(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
建物内に設置された空調機を制御する空調システム制御装置において、
気象データ配信会社との間で通信手段を介してデータ通信を行う気象データ取得部と、
前記空調機との間で通信手段を介してデータ通信を行う空調機運転データ取得部と、
前記気象データ取得部および前記空調機運転データ取得部により取得したデータを保存するデータ記憶部と、
前記建物の建物モデルを保有するとともに、前記データ記憶部から所定の学習用入力データを取得し、前記建物モデルに基づき熱特性パラメータを学習により求めるパラメータ学習部と、
前記データ記憶部から所定の予測用入力データを取得し、前記熱特性パラメータ、前記建物モデルおよび前記所定の予測用入力データに基づき、前記建物の熱負荷を予測する熱負荷予測部と、
前記熱負荷予測部により求めた熱負荷および前記所定の予測用入力データに基づき、省エネとなる前記空調機の運転スケジュールを立案するスケジュール作成部と、
前記スケジュール作成部により求めた前記運転スケジュールを前記空調機に送信する運転スケジュール出力部と、
を備え、
前記パラメータ学習部が保有する前記建物モデルは、前記建物の熱負荷の影響因子と前記熱特性パラメータとの関係を熱伝導方程式で表現したモデルであり、
前記パラメータ学習部は、学習期間決定部を有し、
前記学習期間決定部は、前記熱特性パラメータのうちの、学習期間に対して可変の物性値の予測値と実測値との誤差が第１の閾値以下となり、かつ前記熱特性パラメータのうちの、前記学習期間に対して不変の物性値の変動が第２の閾値以下となる最短の前記学習期間を計算する
ことを特徴とする空調システム制御装置。
【請求項２】
前記パラメータ学習部は、前記建物モデルを前記建物に近づけるように更新する建物モデル修正部を有する
ことを特徴とする請求項１に記載の空調システム制御装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、ビルなどの建物に設置された空調機の負荷予測を的確に行う空調負荷予測機能を有し、熱源機器の熱出力を空調負荷に対応して有効に利用することができるように空調機の運転スケジュールを立案して制御する空調システム制御装置に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
近年、ビルなどの空調システムを構成する各種の空調機の省エネ化の要求が高まっており、この要求を満たすために、空調機の動力を低減化した空調システム制御装置が数多く提案されている。
従来から、多くの空調システム制御装置においては、以下のように、空調負荷に応じて空調システムの運転状態を変える制御方法が提案されている。
【０００３】
まず、第１の従来技術として、制御対象となる空調機と、周囲環境に関する過去の実績データとを入力情報とし、空調機の空調負荷を出力層として、ニューラルネットワークにより空調負荷モデルを構築し、空調負荷予測および省エネとなる熱源の運転制御を行う方法が提案されている（たとえば、特許文献１、２を参照）。
【０００４】
また、第２の従来技術として、建物の建築仕様(壁の部材、厚さ、物性値など)に基づく詳細な建物モデル（以下、単に「建物モデル」という）、もしくは日射量および外気温などの計測データとに係数を乗じる簡易式によって空調負荷を計算し、運転日前日が休日であるか否か、または、休日の日数などに基づいて、マルチエアコンの起動時間を計画するマルチエアコンの予冷・予熱分散制御システムも提案されている（たとえば、特許文献３を参照）。
【０００５】
しかしながら、上記特許文献１、２および３の簡易式に基づく制御技術においては、物理式を考慮していないので、再現できない物理現象が存在する。
たとえば、空調負荷に対する日射の影響としては、日射が窓などから直接室内に侵入して空調負荷となる成分と、一度外壁に吸収され貫流熱として空調負荷となる成分とが存在するが、これらを物理式なしで再現することはできない。
一方、上記特許文献３に記載の、上記ニューラルネットモデルや簡易式を用いない、建築仕様に基づく詳細な建物モデルによる制御技術においては、空調負荷計算に必要な膨大な設定パラメータを建物毎に入手することが困難である。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特許２９８３１５９号公報
【特許文献２】特開平６−１４７５９８号公報
【特許文献３】特願２００６−２９６９４号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
従来の空調システム制御装置は、特許文献１、２に記載の入出力データに基づくニューラルネットワークモデルや、特許文献３に記載の簡易的な計算式を用いているが、いずれも物理式を一切考慮していないので、再現できない物理現象が存在することから、熱負荷の予測精度が悪化するという課題があった。
【０００８】
一方、上記ニューラルネットモデルや簡易式を用いずに、物理式に則った詳細な建物モデルを用いて上記問題を解決することも考えられるが、膨大な設定パラメータが対象建物ごとに必要となるので、所要の設定パラメータを入手することは実質的に困難であり、実用化することができないという課題があった。
【０００９】
この発明は、上記のような課題を解決するためになされたものであり、建物モデルに必要な膨大なパラメータを設定しなくても、物理式に則って空調負荷を予測する建物モデルを実現し、建物モデルにより予測した空調負荷を入力変数として、空調システムを構成する空調機の総所要動力を最小とするような空調システムの運転状態を決定し、決定された目標値にしたがって各空調機を制御し、複数の空調対象空間の空調を効率的に行うとともに、省エネ化を実現した空調システム制御装置を得ることを目的とする
【課題を解決するための手段】
【００１０】
この発明に係る空調システム制御装置は、建物内に設置された空調機を制御する空調システム制御装置において、気象データ配信会社との間で通信手段を介してデータ通信を行う気象データ取得部と、空調機との間で通信手段を介してデータ通信を行う空調機運転データ取得部と、気象データ取得部および空調機運転データ取得部により取得したデータを保存するデータ記憶部と、建物の建物モデルを保有するとともに、データ記憶部から所定の学習用入力データを取得し、建物モデルに基づき熱特性パラメータを学習により求めるパラメータ学習部と、データ記憶部から所定の予測用入力データを取得し、熱特性パラメータ、建物モデルおよび所定の予測用入力データに基づき、建物の熱負荷を予測する熱負荷予測部と、熱負荷予測部により求めた熱負荷および所定の予測用入力データに基づき、省エネとなる空調機の運転スケジュールを立案するスケジュール作成部と、スケジュール作成部により求めた運転スケジュールを空調機に送信する運転スケジュール出力部と、を備え、パラメータ学習部が保有する建物モデルは、建物の熱負荷の影響因子と熱特性パラメータとの関係を熱伝導方程式で表現したモデルであり、パラメータ学習部は、学習期間決定部を有し、学習期間決定部は、熱特性パラメータのうちの、学習期間に対して可変の物性値の予測値と実測値との誤差が第１の閾値以下となり、かつ熱特性パラメータのうちの、学習期間に対して不変の物性値の変動が第２の閾値以下となる最短の学習期間を計算するものである。
【発明の効果】
【００１１】
この発明によれば、汎用的な建物モデルと物理パラメータを学習演算するパラメータ学習部とを備えることにより、個別の建物の熱特性パラメータを算出することができるので、熱特性を考慮した空調機の運転スケジュールを立案することができ、各建物において省エネルギー効果を実現することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１】この発明の実施の形態１に係る空調システム制御装置を示すブロック図である。
【図２】この発明の実施の形態１に係る空調システム制御装置の計算処理を示すフローチャートである。
【図３】この発明の実施の形態１に係る空調システム制御装置の建物モデルを図式的に示す説明図である。
【図４】この発明の実施の形態２に係る空調システム制御装置を示すブロック図である。
【図５】この発明の実施の形態２に係る空調システム制御装置における学習期間と予測精度との関係を示す説明図である。
【図６】この発明の実施の形態２に係る空調システム制御装置における学習期間と推定された熱特性パラメータとの関係を示す説明図である。
【図７】この発明の実施の形態３に係る空調システム制御装置を示すブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００１３】
実施の形態１．
図１はこの発明の実施の形態１に係る空調システム制御装置を示すブロック図である。
図１において、空調システム制御装置３は、気象データ配信会社１および空調機２との間で、インターネットなどの通信手段１００を介してデータ通信可能に構成されており、気象データ配信会社１および空調機２からの入力情報と、空調機特性データ８ｄ（たとえば、ユーザにより入力される）とに基づき、制御対象となる建物（図示せず）に設置された空調機２を制御する。
【００１４】
空調システム制御装置３は、気象データ配信会社１に接続された気象データ取得部４と、空調機２に接続された空調機運転データ取得部５および運転スケジュール出力部６と、データ記憶部８と、建物モデル１０ａを有するパラメータ学習部１０と、建物の熱負荷を予測する熱負荷予測部１３と、空調機２の運転スケジュール１５を立案するスケジュール作成部１４と、を備えている。
【００１５】
データ記憶部８は、気象データ取得部４および空調機運転データ取得部５を介して取得したデータを保存して、学習用入力データ９をパラメータ学習部１０に入力し、予測用入力データ１２を熱負荷予測部１３に入力する。
【００１６】
また、データ記憶部８は、パラメータ学習部１０で計算された熱特性パラメータ１１と、スケジュール作成部１４で計算された運転スケジュール１５とを、計算結果として保存する。
運転スケジュール出力部６は、データ記憶部８に格納された運転スケジュール１５を、通信手段１００を介して空調機２に送信する。
【００１７】
パラメータ学習部１０は、データ記憶部８から所定の学習用入力データ９を取得し、熱伝導方程式に基づく汎用的な建物モデル１０ａに基づき、学習演算により熱特性パラメータ１１（建物モデル１０ａ中の物理パラメータ）を求める。
【００１８】
熱負荷予測部１３は、パラメータ学習部１０内の建物モデル１０ａと、パラメータ学習部１０で計算された熱特性パラメータ１１と、データ記憶部８に格納された所定の予測用入力データ１２とに基づき、建物の熱負荷を予測する。
【００１９】
スケジュール作成部１４は、熱負荷予測部１３により求めた熱負荷と、予測用入力データ１２とに基づき、熱特性を考慮して省エネとなる空調機２の運転スケジュール１５を立案してデータ記憶部８に格納する。
運転スケジュール出力部６は、スケジュール作成部１４により求めた運転スケジュール１５を、データ記憶部８から読み出して空調機２に伝達する。
【００２０】
なお、図１においては、代表的に１台の空調機２を示しているが、複数台の空調機２が許容可能である。また、空調機２は、室外機および室内機から構成されるビル用マルチエアコン、パッケージエアコン、ルームエアコンや、吸収冷凍機などの大型熱源機であってもよい。
【００２１】
次に、図２および図３を参照しながら、図１に示したこの発明の実施の形態１による動作について説明する。
図２は図１の空調システム制御装置３による具体的な計算処理を示すフローチャートである。
また、図３は空調システム制御装置３が有する建物モデル１０ａを図式的に示す説明図であり、建物モデル１０ａで考慮する各因子の例を示している。
【００２２】
図２において、空調システム制御装置３は、まず、気象データ取得部４および空調機運転データ取得部５を介して、各データを取得して保存する（ステップＳ２１）。
すなわち、空調システム制御装置３は、気象データ取得部４を介して、気象データ配信会社１から所定地点の気象データを取得し、また、空調機運転データ取得部５を介して、空調機２の運転データを取得し、各データをデータ記憶部８に保存する。
【００２３】
所定地点の気象データは、少なくとも日射量および外気温を含み、過去のデータのみでなく、将来の予報値をも含むものとする。なお、将来の予報値で日射量が得られない場合には、晴れまたは曇りなどの天気予報情報であってもよく、代表的な日射量データを天気予報に基づき補正してもよい。
【００２４】
また、空調機２の運転データは、少なくとも各空調機２が室内に供給（または、除去）した熱量と、空調機２が設置された部屋の室温とを含む。なお、空調機２からの供給熱量が得られない場合には、熱量計算に必要な他のパラメータ（たとえば、各室外機の運転周波数、蒸発温度、凝縮温度などの既設センサで取得可能なデータ）であってもよい。また、室温は、室内機の吸込み温度で代替してもよい。
さらに、上記データ取得処理（ステップＳ２１）は、定期的にかつ自動的に実行されてもよい。
【００２５】
続いて、空調機２の性能を表す空調機特性データ８ｄを、データ記憶部８に登録する（ステップＳ２２）。
なお、空調機特性データ８ｄは、あらかじめユーザ操作によりデータ記憶部に登録してもよく、または、空調機２の運転データから推定により求めてもよい。
【００２６】
空調機特性データ８ｄは、少なくとも、各空調機２の消費電力と供給（除去）熱量との関係を含む。または、空調機運転データ取得部５において空調機２が供給（除去）する熱量が得られず、室外機の運転周波数などから熱量を計算する必要がある場合には、空調機特性データ８ｄは、各室外機の運転周波数、蒸発温度、凝縮温度と供給熱量および消費電力との関係を含む。
【００２７】
次に、ユーザ操作により、制御対象となる建物の番号、学習期間などの計算条件が設定される（ステップＳ２３）。
続いて、パラメータ学習部１０は、必要な学習用入力データ９をデータ記憶部８から抽出して取得し（ステップＳ２４）、建物モデル１０ａに基づく学習処理により、熱特性パラメータを推定する（ステップＳ２５）。
なお、学習用入力データ９は、少なくとも、所定地点の過去の気象データ、対象建物に設置された各空調機２の過去の運転データおよび空調機特性データ８ｄを含む。
【００２８】
ここで、図３に示した建物モデル１０ａを有するパラメータ学習部１０について、さらに具体的に説明する。
図３に示す建物モデル１０ａにおいては、熱負荷の影響因子として、外気温（ＴＯ）４１と、日射量（ＱＳ）４２と、隣室温度（ＴＯＺ)４３と、室内温度（ＴＺ）４４と、空調除去熱量（ＱＨＶＡＣ）４５と、室内発生熱量（ＱＯＣＣ＋ＱＥＱＰ）（人体＋ＯＡ機器＋照明）４６とが考慮されている。
【００２９】
上記熱負荷の影響因子の関係を理論式（熱伝導方程式）で表現すると、以下の式（１）〜（３）が導かれる。
【００３０】
【数１】
0005572799.tif 000002
【００３１】
式（１）〜式（３）において、ＱＳは日射量［ｋＷ／ｍ２］、ＱＯＣＣは人体発熱量［ｋＷ］、ＱＥＱＰはＯＡ機器発熱量［ｋＷ］、ＱＨＶＡＣは空調機２の除去（供給）熱量［ｋＷ］である。
また、ＴＯは外気温［℃］、Ｔ１は外壁室外側表面温度［℃］、Ｔ２は外壁室内側表面温度［℃］、ＴＺは室内温度［℃］、ＴＯＺは隣室温度［℃］である。
【００３２】
また、Ｒ１は室外側熱伝達率［Ｗ／（ｍ２・Ｋ）］、Ｒ２は外壁熱伝導率［Ｗ／（ｍ・Ｋ）］、Ｒｚは室内側熱伝達率［Ｗ／（ｍ２・Ｋ）］、ＲＯＺは内壁熱伝導率［Ｗ／（ｍ・Ｋ）］、ＲＷＩＮは窓熱伝達率［Ｗ／（ｍ２・Ｋ）］である。
【００３３】
また、Ｃ１は外壁室外側熱容量［Ｊ／Ｋ］、Ｃ２は外壁室内側熱容量［Ｊ／Ｋ］、Ｃｚは室内熱容量［Ｊ／Ｋ］である。
さらに、αは室内へ透過する日射量の係数（−）、βは外壁へ照射する日射量の係数（−）、γはＯＡ機器発熱量の係数（−）、δは空調除去（供給）熱量の係数（−）、ρは人体発熱量の係数（−）である。
【００３４】
ここで、人体発熱量ＱＯＣＣに関しては、３０％（０．３×ＱＯＣＣ）が、放射により内側壁面温度Ｔ２に影響し、残りの７０％（０．７×ＱＯＣＣ）が、対流により室内温度（Ｔｚ）４４の上昇に影響するものとしている。この割合は任意に変更可とする。
また、１フロアに１ゾーンのみが存在する場合には、隣室温度（ＴＯＺ）４３は存在しないので、隣室温度（ＴＯＺ）４３および内壁熱伝導率ＲＯＺは無視されている。
【００３５】
式（１）〜式（３）を状態空間モデルに置き換えると、以下の式（４）、式（５）のように表される。
【００３６】
【数２】
0005572799.tif 000003
【００３７】
式（４）、式（５）において、θは未知の熱特性パラメータのベクトルであり、実績室温と計算室温との誤差が最小となるように決定される。
なお、ここでは、予測対象を室温としているが、室温を目標室温として与え、熱負荷（＝空調機除去熱量ＱＨＶＡＣ）を予測することも可能である。
式（４）において、Ａ（θ）は、以下のパラメータ行列（状態遷移行列）で表される。
【００３８】
【数３】
0005572799.tif 000004
【００３９】
また、Ｂ（θ）は、以下のパラメータ行列（状態遷移行列）で表される。
【００４０】
【数４】
0005572799.tif 000005
【００４１】
さらに、θおよびＣは、それぞれ、以下のパラメータ行列（観測値行列）で表される。
【００４２】
【数５】
0005572799.tif 000006
【００４３】
なお、人体発熱量ＱＯＣＣ、ＯＡ機器発熱量ＱＥＱＰは、測定することが困難なので、対象フロアの消費電力量（消費電力データ）から推定してもよい。
たとえば、空調機、照明、ＯＡ機器の消費電力データが入手可能な場合には、照明消費電力とＯＡ機器消費電力Ｑとを合計することによって、ＯＡ機器発熱量ＱＥＱＰを求めてもよい。
【００４４】
また、人体発熱量ＱＯＣＣは、「在室人数」に「１人当たり発熱量」を乗じることにより、以下の式（６）の計算により求めてもよい。
【００４５】
ＱＯＣＣ＝「１人当たり発熱量」＊「在室人数」  ・・・（６）
【００４６】
さらに、在室人数は、フロア内にセンサを設置して人数をカウントするか、または、以下の式（７）のように、ＯＡ機器消費電力Ｑに対する確率密度関数Ｐ（ｘ）および「最大在室人数」を与えて、ＯＡ機器消費電力Ｑの実測値（または、予測値）から推定演算してもよい。
【００４７】
在室人数＝「最大在室人数」＊Ｐ（ｘ）      ・・・（７）
【００４８】
なお、ＯＡ機器消費電力Ｑが得られない場合は、対象建物の用途に応じて、人体発熱量ＱＯＣＣおよびＯＡ機器発熱量ＱＥＱＰの代表的なデータを用いてもよい。
【００４９】
一方、空調機除去熱量ＱＨＶＡＣは、空調機運転データ取得部５で取得可能であれば、その値をそのまま用いればよい。また、空調機除去熱量ＱＨＶＡＣが取得不可能の場合には、空調機特性データ８ｄを用いて熱量を計算することができる。
たとえば、空調機特性データ８ｄとして、室外機の圧縮機周波数ｆ、蒸発温度ＥＴ、凝縮温度ＣＴと供給熱量との関係式を、以下のように準備する。
【００５０】
【数６】
0005572799.tif 000007
【００５１】
上記関係式において、各係数ａ、ｂ、ｃ、ｄは、圧縮機の種別によって異なる値が与えられる。なお、各係数ａ、ｂ、ｃ、ｄは、実測値から求めてもよい。
また、室外機の圧縮機周波数ｆ、蒸発温度ＥＴ、凝縮温度ＣＴと供給熱量との関係は、室外機の冷媒回路をモデル化した空調機モデルを用いて算出してもよい。
【００５２】
以上のデータと、前述の式（４）、式（５）とに基づき、パラメータ行列Ａ（θ）、Ｂ（θ）およびＣを同定することができる。
パラメータ行列Ａ（θ）、Ｂ（θ）およびＣの同定手順は、以下のステップＡ１〜Ａ７のようになる。
【００５３】
まず、学習パラメータの初期値ベクトルθと状態ベクトルＸとを決定し（ステップＡ１）、初期値ベクトルθにより、状態遷移行列Ａ（θ）、Ｂ（θ）、観測値行列Ｃ（θ）を定義する（ステップＡ２）。
【００５４】
続いて、状態遷移行列Ａ（θ）、Ｂ（θ）と、ｔ＝ｋにおける観測値ベクトルｕ（ｋ）と、ｔ＝ｋ−１の状態推定値Ｘ（ｋ−１）とを用いて、状態ベクトルＸ（ｋ）を生成する（ステップＡ３）。
【００５５】
また、観測値行列Ｃ（θ）および状態ベクトルＸ（ｋ）からシステム応答ベクトルＹ’（ｋ＋１）を推定する（ステップＡ４）。
次に、観測値（実測値）と予測値との差分ｅ（θ、ｋ）を、以下の式によりを計算する（ステップＡ５）。
【００５６】
ｅ（θ、ｋ）＝Ｙ（ｋ）−Ｙ’（ｋ−１）
【００５７】
以下、上記ステップＡ２〜Ａ５を、すべての観測値について実行し、以下の式（８）のように、パラメータ行列Ｅ（θ）を求める（ステップＡ６）。
【００５８】
Ｅ（θ）＝［ｅ（θ、１）、ｅ（θ、２）、ｅ（θ、３）、・・・、ｅ（θ、ｎ）］
・・・（８）
【００５９】
式（８）において、ｎは観測値の数である。
最後に、パラメータ行列Ｅ（θ）のノルムを最小にするパラメータベクトルθ＊を、非線形最小２乗法を用いて、以下の（９）のように求める（ステップＡ７）。
【００６０】
θ＊＝ａｒｇｍｉｎ（Ｅ（θ）＊  Ｅ（θ））    ・・・（９）
【００６１】
なお、上記ステップＡ３〜Ａ７においては、非線形最小２乗法以外に、最尤法を用いてもよい。
また、観測値ベクトルｕ（ｋ）の集合ｕの行列分解により、状態遷移行列Ａ、Ｂと観測値行列Ｃを直接求める部分空間法を用いてもよい。
以上のように、パラメータ学習部１０において、学習により、熱特性パラメータ１１が求められる。
【００６２】
図２に戻り、空調システム制御装置３は、パラメータ学習部１０により求めた熱特性パラメータ１１をデータ記憶部８に保存する（ステップＳ２６）。
次に、ユーザ要求に応じて、空調機２の運転スケジュール１５を引き続き立案するか否かを判定し（ステップＳ２７）、立案しない（すなわち、ＮＯ）と判定されれば、図２の処理ルーチンを終了する。
【００６３】
一方、ステップＳ２７において、ユーザ要求により、引き続き、空調機２の運転スケジュールを立案する（すなわち、ＹＥＳ）と判定されれば、ユーザ操作により、対象建物番号、学習期間などの計算条件を設定する（ステップＳ２８）。
【００６４】
続いて、熱負荷予測部１３は、対象建物の熱特性パラメータ１１と、建物モデル１０ａと、予測に必要な予測用入力データ１２とを取得し（ステップＳ２９）、対象建物の熱負荷を予測演算により求める（ステップＳ３０）。
なお、予測用入力データ１２は、基本的に学習用入力データ９と同じ項目を含むが、データに将来の予測値を含めてもよい。
【００６５】
次に、スケジュール作成部１４は、熱負荷予測部１３で予測された熱負荷に対して、空調機特性データ８ｄに基づき、空調機２の消費電力が最小となり、かつ必要な熱負荷が除去可能な空調機２の運転スケジュール１５を立案する（ステップＳ３１）。
【００６６】
なお、空調機２の運転スケジュール１５には、少なくとも空調機２の運転停止時間を含まれるが、各空調機２の供給（除去）熱量を含めてもよい。特に、ビル用マルチエアコン、パッケージエアコン、またはルームエアコンの場合には、室外機の運転周波数または室内機の設定温度を含めてもよい。
【００６７】
ここで、スケジュール作成部１４による運転スケジュール１５の計算例について、具体的に説明する。
運転スケジュール１５は、空調機２の消費電力の合計を目的関数とし、各室外機の供給熱量および運転停止を制御変数とした最適化問題を解くことにより、以下の式（１０）〜式（１４）のように求める。
【００６８】
【数７】
0005572799.tif 000008
【００６９】
式（１０）〜式（１４）において、Ｐｉは室外機ｉの消費電力、Ｑｉは室外機ｉの供給熱量、ｕｉは室外機ｉの運転停止［０／１］、Ｑｔｏｔａｌは室内熱負荷、Ｔｚは室内温度、ｍａｘＴｚは室内温度の上限値、ｍｉｎＴｚは室内温度の下限値、ｍａｘＱｉは室外機ｉの供給熱量上限値、ｍｉｎＱｉは室外機ｉの供給熱量下限値である。
【００７０】
スケジュール作成部１４は、組合せ最適により離散値である室外機の運転停止を求め、各組合せにおける最適な室外機供給熱量を非線形最適により求める。
また、膨大な組合せの中から、効率的に最適解に近づくように組合せを変更し、限られた候補の中から目的関数が最小となる解を最適な運転スケジュール１５として出力する。
なお、最適化の手法としては、組合せ最適に動的計画法または問題空間探索法を用いてもよく、または、非線形最適に２次計画法を用いてもよい。
【００７１】
図２に戻り、スケジュール作成部１４により作成された運転スケジュール１５は、データ記憶部８に保存される（ステップＳ３２）。
最後に、運転スケジュール１５は、運転スケジュール出力部６から、通信手段１００を介して空調機２に送信され（ステップＳ３３）、図２の処理ルーチンを終了する。
【００７２】
これにより、空調機２は、運転スケジュール１５に基づき運転される。
上記ステップＳ２１〜Ｓ３３は、計算条件をあらかじめデータ記憶部８に登録することにより、すべて自動的に実行させることもできる。
【００７３】
以上のように、この発明の実施の形態１（図１〜図３）によれば、建物内に設置された空調機２を制御する空調システム制御装置３において、気象データ配信会社１との間で通信手段１００を介してデータ通信を行う気象データ取得部４と、空調機２との間で通信手段１００を介してデータ通信を行う空調機運転データ取得部５と、気象データ取得部４および空調機運転データ取得部５により取得したデータを保存するデータ記憶部８と、建物の仕様に基づく建物モデル１０ａを保有するとともに、データ記憶部８から所定の学習用入力データ９を取得し、建物モデル１０ａに基づき熱特性パラメータ１１を学習により求めるパラメータ学習部１０と、を備えている。
【００７４】
また、空調システム制御装置３は、データ記憶部８から所定の予測用入力データ１２を取得し、熱特性パラメータ１１、建物モデル１０ａおよび所定の予測用入力データ１２に基づき、建物の熱負荷を予測する熱負荷予測部１３と、熱負荷予測部１３により求めた熱負荷および所定の予測用入力データ１２に基づき、省エネとなる空調機２の運転スケジュール１５を立案するスケジュール作成部１４と、スケジュール作成部１４により求めた運転スケジュール１５を空調機２に送信する運転スケジュール出力部６と、を備えている。
データ記憶部８は、熱特性パラメータ１１および運転スケジュール１５を保存する。
【００７５】
さらに、建物モデル１０ａ内の物理パラメータとしては、少なくとも、室外からの熱流入を表す、外壁および窓の熱抵抗値（熱伝達率の逆数）および熱容量と、隣接ゾーンからの熱流入を表す内壁の熱抵抗値（熱伝達率の逆数）と、室内の熱容量と、日射の外壁および内壁への吸収率と、内部発熱の内壁への吸収率とを含む。
【００７６】
上記構成により、パラメータ学習部１０において、個別の建物の熱特性パラメータ１１を自動的に学習することができるので、各建物の熱特性パラメータ１１や位置情報（たとえば、方位）、ならびに、詳細な建物仕様（たとえば、窓面積や屋根面積）を入手しなくても、物理式に基づいた高精度の熱負荷予測が可能となる。
【００７７】
また、熱特性パラメータ１１の学習演算を定期的に実行することにより、季節的な変動（たとえば、窓から入射する日射量Ｑｓの変動）や、室内環境の変化（たとえば、窓にブラインドが設置されたなど）を含めたモデル化が可能となる。
したがって、個別の建物における熱負荷予測の精度が向上し、スケジュール作成部１４において、建物の熱特性に応じた空調機２の運転スケジュール１５が求めることができるので、各建物において省エネルギー効果が得られる。
【００７８】
実施の形態２．
なお、上記実施の形態１（図１）では、パラメータ学習部１０における学習期間について具体的に言及しなかったが、図４のように、パラメータ学習部１０Ａ内に学習期間決定部１０ｂを設けてもよい。
【００７９】
図４はこの発明の実施の形態２に係る空調システム制御装置３Ａを示すブロック図であり、前述（図１参照）と同様のものについては、前述と同一符号を付して、または符号の後に「Ａ」を付して詳述を省略する。
図４において、前述（図１）との相違点は、パラメータ学習部１０Ａ内に学習期間決定部１０ｂが追加された点のみである。
【００８０】
通常、熱特性パラメータ１１は、パラメータ学習部１０Ａにおける学習用入力データ９が豊富にあればあるほど、実際の値に近い値が推定可能であるが、学習用入力データ９が長期間の場合には、パラメータ学習部１０Ａにおける計算負荷が増大して、パラメータの推定演算に多大な時間を要することになる。
また、建物モデル１０ａそのものの精度が低い場合には、学習用入力データ９を長期間にわたって取得しても、パラメータ学習の精度が向上することはない。
【００８１】
この発明の実施の形態２においては、図４のように、パラメータ学習部１０Ａに学習期間決定部１０ｂを加えることにより、建物モデル１０ａの高精度化を含めて、最適な学習期間（学習用入力データ９として取得するデータ期間）を決定することができる。
【００８２】
以下、図５および図６を参照しながら、この発明の実施の形態２による学習期間決定部１０ｂについて説明する。
図５は図４の空調システム制御装置３Ａにおける学習期間と予測精度との関係を示す説明図であり、ある対象建物に対して、学習期間を１日から１０日まで変化させた場合の精度変化を、予測対象日の予測値と実測値との平均二乗誤差（ＲＭＳＥ：Ｒｏｏｔ  Ｍｅａｎ  Ｓｑｕａｒｅ  Ｅｒｒｏｒ）で示している。
また、図６は図４の空調システム制御装置３Ａの学習期間と推定された熱特性パラメータ１１（壁熱容量［ＭＪ／Ｋ］）との関係を示す説明図である。
【００８３】
図５においては、学習期間が４日以上の場合に、誤差平均値ＲＭＳＥが１℃未満となり、パラメータ推定が成功したように見える。
一方、図６においては、学習期間が５日以上の場合に、壁熱容量［ＭＪ／Ｋ］の変動が小さくなっている。
【００８４】
熱特性パラメータ１１のうち、壁熱容量は、基本的には不変の物性値であり、学習期間の違いによって変化してはならないので、図６から明らかなように、学習期間が５日未満の場合には、真に近い値を推定できているとは言えない。
したがって、図５の誤差平均値が一定値未満となる学習期間を選択するのみでなく、基本的には不変の物性値（壁熱容量など）の変動が一定値未満となる学習期間を決定する必要がある。
【００８５】
学習期間決定部１０ｂは、たとえば計算条件設定時（図２内のステップＳ２３）において学習期間決定モードを選択した場合には、学習用入力データ９を含めて、前後１０日〜数１０日の程度の範囲内で、余分にデータを取得し、所定の熱特性パラメータ１１の予測値と実測値との誤差、および、所定の熱特性パラメータ１１の変動をシミュレーションすることにより、適切な学習期間を決定する。
【００８６】
ここで、適切な学習期間とは、たとえば、熱特性パラメータ１１の予測値と実測値との誤差が第１の閾値以下となる最短学習期間と、熱特性パラメータ１１の分散が第２の閾値以下となる最短学習期間とのうち、長い方の値を選択してもよい。
学習期間決定部１０ｂで決定した学習期間は、熱特性パラメータ１１とともにデータ記憶部８に保存される。
【００８７】
なお、定期的に学習した熱特性パラメータ１１を長期的にモニタリングすることによって、建物部材の変化を検証してもよい。たとえば、年４回の学習結果を１０年分保存しておいた場合、４０個の学習結果を比較することによって、建物部材の変化（たとえば、外壁反射塗料の劣化）を検知することができる。
【００８８】
以上のように、この発明の実施の形態２（図４〜図６）に係る空調システム制御装置３Ａのパラメータ学習部１０Ａは、学習期間決定部１０ｂを有し、学習期間決定部１０ｂは、熱特性パラメータ１１（建物内の消費電力など）の予測値と実測値との誤差が第１の閾値以下となり、かつ熱特性パラメータの変動が第２の閾値以下となる最短の学習期間を計算する。
【００８９】
これにより、建物ごとに適切な学習期間を決定することができるので、計算時間の短縮が可能になるとともに、予測精度を向上させることができる。
また、熱特性パラメータ１１の予測精度が向上するので、実際の建物に近いモデル化が可能となる。
さらに、熱特性パラメータ１１の予測精度が向上することによって、真値に近い物性値がモニタリングできるので、建物の性能評価（たとえば断熱性能の評価）が可能となる。
【００９０】
実施の形態３．
なお、上記実施の形態１（図１）では、建物モデル１０ａの修正について言及しなかったが、図７のように、パラメータ学習部１０Ｂ内に建物モデル修正部１０ｃを設けてもよい。
【００９１】
図７はこの発明の実施の形態３に係る空調システム制御装置３Ｂを示すブロック図であり、前述（図１参照）と同様のものについては、前述と同一符号を付して、または符号の後に「Ｂ」を付して詳述を省略する。
図７において、前述（図１）との相違点は、パラメータ学習部１０Ｂ内に建物モデル修正部１０ｃが追加された点のみである。
【００９２】
図７において、熱特性パラメータ１１は、建物モデル１０ａが詳細であればあるほど、実際の値に近い値が推定できるはずであるが、建物モデル１０ａは、多くの建物に適用可能な汎用的なモデルでなければならないので、詳細にすると逆に建物間で予測精度が大きく異なるモデルとなってしまう。
【００９３】
また、前述の図５から明らかなように、学習期間を４日から１０日に増加させたとしても、予測精度が劇的に向上することはない。つまり、図５は建物モデル１０ａの限界を示しており、建物モデル１０ａそのものを変更しない限り、学習期間を延長しても、それ以上予測精度が向上しないことを示している。
【００９４】
そこで、図７のように、パラメータ学習部１０Ｂ内に建物モデル修正部１０ｃを加えることにより、対象建物に最も適合した建物モデル１０ａを作成することが可能となる。
建物モデル修正部１０ｃは、たとえば室温予測の場合、建物モデル１０ａを構築する際に、１つのゾーンの代表温度を求める建物モデルとするか、東西２ゾーンに分割して各ゾーンの代表温度を求める建物モデルとするか、または、さらに細かいゾーンに分割して、各ゾーンの代表温度を求める建物モデルとするか、を自動的に判定する。
【００９５】
たとえば、空調機運転データにｎ個の室外機のデータが含まれていた場合、ゾーン分割の最小単位はｎ個であると判定し、ｎゾーン分割時の精度とゾーン分割無しの精度とを比較する。
【００９６】
また、ｎゾーン分割時には、各ゾーン間の内壁熱伝達率を比較することによって、ゾーン間の影響度を計算することができるので、影響度が強いゾーンをｍ個にグルーピングして、再度ｍゾーン分割時の精度を比較することによって、最適なゾーン分割数を求める。または、ユーザ操作により、あらかじめゾーン分割を定義してもよい。
【００９７】
また、ゾーン分割のみでなく、新しい熱特性パラメータを加えた建物モデル１０ａを作成してもよい。
たとえば、建物モデル１０ａで要求する精度が得られない場合、いくつかのオプションを準備しておき、以下の条件の要求精度を満たすような詳細な建物モデル１０ａを構築してもよい。
【００９８】
すなわち、オプション条件としては、
（Ａ）建物モデル１０ａに対して壁の熱容量設定ポイントを増やす、
（Ｂ）窓の熱容量を追加する、
（Ｃ）外壁を天井、床に分割する、
などがあげられる。
【００９９】
以上のように、この発明の実施の形態３（図７）に係る空調システム制御装置３Ｂのパラメータ学習部１０Ｂは、建物モデル１０ａを、対象となる建物に近づけるように更新する建物モデル修正部１０ｃを有するので、対象建物に対応した建物モデル１０ａを自動的に作成でき、熱特性パラメータ１１の予測精度が向上する。
【０１００】
すなわち、室内の空間的な違い（たとえば方位）やゾーン分割の変化（たとえばパーテションの移動）を含めたモデル化が可能となる。
また、汎用的（基本的）な建物モデルの物理パラメータを学習することにより、各建物に適用可能なモデルを自動的に作成することができ、標準的ではない建物（たとえば、極端に断熱性の高い建物）に対しても、対応可能な建物モデル１０ａを自動的に作成することができる。
【符号の説明】
【０１０１】
１  気象データ配信会社、２  空調機、３、３Ａ、３Ｂ  空調システム制御装置、４  気象データ取得部、５  空調機運転データ取得部、６  運転スケジュール出力部、８  データ記憶部、８ｄ  空調機特性データ、９  学習用入力データ、１０、１０Ａ、１０Ｂ  パラメータ学習部、１０ｂ  学習期間決定部、１０ａ  建物モデル、１０ｃ  建物モデル修正部、１１  熱特性パラメータ、１２  予測用入力データ、１３  熱負荷予測部、１４  スケジュール作成部、１５  運転スケジュール、１００  通信手段、Ｓ２１  データ取得・保存ステップ、Ｓ２２  空調機特性データ登録ステップ、Ｓ２３  計算条件設定ステップ、Ｓ２４  学習用入力データ取得ステップ、Ｓ２５  パラメータ学習ステップ、Ｓ２６  パラメータ保存ステップ、Ｓ２８  計算条件設定ステップ、Ｓ２９  予測用入力データ取得ステップ、Ｓ３０  熱負荷計算ステップ、Ｓ３１  運転スケジュール作成ステップ、Ｓ３２  運転スケジュール保存ステップ、Ｓ３３  運転スケジュール出力ステップ、４１  外気温、４２  日射量、４３  隣室ゾーン温度、４４  室内温度、４５  空調機供給熱量、４６  室内発生熱量。
【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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