公开(公告)号：CN114556027B

公开(公告)日：2023-07-04

申请号：CN201980101246.9

申请日：2019-10-23

Applicant: 三菱电机株式会社

Inventor： 穂苅宽光 ,  佐藤靖 ,  田口直树

IPC: F24F11/61 ,  F24F140/00 ,  F24F11/64 ,  F24F110/10 ,  F24F110/12

Abstract: 得到如下的空调控制装置：当使用在未蓄积足够数据的状态下进行了学习的机器学习模型的情况下，关于空调机的启动时刻，提高估计精度。空调控制装置根据机器学习模型估计空调机的启动时刻，该机器学习模型使用包含密区域和学习数据比密区域少的疏区域的学习数据组，进行了用于根据作为与空调机的控制有关的信息的空调数据估计空调机的启动时刻的学习，其中，该空调控制装置具有：空调数据取得部，其取得空调数据；判定部，其判定空调数据是否存在于疏区域；估计部，其在判定部判定为空调数据存在于疏区域的情况下，针对机器学习模型，进行将空调数据和启动时刻关联起来的基于非学习模型的外插，使用非学习模型，根据空调数据估计空调机的启动时刻；以及控制部，其进行在估计部估计出的启动时刻启动空调机的控制。

公开(公告)号：CN114556027A

公开(公告)日：2022-05-27

申请号：CN201980101246.9

申请日：2019-10-23

Applicant: 三菱电机株式会社

Inventor： 穂苅宽光 ,  佐藤靖 ,  田口直树

IPC: F24F11/61 ,  F24F140/00 ,  F24F11/64 ,  F24F110/10 ,  F24F110/12

Abstract: 得到如下的空调控制装置：当使用在未蓄积足够数据的状态下进行了学习的机器学习模型的情况下，关于空调机的启动时刻，提高估计精度。空调控制装置根据机器学习模型估计空调机的启动时刻，该机器学习模型使用包含密区域和学习数据比密区域少的疏区域的学习数据组，进行了用于根据作为与空调机的控制有关的信息的空调数据估计空调机的启动时刻的学习，其中，该空调控制装置具有：空调数据取得部，其取得空调数据；判定部，其判定空调数据是否存在于疏区域；估计部，其在判定部判定为空调数据存在于疏区域的情况下，针对机器学习模型，进行将空调数据和启动时刻关联起来的基于非学习模型的外插，使用非学习模型，根据空调数据估计空调机的启动时刻；以及控制部，其进行在估计部估计出的启动时刻启动空调机的控制。

公开(公告)号：CN117677802A

公开(公告)日：2024-03-08

申请号：CN202280049830.6

申请日：2022-05-30

Applicant: 三菱电机株式会社

Inventor： 穂苅宽光 ,  中根滉稀 ,  毬山利贞 ,  宫崎直幸 ,  长谷川治 ,  马场航

IPC: F24F11/65 ,  F24F110/10

Abstract: 空气控制装置(3)具备：运转模式取得部(11)，其取得表示室内的作为运转对象的空调机(1‑k)的多个运转模式；温度数据取得部(12)，其在空调机(1‑k)正在运转时取得表示由温度传感器(2‑1～2‑M)测定的温度的温度数据；预测模型生成部(13)，其使用空调机(1‑k)的控制量以及在空调机(1‑k)正在运转时取得的温度数据作为学习数据，生成用于预测在空调机(1‑k)正在运转时由温度传感器(2‑1～2‑M)测定的温度的室温预测模型；以及运转模式选择部(14)，其向室温预测模型提供空调机(1‑k)的控制量，从各个室温预测模型取得预测温度，基于预测温度从多个运转模式中选择1个运转模式。

公开(公告)号：CN118369544A

公开(公告)日：2024-07-19

申请号：CN202180104798.2

申请日：2021-12-13

Applicant: 三菱电机株式会社

Inventor： 毬山利贞 ,  穂苅宽光 ,  芳川昇之 ,  吉村玄太 ,  宫田好邦 ,  横须贺佑介

IPC: F24F11/64

Abstract: 设备控制装置(3)构成为具有：观测值取得部(11)，其从观测设置有控制对象设备的环境的传感器(2‑n)(n＝1，…，N)取得环境的观测值；观测预测值取得部(12)，其将由观测值取得部(11)取得的观测值提供给第1学习模型(12a)，从第1学习模型(12a)取得传感器(2‑n)的将来的观测值即观测预测值；以及不可观测值取得部(13)，其将由观测值取得部(11)取得的观测值提供给第2学习模型(13a)，从第2学习模型(13a)取得无法通过传感器(2‑n)直接观测的值即不可观测值。此外，设备控制装置(3)具有控制值计算部(14)，该控制值计算部(14)使用由观测值取得部(11)取得的观测值、由观测预测值取得部(12)取得的观测预测值和由不可观测值取得部(13)取得的不可观测值，计算控制对象设备的控制值。

公开(公告)号：CN118176391A

公开(公告)日：2024-06-11

申请号：CN202180103785.3

申请日：2021-11-09

Applicant: 三菱电机株式会社

Inventor： 滨田守 ,  穂苅宽光

IPC: F24F11/64 ,  F24F11/46

Abstract: 选择部(103)从分别被分配了成为空调对象的空调空间的多个室内机中，根据对各室内机要求的空调能力即要求空调能力，选择代表多个室内机的室内机作为代表室内机。设定部(105)使用通过机器学习而得到的学习模型(110)，设定能够使代表室内机的空调能力与代表室内机的要求空调能力一致的蒸发温度和冷凝温度中的任意方的目标温度。计算部(106)按照除了代表室内机以外的多个室内机的每个室内机，计算在使各室内机中的蒸发温度和冷凝温度中的任意方与目标温度一致的情况下使各室内机的空调能力与该室内机的要求空调能力一致的过热度和过冷却度中的任意方。