(57)【要約】【課題】  冷凍サイクル、空調システム、および冷凍サイクルを制御するための方法を提供すること。【解決手段】本発明の冷凍サイクルは、室外ユニット１１０および室内ユニット１３０−１，．．．を含み、この冷凍サイクルは、空調システムの消費電力の合計値を最小にするように圧縮機１１５および室外ファン１１３を制御するコントローラ１１６と、運転モードおよびセンサ値に応じて空調空間の空調負荷から予測される回転数で室外ファン１１３を制御するインバータ１１７とを含み、コントローラ１１６は、空調負荷を予測し、予測された能力に基づく能力に応じて室外ファン１１３の回転数を制御する。【選択図】  図２
2020203849.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
室外ユニットおよび室内ユニットを含む冷凍サイクルにおいて、
空調システムの消費電力の合計値を最小にするように圧縮機および室外ファンを制御するコントローラ、および
運転モードおよびセンサ値から空調機の能力を求め、室外ファン回転数を予測し制御するインバータ
を含み、
前記コントローラは、前記空調機の能力を求め、前記能力に応じて前記室外ファンの回転数を制御する、冷凍サイクル。
【請求項２】
前記能力に変化があることが予測される場合に、前記能力の予測は、空気エンタルピー法を暖房モードで用いるか、またはコンプレッサーカーブ法を冷房モードで用いて実施される、請求項１に記載の冷凍サイクル。
【請求項３】
前記能力がほぼ一定となることが予測される場合に、前記コントローラは、前記圧縮機および前記室外ファンの消費電力の合計値を最小にするように前記室外ファンの回転数を決定する、請求項１に記載の冷凍サイクル。
【請求項４】
前記能力の予測は、前記圧縮機の消費電力の変化の履歴および空調負荷の履歴によって実施される、請求項１に記載の冷凍サイクル。
【請求項５】
前記予測された能力と消費電力との合算の比の履歴を用いて室外ファンの回転数が決定される、請求項１に記載の冷凍サイクル。
【請求項６】
室外ユニットおよび室内ユニットを含む空調システムであって、
空調システムの消費電力の合計値を最小にするように圧縮機および室外ファンを制御するコントローラ、および
運転モードおよびセンサ値に応じて空調空間の空調負荷から予測される回転数で室外ファンを制御するインバータ、
を含み、
前記コントローラは、前記空調負荷を予測し、前記予測された能力に基づく能力に応じて前記室外ファンの回転数を制御する、空調システム。
【請求項７】
前記能力に変化があることが予測される場合に、前記能力の予測は、空気エンタルピー法を暖房モードで用いるか、またはコンプレッサーカーブ法を冷房モードで用いて実施される、請求項６に記載の空調システム。
【請求項８】
前記能力がほぼ一定となることが予測される場合に、前記コントローラは、前記圧縮機および前記室外ファンの消費電力の合計値を最小にするように前記室外ファンの回転数を決定する、請求項６に記載の空調システム。
【請求項９】
前記能力の予測は、前記圧縮機の消費電力の変化の履歴および空調負荷の履歴によって実施される、請求項６に記載の空調システム。
【請求項１０】
前記予測された能力と消費電力との合算の比の履歴を用いて室外ファンの回転数が決定される、請求項６に記載の空調システム。
【請求項１１】
前記空調システムは、共有の室外ユニットによって制御される複数の室内ユニットを含む、請求項６に記載の空調システム。
【請求項１２】
室外ユニットおよび室内ユニットを含む冷凍サイクルを制御するための方法であって、
空調システムの消費電力の合計値を最小にするように圧縮機および室外ファンを制御すること、
運転モードおよびセンサ値に応じて空調空間の空調負荷から予測される回転数で前記室外ファンを制御すること、ならびに
前記空調負荷を予測し、前記予測された能力に基づく能力に応じて前記室外ファンの回転数を制御すること
を含む方法。
【請求項１３】
前記能力に変化があることが予測される場合に、前記能力の予測は、空気エンタルピー法を暖房モードで用いるか、またはコンプレッサーカーブ法を冷房モードで用いて実施される、請求項１２に記載の冷凍サイクルを制御する方法。
【請求項１４】
前記能力がほぼ一定となることが予測される場合に、前記室外ファンの回転数は、前記圧縮機および前記室外ファンの消費電力の合計値を最小にするように決定される、請求項１２に記載の冷凍サイクルを制御する方法。
【請求項１５】
前記能力の予測は、前記圧縮機の消費電力の変化の履歴および空調負荷の履歴によって実施される、請求項１２に記載の冷凍サイクルを制御する方法。
【請求項１６】
前記室外ファンの回転数は、予測される能力と消費電力との合算の比の履歴を用いて決定される、請求項１２に記載の冷凍サイクルを制御する方法。
【請求項１７】
前記空調システムは、共有の室外ユニットによって制御される複数の室内ユニットを含む、請求項１２に記載の冷凍サイクルを制御する方法。
【請求項１８】
記憶装置でタンジブルなＣＰＵ実行可能なプログラムであって、
空調システムの消費電力の合計値を最小にするように圧縮機および室外ファンを制御すること、
運転モードおよびセンサ値に応じて空調空間の空調負荷から予測される回転数で前記室外ファンを制御すること、ならびに
前記空調負荷を予測し、前記予測された能力に基づく能力に応じて前記室外ファンの回転数を制御すること
を含む処理をＣＰＵに実行させる、ＣＰＵ実行可能なプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、冷凍サイクルに関するものであり、具体的には、冷凍サイクル、空調システム、および冷凍サイクルを制御するための方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
ＶＲＦ（ビル用マルチエアコン）など、建物などの空調を実施するための複数のパッケージ化された空調ユニットシステムが知られている。そのようなＶＲＦは、複数の室内ユニットを共有の室外ユニットによって制御するものであり、建物の空気調節器に普及しつつある。ＶＲＦは、建物の空調に効果的に役立つ場合はあるが、室外ファンおよび圧縮機を最適に制御する際には困難がある。【０００３】
空気調節器への入力は、ファン入力と圧縮機入力との合計値によって決まり得ることから、トレードオフの関係が存在し、そこでは、室外ファン送風量の増加によって、圧縮機入力が低減される。そのため、室外ファンの回転数を上下させることにより最適な制御条件を得るための研究がこれまで続けられてきた。【０００４】
例えば、先行技術である特許文献１は、冷房運転の間に圧縮機の消費電力と凝縮器用のファン・モータの消費電力との合計値が最小となってゆくように、ファン・モータの回転数を増加および／または減少させる方法を開示している。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開平０５−１１８６０９号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
先行技術の手法は、空調機の冷房能力が一定であるという条件下では有効であるが、空調負荷変化に対応して空調機の能力が変化する際の制御は、明確には開示されていない。先行技術の手法では、圧縮機入力は電流値によって計測できるものの、空調機の能力は計測されず、能力変化自体も検出できない。さらに、空調機が発生した能力を検知できても、先行技術の手法では、能力変化すると、空調機運転状態が最適となる点を見つけることができない。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
先行技術の手法にある上記の課題を鑑みて、本発明は、冷凍サイクル、空調システム、および冷凍サイクルを制御するための方法を提供することを目的とする。【０００８】
一実施形態によれば、室外ユニットおよび室内ユニットを含む冷凍サイクルが提供される。この冷凍サイクルは、
空調システムの消費電力の合計値を最小にするように圧縮機および室外ファンを制御するコントローラ、および
運転モードおよびセンサ値から求まる空調機の能力から室外ファン回転数を予測し、制御するインバータ
を含み、
上記コントローラは、空調機の能力を求め、求めた能力に応じて室外ファンの回転数を制御する。【０００９】
一実施形態では、前記能力に変化があることが予測される場合に、能力の予測は、空気エンタルピー法を暖房モードで用いるか、またはコンプレッサーカーブ法を冷房モードで用いて実施される。【００１０】
一実施形態では、前記能力がほぼ一定となることが予測される場合に、コントローラは、圧縮機および室外ファンの消費電力の合計値を最小にするように室外ファンの回転数を決定する。【００１１】
一実施形態では、能力の予測は、前記圧縮機の消費電力の変化の履歴および空調負荷の履歴によって実施される【００１２】
一実施形態では、室外ファンの回転数は、予測された能力と消費電力との合算の比の履歴を用いて決定される。【００１３】
別の態様では、室外ユニットおよび室内ユニットを含む空調システムが提供される。この空調システムは、
空調システムの消費電力の合計値を最小にするように圧縮機および室外ファンを制御するコントローラ、および
運転モードおよびセンサ値に応じて空調空間の空調負荷から予測される選択された回転数で室外ファンを制御するインバータ
を含み、
上記コントローラは、空調負荷を予測し、予測された能力に基づく能力に応じて室外ファンの回転数を制御する。【００１４】
さらに別の態様では、室外ユニットおよび室内ユニットを含む冷凍サイクルを制御するための方法が提供される。この方法は、
空調システムの消費電力の合計値を最小にするように圧縮機および室外ファンを制御すること、
運転モードおよびセンサ値に応じて空調空間の空調負荷から予測される選択された回転数で室外ファンを制御すること、ならびに
空調負荷を予測し、予測された空調負荷に基づく能力に応じて室外ファンの回転数を制御すること
を含む。【００１５】
さらに別の態様では、記憶装置でタンジブルなＣＰＵ実行可能なプログラムが提供される。このＣＰＵ実行可能なプログラムは、
空調システムの消費電力の合計値を最小にするように圧縮機および室外ファンを制御すること、
運転モードおよびセンサ値に応じて空調空間の空調負荷から予測される回転数で室外ファンを制御すること、ならびに
空調負荷を予測し、予測された空調負荷に基づく空調機の能力に応じて室外ファンの回転数を制御すること
を含む処理をＣＰＵに実行させる。
【発明の効果】
【００１６】
本発明によれば、冷凍サイクル、空調システム、および冷凍サイクルを制御するための方法を提供することができ、部分負荷での運転下の消費電力、ならびに年間の消費電力を低減することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１７】
【図１】本発明による一実施形態の空調システムを示す図である。
【図２】本発明による一実施形態の空調システムのハードウェアの配列を示す図である。
【図３】本発明によるコントローラ１１６のハードウェア・アーキテクチャを示す図である。
【図４】本発明によるＣＰＵ３３０の機能アーキテクチャを示す図である。
【図５Ａ】本発明による、好ましくはインバータ１１７によりファン・モータ１１４を制御するために使用されるＲＯＭ３２０に検索テーブルとして記憶される、データ構造を示す図である。
【図５Ｂ】本発明による、好ましくはインバータ１１８により圧縮機１１５を制御するために使用されるＲＯＭ３２０に検索テーブルとして記憶される、データ構造を示す図である。
【図６Ａ】本発明による空調システムの消費電力の模式図である。
【図６Ｂ】図６Ａの等能力平面Ｑ１上の２次元での消費電力特性を示す図である。
【図６Ｃ】図６Ａの等能力平面Ｑ２上の２次元での消費電力特性を示す図である。
【図７Ａ】本発明による一実施形態の処理のフローチャートである。
【図７Ｂ】一実施形態による本発明による能力Ｑの予測の詳細なフローチャートである。
【図７Ｃ】本発明による一実施形態定常状態制御の処理のフローチャートである。
【図８】本発明による本発明による．実施形態制御サイクル全体を図式的に示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１８】
以下に本発明の具体的な実施形態を、添付の図面を参照して記載する。しかし、この発明は、数多くの形態で具現化されることがあることから、本明細書に定められた実施形態制限されるものと解釈されるべきではなく、むしろ、これらの実施形態は、この開示が徹底的かつ完全なものとなるように提供されるのであって、当業者に本発明の範囲を余すところなく伝えるものとなる。添付の図面に説明される実施形態に関する詳細な記載に使用される用語は、本発明を限定することを意図するものではない。
【００１９】
図１は、冷媒を含む一実施形態としての空調システムサイクルを示す。例示的な空調システムは、空調装置として具現化されることがあり、さらに好ましくは、ＶＲＦシステム、ＰＡＣシステム、ＲＡＣシステム、および冷凍冷蔵システムなどとして具現化されることができる。この記載では、記載の便宜上、冷凍サイクルは、室外ユニット１１０と複数の室内ユニット（ＩＤＵ）１３０−１、１３０−２、および１３０−３とを含むＶＲＦ（ビル用マルチエアコン）システムとして構築された空調システムに実装されるものと想定される。複数のＩＤＵ  １３０−１、１３０−２、および１３０−３は、共有の室外ユニット１１０によって協働的に制御される。室外ユニット１１０は、室外空間に置かれ、ＩＤＵ  １３０−１、・・・、１３０−３は、オフィスビルやアパート家屋などの室内空間１２０に置かれる。
【００２０】
室外ユニット１１０は、建物の空間に空調を供給するための、およびまた空調負荷に対処するための、複数の室内ユニット１３０−１、１３０−２、および１３０−３を制御する。ＩＤＵは、空調負荷に応じて部屋の空調を実施する。３つの室内ユニット１３０−１、・・・、１３０−３は、図１に図説されているが、室内ユニットの数は、建物内での具体的な空調負荷に応じて選択されることができる。さらに、ＩＤＵ  １３０−１、・・・、１３０−３は、１つの大きな部屋に一緒に置かれることができるか、あるいは、各ＩＤＵは、個別の部屋に置かれることがあり、以下に限定されないが、ＩＤＵの数と部屋の配列との組合せは、図説された実施形態に限定されず、具体的な空調負荷に応じて変わることができる。
【００２１】
ＩＤＵ  １３０−１、・・・、１３０−３には、それぞれＴｉセンサとＴｏセンサとを含む温度センサＩＤＴ  １３１−１、・・・、１３１−３が設けられ、ＩＤＵ  １３０−１、・・・、１３０−３のそれぞれへの入力温度Ｔｉ値を検出し、また、ＩＤＵｓ１３０−１、・・・、１３０−３のそれぞれからの出力温度Ｔｏ値を検出する。これらの温度値は、伝達ライン１５０を通じて室外ユニット１１０に伝達され、室内空間１２０における空調負荷を決定するために使用されることがあり、以下に限定されないが、空調の負荷の変化を検出するための他のセンサが、具体的な適用に応じてＩＤＵ  １３０−１、・・・、１３０−３に別々に設けられることができる。
【００２２】
室外ユニット１１０およびＩＤＵ  １３０−１、・・・、１３０−３は、冷媒を循環させるために配管１４０によって、互いに、また室外ユニット１１０にも、流体で接続される。一実施形態による建物内で適正な空調を提供するように複数のＩＤＵ  １３０−１、・・・、１３０−３の空調性能を制御するため、順番に、室外ユニット１１０およびＩＤＵ  １３０−１、・・・、１３０−３が、連通ライン１５０に接続される。
【００２３】
図２は、一実施形態の空調システムのハードウェアの配列を示し、室外ユニット１１０は、圧縮機１１５、熱交換器１１２、およびファン・モータ１１４によって駆動される室外ファン１１３を含む。圧縮機１１５は、スクロール型の圧縮機として形成されて、空調の目的で冷媒を圧縮することができる。熱交換器ユニット１１２は、ＩＤＵ  １３０−１、１３０−２などへおよびそれらから四方弁１１１を通じて流れる冷媒の熱交換を実施する。四方弁１１１の流路は、実線および点線で標示されており、それぞれ、実線は、冷房モードに用いる流路を標示し、点線は、暖房モードに用いる流路を標示する。
【００２４】
室外ファン１１３は、空調の効率を向上させるべく熱交換器１１２の温度を制御するために、熱交換器１１２に対し室外空気を吹きつける。室外ユニット１１０は、適正な空調を達成するようにインバータ１１７、１１８を介して圧縮機１１５およびファン１１２の運転を制御するために、コントローラ１１６をさらに含む。
【００２５】
室外ユニット１１０は、様々なセンサ、例えばＰｄ  １１９−１、Ｐｓ  １１９−２、Ｔｓ  １１９−３、およびＴｌｉｑ  １１９−４などをさらに含む。これらのセンサを使用して、空調システムを循環する冷媒のパラメータから、近い未来の空調の能力を予測する。センサの機能を以下に記載する。センサＰｄ  １１９−１は、冷媒の吐出圧を検出し；センサＰｓ  １１９−２は、圧縮機１１５の吸引圧を検出し；センサＴｓ  １１９−３は、吸引温度を検出し；センサＴｌｉｑ  １１９−４は、熱交換器１１２に隣接する位置で冷媒の温度を検出する。
【００２６】
室外ユニット１１０は、配管ならびに適正なバルブ１２０−１、１２０−２、１３１−１、および１３１−２、例えば膨張弁などを介してＩＤＵに接続され、それにより、室外ユニット１１０で制御される冷媒は、必要とされる空調を供給するためにＩＤＵ  １３０−１および１３０−２のそれぞれに循環する。一実施形態では、コントローラ１１６は、予測された空調能力に応じて、インバータ１１７、１１８を介して圧縮機１１５および室外ファン１１３の運転を制御する。
【００２７】
図３は、コントローラ１１６のハードウェア・アーキテクチャを示す。一実施形態では、コントローラは、様々な電子機器が上に実装されるコントローラ・ボードとして実装され、コントローラ・ボードは、室外ユニット１１０の内部に設けられることができる。図３では、説明を目的として、外部デバイス、例えばインバータ１１７、１１８、ファン・モータ１１４および圧縮機１１５、ならびにＩＤＵ  １３０−ｍ（ここでｍは自然数である）が図示されている。
【００２８】
コントローラ１１６は、ＲＡＭ３１０、ＲＯＭ３２０、およびＣＰＵ３３０を含む。ＲＡＭ３１０は、様々なデータを記憶するための一過性メモリであり、ＣＰＵ３３０の作業空間を提供する。ＲＡＭ３１０は、図３に図示されるようにＣＰＵ３３０の半導体モジュールとして実装されることがあり、この場合、ＣＰＵ３３０に実装されたレジスタ・メモリは、ＲＡＭ３１０の代わりにおよび／または共に使用されることができる。ＲＯＭ３２０は、ＣＰＵ３３０の半導体モジュールとして実装される不揮発性メモリであり、空調処理を実施するための様々なプログラムおよびデータを記憶する。本明細書に記載されるように、ＲＡＭ３１０およびＲＯＭ３２０は、ＣＰＵ３３０のモジュールの内部に実装されることがあるが、ＲＡＭ３１０およびＲＯＭ３２０は、別の実施形態では、ＣＰＵ３３０とは別に設けられることができる。ＣＰＵ３３０は、マイクロプロセッサとして実装されることがあり、空調システムの制御を実行するために、ＣＰＵ３３０内には、ＩＤＵ  １３０−１、・・・、１３０−ｍからのデータが、通信ライン１５０を介し、入力インターフェース３４０およびさらにＩ／Ｏバス３６０を介して入力される。
【００２９】
ＩＤＵ  １３０−１、・・・、１３０−ｍから送信されるデータは、各ＩＤＵの入力温度および出力温度とすることができるが、具体的な適用に応じて、他のデータが、ＩＤＵｓ１３０−１、・・・、１３０−ｍから送信されることができる。ＣＰＵ３３０から発行されるＩＣｏｍｐおよびＩＦａｎとして図説される命令または入力に従ってファン・モータ１１４および圧縮機１１５を動かすために、ＣＰＵ３３０は、様々な処理を入力データに適用し、その処理の出力結果を出力インターフェース３５０によりインバータ１１７、１１８に適用する。
【００３０】
ＣＰＵ３３０は、制御を実施するための様々なプログラムを実行するが、図４は、ＣＰＵ３３０の機能アーキテクチャを図示する。ＣＰＵ３３０は様々な機能部および機能を与え、それらは能力モニター部４０１、圧縮機駆動部４０２、およびファン駆動部４０３として図示される。能力モニター部４０１は、ＩＤＵ  １３０−１、・・・、１３０−ｍから送信された温度シグナルから、ＩＤＵ  １３０−１、・・・、１３０−ｍの運転状態をモニタリングする。温度シグナルは、各ＩＤＵの入力温度値および出力温度値を含み、近い未来の能力変化を予測するために、予め決定されたサンプリング間隔でＩＤＵ  １３０−１、・・・、１３０−ｍのそれぞれから送信される。用語「近い未来」とは、本明細書では、空調機の能力を少なくとも圧縮機１１５などの機械デバイスにフィードバックするタイムラグを意味する。
【００３１】
圧縮機駆動部４０２は、例えば圧縮機１１５を駆動させるためのインバータ１１８への駆動ステップ命令などのＩＣｏｍｐを出力することによって、圧縮機１１５を制御する。ファン駆動部４０３は、例えばファン・モータ１１４を駆動させるためのインバータ１１７への駆動ステップ命令などのＩＦａｎを選択し、次いで出力することによって、ファン・モータ１１４ならびにファン１１３を制御してファン・モータ１１４の回転数を制御する。
【００３２】
ＣＰＵ３３０は、能力予測部４０４、ファン回転数予測部４０５、および定常状態制御部４０６としてさらに機能する。能力予測部４０４は、センサ１１９−１〜１１９−４と、ＩＤＵ  １３０−１、・・・、１３０−ｍのそれぞれに対し設けられた温度センサとのデータから、空調負荷を予測する。ファン回転数予測部４０５は、省電力用に空調システムの予測制御を達成するための予測部４０４による空調負荷の予測に応じて、ファン回転数を予測する。定常状態制御部４０６は、空調負荷が比較的安定である条件下でファン・モータ１１４の最適な回転数を探ることによって、空調システムの消費電力をさらに最適化するように、空調システムをその定常状態運転の間に制御する。
【００３３】
図４に図示された機能部は、システムバスライン４０７によって相互接続され、それにより、一実施形態では、これらの機能部は互いに通信して、ＣＰＵ３３０に空調制御を実施させることができる。ＣＰＵ３３０からの命令に応答して外部デバイスを制御するために、ＣＰＵ３３０の処理結果は、Ｉ／Ｏバス３６０を介して外部デバイスに出力される。別の実施形態では、独立したＲＡＭ３１０が配されるよりも、レジスタ・メモリがＣＰＵ３３０に実装されることができる。さらに別の実施形態では、インバータ１１７、１１８の機能ならびに他の機能を実装されたＡＳＩＣ（特定用途向け集積回路）として、ＣＰＵ３３０が実装することができる。
【００３４】
図５Ａは、好ましくはインバータ１１７を用いてファン・モータ１１４を制御するために使用される検索テーブルとしてＲＯＭ３２０に記憶されるデータ構造を示すが、図５Ａに示される実施形態は例に過ぎず、データをＣＰＵ３３０によって使用できる限り、図５Ａのデータ構造は、任意のフォーマットおよび実装を有することができる。インバータ１１７ならびにインバータ１１８は、ＣＰＵ３３０により送信された命令を介してファンの回転数またはステップを制御できる、マイクロコンピュータまたは半導体デバイスとして形成されることができる。
【００３５】
図５Ａに示される一実施形態は、熱交換器１１２に対する室外ファン１１３の空気送風量を制御するファン・モータ１１４の回転数を制御するためのデータ構造に対応する。一実施形態では、ファン・モータ１１４は、図５Ａに示されるように複数のレベルで制御されることがあり、運転ステップが１ステップ増加される際には、毎秒回転数単位でのファン回転速度が、予め決定された相当量増加する。特定の一実施形態では、ファン・モータ１１４の消費電力は、図５Ａに挙げられた運転ステップ値によって予測されることができる。特定の一実施形態では、ワット単位での消費電力値ＷＦａｎを運転ステップと関連して記憶させて、ファン・モータ１１４の消費電力を算出することができる。さらに別の実施形態では、ファン・モータ１１４の消費電力を実際に計測して、適正なセンサによって消費電力の合計値を計算することができる。
【００３６】
図５Ｂは、好ましくはインバータ１１８によって圧縮機１１５を制御するために使用される検索テーブルとしてもＲＯＭ３２０に記憶されるデータ構造を示す。インバータ１１８は、ＣＰＵ３３０によって生成される命令を介して回転の状態またはステップを制御できる、マイクロコンピュータまたは半導体デバイスとして形成されることもある。具体的な一実施形態では、冷媒の吐出圧（Ｐｄ）、吸引圧（Ｐｓ）、吸引温度（Ｔｓ）、または吐出温度（Ｔｄ）を検出するためのセンサがシステムに設けられるため、消費電力をさらに正確に予測するように、そのようなパラメータは、容易にルックアップ・テーブルに組み込むことができる。
【００３７】
図５Ｂに示される一実施形態は、圧縮機１１５の消費電力を制御する圧縮機１１５の回転状態を制御するためのデータ構造に対応する。一実施形態では、圧縮機１１５は、ファン・モータ１１４にありそうな図５Ｂに示されるような複数のレベルで制御されることができる。ファン・モータ１１４と同様に、運転ステップが１ステップ増加する際に、圧縮機１１５の回転速度は、予め決定された相当速度増加する。特定の一実施形態では、圧縮機１１５の消費電力は、図５Ｂに挙げられた運転ステップ値によって算出されることができる。別の具体的な実施形態では、ワット単位での消費電力値ＷＣｏｍｐを運転ステップと関連して記憶させて、ファン・モータ１１４の消費電力を推定または予測することができる。さらに別の実施形態では、圧縮機１１５の消費電力を実際に計測して、総消費電力を計算することができる。
【００３８】
圧縮機１１５およびファン・モータ１１４の消費電力値が、図５Ａおよび図５Ｂに示されるような制御データとしてそれぞれ記憶される実施形態では、ＣＰＵ３３０は、データ構造を検索しながら、圧縮機１１５およびファン・モータ１１４の消費電力の総量を算出および予測することができ、それにより、ＣＰＵ３３０は、圧縮機１１５およびファン・モータ１１４の消費電力を検出するための他のセンサがなくとも、圧縮機１１５およびファン・モータ１１４の総消費電力を予測することができる。他の実施形態では、具体的な要求に応じて、ＣＰＵ３３０は、検出された値を制御処理にフィードバックするための圧縮機１１５およびファン・モータ１１４の消費電力の実測値を得ることができる。
【００３９】
さて、図６Ａ〜図６Ｃを参照すると、一実施形態の制御処理が記載されるが、以後記載されている実施形態に限定されず、実施形態の利点を達成できる限り、本発明は、異なる形態、デバイス、および／または構成で実装されることができる。図６Ａは、空調システムの消費電力の模式図を表す。図６Ａでは、垂直軸は、ワット（Ｗ）での消費電力を表し、圧縮機１１５および／または室外ファン・モータ１１４のＱ（能力）軸および回転軸により画定された平面に対し垂直に延びている。以後、記載の便宜上、圧縮機１１５および／または室外ファン・モータ１１４の回転軸を、単純に「制御変数」軸と称する。これは、消費電力の合計値を最適化するように制御される変数として回転速度が選択されることを意味する。
【００４０】
図６Ａにおいて、下方の湾曲線は、所与の運転ステップでの圧縮機の特性を示し、上方の湾曲平面は、圧縮機１１５および室外ファン１１４の消費電力の合計値を示す。水平軸は、記載の便宜上、ワット単位（Ｗ）で表されるが、この水平軸は、例えば圧縮機１１５のＩＣｏｍｐおよびファン・モータ１１４のＩＦａｎに対する運転ステップなど、制御値の加算に置き換えられることができる。
【００４１】
図５Ａおよび図５Ｂを参照して先に記載されたように、一実施形態は、圧縮機１１５および室外ファン１１４の消費電力を、それらの運転ステップから予測することができる。圧縮機１１５および室外ファン１１４の消費電力の合計値は、関数ＴＷ（ｒｏｔ）＝ＷＣｏｍｐ＋ＷＦａｎによって算出されることができる。この関数はワット単位のものに限定されないことを留意すべきであり、消費電力の状態を標示するための物理的な大きさを用いずにＩＣｏｍｐやＩＦａｎなどの他のパラメータを使用して、ＴＷ（ｒｏｔ）＝定数＿１＊ＩＣｏｍｐ＋定数＿２＊ＩＦａｎ（定数＿１および定数＿２は、適正な物理的な大きさを有する定数である）として示される適正な大きさを有する定数と併せて、総消費電力を表すことができる。この定義の下では、および本実施形態によれば、室外ファン１１４の回転状態は、制御変数として消費電力を最適化するために能動的に制御される。そのため、関数Ｔｗ（ｒｏｔ）は、圧縮機１１５および／または室外ファン１１４回転速度、すなわちファン・モータ１１３を制御することによって最小化される、目的関数とされる。
【００４２】
図６Ａを参照すると、同じ能力Ｑ１に関して、ファン回転が減少すると、圧縮機の消費電力が増加する。冷房モードでは、室外熱交換器は凝縮器として機能する。ファン回転が減少するにつれて、凝縮器の性能は下がってゆく。そのため、吐出圧が増加し、ＰｄとＰｓとの間の圧力差は大きなものとなってゆき、それゆえ圧縮機負荷および消費電力が増加する。そして暖房モードでは、室外熱交換器は蒸発器として機能する。ファン回転が減少するにつれて、蒸発器の性能は低下する。そのため、吸引圧が減少し、ＰｄとＰｓとの間の圧力差は大きなものとなってゆき、それゆえ圧縮機負荷および消費電力が増加する。最小点が圧縮機１１５およびファン・モータ１１４の運転条件について変わるものとなることに留意されたい。生成された消費電力の合計値ＴＷ（ｒｏｔ）は、制御変数について凹形の平面を示す。実施形態を理解するための便宜上、図６Ａの紙面に平行な仮想平面として、２つの等能力平面Ｑ１およびＱ２を図示する。
【００４３】
矢印「Ａ」は、能力の変化が比較的大きいことが予想される際に実行される一実施形態による予測制御ストラテジーの概略を標示する。矢印「Ｂ」は、能力の変化が比較的大きくないことが予想される際に実行される定常状態制御ストラテジーの概略を標示する。
【００４４】
一実施形態によれば、空調負荷が変化する際には、能力の増加と圧縮機入力の増加との間に、および／または能力の減少と圧縮機入力の減少との間に相関がある。この相関では、容量制御側の特性にタイムラグが起こる。そのため、一実施形態では、圧縮機入力の増加に応答してファン回転を減少するように運転制御を実施するか、あるいは、圧縮機入力の増加に応答してファン回転を減少する。さらに、一実施形態では、室外ファン１１３の回転速度を、需要の変化と圧縮機入力とをバランスさせるために設定してもよく、それはなぜなら、冷凍サイクルの制御にタイムラグがあるのに対して、室外ファン１１３の制御を比較的端的とすることができるためである。
【００４５】
これらの２つの制御ストラテジーを、図６Ａに示される切り取られた３次元空間と併せて図６Ｂおよび図６Ｃを用いて、後に詳説する。図６Ｂおよび図６Ｃの黒丸は、それぞれ等能力平面Ｑ１およびＱ２の黒丸に対応する。図６Ｂは、図６Ａの等能力平面Ｑ１上の２次元プロファイルに示された消費電力特性を示す。先に記載されたように、ファン回転が減少するにつれて、圧縮機の消費電力ＷＣｏｍｐ１は増加する。そのため、関数ＴＷ（ｒｏｔ）によってもたらされる総消費電力は、最小点を有する凹形の曲線を示す。
【００４６】
図６Ｃは、図６Ａの等能力平面Ｑ２上の２次元プロファイルに示された消費電力特性を示す。高い能力では、圧縮機が多くの電力を消費し、消費電力は、図６Ｃに図説されるようにさらに急速に増加する。ファン回転は同程度に減少するが、吐出圧がさらに急速に増加するために、それが起こる。これに応じて、室外ファン１１３はその回転速度を減少して能力Ｑ２＝一定を維持し、それゆえに関数ＴＷ（ｒｏｔ）上の最小点は、さらに高い室外ファン１１３の回転速度へシフトする。一実施形態では、最適化処理は、ファン回転を制御変数として使用し、それゆえ最適化の目標は、関数ＴＷ（ｒｏｔ）を最小にするファン回転速度を探ることである。
【００４７】
これより図７Ａ〜図７Ｃを参照して、冷凍サイクルの消費電力を低下させる制御方法の一実施形態を詳説する。図７Ａは、一実施形態の処理のためのフローチャートを示す。この処理は、ＣＰＵ３３０により実行されるプログラムにより生成される機能部によって実行される。この処理は、ステップＳ１００から開始し、ステップＳ１０１では、能力モニター部４０１が、近い未来での空調負荷を予測するためにＩＤＵ１３０−１、・・・、１３０−ｍのそれぞれから送信されるシグナルをモニタリングする。ＩＤＵ１３０−１、・・・、１３０−ｍｔから送信されるシグナルに基づき、近い未来に空調負荷が予想されない場合（ステップＳ１０２；Ｙｅｓ）、処理はステップＳ１０６に転じ、定常状態制御部４０６は空調システムに対し定常状態制御を開始するが、それはなぜなら、空調能力は、大きくは変化せず、室外ファン１１４の回転速度を変化させることで関数ＴＷ（ｒｏｔ）の最小点を探ることによって首尾良く制御されることができるためである。ステップＳ１０２における決定を実施するために、能力の変化を決定するように、予め決定された閾値を温度シグナルに設定してもよい。そのような閾値は、温度シグナルのそれぞれに設定されてもよいし、各ＩＤＵから送信された入力温度値または出力温度値の合計値に設定されてもよい。閾値は、室外ファン１１４の消費電力の具体的な要求および変数の範囲に応じて、回転速度．によって決定されることができる。
【００４８】
定常状態制御は、図６Ａに示されたＱ１およびＱ２など、現在の能力での等能力平面上で面内最小点を探る。次いで、処理はステップＳ１０７に進み、タイマーの満了を待つ。タイマーは、冷媒などの循環に起因する物理系にあるタイムラグに対処するために使用される。具体的な実施形態では、時間分はほぼ数分などであることができるが、時間分が実際の空調システムのタイムラグに対処できる限り、時間分は具体的な値に限定されない。
【００４９】
タイマーが満了した場合（Ｓ１０７：Ｙｅｓ）、処理はステップＳ１０１に戻って空調負荷を再度検討し、タイマーが満了しない場合、処理はステップＳ１０６に戻って定常状態制御を継続する。定常状態制御の間、ＣＰＵ３３０は等能力平面上の最小点を引き続き探る。定常状態制御の詳細を後に記載する。
【００５０】
ステップＳ１０２での判定が肯定的な結果に戻る場合（ステップＳ１０２：Ｙｅｓ）、能力が閾値を越えて変化するものとなることから、処理はステップＳ１０３に進んで能力の予測を、言い換えれば「推測しながら」実行する。ここで、ステップＳ１０３における能力の予測を詳述するが、この処理は、能力予測部４０４によって実行される。空調負荷がＩＤＵ  １３０−１、・・・、１３０−ｍから得たセンサ値から変化することが予想される場合、式（１）によって与えられるＣＯＰ（成績係数）値の履歴を用いて能力の予測を実施してもよい。
【００５１】
【数１】
2020203849.tif 000003
式中、ｎは自然数であり、ＷＣｏｍｐ（ｎ）は現在の消費電力であり、ＷＣｏｍｐ（ｎ−１）は直前の消費電力である。図５Ｂで説明されたデータ構造を使用し、現在の圧縮機入力ＷＣｏｍｐ（ｎ）およびＷＣｏｍｐ（ｎ−１）を用いて、消費電力の谷を得てもよい。さらに、ＣＰＵ３３０のレジスタ・メモリまたはＲＡＭ３１０などの適正な記憶装置に、谷ＷＣｏｍｐ（ｎ−１）を参照値として記憶させてもよい。
【００５２】
ここで図７Ｂを参照して、能力Ｑの予測の詳細を記載する。制御がステップＳ１０２から伝えられると、予測処理が開始し、まず、空調システムの運転モードが暖房モードであるか否かを、例えば、システムの現在の運転モードを記録するフラッグなどの適正なデータ構造を検索することによって判定する。運転モードが暖房モードである場合（ステップＳ２０１：Ｙｅｓ）、ステップＳ２０２では式（２）を用いた方法１、いわゆる空気エンタルピー法によって、能力が算出される。
【００５３】
【数２】
2020203849.tif 000004
式中、Ｔｉは、ＩＤＵから送信されたセンサによって検出された入力温度値であり、Ｔｏは、やはりＩＤＵから送信されたセンサによって検出された出力温度値であり、Ｖは、空気送風量（ｍ３／秒）であり、ρは、空気の密度であり、Ｃｐは、比熱（ｋＪ／ｋｇ・Ｋ）である。具体的な実施形態では、空気エンタルピー法において以下の式（３）を用いることによって、Ｑを予測してもよい。
【００５４】
【数３】
2020203849.tif 000005
【００５５】
あるいは、空調システムの運転モードが暖房モードというより冷房モードである場合（ステップＳ２０１：Ｎｏ）、空気エンタルピー法は、潜熱の損失があるために、能力を予測するのに適正ではない。Ｑの値はＴｏセンサのセンサ値によって算出することができ、Ｔｏセンサの実装によって、具体的には、実施形態に従ってＱの値の概算が達成される。そのため、ステップＳ２０３では式（４）、いわゆるＣＣ（コンプレッサーカーブ）法（方法２）から、能力が算出することができる。ＣＣ法は、冷媒の循環量と冷媒の比エンタルピーとを用いる。
【００５６】
【数４】
2020203849.tif 000006
式中、圧縮機回転は圧縮機１１５の回転速度であり、Ｖｔｈは拍出体積であり、ρは冷媒の密度であり、ΔＨは冷媒のモリエル線図から得られる比エンタルピーであってΔＨ＝（Ｈ１−Ｈ３）により与えられる。ここで、Ｈ１はセンサＰｓ１１９−２およびＴｓ１１９−３の検出値から算出された比エンタルピーであり、Ｈ３はセンサＰｄ１１９−１およびＴｌｉｑ１１９−４の検出値から算出された比エンタルピーである。具体的な実施形態では、ＣＣ法によって算出されるＱは、以下の式（５）として与えられることができる。
【００５７】
【数５】
2020203849.tif 000007
【００５８】
一実施形態では、ＶＲＦシステムなどの空調システムにおいて複数のＩＤＵが接続される場合、各ＩＤＵの能力は個々に予測されてもよく、予測された能力のそれぞれが合算されてシステムの能力の総和が予測されることができる。
【００５９】
あるいは、別の実施形態では、具体的な要求に応じて、圧縮機１１５の実際の消費電力がセンサによって計測されることがあり、実際に検出される消費電力である計測された消費電力値ＲＷＣｏｍｐは、時系列で記憶装置に履歴を記憶され、ＣＣ法にて能力Ｑが算出されることができる。ステップＳ２０２またはステップＳ２０３の予測が完了すると、処理はステップＳ１０４に進み、処理を図７ＡのステップＳ１０４に戻す。
【００６０】
そして、図７Ａを再度参照すると、ステップＳ１０４では、目的関数とするファン回転速度がファン回転予測部４０５によって算出される。この目的関数とするファン回転速度は、値の履歴を用いて、冷房モードでは以下の式（６）を、暖房モードでは式（７）を用いることによって、算出されることができる。
【００６１】
【数６】
2020203849.tif 000008
【数７】
2020203849.tif 000009
式中、ファン回転数（ｎ）は目的関数とするファン回転数であり、ファン回転数（ｎ−１）は直前の室外ファン１１４の回転数である。
【００６２】
計算されたファン回転数（ｎ）から、ファン駆動部４０３による図５Ａに示されるデータ構造を用いて、ステップＳ１０５で、目的とするファン入力ＩＦａｎ＿ｔａｒｇｅｔを決定することができる。例えば、ファン回転数（ｎ）が一度算出されている際に、ファン駆動部４０３は、目的とするファン入力ＩＦａｎ＿ｔａｒｇｅｔに最も近いファン回転数をもたらす運転ステップＩＦａｎを選択する。次いで、ファン駆動部４０３は、決定されたＩＦａｎ＿ｔａｒｇｅｔをインバータ１１７に送信して、目的とする回転数に従ってファン・モータ１１４を制御する。
【００６３】
図７Ｃを参照して、定常状態の制御の処理を説明する。用語「定常状態制御」とは、空調システムの能力が変化することを予想されないかまたはほぼ一定であることが予想される、すなわち、生成された能力がほぼ一定であるものと考えられる際の制御を意味し、ＴＷ（ｒｏｔ）は、ＥＳＣ（Extremum Seeking 制御）法を用いたファン入力ＩＦａｎでの制御によってのみ最適化される。
【００６４】
処理は、制御がステップＳ１０２またステップＳ１０７から移行される際に開始し、ステップＳ３０１では、定常状態制御部４０６が、ファンステップを１ステップずつ減少させる。ステップＳ３０２では、定常状態制御部４０６が、消費電力ＴＷ（ｒｏｔ）を算出し、次いでステップＳ３０３では、運転ステップの漸減の直前の消費電力と比較しながら、消費電力が減少するか否かを決定する。
【００６５】
ファン・モータ１１４の運転ステップの漸減の後の消費電力が減少する場合（Ｓ３０３：Ｙｅｓ）、処理は、ステップＳ３０１に戻り、さらに別の１ステップによってファン回転数を再び減少させる。これらの処理は、ステップＳ３０３の決定が負の結果を返すまで（ステップＳ３０３：Ｎｏ）繰り返されるものとなるが、なぜなら、この決定は、消費電力の合計値が閾値を超えて増加されたか、またはファン運転速度の漸減によって維持されたことを意味するためである。ステップＳ３０３での決定が負の結果を返す場合（Ｓ３０３：Ｎｏ）、処理はステップＳ３０４に進んで、運転ステップの漸減により消費電力が増加しているか否かを決定する。消費電力が増加されている場合（ステップＳ３０４：Ｙｅｓ）、処理は、ステップＳ３０５で、運転ステップの漸減の直前の値にファン回転速度を戻す。その後、処理は、ステップＳ３０１に戻り、ステップＳ３０１からステップＳ３０５までの処理を繰り返す。
【００６６】
ステップＳ３０４での決定が負の結果を返す場合（Ｓ３０４：Ｎｏ）、消費電力は、ファン・モータ１１４の現在の運転ステップで予め決定された閾値内で変化せずに保たれることから、ファン・モータ１１４の現在の運転ステップは、ステップＳ３０６で保たれる。その後、処理は、制御をステップＳ１０７に移行して、タイマーが終了するまで現在の運転ステップでファン運転を継続する。
【００６７】
図８は、本発明による実施形態の制御サイクル全体を模式図として示す。比較的大きな能力変化の下での運転期間中、空調システムは、第１のストラテジーに従いセンサによる検出値から能力を予測する、予測制御を実施する。一方、大きな能力変化のない運転期間中、空調システムは、第２のストラテジーに従いＥＳＣ法を用いて定常状態制御を実施する。
【００６８】
記載された実施形態におけるプログラムは、任意のプログラミング言語、例えばアセンブラ言語、Ｃ言語、Ｃ＋＋言語、またはＰＹＴＨＯＮを含めてネットワーク通信に適応された他のプログラミング言語、ブラウザソフトウェアなどによってコードされてもよい。別の具体的な実施形態では、空調システムは、有線の通信ラインよりも、室外ユニット１１０とＩＤＵ  １３０−１、・・・、１３０−３、ならびにサーバとの間の無線通信を通じて接続されたネットワークシステムとして、実装されることができる。
【００６９】
さらに別の実施形態では、コントローラ１１６は、別個のコンピュータ、いわゆるサーバとして、例えば、超高層ビルまたは知的都市の空調システムなどの大規模な冷凍サイクルを管理するために実装されることがあり、そのような場所では、家屋または建造物などの空調需要は、本発明の冷凍サイクルによって供給される。この実施形態では、サーバは、無線伝送ネットワークを介して室内ユニットおよび室外ユニットとネットワーク形成されることがあり、サーバは、空調能力を制御して空調需要を供給するように、室外ユニットを制御する。
【００７０】
そのため、システムの効率的かつ経済的な運転が達成されるように、圧縮機１１５および室外ファン１１３は、空調需要の予測に基づき、２つの独立した制御ストラテジーで、それらの最適な消費電力条件下、自動的に制御されることができる。能力が大きく変化するとしても、最適な条件が探索され、室外ファンも最適に調整されることがあり、それによって、部分負荷での運転下の消費電力が低減され、年間の消費電力も抑制することができる。
【００７１】
これまで明記されたように、本発明の好適な実施形態が説明されてきたが、本発明は、具体的に関連する実施形態に限定されるべきではなく、様々な改変および変更が、本発明の範囲を逸脱することなく当業者によって行われることがあり、真の範囲は、添付の特許請求の範囲によってのみ決定されるべきである。
【産業上の利用可能性】
【００７２】
以上説明したとおり、本発明によれば、本発明によれば、部分負荷での運転下の消費電力、ならびに年間の消費電力を低減することが可能な、冷凍サイクル、空調システム、および冷凍サイクルを制御するための方法を提供することができ、十分に産業の利用性を有する。
【図１】
2020203849.tif 000010
【図２】
2020203849.tif 000011
【図３】
2020203849.tif 000012
【図４】
2020203849.tif 000013
【図５Ａ】
2020203849.tif 000014
【図５Ｂ】
2020203849.tif 000015
【図６Ａ】
2020203849.tif 000016
【図６Ｂ】
2020203849.tif 000017
【図６Ｃ】
2020203849.tif 000018
【図７Ａ】
2020203849.tif 000019
【図７Ｂ】
2020203849.tif 000020
【図７Ｃ】
2020203849.tif 000021
【図８】
2020203849.tif 000022
【国際調査報告】
2020203849.tif 000023
2020203849.tif 000024
2020203849.tif 000025
2020203849.tif 000026
2020203849.tif 000027
2020203849.tif 000028