特許 6790889 温度予測システムおよび温度予測方法

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】特許公報(B2)

(11)【特許番号】6790889

(24)【登録日】2020年11月9日

(45)【発行日】2020年11月25日

(54)【発明の名称】温度予測システムおよび温度予測方法

(51)【国際特許分類】

   F24F 11/64 20180101AFI20201116BHJP

   F24F 11/74 20180101ALI20201116BHJP

【ＦＩ】

   F24F11/64

   F24F11/74

【請求項の数】8

【全頁数】11

(21)【出願番号】特願2017-25059(P2017-25059)

(22)【出願日】2017年2月14日

(65)【公開番号】特開2018-132230(P2018-132230A)

(43)【公開日】2018年8月23日

【審査請求日】2019年11月12日

(73)【特許権者】

【識別番号】000005223

【氏名又は名称】富士通株式会社

(74)【代理人】

【識別番号】100087480

【弁理士】

【氏名又は名称】片山 修平

(72)【発明者】

【氏名】笠嶋 丈夫

(72)【発明者】

【氏名】宇野 和史

(72)【発明者】

【氏名】有岡 孝祐

【審査官】 瀧本 絢奈

(56)【参考文献】

【文献】 特開２００８−０８２５９７（ＪＰ，Ａ）

【文献】 特開２０１１−２５８６２０（ＪＰ，Ａ）

【文献】 特開２０１６−０５３４４３（ＪＰ，Ａ）

【文献】 国際公開第２０１０／１０６６８８（ＷＯ，Ａ１）

(58)【調査した分野】（Int.Cl.，ＤＢ名）

Ｆ２４Ｆ １１／００−１１／８９

Ｈ０５Ｋ ７／２０

Ｇ０６Ｆ １／２０

(57)【特許請求の範囲】

【請求項1】

所定領域の複数の測定点の温度を測定する温度センサと、
前記所定領域内の発熱源の発熱量を取得する取得部と、
前記複数の測定点の測定温度と前記取得部が取得した発熱量とを参照して温度予測対象の測定点の所定時間後の温度を予測するモデルを用いて、前記温度予測対象の測定点の前記所定時間後の温度を予測する予測部と、を備え、
前記モデルのパラメータは、前記測定点同士の位置関係に応じて前記複数の測定点の測定温度を参照する重みが設定されていることを特徴とする温度予測システム。

【請求項2】

前記パラメータは、前記温度予測対象の測定点から近い距離の測定点の重みが大きく、前記温度予測対象の測定点から遠い距離の測定点の重みが小さくなるようなパラメータであることを特徴とする請求項１記載の温度予測システム。

【請求項3】

過去における前記複数の測定点の測定温度および前記取得部が取得した発熱量と、前記過去から所定時間後の前記複数の測定点の測定温度とから、前記モデルを作成する作成部を備え、
前記作成部は、前記モデルの作成の際に、前記温度予測対象の測定点から近い距離の測定点の参照重みを大きくし、前記温度予測対象の測定点から遠い距離の測定点の参照重みを小さくすることを特徴とする請求項１または２に記載の温度予測システム。

【請求項4】

前記作成部は、前記モデルの作成の際に、前記温度予測対象の測定点から所定距離内の測定点だけを参照することを特徴とする請求項３記載の温度予測システム。

【請求項5】

前記所定領域に前記発熱源が複数備わり、
前記発熱源を１以上収容する複数の収容部を備え、
前記複数の測定点は、前記複数の収容部のそれぞれについて２点以上設定され、
前記作成部は、前記モデルの作成の際に、前記温度予測対象の測定点が設定されている前記収容部の測定点だけを参照することを特徴とする請求項３記載の温度予測システム。

【請求項6】

前記温度センサは、前記複数の測定点を経由する光ファイバであることを特徴とする請求項１〜５のいずれか一項に記載の温度予測システム。

【請求項7】

前記所定領域に送風する送風機を備え、
前記送風機は、前記予測部の予測結果に応じて、送風量および送風方向の少なくともいずれかを調整することを特徴とする請求項１〜６のいずれか一項に記載の温度予測システム。

【請求項8】

温度センサにより、所定領域の複数の測定点の温度を測定し、
前記所定領域内の発熱源の発熱量を取得部が取得し、
前記複数の測定点の測定温度と前記取得部が取得した発熱量とを参照して温度予測対象の測定点の所定時間後の温度を予測するモデルを用いて、前記温度予測対象の測定点の前記所定時間後の温度を予測部が予測し、
前記モデルのパラメータは、前記測定点同士の位置関係に応じて前記複数の測定点の測定温度を参照する重みが設定されていることを特徴とする温度予測方法。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本件は、温度予測システムおよび温度予測方法に関する。

【背景技術】

【0002】

光ファイバなどを用いて、所定領域の各測定点の温度を取得することで、当該所定領域の温度分布を測定する技術が開示されている（例えば、特許文献１，２参照）。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0003】

【特許文献1】国際公開ＷＯ２０１０−１２５７１２号

【特許文献2】特開２０１０−１６００８１号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0004】

サーバ室内のように複数の発熱源が収容されている空間において、発熱源の発熱量と現時点での温度分布とから、将来的な高温箇所を推定する技術が望まれている。たとえば、上記測定技術を用いて特定の測定点の将来的な温度を予測するに際して、周囲の測定点の現在温度と発熱量とを参照し、当該特定の測定点の温度を予測する予測モデルを用いることが考えられる。しかしながら、この場合、本来は参照しなくてもよい温度情報の影響を強く受けると、温度の予測精度が低下するおそれがある。

【0005】

１つの側面では、本件は、将来的な温度を精度よく予測することができる温度予測システムおよび温度予測方法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】

【0006】

１つの態様では、温度予測システムは、所定領域の複数の測定点の温度を測定する温度センサと、前記所定領域内の発熱源の発熱量を取得する取得部と、前記複数の測定点の測定温度と前記取得部が取得した発熱量とを参照して温度予測対象の測定点の所定時間後の温度を予測するモデルを用いて、前記温度予測対象の測定点の前記所定時間後の温度を予測する予測部と、を備え、前記モデルのパラメータは、前記測定点同士の位置関係に応じて前記複数の測定点の測定温度を参照する重みが設定されている。

【発明の効果】

【0007】

将来的な温度を精度よく予測することができる。

【図面の簡単な説明】

【0008】

【図1】空調管理システムの概要を例示する図である。

【図2】空調管理システムの概要を例示する図である。

【図3】実施例１に係る温度予測システムの全体構成を例示する図である。

【図4】実施例１に係る温度予測システムの全体構成を例示する図である。

【図5】制御装置の各部間の情報のやりとりを例示する図である。

【図6】各測定点の予測モデルの入出力を例示する図である。

【図7】最小二乗推定を表す数式を例示する。

【図8】（ａ）および（ｂ）は最小二乗推定によって算出された予測モデルを用いて予測された予測温度と当該測定点における実測温度とを表す図である。

【図9】最小二乗推定を表す数式を例示する。

【図10】（ａ）〜（ｃ）はモデル作成の際に参照する範囲を例示する図である。

【図11】制御装置のハードウェア構成を説明するためのブロック図である。

【図12】温度予測システムの他の例を例示する図である。

【発明を実施するための形態】

【0009】

実施例の説明に先立って、温度予測システムが適用されるシステムの一例として、空調管理システムの概要について説明する。図１および図２は、空調管理システム２００の概要を例示する図である。高度情報化社会の到来に伴って、サーバ（計算機）で多量のデータが取り扱われるようになっている。その結果、複数のサーバを同一室内に設置して一括管理することが多くなっている。例えば、図１および図２で例示するように、データセンターでは、サーバ室内に複数のラック１１を設置し、それぞれのラック１１に１以上のサーバ１２を収納している。図１の例では、Ｎｏ．１〜Ｎｏ．１０のラック１１が配置されている。そして、複数のサーバ１２にジョブを有機的に配分し、大量のジョブを効率的に処理している。

【0010】

ジョブの処理にともなって、サーバ１２から多量の熱が発生する。このため、熱によるサーバ１２の故障、誤動作、処理能力の低下等を回避するために、サーバ１２を冷却する手段が必要となる。

【0011】

例えば、図２で例示するように、データセンターのサーバ室内は、ラック１１を設置する機器設置エリア１０ａと、機器設置エリア１０ａの床下に設けられて電力ケーブルや通信ケーブル等が配置される床下空間１０ｂとに分離されている。床下空間１０ｂには、空調機１３から低温のエアーが供給される。この低温のエアーは、床下空間１０ｂに設置された空調ファン２０によって、機器設置エリア１０ａの床に設けられた通風口１４を介して機器設置エリア１０ａに送られる。

【0012】

機器設置エリア１０ａには、複数のラック１１が列毎に並んで配置される。例えば、ラック１１の前面から低温のエアーを導入してサーバ１２を冷却し、それにより温度が上昇したエアーを背面から排出するようになっている。以下、ラック１１の前面（吸気側の面）を吸気面と呼び、ラック１１の背面（排気側の面）を排気面と呼ぶ。ラック１１の排気面から排出された高温のエアーは、天井などに設けられた配管１５を介して空調機１３に送られて冷却されて低温のエアーとして再利用される。

【0013】

ところで、省エネルギーおよび地球温暖化防止の観点から、データセンターで消費する電力の削減が要望されている。データセンターではサーバ１２を冷却するために多大な電力を消費しているため、空調管理システム２００自体の省電力化とともに、ラック１１の配置を工夫して効率的な冷却が行われている。例えば、一般的なデータセンターでは、多数のラック１１を列毎に並べ、且つ隣り合う列のラック１１間で、吸気面と吸気面又は排気面と排気面とが向き合うように配置し、吸気面側の床に通風口１４を配置している。

【0014】

このように、通風口１４を介して低温のエアーが供給されるエリアと、ラック１１から高温のエアーが排出されるエリアとを空間的に分離することにより、冷却効率の向上が図られている。低温のエアーが供給されるラック１１の吸気面側のエリアはコールドアイルと呼ばれている。高温のエアーが排出されるラック１１の排気面側のエリアは、ホットアイルと呼ばれている。

【0015】

しかしながら、ホットアイルからコールドアイル側に高温の排気が回り込んで局所的に高温になる部分（ホットスポット）が発生し、機器動作が不安定になることがある。これを回避するために、排気がコールドアイル側に回り込んでもホットスポットが発生しないように空調機１３の設定温度を低くすることが考えられる、または、コールドアイル側への排気の回り込みが発生しないように空調機１３のエアーの吹き出し量を多く設定することが考えられる。

【0016】

しかしながら、いずれの方法においても、一部のホットスポットに対応するために、全体を冷却する空調機の設定を変更すると、ホットスポット以外のエリアに対しては過剰な冷却となってしまう。この場合、空調に要する電力が増加し、エネルギーの無駄が発生する。ラック１１ごとに空調機を設けることも考えられるが、空調機の設置数が多くなってしまう。そこで、ラック１１よりも少ない数の空調ファン２０の送風方向や送風量などを調整して、ホットスポットに対して局所的に低温のエアーを供給することでホットスポットを冷却する、という空調管理システムを構築することが考えられる。

【0017】

このような空調管理システムでは、ホットスポットが現れる箇所を予め予測して特定することが望まれる。以下の実施例では、将来的な温度を精度よく予測することができる温度予測システムおよび温度予測方法について説明する。

【実施例1】

【0018】

図３および図４は、実施例１に係る温度予測システム１００の全体構成を例示する図である。図３で例示するように、温度予測システム１００は、空調ファン２０、温度センサ３０、制御装置４０などを備える。空調ファン２０は、図１および図２で説明した空調ファン２０と同様の機能を有する。温度予測システム１００は、一例として、図１および図２で説明したサーバ室に適用される。

【0019】

図４で例示するように、温度センサ３０は、各ラック１１において複数の測定点３１を有している。一例として、各測定点３１は、各ラック１１の吸気面に複数個所設定されている。例えば、各測定点３１に温度計などを設置してもよいが、光ファイバを用いてもよい。例えば、各測定点３１を通るように光ファイバを敷設し、当該光ファイバにより検出した温度分布に対し伝達関数を用いた補正計算を行うことで、各測定点３１の温度を測定することができる。それにより、サーバ室の温度分布を測定することができる。一例として、光ファイバの長さ方向に沿って１０ｃｍ〜数１０ｃｍの間隔で設定された測定点３１の温度を精度良く検出することができる。本実施例においては、一例として、７２３点の測定点３１を設ける。

【0020】

少なくともいずれかのラック１１には、発熱を伴うサーバ１２が配置されている。図４の例では、Ｎｏ．２のラック１１には１台のサーバ１２が配置されている。Ｎｏ．１、Ｎｏ．３〜５、Ｎｏ．７〜１０には、２台のサーバ１２が配置されている。Ｎｏ．６のラック１１にはサーバ１２が配置されていない。したがって、合計で１７台のサーバ１２が配置されている。各サーバ１２の位置をＤ_１〜Ｄ_１７とする。

【0021】

制御装置４０は、温度取得部４１、発熱量取得部４２、温度予測部４３、制御部４４などとして機能する。温度取得部４１は、各測定点３１の測定温度を取得する。発熱量取得部４２は、各サーバ１２の発熱量を取得する。例えば、発熱量取得部４２は、各サーバ１２の使用電力を測定する電力計の測定結果から各サーバ１２の発熱量を取得する。サーバ１２の発熱量が多くなると、ホットスポットが現れる傾向にある。そこで、温度予測部４３は、温度取得部４１が取得した各測定点３１の測定温度と、発熱量取得部４２が取得した発熱量とを参照して、各測定点３１の所定時間後の温度を予測する。それにより、温度予測部４３は、将来的なホットスポットを特定する。制御部４４は、温度予測部４３によって特定されたホットスポットに対して局所的に低温のエアーが供給されるように、空調ファン２０の送風方向、送風量などを制御する。空調ファン２０が複数設けられている場合には、制御部４４は、空調ファン２０ごとに、送風方向、送風量などを制御する。

【0022】

図５は、各部間の情報のやりとりを例示する図である。図６は、各測定点３１の予測モデルの入出力を例示する図である。図５および図６で例示するように、温度取得部４１は、温度センサ３０から取得した測定点１〜７２３の各測定温度ｙ（ｔ）を、温度予測部４３が用いる予測モデルに入力する。また、発熱量取得部４２は、各サーバ１２の電力計などから取得した位置Ｄ_１〜Ｄ_１７の各発熱量ｄ（ｔ）を温度予測部４３が用いる予測モデルに入力する。「ｔ」は、現在時刻を表す。「ｔ＋Δｔ」は、現在時刻からΔｔ時間後を表す。

【0023】

温度予測部４３は、図６で例示するように、予測モデルを用いて、位置Ｄ_１〜Ｄ_１７の各発熱量ｄ（ｔ）と、測定点１〜７２３の各測定温度ｙ（ｔ）とを参照して、各測定点３１の温度のΔｔ後の予測値ｙ（ｔ＋Δｔ）を出力する。例えば、予測値ｙ（ｔ＋Δｔ）は、Ａ_ｕｙ（ｔ）＋Ｂ_ｕｄ（ｔ）で表すことができる。「ｕ」は、空調ファンの送風方向、送風量などのレベルを表す。Ａ_ｕｙ（ｔ）は、測定点３１間の熱平衡を表す。Ｂ_ｕｄ（ｔ）は、サーバ１２の発熱に起因する温度上昇を表す。各測定点３１の予測値ｙ（ｔ＋Δｔ）を求めることで、将来的なホットスポットを特定することができる。制御部４４は、各測定点３１の温度の予測値を評価関数に適用することで、空調ファン２０の制御値ｕ^＊（ｔ）を決定する。空調ファン２０は、制御部４４から与えられる制御値に基づいて、送風を行う。それにより、将来的に現れるホットスポットに、事前に局所的に低温のエアーが供給される。その結果、ホットスポットを効率よく冷却することができる。

【0024】

ホットスポットを効率よく冷却するためには、精度の良い温度予測モデルが望まれる。温度分布を予測する数式モデルの構築方法として、過去の実測温度データを活用して、数式モデルのモデルパラメータを、実測データに適合するように(実測値と数式モデルによる推定値との差分が小さくなるように)最小二乗法により導出する方法がある。図７は、最小二乗推定を表す数式を例示する。

【0025】

上述した予測モデルｙ（ｔ+Δｔ）＝Ａ_ｕｙ（ｔ）＋Ｂ_ｕｄ（ｔ）において、Ａ_ｕおよびＢ_ｕがモデルパラメータに相当する。Ａ_ｕは、［ａ_ｊｉ］で表すことができる。Ａ_ｕは、空調ファン２０の送風方向、送風量などのレベルごとに定められる。また、特定の測定点の温度を予測するに際して他の測定点の温度を参照するため、他の測定点の温度を参照するための係数が必要となる。そこで、「ｊ」は、各測定点３１の番号であり、本実施例においては１〜７２３である。「ｉ」は、参照する各測定点３１の番号であり、本実施例においては１〜７２３である。Ａ_ｕは、この［ａ_ｊｉ］が空調ファン２０の送風方向、送風量などのレベルごとに定められていることを表している。Ｂ_ｕは、［ｂ_ｊｋ］で表すことができる。「ｊ」は、各測定点３１の番号であり、本実施例においては１〜７２３である。「ｋ」は、参照するサーバ位置の番号であり、本実施例においては１〜１７である。Ｂ_ｕは、この［ｂ_ｊｋ］が空調ファン２０の送風方向、送風量などのレベルごとに定められていることを表している。

【0026】

ｙ_ｊ（Δｔ）〜ｙ_ｊ（ｔ_ｎ）は、測定点ｊにおいて、所定時点を時刻ゼロとした場合のΔｔ〜ｔ_ｎまでの各時刻における温度実測値を表す。Δｔ〜ｔ_ｎまでの刻み値は、Δｔである。したがって、ｔ_ｎは、ｎ・Δｔである。図７の最下段の数式が最も小さくなるようにａ_ｊおよびｂ_ｊを決定することで、実測温度と予測温度との差が最も小さくなる。

【0027】

なお、図７において、「Ｔ」は転置行列を意味する。また、「ｒ」は、温度センサ３０による実測値を意味する。例えば、予測に関わる係数として、ａ_ｊｉが３つ、すなわちｉ＝３、またｂ_ｊｋが２つ、すなわちｋ＝２であって、ｊ＝１の場合について検討する。この場合、図７の最小自乗推定の数式では、ｙ_１（Δｔ）と「ｙ_１（０）×ａ_１１＋ｙ_２（０）×ａ_１２＋ｙ_３（０）×ａ_１３＋ｄ_１（０）×ｂ_１１＋ｄ_２（０）×ｂ_１２」との差分、ｙ_１（２Δｔ）と「ｙ_１（Δｔ）×ａ_１１＋ｙ_２（Δｔ）×ａ_１２＋ｙ_３（Δｔ）×ａ_１３＋ｄ_１（Δｔ）×ｂ_１１＋ｄ_２（Δｔ）×ｂ_１２」との差分、…（以下、時刻ｔ_ｎまでの差分）の二乗和が最小になるように、ａ_１１，ａ_１２，ａ_１３，ｂ_１１およびｂ_１２が決定される。

【0028】

図８（ａ）は、ある測定点において図７の最小二乗推定によって算出された予測モデルを用いて予測された予測温度と、当該測定点における実測温度と、を表す図である。図８で例示するように、予測温度は実測温度に近いものの、丸印で例示するように予測温度にパルス状の誤差が発生していることがわかる。

【0029】

Ａ_ｕは、７２３×７２３の行列式で表すことができ、左上から右下への対角成分が、自身の測定温度の係数を表している。パルス状の誤差が発生するときには対角成分から離れた成分が大きくなる。すなわち、測定点３１の番号が離れている（距離が離れている）箇所の測定温度の影響が大きくなる。このように、本来はほとんど影響を与えない遠い距離の測定温度の影響が大きくなるようなパラメータが算出されてしまうと、誤差が大きくなる要因となる。そこで、本実施例においては、予測モデルのパラメータを決定する際に、空間配置における各測定点３１同士の位置関係を制約条件に組み込む。これにより、モデルパラメータの決定精度が向上することになる。

【0030】

例えば、図９のようにｅ_ｊとＨ_７２３の値を調整することで、ａ_ｊの重要性（重み）を調整することができる。例えば、図１０（ａ）で例示するように、温度予測対象とする測定点３１の位置から１次元の方向において所定距離内の測定点３１だけを参照するようにｅ_ｊおよびＨ_７２３の値を調整することが好ましい。または、図１０（ｂ）で例示するように、温度予測対象とする測定点３１の位置から２次元の方向において所定距離内の測定点３１だけを参照するようにｅ_ｊおよびＨ_７２３の値を調整することが好ましい。または、図１０（ｃ）で例示するように、温度予測対象とする測定点３１の位置から３次元の方向において所定距離内の測定点３１だけを参照するようにｅ_ｊおよびＨ_７２３の値を調整することが好ましい。または、着目する測定点３１が位置するラック１１内の測定点３１だけを参照するようにｅ_ｊおよびＨ_７２３の値を調整することが好ましい。

【0031】

または、各測定点３１の温度を予測するに際して、他の測定点３１の参照の重みを変更してもよい。例えば、温度予測対象とする測定点３１から近い位置の測定点３１の参照重みを大きくし、遠い位置の測定点３１の参照重みを小さくするようにしてもよい。

【0032】

図８（ｂ）は、番号１００の測定点３１において、ｅ_ｊについて、ｊ−２＝０．２、ｊ−１＝０．５、ｊ＝１、ｊ＋１＝０．５、ｊ＋２＝０．２とし、Ｈ_７２３について、対角成分のみが１で他をゼロとした場合の予測モデルを用いて推定された予測温度を表す図である。言い換えると、自身の重みを１とし、両隣の重みを０．５とし、その隣を０．２に近くなるようにモデルを作成した場合の予測温度である。このような条件では、温度予測対象の測定点から近い距離の測定点の重みが大きくなり、温度予測対象の測定点から遠い距離の測定点の重みが小さくなる。図８（ｂ）で例示するように、予測温度が実測温度に近くなっていることがわかる。

【0033】

図１１は、制御装置４０のハードウェア構成を説明するためのブロック図である。図１１で例示するように、制御装置４０は、ＣＰＵ１０１、ＲＡＭ１０２、記憶装置１０３、インタフェース１０４などを備える。これらの各機器は、バスなどによって接続されている。ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）１０１は、中央演算処理装置である。ＣＰＵ１０１は、１以上のコアを含む。ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）１０２は、ＣＰＵ１０１が実行するプログラム、ＣＰＵ１０１が処理するデータなどを一時的に記憶する揮発性メモリである。記憶装置１０３は、不揮発性記憶装置である。記憶装置１０３として、例えば、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、フラッシュメモリなどのソリッド・ステート・ドライブ（ＳＳＤ）、ハードディスクドライブに駆動されるハードディスクなどを用いることができる。ＣＰＵ１０１が記憶装置１０３に記憶されているプログラムを実行することによって、温度予測システム１００に制御装置４０の各部が実現される。なお、制御装置４０は、専用の回路などのハードウェアであってもよい。

【0034】

（他の例）
図１２は、温度予測システムの他の例を例示する図である。図１２で例示するように、温度予測システムは、空調ファン２０および温度センサ３０が、インターネットなどの電気通信回線３０１を通じてクラウド３０２と接続された構成を有する。また、温度予測システムは、電気通信回線３０１に接続され、温度センサ３０が設置されているサーバ室を監視する監視サーバ３０３を備えていてもよい。

【0035】

クラウド３０２は、図１１のＣＰＵ１０１、ＲＡＭ１０２、記憶装置１０３、インタフェース１０４などを備え、制御装置４０としての機能を実現する。このような温度予測システムでは、例えば、外国のサーバ室で測定された測定結果が、日本に設置されているクラウド３０２で受信し、将来的なホットスポットがクラウド３０２によって予測される。なお、クラウド３０２の代わりに、イントラネットなどを介して接続されたサーバを用いてもよい。

【0036】

上記各例において、温度センサ３０が、所定領域の複数の測定点の温度を測定する温度センサの一例として機能する。発熱量取得部４２が、前記所定領域内の発熱源の発熱量を取得する取得部の一例として機能する。温度予測部４３が、前記複数の測定点の測定温度と前記取得部が取得した発熱量とを参照して温度予測対象の測定点の所定時間後の温度を予測するモデルを用いて、前記温度予測対象の測定点の前記所定時間後の温度を予測する予測部の一例として機能する。また、温度予測部４３は、過去における前記複数の測定点の測定温度および前記取得部が取得した発熱量と、前記過去から所定時間後の前記複数の測定点の測定温度とから、前記モデルを作成する作成部の一例として機能する。

【0037】

以上、本発明の実施例について詳述したが、本発明は係る特定の実施例に限定されるものではなく、特許請求の範囲に記載された本発明の要旨の範囲内において、種々の変形・変更が可能である。

【符号の説明】

【0038】

２０ 空調ファン
３０ 温度センサ
４０ 制御装置
４１ 温度取得部
４２ 発熱量取得部
４３ 温度予測部
４４ 制御部
１００ 温度予測システム

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】

【図9】

【図10】

【図11】

【図12】