(57)【要約】  圧縮機を有する室外機と、室外機に接続された室内機とを備えた空気調和装置であって、圧縮機に設けられ、圧縮機の内部の冷媒を加熱する加熱手段と、加熱手段を制御する制御装置とを備え、制御装置は、温度データおよび空調データに基づき、熱負荷を学習する熱負荷学習部と、学習によって得られた熱負荷に基づき、圧縮機を加熱する寝込み防止制御を開始する寝込み防止制御開始タイミングを推定する寝込み防止制御開始タイミング推定部と、推定された寝込み防止制御開始タイミングで、加熱手段により寝込み防止制御を行うように、加熱手段を制御する機器制御部とを有する。
2020261317.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
圧縮機を有する室外機と、前記室外機に接続された室内機とを備えた空気調和装置であって、
前記圧縮機に設けられ、前記圧縮機の内部の冷媒を加熱する加熱手段と、
前記加熱手段を制御する制御装置と
を備え、
前記制御装置は、
温度データおよび空調データに基づき、熱負荷を学習する熱負荷学習部と、
学習によって得られた前記熱負荷に基づき、前記圧縮機を加熱する寝込み防止制御を開始する寝込み防止制御開始タイミングを推定する寝込み防止制御開始タイミング推定部と、
推定された前記寝込み防止制御開始タイミングで、前記加熱手段により前記寝込み防止制御を行うように、前記加熱手段を制御する機器制御部と
を有する
空気調和装置。
【請求項２】
外気温度を検出する外気温度センサと、
室内温度を検出する室内温度センサと
をさらに備え、
前記制御装置は、
検出された前記外気温度および前記室内温度を前記温度データとして取得する
請求項１に記載の空気調和装置。
【請求項３】
前記制御装置は、
前記圧縮機の運転周波数を前記空調データとして取得する
請求項１または２に記載の空気調和装置。
【請求項４】
前記制御装置は、
前記室内機に対して設定された設定温度を前記空調データとして取得する
請求項１〜３のいずれか一項に記載の空気調和装置。
【請求項５】
圧縮機を有する室外機と、前記室外機に接続された室内機とを備えた空気調和装置であって、
前記圧縮機に設けられ、前記圧縮機の内部の冷媒を加熱する加熱手段と、
前記加熱手段を制御する制御装置と
を備え、
前記制御装置は、
現在の外気温度に基づき、設定時間間隔における外気温度を学習する外気温度学習部と、
学習によって得られた前記外気温度に基づき、前記圧縮機を加熱する寝込み防止制御に必要な時間を示す寝込み防止制御必要時間を算出する寝込み防止制御必要時間算出部と、
設定時刻および前記寝込み防止制御必要時間に基づき、前記寝込み防止制御を開始する寝込み防止制御開始タイミング導出し、導出した前記寝込み防止制御開始タイミングで、算出された前記寝込み防止制御必要時間だけ、前記加熱手段により前記寝込み防止制御を行うように、前記加熱手段を制御する機器制御部と
を有する
空気調和装置。
【請求項６】
前記加熱手段は、
前記圧縮機の周囲に取り付けられるヒータである
請求項１〜５のいずれか一項に記載の空気調和装置。
【請求項７】
前記加熱手段は、
前記圧縮機に対する通電を制御する通電制御装置である
請求項１〜５のいずれか一項に記載の空気調和装置。
【請求項８】
圧縮機を有する室外機と、前記室外機に接続された室内機とを備えた１または複数の空気調和装置と、
前記１または複数の空気調和装置を管理する管理装置と
を備え、
前記空気調和装置は、
前記圧縮機に設けられ、前記圧縮機の内部の冷媒を加熱する加熱手段を有し、
前記管理装置は、
前記加熱手段を制御する制御装置を有し、
前記制御装置は、
温度データおよび空調データに基づき、熱負荷を学習する熱負荷学習部と、
学習によって得られた前記熱負荷に基づき、前記圧縮機を加熱する寝込み防止制御を開始する寝込み防止制御開始タイミングを推定する寝込み防止制御開始タイミング推定部と、
推定された前記寝込み防止制御開始タイミングで、前記加熱手段により前記寝込み防止制御を行うように、前記加熱手段を制御する機器制御部と
を有する
空気調和システム。
【請求項９】
圧縮機を有する室外機と、前記室外機に接続された室内機とを備えた１または複数の空気調和装置と、
前記１または複数の空気調和装置を管理する管理装置と
を備え、
前記空気調和装置は、
前記圧縮機に設けられ、前記圧縮機の内部の冷媒を加熱する加熱手段を有し、
前記管理装置は、
前記加熱手段を制御する制御装置を有し、
前記制御装置は、
現在の外気温度に基づき、設定時間間隔における外気温度を学習する外気温度学習部と、
学習によって得られた前記外気温度に基づき、前記圧縮機を加熱する寝込み防止制御に必要な時間を示す寝込み防止制御必要時間を算出する寝込み防止制御必要時間算出部と、
設定時刻および前記寝込み防止制御必要時間に基づき、前記寝込み防止制御を開始する寝込み防止制御開始タイミング導出し、導出した前記寝込み防止制御開始タイミングで、算出された前記寝込み防止制御必要時間だけ、前記加熱手段により前記寝込み防止制御を行うように、前記加熱手段を制御する機器制御部と
を有する
空気調和システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、室内の空気調和を行う空気調和装置および空気調和システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、冷媒回路を備えた空気調和装置では、圧縮機が室外機に設けられることが多い。このような場合において、外気温度が低い環境で空気調和装置が停止すると、室外機に設けられた圧縮機および熱交換器に冷媒が凝縮して溜まり込む、所謂「寝込み」と呼ばれる現象が発生することがある。特に、圧縮機に冷媒が溜まった場合、圧縮機内の冷凍機油が希釈され、圧縮機の軸の焼き付きなどの不具合が発生する虞がある。【０００３】
一般的に、圧縮機内の冷媒の寝込みを抑制する方法として、圧縮機の運転が停止している間に、ヒータによる圧縮機の加熱、あるいは拘束通電制御と呼ばれる寝込み防止制御を行い、圧縮機内の冷媒を蒸発させることが知られている。ここで、拘束通電制御とは、圧縮機内部のモータを駆動することなくモータ巻線に通電し、圧縮機を加熱する制御である。また、特許文献１には、ヒータの通電量または拘束通電制御の電圧を外気温度に応じて調整することにより、圧縮機を加熱して内部の冷媒を蒸発させる際の消費電力を抑制する方法が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開平７−１６７５０４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、従来の空気調和装置では、圧縮機の運転停止中は、いつ運転が開始されるか判断できないため、常に寝込み防止制御が行われている。したがって、圧縮機の運転停止中の消費電力が増大するという課題があった。【０００６】
本発明は、上記従来の技術における課題に鑑みてなされたものであって、圧縮機の運転停止中の消費電力を抑制することができる空気調和装置および空気調和システムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明に係る空気調和装置は、圧縮機を有する室外機と、前記室外機に接続された室内機とを備えた空気調和装置であって、前記圧縮機に設けられ、前記圧縮機の内部の冷媒を加熱する加熱手段と、前記加熱手段を制御する制御装置とを備え、前記制御装置は、温度データおよび空調データに基づき、熱負荷を学習する熱負荷学習部と、学習によって得られた前記熱負荷に基づき、前記圧縮機を加熱する寝込み防止制御を開始する寝込み防止制御開始タイミングを推定する寝込み防止制御開始タイミング推定部と、推定された前記寝込み防止制御開始タイミングで、前記加熱手段により前記寝込み防止制御を行うように、前記加熱手段を制御する機器制御部とを有するものである。【０００８】
また、本発明に係る空気調和装置は、圧縮機を有する室外機と、前記室外機に接続された室内機とを備えた空気調和装置であって、前記圧縮機に設けられ、前記圧縮機の内部の冷媒を加熱する加熱手段と、前記加熱手段を制御する制御装置とを備え、前記制御装置は、現在の外気温度に基づき、設定時間間隔における外気温度を学習する外気温度学習部と、学習によって得られた前記外気温度に基づき、前記圧縮機を加熱する寝込み防止制御に必要な時間を示す寝込み防止制御必要時間を算出する寝込み防止制御必要時間算出部と、設定時刻および前記寝込み防止制御必要時間に基づき、前記寝込み防止制御を開始する寝込み防止制御開始タイミング導出し、導出した前記寝込み防止制御開始タイミングで、算出された前記寝込み防止制御必要時間だけ、前記加熱手段により前記寝込み防止制御を行うように、前記加熱手段を制御する機器制御部とを有するものである。【０００９】
本発明に係る空気調和システムは、圧縮機を有する室外機と、前記室外機に接続された室内機とを備えた１または複数の空気調和装置と、前記１または複数の空気調和装置を管理する管理装置とを備え、前記空気調和装置は、前記圧縮機に設けられ、前記圧縮機の内部の冷媒を加熱する加熱手段を有し、前記管理装置は、前記加熱手段を制御する制御装置を有し、前記制御装置は、温度データおよび空調データに基づき、熱負荷を学習する熱負荷学習部と、学習によって得られた前記熱負荷に基づき、前記圧縮機を加熱する寝込み防止制御を開始する寝込み防止制御開始タイミングを推定する寝込み防止制御開始タイミング推定部と、推定された前記寝込み防止制御開始タイミングで、前記加熱手段により前記寝込み防止制御を行うように、前記加熱手段を制御する機器制御部とを有するものである。【００１０】
また、本発明に係る空気調和システムは、圧縮機を有する室外機と、前記室外機に接続された室内機とを備えた１または複数の空気調和装置と、前記１または複数の空気調和装置を管理する管理装置とを備え、前記空気調和装置は、前記圧縮機に設けられ、前記圧縮機の内部の冷媒を加熱する加熱手段を有し、前記管理装置は、前記加熱手段を制御する制御装置を有し、前記制御装置は、現在の外気温度に基づき、設定時間間隔における外気温度を学習する外気温度学習部と、学習によって得られた前記外気温度に基づき、前記圧縮機を加熱する寝込み防止制御に必要な時間を示す寝込み防止制御必要時間を算出する寝込み防止制御必要時間算出部と、設定時刻および前記寝込み防止制御必要時間に基づき、前記寝込み防止制御を開始する寝込み防止制御開始タイミング導出し、導出した前記寝込み防止制御開始タイミングで、算出された前記寝込み防止制御必要時間だけ、前記加熱手段により前記寝込み防止制御を行うように、前記加熱手段を制御する機器制御部とを有するものである。
【発明の効果】
【００１１】
本発明によれば、推定された寝込み防止制御開始タイミングで寝込み防止制御を開始することにより、寝込み防止制御が適切に行われるため、圧縮機の運転停止中の消費電力を抑制することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１】実施の形態１に係る空気調和装置の構成の一例を示す回路図である。
【図２】図１の制御装置の構成の一例を示す機能ブロック図である。
【図３】図２の制御装置の構成の一例を示すハードウェア構成図である。
【図４】図２の制御装置の構成の他の例を示すハードウェア構成図である。
【図５】図２の熱負荷学習部で行われる機械学習のモデルの一例を示す概略図である。
【図６】図２の熱負荷学習部による学習の流れの一例を示すフローチャートである。
【図７】実施の形態１に係る空気調和装置による寝込み防止制御の流れの一例を示すフローチャートである。
【図８】実施の形態２に係る制御装置の構成の一例を示す機能ブロック図である。
【図９】図８の外気温度学習部による学習の流れの一例を示すフローチャートである。
【図１０】実施の形態２に係る空気調和装置による寝込み防止制御の流れの一例を示すフローチャートである。
【図１１】実施の形態３に係る空気調和システムの構成の一例を示す回路図である。
【発明を実施するための形態】
【００１３】
以下、本発明の実施の形態について、図面を参照して説明する。本発明は、以下の実施の形態に限定されるものではなく、本発明の主旨を逸脱しない範囲で種々に変形することが可能である。また、本発明は、以下の各実施の形態に示す構成のうち、組合せ可能な構成のあらゆる組合せを含むものである。また、各図において、同一の符号を付したものは、同一のまたはこれに相当するものであり、これは明細書の全文において共通している。
【００１４】
実施の形態１．
本実施の形態１に係る空気調和装置について説明する。本実施の形態１に係る空気調和装置は、空気調和装置は、冷媒回路に冷媒を循環させることにより、対象空間の空気調和を行うものである。
【００１５】
［空気調和装置１の構成］
図１は、本実施の形態１に係る空気調和装置の構成の一例を示す回路図である。図１に示すように、空気調和装置１は、室外機１０、室内機２０および制御装置３０で構成されている。室外機１０および室内機２０は、冷媒配管で接続されている。
【００１６】
室外機１０は、圧縮機１１、冷媒流路切替装置１２、室外熱交換器１３、膨張弁１４および外気温度センサ１５を備えている。室内機２０は、室内熱交換器２１および室内温度センサ２２を備えている。空気調和装置１では、圧縮機１１、冷媒流路切替装置１２、室外熱交換器１３、膨張弁１４および室内熱交換器２１が冷媒配管によって順次接続されることにより、冷媒が循環する冷媒回路が形成される。
【００１７】
（室外機１０）
圧縮機１１は、低温低圧の冷媒を吸入し、吸入した冷媒を圧縮して高温高圧の状態にして吐出する。圧縮機１１は、運転周波数を変化させることにより、単位時間あたりの送出量である容量が制御されるインバータ圧縮機からなる。圧縮機１１の運転周波数は、制御装置３０によって制御される。
【００１８】
冷媒流路切替装置１２は、例えば四方弁であり、冷媒の流れる方向を切り替えることにより、冷房運転および暖房運転の切り替えを行う。冷媒流路切替装置１２は、冷房運転時に、図１の実線で示す状態、すなわち圧縮機１１の吐出側と室外熱交換器１３とが接続されるように切り替わる。また、冷媒流路切替装置１２は、暖房運転時に、図１の破線で示す状態、すなわち圧縮機１１の吸入側と室外熱交換器１３とが接続されるように切り替わる。冷媒流路切替装置１２における流路の切替は、制御装置３０によって制御される。
【００１９】
室外熱交換器１３は、例えば、フィンアンドチューブ型の熱交換器であり、図示しないファン等によって供給される室外空気と冷媒との間で熱交換を行う。室外熱交換器１３は、冷房運転の際に、冷媒の熱を室外空気に放熱して冷媒を凝縮させる凝縮器として機能する。また、室外熱交換器１３は、暖房運転の際に、冷媒を蒸発させ、その際の気化熱により室外空気を冷却する蒸発器として機能する。
【００２０】
膨張弁１４は、冷媒を減圧して膨張させる。膨張弁１４は、例えば、電子式膨張弁等の開度の制御が可能な弁で構成される。膨張弁１４の開度は、制御装置３０によって制御される。外気温度センサ１５は、室外熱交換器１３の近傍に設けられ、外気温度を検出する。外気温度センサ１５で検出された外気温度は、制御装置３０に供給される。
【００２１】
また、本実施の形態１において、圧縮機１１には、加熱手段１６が設けられている。加熱手段１６は、制御装置３０の制御により、圧縮機１１の停止中に内部に溜まり込んだ冷媒を加熱して蒸発させる。
【００２２】
具体的には、加熱手段１６として、例えば、ベルトヒータ等の圧縮機１１の周囲に取り付けられるヒータが用いられる。制御装置３０の制御によってヒータに通電されることにより、圧縮機１１が加熱される。また、加熱手段１６として、例えば、拘束通電制御を行うように、圧縮機１１に対する通電を制御する通電制御装置であってもよい。拘束通電制御は、圧縮機１１に供給される電力の三相のうち、いずれか二相に通電を断続的に行うことにより、圧縮機１１内部のモータを駆動することなく、圧縮機１１を加熱する制御である。
【００２３】
（室内機２０）
室内熱交換器２１は、図示しないファン等によって供給される室内空気と冷媒との間で熱交換を行う。これにより、室内空間に供給される冷房用空気または暖房用空気が生成される。室内熱交換器２１は、冷房運転の際に蒸発器として機能し、空調対象空間の空気を冷却して冷房を行う。また、室内熱交換器２１は、暖房運転の際に凝縮器として機能し、空調対象空間の空気を加熱して暖房を行う。
【００２４】
室内温度センサ２２は、室内熱交換器２１の近傍に設けられ、室内空気の温度を検出する。室内温度センサ２２で検出された室内温度は、制御装置３０に供給される。
【００２５】
（制御装置３０）
制御装置３０は、室外機１０および室内機２０に設けられた各部を制御する。特に、本実施の形態１において、制御装置３０は、外気温度センサ１５および室内温度センサ２２のそれぞれで検出された外気温度および室内温度等を含むデータに基づき、圧縮機１１に対する加熱手段１６を制御し、寝込み防止制御を行う。寝込み防止制御は、圧縮機１１に設けられた加熱手段１６によって圧縮機１１内に溜まった冷媒を蒸発させる制御である。
【００２６】
図２は、図１の制御装置の構成の一例を示す機能ブロック図である。図２に示すように、制御装置３０は、データ取得部３１、熱負荷学習部３２、寝込み防止制御開始タイミング推定部３３、機器制御部３４およびデータ保持部３５を備えている。制御装置３０は、ソフトウェアを実行することにより各種機能を実現するマイクロコンピュータなどの演算装置、もしくは各種機能に対応する回路デバイスなどのハードウェア等で構成されている。なお、図２では、本実施の形態１に関連する機能についての構成のみを図示し、それ以外の構成については図示を省略する。
【００２７】
データ取得部３１は、各種のデータを取得する。具体的には、データ取得部３１は、外気温度センサ１５で検出された外気温度と、室内温度センサ２２で検出された室内温度とを、それぞれ温度データとして取得する。また、データ取得部３１は、室内機２０に対してユーザ等によって設定された設定温度と、圧縮機１１の運転周波数とを空調データとして取得する。データ取得部３１は、取得した温度データおよび空調データをデータ保持部３５に供給する。
【００２８】
熱負荷学習部３２は、データ保持部３５に保持された温度データおよび空調データ等の各種データを用い、機械学習による空気調和装置１の熱負荷を学習する。具体的には、熱負荷学習部３２は、例えば、現在時刻、外気温度、室内温度、設定温度および圧縮機１１の運転周波数などから、空気調和装置１が処理している熱量を学習する。ここで、空気調和装置１は、熱負荷に関するデータとして、自装置が処理した熱量のみを有しているが、この熱量が空調対象空間内の熱負荷と等しいと考えると、空気調和装置１は、空調対象空間の熱負荷を把握することができる。したがって、熱負荷学習部３２は、空気調和装置１が処理している熱量を学習することで、相対的に空調対象空間の熱負荷を学習する。熱負荷の学習については、後述する。また、熱負荷学習部３２は、温度データおよび空調データに基づき、上述したようにして得られた学習結果を用いて、熱負荷を導出する。
【００２９】
寝込み防止制御開始タイミング推定部３３は、熱負荷学習部３２での学習によって得られた熱負荷に基づき、予め設定されたタイミング推定式等の推定手段を用いて寝込み防止制御開始タイミングを推定する。寝込み防止制御開始タイミングは、寝込み防止制御を開始する時刻であり、ユーザによって設定された運転開始時間などの設定時刻に室内温度が設定温度となるように、空気調和装置１を起動させる起動時刻よりも前の時刻となる。
【００３０】
機器制御部３４は、寝込み防止制御開始タイミング推定部３３による推定結果に基づき、推定された寝込み防止制御開始タイミングで、加熱手段１６を制御するための寝込み防止指令信号を生成して出力する。
【００３１】
データ保持部３５は、制御装置３０の各部で用いられる各種の情報を保持する。本実施の形態１では、例えば、データ保持部３５は、熱負荷学習部３２で学習する際に用いられる、データ取得部３１で取得された温度データおよび空調データを含む各種のデータを保持する。
【００３２】
図３は、図２の制御装置の構成の一例を示すハードウェア構成図である。制御装置３０の各種機能がハードウェアで実行される場合、図２の制御装置３０は、図３に示すように、処理回路４１で構成される。図２の制御装置３０において、データ取得部３１、熱負荷学習部３２、寝込み防止制御開始タイミング推定部３３、機器制御部３４およびデータ保持部３５の各機能は、処理回路４１により実現される。
【００３３】
各機能がハードウェアで実行される場合、処理回路４１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。制御装置３０は、データ取得部３１、熱負荷学習部３２、寝込み防止制御開始タイミング推定部３３、機器制御部３４およびデータ保持部３５の各部の機能それぞれを処理回路４１で実現してもよいし、各部の機能を１つの処理回路４１で実現してもよい。
【００３４】
図４は、図２の制御装置の構成の他の例を示すハードウェア構成図である。制御装置３０の各種機能がソフトウェアで実行される場合、図２の制御装置３０は、図４に示すように、プロセッサ５１およびメモリ５２で構成される。制御装置３０において、データ取得部３１、熱負荷学習部３２、寝込み防止制御開始タイミング推定部３３、機器制御部３４およびデータ保持部３５の各機能は、プロセッサ５１およびメモリ５２により実現される。
【００３５】
各機能がソフトウェアで実行される場合、制御装置３０において、データ取得部３１、熱負荷学習部３２、寝込み防止制御開始タイミング推定部３３、機器制御部３４およびデータ保持部３５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。ソフトウェアおよびファームウェアは、プログラムとして記述され、メモリ５２に格納される。プロセッサ５１は、メモリ５２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、各部の機能を実現する。
【００３６】
メモリ５２として、例えば、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）、フラッシュメモリ、ＥＰＲＯＭ（Ｅｒａｓａｂｌｅ  ａｎｄ  Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ  ＲＯＭ）およびＥＥＰＲＯＭ（Ｅｌｅｃｔｒｉｃａｌｌｙ  Ｅｒａｓａｂｌｅ  ａｎｄ  Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ  ＲＯＭ）等の不揮発性または揮発性の半導体メモリ等が用いられる。また、メモリ５２として、例えば、磁気ディスク、フレキシブルディスク、光ディスク、ＣＤ（Ｃｏｍｐａｃｔ  Ｄｉｓｃ）、ＭＤ（Ｍｉｎｉ  Ｄｉｓｃ）およびＤＶＤ（Ｄｉｇｉｔａｌ  Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ  Ｄｉｓｃ）等の着脱可能な記録媒体が用いられてもよい。
【００３７】
［空気調和装置１の動作］
次に、このように構成された空気調和装置１の動作について、図１を参照して冷媒の流れとともに説明する。なお、図１では、空気調和装置１が暖房運転を実行する場合の冷媒流路切替装置１２の状態を実線で示している。また、この空気調和装置１は、冷房運転および暖房運転の双方を行うことができるが、ここでは、暖房運転時の動作について説明し、冷房運転時の動作については、説明を省略する。
【００３８】
（暖房運転時）
空気調和装置１が暖房運転を実行する場合について説明する。圧縮機１１が駆動すると、圧縮機１１から高温高圧のガス状態の冷媒が吐出される。圧縮機１１から吐出された高温高圧のガス冷媒は、冷媒流路切替装置１２を介して、凝縮器として機能する室内熱交換器２１に流れ込む。室内熱交換器２１では、流れ込んだ高温高圧のガス冷媒と、図示しない送風機によって供給される室内空気との間で熱交換が行われる。これにより、高温高圧のガス冷媒は、凝縮して高圧の液冷媒になる。
【００３９】
室内熱交換器２１から流出した高圧の液冷媒は、膨張弁１４で膨張し、低圧のガス冷媒と低圧の液冷媒とが混合した二相状態の冷媒になる。二相状態の冷媒は、蒸発器として機能する室外熱交換器１３に流れ込む。室外熱交換器１３では、流れ込んだ二相状態の冷媒と、図示しない送風機によって供給される室外空気との間で熱交換が行われる。これにより、二相状態の冷媒のうちの液冷媒が蒸発して、低圧のガス冷媒になる。室外熱交換器１３から流出した低圧のガス冷媒は、冷媒流路切替装置１２を介して圧縮機１１に流れ込み、圧縮されて高温高圧のガス冷媒となって、再び圧縮機１１から吐出される。以下、このサイクルが繰り返される。
【００４０】
［寝込み防止制御］
次に、本実施の形態１に係る空気調和装置１による寝込み防止制御について説明する。一般的な空気調和装置は、運転開始時間および運転停止時間等の運転スケジュールをユーザが予め設定することができる。この場合において、予め設定された設定時刻に、室内温度が設定温度となるようにするためには、空気調和装置は、設定時刻よりも前の起動時刻に起動する必要がある。
【００４１】
一方、空気調和装置の運転が停止している間には、背景技術の項でも説明したように、圧縮機内に冷媒が凝縮して溜まり込む「寝込み」が発生することがある。そのため、寝込みが発生した状態で、起動時刻に空気調和装置が起動しても、圧縮機が正常に動作せず、設定時刻に室内温度を設定温度とすることが困難である。
【００４２】
そこで、本実施の形態１に係る空気調和装置１は、ユーザによって設定された設定時刻よりも前の起動時刻に、寝込みが解消された状態で起動するように、寝込み防止制御を開始する寝込み防止制御開始タイミングを推定する。そして、空気調和装置１は、推定した寝込み防止制御開始タイミングで寝込み防止制御を開始する。
【００４３】
ここで、寝込み防止制御開始タイミングを推定する場合には、空気調和装置１が処理する熱負荷が用いられる。この熱負荷を得るために、本実施の形態１では、制御装置３０の熱負荷学習部３２によって熱負荷の学習が行われる。
【００４４】
（熱負荷の学習）
熱負荷学習部３２による熱負荷の学習について説明する。熱負荷学習部３２は、寝込み防止制御開始タイミング推定部３３で寝込み防止制御の開始タイミングを推定する際に用いられる熱負荷を取得するため、空気調和装置１が処理する熱負荷の学習を行う。熱負荷の学習には、機械学習が用いられる。
【００４５】
図５は、図２の熱負荷学習部で行われる機械学習のモデルの一例を示す概略図である。図５に示す機械学習モデルでは、入力データに対して前処理が行われる。そして、学習モデルを用いて、前処理が行われたデータから熱負荷が推定されて出力される。
【００４６】
この場合の入力データは、例えば、外気温度、室内温度、設定温度および動作能力などが用いられる。外気温度は、外気温度センサ１５で検出された温度データが用いられる。室内温度は、室内温度センサ２２で検出された温度データが用いられる。設定温度は、室内機２０に設定された温度であり、データ保持部３５に保持された空調データが用いられる。動作能力は、例えば圧縮機１１の運転周波数であり、データ保持部３５に保持された空調データが用いられる。なお、外気温度または室内温度の代替データとして、例えば、天気予報などのデータが用いられてもよい。
【００４７】
前処理では、入力データの最適化および入力次元の削減といった、予め設定された処理が行われる。より具体的には、前処理では、入力データとして温度データが入力された場合に、例えば、設定温度と室内温度との差分値の導出および正規化などの入力データに対して予め設定された処理が実施される。
【００４８】
学習モデルは、例えば、入力されたデータに対応する出力データとしての熱負荷を導出する熱負荷算出式である。学習モデルは、例えば教師あり学習を用いて生成される。なお、学習モデルとしては、この例に限られず、必要な精度および計算性能に応じて、ニューラルネットワークおよびディープラーニング等が用いられてもよい。
【００４９】
学習モデルは、複数のデータが入力される毎に、その熱負荷算出式に含まれるパラメータが更新される。具体的には、例えば、学習モデルが教師あり学習により生成されるものである場合、学習モデルは、入力されたデータに基づき、熱負荷算出式を用いて出力データを出力する。出力データは、教師データとともに評価関数に入力される。評価関数は、出力データおよび教師データに基づき、学習モデルである熱負荷算出式の妥当性を評価する。そして、熱負荷学習部３２は、熱負荷算出式から算出された出力データが教師データに近づくように熱負荷算出式のパラメータを更新する。
【００５０】
図６は、図２の熱負荷学習部による学習の流れの一例を示すフローチャートである。ステップＳ１において、制御装置３０のデータ取得部３１は、外気温度センサ１５で検出された外気温度と、室内温度センサ２２で検出された室内温度とを温度データとして取得する。取得された温度データは、データ保持部３５に保持される。また、ステップＳ２において、データ取得部３１は、室内機２０に設定された設定温度と、圧縮機１１の運転周波数を空調データとして取得する。取得された空調データは、データ保持部３５に保持される。
【００５１】
ステップＳ３において、熱負荷学習部３２は、学習タイミングであるか否かを判断する。このときの学習タイミングは、予め設定された任意のタイミングに設定されているものとする。学習タイミングである場合（ステップＳ３：Ｙｅｓ）、熱負荷学習部３２は、データ保持部３５に保持された温度データおよび空調データを用い、空気調和装置１の熱負荷の学習を行う。一方、学習タイミングでない場合（ステップＳ３：Ｎｏ）には、処理がステップＳ１に戻る。以下、ステップＳ１〜ステップＳ４の処理が一定の周期で巡回的に繰り返される。
【００５２】
（寝込み防止制御の開始タイミングの推定）
次に、寝込み防止制御開始タイミング推定部３３による寝込み防止制御の開始タイミングの推定について説明する。寝込み防止制御開始タイミング推定部３３は、熱負荷学習部３２で導出された熱負荷を用いて、起動時刻の前に行われる寝込み防止制御を開始するタイミングを推定する。例えば、寝込み防止制御開始タイミング推定部３３は、導出された熱負荷が高いほど早く寝込み防止制御が開始されるように、寝込み防止制御開始タイミングを推定する。
【００５３】
（寝込み防止制御）
図７は、本実施の形態１に係る空気調和装置による寝込み防止制御の流れの一例を示すフローチャートである。ステップＳ１１において、データ取得部３１は、外気温度センサ１５で検出された外気温度と、室内温度センサ２２で検出された室内温度とを温度データとして取得する。取得された温度データは、熱負荷学習部３２に供給されるとともに、データ保持部３５に保持される。また、ステップＳ１２において、データ取得部３１は、室内機２０に設定された設定温度および運転開始時間と、圧縮機１１の運転周波数などの動作能力を空調データとして取得する。取得された空調データは、熱負荷学習部３２に供給されるとともに、データ保持部３５に保持される。ステップＳ１１およびステップＳ１２の処理は、例えば、運転開始時間等の設定時刻の任意の時間前に行われる。
【００５４】
ステップＳ１３において、熱負荷学習部３２は、温度データおよび空調データが入力されると、熱負荷を導出する。ステップＳ１４において、寝込み防止制御開始タイミング推定部３３は、ステップＳ１３で導出された熱負荷に基づき、タイミング推定式等の推定手段を用いて寝込み防止制御開始タイミングを推定する。このとき、寝込み防止制御開始タイミング推定部３３は、熱負荷が高いほど早く寝込み防止制御が開始されるように、寝込み防止制御開始タイミングを推定する。
【００５５】
ステップＳ１５において、機器制御部３４は、寝込み防止制御開始タイミングが示す時刻であるか否かを判断する。寝込み防止制御開始タイミングである場合（ステップＳ１５：Ｙｅｓ）、機器制御部３４は、ステップＳ１６において、寝込み防止指令信号を生成し、加熱手段１６に対して出力する。これにより、加熱手段１６による寝込み防止制御が行われる。なお、この場合の寝込み防止制御は、固定的に設定された一定の時間だけ行われる。
【００５６】
一方、寝込み防止制御開始タイミングでない場合（ステップＳ１５：Ｎｏ）には、処理がステップＳ１５に戻り、寝込み防止制御開始タイミングとなるまで、ステップＳ１５の処理が繰り返される。
【００５７】
以上のように、本実施の形態１に係る空気調和装置１は、温度データおよび空調データに基づき熱負荷を学習し、学習によって得られた熱負荷に基づき、寝込み防止制御開始タイミングを推定する。そして空気調和装置１は、推定された寝込み防止制御開始タイミングで、圧縮機１１を加熱する寝込み防止制御を行う。
【００５８】
このように、空気調和装置１では、推定された寝込み防止制御開始タイミングで寝込み防止制御を開始するため、従来のように、圧縮機１１の運転が停止している間、常に寝込み防止制御が行われることがない。そのため、圧縮機１１の運転停止中の消費電力を抑制することができる。
【００５９】
このとき、制御装置３０は、外気温度センサ１５で検出された外気温度と、室内温度センサ２２で検出された室内温度を、温度データとして取得する。また、制御装置３０は、圧縮機１１の運転周波数を空調データとして取得する。さらに、制御装置３０は、室内機２０に対して設定された設定温度を空調データとして取得してもよい。
【００６０】
また、本実施の形態１に係る空気調和装置１では、加熱手段１６として、圧縮機１１の周囲に取り付けられるヒータが用いられてもよい。これにより、寝込み防止制御が行われる際に、ヒータに通電され、圧縮機１１を加熱することができる。
【００６１】
さらに、加熱手段１６として、圧縮機１１に対する通電を制御する通電制御装置が用いられてもよい。これにより、寝込み防止制御が行われる際に、拘束通電制御が行われるように圧縮機１１が通電され、圧縮機１１を加熱することができる。
【００６２】
実施の形態２．
次に、本実施の形態２について説明する。本実施の形態２は、寝込み防止制御に必要な時間を算出する点で、実施の形態１と相違する。なお、本実施の形態２において、実施の形態１と共通する部分には同一の符号を付し、詳細な説明を省略する。
【００６３】
本実施の形態２に係る空気調和装置１は、図１に示す実施の形態１に係る空気調和装置１と、制御装置３０の構成以外は同様であるため、詳細な説明を省略する。
【００６４】
［制御装置３０の構成］
制御装置３０は、実施の形態１と同様に、室外機１０および室内機２０に設けられた各部を制御する。本実施の形態２において、制御装置３０は、実施の形態１に係る制御装置３０の機能に加えて、外気温度センサ１５で検出された外気温度に基づき、予め設定された設定時間間隔における外気温度を推定し、推定結果に基づき寝込み防止制御に必要な時間を算出する。
【００６５】
図８は、本実施の形態２に係る制御装置の構成の一例を示す機能ブロック図である。図８に示すように、制御装置３０は、データ取得部３１、機器制御部３４、データ保持部３５、外気温度学習部３６および寝込み防止制御必要時間算出部３７を備えている。制御装置３０は、ソフトウェアを実行することにより各種機能を実現するマイクロコンピュータなどの演算装置、もしくは各種機能に対応する回路デバイスなどのハードウェア等で構成されている。なお、図８では、本実施の形態２に関連する機能についての構成のみを図示し、それ以外の構成については図示を省略する。
【００６６】
外気温度学習部３６は、データ保持部３５に保持された温度データに含まれる外気温度を用い、機械学習により設定時間間隔における外気温度を学習する。外気温度の学習の詳細については、後述する。また、外気温度学習部３６は、外気温度センサ１５で検出された現在の外気温度に基づき、上述した学習結果を用いて、設定時間間隔における外気温度を導出する。
【００６７】
寝込み防止制御必要時間算出部３７は、外気温度学習部３６での学習によって得られた外気温度に基づき、寝込み防止制御必要時間を算出する。寝込み防止制御必要時間は、寝込み防止制御によって圧縮機１１内の冷媒が蒸発するのに必要最小限の時間である。寝込み防止制御必要時間算出部３７は、現在の外気温度と、学習によって得られた設定時間間隔における外気温度とに基づき、予め決められた算出式を用いて寝込み防止制御必要時間を算出する。
【００６８】
機器制御部３４は、寝込み防止制御必要時間算出部３７による算出結果に基づき、寝込み防止制御必要時間だけ寝込み防止制御が行われるように、設定時刻と寝込み防止制御必要時間とから、寝込み防止制御の開始タイミング導出し、寝込み防止指令信号を生成して出力する。本実施の形態２において、寝込み防止指令信号には、寝込み防止制御の開始タイミングを示す情報と、寝込み防止制御の実行時間を示す情報とが含まれている。
【００６９】
データ保持部３５は、実施の形態１と同様に、制御装置３０の各部で用いられる各種の情報を保持する。本実施の形態２では、例えば、データ保持部３５は、熱負荷学習部３２および外気温度学習部３６のそれぞれで学習する際に用いられる、データ取得部３１で取得された温度データおよび空調データを含む各種のデータを保持する。
【００７０】
［寝込み防止制御］
次に、本実施の形態２に係る空気調和装置１による寝込み防止制御について説明する。圧縮機１１内で冷媒の寝込みが発生する場合、凝縮する冷媒量は、外気温度によって異なる。そのため、圧縮機１１内の冷媒を加熱する寝込み防止制御に必要な時間は、外気温度によって異なる。
【００７１】
この場合に、寝込み防止制御が行われる時間を固定的に決定すると、寝込みの度合いによっては、寝込み防止制御が適切な時間だけ行われない可能性がある。例えば、凝縮した冷媒の量が相対的に多い場合には、寝込み防止制御時間は長くする必要があり、凝縮した冷媒の量が相対的に少ない場合には、寝込み防止制御時間は短くてよい。
【００７２】
そこで、本実施の形態２では、寝込み防止制御を行う場合の寝込み防止制御時間が寝込みの状態に応じて適切な時間となるように、寝込み防止制御に必要な寝込み防止制御必要時間を算出する。そして、空気調和装置１は、算出した寝込み防止制御必要時間だけ寝込み防止制御を行う。
【００７３】
寝込み防止制御必要時間を算出する場合には、設定時間間隔における外気温度が用いられる。この外気温度を得るために、本実施の形態２では、制御装置３０の外気温度学習部３６によって外気温度の学習が行われる。
【００７４】
（外気温度の学習）
外気温度学習部３６による外気温度の学習について説明する。外気温度学習部３６は、寝込み防止制御必要時間算出部３７で寝込み防止制御の必要時間を推定する際に用いられる外気温度を取得するため、設定時間間隔における外気温度の学習を行う。外気温度の学習には、実施の形態１における熱負荷学習部３２と同様に、機械学習が用いられる。
【００７５】
外気温度学習部３６で行われる機械学習のモデルは、図５に示す機械学習モデルが用いられる。この場合の入力データは、例えば外気温度が用いられる。なお、外気温度の代替データとして、例えば、天気予報などのデータが用いられてもよい。
【００７６】
図９は、図８の外気温度学習部による学習の流れの一例を示すフローチャートである。ステップＳ２１において、制御装置３０のデータ取得部３１は、外気温度センサ１５で検出された外気温度を温度データとして取得する。取得された温度データは、データ保持部３５に保持される。
【００７７】
ステップＳ２２において、外気温度学習部３６は、学習タイミングであるか否かを判断する。このときの学習タイミングは、予め設定された任意のタイミングに設定されているものとする。学習タイミングである場合（ステップＳ２２：Ｙｅｓ）、外気温度学習部３６は、データ保持部３５に保持された温度データを用い、設定時間間隔における外気温度の学習を行う。一方、学習タイミングでない場合（ステップＳ２２：Ｎｏ）には、処理がステップＳ２１に戻る。以下、ステップＳ２１〜ステップＳ２３の処理が一定の周期で巡回的に繰り返される。
【００７８】
（寝込み防止制御の必要時間の算出）
次に、寝込み防止制御必要時間算出部３７による寝込み防止制御の必要時間の算出について説明する。寝込み防止制御必要時間算出部３７は、外気温度学習部３６で導出された外気温度を用いて、寝込み防止制御の必要時間を算出する。例えば、寝込み防止制御必要時間算出部３７は、導出された外気温度が高いほど寝込み防止制御の実行時間が短くなるように、寝込み防止制御必要時間を算出する。
【００７９】
（寝込み防止制御）
図１０は、本実施の形態２に係る空気調和装置による寝込み防止制御の流れの一例を示すフローチャートである。なお、図１０において、図７に示す実施の形態１による寝込み防止制御と共通する処理については、同一の符号を付し、説明を省略する。
【００８０】
ステップＳ１１およびステップＳ１２において、データ取得部３１は、温度データおよび空調データのそれぞれを取得する。取得された温度データおよび空調データは、外気温度学習部３６に供給されるとともに、データ保持部３５に保持される。
【００８１】
ステップＳ３１において、外気温度学習部３６は、温度データが入力されると、設定時間間隔における外気温度を導出する。そして、外気温度学習部３６は、導出された設定時間間隔における外気温度から温度が最低となる外気温度を抽出する。ステップＳ３２において、寝込み防止制御必要時間算出部３７は、ステップＳ３１で抽出された外気温度と、データ保持部３５に保持された外気温度とに基づき、寝込み防止制御必要時間を算出する。
【００８２】
そして、ステップＳ１５において、機器制御部３４は、寝込み防止制御開始タイミングが示す時刻であるか否かを判断する。寝込み防止制御開始タイミングは、起動時刻から算出された寝込み防止制御必要時間を遡ることで導出される。寝込み防止制御開始タイミングである場合（ステップＳ１５：Ｙｅｓ）、機器制御部３４は、ステップＳ３３において、寝込み防止指令信号を生成し、加熱手段１６に対して出力する。これにより、加熱手段１６による寝込み防止制御が、寝込み防止制御必要時間だけ行われる。
【００８３】
一方、寝込み防止制御開始タイミングでない場合（ステップＳ１５：Ｎｏ）には、処理がステップＳ１５に戻り、寝込み防止制御開始タイミングとなるまで、ステップＳ１５の処理が繰り返される。
【００８４】
以上のように、本実施の形態２に係る空気調和装置１において、制御装置３０は、外気温度に基づき、設定時間間隔における外気温度を学習し、学習によって得られた外気温度に基づき、寝込み防止制御必要時間を算出する。また、制御装置３０は、設定時刻および寝込み防止制御必要時間に基づき、寝込み防止制御開始タイミング導出する。そして、制御装置３０は、導出した寝込み防止制御開始タイミングで、算出された寝込み防止制御必要時間だけ寝込み防止制御を行うように、加熱手段１６を制御する。
【００８５】
これにより、実施の形態１と同様に、圧縮機１１の運転停止中の消費電力を抑制することができる。また、本実施の形態２では、寝込み防止制御に必要な時間が算出されることにより、圧縮機１１内で凝縮した冷媒の量に応じて適切な時間だけ寝込み防止制御が行われる。そのため、不要な寝込み防止制御を抑制し、より適切に圧縮機１１の運転停止中の消費電力を抑制することができる。
【００８６】
実施の形態３．
次に、本実施の形態３について説明する。本実施の形態３は、寝込み防止制御を行う制御装置３０の機能が、空気調和装置とは異なる装置に設けられた空気調和システムについて説明する。なお、本実施の形態３において、実施の形態１および２と共通する部分には同一の符号を付し、詳細な説明を省略する。
【００８７】
［空気調和システム１００の構成］
図１１は、本実施の形態３に係る空気調和システムの構成の一例を示す回路図である。図１１に示すように、空気調和システム１００は、１または複数の空気調和装置１１０と、それぞれの空気調和装置１１０に接続された管理装置１２０とで構成されている。
【００８８】
空気調和装置１１０は、図１に示す実施の形態１および２の空気調和装置１と同様に、加熱手段１６が設けられた圧縮機１１を有する室外機１０と、室内機２０とを備えている。一方、空気調和装置１１０は、図１の空気調和装置１における制御装置３０から寝込み防止制御を行う機能を除いた構成となっている。
【００８９】
管理装置１２０は、この管理装置１２０に接続された１または複数の空気調和装置１１０を管理する。本実施の形態３において、管理装置１２０は、それぞれの空気調和装置１１０から温度データおよび空調データを受け取り、受け取った温度データおよび空調データに基づき、各空気調和装置１１０に対して寝込み防止制御を行う。
【００９０】
管理装置１２０は、制御装置１３０を備えている。制御装置１３０は、図１に示す制御装置３０における寝込み防止制御についての機能を有するものである。すなわち、制御装置１３０は、実施の形態１または２に係る制御装置３０と同様の構成を有する。
【００９１】
制御装置１３０が実施の形態１に係る制御装置３０と同様の構成を有する場合、制御装置１３０は、図２に示すように、データ取得部３１、熱負荷学習部３２、寝込み防止制御開始タイミング推定部３３、機器制御部３４およびデータ保持部３５を有している。また、制御装置１３０が実施の形態２に係る制御装置３０と同様の構成を有する場合、制御装置１３０は、図８に示すように、データ取得部３１、熱負荷学習部３２、寝込み防止制御開始タイミング推定部３３、機器制御部３４、データ保持部３５、外気温度学習部３６および寝込み防止制御必要時間算出部３７を有している。
【００９２】
このように、本実施の形態３に係る空気調和システム１００は、実施の形態１および２で説明した空気調和装置１の寝込み防止制御を行う機能が、空気調和装置１１０とは異なる管理装置１２０に設けられた構成となっている。
【００９３】
以上のように、本実施の形態３に係る空気調和システム１００では、１または複数の空気調和装置１１０を管理する管理装置１２０に、寝込み防止制御を行う制御装置１３０が設けられている。これにより、実施の形態１および２と同様に、空気調和装置１１０における圧縮機１１の運転停止中の消費電力を抑制することができる。また、本実施の形態３では、制御装置１３０が空気調和装置１１０と別体で設けられるため、すでに設置されている空気調和装置に対しても、寝込み防止制御を行うことができる。
【符号の説明】
【００９４】
１、１１０  空気調和装置、１０  室外機、１１  圧縮機、１２  冷媒流路切替装置、１３  室外熱交換器、１４  膨張弁、１５  外気温度センサ、１６  加熱手段、２０  室内機、２１  室内熱交換器、２２  室内温度センサ、３０、１３０  制御装置、３１  データ取得部、３２  熱負荷学習部、３３  寝込み防止制御開始タイミング推定部、３４  機器制御部、３５  データ保持部、３６  外気温度学習部、３７  寝込み防止制御必要時間算出部、４１  処理回路、５１  プロセッサ、５２  メモリ、１００  空気調和システム、１２０  管理装置。
【図１】
2020261317.tif 000003
【図２】
2020261317.tif 000004
【図３】
2020261317.tif 000005
【図４】
2020261317.tif 000006
【図５】
2020261317.tif 000007
【図６】
2020261317.tif 000008
【図７】
2020261317.tif 000009
【図８】
2020261317.tif 000010
【図９】
2020261317.tif 000011
【図１０】
2020261317.tif 000012
【図１１】
2020261317.tif 000013
【国際調査報告】
2020261317.tif 000014
2020261317.tif 000015
2020261317.tif 000016
2020261317.tif 000017