(57)【要約】【課題】空調機の運転の最適化に用いる予測モデルを構築するための訓練データを、当該空調機の平常運転を行いながら自動的に収集できるシステムを提供する。【解決手段】訓練データ収集システムは、空調機の平常運転に重畳して訓練データ収集運転を行う。訓練データ収集運転では、訓練データ収集システムは、空調機に対して電力制限指令を行い、その電力制限指令に対する応答を監視する。訓練データ収集システムは、訓練データ収集運転中の電力制限指令値と応答データ（室温、実際の消費電力）を、空調機の運転最適化に用いる予測モデルを構築するための訓練データとして収集する。【選択図】図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
空調機の平常運転時に当該平常運転と重畳して前記空調機に出力する訓練データ収集用の制御データと、当該制御データに対する応答データと、を取得するデータ収集部、
を備える訓練データ収集システム。
【請求項２】
前記訓練データ収集用の制御データは電力制限値を含み、前記応答データは前記電力制限値の制約下で前記空調機を運転した結果の室内温度および消費電力を含む、
請求項１に記載の訓練データ収集システム。
【請求項３】
前記電力制限値の大きさを所定の範囲内で変動させる電力制限値決定部、
をさらに備える請求項２に記載の訓練データ収集システム。
【請求項４】
前記電力制限値決定部が決定した電力制限値に基づいて前記空調機を運転した結果の室内温度を監視し、前記室内温度が設定目標温度を基準とする所定の範囲内に収まらない場合、前記電力制限値の変更を指示する温度監視部、
をさらに備える請求項３に記載の訓練データ収集システム。
【請求項５】
前記データ収集部は、さらに前記空調機の運転環境情報を収集する、
請求項１から請求項４の何れか１項に記載の訓練データ収集システム。
【請求項６】
前記制御データおよび応答データに基づいて、ある制御データに対する応答を予測する予測モデルを構築する予測モデル構築部、
をさらに備える請求項１から請求項５の何れか１項に記載の訓練データ収集システム。
【請求項７】
一つ又は複数の空調機と、
前記空調機の平常運転を制御する制御装置と、
請求項１から請求項６の何れか１項に記載の訓練データ収集システムと、
を備える空調制御システム。
【請求項８】
空調機の平常運転と重畳して前記空調機に出力する訓練データ収集用の制御データと、当該制御データに対する応答データと、を前記平常運転時に取得する、
訓練データ収集方法。
【請求項９】
訓練データ収集システムのコンピュータを、
空調機の平常運転時に当該平常運転と重畳して前記空調機に出力する訓練データ収集用の制御データに含まれる電力制限値の大きさを所定の範囲内で変動させる手段、
として機能させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、訓練データ収集システム、空調制御システム、訓練データ収集方法及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
電力の需要と供給のバランスを、例えば電力料金を上下させることによって調整し、ピーク時の電力供給量を抑制するＡＤＲ（Automated Demand Response）と呼ばれる技術が存在する。例えば、米国では、ＯｐｅｎＡＤＲによる電力料金のリアルタイム化が一般市場において展開されており、リアルタイムで安い電力供給会社を選択する等の運用が可能になっている。我が国においても政府主導のもとＡＤＲ規格として、米国のＯｐｅｎＡＤＲ２．０の国内版を展開する動きがある。
【０００３】
ところで、空調機においては、電力消費量を抑制して電力料金を安く抑えつつ、利用者の快適性を損なうことのない制御が要求される。従来の空調機では、電力料金が一定期間変化しないことを前提とし、その条件下で快適さを損なわず且つ電力料金を抑える制御方法が追及されてきた。これに対し、本願の出願人は、上記のＡＤＲの普及を見込んで、電力料金がリアルタイムに変化する条件下で、所望の快適温度を達成しつつ、電力料金を安く抑える空調機の制御方法に関する出願を既に行っている（特願２０１６−１７３１７３）。
【０００４】
なお、関連する技術として、特許文献１には、エアコンなどの機器について、機器の動作状態を変更した場合の快適度や電力消費量等を予測して、予測結果を表示する機器マネージメントシステムについて記載がある。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特許第５４９１８９１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
先の出願（特願２０１６−１７３１７３）に係る技術では、予測モデルに基づいて、未来の室内温度および電力消費量を予測し、さらに都度変化する電力料金単価の予定情報に基づいて、将来における空調機の運転状態と電力料金をシミュレーションし、そのシミュレーション結果を快適性と電力料金の両面から評価して、電力料金と快適性のトレードオフを最適化した空調機の運転方法を決定している。この技術においては、予測モデルの予測精度が重要であるが、予測モデルの構築のためには訓練データが必要である。一般に訓練データは、ステップ応答試験等を実施することによって収集することが多いと考えられる。しかし、空調機の応答特性は、空調機の呼称容量、空調機を設置した建物の構造などに応じて個々に異なるため、ある部屋に設置された空調機について予測精度の高い予測モデルを構築するためには、設置された環境でステップ応答試験を実施し、訓練データを収集する必要がある。しかし、空調機の設置先（客先）でステップ応答試験を実施するのは現実的ではなく、平常運転時に訓練データを収集する技術が望まれていた。
【０００７】
そこでこの発明は、上述の課題を解決することのできる訓練データ収集システム、空調制御システム、訓練データ収集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】
【０００８】
本発明の第１の態様は、空調機の平常運転時に当該平常運転と重畳して前記空調機に出力する訓練データ収集用の制御データと、当該制御データに対する応答データと、を取得するデータ収集部、を備える訓練データ収集システムである。
【０００９】
本発明の第２の態様に係る前記訓練データ収集システムでは、前記訓練データ収集用の制御データは電力制限値を含み、前記応答データは前記電力制限値の制約下で前記空調機を運転した結果の室内温度および消費電力を含む。
【００１０】
本発明の第３の態様における前記訓練データ収集システムは、前記電力制限値の大きさを所定の範囲内で変動させる電力制限値決定部、をさらに備える。
【００１１】
本発明の第４の態様における前記訓練データ収集システムは、前記電力制限値決定部が決定した電力制限値に基づいて前記空調機を運転した結果の室内温度を監視し、前記室内温度が設定目標温度を基準とする所定の範囲内に収まらない場合、前記電力制限値の変更を指示する温度監視部、をさらに備える。
【００１２】
本発明の第５の態様における前記データ収集部は、さらに前記空調機の運転環境情報を収集する。
【００１３】
本発明の第６の態様における前記訓練データ収集システムは、前記制御データおよび応答データに基づいて、ある制御データに対する応答を予測する予測モデルを構築する予測モデル構築部、をさらに備える。
【００１４】
本発明の第７の態様は、一つ又は複数の空調機と、前記空調機の平常運転を制御する制御装置と、上記の何れかに記載の訓練データ収集システムと、を備える空調制御システムである。
【００１５】
本発明の第８の態様は、空調機の平常運転と重畳して前記空調機に出力する訓練データ収集用の制御データと、当該制御データに対する応答データと、を前記平常運転時に取得する、訓練データ収集方法である。
【００１６】
本発明の第９の態様は、訓練データ収集システムのコンピュータを、空調機の平常運転時に当該平常運転と重畳して前記空調機に出力する訓練データ収集用の制御データに含まれる電力制限値の大きさを所定の範囲内で変動させる手段、として機能させるためのプログラムである。
【発明の効果】
【００１７】
本発明によれば、空調機の運転の最適化に用いる予測モデル構築のための訓練データを、ステップ応答試験を行うことなく、平常運転時に収集することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１８】
【図１】本発明の一実施形態における空調制御システムの一例を示す図である。
【図２】本発明の一実施形態における訓練データ収集システムの構成例を示すブロック図である。
【図３】本発明の一実施形態における訓練データ収集システムの制御方法を説明する図である。
【図４】本発明の一実施形態における訓練データ収集システムの処理の一例を示す第１のフローチャートである。
【図５】本発明の一実施形態における訓練データ収集システムの処理の一例を示す第２のフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１９】
＜実施形態＞
以下、本発明の一実施形態による訓練データ収集システムを図１〜図５を参照して説明する。
図１は、本発明の一実施形態における空調制御システムの一例を示す図である。
空調制御システム１００は、ビル４等に備えられた空調機３１等を、ユーザの快適性を保ちつつ、低コストで運転するための制御システムである。空調制御システム１００は、サーバ装置１と、クライアント装置２と、ゲートウェイ３と、空調機３１、空調機３２、・・・、空調機３ｍと、訓練データ収集システム１０と、を含んで構成される。サーバ装置１は、例えば電力会社が運用するサーバ装置ＤＲＡＳである。電力会社は、電力料金単価を所定の時間間隔（例えば１０分ごと）に変更する。電力会社は、例えば、電力の需要による電力不足が見込まれる場合には、電力料金単価を上昇させて需要家に節電を促し、電力需要が比較的少ないと見込まれる時間には電力料金単価を下げて電力の消費を促す。サーバ装置１とクライアント装置２とは通信可能に接続されており、一般に公開されたプロトコル（例えばＯｐｅｎＡＤＲ２．０等）に基づく通信を行う。例えば、サーバ装置１は、未来における所定期間分の電力料金のスケジュール情報を、クライアント装置２に送信する。
【００２０】
クライアント装置２は、例えば空調機３１等の運用を行う企業が運用する空調管理装置である。クライアント装置２は、サーバ装置１から取得した電力料金のスケジュール情報に基づいて、どのような運転を行えば、ユーザの設定目標温度を実現しつつ安い電力料金で空調機を運転できるかを示す運転制御情報を算出する。クライアント装置２は、インターネット等のネットワークを介して、ゲートウェイ３と通信可能に接続されている。クライアント装置２は、算出した運転制御情報をゲートウェイ３に送信する。ところで、クライアント装置２は、ゲートウェイ３に送信する運転制御情報を算出するために、ある予測モデルを使用する。この予測モデルは、空調機をある条件下で運転した場合に、少し先の未来（例えば５分先）において室温がどのように変化し、その間の運転にどれぐらいの電力料金が掛かるかを予測するモデル（例えばニューラルネットワークモデル）である。後述するように本実施形態は、この予測モデルを構築するための訓練データ（学習データ）の収集方法に関する。
【００２１】
ゲートウェイ３は、ビル４に設けられた通信装置である。ビル４には、複数の室内機を有するマルチ型の空調機３１，３２，３ｍが設けられている。空調機３１は、室外機３０１と、室内機３１１，３１ｎ等を備える。空調機３２は、室外機３０２と、室内機３２１，３２ｎ等を備える。空調機３ｍは、室外機３０ｍと、室内機３ｍ１，３ｍｎ等を備える。例えば、室外機３０１は、圧縮機、熱交換器等を有しており、冷媒を室内機３１１，３１ｎ等へ送出する。室内機３１１等は、ビル４の部屋に設けられており、その部屋の温度を、ユーザ所望の温度となるように空調を行う。
ゲートウェイ３は、クライアント装置２から取得した空調機ごとの運転制御情報を、対応する空調機３１等へ出力する。空調機３１は取得した運転制御情報に基づいて、自装置の運転を制御する。
【００２２】
訓練データ収集システム１０は、例えば空調機３１等の運用を行う企業が運用する１台または複数台の空調管理装置である。訓練データ収集システム１０は、空調機３１等に、平常運転と重畳して訓練データ収集運転を実行させる。訓練データ収集システム１０は、クライアント装置２と通信可能に接続されており、クライアント装置２を介して訓練データ収集用の制御データ（電力制限指令）を各空調機３１等へ送信して訓練データ収集運転を実行させ、また、各空調機３１等から訓練データを、クライアント装置２を介して取得する。訓練データ収集システム１０については図２を用いて詳しく説明する。
【００２３】
図２は、本発明の一実施形態における訓練データ収集システムの構成例を示すブロック図である。
訓練データ収集システム１０は、空調機が空調対象とする空間の温度について居住者が設定した設定目標温度から大きく逸脱しないように監視しながら、空調機の平常運転時に小振幅の電力制限指令を重畳させ、電力制限指令とその影響を示す応答データ（室内温度、消費電力）とを収集する。収集したデータは予測モデルを構築するための訓練データとして用いられる。図２に示すように訓練データ収集システム１０は、オンラインデータ収集装置１１と、電力制限モジュレータ装置１２と、温度監視装置１３と、予測モデル構築装置１４とを備える。
【００２４】
オンラインデータ収集装置１１は、予測モデルを構築するための訓練データを取集する。図示するようにオンラインデータ収集装置１１は、データ収集部１１１と、記憶部１１２とを備える。
データ収集部１１１は、電力制限値と、その電力制限値の制約下で空調機３１等を運転した結果の室内温度、その運転で消費した消費電力、の時系列のデータ（訓練データ）を空調機ごとに取得する。また、データ収集部１１１は、空調機３１等の運転時の室外温度（例えば室外機３０１の周辺で計測した温度）を取得する。
記憶部１１２は、データ収集部１１１が取得した訓練データを記憶する。
【００２５】
電力制限モジュレータ装置１２は、空調機３１等が平常運転をしている時に、各空調機３１等に指示する小振幅の電力制限値を決定する。図示するように電力制限モジュレータ装置１２は、入出力部１２１と、電力制限値決定部１２２とを備える。
入出力部１２１は、他装置とのデータの入出力を行う。例えば、入出力部１２１は、クライアント装置２から空調機ごとの現在の消費電力を取得する。また、入出力部１２１は、空調機ごとの電力制限値をクライアント装置２に出力する。
電力制限値決定部１２２は、各空調機に指示する電力制限値の大きさを所定の範囲内で変動させる。例えば、電力制限値決定部１２２は、１０分ごとに現在の消費電力の所定の範囲内（例えば±２０％程度）でランダムに変動させる。
【００２６】
温度監視装置１３は、電力制限モジュレータ装置１２が決定した小振幅の電力制限値による制約下で各空調機３１が空調を行う空間の温度を監視する。図示するように温度監視装置１３は、入出力部１３１と、室温変化判定部１３２とを備える。
入出力部１３１は、他装置とのデータの入出力を行う。例えば、入出力部１３１は、クライアント装置２から空調機ごとにその空調機（空調機３１等）が担当する部屋等の室内温度の情報（室内機３１１等が設置されたそれぞれの空間ごとの室内温度）を取得する。また、入出力部１３１は、室内温度が適切な温度ではなくなった場合に出力される電力制限値変更指示情報を電力制限モジュレータ装置１２へ出力する。
室温変化判定部１３２は、入出力部１３１が取得した室内温度が、空調機ごとに設定された設定目標温度を基準とする所定の範囲内に収まっているかどうかを判定する。また、室温変化判定部１３２は、室内温度が所定の範囲内に収まらない場合、電力制限値変更指示情報を生成する。
【００２７】
予測モデル構築装置１４は、オンラインデータ収集装置１１が収集した訓練データを用いて、少し先の未来までの室内温度の変化とその間の消費電力を予測する予測モデルを構築する。図示するように予測モデル構築装置１４は、入出力部１４１と、予測モデル構築部１４２とを備える。
入出力部１４１は、他装置とのデータの入出力を行う。例えば、入出力部１４１は、オンラインデータ収集装置１１から訓練データを取得する。また、例えば、入出力部１４１は、構築した予測モデルをクライアント装置２に出力する。
予測モデル構築部１４２は、ＡＲモデル、ニューラルネットワークなどのモデリング手法により訓練データを学習・解析等して予測モデルを構築する。
【００２８】
次に図３を用いて訓練データ収集システム１０による訓練データの収集運転について説明する。
図３は、本発明の一実施形態における訓練データ収集システムの制御方法を説明する図である。
図３の上図、下図に示すグラフは、訓練データ収集システム１０が訓練データの収集対象とする空調機のうちの１台（空調機３１とする）について、訓練データ収集運転中における制御データの推移とその制御データに対する応答の推移を示している。制御データとは電力制限値、応答データとは室内温度（空調機３１配下の室内機３１１が設置された部屋の室内温度とする）と実際の消費電力である。
図３の上図は、電力制限モジュレータ装置１２が指令する小振幅の電力制限指令値および実際の消費電力の時間推移の一例を示す図である。図３の上図の縦軸は電力（ｋＷ）、横軸は時間（分）を示している。
図３の下図は、温度監視装置１３が監視する室内温度の時間推移の一例を示す図である。図３の下図の縦軸は室内温度（℃）、横軸は時間（分）を示している。図３上図の横軸のある位置が示す時間と図３下図の同位置の時間は対応しており、同じ時間を示す。
【００２９】
図３上図のグラフＰＷは、電力制限値決定部１２２が決定した空調機３１に対する電力制限指令値の推移を示している。グラフＰＲは、グラフＰＷに示す電力制限の制約下で、空調機３１を運転したときに実際に消費された電力の推移を示している。図示するように空調機３１は、グラフＰＷの電力制限値を超えないように運転されている。これに対し、図３下図のグラフＴＲは、上記の制約下で空調機３１が運転したときに、その運転により達成された室内温度の推移を示している。空調機３１が空調を行う空間に対しては、グラフＴＢにて示す目標となる設定目標温度（例えば２５℃）が設定されている。また、この設定目標温度に対しては、設定目標温度からの乖離がその空間の居住者に気付かれないような許容範囲を規定する変動幅ａ℃（例えば−２℃〜＋２℃）が予め定められており、温度監視装置１３は、空調対象とする空間の室内温度が、この許容範囲内（この例では２３℃〜２７℃）に収まるかどうかを監視する。
【００３０】
次に訓練データ収集運転時の訓練データ収集システム１０側の制御について説明する。まず、電力制限値決定部１２２が、空調機３１の現在の消費電力を基準とする所定の範囲内（例えば−２０％〜＋２０％）のある値を電力制限値として決定する。つまり、現在の消費電力が「１０」であれば、電力制限値決定部１２２は、８〜１２の範囲で電力制限値を決定する。この範囲内であれば、電力制限値決定部１２２は、電力制限値の大きさをランダムに決定することができる。例えば、電力制限値決定部１２２は、電力制限値の大きさを８．５、９、１０、１１．５、１２など全く任意に決定してよい。ここでは、空調機３１は冷房運転中で電力制限値決定部１２２が現在の消費電力「１０」に対して電力制限値を「１２」に決定し、空調機３１が図３に示す最初の１０分間をこの制約下で運転したとする。すると、現在の消費電力よりも大きな電力制限値が設定されたこと、および、現在（０分時点）の室内温度が設定目標温度よりも高いことに基づいて、空調機３１は運転強度を上昇させる。空調機３１による実際の消費電力（グラフＰＲ）は、電力制限値に追随する。また、運転強度の上昇により、室内温度（グラフＴＲ）は設定目標温度に近づいていく。
【００３１】
ここで、データ収集部１１１は、決定された電力制限値「１２」を取得する。また、この電力制限値「１２」を加えたことに対する応答データとして、当該電力制限値の制約下で運転を開始してから所定の時間（例えば、５分間）が経過した時点で、空調機３１が消費した消費電力と空調機３１の運転により達成された室内温度とを取得する。例えば上記した例の場合、データ収集部１１１は、図３における５分時点での電力制限値、実際の消費電力、室内温度を取得する。例えばこのデータセットが、１つの訓練データである。
【００３２】
電力制限値「１２」での運転が開始されてから１０分が経過すると、電力制限値決定部１２２は、次の１０分間の電力制限値を決定する。前回と同様、電力制限値決定部１２２は、空調機３１の現在の消費電力を基準とする所定範囲内の値を次の電力制限値として決定する。例えば、空調機３１の現在の消費電力が「１１．５」であり、電力制限値決定部１２２は、この消費電力を基準とする上記所定範囲の下限値「９．２（１１．５×０．８）」を次の電力制限値として決定したとする。すると空調機３１は、この電力制限値の制約下で設定目標温度を達成すべく冷房運転を行う（１０分〜２０分）。データ収集部１１１は、新たな電力制限値の適用後、５分間が経過すると訓練データ（電力制限値、消費電力、室内温度）を取得する。
【００３３】
以降、訓練データ収集システム１０は、この制御を繰り返す。つまり、電力制限値決定部１２２は１０分毎に電力制限値を変動させ、データ収集部１１１は、変動後５分が経過するとこの変動に対する訓練データの収集を行う。ここで、訓練データを収集してからさらに５分後に電力制限値を変動させるのは、例えば、訓練データを収集してから次の電力制限値を決定するまでの５分間の応答データ（室内温度や消費電力）を旧電力制限値下での訓練データ、次の電力制限値を決定してから５分後に訓練データを収集するまでの応答データを新電力制限値下での訓練データとして、旧電力制限値および旧電力制限値下の訓練データおよび新電力制限値を入力パラメータ、新電力制限値下での応答データを出力パラメータとしてそのような入出力の関係を実現する予測モデルを学習させるためである。
【００３４】
データ収集部１１１が取得する訓練データの一例についてより詳細に記せば、例えば、データ収集部１１１は、訓練データの収集時（今回の電力制限値の決定から５分後）に、前回収集時（１０分前）から１分刻みに、その時の電力制限値、消費電力、室内温度を時刻と共に取得する。そして、前回決定した電力制限値、前回収集時の１分後〜今回の電力制限値の決定時までの計５点の各々における消費電力と室内温度、そして、今回決定した電力制限値、を予測モデルの学習に際しての入力パラメータ（計１２個）とする。さらにデータ収集部１１１は、前回の訓練データ収集時から今回の訓練データ収集時までの間の室外温度（運転環境情報）を入力パラメータとして取得する。なお、室外温度については、この１０分間の代表値（つまり１つの値）であってよい。室外温度の代表値とは、例えば、１０分間の室外温度の平均値や中央値、あるいはあるタイミングで計測した室外温度などである。データ収集部１１１は、例えばこれら１３個の値を入力パラメータとして取得する。
【００３５】
また、データ収集部１１１は、今回の電力制限値決定の１分後から１分刻みで５分後までの計５点の各々における室内温度と消費電力とを出力パラメータとして取得する。データ収集部１１１は、これらの入出力パラメータ（訓練データ）を記憶部１１２に書き込んで記憶させる。
【００３６】
このように、電力制限値決定部１２２は、空調機３１の平常運転時に、電力制限指令の小振幅モジュレートを重畳させるが、予測モデル構築用の訓練データを収集するという目的上、なるべく多様なデータが収集できることが好ましい。そこで、電力制限値決定部１２２による電力制限値の決定には、例えば、偏りのない乱数を発生するアルゴリズムを用いてもよい。また、例えば、温度監視装置１３と連携して、ある電力制限値を与えたときに室内温度が許容範囲内に収まりつつもその下限値を下回る傾向を見せたならば、次の１０分間の電力制限値として、室内温度を設定目標温度に回復させるような電力制限値の範囲の中からランダムに次の電力制限値を決定するように電力制限値決定アルゴリズムを構成してもよい。
【００３７】
次に温度監視装置１３の制御について説明する。温度監視装置１３では入出力部１３１が、空調機３１が空調する空間の室内温度を取得し、室温変化判定部１３２がその室内温度が許容範囲内（２３℃〜２７℃）に収まるかどうかを判定する。図３の例では、電力制限値の出力開始直ぐに許容範囲内に収まってからは、常に±ａ℃の範囲内に収まっている。室温変化判定部１３２は、室内温度が図３の例のように許容範囲内を推移するように室内温度を監視する。室内温度が許容範囲を超えた場合、室温変化判定部１３２は、電力制限値変更指示情報を生成し、入出力部１３１を介してその指示情報を電力制限モジュレータ装置１２へ出力する。ここで、電力制限値変更指示情報とは、例えば、電力制限モジュレータ装置１２へ電力制限値を解除するように指示する情報である。この電力制限値変更指示情報を取得した電力制限モジュレータ装置１２は、電力制限値の出力を停止する。すると、空調機３１は、制約なしに室内温度を設定目標温度に近づけるような運転を再開する。すると室内温度は再び設定目標温度へ近づいていく。
【００３８】
また、電力制限値変更指示情報とは、例えば、冷房運転時において室内温度が許容範囲よりも高い温度になった場合においては、電力制限値を大きくすることを指示する情報である。この指示情報を受けた空調機３１は、運転強度を上昇させる（例えば、圧縮機の回転数を上昇させる）。すると、室内温度は許容範囲内の温度に下降していく。また、例えば、電力制限値変更指示情報とは、冷房運転時において室内温度が許容範囲よりも低い温度になった場合においては、電力制限値の大きさを小さくすることを指示する情報である。この指示情報を受けた空調機３１は、運転強度を低下させる。すると、室内温度は許容範囲内の温度に上昇していく。
【００３９】
また、図３の５０分過ぎを見ると、室内温度が許容範囲の上限値付近まで上昇している。このように室内温度が許容範囲の上下限値に近づいた場合、室温変化判定部１３２は、警告情報を電力制限モジュレータ装置１２へ出力してもよい。また、図３の６０分あたりで例示したように、警告情報を取得した電力制限モジュレータ装置１２は、その次のタイミングで、設定目標温度へ近づけるような電力制限値（この例の場合、冷房運転で室内温度が上昇したので高めの電力制限値を決定している）を決定してもよい。
【００４０】
このように温度監視装置１３は、電力制限モジュレータ装置１２の動作に制約を加えることによって、訓練データ収集運転中の室内温度を所定の範囲内にとどめ、室内温度の変動を居住者に感じさせないように制御する。これにより、居住者に不快な思いをさせることなく、空調機３１は平常運転と訓練データ収集運転との並行実行を継続することができる。本実施形態によれば、空調機３１の平常運転と並行して訓練データの自動収集を行うことができるので、客先で訓練データ収集のためのステップ応答試験を実施する必要がない。ステップ応答試験を実施する必要がないので、訓練データの収集に要する時間や手間を大幅に削減することができる。また、空調機３１の平常運転時にデータ収集を行うので、空調機３１が設置された空間の広さ、建物の構造など実際の運転環境に対応した訓練データ（予測精度の高い予測モデルの構築に必要な質の高い訓練データ）を収集することができる。これにより、ユーザ所望の設定目標温度をできるだけ達成し快適性を維持しつつ、空調機の運転に必要な電力料金を低減する運転を実現するために必要な予測モデルを構築することができる。
【００４１】
図４は、本発明の一実施形態における訓練データ収集システムの処理の一例を示す第１のフローチャートである。
図４を用いて訓練データ収集処理の流れについて説明する。
前提として、各空調機３１、３２、・・・、３ｍはそれぞれ平常運転を実施しており、オペレータ等により、訓練データ収集運転の開始が指示されたとする。
また、クライアント装置２には、各空調機３１、３２、・・・、３ｍの運転状態情報（室外温度、室内機単位での室内温度、消費電力、ユーザが設定した設定目標温度等）が所定の時間間隔（例えば１分ごと）で収集される。また、電力制限モジュレータ装置１２が電力制限指令値をクライアント装置２に出力すると、クライアント装置２から空調機３１、３２、・・・、３ｍのそれぞれにゲートウェイ３を介して空調機ごとの運転制限指令値が通知され、各空調機３１等はこの運転制限指令値の制約下で各空調機配下の室内機を制御し平常運転を行う。
【００４２】
まず、訓練データ収集システム１０が運転条件情報を取得する（ステップＳ１０）。より具体的には、温度監視装置１３の入出力部１３１が、各空調機３１、３２、・・・、３ｍ（より正確には各空調機配下の室内機ごと）それぞれについての設定目標温度をクライアント装置２から取得する。
次に電力制限モジュレータ装置１２が電力制限値を決定する（ステップＳ１１）。より具体的には、入出力部１２１が、クライアント装置２から空調機３１、３２、・・・、３ｍごとの現在の消費電力を取得する。電力制限値決定部１２２は、空調機３１の消費電力を基準とする所定の範囲内（例えば±２０％）の電力制限値を算出する。電力制限値決定部１２２は、他の空調機３２・・・、３ｍ等についても同様にそれぞれの現在の消費電力に基づく電力制限値を算出する。入出力部１２１は、電力制限値決定部１２２が算出した空調機３１等ごとの電力制限値をクライアント装置２に出力する。
【００４３】
オンラインデータ収集装置１１では、データ収集部１１１が所定の間隔（例えば１分毎）で訓練データを取得する（ステップＳ１２）。より具体的には、データ収集部１１１は、空調機ごとの室内温度および、室外温度をクライアント装置２から取得する。データ収集部１１１は、取得した訓練データを取得した時刻と共に記憶部１１２に記録する。なお、図３にて説明したようにデータ収集部１１１は、１０分毎にクライアント装置２から１分刻みの室内温度や消費電力などの訓練データを収集してもよい。
【００４４】
また、温度監視装置１３では入出力部１３１が、空調機３１等ごとの室内温度をクライアント装置２から取得する。室温変化判定部１３２は、空調機３１について取得した室内温度が空調機３１の設定目標温度を基準とする所定の範囲内（例えば±２℃）かどうかを判定する（ステップＳ１３）。所定の範囲内にない場合（ステップＳ１３；Ｎｏ）、室温変化判定部１３２は、例えば電力制限値の解除を指示する電力制限値変更指示情報を生成し、入出力部１３１を介して電力制限モジュレータ装置１２へ出力する。電力制限モジュレータ装置１２では、入出力部１２１がこの指示情報を取得すると、電力制限値決定部１２２が電力制限値を解除する（ステップＳ１６）。例えば、電力制限値決定部１２２は、電力制限値の解除をクライアント装置２、ゲートウェイ３を介して各空調機３１等に通知する。各空調機３１等は、電力制限値による制約なしに平常運転を行う。そしてステップＳ１３の判定を繰り返す。電力制限値を解除したことにより、室内温度が所定の範囲内に戻ったならば、ステップＳ１３の判定はＹｅｓとなり、ステップＳ１４の処理に進む。ステップＳ１３〜Ｓ１４の処理は他の空調機３２等についても実施される。
【００４５】
一方、室内温度が所定の範囲内にある場合（ステップＳ１３；Ｙｅｓ）、訓練データ収集運転の終了判定を行う（ステップＳ１４）。例えば、オペレータ等から訓練データ収集システム１０に終了指示が入力されると、訓練データ収集運転を終了する（ステップＳ１４；Ｙｅｓ）。オンラインデータ収集装置１１、電力制限モジュレータ装置１２、温度監視装置１３は動作を停止し本フローチャートは終了する。終了しない場合（ステップＳ１４；Ｎｏ）、電力制限値決定部１２２は、前回の電力制限値の決定（ステップＳ１１）から１０分が経過したかどうかを判定する（ステップＳ１５）。１０分が経過しない場合（ステップＳ１５；Ｎｏ）、ステップＳ１１からの処理を繰り返す。つまり、全ての空調機３１・・・、３ｍ等の各々について、室温変化判定部１３２による室内温度の監視を行いつつ、データ収集部１１１による訓練データの収集を継続する。一方、１０分が経過した場合（ステップＳ１５；Ｙｅｓ）、ステップＳ１２からの処理を繰り返す。つまり、全ての空調機３１・・・、３ｍ等の各々について、電力制限値決定部１２２が次の１０分間の電力制限値を決定し、各空調機３１等に平常運転と重畳して電力制限指令を行う。
【００４６】
次に訓練データの自動収集処理と予測モデルの構築処理の流れについて説明する。
図５は、本発明の一実施形態における訓練データ収集システムの処理の一例を示す第２のフローチャートである。
前提として予測モデルはクライアント装置２の記憶部（図示せず）に記録されており、クライアント装置２では、この予測モデルを用いて、空調機３１等の最適化運転を実現する運転制御情報を算出している。
訓練データ収集システム１０は、平常運転時に電力制限値を指令する。空調機３１等は、平常運転と重畳して訓練データ収集運転を実行する（ステップＳ２０）次に訓練データ収集運転の終了判定を行う（ステップＳ２０）。例えばオペレータから訓練データ収取運転の終了指示が入力されると、訓練データ収集運転を終了すると判定する。終了しないと判定した場合（ステップＳ２１；Ｎｏ）、空調機３１等は訓練データ収集運転の実行を継続する（ステップＳ２１）。終了すると判定した場合（ステップＳ２１；Ｙｅｓ）、訓練データ収集システム１０は電力制限値の指令や訓練データの収集を停止し、空調機３１等は訓練データ収集運転を終了する。
【００４７】
また、訓練データ収集システム１０では、訓練データ収取運転の終了指示が入力されると、予測モデル構築装置１４が予測モデルの構築を実行する（ステップＳ２２）。例えば、入出力部１４１がオンラインデータ収集装置１１の記憶部１１２から空調機単位に記憶された時系列の訓練データを取得する。次に予測モデル構築部１４２がニューラルネットワーク、ＡＲモデリングなどの深層学習、統計的モデリング手法などにより、空調機３１等ごとに予測モデルを構築する。例えば、予測モデル構築部１４２は、過去５分間の電力制限値、室内温度、消費電力、室外温度、新たな電力制限値を入力パラメータ、新たな電力制限値を指令してから５分間の室内温度、消費電力を出力パラメータとし、入力パラメータの値を入力すると出力パラメータとして与えた値を出力するようなニューラルネットワークを構築する。予測モデルの構築が完了すると、入出力部１４１が構築した予測モデルをクライアント装置２に出力する。クライアント装置２は、新たな予測モデルで既存の予測モデルを更新する。
なお、予測モデルの更新タイミングは、これに限定されない。例えば、訓練データ収集運転の実行中に所定の時間間隔で既存の予測モデルに対する更新・改善を行うにしてもよい。
【００４８】
従来は、上記の予測モデルを構築するための訓練データを、ステップ応答試験によって収集していた。ステップ応答試験では、数百〜数千もの運転パターンを予め設計し、その運転パターンを実際に実行して、データ収集を行う必要があるため、膨大な労力と時間が掛かっていた。また、実際に居住者が生活する空間を用いてステップ応答試験を行うことはできない為、試験用の建物の準備が必要であったり、実在する様々な居住空間のそれぞれに対応する予測モデルを構築するために、様々な建物を利用してのステップ応答試験が必要になる等の問題も存在した。これに対し、本実施形態の訓練データ収集システム１０によれば、試験用データ（電力制限指令値）の作成から訓練データの収集までを自動的に行うので訓練データ収集に必要な労力や時間を大幅に削減することができる。また、居住者に悟られることなく平常運転と並行してデータ収集できるので、空調機の設置環境に固有の特性を反映した良質な訓練データの取得が可能になる。また、客先設置後の平常運転時に自動的に訓練データ収集を行うことができるので、空調機の納品前のステップ応答試験の工程を削減することができたり、設置後に任意のタイミングで訓練データの収集を行うことができるので、空調機の経年変化や住居空間の改築などの変化に応じた訓練データの取得が可能になる等、高い実用性が得られる。
【００４９】
また、訓練データ収集システム１０が収集した訓練データを用いると、電力料金単価が変動する環境下でも、ユーザの快適性を満たしつつ、電力料金を抑えた空調機の運転に必要な予測モデルを構築することができる。
なお、上記例では、運転制御情報の算出を行う機能を、クライアント装置２に実装する場合を例に説明を行ったが、これに限定されない。例えば、これらの機能をゲートウェイ３に実装してもよい。
また、入力パラメータの運転環境情報として室外温度を例示したが、さらに天候情報や人感センサが検出した人間の数などを入力パラメータに含めてもよい。
【００５０】
なお、上述した訓練データ収集システム１０における各処理の過程は、プログラムの形式でコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記憶されており、このプログラムを訓練データ収集システム１０が備えるコンピュータが読み出して実行することによって、上記処理が行われる。ここでコンピュータ読み取り可能な記録媒体とは、磁気ディスク、光磁気ディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ−ＲＯＭ、半導体メモリ等をいう。また、このコンピュータプログラムを通信回線によってコンピュータに配信し、この配信を受けたコンピュータが当該プログラムを実行するようにしてもよい。また、上記プログラムは、前述した機能の一部を実現するためのものであってもよい。さらに、前述した機能をコンピュータシステムにすでに記録されているプログラムとの組み合わせで実現できるもの、いわゆる差分ファイル（差分プログラム）であってもよい。
【００５１】
その他、本発明の趣旨を逸脱しない範囲で、上記した実施の形態における構成要素を周知の構成要素に置き換えることは適宜可能である。また、この発明の技術範囲は上記の実施形態に限られるものではなく、本発明の趣旨を逸脱しない範囲において種々の変更を加えることが可能である。例えば、本実施形態では、オンラインデータ収集装置１１と、電力制限モジュレータ装置１２と、温度監視装置１３と、予測モデル構築装置１４とをそれぞれ別々のコンピュータに実装する例を記載したが、これらのうち複数の装置を１台のコンピュータに実装してもよい。なお、クライアント装置２は制御装置の一例である。室温変化判定部１３２は温度監視部の一例である。
【符号の説明】
【００５２】
１００・・・空調制御システム
１・・・サーバ装置
２、２ａ・・・クライアント装置
３・・・ゲートウェイ
３１、３２、３ｍ・・・空調機
４・・・ビル
３０１、３０２、３０ｍ・・・室外機
３１１，３１ｎ、３２１，３２ｎ、３ｍ１，３ｍｎ・・・室内機
１０・・・訓練データ収集システム１０
１１・・・オンラインデータ収集装置
１１１・・・データ収集部
１１２・・・記憶部
１２・・・電力制限モジュレータ装置
１２１・・・入出力部
１２２・・・電力制限値決定部
１３・・・温度監視装置
１３１・・・入出力部
１３２・・・室温変化判定部
１４・・・予測モデル構築装置
１４１・・・入出力部
１４２・・・予測モデル構築部
【図１】
2018087662.tif 000003
【図２】
2018087662.tif 000004
【図３】
2018087662.tif 000005
【図４】
2018087662.tif 000006
【図５】
2018087662.tif 000007
【手続補正書】
【提出日】平成30年4月12日(2018.4.12)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
空調機の平常運転時に当該平常運転と重畳して前記空調機に出力する訓練データ収集用の制御データと、当該制御データに対する応答データと、を取得するデータ収集部、
を備え、
前記訓練データ収集用の制御データは電力制限値を含み、前記応答データは前記電力制限値の制約下で前記空調機を運転した結果の室内温度および消費電力を含む、
訓練データ収集システム。
【請求項２】
前記電力制限値の大きさを所定の範囲内で変動させる電力制限値決定部、
をさらに備える請求項１に記載の訓練データ収集システム。
【請求項３】
前記電力制限値決定部が決定した電力制限値に基づいて前記空調機を運転した結果の室内温度を監視し、前記室内温度が設定目標温度を基準とする所定の範囲内に収まらない場合、前記電力制限値の変更を指示する温度監視部、
をさらに備える請求項２に記載の訓練データ収集システム。
【請求項４】
前記データ収集部は、さらに前記空調機の運転環境情報を収集する、
請求項１から請求項３の何れか１項に記載の訓練データ収集システム。
【請求項５】
前記制御データおよび応答データに基づいて、ある制御データに対する応答を予測する予測モデルを構築する予測モデル構築部、
をさらに備える請求項１から請求項４の何れか１項に記載の訓練データ収集システム。
【請求項６】
一つ又は複数の空調機と、
前記空調機の平常運転を制御する制御装置と、
請求項１から請求項５の何れか１項に記載の訓練データ収集システムと、
を備える空調制御システム。
【請求項７】
空調機の平常運転と重畳して前記空調機に出力する訓練データ収集用の制御データと、当該制御データに対する応答データと、を前記平常運転時に取得し、
前記訓練データ収集用の制御データは電力制限値を含み、前記応答データは前記電力制限値の制約下で前記空調機を運転した結果の室内温度および消費電力を含む、
訓練データ収集方法。
【請求項８】
訓練データ収集システムのコンピュータを、
空調機の平常運転時に当該平常運転と重畳して前記空調機に出力する訓練データ収集用の制御データに含まれる電力制限値の大きさを所定の範囲内で変動させる手段、
として機能させるためのプログラム。
【手続補正２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０００８
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０００８】
本発明の第１の態様は、空調機の平常運転時に当該平常運転と重畳して前記空調機に出力する訓練データ収集用の制御データと、当該制御データに対する応答データと、を取得するデータ収集部、を備え、前記訓練データ収集用の制御データは電力制限値を含み、前記応答データは前記電力制限値の制約下で前記空調機を運転した結果の室内温度および消費電力を含む、訓練データ収集システムである。
【手続補正３】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０００９
【補正方法】削除
【補正の内容】
【手続補正４】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００１０
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００１０】
本発明の第２の態様における前記訓練データ収集システムは、前記電力制限値の大きさを所定の範囲内で変動させる電力制限値決定部、をさらに備える。
【手続補正５】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００１１
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００１１】
本発明の第３の態様における前記訓練データ収集システムは、前記電力制限値決定部が決定した電力制限値に基づいて前記空調機を運転した結果の室内温度を監視し、前記室内温度が設定目標温度を基準とする所定の範囲内に収まらない場合、前記電力制限値の変更を指示する温度監視部、をさらに備える。
【手続補正６】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００１２
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００１２】
本発明の第４の態様における前記データ収集部は、さらに前記空調機の運転環境情報を収集する。
【手続補正７】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００１３
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００１３】
本発明の第５の態様における前記訓練データ収集システムは、前記制御データおよび応答データに基づいて、ある制御データに対する応答を予測する予測モデルを構築する予測モデル構築部、をさらに備える。
【手続補正８】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００１４
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００１４】
本発明の第６の態様は、一つ又は複数の空調機と、前記空調機の平常運転を制御する制御装置と、上記の何れかに記載の訓練データ収集システムと、を備える空調制御システムである。
【手続補正９】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００１５
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００１５】
本発明の第７の態様は、空調機の平常運転と重畳して前記空調機に出力する訓練データ収集用の制御データと、当該制御データに対する応答データと、を前記平常運転時に取得し、前記訓練データ収集用の制御データは電力制限値を含み、前記応答データは前記電力制限値の制約下で前記空調機を運転した結果の室内温度および消費電力を含む、訓練データ収集方法である。
【手続補正１０】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００１６
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００１６】
本発明の第８の態様は、訓練データ収集システムのコンピュータを、空調機の平常運転時に当該平常運転と重畳して前記空調機に出力する訓練データ収集用の制御データに含まれる電力制限値の大きさを所定の範囲内で変動させる手段、として機能させるためのプログラムである。