(57)【要約】【課題】車両の状況等の変化に応じて、車室内の温度を適切に制御する車両空調制御装置を提供する。【解決手段】実施形態の車両空調制御装置は、取得部と、作成部と、予測部と、制御部と、を備える。取得部は、車両の車室の内部の温度である車内温度、前記車室の重量及び空調機の設定に関する情報を取得データとして異なる時刻に複数回取得する。作成部は、時刻の異なる複数の前記取得データに基づいて前記車内温度を予測する温度予測モデルを作成する。予測部は、前記温度予測モデルに基づいて前記車内温度を計算して予測する。制御部は、予測した前記車内温度に基づく制御指令値を作成して前記空調機を制御する。【選択図】図２
2019093969.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
車両の車室の内部の温度である車内温度、前記車室の重量及び空調機の設定に関する情報を取得データとして異なる時刻に複数回取得する取得部と、
時刻の異なる複数の前記取得データに基づいて前記車内温度を予測する温度予測モデルを作成する作成部と、
前記温度予測モデルに基づいて前記車内温度を計算して予測する予測部と、
予測した前記車内温度に基づく制御指令値を作成して前記空調機を制御する制御部と、
を備える車両空調制御装置。
【請求項２】
前記作成部は、前記制御指令値を作成する制御周期ごとに前記取得データに基づいて前記温度予測モデルを作成するための一時モデルを作成し、前記制御周期よりも長いタイミングで前記一時モデルに基づいて前記温度予測モデルを作成する
請求項１に記載の車両空調制御装置。
【請求項３】
前記取得部は、前記車両の運行計画情報を前記取得データとして取得し、
前記作成部は、前記運行計画情報が示す前記車両の複数の状態のそれぞれに対応付けた複数の前記温度予測モデルを作成し、
前記予測部は、前記複数の温度予測モデルのうち、前記車両の状態に対応する前記温度予測モデルによって前記車内温度を予測する
請求項１または請求項２に記載の車両空調制御装置。
【請求項４】
前記予測部は、前記車内温度の予測を複数回繰り返して、時刻の異なる複数の前記車内温度を予測して、
前記制御部は、予測された前記複数の車内温度に基づいて、複数回分の前記制御指令値を作成して前記空調機に送信する
請求項１から請求項３のいずれか１項に記載の車両空調制御装置。
【請求項５】
前記制御部は、前記空調機の複数の設定温度に基づいて評価指標を計算し、前記評価指標に基づいて前記設定温度を最適化し、最適化された前記設定温度に基づいて前記制御指令値を作成する
請求項１から請求項４のいずれか１項に記載の車両空調制御装置。
【請求項６】
前記作成部は、作成した前記温度予測モデルを保存し、
前記予測部は、前記温度予測モデルの作成のタイミングと異なるタイミングで前記車内温度を予測する場合、保存された前記温度予測モデルによって前記車内温度を予測する
請求項１から請求項５のいずれか１項に記載の車両空調制御装置。
【請求項７】
前記取得部は、前記車両の外部の温度である車外温度、前記車両の内部の湿度である車内湿度、前記車両の内部の熱量である車内熱量、前記車両の位置を示す位置情報、前記車両の内部の画像である車内画像、前記車両に設置された扉の開閉状態、前記空調機の消費電力の少なくともいずれかの情報を前記取得データの一つとして更に取得し、
前記作成部は、前記取得データに基づいて前記温度予測モデルを作成する
請求項１から請求項６のいずれか１項に記載の車両空調制御装置。
【請求項８】
前記作成部は、前記車両の走行区間と関連付けられた過去の前記取得データに基づいて、前記温度予測モデルを作成する
請求項１から請求項７のいずれか１項に記載の車両空調制御装置。
【請求項９】
前記予測部は、前記温度予測モデルから計算された前記車内温度及び予め設定された温度差分に基づいて、前記取得部が取得した前記車内温度が検出された位置とは異なる前記車両の内部の位置の温度である第２車内温度を計算する
請求項１から請求項８のいずれか１項に記載の車両空調制御装置。
【請求項１０】
車両の車室の内部の温度である車内温度、前記車室の重量及び空調機の設定に関する情報を取得データとして異なる時刻に複数回取得し、
時刻の異なる複数の前記取得データに基づいて前記車内温度を予測する温度予測モデルを作成し、
前記温度予測モデルに基づいて前記車内温度を計算して予測し、
予測した前記車内温度に基づく制御指令値を作成して前記空調機を制御する、
車両の空調機の制御方法。
【請求項１１】
車両の車室の内部の温度である車内温度、前記車室の重量及び空調機の設定に関する情報を取得データとして異なる時刻に複数回取得する取得部と、
時刻の異なる複数の前記取得データに基づいて前記車内温度を予測する温度予測モデルを作成する作成部と、
前記温度予測モデルに基づいて前記車内温度を計算して予測する予測部と、
予測した前記車内温度に基づく制御指令値を作成して前記空調機を制御する制御部と、
してコンピュータを機能させるプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
実施形態は、車両空調制御装置、車両の空調機の制御方法及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
鉄道車両等の車両には、車室内の温度等を調整するための空調機が搭載されている。このような空調機は、車両に搭載された制御装置によって制御されて、車室内の温度を調整している。例えば、制御装置は、温度検出部から取得した車内の温度等に基づいて、空調機をフィードバック制御して、車室内の温度を目標温度に近づけている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特許第５１００８９１号公報
【特許文献２】特許第５８４０３０９号公報
【特許文献３】国際公開第２０１４／００２１３７号
【特許文献４】特開２０１４−２３４０２０号公報
【特許文献５】特開２００４−１３１０３８号公報
【特許文献６】特開２００５−２５７６８８号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、上述の制御装置は、予め固定された条件に基づいて空調機を制御しているので、車両の状況等の変化に応じて、車室内の温度を適切に制御することが難しいといった課題がある。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
上述した課題を解決し、目的を達成するために、実施形態の車両空調制御装置は、取得部と、作成部と、予測部と、制御部と、を備える。取得部は、車両の車室の内部の温度である車内温度、前記車室の重量及び空調機の設定に関する情報を取得データとして異なる時刻に複数回取得する。作成部は、時刻の異なる複数の前記取得データに基づいて前記車内温度を予測する温度予測モデルを作成する。予測部は、前記温度予測モデルに基づいて前記車内温度を計算して予測する。制御部は、予測した前記車内温度に基づく制御指令値を作成して前記空調機を制御する。
【図面の簡単な説明】
【０００６】
【図１】図１は、第１実施形態の車両空調制御装置が搭載された車両の構成を示す全体図である。
【図２】図２は、第１実施形態の車両空調制御システムを説明するブロック図である。
【図３】図３は、処理部が実行する第１実施形態の空調制御処理のフローチャートである。
【図４】図４は、空調機のタイムラグＬを説明するグラフである。
【図５】図５は、第３実施形態の車両空調制御システムを説明するブロック図である。
【図６】図６は、処理部が実行する第３実施形態の空調制御処理のフローチャートである。
【図７】図７は、第４実施形態の車両空調制御システムの構成を説明するブロック図である。
【図８】図８は、運行ダイヤ中の走行時間と開時間とを説明するグラフである。
【図９】図９は、処理部が実行する第４実施形態の空調制御処理のフローチャートである。
【図１０】図１０は、処理部が実行する第５実施形態の空調制御処理のフローチャートである。
【図１１】図１１は、第１変形例の予測部の制御を説明するための車内温度と時刻との関係を示すグラフである。
【発明を実施するための形態】
【０００７】
以下の例示的な実施形態や変形例には、同様の構成要素が含まれている。よって、以下では、同様の構成要素には共通の符号が付されるとともに、重複する説明が部分的に省略される。実施形態や変形例に含まれる部分は、他の実施形態や変形例の対応する部分と置き換えて構成されることができる。また、実施形態や変形例に含まれる部分の構成や位置等は、特に言及しない限りは、他の実施形態や変形例と同様である。
【０００８】
＜第１実施形態＞
図１は、第１実施形態の車両空調制御装置２６が搭載された車両１０の構成を示す全体図である。車両１０は、例えば、電気によって駆動するモータを有する電車、及び、ディーゼルエンジンを有する汽車及び客車等を含む予め設定されたレール上を走行する鉄道車両である。図１に示すように、車両１０は、車体１２と、複数の車輪１４と、車両空調制御システム１８とを備える。
【０００９】
車体１２は、中空の直方体形状であって、内部に客室等の車室が形成されている。車体１２は、車室内に乗客等を収容する。
【００１０】
複数の車輪１４は、車体１２の下部に設けられている。車輪１４は、車体１２を支持するとともに、モータ等の駆動源から伝達された駆動力または他の車両１０の牽引によって回転して、車体１２をレールに沿って移動させる。
【００１１】
車両空調制御システム１８は、車室内気温等を調整する。車両空調制御システム１８は、空調機２０と、温度検出部２２と、応荷重検出部２４と、車両空調制御装置２６とを備える。
【００１２】
空調機２０は、例えば、熱交換機、送風ファン、圧縮機及び冷媒を含む室外機及び室内機等の空調装置（いわゆる、エアコンディショナーで）ある。尚、空調機２０は、ヒータ等の暖房機器であってもよい。空調機２０は、車両空調制御装置２６と情報を送受信可能に接続されている。空調機２０は、予め設定された設定温度、または、車両空調制御装置２６からの制御指令値が示す設定温度等に基づいて、送風ファンまたは圧縮機等を制御する。これにより、空調機２０は、暖気または冷気を車室内に供給して、車両１０の車室の内部の温度である車内温度を調整する。空調機２０は、設定温度及びオンまたはオフを示す運転状態等の空調機２０の設定に関する情報を含む設定情報を車両空調制御装置２６へ出力する。設定温度は、車両１０の乗務員等によって予め設定された目標とする温度であってよい。
【００１３】
温度検出部２２は、例えば、温度を検出する温度センサである。温度検出部２２は、車室内に設けられている。尚、温度検出部２２は、空調機２０に設けられていてもよい。温度検出部２２は、車内温度を検出して、車内温度を示す温度情報を車両空調制御装置２６へ出力する。
【００１４】
応荷重検出部２４は、例えば、荷重を検出する荷重センサである。応荷重検出部２４は、車体１２の下部に設けられている。応荷重検出部２４は、車体１２の内部の乗員を含む車室の重量である車室重量を検出して、車室重量を示す重量情報を車両空調制御装置２６へ出力する。
【００１５】
車両空調制御装置２６は、例えば、空調機２０、温度検出部２２及び応荷重検出部２４と電気信号及び情報を送受信可能に電気的に接続されたコンピュータである。車両空調制御装置２６は、車内温度が目標温度となるように、空調機２０を制御する。
【００１６】
図２は、第１実施形態の車両空調制御システム１８を説明するブロック図である。車両空調制御装置２６は、空調機２０の設定温度、車内温度、及び、車室重量に応じて、未来の車内温度を計算して予測する温度予測モデル４６を作成して更新する。車両空調制御装置２６は、当該温度予測モデル４６に基づいて予測した車内温度に基づいて空調機２０を制御するための制御指令値を作成して、空調機２０を制御する。図２に示すように、車両空調制御装置２６は、処理部３０と、記憶部３２とを有する。
【００１７】
処理部３０は、ＣＰＵ（Central  Processing  Unit）等のハードウェアプロセッサである。処理部３０は、プログラムを読み込むことによって、種々の演算処理を実行する。処理部３０は、取得部３４と、作成部３６と、予測部３８と、制御部４０とを有する。処理部３０は、例えば、記憶部３２に記憶された空調制御プログラム４２を読み込むことによって、取得部３４、作成部３６、予測部３８及び制御部４０の機能を得る。尚、取得部３４、作成部３６、予測部３８及び制御部４０は、ＡＳＩＣ（Application  Specific  Integrated  Circuit）またはＦＰＧＡ（Field-Programmable  Gate  Array）等の回路を含むハードウェアによって構成してもよい。
【００１８】
取得部３４は、空調機２０を制御するための情報を取得する。取得部３４は、制御指令値を作成する周期（以下、制御周期）と同じ周期で、当該情報を取得してよい。例えば、取得部３４は、既に設定されている設定温度等に関する設定情報を空調機２０から取得する。取得部３４は、車内温度に関する温度情報を温度検出部２２から取得する。取得部３４は、車室重量に関する重量情報を応荷重検出部２４から取得する。取得部３４は、制御周期ごとに、設定情報、温度情報及び重量情報を取得データ４４として異なる時刻に複数回取得して、取得時刻とともに記憶部３２に保存する。
【００１９】
作成部３６は、時刻の異なる複数の取得データ４４に基づいて、現在の時刻ｔよりも先の時刻ｔ＋１の車内温度を計算して予測するためのモデルである式（１）に示す温度予測モデル４６を作成する。例えば、作成部３６は、作成周期ごとに温度予測モデル４６を作成してもよい。作成周期は、予め定められた周期であってよく、制御周期と同じであってもよく、制御周期よりも長くてもよい。式（１）に示す“ａ”、“ｂ”、“ｃ”及び“ｄ”は、温度予測モデル４６を規定するモデル係数である。Ｔ（ｔ）は、時刻ｔの時の車内温度［℃］を示す。尚、時刻ｔは現在の時刻または取得データ４４を取得した最新の時刻である。車内温度Ｔ（ｔ）、Ｔ（ｔ−１）・・・は、過去に温度検出部２２が検出した温度を含む。ｕ（ｔ）は、時刻ｔの時の空調機２０の設定温度［℃］を示す。ｗ（ｔ）は、時刻ｔの時の車室重量［ｋｇ］を示す。尚、ｗ（ｔ）は、車室重量と関連付けて予め保存された乗車率等から換算された、車体１２内の乗客の重量であってもよい。従って、式（１）で示す温度予測モデル４６は、車内温度、空調機２０の設定温度、及び、乗車している乗員の発熱等を考慮して、車内温度を計算する式といえる。
Ｔ（ｔ＋１）＝ａＴ（ｔ）＋ｂｕ（ｔ）＋ｃｗ（ｔ）＋ｄ  ・・・（１）
【００２０】
例えば、作成部３６は、次に示す式（２）、式（３）、式（４）及び式（５）に時刻の異なる過去の４回分または５回分の取得データ４４を代入する。作成部３６は、代入した式（２）から式（５）を解くことによって、各モデル係数ａ、ｂ、ｃ、ｄを算出して、式（１）で示す温度予測モデル４６を作成する。
Ｔ（ｔ）＝ａＴ（ｔ−１）＋ｂｕ（ｔ−１）＋ｃｗ（ｔ−１）＋ｄ  ・・・（２）
Ｔ（ｔ−１）＝ａＴ（ｔ−２）＋ｂｕ（ｔ−２）＋ｃｗ（ｔ−２）＋ｄ  ・・・（３）
Ｔ（ｔ−２）＝ａＴ（ｔ−３）＋ｂｕ（ｔ−３）＋ｃｗ（ｔ−３）＋ｄ  ・・・（４）
Ｔ（ｔ−３）＝ａＴ（ｔ−４）＋ｂｕ（ｔ−４）＋ｃｗ（ｔ−４）＋ｄ  ・・・（５）
作成部３６は、作成した温度予測モデル４６を記憶部３２に保存する。
【００２１】
予測部３８は、温度予測モデル４６に基づいて、未来の車内温度を計算して予測する。例えば、作成部３６は、記憶部３２に保存された現在の時刻ｔの取得データ４４を式（１）に代入して、現在よりも先の時刻ｔ＋１の車内温度を計算して予測する。尚、予測部３８は、時刻ｔ＋１の車内温度のみならず、時刻の異なる複数の車内温度を計算してもよい。具体的には、予測部３８は、計算した時刻ｔ＋１の車内温度を作成部３６に受け渡す。予測部３８は、時刻ｔ＋１の車内温度に基づいて作成された新たな温度予測モデル４６を作成部３６から取得し、時刻ｔ＋１の車内温度を新たな温度予測モデル４６の右辺に代入して、時刻ｔ＋２より先の車内温度を計算する。作成部３６及び予測部３８は、更に同様の計算を繰り返すことによって、時刻ｔ＋２より先の複数の車内温度を計算してよい。ここで、予測部３８は、例えば、駅間の複数の車内温度を予測する場合、乗車人数が変化しないので、一定の車室重量を温度予測モデル４６に代入してよい。予測部３８は、予測した１または複数の車内温度を制御部４０へ出力する。
【００２２】
制御部４０は、制御周期ごと（例えば、数秒ごと）に、予測部３８が予測した１または複数の車内温度を取得して、予測された車内温度に基づいて空調機２０を制御するための制御指令値を作成する。例えば、制御部４０は、乗務員等が設定した目標温度となるように、予測された車内温度に基づいて設定情報に含まれる設定温度を計算して、設定温度を制御指令値とするフィードバック制御を実行してよい。換言すれば、制御部４０は、現在の設定情報を変更する制御指令値を作成する。目標温度は、例えば、乗務員等が最初に設定した設定温度であってよい。従って、制御部４０は、予測した車内温度が目標温度以下の場合、現在の設定温度よりも低い設定温度を指令する制御指令値を作成する。一方、制御部４０は、予測した車内温度が目標温度以上の場合、現在の設定温度よりも高い設定温度を指令する制御指令値を作成する。これにより、制御部４０は、車内温度を目標温度へと収束させる。制御部４０は、作成した制御指令値を空調機２０へ出力する。
【００２３】
記憶部３２は、ＲＯＭ（Read  Only  Memory）、ＲＡＭ（Random  Access  Memory）、ＳＳＤ（Solid  State  Drive）、及び、ＨＤＤ（Hard  Disk  Drive）等の記憶装置を有する。記憶部３２は、ネットワークを介して外部に設けられた記憶装置であってもよい。記憶部３２は、処理部３０が実行するプログラム、プログラムの実行に必要なデータ、及び、プログラムの実行によって生成されたデータ等を記憶する。例えば、記憶部３２は、処理部３０が実行する空調制御プログラム４２を記憶する。記憶部３２は、空調制御プログラム４２の実行によって生成された取得データ４４及び温度予測モデル４６を記憶する。
【００２４】
空調機２０は、車両空調制御装置２６の制御部４０から制御指令値を取得すると、当該制御指令値に基づいて暖気または冷気を車体１２の内部の車室へ供給して車内温度を調整する。
【００２５】
図３は、処理部３０が実行する第１実施形態の空調制御処理のフローチャートである。処理部３０は、空調制御プログラム４２を読み込んで、空調制御処理を実行する。空調制御処理は、車両１０の空調機２０の制御方法の一例である。
【００２６】
図３に示すように、空調制御処理では、取得部３４が、空調機２０、温度検出部２２及び応荷重検出部２４から設定情報、温度情報及び重量情報を取得データ４４として取得して、記憶部３２に保存する（Ｓ１０２）。尚、取得部３４は、制御指令値を作成する制御周期ごとに、ステップＳ１０２を実行してよい。
【００２７】
作成部３６は、温度予測モデル４６を作成するか否かを判定する（Ｓ１０４）。例えば、作成部３６は、前回の温度予測モデル４６を作成してから作成周期が経過すると、温度予測モデル４６を作成すると判定してよい。作成部３６は、温度予測モデル４６を作成しないと判定すると（Ｓ１０４：Ｎｏ）、ステップＳ１１０を実行する。
【００２８】
作成部３６は、温度予測モデル４６を作成すると判定すると（Ｓ１０４：Ｙｅｓ）、取得時刻を参照して、記憶部３２から過去複数回分（例えば、過去４回分または５回分）の取得データ４４を呼び出す（Ｓ１０６）。尚、作成部３６は、連続した取得データ４４ではなく、取得データ４４の一部を間引いて、取得データ４４を呼び出してもよい。作成部３６は、呼び出した取得データ４４が代入された式（２）から式（５）を解いてモデル係数ａ、ｂ、ｃ、ｄを計算して、温度予測モデル４６を作成し、記憶部３２に保存する（Ｓ１０８）。
【００２９】
予測部３８は、取得データ４４及び温度予測モデル４６を記憶部３２から呼び出す（Ｓ１１０）。予測部３８は、呼び出した時刻ｔの取得データ４４を温度予測モデル４６に代入して車内温度を計算して予測し、制御部４０へ出力する（Ｓ１１２）。尚、作成部３６及び予測部３８は、時刻ｔ＋１以降の時刻の異なる複数の車内温度を計算して、制御部４０へ出力してもよい。具体的には、作成部３６及び予測部３８は、ステップＳ１０８及びＳ１１０を繰り返して、予測した車内温度によって新たな温度予測モデル４６を作成するとともに、新たな温度予測モデル４６によって車内温度を計算することを繰り返すことによって、時刻ｔ＋１以降の時刻の異なる複数の車内温度を計算してもよい。
【００３０】
制御部４０は、予測された車内温度と目標温度との比較に基づいて、空調機２０の設定温度を指令する制御指令値を作成する（Ｓ１１４）。尚、制御部４０は、時刻の異なる複数の車内温度を取得した場合、各時刻の制御指令値を作成してもよい。制御部４０は、作成した１または複数の制御指令値を空調機２０へ出力する（Ｓ１１６）。空調機２０は、制御指令値を取得すると、当該制御指令値に基づいて、車内温度を調整する。
【００３１】
この後、処理部３０は、ステップＳ１０２以降を繰り返す。尚、処理部３０は、空調機２０の制御を終了する指令等を受け付けた場合、空調制御処理を終了してよい。
【００３２】
上述したように、第１実施形態の車両空調制御装置２６は、取得データ４４に基づいて、車内温度を予測するための温度予測モデル４６を作成して更新する。これにより、車両空調制御装置２６は、車両１０の状況が変化しても、変化に対応した温度予測モデル４６で車内温度を予測できるので、予測の精度を向上させることができる。この結果、車両空調制御装置２６は、当該車内温度で空調機２０をより精度よく制御できるので、目標温度からのばらつきを抑制して、車室内の快適性を向上させることができる。
【００３３】
また、第１実施形態の車両空調制御装置２６は、予測した車内温度によって新たな温度予測モデル４６を作成することを繰り返して、予測される未来の車内温度に応じた複数回分の温度予測モデル４６を作成できる。これにより、車両空調制御装置２６は、複数回先の車内温度を精度よく予測でき、複数の車内温度に応じた適切な複数回分の制御指令値を作成できる。
【００３４】
＜第２実施形態＞
次に、第１実施形態の一部を変更した第２実施形態について説明する。第２実施形態の構成は、第１実施形態の車両空調制御システム１８の構成と同様なので、図２を参照して説明する。
【００３５】
第２実施形態の作成部３６は、空調機２０のタイムラグＬを考慮した温度予測モデル４６を作成する。タイムラグＬは、例えば、空調機２０の設定温度を変更してから空調機２０が出力する熱量が変化するまでの時間である。図４は、空調機２０のタイムラグＬを説明するグラフである。図４の上段は、空調機２０の設定温度の時間変化を示すグラフである。図４の中段は、実際の車内温度の時間変化を示すグラフである。図４の下段は、車内温度の変化率を示すグラフである。
【００３６】
図４の上段に示すように、設定温度が、例えば、２１℃から２０℃に変化すると、図４の中段に示すようにタイムラグＬが経過した後、車内温度は変化する。換言すれば、タイムラグＬは、設定温度が変化した時刻と、車内温度が変化した時刻との差分である。従って、図４の下段に示すように、車両空調制御システム１８の管理者等が、車内温度の変化率が大きくなった時刻を検出して、当該変化率の大きい時刻と設定温度を変更した時刻との差分を計算して、当該差分をタイムラグＬとして記憶部３２に格納してよい。
【００３７】
第２実施形態の作成部３６は、記憶部３２に格納されたタイムラグＬを含む式（６）に示す温度予測モデル４６を作成する。式（６）に示す“ａ’”、“ｂ’”、“ｃ’”及び“ｄ’”は、温度予測モデル４６を定義するモデル係数である。
Ｔ（ｔ＋１）＝ａ’Ｔ（ｔ）＋ｂ’ｕ（ｔ−Ｌ）＋ｃ’ｗ（ｔ）＋ｄ’  ・・・（６）
【００３８】
例えば、作成部３６は、次に示す式（７）、式（８）、式（９）及び式（１０）に時刻の異なる過去の４回分または５回分の取得データ４４を代入して、各モデル係数ａ’、ｂ’、ｃ’、ｄ’を算出して、式（６）に示す温度予測モデル４６を作成する。
Ｔ（ｔ）＝ａ’Ｔ（ｔ−１）＋ｂ’ｕ（ｔ−１−Ｌ）＋ｃ’ｗ（ｔ−１）＋ｄ’
・・・（７）
Ｔ（ｔ−１）＝ａ’Ｔ（ｔ−２）＋ｂ’ｕ（ｔ−２−Ｌ）＋ｃ’ｗ（ｔ−２）＋ｄ’
・・・（８）
Ｔ（ｔ−２）＝ａ’Ｔ（ｔ−３）＋ｂ’ｕ（ｔ−３−Ｌ）＋ｃ’ｗ（ｔ−３）＋ｄ’
・・・（９）
Ｔ（ｔ−３）＝ａ’Ｔ（ｔ−４）＋ｂ’ｕ（ｔ−４−Ｌ）＋ｃ’ｗ（ｔ−４）＋ｄ’
・・・（１０）
作成部３６は、作成した温度予測モデル４６を記憶部３２に保存する。
【００３９】
尚、第２実施形態の空調制御処理は、第１実施形態と同様の流れになるので、説明を省略する。
【００４０】
第２実施形態の車両空調制御装置２６は、空調機２０のタイムラグＬを変数として含む温度予測モデル４６を作成するので、タイムラグＬに応じた空調機２０を制御できる。これにより、車両空調制御装置２６は、適切なタイミングで空調機２０を制御できるので、空調機２０の制御の遅れ等を抑制して、空調能力の不足及び過剰な空調出力を抑制できる。この結果、車両空調制御装置２６は、快適性を向上しつつ、消費電力の低減を実現できる。
【００４１】
＜第３実施形態＞
次に、作成部を変更した第３実施形態について説明する。図５は、第３実施形態の車両空調制御システム１８Ａを説明するブロック図である。
【００４２】
第３実施形態の車両空調制御システム１８Ａの車両空調制御装置２６Ａの作成部３６Ａは、制御指令値を作成する制御周期ごとに、取得データ４４に基づいて、温度予測モデル４６を作成するための一時モデル５０を作成する。作成部３６Ａは、当該一時モデル５０を用いて、温度予測モデル４６を作成する。具体的には、作成部３６Ａは、前回の制御周期（例えば、時刻ｔ−１）で計算したモデル係数ａ（ｔ−１）、ｂ（ｔ−１）、ｃ（ｔ−１）、ｄ（ｔ−１）を用いた式（１１）によって、今回の制御周期（例えば、時刻ｔ）のモデル係数ａ（ｔ）、ｂ（ｔ）、ｃ（ｔ）、ｄ（ｔ）を計算して、一時モデル５０として記憶部３２に格納する。これにより、作成部３６Ａは、モデル係数と補助関数とを制御周期ごとに再帰的に計算できる。
【数１】
2019093969.tif 000003
式（１１）におけるｆ１（Ｔ（ｔ），ｕ（ｔ），ｗ（ｔ），Ｐ１（ｔ））からｆ４（Ｔ（ｔ），ｕ（ｔ），ｗ（ｔ），Ｐ４（ｔ））は、モデル係数を更新するための関数（以下、更新関数）である。
【００４３】
更新関数におけるＰ１（ｔ）、Ｐ２（ｔ）、Ｐ３（ｔ）、Ｐ４（ｔ）は、モデル係数を計算するための補助関数である。例えば、補助関数Ｐ１（ｔ）は、次の式（１２）で表すことができる。
Ｐ１（ｔ）＝λＰ１（ｔ−１）＋ｋ１Ｔ（ｔ）＋ｋ２ｕ（ｔ）＋ｋ３ｗ（ｔ）
・・・（１２）
式（１２）におけるｋ１、ｋ２、ｋ３は、補助関数を定義するために予め定められた係数である。λは、補助関数Ｐ１（ｔ−１）の重みであって、１未満の正の値（例えば、０．８）であってよい。式（１２）に示すように、補助関数Ｐ１（ｔ）は、時刻ｔ−１の補助関数Ｐ１（ｔ−１）を含む。従って、補助関数Ｐ１（ｔ）は、時刻ｔ−１以降の過去の補助関数Ｐ１（ｔ−１）、Ｐ１（ｔ−２）、・・・が積算された関数である。これにより、補助関数Ｐ１（ｔ）から算出される一時モデル５０は、時刻ｔ−１以降の補助関数Ｐ１（ｔ−１）、Ｐ１（ｔ−２）、・・・を積算して計算された関数といえる。この結果、作成部３６Ａは、時刻ｔ−１以前の取得データ４４がなくても、時刻ｔ−１のモデル係数ａ（ｔ−１）、ｂ（ｔ−１）、ｃ（ｔ−１）、ｄ（ｔ−１）を含む一時モデル５０及び時刻（ｔ）の補助関数Ｐ１（ｔ）に基づいて、時刻ｔのモデル係数ａ（ｔ）、ｂ（ｔ）、ｃ（ｔ）、ｄ（ｔ）を含む一時モデル５０を計算できる。従って、作成部３６Ａは、一時モデル５０を作成した後、不要な取得データ４４を削除してもよい。また、重みλを１未満の正の値にすることによって、重みλが累積されて、古い補助関数Ｐ１（ｔ−１）、Ｐ１（ｔ−２）、・・・の影響が徐々に小さくなる。補助関数Ｐ２（ｔ）、Ｐ３（ｔ）、Ｐ４（ｔ）は、重みλ及び係数ｋ１、ｋ２、ｋ３の値が異なる以外は式（１２）と同様の式であってよい。
【００４４】
作成部３６Ａは、温度予測モデル４６の更新タイミングとなると、新たに取得した取得データ４４とともに記憶部３２から呼び出した、一時モデル５０に基づいて温度予測モデル４６を作成して更新する。更新タイミングは、制御周期よりも長いタイミングであってよい。例えば、更新タイミングは、周期的でなくてよく、駅に到着したタイミングまたは駅を発車するタイミング等のように、車両１０の状態が変化するタイミングとしてよい。また、更新タイミングは、例えば、乗務員または中央制御室等によって指示されたタイミングであってもよく、乗務員または中央制御室等によって設定されたポリシーによるタイミングであってもよい。尚、更新タイミングは、制御周期と同じ周期であってもよい。これにより、作成部３６Ａは、例えば、駅間ごとに、温度予測モデル４６を更新する。この場合、予測部３８は、当該温度予測モデル４６に基づいて、駅間ごとに異なる温度予測モデル４６で、制御周期ごとに次の駅までの複数の車内温度を予測する。
【００４５】
図６は、処理部３０が実行する第３実施形態の空調制御処理のフローチャートである。上述の実施形態と同様の処理については、説明を簡略化または省略する。
【００４６】
第３実施形態の空調制御処理では、取得部３４が、取得データ４４を取得して保存した後（Ｓ１０２）、作成部３６Ａは、温度予測モデル４６の作成の要否を判定することなく、取得データ４４を記憶部３２から呼び出す（Ｓ１０６）。
【００４７】
作成部３６Ａは、取得データ４４、式（１１）及び式（１２）に基づいてモデル係数ａ（ｔ）、ｂ（ｔ）、ｃ（ｔ）、ｄ（ｔ）を計算して、一時モデル５０を作成して、記憶部３２に保存する（Ｓ２２０）。作成部３６Ａは、温度予測モデル４６を更新するか否かを更新タイミングに基づいて判定する（Ｓ２２２）。例えば、作成部３６Ａは、車両１０が駅に到着したか否かに基づいて、次の駅までの温度を予測するための温度予測モデル４６を作成して更新するか否かを判定してよい。
【００４８】
作成部３６Ａは、更新タイミングでない場合、温度予測モデル４６を更新しないと判定して（Ｓ２２２：Ｎｏ）、予測部３８は、今回取得した取得データ４４及び前回更新した温度予測モデル４６を呼び出して（Ｓ１１０）、ステップＳ１１２以降を実行する。
【００４９】
作成部３６Ａは、更新タイミングになると、温度予測モデル４６を更新すると判定して（Ｓ２２２：Ｙｅｓ）、一時モデル５０を記憶部３２から呼び出す（Ｓ２２４）。作成部３６Ａは、呼び出した一時モデル５０のモデル係数を用いて、温度予測モデル４６を更新して保存する（Ｓ２２６）。予測部３８は、今回取得した取得データ４４及び更新した温度予測モデル４６を記憶部３２から呼び出して（Ｓ１１０）、ステップＳ１１２以降を実行する。
【００５０】
上述したように、第３実施形態の車両空調制御装置２６Ａは、過去の複数の温度予測モデル４６に応じた補助関数Ｐ（ｔ）を含む一時モデル５０を作成し、一時モデル５０を作成する周期よりも長いタイミングで１つの一時モデル５０から温度予測モデル４６を作成している。これにより、車両空調制御装置２６Ａは、複数の取得データ４４を保存及び演算処理せずに温度予測モデル４６を作成できるので、温度予測モデル４６を作成するための記憶容量を低減できるとともに、演算処理の負荷を低減できるので、スペックが低くても短時間で空調制御処理を実行できる。
【００５１】
車両空調制御装置２６Ａは、一時モデル５０を逐次的に更新することによって、測定できない日射量等の車両１０の状況の変化に短時間で対応することができる温度予測モデル４６を作成できる。これにより、車両空調制御装置２６Ａは、車両１０の状況が変化しても、当該変化に対応した温度予測モデル４６によって、より精度の高い車内温度の予測を実現できる。
【００５２】
＜第４実施形態＞
次に、第４実施形態について説明する。図７は、第４実施形態の車両空調制御システム１８Ｂの構成を説明するブロック図である。
【００５３】
図７に示すように、車両空調制御システム１８Ｂの車両空調制御装置２６Ｂの取得部３４Ｂは、走行情報検出部５２と、運行ダイヤデータベース５４とから情報を取得する。例えば、取得部３４Ｂは、走行情報検出部５２から現在時刻を車両１０の走行に関する走行情報として取得する。取得部３４Ｂは、複数の車両１０の運行ダイヤを含む運行ダイヤデータベース５４から自車の運行ダイヤを取得する。運行ダイヤは、運行計画情報の一例である。取得部３４Ｂは、設定情報、温度情報及び重量情報とともに、走行情報及び運行ダイヤを取得データ４４Ｂとして記憶部３２に保存する。
【００５４】
作成部３６Ｂは、取得データ４４Ｂの運行ダイヤが示す車両１０の複数の状態のそれぞれと対応付けた複数（例えば、２個）の温度予測モデル４６ａ、４６ｂを作成する。車両１０の複数の状態は、例えば、車両１０が走行して車両１０の扉が閉じている状態（以下、第１状態）と、車両１０が駅に停車して車両１０の扉が開いている状態（以下、第２状態）とを含む。例えば、作成部３６Ｂは、記憶部３２から取得データ４４Ｂに含まれる走行情報及び運行ダイヤに基づいて、次に停車する駅までの走行時間と、次の駅でのドアの開いている時間（以下、開時間）とを計算する。尚、作成部３６Ｂは、ＧＰＳ（Global  Positioning  System）等から取得した車両１０の位置情報に基づいて、走行時間及び開時間を計算してもよい。
【００５５】
作成部３６Ｂは、取得データ４４Ｂの取得時刻に基づいて、走行時間中の取得データ４４Ｂの設定情報、温度情報及び重量情報と、開時間中の取得データ４４Ｂの設定情報、温度情報及び重量情報とを分類する。作成部３６Ｂは、走行時間中の取得データ４４Ｂに基づいて式（１３）に示す第１状態用の第１温度予測モデル４６ａを作成するとともに、開時間中の取得データ４４Ｂに基づいて式（１４）に示す第２状態用の第２温度予測モデル４６ｂを作成する。作成部３６Ｂは、温度予測モデル４６ａ、４６ｂを記憶部３２に保存する。
Ｔ（ｔ＋１）＝ａ０Ｔ（ｔ）＋ｂ０ｕ（ｔ）＋ｃ０ｗ（ｔ）＋ｄ０  ・・・（１３）
Ｔ（ｔ＋１）＝ａ１Ｔ（ｔ）＋ｂ１ｕ（ｔ）＋ｃ１ｗ（ｔ）＋ｄ１  ・・・（１４）
【００５６】
予測部３８Ｂは、複数の温度予測モデル４６ａ、４６ｂのうち、車両１０の状態に対応する温度予測モデル４６ａ、４６ｂによって車内温度を計算して予測する。例えば、予測部３８Ｂは、走行情報が示す現在時刻が走行時間か開時間かに基づいて、車両１０が第１状態か第２状態かを判定する。具体的には、予測部３８Ｂは、現在時刻が走行時間の場合、第１状態と判定して、第１状態の温度予測モデル４６ａを呼び出して、車内温度を予測する。予測部３８Ｂは、現在時刻が開時間の場合、第２状態と判定して、第２状態の温度予測モデル４６ｂを呼び出して、車内温度を予測する。予測部３８Ｂは、予測した車内温度を制御部４０へ出力する。
【００５７】
図８は、運行ダイヤ中の走行時間と開時間とを説明するグラフである。図８の横軸は基準駅（ここでは第１駅）からの時刻を示し、縦軸は基準駅からの距離を示す。
【００５８】
図８に示すように、例えば、車両１０が第３駅と第４駅との間を走行している場合、作成部３６Ｂは、走行情報が示す現在時刻と第４駅の到着時刻等に基づいて、第４駅までの走行時間及び第４駅での開時間を計算する。
【００５９】
図９は、処理部３０が実行する第４実施形態の空調制御処理のフローチャートである。上述の実施形態と同様の処理については、説明を簡略化または省略する。
【００６０】
図９に示すように、第４実施形態の空調制御処理では、取得部３４Ｂが、空調機２０、温度検出部２２、応荷重検出部２４、走行情報検出部５２及び運行ダイヤデータベース５４から設定情報、温度情報、重量情報、走行情報及び運行ダイヤを取得データ４４Ｂとして取得して記憶部３２に保存する（Ｓ３３０）。
【００６１】
作成部３６Ｂは、取得データ４４Ｂの運行ダイヤを参照する（Ｓ３３２）。作成部３６Ｂは、運行ダイヤに基づいて、車両１０の走行時間及び開時間を計算する（Ｓ３３４）。作成部３６Ｂは、取得データ４４Ｂの走行情報が示す現在時刻と、計算した走行時間及び開時間とに基づいて、車両１０の状態を判定する（Ｓ３３６）。
【００６２】
作成部３６Ｂは、現在時刻が走行時間の場合、車両１０が第１状態であると判定して（Ｓ３３６：Ｙｅｓ）、第１温度予測モデル４６ａを作成するか否かを判定する（Ｓ３３８）。例えば、作成部３６Ｂは、前回の第１温度予測モデル４６ａの作成から第１作成周期が経過したか否かに基づいて、第１温度予測モデル４６ａを作成するか否かを判定する。作成部３６Ｂは、前回の第１温度予測モデル４６ａの作成から第１作成周期が経過していない場合、第１温度予測モデル４６ａを作成しないと判定して（Ｓ３３８：Ｎｏ）、ステップＳ３４４以降を実行する。
【００６３】
作成部３６Ｂは、前回の第１温度予測モデル４６ａの作成から第１作成周期が経過している場合、第１温度予測モデル４６ａを作成すると判定して（Ｓ３３８：Ｙｅｓ）、取得データ４４Ｂの取得時刻に基づいて、走行時間の取得データ４４Ｂの設定情報、温度情報及び重量情報を分類して呼び出す（Ｓ３４０）。作成部３６Ｂは、呼び出した走行時間中の取得データ４４Ｂに基づいて、第１温度予測モデル４６ａを作成して記憶部３２に保存する（Ｓ３４２）。予測部３８Ｂは、現在時刻の取得データ４４Ｂと第１温度予測モデル４６ａとを記憶部３２から呼び出す（Ｓ３４４）。
【００６４】
一方、作成部３６Ｂは、現在時刻が開時間の場合、車両１０が第２状態であると判定して（Ｓ３３６：Ｎｏ）、第２温度予測モデル４６ｂを作成するか否かを判定する（Ｓ３４６）。例えば、作成部３６Ｂは、前回の第２温度予測モデル４６ｂの作成から第２作成周期が経過したか否かに基づいて、第２温度予測モデル４６ｂを作成するか否かを判定する。作成部３６Ｂは、前回の第２温度予測モデル４６ｂの作成から第２作成周期が経過していない場合、第２温度予測モデル４６ｂを作成しないと判定して（Ｓ３４６：Ｎｏ）、ステップＳ３５２以降を実行する。
【００６５】
作成部３６Ｂは、前回の第２温度予測モデル４６ｂの作成から第２作成周期が経過している場合、第２温度予測モデル４６ｂを作成すると判定して（Ｓ３４６：Ｙｅｓ）、取得データ４４Ｂの取得時刻に基づいて、開時間の取得データ４４Ｂの設定情報、温度情報及び重量情報を分類して呼び出す（Ｓ３４８）。作成部３６Ｂは、呼び出した開時間中の取得データ４４Ｂに基づいて、第２温度予測モデル４６ｂを作成して記憶部３２に保存する（Ｓ３５０）。予測部３８Ｂは、現在時刻の取得データ４４Ｂと第２温度予測モデル４６ｂとを記憶部３２から呼び出す（Ｓ３５２）。
【００６６】
予測部３８Ｂは、呼び出した温度予測モデル４６ａ、４６ｂに基づいて車内温度を計算して予測し、制御部４０へ出力する（Ｓ３５４）。予測部３８Ｂは、現在の時刻ｔの一つ先の時刻ｔ＋１の車内温度を温度予測モデル４６ａ、４６ｂによって計算し、当該車内温度によって時刻ｔ＋２の車内温度を温度予測モデル４６ａ、４６ｂによって計算することを繰り返して、第１状態及び第２状態の複数の車内温度を予測してもよい。
【００６７】
制御部４０は、予測された車内温度に基づいて、空調機２０の設定温度を指令する制御指令値を作成する（Ｓ１１４）。制御部４０は、制御指令値を空調機２０に送信する。この後、処理部３０は、ステップＳ３３０以降を繰り返す。
【００６８】
上述したように、第４実施形態の車両空調制御装置２６Ｂは、運行ダイヤを取得するとともに、車両１０の状態に応じた複数の温度予測モデル４６ａ、４６ｂを作成する。これにより、車両空調制御装置２６Ｂは、運行ダイヤに基づいて車両１０の複数の状態を判定し、当該車両１０の複数の状態のそれぞれに応じた温度予測モデル４６ａ、４６ｂによって車内温度を計算して予測できるので、車両１０の状態に応じた精度の高い車内温度の予測を実現できる。
【００６９】
車両空調制御装置２６Ｂは、複数回分の車内温度を予測する場合であっても、車両１０の状態に対応する温度予測モデル４６ａ、４６ｂを採用することにより、車両１０の状態が変化した後の時刻においても、精度の高い長期の車内温度を予測できる。この結果、車両空調制御装置２６Ｂは、精度の高い複数回分の制御指令値を作成しても、車両１０の車室内の快適性を向上させつつ、消費電力の低減を実現できる。更に、車両空調制御装置２６Ｂは、複数の制御指令値を一度に計算する場合、次駅までの走行時間に合わせて、車内温度の予測を実行することにより、不要な予測を低減して、計算量の低減を実現できる。
【００７０】
尚、上述の第４実施形態は、走行時間である第１状態と、開時間である第２状態とを、車両１０の状態の例としたが、更に、車両１０の状態は、他の状態を含んでもよい。例えば、車両１０の状態は、日射量が変化するトンネルの内を走行している状態と、トンネルの外を走行している状態とを含んでもよい。これにより、作成部３６Ｂは、日射量の変化に応じた温度予測モデルを作成できるので、日射量の影響を低減して精度の高い長期の車内温度を予測できる。
【００７１】
＜第５実施形態＞
次に、第５実施形態について説明する。第５実施形態の構成は、第１実施形態の車両空調制御システム１８の構成と同様なので、図２を参照して説明する。
【００７２】
第５実施形態の予測部３８及び制御部４０は、予め定められた最適化の実行条件に基づいて、予測した車内温度に基づいて設定温度の最適化を実行する。例えば、予測部３８は、既に作成済みの複数の制御指令値が次に送信する制御指令値を含まない場合、最適化を実行し、複数の制御指令値が次に送信する制御指令値を含む場合、最適化を実行しない。尚、予測部３８は、前回の最適化から予め定められた判定時間を経過している場合、最適化を実行すると判定してもよい。また、予測部３８は、常に最適化を実行してもよい。
【００７３】
予測部３８は、最適化を実行すると判定すると、設定温度を指令する制御指令値の候補を決定する。例えば、予測部３８は、次に送信する制御指令値を制御指令値の候補として決定してよい。更に、予測部３８は、次に送信する制御指令値を含む時刻の異なる送信予定の複数の制御指令値を、制御指令値の候補として決定してよい。例えば、予測部３８は、次駅までの複数の制御指令値を制御指令値の候補としてよい。尚、予測部３８は、次に送信する制御指令値に代えて、送信予定の複数の制御指令値からランダムに制御指令値の候補を決定してもよい。
【００７４】
予測部３８は、取得データ４４が示す車内温度及び車室重量とともに、複数の制御指令値の候補が示す複数の設定温度を温度予測モデル４６に代入して、車両温度の計算を複数回繰り返して、時刻の異なる複数の車内温度を計算する。ここで、予測部３８は、複数の制御指令値の候補を決定して、複数の車内温度を温度予測モデル４６で計算する場合、車内温度及び制御指令値が示す設定温度以外の取得データ４４である車室重量は一定値としてもよい。尚、予測部３８は、複数の制御指令値の候補を決定して、複数の車内温度を温度予測モデル４６で計算する場合、第３実施形態で示すように一時モデル５０を生成して、当該一時モデル５０に基づいて計算した車室重量を採用してもよい。予測部３８は、計算して予測した複数の車内温度を制御部４０に出力する。
【００７５】
制御部４０は、予測された複数の車内温度に基づいて、複数回分の制御指令値を作成して、空調機２０に送信する。具体的には、制御部４０は、複数の設定温度に基づく複数の車内温度を含む式（１５）で示す評価指標Ｊ１を計算し、評価指標Ｊ１に基づいて設定温度を最適化する。式（１５）におけるｉは、１以上の正の整数（即ち、１、２、３、・・・、Ｎ）である。ＴＰ（ｉ）は、複数（ここではＮ個）の制御指令値の候補が示す時刻ごとの設定温度を温度予測モデル４６に代入して計算した時刻の異なる複数の車内温度である。ＴＲは、乗務員等が予め設定した車内温度の目標温度である。従って、評価指標Ｊ１は、複数の車内温度のそれぞれと目標温度との差分の２乗の和である。
Ｊ１＝Σｉ＝１〜Ｎ（ＴＰ（ｉ）−ＴＲ）２  ・・・（１５）
【００７６】
制御部４０は、Ｎ個の設定温度ｕ（ｔ）、ｕ（ｔ＋１）、・・・を含む複数のセットを温度予測モデル４６に代入して計算したＮ個の車内温度の複数のセットのそれぞれを用いて評価指標Ｊ１の計算を繰り返して、複数の評価指標Ｊ１を計算する。制御部４０は、複数の評価指標Ｊ１のうち、最も小さい評価指標Ｊ１の計算に用いたＮ個の設定温度ｕ（ｔ）、ｕ（ｔ＋１）、・・・のセットを、最適化された設定温度のセットとする。制御部４０は、最適化された設定温度のセットに基づいて各時刻に対応した複数回分の制御指令値を作成して、空調機２０に送信する。
【００７７】
図１０は、処理部３０が実行する第５実施形態の空調制御処理のフローチャートである。上述の実施形態と同様の処理については、説明を簡略化または省略する。
【００７８】
第５実施形態の空調制御処理では、処理部３０がステップＳ１０２からＳ１１０までを実行する。
【００７９】
予測部３８は、最適化を実行するか否かを判定する（Ｓ４６２）。予測部３８は、既に作成済みの複数の制御指令値が次に送信する制御指令値を含んでいる場合、最適化を実行しないと判定して（Ｓ４６２：Ｎｏ）、作成済みの制御指令値を送信する（Ｓ４７８）。
【００８０】
予測部３８は、作成済みの複数の制御指令値が今回の制御指令値を含んでいない場合、最適化を実行すると判定して（Ｓ４６２：Ｙｅｓ）、設定温度を指令する制御指令値の候補を決定する（Ｓ４６４）。例えば、予測部３８は、次回以降に送信する複数の制御指令値を制御指令値の候補として決定する。予測部３８は、取得データ４４が示す車内温度及び車室重量とともに、複数の制御指令値の候補が示す複数の設定温度を温度予測モデル４６に代入することを複数回繰り返して、次の制御周期以降の複数の車内温度を計算して予測し、制御部４０へ出力する（Ｓ４６６）。
【００８１】
制御部４０は、計算した複数の車内温度及び目標温度を式（１５）に代入して、評価指標Ｊ１を計算する（Ｓ４６８）。制御部４０は、最適化の結果（ここでは、制御指令値が指令する設定温度）を更新するか否かを判定する（Ｓ４７０）。例えば、制御部４０は、前回までに計算した評価指標Ｊ１のうち、最適であった最小の評価指標Ｊ１＿ｍｉｎと今回計算した評価指標Ｊ１とを比較して、今回の評価指標Ｊ１が小さくなっていれば、最適化の結果を更新すると判定し、今回の評価指標Ｊ１が大きくなっていれば、更新しないと判定する。制御部４０は、更新しないと判定すると（Ｓ４７０：Ｎｏ）、ステップＳ４６４以降を繰り返す。
【００８２】
制御部４０は、最適化の結果を更新すると判定すると（Ｓ４７０：Ｙｅｓ）、記憶部３２に記憶されている前回までに最適化された評価指標Ｊ１＿ｍｉｎの設定温度ｕ（ｉ）＿ｍｉｎのセットを、今回の評価指標Ｊ１の計算に用いた設定温度ｕ（ｉ）のセットに置き換えるとともに、前回までの評価指標Ｊ１＿ｍｉｎを今回の評価指標Ｊ１に置き換えることにより、記憶部３２の最適化の結果を更新する（Ｓ４７２）。尚、制御部４０は、制御指令値として今回送信する設定温度ｕ（１）のみを記憶部３２に保存して更新してもよい。制御部４０は、最適化を継続するか否かを判定する（Ｓ４７４）。例えば、制御部４０は、ステップＳ４６４以降を実行した回数である最適化回数をカウントして保存し、最適化回数が予め定められた判定回数となれば、最適化を継続しないと判定し、最適化回数が判定回数に達していなければ、最適化を継続すると判定する。尚、制御部４０は、評価指標Ｊ１が予め定められた判定用閾値以下となれば、最適化を継続しないと判定してもよい。
【００８３】
制御部４０が、最適化を継続すると判定すると（Ｓ４７４：Ｙｅｓ）、予測部３８は、ステップＳ４６４以降を繰り返す。制御部４０は、最適化を継続しないと判定すると（Ｓ４７４：Ｎｏ）、制御部４０は、最適化された複数の設定温度のセットを指令する複数の制御指令値を作成して（Ｓ４７６）、空調機２０に制御指令値を送信する（Ｓ４７８）。
【００８４】
上述したように、第５実施形態の車両空調制御装置２６は、予測した複数回分の車内温度に基づいて計算された複数の設定温度から計算される評価指標Ｊ１に基づいて設定温度を最適化している。これにより、車両空調制御装置２６は、実際の車内温度のばらつきを抑制して、車両１０の内部の快適性をより向上させることができる。特に、車両空調制御装置２６は、設定温度を示す複数の制御指令値を一度に作成する場合、長期間における車内温度のばらつきを抑制できる。
【００８５】
次に、上述した実施形態の一部を変形した変形例について説明する。
【００８６】
＜第１変形例＞
図１１は、第１変形例の予測部３８の制御を説明するための車内温度と時刻との関係を示すグラフである。図１１の横軸は時刻を示し、縦軸は車内温度を示す。予測部３８は、現在の時刻ｔまでの車内温度（太破線参照）及び複数の設定温度に基づいて、時刻ｔ＋１の複数の車内温度を計算して予測し、制御部４０に出力してもよい。この場合、制御部４０は、目標温度に最も近い車内温度となる設定温度に基づいて、制御指令値を作成してもよい。例えば、図１１に示すように、予測部３８は、現在の設定温度によって車内温度を予測する（実線Ｌ１参照）。同様に、予測部３８は、現在の設定温度を−１℃した設定温度によって車内温度を予測し（一点鎖線Ｌ２参照）、現在の設定温度を−２℃した設定温度によって車内温度を予測し（太線Ｌ３参照）、現在の設定温度を−３℃した設定温度によって車内温度を予測する（二点鎖線Ｌ４参照）。予測部３８は、計算した車内温度を設定温度と関連付けて制御部４０に出力する。図１１に示す例では、太線Ｌ３が最も目標温度に近づくので、制御部４０は、現在の設定温度を−２℃した設定温度に変更することを指令する制御指令値を作成する。尚、目標温度は、値ではなく、一定の幅を有する目標温度幅であってもよい。この場合、制御部４０は、予測された時刻ｔ＋１の車内温度が目標温度幅内となる設定温度のいずれかを選択して、制御指令値を作成する。例えば、図１１に示す例では、制御部４０は、線Ｌ２、Ｌ３、Ｌ４の設定温度のいずれかを選択して、制御指令値を作成してよい。
【００８７】
＜第２変形例＞
上述の第５実施形態の評価指標を変形した例を説明する。制御部４０は、式（１６）に示す評価指標Ｊ２に基づいて最適化を実行してもよい。ここで、Ｐ（ｕＰ（ｉ））は、１または複数の制御指令値の候補が示す１または複数の設定温度ｕＰ（ｉ）の場合の空調機２０の消費電力である。従って、制御部４０は、評価指標Ｊ２が小さくなるように設定温度ｕＰ（ｉ）、または、複数の設定温度ｕＰ（ｉ）のセットを消費電力が最小となるように最適化することにより、消費電力を抑制しつつ、空調機２０を適切に制御できる。尚、制御部４０は、空調機２０の消費電力に代えて、車両１０の全体の消費電力を含む評価指標を作成することによって、車両１０の回生電力等を含む消費電力の低減を実現できる。
Ｊ２＝Σｉ＝１〜ＮＰ（ｕＰ（ｉ））２  ・・・（１６）
【００８８】
＜第３変形例＞
上述の第５実施形態の評価指標を変形した例を説明する。制御部４０は、式（１７）に示す評価指標Ｊ３に基づいて最適化を実行してもよい。ここで、ｕＰ（ｉ）は、制御指令値の候補が示す設定温度である。即ち、評価指標Ｊ３は、１または複数の設定温度ｕＰ（ｉ）の変化率の積算である。従って、制御部４０は、評価指標Ｊ３が小さくなるように設定温度ｕＰ（ｉ）または複数の設定温度ｕＰ（ｉ）のセットを設定温度変化が最小となるように最適化することにより、設定温度ｕＰ（ｉ）を変更する回数及び設定温度ｕＰ（ｉ）の変化率を低減しつつ、空調機２０を適切に制御できる。尚、制御部４０は、上述の評価指標Ｊ１、Ｊ２、Ｊ３のうち、複数の評価指標を用いて、設定温度を最適化してもよい。
Ｊ３＝Σｉ＝１〜（Ｎ−１）（ｕＰ（ｉ＋１）−ｕＰ（ｉ））２  ・・・（１７）
【００８９】
＜第４変形例＞
上述の第５実施形態の評価指標を変形した例を説明する。制御部４０は、式（１８）に示す評価指標Ｊ４に基づいて最適化を実行してもよい。評価指標Ｊ４は、式（１５）に示す評価指標Ｊ１及び式（１６）に示す評価指標Ｊ２の組み合わせである。従って、制御部４０は、評価指標Ｊ４が小さくなるように設定温度ｕＰ（ｉ）または複数の設定温度ｕＰ（ｉ）のセットを最適化することにより、車内温度のばらつきを低減しつつ、消費電力の低減を実現できる。尚、制御部４０は、上述の評価指標Ｊ１、Ｊ２、Ｊ３の他の組み合わせで設定温度を最適化してもよい。
Ｊ４＝Σｉ＝１〜Ｎ｛ｈ１（Ｔｐ（ｉ）−ＴＲ）２＋ｈ２Ｐ（ｕｐ（ｉ））２｝  ・・・（１８）
【００９０】
＜第５変形例＞
予測部３８は、作成部３６が温度予測モデル４６を作成するタイミングまたは周期と異なるタイミングまたは周期で車内温度を予測してもよい。この場合、予測部３８は、作成部３６が作成した温度予測モデル４６を記憶部３２から呼び出して、車内温度を予測してよい。例えば、予測部３８は、複数回の作成周期ごとに車内温度を予測してもよい。また、予測部３８は、車両１０の乗務員の予測指示等のトリガーを受け付けると、車内温度の予測を実行してもよい。これにより、車両空調制御装置２６は、演算処理の負荷を低減できる。
【００９１】
＜第６変形例＞
取得部３４は、車両１０の外部の温度である車外温度、車両１０の内部の湿度である車内湿度、車両１０の内部の熱量である車内熱量、ＧＰＳ等による車両１０の位置を示す位置情報、デジタルカメラ等の撮像装置による車両１０の内部の画像である車内画像、車両１０に設置された扉の開閉状態、空調機２０の消費電力の少なくともいずれかの情報を取得データ４４の一つとして更に取得してもよい。この場合、作成部３６は、上述の車内温度、設定温度及び車室重量とともに、これらの取得データ４４に基づいて、温度予測モデル４６を作成してよい。尚、取得部３４は、車外温度、車内湿度、車内熱量、位置情報、車内画像、扉の開閉状態、及び、空調機２０の消費電力を、同じ時間、同じ路線、及び、同じ走行区間の過去の取得データ４４から予測してもよい。このように、取得データ４４の情報量を増やすことで、車両空調制御装置２６は、車内温度の予測の精度をより向上させることができる。
【００９２】
＜第７変形例＞
作成部３６は、車両１０の過去の走行区間において取得された取得データ４４に基づいて、温度予測モデル４６を作成してもよい。この場合、取得部３４は、車両１０の走行区間と過去の取得データ４４とを関連付けて記憶部３２に保存する。作成部３６は、運行ダイヤデータベース５４から取得した運行ダイヤに基づいて、車両１０の現在の走行区間を判定し、当該走行区間に関連付けられた過去の取得データ４４に基づいて、温度予測モデル４６を作成してよい。例えば、前日または過去の車両１０の走行における取得データ４４の履歴に基づいて、作成部３６は、車室重量ｗ（ｔ）等を予測してもよい。具体的には、作成部３６は、同じ時間、同じ路線、及び、同じ走行区間等のいずれかが同じである場合、乗車人数または乗車率が同じであると仮定して、走行情報が示す現在時刻よりも未来の車室重量を予測してよい。作成部３６は、予測した車室重量に基づいて、現在時刻よりも未来の温度予測モデル４６を作成してよい。これにより、車両空調制御装置２６は、これから走行する区間における車内温度の予測の精度を向上させることができる。
【００９３】
＜第８変形例＞
予測部３８は、温度検出部２２が車内温度を検出した位置と異なる車両１０の内部の位置の第２車内温度を予測してもよい。例えば、予測部３８は、温度予測モデル４６によって、温度検出部２２が設置された位置の車内温度を計算して予測する。予測部３８は、予測した時刻ｔの車内温度Ｔ（ｔ）及び温度差分ΔＴに基づいて、第２車内温度を計算してもよい。具体的には、予測部３８は、式（１９）に示すように、車内温度Ｔ（ｔ）に温度差分ΔＴを足す（または引く）ことによって、第２車内温度Ｔ２（ｔ）を計算してよい。ここで、温度差分ΔＴは、例えば、予め定められた値であって、温度検出部２２が測定した車内温度Ｔ（ｔ）と、第２車内温度Ｔ２（ｔ）の位置で予め測定された車内温度との差分の平均値であってよい。この場合、制御部４０は、第２車内温度に基づいて、設定温度を含む制御指令値を作成してよい。これにより、車両空調制御装置２６は、温度検出部２２の位置の影響を低減して、精度の高い車内温度の予測を実現できる。
Ｔ２（ｔ）＝Ｔ（ｔ）＋ΔＴ    ・・・（１９）
【００９４】
＜第９変形例＞
作成部３６は、複数のモデル係数ａ、ｂ、ｃ、ｄを計算して、各モデル係数ａ、ｂ、ｃ、ｄの平均値によって温度予測モデル４６を作成してもよい。例えば、作成部３６は、時刻ｔから時刻ｔ−５以前の取得データ４４に基づいて、式（２）から式（５）と同様の式を作成して、複数のモデル係数ａ、ｂ、ｃ、ｄを計算して、複数のモデル係数ａ、ｂ、ｃ、ｄの平均値を計算してよい。
【００９５】
＜第１０変形例＞
上述の第２実施形態において、予測部３８は、式（２０）に示すように、温度予測モデル４６によって予測した時刻ｔ＋２の車内温度Ｔ（ｔ＋２）に基づいて、式（２１）に示す時刻ｔ＋１＋Ｌの車内温度Ｔ（ｔ＋１＋Ｌ）を計算してもよい。尚、予測部３８は、予め保存されたタイムラグＬの間である時刻ｔ−Ｌから時刻ｔの間の設定温度ｕ（ｔ−Ｌ）〜ｕ（ｔ）を用いて、式（２１）を計算してよい。
Ｔ（ｔ＋２）＝ａ’Ｔ（ｔ＋１）＋ｂ’ｕ（ｔ＋１−Ｌ）＋ｃ’ｗ（ｔ＋１）＋ｄ’
・・・（２０）
Ｔ（ｔ＋１＋Ｌ）＝ａ’Ｔ（ｔ＋Ｌ）＋ｂ’ｕ（ｔ）＋ｃ’ｗ（ｔ＋Ｌ）＋ｄ’
・・・（２１）
【００９６】
＜第１１変形例＞
上述の実施形態の制御部４０は、設定温度を示す制御指令値を作成して、空調機２０に送信していたが、制御指令値はこれに限定されない。例えば、制御部４０は、目標温度となるように、予測された車内温度に基づいて、空調機２０をオンまたはオフを指令する制御指令値を作成してもよい。この場合、温度予測モデル４６におけるｕ（ｔ）は、空調機２０のオン及びオフの回数であってよい。また、制御部４０は、空調機２０の風量及び風向き等を示す制御指令値を作成してもよい。この場合、温度予測モデル４６におけるｕ（ｔ）は、空調機２０の風量及び風向きであってよい。更に、制御部４０は、空調機２０の設定温度、空調機２０のオン及びオフ、及び、空調機２０の風量及び風向きを組み合わせた制御指令値を作成してもよい。
【００９７】
上述した実施形態及び変形例の各構成の機能、個数、配置、接続関係等は適宜変更してよい。また、実施形態及び変形例の全部または一部の構成を適宜組み合わせてもよい。尚、上述の変形例では、主に第１実施形態の符号を用いて説明したが、他の実施形態に各変形例を適用してもよい。
【００９８】
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。これら新規な実施形態は、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ともに、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。
【符号の説明】
【００９９】
１０：車両、１２：車体、１８：車両空調制御システム、１８Ａ：車両空調制御システム、１８Ｂ：車両空調制御システム、２０：空調機、２２：温度検出部、２４：応荷重検出部、２６：車両空調制御装置、２６Ａ：車両空調制御装置、２６Ｂ：車両空調制御装置、３４：取得部、３４Ｂ：取得部、３６：作成部、３６Ａ：作成部、３６Ｂ：作成部、３８：予測部、３８Ｂ：予測部、４０：制御部、４２：空調制御プログラム、４４：取得データ、４４Ｂ：取得データ、４６：温度予測モデル、４６ａ：第１温度予測モデル、４６ｂ：第２温度予測モデル、５０：一時モデル、５２：走行情報検出部、５４：運行ダイヤデータベース。
【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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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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