(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
空気調和システムの運転データを取得する運転データ取得部と、
前記取得された運転データから冷媒量指標値を算出する算出部と、
前記取得された運転データと前記算出された冷媒量指標値との少なくとも一方、および、補正モデルを用いて、冷媒量指標値の補正に関する情報を推論する推論部と、
前記冷媒量指標値の補正に関する情報に基づいて、前記空気調和システムの冷媒量を判定する判定部と
を備えた冷媒量判定装置。
【請求項２】
前記推論部は、前記算出された冷媒量指標値、および、前記補正モデルを用いて、前記算出された冷媒量指標値が補正された冷媒量指標値を推論し、
前記判定部は、前記補正された冷媒量指標値に基づいて、前記空気調和システムの冷媒量を判定する、請求項１に記載の冷媒量判定装置。
【請求項３】
前記運転データは、第１の運転データと第２の運転データとを含み、前記第１の運転データと前記第２の運転データは少なくとも一部が異なる、あるいは、前記第１の運転データと前記第２の運転データは少なくとも一部が同一であり、
前記算出部は、前記第１の運転データから冷媒量指標値を算出し、
前記推論部は、前記第２の運転データと前記算出された冷媒量指標値、および、前記補正モデルを用いて、前記算出された冷媒量指標値が補正された冷媒量指標値を推論し、
前記判定部は、前記補正された冷媒量指標値に基づいて、前記空気調和システムの冷媒量を判定する、請求項１に記載の冷媒量判定装置。
【請求項４】
前記運転データは、第１の運転データと第２の運転データとを含み、前記第１の運転データと前記第２の運転データは少なくとも一部が異なる、あるいは、前記第１の運転データと前記第２の運転データは少なくとも一部が同一であり、
前記算出部は、前記第１の運転データから冷媒量指標値を算出し、
前記推論部は、前記第２の運転データおよび前記補正モデルを用いて、冷媒量指標値の補正された存在範囲を推論し、
前記判定部は、前記算出された冷媒量指標値、および、前記冷媒量指標値の補正された存在範囲に基づいて、前記空気調和システムの冷媒量を判定する、請求項１に記載の冷媒量判定装置。
【請求項５】
前記運転データは、第１の運転データと第２の運転データとを含み、前記第１の運転データと前記第２の運転データは少なくとも一部が異なる、あるいは、前記第１の運転データと前記第２の運転データは少なくとも一部が同一であり、
前記算出部は、前記第１の運転データから冷媒量指標値を算出し、
前記推論部は、前記第２の運転データおよび前記補正モデルを用いて、前記算出された冷媒量指標値が補正された冷媒量指標値を特定するための情報を推論し、
前記判定部は、前記算出された冷媒量指標値、および、前記補正された冷媒量指標値を特定するための情報に基づいて、前記空気調和システムの冷媒量を判定する、請求項１に記載の冷媒量判定装置。
【請求項６】
前記運転データは、第１の運転データと第２の運転データとを含み、前記第１の運転データと前記第２の運転データは少なくとも一部が異なる、あるいは、前記第１の運転データと前記第２の運転データは少なくとも一部が同一であり、
前記算出部は、前記第１の運転データから冷媒量指標値を算出し、
前記推論部は、前記第２の運転データと前記算出された冷媒量指標値、および、前記補正モデルを用いて、前記算出された冷媒量指標値と前記第２の運転データから予測される冷媒量指標値の予測値との補正された差または比を推論し、
前記判定部は、前記補正された差または比に基づいて、前記空気調和システムの冷媒量を判定する、請求項１に記載の冷媒量判定装置。
【請求項７】
１つまたは複数の種類の冷媒量指標値、および、１つまたは複数の種類の補正モデルが用いられる、請求項２から６のいずれか一項に記載の冷媒量判定装置。
【請求項８】
前記補正モデルは、正常時と異常時との少なくとも一方の運転データと冷媒量指標値とを関連付けて学習されたモデルである、請求項１から７のいずれか一項に記載の冷媒量判定装置。
【請求項９】
前記正常時と異常時との少なくとも一方の運転データは、実測データと疑似データとの少なくとも一方を含む、請求項８に記載の冷媒量判定装置。
【請求項１０】
前記冷媒量指標値の補正に関する情報を補正する出力補正部をさらに備えた、請求項１から９のいずれか一項に記載の冷媒量判定装置。
【請求項１１】
前記出力補正部は、冷媒量が設計値の場合の冷媒量指標値と冷媒量指標実測値とのオフセット量を補正する、請求項１０に記載の冷媒量判定装置。
【請求項１２】
前記運転データを補正する入力補正部をさらに備えた、請求項１から９のいずれか一項に記載の冷媒量判定装置。
【請求項１３】
前記入力補正部は、前記運転データの数に応じて、前記運転データの取得間隔を増減させる、請求項１２に記載の冷媒量判定装置。
【請求項１４】
前記運転データは、実測データと疑似データとの少なくとも一方を含み、
前記入力補正部は、前記運転データの疑似データを作成する、請求項１２に記載の冷媒量判定装置。
【請求項１５】
前記冷媒量指標値の補正に関する情報を補正する出力補正部、かつ、前記運転データを補正する入力補正部をさらに備えた、請求項１から９のいずれか一項に記載の冷媒量判定装置。
【請求項１６】
前記冷媒量を判定するための数値、
前記冷媒量を判定するためのカテゴリ、
前記冷媒量を判定するためのカテゴリおよびその信頼度、
のうちのいずれかの判定結果を出力する、出力部をさらに備えた請求項１から１５のいずれか一項に記載の冷媒量判定装置。
【請求項１７】
前記判定部は、前記出力部が出力する判定結果を用いて判定する、請求項１６に記載の冷媒量判定装置。
【請求項１８】
運転データと冷媒量指標値とを関連付けて学習した結果である補正モデルを取得する学習済みモデル取得部、をさらに備えた請求項１６に記載の冷媒量判定装置。
【請求項１９】
前記学習済みモデル取得部は、前記出力部が出力する判定結果を用いて最適な補正モデルを取得する、請求項１８に記載の冷媒量判定装置。
【請求項２０】
運転データと冷媒量指標値とを関連付けて学習する学習部、をさらに備えた請求項１６に記載の冷媒量判定装置。
【請求項２１】
前記学習部で、前記出力部が出力する判定結果を用いて再学習する、請求項２０に記載の冷媒量判定装置。
【請求項２２】
前記学習部は、前記出力部が出力する判定結果を用いて学習データを変更し、補正モデルを再学習する、請求項２０に記載の冷媒量判定装置。
【請求項２３】
前記補正モデルは、外付けセンサデータと運転データと冷媒量指標とを関連付けて学習されたモデルであり、
前記運転データ取得部は、外付けセンサデータをさらに取得し、
前記推論部は、前記取得された外付けセンサデータと運転データおよび補正モデルを用いて前記冷媒量指標値の補正に関する情報を推論する、請求項１から２２のいずれか一項に記載の冷媒量判定装置。
【請求項２４】
前記補正モデルは、画像データと運転データと冷媒量指標とを関連付けて学習されたモデルであり、
前記運転データ取得部は、画像データをさらに取得し、
前記推論部は、前記取得された画像データと運転データおよび補正モデルを用いて前記冷媒量指標値の補正に関する情報を推論する、請求項１から２２のいずれか一項に記載の冷媒量判定装置。
【請求項２５】
前記補正モデルは、前記空気調和システムの設置状況データと運転データと冷媒量指標とを関連付けて学習されたモデルであり、
前記運転データ取得部は、前記空気調和システムの設置状況データをさらに取得し、
前記推論部は、前記取得された設置状況データと運転データおよび補正モデルを用いて前記冷媒量指標値の補正に関する情報を推論する、請求項１から２２のいずれか一項に記載の冷媒量判定装置。
【請求項２６】
前記運転データは、外気温と、圧縮機の回転数と、過冷却熱交換器の膨張弁の開度と、圧縮機の電流値と、のうちの少なくとも１つを含む、請求項１から２５のいずれか一項に記載の冷媒量判定装置。
【請求項２７】
前記冷媒量指標値は、室外熱交換器出口過冷却度と、圧縮機の吸入過熱度と、前記圧縮機の吐出過熱度と、前記室外熱交換器出口過冷却度または前記圧縮機の吸入過熱度または前記圧縮機の吐出過熱度に基づく値と、のうちの少なくとも１つを含む、請求項１から２６のいずれか一項に記載の冷媒量判定装置。
【請求項２８】
前記冷媒量指標値は、過冷却熱交換器出口過冷却度と、前記過冷却熱交換器出口過冷却度に基づく値と、のうちの少なくとも１つを含む、請求項１から２７のいずれか一項に記載の冷媒量判定装置。
【請求項２９】
前記冷媒量指標値は、室内熱交換器出口過冷却度と、前記室内熱交換器出口過冷却度に基づく値と、のうちの少なくとも１つを含み、前記室内熱交換器出口過冷却度は、複数の室内熱交換器の過冷却度のうちの少なくとも１つと、複数の室内熱交換器の過冷却度の平均と、複数の室内熱交換器の室内側合流点または室外側合流点での過冷却度とのうちのいずれかである、請求項１から２６のいずれか一項に記載の冷媒量判定装置。
【請求項３０】
前記冷媒量指標値は、冷暖同時運転機における暖房運転モードの室内熱交換器出口過冷却度と前記冷暖同時運転機における室外熱交換器で凝縮器として機能している部分の出口過冷却度との組み合わせである、請求項２７または２８に記載の冷媒量判定装置。
【請求項３１】
前記運転データは、
・室内機膨張弁開度
・室外機主膨張弁開度
・運転中もしくは運転待機中の室内機定格能力の合計値
・室内機運転台数
・室内機能力（冷房または暖房）
・室内機吹き出し温度
・室温
・凝縮温度
・蒸発温度
・室外機液閉鎖弁接続配管冷媒温度
・液連絡配管冷媒温度
・室外機ファン風量
・室内機ファン風量
・室外機ファン回転数（ステップ、タップ）
・室内機ファン回転数（ステップ、タップ）
・室外機ファン電流値
・室内機ファン電流値
・冷媒循環量
・圧縮機吐出温度
・圧縮機吸入温度
・圧縮機吐出過熱度
・圧縮機吸入過熱度
・過冷却熱交出口過冷却度
・過冷却熱交出口過熱度（ガス管側）
・エコノマイザ出口過冷却度
・エコノマイザ用膨張弁開度
・エコノマイザバイパス側出口圧力
・中間インジェクション用膨張弁開度
・中間インジェクション温度
・中間インジェクション圧力
・蒸発器入口水温
・蒸発器出口水温
・凝縮器入口水温
・凝縮器出口水温
のうちの少なくとも１つを含む、請求項１から３０のいずれか一項に記載の冷媒量判定装置。
【請求項３２】
前記運転データは、デフロスト回数と、デフロスト時間と、のうちの少なくとも１つを含む、請求項２９または３０に記載の冷媒量判定装置。
【請求項３３】
前記判定部は、前記算出した冷媒量指標値と前記推論した正常時の冷媒量指標値の予測値との差または比と、前記冷媒量指標値を算出するための運転データを取得した時の運転条件と所定の範囲内の運転条件であった過去の運転データから算出した冷媒量指標値と前記推論した正常時の冷媒量指標値の予測値との差または比と、の両方に基づいて前記空気調和システムの冷媒量を判定する、請求項１から３２のいずれか一項に記載の冷媒量判定装置。
【請求項３４】
前記運転条件は、外気温である、請求項３３に記載の冷媒量判定装置。
【請求項３５】
前記判定部は、前記算出した冷媒量指標値と前記推論した正常時の冷媒量指標値の予測値との差または比に基づいて、前記空気調和システムの冷媒の適正量に対する漏洩量の割合を判定する、請求項１から３４のいずれか一項に記載の冷媒量判定装置。
【請求項３６】
空気調和システムの運転データを取得するステップと、
前記取得された運転データから冷媒量指標値を算出するステップと、
前記取得された運転データおよび補正モデルを用いて冷媒量指標を補正するステップと、
前記補正された冷媒量指標に基づいて、前記空気調和システムの冷媒量を判定するステップと
を含む方法。
【請求項３７】
冷媒量判定装置を
空気調和システムの運転データを取得する運転データ取得部、
前記取得された運転データから冷媒量指標値を算出する算出部、
前記取得された運転データおよび補正モデルを用いて冷媒量指標を補正する推論部、
前記補正された冷媒量指標に基づいて、前記空気調和システムの冷媒量を判定する判定部
として機能させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本開示は、冷媒量判定装置、方法、およびプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、充填されている冷媒量の指標となる値（以下、冷媒量指標値ともいう）に基づいて、冷却システムの冷媒充填量のロス（冷媒漏れ）を検出する方法が開示されている。具体的には、特許文献１には、蒸発器の両側でのリアルタイムの空気側の温度差を計算し、正常な作動状況を示す第１のＴ−Ｍａｐを有するアルゴリズムを適用することにより、蒸発器の両側における第１の空気側の温度差を計算し、リアルタイムの空気側の温度差が第１の空気側の温度差より小である場合に処理を講じること、が記載されている（特許文献１の明細書の段落［０００４］）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特表２０１８−５３３７１８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、特許文献１のようなマップによる予測では、冷媒量の変化以外で冷媒量指標値に影響を与えるパラメータの引数が離散値となり、マップにより予測される冷媒量指標値の予測値も離散値となる。そのため、引数のステップ幅が大きいとマップによる予測の精度が悪くなってしまい、予測の精度を上げるためにステップ幅を小さくするとマップのデータ量が膨大になってしまう。また、引数のパラメータの種類が増えるとマップが多次元化してデータ量が膨大になり実装が困難になる。本開示では、冷媒量の判定を容易にすることを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
本開示の第１の態様による冷媒量判定装置は、
空気調和システムの運転データを取得する運転データ取得部と、
前記取得された運転データから冷媒量指標値を算出する算出部と、
前記取得された運転データと前記算出された冷媒量指標値との少なくとも一方、および、補正モデルを用いて、冷媒量指標値の補正に関する情報を推論する推論部と、
前記冷媒量指標値の補正に関する情報に基づいて、前記空気調和システムの冷媒量を判定する判定部と
を備える。
【０００６】
本開示の第１の態様によれば、冷媒量指標値に影響を与えるパラメータの引数と予測値とが連続値になり、引数のパラメータが増えても容易に実装可能である。
【０００７】
また、本開示の第２の態様は、第１の態様に記載の冷媒量判定装置であって、
前記推論部は、前記算出された冷媒量指標値、および、前記補正モデルを用いて、前記算出された冷媒量指標値が補正された冷媒量指標値を推論し、
前記判定部は、前記補正された冷媒量指標値に基づいて、前記空気調和システムの冷媒量を判定する。
【０００８】
また、本開示の第３の態様は、第１の態様に記載の冷媒量判定装置であって、
前記運転データは、第１の運転データと第２の運転データとを含み、前記第１の運転データと前記第２の運転データは少なくとも一部が異なる、あるいは、前記第１の運転データと前記第２の運転データは少なくとも一部が同一であり、
前記算出部は、前記第１の運転データから冷媒量指標値を算出し、
前記推論部は、前記第２の運転データと前記算出された冷媒量指標値、および、前記補正モデルを用いて、前記算出された冷媒量指標値が補正された冷媒量指標値を推論し、
前記判定部は、前記補正された冷媒量指標値に基づいて、前記空気調和システムの冷媒量を判定する。
【０００９】
また、本開示の第４の態様は、第１の態様に記載の冷媒量判定装置であって、
前記運転データは、第１の運転データと第２の運転データとを含み、前記第１の運転データと前記第２の運転データは少なくとも一部が異なる、あるいは、前記第１の運転データと前記第２の運転データは少なくとも一部が同一であり、
前記算出部は、前記第１の運転データから冷媒量指標値を算出し、
前記推論部は、前記第２の運転データおよび前記補正モデルを用いて、冷媒量指標値の補正された存在範囲を推論し、
前記判定部は、前記算出された冷媒量指標値、および、前記冷媒量指標値の補正された存在範囲に基づいて、前記空気調和システムの冷媒量を判定する。
【００１０】
また、本開示の第５の態様は、第１の態様に記載の冷媒量判定装置であって、
前記運転データは、第１の運転データと第２の運転データとを含み、前記第１の運転データと前記第２の運転データは少なくとも一部が異なる、あるいは、前記第１の運転データと前記第２の運転データは少なくとも一部が同一であり、
前記算出部は、前記第１の運転データから冷媒量指標値を算出し、
前記推論部は、前記第２の運転データおよび前記補正モデルを用いて、前記算出された冷媒量指標値が補正された冷媒量指標値を特定するための情報を推論し、
前記判定部は、前記算出された冷媒量指標値、および、前記補正された冷媒量指標値を特定するための情報に基づいて、前記空気調和システムの冷媒量を判定する。
【００１１】
また、本開示の第６の態様は、第１の態様に記載の冷媒量判定装置であって、
前記運転データは、第１の運転データと第２の運転データとを含み、前記第１の運転データと前記第２の運転データは少なくとも一部が異なる、あるいは、前記第１の運転データと前記第２の運転データは少なくとも一部が同一であり、
前記算出部は、前記第１の運転データから冷媒量指標値を算出し、
前記推論部は、前記第２の運転データと前記算出された冷媒量指標値、および、前記補正モデルを用いて、前記算出された冷媒量指標値と前記第２の運転データから予測される冷媒量指標値の予測値との補正された差または比を推論し、
前記判定部は、前記補正された差または比に基づいて、前記空気調和システムの冷媒量を判定する。
【００１２】
また、本開示の第７の態様は、第２の態様から第６の態様のいずれかの態様に記載の冷媒量判定装置であって、
１つまたは複数の種類の冷媒量指標値、および、１つまたは複数の種類の補正モデルが用いられる。
【００１３】
また、本開示の第８の態様は、第１の態様から第７の態様のいずれかの態様に記載の冷媒量判定装置であって、
前記補正モデルは、正常時と異常時との少なくとも一方の運転データと冷媒量指標値とを関連付けて学習されたモデルである。
【００１４】
また、本開示の第９の態様は、第８の態様に記載の冷媒量判定装置であって、
前記正常時と異常時との少なくとも一方の運転データは、実測データと疑似データとの少なくとも一方を含む。
【００１５】
また、本開示の第１０の態様は、第１の態様から第９の態様のいずれかの態様に記載の冷媒量判定装置であって、
前記冷媒量指標値の補正に関する情報を補正する出力補正部をさらに備える。
【００１６】
また、本開示の第１１の態様は、第１０の態様に記載の冷媒量判定装置であって、
前記出力補正部は、冷媒量が設計値の場合の冷媒量指標値と冷媒量指標実測値とのオフセット量を補正する。
【００１７】
また、本開示の第１２の態様は、第１の態様から第９の態様のいずれかの態様に記載の冷媒量判定装置であって、
前記運転データを補正する入力補正部をさらに備える。
【００１８】
また、本開示の第１３の態様は、第１２の態様に記載の冷媒量判定装置であって、
前記入力補正部は、前記運転データの数に応じて、前記運転データの取得間隔を増減させる。
【００１９】
また、本開示の第１４の態様は、第１２の態様に記載の冷媒量判定装置であって、
前記運転データは、実測データと疑似データとの少なくとも一方を含み、
前記入力補正部は、前記運転データの疑似データを作成する。
【００２０】
また、本開示の第１５の態様は、第１の態様から第９の態様のいずれかの態様に記載の冷媒量判定装置であって、
前記冷媒量指標値の補正に関する情報を補正する出力補正部、かつ、前記運転データを補正する入力補正部をさらに備える。
【００２１】
また、本開示の第１６の態様は、第１の態様から第１５の態様のいずれかの態様に記載の冷媒量判定装置であって、
前記冷媒量を判定するための数値、
前記冷媒量を判定するためのカテゴリ、
前記冷媒量を判定するためのカテゴリおよびその信頼度、
のうちのいずれかの判定結果を出力する、出力部をさらに備える。
【００２２】
また、本開示の第１７の態様は、第１６の態様に記載の冷媒量判定装置であって、
前記判定部は、前記出力部が出力する判定結果を用いて判定する。
【００２３】
また、本開示の第１８の態様は、第１６の態様に記載の冷媒量判定装置であって、
運転データと冷媒量指標値とを関連付けて学習した結果である補正モデルを取得する学習済みモデル取得部、をさらに備える。
【００２４】
また、本開示の第１９の態様は、第１８の態様に記載の冷媒量判定装置であって、
前記学習済みモデル取得部は、前記出力部が出力する判定結果を用いて最適な補正モデルを取得する。
【００２５】
また、本開示の第２０の態様は、第１６の態様に記載の冷媒量判定装置であって、
運転データと冷媒量指標値とを関連付けて学習する学習部、をさらに備える。
【００２６】
また、本開示の第２１の態様は、第２０の態様に記載の冷媒量判定装置であって、
前記学習部で、前記出力部が出力する判定結果を用いて再学習する。
【００２７】
また、本開示の第２２の態様は、第２０の態様に記載の冷媒量判定装置であって、
前記学習部は、前記出力部が出力する判定結果を用いて学習データを変更し、補正モデルを再学習する。
【００２８】
また、本開示の第２３の態様は、第１の態様から第２２の態様のいずれかの態様に記載の冷媒量判定装置であって、
前記補正モデルは、外付けセンサデータと運転データと冷媒量指標とを関連付けて学習されたモデルであり、
前記運転データ取得部は、外付けセンサデータをさらに取得し、
前記推論部は、前記取得された外付けセンサデータと運転データおよび補正モデルを用いて前記冷媒量指標値の補正に関する情報を推論する。
【００２９】
また、本開示の第２４の態様は、第１の態様から第２２の態様のいずれかの態様に記載の冷媒量判定装置であって、
前記補正モデルは、画像データと運転データと冷媒量指標とを関連付けて学習されたモデルであり、
前記運転データ取得部は、画像データをさらに取得し、
前記推論部は、前記取得された画像データと運転データおよび補正モデルを用いて前記冷媒量指標値の補正に関する情報を推論する。
【００３０】
また、本開示の第２５の態様は、第１の態様から第２２の態様のいずれかの態様に記載の冷媒量判定装置であって、
前記補正モデルは、前記空気調和システムの設置状況データと運転データと冷媒量指標とを関連付けて学習されたモデルであり、
前記運転データ取得部は、前記空気調和システムの設置状況データをさらに取得し、
前記推論部は、前記取得された設置状況データと運転データおよび補正モデルを用いて前記冷媒量指標値の補正に関する情報を推論する。
【００３１】
また、本開示の第２６の態様は、第１の態様から第２５の態様のいずれかの態様に記載の冷媒量判定装置であって、
前記運転データは、外気温と、圧縮機の回転数と、過冷却熱交換器の膨張弁の開度と、圧縮機の電流値と、のうちの少なくとも１つを含む。
【００３２】
また、本開示の第２７の態様は、第１の態様から第２６の態様のいずれかの態様に記載の冷媒量判定装置であって、
前記冷媒量指標値は、室外熱交換器出口過冷却度と、圧縮機の吸入過熱度と、前記圧縮機の吐出過熱度と、前記室外熱交換器出口過冷却度または前記圧縮機の吸入過熱度または前記圧縮機の吐出過熱度に基づく値と、のうちの少なくとも１つを含む。
【００３３】
また、本開示の第２８の態様は、第１の態様から第２７の態様のいずれかの態様に記載の冷媒量判定装置であって、
前記冷媒量指標値は、過冷却熱交換器出口過冷却度と、前記過冷却熱交換器出口過冷却度に基づく値と、のうちの少なくとも１つを含む。
【００３４】
また、本開示の第２９の態様は、第１の態様から第２６の態様のいずれかの態様に記載の冷媒量判定装置であって、
前記冷媒量指標値は、室内熱交換器出口過冷却度と、前記室内熱交換器出口過冷却度に基づく値と、のうちの少なくとも１つを含み、前記室内熱交換器出口過冷却度は、複数の室内熱交換器の過冷却度のうちの少なくとも１つと、複数の室内熱交換器の過冷却度の平均と、複数の室内熱交換器の室内側合流点または室外側合流点での過冷却度とのうちのいずれかである。
【００３５】
また、本開示の第３０の態様は、第２７の態様または第２８の態様に記載の冷媒量判定装置であって、
前記冷媒量指標値は、冷暖同時運転機における暖房運転モードの室内熱交換器出口過冷却度と前記冷暖同時運転機における室外熱交換器で凝縮器として機能している部分の出口過冷却度との組み合わせである。
【００３６】
また、本開示の第３１の態様は、第１の態様から第３０の態様のいずれかの態様に記載の冷媒量判定装置であって、
前記運転データは、
・室内機膨張弁開度
・室外機主膨張弁開度
・運転中もしくは運転待機中の室内機定格能力の合計値
・室内機運転台数
・室内機能力（冷房または暖房）
・室内機吹き出し温度
・室温
・凝縮温度
・蒸発温度
・室外機液閉鎖弁接続配管冷媒温度
・液連絡配管冷媒温度
・室外機ファン風量
・室内機ファン風量
・室外機ファン回転数（ステップ、タップ）
・室内機ファン回転数（ステップ、タップ）
・室外機ファン電流値
・室内機ファン電流値
・冷媒循環量
・圧縮機吐出温度
・圧縮機吸入温度
・圧縮機吐出過熱度
・圧縮機吸入過熱度
・過冷却熱交出口過冷却度
・過冷却熱交出口過熱度（ガス管側）
・エコノマイザ出口過冷却度
・エコノマイザ用膨張弁開度
・エコノマイザバイパス側出口圧力
・中間インジェクション用膨張弁開度
・中間インジェクション温度
・中間インジェクション圧力
・蒸発器入口水温
・蒸発器出口水温
・凝縮器入口水温
・凝縮器出口水温
のうちの少なくとも１つを含む。
【００３７】
また、本開示の第３２の態様は、第２９の態様または第３０の態様に記載の冷媒量判定装置であって、
前記運転データは、デフロスト回数と、デフロスト時間と、のうちの少なくとも１つを含む。
【００３８】
また、本開示の第３３の態様は、第１の態様から第３２の態様のいずれかの態様に記載の冷媒量判定装置であって、
前記判定部は、前記算出した冷媒量指標値と前記推論した正常時の冷媒量指標値の予測値との差または比と、前記冷媒量指標値を算出するための運転データを取得した時の運転条件と所定の範囲内の運転条件であった過去の運転データから算出した冷媒量指標値と前記推論した正常時の冷媒量指標値の予測値との差または比と、の両方に基づいて前記空気調和システムの冷媒量を判定する。
【００３９】
また、本開示の第３４の態様は、第３３の態様に記載の冷媒量判定装置であって、
前記運転条件は、外気温である。
【００４０】
また、本開示の第３５の態様は、第１の態様から第３４の態様のいずれかの態様に記載の冷媒量判定装置であって、
前記判定部は、前記算出した冷媒量指標値と前記推論した正常時の冷媒量指標値の予測値との差または比に基づいて、前記空気調和システムの冷媒の適正量に対する漏洩量の割合を判定する。
【００４１】
また、本開示の第３６の態様による方法は、
空気調和システムの運転データを取得するステップと、
前記取得された運転データから冷媒量指標値を算出するステップと、
前記取得された運転データおよび補正モデルを用いて冷媒量指標を補正するステップと、
前記補正された冷媒量指標に基づいて、前記空気調和システムの冷媒量を判定するステップと
を含む。
【００４２】
また、本開示の第３７の態様によるプログラムは、
冷媒量判定装置を
空気調和システムの運転データを取得する運転データ取得部、
前記取得された運転データから冷媒量指標値を算出する算出部、
前記取得された運転データおよび補正モデルを用いて冷媒量指標を補正する推論部、
前記補正された冷媒量指標に基づいて、前記空気調和システムの冷媒量を判定する判定部
として機能させる。
【図面の簡単な説明】
【００４３】
【図１】本開示の一実施形態に係る全体の構成（冷房運転の場合）を示す図である。
【図２】本開示の一実施形態に係る全体の構成（暖房運転の場合）を示す図である。
【図３】本開示の一実施形態に係る全体の構成（冷暖同時運転の場合）を示す図である。
【図４】本開示の一実施形態に係る冷媒量判定装置のハードウェア構成図である。
【図５】本開示の一実施形態に係る冷媒量判定装置の機能ブロック図である。
【図６】本開示の一実施形態に係る空気調和システムと冷媒量判定装置と学習装置との関係を説明するための図である。
【図７】本開示の一実施形態に係る学習装置の機能ブロック図である。
【図８】本開示の一実施形態に係る冷媒量指標値について説明するための図である。
【図９】本開示の一実施形態に係る冷媒量指標値を用いた冷媒漏洩判定を説明するための図である。
【図１０】本開示の一実施形態に係る冷媒量の判定について説明するための図である。
【図１１】本開示の一実施形態に係る判定処理のフローチャートである。
【図１２】本開示の一実施形態に係る学習処理のフローチャートである。
【図１３】本開示の一実施形態に係る過冷却熱交換器回路を有する場合の一例である。
【図１４】本開示の一実施形態に係るエコノマイザ回路を有する場合、熱源側と利用側との少なくとも一方が水冷式の場合の一例である。
【図１５】本開示の一実施形態に係る中間インジェクション回路を有する場合の一例である。
【図１６】本開示の一実施形態に係る冷媒量判定装置について説明するための図である。
【図１７】本開示の一実施形態に係る冷媒量判定装置について説明するための図である。
【図１８】本開示の一実施形態に係る冷媒量判定装置について説明するための図である。
【図１９】本開示の一実施形態に係る冷媒量判定装置について説明するための図である。
【図２０】本開示の一実施形態に係る冷媒量判定装置について説明するための図である。
【図２１】本開示の一実施形態に係る出力補正部について説明するための図である。
【図２２】本開示の一実施形態に係る入力補正部について説明するための図である。
【図２３】本開示の一実施形態に係る入力補正部について説明するための図である。
【発明を実施するための形態】
【００４４】
以下、図面に基づいて本開示の実施の形態を説明する。
【００４５】
図１〜図３を参照しながら、空気調和システム１００と冷媒量判定装置４００とを含む全体の構成を説明する。なお、空気調和システム１００は、ビル用マルチエアコン等のマルチエアコン、チラーを熱源とするセントラル空調システム、店舗・オフィス用エアコン、ルームエアコン等の任意の空気調和システムであってもよいし、冷暖房用途以外のみならず冷蔵・冷凍システムであってもよい。空気調和システム１００は、複数の室内機３００を有することができる。複数の室内機３００は、異なる性能の室内機を含んでいてもよいし、同一の性能の室内機を含んでいてもよいし、停止中の室内機を含んでいてもよい。
【００４６】
＜全体の構成（冷房運転の場合）＞
図１は、本開示の一実施形態に係る全体の構成（冷房運転の場合）を示す図である。空気調和システム１００は、室外機２００および１または複数の室内機３００を有する。
【００４７】
図１の例では、室外熱交換器２０１と、室外機主膨張弁２０５と、過冷却熱交換器２０３と、室内熱交換器膨張弁３０２と、室内熱交換器３０１と、圧縮機２０２とが、冷媒配管で接続され主冷媒回路を構成している。図１の例では、さらに、室外熱交換器２０１と過冷却熱交換器２０３との間の配管から圧縮機２０２の吸入側の配管に接続されたバイパス配管に、過冷却熱交換器膨張弁２０４が設けられている。過冷却熱交換器２０３は、室外熱交換器２０１と過冷却熱交換器２０３との間から圧縮機２０２の吸入側の配管に接続されたバイパス配管に設けられた過冷却熱交換器膨張弁２０４を通過した冷媒と主冷媒回路内の冷媒とを熱交換させる熱交換器である。なお、図１のバイパス例は一例である。
【００４８】
＜＜室外機＞＞
室外機２００側では、室外熱交換器２０１と、圧縮機２０２と、過冷却熱交換器２０３と、過冷却熱交換器膨張弁（バイパス回路）２０４と、室外機主膨張弁（主冷媒回路）２０５とが配管に接続されている。室外機２００は、各種センサ（温度センサ（例えば、サーミスタ）（１）、（３）、（４）、（６）、（７）および圧力センサ（２）、（５）など）を有する。
【００４９】
＜＜室内機＞＞
室内機３００側では、室内熱交換器３０１と、室内熱交換器膨張弁３０２とが配管に接続されている。室内機３００は、各種センサ（温度センサ（例えば、サーミスタ）（８）、（９）など）を有する。
【００５０】
＜＜冷媒量判定装置＞＞
冷媒量判定装置４００は、空気調和システム１００の冷媒量を判定する装置である。冷媒量判定装置４００については、後段で、図４〜５を参照しながら詳細に説明する。
【００５１】
なお、冷媒量判定装置４００は、空気調和システム１００と通信可能に接続された装置（例えば、空気調和システム１００と同一の建物等内に設置されたコンピュータ、または、空気調和システム１００から離れたクラウドサーバ）上で実装されてもよいし、あるいは、空気調和システム１００の一部として実装（例えば、室外機２００または室内機３００内に設置）されてもよい。
【００５２】
＜全体の構成（暖房運転の場合）＞
図２は、本開示の一実施形態に係る全体の構成（暖房運転の場合）を示す図である。空気調和システム１００は、室外機２００および１または複数の室内機３００を有する。
【００５３】
図２の例では、室外熱交換器２０１と、圧縮機２０２と、室内熱交換器３０１と、室内熱交換器膨張弁３０２と、過冷却熱交換器２０３と、室外機主膨張弁２０５とが、冷媒配管で接続され主冷媒回路を構成している。図２の例では、さらに、室外熱交換器２０１と過冷却熱交換器２０３との間の配管から圧縮機２０２の吸入側の配管に接続されたバイパス配管に、過冷却熱交換器膨張弁２０４が設けられている。過冷却熱交換器２０３は、室外熱交換器２０１と過冷却熱交換器２０３との間から圧縮機２０２の吸入側の配管に接続されたバイパス配管に設けられた過冷却熱交換器膨張弁２０４を通過した冷媒と主冷媒回路内の冷媒とを熱交換させる熱交換器である。なお、図２のバイパス例は一例である。
【００５４】
＜＜室外機＞＞
室外機２００側では、室外熱交換器２０１と、圧縮機２０２と、過冷却熱交換器２０３と、過冷却熱交換器膨張弁（バイパス回路）２０４と、室外機主膨張弁（主冷媒回路）２０５とが配管に接続されている。室外機２００は、各種センサ（温度センサ（例えば、サーミスタ）（１）、（３）、（４）、（６）、（７）および圧力センサ（２）、（５）など）を有する。
【００５５】
＜＜室内機＞＞
室内機３００側では、室内熱交換器３０１と、室内熱交換器膨張弁３０２とが配管に接続されている。室内機３００は、各種センサ（温度センサ（例えば、サーミスタ）（８）、（９）など）を有する。
【００５６】
＜＜冷媒量判定装置＞＞
冷媒量判定装置４００は、空気調和システム１００の冷媒量を判定する装置である。冷媒量判定装置４００については、後段で、図４〜５を参照しながら詳細に説明する。
【００５７】
なお、冷媒量判定装置４００は、空気調和システム１００と通信可能に接続された装置（例えば、空気調和システム１００と同一の建物等内に設置されたコンピュータ、または、空気調和システム１００から離れたクラウドサーバ）上で実装されてもよいし、あるいは、空気調和システム１００の一部として実装（例えば、室外機２００または室内機３００内に設置）されてもよい。
【００５８】
＜全体の構成（冷暖同時運転の場合）＞
本開示は、冷房運転、暖房運転に限らず、冷暖同時運転にも適用することができる。以下、図３を参照しながら、冷暖同時運転について説明する。
【００５９】
図３は、本開示の一実施形態に係る全体の構成（冷暖同時運転の場合）を示す図である。空気調和システム１００は、２分割構造の室外熱交換器２０１−１と室外熱交換器２０１−２と、複数の室内機と、が３本の連絡配管で接続されており、冷暖同時運転が可能である。図３では、冷房主体運転の例を示しており、室内機３００−１が暖房モード、室内機３００−２が冷房モードで運転されている。この時、室外熱交換器２０１−１は凝縮器、室外熱交換器２０１−２は蒸発器として機能している。
【００６０】
＜＜冷媒量判定装置＞＞
冷媒量判定装置４００は、空気調和システム１００の冷媒量を判定する装置である。冷媒量判定装置４００については、後段で、図４〜５を参照しながら詳細に説明する。
【００６１】
なお、冷媒量判定装置４００は、空気調和システム１００と通信可能に接続された装置（例えば、空気調和システム１００と同一の建物等内に設置されたコンピュータ、または、空気調和システム１００から離れたクラウドサーバ）上で実装されてもよいし、あるいは、空気調和システム１００の一部として実装（例えば、室外機２００または室内機３００内に設置）されてもよい。
【００６２】
＜冷媒量判定装置のハードウェア構成＞
図４は、本開示の一実施形態に係る冷媒量判定装置４００のハードウェア構成図である。冷媒量判定装置４００は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）１、ＲＯＭ（Read Only Memory）２、ＲＡＭ（Random Access Memory）３を有する。ＣＰＵ１、ＲＯＭ２、ＲＡＭ３は、いわゆるコンピュータを形成する。
【００６３】
また、冷媒量判定装置４００は、補助記憶装置４、表示装置５、操作装置６、Ｉ／Ｆ（Interface）装置７を有することができる。なお、冷媒量判定装置４００の各ハードウェアは、バス８を介して相互に接続されている。
【００６４】
ＣＰＵ１は、補助記憶装置４にインストールされている各種プログラムを実行する演算デバイスである。
【００６５】
ＲＯＭ２は、不揮発性メモリである。ＲＯＭ２は、補助記憶装置４にインストールされている各種プログラムをＣＰＵ１が実行するために必要な各種プログラム、データ等を格納する主記憶デバイスとして機能する。具体的には、ＲＯＭ２はＢＩＯＳ（Basic Input/Output System）やＥＦＩ（Extensible Firmware Interface）等のブートプログラム等を格納する、主記憶デバイスとして機能する。
【００６６】
ＲＡＭ３は、ＤＲＡＭ（Dynamic Random Access Memory）やＳＲＡＭ（Static Random Access Memory）等の揮発性メモリである。ＲＡＭ３は、補助記憶装置４にインストールされている各種プログラムがＣＰＵ１によって実行される際に展開される作業領域を提供する、主記憶デバイスとして機能する。
【００６７】
補助記憶装置４は、各種プログラムや、各種プログラムが実行される際に用いられる情報を格納する補助記憶デバイスである。
【００６８】
表示装置５は、冷媒量判定装置４００の内部状態等を表示する表示デバイスである。
【００６９】
操作装置６は、冷媒量判定装置４００の管理者が冷媒量判定装置４００に対して各種指示を入力する入力デバイスである。
【００７０】
Ｉ／Ｆ装置７は、各種センサやネットワークに接続し、他の端末と通信を行うための通信デバイスである。
【００７１】
＜冷媒量判定装置の機能ブロック＞
図５は、本開示の一実施形態に係る冷媒量判定装置４００の機能ブロック図である。冷媒量判定装置４００は、運転データ取得部４０１、算出部４０２、推論部４０３、判定部４０４、出力部４０５、学習済みモデル４０６、学習済みモデル取得部４０７を備えることができる。また、冷媒量判定装置４００は、プログラムを実行することで、運転データ取得部４０１、算出部４０２、推論部４０３、判定部４０４、出力部４０５、学習済みモデル取得部４０７として機能することができる。
【００７２】
運転データ取得部４０１は、空気調和システム１００の各種センサ（温度センサ、圧力センサなど）から、空気調和システム１００の運転データ（つまり、現在の運転データ）を取得する。空気調和システム１００の運転データとは、空気調和システム１００の運転中に取得されうるデータである。
【００７３】
算出部４０２は、運転データ取得部４０１が取得した運転データから冷媒量指標値を算出する。冷媒量指標値は、冷媒量の指標となる値であり、冷媒量と相関のある値である（詳細については後述する）。
【００７４】
推論部４０３は、正常時の運転データと冷媒量指標値とを関連付けて学習した結果（学習済みモデル４０６）に基づき、運転データ取得部４０１が取得した運転データ（冷媒量指標値と相関のある量である。詳細については後述する）から正常時の冷媒量指標値の予測値を推論する。具体的には、推論部４０３は、学習済みモデル４０６に、運転データ取得部４０１が取得した運転データを入力することによって、正常時の冷媒量指標値の予測値を出力する。
【００７５】
判定部４０４は、算出部４０２が算出した冷媒量指標値と、推論部４０３が推論した正常時の冷媒量指標値の予測値との差または比に基づいて、空気調和システム１００の冷媒量を判定する（詳細については後述する）。
【００７６】
出力部４０５は、判定部４０４が判定した結果を出力する。例えば、出力部４０５は、空気調和システム１００の管理者に対して、冷媒の漏洩を発報する。
【００７７】
学習済みモデル４０６は、上述したように、正常時の運転データと冷媒量指標値とを関連付けて学習した結果である。
【００７８】
学習済みモデル取得部４０７は、学習装置５００から、学習済みモデル４０６を取得する。
【００７９】
以下、＜＜冷媒量指標値＞＞および＜＜正常時の冷媒量指標値の予測値を推論するための運転データ＞＞の具体例について説明する。
【００８０】
＜＜冷媒量指標値（例１（冷房運転の場合））＞＞
例えば、冷媒量指標値は、
・凝縮温度−室外熱交換器２０１の出口温度（以下、室外熱交換器出口過冷却度ともいう。なお、過冷却度は、ＳＣ、サブクールとも呼ばれる）
・圧縮機の吸入過熱度（なお、過熱度は、ＳＨ、スーパーヒートとも呼ばれる）
・圧縮機の吐出過熱度
・室外熱交換器出口過冷却度または圧縮機の吸入過熱度または圧縮機の吐出過熱度に基づく値
のうちの少なくとも１つを含むことができる。
【００８１】
例えば、室外熱交換器出口過冷却度に基づく値は、室外熱交換器出口過冷却度を利用した演算値である。例えば、室外熱交換器出口過冷却度を利用した演算値は、
・室外熱交換器出口過冷却度を利用した演算値＝室外熱交換器出口過冷却度／（凝縮温度−外気温）
である。
【００８２】
例えば、室外熱交換器出口過冷却度に基づく値は、冷媒物性、冷凍サイクル線図（Ｔ−Ｓ、Ｐ−ｈ線図）から定義した値である。以下、図８を参照しながら、冷媒物性、冷凍サイクル線図（Ｔ−Ｓ、Ｐ−ｈ線図）から定義した値について説明する。
【００８３】
図８は、冷媒サイクルのＴ−Ｓ線図を示している。例えば、冷媒物性、冷凍サイクル線図（Ｔ−Ｓ、Ｐ−ｈ線図）から定義した値は、
・冷媒物性、冷凍サイクル線図（Ｔ−Ｓ、Ｐ−ｈ線図）から定義した値（例１）＝面積Ａと面積Ｂとの一方に対する他方の比率（例えば、面積Ｂ／面積Ａ）
・冷媒物性、冷凍サイクル線図（Ｔ−Ｓ、Ｐ−ｈ線図）から定義した値（例２）＝線分ｂ（＝Δｈ）
である。
【００８４】
面積Ａは、凝縮器（２０１、３０１）において、冷媒が気液二相状態になっている過程でのエクセルギー、エンタルピー、エントロピーのうちの１つの変化量（言い換えると、凝縮器（２０１、３０１）において、冷媒が飽和ガス状態から飽和液状態になる過程におけるエクセルギー、エンタルピー、エントロピーのうちの１つの変化量）である。
【００８５】
面積Ｂは、凝縮器（２０１、３０１）において、冷媒が液単相状態になっている過程でのエクセルギー、エンタルピー、エントロピーのうちの１つの変化量（言い換えると、凝縮器（２０１、３０１）において、冷媒が飽和液状態から冷却されて凝縮器（２０１、３０１）の出口に至る過程におけるエクセルギー、エンタルピー、エントロピーのうちの１つの変化量）である。
【００８６】
＜＜冷媒量指標値（例２（冷房運転の場合））＞＞
例えば、冷媒量指標値は、上記の冷媒量指標値（例１）に加えて、あるいは、上記の冷媒量指標値（例１）の室外熱交換器出口過冷却度に代えて、
・過冷却熱交換器出口過冷却度
・過冷却熱交換器出口過冷却度に基づく値
のうちの少なくとも１つを含むことができる。
【００８７】
＜＜冷媒量指標値（例３（暖房運転の場合））＞＞
暖房運転の場合、冷媒量指標値は、上記の冷媒量指標値（例１および例２）に代えて、
・室内熱交換器出口過冷却度と、室内熱交換器出口過冷却度に基づく値と、のうちの少なくとも１つを含むことができる。室内熱交換器出口過冷却度は、複数の室内熱交換器３０１の過冷却度のうちの少なくとも１つと、複数の室内熱交換器３０１の過冷却度の平均と、複数の室内熱交換器３０１の室内側合流点または室外側合流点での過冷却度とのうちのいずれかである。
【００８８】
＜＜冷媒量指標値（例３（冷暖同時運転の場合））＞＞
冷暖同時運転の場合、冷媒量指標値は、上記の冷媒量指標値（例１と例２との少なくとも一方）に加えて、
・室内熱交換器（図３の暖房室内機３００−１の室内熱交換器３０１）出口過冷却度と室外熱交換器（図３の室外熱交換器（凝縮器）２０１−１）出口過冷却度との組み合わせである。
【００８９】
＜＜正常時の冷媒量指標値の予測値を推論するための運転データ（例１）＞＞
例えば、正常時の冷媒量指標値の予測値を推論するための運転データは、
・外気温
・圧縮機２０２の回転数
・過冷却熱交換器の膨張弁２０４の開度
・圧縮機２０２の電流値
のうちの少なくとも１つを含むことができる。
【００９０】
＜＜正常時の冷媒量指標値の予測値を推論するための運転データ（例２）＞＞
例えば、正常時の冷媒量指標値の予測値を推論するための運転データは、上記の運転データ（例１）に加えて、あるいは、上記の運転データ（例１）に代えて、
・室内機膨張弁３０２の開度
・室外機主膨張弁２０５の開度
・運転中もしくは運転待機中の室内機定格能力の合計値
・室内機運転台数
・室内機能力（冷房または暖房）
・室内機吹き出し温度
・室温
・凝縮温度
・蒸発温度
・室外機液閉鎖弁接続配管冷媒温度（図１および図２のサーミスタ（４）が検知する連絡配管液温）
・液連絡配管冷媒温度（室外機２００の外に取り付けられた外付けセンサが検知する室外機２００の外側の連絡配管での計測温度）
・室外機ファン風量
・室内機ファン風量
・室外機ファン回転数（ステップ、タップ）
・室内機ファン回転数（ステップ、タップ）
・室外機ファン電流値
・室内機ファン電流値
・冷媒循環量
・圧縮機２０２の吐出温度
・圧縮機２０２の吸入温度
・圧縮機２０２の吐出過熱度
・圧縮機２０２の吸入過熱度
・過冷却熱交換器２０３の出口過冷却度（過冷却熱交換器回路を有する場合（例えば、図１３））
・過冷却熱交換器２０３の出口過熱度（ガス管側１３００）（過冷却熱交換器回路を有する場合（例えば、図１３））
・エコノマイザ１４００出口過冷却度（エコノマイザ回路を有する場合（例えば、図１４））
・エコノマイザ用膨張弁１４０１の開度（エコノマイザ回路を有する場合（例えば、図１４））
・エコノマイザ１４００バイパス側出口圧力（エコノマイザ回路を有する場合（例えば、図１４））
・中間インジェクション用膨張弁１５００の開度（中間インジェクション回路を有する場合（例えば、図１５））
・中間インジェクション温度（中間インジェクション回路を有する場合（例えば、図１５））
・中間インジェクション圧力（中間インジェクション回路を有する場合（例えば、図１５））
・蒸発器１４０４入口水温（熱源側と利用側との少なくとも一方が水冷式の場合（例えば、図１４））
・蒸発器１４０４出口水温（熱源側と利用側との少なくとも一方が水冷式の場合（例えば、図１４））
・凝縮器１４０３入口水温（熱源側と利用側との少なくとも一方が水冷式の場合（例えば、図１４））
・凝縮器１４０３出口水温（熱源側と利用側との少なくとも一方が水冷式の場合（例えば、図１４））
のうちの少なくとも１つを含むことができる。
【００９１】
＜＜正常時の冷媒量指標値の予測値を推論するための運転データ（例３）＞＞
例えば、正常時の冷媒量指標値の予測値を推論するための運転データは、上記の運転データ（例１および例２）に加えて、あるいは、上記の運転データ（例１および例２）に代えて、
・デフロスト回数と、デフロスト時間と、のうちの少なくとも１つを含むことができる。
【００９２】
＜冷媒量指標値と、正常時の冷媒量指標値の予測値を推論するための運転データとの組み合わせ＞
ここで、冷媒量指標値と、正常時の冷媒量指標値の予測値を推論するための運転データとの組み合わせについて説明する。例えば、冷媒量指標値（例１）と、正常時の冷媒量指標値の予測値を推論するための運転データ（例１）とを用いることができる。また、例えば、冷媒量指標値（例２）と、正常時の冷媒量指標値の予測値を推論するための運転データ（例１）とを用いることができる。また、例えば、冷媒量指標値（例３）と、正常時の冷媒量指標値の予測値を推論するための運転データ（例１）とを用いることができる。
【００９３】
図６は、本開示の一実施形態に係る空気調和システム１００と冷媒量判定装置４００と学習装置５００との関係を説明するための図である。
【００９４】
＜実施例１＞に示されるように、冷媒量判定装置４００は、空気調和システム１００と同一の建物等内に設置されたコンピュータ上で実装されてもよい。また、学習装置５００は、空気調和システム１００および冷媒量判定装置４００から離れたクラウドサーバ上で実装されてもよい。
【００９５】
＜実施例２＞に示されるように、冷媒量判定装置４００は、空気調和システム１００の一部として実装（例えば、室外機２００または室内機３００内に設置）されてもよい。また、学習装置５００は、空気調和システム１００および冷媒量判定装置４００から離れたクラウドサーバ上で実装されてもよい。
【００９６】
＜実施例３＞に示されるように、冷媒量判定装置４００および学習装置５００は、空気調和システム１００から離れたクラウドサーバ上で実装されてもよい。
【００９７】
＜実施例４＞に示されるように、冷媒量判定装置４００および学習装置５００は、空気調和システム１００の一部として実装（例えば、室外機２００または室内機３００内に設置）されてもよい。
【００９８】
＜学習装置の機能ブロック＞
図７は、本開示の一実施形態に係る学習装置５００の機能ブロック図である。学習装置５００は、教師データ取得部５０１、教師データ格納部５０２、学習部５０３を備えることができる。また、学習装置５００は、プログラムを実行することで、教師データ取得部５０１、学習部５０３として機能することができる。
【００９９】
教師データ取得部５０１は、教師データを取得する。教師データ取得部５０１は、取得した教師データを教師データ格納部５０２に格納する。教師データは、正常時（つまり、空気調和システム１００の冷媒が適正量（以下、適正冷媒量ともいう）の時）の運転データおよび冷媒量指標値である。
【０１００】
教師データ格納部５０２には、教師データが格納されている。
【０１０１】
学習部５０３は、冷媒充填量が適正で冷媒漏れやその他の故障が発生していない状態にある空気調和システム１００の正常時の運転データから、特に冷媒量指標値と強い相関を持つ項目のデータだけを学習データとして抽出し、各項目と冷媒量指標値とを関連付けて機械学習する。冷媒量指標値と相関の強い運転データ項目とは、例えば、外気温、圧縮機２０２の回転数、過冷却熱交換器の膨張弁２０４の開度、圧縮機２０２の電流値等である。学習データを用いて学習した結果として、学習済みモデルが生成される。学習済みモデルは、学習データと同じ項目からなる別のテストデータが入力されると、各項目と冷媒量指標値の相関関係を補正して、テストデータ取得時における空気調和システム１００の冷媒量指標値の予測値を出力する。なお、学習データは、必ずしも冷媒量指標値を予測したい空気調和システムの正常時の運転データから抽出する必要はなく、別の空気調和システムの正常時の運転データから抽出してもよく、複数の空気調和システムの正常時の運転データから抽出してもよい。また、学習済みモデルの作成には、例えばランダムフォレストやサポートベクターマシン等の機械学習アルゴリズムの使用が可能である。
【０１０２】
＜冷媒量指標値を用いた冷媒漏洩判定＞
以下、図９を参照しながら、冷媒量判定装置４００における冷媒量指標値を用いた冷媒漏洩判定について説明する。
【０１０３】
図９は、本開示の一実施形態に係る冷媒量指標値を用いた冷媒漏洩判定を説明するための図である。図９の左側は、学習済みモデルが入力項目の影響を完全に補正できている場合であり、図９の右側は、学習済みモデルが入力項目の影響を完全に補正できていない（すなわち、学習済みモデルが少なくとも一部の入力項目の影響を補正できていない。図９の例では、外気温の補正が不十分）場合を示している。なお、下記では外気温を一例として説明するが、補正が不完全な入力項目は、外気温、圧縮機の回転数などの任意の項目であってよい。
【０１０４】
＜＜入力項目の補正が完全な場合＞＞
図９の左側（入力項目の補正が完全な場合）では、冷媒が漏洩していなければ、現在の冷媒量指標値（つまり、算出した冷媒量指標値）と正常時の冷媒量指標値の予測値との差または比（図９の例では、Δ冷媒量指標値とする）は、一定値（例えば、ゼロ付近の値）である。図９のように、横軸を外気温とし、月平均のΔ冷媒量指標値をプロットすると、Δ冷媒量指標値の値は、２０１８年４月から８月まで一定のまま右方向に移動し、８月で折り返して１１月まで一定のまま左方向に移動している。また、Δ冷媒量指標値の遷移（図９の例では、２０１８年のΔ冷媒量指標値の遷移）は、過去のΔ冷媒量指標値の遷移（図９の例では、２０１７年のΔ冷媒量指標値の遷移）と一致する。
【０１０５】
２０１８年８月を過ぎたあたりで冷媒の漏洩が発生したと仮定すると（図９の四角印）、正常であればΔ冷媒量指標値はゼロであるので、Δ冷媒量指標値が負の値になっている９月、１０月の単月のΔ冷媒量指標値の値だけで冷媒の漏洩の判定が可能である。
【０１０６】
＜＜入力項目の補正が不完全な場合＞＞
図９の右側（入力項目の補正が不完全な場合）では、冷媒が漏洩していない場合でも、外気温が上昇するとΔ冷媒量指標値の値が低下している。図９のように、横軸を外気温とし、月平均のΔ冷媒量指標値をプロットすると、Δ冷媒量指標値の値は、外気温の上昇に伴い４月から８月まで低下し、８月で折り返して、外気温の低下に伴い１１月まで上昇している。運転条件（図９の例では、外気温）の変化に対する、現在の冷媒量指標値（つまり、算出した冷媒量指標値）と正常時の冷媒量指標値の予測値との差または比（図９の例では、Δ冷媒量指標値）の変動には再現性がある。そのため、Δ冷媒量指標値の遷移（図９の例では、２０１８年のΔ冷媒量指標値の遷移）は、過去のΔ冷媒量指標値の遷移（図９の例では、２０１７年のΔ冷媒量指標値の遷移）と一致する。
【０１０７】
２０１８年８月を過ぎたあたりで冷媒の漏洩が発生したと仮定すると（図９の四角印）、Δ冷媒量指標値は外気温の影響を受けて変動するため、９月、１０月の単月のΔ冷媒量指標値の値だけでは冷媒の漏洩の判定をすることはできない。そこで、判定時の運転条件（図９の例では、外気温）に近い運転条件であった過去（例えば、２０１８年上半期や２０１７年）のΔ冷媒量指標値と、現在のΔ冷媒量指標値と、を比較することで冷媒の漏洩を判定する。
【０１０８】
つまり、入力項目の補正が不完全な場合、判定部４０４は、"算出部４０２が算出した冷媒量指標値"と"推論部４０３が推論した正常時の冷媒量指標値の予測値"との差または比と、"冷媒量指標値を算出するための運転データを取得した時の運転条件と所定の範囲内の運転条件であった過去の運転データから算出した冷媒量指標値"と"推論部４０３が推論した正常時の冷媒量指標値の予測値"との差または比と、の両方に基づいて空気調和システムの冷媒量を判定する。なお、このような過去の運転データを用いた判定は、単独で実施されてもよいし、過去の運転データを用いない判定が実施された後で実施されてもよい。
【０１０９】
＜冷媒量の判定＞
以下、冷媒量の判定の具体例について説明する。上述したように、判定部４０４は、算出部４０２が算出した冷媒量指標値と、推論部４０３が推論した正常時の冷媒量指標値の予測値との差または比に基づいて、空気調和システム１００の冷媒量を判定する。
【０１１０】
＜＜判定（例１）＞＞
判定部４０４は、算出部４０２が算出した冷媒量指標値と、推論部４０３が推論した正常時の冷媒量指標値の予測値との差または比に基づいて、適正冷媒量からの冷媒の増減の度合い（例えば、冷媒量の漏洩の程度）を判定することができる。
【０１１１】
＜＜判定（例２）＞＞
判定部４０４は、算出部４０２が算出した冷媒量指標値と、推論部４０３が推論した正常時の冷媒量指標値の予測値との差または比と、空気調和システム１００の適正冷媒量とに基づいて、冷媒の適正量に対する漏洩量の割合（例えば、総冷媒量のうち××パーセントの冷媒が漏洩している）を判定することができる。なお、判定部４０４は、冷媒量（例えば、現在の冷媒量は××ｋｇである）を判定する構成とすることもできる。
【０１１２】
図１０は、本開示の一実施形態に係る冷媒量の判定について説明するための図である。冷媒量判定装置４００は、図１０のような、冷媒量指標値の変化量（つまり、現在の冷媒量指標値と正常時の冷媒量指標値の予測値との差または比）と、冷媒の適正量に対する漏洩量の割合と、の対応関係を格納しておく。例えば、総冷媒量のうち１５パーセントの冷媒が漏洩しているときの冷媒量指標値の変化量の平均が２であったとする。そうすると、冷媒量判定装置４００は、冷媒量指標値の変化量が２であると、総冷媒量のうち１５パーセントの冷媒が漏洩していると判定することができる。
【０１１３】
＜処理方法＞
以下、本開示の一実施形態に係る判定処理および学習処理について説明する。
【０１１４】
図１１は、本開示の一実施形態に係る判定処理のフローチャートである。
【０１１５】
ステップ１１（Ｓ１１）において、運転データ取得部４０１は、空気調和システム１００の各種センサ（温度センサ、圧力センサなど）から、空気調和システム１００の運転データを取得する。
【０１１６】
ステップ１２（Ｓ１２）において、算出部４０２は、Ｓ１１で運転データ取得部４０１が取得した運転データから冷媒量指標値を算出する。
【０１１７】
ステップ１３（Ｓ１３）において、推論部４０３は、正常時の運転データと冷媒量指標値とを関連付けて学習した結果（学習済みモデル４０６）に基づき、Ｓ１１で運転データ取得部４０１が取得した運転データから正常時の冷媒量指標値の予測値を推論する。
【０１１８】
なお、Ｓ１２とＳ１３の順序は逆でもよい。
【０１１９】
ステップ１４（Ｓ１４）において、判定部４０４は、Ｓ１２で算出部４０２が算出した冷媒量指標値と、Ｓ１３で推論部４０３が推論した正常時の冷媒量指標値の予測値との差または比に基づいて、空気調和システム１００の冷媒量を判定する。その後、出力部４０５は、判定部４０４が判定した結果を出力することができる。
【０１２０】
図１２は、本開示の一実施形態に係る学習処理のフローチャートである。
【０１２１】
ステップ２１（Ｓ２１）において、教師データ取得部５０１は、教師データ（正常時の運転データおよび冷媒量指標値）を取得する。教師データ取得部５０１は、取得した教師データを教師データ格納部５０２に格納する。
【０１２２】
ステップ２２（Ｓ２２）において、学習部５０３は、正常時の運転データと冷媒量指標値とを関連付けて機械学習する。正常時の運転データと冷媒量指標値とを関連付けて学習した結果として、学習済みモデルが生成される。
【０１２３】
以下、冷媒量判定の種々の実施形態について説明する。下記で説明するように、推論部４０３は、運転データ取得部４０１が取得した運転データと算出部４０２が算出した冷媒量指標値との少なくとも一方、および、学習済みモデル（補正モデルともいう）を用いて、冷媒量指標値の補正に関する情報を推論することができる。また、判定部４０４は、冷媒量指標値の補正に関する情報に基づいて、空気調和システム１００の冷媒量を判定することができる。
【０１２４】
補正モデルに入力されるデータは、運転データから算出された冷媒量指標値のみであってもよいし、運転データのみであってもよいし（なお、補正モデルにおいて冷媒量指標値の算出と同じデータを使用してもよいし、補正モデルにおいて冷媒量指標値の算出と異なるデータを使用してもよいし、補正モデルにおいて冷媒量指標値の算出と一部共通のデータを使用してもよい）、冷媒量指標値と運転データの両方であってもよい。
【０１２５】
補正モデルから出力される"冷媒量指標値の補正に関する情報"とは、例えば、補正された冷媒量指標値、冷媒量指標値の補正された存在範囲、補正された冷媒量指標値を特定するための情報（例えば、補正後の冷媒量指標値をｙｍ（ｔ）とすると、線形補正式ｙｍ（ｔ）＝ａ＊ｙ（ｔ）＋ｂの係数ａ、ｂ）等である。
【０１２６】
図１６は、本開示の一実施形態に係る冷媒量判定装置４００について説明するための図である。図１６に示される実施形態では、推論部４０３は、算出部４０２が算出した冷媒量指標値、および、補正モデルを用いて、算出部４０２が算出した冷媒量指標値が補正された冷媒量指標値を推論する。また、判定部４０４は、補正された冷媒量指標値に基づいて、空気調和システム１００の冷媒量を判定する。
【０１２７】
具体的には、推論部４０３は、補正部４０３−１および過去値（バッファ機能）４０３−２を有する。過去値４０３−２には、過去の冷媒量指標値（ｙ（ｔ−１）、・・・、ｙ（ｔ−ｍ）、・・・）が格納されている。過去の冷媒量指標値には、日付情報（何月何日の冷媒量指標値であるかの情報）を含む時刻の情報（ｔ−１、・・・ｔ−ｍ、・・・）が付随されている。補正部４０３−１は、算出部４０２から、日付情報を含む時刻の情報（ｔ）が付随された冷媒量指標値（ｙ（ｔ））と、取得した日付情報を用いて過去値４０３−２から過去の冷媒量指標値（ｙ（ｔ−１）、ｙ（ｔ−２））を取得する。そして、補正部４０３−１は、現在値を
【０１２８】
【数１】
0006791429.tif 000002
とし、同様に取得した日付情報を用いて、過去値４０３−２から、（ｙ（ｔ）、ｙ（ｔ−１）、ｙ（ｔ−２））に対応する前年の同時刻のデータを取得して
【０１２９】
【数２】
0006791429.tif 000003
とする変数を定義する。ここで、ｙ＊（ｔ）は、ｙ（ｔ）の前年同時刻の冷媒量指標値である。このように定義したＹ（ｔ）とＹ＊（ｔ）の内積を、冷媒量指標値の補正値とすることができる。つまり、推論部４０３は、ｙ（ｔ）とｔ−ｍ（ここではｍ＝２）までの過去値ｙ（ｔ−１）、・・・、ｙ（ｔ−ｍ）および前年同時刻の過去値ｙ＊（ｔ−１）、・・・、ｙ＊（ｔ−ｍ）を補正モデルに入力して、補正された冷媒量指標値を出力させることができる。このような補正された冷媒量指標値を用いることで、図１６のグラフに示されるように冷媒の漏洩の判定が容易になる。
【０１３０】
図１７は、本開示の一実施形態に係る冷媒量判定装置４００について説明するための図である。図１７に示される実施形態では、運転データは、第１の運転データと第２の運転データとを含み、第１の運転データと前記第２の運転データは少なくとも一部が異なる、あるいは、第１の運転データと第２の運転データは少なくとも一部が同一である。また、算出部４０２は、第１の運転データから冷媒量指標値を算出する。また、推論部４０３は、第２の運転データおよび補正モデルを用いて、冷媒量指標値の補正された存在範囲を推論する。また、判定部４０４は、算出部４０２が算出した冷媒量指標値、および、冷媒量指標値の補正された存在範囲に基づいて、空気調和システム１００の冷媒量を判定する。具体的には、判定部４０４は、算出部４０２が算出した冷媒量指標値の現在値が、推論部４０３が推論した存在範囲の中にあるのか外にあるのかを評価して冷媒の漏洩を判定する。なお、存在範囲とは、例えば、上限・下限（正常ならばａ＜ｙ（ｔ）＜ｂおよび異常ならばｐ＜ｙ（ｔ）＜ｑという分布範囲（ａ，ｂ）および（ｐ，ｑ）等）、分布モデル、クラスター等である。
【０１３１】
＜実施例１＞
推論部４０３は、正常状態または異常状態（漏洩状態）の冷媒量指標値の予測分布を出力する。例えば、図１７に示されるような正規分布で近似した予測分布（予測統計パラメータ：μ０，σ０（補正モデルにより補正された分布の特性パラメータ））および実際の分布（実際の統計パラメータ：μ，σ）であったとする。判定部４０４は、予測分布と実際の分布の関係性（例えば、パラメータの乖離度の評価、−３σ範囲外での出現率の評価等）から、冷媒の漏洩を判定する。
【０１３２】
＜実施例２＞
推論部４０３は、正常状態または異常状態（漏洩状態）の冷媒量指標値の予測クラスターを出力する。例えば、図１７に示されるような予測クラスター（補正モデルにより補正されたクラスター）および実際のクラスターであったとする。判定部４０４は、予測クラスターと実際のクラスターの関係性から、冷媒の漏洩を判定する。
【０１３３】
＜実施例３＞
なお、＜実施例１＞＜実施例２＞において、冷媒量指標値の補正された存在範囲の代わりに、補正された冷媒量指標値を特定するための情報（例えば、補正後の冷媒量指標値をｙｍ（ｔ）とすると、線形補正式ｙｍ（ｔ）＝ａ＊ｙ（ｔ）＋ｂの係数ａ、ｂ）を用いるようにしてもよい。
【０１３４】
図１８は、本開示の一実施形態に係る冷媒量判定装置４００について説明するための図である。図１８に示される実施形態では、運転データは、第１の運転データと第２の運転データとを含み、第１の運転データと第２の運転データは少なくとも一部が異なる、あるいは、第１の運転データと第２の運転データは少なくとも一部が同一である。また、算出部４０２は、第１の運転データから冷媒量指標値を算出する。また、推論部４０３は、第２の運転データと算出部４０２が算出した冷媒量指標値、および、補正モデルを用いて、算出部４０２が算出した冷媒量指標値が補正された冷媒量指標値を推論する。また、判定部４０４は、補正された冷媒量指標値に基づいて、空気調和システム１００の冷媒量を判定する。具体的には、推論部４０３は、補正モデルによる補正により、冷媒量指標値から他の要因による変動成分を除去することができる。以下、図１９を参照しながら詳細に説明する。
【０１３５】
図１９は、本開示の一実施形態に係る冷媒量判定装置４００について説明するための図である。推論部４０３は、算出部４０２が算出した冷媒量指標値ｙ（ｔ）と運転データ取得部４０１が取得した運転データｘ５（ｔ）をｙ（ｔ）−ｘ５（ｔ）平面上に写像する。この平面上には、予め学習した正常状態のクラスターと異常状態（漏洩状態）のクラスターが定義されている。例えば、ｘ５は、過冷却熱交換器の膨張弁の開度とする。冷媒量指標値の補正値を以下のように定義する。
（１）点（ｙ（ｔ），ｘ５（ｔ））が正常状態のクラスターの内部にある
冷媒量指標値の補正値＝０
（２）点（ｙ（ｔ），ｘ５（ｔ））が正常状態のクラスターと異常状態（漏洩状態）のクラスターの外部にある
冷媒量指標値の補正値＝−Ｌ１／（Ｌ１＋Ｌ２）
Ｌ１：正常状態のクラスター境界から点までの最短距離
Ｌ２：異常状態（漏洩状態）のクラスター境界から点までの最短距離
（３）点（ｙ（ｔ），ｘ５（ｔ））が異常状態（漏洩状態）のクラスターの内部にある
冷媒量指標値の補正値＝−１
【０１３６】
図２０は、本開示の一実施形態に係る冷媒量判定装置４００について説明するための図である。図２０に示される実施形態では、運転データは、第１の運転データと第２の運転データとを含み、第１の運転データと第２の運転データは少なくとも一部が異なる、あるいは、第１の運転データと第２の運転データは少なくとも一部が同一である。また、算出部４０２は、第１の運転データから冷媒量指標値を算出する。また、推論部４０３は、第２の運転データと算出部４０２が算出した冷媒量指標値、および、補正モデルを用いて、算出部４０２が算出した冷媒量指標値と第２の運転データから予測される冷媒量指標値の予測値との補正された差または比を推論する。また、判定部４０４は、補正された差または比に基づいて、空気調和システム１００の冷媒量を判定する。図２０に示されるように、補正モデルにて正常値を予測し、冷媒量指標値の補正値＝正常予測値−現在値とすることができる。
【０１３７】
なお、１つまたは複数の種類の冷媒量指標値、および、１つまたは複数の種類の補正モデルが用いられるようにしてもよい。例えば、図２０の実施形態（冷媒量指標値と予測値との補正された差または比が用いられる場合）と図１７の実施形態（冷媒量指標値の補正された存在範囲が用いられる場合）を組み合わせてもよい（つまり、冷媒量指標値が１種類で、補正モデルが２種類である）。また、例えば、図２０の実施形態（冷媒量指標値と予測値との補正された差または比が用いられる場合）と図１８、１９の実施形態（冷媒量指標値が補正された冷媒量指標値が用いられる場合）を組み合わせてもよい（つまり、冷媒量指標値が１種類で、補正モデルが２種類である。なお、冷媒量指標値は、複数の種類であってもよい）。また、例えば、図２０の実施形態（冷媒量指標値と予測値との補正された差または比が用いられる場合）の変形として、複数の種類の冷媒量指標値を用いるようにしてもよい。
【０１３８】
＜＜学習用データセット＞＞
補正モデルは、正常時と異常時との少なくとも一方（つまり、正常状態のみ、異常状態（漏洩状態）のみ、正常状態および異常状態（区別あり）、正常状態および異常状態（区別なし））の運転データと冷媒量指標値とを関連付けて学習されたモデルである。
【０１３９】
正常時と異常時との少なくとも一方の運転データは、実測データと疑似データとの少なくとも一方を含む（つまり、実測データのみ、疑似データのみ、実測データおよび疑似データ）。学習データ不足の場合や正常データ量と異常データ量が不均一な場合、補正の精度が低くなる可能性があるため、既存データから疑似的に正常データと異常データを作成してデータ量の水増しを行うことができる。
【０１４０】
＜＜出力補正＞＞
冷媒量判定装置４００が、冷媒量指標値の補正に関する情報を補正する出力補正部をさらに備えるようにしてもよい。
【０１４１】
図２１は、本開示の一実施形態に係る出力補正部について説明するための図である。出力補正部は、冷媒量が設計値の場合の冷媒量指標値と冷媒量指標実測値とのオフセット量を補正することができる。例えば、ビル用マルチエアコンでは、連絡配管に応じて現地で追加充填する。その際に、追加充填量計算の誤差や充填作業の誤差が発生するため、実際の充填量と設計充填量にオフセットが発生する。また、冷媒量指標値の差分は設計充填量でゼロになるよう学習している。そこで、設置直後に冷媒量指標値の差分がゼロになるようにオフセット量を補正する。また、運用中に圧縮機の交換等で冷媒量を調整した際にも修理前後でオフセットが発生する。そこで、修理後のＳＥ等の入力をトリガーにオフセット量を再補正する。
【０１４２】
また、出力補正部は、初期充填量（オフセット量）や冷媒漏洩速度（＝ＡＩ出力の変化率（なお、算出部４０２および推論部４０３（補正モデル４０６を含む）をＡＩ（artificial intelligence）とも呼ぶ））等のＡＩ出力特性を判定し、その特性に応じた最適な判定ロジックを選択することで誤判定を削減することができる。また、初期充填量（オフセット量）や冷媒漏洩速度（＝ＡＩ出力の変化率）等のＡＩ出力特性を判定し、その特性に応じたＡＩに変更することで誤判定を削減する。例えば、ＡＩ−１での出力特性からガス欠気味の物件と判定した場合、ガス欠気味物件で精度の高いＡＩ−２に変更することができる。
【０１４３】
＜＜入力補正＞＞
冷媒量判定装置４００が、運転データを補正する入力補正部をさらに備えるようにしてもよい。
【０１４４】
図２２および図２３は、本開示の一実施形態に係る入力補正部について説明するための図である。入力補正部は、運転データの数に応じて、運転データの取得間隔を増減させることができる。例えば、図２２に示されるように、運転データが、漏洩検知以外の用途（別の故障検知）にも使用される場合、サンプリング間隔は全用途が支障なく利用できる水準で決められる。元データが漏洩検知に必要なレベル以上の頻度で供給される場合、全データを利用するとかえって冷媒量指標値の変動が大きくなり、取り扱いが難しくなる。そこで、漏洩検知に適切なデータ間隔に間引いて利用することができる。また、例えば、図２３に示されるように、元データが１分間隔で取得される分報データで、漏洩検知は分報データを間引きした１時間に１個の時報データを利用する場合、１日分の分報データをバッファに溜めておき、間引きされた時報データが不足する場合、元の分報データを利用しデータ数を増やすことができる。
【０１４５】
また、入力補正部は、誤判定を防止するため、運転時間が短い、発停頻度が高い、室内機稼働台数が少ない等のデータ品質が低下した場合、データをＡＩ入力から排除することができる。また、入力補正部は、一定時間内のデータの個数が少ない、外気温が低い、圧縮機の周波数が小さい等の特徴に応じて最適なＡＩを選択することができる。
【０１４６】
また、入力補正部は、運転データの疑似データを作成することができる。運転データは、実測データと疑似データとの少なくとも一方を含むことができる。
【０１４７】
なお、冷媒量判定装置４００が、上記の出力補正部、かつ、上記の入力補正部をさらに備えるようにしてもよい。
【０１４８】
＜判定結果＞
例えば、出力部４０５は、冷媒量を判定するための数値（例えば、冷媒量指標値と予測値との補正された差＝０、ＳＣ＝０．５）を判定結果として出力することができる。つまり、判定部４０４が、冷媒量指標値から変動やノイズを除去した現時点での正確なトレンド値を判定する。
【０１４９】
また、例えば、出力部４０５は、冷媒量を判定するためのカテゴリ（例えば、漏洩／正常、レベルＡ／Ｂ／Ｃ）、あるいは、冷媒量を判定するためのカテゴリおよびその信頼度（例えば、漏洩・信頼度８５パーセント）を判定結果として出力することができる。つまり、判定部４０４が、冷媒量指標値から変動やノイズを除去した値をもとに現時点での漏洩状況の有無を判定する。
【０１５０】
＜判定結果のフィードバック＞
以下のように、判定結果をフィードバックさせることができる。
【０１５１】
判定結果は、判定部４０４にフィードバックされうる。判定部４０４は、出力部４０５が出力する判定結果を用いて判定することができる。例えば、判定部４０４は、独自のロジックで１次判定し、その結果にデータベースから参照した過去の類似条件での判定結果を加味して最終判定することができる。また、例えば、判定部４０４は、初期設定で漏洩の検知を実施後、一定期間内の判定結果から、誤判定が減少し正答率が向上するように判定条件や閾値を再調整することができる（以後、同様の方法で定期的に再調整してもよい）。また、図９を参照しながら上述したように、入力項目の補正が不完全な場合、判定部４０４は、"算出部４０２が算出した冷媒量指標値"と"推論部４０３が推論した正常時の冷媒量指標値の予測値"との差または比と、"冷媒量指標値を算出するための運転データを取得した時の運転条件と所定の範囲内の運転条件であった過去の運転データから算出した冷媒量指標値"と"推論部４０３が推論した正常時の冷媒量指標値の予測値"との差または比と、の両方に基づいて空気調和システムの冷媒量を判定することができる。
【０１５２】
判定結果は、学習済みモデル取得部４０７にフィードバックされうる。学習済みモデル取得部４０７は、出力部４０５が出力する判定結果を用いて最適な補正モデルを取得することができる。例えば、学習済みモデル取得部４０７は、初期設定モデルで漏洩の検知を実施後、一定期間内の判定結果から、誤判定が減少し正答率が向上するように学習済みモデルを再取得することができる。
【０１５３】
判定結果は、学習部５０３にフィードバックされうる。学習部５０３で、出力部４０５が出力する判定結果を用いて再学習することができる。例えば、学習部５０３は、初期設定モデルで漏洩の検知を実施後、一定期間内の判定結果から、誤判定が減少し正答率が向上するように再学習したモデルを作成することができる。
【０１５４】
判定結果は、学習用データセットにフィードバックされうる。学習部５０３は、出力部４０５が出力する判定結果を用いて学習データを変更し、補正モデルを再学習することができる。例えば、学習部５０３は、初期設定モデルで漏洩の検知を実施後、一定期間内の判定結果から、誤判定が減少し正答率が向上するように、学習用データセットを変更して再学習したモデルを作成することができる。
【０１５５】
＜＜外部データ＞＞
上記では、運転データのみを使用する場合を説明したが、運転データと外部データ（例えば、外付けセンサデータ、画像データ、空気調和システム１００の設置状況データ）を使用するようにしてもよい。
【０１５６】
例えば、補正モデルは、外付けセンサデータと運転データと冷媒量指標とを関連付けて学習されたモデルである。運転データ取得部４０１は、外付けセンサデータをさらに取得する。また、推論部４０３は、取得された外付けセンサデータと運転データおよび補正モデルを用いて冷媒量指標値の補正に関する情報を推論する。例えば、外付けセンサデータは、温度・圧力センサのデータ（温度・圧力データを計測しているセンサを搭載していない場合）である。また、例えば、外付けセンサデータは、冷媒ガス漏れ検知センサのデータである。また、例えば、外付けセンサデータは、振動センサ、加速度ピックアップのデータである。
【０１５７】
例えば、補正モデルは、画像データと運転データと冷媒量指標とを関連付けて学習されたモデルである。運転データ取得部４０１は、画像データをさらに取得する。また、推論部４０３は、取得された画像データと運転データおよび補正モデルを用いて冷媒量指標値の補正に関する情報を推論する。画像データは、冷媒漏洩時に変化が現れる箇所の画像データである。例えば、画像データは、凝縮器出口から膨張弁までの液配管の途中に設置されたサイトグラスの画像データ（冷媒量低下で配管内が飽和状態になることで生じる気泡の発生状況の画像データ）である。また、例えば、画像データは、配管内に蛍光剤を注入し、漏洩が発生しやすい箇所をブラックライトを照射しながら撮影した画像である。また、例えば、画像データは、暖房時に室外機熱交換器フィン表面の着霜状況を撮影した画像である。
【０１５８】
例えば、補正モデルは、空気調和システム１００の設置状況データと運転データと冷媒量指標とを関連付けて学習されたモデルである。運転データ取得部４０１は、空気調和システム１００の設置状況データをさらに取得する。また、推論部４０３は、取得された設置状況データと運転データおよび補正モデルを用いて冷媒量指標値の補正に関する情報を推論する。例えば、空気調和システム１００の設置状況データは、配管全長、主配管と枝配管の長さの比率、室外機と室内機の設置高低差、室内機構成（室内機容積に差を生じさせるもの）等である。
【０１５９】
また、例えば、空気調和システム１００の設置状況データは、冷媒の充填量である。モデル作成時に標準冷媒量と冷媒量不足状態のデータを使用することで、運転データから正常時および漏洩時の冷媒量そのものを予測することができる。
【０１６０】
以上、実施形態を説明したが、特許請求の範囲の趣旨及び範囲から逸脱することなく、形態や詳細の多様な変更が可能なことが理解されるであろう。
【符号の説明】
【０１６１】
１００  空気調和システム
２００  室外機
２０１  室外熱交換器
２０２  圧縮機
２０３  過冷却熱交換器
２０４  過冷却熱交換器膨張弁
２０５  室外機主膨張弁
３００  室内機
３０１  室内熱交換器
３０２  室内熱交換器膨張弁
４００  冷媒量判定装置
２０１−１  室外熱交換器（凝縮器）
２０１−２  室外熱交換器（蒸発器）
３００−１  暖房室内機
３００−２  冷房室内機
４０１  運転データ取得部
４０２  算出部
４０３  推論部
４０３−１  補正部
４０３−２  過去値
４０４  判定部
４０５  出力部
４０６  学習済みモデル
４０７  学習済みモデル取得部
５００  学習装置
５０１  教師データ取得部
５０２  教師データ格納部
５０３  学習部
１３００  過冷却熱交換器ガス管
１４００  エコノマイザ
１４０１  エコノマイザ用膨張弁
１４０２  主膨張弁
１４０３  凝縮器
１４０４  蒸発器
１５００  中間インジェクション用膨張弁
１５０１  凝縮器
１５０２  蒸発器
【要約】
【課題】冷媒量の判定を容易にする。
【解決手段】空気調和システムの運転データを取得する運転データ取得部と、前記取得された運転データから冷媒量指標値を算出する算出部と、前記取得された運転データと前記算出された冷媒量指標値との少なくとも一方、および、補正モデルを用いて、冷媒量指標値の補正に関する情報を推論する推論部と、前記冷媒量指標値の補正に関する情報に基づいて、前記空気調和システムの冷媒量を判定する判定部と、を備える。
【選択図】図５【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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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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【図２３】
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