(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
空調をおこなう部屋に人員が在室していない時間帯とその前後の所定の時間帯を合わせた不在時間帯における運転制御を行う空気調和機の制御装置において、
前記部屋の熱特性に関するデータを検出する検出手段と、
前記データおよび蓄積された過去のデータをもとに、前記不在時間帯における前記空気調和機に対する室内温度設定値の時間的変更パターンを複数個仮定すると共に、それらのパターン毎に、前記不在時間帯における前記空気調和機の積算消費エネルギおよび、前記不在時間帯が終了する時点における不在終了時室内温度を算定し、前記不在終了時室内温度が所定の範囲に収まり、かつ、前記積算消費エネルギが最小になるような前記時間的変更パターンのひとつを選定するパターン設定手段とを備え、
前記検出手段は、前記部屋内に人員が在室している在室時間帯における前記空気調和機の在室時室内温度設定値と在室時給気温度設定値を検出する温度設定値検出部と、
前記部屋内の所定の場所において少なくとも室内温度を含む室内状態量を検出する室内状態量検出部と、
外気温度を検出する外気温度検出部とを有し、
前記パターン設定手段は、
前記不在時間帯を記憶する不在時間帯データ記憶部と、
前記時間的変更パターン毎に前記室内状態量および前記空気調和機の運転状態量の時間的な変化を予測する空調状態量変化予測部と、
前記空調状態量変化予測部で予測される前記運転状態量から前記積算消費エネルギを予測する空調機消費エネルギ予測部と、
前記時間的変更パターンのひとつを選定して前記空気調和機に指示する室内温度設定値変更指示部とを有し、
前記パターン設定手段が前記複数個の前記時間的変更パターンのそれぞれを仮定するときに、前記空調状態量変化予測部は前記不在時間帯における前記室内温度設定値の前記時間的変更パターン毎の前記室内温度設定値の変更過程に対応する室内温度の変化を予測し、前記空調機消費エネルギ予測部は前記不在時間帯における前記室内温度設定値の前記時間的変更パターン毎の前記室内温度設定値の変更過程に対応する積算消費エネルギの変化を予測することを特徴とする空気調和機の制御装置。
【請求項２】
空調をおこなう部屋に人員が在室していない時間帯とその前後の所定の時間帯を合わせた不在時間帯における運転制御を行う空気調和機の制御装置において、
前記部屋の熱特性に関するデータを検出する検出手段と、
前記データおよび蓄積された過去のデータをもとに、前記不在時間帯における前記空気調和機に対する室内温度設定値の時間的変更パターンを複数個仮定すると共に、それらのパターン毎に、前記不在時間帯における前記空気調和機の積算消費エネルギおよび、前記不在時間帯が終了する時点における不在終了時室内温度を算定し、前記不在終了時室内温度が所定の範囲に収まり、かつ、前記積算消費エネルギが最小になるような前記時間的変更パターンのひとつを選定するパターン設定手段とを備え、
前記検出手段は、
前記部屋内に人員が在室している在室時間帯における前記空気調和機の在室時室内温度設定値と在室時給気温度設定値を検出する温度設定値検出部と、
前記部屋内の所定の場所において少なくとも室内温度を含む室内状態量を検出する室内状態量検出部と、
外気温度を検出する外気温度検出部と、
少なくとも前記部屋内に在室する人員の人数を含む在室状態を検知する在室状態検知部とを有し、
前記パターン設定手段は、
前記在室状態検知部で得られた在室状態データを時系列として記憶蓄積する在室状態データ記憶部と、
前記在室状態データ記憶部に蓄積された過去のデータをもとに人員の在不在の時間的パターンを学習する在室状態データ学習部と、
前記時間的変更パターン毎に前記室内状態量および前記空気調和機の運転状態量の時間的な変化を予測する空調状態量変化予測部と、
前記空調状態量変化予測部で予測される前記運転状態量から前記積算消費エネルギを予測する空調機消費エネルギ予測部と、
前記時間的変更パターンのひとつを選定して前記空気調和機に指示する室内温度設定値変更指示部とを有し、
前記パターン設定手段が前記複数個の前記時間的変更パターンのそれぞれを仮定するときに、前記空調状態量変化予測部は前記不在時間帯における前記室内温度設定値の前記時間的変更パターン毎の前記室内温度設定値の変更過程に対応する室内温度の変化を予測し、前記空調機消費エネルギ予測部は前記不在時間帯における前記室内温度設定値の前記時間的変更パターン毎の前記室内温度設定値の変更過程に対応する積算消費エネルギの変化を予測することを特徴とする空気調和機の制御装置。
【請求項３】
前記パターン設定手段は、前記積算消費エネルギおよび前記不在終了時室内温度を算定する際に、前記空気調和機の動作特性をあらかじめ学習させたニューラルネットワークを用いることを特徴とする請求項１または２に記載の空気調和機の制御装置。
【請求項４】
前記検出手段は、少なくとも前記部屋内に人員がいるかどうかを検知する在不在検知部を備え、前記パターン設定手段は、前記不在時間帯データ記憶部に記憶されたデータをもとに設定された前記不在時間帯内において、前記在不在検知部が前記部屋内に人員がいることを検知した場合に、前記室内温度設定値変更指示部により指示された室内温度設定値を前記在室時室内温度設定値に再設定するように指示する室内温度設定値再設定指示部を備えることを特徴とする請求項１に記載の空気調和機の制御装置。
【請求項５】
前記空気調和機の運転が本制御装置の指示によらず停止した場合に、これを検知し、運転を再開する時刻を設定する手段を備え、運転停止時刻から運転再開時刻までの時間帯を前記不在時間帯とみなすことを特徴とする請求項１または２に記載の空気調和機の制御装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、空気調和機の運転消費エネルギを削減するのに有効な空気調和機の制御装置に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
オフィスビルにおける従来の空調機では、部屋の使用者は、昼休みや会議等で退室する際、自ら空調機への給電を停止・調節したり、空調機の室内温度設定値を変更したりしていた。また、入室時には空調機の給電を開始、あるいは室内温度設定値を退室前の設定値に戻す操作をおこなっていた。また、朝の空調機の起動時に代表されるように、空調機を起動する時間は、人が入ってくる時間までに室内温度が室内温度設定値になるように適当に決められていた。
【０００３】
従来の技術で、部屋の人間がいない場合に空調機の室内温度設定値を変更する制御装置を開示したものに、例えば特開平８―２８９２９号公報がある。また、空調機を起動し、人が入ってくる時間までに室内温度が室内温度設定値になるよう空調機の制御装置を開示したものに、例えば特開昭５６―７９２７号公報がある。
【０００４】
図８に、特開平８―２８９２９号公報に記載された技術の構成図を示す。１０１０は温度センサ、１０２０は温度設定器、１０３０は人体を検知した場合にはパルスを出力する人体検知センサ、１０４０は設定温度変更回路である。また、１１００は温度センサ１０１０と温度設定器１０２０の出力を比較する制御装置、１２００は出力回路、１４００は室温調節器である。
【０００５】
以下にその動作について説明する。制御装置１１００は、温度センサ１０１０の出力と温度設定器１０２０の出力を比較し、その結果を出力回路１２００に渡す。出力回路１２００は制御装置１１００の出力に従って、室温調節器１４００への給電を制御する。人体検知センサ１０３０が人を検出している状態では、設定温度変更回路１０４０は温度設定器に何の影響も及ぼさない。人体情報センサ１０３０が人体を検知しなくなり所定の時間が経過すると、設定温度変更回路１０４０の影響により、設定温度が変化する。
【０００６】
次に、特開昭５６―７９２７号公報の技術について説明する。単位時間あたりの温度変化をゲインであらわし、前日の予測ゲインと実測のゲインとの演算和により当日の起動ゲインを予測し、当日の実測温度と室内温度設定値との差を予測起動ゲインで除して空調機起動時刻よりの遅れ時間を求める。以上のようにして決められた時間に空調機を起動するものである。
【０００７】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、上述した空調機の制御装置では、使用者が長時間部屋を空けた後入室すると、しばらくは夏は暑く冬は寒いといった快適性が損なわれているという問題点があった。さらに、室内温度が変更された室内温度設定値からもとの設定値にもどるまでの空調機で消費される電力が考慮されておらず、空調機消費エネルギが削減されていない場合があるという問題点があった。また、停止状態から起動し希望の時間に室内温度を室内温度設定値にする従来の制御装置では、空調機で消費されるエネルギに対する考慮がなされていないという問題点があった。
【０００８】
本発明は、上述した従来の空気調和機の制御装置の課題を考慮し、あらかじめ予測された不在時間帯に対して、不在時間帯前後における空調機の消費エネルギが確実に削減でき、かつ不在時間帯終了時における室内温度が退室前の室内温度設定値になる空気調和機の自動制御装置を実現することを目的とするものである。また、空調機が停止している状態から室内温度が在室時室内温度設定値に到達するまでの空調機の起動消費エネルギを確実に削減できる空気調和機の自動制御装置を実現することを目的とするものである。
【０００９】
【課題を解決するための手段】
上述した課題を解決するために、本発明は、空調をおこなう部屋に人員が在室していない時間帯とその前後の所定の時間帯を合わせた不在時間帯における運転制御を行う空気調和機の制御装置において、前記部屋の熱特性に関するデータを検出する検出手段と、前記データおよび蓄積された過去のデータをもとに、前記不在時間帯における前記空気調和機に対する室内温度設定値の時間的変更パターンを複数個仮定すると共に、それらのパターン毎に、前記不在時間帯における前記空気調和機の積算消費エネルギおよび、前記不在時間帯が終了する時点における不在終了時室内温度を算定し、前記不在終了時室内温度が所定の範囲に収まり、かつ、前記積算消費エネルギが最小になるような前記時間的変更パターンのひとつを選定するパターン設定手段とを備え、前記検出手段は、前記部屋内に人員が在室している在室時間帯における前記空気調和機の在室時室内温度設定値と在室時給気温度設定値を検出する温度設定値検出部と、前記部屋内の所定の場所において少なくとも室内温度を含む室内状態量を検出する室内状態量検出部と、外気温度を検出する外気温度検出部とを有し、前記パターン設定手段は、前記不在時間帯を記憶する不在時間帯データ記憶部と、前記時間的変更パターン毎に前記室内状態量および前記空気調和機の運転状態量の時間的な変化を予測する空調状態量変化予測部と、前記空調状態量変化予測部で予測される前記運転状態量から前記積算消費エネルギを予測する空調機消費エネルギ予測部と、前記時間的変更パターンのひとつを選定して前記空気調和機に指示する室内温度設定値変更指示部とを有し、前記パターン設定手段が前記複数個の前記時間的変更パターンのそれぞれを仮定するときに、前記空調状態量変化予測部は前記不在時間帯における前記室内温度設定値の前記時間的変更パターン毎の前記室内温度設定値の変更過程に対応する室内温度の変化を予測し、前記空調機消費エネルギ予測部は前記不在時間帯における前記室内温度設定値の前記時間的変更パターン毎の前記室内温度設定値の変更過程に対応する積算消費エネルギの変化を予測することを特徴とする空気調和機の制御装置である。
【００１０】
【発明の実施の形態】
以下に、本発明の実施の形態を図面を参照して説明する。
【００１１】
（第１の実施の形態）
図１は本発明の第１の実施の形態における制御装置の構成を示す構成図である。本実施の形態における制御装置は、本発明の検出手段に対応する複数のデータ検出部と、本発明のパターン設定手段に対応する制御部３００とから構成されている。１００は、所定の場所から所定の状態量を検出する室内状態量検出部である。室内状態量検出部１００は、例えば部屋４００の室内温度と空調機２００からの給気風量とを同時に検出する。室内温度の検出にはサーミスタ等が、給気風量の検出には風量計等が使用される。また、１２０は外気温度検出部でサーミスタ等が使用される。１６０は部屋４００に人がいる場合の空調機の在室時室内温度設定値および在室時給気温度設定値を検出する温度設定値検出部である。
【００１２】
制御部３００において、３１０は部屋４００に人がいない時間帯を記憶する不在時間帯データ記憶メモリであり、ここに格納するデータは空調機の管理者が入力する。３５０は、室内温度設定値を在室時室内温度設定値から変更した場合に、室内温度と空調機の給気風量とが時間的にどのように変化するのかを予測する空調状態量変化予測部である。３５５は空調状態量変化予測部３５０で求めた空調機の送風量予測データを用いて、室内温度設定値を変更した場合の空調機の消費電力予測をおこなう空調機消費エネルギ予測部である。３７０は、空調状態量変化予測部３５０と空調機消費エネルギ予測部３５５との予測結果をもとに、不在時間帯の室内温度設定値の変更量と変更時刻を決定して、空調機２００に変更指示を行う室内温度設定値変更指示部である。
【００１３】
次に、このような本実施の形態の動作を説明する。
【００１４】
まず、不在時間帯データ記憶メモリに記憶する不在時間帯データを採取し、該メモリに記憶さす。不在時間帯データは日によって違うことが予想されるので、空調機を動かす前にデータを採取するとよい。
【００１５】
次に、空調状態量変化予測部３５０と空調機消費エネルギ予測部３５５では、温度設定値検出部１６０で得られる在室時室内温度設定値Ｔｒｍｓｅｔ  と在室時給気温度設定値Ｔｓｐｓｅｔ  を用いて、不在時間帯における室内温度設定値の時間的変更パターンを複数個仮定するとともに、各パターン毎の室内温度設定値の変更過程に対応する室内温度の変化と空調機消費エネルギとを予測する。予測には、例えば多層ニューラルネットワークの代表的な学習アルゴリズムであるバックプロパゲーションを用いる方法がある。ニューロンは、図２に示すように、入力層を在室時室内温度設定値Ｔｒｍｓｅｔ  と在室時給気温度設定値Ｔｓｐｓｅｔ  と室内温度と給気風量と外気温度、出力層を所定時間後の室内温度と給気風量と空調機の消費エネルギとする教師データによって、あらかじめ学習がなされている。この学習したニューラルネットワークを用いて、室内温度と空調機の消費エネルギの時間的な変化を予測する。在時間帯終了時間ｔｅｎｄ  に予測される不在終了時室内温度Ｔｒｍ（ｔｅｎｄ）が数１に示す温度範囲内におさまるような、不在時間帯の室内温度設定値の変更量と変更時刻のパターンを可能な数だけ選択する。
【００１６】
【数１】
0003549710.tif 000002
【００１７】
数１において、ΔＴｌｏｗは室内温度下限許容値、ΔＴｕｐは室内温度上限許容値である。また、上で選択したすべてのパターンにおける空調消費エネルギの予測値を、計算をおこなったすべての時間で積算し、その積算量が最も小さいパターンを実際の運転に用いるパターンとして決定し、室内温度設定値変更指示部３７０はこれを空調機２００に指示する。
【００１８】
（第２の実施の形態）
以下に、本発明の第２の実施の形態を図面を参照して説明する。図３は本発明の第２の実施の形態における制御装置の構成を示す構成図である。本実施の形態は、第１の実施の形態において、室内状態量検出部１００がなく、室内温度検出部１１０と空調機から室内に給気される給気風量と給気温度とを検出する空調機給気状態量検出部１３０とを有し、制御部３００には、室内温度検知部１１０と外気温度検知部１２０と空調機給気状態量検出部１３０とで得られるデータを記憶する空調状態量データ記憶メモリ３２０と、空調状態量データ記憶メモリ３２０より室内温度、給気温度、給気風量、外気温度の各時系列データを読み出し室内発生負荷を算出する室内発生負荷算出部３３０とを有したものである。その外の構成は第１の実施の形態と同じなのでその説明は省略する。なお、室内温度検出部１１０と外気温度検出部１２０ではサーミスタ等が使用される。また、空調機給気状態量検出部１３０では、給気風量の検出には送風機２１０のインバータファン回転数からファン固有の関数を用いることにより検出され、給気温度の検出にはサーミスタ等が使用される。空調機２００の給気風量は送風機２１０のインバータファン回転数を制御することによって変えることができる。
【００１９】
次に、このような本実施の形態の動作を説明する。
【００２０】
不在時間帯データ記憶メモリ３１０より不在時間帯データを取った後、室内発生負荷算出部３３０で、前日または任意の指定日の不在時間帯における室内温度Ｔｒｍ（ｔ）、給気温度Ｔｓｐ（ｔ）、給気風量Ｖｓｐ（ｔ）、外気温度Ｔｏｄ（ｔ）をもとに数２を用いて該不在時間帯における室内発生負荷Ｑｉｎ（ｔ）を計算する。なお、ｔは時間である。
【００２１】
【数２】
0003549710.tif 000003
【００２２】
数２においてＣａｉｒは空気の比熱、Ｒは既知の熱抵抗、Ｃｒｍは既知の部屋の熱容量、α（ｔ）は室内温度変化率で時間ｔまわりの複数のＴｒｍ（ｔ）から最小２乗法で求めることができる。室内発生負荷Ｑｉｎ（ｔ）は時系列データであるが、そのままでは測定誤差を含んでいるため、Ｑｉｎ（ｔ）の全データを平均したＱｉｎａを以下で用いるとよい。空調状態量変化予測部３５０では、上記不在時間データと室内発生負荷Ｑｉｎａとを用いて、不在時間帯における室内温度設定値の時間的変更パターンを複数個仮定するとともに、各パターン毎の室内温度設定値の変更過程に対応する室内温度の変化とインバータファン回転数の時間的な変化を、不在時間帯とその前後の時間帯において予測する。
【００２３】
例として、空調状態量変化予測部３５０を、送風機２１０のインバータファン回転数が数３に示す制御式に基づき制御される空調機に適用する。
【００２４】
【数３】
0003549710.tif 000004
【００２５】
数３においてΔＶｖｖｆはインバータファン回転数Ｖｖｖｆの偏差、Ｇ、ω、ζはそれぞれインバータファンの特性に応じた定数、Ｔｓｔは空調機の室内温度設定値である。空調状態量変化予測部３５０では、数３を変形した数４をインバータファン回転数の時間的な変化を予測する式として用いる。
【００２６】
【数４】
0003549710.tif 000005
【００２７】
なお、数４において、Δｔは予測をおこなう時間的な間隔で、実際のインバータファン回転数の制御周期と同じ値を用いるとよい。室内温度設定値の変更過程Ｔｓｔ’（ｔ）は自由に変更することができる。また、Ｖｖｖｆ’（ｔ）はインバータファンの予測値、Ｔｒｍ’（ｔ）は室内温度の予測値である。
【００２８】
また、インバータファン回転数の変化に伴う室内温度の時間的変化も予測には、微分方程式である数５を変形した数６を用いる。
【００２９】
【数５】
0003549710.tif 000006
【００３０】
【数６】
0003549710.tif 000007
【００３１】
数５、数６において、ＱｉｎａはＱｉｎ（ｔ）の全データを平均した熱量、Ｑｓｕｐは空調機の給気によって部屋内に供給される熱量、Ｑｏｕｔは外気からの熱の流入量で、それぞれ数７、数８のようにあらわされる。
【００３２】
【数７】
0003549710.tif 000008
【００３３】
【数８】
0003549710.tif 000009
【００３４】
なお、数７において給気温度の予測値Ｔｓｐ’（ｔ）は、予測することも可能であるが設定値検出部１６０で得られる在室時給気温度設定値Ｔｓｐｓｅｔをそのまま用いると計算が容易になる。また、Ｖｆａｎはインバータファン回転数より給気風量を算出する送風機固有の関数である。数８における外気温度の予測値Ｔｏｄ’（ｔ）には、予測をおこなう日の季節に応じた適当な値を入れるか、任意の指定日の時系列実測値データを予測データとしてそのまま用いるかすればよい。
【００３５】
室内温度とインバータファン回転数の時間的な変化の予測計算は、室内温度設定値の変更過程Ｔｓｔ’（ｔ）を変化させ、それぞれの場合について別個に行う。計算には繰り返し計算を用い、まずＴｒｍ’（ｔ）、Ｔｓｐ’（ｔ）、Ｔｏｄ’（ｔ）、Ｖｖｖｆ（ｔ）を数６、数７、数８に入れてＴｒｍ’（ｔ＋Δｔ）を算出し、次にＴｒｍ’（ｔ＋Δｔ）、Ｔｒｍ’（ｔ）、Ｔｒｍ’（ｔ―Δｔ）、Ｔｓｔ’（ｔ）を用いて数４よりＶｖｖｆ（ｔ＋Δｔ）を算出する。なお、予測計算をおこなうためには、Ｖｖｖｆ（ｔ）の初期値が１つ、  Ｔｒｍ（ｔ）の初期値が２つ必要となる。Ｖｖｖｆ（ｔ）の初期値については、予測計算をおこなう最初の時間における前日もしくは任意の指定日のインバータファン回転数の実測値を用いるか、室内温度が在室時温度設定値になり定常状態になっている場合のインバータファン回転数の予測収束値を用いるかすればよい。また、Ｔｒｍ（ｔ）の初期値２つは、予測計算をおこなう最初の時間における前日もしくは任意の指定日の室内温度の実測値２つを用いるか、在室時室内温度設定値Ｔｒｍｓｅｔを用いるかすればよい。
【００３６】
以上の計算を終えた後、不在時間帯終了時間ｔｅｎｄに予測される室内温度が数１に示す温度範囲内におさまるような、室内温度設定値の時間的変更パターンを可能な数だけ算出する。
【００３７】
次に、空調機消費エネルギ予測部３５５において、空調状態量変化予測部３５０で算出したそれぞれの室内温度設定値の変更過程にしたがって空調機を運転した場合の、インバータファン回転数および室内温度の時間的変化予測データをもとに、不在時間帯とその前後の時間帯におけるインバータファン消費電力と熱源消費電力とを予測する。インバータファン消費電力の計算には、インバータファン回転数から瞬時の消費電力を算出するインバータファン固有の関数ｅｆ  を用い、予測計算をおこなったすべての時間でファン消費電力Ｅｆ  を積算する。この消費電力Ｅｆ  は数９を用いて計算をおこなう。
【００３８】
【数９】
0003549710.tif 000010
【００３９】
なお、数９において、ｔ１、ｔ２は不在時間帯を挟んで、上記消費電力を計算する時間帯のはじめと終わりの時刻である。
【００４０】
また、熱源の消費電力Ｅｎ  は、数１０を用いて行う。
【００４１】
【数１０】
0003549710.tif 000011
【００４２】
なお、数１０において、Ｋｅは室内に供給される熱量から熱源で消費される電力を換算するための定数である。Ｅｎ  とＥｆ  の和で求まる空気調和機の消費電力積算量の予測値がもっとも小さくなる室内温度設定値の時間的変更パターンを選択し、室内温度設定値変更指示部３７０はこれを空調機２００に指示する。
【００４３】
（第３の実施の形態）
以下に、本発明の第３の実施の形態を図面を参照して説明する。図４は本発明の第３の実施の形態における制御装置の構成を示す構成図である。本実施の形態は、第２の実施の形態において、空調機給気状態量検出部１３０と空調状態量データ記憶メモリがなく、代わりに空調負荷検出部１４０と、室内温度検出部１１０と外気温度検出部１２０と空調負荷検出部１４０とで得られたデータを記憶する空調負荷データ記憶メモリ３２５を有したものである。したがって、第２の実施の形態とは、室内発生負荷を算出する過程が異なっている。その他の構成と動作は第２の実施の形態と同様なのでその説明については省略する。空調負荷検出部１４０には、例えば、空調機２００に出入りする水の入口水温と出口水温と水流量とを同時に測定し、入口水温と出口水温との差に水流量と空調機に出入りする水の比熱を乗じて空調機２００で使われた熱量を求める熱量計がある。
【００４４】
次に、このような本実施の形態の動作を説明する。
【００４５】
空調負荷検出部１４０で検出された空調負荷Ｑ（ｔ）は、室内温度検出部１１０で得られるＴｒｍ（ｔ）と外気温度検出部１２０で得られる外気温度Ｔｏｄ（ｔ）とを用いて数１１により室内発生負荷Ｑｉｎ（ｔ）が算出される。
【００４６】
【数１１】
0003549710.tif 000012
【００４７】
Ｑｉｎ（ｔ）は時系列データであるが、不在時間帯におけるＱｉｎ（ｔ）を平均したＱｉｎａを室内発生負荷として用いてもよい。
【００４８】
（第４の実施の形態）
以下に、本発明の第４の実施の形態を図面を参照して説明する。図５は本発明の第４の実施の形態における制御装置の構成を示す構成図である。本実施の形態は、第１の実施の形態において、不在時間帯データ記憶メモリ３１０がなく、在室状態検出部１５０と在室状態データ記憶メモリ３１５と在室状態データ学習部３４０とを有したものである。なお、在室状態検出部１５０には、薄膜焦電素子を用いた赤外線センサ等が用いられる。その他の構成と動作は第１の実施の形態と同じなのでその説明については省略する。
【００４９】
次に、このような本実施の形態の動作を説明する。
【００５０】
在室状態検出部１５０で得られた在室人数、活動量等の在室状態データは在室状態データ記憶メモリ３１５に時系列データとして記憶される。在室状態データ学習部３４０は在室状態データ記憶メモリ３１５より在室人数データを読み出し、そのデータをもとに部屋４００における在不在の時間的パターンを学習し、不在時間帯を出力する。学習方法の例を以下に示す。
【００５１】
一つは、単にファイルに記憶する方法で、在室状態データ記憶メモリ３１５の在室人数データより、在室者がいない時間だけを選択し不在時間帯を求め、その不在時間帯データをファイルに記憶する。
【００５２】
また、多層ニューラルネットワークの代表的な学習アルゴリズムであるバックプロパゲーションを用いて、在室状態データを学習する方法も利用できる。ニューロの学習は、入力層が時間、出力層が在室人数データとなるように、一日の在室状態データを教師データとして行う。学習したニューラルネットワークを用いて、時間を入力することによって得られる予測在室人数に基づき、不在時間帯を計算し出力する。
【００５３】
以上の学習は、自己組織化アルゴリズムを用いておこなっても同様の効果が得られる。
【００５４】
（第５の実施の形態）
以下に、本発明の第５の実施の形態を図面を参照して説明する。図６は本発明の第５の実施の形態における制御装置の構成を示す構成図である。本実施の形態は、第１の実施の形態において、在不在検知部１７０と、在不在検知部１７０で得られるデータをもとに部屋に人がいるかいないかを判定する在不在判定部３６０と、室内温度設定値を在室時室内温度設定値に設定する室内温度設定値再設定指示部３８０を有したものである。なお、在不在検知部１７０には、薄膜焦電素子を用いた赤外線センサ等が用いられる。その他の構成と動作は第１の実施の形態と同じなのでその説明については省略する
次に、このような本実施の形態の動作を説明する。
【００５５】
室内温度設定値が在室時室内温度設定値から変更されている不在時間帯において、在不在検知部１７０で得られるデータを用いて人の在室状態を監視する。
【００５６】
在不在判定部３６０が一定時間連続して在室者がいると判断した場合は、室内温度設定値再設定指示部３８０を用いて室内温度設定値を在室時室内温度設定値に戻す。
【００５７】
一方、在不在判定部３６０が在室者がいないと判断した場合は、室内状態量検出部１００と外気温度検出部１２０とで得られる各データを用いて、空調機状態量予測部３５０により不在時間帯終了時の室内温度を予測する。不在時間帯終了時の室内温度が数１の範囲内におさまらない場合には、不在時間帯終了時の室内温度が数１の範囲に収まるように先に決められた室内温度設定値の変更量および変更時間を調整し、その調整量に応じた室内温度設定値の変更を室内温度設定値変更指示部３７０を用いておこなう。
【００５８】
また、不在時間帯に在室者が検知され室内温度設定値が在室時室内温度設定値に戻っている場合に、再び在室者がいなくなれば、空調状態量予測手段３５０と空調機消費エネルギ予測手法３５５とを用いて、新たな室内温度設定値の変更過程を算出し、室内温度設定値変更指示部３７０によって室内温度設定値の変更をおこなう。
【００５９】
なお、本実施の形態において在不在検知部１７０の替わりに、第４の実施の形態において説明した在室状態検出部１５０を用いても良い。
【００６０】
（第６の実施の形態）
以下に、本発明の第６の実施の形態を図面を参照して説明する。図７は本発明の第６の実施の形態における制御装置の構成を示す構成図である。制御部３００において、３１７は朝の出勤時間に代表される在室開始時間を記憶する在室開始時間データ記憶メモリで、３９０は空調機のＯＮ／ＯＦＦを検出・制御する空調機運転状態監視部である。その他の構成は第２の実施の形態と同じなのでその説明については省略する。
【００６１】
次に、このような本実施の形態の動作を説明する。
【００６２】
空調機運転状態監視部３９０で空調機への給電のＯＦＦが検出された時、制御部３００は在室開始時間データ記憶メモリ３１７より在室開始時間ｔｉｎを読み出す。在室開始時間より前の適当な時間ｔｓを空調機を起動する時間に設定する。空調機起動時間ｔｓは、前日または任意の指定日の起動時間を用いるとよい。次に、室内発生負荷算出部３３０において、空調機起動時間ｔｓと在室開始時間ｔｉｎの間の時間帯における、前日または任意の指定日の室内温度Ｔｒｍ（ｔ）と外気温度Ｔｏｄ（ｔ）を空調状態量データ記憶メモリ３２０より読み出し、数１２を用いて該時間帯における室内発生負荷Ｑｉｎ（ｔ）を算出する。
【００６３】
【数１２】
0003549710.tif 000013
【００６４】
室内発生負荷Ｑｉｎ（ｔ）は時系列データであるが、そのままでは測定誤差を含んでいるため、Ｑｉｎ（ｔ）の全データを平均したＱｉｎａを以下で用いてもよい。
【００６５】
空調状態量変化予測部３５０では、室内発生負荷算出部３３０で計算された室内発生負荷Ｑｉｎａと、温度設定値検出部１６０で得られる在室時室内温度設定値Ｔｒｍｓｅｔと在室時給気温度設定値Ｔｓｐｓｅｔとを入力データとし、空調状態量データ記憶メモリ３２０に格納された空調機起動時間ｔｓにおける前日または任意の指定日の室内温度を室内温度予測初期値として用いる。  空調機を時間ｔｓに起動してから、室内温度設定値を室内温度予測初期値から段階的に在室時室内温度設定値Ｔｒｍｓｅｔまで変更する過程における室内温度設定値の時間的変更パターンを複数個仮定するとともに、各パターン毎の室内温度とインバータファン回転数の時間的な変化を数３および数５を用いて予測する。在室開始時間ｔｉｎにおける室内温度が数１３に示す範囲に入るような、室内温度設定値の時間的変更パターンを可能な数だけ算出する。
【００６６】
【数１３】
0003549710.tif 000014
【００６７】
空調機消費エネルギ予測部３５５では、空調状態量変化予測部３５０で求めたそれぞれの室内温度設定値の変更過程を用いて空調機を起動した場合の、空調機２００のインバータファンと熱源の消費電力を予測する。ファン消費電力Ｅｆ’の計算は、空調状態量変化予測部３５０でそれぞれ計算されたインバータファン回転数の時間的な変化予測データを用い、インバータ回転数からファン消費電力を演算するファン固有の関数ｅｆ  により、数１４から導出される。また、熱源部２２０の消費電力Ｅｎ’は、空調状態量変化予測部３５０で使用された給気温度予測値と外気温度予測値と、室内温度予測値とインバータファン回転数の予測データに基づき、数１５から導出される。
【００６８】
【数１４】
0003549710.tif 000015
【００６９】
【数１５】
0003549710.tif 000016
【００７０】
なお、数１５において、Ｋｅは室内に供給される熱量から熱源で消費される電力を換算するための定数である。空調状態量変化予測部３５０で算出されたすべての室内温度設定値の変更過程について上記の計算を行った後、インバータファン消費電力Ｅｆ’と熱源消費電力Ｅｎ’との和で求まる空調機の予測消費エネルギがもっとも小さくなる室内温度設定値の時間的変更パターンを選択する。
【００７１】
以上の手順を用いると、任意の時間ｔｓ  に空調機を起動した場合の空調機の予測消費エネルギが最も小さい室内温度設定値の変更過程が、それぞれのｔｓ  について決定する。以上の計算で使われたすべてのｔｓ  のなかで最も予測起動エネルギが低い空調機起動時間が求める最適空調機起動時間となる。また、同時にその時間に空調機を起動した場合の、最適な室内温度設定値の変更過程も得ることができる。
【００７２】
上記の計算結果に基づき、最適空調機起動時間になると空調機状態監視部３９０を用いて空調機をＯＮし、その後は室内温度設定値の変更過程に従って室内温度設定値変更指示部３７０を用いて室内温度設定値の変更を空調機２００に指示する。
【００７３】
なお、本実施の形態では、空調状態量変化予測部３５０において、室内発生負荷算出部３３０で得られる室内発生負荷を用いて室内温度と空調機の消費エネルギの時間的な変化を予測するが、室内発生負荷算出部はなくてもよく、第１の実施の形態で述べた多層ニューラルネットワークの代表的な学習アルゴリズムであるバックプロパゲーションを用いて予測をおこなってもよい。
【００７４】
また、在室開始時間データ記憶メモリ３１７の替わりに、第１の実施の形態において説明した不在時間帯データ記憶メモリ３１０を用いても良い。
【００７５】
【発明の効果】
以上説明したところから明らかなように、本発明は、あらかじめ予測された不在時間帯に対して、不在時間帯前後における空調機の消費エネルギが確実に削減でき、かつ不在時間帯終了時における室内温度が退室前の室内温度設定値になる空気調和機の自動制御装置を実現することができる。また、空調機が停止している状態から室内温度が在室時室内温度設定値に到達するまでの空調機の起動消費エネルギを確実に削減できる空気調和機の自動制御装置を実現することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の第１の実施の形態における制御装置の構成を示す構成図である。
【図２】本発明の第１の実施の形態に用いられる多層ニューラルネットワークの概念図である。
【図３】本発明の第２の実施の形態における制御装置の構成を示す構成図である。
【図４】本発明の第３の実施の形態における制御装置の構成を示す構成図である。
【図５】本発明の第４の実施の形態における制御装置の構成を示す構成図である。
【図６】本発明の第５の実施の形態における制御装置の構成を示す構成図である。
【図７】本発明の第６の実施の形態における制御装置の構成を示す構成図である。
【図８】特開８―２８９２９号公報に記載された技術の構成図である。
【符号の説明】
１００    室内状態量検出部
１１０    室内温度検出部
１２０    外気温度検出部
１３０    空調機給気状態量検出部
１４０    空調負荷検出部
１５０    在室状態検出部
１６０    温度設定値検出部
２００    空調機
２１０    送風機
２２０    熱源部
３００    制御部
３１０    不在時間帯データ記憶メモリ
３１５    在室状態データ記憶メモリ
３１７    在室開始時間データ記憶メモリ
３２０    空調状態量データ記憶メモリ
３２５    空調負荷データ記憶メモリ
３３０    室内発生負荷算出部
３４０    在室状態データ学習部
３５０    空調状態量変化予測部
３５５    空調機消費エネルギ予測部
３６０    在不在判定部
３７０    室内温度設定値変更指示部
３８０    室内温度設定値再設定指示部
４００    部屋
【図１】
0003549710.tif 000017
【図２】
0003549710.tif 000018
【図３】
0003549710.tif 000019
【図４】
0003549710.tif 000020
【図５】
0003549710.tif 000021
【図６】
0003549710.tif 000022
【図７】
0003549710.tif 000023
【図８】
0003549710.tif 000024