費電力に関する情報とに応じた各種の建物の特性を機械学習しておく。
　なお、建物の特性を示す情報には、例えば、外気との温度差が伝熱・幅射して伝導する熱負荷、窓や扉からの隙間風や換気のために入ってくる外気による外気負荷、及び太陽熱がガラスを通過して入ってくる熱や屋根・壁を通して入ってくる熱である太陽輻射の情報が含まれてもよい。
　そして、情報処理装置１０の推論部１４は、例えば、所定の場所に設置された機器２０Ａが運転された際の、状況を示す情報と、消費電力に関する情報との組み合わせを含むデータセットに基づいて、当該所定の場所における状況に応じた空調負荷を推論する。
　また、情報処理装置１０の学習部１３は、例えば、各種の建物等に設置された、機器２０Ｂと同型（同機種）の各機器２０から、各種の建物の特性を示す情報と、状況を示す情報と、消費電力に関する情報との組み合わせを含むデータセットに基づいて、状況を示す情報と、各種の建物の特性を示す情報とに応じた、消費電力に関する情報を機械学習しておく。
　そして、情報処理装置１０推論部１４は、例えば、当該所定の場所における推定した空調負荷と、所定期間における状況を示す情報に基づいて、当該所定の場所における機器２０Ｂの消費電力に関する情報を推論する。
　そして、情報処理装置１０の通知部１５は、推定した機器２０Ｂの消費電力に関する情報を端末３０に通知させる。
　＜変形例３＞
　情報処理装置１０の各機能部は、例えば１以上のコンピュータにより構成されるクラウドコンピューティングにより実現されていてもよい。また、上述した情報処理装置１０の各機能部の処理の少なくとも一部は、機器２０にて実行されてもよい。また、情報処理装置１０と機器２０とを一体の装置として構成してもよい。
　以上、実施形態を説明したが、特許請求の範囲の趣旨及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。
　本願は、日本特許庁に２０１９年９月３０日に出願された基礎出願２０１９－１８０９９６号の優先権を主張するものであり、その全内容を参照によりここに援用する。
１　　　情報処理システム
１０　　情報処理装置
１１１　運転状況ＤＢ
１１　　取得部
１２　　訓練データ生成部
１３　　学習部
１４　　推論部
１５　　通知部

Claims (9)

  1. 　情報処理装置が、
    　所定の場所に設置された第１空気調和装置が運転された際の、状況を示す情報と、消費電力に関する情報との組み合わせを含むデータセットに基づいて、所定の状況において前記所定の場所に設置された前記第１空気調和装置が運転される場合の消費電力に関する情報を推定する第１推定処理を実行する、情報処理方法。
  2. 　前記第１空気調和装置の代わりに運転される第２空気調和装置が第１の状況で運転された際の消費電力に関する情報と、前記第１推定処理で推定した、前記第１空気調和装置が前記第１の状況において運転される場合の消費電力に関する情報との比較に基づく情報を通知させる処理を実行する、
    請求項１に記載の情報処理方法。
  3. 　前記第１空気調和装置の代わりに運転される第２空気調和装置が運転された際の、状況を示す情報と、消費電力との組み合わせを含むデータセットに基づいて、前記所定の状況において当該第２空気調和装置が運転される場合の消費電力に関する情報を推定する第２推定処理と、
    　前記第１推定処理で推定した、前記第１空気調和装置が運転される場合の消費電力に関する情報と、前記第２推定処理で推定した、当該第２空気調和装置が運転される場合の消費電力に関する情報との比較に基づく情報を通知させる処理を実行する、
    請求項１または２に記載の情報処理方法。
  4. 　前記所定の場所に設置された第１空気調和装置が運転された際の、状況を示す情報と、消費電力に関する情報との組み合わせを含むデータセットに基づいて、前記所定の場所における状況に応じた空調負荷を推定し、
    　推定した空調負荷に対する、前記第１空気調和装置の代わりに運転される第２空気調和装置の消費電力に関する情報を通知させる処理を実行する、
    請求項１から３のいずれか一項に記載の情報処理方法。
  5. 　前記第２空気調和装置は、前記第１空気調和装置の代わりに前記所定の場所に設置される装置、または、制御パラメータが変更された前記第１空気調和装置である、
    請求項２から４のいずれか一項に記載の情報処理方法。
  6. 　前記状況を示す情報には、室内温度、室内湿度、室外温度、及び室外湿度の少なくとも一つが含まれる、
    請求項１から５のいずれか一項に記載の情報処理方法。
  7. 　前記消費電力に関する情報には、
    　消費電力量積算値、消費電力ピーク値、電流値、高圧圧力、低圧圧力、圧縮機回転速度、及び圧縮機の運転効率を示す情報の少なくとも一つが含まれる、
    請求項１から６のいずれか一項に記載の情報処理方法。
  8. 　所定の場所に設置された第１空気調和装置が運転された際の、状況を示す情報と、消費電力に関する情報との組み合わせを含むデータセットに基づいて、所定の状況において前記所定の場所に設置された前記第１空気調和装置が運転される場合の消費電力に関する情報を推定する第１推定部を有する情報処理装置。
  9. 　コンピュータに、
    　所定の場所に設置された第１空気調和装置が運転された際の、状況を示す情報と、消費電力に関する情報との組み合わせを含むデータセットに基づいて、所定の状況において前記所定の場所に設置された前記第１空気調和装置が運転される場合の消費電力に関する情報を推定する第１推定処理を実行させる、プログラム。
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