(57)【要約】【課題】列車の車両内空調の消費電力の精度向上を図る。【解決手段】車両空調計画装置は、演算対象となる列車の運行ダイヤ上に存在する一又は複数の列車に対し、車両内空調演算対象と類似の環境条件に基づいて車内温度や湿度、消費電力を予測するための車両内予測モデルを生成するモデル生成部と、車両内予測モデルに対し、時系列に空調強度レベルを変化させた複数の空調運用パターンをそれぞれ適用し、空調運用パターン毎の車内温度や湿度、空調消費電力を予測するダイヤシミュレーション部と、快適性に関する指標、省エネ性に関する指標等の所定の指標を満たす選定された空調運用パターンに基づいて、一又は複数の列車に対応する空調消費電力をそれぞれ算出し、車両空調計画として出力する空調運用結果出力部と、を備える。【選択図】図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
演算対象となる列車の運行ダイヤ上に存在する一又は複数の列車に対し、車両内空調演算対象と類似の環境条件に基づいて車内温度や湿度、消費電力を予測するための車両内予測モデルを生成するモデル生成部と、
前記車両内予測モデルに対し、時系列に空調強度レベルを変化させた複数の空調運用パターンをそれぞれ適用し、前記空調運用パターン毎の車内温度や湿度、空調消費電力を予測するダイヤシミュレーション部と、
快適性に関する指標、省エネ性に関する指標等の所定の指標を満たす選定された前記空調運用パターンに基づいて、前記一又は複数の列車に対応する空調消費電力をそれぞれ算出し、車両空調計画として出力する空調運用結果出力部と、
を備える車両空調計画装置。
【請求項２】
路線に関する気象情報データと、列車空調制御に関する実績データである車両環境収集データと、列車の運行ダイヤ情報データを管理するデータ管理部と、
前記気象情報データ、前記車両環境収集データ及び前記運行ダイヤ情報データから前記演算対象となる列車の運行時の環境条件に類似の環境条件を満たすデータを取得するデータ取得部を備え、
前記モデル生成部は、前記データ取得部により取得されたデータに基づいて、前記車両内予測モデルを生成する、
請求項１記載の車両空調計画装置。
【請求項３】
前記ダイヤシミュレーション部で適用される複数の空調運用パターンは、設定可能な全ての空調運用パターンのうちから予め指定された空調運用パターンとする、
請求項１又は請求項２記載の車両空調計画装置。
【請求項４】
実際の列車に適用すべき前記空調運用パターンは、前記列車毎にあらかじめ定めた快適性指標及び省エネ性指標に基づき選定される、
請求項１乃至請求項３のいずれか一項記載の車両空調計画装置。
【請求項５】
前記空調運用パターンは、到着駅付近で空調をオフにする場合を含む、
請求項１乃至請求項４のいずれか一項記載の車両空調計画装置。
【請求項６】
前記選定された前記空調運用パターンに基づいて前記列車の空調制御装置に制御を行わせる、
請求項３記載の車両空調計画装置。
【請求項７】
運転整理があった場合に、前記車両空調計画の更新を行う、
請求項１乃至請求項６のいずれか一項記載の車両空調計画装置。
【請求項８】
列車の車両空調を計画する車両空調計画装置で実行される方法であって、
演算対象となる列車の運行実施ダイヤ上に存在する一又は複数の列車に対して、車両内空調演算対象となる類似の環境条件に基づいて車内温度や湿度、空調消費電力を予測するための車両内予測モデルを生成する過程と、
前記車両内予測モデルに対し、時系列に空調強度レベルを変化させた複数の空調運用パターンをそれぞれ適用し、前記空調運用パターン毎の車内温度や湿度、消費電力を予測する過程と、
快適性に関する指標、省エネ性に関する指標等の所定の指標を満たす選定された前記空調運用パターンに基づいて、前記一又は複数の列車に対応する空調消費電力をそれぞれ算出し、車両空調計画として出力する過程と、
を備える方法。
【請求項９】
列車の車両空調を計画する車両空調計画装置をコンピュータにより制御するためのプログラムであって、
前記コンピュータを、
演算対象となる列車の運行実施ダイヤ上に存在する一又は複数の列車に対して、車両内空調演算対象となる類似の環境条件に基づいて車内温度や湿度、空調消費電力を予測するための車両内予測モデルを生成する手段と、
前記車両内予測モデルに対し、時系列に空調強度レベルを変化させた複数の空調運用パターンをそれぞれ適用し、前記空調運用パターン毎の車内温度や湿度、消費電力を予測する手段と、
快適性に関する指標、省エネ性に関する指標等の所定の指標を満たす選定された前記空調運用パターンに基づいて、前記一又は複数の列車に対応する空調消費電力をそれぞれ算出し、車両空調計画として出力する手段と、
して機能させるプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
実施形態は、車両空調計画装置、方法及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
鉄道車両は、車両内の温度等を調整する空気調和を行うための空調機を搭載している。
このような空調機は、車両に搭載された車両空調制御装置によって制御されて、車両内の温度を調整している。
【０００３】
例えば、車両空調制御装置は、温度検出部から取得した車内の温度に基づき、その計測値と設定温度から目標温度（基準温度）を求めて、温度等の計測値をもとに、目標温度から一定範囲内の温度となるようにフィードバック制御していた。
【０００４】
この場合において、乗客の荷重を検知する応荷重装置から取得する乗車率や、湿度が一定湿度以上の場合には、目標温度を補正するように構成することもあった。
【０００５】
ところで、空調機の電力は、鉄道車両の駆動に用いる電源系統とは別の、補助電源装置から供給される。補助電源装置は、空調、照明、電動空気圧縮機（コンプレッサ）等の機器（以下、補機と記載）に電力を供給する。
【０００６】
補機系の機器において消費されるエネルギーは、駆動系も含めた鉄道車両の総運用エネルギーにおいて、３〜４割程度と見込まれているが、その中でも、車両内空調にかかるエネルギー割合は最も大きく、季節・日・時間帯によっても変動が激しい。
【０００７】
一方で、鉄道の運行ダイヤや運転曲線等を策定するための運転計画支援システムでは、駆動系にかかる消費電力を精度よく求めることを優先し、補機にかかる消費電力量は、空調機のシミュレーションで求めるものでなく、列車1本の走行時間に対して一律の消費電力を積算付加していた。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００８】
【特許文献１】特許第４２４４６７６号公報
【特許文献２】特許第３８４２６８８号公報
【特許文献３】特開２０１４−２０５４０５号公報
【特許文献４】特許第６１５１０９０号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００９】
しかしながら、例えば夏場に鉄道会社が消費電力過剰と見込んだ場合、運転員が、車両内空調を一律に＋２℃目標設定温度を上げる等の緊急施策を実施している。このような事態を未然に予測・抑止するには、在線する列車群の車両内空調の消費電力量の精度向上が望ましい。
【００１０】
また、当該列車の空調は、例えば運行ダイヤ上の列車種別（特急、各駅停車等）や、時間帯に応じて、目標となる空調運用、例えば温度推移が異なる。
したがって、各列車の目標温度推移に基づき、各々の消費電力量を個別に算出した方が、ダイヤ上の総消費電力量精度が向上することとなるが、従来においては、このような技術は見当たらなかった。
【００１１】
そこで、本発明は、列車の車両内空調の消費電力の精度向上を図ることが可能な車両空調計画装置、方法及びプログラムを提供することを目的としている。
【課題を解決するための手段】
【００１２】
上述した課題を解決するために、実施形態の車両空調計画装置は、演算対象となる列車の運行ダイヤ上に存在する一又は複数の列車に対し、車両内空調演算対象となる類似の環境条件に基づいて車内温度や湿度、消費電力を予測するための車両内予測モデルを生成するモデル生成部と、車両内予測モデルに対し、時系列に空調強度レベルを変化させた複数の空調運用パターンをそれぞれ適用し、空調運用パターン毎の車内温度や湿度、空調消費電力を予測するダイヤシミュレーション部と、快適性に関する指標、省エネ性に関する指標等の所定の指標を満たす選定された空調運用パターンに基づいて、一又は複数の列車に対応する空調消費電力をそれぞれ算出し、車両空調計画として出力する空調運用結果出力部と、を備える。
【図面の簡単な説明】
【００１３】
【図１】図１は、第１実施形態の車両空調計画装置の概要構成ブロック図である。
【図２】図２は、第１実施形態の処理フローチャートである。
【図３】図３は、実施ダイヤに存在する対象列車の、ある駅停車区間において、車両内予測モデルを用いて、空調運用パターン（時系列の空調強度レベル変化情報）を複数適用した場合の温度推移の説明図である。
【図４】図４は、図２の処理結果の一例を説明する図である。
【図５】図５は、空調運用パターンの説明図である。
【図６】図６は、所定の停車駅間に複数の列車が在線する場合の全体の空調消費電力量の予測状態の説明図である。
【図７】図７は、第２実施形態の車両空調計画装置の概要構成ブロック図である。
【図８】図８は、第３実施形態の車両空調計画装置の概要構成ブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００１４】
以下の例示的な実施形態や変形例には、同様の構成要素が含まれている。よって、以下では、同様の構成要素には共通の符号が付されるとともに、重複する説明が部分的に省略される。実施形態や変形例に含まれる部分は、他の実施形態や変形例の対応する部分と置き換えて構成されることができる。また、実施形態や変形例に含まれる部分の構成や位置等は、特に言及しない限りは、他の実施形態や変形例と同様である。
【００１５】
［１］第１実施形態
図１は、第１実施形態の車両空調計画装置の概要構成ブロック図である。
車両空調計画装置１０は、図１に示すように、大別すると、データ管理部１１、データ取得部１２、モデル生成部１３、ダイヤシミュレーション部１４、評価部１５及び空調運用結果出力部１６を備えている。
【００１６】
データ管理部１１は、予め計画された運行ダイヤに対応する列車の列車種別、時間帯、走行区間、駅停車時間、運転曲線情報データ等を記憶する運行ダイヤ情報データベース（ＤＢ）２１と、予め収集された車両の車室内部の情報である設定温度、車内温度、車内湿度、車内の重量、ドア開閉情報、空調機の出力に関する情報及び車両内空調に生じた消費電力量等の車両環境収集データを記憶する車両環境収集データベース（ＤＢ）２２と、予め取得した路線地域に関連する晴れ、くもり、雨、雪等の天気分類、最高気温及び最低気温等の気象情報データを記憶する気象情報データベース２３と、を備えている。
【００１７】
データ管理部１１は、例えば、ＲＯＭ（Read  Only  Memory）、ＲＡＭ（Random  Access  Memory）、ＳＳＤ（Solid  State  Drive）、及び、ＨＤＤ（Hard  Disk  Drive）等の記憶装置を有して構成されている。
【００１８】
また、データ管理部１１は、車両空調計画装置１０に備えることなく、ネットワークを介して外部に設けられた記憶装置として構成することも可能である。
【００１９】
さらに、データ管理部１１は、データ取得部１２、モデル生成部１３、ダイヤシミュレーション部１４、評価部１５及び空調運用結果出力部１６におけるデータの一時保存場所や、あらかじめ設定する制御定数の保存場所として適用してよい。
【００２０】
データ取得部１２は、データ管理部１１の運行ダイヤ情報データベース２１、車両環境収集データベース２２及び気象情報データベース２３からモデル生成に必要なデータを取得する。そして、データ取得部１２は、データ管理部１１に格納されている過去の複数の情報から、車両内空調演算対象となる当日の運行実施ダイヤに対して、類似の環境条件（気象情報データ、車両環境収集データ、及び運行ダイヤ情報）のデータを抽出する。
【００２１】
モデル生成部１３は、車内温度や湿度、消費電力を予測する車両内予測モデルを生成する。
具体的には、車内温度を予測する場合、モデル生成部１３は、対象列車の時刻の異なる複数の取得データに基づいて、現在の時刻ｔよりも先の時刻である時刻ｔ＋１における、例えば車内温度Ｔ（ｔ＋１）［℃］を計算して予測するためのモデルである式（１）に示す車両内予測モデルを作成する。
Ｔ（ｔ＋１）＝ａ・Ｔ（ｔ）＋ｂ・ｕ（ｔ）＋ｃ・ｗ（ｔ）
＋ｄ（ｔ）＋e（ｔ）＋f      …（１）
【００２２】
上記式（１）において、“ａ”、“ｂ”、“ｃ”  、“ｄ”、“e”及び定数項“f”は、車両内予測モデルを規定するモデル係数である。
また、Ｔ（ｔ）は、時刻ｔにおける車内温度［℃］を示す。
なお、時刻ｔは現在の時刻または基準となる初期時断面の時刻である。
【００２３】
また、式（１）において、ｕ（ｔ）は、時刻ｔにおける空調機の設定温度［℃］である。
また、ｗ（ｔ）は、時刻ｔにおける車室重量［ｋｇ］である。なお、ｗ（ｔ）は、車室重量と関連付けて予め保存された乗車率等から換算された、乗客の重量であってもよい。
また、d（ｔ）は、時刻ｔにおけるドア開閉フラグである。
【００２４】
また、ｅ（ｔ）は、時刻ｔにおける空調強度レベル［％］である。すなわち、
０≦ｅ（ｔ）≦１００
となっている。この場合において、例えば、車両内空調は、空調機内に４台のコンプレッサを有する場合に、これらの４台のコンプレッサのそれぞれの稼働／非稼働状態の設定あるいは稼働率の設定によって、空調強度レベルを調整可能とされている。
【００２５】
したがって、式（１）で示す車両内温度予測モデルは、車内温度、空調機の設定温度、乗車している乗客発熱、ドア開閉による空気流出及び空調強度レベル等を考慮して、車内温度を計算する式となっている。
【００２６】
式（１）で示した車両内温度予測モデルを生成するに際しては、モデル生成部１３は、以下に示す式（２）、式（３）、式（４）、式（５）、式（６）及び式（７）に時刻の異なる（＝ｔ−１〜ｔ−６）過去の６回分の取得データを代入する。モデル生成部１３は、代入した式（２）〜式（７）を解くことによって、各モデル係数ａ、ｂ、ｃ、ｄ、ｅ及びｆを算出すればよい。
【００２７】
Ｔ（ｔ）＝ａ・Ｔ（ｔ−１）＋ｂ・ｕ（ｔ−１）＋ｃ・ｗ（ｔ−１）
＋ｄ（ｔ−１）＋e（ｔ−１）＋f    …（２）
【００２８】
Ｔ（ｔ−１）＝ａ・Ｔ（ｔ−２）＋ｂ・ｕ（ｔ−２）＋ｃ・ｗ（ｔ−２）
＋ｄ（ｔ−２）＋e（ｔ−２）＋f    …（３）
【００２９】
Ｔ（ｔ−２）＝ａ・Ｔ（ｔ−３）＋ｂ・ｕ（ｔ−３）＋ｃ・ｗ（ｔ−３）
＋ｄ（ｔ−３）＋e（ｔ−３）＋f    …（４）
【００３０】
Ｔ（ｔ−３）＝ａ・Ｔ（ｔ−４）＋ｂ・ｕ（ｔ−４）＋ｃ・ｗ（ｔ−４）
＋ｄ（ｔ−４）＋e（ｔ−４）＋f    …（５）
【００３１】
Ｔ（ｔ−４）＝ａ・Ｔ（ｔ−５）＋ｂ・ｕ（ｔ−５）＋ｃ・ｗ（ｔ−５）
＋ｄ（ｔ−５）＋e（ｔ−５）＋f    …（６）
【００３２】
Ｔ（ｔ−５）＝ａ・Ｔ（ｔ−６）＋ｂ・ｕ（ｔ−６）＋ｃ・ｗ（ｔ−６）
＋ｄ（ｔ−６）＋e（ｔ−６）＋f    …（７）
また、各モデル係数を、上記の手法ではなく、最小二乗法を用いて同定してもよい。
【００３３】
また、モデル生成部１３は、湿度や消費電力量についても、同様の手順でモデル化してもよい。
また、モデル生成部１３は、対象列車の駅停車区間ごとに車両内予測モデルを生成してもよいし、複数の駅停車区間にまたがって車両内予測モデルを生成してもよい。
【００３４】
ダイヤシミュレーション部１４は、上述した車両内予測モデルを用いて、空調機の空調強度を変化させた時系列情報である空調運用パターン群を複数適用し、未来の車内温度、車内湿度、および消費電力量を計算して予測する。その結果として、快適性と省エネに関する指標値を保持しておく。
【００３５】
ここで、快適性の指標としては、例えば、空調運用パターンによる最高温度［℃］が挙げられる。ただし、本実施形態は、快適性指標を単一に限定するものではなく、列車ごとに個別に設定可能である。その他指標の例として、不快指数ＤＩ（Ｄｉｓｃｏｍｆｏｒｔ  ｉｎｄｅｘ）が挙げられる。不快指数ＤＩは、米国気象庁が作成した不快度を簡易的に評価するための体感指標である。不快指数ＤＩが７５を超えると１割が不快と感じ、不快指数ＤＩが８０を超えると全員が不快と感じるとされている。
【００３６】
一般に、時刻ｔにおける不快指数ＤＩ（ｔ）は、時刻ｔにおける車内温度Ｔ（ｔ）及び車内湿度Ｈ（ｔ）から、以下に示す式（８）で算出可能とされている。
ＤＩ（ｔ）＝０．８１・Ｔ（ｔ）＋０．０１・Ｈ（ｔ）
×（０．９９・Ｔ（ｔ）−１４．３）＋４６．３  …（８）
【００３７】
また、必要なデータを取得済で、温度の様に予測モデルを生成することができるのであれば、快適性の指標として、ＰＭＶ（Predicted  Mean  Vote）や、ＳＥＴ（Standard  new  Effective  Temperature）などの指標を用いることも可能である。
【００３８】
また、省エネ性の指標値としては、例えば、上記運用パターンにおける、空調機のコンプレッサ群のオフ合計時間［秒］が挙げられる。
省エネ性の指標値に関しても、ピーク電力［ｋＷ］としてもよいし、総消費電力量［ｋｗｈ］としてもよく、単一の指標に限定せずに、各列車に対して変更可能である。
【００３９】
評価部１５は、あらかじめ定めていた快適性に関する指標や、省エネ性に関する指標に基づいて、複数の空調運用パターン結果群から自動的に空調運用パターンを選定する。または、評価部１５が評価結果を提示し、操作者が手動にて空調運用パターンを選定してもよい。
【００４０】
例えば、自動的に空調運用パターンを選定する場合には、快適性指標を最高温度［℃］、省エネ性指標をコンプレッサ群のオフ合計時間［秒］とし、最高温度［℃］があらかじめ定めた一定値以下で、もっともコンプレッサ群のオフ時間［秒］が大きい空調運用パターンを自動的に選定するようにすれば、一意に空調運用パターンが定まり、選定される。
【００４１】
空調運用結果出力部１６は、各列車の、前記選定した空調運用パターンに基づく消費電力量を出力し、積算することで、あらかじめ規定した単位ダイヤ（パターンダイヤ）分の消費電力量を出力する。
【００４２】
以上のデータ管理部１１、データ取得部１２、モデル生成部１３、ダイヤシミュレーション部１４、評価部１５及び空調運用結果出力部１６における処理は、ＣＰＵ（Central  Processing  Unit）、ＡＳＩＣ（Application  Specific  Integrated  Circuit）またはＦＰＧＡ（Field-Programmable  Gate  Array）等の回路を含むハードウェアを構成して実施する。
【００４３】
次に第１実施形態の動作を説明する。
図２は、第１実施形態の処理フローチャートである。
まず、データ取得部１２は、運行ダイヤ情報データベース２１を参照して当日運行する実施ダイヤに対応する当日実施ダイヤデータを取得する（ステップＳ１１）。
【００４４】
ここで、当日実施ダイヤデータは、当日の平日・休日ダイヤ種別、各列車の列車番号、時間帯、走行区間、駅停車時間、運転曲線を含んでいる。
【００４５】
続いてデータ取得部１２は、過去の類似環境条件データを抽出する（ステップＳ１２）。
具体的には、データ取得部１２は、当日が平日の場合、同じ過去の平日ダイヤでフィルタリングを行って類似環境条件データを抽出する。また、データ取得部１２は、当日の天気が晴れの場合は、同様に晴れ条件でフィルタリングを行って類似環境条件データを抽出する。
【００４６】
さらにデータ取得部１２は、最高気温条件や最低気温条件において、当日条件に対して、あらかじめ定めた一定の誤差範囲内に収まる条件のデータ、または、最も当日の状況に近い過去の実績情報のデータを、類似環境条件データとして抽出する。
【００４７】
これによりモデル生成部１３は、当日の実施ダイヤに存在する各列車に対して、車両内予測モデルを生成する（ステップＳ１３）。
この場合において、当日ダイヤ全ての列車に対して車両内予測モデルを生成してもよいし、一定時間先までのダイヤ、例えば、１時間単位のダイヤ（パターンダイヤ）先までに存在する列車の車両内予測モデルを生成するとしてもよい。
【００４８】
つぎに、ダイヤシミュレーション部１４は、ステップＳ１３で生成した車両内予測モデルを用いて、複数の空調運用パターンを適用して、快適性指標を予測し（ステップＳ１４）、省エネ性指標を予測し（ステップＳ１５）、予測した快適性指標及び省エネ性指標を記録する（ステップＳ１６）。
【００４９】
これにより評価部１５は、評価指標が設定されているか否かを判別する（ステップＳ１７）。
【００５０】
ステップＳ１７の判別の結果、評価指標が設定されていない場合には（ステップＳ１７；Ｎｏ）、空調運用パターンの選定をオペレータにより手動で行わせる空調運用パターン手動選定処理に移行し（ステップＳ１８）、オペレータの指示に従うべく待機状態となるとともに、全列車の空調運用パターンの選定が完了していない場合には、処理を再びステップＳ１３に移行し、全列車の空調運用パターンの選定が完了している場合には、処理をステップＳ２０に処理を移行する。
【００５１】
ステップＳ１７の判別の結果、評価指標が設定されている場合には（ステップＳ１７；Ｎｏ）、評価指標に基づいて空調運用パターンの自動選定を行い（ステップＳ１９）、さらに全列車の空調運用パターンの選定が完了していない場合には、処理を再びステップＳ１３に移行し、全列車の空調運用パターンの選定が完了している場合には、処理をステップＳ２０に処理を移行する。
【００５２】
全列車の空調運用パターンの選定が完了すると、空調運用結果出力部は、各列車の空調消費電力量を出力し（ステップＳ２０）、さらにダイヤ単位の空調消費電力量を出力して処理を終了する（ステップＳ２１）。
【００５３】
ここで、車両菜予測モデル生成処理及び空調運用パターンの選定処理について詳細に説明する。
図３は、実施ダイヤに存在する対象列車の、ある駅停車区間において、車両内予測モデルを用いて、空調運用パターン（時系列の空調強度レベル変化情報）を複数適用した場合の温度推移の説明図である。
【００５４】
具体的には、例えば、本実施形態の車両内空調は、空調機内に有する４台のコンプレッサの稼働率によって、空調強度レベルを０％（０台稼働）、２５％（１台稼働）、５０％（２台稼働）、７５％（３台稼働）及び１００％（４台稼働）のように調整可能となっている。
【００５５】
そして、図３に示すように、コンプレッサ群の起動に関わる時素以上の時間で対象区間を時間的に４分割し、空調強度レベルを変化させた組合せ例を空調運用パターンＰ１〜Ｐ５として記載している。
ここで、コンプレッサ群の起動に関わる時素とは、現状の車両内の空調能力を決める主要因となるコンプレッサは、一度起動すると最低限起動させなければならない時間：最小起動時素と、コンプレッサ内部機構の保護のために、一度停止したら再起動をしてはいけない時間：再起動防止時素である。
【００５６】
図３の例においては、空調運用パターンＰ１は、対象区間の４つの時間帯の全てにおいて、４台のコンプレッサを稼働した場合である。
同様に、空調運用パターンＰ２は、対象区間の４つの時間帯の全てにおいて、３台のコンプレッサを稼働した場合である。
【００５７】
また、空調運用パターンＰ３は、対象区間の４つの時間帯の全てにおいて、２台のコンプレッサを稼働した場合である。
また、空調運用パターンＰ４は、対象区間の４つの時間帯の全てにおいて、１台のコンプレッサを稼働した場合である。
【００５８】
また、空調運用パターンＰ５は、対象区間の４つの時間帯の全てにおいて、全てのコンプレッサを稼働しなかった場合である。
【００５９】
以上の説明は、空調機が４台のコンプレッサを独立して稼働／非稼働を制御する場合のものであるが、独立して制御可能な複数のコンプレッサを備えている場合についても同様に適用が可能である。
【００６０】
また以上の説明では、各コンプレッサが稼働／非稼働を切り替える場合のものであったが各コンプレッサの稼働率（０〜１００％）を制御可能である場合も同様に適用が可能である。
【００６１】
また、以上の説明においては、駅停車区間毎（対象出発駅から当該対象出発駅の次到着駅までの区間毎）に計算を行うことを想定していたが、複数の駅停車区間にまたがって空調運用パターンを適用してもよい。
【００６２】
また、以上の説明では、全空調運用パターンの組み合わせを演算する構成としていたため、図３の例では、５５＝６２５通りの演算をする構成を採っていたが、あらかじめ定めた複数の空調運用パターン、例えば、図３における空調運用パターンＰ１〜Ｐ５のみを演算する構成を採り、それらの値を用いて補間処理を行う構成としてもよい。
【００６３】
図４は、図２の処理結果の一例を説明する図である。
図４においては、図２の処理を行った５５＝６２５通りの空調運用パターンの演算結果をコンプレッサ群のオフ合計時間［秒］（＝温度［℃］）を縦軸として表示している。
そして、快適性指標を最高温度［℃］、省エネ性指標をコンプレッサ群のオフ合計時間［秒］として評価を行うものとする。
【００６４】
このとき、図４の左端の演算結果は、空調運用パターンＰ５（空調オフ条件：コンプレッサ群オフ合計時間＝２４０秒）の記録であり、右端は、空調運用パターンＰ１（空調最強条件結果は、空調運用パターンＰ５（空調オフ条件：コンプレッサ群オン合計時間＝２４０秒）の記録である。
【００６５】
この場合において、車両室内の最高温度の目標温度を２４℃以下とした場合、空調運用パターンとしては、最もコンプレッサ群オフ合計時間が長い空調運用パターンが省エネ性指標について最良の空調運用パターンとなるので、図４において、空調運用パターンＰ１１が自動的に選択されることとなる。
【００６６】
図５は、空調運用パターンの説明図である。
したがって、空調運用パターンＰ１１が選択されることにより、６０秒単位の４つの制御期間の内、最初の制御期間Ｔ１１においては、３台のコンプレッサを稼働し（稼働率７５％）、第２の制御期間Ｔ１２においては、２台のコンプレッサを稼働し（稼働率５０％）、第３の制御期間Ｔ１３においては、１台のコンプレッサを稼働し（稼働率２５％）、第４の制御期間Ｔ１４においては、４台全てのコンプレッサを稼働（稼働率１００％）することで、空調運用パターンＰ１１に沿った温度制御がなされる。
【００６７】
以下、同様にして、演算対象とする運用ダイヤ上の、対象列車の全ての駅停車区間について、同様に空調運用パターンを求めることで、各列車の空調消費電力量を予測することできる。
【００６８】
図６は、所定の停車駅間に複数の列車が在線する場合の全体の空調消費電力量の予測状態の説明図である。
図６の例においては、ある時間帯において、駅Ａ〜駅Ｅの間に在線している複数の列車のそれぞれについて停車駅間の空調消費電力をそれぞれ算出している。
【００６９】
具体的には、図６（ａ）に示すように、駅Ａを出発してから、駅Ｂ、駅Ｃ、駅Ｄ及び駅Ｅに停車する普通列車である列車１Ａについては、駅Ａ〜駅Ｂ間、駅Ｂ〜駅Ｃ間、駅Ｃ〜駅Ｄ間及び駅Ｄ〜駅Ｅ間のそれぞれについて空調消費電力を算出している。
【００７０】
また、図６（ａ）に示すように、駅Ａを出発してから、駅Ｅのみに停車する快速列車３Ａ、５Ａ、７Ａについては、駅Ａ〜駅Ｅ間について空調消費電力を算出している。
例えば、図６（ｂ）に示すように、普通列車１Ａの駅Ａ〜駅Ｂ間においては２０ｋｗｈ、駅Ｂ〜駅Ｃ間においては２３ｋｗｈ、駅Ｃ〜駅Ｄ間においては２５ｋｗｈ、駅Ｄ〜駅Ｅ間においては４０ｋｗと空調消費電力を算出している。
【００７１】
また、快速列車３Ａの駅Ａ〜駅Ｅ間においては、図６（ｂ）に示すように、５３ｋｗｈと空調消費電力を算出している。
また、快速列車５Ａの駅Ａ〜駅Ｅ間においては、図６（ｂ）に示すように、６９ｋｗｈと空調消費電力を算出している。
また、快速列車７Ａの駅Ａ〜駅Ｅ間においては、図６（ｂ）に示すように、５５ｋｗｈと空調消費電力を算出している。
【００７２】
これらの結果、当該時間帯における駅Ａ〜駅Ｅ間の総空調消費電力は、図６（ｂ）に示すように、２８５ｋｗｈと算出される。
以上の説明のように、各列車の消費電力量を積算することで、ダイヤに在線する複数列車全体の消費電力量を予測することができる。
【００７３】
以上の説明において、説明した評価指標は一例であり、空気の入れ替えを重視する場合には、最も車内温度の変動が激しい（温度の分散が大きい）空調運用パターンを採用するようにしても良い。
また、最も車内温度の変動が小さい空調運用パターン（最も温度を維持可能な空調運用パターン）を採用するようにしてもよい。
【００７４】
さらに、例えば、図６における快速列車７Ａが駅Ｅに到着後に回送列車になる場合等のように駅到着後の快適性が要求されない場合には、駅Ｄの通過後は、空調能力を低下させる、例えば、全てのコンプレッサを停止して空調オフとするような条件を付加してもよい。
【００７５】
以上の説明のように、本第１実施形態によれば、各列車個別の空調運用を定義し、各列車個別で車両内空調のシミュレーションを実施するので、従来よりも高精度に複数列車の空調消費電力量を見積もることができる。
【００７６】
［２］第２実施形態
次に、第２の実施形態について説明する。
図７は、第２実施形態の車両空調計画装置の概要構成ブロック図である。
本第２実施形態が上記第１実施形態と異なる点は、各列車の車両に搭載された空調制御装置に対して、空調運用結果を出力して、実際の列車の空調制御を行わせる点である。
図７において、図１と同様の部分には、同一の符号を付し、その詳細な説明を援用するものとする。
【００７７】
車両空調計画装置５０は、図７に示すように、大別すると、データ管理部１１、データ取得部１２、モデル生成部１３、ダイヤシミュレーション部１４、評価部１５及び空調運用結果出力部１６を備え、空調運用結果出力部１６は、空調運用結果出力部１６の出力に基づいて空調制御を行う列車の車両に搭載された空調制御装置５１と通信可能とされている。
【００７８】
上記構成によれば、列車の車両に搭載された空調制御装置５１は、空調運用結果出力部１６が出力した空調運用パターンを車上で実現するように、車載空調装置を制御することとなる。
【００７９】
すなわち、第２実施形態の車両空調計画装置５０によれば、第１実施形態において車両空調計画装置１０が計画した空調運用パターンを、実際の車上において目標となる空調運用パターンとして適用し、適用した空調運用パターンにおける時系列の空調強度レベル変化を実際に車上の空調機に適用するので、各列車個別に、快適及び省エネな空調制御を実現できる。
【００８０】
［３］第３実施形態
続いて第３の実施形態について説明する。
図８は、第３実施形態の車両空調計画装置の概要構成ブロック図である。
本第３実施形態が上記第１実施形態と異なる点は、データ管理部が、運転整理情報（ダイヤ変更情報）を記憶し、データ取得部が運転整理情報を取り込み、モデル生成部が運転整理情報に基づいてモデルを生成する点である。
車両空調計画装置６０は、図８に示すように、大別すると、データ管理部１１、データ取得部１２、モデル生成部１３、ダイヤシミュレーション部１４、評価部１５及び空調運用結果出力部１６を備えている。
上記構成において、データ管理部１１は、運行ダイヤ情報データベース（ＤＢ）２１、車両環境収集データベース（ＤＢ）２２及び気象情報データベース２３に加えて、運転整理情報（ダイヤ変更情報）を記憶する運転整理情報データベース（ＤＢ）６１を備えている。
【００８１】
この結果、データ取得部１２は、鉄道の運行管理システムにおいて、運転整理（ダイヤ変更）があった場合、運転整理情報（ダイヤ変更情報）を取り込むこととなるので、モデル生成部１３、ダイヤシミュレーション部１４、評価部１５及び空調運用結果出力部は、変更後のダイヤに基づいて実際の運用がなされる場合には、再び、図２に示した処理を行って、車両空調計画を更新して運用を行う。
【００８２】
また、変更後のダイヤに基づいて、空調運用を試行したいダイヤに対しては、
または、運転整理情報811に保存されている運用を試行したいダイヤに対して、再び、図２に示した処理を行って、車両空調計画を更新する。
【００８３】
したがって、本第３実施形態によれば、ダイヤ変更が有った場合でも、当該変更後のダイヤに基づいて車両空調計画を更新することとなるので、従来よりも柔軟な列車空調による消費電力量変動の見積もりを行うことができる。
【００８４】
［４］実施形態の変形例
以上の説明においては、車両空調計画装置は、列車の車外である地上側に設ける構成を採っていたが、列車の車内に設けるように構成することも可能である。この場合においては、運行ダイヤ（あるいは変更運行ダイヤ）に応じて当該列車の空調計画のみを生成するとともに、生成した空調計画を地上側の管理装置に通知するように構成し、地上側の管理装置で全列車の車両空調計画を管理するようにすればよい。
このような構成とすることで、実際の列車の運行状況（乗車率、車内温度等）に応じて柔軟な車両空調計画を行うことができる。
【００８５】
本実施形態の車両空調計画装置は、ＣＰＵなどの制御装置と、ＲＯＭ（Read  Only  Memory）やＲＡＭなどの記憶装置と、ＨＤＤ、ＣＤドライブ装置などの外部記憶装置と、ディスプレイ装置などの表示装置と、キーボードやマウスなどの入力装置を備えており、通常のコンピュータを利用したハードウェア構成となっている。
【００８６】
本実施形態の車両空調計画装置で実行されるプログラムは、インストール可能な形式又は実行可能な形式のファイルでＣＤ−ＲＯＭ、ＳＳＤ、ＵＳＢメモリ、メモリカード等の半導体記憶装置、ＤＶＤ（Ｄｉｇｉｔａｌ  Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ  Ｄｉｓｋ）等のコンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録されて提供される。
【００８７】
また、本実施形態の車両空調計画装置で実行されるプログラムを、インターネット等のネットワークに接続されたコンピュータ上に格納し、ネットワーク経由でダウンロードさせることにより提供するように構成しても良い。また、本実施形態の車両空調計画装置で実行されるプログラムをインターネット等のネットワーク経由で提供または配布するように構成しても良い。
また、本実施形態の車両空調計画装置のプログラムを、ＲＯＭ等に予め組み込んで提供するように構成してもよい。
【００８８】
本発明のいくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら新規な実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれるとともに、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれる。
【符号の説明】
【００８９】
１０    車両空調計画装置
１１    データ管理部
１２    データ取得部
１３    モデル生成部
１４    ダイヤシミュレーション部
１５    評価部
１６    空調運用結果出力部
２１    運行ダイヤ情報データベース
２２    車両環境収集データベース
２３    気象情報データベース
５０    車両空調計画装置
５１    空調制御装置
６０    車両空調計画装置
Ｐ１１  空調運用パターン
Ｔ１１  第１の制御期間
Ｔ１２  第２の制御期間
Ｔ１３  第３の制御期間
Ｔ１４  第４の制御期間
Ｐ１〜Ｐ５、Ｐ１１    空調運用パターン
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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