JP2018096572A - 空調制御プログラム、装置、及び方法 - Google Patents

空調制御プログラム、装置、及び方法 Download PDF

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Abstract

【課題】機器設置場所における空調制御において、機器の故障を加味したコストを削減可能な設定値を算出する。【解決手段】第１算出部１４が、空調制御により消費される電力コストが最小となる空調制御の設定値を算出し、第２算出部１６が、空調制御の対象場所に設置される機器の故障に伴う故障コストが最小となる空調制御の設定値を算出し、制御部１８が、電力コストが最小となる設定値で空調制御を行った場合と、故障コストが最小となる設定値で空調制御を行った場合とで、電力コストと故障コストとを合わせた総コストを比較し、比較結果に基づいて設定値を決定する。【選択図】図２

Description

本発明は、空調制御プログラム、空調制御装置、及び空調制御方法に関する。
大量のサーバ等のＩＴ機器が設置されるデータセンタにおいては、ＩＴ機器からの発熱を処理するための空調装置が使われており、大量の電力が消費されている。そのため、環境面、及びデータセンタの運営コスト面の両面において、電力削減が大きな課題である。その中でも、冷房装置等の空調システムで消費される電力は、データセンタの運用においては間接的に必要な電力であり、それを如何に削減できるかはデータセンタ事業者の課題の一つである。
データセンタにおける空調システムでの消費電力の削減に対する施策として、様々な試みが行われている。例えば、負荷の消費電力を測定し、負荷の過去の日時の消費電力を集めた過去消費電力データベースを備えるシステムが提案されている。このシステムは、測定された負荷の消費電力が変化したときに、最新の消費電力と、過去消費電力データベースにおける対応する日時又はその近傍の日時の消費電力とを比較することにより、消費電力の変化が継続するものであるかを判定する。そして、このシステムは、消費電力の変化が継続するものであると判定されたときに、負荷の消費電力の変化に応じて空調機の空調能力を制御する。
また、データセンタにおける空調システムでの消費電力の削減に対する一つのアプローチとして、データセンタの室温を適切な範囲で上げることで、冷房に必要な消費電力を削減するというアプローチがある。
特開２０１６−８７４５号公報
しかし、サーバ等のＩＴ機器に使われているコンデンサなどの部品について、環境温度が１０℃上がる毎に寿命が半分になるという「アレニウスの法則」があり、単純にデータセンタの室温を上げることは、ＩＴ機器の寿命を短くすることにつながる。すなわち、データセンタの室温を上げることで、空調の消費電力を削減することはできるが、一方、ＩＴ機器の寿命を縮めることになり、ＩＴ機器の補修、交換等のコストが増加するという問題がある。
本発明は、一つの側面として、機器設置場所における空調制御において、機器の故障を加味したコストを削減可能な設定値を算出することを目的とする。
一つの態様として、空調制御により消費される電力コストが最小となる空調制御の設定値を算出する。また、空調制御の対象場所に設置される機器の故障に伴う故障コストが最小となる空調制御の設定値を算出する。そして、前記電力コストが最小となる設定値で空調制御を行った場合と、前記故障コストが最小となる設定値で空調制御を行った場合とで、電力コストと故障コストとを合わせた総コストを比較し、比較結果に基づいて設定値を決定する。
一つの側面として、機器に対する空調制御において、機器の故障を加味したコストを削減可能な設定値を算出することができる。
空調制御装置及びデータセンタの概略構成を示すブロック図である。 空調制御装置の機能ブロック図である。 センサデータデータベースの一例を示す図である。 設定温度の前提条件を説明するための図である。 設定温度の各パターンの作成を説明するための図である。 各パターンの故障率の算出を説明するための図である。 コスト比較表の一例を示す図である。 設定履歴データベースの一例を示す図である。 空調制御装置として機能するコンピュータの概略構成を示すブロック図である。 本実施形態における空調制御処理の一例を示すフローチャートである。
以下、図面を参照して開示の技術に係る実施形態の一例を詳細に説明する。
図１に示すように、本実施形態に係る空調制御装置１０は、ネットワークを介して、データセンタ３０の管理装置３８と接続される。
データセンタ３０には、サーバ等の複数のＩＴ機器（以下、単に「機器」という）３２、空調装置３４、センサ３６、及び管理装置３８が設置される。なお、図１では、機器３２、空調装置３４、及びセンサ３６をそれぞれ１つずつ図示しているが、これらは、データセンタ３０内に、それぞれ複数配置される。
空調装置３４は、機器３２の稼動に伴う発熱によるデータセンタ３０内及び機器３２自体の温度上昇を抑制するため、管理装置３８により設定された設定値に基づいて、冷房、送風等を行う。設定値としては、例えば、各空調装置３４のオン／オフ、設定温度、風量、風向きなどがある。本実施形態では、説明を簡単にするため、設定値のうち、設定温度の設定について説明する。
センサ３６は、データセンタ３０内外の環境に関する情報を検出するものであり、例えば、温度計、湿度計、気圧計、消費電力計等を含む。センサ３６の各々は、例えば、データセンタ３０の室内温度、外気温度、機器３２の吸気温度、室内湿度等の情報を、所定の時間間隔（例えば、１分間隔）で検出し、検出した検出値を管理装置３８へ出力する。
管理装置３８は、サーバ装置、パーソナルコンピュータ等の情報処理装置で実現することができる。管理装置３８は、各センサ３６から取得した検出値に、検出時間、センサ３６の種別等の情報を付加して、所定のフォーマットのセンサデータとし、空調制御装置１０へ送信する。管理装置３８は、各センサ３６から検出値を取得する都度、センサデータを空調制御装置１０へ送信してもよいし、所定時間分（例えば、１時間分）のセンサデータを保持しておき、所定時間毎にまとめて空調制御装置１０へ送信するようにしてもよい。また、管理装置３８は、空調制御装置１０から送信される各空調装置３４の設定値を受信し、各空調装置３４に受信した設定値を設定する。
空調制御装置１０は、図２に示すように、機能的には、取得部１２と、第１算出部１４と、第２算出部１６と、制御部１８とを含む。また、空調制御装置１０の所定の記憶領域には、センサデータデータベース（ＤＢ）２２と、コスト比較表２４と、設定履歴ＤＢ２６とが記憶される。
取得部１２は、データセンタ３０の管理装置３８から送信されたセンサデータを取得し、例えば、図３に示すようなセンサデータＤＢ２２に記憶する。図３に示すセンサデータＤＢ２２では、各センサデータを、検出時間毎に、センサ３６の種別に応じた検出内容を示す項目に対応付けて記憶した例を示している。例えば、取得部１２は、センサ３６の種別として、データセンタ３０の外部に設置された温度計であることを示す情報がセンサデータに付与されていた場合、そのセンサデータの値を、「外気温」の項目に対応付けて記憶する。
ここで、データセンタ３０の空調制御において、空調装置３４で消費される消費電力を削減するために、図４の設定温度Ａに示すように、空調装置３４の設定温度を高めに設定することが考えられる。しかし、設定温度を高めにした場合には、環境温度が１０℃上がる毎に機器３２の寿命が半分になるという「アレニウスの法則」により、機器の故障のリスクが高まる。そこで、図４の設定温度Ｂに示すように、故障の抑制効果が高い温度まで設定温度を下げることが考えられる。この場合、特に夏場などの外気温が高い時期では、外気温と設定温度との差が大きくなるため、空調装置３４の消費電力が増加する。
そこで、本実施形態では、前提条件として、図４の設定温度Ｃに示すように、所定期間（例えば、１年間）における設定温度の平均が予め定めた運用温度となり、かつ所定期間を通じた設定温度と外気温との差ができるだけ小さくなるような設定温度を設定する。そのため、第１算出部１４は、消費電力の削減に重点をおいた設定温度を算出し、第２算出部１６は、故障率の低下に重点をおいた設定温度を算出する。そして、制御部１８により、よりコスト削減効果の高い設定温度を決定する。以下、第１算出部１４、第２算出部１６、及び制御部１８の各々について詳述する。
第１算出部１４は、センサデータＤＢ２２から直近の所定時間分（例えば、１時間分）のセンサデータを取得し、センサデータの項目（例えば、「外気温」、「吸気温度」、「湿度」等）毎に、所定時間分の検出値の平均を算出する。第１算出部１４は、算出した各項目の検出値の平均に基づいて、データセンタ３０の現在の環境において、空調装置３４の消費電力が最小となる設定温度を算出する。この設定温度を算出するために、例えば、第１算出部１４は、各種センサデータを入力として、消費電力が最小となる設定温度を出力するＡＩ（Artificial Intelligence）エンジンで実現することができる。このＡＩエンジンは、例えば、消費電力を含む各種センサデータと設定温度とを組にした学習データを、上述の前提条件の制約の下で学習することにより構築することができる。
第１算出部１４は、消費電力が最小となる設定温度、及びそのときの消費電力に応じた電力コストを、コスト比較表２４（詳細は後述）に記憶する。
第２算出部１６は、センサデータＤＢ２２から直近の所定時間分（例えば、１時間分）の「外気温」のセンサデータを取得し、その所定時間の外気温の平均を算出する。第２算出部１６は、上述の前提条件、及び算出した外気温の平均に基づいて、所定期間分（例えば、１年）の設定温度のパターンを複数作成する。この際、第２算出部１６は、図５に示すように、作成する各パターンにおいて、該当の所定期間のうち、既に経過している期間については、過去に設定済みの設定温度で固定する。第２算出部１６は、過去に設定済みの設定温度を、後述する設定履歴ＤＢ２６から取得する。
具体的には、第２算出部１６は、算出した現在の外気温の平均から、今後の外気温のパターンを予測する。例えば、過去数年の外気温のパターンのうち、現在と同時期の外気温が近似する年の外気温のパターンを、今後の外気温のパターンとして採用することができる。また、第２算出部１６は、昨年の外気温のパターンをそのまま今後の外気温のパターンとして採用したり、昨年の外気温のパターンを現在の外気温に基づいて補正したパターンを採用したりすることができる。第２算出部１６は、図５に示すように、予測した外気温のパターンにおける各点（例えば、１時間毎の点）において、外気温からランダムに温度を変化させて複数の設定温度のパターンを作成する。なお、第２算出部１６は、上述の前提条件を実現するために、各点における設定温度のパターン全体（過去の設定温度部分も含む）における平均が、予め定めた運用温度となるように各パターンを作成する。
第２算出部１６は、作成した各パターンについて、各点の設定温度で空調制御を行った場合の機器３２の故障率を算出する。故障率とは、所定期間（例えば、１年）、その設定温度で空調制御を行った場合に、１００台の機器３２のうち何台故障するかを示す予測値である。例えば、第２算出部１６は、上述のアレニウスの法則にしたがって、下記（１）式により故障率を算出することができる。
故障率＝１００−ｅｘｐ（−ｋｔ） ・・・（１）
アレニウス式：ｋ＝Ａｅｘｐ（−Ｅ／ＲＴ）
ただし、アレニウス式において、Ａは頻度因子、Ｅは活性化エネルギー、Ｒは気体定数、Ｔは温度である。本実施形態では、Ａは事前に定義した固定値、Ｅは機器３２の種類に応じて事前に定義した固定値（０．３〜１．４ｅＶの値、例えば、１．０ｅＶ）、Ｒは固定値（８．３１４４６２１ＪＫ−１ｍｏｌ−１）、Ｔは設定温度である。また、（１）式のｔは、作成した設定温度のパターンの全期間終了時点の経過日数（例えば、３６５日）である。
なお、本実施形態では、機器３２の寿命に基づくコストを算出するために、上記の故障率を代用している。
第２算出部１６は、図６に示すように、パターン毎に、各点において算出した故障率を全期間分で平均した値を、各パターンの故障率として算出する。また、第２算出部１６は、パターン毎に、その設定温度のパターンで空調制御を行った場合における、機器３２の故障に伴う補修、交換等の費用（以下、「故障コスト」という）を算出する。例えば、第２算出部１６は、データセンタ３０内の全機器３２の資産額に、算出した故障率を乗算することにより、故障コストを算出する。第２算出部１６は、算出した故障コストが最小となるパターンを選択し、そのパターンから、該当の時間に対応する設定温度を取得する。第２算出部１６は、故障コストが最小となる設定温度、及びそのときの故障コストを、コスト比較表２４に記憶する。
コスト比較表２４は、第１算出部１４で算出された設定温度に基づくトータルコストと、第２算出部１６で算出された設定温度に基づくトータルコストを比較するための表である。トータルコストとは、ある設定温度で空調制御した場合の電力コストと故障コストとの合計である。以下では、第１算出部１４で算出された設定温度に基づいてトータルコストを算出する場合を「電力コスト優先」、第２算出部１６で算出された設定温度に基づいてトータルコストを算出する場合を「故障コスト優先」ともいう。
図７に、コスト比較表２４の一例を示す。図７の例では、コスト比較表２４は、「年月日」、「時間」、「優先区分」、「設定温度」、「故障率」、「故障コスト」、「電力コスト」、及び「トータルコスト」の各項目を含む。「年月日」及び「時間」は、設定温度を算出する時間単位を特定する日付及び時間帯である。「優先区分」は、電力コスト優先か故障コスト優先かの区分である。「設定温度」は、電力コスト優先の場合には、第１算出部１４で算出された設定温度であり、故障コスト優先の場合には、第２算出部１６で算出された設定温度である。「故障率」及び「故障コスト」は、電力コスト優先の場合には、後述する制御部１８で算出された故障率及び故障コストであり、故障コスト優先の場合には、第２算出部１６で算出された故障率及び故障コストである。「電力コスト」は、電力コスト優先の場合には、第１算出部１４で算出された電力コストであり、故障コスト優先の場合には、後述する制御部１８で算出された故障コストである。「トータルコスト」は、「故障コスト」と「電力コスト」との合計である。
制御部１８は、コスト比較表２４を参照して、電力コスト優先の場合、及び故障コスト優先の場合の各々について、トータルコストを算出する。
具体的には、電力コスト優先のトータルコストを算出する場合、制御部１８は、コスト比較表２４に記憶された「設定温度」、すなわち第１算出部１４で算出された設定温度で空調制御した場合の故障率を、上記（１）式により算出する。また、制御部１８は、第２算出部１６について説明した場合と同様に、機器３２の資産額に故障率を乗算して故障コストを算出する。制御部１８は、算出した故障率及び故障コストをコスト比較表２４に記憶する。
また、故障コスト優先のトータルコストを算出する場合、制御部１８は、コスト比較表２４に記憶された「設定温度」、すなわち第２算出部１６で算出された設定温度で空調制御した場合の電力コストを算出する。この電力コストを、算出するために、制御部１８は、例えば、設定温度を入力として、その設定温度で空調制御した場合の消費電力に応じた電力コストを出力するＡＩエンジンを含むことができる。このＡＩエンジンは、例えば、設定温度と電力コストとを組にした学習データを学習することにより構築することができる。制御部１８は、算出した電力コストをコスト比較表２４に記憶する。
また、制御部１８は、電力コスト優先及び故障コスト優先のいずれの場合も、コスト比較表２４に記憶された「故障コスト」と「電力コスト」とを合計してトータルコストを算出し、コスト比較表２４に記憶する。
制御部１８は、電力コスト優先の場合のトータルコストと、故障コスト優先の場合のトータルコストとを比較し、トータルコストが低い方の設定温度を、空調装置３４に設定する設定温度として決定する。制御部１８は、決定した設定温度を、データセンタ３０の管理装置３８へ送信する。また、制御部１８は、設定温度を算出した時間単位（「年月日」及び「時間」）、決定した設定温度、及び、その設定温度に対応する故障率を、例えば図８に示すような設定履歴ＤＢ２６に記憶する。この設定履歴ＤＢ２６に記憶された情報は、上述したように、第２算出部１６で設定温度のパターンを作成する際に利用される。
空調制御装置１０は、例えば図９に示すコンピュータ４０で実現することができる。コンピュータ４０は、Central Processing Unit（ＣＰＵ）４１と、一時記憶領域としてのメモリ４２と、不揮発性の記憶部４３とを備える。また、コンピュータ４０は、入出力装置４４と、記憶媒体４９に対するデータの読み込み及び書き込みを制御するRead/Write（Ｒ／Ｗ）部４５と、インターネット等のネットワークに接続される通信インターフェース（Ｉ／Ｆ）４６とを備える。ＣＰＵ４１、メモリ４２、記憶部４３、入出力装置４４、Ｒ／Ｗ部４５、及び通信Ｉ／Ｆ４６は、バス４７を介して互いに接続される。
記憶部４３は、Hard Disk Drive（ＨＤＤ）、Solid State Drive（ＳＳＤ）、フラッシュメモリ等によって実現できる。記憶媒体としての記憶部４３には、コンピュータ４０を空調制御装置１０として機能させるための空調制御プログラム５０が記憶される。空調制御プログラム５０は、取得プロセス５２と、第１算出プロセス５４と、第２算出プロセス５６と、制御プロセス５８とを有する。また、記憶部４３は、センサデータＤＢ２２、コスト比較表２４、及び設定履歴ＤＢ２６の各々を構成する情報が記憶される情報記憶領域６０を有する。
ＣＰＵ４１は、空調制御プログラム５０を記憶部４３から読み出してメモリ４２に展開し、空調制御プログラム５０が有するプロセスを順次実行する。ＣＰＵ４１は、取得プロセス５２を実行することで、図２に示す取得部１２として動作する。また、ＣＰＵ４１は、第１算出プロセス５４を実行することで、図２に示す第１算出部１４として動作する。また、ＣＰＵ４１は、第２算出プロセス５６を実行することで、図２に示す第２算出部１６として動作する。また、ＣＰＵ４１は、制御プロセス５８を実行することで、図２に示す制御部１８として動作する。また、ＣＰＵ４１は、情報記憶領域６０から情報を読み出して、メモリ４２にセンサデータＤＢ２２、コスト比較表２４、及び設定履歴ＤＢ２６の各々を展開する。これにより、空調制御プログラム５０を実行したコンピュータ４０が、空調制御装置１０として機能する。なお、プログラムを実行するＣＰＵ４１はハードウェアである。
なお、空調制御プログラム５０により実現される機能は、例えば半導体集積回路、より詳しくはApplication Specific Integrated Circuit（ＡＳＩＣ）等で実現することも可能である。
次に、本実施形態に係る空調制御装置１０の作用について説明する。なお、以下では、１年間の設定温度が上述した前提条件となるように運用する場合について説明する。
例えば１分間隔等の所定のタイミングで、取得部１２が、データセンタ３０の管理装置３８から送信されるセンサデータを取得し、取得したセンサデータを、例えば図３に示すようなセンサデータＤＢ２２に記憶する。そして、所定時間毎に空調制御装置１０において、図１０に示す空調制御処理が実行される。以下では、１時間毎に空調制御処理が実行される場合について説明する。なお、空調制御処理は、開示の技術の空調制御方法の一例である。
ステップＳ１０で、第１算出部１４が、センサデータＤＢ２２から直近の１時間分のセンサデータを取得し、センサデータの項目毎に、１時間分の検出値の平均を算出する。
次に、ステップＳ１２で、第１算出部１４が、算出した各項目の検出値の平均に基づいて、データセンタ３０の現在の環境において、電力コストが最小となる設定温度を算出する。
次に、ステップＳ１４で、第１算出部１４が、コスト比較表２４において、上記ステップＳ１０で取得したセンサデータの検出時間に対応する「年月日」及び「日時」の行で、かつ「優先区分」が「電力コスト優先」の行を検索又は追加する。そして、第１算出部１４は、検索又は追加した行に、算出した設定温度、及びそのときの電力コストを記憶する。
次に、ステップＳ１６で、第２算出部１６が、センサデータＤＢ２２から直近の１時間分の「外気温」のセンサデータを取得し、その所定時間の外気温の平均を算出する。なお、外気温の平均は、上記ステップＳ１０において、第１算出部１４により算出された値を用いてもよい。そして、第２算出部１６は、上述の前提条件の制約の下、算出した外気温の平均、及び設定履歴ＤＢ２６に記憶された設定温度に基づいて、１年間の設定温度のパターンを複数作成する。
次に、ステップＳ１８で、第２算出部１６が、作成した各パターンについて、各点における故障率を、例えば（１）式により算出し、全期間分で平均して、各パターンの故障率として算出する。そして、第２算出部１６は、算出した故障率を用いて、パターン毎に故障コストを算出する。
次に、ステップＳ２０で、第２算出部１６が、算出した故障コストが最小となるパターンを選択し、そのパターンから設定温度を取得する。
次に、ステップＳ２２で、第２算出部１６が、コスト比較表２４において、上記ステップＳ１０で取得したセンサデータの検出時間に対応する「年月日」及び「日時」の行で、かつ「優先区分」が「故障コスト優先」の行を検索又は追加する。そして、第２算出部１６は、検索又は追加した行に、故障コストが最小となる設定温度、及びそのときの故障コストを、コスト比較表２４に記憶する。
次に、ステップＳ２４で、制御部１８が、コスト比較表２４において、該当の「年月日」及び「日時」、かつ「優先区分」が「電力コスト優先」の行の「設定温度」で空調制御した場合の故障率を、上記（１）式により算出する。そして、制御部１８は、算出した故障率に応じた故障コストを算出し、算出した故障率及び故障コストを、コスト比較表２４の該当の行に記憶する。さらに、制御部１８は、コスト比較表２４に記憶された「故障コスト」と「電力コスト」とを合計してトータルコストを算出し、コスト比較表２４の該当の行に記憶する。
次に、ステップＳ２６で、制御部１８が、コスト比較表２４において、該当の「年月日」及び「日時」、かつ「優先区分」が「故障コスト優先」の行の「設定温度」で空調制御した場合の電力コストを算出する。そして、制御部１８は、算出した電力コストをコスト比較表２４の該当の行に記憶する。さらに、制御部１８は、コスト比較表２４に記憶された「故障コスト」と「電力コスト」とを合計してトータルコストを算出し、コスト比較表２４の該当の行に記憶する。
次に、ステップＳ２８で、制御部１８が、故障コスト優先の場合のトータルコストが、電力コスト優先の場合のトータルコストより大きいか否かを判定する。肯定判定の場合には、処理はステップＳ３０へ移行し、否定判定の場合には、処理はステップＳ３２へ移行する。
ステップＳ３０では、制御部１８が、電力コスト優先の設定温度を、空調装置３４に設定する設定温度として決定し、管理装置３８へ送信する。一方、ステップＳ３２では、制御部１８が、故障コスト優先の設定温度を、空調装置３４に設定する設定温度として決定し、管理装置３８へ送信する。
次に、ステップＳ３４で、制御部１８が、設定温度を算出した時間単位（「年月日」及び「時間」）、決定した設定温度、及び、その設定温度に対応する故障率を、例えば図８に示すような設定履歴ＤＢ２６に記憶し、空調制御処理は終了する。
以上説明したように、本実施形態に係る空調制御装置によれば、消費電力を最小にする場合のコストと、機器の故障率を最小にする場合のコストとを算出して比較し、コストが低い場合の設定値に決定する。これにより、機器設置場所における空調制御において、機器の故障を加味したコストを削減可能な設定値を算出することができる。
なお、上記実施形態では、空調装置の設定値として設定温度を算出する場合について説明したが、風量、風向き等の設定値も同様に算出することができる。この場合、電力コストについては、例えば、各種センサデータを入力として、消費電力が最小となる設定温度、風量、風向き等の設定値の組合せを出力するＡＩエンジンを利用して算出することができる。また、故障コスト優先のトータルコストを算出する際には、トータルコストに加える電力コストの算出時に、風量、風向き等の設定値も考慮した電力コストを算出するようにすればよい。
また、上記実施形態では、故障率の算出にアレニウスの法則を用いる場合について説明したが、これに限定されない。例えば、設定温度等の設定値と故障率との組を学習データとして学習したＡＩエンジンを用いて、設定温度等の設定値に対応する故障率を算出するようにしてもよい。
また、上記実施形態では、データセンタ全体で１つの設定値を算出する場合について説明したが、これに限定されない。空調装置の各々について、上述の空調制御処理を実行することで、空調装置毎に設定値を算出してもよい。
また、上記実施形態では、電力コスト優先の設定温度か、又は故障コスト優先の設定温度のいずれかに決定する場合について説明したが、これに限定されない。例えば、電力コスト優先の設定値と故障コスト優先の設定値との間の複数の設定値の各々について、上記実施形態と同様の方法によりトータルコストを算出し、トータルコストが最も小さい設定値を決定するようにしてもよい。
また、上記実施形態において、電力コストを算出する際に、空調装置で消費される電力だけでなく、機器で消費される電力も考慮した電力コストを算出するようにしてもよい。
また、上記では、空調制御プログラム５０が記憶部４３に予め記憶（インストール）されている態様を説明したが、これに限定されない。プログラムは、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ−ＲＯＭ、ＵＳＢメモリ等の記憶媒体に記憶された形態で提供することも可能である。
以上の実施形態に関し、更に以下の付記を開示する。
（付記１）
空調制御により消費される電力コストが最小となる空調制御の設定値を算出し、
空調制御の対象場所に設置される機器の故障に伴う故障コストが最小となる空調制御の設定値を算出し、
前記電力コストが最小となる設定値で空調制御を行った場合と、前記故障コストが最小となる設定値で空調制御を行った場合とで、電力コストと故障コストとを合わせた総コストを比較し、比較結果に基づいて設定値を決定する
ことをコンピュータに実行させることを特徴とする空調制御プログラム。
（付記２）
前記故障コストが最小となる設定値を、前記空調制御の設定値に応じて変化する前記機器の故障率に基づいて算出することを特徴とする付記１に記載の空調制御プログラム。
（付記３）
前記故障コストが最小となる設定値を、所定期間における設定値の複数のパターンのうち、前記所定期間の各点における設定値に応じた故障率の前記所定期間全体での平均が最小となるパターンに基づいて算出することを特徴とする付記２に記載の空調制御プログラム。
（付記４）
前記機器の故障率を、前記空調制御の設定値に含まれる設定温度をアレニウスの法則に代入して算出することを特徴とする付記２又は付記３に記載の空調制御プログラム。
（付記５）
前記設定値に基づく空調制御により実現される前記対象場所の温度について、所定期間における前記対象場所の温度の平均が予め定めた運用温度となり、かつ前記所定期間を通じた前記対象場所の温度と外気温との差が所定値以下となる前提条件の下で、前記電力コスト及び前記故障コストの各々を算出することを特徴とする付記１〜付記４のいずれか１項記載の空調制御プログラム。
（付記６）
前記電力コストが最小となる設定値を、前記機器の設置環境に関する情報を検出するセンサで検出されたデータに基づいて、前記前提条件を満たすように算出することを特徴とする付記５に記載の空調制御プログラム。
（付記７）
前記電力コストを、前記センサで検出されたデータを入力とし、前記電力コストが最小となる設定値を出力するＡＩエンジンにより算出される設定値に基づく空調制御を行った場合の電力コストとすることを特徴とする付記６に記載の空調制御プログラム。
（付記８）
空調制御により消費される電力コストが最小となる空調制御の設定値を算出する第１算出部と、
空調制御の対象場所に設置される機器の故障に伴う故障コストが最小となる空調制御の設定値を算出する第２算出部と、
前記電力コストが最小となる設定値で空調制御を行った場合と、前記故障コストが最小となる設定値で空調制御を行った場合とで、電力コストと故障コストとを合わせた総コストを比較し、比較結果に基づいて設定値を決定する制御部と、
を含むことを特徴とする空調制御装置。
（付記９）
前記第２算出部は、前記故障コストが最小となる設定値を、前記空調制御の設定値に応じて変化する前記機器の故障率に基づいて算出することを特徴とする付記８に記載の空調制御装置。
（付記１０）
前記第２算出部は、前記故障コストが最小となる設定値を、所定期間における設定値の複数のパターンのうち、前記所定期間の各点における設定値に応じた故障率の前記所定期間全体での平均が最小となるパターンに基づいて算出することを特徴とする付記９に記載の空調制御装置。
（付記１１）
前記第２算出部は、前記機器の故障率を、前記空調制御の設定値に含まれる設定温度をアレニウスの法則に代入して算出することを特徴とする付記９又は付記１０に記載の空調制御装置。
（付記１２）
前記第１算出部は、前記設定値に基づく空調制御により実現される前記対象場所の温度について、所定期間における前記対象場所の温度の平均が予め定めた運用温度となり、かつ前記所定期間を通じた前記対象場所の温度と外気温との差が所定値以下となる前提条件の下で、前記電力コストを算出し、
前記第２算出部は、前記前提条件の下で、前記故障コストを算出する
ことを特徴とする付記８〜付記１１のいずれか１項記載の空調制御装置。
（付記１３）
前記第１算出部は、前記電力コストが最小となる設定値を、前記機器の設置環境に関する情報を検出するセンサで検出されたデータに基づいて、前記前提条件を満たすように算出することを特徴とする付記１２に記載の空調制御装置。
（付記１４）
前記第１算出部は、前記電力コストを、前記センサで検出されたデータを入力とし、前記電力コストが最小となる設定値を出力するＡＩエンジンにより算出される設定値に基づく空調制御を行った場合の電力コストとすることを特徴とする付記１３に記載の空調制御装置。
（付記１５）
空調制御により消費される電力コストが最小となる空調制御の設定値を算出し、
空調制御の対象場所に設置される機器の故障に伴う故障コストが最小となる空調制御の設定値を算出し、
前記電力コストが最小となる設定値で空調制御を行った場合と、前記故障コストが最小となる設定値で空調制御を行った場合とで、電力コストと故障コストとを合わせた総コストを比較し、比較結果に基づいて設定値を決定する
ことをコンピュータが実行することを特徴とする空調制御方法。
（付記１６）
前記故障コストが最小となる設定値を、前記空調制御の設定値に応じて変化する前記機器の故障率に基づいて算出することを特徴とする付記１５に記載の空調制御方法。
（付記１７）
前記故障コストが最小となる設定値を、所定期間における設定値の複数のパターンのうち、前記所定期間の各点における設定値に応じた故障率の前記所定期間全体での平均が最小となるパターンに基づいて算出することを特徴とする付記１６に記載の空調制御方法。
（付記１８）
前記機器の故障率を、前記空調制御の設定値に含まれる設定温度をアレニウスの法則に代入して算出することを特徴とする付記１６又は付記１７に記載の空調制御方法。
（付記１９）
前記設定値に基づく空調制御により実現される前記対象場所の温度について、所定期間における前記対象場所の温度の平均が予め定めた運用温度となり、かつ前記所定期間を通じた前記対象場所の温度と外気温との差が所定値以下となる前提条件の下で、前記電力コスト及び前記故障コストの各々を算出することを特徴とする付記１５〜付記１８のいずれか１項記載の空調制御方法。
（付記２０）
前記電力コストが最小となる設定値を、前記機器の設置環境に関する情報を検出するセンサで検出されたデータに基づいて、前記前提条件を満たすように算出することを特徴とする付記１９に記載の空調制御方法。
（付記２１）
空調制御により消費される電力コストが最小となる空調制御の設定値を算出し、
空調制御の対象場所に設置される機器の故障に伴う故障コストが最小となる空調制御の設定値を算出し、
前記電力コストが最小となる設定値で空調制御を行った場合と、前記故障コストが最小となる設定値で空調制御を行った場合とで、電力コストと故障コストとを合わせた総コストを比較し、比較結果に基づいて設定値を決定する
ことをコンピュータに実行させることを特徴とする空調制御プログラムを記憶した記憶媒体。
１０ 空調制御装置
１２ 取得部
１４ 第１算出部
１６ 第２算出部
１８ 制御部
２２ センサデータデータベース
２４ コスト比較表
２６ 設定履歴データベース
３０ データセンタ
３２ 機器
３４ 空調装置
３６ センサ
３８ 管理装置
４０ コンピュータ
４１ ＣＰＵ
４２ メモリ
４３ 記憶部
４９ 記憶媒体
５０ 空調制御プログラム

Claims (9)

  1. 空調制御により消費される電力コストが最小となる空調制御の設定値を算出し、
    空調制御の対象場所に設置される機器の故障に伴う故障コストが最小となる空調制御の設定値を算出し、
    前記電力コストが最小となる設定値で空調制御を行った場合と、前記故障コストが最小となる設定値で空調制御を行った場合とで、電力コストと故障コストとを合わせた総コストを比較し、比較結果に基づいて設定値を決定する
    ことをコンピュータに実行させることを特徴とする空調制御プログラム。
  2. 前記故障コストが最小となる設定値を、前記空調制御の設定値に応じて変化する前記機器の故障率に基づいて算出することを特徴とする請求項１に記載の空調制御プログラム。
  3. 前記故障コストが最小となる設定値を、所定期間における設定値の複数のパターンのうち、前記所定期間の各点における設定値に応じた故障率の前記所定期間全体での平均が最小となるパターンに基づいて算出することを特徴とする請求項２に記載の空調制御プログラム。
  4. 前記機器の故障率を、前記空調制御の設定値に含まれる設定温度をアレニウスの法則に代入して算出することを特徴とする請求項２又は請求項３に記載の空調制御プログラム。
  5. 前記設定値に基づく空調制御により実現される前記対象場所の温度について、所定期間における前記対象場所の温度の平均が予め定めた運用温度となり、かつ前記所定期間を通じた前記対象場所の温度と外気温との差が所定値以下となる前提条件の下で、前記電力コスト及び前記故障コストの各々を算出することを特徴とする請求項１〜請求項４のいずれか１項記載の空調制御プログラム。
  6. 前記電力コストが最小となる設定値を、前記機器の設置環境に関する情報を検出するセンサで検出されたデータに基づいて、前記前提条件を満たすように算出することを特徴とする請求項５に記載の空調制御プログラム。
  7. 前記電力コストを、前記センサで検出されたデータを入力とし、前記電力コストが最小となる設定値を出力するＡＩエンジンにより算出される設定値に基づく空調制御を行った場合の電力コストとすることを特徴とする請求項６に記載の空調制御プログラム。
  8. 空調制御により消費される電力コストが最小となる空調制御の設定値を算出する第１算出部と、
    空調制御の対象場所に設置される機器の故障に伴う故障コストが最小となる空調制御の設定値を算出する第２算出部と、
    前記電力コストが最小となる設定値で空調制御を行った場合と、前記故障コストが最小となる設定値で空調制御を行った場合とで、電力コストと故障コストとを合わせた総コストを比較し、比較結果に基づいて設定値を決定する制御部と、
    を含むことを特徴とする空調制御装置。
  9. 空調制御により消費される電力コストが最小となる空調制御の設定値を算出し、
    空調制御の対象場所に設置される機器の故障に伴う故障コストが最小となる空調制御の設定値を算出し、
    前記電力コストが最小となる設定値で空調制御を行った場合と、前記故障コストが最小となる設定値で空調制御を行った場合とで、電力コストと故障コストとを合わせた総コストを比較し、比較結果に基づいて設定値を決定する
    ことをコンピュータが実行することを特徴とする空調制御方法。
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