特許 6645650 制御装置、空調制御システム、制御方法及びプログラム

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】特許公報(B1)

(11)【特許番号】6645650

(24)【登録日】2020年1月14日

(45)【発行日】2020年2月14日

(54)【発明の名称】制御装置、空調制御システム、制御方法及びプログラム

(51)【国際特許分類】

   F24F 11/47 20180101AFI20200203BHJP

【ＦＩ】

   F24F11/47

【請求項の数】9

【全頁数】23

(21)【出願番号】特願2018-192697(P2018-192697)

(22)【出願日】2018年10月11日

【審査請求日】2019年3月6日

【新規性喪失の例外の表示】特許法第３０条第２項適用 刊行物 平成３０年 電気学会研究会資料，ＳＴ−１８−０１４，第２７〜３１頁，２０１８．３，システム研究会

【新規性喪失の例外の表示】特許法第３０条第２項適用 平成３０年３月１日千代田区において開催されたシステム研究会（電気学会）で発表

【早期審査対象出願】

(73)【特許権者】

【識別番号】516299338

【氏名又は名称】三菱重工サーマルシステムズ株式会社

(74)【代理人】

【識別番号】100149548

【弁理士】

【氏名又は名称】松沼 泰史

(74)【代理人】

【識別番号】100162868

【弁理士】

【氏名又は名称】伊藤 英輔

(74)【代理人】

【識別番号】100161702

【弁理士】

【氏名又は名称】橋本 宏之

(74)【代理人】

【識別番号】100189348

【弁理士】

【氏名又は名称】古都 智

(74)【代理人】

【識別番号】100196689

【弁理士】

【氏名又は名称】鎌田 康一郎

(74)【代理人】

【識別番号】100210572

【弁理士】

【氏名又は名称】長谷川 太一

(72)【発明者】

【氏名】森川 純次

(72)【発明者】

【氏名】近藤 成治

(72)【発明者】

【氏名】稲葉 隆

(72)【発明者】

【氏名】蜷川 忠三

【審査官】 五十嵐 康弘

(56)【参考文献】

【文献】 特開２０１３−１４２４９４（ＪＰ，Ａ）

【文献】 特開２０１８−０４０５１０（ＪＰ，Ａ）

【文献】 特開２０１４−００９８９５（ＪＰ，Ａ）

【文献】 特開２０１４−２３８２２１（ＪＰ，Ａ）

(58)【調査した分野】（Int.Cl.，ＤＢ名）

Ｆ２４Ｆ １１／００−１１／８９

Ｇ０６Ｑ ５０／０６

(57)【特許請求の範囲】

【請求項1】

室外機と複数の室内機が冷媒配管で接続された１つの冷媒系統で構成される空調機について、複数の前記空調機を制御することによって、複数の前記空調機のうちの異なる前記冷媒系統に属する前記室内機がそれぞれの空調対象のエリアに配置された１つ又は複数の前記エリアを空調する制御装置であって、
未来の所定期間における単位時間毎の電力料金単価の情報を取得する料金情報取得部と、
複数の前記空調機毎の運転状態に関する運転状態情報を取得する運転情報取得部と、
前記運転状態情報と所定の予測モデルとに基づいて、前記所定期間における複数の前記空調機毎の運転状態を予測する予測部と、
前記予測部が予測した運転状態に基づく前記所定期間にわたる前記エリア毎の快適性の評価値と、前記単位時間毎の電力料金単価の情報に基づく前記所定期間にわたる複数の前記空調機の動作に必要な電力料金の前記空調機毎の評価値と、に基づく前記空調機の全てを対象とする運転の評価値を算出する評価部と、
前記評価値が最適な値となるように運転するための前記空調機に対する制御情報を複数の前記空調機毎に算出する制御情報算出部と、
を備え、
前記評価部は、前記エリアに配置された前記室内機のうち、停止中の前記室内機を除く運転中の前記室内機について設定された設定温度と当該室内機によって制御される空調温度との温度差に基づいて前記エリア毎の快適性の評価値を算出する、
制御装置。

【請求項2】

前記制御情報は、前記所定期間において前記空調機を運転するのに必要な電力の前記単位時間以下の長さを有する時間ごとの上限値である、
請求項１に記載の制御装置。

【請求項3】

前記評価部は、前記エリア毎の快適性の評価値に、前記エリアの空調の優先度を示す優先度係数を乗じた値を全ての前記エリアについて合計した値と、前記電力料金の評価値と、に基づいて、前記運転の評価値を算出し、
所定の設定温度の達成を重視する前記エリアについては、前記設定温度の達成を重視しない前記エリアよりも大きな値を有する前記優先度係数が設定される、
請求項１又は請求項２に記載の制御装置。

【請求項4】

前記制御情報算出部は、前記エリアに設置された前記室内機を備える前記空調機のそれぞれについて前記エリアに対して設定された前記優先度係数に応じた制御情報を算出する、
請求項３に記載の制御装置。

【請求項5】

複数の建物の各々に１台以上の前記空調機が設置され、
前記評価部が、複数の前記建物の全ての前記エリア毎の快適性の評価値と、複数の前記建物に設置された全ての前記空調機を対象とする前記電力料金の評価値と、に基づいて前記評価値を算出する、
請求項１から請求項４の何れか１項に記載の制御装置。

【請求項6】

１つの前記エリアに対する前記快適性の評価値は、設定された設定温度と当該エリアを空調対象とする前記室内機によって制御される空調温度との温度差と、前記室内機の定格能力との積に基づく値である、
請求項１から請求項５の何れか１項に記載の制御装置。

【請求項7】

請求項１から請求項６の何れか１項に記載の制御装置と、
前記制御装置が算出する制御情報に基づいて運転する１台以上空調機と、
を備える空調制御システム。

【請求項8】

室外機と複数の室内機が冷媒配管で接続された１つの冷媒系統で構成される空調機について、複数の前記空調機を制御することによって、複数の前記空調機のうちの異なる前記冷媒系統に属する前記室内機がそれぞれの空調対象のエリアに配置された１つ又は複数の前記エリアを空調する制御方法であって、
未来の所定期間における単位時間毎の電力料金単価の情報を取得するステップと、
複数の前記空調機毎の運転状態に関する運転状態情報を取得するステップと、
前記運転状態情報と所定の予測モデルとに基づいて、前記所定期間における複数の前記空調機毎の運転状態を予測するステップと、
前記予測した運転状態に基づく前記所定期間にわたる前記エリア毎の快適性の評価値と、前記単位時間毎の電力料金単価の情報に基づく前記所定期間にわたる複数の前記空調機の動作に必要な電力料金の前記空調機毎の評価値と、に基づく前記空調機の全てを対象とする運転の評価値を算出するステップと、
前記評価値が最適な値となるように運転するための前記空調機に対する制御情報を複数の前記空調機毎に算出するステップと、
を有し、
前記評価値を算出するステップでは、前記エリアに配置された前記室内機のうち、停止中の前記室内機を除く運転中の前記室内機について設定された設定温度と当該室内機によって制御される空調温度との温度差に基づいて前記エリア毎の快適性の評価値を算出する、
制御方法。

【請求項9】

室外機と複数の室内機が冷媒配管で接続された１つの冷媒系統で構成される空調機について、複数の前記空調機を制御することによって、複数の前記空調機のうちの異なる前記冷媒系統に属する前記室内機がそれぞれの空調対象のエリアに配置された１つ又は複数の前記エリアの空調を制御するコンピュータを
未来の所定期間における単位時間毎の電力料金単価の情報を取得する手段、
複数の前記空調機毎の運転状態に関する運転状態情報を取得する手段、
前記運転状態情報と所定の予測モデルとに基づいて、前記所定期間における複数の前記空調機毎の運転状態を予測する手段、
前記予測した運転状態に基づく前記所定期間にわたる前記エリア毎の快適性の評価値と、前記単位時間毎の電力料金単価の情報に基づく前記所定期間にわたる複数の前記空調機の動作に必要な電力料金の前記空調機毎の評価値と、に基づく前記空調機の全てを対象とする運転の評価値を算出する手段、
前記評価値が最適な値となるように運転するための前記空調機に対する制御情報を複数の前記空調機毎に算出する手段、
として機能させ、
前記評価値を算出する手段は、前記エリアに配置された前記室内機のうち、停止中の前記室内機を除く運転中の前記室内機について設定された設定温度と当該室内機によって制御される空調温度との温度差に基づいて前記エリア毎の快適性の評価値を算出する、
プログラム。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、制御装置、空調制御システム、制御方法及びプログラムに関する。

【背景技術】

【0002】

電力の需要と供給のバランスを、例えば電力料金を上下させることによって調整し、ピーク時の電力供給量を抑制するＡＤＲ（Automated Demand Response）と呼ばれる技術が存在する。例えば、米国では、ＯｐｅｎＡＤＲによる電力料金のリアルタイム化が一般市場において展開されており、リアルタイムで安い電力供給会社を選択する等の運用が可能になっている。我が国においても政府主導のもとＡＤＲ規格として、米国のＯｐｅｎＡＤＲ２．０の国内版を展開する動きがある。

【0003】

このような動きに対し、電力料金がリアルタイムに変化する条件下で、空調の快適さを損なわずに電力料金を抑制する空調システムの制御方法（ＲＴＰ（Real Time Pricing）制御）が提案されている（例えば、特許文献１）。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0004】

【特許文献1】特開２０１８−０４０５１０号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0005】

特許文献１に記載のＲＴＰ制御は、室外機および該室外機と冷媒配管で接続された１つ以上の室内機で構成される１つの冷媒系統を制御対象としている。ビルなどでは複数の異なる冷媒系統に属する空調機が導入されており、１つの部屋には異なる冷媒系統に属する複数の室内機が設けられている場合がある。ＲＴＰ制御は、冷媒系統ごとに別々に制御を行うため、空調対象の部屋が複数の冷媒系統に跨る場合、その部屋に合わせた空調を行うことが難しい。また、空調の省エネルギー化は、部屋単位、フロア単位で行うことが多いが、ＲＴＰ制御は、１つの冷媒系統全体について空調の快適性と低コストを実現するための制御であるため、部屋単位、フロア単位の制御を行うことが難しい。

【0006】

そこでこの発明は、上述の課題を解決することのできる制御装置、空調制御システム、制御方法及びプログラムを提供することを目的としている。

【課題を解決するための手段】

【0007】

本発明の一態様によれば、室外機と複数の室内機が冷媒配管で接続された１つの冷媒系統で構成される空調機について、複数の前記空調機を制御することによって、複数の前記空調機のうちの異なる前記冷媒系統に属する前記室内機がそれぞれの空調対象のエリアに配置された１つ又は複数の前記エリアを空調する制御装置であって、制御装置は、未来の所定期間における単位時間毎の電力料金単価の情報を取得する料金情報取得部と、複数の前記空調機毎の運転状態に関する運転状態情報を取得する運転情報取得部と、前記運転状態情報と所定の予測モデルとに基づいて、前記所定期間における複数の前記空調機毎の運転状態を予測する予測部と、前記予測部が予測した運転状態に基づく前記所定期間にわたる前記エリア毎の快適性の評価値と、前記単位時間毎の電力料金単価の情報に基づく前記所定期間にわたる複数の前記空調機の動作に必要な電力料金の前記空調機毎の評価値と、に基づく前記空調機の全てを対象とする運転の評価値を算出する評価部と、前記評価値が最適な値となるように運転するための前記空調機に対する制御情報を複数の前記空調機毎に算出する制御情報算出部と、を備え、前記評価部は、それぞれの前記エリアに配置された前記室内機のうち、停止中の前記室内機を除く運転中の前記室内機について設定された設定温度と当該室内機によって制御される空調温度との温度差に基づいて前記エリア毎の快適性の評価値を算出する。
本発明の一態様によれば、前記制御情報は、前記所定期間において前記空調機を運転するのに必要な電力の前記単位時間以下の長さを有する時間ごとの上限値である。

【0008】

本発明の一態様によれば、前記評価部は、前記エリア毎の快適性の評価値に、前記エリアの空調の優先度を示す優先度係数を乗じた値を全ての前記エリアについて合計した値と、前記電力料金の評価値と、に基づいて、前記運転の評価値を算出し、所定の設定温度の達成を重視する前記エリアについては、前記設定温度の達成を重視しない前記エリアよりも大きな値を有する前記優先度係数が設定される。

【0009】

本発明の一態様によれば、前記制御情報算出部は、前記エリアに設置された前記室内機を備える前記空調機のそれぞれについて前記エリアに対して設定された前記優先度係数に応じた制御情報を算出する。

【0010】

本発明の一態様によれば、複数の建物の各々に１台以上の前記空調機が設置され、前記評価部が、複数の前記建物の全ての前記エリア毎の快適性の評価値と、複数の前記建物に設置された全ての前記空調機を対象とする前記電力料金の評価値と、に基づいて前記評価値を算出する。

【0011】

本発明の一態様によれば、１つの前記エリアに対する前記快適性の評価値は、設定された設定温度と当該エリアを空調対象とする前記室内機によって制御される空調温度との温度差と、前記室内機の定格能力との積に基づく値である。

【0012】

本発明の一態様によれば、空調制御システムは、上記の何れかに記載の制御装置と、前記制御装置が算出する制御情報に基づいて運転する１台以上の空調機とを備える。

【0013】

本発明の一態様によれば、室外機と複数の室内機が冷媒配管で接続された１つの冷媒系統で構成される空調機について、複数の前記空調機を制御することによって、複数の前記空調機のうちの異なる前記冷媒系統に属する前記室内機がそれぞれの空調対象のエリアに配置された１つ又は複数の前記エリアを空調する制御方法であって、制御方法は、未来の所定期間における単位時間毎の電力料金単価の情報を取得するステップと、複数の前記空調機毎の運転状態に関する運転状態情報を取得するステップと、前記運転状態情報と所定の予測モデルとに基づいて、前記所定期間における複数の前記空調機毎の運転状態を予測するステップと、前記予測した運転状態に基づく前記所定期間にわたる前記エリア毎の快適性の評価値と、前記単位時間毎の電力料金単価の情報に基づく前記所定期間にわたる複数の前記空調機の動作に必要な電力料金の前記空調機毎の評価値と、に基づく前記空調機の全てを対象とする運転の評価値を算出するステップと、前記評価値が最適な値となるように運転するための前記空調機に対する制御情報を複数の前記空調機毎に算出するステップと、を有し、前記評価値を算出するステップでは、それぞれの前記エリアに配置された前記室内機のうち、停止中の前記室内機を除く運転中の前記室内機について設定された設定温度と当該室内機によって制御される空調温度との温度差に基づいて前記エリア毎の快適性の評価値を算出する。

【0014】

本発明の一態様によれば、プログラムは、室外機と複数の室内機が冷媒配管で接続された１つの冷媒系統で構成される空調機について、複数の前記空調機を制御することによって、複数の前記空調機のうちの異なる前記冷媒系統に属する前記室内機がそれぞれの空調対象のエリアに配置された１つ又は複数の前記エリアの空調を制御するコンピュータを、未来の所定期間における単位時間毎の電力料金単価の情報を取得する手段、複数の前記空調機毎の運転状態に関する運転状態情報を取得する手段、前記運転状態情報と所定の予測モデルとに基づいて、前記所定期間における複数の前記空調機毎の運転状態を予測する手段、前記予測した運転状態に基づく前記所定期間にわたる前記エリア毎の快適性の評価値と、前記単位時間毎の電力料金単価の情報に基づく前記所定期間にわたる複数の前記空調機の動作に必要な電力料金の前記空調機毎の評価値と、に基づく前記空調機の全てを対象とする運転の評価値を算出する手段、前記評価値が最適な値となるように運転するための前記空調機に対する制御情報を複数の前記空調機毎に算出する手段、として機能させ、前記評価値を算出する手段は、それぞれの前記エリアに配置された前記室内機のうち、停止中の前記室内機を除く運転中の前記室内機について設定された設定温度と当該室内機によって制御される空調温度との温度差に基づいて前記エリア毎の快適性の評価値を算出する。

【発明の効果】

【0015】

本発明によれば、時々刻々と変化する電力料金に対応して、複数の冷媒系統全体での経済性と快適性を最適化する制御を行うことができる。また、空調快適性を重視する空間については優先的に空調を行うよう制御することができる。

【図面の簡単な説明】

【0016】

【図1】本発明の第一実施形態における空調制御システムの一例を示す第一の図である。

【図2】本発明の第一実施形態における制御装置の一例を示す機能ブロック図である。

【図3】本発明の第一実施形態における電力料金スケジュール情報の一例を示す図である。

【図4】本発明の第一実施形態における運転制限スケジュール情報の一例を示す図である。

【図5】本発明の第一実施形態における電力制限運転を説明する第一の図である。

【図6】本発明の第一実施形態における電力制限運転を説明する第二の図である。

【図7】本発明の第一実施形態におけるエリア複合ＲＴＰ制御の効果を説明する第一の図である。

【図8】本発明の第一実施形態におけるエリア複合ＲＴＰ制御の効果を説明する第二の図である。

【図9】本発明の第一実施形態における設定温度からの乖離に対するペナルティの設定例を示す図である。

【図10】本発明の第一実施形態における空調制御システムの一例を示す第二の図である。

【図11】本発明の第一実施形態における制御装置の処理の一例を示すフローチャートである。

【図12】本発明の第一実施形態における電力制限値の探索範囲設定の一例を示す図である。

【図13】本発明の第二実施形態における制御装置の一例を示す機能ブロック図である。

【図14】本発明の各実施形態における制御装置のハードウェア構成の一例を示す図である。

【発明を実施するための形態】

【0017】

＜第一実施形態＞
以下、本発明の第一実施形態による空調制御システムを図１〜図１２を参照して説明する。
図１は、本発明の第一実施形態における空調制御システムの一例を示す第一の図である。空調制御システム１００は、ビル４に備えられた１台以上空調機３１〜３ｍを、ユーザの快適性を保ちつつ、低コストで運転するための制御システムである。さらに本実施形態の空調制御システム１００は、エリア毎にそのエリアに対する空調の優先度を設定したうえで、空調機３１〜３ｍ全体での経済性やエリア毎の快適性を所望の状態に制御することを特徴とする。ここでエリアとは、空調対象の単位となる空間のことである。エリアは、ビル４内の１つの部屋、１つのフロアであってもよいし、後述するように複数のビルを跨る複数の部屋や複数のフロアを１つのエリアとして設定してもよい。また、１つのエリアには、異なる冷媒系統（ブロック）に属する複数の室内機が設置されていてもよい。

【0018】

空調制御システム１００は、ＤＲＡＳサーバ１と、ＤＲＡＳクライアント２と、ゲートウェイ３と、空調機３１〜３ｍと、を含んで構成される。ＤＲＡＳサーバ１は、例えば電力会社が運用するサーバ端末装置である。電力会社は、電力料金単価を例えば１０分毎に変更する。例えば、電力会社は、電力の需要による電力不足が見込まれる場合には、電力料金単価を上昇させて需要家に節電を促し、電力需要が比較的少ないと見込まれる時間には電力料金単価を下げて電力の消費を促す。ＤＲＡＳサーバ１とＤＲＡＳクライアント２とは通信可能に接続されており、一般に公開されたプロトコル（例えばＯｐｅｎＡＤＲ２．０等）に基づく通信を行う。例えば、ＤＲＡＳサーバ１は、未来における所定期間分（例えば、３０分間）の電力料金のスケジュール情報を、ＤＲＡＳクライアント２に送信する。

【0019】

ＤＲＡＳクライアント２は、例えば空調機３１等の運用を行う企業が運用するサーバ端末装置である。ＤＲＡＳクライアント２は、ＤＲＡＳサーバ１から取得した電力料金のスケジュール情報に基づいて、どのような運転を行えば、ユーザの設定温度を実現しつつ安い電力料金で空調機３１〜３ｍを運転できるかを示す運転制限スケジュール情報を算出する。ＤＲＡＳクライアント２は、インターネット等のネットワークを介して、ゲートウェイ３と通信可能に接続されている。ＤＲＡＳクライアント２は、算出した運転制限スケジュール情報をゲートウェイ３に送信する。

【0020】

ゲートウェイ３は、ビル４に設けられた通信装置である。ビル４には、複数の室内機を有するマルチ型の空調機３１〜３ｍが設けられている。空調機３１は、室外機３０１と、室内機３１１〜３１ｎを備える。空調機３２は、室外機３０２と、室内機３２１〜３２ｎを備える。空調機３３，３４，３ｍについても同様である。例えば、室外機３０１は、圧縮機、熱交換器等を有しており、冷媒を室内機３１１，３１ｎ等へ送出する。室内機３１１等は、ビル４の部屋に設けられており、その部屋の温度を、ユーザ所望の温度となるように空調を行う。空調機３１〜３ｍの各々は、１つの冷媒系統である。つまり、室外機３０１と、室内機３１１〜３１ｎ等は冷媒配管で接続された１つの制御単位である。本実施形態では、この制御単位をブロックと呼ぶ。例えば、空調機３１をブロック１、空調機３２をブロック２、空調機３ｍをブロックｍと呼ぶ。空調制御システム１００では、空調機３１等の制御はブロック単位で行うが、温度制御はエリア単位で行う。例えば、エリアａ１は１つの部屋であって、エリアａ１の温度は複数の室内機３１１、３１２、３２１、３２２を用いて制御する。室内機３１１、３１２はブロック１、室内機３２１、３２２はブロック２に属している。同様にエリアａ２は１つのフロア全体であって、エリアａ２の温度を制御する室内機３１ｎ〜３ｍｎは、それぞれブロック１〜ｍに属している。エリアが複数のブロックに跨ることは必須ではない。例えば、エリアａ３は、室内機３４２〜３４３によって制御されるが、室内機３４２〜３４３は何れもブロック４に属している。また、エリアは、エリアａ４のように１つの室内機３ｍ１で制御される空間であってもよい。本実施形態では、エリア単位で室温達成の優先度を設定することができる。例えば、エリアａ１の温度を重視する場合、エリアａ１の優先度を高く設定することで、他のエリアの温度を多少犠牲にしても、エリアａ１の温度をより高い精度で所望の温度に制御することができる。また、室温の達成をあまり重視しない部屋については、各部屋をそれぞれ１つずつのエリアとして設定してもよいし、それらの部屋をまとめて一つのエリアとして設定してもよい。

【0021】

ゲートウェイ３は、ＤＲＡＳクライアント２から取得した空調機毎の運転制限スケジュール情報を、対応する空調機３１〜３ｍへ出力する。空調機３１〜３ｍの各々は取得した運転制限スケジュール情報に基づいて、自装置の運転を制御する。

【0022】

図２は、本発明の第一実施形態における制御装置の一例を示す機能ブロック図である。
図２を用いてＤＲＡＳクライアント２の構成について説明する。ＤＲＡＳクライアント２は、運転情報取得部２１と、料金情報取得部２２と、制御情報算出部２３と、運転状態予測部２４と、評価部２５と、通信部２６と、記憶部２７とを備える。
運転情報取得部２１は、空調機３１〜３ｍの運転情報を取得する。運転情報とは、例えば、空調機３１の運転による消費電力量、運転時の室内温度、設定温度および室外温度等である。運転情報取得部２１は、例えば所定の時間毎に空調機３１〜３ｍの運転情報を取得し、記憶部２７に取得した運転情報を記録する。
料金情報取得部２２は、ＤＲＡＳサーバ１が送信した電力料金のスケジュール情報を取得する。電力料金のスケジュール情報については、後に図３を用いて説明する。

【0023】

制御情報算出部２３は、所定の最適化手法を用いて、ユーザの快適性を保ちつつ、電力料金を抑制する空調機３１〜３ｍの運転を実現する運転制限スケジュール情報を算出する。所定の最適化手法とは、例えば、焼きなまし法（Simulated Annealing）、遺伝的アルゴリズム、粒子群最適化などの手法である。また、ユーザの快適性を保ちつつ、電力料金を抑制する運転制限スケジュール情報とは、後述する評価部２５が算出する評価値Ｊｃが最も小さな値となる場合の運転制限スケジュールのことをいう。本実施形態の場合、運転制限スケジュール情報とは、所定時間毎の空調機３１〜３ｍのそれぞれが消費する電力の上限値である。

【0024】

運転状態予測部２４は、運転制限スケジュール情報が示す条件下での空調機３１〜３ｍの運転状態を予測する。例えば、運転状態予測部２４は、運転情報取得部２１が取得した空調機３１の現在の運転状態に基づいて数分先の空調機３１の運転状態を予測する。また、例えば、運転状態予測部２４は、現在の運転状態に基づいて予測した数分先の空調機３１の運転状態に基づいて、さらに数分先の空調機３１の運転状態を予測する。運転状態の予測には、例えば、ニューラルネットワークと呼ばれる機械学習アルゴリズムによる予測モデルを用いる。

【0025】

評価部２５は、運転状態予測部２４が予測した所定時間先の空調機３１〜３ｍの運転を後述する評価関数によって評価する。より具体的には、評価部２５は、電力料金評価部２５１と快適性評価部２５２とを備えており、電力料金（コスト）とユーザにとっての快適性の両面から運転状態予測部２４が予測した未来における空調機３１〜３ｍの運転に対する評価を行う。
通信部２６は、他装置との通信を行う。例えば、通信部２６は、ＤＲＡＳサーバ１とデータ通信を行い、電力料金のスケジュール情報を取得する。あるいは、通信部２６は、ゲートウェイ３とデータ通信を行い、運転制限スケジュール情報をゲートウェイ３へ送信する。

【0026】

記憶部２７は、運転制限スケジュール情報の算出に必要な種々のデータを記憶する。例えば、記憶部２７は、運転状態予測部２４が運転状態の予測に用いる予測モデルを記憶している。この予測モデルは、ある運転制限スケジュール情報を与えた場合の過去の運転状態の実績情報に基づいてニューラルネットワーク等の手法で生成した予測モデルである。この予測モデルは、電力制限スケジュール情報と、実際の消費電力量、室内温度、室外温度を入力すると、所定時間先の未来における室内温度とそのときまでに消費される消費電力量の予測値を出力する。本実施形態の場合、予測モデルは、１分毎の室内温度と消費電力量を５分先まで予測する。予測モデルは、例えば、空調機３１〜３ｍ毎に用意されている。

【0027】

次に電力料金のスケジュール情報について説明する。
図３は、本発明の第一実施形態における電力料金スケジュール情報の一例を示す図である。電力料金のスケジュール情報には、所定時間（例えば１０分）毎の電力料金単価が含まれている。図３の例の場合、本日の１４：００〜１４：１０では１ｋＷｈあたりの電力料金が３０円、１４：１０〜１４：２０では１０円、１４：２０〜１４：３０では１００円となっている。ＤＲＡＳサーバ１は、例えば、時間が１０分経過する毎に、３０分先までの１０分毎の電力料金単価が含まれたスケジュール情報をＤＲＡＳクライアント２へ送信する。ＤＲＡＳクライアント２では、料金情報取得部２２が電力料金単価のスケジュール情報を、通信部２６を介して取得し、記憶部２７へ記録する。

【0028】

次に運転制限スケジュール情報について説明する。
図４は、本発明の第一実施形態における運転制限スケジュール情報の一例を示す図である。運転制限スケジュール情報には、所定時間（例えば５分）毎の電力制限値が含まれている。
この電力制限値は、図３で例示した電力料金単価の場合に、ユーザが設定した室内の設定温度をなるべく達成しつつ、最安の電力料金で空調機３１等を運転するための空調機３１等が消費する電力の上限値である。
図４の例の場合、単価が３０円の時間帯（１４：００〜１４：１０）では、前半が１４ｋＷ、後半が７ｋｗとなっている。続いて、単価が１０円の時間帯（１４：１０〜１４：２０）では前半が３ｋＷ、後半が７ｋｗとなっている。最後に単価が１００円の時間帯（１４：２０〜１４：３０）では前半、後半ともに０ｋｗとなっている。
ＤＲＡＳクライアント２では、制御情報算出部２３が算出した運転制限スケジュールが示す条件下での３０分後までの空調機３１〜３ｍの運転状態を運転状態予測部２４が予測し、評価部２５がその３０分間の運転による電力料金、エリア毎の快適性を評価する。そして、制御情報算出部２３は、評価部２５による評価結果に基づいて、より適切な運転制限スケジュール情報を再設定する。例えば、快適性が良好でも電力料金が高額になる場合には、制御情報算出部２３は運転制限スケジュールの電力制限値を抑え、より低電力で運転を行う条件を再設定する。また、例えば、電力料金は非常に安くなるが快適性も低い場合、制御情報算出部２３は運転制限スケジュールの電力制限値を上昇させ、電力料金が相対的に上昇してもユーザが設定した設定温度を実現することにより（特に優先度の高いエリア）、快適性を向上させる条件を再設定する。本実施形態の複数ブロック全体での電力料金を抑えつつ、優先度の高いエリアの快適性を重視して空調快適性を実現する制御を、エリア複合ＲＴＰ（Real Time Pricing）制御と呼ぶ。図４に例示する電力制限運転のスケジュール情報は、このようにして最適化された所定時間毎の電力制限値である。

【0029】

次に評価部２５が使用する評価関数について説明する。以下の式（１）〜（４）が本実施形態の評価関数の一例である。

【0030】

【数1】

【0031】

【数2】

【0032】

【数3】

【0033】

【数4】

【0034】

ここで、αは電力料金評価に対する重み係数、ｂはブロックの識別番号（ｂ＝１,２,・・・，ｂ_ｍａｘ）、ｍは単位時間（例えば５分間）の番号、Ｒ（ｍ）はｍ単位時間時の電力単価、Ｗ_５^ｂ（ｍ）はｍ単位時間時におけるブロックｂでの空調機３ｂによる使用電力量［Ｗｈ］、ａはエリアの識別番号（ａ＝１,２,・・・，ａ_ｍａｘ）、Ｚ^ａ（ｍ）はｍ単位時間時におけるエリアａの快適性評価値である。β^ａはエリアａに対する空調の優先度（−１．０≦β^ａ≦１．０）であって式（３）が成立する。Ｔ^ａ_ＳＡＡ（ｍ）はｍ単位時間時におけるエリアａの平均室温偏差（℃）である。ｉは室内機の識別番号（ｉ＝１，２・・・Ｉｍａｘ）、Ｔ^ｂ_Ａｉ（ｍ）はｍ単位時間時における対象となるエリアａに属する室内機ｉのセンサが計測した室内温度（吸込み温度）（℃）、Ｔ^ｂ_Ｓｉ（ｍ）はｍ単位時間時における対象となるエリアａについて設定された室内機ｉのユーザ設定温度（℃）、Ｃ^b_Ｐｉはブロックｂの室内機ｉの定格冷暖房能力［ｋＷ］、Ｓ^b_ＲＳｉはブロックｂの室内機ｉの運転状態（０が停止、１が運転中）である。

【0035】

電力料金評価部２５１は、式（１）右辺の第１項の式により電力料金の評価値を算出する。快適性評価部２５２は、式（１）右辺の第２項の式と式（２）〜式（４）により快適性の評価値を算出する。式（１）右辺の第１項はブロック別の単位時間あたりの電力料金を所定期間にわたって合計し、合計した値を全ブロックについて集計する式である。電力料金が高い程、第１項の値は大きくなる。第２項は、単位時間あたりの室内機毎のユーザによる設定温度と実際の室内温度（空調温度）の温度差に関する値に対して、エリア別の優先度係数β^ａを乗じて２乗した値を所定期間にわたって合計し、合計した値を全エリアについて集計する式である。第２項は、ユーザが設定した設定温度と実際の室内温度の温度差が大きい程（快適性が低い程）、大きな値となる。また、優先度係数β^ａが大きい、つまり優先されるエリアａでの温度差が大きいほど、第２項の値は大きな値となる。従って、電力料金が安く、各エリア（特に優先度の高いエリア）での快適性が高い程、式（１）の値は小さな値となる。制御情報算出部２３は、評価部２５が算出した式（１）による評価値Ｊｃがなるべく小さくなるように電力制限運転のスケジュール情報を調整する。

【0036】

なお、式（１）の右辺第１項のＷ_５^ｂ（ｍ）については、室外機が消費する電力量のみであってもよいし、室外機と全室内機が消費する電力量の合計であってもよい。数式で表すと以下のように表すことができる。
（室外機のみ）
Ｗ_ｊ＝Ｐ_ｏｕｊ ・・・・（５）

【0037】

（室外機と全室内機の合計）

【0038】

【数5】

【0039】

ここで、Ｐ_ｏｕｊは、ｊ単位時間に室外機が消費する電力量（Ｗｈ）、Ｐ_ＩＵｊｉは、ｊ単位時間に室内機ｉが消費する電力量（Ｗｈ）である。
次に電力制限運転のスケジュール情報の最適化処理について説明する。

【0040】

図５は本発明の第一実施形態における電力制限運転を説明する第一の図である。
図６は本発明の第一実施形態における電力制限運転を説明する第二の図である。
図５、図６において縦軸は消費電力量（ｋＷ）、横軸は時間（分）を示している。図６の場合、縦軸はさらに電力制限値（ｋＷ）を示している。
図５に示すグラフ５１は、平常運転時の制御（本実施形態の電力制限値による運転制限を設けない制御）によって空調機３１を運転したときの消費電力量の時間推移を示している。
図６に示すグラフ６１は、本実施形態のエリア複合ＲＴＰ制御によって空調機３１〜３ｍを運転したときの空調機３１についての消費電力量の時間推移を示している。また、グラフ６２は、制御情報算出部２３が算出した空調機３１に対する運転制限スケジュール（電力制限値の時間推移）を示している。

【0041】

まず、運転状態予測部２４が、運転情報取得部２１が取得した最新の空調機３１の運転状態情報（電力制限値、実際の電力、室内温度、設定温度、室外温度）と予測モデルによって５分先までの１分毎の空調機３１の運転状態を予測する。次に運転状態予測部２４が、自らが予測した５分後の空調機３１の運転状態情報と予測モデルによってさらに５分先（つまり時間５分から１０分）までの１分毎の空調機３１の運転状態を予測する。運転状態予測部２４は、同様の５分単位の予測を計６回繰り返し、時間０を基準として３０分後までの運転状態を模擬する。なお、これら６回の模擬において電力制限値については任意の値を与える。
次に評価部２５が式（１）に、運転状態予測部２４が模擬した３０分間の運転状態情報を代入し評価値を算出する。なお、α、β^ａ、Ｃ^b_Ｐｉ等の定数については予め設定され記憶部２７に記録されている。また時間毎の電力料金単価Ｒ（ｍ）には料金情報取得部２２が取得した電力料金スケジュール情報を用いる。各エリアの目標温度Ｔ^ｂ_Ｓｉ（ｍ）については、各室内機ｉを通じて設定された値を用いる。

【0042】

次に制御情報算出部２３が、評価部２５が算出した評価値に基づいて、５分毎の電力制限値の最適化を行う。例えば、開始から５分間（１回目の模擬区間）は目標の設定温度を達成するために高めの電力制限値を設定し、空調機３１の運転を促進する。また、４回目の模擬区間（１５〜２０分）については、次に電力料金単価が１００円と高額になる区間なので、高額区間（５〜６回目の模擬区間）での運転を抑制するために予め強めの運転を行って部屋を涼しくしておくなど、電力料金単価の変動と設定温度と室内温度との乖離具合（快適性）とに応じた電力制限値を設定する。

【0043】

電力制限値は消費電力量の上限を定めるものにすぎないから、制御情報算出部２３が高めの電力制限値を設定しても、空調機３１がその高めの電力制限値に応じて、電力料金単価が安いうちに運転の強度を増加させて動作するとは限らない。従ってこのような状況のために、制御情報算出部２３は、電力料金単価が上昇する時間の前の模擬区間に、空調機３１の運転強度を上昇させる制御情報を算出する。具体的には、制御情報算出部２３は、空調機３１が冷房運転を行っている場合、設定温度２５℃よりも低い温度（例えば２３℃）を暗に設定し、その温度に到達するように室外機３０１が備える圧縮機（図示せず）の回転数を上昇させる制御情報を算出する。同様に、暖房運転を行っている場合は、設定温度よりも高い温度を暗に設定し、部屋の温度がその温度に到達するように圧縮機の回転数を上昇させる制御情報を算出する。なお、暗に設定した部屋の目標温度に対応する圧縮機の回転数については予め定められ記憶部２７に記録されているとする。このように制御情報算出部２３は、状況に応じて、電力制限値と共に圧縮機の回転数の制御情報を含んだ運転制限スケジュール情報を算出する。

【0044】

また、制御情報算出部２３は、目標の設定温度を達成すべく５分毎の電力制限値の設定を行うにあたり、各エリアａに付された優先度係数β^ａを参照して、優先度係数β^ａが大きな室内機ｉの室温が設定温度を達成できるような制御情報を算出する。例えば、制御情報算出部２３は、優先度係数β^ａに大きな値が設定された室内機を多く含むブロックの空調機３１等への電力制限値は、確実に目標温度が達成できるように十分に大きな値を設定し、優先度係数β^ａに小さな値が設定された室内機を多く含む空調機の電力制限値には、相対的に小さな値を設定する。

【0045】

次に運転状態予測部２４は、制御情報算出部２３が設定した６つの区間（３０分間）に対する新たな運転制限スケジュール情報（時間毎の電力制限値、または時間毎の電力制限値および圧縮機の回転数）を用いて、再度、未来の３０分間における空調機３１の運転状態を模擬する。また、評価部２５はその模擬結果を式（１）の評価関数によって評価する。また、制御情報算出部２３が、焼きなまし法などの最適化手法を用いて評価値Ｊｃを最小にする運転制限スケジュール情報を算出する。

【0046】

このような運転制限スケジュール情報の最適化を繰り返し、評価値Ｊｃの値を最小にする空調機３１〜３ｍごとの運転制限スケジュールが決定されると、制御情報算出部２３が最適化された運転制限スケジュール情報を、通信部２６を介してゲートウェイ３に送信する。ゲートウェイ３は最適化された運転制限スケジュール情報を空調機３１〜３ｍに送信し、空調機３１〜３ｍは、運転制限スケジュール情報が示す５分毎の電力制限値を超えないように運転を行う。

【0047】

次に、図７〜図８を用いて、本実施形態のエリア複合ＲＴＰ制御の効果について説明する。
図７は、本発明の第一実施形態におけるエリア複合ＲＴＰ制御の効果を説明する第一の図である。
図７に３０分間の電力料金スケジュール情報のパターン６種類（ＲＰ１〜ＲＰ６）を示す。例えば、パターンＲＰ１の場合、最初の１０分間（Ｒ（１）〜Ｒ（２））は電力料金単価が１００円、次の１０分間（Ｒ（３）〜Ｒ（４））は１０円、最後の１０分間（Ｒ（５）〜Ｒ（６））は３０円である。１００円を高額、１０円を低額、３０円を中間とすると、ＲＰ１〜ＲＰ６は、３０分内に電力料金単価が１０分毎に高額、低額、中間の何れかに１回ずつ変化するとしたときの全パターンを網羅している。
複数の冷媒系統（ブロック）を備えるビル全体を対象とする空調について、ＲＰ１〜ＲＰ６の条件下で、本実施形態のエリア複合ＲＴＰ制御、特許文献１に記載のＲＴＰ制御、平常運転を行った結果を図８に示す。

【0048】

図８は、本発明の第一実施形態におけるエリア複合ＲＴＰ制御の効果を説明する第二の図である。
図８の左図は、ＲＰ１〜ＲＰ６の各パターンで各制御により空調を行ったとき電力料金の結果を示している。Ｇ１はエリア複合ＲＴＰ制御を行ったときの電力料金、Ｇ２はＲＴＰ制御を行ったときの電力料金、Ｇ３は平常運転を行ったときの電力料金を示す。図示するように平常運転時の電力料金が最も高く、本実施形態のエリア複合ＲＴＰ制御を行ったときの電力料金が最も低額となった。

【0049】

図８の右図は、ＲＰ１〜ＲＰ６の各パターンで各制御により空調を行ったとき優先エリアでの快適性の結果を示している。Ｇ４はエリア複合ＲＴＰ制御を行ったときの快適性、Ｇ５はＲＴＰ制御を行ったときの快適性、Ｇ６は平常運転を行ったときの快適性を示す。図示するように平常運転時の快適性が最も良好で、本実施形態のエリア複合ＲＴＰ制御を行ったときの快適性は平常運転時よりもわずかに低下する結果となった。

【0050】

ここで、比較の為、ＲＴＰ制御の評価関数を記載すると、以下の式（７）〜（９）である。

【0051】

【数6】

【0052】

【数7】

【0053】

【数8】

【0054】

式（７）の右辺第１項に示すようにＲＴＰ制御ではブロック毎の電力量を全ブロックについて合計していない。また、式（７）の左辺第２項、式（８）に示すようにＲＴＰ制御では室内機毎の室温偏差に対する優先度係数が与えられていない。これらが示すようにＲＴＰ制御は、ブロック単位でコストと快適性を最適化する制御である。これに対し、エリア複合ＲＴＰ制御は、複数ブロック全体でのコストと快適性を最適化し、さらに室内機（エリア）毎に室温偏差に対する優先度を設定することができる制御方法である。これにより、優先エリアが多く含まれるブロックに電力を多く使用させ、非優先エリアが多いブロックでの電力使用量を抑制することができ、複数のブロックを備える建物全体でコストと快適性を両立させた空調制御を行うことができる。

【0055】

特にビル等では１つのエリアが複数のブロックに跨ることが多いが（例えば図１のａ１、ａ２）、エリア複合ＲＴＰ制御であれば、異なるブロックに属する複数の室内機が設置されたエリア毎に優先度を与えることができるので、室内機がどのブロックに属するかに関わらず、重視すべきエリアの空調を優先的に行うことができる。なお、優先度の高いエリアは、複数のエリアに跨っている必要は無く、単一ブロックだけを含んでいてもよい（例えば図１のａ３、ａ４）。エリア複合ＲＴＰ制御によれば、ＲＴＰ制御では困難な部屋毎の空調優先度の設定を行うことができる。例えば、図８右図のＲＰ３やＲＰ６の例のようにＲＴＰ制御を適用することによって室内温度が犠牲になる場合が生じ得るが、図８右図に示すようにエリア複合ＲＴＰ制御では、室温を設定温度に制御することを厳しく要求されるエリアについては、そのエリアの優先度係数β^ａに大きな値を設定することで所望の設定温度に制御することができる。

【0056】

なお、式（１）のαの値を調整することで、電力料金、快適性の何れに重きを置いた運転とするかを任意に調整することが可能である。また、設定温度との乖離度合いを評価値に反映させたい場合、例えば図９に示すように評価関数の快適性に関する係数の値を、式（１）の（１−α）の代わりに、設定温度からの乖離度合いと電力料金単価に応じて変化させた値とすることができる。図９は、本発明の第一実施形態における設定温度からの乖離に対するペナルティの設定例を示す図である。例えば、冷房運転時において多少の冷やし過ぎについては許容する運転を行うためには、同じ３℃の乖離でも−側に３．０℃乖離する場合よりも＋側に３．０℃乖離する場合について、より大きな値を設定することで、そのような運転を実現することができる。図中、冷房運転時の電力料金単価が１０円の場合の設定例は、このような考えに基づく設定である。つまり、同じ温度乖離していても＋側に乖離している（室内温度が設定温度より高い）場合（「＋３．０℃」の「１０」）、−側に乖離している（室内温度が設定温度より低い）場合（「−３．０℃」の「５」）よりも大きなペナルティ値を設定する。

【0057】

また、冷房運転時に電力料金単価が高い場合は、多少暑くても許容する設定を行うことが可能である。例えば、同じ＋３℃の乖離でも単価が１０円の場合（「１０」）よりも、単価が１００円の場合（「５」）により小さな値を設定することでそのような運転を実現することができる。

【0058】

また、暖房運転時において、例えば、暖め過ぎに対しても暖め足りない状態に対しても同様のペナルティを課す設定とすることができる。図９の設定例では、暖房運転時の設定において同じ温度乖離していれば＋側に乖離していても−側に乖離しても同じ大きさの値が設定されている。
また、暖房運転時に電力料金単価が高い場合は、多少寒くても許容する運転を行うことが可能である。例えば、図９に示すように同じ−３℃の乖離でも単価が１０円の場合（「１０」）よりも、単価が１００円の場合（「５」）により小さな値を設定することでそのような運転を実現することができる。
なお、図９に例示するデータテーブルを、設定用インタフェースと共にユーザ毎（室内機毎）に用意し、ユーザが自由に設定できるよう構成してもよい。

【0059】

上記の説明では、ビル４など１つの建物を制御対象としたが、これに限定されない。図１０に示すように複数のビル４Ａ、４Ｂを１つの制御対象として、エリア複合ＲＴＰ制御を行ってもよい。図１０は、本発明の第一実施形態における空調制御システムの一例を示す第二の図である。空調制御システム１００Ａは、ＤＲＡＳサーバ１と、ＤＲＡＳクライアント２と、ゲートウェイ３Ａと、空調機３１Ａ〜３ｍＡと、ゲートウェイ３Ｂと、空調機３１Ｂ〜３ｍＢと、を含んで構成される。図示するようにビル４Ａには空調機３１Ａ〜３ｍＡが設置され、ビル４Ｂには空調機３１Ｂ〜３ｍＢが設置される。図１で説明したように、空調機３１Ａをブロック１Ａ、空調機３１Ｂをブロック１Ｂ等と呼ぶ。図１０に示す空調制御システム１００Ａにおいて、ＤＲＡＳクライアント２は、ビル４Ａ、４Ｂのブロック１Ａ〜ｍＡおよびブロック１Ｂ〜ｍＢの全体を１つの制御対象とすることができる。また、ビル４Ａとビル４Ｂに跨って１つのエリアを設定することができる。例えば図１０に示すように、室内機３ｍ２Ａが設置されたビル４Ａの部屋と、室内機３１２Ｂが設置されたビル４Ｂの部屋を１つのエリアａ１Ｂとして設定し、優先エリアとして空調制御を行ってもよい。

【0060】

例えば、運転状態予測部２４が、空調機３１Ａ〜３ｍＡおよび空調機３１Ｂ〜３ｍＢそれぞれの運転状態を予測する。評価部２５は、式（１）に運転状態予測部２４が予測した３０分間の運転状態情報を代入し評価値を算出する。式（１）の右辺第１項では、各ブロックの電力料金を、空調機３１Ａ〜３ｍＡおよび空調機３１Ｂ〜３ｍＢについて合計する。式（１）の右辺第２項では、ビル４Ａ〜４Ｂについて設定された全てのエリアについて優先度係数β^ａが設定され、エリア別の室温偏差に優先度係数β^ａを乗じる等して求めた値を全エリアについて合計する。制御情報算出部２３は、評価値Ｊｃの値を最小にする最適化された運転制限スケジュールを決定し、最適化された運転制限スケジュール情報を、通信部２６を介してゲートウェイ３Ａおよびゲートウェイ３Ｂに送信する。ゲートウェイ３Ａは最適化された運転制限スケジュール情報を空調機３１Ａ〜３ｍＡに送信する。ゲートウェイ３Ｂは最適化された運転制限スケジュール情報を空調機３１Ｂ〜３ｍＢに送信する。
このように、エリア複合ＲＴＰ制御を用いると、複数の建物を１つの制御対象として、複数の建物全体で電力料金をなるべく抑えつつエリア毎の快適性を追求する空調制御を行うことができる。

【0061】

図１１は、本発明の第一実施形態における制御装置の処理の一例を示すフローチャートである。
図１１を用いて運転制限スケジュール情報の生成処理の流れについて説明する。記憶部２７には、式（１）〜（４）に用いられる定数（α，β^ａ等）が記録されている。空調制御システム１００の構成は、図１の構成を前提とする。
まず、料金情報取得部２２が、ＤＲＡＳサーバ１が生成した電力料金単価スケジュール情報を取得し（ステップＳ１１）、記憶部２７に記録する。電力料金スケジュール情報には、例えば、３０分先までの１０分毎の電力料金単価が含まれている。
次に運転情報取得部２１が、複数の空調機３１〜３ｍそれぞれの運転状態情報を取得する（ステップＳ１２）。運転状態情報には、ブロック単位での単位時間毎の消費電力量、外気温度、室内機単位での室内温度、ユーザによる設定温度等の情報が含まれている。運転情報取得部２１は、取得した運転状態情報を記憶部２７に記録する。

【0062】

次に制御情報算出部２３が、空調機３１〜３ｍのそれぞれについて、未来の所定期間（例えば３０分間）における所定時間毎（例えば５分毎）の運転制限スケジュール情報を算出する（ステップＳ１３）。例えば、制御情報算出部２３は、初回には任意の初期値を３０分間にわたる５分毎の電力制限値として設定しても良い。あるいは、運転条件に応じた運転制限スケジュール情報の初期設定が予め記憶部２７に記録されていて、制御情報算出部２３は、電力料金スケジュール情報や外気温度、各室内機の室内温度等に応じてこれらの運転条件に適した電力料金スケジュール情報の初期設定の情報を記憶部２７から読み出し、読み出した初期設定の情報を、３０分間にわたる５分毎の電力制限値として設定しても良い。

【0063】

次に運転状態予測部２４が、空調機３１〜３ｍのそれぞれについて、未来の所定期間における所定時間毎の運転状態を予測する（ステップＳ１４）。より具体的には、運転状態予測部２４は、ステップＳ１２で取得した運転状態情報と、ステップＳ１３で設定した運転制限スケジュール情報とを予測モデルに入力し、未来の５分間における１分毎の空調機単位の消費電力量と、室内機単位の室内温度を予測する。次に運転状態予測部２４は、ステップＳ１２で取得した運転状態情報とステップＳ１３で設定した運転制限スケジュール情報とのうち、ステップＳ１２で取得した実際の消費電力量と室内温度とを、予測モデルによって予測した５分後の予測値で置き換えた情報を、予測モデルに入力し、さらに５分先（開始時間から５分後〜１０分後までの５分間）までの１分毎の空調機単位の消費電力量と、室内機単位の室内温度を予測する。以下、同様にして５分毎の予測を計６回繰り返し、３０分間分の消費電力量と、室内温度の予測を行う。

【0064】

次に評価部２５が、運転状態予測部２４によって予測された運転状態に対する評価値を算出する（ステップＳ１５）。具体的には、ステップＳ１４の予測により、１分毎の消費電力量、室内機毎の室内温度の予測値が算出されているので、評価部２５は、式（１）〜式（４）を用いてビル４全体の評価値を算出する。このとき、評価部２５（快適性評価部２５２）は、電力料金単価と許容できる温度偏差および偏差の方向（温度が目標とする設定温度と比べて高いか低いか）とに応じて重み係数を変更して快適性に関する評価値を算出しても良い（図９参照）。評価部２５は、算出した評価値Ｊｃを制御情報算出部２３へ出力する。

【0065】

次に制御情報算出部２３が、評価値が最小値に収束したかどうかを判定する（ステップＳ１６）。評価値の収束判断は、例えば、評価値の繰り返し計算が規定回数に到達することや規定閾値と比較することで実施される。最小値に収束した場合（ステップＳ１６；Ｙｅｓ）、制御情報算出部２３は、評価値を最小にする場合の空調機３１等毎の運転制限スケジュール情報を、ゲートウェイ３へ出力する（ステップＳ１７）。ゲートウェイ３は、運転制限スケジュール情報を対応する空調機３１〜３ｍへ出力し、各空調機３１〜３ｍは、運転制限スケジュール情報に従って、次の３０分間の運転を行う。これにより、ユーザ所望の設定温度を優先度係数β^ａに応じて達成し快適性を維持しつつ、空調機の運転に必要な電力料金を低減することができる。

【0066】

最小値に収束していない場合（ステップＳ１６；Ｎｏ）、評価値が収束するまで、ステップＳ１３からの処理を繰り返す。具体的には、制御情報算出部２３が焼きなまし法などの最適化手法を用いて、式（１）による評価値を最小化する新たな運転制限スケジュール情報を算出する（ステップＳ１３）。このとき、計算時間の短縮のために例えば、図１２で例示する探索範囲、探索単位を限定するデータテーブルを参照して、電力制限値を算出してもよい。図１２は、本発明の第一実施形態における電力制限値の探索範囲設定の一例を示す図である。制御情報算出部２３がリアルタイムに変化する電力料金単価に合わせて逐次最適な運転制御スケジュール情報を算出するためには、最適解を見つける時間を短縮する必要がある。図１２に示すデータテーブルは、焼きなまし法によって制御情報算出部２３が最適な電力制限値を見つける場合に、その探索範囲や探索単位（解像度）に加える制限を定めたものである。例えば、１行目の設定値によれば、室外機３０１が容量４ＨＰという比較的小容量の室外機であれば、電力制限値の探索範囲は０ｋＷ〜１５ｋＷ、探索単位は５ｋＷ毎に制限することを示している。このように探索範囲テーブルを用いることで、探索時間を少なくでき、無駄な領域探索を行うことなく最適解を導くことができる。なお、探索範囲と探索単位は、計算処理の能力に応じて調整できる。

【0067】

本実施形態によれば、電力料金単価が変動する環境下でも、ユーザが求める快適性を優先度係数β^ａに応じて達成しつつ、建物全体での電力料金を抑えた空調機の運転が可能になる。また、αの値を調節することにより、電力料金の抑制と快適性実現のバランスを設定することができる。
なお、上記例では、運転制限スケジュール情報の算出を行う機能を、ＤＲＡＳクライアント２に実装する場合を例に説明を行ったが、これに限定されない。例えば、これらの機能をゲートウェイ３に実装してもよい。
なお、運転状態予測部２４は、ある時刻において運転情報取得部２１が取得した運転状態情報と、例えば５分後に運転情報取得部２１が取得した運転状態情報と、その間設定されていた運転制限スケジュール情報とを取得して、ニューラルネットワーク等の機械学習手法を用いて、記憶部２７に記録された予測モデルを継続的に更新するように構成されていてもよい。

【0068】

＜第二実施形態＞
以下、本発明の第二実施形態による空調制御システムを、図１３を参照して説明する。
第二実施形態では、快適性の評価について、さらに湿度、天気情報、人感センサ情報等を利用する。
図１３は、本発明の第二実施形態における制御装置の一例を示す機能ブロック図である。
本発明の第二実施形態に係る構成のうち、本発明の第一実施形態に係るＤＲＡＳクライアント２を構成する機能部と同じものには同じ符号を付し、それらの説明を省略する。第二実施形態に係るＤＲＡＳクライアント２ａは、第一実施形態の構成に加えて、センサ情報取得部２８、天気情報取得部２９を備えている。また、ＤＲＡＳクライアント２ａは、評価部２５および快適性評価部２５２に代えて評価部２５ａおよび快適性評価部２５２ａを備えている。

【0069】

センサ情報取得部２８は、各室内機が備えられた部屋（エリア）に設けられた人感センサ又は画像センサ（カメラ）、湿度センサの計測した計測値を取得する。
天気情報取得部２９は、気象データを保存した気象データサーバ端末装置（図示せず）から気象データを取得する。気象データには、日々の最高気温と最低気温の予報値が含まれる。

【0070】

快適性評価部２５２ａは、第一実施形態の評価項目に加え、外温偏差係数、湿度係数、密集度係数などを考慮した評価式によって快適性の評価を行う。
評価部２５ａは、電力料金評価部２５１が算出した評価値と、快適性評価部２５２ａが算出した評価値とを合計して評価値Ｊｃを算出する。

【0071】

次に快適性評価部２５２ａによる快適性の算出方法を説明する。
第二実施形態の快適性評価部２５２ａによる快適性評価値は以下の数式で算出することができる。
（冷房時）

【0072】

【数9】

【0073】

（暖房時）

【0074】

【数10】

【0075】

なお、外温偏差係数は、以下で定義する。
（冷房時）
外温偏差係数^ａ ＝ δ１ × （最高気温 − 室内温度） ・・・・（１２）
（暖房時）
外温偏差係数^ａ ＝ δ１ × （室内温度 − 最低気温） ・・・・（１３）
ここで、δ１は任意の定数である。また、最高気温と最低気温は、それぞれ、天気情報取得部２９が取得した日々の最高気温の予報値と最低気温の予報値である。但し、冷房運転時に（最高気温−室内温度）が負の値となる場合、快適性評価部２５２ａはδ１＝０を設定する。同様に暖房運転時に（室内温度−最低気温）が負の値となる場合、快適性評価部２５２ａはδ１＝０を設定する。また、室内温度とは、例えば最新の室内温度である。

【0076】

また、湿度係数は、以下で定義する。
湿度係数^ａ ＝ δ２ × ｛１００÷（１００−湿度）｝・・・（１４）
ここで、δ２は任意の定数である。また、湿度はセンサ情報取得部２８が取得した各部屋（各エリア）の湿度の計測値である。

【0077】

また、密集係数は、以下で定義する。
密集係数^ａ ＝ δ３ × 密集度 ・・・（１５）
ここで、δ３は任意の定数である。また、密集度はセンサ情報取得部２８が取得した人感センサ又は画像センサが検出した各部屋（各エリア）に存在する人の数に応じた値である。例えば、記憶部２７には部屋毎（エリア毎）の人感センサ等の検出値と密集度とが対応付けられたデータテーブルが記録されており、快適性評価部２５２ａは、人感センサの検出値とこのデータテーブルに基づいて密集度を算出する。

【0078】

本実施形態によれば、湿度、最高・最低気温、人の密集度などを考慮したさらに精緻な快適性の指標に従って空調制御を行うことができる。

【0079】

図１４は、本発明の各実施形態における制御装置のハードウェア構成の一例を示す図である。
コンピュータ９００は、ＣＰＵ９０１、主記憶装置９０２、補助記憶装置９０３、入出力インタフェース９０４、通信インタフェース９０５を備える。
上述のＤＲＡＳクライアント２，２ａ（制御装置）は、コンピュータ９００に実装される。そして、上述した各機能は、プログラムの形式で補助記憶装置９０３に記憶されている。ＣＰＵ９０１は、プログラムを補助記憶装置９０３から読み出して主記憶装置９０２に展開し、当該プログラムに従って上記処理を実行する。また、ＣＰＵ９０１は、プログラムに従って、記憶領域を主記憶装置９０２に確保する。また、ＣＰＵ９０１は、プログラムに従って、処理中のデータを記憶する記憶領域を補助記憶装置９０３に確保する。

【0080】

なお、ＤＲＡＳクライアント２，２ａの全部または一部の機能を実現するためのプログラムをコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録して、この記録媒体に記録されたプログラムをコンピュータシステムに読み込ませ、実行することにより各機能部による処理を行ってもよい。ここでいう「コンピュータシステム」とは、ＯＳや周辺機器等のハードウェアを含むものとする。また、「コンピュータシステム」は、ＷＷＷシステムを利用している場合であれば、ホームページ提供環境（あるいは表示環境）も含むものとする。また、「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、ＣＤ、ＤＶＤ、ＵＳＢ等の可搬媒体、コンピュータ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。また、このプログラムが通信回線によってコンピュータ９００に配信される場合、配信を受けたコンピュータ９００が当該プログラムを主記憶装置９０２に展開し、上記処理を実行しても良い。また、上記プログラムは、前述した機能の一部を実現するためのものであっても良く、さらに前述した機能をコンピュータ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であってもよい。なお、ＤＲＡＳクライアント２，２ａは、複数のコンピュータ９００によって構成されていても良い。

【0081】

その他、本発明の趣旨を逸脱しない範囲で、上記した実施の形態における構成要素を周知の構成要素に置き換えることは適宜可能である。また、この発明の技術範囲は上記の実施形態に限られるものではなく、本発明の趣旨を逸脱しない範囲において種々の変更を加えることが可能である。例えば、本実施形態では空調機の制御を例に説明を行ったが、他の機器（冷蔵庫、ヒートポンプ等）に適用することも可能である。なお、ＤＲＡＳクライアント２、２ａは制御装置の一例である。

【符号の説明】

【0082】

１００、１００Ａ・・・空調制御システム
１・・・ＤＲＡＳサーバ
２、２ａ・・・ＤＲＡＳクライアント
３、３Ａ、３Ｂ・・・ゲートウェイ
４、４Ａ、４Ｂ・・・ビル
３１、３２、３３、３４、３ｍ、３１Ａ、３１Ｂ、３ｍＡ、３ｍＢ・・・空調機
３０１、３０２、３０３、３０４、３０ｍ、３０１Ａ、３０ｍＡ、３０１Ｂ、３０ｍＢ・・・室外機
３１１、３１２、３１３、３１ｎ、３２１、３２２、３２３、３２ｎ、３３１、３３２、３３３、３３ｎ、３４１、３４２、３４３、３４ｎ、３ｍ１、３ｍ２、３ｍ３、３ｍｎ、３１１Ａ、３１２Ａ、３１３Ａ、３１ｎＡ、３ｍ１Ａ、３ｍ２Ａ、３ｍ３Ａ、３ｍｎＡ、３１１Ｂ、３１２Ｂ、３１３Ｂ、３１ｎＢ、３ｍ１Ｂ、３ｍ２Ｂ、３ｍ３Ｂ、３ｍｎＢ・・・室内機
２１・・・運転情報取得部
２２・・・料金情報取得部
２３・・・制御情報算出部
２４・・・運転状態予測部
２５、２５ａ・・・評価部
２５１・・・電力料金評価部
２５２、２５２ａ・・・快適性評価部
２６・・・通信部
２７・・・記憶部
２８・・・センサ情報取得部
２９・・・天気情報取得部

【要約】

【課題】建物全体での空調制御の経済性、エリアごとの空調の快適性を最適化する制御を可能とする制御装置を提供する。
【解決手段】制御装置は、時間ごとの電力料金単価の情報を取得し、室外機と１台以上の室内機を備える空調機について１台以上の空調機の運転状態に関する運転状態情報を取得し、運転状態情報と所定の予測モデルに基づいて未来の所定期間における空調機の運転状態を予測し、予測した運転状態に基づく所定期間におけるエリアごとの快適性の評価値と、電力料金単価の情報に基づく所定期間における空調機の電力料金の評価値に基づく１台以上の空調機の運転全体に関する評価値を算出し、評価値が最適な値となるように運転するための空調機に対する制御情報を算出する。
【選択図】図２

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】

【図9】

【図10】

【図11】

【図12】

【図13】

【図14】