空調機制御装置および方法
【課題】省エネルギー性と快適性のバランスについて柔軟性を取り入れながらも、一定の規範的動作範囲内に収束しやすい空調機制御装置を提供する。
【解決手段】空調機制御装置１は、制御設定値Ｔsetを基準設定値Ｔiniから省エネルギー側の緩和目標設定値Ｔsvへ変更する際の設定値変更速度α（ｎ）を決定する設定値変更速度決定部３２と、制御対象空間の温熱環境に対する要望量を一定時間毎に評価する要望評価部３３と、設定値変更速度α（ｎ）で制御設定値Ｔsetを基準設定値Ｔiniから緩和目標設定値Ｔsvまで変更する設定値決定部３４と、制御対象空間の室温が制御設定値Ｔsetと一致するように制御機器４を制御する機器制御部２を備える。設定値変更速度決定部３２と設定値決定部３４とは、要望量が所定の緩和目標を満たす設定値変更速度α（ｎ）を繰り返し探索する。
【解決手段】空調機制御装置１は、制御設定値Ｔsetを基準設定値Ｔiniから省エネルギー側の緩和目標設定値Ｔsvへ変更する際の設定値変更速度α（ｎ）を決定する設定値変更速度決定部３２と、制御対象空間の温熱環境に対する要望量を一定時間毎に評価する要望評価部３３と、設定値変更速度α（ｎ）で制御設定値Ｔsetを基準設定値Ｔiniから緩和目標設定値Ｔsvまで変更する設定値決定部３４と、制御対象空間の室温が制御設定値Ｔsetと一致するように制御機器４を制御する機器制御部２を備える。設定値変更速度決定部３２と設定値決定部３４とは、要望量が所定の緩和目標を満たす設定値変更速度α（ｎ）を繰り返し探索する。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、省エネルギーを実現する空調機制御装置および方法に係り、特に居住者の要望に応じて省エネルギー性と快適性のバランスをとりながら、安定的な制御を実現する空調機制御装置および方法に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
従来より、室内温度条件としては夏２３〜２６℃、冬２０〜２４℃が国際的に推奨されているが、緊急の省エネルギー対策として日本では冷房２８℃、暖房２０℃を推奨値としている。室温設定値を推奨値にする空調運転管理は設備管理者にとって容易であり導入しやすいが、冷房２８℃、暖房２０℃という設定値は温度以外の環境要因等に依存して快適性や知的生産性の大幅な悪化や低下に結びつく可能性がある。このような快適性や知的生産性の低下は居住者にとって好ましくないだけでなく、テナントや事務所などの事業者にとっては従業員の生産性低下による経済的損失に結びつくものである。さらに、居住者や事業者の居住環境への不満は建物価値の低下につながり、特にテナントオーナーにとっての不利益も少なくない。そこで、大きく分けて下記の２通りの技術が実用されている。
【０００３】
第１の技術は、室温の制御設定値を、日毎の省エネスケジュールに基づいて従来運用の設定値（以下、基準設定値）よりも省エネルギー側に緩和する制御技術である（以下、設定値緩和型省エネ制御と呼ぶ）。例えば、省エネ設定時間帯において冷房運転の制御設定値を基準設定値２６℃から緩和設定値２７℃に変更することにより、エネルギー消費量を抑制する。緩和設定値は、室内環境に配慮すると共に居住者からの苦情を考慮して、主に現場の設備管理者や省エネ推進担当者が決定することが多い（特許文献１参照）。
【０００４】
第２の技術は、申告を取り入れた快適制御技術であり、暑い／寒い（温度を上げて欲しい／温度を下げて欲しい）などの居住者の要望申告を制御設定値に反映させる制御技術である（特許文献２参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２０００−１２１１２６号公報
【特許文献２】特開２００６−２１４６２４号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
特許文献１に開示された設定値緩和型省エネ制御では、節度のある動作が保証されるが、室温設定が固定的で柔軟性に欠けるという問題点があった。つまり、特許文献１に開示された設定値緩和型省エネ制御では、温度一定制御であるために安定的な制御動作と省エネルギー効果が得られるが、負荷や利用状況の変動などに柔軟に対応できず、居住環境が大きく悪化することがある。
【０００７】
一方、特許文献２に開示された、申告を取り入れた快適制御では、状況に対応した室温設定の柔軟性が保たれるが、場当たり的で制御の安定性に欠けるという問題点があった。特許文献２に開示された制御では、例えば「暑い」という要望申告割合と「寒い」という要望申告割合の比率に対応して室温の制御設定値を上下させる。したがって、室内環境が極端に悪化する可能性は低いが、例えば「暑い」と「寒い」という相反する要望が拮抗する状態付近では要望の発生状況に応じて場当たり的に制御設定値が変更されることになり、一定の設定値に収束せずに制御が不安定になる。
【０００８】
要望の拮抗状態とは、例えば、暑い側と寒い側の相反する要望が任意の温度付近を境に逆転するような状態を指す。居住者の要望申告を制御設定値に反映する快適制御では、要望が拮抗状態となる温度付近に制御設定値が近づくが、その後、制御設定値が収束に向かわず制御の安定性が大きく損なわれることがある。図１６に室温と居住者の要望割合との関係の１例を示す。図１６において、１００は室温を上げて欲しいという要望の割合を示し、１０１は要望なしの割合を示し、１０２は室温を下げて欲しいという要望の割合を示している。図１６の例では、２６．５℃を境に暑い側と寒い側の要望の割合が反転している。このような環境に特許文献２に開示された快適制御を採用すると、初期段階では暑い／寒いの要望申告に応じて設定値が２６．５℃付近に向かうが、その後、暑い／寒いの要望申告の出方に対応して設定値が頻繁に変更され、制御は不安定になる。そして、この制御が不安定な状態は、居住者の在室状況が変化するなどして要望の拮抗状態から自然に抜け出るまで放置されることになる。
【０００９】
さらに、特許文献２に開示された、申告を取り入れた快適制御では、居住者の要望が過度に快適追求型になることがあり、過度に快適追求型になると、消費エネルギーが不適切に増大するという問題点があった。居住者の要望として申告されるのは通常、暑い／寒いといった環境改善要求、つまり不満から発生する要望であり、暑くも寒くもない適度な環境にいる居住者は空調環境を強く意識しないのが一般的なため、丁度良いとか、このままでよいといった要望（図１６の例では要望なしに対応）は実験的に居住者に申告を要請するケース以外では集まりにくい。よって、実際に運用されている申告システムで収集される申告は暑い／寒いなどの相反する要望申告が主となり、要望の拮抗状態の付近で相反する両方の要望が、最悪の場合は、過度な快適追及型の状態で存在する。さらに、居住者が自由に申告を行なう一般的な申告システムでは、暑い／寒いと感じる居住者は任意のタイミングで短時間に複数回の申告を行なうことが可能である。よって、申告数や申告数割合（全申告数に対する暑い／寒いの割合）は居住者の申告行動に依存して狭い温度範囲で急激に変化する可能性もあり、このような場合に制御はより不安定となる。
【００１０】
本発明は、上記課題を解決するためになされたもので、省エネルギー性と快適性のバランスについて柔軟性を取り入れながらも、一定の規範的動作範囲内に収束しやすい空調機制御装置および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】
【００１１】
本発明の空調機制御装置は、温度一定制御の制御設定値である基準設定値Ｔiniと、この基準設定値Ｔiniよりも省エネルギー設定の制御設定値である緩和目標設定値Ｔsvとを予め記憶する定値目標記憶手段と、制御設定値Ｔsetを前記基準設定値Ｔiniから前記緩和目標設定値Ｔsvへ変更する際の設定値変更速度α（ｎ）を決定する設定値変更速度決定手段と、制御対象空間の温熱環境に対する要望量を一定時間毎に評価する要望評価手段と、前記設定値変更速度決定手段が決定した設定値変更速度α（ｎ）で前記制御設定値Ｔsetを前記基準設定値Ｔiniから前記緩和目標設定値Ｔsvまで変更する設定値決定手段と、制御対象空間の室温が前記設定値決定手段によって決定された制御設定値Ｔsetと一致するように空調機器を制御する機器制御手段とを備え、前記設定値変更速度決定手段と前記設定値決定手段とは、前記要望量が所定の緩和目標を満たす前記設定値変更速度α（ｎ）を繰り返し探索することを特徴とするものである。
【００１２】
また、本発明の空調機制御装置の１構成例において、前記要望評価手段は、前記要望量として、同一の居住者からの複数回の要望申告のうち最新の要望申告のみを残したときの要望申告者数、あるいは前記要望申告者数を制御対象空間の居住者数で除した要望申告者割合を導出することを特徴とするものである。
また、本発明の空調機制御装置の１構成例において、前記緩和目標は、前記制御設定値Ｔset＝緩和目標設定値Ｔsvの状態で前記要望量が所定の緩和中リミット量以下のまま持続できる時間が所定の緩和目標時間ｔkeep以上という条件であり、前記設定値決定手段と前記設定値変更速度決定手段とは、前記要望量が前記所定の緩和目標を満たす前記設定値変更速度α（ｎ）を探索し、探索した設定値変更速度α（ｎ）での制御設定値変更を、前記要望量が前記緩和中リミット量以下の範囲で繰り返すことを特徴とするものである。
また、本発明の空調機制御装置の１構成例は、さらに、前記設定値変更速度の探索履歴情報を、前記空調機器の運転モードと日時情報と共に記憶する探索履歴情報記憶手段を備え、前記設定値変更速度決定手段は、前記探索履歴情報記憶手段に記憶されている情報のうち、制御対象空間の外部環境が類似している探索履歴情報を利用して前記設定値変更速度α（ｎ）を決定することを特徴とするものである。
【００１３】
また、本発明の空調機制御装置の１構成例は、さらに、前記要望量と前記制御設定値Ｔsetとの履歴を、前記空調機器の運転モードと日時情報と共に記憶する運用情報記憶手段と、この運用情報記憶手段に記憶された情報に基づいて、前記要望量と前記制御設定値Ｔsetの運用実績とを管理者に提示する情報提示手段とを備えることを特徴とするものである。
また、本発明の空調機制御装置の１構成例は、制御対象空間の温熱環境に対する居住者の要望のうち、前記制御設定値Ｔsetを前記基準設定値Ｔiniよりも省エネルギー側に設定変更中に増加傾向となる可能性のある要望をトレードオフ要望とし、前記要望評価手段は、前記制御設定値Ｔsetを前記基準設定値Ｔiniよりも省エネルギー側に設定変更中で、かつ前記居住者の要望に前記トレードオフ要望が含まれる場合には、前記制御設定値Ｔsetを省エネルギー側に設定変更開始するときの要望量を初期値として、集計を行う現時刻までのトレードオフ要望の要望量を積算して集計し、前記居住者の要望に前記トレードオフ要望が含まれない場合には、集計を行う現時刻から所定の固定評価時間ｔvalだけ前の時刻を集計の開始時刻として、この開始時刻から現時刻までを集計区間として要望量を集計することを特徴とするものである。
【００１４】
また、本発明の空調機制御装置の１構成例において、前記設定値変更速度決定手段は、前記設定値変更速度α（ｎ）の探索を実施する度に前記設定値変更速度α（ｎ）を一定割合で変化させることを特徴とするものである。
また、本発明の空調機制御装置の１構成例において、前記設定値決定手段は、前記緩和目標を満たす設定値変更速度α（ｎ）の探索が完了した場合に、探索した設定値変更速度α（ｎ）での制御設定値変更を、前記要望量が前記緩和中リミット量以下の範囲で繰り返し、この設定値変更速度α（ｎ）で前記緩和目標を満たさない繰り返し回数が所定の変更速度リトライ数Ｆgmaxを超えたときに、探索回数を初期化して、前記設定値変更速度α（ｎ）の探索をし直すことを特徴とするものである。
また、本発明の空調機制御装置の１構成例は、さらに、制御対象空間の室温が前記設定値決定手段によって決定された制御設定値Ｔsetに整定したかどうかを判定する制御整定判定手段を備え、前記設定値決定手段は、整定後に所定の設定値維持時間ｔwaitの経過を待った上で、前記要望評価手段が集計した要望量と所定の緩和開始リミット量とを比較し、前記要望量が前記緩和開始リミット量以下であるときに、前記設定値変更速度決定手段が決定した設定値変更速度α（ｎ）で前記制御設定値Ｔsetを前記基準設定値Ｔiniから前記緩和目標設定値Ｔsvまで変更開始することを特徴とするものである。
【００１５】
また、本発明の空調機制御装置の１構成例において、前記設定値決定手段は、前記要望量が前記緩和開始リミット量以下であるという条件が満たされない状態の持続時間が所定の上限を超えるか、あるいは前記要望評価手段が集計した要望量と前記緩和開始リミット量との比較回数が所定の上限を超えた場合には、前記緩和目標を満たす設定値変更速度α（ｎ）を探索できなかったことを管理者に通知することを特徴とするものである。
また、本発明の空調機制御装置の１構成例において、前記設定値決定手段は、所定の探索継続条件を満たさないときに、前記設定値変更速度α（ｎ）の探索を中止して、前記緩和目標を満たす設定値変更速度α（ｎ）を探索できなかったことを管理者に通知することを特徴とするものである。
【００１６】
また、本発明の空調機制御方法は、制御対象空間の温熱環境に対する要望量を一定時間毎に評価する要望評価ステップと、制御設定値Ｔsetを、温度一定制御の制御設定値である基準設定値Ｔiniから、この基準設定値Ｔiniよりも省エネルギー設定の制御設定値である緩和目標設定値Ｔsvへ変更する際の設定値変更速度α（ｎ）を決定する設定値変更速度決定ステップと、この設定値変更速度決定ステップで決定した設定値変更速度α（ｎ）で前記制御設定値Ｔsetを前記基準設定値Ｔiniから前記緩和目標設定値Ｔsvまで変更する設定値決定ステップと、制御対象空間の室温が前記設定値決定ステップで決定した制御設定値Ｔsetと一致するように空調機器を制御する機器制御ステップとを備え、前記設定値変更速度決定ステップと前記設定値決定ステップとは、前記要望量が所定の緩和目標を満たす前記設定値変更速度α（ｎ）を繰り返し探索することを特徴とするものである。
【発明の効果】
【００１７】
本発明によれば、制御対象空間の温熱環境に対する要望量を一定時間毎に評価し、設定値変更速度α（ｎ）で制御設定値Ｔsetを基準設定値Ｔiniから緩和目標設定値Ｔsvまで変更することを繰り返して、要望量が所定の緩和目標を満たす設定値変更速度α（ｎ）を繰り返し探索することにより、居住環境の過剰な悪化を招かない範囲で省エネルギーを実現する安定的な制御の実現可能性を高めることができる。すなわち、本発明では、設定値変更による省エネルギー制御実施の際に制御対象空間の居住者の要望申告を反映した快適性の評価を取り入れることで、省エネルギー性と快適性のバランスについて柔軟性を取り入れながらも、一定の規範的動作範囲内に収束しやすい空調機制御装置を実現することができる。
【００１８】
また、本発明では、設定値変更速度の探索履歴情報を、空調機器の運転モードと日時情報と共に記憶する探索履歴情報記憶手段を設け、探索履歴情報記憶手段に記憶されている情報のうち、制御対象空間の外部環境が類似している探索履歴情報を利用して設定値変更速度α（ｎ）を決定することにより、省エネルギー性と快適性のバランスについて柔軟性を取り入れながらも、一定の規範的動作範囲内に収束しやすい設定値変更速度の探索回数を低減する可能性を高めることができる。
【００１９】
また、本発明では、要望量と制御設定値Ｔsetとの履歴を、空調機器の運転モードと日時情報と共に記憶する運用情報記憶手段を設け、運用情報記憶手段に記憶された情報に基づいて、要望量と制御設定値Ｔsetの運用実績とを管理者に提示することにより、更なる設定値緩和を行って省エネルギーを推進するか、あるいは温熱環境悪化への考慮から基準設定値Ｔiniや緩和目標設定値Ｔsvをより快適性を重視した値に変更するのかといった省エネルギー性と快適性のバランスを考慮した運用の意思決定を支援することができる。
【００２０】
また、本発明では、制御設定値Ｔsetを基準設定値Ｔiniよりも省エネルギー側に設定変更中で、かつ居住者の要望にトレードオフ要望が含まれる場合には、制御設定値Ｔsetを省エネルギー側に設定変更開始するときの要望量を初期値として、集計を行う現時刻までのトレードオフ要望の要望量を積算して集計することにより、過度な環境悪化となる可能性を低減することができる。
【００２１】
また、本発明では、探索した設定値変更速度α（ｎ）で緩和目標を満たさない繰り返し回数が所定の変更速度リトライ数Ｆgmaxを超えたときに、探索回数を初期化して、設定値変更速度α（ｎ）の探索をし直すことにより、室内環境や居住者の状況が変化するなどして、探索した設定値変更速度α（ｎ）では緩和目標を満たせなくなった場合に対応することができる。
【００２２】
また、本発明では、制御対象空間の室温が設定値決定手段によって決定された制御設定値Ｔsetに整定したかどうかを判定し、整定後に所定の設定値維持時間ｔwaitの経過を待った上で、要望評価手段が集計した要望量と所定の緩和開始リミット量とを比較し、要望量が緩和開始リミット量以下であるときに、設定値変更速度決定手段が決定した設定値変更速度α（ｎ）で制御設定値Ｔsetを基準設定値Ｔiniから緩和目標設定値Ｔsvまで変更開始することにより、制御対象空間の居住者が制御設定値Ｔsetの室温の室内環境に慣れ、要望量が落ち着くまで待ってから、制御設定値Ｔsetの変更を開始することができる。
【００２３】
また、本発明では、要望量が緩和開始リミット量以下であるという条件が満たされない状態の持続時間が所定の上限を超えるか、あるいは要望評価手段が集計した要望量と緩和開始リミット量との比較回数が所定の上限を超えた場合には、緩和目標を満たす設定値変更速度α（ｎ）を探索できなかったことを管理者に通知することにより、管理者は、省エネルギー性と快適性のバランスを加味した運用設定であるかどうかを評価することができ、基準設定値Ｔiniや緩和目標設定値Ｔsvをより快適性を重視した側に変更するなどといった改善に向けた検討が可能となる。
【００２４】
また、本発明では、所定の探索継続条件を満たさないときに、設定値変更速度α（ｎ）の探索を中止して、緩和目標を満たす設定値変更速度α（ｎ）を探索できなかったことを管理者に通知することにより、管理者は、省エネルギー性と快適性のバランスを加味した運用設定であるかどうかを評価することができ、基準設定値Ｔiniや緩和目標設定値Ｔsvをより快適性を重視した側に変更するなどといった改善に向けた検討が可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００２５】
【図１】要望割合と温度変化率との関係の１例を示す図である。
【図２】本発明の第１の実施の形態に係る空調機制御装置の構成を示すブロック図である。
【図３】本発明の第１の実施の形態に係る空調機制御装置の制御目標決定部の動作を説明するフローチャートである。
【図４】制御目標決定部が決定する制御設定値と要望評価部の評価結果である要望申告者数と設定値緩和動作中か否かを示す設定値緩和フラグの推移を示す図である。
【図５】本発明の第１の実施の形態に係る申告端末の画面の１例を示す図である。
【図６】本発明の第１の実施の形態に係る要望評価部が記憶する要望申告データの１例を示す図である。
【図７】本発明の第１の実施の形態において冷房時の要望申告者数の集計区間を示す図である。
【図８】本発明の第１の実施の形態において冷房時の「暑い」という要望の集計区間を示す図である。
【図９】本発明の第１の実施の形態に係る要望評価部の要望申告者数算出の動作を説明するフローチャートである。
【図１０】本発明の第１の実施の形態において重複要望申告を削除する例を示す図である。
【図１１】本発明の第１の実施の形態において要望申告データを分類する例を示す図である。
【図１２】本発明の第２の実施の形態に係る空調機制御装置の構成を示すブロック図である。
【図１３】本発明の第２の実施の形態における変更速度探索履歴情報の１例を示す図である。
【図１４】本発明の第３の実施の形態に係る空調機制御装置の構成を示すブロック図である。
【図１５】本発明の第３の実施の形態において情報端末の画面に表示される提示情報の１例を示す図である。
【図１６】室温と居住者の要望割合との関係の１例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００２６】
［発明の原理］
所定の温度からある目標温度に温度変更する場合、温度変化率を変えて目標温度に近づけると不満足状態が変化することが知られている。例えば、２６℃から２８℃に温度変更する場合、目標温度が同じ２８℃であっても、２６℃から２８℃に移行する際の温度変化率を変えると、暑いという要望の発生状態（以下、要望状態）が変化する（文献「岩崎 由佳，“居住者の温冷感申告を利用した空調制御と居住者特性の分析”，名古屋大学大学院 環境学研究科 都市環境学専攻 久野覚研究室 原田昌幸研究室，２００４年，＜ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｄａｖｉｎｃｉ．ｎｕａｃ．ｎａｇｏｙａ−ｕ．ａｃ．ｊｐ／￣ｈａｒａｄａ／ｇａｋｕｉ＿ｔｈｅｍａ／ｇａｋｕｉ．ｈｔｍ＞」）。発明者は、この知見を応用すれば要望の拮抗状態から抜け出す可能性を増大させられる点に着目した。そして、この知見を、要望申告を利用した設定値緩和制御に適用することで、省エネルギー性と快適性のバランスについて柔軟性を取り入れながらも、制御を一定の動作範囲内に収束しやすくできることに想到した。以下では、制御設定値を省エネルギー側に設定することを緩和と言う。
【００２７】
図１（Ａ）、図１（Ｂ）に要望割合と温度変化率との関係の１例を示す。図１６と同様に、１００は室温を上げて欲しいという要望割合を示し、１０１は要望なしの割合を示し、１０２は室温を下げて欲しいという要望割合を示している。要望割合は、事実上、居住者の不満足度を表している。基準設定値２６℃から緩和目標設定値２７．５℃に制御設定値を緩和する際、２７．５℃に移行する温度変化率をａ’とした場合、室温を下げて欲しいという要望割合は室温の上昇に応じて図１（Ａ）の１０３のように推移し、温度変化率をａ’’とした場合、室温を下げて欲しいという要望割合は図１（Ａ）の１０４のように推移し、温度変化率をａ’’とした場合、室温を下げて欲しいという要望割合は図１（Ａ）の１０５のように推移する。つまり、温度変化率をａ’、ａ’’、ａ’’’のように変えることで暑い側の要望状態が変化することを示している。このように、暑い／寒いの要望状態のバランスが変化することで、要望の拮抗状態から抜け出て制御設定値が収束方向に向かう可能性が高まる。図１（Ａ）、図１（Ｂ）の例では、例えば、２６．５℃付近（変化率ａ’）で要望の拮抗状態に陥っていた状況が、温度変化率をａ’’またはａ’’’に変えることで、省エネルギー側の緩和値である２７℃に移行しやすくなる。このように、温度変化率を変えて制御設定値を緩和させることにより、制御を安定化できる確率が増加する。なお、要望申告の数や強度（例えば、「暑い」要望の強度としては、「やや暑い」、「とても暑い」など）、上記要望割合、要望を申告した居住者の数など、要望を定量化したものを要望量と称するものとする。
【００２８】
さらに発明者は、設定値緩和制御を行なう際の快適性の指標に用いる要望量として、個々の要望申告の数や強度ではなく、特に、要望申告者数あるいは要望申告者割合（以下、これらを要望者量とする）に着目した。すなわち、要望者量は要望量の下位概念に相当する。通常、オフィス環境などで特定の個人が極端に強い温熱的な不快感を伴う場合は、例えば、高いストレス状態や極端な睡眠不足、体調不良など特殊な要因によるものと思われる。よって、このような居住者からの要望申告数、あるいは要望強度を制御設定値に反映することは、他の居住者にとって好ましくないばかりか、制御の不安定性の要因になる可能性もある。要望者量を利用すれば、特殊な要因によって強い不満足を感じる居住者の要望強度や、同一居住者からの過剰な重複申告を制御に反映せずに済むため、より安定的な制御を実現しやすくなる。
【００２９】
また、要望者量を採用することは、テナント管理者や設備管理者などが要望者量を適切に管理可能な状態を実現する。要望者量に関する条件を定め、この定められた条件を満たすように設定値緩和制御を行なえば、居住環境の過剰な悪化を招かない範囲で省エネルギーを実現する安定的な制御の実現可能性を高めることができるので、より好ましい。
【００３０】
［第１の実施の形態］
以下、本発明の実施の形態について図面を参照して詳細に説明する。本実施の形態では、制御設定値Ｔset＝緩和目標設定値Ｔsvで要望申告者数Ｎv≦緩和中リミット数Ｎvlimのまま持続できる時間が緩和目標時間ｔkeep以上という条件を緩和目標とし、緩和目標を満たす設定値変更速度をＮv＜Ｎvlimの範囲で探索しながら設定値緩和制御を行なう。制御目標の決定方法が独自の発明部分であり、目標が決定された機器の制御に関しては汎用の技術である。
【００３１】
簡単のためにオフィスなどの制御対象空間の冷房運転モードの例で説明するが、本実施の形態に示す変数や条件等を適用対象に応じて適宜設定すれば、他の適用対象でも同様に実施可能であることはいうまでもない。適用条件とこれらの設定パラメータをセットとして定めておき、条件に応じて設定パラメータを切り替えることで年間を通じて本発明を実施することも可能である。
【００３２】
図２は本実施の形態に係る空調機制御装置の構成を示すブロック図である。空調機制御装置１は、機器制御部２と、制御目標決定部３とからなる。
機器制御部２は、制御目標決定部３が決定した制御設定値（本実施の形態では、室温設定値）を制御の目標値として制御機器４を制御する。
【００３３】
制御目標決定部３の設定値決定部３４は、定値目標記憶部３０に記憶された定値目標値と、制御整定判定部３１が判定する制御整定判定結果と、設定値変更速度決定部３２が決定する制御目標の変更速度と、申告端末５から入力される居住者の要望申告とに基づいて要望評価部３３が求める要望評価結果を利用し、制御設定値を決定する。
【００３４】
要望申告者（制御対象空間の居住者）の要望は、申告端末５から入力され、要望申告者の識別情報とともに要望評価部３３に送信されるものとする。要望申告者の識別情報は、要望申告者が要望申告と同時に申告端末５に自身のユーザＩＤを入力したときに、このユーザＩＤを要望申告者の識別情報として、要望申告と併せて送信すればよい。あるいは、申告端末５が各要望申告者に対応している場合、すなわち要望申告者毎に申告端末５が設けられている場合には、申告端末５を識別する端末ＩＤを要望申告者の識別情報として、要望申告と併せて送信すればよい。
【００３５】
以下、各構成要素について説明する。機器制御部２は、制御機器４の制御を行う。制御機器４との通信や、制御目標に制御機器４を制御するアルゴリズムは汎用の製品や技術を用いたもので構わない。
制御目標決定部３は、上記緩和目標を満たす設定値変更速度（制御設定値の変化率）を探索しながら、所定の基準設定値から所定の緩和目標設定値に向かう制御設定値Ｔsetを、定値目標記憶部３０、制御整定判定部３１、設定値変更速度決定部３２および要望評価部３３の各情報に基づいて逐次決定する。
【００３６】
定値目標記憶部３０には、温度一定制御の制御設定値である基準設定値Ｔini［℃］と、緩和目標設定値Ｔsv［℃］と、緩和目標時間ｔkeep［ｓｅｃ］とが予め記憶されている。基準設定値Ｔiniは、快適性を考慮した従来の設定値であり、例えば国際的に推奨されている例では、夏で２３〜２６℃、冬で２０〜２４℃である。緩和目標設定値Ｔsvは、この基準設定値Ｔiniよりも省エネルギー設定になっている設定値である。すなわち、一般的な空調システムで冷暖房を運用している場合、通常は、緩和目標設定値Ｔsvは、冷房時であれば基準設定値Ｔiniより高い温度に設定され、暖房時であれば基準設定値Ｔiniより低い温度に設定される。
【００３７】
緩和目標時間ｔkeepは、制御設定値Ｔset＝緩和目標設定値Ｔsvで要望申告者数Ｎv≦緩和中リミット数Ｎvlimのまま持続したい目標時間である。これらの基準設定値Ｔini、緩和目標設定値Ｔsvおよび緩和目標時間ｔkeepは、実現したい省エネルギーと、極端な室内環境悪化を生じさせないことを想定した一般的な範囲で、設備管理者や制御対象空間の環境管理者（以下、管理者）が適宜設定する。
【００３８】
制御整定判定部３１は、制御量（本実施の形態では制御対象空間の室温）が、制御目標決定部３で決定した制御設定値に整定したかどうかを判定する。制御整定判定部３１には、制御整定の判定条件が設備管理者や制御プロバイダによって予め設定されている。
【００３９】
設定値変更速度決定部３２は、基準設定値Ｔini［℃］から緩和目標設定値Ｔsv［℃］に制御設定値を変更する際の設定値変更速度を決定する。設定値変更速度決定部３２には、変更速度初期値αs［℃／ｓｅｃ］と、変更速度決定方法と、変更速度探索継続条件（以下、探索継続条件）とが設備管理者やプロバイダによって予め設定されている。変更速度決定方法としては、汎用の探索手法を用いればよいが、説明を簡単にするため、本実施の形態の変更速度決定方法は設定値変更速度を一定割合で減少させる例とする。探索継続条件は、「変更速度変更回数が所定の上限値以下で、かつ、変更速度が所定の下限値以上」とする。さらに、設定値変更速度決定部３２には、変更速度変更幅−ａ［℃／ｓｅｃ］（ａは正の数）、変更速度更新上限数ｎmax［回］、変更速度下限αminが設定されている。
【００４０】
要望評価部３３は、申告端末５から送信される要望申告者の要望申告と要望申告者の識別情報とを受信して記憶し、所定の評価タイミングで要望申告を評価して要望評価結果（本実施の形態では要望申告者数Ｎv）を算出する。要望評価は、その要望の種類と、制御設定値を省エネルギー設定に変更する設定値緩和動作中か否かの状態を示す設定値緩和フラグＣstatとに基づいて行われる。
【００４１】
要望評価部３３には、求めた要望評価結果に対して設定値緩和開始判断で利用される緩和開始リミット数Ｎvs［人］と、設定値緩和の中止判断に利用される緩和中リミット数Ｎvlim［人］とが予め設定されている。また、要望評価部３３には、基準設定値Ｔini［℃］に制御が整定した後、制御対象空間の居住者が基準設定値Ｔini［℃］の室内環境に慣れるまでの時間として設定値維持時間ｔwait［ｍｉｎ］も予め設定されている。
【００４２】
緩和開始リミット数Ｎvs［人］と緩和中リミット数Ｎvlim［人］とは、前記管理者が室内環境（温熱環境に限らず、知的生産性などをの環境評価要素を含む）の管理指標としての要望申告者数を考慮して予め設定する。
【００４３】
なお、本実施の形態では、要望者量として要望申告者数を用いているが、要望申告者数を制御対象空間の居住者数で除した要望申告者割合を要望者量として用いてもよい。ここで、用いる居住者数はセキュリティシステムの情報や画像センサを利用した正確な人数を採用してもよいが、当該制御対象空間の平均的な居住者数を利用することでも本実施の形態が適用できる。この場合、想定した平均的な居住者数に対する実際の居住者数の変動幅を考慮して、適宜、緩和開始リミット数Ｎvs［人］や緩和中リミット数Ｎvlim［人］等のパラメータ値を決定する。
【００４４】
また、説明を簡単にするために本実施の形態では、評価タイミングを評価周期Ｃs毎としているが、要望申告者からの要望申告が発生した任意のタイミングで逐次本実施の形態で説明する要望評価を行なってもよい。
【００４５】
制御機器４は、制御対象となる空調機器である。申告端末５は、室内環境の温熱的な改善要望（暑い／寒い、室温を上げて欲しい／下げて欲しい、等）を、要望申告者が入力する端末である。申告端末５としては、専用端末、ＰＣ（コンピュータ）、携帯電話機などがある。申告端末５は、要望申告者が入力した要望と、要望申告者の識別情報とを要望評価部３３に送信する。上記のとおり、要望申告者の識別情報は、ユーザＩＤでもよいし、申告端末５が要望申告者と１対１で対応していれば申告端末５の端末ＩＤでもよい。
【００４６】
次に、本実施の形態の特徴部分である制御目標決定部３の動作について説明する。図３は制御目標決定部３の動作を説明するフローチャート、図４は制御目標決定部３が決定する制御設定値Ｔsetと要望評価部３３の評価結果である要望申告者数Ｎvと設定値緩和動作中か否かを示す設定値緩和フラグＣstatの推移を示す図である。図３には記載していないが、機器制御部２は制御目標決定部３が決定した制御設定値Ｔsetを目標値として制御機器４を制御するという一般的な制御の基本動作を、制御目標決定部３の動作と並行して実行しているものとする。また、要望評価部３３は、任意のタイミングで要望申告者から申告端末５を介して送信される要望申告を逐次受信しながら、評価周期Ｃs毎に評価結果である要望申告者数Ｎv［人］を更新する動作を繰り返すものとする。
【００４７】
以下では、制御目標決定部３の基本動作を説明し、その後に要望評価部３３の要望評価の詳細について説明する。
定値目標記憶部３０には、温度一定制御の制御設定値である基準設定値Ｔini［℃］と、緩和目標設定値Ｔsv［℃］とが予め設定されている。基準設定値Ｔiniは、快適性を考慮した従来の設定値であり、例えば国際的に推奨されている例では、夏で２３〜２６℃、冬で２０〜２４℃である。緩和目標設定値Ｔsvは、冷房／暖房などの空調の運転モードに応じて基準設定値Ｔiniよりも省エネルギー側に設定される設定値である。説明を簡単にするために本実施の形態では冷房時の代表例を説明するので、Ｔsv＞Ｔiniである。使用している制御機器４や運転モード（暖房等）に対応して省エネルギー設定となる緩和目標設定値Ｔsvを適宜設定する。
【００４８】
設定値決定動作が起動すると、制御目標決定部３の設定値決定部３４は、初期化処理として、設定値緩和フラグＣstatを０に初期化し、変更速度変更回数ｎを１に初期化する。ここで、設定値緩和フラグＣstatは、制御目標である制御設定値Ｔsetが基準設定値Ｔiniよりも省エネルギー設定になっているか否かを示す。Ｃstat＝１の場合は、制御設定値Ｔsetが基準設定値Ｔiniよりも省エネルギー設定になっており、設定値緩和動作中であることを示している。Ｃstat＝０の場合は、制御設定値Ｔsetが基準設定値Ｔiniよりも省エネルギー設定になっておらず、設定値緩和動作中でないことを示している。つまり、Ｃstat＝１は省エネルギー制御である設定値緩和によって制御対象空間の居住者の快適性が犠牲となる可能性のある状態を示していることとなる。変更速度変更回数ｎ（ｎは正の整数）は、設定値変更速度の変更回数である探索回数を示している。以下、変更速度変更回数ｎを探索回数ｎとする。
【００４９】
初期化処理後、設定値決定部３４は、設定値決定開始処理として、Ｔset＝Ｔini、ｔ0＝ｔnow、Ｆg＝０、Ｎv＝ＮvHbase＝０と設定する（図３ステップＳ１−１）。ここで、Ｔsetは制御設定値、Ｔiniは基準設定値、ｔ0は基準値制御開始時刻、ｔnowは現在時刻、Ｆgは探索状態フラグ、Ｎvは要望申告者数、ＮvHbaseは「暑い」という要望を出す要望申告者数の初期値である。
この目標決定開始処理でＴset＝Ｔiniと設定されることにより、機器制御部２は、制御対象空間の室温が基準設定値Ｔiniになるように制御機器４の制御を開始する。
【００５０】
探索状態フラグＦgは、設定値変更速度の探索状態を示す正の整数であり、表１のような状態を示す。
【００５１】
【表１】
【００５２】
要望申告者数Ｎvおよび要望申告者数初期値ＮvHbaseについては後述する要望評価部３３の動作で使用する。
次に、設定値変更速度決定部３２は、探索状態フラグＦgに基づいて設定値変更速度α（ｎ）を決定する（図３ステップＳ１−２）。Ｆg＝０の場合は、予め記憶された変更速度決定方法に従って設定値変更速度α（ｎ）を決定する。Ｆｇ≧１の場合については、ステップＳ１−１１以降の動作で説明する。
【００５３】
本実施の形態の変更速度決定方法は、変更速度初期値αs［℃／ｓｅｃ］と変更速度変更幅−ａ［℃／ｓｅｃ］（ａは正の数とする）とを用いた次式で表される決定方法とする。
α（ｎ）＝αs−ａ×（ｎ−１） ・・・（１）
すなわち、設定値変更速度決定部３２は、式（１）により設定値変更速度α（ｎ）を決定する。なお、説明を簡単にするため、本実施の形態では式（１）によって設定値変更速度α（ｎ）を所定の変更幅ａで減少させていく例を示すが、設定値変更速度α（ｎ）を所定の変更幅で増加させてもよいし、変更幅を可変にするなどしてももちろん構わない。
【００５４】
次に、設定値決定部３４は、探索継続条件に基づき、設定値変更速度α（ｎ）の探索継続判断を行う（図３ステップＳ１−３）。本実施の形態の探索継続条件は、予め定められた変更速度更新の上限数ｎmax［回］と変更速度下限αmin（αmin＜αs）に基づき、（ｎ≦ｎmax）かつ（α（ｎ）≧αmin）とする。探索継続条件を満たさない場合には、設定値決定動作は中止される（図３ステップＳ１−３においてＮＯ）。この設定値決定動作の中止は、Ｔset＝ＴsvでＮv≦Ｎvlimのまま持続できる時間がｔkeep以上という所定の緩和目標を満たす設定値変更速度α（ｎ）を、探索継続条件の範囲では探索できなかったことを示す。
【００５５】
なお、設定値決定動作が中止された場合でも、外気条件や室内負荷、居住者数の変動によって緩和目標が達成できる状況となることもある。このため、設定値決定動作が中止された場合には、所定の時刻、あるいは、設定値決定動作中止の数十分後などに再び設定値決定動作を起動するといった起動スケジュールを予め設定しておくことで、日単位などのより長い期間内では所定の緩和目標を満たす時間帯が実現する可能性がある。なお、探索継続条件は、変更速度決定方法に応じて適宜定めればよく、探索的手法を用いる場合には探索回数や探索範囲などの制約条件を定めればよい。
【００５６】
また、設定値決定動作が中止された場合は、イベントをログに残したり、電子メールを発信するなどして前記管理者にその旨を通知することが望ましい。通知された前記管理者は、省エネルギー性と快適性のバランスを加味した運用設定であるかどうかを評価することができ、基準設定値や緩和目標設定値をより快適性を重視した側に変更するなどといった改善に向けた検討が可能となる。
【００５７】
次に、設定値決定部３４は、（ｎ≦ｎmax）かつ（α（ｎ）≧αmin）という探索継続条件を満たす場合（図３ステップＳ１−３においてＹＥＳ）、制御量が制御設定値Ｔsetに整定するのを待つ（図３ステップＳ１−４）。整定したか否かの判定は予め定められている整定判定条件に基づき、制御整定判定部３１が行う。整定判定条件は、空調制御において一般的に用いられる判定条件でよい。例えば制御量である室温が、所定の時間以上、制御設定値Ｔset付近の所定の範囲内にあることを整定判定条件とする。具体的には、例えばＴset±０．２℃の範囲で１０分以上制御量が推移することを整定判定条件とすればよい。
【００５８】
設定値決定部３４は、制御整定後、Ｔset＝Ｔiniのまま、さらに設定値維持時間ｔwaitが経過するのを待つ（図３ステップＳ１−５）。設定値維持時間ｔwaitは、制御対象空間の居住者が室温Ｔiniの室内環境に慣れるまでのおおよその目安となる時間でよい。例えば温熱環境の心理・生理に関する実験等で目安として採用される２０分などの値が設定値維持時間ｔwaitとして要望評価部３３に予め設定されている。
【００５９】
設定値維持時間ｔwaitが経過すると、設定値決定部３４は、設定値緩和開始判断を行う（図３ステップＳ１−６）。設定値決定部３４は、要望評価部３３に設定されている緩和開始リミット数Ｎvs［人］と、要望評価部３３の最新の要望評価結果である要望申告者数Ｎv［人］とを比較して、Ｎv≦Ｎvsかどうかを判断する。設定値決定部３４は、Ｎv≦Ｎvsが満たされない場合（図３ステップＳ１−６においてＮＯ）、ステップＳ１−６の設定値緩和開始判断を繰り返して条件が満たされるのを待つ。この間、制御設定値Ｔsetは基準設定値Ｔiniのままであるから、室温はＴiniで維持される。
【００６０】
なお、Ｎv≦Ｎvsが満たされない状態の持続時間や設定値緩和開始判断の繰り返し数に上限を設け、持続時間が上限を超えたり、設定値緩和開始判断の繰り返し数が上限を超えたりしても、Ｎv≦Ｎvsが満たされない場合には、ステップＳ１−３の探索継続条件を満たさない場合と同様に設定値決定動作を中止し、管理者に通知することが好ましい。この場合も、通知された前記管理者は、省エネルギー性と快適性のバランスを加味した運用設定であるかどうかの検討や改善に向けた検討が可能となる。
【００６１】
以上のステップＳ１−４〜Ｓ１−６の動作中における制御設定値Ｔset、要望申告者数Ｎv、設定値緩和フラグＣstatの推移の例を図４のＷ−１，Ｗ−２，Ｗ−３の区間に示している。区間Ｗ−１，Ｗ−２，Ｗ−３の各々においては、Ｎv≦Ｎvsが満たされていないため、制御設定値Ｔsetは基準設定値Ｔiniのままとなっており、設定値緩和フラグＣstatは設定値緩和動作中でないことを示す値０のままとなっている。
【００６２】
次に、設定値決定部３４は、Ｎv≦Ｎvsを満たす場合（図３ステップＳ１−６においてＹＥＳ）、設定値緩和開始処理として、設定値緩和フラグＣstat＝１、設定値緩和開始時刻ｔ1＝ｔnowとする（図３ステップＳ１−７）。ｔnowは、この設定値緩和開始処理を行う時点の時刻である。また、設定値決定部３４は、設定値緩和開始時の「暑い」という要望の申告者数の初期値ＮvHbase［人］を、「暑い」という要望を出している最新の要望申告者数であるＮvH［人］とする（ステップＳ１−７）。ＮvH、ＮvHbaseについては後述する要望評価部３３の動作で説明する。
【００６３】
次に、設定値決定部３４は、設定値変更速度決定部３２がステップＳ１−２で決定した設定値変更速度α（ｎ）を利用して、制御設定値Ｔsetを省エネルギー設定の緩和値に決定する（図３ステップＳ１−８）。
Ａ＝Ｔini＋α（ｎ）×Ｆ＿et（ｔnow，ｔ1） ・・・（２）
【００６４】
ここで、Ｆ＿et（ｔnow，ｔ1）は設定値緩和開始時刻ｔ1から現在時刻ｔnowまでの経過時間［ｓｅｃ］である。ｎは探索回数であり、ｎ＝１，２，３，・・・・，ｎmaxの整数である。なお、ここでの現在時刻ｔnowとは、設定値決定部３４が制御設定値Ｔsetを決定しようとする時点の時刻であることは言うまでもない。設定値決定部３４は、式（２）で計算した値Ａが緩和目標設定値Ｔsvより小さい、すなわちＡ＜Ｔsvのとき、制御設定値Ｔset＝Ａとし、値Ａが緩和目標設定値Ｔsv以上、すなわちＡ≧Ｔｓｖのとき、制御設定値Ｔset＝Ｔsvとする。
機器制御部２は、制御対象空間の室温が、設定値決定部３４によって決定された新たな制御設定値Ｔsetと一致するように制御機器４を制御する。
【００６５】
そして、設定値決定部３４は、要望評価部３３の評価結果である要望申告者数Ｎv［人］が緩和中リミット数Ｎvlim［人］を超えていないかどうかをチェックする設定値緩和中止判断を行なう（図３ステップＳ１−９）。設定値決定部３４は、要望申告者数Ｎvが緩和中リミット数Ｎvlimを超えていなければ（図３ステップＳ１−９においてＮＯ）、ステップＳ１−８に戻って、式（２）によって制御設定値Ｔsetを更新する。したがって、Ｎv≦Ｎvlimであれば、ステップＳ１−８とステップＳ１−９の処理が繰り返され、制御設定値Ｔsetは基準設定値Ｔini［℃］から緩和目標設定値Ｔsv［℃］に向けて変更速度α（ｎ）［℃／ｓｅｃ］で省エネルギー側に徐々に変更される。制御設定値Ｔsetが緩和目標設定値Ｔsvに到達した後もＮv≦Ｎvlimであれば、制御設定値Ｔsetは緩和目標設定値Ｔsvのまま維持される。
【００６６】
そして、設定値決定部３４は、要望申告者数Ｎvが緩和中リミット数Ｎvlimを超える（Ｎv＞Ｎvlim）と、設定値緩和動作を中止し（図３ステップＳ１−９においてＹＥＳ）、現在の探索状態フラグＦgと緩和目標維持時間ｔmtおよび緩和目標時間ｔkeep［ｓｅｃ］に基づき、探索状態フラグＦgを更新する（図３ステップＳ１−１０）。ここで、ｔmtは（Ｔset＝Ｔsv）かつ（Ｎv≦Ｎvlim）という条件を維持した実績時間［ｓｅｃ］、ｔkeepは（Ｔset＝Ｔsv）かつ（Ｎv≦Ｎvlim）という条件を維持したい目標時間［ｓｅｃ］である。目標時間ｔkeepは、前記管理者によって予め定められている。
【００６７】
設定値決定部３４は、実績時間ｔmtを式（３）により算出する。
Ｂ＝（Ｔsv−Ｔini）／α（ｎ） ・・・（３）
設定値決定部３４は、式（３）で計算した値Ｂが、設定値緩和開始時刻ｔ1から現在時刻ｔnowまでの経過時間Ｆ＿et（ｔnow，ｔ1）以上のとき、実績時間ｔmt＝０とし、値Ｂがこの経過時間Ｆ＿et（ｔnow，ｔ1）未満のとき、実績時間ｔmtを経過時間Ｆ＿et（ｔnow，ｔ1）からＢを引いた値Ｆ＿et（ｔnow，ｔ1）−Ｂとする。なお、ここでの現在時刻ｔnowとは、設定値決定部３４が探索状態フラグＦgを更新しようとする時点の時刻であることは言うまでもない。
【００６８】
そして、設定値決定部３４は、現在の探索状態フラグＦg＝０かつｔmt＜ｔkeepの場合、すなわち以前の設定値緩和処理および今回の設定値緩和処理において緩和目標を満たしていない場合、探索状態フラグを現在と同じＦg＝０とする。設定値決定部３４は、現在の探索状態フラグＦg＝０かつｔmt≧ｔkeepの場合、すなわち今回の設定値緩和処理において緩和目標を満たした場合、探索状態フラグをＦg＝１に更新する。設定値決定部３４は、現在の探索状態フラグＦg≧１かつｔmt＜ｔkeepの場合、すなわち以前の設定値緩和処理において緩和目標を１回以上満たし、今回の設定値緩和処理において緩和目標を満たしていない場合、探索状態フラグＦgの値を１増やす（Ｆg＝Ｆg＋１）。設定値決定部３４は、現在の探索状態フラグＦg≧１かつｔmt≧ｔkeepの場合、すなわち以前の設定値緩和処理において緩和目標を１回以上満たし、今回の設定値緩和処理においても緩和目標を満たした場合、探索状態フラグをＦg＝１に更新する。
【００６９】
このように、Ｆg＝１のときは今回緩和目標を満たしたことを示し、Ｆg≧２のときは同じ変更速度で設定値変更を繰り返した場合に連続で緩和目標を満たさなかった回数が（Ｆg−１）として示される。
実績時間ｔmtは式（３）により算出されるが、ステップＳ１−８とＳ１−９が繰り返される中でＴset＝Ｔsvとなった時刻をメモリに記憶するようにして、この時刻とステップＳ１−１０時点の時刻との差から実績時間ｔmtを算出するなどの方法でももちろん構わない。
【００７０】
設定値決定部３４は、探索状態フラグＦgの更新後、設定値決定動作更新処理として、設定値緩和フラグＣstat＝０とし、さらに探索状態フラグＦgに基づき探索回数ｎを更新する（図３ステップＳ１−１１）。探索回数ｎは、探索状態フラグＦgおよび変更速度リトライ数Ｆgmaxに基づき以下のように更新される。変更速度リトライ数Ｆgmaxは、一度は緩和目標を満たした変更速度で設定値変更を繰り返し試行した場合に、緩和目標を連続で満たさない回数の許容値であり、前記管理者や制御プロバイダによって予め定められた正の整数である。設定値決定部３４は、具体的には探索状態フラグＦg＝０のとき、探索回数ｎを１増やす（ｎ＝ｎ＋１）。設定値決定部３４は、１≦Ｆg≦（Ｆgmax＋１）のとき、現在の探索回数ｎを維持する。また、設定値決定部３４は、Ｆg＞（Ｆgmax＋１）のとき、探索回数ｎを１に初期化する（ｎ＝１）。
【００７１】
つまり、以前の設定値緩和処理および今回の設定値緩和処理において緩和目標を満たさない場合であるＦg＝０の場合には、探索回数ｎをインクリメントして（ｎ＝ｎ＋１）、次のステップＳ１−１〜Ｓ１−１１の処理で設定値変更速度α（ｎ）を再び変更し、Ｆg≧１で、緩和目標を満たす設定値変更速度α（ｎ）の探索が完了している場合には、探索回数ｎをインクリメントせずに（ｎ＝ｎ）、次のステップＳ１−１〜Ｓ１−１１の処理でも同じ設定値変更速度α（ｎ）を用いる。
【００７２】
ただし、この同じ設定値変更速度α（ｎ）での設定値緩和再試行において緩和目標を満たさない回数が連続でＦgmaxを超えると、探索回数ｎを初期化するので（ｎ＝１）、次のステップＳ１−１〜Ｓ１−１１の処理では設定値決定動作起動時と同様の動作となる。つまり、緩和目標を満たす設定値変更速度α（ｎ）を探索しても、その後、室内環境や居住者の状況が変化するなどしてその設定値変更速度α（ｎ）では緩和目標を満たせなくなる場合があり、この場合に対応して設定値変更速度α（ｎ）を探索し直すようにする。
【００７３】
そして、再び、ステップＳ１−１において設定値決定開始処理が行われ、直前のステップＳ１−１１で更新された探索回数ｎに基づき設定値変更速度α（ｎ）が決定され（ステップＳ１−２）、ステップＳ１−３以降の処理が実行される。
【００７４】
以上のように、本実施の形態では、緩和目標（制御設定値Ｔset＝緩和目標設定値Ｔsvで要望申告者数Ｎv≦緩和中リミット数Ｎvlimのまま持続できる時間が緩和目標時間ｔkeep以上）を満たす設定値変更速度α（ｎ）を探索し、探索した設定値変更速度α（ｎ）での制御設定値変更をＮv≦Ｎvlimの範囲で繰り返すことで、居住環境の過剰な悪化を招かない範囲で省エネルギーを実現する安定的な制御の実現可能性を高めることができる。
【００７５】
図４の区間Ｘ−１，Ｘ−２においては、要望申告者数Ｎvが緩和中リミット数Ｎvlim以下である間、設定値緩和フラグＣstatは設定値緩和動作中であることを示す値１となっており、制御設定値Ｔsetが設定値変更速度α（ｎ）で繰り返し変更され、要望申告者数Ｎvが緩和中リミット数Ｎvlimを超えた時点で設定値緩和動作が停止される。一方、区間Ｘ−３においても、同様に、制御設定値Ｔsetが設定値変更速度α（ｎ）で繰り返し変更されるが、要望申告者数Ｎvが緩和中リミット数Ｎvlimを超える前に、制御設定値Ｔsetが緩和目標設定値Ｔsvに達している。
【００７６】
次に、要望評価部３３の要望評価の動作を説明する。申告端末５は、室内環境の温熱的な改善要望（暑い／寒い、室温を上げて欲しい／下げて欲しい、等）を、要望申告者が入力する端末である。申告端末５としては、専用端末、ＰＣ（コンピュータ）、携帯電話機などがある。申告端末５は、要望申告者が申告する要望を任意のタイミングで受け付け、この要望と要望申告者の識別情報とを要望評価部３３に送信する。上記のとおり、要望申告者の識別情報は、ユーザＩＤでもよいし、申告端末５が要望申告者と１対１で対応していれば申告端末５の端末ＩＤでもよい。図５に申告端末５の画面の１例を示す。
【００７７】
本実施の形態では、居住環境の過剰な悪化を招かない範囲で省エネルギーを実現する安定的な制御の実現可能性を高めるようとするものであるため、現状の環境に対する改善要求に関わる要望を対象とする。
【００７８】
要望評価部３３は、申告端末５から送信される要望申告と要望申告者識別情報とを逐次受信し、要望発生時刻とともに要望申告データとして記憶する。この要望申告データの１例を図６に示す。図６の例では、要望申告の欄の値「１」が「寒い」という要望申告を示し、値「２」が「暑い」という要望申告を示している。要望評価部３３は、この要望申告データを利用して所定の評価周期Ｃs［分］毎に予め定められた要望評価対象となる要望種類（暑い／寒い等）毎に要望申告者数を集計し、各要望種類の要望申告者数の合計値を要望評価結果である要望申告者数Ｎvとして算出する。
【００７９】
要望種類（暑い／寒い等）毎の要望申告者数の集計は、その要望種類が空調運転モード（冷房／暖房等）と評価時点の設定値の状態とにより特定されるトレードオフ要望か否かによって異なる集計を行なう。トレードオフ要望とは、省エネルギー性を重視した設定値によって室内環境が悪化した場合に増加傾向となる要望である。本実施の形態（冷房時）では、設定値緩和動作中であることを示すＣstat＝１のときに時間と共に増加する可能性のある「暑い」という要望がトレードオフ要望である。図７は冷房時の要望申告者数の集計区間を示す図である。図７の例では、７０で表される区間で集計される「暑い」という要望がトレードオフ要望である。
【００８０】
なお、ここでいう要望の増加傾向とは、多少の増減があっても時間経過と共に徐々に増加することを指している。評価対象の要望がトレードオフ要望である場合、要望申告者数はトレードオフ要望の積算値とし、評価対象の要望がトレードオフ要望以外の要望の場合、要望申告者数は直近の固定評価区間の集計値として評価の度毎に要望申告者数を更新する。
【００８１】
つまり、本実施の形態では、評価時点での要望種類がトレードオフ要望か否かによって異なった集計区間を採用する。図８は冷房時の「暑い」という要望の集計区間を示す図である。要望評価部３３は、評価対象の要望がトレードオフ要望である場合、図７に示すように設定値緩和開始時刻ｔ1から現在時刻ｔnowまでを集計区間として設定値緩和開始後のトレードオフ要望の申告者数の積算値を算出する。なお、ここでの現在時刻ｔnowとは、要望評価部３３が要望申告者数を集計しようとする時点の時刻であることは言うまでもない。要望評価部３３は、トレードオフ要望の要望申告者数の初期値を設定値緩和開始時の要望申告者数とする。図８の例では、８０がトレードオフ要望の申告者数の集計区間を示し、８１がトレードオフ要望の申告者数の集計時点を示している。集計時点８１の間隔は評価周期Ｃsである。
【００８２】
一方、要望評価部３３は、評価対象の要望がトレードオフ要望以外の要望の場合、現在時刻ｔnow直近の過去の固定評価区間を集計区間として要望の申告者数の積算値を算出する。トレードオフ要望以外の要望は、冷房時の「寒い」という要望、および設定値緩和動作中でないことを示すＣstat＝０のときの「暑い」という要望である。冷房時の場合、「寒い」という要望は、設定値緩和フラグＣstatの値に関係なくトレードオフ要望以外の要望となる。
【００８３】
このトレードオフ要望以外の要望については、図７に示すように現在時刻ｔnowよりも固定評価時間ｔvalだけ前の時刻を集計の開始時刻として、この開始時刻から現在時刻ｔnowまでを要望申告者数の集計区間とする。図８の例では、８２がトレードオフ要望以外の要望の申告者数の集計時点を示し、集計時点８２よりも固定評価時間ｔvalだけ前の時点と８２との間が、トレードオフ要望以外の要望の申告者数の集計区間８４である。
【００８４】
例えば、固定評価時間ｔvalが２０分で、現在時刻ｔnowが１１時２０分の場合には、集計区間は１１時００から１１時２０分までとなる。ただし、評価対象の要望がトレードオフ要望以外の要望の場合、集計区間の開始時刻が基準制御開始時刻ｔ0より早い場合には基準制御開始時刻ｔ0を集計の開始時刻とする。また、固定評価時間ｔval［ｍｉｎ］は制御対象空間の居住者が一定温度の室内環境に慣れるまでの目安となる時間でよく、ｔval［ｍｉｎ］＝設定値維持時間ｔwait［ｍｉｎ］が適当である。
【００８５】
以上の点から、評価対象の要望がトレードオフ要望の場合、要望申告者数の集計区間開始時刻は設定値緩和開始時刻ｔ1となり、評価対象の要望がトレードオフ要望以外の要望の場合、要望申告者数の集計区間開始時刻はＦ＿late（ｔ0，Ｆ＿past（ｔnow，ｔval））となる。ここで、Ｆ＿past（ｔnow，ｔval）は、現在時刻ｔnowよりも固定評価時間ｔvalだけ前の時刻であり、Ｆ＿late（ｔ0，Ｆ＿past（ｔnow，ｔval））は基準制御開始時刻ｔ0と時刻Ｆ＿past（ｔnow，ｔval）のうち遅い方の時刻である。
【００８６】
そして、要望評価部３３は、集計区間で集計した「寒い」という要望の要望申告者数ＮvCと「暑い」という要望の要望申告者数ＮvHとの合計値ＮvH＋ＮvCを、要望申告者数Ｎｖとして算出する。なお、図８の例では、冷房時の「暑い」という要望の集計区間のみを示しているが、同時に各集計時点において「寒い」という要望の申告者数が集計されていることは言うまでもない。冷房時の場合、「寒い」という要望は、設定値緩和フラグＣstatの値に関係なくトレードオフ要望以外の要望である。したがって、Ｃstat＝０の場合、図８に示した集計区間８４で「暑い」という要望と同じ集計区間で「寒い」という要望の申告者数が集計される。また、Ｃstat＝１の場合、図８に示した集計時点８１よりも固定評価時間ｔvalだけ前の時刻から、集計時点８１までを集計区間として「寒い」という要望の申告者数が集計される。
【００８７】
図９に要望評価部３３の要望申告者数算出の動作フローを示す。要望評価部３３は、現在時刻ｔnowにおいて評価対象の要望にトレードオフ要望が含まれるか否かを判断し、トレードオフ要望が含まれるか否かに応じて要望申告者数の集計区間の開始時刻を決定し、現在時刻ｔnowを集計区間の終了時刻とする（図９ステップＳ１−２１）。上記のとおり、評価対象の要望がトレードオフ要望の場合、集計区間開始時刻は設定値緩和開始時刻ｔ1となり、評価対象の要望がトレードオフ要望以外の要望の場合、集計区間開始時刻はＦ＿late（ｔ0，Ｆ＿past（ｔnow，ｔval））となる。
【００８８】
このようにして求めた「寒い」という要望の集計区間をＰＣ（ｔcs，ｔnow）とし、「暑い」という要望の集計区間をＰＨ（ｔhs，ｔnow）とする。ここで、ｔcsは「寒い」という要望の申告者数の集計区間の開始時刻、ｔhsは「暑い」という要望の申告者数の集計区間の開始時刻である。評価対象の要望にトレードオフ要望が含まれない場合には、「寒い」という要望と「暑い」という要望の集計区間は同じとなるが（ｔcs＝ｔhs）、Ｃstat＝１のときにトレードオフ要望、すなわち「暑い」という要望が含まれる場合には、通常、「寒い」という要望と「暑い」という要望の集計区間は異なる（ｔcs≠ｔhs）。
【００８９】
次に、要望評価部３３は、評価に利用する要望申告データの抽出区間Ｅ（ｔes，ｔnow）を決定し、この抽出区間Ｅにおける要望申告データを抽出する（図９ステップＳ１−２２）。ここで、ｔesは抽出区間Ｅの開始時刻である。ｔcs＝ｔhsのときは、ｔes＝ｔcs＝ｔhsとなり、ｔcs≠ｔhsのときは、ｔes＝Ｆ＿ear（ｔcs，ｔhs）となる。ここで、Ｆ＿ear（ｔcs，ｔhs）は、時刻ｔcsと時刻ｔhsのうち早い方の時刻である。
【００９０】
そして、要望評価部３３は、同一の申告者が複数回申告した場合の重複集計を避けるため、抽出した要望申告データの中に同一の申告者からの要望申告が複数ある場合には、最新の要望申告以外の当該申告者の要望申告を削除する（図９ステップＳ１−２３）。抽出区間Ｅ（１１：００，１１：２０）の要望申告データに対して重複要望申告を削除する処理を実施した例を図１０に示す。図１０の例では、識別情報「ＵＩＤ５１」の要望申告者が２回申告しているので、この要望申告者が１１時１９分に申告した最新の要望申告のみを残し、１１時１分の要望申告を削除している。
【００９１】
要望評価部３３は、ステップＳ１−２３の処理後の要望申告データを要望種類毎に分類する（図９ステップＳ１−２４）。要望申告データを「寒い」という要望申告と「暑い」という要望申告に分類した例を図１１に示す。
【００９２】
次に、要望評価部３３は、要望種類に対応した集計区間の要望申告データのみを抽出し、この集計区間の要望申告データから要望種類毎に要望者数、つまりは要望申告者識別情報の数を集計して、「寒い」という要望の要望申告者数ＮvCと「暑い」という要望の要望申告者数ＮvHを求める（図９ステップＳ１−２５）。要望申告データの中にトレードオフ要望が含まれないｔcs＝ｔhsのときには、抽出区間Ｅ（ｔes，ｔnow）が「寒い」という要望の集計区間ＰＣ（ｔcs，ｔnow）および「暑い」という要望の集計区間ＰＨ（ｔhs，ｔnow）と一致する。一方、要望申告データの中にトレードオフ要望が含まれる場合には、ＰＣ（ｔcs，ｔnow）、ＰＨ（ｔhs，ｔnow）の一方のみが抽出区間Ｅ（ｔes，ｔnow)と一致するため、重複申告者の処理後に改めて要望種類に対応した集計区間のデータを抽出する。
【００９３】
そして、要望評価部３３は、集計区間の要望申告データから「寒い」という要望の要望申告者数ＮvCと「暑い」という要望の要望申告者数ＮvHを集計するが、集計対象の要望がトレードオフ要望の場合に限ってはこのトレードオフ要望の申告者識別情報の数に、設定値緩和開始時の初期値を加算した値を要望申告者数とする。
【００９４】
つまり、本実施の形態では、Ｃstat＝１のときのトレードオフ要望、すなわち「暑い」という要望の申告者数の集計においては、設定値緩和開始時の「暑い」という要望の申告者数の初期値ＮvHbaseをトレードオフ要望の申告者識別情報の数の集計値に加算した値をＮvHとし、設定値緩和開始時からの要望申告者数を積算する。設定値緩和開始時の「暑い」という要望の申告者数の初期値ＮvHbaseについては、前記のステップＳ１−７で設定される。このように、要望申告者数が増加傾向となるトレードオフ要望については初期段階からの積算値を評価することで、過度な環境悪化となる可能性を低減することができる。
【００９５】
最後に、要望評価部３３は、「寒い」という要望の要望申告者数ＮvCと「暑い」という要望の要望申告者数ＮvHとの合計値ＮvH＋ＮvCを要望申告者数Ｎvとして要望評価を終了する（図９ステップＳ１−２６）。要望評価部３３は、以上のステップＳ１−２１〜Ｓ１−２６の処理を評価周期Ｃs［分］毎に繰り返し実行する。
【００９６】
なお、本実施の形態では、要望評価の対象となる要望種類として暑い／寒いの２種類の要望を評価の対象としたが、運転モードや制御設定値の緩和目標に応じ、居住環境の管理指標として適切なトレードオフ要望を含むような要望種類を１つ以上選択すればよく、例えば冷房運転時は「暑い」という要望のみを集計の対象とし、暖房運転時は「寒い」という要望のみを集計の対象としてもよい。
【００９７】
さらに、要望申告を例えば「とても暑い」、「暑い」、「寒い」、「とても寒い」として、冷房運転時は「とても暑い」という要望のみを評価の対象とし、暖房運転時は「とても寒い」という要望のみを評価の対象としてもよい。いずれの場合も、評価対象として選択した要望種類、基準設定値Ｔini、緩和目標設定値Ｔsvなどに応じて管理指標としたい緩和開始リミット数Ｎvs［人］や緩和中リミット数Ｎvlim［人］を適切に設定しておくことは言うまでもない。
【００９８】
以上により、本実施の形態では、設定値変更による省エネルギー制御実施の際に制御対象空間の居住者の要望申告を反映した快適性の評価を取り入れることで、省エネルギー性と快適性のバランスについて柔軟性を取り入れながらも、一定の規範的動作範囲内に収束しやすい空調機制御装置を実現することができる。
【００９９】
［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。本実施の形態では、過去の設定値緩和制御の運用履歴を活用し、設定値変更速度探索の初期値決定の際に、類似条件で緩和目標を満たした過去の設定値変更速度を利用する。図１２は本実施の形態に係る空調機制御装置の構成を示すブロック図であり、図２と同一の構成には同一の符号を付してある。本実施の形態の空調機制御装置１ａは、第１の実施の形態の空調機制御装置１に対して運用情報記憶部６を加え、制御目標決定部３の代わりに制御目標決定部３ａを設けたものである。制御目標決定部３ａは、設定値変更速度決定部３２の代わりに設定値変更速度決定部３２ａを有する。
【０１００】
制御目標決定部３ａの基本動作は第１の実施の形態と同様であり、ステップＳ１−２の動作が異なる。ステップＳ１−２以外の動作は同じであるので、異なる動作のみを説明する。
運用情報記憶部６には、変更速度探索履歴情報が設定値緩和開始時の制御機器４の運転モード（冷房／暖房などの空調運転モード）や設定値緩和開始時の日時情報とともに記憶される。変更速度探索履歴情報とは、設定値変更速度決定部３２ａが決定した設定値変更速度α（ｎ）、探索回数ｎ、ステップＳ１−１０で更新した探索状態フラグＦg、および緩和目標維持時間ｔmtを含む情報である。変更速度探索履歴情報の１例を図１３に示す。図１３の例では、Ｆgmax＝２、ｔkeep＝２０［分］としている。
【０１０１】
変更速度探索履歴情報によれば、探索回数ｎおよび探索状態フラグＦgの値から緩和目標を達成した設定値変更速度を判別することができ、さらにその設定値変更速度で設定値緩和を繰り返した際に緩和目標を達成した回数や緩和目標設定値での維持時間を抽出することができる。図１３の例では、９時、９時４０分、１３時４０分、１４時１５分の設定値緩和制御で使用された設定値変更速度α（ｎ）＝Ｐ１、α（ｎ）＝Ｐ２、α（ｎ）＝Ｐ２’では、緩和目標を達成できなかったことが分かる（Ｆg＝０）。一方、設定値変更速度α（ｎ）＝Ｐ３での設定値緩和制御は合計５回（Ｆg≧１の回数）実施され、そのうち、緩和目標を達成したのは２回（Ｆg＝１の回数）であり、緩和目標を達成していないのは３回（Ｆg≧２の回数）であることが分かる。
【０１０２】
また、運用情報記憶部６には、変更速度探索履歴情報として、設定値変更速度α（ｎ）＝Ｐ３で設定値緩和制御を実施した際の緩和目標維持時間ｔmtも記憶されている。なお、図１３において第１の実施の形態の変更速度決定方法では、α（ｎ）＝Ｐ２＝Ｐ２’であるが、採用する変更速度決定方法によっては変更速度の初期値であるα（ｎ）＝Ｐ１を除いて設定値変更速度が異なる場合ももちろんある。
【０１０３】
本実施の形態の設定値変更速度決定部３２ａは、図３のステップＳ１−２の処理において、探索回数ｎ＝１（すなわち、設定値変更速度探索の初回）の場合に、運用情報記憶部６に記憶されている変更速度探索履歴情報から、少なくとも前記運転モードおよび日時情報を利用して決定する外部環境類似データを抽出し、この外部環境類似データのうち、緩和目標を満たしている設定値変更速度を設定値変更速度α（ｎ）の初期値として採用する。
【０１０４】
外部環境類似データは、建物の外部環境や利用状態が類似していると見なされる変更速度探索履歴情報であり、例えば前記運転モードが同一でかつ季節が類似した期間の変更速度探索履歴情報である。季節類似とする条件としては、例えば、前年度の同月、過去数年間の同月、前年度の同季節（３ヶ月単位で分類した春夏秋冬の期間）など適宜設定する。なお、建物の外部環境や利用状態が類似と判断する情報として、建物の管理情報として通常保持している外気温や日射量、天候データや建物利用スケジュール（居住域人数や季節イベントの開催期間か否かなど）などを併せて利用しても構わない。
【０１０５】
外部環境類似データに同じ設定値変更速度が複数ある場合には、いずれの設定値変更速度を試行してみてもよいし、例えば、上記で示したような緩和目標の達成回数や未達成回数、あるいは、設定値緩和制御を繰り返し実施した場合の緩和目標維持時間ｔmtの積算値などで採用の優先順位をつけて採用する設定値変更速度を決定してもよい。いずれにしろ、設定値変更速度決定部３２ａは、変更速度探索履歴情報から建物の外部環境や利用状態が現在と類似していると見なされる外部環境類似データを抽出し、この外部環境類似データのうち、緩和目標を満たしている設定値変更速度を設定値変更速度α（ｎ）の初期値として採用すればよい。
【０１０６】
なお、初期値に限らず、変更速度探索履歴情報から抽出した外部環境類似データに含まれる１つ以上の設定値変更速度を、ステップＳ１−２の処理で設定値変更速度として採用する方法を変更速度決定方法としてもよい。また、外部環境類似データに含まれる設定値変更速度を採用し、この設定値変更速度で緩和目標が達成できなかった場合に第１の実施の形態で述べたような変更速度決定方法を引き続き行うようにしてもよい。
【０１０７】
以上により、本実施の形態では、省エネルギー性と快適性のバランスについて柔軟性を取り入れながらも、一定の規範的動作範囲内に収束しやすい設定値変更速度の探索回数を低減する可能性を高めることができる。
【０１０８】
［第３の実施の形態］
次に、本発明の第３の実施の形態について説明する。本実施の形態では、要望評価結果と設定値（緩和）運用実績とを実績管理情報としてユーザに提示する。図１４は本実施の形態に係る空調機制御装置の構成を示すブロック図であり、図２、図１２と同一の構成には同一の符号を付してある。本実施の形態の空調機制御装置１ｂは、第１の実施の形態の空調機制御装置１に対して運用情報記憶部６ｂを加え、さらに提示情報生成部７と情報端末８とを加えたものである。提示情報生成部７と情報端末８とは、情報提示手段を構成している。
【０１０９】
制御目標決定部３の基本動作は、第１の実施の形態と同様であるので、ここでは説明しない。運用情報記憶部６ｂには、要望評価結果（要望申告者数Ｎv）と、運用した緩和目標設定値Ｔsvの実績を示す運用実績データとが制御機器４の運転モード（冷房／暖房など）や日時情報とともに記憶される。ユーザ（主に前記管理者）が情報端末８により指定した期間を対象として、提示情報生成部７がユーザに提示する提示情報を生成し、この提示情報をユーザが情報端末８で確認する。情報端末８は、ＰＣ、携帯電話機などの汎用の情報端末でよく、申告端末５と同一でももちろん構わない。
【０１１０】
図１５に情報端末８の画面に表示される提示情報の１例を示す。提示情報は、居住域の快適性に関わる要望評価結果と空調の省エネルギー運用に関わる制御設定値の少なくとも一方の情報に基づく、所定期間の実績管理情報であればよい。提示情報としては、例えば統計処理を施した要望申告者数Ｎv（最大値、平均値、標準偏差など）や要望申告者数Ｎvの時系列推移、制御設定値の時系列推移、管理者が室内環境管理の目安として設定した緩和中リミット数Ｎvlimを要望申告者数Ｎvが超えた回数、要望申告者数Ｎvの平均値と緩和中リミット数Ｎvlimとの差などがある。すなわち、提示情報は、空調運用実績などで一般的に行なわれる処理を、要望評価結果あるいは制御設定値に施した数値やグラフでよい。
【０１１１】
本実施の形態では、提示情報を提示することで、更なる設定値緩和を行って省エネルギーを推進するか（すなわち、冷房運転の場合、緩和目標設定値Ｔsvを上げる）、あるいは温熱環境悪化への考慮から基準設定値Ｔiniや緩和目標設定値Ｔsvをより快適性を重視した値に変更するのかといった省エネルギー性と快適性のバランスを考慮した運用の意思決定を支援することができ、省エネルギー性と快適性のバランスについて柔軟性を取り入れながらも、一定の規範的動作範囲内に収束しやすい空調機制御装置を実現することができる。
【０１１２】
第１〜第３の実施の形態で説明した空調機制御装置１，１ａ，１ｂは、ＣＰＵ、メモリ及びインタフェースを備えたコンピュータと、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。ＣＰＵは、メモリに格納されたプログラムに従って第１〜第３の実施の形態で説明した処理を実行する。
【産業上の利用可能性】
【０１１３】
本発明は、空調の制御設定値を省エネルギーのために適切に設定する技術に適用することができる。
【符号の説明】
【０１１４】
１，１ａ，１ｂ…空調機制御装置、２…機器制御部、３，３ａ…制御目標決定部、４…制御機器、５…申告端末、６…探索履歴情報記憶部、６ｂ…運用情報記憶部、７…提示情報生成部、８…情報端末、３０…定値目標記憶部、３１…制御整定判定部、３２，３２ａ…設定値変更速度決定部、３３…要望評価部、３４…設定値決定部。
【技術分野】
【０００１】
本発明は、省エネルギーを実現する空調機制御装置および方法に係り、特に居住者の要望に応じて省エネルギー性と快適性のバランスをとりながら、安定的な制御を実現する空調機制御装置および方法に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
従来より、室内温度条件としては夏２３〜２６℃、冬２０〜２４℃が国際的に推奨されているが、緊急の省エネルギー対策として日本では冷房２８℃、暖房２０℃を推奨値としている。室温設定値を推奨値にする空調運転管理は設備管理者にとって容易であり導入しやすいが、冷房２８℃、暖房２０℃という設定値は温度以外の環境要因等に依存して快適性や知的生産性の大幅な悪化や低下に結びつく可能性がある。このような快適性や知的生産性の低下は居住者にとって好ましくないだけでなく、テナントや事務所などの事業者にとっては従業員の生産性低下による経済的損失に結びつくものである。さらに、居住者や事業者の居住環境への不満は建物価値の低下につながり、特にテナントオーナーにとっての不利益も少なくない。そこで、大きく分けて下記の２通りの技術が実用されている。
【０００３】
第１の技術は、室温の制御設定値を、日毎の省エネスケジュールに基づいて従来運用の設定値（以下、基準設定値）よりも省エネルギー側に緩和する制御技術である（以下、設定値緩和型省エネ制御と呼ぶ）。例えば、省エネ設定時間帯において冷房運転の制御設定値を基準設定値２６℃から緩和設定値２７℃に変更することにより、エネルギー消費量を抑制する。緩和設定値は、室内環境に配慮すると共に居住者からの苦情を考慮して、主に現場の設備管理者や省エネ推進担当者が決定することが多い（特許文献１参照）。
【０００４】
第２の技術は、申告を取り入れた快適制御技術であり、暑い／寒い（温度を上げて欲しい／温度を下げて欲しい）などの居住者の要望申告を制御設定値に反映させる制御技術である（特許文献２参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２０００−１２１１２６号公報
【特許文献２】特開２００６−２１４６２４号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
特許文献１に開示された設定値緩和型省エネ制御では、節度のある動作が保証されるが、室温設定が固定的で柔軟性に欠けるという問題点があった。つまり、特許文献１に開示された設定値緩和型省エネ制御では、温度一定制御であるために安定的な制御動作と省エネルギー効果が得られるが、負荷や利用状況の変動などに柔軟に対応できず、居住環境が大きく悪化することがある。
【０００７】
一方、特許文献２に開示された、申告を取り入れた快適制御では、状況に対応した室温設定の柔軟性が保たれるが、場当たり的で制御の安定性に欠けるという問題点があった。特許文献２に開示された制御では、例えば「暑い」という要望申告割合と「寒い」という要望申告割合の比率に対応して室温の制御設定値を上下させる。したがって、室内環境が極端に悪化する可能性は低いが、例えば「暑い」と「寒い」という相反する要望が拮抗する状態付近では要望の発生状況に応じて場当たり的に制御設定値が変更されることになり、一定の設定値に収束せずに制御が不安定になる。
【０００８】
要望の拮抗状態とは、例えば、暑い側と寒い側の相反する要望が任意の温度付近を境に逆転するような状態を指す。居住者の要望申告を制御設定値に反映する快適制御では、要望が拮抗状態となる温度付近に制御設定値が近づくが、その後、制御設定値が収束に向かわず制御の安定性が大きく損なわれることがある。図１６に室温と居住者の要望割合との関係の１例を示す。図１６において、１００は室温を上げて欲しいという要望の割合を示し、１０１は要望なしの割合を示し、１０２は室温を下げて欲しいという要望の割合を示している。図１６の例では、２６．５℃を境に暑い側と寒い側の要望の割合が反転している。このような環境に特許文献２に開示された快適制御を採用すると、初期段階では暑い／寒いの要望申告に応じて設定値が２６．５℃付近に向かうが、その後、暑い／寒いの要望申告の出方に対応して設定値が頻繁に変更され、制御は不安定になる。そして、この制御が不安定な状態は、居住者の在室状況が変化するなどして要望の拮抗状態から自然に抜け出るまで放置されることになる。
【０００９】
さらに、特許文献２に開示された、申告を取り入れた快適制御では、居住者の要望が過度に快適追求型になることがあり、過度に快適追求型になると、消費エネルギーが不適切に増大するという問題点があった。居住者の要望として申告されるのは通常、暑い／寒いといった環境改善要求、つまり不満から発生する要望であり、暑くも寒くもない適度な環境にいる居住者は空調環境を強く意識しないのが一般的なため、丁度良いとか、このままでよいといった要望（図１６の例では要望なしに対応）は実験的に居住者に申告を要請するケース以外では集まりにくい。よって、実際に運用されている申告システムで収集される申告は暑い／寒いなどの相反する要望申告が主となり、要望の拮抗状態の付近で相反する両方の要望が、最悪の場合は、過度な快適追及型の状態で存在する。さらに、居住者が自由に申告を行なう一般的な申告システムでは、暑い／寒いと感じる居住者は任意のタイミングで短時間に複数回の申告を行なうことが可能である。よって、申告数や申告数割合（全申告数に対する暑い／寒いの割合）は居住者の申告行動に依存して狭い温度範囲で急激に変化する可能性もあり、このような場合に制御はより不安定となる。
【００１０】
本発明は、上記課題を解決するためになされたもので、省エネルギー性と快適性のバランスについて柔軟性を取り入れながらも、一定の規範的動作範囲内に収束しやすい空調機制御装置および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】
【００１１】
本発明の空調機制御装置は、温度一定制御の制御設定値である基準設定値Ｔiniと、この基準設定値Ｔiniよりも省エネルギー設定の制御設定値である緩和目標設定値Ｔsvとを予め記憶する定値目標記憶手段と、制御設定値Ｔsetを前記基準設定値Ｔiniから前記緩和目標設定値Ｔsvへ変更する際の設定値変更速度α（ｎ）を決定する設定値変更速度決定手段と、制御対象空間の温熱環境に対する要望量を一定時間毎に評価する要望評価手段と、前記設定値変更速度決定手段が決定した設定値変更速度α（ｎ）で前記制御設定値Ｔsetを前記基準設定値Ｔiniから前記緩和目標設定値Ｔsvまで変更する設定値決定手段と、制御対象空間の室温が前記設定値決定手段によって決定された制御設定値Ｔsetと一致するように空調機器を制御する機器制御手段とを備え、前記設定値変更速度決定手段と前記設定値決定手段とは、前記要望量が所定の緩和目標を満たす前記設定値変更速度α（ｎ）を繰り返し探索することを特徴とするものである。
【００１２】
また、本発明の空調機制御装置の１構成例において、前記要望評価手段は、前記要望量として、同一の居住者からの複数回の要望申告のうち最新の要望申告のみを残したときの要望申告者数、あるいは前記要望申告者数を制御対象空間の居住者数で除した要望申告者割合を導出することを特徴とするものである。
また、本発明の空調機制御装置の１構成例において、前記緩和目標は、前記制御設定値Ｔset＝緩和目標設定値Ｔsvの状態で前記要望量が所定の緩和中リミット量以下のまま持続できる時間が所定の緩和目標時間ｔkeep以上という条件であり、前記設定値決定手段と前記設定値変更速度決定手段とは、前記要望量が前記所定の緩和目標を満たす前記設定値変更速度α（ｎ）を探索し、探索した設定値変更速度α（ｎ）での制御設定値変更を、前記要望量が前記緩和中リミット量以下の範囲で繰り返すことを特徴とするものである。
また、本発明の空調機制御装置の１構成例は、さらに、前記設定値変更速度の探索履歴情報を、前記空調機器の運転モードと日時情報と共に記憶する探索履歴情報記憶手段を備え、前記設定値変更速度決定手段は、前記探索履歴情報記憶手段に記憶されている情報のうち、制御対象空間の外部環境が類似している探索履歴情報を利用して前記設定値変更速度α（ｎ）を決定することを特徴とするものである。
【００１３】
また、本発明の空調機制御装置の１構成例は、さらに、前記要望量と前記制御設定値Ｔsetとの履歴を、前記空調機器の運転モードと日時情報と共に記憶する運用情報記憶手段と、この運用情報記憶手段に記憶された情報に基づいて、前記要望量と前記制御設定値Ｔsetの運用実績とを管理者に提示する情報提示手段とを備えることを特徴とするものである。
また、本発明の空調機制御装置の１構成例は、制御対象空間の温熱環境に対する居住者の要望のうち、前記制御設定値Ｔsetを前記基準設定値Ｔiniよりも省エネルギー側に設定変更中に増加傾向となる可能性のある要望をトレードオフ要望とし、前記要望評価手段は、前記制御設定値Ｔsetを前記基準設定値Ｔiniよりも省エネルギー側に設定変更中で、かつ前記居住者の要望に前記トレードオフ要望が含まれる場合には、前記制御設定値Ｔsetを省エネルギー側に設定変更開始するときの要望量を初期値として、集計を行う現時刻までのトレードオフ要望の要望量を積算して集計し、前記居住者の要望に前記トレードオフ要望が含まれない場合には、集計を行う現時刻から所定の固定評価時間ｔvalだけ前の時刻を集計の開始時刻として、この開始時刻から現時刻までを集計区間として要望量を集計することを特徴とするものである。
【００１４】
また、本発明の空調機制御装置の１構成例において、前記設定値変更速度決定手段は、前記設定値変更速度α（ｎ）の探索を実施する度に前記設定値変更速度α（ｎ）を一定割合で変化させることを特徴とするものである。
また、本発明の空調機制御装置の１構成例において、前記設定値決定手段は、前記緩和目標を満たす設定値変更速度α（ｎ）の探索が完了した場合に、探索した設定値変更速度α（ｎ）での制御設定値変更を、前記要望量が前記緩和中リミット量以下の範囲で繰り返し、この設定値変更速度α（ｎ）で前記緩和目標を満たさない繰り返し回数が所定の変更速度リトライ数Ｆgmaxを超えたときに、探索回数を初期化して、前記設定値変更速度α（ｎ）の探索をし直すことを特徴とするものである。
また、本発明の空調機制御装置の１構成例は、さらに、制御対象空間の室温が前記設定値決定手段によって決定された制御設定値Ｔsetに整定したかどうかを判定する制御整定判定手段を備え、前記設定値決定手段は、整定後に所定の設定値維持時間ｔwaitの経過を待った上で、前記要望評価手段が集計した要望量と所定の緩和開始リミット量とを比較し、前記要望量が前記緩和開始リミット量以下であるときに、前記設定値変更速度決定手段が決定した設定値変更速度α（ｎ）で前記制御設定値Ｔsetを前記基準設定値Ｔiniから前記緩和目標設定値Ｔsvまで変更開始することを特徴とするものである。
【００１５】
また、本発明の空調機制御装置の１構成例において、前記設定値決定手段は、前記要望量が前記緩和開始リミット量以下であるという条件が満たされない状態の持続時間が所定の上限を超えるか、あるいは前記要望評価手段が集計した要望量と前記緩和開始リミット量との比較回数が所定の上限を超えた場合には、前記緩和目標を満たす設定値変更速度α（ｎ）を探索できなかったことを管理者に通知することを特徴とするものである。
また、本発明の空調機制御装置の１構成例において、前記設定値決定手段は、所定の探索継続条件を満たさないときに、前記設定値変更速度α（ｎ）の探索を中止して、前記緩和目標を満たす設定値変更速度α（ｎ）を探索できなかったことを管理者に通知することを特徴とするものである。
【００１６】
また、本発明の空調機制御方法は、制御対象空間の温熱環境に対する要望量を一定時間毎に評価する要望評価ステップと、制御設定値Ｔsetを、温度一定制御の制御設定値である基準設定値Ｔiniから、この基準設定値Ｔiniよりも省エネルギー設定の制御設定値である緩和目標設定値Ｔsvへ変更する際の設定値変更速度α（ｎ）を決定する設定値変更速度決定ステップと、この設定値変更速度決定ステップで決定した設定値変更速度α（ｎ）で前記制御設定値Ｔsetを前記基準設定値Ｔiniから前記緩和目標設定値Ｔsvまで変更する設定値決定ステップと、制御対象空間の室温が前記設定値決定ステップで決定した制御設定値Ｔsetと一致するように空調機器を制御する機器制御ステップとを備え、前記設定値変更速度決定ステップと前記設定値決定ステップとは、前記要望量が所定の緩和目標を満たす前記設定値変更速度α（ｎ）を繰り返し探索することを特徴とするものである。
【発明の効果】
【００１７】
本発明によれば、制御対象空間の温熱環境に対する要望量を一定時間毎に評価し、設定値変更速度α（ｎ）で制御設定値Ｔsetを基準設定値Ｔiniから緩和目標設定値Ｔsvまで変更することを繰り返して、要望量が所定の緩和目標を満たす設定値変更速度α（ｎ）を繰り返し探索することにより、居住環境の過剰な悪化を招かない範囲で省エネルギーを実現する安定的な制御の実現可能性を高めることができる。すなわち、本発明では、設定値変更による省エネルギー制御実施の際に制御対象空間の居住者の要望申告を反映した快適性の評価を取り入れることで、省エネルギー性と快適性のバランスについて柔軟性を取り入れながらも、一定の規範的動作範囲内に収束しやすい空調機制御装置を実現することができる。
【００１８】
また、本発明では、設定値変更速度の探索履歴情報を、空調機器の運転モードと日時情報と共に記憶する探索履歴情報記憶手段を設け、探索履歴情報記憶手段に記憶されている情報のうち、制御対象空間の外部環境が類似している探索履歴情報を利用して設定値変更速度α（ｎ）を決定することにより、省エネルギー性と快適性のバランスについて柔軟性を取り入れながらも、一定の規範的動作範囲内に収束しやすい設定値変更速度の探索回数を低減する可能性を高めることができる。
【００１９】
また、本発明では、要望量と制御設定値Ｔsetとの履歴を、空調機器の運転モードと日時情報と共に記憶する運用情報記憶手段を設け、運用情報記憶手段に記憶された情報に基づいて、要望量と制御設定値Ｔsetの運用実績とを管理者に提示することにより、更なる設定値緩和を行って省エネルギーを推進するか、あるいは温熱環境悪化への考慮から基準設定値Ｔiniや緩和目標設定値Ｔsvをより快適性を重視した値に変更するのかといった省エネルギー性と快適性のバランスを考慮した運用の意思決定を支援することができる。
【００２０】
また、本発明では、制御設定値Ｔsetを基準設定値Ｔiniよりも省エネルギー側に設定変更中で、かつ居住者の要望にトレードオフ要望が含まれる場合には、制御設定値Ｔsetを省エネルギー側に設定変更開始するときの要望量を初期値として、集計を行う現時刻までのトレードオフ要望の要望量を積算して集計することにより、過度な環境悪化となる可能性を低減することができる。
【００２１】
また、本発明では、探索した設定値変更速度α（ｎ）で緩和目標を満たさない繰り返し回数が所定の変更速度リトライ数Ｆgmaxを超えたときに、探索回数を初期化して、設定値変更速度α（ｎ）の探索をし直すことにより、室内環境や居住者の状況が変化するなどして、探索した設定値変更速度α（ｎ）では緩和目標を満たせなくなった場合に対応することができる。
【００２２】
また、本発明では、制御対象空間の室温が設定値決定手段によって決定された制御設定値Ｔsetに整定したかどうかを判定し、整定後に所定の設定値維持時間ｔwaitの経過を待った上で、要望評価手段が集計した要望量と所定の緩和開始リミット量とを比較し、要望量が緩和開始リミット量以下であるときに、設定値変更速度決定手段が決定した設定値変更速度α（ｎ）で制御設定値Ｔsetを基準設定値Ｔiniから緩和目標設定値Ｔsvまで変更開始することにより、制御対象空間の居住者が制御設定値Ｔsetの室温の室内環境に慣れ、要望量が落ち着くまで待ってから、制御設定値Ｔsetの変更を開始することができる。
【００２３】
また、本発明では、要望量が緩和開始リミット量以下であるという条件が満たされない状態の持続時間が所定の上限を超えるか、あるいは要望評価手段が集計した要望量と緩和開始リミット量との比較回数が所定の上限を超えた場合には、緩和目標を満たす設定値変更速度α（ｎ）を探索できなかったことを管理者に通知することにより、管理者は、省エネルギー性と快適性のバランスを加味した運用設定であるかどうかを評価することができ、基準設定値Ｔiniや緩和目標設定値Ｔsvをより快適性を重視した側に変更するなどといった改善に向けた検討が可能となる。
【００２４】
また、本発明では、所定の探索継続条件を満たさないときに、設定値変更速度α（ｎ）の探索を中止して、緩和目標を満たす設定値変更速度α（ｎ）を探索できなかったことを管理者に通知することにより、管理者は、省エネルギー性と快適性のバランスを加味した運用設定であるかどうかを評価することができ、基準設定値Ｔiniや緩和目標設定値Ｔsvをより快適性を重視した側に変更するなどといった改善に向けた検討が可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００２５】
【図１】要望割合と温度変化率との関係の１例を示す図である。
【図２】本発明の第１の実施の形態に係る空調機制御装置の構成を示すブロック図である。
【図３】本発明の第１の実施の形態に係る空調機制御装置の制御目標決定部の動作を説明するフローチャートである。
【図４】制御目標決定部が決定する制御設定値と要望評価部の評価結果である要望申告者数と設定値緩和動作中か否かを示す設定値緩和フラグの推移を示す図である。
【図５】本発明の第１の実施の形態に係る申告端末の画面の１例を示す図である。
【図６】本発明の第１の実施の形態に係る要望評価部が記憶する要望申告データの１例を示す図である。
【図７】本発明の第１の実施の形態において冷房時の要望申告者数の集計区間を示す図である。
【図８】本発明の第１の実施の形態において冷房時の「暑い」という要望の集計区間を示す図である。
【図９】本発明の第１の実施の形態に係る要望評価部の要望申告者数算出の動作を説明するフローチャートである。
【図１０】本発明の第１の実施の形態において重複要望申告を削除する例を示す図である。
【図１１】本発明の第１の実施の形態において要望申告データを分類する例を示す図である。
【図１２】本発明の第２の実施の形態に係る空調機制御装置の構成を示すブロック図である。
【図１３】本発明の第２の実施の形態における変更速度探索履歴情報の１例を示す図である。
【図１４】本発明の第３の実施の形態に係る空調機制御装置の構成を示すブロック図である。
【図１５】本発明の第３の実施の形態において情報端末の画面に表示される提示情報の１例を示す図である。
【図１６】室温と居住者の要望割合との関係の１例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００２６】
［発明の原理］
所定の温度からある目標温度に温度変更する場合、温度変化率を変えて目標温度に近づけると不満足状態が変化することが知られている。例えば、２６℃から２８℃に温度変更する場合、目標温度が同じ２８℃であっても、２６℃から２８℃に移行する際の温度変化率を変えると、暑いという要望の発生状態（以下、要望状態）が変化する（文献「岩崎 由佳，“居住者の温冷感申告を利用した空調制御と居住者特性の分析”，名古屋大学大学院 環境学研究科 都市環境学専攻 久野覚研究室 原田昌幸研究室，２００４年，＜ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｄａｖｉｎｃｉ．ｎｕａｃ．ｎａｇｏｙａ−ｕ．ａｃ．ｊｐ／￣ｈａｒａｄａ／ｇａｋｕｉ＿ｔｈｅｍａ／ｇａｋｕｉ．ｈｔｍ＞」）。発明者は、この知見を応用すれば要望の拮抗状態から抜け出す可能性を増大させられる点に着目した。そして、この知見を、要望申告を利用した設定値緩和制御に適用することで、省エネルギー性と快適性のバランスについて柔軟性を取り入れながらも、制御を一定の動作範囲内に収束しやすくできることに想到した。以下では、制御設定値を省エネルギー側に設定することを緩和と言う。
【００２７】
図１（Ａ）、図１（Ｂ）に要望割合と温度変化率との関係の１例を示す。図１６と同様に、１００は室温を上げて欲しいという要望割合を示し、１０１は要望なしの割合を示し、１０２は室温を下げて欲しいという要望割合を示している。要望割合は、事実上、居住者の不満足度を表している。基準設定値２６℃から緩和目標設定値２７．５℃に制御設定値を緩和する際、２７．５℃に移行する温度変化率をａ’とした場合、室温を下げて欲しいという要望割合は室温の上昇に応じて図１（Ａ）の１０３のように推移し、温度変化率をａ’’とした場合、室温を下げて欲しいという要望割合は図１（Ａ）の１０４のように推移し、温度変化率をａ’’とした場合、室温を下げて欲しいという要望割合は図１（Ａ）の１０５のように推移する。つまり、温度変化率をａ’、ａ’’、ａ’’’のように変えることで暑い側の要望状態が変化することを示している。このように、暑い／寒いの要望状態のバランスが変化することで、要望の拮抗状態から抜け出て制御設定値が収束方向に向かう可能性が高まる。図１（Ａ）、図１（Ｂ）の例では、例えば、２６．５℃付近（変化率ａ’）で要望の拮抗状態に陥っていた状況が、温度変化率をａ’’またはａ’’’に変えることで、省エネルギー側の緩和値である２７℃に移行しやすくなる。このように、温度変化率を変えて制御設定値を緩和させることにより、制御を安定化できる確率が増加する。なお、要望申告の数や強度（例えば、「暑い」要望の強度としては、「やや暑い」、「とても暑い」など）、上記要望割合、要望を申告した居住者の数など、要望を定量化したものを要望量と称するものとする。
【００２８】
さらに発明者は、設定値緩和制御を行なう際の快適性の指標に用いる要望量として、個々の要望申告の数や強度ではなく、特に、要望申告者数あるいは要望申告者割合（以下、これらを要望者量とする）に着目した。すなわち、要望者量は要望量の下位概念に相当する。通常、オフィス環境などで特定の個人が極端に強い温熱的な不快感を伴う場合は、例えば、高いストレス状態や極端な睡眠不足、体調不良など特殊な要因によるものと思われる。よって、このような居住者からの要望申告数、あるいは要望強度を制御設定値に反映することは、他の居住者にとって好ましくないばかりか、制御の不安定性の要因になる可能性もある。要望者量を利用すれば、特殊な要因によって強い不満足を感じる居住者の要望強度や、同一居住者からの過剰な重複申告を制御に反映せずに済むため、より安定的な制御を実現しやすくなる。
【００２９】
また、要望者量を採用することは、テナント管理者や設備管理者などが要望者量を適切に管理可能な状態を実現する。要望者量に関する条件を定め、この定められた条件を満たすように設定値緩和制御を行なえば、居住環境の過剰な悪化を招かない範囲で省エネルギーを実現する安定的な制御の実現可能性を高めることができるので、より好ましい。
【００３０】
［第１の実施の形態］
以下、本発明の実施の形態について図面を参照して詳細に説明する。本実施の形態では、制御設定値Ｔset＝緩和目標設定値Ｔsvで要望申告者数Ｎv≦緩和中リミット数Ｎvlimのまま持続できる時間が緩和目標時間ｔkeep以上という条件を緩和目標とし、緩和目標を満たす設定値変更速度をＮv＜Ｎvlimの範囲で探索しながら設定値緩和制御を行なう。制御目標の決定方法が独自の発明部分であり、目標が決定された機器の制御に関しては汎用の技術である。
【００３１】
簡単のためにオフィスなどの制御対象空間の冷房運転モードの例で説明するが、本実施の形態に示す変数や条件等を適用対象に応じて適宜設定すれば、他の適用対象でも同様に実施可能であることはいうまでもない。適用条件とこれらの設定パラメータをセットとして定めておき、条件に応じて設定パラメータを切り替えることで年間を通じて本発明を実施することも可能である。
【００３２】
図２は本実施の形態に係る空調機制御装置の構成を示すブロック図である。空調機制御装置１は、機器制御部２と、制御目標決定部３とからなる。
機器制御部２は、制御目標決定部３が決定した制御設定値（本実施の形態では、室温設定値）を制御の目標値として制御機器４を制御する。
【００３３】
制御目標決定部３の設定値決定部３４は、定値目標記憶部３０に記憶された定値目標値と、制御整定判定部３１が判定する制御整定判定結果と、設定値変更速度決定部３２が決定する制御目標の変更速度と、申告端末５から入力される居住者の要望申告とに基づいて要望評価部３３が求める要望評価結果を利用し、制御設定値を決定する。
【００３４】
要望申告者（制御対象空間の居住者）の要望は、申告端末５から入力され、要望申告者の識別情報とともに要望評価部３３に送信されるものとする。要望申告者の識別情報は、要望申告者が要望申告と同時に申告端末５に自身のユーザＩＤを入力したときに、このユーザＩＤを要望申告者の識別情報として、要望申告と併せて送信すればよい。あるいは、申告端末５が各要望申告者に対応している場合、すなわち要望申告者毎に申告端末５が設けられている場合には、申告端末５を識別する端末ＩＤを要望申告者の識別情報として、要望申告と併せて送信すればよい。
【００３５】
以下、各構成要素について説明する。機器制御部２は、制御機器４の制御を行う。制御機器４との通信や、制御目標に制御機器４を制御するアルゴリズムは汎用の製品や技術を用いたもので構わない。
制御目標決定部３は、上記緩和目標を満たす設定値変更速度（制御設定値の変化率）を探索しながら、所定の基準設定値から所定の緩和目標設定値に向かう制御設定値Ｔsetを、定値目標記憶部３０、制御整定判定部３１、設定値変更速度決定部３２および要望評価部３３の各情報に基づいて逐次決定する。
【００３６】
定値目標記憶部３０には、温度一定制御の制御設定値である基準設定値Ｔini［℃］と、緩和目標設定値Ｔsv［℃］と、緩和目標時間ｔkeep［ｓｅｃ］とが予め記憶されている。基準設定値Ｔiniは、快適性を考慮した従来の設定値であり、例えば国際的に推奨されている例では、夏で２３〜２６℃、冬で２０〜２４℃である。緩和目標設定値Ｔsvは、この基準設定値Ｔiniよりも省エネルギー設定になっている設定値である。すなわち、一般的な空調システムで冷暖房を運用している場合、通常は、緩和目標設定値Ｔsvは、冷房時であれば基準設定値Ｔiniより高い温度に設定され、暖房時であれば基準設定値Ｔiniより低い温度に設定される。
【００３７】
緩和目標時間ｔkeepは、制御設定値Ｔset＝緩和目標設定値Ｔsvで要望申告者数Ｎv≦緩和中リミット数Ｎvlimのまま持続したい目標時間である。これらの基準設定値Ｔini、緩和目標設定値Ｔsvおよび緩和目標時間ｔkeepは、実現したい省エネルギーと、極端な室内環境悪化を生じさせないことを想定した一般的な範囲で、設備管理者や制御対象空間の環境管理者（以下、管理者）が適宜設定する。
【００３８】
制御整定判定部３１は、制御量（本実施の形態では制御対象空間の室温）が、制御目標決定部３で決定した制御設定値に整定したかどうかを判定する。制御整定判定部３１には、制御整定の判定条件が設備管理者や制御プロバイダによって予め設定されている。
【００３９】
設定値変更速度決定部３２は、基準設定値Ｔini［℃］から緩和目標設定値Ｔsv［℃］に制御設定値を変更する際の設定値変更速度を決定する。設定値変更速度決定部３２には、変更速度初期値αs［℃／ｓｅｃ］と、変更速度決定方法と、変更速度探索継続条件（以下、探索継続条件）とが設備管理者やプロバイダによって予め設定されている。変更速度決定方法としては、汎用の探索手法を用いればよいが、説明を簡単にするため、本実施の形態の変更速度決定方法は設定値変更速度を一定割合で減少させる例とする。探索継続条件は、「変更速度変更回数が所定の上限値以下で、かつ、変更速度が所定の下限値以上」とする。さらに、設定値変更速度決定部３２には、変更速度変更幅−ａ［℃／ｓｅｃ］（ａは正の数）、変更速度更新上限数ｎmax［回］、変更速度下限αminが設定されている。
【００４０】
要望評価部３３は、申告端末５から送信される要望申告者の要望申告と要望申告者の識別情報とを受信して記憶し、所定の評価タイミングで要望申告を評価して要望評価結果（本実施の形態では要望申告者数Ｎv）を算出する。要望評価は、その要望の種類と、制御設定値を省エネルギー設定に変更する設定値緩和動作中か否かの状態を示す設定値緩和フラグＣstatとに基づいて行われる。
【００４１】
要望評価部３３には、求めた要望評価結果に対して設定値緩和開始判断で利用される緩和開始リミット数Ｎvs［人］と、設定値緩和の中止判断に利用される緩和中リミット数Ｎvlim［人］とが予め設定されている。また、要望評価部３３には、基準設定値Ｔini［℃］に制御が整定した後、制御対象空間の居住者が基準設定値Ｔini［℃］の室内環境に慣れるまでの時間として設定値維持時間ｔwait［ｍｉｎ］も予め設定されている。
【００４２】
緩和開始リミット数Ｎvs［人］と緩和中リミット数Ｎvlim［人］とは、前記管理者が室内環境（温熱環境に限らず、知的生産性などをの環境評価要素を含む）の管理指標としての要望申告者数を考慮して予め設定する。
【００４３】
なお、本実施の形態では、要望者量として要望申告者数を用いているが、要望申告者数を制御対象空間の居住者数で除した要望申告者割合を要望者量として用いてもよい。ここで、用いる居住者数はセキュリティシステムの情報や画像センサを利用した正確な人数を採用してもよいが、当該制御対象空間の平均的な居住者数を利用することでも本実施の形態が適用できる。この場合、想定した平均的な居住者数に対する実際の居住者数の変動幅を考慮して、適宜、緩和開始リミット数Ｎvs［人］や緩和中リミット数Ｎvlim［人］等のパラメータ値を決定する。
【００４４】
また、説明を簡単にするために本実施の形態では、評価タイミングを評価周期Ｃs毎としているが、要望申告者からの要望申告が発生した任意のタイミングで逐次本実施の形態で説明する要望評価を行なってもよい。
【００４５】
制御機器４は、制御対象となる空調機器である。申告端末５は、室内環境の温熱的な改善要望（暑い／寒い、室温を上げて欲しい／下げて欲しい、等）を、要望申告者が入力する端末である。申告端末５としては、専用端末、ＰＣ（コンピュータ）、携帯電話機などがある。申告端末５は、要望申告者が入力した要望と、要望申告者の識別情報とを要望評価部３３に送信する。上記のとおり、要望申告者の識別情報は、ユーザＩＤでもよいし、申告端末５が要望申告者と１対１で対応していれば申告端末５の端末ＩＤでもよい。
【００４６】
次に、本実施の形態の特徴部分である制御目標決定部３の動作について説明する。図３は制御目標決定部３の動作を説明するフローチャート、図４は制御目標決定部３が決定する制御設定値Ｔsetと要望評価部３３の評価結果である要望申告者数Ｎvと設定値緩和動作中か否かを示す設定値緩和フラグＣstatの推移を示す図である。図３には記載していないが、機器制御部２は制御目標決定部３が決定した制御設定値Ｔsetを目標値として制御機器４を制御するという一般的な制御の基本動作を、制御目標決定部３の動作と並行して実行しているものとする。また、要望評価部３３は、任意のタイミングで要望申告者から申告端末５を介して送信される要望申告を逐次受信しながら、評価周期Ｃs毎に評価結果である要望申告者数Ｎv［人］を更新する動作を繰り返すものとする。
【００４７】
以下では、制御目標決定部３の基本動作を説明し、その後に要望評価部３３の要望評価の詳細について説明する。
定値目標記憶部３０には、温度一定制御の制御設定値である基準設定値Ｔini［℃］と、緩和目標設定値Ｔsv［℃］とが予め設定されている。基準設定値Ｔiniは、快適性を考慮した従来の設定値であり、例えば国際的に推奨されている例では、夏で２３〜２６℃、冬で２０〜２４℃である。緩和目標設定値Ｔsvは、冷房／暖房などの空調の運転モードに応じて基準設定値Ｔiniよりも省エネルギー側に設定される設定値である。説明を簡単にするために本実施の形態では冷房時の代表例を説明するので、Ｔsv＞Ｔiniである。使用している制御機器４や運転モード（暖房等）に対応して省エネルギー設定となる緩和目標設定値Ｔsvを適宜設定する。
【００４８】
設定値決定動作が起動すると、制御目標決定部３の設定値決定部３４は、初期化処理として、設定値緩和フラグＣstatを０に初期化し、変更速度変更回数ｎを１に初期化する。ここで、設定値緩和フラグＣstatは、制御目標である制御設定値Ｔsetが基準設定値Ｔiniよりも省エネルギー設定になっているか否かを示す。Ｃstat＝１の場合は、制御設定値Ｔsetが基準設定値Ｔiniよりも省エネルギー設定になっており、設定値緩和動作中であることを示している。Ｃstat＝０の場合は、制御設定値Ｔsetが基準設定値Ｔiniよりも省エネルギー設定になっておらず、設定値緩和動作中でないことを示している。つまり、Ｃstat＝１は省エネルギー制御である設定値緩和によって制御対象空間の居住者の快適性が犠牲となる可能性のある状態を示していることとなる。変更速度変更回数ｎ（ｎは正の整数）は、設定値変更速度の変更回数である探索回数を示している。以下、変更速度変更回数ｎを探索回数ｎとする。
【００４９】
初期化処理後、設定値決定部３４は、設定値決定開始処理として、Ｔset＝Ｔini、ｔ0＝ｔnow、Ｆg＝０、Ｎv＝ＮvHbase＝０と設定する（図３ステップＳ１−１）。ここで、Ｔsetは制御設定値、Ｔiniは基準設定値、ｔ0は基準値制御開始時刻、ｔnowは現在時刻、Ｆgは探索状態フラグ、Ｎvは要望申告者数、ＮvHbaseは「暑い」という要望を出す要望申告者数の初期値である。
この目標決定開始処理でＴset＝Ｔiniと設定されることにより、機器制御部２は、制御対象空間の室温が基準設定値Ｔiniになるように制御機器４の制御を開始する。
【００５０】
探索状態フラグＦgは、設定値変更速度の探索状態を示す正の整数であり、表１のような状態を示す。
【００５１】
【表１】
【００５２】
要望申告者数Ｎvおよび要望申告者数初期値ＮvHbaseについては後述する要望評価部３３の動作で使用する。
次に、設定値変更速度決定部３２は、探索状態フラグＦgに基づいて設定値変更速度α（ｎ）を決定する（図３ステップＳ１−２）。Ｆg＝０の場合は、予め記憶された変更速度決定方法に従って設定値変更速度α（ｎ）を決定する。Ｆｇ≧１の場合については、ステップＳ１−１１以降の動作で説明する。
【００５３】
本実施の形態の変更速度決定方法は、変更速度初期値αs［℃／ｓｅｃ］と変更速度変更幅−ａ［℃／ｓｅｃ］（ａは正の数とする）とを用いた次式で表される決定方法とする。
α（ｎ）＝αs−ａ×（ｎ−１） ・・・（１）
すなわち、設定値変更速度決定部３２は、式（１）により設定値変更速度α（ｎ）を決定する。なお、説明を簡単にするため、本実施の形態では式（１）によって設定値変更速度α（ｎ）を所定の変更幅ａで減少させていく例を示すが、設定値変更速度α（ｎ）を所定の変更幅で増加させてもよいし、変更幅を可変にするなどしてももちろん構わない。
【００５４】
次に、設定値決定部３４は、探索継続条件に基づき、設定値変更速度α（ｎ）の探索継続判断を行う（図３ステップＳ１−３）。本実施の形態の探索継続条件は、予め定められた変更速度更新の上限数ｎmax［回］と変更速度下限αmin（αmin＜αs）に基づき、（ｎ≦ｎmax）かつ（α（ｎ）≧αmin）とする。探索継続条件を満たさない場合には、設定値決定動作は中止される（図３ステップＳ１−３においてＮＯ）。この設定値決定動作の中止は、Ｔset＝ＴsvでＮv≦Ｎvlimのまま持続できる時間がｔkeep以上という所定の緩和目標を満たす設定値変更速度α（ｎ）を、探索継続条件の範囲では探索できなかったことを示す。
【００５５】
なお、設定値決定動作が中止された場合でも、外気条件や室内負荷、居住者数の変動によって緩和目標が達成できる状況となることもある。このため、設定値決定動作が中止された場合には、所定の時刻、あるいは、設定値決定動作中止の数十分後などに再び設定値決定動作を起動するといった起動スケジュールを予め設定しておくことで、日単位などのより長い期間内では所定の緩和目標を満たす時間帯が実現する可能性がある。なお、探索継続条件は、変更速度決定方法に応じて適宜定めればよく、探索的手法を用いる場合には探索回数や探索範囲などの制約条件を定めればよい。
【００５６】
また、設定値決定動作が中止された場合は、イベントをログに残したり、電子メールを発信するなどして前記管理者にその旨を通知することが望ましい。通知された前記管理者は、省エネルギー性と快適性のバランスを加味した運用設定であるかどうかを評価することができ、基準設定値や緩和目標設定値をより快適性を重視した側に変更するなどといった改善に向けた検討が可能となる。
【００５７】
次に、設定値決定部３４は、（ｎ≦ｎmax）かつ（α（ｎ）≧αmin）という探索継続条件を満たす場合（図３ステップＳ１−３においてＹＥＳ）、制御量が制御設定値Ｔsetに整定するのを待つ（図３ステップＳ１−４）。整定したか否かの判定は予め定められている整定判定条件に基づき、制御整定判定部３１が行う。整定判定条件は、空調制御において一般的に用いられる判定条件でよい。例えば制御量である室温が、所定の時間以上、制御設定値Ｔset付近の所定の範囲内にあることを整定判定条件とする。具体的には、例えばＴset±０．２℃の範囲で１０分以上制御量が推移することを整定判定条件とすればよい。
【００５８】
設定値決定部３４は、制御整定後、Ｔset＝Ｔiniのまま、さらに設定値維持時間ｔwaitが経過するのを待つ（図３ステップＳ１−５）。設定値維持時間ｔwaitは、制御対象空間の居住者が室温Ｔiniの室内環境に慣れるまでのおおよその目安となる時間でよい。例えば温熱環境の心理・生理に関する実験等で目安として採用される２０分などの値が設定値維持時間ｔwaitとして要望評価部３３に予め設定されている。
【００５９】
設定値維持時間ｔwaitが経過すると、設定値決定部３４は、設定値緩和開始判断を行う（図３ステップＳ１−６）。設定値決定部３４は、要望評価部３３に設定されている緩和開始リミット数Ｎvs［人］と、要望評価部３３の最新の要望評価結果である要望申告者数Ｎv［人］とを比較して、Ｎv≦Ｎvsかどうかを判断する。設定値決定部３４は、Ｎv≦Ｎvsが満たされない場合（図３ステップＳ１−６においてＮＯ）、ステップＳ１−６の設定値緩和開始判断を繰り返して条件が満たされるのを待つ。この間、制御設定値Ｔsetは基準設定値Ｔiniのままであるから、室温はＴiniで維持される。
【００６０】
なお、Ｎv≦Ｎvsが満たされない状態の持続時間や設定値緩和開始判断の繰り返し数に上限を設け、持続時間が上限を超えたり、設定値緩和開始判断の繰り返し数が上限を超えたりしても、Ｎv≦Ｎvsが満たされない場合には、ステップＳ１−３の探索継続条件を満たさない場合と同様に設定値決定動作を中止し、管理者に通知することが好ましい。この場合も、通知された前記管理者は、省エネルギー性と快適性のバランスを加味した運用設定であるかどうかの検討や改善に向けた検討が可能となる。
【００６１】
以上のステップＳ１−４〜Ｓ１−６の動作中における制御設定値Ｔset、要望申告者数Ｎv、設定値緩和フラグＣstatの推移の例を図４のＷ−１，Ｗ−２，Ｗ−３の区間に示している。区間Ｗ−１，Ｗ−２，Ｗ−３の各々においては、Ｎv≦Ｎvsが満たされていないため、制御設定値Ｔsetは基準設定値Ｔiniのままとなっており、設定値緩和フラグＣstatは設定値緩和動作中でないことを示す値０のままとなっている。
【００６２】
次に、設定値決定部３４は、Ｎv≦Ｎvsを満たす場合（図３ステップＳ１−６においてＹＥＳ）、設定値緩和開始処理として、設定値緩和フラグＣstat＝１、設定値緩和開始時刻ｔ1＝ｔnowとする（図３ステップＳ１−７）。ｔnowは、この設定値緩和開始処理を行う時点の時刻である。また、設定値決定部３４は、設定値緩和開始時の「暑い」という要望の申告者数の初期値ＮvHbase［人］を、「暑い」という要望を出している最新の要望申告者数であるＮvH［人］とする（ステップＳ１−７）。ＮvH、ＮvHbaseについては後述する要望評価部３３の動作で説明する。
【００６３】
次に、設定値決定部３４は、設定値変更速度決定部３２がステップＳ１−２で決定した設定値変更速度α（ｎ）を利用して、制御設定値Ｔsetを省エネルギー設定の緩和値に決定する（図３ステップＳ１−８）。
Ａ＝Ｔini＋α（ｎ）×Ｆ＿et（ｔnow，ｔ1） ・・・（２）
【００６４】
ここで、Ｆ＿et（ｔnow，ｔ1）は設定値緩和開始時刻ｔ1から現在時刻ｔnowまでの経過時間［ｓｅｃ］である。ｎは探索回数であり、ｎ＝１，２，３，・・・・，ｎmaxの整数である。なお、ここでの現在時刻ｔnowとは、設定値決定部３４が制御設定値Ｔsetを決定しようとする時点の時刻であることは言うまでもない。設定値決定部３４は、式（２）で計算した値Ａが緩和目標設定値Ｔsvより小さい、すなわちＡ＜Ｔsvのとき、制御設定値Ｔset＝Ａとし、値Ａが緩和目標設定値Ｔsv以上、すなわちＡ≧Ｔｓｖのとき、制御設定値Ｔset＝Ｔsvとする。
機器制御部２は、制御対象空間の室温が、設定値決定部３４によって決定された新たな制御設定値Ｔsetと一致するように制御機器４を制御する。
【００６５】
そして、設定値決定部３４は、要望評価部３３の評価結果である要望申告者数Ｎv［人］が緩和中リミット数Ｎvlim［人］を超えていないかどうかをチェックする設定値緩和中止判断を行なう（図３ステップＳ１−９）。設定値決定部３４は、要望申告者数Ｎvが緩和中リミット数Ｎvlimを超えていなければ（図３ステップＳ１−９においてＮＯ）、ステップＳ１−８に戻って、式（２）によって制御設定値Ｔsetを更新する。したがって、Ｎv≦Ｎvlimであれば、ステップＳ１−８とステップＳ１−９の処理が繰り返され、制御設定値Ｔsetは基準設定値Ｔini［℃］から緩和目標設定値Ｔsv［℃］に向けて変更速度α（ｎ）［℃／ｓｅｃ］で省エネルギー側に徐々に変更される。制御設定値Ｔsetが緩和目標設定値Ｔsvに到達した後もＮv≦Ｎvlimであれば、制御設定値Ｔsetは緩和目標設定値Ｔsvのまま維持される。
【００６６】
そして、設定値決定部３４は、要望申告者数Ｎvが緩和中リミット数Ｎvlimを超える（Ｎv＞Ｎvlim）と、設定値緩和動作を中止し（図３ステップＳ１−９においてＹＥＳ）、現在の探索状態フラグＦgと緩和目標維持時間ｔmtおよび緩和目標時間ｔkeep［ｓｅｃ］に基づき、探索状態フラグＦgを更新する（図３ステップＳ１−１０）。ここで、ｔmtは（Ｔset＝Ｔsv）かつ（Ｎv≦Ｎvlim）という条件を維持した実績時間［ｓｅｃ］、ｔkeepは（Ｔset＝Ｔsv）かつ（Ｎv≦Ｎvlim）という条件を維持したい目標時間［ｓｅｃ］である。目標時間ｔkeepは、前記管理者によって予め定められている。
【００６７】
設定値決定部３４は、実績時間ｔmtを式（３）により算出する。
Ｂ＝（Ｔsv−Ｔini）／α（ｎ） ・・・（３）
設定値決定部３４は、式（３）で計算した値Ｂが、設定値緩和開始時刻ｔ1から現在時刻ｔnowまでの経過時間Ｆ＿et（ｔnow，ｔ1）以上のとき、実績時間ｔmt＝０とし、値Ｂがこの経過時間Ｆ＿et（ｔnow，ｔ1）未満のとき、実績時間ｔmtを経過時間Ｆ＿et（ｔnow，ｔ1）からＢを引いた値Ｆ＿et（ｔnow，ｔ1）−Ｂとする。なお、ここでの現在時刻ｔnowとは、設定値決定部３４が探索状態フラグＦgを更新しようとする時点の時刻であることは言うまでもない。
【００６８】
そして、設定値決定部３４は、現在の探索状態フラグＦg＝０かつｔmt＜ｔkeepの場合、すなわち以前の設定値緩和処理および今回の設定値緩和処理において緩和目標を満たしていない場合、探索状態フラグを現在と同じＦg＝０とする。設定値決定部３４は、現在の探索状態フラグＦg＝０かつｔmt≧ｔkeepの場合、すなわち今回の設定値緩和処理において緩和目標を満たした場合、探索状態フラグをＦg＝１に更新する。設定値決定部３４は、現在の探索状態フラグＦg≧１かつｔmt＜ｔkeepの場合、すなわち以前の設定値緩和処理において緩和目標を１回以上満たし、今回の設定値緩和処理において緩和目標を満たしていない場合、探索状態フラグＦgの値を１増やす（Ｆg＝Ｆg＋１）。設定値決定部３４は、現在の探索状態フラグＦg≧１かつｔmt≧ｔkeepの場合、すなわち以前の設定値緩和処理において緩和目標を１回以上満たし、今回の設定値緩和処理においても緩和目標を満たした場合、探索状態フラグをＦg＝１に更新する。
【００６９】
このように、Ｆg＝１のときは今回緩和目標を満たしたことを示し、Ｆg≧２のときは同じ変更速度で設定値変更を繰り返した場合に連続で緩和目標を満たさなかった回数が（Ｆg−１）として示される。
実績時間ｔmtは式（３）により算出されるが、ステップＳ１−８とＳ１−９が繰り返される中でＴset＝Ｔsvとなった時刻をメモリに記憶するようにして、この時刻とステップＳ１−１０時点の時刻との差から実績時間ｔmtを算出するなどの方法でももちろん構わない。
【００７０】
設定値決定部３４は、探索状態フラグＦgの更新後、設定値決定動作更新処理として、設定値緩和フラグＣstat＝０とし、さらに探索状態フラグＦgに基づき探索回数ｎを更新する（図３ステップＳ１−１１）。探索回数ｎは、探索状態フラグＦgおよび変更速度リトライ数Ｆgmaxに基づき以下のように更新される。変更速度リトライ数Ｆgmaxは、一度は緩和目標を満たした変更速度で設定値変更を繰り返し試行した場合に、緩和目標を連続で満たさない回数の許容値であり、前記管理者や制御プロバイダによって予め定められた正の整数である。設定値決定部３４は、具体的には探索状態フラグＦg＝０のとき、探索回数ｎを１増やす（ｎ＝ｎ＋１）。設定値決定部３４は、１≦Ｆg≦（Ｆgmax＋１）のとき、現在の探索回数ｎを維持する。また、設定値決定部３４は、Ｆg＞（Ｆgmax＋１）のとき、探索回数ｎを１に初期化する（ｎ＝１）。
【００７１】
つまり、以前の設定値緩和処理および今回の設定値緩和処理において緩和目標を満たさない場合であるＦg＝０の場合には、探索回数ｎをインクリメントして（ｎ＝ｎ＋１）、次のステップＳ１−１〜Ｓ１−１１の処理で設定値変更速度α（ｎ）を再び変更し、Ｆg≧１で、緩和目標を満たす設定値変更速度α（ｎ）の探索が完了している場合には、探索回数ｎをインクリメントせずに（ｎ＝ｎ）、次のステップＳ１−１〜Ｓ１−１１の処理でも同じ設定値変更速度α（ｎ）を用いる。
【００７２】
ただし、この同じ設定値変更速度α（ｎ）での設定値緩和再試行において緩和目標を満たさない回数が連続でＦgmaxを超えると、探索回数ｎを初期化するので（ｎ＝１）、次のステップＳ１−１〜Ｓ１−１１の処理では設定値決定動作起動時と同様の動作となる。つまり、緩和目標を満たす設定値変更速度α（ｎ）を探索しても、その後、室内環境や居住者の状況が変化するなどしてその設定値変更速度α（ｎ）では緩和目標を満たせなくなる場合があり、この場合に対応して設定値変更速度α（ｎ）を探索し直すようにする。
【００７３】
そして、再び、ステップＳ１−１において設定値決定開始処理が行われ、直前のステップＳ１−１１で更新された探索回数ｎに基づき設定値変更速度α（ｎ）が決定され（ステップＳ１−２）、ステップＳ１−３以降の処理が実行される。
【００７４】
以上のように、本実施の形態では、緩和目標（制御設定値Ｔset＝緩和目標設定値Ｔsvで要望申告者数Ｎv≦緩和中リミット数Ｎvlimのまま持続できる時間が緩和目標時間ｔkeep以上）を満たす設定値変更速度α（ｎ）を探索し、探索した設定値変更速度α（ｎ）での制御設定値変更をＮv≦Ｎvlimの範囲で繰り返すことで、居住環境の過剰な悪化を招かない範囲で省エネルギーを実現する安定的な制御の実現可能性を高めることができる。
【００７５】
図４の区間Ｘ−１，Ｘ−２においては、要望申告者数Ｎvが緩和中リミット数Ｎvlim以下である間、設定値緩和フラグＣstatは設定値緩和動作中であることを示す値１となっており、制御設定値Ｔsetが設定値変更速度α（ｎ）で繰り返し変更され、要望申告者数Ｎvが緩和中リミット数Ｎvlimを超えた時点で設定値緩和動作が停止される。一方、区間Ｘ−３においても、同様に、制御設定値Ｔsetが設定値変更速度α（ｎ）で繰り返し変更されるが、要望申告者数Ｎvが緩和中リミット数Ｎvlimを超える前に、制御設定値Ｔsetが緩和目標設定値Ｔsvに達している。
【００７６】
次に、要望評価部３３の要望評価の動作を説明する。申告端末５は、室内環境の温熱的な改善要望（暑い／寒い、室温を上げて欲しい／下げて欲しい、等）を、要望申告者が入力する端末である。申告端末５としては、専用端末、ＰＣ（コンピュータ）、携帯電話機などがある。申告端末５は、要望申告者が申告する要望を任意のタイミングで受け付け、この要望と要望申告者の識別情報とを要望評価部３３に送信する。上記のとおり、要望申告者の識別情報は、ユーザＩＤでもよいし、申告端末５が要望申告者と１対１で対応していれば申告端末５の端末ＩＤでもよい。図５に申告端末５の画面の１例を示す。
【００７７】
本実施の形態では、居住環境の過剰な悪化を招かない範囲で省エネルギーを実現する安定的な制御の実現可能性を高めるようとするものであるため、現状の環境に対する改善要求に関わる要望を対象とする。
【００７８】
要望評価部３３は、申告端末５から送信される要望申告と要望申告者識別情報とを逐次受信し、要望発生時刻とともに要望申告データとして記憶する。この要望申告データの１例を図６に示す。図６の例では、要望申告の欄の値「１」が「寒い」という要望申告を示し、値「２」が「暑い」という要望申告を示している。要望評価部３３は、この要望申告データを利用して所定の評価周期Ｃs［分］毎に予め定められた要望評価対象となる要望種類（暑い／寒い等）毎に要望申告者数を集計し、各要望種類の要望申告者数の合計値を要望評価結果である要望申告者数Ｎvとして算出する。
【００７９】
要望種類（暑い／寒い等）毎の要望申告者数の集計は、その要望種類が空調運転モード（冷房／暖房等）と評価時点の設定値の状態とにより特定されるトレードオフ要望か否かによって異なる集計を行なう。トレードオフ要望とは、省エネルギー性を重視した設定値によって室内環境が悪化した場合に増加傾向となる要望である。本実施の形態（冷房時）では、設定値緩和動作中であることを示すＣstat＝１のときに時間と共に増加する可能性のある「暑い」という要望がトレードオフ要望である。図７は冷房時の要望申告者数の集計区間を示す図である。図７の例では、７０で表される区間で集計される「暑い」という要望がトレードオフ要望である。
【００８０】
なお、ここでいう要望の増加傾向とは、多少の増減があっても時間経過と共に徐々に増加することを指している。評価対象の要望がトレードオフ要望である場合、要望申告者数はトレードオフ要望の積算値とし、評価対象の要望がトレードオフ要望以外の要望の場合、要望申告者数は直近の固定評価区間の集計値として評価の度毎に要望申告者数を更新する。
【００８１】
つまり、本実施の形態では、評価時点での要望種類がトレードオフ要望か否かによって異なった集計区間を採用する。図８は冷房時の「暑い」という要望の集計区間を示す図である。要望評価部３３は、評価対象の要望がトレードオフ要望である場合、図７に示すように設定値緩和開始時刻ｔ1から現在時刻ｔnowまでを集計区間として設定値緩和開始後のトレードオフ要望の申告者数の積算値を算出する。なお、ここでの現在時刻ｔnowとは、要望評価部３３が要望申告者数を集計しようとする時点の時刻であることは言うまでもない。要望評価部３３は、トレードオフ要望の要望申告者数の初期値を設定値緩和開始時の要望申告者数とする。図８の例では、８０がトレードオフ要望の申告者数の集計区間を示し、８１がトレードオフ要望の申告者数の集計時点を示している。集計時点８１の間隔は評価周期Ｃsである。
【００８２】
一方、要望評価部３３は、評価対象の要望がトレードオフ要望以外の要望の場合、現在時刻ｔnow直近の過去の固定評価区間を集計区間として要望の申告者数の積算値を算出する。トレードオフ要望以外の要望は、冷房時の「寒い」という要望、および設定値緩和動作中でないことを示すＣstat＝０のときの「暑い」という要望である。冷房時の場合、「寒い」という要望は、設定値緩和フラグＣstatの値に関係なくトレードオフ要望以外の要望となる。
【００８３】
このトレードオフ要望以外の要望については、図７に示すように現在時刻ｔnowよりも固定評価時間ｔvalだけ前の時刻を集計の開始時刻として、この開始時刻から現在時刻ｔnowまでを要望申告者数の集計区間とする。図８の例では、８２がトレードオフ要望以外の要望の申告者数の集計時点を示し、集計時点８２よりも固定評価時間ｔvalだけ前の時点と８２との間が、トレードオフ要望以外の要望の申告者数の集計区間８４である。
【００８４】
例えば、固定評価時間ｔvalが２０分で、現在時刻ｔnowが１１時２０分の場合には、集計区間は１１時００から１１時２０分までとなる。ただし、評価対象の要望がトレードオフ要望以外の要望の場合、集計区間の開始時刻が基準制御開始時刻ｔ0より早い場合には基準制御開始時刻ｔ0を集計の開始時刻とする。また、固定評価時間ｔval［ｍｉｎ］は制御対象空間の居住者が一定温度の室内環境に慣れるまでの目安となる時間でよく、ｔval［ｍｉｎ］＝設定値維持時間ｔwait［ｍｉｎ］が適当である。
【００８５】
以上の点から、評価対象の要望がトレードオフ要望の場合、要望申告者数の集計区間開始時刻は設定値緩和開始時刻ｔ1となり、評価対象の要望がトレードオフ要望以外の要望の場合、要望申告者数の集計区間開始時刻はＦ＿late（ｔ0，Ｆ＿past（ｔnow，ｔval））となる。ここで、Ｆ＿past（ｔnow，ｔval）は、現在時刻ｔnowよりも固定評価時間ｔvalだけ前の時刻であり、Ｆ＿late（ｔ0，Ｆ＿past（ｔnow，ｔval））は基準制御開始時刻ｔ0と時刻Ｆ＿past（ｔnow，ｔval）のうち遅い方の時刻である。
【００８６】
そして、要望評価部３３は、集計区間で集計した「寒い」という要望の要望申告者数ＮvCと「暑い」という要望の要望申告者数ＮvHとの合計値ＮvH＋ＮvCを、要望申告者数Ｎｖとして算出する。なお、図８の例では、冷房時の「暑い」という要望の集計区間のみを示しているが、同時に各集計時点において「寒い」という要望の申告者数が集計されていることは言うまでもない。冷房時の場合、「寒い」という要望は、設定値緩和フラグＣstatの値に関係なくトレードオフ要望以外の要望である。したがって、Ｃstat＝０の場合、図８に示した集計区間８４で「暑い」という要望と同じ集計区間で「寒い」という要望の申告者数が集計される。また、Ｃstat＝１の場合、図８に示した集計時点８１よりも固定評価時間ｔvalだけ前の時刻から、集計時点８１までを集計区間として「寒い」という要望の申告者数が集計される。
【００８７】
図９に要望評価部３３の要望申告者数算出の動作フローを示す。要望評価部３３は、現在時刻ｔnowにおいて評価対象の要望にトレードオフ要望が含まれるか否かを判断し、トレードオフ要望が含まれるか否かに応じて要望申告者数の集計区間の開始時刻を決定し、現在時刻ｔnowを集計区間の終了時刻とする（図９ステップＳ１−２１）。上記のとおり、評価対象の要望がトレードオフ要望の場合、集計区間開始時刻は設定値緩和開始時刻ｔ1となり、評価対象の要望がトレードオフ要望以外の要望の場合、集計区間開始時刻はＦ＿late（ｔ0，Ｆ＿past（ｔnow，ｔval））となる。
【００８８】
このようにして求めた「寒い」という要望の集計区間をＰＣ（ｔcs，ｔnow）とし、「暑い」という要望の集計区間をＰＨ（ｔhs，ｔnow）とする。ここで、ｔcsは「寒い」という要望の申告者数の集計区間の開始時刻、ｔhsは「暑い」という要望の申告者数の集計区間の開始時刻である。評価対象の要望にトレードオフ要望が含まれない場合には、「寒い」という要望と「暑い」という要望の集計区間は同じとなるが（ｔcs＝ｔhs）、Ｃstat＝１のときにトレードオフ要望、すなわち「暑い」という要望が含まれる場合には、通常、「寒い」という要望と「暑い」という要望の集計区間は異なる（ｔcs≠ｔhs）。
【００８９】
次に、要望評価部３３は、評価に利用する要望申告データの抽出区間Ｅ（ｔes，ｔnow）を決定し、この抽出区間Ｅにおける要望申告データを抽出する（図９ステップＳ１−２２）。ここで、ｔesは抽出区間Ｅの開始時刻である。ｔcs＝ｔhsのときは、ｔes＝ｔcs＝ｔhsとなり、ｔcs≠ｔhsのときは、ｔes＝Ｆ＿ear（ｔcs，ｔhs）となる。ここで、Ｆ＿ear（ｔcs，ｔhs）は、時刻ｔcsと時刻ｔhsのうち早い方の時刻である。
【００９０】
そして、要望評価部３３は、同一の申告者が複数回申告した場合の重複集計を避けるため、抽出した要望申告データの中に同一の申告者からの要望申告が複数ある場合には、最新の要望申告以外の当該申告者の要望申告を削除する（図９ステップＳ１−２３）。抽出区間Ｅ（１１：００，１１：２０）の要望申告データに対して重複要望申告を削除する処理を実施した例を図１０に示す。図１０の例では、識別情報「ＵＩＤ５１」の要望申告者が２回申告しているので、この要望申告者が１１時１９分に申告した最新の要望申告のみを残し、１１時１分の要望申告を削除している。
【００９１】
要望評価部３３は、ステップＳ１−２３の処理後の要望申告データを要望種類毎に分類する（図９ステップＳ１−２４）。要望申告データを「寒い」という要望申告と「暑い」という要望申告に分類した例を図１１に示す。
【００９２】
次に、要望評価部３３は、要望種類に対応した集計区間の要望申告データのみを抽出し、この集計区間の要望申告データから要望種類毎に要望者数、つまりは要望申告者識別情報の数を集計して、「寒い」という要望の要望申告者数ＮvCと「暑い」という要望の要望申告者数ＮvHを求める（図９ステップＳ１−２５）。要望申告データの中にトレードオフ要望が含まれないｔcs＝ｔhsのときには、抽出区間Ｅ（ｔes，ｔnow）が「寒い」という要望の集計区間ＰＣ（ｔcs，ｔnow）および「暑い」という要望の集計区間ＰＨ（ｔhs，ｔnow）と一致する。一方、要望申告データの中にトレードオフ要望が含まれる場合には、ＰＣ（ｔcs，ｔnow）、ＰＨ（ｔhs，ｔnow）の一方のみが抽出区間Ｅ（ｔes，ｔnow)と一致するため、重複申告者の処理後に改めて要望種類に対応した集計区間のデータを抽出する。
【００９３】
そして、要望評価部３３は、集計区間の要望申告データから「寒い」という要望の要望申告者数ＮvCと「暑い」という要望の要望申告者数ＮvHを集計するが、集計対象の要望がトレードオフ要望の場合に限ってはこのトレードオフ要望の申告者識別情報の数に、設定値緩和開始時の初期値を加算した値を要望申告者数とする。
【００９４】
つまり、本実施の形態では、Ｃstat＝１のときのトレードオフ要望、すなわち「暑い」という要望の申告者数の集計においては、設定値緩和開始時の「暑い」という要望の申告者数の初期値ＮvHbaseをトレードオフ要望の申告者識別情報の数の集計値に加算した値をＮvHとし、設定値緩和開始時からの要望申告者数を積算する。設定値緩和開始時の「暑い」という要望の申告者数の初期値ＮvHbaseについては、前記のステップＳ１−７で設定される。このように、要望申告者数が増加傾向となるトレードオフ要望については初期段階からの積算値を評価することで、過度な環境悪化となる可能性を低減することができる。
【００９５】
最後に、要望評価部３３は、「寒い」という要望の要望申告者数ＮvCと「暑い」という要望の要望申告者数ＮvHとの合計値ＮvH＋ＮvCを要望申告者数Ｎvとして要望評価を終了する（図９ステップＳ１−２６）。要望評価部３３は、以上のステップＳ１−２１〜Ｓ１−２６の処理を評価周期Ｃs［分］毎に繰り返し実行する。
【００９６】
なお、本実施の形態では、要望評価の対象となる要望種類として暑い／寒いの２種類の要望を評価の対象としたが、運転モードや制御設定値の緩和目標に応じ、居住環境の管理指標として適切なトレードオフ要望を含むような要望種類を１つ以上選択すればよく、例えば冷房運転時は「暑い」という要望のみを集計の対象とし、暖房運転時は「寒い」という要望のみを集計の対象としてもよい。
【００９７】
さらに、要望申告を例えば「とても暑い」、「暑い」、「寒い」、「とても寒い」として、冷房運転時は「とても暑い」という要望のみを評価の対象とし、暖房運転時は「とても寒い」という要望のみを評価の対象としてもよい。いずれの場合も、評価対象として選択した要望種類、基準設定値Ｔini、緩和目標設定値Ｔsvなどに応じて管理指標としたい緩和開始リミット数Ｎvs［人］や緩和中リミット数Ｎvlim［人］を適切に設定しておくことは言うまでもない。
【００９８】
以上により、本実施の形態では、設定値変更による省エネルギー制御実施の際に制御対象空間の居住者の要望申告を反映した快適性の評価を取り入れることで、省エネルギー性と快適性のバランスについて柔軟性を取り入れながらも、一定の規範的動作範囲内に収束しやすい空調機制御装置を実現することができる。
【００９９】
［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。本実施の形態では、過去の設定値緩和制御の運用履歴を活用し、設定値変更速度探索の初期値決定の際に、類似条件で緩和目標を満たした過去の設定値変更速度を利用する。図１２は本実施の形態に係る空調機制御装置の構成を示すブロック図であり、図２と同一の構成には同一の符号を付してある。本実施の形態の空調機制御装置１ａは、第１の実施の形態の空調機制御装置１に対して運用情報記憶部６を加え、制御目標決定部３の代わりに制御目標決定部３ａを設けたものである。制御目標決定部３ａは、設定値変更速度決定部３２の代わりに設定値変更速度決定部３２ａを有する。
【０１００】
制御目標決定部３ａの基本動作は第１の実施の形態と同様であり、ステップＳ１−２の動作が異なる。ステップＳ１−２以外の動作は同じであるので、異なる動作のみを説明する。
運用情報記憶部６には、変更速度探索履歴情報が設定値緩和開始時の制御機器４の運転モード（冷房／暖房などの空調運転モード）や設定値緩和開始時の日時情報とともに記憶される。変更速度探索履歴情報とは、設定値変更速度決定部３２ａが決定した設定値変更速度α（ｎ）、探索回数ｎ、ステップＳ１−１０で更新した探索状態フラグＦg、および緩和目標維持時間ｔmtを含む情報である。変更速度探索履歴情報の１例を図１３に示す。図１３の例では、Ｆgmax＝２、ｔkeep＝２０［分］としている。
【０１０１】
変更速度探索履歴情報によれば、探索回数ｎおよび探索状態フラグＦgの値から緩和目標を達成した設定値変更速度を判別することができ、さらにその設定値変更速度で設定値緩和を繰り返した際に緩和目標を達成した回数や緩和目標設定値での維持時間を抽出することができる。図１３の例では、９時、９時４０分、１３時４０分、１４時１５分の設定値緩和制御で使用された設定値変更速度α（ｎ）＝Ｐ１、α（ｎ）＝Ｐ２、α（ｎ）＝Ｐ２’では、緩和目標を達成できなかったことが分かる（Ｆg＝０）。一方、設定値変更速度α（ｎ）＝Ｐ３での設定値緩和制御は合計５回（Ｆg≧１の回数）実施され、そのうち、緩和目標を達成したのは２回（Ｆg＝１の回数）であり、緩和目標を達成していないのは３回（Ｆg≧２の回数）であることが分かる。
【０１０２】
また、運用情報記憶部６には、変更速度探索履歴情報として、設定値変更速度α（ｎ）＝Ｐ３で設定値緩和制御を実施した際の緩和目標維持時間ｔmtも記憶されている。なお、図１３において第１の実施の形態の変更速度決定方法では、α（ｎ）＝Ｐ２＝Ｐ２’であるが、採用する変更速度決定方法によっては変更速度の初期値であるα（ｎ）＝Ｐ１を除いて設定値変更速度が異なる場合ももちろんある。
【０１０３】
本実施の形態の設定値変更速度決定部３２ａは、図３のステップＳ１−２の処理において、探索回数ｎ＝１（すなわち、設定値変更速度探索の初回）の場合に、運用情報記憶部６に記憶されている変更速度探索履歴情報から、少なくとも前記運転モードおよび日時情報を利用して決定する外部環境類似データを抽出し、この外部環境類似データのうち、緩和目標を満たしている設定値変更速度を設定値変更速度α（ｎ）の初期値として採用する。
【０１０４】
外部環境類似データは、建物の外部環境や利用状態が類似していると見なされる変更速度探索履歴情報であり、例えば前記運転モードが同一でかつ季節が類似した期間の変更速度探索履歴情報である。季節類似とする条件としては、例えば、前年度の同月、過去数年間の同月、前年度の同季節（３ヶ月単位で分類した春夏秋冬の期間）など適宜設定する。なお、建物の外部環境や利用状態が類似と判断する情報として、建物の管理情報として通常保持している外気温や日射量、天候データや建物利用スケジュール（居住域人数や季節イベントの開催期間か否かなど）などを併せて利用しても構わない。
【０１０５】
外部環境類似データに同じ設定値変更速度が複数ある場合には、いずれの設定値変更速度を試行してみてもよいし、例えば、上記で示したような緩和目標の達成回数や未達成回数、あるいは、設定値緩和制御を繰り返し実施した場合の緩和目標維持時間ｔmtの積算値などで採用の優先順位をつけて採用する設定値変更速度を決定してもよい。いずれにしろ、設定値変更速度決定部３２ａは、変更速度探索履歴情報から建物の外部環境や利用状態が現在と類似していると見なされる外部環境類似データを抽出し、この外部環境類似データのうち、緩和目標を満たしている設定値変更速度を設定値変更速度α（ｎ）の初期値として採用すればよい。
【０１０６】
なお、初期値に限らず、変更速度探索履歴情報から抽出した外部環境類似データに含まれる１つ以上の設定値変更速度を、ステップＳ１−２の処理で設定値変更速度として採用する方法を変更速度決定方法としてもよい。また、外部環境類似データに含まれる設定値変更速度を採用し、この設定値変更速度で緩和目標が達成できなかった場合に第１の実施の形態で述べたような変更速度決定方法を引き続き行うようにしてもよい。
【０１０７】
以上により、本実施の形態では、省エネルギー性と快適性のバランスについて柔軟性を取り入れながらも、一定の規範的動作範囲内に収束しやすい設定値変更速度の探索回数を低減する可能性を高めることができる。
【０１０８】
［第３の実施の形態］
次に、本発明の第３の実施の形態について説明する。本実施の形態では、要望評価結果と設定値（緩和）運用実績とを実績管理情報としてユーザに提示する。図１４は本実施の形態に係る空調機制御装置の構成を示すブロック図であり、図２、図１２と同一の構成には同一の符号を付してある。本実施の形態の空調機制御装置１ｂは、第１の実施の形態の空調機制御装置１に対して運用情報記憶部６ｂを加え、さらに提示情報生成部７と情報端末８とを加えたものである。提示情報生成部７と情報端末８とは、情報提示手段を構成している。
【０１０９】
制御目標決定部３の基本動作は、第１の実施の形態と同様であるので、ここでは説明しない。運用情報記憶部６ｂには、要望評価結果（要望申告者数Ｎv）と、運用した緩和目標設定値Ｔsvの実績を示す運用実績データとが制御機器４の運転モード（冷房／暖房など）や日時情報とともに記憶される。ユーザ（主に前記管理者）が情報端末８により指定した期間を対象として、提示情報生成部７がユーザに提示する提示情報を生成し、この提示情報をユーザが情報端末８で確認する。情報端末８は、ＰＣ、携帯電話機などの汎用の情報端末でよく、申告端末５と同一でももちろん構わない。
【０１１０】
図１５に情報端末８の画面に表示される提示情報の１例を示す。提示情報は、居住域の快適性に関わる要望評価結果と空調の省エネルギー運用に関わる制御設定値の少なくとも一方の情報に基づく、所定期間の実績管理情報であればよい。提示情報としては、例えば統計処理を施した要望申告者数Ｎv（最大値、平均値、標準偏差など）や要望申告者数Ｎvの時系列推移、制御設定値の時系列推移、管理者が室内環境管理の目安として設定した緩和中リミット数Ｎvlimを要望申告者数Ｎvが超えた回数、要望申告者数Ｎvの平均値と緩和中リミット数Ｎvlimとの差などがある。すなわち、提示情報は、空調運用実績などで一般的に行なわれる処理を、要望評価結果あるいは制御設定値に施した数値やグラフでよい。
【０１１１】
本実施の形態では、提示情報を提示することで、更なる設定値緩和を行って省エネルギーを推進するか（すなわち、冷房運転の場合、緩和目標設定値Ｔsvを上げる）、あるいは温熱環境悪化への考慮から基準設定値Ｔiniや緩和目標設定値Ｔsvをより快適性を重視した値に変更するのかといった省エネルギー性と快適性のバランスを考慮した運用の意思決定を支援することができ、省エネルギー性と快適性のバランスについて柔軟性を取り入れながらも、一定の規範的動作範囲内に収束しやすい空調機制御装置を実現することができる。
【０１１２】
第１〜第３の実施の形態で説明した空調機制御装置１，１ａ，１ｂは、ＣＰＵ、メモリ及びインタフェースを備えたコンピュータと、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。ＣＰＵは、メモリに格納されたプログラムに従って第１〜第３の実施の形態で説明した処理を実行する。
【産業上の利用可能性】
【０１１３】
本発明は、空調の制御設定値を省エネルギーのために適切に設定する技術に適用することができる。
【符号の説明】
【０１１４】
１，１ａ，１ｂ…空調機制御装置、２…機器制御部、３，３ａ…制御目標決定部、４…制御機器、５…申告端末、６…探索履歴情報記憶部、６ｂ…運用情報記憶部、７…提示情報生成部、８…情報端末、３０…定値目標記憶部、３１…制御整定判定部、３２，３２ａ…設定値変更速度決定部、３３…要望評価部、３４…設定値決定部。
【特許請求の範囲】
【請求項１】
温度一定制御の制御設定値である基準設定値Ｔiniと、この基準設定値Ｔiniよりも省エネルギー設定の制御設定値である緩和目標設定値Ｔsvとを予め記憶する定値目標記憶手段と、
制御設定値Ｔsetを前記基準設定値Ｔiniから前記緩和目標設定値Ｔsvへ変更する際の設定値変更速度α（ｎ）を決定する設定値変更速度決定手段と、
制御対象空間の温熱環境に対する要望量を一定時間毎に評価する要望評価手段と、
前記設定値変更速度決定手段が決定した設定値変更速度α（ｎ）で前記制御設定値Ｔsetを前記基準設定値Ｔiniから前記緩和目標設定値Ｔsvまで変更する設定値決定手段と、
制御対象空間の室温が前記設定値決定手段によって決定された制御設定値Ｔsetと一致するように空調機器を制御する機器制御手段とを備え、
前記設定値変更速度決定手段と前記設定値決定手段とは、前記要望量が所定の緩和目標を満たす前記設定値変更速度α（ｎ）を繰り返し探索することを特徴とする空調機制御装置。
【請求項２】
請求項１記載の空調機制御装置において、
前記要望評価手段は、前記要望量として、同一の居住者からの複数回の要望申告のうち最新の要望申告のみを残したときの要望申告者数、あるいは前記要望申告者数を制御対象空間の居住者数で除した要望申告者割合を導出することを特徴とする空調機制御装置。
【請求項３】
請求項１または２記載の空調機制御装置において、
前記緩和目標は、前記制御設定値Ｔset＝緩和目標設定値Ｔsvの状態で前記要望量が所定の緩和中リミット量以下のまま持続できる時間が所定の緩和目標時間ｔkeep以上という条件であり、
前記設定値決定手段と前記設定値変更速度決定手段とは、前記要望量が前記所定の緩和目標を満たす前記設定値変更速度α（ｎ）を探索し、探索した設定値変更速度α（ｎ）での制御設定値変更を、前記要望量が前記緩和中リミット量以下の範囲で繰り返すことを特徴とする空調機制御装置。
【請求項４】
請求項１乃至３のいずれか１項に記載の空調機制御装置において、
さらに、前記設定値変更速度の探索履歴情報を、前記空調機器の運転モードと日時情報と共に記憶する探索履歴情報記憶手段を備え、
前記設定値変更速度決定手段は、前記探索履歴情報記憶手段に記憶されている情報のうち、制御対象空間の外部環境が類似している探索履歴情報を利用して前記設定値変更速度α（ｎ）を決定することを特徴とする空調機制御装置。
【請求項５】
請求項１乃至４のいずれか１項に記載の空調機制御装置において、
さらに、前記要望量と前記制御設定値Ｔsetとの履歴を、前記空調機器の運転モードと日時情報と共に記憶する運用情報記憶手段と、
この運用情報記憶手段に記憶された情報に基づいて、前記要望量と前記制御設定値Ｔsetの運用実績とを管理者に提示する情報提示手段とを備えることを特徴とする空調機制御装置。
【請求項６】
請求項１乃至５のいずれか１項に記載の空調機制御装置において、
制御対象空間の温熱環境に対する居住者の要望のうち、前記制御設定値Ｔsetを前記基準設定値Ｔiniよりも省エネルギー側に設定変更中に増加傾向となる可能性のある要望をトレードオフ要望とし、
前記要望評価手段は、前記制御設定値Ｔsetを前記基準設定値Ｔiniよりも省エネルギー側に設定変更中で、かつ前記居住者の要望に前記トレードオフ要望が含まれる場合には、前記制御設定値Ｔsetを省エネルギー側に設定変更開始するときの要望量を初期値として、集計を行う現時刻までのトレードオフ要望の要望量を積算して集計し、前記居住者の要望に前記トレードオフ要望が含まれない場合には、集計を行う現時刻から所定の固定評価時間ｔvalだけ前の時刻を集計の開始時刻として、この開始時刻から現時刻までを集計区間として要望量を集計することを特徴とする空調機制御装置。
【請求項７】
請求項１乃至６のいずれか１項に記載の空調機制御装置において、
前記設定値変更速度決定手段は、前記設定値変更速度α（ｎ）の探索を実施する度に前記設定値変更速度α（ｎ）を一定割合で変化させることを特徴とする空調機制御装置。
【請求項８】
請求項１乃至７のいずれか１項に記載の空調機制御装置において、
前記設定値決定手段は、前記緩和目標を満たす設定値変更速度α（ｎ）の探索が完了した場合に、探索した設定値変更速度α（ｎ）での制御設定値変更を、前記要望量が前記緩和中リミット量以下の範囲で繰り返し、この設定値変更速度α（ｎ）で前記緩和目標を満たさない繰り返し回数が所定の変更速度リトライ数Ｆgmaxを超えたときに、探索回数を初期化して、前記設定値変更速度α（ｎ）の探索をし直すことを特徴とする空調機制御装置。
【請求項９】
請求項１乃至８のいずれか１項に記載の空調機制御装置において、
さらに、制御対象空間の室温が前記設定値決定手段によって決定された制御設定値Ｔsetに整定したかどうかを判定する制御整定判定手段を備え、
前記設定値決定手段は、整定後に所定の設定値維持時間ｔwaitの経過を待った上で、前記要望評価手段が集計した要望量と所定の緩和開始リミット量とを比較し、前記要望量が前記緩和開始リミット量以下であるときに、前記設定値変更速度決定手段が決定した設定値変更速度α（ｎ）で前記制御設定値Ｔsetを前記基準設定値Ｔiniから前記緩和目標設定値Ｔsvまで変更開始することを特徴とする空調機制御装置。
【請求項１０】
請求項９記載の空調機制御装置において、
前記設定値決定手段は、前記要望量が前記緩和開始リミット量以下であるという条件が満たされない状態の持続時間が所定の上限を超えるか、あるいは前記要望評価手段が集計した要望量と前記緩和開始リミット量との比較回数が所定の上限を超えた場合には、前記緩和目標を満たす設定値変更速度α（ｎ）を探索できなかったことを管理者に通知することを特徴とする空調機制御装置。
【請求項１１】
請求項１乃至１０のいずれか１項に記載の空調機制御装置において、
前記設定値決定手段は、所定の探索継続条件を満たさないときに、前記設定値変更速度α（ｎ）の探索を中止して、前記緩和目標を満たす設定値変更速度α（ｎ）を探索できなかったことを管理者に通知することを特徴とする空調機制御装置。
【請求項１２】
制御対象空間の温熱環境に対する要望量を一定時間毎に評価する要望評価ステップと、
制御設定値Ｔsetを、温度一定制御の制御設定値である基準設定値Ｔiniから、この基準設定値Ｔiniよりも省エネルギー設定の制御設定値である緩和目標設定値Ｔsvへ変更する際の設定値変更速度α（ｎ）を決定する設定値変更速度決定ステップと、
この設定値変更速度決定ステップで決定した設定値変更速度α（ｎ）で前記制御設定値Ｔsetを前記基準設定値Ｔiniから前記緩和目標設定値Ｔsvまで変更する設定値決定ステップと、
制御対象空間の室温が前記設定値決定ステップで決定した制御設定値Ｔsetと一致するように空調機器を制御する機器制御ステップとを備え、
前記設定値変更速度決定ステップと前記設定値決定ステップとは、前記要望量が所定の緩和目標を満たす前記設定値変更速度α（ｎ）を繰り返し探索することを特徴とする空調機制御方法。
【請求項１】
温度一定制御の制御設定値である基準設定値Ｔiniと、この基準設定値Ｔiniよりも省エネルギー設定の制御設定値である緩和目標設定値Ｔsvとを予め記憶する定値目標記憶手段と、
制御設定値Ｔsetを前記基準設定値Ｔiniから前記緩和目標設定値Ｔsvへ変更する際の設定値変更速度α（ｎ）を決定する設定値変更速度決定手段と、
制御対象空間の温熱環境に対する要望量を一定時間毎に評価する要望評価手段と、
前記設定値変更速度決定手段が決定した設定値変更速度α（ｎ）で前記制御設定値Ｔsetを前記基準設定値Ｔiniから前記緩和目標設定値Ｔsvまで変更する設定値決定手段と、
制御対象空間の室温が前記設定値決定手段によって決定された制御設定値Ｔsetと一致するように空調機器を制御する機器制御手段とを備え、
前記設定値変更速度決定手段と前記設定値決定手段とは、前記要望量が所定の緩和目標を満たす前記設定値変更速度α（ｎ）を繰り返し探索することを特徴とする空調機制御装置。
【請求項２】
請求項１記載の空調機制御装置において、
前記要望評価手段は、前記要望量として、同一の居住者からの複数回の要望申告のうち最新の要望申告のみを残したときの要望申告者数、あるいは前記要望申告者数を制御対象空間の居住者数で除した要望申告者割合を導出することを特徴とする空調機制御装置。
【請求項３】
請求項１または２記載の空調機制御装置において、
前記緩和目標は、前記制御設定値Ｔset＝緩和目標設定値Ｔsvの状態で前記要望量が所定の緩和中リミット量以下のまま持続できる時間が所定の緩和目標時間ｔkeep以上という条件であり、
前記設定値決定手段と前記設定値変更速度決定手段とは、前記要望量が前記所定の緩和目標を満たす前記設定値変更速度α（ｎ）を探索し、探索した設定値変更速度α（ｎ）での制御設定値変更を、前記要望量が前記緩和中リミット量以下の範囲で繰り返すことを特徴とする空調機制御装置。
【請求項４】
請求項１乃至３のいずれか１項に記載の空調機制御装置において、
さらに、前記設定値変更速度の探索履歴情報を、前記空調機器の運転モードと日時情報と共に記憶する探索履歴情報記憶手段を備え、
前記設定値変更速度決定手段は、前記探索履歴情報記憶手段に記憶されている情報のうち、制御対象空間の外部環境が類似している探索履歴情報を利用して前記設定値変更速度α（ｎ）を決定することを特徴とする空調機制御装置。
【請求項５】
請求項１乃至４のいずれか１項に記載の空調機制御装置において、
さらに、前記要望量と前記制御設定値Ｔsetとの履歴を、前記空調機器の運転モードと日時情報と共に記憶する運用情報記憶手段と、
この運用情報記憶手段に記憶された情報に基づいて、前記要望量と前記制御設定値Ｔsetの運用実績とを管理者に提示する情報提示手段とを備えることを特徴とする空調機制御装置。
【請求項６】
請求項１乃至５のいずれか１項に記載の空調機制御装置において、
制御対象空間の温熱環境に対する居住者の要望のうち、前記制御設定値Ｔsetを前記基準設定値Ｔiniよりも省エネルギー側に設定変更中に増加傾向となる可能性のある要望をトレードオフ要望とし、
前記要望評価手段は、前記制御設定値Ｔsetを前記基準設定値Ｔiniよりも省エネルギー側に設定変更中で、かつ前記居住者の要望に前記トレードオフ要望が含まれる場合には、前記制御設定値Ｔsetを省エネルギー側に設定変更開始するときの要望量を初期値として、集計を行う現時刻までのトレードオフ要望の要望量を積算して集計し、前記居住者の要望に前記トレードオフ要望が含まれない場合には、集計を行う現時刻から所定の固定評価時間ｔvalだけ前の時刻を集計の開始時刻として、この開始時刻から現時刻までを集計区間として要望量を集計することを特徴とする空調機制御装置。
【請求項７】
請求項１乃至６のいずれか１項に記載の空調機制御装置において、
前記設定値変更速度決定手段は、前記設定値変更速度α（ｎ）の探索を実施する度に前記設定値変更速度α（ｎ）を一定割合で変化させることを特徴とする空調機制御装置。
【請求項８】
請求項１乃至７のいずれか１項に記載の空調機制御装置において、
前記設定値決定手段は、前記緩和目標を満たす設定値変更速度α（ｎ）の探索が完了した場合に、探索した設定値変更速度α（ｎ）での制御設定値変更を、前記要望量が前記緩和中リミット量以下の範囲で繰り返し、この設定値変更速度α（ｎ）で前記緩和目標を満たさない繰り返し回数が所定の変更速度リトライ数Ｆgmaxを超えたときに、探索回数を初期化して、前記設定値変更速度α（ｎ）の探索をし直すことを特徴とする空調機制御装置。
【請求項９】
請求項１乃至８のいずれか１項に記載の空調機制御装置において、
さらに、制御対象空間の室温が前記設定値決定手段によって決定された制御設定値Ｔsetに整定したかどうかを判定する制御整定判定手段を備え、
前記設定値決定手段は、整定後に所定の設定値維持時間ｔwaitの経過を待った上で、前記要望評価手段が集計した要望量と所定の緩和開始リミット量とを比較し、前記要望量が前記緩和開始リミット量以下であるときに、前記設定値変更速度決定手段が決定した設定値変更速度α（ｎ）で前記制御設定値Ｔsetを前記基準設定値Ｔiniから前記緩和目標設定値Ｔsvまで変更開始することを特徴とする空調機制御装置。
【請求項１０】
請求項９記載の空調機制御装置において、
前記設定値決定手段は、前記要望量が前記緩和開始リミット量以下であるという条件が満たされない状態の持続時間が所定の上限を超えるか、あるいは前記要望評価手段が集計した要望量と前記緩和開始リミット量との比較回数が所定の上限を超えた場合には、前記緩和目標を満たす設定値変更速度α（ｎ）を探索できなかったことを管理者に通知することを特徴とする空調機制御装置。
【請求項１１】
請求項１乃至１０のいずれか１項に記載の空調機制御装置において、
前記設定値決定手段は、所定の探索継続条件を満たさないときに、前記設定値変更速度α（ｎ）の探索を中止して、前記緩和目標を満たす設定値変更速度α（ｎ）を探索できなかったことを管理者に通知することを特徴とする空調機制御装置。
【請求項１２】
制御対象空間の温熱環境に対する要望量を一定時間毎に評価する要望評価ステップと、
制御設定値Ｔsetを、温度一定制御の制御設定値である基準設定値Ｔiniから、この基準設定値Ｔiniよりも省エネルギー設定の制御設定値である緩和目標設定値Ｔsvへ変更する際の設定値変更速度α（ｎ）を決定する設定値変更速度決定ステップと、
この設定値変更速度決定ステップで決定した設定値変更速度α（ｎ）で前記制御設定値Ｔsetを前記基準設定値Ｔiniから前記緩和目標設定値Ｔsvまで変更する設定値決定ステップと、
制御対象空間の室温が前記設定値決定ステップで決定した制御設定値Ｔsetと一致するように空調機器を制御する機器制御ステップとを備え、
前記設定値変更速度決定ステップと前記設定値決定ステップとは、前記要望量が所定の緩和目標を満たす前記設定値変更速度α（ｎ）を繰り返し探索することを特徴とする空調機制御方法。
【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】
【図１５】
【図１６】
【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】
【図１５】
【図１６】
【公開番号】特開２０１３−２７４８（Ｐ２０１３−２７４８Ａ）
【公開日】平成２５年１月７日（２０１３．１．７）
【国際特許分類】
【出願番号】特願２０１１−１３４９５８（Ｐ２０１１−１３４９５８）
【出願日】平成２３年６月１７日（２０１１．６．１７）
【出願人】（０００００６６６６）アズビル株式会社 (1,808)
【Ｆターム（参考）】
【公開日】平成２５年１月７日（２０１３．１．７）
【国際特許分類】
【出願日】平成２３年６月１７日（２０１１．６．１７）
【出願人】（０００００６６６６）アズビル株式会社 (1,808)
【Ｆターム（参考）】
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