(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
建物内の環境を調整する設備と、前記設備を制御する設備制御装置とを具備する制御システムであって、
前記設備に係る３つ以上の稼働条件と、前記稼働条件のもとで稼働させた前記設備のエネルギー消費量を算出する数理モデルとに基づいて、前記３つ以上の前記稼働条件のそれぞれについての前記エネルギー消費量を算出する算出部と、
評価関数に基づいて、算出された前記３つ以上の前記エネルギー消費量それぞれについての評価値を算出する評価値算出部と、
算出された前記３つ以上の前記評価値に基づいて前記エネルギー消費量を最小にする前記稼働条件を最適解として選択する最適解選択部と、
稼働させることが可能と判定された前記最適解に基づいて前記設備を制御する設備制御部と、
を備え、
前記評価関数は、所定期間内における各時間帯のそれぞれについて、時間帯に応じて予め決められた重みを、算出された前記３つ以上の前記エネルギー消費量のうち当該時間帯における前記３つ以上の前記エネルギー消費量のそれぞれに乗算することと、重みが乗算された前記各時間帯における前記３つ以上の前記エネルギー消費量の総和を評価値として算出することとを行う関数である、
制御システム。
【請求項２】
請求項１に記載の制御システムであって、
選択された前記最適解に係る前記稼働条件が前記設備により稼働させることが可能か否かを判定し、その結果、稼働させることが不可能と判定した場合に稼働させることが不可能と判定された前記最適解を除く前記３つ以上の前記稼働条件の中から他の前記最適解を前記最適解選択部に再選択させ、稼働させることが可能と判定した場合に何もしない実行可否判定部を備え、
前記設備制御部は、前記実行可否判定部により稼働させることが可能と判定された前記最適解に基づいて前記設備を制御する、
制御システム。
【請求項３】
請求項１又は２に記載の制御システムであって、
前記環境を変化させる外乱を示す情報を取得し、取得された前記外乱を示す情報に基づいて前記数理モデルを生成するモデル生成部を備え、
前記数理モデルは、前記稼働条件に基づいて前記エネルギー消費量を算出するように構成されており、前記３つ以上の前記稼働条件のそれぞれに対する前記３つ以上の前記エネルギー消費量を算出する、
制御システム。
【請求項４】
請求項３に記載の制御システムであって、
前記外乱を示す情報は、前記設備の前記エネルギー消費量の変化の履歴を表す情報を含む、
制御システム。
【請求項５】
請求項３又は４に記載の制御システムであって、
前記外乱を示す情報は、所定の期間における天候の変化を表す情報、気温の変化を表す情報、気圧の変化を表す情報、湿度の変化を表す情報のうちの一部又は全部を含む、
制御システム。
【請求項６】
請求項１から５のうちいずれか一項に記載の制御システムであって、
前記数理モデルは、前記３つ以上の前記稼働条件のそれぞれについて、前記稼働条件に基づいて前記設備に係る１以上の前記エネルギー消費量の組を算出し、
前記評価値算出部は、前記３つ以上の前記稼働条件のそれぞれについて算出された前記組毎に、前記組に含まれるそれぞれの前記エネルギー消費量に対し、前記評価関数に基づいて重み付けを行い、前記重み付けが行われた１以上の前記エネルギー消費量の総和を前記評価値として算出する、
制御システム。
【請求項７】
建物内の環境を調整する設備に係る３つ以上の稼働条件と、前記稼働条件のもとで稼働させた前記設備のエネルギー消費量を算出する数理モデルとに基づいて、前記３つ以上の前記稼働条件のそれぞれについての前記エネルギー消費量を算出する算出部と、
評価関数に基づいて、算出された前記３つ以上の前記エネルギー消費量それぞれについての評価値を算出する評価値算出部と、
算出された前記３つ以上の前記評価値に基づいて前記エネルギー消費量を最小にする前記稼働条件を最適解として選択する最適解選択部と、
を備え、
前記評価関数は、所定期間内における各時間帯のそれぞれについて、時間帯に応じて予め決められた重みを、算出された前記３つ以上の前記エネルギー消費量のうち当該時間帯における前記３つ以上の前記エネルギー消費量のそれぞれに乗算することと、重みが乗算された前記各時間帯における前記３つ以上の前記エネルギー消費量の総和を評価値として算出することとを行う関数である、
最適解選択装置。
【請求項８】
建物内の環境を調整する設備と、前記設備を制御する設備制御装置とを具備する制御システムにおける前記設備制御装置の制御方法であって、
前記設備に係る３つ以上の稼働条件と、前記稼働条件のもとで稼働させた前記設備のエネルギー消費量を算出する数理モデルとに基づいて、前記３つ以上の前記稼働条件のそれぞれについての前記エネルギー消費量を算出し、
評価関数に基づいて、算出された前記３つ以上の前記エネルギー消費量それぞれについての評価値を算出し、
算出された前記３つ以上の前記評価値に基づいて前記エネルギー消費量を最小にする前記稼働条件を最適解として選択し、
稼働させることが可能と判定された前記最適解に基づいて前記設備を制御する、
制御方法であり、
前記評価関数は、所定期間内における各時間帯のそれぞれについて、時間帯に応じて予め決められた重みを、算出された前記３つ以上の前記エネルギー消費量のうち当該時間帯における前記３つ以上の前記エネルギー消費量のそれぞれに乗算することと、重みが乗算された前記各時間帯における前記３つ以上の前記エネルギー消費量の総和を評価値として算出することとを行う関数である、
制御方法。
【請求項９】
建物内の環境を調整する設備と、前記設備を制御する設備制御装置とを具備する制御システムにおける前記設備制御装置のコンピューターに、
前記設備に係る３つ以上の稼働条件と、前記稼働条件のもとで稼働させた前記設備のエネルギー消費量を算出する数理モデルとに基づいて、前記３つ以上の前記稼働条件のそれぞれについての前記エネルギー消費量を算出させ、
評価関数に基づいて、算出された前記３つ以上の前記エネルギー消費量それぞれについての評価値を算出させ、
算出された前記３つ以上の前記評価値に基づいて前記エネルギー消費量を最小にする前記稼働条件を最適解として選択させ、
稼働させることが可能と判定された前記最適解に基づいて前記設備を制御させる、
プログラムであり、
前記評価関数は、所定期間内における各時間帯のそれぞれについて、時間帯に応じて予め決められた重みを、算出された前記３つ以上の前記エネルギー消費量のうち当該時間帯における前記３つ以上の前記エネルギー消費量のそれぞれに乗算することと、重みが乗算された前記各時間帯における前記３つ以上の前記エネルギー消費量の総和を評価値として算出することとを行う関数である、
プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、制御システム、最適解選択装置、制御方法、及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
建物内に設置される複数の設備に係る電力消費量を最適化するための研究・技術が開発されている。
【０００３】
これに関連し、空調機器の運転条件に基づいて、評価項目の予測を行い、予測された評価項目の結果から評価関数を算出し、算出された評価関数に基づいて、空調機器の運転条件を選択し、選択された運転条件に基づいて、空調機器を制御する空調機器制御システムが知られている。（特許文献１参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２０１３−１４２４９４号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、従来の空調機器制御システムは、空調機器制御システムが具備する空調機器に適用することが不可能な運転条件を選択してしまう場合があった。そのため、従来の空調機器制御システムでは、電力消費量を最適化することができない場合があった。
【０００６】
そこで本発明は、上記従来技術の問題に鑑みてなされたものであり、より確実にエネルギー消費量を最適化することができる制御システム、最適解選択装置、制御方法、及びプログラムを提供する。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明の一態様は、建物内の環境を調整する設備と、前記設備を制御する設備制御装置とを具備する制御システムであって、前記設備に係る３つ以上の稼働条件と、前記稼働条件のもとで稼働させた前記設備のエネルギー消費量を算出する数理モデルとに基づいて、前記３つ以上の前記稼働条件のそれぞれについての前記エネルギー消費量を算出する算出部と、評価関数に基づいて、算出された前記３つ以上の前記エネルギー消費量それぞれについての評価値を算出する評価値算出部と、算出された前記３つ以上の前記評価値に基づいて前記エネルギー消費量を最小にする前記稼働条件を最適解として選択する最適解選択部と、稼働させることが可能と判定された前記最適解に基づいて前記設備を制御する設備制御部と、を備え、前記評価関数は、所定期間内における各時間帯のそれぞれについて、時間帯に応じて予め決められた重みを、算出された前記３つ以上の前記エネルギー消費量のうち当該時間帯における前記３つ以上の前記エネルギー消費量のそれぞれに乗算することと、重みが乗算された前記各時間帯における前記３つ以上の前記エネルギー消費量の総和を評価値として算出することとを行う関数である、制御システムである。
【０００８】
また、本発明の他の態様は、上記の制御システムであって、選択された前記最適解に係る前記稼働条件が前記設備により稼働させることが可能か否かを判定し、その結果、稼働させることが不可能と判定した場合に稼働させることが不可能と判定された前記最適解を除く前記３つ以上の前記稼働条件の中から他の前記最適解を前記最適解選択部に再選択させ、稼働させることが可能と判定した場合に何もしない実行可否判定部を備え、前記設備制御部は、前記実行可否判定部により稼働させることが可能と判定された前記最適解に基づいて前記設備を制御する、制御システムである。
【０００９】
また、本発明の他の態様は、上記の制御システムであって、前記環境を変化させる外乱を示す情報を取得し、取得された前記外乱を示す情報に基づいて前記数理モデルを生成するモデル生成部を備え、前記数理モデルは、前記稼働条件に基づいて前記エネルギー消費量を算出するように構成されており、前記３つ以上の前記稼働条件のそれぞれに対する前記３つ以上の前記エネルギー消費量を算出する、制御システムである。
【００１０】
また、本発明の他の態様は、上記の制御システムであって、前記外乱を示す情報は、前記設備の前記エネルギー消費量の変化の履歴を表す情報を含む、制御システムである。
【００１１】
また、本発明の他の態様は、上記の制御システムであって、前記外乱を示す情報は、所定の期間における天候の変化を表す情報、気温の変化を表す情報、気圧の変化を表す情報、湿度の変化を表す情報のうちの一部又は全部を含む、制御システムである。
【００１２】
また、本発明の他の態様は、上記の制御システムであって、前記数理モデルは、前記３つ以上の前記稼働条件のそれぞれについて、前記稼働条件に基づいて前記設備に係る１以上の前記エネルギー消費量の組を算出し、前記評価値算出部は、前記３つ以上の前記稼働条件のそれぞれについて算出された前記組毎に、前記組に含まれるそれぞれの前記エネルギー消費量に対し、前記評価関数に基づいて重み付けを行い、前記重み付けが行われた１以上の前記エネルギー消費量の総和を前記評価値として算出する、制御システムである。
【００１３】
また、本発明の他の態様は、建物内の環境を調整する設備に係る３つ以上の稼働条件と、前記稼働条件のもとで稼働させた前記設備のエネルギー消費量を算出する数理モデルとに基づいて、前記３つ以上の前記稼働条件のそれぞれについての前記エネルギー消費量を算出する算出部と、評価関数に基づいて、算出された前記３つ以上の前記エネルギー消費量それぞれについての評価値を算出する評価値算出部と、算出された前記３つ以上の前記評価値に基づいて前記エネルギー消費量を最小にする前記稼働条件を最適解として選択する最適解選択部と、を備え、前記評価関数は、所定期間内における各時間帯のそれぞれについて、時間帯に応じて予め決められた重みを、算出された前記３つ以上の前記エネルギー消費量のうち当該時間帯における前記３つ以上の前記エネルギー消費量のそれぞれに乗算することと、重みが乗算された前記各時間帯における前記３つ以上の前記エネルギー消費量の総和を評価値として算出することとを行う関数である、最適解選択装置である。
【００１４】
また、本発明の他の態様は、建物内の環境を調整する設備と、前記設備を制御する設備制御装置とを具備する制御システムにおける前記設備制御装置の制御方法であって、前記設備に係る３つ以上の稼働条件と、前記稼働条件のもとで稼働させた前記設備のエネルギー消費量を算出する数理モデルとに基づいて、前記３つ以上の前記稼働条件のそれぞれについての前記エネルギー消費量を算出し、評価関数に基づいて、算出された前記３つ以上の前記エネルギー消費量それぞれについての評価値を算出し、算出された前記３つ以上の前記評価値に基づいて前記エネルギー消費量を最小にする前記稼働条件を最適解として選択し、稼働させることが可能と判定された前記最適解に基づいて前記設備を制御する、制御方法であり、前記評価関数は、所定期間内における各時間帯のそれぞれについて、時間帯に応じて予め決められた重みを、算出された前記３つ以上の前記エネルギー消費量のうち当該時間帯における前記３つ以上の前記エネルギー消費量のそれぞれに乗算することと、重みが乗算された前記各時間帯における前記３つ以上の前記エネルギー消費量の総和を評価値として算出することとを行う関数である、制御方法である。
【００１５】
また、本発明の他の態様は、建物内の環境を調整する設備と、前記設備を制御する設備制御装置とを具備する制御システムにおける前記設備制御装置のコンピューターに、前記設備に係る３つ以上の稼働条件と、前記稼働条件のもとで稼働させた前記設備のエネルギー消費量を算出する数理モデルとに基づいて、前記３つ以上の前記稼働条件のそれぞれについての前記エネルギー消費量を算出させ、評価関数に基づいて、算出された前記３つ以上の前記エネルギー消費量それぞれについての評価値を算出させ、算出された前記３つ以上の前記評価値に基づいて前記エネルギー消費量を最小にする前記稼働条件を最適解として選択させ、稼働させることが可能と判定された前記最適解に基づいて前記設備を制御させる、プログラムであり、前記評価関数は、所定期間内における各時間帯のそれぞれについて、時間帯に応じて予め決められた重みを、算出された前記３つ以上の前記エネルギー消費量のうち当該時間帯における前記３つ以上の前記エネルギー消費量のそれぞれに乗算することと、重みが乗算された前記各時間帯における前記３つ以上の前記エネルギー消費量の総和を評価値として算出することとを行う関数である、プログラムである。
【発明の効果】
【００１６】
本発明によれば、より確実にエネルギー消費量を最適化することができる制御システム、最適解選択装置、制御方法、及びプログラムを提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１７】
【図１】本実施形態に係る制御システム１の構成を示す構成図である。
【図２】設備制御装置４のハードウェア構成の一例を示す図である。
【図３】設備制御装置４の機能構成の一例を示す図である。
【図４】設備制御装置４が最適解を導出し、導出された最適解に基づいて設備２を制御する処理の流れの一例を示すフローチャートである。
【図５】出力パラメーター算出部５５が数理モデルによって出力パラメーターを算出する処理について説明する説明図である。
【図６】複数の時間帯に分割された所定期間の一例と、評価値を算出する評価関数の一例を示す図である。
【図７】設備制御装置４が最適解を選択し、制御情報を設備２に送信するまでの処理の一例の概要を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１８】
＜実施形態＞
以下、本発明の実施形態について、図面を参照して説明する。図１は、本実施形態に係る制御システム１の構成を示す構成図である。本実施形態に係る制御システム１は、建物Ｂ内に設置される。建物Ｂとは、例えば、ビルディングや家屋、イベント会場に用いられる施設等のことである。制御システム１は、建物Ｂ内の環境を調整する。建物Ｂ内の環境とは、例えば、建物Ｂ内の温度（室温）や湿度、明るさ（照度）等の物理量によって表されるが、これに代えて、他の物理量であってもよい。以下では、説明の便宜上、制御システム１が建物Ｂ内の温度を調整するとして説明するが、これに代えて、制御システム１が湿度や明るさ等を調整してもよい。
【００１９】
制御システム１は、設備２−１〜設備２−Ｎと、コントローラー３と、設備制御装置４を具備する。以下では、説明の便宜上、設備２−１〜設備２−Ｎを区別して説明する必要が無い限り、これらをまとめて設備２と称して説明する。また、以下では、設備２が設置される建物Ｂ内の部屋を、設置部屋と称して説明する。制御システム１は、建物Ｂ内の設置部屋の室温を目標温度に調整するように設備２を制御する。また、制御システム１は、設備２を制御する際、外乱によって生じる設置部屋の温度変化の予想に基づいて、設備２が消費するエネルギー消費量と、設備２による設置部屋の室温の調整に係る効果との費用対効果が最適化されるように、設備２に設置部屋の温度を目標温度に調整させる。
【００２０】
ここで、以下では、エネルギー消費量は、説明の便宜上、本実施形態において電力消費量であるとして説明する。また、外乱とは、設置部屋の温度を変化させる要因であって設備２とは異なる他の要因を示し、例えば、図１に示したような太陽Ｓからの日照ＳＩ等を示す。なお、日照ＳＩ以外の外乱としては、例えば、設置部屋の人の数の変化や、設置部屋での火器の使用等、設置部屋内部における要因も含まれる。また、外乱によって生じる設置部屋の温度変化の予想とは、過去の日照ＳＩ量の履歴等による将来の日照ＳＩ量の予想に基づく設置部屋の温度変化の予想や、天気予報等による将来の日照ＳＩ量の予想に基づく設置部屋の温度変化の予想等を示す。
【００２１】
また、制御システム１は、将来の所定期間内での各時間帯における外乱による設置部屋の温度変化の予想に基づいて、設備２の設定温度（すなわち、設備２から送風される空気の温度であって目標温度とは異なる）を調整することで、室温を目標温度に調整する。将来の所定期間とは、例えば、次の０時から２４時までの２４時間であるが、他の期間であってもよい。また、各時間帯とは、例えば、所定期間を１時間毎に分割した時間帯のそれぞれを示すが、これに代えて１時間以外の他の時間毎に分割した時間帯であってもよい。
【００２２】
設備２は、コントローラー３から前述の時間帯毎に制御情報を受信する。設備２は、コントローラー３から制御情報を受信すると、受信した制御情報に基づいて設定温度を設定し、設定された設定温度に基づいて設置部屋の温度を目標温度に調整する。ここで、制御情報とは、例えば、各時間帯において設備２に設定温度として設定したい温度を示す値や、設備２の温度調整機能や電源のオン／オフを示す情報等を含む。以下では、説明の便宜上、設備２に設定温度として設定したい温度を示す値を制御値と称して説明する。なお、設備２はそれぞれ、ケーブルによってコントローラー３と通信可能に接続されている。ケーブルを介した有線通信は、例えば、イーサネット（登録商標）の規格によって行われる。
【００２３】
コントローラー３は、Ｎ台の設備２それぞれとケーブルによって通信可能に接続される。また、コントローラー３は、設備制御装置４とケーブルによって通信可能に接続される。コントローラー３は、設備制御装置４から所定期間での各時間帯における制御情報のすべてを含む情報（以下、最適運転モデルと称する）を受信する。そして、コントローラー３は、受信された最適運転モデルに基づいて、所定期間での各時間帯の開始時刻毎に、各時間帯における制御情報を設備２に送信することで設備２を制御する。
【００２４】
設備制御装置４は、所定期間での各時間帯における外乱によって生じる設置部屋の室温変化の予想に基づいて、設備２に設置部屋の室温を目標温度にさせるための各時間帯における制御値を導出する。なお、設備制御装置４により導出されるこの各時間帯における制御値は、各時間帯における電力消費量であって設備２によって設置部屋の室温を目標温度にするために必要となる電力消費量が最小となる各時間帯の制御値である。また、以下では、設備２による設置部屋の室温の調整の効果に対する設備２の電力消費量が最小になる制御値の組であって所定期間での各時間帯の制御値の組を、最適解と称して説明する。
【００２５】
設備制御装置４は、最適解を導出すると、導出された最適解に基づいて、各時間帯における設備２の設定温度を設定する制御情報を生成する。設備制御装置４は、生成された各時間帯における制御情報に基づいて最適運転モデルを生成し、生成された最適運転モデルをコントローラー３に送信することで、最適運転モデルに調整されたコントローラー３に設備２を制御させる。このように、外乱によって生じる設置部屋の室温変化の予想に基づいて制御情報を生成し、生成された制御情報によって設備２を制御することで、設備制御装置４は、外乱によって生じる設置部屋の室温変化を無視した場合に引き起こされる設備２の空調に係る電力消費量の増大を抑制することができ、その結果、電力消費量を最適化することができる。
【００２６】
次に、図２を参照して、設備制御装置４のハードウェア構成について説明する。図２は、設備制御装置４のハードウェア構成の一例を示す図である。設備制御装置４は、例えば、ＣＰＵ（Central  Processing  Unit）４１と、記憶部４２と、入力受付部４３と、通信部４４と、表示部４５を備え、通信部４４を介してコントローラー３と通信を行う。これらの構成要素は、バスＢｕｓを介して相互に通信可能に接続されている。ＣＰＵ４１は、記憶部４２に格納された各種プログラムを実行する。
【００２７】
記憶部４２は、例えば、ＨＤＤ（Hard  Disk  Drive）やＳＳＤ（Solid  State  Drive）、ＥＥＰＲＯＭ（Electrically  Erasable  Programmable  Read−Only  Memory）、ＲＯＭ（Read−Only  Memory）、ＲＡＭ（Random  Access  Memory）などを含み、設備制御装置４が処理する各種情報や画像、プログラムを格納する。なお、記憶部４２は、設備制御装置４に内蔵されるものに代えて、ＵＳＢ（Universal  Serial  Bus）等のデジタル入出力ポート等によって接続された外付け型の記憶装置でもよい。
【００２８】
入力受付部４３は、例えば、キーボードやマウス、タッチパッド、その他の入力装置である。なお、入力受付部４３は、表示部として機能することでタッチパネルとして構成されてもよい。
通信部４４は、例えば、ＵＳＢ等のデジタル入出力ポートやイーサネット（登録商標）ポート等を含んで構成される。
表示部４５は、例えば、液晶ディスプレイパネル、あるいは、有機ＥＬ（ElectroLuminescence）ディスプレイパネルである。
【００２９】
次に、図３を参照することで、設備制御装置４の機能構成について説明する。図３は、設備制御装置４の機能構成の一例を示す図である。設備制御装置４は、記憶部４２と、入力受付部４３と、通信部４４と、制御部４６を備える。制御部４６が備える機能部のうち一部又は全部は、例えば、ＣＰＵ４１が、記憶部４２に記憶された各種プログラムを実行することで実現される。また、これらの機能部のうち一部または全部は、ＬＳＩ（Large  Scale  Integration）やＡＳＩＣ（Application  Specific  Integrated  Circuit）等のハードウェア機能部であってもよい。
【００３０】
外乱情報取得部４７は、通信部４４を介してネットワークＮＷ上の各種のサーバーから外乱情報を取得する。外乱情報とは、外乱によって生じる設置部屋の温度変化を予想するために必要な情報であり、本実施形態において例えば、過去の日照ＳＩ量の履歴を示す情報や、天気予報等、過去の設置部屋の温度変化の履歴を示す情報や、過去の設備２に設定された設定温度の履歴を示す情報等である。以下では、説明の便宜上、外乱情報を過去の日照ＳＩ量の履歴を示す情報として説明する。なお、ネットワークＮＷとは、例えば、インターネットや移動体通信網などのネットワークであるが、これに限られるものではない。
【００３１】
モデル生成部４９は、外乱情報取得部４７により取得された外乱情報に基づいて数理モデルを生成する。この数理モデルは、所定期間での各時間帯における設備２の設定温度の組と、所定期間での各時間帯における設置部屋の目標温度の組とを入力パラメーターとして入力すると、出力パラメーターとして外乱によって生じる設置部屋の温度変化の予想に基づいた所定期間での各時間帯における設備２の電力消費量の組を算出する。以下では、この数理モデルに入力パラメーターとして入力される所定期間での各時間帯における設備２の設定温度の組と、所定期間での各時間帯における設置部屋の目標温度の組とを、稼働条件と称して説明する。
【００３２】
稼働条件取得部５１は、予め記憶部４２に記憶された複数の稼働条件を読み込む。なお、これらの複数の稼働条件は、設備制御装置４に予め登録されている構成とする。
評価関数取得部５３は、稼働条件毎に数理モデルにより算出される出力パラメーターの評価値を算出する評価関数を示す情報を記憶部４２から読み込む。この評価関数は、所定期間での電力消費量であって設備２によって設置部屋の室温を目標温度にするために必要となる電力消費量を示す評価値を算出する関数である。また、この評価関数は、数理モデルにより算出される出力パラメーターを入力すると、評価値を出力する関数である。なお、この評価関数は、予め記憶部４２に記憶されている構成とする。
【００３３】
出力パラメーター算出部５５は、モデル生成部４９により生成された数理モデルと、稼働条件取得部５１により取得された複数の稼働条件とに基づいて、複数の出力パラメーターを算出する。出力パラメーター算出部５５は、算出部の一例である。
評価値算出部５７は、出力パラメーター算出部５５により算出された複数の出力パラメーターと、評価関数取得部５３により取得された評価関数とに基づいて、複数の出力パラメーターのそれぞれに係る評価値を算出する。
【００３４】
最適解選択部５９は、評価値算出部５７により算出された評価値に基づいて、複数の出力パラメーターの中から、所定期間での電力消費量であって設備２によって設置部屋の室温を目標温度にするために必要となる電力消費量が最小となる出力パラメーターを選択する。そして、最適解選択部５９は、選択された出力パラメーターを算出するために数理モデルに入力された稼働条件を、最適解として選択する。
実行可否判定部６１は、最適解選択部５９により選択される最適解が設備２に実行可能（稼働させることが可能）か否かを判定する。実行可否判定部６１は、最適解選択部５９により選択された最適解が設備２に実行不可能（稼働させることが不可能）であると判定した場合、最適解選択部５９に最適解を再選択させる。また、実行可否判定部６１は、最適解の再選択を繰り返すことですべての最適解候補が実行不可能だと判定した場合、出力パラメーター算出部５５に最適解候補を再算出させる。
【００３５】
設備制御部６３は、最適解選択部５９及び実行可否判定部６１による処理によって選択された最適解に基づいて、所定期間での各時間帯における制御情報を生成する。より具体的には、設備制御部６３は、最適解に含まれる所定期間での各時間帯における設定温度を、所定期間での各時間帯における制御値とし、この制御値を含む制御情報であって所定期間での各時間帯における制御情報を生成する。そして、設備制御部６３は、生成された所定期間での各時間帯における制御情報に基づいて最適運転モデルを生成する。設備制御部６３は、生成された最適運転モデルを、通信部４４を介してコントローラー３に送信することで、コントローラー３に設備２を制御させる。
【００３６】
以下、図４を参照して、設備制御装置４が最適解を導出し、導出された最適解に基づいてコントローラー３に設備２を制御させる処理について説明する。図４は、設備制御装置４が最適解を導出し、導出された最適解に基づいて設備２を制御する処理の流れの一例を示すフローチャートである。なお、図４では、説明の便宜上、実行可否判定部６１による最適解の再選択を繰り返しによってすべての最適解候補が実行不可能だと判定されない場合について説明する。まず、外乱情報取得部４７は、外乱情報を、通信部４４を介してネットワークＮＷ上の各種のサーバーから取得する（ステップＳ１００）。
【００３７】
次に、モデル生成部４９は、ステップＳ１００で外乱情報取得部４７により取得された外乱情報に基づいて数理モデルを生成する（ステップＳ１１０）。次に、稼働条件取得部５１は、予め記憶部４２記憶された複数の稼働条件を読み込む（ステップＳ１２０）。次に、出力パラメーター算出部５５は、ステップＳ１２０で稼働条件取得部５１により取得された複数の稼働条件と、ステップＳ１１０でモデル生成部４９により生成された数理モデルとに基づいて、複数の出力パラメーターを算出する（ステップＳ１３０）。
【００３８】
ここで、図５を参照して、出力パラメーター算出部５５が数理モデルによって出力パラメーターを算出する処理について説明する。図５は、出力パラメーター算出部５５が数理モデルによって出力パラメーターを算出する処理について説明する説明図である。図５に示したように、出力パラメーター算出部５５は、複数の稼働条件（稼働条件１〜稼働条件Ｎ）から稼働条件を１つずつ順に選択し、選択された稼働条件を入力パラメーターとして数理モデルに入力する。そして、数理モデルは、入力された稼働条件毎に出力パラメーターを出力する。従って、出力パラメーター算出部５５は、複数の稼働条件のそれぞれに応じた出力パラメーターを数理モデルにより算出する。
【００３９】
ステップＳ１３０で複数の出力パラメーターが算出された後、評価関数取得部５３は、予め記憶部４２により記憶された評価関数を示す情報を読み込む（ステップＳ１４０）。次に、評価値算出部５７は、ステップＳ１４０で評価関数取得部５３により取得された評価関数と、ステップＳ１３０で算出された出力パラメーターとに基づいて、出力パラメーター毎の評価値を算出する（ステップＳ１５０）。
【００４０】
ここで、図６（Ａ）及び図６（Ｂ）を参照して、出力パラメーター毎の評価値の算出処理について説明する。図６（Ａ）は、複数の時間帯（例えば、１時間毎）に分割された所定期間（例えば、２４時間）の一例を示す図である。また、図６（Ｂ）は、評価値を算出する評価関数の一例を示す図である。図６（Ａ）に示したように、評価値算出部５７は、各時間帯に応じた重みを、ある出力パラメーターに含まれる各時間帯における電力消費量に乗算し、重みが乗算された各時間帯における電力消費量の総和を評価値として算出する。
【００４１】
例えば、この評価値は、前述したように所定期間での電力消費量であって設備２によって設置部屋の室温を目標温度にするために必要となる電力消費量を示す。それぞれの時間帯に係る重みは、評価値が大きい場合に所定期間での電力消費量が大きくなり、評価値が小さい場合に所定期間での電力消費量が小さくなるような値である。
【００４２】
ステップＳ１５０で複数の出力パラメーターのそれぞれに応じた評価値が評価値算出部５７により算出された後、最適解選択部５９は、それらの評価値に基づいて出力パラメーターの中から評価値が最小の出力パラメーターを選択する。そして、最適解選択部５９は、選択された出力パラメーターを算出するために数理モデルに入力された稼働条件を、最適解として選択する（ステップＳ１６０）。
【００４３】
次に、実行可否判定部６１は、ステップＳ１６０で選択された最適解による設備２の制御が実行可能か否かを判定する（ステップＳ１７０）。最適解による設備２の制御が実行可能ではないと判定された場合（ステップＳ１７０−Ｎｏ）、最適解選択部５９は、ステップＳ１６０に戻り、先のステップＳ１６０で選択された最適解をステップＳ１３０で算出された複数の最適解候補から除外し、除外されずに残った複数の最適解候補の中から次の最適解を再選択する。
【００４４】
一方、最適解による設備２の制御が実行可能であると判定された場合（ステップＳ１７０−Ｙｅｓ）、設備制御部６３は、ステップＳ１６０で選択された最適解に基づいて各時間帯に係る制御情報を生成し、生成された各時間帯に係る制御情報に基づいて最適運転モデルを生成する。そして、設備制御部６３は、最適運転モデルをコントローラー３に送信することで、コントローラー３に設備２を制御させる（ステップＳ１８０）。
【００４５】
ここで、図７を参照して、図６に示したフローチャートにおける一連の処理の概要を説明する。図７は、設備制御装置４が最適解を選択し、制御情報を設備２に送信するまでの処理の一例の概要を示す図である。図７に示したように、設備制御装置４は、外乱によって生じる設置部屋の室温変化の予想に基づいて生成された数理モデルに、複数の稼働条件であって設置部屋の目標温度を含む稼働条件を入力パラメーターとして入力する。
【００４６】
そして、設備制御装置４は、入力された複数の稼働条件のそれぞれに応じて算出される出力パラメーターに基づいて最適解を選択し、選択された最適解に基づいて設備制御部６３が所定期間での各時間帯における制御情報を生成する。設備制御装置４は、生成された所定期間での各時間帯における制御情報に基づいて最適運転モデルを生成する。設備制御部６３は、最適運転モデルを、コントローラー３に送信する。コントローラー３は、最適運転モデルを受信すると、最適運転モデルに基づいて所定期間の各時間帯の開始時刻毎に、各時間帯における制御情報を設備２に送信することで設備２を制御する。
【００４７】
＜実施形態の変形例１＞
以下、本発明の実施形態の変形例１について説明する。本実施形態の変形例に係る設備制御部６３は、外乱情報として、コントローラー３から過去の設備２の設定温度の履歴情報を取得する。そして、モデル生成部４９は、外乱情報とに基づいて数理モデルを生成する。
【００４８】
より具体的には、本実施形態の変形例に係るモデル生成部４９は、例えば、外乱情報に基づいてカルマンフィルターにより、所定期間での各時間帯における設置部屋の外乱によって生じる室温変化の予想を算出する。そして、モデル生成部４９は、算出された予想に基づいて前述の数理モデルを生成する。
【００４９】
なお、モデル生成部４９は、カルマンフィルターにより所定期間での各時間帯における設置部屋の外乱によって生じる温度変化の予想を算出する構成に代えて、例えば、ＧＭＤＨ（Group  Method  of  Data  Handling）や、ＳＯＩＮＮ（Self-Organizing  Incremental  Neural  Network）等によって所定期間での各時間帯における設置部屋の外乱によって生じる室温変化の予想を算出する構成であってもよい。
【００５０】
このように、制御システム１は、設備２に係る複数の稼働条件と、稼働条件のもとで稼働させた設備２の電力消費量を算出する数理モデルとに基づいて、電力消費量（出力パラメーター）を算出し、評価関数に基づいて、算出された消費電力量の評価値を算出し、算出された評価値に基づいて電力消費量を最小にする稼働条件を最適解として選択し、稼働させることが可能と判定された最適解に基づいて設備２を制御する。これにより、制御システム１は、より確実に費用対効果を最適化することができる。
【００５１】
また、制御システム１は、選択された最適解が設備２により稼働させることが可能か否かを判定し、その結果、稼働させることが不可能と判定した場合に稼働させることが不可能と判定された最適解を除く複数の稼働条件の中から他の最適解を再選択し、稼働させることが可能と判定した場合に何もしない。これにより、制御システム１は、選択された最適解が設備２により稼働させることが不可能と判定される度に数理モデルによって出力パラメーターを算出し直す必要が無く、効率的に設備２を制御することができる。
【００５２】
また、制御システム１は、外乱情報を取得し、取得された外乱情報に基づいて数理モデルを生成する。これにより、制御システム１は、数理モデルによって外乱によって生じる設置部屋の温度変化の予想に基づく最適解を選択し、選択された最適解に基づいて設備２を制御することができる。
【００５３】
また、制御システム１は、１以上の電力消費量の組に含まれるそれぞれの電力消費量に対し、評価関数に基づいて重み付けを行い、重み付けが行われた１以上の電力消費量の総和を評価値として算出する。これにより、制御システム１は、評価値に基づいて、所定期間での設備２の電力消費量を最小にする最適解を選択することができる。
【００５４】
以上、この発明の実施形態を、図面を参照して詳述してきたが、具体的な構成はこの実施形態に限られるものではなく、この発明の要旨を逸脱しない限り、変更、置換、削除等されてもよい。
【００５５】
なお、エネルギー消費量は、電力消費量に代えて、他のエネルギー消費量を示す物理量であってもよい。
また、設備２は、設置部屋の温度を調整する空調設備に代えて、例えば、設置部屋の湿度を調整する加湿設備や除湿設備、設置部屋の照度を調整する照明設備等であってもよい。また、設置部屋の例としては、例えば、建物Ｂ内のオフィスやサーバールーム等である。
【００５６】
また、上記の実施形態に係るケーブルを介した有線通信は、イーサネット（登録商標）の規格に代えて、例えば、ＵＳＢ等の規格によって行われてもよい。
また、設備２の一部又は全部とコントローラー３とは、Ｗｉ−Ｆｉ（登録商標）等の通信規格により行われる無線通信によって接続される構成であってもよい。
【００５７】
また、本実施形態の制御システム１は、１台のコントローラー３を具備する構成であるとするが、これに代えて、コントローラー３が省略される構成であってもよく、複数のコントローラー３を具備する構成であってもよい。
また、モデル生成部４９は、外乱情報取得部４７により取得された外乱情報に基づいて数理モデルを生成する構成に代えて、所定期間での各時間帯における設置部屋の目標温度と、外乱情報取得部４７により取得された外乱情報とに基づいて数理モデルを生成する構成であってもよい。この場合、稼働条件には、所定期間での各時間帯における目標温度が含まれず、所定期間での各時間帯における設備２の設定温度のみが含まれる。
【００５８】
また、これらの複数の稼働条件は、設備制御装置４に予め登録されている構成に代えて、設備制御装置４が設備２を制御する前にユーザーにより入力される構成であってもよく、過去の設備２に設定された設定温度の履歴等に基づいて設備制御装置４が自動的に複数の稼働条件を生成する構成であってもよく、理論的に組み合わせ可能な温度（設備２に設定不可能な温度も含む）の組み合わせに係る稼働条件をすべて自動的に生成する構成等であってもよい。
また、出力パラメーター算出部５５は、稼働条件と、数理モデルとに基づいて、稼働条件に含まれる所定期間での各時間帯における設定温度のそれぞれに応じた各時間帯における電力消費量を算出する構成に代えて、所定期間における電力消費量（すなわち、所定期間での各時間帯における電力消費量の総和）を算出する構成であってもよい。
【００５９】
また、評価関数は、図６に示した関数形に代えて、各時間帯における電力消費量に基づいた他の関数形であってもよい。
また、評価関数の重みは、評価値が大きい場合に所定期間での電力消費量が小さくなり、評価値が小さい場合に所定期間での電力消費量が大きくなるような値であってもよい。
また、評価値算出部５７は、重みを乗算していない各時間帯における電力消費量の総和を評価値とする構成であってもよい。
【００６０】
また、以上に説明した装置（例えば、制御システム１の設備制御装置４）における任意の構成部の機能を実現するためのプログラムを、コンピューター読み取り可能な記録媒体に記録し、そのプログラムをコンピューターシステムに読み込ませて実行するようにしてもよい。なお、ここでいう「コンピューターシステム」とは、ＯＳ（Ｏｐｅｒａｔｉｎｇ  Ｓｙｓｔｅｍ）や周辺機器等のハードウェアを含むものとする。また、「コンピューター読み取り可能な記録媒体」とは、フレキシブルディスク、光磁気ディスク、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）、ＣＤ（Ｃｏｍｐａｃｔ  Ｄｉｓｋ）−ＲＯＭ等の可搬媒体、コンピューターシステムに内蔵されるハードディスク等の記憶装置のことをいう。さらに「コンピューター読み取り可能な記録媒体」とは、インターネット等のネットワークや電話回線等の通信回線を介してプログラムが送信された場合のサーバーやクライアントとなるコンピューターシステム内部の揮発性メモリー（ＲＡＭ：Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）のように、一定時間プログラムを保持しているものも含むものとする。
【００６１】
また、上記のプログラムは、このプログラムを記憶装置等に格納したコンピューターシステムから、伝送媒体を介して、あるいは、伝送媒体中の伝送波により他のコンピューターシステムに伝送されてもよい。ここで、プログラムを伝送する「伝送媒体」は、インターネット等のネットワーク（通信網）や電話回線等の通信回線（通信線）のように情報を伝送する機能を有する媒体のことをいう。
また、上記のプログラムは、前述した機能の一部を実現するためのものであってもよい。さらに、上記のプログラムは、前述した機能をコンピューターシステムにすでに記録されているプログラムとの組み合わせで実現できるもの、いわゆる差分ファイル（差分プログラム）であってもよい。
【符号の説明】
【００６２】
１  制御システム、２  設備、３  コントローラー、４  設備制御装置、４１  ＣＰＵ、４２  記憶部、４３  入力受付部、４４  通信部、４５  表示部、４６  制御部、４７  外乱情報取得部、４９  モデル生成部、５１  稼働条件取得部、５３  評価関数取得部、５５  出力パラメーター算出部、５７  評価値算出部、５９  最適解選択部、６１  実行可否判定部、６３  設備制御部
【図１】
0006418833.tif 000002
【図２】
0006418833.tif 000003
【図３】
0006418833.tif 000004
【図４】
0006418833.tif 000005
【図５】
0006418833.tif 000006
【図６】
0006418833.tif 000007
【図７】
0006418833.tif 000008