(57)【要約】【課題】消費電力データから、室内機側で生成熱量を推定する、空調能力推定装置を提供する。【解決手段】空調能力推定装置は、処理部と、データ推定部と、熱量推定部と、を備える。処理部は、室内機の入出力に関するデータである室内機データのうち、生成熱量推定に用いるデータを抽出し、生成熱量推定に用いる形式へと変換処理をする。データ推定部は、生成熱量推定に用いるデータのうち、前記室内機データに含まれていないデータである未取得データが存在する場合に、当該未取得データを取得された他のデータから推定する。熱量推定部は、取得されたデータおよび推定されたデータに基づいて、生成熱量を推定する。【選択図】    図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
室内機の入出力に関するデータである室内機データのうち、生成熱量推定に用いるデータを抽出し、生成熱量推定に用いる形式へと変換処理をする、処理部と、
生成熱量推定に用いるデータのうち、前記室内機データに含まれていないデータである未取得データが存在する場合に、当該未取得データを取得された他のデータから推定する、データ推定部と、
取得されたデータおよび推定されたデータに基づいて、生成熱量を推定する、熱量推定部と、
を備える、空調能力推定装置。
【請求項２】
前記処理部は、前記室内機データから風量指示値を抽出し、前記風量指示値に基づいて風量値を取得する、風量値処理部を備える、請求項１に記載の空調能力推定装置。
【請求項３】
前記処理部は、前記室内機データから冷媒の要求値である要求負荷値を抽出し、平滑化する、要求負荷値処理部を備える、請求項１または請求項２に記載の空調能力推定装置。
【請求項４】
前記処理部は、前記室内機データから温度に関するデータを抽出し、平滑化する、温度変動処理部を備える、請求項１乃至請求項３のいずれかに記載の空調能力推定装置。
【請求項５】
前記処理部は、前記室内機データから湿度に関するデータを抽出し、平滑化する、湿度変動処理部を備える、請求項１乃至請求項４のいずれかに記載の空調能力推定装置。
【請求項６】
前記処理部は、抽出した各データの時系列において欠損値が存在する場合に、当該欠損値を省いてデータを処理する、請求項１乃至請求項５のいずれかに記載の空調能力推定装置。
【請求項７】
前記処理部は、抽出した各データの時系列において欠損値が存在する場合に、取得されたデータのうち当該欠損値の前後にあるデータに基づいて当該欠損値に対応する値を推定する、請求項１乃至請求項５のいずれかに記載の空調能力推定装置。
【請求項８】
前記データ推定部は、生成熱量推定に必要なデータのうち、前記未取得データが存在する場合であって、当該未取得データが取得された他のデータで代用可能である場合に、当該代用可能なデータを当該未取得データとして生成熱量を推定する、請求項１乃至請求項７のいずれかに記載の空調能力推定装置。
【請求項９】
前記データ推定部は、風量値、吸込温度値、吸込湿度値、吹出温度値および吹出湿度値のうち、前記未取得データが存在する場合に、前記未取得データを他の取得しているデータから推定し、
前記熱量推定部は、取得され、または、推定された、風量値、吸込温度値、吸込湿度値、吹出温度値および吹出湿度値に基づいて、室内側空気エンタルピー法により生成熱量を推定する、
請求項１乃至請求項８のいずれかに記載の空調能力推定装置。
【請求項１０】
前記データ推定部は、前記未取得データを推定する場合に、当該未取得データに対してあらかじめ定められているモデルに基づいて値を推定する、請求項９に記載の空調能力推定装置。
【請求項１１】
前記室内機データに基づいて生成熱量推定を実行するアルゴリズムを決定する、アルゴリズム決定部をさらに備え、
前記データ推定部は、前記アルゴリズム決定部により決定されたアルゴリズムにおいて使用するデータのうち、取得されていないデータを推定し、
前記熱量推定部は、前記アルゴリズム決定部により決定されたアルゴリズムに基づいて生成熱量を推定する、請求項１乃至請求項８のいずれかに記載の空調能力推定装置。
【請求項１２】
前記室内機データのうち、時間的にずれがあるデータ間の時間ずれを修正する、時間差修正部をさらに備える、請求項１乃至請求項１１のいずれかに記載の空調能力推定装置。
【請求項１３】
前記時間差修正部は、相関関係にあるデータについて、時系列に沿った相関係数を算出し、当該相関係数が高くなるように時間ずれを修正する、請求項１２に記載の空調能力推定装置。
【請求項１４】
消費電力データと、前記熱量推定部が推定した生成熱量と、に基づいて成績係数を算出する、成績係数算出部をさらに備える、請求項１乃至請求項１３のいずれかに記載の空調能力推定装置。
【請求項１５】
室内機の入出力に関するデータである室内機データのうち、生成熱量推定に用いるデータを抽出し、生成熱量推定に用いる形式へと変換処理をするステップと、
生成熱量推定に用いるデータのうち、前記室内機データに含まれていないデータである未取得データが存在する場合に、当該未取得データを前記室内機データから推定するステップと、
取得されたデータおよび推定されたデータに基づいて、生成熱量を推定するステップと、
を備える、空調能力推定方法。
【請求項１６】
コンピュータを
室内機の入出力に関するデータである室内機データのうち、生成熱量推定に用いるデータを抽出し、生成熱量推定に用いる形式へと変換処理をする手段、
生成熱量推定に用いるデータのうち、前記室内機データに含まれていないデータである未取得データが存在する場合に、当該未取得データを前記室内機データから推定する手段、
取得されたデータおよび推定されたデータに基づいて、生成熱量を推定する手段、
として機能させるプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明の実施形態は、空調能力推定装置、空調能力推定方法およびプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
地球温暖化対策として、省エネルギー化への取り組みが強まっており、エネルギーを使用する環境におけるＩｏＴ（Internet of Things）を活用したエネルギーマネジメントの動きが活発になっている。エネルギーの使用の合理化等に関する法律（省エネ法）に採用される概念の一つにエネルギー消費効率を表す指標として、ＣＯＰ（Coefficient Of Performance：成績係数）があり、冷暖房機器の性能指標として広く用いられている。
【０００３】
冷暖房装置の熱量推定の手法には、室内機側または室外機側で測定する方法がある。室外機側からのアプローチとして、コンプレッサ・カーブ法、室外側空気エンタルピー法が挙げられる。これらの室外機側で計測を行う手法においては、熱量推定に必要なデータが室外機側にあるため、例えば、機器の運転状況をモニタできるチェッカーソフトがメーカー側から供給された場合など、特別な環境にない限り取得するのが困難である。また、室外機側で計測を行う場合、冷媒等が配管を通過する際に、熱ロスが誤差として発生するが、この熱ロスは、メーカーおよび設置状況等により異なるため、厳密に推定することが困難である。さらには、四方弁内の漏れバイパスによる冷媒流量減少などの理由から、誤差が発生することも知られている。
【０００４】
一方、室内機側からのアプローチとして、室内側空気エンタルピー法が挙げられる。室内機側で計測を行う場合、データの取得はＢＥＭＳ（Building Energy Management System：ビルエネルギー管理システム）を用いることにより比較的容易に計測を行うことが可能であるが、項目によっては取得できない場合もある。上記いくつか例示したように、熱量推定法には確立した手法が存在せず、厳密な推定が難しいという課題がある。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２０１０−３８４８７号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
そこで、消費電力データと、室内機側で生成熱量を推定した推定熱量値とを用いて空調能力を推定する、空調能力推定装置を提供する。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
実施形態による空調能力推定装置は、処理部と、データ推定部と、熱量推定部と、を備える。処理部は、室内機の入出力に関するデータである室内機データのうち、生成熱量推定に用いるデータを抽出し、生成熱量推定に用いる形式へと変換処理をする。データ推定部は、生成熱量推定に用いるデータのうち、前記室内機データに含まれていないデータである未取得データが存在する場合に、当該未取得データを取得された他のデータから推定する。熱量推定部は、取得されたデータおよび推定されたデータに基づいて、生成熱量を推定する。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】一実施形態による空調能力推定装置のブロック図。
【図２】風量指示値と実風量値の一例を示す図。
【図３】要求負荷値の瞬時値と処理値の一例を示す図。
【図４】温度の瞬時値と平滑化された値の一例を示す図。
【図５】格納されているデータの一例を示す図。
【図６】一実施形態による生成熱量推定の処理を示すフローチャート。
【図７】他の実施形態による空調能力推定装置のブロック図。
【図８】他の実施形態による空調能力推定装置のブロック図。
【図９】空調能力推定装置の実装の一例を示す図。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
以下、図面を参照しながら、実施形態について詳しく説明する。なお、以下の説明においては、温度データと湿度データを別々のものと分けて説明しているが、温湿度データとしてまとめて取得または処理されるものであってもよい。
【００１０】
（第１実施形態）
図１は、本実施形態に係る空調能力推定装置を含む空調システムの機能を示すブロック図である。空調システム１は、空調能力推定装置１０と、空調機２０と、管理システム３０と、を備える。
【００１１】
空調能力推定装置１０は、空調機２０の空調能力を推定する装置であり、室内機データ取得部１００と、室内機データ格納部１０２と、外気温データ格納部１０４と、消費電力データ格納部１０６と、処理部１０８と、モデル格納部１１８と、データ推定部１２０と、熱量推定部１２２と、成績係数算出部１２４と、を備える。
【００１２】
室内機データ取得部１００は、室内機２００に関するデータである室内機データを取得する。室内機データとは、例えば、時系列に沿った室内機２００の稼働状況、設定温度、風量設定値、吸込温度、吸込湿度、吹出温度、吹出湿度等の室内機２００の入出力に関するデータである。
【００１３】
室内機データ格納部１０２は、室内機データ取得部１００が取得した室内機データを格納する。外気温データ格納部１０４は、時系列に沿った外気温のデータを格納する。消費電力データ格納部１０６は、時系列に沿った空調機２０の消費電力のデータを格納する。
【００１４】
これらの格納部は、例えば、データベースを備えて構成されていてもよい。また、必ずしも空調能力推定装置１０、ひいては空調システム１内に備えられていなくてもよく、例えば、外部にファイルサーバを用意し、当該ファイルサーバ内にデータを格納し、空調能力推定装置１０または空調システム１とはネットワークを介して接続されるようにしてもよい。
【００１５】
また、空調機２０に備えられているセンサ２０４から、室内機データ取得部１００が必要となるデータを取得するようにしてもよいし、空調機２０からＢＥＭＳによりデータが取得され、このＢＥＭＳに取得されたデータから室内機データ取得部１００が必要となるデータを取得するようにしてもよい。
【００１６】
室内機データ取得部１００は、独立して備えられている必要はなく、例えば、空調機２０からのデータを一括して取得する空調機データ取得部を備えていてもよい。この場合、空調機データ取得部が、外気温データおよび消費電力データも一括して取得するようにし、各格納部へと格納するようにしてもよい。
【００１７】
処理部１０８は、室内機データ格納部１０２に格納されているデータに基づいて、空調機２０の生成熱量を推定するためのデータの処理を行う。処理部１０８は、例えば、風量値処理部１１０と、要求負荷値処理部１１２と、温度変動処理部１１４と、湿度変動処理部１１６と、を備える。
【００１８】
風量値処理部１１０は、取得された風量設定値のデータを抽出し、当該風量設定値のデータから実際の風量値を取得する処理を行う。風量設定値とは、例えば、リモコン等により空調機２０に設定された値であり、急風、強風、弱風等の風量を示す指示値である。
【００１９】
要求負荷値処理部１１２は、室内機データ格納部１０２から要求負荷値を抽出し、生成熱量の推定に適した形式へと当該要求負荷値を変換する処理を行う。要求負荷値とは、室内機吸込温度と、空調機２０の設定温度との差から、空調を行って設定温度とするために、どの程度の冷媒が必要になるかを示す値である。この要求負荷値が室外機へと出力され、室外機において冷媒の圧力等を制御して放熱、吸熱を行い、空調機２０の設定温度となるように制御される。
【００２０】
温度変動処理部１１４は、室内機データ格納部１０２から温度変動に関する時系列データを抽出し、温度の瞬時的な変動を平滑化する処理を行う。
【００２１】
湿度変動処理部１１６は、室内機データ格納部１０２から湿度変動に関する時系列データを抽出し、湿度の瞬時的な変動を平滑化する処理を行う。温度データおよび湿度データは、センサにより取得されるが、この取得される瞬時値は、ぶれが大きく生データのままでは生成熱量の推定には適していないので、これらの処理部においてぶれを平滑化する処理を行う。
【００２２】
モデル格納部１１８は、データ推定部１２０によりデータを推定する際の各データの算出に関するモデルを格納する。
【００２３】
データ推定部１２０は、生成熱量の推定に必要となるデータが存在していない場合に、当該存在していないデータを他の取得されているデータ、すなわち、処理部１０８により処理された各種データを用いて推定する。この推定には、モデル格納部１１８に格納されているモデルを用いる。
【００２４】
熱量推定部１２２は、データ推定部１２０により推定されたデータおよび処理部１０８により処理されたデータに基づいて、生成熱量を推定する。この推定には、例えば、室内側空気エンタルピー法が用いられる。
【００２５】
成績係数算出部１２４は、熱量推定部１２２が推定した熱量に基づいて、成績係数（ＣＯＰ）を算出する。
【００２６】
空調機２０は、例えば、室内の空調を行う空調機であり、室内機２００と、室外機２０２と、センサ２０４と、を備える。
【００２７】
室内機２００は、室内に設置され、室外機により吸熱または放熱された冷媒を用いて室内の温度、湿度等の調整を行う。室内機２００は、リモコン等により、設定温度、風量指示値等のパラメータを室内に在室している在室者により変更することが可能である。別の例としては、ビル等の建物であれば、ビルの管理者等が管理システムを介してこれらのパラメータを変更するようにしてもよい。
【００２８】
室外機２０２は、室外に設置され、室内機２００の設定温度等に基づいて室内機により吸熱または放熱された冷媒の温度を、その圧力を変更することにより設定温度に適した温度となるように調整する。
【００２９】
センサ２０４は、例えば、室内機の空気の吹き出し部または吸い込み部に設置され、吸込温度、吸込湿度、吹出温度、吹出湿度等の情報を取得し、管理システム内のデータベースに格納する。あるいは、センサ２０４において感知された情報を、室内機データ取得部１００が取得するようにしてもよい。また、センサ２０４は、室内の状態のみを感知するものには限られず、例えば、外気温データを取得してもよい。
【００３０】
次に、空調システム１の動作について説明する。
【００３１】
図２は、風量指示値と、実際に空調機２０の室内機２００から出力される風量値との対応の一例を示す図である。この図２に示すように、製品に対して、各指示値に対する風量値がカタログ等で設定されており、風量値処理部１１０は、この表にしたがい、風量指示値を実際の風量値へと変換する。例えば、製品Ａでは、急風という指示値は、毎分２０ｍ３の空気を出力するような風量であり、同様に、強風は毎分１６．５ｍ３、弱風は毎分１４．５ｍ３、停止は毎分０ｍ３の値となる。単位はこれには限られず、例えば、ｍ３／ｈｏｕｒ（毎時〜ｍ３）等としてもよい。
【００３２】
この風量指示値と実際の風量値とは、メーカー、製品等によりそれぞれ異なるものであり、製品Ａと製品Ｂとでは異なった値となっている。風量値処理部１１０は、このような表を、例えばデータベースとして格納しており、この表に基づいて、室内機データ格納部１０２に格納されている風量指示値のデータを風量値のデータへと変換する。製品と各データとは、例えば、製品名で紐付けあれるものであってもよいし、製品の型番で紐付けされるものであってもよいし、使用している製品から一意的に求められるものであればどのような紐付け方法であってもよい。
【００３３】
なお、室内機データ取得部１００が室内機データ格納部１０２へと風量値に関するデータを格納する際に、図２の表にしたがって変換して格納するようにしてもよい。この場合、風量値処理部１１０は、生成熱量の推定に必要となる風量値のデータを室内機データ格納部１０２から取得する処理を行えばよい。
【００３４】
図３は、要求負荷値の瞬時値と、要求負荷値処理部１１２により処理された後の処理値との一例を示す図である。図３においては、時刻ｔ０、ｔ１、・・・、ｔ９における要求負荷値の瞬時値と、要求負荷値処理部１１２により処理された後の処理値とを時系列に沿って示している。ここで時刻ｔ０、ｔ１、・・・、ｔ９は、単位時間ごと、例えば、１分ごとに計測された値であるとする。処理値としては、５単位時間あたり（時刻ｔ０から時刻ｔ４、および、時刻ｔ５から時刻ｔ９）の平均値を算出した例を示している。なお、単位時間は１分には限られず、適切に生成熱量の推定ができるのであれば、１秒、５秒、といった１分よりも短い時間、あるいは、９０秒、２分といった１分よりも長い時間といった、他の所定の時間としてもよい。
【００３５】
時刻ｔ２において、要求負荷値の瞬時値が記載されていないが、これは、瞬時値データが何らかの原因により取得できなかったことを示している。以下、このような取得できなかった値を欠損値という。欠損値が存在する場合に、要求負荷値処理部１１２は、当該欠損値がある瞬時値を無視して、他のデータの平均を求めることにより、処理値を算出する。この場合、時刻ｔ０、ｔ１、ｔ３、ｔ４の値を用いて、瞬時値の平均値を求める。別の例としては、時刻ｔ１および時刻ｔ３の平均値として欠損値を推定するようにしてもよい。この他にも、他の補間方法、例えば、±２単位時間を用いた線形補間、平均値補間、または、単位時間前の瞬時値（この場合は、時刻ｔ１）の値により補間をする等により補間するようにしてもよい。
【００３６】
図３の例においては、時刻ｔ０から時刻ｔ４まで、および、時刻ｔ５から時刻ｔ９までの瞬時値の平均値を求め、処理値として時刻ｔ０から時刻ｔ４までを同値とし、同様に時刻ｔ５から時効ｔ９までを同値として処理している。すなわち、時刻ｔ０から時刻ｔ４までの処理値を時刻ｔ０から時効ｔ４までの瞬時値の平均値（（５＋５＋３＋３）／４＝４）として算出し、時刻ｔ５から時刻ｔ９までの処理値を時刻ｔ５から時刻ｔ９までの瞬時値の平均値（（５＋０＋０＋０＋３）／５＝１．６）として算出する。この例においては、５分という時間幅で処理を行っているが、この値はパラメータとして記憶し、任意に他の値へとユーザまたはシステムにより変更可能であってもよい。
【００３７】
処理値は、これらには限られず、各時刻における移動平均値としてもよいし、特徴量として各データの標準偏差を求め、標準偏差が大きいデータを省いた値を用いた移動平均値としてもよい。他の例としては、所定の時間内におけるモード値、メディアン値と言った統計量を抽出し、処理値としてもよい。この他の平滑化手法を用いてもよい。上記のように、要求負荷値処理部１１２は、室内機データ格納部１０２に格納されているデータから要求負荷値の瞬時値を時系列に沿って抽出し、処理値へと変換する処理を実行する。
【００３８】
要求負荷値の瞬時値の特徴として、空調機をオンにした瞬間に大きくオーバーシュートし、稼働状態が続いて室温が安定してくると小さくなる傾向にある。要求負荷値処理部１１２が上記のように処理することにより、局所的に欠損した値の補間をすることが可能となるとともに、このようなオーバーシュート等の影響を抑えた処理値を取得することが可能となる。
【００３９】
図４は、吹出温度と吸込温度とを平滑化した処理の一例を示す図である。この図４に示すように、吹出温度および吸込温度の瞬時値は、時刻により大きくぶれが生じる。生成熱量の推定をする際にこのようなぶれは、大きな誤差を生じさせる原因となる。そこで、温度変動処理部１１４は、このぶれを平滑化する処理を行う。
【００４０】
図４において、破線はそれぞれ吹出温度、吸込温度の瞬時値を示すものであり、実線は、吹出温度、吸込温度の平滑化した値を示すものである。温度変動処理部１１４は、例えば、単位時間を１分とした吹出温度および吸込温度の瞬時値データについて、平滑化処理を実行する。平滑化処理の実行を行うタイミングで、欠損値がある場合には、上述の要求負荷値処理部１１２と同様に欠損値の補間を行う。
【００４１】
平滑化は、例えば、一般的なローパスフィルタを用いて行う。一例として、時間幅を３０分とした移動平均値を処理値として算出する。この時間幅は、着目している時間の前後１４分における分散値を求めて、当該分散値に基づいて変更してもよい。この場合、分散値が所定の値以上である場合には、２９分の時間幅を用い、分散値が所定の値よりも小さい場合には、１９分の時間幅を用いるようにしてもよい。さらに、別の所定値よりも小さい場合、すなわち、瞬時値のぶれがそれほど存在していない場合には、平滑化処理を行わないようにしてもよい。このように特徴量（上記の例では分散値）を取得し、当該特徴量に基づいて平滑化処理についてのパラメータ等や平滑化処理の方法を変更するようにしてもよい。
【００４２】
一例として、単位時間を１分、時間枠を２９分とし、欠損値を無視する場合の時刻ｔにおけるデータｘの移動平均値ｘバーは、以下の式により表される。
【数１】
2019086243.tif 000003
ここで、ｎは、欠損値の個数を表す。
【００４３】
ローパスフィルタとしては、移動平均値には限られず、他の手法を用いてもよい。他の手法を用いる場合においても、分散値等の統計量に基づいて、平滑化パラメータを変更するようにしてもよい。このような平滑化を行うことにより、図４に示す破線のグラフが実線のグラフへと変換される。
【００４４】
湿度変動処理部１１６が行う湿度の変動に関する処理も、基本的には、温度変動処理部１１４が行う温度の変動に対する処理と同様であるので、詳しい説明は省略する。
【００４５】
本実施形態においては、あらかじめ決められたアルゴリズムにより生成熱量の推定を行う。そこで、データ推定部１２０は、当該アルゴリズムに必要となるデータのうち、取得できていないデータがある場合に、処理部１０８により処理されたデータを用いて当該取得できていないデータを推定する。以下では、アルゴリズムとして室内側空気エンタルピー法により生成熱量を算出する例について説明する。
【００４６】
室内側空気エンタルピー法においては、吸込温度、吸込湿度、吹出温度、吹出湿度、風量の５つのデータが生成熱量の推定に必要となる。そこで、まず、データ推定部１２０は、これらの５つのデータが取得され、処理部１０８により適切に処理されているか否かを判断する。一般的に、室内機２００の吹出温度に関するデータは取得しづらいので、一例として、吹出温度が取得できていない場合について説明する。
【００４７】
図５（ａ）は、室内機データ格納部１０２に格納されている、時刻ｔ０からの時系列に沿った、吸込温度、吸込湿度、吹出温度、吹出湿度、風量指示値の例を示す図である。表中の空欄は、欠損値又は取得できていないデータであることを示す。この例においては、吸込温度、吸込湿度、吹出湿度、風量指示値のデータは格納されているものの、吹出温度については格納されていない。
【００４８】
例えば、生成熱量を推定する時間のデータを取り出し、各データについて、欠損が５０％未満であれば、取得できており、５０％以上であれば、取得できていないとする。図５（ａ）の例においては、吹出温度のデータが５０％以上の欠損が認められるため、吹出温度については、室内機データ格納部１０２から取得できなかったものとする。そして、この吹出温度については、他のデータからの推定が必要であるものと判断する。
【００４９】
このデータから、処理部１０８は、各データについての処理部において、生成熱量の推定に適しているデータとして、平滑化したデータを取得する。図５（ｂ）は、処理部において処理されたデータを示す図である。平滑化の手法は上述したとおりであり、データによって別の平滑化手法を用いてもよい。
【００５０】
なお、ここで抽出する項目は、必ずしも本実施形態における５項目である必要はなく、用いる手法に従って項目を変更するようにしてもよいし、後述する第２実施形態のように、抽出されたデータに基づいて生成熱量推定のアルゴリズムを変更するようにしてもよい。
【００５１】
データ推定部１２０は、上記のように処理部１０８を介して得られた吹出温度のデータを、同じく処理部１０８を介して得られた他のデータから推定する。一例として、設定温度、吸込温度、吸込湿度、吹出湿度、要求負荷値、風量、外気温等の関連データから線形回帰分析により推定する。
【００５２】
データ推定部１２０は、モデル格納部１１８に格納されている設定温度、吸込温度、吸込湿度、吹出湿度、要求負荷値、風量、外気温から吹出温度を推定する線形回帰分析モデルを取得し、当該モデルに、処理部１０８により処理された、あるいは、室内機データ格納部１０２から取得されたデータに基づいて吹出温度の推定を行う。
【００５３】
一例として、時刻ｔにおける吹出温度ｘ（ｔ）を、吹出温度ｘ（ｔ）＝ａ１×設定温度（ｔ）＋ａ２×吸込温度（ｔ）＋ａ３×吸込湿度（ｔ）＋ａ４×外気温（ｔ）＋ａ５×風量（ｔ）＋ａ６×要求負荷値（ｔ）＋ａ７として算出する。モデル格納部１１８には、例えば、使用するデータ（上記の場合、設定温度、吸込温度、吸込湿度、外気温、風量、要求負荷値）と、各データに対する係数ａ１、ａ２、・・・、ａ７（定数含む）が対応付けられて格納されている。
【００５４】
上記のデータが取得できていない場合には、別のデータセットと、当該別のデータセットの各々に対応付けられている係数ｂ１、・・・、等が格納されていれば、当該別のデータセットと、係数ｂ１、・・・を用いて吹出温度を推定することも可能となる。
【００５５】
モデルとして格納されているのは、線形な関数には限られず、さらに複雑な推定モデルが格納されていてもよい。その場合、各データに対する、係数、指数、あるいは、推定式等が格納されていてもよい。このように、室内機データ格納部１０２に格納されているデータに基づいて、モデル格納部１１８内にある推定モデルを抽出し、データ推定部１２０は、取得できていないデータの推定を行う。
【００５６】
生成熱量の推定に用いるアルゴリズムがあらかじめ設定されている場合には、モデル格納部には、当該アルゴリズムに必要なデータセットのうち、いずれのデータが、どのデータを用いれば推定できるかを格納しておく。推定方法は、１つではなくてもよい。例えば、上記の例においては、吹出湿度データに関しても取得できていない場合にも吹出温度を推定できるようなモデルを格納しておいてもよい。また、代替できる変数がある場合、未取得の変数と代替できる変数とを紐付けておいて、代用することもできる。
【００５７】
このデータ推定部１２０により、吹出温度が推定されると、熱量推定部１２２は、生成熱量の推定を実行する。例えば、室内側空気エンタルピー法においては、生成熱量は下記の式に基づき推定される。
【数２】
2019086243.tif 000004
と表される。吸込（吹出）比エンタルピーは、下記の式により表される。
【数３】
2019086243.tif 000005
【数４】
2019086243.tif 000006
【数５】
2019086243.tif 000007
【数６】
2019086243.tif 000008
ここで、吸込比エンタルピーの場合には、温度として吸込温度、湿度として吸込湿度を用い、吹出比エンタルピーの場合には、温度として吹出温度、湿度として吹出湿度を用いて計算する。相対湿度として、処理部１０８により処理された各湿度データ（吸込湿度または吹出湿度）を用いる。例えば、湿り空気全圧は大気圧とし、ＡＴＭとする。
【００５８】
上記の式中において、各パラメータは、
ＣＰ＿ＡＩＲ（乾き空気の定圧比熱）＝１．００、
ＣＰ＿ＶＡＰＯＲ（水蒸気の定圧比熱）＝１．８０５、
ＴＣＯＮＶ（絶対温度とセ氏の変換定数）＝２７３．１５
Ｒ０（０℃における水の蒸発潜熱）＝２．５０１、
ＡＴＭ（１気圧）＝１０１．３２５、
Ｒ＿ＡＩＲ（乾き空気の気体定数）＝２８７．０×１０＾（−３）、
Ｒ＿ＶＡＰＯＲ（水蒸気の気体定数）＝４６１．５×１０＾（−３）、
Ｒ＿ＲＡＴＩＯ（乾き空気の水蒸気の気体定数比）＝Ｒ＿ＡＩＲ／Ｒ＿ＶＡＰＯＲ＝０．６２１９８、
である。
【００５９】
成績係数算出部１２４は、熱量推定部１２２により推定された空調機２０の推定熱量および消費電力データ格納部１０６に格納されている消費電力データに基づいて、（成績係数）＝（生成熱量）／（消費電力）として成績係数を算出し、管理システム３０へと出力する。空調システム１における管理システム３０は、この成績係数に基づいて空調機２０の管理、すなわち、省エネ設定を行うような空調制御を実行する。空調能力推定装置１０と、管理システム３０はそれぞれ別の装置として図示されているが、別の例としては、管理システム３０内に、空調能力推定装置１０が備えられるような構成をしていてもよい。
【００６０】
これら推定した生成熱量および算出した成績係数は、他のデータと合わせて表示部１２６に出力して表示することにより、ユーザにより管理できるようにしておいてもよい。また、成績係数算出部１２４は、必ずしも空調能力推定装置１０には必須のものではなく、空調能力推定装置１０は、生成熱量を推定し、推定した生成熱量を管理システム３０に出力するようにしてもよい。そして、管理システム３０において、成績係数や他の必要となる指標に変換されてもよい。
【００６１】
また、表示部１２６に表示するデータは、生成熱量、成績係数に関するデータだけではなく、他のデータ、例えば、取得されていないデータと、その推定に用いたデータとの関連性、取得されているデータの処理部１０８による処理の前後に関するデータ等を表示してもよい。この他、図示しない操作部を備え、表示部１２６を閲覧しながら、ユーザが各パラメータの調整等の操作を行えるようにしてもよい。さらに、算出されたデータの再計算の実行、空調機２０の省エネ制御の実行等が表示部１２６に選択できるように表示され、操作部からこれらの操作の実行を入力できるようにしてもよい。
【００６２】
次に、上述した動作を各部の処理の流れとして説明する。図６は、処理の流れを示すフローチャートである。
【００６３】
まず、処理部１０８は、室内機データ格納部１０２に格納されている各種データを取得する（Ｓ１００）。
【００６４】
次に、処理部１０８は、取得したデータを、データの種類に基づいて処理を行う（Ｓ１０２）。取得したデータの処理は、データごとにパラレルに行ってもよいし、シーケンシャルに順番に行ってもよい。
【００６５】
次に、データ推定部１２０は、処理部１０８が処理したデータおよび室内機データ格納部１０２から取得したデータに基づいて、アルゴリズムに使用するデータを決定する（Ｓ１０４）。
【００６６】
次に、データ推定部１２０は、使用するデータのうち取得できていない未取得データがある場合に、当該未取得データを推定する（Ｓ１０６）。未取得データが複数ある場合、これらのデータの推定処理は、データごとにパラレルに行ってもよいし、シーケンシャルに順番に行ってもよい。
【００６７】
次に、熱量推定部１２２は、処理部１０８が処理したデータ、室内機データ格納部１０２から取得したデータおよびデータ推定部１２０が推定したデータに基づいて、生成熱量を推定する（Ｓ１０８）。
【００６８】
次に、成績係数算出部１２４は、熱量推定部１２２が推定した生成熱量に基づいて、成績係数を算出し、当該成績係数を出力して（Ｓ１１０）処理を終了する。
【００６９】
このように、空調機２０のセンサ２０４が取得したデータに基づいて、空調機２０の生成熱量が推定され、省エネ運転に利用可能な成績係数が算出される。
【００７０】
以上のように、本実施形態によれば、取得しやすいデータまたはより正確に推定可能であるデータに基づいてデータ推定を行うことにより、空調機２０の生成熱量の推定を容易にかつより正確に実行することが可能となる。例えば、室内側空気エンタルピー法を用いることにより、室内機２００と室外機２０２との間における冷媒等のやりとりにおいてロスが存在する手法よりも正確な生成熱量の推定が可能となる。
【００７１】
このように、空調機２０の性能指標算出において、室内機側または室外機側のセンサの計測項目が十分でない場合においても、足りないデータ項目を、ＢＥＭＳに格納されているデータ項目に基づいて推定し、当該推定されたデータを用いて空調能力を算出することにより、熱量推定に必要なセンサのない空調機２０においても性能指標を算出することが可能となる。さらに、実測値だと推定が困難であるデータに対して適切に平滑化等の処理を行うことにより、データの補間および生成熱量の推定を容易に実行することが可能となる。
【００７２】
また、このようなデータの補間は、扱うデータの汎用性が大きく、ＢＥＭＳを有する空調システムに幅広く応用することが可能である。なお、使用するアルゴリズムは、室内側空気エンタルピー法には限られない。例えば、室外側空気エンタルピー法、コンプレッサ・カーブ法等の他の手法を用いることも可能である。この場合、必要となるデータは、上述したものとは別のものとなるが、未取得データがある場合でも、取得できているデータから推定できるようなモデルを生成し、モデル格納部１１８に格納しておくことより、対応することが可能となる。このように、正確に、かつ、容易に取得できるデータを用いて生成熱量の推定を行うことが可能となる。
【００７３】
（第２実施形態）
前述した実施形態においては、所定のアルゴリズムに必要なデータを他のデータから補間することにより、生成熱量の推定を行うことを説明したが、本実施形態においては、取得されたデータからアルゴリズムをも決めようとするものである。
【００７４】
図７は、本実施形態に係る空調能力推定装置１０を備える空調システム１の機能を示すブロック図である。本実施形態に係る空調能力推定装置１０は、さらに、アルゴリズム決定部１２８を備える。なお、処理部１０８の内容の図示は省略しているが、適宜必要なデータを処理するデータ処理部が備えられている。
【００７５】
アルゴリズム決定部１２８は、室内機データ格納部１０２と、データ推定部１２０とに接続され、室内機データ格納部１０２等に格納されているデータに基づいて、生成熱量の推定を行うことが可能なアルゴリズムを決定する。さらに、処理部１０８にも接続され、決定されたアルゴリズムに基づいて処理部１０８に処理を実行させるデータの種類を出力するようにしてもよい。
【００７６】
例えば、室内機データ格納部１０２に、吸込温度、吸込湿度、吹出温度、吹出湿度、風量の５項目のデータが格納されている場合には、アルゴリズム決定部１２８は、生成熱量を推定するアルゴリズムとして、室内側空気エンタルピー法と決定する。このうち、吹出温度のデータが取得できていない場合に関しても、吹出温度が他のデータから推定できることに鑑みて、室内側空気エンタルピー法を生成熱量推定アルゴリズムとして決定するようにしてもよい。
【００７７】
このように、アルゴリズム決定部１２８は、熱量生成に関するアルゴリズムと、当該アルゴリズムに必要となるデータ群、および、当該データ群に欠けているデータがある場合に、いずれのデータがあればデータ推定部１２０により欠けているデータが推定できるかを紐付けて記憶しておき、室内機データ格納部１０２に格納されているデータに基づいて、熱量生成を推定するアルゴリズムを決定する。
【００７８】
なお、アルゴリズムとデータ等の紐付けの記憶は、アルゴリズム決定部１２８に記憶されているには限られず、空調能力推定装置１０に、別のデータベースがあってもよいし、外部のサーバに記憶されている紐付け関係を利用するようにしてもよい。また、利用するアルゴリズムには、優先度を設けておき、優先度の高い順に、存在するデータに基づいて利用できるか否かを決定するようにしてもよい。
【００７９】
例えば、室内機データ格納部１０２に格納されているデータがデータＡ、Ｂ、Ｃ、Ｄ、Ｅである場合に、あるアルゴリズムに必要な状態量が、データＡ、Ｂ、Ｆであったとする。データＦがデータＣ、Ｄから推定可能である場合には、アルゴリズム決定部１２８は、当該アルゴリズムを利用可能であると判断し、他に有用なアルゴリズムがない場合には、当該アルゴリズムを生成熱量推定アルゴリズムとして決定する。
【００８０】
別の例としては、データＦがデータＥで代替可能である場合は、データＡ、Ｂ、Ｅを用いて当該アルゴリズムを利用するように決定する。さらに別の例として、あるアルゴリズムに必要な状態量が、データＡ、Ｆ、Ｇであるような場合に、データＦ、ＧがデータＡ、Ｂ、Ｃ、Ｄ、Ｅを用いて推定または代替できるような場合には、当該アルゴリズムを生成熱量推定アルゴリズムとして決定してもよい。
【００８１】
以上のように、本実施形態によれば、空調機２０のセンサ２０４が感知したデータに基づいて、熱量生成に用いるアルゴリズムを自動的に決定する。この際、当該アルゴリズムに必要なデータをセンサ２０４が感知していない場合には、感知されているデータからデータ推定部１２０により推定できるデータをさらに考慮して、使用するアルゴリズムを決定する。
【００８２】
（第３実施形態）
前述した実施形態においては、時系列的なデータのずれを考慮せずに生成熱量の推定を行うものであるが、本実施形態に係る空調能力推定装置１０は、取得されているデータ間に時間のずれがある場合に、当該時間のずれを修正しようとするものである。
【００８３】
図８は、本実施形態に係る空調能力推定装置１０を備える空調システム１の機能を示すブロック図である。空調能力推定装置１０は、処理部１０８に、さらに時間差処理部１３０を備える。
【００８４】
時間差処理部１３０は、データ間に時間ずれ（時間差）が生じている場合に、当該時間ずれを補正するようにデータを時間軸方向へと補正する処理を行う。この時間ずれは、例えば、空調機２０における冷媒または空気等の配管の施工等により生じる。このような場合に、時間差処理部１３０は、２つのデータ間の時間ずれを修正する。
【００８５】
温度データまたは湿度データを取得するセンサに物理的な距離が存在し、当該距離に起因する時間ずれがデータに現れている場合に、時間軸方向にデータをずらすことにより補正を行う。時間差処理部１３０は、例えば、２つのデータの相互相関係数を算出し、この相互相関係数が最大値となるように時間のずれを修正する。
【００８６】
例えば、２つのデータ系列ｘ（ｔ）とｙ（ｔ）の相互相関係数ｃ（τ）は以下の式により表される。
【数７】
2019086243.tif 000009
ここで、Ｎは、相互相関を算出する際の窓の大きさ、ｘバー、ｙバーはそれぞれｘ、ｙの平均値とする。
【００８７】
一例として、室内側空気エンタルピー法で生成熱量の推定をする場合、室内機２００の吹出温度をリアルタイムに感知するのが困難な場合がある。このような場合、あらかじめ室内機２００の吹出温度をある時間の間計測しておく。そして、同じ時間内に計測された室外機のセンサが感知したデータに基づいた推定吹出温度との相互相関係数を算出し、その相関係数が最も大きくなるように、時系列をずらすように時間差処理部１３０は処理をする。
【００８８】
この場合、例えば、配管によっても２０分の誤差は生じないことが明らかである場合には、−２０分から＋２０分まで１分ごとにずらして相互相関係数を算出する。そして、算出された４１個の相互相関係数から、最も大きな値をとる時刻をずれ時間として、抽出し、時間差処理部１３０は、このずれ時間分の時刻をずらすことにより、他のデータと吹出温度のデータとの時間ずれを調整する。
【００８９】
上記は、あらかじめ時間ずれを計測できる場合には限られない。すなわち、室内機データ格納部１０２に格納されているデータのうち、相関があるという関係性が明らかである複数のデータについて、相関係数から時間ずれを算出するようにしてもよい。また、吹出温度以外のデータの時間的ずれを算出してもよい。
【００９０】
以降の動作は、前述した各実施形態と同様である。
【００９１】
以上のように、本実施形態によれば、データごと、あるいは、データ間において時間ずれが発生するような場合においても、当該時間ずれを補正し、より正確な生成熱量の推定を行うことが可能となる。
【００９２】
図９は、一実施形態におけるハードウェア構成の一例を示すブロック図である。空調能力推定装置１０は、プロセッサ６１と、主記憶装置６２と、補助記憶装置６３と、ネットワークインタフェース６４と、デバイスインタフェース６５と、を備え、これらがバス６６を介して接続されたコンピュータ装置６として実現してもよい。また、空調能力推定装置１０は、さらに、入力装置６７と、出力装置６８とを備えていてもよい。
【００９３】
本実施形態における空調能力推定装置１０は、各装置で実行されるプログラムをコンピュータ装置６にあらかじめインストールすることで実現してもよいし、プログラムをＣＤ−ＲＯＭ等の記憶媒体に記憶して、あるいはネットワークを介して配布して、コンピュータ装置６に適宜インストールすることで実現してもよい。
【００９４】
なお、図９においては、コンピュータ装置６は、各構成要素を１つ備えているが、同じ構成要素を複数備えるものであってもよい。また、図９においては、１台のコンピュータ装置が示されているが、ソフトウェアが複数のコンピュータ装置にインストールされていてもよい。当該複数のコンピュータ装置それぞれがソフトウェアの異なる一部の処理を実行することにより、処理結果を生成してもよい。つまり、データ処理装置がシステムとして構成されていてもよい。
【００９５】
プロセッサ６１は、コンピュータの制御装置および演算装置を含む電子回路である。プロセッサ６１は、コンピュータ装置６の内部構成の各装置等から入力されたデータやプログラムに基づいて演算処理を行い、演算結果や制御信号を各装置等に出力する。具体的には、プロセッサ６１は、コンピュータ装置６のＯＳ（Operating System）や、アプリケーション等を実行し、コンピュータ装置６を構成する各装置を制御する。
【００９６】
プロセッサ６１は、上記の処理を行うことができれば特にこれに限られるものではない。プロセッサ６１は、例えば、汎用目的プロセッサ、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、マイクロプロセッサ、ＤＳＰ（Digital Signal Processor）、コントローラ、マイクロコントローラ、状態マシン等でもよい。また、プロセッサ６１は、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）、ＦＰＧＡ（Field-Programmable Gate Array）、ＰＬＤ（Programmable Logic Device）に組み込まれていてもよい。また、プロセッサ６１は、複数の処理装置から構成されていてもよい。例えば、ＤＳＰおよびマイクロプロセッサの組み合わせでもよいし、ＤＳＰコアと協働する１つ以上のマイクロプロセッサでもよい。
【００９７】
主記憶装置６２は、プロセッサ６１が実行する命令および各種データ等を記憶する記憶装置であり、主記憶装置６２に記憶された情報がプロセッサ６１により直接読み出される。補助記憶装置６３は、主記憶装置６２以外の記憶装置である。なお、記憶装置は、電子情報を格納可能な任意の電子部品を意味するものとする。主記憶装置６２としてＲＡＭ（Random Access Memory）、ＤＲＡＭ（Dynamic RAM）、ＳＲＡＭ（Static RAM）等の一時的な情報の保存に用いられる揮発性メモリが主に用いられるが、本発明の実施形態において、主記憶装置６２がこれらの揮発性メモリに限られるわけではない。主記憶装置６２および補助記憶装置６３として用いられる記憶装置は、揮発性メモリでもよいし、不揮発性メモリでもよい。不揮発性メモリは、ＰＲＯＭ（Programmable Read Only Memory）、ＥＰＲＯＭ（Erasable PROM）、ＮＶＲＡＭ（Non-volatile RAM）、ＭＲＡＭ（Magnetoresistive RAM）、フラッシュメモリ等である。また、補助記憶装置６３として、磁気または光学のデータストレージが用いられてもよい。データストレージとしては、ハードディスク等の磁気ディスク、ＤＶＤ等の光ディスク、ＵＳＢ等のフラッシュメモリ、および、磁気テープ等が用いられてもよい。
【００９８】
なお、プロセッサ６１が主記憶装置６２または補助記憶装置６３に対して、直接または間接的に、情報を読み出しまたは書き込みまたはこれらの両方を行うならば、記憶装置は、プロセッサと電気的に通信すると言うことができる。なお、主記憶装置６２は、プロセッサに統合されていてもよい。この場合も、主記憶装置６２は、プロセッサと電気的に通信していると言うことができる。
【００９９】
ネットワークインタフェース６４は、無線または有線により、通信ネットワークに接続するためのインタフェースである。ネットワークインタフェース６４は、既存の通信規格に適合したものをもちいればよい。ネットワークインタフェース６４により、通信ネットワーク７を介して通信接続された外部装置８に出力結果等が送信されてもよい。
【０１００】
デバイスインタフェース６５は、出力結果等を記録する外部装置８と接続するＵＳＢ等のインタフェースである。外部装置８は、外部記憶媒体でもよいし、データベース等のストレージでもよい。外部記憶媒体は、ＨＤＤ、ＣＤ−Ｒ、ＣＤ−ＲＷ、ＤＶＤ−ＲＡＭ、ＤＶＤ−Ｒ、ＳＡＮ（Storage Area Network）等の任意の記憶媒体でよい。あるいは、外部装置８は、出力装置でもよい。例えば、ＬＣＤ（Liquid Crystal Display）、ＣＲＴ（Cathode Ray Tube）、ＰＤＰ（Plasma Display Panel）、スピーカ等があるが、これらに限られるものではない。
【０１０１】
また、コンピュータ装置６の一部または全部、すなわち、データ処理装置の一部または全部は、プロセッサ６１等を実装している半導体集積回路等の専用の電子回路（ハードウェア）にて構成されてもよい。専用のハードウェアは、ＲＡＭ、ＲＯＭ等の記憶装置との組み合わせで構成されてもよい。
【０１０２】
なお、図９では、１台のコンピュータ装置が示されているが、ソフトウェアが複数のコンピュータ装置にインストールされてもよい。当該複数のコンピュータ装置それぞれがソフトウェアの異なる一部の処理を実行することにより、処理結果を生成してもよい。
【０１０３】
上述においては、空調能力推定装置１０が図９のような構成をしているとしたが、これには限られない。例えば、空調システム１が図９のような構成をしていて、空調能力推定装置１０は、補助記憶装置６３に記憶されたプログラムにより記載されたソフトウェアであり、当該ソフトウェアによる情報処理がハードウェア資源を用いて具体的に実現されるものであってもよい。
【０１０４】
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。また、当然のことながら、本発明の要旨の範囲内で、これらの実施の形態を部分的に適宜組み合わせることも可能である。
【符号の説明】
【０１０５】
１：空調システム、１０：空調能力推定装置、１００：室内機データ取得部、１０２：室内機データ格納部、１０４：外気温データ格納部、１０６：消費電力データ格納部、１０８：処理部、１１０：風量値処理部、１１２：要求負荷値処理部、１１４：温度変動処理部、１１６：湿度変動処理部、１１８：モデル格納部、１２０：データ推定部、１２２：熱量推定部、１２４：成績係数算出部、１２６：表示部、１２８：アルゴリズム決定部、１３０：時間差処理部
【図１】
2019086243.tif 000010
【図２】
2019086243.tif 000011
【図３】
2019086243.tif 000012
【図４】
2019086243.tif 000013
【図５】
2019086243.tif 000014
【図６】
2019086243.tif 000015
【図７】
2019086243.tif 000016
【図８】
2019086243.tif 000017
【図９】
2019086243.tif 000018