(57)【要約】【課題】空調装置により店舗内を快適に空調しながら消費エネルギーも削減するための予測制御の精度を、データベースの面から向上させることができる店舗空調システムを提供する。【解決手段】空調装置制御部３２は、複数の空調設定温度Ａを切り換えて空調装置１９の運転を制御する実績取得モードと、最適化制御部３１がデータベースから機械学習により算出した最適値を空調設定温度Ａとして空調装置１９の運転を制御する予測制御モードを有する。最適化制御部３１は、実績取得モード及び予測制御モードにおいて取得された少なくとも消費電力Ｐと不快指数Ｄを、データベースに蓄積し、更新する。【選択図】図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
ショーケースを含む冷凍装置が設置された店舗内を空調する店舗空調システムにおいて、
前記店舗内を空調する空調装置の運転を、所定の空調設定温度Ａに基づいて制御する空調装置制御部と、
少なくとも、前記空調装置及び前記冷凍装置の消費エネルギーを示す指標に関するデータと、前記店舗内の快適性を示す指標に関するデータを蓄積して構築されるデータベースを有し、該データベースに基づいて機械学習を行うことで、所定時間後の前記快適性を示す指標が許容できる範囲において、所定時間後の前記消費エネルギーを示す指標が最も小さくなる前記空調設定温度Ａの最適値を算出する最適化制御部を備え、
前記空調装置制御部は、
複数の前記空調設定温度Ａを切り換えて前記空調装置の運転を制御する実績取得モードと、
前記最適化制御部が算出した前記最適値を前記空調設定温度Ａとして前記空調装置の運転を制御する予測制御モードを有し、
前記最適化制御部は、
前記実績取得モード及び前記予測制御モードにおいて取得された少なくとも前記消費エネルギーを示す指標に関するデータと前記快適性を示す指標に関するデータを、前記データベースに蓄積し、更新することを特徴とする店舗空調システム。
【請求項２】
前記空調装置制御部は、
所定の入力装置を用いて設定された前記空調設定温度Ａにより前記空調装置の運転を制御する独立制御モードを有し、
前記最適化制御部は、
前記独立制御モードにおいて取得された少なくとも前記消費エネルギーを示す指標に関するデータと前記快適性を示す指標に関するデータを、前記データベースに蓄積し、更新することを特徴とする請求項１に記載の店舗空調システム。
【請求項３】
前記空調装置制御部は、前記実績取得モードと前記予測制御モード、又は、前記実績取得モード、前記予測制御モード及び前記独立制御モードを切り換えて実行することを特徴とする請求項１又は請求項２に記載の店舗空調システム。
【請求項４】
外気温度Ｔを検出する外気温度検出部と、
前記店舗内の温度を検出する店内温度検出部と、
前記店舗内の湿度を検出する店内湿度検出部と、
前記空調装置及び前記冷凍装置の消費エネルギーを示す指標としての消費電力Ｐを検出する消費電力検出部を備え、
前記最適化制御部は、
前記店舗内の温度及び湿度から前記店舗内の快適性を示す指標としての不快指数Ｄを算出する不快指数算出部と、
少なくとも前記外気温度Ｔ、前記空調設定温度Ａ、前記消費電力Ｐ及び前記不快指数Ｄを所定期間分蓄積して前記データベースを構築するデータベース構築部と、
該データベース構築部が構築した前記データベースに基づいて機械学習を行い、少なくとも直近の前記外気温度Ｔ、前記空調設定温度Ａ、前記消費電力Ｐ及び前記不快指数Ｄから、所定時間後の前記消費電力ＴＧＴ１及び不快指数ＴＧＴ２を予測するための予測モデルを作成する予測モデル作成部と、
該予測モデル作成部が作成した予測モデルに複数の前記空調設定温度Ａを当てはめることにより、所定時間後の前記消費電力ＴＧＴ１及び不快指数ＴＧＴ２を複数予測する予測部と、
該予測部が予測した複数の所定時間後の前記消費電力ＴＧＴ１及び不快指数ＴＧＴ２から、所定時間後の前記不快指数ＴＧＴ２が許容できる範囲において、所定時間後の前記消費電力ＴＧＴ１が最も小さくなる前記空調設定温度Ａの最適値を算出する最適値算出部を有することを特徴とする請求項１乃至請求項３のうちの何れかに記載の店舗空調システム。
【請求項５】
前記予測モデル作成部は、定期的に前記予測モデルを作成して更新することを特徴とする請求項４に記載の店舗空調システム。
【請求項６】
予測モデル作成部は、線形回帰分析、及び、非線形回帰分析のうちの何れか、又は、それらの組み合わせにより機械学習を行い、前記予測モデルを作成することを特徴とする請求項４又は請求項５に記載の店舗空調システム。
【請求項７】
前記予測部は、定期的に所定時間後の前記消費電力ＴＧＴ１及び不快指数ＴＧＴ２を複数予測し、前記最適値算出部は前記予測部が予測する毎に前記最適値を算出することを特徴とする請求項４乃至請求項６のうちの何れかに記載の店舗空調システム。
【請求項８】
前記データベースには、前記消費電力Ｐと不快指数Ｄに影響を与える前記空調装置、及び／又は、前記冷凍装置の運転ファクタに関するデータが追加して設けられ、
前記予測モデル作成部は、前記追加された運転ファクタを加えて所定時間後の前記消費電力ＴＧＴ１及び不快指数ＴＧＴ２を予測する予測モデルを作成すると共に、
前記予測部は、前記予測モデルに前記空調設定温度Ａに加えて前記追加された運転ファクタを複数当てはめることで所定時間後の前記消費電力ＴＧＴ１及び不快指数ＴＧＴ２を複数予測し、
前記最適値算出部は、前記予測部が予測した複数の所定時間後の前記消費電力ＴＧＴ１及び不快指数ＴＧＴ２から、所定時間後の前記不快指数ＴＧＴ２が許容できる範囲において、所定時間後の前記消費電力ＴＧＴ１が最も小さくなる前記追加された運転ファクタの最適値を算出し、
前記予測制御モードにおいて、前記空調装置制御部、及び／又は、前記冷凍装置の運転を制御する冷凍装置制御部は、前記最適値算出部が算出した前記最適値を前記追加された運転ファクタとして前記空調装置、及び／又は、前記冷凍装置の運転を制御することを特徴とする請求項４乃至請求項７のうちの何れかに記載の店舗空調システム。
【請求項９】
前記追加された運転ファクタは、前記空調装置の運転モード、前記ショーケースの庫内温度、前記ショーケースの庫内循環ファンの風量、前記冷凍装置の目標低圧圧力、前記冷凍装置の高圧圧力、前記冷凍装置の圧縮機の回転数、前記冷凍装置の膨張弁の最小弁開度、前記空調装置の一部を構成する全熱交換機の運転状態、のうちの何れか、又は、それらの組み合わせ、若しくは、それらの全てであることを特徴とする請求項８に記載の店舗空調システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、ショーケース等の冷凍装置が設置された店舗の空調を行う店舗空調システムに関するものである。
【背景技術】
【０００２】
従来より、コンビニエンスストアやスーパーマーケット等の店舗には、冷蔵／冷凍ショーケース等の複数の冷凍装置が設けられている。そして、近年ではこれら店舗に設置されたショーケースを省エネ運転するために、未来の外気温度を予測してショーケースを制御するシステムや、運転実績を記憶部にデータベース化して設備機器を予測運転する装置も開発されている（例えば、特許文献１、特許文献２参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特許第６２８４１７３号公報
【特許文献２】特開２０１６−２３８８０号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
ここで、上述したショーケースを含む冷凍装置が設置された店舗内は、所定の空調設定温度に基づき、空調装置によって空調されるものであるが、空調設定温度が変更されて店舗内の温湿度が変化すると、それは店舗内に設置された冷凍装置の運転にも影響を与えることになる。しかしながら、従来では季節毎に空調装置の空調設定温度が固定値で設定され、店員が感覚で、お客の不快感を無くすように空調設定温度の微調整を行っていたため、場合によっては冷凍装置の運転に悪影響を与えて、空調装置を含む店舗全体としての消費電力が著しく増大してしまうという。
【０００５】
そこで、店舗内の快適性と消費電力等を関連付けてデータベース化し、快適性と省エネ性が両立できる空調設定温度を予測して空調装置を制御することが考えられるが、精度の高い予測制御を行うためには、当該店舗における多様な実績データがデータベースに蓄積されなければならず、店員が適宜設定する場合や予測制御を行うだけでは、同一若しくは類似した状況での運転が多くなり、実績データの多様化に問題が生じる。また、予測制御を行うだけではその効果を確認することも難しいと云う問題もあった。
【０００６】
本発明は、係る従来の技術的課題を解決するために成されたものであり、空調装置により店舗内を快適に空調しながら消費エネルギーも削減するための予測制御の精度を、データベースの面から向上させることができる店舗空調システムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明の店舗空調システムは、ショーケースを含む冷凍装置が設置された店舗内を空調するものであって、店舗内を空調する空調装置の運転を、所定の空調設定温度Ａに基づいて制御する空調装置制御部と、少なくとも、空調装置及び冷凍装置の消費エネルギーを示す指標に関するデータと、店舗内の快適性を示す指標に関するデータを蓄積して構築されるデータベースを有し、このデータベースに基づいて機械学習を行うことで、所定時間後の快適性を示す指標が許容できる範囲において、所定時間後の消費エネルギーを示す指標が最も小さくなる空調設定温度Ａの最適値を算出する最適化制御部を備え、空調装置制御部は、複数の空調設定温度Ａを切り換えて空調装置の運転を制御する実績取得モードと、最適化制御部が算出した最適値を空調設定温度Ａとして空調装置の運転を制御する予測制御モードを有し、最適化制御部は、実績取得モード及び予測制御モードにおいて取得された少なくとも消費エネルギーを示す指標に関するデータと快適性を示す指標に関するデータを、データベースに蓄積し、更新することを特徴とする。
【０００８】
請求項２の発明の店舗空調システムは、上記発明において空調装置制御部は、所定の入力装置を用いて設定された空調設定温度Ａにより空調装置の運転を制御する独立制御モードを有し、最適化制御部は、独立制御モードにおいて取得された少なくとも消費エネルギーを示す指標に関するデータと快適性を示す指標に関するデータを、データベースに蓄積し、更新することを特徴とする。
【０００９】
請求項３の発明の店舗空調システムは、上記各発明において空調装置制御部は、実績取得モードと予測制御モード、又は、実績取得モード、予測制御モード及び独立制御モードを切り換えて実行することを特徴とする。
【００１０】
請求項４の発明の店舗空調システムは、上記各発明において外気温度Ｔを検出する外気温度検出部と、店舗内の温度を検出する店内温度検出部と、店舗内の湿度を検出する店内湿度検出部と、空調装置及び冷凍装置の消費エネルギーを示す指標としての消費電力Ｐを検出する消費電力検出部を備え、最適化制御部は、店舗内の温度及び湿度から店舗内の快適性を示す指標としての不快指数Ｄを算出する不快指数算出部と、少なくとも外気温度Ｔ、空調設定温度Ａ、消費電力Ｐ及び不快指数Ｄを所定期間分蓄積してデータベースを構築するデータベース構築部と、このデータベース構築部が構築したデータベースに基づいて機械学習を行い、少なくとも直近の外気温度Ｔ、空調設定温度Ａ、消費電力Ｐ及び不快指数Ｄから、所定時間後の消費電力ＴＧＴ１及び不快指数ＴＧＴ２を予測するための予測モデルを作成する予測モデル作成部と、この予測モデル作成部が作成した予測モデルに複数の空調設定温度Ａを当てはめることにより、所定時間後の消費電力ＴＧＴ１及び不快指数ＴＧＴ２を複数予測する予測部と、この予測部が予測した複数の所定時間後の消費電力ＴＧＴ１及び不快指数ＴＧＴ２から、所定時間後の不快指数ＴＧＴ２が許容できる範囲において、所定時間後の消費電力ＴＧＴ１が最も小さくなる空調設定温度Ａの最適値を算出する最適値算出部を有することを特徴とする。
【００１１】
請求項５の発明の店舗空調システムは、上記発明において予測モデル作成部は、定期的に予測モデルを作成して更新することを特徴とする。
【００１２】
請求項６の発明の店舗空調システムは、請求項４又は請求項５の発明において予測モデル作成部は、線形回帰分析、及び、非線形回帰分析のうちの何れか、又は、それらの組み合わせにより機械学習を行い、予測モデルを作成することを特徴とする。
【００１３】
請求項７の発明の店舗空調システムは、請求項４乃至請求項６の発明において予測部は、定期的に所定時間後の消費電力ＴＧＴ１及び不快指数ＴＧＴ２を複数予測し、最適値算出部は予測部が予測する毎に最適値を算出することを特徴とする。
【００１４】
請求項８の発明の店舗空調システムは、請求項４乃至請求項７の発明においてデータベースには、消費電力Ｐと不快指数Ｄに影響を与える空調装置、及び／又は、冷凍装置の運転ファクタに関するデータが追加して設けられ、予測モデル作成部は、追加された運転ファクタを加えて所定時間後の消費電力ＴＧＴ１及び不快指数ＴＧＴ２を予測する予測モデルを作成すると共に、予測部は、予測モデルに空調設定温度Ａに加えて前記追加された運転ファクタを複数当てはめることで所定時間後の消費電力ＴＧＴ１及び不快指数ＴＧＴ２を複数予測し、最適値算出部は、予測部が予測した複数の所定時間後の消費電力ＴＧＴ１及び不快指数ＴＧＴ２から、所定時間後の不快指数ＴＧＴ２が許容できる範囲において、所定時間後の消費電力ＴＧＴ１が最も小さくなる前記追加された運転ファクタの最適値を算出し、予測制御モードにおいて、空調装置制御部、及び／又は、冷凍装置の運転を制御する冷凍装置制御部は、最適値算出部が算出した最適値を前記追加された運転ファクタとして空調装置、及び／又は、冷凍装置の運転を制御することを特徴とする。
【００１５】
請求項９の発明の店舗空調システムは、上記発明において前記追加された運転ファクタは、空調装置の運転モード、ショーケースの庫内温度、ショーケースの庫内循環ファンの風量、冷凍装置の目標低圧圧力、冷凍装置の高圧圧力、冷凍装置の圧縮機の回転数、冷凍装置の膨張弁の最小弁開度、空調装置の一部を構成する全熱交換機の運転状態、のうちの何れか、又は、それらの組み合わせ、若しくは、それらの全てであることを特徴とする。
【発明の効果】
【００１６】
本発明によれば、ショーケースを含む冷凍装置が設置された店舗内を空調する店舗空調システムにおいて、店舗内を空調する空調装置の運転を、所定の空調設定温度Ａに基づいて制御する空調装置制御部と、少なくとも、空調装置及び冷凍装置の消費エネルギーを示す指標に関するデータと、店舗内の快適性を示す指標に関するデータを蓄積して構築されるデータベースを有し、このデータベースに基づいて機械学習を行うことで、所定時間後の快適性を示す指標が許容できる範囲において、所定時間後の消費エネルギーを示す指標が最も小さくなる空調設定温度Ａの最適値を算出する最適化制御部を備え、空調装置制御部に、最適化制御部が算出した最適値を空調設定温度Ａとして空調装置の運転を制御する予測制御モードを設けたので、店舗内の快適性が許容できる範囲で、空調装置と冷凍装置の消費エネルギーを最も小さくすることができる最適値に空調設定温度を自動的に調整し、空調装置の運転を制御することができるようになる。これにより、店舗内の快適性を担保しながら、空調装置と冷凍装置の消費エネルギーを削減することができるようになる。
【００１７】
また、空調装置制御部には、複数の空調設定温度Ａを切り換えて空調装置の運転を制御する実績取得モードを設けており、最適化制御部が、実績取得モード及び予測制御モードにおいて取得された少なくとも消費エネルギーを示す指標に関するデータと快適性を示す指標に関するデータを、データベースに蓄積し、更新するようにしたので、当該店舗における多様な実績データをデータベースに蓄積することができるようになり、予測制御モードにおいて精度の高い運転を行うことができるようになる。また、実績取得モードと予測制御モードでの運転の実績を比較することで、予測制御モードの効果を確認し易くなる効果もある。
【００１８】
また、請求項２の発明によれば、上記発明に加えて空調装置制御部に、所定の入力装置を用いて設定された空調設定温度Ａにより空調装置の運転を制御する独立制御モードを設けたので、例えば、使用者が任意の空調設定温度にて空調装置を制御することができるようになると共に、最適化制御部が、独立制御モードにおいて取得された少なくとも消費エネルギーを示す指標に関するデータと快適性を示す指標に関するデータも、データベースに蓄積し、更新するようにしたので、データベースに蓄積されるデータの更なる多様化を図ることが可能となる。
【００１９】
更に、請求項３の発明によれば、空調装置制御部が、上記実績取得モードと予測制御モード、又は、実績取得モード、予測制御モード及び独立制御モードを切り換えて実行するようにしたので、データベースのデータの多様化を自動的に行うことができるようになると共に、例えば、他の店舗で構築したデータベースを利用する際にも、実績取得モードや独立制御モードに予測制御モードを織り交ぜながら空調装置の運転を行い、実績データをデータベースに蓄積し、更新して当該店舗独自のデータベースを構築することができるようになる。
【００２０】
そして、請求項４の発明によれば、データベース構築部が少なくとも外気温度Ｔ、空調設定温度Ａ、空調装置及び冷凍装置の消費エネルギーを示す指標としての消費電力Ｐ、及び、店舗内の快適性を示す指標としての不快指数Ｄを所定期間分蓄積してデータベースを構築し、予測モデル作成部がこのデータベースに基づいて機械学習を行い、少なくとも直近の外気温度Ｔ、空調設定温度Ａ、消費電力Ｐ、及び、不快指数Ｄから、所定時間後の消費電力ＴＧＴ１及び不快指数ＴＧＴ２を予測するための予測モデルを作成し、予測部がこの予測モデルに複数の空調設定温度Ａを当てはめることにより、所定時間後の消費電力ＴＧＴ１及び不快指数ＴＧＴ２を複数予測し、最適値算出部がこれら予測された複数の所定時間後の消費電力ＴＧＴ１及び不快指数ＴＧＴ２から、所定時間後の不快指数ＴＧＴ２が許容できる範囲において、所定時間後の消費電力ＴＧＴ１が最も小さくなる空調設定温度Ａの最適値を算出するようにしたので、予測制御モードにおいては、店舗内の不快指数Ｄが許容できる範囲で、空調装置と冷凍装置の消費電力Ｐを最も小さくすることができる最適値に空調設定温度Ａを自動的に調整し、空調装置の運転を制御することができるようになる。これにより、店舗内の快適性を担保しながら、空調装置と冷凍装置の消費電力を精度良く削減することができるようになる。
【００２１】
この場合、請求項５の発明の如く予測モデル作成部が、定期的に予測モデルを作成して更新するようにすれば、店舗を取り巻く環境の変化に応じて的確に空調設定温度Ａの最適値を算出することができるようになる。
【００２２】
尚、予測モデル作成部における機械学習には  請求項６の発明の如き線形回帰分析、及び、非線形回帰分析のうちの何れか、又は、それらの組み合わせが考えられる。
【００２３】
また、請求項７の発明の如く予測部が、定期的に所定時間後の消費電力ＴＧＴ１及び不快指数ＴＧＴ２を複数予測し、最適値算出部は予測部が予測する毎に最適値を算出するようにすれば、店舗内の状況の変化に迅速に対応して、精度良く空調設定温度Ａの最適値を算出することができるようになる。
【００２４】
更に、請求項８の発明の如くデータベースに、消費電力Ｐと不快指数Ｄに影響を与える空調装置、及び／又は、冷凍装置の運転ファクタに関するデータが追加して設け、予測モデル作成部が、追加された運転ファクタを加えて所定時間後の消費電力ＴＧＴ１と不快指数ＴＧＴ２を予測する予測モデルを作成すると共に、予測部が、予測モデルに空調設定温度Ａに加えて追加された運転ファクタを複数当てはめることで所定時間後の消費電力ＴＧＴ１及び不快指数ＴＧＴ２を複数予測し、最適値算出部が、予測部が予測した複数の所定時間後の消費電力ＴＧＴ１及び不快指数ＴＧＴ２から、所定時間後の不快指数ＴＧＴ２が許容できる範囲において、所定時間後の消費電力ＴＧＴ１が最も小さくなる追加された運転ファクタの最適値を算出し、空調装置制御部、及び／又は、冷凍装置の運転を制御する冷凍装置制御部が、最適値算出部が算出した最適値を追加された運転ファクタとして空調装置、及び／又は、冷凍装置の運転を制御するようにすれば、外気温度Ｔや空調設定温度Ａ以外の消費電力Ｐや不快指数Ｄに影響を与える運転ファクタについても最適値で制御し、より一層の快適性の向上と消費電力の削減効果を得ることが可能となる。
【００２５】
尚、この場合の追加された運転ファクタとしては、請求項９の発明の如き、空調装置の運転モード、ショーケースの庫内温度、ショーケースの庫内循環ファンの風量、冷凍装置の目標低圧圧力、冷凍装置の高圧圧力、冷凍装置の圧縮機の回転数、冷凍装置の膨張弁の最小弁開度、空調装置の一部を構成する全熱交換機の運転状態が考えられる。
【図面の簡単な説明】
【００２６】
【図１】本発明の店舗空調システムを適用した一実施例の店舗の概略平面図である。
【図２】本発明の店舗空調システムの一実施例の構成図である。
【図３】図２中の空調装置制御部の制御モードとその切換を説明する図である。
【図４】図２中の最適化制御部の構成図である。
【図５】図３の最適化制御部の動作を説明するフローチャートである。
【図６】図３の最適化制御部の動作を説明するもう一つのフローチャートである。
【図７】図３の最適化制御部が構築するデータベースの構成を示す図である。
【図８】図３の最適化制御部による機械学習に用いるデータを説明する図である。
【図９】図３の最適化制御部により予測したい値と過去１日分の図８のデータに並べて示した図である。
【図１０】空調設定温度の最適値の決定を説明する図である。
【図１１】決定木分析による消費電力の予測モデルを説明する図である。
【図１２】決定木分析による不快指数の予測モデルを説明する図である。
【図１３】管理会社のサーバー側で予測モデルを作成する場合の本発明の店舗空調システムの他の実施例の構成図である。
【発明を実施するための形態】
【００２７】
以下、本発明の実施の形態について、図面に基づき詳細に説明する。
（１）店舗１
図１は店舗１の実施例としての一般的なコンビニエンスストアの概略平面図を示している。店舗１の売場２内には、正面の入口３から見て奥からオープンタイプのショーケース４（冷蔵冷凍。複数台有り）、商品棚６〜８が設置されており、左側の機械室９にはリーチインタイプのショーケース１１（冷蔵冷凍。複数台有り）が設置され、その手前にトイレ１２が配置され、右側にはレジスペース１３、調理室１４、事務所１６が配置されている。そして、売場２や調理室１４及び事務所１６の天井には、店舗１内を空調するための空調装置１９（図２）の室内機１７がそれぞれ設けられている。
【００２８】
尚、図中１８は調理室１４に設けられたフライヤ（揚げ物調理器）である。また、本出願では図１に示す太線の枠内が店内、その外側が店外とする。そして、店外にはショーケース４、１１に冷媒を循環させるための冷凍機１５や空調装置１９の室外機２０が設置され、ショーケース４、１１と冷凍機１５（冷媒回路を構成する圧縮機や膨張弁の他、ショーケース４、１１の庫内循環ファンを含む）にて冷凍装置２１（図２）が構成され、室内機１７と室外機２０にて空調装置１９が構成される。また、店舗１には店内に供給される外気と店外に排出される空気とを熱交換させるための全熱交換機２２が設置されており、これも本出願における空調装置１９の一部を構成するものとする。
【００２９】
（２）店舗空調システム２４
次に、図２は図１の店舗１に設けられた本発明の店舗空調システム２４の構成の一例を示している。この実施例の店舗空調システム２４は、前述した空調装置１９及び冷凍装置２１と、これら空調装置１９と冷凍装置２１を合わせた全体の消費電力Ｐを検出する電力計から成る消費電力検出部２６と、店舗１の外気温度Ｔを検出する温度センサから成る外気温度検出部２７と、店舗１内の温度を検出する温度センサから成る店内温度検出部２８と、店舗１内の湿度を検出する湿度センサから成る店内湿度検出部２９と、何れもマイクロプロセッサを備えたマイクロコンピュータより構成された最適化制御部３１、空調装置制御部３２及び冷凍装置制御部３３から構成されている。
【００３０】
実施例では上記消費電力Ｐが、空調装置１９と冷凍装置２１の消費エネルギーを示す指標である。また、後述する店舗１内の不快指数Ｄが店舗１内の快適性を示す指標である。
【００３１】
（３）空調装置制御部３２及び冷凍装置制御部３３
空調装置制御部３２は空調装置１９に設けられ、後述する空調設定温度Ａに基づき、店舗１内の温度がこの空調設定温度Ａとなるように前述した室外機２０及び室内機１７を含む空調装置１９の運転を制御する。図中３５は空調装置制御部３２に空調設定温度Ａ等を設定するための入力装置である。実施例では空調装置制御部３２に設けられたスイッチにより入力装置３５が構成されているものとするが、管理会社からインターネット経由で空調設定温度Ａ等を遠隔操作で設定することができるようにしてもよい。その場合は、係るネットワークが入力装置３５を構成することになる。また、冷凍装置制御部３３は冷凍装置２１に設けられ、各ショーケース４、１１の庫内温度が所定の設定温度となるように前述した冷凍機１５及びショーケース４、１１を含む冷凍装置２１の運転を制御する。
【００３２】
（４）空調装置制御部３２の制御モード
上記の如く空調装置制御部３２は、空調設定温度Ａに基づき、店舗１内の温度がこの空調設定温度Ａとなるように室外機２０及び室内機１７を含む空調装置１９の運転を制御するものであるが、実施例では実績取得モードと、予測制御モードと、独立制御モードの三種類の制御モードを有している。
【００３３】
（４−１）実績取得モード
このうち、実績取得モードは複数の空調設定温度Ａを自動的に切り換える制御モードである。実施例では、空調設定温度Ａを、２５℃と２６℃に、所定時間（例えば、１時間）毎に自動的に（強制的に）切り換えて空調装置１９の運転を制御する。
【００３４】
（４−２）予測制御モード
次に、予測制御モードは、最適化制御部３１が後述する如く算出する最適値Ａｏｐｔを空調設定温度Ａとして空調装置１９の運転を制御する。
【００３５】
（４−３）独立制御モード
独立制御モードは、前述した入力装置３５により設定された入力値を空調設定温度Ａとして空調装置１９の運転を制御する。
【００３６】
（４−４）制御モードの切換
そして、空調装置制御部３２は、実施例では図３に示す如く上記実績取得モードと、予測制御モードと、独立制御モードを、所定期間毎（例えば、１日毎）に順次切り換える動作を繰り返す。
【００３７】
（５）最適化制御部３１の構成
次に、最適化制御部３１には、消費電力検出部２６が出力する空調装置１９と冷凍装置２１を合わせた全体の消費電力Ｐ（消費エネルギーを示す指標）と、外気温度検出部２７が検出する外気温度Ｔと、店内温度検出部２８が検出する店舗１内の温度と、店内湿度検出部２９が検出する店舗１内の湿度が入力される。そして、この最適化制御部３１は、空調装置１９の空調装置制御部３２と、冷凍装置２１の冷凍装置制御部３３との間でデータの送受信を行い、後述する如くこれらの運転を最適化する最適化制御を行う。
【００３８】
次に、図４を用いてこの最適化制御部３１の詳細構成を説明する。実施例の最適化制御部３１は、データ受信部３４と、不快指数算出部３６と、データベース構築部３７と、予測モデル作成部３８と、予測演算部４１と、データ送信部４６を備えており、予測演算部４１は予測部４２と最適値算出部４４を有している。また、データベース構築部３７は記憶装置内に構築されたデータベース３７Ａを有する。
【００３９】
最適化制御部３１のデータ受信部３４は、空調装置制御部３２及び冷凍装置制御部３３からのデータを受信する動作を行う他、前述した消費電力検出部２６からの消費電力Ｐと、外気温度検出部２７からの外気温度Ｔと、店内温度検出部２８からの店舗１内の温度と、店内湿度検出部２９からの店舗１内の湿度に関するデータを受信する。また、データ送信部４６は空調装置制御部３２及び冷凍装置制御部３３にデータを送信する動作を行う。
【００４０】
（６）最適化制御部３１の動作
以上の構成で、次に図５〜図１２を参照しながら、最適化制御部３１によるデータベースの構築と、最適化制御について説明する。
（６−１）データベース構築部３７によるデータベース３７Ａの構築
図４の最適化制御部３１のデータ受信部３４は、図５のステップＳ１で、消費電力検出部２６からの消費電力Ｐと、外気温度検出部２７からの外気温度Ｔと、店内温度検出部２８からの店舗１内の温度と、店内湿度検出部２９からの店舗１内の湿度に関するデータを受信する。また、空調装置制御部３２からは空調設定温度Ａに関するデータを受信する。
【００４１】
このとき、店舗１内の温度と湿度に関するデータは不快指数算出部３６に送られる。この不快指数算出部３６は、データ受信部３４から受け取った店舗１内の温度及び湿度から、店舗１内の不快指数Ｄ（店舗１内の快適性を示す指標）を算出し、データ受信部３４に返送する。そして、データ受信部３４は、外気温度Ｔ、空調設定温度Ａ、消費電力Ｐ及び不快指数Ｄのデータをデータベース構築部３７に送信する。
【００４２】
最適化制御部３１のデータベース構築部３７は、受信した外気温度Ｔ、空調設定温度Ａ、消費電力Ｐ及び不快指数Ｄのデータについて、所定期間（実施例では１年間）分蓄積して、図７に示す如き内容のデータベース３７Ａを構築する。尚、図７では空調設定温度を空調設定、消費電力を電力と表記している。
【００４３】
この場合、実施例ではデータベース構築部３７は、定期的（実施例では図７の如く３０分毎）に、外気温度Ｔ、空調設定温度Ａ、消費電力Ｐ、及び、不快指数Ｄのデータをデータベース３７Ａに記録し、先ず１年分蓄積すると共に、１年分蓄積した後は、新たなデータを記録する毎に、１年経過した最も古いデータから消去していくことで、過去１年分のデータを順次更新していく。図７では１年分の３０分毎の各外気温度Ｔの値をｔ１〜ｔ１７５２０で示し、各空調設定温度Ａの値をａ１〜ａ１７５２０で示し、各消費電力Ｐの値をｐ１〜ｐ１７５２０で示し、各不快指数Ｄの値をｄ１〜ｄ１７５２０で示している。
【００４４】
（６−２）予測モデルの作成（その１）
次に、最適化制御部３１の予測モデル作成部３８は、図５のステップＳ２で、データベース３７Ａ中の直近（実施例では直近の過去１日分）の外気温度Ｔ〜Ｔ４８、空調設定温度Ａ〜Ａ４８、消費電力Ｐ〜Ｐ４８、及び、不快指数Ｄ〜Ｄ４８のデータに基づき、機械学習により所定時間後（実施例では１時間後）の消費電力ＴＧＴ１を予測する予測モデルと、同じく所定時間後（同じく実施例では１時間後）の不快指数ＴＧＴ２を予測する予測モデルを作成する。
【００４５】
図８はこの機械学習に用いるデータを示しており、図９は予測モデルにより予測したい１時間後（所定時間後）の消費電力ＴＧＴ１の実際の値ＴＧＴ１ｒｅａｌと１時間後（所定時間後）の不快指数ＴＧＴ２の実際の値ＴＧＴ２ｒｅａｌを、１日分の図８のデータと並べて各行に示している。尚、図８、図９でも空調設定温度を空調設定、消費電力を電力と表記している。
【００４６】
この実施例の予測モデルは、下記式（Ｉ）及び式（ＩＩ）で示す線形回帰分析の一つである重回帰分析の算出式である。
ＴＧＴ１＝ｂ０＋ｂ１×Ｔ＋ｂ２×Ｔ１＋・・・・＋ｂ１９６×Ｄ４８  ・・（Ｉ）
ＴＧＴ２＝ｃ０＋ｃ１×Ｔ＋ｃ２×Ｔ１＋・・・・＋ｃ１９６×Ｄ４８  ・・（ＩＩ）
尚、式（Ｉ）が１時間後の消費電力ＴＧＴ１を予測する予測モデル、式（ＩＩ）が１時間後の不快指数ＴＧＴ２を予測する予測モデルである。
【００４７】
図５のステップＳ２の機械学習で、予測モデル作成部３８は図９の各行のデータを式（Ｉ）と式（ＩＩ）に当てはめた場合に、全ての行で算出される１時間後の消費電力ＴＧＴ１とその実際の値ＴＧＴ１ｒｅａｌの差、及び、１時間後の不快指数ＴＧＴ２とその実際の値ＴＧＴ２ｒｅａｌの差が最も小さくなるような共通の係数ｂ０〜ｂ１９６、及び、ｃ０〜ｃ１９６を決定する。
【００４８】
そして、予測モデル作成部３８は、このようにして作成した１時間後の消費電力ＴＧＴ１を予測する予測モデル（式（Ｉ））と、１時間後の不快指数ＴＧＴ２を予測する予測モデル（式（ＩＩ））を、図５のステップＳ３で出力する（図４に符号３９で示す）。尚、予測モデル作成部３８は、係る予測モデルを定期的（実施例では１日に１回）作成し、更新していくものとする。
【００４９】
（６−３）最適化制御
次に、最適化制御部３１の予測演算部４１が有する予測部４２は、図６のステップＳ４で、直近（実施例では直近の過去１日分）の外気温度Ｔ、空調設定Ａ、消費電力Ｐ、不快指数Ｄのデータをデータベース３７Ａから取得し、ステップＳ５で前述した式（Ｉ）、（ＩＩ）で示した各予測モデルに当てはめ、ステップＳ６、ステップＳ７で１時間後の消費電力ＴＧＴ１と不快指数ＴＧＴ２を予測し、出力する（図４に予測結果４３で示す）。尚、予測部４２は定期的に（実施例では１時間に１回）、１時間後の消費電力ＴＧＴ１と不快指数ＴＧＴ２を予測して出力するものとする。
【００５０】
ここで、図６のステップＳ５で予測部４２は、図８中の現在の空調設定温度Ａを複数の値、例えば２１℃、２２℃、２３℃、２４℃に変化させることで、複数の１時間後の消費電力ＴＧＴ１と不快指数ＴＧＴ２を予測する。今、予測した結果が例えば図１０の如きものであった場合、即ち、空調設定温度Ａを２１℃としたときの１時間後の消費電力ＴＧＴ１は「５ｋＷ」、１時間後の不快指数ＴＧＴ２は「不快」、空調設定温度Ａを２２℃としたときの１時間後の消費電力ＴＧＴ１は「４ｋＷ」、１時間後の不快指数ＴＧＴ２は「快適」、空調設定温度Ａを２３℃としたときの１時間後の消費電力ＴＧＴ１は「３ｋＷ」、１時間後の不快指数ＴＧＴ２は「快適」、空調設定温度Ａを２４℃としたときの１時間後の消費電力ＴＧＴ１は「４ｋＷ」、１時間後の不快指数ＴＧＴ２は「快適」であったものとすると、最適値算出部４４は図６のステップＳ８で２３℃を選択し、空調設定温度Ａの最適値Ａｏｐｔとして算出する（図１０に「結果：選択」で示す）。
【００５１】
この最適値Ａｏｐｔである２３℃は、１時間後の不快指数ＴＧＴ２が許容できる範囲（快適）において、１時間後の消費電力ＴＧＴ１が最も小さくなる空調設定温度Ａである。次に、データ送信部４６は図６のステップＳ９で空調装置制御部３２にこの空調設定温度Ａの最適値Ａｏｐｔを送信する。
【００５２】
空調装置制御部３２が前述した予測制御モードである場合、空調装置制御部３２は受信した最適値Ａｏｐｔに空調設定温度Ａを変更する。そして、この最適値Ａｏｐｔを空調設定温度Ａとして空調装置１９の運転を制御する。尚、最適値算出部４４は予測部４２が予測する毎に、即ち定期的に最適値Ａｏｐｔを算出することになる。
【００５３】
（６−４）予測モデルの作成（その２）
次に、図１１、図１２を用い、非線形回帰分析の一つである決定木分析によって前述した１時間後の消費電力ＴＧＴ１を予測する予測モデルと、１時間後の不快指数ＴＧＴ２を予測する予測モデルを作成し、最適化制御を行う場合の実施例について説明する。
【００５４】
この場合、図４の最適化制御部３１の予測モデル作成部３８は、データベース３７Ａ中の直近（同じく直近の過去１日分）の外気温度Ｔ〜Ｔ４８、空調設定温度Ａ〜Ａ４８、消費電力Ｐ〜Ｐ４８、及び、不快指数Ｄ〜Ｄ４８のデータに基づき、機械学習により所定時間後（同じく１時間後）の消費電力ＴＧＴ１を予測する決定木分析の予測モデルと、同じく所定時間後（１時間後）の不快指数ＴＧＴ２を予測する決定木分析の予測モデルを作成する。
【００５５】
予測モデル作成部３８は、図９の全ての行で予測される１時間後の消費電力ＴＧＴ１とその実際の値ＴＧＴ１ｒｅａｌの差、及び、１時間後の不快指数ＴＧＴ２とその実際の値ＴＧＴ２ｒｅａｌの差が最も小さくなるような決定木を図１１、図１２の如く作成する。図１１は１時間後の消費電力ＴＧＴ１１を決定木分析で予測する消費電力Ｐの予測モデル、図１２は１時間後の不快指数ＴＧＴ２を決定木分析で予測する不快指数Ｄの予測モデルとなる。
【００５６】
（６−５）図１１、図１２の場合の最適化制御
次に、最適化制御部３１の予測演算部４１の予測部４２は、図１１の予測モデルに複数の空調設定温度Ａを当てはめることで、１時間後の消費電力ＴＧＴ１を複数予測すると共に、図１２の予測モデルにも複数の空調設定温度Ａを当てはめて、１時間後の不快指数ＴＧＴ２を複数予測する。
【００５７】
この例では、空調設定温度Ａとして２１℃、２２℃、２３℃、２４℃を当てはめたものとすると、図１２の予測モデルでは、空調設定温度Ａを２２℃、２３℃、２４℃としたときに１時間後の不快指数ＴＧＴ２は快適となり、図１１の予測モデルでは空調設定温度を２３℃としたときに、１時間後の消費電力ＴＧＴ１は最も小さい３ｋＷとなる。そこで、この実施例の場合にも最適値算出部４４は、２３℃を空調設定温度Ａの最適値Ａｏｐｔとして算出すると共に、データ送信部４６が空調装置制御部３２に送信することになる。
【００５８】
以上詳述した如く、本発明の店舗空調システム２４は、店舗１内を空調する空調装置１９の運転を、所定の空調設定温度Ａに基づいて制御する空調装置制御部３２と、少なくとも、空調装置１９及び冷凍装置２１の消費エネルギーを示す指標（消費電力Ｐ）に関するデータと、店舗１内の快適性を示す指標（不快指数Ｄ）に関するデータを蓄積して構築されるデータベース３７Ａを有し、このデータベース３７Ａに基づいて機械学習を行うことで、所定時間後の快適性を示す指標（ＴＧＴ２）が許容できる範囲において、所定時間後の消費エネルギーを示す指標（ＴＧＴ１）が最も小さくなる空調設定温度Ａの最適値Ａｏｐｔを算出する最適化制御部３１を備え、空調装置制御部３２に、最適化制御部３１が算出した最適値Ａｏｐｔを空調設定温度Ａとして空調装置１９の運転を制御する予測制御モードを設けたので、店舗１内の快適性が許容できる範囲で、空調装置１９と冷凍装置２１の消費エネルギー（消費電力Ｐ）を最も小さくすることができる最適値Ａｏｐｔに空調設定温度Ａを自動的に調整し、空調装置１９の運転を制御することができるようになる。これにより、店舗１内の快適性を担保しながら、空調装置１９と冷凍装置２１の消費エネルギー（消費電力Ｐ）を削減することができるようになる。
【００５９】
また、空調装置制御部３２には、複数の空調設定温度Ａを切り換えて空調装置１９の運転を制御する実績取得モードを設けており、最適化制御部３１が、実績取得モード及び予測制御モードにおいて取得された少なくとも消費エネルギーを示す指標（消費電力Ｐ）に関するデータと快適性を示す指標（不快指数Ｄ）に関するデータを、データベース３７Ａに蓄積し、更新するようにしたので、当該店舗１における多様な実績データをデータベース３７Ａに蓄積することができるようになり、予測制御モードにおいて精度の高い運転を行うことができるようになる。また、実績取得モードと予測制御モードでの運転の実績を比較することで、予測制御モードの効果を確認し易くなる。
【００６０】
また、実施例では空調装置制御部３２に、所定の入力装置３５を用いて設定された空調設定温度Ａにより空調装置１９の運転を制御する独立制御モードを設けたので、使用者が任意の空調設定温度Ａにて空調装置１９を制御することができるようになると共に、最適化制御部３１が、独立制御モードにおいて取得された少なくとも消費エネルギーを示す指標（消費電力Ｐ）に関するデータと快適性を示す指標（不快指数Ｄ）に関するデータも、データベース３７Ａに蓄積し、更新するようにしたので、データベース３７Ａに蓄積されるデータの更なる多様化を図ることが可能となる。
【００６１】
更に、実施例の如く空調装置制御部３２が、上記実績取得モード、予測制御モード及び独立制御モードを切り換えて実行するようにすれば、データベース３７Ａのデータの多様化を自動的に行うことができるようになると共に、例えば、他の店舗で構築したデータベース３７Ａを利用する際にも、実績取得モードや独立制御モードに予測制御モードを織り交ぜながら空調装置１９の運転を行い、実績データをデータベース３７Ａに蓄積し、更新して当該店舗独自のデータベース３７Ａを構築することができるようになる。
【００６２】
そして、実施例の如くデータベース構築部３７が少なくとも外気温度Ｔ、空調設定温度Ａ、空調装置１９及び冷凍装置２１の消費エネルギーを示す指標としての消費電力Ｐ、及び、店舗１内の快適性を示す指標としての不快指数Ｄを所定期間分蓄積してデータベース３７Ａを構築し、予測モデル作成部２８がこのデータベース３７Ａに基づいて機械学習を行い、少なくとも直近の外気温度Ｔ、空調設定温度Ａ、消費電力Ｐ、及び、不快指数Ｄから、所定時間後の消費電力ＴＧＴ１及び不快指数ＴＧＴ２を予測するための予測モデルを作成し、予測部４２がこの予測モデルに複数の空調設定温度Ａを当てはめることにより、所定時間後の消費電力ＴＧＴ１及び不快指数ＴＧＴ２を複数予測し、最適値算出部４４がこれら予測された複数の所定時間後の消費電力ＴＧＴ１及び不快指数ＴＧＴ２から、所定時間後の不快指数ＴＧＴ２が許容できる範囲において、所定時間後の消費電力ＴＧＴ１が最も小さくなる空調設定温度Ａの最適値Ａｏｐｔを算出するようにすれば、予測制御モードにおいては、店舗１内の不快指数Ｄが許容できる範囲で、空調装置１９と冷凍装置２１の消費電力Ｐを最も小さくすることができる最適値Ａｏｐｔに空調設定温度Ａを自動的に調整し、空調装置１９の運転を制御することができるようになる。これにより、店舗１内の快適性を担保しながら、空調装置１９と冷凍装置２１の消費電力を精度良く削減することができるようになる。
【００６３】
この場合、実施例の如く予測モデル作成部３８が、定期的に予測モデルを作成して更新するようにすれば、店舗１を取り巻く環境の変化に応じて的確に空調設定温度Ａの最適値Ａｏｐｔを算出することができるようになる。
【００６４】
尚、予測モデル作成部における機械学習には  実施例の如き線形回帰分析、及び、非線形回帰分析のうちの何れか、又は、それらの組み合わせが考えられる。
【００６５】
また、実施例の如く予測部４２が、定期的に所定時間後の消費電力ＴＧＴ１及び不快指数ＴＧＴ２を複数予測し、最適値算出部４４は予測部４２が予測する毎に最適値Ａｏｐｔを算出するようにすれば、店舗１内の状況の変化に迅速に対応して、精度良く空調設定温度Ａの最適値Ａｏｐｔを算出することができるようになる。
【００６６】
（７）最適化制御部の他の例
次に、図１３は本発明の店舗空調システム２４を構成する最適化制御部３１の他の構成例を示している。図４の実施例では、最適化制御部３１の全ての機能が店舗１側に設けられていたが、この実施例では図４の予測モデル作成部３８が、店舗１を管理する管理会社のサーバー４７側に設けられている。
【００６７】
即ち、この場合の店舗空調システム２４では、店舗１側の最適化制御部３１Ａは予測モデルの作成を行わず、最適化制御部３１Ａ側のデータベース構築部３７で構築したデータベース３７Ａをサーバー４７に送信する。そして、このサーバー４７の予測モデル作成部３８が予測モデル（符号３９）を作成し、最適化制御部３１Ａの予測演算部４１に送信する。
【００６８】
最適化制御部３１Ａの予測部４２は、この予測モデルを利用して１時間後の消費電力ＴＧＴ１と不快指数ＴＧＴ２を予測し、空調設定温度Ａの最適値Ａｏｐｔを算出してデータ送信部４６により空調装置制御部３２に送信することになる。このようにサーバー４７側で予測モデルの作成を行うようにすれば、店舗１側での制御が簡素化される利点がある。
【００６９】
（８）その他の構成
尚、前述した実施例では機械学習で行う線形回帰分析として重回帰分析を採用したが、それに限らず、一般化線形回帰分析等も使用可能である。また、前述した非線形回帰分析についても、他の実施例で示した決定木分析に限らず、ランダムフォレスト分析、ニューラルネット分析、ＳＶＭ分析等も使用可能である。
【００７０】
また、実施例では重回帰分析により１時間後の消費電力ＴＧＴ１と不快指数ＴＧＴ２を予測し、或いは、決定木分析により１時間後の消費電力ＴＧＴ１と不快指数ＴＧＴ２を予測するようにしたが、それに限らず、消費電力ＴＧＴ１は線形回帰分析で予測し、不快指数ＴＧＴ２は非線形回帰分析で予測する、或いは、その逆等、各分析手法を組み合わせてもよい。
【００７１】
更に、前述した実施例では外気温度Ｔと、空調設定温度Ａと、消費電力Ｐと、不快指数Ｄを所定期間（１年間）分蓄積することでデータベース３７Ａを構築するようにしたが、それらに加えて、データベース３７Ａに、消費電力Ｐと不快指数Ｄに影響を与える空調装置１９、冷凍装置２１の運転ファクタに関するデータが追加して設けてもよい。
【００７２】
この場合に追加する運転ファクタとしては、空調装置１９の運転モード（冷房、暖房、ドライ等）、ショーケース４、１１の庫内温度、ショーケース４、１１の庫内循環ファンの風量、冷凍装置２１の目標低圧圧力、冷凍装置２１の高圧圧力、冷凍装置２１の圧縮機の回転数（インバータ制御）、冷凍装置２１の膨張弁の最小弁開度、全熱交換機２２の運転状態が考えられる。
【００７３】
そして、その場合には予測モデル作成部３８が、追加された運転ファクタを加えて所定時間（１時間）後の消費電力ＴＧＴ１と不快指数ＴＧＴ２を予測する予測モデルを作成し、予測部４２が、予測モデルに空調設定温度Ａに加えて追加された運転ファクタを複数当てはめることで所定時間（１時間）後の消費電力ＴＧＴ１及び不快指数ＴＧＴ２を複数予測する。
【００７４】
最適値算出部４４は、予測部４２が予測した複数の所定時間（１時間）後の消費電力ＴＧＴ１及び不快指数ＴＧＴ２から、所定時間（１時間）後の不快指数ＴＧＴ２が許容できる範囲において、所定時間（１時間）後の消費電力ＴＧＴ１が最も小さくなる追加された運転ファクタの最適値を算出する。
【００７５】
空調装置制御部３２や冷凍装置制御部３３は、最適値算出部４４が算出した最適値を追加された運転ファクタとして空調装置１９や冷凍装置２１の運転を制御するようにすれば、外気温度Ｔや空調設定温度Ａ以外の消費電力Ｐや不快指数Ｄに影響を与える運転ファクタについても最適値で制御し、より一層の快適性の向上と消費電力の削減効果を得ることが可能となる。
【００７６】
更に、例えば実施例の店舗１にショーケース４、１１に追加してショーケースが設置された場合を想定すると、例えばショーケースや冷凍装置に関する前述した運転ファクタとしては、類似する機器のデータを平均値や最大値、最小値や標準偏差を用いて一つに纏めることが考えられる。そのようにすることで、店舗１のショーケースの構成がその後変更された場合にも、支障無くデータベース３７Ａを構築して、消費電力ＴＧＴ１及び不快指数ＴＧＴ２の予測と最適値の算出を行うことが可能となる。
【００７７】
また、実施例では消費電力Ｐを空調装置１９及び冷凍装置２１の消費エネルギーを示す指標としたが、空調装置１９や冷凍装置２１の運転状態（例えば、圧縮機の回転数等）を消費エネルギーを示す指標としてもよい。但し、その場合にも消費電力検出部２６が運転状態から消費電力Ｐを算出することになる。また、実施例では不快指数Ｄを店舗１内の快適性を示す指標として採用したが、それに限らず、例えば店舗１内の温度や湿度そのものを採用することも可能である。
【００７８】
また、実施例では空調装置制御部３２に実績取得モードと、予測制御モードと、独立制御モードを設けたが、請求項１の発明ではそれに限らず、実績取得モードと、予測制御モードを設けて、それらを切り換えるものでも本発明は有効である。
【符号の説明】
【００７９】
１  店舗
４、１１  ショーケース
１５  冷凍機
１７  室内機
１９  空調装置
２０  室外機
２１  冷凍装置
２２  全熱交換機
２４  店舗空調システム
２６  消費電力検出部
２７  外気温度検出部
２８  店内温度検出部
２９  店内湿度検出部
３１  最適化制御部
３２  空調装置制御部
３３  冷凍装置制御部
３４  データ受信部
３５  入力装置
３６  不快指数算出部
３７  データベース構築部
３７Ａ  データベース
３８  予測モデル作成部
４１  予測演算部
４２  予測部
４４  最適値算出部
【図１】
2020148368.tif 000003
【図２】
2020148368.tif 000004
【図３】
2020148368.tif 000005
【図４】
2020148368.tif 000006
【図５】
2020148368.tif 000007
【図６】
2020148368.tif 000008
【図７】
2020148368.tif 000009
【図８】
2020148368.tif 000010
【図９】
2020148368.tif 000011
【図１０】
2020148368.tif 000012
【図１１】
2020148368.tif 000013
【図１２】
2020148368.tif 000014
【図１３】
2020148368.tif 000015