特開 2024-158703 空気調和システム

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】公開特許公報(A)

(11)【公開番号】P2024158703

(43)【公開日】2024-11-08

(54)【発明の名称】空気調和システム

(51)【国際特許分類】

   F25B 49/02 20060101AFI20241031BHJP

   F24F 11/38 20180101ALI20241031BHJP

   F25B 13/00 20060101ALI20241031BHJP

【ＦＩ】

F25B49/02 520E

F24F11/38

F25B13/00 J

F25B13/00 104

【審査請求】有

【請求項の数】7

【出願形態】ＯＬ

(21)【出願番号】P 2023074113

(22)【出願日】2023-04-28

(71)【出願人】

【識別番号】314012076

【氏名又は名称】パナソニックＩＰマネジメント株式会社

(74)【代理人】

【識別番号】100106116

【弁理士】

【氏名又は名称】鎌田 健司

(74)【代理人】

【識別番号】100151378

【弁理士】

【氏名又は名称】宮村 憲浩

(74)【代理人】

【識別番号】100157484

【弁理士】

【氏名又は名称】廣田 智之

(72)【発明者】

【氏名】日和 航大

(72)【発明者】

【氏名】佐藤 薫

【テーマコード（参考）】

3L092

3L260

【Ｆターム（参考）】

3L092AA11

3L092EA06

3L092GA05

3L092HA01

3L092KA06

3L260AB03

3L260BA52

3L260CB15

3L260CB62

3L260EA07

3L260GA17

(57)【要約】

【課題】本開示は、一方の室内機が冷房運転を行い、異なる室内機が暖房運転を行う時間帯が存在する場合に、冷媒量不足の有無を適正に推定する空気調和システムを提供する。
【解決手段】管理装置は、第１期間において、少なくとも１台の室内機が冷房運転を実行し、他の少なくとも１台の室内機が暖房運転を実行する冷暖混在運転を実行している時間帯が存在する場合、第１期間の運転デ－タに基づき、冷媒量に関する情報の推定を行わない推定有無判定部をさらに備える。
【選択図】図４

【特許請求の範囲】

【請求項1】

複数の室内機と室外機を有する空気調和装置と、前記空気調和装置と通信可能な管理装置と、を備える空気調和システムであって、
前記管理装置は、
前記空気調和装置から、第１期間における運転デ－タを取得する取得部と、
前記取得した運転デ－タに基づき、前記空気調和装置の冷媒量に関する情報を推定する推定部と、を備え、
前記管理装置は、前記第１期間において、少なくとも１台の室内機が冷房運転を実行し、他の少なくとも１台の室内機が暖房運転を実行する冷暖混在運転を実行している時間帯が存在する場合、当該第１期間の運転デ－タに基づき、前記冷媒量に関する情報の推定を行わない推定有無判定部をさらに備える、空気調和システム。

【請求項2】

前記管理装置は、前記第１期間において、少なくとも１台の室内機が冷房運転を実行し、他の少なくとも１台の室内機が暖房運転を実行する冷暖混在運転を実行している時間帯が存在する場合、前記空気調和装置に強制運転モ－ドを実行させ、前記強制運転モ－ドの運転により得られた運転デ－タに基づき、前記空気調和装置の冷媒量に関する情報を推定する、請求項１に記載の空気調和システム。

【請求項3】

前記管理装置は、前記取得部により取得した運転デ－タの内、冷房運転または暖房運転の連続運転時間が第２期間よりも短い運転デ－タがある場合、当該運転デ－タを除外して、前記推定有無判定部および前記推定部を実行する、請求項１に記載の空気調和システム。

【請求項4】

前記管理装置は、前記取得部により取得した運転デ－タの内、除霜運転の運転デ－タがある場合、当該運転デ－タを除外して、前記推定有無判定部および前記推定部を実行する、請求項１に記載の空気調和システム。

【請求項5】

前記管理装置は、
前記取得部により前記複数の室内機の各々の運転デ－タを取得し、
前記の各々の運転デ－タを統合して、仮想的な１台の室内機の運転デ－タである統合室内機デ－タを生成し、
前記統合室内機デ－タを用いて、冷媒量に関する情報を推定する、請求項１に記載の空気調和システム。

【請求項6】

複数の室内機と室外機を有する空気調和装置と、前記空気調和装置と通信可能な管理装置と、を備える空気調和システムであって、
前記管理装置は、
前記空気調和装置から、第１期間における運転デ－タを取得する取得部と、
前記取得した運転デ－タに基づき、前記空気調和装置の冷媒量に関する情報を推定する推定部と、を備え、
前記管理装置は、前記第１期間において、冷房運転を実行する室内機と、暖房運転を実行する室内機が存在する場合、当該第１期間の運転デ－タに基づき、前記冷媒量に関する情報の推定を行わない推定有無判定部をさらに備える、空気調和システム。

【請求項7】

室内機と室外機を有する空気調和装置と、前記空気調和装置と通信可能な管理装置と、を備える空気調和システムであって、
前記管理装置は、
前記空気調和装置から、第１期間における運転デ－タを取得する取得部と、
前記取得した運転デ－タに基づき、前記空気調和装置の冷媒量に関する情報を推定する推定部と、を備え、
前記管理装置は、前記第１期間において、冷房運転と暖房運転が実行されている場合、当該第１期間の運転デ－タに基づき、前記冷媒量に関する情報の推定を行わない推定有無判定部をさらに備える、空気調和システム。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本開示は、空気調和システムに関する。

【背景技術】

【0002】

特許文献１には、空調装置の運転データに基づき、空調装置内の冷媒封入量を推定する技術が開示されている。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0003】

【特許文献1】特開２０２１－１５６５３２号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0004】

本開示は、複数の室内機を有する空気調和システムにおいて、冷媒量の推定期間の内、一方の室内機が冷房運転を行い、異なる室内機が暖房運転を行う時間帯が存在する場合に、冷媒量不足の有無を適正に推定する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】

【0005】

本開示における空気調和システムは、空気調和装置から、第１期間における運転データを取得する取得部と、取得した運転データに基づき、空気調和装置の冷媒量に関する情報を推定する推定部を備える。管理装置は、第１期間において、少なくとも１台の室内機が冷房運転を実行し、他の少なくとも１台の室内機が暖房運転を実行する冷暖混在運転を実行している時間帯が存在する場合、当該第１期間の運転データに基づき、冷媒量に関する情報を推定しない判定部をさらに備える。

【発明の効果】

【0006】

本開示における空気調和システムは、第１期間において、少なくとも１台の室内機が冷房運転を実行し、他の少なくとも１台の室内機が暖房運転を実行する冷暖混在運転が実行されている場合でも、適正に冷媒量推定を行うことができる。

【図面の簡単な説明】

【0007】

【図1】本実施の形態における空気調和システムの構成を示す図

【図2】本実施の形態における冷媒回路図

【図3】（ａ）本実施の形態における空気調和装置から取得する運転データの一例を示す図、（ｂ）本実施の形態における空気調和装置の統合処理の一例を示す図

【図4】本実施の形態における、冷媒量推定処理を実行しない運転パターンの一例を示す図

【図5】本実施の形態における、冷媒量推定モデルを生成する処理を示すフローチャート

【図6】本実施の形態における、冷媒量不足の有無を推定する処理を示すフローチャート

【発明を実施するための形態】

【0008】

（本開示の基礎となった知見等）
特許文献１には、下記の技術が開示されている。すなわち、空気調和機は、圧縮機、室外熱交換器及び膨張弁を有する室外機と、室内熱交換器を有する室内機とを有し、前記室外機と前記室内機とが冷媒配管で接続されて形成される冷媒回路を有し、当該冷媒回路に所定量の冷媒が充填される空気調和機であって、前記空気調和機の現在の運転状態量を用いて、前記冷媒回路に充填される前記冷媒の前記所定量に対する冷媒不足率を推定する推定モデルを有する。

【0009】

一方、複数の室内機を有する空気調和システムにおいて、冷媒を推定するために用いる室内機の運転データは、複数の室内機毎に互いに相違する。そのため、例えば、室内機の各々が異なる運転モードで運転している場合には、特許文献１に記載の技術では冷媒量不足の有無について誤判定する虞がある、という課題を有していた。

【0010】

そこで、発明者らは、複数の室内機のうち、少なくとも１台の室内機が冷房運転を実行し、且つ、少なくとも１台の室内機が暖房運転を実行している場合は、冷房運転の冷媒量推定モデルと暖房運転の冷媒量推定モデルのいずれを適用しても、冷媒量の推定が困難であることを見出した。

【0011】

本開示は、複数の室内機を有する空気調和システムにおいて、冷媒量不足の有無を適正に推定できる空気調和システムを提供する。

【0012】

以下、図面を参照しながら実施の形態を詳細に説明する。但し、必要以上に詳細な説明を省略する場合がある。例えば、既によく知られた事項の詳細説明、または、実質的に同一の構成に対する重複説明を省略する場合がある。

【0013】

なお、添付図面および以下の説明は、当業者が本開示を十分に理解するために提供されるのであって、これらにより特許請求の範囲に記載の主題を限定することを意図していない。
（実施の形態１）
［１―１．構成］
図１は、本実施の形態における、空気調和システムの構成を示す図である。図１に示すように、空気調和システム１は、空気調和装置２と、サーバ装置３と、端末装置４と、を備える。

【0014】

［１―１―１．空気調和装置２の構成］
図２は、本実施の形態における空気調和装置２の冷媒回路構成である。

【0015】

空気調和装置２は、例えば、ビルのオフィスに配置される。空気調和装置２は、冷媒配管２２０により接続される室外機２００、第１室内機２１０Ａ、第２室内機２１０Ｂ、及び第３室内機２１０Ｃを備える。また、空気調和装置２は、空調通信部２１と空調制御部２２を備える。

【0016】

室外機２００は、圧縮機２０１、四方弁２０２、室外熱交換器２０３、および、膨張弁２０４を備える。圧縮機２０１は、冷媒を圧縮する装置である。四方弁２０２は、冷房運転と暖房運転で冷媒の流動経路を変更する装置である。室外熱交換器２０３は、室外の空気と、冷媒と、の間で熱を交換させる装置である。膨張弁２０４は、冷媒を減圧させる装置である。

【0017】

また、室外機２００は、室外熱交温度センサＴ１、吸込温度センサＴ２、及び吐出温度センサＴ３を備える。室外熱交温度センサＴ１は、室外熱交換器２０３に設けられ、室外熱交換器２０３内の冷媒温度を検出する。吸込温度センサＴ２は、圧縮機２０１の上流側に設けられ、圧縮機２０１の吸込冷媒温度を検出する。吐出温度センサＴ３は、圧縮機２０１の下流側に設けられ、圧縮機２０１の吐出冷媒温度を検出するセンサである。

【0018】

第１室内機２１０Ａ、第２室内機２１０Ｂ及び第３室内機２１０Ｃは、例えば、オフィスの室内の天井に配置される。第１室内機２１０Ａ、第２室内機２１０Ｂ及び第３室内機２１０Ｃは、それぞれ、室内熱交換器２１１Ａ、室内熱交換器２１１Ｂ及び室内熱交換器２１１Ｃを備える。室内熱交換器２１１Ａ、室内熱交換器２１１Ｂ及び室内熱交換器２１１Ｃは、被空調空間内の空気と、冷媒と、の間で熱を交換させる装置である。第１室内機２１０Ａ、第２室内機２１０Ｂ及び第３室内機２１０Ｃは、それぞれ、室内膨張弁２１２Ａ、室内膨張弁２１２Ｂ、及び室内膨張弁２１２Ｃを備える。また、第１室内機２１０Ａ、第２室内機２１０Ｂ及び第３室内機２１０Ｃは、それぞれ、室内熱交温度センサＴ４Ａ、室内熱交温度センサＴ４Ｂ及び室内熱交温度センサＴ４Ｃを備える。室内熱交温度センサＴ４Ａ、室内熱交温度センサＴ４Ｂ及び室内熱交温度センサＴ４Ｃは、それぞれ、室内熱交換器２１１Ａ、室内熱交換器２１１Ｂ及び室内熱交換器２１１Ｃ内の冷媒温度を検出するセンサである。

【0019】

第１室内機２１０Ａは、室内送風ファン（図示せず）を駆動させることで、室内熱交換器２１１Ａ内を流れる冷媒と、空気と、の間で熱を交換し、熱交換された空気を吹出口（図示せず）から被空調空間内に吹き出すことで、被空調空間の室温を調整する。第２室内機２１０Ｂと第３室内機２１０Ｃも同様である。

【0020】

空調通信部２１は、ネットワークＮＷと通信可能に構成される。空気調和装置２は、空調通信部２１を介して、サーバ装置３へ運転データを送信する。ネットワークＮＷは、例えば、ＷＡＮ（Ｗｉｄｅ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）でも良いし、ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ
Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）でもよいし、インターネットでもよい。

【0021】

空調制御部２２は、室外機２００、第１室内機２１０Ａ、第２室内機２１０Ｂ、第３室内機２１０Ｃ、及び、空調通信部２１を制御する装置である。空調制御部２２は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）やＭＰＵ（Ｍｉｃｒｏ－Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）等により構成される。

【0022】

尚、本実施の形態では、空気調和装置２は、１台の室外機と３台の室内機が冷媒配管２２０により接続される構成で説明しているが、本発明はこれに限らない。例えば、室内機は、１台でも良いし、２台でも良いし、４台以上でもよい。また、室外機は複数台で構成されていても良い。

【0023】

［１―１―２．サーバ装置３の構成］
サーバ装置３は、空気調和装置２から運転データを受信し、当該運転データに基づき、空気調和装置２の冷媒量に関する情報を推定する。サーバ装置３は、「管理装置」の一例に対応する。

【0024】

サーバ装置３は、サーバメモリ３００とサーバプロセッサ３１０を有するサーバ制御装置３０と、サーバ通信部３１と、を備える。サーバ通信部３１は、ネットワークＮＷと通信する機能である。

【0025】

サーバメモリ３００は、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）やＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）等のメモリデバイスである。サーバメモリ３００は、制御プログラム３０１と、データ記憶部３０２と、モデル記憶部３０３と、を備える。制御プログラム３０１は、サーバプロセッサ３１０により実行されるプログラムである。データ記憶部３０２は、空気調和装置２の運転データ等が記憶される。モデル記憶部３０３は、後述する冷媒量推定モデルＭを記憶している。

【0026】

サーバプロセッサ３１０は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）やＭＰＵ（Ｍｉｃｒｏ－Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）等により構成され、制御プログラム３０１を読みだして、各種制御を実行する装置である。換言すれば、サーバプロセッサ３１０は、ハードウェア及びソフトウェアの協働により処理を実行する。サーバプロセッサ３１０は、取得部３１１、データ処理部３１２、モデル生成部３１３、推定部３１４、および、推定有無判定部３１５を備える。取得部３１１は、サーバ通信部３１により受信された空気調和装置２の運転データを取得する機能である。データ処理部３１２は、運転データを各種処理する機能である。モデル生成部３１３は、冷媒量推定モデルＭを生成する機能である。推定部３１４は、空気調和装置２における冷媒量の不足の有無を推定する機能である。推定有無判定部３１５は、冷媒量不足の有無を推定するか否かを判定する機能である。

【0027】

［１―１―３．端末装置４の構成］
端末装置４は、例えば、スマートフォン、タブレット端末、ラップトップ型のＰＣ、および、デスクトップ型のＰＣなどである。

【0028】

端末装置４は、端末通信部４１、端末操作部４２、端末表示部４３、および、端末制御部４４を備える。端末通信部４１は、ネットワークＮＷと通信し、各種情報を送受信する機能である。端末操作部４２は、各種操作をする機能であり、例えば、タッチパネル、キーボード、及びマウス等である。端末表示部４３は、各種情報を表示する機能であり、例えば、ＬＥＤ、ディスプレイ等である。端末制御部４４は、端末通信部４１、端末操作部４２、および、端末表示部４３を制御する機能である。端末制御部４４は、例えば、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）やＭＰＵ（Ｍｉｃｒｏ－Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）等である。

【0029】

［１―２．空気調和システムの動作］
図２を用いて、冷房運転と暖房運転を実行する場合の空気調和装置２の動作を説明する。

【0030】

圧縮機２０１から流出した高温高圧の冷媒は、四方弁２０２によって、点線矢印の方向に流れ、室外熱交換器２０３に供給される。室外熱交換器２０３は、高温高圧の冷媒の熱を外気へ放出して、冷媒を凝縮させる。すなわち、室外熱交換器２０３は、凝縮器として機能する。室外熱交換器２０３で凝縮された冷媒は、膨張弁２０４に供給される。膨張弁２０４は、冷媒を減圧する。膨張弁２０４で減圧された冷媒は、第１室内機２１０Ａ、第２室内機２１０Ｂ、及び第３室内機２１０Ｃへ流入する。第１室内機２１０Ａへ流入された冷媒は、室内膨張弁２１２Ａで減圧された後、室内熱交換器２１１Ａへ供給され、冷媒と室内の空気とを熱交換させ、冷媒を気化させる。すなわち、室内熱交換器２１１Ａは、蒸発器として機能する。そして、気化された冷媒は、四方弁２０２によって、圧縮機２０１に供給される。第２室内機２１０Ｂと第３室内機２１０Ｃの動作も、第１室内機２１０Ａと同様である。

【0031】

次に、空気調和装置２を暖房運転として実行する場合の動作を説明する。

【0032】

圧縮機２０１から流出した高温高圧の冷媒は、四方弁２０２によって、実線矢印の方向に流れ、第１室内機２１０Ａ、第２室内機２１０Ｂ、及び第３室内機２１０Ｃへ流入する。第１室内機２１０Ａへ流入された冷媒は、室内熱交換器２１１Ａに供給され、冷媒と室内の空気とを熱交換させ、冷媒を凝縮させる。すなわち、室内熱交換器２１１Ａは、凝縮器として機能する。室内熱交換器２１１で凝縮された冷媒は、室内膨張弁２１２Ａに供給され、冷媒を減圧する。室内膨張弁２１２Ａで減圧された冷媒は、膨張弁２０４でさらに減圧された後、室外熱交換器２０３に供給される。室外熱交換器２０３は、低圧の冷媒と外気とを熱交換させ、外気からの吸熱によって冷媒を気化する。すなわち、室外熱交換器２０３は、蒸発器として機能する。気化された冷媒は、四方弁２０２によって、圧縮機２０１に供給される。第２室内機２１０Ｂと第３室内機２１０Ｃの動作も、第１室内機２１０Ａと同様である。

【0033】

［１―３．冷媒量不足の有無の推定］
本発明における、空気調和装置２の冷媒量不足の有無を推定する考え方について説明する。

【0034】

まず、本開示における冷媒不足の有無の推定方法の概略を説明する。第１に、冷媒量推定モデルＭを作成し、冷媒量不足の有無を判別する閾値を決定する。第２に、診断対象である空気調和装置２の運転により得られた冷媒量指標値を、冷媒量推定モデルＭに適用し、冷媒量の不足の有無を推定する。

【0035】

冷媒量の不足の有無の判定は、「冷媒量に関する情報の推定」の一例に対応する。

【0036】

ここで、冷媒量指標値は、冷媒量の推定に用いる指標値である。本実施の形態では、冷媒量指標値として過熱度を用いた例を説明する。過熱度には、吸込過熱度と吐出過熱度がある。吸込過熱度は、低圧飽和温度と、吸込温度センサＴ２により検出される圧縮機吸込冷媒温度と、の差により算出される。吐出過熱度は、高圧飽和温度と、吐出温度センサＴ３により検出される圧縮機の吐出冷媒温度と、の差により算出される。ここで、空気調和装置２が冷媒運転の場合、低圧飽和温度は、室内熱交温度センサＴ４Ａ、室内熱交温度センサＴ４Ｂ、及び室内熱交温度センサＴ４Ｃにより検出される室内熱交換器２１１内の冷媒温度である。また、空気調和装置２が冷媒運転の場合、高圧飽和温度は、室外熱交温度センサＴ１により検出される室外熱交換器２０３内の冷媒温度である。また、空気調和装置２が暖房運転の場合、低圧飽和温度は、室外熱交温度センサＴ１により検出される室外熱交換器２０３内の冷媒温度である。また、空気調和装置２が暖房運転の場合、高圧飽和温度は、室内熱交温度センサＴ４Ａ、室内熱交温度センサＴ４Ｂ、及び室内熱交温度センサＴ４Ｃにより検出される室内熱交換器２１１Ａ、室内熱交換器２１１Ｂ、及び室内熱交換器２１１Ｃ内の冷媒温度である。過熱度は、「冷媒量指標値」の一例に対応する。

【0037】

以下、本開示における冷媒不足の有無を推定する際の各工程について説明する。

【0038】

［１―３―１．冷媒量の不足の有無を判別する閾値の決定］
モデル生成部３１３は、冷媒量の不足の有無を判別する閾値を決定する冷媒量推定モデルを生成する。以下、冷媒量推定モデルＭの生成方法について説明する。

【0039】

まず、冷媒量推定モデルＭの教師データを収集するため、冷媒量が正常値の状態と、冷媒量が異常値の状態と、のそれぞれの状態において、空気調和装置を長期間運転させ、運転により得られた大量の過熱度データを収集する。ここで、冷媒量が正常時の状態とは、冷媒配管内における冷媒充填率が所定の閾値以上の状態であり、冷媒量が異常時の状態とは、冷媒配管内における冷媒充填率が所定の閾値未満の状態である。例えば、所定の閾値を７０％とした場合、冷媒量が正常時の状態とは、冷媒配管内における冷媒充填率が７０％以上の状態であり、冷媒量が異常値の状態とは、冷媒配管内における冷媒充填率が７０％未満の状態である。本発明はこれに限らず、例えば、所定の閾値を６０％にしても良いし、所定の閾値を８０％にしても良い。

【0040】

教師データは、空気調和装置の冷媒量を調整可能な実験室環境などによる運転データを用いることが好ましい。また、冷媒量が正常値か異常値かを特定できる状態であれば、現場に設置された空気調和装置の実運転データを教師データとして用いても良い。

【0041】

また、教師データに偏りが生じないよう、室内機の台数、室外機の台数、および、配管長等などを変更させ、多様な態様の冷媒系統における教師データとしての過熱度データを収集することが好ましい。また、外気温や室内温度などの運転環境や運転条件も変更させながら、教師データとしての過熱度データを収集することが好ましい。

【0042】

本実施の形態では、冷媒量が正常値における教師データとして、Ｎ個の過熱度データＸｐｏｓ（Ｘｐｏｓ０、Ｘｐｏｓ１、・・・、ＸｐｏｓＮ－１）を収集する。また、冷媒量が異常値における教師データとしてＭ個の過熱度データＸｎｅｇ（Ｘｎｅｇ０、Ｘｎｅｇ１、・・・、ＸｎｅｇＭ－１）を収集する。

【0043】

収集された過熱度Ｘｎｅｇと過熱度Ｘｐｏｓをもとに、診断対象である空気調和装置の冷媒量が正常値であるか、異常値であるかを判別する閾値を算出する。

【0044】

モデル生成部３１３は、室内機が冷房運転を実行している場合における、過熱度データＸｐｏｓと過熱度データＸｎｅｇを収集して第１閾値ＴＨ１を算出する。また、モデル生成部３１３は、室内機が暖房運転を実行している場合における、過熱度データＸｐｏｓと過熱度データＸｎｅｇを収集して、第２閾値ＴＨ２を算出する。

【0045】

即ち、診断対象である空気調和装置２が冷房運転を実行している場合は、当該運転により得られた過熱度データと、第１閾値ＴＨ１と、を比較し、冷媒量の不足の有無を推定する。また、診断対象である空気調和装置２が暖房運転を実行している場合は、当該運転により得られた過熱度データと、第２閾値ＴＨ２と、を比較し、冷媒量の不足の有無を推定する。

【0046】

モデル記憶部３０３は、第１閾値ＴＨ１と第２閾値ＴＨ２を記憶する。

【0047】

［１―３―２．室内機の運転データの統合］
図３（ａ）は、本実施の形態における空気調和装置から取得する運転データの一例を示す図である。また、図３（ｂ）は、本実施の形態における空気調和装置の統合処理の一例を示す図である。

【0048】

データ記憶部３０２は、第１室内機２１０Ａの室内機データＤＩ１と、第２室内機２１０Ｂの室内機データＤＩ２と、室内機２０１Ｃの室内機データＤＩ３とを統合して、仮想的な１台の室内機の室内機データとして生成された統合室内機データＤＩＶを記憶する。統合室内機データＤＩＶは、データ処理部３１２によって生成され、データ処理部３１２によって、データ記憶部３０２に記憶される。

【0049】

また、データ記憶部３０２は、統合室内機データＤＩＶと室外機データＤＯとを結合して生成された結合データＤＮを記憶する。結合データＤＮは、データ処理部３１２によって生成され、データ処理部３１２によって、データ記憶部３０２に記憶される。

【0050】

また、データ処理部３１２は、３台の室内機２０１の各々が冷房運転を実行している場合、又は、３台の室内機２０１の各々が暖房運転を実行している場合には、統合室内機データＤＩＶを生成する。すなわち、データ処理部３１２は、３台の室内機２０１の室内機データＤＩを統合して、仮想的な１台の室内機の運転データである統合室内機データＤＩＶを生成する。

【0051】

なお、モデル生成部３１３は、複数の室内機を有する種々の空気調和システムが冷房運転を実行した場における統合室内機データＤＩＶと室外機データＤＯを事前に多数収集し、上記［１―３―１］の方法により、第１閾値ＴＨ１を決定する。また、モデル生成部３１３は、複数の室内機を有する種々の空気調和システムが暖房運転を実行した場合の、統合室内機データＤＩＶと室外機データＤＯを事前に多数収集し、上記［１―３―１］の方法により、第１閾値ＴＨ２を決定する。

【0052】

また、データ処理部３１２は、３台の室内機２０１のうち、２台の室内機２０１の各々が冷房運転を実行し、且つ、他の１台が運転停止中または送風運転中の場合に、統合室内機データＤＩＶを生成する。すなわち、データ処理部３１２は、冷房運転を実行している２台の室内機２０１の室内機データＤＩを統合して、仮想的な１台の室内機の運転データである統合室内機データＤＩＶを生成する。

【0053】

また、データ処理部３１２は、３台の室内機２０１のうち、２台の室内機２０１の各々が暖房運転を実行し、且つ、他の１台が運転停止中または送風運転中の場合に、統合室内機データＤＩＶを生成する。すなわち、データ処理部３１２は、暖房運転を実行している２台の室内機２０１の室内機データＤＩを統合して、仮想的な１台の室内機の運転データである統合室内機データＤＩＶを生成する。

【0054】

なお、以下の説明では、便宜上、３台の室内機２０１の各々が冷房運転を実行している場合、又は、３台の室内機２０１の各々が暖房運転を実行している場合について説明する。

【0055】

３つの室内機データＤＩの統合の方法は、例えば、平均化である。すなわち、データ処理部３１２は、室内機データＤＩ１、室内機データＤＩ２、及び室内機データＤＩ３の各々に含まれる同一の検出日時のセンサＳの検出値を平均化することによって統合室内機データＤＩＶを生成する。

【0056】

例えば、２０２３年３月１日の９時００分００秒に検出された室内機データＤＩ１、室内機データＤＩ２、及び室内機データＤＩ３に対応する統合室内機データＤＩＶの生成方法について説明する。室内機データＤＩ１は、室内熱交温度センサＴ４Ａの検出値Ｔ１を含み、室内機データＤＩ２は、室内熱交温度センサＴ４Ｂの検出値Ｔ２を含み、室内機データＤＩ３は、室内熱交温度センサＴ４Ｃの検出値Ｔ３を含む。データ処理部３１２は、統合室内機データＤＩＶにおけるセンサＳの検出値ＴＶを、次の式（１）で求める。

【0057】

ＴＶ＝（Ｔ１＋Ｔ２＋Ｔ３）／３ （１）
本実施の形態では、データ処理部３１２は、検出値Ｔ１、検出値Ｔ２、及び検出値Ｔ３の平均値を算出することによって統合室内機データＤＩＶの検出値ＴＶを生成するが、本開示はこれに限定されない。

【0058】

例えば、データ処理部３１２は、検出値Ｔ１、検出値Ｔ２、及び検出値Ｔ３の最大値、及び最小値の少なくとも一方を算出することによって統合室内機データＤＩＶの検出値ＴＶを生成してもよい。また、例えば、データ処理部３１２は、検出値Ｔ１、検出値Ｔ２、及び検出値Ｔ３の分散を算出することによって統合室内機データＤＩＶの検出値ＴＶを生成してもよい。また、データ処理部３１２は、検出値Ｔ１、検出値Ｔ２、及び検出値Ｔ３の最大変化量、及び最小変化量の少なくとも一方を算出することによって統合室内機データＤＩＶの検出値ＴＶを生成してもよい。最大変化量は、前回の検出値からの変化量のうち、最大のものである。最小変化量は、前回の検出値からの変化量のうち、最小のものである。

【0059】

また、例えば、データ処理部３１２は、検出値Ｔ１、検出値Ｔ２、及び検出値Ｔ３の中でもっとも多く存在する値、すなわち最頻値を、統合室内機データＤＩＶの検出値ＴＶとして生成してもよい。

【0060】

また、データ処理部３１２は、統合室内機データＤＩＶと室外機データＤＯを結合して結合データＤＮを生成する。データ処理部３１２は、例えば、統合室内機データＤＩＶに含まれるデータと、室外機データＤＯに含まれるデータとを、同一の日時に検出されたデータ毎にまとめることによって、結合データＤＮを生成する。

【0061】

推定部３１４は、統合室内機データＤＩＶと、室外機データＤＯとを用いて、冷媒量不足の有無を推定する。推定部３１４は、例えば、結合データＤＮを用いて、冷媒量不足の有無を推定する。

【0062】

［１―３―３．冷媒量推定処理の実行可否判定］
図４は、本実施の形態における、冷媒量推定処理を実行しない運転パターンの一例を示す図である。

【0063】

図４において、サーバ装置３の取得部３１１は、空気調和装置２から、時刻ｔ１～時刻ｔ２の第１期間Ｐ１における運転データを取得する。第１期間Ｐ１は、冷媒量の不足推定に用いる運転データを収集する時間である。例えば、時刻ｔ１は午前５時で、時刻ｔ２は、午前０時である。この場合、第１期間Ｐ１は、１９時間である。尚、上記時刻ｔ１、時刻ｔ２、及び、第１期間Ｐ１は、一例であり、本発明はこれに限らない。例えば、第１期間Ｐ１は、１２時間や２日間などでも良い。

【0064】

図４は、便宜上、３台の室内機２１０の内、第１室内機２１０Ａと第２室内機２１０Ｂの運転パターンを示している。

【0065】

図４（ａ）は、各室内機で冷暖混在運転であった時間帯が存在する場合の模式図である。冷暖混在運転とは、３台の室内機２０１のうち、同時刻において、少なくとも１台の室内機２０１が冷房運転を実行し、他の少なくとも１台の室内機２０１が暖房運転を実行している状態である。図４（ａ）において、第１室内機２１０Ａは、時刻ｔ１～時刻ｔ３の間は運転を停止し、時刻ｔ３～時刻ｔ４の間は暖房運転を実行し、時刻ｔ４～時刻ｔ２の間は運転を停止している。また、第２室内機２１０Ｂは、時刻ｔ１～時刻ｔ２の間は冷房運転を実行している。この場合、当該空気調和装置２は、時刻ｔ３～時刻ｔ４の間、冷暖混在運転となっている。推定有無判定部３１５は、第１期間Ｐ１の中で、冷暖混在運転の時間帯が存在すると判定した場合、当該第１期間Ｐの室内機２０１の運転データに基づく冷媒量の不足判定を実行しない。冷房運転のデータと暖房運転のデータが入り混じると、［１－３―１］により決定された第１閾値ＴＨ１および第２閾値ＴＨ２のいずれを適用しても、適切に冷媒量を推定することが困難なためである。

【0066】

図４（ｂ）は、第１期間Ｐ１において、冷房運転を実行する室内機と、暖房運転を実行する室内機が存在することを示す模式図である。図４（ｂ）において、第１室内機２１０Ａは、時刻ｔ１～時刻ｔ５の間、冷房運転を実行している。第１室内機２１０Ａは、時刻ｔ５～時刻ｔ２の間、運転を停止している。また、第２室内機２１０Ｂは、時刻ｔ１～時刻ｔ６の間、運転を停止しており、時刻ｔ６～時刻ｔ２の間、暖房運転を実行している。この場合、サーバプロセッサ３１０は、第１期間Ｐ１の中で、冷房運転を実行する室内機と、暖房運転を実行する室内機が存在すると判定する。推定有無判定部３１５は、第１期間Ｐ１の中で、冷房運転を実行する室内機と、暖房運転を実行する室内機が存在すると判定した場合、当該第１期間Ｐ１の運転データに基づく冷媒量の不足判定を実行しない。冷房運転のデータと暖房運転のデータが入り混じると、［１―３―１］により決定された第１閾値ＴＨ１および第２閾値ＴＨ２のいずれを適用しても、適切に冷媒量を推定することが困難なためである。

【0067】

図４（ｃ）は、第１期間Ｐ１において、冷房運転と暖房運転を実行している室内機が存在することを示す模式図である。図４（ｃ）において、第１室内機２１０Ａは、時刻ｔ１～時刻ｔ７の間、及び、時刻ｔ８～時刻ｔ２の間で、冷房運転を実行している。また、第１室内機２１０Ａは、時刻ｔ７～時刻ｔ８の間で、暖房運転を実行している。推定有無判定部３１５は、第１期間Ｐ１において、冷房運転と暖房運転を実行している室内機が存在すると判定する場合、当該第１期間Ｐ１の運転データに基づいて、冷媒量の不足判定を実行しない。冷房運転のデータと暖房運転のデータが入り混じると、［１―３―１］により決定された第１閾値ＴＨ１および第２閾値ＴＨ２のいずれを適用しても、適切に冷媒量を推定することが困難なためである。

【0068】

また、データ処理部３１２は、冷房運転または暖房運転の連続運転時間が、第２期間Ｐ２よりも短い場合、当該運転データを除外しても良い。第２期間Ｐ２は、例えば、１０分である。冷房運転または暖房運転が一時的である場合、第１期間Ｐ１における当該運転の影響が小さいため、当該運転データを除外することが可能となる。これにより、冷媒量不足の判定が頻繁に実行されないことを抑制できる。

【0069】

また、データ処理部３１２は、室内機２１０が除霜運転の場合、当該運転データを除外する。除霜運転は、冬場の暖房運転時に、室外熱交換器２０３を凝縮器として機能する運転である。除霜運転時の冷媒の流れは、冷房運転時の冷媒の流れと同様である。一方、除霜運転の運転データを、冷房運転のデータとして判定すると、図４（ｃ）のように、第１期間Ｐ１において、冷房運転と暖房運転を実行している室内機が存在することになり、第１期間Ｐ１の運転データを用いた冷媒量推定を行うことができなくなる。そこで、除霜運転の運転データを除外することで、暖房運転時において、冷媒量不足の判定が頻繁に実行されないことを抑制できる。

【0070】

また、第１期間Ｐ１の中で、複数の室内機２１０の内、冷房運転を行っている室内機２１０が存在し、暖房運転を行っている室内機２１０が存在しない時間帯が、第３期間Ｐ３よりも長い場合、当該時間帯の運転データを対象にして、第１閾値ＴＨ１を用いて冷媒量の不足の有無を推定しても良い。また、第１期間Ｐ１の中で、複数の室内機２１０の内、暖房運転を行っている室内機２１０が存在し、冷房運転を行っている室内機２１０が存在しない時間帯が、第３期間Ｐ３よりも長い場合、当該時間帯の空気調和装置２の運転データを対象にして、第２閾値ＴＨ２を用いて冷媒量の不足の有無を判定しても良い。これにより、仮に、第１期間Ｐ１の中で、冷暖混在運転の時間帯が存在した場合でも、冷房運転のみを行っている時間帯、または、暖房運転のみを行っている時間帯が十分あれば、当該時間帯での運転データを用いて、冷媒量の推定の有無を判定することができる。ここで、第３期間Ｐ３は、冷媒量の推定を行うためのデータを収集する上で必要な時間である。例えば、第３期間Ｐ３は、１時間である。
［１―４．冷媒量不足の有無の判定制御］
［１―４―１．冷媒量推定モデルの作成］
図５は、実施の形態１における、冷媒量推定モデルを生成する処理を示すフローチャートである。

【0071】

まず、ステップＳ５０１において、サーバ装置３は、実験室環境等において、冷媒量が不足していない状態での空気調和装置の運転データを大量に収集する。

【0072】

次に、ステップＳ５０２において、データ処理部３１２により、受信した運転データに基づき、過熱度Ｘｐｏｓを算出し、データ記憶部３０２に記憶させる。

【0073】

ステップＳ５０１とステップＳ５０２により、冷媒量が不足していない状態での教師データである過熱度Ｘｐｏｓを大量に収集できる。ここで、教師データに偏りが生じないよう、室内機の台数、室外機の台数、および、配管長等などを変更させ、多様な態様の冷媒系統における教師データとしての過熱度Ｘｐｏｓを収集することが好ましい。また、外気温や室内温度などの運転環境や運転条件も変更させながら、教師データとしての過熱度Ｘｐｏｓを収集することが好ましい。

【0074】

ここで、冷媒量が不足していない状態とは、例えば、冷媒配管内における冷媒充填率が７０％以上の状態である。

【0075】

まず、ステップＳ５０３において、サーバ装置３は、実験室環境等において、冷媒量が不足している状態での空気調和装置の運転データを大量に収集する。

【0076】

次に、ステップＳ５０４において、データ処理部３１２により、受信した運転データに基づき、過熱度Ｘｎｅｇを算出し、データ記憶部３０２に記憶させる。

【0077】

ステップＳ５０３とステップＳ５０４により、冷媒量が不足している状態での教師データである過熱度Ｘｎｅｇを大量に収集できる。ここで、教師データに偏りが生じないよう、室内機の台数、室外機の台数、および、配管長等などを変更させ、多様な態様の冷媒系統における教師データとしての過熱度Ｘｎｅｇを収集することが好ましい。また、外気温や室内温度などの運転環境や運転条件も変更させながら、教師データとしての過熱度Ｘｎｅｇを収集することが好ましい。

【0078】

ここで、冷媒量が不足している状態とは、例えば、冷媒配管内における冷媒充填率が７０％未満の状態である。

【0079】

次に、ステップＳ５０５において、モデル生成部３１３は、ステップＳ５０２により収集した冷房運転における過熱度Ｘｐｏｓと、ステップＳ５０４により収集した冷房運転における過熱度Ｘｎｅｇに基づき、第１閾値ＴＨ１を決定する。第１閾値ＴＨ１は、冷房運転における冷媒量の不足の有無を判別する閾値である。また、モデル生成部３１３は、ステップＳ５０２により収集した暖房運転における過熱度Ｘｐｏｓと、ステップＳ５０４により収集した暖房運転における過熱度Ｘｎｅｇに基づき、第２閾値ＴＨ２を決定する。第２閾値ＴＨ２は、暖房運転における冷媒量の不足の有無を判別する閾値である。

【0080】

次に、ステップＳ５０６において、データ処理部３１２は、第１閾値ＴＨ１と第２閾値ＴＨ２をモデル記憶部３０３に記憶させる。

【0081】

［１―４―２．冷媒量の推定］
図６は、実施の形態１における、冷媒量不足の有無を推定する処理を示すフローチャートである。

【0082】

まず、ステップＳ６０１において、サーバ装置３の取得部３１１は、空気調和装置２から運転データを取得し、データ記憶部３０２に記憶する。運転データの取得頻度は、例えば、１０秒間毎でもよいし、１分間毎でもよい。

【0083】

次に、ステップＳ６０２において、データ処理部３１２は、クレンジング処理を実行する。クレンジング処理とは、冷媒量の不足の有無を推定する際に使用する運転データとして、不適切な運転データを削除する処理である。例えば、データ処理部３１２は、室内機２１０の運転が停止している場合や、送風運転をしている場合など、冷媒回路に冷媒が循環されていない運転データを削除しても良い。また、データ処理部３１２は、空気調和装置２の運転データの変動が大きい不安定状態の場合、当該運転データを削除しても良い。また、データ処理部３１２は、冷房運転または暖房運転の連続運転時間が第２期間Ｐ２よりも短い場合、当該運転データを削除しても良い。また、データ処理部３１２は、室内機２１０が除霜運転を実行している場合、当該運転データを削除しても良い。

【0084】

次に、ステップＳ６０３において、データ処理部３１２は、ステップＳ６０２で除外されなかった運転データに基づき、本実施の形態における冷媒量指標値である過熱度を算出し、データ記憶部３０２に記憶する。

【0085】

次に、ステップＳ６０４において、データ処理部３１２は、室内機の運転データを統合する。具体的には、室内機データＤＩ１、室内機データＤＩ２、及び室内機データＤＩ３から、仮想的な１台の室内機の運転データである統合室内機データＤＩＶを生成する。また、データ処理部３１２は、統合室内機データＤＩＶと室外機データＤＯとを結合して、結合データＤＮを生成する。

【0086】

次に、ステップＳ６０５において、データ処理部３１２は、第１期間Ｐ１が経過しているか否かを判定する。ここで、第１期間Ｐ１は、冷媒量の不足推定に用いる運転データを収集する時間である。第１期間Ｐ１は、例えば、１２時間でもよいし、一日でも良いし、２日間でもよい。第１期間Ｐ１が経過していないと判定された場合（ステップＳ６０５：Ｎｏ）、ステップＳ６０１へ戻る。第１期間Ｐ１が経過していないと判定された場合（ステップＳ６０５：Ｙｅｓ）、ステップＳ６０６へ進む。

【0087】

次に、ステップＳ６０６において、推定有無判定部３１５は、第１期間Ｐ１において、冷暖混在運転の時間帯が存在するか否かを判定する。第１期間Ｐ１において、冷暖混在運転の時間帯が存在する場合とは、例えば、図４（ａ）のケースである。推定有無判定部３１５は、第１期間Ｐ１において、冷暖混在運転の時間帯が存在する場合（ステップＳ６０６：Ｙｅｓ）、第１期間Ｐ１の運転データに基づく冷媒量推定を行なわず、ステップＳ６０９へ進む。第１期間Ｐ１において、冷暖混在運転の時間帯が存在する場合（ステップＳ６０６：Ｎｏ）、ステップＳ６０７へ進む。

【0088】

次に、ステップＳ６０７において、推定有無判定部３１５は、第１期間Ｐ１内で、冷房運転と暖房運転を実行している室内機が存在するか否かを判定する。第１期間Ｐ１内で冷房運転と暖房運転を実行している室内機が存在する場合とは、例えば、図４（ｂ）や図４（ｃ）のケースである。推定有無判定部３１５は、第１期間Ｐ１内で冷房運転と暖房運転を実行している室内機が存在する場合（ステップＳ６０７：Ｙｅｓ）、第１期間Ｐ１の運転データに基づく冷媒量推定を行なわず、ステップＳ６０９へ進む。第１期間Ｐ１内で冷房運転と暖房運転を実行している室内機が存在する場合（ステップＳ６０７：Ｎｏ）、ステップＳ６０８へ進む。

【0089】

次に、ステップＳ６０８において、冷媒量の不足の有無を推定する。より詳細には、空気調和装置２が冷房運転を実行していた場合、Ｓ６０３で算出した過熱度と、ステップＳ５０５で決定した第１閾値ＴＨ１を比較することにより、冷媒量の不足の有無を推定する。また、空気調和装置２が暖房運転を実行していた場合、ステップＳ６０３で算出した過熱度と、ステップＳ５０５で決定した第２閾値ＴＨ２を比較することにより、冷媒量の不足の有無を推定する。

【0090】

次に、ステップＳ６０９において、空気調和装置２を強制的に運転させる強制運転モードを実行する。強制運転モードとは、冷媒量の不足の有無を判定するために必要な時間（例えば、１時間）、空気調和装置２を強制的に運転させるモードである。

【0091】

次に、ステップＳ６１０において、ステップＳ６０９の強制運転により得られたデータに基づいて、空気調和装置２における冷媒量の不足の有無を推定する。

【0092】

ステップＳ６０８またはステップＳ６１０で、冷媒量が不足していると判定された場合（ステップＳ６１１：Ｙｅｓ）、ステップＳ６１２へ進み、端末装置４の端末表示部４３にその旨を報知し、終了する。ステップＳ６０８またはステップＳ６１０で、冷媒量が不足していないと判定された場合（ステップＳ６１１：Ｎｏ）、ステップＳ６１２を実行せずに終了する。

【0093】

［１―５．効果等］
以上、説明したように、空気調和システム１は、空気調和装置２と、サーバ装置３を備える。サーバ装置３は、第１期間Ｐ１における運転データを取得する取得部３１１と、取得した運転データに基づき、空気調和装置２の冷媒量の不足の有無を推定する推定部３１４を備える。サーバ装置３は、第１期間Ｐ１の内、少なくとも１台の室内機２１０が冷房運転を実行し、他の少なくとも１台の室内機２１０が暖房運転を実行する冷暖混在運転を実行している時間帯が存在する場合、当該第１期間Ｐ１の運転データに基づき、冷媒量の不足の有無を判定しない推定有無判定部３１５をさらに備える。

【0094】

冷房運転のデータと暖房運転のデータが入り混じると、冷房運転の推論モデルと暖房運転の推論モデルのいずれを適用しても、適切に冷媒量を推定することが困難である。そのため、冷暖混在運転を実行する時間帯が存在する場合、第１期間Ｐ１の運転データに基づき冷媒不足有無の判定を行わないことにより、冷媒不足の有無が誤判定されることを抑制できる。

【0095】

また、サーバ装置３は、第１期間Ｐ１において、少なくとも１台の室内機２１０が冷房運転を実行し、他の少なくとも１台の室内機２１０が暖房運転を実行する冷暖混在運転を実行している時間帯が存在する場合、空気調和装置２に強制運転モードを実行させ、強制運転モードの運転により得られた運転データに基づき、空気調和装置２の冷媒量の不足の有無を推定する。

【0096】

これによれば、冷房運転のデータと暖房運転のデータが入り混じった場合でも、適正に冷媒量の不足の有無を判定できる。

【0097】

また、サーバ装置３は、取得部３１１により取得した運転データの内、冷房運転または暖房運転の連続運転時間が第２期間Ｐ２よりも短い運転データがある場合、当該運転データを除外して、推定有無判定部３１５および推定部３１４を実行する。

【0098】

これによれば、冷房運転または暖房運転が一時的である場合、第１期間Ｐ１における当該運転の影響が小さいため、当該運転データを除外することが可能となる。これにより、冷媒量不足の判定が頻繁に実行されないことを抑制できる。

【0099】

また、サーバ装置３は、取得部３１１により取得した運転データの内、除霜運転の運転データがある場合、当該運転データを除外して、推定有無判定部３１５および推定部３１４を実行する。

【0100】

一般に、除霜運転は、冬場の暖房運転時に、室外熱交換器２０３を凝縮器として機能する運転である。除霜運転時の冷媒の流れは、冷房運転時の冷媒の流れと同様である。一方、除霜運転の運転データを、冷房運転のデータとして判定すると、第１期間Ｐ１において、冷房運転と暖房運転を実行している室内機が存在することになり、第１期間Ｐ１の運転データを用いた冷媒量推定を行うことができなくなる。そこで、除霜運転の運転データを除外することで、暖房運転時において、冷媒量不足の判定が頻繁に実行されないことを抑制できる。

【0101】

また、サーバ装置３は、取得部３１１により複数の室内機２１０の各々の運転データを取得し、各々の運転データを統合して、仮想的な１台の室内機の運転データである統合室内機データＤＩＶを生成し、統合室内機データＤＩＶを用いて、冷媒量の不足の有無を推定する。

【0102】

これによれば、複数の室内機が各々運転している場合でも、各運転データを統合することにより、冷媒量の不足の有無を判定できる。

【0103】

また、空気調和システム１は、複数の室内機２１０と室外機２００を有する空気調和装置２と、サーバ装置３を備える。サーバ装置３は、空気調和装置２から、第１期間Ｐ１における運転データを取得する取得部３１１と、取得した運転データに基づき、空気調和装置２の冷媒量に関する情報を推定する推定部３１４と、を備える。サーバ装置３は、第１期間Ｐ１において、冷房運転を実行する室内機２１０と、暖房運転を実行する室内機２１０が存在する場合、当該第１期間Ｐ１の運転データに基づき、冷媒量の不足の有無を判定しない推定有無判定部３１５をさらに備える。

【0104】

冷房運転を実行する室内機２１０と、暖房運転を実行する室内機２１０が存在する場合、冷房運転のデータと暖房運転のデータが入り混じり、冷房運転の推論モデルと暖房運転の推論モデルのいずれを適用しても、適切に冷媒量を推定することが困難となる。その際、第１期間Ｐ１の運転データに基づき冷媒不足有無の判定を行わないことにより、冷媒不足の有無が誤判定されることを抑制できる。

【0105】

また、空気調和システム１は、複数の室内機２１０と室外機２００を有する空気調和装置２と、サーバ装置３を備える。サーバ装置３は、空気調和装置２から、第１期間Ｐ１における運転データを取得する取得部３１１と、取得した運転データに基づき、空気調和装置２の冷媒量に関する情報を推定する推定部３１４と、を備える。サーバ装置３は、第１期間Ｐ１において、冷房運転と暖房運転が実行されている場合、当該第１期間Ｐ１の運転データに基づき、冷媒量の不足の有無を推定しない推定有無判定部３１５をさらに備える。

【0106】

第１期間Ｐ１において、冷房運転と暖房運転が実行されている場合、冷房運転のデータと暖房運転のデータが入り混じり、冷房運転の推論モデルと暖房運転の推論モデルのいずれを適用しても、適切に冷媒量を推定することが困難となる。その際、第１期間Ｐ１の運転データに基づき冷媒不足有無の判定を行わないことにより、冷媒不足の有無が誤判定されることを抑制できる。

【0107】

［他の実施の形態］
以上のように、本出願において開示する例示として、上記実施の形態を説明した。しかしながら、本開示における技術は、これに限定されず、変更、置き換え、付加、省略などを行った実施の形態にも適用できる。また、上記実施の形態で説明した各構成要素を組み合わせて、新たな実施の形態とすることも可能である。

【0108】

そこで、以下、他の実施の形態を例示する。
本実施の形態では、空気調和装置２における冷媒量の不足の有無を判定する例について説明したが、本開示はこれに限らない。例えば、空気調和装置２における冷媒量（例：冷媒量７０％）を推定しても良い。

【0109】

本実施の形態では、冷媒量指標値として過熱度を用いる例について説明したが、本開示はこれに限らない。例えば、冷媒量指標値として過冷却度を用いても良いし、膨張弁の開度を用いて良い。要するに、空気調和装置の運転により得られた値であり、かつ、冷媒量の推定に活かせる指標であれば良い。

【0110】

本実施の形態では、空気調和装置２の運転により得られた過熱度データと、第１閾値ＴＨ１や第２閾値ＴＨ２と、を比較することにより、冷媒量の不足の有無を推定する例を説明したが、本発明はこれに限らない。例えば、診断対象の空気調和装置２の運転により得られた過熱度を適宜補正した上で、第１閾値ＴＨ１や第２閾値ＴＨ２と比較しても良い。これにより、より適正に冷媒量の不足の有無を推定できる。

【0111】

また、データ処理部３１２は、室内機２１０が除湿運転の運転データを、冷房運転の運転データと判定しても良い。除湿運転は、冷房運転と同様に、室内熱交換器２１１が蒸発器として機能する運転であるため、冷房運転の運転データとして冷媒量の推定を行うことで、冷媒量の推定に用いるデータをさらに確保することができ、冷媒量の推定精度を向上させることができる。

【0112】

本実施の形態では、「管理装置」がサーバ装置３である場合について説明するが、本開示はこれに限定されない。「管理装置」は、例えば、ビル等の集中管理装置でも良い。

【0113】

また、例えば、図５、図６に示す動作のステップ単位は、処理の理解を容易にするために、主な処理内容に応じて分割したものであり、処理単位の分割の仕方や名称によって、本発明が限定されることはない。処理内容に応じて、さらに多くのステップ単位に分割してもよい。また、１つのステップ単位がさらに多くの処理を含むように分割してもよい。また、そのステップの順番は、本発明の趣旨に支障のない範囲で適宜に入れ替えてもよい。

【0114】

また、制御プログラムを他のサーバ装置等に記憶させておき、他のサーバ装置から制御プログラムをダウンロードすることで空調管理システムの冷媒量推定方法を実現することもできる。
（付記）
本発明により開示される他の技術を記載する。
（技術１）複数の室内機と室外機を有する空気調和装置と、前記空気調和装置と通信可能な管理装置と、を備える空気調和システムであって、前記管理装置は、前記空気調和装置から、第１期間における運転データを取得する取得部と、前記取得した運転データに基づき、前記空気調和装置の冷媒量に関する情報を推定する推定部と、を備え、前記管理装置は、前記取得部により取得した前記第１期間の運転データの内、冷房運転を行っている前記室内機が存在し、暖房運転を行っていない前記室内機が存在しない時間帯が第３期間以上ある場合、冷房運転の冷房量推定モデルを適用し、冷媒量の不足の有無を判定する。
（技術２）複数の室内機と室外機を有する空気調和装置と、前記空気調和装置と通信可能な管理装置と、を備える空気調和システムであって、前記管理装置は、前記空気調和装置から、第１期間における運転データを取得する取得部と、前記取得した運転データに基づき、前記空気調和装置の冷媒量に関する情報を推定する推定部と、を備える。前記管理装置は、前記取得部により取得した前記第１期間の運転データの内、暖房運転を行っている前記室内機が存在し、冷房運転を行っていない前記室内機が存在しない時間帯が第３期間以上ある場合、暖房運転の冷房量推定モデルを適用し、冷媒量の不足の有無を判定する。

【産業上の利用可能性】

【0115】

以上のように、本開示に係る空気調和システムは、複数の室内機を有する空気調和システムにおいて、冷媒量不足の有無を推定する用途に利用可能である。

【符号の説明】

【0116】

１ 空気調和システム
２ 空気調和装置
２００ 室外機
２１０Ａ 第１室内機
２１０Ｂ 第２室内機
２１０Ｃ 第３室内機
３ サーバ装置（管理装置）
３１１ 取得部
３１２ データ処理部
３１３ モデル生成部
３１４ 推定部
４ 端末装置
ＤＩ、ＤＩ１、ＤＩ２、ＤＩ３ 室内機データ
ＤＩＶ 統合室内機データ
ＤＮ 結合データ
ＤＯ 室外機データ
Ｐ１ 第１期間
Ｐ２ 第２期間

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】