空调控制装置、空调系统、空调控制方法以及程序与流程

本发明的实施方式涉及空调控制装置、空调系统、空调控制方法以及程序。

背景技术：

一般来说，在办公室等的室内设置有空调机，要求在该空调机中实现节能化的运转(以下，表述为空调机的节能运转)。

空调机的节能运转例如通过对消耗电力设置上限(节约运转)或者通过缓和空调机的设定温度、风量等来进行。另外，在设置有多个空调机的情况下，通过使该多个空调机的输出定时错开(峰值移位)等也能够实现节能化。

现有技术文献

专利文献

专利文献1：日本特开2010-175229号公报

专利文献2：日本特开2017-161216号公报

技术实现要素：

发明所要解决的课题

根据节能化的观点，空调机的节能运转优选在维持设置有空调机的室内的舒适性的情况下长时间持续。

然而，在空调机的节能运转中，以比通常所需的电力少的电力使空调机运转，因此室内的舒适性逐渐降低。

在室内的舒适性逐渐降低而在该室内的人员(以下，表述为室内人员)感到不适的情况下，该室内人员例如能够通过操作遥控器等来解除(停止)空调机的节能运转，但进行解除该节能运转的操作很麻烦。

因此，考虑在空调机的节能运转开始后到室内人员感到不适为止的期间自动解除该节能运转。

然而，到室内人员感到不适为止的时间例如根据设置有空调机的环境例如从10分钟左右到几个小时那样具有长度，因此难以事先掌握。

因此，本发明要解决的课题在于提供一种能够在空调机的节能运转开始后在室内人员感到不适之前解除该节能运转的空调控制装置、空调系统、空调控制方法以及程序。

用于解决课题的手段

实施方式的空调控制装置具备模型存放单元、取得单元以及控制单元。所述模型存放单元存放定义了室内人员的不适度的推定值的不适概率模型，室内人员的不适度的推定值与设置于室内的空调机的节能运转开始后到由室内人员解除该节能运转为止的时间和该节能运转被解除时的所述室内的空调状态的关系相对。所述取得单元在所述空调机的节能运转中取得所述室内的当前的空调状态。所述控制单元基于室内人员的不适度来解除该节能运转，所述室内人员的不适度通过将所述所取得的空调状态和所述节能运转开始后到当前为止的经过时间应用于所述不适概率模型而得到。

附图说明

图1是表示包括一个实施方式的空调控制装置的空调系统的结构的一例的图。

图2是表示空调控制装置的硬件结构的一例的图。

图3是表示空调机的运转模式为制冷模式的情况下的节能运转与室内的空调状态的关系性的图。

图4是表示日志数据的数据构造的一例的图。

图5是表示日志数据取得处理的处理步骤的一例的流程图。

图6是表示模型构建处理的处理步骤的一例的流程图。

图7是将节能运转时间与平均室温的关系作为平面分布图可视化后的图。

图8是将按每个节能运转得到的节能运转时间与平均室温的关系作为平面分布图可视化后的图。

图9是在平面分布图上表示阈值线的图。

图10是表示不适度推定处理的处理步骤的一例的流程图。

图11是将按每个节能运转得到的节能运转时间与方差值的关系与阈值线一起作为平面分布图可视化后的图。

图12是用于说明使用室温以外的数据的情况下的空调控制装置10的结构的一例的图。

图13是用于说明能够在一个制冷剂系统中控制多个室内机的空调机的图。

图14是表示包括第二实施方式的空调控制装置的空调系统的结构的一例的图。

图15是表示设置数据的数据构造的一例的图。

图16是表示日志数据的数据构造的一例的图。

图17是表示实际消耗量控制处理的处理步骤的一例的流程图。

具体实施方式

以下，参照附图对各实施方式进行说明。

(第一实施方式)

图1表示包括第一实施方式的空调控制装置的空调系统的结构的一例。如图1所示，空调系统具备空调控制装置10以及经由传输路径与该空调控制装置10连接的空调机。

在本实施方式中，空调机包括例如设置于大楼内的房间等的室内(空间)并进行该室内的空气调节的室内机。在本实施方式中，如图1所示，对空调系统具备设置于室内20的空调机30a及30b的情况进行说明，但该空调系统所具备的空调机可以是一个，也可以是三个以上。

另外，室内20可以是住宅或大楼等设施整体，也可以是设施内的一个区域，是由地板及内壁等划分的空间。

空调机30a例如根据由在室内20的人员(以下，表述为室内人员)经由遥控器40a输入的空调设定的设定值来进行室内20的空气调节。在空调机30a连接有测量室内20的温度(室温)的室温计50a，空调机30a基于由室温计50a测量出的室温进行空气调节。

同样地，空调机30b例如根据由室内人员经由遥控器40b输入的空调设定的设定值来进行室内20的空气调节。在空调机30b连接有室温计50b，空调机30b基于由室温计50b测量出的室温进行空气调节。

上述的室温计50a及50b可以分别组装于空调机30a及30b，也可以配置于室内20的不同位置。而且，室温计50a及50b也可以是相同的室温计。

空调控制装置10是用于控制空调机30a及30b的运转(即，控制室内20的空气调节)的装置，例如设置于大楼的管理室等。空调控制装置10例如可以是大楼管理者以掌握室内20的空调状态或者变更各空调机30a及30b的设定为目的而导入的bems(buildingenergymanagementsystem)等设备，也可以是在空调系统中使用的其他设备。

如图1所示，空调控制装置10包括日志数据取得部11、日志数据存放部12、模型构建部13、模型存放部14、不适度推定部15以及运转控制部16。

日志数据取得部11从该空调机30a及30b分别取得包含空调机30a及30b的运转状况以及室内20的空调状态的历史记录的日志数据。日志数据以预先确定的间隔取得，并存放于日志数据存放部12。即，在日志数据存放部12中存储有包含空调机30a及30b的过去的运转状况以及室内20的过去的空调状态的日志数据。

在此，在本实施方式中，各空调机30a及30b能够进行节能运转。本实施方式中的节能运转是指实现节能化(即，空调系统以少的能量进行工作)那样的空调机的运转，例如包含空调设定被缓和的状态的空调机的运转。此外，在本实施方式中，所谓“空调设定被缓和”，在空调机的运转模式为制冷模式的情况下包括提高该空调机的设定温度的情况，在空调机的运转模式为制热模式的情况下包括降低该空调机的设定温度的情况。另外，“空调设定被缓和”例如也可以包括减少从空调机输出的风量。在本实施方式中，为了方便，将节能运转以外的运转称为通常运转。

各空调机30a及30b的节能运转例如可以根据由室内人员对遥控器40a及40b的操作而开始，也可以按照预先确定的条件等而开始。开始节能运转的条件包括例如成为预先确定的时间以及室内20成为预先确定的温度等。另外，例如在各空调机30a及30b的运转模式为制冷模式的情况下，也可以在成为该空调机30a及30b的设定温度具有被室内人员提高的倾向的时间段时开始节能运转。同样地，在各空调机30a及30b的运转模式为制热模式的情况下，也可以在成为该空调机30a及30b的设定温度具有被室内人员降低的倾向的时间段时开始节能运转。具有提高设定温度的倾向的时间段以及具有降低设定温度的倾向的时间段例如也可以根据存放于上述日志数据存放部12的日志数据或其他数据来确定。

另外，在上述的节能运转中，空调机以少于通常所需的能量(电力)运转，因此如果继续节能运转，则室内的舒适性逐渐降低，其结果，室内人员均感到不适。

模型构建部13基于存放于日志数据存放部12的日志数据构建不适概率模型。不适概率模型是为了基于从上述的节能运转开始起的经过时间和室内20的空调状态来推定该室内20中的室内人员的不适度(室内20中室内人员感到不适的程度)而使用的模型。由模型构建部13构建的不适概率模型被存放于模型存放部14。另外，关于不适概率模型的详细情况将后述。

不适度推定部15在上述的空调机30a及30b的节能运转中，使用存放于模型存放部14的不适概率模型来推定(评价)室内人员的不适度。

运转控制部16基于由不适度推定部15推定出的不适度，解除空调机30a及30b的节能运转。在该情况下，运转控制部16将空调机30a及30b的空调设定(例如，设定温度)变更为加强的方向。

此外，在本实施方式中，“加强空调设定”是指上述的“空调设定被缓和”的相反的意思，例如在空调机的运转模式为制冷模式的情况下包括降低该空调机的设定温度的情况，在空调机的运转模式为制热模式的情况下包括提高该空调机的设定温度的情况。

另外，大楼管理者通过操作空调控制装置10，能够使存放于日志数据存放部12的日志数据显示于空调控制装置10的显示装置。另外，大楼管理者也能够通过与上述的遥控器40a及40b同样地操作空调控制装置10来变更空调机30a及30b的空调设定的设定值或者开始节能运转。

图2表示本实施方式的空调控制装置10的硬件结构的一例。如图2所示，空调控制装置10具备cpu101、非易失性存储器102、主存储器103以及通信设备104等。

cpu101是控制空调控制装置10内的各种组件的动作的硬件处理器。cpu101执行从作为存储装置的非易失性存储器102加载到主存储器103中的各种程序。由cpu101执行的程序包括操作系统以及用于控制空调机30a及30b的运转的应用程序(以下，表述为空调控制程序)等。此外，cpu101还执行例如作为用于硬件控制的程序的基本输入输出系统(bios)等。

此外，在图2中，对空调控制装置10具备cpu101的情况进行说明，但若空调控制装置10能够执行上述的程序，则也可以具备cpu101以外的处理器或控制器等。

在本实施方式中，上述的图1所示的日志数据取得部11、模型构建部13、不适度推定部15以及运转控制部16的一部分或者全部通过使上述的cpu101执行空调控制程序即软件来实现。此外，这些各部11、13、15以及16的一部分或者全部可以通过ic(integratedcircuit：集成电路)等硬件来实现，也可以作为软件以及硬件的组合结构来实现。

另外，在本实施方式中，图1所示的日志数据存放部12以及模型存放部14通过上述的非易失性存储器102等存储装置来实现。

通信设备104是构成为与外部装置执行例如有线或无线的通信的装置。

在图2中，为了方便，说明了空调控制装置10具备cpu101、非易失性存储器102、主存储器103以及通信设备104的情况，但空调控制装置10也可以还具备如上述那样用于显示日志数据的显示装置以及用于变更各空调机30a及30b的空调设定的设定值的输入装置等。

以下，对图1所示的存放于日志数据存放部12的日志数据进行说明。图3表示空调机30a及30b的运转模式为制冷模式的情况下的、上述的节能运转与室内20的空调状态的关系性。

具体而言，图3的上段将空调机30a的设定温度的推移可视化表示。此外，图3的上段的第一节能运转标志表示空调机30a是否如后述那样处于节能运转中。图3的中段将空调机30b的设定温度的推移可视化表示。此外，图3的中段的第二节能运转标志表示空调机30b是否如后述那样处于节能运转中。图3的下段将与使空调机30a及30b的设定温度提升降低相伴的室内20的温度(室温)的平均值的推移可视化表示。

此外，在图3等中说明的室温的平均值是由室温计50a及50b测量出的室内20的温度分布的平均值。

在图3所示的例子中，示出了在通过由空调机30a及30b进行的空气调节而室内20的温度下降的10时30分的时间点，例如空调机30a的节能运转开始(即，空调机30a的设定温度提高)的情况。在空调机30a的节能运转中，室内20的温度的平均值逐渐上升。

在此，在室温的平均值达到26℃的11时25分的时间点，室内20的室内人员因室温高而感到不适。在该情况下，室内人员能够通过操作遥控器40a来解除空调机30a的节能运转(即，降低空调机30a的设定温度)。由此，室温再次下降，能够提高室内20的舒适性。

另外，假设从上述的10时30分到11时25分之间的节能运转仅由空调机30a进行，空调机30b的设定温度未变更。

另一方面，示出了在通过由空调机30a及30b进行的空气调节而室内20的温度下降的13时35分的时间点，例如空调机30b的节能运转开始(即，空调机30b的设定温度提高)的情况。在空调机30b的节能运转中，室内20的温度的平均值逐渐上升。

在此，在室温的平均值达到27℃的14时20分钟的时间点，室内20的室内人员因室温高而感到不适。在该情况下，室内人员能够通过操作遥控器40b来解除空调机30b的节能运转(即，降低空调机30b的设定温度)。由此，室温再次下降，能够提高室内20的舒适性。

另外，假设从上述的13时35分到14时20分之间的节能运转仅由空调机30b进行，空调机30a的设定温度未变更。

在空调机30a及30b能够进行节能运转的情况下，如图3所示，根据室内人员感到舒适还是感到不适来反复进行节能运转的开始以及解除的情况较多。

在本实施方式中，上述那样的空调机30a及30b的运转状况以及室内20的空调状态(例如室温)的历史记录作为日志数据而存储于空调控制装置10(日志数据存放部12)。

图4表示如图3所示在空调机30a及30b运转的情况下由日志数据取得部11取得并存放于日志数据存放部12的日志数据的数据构造的一例。

如图4所示，在日志数据中，与时刻对应地包含第一设定温度、第一室温、第一节能运转标志、第二设定温度、第二室温、第二节能运转标志以及平均室温。

时刻例如是取得了日志数据(或者存放于日志数据存放部12)的时刻。另外，在图4中为了方便而示出为时刻，但日志数据所包含的时刻是包含日期的概念(即，日期时间)。

第一设定温度是空调机30a的设定温度。第一室温是由室温计50a测量出的室内20的温度。如上所述，第一节能运转标志表示空调机30a是否处于节能运转中。在第一节能运转标志为“0”的情况下表示空调机30a不处于节能运转中，在第一节能运转标志为“1”的情况下表示空调机30a处于节能运转中。

第二设定温度是空调机30b的设定温度。第二室温是由室温计50b测量出的室内20的温度。如上所述，第二节能运转标志表示空调机30b是否处于节能运转中。在第二节能运转标志为“0”的情况下表示空调机30b不处于节能运转中，在第二节能运转标志为“1”的情况下表示空调机30b处于节能运转中。平均室温是第一室温及第二室温的平均值。

在图4所示的例子中，在日志数据存放部12中存放有日志数据121。日志数据121包含时刻“10：15”、第一设定温度“24”、第一室温“24.5”、第一节能运转标志“0”、第二设定温度“24”、第二室温“24.5”、第二节能运转标志“1”以及平均室温“24.50”。根据该日志数据121，示出了在10时15分的时间点，空调机30a的设定温度为24℃，由室温计50a测量出的室温为24.5℃，空调机30b的设定温度为24℃，由室温计50b测量出的室温为24.5℃，平均室温为24.50℃的情况。另外，根据日志数据121，示出了空调机30a及30b不处于节能运转中的情况。

接着，对存放于日志数据存放部12的日志数据122进行说明。日志数据122包含时刻“10：30”、第一设定温度“27”、第一室温“24.0”、第一节能运转标志“1”、第二设定温度“24”、第二室温“24.5”、第二节能运转标志“0”以及平均室温“24.25”。根据该日志数据122，示出了在10时30分的时间点，空调机30a的设定温度为27℃，由室温计50a测量出的室温为24.0℃，空调机30b的设定温度为24℃，由室温计50b测量出的室温为24.5℃，平均室温为24.25℃的情况。另外，根据日志数据122，示出了空调机30a处于节能运转中，空调机30b不处于节能运转中的情况。

在此，在日志数据122之前存放于日志数据存放部12的日志数据(即，包含时刻”10：25”的日志数据)所包含的第一节能运转标志为“0”。另一方面，日志数据122所包含的第一节能运转标志为“1”。由此，能够判别在10时25分到10时30分之间开始了空调机30a的节能运转。

与此相对，日志数据123包含时刻”11：25”、第一设定温度“26”、第一室温“26.5”、第一节能运转标志“0”、第二设定温度“24”、第二室温“25.5”、第一节能运转标志“0”以及平均室温“26.00”。根据该日志数据123，示出了在11时25分的时间点，空调机30a的设定温度为26℃，由室温计50a测量出的室温为26.5℃，空调机30b的设定温度为24℃，由室温计50b测量出的室温为25.5℃，平均室温为26.00℃的情况。另外，根据日志数据123，示出了空调机30a及30b不处于节能运转中的情况。

在此，在日志数据123的一个时刻之前存放于日志数据存放部12的日志数据(即，包含时刻”11：20”的日志数据)所包含的第一节能运转标志为“1”。另一方面，日志数据123所包含的第一节能运转标志为“0”。由此，能够判别在11时20分到11时25分之间空调机30a的节能运转被解除。

此外，虽然省略详细说明，但根据图4所示的日志数据124，能够判别在13时30分到13时35分之间空调机30b的节能运转开始，根据日志数据125，能够判别在14时15分到14时20分之间空调机30b的节能运转被解除。

这样，根据存放于日志数据存放部12的日志数据，能够确定各空调机30a及30b的节能运转开始的时刻(空调设定被缓和的时刻)、该节能运转被解除的时刻(空调设定被加强的时刻)以及它们之间的室内20的空调状态(例如，平均室温)等。

在此，仅对日志数据121～125进行了说明，但对于其他日志数据也是同样的。另外，在图4中，仅示出了存放于日志数据存放部12的日志数据的一部分，但在日志数据存放部12中存放有在各空调机30a及30b的运转中取得的全部的日志数据。此外，也可以废弃存放于日志数据存放部12的日志数据中的、从存放于该日志数据存放部12之后经过了规定期间的日志数据。

另外，在图4中，以时刻成为5分钟间隔的方式在日志数据存放部12中存放有日志数据(即，以5分钟间隔存储有日志数据)，但只要是能够判别上述的节能运转的开始以及解除的程度的间隔，也可以以不同的间隔存储日志数据。另外，存储日志数据的间隔也可以不是一定的时间间隔，而是不定期的。

另外，在本实施方式中，对按每个空调机30a及30b管理节能运转标志(第一节能运转标志及第二节能运转标志)的情况进行了说明，但该节能运转标志也可以按每个设置空调机的房间(室内)进行管理。

接着，对本实施方式的空调控制装置10的动作进行说明。首先，参照图5的流程图，对取得日志数据时的处理(以下，表述为日志数据取得处理)进行说明。此外，日志数据取得处理由空调控制装置10所包含的日志数据取得部11以预先确定的间隔(例如，5分钟间隔)执行。在此，对空调机30a及30b的运转模式为制冷模式的情况进行说明。

日志数据取得部11从空调机30a及30b分别取得该空调机30a的设定温度及由室温计50a测量出的室温、和该空调机30b的设定温度及由室温计50b测量出的室温(步骤s1)。

接着，日志数据取得部11基于在步骤s1中取得的空调机30a的设定温度及存放于日志数据存放部12的日志数据中的最近(距当前时间点最近的最新)的日志数据，决定第一节能运转标志(步骤s2)。

以下，对步骤s2的处理进行具体说明。在此，分为空调机30a不处于节能运转中的情况和空调机30a处于节能运转中的情况进行说明。

此外，空调机30a及30b是否处于节能运转中，能够基于最近的日志数据所包含的第一节能运转标志及第二节能运转标志来判别。

首先，对空调机30a不处于节能运转中的情况下的步骤s2的处理进行说明。

在空调机30a不处于节能运转中的情况下，在步骤s1中取得的空调机30a的设定温度比最近的日志数据所包含的第一设定温度高，即，在该空调机30a的设定温度被提高(空调设定被缓和)的情况下，判定为空调机30a的节能运转开始。另一方面，在步骤s1中取得的空调机30a的设定温度与最近的日志数据所包含的第一设定温度相同或者比最近的日志数据所包含的第一设定温度低的情况下，该空调机30a的设定温度未提高，因此判定为空调机30a的节能运转未开始(即，继续通常运转)。

如上所述，在判定为空调机30a的节能运转开始的情况下，在步骤s2中，决定“1”作为第一节能运转标志。另一方面，在判定为空调机30a的节能运转未开始的情况下，在步骤s2中，决定“0”作为第一节能运转标志。

接着，对空调机30a处于节能运转中的情况下的步骤s2的处理进行说明。

在空调机30a处于节能运转中的情况下，在步骤s1中取得的空调机30a的设定温度低于最近的日志数据所包含的第一设定温度，即，该空调机30a的设定温度降低(空调设定被加强)的情况下，判定为空调机30a的节能运转被解除。另一方面，在步骤s1中取得的空调机30a的设定温度与最近的日志数据所包含的第一设定温度相同或者比最近的日志数据所包含的第一设定温度高的情况下，该空调机30a的设定温度未降低，因此判定为空调机30a的节能运转未被解除(即，继续节能运转)。

如上所述，在判定为空调机30a的节能运转被解除的情况下，在步骤s2中，决定“0”作为第一节能运转标志。另一方面，在判定为空调机30a的节能运转未被解除的情况下，在步骤s2中决定“1”作为第一节能运转标志。

接着，日志数据取得部11基于在步骤s1中取得的空调机30b的设定温度以及存放于日志数据存放部12的日志数据中的最近的日志数据，决定第二节能运转标志(步骤s3)。

此外，除了将在步骤s1中取得的空调机30a的设定温度以及最近的日志数据所包含的第一设定温度设为在步骤s1中取得的空调机30b的设定温度以及最近的日志数据所包含的第二设定温度这一点以外，步骤s3的处理与步骤s2的处理相同，因此在此省略其详细说明。

日志数据取得部11计算在步骤s1中取得的室温(由室温计50a及50b测量出的室温)的平均值作为平均室温(步骤s4)。

当执行步骤s4的处理时，日志数据取得部11例如与当前时刻建立对应，将日志数据存放于日志数据存放部12(步骤s5)，该日志数据包含在步骤s1中取得的空调机30a的设定温度(第一设定温度)、由室温计50a测量出的室温(第一室温)、在步骤s2中决定的第一节能运转标志、在步骤s1中取得的空调机30b的设定温度(第二设定温度)、由室温计50b测量出的室温(第二室温)、在步骤s2中决定的第二节能运转标志以及在步骤s4中计算出的平均室温。

根据上述的日志数据取得处理，能够基于来自空调机30a及30b的设定温度以及室温，自动地取得在图4中说明的日志数据并存放于日志数据存放部12。

在此，对空调机30a及30b的运转模式为制冷模式的情况进行了说明，但在该运转模式为制热模式的情况下，步骤s2及s3中的第一及第二节能运转标志的决定处理不同。即，例如在步骤s2中，在空调机30a不处于节能运转中的情况下，在该空调机30a的设定温度降低的情况下判定为开始了节能运转，决定“1”作为第一节能运转标志。另一方面，在空调机30a处于节能运转中的情况下，在该空调机30a的设定温度提高的情况下，判定为节能运转被解除，决定“0”作为第一节能运转标志。另外，对于步骤s3也是同样的。

另外，在执行日志数据取得处理时，说明了以下情况，即，空调机30a及30b是否处于节能运转中，能够基于存放于日志数据存放部12的日志数据中的最近的日志数据所包含的第一节能运转标志及第二节能运转标志进行判别，但在空调机30a及30b的电源刚接通之后等，在不存在最近的日志数据的情况下，例如存放包含第一节能运转标志及第二节能运转标志“0”的日志数据(即，在步骤s2及s3中决定“0”作为第一节能运转标志及第二节能运转标志)。此外，该情况下的第一节能运转标志及第二节能运转标志例如也可以基于空调机30a及30b的设定温度以及运转模式等来决定。

另外，在上述的日志数据取得处理中，说明了在空调控制装置10侧决定节能运转标志的情况，但也可以是例如从该空调机30a及30b取得表示空调机30a及30b是否处于节能运转中的信息的结构。

在此，本实施方式的空调控制装置10基于上述的日志数据构建不适概率模型，使用该构建出的不适概率模型来推定室内人员的不适度，由此能够解除各空调机30a及30b的节能运转。

以下，对在本实施方式中构建不适概率模型的处理(以下，表述为模型构建处理)以及推定室内人员的不适度的处理(以下，表述为不适度推定处理)进行说明。

首先，参照图6的流程图，对模型构建处理的处理步骤进行说明。图6所示的处理由空调控制装置10所包含的模型构建部13执行。在此，在日志数据存放部12中已经存放(存储)有多个日志数据。

模型构建部13取得存放于日志数据存放部12的日志数据(步骤s11)。

接着，模型构建部13基于所取得的日志数据，对每个空调机30a及30b确定节能运转开始时刻(日期时间)以及节能运转解除时刻(日期时间)(步骤s12)。节能运转开始时刻如上所述是节能运转开始的时刻，节能运转解除时刻是该节能运转被解除的时刻。

此外，空调机30a的节能运转开始时刻相当于日志数据所包含的第一节能运转标志从“0”变更为“1”的时刻。另一方面，空调机30a的节能运转解除时刻相当于日志数据所包含的第一节能运转标志从“1”变更为“0”的时刻。另外，空调机30b的节能运转开始时刻相当于日志数据所包含的第二节能运转标志从“0”变更为“1”的时刻。另一方面，空调机30b的节能运转解除时刻相当于日志数据所包含的第二节能运转标志从“1”变更为“0”的时刻。

模型构建部13计算从在步骤s12中确定出的节能运转开始时刻到节能运转解除时刻为止的时间(以下，表述为节能运转时间)(步骤s13)。节能运转时间相当于在节能运转开始后到室内人员感到不适而进行变更设定温度(即，解除节能运转)的操作为止的时间。

当执行步骤s13的处理时，模型构建部13取得节能运转解除时刻的时间点的平均室温(步骤s14)。在该情况下，模型构建部13取得包含节能运转解除时刻的日志数据所包含的平均室温。

在此，参照图4对上述的步骤s12～s14的处理进行具体说明。

首先，根据图4所示的日志数据，在步骤s12中，将第一节能运转标志从“0”变更为“1”的日志数据122所包含的时刻即10时30分确定为空调机30a的节能运转开始时刻。另外，将第一节能运转标志从“1”变更为“0”的日志数据123所包含的时刻即11时25分确定为空调机30a的节能运转解除时刻。在该情况下，在步骤s13中，计算55分钟作为空调机30a的节能运转时间。在该情况下，在步骤s14中，取得日志数据123所包含的平均室温即26.00℃。

同样，在步骤s12中，将第二节能运转标志从“0”变更为“1”的日志数据124所包含的时刻即13时35分确定为空调机30b的节能运转开始时刻。另外，将第二节能运转标志从“1”变更为“0”的日志数据125所包含的时刻即14时20分确定为空调机30b的节能运转解除时刻。在该情况下，在步骤s13中，算出45分钟作为空调机30b的节能运转时间。在该情况下，在步骤s14中，取得日志数据125所包含的平均室温即27.00℃。

在此，图7是将在步骤s13中计算出的节能运转时间与在步骤s14中取得的平均室温(即，节能运转解除时的平均室温)的关系作为平面分布图可视化后的图。在图7中，将平均室温作为纵轴，将节能运转时间作为横轴。

图7中的×标记201表示根据上述的图4所示的日志数据计算出的空调机30a的节能运转时间“55分钟”以及该空调机30a的节能运转解除时的平均室温“26.00℃”。

另外，图7中的×标记202表示根据图4所示的日志数据计算出的空调机30b的节能运转时间“45分钟”以及该空调机30b的节能运转解除时的平均室温“27.00℃”。

此外，在图4所示的日志数据中，各空调机30a及30b的节能运转的次数为各一次，但在取得存放于日志数据存放部12的全部的日志数据的期间中，该节能运转反复进行多次。因此，在图6所示的模型构建处理中，按照在步骤s11中取得的日志数据确定的每个节能运转执行步骤s12～s14的处理。

图8是将通过按每个节能运转执行步骤s12～s14的处理而得到的节能运转时间与平均室温的关系作为平面分布图可视化后的图。

在此，鉴于如上述那样在室内人员感到不适的情况下解除节能运转的情况，图8中的×标记分别示出了在节能运转开始后到室内人员感到不适(解除节能运转)之前的时间与该时间点的平均室温的关系。换言之，可以说，图8表示如果在从节能运转开始起经过了何种程度的时间时，成为何种程度的室温，则室内人员感到不适。

即，根据图8可知，在节能运转开始后，如果室温高，则节能运转早解除(即，室内人员在早期感到不适)。另一方面，若室温充分低，则可知节能运转不易被解除(即，即使是节能运转，室内人员也不易感到不适)。

由此，例如可以认为越是节能运转时间短、平均室温低的状态，室内人员的不适感(由室内人员解除节能运转的概率)越低。另一方面，可以认为越是节能运转时间长(从节能运转开始起经过了时间)、平均室温高的状态，室内人员的不适感越高。

在本实施方式中，基于这样的观点，例如构建定义了节能运转时间(即，从节能运转开始起的经过时间)与该节能运转被解除时的平均室温之间的关系的不适概率模型。

再次返回图6，模型构建部13在图8所示那样的各节能运转时间与该节能运转解除时的平均室温的关系(平面分布图中的坐标)中，生成用于推定室内人员的不适的阈值线(步骤s15)。另外，在步骤s15中生成的阈值线是通过对室内人员感到不适的概率低的状态和室内人员感到不适的概率高的状态进行分类而得到的例如曲线。作为用于生成该阈值线的分类方法，例如能够利用单类支持向量机那样的方法，但也可以利用其他分类方法。

图9是在图8所示的平面分布图上表示在步骤s15中生成的阈值线的图。根据图9所示的阈值线301，推定为在比该阈值线301靠下的区域(节能运转时间及平均室温)室内人员的不适感低，在比该阈值线301靠上的区域(节能运转时间及平均室温)室内人员的不适度高。

模型构建部13使用这样的阈值线，构建定义了上述的节能运转时间、节能运转解除时的平均室温、与该节能运转时间以及该平均室温对应的不适度(节能运转被解除的概率)的关系的不适概率模型(步骤s16)。

另外，在步骤s16中构建的不适概率模型是相对于在图7～图9中说明的节能运转时间与节能运转解除时的平均室温的关系附加了不适度的3d模型。在该不适概率模型中，将上述的阈值线作为边界，例如规定为越是节能运转时间短、平均室温低的状态，则越是输出低的不适感，越是节能运转时间长，平均室温高的状态，则越是输出高的不适感。

在步骤s16中生成的不适概率模型被存放(登记)于模型存放部14(步骤s17)。

此外，上述的模型构建处理(图6所示的处理)例如也可以在将规定数量的日志数据存放于日志数据存放部12的情况下执行，例如也可以在日志数据存放部12中存放有能够判别节能运转被解除的日志数据(例如，图4所示的日志数据123及125等)时执行。另外，在为了生成高精度的不适概率模型而所需的数量的日志数据未被存放于日志数据存放部12的初始阶段，也可以预先准备从其他房间(空间)或大楼等取得的日志数据，基于该日志数据构建不适概率模型。

另外，模型构建处理按空调机的每个运转模式执行。即，在本实施方式中，基于在空调机30a及30b以制冷模式运转的情况下取得的日志数据来构建制冷模式用的不适概率模型，基于在该空调机30a及30b以制热模式运转的情况下取得的日志数据来构建制热模式用的不适概率模型。

另外，在本实施方式中，对在空调控制装置10中执行模型构建处理的情况进行了说明，但该模型构建处理也可以在空调控制装置10的外部执行。在该情况下，由在空调控制装置10的外部执行的模型构建处理构建的不适概率模型存放于模型存放部14即可。

另外，存放于模型存放部14的不适概率模型也可以在构建了该不适概率模型后基于新存放于日志数据存放部12的日志数据来更新。

接着，参照图10的流程图，对不适度推定处理的处理步骤进行说明。图10所示的处理由空调控制装置10所包含的不适度推定部15以及运转控制部16执行。在此，在模型存放部14中存放有通过执行上述的模型构建处理而构建的不适概率模型。

首先，不适度推定部15参照存放于日志数据存储部12的日志数据，判定空调机30a或空调机30b是否处于节能运转中(步骤s21)。

在步骤s21中，在存放于日志数据存放部12的日志数据中的最近的日志数据所包含的第一节能运转标志为“1”的情况下，判定为空调机30a处于节能运转中，在该最近的日志数据所包含的第二节能运转标志为“1”的情况下，判定为空调机30b处于节能运转中。

当使用图4具体对步骤s21的处理进行说明时，例如当设为在10时58分的时间点执行图10的处理时，最近的日志数据是包含时刻“10：55”的日志数据，该日志数据所包含的第一节能运转标志是“1”。在该情况下，判定为空调机30a处于节能运转中。另外，由于该情况下的第二节能运转标志为“0”，所以空调机30b不处于节能运转中。

同样地，例如当设为在13时58分的时间点执行图10的处理时，最近的日志数据是包含时刻“13：55”的日志数据，该日志数据所包含的第二节能运转标志为“1”。在该情况下，判定为空调机30b处于节能运转中。另外，由于该情况下的第一节能运转标志为“0”，所以空调机30a不处于节能运转中。

另一方面，例如当设为在11时28分的时间点执行图10的处理时，最近的日志数据是包含时刻“11：25”的日志数据，该日志数据所包含的第一节能运转标志及第二节能运转标志都为“0”。在该情况下，判定为空调机30a及30b不处于节能运转中。

同样地，例如当设为在14时28分的时间点执行图10的处理时，最近的日志数据是包含时刻“14：25”的日志数据，该日志数据所包含的第一节能运转标志及第二节能运转标志都为“0”。在该情况下，判定为空调机30a及30b不处于节能运转中。

在步骤s21中判定为空调机30a或者30b处于节能运转中的情况下(步骤s11的“是”)，不适度推定部15从日志数据存放部12取得最近的日志数据(以下，表述为第一日志数据)以及节能运转标志(第一节能运转标志或者第二节能运转标志)从“0”变更为“1”的日志数据(以下，表述为第二日志数据)(步骤s22)。

在此，第一日志数据所包含的时刻相当于当前时刻。另一方面，第二日志数据所包含的时刻相当于节能运转开始的时刻(节能运转开始时刻)。

由此，不适度推定部15基于第一日志数据所包含的时刻以及第二日志数据所包含的时刻来计算在当前时间点的节能运转时间(从节能运转开始到当前为止的经过时间)(步骤s23)。

接着，不适度推定部15使用存放于模型存放部14的不适概率模型来推定室内20的室内人员的不适度(步骤s24)。在该情况下，不适度推定部15取得第一日志数据所包含的平均室温(即，当前的平均室温)作为当前的室内20的空调状态，将在步骤s23中计算出的节能运转时间和该取得的平均室温应用于不适概率模型。由此，输出与当前的节能运转时间和平均室温的关系对应地在不适概率模型中定义的不适度。

在步骤s24中，如上述那样越是节能运转时间短、平均室温低的状态，则越是推定(输出)低的不适感，越是节能运转时间长、平均室温高的状态，越是推定(输出)高的不适感。

此外，在此使用的不适概率模型是与空调机30a及30b的运转模式相应的不适概率模型(制冷用的不适概率模型或者制热用的不适概率模型)。

不适度推定部15判定这样推定出的不适度是否为预先确定的值(以下，表述为阈值)以上(步骤s25)。

在判定为不适度为阈值以上的情况下(步骤s25的“是“)，运转控制部16执行解除节能运转的处理。

在该情况下，运转控制部16决定解除了节能运转后的设定温度(空调设定的设定值)(步骤s26)。在步骤s26中决定的设定温度例如能够设为即将开始节能运转之前的设定温度。能够从紧接上述的第二日志数据之前的日志数据所包含的节能运转中的空调机的设定温度(第一设定温度或者第二设定温度)取得紧接开始节能运转之前的设定温度。另外，在步骤s26中决定的设定温度可以是将当前的设定温度变更为加强了预先确定的值的方向的温度，例如也可以是由大楼管理者等预先确定的温度。

运转控制部16将节能运转中的空调机(空调机30a或者30b)的设定温度变更为在步骤s16中决定的设定温度(步骤s27)。此外，例如在空调机30a及30b双方处于节能运转中的情况下，该空调机30a及30b的设定温度可以变更为相同的设定温度(预先确定的设定温度)，也可以变更为各不相同的设定温度(各空调机30a及30b的节能运转开始之前的设定温度)。

在执行步骤s27的处理的情况下，运转控制部16将表示在步骤s26中决定的设定温度(节能运转的解除)的控制信号输出到节能运转中的空调机。由此，节能运转中的空调机的节能运转被解除，在步骤s27中开始变更后的设定温度下的运转。

另一方面，在步骤s21中判定为空调机30a及30b不处于节能运转中的情况下(步骤s21的“否”)，结束图10的处理。另外，在步骤s25中判定为不适度不在阈值以上(小于阈值)的情况下(步骤s25的“否”)，也同样地结束图10的处理。

另外，上述的不适度推定处理(图10所示的处理)例如定期地执行。具体而言，不适度推定处理例如能够在每次取得(存放)新的日志数据时(即，以5分钟间隔)执行，但也可以以比取得该日志数据的间隔长的间隔(例如，10分钟间隔或30分钟间隔等)执行。

如上所述，在本实施方式中，在空调机30a或30b的节能运转中，取得室内20的空调状态(例如，平均室温)，通过将该取得的空调状态和从开始空调机30a或者30b的节能运转到当前为止的经过时间(即，当前的节能运转时间)应用于不适概率模型，解除该节能运转。

此外，根据上述的不适概率模型，能够基于当前的空调状态和节能运转时间来推定室内20的室内人员的不适度，在这样的不适度为阈值以上的情况下，解除节能运转。

在本实施方式中，通过这样的结构，能够在空调机30a及30b的节能运转(实现节能化那样的空调设定下的运转)开始后，在室内人员感到不适之前解除该节能运转。

另外，在本实施方式中，在节能运转被解除的情况下，将该节能运转中的空调机30a或者30b的设定变更为该节能运转开始之前的设定。在本实施方式中，通过这样的结构，能够减少因继续节能运转而增加的不快感，提高室内人员的舒适性。

在此，有可能在本实施方式的空调控制装置10的节能运转的解除之前，室内人员通过操作遥控器40a或40b解除节能运转中的空调机30a或30b的节能运转(即，变更为加强空调设定的方向)。

无论是否通过这样的操作(以下，表述为解除操作)解除了节能运转，在进一步执行了解除节能运转的处理的情况下，有时会进一步加强空调设定。在该情况下，不仅有可能损害室内人员的舒适性，而且还与节能化相悖。

与此相对，在本实施方式中，例如在空调机30a的节能运转中由室内人员进行了解除操作的情况下，通过上述的日志数据取得处理，将包含表示该空调机30a不处于节能运转中的第一节能运转标志“0”的日志数据存放于日志数据存放部12。

在该情况下，在图10所示的不适度推定处理的步骤s21中判定为空调机30a不处于节能运转中，因此不执行步骤s22以后的处理。即，在本实施方式中，在节能运转中由室内人员进行了解除操作(即，变更了空调机30a的设定)的情况下，不进行通过空调控制装置10解除节能运转这样的进一步的设定的变更，因此能够避免损害上述的室内人员的舒适性，并且提高节能性。在此，主要对空调机30a处于节能运转中的情况进行了说明，但空调机30b在节能运转中也是同样的。

此外，在本实施方式中，通过将包含过去开始节能运转的日期时间、由室内人员解除了该节能运转的日期时间以及室内20的过去的空调状态的日志数据存放(存储)于日志数据存放部12，能够基于该日志数据构建不适概率模型。该不适概率模型例如也可以在空调控制装置10的外部构建(生成)，并预先存放于该空调控制装置10的模型存放部14。

另外，在空调机30a及30b的运转模式中包含制冷模式以及制热模式，但在推定该空调机30a及30b以制冷模式运转的情况下的室内人员的不适度的情况下，使用基于在该制冷模式下的运转中取得的日志数据构建出的不适概率模型。另一方面，在推定空调机30a及30b以制热模式运转的情况下的室内人员的不适度的情况下，使用基于在该制热模式下的运转中取得的日志数据而构建的不适概率模型。即，在本实施方式中，能够根据空调机30a及30b的运转模式，使用不同的不适概率模型来推定室内人员的不适度。

另外，在本实施方式中，对上述那样在不适度为阈值以上的情况下解除节能运转的情况进行了说明，但不适概率模型也可以是仅定义了节能运转时间与平均室温的关系的模型。根据这样的不适概率模型，例如能够构成为在根据当前的节能运转时间与平均室温的关系确定的平面分布图上的位置(坐标)位于由上述阈值线分类的室内人员感到不适的概率高的状态的区域的情况下，解除节能运转。

另外，在本实施方式中，说明了使用节能运转时间(空调机的空调设定被缓和的时间)和平均室温这两个变量来推定室内人员的不适度的情况，但例如由于来自日照或配置于室内20的各种装置的发热等，即使是同一室内20，也存在由空调机30a及30b进行的空气调节(例如，制冷)难以起作用的场所。即，由于相对于室内20的空调状态的不适度多存在偏差，因此，仅通过监视室内20的平均室温，有时难以高精度地推定室内人员的不适。

为了应对该情况，例如也可以代替在本实施方式中说明的平均室温而使用由包含室温计50a及50b的多个室温计测量出的室温分布的方差值(室温不均)。此时，日志数据取得部在步骤s4中计算室温的方差值。另外，图11是将各节能运转时间与方差值的关系与上述阈值线一起作为平面分布图可视化后的图。在该情况下，通过基于室内20的过去的温度(室温)的方差值来构建不适概率模型，并将作为当前的室内20的空调状态而取得的室内20的温度的方差值应用于该不适概率模型，能够解除不适度高的室内20的空调机的节能运转。根据这样的结构，能够构建与空调的效果容易恶化(即，室内人员容易感到不适)的场所的空调状态对应的不适概率模型，因此能够高精度地推定不适度。

在此，对使用方差值代替平均室温的情况进行了说明，但除了方差值以外，也可以使用由多个室温计测量出的室温中的最大值或最小值。另外，也可以将平均室温、方差、室温的最大值以及最小值中的几个组合来构建多变量的模型。

进而，例如也可以使用被称为稀疏建模的方法，自动地选择配置于室内20的多个室温计中的、配置于能够测量容易与较高的不适度结合的室温的位置的室温计，仅利用由该选择的室温计测量的室温。根据这样的结构，例如在存在多个空调的效果容易恶化的场所的情况下也能够应对。

另外，在本实施方式中，对使用由室温计50a及50b测量的室温的情况进行了说明，但也可以使用该室温以外的数据。具体而言，本实施方式的空调控制装置10能够采用图12所示的结构。另外，在图12中，对与上述的图1同样的部分标注相同的附图标记。

如图12所示，空调控制装置10还包括例如气象日志存放部17a、配电板日志存放部17b以及在场人数日志存放部17c。

在气象日志存放部17a中存放有反映空调机30a及30b的外部空气负荷的气象日志。气象日志中例如包含外部气温、日照量、风速以及降水量等，该气象日志例如可以使用各种传感器来测量，也可以从外部的服务器装置等取得(收集)。

在配电盘日志存放部17b存放有反映了配置于室内20的各种装置(以下，表述为室内装置)的发热的配电盘的日志(以下，表述为配电盘日志)。另外，配电盘日志包括能够从配电盘取得的室内装置的工作量。根据这样的配电盘日志，能够得到室内装置中的发热等。

在在场人数日志存放部17c中存放有反映了室内20的室内人员的发热的该室内人员的人数的日志(以下，表述为在场人数日志)。在场人数日志(室内人员的人数)例如可以使用与室内20的室内人员有关的时间卡系统、配置于该室内20的红外线传感器等来取得，也可以通过对拍摄该室内20的相机的图像进行分析来取得。

在图12所示的结构中，作为成为室内20的热负荷的原因的变量，能够使用气象日志、配电板日志以及在场人数日志中的至少一个。即，空调控制装置10也可以是包含图12所示的气象日志存放部17a、配电板日志存放部17b以及在场人数日志存放部17c中的至少一个的结构。

根据这样的结构，即使在室温实际上升之前，也能够捕捉室内人员感到不适的预兆，更适当地应对。

另外，上述的气象日志、配电板日志以及在场人数日志可以代替在本实施方式中说明的室温而使用，也可以与该室温组合而使用。

在此，对作为室温以外的数据的气象日志、配电板日志以及在场人数日志进行了说明，但该室温以外的数据例如也可以是室内20的湿度以及二氧化碳浓度等数据。室内20的湿度及二氧化碳浓度与室温计50a及50b同样地通过配置于室内20的湿度计及二氧化碳浓度计来测量即可。

另外，在本实施方式中，说明了在日志数据中包含第一节能运转标志及第二节能运转标志的情况，但也可以是该第一节能运转标志及第二节能运转标志不包含在日志数据中的结构。在该情况下，例如图6所示的步骤s12中的节能运转开始时刻以及节能运转解除时刻只要基于日志数据所包含的第一以及第二设定温度的变化来确定即可。对于图10所示的步骤s21中的空调机30a及30b是否处于节能运转中的判定处理也是同样的。

另外，日志数据也可以是不包含平均室温的结构。在该情况下，每当在图6所示的步骤s14的处理时计算日志数据所包含的第一室温以及第二室温的平均室温即可。

(第二实施方式)

接着，对第二实施方式进行说明。在前述的第一实施方式中，对基于使用不适概率模型推定出的不适度来解除一个房间所具备的空调机的节能运转的情况进行了说明，但在例如用于请求削减所需电力的需求响应那样的大楼单位的节能化方面，对空调机整体的消耗电力设置上限。

另外，空调机包括设置在室内的室内机以及设置在室外的室外机，但在一般的空调机中，室外机消耗约9成的所需电力。因此，如上所述，在消耗电力设置上限的情况下，需要控制(改变)室外机的运转。

在此，近年来，例如已知有能够利用一个制冷剂系统来控制多个室内机的空调机(多重空调)。在这样的空调机中，如图13所示，系统大多跨越多个房间。在图13所示的例子中，例如在室内20a设置有室内机30a及30b，在室内20b设置有室内机30c，设置于屋外60的室外机70经由制冷剂配管对这样的室内机30a～30c分配热。

此外，在图13所示的空调机中，例如根据来自与设定温度以及室温相应的各室内机30a～30c的要求量来控制该室内机30a～30c的运转。以下，来自各室内机30a～30c的要求量包括在各个该室内机30a～30c中进行空气调节时需要的电力量或热量等的概念。

在该情况下，如果未对空调机整体设置消耗电力的上限，则能够按照各室内机30a～30c的要求使室内机30a～30c运转(工作)。另一方面，在对空调机整体设置有消耗电力的上限的情况下，当将该消耗电力的上限值相对于合计要求量(为了按照室内机30a～30c的要求运转室内机30a～30c所需的消耗电力的总量)的比例设为r时，将对来自各室内机30a～30c的要求量分别乘以r而得到的值作为该各室内机的实际的消耗量(实际消耗量)，能够使各个该室内机运转。由此，能够使空调机整体在消耗电力的上限值的范围内运转。

另外，有时每个室内机能够由大楼管理者指定(设定)实际消耗量，但由于要求时时刻刻变动，所以在对空调机整体设置有消耗电力的上限时，大楼管理者难以实时地指定实际消耗量。

在基于上述的消耗电力的上限值的空调机的控制中，由于与各室内20a及20b的不适度无关地消耗热，因此，有时在不适度低的室内消耗热而不适度高的室内的空调能力(设置在不适度高的室内的室内机的实际消耗量)不足。在这样的情况下，从重视舒适性的观点出发，不得不将消耗电力的上限值解除(即，解除各室内机30a～30c的节能运转)，无论在不适度低的室内是否能够继续节能运转也解除该节能运转，会导致机会损失。

即，由于在一部分室内不适度变高(突出)，存在空调机整体的节能时间变短的不合理。另外，越是与室外机70的距离近的室内机(例如，室内机30c)，越具有大量消耗热的倾向，因此根据室内机的位置，该不合理变得更显著。

因此，在本实施方式中，通过根据各室内20a及20b的室内人员的不适度来控制室内机30a～30c的实际消耗量，实现将所有的室内20a及20b的室内人员的不适度抑制在规定范围内，在更长的时间内继续节能运转(消耗电力的上限值内的运转)。

图14表示包括本实施方式的空调控制装置的空调系统的结构的一例。另外，对与前述的图1同样的部分标注相同的附图标记并省略其详细说明。在此，主要对与图1不同的部分进行叙述。

另外，本实施方式的空调控制装置10的硬件结构与前述的第一实施方式同样，因此适当地使用图2进行说明。

在本实施方式中，与上述图13同样地，室内机30a及30b设置于室内20a，室内机30c设置于室内20b。另外，设置于屋外60的室外机70以对室内机30a～30c分配热的方式经由制冷剂配管而连接。

此外，在图14中，室内机30a及30b相当于前述的第一实施方式中的空调机30a及30b。另外，室内机30c、遥控器40c以及室温计50c除了设置(配置)的场所是室内20b这一点以外，与室内机30a、遥控器40a以及室温计50a等同样，因此省略其详细的说明。

如图14所示，本实施方式的空调控制装置10包括设置数据存放部18和上限值设定部19。

在设置数据存放部18中预先存放有表示设置有各室内机的场所(室内)的数据(以下，表述为设置数据)。

上限值设定部19设定空调机整体的消耗电力的上限(以下，表述为电力上限值)。另外，电力上限值例如可以由大楼管理者等指定，也可以在预先确定的时间自动地设定预先确定的值。

此外，详细情况将后述，但本实施方式中的运转控制部16具有基于由不适度推定部15推定的每个室内20a及20b的不适度的推定结果来控制各室内机30a～30c的实际消耗量的功能。

图15表示图14所示的存放于设置数据存放部18的设置数据的数据构造的一例。如图15所示，设置数据包括室内id和室内机id。室内id是用于识别设置有室内机的室内的识别符。室内机id是用于识别设置在由与该室内机id对应的室内id识别的室内的室内机的识别符。

在图15所示的例子中，在设置数据存放部18中存放有包含设置数据181～183的多个设置数据。

设置数据181包含室内id“20a”以及室内机id“30a”。根据该设置数据181，示出了在由室内id“20a”识别的室内(在此为室内20a)设置有由室内机id“30a”识别的室内机(在此为室内机30a)。

设置数据182包含室内id“20a”以及室内机id“30b”。根据该设置数据182，示出了在由室内id“20a”识别的室内(在此为室内20a)设置有由室内机id“30b”识别的室内机(在此为室内机30b)。

设置数据183包含室内id“20b”以及室内机id“30c”。根据该设置数据183，示出了在由室内id“20b”识别的室内(在此为室内20b)设置有由室内机id“30c”识别的室内机(在此为室内机30c)。

图16表示本实施方式中的存放于日志数据存放部12的日志数据的数据构造的一例。如图16所示，在日志数据中，与时刻对应地包含第一设定温度、第一室温、第一节能运转标志、第一要求量、第二设定温度、第二室温、第二节能运转标志、第二要求量、第三设定温度、第三室温、第三节能运转标志以及第三要求量。

另外，关于时刻、第一设定温度、第一室温、第一节能运转标志、第二设定温度、第二室温以及第二节能运转标志，由于与前述的第一实施方式同样，所以省略其详细说明。

第一要求量表示来自室内机30a的要求量。第二要求量表示来自室内机30b的要求量。

第三设定温度是室内机30c的设定温度。第三室温是由室温计50c测量出的室内20b的室温。第三节能运转标志表示室内机30c是否处于节能运转中。在第三节能运转标志为“0”的情况下表示室内机30c不处于节能运转中，在第三节能运转标志为“1”的情况下表示室内机30c处于节能运转中。第三要求量表示来自室内机30c的要求量。

即，在本实施方式中，日志数据所包含该日志数据所包含的时刻的来自各室内机30a～30c的要求量。

以下，对本实施方式的空调控制装置10的动作进行说明。本实施方式的空调控制装置10与前述的第一实施方式同样，分别执行日志数据取得处理以及模型构建处理。

首先，关于日志数据取得处理，如上述那样从各室内机30a～30c取得日志数据所包含的要求量(即，包含该要求量的日志数据被存放于日志数据存放部12)以外与前述的第一实施方式同样，因此省略其详细的说明。

接着，对每个室内20a及20b(即，房间)执行本实施方式中的模型构建处理。具体而言，在本实施方式中的模型构建处理中，将存放于日志数据存放部12的日志数据分割为与室内20a及20b有关的日志数据，对与该室内20a及20b有关的日志数据分别执行前述的图6所示的处理。由此，对各个室内20a及20b构建不适概率模型。

另外，在本实施方式中，与室内20a有关的日志数据是指包含图16所示的时刻、第一设定温度(室内机30a的设定温度)、第一室温(由室温计50a测量出的室温)、第一节能运转标志(表示室内机30a是否处于节能运转中的标志)、第二设定温度(室内机30b的设定温度)、第二室温(由室温计50b测量出的室温)以及第二节能运转标志(表示室内机30b是否处于节能运转中的标志)的日志数据。在基于这样的与室内20a有关的日志数据执行图6所示的处理的情况下，在步骤s14中，取得例如基于第一室温以及第二室温计算出的平均值。

另一方面，在本实施方式中，与室内20b有关的日志数据是指包含图16所示的时刻、第三设定温度(室内机30c的设定温度)、第三室温(由室温计50c测量出的室温)以及第三节能运转标志(表示室内机30c是否处于节能运转中的标志)的日志数据。在基于这样的与室内20b有关的日志数据执行图6所示的处理的情况下，在步骤s14中，例如取得第三室温。

与上述的室内20a及20b有关的日志数据能够通过基于存放于设置数据存放部18的设置数据来确定设置于各个该室内20a及20b的室内机，从日志数据存放部12取得。

在此，在本实施方式中，如上所述，执行根据各室内20a及20b的室内人员的不适度来控制室内机30a～30c的实际消耗量的处理(以下，表述为实际消耗量控制处理)。

以下，参照图17的流程图，对本实施方式中的实际消耗量控制处理的处理步骤进行说明。

首先，不适度推定部15判定是否通过上述的上限值设定部19设定有电力上限值(单位：w)(步骤s31)。

在判定为设定有电力上限值的情况下(步骤s31的“是”)，不适度推定部15执行不适度推定处理(步骤s32)。另外，在步骤s32的不适度推定处理中，对每个室内20a及20b执行前述的图10所示的步骤s21～s25的处理。由此，在步骤s32中，能够确定室内20a及20b中的不适度为阈值以上的室内。

在以下的说明中，对不适度为阈值以上的室内为室内20a、室内20b为不适度不在阈值上的情况进行了说明。在该情况下，设置于室内20a的室内机(在此为室内机30a及30b)中的至少一个处于节能运转中。此外，本实施方式中的节能运转是指以比来自该空调机的要求量少的实际消耗量运转的状态。

在该情况下，运转控制部16参照设置数据存放部18，确定在不适度为阈值以上的室内设置有室内机的集合(以下，表述为室内机集合)(步骤s33)。如上所述，当不适度为阈值以上的室内为室内20a时，在步骤s33中，室内机30a及30b被确定为室内机集合。

接着，运转控制部16取得在存放于日志数据存放部12的日志数据中的最近的日志数据所包含的室内机30a及30b各自的要求量(第一要求量以及第二要求量)(步骤s34)。另外，在步骤s34中取得的要求量相当于当前的室内机30a及30b的要求量。

当执行步骤s34的处理时，运转控制部16通过以下的数学式(1)计算e(步骤s35)。

【数学式1】

e＝l-σk∈usk式(1)

另外，在数学式(1)中，l表示电力上限值，u表示室内机集合，k表示属于室内机集合的室内机(编号)。另外，sk表示室内机k的要求量(单位：w)。

即，在步骤s35中计算出的e是从上述的电力上限值l减去为了使属于室内机集合u的室内机k(在此为室内机30a及30b)分别按照要求运转所需的消耗电力的总量而得到的值。换言之，e表示在使设置于不适度高的室内20a的室内机30a及30b按照要求运转时，设置于不适度低的室内20b的室内机30c能够消耗的电力量。

接着，运转控制部16判定在步骤s35中计算出的e是否为大于0的值(即，是否e＞0)(步骤s36)。

在判定为e是大于0的值的情况下(步骤s36的“是”)，运转控制部16通过以下的数学式(2)及(3)来决定各室内机30a～30c的实际消耗量(单位：w)(步骤s37)。

【数学式2】

sk’＝sk(k∈u)式(2)

sk’＝将e以按比例划分式(3)

根据数学式(2)，将属于在步骤s33中确定出的室内机集合u的各室内机k的实际消耗量sk′设为该各室内机k的要求量sk。即，设置于不适度高的室内20a的室内机30a的实际消耗量为该室内机30a的要求量，室内机30b的实际消耗量为该室内机30b的要求量。在该情况下，室内机30a及30b能够分别以所要求的实际消耗量运转。

另一方面，根据数学式(3)，将不属于在步骤s33中确定出的室内机集合u的各室内机k的实际消耗量sk’设为将在步骤s35中计算出的e按该各室内机k的要求量sk按比例分配的值。在此，由于不属于室内机集合的室内机(即，设置于不适度低的室内20b的室内机)仅为室内机30c，因此该室内机30c的实际消耗量成为与e相同的值。

另外，例如不属于室内机集合u的室内机为两个(以下，表述为室内机k1及k2)、且该两个室内机k1及k2的要求量分别为sk1及sk2的情况下，要求量为sk1的室内机k1的实际消耗量sk1′为e*sk1/(sk1+sk2)。同样，要求量为sk2的室内机k2的实际消耗量sk2′为e*sk2/(sk1+sk2)。对于不属于室内机集合u的室内机为三个以上的情况也是同样的。

在不属于步骤s37中决定的室内机集合的室内机30c的实际消耗量比该室内机30c的要求量多的情况下，该室内机30c的实际消耗量也可以是与该室内机30c的要求量相同的值。

当执行步骤s37的处理时，运转控制部16将在该步骤s37中决定的各室内机30a～30c的实际消耗量作为控制信号发送到室外机70(步骤s38)。由此，室外机70以基于从空调控制装置10(运转控制部16)发送的各室内机30a～30c的实际消耗量来运转该各室内机30a～30c的方式工作。

另一方面，在步骤s36中判定为e不是大于0的值的情况下(步骤s36的“否”)，无法在电力上限值的范围内使各室内机30a～30c运转，因此运转控制部16解除电力上限值(步骤s39)。

另外，在步骤s31中判定为未设定电力上限值的情况下(步骤s31的“否”)，结束图17所示的实际消耗量控制处理。

另外，上述的实际消耗量控制处理(图17所示的处理)例如定期地执行。具体而言，实际消耗量控制处理例如能够在每次取得(存放)新的日志数据时(即，以5分钟间隔)执行，但也可以以比取得该日志数据的间隔长的间隔(例如，10分钟间隔或30分钟间隔等)执行。

另外，在图17中说明了在未设定电力上限值的情况下结束实际消耗量控制处理的情况，但在未设定电力上限值的情况下，也可以执行前述的图10所示的处理。由此，能够按照该室内20a及20b的室内人员的不适度解除设置于各室内20a及20b的室内机30a～30c的节能运转。此外，如上所述，由于不适概率模型按照每个室内20a及20b(即，房间)来构建，所以图10所示的处理对每个室内20a及20b执行。

如上所述，在本实施方式中，例如在室内机30a～30c的节能运转中，推定室内20a及20b(第一室内以及第二室内)的室内人员的不适度，在该室内20a的室内人员的不适度为阈值以上的情况下，解除设置于该室内20a的室内机30a及30b(第一空调机)的节能运转而使其正常运转，对于设置于室内20b的室内机30c(第二室内机)，以从电力上限值(室内机30a～30c以及室外机70中的消耗电力量的上限)减去为了使室内机30a及30b进正常运转所需的电力量后的电力量e来继续节能运转。另外，室内机的通常运转是指按照来自该室内机的要求运转该室内机(即，将来自室内机的要求量作为实际消耗量运转)。

在本实施方式中，通过这样的结构，设置于不适度高的室内20a的室内机30a及30b为了消除不适的状态而如要求那样进行正常运转，并且由于设置于不适度低的室内20b的室内机30c能够在电力上限值的限制内进行节能运转，因此能够兼顾各室内20a及20b的室内人员的舒适性以及节能性。

另外，在本实施方式中，说明了经由室外机70对各室内机30a～30b的实际消耗量进行控制(限制)的结构，但也可以构成为不经由室外机70而直接控制各室内机30a～30c的实际消耗量。另外，本实施方式也可以是与前述的第一实施方式组合的结构，例如本实施方式的空调控制装置10也可以具备图12所示的气象日志存放部17a、配电盘日志存放部17b以及在场人数日志存放部17c等。

根据以上所述的至少一个实施方式，能够提供一种在空调机处于节能运转中的情况下，能够在室内人员感到不适之前解除该节能运转的空调控制装置、空调系统、空调控制方法以及程序。

对本发明的几个实施方式进行了说明，但这些实施方式是作为例子而提出的，并不意图限定发明的范围。这些实施方式能够以其他各种方式实施，在不脱离发明的主旨的范围内，能够进行各种省略、置换、变更。这些实施方式及其变形包含在发明的范围和主旨中，同样地包含在权利要求书所记载的发明及其均等的范围内。

附图标记说明

10…空调控制装置，11…日志数据取得部，12…日志数据存放部，13…模型构建部，14…模型存放部，15…不适度推定部，16…运转控制部，17a…气象日志存放部，17b…配电板日志存放部，17c…在场人数日志存放部，18…设置数据存放部，19…上限值设定部，20a、20b…室内，30a、30b、30c…空调机(室内机)，40a、40b、40c…遥控器，50a、50b、50c…室温计，60…屋外，70…室外机，101…cpu，102…非易失性存储器，103…主存储器，104…通信设备。