(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
対象エリアの状態量を測定した測定データ、前記対象エリアに配置された空調機の運転状態を示す空調機運転データおよび前記対象エリアの熱負荷の推定値を用いて、推定対象時刻における前記対象エリアの状態量を推定する状態推定部と、
前記測定データ、前記空調機運転データおよび前記対象エリアの状態量の推定値を用いて、前記推定対象時刻における前記対象エリアの熱負荷を推定する熱負荷推定部と、
を備え、
前記熱負荷推定部は、複数の熱負荷候補を推定し、前記測定データ、前記空調機運転データおよび前記対象エリアの状態量の推定値を用いて各熱負荷候補の尤度を算出し、算出した尤度に基づいて、複数の熱負荷候補から前記対象エリアの熱負荷を推定し、
前記状態推定部が前記熱負荷推定部によって推定された前記対象エリアの熱負荷の推定値を用いて前記対象エリアの状態量を推定する処理と、前記熱負荷推定部が前記状態推定部によって推定された前記対象エリアの状態量の推定値を用いて前記対象エリアの熱負荷を推定する処理とを交互に行うことにより、前記推定対象時刻における前記対象エリアの熱負荷として尤もらしい熱負荷を推定すること
を特徴とする熱負荷推定装置。
【請求項２】
前記熱負荷推定部は、前記推定対象時刻における前記対象エリアの状態量の推定値と、前記推定対象時刻に測定された前記測定データが示す状態量との差が最小となるように、前記対象エリアの熱負荷を推定すること
を特徴とする請求項１記載の熱負荷推定装置。
【請求項３】
前記状態推定部は、前記測定データと前記空調機運転データと前記対象エリアの熱負荷と前記対象エリアの状態量との関係を示す状態推定モデルを用いて、前記推定対象時刻における前記対象エリアの状態量を推定すること
を特徴とする請求項１記載の熱負荷推定装置。
【請求項４】
請求項１から請求項３のいずれか１項記載の熱負荷推定装置と、
前記測定データ、前記空調機運転データおよび前記状態推定部によって推定された前記対象エリアの状態量の推定値または前記熱負荷推定部によって推定された前記対象エリアの熱負荷の推定値を用いて、前記空調機の運転状態の制御値を推定し、前記制御値を前記空調機に設定する制御指令出力装置と、
を備えたことを特徴とする空調制御システム。
【請求項５】
前記状態推定部は、前記制御指令出力装置によって推定された複数の制御値候補に対応した前記対象エリアの複数の状態量候補を推定し、
前記制御指令出力装置は、前記状態推定部によって推定された複数の状態量候補から、前記対象エリアの状態量の目標値との差が最小の状態量候補を特定し、複数の前記制御値候補から、特定した状態量候補に対応した前記制御値候補を推定結果として前記空調機に設定すること
を特徴とする請求項４記載の空調制御システム。
【請求項６】
前記制御指令出力装置は、前記測定データ、前記空調機運転データおよび前記対象エリアの熱負荷の推定値を入力して前記制御値を出力するニューラルネットワークを用いて、前記推定対象時刻における前記制御値を推定すること
を特徴とする請求項４記載の空調制御システム。
【請求項７】
状態推定部が、対象エリアの状態量を測定した測定データ、前記対象エリアに配置された空調機の運転状態を示す空調機運転データおよび前記対象エリアの熱負荷の推定値を用いて、推定対象時刻における前記対象エリアの状態量を推定するステップと、
熱負荷推定部が、前記測定データ、前記空調機運転データおよび前記対象エリアの状態量の推定値を用いて、前記対象エリアの熱負荷を推定するステップと、
を備え、
前記熱負荷推定部が、複数の熱負荷候補を推定し、前記測定データ、前記空調機運転データおよび前記対象エリアの状態量の推定値を用いて各熱負荷候補の尤度を算出し、算出した尤度に基づいて、複数の熱負荷候補から前記対象エリアの熱負荷を推定し、
前記状態推定部が前記熱負荷推定部によって推定された前記対象エリアの熱負荷の推定値を用いて前記対象エリアの状態量を推定する処理と、前記熱負荷推定部が前記状態推定部によって推定された前記対象エリアの状態量の推定値を用いて前記対象エリアの熱負荷を推定する処理とを交互に行うことにより、前記推定対象時刻における前記対象エリアの熱負荷として尤もらしい熱負荷を推定すること
を特徴とする熱負荷推定方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本開示は、熱負荷推定装置、空調制御システムおよび熱負荷推定方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
空調エリアにおける熱負荷を推定し、推定された熱負荷に基づいて空調装置を制御する空調制御技術がある。例えば、特許文献１には、空調エリアである建物の特徴を示す躯体情報がパラメータである熱負荷計算式を用いて当該空調エリアにおける熱負荷の推定量を算出する空調システムが記載されている。躯体情報は、建物の外壁の材質、内壁の材質、屋根の素材あるいは窓ガラスの断熱性能などを含む建物に固有な情報であり、建物の天井の高さ、幅、奥行きといった構造的な情報、窓ガラスの材質、方位、ガラスの熱通過率、外壁の面積、屋根の面積、壁の厚みに関する情報も含まれる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１５−１４８４１７号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
熱負荷計算式を用いた熱負荷の推定は、建物の躯体情報といった、熱負荷の推定を行う対象エリアに固有な情報をパラメータとして用いるので、対象エリアに固有な情報が既知であるかその計測が可能でなければ、対象エリアの熱負荷を推定できないという課題があった。【０００５】
本開示は上記課題を解決するものであり、対象エリアに固有な情報を用いなくても、対象エリアの熱負荷を推定することができる熱負荷推定装置、空調制御システムおよび熱負荷推定方法を得ることを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本開示に係る熱負荷推定装置は、対象エリアの状態量を測定した測定データ、対象エリアに配置された空調機の運転状態を示す空調機運転データおよび対象エリアの熱負荷の推定値を用いて、推定対象時刻における対象エリアの状態量を推定する状態推定部と、測定データ、空調機運転データおよび対象エリアの状態量の推定値を用いて、推定対象時刻における対象エリアの熱負荷を推定する熱負荷推定部とを備え、熱負荷推定部は、複数の熱負荷候補を推定し、測定データ、空調機運転データおよび対象エリアの状態量の推定値を用いて各熱負荷候補の尤度を算出し、算出した尤度に基づいて、複数の熱負荷候補から対象エリアの熱負荷を推定し、状態推定部が熱負荷推定部によって推定された対象エリアの熱負荷の推定値を用いて対象エリアの状態量を推定する処理と、熱負荷推定部が状態推定部によって推定された対象エリアの状態量の推定値を用いて対象エリアの熱負荷を推定する処理を交互に行うことにより、推定対象時刻における対象エリアの熱負荷として尤もらしい熱負荷を推定する。
【発明の効果】
【０００７】
本開示によれば、状態推定部が、対象エリアの状態量を測定した測定データ、対象エリアに配置された空調機の運転状態を示す空調機運転データおよび熱負荷推定部によって推定された対象エリアの熱負荷の推定値を用いて、推定対象時刻における対象エリアの状態量を推定する処理と、熱負荷推定部が、測定データ、空調機運転データおよび状態推定部によって推定された対象エリアの状態量の推定値を用いて、推定対象時刻における対象エリアの熱負荷を推定する処理を交互に行うことにより、推定対象時刻における対象エリアの熱負荷として尤もらしい熱負荷が推定される。これにより、本開示に係る熱負荷推定装置は、対象エリアに固有な情報を用いなくても、対象エリアの熱負荷を推定することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】実施の形態１に係る空調制御システムの構成を示すブロック図である。
【図２】実施の形態１に係る熱負荷推定装置の構成を示すブロック図である。
【図３】図１の制御指令出力装置の構成を示すブロック図である。
【図４】実施の形態１に係る熱負荷推定方法を示すフローチャートである。
【図５】実施の形態１における制御値の推定処理を示すフローチャートである。
【図６】制御指令出力装置が備えるニューラルネットワークの概要を示す説明図である。
【図７】グリッドサーチによる制御値の推定方法の概要を示す説明図である。
【図８】図８Ａは、実施の形態１に係る熱負荷推定装置の機能を実現するハードウェア構成を示すブロック図であり、図８Ｂは、実施の形態１に係る熱負荷推定装置の機能を実現するソフトウェアを実行するハードウェア構成を示すブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
実施の形態１．
図１は、実施の形態１に係る空調制御システム１の構成を示すブロック図である。空調制御システム１は、対象エリア内に配置された空調機２の空調動作を制御するシステムであり、測定センサ３、データ記憶装置４、熱負荷推定装置５および制御指令出力装置６を備えている。例えば、空調制御システム１において、空調機２および測定センサ３とデータ記憶装置４との間、データ記憶装置４と熱負荷推定装置５および制御指令出力装置６との間、熱負荷推定装置５と制御指令出力装置６との間および制御指令出力装置６と空調機２との間は、無線または有線でそれぞれ通信接続されている。
【００１０】
熱負荷推定装置５および制御指令出力装置６は、空調機２の運転状態を示す空調機運転データと対象エリアにおける温度状態を示す状態量を示す測定データを用いて、熱負荷を推定し、空調機２の空調動作を制御するための制御指令を出力する。なお、図１には一例として１台の空調機２を示したが、空調制御システム１は複数台の空調機２の制御が可能である。
【００１１】
空調機運転データには、例えば、空調機２における、設定温度、風量、運転率、圧縮機周波数、サーモスタットのオンまたはオフを示す情報、冷媒の蒸発温度（ＥＴ）、冷媒の凝縮温度（ＣＴ）および過熱度（ＳＨ）が含まれる。空調機２は、空調機運転データを、データ記憶装置４に出力する。
【００１２】
測定センサ３は、対象エリアの内外に設けられたセンサ類であり、例えば、室温、湿度および外気温を測定する温度センサである。測定センサ３によって対象エリアの状態量を測定した測定データは、データ記憶装置４に出力される。
【００１３】
データ記憶装置４は、空調機２から出力された空調機運転データおよび測定センサ３によって測定された測定データを記憶する。例えば、データ記憶装置４は、測定センサ３によって順次測定された測定データをその測定時刻ごとに記憶している。熱負荷推定装置５および制御指令出力装置６は、データ記憶装置４を介して、空調機運転データおよび測定データを順次取得する。
【００１４】
熱負荷推定装置５は、データ記憶装置４に記憶された空調機運転データおよび測定データを用いて、対象エリアの熱負荷を推定する。熱負荷推定装置５によって推定された熱負荷の推定値は、制御指令出力装置６に出力される。なお、空調機運転データおよび測定データには、建物の躯体情報といった対象エリアに固有な情報は含まれない。熱負荷推定装置５は、対象エリアに固有な情報が未知でありかつその計測が不可能な場合であっても、対象エリアにおいて時々刻々と変化する熱負荷を推定することができる。
【００１５】
制御指令出力装置６は、データ記憶装置４に記憶された空調機運転データおよび測定データと、熱負荷推定装置５によって推定された対象エリアの状態量または熱負荷の推定値とに基づいて、対象エリアにおける空調動作を最適化させる制御値を推定する。
【００１６】
空調動作の最適化は、例えば、測定センサ３の測定位置における対象エリアの状態量の目標値と、対象エリアの状態量の推定値との間の差分が最小となるように、空調機２に空調動作を行わせることである。制御指令出力装置６は、制御値が含まれた制御指令を空調機２に出力する。空調機２は、制御指令における制御値に従って空調動作を行う。
【００１７】
熱負荷推定装置５および制御指令出力装置６は、対象エリアの状態に応じた最適な値を出力するようにオフラインで学習されている。学習が終了した推論段階において、熱負荷推定装置５は、空調機２および測定センサ３から取得したデータに基づいて、対象エリアの熱負荷として尤もらしい値を推定して出力し、制御指令出力装置６は、空調機２および測定センサ３から取得したデータおよび対象エリアの状態量または熱負荷の推定値に基づいて、対象エリアの熱負荷に対して空調機２が最適な空調動作を行うための制御値を推定する。なお、熱負荷推定装置５は、推論段階においても熱負荷の推定に並行して逐次的に熱負荷推定の学習を行う。
【００１８】
図２は、熱負荷推定装置５の構成を示すブロック図である。熱負荷推定装置５は、図２に示すように、状態推定部５１および熱負荷推定部５２を備える。状態推定部５１は、データ記憶装置４に記憶された空調機運転データおよび測定データと、熱負荷推定部５２によって推定された対象エリアの熱負荷の推定値とを用いて、推定対象時刻における対象エリアの状態量を推定する。
【００１９】
例えば、状態推定部５１は、測定データと、空調機運転データと、対象エリアの熱負荷と、対象エリアの状態量との関係を示す状態推定モデルを用いて、推定対象時刻における対象エリアの状態量を推定する。状態推定モデルは、測定データ、空調機運転データおよび熱負荷をパラメータとして入力し、これらの入力データの経時的な変化に応じた対象エリアの状態量を算出する関数である。
【００２０】
また、状態推定部５１は、制御指令出力装置６から出力された制御指令に含まれる制御値に対応した対象エリアの状態量を推定する。制御値が空調機２への設定温度であり、状態量が室温である場合、状態推定部５１は、制御値に従い空調機２が空調動作したときの室温を推定する。
【００２１】
熱負荷推定部５２は、データ記憶装置４に記憶された空調機運転データおよび測定データと、状態推定部５１によって推定された対象エリアの状態量の推定値とを用いて、対象エリアの熱負荷を推定する。例えば、熱負荷推定部５２は、推定対象時刻における対象エリアの状態量の推定値と推定対象時刻に測定された測定データが示す状態量との差が最小となるように、対象エリアの熱負荷を推定する。
【００２２】
熱負荷推定装置５は、データ記憶装置４に記憶された全てのデータ（空調機運転データおよび測定データ）を用いて、対象エリアの状態量の推定と熱負荷の推定とを交互に行うことにより、対象エリアの熱負荷として尤もらしい値を推定するように学習を行う。
【００２３】
図３は、制御指令出力装置６の構成を示すブロック図である。図３に示すように、制御指令出力装置６は、データ取得部６１、学習同定部６２、制御値推定部６３および制御値設定部６４を備える。データ取得部６１は、データ記憶装置４に記憶された全ての空調機運転データおよび全ての測定データを順次取得する。
【００２４】
学習同定部６２は、データ取得部６１によって取得されたデータを用いて、対象エリアに対する空調動作を最適化させる制御値を推定するように学習を行う。例えば、学習同定部６２は、測定センサ３の測定位置における対象エリアの状態量の目標値との差が最小となる状態量になるように空調機２を制御する制御値を推定するためのパラメータを更新（同定）する。
【００２５】
制御値推定部６３は、学習同定部６２によって更新されたパラメータに基づいて、推定対象時刻における制御値を推定する。例えば、制御値推定部６３は、測定データ、空調機運転データ、熱負荷推定装置５から出力された熱負荷または状態量の推定値を用いて、学習同定部６２によって更新されたパラメータに基づいて、制御値を推定する。制御値設定部６４は、制御値推定部６３によって推定された制御値が含まれた制御指令を空調機２に出力して制御値を設定する。
【００２６】
図４は、実施の形態１に係る熱負荷推定方法を示すフローチャートである。図４に示す一連の処理は、オフラインで実行されると、熱負荷推定の学習処理となり、オンラインで実行された場合には、推論段階での熱負荷推定処理となる。オフライン学習では、データ記憶装置４に過去に蓄積しておいたデータを、学習用データとして利用して学習が行われる。また、オンライン推定は、空調機２および測定センサ３から順次出力されるデータを利用した推定処理である。
【００２７】
状態推定部５１は、データ記憶装置４に記憶された測定データおよび空調機運転データを取得する（ステップＳＴ１）。例えば、状態推定部５１は、時刻ｔにおける測定データおよび空調機運転データを取得し、時刻ｔからｎ時間ステップ後の時刻ｔ＋ｎを推定対象時刻として、時刻ｔ＋ｎにおける対象エリアの状態量を推定する。以下の説明において、推定対象の状態量は、対象エリアである部屋の室温であるものとする。
【００２８】
続いて、状態推定部５１は、測定データ、空調機運転データおよび対象エリアの熱負荷の推定値を用いて時刻ｔ＋ｎにおける対象エリアの室温を推定する（ステップＳＴ２）。なお、室温推定処理の初回では、熱負荷推定部５２による熱負荷推定が実施される前であるため、対象エリアの熱負荷の推定値として、熱負荷初期値が使用される。熱負荷初期値は、例えば、人および機器の標準的な発熱量であり、正規分布に従う乱数を用いたシミュレーションによって求められる。また、対象エリアに複数の空調機２が配置されている場合には、状態推定部５１は、空調機２ごとに室温を推定する。
【００２９】
状態推定部５１は、時刻ｔにおける測定データおよび空調機運転データを用いて、例えば、下記式（１）に従って、時刻ｔ＋ｎにおける室温Ｔ（ｔ＋ｎ）を算出する。下記式（１）において、Ｔ（ｔ）は時刻ｔの室温であり、測定データに含まれる。時刻ｔは、測定データの測定時刻であり、空調機運転データの取得時刻である。Ｃは、対象エリアである部屋の熱容量であり、αおよびβは、下記式（２）および下記式（３）から求められるパラメータである。下記式（２）および下記式（３）において、Ｒｗａｌｌは壁の熱抵抗であり、Ｒｖｅｎｔは換気熱抵抗であり、Ｒｉｎｆｉｌはすきま風熱抵抗である。Ｔｏｕｔは外気温であり、測定データに含まれる。Ｑｈｖａｃは空調機２から吹き出される熱量であり、空調機運転データに含まれる。Ｑｏｃｃは人の発熱量であり、Ｑｅｑｐは機器の発熱量である。熱負荷推定部５２は、部屋の熱負荷として、人の発熱量Ｑｏｃｃ、機器の発熱量Ｑｅｑｐ、壁の熱抵抗Ｒｗａｌｌ、換気熱抵抗Ｒｖｅｎｔおよびすきま風熱抵抗Ｒｉｎｆｉｌを推定する。
0006811909.tif 000002
【００３０】
熱負荷推定部５２は、時刻ｔにおける測定データおよび空調機運転データと、状態推定部５１によって推定された時刻ｔ＋ｎにおける室温の推定値とを用いて、対象エリアの熱負荷を推定する（ステップＳＴ３）。ここで、熱負荷推定部５２は、時刻ｔ＋ｎにおける室温の推定値と、時刻ｔ＋ｎに測定された室温の測定データとの差が最小となるように、対象エリアの熱負荷を推定する。
【００３１】
例えば、熱負荷推定部５２は、時刻ｔにおける室温の測定データと、空調機運転データと、状態推定部５１から出力された時刻ｔ＋ｎにおける室温の推定値Ｔ（ｔ＋ｎ）を比較することで、対象エリアの熱負荷として尤もらしい値を推定するパーティクルフィルタとして機能する。パーティクルフィルタにおいて、熱負荷の確率分布はパーティクルの分布で表現される。
【００３２】
熱負荷推定部５２は、ガウス分布に従う乱数を用いたシミュレーションによって、複数の熱負荷候補を生成する。例えば、１００個以上の熱負荷候補が生成される。次に、熱負荷推定部５２は、複数の熱負荷候補を用いた既知の物理モデルに従い、時刻ｔ＋１における熱負荷の分布を更新（予測）する。または、熱負荷推定部５２は、例えば、ガウス分布に従う乱数を用いたシミュレーションによって、時刻ｔ＋１における熱負荷の分布を更新する。
【００３３】
状態推定部５１は、時刻ｔにおける室温の測定データおよび空調機運転データと、熱負荷推定部５２によって更新された時刻ｔ＋１における熱負荷の値とを用いて、時刻ｔ＋１における室温を推定する。熱負荷推定部５２は、時刻ｔ＋１における熱負荷の推定値と、状態推定部５１によって推定された時刻ｔ＋１における室温の推定値とを用いて、下記式（４）に従い、時刻ｔ＋１における熱負荷の尤度Ｐを熱負荷ごとに算出する。下記式（４）において、ｘｉ（ｉ＝１，２，・・・，Ｎ）は、時刻ｔ＋１における各熱負荷の推定値である。Ｎは、熱負荷候補の総数である。μは、時刻ｔ＋１における室温の測定データであり、σ２は、時刻ｔ＋１における熱負荷の分布の分散である。
0006811909.tif 000003
【００３４】
熱負荷推定部５２は、上記式（４）を用いて算出したＮ個の熱負荷の尤度Ｐから、最大の尤度Ｐを抽出し、尤度Ｐが最大である熱負荷を時刻ｔ＋１における最適な熱負荷の推定値に決定する。このようにして、時刻ｔ＋ｎにおける室温の推定値と、時刻ｔ＋ｎに測定された室温の測定データとの差が最小となる熱負荷が推定される。熱負荷推定部５２は、データ記憶装置４に時刻ごとに記憶されている全てのデータに対して実行することにより各時刻における最適な熱負荷の推定値を算出する。
【００３５】
なお、熱負荷推定部５２がパーティクルフィルタとして機能する場合を示したが、熱負荷推定部５２による熱負荷推定には、カルマンフィルタ、Ｕｎｓｃｅｎｔｅｄカルマンフィルタ、グリッドサーチ、ベイズ最適化といったパラメータ探索手法、あるいはその他の機械学習の手法を用いることができる。
【００３６】
熱負荷推定部５２は、熱負荷の推定値を用いて、状態推定部５１による室温（状態量）の推定に用いる熱負荷のパラメータを更新する（ステップＳＴ４）。続いて、状態推定部５１および熱負荷推定部５２は、データ記憶装置４に記憶された全てのデータについて、前述の処理を実施したか否かが確認される（ステップＳＴ５）。データ記憶装置４に記憶された全てのデータを処理した場合（ステップＳＴ５；ＹＥＳ）、図４に示す学習または推定処理が終了する。データ記憶装置４に記憶されたデータに未処理のデータがある場合（ステップＳＴ５；ＮＯ）、ステップＳＴ１からの処理が繰り返される。
【００３７】
図５は、実施の形態１における制御値の推定処理を示すフローチャートである。図５に示す処理の前提条件として、熱負荷推定装置５は、熱負荷推定の学習が完了しているものとする。また、制御指令出力装置６が備える学習同定部６２は、対象エリアに対する空調動作を最適化させる制御値を推定するように学習されているものとする。
【００３８】
制御指令出力装置６が備えるデータ取得部６１は、データ記憶装置４から測定データおよび空調機運転データを取得し、熱負荷推定装置５から熱負荷または状態量の推定値を取得する（ステップＳＴ１ａ）。続いて、制御値推定部６３は、データ取得部６１によって取得された測定データ、空調機運転データおよび熱負荷または状態量の推定値を用いて、学習同定部６２によって更新されたパラメータに基づいて、制御値を推定する（ステップＳＴ２ａ）。制御値設定部６４は、制御値推定部６３によって推定された制御値が含まれた制御指令を空調機２に出力して制御値を設定する（ステップＳＴ３ａ）。
【００３９】
図６は、制御指令出力装置６が備えるニューラルネットワークの概要を示す説明図である。図６に示すニューラルネットワークは制御値推定部６３として機能する。また、このニューラルネットワークは、学習同定部６２によって、測定センサ３の測定位置における対象エリアの目標温度（状態量の目標値）との差が最小となる室温（状態量）になるように空調機２を制御する設定温度（制御値）を推定するように、各ノードの重み係数が更新されている。推論段階において、図６に示すニューラルネットワークは、室温の測定データ、空調機運転データである設定温度および運転状態、および、熱負荷推定装置５によって推定された熱負荷の推定値を入力して、空調機２を制御する設定温度（制御値）を推定する。
【００４０】
図７は、グリッドサーチによる制御値の推定方法の概要を示す説明図である。例えば、図７に示すように、設定温度（制御値）には上限値（２７℃）と下限値（２４℃）が設定される。制御値推定部６３は、設定温度（制御値）が取り得る全ての設定温度候補（制御値候補）である温度２４℃、２５℃、２６℃および２７℃を、熱負荷推定装置５に出力する。熱負荷推定装置５が備える状態推定部５１は、設定温度ごとの室温候補（状態量候補）を推定する。
【００４１】
制御値推定部６３は、状態推定部５１によって推定された各設定温度で空調機２が空調動作した場合の室温候補の推定値Ａ〜Ｄを、図７に示す設定温度（制御値）と室温（状態量の推定値）との関係を示すグラフにプロットする。制御値推定部６３は、当該グラフにおける設定温度と室温との関係を参照し、いずれの設定温度で空調機２を空調動作させた場合の室温の推定値が、測定センサ３の測定位置における目標温度（状態量の目標値）に近いかを、二乗誤差の誤差関数を用いて比較する。これにより、制御値推定部６３は、最も誤差が小さい設定温度（プロットＢ）を、推定結果として抽出する。制御値設定部６４は、制御値推定部６３によって推定された設定温度を含む制御指令を空調機２に出力して設定する。
【００４２】
熱負荷推定装置５における状態推定部５１および熱負荷推定部５２の機能は、処理回路によって実現される。すなわち、熱負荷推定装置５は、図４のステップＳＴ１からステップＳＴ５までの処理を実行する処理回路を備えている。処理回路は、専用のハードウェアであってもよいし、メモリに記憶されたプログラムを実行するＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）であってもよい。
【００４３】
図８Ａは、熱負荷推定装置５の機能を実現するハードウェア構成を示すブロック図であり、図８Ｂは、熱負荷推定装置５の機能を実現するソフトウェアを実行するハードウェア構成を示すブロック図である。図８Ａおよび図８Ｂにおいて、入力インタフェース１００は、データ記憶装置４から熱負荷推定装置５へ出力される測定データおよび空調機運転データまたは制御指令出力装置６から熱負荷推定装置５へ出力される制御指令を中継する。出力インタフェース１０１は、熱負荷推定装置５から制御指令出力装置６へ出力される熱負荷または状態量の推定値を中継する。
【００４４】
処理回路が、図８Ａに示す専用のハードウェアの処理回路１０２である場合、処理回路１０２は、例えば、単一回路、複合回路、プログラム化したプロセッサ、並列プログラム化したプロセッサ、ＡＳＩＣ（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ  Ｓｐｅｃｉｆｉｃ  Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ  Ｃｉｒｃｕｉｔ）、ＦＰＧＡ（Ｆｉｅｌｄ−Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ  Ｇａｔｅ  Ａｒｒａｙ）、または、これらを組み合わせたものが該当する。熱負荷推定装置５における状態推定部５１および熱負荷推定部５２の機能は、別々の処理回路で実現されてもよいし、これらの機能がまとめて１つの処理回路で実現されてもよい。
【００４５】
処理回路が図８Ｂに示すプロセッサ１０３である場合、熱負荷推定装置５における状態推定部５１および熱負荷推定部５２の機能は、ソフトウェア、ファームウェアまたはソフトウェアとファームウェアとの組み合わせによって実現される。なお、ソフトウェアまたはファームウェアは、プログラムとして記述されてメモリ１０４に記憶される。
【００４６】
プロセッサ１０３は、メモリ１０４に記憶されたプログラムを読み出して実行することにより、熱負荷推定装置５における状態推定部５１および熱負荷推定部５２の機能を実現する。例えば、熱負荷推定装置５は、プロセッサ１０３によって実行されるときに、図４に示すフローチャートにおけるステップＳＴ１からステップＳＴ５までの処理が結果的に実行されるプログラムを記憶するためのメモリ１０４を備える。これらのプログラムは、状態推定部５１および熱負荷推定部５２の手順または方法をコンピュータに実行させる。メモリ１０４は、コンピュータを状態推定部５１および熱負荷推定部５２として機能させるためのプログラムが記憶されたコンピュータ可読記憶媒体であってもよい。
【００４７】
メモリ１０４は、例えば、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）、フラッシュメモリ、ＥＰＲＯＭ（Ｅｒａｓａｂｌｅ  Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ  Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）、ＥＥＰＲＯＭ（Ｅｌｅｃｔｒｉｃａｌｌｙ−ＥＰＲＯＭ）などの不揮発性または揮発性の半導体メモリ、磁気ディスク、フレキシブルディスク、光ディスク、コンパクトディスク、ミニディスク、ＤＶＤなどが該当する。
【００４８】
熱負荷推定装置５における状態推定部５１および熱負荷推定部５２の機能の一部は専用ハードウェアで実現され、一部はソフトウェアまたはファームウェアで実現されてもよい。例えば、状態推定部５１は、専用のハードウェアである処理回路１０２によってその機能が実現され、熱負荷推定部５２は、プロセッサ１０３がメモリ１０４に記憶されたプログラムを読み出し実行することでその機能が実現される。このように、処理回路は、ハードウェア、ソフトウェア、ファームウェアまたはこれらの組み合わせにより、上記機能を実現することができる。
【００４９】
以上のように、実施の形態１に係る熱負荷推定装置５において、状態推定部５１が、測定データ、空調機運転データおよび熱負荷推定部５２によって推定された熱負荷の推定値を用いて、推定対象時刻における対象エリアの状態量を推定する処理と、熱負荷推定部５２が、測定データ、空調機運転データおよび状態推定部５１によって推定された状態量の推定値を用いて、推定対象時刻における対象エリアの熱負荷を推定する処理を交互に行うことにより、推定対象時刻における対象エリアの熱負荷として尤もらしい熱負荷が推定される。これにより、熱負荷推定装置５は、対象エリアに固有な情報を用いなくても、対象エリアの熱負荷を推定することができる。
【００５０】
なお、実施の形態の任意の構成要素の変形もしくは実施の形態の任意の構成要素の省略が可能である。
【産業上の利用可能性】
【００５１】
本開示に係る熱負荷推定装置は、例えば空調機を制御する空調制御システムに利用可能である。
【符号の説明】
【００５２】
１  空調制御システム、２  空調機、３  測定センサ、４  データ記憶装置、５  熱負荷推定装置、６  制御指令出力装置、５１  状態推定部、５２  熱負荷推定部、６１  データ取得部、６２  学習同定部、６３  制御値推定部、６４  制御値設定部、１００  入力インタフェース、１０１  出力インタフェース、１０２  処理回路、１０３  プロセッサ、１０４  メモリ。
【要約】
熱負荷推定装置（５）において、状態推定部（５１）が、対象エリアの状態量を測定した測定データ、対象エリアに配置された空調機（２）の運転状態を示す空調機運転データおよび熱負荷推定部（５２）によって推定された対象エリアの熱負荷を用いて推定対象時刻における対象エリアの状態を示す状態量を推定する処理と、熱負荷推定部（５２）が、測定データ、空調機運転データおよび状態推定部（５１）によって推定された対象エリアの状態量の推定値を用いて対象エリアの熱負荷を推定する処理とを交互に行うことにより、推定対象時刻における対象エリアの熱負荷として尤もらしい熱負荷を推定する。【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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