WO2023188096A1 - 空調制御装置および空調制御方法 - Google Patents

空調制御装置および空調制御方法 Download PDF

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WO2023188096A1
WO2023188096A1 PCT/JP2022/015944 JP2022015944W WO2023188096A1 WO 2023188096 A1 WO2023188096 A1 WO 2023188096A1 JP 2022015944 W JP2022015944 W JP 2022015944W WO 2023188096 A1 WO2023188096 A1 WO 2023188096A1
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WO
WIPO (PCT)
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variable
air
comfort level
value
temperature
Prior art date
Application number
PCT/JP2022/015944
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English (en)
French (fr)
Inventor
遼馬 宇高
美緒 元谷
昌江 澤田
Original Assignee
三菱電機株式会社
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
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Publication date
Application filed by 三菱電機株式会社 filed Critical 三菱電機株式会社
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Classifications

    • F—MECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
    • F24—HEATING; RANGES; VENTILATING
    • F24F—AIR-CONDITIONING; AIR-HUMIDIFICATION; VENTILATION; USE OF AIR CURRENTS FOR SCREENING
    • F24F2110/00—Control inputs relating to air properties
    • F24F2110/50—Air quality properties
    • F24F2110/64—Airborne particle content

Definitions

  • the present disclosure relates to technology for controlling air conditioners.
  • Patent Document 1 the temperature of the air-conditioned space is adjusted by controlling control amounts such as air temperature and wind direction of the air conditioner. At this time, there are various demands, such as wanting to achieve the target temperature with lower power consumption and reaching the target temperature more quickly than just adjusting the temperature. Depending on what kind of requests are prioritized, the values of the control variables will differ even if the same target temperature is aimed at. In order to determine the control amount in accordance with such various requests, Patent Document 1 discloses that a specific pattern is determined from a plurality of patterns of the control amount using evaluation values.
  • control variables are input into a function (model) to calculate the target items related to the user's requests, such as average wind speed and power consumption, and weighting is given to the target items that are desired to be prioritized.
  • the technology discloses a technology that realizes air conditioning operation that better meets the user's needs by calculating an evaluation value by multiplying and adding together the weighting coefficients marked with and controlling the air conditioning equipment with a control amount that has a higher evaluation value. There is.
  • Patent Document 1 discloses that weighting coefficients are given more weight to target items that should be prioritized, but there is no disclosure as to how to specifically determine the weighting coefficients, and the weighting coefficients are There is also no disclosure that the decision will be made automatically. Furthermore, the weighting does not take into consideration the comfort of air conditioning, nor is there any suggestion thereof. The present disclosure aims to automatically adjust weighting coefficients so as to control air conditioning according to requests while maintaining more comfort.
  • FIG. 1 is a configuration diagram showing an example of an air conditioning system including an air conditioning control device according to Embodiment 1.
  • FIG. FIG. 2 is a refrigerant circuit diagram showing a configuration example of the air conditioner shown in FIG. 1.
  • FIG. 1 is a block diagram showing a configuration example of an air conditioning control device according to Embodiment 1.
  • FIG. 3 is a diagram showing an example of an analysis condition list. It is a figure which shows an example of the blow-off condition regarding the operating state of an air conditioner among analysis conditions. It is a figure which shows an example of load conditions among analysis conditions.
  • FIG. 3 is a diagram illustrating an example of a priority management table that manages priorities using numerical ranges. It is a figure which shows an example of pattern data.
  • FIG. 7 is a diagram illustrating an example of different variables in a variable importance table.
  • 11 is a diagram showing an example of a comfort degree table during cooling, corresponding to the control mode and variables of the variable importance table shown in FIG. 10.
  • FIG. It is a figure which shows an example of the comfort level table at the time of heating.
  • 12 is a diagram showing an example of a comfort level table during cooling corresponding to the variable importance level table shown in FIG. 11.
  • FIG. 3 is a diagram showing an example of a comfort level function of "the difference in temperature between +1.7 m above the floor and +0.1 m above the floor” during cooling.
  • FIG. 6 is a diagram illustrating an example of a variable importance table used when explaining a method for determining weighting coefficients by a coefficient calculation unit.
  • FIG. 6 is a diagram illustrating an example of a comfort level table used when explaining a method for determining weighting coefficients by a coefficient calculation unit.
  • FIG. 3 is a diagram showing a comfort level function of "air speed above the floor + 1.1 m" during cooling.
  • FIG. 3 is a diagram showing a comfort level function of "temperature above the floor +1.1 m" during cooling.
  • FIG. 3 is a diagram showing a comfort level function of "difference in temperature between +1.7 m above the floor and +0.1 m above the floor” during cooling.
  • 4 is a diagram showing another example of the comfort level function shown in FIG. 3.
  • FIG. 4 is a hardware configuration diagram showing an example of the configuration of the arithmetic device shown in FIG. 3.
  • FIG. 4 is a hardware configuration diagram showing another example of the configuration of the arithmetic device shown in FIG. 3.
  • FIG. FIG. 3 is a flow diagram showing an example of an operation procedure of the air conditioning control device according to the first embodiment.
  • 27 is a flowchart of the operation procedure in step ST11 shown in FIG. 26.
  • FIG. 27 is a flowchart of the operation procedure in step ST15 shown in FIG. 26.
  • FIG. 29 is a flowchart of the operation procedure in step ST23 shown in FIG. 28.
  • FIG. FIG. 2 is a configuration diagram showing an example of an air conditioning system including an air conditioning control device according to a second embodiment.
  • 31 is a functional configuration diagram of the ventilation device shown in FIG. 30.
  • FIG. 31 is a diagram showing an example of the configuration of a total heat exchanger of the ventilation device shown in FIG. 30.
  • FIG. FIG. 2 is a block diagram showing a configuration example of an air conditioning control device according to a second embodiment. It is a figure which shows an example of the blow-off condition regarding the operating state of an air conditioner and a ventilation device among analysis conditions.
  • FIG. 34 is a diagram showing an example of the pattern data shown in FIG. 33.
  • FIG. 34 is a diagram showing an example of the comfort level function shown in FIG. 33.
  • FIG. 27 is a flow diagram of the operation procedure in the second embodiment of step ST15 shown in FIG. 26.
  • FIG. FIG. 3 is a block diagram showing a configuration example of an air conditioning control device according to a third embodiment.
  • 39 is a diagram showing an example of the change history table shown in FIG. 38.
  • FIG. 39 is a diagram showing an example of a comfort level function improved by the function improvement unit shown in FIG. 38.
  • FIG. 12 is a flow diagram showing an example of an operation procedure of a function improvement unit in Embodiment 3.
  • Embodiment 1 An embodiment of an air conditioning control device 1 of the present disclosure will be described with reference to the drawings.
  • FIG. 1 is a configuration diagram showing an example of an air conditioning system including an air conditioning control device 1 according to the first embodiment.
  • the air conditioning system includes an air conditioner 2 that conditions air in a space to be air conditioned, an air conditioning control device 1 that controls the air conditioner 2, and a sensor 3 that measures at least the environment of the space to be air conditioned.
  • Air conditioning control device 1 is connected to air conditioner 2 and sensor 3 via network 4 .
  • the sensor 3 includes a sensor 3a, a sensor 3b, and so on.
  • the air conditioner 2 and the sensor 3 are connected separately, but the sensor 3 may be included in the air conditioner 2 and its location is not limited.
  • the air conditioner 2 includes an outdoor unit 21, an indoor unit 22, and a controller 23.
  • the indoor unit 22 is installed indoors, which is a space to be air-conditioned.
  • FIG. 2 is a refrigerant circuit diagram showing an example of the configuration of the air conditioner 2 shown in FIG. 1.
  • the outdoor unit 21 is connected to the indoor unit 22 via refrigerant piping.
  • the outdoor unit 21 includes a compressor 51, a four-way valve 52, a heat source side heat exchanger 53, a throttle device 54, and an outdoor fan 57.
  • the indoor unit 22 includes a load-side heat exchanger 55, an indoor fan 58, and a wind direction adjustment section 59.
  • the compressor 51, the heat source side heat exchanger 53, the expansion device 54, and the load side heat exchanger 55 are connected by refrigerant piping, and a refrigerant circuit 50 in which refrigerant circulates is configured.
  • a refrigerant circuit 50 in which refrigerant circulates is configured.
  • the heat medium circulating between the outdoor unit 21 and the indoor unit 22 is a refrigerant, but a heat medium heat exchanger (not shown) in which water and the refrigerant exchange heat is used. may be provided in the outdoor unit 21, and water may be circulated between the outdoor unit 21 and the indoor unit 22.
  • the wind direction adjustment section 59 is provided at the air outlet of the indoor unit 22.
  • the wind direction adjustment section 59 has left and right flaps 61 and upper and lower flaps 62.
  • the left and right flaps 61 change the angle clockwise or counterclockwise with respect to the front direction of the air outlet of the indoor unit 22, so that the direction of the airflow sent out from the indoor unit 22 is parallel to the floor surface. change.
  • the direction of the airflow that changes depending on the angle of the left and right flaps 61 is the left and right wind direction.
  • clockwise angles are expressed as positive values
  • counterclockwise angles are expressed as negative values.
  • the upper and lower flaps 62 change the direction of the airflow sent out from the indoor unit 22 by changing the angle from the gravity direction to the horizontal direction at the air outlet of the indoor unit 22 with respect to the gravity direction.
  • the direction of gravity is 0°
  • the horizontal direction is 90°.
  • the direction of the airflow that changes depending on the angle of the upper and lower flaps 62 is the vertical wind direction.
  • the method of displaying the angle indicating the vertical wind direction is not limited to the case where the gravitational direction is 0° and the horizontal direction is 90°, but the gravitational direction may be 90° and the horizontal direction is 0°. In other words, when the horizontal direction is 0°, the depression angle corresponds to the angle indicating the vertical wind direction.
  • the controller 23 is, for example, a microcomputer.
  • the controller 23 is connected to a compressor 51, a four-way valve 52, an outdoor fan 57, a throttle device 54, an indoor fan 58, and a wind direction adjustment section 59 via signal lines not shown.
  • the controller 23 is a device that allows a user or administrator to turn the indoor unit 22 on and off, and to manually change settings such as the set temperature and air volume. Controller 23 may be a remote controller.
  • the controller 23 controls the refrigeration cycle of the refrigerant circulating in the refrigerant circuit 50.
  • the controller 23 controls the four-way valve 52 so that the flow direction of the refrigerant in the refrigerant circuit 50 is switched in accordance with the heating operation mode and the cooling operation mode.
  • the controller 23 also controls the operating frequency of the compressor 51, the opening degree of the throttle device 54, and the outdoor fan so that the indoor temperature and humidity measured by the sensor 3 match the respective set values within a predetermined range. 57 rotation speed is controlled.
  • the indoor temperature and humidity settings are set by the user.
  • the controller 23 transmits air conditioning operation data 36 indicating the operating state of the air conditioner 2 to the air conditioning control device 1 via the network 4 at regular time intervals.
  • the fixed time interval is, for example, 5 minutes.
  • the controller 23 controls the rotation speed of the indoor fan 58 and the angles of the left and right flaps 61 and the upper and lower flaps 62 of the wind direction adjustment unit 59 in accordance with the control command. .
  • the air volume and air speed are adjusted in accordance with the rotation speed of the indoor fan 58.
  • the left and right wind directions are adjusted in accordance with the angles of the left and right flaps 61, and the up and down wind directions are adjusted in accordance with the angles of the upper and lower flaps 62.
  • the refrigerant absorbs heat in the heat source side heat exchanger 53, and the refrigerant exchanges heat with indoor air in the load side heat exchanger 55 and radiates heat, thereby warming the indoor air.
  • the operation mode is the cooling operation
  • the refrigerant radiates heat in the heat source side heat exchanger 53, and the refrigerant exchanges heat with indoor air in the load side heat exchanger 55, thereby cooling the indoor air.
  • the air conditioner 2 may be a room air conditioner in which a plurality of indoor units 22 are connected to one outdoor unit.
  • the air conditioner 2 may be a building multi-air conditioner used in an office building or the like.
  • the air conditioning system may be a central air conditioning system used for air conditioning throughout a large building.
  • the air conditioning system may be installed in a server room, a warehouse, etc., and may be an air conditioning system that performs objective air conditioning.
  • These configurations are examples of the air conditioner 2 and an air conditioning system including the air conditioner 2, and the type of the air conditioner 2 is not limited to the above-mentioned configuration.
  • the air-conditioned space is not limited to the above-mentioned rooms, buildings, and other spaces.
  • the sensor 3 is a sensor that measures a physical quantity.
  • the sensor 3 transmits sensor data 37, which is a measured value, to the air conditioning control device 1 via the network 4 at regular time intervals.
  • the fixed time interval is, for example, 5 minutes.
  • the number of sensors 3 may be one or more.
  • FIG. 1 shows a case where the sensor 3 has a plurality of sensors 3-1 to 3-n (n is an integer of 2 or more).
  • the sensor 3 acquires information about indoor and outdoor environments.
  • the sensor 3 is a sensor that measures temperature, humidity, radiation temperature, thermal image, air velocity, and the like. If the sensor 3 includes an infrared sensor, the thermal image is acquired by the infrared sensor.
  • the sensor 3 may be provided in the air conditioner 2.
  • the indoor unit 22 may be provided with a sensor 3 that measures the room temperature, which is the temperature of the indoor air
  • the outdoor unit 21 may be provided with a sensor 3 that measures the outside air temperature, which is the temperature of the outdoor air.
  • the outside temperature is not limited to the case where the sensor 3 transmits to the air conditioning control device 1.
  • a server (not shown) that provides weather forecasts via a network such as the Internet may send information on the outside temperature to the air conditioning control device 1.
  • the network 4 is a communication network that connects the air conditioning control device 1, the air conditioner 2, and the sensor 3.
  • the communication means in the network 4 may be wired, wireless, or a combination of wired and wireless.
  • the communication protocol for communication performed via the network 4 is not particularly limited, and may be a general-purpose protocol that is open to the public.
  • the communication range of the network 4 may be a narrow range such as a LAN (Local Area Network) or a wide range such as the Internet.
  • the network 4 is a dedicated line operated by the manufacturer of the air conditioner 2, the communication protocol used in the network 4 may be a dedicated protocol.
  • FIG. 3 is a block diagram showing an example of the configuration of the air conditioning control device 1 according to the first embodiment.
  • the air conditioning control device 1 is an information processing device that controls the air conditioner 2.
  • the air conditioning control device 1 includes a storage device 13 , a calculation device 14 , a receiving device 11 , and a transmitting device 12 .
  • the receiving device 11 acquires air conditioning operation data 36 from the air conditioner 2 at fixed time intervals, and stores the acquired data in the storage device 13.
  • the receiving device 11 acquires sensor data 37 from the sensor 3 at regular time intervals and stores the acquired data in the storage device 13.
  • the fixed time interval is, for example, 5 minutes. In the first embodiment, a case will be described in which the time interval at which the receiving device 11 acquires data from the air conditioner 2 and the sensor 3 is the same. The acquisition time interval may be different.
  • the transmitting device 12 transmits the determined control command to the air conditioner 2.
  • the storage device 13 stores an analysis condition list 131, equipment and space information 132, an airflow analysis model 133, pattern data 134, target conditions 135, measurement data 136 including air conditioning operation data 36 and sensor data 37, and control data.
  • a mode list 137, a variable importance table 138, a comfort level table 139, and a comfort level function 140 are stored.
  • the storage device 13 is, for example, an HDD (Hard Disk Drive).
  • the storage device 13 may be a semiconductor memory. Information stored in the storage device 13 shown in FIG. 3 will be explained with reference to FIGS. 4 to 6.
  • FIG. 4 is an image diagram showing an example of the analysis condition list 131 shown in FIG. 3.
  • the analysis condition list 131 a plurality of analysis conditions consisting of combinations of blowout conditions and load conditions are set.
  • a pattern name, operation mode, priority, load condition, blowing condition, and pattern generation state are stored in correspondence with the identifier of the analysis condition.
  • the pattern generation state indicates whether airflow analysis is performed according to analysis conditions and pattern data is generated based on the results of the airflow analysis. The pattern data will be explained in detail later.
  • each analysis condition is assigned a priority.
  • the priority is expressed as a positive integer. For example, 1 is assigned to the highest priority and 10 is assigned to the lowest priority.
  • a unique integer that does not overlap or an overlapping integer may be assigned to each analysis condition. For example, there may be a plurality of analysis conditions with a priority of 1, or there may be one analysis condition with a priority of 1.
  • the priority given to each analysis condition is set based on the air conditioning operation data 36, for example.
  • the higher the frequency of occurrence of the operating state the higher the priority is given to the analysis conditions corresponding to the operating state.
  • the frequency of occurrence is calculated based on the performance data of the driving state stored in the storage device 13 during a predetermined period such as a certain period (three months) in the past. A specific example of the frequency of occurrence will be explained.
  • the condition that greatly affects the frequency of occurrence of the operating state is the blowout condition, and for example, the frequency of occurrence is determined as follows. The number of times each variable of temperature, air volume, and wind direction at the outlet matches the set value is counted in the actual data. Of these occurrences, the number of occurrences in which each of these three variables matches its respective set value is defined as the occurrence frequency.
  • the frequency of occurrence is calculated for each air outlet.
  • FIG. 5 is an image diagram showing an example of the blowout conditions related to the operating state of the air conditioner 2 among the analysis conditions shown in FIG. 4.
  • the blowout conditions include conditions such as the state of the compressor 51, the blowout wind speed and blowout wind direction at the outlet of the indoor unit 22, and the like.
  • the state of the compressor 51 is an on or off state.
  • the blowing wind direction is information including left and right wind directions and up and down wind directions.
  • the blowing conditions may include blowing air volume and blowing temperature.
  • the indoor unit 22 may have one or more air outlets, and a plurality of indoor units 22 may be installed in a room that serves as a common air-conditioned space.
  • the air outlet conditions are configured by a combination of air outlet conditions set for each outlet.
  • the blowout conditions are configured by a combination of blowout conditions set for each outlet of each indoor unit 22.
  • FIG. 6 is an image diagram showing an example of the load conditions among the analysis conditions shown in FIG. 4.
  • the load conditions are conditions regarding the inflow of heat into the room and the outflow of heat from the room.
  • the load conditions include boundary conditions, heat passage conditions, and heat generation conditions.
  • the boundary condition is a condition regarding the inflow and outflow of heat generated due to a temperature difference between indoors and outdoors from a boundary surface such as a wall in the room where the air conditioner 2 is installed.
  • Heat passage conditions are conditions regarding the inflow and outflow of heat into a room from openings such as windows and doors.
  • the heat generation conditions are conditions related to the amount of heat generated indoors due to the human body, OA equipment, and the like.
  • FIG. 6 is a table showing conditions related to heat inflow and outflow into the air-conditioned space as an example of load conditions.
  • the load conditions shown in FIG. 6 are part of the boundary conditions, heat passage conditions, and heat generation conditions.
  • values for wall surface temperature, ceiling surface temperature, and floor surface temperature are set in correspondence with load condition identifiers.
  • the surface temperature of the wall is expressed as wall temperature Tw
  • the surface temperature of the ceiling is expressed as ceiling temperature Tc
  • the surface temperature of the floor is expressed as floor temperature Tf.
  • ceiling temperature Tc 25°C
  • floor temperature Tf 15°C are set.
  • ⁇ T is, for example, 2°C.
  • FIG. 7 is an image diagram showing an example of a priority management table when priorities are managed using numerical ranges.
  • the priorities are set and managed in two categories: essential conditions and additional conditions.
  • An upper limit priority and a lower limit priority are set for each of the essential conditions and additional conditions.
  • a priority range of analysis conditions under which airflow control can be started is set.
  • the essential condition indicates that airflow control can be started when airflow analysis is performed from the analysis condition assigned the upper limit priority to the analysis condition assigned the lower limit priority.
  • the additional conditions a priority range of analysis conditions under which airflow analysis is performed after the start of airflow control is set. Specifically, after airflow control is started, the additional conditions include airflow analysis and the accumulation of the analysis results from the analysis condition with the upper limit priority to the analysis condition with the lower limit priority. This indicates that they can be executed in parallel. A priority management table is not shown.
  • the integer 1 is set as the upper limit priority
  • the integer 3 is set as the lower limit priority, as essential conditions.
  • airflow control can be started when airflow analysis targeting analysis conditions assigned a priority of 1 or more and 3 or less is completed.
  • an integer 4 is set for the upper limit priority
  • an integer 10 is set for the lower limit priority.
  • FIG. 7 shows a case where the upper limit priority of the essential condition is 1 and the lower limit priority is 3, but the lower limit priority may be 1, which is the same as the upper limit priority.
  • the equipment and spatial information 132 is information necessary to create the airflow analysis model 133, and is composed of spatial information and equipment information.
  • the spatial information is information regarding the air-conditioned space in which the air conditioner 2 is installed.
  • the spatial information is information regarding the room in the air-conditioned space, including the shape of the room, the arrangement of windows, doors, fixtures, etc., and the heat insulation performance representing the thermal characteristics of the wall surface.
  • the device information is information regarding the performance of the air conditioner 2.
  • the equipment information is information including the position of the air outlet of the air conditioner 2, the capacity and efficiency of the air conditioner 2, and the settable air outlet temperature, air volume, and air direction.
  • the information listed here is an example, and the device and space information 132 is not limited to these pieces of information.
  • the airflow analysis model 133 is, for example, a model used in a CFD (Computational Fluid Dynamics) analysis method.
  • the airflow analysis model 133 is created based on the equipment and space information 132 and the analysis conditions in the analysis condition list 131.
  • FIG. 8 is an image diagram showing an example of the pattern data shown in FIG. 3.
  • the pattern data is data that is created based on the results of airflow analysis and indicates trends in the distribution of the environment, such as temperature and wind speed, within the air-conditioned space.
  • Variables representing the environment in the air-conditioned space, such as temperature and wind speed included in the pattern data may be variables other than temperature and wind speed as long as they are variables related to thermal index or comfort in the indoor space.
  • the number may be one or more.
  • the types and number of variables set in the variable importance table 138, which will be described later, are set to be the same as these variables included in the pattern data.
  • the pattern data 134 shown in FIG. 3 means information such as a table in which a plurality of pattern data are recorded. A method for generating the pattern data shown in FIG. 8 will be explained later.
  • FIG. 9 is an image diagram showing an example of the control mode list 137 shown in FIG. 3.
  • the control mode list 137 is a list in which control modes for cooling or heating are stored.
  • the control mode is different from the operation mode of the air conditioner 2 and is the name of control using cooling, heating, etc. to obtain temporal or spatial effects on the space to be air-conditioned. For example, rapid cooling and heating, cooling and heating for the purpose of maintaining room temperature, cooling and heating for improving the user's intellectual productivity, cooling that emphasizes the user's sense of airflow, and cooling that focuses on the user's feet. This includes heating, etc.
  • a symbol corresponding to each control mode and an operation mode corresponding to each control mode are attached, which correspond to the control mode symbols of the variable importance table 138 described below.
  • variable importance table 138 is a table that stores the importance of variables such as temperature and wind speed in the air-conditioned space used in the pattern data for each control mode and operation mode stored in the control mode list 137. It is.
  • FIG. 10 is an image diagram showing an example of the variable importance table 138 shown in FIG. 3.
  • the variable importance is an integer value expressed as a value greater than or equal to 1 and less than or equal to the number of variables in the variable importance table 138 within one control mode, with 1 being the most important value.
  • the importance level is stored in advance for each control mode, but may be updated later by the user.
  • the types and number of variables in the variable importance table 138 are stored so as to be the same as the types and number of variables such as temperature and wind speed in the air-conditioned space included in the pattern data.
  • the three variables included in the pattern data are "wind speed at 1.1 m on the floor”, “temperature at 1.1 m on the floor”, and “difference between temperature between +1.7 m on the floor and +0.1 m above the floor”. In this case, the importance of each variable is shown for each control mode shown in FIG.
  • the control mode is "A: Rapid cooling"
  • the most important factor is to reduce the temperature at the height of the user's work surface to within a comfortable range, and the "temperature at 1.1m floor surface” is important. Set the degree to 1 (most important).
  • the next most important factor is that the user feels comfortable due to the airflow, and the importance level of "wind speed at 1.1 m on the floor” is set as 2.
  • the importance level of "the difference in temperature between the floor +1.7m and the floor +0.1m” is set to 3 as an element that is not very important during cooling. shall be.
  • control mode is "D: Room temperature maintenance (heating)"
  • the most important thing is to suppress the draft feeling caused by the heating airflow and prevent the expansion of the temperature difference between the user's head height and foot height.
  • the importance of "wind speed at 1.1 m on the floor” and “difference in temperature between +1.7 m on the floor and +0.1 m on the floor” are both set to 1 (most important).
  • the "1.1m floor temperature” is considered to rise at the same time as the temperature at foot level, so it is given the next importance level of 2.
  • the variable importance table 138 stores the importance of each variable within each control mode. Furthermore, the importance levels of other control modes are similarly stored.
  • FIG. 11 is an image diagram showing an example of different variables in the variable importance table 138.
  • the variables stored in the variable importance level table 138 may be variables other than those stored in FIG. 10 as long as they are the same as the variables in the air-conditioned space included in the pattern data. For example, if the user's sensible temperature, radiant temperature, predicted mean thermal sensation report (PMV), etc. are used as variables in the pattern data, these values are also included in the variable importance table 138 as shown in FIG. A variable is added.
  • PMV predicted mean thermal sensation report
  • the comfort level table 139 stores target values for the percentage of users who feel comfortable during cooling and heating for each control mode and the importance of each variable stored in the variable importance table 138. It is a table.
  • the comfort level is a numerical value ranging from 0% to 100%.
  • the comfort level is a value that means that 100% is the most comfortable. For example, if there is a variable with a comfort level of 80%, it means that 80% of the users in the air-conditioned space are comfortable with that variable. This means controlling airflow in a way that allows you to feel it.
  • FIG. 12 is an example of a cooling comfort table 139 that corresponds to the control mode and variables of the variable importance table 138 shown in FIG. 10.
  • the comfort level is 90% for importance level 1
  • the comfort level is 90% for importance level 2.
  • the comfort level is set to 75%
  • the comfort level is set to 50%. In this way, even if the variable is of low importance, it is possible to store it so that the percentage of users who feel comfortable with it is relatively larger than other variables.
  • FIG. 13 is an example of the comfort level table 139 during heating.
  • floor surface temperature of 1.1 m as in the example of "D: Room temperature maintenance (heating)" mentioned earlier, it may be thought that the temperature will rise with the temperature at foot level, and depending on the control mode, it may not necessarily be large.
  • importance level 1 does not have to be a value, the user feels more comfortable as the importance level decreases, such as 85% comfort level for importance level 1, 60% comfort level for importance level 2, and 30% comfort level for importance level 3. Set the ratio so that it is small.
  • FIG. 14 is an example of a comfort level table 139 during cooling that corresponds to the variable importance table 138 shown in FIG. 11.
  • the comfort level stored in the comfort level table 139 can be changed later by the user based on the external environment of the building and the like. For example, if you live in a region where the outside environment is cold, the temperature at your feet may drop more easily than in other regions due to air flowing in through gaps in the room, making you more likely to feel uncomfortable due to the cold temperatures at your feet. There is.
  • the comfort level stored in the comfort level table 139 can be further changed by taking into account the shape of the air-conditioned space, the user's preferences regarding the thermal environment, and the like. For example, when considering the shape of the space to be air-conditioned, if the airflow from the air conditioner is L-shaped or U-shaped, making it difficult for the airflow to reach every corner of the room, the "floor surface 1.1m wind speed" or “floor surface 1m wind speed” may be used. By changing the overall comfort level of each importance level at .1 m temperature to be higher than that of a square-shaped room, it becomes possible to perform air conditioning that allows airflow to easily reach every corner of the room.
  • the comfort level of each importance level for "1.1m wind speed on the floor” will be lower overall than on other floors.
  • the comfort level may be changed based on other factors. Other factors include, for example, the capacity and number of air conditioners 2, the gender ratio of users in the air-conditioned space, and the like.
  • the comfort level function 140 is a correlation function between indoor variables and the user's comfort level during cooling or heating, and a graph thereof.
  • the comfort level function 140 defines the relationship between the value of each variable and the comfort level.
  • the comfort level function 140 has one variable on the horizontal axis and the user's comfort level on the vertical axis. An example of the comfort level function 140 during cooling will be explained using FIGS. 15 to 17.
  • FIG. 16 is an example of the comfort level function 140 of the "floor surface temperature of 1.1 m" during cooling.
  • FIG. 16 shows that the comfort level is at its maximum value when the temperature is 26° C., and in other ranges, the percentage of users who feel comfortable decreases with 26° C. being the maximum.
  • FIG. 17 is an example of the comfort function 140 of "the difference in temperature between +1.7 m above the floor and +0.1 m above the floor" during cooling.
  • FIG. 17 shows that users feel most comfortable when the temperature difference is 0° C., and as the temperature difference increases beyond that value, the percentage of users who feel comfortable decreases.
  • the comfort level function 140 may be cited from a known document or may be based on results obtained from experiments or the like. Furthermore, the comfort level function 140 is not limited to a two-dimensional planar graph with two axes, but may be a three-dimensional space graph with three axes that simultaneously consider two indoor variables. For example, by using a comfort function 140 that takes "floor surface 1.1m wind speed" in the X-axis direction, "floor surface 1.1m temperature" in the Y-axis direction, and comfort level in the Z-axis direction, the user's position can be determined. Comfort can be expressed by considering wind speed and temperature at the same time.
  • the value of the variable used on the horizontal axis of the comfort level function 140 does not necessarily have to be the absolute value of the variable, but may be a relative value viewed from another reference value.
  • a reference value that users generally feel comfortable with may be set, and a relative value representing the magnitude of the difference from the reference value may be used as the horizontal axis.
  • a value using a representative value, an average value, etc. in the air-conditioned space obtained from values measured by sensor data 37, which will be described later, may be used as the horizontal axis.
  • a relative value representing the magnitude of may be used as the horizontal axis.
  • the target condition 135 is a set condition regarding the target of the environment formed by the operation of the air conditioner 2 in the air-conditioned space.
  • the target conditions 135 are, for example, upper and lower limits of a range that the air-conditioned space should satisfy with regard to variables such as temperature and wind speed.
  • the target condition 135 may be a setting condition regarding one variable, or may be a setting condition regarding a plurality of variables.
  • the target condition 135 may be set for a blowout condition in which a plurality of variables are combined.
  • the target conditions 135 may include target values for each variable, and may be set by the user via a remote controller (not shown).
  • the target conditions 135 are setting conditions for creating an ideal environment that can be derived from the air-conditioned space or an ideal environment that the user considers comfortable.
  • analysis conditions with high priority prioritize airflow analysis in order to perform airflow control necessary to form the environment of target condition 135, corresponding to the current environment of the air-conditioned space. These are the analysis conditions to be performed.
  • the target conditions 135 may include respective domains for the comfort function 140 of each variable.
  • the range that the variable should satisfy in the air-conditioned space and the domain of the comfort function 140, which are set in the target condition 135, may have the same value or may have independent and different values. good.
  • the target value of each variable included in the target condition 135 may be used as a standard for the comfort level set in the comfort level table 139. For example, if the target value for the temperature of 1.1 m of the floor surface set in the target condition 135 is 26°C, the comfort level for the importance level 1 of the temperature of 1.1 m of the floor surface in the comfort level table 139 is The comfort level at 26° C. in the temperature comfort function 140 may be used.
  • the air conditioning operation data 36 includes, for example, information on set values such as set temperature, air volume, left and right wind direction, and up and down wind direction, or their operating states, and information used for air conditioning control such as room temperature, outside temperature, refrigerant temperature, and refrigerant flow rate. be.
  • Information used for air conditioning control is measured by a sensor 3 provided in the air conditioner 2.
  • the sensor data 37 is data measured by a sensor 3 such as a temperature sensor installed indoors.
  • the air conditioning operation data 36 may include the sensor data 37.
  • the calculation device 14 includes a model creation section 141, an airflow analysis section 142 that performs airflow analysis for each analysis condition, a pattern generation section 143 that generates pattern data from the analysis results, and an air conditioner 2 based on the pattern data or analysis results. and an airflow control section 144 that controls the airflow of the airflow. Although not shown, it also includes an evaluation value calculation section that calculates evaluation values.
  • the model creation unit 141 creates a model used for airflow analysis. First, the model creation unit 141 creates shape data specifying the room shape, the arrangement of windows and fixtures, and the position of the air outlet of the air conditioner 2 based on the equipment and space information 132, and defines the area to be analyzed. Performs processing to divide into multiple small spaces. Furthermore, based on the analysis conditions, the model creation unit 141 creates conditions regarding the inflow and outflow of heat from the wall surface into the analysis target area, heat generation conditions due to human body heat generation, office automation equipment heat generation, etc., taking into consideration the position of fixtures, and inhalation Suction conditions such as inflow temperature and three-dimensional inflow air velocity at the mouth position, and blowout conditions such as outflow air volume at the outlet are set.
  • the airflow analysis unit 142 performs calculations on the airflow analysis model 133 using a CFD analysis method or the like to determine the distribution of temperature, wind speed, etc. in the room that is the space to be air-conditioned. For example, the airflow analysis unit 142 divides the air-conditioned space into a large number of microregions, and calculates the temperature, wind speed, etc. of each microregion using the airflow analysis model 133.
  • u is a three-dimensional velocity vector
  • t is time
  • p pressure
  • ⁇ density
  • ⁇ viscosity coefficient
  • ⁇ 0 reference density
  • g gravitational acceleration
  • C p specific heat at constant pressure
  • T temperature
  • k thermal conductivity
  • Q the internal heat generation amount
  • Equation (1) is a continuity equation that represents the conservation of mass of a fluid.
  • Equation (2) is an incompressible Navier-Stokes equation expressing conservation of momentum.
  • Equation (3) is an energy equation.
  • the airflow analysis unit 142 calculates the temperature, wind speed, etc. of each divided region by solving these equations (1) to (3) under appropriate initial values and boundary conditions. In this case, the air conditioning operation data 36 and sensor data 37 of the air conditioner 2 are used as initial values and boundary condition values in the airflow analysis.
  • the analysis conditions included in the airflow analysis model 133 are prioritized, and the airflow analysis unit 142 performs airflow analysis in accordance with the order of priority. After the airflow analysis is completed under the analysis conditions given a predetermined priority, it is possible to start airflow control. Thereafter, airflow control is executed by the airflow control unit 144 at fixed time intervals (for example, every 5 minutes), but during that time, the airflow analysis unit 142 temporarily suspends calculations for analysis conditions for which airflow analysis is not performed. The calculation may be continued by parallel processing.
  • the airflow control unit 144 can start airflow control using airflow analysis at an early stage.
  • the air conditioner 2 can be caused to start the most efficient operation at an early stage among the operating states that have been operated in the past.
  • the airflow analysis unit 142 continues to perform airflow analysis even after airflow control is started, resulting in analysis results based on analysis conditions corresponding to operating states with poor operating results. is accumulated. Thereafter, the airflow control unit 144 can also include operating states with low operating performance as options for airflow control.
  • the pattern generation unit 143 performs statistical processing on the airflow analysis results to generate pattern data that expresses the tendency of the distribution of the environment of the air-conditioned space using fewer variables than the airflow analysis results. By storing the generated pattern data, the storage device 13 can reduce the data capacity to be stored, compared to the case where the airflow analysis results are stored.
  • FIG. 8 is an image diagram showing an example of pattern data. Taking temperature as an example of a variable, the pattern generation unit 143 generates pattern data as follows.
  • the pattern generation unit 143 divides a room to be an air-conditioned space into a plurality of small areas, and calculates the temperature measurement value of an area where a resident may be present among the temperature measurement values of each small area. Extract.
  • the area where a resident may exist is, for example, an area at a height of 1.1 m above the floor surface.
  • the pattern generation unit 143 sets a plurality of temperature ranges based on the preset upper and lower temperature limits and the number of divisions of the temperature range.
  • the pattern generation unit 143 projects the small areas included in each temperature range onto a plane parallel to the floor surface, and generates pattern data indicating the temperature distribution so that the total area ratio of the projected plane becomes 100%. generate.
  • the first category is 20°C or more and less than 21°C
  • the first category is 21°C or more and less than 22°C.
  • the 10th category of 29°C or higher and lower than 30°C.
  • pattern data differs depending on the pattern.
  • the occurrence rate in the fifth category is 44.43%, and the occurrence rate in the seventh category is 9.7%.
  • the occurrence rate in the fifth category is 5.26%
  • the occurrence rate in the seventh category is 40.16%. It can be seen that the room temperature of the pattern whose pattern name is pattern002 is higher than that of the pattern whose pattern name is pattern001.
  • the pattern data generation method described with reference to FIG. 8 is an example, and other methods may be used. Further, the pattern generation unit 143 can generate pattern data not only when the variable is temperature but also for other variables such as wind speed, humidity, and comfort index, in the same way as when the variable is temperature. Furthermore, the variables are not limited to an area at a height of 1.1 m above the floor, but also an area 0.1 m above the floor corresponding to the height near the user's feet, and 1 above the floor corresponding to the height near the user's head when standing.
  • the pattern generation unit 143 determines that the area is an area with a height of 1.1 m above the floor. Similarly, pattern data can be generated.
  • the number of variables is not limited to one, but may be multiple.
  • the pattern data is expressed as a frequency distribution based on any one or more of the indoor temperature, humidity, wind speed, comfort index, etc. in the analysis results.
  • the types and number of variables set in the variable importance table 138 are stored so as to be the same as those variables included in the pattern data.
  • the data size of the analysis results can be compressed and the storage capacity of the storage device 13 can be reduced. Further, by using the pattern data, it is possible to calculate an index representing temperature unevenness in a room, etc. from the pattern data, and to calculate an evaluation value. In other words, the weighting coefficient can be determined by determining comfort by considering the overall state of the room, such as temperature unevenness.
  • the airflow control section 144 includes an airflow control availability determination section 41 , an operating state determination section 42 , a control command conversion section 43 , and a coefficient calculation section 44 .
  • the airflow control availability determination unit 41 determines whether or not airflow control can be started based on the generation state of pattern data by the pattern generation unit 143. Pattern data is generated corresponding to analysis conditions assigned priorities.
  • the airflow control possibility determining unit 41 determines that airflow control can be started if all pattern data corresponding to analysis conditions set with high priority have been generated.
  • the operating state determination unit 42 includes a coefficient calculation unit 44, and when the airflow control possibility determination unit 41 determines that airflow control can be started, the operation state determination unit 42 calculates the measurement data 136 and the pattern data determined by the coefficient calculation unit 44 described below. Based on the weighting coefficient used when calculating the evaluation value, a pattern that realizes an environment closest to the target condition 135 is selected from among the plurality of generated pattern data, and the operating state of the air conditioner 2 is determined.
  • the driving state determination unit 42 selects one control mode stored in the control mode list 137 based on the measured value of the indoor environment measured by the sensor data 37 and outputs it to the coefficient calculation unit 44.
  • the control mode may be set by the user from the control mode list 137 via a remote controller (not shown).
  • a method for selecting the control mode for example, there is a method in which it is determined whether the operating state of the air conditioner 2 is in a transient state or has reached a stable state, and the control mode is determined in accordance with the operating state.
  • the transient state is a state in an unsteady process, such as immediately after the air conditioner 2 is started.
  • the operating state of the air conditioner 2 is determined, for example, by acquiring information on the suction temperature and set temperature from the air conditioner 2, and comparing the temperature difference between the suction temperature and the set temperature with a predetermined threshold temperature. .
  • the operating state determining unit 42 determines that the operating state of the air conditioner 2 is in a transient state, and selects either the "rapid cooling” or “rapid heating” control mode. Choose one.
  • the operating state determining unit 42 determines that the operating state of the air conditioner 2 is stable, and sets the control mode to "room temperature maintenance (cooling)” or "room temperature maintenance”. (Heating)”.
  • the operating state determination section 42 Since the airflow control is executed by the airflow control section 144 at fixed time intervals (for example, every 5 minutes), the operating state determination section 42 also selects the control mode at the same time intervals. Thereby, the control mode can be selected based on the latest measured value of the indoor environment measured by the sensor data 37. In this way, by flexibly selecting the control mode based on the latest measured values of the indoor environment, priority is given to the speed at which the air conditioner 2 reaches the target value immediately after startup, and comfort is prioritized after the air conditioner 2 stabilizes. is prioritized, and airflow control can be performed according to the situation of the air conditioner 2.
  • the determination of the operating state of the air conditioner 2 is not limited to the above-mentioned determination method.
  • the operating state of the air conditioner 2 may be determined based on whether the elapsed time from the start of activation is equal to or longer than a predetermined threshold time. If the elapsed time from the start of the air conditioner 2 is less than the threshold time, the operating state of the air conditioner 2 is determined to be a transient state, and if the elapsed time from the start of the air conditioner 2 is equal to or greater than the threshold time, the air conditioner 2 is determined to be in a transient state. The operating state of machine 2 is determined to be stable.
  • the operating state determination unit 42 may select another control mode based on the current time instead of the elapsed time from the start of the air conditioner 2. For example, among the hours from 8:00 to 17:00, which are generally considered working hours, during times when particularly high productivity is required, the control mode "Intellectual productivity improvement (cooling)” or “Intellectual productivity improvement (cooling)” or “Intellectual A control mode such as “Productivity Improvement (Heating)” may be selected.
  • the air conditioner 2 is controlled based on the control mode, which is the name of the control using cooling, heating, etc., to obtain a temporal or spatial effect on the air-conditioned space, rather than the operation mode such as cooling or heating.
  • control mode which is the name of the control using cooling, heating, etc.
  • the operation mode such as cooling or heating.
  • the coefficient calculating unit 44 calculates the control mode selected by the driving state determining unit 42, the importance of each variable in the corresponding control mode stored in the variable importance table 138, and each variable stored in the comfort level table 139. Using the comfort level corresponding to the importance of the variable and the comfort level function 140 in which each variable is plotted on the horizontal axis, weighting coefficients for variables such as temperature and wind speed, which are used when calculating the evaluation value, are determined.
  • the coefficient calculation unit 44 calculates the importance of the variable corresponding to the control mode specified from the comfort function 140 that defines the relationship between the value of each variable and the comfort level, the variable importance table 138, and the comfort level table 139.
  • a weighting coefficient for each variable is calculated based on the comfort level corresponding to the degree of comfort. The specific procedure by which the coefficient calculation unit 44 determines the weighting coefficient will be described below. This will be explained using FIG. 13.
  • FIGS. 18 and 19 are conceptual diagrams showing examples of the variable importance table 138 and the comfort level table 139 used when explaining the method by which the coefficient calculation unit 44 determines weighting coefficients.
  • the coefficient calculation unit 44 searches for a control mode symbol that is the same as the control mode symbol representing the control mode selected by the driving state determination unit 42 from among the string of control mode symbols stored in the variable importance table 138. Then, the importance of each variable included in the rows in which the same control mode symbol is stored is obtained.
  • the operating state determination unit 42 selects "C: Room temperature maintenance (cooling)" from the control mode list 137 shown in FIG. 9 as the control mode.
  • FIG. 18 is a diagram for explaining an image when the coefficient calculation unit 44 refers to the variable importance table 138 when the operating state determination unit 42 selects the control mode “C: room temperature maintenance (cooling)”. It is.
  • the coefficient calculation unit 44 sets the importance level of "wind speed above the floor +1.1 m” to 2, the importance level of "temperature above the floor + 1.1 m” to 1, and the importance level of "wind speed above the floor + 1.7 m and above the floor”.
  • the importance level of "Temperature difference of +0.1 m" is acquired as 3.
  • the coefficient calculation unit 44 obtains, from the comfort level table 139, the comfort level corresponding to the importance of each variable obtained from the variable importance table 138.
  • FIG. 19 is a diagram for explaining an image when the coefficient calculation unit 44 refers to the comfort level table 139 when the coefficient calculation unit 44 has acquired the importance of each variable in the control mode shown in FIG. 18. It is.
  • the coefficient calculation unit 44 calculates that the comfort level is 75% when the "air speed above the floor + 1.1 m" has the importance level 2, and the comfort level when the "temperature above the floor + 1.1 m” has the importance level 1. 90%, "difference in temperature between +1.7m on the floor and +0.1m above the floor” is obtained as a comfort level of 30% when the importance level is 3.
  • the coefficient calculation unit 44 Based on the comfort level corresponding to the importance of each variable acquired in the comfort level table 139 and the comfort level function 140 for each variable, the coefficient calculation unit 44 generates a comfort level function 140 that satisfies the acquired comfort level or higher. Convert the range to the area value of the region on the coordinate plane. Further, the coefficient calculation unit 44 calculates the range of the comfort function 140 within the definition range based on the comfort function 140 for each variable and the upper and lower limits of the definition range of the comfort function 140 for each variable. Convert to the area value of the area on the coordinate plane.
  • 20 to 22 are conceptual diagrams showing an example of the comfort level function 140 used when explaining the method by which the coefficient calculation unit 44 determines weighting coefficients.
  • FIG. 20 shows the comfort function 140 of "air speed above the floor + 1.1 m" during cooling.
  • FIG. 21 shows the comfort function 140 of "temperature above the floor +1.1 m" during cooling.
  • FIG. 22 shows the comfort function 140 of "the difference in temperature between +1.7 m above the floor and +0.1 m above the floor” during cooling. Furthermore, in the comfort level function 140 of each variable, the comfort level according to the importance of each variable obtained in the comfort level table 139 is reflected on the Y axis of the comfort level function 140 of each variable. It is also a diagram. Furthermore, FIGS. 20 to 22 show a part of the function having a comfort level higher than the comfort level reflected on the Y-axis, the upper and lower limits of the variables at that time, and the area surrounded by the X-axis (in FIG. 14). It is also a diagram showing the shaded area).
  • the coefficient calculation unit 44 calculates the ratio of the area of the comfort function 140 that satisfies the comfort value or more (referred to as a comfort area) to the area defined within the definition area of the comfort function 140 (referred to as a definition area). .
  • the coefficient calculation unit 44 calculates the ratio between the comfortable area and the defined area by converting them into area values.
  • the area ratio of the comfortable area to the defined area can be calculated, for example, using Equations 4 to 6 below.
  • Rs, Rt, and Ru are the comfort areas for the defined area at "wind speed above the floor +1.1m", “temperature above the floor +1.1m”, and “difference between the temperature between the floor +1.7m and the floor +0.1m", respectively.
  • the area ratio is [-].
  • f(x), g(x) and h(x) are the comfort functions 140 for each variable.
  • smin and smax, and s1 and s2 are the upper and lower limits [m/s] of the domain in the comfort function 140 of “above the floor + 1.1 m wind speed” and the above floor + 1 that satisfies the comfort level of 75% or more. .1m
  • tmin and tmax, and t1 and t2 are the upper and lower limit values [°C] of the domain in the comfort function 140 of "Temperature +1.1m above the floor” and +1.1m above the floor that satisfies the comfort level of 90% or more. These are the upper and lower limits of temperature [°C].
  • umin and umax, and u1 and u2 are the upper limit value and lower limit value [°C] of the domain in the comfort function 140 of "the difference in temperature between +1.7m on the floor and +0.1m on the floor", and the comfort level These are the upper and lower limits [° C.] of the difference in temperature between +1.7 m above the floor and +0.1 m above the floor, which satisfy 30% or more.
  • smin may exceed s1 or smax may be below s2, so in that case, the lower limit value of s1 becomes smin.
  • the upper limit value of s2 may be corrected to be equal to smax.
  • the area ratios Rs, Rt, and Ru calculated for each variable tend to have smaller values as their importance or comfort level increases. Therefore, the smaller the area ratio of a variable, the greater the weight it needs to have as an element of the environment. Further, the method includes, for example, subtracting from 1 or taking a reciprocal number, and other methods may also be used.
  • the coefficient calculation unit 44 calculates the weight as a coefficient for each variable based on the area ratio determined for each variable. For Rs, Rt, and Ru obtained as shown in FIG. 14, if a method of subtracting from 1 is used as a method to convert the smaller the value, the greater the weight as a variable, the coefficient of each variable is
  • the coefficient calculation unit 44 first uses the comfort function 140 of each variable to correspond to the importance of each variable in the corresponding control mode. First, the area value of the area that is equal to or higher than that comfort level is calculated, and finally, the smaller the area value of the variable, the greater the weight as a coefficient, and the ratio is calculated.
  • the coefficient calculating unit 44 of the state determining unit 42 can determine a weighting coefficient, which is a weight as a coefficient of each variable, based on a quantitative basis regarding comfort.
  • the evaluation value calculation unit calculates an evaluation value based on the calculated weighting coefficient and each variable corresponding to the manipulated variable. Although it has been explained that each variable is common to pattern data, functions may be used in addition to pattern data. Pattern data and function outputs for each variable are determined according to the amount of operation of the air conditioner, and an evaluation value is calculated by multiplying and summing each variable by the weighting coefficient corresponding to each variable. A more specific calculation method will be described later.
  • the operating state determination unit 42 determines the operation amount with a high evaluation value as the operation amount of the air conditioner.
  • FIG. 23 is an image diagram showing another example of the comfort level function 140 shown in FIG. 3.
  • the comfort level function 140 is not a two-dimensional planar graph consisting of two axes, but a three-axis graph using two axes representing two variables and one axis representing the comfort level, as shown in FIG.
  • the range of the comfort function 140 that has a comfort level equal to or higher than the degree of comfort according to the importance of the two variables is defined as a spatial region. Convert to a volume value (assume the volume value of the comfort area).
  • the coefficient calculation unit 44 calculates the ratio of the volume value to the volume of all regions within the defined region (which is taken as the volume value of the defined region). Then, the ratio of the volume value of the comfortable area to the volume value within the defined domain is compared for each variable, and the smaller the volume ratio of the variable, the greater the weight as a coefficient, and the ratio is calculated. Even when variables are considered at the same time, the weight as a coefficient of each variable can be calculated using the same method as in the case of a two-dimensional planar graph.
  • Equations 4 to 6 are not equations for calculating the area of a region in a two-dimensional plane, but equations for calculating the volume of a region in a three-dimensional space.
  • weighting coefficients are calculated based on a three-dimensional spatial graph with three axes, two variables can be considered in combination, so the evaluation value of pattern data is higher than when a two-dimensional planar graph with two axes is used. can be calculated more precisely, making it possible to perform more accurate airflow control.
  • the control command conversion unit 43 converts the operating state, which is the operation amount determined by the operating state determining unit 42, into a control command that actually gives a command to the air conditioner 2. The control command conversion unit 43 then transmits the control command to the air conditioner 2.
  • the airflow control possibility determination unit 41 when determining whether or not the airflow control possibility determination unit 41 can start airflow control, a case will be described in which the determination is made based on the generation state of pattern data; however, the airflow analysis unit 142 The determination may be made based on the generation state of the analysis result.
  • a method using the frequency of occurrence of operating states in a certain period of time has been described as a priority setting method, the present invention is not limited to this method.
  • the user may select an operating state with a high priority among the plurality of operating states.
  • high priority operating states may be randomly set, such as presetting high priority operating states at equal intervals within the operable range of the air conditioner 2.
  • the selectable range of the operating states of the air conditioner 2 is divided into multiple ranges in advance, and in each divided range, one representative operating state is given a high priority, and the other operating states are given a high priority. It is conceivable to assign a relatively lower priority than the priority of the driving state. In this case, the optimal operating state can be determined early from among typical conditions, and the range of selectable operating states can be gradually expanded to other conditions.
  • the selectable range of operating conditions is divided into three categories.
  • the three divisions are a first division of 0° or more and less than 30°, a second division of 30° or more and less than 60°, and a third division of 60° or more and less than 90°.
  • a high priority is assigned to the angle 15° as a representative value, and a relatively lower priority than the priority of the representative value is assigned to the other angles.
  • a high priority is assigned to 45° as the representative value, and a relatively lower priority than the representative value is assigned to the other angles.
  • a high priority is assigned to 75° as the representative value, and a relatively lower priority than the representative value is assigned to the other angles.
  • the airflow analysis unit 142 preferentially executes airflow analysis for analysis conditions in which the vertical wind direction angles are 15°, 45°, and 75°. Thereafter, the airflow analysis unit 142 performs airflow analysis for analysis conditions in which the vertical wind direction angle is other than 15°, 45°, and 75°. Airflow control can be started when airflow analysis is completed for typical operating conditions within each divided range, and the most efficient operation can be performed from among the representative operating conditions.
  • Airflow control can be started when airflow analysis is completed for typical operating conditions within each divided range, and the most efficient operation can be performed from among the representative operating conditions.
  • FIG. 3 an example of the hardware of the arithmetic unit 14 of the air conditioning control device 1 shown in FIG. 3 will be explained.
  • FIG. 24 is a hardware configuration diagram showing an example of the configuration of the arithmetic device 14 shown in FIG. 3.
  • the arithmetic device 14 shown in FIG. 3 is configured with a processing circuit 81, as shown in FIG. 24.
  • the functions of the model creation section 141, airflow analysis section 142, pattern generation section 143, and airflow control section 144 shown in FIG. 3 are realized by the processing circuit 81.
  • the processing circuit 81 may be implemented using, for example, a single circuit, a composite circuit, a programmed processor, a parallel programmed processor, an ASIC (Application Specific Integrated Circuit), or an FPGA (Field-Programmable Gate). Array) or a combination of these.
  • Each of the functions of the model creation section 141, airflow analysis section 142, pattern generation section 143, and airflow control section 144 may be realized by the processing circuit 81.
  • the functions of the model creation section 141, airflow analysis section 142, pattern generation section 143, and airflow control section 144 may be realized by one processing circuit 81.
  • FIG. 25 is a hardware configuration diagram showing another example of the configuration of the arithmetic unit 14 shown in FIG. 3. Another example of hardware of the arithmetic device 14 shown in FIG. 3 will be explained.
  • the arithmetic device 14 shown in FIG. 3 is configured with a processor 82 such as a CPU (Central Processing Unit) and a memory 83, as shown in FIG.
  • the functions of the model creation section 141, airflow analysis section 142, pattern generation section 143, and airflow control section 144 are realized by the processor 82 and the memory 83.
  • FIG. 25 shows that processor 82 and memory 83 are communicably connected to each other via bus 84.
  • the functions of the model creation section 141, airflow analysis section 142, pattern generation section 143, and airflow control section 144 are realized by software, firmware, or a combination of software and firmware.
  • Software and firmware are written as programs and stored in memory 83.
  • the processor 82 reads and executes programs stored in the memory 83 to realize the functions of each section.
  • Examples of the memory 83 include ROM (Read Only Memory), flash memory, EPROM (Erasable and Programmable ROM), and EEPROM (Electrically Erasable and Programmable ROM).
  • ROM Read Only Memory
  • flash memory EPROM (Erasable and Programmable ROM)
  • EEPROM Electrical Erasable and Programmable ROM
  • a nonvolatile semiconductor memory such as a programmable ROM (ROM) is used.
  • a volatile semiconductor memory such as RAM (Random Access Memory) may be used as RAM (Random Access Memory) may be used.
  • a removable recording medium such as a magnetic disk, a flexible disk, an optical disk, a CD (Compact Disc), an MD (Mini Disc), and a DVD (Digital Versatile Disc) may be used.
  • a removable recording medium such as a magnetic disk, a flexible disk, an optical disk, a CD (Compact Disc), an MD (Mini Disc), and a DVD (Digital Versatile Disc) may be used.
  • FIG. 26 is a flow diagram illustrating an example of the operation procedure of the air conditioning control device 1 according to the first embodiment.
  • the trigger for starting the flow shown in FIG. 26 is, for example, that the air conditioning control device 1 receives an operation start notification signal from the air conditioner 2 indicating that the operation has started.
  • the controller 23 of the air conditioner 2 transmits an operation start notification signal to the air conditioning control device 1 when starting the operation.
  • the airflow control availability determination unit 41 determines whether or not airflow control can be started. For example, the airflow control possibility determination unit 41 determines whether generation of pattern data has been completed by the pattern generation unit 143 based on the results of airflow analysis under analysis conditions assigned a higher priority than a predetermined priority. Determine whether
  • step ST11 if the generation of pattern data corresponding to the analysis condition with a high priority has been completed, the airflow control possibility determination unit 41 determines that airflow control can be started, and proceeds to step ST12. On the other hand, as a result of the determination in step ST11, if the generation of pattern data corresponding to the analysis condition with a high priority has not been completed, the airflow control possibility determination unit 41 returns to step ST11.
  • step ST12 the airflow control unit 144 determines whether it is the timing of the airflow control execution cycle. When the airflow control unit 144 determines that it is the timing of the airflow control execution cycle, the process proceeds to step ST13. When the airflow control unit 144 determines that it is not the timing of the airflow control execution cycle, the process returns to step ST12.
  • the airflow control execution cycle is, for example, a fixed cycle such as every 5 minutes.
  • the airflow analysis unit 142 continues the airflow analysis for the remaining analysis conditions in order of priority.
  • the results of airflow analysis under analysis conditions set with relatively low priority are also accumulated in the storage device 13 over time.
  • the results of airflow analysis based on analysis conditions with low priority can also be used at an early stage, allowing more accurate airflow control to be performed.
  • the airflow control unit 144 acquires the air conditioning operation data 36 and the sensor data 37 from the storage device 13.
  • the data acquired here is not limited to current data, which is data acquired from the air conditioner 2 and the sensor 3 at the time closest to the current time.
  • the data acquired from the storage device 13 may be past data consisting of air conditioning operation data 36 and sensor data 37 stored in the storage device 13 in the past.
  • step ST14 the airflow control unit 144 selects a pattern that achieves a state closest to a preset target value from the pattern data already generated by the pattern generation unit 143.
  • step ST15 the operating state determining unit 42 determines the operating state of the air conditioner 2 by referring to the blowing conditions of the air conditioner 2 corresponding to the pattern selected in step ST14.
  • step ST16 the control command conversion unit 43 converts the operating state determined in step ST15 into a control command that actually gives a command to the air conditioner 2, and transmits the control command to the air conditioner 2.
  • step ST17 the airflow control unit 144 determines whether the termination condition is satisfied. If the termination conditions are met, the airflow control unit 144 terminates the process. On the other hand, if the end condition is not satisfied as a result of the determination in step ST17, the airflow control unit 144 returns to step ST12.
  • the termination condition is, for example, that the air conditioner 2 is stopped.
  • the controller 23 of the air conditioner 2 stops the operation of the air conditioner 2, and also indicates that the operation of the air conditioner 2 has been stopped.
  • a stop notification signal shown is transmitted to the air conditioning control device 1.
  • the termination condition is not limited to stopping the air conditioner 2, but may also be a condition that a preset time has elapsed since the start of operation of the air conditioner 2.
  • the preset time is the time when the operation of the air conditioner 2 becomes stable.
  • FIG. 27 is a flow diagram showing an example of the operation procedure in step ST11 shown in FIG. 26.
  • the pattern generation unit 143 stores the generated pattern data in the storage device 13 (step ST34).
  • the airflow control possibility determining unit 41 determines whether the priority k matches the lower limit priority kL (step ST35). As a result of the determination in step ST35, if the priority k does not match the lower limit priority kL, the airflow control possibility determining unit 41 sets a value obtained by adding 1 to the current priority k as a new priority k (step ST35). ST36), return to step ST32.
  • step ST35 if the priority k matches the lower limit priority kL, the airflow control possibility determination unit 41 determines that airflow control can be performed (step ST37). Note that if there are two or more analysis conditions assigned the same priority k, the airflow control unit 144 executes steps ST32 to ST34 for each of the two or more analysis conditions, and then proceeds to step ST35.
  • FIG. 28 is a flow diagram showing an example of the operation procedure in step ST15 shown in FIG. 26. With reference to FIG. 28, pattern selection processing by the driving state determination unit 42 will be described.
  • the air conditioner 2 has one indoor unit 22, and the number of air outlets provided in the indoor unit 22 is one.
  • the air conditioning operation data 36 includes data on the ON or OFF state of the air conditioner 2, the operation mode indicating cooling operation or heating operation, the set temperature, the blowing wind speed, the vertical wind direction, and the horizontal wind direction.
  • the sensor 3 is an infrared sensor, and the sensor data 37 includes data on wall surface temperature, ceiling surface temperature, and floor surface temperature obtained from a thermal image of the infrared sensor.
  • the load condition is the wall surface temperature, ceiling surface temperature, and floor surface temperature
  • the blowout condition is the blowout temperature, the vertical direction and direction of the airflow at one blowout port provided in the indoor unit 22.
  • the wind direction is left and right.
  • the objects calculated in airflow analysis are variables representing the indoor environment such as temperature and wind speed.
  • the target condition 135 an upper limit value and a lower limit value are set for each variable such as wind speed and temperature on a plane at a predetermined height in the room of the air-conditioned space.
  • the driving state determination unit 42 selects a current state pattern that is a pattern that approximates the current driving state in the following manner.
  • the operating state determining unit 42 acquires the on or off state, operating mode, blowing wind speed, vertical wind direction, and left/right wind direction of the air conditioner 2 from the air conditioning operating data 36, and determines the blowing conditions that match the obtained operating state of the air conditioner 2. is selected from the blowout conditions in the analysis conditions.
  • the operating state determining unit 42 acquires the wall surface temperature, ceiling surface temperature, and floor surface temperature from the sensor data 37, and subtracts the floor surface temperature from the acquired ceiling surface temperature, thereby determining the ceiling surface temperature and the floor surface temperature. Find the temperature difference between the top and bottom, which is the temperature difference from the surface temperature. Further, regarding the load conditions in the analysis conditions, the operating state determining unit 42 subtracts the floor temperature from the ceiling temperature to obtain the upper and lower temperature difference, and calculates the upper and lower temperature difference and the wall temperature with the values obtained from the sensor data 37. Compare to determine the closest load condition.
  • pattern data corresponding to the analysis conditions including the determined blowing conditions and load conditions is uniquely determined.
  • the driving state determining unit 42 sets the uniquely determined pattern data as a current state pattern that is the estimated value of the current indoor environment.
  • the driving state determining unit 42 extracts a candidate pattern, which is a pattern that is a candidate for an estimated value of the indoor environment when the blowing wind speed, vertical wind direction, and left/right wind direction are changed, from the current state pattern as follows. do.
  • the operating state determining unit 42 refers to the air conditioning operating data 36 and selects a plurality of blowout conditions in which the on or off state of the air conditioner 2 matches the operating mode, and in which the blowing wind speed, vertical wind direction, and horizontal wind direction are different. .
  • the operating state determining unit 42 selects a plurality of analysis conditions including a blowout condition that is the same as any of the selected blowout conditions and a load condition that is the same as the load condition determined in step ST21. is extracted from the analysis condition list 131.
  • the driving state determining unit 42 sets a pattern corresponding to the extracted analysis condition as a candidate pattern. There may be one candidate pattern, but there may also be multiple candidate patterns.
  • step ST23 the driving state determination unit 42 calculates an evaluation value for each of the current state pattern determined in step ST21 and the candidate pattern determined in step ST22.
  • the evaluation value is calculated by calculating the percentage of the area included in the upper and lower limits of the preset range for each variable such as temperature and wind speed in the pattern data according to each manipulated variable, and calculating the percentage of the area included in the upper and lower limits of the preset range. Then, the weighting coefficients determined in steps ST41 to ST45 are multiplied to obtain a total value.
  • the variable may include not only pattern data but also a function.
  • a variable such as power consumption
  • the power consumption is determined by inputting each manipulated variable into a function that can specify the power consumption according to the manipulated variable.
  • the manipulated variable may be multiple parameters such as set temperature and wind direction, or may be a single parameter, and the number is not limited.
  • evaluation value ⁇
  • pattern data g temperature at 1.1 m above the floor
  • function f power consumption
  • ⁇ pattern data h
  • wind speed above the floor + 1.1 m Calculate the evaluation value.
  • each value of ⁇ , ⁇ , and ⁇ represents a weighting coefficient.
  • the upper and lower limits (the upper and lower limits at which people feel comfortable) were obtained from pattern data A with a wind speed of 0 to 2 m/s and a temperature of 21 to 23 degrees Celsius, with a certain amount of operation. Assume that the indoor wind speed distribution is 40% between 0 and 1 m/s, 30% between 1 and 2 m/s, 20% between 2 and 3 m/s, and 10% between 3 m/s and above.
  • the temperature distribution is 40% at 20-21 m/s, 30% at 21-22 m/s, 20% at 22-23 m/s, and 10% at 23 m/s.
  • the operating state determination unit 42 acquires information on the temperature corresponding to the suction temperature from the analysis result or pattern data, and uses the difference value between the temperature acquired from the analysis result or pattern data and the measured value to obtain the analysis result or Correct the pattern data.
  • this correction is reflected in the airflow control actually executed in the room, and the temperature in the room is corrected.
  • errors caused by differences between analysis conditions and actual conditions are corrected, and highly accurate airflow control can be performed.
  • the operating state determining unit 42 determines the operating state of the air conditioner 2 as follows.
  • the driving state determining unit 42 does not change the driving state if all of the evaluation values of the plurality of candidate patterns calculated in step ST23 are lower than the evaluation value of the current state pattern.
  • the operating state determination unit 42 sets the operating state of the air conditioner 2 corresponding to the blowing condition corresponding to the candidate pattern to the target operating state of the air conditioner 2. Decide on the value.
  • the operating state determination unit 42 selects the candidate pattern with the highest evaluation value, and sets the air conditioner to the air conditioner corresponding to the blowout condition corresponding to the selected candidate pattern.
  • the operating state of the air conditioner 2 is determined to be the target value of the operating state of the air conditioner 2. The operation by the driving state determining section 42 in step ST23 shown in FIG. 28 will be explained with reference to FIG. 29.
  • FIG. 29 is a flow diagram showing an example of the operation procedure in step ST23 shown in FIG. 28.
  • the driving state determining unit 42 selects a control mode from the control mode list 137 based on the sensor data 37 or data such as the current time.
  • the driving state determining unit 42 uses the variable importance table 138 to obtain the importance of each variable based on the control mode selected in step ST41.
  • the driving state determining unit 42 obtains the comfort level corresponding to the importance of each variable obtained in step ST42, based on the comfort level table 139.
  • step ST44 the coefficient calculation unit 44 first calculates a comfort level function that satisfies the acquired comfort level or higher based on the comfort level corresponding to the importance of each variable acquired in step ST43 and the comfort level function 140 for each variable. 140, and in the comfort function 140 of each variable, a portion of the comfort function 140 having a comfort level greater than or equal to the acquired comfort level, and the upper and lower limit values of the variable at that time, Calculate the area value of the area surrounded by the X axis.
  • step ST45 the weight coefficient of each variable is determined by converting a variable with a smaller area value into a larger weight as a coefficient and calculating the ratio.
  • the air conditioning control device 1 accumulates the results of airflow analysis performed on the airflow analysis model 133 created based on the equipment and space information 132 and the analysis condition list 131 as pattern data.
  • the air conditioning control device 1 selects a pattern that satisfies the target condition 135 from among the pattern data based on the measurement data 136 and executes the airflow control.
  • a priority is assigned to each analysis condition in the analysis condition list 131, and the air conditioning control device 1 performs airflow analysis in the order of priority, so that the airflow analysis for the conditions with the highest priority is completed at an early stage. Airflow control can be started. In addition, after the start of airflow control, the air conditioning control device 1 continues airflow analysis using analysis conditions with low priority, thereby gradually accumulating various pattern data and improving the accuracy of airflow control.
  • the model creation unit 141 performs machine learning using the measurement data 136 accumulated in the storage device 13 to perform airflow analysis so that the airflow analysis model 133 is adapted to the air-conditioned space.
  • the model 133 may be updated. This further improves the accuracy of airflow analysis.
  • the method for calculating the weighting coefficient for each evaluation item used to calculate the evaluation value for the airflow analysis result is clarified, and the correlation with user comfort is considered for each evaluation item.
  • the present invention provides an air conditioning control device 1 that provides a basis regarding comfort to the weighting coefficient of each evaluation item.
  • the air conditioning control device provided in the present disclosure calculates evaluation values for multiple evaluation items, the priority and importance of each evaluation item are determined based on user comfort rather than fixed values.
  • the evaluation value can be calculated based on the optimal evaluation function that uniquely matches the state of the thermal environment and the user's preferences, resulting in optimal analysis results that always make the user comfortable. will be able to obtain.
  • the weighting coefficient for each variable used is a fixed value based on the value under a finite representative indoor and outdoor environment.
  • the indoor and outdoor environments are all different for each air-conditioned space, and in particular, differences in how easily a space gets warmed and cooled depend on environmental differences such as the shape of the air-conditioned space and the heat storage performance of the building. Since this greatly affects user comfort, evaluation of analysis results using weighting coefficients based on fixed values cannot take these differences into consideration, and there is a risk that user comfort cannot be guaranteed through airflow control.
  • the air conditioning control device 1 of the first embodiment calculates the weighting coefficient for each variable in consideration of the fact that the user's perception of comfort is influenced by differences in the indoor and outdoor environments of each air-conditioned space. Make decisions on comfort grounds. Since the weighting coefficient for each air-conditioned space based on the basis of comfort is used to evaluate the airflow analysis results, airflow control can be performed to ensure the comfort of each air-conditioned space with higher accuracy.
  • a priority is assigned to each of a plurality of analysis conditions, and airflow analysis is performed in order from the analysis conditions assigned with a high priority.
  • Airflow control can be started at an early stage after analysis is completed. Since appropriate airflow control is performed early from the start of the air conditioner 2, a comfortable environment can be provided to the user quickly. Since airflow control suitable for the space to be air-conditioned is performed more quickly, unnecessary changes in the operating frequency of the compressor 51 are suppressed, and energy saving can be achieved.
  • the air conditioning control device 1 of the first embodiment does not reduce the number of analysis conditions among multiple analysis conditions, but preferentially executes the airflow analysis of the analysis conditions with high priority. Start airflow control based on the analysis results. Since airflow analysis is performed under analysis conditions with high priority, loss of accuracy in airflow analysis is suppressed.
  • the airflow analysis unit 142 performs airflow analysis using analysis conditions with low priority in parallel with airflow control, so that many analysis results are obtained over time. It is stored in the storage device 13. Therefore, the air conditioning control device 1 can perform detailed airflow control for the user with high precision using the analysis results of many analysis conditions stored in the storage device 13.
  • the storage device 13 does not store and manage the results of airflow analysis as they are, but stores and manages pattern data indicating the distribution of the environment of the air-conditioned space. Therefore, the data size of the analysis result is compressed, and the storage capacity of the storage device 13 can be reduced. Even when there are many analysis conditions, the required storage capacity can be suppressed. As a result, according to the first embodiment, the calculation load and storage capacity can be reduced, and airflow control that takes into account the distribution of the thermal environment in the air-conditioned space can be started early.
  • the air conditioning control device 1 determines a plurality of analysis conditions to which priorities are assigned, airflow analysis results for each analysis condition, and weighting coefficients used for evaluation values of the airflow analysis results. It has a storage device 13 that stores a plurality of data, and an arithmetic device 14 that controls the air conditioner 2.
  • the storage device 13 stores pattern data 134 that expresses the tendency of the distribution of the environment in the air-conditioned space based on the results of airflow analysis using fewer variables than the analysis results, and variables that store the importance of each variable included in the pattern data 134.
  • It has an importance level table 138, a comfort level table 139 in which comfort levels corresponding to the importance levels of each variable are stored, and a comfort level function 140 representing the correlation between each variable and the comfort level, and its graph.
  • the arithmetic unit 14 includes an airflow analysis unit 142 that performs airflow analysis in order of analysis conditions starting from the highest priority among a plurality of analysis conditions, and an airflow analysis unit 142 that performs airflow analysis on the air conditioner 2 based on the generation state of the airflow analysis results by the airflow analysis unit 142.
  • the airflow control possibility determining section 41 determines whether or not airflow control can be started, and each variable for calculating the evaluation value of the result of airflow analysis determined by the airflow control possibility determining section 41 that airflow control can be started. It has a coefficient calculation section 44 that determines a weighting coefficient, and an airflow control section 144 that determines the operating state of the air conditioner 2 based on the evaluation value of the result of airflow analysis.
  • each The purpose of the present invention is to provide an air conditioning control device 1 that provides a basis regarding comfort to the weighting coefficient of the evaluation item.
  • the air conditioning control device 1 when the air conditioning control device 1 provided in the present disclosure calculates evaluation values for a plurality of evaluation items, the priority order and importance level of each evaluation item are determined based on user comfort rather than fixed values. This allows users to make decisions freely based on their gender, and to calculate evaluation values based on the optimal evaluation function that uniquely matches the state of the thermal environment and the user's preferences, resulting in optimal analysis that always makes the user comfortable. You will be able to get the results.
  • Embodiment 2 Next, the air conditioning control device 1 according to the second embodiment will be explained.
  • the air conditioner 2 controls the airflow within the space to be air conditioned.
  • the air conditioning control device 1 of the second embodiment controls the airflow in the space to be air-conditioned using the air conditioner 2, and at the same time controls the ventilation amount using the ventilation device 5.
  • ventilation amount control is also performed by the ventilation device 5, and both the thermal environment distribution and the air quality distribution of the air-conditioned space are taken into consideration at the same time.
  • FIG. 30 is a configuration diagram showing an example of an air conditioning system including the air conditioning control device 1 according to the second embodiment.
  • the same reference numerals as in FIG. 1 indicate the same or corresponding parts.
  • the air conditioning control device 1 in the air conditioning system of the second embodiment is connected to the air conditioner 2, the sensor 3, and the ventilation device 5 via the network 4, and the ventilation device 5 has a controller 71.
  • the controller 71 is a device that allows a user or administrator to turn the ventilation device 5 on and off, and to manually change settings such as the ventilation air volume. Controller 71 may be a remote controller.
  • FIG. 31 is a functional configuration diagram of the ventilation device 5 shown in FIG. 30.
  • the ventilation device 5 includes an air supply fan 72, an exhaust fan 73, a total heat exchanger 74, a control device 75, an outdoor temperature sensor 76, an indoor temperature sensor 77, and an indoor humidity sensor. 78.
  • the left side of the ventilation system 5 is outside the building, and the right side is inside the building.
  • the indoor temperature sensor 77 and the indoor humidity sensor 78 may be an integrated temperature and humidity sensor.
  • the outdoor temperature sensor 76, the indoor temperature sensor 77, and the indoor humidity sensor 78 may be included in the sensor 3.
  • the flow of air flowing through the ventilation device 5 will be explained using FIG. 31.
  • air from outside the building passes through the total heat exchanger 74 and is taken into the room.
  • the air entering the ventilation device 5 from outside the building will be referred to as “outside air” and the air taken into the room will be referred to as “supply air.”
  • the indoor air passes through the total heat exchanger 74 and is discharged outside the building.
  • the air entering the ventilation device 5 from the room will be referred to as "return air” and the air discharged outside the building will be referred to as "exhaust air”.
  • the total heat exchanger 74 heat is exchanged between outside air and return air, and supply air whose temperature and humidity have been adjusted is supplied indoors.
  • outside air is taken directly into the room without passing through the total heat exchanger 74.
  • a bypass path is provided for taking in outside air without passing through the total heat exchanger 74.
  • the path passing through the total heat exchanger 74 and the bypass path are switched by a damper (not shown).
  • the air supply fan 72 is a fan for taking air from outside the building into the room. In this example, the air supply fan 72 is placed closer to the room than the total heat exchanger 74.
  • the exhaust fan 73 is a fan for exhausting indoor air to the outside of the building. In this example, the exhaust fan 73 is placed outside the total heat exchanger 74.
  • FIG. 32 is a diagram showing an example of the configuration of the total heat exchanger 74.
  • the left side is outdoors and the right side is indoors. Outside air enters the total heat exchanger 74 from outside the room and is supplied into the room, and return air enters the total heat exchanger 74 from the room and is exhausted outside.
  • the total heat exchanger 74 exchanges total heat between the outside air and the return air.
  • the total heat exchanger 74 is formed into a square column shape.
  • the partition plates 79 which are flat plate members, and the spacing plates 80, which are corrugated members, are alternately stacked to form an outside air flow path for flowing outside air to one of the adjacent side surfaces. , an exhaust flow path for flowing exhaust gas is formed on the other side of the adjacent side surface.
  • the flat plate member and the wavy member are made of a moisture-permeable material (for example, paper), allowing moisture to move between the supply air and the exhaust air. This allows the total heat exchanger 74 to exchange latent heat in addition to sensible heat exchange.
  • the total heat exchanger 74 In the total heat exchanger 74, the outside air taken in and the indoor air exhausted are completely separated by a partition plate 79. Further, the wavy portion of the spacer plate 80 acts as a bank, so that the supply air path and the exhaust air path can be completely separated. Further, by making the spacer plate 80 a corrugated member, the strength of the total heat exchanger 74 is maintained. Further, temperature and humidity are exchanged between the supply air and the exhaust air flowing on the front and back sides of the partition plate 79. For example, it is preferable to use total heat exchange paper with high heat exchange efficiency and excellent moisture permeability for the partition plate 79, and to use corrugated paper with a honeycomb structure for the spacer plate 80.
  • FIG. 33 is a block diagram showing an example of the configuration of the air conditioning control device 1 according to the second embodiment.
  • the measurement data 136 includes the ventilation operation data 38.
  • the operating state determining section 42 includes an air quality determining section 45.
  • an analysis condition list 131, pattern data 134, target conditions 135, measurement data 136, variable importance table 138, comfort table 139, and comfort function 140 are partially different from those in the first embodiment.
  • the analysis condition list 131 includes not only the blowout conditions related to the operating state of the air conditioner 2 but also the blowout conditions related to the operating state of the ventilation device 5.
  • the operating state which is the operation amount of the ventilation device 5, is, for example, the ventilation air volume.
  • the ventilation air volume refers to the air volume that is a general term for the air volume supplied and the air volume exhausted, but if the air volume supplied and the air volume exhausted are different values, each of them is referred to as the air volume, not the ventilation air volume. may also be referred to as supply air volume and exhaust air volume.
  • FIG. 34 is an image diagram showing an example of blowout conditions related to the operating states of the air conditioner 2 and the ventilation device 5 among the analysis conditions.
  • the ventilation air volume stored in FIG. 34 may be stored by distinguishing between the supply air volume and the exhaust air volume, or may be stored as the output of the air supply fan 72 and the exhaust fan 73, respectively. Further, an identifier indicating whether heat exchange is performed between outside air and return air using the total heat exchanger 74 may be included. Further, an identifier indicating that outside air is taken in through a bypass route instead of through the total heat exchanger 74 may be included.
  • the analysis condition list 131 includes both the blowout conditions of the air conditioner 2 and the ventilation device 5 shown in FIG. Conditions can be set.
  • the pattern data 134 includes at least one variable related to the air quality in the air-conditioned space in addition to the variables shown in the first embodiment.
  • Variables related to air quality include, for example, CO2 concentration, air age, ventilation efficiency, ventilation frequency, ventilation volume, other indicators expressing the ventilation volume relative to the required ventilation volume, and the concentration of other pollutants. be.
  • FIG. 35 is an image diagram showing an example of the pattern data shown in FIG. 33, and is an example when CO2 concentration is used as a variable related to air quality.
  • the variable importance table 138 since the pattern data 134 includes at least one variable related to air quality, the variable importance table 138 also includes the same variable related to air quality. Therefore, in the second embodiment, the comfort level table 139 includes the comfort level corresponding to the importance level of at least one air quality-related variable included in the variable importance level table 138.
  • the comfort level function 140 includes a correlation function between variables related to air quality included in the pattern data 134 and the user's comfort level, and a graph thereof.
  • 34 is an image diagram showing an example of the comfort level function 140 shown in FIG. 33.
  • FIG. 36 is an example of the comfort level function 140 when CO2 concentration is plotted on the horizontal axis as a variable related to air quality.
  • the target conditions 135 include, in addition to the setting conditions shown in Embodiment 1, the upper and lower limits of the allowable range that at least one air quality-related variable in the air-conditioned space should satisfy. I'm here.
  • the measurement data 136 includes ventilation operation data 38 in addition to the air conditioning operation data 36 and sensor data 37 shown in the first embodiment.
  • the ventilation operation data 38 is, for example, information regarding operating conditions such as set air volume.
  • the operating state determining section 42 includes an air quality determining section 45.
  • the air quality determination unit 45 determines whether the representative value of the air quality related variable included in the pattern data meets the target condition 135 for all the pattern data for which the airflow control possibility determination unit 41 has determined that airflow control can be started. It is determined whether the upper and lower limits of the set tolerance range are satisfied. The air quality determination unit 45 extracts pattern data in which variables related to air quality fall within acceptable ranges as candidate patterns, which are candidate pattern data.
  • the air quality determining unit 45 determines whether the air quality variables specified from the pattern data satisfy the target values, and calculates the evaluation value for the pattern data in which the air quality variables are within the allowable range. Extract as a candidate pattern
  • the representative value of the variable related to air quality included in the pattern data for example, there is a method of using the intermediate value of the variable in a small area included in the pattern data where the incidence rate is the highest.
  • the method using intermediate values taking as an example the pattern data "pattern001" in which the CO2 concentration shown in FIG.
  • the representative value of the CO2 concentration of "pattern001" is 525 ppm, which is the intermediate value between 500 and 550.
  • the representative values of variables related to air quality included in the pattern data are weighted by the occurrence rate by calculating the product of the decimal value of the occurrence rate included in the pattern data and the value of the variable category.
  • There is a method of calculating the average value with a method of using the maximum value, etc., and other methods may also be used.
  • the result is 549.7 ppm. Representative values can be obtained.
  • the air conditioning control device 1 of the second embodiment performs a process different from ST21 to ST24, which is a detailed explanation of the process of ST15 in the first embodiment, but performs the same process as the first embodiment for other operations. conduct. Therefore, in the following, a flow corresponding to ST21 to ST24, which is a detailed explanation of the process of ST15 according to the first embodiment, of the operation of the air conditioning control device 1 according to the second embodiment will be described.
  • FIG. 37 is a flow diagram illustrating an example of the operation procedure in the second embodiment of step ST15 illustrated in FIG. 26. With reference to FIG. 37, pattern selection processing by the driving state determination unit 42 according to the second embodiment will be described.
  • the operating state determination unit 42 selects a current state pattern that is a pattern that approximates the current operating states of the air conditioner 2 and ventilation device 5 in the following manner.
  • the operating state determining unit 42 includes air conditioning operating data 36 including the on or off state of the air conditioner 2, the operating mode, the blowing wind speed, the vertical wind direction, and the left and right wind direction, the on or off state of the ventilation device 5, and the ventilation air volume.
  • the ventilation operation data 38 are acquired, and the blowout conditions that match the acquired operating states of the air conditioner 2 and the ventilation device 5 are selected from the blowout conditions in the analysis condition list 131.
  • the operating state determining unit 42 acquires the wall surface temperature, ceiling surface temperature, and floor surface temperature from the sensor data 37, and subtracts the floor surface temperature from the acquired ceiling surface temperature, thereby determining the ceiling surface temperature and the floor surface temperature. Find the temperature difference between the top and bottom, which is the temperature difference from the surface temperature.
  • the operating state determining unit 42 subtracts the floor temperature from the ceiling temperature to obtain the upper and lower temperature difference, and calculates the upper and lower temperature difference and the wall temperature with the values obtained from the sensor data 37. Compare to determine the closest load condition.
  • pattern data corresponding to the analysis conditions including the determined blowing conditions and load conditions is uniquely determined.
  • the driving state determining unit 42 sets the uniquely determined pattern data as a current state pattern that is the estimated value of the current indoor environment.
  • step ST52 the operating state determining unit 42 estimates the indoor environment when changing the blowing wind speed, vertical wind direction, and horizontal wind direction of the air conditioner 2 and the ventilation air volume of the ventilation device 5 from the current state pattern as follows.
  • a candidate pattern which is a pattern that can be used as a value, is extracted.
  • the operating state determining unit 42 refers to the air conditioning operating data 36 and selects a plurality of air outlet conditions in which the on or off state of the air conditioner 2 matches the operating mode, and the air outlet speeds, vertical wind directions, and left and right wind directions are different. select.
  • the operating state determining unit 42 refers to the ventilation operating data 38 and further selects a plurality of blowout conditions in which the on or off state of the ventilation device 5 matches and the ventilation air volume differs.
  • the operating state determining unit 42 selects a plurality of analysis conditions including a blowout condition that is the same as any of the selected blowout conditions and a load condition that is the same as the load condition determined in step ST21. is extracted from the analysis condition list 131.
  • the operating state determination section 42 extracts a pattern corresponding to the extracted analysis condition and outputs it to the air quality determination section 45 .
  • step ST53 the air quality determining unit 45 determines that, for each of the patterns extracted by the operating state determining unit 42 in step ST52, the representative value of the air quality-related variable included in the pattern data is within the tolerance range set in the target condition 135. It is determined whether or not it exists.
  • the air quality determining unit 45 selects as candidate patterns patterns in which the representative values of variables related to air quality are determined to fall within these ranges. There may be one candidate pattern, but there may also be multiple candidate patterns.
  • step ST54 the driving state determination unit 42 calculates an evaluation value for each of the current state pattern determined in step ST51 and the candidate pattern determined in step ST53.
  • the evaluation value is calculated by calculating the percentage of the area included in the target value range set in advance for variables such as temperature and wind speed and at least one air quality related variable in the pattern data, and calculating the percentage of the area included in the range of the target value set in advance for each variable such as temperature and wind speed in the pattern data, The value is multiplied by the weighting coefficient and summed.
  • step ST55 the operating state determining unit 42 determines the operating states of the air conditioner 2 and the ventilation device 5 as follows.
  • the driving state determination unit 42 does not change the driving state when all of the evaluation values of the plurality of candidate patterns calculated in step ST54 are lower than the evaluation value of the current state pattern.
  • the operating state determination unit 42 determines the operating state of the air conditioner 2 and the ventilation device 5 corresponding to the blowout condition corresponding to the candidate pattern. and the target value for the operating state of the ventilation system 5 is determined. If there are multiple candidate patterns with higher evaluation values than the evaluation value of the current state pattern, the operating state determination unit 42 selects the candidate pattern with the highest evaluation value, and sets the air conditioner to the air conditioner corresponding to the blowout condition corresponding to the selected candidate pattern. The operating states of the air conditioner 2 and the ventilation device 5 are determined to be the target operating states of the air conditioner 2 and the ventilation device 5.
  • the measurement data 136 includes the ventilation operation data 38 that is information regarding the operating state of the ventilation device 5, and further, the operating state determination unit 42 is included in the pattern data. It has an air quality determination section 45 that determines representative values of variables related to air quality. Therefore, the air conditioning control device 1 of the second embodiment can improve comfort in the air-conditioned space and ensure healthy air quality with high accuracy, and compared to the first embodiment, the air conditioning control device 1 can It is possible to provide air-conditioned space with even higher value.
  • Embodiment 3 Next, the air conditioning control device 1 of Embodiment 3 will be explained.
  • the air conditioning control device 1 of the second embodiment simultaneously performs airflow control by the air conditioner 2 and ventilation amount control by the ventilation device 5 for a space to be air-conditioned.
  • the air conditioning control device 1 of Embodiment 3 uses the comfort function 140 used to evaluate pattern data for determining the operating state of the air conditioner 2 and the ventilation device 5 to determine the operating state of the air conditioner 2 and the ventilation device 5.
  • the ventilation system 5 is constantly and automatically improved based on feedback such as the operation history of the ventilation system 5.
  • the unique weighting coefficient for each air-conditioned space can be adjusted without requiring the user to update the variable importance table 138 and the comfort level table 139 in the first and second embodiments. It becomes possible to decide. Therefore, in the third embodiment, it is possible to simultaneously improve comfort in the air-conditioned space and ensure healthy air quality with a high degree of precision while maximally matching the characteristics of the air-conditioning space and the user's preferences. Therefore, compared to the second embodiment, it is possible to provide the user with an air-conditioned space of even higher value.
  • FIG. 38 is a block diagram showing an example of the configuration of the air conditioning control device 1 according to the third embodiment.
  • the same or equivalent parts are denoted by the same reference numerals as in FIG. 33.
  • the measurement data 136 has a change history table 39, and the arithmetic device 14 further includes a function improvement unit 145.
  • the change history table 39 includes a history of changes to set values such as the set temperature, air volume, and wind direction of the indoor unit 22 that have been input by multiple users in the air-conditioned space via the controller 23 of the air conditioner 2, and the change history of the set values of the indoor unit 22, such as the set temperature, air volume, and wind direction, as well as the change history of the set values of the indoor unit 22, which have been input by multiple users in the air-conditioned space via the controller 23 of the air conditioner 2, and This is a table that stores the change history of setting values such as ventilation air volume of the ventilation device 5 inputted via the controller 71 of the ventilation device 5.
  • the change history table 39 acquires the history of changes to setting values by the user from the receiving device 11 at regular time intervals, and stores the date and time of changes made by the user, the changed value of the setting value, and the current setting value.
  • FIG. 39 is an example of the change history table 39 shown in FIG. 38.
  • the air conditioner 2 has one indoor unit 22, and the number of air outlets provided in the indoor unit 22 is one. Moreover, the number of ventilation devices 5 is one.
  • the change history table 39 includes at least the date and time when the setting values of the indoor unit 22 and the ventilation device 5 were changed, the changed setting values, and the current setting values.
  • the change history table 39 stores the change history of setting values, and is overwritten at regular time intervals.
  • the fixed time interval is, for example, 5 minutes when storing a short-term change history, and is, for example, 6 months, which is the period during which cooling and heating are switched, when storing a long-term change history.
  • the fixed time interval may be set to a predetermined value, or may be changed by any user within or outside the air-conditioned space.
  • the change history of the setting values of the indoor unit 22 inputted through the controller 71 of the ventilation apparatus 5 and the setting values of the ventilation apparatus 5 inputted via the controller 71 of the ventilation apparatus 5 are stored in ascending order for each time. Note that values including parentheses "()" indicate that no changes have been made by the user, and represent the latest setting values of the indoor unit 22 and ventilation device 5.
  • the operating state determining unit 42 outputs the determined operating states of the air conditioner 2 and the ventilation device 5 to the control command converting unit 43, and at the same time changes the operating states of the air conditioner 2 and the ventilation device 5 to air conditioning operation.
  • the data 36 and the ventilation operation data 38 are stored as the latest operating states of the air conditioner 2 and the ventilation device 5. Further, the driving state determining unit 42 outputs the pattern data with the highest evaluation value to the function improving unit 145, which will be described below.
  • the function improvement unit 145 updates the change history table 39, the current setting values of the air conditioner 2 and the ventilation device 5 stored in the air conditioning operation data 36 and the ventilation operation data 38, and the evaluation value output by the operation state determination unit 42. Based on the highest pattern data, the correlation function with comfort for each variable stored in the comfort function 140 and its graph are improved. Then, the function improvement unit 145 overwrites and stores the improved comfort level function 140 in the storage device 13 as a new comfort level function 140.
  • the function improvement unit 145 acquires the change history of set values such as the set temperature and air volume of the indoor unit 22 and the ventilation system 5 stored in the change history table 39 at regular time intervals, and Calculate the representative setting value within.
  • the fixed time interval is, for example, 5 minutes.
  • the representative set value of the set value within a certain period of time is, for example, a known index obtained by a statistical calculation method such as an average value or a median value.
  • a statistical calculation method such as an average value or a median value.
  • the function improvement unit 145 stores them in the air conditioning operation data 36 and the ventilation operation data 38.
  • the representative setting value is calculated by comparing the setting value in the character string and the air volume value, and converting the setting value in the character string to the air volume value.
  • the function improvement unit 145 obtains the current setting values of the air conditioner 2 and the ventilation device 5 stored in the air conditioning operation data 36 and ventilation operation data 38.
  • the current set temperature is 25.0°C.
  • the function improvement unit 145 compares the representative setting value within a certain period of time with the obtained current setting value, and obtains the magnitude relationship between them. Then, the function improvement unit 145 improves the comfort level function 140 using the current set value as a reference value so that the comfort level on the comfort level function 140 that is equal to or higher than the reference value or lower than the reference value increases or decreases.
  • the function improvement unit 145 determines that the comfort level of the comfort function 140 at "temperature 1.1 m above the floor" during cooling is constant at 25.0°C or lower, with the current set temperature of 25.0°C as a reference. Improve it so that the value decreases.
  • the fixed value is, for example, 5%.
  • the representative setting value (25.5° C.) provides the most comfort.
  • the current set temperature is 25.0°C. Considering that we are talking about air conditioning, ⁇ 25.0°C has been changed to 25.5°C'' is the same as ⁇ users feel cold at 25.0°C.'' think.
  • the temperature at which the comfort level should be lowered is "25 degrees Celsius or less,” which is the sum of 25.0 degrees Celsius and temperatures lower than 25.0 degrees Celsius.
  • the function improvement unit 145 determines whether the comfort level should be lowered, a high temperature or a low temperature, according to the magnitude relationship between the representative set value and the current set value within a certain period of time. judge.
  • the representative setting value (25.5°C) within a certain period of time is higher than the current setting value (25.0°C), so the user wants to set a higher temperature. For reasons of feeling comfortable, the comfort level was lowered by a certain value for temperatures lower than the current set value.
  • the representative setting value within a certain period of time is 24.5 degrees Celsius
  • the representative setting value (24.5 degrees Celsius) within a certain period of time is the current setting value. (25.0° C.)
  • a method for determining the amount of decrease in comfort level for example, there is a method in which the corresponding amount of decrease is determined in advance according to the difference between the current setting value and the representative setting value of the setting value. For example, if the difference is 1°C or more, it is determined to be 10%, and if the difference is less than 1°C, it is determined to be 5%. In this case, in the above example, the difference between 25.0°C and 25.5°C is 0.5°C, so the amount of decrease in comfort level is 5%.
  • FIG. 40 is an example of the comfort level function 140 improved by the function improvement unit 145 shown in FIG. 38.
  • FIG. 40 shows the changed "temperature 1.1 m above the floor” during cooling when the function improvement unit 145 changes the comfort function 140 at "temperature 1.1 m above the floor” during cooling according to the above example. It is a figure which shows an example of the comfort level function 140 in .
  • the comfort value below 24.5° C. is decreased by 5% overall.
  • the comfort level when the "temperature 1.1 m above the floor" is higher than 24.5°C becomes relatively higher than the comfort level when it is 24.5°C or lower.
  • the comfort function 140 based on the average value of the changed setting values, it is possible to create a unique comfort function 140 for the air-conditioned space in which the setting values have been changed.
  • the function improvement unit 145 updates the improved comfort function 140 as a new comfort function 140 and stores it in the storage device 13.
  • the function improvement unit 145 shows how to improve the comfort function 140 for "temperature 1.1m above the floor” during cooling, but the comfort function 140 can be improved in the same way for other variables as well. do. For example, if the wind speed is 1.1 m above the floor, the function improvement unit 145 compares the air volume value with the character string setting value stored in the air conditioning operation data 36 and ventilation operation data 38, and compares the current setting value with the air volume value. The average value of the set values after the change is compared, and the comfort level function 140 at "wind speed of 1.1 m above the floor” is calculated using the current set value of "wind speed of 1.1 m above the floor” of the pattern data output last as the reference value.
  • the comfort level function 140 is improved so that the comfort level above or below the reference value increases or decreases.
  • the function improvement unit 145 can improve the comfort level function 140 with respect to other variables as well.
  • FIG. 41 is a flow diagram illustrating an example of the operation procedure of the function improvement unit 145 according to the third embodiment.
  • the improvement processing of the comfort level function 140 by the function improvement unit 145 according to the third embodiment will be described. Note that in the third embodiment, the same processing as in the second embodiment is performed for operations that do not involve the function improvement unit 145.
  • the trigger for starting the flow shown in FIG. 41 is, for example, a signal indicating that the set values such as the set temperature, air volume, and wind direction of the indoor unit 22 have been changed, or a signal indicating that the set values such as the ventilation air volume of the ventilation device 5 have been changed.
  • the air conditioning control device 1 receives a signal indicating this from the controller 23 of the air conditioner 2 or the controller 71 of the ventilation device 5.
  • step ST61 the function improvement unit 145 acquires the change history of the setting values of the indoor unit 22 and the ventilation system 5 stored in the change history table 39 at regular time intervals, and acquires the change history of the setting values of the indoor unit 22 and the ventilation system 5 stored in the change history table 39, and Calculate the average value, which is the representative setting value.
  • step ST62 the function improvement unit 145 acquires the current setting values of the air conditioner 2 and ventilation device 5 stored in the air conditioning operation data 36 and ventilation operation data 38.
  • step ST63 the function improving unit 145 refers to the pattern data last output by the driving state determining unit 42 and calculates representative setting values for each variable.
  • step ST64 the function improvement unit 145 compares the average value of the changed setting values calculated in step ST61 with the current setting value obtained in step ST62. Then, based on the comparison results, the function improvement unit 145 sets the comfort level of the current setting value of the variable of the pattern data output last calculated in step ST63 as the reference value, and sets the reference value on the comfort level function 140.
  • the comfort level function 140 is improved so that the comfort level above or below the reference value increases or decreases.
  • step ST65 the function improvement unit 145 improves the comfort function 140, updates the improved comfort function 140 as a new comfort function 140, and stores it in the storage device 13.
  • the correction value is a pattern in which the amount of decrease corresponding to the difference is defined in advance, but the correction value is not limited to this method, and for example, the correction value may be obtained by obtaining the discomfort index.
  • a method of specifying a correction value using a discomfort index will also be described.
  • metabolic rate, amount of work, amount of clothing, temperature, wind speed, and humidity are input values for the environment, and a discomfort index is calculated, which is an index of what percentage of people feel uncomfortable with respect to the input values.
  • the input values are metabolic rate 1.1met (64.02W/m ⁇ 2), mechanical work load 0.0W/m ⁇ 2, amount of clothing 0.3 cloi (basic thermal resistance of clothing), average wind speed 0.
  • the discomfort index is 10.4931 when the room temperature is 25.0°C. In other words, 10.5% of people feel uncomfortable.
  • the discomfort index of is also calculated in the same way.
  • the discomfort index is 7.13173, meaning that 7.1% of people feel uncomfortable. Since the discomfort index is lower for room temperature 25.5°C, it can be seen that more people feel more comfortable at 25.5°C than at 25.0°C.
  • the correction amount at this time is "-7.1%”. Therefore, in this case, the method for improving the comfort function 140 is to reduce the amount of decrease in the comfort function 140 by 7.1% (decrease by 7.1%). Based on the idea that comfort is definitely uncomfortable, the comfort value below (or above) the current set value is corrected according to the correction amount based on the discomfort index obtained from the representative value of the set value as the correct value. .
  • the pattern data used for evaluating the operating state of the air conditioner 2 that performs airflow control and the operating state of the ventilation device 5 that performs ventilation amount control shown in the second embodiment is used. Processing is performed to constantly improve the comfort level function 140 based on the operation history of a plurality of users. As a result, it is possible to simultaneously improve comfort in the air-conditioned space and ensure healthy air quality while maximally adapting to the characteristics of the air-conditioned space and the user's preferences. Compared to the above, it is possible to provide the user with an air-conditioned space with higher precision and higher value.
  • the comfort function 140 is improved based on feedback such as the user's operation history, so the ideal function for each air-conditioned space can be The weighting coefficient for each variable can be automatically optimized.
  • Air conditioning control device 2: Air conditioner, 3, 3-1 to 3-n: Sensor, 4: Network, 5: Ventilation device, 11: Receiving device, 12: Transmitting device, 13: Storage device, 14: Computation Device, 21: Outdoor unit, 22: Indoor unit, 23: Controller, 36: Air conditioning operation data, 37: Sensor data, 38: Ventilation operation data, 39: Change history table, 41: Airflow control possibility determination unit, 42: Operation State determination unit, 43: Control command conversion unit, 44: Coefficient calculation unit, 45: Air quality determination unit, 50: Refrigerant circuit, 51: Compressor, 52: Four-way valve, 53: Heat source side heat exchanger, 54: Throttle Device, 55: Load side heat exchanger, 57: Outdoor fan, 58: Indoor fan, 59: Wind direction adjustment section, 61: Left and right flaps, 62: Upper and lower flaps, 71: Controller, 72: Air supply fan, 73: Exhaust fan , 74: total heat exchanger, 75: control device, 76

Landscapes

  • Air Conditioning Control Device (AREA)

Abstract

本開示は、制御モードごとに、空調対象空間の環境を表す各変数がどの重要度になるかを記憶する変数重要度テーブル（１３８）と、重要度ごとに、各変数の快適度を記憶する快適度テーブル（１３９）と、各変数の値と快適度との関係性を定義する快適度関数と、前記変数重要度テーブルと、前記快適度テーブルとから特定される前記制御モードに対応する前記変数の前記重要度に対応する前記快適度に基づいて、各変数の重みづけ係数を算出する係数演算部（４４）と、算出された重みづけ係数と操作量に対応する各変数とに基づいて評価値を算出する評価値算出部と、評価値が高い操作量を空調装置の操作量として決定する運転状態決定部（４２）と、を備えることを特徴とする。

Description

空調制御装置および空調制御方法
　本開示は、空調機を制御する技術に関する。
　室内環境の分布を考慮して空調機を制御するために、流体解析の手段を用いて空調機を制御する空調制御装置が提案されている。
　例えば、特許文献１では、空調の風温や風向き等の制御量を制御して、空調対象空間の温度調整をする。このとき、ただ温度調整をするだけではなく、消費電力をより抑えて目的温度を達成したい場合や、より早く目標温度に到達させたい場合等、様々な要望がある。どのような要望を優先するかで、同じ目的温度を目指すにしても制御量のそれぞれの値は異なる。このような様々な要望に応じて制御量を決定するために、特許文献１では評価値を利用して、複数ある制御量のパターンから特定のパターンを決定する旨について開示されている。
　より具体的には、制御量の組合せ毎に、制御量を関数（モデル）に入力して、平均風速や消費電力等のユーザの要望に係る対象項目を算出し、より優先したい対象項目により重みの付いた重み係数を掛け足し合わせることで評価値を算出し、評価値がより高い制御量で空調機器を制御することで、よりユーザの要望にあった空調運転を実現する技術について開示されている。
特開２０１６－６１４４７号公報
　特許文献１ではより優先したい対象項目に、より重みを付けた重み係数とすることについては開示さてれているが、具体的にどのように重みづけ係数を決定するかについては開示なく、重み係数を自動で決定する旨についても開示がない。また、重みづけには空調の快適性について何も考慮されておらず、その示唆もない。本開示では、より快適性を維持しながら要望に合わせて空調を制御するように重み係数を自動で調整することを目的とする。
　本開示に係る空調制御装置は、制御モードごとに、空調対象空間の環境を表す各変数がどの重要度になるかを記憶する変数重要度テーブルと、重要度ごとに、各変数の快適度を記憶する快適度テーブルと、各変数の値と快適度との関係性を定義する快適度関数と、変数重要度テーブルと、快適度テーブルとから特定される制御モードに対応する変数の重要度に対応する快適度に基づいて、各変数の重みづけ係数を算出する係数演算部と、算出された重みづけ係数と操作量に対応する各変数とに基づいて評価値を算出する評価値算出部と、評価値が高い操作量を空調装置の操作量として決定する運転状態決定部と、を備える。
　本開示によれば、より快適性を維持しながら要望に合わせて空調を制御することができる。
実施の形態１に係る空調制御装置を含む空調システムの一例を示す構成図である。 図１に示した空調機の一構成例を示す冷媒回路図である。 実施の形態１に係る空調制御装置の一構成例を示すブロック図である。 解析条件リストの一例を示す図である。 解析条件のうち、空調機の運転状態に関する吹出条件の一例を示す図である。 解析条件のうち、負荷条件の一例を示す図である。 優先度を数値範囲によって管理する優先度管理テーブルの一例を示す図である。 パターンデータの一例を示す図である。 制御モードリストの一例を示す図である。 変数重要度テーブルの一例を示す図である。 変数重要度テーブルの変数が異なる一例を示す図である。 図１０で示した変数重要度テーブルの制御モードおよび変数に対応する、冷房時の快適度テーブルの一例を示す図である。 暖房時の快適度テーブルの一例を示す図である。 図１１で示した変数重要度テーブルに対応する冷房時における快適度テーブルの一例を示す図である。 冷房時における“床面１．１ｍ風速”の快適度関数の一例を示す図である。 冷房時における“床面１．１ｍ温度”の快適度関数の一例を示す図である。 冷房時における“床面＋１．７ｍと床上＋０．１ｍの温度の差”の快適度関数の一例を示す図である。 係数演算部が重み係数を決定する方法を説明する際に用いる変数重要度テーブルの一例を示す図である。 係数演算部が重み係数を決定する方法を説明する際に用いる快適度テーブルの一例を示す図である。 冷房時における“床上＋１．１ｍ風速”の快適度関数を示す図である。 冷房時における“床上＋１．１ｍ温度”の快適度関数を示す図である。 冷房時における“床面＋１．７ｍと床上＋０．１ｍの温度の差”の快適度関数を示す図である。 図３に示す快適度関数の別の一例を示す図である。 図３に示す演算装置の一構成例を示すハードウェア構成図である。 図３に示す演算装置の別の構成例を示すハードウェア構成図である。 実施の形態１に係る空調制御装置の動作手順の一例を示すフロー図である。 図２６に示すステップＳＴ１１における動作手順のフロー図である。 図２６に示すステップＳＴ１５における動作手順のフロー図である。 図２８に示すステップＳＴ２３における動作手順のフロー図である。 実施の形態２に係る空調制御装置を含む空調システムの一例を示す構成図である。 図３０に示す換気装置の機能構成図である。 図３０に示す換気装置の全熱交換器の構成の一例を示す図である。 実施の形態２に係る空調制御装置の一構成例を示すブロック図である。 解析条件のうち、空調機および換気装置の運転状態に関する吹出条件の一例を示す図である。 図３３に示すパターンデータの一例を示す図である。 図３３に示す快適度関数の一例を示す図である。 図２６に示すステップＳＴ１５の実施の形態２における動作手順のフロー図である。 実施の形態３に係る空調制御装置の一構成例を示すブロック図である。 図３８に示す変更履歴テーブルの一例を示す図である。 図３８に示す関数改良部によって改良された快適度関数の一例を示す図である。 実施の形態３における関数改良部の動作手順の一例を示すフロー図である。
実施の形態１．
　本開示の空調制御装置１の実施の形態について、図面を参照しながら説明する。
　図１は、実施の形態１に係る空調制御装置１を含む空調システムの一例を示す構成図である。空調システムは、空調対象空間の空気を調和する空調機２と、空調機２を制御する空調制御装置１と、少なくとも空調対象空間の環境を計測するセンサ３とを有する。空調制御装置１は、ネットワーク４を介して、空調機２およびセンサ３と接続される。センサ３はセンサ３ａ、センサ３ｂ・・・を有する。本実施の形態では空調機２とセンサ３は別に接続されているが、空調機２の中にセンサ３はあっても良く場所は限定されない。図１に示すように、空調機２は、室外機２１と、室内機２２と、コントローラ２３とを有する。室内機２２は、空調対象空間である室内に設置されている。
　図２は、図１に示した空調機２の一構成例を示す冷媒回路図である。図２に示すように、室外機２１は冷媒配管を介して室内機２２と接続されている。室外機２１は、圧縮機５１と、四方弁５２と、熱源側熱交換器５３と、絞り装置５４と、室外ファン５７とを有する。室内機２２は、負荷側熱交換器５５と、室内ファン５８と、風向調節部５９とを有する。
　圧縮機５１、熱源側熱交換器５３、絞り装置５４および負荷側熱交換器５５が冷媒配管で接続され、冷媒が循環する冷媒回路５０が構成される。本実施の形態１においては、室外機２１と室内機２２との間を循環する熱媒体が冷媒の場合で説明するが、水と冷媒とが熱交換する熱媒体熱交換器（図示せず）を室外機２１に設け、室外機２１と室内機２２との間を水が循環する構成であってもよい。
　風向調節部５９は、室内機２２の空気の吹出口に設けられている。風向調節部５９は、左右フラップ６１および上下フラップ６２を有する。左右フラップ６１は、室内機２２の吹出口の正面方向を基準として、時計回りまたは反時計回りに角度を変化させることで、室内機２２から送出される気流の方向を床面に対して平行に変化させる。左右フラップ６１の角度に対応して変化する気流の方向が左右風向である。以下では、左右風向の角度について、室内機２２の吹出口の正面方向を基準として、時計回りの角度をプラスの値で表し、反時計回りの角度をマイナスの値で表す。
　上下フラップ６２は、室内機２２の吹出口において、重力方向を基準として重力方向から水平方向への角度を変化させることで、室内機２２から送出される気流の方向を変化させる。この場合、重力方向を０°とすると、水平方向は９０°である。上下フラップ６２の角度に対応して変化する気流の方向が上下風向である。上下風向を示す角度の表示方法は、重力方向を０°とし、水平方向を９０°とする場合に限らず、重力方向を９０°とし、水平方向を０°としてもよい。つまり、水平方向を０°とする場合、俯角が上下風向を示す角度に相当する。
　コントローラ２３は、例えば、マイクロコンピュータである。コントローラ２３は、図に示さない信号線を介して、圧縮機５１、四方弁５２、室外ファン５７、絞り装置５４、室内ファン５８および風向調節部５９と接続される。コントローラ２３は、ユーザまたは管理者が室内機２２のオンおよびオフを切り換えたり、設定温度および風量等を手動で設定変更したりするための装置である。コントローラ２３は、リモートコントローラであってもよい。
　コントローラ２３は、冷媒回路５０を循環する冷媒の冷凍サイクルを制御する。コントローラ２３は、暖房運転および冷房運転の運転モードに対応して、冷媒回路５０における冷媒の流通方向が切り替わるように四方弁５２を制御する。また、コントローラ２３は、センサ３によって計測される室内の温度および湿度がそれぞれの設定値と予め決められた範囲で一致するように、圧縮機５１の運転周波数、絞り装置５４の開度および室外ファン５７の回転数を制御する。室内の温度および湿度の設定値はユーザによって設定される。コントローラ２３は、一定時間間隔で、空調機２の運転状態を示す空調運転データ３６を、ネットワーク４を介して空調制御装置１に送信する。一定時間間隔は、例えば、５分である。
　また、コントローラ２３は、空調制御装置１から制御指令を受信すると、制御指令にしたがって、室内ファン５８の回転数と、風向調節部５９の左右フラップ６１の角度および上下フラップ６２の角度とを制御する。室内ファン５８の回転数に対応して風量および風速が調整される。左右フラップ６１の角度に対応して左右風向が調整され、上下フラップ６２の角度に対応して上下風向が調整される。
　運転モードが暖房運転の場合、熱源側熱交換器５３において冷媒が吸熱し、負荷側熱交換器５５において冷媒が室内の空気と熱交換して放熱することで、室内の空気が暖められる。一方、運転モードが冷房運転の場合、熱源側熱交換器５３において冷媒が放熱し、負荷側熱交換器５５において冷媒が室内の空気と熱交換することで、室内の空気が冷却される。
　次に、図１に示す空調機２の適用事例について説明する。住宅向けの空調システムでは、１室に１台の室内機２２が設置されることが多い。例えば、ルームエアコンは空調機２の代表例である。空調機２は、室外機１台に対して室内機２２が複数台接続されるルームエアコンであってもよい。
　また、空調機２は、オフィスビル等で用いられるビル用マルチエアコンであってもよい。さらに、空調システムは、大規模ビルの全館空調に用いられるセントラル空調システムであってもよい。空調システムは、サーバ室および倉庫などに設置され、対物空調を行う空調システムであってもよい。これらの構成は空調機２および空調機２を含む空調システムの一例であり、空調機２の種類は、上述の構成に限定されるものではない。また、空調対象空間も上述の部屋および建物などの空間に限定されるものではない。
　次に、図１に示すセンサ３について説明する。センサ３は、物理量を計測するセンサである。センサ３は、一定時間間隔で、計測値であるセンサデータ３７を、ネットワーク４を介して空調制御装置１に送信する。一定時間間隔は、例えば、５分である。センサ３は、１つであってもよく、複数であってもよい。
　図１は、センサ３が複数のセンサ３－１～３－ｎ（ｎは２以上の整数）を有する場合を示す。センサ３は、室内および室外の環境の情報を取得する。センサ３は、温度、湿度、放射温度、熱画像および気流速度等を計測するセンサである。センサ３が赤外線センサを含む場合、熱画像は赤外線センサによって取得される。
　図１に示す構成例においては、センサ３が空調機２とは別に設けられる場合を示しているが、センサ３が空調機２に設けられていてもよい。例えば、室内の空気の温度である室温を計測するセンサ３が室内機２２に設けられ、室外の空気の温度である外気温を計測するセンサ３が室外機２１に設けられていてもよい。なお、外気温は、センサ３が空調制御装置１に送信する場合に限らない。天気予報をインターネット等のネットワークを介して提供するサーバ（図示せず）が、外気温の情報を空調制御装置１に送信してもよい。
　ネットワーク４は、空調制御装置１と、空調機２およびセンサ３とを接続する通信用のネットワークである。ネットワーク４における通信手段は、有線でも、無線でもよく、または有線と無線との組み合わせであってもよい。また、ネットワーク４を介して行われる通信の通信プロトコルは、特に限定されず、一般に公開されている汎用プロトコルでもよい。ネットワーク４の通信範囲は、ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ　Ａｒｅａ　Ｎｅｔｗｏｒｋ）等の狭い範囲であってよく、インターネット等の広い範囲であってもよい。さらに、ネットワーク４が空調機２の製造会社によって運用される専用線である場合、ネットワーク４で使用される通信プロトコルは専用プロトコルであってもよい。次に、図１および図３を参照して、空調制御装置１の構成を説明する。
　図３は、実施の形態１に係る空調制御装置１の一構成例を示すブロック図である。空調制御装置１は、空調機２を制御する情報処理装置である。空調制御装置１は、記憶装置１３と、演算装置１４と、受信装置１１と、送信装置１２とを有する。
　受信装置１１は、空調機２から一定時間間隔で空調運転データ３６を取得し、取得したデータを記憶装置１３に記憶させる。受信装置１１は、センサ３から一定時間間隔でセンサデータ３７を取得し、取得したデータを記憶装置１３に記憶させる。一定時間間隔は、例えば、５分である。本実施の形態１では、受信装置１１が空調機２およびセンサ３のそれぞれからデータを取得する時間間隔が同じ場合で説明するが、空調機２からデータを取得する時間間隔とセンサ３からデータを取得する時間間隔とが異なっていてもよい。送信装置１２は、演算装置１４によって空調機２への制御指令が決定されると、決定された制御指令を空調機２に送信する。
　記憶装置１３は、解析条件リスト１３１と、機器および空間情報１３２と、気流解析モデル１３３と、パターンデータ１３４と、目標条件１３５と、空調運転データ３６およびセンサデータ３７を含む計測データ１３６と、制御モードリスト１３７と、変数重要度テーブル１３８と、快適度テーブル１３９と、快適度関数１４０とを記憶する。記憶装置１３は、例えば、ＨＤＤ（Ｈａｒｄ　Ｄｉｓｋ　Ｄｒｉｖｅ）である。記憶装置１３は半導体メモリであってもよい。図３に示す記憶装置１３が記憶する情報について、図４～図６を参照して説明する。
　図４は、図３に示す解析条件リスト１３１の一例を表すイメージ図である。解析条件リスト１３１には、吹出条件と負荷条件との組合せからなる解析条件が複数設定されている。図４に示す例では、解析条件の識別子に対応して、パターン名、運転モード、優先度、負荷条件、吹出条件およびパターン生成状態が記憶されている。パターン生成状態は、解析条件によって気流解析が行われ、気流解析の結果に基づいてパターンデータが生成されているか否かを示す。パターンデータについては後で詳しく説明する。
　図４に示すように、各解析条件には優先度が付されている。本実施の形態１では、優先度が正の整数で表される。例えば、最も高い優先度に１が割り当てられ、最も低い優先度に１０が割り当てられる。優先度として、各解析条件に対して、重複しない一意の整数が付されてもよく、重複する整数が付されてもよい。例えば、優先度が１の解析条件が複数あってもよく、優先度が１の解析条件が１つであってもよい。
　各解析条件に付される優先度は、例えば、空調運転データ３６に基づいて設定される。空調機２の過去の運転状態のうち、運転状態の発生頻度が高いほど、その運転状態に対応する解析条件に対して高い優先度が付される。発生頻度は、過去の一定期間（３カ月間）など予め決められた期間に記憶装置１３が記憶する運転状態の実績データを基に算出される。発生頻度の具体例を説明する。
　説明を簡単にするために、運転状態の発生頻度に大きく影響する条件が吹出条件の場合とし、例えば、次のようにして発生頻度を求める。実績データの中で吹出口における温度、風量および風向の変数毎に設定値と一致する発生回数をカウントする。そして、これらの発生回数のうち、これら３つの各変数がそれぞれの設定値と一致する発生回数を発生頻度とする。室内機２２が複数の吹出口を有する場合、吹出口毎に発生頻度が算出される。
　図５は、図４に示す解析条件のうち、空調機２の運転状態に関する吹出条件の一例を表すイメージ図である。吹出条件には、圧縮機５１の状態、並びに室内機２２の吹出口における吹出風速および吹出風向などの条件が設定されている。圧縮機５１の状態とは、オンまたはオフの状態である。吹出風向は左右風向および上下風向を含む情報である。吹出条件に、吹出風量および吹出温度が含まれていてもよい。室内機２２に設けられる吹出口は１つでも複数でもよく、また、複数台の室内機２２が共通の空調対象空間となる部屋に設置されてもよい。室内機２２に複数の吹出口が設けられている場合、吹出条件は、吹出口ごとに設定される吹出条件の組合せで構成される。複数台の室内機２２が部屋に設置されている場合、吹出条件は、各室内機２２の吹出口ごとに設定される吹出条件の組み合わせで構成される。
　図６は、図４に示す解析条件のうち、負荷条件の一例を表すイメージ図である。負荷条件は、室内への熱の流入および室内からの熱の流出に関する条件である。例えば、負荷条件には、境界条件、熱通過条件および熱発生条件が設定されている。境界条件は、空調機２が設置される部屋における壁面などの境界面から、室内と室外との温度差などによって発生する熱の流入および流出に関する条件である。熱通過条件は、窓および扉などの開口部から室内への熱の流入および流出に関する条件である。熱発生条件は、人体およびＯＡ機器などに起因して室内で発生する発熱量に関する条件である。
　図６は、負荷条件の一例として、空調対象空間への熱の流入および流出に関する条件を示すテーブルである。図６に示す負荷条件は、境界条件、熱通過条件および熱発生条件の一部を示す。負荷条件のテーブルには、壁の表面温度、天井の表面温度および床の表面温度のそれぞれの値が、負荷条件の識別子に対応して設定されている。図６では、壁の表面温度を壁温度Ｔｗと表し、天井の表面温度を天井温度Ｔｃと表し、床の表面温度を床温度Ｔｆと表している。負荷条件Ｈ１の場合、壁温度Ｔｗ＝１５℃、天井温度Ｔｃ＝２５℃および床温度Ｔｆ＝１５℃が設定されている。図６において、例えば、Ｔｗ＝１５℃の表記は、壁温度が１５℃と一致している場合に限らず、壁温度が１５℃を中心値として±ΔＴの許容範囲に属する場合であってもよい。ΔＴは、例えば、２℃である。
　図７は、優先度を数値範囲によって管理する場合の優先度管理テーブルの一例を示すイメージ図である。図７に示す例では、優先度が必須条件と追加条件との２つに分けて設定され、管理されている。必須条件および追加条件のそれぞれに上限優先度および下限優先度が設定されている。必須条件には、気流制御を開始できる解析条件の優先度の範囲が設定されている。具体的に説明すると、必須条件は、上限優先度が付された解析条件から下限優先度が付された解析条件まで気流解析が行われると、気流制御を開始できることを表している。
　追加条件には、気流制御開始後に気流解析が行われる解析条件の優先度の範囲が設定されている。具体的には、追加条件は、気流制御が開始された後、上限優先度が付された解析条件から下限優先度が付された解析条件まで、気流解析およびその解析結果の蓄積を気流制御と並行して実施できることを表している。優先度管理テーブルは図示されない。
　図７に示す例では、必須条件として、上限優先度に整数の１が設定され、下限優先度に整数の３が設定されている。この場合、１以上３以下の優先度が付された解析条件を対象とした気流解析が完了すると、気流制御を開始できる。また、追加条件として、上限優先度に整数の４が設定され、下限優先度に整数の１０が設定されている。この場合、４以上１０以下の優先度が付された解析条件については、気流制御が開始された後、気流解析およびその解析結果の蓄積を気流制御と並行して実施できる。図７に示す例は、必須条件の上限優先度が１であり、下限優先度が３の場合を示しているが、下限優先度が上限優先度と同じ１であってもよい。
　機器および空間情報１３２は、気流解析モデル１３３を作成するために必要な情報であり、空間情報および機器情報で構成される。空間情報は、空調機２が設置される空調対象空間に関する情報である。例えば、空間情報は、空調対象空間の部屋に関して、部屋の形状と、窓、扉および什器等の配置と、壁面の熱特性を表す断熱性能とを含む情報である。機器情報は、空調機２の性能に関する情報である。例えば、機器情報は、空調機２の吹出口の位置と、空調機２の能力および効率と、設定可能な吹出温度、風量および風向とを含む情報である。ここに挙げた情報は一例であり、機器および空間情報１３２は、これらの情報に限らない。
　気流解析モデル１３３は、例えば、ＣＦＤ（Ｃｏｍｐｕｔａｔｉｏｎａｌ　Ｆｌｕｉｄ　Ｄｙｎａｍｉｃｓ：数値流体力学）解析手法等に用いるモデルである。気流解析モデル１３３は、機器および空間情報１３２と、解析条件リスト１３１における解析条件とに基づいて作成される。
　図８は、図３に示すパターンデータの一例を表すイメージ図である。パターンデータは、気流解析の結果に基づいて作成され、空調対象空間内の温度および風速などの環境の分布の傾向を示すデータである。パターンデータに含まれるこれらの温度および風速などの空調対象空間内の環境を表す変数は、室内空間における温熱に関する指標や快適性に関する変数であれば、温度および風速以外の変数であってもよく、その数は１つであってもよいし、複数であってもよい。
　後で説明する変数重要度テーブル１３８で設定される変数の種類および数は、パターンデータに含まれるこれらの変数と同一となるように設定される。図３に示すパターンデータ１３４は、複数のパターンデータが記録されたテーブルなどの情報を意味する。図８に示すパターンデータの生成方法は、後で説明する。
　図９は、図３に示す制御モードリスト１３７の一例を表すイメージ図である。制御モードリスト１３７は、冷房や暖房を行う際の制御モードが記憶されたリストである。制御モードとは、空調機２の運転モードとは異なり、空調対象空間に対する時間的または空間的な効果を得るための冷房や暖房等を用いた制御の名称である。例えば、急速な冷房および暖房、室温維持を目的とした冷房および暖房、ユーザの知的生産性の向上を図るための冷房および暖房、ユーザの気流感を重視した冷房、ユーザの足元を重点的に暖める暖房等である。制御モードリスト１３７では、各制御モードに対応する記号と、各制御モードに対応する運転モードが付されており、次で述べる変数重要度テーブル１３８の制御モード記号と対応している。
　変数重要度テーブル１３８は、制御モードリスト１３７に記憶された各々の制御モードおよび運転モードに対して、パターンデータ内で用いられる空調対象空間内の温度および風速等の変数の重要度を記憶したテーブルである。
　図１０は、図３に示す変数重要度テーブル１３８の一例を表すイメージ図である。変数重要度は、１つの制御モード内において、１以上かつ変数重要度テーブル１３８における変数の個数以下の数値で表される整数値であり、１を最重要とする数値である。重要度は、制御モードごとに予め記憶されているが、後からユーザによって更新されてもよい。変数重要度テーブル１３８の変数の種類および数は、パターンデータに含まれる空調対象空間内の温度および風速等の変数の種類および数と同一となるように記憶される。
　図１０は、パターンデータに含まれる変数が“床面１．１ｍ風速”および“床面１．１ｍ温度”、“床面＋１．７ｍと床上＋０．１ｍの温度の差”の３つである場合において、それぞれの変数の重要度を図９で示した制御モードごとに示したものである。
　例えば、制御モードが“Ａ：急速冷房”である場合は、ユーザの作業面高さの温度を快適な範囲内まで低下させることを最重要な要素として、“床面１．１ｍ温度”の重要度を１（最重要）とする。次に、ユーザが気流によって快適に感じることを次点に重要な要素として、“床面１．１ｍ風速”の重要度を２とする。そして、ユーザの頭の高さおよび足元の高さの温度の差については、冷房時においてさほど重要でない要素として、“床面＋１．７ｍと床上＋０．１ｍの温度の差”の重要度を３とする。
　また、制御モードが“Ｄ：室温維持（暖房）”である場合は、暖房気流によるドラフト感の抑制とユーザの頭の高さおよび足元高さの温度の差の拡大の防止をともに最重要な要素として、“床面１．１ｍ風速”と“床面＋１．７ｍと床上＋０．１ｍの温度の差”の重要度をともに１（最重要）とする。一方、“床面１．１ｍ温度”は、足元高さの温度が上昇すると同時に上昇すると考えられるため、重要度は次いで２とする。このように、変数重要度テーブル１３８には、各制御モード内において各変数の重要度が記憶されている。また、他の制御モードについても同様に重要度が記憶されている。
　図１１は、変数重要度テーブル１３８の変数が異なる一例を表すイメージ図である。変数重要度テーブル１３８に記憶されている変数は、パターンデータに含まれる空調対象空間内の変数と同一であれば、図１０に記憶された変数以外の変数であってもよい。例えば、ユーザの体感温度や放射温度、予測平均温冷感申告（ＰＭＶ）などがパターンデータの変数として用いられている場合、図１１のように、変数重要度テーブル１３８にも、同様にこれらの変数が加えられる。
　つまり、変数は空調対象空間の環境を表すものである。環境とは風速や温度、温度差、体感温度、放射温度、ＰＭＶ、消費電力等を含む、空調対象空間の空調を評価できるものならなんでもよい。変数重要度テーブル１３８は、制御モードごとに、空調対象空間の環境を表す各変数がどの重要度になるかを記憶する
　快適度テーブル１３９は、変数重要度テーブル１３８に記憶されている各制御モードおよび各変数の重要度に対して、冷房時および暖房時のそれぞれにおける、快適と感じるユーザの割合の目標値が記憶されたテーブルである。快適度は、０％～１００％の値をとる数値である。快適度は、１００％が最も快適であるという意味の値であり、例えば、快適度が８０％である変数がある場合、それは空調対象空間内のユーザの８０％がその変数に対して快適と感じるように気流制御を行うという意味である。
　快適度は、重要度１における値を最大とし、それよりも低い重要度の快適度は１段階高い重要度の快適度未満となるように記憶されている。本実施の形態では、快適度を快適と感じるユーザの割合としているが、これに限定されるものではなく、快適さを表す指標であれば何でも良い。快適度テーブル１３９は重要度ごとに、各変数の快適度を記憶する。快適度テーブル１３９の一例を、図１２～図１４を用いて説明する。
　図１２は、図１０で示した変数重要度テーブル１３８の制御モードおよび変数に対応する、冷房時の快適度テーブル１３９の一例である。例えば、“床面１．１ｍ風速”では、ドラフト気流によって不快に感じるユーザの割合は、どのような制御モードにおいても小さく抑えられるべきであるため、重要度１では快適度９０％、重要度２では快適度７５％、重要度３では快適度５０％のように設定されている。このように、たとえ低い重要度であっても、快適と感じるユーザの割合が他の変数よりも比較的大きくなるように記憶させることも可能である。
　図１３は、暖房時の快適度テーブル１３９の一例である。例えば、“床面１．１ｍ温度”では、先に述べた“Ｄ：室温維持（暖房）”の例のように足元高さの温度と共に上昇すると考えられる場合があり、制御モードによっては必ずしも大きい値である必要はないという理由から、重要度１は快適度８５％、重要度２は快適度６０％、重要度３は快適度３０％のように、重要度が低くなるにつれて快適と感じるユーザの割合が小さくなるように設定する。
　図１４は、図１１で示した変数重要度テーブル１３８に対応する冷房時における快適度テーブル１３９の一例である。快適度テーブル１３９に記憶されている快適度は、ユーザが後から建物の外部環境等に基づいて変更することが可能である。例えば、外部環境が寒冷である地域の場合、室内の隙間から流入した空気によって足元の高さの温度が他の地域と比べて低下しやすく、足元の寒さに対して不快に感じやすくなる可能性がある。
　このような地域では、足元の高さの温度については、重要度１では９０％、重要度２では８０％、重要度３では７０％のように、低い重要度であっても快適と感じさせるユーザの割合が大きくなるように設定することにより、他の地域よりもより足元の寒さに対して不快に感じにくくすることができる。
　快適度テーブル１３９に記憶されている快適度は、さらに、空調対象空間の形状やユーザの温熱環境に対する嗜好等を考慮して変更することが可能である。例えば、空調対象空間の形状を考慮した場合、空調による気流が部屋の隅々まで届きにくいＬ字またはコの字のような形状であれば、“床面１．１ｍ風速”や“床面１．１ｍ温度”における各重要度の快適度を、正方形の形状の部屋よりも全体的に高く変更することにより、気流が部屋の隅々まで届きやすい空調を行うことが可能となる。
　また、ユーザの温熱環境に対する嗜好を考慮した場合、気流感を好むユーザが多いフロアであれば、“床面１．１ｍ風速”について、各重要度の快適度を他のフロアよりも全体的に高く変更することにより、空調による気流がユーザに比較的多く当たりやすい空調を行うことが可能となる。快適度の変更を行うこれらの要因はあくまで一例であり、他の要因に基づいて快適度が変更されてもよい。他の要因とは、例えば、空調機２の能力や台数、空調対象空間内のユーザの男女比等である。
　図１５～図１７は、図３に示す快適度関数１４０の一例を表すイメージ図である。快適度関数１４０は、冷房時または暖房時における、室内の変数とユーザの快適度の相関関数およびそのグラフである。快適度関数１４０は、各変数の値と快適度との関係性を定義する。快適度関数１４０は、横軸に１つの変数をとり、縦軸にユーザの快適度をとったものである。冷房時の快適度関数１４０の一例を、図１５～図１７を用いて説明する。
　図１５は、冷房時における“床面１．１ｍ風速”の快適度関数１４０の一例である。図１５では、風速が０～０．２ｍ／ｓの範囲では快適と感じるユーザの割合が風速の増加に伴って上昇し、０．２ｍ／ｓを快適度の最大値として、それ以上の範囲では快適に感じるユーザの割合が風速の増加に伴って低下することが示されている。
　図１６は、冷房時における“床面１．１ｍ温度”の快適度関数１４０の一例である。図１６では、温度が２６℃のときが快適度の最大値であり、それ以外の範囲では、２６℃を最大として、快適に感じるユーザの割合が低下することが示されている。
　図１７は、冷房時における“床面＋１．７ｍと床上＋０．１ｍの温度の差”の快適度関数１４０の一例である。図１７では、温度差が０℃の場合にユーザは最も快適と感じ、それ以上の値では温度の差が拡大するにつれて、快適に感じるユーザの割合が低下することが示されている。
　快適度関数１４０には、予め関数の定義域が設定されている。定義域とは、快適度関数１４０において、快適度が定義されている変数の範囲を示す値である。例えば、図１７に示した、冷房時における“床面＋１．７ｍと床上＋０．１ｍの温度の差”の快適度関数１４０の定義域は、０℃から８℃までの範囲である。また、快適度関数１４０の定義域は、後に説明する目標条件１３５によって設定されていてもよい。
　快適度関数１４０は、公知の文献から引用されたものであってもよいし、実験等から得られた結果に基づくものであってもよい。また快適度関数１４０は、２つの軸による２次元平面グラフに限定されるものではなく、室内変数を２つ同時に考慮した３つの軸による３次元空間グラフであってもよい。例えば、X軸方向に“床面１．１ｍ風速”、Ｙ軸方向に“床面１．１ｍ温度”、Ｚ軸方向に快適度をとった快適度関数１４０を用いることで、ユーザの位置の風速と温度を同時に考慮した快適度を表すことができる。
　また、快適度関数１４０の横軸に用いられる変数の値は、必ずしも変数の絶対値である必要はなく、他の基準値から見た相対的な値であってもよい。例えば、一般的にユーザが快適と感じる基準値を設定し、その基準値との差分の大きさを表す相対的な値を横軸として用いてもよい。また、後述するセンサデータ３７が計測した値によって得られる空調対象空間内の代表値や平均値等を用いた値を横軸として用いてもよい。
　また、任意の空調対象空間内の点におけるセンサデータ３７が計測した値と、次に説明する目標条件１３５で設定された目標値または空調運転データ３６に含まれる設定温度等の設定値との差分の大きさを表す相対的な値を横軸として用いてもよい。
　目標条件１３５は、空調対象空間に対して空調機２の運転によって形成される環境の目標に関する設定条件である。目標条件１３５は、例えば、温度および風速等の変数について、空調対象空間が満たすべき範囲の上限値および下限値などである。目標条件１３５は、１つの変数に関する設定条件であってもよく、複数の変数に関する設定条件であってもよい。例えば、複数の変数が組み合わされる吹出条件について、目標条件１３５が設定されてもよい。また、目標条件１３５は、各変数の目標値を含んでいてもよく、リモートコントローラ（図示せず）を介してユーザによって設定されてもよい。
　ここで、目標条件１３５と高い優先度が付される解析条件との違いを説明する。目標条件１３５は、空調対象空間から導き出せる理想的な環境またはユーザが快適と考える理想的な環境を作るための設定条件である。これに対し、高い優先度が付される解析条件は、空調対象空間の現在の環境に対応して、目標条件１３５の環境を形成するために必要な気流制御を行うために気流解析を優先的に行う解析条件である。
　目標条件１３５は、各変数の快適度関数１４０について、それぞれの定義域を含んでいてもよい。ここで、目標条件１３５において設定される、変数が空調対象空間内で満たすべき範囲と快適度関数１４０の定義域は、同じ値であってもよいし、それぞれが独立した異なる値であってもよい。
　また、目標条件１３５に含まれる各変数の目標値は、快適度テーブル１３９で設定される快適度の基準として用いられてもよい。例えば、目標条件１３５で設定された床面１．１ｍ温度の目標値が２６℃である場合、快適度テーブル１３９における床面１．１ｍ温度の重要度１に対する快適度は、床面１．１ｍ温度の快適度関数１４０における２６℃のときの快適度としてもよい。
　空調運転データ３６は、例えば、設定温度、風量、左右風向および上下風向等の設定値またはこれらの運転状態に関する情報と、室温、外気温、冷媒温度および冷媒流量等の空調制御に用いられる情報である。空調制御に用いられる情報は、空調機２に設けられたセンサ３によって計測される。
　センサデータ３７は、室内に設置された温度センサ等のセンサ３によって計測されるデータである。センサ３が空調機２に設けられている場合、空調運転データ３６がセンサデータ３７を含んでいてもよい。
　次に、図３に示した演算装置１４の構成を説明する。演算装置１４は、モデル作成部１４１と、解析条件毎に気流解析を行う気流解析部１４２と、解析結果からパターンデータを生成するパターン生成部１４３と、パターンデータまたは解析結果に基づいて空調機２の気流を制御する気流制御部１４４とを有する。また図示しないが、評価値を算出する評価値算出部を有する。
　モデル作成部１４１は、気流解析に用いるモデルを作成する。まず、モデル作成部１４１は、機器および空間情報１３２に基づいて、部屋形状と、窓および什器の配置と、空調機２の吹出口の位置とを指定した形状データを作成し、解析対象領域を複数の小空間に分割する処理を行う。さらに、モデル作成部１４１は、解析条件に基づいて、壁面から解析対象領域内への熱の流入および流出に関する条件と、什器の位置を考慮した人体発熱およびＯＡ機器発熱等による発熱条件と、吸入口の位置における流入温度および３次元の流入風速の吸入条件と、並びに吹出口における流出風量等の吹出条件とを設定する。
　気流解析部１４２は、ＣＦＤ解析手法等により気流解析モデル１３３を対象に計算を行い、空調対象空間である室内の温度および風速等の分布を求める。例えば、気流解析部１４２は、空調対象空間を多数の微小領域に分割し、各微小領域の温度および風速等を、気流解析モデル１３３を用いて計算する。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000001
 　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　・・・（１）
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000002
 　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　・・・（２）
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000003
 　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　・・・（３）
　ここで、ｕは３次元の速度ベクトル、ｔは時間、ｐは圧力、ρは密度、μは粘性係数、ρ０は基準密度、ｇは重力加速度、Ｃｐは定圧比熱、Ｔは温度、ｋは熱伝導率、Ｑは内部発熱量である。
　式（１）は、流体の質量保存を表す連続の式である。式（２）は、運動量保存を表す非圧縮性ナビエ・ストークス方程式である。式（３）は、エネルギー方程式である。気流解析部１４２は、これらの式（１）～（３）を適切な初期値および境界条件の下で解くことで、分割された各領域の温度および風速等を算出する。この場合、空調機２の空調運転データ３６およびセンサデータ３７は、気流解析における初期値および境界条件値として用いられる。
　気流解析モデル１３３に含まれる解析条件には優先度が付されており、気流解析部１４２は、この優先度の順番にしたがって気流解析を行う。予め決められた優先度が付された解析条件の気流解析が完了した後、気流制御を開始できる状態になる。その後、一定時間間隔（例えば、５分間隔）で気流制御が気流制御部１４４によって実行されるが、その間、気流解析部１４２は、気流解析を行っていない解析条件に対して、計算を一時中断してもよく、並列処理により計算を継続してもよい。
　例えば、空調機２の過去の運転状態のうち、発生頻度の高い運転状態に対応する解析条件に対して高い優先度が付されている場合、運転実績の高い運転状態に対して、気流制御部１４４は、早期の段階に気流解析を用いた気流制御を開始できる。この場合、過去に運転実績のある運転状態のうち、最も効率のよい運転を空調機２に早期に開始させることができる。
　一方、運転実績が低い運転状態に対しては、気流制御が開始された後も気流解析部１４２が継続して気流解析を行うことで、運転実績の低い運転状態に対応する解析条件による解析結果が蓄積される。その後、気流制御部１４４は、運転実績の低い運転状態も気流制御の選択肢に含めることができるようになる。
　パターン生成部１４３は、気流解析結果に統計処理を行うことで、空調対象空間の環境の分布の傾向を気流解析結果よりも少ない変数で表現するパターンデータを生成する。記憶装置１３は、生成されるパターンデータを記憶することで、気流解析結果の状態で記憶する場合よりも、記憶するデータ容量を削減できる。図８は、パターンデータの一例を示すイメージ図である。変数の一例として温度の場合で説明すると、パターン生成部１４３は、次のようにしてパターンデータを生成する。
　はじめに、パターン生成部１４３は、空調対象空間となる部屋を複数の小領域に区分けし、各小領域の温度の計測値のうち、居住者が存在する可能性のある領域の温度の計測値を抽出する。居住者が存在する可能性のある領域は、例えば、床面から床上１．１ｍの高さの領域である。次に、パターン生成部１４３は、予め設定された温度の上限値および下限値と、温度範囲の分割数とを基に、複数の温度範囲を設定する。そして、パターン生成部１４３は、各温度範囲に含まれる小領域を床面に平行な面に投影し、投影した面の面積の割合の合計が１００％になるように、温度分布を示すパターンデータを生成する。
　図８を例に説明すると、温度の範囲が、下限が２０℃、上限が３０℃、温度の区分け単位が１℃の場合、２０℃以上２１℃未満の第１区分、２１℃以上２２℃未満の第２区分、・・・、および２９℃以上３０℃未満の第１０区分からなる１０区分に設定される。パターンデータは、温度範囲が１０区分に分割される場合、居住者が存在する可能性のある領域のうち、各温度範囲に属する小領域がどの程度の割合を占めているか発生率（％）を表す。
　図８を参照して、パターンによってパターンデータが異なることを説明する。パターン名がｐａｔｔｅｒｎ００１のパターンデータは、第５区分の発生率が４４．４３％であり、第７区分の発生率が９．７％である。これに対して、パターン名がｐａｔｔｅｒｎ００２のパターンデータは、第５区分の発生率が５．２６％であり、第７区分の発生率が４０．１６％である。パターン名がｐａｔｔｅｒｎ００２のパターンの方が、パターン名がｐａｔｔｅｒｎ００１のパターンよりも室温が高いことがわかる。
　図８を参照して説明したパターンデータの生成方法は、一例であり、その他の方法であってもよい。また、変数は温度の場合に限らず、変数が風速、湿度および快適性指標等の他の変数に対しても、パターン生成部１４３は、変数が温度の場合と同様にパターンデータを生成できる。さらに、変数は床上１．１ｍの高さの領域に限らず、ユーザの足元付近の高さに該当する床上０．１ｍの領域、ユーザの立位時の頭付近の高さに該当する床上１．７ｍの領域、床上０．１ｍの高さから床上１．７ｍの高さまでの領域等の他の領域に対しても、パターン生成部１４３は、領域が床上１．１ｍの高さの領域と同様にパターンデータを生成できる。
　変数の数は１つに限らず、複数であってもよい。パターンデータは、解析結果における室内の温度、湿度、風速および快適性指標等のうち、いずれか１つ以上に基づく度数分布で表現される。変数重要度テーブル１３８で設定された変数の種類および数は、パターンデータに含まれるこれらの変数と同一となるように記憶される。
　気流解析による結果をパターンデータに置き換えることで、解析結果のデータサイズを圧縮し、記憶装置１３の記憶容量を削減することができる。また、パターンデータを用いることで、パターンデータから部屋の温度むら等を表す指標を計算し評価値を計算することができる。つまり、温度むら等の部屋全体の状態を考慮して快適性を判断して、重みづけ係数を決定することができる。
　気流制御部１４４は、気流制御可否判定部４１と、運転状態決定部４２と、制御指令変換部４３と、係数演算部４４とを有する。気流制御可否判定部４１は、パターン生成部１４３によるパターンデータの生成状態に基づいて、気流制御を開始できるか否かを判定する。パターンデータは、優先度が付された解析条件に対応して生成される。気流制御可否判定部４１は、優先度が高く設定された解析条件に対応するパターンデータの生成が全て完了している場合、気流制御を開始できると判定する。
　運転状態決定部４２は、係数演算部４４を有し、気流制御可否判定部４１が気流制御を開始できると判定した場合、計測データ１３６と、次で述べる係数演算部４４が決定したパターンデータの評価値を計算する際に用いる重み係数とに基づいて、生成された複数のパターンデータの中から目標条件１３５に最も近い環境を実現するパターンを選択し、空調機２の運転状態を決定する。
　運転状態決定部４２は、センサデータ３７が計測した室内環境の計測値に基づいて、制御モードリスト１３７に記憶されている制御モードを１つ選択し、係数演算部４４に出力する。制御モードは、制御モードリスト１３７の中からリモートコントローラ（図示せず）を介してユーザによって設定されてもよい。
　制御モードの選択方法は、例えば、空調機２の運転状態が過渡状態にあるか、安定状態に到達しているかを判定し、運転状態に対応して決定する方法がある。過渡状態とは、空調機２の起動直後等の非定常過程にある状態である。空調機２の運転状態は、例えば、空調機２から吸込み温度および設定温度の情報を取得し、吸込み温度と設定温度との温度差と予め決められた閾値温度とを比較することによって判定される。
　運転状態決定部４２は、吸込み温度と設定温度との温度差が閾値温度以上である場合、空調機２の運転状態を過渡状態と判定し、制御モード“急速冷房”または“急速暖房”のいずれかを選択する。運転状態決定部４２は、吸込み温度と設定温度との温度差が閾値温度未満である場合、空調機２の運転状態を安定状態と判定し、制御モード“室温維持（冷房）”または“室温維持（暖房）”のいずれかを選択する。
　気流制御は、気流制御部１４４によって一定時間間隔（例えば、５分間隔）で実行されるため、運転状態決定部４２も同じ時間間隔で制御モードを選択する。これにより、センサデータ３７によって計測された最新の室内環境の計測値に基づいて制御モードを選択することができる。このように、最新の室内環境の計測値に基づいて制御モードを柔軟に選択することで、空調機２の起動直後は目標値への到達速度が優先され、空調機２の安定後は快適性が優先され、空調機２の状況に応じた気流制御を行うことができる。
　空調機２の運転状態の判定は、上述の判定方法に限らない。空調機２の運転状態は、起動開始からの経過時間が予め決められた閾値時間以上であるか否かによって判定されてもよい。空調機２の起動開始からの経過時間が閾値時間未満である場合、空調機２の運転状態は過渡状態と判定され、空調機２の起動開始からの経過時間が閾値時間以上である場合、空調機２の運転状態は安定状態と判定される。
　また、運転状態決定部４２は、空調機２の起動開始からの経過時間ではなく、現在の時刻に基づいて、他の制御モードを選択してもよい。例えば、一般に業務時間帯とされる８時から１７時までの時間帯のうち、特に高い生産性が求められる時間帯においては、制御モード“知的生産性の向上（冷房）”または“知的生産性の向上（暖房）”等の制御モードが選択されてもよい。
　このように、冷房および暖房等の運転モードではなく、空調対象空間に対する時間的または空間的な効果を得るための冷房や暖房等を用いた制御の名称である制御モードに基づいて空調機２による気流制御を行うことによって、ユーザの知的生産性の向上を目的とした空調空間等のような、温熱的な快適性に限定されない多目的な空調空間、または熱的快適性に更なる付加価値を付与した質の高い空調空間を実現することが可能となる。
　係数演算部４４は、運転状態決定部４２が選択した制御モードと、変数重要度テーブル１３８に記憶されている該当する制御モードにおける各変数の重要度と、快適度テーブル１３９に記憶されている各変数の重要度に対応する快適度と、各変数を横軸にとった快適度関数１４０を用いて、評価値を計算する際に使用する、温度および風速等の変数の重み係数を決定する。
　係数演算部４４は、各変数の値と快適度との関係性を定義する快適度関数１４０と、変数重要度テーブル１３８と、快適度テーブル１３９とから特定される制御モードに対応する変数の重要度に対応する快適度に基づいて、各変数の重みづけ係数を算出する。係数演算部４４が重み係数を決定する具体的な手順を以下に説明する。図１３を用いて説明する。
　図１８、図１９は、係数演算部４４が重み係数を決定する方法を説明する際に用いる変数重要度テーブル１３８と快適度テーブル１３９の一例を表すイメージ図である。まず、係数演算部４４は、変数重要度テーブル１３８に記憶されている制御モード記号の列の中から、運転状態決定部４２が選択した制御モードを表す制御モード記号と同一の制御モード記号を探索し、同一の制御モード記号が記憶されている行に含まれる各変数の重要度を取得する。
　例えば、運転状態決定部４２が制御モードとして、図９に示した制御モードリスト１３７の中から“Ｃ：室温維持（冷房）”を選択した場合を仮定する。
　図１８は、運転状態決定部４２が制御モード“Ｃ：室温維持（冷房）”を選択した場合に、係数演算部４４が、変数重要度テーブル１３８を参照するときのイメージを説明するための図である。
　上記の場合、図１８に示すように、係数演算部４４は、運転状態決定部４２が選択した制御モード“Ｃ：室温維持（冷房）”を、変数重要度テーブル１３８に記憶されている制御モード記号の列の中から探索し、制御モード“Ｃ：室温維持（冷房）”が記憶されている行に含まれる各変数の重要度を取得する。この場合、図１８に示すように、係数演算部４４は、“床上＋１．１ｍ風速”の重要度を２、“床上＋１．１ｍ温度”の重要度を１、“床面＋１．７ｍと床上＋０．１ｍの温度の差”の重要度を３として取得する。
　次に、係数演算部４４は、変数重要度テーブル１３８から取得した各変数の重要度に対応する快適度を、快適度テーブル１３９から取得する。
　図１９は、係数演算部４４が図１８に示した制御モードにおける各変数の重要度を取得した場合において、係数演算部４４が、快適度テーブル１３９を参照するときのイメージを説明するための図である。
　上記の場合、図１９に示すように、係数演算部４４は、“床上＋１．１ｍ風速”は重要度２のとき快適度７５％、“床上＋１．１ｍ温度”は重要度１のとき快適度９０％、“床面＋１．７ｍと床上＋０．１ｍの温度の差”は重要度３のとき快適度３０％として取得する。
　次に、係数演算部４４は、快適度テーブル１３９で取得した各変数の重要度に応じた快適度と、各変数における快適度関数１４０に基づいて、取得した快適度以上を満たす快適度関数１４０の範囲を、座標平面上における領域の面積値に変換する。さらに、係数演算部４４は、各変数における快適度関数１４０と、各変数における快適度関数１４０の定義域の上限値および下限値とに基づいて、定義域内にある快適度関数１４０の範囲を、座標平面上における領域の面積値に変換する。
　以下に、係数演算部４４が行う処理について説明する。図２０から図２２は、係数演算部４４が重み係数を決定する方法を説明する際に用いる快適度関数１４０の一例を表すイメージ図である。
　図２０は、冷房時における“床上＋１．１ｍ風速”の快適度関数１４０を示している。
　図２１は、冷房時における“床上＋１．１ｍ温度”の快適度関数１４０を示している。
　図２２は、冷房時における“床面＋１．７ｍと床上＋０．１ｍの温度の差”の快適度関数１４０を示している。さらに、図２０～図２２は、各変数の快適度関数１４０において、快適度テーブル１３９で取得した各変数の重要度に応じた快適度を、各変数の快適度関数１４０のＹ軸上に反映した図でもある。さらに、図２０～図２２は、Ｙ軸上に反映された快適度以上の快適度を有する関数の一部分およびそのときの変数の上限値および下限値、Ｘ軸によって囲まれる領域（図１４中の斜線部分）を示した図でもある。
　係数演算部４４は、快適度の値以上を満たす快適度関数１４０の領域（快適領域とする）の、快適度関数１４０の定義域内で定義される領域（定義領域とする）に対する比を算出する。係数演算部４４は、快適領域および定義領域をそれぞれ面積値に変換することで、両者の比を算出する。
　係数演算部４４が、定義領域に対する快適領域の面積比を算出する過程を説明する。定義領域に対する快適領域の面積比は、例えば、以下の式４～式６によって算出することができる。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000004
 　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　・・・（４）
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000005
 　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　・・・（５）
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000006
 　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　・・・（６）
　ここで、ＲｓおよびＲｔ、Ｒｕは、それぞれ“床上＋１．１ｍ風速”および“床上＋１．１ｍ温度”、“床面＋１．７ｍと床上＋０．１ｍの温度の差”における、定義領域に対する快適領域の面積比［－］である。ｆ（ｘ）、ｇ（ｘ）およびｈ（ｘ）は、各変数の快適度関数１４０である。
　ｓｍｉｎとｓｍａｘ、および、ｓ１とｓ２は、“床上＋１．１ｍ風速”の快適度関数１４０における、定義域の上限値および下限値［ｍ／ｓ］、および、快適度７５％以上を満たす床上＋１．１ｍ風速の上限値および下限値［ｍ／ｓ］である。ｔｍｉｎとｔｍａｘ、および、ｔ１およびｔ２は、“床上＋１．１ｍ温度”の快適度関数１４０における、定義域の上限値および下限値［℃］、および、快適度９０％以上を満たす床上＋１．１ｍ温度の上限値および下限値［℃］である。ｕｍｉｎとｕｍａｘ、および、ｕ１とｕ２は、“床面＋１．７ｍと床上＋０．１ｍの温度の差”の快適度関数１４０における、定義域の上限値および下限値［℃］、および、快適度３０％以上を満たす床面＋１．７ｍと床上＋０．１ｍの温度の差の上限値および下限値［℃］である。
　また、目標条件１３５に定義域が設定された場合、その定義域によっては、ｓｍｉｎがｓ１を上回る、または、ｓｍａｘがｓ２を下回る場合もあるため、その場合は、ｓ１の下限値はｓｍｉｎとなるように補正する、または、ｓ２の上限値がｓｍａｘとなるように補正してもよい。これらの補正は、式４に示した変数に限らず、他の変数についても同様である。
　図２０では、ｓ１＝０．０５［ｍ／ｓ］、ｓ２＝０．３［ｍ／ｓ］であることが示されている。また、図２１では、ｔ１＝２５．５［℃］、ｔ２＝２６．５［℃］であることが示されている。また、図２２では、ｕ１＝０（＝ｕｍｉｎ）［℃］、ｕ２＝１０［℃］であることが示されている。
　図２０～図２２では、係数演算部４４がこれらの上限値および下限値と式４～式６を用いて快適領域と定義領域の面積比を計算した結果、ＲｓおよびＲｔ、Ｒｕが、Ｒｓ＝０．７、Ｒｔ＝０．２、Ｒｕ＝０．９として得られたことが示されている。
　各変数について求めた面積比Ｒｓ、ＲｔおよびＲｕは、その重要度または快適度が高くなるほどその値は小さくなる傾向がある。したがって、面積比が小さな値をもつ変数ほど、その変数の環境の要素としての重みを大きく必要がある。また、その方法としては、例えば、１から引くまたは、逆数をとるなどがあり、これ以外の方法であってもよい。
　最後に、係数演算部４４は、各変数について求めた面積比に基づいて、各変数の係数としての重みを算出する。図１４に示したように得られたＲｓおよびＲｔ、Ｒｕにおいて、小さな値ほど変数としての重みを大きく換算するための方法として、例えば、１から引く方法を用いた場合、各変数の係数としての重みは、１－Ｒｓ＝０．３、１－Ｒｔ＝０．８、１－Ｒｕ＝０．１となり、その比は、０．３：０．８：０．１＝３：８：１となる。
　したがって、制御モード“Ｃ：室温維持（冷房）”を仮定した上記の場合においては、“床上＋１．１ｍ風速”および“床上＋１．１ｍ温度”、“床面＋１．７ｍと床上＋０．１ｍの温度の差”の重み係数をそれぞれαおよびβ、γとすると、α：β：γ＝３：８：１と算出することができる。
　また上記の場合において、小さな面積比をもつ変数ほどその係数としての重みを大きく換算するための方法として、１から引く方法ではなく、逆数をとる方法を用いた場合、１／Ｒｓ：１／Ｒｔ：１／Ｒｕ＝１／７：１／２：１／９＝１８：６３：１４となる。したがって、この換算方法におけるαおよびβ、γは、α：β：γ＝１８：６３：１４と算出することができる。
　このように、運転状態決定部４２によって１つの制御モードが選択されたとき、係数演算部４４が、まず各変数の快適度関数１４０を用いて、該当する制御モードにおける各変数の重要度に対応する快適度を取得し、次にその快適度以上となる領域の面積値を算出し、最後にその面積値が小さい変数ほど係数としての重みを大きく換算してその比を算出することで、運転状態決定部４２の係数演算部４４は、快適性における定量的な根拠をもって各変数の係数としての重みである重みづけ係数を決定することができる。
　評価値算出部は、算出された重みづけ係数と操作量に対応する各変数とに基づいて評価値を算出する。各変数はパターンデータと共通すること説明したが、パターンデータだけでなく、関数を利用しても良い。空調機器の操作量に応じて、それぞれの変数のパターンデータや関数の出力が決定され、各変数と各変数に対応する重みづけ係数を掛け合わせ合算することで評価値を算出する。より具体的な算出方法については後述する。運転状態決定部４２は、評価値が高い操作量を空調装置の操作量として決定する。
　図２３は、図３に示す快適度関数１４０の別の一例を表すイメージ図である。快適度関数１４０が、２つの軸で構成される２次元平面グラフではなく、図２３に示すように、２つの変数を表す２つの軸と、快適度を表す１つの軸を用いた３つの軸で構成される３次元空間グラフである場合、係数演算部４４は、２つの変数を同時に考慮した変数重要度テーブル１３８（図示せず）と、２つの変数を同時に考慮した快適度テーブル１３９（図示せず）と、３つの軸で構成される快適度関数１４０とを用いて、２つの変数の重要度に応じた快適度以上となるような快適度関数１４０の範囲を、空間的な領域を体積値（快適領域の体積値とする）に変換する。
　そして、係数演算部４４は、定義域内の全領域の体積（定義領域の体積値とする）に対するその体積値の比を計算する。そして、定義域内の体積値に対する快適領域の体積値の比を、各変数で比較し、その体積比が小さい変数ほど、係数としての重みを大きく換算してその比を算出することで、２つの変数を同時に考慮した場合でも、２次元平面グラフの場合と同様の手法で、各変数の係数としての重みを算出することができる。このとき、３つの軸による３次元空間グラフを用いた場合、式４～式６は２次元平面における領域の面積を計算する式ではなく、３次元空間における領域の体積を計算する式となる。
　３つの軸による３次元空間グラフに基づいて重み係数を算出した場合、２つの変数を組み合わせて考慮することができるため、２つの軸による２次元平面グラフを用いた場合よりもパターンデータの評価値をより綿密に計算することができ、より精度の高い気流制御を行うことが可能となる。
　制御指令変換部４３は、運転状態決定部４２によって決定された操作量である運転状態を空調機２に対して実際に指令を与える制御指令に変換する。そして、制御指令変換部４３は、制御指令を空調機２に送信する。
　なお、本実施の形態１においては、気流制御可否判定部４１が気流制御を開始できるか否かを判定する際、パターンデータの生成状態に基づいて判定する場合で説明するが、気流解析部１４２による解析結果の生成状態に基づいて判定してもよい。
　また、優先度の設定方法として、一定期間における運転状態の発生頻度を用いる方法を説明したが、この方法に限らない。複数の運転状態のうち、ユーザによって優先度の高い運転状態が選択されてもよい。また、空調機２の運転可能な範囲に対して等間隔に優先度の高い運転状態を予め設定するなど、ランダムに優先度の高い運転状態を設定してもよい。
　さらに、優先度の別の設定方法の一例を説明する。例えば、予め空調機２の運転状態の選択可能な範囲を複数の範囲に区分けし、区分けされた各範囲において、代表的な１つの運転状態に高い優先度を付し、その他の運転状態に代表的な運転状態の優先度よりも相対的に低い優先度を付すことが考えられる。この場合、早期に代表的な条件の中から最適な運転状態が決定でき、次第にその他の条件にも選択可能な運転状態の範囲を拡大していくことができる。
　運転状態の選択可能な範囲の一例を説明する。ここでは、運転状態が室内機２２の吹出口の上下風向の場合で説明する。重力方向を角度０°とし、水平方向を角度９０°とし、上下風向の選択可能な範囲を角度０°～９０°の範囲とし、１°単位で上下風向を設定できるものとする。この場合において、運転状態の選択可能な範囲を３区分に分割する。３区分は、０°以上３０°未満の第１区分と、３０°以上６０°未満の第２区分と、６０°以上９０°以下の第３区分である。
　第１区分において、代表値として角度１５°に高い優先度が割り当てられ、その他の角度には代表値の優先度よりも相対的に低い優先度が割り当てられる。第２区分において、代表値として４５°に高い優先度が割り当てられ、その他の角度に代表値の優先度よりも相対的に低い優先度が割り当てられる。第３区分において、代表値として７５°に高い優先度が割り当てられ、その他の角度に代表値の優先度よりも相対的に低い優先度が割り当てられる。
　この例の場合、気流解析部１４２は、上下風向の角度が１５°、４５°および７５°の解析条件について優先的に気流解析を実行する。その後、気流解析部１４２は、上下風向の角度が１５°、４５°および７５°以外の角度の解析条件について気流解析を実行する。区分けされた各範囲の中で代表的な運転状態に対して気流解析が完了した段階で気流制御を開始でき、代表的な運転状態の中から最も効率のよい運転を行うことができる。ここで、図３に示した空調制御装置１の演算装置１４のハードウェアの一例を説明する。
　図２４は、図３に示した演算装置１４の一構成例を示すハードウェア構成図である。演算装置１４の各種機能がハードウェアで実行される場合、図３に示した演算装置１４は、図２４に示すように、処理回路８１で構成される。図３に示した、モデル作成部１４１、気流解析部１４２、パターン生成部１４３および気流制御部１４４の各機能は、処理回路８１により実現される。
　各機能がハードウェアで実行される場合、処理回路８１は、例えば、単一回路、複合回路、プログラム化したプロセッサ、並列プログラム化したプロセッサ、ＡＳＩＣ（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ　Ｓｐｅｃｉｆｉｃ　Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ　Ｃｉｒｃｕｉｔ）、ＦＰＧＡ（Ｆｉｅｌｄ－Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ　Ｇａｔｅ　Ａｒｒａｙ）、または、これらを組み合わせたものに該当する。モデル作成部１４１、気流解析部１４２、パターン生成部１４３および気流制御部１４４の各部の機能のそれぞれを処理回路８１で実現してもよい。また、モデル作成部１４１、気流解析部１４２、パターン生成部１４３および気流制御部１４４の各部の機能を１つの処理回路８１で実現してもよい。
　図２５は、図３に示した演算装置１４の別の構成例を示すハードウェア構成図である。図３に示した演算装置１４の別のハードウェアの一例を説明する。演算装置１４の各種機能がソフトウェアで実行される場合、図３に示した演算装置１４は、図２５に示すように、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ　Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ　Ｕｎｉｔ）等のプロセッサ８２およびメモリ８３で構成される。モデル作成部１４１、気流解析部１４２、パターン生成部１４３および気流制御部１４４の各機能は、プロセッサ８２およびメモリ８３により実現される。図２５は、プロセッサ８２およびメモリ８３が互いにバス８４を介して通信可能に接続されることを示している。
　各機能がソフトウェアで実行される場合、モデル作成部１４１、気流解析部１４２、パターン生成部１４３および気流制御部１４４の機能は、ソフトウェア、ファームウェア、またはソフトウェアとファームウェアとの組み合わせにより実現される。ソフトウェアおよびファームウェアは、プログラムとして記述され、メモリ８３に格納される。プロセッサ８２は、メモリ８３に記憶されたプログラムを読み出して実行することにより、各部の機能を実現する。
　メモリ８３として、例えば、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ　Ｏｎｌｙ　Ｍｅｍｏｒｙ）、フラッシュメモリ、ＥＰＲＯＭ（Ｅｒａｓａｂｌｅ　ａｎｄ　Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ　ＲＯＭ）およびＥＥＰＲＯＭ（Ｅｌｅｃｔｒｉｃａｌｌｙ　Ｅｒａｓａｂｌｅ　ａｎｄ　Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ　ＲＯＭ）等の不揮発性の半導体メモリが用いられる。また、メモリ８３として、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ　Ａｃｃｅｓｓ　Ｍｅｍｏｒｙ）の揮発性の半導体メモリが用いられてもよい。
　さらに、メモリ８３として、磁気ディスク、フレキシブルディスク、光ディスク、ＣＤ（Ｃｏｍｐａｃｔ　Ｄｉｓｃ）、ＭＤ（Ｍｉｎｉ　Ｄｉｓｃ）およびＤＶＤ（Ｄｉｇｉｔａｌ　Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ　Ｄｉｓｃ）等の着脱可能な記録媒体が用いられてもよい。次に、本実施の形態１の空調制御装置１の動作を説明する。
　図２６は、実施の形態１に係る空調制御装置１の動作手順の一例を示すフロー図である。図２６に示すフロー開始のトリガーは、例えば、運転を開始したことを示す運転開始通知信号を空調機２から空調制御装置１が受信することである。この場合、空調機２のコントローラ２３は、運転を開始したとき、運転開始通知信号を空調制御装置１に送信する。
　ステップＳＴ１１において、気流制御可否判定部４１は、気流制御を開始できるか否か判定する。例えば、気流制御可否判定部４１は、予め決められた優先度よりも高い優先度が付された解析条件による気流解析の結果を基にパターン生成部１４３によってパターンデータの生成が完了しているか否かを判定する。
　ステップＳＴ１１の判定の結果、優先度の高い解析条件に対応するパターンデータの生成が完了している場合、気流制御可否判定部４１は、気流制御を開始できると判定し、ステップＳＴ１２に進む。一方、ステップＳＴ１１の判定の結果、優先度の高い解析条件に対応するパターンデータの生成が完了していない場合、気流制御可否判定部４１は、ステップＳＴ１１に戻る。
　ステップＳＴ１２において、気流制御部１４４は、気流制御実行周期のタイミングか否かを判定する。気流制御部１４４は、気流制御実行周期のタイミングであると判定した場合、ステップＳＴ１３に進む。気流制御部１４４は、気流制御実行周期のタイミングでないと判定した場合、ステップＳＴ１２に戻る。気流制御実行周期は、例えば、５分間隔などの一定の周期である。
　気流制御部１４４が気流制御を実行するためにステップＳＴ１３の処理に移行すると、気流解析部１４２は、残りの解析条件についても優先度の高い解析条件から順に気流解析を継続する。気流制御と並行して気流解析が行われることで、優先度が比較的低く設定された解析条件の気流解析の結果も時間の経過と共に記憶装置１３に蓄積される。優先度の低い解析条件による気流解析の結果も早い段階で利用することができ、より精度の高い気流制御を行うことができる。
　ステップＳＴ１３において、気流制御部１４４は、空調運転データ３６およびセンサデータ３７を記憶装置１３から取得する。ここで取得されるデータは、現在の時刻に最も近い時刻に空調機２およびセンサ３から取得されたデータである現在データに限らない。記憶装置１３から取得されるデータは、過去に記憶装置１３に記憶された空調運転データ３６およびセンサデータ３７からなる過去データであってもよい。
　ステップＳＴ１４において、気流制御部１４４は、パターン生成部１４３による生成済みのパターンデータから、予め設定された目標値に最も近い状態を実現するパターンを選択する。
　ステップＳＴ１５において、運転状態決定部４２は、ステップＳＴ１４で選択されたパターンに対応する空調機２の吹出条件を参照し、空調機２の運転状態を決定する。
　ステップＳＴ１６において、制御指令変換部４３は、ステップＳＴ１５で決定された運転状態を、実際に空調機２に対して指令を与える制御指令に変換し、制御指令を空調機２に送信する。
　ステップＳＴ１７において、気流制御部１４４は、終了条件が満たされているか否かを判定する。終了条件が満たされている場合、気流制御部１４４は処理を終了する。一方、ステップＳＴ１７の判定の結果、終了条件が満たされていない場合、気流制御部１４４は、ステップＳＴ１２に戻る。終了条件は、例えば、空調機２の停止である。
　この場合、空調機２のコントローラ２３は、ユーザまたは管理者によって空調機２の運転停止の指示が入力されると、空調機２の運転を停止すると共に、空調機２の運転を停止したことを示す停止通知信号を空調制御装置１に送信する。終了条件は、空調機２の停止の場合に限らず、空調機２の運転開始から予め設定された時間に到達したことを条件としてもよい。予め設定される時間は、空調機２の運転が安定状態になる時間である。次に、図２６に示したステップＳＴ１１における気流解析部１４２、パターン生成部１４３および気流制御部１４４による動作を、図２７を参照して説明する。
　図２７は、図２６に示したステップＳＴ１１における動作手順の一例を示すフロー図である。ここでは、解析条件に付される優先度を整数ｋとする。また、複数にランク付けされる優先度ｋのうち、最も高い優先度を１とする。ｋ＝１は図７に示す必須条件の上限優先度に相当する。複数にランク付けされる優先度ｋのうち、図７に示す必須条件の下限優先度をｋＬとする。
　気流解析部１４２は、読み出し対象の解析条件の優先度ｋに最も高い優先度である１が設定されると（ステップＳＴ３１）、優先度ｋ＝１が付された解析条件を記憶装置１３から読み出して気流解析を実行する（ステップＳＴ３２）。続いて、パターン生成部１４３は、解析結果からパターンデータを生成する（ステップＳＴ３３）。
　さらに、パターン生成部１４３は、生成したパターンデータを記憶装置１３に保存する（ステップＳＴ３４）。気流制御可否判定部４１は、優先度ｋが下限優先度ｋＬと一致するか否かを判定する（ステップＳＴ３５）。ステップＳＴ３５の判定の結果、優先度ｋが下限優先度ｋＬと一致しない場合、気流制御可否判定部４１は、現在の優先度ｋに１を加算した値を新たな優先度ｋに設定し（ステップＳＴ３６）、ステップＳＴ３２に戻る。
　一方、ステップＳＴ３５の判定の結果、優先度ｋが下限優先度ｋＬと一致する場合、気流制御可否判定部４１は、気流制御を実行できると判定する（ステップＳＴ３７）。なお、同じ優先度ｋが付された解析条件が２以上ある場合、気流制御部１４４は、２以上の解析条件毎にステップＳＴ３２～ＳＴ３４を実行した後、ステップＳＴ３５に進む。
　このようにして、優先度の高い気流解析を優先的に実行することで、主要な吹出条件を含む解析条件の気流解析が完了する早期の段階に空調制御を開始できる。次に、図２６に示したステップＳＴ１５における運転状態決定部４２の動作を説明する。
　図２８は、図２６に示したステップＳＴ１５における動作手順の一例を示すフロー図である。図２８を参照して、運転状態決定部４２によるパターン選択処理を説明する。
　ここでは、説明の便宜上、次のような構成および条件の場合で説明する。空調機２は１台の室内機２２を有し、室内機２２に設けられた吹出口の数は１つである。計測データ１３６のうち、空調運転データ３６は、空調機２のオンまたはオフの状態、冷房運転または暖房運転を示す運転モード、設定温度、吹出風速、上下風向および左右風向のデータを含む。センサ３は赤外線センサであり、センサデータ３７は、赤外線センサの熱画像から取得される壁表面温度、天井表面温度および床表面温度のデータを含む。
　また、解析条件のうち、負荷条件は壁表面温度、天井表面温度および床表面温度であり、吹出条件は、室内機２２に設けられた１つの吹出口における、吹出温度、並びに気流の上下風向および左右風向である。気流解析で計算される対象は温度および風速等の室内の環境を表す変数である。目標条件１３５として、空調対象空間の部屋において、予め決められた高さの平面における風速および温度等の各変数に対して上限値および下限値が設定されている。
　ステップＳＴ２１において、運転状態決定部４２は、次のようにして、現在の運転状態に近似したパターンである現在状態パターンを選択する。運転状態決定部４２は、空調機２のオンまたはオフの状態、運転モード、吹出風速、上下風向、左右風向を空調運転データ３６から取得し、取得した空調機２の運転状態と一致する吹出条件を、解析条件における吹出条件から選択する。
　次に、運転状態決定部４２は、センサデータ３７から、壁表面温度、天井表面温度および床表面温度を取得し、取得した天井表面温度から床表面温度を減算することで、天井表面温度と床表面温度との温度差である上下温度差を求める。さらに、運転状態決定部４２は、解析条件における負荷条件についても、天井温度から床温度を減算して上下温度差を求め、この上下温度差と、壁温度をそれぞれセンサデータ３７から取得した値と比較して、最も近い負荷条件を決定する。
　ここで、決定された吹出条件および負荷条件を含む解析条件に対応するパターンデータが一意に決まる。運転状態決定部４２は、一意に決まったパターンデータを現在の室内環境推定値となる現在状態パターンとする。
　ステップＳＴ２２において、運転状態決定部４２は、次のようにして、現在状態パターンから吹出風速、上下風向および左右風向を変更した場合の室内環境の推定値として候補となるパターンである候補パターンを抽出する。運転状態決定部４２は、空調運転データ３６を参照して、空調機２のオンまたはオフの状態と運転モードとが一致し、吹出風速、上下風向および左右風向が異なる複数の吹出条件を選択する。
　続いて、運転状態決定部４２は、選択した複数の吹出条件のうち、いずれかの吹出条件と同一の吹出条件と、ステップＳＴ２１で決定した負荷条件と同一の負荷条件とを含む複数の解析条件を、解析条件リスト１３１の中から抽出する。運転状態決定部４２は、抽出された解析条件に対応するパターンを候補パターンとする。候補パターンは、１つの場合があるが、複数の場合もある。
　ステップＳＴ２３において、運転状態決定部４２は、ステップＳＴ２１で決定した現在状態パターンおよびステップＳＴ２２で決定した候補パターンのそれぞれについて、評価値を計算する。評価値は、パターンデータにおける温度および風速等の各変数について、各操作量に応じて、予め設定された範囲の上限値および下限値に含まれる領域の割合を算出し、各変数の割合に対して、ステップＳＴ４１～ステップＳＴ４５で決定した重み係数を乗じて合計した値とする。
　変数は、パターンデータだけでなく関数を含んでよく、例えば消費電力等の変数の場合は、操作量に応じて消費電力を特定できる関数に、各操作量を入力して消費電力を求める。操作量は設定温度や風向き等複数のパラメータでも良いし、ひとつのパラメータでも良く数は制限されない。
　例えば、評価値算出部は、評価値＝α・パターンデータｇ（床面１．１ｍ温度）＋β・関数ｆ（消費電力）＋γ・パターンデータｈ（床上＋１．１ｍ風速）という評価関数を用いて評価値を算出する。ここで、α、β、γの各値は、重み係数を表す。
　ここで、パターンデータを利用したときの評価値計算イメージの具体的な例を説明する。まず、風速と温度について、上下限値（人が快適と感じる上下限値）を風速が０～２ｍ／ｓ、温度が２１～２３℃であり、ある操作量でのパターンデータＡで得られた室内の風速分布が０～１ｍ／ｓが４０％あり、１～２ｍ／ｓが３０％あり、２～３ｍ／ｓが２０％あり、３ｍ／ｓ～が１０％あったとする。
　また、温度分布が、２０～２１ｍ／ｓが４０％あり、２１～２２ｍ／ｓが３０％あり、２２～２３ｍ／ｓが２０％あり、２３ｍ／ｓ～が１０％あったとする。この場合、風速の上下限値０～２ｍ／ｓに収まるのは、４０＋３０＝７０％（０．７）であり、温度の上下限値２１～２３℃に収まるのは、３０＋２０＝５０％（０．５）となる。ここで、風速と温度の重み係数の比が、１：２であったとするとパターンデータＡの評価値は、（０．７×１＋０．５×２）／（１＋２）＝０．５６６となる。
　また、気流解析の解析結果またはパターンデータは、実際の条件と完全に一致する場合があるが、誤差が含まれることもある。そのため、運転状態決定部４２は、空調運転データ３６およびセンサデータ３７の一方または両方の計測値を用いて、解析結果またはパターンデータを補正し、補正した解析結果またはパターンデータを使用してもよい。例えば、空調機２の吸込口に吸い込まれる空気の温度である吸込み温度を計測するセンサ３が設けられ、運転状態決定部４２は、吸込み口に設けられたセンサ３から計測値の情報を取得する。
　そして、運転状態決定部４２は、解析結果またはパターンデータから吸込み温度に相当する温度の情報を取得し、解析結果またはパターンデータから取得した温度と計測値との差分値を用いて、解析結果またはパターンデータを補正する。解析結果またはパターンデータを補正することで、この補正が実際の室内に実行される気流制御に反映され、室内の温度が補正される。これにより、解析条件と実際の条件との違いに起因する誤差が修正され、精度の高い気流制御を行うことができる。
　ステップＳＴ２４において、運転状態決定部４２は、次のようにして、空調機２の運転状態を決定する。運転状態決定部４２は、ステップＳＴ２３で算出した複数の候補パターンの評価値のいずれもが現在状態パターンの評価値を下回る場合、運転状態の変更を行わない。運転状態決定部４２は、現在状態パターンの評価値よりも評価値が高い候補パターンがある場合、候補パターンに対応する吹出条件に対応する空調機２の運転状態を空調機２の運転状態の目標値に決定する。
　現在状態パターンの評価値よりも評価値が高い候補パターンが複数ある場合、運転状態決定部４２は、評価値が最も高い候補パターンを選択し、選択した候補パターンに対応する吹出条件に対応する空調機２の運転状態を空調機２の運転状態の目標値に決定する。図２８に示したステップＳＴ２３における運転状態決定部４２による動作を、図２９を参照して説明する。
　図２９は、図２８に示したステップＳＴ２３における動作手順の一例を示すフロー図である。ステップＳＴ４１において、運転状態決定部４２は、センサデータ３７または現在時刻等のデータに基づいて、制御モードを制御モードリスト１３７から選択する。ステップＳＴ４２において、運転状態決定部４２は、ステップＳＴ４１で選択した制御モードに基づいて、変数重要度テーブル１３８を用いて、各変数の重要度を取得する。ステップＳＴ４３において、運転状態決定部４２は、快適度テーブル１３９に基づいて、ステップＳＴ４２で取得した各変数の重要度に対応する快適度を取得する。
　ステップＳＴ４４において、係数演算部４４は、まず、ステップＳＴ４３で取得した各変数の重要度に対応する快適度と、各変数における快適度関数１４０に基づいて、取得した快適度以上を満たす快適度関数１４０の上限値および下限値を取得し、各変数の快適度関数１４０において、取得した快適度以上の快適度を有する快適度関数１４０の一部分、および、そのときの変数の上限値および下限値、Ｘ軸によって囲まれる領域の面積値を算出する。
　ステップＳＴ４５において、面積値が小さい変数ほど係数としての重みを大きく換算し、その比を算出することで、各変数の重み係数を決定する。
　このようにして、空調制御装置１は、機器および空間情報１３２と解析条件リスト１３１とを基に作成した気流解析モデル１３３を対象に気流解析を行った結果をパターンデータとして蓄積する。そして、空調制御装置１は、気流制御を行う際、計測データ１３６に基づいてパターンデータの中から目標条件１３５を満たすパターンを選択して気流制御を実行する。
　解析条件リスト１３１における各解析条件に優先度が付されており、空調制御装置１は、優先度の高い順に気流解析を行うことで、優先度の高い条件の気流解析が完了した早期の段階に気流制御を開始できる。また、空調制御装置１は、気流制御の開始後、優先度の低い解析条件の気流解析を継続することで、次第に種々のパターンデータが蓄積され、気流制御の精度を向上させることができる。
　なお、本実施の形態１において、モデル作成部１４１は、記憶装置１３に蓄積される計測データ１３６を用いて機械学習を行って、気流解析モデル１３３が空調対象空間に適合するように、気流解析モデル１３３を更新してもよい。これにより、気流解析の精度がさらに向上する。
　本実施の形態１によれば、気流解析結果に対する評価値の算出に用いる評価項目ごとの重み係数の算出方法を明確にし、それぞれの評価項目に対してユーザの快適性との相関を考慮することで、それぞれの評価項目の重み係数に快適性に関する根拠を与える空調制御装置１を提供するものである。
　これにより、本開示で提供する空調制御装置は、複数の評価項目に対して評価値を算出する際、それぞれの評価項目の優先順位や重要度の大きさを、固定値ではなくユーザの快適性に基づいて自由に決定できるようになり、温熱環境の状態やユーザの嗜好に唯一合致した最適な評価関数に基づいて評価値を算出できるようになるため、ユーザが常に快適となる最適な解析結果を取得できるようになる。
　従来、気流解析結果の評価値を計算する際には、使用する変数ごとの重み係数は、有限の代表的な室内外環境下における値に基づく決め打ちの固定値を使用することが考えられる。しかし、室内外の環境は空調対象空間ごとに全て異なるものであり、特に空調対象空間の形状や建物の蓄熱性能等の環境の違いに依存する空間の暖まりやすさおよび冷えやすさの違いは、ユーザの快適性に大きく影響を与えるため、固定値に基づいた重み係数による解析結果の評価はこれらの違いを考慮できず、気流制御によるユーザの快適性を担保できないおそれがある。
　これに対して、本実施の形態１の空調制御装置１は、ユーザの快適性の感じ方が空調対象空間ごとの室内外環境の違いによって左右されることを考慮して変数ごとの重み係数を快適性の根拠に基づいて決定する。快適性の根拠に基づいた空調対象空間ごとの重み係数を気流解析結果の評価に使用するため、空調対象空間ごとの快適性をより高い精度で担保する気流制御を行うことができる。
　また、本実施の形態１によれば、複数の解析条件のそれぞれに優先度が付され、高い優先度が付された解析条件から順に気流解析を行うことで、優先度の高い解析条件の気流解析が完了した早期の段階に気流制御を開始できる。空調機２の起動開始から早期に適切な気流制御が行われるため、快適な環境をユーザに早期に提供することができる。より早く空調対象空間に適した気流制御が行われるため、圧縮機５１の運転周波数を無駄に変更してしまうことが抑制され、省エネルギー化を図ることができる。
　従来、解析対象となる解析条件の数が多い場合、気流解析の時間を短縮するために、解析条件の数を減らし、不足する解析条件を補間処理等の手法によって補うことが考えられる。しかし、解析条件の減らし方によっては、使用頻度の高い運転状態に対応する解析条件が削除され、削除された解析条件を補間処理で補うことがある。この場合、気流解析の精度が悪化してしまうおそれがある。
　これに対して、本実施の形態１の空調制御装置１は、複数の解析条件に対して解析条件の数を減らすのではなく、優先度の高い解析条件の気流解析を優先的に実行し、解析結果を基に気流制御を開始する。優先度の高い解析条件の気流解析が行われるため、気流解析の精度が損なわれることが抑制される。
　また、本実施の形態１においては、気流制御の開始後、気流制御と並行して気流解析部１４２が優先度の低い解析条件の気流解析を行うことで、時間の経過と共に多くの解析結果が記憶装置１３に蓄積される。そのため、空調制御装置１は、記憶装置１３に蓄積される多くの解析条件の解析結果を用いて、ユーザに対してきめ細かな気流制御を高い精度で行うことができる。
　さらに、本実施の形態１において、記憶装置１３は、気流解析の結果をそのまま記憶して管理するのではなく、空調対象空間の環境の分布を示すパターンデータを記憶および管理する。そのため、解析結果のデータサイズが圧縮され、記憶装置１３の記憶容量を削減することができる。解析条件が多い場合でも、必要な記憶容量を抑制できる。その結果、本実施の形態１によれば、計算負荷および記憶容量を削減すると共に、空調対象空間の温熱環境の分布を考慮した気流制御を早期に開始することができる。
　本実施の形態１の空調制御装置１は、それぞれに優先度が付された複数の解析条件および解析条件毎の気流解析の結果と、気流解析の結果の評価値に用いる重み係数を決定するための複数のデータとを記憶する記憶装置１３と、空調機２を制御する演算装置１４とを有する。記憶装置１３は、気流解析の結果から空調対象空間の環境の分布の傾向を解析結果よりも少ない変数で表現するパターンデータ１３４と、パターンデータ１３４に含まれる変数ごとの重要度が記憶された変数重要度テーブル１３８と、各変数の重要度に対応する快適度が記憶された快適度テーブル１３９と、各変数と快適度の相関関係を表す快適度関数１４０およびそのグラフとを有する。
　演算装置１４は、複数の解析条件のうち優先度の高い解析条件から順に気流解析を行う気流解析部１４２と、気流解析部１４２による気流解析の結果の生成状態に基づいて空調機２に対して気流制御を開始できるか否かを判定する気流制御可否判定部４１と、気流制御を開始できると気流制御可否判定部４１によって判定された気流解析の結果の評価値を算出するための各変数の重み係数を決定する係数演算部４４とを有し、気流解析の結果の評価値に基づいて空調機２の運転状態を決定する気流制御部１４４を有する。
　本開示によれば、気流解析結果に対する評価値の算出に用いる評価項目ごとの重み係数の算出方法を明確にし、それぞれの評価項目に対してユーザの快適性との相関を考慮することで、それぞれの評価項目の重み係数に快適性に関する根拠を与える空調制御装置１を提供するものである。
　これにより、本開示で提供する空調制御装置１は、複数の評価項目に対して評価値を算出する際、それぞれの評価項目の優先順位や重要度の大きさを、固定値ではなくユーザの快適性に基づいて自由に決定できるようになり、温熱環境の状態やユーザの嗜好に唯一合致した最適な評価関数に基づいて評価値を算出できるようになるため、ユーザが常に快適となる最適な解析結果を取得できるようになる。
実施の形態２．
　次に、実施の形態２の空調制御装置１について説明する。実施の形態１の空調制御装置１は、空調対象空間内の気流制御を空調機２によって行うものあった。実施の形態２の空調制御装置１は、空調機２によって空調対象空間に対する気流制御を行うと同時に、換気装置５による換気量制御も行う。
　実施の形態２では、空調機２による気流制御に加えて、換気装置５による換気量制御も行い、空調対象空間の温熱環境の分布と空気質の分布の両方を同時に考慮する。これにより、実施の形態２では、個々の空調対象空間に対して質の高い快適性を提供すると共に、さらに、質の高い健康的な空気質も提供することが可能となる。
　図３０は、実施の形態２に係る空調制御装置１を含む空調システムの一例を示す構成図である。図３０において、図１と同じ符号を付している機器などについては、同一または相当部分を示す。図３０に示すように、実施の形態２の空調システムにおける空調制御装置１は、ネットワーク４を介して、空調機２およびセンサ３、換気装置５と接続され、換気装置５はコントローラ７１を有する。
　コントローラ７１は、ユーザまたは管理者が換気装置５のオンおよびオフを切り換えたり、換気風量等を手動で設定変更したりするための装置である。コントローラ７１は、リモートコントローラであってもよい。
　図３１は、図３０に示す換気装置５の機能構成図である。図３１に示すように、換気装置５は、給気ファン７２と、排気ファン７３と、全熱交換器７４と、制御装置７５と、室外温度センサ７６と、室内温度センサ７７と、室内湿度センサ７８と、を有する。換気装置５の左側が建物外、右側が室内になる。なお、室内温度センサ７７と室内湿度センサ７８は、一体型の温湿度センサであってもよい。また、室外温度センサ７６および室内温度センサ７７、室内湿度センサ７８は、センサ３に含まれていてもよい。
　図３１を用いて、換気装置５を流れる空気の流れを説明する。この構成の換気装置５では、建物外の空気が全熱交換器７４を通過して室内に取り込まれる。以下では、この建物外から換気装置５に入ってくる空気を「外気」、室内に取り込まれる空気を「給気」と記憶する。一方、室内の空気は、全熱交換器７４を通過して建物外に排出される。以下では、この室内から換気装置５に入ってくる空気を「還気」、建物外に排出される空気を「排気」と記憶する。
　全熱交換器７４では、外気と還気との間で熱交換を行い、温度および湿度が調整された給気が室内に供給される。ただし、全熱交換器７４を通過せずに、外気を直接室内に取り込む場合もある。この場合、図３１では省略しているが、全熱交換器７４を通過せずに、外気を取り込むバイパス経路を備えている。全熱交換器７４を通る経路とバイパス経路とは、ダンパー（図示せず）によって切り換えられる。
　給気ファン７２は、建物外の空気を室内に取り入れるためのファンである。この例では、給気ファン７２は全熱交換器７４よりも室内側に配置している。排気ファン７３は室内の空気を建物外に排出するためのファンである。この例では、排気ファン７３は全熱交換器７４よりも室外側に配置している。
　図３２は全熱交換器７４の構成の一例を示した図である。左側が室外、右側が室内である。室外から外気が全熱交換器７４に入り室内に給気され、室内から還気が全熱交換器７４に入り室外に排気される。全熱交換器７４は、外気と還気とを全熱交換させる。例えば、図３２に示すように、全熱交換器７４は、四角柱状に形成されている。全熱交換器７４では、平板部材である仕切板７９と波状部材である間隔板８０とが交互に積層されることで、隣り合う側面の一方に外気を流すための外気用流路が形成され、隣り合う側面の他方に排気を流すための排気用流路が形成されている。
　なお、平板部材および波状部材は、透湿性を有した材料（例えば、紙）で構成されており、給気と排気との間で水分の移動が可能となっている。これにより、全熱交換器７４では、顕熱の交換に加え、潜熱の交換が可能になる。
　全熱交換器７４は、取り込む外気と排出する室内空気とは仕切板７９で完全に分けられている。また、間隔板８０の波状部が土手の役割をすることで、給気風路と排気風路とを完全に分離することができる。また、間隔板８０を波状部材とすることにより全熱交換器７４の強度を保っている。また、仕切板７９の表裏で流れる給気と排気との間で温度および湿度の交換を行っている。例えば、仕切板７９には熱交換効率が高く透湿性に優れた全熱交換用紙を用い、間隔板８０にはハニカム構造のコルゲート加工紙を用いるとよい。
　図３３は、実施の形態２に係る空調制御装置１の一構成例を示すブロック図である。実施の形態２の空調制御装置１は、計測データ１３６が換気運転データ３８を有する。また、実施の形態２の空調制御装置１は、運転状態決定部４２が空気質判定部４５を有する。
　次に、実施の形態２における記憶装置１３の構成のうち、実施の形態１と異なる部分を説明する。実施の形態２では、解析条件リスト１３１、パターンデータ１３４、目標条件１３５、計測データ１３６、変数重要度テーブル１３８、快適度テーブル１３９、快適度関数１４０が、それぞれ実施の形態１と一部異なる。
　実施の形態２では、解析条件リスト１３１は、空調機２の運転状態に関する吹出条件に加え、換気装置５の運転状態に関する吹出条件も含んでいる。換気装置５の操作量である運転状態とは、例えば、換気風量である。換気風量は、ここでは給気される風量および排気される風量を総称した風量を指しているが、給気される風量と排気される風量が異なる値である場合は、換気風量ではなく、それぞれを給気風量および排気風量と称してもよい。
　図３４は、解析条件のうち、空調機２および換気装置５の運転状態に関する吹出条件の一例を表すイメージ図である。図３４に記憶されている換気風量は、給気風量と排気風量を区別して記憶されてもよいし、それぞれ給気ファン７２および排気ファン７３の出力として記憶されてもよい。また、全熱交換器７４を用いて外気と還気との間で熱交換を行うか否かを示す識別子が含まれていてもよい。また、全熱交換器７４を通る経路ではなくバイパス経路を経由することで外気を取り込むことを示す識別子が含まれていてもよい。
　実施の形態２では、解析条件リスト１３１が、図３４に示した空調機２と換気装置５の吹出条件をともに含むことにより、空調機２と換気装置５の運転状態をともに制御するための解析条件を設定することができる。
　実施の形態２では、パターンデータ１３４は、実施の形態１で示した変数の他に、空調対象空間内における空気質に関する変数を少なくとも１つ含んでいる。空気質に関する変数とは、例えば、ＣＯ２濃度、空気齢、換気効率、換気回数、換気量、必要換気量を基準とした相対的な換気量を表すその他の指標、その他の汚染物質の濃度等である。
　図３５は、図３３に示すパターンデータの一例を表すイメージ図であり、ＣＯ２濃度を空気質に関する変数として用いた場合の一例である。実施の形態２では、パターンデータ１３４に少なくとも１つの空気質に関する変数を含むため、変数重要度テーブル１３８も同一の空気質に関する変数を含んでいる。このことから、実施の形態２では、快適度テーブル１３９は、変数重要度テーブル１３８に含まれている少なくとも１つの空気質に関する変数の重要度に対応する快適度を含んでいる。
　さらに、このことから、実施の形態２では、快適度関数１４０は、パターンデータ１３４に含まれる空気質に関する変数とユーザの快適度の相関関数およびそのグラフを含んでいる。図３３に示す快適度関数１４０の一例を表すイメージ図である。
　図３６は、空気質に関する変数として、ＣＯ２濃度を横軸にとった場合の快適度関数１４０の一例である。実施の形態２では、目標条件１３５は、実施の形態１で示した設定条件の他に、空調対象空間内における少なくとも１つの空気質に関する変数が満たすべき許容範囲の上限値および下限値等を含んでいる。
　実施の形態２では、計測データ１３６は、実施の形態１で示した空調運転データ３６およびセンサデータ３７の他に、換気運転データ３８を含んでいる。換気運転データ３８は、例えば、設定風量等の運転状態に関する情報である。
　次に、実施の形態２における演算装置１４の構成のうち、実施の形態１と異なる部分を説明する。実施の形態２では、運転状態決定部４２が空気質判定部４５を有する。
　空気質判定部４５は、気流制御可否判定部４１が気流制御を開始できると判定した全てのパターンデータに対して、パターンデータに含まれている空気質に関する変数の代表値が、目標条件１３５で設定されている許容範囲の上限値および下限値を満たしているか否かを判定する。空気質判定部４５は、空気質に関する変数が許容範囲内に収まっているパターンデータを候補のパターンデータである候補パターンとして抽出する。
　空気質判定部４５は、パターンデータから特定される空気質に関する変数が目標値を満たしているか否かを判定し、空気質に関する変数が許容範囲内に収まっているパターンデータを、評価値を算出する候補パターンとして抽出する
　ここで、パターンデータに含まれている空気質に関する変数の代表値には、例えば、パターンデータに含まれる発生率が最も大きい小領域における変数の中間値を用いる方法等がある。中間値を用いる方法の場合、図３５に示したＣＯ２濃度を空気質に関する変数として用いた場合のパターンデータ“ｐａｔｔｅｒｎ００１”を例にとると、ＣＯ２濃度区分５００～５５０における発生率が最も大きいため、“ｐａｔｔｅｒｎ００１”のＣＯ２濃度の代表値は、５００と５５０の中間値である５２５ｐｐｍとなる。
　パターンデータに含まれている空気質に関する変数の代表値には、他にも、パターンデータに含まれる発生率を小数表記した値と変数の区分の値の積を求めることによる、発生率で重みをつけた平均値を計算する方法、最大値を用いる方法等があり、これ以外の方法であってもよい。例えば、図３５に示したパターンデータ“ｐａｔｔｅｒｎ００１”に対して、ＣＯ２濃度の濃度区分ごとの発生率で重みを付けた平均値を計算した場合は、濃度区分の中央値を用いると５４９．７ｐｐｍという代表値が得られる。
　次に、実施の形態２の空調制御装置１の動作を説明する。なお、実施の形態２の空調制御装置１は、実施の形態１におけるＳＴ１５の処理を詳細に説明したＳＴ２１～ＳＴ２４と異なる処理を行うが、その他の動作については実施の形態１と同様の処理を行う。したがって、以下では、実施の形態２に係る空調制御装置１の動作のうち、実施の形態１に係るＳＴ１５の処理を詳細に説明したＳＴ２１～ＳＴ２４に相当するフローについて説明する。
　図３７は、図２６に示したステップＳＴ１５の実施の形態２における動作手順の一例を示すフロー図である。図３７を参照して、実施の形態２に係る運転状態決定部４２によるパターン選択処理を説明する。
　ステップＳＴ５１において、運転状態決定部４２は、次のようにして、空調機２および換気装置５の現在の運転状態に近似したパターンである現在状態パターンを選択する。運転状態決定部４２は、空調機２のオンまたはオフの状態、運転モード、吹出風速、上下風向、左右風向を含む空調運転データ３６と、換気装置５のオンまたはオフの状態、換気風量を含む換気運転データ３８とを取得し、取得した空調機２および換気装置５の運転状態と一致する吹出条件を、解析条件リスト１３１における吹出条件から選択する。
　次に、運転状態決定部４２は、センサデータ３７から、壁表面温度、天井表面温度および床表面温度を取得し、取得した天井表面温度から床表面温度を減算することで、天井表面温度と床表面温度との温度差である上下温度差を求める。
　さらに、運転状態決定部４２は、解析条件における負荷条件についても、天井温度から床温度を減算して上下温度差を求め、この上下温度差と、壁温度をそれぞれセンサデータ３７から取得した値と比較して、最も近い負荷条件を決定する。ここで、決定された吹出条件および負荷条件を含む解析条件に対応するパターンデータが一意に決まる。運転状態決定部４２は、一意に決まったパターンデータを現在の室内環境推定値となる現在状態パターンとする。
　ステップＳＴ５２において、運転状態決定部４２は、次のようにして、現在状態パターンから空調機２の吹出風速、上下風向および左右風向と、換気装置５の換気風量を変更した場合の室内環境の推定値として候補となるパターンである候補パターンを抽出する。
　まず、運転状態決定部４２は、空調運転データ３６を参照して、空調機２のオンまたはオフの状態と運転モードとが一致し、吹出風速、上下風向および左右風向が異なる複数の吹出条件を選択する。次に、運転状態決定部４２は、換気運転データ３８を参照して、換気装置５のオンまたはオフの状態が一致し、換気風量が異なる複数の吹出条件を、さらに選択する。
　続いて、運転状態決定部４２は、選択した複数の吹出条件のうち、いずれかの吹出条件と同一の吹出条件と、ステップＳＴ２１で決定した負荷条件と同一の負荷条件とを含む複数の解析条件を、解析条件リスト１３１の中から抽出する。運転状態決定部４２は、抽出された解析条件に対応するパターンを抽出し、空気質判定部４５に出力する。
　ステップＳＴ５３において、空気質判定部４５は、ステップＳＴ５２で運転状態決定部４２が抽出したパターンのそれぞれについて、パターンデータに含まれる空気質に関する変数の代表値が目標条件１３５で設定された許容範囲内にあるか否かの判定を行う。空気質判定部４５は、空気質に関する変数の代表値がこれらの範囲内に収まると判定されたパターンを候補パターンする。候補パターンは、１つの場合があるが、複数の場合もある。
　ステップＳＴ５４において、運転状態決定部４２は、ステップＳＴ５１で決定した現在状態パターンと、ステップＳＴ５３で決定した候補パターンのそれぞれについて、評価値を計算する。評価値は、パターンデータにおける温度および風速等の変数と、少なくとも１つの空気質に関する変数のそれぞれについて予め設定された目標値の範囲に含まれる領域の割合を算出し、各変数の割合に対して重み係数を乗じて合計した値とする。
　ステップＳＴ５５において、運転状態決定部４２は、次のようにして、空調機２および換気装置５の運転状態を決定する。運転状態決定部４２は、ステップＳＴ５４で算出した複数の候補パターンの評価値のいずれもが現在状態パターンの評価値を下回る場合、運転状態の変更を行わない。
　運転状態決定部４２は、現在状態パターンの評価値よりも評価値が高い候補パターンがある場合、候補パターンに対応する吹出条件に対応する空調機２および換気装置５の運転状態を、空調機２および換気装置５の運転状態の目標値に決定する。現在状態パターンの評価値よりも評価値が高い候補パターンが複数ある場合、運転状態決定部４２は、評価値が最も高い候補パターンを選択し、選択した候補パターンに対応する吹出条件に対応する空調機２および換気装置５の運転状態を、空調機２および換気装置５の運転状態の目標値に決定する。
　このように、実施の形態２の空調制御装置１では、計測データ１３６が換気装置５の運転状態に関する情報である換気運転データ３８を有し、さらに、運転状態決定部４２がパターンデータに含まれる空気質に関する変数の代表値の判定を行う空気質判定部４５を有する。このため、実施の形態２の空調制御装置１は、空調対象空間内における快適性の向上と健康的な空気質の担保を高い精度で両立することができ、実施の形態１と比べて、ユーザに対してさらに価値の高い空調空間を提供することができる。
実施の形態３．
　次に、実施の形態３の空調制御装置１について説明する。実施の形態２の空調制御装置１は、空調対象空間に対して、空調機２による気流制御と換気装置５による換気量制御を同時に行うものであった。実施の形態３の空調制御装置１は、空調機２および換気装置５の運転状態を決定するためのパターンデータの評価に用いる快適度関数１４０を、空調対象空間内の複数のユーザによる室内機２２および換気装置５の操作履歴等のフィードバックに基づいて常に自動的に改良し続けるものである。
　これにより、実施の形態３では、実施の形態１および実施の形態２におけるユーザの変数重要度テーブル１３８および快適度テーブル１３９の更新作業を必要とせずに、空調対象空間ごとの特有の重み係数を決定することが可能となる。したがって、実施の形態３では、空調対象空間内における快適性の向上と健康的な空気質の担保を、空調対象空間の特性およびユーザの嗜好に限りなく適合させた状態で常に高い精度で両立し続けることができるため、実施の形態２と比べて、ユーザに対してさらに価値の高い空調空間を提供することができる。
　図３８は、実施の形態３に係る空調制御装置１の一構成例を示すブロック図である。図３８において、図３３と同じ符号を付している機器などについては、同一または相当部分を示す。図３８に示すように、実施の形態３の空調システムにおける空調制御装置１は、計測データ１３６が変更履歴テーブル３９を有し、さらに演算装置１４が関数改良部１４５を有する。
　変更履歴テーブル３９は、空調対象空間内の複数のユーザが空調機２のコントローラ２３を経由して入力した室内機２２の設定温度や風量、風向等の設定値の変更履歴、および、換気装置５のコントローラ７１を経由して入力した換気装置５の換気風量等の設定値の変更履歴等が記憶されたテーブルである。変更履歴テーブル３９、一定時間間隔で、ユーザによる設定値の変更履歴を受信装置１１から取得し、ユーザが変更した日時および設定値の変更値、現在の設定値を記憶する。
　図３９は、図３８に示す変更履歴テーブル３９の一例である。ここでは、説明の便宜上、次のような構成および条件の場合で説明する。空調機２は１台の室内機２２を有し、室内機２２に設けられた吹出口の数は１つである。また、換気装置５は１台である。変更履歴テーブル３９は、室内機２２および換気装置５の設定値の変更が行われた日時および変更後の設定値、現在の設定値を少なくとも含んでいる。
　変更履歴テーブル３９には、設定値の変更履歴が記憶されており、一定時間間隔で上書きされる。一定時間間隔とは、短期的な変更履歴を記憶する場合は、例えば５分であり、長期的な変更履歴を記憶する場合は、例えば冷房および暖房が切り替わる期間である６ヶ月である。一定時間間隔は、予め規定の値が設定されていてもよいし、空調対象空間内またはそれ以外の任意のユーザによって変更されてもよい。
　図３９に示した変更履歴テーブル３９の例では、室内機２２の設定温度、風量、上下風向、左右風向と、換気装置５の換気風量の運転状態において、ユーザが空調機２のコントローラ２３を経由して入力した室内機２２の設定値、および、換気装置５のコントローラ７１を経由して入力した換気装置５の設定値の変更履歴が、時刻ごとに昇順で記憶されている。なお、括弧記号“（）”を含む値はユーザによる変更が行われなかったことを示しており、室内機２２および換気装置５の最新の設定値を表している。
　実施の形態３では、運転状態決定部４２は、決定した空調機２および換気装置５の運転状態を制御指令変換部４３へ出力すると同時に、空調機２および換気装置５の運転状態をそれぞれ空調運転データ３６および換気運転データ３８に、空調機２および換気装置５の最新の運転状態として記憶する。さらに、運転状態決定部４２は、評価値の最も高いパターンデータを次で説明する関数改良部１４５に出力する。
　関数改良部１４５は、変更履歴テーブル３９と、空調運転データ３６および換気運転データ３８に記憶された空調機２および換気装置５の現在の設定値と、運転状態決定部４２が出力した評価値の最も高いパターンデータとに基づいて、快適度関数１４０に記憶されている変数ごとの快適性との相関関数およびそのグラフを改良する。そして、関数改良部１４５は、改良した快適度関数１４０を新たな快適度関数１４０として、記憶装置１３に上書きして記憶する。
　関数改良部１４５が、快適度関数１４０上を改良する具体的な方法について、以下に説明する。まず、関数改良部１４５は、変更履歴テーブル３９に記憶された室内機２２および換気装置５の設定温度や風量等の設定値の変更履歴を、一定時間間隔で取得し、設定値ごとに一定時間内における代表設定値を計算する。一定時間間隔とは、例えば５分である。
　設定値の一定時間内における代表設定値とは、例えば、平均値や中央値等の統計的な計算手法によって得られる公知の指標である。設定値の一定時間内における代表設定値に、平均値を用いる場合、設定値の一定時間内における代表設定値は、図３９に示した変更履歴テーブル３９の例では、設定温度については（２６．５＋２５．５＋２５．０＋２４．５＋２６．０）／５＝２５．５である。
　風量や換気風量等のような、文字列による設定値が設定されているために代表設定値を直接計算できない運転データについては、関数改良部１４５が、空調運転データ３６および換気運転データ３８に記憶されている文字列による設定値と風量値を照合し、文字列による設定値を風量値に変換することで代表設定値を計算する。
　次に、関数改良部１４５は、空調運転データ３６および換気運転データ３８に記憶されている空調機２および換気装置５の現在の設定値を取得する。図３９に示した例では、現在の設定温度は２５．０℃である。
　次に、関数改良部１４５は、設定値の一定時間内における代表設定値と、取得した現在の設定値を比較し、その大小関係を取得する。そして、関数改良部１４５は、現在の設定値を基準値として、快適度関数１４０上の基準値以上または基準値以下の快適度が増加または低下するように、快適度関数１４０を改良する。
　図３９に示した例では、現在の設定温度である２５．０℃よりも代表設定値である２５．５℃の方がユーザは快適に感じるという結果が得られているため（ユーザは快適になるように温度を設定する）、この空調対象空間内のユーザは設定温度よりも高い温度を快適に感じる傾向があるということが示唆されている。このとき、関数改良部１４５は、現在の設定温度である２５．０℃を基準として、冷房時の“床上１．１ｍ温度”における快適度関数１４０の２５．０℃以下の快適度が一定の値だけ低下するように改良する。一定の値とは、例えば、５％である。
　ここで、代表設定値（２５．５℃)が最も快適になることがわかっている。そしてこのときの、現在の設定温度は２５．０℃である。冷房時の話であることを踏まえると、「２５．０℃が２５．５℃に変更された」ということは、「ユーザは２５．０℃だと寒いと感じている」ということと同義と考える。
　この傾向によると、ユーザは、２５．０℃より低い温度についても、２５．０℃と同じように、寒いと感じる傾向が強い。そこで、快適度を低下させるべき温度は、２５．０℃と２５．０℃より低い温度を合わせて”25度以下”となりる。
　現在の設定値を基準として、高い温度と低い温度のどちらの快適度を低下させるかは、設定値の一定時間内における代表設定値と現在の設定値の大小関係にしたがって、関数改良部１４５が判定する。
　例えば、上記の例では、冷房時において、設定値の一定時間内における代表設定値（２５．５℃）が、現在の設定値（２５．０℃）よりも高いため、ユーザはより高い温度を快適に感じるという理由から、現在の設定値より低い温度について、快適度を一定の値だけ低下させた。しかし、同じく冷房時において、例えば設定値の一定時間内における代表設定値が２４．５℃である場合は、設定値の一定時間内における代表設定値（２４．５℃）が、現在の設定値（２５．０℃）よりも低いため、ユーザはより低い温度を快適に感じるという理由から、現在の設定値より高い温度について、快適度を一定の値だけ低下させる。
　また、快適度の低下量の決定方法には、例えば、現在の設定値と設定値の代表設定値の差分に応じて、対応する低下量を予め決定しておく等の方法がある。例えば、差分が１℃以上の場合は１０％、差分が１℃未満の場合は５％等のように決定する。この場合、上記の例では、２５．０℃と２５．５℃の差分が０．５℃であるため、快適度の低下量は５％である。
　図４０は、図３８に示す関数改良部１４５によって改良された快適度関数１４０の一例である。図４０は、関数改良部１４５が、冷房時の“床上１．１ｍ温度”における快適度関数１４０を、上記の例にしたがって変更した場合の、変更後の冷房時の“床上１．１ｍ温度”における快適度関数１４０の一例を示す図である。
　例えば、図４０に示したように、現在の設定温度である２５．０℃を基準値として、この基準値以下の快適度を低下させる場合、図４０のように、“床上１．１ｍ温度”における快適度関数１４０に対して、２４．５℃以下における快適度の値を全体的に５％だけ低下させる。
　以上の処理により、“床上１．１ｍ温度”が２４．５℃より高い場合の快適度が、２４．５℃以下の快適度に比べて相対的に大きくなる。このように、変更後の設定値の平均値に基づいて快適度関数１４０を改良することで、設定値の変更が行われた空調対象空間における特有の快適度関数１４０を作成することができる。
　最後に、関数改良部１４５は、快適度関数１４０の改良が完了した後、改良された快適度関数１４０を新たな快適度関数１４０として更新し、記憶装置１３に記憶する。
　上記の例では、関数改良部１４５が、冷房時における“床上１．１ｍ温度”の快適度関数１４０を改良する方法を示したが、他の変数についても同様の方法で快適度関数１４０を改良する。例えば、“床上１．１ｍ風速”であれば、関数改良部１４５が、空調運転データ３６および換気運転データ３８に記憶されている文字列による設定値と風量値を照合し、現在の設定値と変更後の設定値の平均値を比較し、さらに最後に出力されたパターンデータの“床上１．１ｍ風速”の現在の設定値を基準値として、“床上１．１ｍ風速”における快適度関数１４０における基準値以上または基準値以下の快適度が増加または低下するように、快適度関数１４０を改良する。以上の処理により、他の変数についても、関数改良部１４５は、快適度関数１４０を改良することができる。次に、実施の形態３の空調制御装置１の動作を説明する。
　図４１は、実施の形態３に係る関数改良部１４５の動作手順の一例を示すフロー図である。図４１を参照して、実施の形態３に係る関数改良部１４５による快適度関数１４０の改良処理を説明する。なお、実施の形態３では、関数改良部１４５が関与しない動作については実施の形態２と同様の処理を行う。
　図４１に示すフロー開始のトリガーは、例えば、室内機２２の設定温度や風量、風向等の設定値が変更されたことを示す信号や、換気装置５の換気風量等の設定値が変更されたことを示す信号を、空調機２のコントローラ２３または換気装置５のコントローラ７１から空調制御装置１が受信することである。
　ステップＳＴ６１において、関数改良部１４５は、変更履歴テーブル３９に記憶された室内機２２および換気装置５の設定値の変更履歴を、一定時間間隔ごとに取得し、設定温度や風量等の設定値ごとに代表設定値である平均値を計算する。
　ステップＳＴ６２において、関数改良部１４５は、空調運転データ３６および換気運転データ３８に記憶された空調機２および換気装置５の現在の設定値を取得する。
　ステップＳＴ６３において、関数改良部１４５は、運転状態決定部４２が最後に出力したパターンデータを参照し、各変数の代表設定値を計算する。
　ステップＳＴ６４において、関数改良部１４５は、ステップＳＴ６１で計算した変更後の設定値の平均値と、ステップＳＴ６２で取得した現在の設定値を比較する。そして、関数改良部１４５は、比較した結果に基づいて、ステップＳＴ６３で計算した最後に出力されたパターンデータの変数の現在の設定値の快適度を基準値として、快適度関数１４０上の基準値以上または基準値以下の快適度が増加または低下するように、快適度関数１４０を改良する。
　ステップＳＴ６５において、関数改良部１４５は、快適度関数１４０を改良後、改良された快適度関数１４０を新たな快適度関数１４０として更新し、記憶装置１３に記憶する。
　以上の説明では補正値は差分に対応する低下量を予め定義しておくパターンを説明したが、補正値はこの方法に限定されず、例えば、不快指数を求めて補正値を求めてもよい。不快指数により補正値を特定する方法についても説明する。
　例えば、「代謝量、仕事量、着衣量、温度、風速、湿度」を環境の入力値とし、その入力値に対して何％の人が不快になるかという指標である不快指数を算出する。例えば、入力値が、代謝量１．１ｍｅｔ（６４．０２Ｗ／ｍ＾２）、機械的仕事量０．０Ｗ／ｍ＾２、着衣量０．３ｃｌｏｉ（着衣の基礎熱抵抗）、平均風速０．１ｍ／ｓ、相対湿度６０．０％で、現在の設定値が２５．０℃の場合の不快指数を算出すると、室温２５．０℃の場合は不快指数は１０．４９３１となる。つまり、１０．５％の人が不快に感じていることになる。
　ここで、設定値の代表設定値が２５．５℃である場合、の不快指数も同様に算出する。室温２５．５℃の場合は、不快指数７．１３１７３となり、７．１％の人が不快に感じていることになる。室温２５．５℃の方が不快指数が小さいので、２５．０℃よりも２５．５℃の方が快適に感じている人が多いことがわかる。
　そこで、２５．５℃を設定値の代表設定値（＝正解）とする。そして、室温２５．５℃での不快指数「７．１％」を、「０％（＝だれも不快に感じていない）」と修正する。つまり、このときの補正量は、「－７．１％」となる。よって、この場合は、快適度関数１４０の低下量Ｘ＝７．１％（７．１％低下させる）快適度関数１４０の改良方法は、現在の設定値以下（または以上。大小関係に左右される）は、確実に不快という考えのもと、現在の設定値以下（または以上）の快適度の値を、設定値の代表値を正解値として得た不快指数に基づく補正量にしたがって補正する。
　このように、実施の形態３では、実施の形態２で示した気流制御を行う空調機２の運転状態と換気量制御を行う換気装置５の運転状態を決定する際のパターンデータの評価に用いる快適度関数１４０を、複数のユーザの操作履歴に基づいて常に改良し続ける処理を行う。これにより、空調対象空間内における快適性の向上と健康的な空気質の担保を、空調対象空間の特性およびユーザの嗜好に限りなく適合させた状態で両立することができるため、実施の形態２と比べて、ユーザに対してさらに高精度で価値の高い空調空間を提供することができる。
　さらに、実施の形態３では、ユーザの操作履歴等のフィードバックに基づいて快適度関数１４０を改良するため、ユーザが快適度テーブル１３９を変更する手間を要さずに、空調対象空間ごとの理想的な変数ごとの重み係数を自動で最適化することができる。
　１：空調制御装置、２：空調機、３、３－１～３－ｎ：センサ、４：ネットワーク、５：換気装置、１１：受信装置、１２：送信装置、１３：記憶装置、１４：演算装置、２１：室外機、２２：室内機、２３：コントローラ、３６：空調運転データ、３７：センサデータ、３８：換気運転データ、３９：変更履歴テーブル、４１：気流制御可否判定部、４２：運転状態決定部、４３：制御指令変換部、４４：係数演算部、４５：空気質判定部、５０：冷媒回路、５１：圧縮機、５２：四方弁、５３：熱源側熱交換器、５４：絞り装置、５５：負荷側熱交換器、５７：室外ファン、５８：室内ファン、５９：風向調節部、６１：左右フラップ、６２：上下フラップ、７１：コントローラ、７２：給気ファン、７３：排気ファン、７４：全熱交換器、７５：制御装置、７６：室外温度センサ、７７：室内温度センサ、７８：室内湿度センサ、７９：仕切板、８０：間隔板、８１：処理回路、８２：プロセッサ、８３：メモリ、８４：バス、１３１：解析条件リスト、１３２：機器および空間情報、１３３：気流解析モデル、１３４：パターンデータ、１３５：目標条件、１３６：計測データ、１３７：制御モードリスト、１３８：変数重要度テーブル、１３９：快適度テーブル、１４０：快適度関数、１４１：モデル作成部、１４２：気流解析部、１４３：パターン生成部、１４４：気流制御部、１４５：関数改良部。

Claims (9)

  1. 　制御モードごとに、空調対象空間の環境を表す各変数がどの重要度になるかを記憶する変数重要度テーブルと、
    　前記重要度ごとに、前記各変数の快適度を記憶する快適度テーブルと、
    　前記各変数の値と前記快適度との関係性を定義する快適度関数と、前記変数重要度テーブルと、前記快適度テーブルとから特定される前記制御モードに対応する前記変数の前記重要度に対応する前記快適度に基づいて、各変数の重みづけ係数を算出する係数演算部と、
    　算出された前記重みづけ係数と操作量に対応する前記各変数とに基づいて評価値を算出する評価値算出部と、
    　前記評価値が高い前記操作量を空調装置の操作量として決定する運転状態決定部と、
    　を備えることを特徴とする空調制御装置。
  2. 　前記係数演算部は、前記快適度関数において、前記重要度で特定される前記快適度以上になる面積の大きさに基づいて前記各変数の重みづけ係数を算出すること
    　を特徴とする請求項１に記載の空調制御装置。
  3. 　前記係数演算部は、前記面積の大きさが小さいほど前記各変数の重みづけ係数を大きくして算出すること
    　を特徴とする請求項２に記載の空調制御装置。
  4. 　前記評価値算出部は、前記各変数と前記各変数に対応する重みづけ係数を掛け合わせ合算することで前記評価値を算出する
    　ことを特徴とする請求項１から請求項３のいずれか１項に記載の空調制御装置。
  5. 　気流解析の結果から前記空調対象空間の環境の分布の傾向を解析結果よりも少ないデータで表すパターンデータとを備え、
    　前記変数は前記パターンデータから特定される変数を含むこと
    　を特徴とする請求項１から請求項４のいずれか１項に記載の空調制御装置。
  6. 　前記パターンデータは空気質に関する変数を含み、
    　前記操作量が換気装置の操作量を含み、
    　前記パターンデータから特定される前記空気質に関する変数が目標値を満たしているか否かを判定し、前記空気質に関する変数が許容範囲内に収まっている前記パターンデータを、前記評価値を算出する候補パターンとして抽出する空気質判定部と、
    　を特徴とする請求項１から請求項５のいずれか１項に記載の空調制御装置。
  7. 　設定値の変更履歴を記憶する変更履歴テーブルと、
    　前記変更履歴テーブルの一定期間の設定値から算出される代表設定値と、現在の設定値に基づいて、前記快適度関数の快適度を前記現在の設定値を基準として、所定量補正する関数改良と、
    　を備えることを特徴とする請求項１から請求項６のいずれか１項に記載の空調制御装置。
  8. 前記関数改良部は、前記代表設定値と現在の設定値とを比較した結果、前記代表設定値の方が快適な場合に、前記快適度関数を補正する
    ことを特徴とする請求項７に記載の空調制御装置。
  9. 　制御モードごとに、空調対象空間の環境を表す各変数がどの重要度になるかを変数重要度テーブルに記憶するステップと、
    　前記重要度ごとに、前記各変数の快適度を快適度テーブルに記憶するステップと、
    　前記各変数の値と前記快適度との関係性を定義する快適度関数と、前記変数重要度テーブルと、前記快適度テーブルとから特定される前記制御モードに対応する前記変数の前記重要度に対応する前記快適度に基づいて、各変数の重みづけ係数を算出するステップと、
    　算出された前記重みづけ係数と操作量に対応する前記各変数とに基づいて評価値を算出するステップと、
    　前記評価値が高い前記操作量を空調装置の操作量として決定する運転状態決定部と、
    　を備えることを特徴とする空調制御方法。
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