WO2022130634A1 - 空気調和システム - Google Patents

Abstract

制御装置（６００）は、空気調和管理空間の開口部が開いた状態である旨の通知を受けたときに、空調吹き出し口が結露しない複数の室内目標温度および室内目標湿度の組み合わせの候補のうち、消費電力が最小の候補を選択し、選択した候補に基づいて、空気調和設備（２００）を制御する。

Description

空気調和システム

　本開示は、空気調和システムに関する。

　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に応じた空気調和設備の制御ができない。

　それゆえに、本開示の目的は、自然換気に応じた空気調和設備の制御が可能な空気調和システムを提供することである。

　本開示の空気調和システムは、空気調和設備と、空気調和管理空間の開口部が開いた状態である旨の通知を受けたときに、空調吹き出し口が結露しない複数の室内目標温度および室内目標湿度の組み合わせの候補のうち、消費電力が最小の候補を選択し、選択した候補に基づいて、空気調和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によれば、空調吹き出し口が結露しない複数の室内目標温度および室内目標湿度の組み合わせの候補のうち、消費電力が最小の候補を選択するので、自然換気に応じた空気調和設備の制御が可能である。

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。 実施の形態１の制御盤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の空気調和制御の手順を表わすフローチャートである。 実施の形態１の結露防止制御の手順を表わすフローチャートである。 空調吹き出し口が結露しないような目標温度と目標湿度との組み合わせの候補の第１の例を表わす図である。 空調吹き出し口が結露しないような目標温度と目標湿度との組み合わせの候補の第２の例を表わす図である。 空調吹き出し口が結露しないような目標温度と目標湿度との組み合わせの候補の第３の例を表わす図である。 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の結露防止制御の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３の制御盤５００の構成を表わす図である。 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、制御盤５００と、空気調和設備２００とを備える。実施の形態１において、空気調和設備２００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、実施の形態１の制御盤５００の構成を表わす図である。
　制御盤５００は、目標温湿度入力部４４と、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、空気調和制御部６０１と、表示装置７０１とを備える。

　制御装置６００は、空気調和管理空間の開口部が開いた状態である旨の通知を受けたときに、空調吹き出し口が結露しない複数の室内目標温度および室内目標湿度の組み合わせの候補のうち、消費電力が最小の候補を選択し、選択した候補に基づいて、空気調和設備２００を制御する。空気調和和管理空間とは、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。

　制御装置６００は、空気調和管理空間の開口部が開いた状態のときに、空調吹き出し口が結露しない複数の室内目標温度および室内目標湿度の組み合わせの候補が存在しない場合には、空気調和設備２００の冷媒の循環を停止させるとともに、空気調和設備２００を送風運転させる。

　制御装置６００は、空気調和管理空間の開口部が開いた状態である旨の通知を受けた後、空気調和管理空間の開口部が閉じた状態である旨の通知を受けたときには、空気調和管理空間の開口部が開いた状態である旨の通知を受ける前に目標温湿度入力部４４を通じてユーザによって設定された室内目標温度および室内目標湿度に基づいて、空気調和設備２００を制御する。

　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、ユーザの操作に基づいて、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、ユーザの操作に基づいて、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、および換気装置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。

　空気調和制御部６０１は、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。

　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は、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、推論部２０３は、空気調和管理空間の開口部が閉じた状態であることを空気調和制御部６０１に通知する。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であることを空気調和制御部６０１に通知する。

　図１１は、実施の形態１の空気調和制御の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、空気調和制御部６０１は、目標温湿度入力部４４を通じてユーザによって設定された室内目標温度および室内目標湿度に基づいて、空気調和装置１および換気装置１３の通常運転を開始させる。

　ステップＳ１０２において、空気調和制御部６０１が、空気調和管理空間の開口部が開いた状態である旨の通知を受信した場合には、処理がステップＳ１０３に進む。

　ステップＳ１０３において、空気調和制御部６０１は、結露防止制御を開始する。
　ステップＳ１０４において、空気調和制御部６０１が、空気調和管理空間の開口部が閉じた状態である旨の通知を受信した場合には、処理がステップＳ１０５に進む。

　ステップＳ１０５において、空気調和制御部６０１は、空気調和装置１および換気装置１３に通常運転を再開させる。空気調和制御部６０１は、ステップＳ１０２の前において、目標温湿度入力部４４を通じてユーザによって設定された室内目標温度および室内目標湿度に基づいて、空気調和装置１および換気装置１３の通常運転を再開させる。

　図１２は、実施の形態１の結露防止制御の手順を表わすフローチャートである。
　ステップＳ２０１において、空気調和制御部６０１は、空気調和制御部６０１は、室内温度センサ５０１から室内温度Ｔａを取得し、室内湿度センサ５０２から室内湿度Ｘａを取得する。

　ステップＳ２０２において、空調吹き出し口が結露しないような目標温度と目標湿度との組み合わせの候補が存在する場合に、処理がステップＳ２０３に進む。空調吹き出し口が結露しないような目標温度と目標湿度との組み合わせの候補が存在しない場合に、処理がステップＳ２０７に進む。

　ステップＳ２０３において、空気調和制御部６０１は、各候補について、空調顕熱負荷Ｑ１および空調潜熱負荷Ｑ２を算出する。空気調和制御部６０１は、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）に基づいて、目標温湿度入力部４４で設定された目標温度Ｔａ＿ｔｇｔを用いて、外気潜熱負荷Ｑ２ｏを算出する。空気調和制御部６０１は、式（２）に従って、人体潜熱負荷Ｑ２ｍを算出する。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。

　ステップＳ２０４において、空気調和制御部６０１は、各候補について、その空調顕熱負荷Ｑ１および空調潜熱負荷Ｑ２に基づいて、予め定められたテーブルを参照して、空気調和装置１の消費電力と換気装置の消費電力との和Ｑｘｙを求める。

　ステップＳ２０５において、空気調和制御部６０１は、消費電力の和Ｑｘｙが最小の候補を室内の目標温度Ｔａ＿ｔｇｔ、および室内の目標湿度Ｘａ＿ｔｇｔの組み合わせに設定する。

　ステップＳ２０６において、空気調和制御部６０１は、室内の目標温度Ｔａ＿ｔｇｔ、および室内の目標湿度Ｘａ＿ｔｇｔの組み合わせに基づいて、空気調和装置１および換気装置１３を制御する。

　ステップＳ２０７において、空気調和制御部６０１は、空気調和装置１および換気装置１３の冷媒の循環を停止させるとともに、空気調和装置１および換気装置１３に送風運転をさせる。空気調和制御部６０１は、室内熱交換器用送風機８および給気用送風機１０を運転させることによって、空気調和装置１および換気装置１３に送風運転をさせる。

　図１３は、空調吹き出し口が結露しないような目標温度と目標湿度との組み合わせの候補の第１の例を表わす図である。

　空気調和制御部６０１は、検出された室内温度Ｔａ、および検出された室内湿度Ｘａに基づいて、空調吹き出し口が結露しない複数の室内の目標温度および室内の目標湿度の組み合わせの候補を設定する。空気調和制御部６０１は、（Ｔａ，Ｘａ）の４近傍（Ｔａ＋α、Ｘａ－β）、（Ｔａ＋α、Ｘａ＋β）、（Ｔａ－α、Ｘａ－β）、（Ｔａ－α、Ｘａ＋β）のうち、空気線図の相対湿度が１００％の曲線よりも下側にあるものを空調吹き出し口が結露しないような目標温度と目標湿度との組み合わせの候補に設定する。ただし、αおよびβは、予め定められた値である。

　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に応じて、空気調和設備を制御することができる。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、消費電力を抑制しつつ、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。

　なお、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してもよい。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してもよい。

　実施の形態１の変形例１．
　図１４は、空調吹き出し口が結露しないような目標温度と目標湿度との組み合わせの候補の第２の例を表わす図である。

　冷房運転時において、Ｔｘ以下の温度に設定が可能であるとする。空気調和制御部６０１は、検出された室内温度Ｔａ、および検出された室内湿度Ｘａに基づいて、空調吹き出し口が結露しない複数の室内目標温度および室内目標湿度の組み合わせの候補を設定する。

　空気調和制御部６０１は、（Ｔａ，Ｘａ）の４近傍（Ｔａ＋α、Ｘａ－β）、（Ｔａ＋α、Ｘａ＋β）、（Ｔａ－α、Ｘａ－β）、（Ｔａ－α、Ｘａ＋β）のうち、空気線図の相対湿度が１００％の曲線よりも下側にあり、かつ冷房運転時に設定可能上限温度Ｔｘ以下のものを空調吹き出し口が結露しないような目標温度と目標湿度との組み合わせの候補に設定する。ただし、αおよびβは、予め定められた値である。図１４の例では、空調吹き出し口が結露しないような目標温度と目標湿度との組み合わせの候補が存在しない。

　実施の形態１の変形例２．
　図１５は、空調吹き出し口が結露しないような目標温度と目標湿度との組み合わせの候補の第３の例を表わす図である。

　空気調和制御部６０１は、空気線図の相対湿度が１００％の曲線よりも下側にある、一定間隔ｄごとの格子上の点を空調吹き出し口が結露しないような目標温度と目標湿度との組み合わせの候補に設定する。

　実施の形態２．
　図１６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１００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を備えない点である。

　図１７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。

　学習装置１０１は、図１７に示す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。推論装置２０１は、学習済みモデルに図１７に示す熱負荷量に関するデータを入力して、空気調和管理空間の開口部の開閉状態を出力する。

　図１８は、実施の形態２の結露防止制御の手順を表わすフローチャートである。
　ステップＳ３０１において、空気調和制御部６０１は、空気調和制御部６０１は、室内温度センサ５０１から室内温度Ｔａを取得し、室内湿度センサ５０２から室内湿度Ｘａを取得する。

　ステップＳ３０２において、空調吹き出し口が結露しないような目標温度と目標湿度との組み合わせの候補が存在する場合に、処理がステップＳ３０３に進む。空調吹き出し口が結露しないような目標温度と目標湿度との組み合わせの候補が存在しない場合に、処理がステップＳ３０７に進む。

　ステップＳ３０３において、空気調和制御部６０１は、各候補について、空調顕熱負荷Ｑ１を算出する。空気調和制御部６０１は、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。

　ステップＳ３０４において、空気調和制御部６０１は、各候補について、その空調顕熱負荷Ｑ１に基づいて、予め定められたテーブルを参照して、空気調和装置１の消費電力Ｑｘを求める。

　ステップＳ３０５において、空気調和制御部６０１は、消費電力Ｑｘが最小の候補を室内の目標温度Ｔａ＿ｔｇｔ、および室内の目標湿度Ｘａ＿ｔｇｔの組み合わせに設定する。

　ステップＳ３０６において、空気調和制御部６０１は、室内の目標温度Ｔａ＿ｔｇｔ、および室内の目標湿度Ｘａ＿ｔｇｔの組み合わせに基づいて、空気調和装置１を制御する。

　ステップＳ３０７において、空気調和制御部６０１は、空気調和装置１に送風運転をさせる。すなわち、空気調和制御部６０１は、空気調和システム内の冷媒の循環を停止させるとともに、室内熱交換器用送風機８を運転させる。

　実施の形態３．
　図１９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、開口部検出センサ８０１を備える点である。

　開口部検出センサ８０１は、空気調和管理空間の開閉状態を検出して、開閉状態を表わす検出信号を制御盤５００へ出力する。

　図２０は、実施の形態３の制御盤５００の構成を表わす図である。
　実施の形態３の制御盤５００は、学習装置１０１、学習済みモデル記憶装置３０１、おおよび推論装置２０１を備えない。空気調和制御部６０１は、開口部検出センサ８０１から空気調和管理空間の開閉状態を表わす検出信号を受ける。空気調和制御部６０１は、検出信号で表される空気調和管理空間の開閉状態に基づいて、実施の形態１と同様にして空気調和制御を実行する。

　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２１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２１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。

　（６）上記の実施形態では、制御装置６００は、空気調和管理空間の開口部が開いた状態のときに、空調吹き出し口が結露しない複数の室内目標温度および室内目標湿度の組み合わせの候補が存在しない場合には、空気調和設備２００の冷媒の循環を停止させるとともに、空気調和設備２００を送風運転させたが、これに限定されるものではない。このような場合には、制御装置６００は、空気調和設備２００の送風運転も停止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　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、２００　空気調和設備、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、８０１　開口部検出センサ、９０１　室内、９０３　伝送線、５００１　メモリ、５００２　プロセッサ、５００３　バス。

Claims (11)

1. 　空気調和設備と、
   　空気調和管理空間の開口部が開いた状態である旨の通知を受けたときに、空調吹き出し口が結露しない複数の室内目標温度および室内目標湿度の組み合わせの候補のうち、消費電力が最小の候補を選択し、選択した候補に基づいて、前記空気調和設備を制御する制御装置と、を備えた空気調和システム。
2. 　前記制御装置は、空気調和管理空間の開口部が開いた状態のときに、空調吹き出し口が結露しない複数の室内目標温度および室内目標湿度の組み合わせの候補が存在しない場合には、前記空気調和設備の冷媒の循環を停止させるとともに、前記空気調和設備を送風運転させる、請求項１記載の空気調和システム。
3. 　室内温度を検出する室内温度センサと、
   　室内湿度を検出する室内湿度センサと、をさらに備え、
   　前記制御装置は、検出された前記室内温度、および検出された前記室内湿度に基づいて、空調吹き出し口が結露しない複数の室内目標温度および室内目標湿度の組み合わせの候補を設定する、請求項１または２記載の空気調和システム。
4. 　前記制御装置は、前記開口部が開いた状態である旨の通知を受けた後、前記開口部が閉じた状態である旨の通知を受けたときには、前記開口部が開いた状態である旨の通知を受ける前に目標温湿度入力部を通じて設定された室内目標温度および室内目標湿度に基づいて、前記空気調和設備を制御する、請求項１～３のいずれか１項に記載の空気調和システム。
5. 　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し、前記制御装置に通知する推論装置をさらに備えた、請求項１～４のいずれか１項に記載の空気調和システム。
6. 　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５記載の空気調和システム。
7. 　前記空気調和設備は、
   　空気調和装置と、
   　熱交換機能を有する換気装置と、を含み、
   　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６に記載の空気調和システム。
8. 　前記制御装置は、空調潜熱負荷および空調顕熱負荷に基づいて、前記消費電力を求める、請求項７記載の空気調和システム。
9. 　前記空気調和設備は、
   　空気調和装置を含み、
   　換気装置を含まず、
   　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６に記載の空気調和システム。
10. 　前記制御装置は、空調顕熱負荷に基づいて、前記消費電力を求める、請求項９記載の空気調和システム。
11. 　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１～１０のいずれか１項に記載の空気調和システム。

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