(57)【要約】      （修正有）【課題】情報処理装置の設置室の空調に関わる計測パラメータを、より正しく予測する。【解決手段】管理装置は、情報処理装置を設置する設置室の外部、設置室の空調システムにおける気体経路及び設置室の内部の複数の計測場所の各々に設置される複数の計測部と、複数の計測部が、それぞれ時系列に計測する計測データを記憶する記憶部と、計測データから不要なデータを削除する削除部と、不要なデータが削除された後の計測データに基づいて、複数の計測場所のうち、少なくとも１つの計測場所における計測データの予測値を算出する算出部とを有する。【選択図】図７
2018060271.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
情報処理装置を設置する設置室の外部、前記設置室の空調システムにおける気体経路及び前記設置室の内部の複数の計測場所の各々に設置される複数の計測部と、
前記複数の計測部が、それぞれ時系列に計測する計測データを記憶する記憶部と、
前記計測データから不要なデータを削除する削除部と、
不要なデータが削除された後の計測データに基づいて、前記複数の計測場所のうち、少なくとも１つの計測場所における計測データの予測値を算出する算出部と、
を有する管理装置。
【請求項２】
前記削除部は、前記情報処理装置のメンテナンス中及び／又は故障中に計測されたデータを削除する
請求項１記載の管理装置。
【請求項３】
前記計測データは、乾球温度及び相対湿度を含み、
前記管理装置は、更に、
前記乾球温度及び前記相対湿度に基づいて、前記計測データに加えられる露点温度を算出する第１算出部を有し、
前記削除部は、前記計測データに含まれる前記相対湿度を削除する
請求項１又は２記載の管理装置。
【請求項４】
前記計測データは、乾球温度及び相対湿度を含み、
前記管理装置は、更に、
前記乾球温度及び前記相対湿度に基づいて、前記計測データに加えられる絶対湿度を算出する第２算出部を有し、
前記削除部は、前記計測データに含まれる前記相対湿度を削除する
請求項１又は２記載の管理装置。
【請求項５】
前記計測データは、施設全体の第１消費電力及び前記空調システムの第２消費電力を含み、
前記管理装置は、更に、
前記第１消費電力及び前記第２消費電力に基づいて、前記計測データに加えられる、前記情報処理装置を含む情報システムの第３消費電力を算出する第３算出部
を有し、
前記削除部は、前記計測データに含まれる前記第１消費電力を削除する
請求項１乃至４のいずれか１つ記載の管理装置。
【請求項６】
前記計測データは、施設全体の第１消費電力及び前記情報処理装置を含む情報システムの第２消費電力を含み、
前記管理装置は、更に、
前記第１消費電力及び前記第２消費電力に基づいて、前記計測データに加えられる前記空調システムの第３消費電力を算出する第４算出部
を有し、
前記削除部は、前記計測データに含まれる前記第１消費電力を削除する
請求項１乃至４のいずれか１つ記載の管理装置。
【請求項７】
情報処理装置を設置する設置室の外部、前記設置室の空調システムにおける気体経路及び前記設置室の内部の複数の計測場所の各々に設置される複数の計測部と、前記複数の計測部が、それぞれ時系列に計測する計測データを記憶する記憶部とを有する管理装置の制御方法において、
前記管理装置が有する削除部が、前記計測データから不要なデータを削除し、
前記管理装置が有する算出部が、不要なデータが削除された後の計測データに基づいて、前記複数の計測場所のうち、少なくとも１つの計測場所における計測データの予測値を算出する管理装置の制御方法。
【請求項８】
情報処理装置を設置する設置室の外部、前記設置室の空調システムにおける気体経路及び前記設置室の内部の複数の計測場所の各々に設置される複数の計測部と、前記複数の計測部が、それぞれ時系列に計測する計測データを記憶する記憶部とを有する管理装置の制御プログラムにおいて、
前記管理装置が有する削除部に、前記計測データから不要なデータを削除させ、
前記管理装置が有する算出部に、不要なデータが削除された後の計測データに基づいて、前記複数の計測場所のうち、少なくとも１つの計測場所における計測データの予測値を算出させる管理装置の制御プログラム。
【請求項９】
情報処理装置と、前記情報処理装置を管理する管理装置とを有する情報処理システムにおいて、
前記管理装置は、
情報処理装置を設置する設置室の外部、前記設置室の空調システムにおける気体経路及び前記設置室の内部の複数の計測場所の各々に設置される複数の計測部と、
前記複数の計測部が、それぞれ時系列に計測する計測データを記憶する記憶部と、
前記計測データから不要なデータを削除する削除部と、
不要なデータが削除された後の計測データに基づいて、前記複数の計測場所のうち、少なくとも１つの計測場所における計測データの予測値を算出する算出部と、
を有する情報処理システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、管理装置、管理装置の制御方法、管理装置の制御プログラム及び情報処理システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
例えば、多数のサーバが設置されているデータセンタでは、当該サーバを設置するサーバルーム等の設置室における気温上昇を抑えるために、空調システムが使用されている。
【０００３】
そして、空調に関わる計測パラメータ（例えば、温度や湿度）の変化を予測し、その予測に基づいて空調システムの各機器（例えば、空調機や外調機）を制御すれば、目標となる環境を維持し易い。
【０００４】
しかし、上述した計測値の予測は、過去の計測データに基づいて行われるので、計測パラメータの予測の精度は、過去の計測データの質に依存する面がある。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２０１３−１５２５５２号公報
【特許文献２】特開２０１５−１０５７７９号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
本発明の目的は、一側面では、情報処理装置の設置室の空調に関わる計測パラメータを、より正しく予測できるようにすることである。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
一態様に係る管理装置は、（Ａ）情報処理装置を設置する設置室の外部、設置室の空調システムにおける気体経路及び設置室の内部の複数の計測場所の各々に設置される複数の計測部と、（Ｂ）複数の計測部が、それぞれ時系列に計測する計測データを記憶する記憶部と、（Ｃ）計測データから不要なデータを削除する削除部と、（Ｄ）不要なデータが削除された後の計測データに基づいて、複数の計測場所のうち、少なくとも１つの計測場所における計測データの予測値を算出する算出部とを有する。
【発明の効果】
【０００８】
一側面としては、情報処理装置の設置室の空調に関わる計測パラメータを、より正しく予測できる。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】図１は、データセンタの構成例を示す図である。
【図２Ａ】図２Ａは、計測データの例を示す図である。
【図２Ｂ】図２Ｂは、計測データの例を示す図である。
【図３Ａ】図３Ａは、計測データ及び予測データの例を示す図である。
【図３Ｂ】図３Ｂは、計測データ及び予測データの例を示す図である。
【図４】図４は、抽出された計測データの例を示す図である。
【図５Ａ】図５Ａは、変数が追加された計測データの例を示す図である。
【図５Ｂ】図５Ｂは、変数が追加された計測データの例を示す図である。
【図６】図６は、一部のデータが削除された計測データの例を示す図である。
【図７】図７は、管理装置１１３のモジュール構成例を示す図である。
【図８】図８は、メイン処理フローを示す図である。
【図９】図９は、第１算出処理（Ａ）フローを示す図である。
【図１０】図１０は、第２算出処理（Ａ）フローを示す図である。
【図１１】図１１は、削除処理フローを示す図である。
【図１２】図１２は、第３算出処理フローを示す図である。
【図１３】図１３は、相関性が高い変数の例を示す図である。
【図１４Ａ】図１４Ａは、制御処理フローを示す図である。
【図１４Ｂ】図１４Ｂは、制御処理フローを示す図である。
【図１４Ｃ】図１４Ｃは、制御処理フローを示す図である。
【図１４Ｄ】図１４Ｄは、制御処理フローを示す図である。
【図１４Ｅ】図１４Ｅは、制御処理フローを示す図である。
【図１４Ｆ】図１４Ｆは、制御処理フローを示す図である。
【図１５】図１５は、第２算出処理（Ｂ）フローを示す図である。
【図１６】図１６は、第１算出処理（Ｂ）フローを示す図である。
【図１７】図１７は、コンピュータの機能ブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
［実施の形態１］
図１に、データセンタの構成例を示す。ＩＣＴ（Information and Communication Technology）機器室又はサーバルーム等の設置室には、ラックに格納されたＩＣＴ装置１０１が設置されている。ＩＣＴ装置１０１は、動作に伴い発熱する。従って、ＩＣＴ装置１０１を冷却するために、空調システムが用いられる。
【００１１】
空調システムは、空調機１０３を含んでいる。図１では、空調機１０３を１つ示しているが、空調機１０３を複数有することもある。空調機１０３は、空気を循環させて、湿度及び温度を調節する。そのため、空調機１０３は、湿度を調節するための除湿加湿器及び温度を調節するための冷却加熱器を有している。また、空調機１０３は、空気を送り出すためのファンを有している。
【００１２】
空調システムは、外調機１０５を含んでいる。外調機１０５は、外気を取り込む。外調機１０５は、湿度を調節するための除湿加湿器を有する。また、外調機１０５は、空気を送り出すためのファンを有している。
【００１３】
空調機１０３から送り出された空気及び外調機１０５から送り出された空気は、排気口を通してＩＣＴ機器室に送り込まれる。
【００１４】
一方、ＩＣＴ機器室内の空気は、排気口から空調機室へ戻される。空調機室へ戻された空気は、空調機室の排気口から屋外へ放出される。また、空調機室へ戻された空気の一部は、ダンパ１０７を介して空調機１０３へ取り入れられる。また、空調機室へ戻された空気の一部は、外調機１０５へ取り入れられる。
【００１５】
また、図示するように複数の場所に、計測部としての温度センサ１０９及び湿度センサ１１１が設置されている。温度センサ１０９ａ及び湿度センサ１１１ａは、屋外に設置されている。つまり、温度センサ１０９ａは、外気の乾球温度を計測し、湿度センサ１１１ａは、外気の相対湿度を計測する。
【００１６】
温度センサ１０９ｂ及び湿度センサ１１１ｂは、空調機１０３の吹き出し口付近（以下、空調機１０３の吹き出し点という。）に設置されている。温度センサ１０９ｂは、空調機１０３から送り出された空気の乾球温度を計測し、湿度センサ１１１ｂは、空調機１０３から送り出された空気の相対湿度を計測する。
【００１７】
温度センサ１０９ｃ及び湿度センサ１１１ｃは、外調機１０５の吹き出し口付近（以下、外調機１０５の吹き出し点という。）に設置されている。温度センサ１０９ｃは、外調機１０５から送り出された空気の乾球温度を計測し、湿度センサ１１１ｃは、外調機１０５から送り出された空気の相対湿度を計測する。
【００１８】
温度センサ１０９ｄ及び湿度センサ１１１ｄは、コールドアイルに設置されている。コールドアイルとは、ＩＣＴ機器室において空調システムからの空気が流れる空間のことであって、例えばラックの列の間である。温度センサ１０９ｄは、コールドアイルにおける空気の乾球温度を計測し、湿度センサ１１１ｄは、コールドアイルにおける空気の相対湿度を計測する。
【００１９】
温度センサ１０９ｅ及び湿度センサ１１１ｅは、空調機１０３への戻り口付近（以下、空調機１０３の戻り点という。）に設置されている。温度センサ１０９ｅは、空調機１０３へ戻る空気の乾球温度を計測し、湿度センサ１１１ｅは、空調機１０３へ戻る空気の相対湿度を計測する。
【００２０】
温度センサ１０９ｆ及び湿度センサ１１１ｆは、外調機１０５への戻り口付近（以下、外調機１０５の戻り点という。）に設置されている。温度センサ１０９ｆは、外調機１０５へ戻る空気の乾球温度を計測し、湿度センサ１１１ｆは、外調機１０５へ戻る空気の相対湿度を計測する。
【００２１】
管理装置１１３は、各温度センサ１０９によって計測された乾球温度及び各湿度センサ１１１によって計測された相対湿度のデータを収集する。更に、空調システムの各機器における消費電力及び施設全体の消費電力のデータも収集する。以下では、施設全体の消費電力を、単に全体の消費電力という。そして、管理装置１１３は、収集したデータに基づいて、空調システムの各機器を制御する。
【００２２】
管理装置１１３が収集する計測データについて説明する。図２Ａ及び図２Ｂに、計測データの例を示す。端子Ａを介して計測データは繋がっている。但し、計測データは、テーブル形式以外の形式であってもよい。この例における計測データは、計測タイミングに対応するレコードを有している。計測データのレコードは、計測日時が格納されるフィールドと、各計測場所における乾球温度が格納されるフィールドと、各計測場所における相対湿度が格納されるフィールドと、全体の消費電力が格納されるフィールドと、空調システムの各機器の消費電力が格納されるフィールドと、空調システムの消費電力が格納されるフィールドとを有している。
【００２３】
この例は、空調システムが、複数の空調機１０３及び複数の外調機１０５を有することを想定している。空調システムの消費電力は、空調システムの各機器の消費電力を合計した値である。計測時間以外の項目は、空調システム及びＩＣＴシステムに関わる変数である。
【００２４】
管理装置１１３は、空調システムの各機器を制御するために、将来計測される値を予測する。図３Ａ及び図３Ｂに、計測データ及び予測データの例を示す。端子Ｂを介して上段に示した計測データは繋がっている。端子Ｃを介して下段に示した予測データは繋がっている。所定時間遡った時点から現時点までの期間における計測データに基づいて、将来における各変数の予測値を算出する。この例では、計測日時Ｍ［ｍ］乃至計測日時Ｍ［ｎ］の間の計測データに基づいて、予想日時Ｍ［ｎ＋１］における予測値データを求める。例えば、計測タイミングの間隔が１０分であれば、現時点から１０分後に計測される値を予測する。尚、ある変数を予測する場合に、参照される値は当該変数に限られない。当該変数以外の変数も参照される。詳しくは、後述する。
【００２５】
図４に、抽出された計測データの例を示す。予測のベースとなる計測日時Ｍ［ｍ］乃至計測日時Ｍ［ｎ］の間の計測データに着目する。例えば、計測日時Ｍ［ｍ＋８］においてＩＴＣ機器のメンテナンスを行っていたとすれば、計測日時Ｍ［ｍ＋８］における計測データは、通常状態を前提とする予測を阻害する恐れがある。また、計測日時Ｍ［ｎ−７］においてＩＴＣ機器が故障していたとすれば、計測日時Ｍ［ｎ−７］における計測データも、通常状態を前提とする予測を阻害する恐れがある。
【００２６】
また、相対湿度は、乾球温度に依存するので、水分量の影響を捉える指標としては不向きな面がある。
【００２７】
更に、ＩＣＴシステムの消費電力は、空調システムやＩＣＴ機器室の状態を左右する指標となるはずであるが、この例では計測データにＩＣＴシステムの消費電力は含まれていない。
【００２８】
本実施の形態では、これらの点を勘案して計測データを加工する。図５Ａ及び図５Ｂに、変数が追加された計測データの例を示す。端子Ｄを介して計測データは繋がっている。本実施の形態では、水分量の影響を捉えやすい指標である露点温度を用いるようにする。露点温度は、乾球温度及び相対温度に基づいて算出されるが、乾球温度に依存しない。この例では、各レコードに露点温度を格納するフィールドが追加される。
【００２９】
また、全体の消費電力から空調システムの消費電力を引いてＩＣＴシステムの消費電力が算出される。そのため、各レコードにＩＣＴシステムの消費電力を格納するフィールドが追加される。
【００３０】
このように新たなデータを加える一方、不要なデータは削除される。図６に、一部のデータが削除された計測データの例を示す。具体的には、各計測場所における相対湿度を格納するためのフィールド及び全体の消費電力を格納するためのフィールドが削除される。
【００３１】
更に、メンテナンス期間中の計測に係るレコード及び故障期間中の計測に係るレコードは削除される。このようにして、不要なデータが削除された計測データに基づいて予測が行われる。計測パラメータを予測する方法は、従来技術であってもよい。
【００３２】
更に、予測結果にもとづいて、空調システムにおける各機器を制御する。空調システムにおける各機器を制御する方法は、従来技術であってもよい。以上で本実施の形態における概要の説明を終える。
【００３３】
以下、管理装置１１３の動作について説明する。図７に、管理装置１１３のモジュール構成例を示す。管理装置１１３は、収集部７０１、抽出部７０３、第１算出部７０５、第２算出部７０７、削除部７０９、第３算出部７１１、制御部７１３、メンテナンス期間記憶部７２１、故障期間記憶部７２３、第１計測データ記憶部７２５、第２計測データ記憶部７２７及び予測データ記憶部７２９を有する。
【００３４】
収集部７０１は、計測値を収集し、計測データとして第１計測データ記憶部７２５に記憶させる。具体的には、収集部７０１は、収集のタイミングで、各温度センサ１０９で計測された乾球温度を取得する。収集部７０１は、同じく各湿度センサ１１１で計測された相対湿度を取得する。収集部７０１は、同じく各空調機１０３及び外調機１０５における消費電力を取得する。収集部７０１は、空調システムの消費電力の算出も行う。また、収集部７０１は、全体の消費電力も特定する。
【００３５】
抽出部７０３は、第１計測データ記憶部７２５に記憶されている計測データの全体から予測のために用られる一部の計測データを抽出する。第１算出部７０５は、第１算出処理において、露点温度を算出する。第２算出部７０７は、第２算出処理において、ＩＣＴシステムの消費電力を算出する。削除部７０９は、不要なデータを削除する。第３算出部７１１は、将来計測される値を予測する。制御部７１３は、予測値に基づいて空調システムの各機器を制御する。
【００３６】
メンテナンス期間記憶部７２１は、メンテナンス期間を記憶する。後述するメイン処理を開始する時点で、メンテナンス期間は記憶されているものとする。故障期間記憶部７２３は、故障期間を記憶する。後述するメイン処理を開始する時点で、故障期間は記憶されているものとする。
【００３７】
第１計測データ記憶部７２５は、第１計測データを記憶する。第１計測データは、例えば図２Ａ及び図２Ｂに示した通りである。第２計測データ記憶部７２７は、第２計測データを記憶する。第２計測データは、例えば図４乃至図６に示した通りである。予測データ記憶部７２９は、予測データを記憶する。
【００３８】
上述した収集部７０１、抽出部７０３、第１算出部７０５、第２算出部７０７、削除部７０９、第３算出部７１１及び制御部７１３は、ハードウエア資源（例えば、図１７）と、以下で述べる処理をプロセッサに実行させるプログラムとを用いて実現される。
【００３９】
上述したメンテナンス期間記憶部７２１、故障期間記憶部７２３、第１計測データ記憶部７２５、第２計測データ記憶部７２７及び予測データ記憶部７２９は、ハードウエア資源（例えば、図１７）を用いて実現される。
【００４０】
図８に、メイン処理フローを示す。抽出部７０３は，第１計測データ記憶部７２５に記憶されている計測データにおいて、参照するレコードの範囲を特定する（Ｓ８０１）。例えば、所定数遡ったレコードから最新のレコードまでが当該範囲に該当する。抽出部７０３は、第１計測データ記憶部７２５から当該範囲のデータを抽出し、第２計測データ記憶部７２７に格納する（Ｓ８０３）。
【００４１】
第１算出部７０５は、第１算出処理を実行する（Ｓ８０５）。本実施の形態では、第１算出処理（Ａ）を実行する。第１算出処理（Ａ）では、露点温度を算出する。
【００４２】
図９に、第１算出処理（Ａ）フローを示す。第１算出部７０５は、第２計測データ記憶部７２７に格納されている計測データにおいて、レコードを１つ特定する（Ｓ９０１）。例えば、時系列に従ってレコードが特定される。
【００４３】
第１算出部７０５は、計測場所を１つ特定する（Ｓ９０３）。特定する順番は、任意である。第１算出部７０５は、当該計測場所における相対湿度及び乾球温度に基づいて、当該計測場所における絶対湿度を算出する（Ｓ９０５）。相対湿度及び乾球温度に基づいて絶対湿度を算出する方法は、従来技術による。更に、第１算出部７０５は、当該絶対湿度を当該計測場所における露点温度に変換する（Ｓ９０７）。絶対湿度を露点温度に変換する方法は、従来技術による。第１算出部７０５は、当該計測場所における露点温度を、Ｓ９０１において特定されたレコードの新たなフィールドに格納する（Ｓ９０９）。
【００４４】
第１算出部７０５は、未特定の計測場所があるか否かを判定する（Ｓ９１１）。未特定の計測場所があると判定した場合には、Ｓ９０３に示した処理に戻って、上述した処理を繰り返す。
【００４５】
一方、未特定の計測場所がないと判定した場合には、第１算出部７０５は、未特定のレコードがあるか否かを判定する（Ｓ９１３）。未特定のレコードがあると判定した場合には、Ｓ９０１に示した処理に戻って、上述した処理を繰り返す。
【００４６】
一方、未特定のレコードがないと判定した場合には、第１算出処理（Ａ）を終える。第１算出処理（Ａ）を終えると、呼び出し元のメイン処理に復帰する。
【００４７】
図８の説明に戻る。第２算出部７０７は、第２算出処理を実行する（Ｓ８０７）。本実施の形態では、第２算出処理（Ａ）を実行する。第２算出処理（Ａ）では、ＩＣＴシステムの消費電力を算出する。ＩＣＴシステムの消費電力は、ＩＣＴ装置１０１の各々における消費電力の合計に相当する。
【００４８】
図１０に、第２算出処理（Ａ）フローを示す。第２算出部７０７は、第２計測データ記憶部７２７に格納されている計測データにおいて、レコードを１つ特定する（Ｓ１００１）。例えば、時系列に従ってレコードが特定される。
【００４９】
第２算出部７０７は、当該レコードに格納されている全体の消費電力から、同じく空調システムの消費電力を引いて、ＩＣＴシステムの消費電力を算出する（Ｓ１００３）。第２算出部７０７は、算出されたＩＣＴシステムの消費電力を当該レコードの新たなフィールドに格納する（Ｓ１００５）。
【００５０】
第２算出部７０７は、未特定のレコードがあるか否かを判定する（Ｓ１００７）。未特定のレコードがあると判定した場合には、Ｓ１００１に示した処理に戻って、上述した処理を繰り返す。
【００５１】
一方、未特定のレコードがないと判定した場合には、第２算出処理（Ａ）を終える。第２算出処理（Ａ）を終えると、呼び出し元のメイン処理に復帰する。
【００５２】
図８の説明に戻る。削除部７０９は、削除処理を実行する（Ｓ８０９）。削除処理では、不要なデータを削除する。
【００５３】
図１１に、削除処理フローを示す。削除部７０９は、第２計測データ記憶部７２７に格納されている計測データにおいて、レコードを１つ特定する（Ｓ１１０１）。例えば、時系列に従ってレコードが特定される。
【００５４】
削除部７０９は、当該レコードの計測日時が、メンテナンス期間記憶部７２１に記憶されているメンテナンス期間に該当するか否かを判定する（Ｓ１１０３）。当該レコードの計測日時がメンテナンス期間に該当すると判定した場合には、削除部７０９は、当該レコードを削除する（Ｓ１１０５）。そして、Ｓ１１０９の処理に移る。
【００５５】
一方、当該レコードの計測日時がメンテナンス期間に該当しないと判定した場合には、削除部７０９は、当該レコードの計測日時が、故障期間記憶部７２３に記憶されている故障期間に該当するか否かを判定する（Ｓ１１０７）。当該レコードの計測日時が故障期間に該当すると判定した場合には、削除部７０９は、当該レコードを削除する（Ｓ１１０５）。そして、Ｓ１１０９の処理に移る。
【００５６】
一方、当該レコードの計測日時が故障期間に該当しないと判定した場合には、そのまま、Ｓ１１０９の処理に移る。
【００５７】
Ｓ１１０９において、削除部７０９は、未特定のレコードがあるか否かを判定する。未特定のレコードがあると判定した場合には、Ｓ１１０１に示した処理に戻って、上述した処理を繰り返す。
【００５８】
一方、未特定のレコードがないと判定した場合には、削除部７０９は、各計測場所における相対湿度のフィールドを削除する（Ｓ１１１１）。第２計測データ記憶部７２７に格納されている計測データにおける先頭のレコードから最後のレコードまでが、当該フィールドを削除する対象となる。
【００５９】
更に、削除部７０９は、全体の消費電力のフィールドを削除する（Ｓ１１１３）。例えば、第２計測データ記憶部７２７に格納されている計測データにおける先頭のレコードから最後のレコードまでが、当該フィールドを削除する対象となる。
【００６０】
尚、Ｓ１１０７の処理を省くようにしてもよい。この場合には、Ｓ１１０３のＮｏルートでＳ１１０９の処理に移るようにする。また、Ｓ１１０３の処理を省くようにしてもよい。この場合には、Ｓ１１０１の処理の次に、Ｓ１１０７の処理を行うようにする。
【００６１】
削除処理を終えると、呼び出し元のメイン処理に復帰する。
【００６２】
図８の説明に戻る。第３算出部７１１は、第３算出処理を実行する（Ｓ８１１）。第３算出処理では、例えばＪＩＴモデリング（Ｊｕｓｔ−ｉｎ−ｔｉｍｅ）に基づいて、将来計測される値を予測する。ＪＩＴモデリングに基づく予測処理は、従来技術であってもよい。ＪＩＴモデリングに基づく予測処理については、「大規模データに基づく局所モデリングのプラント状態長期予測への応用」、 小川雅俊、大貝晴俊、 電気学会論文誌Ｃ  Ｖｏｌ．１３１  Ｎｏ．４  ｐｐ．７１８−７２１  （２０１１）に内容が開示されている。同じく、「Ｊｕｓｔ−ｉｎ−ｔｉｍｅ  モデリング技術を用いた非線形システムの同定と制御」、牛田 俊、木村 英紀、計測と制御、Ｖｏｌ．４４  Ｎｏ．２  ｐｐ．１０２−１０６（２００５）に内容が開示されている。同じく、「Ｊｕｓｔ−ｉｎ−Ｔｉｍｅ  Ｍｏｄｅｌｓ  ｗｉｔｈ  Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ  ｔｏ  Ｄｙｎａｍｉｃａｌ  Ｓｙｓｔｅｍ」，Ａｎｄｅｒｓ  Ｓｔｅｎｍａｎ，Ｌｉｎｋｏｐｉｎｇ  Ｓｔｕｄｉｅｓ  ｉｎ  Ｓｃｉｅｎｃｅ  ａｎｄ  Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ  Ｔｈｅｓｉｓ  Ｎｏ．６０１  Ｍａｒｃｈ    １９９７に内容が開示されている。
【００６３】
図１２に、第３算出処理フローを示す。ＪＩＴモデリングに基づく予測処理は従来技術であるので、ここでは簡単な説明に留める。
【００６４】
第３算出部７１１は、予測対象の変数を１つ特定する（Ｓ１２０１）。この例では、いずれの変数も予測対象となる。但し、一部の変数のみを予測するようにしてもよい。変数を特定する順番は、任意である。
【００６５】
第３算出部７１１は、第２計測データ記憶部７２７に記憶されている計測データに基づいて、予測対象の変数と相関性が高い変数を選択する（Ｓ１２０３）。
【００６６】
図１３に、相関性が高い変数の例を示す。例えば、コールドアイルの乾球温度を予測する場合を想定する。この例では、１回前の計測タイミングから３回前の計測タイミングまでの各変数のうち、相関性が高い変数を選択する。そして、コールドアイルの乾球温度の予測値は、１回前の空調機Ａ吹き出し点における乾球温度、２回前の外調機Ｘ吹き出し点における乾球温度及び３回前の空調機Ａ戻り点における露点温度と相関性が高いものとする。
【００６７】
第３算出部７１１は、第２計測データ記憶部７２７から過去の近傍データを取得する（Ｓ１２０５）。過去の近傍データを特定する方法は、従来技術による。
【００６８】
第３算出部７１１は、過去の近傍データに基づいて、局所モデルを生成する（Ｓ１２０７）。局所モデルは、Ｓ１２０３において選択された変数に係数を乗じた多項式によって特定される。局所モデルを生成する方法は、従来技術による。
【００６９】
第３算出部７１１は、局所モデルに基づいて予測値を算出する（Ｓ１２０９）。予測値を算出する方法は、従来技術による。算出された予測値は、予測データ記憶部７２９に記憶される。
【００７０】
第３算出部７１１は、未特定の予測対象の変数があるか否かを判定する（Ｓ１２１１）。未特定の予測対象の変数があると判定した場合には、Ｓ１２０１に示した処理に戻って、上述した処理を繰り返す。
【００７１】
一方、未特定の予測対象の変数がないと判定した場合には、第３算出処理を終える。第３算出処理を終えると、呼び出し元のメイン処理に復帰する。
【００７２】
図８の説明に戻る。制御部７１３は、制御処理を実行する（Ｓ８１３）。制御処理では、各予測値に基づいて、空調システムの各機器を制御する。空調システムの各機器を制御する方法は、従来技術であってもよい。
【００７３】
図１４Ａ乃至図１４Ｆに、制御処理フローの例を示す。但し、制御処理は、この例に限らない。制御部７１３は、コールドアイルの乾球温度Ｔｃの予測値及びコールドアイルの露点温度Ｄｃの予測値を予測データ記憶部７２９から取得する（Ｓ１４０１）。制御部７１３は、コールドアイルの乾球温度Ｔｃの予測値及びコールドアイルの露点温度Ｄｃの予測値に基づいてコールドアイルの相対湿度Ｒｃの予測値を算出する（Ｓ１４０３）。
【００７４】
制御部７１３は、コールドアイルの乾球温度Ｔｃの予測値が運用範囲内か否かを判定する（Ｓ１４０５）。コールドアイルの乾球温度Ｔｃの予測値が運用範囲内ではないと判定した場合には、Ｓ１４０９の処理に移る。
【００７５】
一方、コールドアイルの乾球温度Ｔｃの予測値が運用範囲内であると判定した場合には、制御部７１３は、コールドアイルの相対湿度Ｒｃの予測値が運用範囲内か否かを判定する（Ｓ１４０７）。コールドアイルの相対湿度Ｒｃの予測値が運用範囲内ではないと判定した場合には、Ｓ１４０９の処理に移る。
【００７６】
一方、コールドアイルの相対湿度Ｒｃの予測値が運用範囲内であると判定した場合には、制御処理を終える。
【００７７】
Ｓ１４０９において、制御部７１３は、外気の乾球温度Ｔｏの予測値及び外気の露点温度Ｄｏの予測値を予測データ記憶部７２９から取得する。更に、制御部７１３は、全ＩＣＴ装置１０１の消費電力Ｐｉの予測値を予測データ記憶部７２９から取得する（Ｓ１４１１）。更に、制御部７１３は、各空調機１０３の戻り点の乾球温度Ｔｒの予測値及び露点温度Ｄｒの予測値を予測データ記憶部７２９から取得する（Ｓ１４１３）。更に、制御部７１３は、各外調機１０５の戻り点の乾球温度Ｔｒの予測値及び露点温度Ｄｒの予測値を予測データ記憶部７２９から取得する（Ｓ１４１５）。そして、端子Ｅを介して、図１４Ｂに示したＳ１４１７の処理に移る。
【００７８】
図１４Ｂの説明に移る。制御部７１３は、外気の乾球温度Ｔｏの予測値が運用範囲の上限を超えるか否かを判定する（Ｓ１４１７）。外気の乾球温度Ｔｏの予測値が運用範囲の上限を超えると判定した場合には、Ｓ１４２１の処理に移る。
【００７９】
外気の乾球温度Ｔｏの予測値が運用範囲の上限を超えない場合には、制御部７１３は、外気の露点温度Ｄｏの予測値が運用範囲の上限を超えるか否かを判定する（Ｓ１４１９）。外気の露点温度Ｄｏの予測値が運用範囲の上限を超えると判定した場合には、Ｓ１４２１の処理に移る。
【００８０】
制御部７１３は、各空調機１０３のファンの稼働率及び各空調機１０３への戻り経路のダンパ１０７の稼動率を１に設定する（Ｓ１４２１）。制御部７１３は、各空調機１０３の冷却加熱器の稼動率を（（各空調機１０３の戻り点の乾球温度Ｔｒの予測値−外気の乾球温度Ｔｏの予測値）／１０）に設定する（Ｓ１４２３）。更に、制御部７１３は、各外調機１０５のファンの稼働率及び各外調機１０５の除湿加湿器の稼動率を０に設定する（Ｓ１４２５）。そして、制御処理を終え、呼び出し元のメイン処理に復帰する。
【００８１】
Ｓ１４１９において、外気の露点温度Ｄｏの予測値が運用範囲の上限を超えないと判定した場合には、端子Ｆを介して、図１４Ｃに示したＳ１４２７の処理に移る。
【００８２】
図１４Ｃの説明に移る。制御部７１３は、外気の露点温度Ｄｏの予測値が運用範囲の下限を下回るか否かを判定する（Ｓ１４２７）。外気の露点温度Ｄｏの予測値が運用範囲の下限を下回ると判定した場合には、制御部７１３は、外気の乾球温度Ｔｏ及び外気の絶対湿度に基づいて、外気のエンタルピー比ｄＨを算出する（Ｓ１４２９）。乾球温度及び絶対湿度に基づいてエンタルピー比を算出する方法は、従来技術による。
【００８３】
制御部７１３は、外気の乾球温度Ｔｏの予測値が運用範囲の下限を下回るか否かを判定する（Ｓ１４３１）。外気の乾球温度Ｔｏの予測値が運用範囲の下限を下回ると判定した場合には、制御部７１３は、更に、外気のエンタルピー比ｄＨが運用範囲の下限を下回るか否かを判定する（Ｓ１４３３）。外気のエンタルピー比ｄＨも運用範囲の下限を下回ると判定した場合には、Ｓ１４３５の処理に移る。
【００８４】
制御部７１３は、各空調機１０３のファンの稼働率、各空調機１０３への戻り経路のダンパ１０７の稼動率及び各空調機１０３の冷却加熱器の稼動率を０に設定する（Ｓ１４３５）。制御部７１３は、各外調機１０５のファンの稼働率を１に設定する（Ｓ１４３７）。そして、制御部７１３は、各外調機１０５の除湿加湿器の稼動率を（コールドアイルの乾球温度Ｔｃの目標値−外気の乾球温度Ｔｏの予測値）／（外気の露点温度Ｄｏの予測値−外気の乾球温度Ｔｏの予測値）に設定する（Ｓ１４３９）。そして、制御処理を終え、呼び出し元のメイン処理に復帰する。
【００８５】
Ｓ１４３１において外気の乾球温度Ｔｏの予測値が運用範囲の下限を下回らないと判定した場合、及びＳ１４３３において外気のエンタルピー比ｄＨが運用範囲の下限を下回らないと判定した場合には、端子Ｇを介して、図１４Ｄに示したＳ１４４１の処理に移る。
【００８６】
制御部７１３は、各空調機１０３のファンの稼働率を１に設定する（Ｓ１４４１）。制御部７１３は、各空調機１０３への戻り経路のダンパ１０７の稼動率を（コールドアイルの乾球温度Ｔｃの目標値−外気の乾球温度Ｔｏの予測値）／（当該空調機１０３の戻り点の乾球温度Ｔｒの予測値−外気の乾球温度Ｔｏの予測値）に設定する（Ｓ１４４３）。制御部７１３は、各空調機１０３の冷却加熱器の稼動率を０に設定する（Ｓ１４４５）。制御部７１３は、各外調機１０５のファンの稼働率を１に設定する（Ｓ１４４７）。そして、制御部７１３は、各外調機１０５の除湿加湿器の稼動率を（コールドアイルの乾球温度Ｔｃの目標値−外気の乾球温度Ｔｏの予測値）／（外気の露点温度Ｄｏの予測値−外気の乾球温度Ｔｏの予測値）に設定する（Ｓ１４４９）。そして、制御処理を終え、呼び出し元のメイン処理に復帰する。
【００８７】
図１４Ｃの説明に戻る。Ｓ１４２７において、外気の露点温度Ｄｏの予測値が運用範囲の下限を下回らないと判定した場合には、端子Ｈを介して、図１４Ｅに示したＳ１４５１の処理に移る。
【００８８】
図１４Ｅの説明に移る。制御部７１３は、外気の乾球温度Ｔｏの予測値及び外気の露点温度Ｄｏの予測値に基づいて、外気の相対温度Ｒｏの予測値を算出する（Ｓ１４５１）。乾球温度及び露点温度に基づいて相対温度を算出する方法は、従来技術による。
【００８９】
制御部７１３は、外気の乾球温度Ｔｏの予測値が運用範囲の下限を下回るか否かを判定する（Ｓ１４５３）。外気の乾球温度Ｔｏの予測値が運用範囲の下限を下回ると判定した場合には、Ｓ１４５７の処理に移る。
【００９０】
一方、外気の乾球温度Ｔｏの予測値が運用範囲の下限を下回らないと判定した場合には、制御部７１３は、外気の相対温度Ｒｏの予測値が運用範囲の上限を超えるか否かを判定する（Ｓ１４５５）。外気の相対温度Ｒｏの予測値が運用範囲の上限を超えると判定した場合には、Ｓ１４５７の処理に移る。
【００９１】
制御部７１３は、各空調機１０３のファンの稼働率を１に設定する（Ｓ１４５７）。制御部７１３は、各空調機１０３への戻り経路のダンパ１０７の稼動率を（コールドアイルの乾球温度Ｔｃの目標値−外気の乾球温度Ｔｏの予測値）／（当該空調機１０３の戻り点の乾球温度Ｔｒの予測値−外気の乾球温度Ｔｏの予測値）に設定する（Ｓ１４５９）。制御部７１３は、各空調機１０３の冷却加熱器の稼動率を０に設定する（Ｓ１４６１）。制御部７１３は、各外調機１０５のファンの稼働率を１に設定する（Ｓ１４６３）。そして、制御部７１３は、各外調機１０５の除湿加湿器の稼動率を０に設定する（Ｓ１４６５）。その後、制御処理を終え、呼び出し元のメイン処理に復帰する。
【００９２】
Ｓ１４５５の説明に戻る。Ｓ１４５５において外気の相対温度Ｒｏの予測値が運用範囲の上限を超えないと判定した場合には、端子Ｉを介して、図１４Ｆに示したＳ１４６７の処理に移る。
【００９３】
制御部７１３は、各空調機１０３のファンの稼働率、各空調機１０３への戻り経路のダンパ１０７の稼動率及び各空調機１０３の冷却加熱器の稼動率を０に設定する（Ｓ１４６７）。制御部７１３は、各外調機１０５のファンの稼働率を１に設定する（Ｓ１４６９）。そして、制御部７１３は、各外調機１０５の除湿加湿器の稼動率を０に設定する（Ｓ１４７１）。その後、制御処理を終え、呼び出し元のメイン処理に復帰する。
【００９４】
図８に示すように、制御処理を終えると、メイン処理も終える。
【００９５】
本実施の形態によれば、ＩＣＴ機器室の空調に関わる計測パラメータを、より正しく予測できる。
【００９６】
また、ＩＣＴシステムのメンテナンス中及び／又は故障中に計測されたデータを削除するので、ＩＣＴシステムの通常運転中における計測パラメータを、より正しく予測できる。
【００９７】
露点温度は、乾球温度に依存しない指標であるので、気体中の水分量による影響を、予測に反映し易くなる。
【００９８】
更に、ＩＣＴシステムの稼動による影響を、空調システムの稼動による影響と切り離して予測に反映できるという面もある。
【００９９】
［実施の形態２］
上述した実施の形態では、全体の消費電力及び空調システムの消費電力が計測データに格納されている場合に、ＩＣＴシステムの消費電力を求める例について説明した。本実施の形態では、全体の消費電力及びＩＣＴシステムの消費電力が計測データに格納されている場合に、空調システムの消費電力を求める例について説明する。
【０１００】
図２Ａ及び図２Ｂに示した計測データの例において、空調システムの各機器の消費電力及び空調システムの消費電力が格納されるフィールドが無いものと想定する。また、それに代えてＩＣＴシステムの消費電力が格納されているフィールドがあるものとする。
【０１０１】
本実施の形態では、第２算出処理（Ａ）に代えて、第２算出処理（Ｂ）を実行する。図１５に、第２算出処理（Ｂ）フローを示す。第２算出部７０７は、第２計測データ記憶部７２７に格納されている計測データにおいて、レコードを１つ特定する（Ｓ１５０１）。第２算出部７０７は、全体の消費電力からＩＣＴシステムの消費電力を引いて、空調システムの消費電力を算出する（Ｓ１５０３）。第２算出部７０７は、空調システムの消費電力を当該レコードの新たなフィールドに格納する（Ｓ１５０５）。
【０１０２】
第２算出部７０７は、未特定のレコードがあるか否かを判定する（Ｓ１５０７）。未特定のレコードがあると判定した場合には、Ｓ１５０１に示した処理に戻って、上述した処理を繰り返す。一方、未特定のレコードがないと判定した場合には、第２算出処理（Ｂ）を終え、呼び出し元のメイン処理に復帰する。
【０１０３】
本実施の形態によれば、空調システムの稼動による影響を、ＩＣＴシステムの稼動による影響と切り離して予測に反映できる。
【０１０４】
［実施の形態３］
上述した実施の形態では、相対湿度に代えて露点温度を用いる例について説明した。本実施の形態では、相対湿度に代えて絶対湿度を用いる例について説明する。
【０１０５】
本実施の形態では、第１算出処理（Ａ）に代えて、第１算出処理（Ｂ）を実行する。図１６に、第１算出処理（Ｂ）フローを示す。Ｓ９０１乃至Ｓ９０５に示した処理は、図９の場合と同様である。第１算出部７０５は、露点温度に代えて絶対湿度を、Ｓ９０１で特定されたレコードの新たなフィールドに格納する（Ｓ１６０１）。Ｓ９１１及びＳ９１３に示した処理は、図９の場合と同様である。尚、絶対湿度は、乾球温度に依存しない指標である。
【０１０６】
本実施の形態によれば、気体中の水分量による影響を、予測に反映し易くなる。
【０１０７】
以上本発明の実施の形態を説明したが、本発明はこれに限定されるものではない。例えば、上述の機能ブロック構成はプログラムモジュール構成に一致しない場合もある。
【０１０８】
また、上で説明した各記憶領域の構成は一例であって、上記のような構成でなければならないわけではない。さらに、処理フローにおいても、処理結果が変わらなければ、処理の順番を入れ替えることや複数の処理を並列に実行させるようにしても良い。
【０１０９】
なお、上で述べた管理装置１１３は、コンピュータ装置であって、図１７に示すように、メモリ２５０１とＣＰＵ（Central Processing Unit）２５０３とハードディスク・ドライブ（ＨＤＤ：Hard Disk Drive）２５０５と表示装置２５０９に接続される表示制御部２５０７とリムーバブル・ディスク２５１１用のドライブ装置２５１３と入力装置２５１５とネットワークに接続するための通信制御部２５１７とがバス２５１９で接続されている。オペレーティング・システム（ＯＳ：Operating System）及び本実施例における処理を実施するためのアプリケーション・プログラムは、ＨＤＤ２５０５に格納されており、ＣＰＵ２５０３により実行される際にはＨＤＤ２５０５からメモリ２５０１に読み出される。ＣＰＵ２５０３は、アプリケーション・プログラムの処理内容に応じて表示制御部２５０７、通信制御部２５１７、ドライブ装置２５１３を制御して、所定の動作を行わせる。また、処理途中のデータについては、主としてメモリ２５０１に格納されるが、ＨＤＤ２５０５に格納されるようにしてもよい。本発明の実施例では、上で述べた処理を実施するためのアプリケーション・プログラムはコンピュータ読み取り可能なリムーバブル・ディスク２５１１に格納されて頒布され、ドライブ装置２５１３からＨＤＤ２５０５にインストールされる。インターネットなどのネットワーク及び通信制御部２５１７を経由して、ＨＤＤ２５０５にインストールされる場合もある。このようなコンピュータ装置は、上で述べたＣＰＵ２５０３、メモリ２５０１などのハードウエアとＯＳ及びアプリケーション・プログラムなどのプログラムとが有機的に協働することにより、上で述べたような各種機能を実現する。
【０１１０】
以上述べた本発明の実施の形態をまとめると、以下のようになる。
【０１１１】
本実施の形態に係る管理装置は、（Ａ）情報処理装置を設置する設置室の外部、設置室の空調システムにおける気体経路及び設置室の内部の複数の計測場所の各々に設置される複数の計測部と、（Ｂ）複数の計測部が、それぞれ時系列に計測する計測データを記憶する記憶部と、（Ｃ）計測データから不要なデータを削除する削除部と、（Ｄ）不要なデータが削除された後の計測データに基づいて、複数の計測場所のうち、少なくとも１つの計測場所における計測データの予測値を算出する算出部とを有する。
【０１１２】
このようにすれば、情報処理装置の設置室の空調に関わる計測パラメータを、より正しく予測できる。
【０１１３】
更に、上記削除部は、上記情報処理装置のメンテナンス中及び／又は故障中に計測されたデータを削除するようにしてもよい。
【０１１４】
このようにすれば、情報処理装置の通常運転中における計測パラメータを、より正しく予測できる。
【０１１５】
計測データは、乾球温度及び相対湿度を含んでもよい。上記管理装置は、更に、乾球温度及び相対湿度に基づいて、計測データに加えられる露点温度を算出する第１算出部を有するようにしてもよい。また、上記削除部は、計測データに含まれる相対湿度を削除するようにしてもよい。
【０１１６】
このようにすれば、気体中の水分量による影響を、予測に反映し易くなる。
【０１１７】
計測データは、乾球温度及び相対湿度を含んでもよい。上記管理装置は、更に、乾球温度及び相対湿度に基づいて、計測データに加えられる絶対湿度を算出する第２算出部を有するようにしてもよい。上記削除部は、計測データに含まれる相対湿度を削除するようにしてもよい。
【０１１８】
このようにすれば、気体中の水分量による影響を、予測に反映し易くなる。
【０１１９】
計測データは、施設全体の第１消費電力及び空調システムの第２消費電力を含んでもよい。上記管理装置は、更に、第１消費電力及び第２消費電力に基づいて、計測データに加えられる、上記情報処理装置を含む情報システムの第３消費電力を算出する第３算出部を有するようにしてもよい。上記削除部は、計測データに含まれる第１消費電力を削除するようにしてもよい。
【０１２０】
このようにすれば、情報システムの稼動による影響を、空調システムの稼動による影響と切り離して予測に反映できる。
【０１２１】
計測データは、施設全体の第１消費電力及び上記情報処理装置を含む情報システムの第２消費電力を含んでもよい。上記管理装置は、更に、第１消費電力及び第２消費電力に基づいて、計測データに加えられる空調システムの第３消費電力を算出する第４算出部を有するようにしてもよい。上記削除部は、計測データに含まれる第１消費電力を削除するようにしてもよい。
【０１２２】
このようにすれば、空調システムの稼動による影響を、情報システムの稼動による影響と切り離して予測に反映できる。
【０１２３】
更に、予測値に基づいて空調システムの各機器を制御する制御部を有するようにしてもよい。
【０１２４】
このようにすれば、空調システムを的確に動作させることができる。
【０１２５】
なお、上で述べた管理装置の処理をコンピュータに行わせるためのプログラムを作成することができ、当該プログラムは、例えばフレキシブルディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、光磁気ディスク、半導体メモリ、ハードディスク等のコンピュータ読み取り可能な記憶媒体又は記憶装置に格納されるようにしてもよい。尚、中間的な処理結果は、一般的にメインメモリ等の記憶装置に一時保管される。
【０１２６】
以上の実施例を含む実施形態に関し、さらに以下の付記を開示する。
【０１２７】
（付記１）
情報処理装置を設置する設置室の外部、前記設置室の空調システムにおける気体経路及び前記設置室の内部の複数の計測場所の各々に設置される複数の計測部と、
前記複数の計測部が、それぞれ時系列に計測する計測データを記憶する記憶部と、
前記計測データから不要なデータを削除する削除部と、
不要なデータが削除された後の計測データに基づいて、前記複数の計測場所のうち、少なくとも１つの計測場所における計測データの予測値を算出する算出部と、
を有する管理装置。
【０１２８】
（付記２）
前記削除部は、前記情報処理装置のメンテナンス中及び／又は故障中に計測されたデータを削除する
付記１記載の管理装置。
【０１２９】
（付記３）
前記計測データは、乾球温度及び相対湿度を含み、
前記管理装置は、更に、
前記乾球温度及び前記相対湿度に基づいて、前記計測データに加えられる露点温度を算出する第１算出部を有し、
前記削除部は、前記計測データに含まれる前記相対湿度を削除する
付記１又は２記載の管理装置。
【０１３０】
（付記４）
前記計測データは、乾球温度及び相対湿度を含み、
前記管理装置は、更に、
前記乾球温度及び前記相対湿度に基づいて、前記計測データに加えられる絶対湿度を算出する第２算出部を有し、
前記削除部は、前記計測データに含まれる前記相対湿度を削除する
付記１又は２記載の管理装置。
【０１３１】
（付記５）
前記計測データは、施設全体の第１消費電力及び前記空調システムの第２消費電力を含み、
前記管理装置は、更に、
前記第１消費電力及び前記第２消費電力に基づいて、前記計測データに加えられる、前記情報処理装置を含む情報システムの第３消費電力を算出する第３算出部
を有し、
前記削除部は、前記計測データに含まれる前記第１消費電力を削除する
付記１乃至４のいずれか１つ記載の管理装置。
【０１３２】
（付記６）
前記計測データは、施設全体の第１消費電力及び前記情報処理装置を含む情報システムの第２消費電力を含み、
前記管理装置は、更に、
前記第１消費電力及び前記第２消費電力に基づいて、前記計測データに加えられる前記空調システムの第３消費電力を算出する第４算出部
を有し、
前記削除部は、前記計測データに含まれる前記第１消費電力を削除する
付記１乃至４のいずれか１つ記載の管理装置。
【０１３３】
（付記７）
更に、
前記予測値に基づいて前記空調システムの各機器を制御する制御部
を有する付記１乃至６のいずれか１つ記載の管理装置。
【０１３４】
（付記８）
情報処理装置を設置する設置室の外部、前記設置室の空調システムにおける気体経路及び前記設置室の内部の複数の計測場所の各々に設置される複数の計測部と、前記複数の計測部が、それぞれ時系列に計測する計測データを記憶する記憶部とを有する管理装置の制御方法において、
前記管理装置が有する削除部が、前記計測データから不要なデータを削除し、
前記管理装置が有する算出部が、不要なデータが削除された後の計測データに基づいて、前記複数の計測場所のうち、少なくとも１つの計測場所における計測データの予測値を算出する管理装置の制御方法。
【０１３５】
（付記９）
情報処理装置を設置する設置室の外部、前記設置室の空調システムにおける気体経路及び前記設置室の内部の複数の計測場所の各々に設置される複数の計測部と、前記複数の計測部が、それぞれ時系列に計測する計測データを記憶する記憶部とを有する管理装置の制御プログラムにおいて、
前記管理装置が有する削除部に、前記計測データから不要なデータを削除させ、
前記管理装置が有する算出部に、不要なデータが削除された後の計測データに基づいて、前記複数の計測場所のうち、少なくとも１つの計測場所における計測データの予測値を算出させる管理装置の制御プログラム。
【０１３６】
（付記１０）
情報処理装置と、前記情報処理装置を管理する管理装置とを有する情報処理システムにおいて、
前記管理装置は、
情報処理装置を設置する設置室の外部、前記設置室の空調システムにおける気体経路及び前記設置室の内部の複数の計測場所の各々に設置される複数の計測部と、
前記複数の計測部が、それぞれ時系列に計測する計測データを記憶する記憶部と、
前記計測データから不要なデータを削除する削除部と、
不要なデータが削除された後の計測データに基づいて、前記複数の計測場所のうち、少なくとも１つの計測場所における計測データの予測値を算出する算出部と、
を有する情報処理システム。
【符号の説明】
【０１３７】
１０１  ＩＣＴ装置    １０３  空調機
１０５  外調機    １０７  ダンパ
１０９  温度センサ    １１１  湿度センサ
１１３  管理装置    ７０１  収集部
７０３  抽出部    ７０５  第１算出部
７０７  第２算出部    ７０９  削除部
７１１  第３算出部    ７１３  制御部
７２１  メンテナンス期間記憶部    ７２３  故障期間記憶部
７２５  第１計測データ記憶部    ７２７  第２計測データ記憶部
７２９  予測データ記憶部
【図１】
2018060271.tif 000003
【図２Ａ】
2018060271.tif 000004
【図２Ｂ】
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【図３Ａ】
2018060271.tif 000006
【図３Ｂ】
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【図４】
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【図５Ａ】
2018060271.tif 000009
【図５Ｂ】
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【図６】
2018060271.tif 000011
【図７】
2018060271.tif 000012
【図８】
2018060271.tif 000013
【図９】
2018060271.tif 000014
【図１０】
2018060271.tif 000015
【図１１】
2018060271.tif 000016
【図１２】
2018060271.tif 000017
【図１３】
2018060271.tif 000018
【図１４Ａ】
2018060271.tif 000019
【図１４Ｂ】
2018060271.tif 000020
【図１４Ｃ】
2018060271.tif 000021
【図１４Ｄ】
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【図１４Ｅ】
2018060271.tif 000023
【図１４Ｆ】
2018060271.tif 000024
【図１５】
2018060271.tif 000025
【図１６】
2018060271.tif 000026
【図１７】
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