JP6785975B2 - 空調システム制御装置 - Google Patents

Description

本発明は、空調システムを構成する各装置の制御を行う空調システム制御装置に関する。

従来、同一の空間内に複数の空調室内機が設置される空調システムが知られている。特許文献１には、複数の空調室内機のそれぞれが、光を送受信する受発光器を有する空調システムが開示されている。特許文献１において、各空調室内機は、光を送受信することによって他の空調室内機との距離を測定し、測定結果に基づいて、空調室内機相互の影響度合いを算出する。

特開２００６−２２６５７８号公報

しかしながら、特許文献１に開示された空調システムは、空調室内機相互の影響度合を算出するために、別途受発光器を設ける必要がある。

本発明は、上記のような課題を解決するためになされたもので、特別なデバイスを必要とすることなく空調室内機相互の影響度合を算出する空調システム制御装置を提供するものである。

本発明に係る空調システム制御装置は、複数の空調室内機のうち複数の空調機における運転データに基づいて、複数の空調機における影響度合の算出を行う影響度合算出部と、影響度合算出部により算出された影響度合に基づいて、複数の空調機が同一の空間に存在するか否かを判定する同室判定部と、同室判定部によって同一の空間に存在すると判定された複数の空調機における影響度合に基づいて、複数の空調機の位置関係を推定する位置推定部と、を備える。

本発明によれば、空調機ペアの影響度合を、空調機ペアにおけるお互いの運転データに基づいて算出している。このため、特別なデバイスを必要とすることなく空調室内機相互の影響度合を算出することができる。

本発明の実施の形態１に係る空調システム１を示すブロック図である。 本発明の実施の形態１に係る空調システム制御装置２を示すブロック図である。 本発明の実施の形態１に係る空調システム制御装置２の動作を示すフローチャートである。 本発明の実施の形態２に係る空調システム制御装置２の動作を示すフローチャートである。 本発明の実施の形態３に係る空調システム１００を示すブロック図である。 本発明の実施の形態３に係る空調システム制御装置１０２を示すブロック図である。 本発明の実施の形態３に係る空調システム制御装置１０２の動作を示すフローチャートである。

実施の形態１．
以下、本発明に係る空調システム制御装置の実施の形態について、図面を参照しながら説明する。図１は、本発明の実施の形態１に係る空調システム１を示すブロック図である。図１の空調システム１は、少なくとも一台以上の空調室外機３と、複数の空調室内機４と、各センサ５と、空調システム制御装置２とを有している。本実施の形態１では、図１に示すように、空調システム１が、二台の空調室外機３と、六台の空調室内機４Ａ，４Ｂ，４Ｃ，４Ｄ，４Ｅ，４Ｆとを有している場合について例示している。なお、以下の説明において、空調室内機４Ａ，４Ｂ，４Ｃ，４Ｄ，４Ｅ，４Ｆを総称して空調室内機４と呼称する場合がある。各空調室外機３には、それぞれ三台の空調室内機４Ａ〜４Ｃ及び空調室内機４Ｄ〜４Ｆが冷媒配管及び通信線によって接続されている。なお、冷媒配管と通信線との接続関係は、異なっていてもよい。また、センサ５は、空調室内機４Ａ，４Ｂ，４Ｃ，４Ｄ，４Ｅ，４Ｆ及び空調室外機３にそれぞれ内蔵されている場合について例示しているが、空調室内機４Ａ，４Ｂ，４Ｃ，４Ｄ，４Ｅ，４Ｆ及び空調室外機３の外部にそれぞれ設けられていてもよい。

六台の空調室内機４Ａ〜４Ｆのうち、二台の空調室内機４Ａ，４Ｅは、第１の空間７に設置され、四台の空調室内機４Ｂ，４Ｃ，４Ｄ，４Ｆは、第２の空間８に設置されている。二台の空調室外機３のうち、一台の空調室外機３は、第１の空間７に設置された二台の空調室内機４Ａ，４Ｅと、第２の空間８に設置された一台の空調室内機４Ｂとに接続されている。また、２台の空調室外機３のうち、もう一台の空調室外機３は、第２の空間８に設置された三台の空調室内機４Ｃ，４Ｄ，４Ｅに接続されている。

本実施の形態１の空調システム１においては、同一の空調室外機３に接続された空調室内機４が、同一の空間に全て設置されることもあり、また、複数の異なる空間に設置されることもある。また、同一の空間内において異なる空調室外機３に接続された空調室内機４が混在して設置されることもある。なお、本実施の形態１では、図１に示すように、空間が２つある場合について例示しているが、空間の数は、１つでもよいし、３つ以上でもよい。

図２は、本発明の実施の形態１に係る空調システム制御装置２を示すブロック図である。図２に示すように、空調システム制御装置２は、複数のプログラムを実行するマイコン等で構成されている。空調システム制御装置２は、インターフェース部１１、運転データ収集部１２、運転データテーブル１３、影響度合算出部１４、同室判定部１５、位置推定部１６、マップ作成部１７、影響度合テーブル１４ａ及びローテーション制御部６を有している。インターフェース部１１は、空調室外機３、空調室内機４及びセンサ５等から、各運転データを受信する。運転データ収集部１２は、インターフェース部１１から、各運転データを受信する。即ち、運転データ収集部１２は、インターフェース部１１を介して、空調室外機３、空調室内機４及びセンサ５等といった空調システム１を構成する各装置から、運転データを収集する。

なお、運転データは、運転又は停止、運転モード、風速及び風向等の運転状態情報、又は各種センサ５の検出値等の空調システム１から収集することができる情報を示す。運転データは、運転中に限らず、停止中にも収集されるものである。運転データテーブル１３は、運転データを格納する記憶手段である。運転データ収集部１２は、収集した運転データを運転データテーブル１３に格納する。

影響度合算出部１４は、運転データテーブル１３から運転データを取得して、影響度合を算出する。影響度合とは、複数の空調室内機４のうち、ある空調室内機４が、ほかの空調室内機４から受ける影響の度合いをいう。具体的には、影響度合算出部１４は、複数の空調室内機４のなかから選択された二台の空調機ペアにおけるお互いの運転データに基づいて、空調機ペアにおける影響度合の算出を行う。影響度合算出部１４は、例えば空調室内機４Ａ〜４Ｆのうち、空調室内機４Ａと空調室内機４Ｂとを選択し、お互いの運転データに基づいて、影響度合を算出する。影響度合算出部１４は、次に、空調室内機４Ａと空調室内機４Ｃとを選択し、お互いの運転データに基づいて、影響度合を算出する。影響度合算出部１４は、この算出を、全ての空調室内機４Ａ〜４Ｆの組み合わせについて実行する。これにより、全ての空調機ペアにおける影響度合が算出される。

より具体的には、影響度合算出部１４は、取得した運転データに基づく時間的相関関係を用いて、影響度合を算出する。時間的相関関係を示すパラメータは、空調機ペアの距離と相関性を有するパラメータである。時間的相関関係を示すパラメータは、吸込み温度の変化パターンである。空調機ペアの吸込み温度の時間的変化が類似していればいるほど、空調機ペアは、ほかの空調機ペアよりも影響度合が高いと推定される。このように、影響度合は、空調機ペアの吸込み温度データの時間変化の類似度とすることができる。

なお、時間的相関関係を示すパラメータは、サーモオン時間とサーモオフ時間との時間間隔パターンとしてもよい。空調機ペアのサーモオン時間とサーモオフ時間との時間的変化が類似していればいるほど、空調機ペアは、ほかの空調機ペアよりも影響度合が高いと推定される。このように、影響度合は、空調機ペアのサーモオン時間とサーモオフ時間との時間間隔の類似度とすることもできる。

更に、時間的相関関係を示すパラメータは、空調機ペアのうち一方が運転状態で他方が停止状態とされた場合に、停止状態とされた空調室内機４の温度変化値としてもよい。運転している側の空調室内機４による空調動作が、停止している側の空調室内機４のセンサ５の検出値に影響を及ぼす場合、空調機ペアは、ほかの空調機ペアよりも影響度合が高いと推定される。例えば、この場合、空調機ペアが同一の空間に存在する蓋然性が高いと推定される。

また、空調機ペアの二台の温度センサ値の時間的相関関係が、ほかの空調機ペアの二台の温度センサ値の時間相関関係よりも強いほど、空調機ペアは、ほかの空調機ペアよりも影響度合が高いと推定される。このように、影響度合は、空調機ペアのうち一方が運転状態で他方が停止状態とされた場合に、停止状態とされた空調室内機４の温度変化値としてもよい。

なお、影響度合算出部１４は、空調機ペアにおける影響度合の算出を、機械学習の手法を用いて学習的に行うことが好適である。空調室内機４間の影響度合は、在室人数、窓の開閉等の外部環境要因によって常に変化する。本実施の形態１では、算出した時間的相関関係を、常時又は所定時間毎に繰り返し記憶して学習することによって、空調室内機４の位置情報を高精度に把握することができる。

同室判定部１５は、影響度合算出部１４により算出された影響度合に基づいて、空調機ペアが同一の空間に存在するか否かを判定するものである。例えば、同室判定部１５は、算出した影響度合が第１の閾値以上であるかを判定し、第１の閾値以上であれば、空調機ペアが同一の空間に存在し、第１の閾値未満であれば、空調機ペアが同一の空間に存在しないと判定する。

同室判定部１５は、例えば空調室内機４Ａと空調室内機４Ｂとにおいて、影響度合に基づいて、同一の空間に存在するかを判定する。本実施の形態１では、空調室内機４Ａと空調室内機４Ｂとの影響度合は第１の閾値未満であり、同一の空間に存在しないと判定される。また、同室判定部１５は、例えば空調室内機４Ａと空調室内機４Ｅとにおいて、影響度合に基づいて、同一の空間に存在するかを判定する。本実施の形態１では、空調室内機４Ａと空調室内機４Ｅとの影響度合は第１の閾値以上であり、同一の空間に存在すると判定される。同室判定部１５は、この判定を、全ての空調室内機４Ａ〜４Ｆの組み合わせについて実行する。これにより、全ての空調室内機４Ａ〜４Ｆが、同一の空間に存在するか否かが判定される。

位置推定部１６は、同室判定部１５によって同一の空間に存在すると判定された空調機ペアにおける影響度合に基づいて、空調機ペアの位置関係を推定する。例えば、位置推定部１６は、算出した影響度合と、予め記憶された影響度合と距離情報との関係を示すテーブルとを照合して、距離を推定する。そして、同一の空間の全ての空調機ペアの距離に基づいて、同一の空間の全ての空調室内機４の位置を推定する。ここで、テーブルは、影響度合が小さければお互いの距離は遠く、影響度合が大きければお互いの距離は近いといった関係を有している。

なお、位置推定部１６は、算出した影響度合が、距離ごとに設けられた複数の第２の閾値によって分類され、分類された影響度合に基づいて位置関係を推定してもよい。これにより、位置推定部１６は、同一の空間に存在する空調機ペアがどの程度離れているかを検証する。ここで、位置推定部１６は、上記のような同室判定時に用いるパラメータよりもパラメータ数を増やすことによって、空調機ペアの詳細な位置関係を推定してもよい。

マップ作成部１７は、位置推定部１６が同一の空間に存在する空調室内機４の位置を推定することによって、同一空間内における空調室内機４の二次元の配置マップを作成する。マップ作成部１７は、影響度合算出部１４によって全ての空調機ペアに対し影響度合が算出された後、同一空間に存在している空調室内機４の一覧を作成する。例えば、マップ作成部１７は、影響度合のパラメータを距離の近接度に変換し、算出した全ての空調室内機４間の距離の近接度に基づいて、平面空間上に各空調室内機４の設置場所をプロットする。これにより、空調システム制御装置２において、同一空間内における空調室内機４の配置マップが自動的に作成される。空調室内機４間の距離情報から、平面空間上にプロットするアルゴリズムは、一般的な位置決定問題の解法とすればよく、特に制限はない。

具体的には、アルゴリズムは、グラフ理論を応用して無線センサ又は無線端末等のアドホックネットワークにおいて位置決定手法等で用いるものでもよい。また、アルゴリズムは、遺伝的アルゴリズム等に代表されるヒューリスティックアルゴリズムを用いてもよい。更に、アルゴリズムは、認識手法を用いるものでもよい。

影響度合テーブル１４ａは、影響度合を格納する記憶手段である。影響度合算出部１４は、算出した影響度合を影響度合テーブル１４ａに格納する。ローテーション制御部６は、影響度合テーブル１４ａに格納された影響度合を取得し、影響度合に基づいて複数の空調室内機４のうち一部を運転させ残りを停止させるローテーション運転を実行する。

本実施の形態１では、ローテーション制御部６が、空調システム制御装置２の内部に設けられている場合について例示しているが、外部モジュールとしてもよい。ローテーション制御部６は、例えば同一の空間内における空調室内機４のうち一台を運転させ、残りを停止させる。そして、ローテーション制御部６は、一定時間経過したのち、運転させている空調室内機４の全て又は一部を停止させ、停止させていた空調室内機４の全て又は一部を運転させる。このように、空調室内機４Ａ〜４Ｆが、一定間隔でローテーション運転することによって、運転負荷を均等化して省エネ化すると共に、空調空間がむらなく空調される。

ここで、ローテーション制御部６は、複数の空調室内機４のうち、最も影響度合が低い空調室内機４のうち一台を停止する。例えば、図１の第２の空間８において、ローテーション制御部６は、最も影響度合が低い空調室内機４Ｃと空調室内機４Ｆのうち空調室内機４Ｃを運転させ、空調室内機４Ｆを停止させる。このように、最も影響度合が低い空調室内機４のうち一台を停止することによって、空調室内機４が停止することによる空調環境の変化を軽減する。なお、図１の第１の空間７のように、空調室内機４が二台設けられている場合、いずれか一方の例えば空調室内機４Ａを運転させ、他方の例えば空調室内機４Ｅを停止させる。

また、ローテーション制御部６は、停止している空調室内機４に対し、最も影響度合が低い空調室内機４を次に停止する。例えば、図１の第２の空間８において、空調室内機４Ｃが運転している場合、ローテーション制御部６は、空調室内機４Ｃに対し最も影響度合が低い空調室内機４Ｆを、次に停止する空調室内機４として選定する。そして、一定時間経過後、ローテーション制御部６は、空調室内機４Ｃを停止させ、空調室内機４Ｆを運転させる。このように、停止している空調室内機４に対し、最も影響度合が低い空調室内機４を次に停止することによっても、空調室内機４が停止することによる空調環境の変化を軽減する。

更に、ローテーション制御部６は、複数の空調室内機４のうち、最も影響度合が低い空調室内機４のうち一台を停止し、その後、停止している空調室内機４に対し、最も影響度合が低い空調室内機４を次に停止するという制御を連続的に実施してもよい。この場合、空調室内機４が停止することによる空調環境の変化を更に軽減することができる。なお、本実施の形態１では、ローテーション制御部６は、空調室内機４の影響度合に基づいてローテーション運転を実行しているが、空調室内機４の位置に基づいてローテーション運転を実行してもよい。

図３は、本発明の実施の形態１に係る空調システム制御装置２の動作を示すフローチャートである。次に、空調システム制御装置２の動作について説明する。図３に示すように、先ず、複数の空調室内機４のうち、二台の空調室内機４が任意に選択される（ステップＳＴ１）。次に、影響度合算出部１４によって、空調機ペアの影響度合が算出される（ステップＳＴ２）。そして、同室判定部１５によって、算出した影響度合に基づいて二台の空調室内機４が同一の空間に存在するかが判定される（ステップＳＴ３）。空調機ペアが同一の空間にない場合（ステップＳＴ３のＮｏ）、ステップＳＴ５に進む。

一方、空調機ペアが同一の空間にある場合（ステップＳＴ３のＹｅｓ）、位置推定部１６によって、空調機ペアにおける位置関係が推定される（ステップＳＴ４）。全ての空調室内機４の組み合わせに対しステップＳＴ１〜ＳＴ４が繰り返される（ステップＳＴ５）。そして、同一の空間に存在している空調室内機４の一覧が作成される。

本実施の形態１によれば、空調機ペアの影響度合を、空調機ペアにおけるお互いの運転データに基づいて算出している。このため、光送受信デバイスのような特別なデバイスを必要とすることなく空調室内機４相互の影響度合を算出することができる。また、影響度合に基づいて、平面空間上の空調室内機４の配置情報を取得することができるため、配置情報を用いた省エネ制御が実現できる。本実施の形態１は、空調室内機４の配置情報が自動的に取得されるため、空調システム１が設置される際、作業者等が配置情報を手動で登録する必要がない。このため、設置作業における負担を軽減することができる。また、本実施の形態１は、空調システム１によって空調されている空間の利用者又は管理者等に対し、取得した位置情報を含めた空間情報の見える化等の付加機能及びサービスを提供することができる。

また、本実施の形態１は、同室判定部１５が、空調機ペアが同一の空間に存在するか否かを判定し、同一の空間に存在する場合に限って、位置推定部１６が、空調機ペアがどの程度離れているかを検証する。即ち、空調システム制御装置２は、空調機ペアが同一の空間に存在しないときにまで、位置の推定をする必要がない。従って、空調システム制御装置２の処理負担を軽くすることができる。また、ローテーション制御部６は、影響度合に基づいて空調室内機４を運転又は停止させている。このため、空調室内機４を停止させても、空調環境の変化が少なくて済む。従って、ローテーション運転を行うことによって運転負荷を均等化して省エネ化すると共に、空調空間がむらなく空調されることに加え、空調環境の変化を軽減することができるという効果を奏する。

なお、本実施の形態１においては、機械学習の手法を用いる場合について例示しているが、以下、機械学習の促進を更に図る場合について例示する。ローテーション制御部６は、ほかの空調機ペアよりも運転データが不足している空調機ペアのうち、一方を運転し、他方を停止する。中間期等の空調ローテーション制御が実施される状況下では、運転データが充分に収集されていない空調機ペアが存在することがある。この場合、ローテーション制御部６は、運転データが充分に収集されていない空調機ペアの一方を運転し、他方を停止する制御を優先的に行うことによって、運転データ収集部１２が、充分に収集されていない空調機ペアの運転データを収集する。これにより、空調機ペアが同一の空間に存在するかの判定及び影響度合の推定を行うために不足する運転データの収集が促進され、空調室内機４の配置情報の算出精度を向上させることができる。

また、空調室内機４が自動運転（オートモード）を行っている場合について例示する。自動運転においては、設定温度等限定された項目のみがユーザによって設定可能であり、風量等の詳細項目は、ユーザによって設定されない。自動運転において、ユーザによって行われた設定を満足する範囲内において、位置情報の算出に適した運転を行うことによって、影響度合の算出精度の早期向上を図る。例えば、ローテーション制御部６は、隣接していると推定される二台の空調室内機４のうち、一方を運転し、他方を停止する制御を行う。これにより、不足する運転データの収集が促進され、影響度合の算出精度を向上させることができる。

実施の形態２．
図４は、本発明の実施の形態２に係る空調システム制御装置２の動作を示すフローチャートである。本実施の形態２は、空調機ペアが同一の空間に存在するかを判定しない点で、実施の形態１と相違する。本実施の形態２では、実施の形態１と同一の部分は同一の符号を付して説明を省略し、実施の形態１との相違点を中心に説明する。

本実施の形態２では、空調機ペアが同一の空間に存在するか否かを判定せずに、全ての空調機ペアについて影響度合を算出する。図４に示すように、先ず、複数の空調室内機４のうち、二台の空調室内機４が任意に選択される（ステップＳＴ１１）。次に、影響度合算出部１４によって空調機ペアの影響度合が算出され、位置推定部１６によって、算出した影響度合に基づいて空調機ペアにおける位置関係が推定される（ステップＳＴ１２）。全ての空調室内機４の組み合わせに対しステップＳＴ１１〜ＳＴ１２が繰り返される（ステップＳＴ１３）。そして、同一の空間に存在している空調室内機４の一覧が作成される。

本実施の形態２のように、空調機ペアが同一の空間に存在するか否かにかかわらず、位置関係を推定しても、実施の形態１と同様の効果が得られる。

実施の形態３．
図５は、本発明の実施の形態３に係る空調システム１００を示すブロック図である。本実施の形態３は、空調システム制御装置１０２が、ネットワーク１２０を介して外部サーバ１２２と接続されている点で、実施の形態１と相違する。本実施の形態３では、実施の形態１と同一の部分は同一の符号を付して説明を省略し、実施の形態１との相違点を中心に説明する。

図５に示すように、空調システム制御装置１０２は、ネットワーク１２０を介して外部サーバ１２２及び他物件１２１と接続されている。ここで、自身の空調システム１００は、施工作業者等によって空調室内機４の設置位置が登録されたフロアマップを予め有しており、他物件１２１の空調システムは、フロアマップを有していない。

図６は、本発明の実施の形態３に係る空調システム制御装置１０２を示すブロック図である。図６に示すように、空調システム制御装置１０２は、送信部１１６、外部インターフェース部１１７、受信部１１８及び補正情報テーブル１１９を更に有している。

送信部１１６は、影響度合テーブル１４ａから取得した影響度合と、フロアマップ（レイアウト情報）とを、外部インターフェース部１１７を介して、外部サーバ１２２に送信する。外部インターフェース部１１７は、外部サーバ１２２とデータの送受信を行う。受信部１１８は、補正情報を、外部インターフェース部１１７を介して、外部サーバ１２２から受信する。補正情報テーブル１１９は、補正情報を格納する記憶手段である。受信部１１８は、受信した補正情報を補正情報テーブル１１９に格納する。影響度合算出部１４は、補正情報テーブル１１９から補正情報を取得して、影響度合の補正を行う。なお、外部サーバ１２２は、受信した影響度合に基づいて補正情報を作成する。

図７は、本発明の実施の形態３に係る空調システム制御装置１０２の動作を示すフローチャートである。図７に示すように、先ず、複数の空調室内機４のうち、二台の空調室内機４が任意に選択される（ステップＳＴ２１）。次に、影響度合算出部１４によって、空調機ペアの影響度合が算出される（ステップＳＴ２２）。ここで、レイアウト情報を有する外部からレイアウト情報を取得して、レイアウト情報に基づいて影響度合が補正される（ステップＳＴ２３）。そして、同室判定部１５によって、補正された影響度合に基づいて二台の空調室内機４が同一の空間に存在するかが判定される（ステップＳＴ２４）。空調機ペアが同一の空間にない場合（ステップＳＴ２４のＮｏ）、ステップＳＴ２６に進む。

一方、空調機ペアが同一の空間にある場合（ステップＳＴ２４のＹｅｓ）、位置推定部１６によって、空調機ペアにおける位置関係が推定される（ステップＳＴ２５）。そして全ての空調室内機４の組み合わせに対しステップＳＴ２１〜ＳＴ２５が繰り返される（ステップＳＴ２６）。そして、同一の空間に存在している空調室内機４の一覧が作成される。

本実施の形態３によれば、補正された情報は、自身の空調システム制御装置１０２から、ネットワーク１２０を介して外部サーバ１２２に送信される。外部サーバ１２２は、受信した情報を、他物件１２１の空調システム制御装置に配信する。他物件１２１の空調システム制御装置は、外部サーバ１２２から配信された情報によって、算出した空調室内機４の影響度合を補正する。他物件１２１において、配信されたフロアマップ及び影響度合との関係に基づいて、算出された影響度合を補正することによって、影響度合の算出精度を向上させることができる。これにより、影響度合に基づく位置の推定も、より精度よく実施することができる。

１ 空調システム、２ 空調システム制御装置、３ 空調室外機、４ 空調室内機、５ センサ、６ ローテーション制御部、７ 第１の空間、８ 第２の空間、１１ インターフェース部、１２ 運転データ収集部、１３ 運転データテーブル、１４ 影響度合算出部、１４ａ 影響度合テーブル、１５ 同室判定部、１６ 位置推定部、１７ マップ作成部、１００ 空調システム、１０２ 空調システム制御装置、１１６ 送信部、１１７ 外部インターフェース部、１１８ 受信部、１１９ 補正情報テーブル、１２０ ネットワーク、１２１ 他物件、１２２ 外部サーバ。

Claims (26)

1. 複数の空調室内機のうち複数の空調機における運転データに基づいて、複数の前記空調機における影響度合の算出を行う影響度合算出部と、
   前記影響度合算出部により算出された影響度合に基づいて、複数の前記空調機が同一の空間に存在するか否かを判定する同室判定部と、
   前記同室判定部によって同一の空間に存在すると判定された複数の前記空調機における影響度合に基づいて、複数の前記空調機の位置関係を推定する位置推定部と、を備える空調システム制御装置。
2. 複数の前記空調機は、二台の空調機ペアである
   請求項１記載の空調システム制御装置。
3. 前記位置推定部によって推定された位置関係に基づいて、前記空調室内機の配置マップを作成するマップ作成部を更に有する
   請求項２記載の空調システム制御装置。
4. 前記影響度合算出部は、
   複数の空調室内機の全ての空調機ペアにおける影響度合を算出するものであり、
   前記位置推定部は、
   全ての前記空調機ペアの位置関係を推定するものであり、
   前記マップ作成部は、
   全ての前記空調機ペアの位置関係に基づいて、全ての前記空調室内機の配置マップを作成するものである
   請求項３記載の空調システム制御装置。
5. 前記位置関係は、前記空調機ペア同士の距離の近接度であり、
   前記マップ作成部は、
   全ての前記空調機ペアの距離の近接度から、全ての前記空調室内機の位置を平面空間上にプロットするものである
   請求項４記載の空調システム制御装置。
6. 複数の空調室内機のうち複数の空調機における運転データに基づいて、複数の前記空調機における影響度合の算出を行う影響度合算出部と、
   前記影響度合算出部によって算出された影響度合に基づいて、複数の前記空調室内機のうち一部を運転させ残りを停止させるローテーション運転を実行するローテーション制御部と、を備え、
   前記ローテーション制御部は、
   複数の前記空調室内機のうち、お互いに最も影響度合が低い空調室内機のうち一台を停止する
   空調システム制御装置。
7. 複数の前記空調機は、二台の空調機ペアである
   請求項６記載の空調システム制御装置。
8. 前記影響度合算出部により算出された影響度合に基づいて、複数の前記空調機が同一の空間に存在するか否かを判定する同室判定部と、
   前記同室判定部によって同一の空間に存在すると判定された複数の前記空調機における影響度合に基づいて、複数の前記空調機の位置関係を推定する位置推定部と、
   前記位置推定部によって推定された位置関係に基づいて、前記空調室内機の配置マップを作成するマップ作成部と、を更に有し、
   前記ローテーション制御部は、
   前記マップ作成部によって作成された配置マップにおいて、複数の前記空調室内機のうち、お互いに最も距離が遠い空調室内機のうち一台を停止する
   請求項７記載の空調システム制御装置。
9. 前記ローテーション制御部は、
   停止している前記空調室内機に対して最も影響度合が低い前記空調室内機を次に停止する
   請求項７又は８記載の空調システム制御装置。
10. 前記ローテーション制御部は、
    前記マップ作成部によって作成された配置マップにおいて、停止している前記空調室内機から最も遠い前記空調室内機を次に停止する
    請求項８記載の空調システム制御装置。
11. 前記ローテーション制御部は、
    ほかの前記空調機ペアよりも前記運転データが不足している前記空調機ペアのうち、一方を運転し、他方を停止する
    請求項７〜１０のいずれか１項に記載の空調システム制御装置。
12. 前記空調室内機が自動運転を行っている場合、
    前記ローテーション制御部は、
    ほかの前記空調機ペアよりも前記運転データが不足している前記空調機ペアのうち、一方を運転し、他方を停止する
    請求項７〜１１のいずれか１項に記載の空調システム制御装置。
13. 複数の空調室内機のうち複数の空調機における運転データに基づいて、複数の前記空調機における影響度合の算出を行う影響度合算出部を備え、
    前記影響度合算出部は、
    複数の前記空調機における影響度合の算出を、機械学習の手法を用いて学習的に行う
    空調システム制御装置。
14. 複数の前記空調機は、二台の空調機ペアである
    請求項１３記載の空調システム制御装置。
15. 複数の空調室内機のうち複数の空調機における運転データに基づいて、複数の前記空調機における影響度合の算出を行う影響度合算出部を備え、
    前記影響度合算出部は、
    前記運転データに基づく時間的相関関係を用いて、影響度合を算出するものである
    空調システム制御装置。
16. 複数の前記空調機は、二台の空調機ペアである
    請求項１５記載の空調システム制御装置。
17. 複数の空調室内機のうち複数の空調機における運転データに基づいて、複数の前記空調機における影響度合の算出を行う影響度合算出部を備え、
    前記影響度合は、
    複数の前記空調機の吸込み温度データの時間変化の類似度である
    空調システム制御装置。
18. 複数の前記空調機は、二台の空調機ペアである
    請求項１７記載の空調システム制御装置。
19. 前記影響度合算出部は、
    前記空調機ペアの吸込み温度データの時間変化が類似しているほど、前記影響度合を高くする
    請求項１８記載の空調システム制御装置。
20. 複数の空調室内機のうち複数の空調機における運転データに基づいて、複数の前記空調機における影響度合の算出を行う影響度合算出部を備え、
    前記影響度合は、
    複数の前記空調機のサーモオン時間とサーモオフ時間との時間間隔の類似度である
    空調システム制御装置。
21. 複数の前記空調機は、二台の空調機ペアである
    請求項２０記載の空調システム制御装置。
22. 前記影響度合算出部は、
    前記空調機ペアのサーモオン時間とサーモオフ時間との時間間隔が類似しているほど、前記影響度合を高くする
    請求項２１記載の空調システム制御装置。
23. 前記運転データは、
    前記空調機ペアのうち一方が運転状態で他方が停止状態とされた場合に、停止状態とされた前記空調室内機の温度変化値である
    請求項２記載の空調システム制御装置。
24. 前記影響度合算出部は、
    停止状態とされた前記空調室内機の温度変化値が大きいほど、影響度合を高くする
    請求項２３記載の空調システム制御装置。
25. 複数の空調室内機のうち複数の空調機における運転データに基づいて、複数の前記空調機における影響度合の算出を行う影響度合算出部を備え、
    前記影響度合算出部は、
    複数の前記空調室内機のレイアウト情報を有する外部から、前記レイアウト情報を取得し、前記レイアウト情報に基づいて前記影響度合を補正する
    空調システム制御装置。
26. 複数の前記空調機は、二台の空調機ペアである
    請求項２５記載の空調システム制御装置。

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