WO2022130633A1

WO2022130633A1 - 空気調和システムおよび空気調和システムの学習装置

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Publication number: WO2022130633A1
Application number: PCT/JP2020/047514
Authority: WO
Inventors: 貴則京屋
Original assignee: 三菱電機株式会社
Priority date: 2020-12-18
Filing date: 2020-12-18
Publication date: 2022-06-23
Also published as: JPWO2022130633A1

Abstract

空気調和システムは、空気調和管理空間内の熱負荷量に関するデータから空気調和管理空間の開口部の開閉状態を推論する推論装置（２０１）と、推論された開口部の開閉状態に基づいて、空気調和システムの設備を制御する制御装置（６００）とを備える。

Description

空気調和システムおよび空気調和システムの学習装置

　本開示は、空気調和システムおよび空気調和システムの学習装置に関する。

　従来から、室内の環境状態に応じて、室内の換気量を調整する換気制御装置が知られている。たとえば、特許文献１（特開平７－１２００２２号公報）の換気制御装置は、室内の換気を行う換気扇と、室内の環境状態を検知する複数のセンサと、センサの出力値を入力層への入力とし、出力層に換気量を割当てて学習させたニューラルネットワークと、ニューラルネットワークの出力層の出力値から換気量を選択する判定部と、判定部の選択結果に基づいて換気扇の動作を制御する駆動制御部とを備える。

特開平７－１２００２２号公報

　特許文献１に記載の換気制御装置は、換気量を最適化することができるが、人が窓などの空気調和管理空間の開口部を開けることによってランダムに発生する自然換気を想定した制御は記載されていない。自然換気を想定した制御のためには、空気調和管理空間の開口部の開閉状態を検出することが必要となる。空気調和管理空間の開口部が窓の場合に、窓の開閉状態を検出することによって、窓が閉じた状態のときに、ユーザにコロナウイルスなどの感染防止のための換気の実施を促すこともできる。

　空気調和管理空間の開口部の開閉状態は、開口部に設置したセンサによって検出することができる。しかし、開口部にセンサを設置する場合には、コストが高くなるという問題がある。特に、窓の数が多いビルにおいては、センサの設置コストが極めて高くなるという問題がある。

　それゆえに、本開示の目的は、空気調和管理空間の開口部の状態を検出するセンサを設置せずに、空気調和管理空間の開口部の状態を推定することができる空気調和システムおよび空気調和システムの学習装置を提供することである。

　本開示の空気調和管理空間の空調を実行する空気調和システムは、空気調和管理空間内の熱負荷量に関するデータから空気調和管理空間の開口部の開閉状態を推論する推論装置と、推論された開口部の開閉状態に基づいて、空気調和システムの設備を制御する制御装置とを備える。

　本開示の空気調和システムの学習装置は、空気調和管理空間内の熱負荷量に関するデータと、空気調和管理空間の開口部の開閉状態とを含む学習用データを取得するデータ取得部と、学習用データを用いて、空気調和管理空間内の熱負荷量に関するデータから空気調和管理空間の開口部の開閉状態を推論するための学習済みモデルを生成するモデル生成部とを備える。

　本開示によれば、空気調和管理空間の開口部の状態を検出するセンサを設置せずに、空気調和管理空間の開口部の状態を推定することができる。

実施の形態１の空気調和システム１００の構成を表わす図である。制御盤５００の構成を表わす図である。空気調和システム１００の冷媒回路の概略図である。換気装置１３の概略構成を示す図である。実施の形態１における空気調和管理空間内の熱負荷量に関するデータを表わす図である。学習装置１０１の構成を表わす図である。ニューラルネットワークの構成を表わす図である。学習装置１０１の学習手順を表わすフローチャートである。推論装置２０１の構成を表わす図である。推論装置２０１の推論手順を表わすフローチャートである。実施の形態１における空気調和管理空間の開口部が閉じた状態の処理と、空気調和管理空間の開口部が開いた状態の処理とを表わす図である。実施の形態１の空気調和システム１００における結露防止制御の内容を表わす図である。実施の形態１の変形例１の空気調和システム１００における結露防止制御の内容を表わす図である。実施の形態２の空気調和システム１００の構成を表わす図である。実施の形態２における空気調和管理空間内の熱負荷量に関するデータを表わす図である。実施の形態２の空気調和システム１００における結露防止制御の内容を表わす図である。実施の形態２の変形例１の空気調和システム１００における結露防止制御の内容を表わす図である。実施の形態２の変形例２における空気調和管理空間の開口部の状態が変化するときの処理手順を表わすフローチャートである。実施の形態２の変形例３における空気調和管理空間の開口部の状態が変化するときの処理手順を表わすフローチャートである。実施の形態３の空気調和システム１００の構成を表わす図である。実施の形態４における空気調和管理空間内の熱負荷量に関するデータを表わす図である。実施の形態４における空気調和管理空間の開口部が閉じた状態の処理と、空気調和管理空間の開口部が開いた状態の処理とを表わす図である。学習装置１０１、推論装置２０１、または制御装置６００のハードウェア構成を表わす図である。

　以下、実施の形態について、図面を参照して説明する。
　実施の形態１．
　図１は、実施の形態１の空気調和システム１００の構成を表わす図である。

　空気調和システム１００は、内調機として動作する空気調和装置１と、外調機として動作する換気装置１３と、制御盤５００とを備える。空気調和装置１は、主に空気調和管理空間である室内９０１の顕熱負荷を処理する。換気装置１３は、空気調和管理空間である室内９０１の換気と主に室内９０１の潜熱負荷の処理とを行なう。

　図２は、制御盤５００の構成を表わす図である。
　制御盤５００は、制御装置６００と、学習装置１０１と、学習済みモデル記憶装置３０１と、推論装置２０１とを備える。制御装置６００は、目標温湿度入力部４４と、空気調和制御部６０１と、表示装置７０１とを備える。

　空気調和装置１は、複数の室内機１１と室外機１２とを備える。室外機１２は室外に設置されている。室内機１１は室内９０１に設置されている。室外機１２及び各室内機１１のそれぞれは、伝送線９０３により制御装置６００に接続される。換気装置１３は、伝送線９０３により制御装置６００に接続される。

　図３は、空気調和システム１００の冷媒回路の概略図である。
　空気調和装置１は、圧縮機２と、四方弁３と、室外熱交換器４と、膨張弁５と、室内熱交換器６とを備える。これらが順次配管で接続され、冷媒が循環するように構成された冷凍サイクルが形成される。空気調和装置１は、さらに、室外熱交換器用送風機７及び室内熱交換器用送風機８を備える。

　室外機１２に、圧縮機２、四方弁３、室外熱交換器４及び室外熱交換器用送風機７が設置される。室内機１１に、膨張弁５、室内熱交換器６及び室内熱交換器用送風機８が設置される。

　室外機１２に蒸発温度検出装置３１が設けられている。各室内機１１のそれぞれに、室内機１１の吸込空気の温湿度を検出する吸込温湿度検出装置３２が設けられている。

　換気装置１３は、換気装置搭載膨張弁５ａ及び換気装置用冷却器９を備える。互いに直列に接続された換気装置搭載膨張弁５ａ及び換気装置用冷却器９が、膨張弁５及び室内熱交換器６に並列に接続されている。換気装置１３には、換気装置用冷却器９に空気を通過させるための給気用送風機１０が設置される。

　空気調和装置１は、圧縮機２から吐出した冷媒の流れ方向を四方弁３により切り換えて冷房運転又は暖房運転に切り換え可能に構成される。四方弁３が図３の実線側に切り換えられた場合、室内熱交換器６及び換気装置用冷却器９が蒸発器、室外熱交換器４が凝縮器となり冷房運転が実施される。四方弁３を図３の点線側に切り換えられた場合、室内熱交換器６が凝縮器、室外熱交換器４が蒸発器となり暖房運転が実施される。図３には、冷房運転時の冷媒の流れが示されている。

　図４は、換気装置１３の概略構成を示す図である。
　換気装置１３は、本体ケーシング１３ａ内に、換気装置用冷却器９と、全熱交換器２２と、給気用送風機１０と、排気用送風機２１とを備える。本体ケーシング１３ａ内には、給気通風路Ａと排気通風路Ｂとが互いに独立して形成されている。給気通風路Ａは、給気用送風機１０により室外空気ＯＡを取り入れて全熱交換器２２及び換気装置用冷却器９に通過させ、調整空気ＳＡとして室内９０１に供給する。排気通風路Ｂは、排気用送風機２１により室内空気ＲＡを取り入れて全熱交換器２２に通過させ、排気ＥＡとして室外に排気する。以下では、給気通風路Ａにおいて全熱交換器２２を通過した後、換気装置用冷却器９に流入する空気を冷却器流入空気ＩＡという。

　換気装置１３は更に、冷却器流入空気ＩＡの温度及び湿度を検出する冷却器流入温湿度検出装置２３と、室内空気ＲＡのＣＯ2濃度を検出するＣＯ2濃度検出装置２４と、換気風量検出装置２５とを備える。これらの検出装置２３～２５の検出値は、伝送線９０３を介して制御装置６００に出力される。

　全熱交換器２２は、例えば互いに直交する通風路が交互に積層された構造を有する。全熱交換器２２の通風路に室内空気ＲＡと室外空気ＯＡとが通過することによって両気流の間で全熱交換が行われる。換気装置用冷却器９は、上述したように冷凍サイクルの蒸発器で構成され、自身を通過する空気を露点温度以下に冷却して除湿する。換気装置１３は、全熱交換器２２と換気装置用冷却器９とにより室内９０１の潜熱負荷を処理する。

　給気用送風機１０及び排気用送風機２１は、回転数制御により換気装置１３内を流れる空気の風量を制御する。

　このように構成された換気装置１３では、室内９０１の環境（空気質、例えばＣＯ2濃度）を良好に保つ（例えば、ＣＯ2濃度を１０００ｐｐｍ以下に保つ）ための必要換気量（風量ＶＡ）で換気が行われるように、制御装置６００により給気用送風機１０及び排気用送風機２１の回転数が制御される。換気装置１３は、室外空気ＯＡを、給気通風路Ａの全熱交換器２２及び換気装置用冷却器９に通過させて除湿した上で室内９０１に供給する一方、室内空気ＲＡを排気通風路Ｂに通過させて室外に排気することで、室内９０１の潜熱負荷を処理する。

　空気調和システム１００は、さらに、室内温度センサ５０１と、室内湿度センサ５０２と、室外温度センサ５０３と、室外湿度センサ５０４とを備える。

　室内温度センサ５０１、および室内湿度センサ５０２は、室内に配置され、室外温度センサ５０３、および室外湿度センサ５０４は、室外に配置される。

　制御装置６００は、室内温度センサ５０１、室内湿度センサ５０２、室外温度センサ５０３、および室外湿度センサ５０４のそれぞれと、伝送線９０３で接続されている。

　室内温度センサ５０１は、室内温度Ｔａを検出する。室外温度センサ５０３は、外気温度Ｔｂを検出する。目標温湿度入力部４４は、室内の目標温度Ｔａ＿ｔｇｔを設定する。

　室内湿度センサ５０２は、室内湿度Ｘａを検出する。室外湿度センサ５０４は、外気湿度Ｘｂを検出する。目標温湿度入力部４４は、室内の目標湿度Ｘａ＿ｔｇｔを設定する。

　空気調和制御部６０１は、空気調和装置１内の検出装置３１、３２の検出値、換気装置１３の検出装置２３～２５の検出値に基づいて、空気調和制御を実行する。

　室内温度センサ５０１によって検出された室内温度Ｔａと、目標温湿度入力部４４で設定された目標温度Ｔａ＿ｔｇｔとの温度差ΔＴを空調顕熱負荷Ｑ１として算出する。

　空気調和制御部６０１は、以下の式によって、外気潜熱負荷Ｑ２ｏを算出する。
　Ｑ２ｏ=ＶＡ×ρａ×(Ｘａ＿ｏ－Ｘａ＿ｔｇｔ)・・・（１）
　ＶＡは、換気風量検出装置２５によって検出された換気風量、Ｘａ＿ｏは、全熱交換器２２を通過後の空気の湿度、ρａは、空気の密度を表わす。

　空気調和制御部６０１は、以下の式によって、人体潜熱負荷Ｑ２ｍを算出する。
　Ｑ２ｍ=Ｑｉ×Ｎ・・・（２）
　Ｑｉは１人当りの潜熱負荷、Ｎは在室人数である。在室人数Ｎは、ＣＯ2濃度、換気風量検出装置２５の検出値ＶＡ、または人感センサなどを用いて求めることができる。

　空気調和制御部６０１は、外気潜熱負荷Ｑ２ｏと人体潜熱負荷Ｑ２ｍとの和を空調潜熱負荷Ｑ２として算出する。

　Ｑ２＝Ｑ２ｏ＋Ｑ２ｍ・・・（３）
　学習済みモデル記憶装置３０１は、空気調和管理空間内の熱負荷量に関するデータから、空気調和管理空間の開口部の開閉状態を推論する学習済みモデルを記憶する。空気調和管理空間とは、たとえば室内である。開口部とは、窓、ドア、またはシャッタなどである。開閉状態とは、開いている状態、または閉じている状態である。

　学習装置１０１は、学習済みモデルを生成して、学習済みモデル記憶装置３０１に記憶させる。

　図５は、実施の形態１における空気調和管理空間内の熱負荷量に関するデータを表わす図である。実施の形態１における空気調和管理空間内の熱負荷量に関するデータは、外気温度、外気湿度、室内温度、室内湿度、空調顕熱負荷、空調潜熱負荷、室内の設備の電力消費量および日時のうち少なくとも１つを含む。これらの空気調和管理空間内の熱負荷量に関するデータは、空気調和管理空間の開口部の開閉状態との間の関連性が高い。

　空気調和制御部６０１は、室外温度センサ５０３から外気温度Ｔｂを取得する。空気調和制御部６０１は、室外湿度センサ５０４から外気湿度Ｘｂを取得する。空気調和制御部６０１は、室内温度センサ５０１から室内温度Ｔａを取得する。空気調和制御部６０１は、室内湿度センサ５０２から室内湿度Ｘａを取得する。空気調和制御部６０１、室内温度Ｔａと、目標温湿度入力部４４で設定された目標温度Ｔａ＿ｔｇｔとの温度差ΔＴを空調顕熱負荷Ｑ１として算出する。空気調和制御部６０１は、式（１）～（３）に従って、空調潜熱負荷Ｑ２を算出する。空気調和制御部６０１は、配電盤などから室内の設備の電力消費量を取得する。室内の設備の電力消費量は、空気調和システム、照明機器、パソコン、およびディスプレイなどの電力消費量を含む。空気調和制御部６０１は、内部のタイマなどによって日時を取得する。

　外気温度、外気湿度、室内温度、室内湿度、空調顕熱負荷、空調潜熱負荷、室内の設備の電力消費量および日時は、空気調和制御部６０１から学習装置１０１および推論装置２０１に送られる。

　推論装置２０１は、学習済みモデル記憶装置３０１に記憶させている学習済みモデルを用いて、空気調和管理空間の開口部の開閉状態を推論する。

　図６は、学習装置１０１の構成を表わす図である。学習装置１０１は、操作入力部１０４、データ取得部１０２、およびモデル生成部１０３を備える。

　操作入力部１０４は、ユーザが現在の開口部の開閉状態を入力し、制御装置６００へ出力する。

　データ取得部１０２は、操作入力部１０４から、空気調和管理空間の開口部の開閉状態を（正解）を取得する。たとえば、開いた状態を「０」、閉じた状態を「１」とする。データ取得部１０２は、操作入力部１０４から空気調和管理空間の開口部の開閉状態を取得した時点の空気調和管理空間内の熱負荷量に関するデータを空気調和制御部６０１から取得する。

　モデル生成部１０３は、データ取得部１０２が取得した空気調和管理空間内の熱負荷量に関するデータと、空気調和管理空間の開口部の開閉状態（正解）とが互いに関連付けられた学習用データに基づいて、空気調和管理空間内の熱負荷量に関するデータから、空気調和管理空間の開口部の開閉状態を推論する学習済みモデルを生成する。

　モデル生成部１０３が用いる学習アルゴリズムとして、教師あり学習、教師なし学習、または強化学習等の公知のアルゴリズムを用いることができる。一例として、ニューラルネットワークを適用した場合について説明する。

　図７は、ニューラルネットワークの構成を表わす図である。
　モデル生成部１０３は、例えば、ニューラルネットワークモデルに従って、いわゆる教師あり学習により、空気調和管理空間の開口部の開閉状態を学習する。ここで、教師あり学習とは、入力と結果（ラベル）のデータの組を学習装置１０１に与えることによって、それらの学習用データにある特徴を学習し、入力から結果を推論する手法をいう。

　ニューラルネットワークは、複数のニューロンからなる入力層、複数のニューロンからなる中間層(隠れ層)、及び複数のニューロンからなる出力層によって構成される。中間層は、１層、又は２層以上でもよい。

　例えば、３層のニューラルネットワークであれば、複数の入力が入力層（Ｘ１～Ｘ３）に入力されると、その値に重みＷ１（ｗ１１～ｗ１６）を掛けて中間層（Ｙ１～Ｙ２）に入力され、その結果にさらに重みＷ２（ｗ２１～ｗ２６）を掛けて出力層（Ｚ１～Ｚ３）から出力される。この出力結果は、重みＷ１とＷ２の値によって変わる。

　ニューラルネットワークは、データ取得部１０２によって取得される学習用データに従って、いわゆる教師あり学習により、空気調和管理空間内の熱負荷量に関するデータから、空気調和管理空間の開口部の開閉状態を推論する学習済みモデルを生成する。

　すなわち、ニューラルネットワークは、入力層に空気調和管理空間内の熱負荷量に関するデータを入力して出力層から出力された結果が、空気調和管理空間の開口部の開閉状態（正解）に近づくように重みＷ１とＷ２を調整することで学習する。

　モデル生成部１０３は、以上のような学習を実行することで学習済みモデルを生成し、出力する。

　学習済みモデル記憶装置３０１は、モデル生成部１０３から出力された学習済みモデルを記憶する。

　図８は、学習装置１０１の学習手順を表わすフローチャートである。
　ステップｂ１において、データ取得部１０２は、操作入力部１０４を通じて、ユーザが入力する空気調和管理空間の開口部の開閉状態を（正解）を取得する。データ取得部１０２は、操作入力部１０４を通じてユーザから入力される空気調和管理空間の開口部の開閉状態を取得した時点の空気調和管理空間内の熱負荷量に関するデータを空気調和制御部６０１から取得する。

　ステップｂ２において、モデル生成部１０３は、データ取得部１０２が取得した空気調和管理空間内の熱負荷量に関するデータと、空気調和管理空間の開口部の開閉状態（正解）とが互いに関連付けられた学習用データに基づいて、空気調和管理空間内の熱負荷量に関するデータから、空気調和管理空間の開口部の開閉状態を推論する学習済みモデルを生成する。

　ステップｂ３において、学習済みモデル記憶装置３０１は、モデル生成部１０３が生成した学習済みモデルを記憶する。

　図９は、推論装置２０１の構成を表わす図である。推論装置２０１は、データ取得部２０２、および推論部２０３を備える。

　データ取得部２０２は、空気調和管理空間内の熱負荷量に関するデータを空気調和制御部６０１から取得する。

　推論部２０３は、学習済みモデル記憶装置３０１に記憶されている学習済みモデルを利用して、データ取得部２０２によって取得した空気調和管理空間内の熱負荷量に関するデータから空気調和管理空間の開口部の開閉状態を推論する。すなわち、推論部２０３は、学習済みモデルにデータ取得部２０２で取得した空気調和管理空間内の熱負荷量に関するデータを入力することによって、空気調和管理空間内の熱負荷量に関するデータから推論される空気調和管理空間の開口部の開閉状態を出力することができる。

　図１０は、推論装置２０１の推論手順を表わすフローチャートである。
　ステップｃ１において、データ取得部２０２は、空気調和管理空間内の熱負荷量に関するデータを空気調和制御部６０１から取得する。

　ステップｃ２において、推論部２０３は、学習済みモデル記憶装置３０１に記憶されている学習済みモデルを利用して、データ取得部２０２によって取得した空気調和管理空間内の熱負荷量に関するデータから空気調和管理空間の開口部の開閉状態を推論する。

　ステップｃ３において、推論部２０３は、学習済みモデルにより得られた空気調和管理空間の開口部の開閉状態を空気調和制御部６０１に出力する。

　ステップｃ４において、空気調和管理空間の開口部が閉じた状態の場合に、処理がステップｃ５に進み、空気調和管理空間の開口部が開いた状態の場合に、処理がステップｃ６に進む。

　ステップｃ５において、制御装置６００は、空気調和管理空間の開口部が閉じた状態に応じた処理を実行する。ステップｃ６において、制御装置６００は、空気調和管理空間の開口部が開いた状態に応じた処理を実行する。

　図１１は、実施の形態１における空気調和管理空間の開口部が閉じた状態の処理と、空気調和管理空間の開口部が開いた状態の処理とを表わす図である。

　空気調和管理空間の開口部が閉じた状態のときには、空気調和制御部６０１は、空気調和システム１００に通常の空調制御を継続させる。空気調和制御部６０１は、さらに、空気調和管理空間の開口部を開いた状態にするようにアラートを表示装置７０１に表示する。これによって、ユーザにコロナウイルスなどの感染防止のための換気の実施を促すことができる。

　空気調和管理空間の開口部が閉いた状態のときには、空気調和制御部６０１は、結露防止制御を実行する。空気調和制御部６０１は、さらに、空気調和管理空間の開口部を開いた状態であることを表示装置７０１に表示する。これによって、ユーザが業務終了後に、窓の閉め忘れを防止することができる。

　図１２は、実施の形態１の空気調和システム１００における結露防止制御の内容を表わす図である。実施の形態１の空気調和システム１００は、空気調和装置１と換気装置１３とを備えるので、結露防止のため、空気調和装置１と換気装置１３とが制御される。

　空気調和制御部６０１は、空気調和装置１の熱処理能力を下げる。たとえば、空気調和制御部６０１は、圧縮機２の周波数を下げ、冷媒の蒸発温度を上げる。これによって、室内機１１の吹き出し口の温度が上昇するので、室内機１１の吹き出し口の結露を防止できる。たとえば、空気調和制御部６０１は、圧縮機２の周波数を１０％だけ下げ、冷媒の状態温度を５℃上げるものとすることができる。

　空気調和制御部６０１は、換気装置１３の除湿能力を上げる。たとえば、空気調和制御部６０１は、換気装置１３の除湿能力を最大限に増加させることとしてもよい。これによって、潜熱が奪われるので、空気調和管理空間の余剰な飽和蒸気が液化され、空気調和管理空間の湿度が低下する。その結果、室内機１１の吹き出し口近辺の空気の湿度も低下するので、室内機１１の吹き出し口の結露を防止できる。

　本実施の形態によれば、空気調和管理空間の開口部からの自然換気の有無を推定することができる。これによって、窓などの開口部の開閉状態を検出するためのセンサの設置コストを削減することができる。また、本実施の形態では、開口部が開いていることが検出された場合に、結露を防止するように空気調和制御を実行することができる。さらに、本実施の形態では、開口部が開いていることが検出された場合に、開口部の閉め忘れしないようにユーザに通知することができる。本実施の形態によれば、開口部が閉じていることが検出された場合に、ウイルスの感染防止のために開口部を開くようにユーザに通知することができる。

　実施の形態１の変形例．
　図１３は、実施の形態１の変形例１の空気調和システム１００における結露防止制御の内容を表わす図である。

　空気調和制御部６０１は、露点温度に達しない範囲で空気調和装置１の熱処理能力を上げる。空気調和制御部６０１は、実施の形態１と同様に、換気装置１３の除湿能力を上げる。

　実施の形態２．
　図１４は、実施の形態２の空気調和システム１００の構成を表わす図である。

　実施の形態２の空気調和システム１００が、実施の形態１の空気調和システムと相違する点は、実施の形態２の空気調和システム１００は、換気装置１３の代わりに換気装置２１３を備える点である。換気装置２１３は、熱交換機能を有さない。

　図１５は、実施の形態２における空気調和管理空間内の熱負荷量に関するデータを表わす図である。実施の形態２における空気調和管理空間内の熱負荷量に関するデータは、外気温度、外気湿度、室内温度、室内湿度、空調顕熱負荷、室内の設備の電力消費量および日時のうち少なくとも１つを含む。実施の形態２では、実施の形態１と異なり、空気調和管理空間内の熱負荷量に関するデータは、空調潜熱負荷を有さない。

　図１６は、実施の形態２の空気調和システム１００における結露防止制御の内容を表わす図である。実施の形態２の空気調和システム１００は、熱交換機能を有する換気装置１３を備えないので、結露防止のため空気調和装置１が制御される。

　空気調和制御部６０１は、実施の形態１と同様に、空気調和装置１の熱処理能力を下げる。たとえば、空気調和制御部６０１は、圧縮機２の周波数を下げ、冷媒の蒸発温度を上げる。これによって、室内機１１の吹き出し口の温度が上昇するので、室内機１１の吹き出し口の結露を防止できる。たとえば、空気調和制御部６０１は、圧縮機２の周波数を１０％だけ下げ、冷媒の状態温度を５℃上げるものとすることができる。

　実施の形態２の変形例１．
　図１７は、実施の形態２の変形例１の空気調和システム１００における結露防止制御の内容を表わす図である。実施の形態２の変形例１の空気調和システム１００は、熱交換機能を有する換気装置１３を備えないので、結露防止のため空気調和装置１が制御される。

　空気調和制御部６０１は、空気調和装置１の熱処理能力を維持する。空気調和制御部６０１は、結露の発生のアラートを表示装置７０１に表示する。

　実施の形態２の変形例２．
　図１８は、実施の形態２の変形例２における空気調和管理空間の開口部の状態が変化するときの処理手順を表わすフローチャートである。

　ステップＳ１０１において、空気調和管理空間の開口部が閉じた状態のときには、処理がステップＳ１０２に進む。

　ステップＳ１０２において、空気調和制御部６０１は、空気調和装置１に通常の空調制御を継続させる。

　ステップＳ１０３において、空気調和管理空間の開口部が開いた状態のときには、処理がステップＳ１０４に進む。

　ステップＳ１０４において、空気調和制御部６０１は、空気調和装置１の熱処理能力を下げる。または、空気調和制御部６０１は、空気調和装置１の熱処理能力を維持し、かつ結露の発生のアラートを表示装置７０１に表示する。これによって、ユーザは、室内機の直下の立ち入りを控えたり、バケツを用意するなどの対策を実施することができる。

　ステップＳ１０５において、空気調和管理空間の開口部が閉じた状態のときには、処理がステップＳ１０６に進む。

　ステップＳ１０６において、空気調和制御部６０１は、空気調和装置１に通常の空調制御を継続させる。

　実施の形態２の変形例３．
　図１９は、実施の形態２の変形例３における空気調和管理空間の開口部の状態が変化するときの処理手順を表わすフローチャートである。

　ステップＳ１０５において、空気調和管理空間の開口部が閉じた状態のときには、処理がステップＳ２０１に進む。

　ステップＳ２０１において、空気調和制御部６０１は、一定時間だけ空気調和装置１の熱処理能力を上げ、かつ結露の発生のアラートを表示装置７０１に表示する。このような制御を実行する理由は、開口部が開いた状態から閉じた状態に変化したときに、室内の温湿度環境が外気の影響を受けるからである。空気調和制御部６０１は、外気の影響を早期に緩和するため、空気調和装置１の熱処理能力を上げるとともに、空気調和装置１の動作によって結露が発生する可能性が高まるので、アラートを表示する。

　本変形例によれば、ステップＳ２０１を実行することによって、「不快感を緩和する」と同時に「増加した結露の危険性を知らせる」ことができる。

　実施の形態３．
　図２０は、実施の形態３の空気調和システム１００の構成を表わす図である。

　実施の形態３の空気調和システム１００が、実施の形態１の空気調和システムと相違する点は、実施の形態３の空気調和システム１００は、換気装置１３を備えない点である。

　実施の形態３の空気調和管理空間内の熱負荷量に関するデータは、実施の形態２におけるものと同様である。実施の形態３における空気調和管理空間の開口部が閉じた状態の処理と、空気調和管理空間の開口部が開いた状態の処理とは、実施の形態２におけるものと同様である。

　実施の形態４．
　実施の形態４の空気調和システムの構成は、実施の形態１と同様である。ただし、実施の形態４では、空気調和装置は、冷房運転および暖房運転を停止する。

　図２１は、実施の形態４における空気調和管理空間内の熱負荷量に関するデータを表わす図である。実施の形態４における空気調和管理空間内の熱負荷量に関するデータは、外気温度、外気湿度、室内温度、室内湿度、空調潜熱負荷、室内の設備の電力消費量および日時のうち少なくとも１つを含む。実施の形態４では、実施の形態１と異なり、空気調和管理空間内の熱負荷量に関するデータは、空調顕熱負荷を有さない。

　図２２は、実施の形態４における空気調和管理空間の開口部が閉じた状態の処理と、空気調和管理空間の開口部が開いた状態の処理とを表わす図である。

　空気調和管理空間の開口部が閉じた状態のときには、空気調和制御部６０１は、空気調和管理空間の開口部を開いた状態にするようにアラートを表示装置７０１に表示する。これによって、ユーザにコロナウイルスなどの感染防止のための換気の実施を促すことができる。

　空気調和管理空間の開口部が閉いた状態のときには、空気調和制御部６０１は、空気調和管理空間の開口部を開いた状態であることを表示装置７０１に表示する。これによって、ユーザが業務終了後に、窓の閉め忘れを防止することができる。

　変形例．
　（１）学習装置１０１及び推論装置２０１は、空気調和システムの内部に設けられるが、ネットワークを通じて、空気調和システムと接続され、空気調和システムとは別個の装置であってもよい。さらに、学習装置１０１及び推論装置２０１は、クラウドサーバ上に存在していてもよい。

　（２）実施の形態では、モデル生成部１０３が用いる学習アルゴリズムに教師あり学習を適用した場合について説明したが、これに限られるものではない。学習アルゴリズムについては、教師あり学習以外にも、強化学習、教師なし学習、又は半教師あり学習等を適用することも可能である。

　モデル生成部１０３は、複数の空気調和システムにおいて作成される学習用データに従って、開口部の開口状態を学習するようにしてもよい。モデル生成部１０３は、同一のエリアで使用される複数の空気調和システムから学習用データを取得してもよいし、異なるエリアで独立して動作する複数の空気調和システムから収集される学習用データを利用して開口部の開口状態を学習してもよい。また、学習用データを収集する空気調和システムを途中で対象に追加したり、対象から除去することも可能である。さらに、ある空気調和システムに関して開口部の開閉状態を学習した学習装置を、これとは別の空気調和システムに適用し、この別の空気調和システムに関して開口部の開閉状態を再学習して更新するようにしてもよい。

　（３）モデル生成部１０３が用いられる学習アルゴリズムとしては、特徴量そのものの抽出を学習する、深層学習を用いることもでき、他の公知の方法、例えば遺伝的プログラミング、機能論理プログラミング、またはサポートベクターマシンなどに従って機械学習を実行してもよい。

　（４）図２３は、学習装置１０１、推論装置２０１、または制御装置６００のハードウェア構成を表わす図である。

　学習装置１０１、推論装置２０１、および制御装置６００は、相当する動作をデジタル回路のハードウェアまたはソフトウェアで構成することができる。学習装置１０１、推論装置２０１、および制御装置６００の機能をソフトウェアを用いて実現する場合には、学習装置１０１、推論装置２０１、および制御装置６００は、例えば、図２３に示すように、バス５００３によって接続されたプロセッサ５００２とメモリ５００１とを備え、メモリ５００１に記憶されたプログラムをプロセッサ５００２が実行するようにすることができる。

　（５）上記の実施形態では、推論装置は、学習済みモデルを用いて、データ取得部が取得した入力データから、空気調和管理空間の開口部の開閉状態を推論するものとしたが、これに限定するものではない。たとえば、推論装置は、ルールベース推論、または事例ベース推論に基づいて、データ取得部が取得した入力データから、空気調和管理空間の開口部の開閉状態を推論するものとしてもよい。

　今回開示された実施の形態はすべての点で例示であって制限的なものではないと考えられるべきである。本開示の範囲は上記した説明ではなくて請求の範囲によって示され、請求の範囲と均等の意味及び範囲内でのすべての変更が含まれることが意図される。

　１　空気調和装置、２　圧縮機、３　四方弁、４　室外熱交換器、５　膨張弁、５ａ　換気装置搭載膨張弁、６　室内熱交換器、７　室外熱交換器用送風機、８　室内熱交換器用送風機、９　換気装置用冷却器、１０　給気用送風機、１１　室内機、１２　室外機、１３，２１３　換気装置、２１　排気用送風機、２２　全熱交換器、２３　湿度検出装置、２４　ＣＯ2濃度検出装置、２５　換気風量検出装置、３１　蒸発温度検出装置、３２　吸込温湿度検出装置、４４　目標温湿度入力部、１００　空気調和システム、１０１　学習装置、１０２，２０２　データ取得部、１０３　モデル生成部、１０４　操作入力部、２０１　推論装置、２０３　推論部、３０１　学習済みモデル記憶装置、５００　制御盤、５０１　室内温度センサ、５０２　室内湿度センサ、５０３　室外温度センサ、５０４　室外湿度センサ、６００　制御装置、６０１　空気調和制御部、７０１　表示装置、９０１　室内、９０３　伝送線、５００１　メモリ、５００２　プロセッサ、５００３　バス。

Claims

　空気調和管理空間の空調を実行する空気調和システムであって、
　空気調和管理空間内の熱負荷量に関するデータから前記空気調和管理空間の開口部の開閉状態を推論する推論装置と、
　前記推論された開口部の開閉状態に基づいて、前記空気調和システムの設備を制御する制御装置と、
　を備えた空気調和システム。
　前記推論装置は、
　空気調和管理空間内の熱負荷量に関するデータを取得するデータ取得部と、
　前記空気調和管理空間内の熱負荷量に関するデータから前記空気調和管理空間の開口部の開閉状態を推論するための学習済みモデルに前記データ取得部が取得した熱負荷量に関するデータを入力して、前記空気調和管理空間の開口部の開閉状態を推論する推論部と、
　を含む、請求項１記載の空気調和システム。
　前記開口部は、窓、ドア、およびシャッタのうちのいずれかである、請求項１または２に記載の空気調和システム。
　前記空気調和システムは、
　空気調和装置と、
　熱交換機能を有する換気装置と、備え、
　前記空気調和管理空間内の熱負荷量に関するデータは、外気温度、外気湿度、室内温度、室内湿度、空調顕熱負荷、空調潜熱負荷、室内の設備の電力消費量、および日時のうち少なくとも１つを含む、請求項１～３のいずれか１項に記載の空気調和システム。
　前記制御装置は、前記開口部が開いた状態であると推論された場合に、前記空気調和装置の熱処理能力を下げ、かつ前記換気装置の除湿能力を上げる、請求項４記載の空気調和システム。
　前記空気調和システムは、
　空気調和装置を備え、
　熱交換機能を有する換気装置を備えず、
　前記空気調和管理空間内の熱負荷量に関するデータは、外気温度、外気湿度、室内温度、室内湿度、空調顕熱負荷、室内の設備の電力消費量、および日時のうち少なくとも１つを含む、請求項１～３のいずれか１項に記載の空気調和システム。
　前記制御装置は、前記開口部が開いた状態であると推論された場合に、前記空気調和装置の熱処理能力を下げる、請求項６記載の空気調和システム。
　前記制御装置は、前記開口部が開いた状態であると推論された場合に、前記空気調和装置の熱処理能力を維持し、かつ結露発生のアラートを表示する、請求項６記載の空気調和システム。
　前記制御装置は、前記開口部が開いた状態であると推論された後、閉じた状態であると推論された場合に、一定時間空気調和装置の熱処理能力を上げ、かつ結露発生のアラートを表示し、その後、通常の空調制御を実行する、請求項６記載の空気調和システム。
　前記空気調和システムは、
　空気調和装置と、
　熱交換機能を有する換気装置と、を備え、
　前記空気調和装置が冷房運転および暖房運転を停止しているときに、前記空気調和管理空間内の熱負荷量に関するデータは、外気温度、外気湿度、室内温度、室内湿度、空調潜熱負荷、室内の設備の電力消費量、および日時のうち少なくとも１つを含む、請求項１～３のいずれか１項に記載の空気調和システム。
　前記制御装置は、前記開口部が開いた状態であると推論された場合に、前記開口部が開いた状態である旨を通知する、請求項４～１０のいずれか１項に記載の空気調和システム。
　前記制御装置は、前記開口部が閉じた状態であると推論された場合に、前記開口部を開いた状態にするように促すアラートを通知する、請求項４～１１のいずれか１項に記載の空気調和システム。
　空気調和管理空間内の熱負荷量に関するデータと、前記空気調和管理空間の開口部の開閉状態とを含む学習用データを取得するデータ取得部と、
　前記学習用データを用いて、前記空気調和管理空間内の熱負荷量に関するデータから前記空気調和管理空間の開口部の開閉状態を推論するための学習済みモデルを生成するモデル生成部と、
　を備える空気調和システムの学習装置。
　前記空気調和システムは、
　空気調和装置と、
　熱交換機能を有する換気装置と、備え、
　前記空気調和管理空間内の熱負荷量に関するデータは、外気温度、外気湿度、室内温度、室内湿度、空調顕熱負荷、空調潜熱負荷、および日時のうち少なくとも１つを含む、請求項１３記載の空気調和システムの学習装置。
　前記空気調和システムは、
　空気調和装置を備え、
　熱交換機能を有する換気装置を備えず、
　前記空気調和管理空間内の熱負荷量に関するデータは、外気温度、外気湿度、室内温度、室内湿度、空調顕熱負荷、室内の設備の電力消費量、および日時のうち少なくとも１つを含む、請求項１３に記載の空気調和システムの学習装置。
　前記空気調和システムは、
　空気調和装置と、
　熱交換機能を有する換気装置と、を備え、
　前記空気調和装置が冷房運転および暖房運転を停止しているときに、前記空気調和管理空間内の熱負荷量に関するデータは、外気温度、外気湿度、室内温度、室内湿度、空調潜熱負荷、室内の設備の電力消費量、および日時のうち少なくとも１つを含む、請求項１３に記載の空気調和システムの学習装置。
　前記開口部は、窓、ドア、およびシャッタのうちのいずれかである、請求項１３～１６のいずれか１項に記載の空気調和システムの学習装置。