(57)【要約】【課題】個別空調システムにおいて室内の過剰冷房あるいは過剰暖房を抑制し、エネルギー消費を削減することができる空調制御装置、空調制御方法及びコンピュータプログラムを提供することである。【解決手段】実施形態の空調制御装置は、室内温度推定部と、空調制御部とを持つ。室内温度推定部は、空調に関する状態情報と、室内の目標位置における室内温度を推定する空調モデルとを用いて、前記室内の目標位置における室内温度を推定する。空調制御部は、推定された前記室内温度に基づいて、前記室内温度が設定温度に近づくように空調機を制御する。前記空調モデルは、室内のエネルギーモデル又は前記状態情報に基づく多項式関数で示される統計モデルのいずれかである。【選択図】図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
空調に関する状態情報と、室内の目標位置における室内温度を推定する空調モデルとを用いて、前記室内の目標位置における室内温度を推定する室内温度推定部と、
推定された前記室内温度に基づいて、前記室内温度が設定温度に近づくように空調機を制御する空調制御部と、
を備え、
前記空調モデルは、室内のエネルギーモデル又は前記状態情報に基づく多項式関数で示される統計モデルのいずれかである空調制御装置。
【請求項２】
前記空調制御部は、推定された前記室内温度が、冷房時において前記設定温度以下である場合、又は、暖房時において前記設定温度以上である場合、前記空調機の動作を送風に制御する、請求項１に記載の空調制御装置。
【請求項３】
前記空調モデルのパラメータを推定するパラメータ推定部をさらに備え、
前記パラメータ推定部は、前記制御開始前に取得された前記状態情報を用いて前記パラメータを推定する、請求項１又は２に記載の空調制御装置。
【請求項４】
前記状態情報は、空調機の還気温度、給気温度、風量、風向、設定温度、外気温度、前記室内に設置された室内温度及び目標位置における室内温度のいずれか又は全てを含む、請求項１から３のいずれか一項に記載の空調制御装置。
【請求項５】
空調に関する状態情報と、室内の目標位置における室内温度を推定する空調モデルとを用いて、前記室内の目標位置における室内温度を推定する室内温度推定ステップと、
推定された前記室内温度に基づいて、前記室内温度が設定温度に近づくように空調機を制御する空調制御ステップと、
を有し、
前記空調モデルは、室内のエネルギーモデル又は前記状態情報に基づく多項式関数で示される統計モデルのいずれかである空調制御方法。
【請求項６】
空調に関する状態情報と、室内の目標位置における室内温度を推定する空調モデルとを用いて、前記室内の目標位置における室内温度を推定する室内温度推定ステップと、
推定された前記室内温度に基づいて、前記室内温度が設定温度に近づくように空調機を制御する空調制御ステップと、
をコンピュータに実行させ、
前記空調モデルは、室内のエネルギーモデル又は前記状態情報に基づく多項式関数で示される統計モデルのいずれかであるコンピュータプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明の実施形態は、空調制御装置、空調制御方法及びコンピュータプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、ヒートポンプ技術の向上に伴い、ビル用マルチエアコンに代表される分散型の空調システムが導入される機会が増えている。しかしながら、従来の個別空調システムでは、室内機からの給気が直接居住域にあたってしまう。そのため、室内機での還気温度が設定温度に一致するように空調システムを制御すると、過剰冷房あるいは過剰暖房になってしまうことにより無駄なエネルギー消費が生じてしまう場合があった。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００２−１３０７７７号公報
【特許文献２】特開２００２−１９５６２５号公報
【特許文献３】特開２０１５−１４８４１０号公報
【特許文献４】特開２００８−７５９７３号公報
【特許文献５】特開２００９−２５７６１７号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
本発明が解決しようとする課題は、個別空調システムにおいて室内の過剰冷房あるいは過剰暖房を抑制し、エネルギー消費を削減することができる空調制御装置、空調制御方法及びコンピュータプログラムを提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
実施形態の空調制御装置は、室内温度推定部と、空調制御部とを持つ。室内温度推定部は、空調に関する状態情報と、室内の目標位置における室内温度を推定する空調モデルとを用いて、前記室内の目標位置における室内温度を推定する。空調制御部は、推定された前記室内温度に基づいて、前記室内温度が設定温度に近づくように空調機を制御する。前記空調モデルは、室内のエネルギーモデル又は前記状態情報に基づく多項式関数で示される統計モデルのいずれかである。
【図面の簡単な説明】
【０００６】
【図１】第１の実施形態における空調制御システム１００のシステム構成を示す図。
【図２】本実施形態における空調制御装置１０の構成を表す概略ブロック図。
【図３】本実施形態における空調制御装置１０による空調制御処理の流れを示すフローチャート。
【図４】本実施形態における空調制御装置１０による空調モデルパラメータ１１４の推定処理の流れを示すフローチャート。
【図５】第２の実施形態における空調制御システム１００ａのシステム構成を示す図。
【発明を実施するための形態】
【０００７】
以下、実施形態の空調制御装置、空調制御方法及びコンピュータプログラムを、図面を参照して説明する。
（第１の実施形態）
図１は、第１の実施形態における空調制御システム１００のシステム構成を示す図である。空調制御システム１００は、空調の対象となる室内１の温度を、１又は複数の室内機２及び室外機３等の空調機により適切な温度を維持するように制御する。空調制御システム１００は、空調制御装置１０を備える。空調制御装置１０は、室内機２及び室外機３の動作を制御する。例えば、空調制御装置１０は、室内機２の運転、停止、設定温度、風量及び風向の制御や、室外機３の運転、停止及びコンプレッサ周波数を制御する。
【０００８】
室内機２は、空調制御装置１０の制御に従って室内１の空調を行う。室内機２は、１つの室外機３と接続される。室内機２には、還気温度センサ２１と、給気温度センサ２２が設けられる。還気温度センサ２１は、室内１からの還気温度を計測する。還気温度センサ２１は、計測した還気温度を計測データとして空調制御装置１０に送信する。給気温度センサ２２は、室内１への給気温度を計測する。給気温度センサ２２は、計測した給気温度を計測データとして空調制御装置１０に送信する。
室外機３は、空調制御装置１０の制御に従って室内１の空調を行う。室外機３には、外気温度センサ３１が設けられる。外気温度センサ３１は、外気温度を計測する。外気温度センサ３１は、計測した外気温度を計測データとして空調制御装置１０に送信する。
【０００９】
室内１には、室内機２の他に、リモコン４及びパラメータ算出用温度センサ５が備えられる。リモコン４は、室内１の壁面に設置されている。リモコン４は、ユーザの操作に応じて空調制御装置１０に対して、室内機２の運転、停止、設定温度、風量及び風向などの設定値を入力する。リモコン４は、設定値を設定データとして空調制御装置１０に送信する。また、リモコン４には、リモコンセンサ４１が設けられる。リモコンセンサ４１は、室内温度を計測する。リモコンセンサ４１は、計測した室内温度を計測データとして空調制御装置１０に送信する。
【００１０】
パラメータ算出用温度センサ５は、空調制御システム１００の試運転時や調整時などに室内１に設置される。パラメータ算出用温度センサ５は、設置された区域の室内温度を計測する。例えば、パラメータ算出用温度センサ５は、空調制御の対象となる目標位置に設置される。パラメータ算出用温度センサ５は、計測した室内温度を計測データとして空調制御装置１０に送信する。パラメータ算出用温度センサ５によって計測された室内温度は、空調モデルのパラメータを推定するために利用される。空調モデルとは、室内１の目標位置における室内温度を推定するために用いられるモデルである。目標位置は、パラメータ算出用温度センサ５が設置された領域である。本実施形態では、空調モデルとして、例えば室内１のエネルギーモデルを用いる。
室内機２と、室外機３と、リモコン４と、各センサと、空調制御装置１０とは有線又は無線により通信可能に接続される。
【００１１】
図２は、空調制御装置１０の構成を表す概略ブロック図である。空調制御装置１０は、バスで接続されたＣＰＵ（Central Processing Unit）やメモリや補助記憶装置などを備え、空調制御プログラムを実行する。空調制御プログラムの実行によって、空調制御装置１０は、取得部１０１、記憶部１０２、パラメータ推定部１０３、室内温度推定部１０４、空調制御部１０５を備える装置として機能する。なお、空調制御装置１０の各機能の全て又は一部は、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）やＰＬＤ（Programmable Logic Device）やＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）等のハードウェアを用いて実現されてもよい。また、空調制御プログラムは、コンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録されてもよい。コンピュータ読み取り可能な記録媒体とは、例えばフレキシブルディスク、光磁気ディスク、ＲＯＭ(Read Only Memory)、ＣＤ−ＲＯＭ等の可搬媒体、コンピュータシステムに内蔵されるハードディスク等の記憶装置である。また、空調制御プログラムは、電気通信回線を介して送受信されてもよい。
【００１２】
取得部１０１は、計測データと、設定データとを空調に関する状態情報として取得する。状態情報は、室内機２の還気温度、室内機２の給気温度、風量、風向、設定温度、外気温度及び室内温度及び目標位置における室内温度である。
記憶部１０２は、磁気ハードディスク装置や半導体記憶装置などの記憶装置を用いて構成される。記憶部１０２は、状態情報１１１、物理情報１１２、空調モデル１１３及び空調モデルパラメータ１１４を記憶する。状態情報１１１は、取得部１０１によって取得された状態情報である。物理情報１１２は、室内１における部屋の大きさ（例えば、室内１の容積）、壁の位置、壁の熱特性（例えば、外壁面の熱通過率）及び外壁面積等の情報である。物理情報１１２は、予め空調制御システム１００のユーザによって設定される。空調モデル１１３は、室内１の目標位置における室内温度を推定するモデルである。空調モデルパラメータ１１４は、パラメータ推定部１０３によって推定された、空調モデルで利用されるパラメータである。
【００１３】
パラメータ推定部１０３は、状態情報１１１と、空調モデル１１３とに基づいて空調モデルのパラメータを推定する。
室内温度推定部１０４は、状態情報１１１と、物理情報１１２と、空調モデル１１３とを用いて、室内１の目標位置における室内温度を推定する。
空調制御部１０５は、推定された室内温度に基づいて、室内温度が状態情報１１１で示される設定温度に近づくように空調機の動作を制御する。例えば、空調制御部１０５は、室内温度が状態情報１１１で示される設定温度と一致するように空調機の動作を制御する。
【００１４】
図３は、本実施形態における空調制御装置１０による空調制御処理の流れを示すフローチャートである。図３に示す処理は、例えば１分に１回の間隔で実行される。
取得部１０１は、状態情報を取得する（ステップＳ１０１）。具体的には、取得部１０１は、状態情報として、例えば室内１からの還気温度、室内１への給気温度、外気温度、コンプレッサ周波数、室内温度、設定温度、風量及び風向を取得する。取得部１０１は、取得した状態情報を記憶部１０２に保存する。なお、取得部１０１は、記憶部１０２に既に状態情報が記憶されている場合には、新たに取得した状態情報で、既に記憶されている状態情報を上書きして状態情報を更新する。
【００１５】
室内温度推定部１０４は、記憶部１０２に記憶されている状態情報１１１、物理情報１１２及び空調モデル１１３を用いて、室内１の目標位置における室内温度を推定する（ステップＳ１０２）。具体的には、室内温度推定部１０４は、下記式１に示すエネルギーモデルから得られる空調モデル１１３を用いて室内１の目標位置における室内温度を推定する。
【００１６】
【数１】
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【００１７】
式１において、Ｔは目標位置の空気（室内）温度（℃）、ρは空気の密度（ｋｇ／ｍ３）、ｃは空気の比熱（ｋＪ／℃）、Ｖは室内の容積（ｍ３）、ｔは時刻（ｓｅｃ）、ｆは室内機風量（ｍ３／ｓｅｃ）、Ｔｓ及びＴｒは室内機２の給気温度（℃）及び還気温度（℃）、Ｔｏは外気温度（℃）、Ｋは外壁面の熱通過率（ｋＷ／ｍ２／Ｋ）、Ａは外壁面積（ｍ２）、Ｑは人物やＯＡ機器等による室内負荷である。なお、空調モデル１１３において利用される空調モデルパラメータＫＡ及びＱは、図４の処理で算出される。式１の左辺は、室内１の空気がもつ熱エネルギーの時間変化を示し、右辺第１項は空調機が加える熱エネルギー量、第２項は外気からの熱流入量、第３項は室内１の熱発生量を示す。ここで、式１を差分近似すると、以下の式２が得られる。
【００１８】
【数２】
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【００１９】
式２におけるΔｔは状態情報のサンプリング周期（ｓｅｃ）である。目標位置における室内温度Ｔ（ｔ）は、式１の右辺の変数である、室内機の給気温度Ｔｓ（ｔ）、還気温度Ｔｒ（ｔ）、室内機風量ｆ、外気温度Ｔｏがすべて測定可能であり、室内１の容積Ｖ、外壁面の熱通過率Ｋ、外壁面積Ａ、室内負荷Ｑなどのパラメータ、及び目標位置における室内温度Ｔ（ｔ）の初期値Ｔ（１）を与えれば、式２を逐次代入することにより式３に示す空調モデル１１３を用いて算出可能である。
【００２０】
【数３】
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【００２１】
目標位置における室内温度Ｔの初期値は、例えば空調機の運転を開始した時には、室内空気の温度ムラがほとんどないと仮定すると、空調機の運転を開始した時の室内機の還気温度Ｔｒとすることができる。また、変数の一部が計測可能でない場合は、当該変数に想定値を入力することで、目標位置における室内温度Ｔを推定することができる。
【００２２】
室内温度推定部１０４は、推定した室内１の目標位置における室内温度を空調制御部１０５に出力する。空調制御部１０５は、室内温度推定部１０４から出力された目標位置における室内温度の推定値が状態情報１１１に含まれる設定温度に近づくように、室内機２の計測データ、室外機３の計測データ、及び、リモコン４の計測データ及び設定データに基づいて、室内機２及び室外機３の制御設定値を算出する（ステップＳ１０３）。
【００２３】
なお、空調制御部１０５は、目標位置における室内温度の推定値が、冷房時において設定温度以下である場合、又は、暖房時において設定温度以上である場合、室内機２及び室外機３の制御設定値をサーモオフ（送風）に設定してもよい。また、空調制御部１０５は、目標位置における室内温度の推定値が、冷房時において設定温度よりも高い場合には冷房を強めるように室内機２及び室外機３の制御設定値を設定し、暖房時において設定温度未満である場合には暖房を強めるように室内機２及び室外機３の制御設定値を設定する。空調制御部１０５は、算出した制御設定値を、室内機２及び室外機３に出力する（ステップＳ１０４）。これにより、室内機２及び室外機３は、空調制御装置１０から出力された制御設定値に応じた動作を行う。
【００２４】
図４は、本実施形態における空調制御装置１０による空調モデルパラメータ１１４の推定処理の流れを示すフローチャートである。図３に示す処理は、空調制御システム１００の試運転時や調整時において実行される。図３の処理時には、室内１の目標位置にパラメータ算出用温度センサ５が設置される。
取得部１０１は、状態情報を取得する（ステップＳ２０１）。具体的には、取得部１０１は、状態情報として、例えば室内１からの還気温度、室内１への給気温度、外気温度、コンプレッサ周波数、リモコンセンサ４１によって計測された室内温度、設定温度、風量、風向及び目標位置における室内温度を取得する。取得部１０１は、取得した状態情報を記憶部１０２に保存する。なお、取得部１０１は、記憶部１０２に既に状態情報が記憶されている場合には、新たに取得した状態情報で、既に記憶されている状態情報を上書きして状態情報を更新する。
【００２５】
パラメータ推定部１０３は、記憶部１０２に記憶されている空調モデル１１３と、ステップＳ２０１の処理で取得された状態情報とに基づいて、空調モデルパラメータ１１４を推定する（ステップＳ２０２）。具体的には、パラメータ推定部１０３は、空調モデルパラメータ１１４の推定式を、上記式２から以下の式４及び式５のように導出する。すなわち、式２を適当な時系列で並べると、式４及び式５が得られる。
【００２６】
【数４】
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【数５】
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【００２７】
そして、パラメータ推定部１０３は、上記式５の両辺の二乗誤差を最小化するようなパラメータＫＡ及びＱを、最小二乗法により以下の式６を用いて算出する。
【００２８】
【数６】
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【００２９】
パラメータ推定部１０３は、算出した空調モデルパラメータ１１４を記憶部１０２に保存する（ステップＳ２０３）。
【００３０】
以上のように構成された空調制御システム１００によれば、個別空調システムにおいて室内の過剰冷房あるいは過剰暖房を抑制し、エネルギー消費を削減することが可能になる。以下、この効果について詳細に説明する。
空調制御システム１００は、室内１の目標位置における室内温度を推定する、室内のエネルギーモデル又は統計モデルのいずれかの空調モデル１１３を用いて、室内の目標位置における室内温度を推定し、推定した室内温度が設定温度に近づくように空調機を制御する。これにより、室内１の温度センサの設置されていない位置であっても当該位置での室温を適切に推定することができる。また、室内１の目標位置における室内温度を簡易にかつ精度良く調節することができる。また、過剰冷房や過剰暖房が生じていた場合であっても、目標位置における居住域を過剰に冷房あるいは暖房することがなくなる。そのため、個別空調システムにおいて室内の過剰冷房あるいは過剰暖房を抑制し、エネルギー消費を削減することが可能になる。
【００３１】
また、空調制御システム１００では、余分な温度センサや特殊なセンサを設置することなく、室内居住域の目標位置における室内温度を簡易に、かつ、精度良く推定することができる。また、エネルギーモデルは、演算量が少ないため、空調制御装置１０に生じる処理負荷を軽減することができる。
【００３２】
以下、空調制御装置１０の変形例について説明する。
空調モデルパラメータは、曜日や時間帯等により異なる値が用いられてもよい。このように構成される場合、パラメータ推定部１０３は、対応する曜日や時間帯等においてそれぞれ空調モデルパラメータを推定し、記憶部１０２に記憶するように構成されてもよい。
室内温度推定部１０４で用いる空調モデル１１３は、上記のエネルギーモデルに限定される必要はない。例えば、空調モデル１１３として、熱流体シミュレーションモデル、又は、統計モデルが用いられてもよい。以下、各モデルについて詳細に説明する。まず、熱流体シミュレーションモデルについて説明する。熱流体シミュレーションモデルは、以下の式７を用いて表される。熱流体シミュレーションモデルは、ｋ−εモデルである。
【００３３】
【数７】
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【００３４】
式７において、Ｃε１＝１．４４、Ｃε２＝１．９２、Ｃε３＝１．４４（Ｇｋ＞０）、Ｃε３＝０．０（Ｇｋ≦０）、σｋ＝１．０、σｓ＝１．３、σθ＝０．９、ｇ３＝−９．８、ｖｔは渦粘性係数である。なお、ｖｔは、以下の式８に基づいて算出される。
【００３５】
【数８】
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【００３６】
以上のように、室内温度推定部１０４は、熱流体シミュレーションモデルを用いることにより室内構成から上記式７のパラメータを決定し、熱負荷と初期条件を与えることにより室内１の温度分布Θを計算することができ、目標位置における室内温度を推定することができる。
【００３７】
次に、統計モデルについて説明する。統計モデルは、例えば以下の式９に示すように年月日、曜日などのカレンダー情報、時刻、空調機の運転、停止、還気温度及び外気温度などから、室内１の目標位置における室内温度を推定する多項式関数モデルである。
【００３８】
【数９】
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【００３９】
式９において、Ｓｈ（ｔ）は空調機の運転、停止、ａｈｉ、ａｒｉ、ａｆｉ及びａｏｉ（ｉは１以上の整数）は多項式の係数である。式９の係数ａｈｉ、ａｒｉ、ａｆｉ及びａｏｉは、エネルギーモデルの場合と同様の方法によって推定することができる。
【００４０】
空調制御装置１０は、空調モデル１１３として、上記３つの空調モデル（エネルギーモデル、熱流体シミュレーションモデル及び統計モデル）を記憶してもよい。このように構成される場合、室内温度推定部１０４は、記憶部１０２に記憶されている複数の空調モデル１１３のうち選択された空調モデル１１３を用いて室内１の目標位置における室内温度を推定する。どの空調モデル１１３を用いるかは、予め設定されていてもよいし、時間帯や曜日ごとに設定されていてもよい。
【００４１】
（第２の実施形態）
第１の実施形態では、空調制御装置が、空調制御システムの一部として空調機とローカルに接続されている実施形態を示した。それに対して、第２の実施形態では、空調制御装置が、クラウド上のデータセンタに実装される場合の実施形態について説明する。
図５は、第２の実施形態における空調制御システム１００ａのシステム構成を示す図である。図５に示すように、空調制御システム１００ａは、空調制御装置１０ａが、クラウド上のデータセンタ５０に実装される。空調制御装置１０ａと、制御端末６０とはクラウドネットワーク７０を介して通信可能に接続される。
【００４２】
制御端末６０は、パーソナルコンピュータ等の情報処理装置を用いて構成される。制御端末６０は、各センサ、室内機２及び室外機３等から状態情報を取得し、取得した状態情報を、クラウドネットワーク７０を介して空調制御装置１０ａに送信する。また、制御端末６０は、空調制御装置１０ａから送信された制御設定値を取得し、取得した制御設定値を室内機２及び室外機３に出力する。
空調制御装置１０ａの構成は、取得部１０１が制御端末６０から状態情報を取得する点、空調制御部１０５が制御設定値を制御端末６０に送信する点以外は、第１の実施形態における空調制御装置１０と同様であるため説明を省略する。
【００４３】
第２の実施形態は、第１の実施形態と同様に変形例されてもよい。
【００４４】
以上説明した少なくともひとつの実施形態によれば、状態情報１１１と、室内のエネルギーモデル又は統計モデルのいずれかである空調モデル１１３とを用いて、室内１の目標位置における室内温度を推定する室内温度推定部１０４と、推定された室内温度に基づいて、室内温度が設定温度に近づくように空調機を制御する空調制御部１０５と、を持つことにより、個別空調システムにおいて室内の過剰冷房あるいは過剰暖房を抑制し、エネルギー消費を削減することができる。
【００４５】
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同様に、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ものである。
【符号の説明】
【００４６】
２…室内機，３…室外機，４…リモコン，５…パラメータ算出用温度センサ，１０…空調制御装置，２１…還気温度センサ，２２…給気温度センサ，３１…外気温度センサ，４１…リモコンセンサ，１０１…取得部，１０２…記憶部，１０３…パラメータ推定部，１０４…室内温度推定部，１０５…空調制御部
【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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