空调控制系统、空调机以及机器学习装置的制作方法

1.本发明涉及使用空调机进行每个区域的空气温度的控制的空调控制系统。


背景技术：

2.对空调对象空间均匀地进行温度控制，抑制局部成为高温的热点的产生是空调机的课题之一。专利文献1(日本特开2012-225550号公报)提出了如下方案：在多个利用侧装置的风量恒定的情况下，室内的温度变得不均匀，产生消耗电力的浪费，因此通过根据利用侧装置的吸入温度来控制风量，从而降低室内的温度不均匀。


技术实现要素：

3.发明所要解决的课题
4.在空调机中，并非总是要求均匀的房间的控制。例如，在仅局部存在用户时均匀地对房间整体进行空气调节也可能引起能量的浪费。另外，一个用户感到舒适的温度对于其他用户而言也不一定是舒适的。
5.用于解决课题的手段
6.第一观点的空调控制系统具备空调机、设定部、控制部以及学习部。空调机进行室内的空气调节。设定部设定第一温度和第二温度。第一温度是针对室内的第一区域的目标温度。第二温度是针对室内的第二区域的目标温度。控制部控制空调机使得第一区域的温度接近第一温度，第二区域的温度接近第二温度。学习部对所述空调机的控制进行学习使得所述第一区域的温度接近所述第一温度且所述第二区域的温度接近所述第二温度。
7.第一观点的空调控制系统能够分别设定第一温度和第二温度，基于此的空调机的控制通过学习来进行，因此能够迅速且高效地进行每个区域的空气温度的控制。
8.第二观点的空调控制系统是在第一观点的空调控制系统中，空调机在室内具有多个利用侧装置。控制部通过对多个利用侧装置进行联合控制而控制为使得第一区域的温度接近第一温度，第二区域的温度接近第二温度。
9.第二观点的空调控制系统对多个利用侧装置进行联合控制来控制第一温度、第二温度，因此与单个利用侧装置的情况相比，能够更适当地进行多个区域的温度控制。另外，通过联合控制，还能够抑制由多个利用侧装置的驱动引起的能量的浪费。
10.第三观点的空调控制系统在第一观点或第二观点的空调控制系统中，控制部将在室内配置有第一温度传感器的位置作为第一区域，将在室内配置有第二温度传感器的位置作为第二区域，来控制空调机。
11.第三观点的空调控制系统使用温度传感器进行各区域的温度测定，因此能够可靠地测量各区域的温度，能够适当地进行每个区域的温度控制。
12.第四观点的空调控制系统在第一观点至第三观点中的任一观点的空调控制系统中，学习部利用学习用数据集对空调机的控制进行控制。学习用数据包括风向数据、制冷剂数据、风量数据、区域数据。风向数据与从空调机吹出的空气的吹出方向相关。制冷剂数据
与在空调机内流动的制冷剂的温度、或者从空调机吹出的空气的温度相关。风量数据与从空调机吹出的空气的风量相关。区域数据与第一区域和第二区域的空气温度相关。
13.第四观点的空调控制系统使用包含风向数据、制冷剂数据、风量数据、区域数据的学习用数据集来学习空调机的控制，因此空调机的控制变得高效。
14.第五观点的空调控制系统在第一观点至第四观点中的任一观点的空调控制系统中，还具备遥控器。遥控器能够与空调机进行通信。遥控器具有设定部。设定部将用户输入的值设定为第一温度和第二温度。
15.在第五观点的空调控制系统中，遥控器具有设定部，因此用户能够容易地进行第一温度、第二温度的设定。
16.第六观点的空调机包括热源侧装置、配置在室内的利用侧装置、设定部和控制部。设定部设定第一温度和第二温度。第一温度是针对室内的第一区域的目标温度。第二温度是针对室内的第二区域的目标温度。控制部控制空调部使得第一区域的温度接近第一温度，第二区域的温度接近第二温度。
17.第六观点的空调机能够分别设定第一温度和第二温度，进行基于此的空调机的控制，因此能够进行每个区域的空气温度的控制。
18.第七观点的空调机在第六观点的空调机中，在室内具有多个利用侧装置。各利用侧装置分别具有空调部。多个利用侧装置通过被联合控制而使第一区域的温度接近第一温度，使第二区域的温度接近第二温度。
19.第七观点的空调机对多个利用侧装置进行联合控制来控制第一温度、第二温度，因此与单个利用侧装置的情况相比，能够更适当地进行多个区域的温度控制。另外，通过联合控制，还能够抑制由多个利用侧装置的驱动引起的能量的浪费。
20.第八观点的空调机是在第六观点或第七观点的空调机中，控制部将在室内配置有第一温度传感器的位置作为第一区域，将在室内配置有第二温度传感器(15b)的位置作为第二区域，来控制热源侧装置和利用侧装置。
21.第八观点的空调控制系统使用温度传感器进行各区域的温度测定，因此能够可靠地测量各区域的温度，能够适当地进行各区域的温度控制。
22.第九观点的空调机在第六观点至第八观点中的任一观点的空调机中，还具有学习部。学习部对热源侧装置和利用侧装置的控制进行学习使得第一区域的温度接近第一温度且第二区域的温度接近第二温度。
23.第九观点的空调机具有学习部，因此第一区域、第二区域的空气温度的控制变得更迅速，变得高效。
24.第十观点的空调机在第九观点的空调机中，学习部利用学习用数据集来学习热源侧装置和利用侧装置的控制。学习用数据集包括风向数据、制冷剂数据、风量数据、区域数据。风向数据与从利用侧装置吹出的空气的吹出方向相关。制冷剂数据与在空调机内流动的制冷剂的温度或从利用侧装置吹出的空气的温度相关。风量数据与从利用侧装置吹出的空气的风量相关。区域数据与第一区域和第二区域的空气温度相关。
25.第十观点的空调机使用包含风向数据、制冷剂数据、风量数据、区域数据的学习用数据集来进行控制，因此空调机的控制变得高效。
26.第十一观点的空调机在第六观点～第十观点中的任意一个观点的空调机中，该空
调机还具有遥控器。遥控器能够与控制部进行通信。遥控器包含设定部。设定部将用户输入的值设定为第一温度和第二温度。
27.第十一观点的空调机由于遥控器具有设定部，因此用户能够容易地进行第一温度、第二温度的设定。
28.第十二观点的学习装置通过输入学习用数据集而进行学习，所述学习用于进行空调机的控制以将第一区域调整为作为目标温度的第一温度，将室内的第二区域调整为作为目标温度的第二温度。学习用数据集包括风向数据、制冷剂数据、风量数据、区域数据。风向数据与从空调机吹出的空气的吹出方向相关。制冷剂数据与在空调机内流动的制冷剂的温度、或者从空调机吹出的空气的温度相关。风量数据与从空调机吹出的空调空气的风量相关。区域数据与第一区域和第二区域的空气温度相关。
29.第十二观点的学习装置利用包含风向数据、制冷剂数据、风量数据、区域数据的学习用数据集来进行学习并进行空调机的控制，因此能够实施空调机的高效的控制。
附图说明
30.图1是表示空调机10的制冷剂回路的图。
31.图2是表示空调机10的利用侧装置30的外观的图。
32.图3是表示空调控制系统1的结构的框图。
33.图4是表示第一利用侧装置30a、第二利用侧装置30b、第一温度传感器15a以及第二温度传感器15b在室内的配置的图。
34.图5是表示由第一实施方式的空调控制系统1进行的室内的空气温度的控制的整体流程的图。
35.图6a是第一实施方式的数据收集运转(s100)的流程图。
36.图6b是第一实施方式的温度饱和判定的流程图。
37.图7是在第一实施方式的数据收集运转中使用的运转点表。
38.图8是说明第一实施方式的学习用数据取得流程的流程图。
39.图9是第一实施方式的学习用数据集的一览表。
40.图10a是第一实施方式的遥控器60的显示画面(输入部61、显示部63)“区域选择画面”。
41.图10b是第一实施方式的遥控器60的显示画面(输入部61、显示部63)“温度设定画面”。
42.图11是表示第二实施方式的空调机10的控制方法的流程图。
具体实施方式
43.《第一实施方式》
44.(1)空调控制系统1的整体结构
45.第一实施方式的空调控制系统1具备空调机10、设定部70以及控制部40。
46.图1表示第一实施方式的空调机10的制冷剂回路，图2表示空调机10的利用侧装置30的外观，图3表示空调控制系统1的结构的框图，图4表示第一利用侧装置30a、第二利用侧装置30b、第一温度传感器15a及第二温度传感器15b在室内的配置。
47.(1-1)空调机10的结构
48.本实施方式的空调机10具有2台利用侧装置30a、30b、热源侧装置20、以及将利用侧装置30a、30b与热源侧装置20连接的制冷剂配管。
49.利用侧装置30a、30b的结构相同，使用图2、图3对1个利用侧装置30进行说明。如图2、图3所示，利用侧装置30具有壳体35、室内热交换器33、室内风扇32、挡板31-1～31-4、室内热交换器温度传感器13、吸入温度传感器14。在利用侧装置30中，在壳体35的内部收纳有室内热交换器33、室内风扇32。本实施方式的利用侧装置30是吊顶型。壳体35以埋入室内的天花板的方式配置。配置于壳体下部的装饰面板36以从天花板向下伸出的方式配置。
50.在利用侧装置30中，通过室内风扇32旋转，空气从装饰面板36的中央部的吸入口38被吸入，与室内热交换器33进行热交换而被加热或冷却，并从吹出口34-1～34-4向四方吹出。风量由室内风扇32的转速控制。风向通过控制安装于各吹出口34-1～34-4的挡板31-1～31-4的朝向而改变。并且，在壳体35的内部的吸入口38附近配置有吸入温度传感器14a、14b(在图3的框图中表示)，测量吸入口38附近的空气的温度。吸入口38附近的空气的温度是与吸入空气温度相关的数据(变形例中的吸入温度数据)之一。与吸入空气温度相关的数据不限于吸入口附近的空气的温度，是与吸入口内的空气的温度或吸入的空气的温度相关的数据。另外，在利用侧装置30还配置有测定室内热交换器33的传热管的温度的温度传感器13a、13b(在图3的框图中表示)。
51.如图2、图3所示，热源侧装置20具有压缩机21、四通切换阀22、室外热交换器23、室外热交换器用风扇25、膨胀阀24、室外热交换器温度传感器11、外部气温传感器12、控制部40、存储部41。
52.本实施方式的空调机10能够进行配置利用侧装置30的室内的制冷、制热、除湿等空气调节。空调机10通过切换四通切换阀22来切换制冷运转和制热运转。
53.在制冷运转时，从压缩机21排出的制冷剂依次流过四通切换阀22、室外热交换器23、室外膨胀阀24、室内热交换器33、四通切换阀22，再次被吸入压缩机21。在此期间，室外热交换器23作为散热器发挥功能，对外部空气进行加热，室内热交换器33作为蒸发器发挥功能，对室内空气进行冷却。
54.在制热运转时，从压缩机21排出的制冷剂依次流过四通切换阀22、室内热交换器33、膨胀阀24、室外热交换器23、四通切换阀22，再次被吸入压缩机21。在此期间，室内热交换器33作为散热器发挥功能，对室内空气进行加热，室外热交换器23作为蒸发器发挥功能，对外部空气进行冷却。
55.(1-2)利用侧装置30a、30b、第一温度传感器15a及第二温度传感器15b在室内的配置
56.如图4所示，本实施方式的空调控制系统1具备与利用侧装置30a、30b分离、能够测量室内的各区域的温度的第一温度传感器15a和第二温度传感器15b。第一温度传感器15a和第二温度传感器15b例如配置于会议室的椅子等家具、隔断等。第一温度传感器15a测定第一区域s1的空气的温度，第二温度传感器15b测定第二区域s2的空气的温度。第一温度传感器15a和第二温度传感器15b通过无线通信分别与控制部40连接。由第一温度传感器15a和第二温度传感器15b测定出的温度数据被发送到控制部40。控制部40利用接收到的温度数据来控制第一区域s1和第二区域s2的空气的温度。
57.(1-3)控制部40
58.图3表示本实施方式的空调控制系统1的结构的框图。
59.空调控制系统1的控制部40与连接于控制部40的存储部41一起配置于热源侧装置20。
60.控制部40是具备cpu以及存储器的计算机。控制部40并不限定于一个计算机。控制部40有时也由多个计算机构成。多个计算机也可以配置于多个场所。一部分也可以配置在云上。在该情况下，多个计算机也配置为能够通信，能够进行联合控制。控制部40控制利用侧装置30及热源侧装置20所具有的各种设备的动作。具体而言，控制部40控制压缩机21、四通切换阀22、膨胀阀24等来控制制冷循环。另外，通过控制室内风扇32的转速，使风量变化。通过控制挡板31-1～31-4的朝向来控制风向。
61.控制部40接收各种传感器的测定数据，用于各种设备的控制。各种传感器包括第一温度传感器15a、第二温度传感器15b、吸入温度传感器14a、14b、外部气温传感器12、室内热交换器33的温度传感器13a、13b、室外热交换器23的温度传感器11。
62.在与控制部40连接的存储部41中存储有运转数据、学习用数据集、运转点表。
63.(1-4)设定部70(遥控器60)
64.设定部70设定由用户输入的、作为针对室内的第一区域s1的目标温度的第一温度和作为针对室内的第二区域s2的目标温度的第二温度。设定部70是遥控器的一部分。
65.遥控器60具有设定部70、存储部62和显示部63。设定部70包括输入部61。输入部61由用户输入各区域的设定温度。遥控器60通过有线或无线与控制部40连接。由遥控器60设定的内容被发送到控制部40。控制部40基于所设定的温度来控制空调机10的各种设备。
66.使用图10a、图10b对遥控器60的显示部63的显示例进行说明。显示部63是显示画面，同时也是触摸面板。换言之，显示部63的成为触摸面板的部分也是输入部61。
67.当用户激活显示部63以操作遥控器60时，如图10a所示的区域选择画面被显示在显示部63。区域选择画面包含对象空间的地图。地图存储在遥控器60的存储部62。地图表示在空调对象空间“会议室1”中房间的概略结构，例如窗户、门的位置、第一利用侧装置30a(在图10a中显示为“1”)、第二利用侧装置30b(在图10a中显示为“2”)、第一区域s1、第二区域s2的配置等。
68.当用户触摸表示第一区域的圆时，圆内显示为黑色，可知选择了第一区域。在用户希望设定第二区域时，同样地，如果触摸表示第二区域的圆，则表示第二区域的圆变黑，第一区域显示为白色。
69.图10a的显示画面的最下部是显示画面选择部。具体而言，“地图区域”、“温度”、“模式”、“风量”等的显示呈带状排列。并且，在未显示的部分也存在“风向”等选择画面。在图10a中，记载为“地图区域”的显示被反转显示，表示选择了区域选择画面。该显示画面选择部通过触摸左右的箭头，能够滚动显示。这样，触摸想要显示的画面的显示，变更显示画面。
70.接着，在用户输入第一区域的设定温度的情况下，在图10a中，在选择了第一区域的状态下，通过画面下部的显示选择部触摸而选择“温度”。于是，显示图10b的第一区域s1的温度设定画面。
71.图10b的画面的最上部与图10a的画面同样地显示为“会议室1”。这表示用户设定
的空调机10进行空气调节的对象空间、房间。
72.图10b的画面的第二个显示为“第一区域”。这意味着选择了第一区域s1。
73.图10b的画面的第三个显示为“制冷”。这表示运转模式(模式)处于制冷运转中。
74.接着，在图10b的中央部显示“设定温度28℃”。这表示当前的第一区域的目标的设定温度为28℃。该设定温度能够通过触摸数字“28”的上下的箭头来变更设定温度。
75.在图10b的“设定温度28℃”的显示的下面，显示有“第一区域温度31℃”、“室温30℃”、“外部气温35℃”。这表示第一温度传感器15a、室温传感器(吸入温度传感器14a或14b)、外部气温传感器12的测定值。
76.图10b的显示画面的最下部与图10a同样，是显示画面选择部。
77.在用户接下来设定第二区域的温度的情况下，在图10b的显示画面选择部中选择“地图区域”，这样，在图10a的区域选择画面中选择“第二区域”，进而，在图10a的显示画面选择部中选择“温度”，由此能够设定第二区域的温度。
78.(1-5)学习部50
79.学习部50是计算机。学习部50还与存储部51连接。如图3所示，学习部50经由网络与控制部40连接。作为空调机10的运转数据的学习用数据存储于存储部41。存储于存储部41的学习用数据经由网络被发送至与学习部50连接的存储部51。
80.(2)空调控制系统1的室内空气温度的控制方法
81.使用附图对本实施方式的空调控制系统1对室内的空气温度的控制进行说明。在本实施方式中，在图4所示的室内，使用空调控制系统1的2台利用侧装置30a、30b进行室内整体的空气调节。特别是，关于第一区域和第二区域，以使它们成为各自的目标温度的方式进行空调控制系统1的控制。
82.(2-1)控制的整体流程
83.使用图5对控制的整体流程进行说明。
84.首先，在步骤s100中，在室内(对象空间)设置利用侧装置30a、30b后，或者在第一温度传感器15a及第二温度传感器15b的重新配置后，进行数据收集运转。数据收集运转是指以规定的设定使空调控制系统1运转，进行学习用数据收集的运转。
85.接着，在步骤s200中，利用在数据收集运转中收集到的学习用数据来进行机器学习。通过机器学习收集到的学习用数据集被存储于存储部41。
86.接着，在步骤s300中，在进行了机器学习之后利用已学习模型进行空调机的运转，并且收集学习用数据。
87.最后，在步骤s400中，利用在步骤s300中收集到的学习用数据来进行强化学习。
88.(2-2)数据收集运转(s100)
89.使用图6a的流程图、图7的运转点表对步骤s100的数据收集运转进行说明。
90.首先，指定运转点1(s101)。关于各运转点的运转条件，预先按各运转点设定。图7的运转点表表示各运转点的运转条件的例子。在图7中，示出了各运转点处的运转条件的一部分。在图7中，作为运转条件，分别示出了第一利用侧装置30a和第二利用侧装置30b中的风扇转速、第一至第四挡板的角度。它们的详细情况在学习用数据集处进行说明。
91.控制部40读入存储在存储部41中的运转点1的运转条件，使用该运转条件开始空调机10的运转(s102)。
92.接着，在步骤s500中，进行温度饱和判定。关于该温度饱和判定，在以下的(2-3)中详细说明。在此，具有温度饱和判定的结果，进入步骤s103。
93.在步骤s103中，判定第一温度传感器15a、第二温度传感器15b的测定温度是否饱和(s103)。
94.在步骤s103中，在判定为第一温度传感器15a、第二温度传感器15b的测定温度饱和的情况下，取得其运转条件作为学习用数据(s104)。
95.在步骤s103中，在判断为第一温度传感器15a、第二温度传感器15b的测定温度不饱和的情况下，跳过学习用数据取得(s104)，进入步骤s105。
96.接着，在步骤s105中，控制部40判断是否存在下一个运转点。在存在下一个运转点的情况下，指定下一个运转点(s106)，返回s102，重复步骤s102、s500、s103～s105。这样，如果是图7的数据的情况，则从运转点1依次到运转点12，取得学习用数据，或者尝试学习用数据的取得，针对全部的运转点，取得学习用数据(或者尝试学习用数据的取得)，结束数据收集运转。
97.(2-3)温度饱和判定流程
98.使用图6b的流程图对温度饱和判定流程进行说明。关于温度饱和判定，不限于在上述数据收集运转中的图6的步骤s500中使用，也在通常运转中的学习用数据收集中的图8的步骤s500中使用。图6b的s500或图8的s500相当于图6b的s501～s507。
99.在温度饱和判定流程中，如图6a的步骤s102、图8的步骤s301那样，在切换了空调机10的运转条件的设定时，开始温度饱和判定流程。运转条件的变更不仅意味着通过用户的输入而变更了运转条件，还意味着如开始运转、在数据收集运转中变更运转点、通过计划运转而变更运转条件那样自动地变更运转条件。
100.在步骤s501中，待机10分钟。然后，在步骤s502中，判定在10分钟的待机(s501)期间是否有运转条件的变更。在存在运转条件的变更的情况下，返回步骤s501，进一步待机10分钟。在没有待机中的运转条件的变更时，进入步骤s503。
101.在步骤s503中，判断第一温度传感器15a、第二温度传感器15b的测定温度是否稳定。
102.控制部40每1分钟取得第一温度传感器15a和第二温度传感器15b的测定温度数据。所谓温度传感器的测定温度稳定的状态，是指5分钟的全部温度传感器的测定温度的变化小于1度。
103.控制部40在步骤s503中判断全部温度传感器的温度是否稳定。在全部温度传感器的温度稳定时，判断为温度饱和(s504)。
104.在步骤s503中，在不是全部温度传感器的测定温度稳定时，进入步骤s505。在步骤s505中，判断从运转条件变更起是否经过了30分钟。
105.在步骤s505中，在判断为从运转条件变更起未经过30分钟的情况下，进入步骤s507，待机1分钟，返回步骤s502。
106.在步骤s505中，在判断为从运转条件变更起经过了30分钟的情况下，进入步骤s506，判断为温度不饱和。
107.如以上说明的那样，按照图6b的步骤s501～s507的流程，到达步骤s504或s506，由此判定温度是否饱和。
108.作为饱和的判断，不仅是上述的方法，也可以在温度变化比例变得比固定值少时判断为饱和。
109.(2-4)学习用数据集
110.图9示出在本实施方式的机器学习(s200)中生成的学习用数据集的一览表。如上所述，本实施方式的学习用数据集的数据是在判断为温度传感器的值饱和时取得的数据。
111.本实施方式的学习用数据集包含风向数据、制冷剂数据、风量数据以及区域数据。此外，在图9的一览表中，示出了各数据项目(参数)在右端的数据分类栏中与风向数据、制冷剂数据、风量数据、区域数据中的哪一个相关联。
112.风向数据是与从空调机10吹出的空气的吹出方向相关的数据。在图9的一览表中，相当于no.4～n.7、n.10～no.13。具体而言，相当于挡板的倾斜角。挡板的倾斜角为1、2、3、4这4种。1是空气的吹出角度大致接近水平，4是相反地以成为向大致正下方吹出空气的方式设定挡板的倾斜角度。2、3为1与4之间。
113.制冷剂数据是与在上述空调机内流动的制冷剂的温度或从空调机10吹出的空气的温度相关的数据。与在空调机内流动的制冷剂的温度相关的数据是指室内热交换器的传热管的温度、与室内热交换器连接的制冷剂配管的温度、在制冷剂配管内流动的制冷剂的压力的数据。与从空调机10吹出的空气的温度相关的数据也可以是在空调机10的吹出口34-1～34-4配置吹出温度传感器而测量的吹出温度。
114.在本实施方式中，制冷剂数据作为与在空调机内流动的制冷剂的温度相关的数据，设为制冷运转时的蒸发温度。具体而言，设为室内热交换器温度传感器13测量的室内热交换器(蒸发器)的温度。在一览表的图9中，相当于no.8与no.14。
115.风量数据与从空调机10吹出的空调空气的风量相关。在图9的一览表中，为no.3、no.9。具体而言，是室内风扇32的转速。在此，转速以4个阶段变化，转速从1向4逐渐增加。
116.区域数据与第一区域s1和第二区域s2的空气温度相关。在本实施方式中，是第一温度传感器15a和第二温度传感器15b的测定数据。
117.(2-5)机器学习(温度预测模型制作)(s200)
118.对步骤s200的机器学习(温度预测模型制作)进行说明。
119.当步骤s100的数据收集运转结束时，制作运转点表x和取得温度数据y。
[0120][0121]
[0122]
在运转点表x和取得温度数据y中，各行对应于同一运转点。例如，a2、b2、c2、d2
…
与运转点2对应。另外，在取得温度数据y中，a列(a1、a2、a3
···
)是第一温度传感器的测定温度，b列(b1、b2、b3
···
)是第二温度传感器的测定温度。另外，在运转点表x中，c列(c1、c2、c3、
···
)与第一利用侧装置30a的室内风扇的转速对应，d列(d1、d2、d3、
···
)与第一利用侧装置30a的第一挡板的角度对应。
[0123]
在温度预测模型制作步骤(s200)中，使用目标变量y和说明变量x，通过下式计算系数a。
[0124]
a＝(x
t
.x)-1
.x
t
.y
……
(1)
[0125]
另外，在式(1)中，
t
表示转置矩阵，-1
表示逆矩阵。
[0126]
接着，使用该a，制作模型式
[0127]
y’＝ax
……
(2)。
[0128]
当用户输入目标温度y’时，通过上述式(2)计算x的值，进行与x的各个值对应的控制(x是各挡板的角度、蒸发温度、风扇的转速等的矩阵)。
[0129]
(2-6)通常运转中的数据收集(s300)和进一步的学习(s400)
[0130]
在步骤s300中，控制部40一边进行通常运转，一边进一步进行运转数据的收集。使用图8的流程图对通常运转中的学习用数据的收集流程进行说明。
[0131]
通常运转中的触发例如是用户向遥控器60的输入部61输入作为针对室内的第一区域(s1)的目标温度的第一温度和作为针对室内的第二区域(s2)的目标温度的第二温度(s301)。由此，设定部70设定第一温度和第二温度。
[0132]
接着，控制部40在步骤s500中进行温度饱和判定。温度饱和判定的详细情况如图6b的步骤s501～s507中说明的那样。
[0133]
在温度饱和判定之后，进入步骤s302，判断全部温度传感器的温度是否饱和。
[0134]
在步骤s302中，在全部温度传感器的温度饱和的情况下，在步骤s303中取得学习用数据，结束通常运转中的数据收集。
[0135]
在步骤s302中，在不是全部温度传感器的温度饱和的情况下，不取得学习用数据，结束通常运转中的数据收集。
[0136]
如以上说明的那样，空调控制系统1利用制作出的学习用数据集，一边按照用户的设定进行空调机10的控制，一边进一步进行数据收集(s300)。通过利用该数据集进一步进行学习(s400)，来收集学习用数据。
[0137]
(3)特征
[0138]
(3-1)
[0139]
在本实施方式的空调控制系统1中，用户能够分别向设定部70设定针对室内的第一区域s1的目标温度即第一温度和针对室内的第二区域s2的目标温度即第二温度。并且，控制部40控制空调机10使得第一区域s1的温度接近所述第一温度，第二区域s2的温度接近第二温度。
[0140]
这样，能够进行每个区域的温度设定，基于此控制空调机10，由此能够进一步提高用户的便利性。另外，在确保用户的舒适性的基础上，还能够提高节能性。
[0141]
特别是，在窗边等的周边区域和在室内有人的位置，温度不均剧烈，在设定部70中设定房间整体的目标温度而使空调机10运转的情况下，有时人存在的区域的温度因室内的
温度不均而与室内的目标温度不同。在这样的情况下，用户无法在室内舒适地度过。然而，在本公开中，由于能够对每个区域设定目标温度，因此即使在室内的各区域中产生了温度不均，也能够将人所在的区域的温度设为最佳的温度，因此用户能够在室内舒适地度过。而且，能够在必要的部位以必要的能力使空调机运转，因此是节能的。
[0142]
(3-2)
[0143]
在本实施方式中，使第一利用侧装置30a和第二利用侧装置30b协调来进行第一区域s1和第二区域s2的空气温度的控制。
[0144]
通过进行这样的2台利用侧装置的协调控制，能够提高舒适性，抑制消耗电力，并且能够进行迅速的控制。
[0145]
(3-3)
[0146]
在本实施方式的空调控制系统中，在第一区域s1配置有第一温度传感器15a，在第二区域s2配置有第二温度传感器15b。
[0147]
这样，通过在各区域配置温度传感器，能够进行准确的各区域的温度测量，能够适当地进行每个区域的温度控制。
[0148]
(3-4)
[0149]
在本实施方式中，各区域登记在遥控器60的存储部62中。登记场所也可以是其他场所。
[0150]
另外，各温度传感器配置于各区域，并固定于各区域。
[0151]
由于各区域登记于空调控制系统，因此用户能够通过存储部62的地图来确认各区域的位置，温度设定容易。
[0152]
(3-5)
[0153]
本实施方式的空调机10的控制方法利用包含风向数据、制冷剂数据、风量数据、区域数据的学习用数据集。风向数据与从空调机吹出的空气的吹出方向相关。制冷剂数据与在空调机内流动的制冷剂的温度、或者从空调机吹出的空气的温度相关。风量数据与从空调机吹出的空调空气的风量相关。区域数据与第一区域s1的空气温度相关。
[0154]
通过使用这样的学习用(已学习)数据集来控制空调机10，能够迅速且高效地进行各区域的空气温度的控制。
[0155]
难以考虑室内的布局、物品的配置、室内外的环境等多个因素来进行控制。然而，通过利用该房间内的实际的运转数据进行学习，能够不进行考虑了多个因素的复杂的计算而按各区域实现最佳的空气调节。
[0156]
(4)变形例
[0157]
(4-1)变形例1a
[0158]
变形例1a除了学习用数据集与第一实施方式不同以外，与第一实施方式相同。变形例1a的学习用数据集除了第一实施方式的学习用数据集之外，还包括空调机10的第一利用侧装置的吸入温度数据、第二利用侧装置的吸入温度数据、外部空气温度数据、与室内的热负荷相关的热负荷数据、消耗电力数据。
[0159]
变形例1a的学习用数据集包含与利用侧装置的吸入空气的温度相关的吸入温度数据。利用侧装置的吸入空气温度由配置在利用侧装置30的吸入口38附近的吸入温度传感器14a、14b测定。变形例1a的学习用数据集除了风向数据、制冷剂数据、风量数据、区域数据
以外，还包含吸入温度数据，因此能够更准确地进行第一区域s1的空气温度的控制。
[0160]
另外，变形例1a的学习数据集包含与外部空气的温度相关的外部空气温度数据。外部空气的温度由配置于热源侧装置20的外部气温传感器12测定。变形例1a的学习用数据集除了风向数据、制冷剂数据、风量数据、区域数据之外，还包含外部空气温度数据，因此能够更准确地进行第一区域的空气温度的控制。
[0161]
另外，变形例1a的学习数据集包含热负荷数据。热负荷数据例如是在数据中心中配置于室内的服务器等设备的发热。变形例1a的学习用数据集除了风向数据、制冷剂数据、风量数据、区域数据以外，还包含热负荷数据，因此能够更准确地进行第一区域、第二区域的空气温度的控制。
[0162]
并且，变形例1a的学习数据集包含与空调机10的消耗电力相关的消耗电力数据。变形例1a的学习用数据集除了风向数据、制冷剂数据、风量数据、区域数据以外，还包含消耗电力数据，因此能够一边抑制消耗电力，一边进行第一区域、第二区域的空气温度的控制。
[0163]
除了风向数据、制冷剂数据、风量数据、区域数据以外，还可以包含吸入温度数据、外部空气温度数据、热负荷数据、消耗电力数据中的任一个，也可以包含全部。另外，除了风向数据、制冷剂数据、风量数据、区域数据之外，还可以包括吸入温度数据、外部空气温度数据、热负荷数据、消耗电力数据中的任意两个或任意三个。
[0164]
(4-2)变形例1b
[0165]
在第一实施方式中使用的学习用数据集是在传感器温度饱和的状态下取得的数据集。也可以包含饱和前的数据作为学习用数据集。
[0166]
(4-3)变形例1c
[0167]
在第一实施方式中，使用了第一温度传感器15a和第二温度传感器15b。变形例1c的空调机10在利用侧装置30a搭载有红外线温度传感器(红外线照相机)。其他与第一实施方式相同。红外线温度传感器能够测定传感器能够直接检测红外线的室内的人、墙壁、地板、障碍物等的温度。
[0168]
(4-4)变形例1d
[0169]
在第一实施方式中，第一利用侧装置30a和第二利用侧装置30b构成共用的制冷剂回路。变形例1d的第一利用侧装置30a和第二利用侧装置30b属于独立的制冷剂回路。换言之，与不同的热源侧装置20连接。其他与第一实施方式相同。
[0170]
(4-5)变形例1e
[0171]
在第一实施方式中，学习部50配置于经由网络与控制部40配置的服务器。配置学习部50的场所并不限定于此。变形例1e的学习部与控制部40处于共同的计算机中。控制部40与空调机10的热源侧装置20一起或者与热源侧装置相邻地配置。
[0172]
(4-6)变形例1f
[0173]
在第一实施方式中，运转数据、学习用数据集、运转点表存储于热源侧装置20内的存储部41。运转数据、学习用数据集、运转点表的存储场所也可以是其他场所。在变形例1f中，运转数据、学习用数据集、运转点表存储于与学习部50直接连接的存储部51。
[0174]
(4-7)变形例1g
[0175]
在第一实施方式中，空调机10的利用侧装置30为2台。利用侧装置的数量并不限定
于2台，可以是1台，也可以是3台以上。在变形例1g中为1台。其他的空调机10的结构与第一实施方式相同。
[0176]
在变形例1g的学习用数据集中，在图9中，仅包含no.1～8，不包含no.9～14。由于数据数量少，因此学习时间缩短。
[0177]
(4-8)变形例1h
[0178]
变形例1h的空调控制系统的结构与第一实施方式的空调控制系统的结构相同。另外，变形例1h的空调机的控制方法与图5所示的第一实施方式的空调机的控制方法相同。另外，变形例1h的学习用数据集也与第一实施方式中说明的相同。在第一实施方式中，进行了利用了使用式(1)、(2)的模型的多元回归的机器学习。机器学习方法不限于此。
[0179]
作为机器学习，可以是有教师学习、无教师学习、半有教师学习、强化学习、转导(transduction)、多任务学习等各种机器学习。例如有逻辑回归、arima、var、支持向量机、决策树、随机森林、增强、神经网络、深度学习、k-means法、ward法、主成分分析等。
[0180]
(4-9)变形例1i
[0181]
在第一实施方式中，空调控制系统1控制室内的第一区域s1和第二区域s2的温度。区域也可以是3处以上。在变形例1i中，区域为6处。在第一区域～第六区域分别配置有第一温度传感器～第六温度传感器。空调控制系统1的其他结构与第一实施方式相同。
[0182]
(4-10)变形例1j
[0183]
在第一实施方式中，在进行数据收集运转而取得学习数据之后，一边进行通常运转一边进行数据收集。在变形例1j中，也可以不进行数据收集运转而进行通常运转并收集学习用数据，在学习用数据被蓄积后进行机器学习。
[0184]
《第二实施方式》
[0185]
(5)空调控制系统1的控制空调机10的方法
[0186]
第二实施方式的空调控制系统1的结构与第一实施方式的空调控制系统1相同。第二实施方式的空调机10的控制方法与第一实施方式不同。在第一实施方式中，进行机器学习，进行空调机10的控制。在第二实施方式中，不像第一实施方式那样进行机器学习。图11表示第二实施方式的空调机10的控制流程。
[0187]
在本实施方式中，首先，在步骤s601中，用户对每个区域在设定部70中设定温度。具体的温度的设定方法与第一实施方式相同。
[0188]
接着，在步骤s602中，控制部40基于用户的设定温度来控制利用侧装置30a和利用侧装置30b使得各区域的空气温度接近设定温度。
[0189]
《第三实施方式》
[0190]
(6)第三实施方式的空调控制系统1
[0191]
在第三实施方式中，允许用户使第一温度传感器15a和第二温度传感器15b在室内移动。在该情况下，需要使控制部40识别用户移动的第一温度传感器15a和第二温度传感器15b的位置。该作业可以由用户手动进行，也可以使系统1自动控制。其他的本实施方式的空调控制系统1的结构与第一实施方式相同。
[0192]
在本实施方式中，优选每当变更第一温度传感器15a和第二温度传感器15b的位置时，重新制作第一实施方式的学习用数据集。换言之，每当第一温度传感器15a和第二温度传感器15b的位置变更时执行图5的控制流程。但是，在与温度传感器的位置变更无关地制
作了与第一区域s1和第二区域s2对应的学习用数据集的情况下，不需要每当温度传感器的位置变更时重新进行机器学习。但是，在该情况下，需要与有可能配置温度传感器的位置对应地进行各区域的指定。
[0193]
另外，在第三实施方式中，与第二实施方式同样地，在不特别进行机器学习的情况下，没有上述那样的课题。但是，在该情况下，也需要使控制部40、设定部70识别用户移动的第一温度传感器15a和第二温度传感器15b的位置。
[0194]
以上，对本公开的实施方式进行了说明，但应该理解为在不脱离权利要求书所记载的本公开的主旨以及范围的情况下，能够进行方式、详细内容的多样的变更。
[0195]
标号说明
[0196]
1：空调控制系统；10、10a、10b：空调机；15a：第一温度传感器；15b：第二温度传感器；s1：第一区域；s2：第二区域；30、30a、30b：利用方装置；40：控制部；50：机器学习装置、学习部；51：存储部；60：遥控器；61：输入部；70：设定部。
[0197]
现有技术文献
[0198]
专利文献
[0199]
专利文献1：日本特开2012-225550号公报。