JP6393076B2 - 関数生成装置、熱源機器制御装置、空調システム、関数生成方法、および関数生成用プログラム - Google Patents
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また、式(2)に対する双対問題は、下記式(3)のように凸二次計画問題で表すことができる。
また、このように同定したモデル関数を用いて、取得した運転データの範囲外における最適解を算出しようとすると、上記モデル関数の出力(目標値)が発散する虞もある。
≪関数生成装置の概要≫
図1は、本発明の一実施の形態に係る関数生成装置の構成を示す図である。
先ず、関数生成装置100は、学習データを入力し、記憶部101に記憶する(S101)。次に、関数生成装置100は、分割部102によって、記憶部101に記憶された複数の学習データを複数のデータ範囲に分割する(S102)。次に、関数生成装置100は、設定部103によって、分割部2によって分割したデータ範囲毎に複数の関数を定義するとともに、夫々のデータ範囲における学習データとデータ範囲毎に定義した関数の出力値との誤差を小さくする制約条件と、夫々のデータ範囲の境界(切り替え点)において上記定義した関数の夫々の出力値の差異を小さくする制約条件とを含む数理計画問題(μ−ε−SVRの主問題・双対問題)を設定する(S103)。その後、関数生成装置100は、関数推定部104によって、設定部103によって設定された数理計画問題を解くことによって、複数のモデル関数を一括で推定する(S104)。
以下、設定部103によって設定される数理計画問題について詳細に説明する。
図3は、関数生成装置100によるモデル関数の推定の概念を示す図である。
同図に示されるように、先ず、記憶部101に記憶された複数の学習データを複数のデータ範囲(区間)に分割する。同図には、切り替え点xpを境界として、学習データを2つのデータ範囲H、Lに分割する場合が示されている。
次に、上記の関数生成装置100のシステムへの適用例を示す。
ここでは、空調システムにおける熱源機器を制御するための熱源機器制御装置に関数生成装置10を組み込んだ場合を一例として説明する。
図6に示される空調システム1は、例えば空調システム全体の使用エネルギー量(消費電力や燃料の使用量等)が最小となるように、熱源機器や冷温水ポンプ等の制御対象装置を制御する最適化制御を行う。本実施の形態では、使用エネルギーが最小になるように、各熱源機器から送出される冷温水の送水温度を最適化する場合を一例として説明する。
同図に示されるように、熱源機器制御装置3は、前述の関数生成装置100と、最適値算出部110とを含む。最適値算出部110は、例えば、関数生成装置100と同様に、CPUやDSP等のプログラム処理装置が記憶装置に格納されたプログラムに従って各種のデータ処理を実行することによって実現される。
Claims (5)
- 対象システムの入力と出力とに関する学習データを記憶する記憶部と、
前記記憶部に記憶された複数の前記学習データを、複数に分割された入力空間毎に分割する分割部と、
数理計画問題を設定する設定部と、
前記設定部によって設定された前記数理計画問題に従って、前記対象システムを表すモデル関数を推定する関数推定部とを備え、
前記数理計画問題は、分割された入力空間の夫々における前記学習データと前記分割された入力空間毎に定義した関数の出力値との誤差に関する制約条件と、夫々の前記分割された入力空間の境界における前記関数の夫々の出力値の差異に関する制約条件とを含み、
前記分割部は、前記学習データの疎密に応じて、前記学習データを、少なくとも第1入力空間と第2入力空間に分割し、
前記設定部は、サポートベクトル回帰に応じた前記数理計画問題を設定し、
前記数理計画問題は、前記学習データを(xi,yi)(i=1,・・・,l)とし、前記第1入力空間に属する学習データの添え字集合をS H とし、前記第2入力空間に属する学習データの添え字集合をS L とし、前記第1入力空間および前記第2入力空間の特徴空間への写像関数を夫々φ H (xi)、φ L (xi)とし、前記第1入力空間および前記第2入力空間の特徴空間上の超平面重みベクトルを夫々w H 、w L とし、前記第1入力空間および前記第2入力空間の特徴空間上の超平面バイアスを夫々b H 、b L とし、前記第1入力空間および前記第2入力空間の正則化パラメータを夫々μ H 、μ L とし、前記第1入力空間および前記第2入力空間の許容誤差を夫々ε H 、ε L とし、前記第1入力空間および前記第2入力空間のスラック変数を夫々ξ H ,ξ’ H 、ξ L ,ξ’ L とし、前記第1入力空間と前記第2入力空間との切り替え点をxpk(k=1,・・・,m)とし、前記切り替え点での正則化パラメータをμpとし、前記切り替え点での許容誤差をεpとし、前記切り替え点に関するスラック変数をξ p、 ξ’ P としたとき、式(A)で表され、
前記第1入力空間の学習データが前記第2入力空間の学習データより密に集まっているとき、前記第1入力空間の許容誤差ε H より前記第2入力空間の許容誤差ε L の方が大きい
ことを特徴とする関数生成装置。
- 冷温水を生成する熱源機器を制御するための熱源機器制御装置であって、
前記学習データを入力し、入力した前記学習データに基づいてモデル関数を生成する請求項1に記載の関数生成装置と、
前記関数生成装置によって生成された前記モデル関数に基づいて、前記熱源機器が生成すべき冷温水の送水温度の最適値を算出する最適値算出部とを備える
ことを特徴とする熱源機器制御装置。 - 冷温水を生成する複数の熱源機器と、
請求項2に記載の熱源機器制御装置と、
前記複数の熱源機器から送出された冷温水を熱交換して送風を行う空調機とを備え、
前記熱源機器制御装置は、前記算出した送水温度の最適値を前記熱源機器に設定することにより、前記熱源機器を制御する
ことを特徴とする空調システム。 - コンピュータによって、対象システムの入力と出力とに関する学習データを記憶装置に記憶する第1ステップと、
前記コンピュータによって、前記第1ステップにおいて前記記憶装置に記憶された複数の前記学習データを、複数の入力空間毎に分割する第2ステップと、
前記コンピュータによって、数理計画問題を設定する第3ステップと、
前記コンピュータによって、前記第3ステップにおいて設定された前記数理計画問題に従って、モデル関数を推定する第4ステップとを含み、
前記数理計画問題は、分割された入力空間の夫々における前記学習データと前記分割された入力空間毎に定義した関数の出力値との誤差に関する制約条件と、夫々の前記分割された入力空間の境界における前記関数の夫々の出力値の差異に関する制約条件とを含み、
前記第2ステップは、前記学習データの疎密に応じて、前記学習データを、少なくとも第1入力空間と第2入力空間に分割するステップを含み、
前記第3ステップは、サポートベクトル回帰に応じた前記数理計画問題を設定するステップを含み、
前記数理計画問題は、前記学習データを(xi,yi)(i=1,・・・,l)とし、前記第1入力空間に属する学習データの添え字集合をS H とし、前記第2入力空間に属する学習データの添え字の集合をS L とし、前記第1入力空間および前記第2入力空間の特徴空間への写像関数を夫々φ H (xi)、φ L (xi)とし、前記第1入力空間および前記第2入力空間の特徴空間上の超平面重みベクトルを夫々w H 、w L とし、前記第1入力空間および前記第2入力空間の特徴空間上の超平面バイアスを夫々b H 、b L とし、前記第1入力空間および前記第2入力空間の正則化パラメータを夫々μ H 、μ L とし、前記第1入力空間および前記第2入力空間の許容誤差を夫々ε H 、ε L とし、前記第1入力空間および前記第2入力空間のスラック変数を夫々ξ H ,ξ’ H 、ξ L ,ξ’ L とし、前記第1入力空間と前記第2入力空間との切り替え点をxpk(k=1,...,m)とし、前記切り替え点での正則化パラメータをμpとし、前記切り替え点での許容誤差をεpとし、前記切り替え点に関するスラック変数をξ p、 ξ’ P としたとき、式(B)で表され、
前記第1入力空間の学習データが前記第2入力空間の学習データより密に集まっているとき、前記第1入力空間の許容誤差ε H より前記第2入力空間の許容誤差ε L の方が大きい
ことを特徴する関数生成方法。
- 記憶装置に記憶された、対象システムの入力と出力とに関する学習データを、複数の入力空間毎に分割する第1ステップと、
数理計画問題を設定する第2ステップと、
前記第2ステップにおいて設定された前記数理計画問題に従って、モデル関数を推定する第3ステップとをコンピュータに実行させる関数生成用プログラムであって、
前記数理計画問題は、分割された入力空間の夫々における前記学習データと前記分割された入力空間毎に定義した関数の出力値との誤差に関する制約条件と、夫々の前記分割された入力空間の境界における前記関数の夫々の出力値の差異に関する制約条件とを含み、
前記第1ステップは、前記学習データの疎密に応じて、前記学習データを、少なくとも第1入力空間と第2入力空間に分割するステップを含み、
前記第2ステップは、サポートベクトル回帰に応じた前記数理計画問題を設定するステップを含み、
前記数理計画問題は、前記学習データを(xi,yi)(i=1,・・・,l)とし、前記第1入力空間に属する学習データの添え字集合をS H とし、前記第2入力空間に属する学習データの添え字の集合をS L とし、前記第1入力空間および前記第2入力空間の特徴空間への写像関数を夫々φ H (xi)、φ L (xi)とし、前記第1入力空間および前記第2入力空間の特徴空間上の超平面重みベクトルを夫々w H 、w L とし、前記第1入力空間および前記第2入力空間の特徴空間上の超平面バイアスを夫々b H 、b L とし、前記第1入力空間および前記第2入力空間の正則化パラメータを夫々μ H 、μ L とし、前記第1入力空間および前記第2入力空間の許容誤差を夫々ε H 、ε L とし、前記第1入力空間および前記第2入力空間のスラック変数を夫々ξ H ,ξ’ H 、ξ L ,ξ’ L とし、前記第1入力空間と前記第2入力空間との切り替え点をxpk(k=1,...,m)とし、前記切り替え点での正則化パラメータをμpとし、前記切り替え点での許容誤差をεpとし、前記切り替え点に関するスラック変数をξ p、 ξ’ P としたとき、式(C)で表され、
前記第1入力空間の学習データが前記第2入力空間の学習データより密に集まっているとき、前記第1入力空間の許容誤差ε H より前記第2入力空間の許容誤差ε L の方が大きい
ことを特徴とする関数生成用プログラム。
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