(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
１または複数の空調装置による、計算機が配置された空調エリアの空調動作を制御する空調制御装置であって、
前記計算機における物理的または仮想的な計算機リソースを使用する、事前申請されたイベントに関するイベント情報を取得する情報取得部と、
前記イベント情報に基づいて、前記イベントにおける前記計算機リソースの使用状況を予測する計算機リソース予測部と、
前記計算機リソースの予測使用状況から予測される前記空調エリアの気温の変化および前記空調エリアにおける温度の検出データに基づいて、前記イベントの実行に伴う前記空調エリアの気温の変化に追随した空調制御よりも当該イベントが実行されている間に到達する空調強度の最大値が小さくかつ前記予測される前記空調エリアの気温の変化が緩和されかつ前記空調エリアに設定された目標温度を下回るように、当該予測される前記空調エリアの気温の変化に先行して、前記空調装置に設定する前記空調強度を決定する空調強度決定部と、を備えた
ことを特徴とする空調制御装置。
【請求項２】
前記情報取得部は、前記イベント情報と、前記空調エリアの周辺の天候情報を取得し、
前記空調強度決定部は、前記計算機リソースの予測使用状況から予測される前記空調エリアの気温の変化と前記空調エリアにおける温度の検出データに加え、前記天候情報に基づいて、前記空調強度を決定する
ことを特徴とする請求項１に記載の空調制御装置。
【請求項３】
１または複数の空調装置による、計算機が配置された空調エリアの空調動作の消費電力を予測し、予測消費電力に従って前記空調装置による空調動作を制御する空調制御装置に対し、前記予測消費電力を設定する消費電力予測装置であって、
前記計算機における物理的または仮想的な計算機リソースを使用する、事前申請されたイベントに関するイベント情報を取得する情報取得部と、
前記イベント情報に基づいて、前記イベントにおける前記計算機リソースの使用状況を予測する計算機リソース予測部と、
前記計算機リソースの予測使用状況から予測される前記空調エリアの気温の変化に基づいて、前記イベントの実行に伴う前記空調エリアの気温の変化に追随した空調制御よりも当該イベントが実行されている間に到達する空調強度の最大値が小さくかつ前記予測される前記空調エリアの気温の変化が緩和されかつ前記空調エリアに設定された目標温度を下回るように、当該予測される前記空調エリアの気温の変化に先行して、前記空調装置に設定する前記空調強度を予測する空調強度予測部と、
前記計算機リソースの予測使用状況および予測空調強度に基づいて、前記予測消費電力を算出する消費電力予測部と、を備えた
ことを特徴とする消費電力予測装置。
【請求項４】
前記情報取得部は、前記イベント情報と、前記空調エリアの周辺の天候情報を取得し、
前記空調強度予測部は、前記計算機リソースの予測使用状況に加え、前記天候情報に基づいて、前記空調強度を予測する
ことを特徴とする請求項３に記載の消費電力予測装置。
【請求項５】
請求項１に記載の空調制御装置が用いる学習済みモデルを生成する学習装置であって、
前記計算機リソースの使用状況、前記空調エリアにおける温度の検出データおよび前記空調強度を含む学習用データを取得するデータ取得部と、
前記学習用データを用いて、前記計算機リソースの予測使用状況から予測される前記空調エリアの気温の変化および前記空調エリアにおける温度の検出データを入力して、前記イベントの実行に伴う前記空調エリアの気温の変化に追随した空調制御よりも当該イベントが実行されている間に到達する前記空調強度の最大値が小さくかつ前記予測される気温の変化が緩和されかつ前記空調エリアに設定された目標温度を下回るように、当該予測される前記空調エリアの気温の変化に先行して前記空調強度を推論する前記学習済みモデルを生成するモデル生成部と、を備えた
ことを特徴とする学習装置。
【請求項６】
請求項２に記載の空調制御装置が用いる学習済みモデルを生成する学習装置であって、
前記計算機リソースの使用状況、前記空調エリアにおける温度の検出データ、前記空調強度および前記天候情報を含む学習用データを取得するデータ取得部と、
前記計算機リソースの予測使用状況から予測される前記空調エリアの気温の変化、前記空調エリアにおける温度の検出データおよび前記天候情報を入力して、前記イベントの実行に伴う前記空調エリアの気温の変化に追随した空調制御よりも当該イベントが実行されている間に到達する前記空調強度の最大値が小さくかつ前記予測される前記空調エリアの気温の変化が緩和されかつ前記空調エリアに設定された目標温度を下回るように、当該予測される前記空調エリアの気温の変化に先行して前記空調強度を推論する前記学習済みモデルを生成するモデル生成部と、を備えた
ことを特徴とする学習装置。
【請求項７】
前記空調強度決定部は、推論装置であり、
前記推論装置は、
前記計算機リソースの予測使用状況および前記空調エリアにおける温度の検出データを取得するデータ取得部と、
前記計算機リソースの予測使用状況から予測される前記空調エリアの気温の変化および前記空調エリアにおける温度の検出データを入力して、前記イベントの実行に伴う前記空調エリアの気温の変化に追随した空調制御よりも当該イベントが実行されている間に到達する前記空調強度の最大値が小さくかつ前記予測される前記空調エリアの気温の変化が緩和されかつ前記空調エリアに設定された目標温度を下回るように、当該予測される前記空調エリアの気温の変化に先行して前記空調強度を推論する学習済みモデルを用いて、前記空調強度を算出する推論部と、を備えた
ことを特徴とする請求項１に記載の空調制御装置。
【請求項８】
前記空調強度決定部は、推論装置であり、
前記推論装置は、
前記計算機リソースの予測使用状況、前記空調エリアにおける温度の検出データおよび前記天候情報を取得するデータ取得部と、
前記計算機リソースの予測使用状況から予測される前記空調エリアの気温の変化、前記空調エリアにおける温度の検出データおよび前記天候情報を入力して、前記イベントの実行に伴う前記空調エリアの温の変化に追随した空調制御よりも当該イベントが実行されている間に到達する前記空調強度の最大値が小さくかつ前記予測される前記空調エリアの気温の変化が緩和されかつ前記空調エリアに設定された目標温度を下回るように、当該予測される前記空調エリアの気温の変化に先行して前記空調強度を推論する学習済みモデルを用いて、前記空調強度を算出する推論部と、を備えた
ことを特徴とする請求項２に記載の空調制御装置。
【請求項９】
１または複数の空調装置による、計算機が配置された空調エリアの空調動作を制御する空調制御方法であって、
情報取得部が、前記計算機における物理的または仮想的な計算機リソースを使用する、事前に申請されたイベントに関するイベント情報を取得するステップと、
計算機リソース予測部が、前記イベント情報に基づいて、前記イベントにおける前記計算機リソースの使用状況を予測するステップと、
空調強度決定部が、前記計算機リソースの予測使用状況から予測される前記空調エリアの気温の変化および前記空調エリアにおける温度の検出データに基づいて、前記イベントの実行に伴う前記空調エリアの気温の変化に追随した空調制御よりも当該イベントが実行されている間に到達する空調強度の最大値が小さくかつ前記予測される前記空調エリアの気温の変化が緩和されかつ前記空調エリアに設定された目標温度を下回るように、当該予測される前記空調エリアの気温の変化に先行して、前記空調装置に設定する前記空調強度を決定するステップと、を備えた
ことを特徴とする空調制御方法。
【請求項１０】
前記情報取得部が、前記イベント情報と、前記空調エリアの周辺の天候情報を取得し、
前記空調強度決定部が、前記計算機リソースの予測使用状況から予測される前記空調エリアの気温の変化と前記空調エリアにおける温度の検出データに加え、前記空調エリアの周辺の天候情報に基づいて、前記空調強度を決定する
ことを特徴とする請求項９に記載の空調制御方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本開示は、空調制御装置、消費電力予測装置、学習装置および空調制御方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
空調の自動制御に関して、例えば、特許文献１には、空調強度の決定に強化学習を利用した装置が記載されている。この装置は、計算機であるサーバが配置されたサーバルームの温度を、気温を含む天候情報を用いて強化学習し、サーバルームの気温の検出データと天候情報を用いて、サーバを誤動作または故障させるような高温にならないようにサーバルームの気温を自動制御する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１９−１７９５１８号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
特許文献１に記載された装置では、計算機リソースが使用されたサーバから発生した熱によってサーバルームの気温が上昇し、上昇した気温の検出データが取得されてから、気温の上昇に応じた空調制御が行われる。このような気温の変化に追随した空調制御では、例えば、使用される計算機リソースが増加して気温が上昇すると、これに追随して気温を下げる方向の空調強度が空調装置に設定され、気温が下降した場合は、気温を上げる方向の空調強度が空調装置に設定されるので、空調強度の上下動が大きく、消費電力を抑えた効率的な空調制御を行えない。【０００５】
本開示は上記課題を解決するものであり、消費電力を抑えた効率的な空調制御を行うことができる空調制御装置、消費電力予測装置、学習装置および空調制御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】
本開示に係る空調制御装置は、１または複数の空調装置による、計算機が配置された空調エリアの空調動作を制御する空調制御装置であって、計算機における物理的または仮想的な計算機リソースを使用する、事前申請されたイベントに関するイベント情報を取得する情報取得部と、イベント情報に基づいて、イベントにおける計算機リソースの使用状況を予測する計算機リソース予測部と、計算機リソースの予測使用状況から予測される空調エリアの気温の変化および空調エリアにおける温度の検出データに基づいて、イベントの実行に伴う空調エリアの気温の変化に追随した空調制御よりも当該イベントが実行されている間に到達する空調強度の最大値が小さくかつ予測される空調エリアの気温の変化が緩和されかつ空調エリアに設定された目標温度を下回るように、当該予測される空調エリアの気温の変化に先行して空調装置に設定する空調強度を決定する空調強度決定部を備える。
【発明の効果】
【０００７】
本開示によれば、計算機における物理的または仮想的な計算機リソースを使用するイベントに関するイベント情報を取得し、イベント情報に基づいて、イベントにおける計算機リソースの使用状況を予測し、計算機リソースの予測使用状況および空調エリアにおける温度の検出データに基づいて空調強度が決定される。計算機から発生した熱によって空調エリアの温度が変化する前に、計算機リソースの予測使用状況に基づいて温度変化を抑制する空調強度を決定できるので、本開示に係る空調制御装置は、消費電力を抑えた効率的な空調制御を行うことができる。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】実施の形態１に係る空調制御装置の構成例を示すブロック図である。
【図２】実施の形態１に係る空調制御方法を示すフローチャートである。
【図３】図３Ａは、従来の空調制御装置におけるＣＰＵ負荷、気温および空調強度の関係を示すグラフであり、図３Ｂは、実施の形態１に係る空調制御装置におけるＣＰＵ負荷、気温および空調強度の関係を示すグラフである。
【図４】図４Ａは、実施の形態１に係る空調制御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４Ｂは、実施の形態１に係る空調制御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。
【図５】実施の形態１に係る空調制御装置の変形例の構成を示すブロック図である。
【図６】実施の形態２に係る消費電力予測装置の構成例を示すブロック図である。
【図７】実施の形態２における予測消費電力および計算機リソース利用料金の経時変化を示すグラフである。
【図８】実施の形態３に係る学習装置の構成例を示すブロック図である。
【図９】ニューラルネットワークによる学習の例を示す説明図である。
【図１０】実施の形態３に係る学習装置による学習処理を示すフローチャートである。
【図１１】実施の形態３に係る推論装置の構成例を示すブロック図である。
【図１２】実施の形態３に係る推論装置による推論処理を示すフローチャートである。
【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に係る空調制御装置１１の構成を示すブロック図である。図１において、空調制御装置１１は、空調装置２０による空調エリアの空調動作を制御する。空調装置２０による空調動作が行われる空調エリアは、１または複数の計算機が配置された空調対象空間であり、例えば、計算機であるサーバが配置されたデータセンタの屋内空間である。以下の説明では、空調エリアが、例えば、通信ネットワーク３０上のクラウドサービスを提供するデータセンタであるものとする。
【００１０】
クラウドサービスとは、クラウドサービス運営業者によって管理されるサーバ装置を、通信ネットワーク３０上でサービスとして提供するものである。クラウドサービスでは、通信トラフィックの増加に伴い、計算機リソースが自動的に増減する設定が可能である。計算機リソースには、計算機が備えるＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）、ＧＰＵ（Ｇｒａｐｈｉｃｓ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）および仮想マシンが含まれる。仮想マシンとは、計算機が実行するソフトウェアによって実現される仮想的な計算機である。
【００１１】
データセンタに配置されるサーバは、１台であってもよいが、複数台であってもよい。すなわち、データセンタでは、１または複数の計算機リソースが稼働可能であり、計算機リソースの数には、計算機のハードウェアの数に加えて、仮想マシンの台数も含まれる。
【００１２】
例えば、クラウドを用いた通信販売サービスにおいてセールが開始されるか、クラウドを用いたライブ動画配信サービスにおいて視聴対象のイベントが開始されたとき、サービス利用者の端末とサーバとの間の通信トラフィックが急激に増加することが予想される。通信トラフィックが増加すると、情報通信および情報処理に使用される計算機リソースも増加する。
【００１３】
通信トラフィックの増加に起因してサービスに使用される計算機リソースの増加が予想される場合、サービス利用業者が、サービスで予想される計算機リソースの使用状況を、クラウドサービス運営業者に事前に申請することがある。クラウドサービス運営業者は、サービス利用業者からの事前申請情報に基づいて、サービスで使用される計算機リソースを予測可能である。計算機リソースの使用数の増加に伴って、計算機から発生する熱量も増加するため、計算機であるサーバが配置されたデータセンタの気温も上昇する。
【００１４】
空調装置２０は、データセンタに対して、空調制御装置１１から設定された空調強度の空調を行う。データセンタに配置される空調装置２０は、１台であってもよいが、複数台であってもよい。データセンタには、サーバが配置された屋内空間の１または複数の箇所に温度センサが設けられ、サーバには、ＣＰＵまたはＧＰＵの温度を検出する温度センサが設けられる。温度センサによって検出された空調エリアにおける温度の検出データは、空調制御装置１１に出力される。
【００１５】
空調制御装置１１は、図１に示すように、情報取得部１１１、計算機リソース予測部１１２および空調強度決定部１１３を備える。情報取得部１１１は、イベント情報を取得する。情報取得部１１１は、通信ネットワーク３０上の外部装置からイベント情報を取得する。イベント情報は、計算機における物理的または仮想的な計算機リソースを使用するイベントに関する情報である。イベント情報の一例として、前述した事前申請情報がある。
【００１６】
事前申請情報には、例えば、サーバの使用頻度の予想ピーク時間帯の単位時間当たりのサービスに対するリクエスト数、リクエスト情報の平均サイズおよびそのレスポンス情報の平均サイズ、計算機リソースの増加が見込まれる時間帯（開始時刻および終了時刻）、リクエストとレスポンスの送受信に利用されるプロトコル種別およびプロトコルの割合、通信トラフィックのパターンおよび計算機リソースの増加が見込まれる要因が含まれる。事前申請情報は、データセンタのサーバに設定されるデータである。
【００１７】
計算機リソース予測部１１２は、イベント情報に基づいて、イベントにおける計算機リソースの使用状況を予測する。例えば、計算機リソース予測部１１２は、データセンタにおける全ての計算機リソースのうち、事前申請情報に対応するサービスのイベントで使用される計算機リソースを選別する。次に、計算機リソース予測部１１２は、事前申請情報の内容に基づいて、事前申請情報に対応するサービスのイベントが実行されたときの計算機リソースの使用状況を予測する。計算機リソース予測部１１２によって生成された計算機リソースの予測使用状況は、リソース情報として空調強度決定部１１３へ出力される。
【００１８】
イベントで使用される計算機リソースがサーバのＣＰＵであった場合、計算機リソース予測部１１２は、例えば、事前申請情報に対応するサービスの実行が予想される時間帯におけるＣＰＵの使用率の変化を予測する。事前申請情報に対応するサービスのイベントで使用される計算機リソースは、１つだけでなく、複数であってもよい。
【００１９】
空調強度決定部１１３は、計算機リソースの予測使用状況と、空調エリアにおける温度の検出データに基づいて、空調強度を決定する。温度の検出データは、空調エリアであるデータセンタの屋内空間における一カ所で得られたものでもよいし、複数箇所で得られたものでもよい。温度の検出データは、空調エリアにおける温度の検出データであればよいので、データセンタの屋内空間の気温に限るものではなく、計算機リソースであるサーバのＣＰＵまたはＧＰＵの温度の検出データであってもよい。
【００２０】
例えば、空調強度決定部１１３は、計算機リソースの予測使用状況に基づいて、データセンタの温度の変化傾向を予測する。データセンタの気温の変化傾向は、計算機リソースの使用が集中すると上昇傾向になり、計算機リソースの使用が減少するにつれて下降傾向になる。空調強度決定部１１３は、運転計画における目標温度の時間変化のうち、予測した温度の変化傾向とは異なる変化傾向である時間帯における温度の変化傾向が、運転計画における目標温度の時間変化に沿うように、データセンタの温度の検出データに基づいて空調強度（例えば、設定温度、風量）を順次決定する。
【００２１】
運転計画は、空調エリアの空調状態の時間変化を示すデータであり、例えば空調エリアの目標温度の時間変化を示す。目標温度は、空調エリアにおいて実現すべき温度であり、空調装置２０には、空調エリアを目標温度に制御するための空調強度が設定される。空調強度決定部１１３は、イベント情報とデータセンタにおける温度の検出データを入力して空調強度を推論する学習済みモデルを用いて、空調強度を算出してもよい。
【００２２】
実施の形態１に係る空調制御方法は以下の通りである。
図２は、実施の形態１に係る空調制御方法を示すフローチャートである。
情報取得部１１１は、イベント情報を取得する（ステップＳＴ１）。例えば、情報取得部１１１は、ネットワークインタフェースを介して、通信ネットワーク３０上の外部装置からイベント情報を取得する。例えば、外部装置は、サービス利用業者が管理する計算機からの事前申請情報を記憶する外部記憶装置である。
【００２３】
クラウドを用いた通信販売サービスでは、セールの開始時刻から終了時刻までの時間帯で、サービス利用者端末とサーバとの間の通信トラフィックが大幅に増加し、サービスの提供で使用される計算機リソースも増加することが予想される。また、セールの終了時刻が経過すると、サービス利用者端末とサーバとの間の通信トラフィックが大幅に減少し、サービスの提供で使用される計算機リソースも減少する。事前申請情報には、使用される計算機リソースが増加すると予想される時間帯と、計算機リソースが使用される処理内容が含まれる。
【００２４】
計算機リソース予測部１１２は、情報取得部１１１によって取得されたイベント情報に基づいて、イベントにおける計算機リソースの使用状況を予測する（ステップＳＴ２）。例えば、計算機リソース予測部１１２は、事前申請情報に対応するサービスのイベントで使用される計算機リソースを特定し、当該サービスが提供されたときの計算機リソースの使用状況を予測する。計算機リソース予測部１１２によって生成された計算機リソースの予測使用状況を示す情報は、空調強度決定部１１３に出力される。
【００２５】
空調強度決定部１１３は、計算機リソースの予測使用状況と、空調エリアにおける温度の検出データとに基づいて空調強度を決定する（ステップＳＴ３）。複数の空調装置２０が配置されかつ複数のサーバが配置されたデータセンタにおいて、空調強度決定部１１３は、空調装置２０ごとに異なる空調強度を決定する。例えば、空調強度決定部１１３は、データセンタにおける各サーバの物理的な位置と各空調装置２０の吹き出し口の位置との関係に応じて、空調強度を空調装置２０ごとに決定する。
【００２６】
図３Ａは、従来の空調制御装置におけるＣＰＵ負荷、気温および空調強度の関係を示すグラフであり、空調強度の時間変化を符号Ａで示し、データセンタの気温の時間変化を符号Ｂで示し、サーバのＣＰＵ負荷の時間変化を符号Ｃで示している。図３Ｂは、空調制御装置１１におけるＣＰＵ負荷、気温および空調強度の関係を示すグラフであり、空調強度の時間変化を符号Ａ１で示し、データセンタの気温の時間変化を符号Ｂ１で示し、サーバのＣＰＵ負荷の時間変化を符号Ｃ１で示している。図３Ａおよび図３Ｂは、同じイベントが実行された場合を示しているので、イベントで使用されるＣＰＵ負荷の時間変化も同じである。
【００２７】
従来の空調制御装置は、データセンタの気温の検出データに基づいて、データセンタの気温の変化に追随した空調制御を行う。図３Ａにおいて、イベント開始時刻ｔ０１からＣＰＵが使用され、符号Ｃで示すようにＣＰＵ負荷が上昇を始める。ＣＰＵの使用に伴って、サーバから熱が発生する。時刻ｔ０１から時間が経過して時刻ｔ０２になると、符号Ｂに示すように、サーバから発生した熱によってデータセンタの気温が上昇を始める。
【００２８】
サーバから発生した熱によって上昇した気温が閾値を超えた時刻ｔ０３において、従来の空調制御装置は、上昇した気温が運転計画に設定された目標温度になるように、符号Ａで示すように、徐々に高い空調強度を空調装置に設定していく。イベント開始時刻ｔ０１から一定の時間が経過した時刻ｔ０４において、ＣＰＵ負荷が概ね一定の値になる。従来の空調制御装置では、気温の変化に追随して空調強度が決定される。図３Ａに示すように、気温が、最終的に時刻ｔ０５において目標温度で平衡状態になるまでの間、空調強度は、気温の検出データに応じて上下動する。
【００２９】
また、空調制御装置１１は、イベントにおける計算機リソースの予測使用状況とデータセンタにおける温度の検出データとに基づいて、空調制御を行う。図３Ｂに示すように、イベント開始時刻ｔ１１からＣＰＵが使用され、符号Ｃ１で示すようにＣＰＵ負荷が上昇を始める。ＣＰＵの使用に伴ってサーバから熱が発生する。
【００３０】
空調制御装置１１は、計算機リソースの予測使用状況に基づいて、サーバから発生した熱による気温の上昇を予想することにより、符号Ａ１で示すようにイベント開始時刻ｔ１１よりも早い時刻ｔ１０から、気温を下げる方向の空調強度を空調装置２０に設定することができる。これにより、イベント開始時刻ｔ１１では、符号Ｂ１で示すように、データセンタの気温が目標温度よりも下回った状態になっている。イベント開始時刻ｔ１１から一定時間が経過した時刻ｔ１４までＣＰＵ負荷が上昇を続けても、データセンタの気温は、運転計画に設定された目標温度を下回ったまま時刻ｔ１５で平衡状態になる。
【００３１】
空調制御装置１１は、計算機リソースの予測使用状況によって気温の変化が予測されると、イベントにおける気温の変化が緩和されるように、気温の変化に先行した空調制御を行う。このため、図３Ｂに示した空調強度の最大値は、図３Ａに示した空調強度の最大値よりも小さい。空調装置２０の消費電力は空調強度に比例するので、空調制御装置１１では、消費電力の最大値を従来の空調制御装置よりも小さく抑えることができ、電力契約のコストも下がる。空調制御装置１１では、気温を急激に上昇させず、その上昇幅を抑えることができるので、サーバの安定した稼働が期待できる。
【００３２】
空調制御装置１１の機能を実現するハードウェア構成は、以下の通りである。
図４Ａは、空調制御装置１１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る。図４Ｂは、空調制御装置１１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４Ａおよび図４Ｂにおいて、入力インタフェース１００は、空調強度決定部１１３が温度センサから入力する気温の検出データを中継するインタフェースである。出力インタフェース１０１は、空調強度決定部１１３から空調装置２０へ出力される空調強度を中継するインタフェースである。ネットワークインタフェース１０２は、通信ネットワーク３０を介して外部装置から空調制御装置１１へ出力されるイベント情報を中継するインタフェースである。なお、気温の検出データまたは空調強度は、ネットワークインタフェースを介してやり取りされてもよい。
【００３３】
空調制御装置１１における情報取得部１１１、計算機リソース予測部１１２および空調強度決定部１１３の機能は、処理回路によって実現される。すなわち、空調制御装置１１は、図２に示すステップＳＴ１からステップＳＴ３までの処理を実行するための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が、メモリに記憶されたプログラムを実行するＣＰＵであってもよい。
【００３４】
処理回路が、図４Ａに示す専用のハードウェアの処理回路１０３である場合、処理回路１０３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。空調制御装置１１における情報取得部１１１、計算機リソース予測部１１２および空調強度決定部１１３の機能は、別々の処理回路で実現されてもよく、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。
【００３５】
処理回路が図４Ｂに示すプロセッサ１０４である場合、空調制御装置１１における情報取得部１１１、計算機リソース予測部１１２および空調強度決定部１１３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り実現される。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１０５に記憶される。
【００３６】
プロセッサ１０４は、メモリ１０５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って、空調制御装置１１における、情報取得部１１１、計算機リソース予測部１１２および空調強度決定部１１３の機能を実現する。例えば、空調制御装置１１は、プロセッサ１０４によって実行されるときに、図２に示すステップＳＴ１からステップＳＴ３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メモリ１０５を備えている。これらのプログラムは、情報取得部１１１、計算機リソース予測部１１２および空調強度決定部１１３の手順または方法をコンピュータに実行させる。メモリ１０５は、コンピュータを、情報取得部１１１、計算機リソース予測部１１２および空調強度決定部１１３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。
【００３７】
メモリ１０５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。
【００３８】
空調制御装置１１における情報取得部１１１、計算機リソース予測部１１２および空調強度決定部１１３の機能の一部が、専用のハードウェアで実現され、一部が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、情報取得部１１１は、専用のハードウェアである処理回路１０３により機能を実現し、計算機リソース予測部１１２および空調強度決定部１１３は、プロセッサ１０４がメモリ１０５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って機能を実現する。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って、上記機能を実現することができる。
【００３９】
実施の形態１に係る空調制御装置１１の変形例は、以下の通りである。
図５は、空調制御装置１１の変形例である空調制御装置１２の構成を示すブロック図である。空調制御装置１２は、図５に示すように、情報取得部１２１、計算機リソース予測部１２２および空調強度決定部１２３を備えている。
【００４０】
情報取得部１２１は、イベント情報と天候情報を取得する。天候情報は、空調エリアであるデータセンタの周辺の気温を含む天候情報である。例えば、情報取得部１２１は、通信ネットワーク３０上の外部装置から、イベント情報および天候情報を取得する。計算機リソース予測部１２２は、イベント情報に基づいて、計算機リソース予測部１１２と同様にして、イベントにおける計算機リソースの使用状況を予測する。
【００４１】
空調強度決定部１２３は、計算機リソースの予測使用状況、空調エリアにおける温度の検出データおよび情報取得部１２１によって取得された天候情報に基づいて、空調強度を決定する。例えば、空調強度決定部１２３は、計算機リソースの予測使用状況および天候情報に基づいて、データセンタの温度の変化傾向を予測し、運転計画における目標温度の時間変化のうち、予測した温度の変化傾向とは異なる変化傾向である時間帯を判別し、判別した時間帯における温度の変化傾向が運転計画における目標温度の時間変化に沿うように、空調エリアの温度の検出データに基づいて空調強度（例えば、設定温度、風量）を順次決定する。
【００４２】
データセンタの温度の変化傾向の予測に際して天候情報が考慮される度合いは、データセンタの断熱性能に応じて決定される。例えば、データセンタの断熱性能を定量的に表すパラメータの値が閾値以下である場合、データセンタの屋内空間は、天候の影響を受けて気温が変化する。この場合、空調強度決定部１２３は、サーバから発生した熱による気温の変化に加え、天候による気温の変化を考慮して、データセンタの温度の変化傾向を予測する。また、上記パラメータの値が上記閾値を超えていた場合、データセンタの屋内空間は、外部と熱的に隔離されている。この場合、空調強度決定部１２３は、空調強度決定部１１３と同様に、サーバから発生した熱による気温の変化のみを考慮して、データセンタの温度の変化傾向を予測する。また、空調強度決定部１２３は、イベント情報、データセンタにおける温度の検出データおよび天候情報を入力して空調強度を推論する学習済みモデルを用いて、空調強度を算出してもよい。
【００４３】
以上のように、実施の形態１に係る空調制御装置１１は、イベント情報を取得する情報取得部１１１と、イベント情報に基づいて、計算機リソースの使用状況を予測する計算機リソース予測部１１２と、計算機リソースの予測使用状況およびデータセンタにおける温度の検出データに基づいて、空調強度を決定する空調強度決定部１１３を備える。サーバから発生した熱によってデータセンタの温度が変化する前に、計算機リソースの予測使用状況に基づいて温度変化を抑制する空調強度を決定できるので、空調制御装置１１は、消費電力を抑えた効率的な空調制御を行うことができる。
【００４４】
実施の形態１に係る空調制御装置１２において、情報取得部１２１が、イベント情報とデータセンタの周辺の天候情報とを取得し、空調強度決定部１２３が、計算機リソースの予測使用状況とデータセンタにおける温度の検出データに加えて、データセンタの周辺の天候情報に基づいて、空調強度を決定する。空調制御装置１１と同様に、サーバから発生した熱によってデータセンタの温度が変化する前に、計算機リソースの予測使用状況と、データセンタの周辺の天候情報とに基づいて温度変化を抑制する空調強度を決定できるので、空調制御装置１２は、消費電力を抑えた効率的な空調制御を行うことができる。
【００４５】
実施の形態２．
図６は、実施の形態２に係る消費電力予測装置３１の構成例を示すブロック図である。図６において、消費電力予測装置３１は、図１に示した空調装置２０による空調エリアの空調動作の消費電力を予測し、空調制御装置に対して予測消費電力を設定する。なお、実施の形態１と同様に、空調装置２０が空調する空調エリアは、１または複数の計算機が配置された空調対象空間である。以下の説明では、空調エリアが、通信ネットワーク３０上のクラウドサービスを提供するデータセンタであるものとする。
【００４６】
消費電力予測装置３１により予測消費電力が設定される空調制御装置は、予測消費電力に従って空調装置２０の空調動作を制御する装置であり、例えば、実施の形態１で示した空調制御装置１１または空調制御装置１２である。ただし、空調強度決定部１１３は、計算機リソースの予測使用状況、データセンタにおける温度の検出データおよびイベントにおける空調装置２０の予測消費電力に基づいて、空調強度を決定する。空調強度決定部１２３は、計算機リソースの予測使用状況、データセンタにおける温度の検出データ、データセンタの周辺の天候情報およびイベントにおける空調装置２０の予測消費電力に基づいて、空調強度を決定する。
【００４７】
消費電力予測装置３１は、図６に示すように、情報取得部３１１、計算機リソース予測部３１２、空調強度予測部３１３および消費電力予測部３１４を備えている。情報取得部３１１は、通信ネットワーク３０上の外部装置から、イベント情報を取得する。イベント情報は、サーバにおける物理的または仮想的な計算機リソースを使用するイベントに関する情報である。イベント情報の一例として、実施の形態１で示した事前申請情報がある。情報取得部３１１は、ネットワークインタフェースを介して、通信ネットワーク３０上の外部装置からイベント情報を取得する。例えば、外部装置は、サービス利用業者が管理する計算機からの事前申請情報を記憶する外部記憶装置である。
【００４８】
計算機リソース予測部３１２は、イベント情報に基づいて、イベントにおける計算機リソースの使用状況を予測する。例えば、計算機リソース予測部３１２は、データセンタにおける全ての計算機リソースのうち、事前申請情報に対応するサービスのイベントで使用される計算機リソースを選別する。次に、計算機リソース予測部３１２は、事前申請情報の内容に基づいて、事前申請情報に対応するサービスのイベントが実行されたときの計算機リソースの使用状況を予測する。計算機リソース予測部３１２によって生成された計算機リソースの予測使用状況は、リソース情報として空調強度予測部３１３および消費電力予測部３１４へ出力される。
【００４９】
空調強度予測部３１３は、計算機リソースの予測使用状況に基づいて、空調装置２０に設定される空調強度を予測する。例えば、空調強度予測部３１３は、空調強度決定部１１３と同様に、計算機リソースの予測使用状況に基づいて、データセンタの温度の変化傾向を予測する。続いて、空調強度予測部３１３は、運転計画における目標温度の時間変化のうち、予測した温度の変化傾向とは異なる変化傾向である時間帯における温度の変化傾向が、運転計画における目標温度の時間変化に沿うように、空調強度を順次予測する。
【００５０】
また、複数の空調装置２０が配置されかつ複数のサーバが配置されたデータセンタにおいて、空調強度予測部３１３は、空調装置２０ごとに異なる空調強度を予測してもよい。例えば、空調強度予測部３１３は、データセンタにおける各サーバの物理的な位置と各空調装置２０の吹き出し口の位置との関係に応じて、空調装置２０ごとに設定される空調強度を予測する。なお、空調強度予測部３１３は、イベントにおける計算機リソースの使用状況を入力して空調強度を推論する機械学習モデルを用いて、予測空調強度を算出してもよい。
【００５１】
消費電力予測部３１４は、計算機リソースの予測使用状況および予測空調強度に基づいて、予測消費電力を算出する。例えば、消費電力予測部３１４は、計算機リソースの予測使用状況に基づいて、データセンタに配置されたサーバがイベントで消費する電力を予測する。続いて、消費電力予測部３１４は、サーバが消費する電力の予測値と、空調強度予測部３１３によって運転計画に基づいて算出された空調装置２０が消費する電力の予測値とを合算することによりデータセンタ全体の消費電力の予測値を算出し、予測消費電力を空調制御装置１１または空調制御装置１２に出力する。なお、データセンタ全体の消費電力の予測に際して、空調と計算機以外の消費電力（例えば、照明）を考慮してもよい。
【００５２】
例えば、空調制御装置１１または空調制御装置１２は、計算機リソースの予測使用状況およびデータセンタにおける温度の検出データに基づいて、サーバから発生した熱によってデータセンタの温度が変化する前に、その温度変化を抑制する空調強度を決定できる。さらに、空調制御装置１１または空調制御装置１２は、消費電力予測部３１４によって算出された予測消費電力を用いることにより、消費電力に応じた計算機リソースの利用料金を考慮した空調制御が可能である。
【００５３】
図７は、予測消費電力および計算機リソース利用料金の経時変化を示すグラフであり、計算機リソース利用料金の時間変化を符号Ｄで示し、予測消費電力の時間変化を符号Ｅで示している。例えば、データセンタのサーバを利用するクラウドサービスの料金体系が、符号Ｅで示すように、予測消費電力が閾値を超えると、計算機リソースの利用料金が大幅に引き上がる料金体系であるものとする。また、閾値は、例えば、電力会社側で統計的に算出された消費電力のピーク値である。
【００５４】
データセンタにおける計算機リソースの使用が増加すると、データセンタ全体の消費電力が増加するとともに、サーバから発生した熱によってデータセンタの気温も上昇する。空調強度予測部３１３は、計算機リソースの予測使用状況に基づいて、計算機リソースの使用が増加してデータセンタ全体の消費電力が閾値を超えると予測される場合に、データセンタ全体の消費電力が閾値を超える前に、データセンタ全体の消費電力の増加を抑制する空調強度を予測する。
【００５５】
消費電力予測部３１４は、計算機リソースの予測使用状況および予測空調強度に基づいて予測消費電力を算出し、予測消費電力を空調制御装置１１または空調制御装置１２に設定する。空調制御装置１１または空調制御装置１２は、予測消費電力で空調装置２０を空調動作させた場合における空調強度を決定する。これにより、空調制御装置１１または空調制御装置１２は、消費電力のピークを抑えた効率的な空調制御が可能であり、かつ計算機リソースの利用料金の増加を抑制できる。
【００５６】
また、情報取得部３１１は、イベント情報に加えて、天候情報を取得してもよい。天候情報は、空調エリアであるデータセンタの周辺の気温を含む天候情報である。例えば、情報取得部３１１は、通信ネットワーク３０上の外部装置から、イベント情報および天候情報を取得する。空調強度予測部３１３は、計算機リソースの予測使用状況と空調エリアにおける温度の検出データに加え、情報取得部３１１によって取得された天候情報に基づいて、空調強度を予測する。
【００５７】
例えば、空調強度予測部３１３は、計算機リソースの予測使用状況およびデータセンタの周辺の天候情報に基づいてデータセンタの温度の変化傾向を予測し、運転計画における目標温度の時間変化のうち、予測した温度の変化傾向とは異なる変化傾向である時間帯を判別し、判別した時間帯における温度の変化傾向が運転計画における目標温度の時間変化に沿うように空調強度（例えば、設定温度）を順次予測する。
【００５８】
計算機リソースの予測使用状況とデータセンタの周辺の天候情報とに基づいて、データセンタの温度変化が抑制される空調強度が決定されるので、消費電力を抑えた効率的な空調制御が可能である。なお、空調強度予測部３１３は、計算機リソースの使用状況およびデータセンタの周辺の天候情報を入力して空調強度を推論する機械学習モデルを用いて、予測空調強度を算出してもよい。
【００５９】
消費電力予測装置３１における情報取得部３１１、計算機リソース予測部３１２、空調強度予測部３１３および消費電力予測部３１４の機能は、空調制御装置１１または空調制御装置１２と同様に処理回路によって実現される。すなわち、消費電力予測装置３１は、空調装置２０の消費電力を予測する一連の処理を実行するための処理回路を備える。処理回路は、図４Ａに示したハードウェアの処理回路１０３であってもよいし、図４Ｂに示したメモリ１０５に記憶されたプログラムを実行するプロセッサ１０４であってもよい。
【００６０】
以上のように、実施の形態２に係る消費電力予測装置３１は、イベント情報を取得する情報取得部３１１と、イベント情報に基づいて、イベントにおける計算機リソースの使用状況を予測する計算機リソース予測部３１２と、計算機リソースの予測使用状況に基づいて空調装置２０の空調強度を予測する空調強度予測部３１３と、計算機リソースの予測使用状況および空調強度の予測値に基づいて予測消費電力を算出する消費電力予測部３１４を備える。サーバから発生した熱によってデータセンタの温度が変化する前に、空調制御装置１１または空調制御装置１２が、消費電力予測装置３１によって設定された予測消費電力に基づいて温度変化を抑制する空調強度を決定できるので、消費電力を抑えた効率的な空調制御を行うことができる。
【００６１】
実施の形態２に係る消費電力予測装置３１において、情報取得部３１１が、イベント情報およびデータセンタの周辺の天候情報を取得し、空調強度予測部３１３が、計算機リソースの予測使用状況とデータセンタにおける温度の検出データに加えて、データセンタの周辺の天候情報に基づいて、空調強度を予測する。サーバから発生した熱によってデータセンタの温度が変化する前に、計算機リソースの予測使用状況と、データセンタの周辺の天候情報とに基づいて温度変化を抑制する空調強度を予測できるので、消費電力を抑えた効率的な空調制御が可能である。
【００６２】
実施の形態３．
図８は、実施の形態３に係る学習装置４１の構成例を示すブロック図である。学習装置４１は、図１に示した空調装置２０に設定する空調強度を学習することで、実施の形態１で示した空調制御装置１１または空調制御装置１２によって用いられる学習済みモデルを生成する。実施の形態１と同様に、空調装置２０が空調する空調エリアは、１または複数の計算機が配置された空調対象空間である。以下の説明では、空調エリアが、通信ネットワーク３０上のクラウドサービスを提供するデータセンタであるものとする。なお、学習装置４１は、空調強度決定部１１３または空調強度決定部１２３に内蔵されていてもよいし、データセンタのサーバに設けられてもよい。
【００６３】
学習装置４１は、図８に示すように、データ取得部４１１およびモデル生成部４１２を備えている。データ取得部４１１は、イベント情報に基づく計算機リソースの使用状況、データセンタにおける温度の検出データおよび空調強度を含んだ学習用データを生成し、学習用データをモデル生成部４１２に出力する。学習用データは、計算機リソースの使用状況、温度の検出データおよび空調強度が互いに関連付けられたデータである。
【００６４】
モデル生成部４１２は、学習用データを用いて、学習済みモデルを生成する。学習済みモデルは、計算機リソースの予測使用状況とデータセンタにおける温度の検出データとを入力することで、最適な空調強度を推論する。モデル生成部４１２によって生成された学習済みモデルは、学習済みモデル記憶部５０に記憶される。例えば、学習済みモデル記憶部５０は、空調制御装置１１または空調制御装置１２が備える記憶部であってもよいし、空調制御装置１１または空調制御装置１２とは別に設けられた外部記憶装置に設けられてもよい。
【００６５】
モデル生成部４１２による学習済みモデルの生成には、教師あり学習、教師なし学習または強化学習といった様々な学習アルゴリズムを用いることができる。例えば、モデル生成部４１２は、ニューラルネットワークモデルに従った、いわゆる教師あり学習により、空調装置２０に設定する空調強度を学習する。教師あり学習は、入力と結果（ラベル）のデータの組み合わせを学習用データとする学習手法である。学習装置４１は、与えられた学習用データにある特徴を学習することにより、入力データから結果を推論する学習済みモデルを生成する方法である。
【００６６】
図９は、ニューラルネットワークによる学習の例を示す説明図である。図９において、ニューラルネットワークは、複数のニューロンからなる入力層（Ｘ１、Ｘ２、Ｘ３）、複数のニューロンからなる中間層（隠れ層）（Ｙ１、Ｙ２）、および複数のニューロンからなる出力層（Ｚ１、Ｚ２、Ｚ３）を備えて構成される。図９に示した中間層は１層であるが、２層以上であってもよい。
【００６７】
図９に示すニューラルネットワークにおいて、入力層におけるニューロンＸ１、Ｘ２、Ｘ３のそれぞれに入力データが入力されると、入力データの値に対して重みｗ１１、ｗ１２、ｗ１３、ｗ１４、ｗ１５、ｗ１６が乗算され、乗算結果のデータが中間層のニューロンＹ１とＹ２に入力される。ニューロンＹ１とＹ２においても、入力データの値に対して重みｗ２１、ｗ２２、ｗ２３、ｗ２４、ｗ２５、ｗ２６が乗算され、乗算結果のデータが出力層のニューロンＺ１、Ｚ２、Ｚ３から出力される。出力層からの出力結果は、重みの値によって変化する。
【００６８】
学習装置４１において、ニューラルネットワークは、データ取得部４１１によって取得された計算機リソースの使用状況、温度の検出データおよび空調強度の組み合わせを含む学習用データを用いた、いわゆる教師あり学習により、空調強度を学習する。すなわち、ニューラルネットワークは、入力層にイベント情報および温度の検出データが入力され、出力層から出力される値が実際の空調強度（正解）に近付くように重みを調整して学習する。
【００６９】
学習装置４１による学習処理は、以下の通りである。
図１０は、学習装置４１による学習処理を示すフローチャートである。
データ取得部４１１は、計算機リソースの使用状況、データセンタにおける温度の検出データおよび空調強度を含む学習用データを取得する（ステップＳＴ１ａ）。例えば、データ取得部４１１は、イベント情報が示すイベントが実行されている間、計算機リソースの使用状況を取得し、データセンタの温度センサから温度の検出データを取得し、空調制御装置１１によって空調装置２０に設定された空調強度を取得する。
【００７０】
モデル生成部４１２は、データ取得部４１１によって取得された計算機リソースの使用状況、温度の検出データおよび空調強度を含む学習用データを用いて教師あり学習を行うことにより、空調装置２０に設定される空調強度を推論する学習済みモデルを生成する（ステップＳＴ２ａ）。モデル生成部４１２によって生成された学習済みモデルは、学習済みモデル記憶部５０に記憶される（ステップＳＴ３ａ）。
【００７１】
学習装置４１におけるデータ取得部４１１およびモデル生成部４１２の機能は、空調制御装置１１または空調制御装置１２と同様に、処理回路によって実現される。すなわち、学習装置４１は、図１０に示したステップＳＴ１ａからステップＳＴ３ａの処理を実行するための処理回路を備える。処理回路は、図４Ａに示したハードウェアの処理回路１０３であってもよいし、図４Ｂに示したメモリ１０５に記憶されたプログラムを実行するプロセッサ１０４であってもよい。
【００７２】
また、データ取得部４１１は、学習用データとして、計算機リソースの使用状況、データセンタにおける温度の検出データおよび空調強度に加え、データセンタの周辺の天候情報を取得し、モデル生成部４１２が、計算機リソースの使用状況、データセンタにおける温度の検出データおよび天候情報を入力して空調強度を推論する学習済みモデルを生成してもよい。この学習済みモデルを用いることで、空調制御装置１１または空調制御装置１２は、計算機リソースの予測使用状況、データセンタにおける温度の検出データおよびデータセンタの周辺の天候情報に基づいて、データセンタの温度変化を抑制する空調強度を決定できる。
【００７３】
実施の形態４に係る推論装置の構成は、以下の通りである。
図１１は、実施の形態３に係る推論装置４２の構成例を示すブロック図である。図１１に示すように、推論装置４２は、例えば図１に示した空調強度予測部３１３である。推論装置４２は、データ取得部４２１および推論部４２２を備える。データ取得部４２１は、イベント情報およびデータセンタにおける温度の検出データを取得する。
【００７４】
推論部４２２において、学習済みモデル記憶部５０から学習済みモデルが読み出され、計算機リソースの予測使用状況およびデータセンタにおける温度の検出データを入力した学習済みモデルによって空調強度が推論される。学習済みモデルによって推論された空調強度は、空調装置２０に設定される。空調装置２０は、推論部４２２によって設定された空調強度でデータセンタを空調する。
【００７５】
図１２は、推論装置４２による推論処理を示すフローチャートである。
データ取得部４２１は、計算機リソースの予測使用状況とデータセンタにおける温度の検出データとを取得する（ステップＳＴ１ｂ）。例えば、データ取得部４１１は、計算機リソース予測部１１２によって算出された、イベントにおける計算機リソースの予測使用状況を取得し、このイベントの実行中に、データセンタにおける温度センサによって検出された温度の検出データを取得する。
【００７６】
推論部４２２は、学習済みモデル記憶部５０から学習済みモデルを読み出し、読み出した学習済みモデルに対して、データ取得部４２１によって取得された計算機リソースの予測使用状況とデータセンタにおける気温の検出データを入力する（ステップＳＴ２ｂ）。計算機リソースの予測使用状況およびデータセンタにおける気温の検出データを入力した学習済みモデルは、空調強度を算出し、算出した空調強度データを出力する（ステップＳＴ３ｂ）。
【００７７】
学習済みモデルによって算出された空調強度データは空調装置２０に設定される（ステップＳＴ４ｂ）。空調装置２０は、学習済みモデルによって設定された空調強度でデータセンタを空調する。学習済みモデルによって設定される空調強度は、サーバから発生した熱によってデータセンタの温度が変化する前に、その温度変化が抑制されるように決定されるので、空調装置２０は、消費電力のピークを抑えた効率的な空調動作が可能である。
【００７８】
学習済みモデル記憶部５０に記憶された学習済みモデルが、計算機リソースの予測使用状況、データセンタにおける気温の検出データおよびデータセンタの周辺の天候情報を入力して空調強度を推論するモデルである場合、データ取得部４２１は、計算機リソースの予測使用状況、データセンタにおける温度の検出データおよびデータセンタの周辺の天候情報を取得する。
【００７９】
推論部４２２は、データ取得部４１１によって取得された計算機リソースの予測使用状況、データセンタにおける温度の検出データおよび天候情報を入力して空調強度を推論する学習済みモデルを用いて空調強度を算出する。空調装置２０は、推論部４２２によって算出された空調強度で空調動作するので、消費電力のピークを抑えた効率的な空調動作が可能である。
【００８０】
推論装置４２におけるデータ取得部４２１および推論部４２２の機能は、空調制御装置１１または空調制御装置１２と同様に、処理回路によって実現される。すなわち、推論装置４２は、図１２に示したステップＳＴ１ｂからステップＳＴ４ａの処理を実行するための処理回路を備える。処理回路は、図４Ａに示したハードウェアの処理回路１０３であってもよいし、図４Ｂに示したメモリ１０５に記憶されたプログラムを実行するプロセッサ１０４であってもよい。
【００８１】
これまでの説明では、モデル生成部４１２が教師あり学習を行う場合を示したが、これに限定されるものではない。モデル生成部４１２における学習アルゴリズムは、教師あり学習の他に、強化学習、教師なし学習または半教師あり学習などを用いることができる。
【００８２】
モデル生成部４１２は、複数の空調装置２０のそれぞれに対応する学習用データを用いて、空調装置２０ごとに空調強度を学習してもよい。また、モデル生成部４１２は、一つのデータセンタから学習用データを取得してもよいし、互いに異なる複数のデータセンタにおいて独立して動作する複数の空調装置２０から取得した学習用データを利用して空調強度を学習してもよい。
【００８３】
また、データ取得部４１１は、モデル生成部４１２による学習に用いる学習用データを追加してもよいし、取得した複数の学習用データから、任意の学習用データを除外してもよい。さらに、モデル生成部４１２は、例えば、第１の空調装置の空調強度を学習した学習済みモデルを用いて、第１の空調装置とは別のデータセンタに配置された第２の空調装置の空調強度を学習することで、第２の空調装置の空調強度を推論するものとしてモデルを更新してもよい。
【００８４】
これまでの説明では、空調エリアがデータセンタである場合を示したが、計算機が配置された空調エリアであれば、実施の形態１から実施の形態３までに示した装置は適用可能である。例えば、空調制御装置１１または空調制御装置１２は、計算機によって自動制御される列車の冷暖房システムに利用可能である。
【００８５】
以上のように、実施の形態３に係る学習装置４１は、計算機リソースの使用状況、データセンタにおける温度の検出データおよび空調強度を含む学習用データを取得するデータ取得部４１１と、学習用データを用いて計算機リソースの予測使用状況およびデータセンタにおける温度の検出データを入力して空調強度を推論する学習済みモデルを生成するモデル生成部４１２を備える。学習装置４１は、この学習済みモデルを用いることで、計算機リソースの予測使用状況およびデータセンタにおける温度の検出データに基づいて、データセンタの温度変化を抑制する空調強度を決定できる。これにより、空調制御装置１１または空調制御装置１２は、消費電力を抑えた効率的な空調制御を行うことができる。
【００８６】
実施の形態３に係る推論装置４２は、計算機リソースの予測使用状況およびデータセンタにおける温度の検出データを取得するデータ取得部４２１と、計算機リソースの予測使用状況およびデータセンタにおける温度の検出データを入力して空調強度を推論する学習済みモデルを用いて、空調強度を算出する推論部４２２を備える。推論装置４２は、計算機リソースの予測使用状況およびデータセンタにおける温度の検出データに基づいて、データセンタの温度変化を抑制する空調強度を決定できる。これにより、空調制御装置１１または空調制御装置１２は、消費電力を抑えた効率的な空調制御を行うことができる。
【００８７】
なお、各実施の形態の組み合わせまたは実施の形態のそれぞれの任意の構成要素の変形もしくは実施の形態のそれぞれにおいて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】
【００８８】
本開示に係る空調制御装置は、例えば、複数の計算機が配置されたデータセンタの空調制御に利用可能である。
【符号の説明】
【００８９】
１１，１２  空調制御装置、２０  空調装置、３０  通信ネットワーク、３１  消費電力予測装置、４１  学習装置、４２  推論装置、５０  学習済みモデル記憶部、１００  入力インタフェース、１０１  出力インタフェース、１０２  ネットワークインタフェース、１０３  処理回路、１０４  プロセッサ、１０５  メモリ、１１１  情報取得部、１１２，３１２  計算機リソース予測部、１１３  空調強度決定部、１２１  情報取得部、１２２  計算機リソース予測部、１２３  空調強度決定部、３１１  情報取得部、３１３  空調強度予測部、３１４  消費電力予測部、４１１，４２１  データ取得部、４１２  モデル生成部、４２２  推論部。
【要約】
空調制御装置（１１）は、イベント情報を取得する情報取得部（１１１）と、イベント情報に基づいて、計算機リソースの使用状況を予測する計算機リソース予測部（１１２）と、計算機リソースの予測使用状況および空調エリアにおける温度の検出データに基づいて、空調装置（２０）の空調強度を決定する空調強度決定部（１１３）を備える。【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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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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