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WO2023105699A1 - 要因特定装置、要因特定方法及び機器制御装置 - Google Patents

要因特定装置、要因特定方法及び機器制御装置 Download PDF

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WO2023105699A1
WO2023105699A1 PCT/JP2021/045229 JP2021045229W WO2023105699A1 WO 2023105699 A1 WO2023105699 A1 WO 2023105699A1 JP 2021045229 W JP2021045229 W JP 2021045229W WO 2023105699 A1 WO2023105699 A1 WO 2023105699A1
Authority
WO
WIPO (PCT)
Prior art keywords
unit
determinant
control
display data
physical quantity
Prior art date
Application number
PCT/JP2021/045229
Other languages
English (en)
French (fr)
Inventor
佑介 横須賀
大介 飯澤
Original Assignee
三菱電機株式会社
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 三菱電機株式会社 filed Critical 三菱電機株式会社
Priority to JP2022520639A priority Critical patent/JP7186922B1/ja
Priority to PCT/JP2021/045229 priority patent/WO2023105699A1/ja
Priority to EP21967197.1A priority patent/EP4428462A1/en
Priority to CN202180104624.6A priority patent/CN118339408A/zh
Publication of WO2023105699A1 publication Critical patent/WO2023105699A1/ja
Priority to US18/675,190 priority patent/US20240310067A1/en

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    • F—MECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
    • F24—HEATING; RANGES; VENTILATING
    • F24F—AIR-CONDITIONING; AIR-HUMIDIFICATION; VENTILATION; USE OF AIR CURRENTS FOR SCREENING
    • F24F11/00—Control or safety arrangements
    • F24F11/62—Control or safety arrangements characterised by the type of control or by internal processing, e.g. using fuzzy logic, adaptive control or estimation of values
    • F24F11/63—Electronic processing
    • F—MECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
    • F24—HEATING; RANGES; VENTILATING
    • F24F—AIR-CONDITIONING; AIR-HUMIDIFICATION; VENTILATION; USE OF AIR CURRENTS FOR SCREENING
    • F24F11/00—Control or safety arrangements
    • F24F11/50—Control or safety arrangements characterised by user interfaces or communication
    • F24F11/52—Indication arrangements, e.g. displays
    • F—MECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
    • F24—HEATING; RANGES; VENTILATING
    • F24F—AIR-CONDITIONING; AIR-HUMIDIFICATION; VENTILATION; USE OF AIR CURRENTS FOR SCREENING
    • F24F2140/00—Control inputs relating to system states
    • F24F2140/50—Load

Definitions

  • the present disclosure relates to a factor identification device, a factor identification method, and a device control device.
  • Patent Literature 1 discloses an air conditioning system that includes a control device that controls an air conditioner as a device to be controlled.
  • the control device included in the air conditioning system includes a control unit that controls the air conditioner, and a notification unit that causes a display unit to display factors determining the details of control by the control unit.
  • the annunciator displays the determinant of the content of control as the determinant of "it was predicted that neither the temperature nor the humidity will rise even if the air blowing mode is used.” is displayed on Two determinants are included in "I predicted that the temperature and humidity would not rise even if I changed to ventilation.” Of the two determinants, one determinant is ⁇ It was predicted that the temperature would not rise even if the air blast was changed,'' and the other was ⁇ If the humidity did not rise even if the air blast was changed, the predicted.”
  • a control device that controls a device to be controlled uses artificial intelligence to determine control details, the control device becomes more black-box-like. Due to the increased black-box nature of the control device, the user may not be able to understand that the control content determined by the control device is proper control content. For the user to understand that the control content determined by the control device is the appropriate control content, it is useful to know the reason why the control content was determined. Determinants of control content are broadly classified into direct determinants of control content and indirect determinants of control content. The direct determinant of the control content corresponds to the physical quantity used to determine the control content in the final step in which the control content is determined among the multiple steps included in the control content determination process by the control unit.
  • the indirect determinant of the control content is a factor corresponding to the observed value of the environment, which is used to calculate the physical quantity in the process earlier than the final process. Therefore, the direct determinant of the control content has a deeper relationship with the control content than the indirect determinant of the control content. Therefore, even if the user cannot easily grasp the reasons for determining the details of control by looking at the indirect determinants of the details of control, the details of control can be determined by looking at the factors directly determining the details of control. You may be able to understand the reason for the decision.
  • a conventional control device that controls a device to be controlled can display a determinant of a certain control content, and when there are a direct determinant and an indirect determinant as the determinant of the control content , there is a problem that the direct determinant of the two determinants is not determined and displayed.
  • the air conditioning system disclosed in Patent Literature 1 when there are multiple determinants, all of the multiple determinants are displayed on the display unit by the notification unit. However, it is not identified on the display whether these determinants displayed on the display are direct determinants of the control content or indirect determinants of the control content.
  • the present disclosure has been made to solve the problems described above, and aims to obtain a factor identification device and a factor identification method that can present the direct determinants of the control content to the user.
  • the factor identifying device from the device control unit that determines the future control content for the control target device, the final step in which the control content is determined among the plurality of steps included in the control content determination process
  • the information acquisition unit that acquires the physical quantity information indicating the physical quantity of the environment in which the device to be controlled is installed, and the control content by the device control unit based on the physical quantity indicated by the physical quantity information acquired by the information acquisition unit and a display data generation unit that generates display data for displaying the determinant identified by the determinant, and outputs the display data.
  • direct determinants of control content can be presented to the user.
  • FIG. 1 is a configuration diagram showing a device control device including a factor identification device 5 according to Embodiment 1;
  • FIG. 2 is a hardware configuration diagram showing hardware of the device control device according to Embodiment 1.
  • FIG. 1 is a hardware configuration diagram of a computer when a device control device is realized by software, firmware, or the like;
  • FIG. 5 is a flowchart showing a factor identification method, which is a processing procedure of the factor identification device 5;
  • FIG. 4 is an explanatory diagram showing control details, physical quantities, and observed values determined by a prediction unit 4a;
  • FIG. 4 is an explanatory diagram showing an example of a decision tree;
  • FIG. 4 is an explanatory diagram showing an example of a decision tree including specific examples of future control content, specific examples of direct determinants, and specific examples of indirect determinants;
  • FIG. 4 is an explanatory diagram showing an example of a decision tree including specific examples of future control content, specific examples of direct determinants, and specific examples of indirect determinants;
  • FIG. 4 is an explanatory diagram showing an example of a decision tree including specific examples of future control content, specific examples of direct determinants, and specific examples of indirect determinants;
  • FIG. 4 is an explanatory diagram showing an example of direct determinants of control content;
  • FIG. 11 is a configuration diagram showing a device control device including a factor identification device 5 according to Embodiment 2;
  • FIG. 5 is a hardware configuration diagram showing hardware of a device control device according to Embodiment 2;
  • FIG. 4 is an explanatory diagram showing an example of direct determinants of control content;
  • FIG. 4 is an explanatory diagram showing an example of indirect determinants of control content;
  • FIG. 4 is an explanatory diagram showing an example of indirect determinants of control content;
  • FIG. 4 is an explanatory diagram showing an example of indirect determinants of control content;
  • FIG. 11 is a configuration diagram showing a device control device including a factor identification device 5 according to Embodiment 3;
  • FIG. 11 is a hardware configuration diagram showing hardware of a device control device according to Embodiment 3;
  • FIG. 4 is an explanatory diagram showing an example of a template;
  • FIG. 11 is a configuration diagram showing a device control device including a factor identification device 5 according to Embodiment 4;
  • FIG. 11 is a hardware configuration diagram showing hardware of a device control device according to Embodiment 4; It is an explanatory view showing a graph showing a temporal change of heat load. It is an explanatory view showing a graph showing a temporal change of heat load. It is explanatory drawing which shows the graph which shows the temporal change of the solar radiation amount observation value.
  • FIG. 5 is an explanatory diagram showing a graph showing temporal changes in outside air observation values;
  • FIG. 1 is a configuration diagram showing a device control device including a factor identification device 5 according to Embodiment 1.
  • FIG. 2 is a hardware configuration diagram showing hardware of the device control apparatus according to the first embodiment.
  • the device control device shown in FIG. 1 includes an observed value acquisition unit 1, an observed value storage unit 2, a control content storage unit 3, a device control unit 4, a factor identification device 5, and a display device 6.
  • FIG. Devices to be controlled by the device control device shown in FIG. 1 are, for example, air conditioners, boilers, or robots. For convenience of explanation, the equipment control apparatus shown in FIG.
  • the observed value acquiring unit 1 is implemented by, for example, an observed value acquiring circuit 21 shown in FIG.
  • the observed value acquisition unit 1 acquires sensor information as an observed value of the environment in which the air conditioner 7, which is the device to be controlled, is installed.
  • the observed value acquisition unit 1 outputs sensor information to the observed value storage unit 2 and the device control unit 4, respectively.
  • Sensors include, for example, temperature sensors, humidity sensors, or carbon dioxide sensors.
  • the temperature sensor observes the temperature of the environment in which the air conditioner 7 is installed, and outputs sensor information indicating the temperature to the observed value acquisition unit 1 as an observed value.
  • the humidity sensor observes the humidity of the environment in which the air conditioner 7 is installed, and outputs sensor information indicating the humidity to the observed value acquisition unit 1 as an observed value.
  • the carbon dioxide sensor observes the carbon dioxide concentration in the environment where the air conditioner 7 is installed, and outputs sensor information indicating the carbon dioxide concentration to the observed value acquiring unit 1 as an observed value.
  • the observed value storage unit 2 is implemented by, for example, an observed value storage circuit 22 shown in FIG.
  • the observed value storage unit 2 stores sensor information output from the observed value acquisition unit 1 as past observed values of the environment in which the air conditioner 7 is installed.
  • the control content storage unit 3 is realized by, for example, the control content storage circuit 23 shown in FIG.
  • the control content storage unit 3 stores the control content determined by the device control unit 4 as past control content for the air conditioner 7 .
  • the device control section 4 includes a prediction section 4a and a device control processing section 4b.
  • the device control unit 4 is realized by, for example, the device control circuit 24 shown in FIG.
  • the device control unit 4 determines the future control content for the air conditioner 7 and controls the air conditioner 7 according to the control content.
  • the prediction unit 4a acquires the current observed value of the environment in which the air conditioner 7 is installed from the observed value acquisition unit 1, and the past observation of the environment in which the air conditioner 7 is installed from the observed value storage unit 2. A value is obtained, and the past control content for the air conditioner 7 is obtained from the control content storage unit 3 .
  • the prediction unit 4a determines future control details for the air conditioner 7 from the current observed value, the past observed value, and the past control details.
  • the prediction unit 4a outputs control information indicating the determined control details to the device control processing unit 4b.
  • the prediction unit 4a uses physical quantity information indicating the physical quantity of the environment in which the air conditioner 7 is installed, which is used in the final step of determining the details of control among a plurality of steps included in the determination process of the details of control. is output to the factor identification device 5 .
  • the physical quantity of the environment where the air conditioner 7 is installed is, for example, the heat load of the environment where the air conditioner 7 is installed, or the ventilation amount of the environment where the air conditioner 7 is installed.
  • the device control processing unit 4b controls the air conditioner 7 according to the control content indicated by the control information output from the prediction unit 4a.
  • the factor identification device 5 includes an information acquisition unit 11 , a determinant factor identification unit 12 and a display data generation unit 13 .
  • the factor identification device 5 identifies direct determinants of the control content determined by the device control unit 4 and causes the display device 6 to display the direct determinants.
  • the factor that directly determines the content of control is a factor corresponding to the physical quantity used in the final step in which the content of control is determined among the plurality of steps included in the process of determining the content of control by the prediction unit 4a. is.
  • the display device 6 has a display (not shown). The display device 6 displays the direct determinant identified by the factor identification device 5 on the display.
  • the information acquisition unit 11 is implemented by, for example, the information acquisition circuit 25 shown in FIG.
  • the information acquisition unit 11 receives from the prediction unit 4a of the device control unit 4 physical quantity information indicating the physical quantity used in the final step in which the control content is determined among the plurality of steps included in the control content determination process. to get The information acquisition unit 11 outputs the physical quantity information to the determining factor identification unit 12 .
  • the determinant factor identification unit 12 is implemented by, for example, a determinant factor identification circuit 26 shown in FIG.
  • the determining factor identifying unit 12 acquires physical quantity information from the information acquiring unit 11 .
  • the determinant identifying unit 12 identifies a direct determinant of the content of control by the device control unit 4 based on the physical quantity indicated by the physical quantity information.
  • the determinant identifying unit 12 outputs determinant information indicating the identified direct determinant to the display data generating unit 13 .
  • the display data generation unit 13 is realized by, for example, the display data generation circuit 27 shown in FIG.
  • the display data generator 13 acquires determinant information indicating a direct determinant from the determinant identifying unit 12 .
  • the display data generation unit 13 generates display data for displaying the determinant indicated by the determinant information.
  • the display data generator 13 outputs display data to the display device 6 .
  • the observation value acquisition unit 1, the observation value storage unit 2, the control content storage unit 3, the device control unit 4, the information acquisition unit 11, the determining factor identification unit 12, and the display data generation unit, which are components of the device control device 13 are assumed to be implemented by dedicated hardware as shown in FIG. That is, the device control device is realized by the observed value acquisition circuit 21, the observed value storage circuit 22, the control content storage circuit 23, the device control circuit 24, the information acquisition circuit 25, the determining factor identification circuit 26, and the display data generation circuit 27. Assuming something.
  • Each of the observed value storage circuit 22 and the control content storage circuit 23 is, for example, a RAM (Random Access Memory), a ROM (Read Only Memory), a flash memory, an EPROM (Erasable Programmable Read Only Memory), an EEPROM (Electrically Erasable Program Rammable Read Only memory), magnetic disks, flexible disks, optical disks, compact disks, mini disks, or DVDs (Digital Versatile Discs).
  • a RAM Random Access Memory
  • ROM Read Only Memory
  • flash memory an EPROM (Erasable Programmable Read Only Memory), an EEPROM (Electrically Erasable Program Rammable Read Only memory), magnetic disks, flexible disks, optical disks, compact disks, mini disks, or DVDs (Digital Versatile Discs).
  • each of the observed value acquisition circuit 21, the device control circuit 24, the information acquisition circuit 25, the determinant identification circuit 26, and the display data generation circuit 27 is, for example, a single circuit, a composite circuit, a programmed processor, or a parallel programmed processor, ASIC (Application Specific Integrated Circuit), FPGA (Field-Programmable Gate Array), or a combination thereof.
  • ASIC Application Specific Integrated Circuit
  • FPGA Field-Programmable Gate Array
  • the components of the device control device are not limited to those realized by dedicated hardware, and the device control device may be realized by software, firmware, or a combination of software and firmware.
  • Software or firmware is stored as a program in a computer's memory.
  • a computer means hardware that executes a program, for example, a CPU (Central Processing Unit), a central processing unit, a processing unit, an arithmetic unit, a microprocessor, a microcomputer, a processor, or a DSP (Digital Signal Processor). do.
  • FIG. 3 is a hardware configuration diagram of a computer when the device control device is implemented by software, firmware, or the like.
  • the observed value storage unit 2 and the control content storage unit 3 are configured on the memory 41 of the computer.
  • a memory 41 stores programs for causing a computer to execute respective processing procedures in the observation value acquisition unit 1 , device control unit 4 , information acquisition unit 11 , determinant factor identification unit 12 , and display data generation unit 13 .
  • the processor 42 of the computer executes the program stored in the memory 41 .
  • FIG. 2 shows an example in which each component of the device control device is implemented by dedicated hardware
  • FIG. 3 shows an example in which the device control device is implemented by software, firmware, or the like.
  • this is only an example, and some components in the device control device may be implemented by dedicated hardware, and the remaining components may be implemented by software, firmware, or the like.
  • FIG. 4 is a flow chart showing a factor identification method, which is a processing procedure of the factor identification device 5.
  • the observed value acquisition unit 1 acquires sensor information as an observed value of the environment in which the air conditioner 7, which is the device to be controlled, is installed. Specifically, the observed value acquisition unit 1 acquires sensor information from each of one or more sensors among a temperature sensor, a humidity sensor, a carbon dioxide sensor, and the like. The observed value acquisition unit 1 outputs each sensor information to the observed value storage unit 2 and the device control unit 4, respectively.
  • the prediction unit 4a of the device control unit 4 implements, for example, a program that reproduces artificial intelligence (AI).
  • the prediction unit 4a acquires sensor information from the observation value acquisition unit 1 as current observation values of the environment in which the air conditioner 7 is installed.
  • the prediction unit 4a also acquires past sensor information stored in the observed value storage unit 2 as past observed values of the environment in which the air conditioner 7 is installed.
  • the prediction unit 4 a acquires the past control details of the device control unit 4 stored in the control content storage unit 3 as the past control details for the air conditioner 7 .
  • the prediction unit 4a uses artificial intelligence to determine future control details for the air conditioner 7 using current observed values, past observed values, and past control details. That is, the prediction unit 4a determines future control details by executing a determination process having a plurality of steps. Since the process of determining the control content by artificial intelligence itself is a known technology, detailed description thereof will be omitted. Here, an example of the process for determining the content of control will be briefly described.
  • FIG. 5 is an explanatory diagram showing control details, physical quantities, and observed values determined by the prediction unit 4a.
  • the content of control determined by the prediction unit 4a is the workload of the air conditioner 7.
  • the work load of the air conditioner 7 corresponds to the operation rate of the air conditioner 7 .
  • the observed values are the room temperature, the outside temperature, the amount of solar radiation, and the number of people in the room.
  • Each of the heat load and ventilation volume is a physical quantity of the environment in which the air conditioner 7 is installed.
  • the current time is 12:00, and the time after the current time is the future time.
  • First decision process example is an observation of the outside temperature of a room in which
  • a solar radiation sensor is used as a sensor for obtaining an observed value of solar radiation.
  • a temperature sensor is used as a sensor for obtaining an observed value of the outside air temperature.
  • the prediction unit 4a selects, for example, the observed value of the amount of insolation at the same time t bef0 as the current time t 0 (hereinafter referred to as the “first observed value of insolation”) from among the observed values of the amount of insolation of the previous day, which are past observed values.
  • the prediction unit 4a selects the observed value of the outside temperature at the same time t bef0 as the current time t 0 (hereinafter referred to as the “observed value of the outside temperature on the previous day”) from the past observation values of the outside temperature of the previous day.
  • the prediction unit 4a acquires the amount of increase or decrease ⁇ bef1 [W] in the work load of the air conditioner 7 from the same time t bef0 to the same time t bef1 from the past control details for the air conditioner 7 .
  • the increase/decrease amount ⁇ bef1 is a positive value and the increase/decrease amount ⁇ bef1 is an increase amount.
  • the prediction unit 4a calculates the change rate ⁇ [%] of the second observed value of solar radiation with respect to the first observed value of solar radiation, A temperature difference ⁇ T [degrees], which is the difference between the observed values of the outside air temperature at t0 , is calculated.
  • ⁇ >0 and ⁇ T>0 it is assumed that ⁇ >0 and ⁇ T>0.
  • the prediction unit 4a uses artificial intelligence to calculate the increase/decrease amount ⁇ 1 Predict [W]. In this case, ⁇ 1 >0, and the increase/decrease amount ⁇ 1 indicates the increase amount.
  • Prediction processing of the increase/decrease amount ⁇ 1 [W] using artificial intelligence itself is a known technique, and detailed description thereof will be omitted.
  • the prediction unit 4a uses artificial intelligence to calculate the amount of increase in heat load ⁇ 1 and the amount of increase in work load ⁇ , an increase ⁇ 1 [W] in the amount of work done by the air conditioner 7 is predicted as future control details for the air conditioner 7 .
  • the prediction processing itself of the increase amount ⁇ 1 [W] using artificial intelligence is a known technique, and therefore detailed description thereof is omitted.
  • the third step here is the final step of determining the content of control. In the first decision process example, "Increase in heat load” is a direct determinant of the control content, and "Increase in solar radiation" and “Rise in outside air temperature” are indirect factors in the control content. is the determining factor.
  • Second decision process example Suppose that is the observed value of the outside temperature of the room in which is installed.
  • an image sensor or a motion sensor is used as a sensor for obtaining the observed value of the number of people in the room.
  • the prediction unit 4a selects, for example, the observed value of the number of people in the room at the same time t bef0 as the current time t 0 (hereinafter referred to as “first observed number of people ”), and the observed value of the number of people in the room at the future time (for example, 12:30) that is the predicted time t1 and the same time t bef1 (hereinafter referred to as the “second observed number of people”). .
  • the prediction unit 4a selects the observed value of the outside temperature at the same time t bef0 as the current time t 0 (hereinafter referred to as the “observed value of the outside temperature on the previous day”) from the past observation values of the outside temperature of the previous day. to get Furthermore, the prediction unit 4a acquires the amount of increase or decrease ⁇ bef2 [W] in the work load of the air conditioner 7 from the same time t bef0 to the same time t bef1 from the past control details for the air conditioner 7 .
  • the amount of increase/decrease ⁇ bef2 is a negative value and the amount of increase/decrease ⁇ bef2 is the amount of decrease.
  • the prediction unit 4a calculates the number of changes ⁇ [people] in the second observed number of people with respect to the first observed number of people, and A temperature difference ⁇ T [degrees], which is the difference between the observed values, is calculated.
  • ⁇ 0 and ⁇ T ⁇ 0 it is assumed that ⁇ 0 and ⁇ T ⁇ 0.
  • the prediction unit 4a uses artificial intelligence to determine the increase/decrease amount ⁇ 2 Predict [W]. In this case, ⁇ 2 ⁇ 0, and the increase/decrease amount ⁇ 2 indicates the decrease amount.
  • the prediction unit 4a uses artificial intelligence to determine the heat load reduction amount ⁇ 2 and the work load reduction amount ⁇ bef2 , which is the past control content for the air conditioner 7.
  • the decrease ⁇ 2 [W] in the amount of work done by the air conditioner 7 is predicted as future control details for the air conditioner 7 .
  • the prediction processing of the decrease amount ⁇ 2 [W] using artificial intelligence itself is a known technology, and therefore detailed description thereof will be omitted.
  • the third step here is the final step of determining the content of control.
  • "decrease in heat load” is a direct determinant of the control content
  • "decrease in the number of people in the room” and “decrease in outside temperature” are indirect factors in the control content. is the determining factor.
  • the prediction unit 4a selects the first observed number of people, which is the observed value of the number of people in the room at the same time t bef0 as the current time t 0 , from the previous day's observed values of the number of people in the room, which are past observed values. , a future time, which is the predicted time t1 , and a second observed number of people, which is an observed value of the number of people in the room at the same time tbef1 .
  • the prediction unit 4a acquires the amount of increase or decrease ⁇ bef3 [W] in the amount of work of the air conditioner 7 from the same time t bef0 to the same time t bef1 from the past control contents of the air conditioner 7 .
  • the increase/decrease amount ⁇ bef3 is a positive value and the increase/decrease amount ⁇ bef3 is an increase amount.
  • the prediction unit 4a calculates the increase/decrease number ⁇ [people] of the second observed value of the number of people with respect to the first observed value of the number of people.
  • ⁇ >0.
  • the prediction unit 4a uses artificial intelligence to predict the increase/decrease amount ⁇ 3 [W] of the heat load in the environment where the air conditioner 7 is installed from the increase/decrease number ⁇ . do.
  • ⁇ 3 >0, and the increase/decrease amount ⁇ 3 indicates the increase amount.
  • the prediction processing of the increase/decrease amount ⁇ 3 [W] using artificial intelligence itself is a known technique, and detailed description thereof will be omitted.
  • the prediction unit 4a uses artificial intelligence to calculate the amount of increase ⁇ 3 in the heat load and the amount of increase/decrease in the amount of work ⁇ Therefore, as a future control content for the air conditioner 7, a control content for switching the operating state of the air conditioner 7 from the blower mode to the cooling mode is predicted. Since the operation state prediction process itself using artificial intelligence is a known technique, detailed description thereof will be omitted.
  • the third step here is the final step of determining the content of control. In the third decision process example, "increase in heat load” is the direct determinant of the control content, and "increase in the number of people in the room” is the indirect determinant of the control content.
  • the prediction unit 4a outputs control information indicating the determined control details to the device control processing unit 4b and the factor identification device 5, respectively.
  • the prediction unit 4a determines the control details determined this time so that the control details determined this time can be used as the past control details for the air conditioner 7 when the control content determination process is next executed.
  • the control information shown is stored in the control content storage unit 3 .
  • the prediction unit 4a also outputs physical quantity information indicating the physical quantity used in the final step of determining the content of control to the factor identification device 5 among the plurality of steps included in the process of determining the content of control.
  • the “heat load increase amount ⁇ 1 " is the physical quantity used in the final step
  • the “heat load decrease amount ⁇ 2 " is It is a physical quantity used in the final step
  • the “heat load increase amount ⁇ 3 ” is the physical quantity used in the final step.
  • the information acquisition unit 11 of the factor identification device 5 acquires control information and physical quantity information from the prediction unit 4a of the device control unit 4 (step ST1 in FIG. 4).
  • the information acquisition unit 11 outputs each of the control information and the physical quantity information to the determining factor identification unit 12 .
  • the determining factor identifying unit 12 acquires each of the control information and the physical quantity information from the information acquiring unit 11 .
  • the internal memory of the determinant factor identification unit 12 stores a plurality of decision trees hierarchically representing a plurality of determinant factors for control content.
  • FIG. 6 is an explanatory diagram showing an example of a decision tree.
  • the first node which is the highest node, indicates future control details for the air conditioner 7 .
  • a second node which is one layer below the top node, indicates a direct determinant of the control content. Nodes two or less layers below the top node indicate the indirect determinant of the control content.
  • 7, 8, and 9 are explanatory diagrams showing examples of decision trees including specific examples of future control content, specific examples of direct determinants, and specific examples of indirect determinants. be.
  • the future control content is "increase the work load of the air conditioner 7 by ⁇ 1 ", and the direct determinant of the control content is “increase the heat load by ⁇ 1 ". is.
  • the indirect determinants of the control content are "the amount of solar radiation increases by ⁇ %" and "the outside air temperature rises by ⁇ T”.
  • the future control content is “reduce the work load of the air conditioner 7 by ⁇ 2 ", and the direct determinant of the control content is “the heat load is reduced by ⁇ 2 ". is.
  • the indirect determinants of the content of control are "the number of people in the room decreases by ⁇ " and "the outside air temperature decreases by ⁇ T".
  • the future control content is "switching the operating state of the air conditioner 7 from the blower mode to the cooling mode", and the direct determinant of the control content is "the heat load increases by ⁇ 3 . It is “to do”.
  • the indirect determinant of the control content is "the number of people in the room increases by ⁇ ".
  • a plurality of decision trees are stored in the internal memory of the determinant identifying unit 12 .
  • the determining factor identifying unit 12 selects, from among the plurality of decision trees, the first node representing the control content indicated by the control information acquired by the information acquiring unit 11 and the physical quantity information acquired by the information acquiring unit 11.
  • a decision tree is selected that has a second node representing a determinant corresponding to the indicated physical quantity.
  • the control content indicated by the control information is “increase the work load of the air conditioner 7 by ⁇ 1 ”
  • the physical quantity indicated by the physical quantity information acquired by the information acquisition unit 11 is “increase amount of heat load ⁇ 1 ”. If there is, the determining factor identifying unit 12 selects the decision tree shown in FIG.
  • control content indicated by the control information is “reduce the work load of the air conditioner 7 by ⁇ 2 ”, and the physical quantity indicated by the physical quantity information acquired by the information acquisition unit 11 is “heat load reduction amount ⁇ 2 ”. If there is, the determining factor identification unit 12 selects the decision tree shown in FIG. For example, the control content indicated by the control information is "to switch the operating state of the air conditioner 7 from the blower mode to the cooling mode", and the physical quantity indicated by the physical quantity information acquired by the information acquisition unit 11 is "heat load increase amount ⁇ 3 , the determining factor identifying unit 12 selects the decision tree shown in FIG.
  • the determinant identifying unit 12 acquires the determinant represented by the second node of the selected decision tree as a direct determinant of the control content of the device control unit 4 (step ST2).
  • the determining factor identifying unit 12 outputs determining factor information indicating the acquired determining factor to the display data generating unit 13 .
  • the display data generating unit 13 acquires determining factor information from the determining factor identifying unit 12 .
  • the display data generation unit 13 generates display data for displaying the determinant indicated by the determinant information (step ST3 in FIG. 4). Since the processing itself for generating display data is a known technology, detailed description thereof will be omitted.
  • the display data generator 13 outputs display data to the display device 6 .
  • the display device 6 acquires display data from the display data generator 13 of the factor identifying device 5 . As shown in FIG. 10, the display device 6 causes the display to display direct determinants of the control content according to the display data.
  • the display device 6 causes the display to display direct determinants of the control content according to the display data.
  • a user who knows that the direct determinant of the control content is displayed on the display can directly understand the control content by looking at the content displayed on the display.
  • the determining factors can be grasped.
  • FIG. 10 is an explanatory diagram showing an example of direct determinants of control content.
  • FIG. 10 shows a case where the future control content is "to increase the work load of the air conditioner 7 by ⁇ 1 " and the direct determinant of the control content is "to increase the heat load by ⁇ 1 ". shows an example. In the example of FIG.
  • FIG. 10 shows a message that includes the direct determinant of the control content, ⁇ The heat load increases by 500 W.
  • a pop-up message is displayed at a position indicating the control content of the air conditioner 7 .
  • this is only an example, and for example only direct determinants may be shown on the display.
  • the final step in which the control content is determined among the plurality of steps included in the control content determination process The information acquisition unit 11 for acquiring the physical quantity information indicating the physical quantity of the environment in which the device to be controlled is installed, and the device control unit 4 based on the physical quantity indicated by the physical quantity information acquired by the information acquisition unit 11 used in and a display data generating unit 13 for generating display data for displaying the determining factor identified by the determining factor identifying unit 12 and for outputting the display data.
  • the factor identification device 5 is configured so as to include the above. Therefore, the factor identification device 5 can present the direct determinant of the control content to the user.
  • a decision tree having a second node representing a determinant corresponding to the physical quantity indicated by the physical quantity information obtained by the obtaining unit 11 is selected. Then, the determinant identifying unit 12 identifies the determinant represented by the second node of the selected decision tree as a direct determinant of the content of control by the device control unit 4 .
  • the determining factor identification unit 12 determines the physical quantity information acquired by the information acquisition unit 11 from among a plurality of decision trees without using the control information acquired by the information acquisition unit 11.
  • a decision tree is selected that has a second node representing the determinant corresponding to the indicated physical quantity. Then, the determinant identifying unit 12 identifies the determinant represented by the second node of the selected decision tree as a direct determinant of the control content by the device control unit 4. good too.
  • Embodiment 2 a factor identification device 5 including a request reception unit 14 that receives a request for identification of an indirect determinant of the control content by the device control unit 4 will be described.
  • FIG. 11 is a configuration diagram showing a device control device including the factor identification device 5 according to the second embodiment.
  • the same reference numerals as those in FIG. 1 denote the same or corresponding parts, so description thereof will be omitted.
  • FIG. 12 is a hardware configuration diagram showing hardware of the device control apparatus according to the second embodiment. In FIG. 12, the same reference numerals as those in FIG. 2 denote the same or corresponding parts, so description thereof will be omitted.
  • a man-machine interface unit (hereinafter referred to as “man-machine IF unit”) 8 is implemented by, for example, a mouse, keyboard, or touch panel.
  • the man-machine IF unit 8 receives a user's operation and outputs operation information indicating the content of the user's operation to the factor identification device 5 .
  • a man-machine IF section 8 is provided outside the device control device.
  • the man-machine IF unit 8 may be provided inside the device control device.
  • the request reception unit 14 is realized by, for example, a request reception circuit 28 shown in FIG.
  • the request receiving unit 14 acquires operation information indicating the content of user's operation from the man-machine IF unit 8 . If the operation content indicated by the operation information is a request to specify an indirect determinant of the control content, the request receiving unit 14 receives an indirect determinant identification request.
  • the determinant factor identification unit 15 is implemented by, for example, a determinant factor identification circuit 29 shown in FIG.
  • the determinant identifying unit 15 identifies direct determinants of the control content, similar to the determining factor identifying unit 12 shown in FIG.
  • the request receiving unit 14 receives a request for identifying an indirect determinant factor
  • the determinant identifying unit 15 identifies the second node of the selected decision tree as an indirect determinant of the control content. Get the determinants represented by the nodes below the .
  • the determining factor identification unit 15 outputs information indicating the acquired determining factors to the display data generating unit 13 .
  • an observed value acquisition unit 1, an observed value storage unit 2, a control content storage unit 3, a device control unit 4, an information acquisition unit 11, a request reception unit 14, and a determinant factor identification unit 15, which are components of the device control device. and the display data generator 13 are assumed to be implemented by dedicated hardware as shown in FIG. That is, the device control device includes an observed value acquisition circuit 21, an observed value storage circuit 22, a control content storage circuit 23, a device control circuit 24, an information acquisition circuit 25, a request reception circuit 28, a determining factor identification circuit 29, and a display data generation circuit. 27 is assumed.
  • Each of the observed value acquisition circuit 21, the device control circuit 24, the information acquisition circuit 25, the request reception circuit 28, the determinant identification circuit 29, and the display data generation circuit 27 is, for example, a single circuit, a multiple circuit, a programmed processor, This includes parallel programmed processors, ASICs, FPGAs, or combinations thereof.
  • the components of the device control device are not limited to those realized by dedicated hardware, and the device control device may be realized by software, firmware, or a combination of software and firmware. .
  • the observed value storage unit 2 and the control content storage unit 3 are configured on the memory 41 shown in FIG.
  • Programs for causing a computer to execute respective processing procedures in the observation value acquisition unit 1, the device control unit 4, the information acquisition unit 11, the request reception unit 14, the determining factor identification unit 15, and the display data generation unit 13 are stored in the memory 41. be done.
  • the processor 42 shown in FIG. 3 executes the program stored in the memory 41 .
  • FIG. 12 shows an example in which each component of the device control device is implemented by dedicated hardware
  • FIG. 3 shows an example in which the device control device is implemented by software, firmware, or the like.
  • this is only an example, and some components in the device control device may be implemented by dedicated hardware, and the remaining components may be implemented by software, firmware, or the like.
  • FIG. 13A is an explanatory diagram showing an example of direct determinants of control content.
  • the man-machine IF unit 8 receives a user's specification request operation, and outputs operation information indicating that the operation content is a request to specify an indirect determinant factor of the control content to the factor identification device 5 .
  • the request reception unit 14 of the factor identification device 5 acquires operation information from the man-machine IF unit 8 . If the operation content indicated by the operation information is a request to specify an indirect determinant of the control content, the request receiving unit 14 receives an indirect determinant identification request.
  • the request reception unit 14 notifies the determinant identification unit 15 that the indirect determinant identification request has been received.
  • the determinant identifying unit 15 identifies the second node of the selected decision tree as an indirect determinant of the control content. Get the determinants represented by the nodes below the .
  • the determinant factor identification unit 15 uses the decision tree shown in FIG. "Insolation increases by ⁇ %" and "Outside air temperature rises by ⁇ T" are acquired.
  • the future control content is “reduce the work load of the air conditioner 7 by ⁇ 2 "
  • the determinant factor identification unit 15 uses the decision tree shown in FIG. "The number of people in the room decreases by ⁇ ” and "Outside air temperature decreases by ⁇ T" are acquired.
  • the determinant factor identification unit 15 determines the indirect determinant factor of the control content from the decision tree shown in FIG. , "the number of people in the room increases by ⁇ " is obtained.
  • the determining factor identifying unit 15 outputs determining factor information indicating an indirect determining factor of the control content to the display data generating unit 13 .
  • the display data generator 13 acquires determinant information indicating an indirect determinant of the control content from the determinant identifying unit 15 .
  • the display data generation unit 13 generates display data for displaying indirect determinants of control content.
  • the display data generator 13 outputs display data to the display device 6 .
  • the display device 6 acquires display data from the display data generator 13 of the factor identifying device 5 . As shown in FIG. 13B, the display device 6 causes the display to display indirect determinants of the control content according to the display data.
  • FIG. 13B is an explanatory diagram showing an example of indirect determinants of control details.
  • the future control content is "increase the work amount of the air conditioner 7 by ⁇ 1 "
  • the indirect determinants of the control content are "increase in solar radiation” and "rise in outside temperature”. It shows an example when For this reason, in FIG.
  • a pop-up message as shown in FIG. 13B is displayed on the display of the display device 6 as an indirect determinant of the control content
  • the user can Using the man-machine IF unit 8, an operation is performed to request disclosure of details of indirect determinants.
  • the operation requesting disclosure of the details of the indirect determinants is the operation of clicking "view solar radiation" in the pop-up message and clicking "view outside temperature” in the pop-up message. Operation and.
  • the man-machine IF unit 8 receives an operation requesting disclosure of details of an indirect determinant, and transmits operation information indicating that the operation content is a request for disclosure of details of an indirect determinant to the factor identifying device 5. output to
  • the request reception unit 14 of the factor identification device 5 acquires operation information from the man-machine IF unit 8 . If the operation content indicated by the operation information is a request for disclosure of details of an indirect determinant, the request receiving unit 14 receives a request for disclosure of details of an indirect determinant. The request reception unit 14 notifies the determinant identification unit 15 that the request for disclosure of the details of the indirect determinant has been received.
  • the determinant identifying unit 15 indicates the temporal change in the amount of solar radiation, which is the indirect determinant, from the information acquisition unit 11.
  • the determinant identifying unit 15 outputs determinant information indicating an indirect determinant of the control content and data indicating temporal changes in the amount of solar radiation or data indicating temporal changes in the outside air temperature to the display data generating unit 13. do.
  • the display data generation unit 13 receives, from the determinant identification unit 15, determinant information indicating an indirect determinant of the control content, data indicating a temporal change in the amount of solar radiation, or data indicating a temporal change in the outside air temperature. get.
  • the display data generation unit 13 generates display data for displaying the indirect determinant of the control content and the data indicating the temporal change in the amount of solar radiation or the data indicating the temporal change in the outside air temperature.
  • the display data generator 13 outputs display data to the display device 6 .
  • the display device 6 acquires display data from the display data generator 13 of the factor identifying device 5 . If the user clicks "view the amount of solar radiation" in the pop-up message, the display device 6, as shown in FIG. The change in amount over time is displayed on the display.
  • FIG. 13C is an explanatory diagram showing an example of indirect determinants of control details.
  • FIG. 13C shows an example when the indirect determinant of the control content is "increase in solar radiation". For this reason, FIG. 13C shows the message "The amount of solar radiation is scheduled to increase by 20% from the past data.” is popped up at the position pointing to the amount of solar radiation, which is an indirect determinant of the control content.
  • this is only an example, and for example only indirect determinants may be shown on the display.
  • FIG. 13D is an explanatory diagram showing an example of indirect determinants of control details.
  • FIG. 13D shows an example when the indirect determinant of the control content is "increase in outside temperature". For this reason, in FIG. 13D, as a message including "rise in outside temperature” which is an indirect determinant of the content of control, the message "According to past data, the outside temperature is expected to rise by 1°C.”
  • a pop-up is displayed at the position pointing to the outside temperature, which is an indirect determinant of the control content.
  • the user can switch the display contents of the display by performing the above operation using the man-machine IF section 8 . That is, the user can check the hierarchical relationship of the determinants while switching the determinants of the control contents displayed on the display.
  • the determinant factor identifying unit 15 selects the selected decision tree as an indirect determinant of the control content.
  • the factor identification device 5 shown in FIG. 11 is configured so as to acquire the determinant represented in the node below the second node that it has. Therefore, like the factor identifying device 5 shown in FIG. 1, the factor identifying device 5 shown in FIG. Indirect determinants of content can be presented to the user.
  • Embodiment 3 the display data generation unit 16 applies the determinant identified by the determinant identification unit 15 to the template of the sentence including the determinant, thereby generating the display data.
  • the display data generation unit 16 applies the determinant identified by the determinant identification unit 15 to the template of the sentence including the determinant, thereby generating the display data.
  • FIG. 14 is a configuration diagram showing a device control device including the factor identifying device 5 according to the third embodiment.
  • the same reference numerals as those in FIGS. 1 and 11 denote the same or corresponding parts, so description thereof will be omitted.
  • FIG. 15 is a hardware configuration diagram showing hardware of the device control apparatus according to the third embodiment. In FIG. 15, the same reference numerals as those in FIGS. 2 and 12 denote the same or corresponding parts, so description thereof will be omitted.
  • the display data generator 16 is realized by, for example, a display data generation circuit 30 shown in FIG.
  • the internal memory of the display data generator 16 stores templates of sentences including determinants.
  • a template of sentences including determinants is stored in the internal memory of the display data generator 16 .
  • the template may be given from outside the factor identifying device 5 .
  • the display data generation unit 16 generates display data for displaying the determinant by applying the determinant identified by the determinant identification unit 15 to the template of the text including the determinant.
  • the display data generator 16 outputs display data to the display device 6 .
  • the display data generation unit 16 is applied to the factor identification device 5 shown in FIG.
  • the observation value acquisition unit 1, the observation value storage unit 2, the control content storage unit 3, the device control unit 4, the information acquisition unit 11, the request reception unit 14, and the determinant factor identification unit 15, which are components of the device control device. and the display data generator 16 are assumed to be implemented by dedicated hardware as shown in FIG. That is, the device control device includes an observed value acquisition circuit 21, an observed value storage circuit 22, a control content storage circuit 23, a device control circuit 24, an information acquisition circuit 25, a request reception circuit 28, a determining factor identification circuit 29, and a display data generation circuit. 30 is assumed.
  • Each of the observed value acquisition circuit 21, the instrument control circuit 24, the information acquisition circuit 25, the request reception circuit 28, the determinant identification circuit 29, and the display data generation circuit 30 is, for example, a single circuit, a multiple circuit, a programmed processor, This includes parallel programmed processors, ASICs, FPGAs, or combinations thereof.
  • the components of the device control device are not limited to those realized by dedicated hardware, and the device control device may be realized by software, firmware, or a combination of software and firmware. .
  • the device control device is realized by software, firmware, or the like, the observed value storage unit 2 and the control content storage unit 3 are configured on the memory 41 shown in FIG.
  • Programs for causing a computer to execute respective processing procedures in the observation value acquisition unit 1, the device control unit 4, the information acquisition unit 11, the request reception unit 14, the determining factor identification unit 15, and the display data generation unit 16 are stored in the memory 41. be done.
  • the processor 42 shown in FIG. 3 executes the program stored in the memory 41 .
  • FIG. 15 shows an example in which each component of the device control device is implemented by dedicated hardware
  • FIG. 3 shows an example in which the device control device is implemented by software, firmware, or the like.
  • this is only an example, and some components in the device control device may be implemented by dedicated hardware, and the remaining components may be implemented by software, firmware, or the like.
  • the device control device is the same as that shown in FIG. 11, so only the operation of the display data generation unit 16 will be described here.
  • FIG. 16 is an explanatory diagram showing an example of a template.
  • a template for a sentence containing a direct determinant a template (hereinafter referred to as "Template TP1”) stating "The heat load will increase by XX W, so the workload has been increased to XX%" is displayed. It is stored in the internal memory of the data generator 16 .
  • template TP2 a template such as "The amount of solar radiation has increased by ⁇ % and the outside temperature has risen by ⁇ , so the amount of work has been increased to ⁇ %.” (hereinafter referred to as “template TP2”) is stored in the internal memory of the display data generator 16.
  • template TP2 a template such as "The amount of solar radiation has increased by ⁇ % and the outside temperature has risen by ⁇ , so the amount of work has been increased to ⁇ %.”
  • the display data generation unit 16 acquires determinant factor information indicating determinant factors from the determinant factor identification unit 15 .
  • the display data generator 16 acquires a text template including the determinant indicated by the determinant factor information from among a plurality of templates stored in the internal memory.
  • the display data generation unit 16 applies the determinant identified by the determinant identification unit 15 to the acquired template, thereby generating display data for displaying the determinant.
  • display data generation The unit 16 fits “ ⁇ 1 ” to “ ⁇ ” of the template TP1, and fits “ ⁇ 1 ” to “ ⁇ ” of the template TP1. Then, the display data generation unit 16 generates display data for displaying the message indicated by the template TP1 after fitting is completed.
  • the future control content is "increase the work of the air conditioner 7 by ⁇ 1 ", and the indirect determinants of the control content are "the amount of solar radiation increases by ⁇ %" and "the outside air temperature increases by ⁇ T ”, the display data generation unit 16 applies “ ⁇ ” to “ ⁇ ” of the template TP2, applies “ ⁇ T” to “ ⁇ ” of the template TP2, and applies “ ⁇ ” is fitted with “ ⁇ 1 ”. Then, the display data generation unit 16 generates display data for displaying the message indicated by the template TP2 after fitting. The display data generator 16 outputs display data to the display device 6 .
  • the display data generation unit 16 generates display data by applying the determinant identified by the determinant identification unit 15 to the template of the text including the determinant.
  • the factor identification device 5 shown in FIG. 14 was constructed. Therefore, the factor identification device 5 shown in FIG. 14 can create sentences indicating determinants that can be grasped by the user.
  • Embodiment 4 in a fourth embodiment, a factor identification device 5 including a graph generation unit 18 that generates a graph showing temporal changes in physical quantities indicated by physical quantity information acquired by the information acquisition unit 17 will be described.
  • FIG. 17 is a configuration diagram showing a device control device including the factor identification device 5 according to the fourth embodiment.
  • the same reference numerals as those in FIGS. 1, 11 and 14 denote the same or corresponding parts, so description thereof will be omitted.
  • FIG. 18 is a hardware configuration diagram showing the hardware of the device control device according to the fourth embodiment. In FIG. 18, the same reference numerals as those in FIGS. 2, 12 and 15 indicate the same or corresponding parts, so description thereof will be omitted.
  • the information acquisition unit 17 is implemented by, for example, an information acquisition circuit 31 shown in FIG.
  • the information acquisition unit 17 acquires control information and physical quantity information from the prediction unit 4a of the device control unit 4, similarly to the information acquisition unit 11 shown in FIG. If the indirect determinant of the control content is identified by the determinant identification unit 15 , the information acquisition unit 17 obtains an observed value related to the indirect determinant from the observation value acquisition unit 1 .
  • the information acquisition unit 17 outputs each of the control information and the physical quantity information to the determinant identification unit 15 and outputs each of the physical quantity information and the observed value to the graph generation unit 18 .
  • the graph generation unit 18 is implemented by, for example, a graph generation circuit 32 shown in FIG.
  • the graph generation unit 18 generates a graph showing temporal changes in physical quantities indicated by the physical quantity information acquired by the information acquisition unit 17 .
  • the graph generation unit 18 also generates a graph showing temporal changes in observed values output from the information acquisition unit 17 .
  • the graph generator 18 outputs the generated graph to the display data generator 19 .
  • the display data generator 19 is realized by, for example, a display data generation circuit 33 shown in FIG.
  • the display data generation unit 19 generates display data for displaying the determinant identified by the determinant identification unit 15 and the graph generated by the graph generation unit 18 .
  • the display data generator 19 outputs display data to the display device 6 .
  • the information acquisition unit 17, the graph generation unit 18, and the display data generation unit 19 are each applied to the factor identification device 5 shown in FIG.
  • the graph generating unit 18 and the display data generating unit 19 are assumed to be implemented by dedicated hardware as shown in FIG. That is, the device control device includes an observed value acquisition circuit 21, an observed value storage circuit 22, a control content storage circuit 23, a device control circuit 24, an information acquisition circuit 31, a request reception circuit 28, a determining factor identification circuit 29, and a graph generation circuit 32. and the display data generation circuit 33 are assumed.
  • Each of the observation value acquisition circuit 21, the device control circuit 24, the information acquisition circuit 31, the request reception circuit 28, the determinant factor identification circuit 29, the graph generation circuit 32, and the display data generation circuit 33 is, for example, a single circuit, a composite circuit, It can be a programmed processor, a parallel programmed processor, an ASIC, an FPGA, or a combination thereof.
  • the components of the device control device are not limited to those realized by dedicated hardware, and the device control device may be realized by software, firmware, or a combination of software and firmware. .
  • the observed value storage unit 2 and the control content storage unit 3 are configured on the memory 41 shown in FIG.
  • a program for causing a computer to execute respective processing procedures in the observation value acquisition unit 1, the device control unit 4, the information acquisition unit 17, the request reception unit 14, the determinant factor identification unit 15, the graph generation unit 18, and the display data generation unit 19. is stored in the memory 41 .
  • the processor 42 shown in FIG. 3 executes the program stored in the memory 41 .
  • FIG. 18 shows an example in which each component of the device control device is implemented by dedicated hardware
  • FIG. 3 shows an example in which the device control device is implemented by software, firmware, or the like.
  • this is only an example, and some components in the device control device may be implemented by dedicated hardware, and the remaining components may be implemented by software, firmware, or the like.
  • the display device 6 also displays graphs showing temporal changes in physical quantities and observed values on the display, as shown in FIG. However, it does not mention the generation of graphs showing temporal changes in physical quantities and observed values, respectively.
  • the device control device shown in FIG. 17 includes a graph generator 18 that generates graphs showing temporal changes in physical quantities and observed values.
  • the information acquisition unit 17 acquires control information and physical quantity information from the prediction unit 4 a of the device control unit 4 . For example, if the control content indicated by the control information is ⁇ increase the work load of the air conditioner 7 by ⁇ 1' ', the information acquisition unit 17 obtains the physical quantity as ⁇ the heat load of the environment where the air conditioner 7 is installed''. to get Further, if the determinant identifying unit 15 identifies an indirect determinant of the control content, the information obtaining unit 17 obtains an observed value related to the indirect determinant from the observed value obtaining unit 1 .
  • the information acquisition unit 17 determines the indirect determinant. As observed values, an observed value of solar radiation and an observed value of outside air are obtained.
  • the information acquisition unit 17 outputs each of the control information and the physical quantity information to the determinant identification unit 15 and outputs each of the physical quantity information and the observed value to the graph generation unit 18 .
  • the graph generation unit 18 repeatedly acquires physical quantity information from the information acquisition unit 17 .
  • the graph generation unit 18 generates a graph showing temporal changes in physical quantities indicated by the repeatedly acquired physical quantity information.
  • the graph generator 18 outputs the generated graph to the display data generator 19 .
  • the graph generation unit 18 For example, if the physical quantity is the heat load of the environment in which the air conditioner 7 is installed, the graph generation unit 18 generates graphs showing temporal changes in the heat load as shown in FIGS. 19 and 20. . 19 and 20 are explanatory diagrams showing graphs showing temporal changes in heat load.
  • the graph generation unit 18 If the information acquisition unit 17 acquires an observation value related to an indirect determinant, the graph generation unit 18 repeatedly acquires the observation value from the information acquisition unit 17 . The graph generation unit 18 generates a graph showing temporal changes in the repeatedly acquired observation values. The graph generator 18 outputs the generated graph to the display data generator 19 . If the observed value related to the indirect determinant is the observed value of solar radiation, the graph generating unit 18 generates a graph showing temporal changes in the observed value of solar radiation, as shown in FIG. 21 . If the observed value related to the indirect determinant is the outside air observed value, the graph generation unit 18 generates a graph showing temporal changes in the outside air observed value as shown in FIG. 22 .
  • FIG. 21 is an explanatory diagram showing a graph showing temporal changes in the observed solar radiation amount.
  • FIG. 22 is an explanatory diagram showing a graph showing temporal changes in outside air observation values.
  • the display data generation unit 19 acquires determinant factor information indicating the determinant from the determinant factor identification unit 15 and acquires the graph from the graph generation unit 18 .
  • the display data generation unit 19 generates display data for displaying the determinant indicated by the determinant factor information and the graph as shown in FIG. 19, FIG. 20, FIG. 21, or FIG.
  • the display data generator 19 outputs display data to the display device 6 .
  • the graph shown in FIG. 19 shows temporal changes in heat load.
  • a message is displayed as a direct determinant of the content of control: "Based on past data, variation in prediction is expected to be 1000 W.”
  • the direct determinant factor shown in FIG. 19 is merely an example, and a message containing the direct determinant factor "Heat load increases by 500 W” is written as "Since the heat load increases by 500 W, the amount of work Increased to 75%" may be displayed.
  • the graph shown in FIG. 20 also shows temporal changes in heat load.
  • a message is displayed as a direct determinant of the content of control: "The heat load is scheduled to rise to 1500 W due to an increase in the number of people.”
  • the graph shown in FIG. 21 shows temporal changes in observed solar radiation values.
  • the graph shown in FIG. 21 displays a message "Today, the amount of solar radiation is expected to increase by 20% compared to yesterday" as an indirect determinant of the content of control.
  • the indirect determinant shown in FIG. 21 is merely an example, and the indirect determinant may be a message using the expression "Insolation increases by 20%".
  • the graph shown in FIG. 22 shows temporal changes in the outside air observation values.
  • the graph shown in FIG. 22 displays the message "Today, the outside temperature is expected to be 1 degree higher than yesterday" as an indirect determinant of the control content.
  • the indirect determinant shown in FIG. 22 is merely an example, and the indirect determinant may be a message using the expression "outside temperature rises by 1 degree".
  • the graph generation unit 18 is provided for generating a graph showing temporal changes in the physical quantity indicated by the physical quantity information acquired by the information acquisition unit 17, and the display data generation unit 19 is the determining factor identification unit
  • the factor identifying device 5 is configured to generate display data for displaying the determinant identified by 15 and the graph generated by the graph generator 18, and to output the display data. Therefore, the factor identification device 5 can present the temporal change of the physical quantity to the user together with the direct determinant of the control content.
  • the present disclosure is suitable for a factor identification device, a factor identification method, and a device control device.

Landscapes

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Abstract

制御対象機器に対する将来の制御内容を決定する機器制御部（４）から、制御内容の決定プロセスに含まれている複数の工程のうち、制御内容が決定される最終の工程で用いられた、制御対象機器が設置されている環境の物理量を示す物理量情報を取得する情報取得部（１１）と、情報取得部（１１）により取得された物理量情報が示す物理量に基づいて、機器制御部（４）による制御内容の決定要因を特定する決定要因特定部（１２）と、決定要因特定部（１２）により特定された決定要因を表示させるための表示データを生成し、表示データを出力する表示データ生成部（１３）とを備えるように、要因特定装置（５）を構成した。

Description

要因特定装置、要因特定方法及び機器制御装置
　本開示は、要因特定装置、要因特定方法及び機器制御装置に関するものである。
　制御対象機器を制御する制御装置がある。例えば、特許文献１には、制御対象機器として、空調装置を制御する制御装置を備える空調システムが開示されている。当該空調システムが備える制御装置は、空調装置を制御する制御部のほかに、制御部による制御内容の決定要因を表示部に表示させる報知部を備えている。例えば、制御内容が、冷房を送風に切り替える制御であるとき、報知部が、制御内容の決定要因として、「送風に変えても、温度も湿度も上がらないと予測した」という決定要因を表示部に表示させている。「送風に変えても、温度も湿度も上がらないと予測した」の中には、２つの決定要因が含まれている。２つの決定要因のうち、１つの決定要因は、「送風に変えても、温度が上がらないと予測した」であり、もう１つの決定要因は、「送風に変えても、湿度が上がらないと予測した」である。
国際公開第２０２０／０３５９１０号
　制御対象機器を制御する制御装置が、例えば、人工知能を用いて、制御内容を決定しているような場合、制御装置のブラックボックス性が高まる。制御装置のブラックボックス性が高まることで、ユーザが、制御装置により決定された制御内容が適正な制御内容であることを理解できないことがある。ユーザが、制御装置により決定された制御内容が適正な制御内容であることを理解する上で、制御内容が決定された理由を知ることは有用である。
　制御内容の決定要因は、制御内容の直接的な決定要因と、制御内容の間接的な決定要因とに大別される。制御内容の直接的な決定要因は、制御部による制御内容の決定プロセスに含まれている複数の工程のうち、制御内容が決定される最終の工程において、制御内容の決定に用いられる物理量に対応している要因である。制御内容の間接的な決定要因は、最終の工程よりも早い段階の工程において、当該物理量の算出に用いられる、当該環境の観測値に対応している要因である。したがって、制御内容の直接的な決定要因は、制御内容の間接的な決定要因と比べて、制御内容との関係性が深い。このため、ユーザは、制御内容の間接的な決定要因を見ても、制御内容が決定された理由を容易に把握できなくても、制御内容の直接的な決定要因を見れば、制御内容が決定された理由を把握できることがある。
　しかしながら、制御対象機器を制御する従来の制御装置は、ある制御内容の決定要因を表示可能であって、制御内容の決定要因として直接的な決定要因と間接的な決定要因とが存在する場合に、両決定要因のうち直接的な決定要因を判定して表示するものではないという課題があった。
　例えば、特許文献１に開示されている空調システムでは、複数の決定要因があるときには、報知部によって、複数の決定要因の全てが表示部に表示される。しかしながら、表示部に表示されるこれらの決定要因が、制御内容の直接的な決定要因であるのか、制御内容の間接的な決定要因であるのかが、表示部において識別されていない。このように、従来の制御装置では、ユーザが表示部の表示を見ても、どの決定要因が制御内容の直接的な決定要因であるのか間接的な決定要因であるのかが分からないため、その表示からは、制御内容が決定された理由を容易に把握できないことがある。
　本開示は、上記のような課題を解決するためになされたもので、制御内容の直接的な決定要因をユーザに提示することができる要因特定装置及び要因特定方法を得ることを目的とする。
　本開示に係る要因特定装置は、制御対象機器に対する将来の制御内容を決定する機器制御部から、制御内容の決定プロセスに含まれている複数の工程のうち、制御内容が決定される最終の工程で用いられた、制御対象機器が設置されている環境の物理量を示す物理量情報を取得する情報取得部と、情報取得部により取得された物理量情報が示す物理量に基づいて、機器制御部による制御内容の決定要因を特定する決定要因特定部と、決定要因特定部により特定された決定要因を表示させるための表示データを生成し、表示データを出力する表示データ生成部とを備えるものである。
　本開示によれば、制御内容の直接的な決定要因をユーザに提示することができる。
実施の形態１に係る要因特定装置５を含む機器制御装置を示す構成図である。 実施の形態１に係る機器制御装置のハードウェアを示すハードウェア構成図である。 機器制御装置が、ソフトウェア又はファームウェア等によって実現される場合のコンピュータのハードウェア構成図である。 要因特定装置５の処理手順である要因特定方法を示すフローチャートである。 予測部４ａにより決定される制御内容、物理量及び観測値のそれぞれを示す説明図である。 決定木の一例を示す説明図である。 将来の制御内容の具体例、直接的な決定要因の具体例及び間接的な決定要因の具体例を含んでいる決定木の一例を示す説明図である。 将来の制御内容の具体例、直接的な決定要因の具体例及び間接的な決定要因の具体例を含んでいる決定木の一例を示す説明図である。 将来の制御内容の具体例、直接的な決定要因の具体例及び間接的な決定要因の具体例を含んでいる決定木の一例を示す説明図である。 制御内容の直接的な決定要因の一例を示す説明図である。 実施の形態２に係る要因特定装置５を含む機器制御装置を示す構成図である。 実施の形態２に係る機器制御装置のハードウェアを示すハードウェア構成図である。 制御内容の直接的な決定要因の一例を示す説明図である。 制御内容の間接的な決定要因の一例を示す説明図である。 制御内容の間接的な決定要因の一例を示す説明図である。 制御内容の間接的な決定要因の一例を示す説明図である。 実施の形態３に係る要因特定装置５を含む機器制御装置を示す構成図である。 実施の形態３に係る機器制御装置のハードウェアを示すハードウェア構成図である。 テンプレートの一例を示す説明図である。 実施の形態４に係る要因特定装置５を含む機器制御装置を示す構成図である。 実施の形態４に係る機器制御装置のハードウェアを示すハードウェア構成図である。 熱負荷の時間的な変化を示すグラフを示す説明図である。 熱負荷の時間的な変化を示すグラフを示す説明図である。 日射量観測値の時間的な変化を示すグラフを示す説明図である。 外気観測値の時間的な変化を示すグラフを示す説明図である。
　以下、本開示をより詳細に説明するために、本開示を実施するための形態について、添付の図面に従って説明する。
実施の形態１．
　図１は、実施の形態１に係る要因特定装置５を含む機器制御装置を示す構成図である。
　図２は、実施の形態１に係る機器制御装置のハードウェアを示すハードウェア構成図である。
　図１に示す機器制御装置は、観測値取得部１、観測値記憶部２、制御内容記憶部３、機器制御部４、要因特定装置５及び表示装置６を備えている。
　図１に示す機器制御装置による制御対象機器は、例えば、空調機器、ボイラー、又は、ロボットである。
　図１に示す機器制御装置では、説明の便宜上、制御対象機器が空調機器７であるとして説明する。
　観測値取得部１は、例えば、図２に示す観測値取得回路２１によって実現される。
　観測値取得部１は、制御対象機器である空調機器７が設置されている環境の観測値として、センサ情報を取得する。
　観測値取得部１は、センサ情報を観測値記憶部２及び機器制御部４のそれぞれに出力する。
　センサとしては、例えば、温度センサ、湿度センサ、又は、二酸化炭素センサがある。
　温度センサは、空調機器７が設置されている環境の温度を観測し、観測値として、温度を示すセンサ情報を観測値取得部１に出力する。
　湿度センサは、空調機器７が設置されている環境の湿度を観測し、観測値として、湿度を示すセンサ情報を観測値取得部１に出力する。
　二酸化炭素センサは、空調機器７が設置されている環境の二酸化炭素濃度を観測し、観測値として、二酸化炭素濃度を示すセンサ情報を観測値取得部１に出力する。
　観測値記憶部２は、例えば、図２に示す観測値記憶回路２２によって実現される。
　観測値記憶部２は、空調機器７が設置されている環境の過去の観測値として、観測値取得部１から出力されたセンサ情報を記憶する。
　制御内容記憶部３は、例えば、図２に示す制御内容記憶回路２３によって実現される。
　制御内容記憶部３は、空調機器７に対する過去の制御内容として、機器制御部４により決定された制御内容を記憶する。
　機器制御部４は、予測部４ａ及び機器制御処理部４ｂを備えている。
　機器制御部４は、例えば、図２に示す機器制御回路２４によって実現される。
　機器制御部４は、空調機器７に対する将来の制御内容を決定し、制御内容に従って空調機器７を制御する。
　予測部４ａは、観測値取得部１から、空調機器７が設置されている環境の現在の観測値を取得し、観測値記憶部２から、空調機器７が設置されている環境の過去の観測値を取得し、制御内容記憶部３から、空調機器７に対する過去の制御内容を取得する。
　予測部４ａは、現在の観測値と、過去の観測値と、過去の制御内容とから、空調機器７に対する将来の制御内容を決定する。
　予測部４ａは、決定した制御内容を示す制御情報を機器制御処理部４ｂに出力する。
　また、予測部４ａは、制御内容の決定プロセスに含まれている複数の工程のうち、制御内容を決定する最終の工程で用いた、空調機器７が設置されている環境の物理量を示す物理量情報を要因特定装置５に出力する。空調機器７が設置されている環境の物理量は、例えば、空調機器７が設置されている環境の熱負荷、又は、空調機器７が設置されている環境の換気量である。
　機器制御処理部４ｂは、予測部４ａから出力された制御情報が示す制御内容に従って空調機器７を制御する。
　要因特定装置５は、情報取得部１１、決定要因特定部１２及び表示データ生成部１３を備えている。
　要因特定装置５は、機器制御部４により決定された制御内容の直接的な決定要因を特定し、直接的な決定要因を表示装置６に表示させる。制御内容の直接的な決定要因は、予測部４ａによる制御内容の決定プロセスに含まれている複数の工程のうち、制御内容が決定された最終の工程で用いられた物理量に対応している要因である。
　表示装置６は、図示せぬディスプレイを備えている。
　表示装置６は、要因特定装置５により特定された直接的な決定要因をディスプレイに表示させる。
　情報取得部１１は、例えば、図２に示す情報取得回路２５によって実現される。
　情報取得部１１は、機器制御部４の予測部４ａから、制御内容の決定プロセスに含まれている複数の工程のうち、制御内容が決定される最終の工程で用いられた物理量を示す物理量情報を取得する。
　情報取得部１１は、物理量情報を決定要因特定部１２に出力する。
　決定要因特定部１２は、例えば、図２に示す決定要因特定回路２６によって実現される。
　決定要因特定部１２は、情報取得部１１から、物理量情報を取得する。
　決定要因特定部１２は、物理量情報が示す物理量に基づいて、機器制御部４による制御内容の直接的な決定要因を特定する。
　決定要因特定部１２は、特定した直接的な決定要因を示す決定要因情報を表示データ生成部１３に出力する。
　表示データ生成部１３は、例えば、図２に示す表示データ生成回路２７によって実現される。
　表示データ生成部１３は、決定要因特定部１２から、直接的な決定要因を示す決定要因情報を取得する。
　表示データ生成部１３は、決定要因情報が示す決定要因を表示させるための表示データを生成する。
　表示データ生成部１３は、表示データを表示装置６に出力する。
　図１では、機器制御装置の構成要素である観測値取得部１、観測値記憶部２、制御内容記憶部３、機器制御部４、情報取得部１１、決定要因特定部１２及び表示データ生成部１３のそれぞれが、図２に示すような専用のハードウェアによって実現されるものを想定している。即ち、機器制御装置が、観測値取得回路２１、観測値記憶回路２２、制御内容記憶回路２３、機器制御回路２４、情報取得回路２５、決定要因特定回路２６及び表示データ生成回路２７によって実現されるものを想定している。
　観測値記憶回路２２及び制御内容記憶回路２３のそれぞれは、例えば、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ　Ａｃｃｅｓｓ　Ｍｅｍｏｒｙ）、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ　Ｏｎｌｙ　Ｍｅｍｏｒｙ）、フラッシュメモリ、ＥＰＲＯＭ（Ｅｒａｓａｂｌｅ　Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ　Ｒｅａｄ　Ｏｎｌｙ　Ｍｅｍｏｒｙ）、ＥＥＰＲＯＭ（Ｅｌｅｃｔｒｉｃａｌｌｙ　Ｅｒａｓａｂｌｅ　Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ　Ｒｅａｄ　Ｏｎｌｙ　Ｍｅｍｏｒｙ）等の不揮発性又は揮発性の半導体メモリ、磁気ディスク、フレキシブルディスク、光ディスク、コンパクトディスク、ミニディスク、あるいは、ＤＶＤ（Ｄｉｇｉｔａｌ　Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ　Ｄｉｓｃ）が該当する。
　また、観測値取得回路２１、機器制御回路２４、情報取得回路２５、決定要因特定回路２６及び表示データ生成回路２７のそれぞれは、例えば、単一回路、複合回路、プログラム化したプロセッサ、並列プログラム化したプロセッサ、ＡＳＩＣ（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ　Ｓｐｅｃｉｆｉｃ　Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ　Ｃｉｒｃｕｉｔ）、ＦＰＧＡ（Ｆｉｅｌｄ－Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ　Ｇａｔｅ　Ａｒｒａｙ）、又は、これらを組み合わせたものが該当する。
　機器制御装置の構成要素は、専用のハードウェアによって実現されるものに限るものではなく、機器制御装置が、ソフトウェア、ファームウェア、又は、ソフトウェアとファームウェアとの組み合わせによって実現されるものであってもよい。
　ソフトウェア又はファームウェアは、プログラムとして、コンピュータのメモリに格納される。コンピュータは、プログラムを実行するハードウェアを意味し、例えば、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ　Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ　Ｕｎｉｔ）、中央処理装置、処理装置、演算装置、マイクロプロセッサ、マイクロコンピュータ、プロセッサ、あるいは、ＤＳＰ（Ｄｉｇｉｔａｌ　Ｓｉｇｎａｌ　Ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ）が該当する。
　図３は、機器制御装置が、ソフトウェア又はファームウェア等によって実現される場合のコンピュータのハードウェア構成図である。
　機器制御装置が、ソフトウェア又はファームウェア等によって実現される場合、観測値記憶部２及び制御内容記憶部３がコンピュータのメモリ４１上に構成される。観測値取得部１、機器制御部４、情報取得部１１、決定要因特定部１２及び表示データ生成部１３におけるそれぞれの処理手順をコンピュータに実行させるためのプログラムがメモリ４１に格納される。そして、コンピュータのプロセッサ４２がメモリ４１に格納されているプログラムを実行する。
　また、図２では、機器制御装置の構成要素のそれぞれが専用のハードウェアによって実現される例を示し、図３では、機器制御装置がソフトウェア又はファームウェア等によって実現される例を示している。しかし、これは一例に過ぎず、機器制御装置における一部の構成要素が専用のハードウェアによって実現され、残りの構成要素がソフトウェア又はファームウェア等によって実現されるものであってもよい。
　次に、図１に示す機器制御装置の動作について説明する。
　図４は、要因特定装置５の処理手順である要因特定方法を示すフローチャートである。
　観測値取得部１は、制御対象機器である空調機器７が設置されている環境の観測値として、センサ情報を取得する。
　具体的には、観測値取得部１は、温度センサ、湿度センサ及び二酸化炭素センサ等のうち、１つ以上のセンサのそれぞれから、センサ情報を取得する。
　観測値取得部１は、それぞれのセンサ情報を観測値記憶部２及び機器制御部４のそれぞれに出力する。
　機器制御部４の予測部４ａは、例えば、人工知能（ＡＩ：Ａｒｔｉｆｉｃｉａｌ　Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ）を再現するプログラムを実装している。
　予測部４ａは、観測値取得部１から、空調機器７が設置されている環境の現在の観測値として、センサ情報を取得する。
　また、予測部４ａは、空調機器７が設置されている環境の過去の観測値として、観測値記憶部２に記憶されている過去のセンサ情報を取得する。
　また、予測部４ａは、空調機器７に対する過去の制御内容として、制御内容記憶部３に記憶されている、機器制御部４による過去の制御内容を取得する。
　予測部４ａは、人工知能を利用して、現在の観測値と、過去の観測値と、過去の制御内容とを用いて、空調機器７に対する将来の制御内容を決定する。即ち、予測部４ａは、複数の工程を有する決定プロセスを実行することで、将来の制御内容を決定する。
　人工知能による制御内容の決定処理自体は、公知の技術であるため、詳細な説明を省略する。ここでは、制御内容の決定プロセス例を簡単に説明する。
　図５は、予測部４ａにより決定される制御内容、物理量及び観測値のそれぞれを示す説明図である。
　図５の例では、予測部４ａにより決定される制御内容が、空調機器７の仕事量である。空調機器７の仕事量は、空調機器７の稼働率に相当する。
　図５の例では、観測値が、室温、外気温、日射量及び在室人数である。熱負荷及び換気量のそれぞれは、空調機器７が設置されている環境の物理量である。
　図５の例では、現在の時刻が１２時００分であり、現在時刻以降の時刻が将来の時刻である。
（１）第１の決定プロセス例
　過去の観測値の１つが、空調機器が設置されている部屋への日射量の観測値であり、また、過去の観測値の１つが、空調機器が設置されている部屋の外気温の観測値である場合を想定する。この場合、日射量の観測値を得るセンサとしては、日射量センサが用いられる。外気温の観測値を得るセンサとしては、温度センサが用いられる。
　予測部４ａは、例えば、過去の観測値である日射量の前日の観測値の中から、現在時刻ｔ０と同一時刻ｔｂｅｆ０の日射量の観測値（以下「第１の日射量観測値」という）と、予測時刻ｔ１である将来の時刻（例えば、１２時３０分）と同一時刻ｔｂｅｆ１の日射量の観測値（以下「第２の日射量観測値」という）とを取得する。
　また、予測部４ａは、過去の観測値である外気温の前日の観測値の中から、現在時刻ｔ０と同一時刻ｔｂｅｆ０の外気温の観測値（以下「外気温前日観測値」という）を取得する。
　さらに、予測部４ａは、空調機器７に対する過去の制御内容の中から、同一時刻ｔｂｅｆ０から同一時刻ｔｂｅｆ１に至る空調機器７の仕事量の増減量αｂｅｆ１［Ｗ］を取得する。ここでは、説明の便宜上、増減量αｂｅｆ１がプラスの値であって、増減量αｂｅｆ１が増加量であるものとする。
　予測部４ａは、制御内容の決定プロセスの第１工程において、第１の日射量観測値に対する第２の日射量観測値の増減率γ［％］を算出し、外気温前日観測値に対する現在時刻ｔ０の外気温の観測値の差分である温度差ΔＴ［度］を算出する。ここでは、説明の便宜上、γ＞０、ΔＴ＞０であるものとする。
　次に、予測部４ａは、決定プロセスの第２工程において、人工知能を利用して、増減率γと温度差ΔＴとから、空調機器７が設置されている環境の熱負荷の増減量β１［Ｗ］を予測する。この場合、β１＞０であり、増減量β１は増加量を示している。人工知能を利用した増減量β１［Ｗ］の予測処理自体は、公知の技術であるため詳細な説明を省略する。
　次に、予測部４ａは、決定プロセスの第３工程において、人工知能を利用して、熱負荷の増加量β１と、空調機器７に対する過去の制御内容である仕事量の増加量αｂｅｆ１とから、空調機器７に対する将来の制御内容として、空調機器７の仕事量の増加量α１［Ｗ］を予測する。人工知能を利用した増加量α１［Ｗ］の予測処理自体は、公知の技術であるため詳細な説明を省略する。ここでの第３工程は、制御内容を決定する最終の工程である。
　第１の決定プロセス例では、「熱負荷の増加」が、制御内容の直接的な決定要因であり、「日射量の増加」及び「外気温の上昇」のそれぞれが、制御内容の間接的な決定要因である。
（２）第２の決定プロセス例
　次に、過去の観測値の１つが、空調機器が設置されている部屋の在室人数の観測値であり、また、過去の観測値の１つが、空調機器が設置されている部屋の外気温の観測値である場合を想定する。この場合、在室人数の観測値を得るセンサとしては、画像センサ又は人感センサが用いられる。
　予測部４ａは、例えば、過去の観測値である在室人数の前日の観測値の中から、現在時刻ｔ０と同一時刻ｔｂｅｆ０の在室人数の観測値（以下「第１の人数観測値」という）と、予測時刻ｔ１である将来の時刻（例えば、１２時３０分）と同一時刻ｔｂｅｆ１の在室人数の観測値（以下「第２の人数観測値」という）とを取得する。
　また、予測部４ａは、過去の観測値である外気温の前日の観測値の中から、現在時刻ｔ０と同一時刻ｔｂｅｆ０の外気温の観測値（以下「外気温前日観測値」という）を取得する。
　さらに、予測部４ａは、空調機器７に対する過去の制御内容の中から、同一時刻ｔｂｅｆ０から同一時刻ｔｂｅｆ１に至る空調機器７の仕事量の増減量αｂｅｆ２［Ｗ］を取得する。ここでは、説明の便宜上、増減量αｂｅｆ２がマイナスの値であって、増減量αｂｅｆ２が減少量であるものとする。
　予測部４ａは、決定プロセスの第１工程において、第１の人数観測値に対する第２の人数観測値の増減数δ［人］を算出し、外気温前日観測値に対する現在時刻ｔ０の外気温の観測値の差分である温度差ΔＴ［度］を算出する。ここでは、説明の便宜上、δ＜０、ΔＴ＜０であるものとする。
　次に、予測部４ａは、決定プロセスの第２工程において、人工知能を利用して、増減数δと温度差ΔＴとから、空調機器７が設置されている環境の熱負荷の増減量β２［Ｗ］を予測する。この場合、β２＜０であり、増減量β２は減少量を示している。
　次に、予測部４ａは、決定プロセスの第３工程において、人工知能を利用して、熱負荷の減少量β２と、空調機器７に対する過去の制御内容である仕事量の減少量αｂｅｆ２とから、空調機器７に対する将来の制御内容として、空調機器７の仕事量の減少量α２［Ｗ］を予測する。人工知能を利用した減少量α２［Ｗ］の予測処理自体は、公知の技術であるため詳細な説明を省略する。ここでの第３工程は、制御内容を決定する最終の工程である。
　第２の決定プロセス例では、「熱負荷の減少」が、制御内容の直接的な決定要因であり、「在室人数の減少」及び「外気温の低下」のそれぞれが、制御内容の間接的な決定要因である。
（３）第３の決定プロセス例
　次に、過去の観測値の１つが、空調機器が設置されている部屋の在室人数の観測値である場合を想定する。
　予測部４ａは、例えば、過去の観測値である在室人数の前日の観測値の中から、現在時刻ｔ０と同一時刻ｔｂｅｆ０の在室人数の観測値である第１の人数観測値と、予測時刻ｔ１である将来の時刻と同一時刻ｔｂｅｆ１の在室人数の観測値である第２の人数観測値とを取得する。
　また、予測部４ａは、空調機器７に対する過去の制御内容の中から、同一時刻ｔｂｅｆ０から同一時刻ｔｂｅｆ１に至る空調機器７の仕事量の増減量αｂｅｆ３［Ｗ］を取得する。ここでは、説明の便宜上、増減量αｂｅｆ３がプラスの値であって、増減量αｂｅｆ３が増加量であるものとする。
　予測部４ａは、決定プロセスの第１工程において、第１の人数観測値に対する第２の人数観測値の増減数δ［人］を算出する。ここでは、説明の便宜上、δ＞０であるものとする。
　次に、予測部４ａは、決定プロセスの第２工程において、人工知能を利用して、増減数δから、空調機器７が設置されている環境の熱負荷の増減量β３［Ｗ］を予測する。この場合、β３＞０であり、増減量β３は増加量を示している。人工知能を利用した増減量β３［Ｗ］の予測処理自体は、公知の技術であるため詳細な説明を省略する。
　次に、予測部４ａは、決定プロセスの第３工程において、人工知能を利用して、熱負荷の増加量β３と、空調機器７に対する過去の制御内容である仕事量の増減量αｂｅｆ３とから、空調機器７に対する将来の制御内容として、空調機器７の動作状態を送風機モードから冷房モードに切り換える制御内容を予測する。人工知能を利用した動作状態の予測処理自体は、公知の技術であるため詳細な説明を省略する。ここでの第３工程は、制御内容を決定する最終の工程である。
　第３の決定プロセス例では、「熱負荷の増加」が、制御内容の直接的な決定要因であり、「在室人数の増加」が、制御内容の間接的な決定要因である。
　予測部４ａは、決定した制御内容を示す制御情報を機器制御処理部４ｂ及び要因特定装置５のそれぞれに出力する。
　予測部４ａは、次に制御内容の決定プロセスを実行するときに、今回決定した制御内容を、空調機器７に対する過去の制御内容として用いることができるようにするために、今回決定した制御内容を示す制御情報を制御内容記憶部３に格納する。
　また、予測部４ａは、制御内容の決定プロセスに含まれている複数の工程のうち、制御内容を決定する最終の工程で用いた物理量を示す物理量情報を要因特定装置５に出力する。
　上記の第１の決定プロセス例では、「熱負荷の増加量β１」が、最終の工程で用いた物理量であり、第２の決定プロセス例では、「熱負荷の減少量β２」が、最終の工程で用いた物理量である。
　また、第３の決定プロセス例では、「熱負荷の増加量β３」が、最終の工程で用いた物理量である。
　機器制御処理部４ｂは、予測部４ａから制御情報を受けると、制御情報が示す制御内容に従って空調機器７を制御する。
　要因特定装置５の情報取得部１１は、機器制御部４の予測部４ａから、制御情報及び物理量情報のそれぞれを取得する（図４のステップＳＴ１）。
　情報取得部１１は、制御情報及び物理量情報のそれぞれを決定要因特定部１２に出力する。
　決定要因特定部１２は、情報取得部１１から、制御情報及び物理量情報のそれぞれを取得する。
　決定要因特定部１２の内部メモリには、制御内容に対する複数の決定要因が階層的に表されている複数の決定木が格納されている。
　図６は、決定木の一例を示す説明図である。
　図６に示す決定木では、最上位のノードである第１のノードが、空調機器７に対する将来の制御内容を示している。最上位のノードよりも１つ下の層のノードである第２のノードが、制御内容の直接的な決定要因を示している。
　最上位のノードよりも２つ以下の層のノードが、制御内容の間接的な決定要因を示している。
　図７、図８及び図９のそれぞれは、将来の制御内容の具体例、直接的な決定要因の具体例及び間接的な決定要因の具体例を含んでいる決定木の一例を示す説明図である。
　図７に示す決定木においては、将来の制御内容が「空調機器７の仕事量をα１だけ増加させる」であり、制御内容の直接的な決定要因が「熱負荷がβ１だけ増加する」である。また、制御内容の間接的な決定要因が、「日射量がγ％だけ増加する」及び「外気温がΔＴだけ上昇する」のそれぞれである。
　図８に示す決定木においては、将来の制御内容が「空調機器７の仕事量をα２だけ減少させる」であり、制御内容の直接的な決定要因が「熱負荷がβ２だけ減少する」である。また、制御内容の間接的な決定要因が、「在室人数がδだけ減少する」及び「外気温がΔＴだけ低下する」のそれぞれである。
　図９に示す決定木においては、将来の制御内容が「空調機器７の動作状態を送風機モードから冷房モードに切り換える」であり、制御内容の直接的な決定要因が「熱負荷がβ３だけ増加する」である。また、制御内容の間接的な決定要因が「在室人数がδだけ増加する」である。
　ここでは、複数の決定木が、決定要因特定部１２の内部メモリに格納されている例を示している。しかし、これは一例に過ぎず、複数の決定木が、要因特定装置５の外部から与えられるものであってもよい。
　決定要因特定部１２は、複数の決定木の中から、情報取得部１１により取得された制御情報が示す制御内容を表している第１のノードと、情報取得部１１により取得された物理量情報が示す物理量に対応している決定要因を表している第２のノードとを有している決定木を選択する。
　例えば、制御情報が示す制御内容が「空調機器７の仕事量をα１だけ増加させる」であり、情報取得部１１により取得された物理量情報が示す物理量が「熱負荷の増加量β１」であれば、決定要因特定部１２は、図７に示す決定木を選択する。
　例えば、制御情報が示す制御内容が「空調機器７の仕事量をα２だけ減少させる」であり、情報取得部１１により取得された物理量情報が示す物理量が「熱負荷の減少量β２」であれば、決定要因特定部１２は、図８に示す決定木を選択する。
　例えば、制御情報が示す制御内容が「空調機器７の動作状態を送風機モードから冷房モードに切り換える」であり、情報取得部１１により取得された物理量情報が示す物理量が「熱負荷の増加量β３」であれば、決定要因特定部１２は、図９に示す決定木を選択する。
　決定要因特定部１２は、機器制御部４による制御内容の直接的な決定要因として、選択した決定木が有している第２のノードに表されている決定要因を取得する（図４のステップＳＴ２）。
　決定要因特定部１２は、取得した決定要因を示す決定要因情報を表示データ生成部１３に出力する。
　表示データ生成部１３は、決定要因特定部１２から、決定要因情報を取得する。
　表示データ生成部１３は、決定要因情報が示す決定要因を表示させるための表示データを生成する（図４のステップＳＴ３）。表示データを生成する処理自体は、公知の技術であるため詳細な説明を省略する。
　表示データ生成部１３は、表示データを表示装置６に出力する。
　表示装置６は、要因特定装置５の表示データ生成部１３から、表示データを取得する。
　表示装置６は、図１０に示すように、表示データに従って、制御内容の直接的な決定要因をディスプレイに表示させる。
　図１に示す機器制御装置では、制御内容の直接的な決定要因がディスプレイに表示されることを知っているユーザは、ディスプレイに表示されている内容を見れば、直ちに、制御内容の直接的な決定要因を把握することができる。
　図１０は、制御内容の直接的な決定要因の一例を示す説明図である。
　図１０は、将来の制御内容が「空調機器７の仕事量をα１だけ増加させる」であって、制御内容の直接的な決定要因が「熱負荷がβ１だけ増加する」であるときの例を示している。図１０の例では、仕事量の増加量α１の増加率が７５［％］であり、熱負荷の増加量β１が５００［Ｗ］である。
　このため、図１０には、制御内容の直接的な決定要因である「熱負荷が５００Ｗだけ増加する」を含むメッセージとして、「熱負荷が５００Ｗだけ増加するため、仕事量を７５％に増やしました」というメッセージが、空調機器７の制御内容を指す位置に、ポップアップ表示されている。しかし、これは一例に過ぎず、例えば、直接的な決定要因のみがディスプレイに表示されるものであってもよい。
　以上の実施の形態１では、制御対象機器に対する将来の制御内容を決定する機器制御部４から、制御内容の決定プロセスに含まれている複数の工程のうち、制御内容が決定される最終の工程で用いられた、制御対象機器が設置されている環境の物理量を示す物理量情報を取得する情報取得部１１と、情報取得部１１により取得された物理量情報が示す物理量に基づいて、機器制御部４による制御内容の決定要因を特定する決定要因特定部１２と、決定要因特定部１２により特定された決定要因を表示させるための表示データを生成し、表示データを出力する表示データ生成部１３とを備えるように、要因特定装置５を構成した。したがって、要因特定装置５は、制御内容の直接的な決定要因をユーザに提示することができる。
　図１に示す要因特定装置５では、決定要因特定部１２が、複数の決定木の中から、情報取得部１１により取得された制御情報が示す制御内容を表している第１のノードと、情報取得部１１により取得された物理量情報が示す物理量に対応している決定要因を表している第２のノードとを有する決定木を選択する。そして、決定要因特定部１２が、機器制御部４による制御内容の直接的な決定要因として、選択した決定木が有している第２のノードに表されている決定要因を特定している。
　しかし、これは一例に過ぎず、決定要因特定部１２が、情報取得部１１により取得された制御情報を用いずに、複数の決定木の中から、情報取得部１１により取得された物理量情報が示す物理量に対応している決定要因を表している第２のノードを有する決定木を選択する。そして、決定要因特定部１２が、機器制御部４による制御内容の直接的な決定要因として、選択した決定木が有している第２のノードに表されている決定要因を特定するようにしてもよい。
実施の形態２．
　実施の形態２では、機器制御部４による制御内容の間接的な決定要因の特定要求を受け付ける要求受付部１４を備えている要因特定装置５について説明する。
　図１１は、実施の形態２に係る要因特定装置５を含む機器制御装置を示す構成図である。図１１において、図１と同一符号は同一又は相当部分を示すので説明を省略する。
　図１２は、実施の形態２に係る機器制御装置のハードウェアを示すハードウェア構成図である。図１２において、図２と同一符号は同一又は相当部分を示すので説明を省略する。
　マンマシンインタフェース部（以下「マンマシンＩＦ部」という）８は、例えば、マウス、キーボード、又は、タッチパネルによって実現される。
　マンマシンＩＦ部８は、ユーザの操作を受け付けて、ユーザの操作内容を示す操作情報を要因特定装置５に出力する。
　図１１に示す機器制御装置では、マンマシンＩＦ部８が機器制御装置の外部に設けられている。しかし、これは一例に過ぎず、マンマシンＩＦ部８が機器制御装置の内部に設けられていてもよい。
　図１１に示す要因特定装置５は、情報取得部１１、要求受付部１４、決定要因特定部１５及び表示データ生成部１３を備えている。
　要求受付部１４は、例えば、図１２に示す要求受付回路２８によって実現される。
　要求受付部１４は、マンマシンＩＦ部８から、ユーザの操作内容を示す操作情報を取得する。
　要求受付部１４は、操作情報が示す操作内容が、制御内容の間接的な決定要因の特定要求であれば、間接的な決定要因の特定要求を受け付ける。
　決定要因特定部１５は、例えば、図１２に示す決定要因特定回路２９によって実現される。
　決定要因特定部１５は、図１に示す決定要因特定部１２と同様に、制御内容の直接的な決定要因を特定する。
　決定要因特定部１５は、要求受付部１４によって、間接的な決定要因の特定要求を受け付けられたとき、制御内容の間接的な決定要因として、選択した決定木が有している第２のノードよりも下層のノードに表されている決定要因を取得する。
　決定要因特定部１５は、取得した決定要因を示す情報を表示データ生成部１３に出力する。
　図１１では、機器制御装置の構成要素である観測値取得部１、観測値記憶部２、制御内容記憶部３、機器制御部４、情報取得部１１、要求受付部１４、決定要因特定部１５及び表示データ生成部１３のそれぞれが、図１２に示すような専用のハードウェアによって実現されるものを想定している。即ち、機器制御装置が、観測値取得回路２１、観測値記憶回路２２、制御内容記憶回路２３、機器制御回路２４、情報取得回路２５、要求受付回路２８、決定要因特定回路２９及び表示データ生成回路２７によって実現されるものを想定している。
　観測値取得回路２１、機器制御回路２４、情報取得回路２５、要求受付回路２８、決定要因特定回路２９及び表示データ生成回路２７のそれぞれは、例えば、単一回路、複合回路、プログラム化したプロセッサ、並列プログラム化したプロセッサ、ＡＳＩＣ、ＦＰＧＡ、又は、これらを組み合わせたものが該当する。
　機器制御装置の構成要素は、専用のハードウェアによって実現されるものに限るものではなく、機器制御装置が、ソフトウェア、ファームウェア、又は、ソフトウェアとファームウェアとの組み合わせによって実現されるものであってもよい。
　機器制御装置が、ソフトウェア又はファームウェア等によって実現される場合、観測値記憶部２及び制御内容記憶部３が図３に示すメモリ４１上に構成される。観測値取得部１、機器制御部４、情報取得部１１、要求受付部１４、決定要因特定部１５及び表示データ生成部１３におけるそれぞれの処理手順をコンピュータに実行させるためのプログラムがメモリ４１に格納される。そして、図３に示すプロセッサ４２がメモリ４１に格納されているプログラムを実行する。
　また、図１２では、機器制御装置の構成要素のそれぞれが専用のハードウェアによって実現される例を示し、図３では、機器制御装置がソフトウェア又はファームウェア等によって実現される例を示している。しかし、これは一例に過ぎず、機器制御装置における一部の構成要素が専用のハードウェアによって実現され、残りの構成要素がソフトウェア又はファームウェア等によって実現されるものであってもよい。
　次に、図１１に示す機器制御装置の動作について説明する。マンマシンＩＦ部８、要求受付部１４及び決定要因特定部１５以外は、図１に示す機器制御装置と同様であるため、ここでは、主に、マンマシンＩＦ部８、要求受付部１４及び決定要因特定部１５の動作について説明する。
　制御内容の直接的な決定要因として、図１３Ａに示すようなポップアップメッセージが、表示装置６のディスプレイに表示されたのち、ユーザが、制御内容の間接的な決定要因を確認したければ、ユーザが、マンマシンＩＦ部８を用いて、制御内容の間接的な決定要因の特定を要求する操作を行う。
　図１３Ａの例では、制御内容の間接的な決定要因の特定を要求する操作は、ポップアップメッセージ中の「熱負荷を見る」をクリックする操作である。
　図１３Ａは、制御内容の直接的な決定要因の一例を示す説明図である。
　マンマシンＩＦ部８は、ユーザの特定要求操作を受け付けて、操作内容が、制御内容の間接的な決定要因の特定要求であることを示す操作情報を要因特定装置５に出力する。
　要因特定装置５の要求受付部１４は、マンマシンＩＦ部８から、操作情報を取得する。
　要求受付部１４は、操作情報が示す操作内容が、制御内容の間接的な決定要因の特定要求であれば、間接的な決定要因の特定要求を受け付ける。
　要求受付部１４は、間接的な決定要因の特定要求を受け付けたことを決定要因特定部１５に通知する。
　決定要因特定部１５は、図１に示す決定要因特定部１２と同様に、複数の決定木の中から、情報取得部１１により取得された制御情報が示す制御内容を表している第１のノードと、情報取得部１１により取得された物理量情報が示す物理量に対応している決定要因を表している第２のノードとを有する決定木を選択する。
　決定要因特定部１５は、要求受付部１４によって、間接的な決定要因の特定要求を受け付けられたとき、制御内容の間接的な決定要因として、選択した決定木が有している第２のノードよりも下層のノードに表されている決定要因を取得する。
　例えば、将来の制御内容が「空調機器７の仕事量をα１だけ増加させる」であれば、決定要因特定部１５は、図７に示す決定木から、制御内容の間接的な決定要因として、「日射量がγ％だけ増加する」と「外気温がΔＴだけ上昇する」とを取得する。
　例えば、将来の制御内容が「空調機器７の仕事量をα２だけ減少させる」であれば、決定要因特定部１５は、図８に示す決定木から、制御内容の間接的な決定要因として、「在室人数がδだけ減少する」と「外気温がΔＴだけ低下する」とを取得する。
　例えば、将来の制御内容が「空調機器７の動作状態を送風機モードから冷房モードに切り換える」であれば、決定要因特定部１５は、図９に示す決定木から、制御内容の間接的な決定要因として、「在室人数がδだけ増加する」を取得する。
　決定要因特定部１５は、制御内容の間接的な決定要因を示す決定要因情報を表示データ生成部１３に出力する。
　表示データ生成部１３は、決定要因特定部１５から、制御内容の間接的な決定要因を示す決定要因情報を取得する。
　表示データ生成部１３は、制御内容の間接的な決定要因を表示させるための表示データを生成する。
　表示データ生成部１３は、表示データを表示装置６に出力する。
　表示装置６は、要因特定装置５の表示データ生成部１３から、表示データを取得する。
　表示装置６は、図１３Ｂに示すように、表示データに従って、制御内容の間接的な決定要因をディスプレイに表示させる。
　図１３Ｂは、制御内容の間接的な決定要因の一例を示す説明図である。
　図１３Ｂは、将来の制御内容が「空調機器７の仕事量をα１だけ増加させる」であって、制御内容の間接的な決定要因が、「日射量の増加」と「外気温の上昇」とであるときの例を示している。
　このため、図１３Ｂには、制御内容の間接的な決定要因である「日射量が増加」と「外気温が上昇」とを含むメッセージとして、「日射量が増加し、かつ、外気温が上昇するため、熱負荷が５００Ｗ増加しました」というメッセージが、制御内容の直接的な決定要因を指す位置に、ポップアップ表示されている。しかし、これは一例に過ぎず、例えば、間接的な決定要因のみがディスプレイに表示されるものであってもよい。
　制御内容の間接的な決定要因として、図１３Ｂに示すようなポップアップメッセージが、表示装置６のディスプレイに表示されたのち、ユーザが、間接的な決定要因の詳細を確認したければ、ユーザが、マンマシンＩＦ部８を用いて、間接的な決定要因の詳細の開示を要求する操作を行う。
　図１３Ｂの例では、間接的な決定要因の詳細の開示を要求する操作は、ポップアップメッセージ中の「日射量を見る」をクリックする操作と、ポップアップメッセージ中の「外気温を見る」をクリックする操作とである。
　マンマシンＩＦ部８は、間接的な決定要因の詳細の開示を要求する操作を受け付けて、操作内容が、間接的な決定要因の詳細の開示要求であることを示す操作情報を要因特定装置５に出力する。
　要因特定装置５の要求受付部１４は、マンマシンＩＦ部８から、操作情報を取得する。
　要求受付部１４は、操作情報が示す操作内容が、間接的な決定要因の詳細の開示要求であれば、間接的な決定要因の詳細の開示要求を受け付ける。
　要求受付部１４は、間接的な決定要因の詳細の開示要求を受け付けたことを決定要因特定部１５に通知する。
　決定要因特定部１５は、要求受付部１４によって、間接的な決定要因の詳細の開示要求が受け付けられたとき、情報取得部１１から、間接的な決定要因である日射量の時間的変化を示すデータ、又は、間接的な決定要因である外気温の時間的変化を示すデータを取得する。
　即ち、決定要因特定部１５は、ユーザによって、ポップアップメッセージ中の「日射量を見る」をクリックする操作が行われていれば、日射量の時間的変化を示すデータを取得し、ポップアップメッセージ中の「外気温を見る」をクリックする操作が行われていれば、外気温の時間的変化を示すデータを取得する。
　決定要因特定部１５は、制御内容の間接的な決定要因を示す決定要因情報と、日射量の時間的変化を示すデータ又は外気温の時間的変化を示すデータとを表示データ生成部１３に出力する。
　表示データ生成部１３は、決定要因特定部１５から、制御内容の間接的な決定要因を示す決定要因情報と、日射量の時間的変化を示すデータ又は外気温の時間的変化を示すデータとを取得する。
　表示データ生成部１３は、制御内容の間接的な決定要因と、日射量の時間的変化を示すデータ又は外気温の時間的変化を示すデータとを表示させるための表示データを生成する。
　表示データ生成部１３は、表示データを表示装置６に出力する。
　表示装置６は、要因特定装置５の表示データ生成部１３から、表示データを取得する。
　表示装置６は、ユーザによって、ポップアップメッセージ中の「日射量を見る」をクリックする操作が行われていれば、図１３Ｃに示すように、表示データに従って、制御内容の間接的な決定要因と日射量の時間的変化とをディスプレイに表示させる。
　図１３Ｃは、制御内容の間接的な決定要因の一例を示す説明図である。
　図１３Ｃは、制御内容の間接的な決定要因が、「日射量の増加」であるときの例を示している。
　このため、図１３Ｃには、制御内容の間接的な決定要因である「日射量が増加する」を含むメッセージとして、「過去のデータより、日射量が２０％だけ増加する予定です。」というメッセージが、制御内容の間接的な決定要因である日射量を指す位置に、ポップアップ表示されている。しかし、これは一例に過ぎず、例えば、間接的な決定要因のみがディスプレイに表示されるものであってもよい。
　表示装置６は、ユーザによって、ポップアップメッセージ中の「外気温を見る」をクリックする操作が行われていれば、図１３Ｄに示すように、表示データに従って、制御内容の間接的な決定要因と外気温の時間的変化とをディスプレイに表示させる。
　図１３Ｄは、制御内容の間接的な決定要因の一例を示す説明図である。
　図１３Ｄは、制御内容の間接的な決定要因が、「外気温の上昇」であるときの例を示している。
　このため、図１３Ｄには、制御内容の間接的な決定要因である「外気温の上昇」を含むメッセージとして、「過去のデータより、外気温が１℃上昇する予定です。」というメッセージが、制御内容の間接的な決定要因である外気温を指す位置に、ポップアップ表示されている。しかし、これは一例に過ぎず、例えば、間接的な決定要因のみがディスプレイに表示されるものであってもよい。
　ユーザは、マンマシンＩＦ部８を用いて、上記の操作を行うことで、ディスプレイの表示内容を切り換えることができる。即ち、ユーザは、ディスプレイに表示される制御内容の決定要因を切り換えながら、決定要因の階層関係を確認することができる。
　以上の実施の形態２では、要求受付部１４によって、間接的な決定要因の特定要求を受け付けられたとき、決定要因特定部１５が、制御内容の間接的な決定要因として、選択した決定木が有している第２のノードよりも下層のノードに表されている決定要因を取得するように、図１１に示す要因特定装置５を構成した。したがって、図１１に示す要因特定装置５は、図１に示す要因特定装置５と同様に、制御内容の直接的な決定要因をユーザに提示することができるほか、ユーザの要求に応じて、制御内容の間接的な決定要因をユーザに提示することができる。
実施の形態３．
　実施の形態３では、表示データ生成部１６が、決定要因を含む文章のテンプレートに対して、決定要因特定部１５により特定された決定要因を当て嵌めることで、表示データを生成する要因特定装置５について説明する。
　図１４は、実施の形態３に係る要因特定装置５を含む機器制御装置を示す構成図である。図１４において、図１及び図１１と同一符号は同一又は相当部分を示すので説明を省略する。
　図１５は、実施の形態３に係る機器制御装置のハードウェアを示すハードウェア構成図である。図１５において、図２及び図１２と同一符号は同一又は相当部分を示すので説明を省略する。
　図１４に示す要因特定装置５は、情報取得部１１、要求受付部１４、決定要因特定部１５及び表示データ生成部１６を備えている。
　表示データ生成部１６は、例えば、図１５に示す表示データ生成回路３０によって実現される。
　表示データ生成部１６の内部メモリには、決定要因を含む文章のテンプレートが格納されている。ここでは、決定要因を含む文章のテンプレートが表示データ生成部１６の内部メモリに格納されている。しかし、これは一例に過ぎず、当該テンプレートが要因特定装置５の外部から与えられるものであってもよい。
　表示データ生成部１６は、決定要因を含む文章のテンプレートに対して、決定要因特定部１５により特定された決定要因を当て嵌めることで、決定要因を表示させるための表示データを生成する。
　表示データ生成部１６は、表示データを表示装置６に出力する。
　図１４に示す要因特定装置５では、表示データ生成部１６が図１１に示す要因特定装置５に適用されている。しかし、これは一例に過ぎず、表示データ生成部１６が図１に示す要因特定装置５に適用されているものであってもよい。
　図１４では、機器制御装置の構成要素である観測値取得部１、観測値記憶部２、制御内容記憶部３、機器制御部４、情報取得部１１、要求受付部１４、決定要因特定部１５及び表示データ生成部１６のそれぞれが、図１５に示すような専用のハードウェアによって実現されるものを想定している。即ち、機器制御装置が、観測値取得回路２１、観測値記憶回路２２、制御内容記憶回路２３、機器制御回路２４、情報取得回路２５、要求受付回路２８、決定要因特定回路２９及び表示データ生成回路３０によって実現されるものを想定している。
　観測値取得回路２１、機器制御回路２４、情報取得回路２５、要求受付回路２８、決定要因特定回路２９及び表示データ生成回路３０のそれぞれは、例えば、単一回路、複合回路、プログラム化したプロセッサ、並列プログラム化したプロセッサ、ＡＳＩＣ、ＦＰＧＡ、又は、これらを組み合わせたものが該当する。
　機器制御装置の構成要素は、専用のハードウェアによって実現されるものに限るものではなく、機器制御装置が、ソフトウェア、ファームウェア、又は、ソフトウェアとファームウェアとの組み合わせによって実現されるものであってもよい。
　機器制御装置が、ソフトウェア又はファームウェア等によって実現される場合、観測値記憶部２及び制御内容記憶部３が図３に示すメモリ４１上に構成される。観測値取得部１、機器制御部４、情報取得部１１、要求受付部１４、決定要因特定部１５及び表示データ生成部１６におけるそれぞれの処理手順をコンピュータに実行させるためのプログラムがメモリ４１に格納される。そして、図３に示すプロセッサ４２がメモリ４１に格納されているプログラムを実行する。
　また、図１５では、機器制御装置の構成要素のそれぞれが専用のハードウェアによって実現される例を示し、図３では、機器制御装置がソフトウェア又はファームウェア等によって実現される例を示している。しかし、これは一例に過ぎず、機器制御装置における一部の構成要素が専用のハードウェアによって実現され、残りの構成要素がソフトウェア又はファームウェア等によって実現されるものであってもよい。
　次に、図１４に示す機器制御装置の動作について説明する。表示データ生成部１６以外は、図１１に示す機器制御装置と同様であるため、ここでは、表示データ生成部１６の動作のみを説明する。
　表示データ生成部１６の内部メモリには、図１６に示すように、制御内容の直接的な決定要因を含む文章のテンプレート及び制御内容の間接的な決定要因を含む文章のテンプレートのそれぞれが複数個ずつ格納されている。
　図１６は、テンプレートの一例を示す説明図である。
　例えば、直接的な決定要因を含む文章のテンプレートとして、「熱負荷が○○Ｗだけ増加するため、仕事量を□□％に増やしました」というテンプレート（以下「テンプレートＴＰ１」という）が、表示データ生成部１６の内部メモリに格納されている。
　例えば、間接的な決定要因を含む文章のテンプレートとして、「日射量が△△％だけ増加し、かつ、外気温が◇◇度上昇するため、仕事量を□□％に増やしました」というテンプレート（以下「テンプレートＴＰ２」という）が、表示データ生成部１６の内部メモリに格納されている。
　表示データ生成部１６は、決定要因特定部１５から、決定要因を示す決定要因情報を取得する。
　表示データ生成部１６は、内部メモリに格納されている複数のテンプレートの中から、決定要因情報が示す決定要因を含む文章のテンプレートを取得する。
　表示データ生成部１６は、取得したテンプレートに対して、決定要因特定部１５により特定された決定要因を当て嵌めることで、決定要因を表示させるための表示データを生成する。
　例えば、将来の制御内容が「空調機器７の仕事量をα１だけ増加させる」であり、制御内容の直接的な決定要因が「熱負荷がβ１だけ増加する」であれば、表示データ生成部１６は、テンプレートＴＰ１の「○○」に「β１」を当て嵌め、テンプレートＴＰ１の「□□」に「α１」を当て嵌める。
　そして、表示データ生成部１６は、当て嵌め完了後のテンプレートＴＰ１が示すメッセージを表示させるための表示データを生成する。
　例えば、将来の制御内容が「空調機器７の仕事量をα１だけ増加させる」であり、制御内容の間接的な決定要因が、「日射量がγ％だけ増加する」と「外気温がΔＴだけ上昇する」とであれば、表示データ生成部１６は、テンプレートＴＰ２の「△△」に「γ」を当て嵌め、テンプレートＴＰ２の「◇◇」に「ΔＴ」を当て嵌め、テンプレートＴＰ２の「□□」に「α１」を当て嵌める。
　そして、表示データ生成部１６は、当て嵌め完了後のテンプレートＴＰ２が示すメッセージを表示させるための表示データを生成する。
　表示データ生成部１６は、表示データを表示装置６に出力する。
　以上の実施の形態３では、表示データ生成部１６が、決定要因を含む文章のテンプレートに対して、決定要因特定部１５により特定された決定要因を当て嵌めることで、表示データを生成するように、図１４に示す要因特定装置５を構成した。したがって、図１４に示す要因特定装置５は、ユーザが把握可能な決定要因を示す文章を作成することができる。
実施の形態４．
　実施の形態４では、情報取得部１７により取得された物理量情報が示す物理量の時間的な変化を示すグラフを生成するグラフ生成部１８を備える要因特定装置５について説明する。
　図１７は、実施の形態４に係る要因特定装置５を含む機器制御装置を示す構成図である。図１７において、図１、図１１及び図１４と同一符号は同一又は相当部分を示すので説明を省略する。
　図１８は、実施の形態４に係る機器制御装置のハードウェアを示すハードウェア構成図である。図１８において、図２、図１２及び図１５と同一符号は同一又は相当部分を示すので説明を省略する。
　図１７に示す要因特定装置５は、情報取得部１７、要求受付部１４、決定要因特定部１５、グラフ生成部１８及び表示データ生成部１９を備えている。
　情報取得部１７は、例えば、図１８に示す情報取得回路３１によって実現される。
　情報取得部１７は、図１に示す情報取得部１１と同様に、機器制御部４の予測部４ａから、制御情報及び物理量情報のそれぞれを取得する。
　情報取得部１７は、決定要因特定部１５により制御内容の間接的な決定要因が特定されていれば、観測値取得部１から、間接的な決定要因に係る観測値を取得する。
　情報取得部１７は、制御情報及び物理量情報のそれぞれを決定要因特定部１５に出力し、物理量情報及び観測値のそれぞれをグラフ生成部１８に出力する。
　グラフ生成部１８は、例えば、図１８に示すグラフ生成回路３２によって実現される。
　グラフ生成部１８は、情報取得部１７により取得された物理量情報が示す物理量の時間的な変化を示すグラフを生成する。
　また、グラフ生成部１８は、情報取得部１７から出力された観測値の時間的な変化を示すグラフを生成する。
　グラフ生成部１８は、生成したグラフを表示データ生成部１９に出力する。
　表示データ生成部１９は、例えば、図１８に示す表示データ生成回路３３によって実現される。
　表示データ生成部１９は、決定要因特定部１５により特定された決定要因とグラフ生成部１８により生成されたグラフとを表示させるための表示データを生成する。
　表示データ生成部１９は、表示データを表示装置６に出力する。
　図１７に示す要因特定装置５では、情報取得部１７、グラフ生成部１８及び表示データ生成部１９のそれぞれが図１１に示す要因特定装置５に適用されている。しかし、これは一例に過ぎず、情報取得部１７、グラフ生成部１８及び表示データ生成部１９のそれぞれが、図１又は図１４に示す要因特定装置５に適用されているものであってもよい。
　図１７では、機器制御装置の構成要素である観測値取得部１、観測値記憶部２、制御内容記憶部３、機器制御部４、情報取得部１７、要求受付部１４、決定要因特定部１５、グラフ生成部１８及び表示データ生成部１９のそれぞれが、図１８に示すような専用のハードウェアによって実現されるものを想定している。即ち、機器制御装置が、観測値取得回路２１、観測値記憶回路２２、制御内容記憶回路２３、機器制御回路２４、情報取得回路３１、要求受付回路２８、決定要因特定回路２９、グラフ生成回路３２及び表示データ生成回路３３によって実現されるものを想定している。
　観測値取得回路２１、機器制御回路２４、情報取得回路３１、要求受付回路２８、決定要因特定回路２９、グラフ生成回路３２及び表示データ生成回路３３のそれぞれは、例えば、単一回路、複合回路、プログラム化したプロセッサ、並列プログラム化したプロセッサ、ＡＳＩＣ、ＦＰＧＡ、又は、これらを組み合わせたものが該当する。
　機器制御装置の構成要素は、専用のハードウェアによって実現されるものに限るものではなく、機器制御装置が、ソフトウェア、ファームウェア、又は、ソフトウェアとファームウェアとの組み合わせによって実現されるものであってもよい。
　機器制御装置が、ソフトウェア又はファームウェア等によって実現される場合、観測値記憶部２及び制御内容記憶部３が図３に示すメモリ４１上に構成される。観測値取得部１、機器制御部４、情報取得部１７、要求受付部１４、決定要因特定部１５、グラフ生成部１８及び表示データ生成部１９におけるそれぞれの処理手順をコンピュータに実行させるためのプログラムがメモリ４１に格納される。そして、図３に示すプロセッサ４２がメモリ４１に格納されているプログラムを実行する。
　また、図１８では、機器制御装置の構成要素のそれぞれが専用のハードウェアによって実現される例を示し、図３では、機器制御装置がソフトウェア又はファームウェア等によって実現される例を示している。しかし、これは一例に過ぎず、機器制御装置における一部の構成要素が専用のハードウェアによって実現され、残りの構成要素がソフトウェア又はファームウェア等によって実現されるものであってもよい。
　図１に示す機器制御装置では、表示装置６が、図１０に示すように、物理量及び観測値におけるそれぞれの時間的な変化を示すグラフについてもディスプレイに表示している。ただし、物理量及び観測値におけるそれぞれの時間的な変化を示すグラフの生成については言及していない。
　図１７に示す機器制御装置は、物理量及び観測値におけるそれぞれの時間的な変化を示すグラフを生成するグラフ生成部１８を備えている。
　次に、図１７に示す機器制御装置の動作について説明する。情報取得部１７、グラフ生成部１８及び表示データ生成部１９以外は、図１１に示す機器制御装置と同様であるため、ここでは、情報取得部１７、グラフ生成部１８及び表示データ生成部１９の動作のみを説明する。
　情報取得部１７は、機器制御部４の予測部４ａから、制御情報及び物理量情報のそれぞれを取得する。
　例えば、制御情報が示す制御内容が「空調機器７の仕事量をα１だけ増加させる」であれば、情報取得部１７は、物理量として、「空調機器７が設置されている環境の熱負荷」を取得する。
　また、情報取得部１７は、決定要因特定部１５によって、制御内容の間接的な決定要因が特定されていれば、観測値取得部１から、間接的な決定要因に係る観測値を取得する。
　例えば、制御内容の間接的な決定要因が、「日射量がγ％だけ増加する」と「外気温がΔＴだけ上昇する」とであれば、情報取得部１７は、間接的な決定要因に係る観測値として、日射量観測値及び外気観測値のそれぞれを取得する。
　情報取得部１７は、制御情報及び物理量情報のそれぞれを決定要因特定部１５に出力し、物理量情報及び観測値のそれぞれをグラフ生成部１８に出力する。
　グラフ生成部１８は、情報取得部１７から、物理量情報を繰り返し取得する。
　グラフ生成部１８は、繰り返し取得した物理量情報が示す物理量の時間的な変化を示すグラフを生成する。
　グラフ生成部１８は、生成したグラフを表示データ生成部１９に出力する。
　グラフ生成部１８は、例えば、物理量が、空調機器７が設置されている環境の熱負荷であれば、図１９及び図２０に示すような、熱負荷の時間的な変化を示すグラフを生成する。
　図１９及び図２０のそれぞれは、熱負荷の時間的な変化を示すグラフを示す説明図である。
　グラフ生成部１８は、情報取得部１７によって、間接的な決定要因に係る観測値が取得されていれば、情報取得部１７から、観測値を繰り返し取得する。
　グラフ生成部１８は、繰り返し取得した観測値の時間的な変化を示すグラフを生成する。
　グラフ生成部１８は、生成したグラフを表示データ生成部１９に出力する。
　グラフ生成部１８は、間接的な決定要因に係る観測値が日射量観測値であれば、図２１に示すような、日射量観測値の時間的な変化を示すグラフを生成する。グラフ生成部１８は、間接的な決定要因に係る観測値が外気観測値であれば、図２２に示すような、外気観測値の時間的な変化を示すグラフを生成する。
　図２１は、日射量観測値の時間的な変化を示すグラフを示す説明図である。
　図２２は、外気観測値の時間的な変化を示すグラフを示す説明図である。
　表示データ生成部１９は、決定要因特定部１５から、決定要因を示す決定要因情報を取得し、グラフ生成部１８から、グラフを取得する。
　表示データ生成部１９は、図１９、図２０、図２１又は図２２に示すように、決定要因情報が示す決定要因とグラフとを表示させるための表示データを生成する。
　表示データ生成部１９は、表示データを表示装置６に出力する。
　図１９に示すグラフは、熱負荷の時間的な変化を示している。図１９に示すグラフには、制御内容の直接的な決定要因として、「過去のデータから、予測のばらつきが１０００Ｗと予想されます」というメッセージが表示されている。図１９に示す直接的な決定要因は、あくまでも一例であり、直接的な決定要因である「熱負荷が５００Ｗだけ増加する」を含むメッセージとして、「熱負荷が５００Ｗだけ増加するため、仕事量を７５％に増やしました」という表現を用いたメッセージが表示されるものであってもよい。
　図２０に示すグラフについても、熱負荷の時間的な変化を示している。図２０に示すグラフには、制御内容の直接的な決定要因として、「人数が増加するため、熱負荷が１５００Ｗに上昇する予定です」というメッセージが表示されている。
　図２１に示すグラフは、日射量観測値の時間的な変化を示している。図２１に示すグラフには、制御内容の間接的な決定要因として、「本日は、昨日よりも、日射量が２０％増加することが予想されます」というメッセージが表示されている。図２１に示す間接的な決定要因は、あくまでも一例であり、間接的な決定要因が「日射量が２０％だけ増加する」という表現を用いたメッセージが表示されるものであってもよい。
　図２２に示すグラフは、外気観測値の時間的な変化を示している。図２２に示すグラフには、制御内容の間接的な決定要因として、「本日は、昨日よりも、外気温が１度高くなることが予想されます」というメッセージが表示されている。図２２に示す間接的な決定要因は、あくまでも一例であり、間接的な決定要因が「外気温が１度だけ上昇する」という表現を用いたメッセージが表示されるものであってもよい。
　以上の実施の形態４では、情報取得部１７により取得された物理量情報が示す物理量の時間的な変化を示すグラフを生成するグラフ生成部１８を備え、表示データ生成部１９が、決定要因特定部１５により特定された決定要因とグラフ生成部１８により生成されたグラフとを表示させるための表示データを生成し、表示データを出力するように、要因特定装置５を構成した。したがって、要因特定装置５は、制御内容の直接的な決定要因と一緒に、物理量の時間的な変化をユーザに提示することができる。
　なお、本開示は、各実施の形態の自由な組み合わせ、あるいは各実施の形態の任意の構成要素の変形、もしくは各実施の形態において任意の構成要素の省略が可能である。
　本開示は、要因特定装置、要因特定方法及び機器制御装置に適している。
　１　観測値取得部、２　観測値記憶部、３　制御内容記憶部、４　機器制御部、４ａ　予測部、４ｂ　機器制御処理部、５　要因特定装置、６　表示装置、７　空調機器（制御対象機器）、８　マンマシンＩＦ部、１１，１７　情報取得部、１２，１５　決定要因特定部、１３，１６，１９　表示データ生成部、１４　要求受付部、１８　グラフ生成部、２１　観測値取得回路、２２　観測値記憶回路、２３　制御内容記憶回路、２４　機器制御回路、２５，３１　情報取得回路、２６，２９　決定要因特定回路、２７，３０，３３　表示データ生成回路、２８　要求受付回路、３２　グラフ生成回路、４１　メモリ、４２　プロセッサ。

Claims (9)

  1. 　制御対象機器に対する将来の制御内容を決定する機器制御部から、前記制御内容の決定プロセスに含まれている複数の工程のうち、前記制御内容が決定される最終の工程で用いられた、前記制御対象機器が設置されている環境の物理量を示す物理量情報を取得する情報取得部と、
    　前記情報取得部により取得された物理量情報が示す物理量に基づいて、前記機器制御部による制御内容の決定要因を特定する決定要因特定部と、
    　前記決定要因特定部により特定された決定要因を表示させるための表示データを生成し、前記表示データを出力する表示データ生成部と
    　を備えた要因特定装置。
  2. 　前記情報取得部は、
    　前記機器制御部から、前記物理量情報を取得するほかに、前記制御内容を示す制御情報を取得し、
    　前記決定要因特定部は、
    　制御内容に対する複数の決定要因が階層的に表されている複数の決定木の中から、前記情報取得部により取得された制御情報が示す制御内容を表している第１のノードと、前記情報取得部により取得された物理量情報が示す物理量に対応している決定要因を表している第２のノードとを有している決定木を選択し、前記機器制御部による制御内容の決定要因として、選択した決定木が有している第２のノードに表されている決定要因を取得することを特徴とする請求項１記載の要因特定装置。
  3. 　前記機器制御部による制御内容の間接的な決定要因の特定要求を受け付ける要求受付部を備え、
    　前記決定要因特定部は、前記要求受付部によって、間接的な決定要因の特定要求を受け付けられたとき、前記制御内容の間接的な決定要因として、選択した決定木が有している第２のノードよりも下層のノードに表されている決定要因を取得することを特徴とする請求項２記載の要因特定装置。
  4. 　前記表示データ生成部は、
    　決定要因を含む文章のテンプレートに対して、前記決定要因特定部により特定された決定要因を当て嵌めることで、前記表示データを生成することを特徴とする請求項１記載の要因特定装置。
  5. 　前記情報取得部により取得された物理量情報が示す物理量の時間的な変化を示すグラフを生成するグラフ生成部を備え、
    　前記表示データ生成部は、
    　前記決定要因特定部により特定された決定要因と前記グラフ生成部により生成されたグラフとを表示させるための表示データを生成し、前記表示データを出力することを特徴とする請求項１記載の要因特定装置。
  6. 　前記情報取得部は、
    　前記機器制御部から、前記物理量情報を取得するほかに、前記制御対象機器が設置されている環境の観測値のうち、前記決定要因特定部により特定された決定要因に係る観測値を取得し、
    　前記グラフ生成部は、
    　前記情報取得部により取得された観測値の時間的な変化を示すグラフを生成することを特徴とする請求項５記載の要因特定装置。
  7. 　情報取得部が、制御対象機器に対する将来の制御内容を決定する機器制御部から、前記制御内容の決定プロセスに含まれている複数の工程のうち、前記制御内容が決定される最終の工程で用いられた、前記制御対象機器が設置されている環境の物理量を示す物理量情報を取得し、
    　決定要因特定部が、前記情報取得部により取得された物理量情報が示す物理量に基づいて、前記機器制御部による制御内容の決定要因を特定し、
    　表示データ生成部が、前記決定要因特定部により特定された決定要因を表示させるための表示データを生成し、前記表示データを出力する
    　要因特定方法。
  8. 　制御対象機器に対する将来の制御内容を決定し、前記制御内容に従って前記制御対象機器を制御する機器制御部と、
    　前記機器制御部から、前記制御内容の決定プロセスに含まれている複数の工程のうち、前記制御内容が決定される最終の工程で用いられた、前記制御対象機器が設置されている環境の物理量を示す物理量情報を取得する情報取得部と、
    　前記情報取得部により取得された物理量情報が示す物理量に基づいて、前記機器制御部による制御内容の決定要因を特定する決定要因特定部と、
    　前記決定要因特定部により特定された決定要因を表示させるための表示データを生成する表示データ生成部と、
    　前記表示データ生成部により生成された表示データに従って制御内容の決定要因を表示させる表示装置と
    　を備えた機器制御装置。
  9. 　前記機器制御部は、
    　前記制御対象機器が設置されている環境の現在の観測値と、前記制御対象機器が設置されている環境の過去の観測値と、前記制御対象機器に対する過去の制御内容とから、前記制御対象機器に対する将来の制御内容を決定することを特徴とする請求項８記載の機器制御装置。
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