(57)【要約】【課題】不適切に制御モデルが更新されないようにし、適切な制御モデルのみを更新できる制御モデル更新装置を提供する。【解決手段】分析用データを用いて制御モデルを算出する制御モデル算出部220と、制御モデルを取り込んで更新する制御モデル更新部230と、分析用データの妥当性を判断するデータ妥当性判断部250と、を備える。データ妥当性判断部250は、予め制御対象について得られている特性に関する知見を記憶した関数特性知見記憶部251と、分析用データを二次関数で近似した二次関数式を算出する二次関数式算出部252と、二次関数式算出部252にて算出された二次関数式の特性と関数特性知見記憶部251に記憶された知見とを対比する特性判定部253と、を備える。制御モデル更新部230は、特性判定部253における対比において両者が一致している場合に制御モデルの更新を実行する。【選択図】図5
2011185581.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
制御対象の制御モデルを更新するために与えられる分析用データを用いて制御対象の近似関数である制御モデルを算出し、これを更新する制御モデル更新装置であって、
前記分析用データを用いて前記制御モデルを算出する制御モデル算出部と、
前記制御モデル算出部にて算出された制御モデルを取り込んで更新する制御モデル更新部と、
前記分析用データの妥当性を判断するデータ妥当性判断部と、を備え、
前記データ妥当性判断部は、
予め制御対象について得られている特性に関する知見を記憶した特性知見記憶部と、
前記分析用データを二次関数で近似した二次関数式を算出する二次関数式算出部と、
前記二次関数式算出部にて算出された前記二次関数式の特性と前記特性知見記憶部に記憶された知見とを対比する特性判定部と、を備え、
前記制御モデル更新部は、前記特性判定部における対比において両者が一致している場合に制御モデルの更新を実行する
ことを特徴とする制御モデル更新装置。
【請求項２】
請求項1に記載の制御モデル更新装置において、
前記特性知見記憶部に設定記憶される知見は、制御対象の特性を二次関数式で表わした場合の知見であって、二次関数式が上に凸型であるか下に凸型であるかのいずれかである
ことを特徴とする制御モデル更新装置。
【請求項３】
請求項1または請求項2に記載の制御モデル更新装置において、
前記データ妥当性判断部は、
制約条件として変数の可変範囲を記憶した変数範囲記憶部と、
二次関数式算出部で算出された二次関数式の極値点と前記変数範囲記憶部に記憶された前記変数の可変範囲とを対比する前記極値点判定部と、を備え、
前記制御モデル更新部は、前記極値点判定部における判定において、二次関数式の極値点と前記変数の可変範囲との関係が妥当である場合に制御モデルの更新を実行する
ことを特徴とする制御モデル更新装置。
【請求項４】
請求項3に記載の制御モデル更新装置において、
前記二次関数式の極値点と前記変数の可変範囲との関係は、極値点が前記変数の可変範囲内である場合、極値点が上限値よりも大の場合、または、極値点が下限値よりも小の場合、の３パターンのいずれかであり、
前記極値点判定部は、予め制御対象について得られている特性に応じて設定された判定基準により、前記３パターンのいずれかの場合を妥当と判定する
ことを特徴とする制御モデル更新装置。
【請求項５】
制御対象の制御モデルを更新するために与えられる分析用データを用いて制御対象の近似関数である制御モデルを算出し、これを更新する制御モデル更新方法であって、
前記分析用データを用いて前記制御モデルを算出する制御モデル算出工程と、
前記分析用データを二次関数で近似した二次関数式を算出する二次関数式算出工程と、
算出された前記二次関数式の特性を予め制御対象について得られている特性に関する知見と対比する特性判定工程と、
前記特性判定工程における対比において両者が一致している場合に制御モデルの更新を実行する制御モデル更新工程と、を備える
ことを特徴とする制御モデル更新方法。
【請求項６】
請求項1から請求項4のいずれかに記載の制御モデル更新装置と、
前記制御対象としての熱源システムと、
前記制御モデル更新装置にて更新された制御モデルを用いて前記熱源システムの動作を制御する制御部と、を備える
ことを特徴とする空調制御システム。
【請求項７】
制御対象の制御モデルを算出するために与えられる分析用データの妥当性を判断するデータ妥当性判断装置であって、
予め制御対象について得られている特性に関する知見を記憶した特性知見記憶部と、
前記分析用データを二次関数で近似した二次関数式を算出する二次関数式算出部と、
前記二次関数式算出部にて算出された前記二次関数式の特性と前記特性知見記憶部に記憶された知見とを対比する特性判定部と、を備える
ことを特徴とするデータ妥当性判断装置。
【請求項８】
請求項7に記載のデータ妥当性判断装置において、
前記特性知見記憶部に設定記憶される知見は、制御対象の特性を二次関数式で表わした場合の知見であり、二次関数式が上に凸型であるか下に凸型であるかのいずれかである
ことを特徴とするデータ妥当性判断装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、制御モデル更新装置、制御モデル更新方法、空調制御システム、データ妥当性判断装置に関する。具体的には、例えば制御モデルを用いて空調システム等の制御対象システムを最適制御するにあたり、制御モデルとしての近似目的関数を更新する制御モデル更新装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
例えばセントラル空調システムの最適運転制御方法として種々の方法が提案されている。
特開2004-293844号公報（特許文献1）には、シミュレーションモデルを用いて空調設備の運転制御を行なう方法が記載されている。
この方法では、まず、空調設備全体のシミュレーションモデルを予め構築しておく。
このシミュレーションモデル上で空調設備の運転シミュレーションを行い、運転シミュレーション上で空調設備全体のランニングコストが最小となる最適制御目標値を求める。そして、求めた最適制御目標値を用いて実際の空調設備の運転を実行する。これにより、ランニングコストを最小にする最適運転が可能となる。
【０００３】
ここで、特許文献1に記載の運転制御方法では、空調設備全体のシミュレーションモデルを予め構築しておく必要がある。しかし、実際の空調設備では、設置状況や運転状況が異なってくるので、動作特性が個々の空調設備で異なってくるという問題がある。また、同一の装置や設備であっても経年変化により特性が変化してくることはもちろん、季節、曜日、時間などによって特性が変わってくるという問題がある。したがって、一つに固定されたシミュレーションモデルでは不十分であり、実際の空調設備の動作特性と合うようにシミュレーションモデルを適宜変更調整する必要があった。
しかしながら、このような調整変更作業を逐次オペレータが行うとなると、相当の専門知識とともに多くの時間と労力が必要となってくる。
【０００４】
そこで、このような状況に対応する方法として、例えば特開平6-332506号公報（特許文献2）には、モデル関数を自動的に修正、更新する制御装置が開示されている。
この特許文献2に開示の技術では、まず、制御対象についての入出力関係を示すデータを収集する。そして、データから得られた特性分布を近似するモデル関数を算出する。さらに、モデル関数を用いて制御対象を運転制御する際に所定時間ごとにデータを収集し、このデータを用いてモデル関数の修正、更新を行なう。このように運転時の計測データを用いてモデルの修正・更新を行なうことにより、システムの設置状況の変化や運転状況の変化に応じてモデル関数を随時最適化でき、実際の状況に応じた最適制御が実行される。
同様のことは、例えば、特開2006-207929号公報（特許文献3）にも開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開2004-293844号公報
【特許文献２】特開平6-332506号公報
【特許文献３】特開2006-207929号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかしながら、計測データからモデル関数を算出するにあたり、データそのものが不適切な場合があり得る。
例えば、計測機器自身が計測誤差を持つ場合や、計測機器がそのときどきの周囲環境の影響を受けて計測値がふらついたりすることがある。
さらに、データにノイズが入ってしまうこともしばしば起こる。
計測誤差が大きすぎたり、ノイズが大きすぎることではずれ値がデータに混入してしまうような場合が起こり得る。
【０００７】
このような誤ったデータに基づいて制御モデルを算出してしまうと、実際の制御対象の振る舞いを正しく反映しないモデルが得られてしまうことになる。
そして、正しくない制御モデルに基づいて対象を制御してしまうと、最適制御からずれてしまうことはもちろん、最悪の場合には制御が安定性を失って運転不能に陥る恐れもある。
【０００８】
本発明の目的は、不適切に制御モデルが更新されないようにし、適切な制御モデルのみを更新できる制御モデル更新装置、制御モデル更新方法を提供することにある。
また、本発明は、最適に更新された制御モデルによって最適制御を実現する空調機の制御システムを提供する。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
本発明の制御モデル更新装置は、
制御対象の制御モデルを更新するために与えられる分析用データを用いて制御対象の近似関数である制御モデルを算出し、これを更新する制御モデル更新装置であって、
前記分析用データを用いて前記制御モデルを算出する制御モデル算出部と、
前記制御モデル算出部にて算出された制御モデルを取り込んで更新する制御モデル更新部と、
前記分析用データの妥当性を判断するデータ妥当性判断部と、を備え、
前記データ妥当性判断部は、
予め制御対象について得られている特性に関する知見を記憶した特性知見記憶部と、
前記分析用データを二次関数で近似した二次関数式を算出する二次関数式算出部と、
前記二次関数式算出部にて算出された前記二次関数式の特性と前記特性知見記憶部に記憶された知見とを対比する特性判定部と、を備え、
前記制御モデル更新部は、前記特性判定部における対比において両者が一致している場合に制御モデルの更新を実行する
ことを特徴とする。
【００１０】
本発明では、
前記特性知見記憶部に設定記憶される知見は、制御対象の特性を二次関数式で表わした場合の知見であり、二次関数式が上に凸型であるか下に凸型であるかのいずれかである
ことが好ましい。
【００１１】
本発明では、
前記データ妥当性判断部は、さらに、
制約条件として変数の可変範囲を記憶した変数範囲記憶部と、
二次関数式算出部で算出された二次関数式の極値点と前記変数範囲記憶部に記憶された前記変数の可変範囲とを対比する前記極値点判定部と、を備え、
前記制御モデル更新部は、前記極値点判定部における判定において、二次関数式の極値点と前記変数の可変範囲との関係が妥当である場合に制御モデルの更新を実行する
ことが好ましい。
【００１２】
また、本発明では、
前記二次関数式の極値点と前記変数の可変範囲との関係は、極値点が前記変数の可変範囲内である場合、極値点が上限値よりも大の場合、または、極値点が下限値よりも小の場合、の３パターンのいずれかであり、
前記極値点判定部は、予め制御対象について得られている特性に応じて設定された判定基準により、前記３パターンのいずれかの場合を妥当と判定する
ことが好ましい。
【００１３】
本発明の制御モデル更新方法は、
制御対象の制御モデルを更新するために与えられる分析用データを用いて制御対象の近似関数である制御モデルを算出し、これを更新する制御モデル更新方法であって、
前記分析用データを用いて前記制御モデルを算出する制御モデル算出工程と、
前記分析用データを二次関数で近似した二次関数式を算出する二次関数式算出工程と、
算出された前記二次関数式の特性を予め制御対象について得られている特性に関する知見と対比する特性判定工程と、
前記特性判定工程における対比において両者が一致している場合に制御モデルの更新を実行する制御モデル更新工程と、を備える
ことを特徴とする。
【００１４】
本発明の空調制御システムは、
前記制御モデル更新装置と、
前記制御対象としての熱源システムと、
前記制御モデル更新装置にて更新された制御モデルを用いて前記熱源システムの動作を制御する制御部と、を備える
ことを特徴とする。
【００１５】
本発明のデータ妥当性判断装置は、
制御対象の制御モデルを算出するために与えられる分析用データの妥当性を判断するデータ妥当性判断装置であって、
予め制御対象について得られている特性に関する知見を記憶した特性知見記憶部と、
前記分析用データを二次関数で近似した二次関数式を算出する二次関数式算出部と、
前記二次関数式算出部にて算出された前記二次関数式の特性と前記特性知見記憶部に記憶された知見とを対比する特性判定部と、を備える
ことを特徴とする。
【００１６】
本発明では、
前記特性知見記憶部に設定記憶される知見は、制御対象の特性を二次関数式で表わした場合の知見であり、二次関数式が上に凸型であるか下に凸型であるかのいずれかである
ことが好ましい。
【発明の効果】
【００１７】
オペレータ等が予め持っている知見を活用して分析用データが妥当であるか否かの判断を行い、誤った制御モデルに基づいて不適切な制御が行われることを回避することができる。また、分析用データの妥当性を判定するにあたり、二次関数式のレベルで妥当性を判断するようにしているので、構成および処理動作を簡易なものとすることができる。
【図面の簡単な説明】
【００１８】
【図１】空調システムの全体構成を示すブロック図。
【図２】熱源システムの構成の一例を示す図。
【図３】熱源システム全体の運転コストの関係を説明するための図。
【図４】熱源システムの制御モデルをグラフに表した図である。
【図５】制御モデル更新装置の機能ブロック図。
【図６】制御モデル更新装置の動作手順を説明するためのフローチャート。
【図７】AからHのデータをグラフ上に示した図。
【図８】二次関数式（式2）をグラフに表した図。
【図９】C'D'を含むAからHのデータをグラフ上に示した図。
【図１０】式3の二次関数式をグラフに示す図。
【図１１】第2実施形態における制御モデル更新装置の機能ブロック図。
【図１２】第2実施形態において制御モデル更新装置の動作手順を説明するためのフローチャート。
【図１３】C' AからHのデータをグラフ上に示した図。
【図１４】式4の二次関数式を示す図。
【図１５】変形例1において、熱源システムの制御モデルを2変数関数として示す図。
【図１６】（式6）をグラフに示す図。
【発明を実施するための形態】
【００１９】
以下、本発明の実施の形態を図示するとともに図中の各要素に付した符号を参照して説明する。
（第1実施形態）
本発明に係る第1実施形態について説明する。
図1は、空調システムの全体構成を示すブロック図である。
空調システム100は、制御対象である熱源システム110と、この熱源システム110を最適制御する最適制御部120と、空調システム全体の監視を行う監視装置130と、最適制御部120で使用する制御モデルの更新を行う制御モデル更新装置200と、を備える。
【００２０】
熱源システム110は、部屋（負荷）101の温度を調整する。
図2は、熱源システム110の構成の一例を示す図である。
熱源システム110は、冷水を生成する冷凍機111と、冷水を循環させるポンプ112と、空気を循環させる空気調和機113と、を備える。
【００２１】
冷凍機111は、外部からの指令によって冷水出口温度の制御目標値を変化させることができる。例えば、6℃から12℃の範囲で冷水の温度を可変制御することができる。
ポンプ112は、冷凍機111で生成された冷水を循環させる。    
空気調和機113は、部屋101の空気を冷水と接触させ、冷えた空気を部屋101に循環させる。
【００２２】
ここで、部屋101の温度を所定温度に空調するにあたり、冷水出口温度を変化させると熱源システムの運転コストが変化する。
例えば、冷水出口温度を上げる（例えば12℃にする）と、冷凍機111の運転コストは下がる。
ただし、高い温度の冷水で部屋101の空気を冷やさなければならないので、ポンプ流量は増加する。したがって、ポンプ112の運転コストは上がる。
【００２３】
また、冷水出口温度を下げる（例えば6℃にする）と、冷凍機111の運転コストは上がる。
一方、低い温度の冷水で部屋の空気を冷やせるので、ポンプ流量は少なくてもよい。したがってこの場合、ポンプ112の運転コストは下がる。
【００２４】
このように、部屋101の温度を所定温度に空調するにあたり、冷凍機111の運転コストとポンプ112の運転コストとはトレードオフの関係になる。
この関係を図3のように、横軸を冷水出口温度（X）とし、縦軸を運転コスト（Z）として表すと、熱源システム全体の運転コストとしては下に凸の特性をもつ。
したがって、熱源システム110の運転コストを最小にする最適制御点Paが存在することになる。
【００２５】
ここでは、説明のためのシンプルな入出力関係として、冷水出口温度Xに対して運転コストZが次の（式1）のようにモデル化されるものとする。
図4は、（式1）をグラフに表した図である。
【００２６】
Z = 1.5X4+X3-X2-X+1・・・（式1）
【００２７】
最適制御部120は、運転コストが最小になるように熱源システム110を最適制御する。最適制御部120には、制御モデル更新装置200から熱源システム110の制御モデルが与えられる。最適制御部120は、この制御モデルを用いて最適制御目標値を算出し、最適制御目標値に合わせて冷凍機111およびポンプ112を運転制御する。
【００２８】
監視装置130は、熱源システム110の運転状況をモニタし、図示しない各種のセンサによってデータを取得する。
取得するデータとしては、例えば、外気温、冷水出口温度、冷凍機111の冷却水の温度、ポンプ流量、ポンプ圧力、部屋温度、消費エネルギー量（電気、ガス）等である。
また、監視装置130は、負荷熱量、室内エンタルピー、電気代、ガス代、等の他、時間／曜日／月単位で設定された部屋の設定温度等を記憶している。
【００２９】
監視装置130は、熱源システム110の制御モデルを構築するのに必要な分析用データとして、上記に挙げたデータを定期的に制御モデル更新装置200に与える。
また、監視装置130は、熱源システム110の運転に必要なデータを最適制御部120に与え、最適制御部120に熱源システム110の最適制御を実行させる。
運転に必要なデータとは、例えば、電気代、ガス代、等の他、時間／曜日／月単位で設定された部屋の設定温度等である。
【００３０】
次に、制御モデル更新装置200について説明する。
図5は、制御モデル更新装置200の機能ブロック図である。
制御モデル更新装置200は、分析用データ記憶部210と、制御モデル算出部220と、制御モデル更新部230と、制御モデル記憶部240と、データ妥当性判断部250と、を備える。
【００３１】
分析用データ記憶部210は、監視装置130から与えられる分析用データを一時的に保存するバッファメモリである。
分析用データ記憶部210にバッファされたデータは、制御モデル算出部220およびデータ妥当性判断部250に出力される。
【００３２】
制御モデル算出部220は、前記分析用データに基づいて制御対象である熱源システム110の制御モデルを算出する。
制御モデルは、熱源システム110の振る舞いを近似した関数式である。
ここで、熱源システム110の運転は、環境温度、冷凍機111の冷却水の温度、部屋温度等の外部要因の他、冷凍機111やポンプ112の特性変化によっても変わってくる。そこで、制御モデル算出部220は、定期的に与えられる分析データを用い、現在の運転状況を反映した熱源システム110の制御モデルを算出する。
【００３３】
分析データが妥当なものである場合、冷水出口温度Xに対する運転コストZは、熱源システム110のモデルを正しく反映して、上記（式1）のようになるはずである。これに対し、分析用データが不適切なデータを含んでいた場合などには、（式1）から外れた制御モデルが算出されてしまうことになる。
【００３４】
制御モデル更新部230は、制御モデル算出部220で算出された制御モデルを取り込んで後段の制御モデル記憶部240に上書きする。
制御モデル記憶部240は、常に最新の制御モデルを記憶し、これを最適制御部120に与える。
【００３５】
次に、データ妥当性判断部250について説明する。
データ妥当性判断部250は、関数特性知見記憶部（特性知見記憶部）251と、二次関数式算出部252と、特性判定部253と、を備える。
【００３６】
関数特性知見記憶部251には、制御対象である熱源システム110の特性について予め得られている知見が設定入力されている。例えば、熱源システム110でいえば、冷水出口温度（X）と運転コスト（Z）との関係はトレードオフの関係であることが予めわかっている。そして、冷水出口温度を変化させたとき、熱源システム110の運転コストが最小になる最適制御点Paが存在することがわかっている。
【００３７】
そこで、関数特性知見記憶部251には、制御対象（熱源システム110）を二次関数式で表わしたときの関数の形が関数特性知見として設定記憶されている。ここで、二次関数式は上に凸か下に凸かのいずれかの形をとる。すなわち、関数特性知見記憶部251には、上に凸か下に凸かのいずれかの関数特性知見が設定入力されている。
本実施形態では、熱源システム110の例であるので、関数特性知見としては、下に凸が設定入力されている。
【００３８】
二次関数式算出部252には、分析用データ記憶部210から分析用データが入力される。そして、二次関数式算出部252は、この分析用データを二次関数で近似した近似曲線を算出する。二次関数式算出部252は、求めた二次関数式を特性判定部253に出力する。
【００３９】
特性判定部253は、二次関数式算出部252で得られた二次関数式と関数特性知見記憶部251に設定記憶されている特性知見とを対比する。そして、前記二次関数式が予め得られている特性知見に合致するか否かを判定する。
前記二次関数式が予め得られている特性知見に合致する場合、特性判定部253は、制御モデル更新部230に制御モデルの更新を指示する。
一方、前記二次関数式が予め得られている特性知見に合致しない場合、特性判定部253は、制御モデル更新部230に制御モデルの更新を指示しない。
【００４０】
このような構成を備える制御モデル更新装置200の動作手順をフローチャートと具体例を用いて説明する。
図6は、制御モデル更新装置200の動作手順を説明するためのフローチャートである。
まず、監視装置130によって熱源システム110の運転状況がモニタされ、分析用データが収集される（ST100）。所定のモデル更新時刻に達するまでデータ収集が継続され、更新時刻に達したところで（ST110：YES）、監視装置130から分析用データ記憶部210に分析データが入力される（ST200）。
【００４１】
ここでは、一例として、冷水出口温度Xと熱源システム110の運転コストZとの関係を表す分析データ（X、Z）として次の8点（A-H）からなるデータセットが与えられたとする。
【００４２】
A (-1.0, 1.5)、
B (-0.8, 1.2624)、
C (-0.2, 1.1544)、
D (0.3, 0.6492)、
E (0.5, 0.4688)、
F (0.6, 0.4504)、
G (0.8, 0.6864)、
H (1.0, 1.5)
【００４３】
ここで、冷水出口温度Xは規格化された値であり、例えば、6℃から12℃の範囲のデータを-1.0から1.0に規格化している。
運転コストZは、例えば、単位時間あたりの運転費用であり、電気代やガス代等の費用を円換算したものとしてもよく、あるいは所定の換算式で指数化したものとしてもよい。
【００４４】
なお、これらAからHのデータは、図7に示すように、熱源システム110の適切な制御モデルである（式1）上の点であるとする。
【００４５】
分析用データ記憶部210に分析用データが入力されると、この分析用データをもとにして制御モデル算出部220により制御モデルが算出される（ST210）。算出された制御モデルは、制御モデル更新部230による取り込みが行われるまでは、一時的にバッファ保存された状態のままで待機する。
【００４６】
また、二次関数式算出部252により、分析用データを近似する二次関数式が算出される（ST220）。
AからHのように与えられた8点を近似する二次関数式を求めると、（式2）のようになる。
すなわち、この場合、下に凸の二次関数式が得られる。
【００４７】
Z = 0.7142X2-0.2525X+0.6379 ・・・・（式2）
【００４８】
図8は、この二次関数式を表したグラフである。
このように算出された二次関数式は、特性判定部253に出力される。
【００４９】
次に、算出された二次関数式が予め得られている知見に合致しているかの判定が行われる（ST230）。
すなわち、まず、特性判定部253は、算出された前記二次関数式（式2）の形が上に凸か下に凸かを判断する。
ここでは、一変数の二次式であるので、最高次数（X2）の係数の符号がプラスであるかマイナスであるかを判断すればよい。
X2の係数は0.7142であるので、符号はプラスであり、したがって（式2）は下に凸な形であることが判断できる。
そして、特性判定部253は、関数特性知見記憶部251に予め設定記憶されている知見を読み出す。
ここでは、下に凸という知見が設定されている。
したがって、二次関数式の形は知見に合致している（ST240：YES）
【００５０】
二次関数式の形が知見に合致している場合（ST240：YES）、特性判定部253により、制御モデル更新部230に対して制御モデルの更新が指示される。すると、制御モデル算出部220で算出された制御モデルが制御モデル更新部230によって取り込まれ、制御モデル記憶部240に上書きされる。
これにより最適制御に使用される制御モデルが更新される（ST250）。
このようにして更新された制御モデルに基づいて最適制御部120により熱源システム110の最適制御が実行される（ST300）。
【００５１】
次に、分析用データが不適切なデータを含んでいた場合の動作について説明する。
様々な要因により分析用データが誤差やはずれ値を含んでしまい、不適切なデータセットになる場合がある。
ここで、例えば、冷水出口温度Xと熱源システム110の運転コストZとの関係を表す分析用データ（X、Z）として次の８点からなるデータセットが与えられたとする。
このうち、C'とD'は、本来得られるべき正しいデータから逸脱したデータである。
すなわち、図9に示すように、A、B、E、F、G、Hは、熱源システム110の適切な制御モデルである（式1）上の点であるが、C'およびD'は（式1）から逸脱した点である。
【００５２】
A (-1.0, 1.5)、
B (-0.8, 1.2624)、
C' (-0.2, 2.5)、
D' (0.3, 2.5)、
E (0.5, 0.4688)、
F (0.6, 0.4504)、
G (0.8, 0.6864)、
H (1.0, 1.5)
【００５３】
このようなケースにおいて、分析用データ記憶部210に上記A、B、C'、D'、E、F、G、Hのデータセットが入力されると（ST200）、制御モデル算出部220において制御モデルが算出され（ST210）、さらに、二次関数式算出部252において上記8点を近似する二次関数式が算出される（ST220）。
このとき、二次関数式は、外れ点C'、D'の影響を受けて、図10のように、上に凸の形になってしまう。
式に表わすと次のようになる。
【００５４】
Z = -0.7043X2-0.3926X+1.7713・・・・（式3）
【００５５】
特性判定部253において、二次関数式（式2）が予め得られている知見に合致しているかの判定が行われる（ST230）。
二次関数式（式3）において、最高次数X2の係数の符号はマイナスである。したがって、二次関数式（式2）は上に凸であることがわかる。すると、関数特性知見記憶部251には下に凸という知見が設定されているので、二次関数式（式3）の形（特性）は知見に合致しない（ST240：NO）。
【００５６】
二次関数式（式3）の形（特性）が知見に合致しない場合（ST240：NO）、特性判定部253は、制御モデル更新部230に制御モデルの更新を指示しない（ST270）。
このとき、分析用データ記憶部210のデータおよび制御モデル算出部220で算出された制御モデルは削除してよく、または、次に分析用データが書き込まれるときに上書きするようにしてもよい。
【００５７】
制御モデルが更新されない場合でも、前回またはそれより以前に算出された制御モデルが制御モデル記憶部240に記憶されているので、これを用いて最適制御部120による熱源システム110の制御は実行可能である。
また、制御モデルが更新できなかったとしても、不適切な分析用データに基づいた誤った制御モデルが更新記憶されることに比べて格段によい。
【００５８】
このような第1実施形態によれば次の効果を奏することができる。
（１）前述のように、関数特性知見記憶部251には、制御対象（熱源システム110）を二次関数式で表わしたときの関数の形が関数特性知見として設定記憶されている。また、二次関数式算出部252では、分析用データを二次関数で近似した二次関数式が算出される。
もし、分析用データが正しければ、二次関数式は予め得られている熱源システム110の特性知見に合致するはずである。
この場合、二次関数式を算出する基になった分析用データも妥当であり、熱源システム110の特性を反映したデータセットになっているものと考えられる。
さらには、このような妥当な分析用データから算出された制御モデルも妥当であると考えられる。そこで、前記二次関数式の特性（形）が予め得られている特性知見に合致する場合、特性判定部253は、制御モデル更新部230に制御モデルの更新を指示し、制御モデル算出部220で算出された制御モデルに更新させる。
これにより、妥当な分析用データに基づいた適切な制御モデルを用いた最適制御を実行することができる。
【００５９】
（２）一方、二次関数式が予め得られている熱源システム110の特性知見に合致しない場合には、ノイズ等の影響によって分析用データが不適切になっていると考えられる。例えば、二次関数式が上に凸のように算出された場合、熱源システム110の当然の特性から考えて明らかにこの二次関数式は正しくない。
この場合、二次関数式を算出する基になった分析用データも不適切であり、熱源システム110の特性を正しく反映したデータセットになっていないものと考えられる。
さらには、このような不適切な分析用データから算出された制御モデルも不適切であると考えられる。そこで、前記二次関数式が予め得られている特性知見に合致しない場合、特性判定部253は、制御モデル更新部230に制御モデルの更新を指示しない。
これにより、誤った制御モデルに基づいて不適切な制御が行われることを回避することができる。
【００６０】
（３）分析用データが適切かどうかを判断するにあたっては、二次関数式を求め、この二次関数式の特性（形）から分析用データの妥当性を判断するようにしている。二次関数の近似曲線を求めることも、また、二次関数式の形（特性）を求めることも簡便であるので、本実施形態のデータ妥当性判断は容易かつ簡便である。
例えば、制御モデル算出部で算出する制御モデル自体は、高精度な最適制御を行うために高次数であったり、特殊関数を含んでいたりする。したがって、このような複雑な関数式が知見に合致しているかどうかを自動的に判定させるためには困難が生じる。
この点、二次関数式のレベルで妥当性を判断するようにしているので、本実施形態の構成および処理動作を簡易なものとすることができる。
また、このように二次関数式のレベルで妥当性を判断するようにしたので、オペレータ等が予め持っている知見を活用して分析用データが妥当であるか否かの判断を行うことができる。
【００６１】
（第2実施形態）
次に、本発明の第2実施形態について説明する。
第2実施形態の基本的構成は第1実施形態と同じであるが、第2実施形態では、さらに、変数の上下限値の範囲内において二次関数式の特性が知見に合致しているか否かを判定する点に特徴を有する。
【００６２】
図11は、第2実施形態における制御モデル更新装置300の機能ブロック図である。
図11において、妥当性判断部350は、変数範囲記憶部254と、極値点判定部255と、を備える。
変数範囲記憶部254には、変数の制約条件として変数の上下限値が設定記憶されている。
例えば、冷水出口温度の範囲としては6℃から12℃の範囲に設定される。
なお、説明のため、規格化した数値を用い、上下限値として−1.0、1.0が設定されているものとする。
【００６３】
極値点判定部255は、二次関数式算出部252で算出された二次関数式の極値点を求める。そして、極値点が前記上下限値範囲内に入っているか否かを判定する。
極値点判定部255は、極値点が前記上下限値範囲内に入っている場合、制御モデル更新部230に制御モデルの更新を指示する。
逆に、極値点が前記上下限値範囲を外れている場合、制御モデル更新部230に制御モデルの更新を指示しない。
【００６４】
なお、極値点とは、極値をとるときの変数の値である。つまり、Xが極値点のとき、Zが極値（極大値か極小値）をとるものとする。
【００６５】
図12は、第2実施形態において、制御モデル更新装置300の動作手順を説明するためのフローチャートである。
ここで、分析用データとして、冷水出口温度Xと熱源システム110の運転コストZとの関係を表す分析データ（X、Z）として次の８点（A-H）からなるデータセットが与えられたとする。
このうち、C'は、本来得られるべき正しいデータから逸脱したデータである。
すなわち、図13に示すように、A、B、D、E、F、G、Hは、熱源システム110の適切な制御モデルである（式1）上の点であるが、C'は（式1）から逸脱した点である。
【００６６】
A (-1.0, 1.5)、
B (-0.8, 1.2624)、
C' (-0.2 , 2.5)、
D (0.3, 0.6492)、
E (0.5 , 0.4688)、
F (0.6 , 0.4504)、
G (0.8 , 0.6864)、
H (1.0 , 1.5)。
【００６７】
このようなケースにおいて、分析用データ記憶部210に上記A、B、C'、D、E、F、G、Hのデータセットが入力されると（ST200）、制御モデル算出部220において制御モデルが算出され（ST210）、さらに、二次関数式算出部252において上記8点を近似する二次関数式が算出される（ST220）。
このとき、二次関数式は、外れ点C'の影響を受けて、図14のようになる。すなわち、Xが-1.0から1.0の範囲では、二次関数式は単調減少になる。式に表わすと次のようになる。
【００６８】
Z = 0.0525X2-0.4170X+1.1633・・・・（式4）
【００６９】
特性判定部253において、二次関数式（式4）が予め得られている知見に合致しているかの判定が行われる（ST230）。
二次関数式（式4）において、最高次数X2の係数の符号はプラスである。
したがって、二次関数式（式4）は下に凸であることがわかる。
すると、関数特性知見記憶部251には下に凸という知見が設定されているので、二次関数式（式4）の形（特性）は知見に合致する（ST240：YES）。
【００７０】
ここで、第2実施形態においては、特性判定部253によって知見に合致するという判定があった場合でもすぐに制御モデルを更新せず、さらに、極値点判定を行う（ST241）。
【００７１】
極値点判定にあたって、まず、極値点判定部255によって二次関数式（式4）の極値点が算出される。
一階微分がゼロとなる条件から、次のように極値点が求められる。
【００７２】
dZ/dX＝0.105X-0.4170＝0
X＝3.9714
【００７３】
すなわち、X＝3.9714のときに、極小値をとることが分かる。
【００７４】
次に、変数範囲記憶部254に設定された上下限値が読み出される。
ここでは、上下限値は、-1.0、1.0である。
【００７５】
そして、極値点（X＝3.9714）が前記上下限値の範囲に入っているかを判定する（ST242）。
この例では、極値点（X＝3.9714）は、前記上下限値の範囲（-1.0〜1.0）から外れている（ST242：NO）。
【００７６】
この場合、極値点判定部255は、制御モデル更新部230に制御モデルの更新を指示しない。
したがって、制御モデル更新部230は制御モデルの更新をしない（ST270）。
【００７７】
また、極値点が設定された上下限値の範囲内に入っている場合には、極値点判定部255から制御モデル更新部230にモデル更新が指示される。
すると、制御モデル算出部220で算出された制御モデルが制御モデル更新部230によって取り込まれ、制御モデル記憶部240に上書きされる。
これにより最適制御に使用される制御モデルが更新される（ST250）。
【００７８】
このような第2実施形態によれば、上記の効果に加えて次の効果を奏することができる。
（４）実際の機器では無制限にパラメータの値をとり得るものでないことはもちろんである。
例えば、実際の熱源システム110では、冷凍機111の凍結防止、室内給気の除湿等を目的として、冷凍機111からの冷水出口温度（X）には上下限値が設定され、例えば、冷水出口温度は6℃から12℃に制限されている。さらに、熱源システムの特性から、この上下限値の範囲内で最適制御点が存在するはずである。
しかしながら、算出された制御モデルが上下限値の範囲内で極値を持たず、実際に利用できる変数範囲において単調増加あるいは単調減少になることがある。
このような場合、分析用データが妥当ではない可能性が高いが、特性判定部253における特性判定（上に凸か下に凸か）だけでは分析用データの妥当性判断が不十分となる恐れがある。
この点、本第2実施形態では、特性判定部253における特性判定（上に凸か下に凸か）に加え、さらに、極値点判定を行い、最適制御点が実際に利用できる変数範囲にあるか否かを判定するようにしている。
これにより、誤った制御モデルに基づいて不適切な制御が行われることを回避することができる。
【００７９】
（５）さらに、最適制御点が変数範囲内にあるか否かの判定にあたって、二次関数式の極値点を用いている。
二次関数式の極値点は一つに決まるので、本実施形態の構成および処理動作を簡易なものとすることができる。
【００８０】
ここで、上記第2実施形態では、極値点が変数範囲内にある場合に分析用データが妥当であると判定するようにした。
これに対し、制御対象の特性によっては、変数範囲内において単調減少または単調増加することが妥当である場合もある。
このような場合には、極値点判定部255における判定において、極値点が上限値よりも大の場合、または、極値点が下限値よりも小の場合を妥当であると判定するようにすればよい。
すなわち、特性判定部253における判定において二次関数式が下に凸であって、さらに、極値点判定部255における判定において、極値点が上限値よりも大きければ単調減少であると判定できる。
また、特性判定部253における判定において二次関数式が下に凸であって、さらに、極値点判定部255における判定において、極値点が下限値よりも小さければ単調増加であると判定できる。
このような構成によれば、制御対象の特性に応じて分析用データの妥当性を判定することができる。
【００８１】
（変形例1）
上記実施形態では、説明を簡易に行うために変数が一つ（冷水出口温度X）だけの場合を例示したが、複数の変数に関する二次関数式に対しても本発明を適用できることはもちろんである。
【００８２】
例えば、運転コストZを、複数の変数X, Y・・・の関数として表す。
ただし、各変数についての最大次数は2次までである。
【００８３】
Z＝f（X,Y、・・・）
【００８４】
このとき、関数fを各入力パラメータで2階偏微分したヘッセ行列が正定値（全ての固有値が正）であれば下に凸関数である。
また、負定値（全ての固有値が負）であれば、上に凸関数となる。
また極値についても、各入力パラメータについての偏微分が０となる条件で連立１次方程式を立て、これを解けば容易に極値および極値点を求めることができる。
したがって、各パラメータについての極値点が上下限値範囲内に入るか否かの判定も行うことができる。
【００８５】
具体的な例を用いて説明する。
例えば、熱源システム110の入出力関係が次の式で表わされるとする。
この式をグラフに表すと、図15のようになる。
【００８６】
Z＝1.5X4+X3-X2+Y2-X+1・・・（式5）
【００８７】
この（式5）において、変数Yとは独立に、変数Xに関しZの最小値が存在する。
すなわち、（式5）は、変数Xに関し、下に凸な関数である。
また、変数Xとは独立に、変数Yに関しZの最小値が存在する。
すなわち、（式5）は、変数Yに関し下に凸な関数である。
【００８８】
ここで、分析用データ（X、Y、Z）として、次のAからRの18点のデータセットが与えられたとする。
すなわち、監視装置から分析用データ記憶部210にAからRの18点のデータセットが与えられたとする。
この分布を図15中に示す。
これらは全て上記（式5）の4次式で与えられる曲面上のデータである。
【００８９】
A (0.1, -0.6, 1.25)
B (-0.1, 0.8, 1.73)、
C (-1.0, -0.7, 1.99)、
D (-0.4, 0.6, 1.57)、
E (-0.7, 0.0, 1.23)、
F (0.5, 0.9, 1.28)、
G (-0.4, -0.9, 2.02)、
H (0.0, -0.2, 1.04)、
I (-0.7, -0.8, 1.87)、
J (0.2, 0.9, 1.58)、
K (-0.5, -1.0, 2.21)、
L (0.3, 0.5, 0.99)、
M (0.3, 0.6, 1.00)、
N (0.4, 0.7, 1.03)、
O (-0.1, -0.9, 1.90)、
P (-0.9, -0.3, 1.44)、
Q (1.0, -1.0, 2.50)、
R (1.0, 1.0, 2.50)、
【００９０】
特性判定部253による特性判定のために二次関数式算出部252において二次関数式を算出する。
上記の分析用データに広義の多変量解析手法（重回帰分析、サポートベクトル回帰など）を適用し、2次関数式を算出すると、（式6）が得られる。
この（式6）をグラフに示すと、図16のようになる。
【００９１】
Z=0.5877X2-0.1585XY+1.2296Y2-0.2173X-0.0648Y+0.7532 ・・・（式6）
【００９２】
そして、特性判定部253における特性判定にあたり、（式6）が下に凸か、上に凸かを求める。
このとき、まず、（式6）についてヘッセ行列（入力パラメータに関する2階偏微分）を求める。
【００９３】
【数１】
2011185581.tif 000003
【００９４】
ここで、固有値をλ、単位行列をIとすると、ヘッセ行列Hに関する固有方程式は（式8）のようになる。
【００９５】
【数２】
2011185581.tif 000004
【００９６】
この固有方程式（式8）を解くと、固有値λは1.1561と2.4786となる。
固有値λが正の値をとるので、上記ヘッセ行列（式7）は正定値であることがわかる。
これにより、分析用データに基づいて算出した二次関数式（式6）は、下に凸であることがわかる。
【００９７】
そして、関数特性知見記憶部251に知見として下に凸が設定記憶されていれば、二次関数式（式6）の特性が予め登録された知見と一致することが判定される。
【００９８】
さらに、極値点判定については次のように実行できる。
変数Xと変数Yとについて、それぞれの１階偏微分がゼロになる条件で連立一次方程式を解く。
【００９９】
【数３】
2011185581.tif 000005
【０１００】
すると、極値をとるときのXは0.1901である。
また、極値をとるときのYは0.0386である。
【０１０１】
このようにしてX、Yそれぞれの極値点が求められる。
そして、変数範囲記憶部254に変数範囲として、XについてもYについても-1.0から1.0が設定されていたとすると、XについてもYについても極値点が上下限値内に入っていることがわかる。
したがって、上下限値範囲内においても（式6）は下に凸な関数であることがわかる（極値点判定部255）。
【０１０２】
（変形例2）
上記実施形態においては、特性判定および極値点判定によって制御モデルを更新しても良いか否かを判断するだけであったが、さらに、判定結果をデータテーブルに蓄積するようにしてもよい。
例えば、制御モデル、二次関数式、特性判定、極値点、更新したか否か、その時刻、をテーブルに蓄積しておく。
テーブルの例を表1に示す。
【０１０３】
【表１】
2011185581.tif 000006
【０１０４】
これにより、オペレータは、更新が順調に行われているかどうかを判断できる。
また、更新が連続して不成功であった場合には、特性判定の結果、極値点の値を検討し、不具合が生じているのか否かなどの原因究明を行うことができる。
【０１０５】
なお、本発明は上記実施の形態に限られたものではなく、趣旨を逸脱しない範囲で適宜変更することが可能である。
第2実施形態において、変数範囲記憶部に設定される上下限値についても監視装置からの提供によって随時変更されるようにしてもよい。
【０１０６】
上記実施形態では、二次関数式が下に凸か上に凸かを判定する特性判定部を備える構成を例示したが、この特性判定部を削除して、妥当性判断部を、二次関数式算出部、変数範囲記憶部および極値点判定部によって構成するようにしてもよい。
例えば、分析用データの大まかな傾向（上に凸か下に凸か）にはほぼ誤りが無いと考えられる場合には、極値点判定だけを行うようにしてもよい。
【０１０７】
上記実施形態においては、運転コストZを縦軸にとった場合を例示したので制御対象（熱源システム）の特性は下に凸となったが、適切に指標を変換して、例えば運転効率や省エネルギー性などを縦軸にとりなおせば制御対象（熱源システム）の特性は上に凸になるのは当然である。
そして、このように制御対象の特性が上に凸に現れる場合であっても本発明が適用できることはもちろんである。
【０１０８】
上記実施形態では、制御対象として部屋温度を冷やす熱源システムを例示したが、熱源システムとしては部屋温度を暖めるものであってもよいことはもちろんである。
また、空調機に限らず、最適制御点を有する各種の装置の制御に対し本発明は有効である。
【符号の説明】
【０１０９】
100…空調システム、101…部屋、110…熱源システム、111…冷凍機、112…ポンプ、113…空気調和機、120…最適制御部、130…監視装置、200…制御モデル更新装置、210…分析用データ記憶部、220…制御モデル算出部、230…制御モデル更新部、240…制御モデル記憶部、250…データ妥当性判断部、251…関数特性知見記憶部、252…二次関数式算出部、253…特性判定部、254…変数範囲記憶部、255…極値点判定部、300…制御モデル更新装置、350…妥当性判断部。
【図１】
2011185581.tif 000007
【図２】
2011185581.tif 000008
【図３】
2011185581.tif 000009
【図４】
2011185581.tif 000010
【図５】
2011185581.tif 000011
【図６】
2011185581.tif 000012
【図７】
2011185581.tif 000013
【図８】
2011185581.tif 000014
【図９】
2011185581.tif 000015
【図１０】
2011185581.tif 000016
【図１１】
2011185581.tif 000017
【図１２】
2011185581.tif 000018
【図１３】
2011185581.tif 000019
【図１４】
2011185581.tif 000020
【図１５】
2011185581.tif 000021
【図１６】
2011185581.tif 000022