特許 7355639 空調制御装置および空調制御方法

(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】

(24)【登録日】2023-09-25

(45)【発行日】2023-10-03

(54)【発明の名称】空調制御装置および空調制御方法

(51)【国際特許分類】

   F24F 11/62 20180101AFI20230926BHJP

【ＦＩ】

F24F11/62

【請求項の数】 8

(21)【出願番号】P 2019231327

(22)【出願日】2019-12-23

(65)【公開番号】P2021099193

(43)【公開日】2021-07-01

【審査請求日】2022-09-22

(73)【特許権者】

【識別番号】000006666

【氏名又は名称】アズビル株式会社

(74)【代理人】

【識別番号】100098394

【弁理士】

【氏名又は名称】山川 茂樹

(74)【代理人】

【識別番号】100064621

【弁理士】

【氏名又は名称】山川 政樹

(72)【発明者】

【氏名】湯前 理紗

(72)【発明者】

【氏名】斎数 由香子

(72)【発明者】

【氏名】三浦 眞由美

(72)【発明者】

【氏名】田中 雅人

【審査官】大野 明良

(56)【参考文献】

【文献】特開２０１２－２３７４８４（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２００８－２４３１０７（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２００５－２８４６２２（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２０１５－０３６５８９（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２０１２－０３７１７７（ＪＰ，Ａ）

【文献】米国特許出願公開第２０１５／０１３４１２３（ＵＳ，Ａ１）

(58)【調査した分野】(Int.Cl.，ＤＢ名)

Ｆ２４Ｆ １１／００－１１／８９

(57)【特許請求の範囲】

【請求項1】

分布系熱流動解析により、空調空間の環境情報の分布を推定するように構成された推定部と、
前記推定部によって推定される前記分布に基づいて、前記空調空間の環境情報の分布を設定された分布とするため、空調制御に関する第１制御値を求めるように構成された第１算出部と、
前記空調空間に含まれる任意の位置の空間を示す代表点での、前記推定部によって推定された前記分布の推定精度に関する指標値を算出するように構成された第２算出部と、
前記第２算出部によって算出された前記推定精度に関する指標値が、第１の設定条件を満たすか否かを判定するように構成された第１判定部と、
前記第１判定部によって、前記推定精度に関する指標値が前記第１の設定条件を満たさないと判定された場合に、前記第１制御値と異なる値の空調制御に関する第２制御値を算出するように構成された第３算出部と
を備える空調制御装置。

【請求項2】

請求項１に記載の空調制御装置において、
前記代表点での環境値を算出するように構成された第４算出部と、
前記環境値が、第２の設定条件を満たすか否かを判定するように構成された第２判定部と、
前記第１判定部によって、前記推定精度に関する指標値が前記第１の設定条件を満たさないと判定され、かつ前記第２判定部により、前記環境値が前記第２の設定条件を満たさないと判定された場合に、前記第１制御値と前記第２制御値との値の範囲に含まれる第３制御値を算出するように構成された第５算出部と
をさらに備えることを特徴とする空調制御装置。

【請求項3】

請求項２に記載の空調制御装置において、
前記環境値は、温度、湿度、予想平均温冷感申告、および標準有効温度のうちのいずれかを含む
ことを特徴とする空調制御装置。

【請求項4】

請求項１から３のいずれか１項に記載の空調制御装置において、
前記推定部は、ＣＦＤ解析により前記分布を推定する
ことを特徴とする空調制御装置。

【請求項5】

請求項１から４のいずれか１項に記載の空調制御装置において、
前記推定精度に関する指標値は、クーラン数を含む
ことを特徴とする空調制御装置。

【請求項6】

請求項１から５のいずれか１項に記載の空調制御装置において、
前記第３算出部は、前記第１判定部により前記推定精度に関する指標値が前記第１の設定条件を満たさないと判定された場合に、前記第１制御値を一定の割合で削減して、前記第２制御値を算出する
ことを特徴とする空調制御装置。

【請求項7】

請求項１から５のいずれか１項に記載の空調制御装置において、
前記第１判定部は、前記推定精度に関する指標値が、前記第１の設定条件として規定値を満たすか否かを判定し、
前記第３算出部は、前記第１判定部により前記推定精度に関する指標値が前記規定値を満たさないと判定された場合に、前記規定値からの逸脱量に応じた段階的な割合で、前記第１制御値を削減した前記第２制御値を算出する
ことを特徴とする空調制御装置。

【請求項8】

分布系熱流動解析により、空調空間の環境情報の分布を推定する推定ステップと、
前記推定ステップで推定される前記分布に基づいて、前記空調空間の環境情報の分布を設定された分布とするため、空調制御に関する第１制御値を求める第１算出ステップと、
前記空調空間に含まれる任意の位置の空間を示す代表点での、前記推定ステップで推定された前記分布の推定精度に関する指標値を算出する第２算出ステップと、
前記第２算出ステップで算出された前記推定精度に関する指標値が、第１の設定条件を満たすか否かを判定する第１判定ステップと、
前記第１判定ステップで、前記推定精度に関する指標値が前記第１の設定条件を満たさないと判定された場合に、前記第１制御値と異なる値の空調制御に関する第２制御値を算出する第３算出ステップと
を備える空調制御方法。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、空調制御装置および空調制御方法に関し、特に分布系熱流動解析を用いた空調制御技術に関する。

【背景技術】

【0002】

従来から、分布系熱流動解析を利用して、空間内の目的場所の空調環境を制御する空調制御技術が提案されている（例えば、特許文献１参照）。また、分布系熱流動解析の一例として、数値流体力学（Ｃｏｍｐｕｔａｔｉｏｎａｌ Ｆｌｕｉｄ Ｄｙｎａｍｉｃｓ：ＣＦＤ）解析が知られている。

【0003】

例えば、特許文献１は、ＣＦＤ解析で得られた空調制御に関する操作量を用いて空調制御が実施された際に生じた予測温度と実測温度との差異を、空調システムによる空調フィードバック制御動作により調整する技術を開示している。

【0004】

より詳細には、特許文献１に記載された空調制御技術では、ＣＦＤ解析で推定された室内の温度分布に対して、フィードフォワード制御的に空調制御を実施する。その後、想定される予測温度と実測温度との差異として、主としてフィードフォワード制御の実行中に変化してしまう外的要因を、過渡状態の終盤にフィードバック制御に切り替えて事後的に差異を修正する。

【0005】

ＣＦＤ解析を用いた風速や室温等の環境情報の推定は、その推定精度の予測自体が難しいとされている。すなわち、特許文献１で想定している外的要因による差異などだけではなく、事実上の推定誤差による差異が生じることも想定しなければならない。推定精度が十分でない推定結果を用いて空調の管理や制御が行われる場合には、事後的な差異の修正を行わざるを得ず、快適性やエネルギーなどの目標達成に支障が生ずる場合がある。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0006】

【文献】特開２０１２－０３７１７７号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0007】

本発明は、上述した課題を解決するためになされたものであり、分布系熱流動解析を用いた場合であっても、環境情報の推定精度の悪化を低減した空調制御を実現することを目的とする。

【課題を解決するための手段】

【0008】

上述した課題を解決するために、本発明に係る空調制御装置は、分布系熱流動解析により、空調空間の環境情報の分布を推定するように構成された推定部と、前記推定部によって推定される前記分布に基づいて、前記空調空間の環境情報の分布を設定された分布とするため、空調制御に関する第１制御値を求めるように構成された第１算出部と、前記空調空間に含まれる任意の位置の空間を示す代表点での、前記推定部によって推定された前記分布の推定精度に関する指標値を算出するように構成された第２算出部と、前記第２算出部によって算出された前記推定精度に関する指標値が、第１の設定条件を満たすか否かを判定するように構成された第１判定部と、前記第１判定部によって、前記推定精度に関する指標値が前記第１の設定条件を満たさないと判定された場合に、前記第１制御値と異なる値の空調制御に関する第２制御値を算出するように構成された第３算出部とを備える。

【0009】

また、本発明に係る空調制御装置において、前記代表点での環境値を算出するように構成された第４算出部と、前記環境値が、第２の設定条件を満たすか否かを判定するように構成された第２判定部と、前記第１判定部によって、前記推定精度に関する指標値が前記第１の設定条件を満たさないと判定され、かつ前記第２判定部により、前記環境値が前記第２の設定条件を満たさないと判定された場合に、前記第１制御値と前記第２制御値との値の範囲に含まれる第３制御値を算出するように構成された第５算出部とをさらに備えていてもよい。

【0010】

また、本発明に係る空調制御装置において、前記環境値は、温度、湿度、予想平均温冷感申告、および標準有効温度のうちのいずれかを含んでいてもよい。

【0011】

また、本発明に係る空調制御装置において、前記推定部は、ＣＦＤ解析により前記分布を推定してもよい。

【0012】

また、本発明に係る空調制御装置において、前記推定精度に関する指標値は、クーラン数を含んでいてもよい。

【0013】

また、本発明に係る空調制御装置において、前記第３算出部は、前記第１判定部により前記推定精度に関する指標値が前記第１の設定条件を満たさないと判定された場合に、前記第１制御値を一定の割合で削減して、前記第２制御値を算出してもよい。

【0014】

また、本発明に係る空調制御装置において、前記第１判定部は、前記推定精度に関する指標値が、前記第１の設定条件として規定値を満たすか否かを判定し、前記第３算出部は、前記第１判定部により前記推定精度に関する指標値が前記規定値を満たさないと判定された場合に、前記規定値からの逸脱量に応じた段階的な割合で、前記第１制御値を削減した前記第２制御値を算出してもよい。

【0015】

上述した課題を解決するために、本発明に係る空調制御方法は、分布系熱流動解析により、空調空間の環境情報の分布を推定する推定ステップと、前記推定ステップで推定される前記分布に基づいて、前記空調空間の環境情報の分布を設定された分布とするため、空調制御に関する第１制御値を求める第１算出ステップと、前記空調空間に含まれる任意の位置の空間を示す代表点での、前記推定ステップで推定された前記分布の推定精度に関する指標値を算出する第２算出ステップと、前記第２算出ステップで算出された前記推定精度に関する指標値が、第１の設定条件を満たすか否かを判定する第１判定ステップと、前記第１判定ステップで、前記推定精度に関する指標値が前記第１の設定条件を満たさないと判定された場合に、前記第１制御値と異なる値の空調制御に関する第２制御値を算出する第３算出ステップとを備える。

【発明の効果】

【0016】

本発明によれば、分布系熱流動解析により推定される環境情報の分布の推定精度に関する指標値を算出し、算出された指標値が、第１の設定条件を満たさない場合には、推定部により推定された分布に基づいて算出された空調制御に関する第１制御値の値と異なる第２制御値を算出する。そのため、分布系熱流動解析を利用した場合であっても、環境情報の推定精度の悪化を低減した空調制御を実現することができる。

【図面の簡単な説明】

【0017】

【図1】図１は、本発明の第１の実施の形態に係る空調制御装置の構成を示すブロック図である。

【図2】図２は、第１の実施の形態に係る空調制御装置のハードウェア構成の一例を示すブロック図である。

【図3】図３は、第１の実施の形態に係る空調制御方法を説明するためのフローチャートである。

【図4】図４は、第１の実施の形態に係る空調制御装置のシミュレーション条件を説明するための図である。

【図5】図５は、第１の実施の形態に係るシミュレーション結果を説明するための図である。

【図6】図６は、第１の実施の形態に係るシミュレーション結果を説明するための図である。

【図7】図７は、第１の実施の形態に係るシミュレーション結果を説明するための図である。

【図8】図８は、第１の実施の形態に係るシミュレーション結果を説明するための図である。

【図9】図９は、第１の実施の形態の適用例１の動作を説明するためのフローチャートである。

【図10】図１０は、第１の実施の形態の適用例２を説明するための図である。

【図11】図１１は、第２の実施の形態に係る空調制御装置の構成を示すブロック図である。

【図12】図１２は、第２の実施の形態に係る空調制御方法を説明するためのフローチャートである。

【発明を実施するための形態】

【0018】

以下、本発明の好適な実施の形態について、図１から図１２を参照して詳細に説明する。

【0019】

［発明の概要］
まず、本発明の実施の形態に係る空調制御装置１の概要について説明する。
本実施の形態に係る空調制御装置１は、分布系熱流動解析による推定精度に関する指標を用いて空調制御を行う。

【0020】

本実施の形態に係る空調制御装置１では、分布系熱流動解析により算出された空調空間の温度の分布を含む環境情報の分布が推定される。また、空調制御装置１では、推定された分布の代表点における、推定精度に関する指標値を監視対象として、指標値が設定条件を満たした状態を維持できるように、空調設備に対する操作量を制限して空調制御を行う。

【0021】

本実施の形態において、分布系熱流動解析とは、ＣＦＤを基本として、対象空間を網目状の小空間に分割し、隣接する小空間間における熱流を解析する技術をいう。

【0022】

分布系熱流動解析では、推定精度に関する指標が知られている。推定精度に関する指標の一例としては、例えば、クーラン数が知られている。クーラン数は、ＣＦＤ解析による推定精度に関する指標値として用いられる。また、クーラン数とは、非定常計算において、１サイクルで流れが要素いくつ分進むかを示した無次元数である。ここで、流速をＶ、時間間隔をΔＴ、要素幅をΔＬとすると、クーラン数Ｃは以下の式（１）によって求められる。

【0023】

Ｃ＝ＶΔＴ／ΔＬ ・・・（１）

【0024】

また、現象を精度よく推定する条件として、Ｃ＜１．０を満たすことが推奨されている。

【0025】

上式（１）に示すクーラン数Ｃに基づき、ＣＦＤ解析を空調制御に応用する場合、トータルの計算時間には制約があるため、時間間隔ΔＴを際限なく小さくすることはできない。また、空調制御の目的として必要な分布精度を考慮すれば、要素幅ΔＬを際限なく大きくすることもできない。そこで、本実施の形態に係る空調制御装置１では、流速Ｖについても、クーラン数Ｃの値を維持するための操作要素とする。

【0026】

流速Ｖは、空調制御を実行するコントローラが算出する操作量ＭＶにより調整可能である。操作量ＭＶには、空調制御の制御パラメータである風量を決定するファン回転数やダンパ開度が含まれる。すなわち、操作量ＭＶは実質的に風量に一意的に対応する。本実施の形態に係る空調制御装置１では、ＣＦＤ解析による推定計算時の、空調空間に含まれる任意の空間を示す代表点におけるクーラン数Ｃを監視対象とし、クーラン数Ｃの値が設定条件（第１の設定条件）を満たした状態が維持されるように、操作量ＭＶを制限する。

【0027】

以下の実施の形態では、分布系熱流動解析の推定精度に関する指標として、クーラン数Ｃを用いる場合について説明するが、クーラン数Ｃは、分布系熱流動解析の推定精度に関する指標の代表例であり、例えば、独自に考案し得る指標など、クーラン数Ｃ以外の指標を採用することもできる。

【0028】

［第１の実施の形態］
次に、第１の実施の形態に係る空調制御装置１の構成例について図１のブロック図を参照して説明する。図１に示すように、空調制御装置１は、空調空間３の空気調和を行う空調システム２を制御することにより、空調空間３の目的場所における空調環境を制御する。

【0029】

［空調制御装置の機能ブロック］
空調制御装置１は、推定部１０、第１算出部１１、第２算出部１２、第１判定部１３、第３算出部１４、記憶部１５、入力部１６、および出力部１７を備える。

【0030】

まずはじめに、記憶部１５の構成について説明する。
記憶部１５は、空調空間３の空調環境に影響を与える構成要素に関する位置および形状を示す空間条件データおよび後述の境界条件データを記憶する。また、記憶部１５は、空調空間３に配置された各発熱体に関する配置位置および発熱量、さらには形状を示す発熱体データなど、後述の推定部１０が分布系熱流動解析を行う際の設定条件となる各種データを記憶する。

【0031】

また、記憶部１５は、空調システム２の温度センサ２２で計測された計測温度データを記憶する。これらの各種データは、予め空調システム２などの外部装置や記憶媒体から入力され、記憶部１５に格納されている。

【0032】

設定条件データについては、後述の入力装置１０７を用いたオペレータ操作で入力してもよく、あるいは各種システムから得たデータに基づいて空調空間３に関する設定条件データを生成してもよい。

【0033】

境界条件データは、空間条件データに含まれる構成要素のうち、空調空間３の空調環境に与える影響が変化する構成要素ごとに、その時点における境界条件として、風速、風向、温度で示される影響度を示すデータである。例えば、記憶部１５には、空調空間３に配置されている「吹出口」については、その吹出口から吹き出す調和空気の吹出速度ｕ，ｖ，ｗ（３次元成分）および吹き出す調和空気の空気温度Ｔが登録されている。また、記憶部１５において、空調空間３に配置されている「吸込口」については、その吸込口から吸い込まれる室内空気の吸込量が登録されている。

【0034】

計測温度データは、空調空間３内の任意の位置の空間を示す代表点について、その代表点の位置ｘ，ｙ，ｚ（３次元成分）と代表点の位置に設けられている温度センサ２２で計測された空気の温度とを示すデータである。

【0035】

入力部１６は、空調システム２などから入力された、空調空間３に関する設定条件データを記憶部１５へ格納する。また、入力部１６は、空調空間３に設けられている吹出口から吹き出す調和空気の吹出速度および吹出温度など、空調空間３の空調環境に影響を与える構成要素による、空調環境に対する影響度を示す境界条件データを空調システム２から取得する。

【0036】

また、入力部１６は、空調空間３に設けられた温度センサ２２で計測された計測温度を含む計測温度データを、空調システム２から取得する。

【0037】

入力部１６は、一定時間ごとに、あるいは、設定条件データ、境界条件データ、または計測温度データの変化に応じて、空調制御タイミングの到来を判定する。入力部１６は、空調制御タイミングの到来に応じて、新たな空調制御のための設定条件データ、境界条件データ、または計測温度データを新たに生成する。

【0038】

推定部１０は、例えばＣＦＤなどの分布系熱流動解析により、空調空間３の温度の分布を含む環境情報の分布を示す分布データを推定する。より詳細には、推定部１０は、空調空間３の空調状況を示す境界条件、入力された空調空間３の空調状況を示す境界条件データさらには設定条件データから、空調空間３の温度および気流の分布を推定する。

【0039】

なお、ＣＦＤ解析による室内の温度分布などを計算する手法としては、例えば「原山和也他，“分布系シミュレーションを用いた室内任意空間の温熱環境制御技術の開発”，空気調和・衛生工学会大会学術講演論文集，２０１０年９月１日～３日」、「斎数由香子他，“局所空調制御運用時における省エネ性および快適性に関する研究（第１報）空調設備と空調空間の非定常連成シミュレータの開発”，空気調和・衛生工学会大会学術講演論文集，２０１１年９月１４日～１６日」、「斎数由香子他，“セントラル空調を利用した局所空調システムの可能性検証”，空気調和・衛生工学会大会学術講演論文集，２０１２年９月５日～７日」などに開示されている周知の計算手法を用いることができる。

【0040】

第１算出部１１は、推定部１０により推定される温度および気流の分布に基づいて、空調空間３の温度および気流の分布を、設定された分布とするため、空調制御に関する制御パラメータである風量および風向き（第１制御値）を求める。設定された空調空間３の温度および気流の分布とは、例えば、空調空間３が所望の室内温度分布などの室内環境となる風量および風向きなどをいう。そして、第１算出部１１は、算出した風量となるファン回転数やダンパ開度などの操作量ＭＶ１（第１制御値）を算出する。なお、風量および風向きを第１制御値として扱ってもよいし、操作量ＭＶ１を第１制御値として扱ってもよく、両者は一意的に対応する。また、第１算出部１１は、風向きなどの風量以外の環境操作要素については、任意に増やしても減らしてもよい。

【0041】

第２算出部１２は、推定部１０によって推定された空調空間３の温度および気流の分布を示す分布データの代表点における、推定精度に関する指標値を算出する。例えば、第２算出部１２は、分布データの代表点におけるクーラン数Ｃを、上述した式（１）により算出する。

【0042】

第１判定部１３は、第２算出部１２によって算出された推定精度に関する指標値が、設定条件（第１の設定条件）を満たすか否かを判定する。例えば、第１判定部１３は、第２算出部１２が算出したクーラン数Ｃの値が１．０より小さいかを判定する。

【0043】

第３算出部１４は、第１判定部１３が、設定条件を満たさないと判定した場合に、第１算出部１１が求めた風量（第１制御値）とは異なる値の風量（第２制御値）になる操作量ＭＶ２（第２制御値）を算出する。より詳細には、第３算出部１４は、第１算出部１１が求めた風量（第１制御値）よりも少ない風量（第２制御値）に対応する空調設備に対する操作量ＭＶ２（第２制御値）を算出する。例えば、第３算出部１４は、第１算出部１１が求めた風量よりも少ない風量となるファン回転数やダンパ開度などの操作量ＭＶ２を算出する。なお、風量および風向きを第２制御値として扱ってもよいし、操作量ＭＶ２を第２制御値として扱ってもよく、両者は一意的に対応する。

【0044】

出力部１７は、第１算出部１１によって算出された操作量ＭＶ１に基づく空調制御指示、または第３算出部１４によって算出された操作量ＭＶ２に基づく空調制御指示を空調システム２へ送出する。

【0045】

［空調システムの構成］
次に、図１を参照して、本実施の形態に係る空調システム２の構成について説明する。
空調システム２は、例えば、空調処理部２１、温度センサ２２、および給気調整部２３を備える。

【0046】

空調処理部２１は、ＣＰＵなどのマイクロプロセッサとその周辺回路を有する演算回路部からなる。空調処理部２１は、通信回線Ｌを介した空調制御装置１からの空調制御指示に応じて、指示で通知された操作量ＭＶに基づき給気調整部２３を制御する。空調処理部２１は、給気調整部２３の制御により空調空間３に設置されている空調機器への給気を調整して、空調空間３全体の空気調和を行う。

【0047】

温度センサ２２は、一般的な温度センサからなり、空調空間３に設けられた任意の代表点を含む空調空間３の温度を計測して、空調処理部２１へ出力する。

【0048】

給気調整部２３は、バルブなどの空気流量を調整する機器からなり、空調処理部２１からの制御に応じて、空調空間３に設置されている空調機器への給気を調整する。

【0049】

［空調制御装置のハードウェア構成］
次に、上述した機能を有する空調制御装置１を実現するハードウェア構成の一例について、図２のブロック図を参照して説明する。

【0050】

図２に示すように、空調制御装置１は、例えば、バス１０１を介して接続されるプロセッサ１０２、主記憶装置１０３、通信Ｉ／Ｆ１０４、補助記憶装置１０５、入出力Ｉ／Ｏ１０６、入力装置１０７、および表示装置１０８を備えるコンピュータと、これらのハードウェア資源を制御するプログラムによって実現することができる。プロセッサ１０２は、ＣＰＵやＧＰＵなどによって構成される。

【0051】

主記憶装置１０３には、プロセッサ１０２が各種制御や演算を行うためのプログラムが予め格納されている。プロセッサ１０２と主記憶装置１０３とによって、図１に示した推定部１０、第１算出部１１、第２算出部１２、第１判定部１３、第３算出部１４など、空調制御装置１の各機能が実現される。

【0052】

通信Ｉ／Ｆ１０４は、空調制御装置１と空調システム２などの各種外部電子機器との間をネットワーク接続するためのインターフェース回路である。

【0053】

補助記憶装置１０５は、読み書き可能な記憶媒体と、その記憶媒体に対してプログラムやデータなどの各種情報を読み書きするための駆動装置とで構成されている。補助記憶装置１０５には、記憶媒体としてハードディスクやフラッシュメモリなどの半導体メモリを使用することができる。

【0054】

補助記憶装置１０５は、空調制御装置１が空調制御処理を実行するためのプログラムを格納するプログラム格納領域を有する。補助記憶装置１０５によって、図１で説明した記憶部１５が実現される。さらには、例えば、上述したデータやプログラムなどをバックアップするためのバックアップ領域などを有していてもよい。

【0055】

入出力Ｉ／Ｏ１０６は、外部機器からの信号を入力したり、外部機器へ信号を出力したりするＩ／Ｏ端子により構成される。

【0056】

入力装置１０７は、物理キーやタッチパネルなどで構成され、外部からの操作入力に応じた信号を出力する。

【0057】

表示装置１０８は、液晶ディスプレイなどによって構成される。

【0058】

［空調制御方法］
次に、上述した構成を有する空調制御装置１の動作について、図３のフローチャートを参照して説明する。

【0059】

まず、推定部１０は、例えばＣＦＤなどの分布系熱流動解析により、記憶部１５に記憶されている空調空間３の空調状況を示す境界条件データさらには設定条件データから、空調空間３の温度および気流の分布を示す分布データを推定する（ステップＳ１）。

【0060】

次に、第１算出部１１は、推定部１０により推定される温度および気流の分布を示す分布データに基づいて、空調空間３が所望の室内温度分布などの室内環境となる風量および風向きを求め、さらにこれに対応する操作量ＭＶ１を求める（ステップＳ２）。

【0061】

次に、第２算出部１２は、空調空間３内の任意の位置の空間を示す代表点での、ステップＳ１で推定された分布データにおける推定精度に関する指標値を算出する（ステップＳ３）。例えば、第２算出部１２は、推定精度に関する指標値として、上式（１）から、代表点のクーラン数Ｃの値を求める。

【0062】

次に、第１判定部１３は、ステップＳ３で算出された推定精度に関する指標値が、設定条件を満たすか否かを判定する（ステップＳ４）。より詳細には、第２算出部１２が算出した代表点のクーラン数Ｃの値が１．０未満（Ｃ＜１．０）でない場合には（ステップＳ４：ＮＯ）、第３算出部１４は、ステップＳ２で第１算出部１１が求めた風量とは異なる風量となるように操作量ＭＶ２を算出する（ステップＳ５）。例えば、第３算出部１４は、第１算出部１１がステップＳ２で求めた操作量ＭＶ１よりも少ない操作量ＭＶ２を算出する。あるいは、第１算出部１１がステップＳ２で求めた風量よりも少ない風量を算出し、算出された風量となる操作量ＭＶ２を算出するという順序でもよい。

【0063】

例えば、第３算出部１４は、ステップＳ２で求められた風量を一定の割合で削減した風量、すなわち、ステップＳ２で求められた風量に対応する操作量ＭＶ１を、例えば、２０％など一律に削減した操作量ＭＶ２を算出することができる。あるいは、第３算出部１４は、クーラン数Ｃに対して設定された規定値（１．０）からの逸脱量に応じて、段階的に操作量ＭＶ１を削減し、例えば、１５％削減、２０％削減、さらに２５％削減とした操作量ＭＶ２を求めることもできる。

【0064】

なお、ステップＳ４において、判定基準とするクーラン数Ｃの規定値として１．０を用いる場合について説明した。しかし、ＣＦＤ解析による環境推定に対して要求される精度は、具体的な空調システム２ごとに異なる場合もある。したがって、前述した推奨される条件（Ｃ＜１．０）に限らず、規定値は適宜設定することができる。

【0065】

一方において、設定条件を満たす場合には（ステップＳ４：ＹＥＳ）、処理はステップＳ６に移行する。

【0066】

また、ステップＳ５において、第３算出部１４が操作量ＭＶ２を算出した後、出力部１７は、操作量ＭＶ２に基づく空調制御指示を空調システム２へ送出する（ステップＳ６）。なお、ステップＳ４において設定条件を満たすと判定された場合においては（ステップＳ４：ＹＥＳ）、ステップＳ２で第１算出部１１が求めた操作量ＭＶ１に基づく空調制御指示が送出される（ステップＳ６）。

【0067】

その後、空調システム２は、空調制御指示によって通知された操作量ＭＶに基づいて、空調空間３に設置されている空調機器への給気を調整して、空調空間３全体の空気調和を行う。

【0068】

［シミュレーション結果］
図４は、空気調和の対象となる空調空間３の構成例である。図４に示すように、空調空間３は、８ｍ×６ｍ×２．５ｍの部屋である。部屋の天井の中心に吹出口Ｅが配置されている。また、部屋の壁から０．５ｍ離れた位置の天井には、吸込口Ｉが２つ配置されている。本シミュレーションでは、空調制御として冷房を実施した。

【0069】

図４に示す抽出空間Ｓは、空調制御装置１が推定精度の指標としてクーラン数Ｃを計算するために抽出された代表点に該当する領域である。代表点は、任意に抽出される空調空間３内の領域である。また、本シミュレーションでは、クーラン数Ｃにおける設定条件として規定値を１０．０とした（Ｃ＜１０．０）。

【0070】

図５から図８は、本実施の形態に係る空調制御装置１による空調制御の例を示す図である。図５から図８の各図は、図４の空調空間３の吹出口Ｅを含む縦断面での温度分布を示している。

【0071】

図５および図６は、高風量（２５０［ＣＭＨ］）となる操作量ＭＶで空調が実施された際の温度分布を示している。図５は、規定値１０．０に対して良好なクーラン数Ｃ（４．８３）でＣＦＤ解析による環境推定を行い、実測との一致度が比較的高いと評価できた例、つまり、事実上の真値に相当する例である。

【0072】

図６は、規定値１０．０に対して不十分とされるクーラン数Ｃ（１５．３８）で、空調制御に適用するために必要な制約時間のもと、ＣＦＤ解析による環境推定を行った例である。

【0073】

図７および図８は、高風量（２５０［ＣＭＨ］）になる操作量ＭＶから２０％削減された風量（２００［ＣＭＨ］）で空調制御を行った際の温度分布を示している。図７は、規定値１０．０に対して良好とされるクーラン数Ｃ（４．０９）でＣＦＤ解析による環境推定を行い、実測との一致度が比較的高いと評価でき、事実上の真値に相当する例である。

【0074】

図８は、規定値１０．０に対して不十分ながらも図６よりは良好なクーラン数Ｃ（１２．８４）で、空調制御に適用するために必要な制約時間のもと、ＣＦＤ解析による環境推定を行った例を示している。

【0075】

図５から図８の各々に示す一点鎖線は、第１の温度線ｔ１（２３［℃］）を示し、破線は第２の温度線ｔ２（２２［℃］）を示している。図５および図６に示すように、結果的に高風量（２５０［ＣＭＨ］）となる操作量ＭＶで空調が実施された時の温度分布では、事実上の真値（図５）と本実施の形態に係る空調制御装置１による空調制御を適用した場合（図６）の温度分布との差異が比較的大きい。特に、図５および図６に示す空調制御のターゲットに近い側の第２の温度線ｔ２の位置は、互いに大きく異なっていることがわかる。

【0076】

一方、図７および図８に示すように、高風量（２５０［ＣＭＨ］）になる操作量ＭＶから２０％削減した風量（２００［ＣＭＨ］）で空調が実施された際には、事実上の真値（図７）と本実施の形態に係る空調制御装置１による空調制御を適用した場合（図８）との温度分布の差異は比較的小さい。図７および図８に示す空調制御のターゲットに近い側の第２の温度線ｔ２の位置は、互いに差異が小さいことがわかる。また、図８に示す第２の温度線ｔ２の位置は、図５に示す高風量（２５０［ＣＭＨ］）の真値における第２の温度線ｔ２の位置と比較しても、その差異は比較的小さいことがわかる。

【0077】

以上説明したように、第１の実施の形態によれば、分布系熱流動解析によって推定された空調空間３の任意の代表点での推定精度に関する指標値を算出し、算出された指標値が設定条件を満たすか否かを判定する。例えば、代表点におけるクーラン数Ｃが設定条件を満たさない場合には、操作量ＭＶを調整する。そのため、分布系熱流動解析を用いた場合であっても、環境情報の推定精度の悪化を低減した空調制御を実現することができる。

【0078】

［適用例１］
次に、上述した第１の実施の形態の適用例１について図９のフローチャートを参照して説明する。

【0079】

本適用例１では、第１の実施の形態に係る空調制御装置１が、例えば、特許文献１に記載された空調制御装置に係る空調制御のフィードフォワード制御からフィードバック制御に切り替える機能をさらに備える。

【0080】

図９に示すように、本適用例１では、ステップＳ４において、推定された分布データの代表点におけるクーラン数Ｃの値が、設定条件を満たさない場合には（ステップＳ４：ＮＯ）、第３算出部１４は、ステップＳ２で第１算出部１１が求めた風量とは異なる風量となるように操作量ＭＶ２を算出する（ステップＳ５）。例えば、ステップＳ２で求められた風量よりも少ない風量となる、操作量ＭＶ１が削減された操作量ＭＶ２が算出される。

【0081】

その後、空調システム２に対して、ステップＳ５で算出された、削減された操作量ＭＶ２に基づく空調制御指示（ステップＳ６）と、削減された操作量ＭＶ２での推定部１０による環境推定の再実行とを並行して実行する（ステップＳ６Ａ）。

【0082】

一方において、ステップＳ４で設定条件を満たすと判定された場合には（ステップＳ４：ＹＥＳ）、推定時の操作量ＭＶ１に基づく空調制御指示を空調システム２に送出する（ステップＳ６）。

【0083】

その後、空調制御装置１は、例えば、特許文献１に記載されているフィードバック制御への切り替え制御を行う（ステップＳ７）。より具体的には、空調制御装置１のプロセッサ１０２は、操作量ＭＶに基づいて空調空間３の制御が開始された後、計測温度データに含まれる空調空間３内の空調制御の対象場所で計測された計測温度と、対象場所に関する基準温度とを比較することにより、対象場所に対する空調フィードバック制御の切り替えを判定する。

【0084】

第１の実施の形態では、クーラン数Ｃの値が規定値を維持できないと判定された場合に、ＣＦＤ解析による環境推定を実施した後に、操作量ＭＶ１を削減した操作量ＭＶ２の指示値で風量制御を実行する場合について説明した。そのため、削減された操作量ＭＶ２に基づいて風量制御が実行される時点では、ステップＳ１での環境推定の結果と、実際の風量制御とは一致していないことがある。

【0085】

しかし、適用例１に係る空調制御装置１では、削減された操作量ＭＶ２でフィードフォワード制御を実施するのと並行して、削減された操作量ＭＶ２で再び環境推定を実行し、その推定結果を上記ステップＳ７で説明したフィードバック制御に適用する（特許文献１参照）。

【0086】

そのため、推定部１０においてＣＦＤ解析による計算処理が、空調制御の実行を遅滞させることを抑制しつつ、より信頼性の高いＣＦＤ解析による推定結果に基づく空調制御のフィードバック制御に切り替えることができる。

【0087】

例えば、空調制御に適用するために必要な制約時間の事情などから、比較的大きい時間間隔ΔＴ（式（１））を用いた場合、結果的に図６で示したように不十分なクーラン数Ｃで推定された温度分布で高風量（２５０［ＣＭＨ］）になる操作量ＭＶが算出されたとする。このような場合、例えば、操作量ＭＶを２０％削減した操作量ＭＶ（２００［ＣＭＨ］に相当）で、フィードフォワード制御を開始する。これと並行して図８に相当する環境推定をＣＦＤ解析により実施する（図９のステップＳ６Ａ）。

【0088】

そして、フィードバック制御に切り替える段階では（図９のステップＳ７）、図８に示す推定結果である温度分布を採用して、温度センサ２２の位置の設定値を決定すればよい。このような構成とすることで、真値との差異が比較的大きい推定結果（図６の温度分布）を採用する場合よりも、真値との差異がより小さい推定結果に基づくフィードバック制御に移行できる。

【0089】

［適用例２］
次に、第１の実施の形態に係る空調制御装置１の適用例２について説明する。本例では、操作量ＭＶの更新周期（図３のステップＳ５）である空調制御装置１の制御周期と、推定部１０によるＣＦＤ解析による環境推定の更新周期（図３のステップＳ１）とを同期的にして空調制御を実行する。

【0090】

図１０は、本適用例２に係る空調制御装置１が、よく知られたモデル予測制御（ＭＰＣ：Ｍｏｄｅｌ Ｐｒｅｄｉｃｔｉｖｅ Ｃｏｎｔｒｏｌ）の概念で空調制御を実行する例を示す図である。なお、図１０の各ステップは、図３の各ステップに相当する。また、本例では、各制御周期での操作量ＭＶの更新幅は、推定部１０によるＣＦＤ解析で推定された結果でのクーラン数Ｃの値を大きく変動させるほどの更新幅ではないことを前提とする。すなわち、空調制御装置１による空調制御における操作量ＭＶの不必要な上下動などの不安定化の要因とならない範囲であるものとする。

【0091】

前述したように、第１の実施の形態に係る空調制御装置１は、クーラン数Ｃの値が規定値を維持できないと判定された場合（図３のステップＳ４：ＮＯ）、推定部１０による環境推定に基づいて算出された操作量ＭＶ１を削減した操作量ＭＶ２を出力する。そのため、推定部１０が推定を行った際の操作量ＭＶ１（風量）と、実際の操作量ＭＶの風量とは一致していない場合もあり得る。

【0092】

この場合、推定部１０によるＣＦＤ解析による計算自体は、各制御周期の前の制御周期において実際に出力した操作量ＭＶを採用することができる。このような構成とすることで、操作量ＭＶの更新周期（図３のステップＳ５）である空調制御装置１の制御周期と、推定部１０によるＣＦＤ解析による環境推定の更新周期（図３のステップＳ１）とを同周期として空調制御を実行することができる。

【0093】

［第２の実施の形態］
次に、本発明の第２の実施の形態について説明する。なお、以下の説明では、上述した第１の実施の形態と同じ構成については同一の符号を付し、その説明を省略する。

【0094】

第１の実施の形態では、推定部１０によるＣＦＤ解析による環境推定でのクーラン数Ｃに対して設定された条件を満たすために、操作量ＭＶに制限を加える場合について説明した。これに対して、第２の実施の形態では、温度などの環境指標（環境値）をさらに監視対象として用い、環境指標値が設定条件（第２の設定条件）を満たせない場合に、操作量ＭＶの制限を緩和する。

【0095】

［空調制御装置の機能ブロック］
空調制御装置１Ａは、図１１に示すように、推定部１０、第１算出部１１、第２算出部１２、第１判定部１３、第３算出部１４、記憶部１５、入力部１６、出力部１７、第４算出部１８、および第２判定部１９を備える。空調制御装置１Ａは、第４算出部１８および第２判定部１９を備える点で第１の実施の形態と異なる。

【0096】

第４算出部１８は、空調空間３内の任意の代表点での環境指標値を算出する。第４算出部１８は、環境指標値として、例えば、温度を算出することができる。なお、代表点は、第２算出部１２が、推定精度に関する指標を算出した際と同じ代表点である。なお、第４算出部１８は、温度以外にも、予想平均温冷感申告（Ｐｒｅｄｉｃｔｅｄ Ｍｅａｎ Ｖｏｔｅ：ＰＭＶ）や標準有効温度（ＳＥＴ^＊）、湿度や独自に考案し得る指標値などを算出することができる。

【0097】

第２判定部１９は、第４算出部１８が算出した環境指標値が、設定条件を満たすか否かを判定する。より詳細には、第２判定部１９は、例えば、環境指標値として算出された代表点の温度が、しきい値（例えば、２６［℃］）を超えるか否かを判定することができる。

【0098】

第１判定部１３は、第１の実施の形態と同様に、第２算出部１２が算出した任意の代表点での推定精度に関する指標値が、設定条件を満たすか否かを判定する。

【0099】

第３算出部１４は、第１判定部１３において、推定精度に関する指標値が、設定条件を満たさないと判定された場合、第１算出部１１が求めた風量とは異なる風量、例えば、少ない風量になる操作量ＭＶ２を算出する。

【0100】

また、第３算出部（第５算出部）１４は、第２判定部１９において、環境指標値が設定条件を満たさないと判定された場合に、第１算出部１１で求められた風量（第１制御値）と、第１算出部１１で求められた風量とは異なる値の風量（第２制御値）との値の範囲に含まれる風量（第３制御値）となるように操作量ＭＶ３（第３制御値）を算出する。すなわち、第３算出部１４は、操作量ＭＶ２に対して加えられた制限を緩和するように操作量ＭＶ３を算出する。なお、風量および風向きを第３制御値として扱ってもよいし、操作量ＭＶ３を第３制御値として扱ってもよく、両者は一意的に対応する。

【0101】

［空調制御方法］
次に、上述した構成を有する空調制御装置１Ａの動作について、図１２のフローチャートを参照して説明する。

【0102】

まず、推定部１０は、例えばＣＦＤなどの分布系熱流動解析により、記憶部１５に記憶されている空調空間３の空調状況を示す境界条件データさらには設定条件データから、空調空間３の温度および気流の分布を推定する（ステップＳ１）。

【0103】

次に第１算出部１１は、推定部１０により推定された温度および気流の分布に基づいて、空調空間３が所望の室内温度分布などの室内環境となる風量および風向きを求め、さらにこれに対応する操作量ＭＶ１を求める（ステップＳ２）。

【0104】

次に、第２算出部１２は、空調空間３の任意の代表点での推定精度に関する指標値を算出する（ステップＳ３）。例えば、第２算出部１２は、推定された分布における、代表点のクーラン数Ｃを式（１）により求める。

【0105】

次に、第１判定部１３は、ステップＳ３で算出された推定精度に関する指標値が、設定条件を満たすか否かを判定する（ステップＳ４）。より詳細には、第２算出部１２が算出した代表点のクーラン数Ｃの値が１．０未満（Ｃ＜１．０）とならない場合には（ステップＳ４：ＮＯ）、第３算出部１４は、ステップＳ２で第１算出部１１が求めた風量とは異なる風量、例えば、より少ない風量となるように操作量ＭＶ２を算出する（ステップＳ５）。例えば、第３算出部１４は、操作量ＭＶ１を一律に２０％削減した操作量ＭＶ２を算出することができる。

【0106】

一方、ステップＳ４において、推定精度に関する指標値が設定条件を満たす場合（ステップＳ４：ＹＥＳ）、ステップＳ２で求められた風量に対応する操作量ＭＶ１に基づく空調制御指示を空調システム２へ送出する（ステップＳ６）。

【0107】

次に、第４算出部１８は、空調空間３内における代表点での環境指標値を算出する（ステップＳ１００）。例えば、第４算出部１８は、代表点の温度を算出することができる。

【0108】

次に、第２判定部１９は、ステップＳ１００で算出された環境指標値が設定条件を満たすか否かを判定する（ステップＳ１０１）。例えば、第２判定部１９は、ステップＳ１００で算出された代表点での温度が、例えば、冷房におけるしきい値として設定された温度２６［℃］を上回る場合に（ステップＳ１０１：ＮＯ）、設定条件を満たさないと判定する。

【0109】

次に、第３算出部１４は、ステップＳ５で算出された、削減された操作量ＭＶ２に対して、削減量を緩和した操作量ＭＶ３を算出する（ステップＳ１０２）。第３算出部１４は、例えば、ステップＳ５において、操作量ＭＶ１を一律に２０％削減した操作量ＭＶ２を算出したところを、削減量を例えば、２０％から１０％に緩和した操作量ＭＶ３を算出する。ステップＳ１０２での操作量ＭＶの削減量の緩和については、削減量を一律に削減する場合に限らず、ステップＳ５で実行された操作量ＭＶの削減という制限自体を停止することもできる。

【0110】

一方において、ステップＳ１０１で、環境指標値が設定条件を満たす場合には（ステップＳ１０１：ＹＥＳ）、ステップＳ５で算出された削減された操作量ＭＶ２に基づく空調制御指示を空調システム２へ送出する（ステップＳ６）。

【0111】

以上説明したように、第２の実施の形態に係る空調制御装置１Ａによれば、空調空間３内の代表点での環境指標値を算出し、算出された環境指標値が設定条件を満たすか否かを判定する。環境指標値が設定条件を満たさない場合には、推定精度に関する指標値が設定条件を満たさない場合に制限された操作量ＭＶ２の制限を緩和した操作量ＭＶ３を算出する。

【0112】

そのため、第２の実施の形態に係る空調制御装置１Ａによれば、クーラン数Ｃなどの推定精度に関する指標値を維持するために操作量ＭＶに制限を加えた場合であっても、推定された温度と実測温度との差異を事後的に修正する必要性が低減される。また、空調制御装置１Ａでは、特に過渡状態における快適性の低下などの環境悪化を抑制することができる。

【0113】

以上、本発明の空調制御装置および空調制御方法における実施の形態について説明したが、本発明は説明した実施の形態に限定されるものではなく、請求項に記載した発明の範囲において当業者が想定し得る各種の変形を行うことが可能である。

【符号の説明】

【0114】

１…空調制御装置、２…空調システム、３…空調空間、１０…推定部、１１…第１算出部、１２…第２算出部、１３…第１判定部、１４…第３算出部、１５…記憶部、１６…入力部、１７…出力部、２１…空調処理部、２２…温度センサ、２３…給気調整部、１０１…バス、１０２…プロセッサ、１０３…主記憶装置、１０４…通信Ｉ／Ｆ、１０５…補助記憶装置、１０６…入出力Ｉ／Ｏ、１０７…入力装置、１０８…表示装置、Ｉ…吸込口、Ｅ…吹出口、Ｓ…抽出空間。

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】

【図9】

【図10】

【図11】

【図12】