JP2002213795A

JP2002213795A - 空調制御装置

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Publication number: JP2002213795A
Application number: JP2001009229A
Authority: JP
Inventors: Kenzo Yonezawa; 憲造米沢; Tomio Yamada; 富美夫山田; Yuko Wada; 祐功和田; Yuichi Hanada; 雄一花田; Nobutaka Nishimura; 信孝西村
Original assignee: Toshiba Corp
Current assignee: Toshiba Corp
Priority date: 2001-01-17
Filing date: 2001-01-17
Publication date: 2002-07-31
Anticipated expiration: 2021-01-17
Also published as: JP3751830B2

Abstract

(57)【要約】【課題】居住者の快適性を保持し、かつ、省エネ
ルギー化を実現することにある。【解決手段】ＰＭＶ演算上必要な６つの既知の変数の
うち、予め定められる変数を除いた３つの変数である室
温、平均輻射温度、室内湿度から６つの独立変数を導出
し、ＰＭＶ簡易演算式を作成する。このＰＭＶ簡易演算
式に用いるＰＭＶ線形モデルの各係数は、重回帰計算手
段４にて前記６つの独立変数とこの変数のもとに得られ
る真のＰＭＶとから、重回帰分析の手法を用いて求め
る。そして、ＰＭＶ簡易演算手段５は、前記演算式でＰ
ＭＶを演算する。さらに、室温設定値演算手段６は、Ｐ
ＭＶ簡易演算式のＰＭＶにＰＭＶ目標値を与えて逆算に
より室内設定値を求める空調制御装置である。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、オフィスビル、デ
パート、住居ビルなどの各種ビルの快適性及び省エネル
ギー化を実現する空調制御装置に関する。

【０００２】

【従来の技術】空調制御本来の目的は、快適な室内温熱
環境を確保しつつ、できる限り少ないエネルギー消費で
実現することが望ましい。

【０００３】ところで、人間の快適な室内温熱環境を確
保するには、人間が感じる暑さや寒さの温熱感覚を考慮
することが重要であり、この温熱感覚に影響を与える変
数としては、空気温度、相対湿度、平均輻射温度、気流
速度、活動状態（人体の内部発熱量）、着衣状態の６つ
の変数が挙げられる。

【０００４】人間の発熱量は、対流による放射量、輻射
による放熱量、人からの蒸発熱量、呼吸による放熱量お
よび蓄熱量の合計であって、これらの熱平衡式が成立し
ている場合には人体が熱的に中立の状態にあり、暑くも
寒くもない快適な状態にあると言える。逆に、熱平衡式
がくずれた場合には人体が暑さ・寒さを感じる。

【０００５】このような熱平衡式に基づく人間の温熱感
覚指標として、代表的なものに、ＰＭＶ（Ｐｒｅｄｉｃ
ｔｅｄＭｅａｎＶｏｔｅ：予測平均回答）がある。
このＰＭＶは、１９６７年，デンマーク工科大学のＦａ
ｎｇｅｒ教授により提案された快適方程式が出発点とな
り、多数の欧米被験者から採取したアンケートを統計分
析し、人体の熱負荷と人間の温冷感との関係に結び付け
ることにより、次の７段階評価尺度による数値で表現さ
れたものであり、快適性指標とも呼ばれている。

【０００６】＋３：暑い＋２：暖かい＋１：やや暖かい０：どちらでもない、快適 −１：やや涼しい −２：涼しい −３：寒いなお、人間の快適性範囲は−０．５〜＋０．５の範囲と
されている。

【０００７】ところで、前述した６つの変数のうち、作
業強度を表す活動状態は、通常，代謝量を表す単位ｍｅ
ｔが用いられ、１ｍｅｔ＝５８．２W／ｍ²＝５０ｋｃａｌ／ｍ²・ｈで表される。このｍｅｔ（メット）は、熱的に快適な状
態における安静時の代謝を基準とする。

【０００８】一方、着衣状態は、衣服の熱絶縁性を表す
ｃｌｏの単位が用いられ、１ｃｌｏとは、気温２１℃，
相対湿度５０％，気流５ｃｍ／ｓ以下の室内において体
表面からの放熱量が１ｍｅｔの代謝と平衡するような着
衣状態の値であって、通常の熱抵抗値に換算すると、１ｃｌｏ＝０．１５５ｍ²・℃／W＝０．１８ｍ²・ｈ・
℃／ｋｃａｌで表される。

【０００９】すなわち、快適性指標であるＰＭＶは、実
際の代謝量、着衣条件下において、環境との間の熱の不
平衡量を前記快適方程式を用いて人体に対する熱負荷Ｌ
（Ｋｃａｌ／ｍ²・ｈ）として求め、この熱負荷と人間
の温冷感とを結び付けたものである。

【００１０】因みに、前記７段階評価尺度による数値を
用いた予測平均回答ＰＭＶは、所定の区画の在室者がそ
の区画の温熱感覚に対して下す平均的評価を表す。例え
ば仕切りのないオフィスに５人が在室しており、そのう
ちＡさんはやや暖かい（＋１）と感じ、Ｂさんは涼しい
（−２）と感じ、Ｃさんはやや涼しい（−１）と感じ、
Ｄさんはやや暖かい（＋１）と感じ、Ｅさんはやや涼し
い（−１）と感じたとする。このとき、ＰＭＶ値は次の
ように求められる。

【００１１】ＰＭＶ＝（１−２−１＋１−１）／５＝−
２／５＝−０．４快適性指標となるＰＭＶと、Ｆａｎｇｅｒの方程式から
求められる人体熱負荷Ｌとの対応は、多数の被験者によ
るアンケートデータから統計的に分析され、予測平均回
答ＰＭＶとして、これを人体負荷Ｌおよび代謝量Ｍの関
数として次式で表されている。

【００１２】ＰＭＶ＝｛０．３５２・ｅｘｐ（−０．０
４２・Ｍ）＋０．０３２｝・Ｌしかし、快適性指標となるＰＭＶは、既に述べたように
Ｆａｎｇｅｒ教授が多数の欧米被験者のアンケートから
統計分析して求めたものであるが、人間の温熱感の基準
は、人種、社会的状態（風習や経済水準）、地理的条件
による生理的気候順応の影響、さらに施設環境条件等に
よって異なることから、以上のような一般的なＰＭＶを
そのまま日本の個々の空調制御システムに適用する場
合、実際の人間の感覚とずれる可能性が出てくる。

【００１３】そこで、従来、居住者に応じた快適性指標
について、ニューラルネットワーク技術を用いて学習さ
せる構成のものが提案されている（特許第３０４９２６
６号）。

【００１４】この空調制御装置は、人間の温熱感覚に影
響を与える複数のプロセス変数を入力し、これら入力さ
れたプロセス変数と居住者の感じている快適度のアンケ
ートデータとからニューラルネットワーク（ＮＮ）によ
って、そこの居住者に応じた快適性指標ＰＭＶを学習す
るニューロＰＭＶ演算部と、この学習された快適性指標
を入力し、省エネルギーを満足させつつ快適な範囲に入
るような室温設定値を求めるファジィ演算部とを備えた
構成である。

【００１５】また、ニューラルネットワーク技術以外の
学習方式には重回帰分析が挙げられる。以下、これにつ
いて説明する。

【００１６】この重回帰分析は、ある変量に関し、その
変量を決定する要因と考えられる複数の変量の線形結合
で表し、それらの間の構造を分析或は学習する手法をい
う。結果となる変量をｙ、原因と考えられる変量をｘ
１，ｘ２，…，ｘｒとする。これらのデータは次のよう
に与えられているものとする。

【００１７】

【表１】

【００１８】ｙは目的関数あるいは従属関数、ｘ１，ｘ
２，…，ｘｒは説明変数或は独立変数と呼ばれる。この
ｘ１，ｘ２，…，ｘｒからｙを予測学習する線形モデル
を、ｙｉ＝ａ０＋ａ１・ｘｉ１＋ａ２・ｘｉ２＋…＋ａｒ・
ｘｉｒ＋ｅｉとする。ｅｉはｘｉ１，ｘｉ２，…，ｘｉｒではｙｉを
説明しきれない誤差を表す。ここで、誤差の平方和Σｅ
ｉ²を最小にするａ０，ａ１，ａ２，…ａｒをα０，α
１，α２，…αｒとする。これら係数の求め方の説明は
ここでは省略する。この回帰係数が決定すると、ｙｉの
理論値は、Ｙｉ＝α０＋α１・ｘｉ１＋α２・ｘｉ２＋…＋αｒ・
ｘｉｒで計算される。

【００１９】

【発明が解決しようとする課題】ところで、以上のよう
に多く利用されている空調の快適性指標ＰＭＶは、既に
述べているように変数が６つの多変数の非線形関数であ
ることから、多数の空調制御ゾーンがある大規模ビルの
空調制御にそのまま適用する場合、実空調制御に用いる
コントローラのＣＰＵの負荷が増大する問題がある。ま
た、多数の空調制御ゾーン数や個々のビルに応じて快適
度を学習するにしても、必要な教師信号の数が非常に多
くなり、非常に複雑、かつ、膨大な計算回数を消化しな
ければ、適切な値を学習できない問題がある。

【００２０】本発明は上記事情に鑑みてなされたもの
で、簡易、かつ、精度よく快適性指標であるＰＭＶを求
めて最適な室内温度に制御する空調制御装置を提供する
ことにある。

【００２１】また、本発明の他の目的は、空調の適用対
象に応じて少ない負担のもとに快適制御を実現する空調
制御装置を提供することにある。

【００２２】

【課題を解決するための手段】（１）上記課題を解決
するために、本発明に係わる空調制御装置は、予めＰＭ
Ｖ値に影響を与える着衣量と活動量が定まっている空調
プロセスにおいて、室内温度、平均輻射温度、室内湿度
の変数及びこれら変数のそれぞれ２個づつの乗算値とか
らなる計６個の独立変数と前記室内温度、平均輻射温
度、室内湿度のもとに得られる真のＰＭＶ値とを用い
て、重回帰分析の手法により線形モデルの各係数を計算
する第１の重回帰計算手段と、前記６個の独立変数と前
記重回帰計算手段で得られた各係数とを用いて、ＰＭＶ
を線形モデルで表したＰＭＶ簡易演算式によってＰＭＶ
を演算するＰＭＶ簡易演算手段と、ＰＭＶ目標値と適用
対象から実測される平均輻射温度、室内湿度の値とを用
いて、前記ＰＭＶ簡易演算手段のＰＭＶ簡易演算式によ
り、前記適用対象の室温設定値を逆算する室温設定値演
算手段とを備えた構成である。

【００２３】この発明は以上のような構成とすることに
より、着衣量、活動量等を一定値と考えて処理すれば、
室内温度、輻射温度、室内湿度を用いて、簡単なＰＭＶ
演算式を用いて、適用対象に最適な室温設定値を求める
ことができる。

【００２４】（２）前記（１）の構成要件に新たに、
前記適用対象内の各居住者が感じている快適度を随時入
力する快適度設定手段と、この設定手段で入力される快
適度とその入力時に実測される室内温度、平均輻射温
度、室内湿度とを蓄積する手段と、この蓄積手段に蓄積
されたデータのもとに作成される計６個の独立変数と前
記快適度とを用いて、重回帰分析の手法によりＰＭＶ線
形モデルの各係数を計算する第２の重回帰計算手段とを
設けた構成である。

【００２５】この発明は以上のような構成とすることに
より、第２の重回帰計算手段で求めた係数を用いて、前
記第１の重回帰計算手段で求めた係数を修正することに
より、前記居住者に応じた快適度指標を学習しながら、
より適用対象の居住者にあった温度設定値で空調制御が
実行可能となる。

【００２６】

【発明の実施の形態】以下、本発明の実施の形態につい
て図面を参照して説明する。

【００２７】（第１の実施の形態）図１は本発明に係わ
る空調制御装置の一実施の形態を示す構成図である。

【００２８】先ず、本発明装置を実現するに先立ち、前
述する６変数とＰＭＶとの関係について調べてみると、
６変数に対するＰＭＶの変化は、一般的に多次元であっ
て非常に複雑な関係となっているが、各変数ごとに２次
元の特性をもって表せば、図２ないし図５に示すような
関係が得られる。なお、これらの図において実線は冬
季、点線は夏季の値である。

【００２９】ここで、図２は、６つの変数のうち、室温
を除く他の５つの変数は下記に示す通り固定値を用い
た。

【００３０】冬季（実線）夏季（点線）室温（空気温度）２２℃ 室温（空気温度）２２℃ 平均輻射温度２２℃ 平均輻射温度２２℃ 相対湿度５０％相対湿度５０％気流速度（風速）０．１ｍ／ｓ気流速度（風速）０．１ｍ／ｓ着衣量１．０ｃｌｏ着衣量０．５ｃｌｏ活動量１．２ｍｅｔ活動量１．２ｍｅｔその他のにおいても同様であり、例えば図３について言
えば、平均輻射温度を除いて他の5つの変数は上述する
固定値が用いられている。

【００３１】そこで、２次元化された特性から次のよう
なことが明らかとなる。空調制御を行う適用対象ビルが
例えば一般事務所ビルである場合、ＰＭＶ値に影響を与
える活動量は過去の経験から１．２ｍｅｔであり、着衣
量は夏の冷房時で０．５ｃｌｏ、冬の暖房時で１．０ｃ
ｌｏであるというように、ある程度過去の経験や実績か
ら予め決定することができる。よって、一般の事務所ビ
ル内の空調時、活動量や着衣量たる変数はＰＭＶ演算か
ら省略しても何ら問題がない。

【００３２】また、図５から明らかなように、前述する
変数とＰＭＶとの関係から、風速（気流速度）ｖがｖ≦
０．１ｍ／ｓのとき、ＰＭＶの値はｖの変化に対して変
化しないし、空調制御が定風量方式のときｖは一定と見
なせる。よって、この場合にも、ＰＭＶの演算から風速
を省略できる。さらに、室温とＰＭＶ、平均輻射温度と
ＰＭＶ、相対温度とＰＭＶの関係は、他の条件が固定で
あれば、ほぼ直線状態となっている（図２ないし図４参
照）。

【００３３】そこで、本発明に係わる空調制御装置は、
以上のような解析結果を前提とし、図１に示すような構
成を実現するに至った。

【００３４】すなわち、この空調制御装置は、以上のよ
うな解析結果を踏まえ、必須変数データの組合せ指定デ
ータを保存する必須変数データ組合せ保存手段１、ＰＭ
Ｖ数値計算手段２の他、ＰＭＶ表作成手段３、重回帰計
算手段４、ＰＭＶ簡易演算手段５及び室温設定値演算手
段６によって構成されている。

【００３５】この必須変数データ組合せ保存手段１は、
以上のような解析結果を踏まえ、予め必須変数となる室
温（室内温度）Ｔａ（℃）、平均輻射温度Ｔｒ（℃）、
室内湿度Ｒｈ（％）の組合せデータを保存するものであ
り、例えば図６に示すような組合せデータテーブルが保
存されている。

【００３６】前記ＰＭＶ数値計算手段２は、前述する快
適方程式と欧米被験者のアンケートとを結び付けた演算
プログラムが格納され、前記必須変数データ組合せ保存
手段１の組合せデータと着衣量、活動量、風速とを用い
て真のＰＭＶを演算する機能をもっているが、特に着衣
量、活動量、風速等にについては以下の理由から一定値
または省略し、真のＰＭＶを求める。ＰＭＶを求める演
算式は複雑であるが、詳しくは下記の参考文献を参照さ
れたい。

【００３７】＊空気調和・衛生工学会（編）：空気調和
・衛生工学便覧１巻第１編・第３章。なお、図２から図
５までのグラフは、この演算式を用いて作成したもので
ある。

【００３８】すなわち、ＰＭＶ数値計算手段２は、組合
せデータ保存手段１に保存される各組合せデータの他、
着衣量、活動量及び風速を用いて、前記省略した公知文
献のアルゴリズムに基づいて真のＰＭＶ値を計算する部
分であるが、前述したように冬季の場合には着衣量１．
０ｃｌｏ、活動量１．２ｍｅｔであって、固定値であ
り、また事務所内の風速は０．１ｍ／ｓ以下の場合には
ＰＭＶが殆んど変化無しであるので、省略することがで
きる。

【００３９】ＰＭＶ表作成手段３では、必須変数データ
組合せ保存手段１からの必須変数データである各室内温
度Ｔａ、平均輻射温度Ｔｒ、室内湿度Ｒｈの組合せ値か
ら以下のようにそれぞれ正規化値を求め、かつ、これら
正規化値とこれら正規化値を２個ずつ掛けてなる計６つ
の独立変数Ｘ１〜Ｘ６を求め、これを前記ＰＭＶ数値計
算手段２により求めた真のＰＭＶ値より表２に示すよう
な表を作成する。

【００４０】Ｔａ：室内温度（℃）ＴＡ：室内湿度の正規化値＝Ｔａ／３０Ｔｒ：平均輻射温度（℃）ＴＲ：平均輻射温度の正規化値＝Ｔｒ／３０Ｒｈ：室内湿度（％）ＲＨ：室内湿度の正規化値＝Ｒｈ／８０変数Ｘ１＝入力１＝ＴＡ変数Ｘ２＝入力２＝ＴＲ変数Ｘ３＝入力３＝ＲＨ変数Ｘ４＝入力４＝ＴＡ・ＴＲ変数Ｘ５＝入力５＝ＴＡ・ＲＨ変数Ｘ６＝入力６＝ＴＲ・ＲＨ

【００４１】

【表２】

【００４２】ところで、下記（１）式に基づく快適度Ｐ
ＭＶを演算するためには、６つの独立変数Ｘ１〜Ｘ６と
係数ａ０〜ａ６が把握されていなければならないが、こ
こでは係数ａ０〜ａ６は把握されていない。

【００４３】ＰＭＶ＝ａ０＋ａ１・Ｘ１＋ａ２・Ｘ２＋ａ３・Ｘ３＋ａ４・Ｘ４＋ａ５・Ｘ５＋ａ６・Ｘ６＝ａ０＋ａ１・ＴＡ＋ａ２・ＴＲ＋ａ３・ＲＨ＋ａ４・ＴＡ・ＴＲ＋ａ５・ＴＡ・ＲＨ＋ａ６・ＴＲ・ＲＨ ……（１）そこで、ＰＭＶ表作成手段３は、各６つの独立変数Ｘ１
〜Ｘ６とそのときの真のＰＭＶを重回帰計算手段４に送
出して係数ａ０〜ａ６を求める。

【００４４】この重回帰計算手段４は、ＰＭＶ表作成手
段３によって求められた６つの独立変数Ｘ１〜Ｘ６の各
データと真のＰＭＶとを取り込み、重回帰分析の手法を
用いて各係数ａ０〜ａ６を計算し、ＰＭＶ簡易演算手段
５に送出する。表３は重回帰計算手段４によって求めた
係数ａ０〜ａ６の値である。

【００４５】

【表３】

【００４６】この表３の固定値はここでは特に必要とし
ないが、参考のために記述した。なお、図７は夏季（冷
房時）に求めた結果の重回帰の精度を表している。

【００４７】このＰＭＶ簡易演算手段５は、重回帰計算
手段４で求めた係数ａ０〜ａ６を記憶し、以後、係数ａ
０〜ａ６及び適用対象から計測される室内温度Ｔａ、平
均輻射温度Ｔｒ、室内湿度Ｒｈを用いて、前記（１）式
である下記のＰＭＶ簡易演算式に基づいて、実際の快適
度ＰＭＶを求めることができる。

【００４８】ＰＭＶ＝ａ０＋ａ１・ＴＡ＋ａ２・ＴＲ＋
ａ３・ＲＨ＋ａ４・ＴＡ・ＴＲ＋ａ５・ＴＡ・ＲＨ＋ａ
６・ＴＲ・ＲＨ室温設定値演算手段６では、前述のＰＭＶ簡易演算式を
移項した（２）式に基づいて未知数である目標となる室
温設定値Ｔａを演算するが、このとき前記快適度ＰＭＶ
をＰＭＶ目標値ＰＭＶ₀に置き換えて演算することによ
り室温設定値Ｔａを求め、空調制御用コントローラに設
定する。

【００４９】Ｔａ＝ＴＡ・３０＝｛（ＰＭＶ₀−ａ０−ａ２・ＴＲ−ａ３・ＲＨ−ａ６・ＴＲ・ＲＨ）／（ａ１＋ａ４・ＴＲ＋ａ５・ＲＨ）｝・３０ ……（２）従って、以上のような実施の形態によれば、６つの変数
のうち、ＰＭＶ値に比較的大きな影響を与える必須変数
のみを用いて快適性指標ＰＭＶの簡易演算式を作成し、
予め必須変数データの組合せデータとこれら組み合わせ
による真のＰＭＶとからＰＭＶ演算上必要な係数を計算
する。そして、実際の計測値と重回帰の手法により求め
た係数とを用いて前記（２）式により快適な室温設定値
を精度よく求めるので、複雑な構成をとらず、かつ、Ｐ
ＭＶの簡易演算式を用いて、短時間に快適な室温設定値
を算出することができる。

【００５０】（第２の実施の形態）図８は本発明に係わ
る空調制御装置の他の実施の形態を示す構成図である。

【００５１】この装置は、図１とほぼ同様の構成である
ので、図１と同一部分には同一符号を付してその詳しい
説明は省略し、以下、特に異なる部分の構成について説
明する。

【００５２】第１の実施の形態では、必須変数データ組
合せ保存手段１、ＰＭＶ数値計算手段２及びＰＭＶ表作
成手段３を用いて、６つの変数Ｘ１〜Ｘ６のもとに真の
ＰＭＶを求めたものであるが、この求めた真のＰＭＶは
Ｆａｎｇｅｒ教授による快適方程式及び欧米被験者のア
ンケートに基づいて求めたものであり、実際の居住者
（日本人）の感じている快適度とずれる場合が多い。

【００５３】そこで、本発明に係わる空調制御装置にお
いては、例えば事務所内の居住者の感じている実際の快
適度を快適度設定部１１より設定してもらうとともに、
当該快適度設定部１１から当該設定された快適度ＰＭＶ
を重回帰計算手段４に設定する構成である。

【００５４】すなわち、本装置においては、先ず、第1
の実施の形態と同様にＰＭＶ表作成手段３に作成されて
いる６つの変数Ｘ１〜Ｘ６と真のＰＭＶとを用いて、重
回帰計算手段４ａの重回帰分析の手法により、ＰＭＶ線
形モデルの各係数ａ０〜ａ６を求める。

【００５５】一方、快適度設定部１１から各居住者の感
じている快適度を随時入力し、かつ、その時の実際の室
温、平均輻射温度、室内湿度の値とともに重回帰計算手
段４ａを介して蓄積手段１２に蓄積する。

【００５６】しかる後、蓄積手段１２に蓄積される蓄積
データを用いて、前記重回帰計算手段４ａで求めたＰＭ
Ｖ線形モデルの初期の各係数ａ０〜ａ６を、重回帰計算
手段４ａの重回帰分析手法により修正する。従って、Ｐ
ＭＶ簡易演算手段５は、修正された各係数と室温、輻射
温度、室内湿度とを用いてＰＭＶを求めることができ
る。また、修正されたＰＭＶ簡易演算式を室温設定値演
算手段６に送出する。

【００５７】この室温設定値演算手段６は、前述する
（２）式に基づいて未知数である目標となる室温設定値
Ｔａを演算するが、このとき快適度ＰＭＶをＰＭＶ目標
値ＰＭＶ₀に置き換えて演算することにより室温設定値
Ｔａを求るものである。

【００５８】従って、以上のような実施の形態によれ
ば、個々の事務所の空調制御や実際の居住者に応じた快
適性指標の学習を行うことにより、前記（１）式による
快適性指標ＰＭＶの簡易演算式を用いて、非常に精度の
高いＰＭＶを演算でき、ひいては室温設定値演算手段６
にて、居住者の状況に合った最適な室温設定値を取出す
ことができる。

【００５９】（第３の実施の形態）図９は本発明に係わ
る空調制御装置の更に他の実施形態を示す構成図であ
る。

【００６０】この装置は、図１，図８とほぼ同様の構成
であるので、これらの図と同一部分には同一符号を付し
てその詳しい説明は省略し、以下、特に異なる部分の構
成について説明する。

【００６１】この空調制御装置は、事務所の他、例えば
デパート、病院、体育館等の空調制御に適用する場合、
活動量がＰＭＶに大きな影響を与えることになる。

【００６２】そこで、ＰＭＶ簡易演算手段５による快適
性指標ＰＭＶの簡易演算式に関し、下記する（３）式で
示すように室温、平均輻射温度、室内湿度の他、活動量
の正規化値、これら正規化値のそれぞれ２つずつの組合
せ乗算、さらに活動量の自乗と当該活動量を除く他の１
つの変数の乗算からなる計１３の独立変数として線形モ
デルで表し、前述する事務所、デパート、病院、体育館
等の空調制御に容易に対応可能とするものである。

【００６３】すなわち、快適性指標ＰＭＶの簡易演算式
は、室温、平均輻射温度、室内湿度、活動量の４つの変
数を用いて、以下のような１３個の変数を入力とし、Ｐ
ＭＶ簡易演算手段５にてＰＭＶを演算する。

【００６４】Ｔａ：室内温度（℃）ＴＡ：室内湿度の正規化値＝Ｔａ／３０Ｔｒ：平均輻射温度（℃）ＴＲ：平均輻射温度の正規化値＝Ｔｒ／３０Ｒｈ：室内湿度（％）ＲＨ：室内湿度の正規化値＝Ｒｈ／１００Ｅｍｎ：活動量（ｍｅｔ）ＥＭＮ：活動量の正規化値＝Ｅｍｎ／２変数Ｘ１＝入力１＝ＴＡ変数Ｘ２＝入力２＝ＴＲ変数Ｘ３＝入力３＝ＲＨ変数Ｘ４＝入力４＝ＥＭＮ変数Ｘ５＝入力５＝ＴＡ・ＴＲ変数Ｘ６＝入力６＝ＴＡ・ＲＨ変数Ｘ７＝入力７＝ＴＲ・ＲＨ変数Ｘ８＝入力８＝ＴＡ・ＥＭＮ変数Ｘ９＝入力９＝ＴＲ・ＥＭＮ変数Ｘ１０＝入力１０＝ＲＨ・ＥＭＮ変数Ｘ１１＝入力１１＝ＴＡ・ＥＭＮ・ＥＭＮ変数Ｘ１２＝入力１２＝ＴＲ・ＥＭＮ・ＥＭＮ変数Ｘ１３＝入力１３＝ＲＨ・ＥＭＮ・ＥＭＮＰＭＶ＝ａ０＋ａ１・Ｘ１＋ａ２・Ｘ２＋ａ３・Ｘ３＋ａ４・Ｘ４＋ａ５・Ｘ５＋ａ６・Ｘ６＋ａ７・Ｘ７＋ａ８・Ｘ８＋ａ９・Ｘ９＋ａ１０・Ｘ１０＋ａ１１・Ｘ１１＋ａ１２・Ｘ１２＋ａ１３・Ｘ１３＝ａ０＋ａ１・ＴＡ＋ａ２・ＴＲ＋ａ３・ＲＨ＋ａ４・ＥＭＮ＋ａ５・ＴＡ・ＴＲ＋ａ６・ＴＡ・ＲＨ＋ａ７・ＴＲ・ＲＨ＋ａ８・ＴＡ・ＥＭＮ＋ａ９・ＴＲ・ＥＭＮ＋ａ１０・ＲＨ・ＥＭＮ＋ａ１１・ＴＡ・ＥＭＮ・ＥＭＮ＋ａ１２・ＴＲ・ＥＭＮ・ＥＭＮ＋ａ１３・ＲＨ・ＥＭＮ・ＥＭＮ …… （３）上式の各係数は、重回帰計算手段４ｂを用いて求める。
これを求めるため必須変数データ組合せ保存手段１に
は、例えば室内温度Ｔａ、平均輻射温度Ｔｒ、室内湿度
Ｒｈ、活動量Ｅｍｎの組合せとして、下記のようなデー
タを保存するものである。

【００６５】前記第１の実施形態で用いた室温、平均輻
射温度、室内湿度の組合せ（図６）では活動量を１．２
ｍｅｔとしたが、この組み合わせに対してさらに活動量
の値を１．０ｍｅｔ及び１．４ｍｅｔと変化させる。よ
って、与える組合せ数は１６８（＝５６×３）である。

【００６６】第１の実施の形態と同様に、重回帰分析の
手法を取り入れてＰＭＶ線形モデルの各係数ａ０〜ａ１
３を求めた後、ＰＭＶ簡易演算手段５に送出する。

【００６７】この重回帰計算手段４ｂにて求めた各係数
ａ０〜ａ１３は表４に示す通りである。

【００６８】

【表４】

【００６９】この表４の固定値はここでは特に必要とし
ないが、参考のため記述した。なお、図１０は冬季（暖
房時）について求めた結果の重回帰の精度を表す。

【００７０】そこで、ＰＭＶ簡易演算手段５は、重回帰
計算手段４ｂから送られてくる係数ａ０〜ａ１３を適宜
なメモリに保存し、以後、当該保存された係数ａ０〜ａ
１３と実際に入力される室内温度Ｔａ、平均輻射温度Ｔ
ｒ、室内湿度Ｒｈ、活動量Ｅｍｎを用いて、前記（３）
式の簡易式を用いて実際の快適度ＰＭＶ値を求めること
ができる。また、ＰＭＶ簡易演算式を室温設定値演算手
段６に送出する。

【００７１】この室温設定値演算手段６は、未知数であ
るＴａを下記（４）式に基づいて演算する。

【００７２】Ｔａ＝ＴＡ・３０＝｛（ＰＭＶ₀−ａ０−ａ２・ＴＲ−ａ３・ＲＨ−ａ４・ＥＭＮ−ａ７・ＴＲ・ＲＨ−ａ９・ＴＲ・ＥＭＮ−ａ１０・ＲＨ・ＥＭＮ−ａ１２・ＴＲ・ＥＭＮ・ＥＭＮ−ａ１３・ＲＨ・ＥＭＮ・ＥＭＮ）／（ａ１＋ａ５・ＴＲ＋ａ６・ＲＨ＋ａ８・ＥＭＮ＋ａ１１・ＥＭＮ・ＥＭＮ）｝・３０ …… （４）従って、以上のような実施の形態によれば、活動を伴う
ビル等に適用する場合、活動量を含めて変数を作成し、
重回帰計算手段４ｂにてＰＭＶ線形モデルの各係数を計
算し、ＰＭＶ簡易演算手段５に導入するので、ここでは
快適性指標ＰＭＶの簡易演算式により、事務所ビルだけ
でなく、例えばデパート、病院、体育館等にも容易に対
応することができる。

【００７３】（第４の実施の形態）図１１は本発明に係
わる空調制御装置のさらに本発明の他の実施形態を示す
構成図である。なお、同図において図１，図８及び図９
とほぼ同様の構成であるので、これらの図と同一部分に
は同一符号を付してその詳しい説明は省略し、以下、特
に異なる部分の構成について説明する。

【００７４】この空調制御装置は、第２の実施の形態と
同様に各居住者の感じている快適度を快適度設定部１１
に随時設定し、当該設定部１１の設定快適度を重回帰計
算手段４ｃに随時入力するとともに、対象ビルとして例
えば事務所ビルの他、デパート、病院等において居住者
が活動することにより、暑さ・寒さによるＰＭＶが変化
する場合に適用する。

【００７５】すなわち、本発明に係わる空調制御装置に
おいては、第３の実施の形態と同様にＰＭＶ表作成手段
３に作成されている１３の変数Ｘ１〜Ｘ１３と真のＰＭ
Ｖとを用いて、重回帰計算手段４ｃの重回帰分析の手法
により、ＰＭＶ線形モデルの各係数ａ０〜ａ１３を求め
る。

【００７６】一方、快適度設定部１１から例えば事務所
内の居住者の感じている実際の快適度を随時入力し、か
つ、その時の実際の室温、平均輻射温度、室内湿度、活
動量の値とともに重回帰計算手段４ｃを介して蓄積手段
１２に蓄積する。

【００７７】しかる後、蓄積手段１２に蓄積される蓄積
データを用いて、前記重回帰計算手段４ｃで求めたＰＭ
Ｖ線形モデルの初期の各係数ａ０〜ａ１３を、重回帰計
算手段４ｃの重回帰分析手法により修正する。従って、
ＰＭＶ簡易演算手段５は、修正された各係数と室温、輻
射温度、室内湿度とに基づいて、前記（３）式による快
適性指標ＰＭＶの簡易演算式を用いてＰＭＶを求めるこ
とができる。また、修正されたＰＭＶ簡易演算式を室温
設定値演算手段６に送出する。

【００７８】この室温設定値演算手段６は、前述する
（４）式に基づいて未知数である目標となる室温設定値
Ｔａを演算するが、このとき快適度ＰＭＶをＰＭＶ目標
値ＰＭＶ₀に置き換えて演算することにより室温設定値
Ｔａを求る。

【００７９】従って、以上のような実施の形態によれ
ば、活動量を伴う個々の事務所，デパート，病院等の空
調制御や実際の居住者に応じた快適性指標を学習するこ
とにより、前記（３）式による快適性指標ＰＭＶの簡易
演算式を用いて、非常に精度の高いＰＭＶを演算でき、
ひいては室温設定値演算手段６にて、前記（４）式に基
づいて居住者の状況に合った室温設定値を取出すことが
できる。

【００８０】（その他の実施の形態）（第５の実施の形
態）前記第１ないし第４の実施の形態では、ＰＭＶ簡易
演算手段５のＰＭＶ簡易演算式から逆算し室温設定値Ｔ
ａを計算しているが、このときの快適範囲は前述するよ
うに−０．５＜ＰＭＶ＜＋０．５を前提としたものであ
る。

【００８１】この実施の形態では、省エネルギーとする
ために冷房時に室温設定値が高めとなるよう、ＰＭＶ目
標値として快適範囲である−０．５＜ＰＭＶ＜＋０．５
の上限値近くの値を例えば＋０．３に設定する（図２参
照）。反対に、暖房時には室温設定値が低めとなるよう
に快適範囲の下限値近くの値を−０．３に設定する。

【００８２】以上のように基本的な快適範囲を冷暖房時
に可変することにより、少ないエネルギー消費量を快適
性を保持することが可能である。

【００８３】（第６の実施の形態）前記第１ないし第５
の実施の形態では、平均輻射温度を測定していたが、セ
ンサを減らす観点から図１２に示すように室温検出セン
サの出力側に輻射温度変換手段２１を設け、過去の経
験、図２及び図３に示す特性から室温検出センサにより
検出される室温から室温＋所定の温度をもって平均輻射
温度に変換出力することにより、少ないセンサを用いて
前述する第１ないし第５の実施の形態と同様な効果を奏
することができる。

【００８４】（第７の実施の形態）第６の実施の形態で
は、輻射温度変換手段２１にて室温プラス所定の温度を
加算する構成としたが、例えば輻射温度変換手段２１と
して一時遅れ要素を設け、室温検出センサにより検出さ
れる室温の一次遅れをもって平均輻射温度に変換出力す
る構成であってもよい。

【００８５】（第８の実施の形態）前述する第１ないし
第５の実施の形態では、同じく平均輻射温度を測定する
代わりに、壁温度計算の伝熱モデルで推定した内壁温度
から平均輻射温度を計算し、その計算された温度を用い
てもよい。以下、具体的な計算方法に図１３を参照して
説明する。

【００８６】＊部屋・壁伝熱モデルについて部屋の壁を外壁（壁有り）、床、内壁、天井に分け、そ
の壁の構造は２つの層（例えばコンクリートと断熱材）
によって近似する。

【００８７】先ず、部屋・壁伝熱モデルの状態方程式は
以下の式で表すことができる。

【００８８】

【数１】

【００８９】＊平均輻射温度の算出について室内にいる人体（あるいは物でもよい）と、これを取り
巻く周辺の壁その他の物体との間の熱放射による熱の流
れｑ_rは、近似的にｑ_r＝Ａ_r・σ・（Ｔ⁴−Ｔ_r ⁴） …… （８）で表される。Ａ_rは人体の表面積、Ｔは人体の絶対温
度、Ｔ_rは取り巻いている物体の全体の温度状況を一つ
の温度で代表されたものであって、平均輻射温度（ある
いは平均放射温度）と呼ばれている。σはステファン・
ボルツマンの定数である。普通の室内では、Ｔ_rは近似
的に、Ｔ_r＝ΣＡi・εi・Ｔ'Bi／（ΣＡi・εi） …… （９）で表される。但し、εiは放射率、Ｔ'Biは伝熱モデルの
ＴBiを絶対温度で表したものである。

【００９０】室内で用いられる内装材や家具のεiは約
１．０であるので、Ｔr≒ΣＡi・εi・Ｔ'Bi／ΣＡi つまり、壁面温度と面積とを乗じて和をとり、全表面積
で除した値が平均輻射温度となる。

【００９１】（第９の実施の形態）前述する第１ないし
第５の実施の形態では、平均輻射温度を測定する代わり
に、室温、外気温度を独立変数とする線形モデルで表
し、このモデルの各係数については事前に計測した平均
輻射温度、室温、外気温度の計測データに基づいて、第
１ないし第３の実施の形態で用いたのと同様の重回帰分
析の手法により求めておき、空調制御時には平均輻射温
度を前記線形モデルに室温、外気温度を入力して求める
構成である。

【００９２】その他、本願発明は、上記実施の形態に限
定されるものでなく、その要旨を逸脱しない範囲で種々
変形して実施できる。例えば快適性指標の学習法とし
て、重回帰分析以外の統計手法を用いてもよい。

【００９３】また、各実施の形態は可能な限り組み合わ
せて実施することが可能であり、その場合には組み合わ
せによる効果が得られる。さらに、上記各実施の形態に
は種々の上位，下位段階の発明が含まれており、開示さ
れた複数の構成要素の適宜な組み合わせにより種々の発
明が抽出され得るものである。例えば問題点を解決する
ための手段に記載される全構成要件から幾つかの構成要
件が省略されうることで発明が抽出された場合には、そ
の抽出された発明を実施する場合には省略部分が周知慣
用技術で適宜補われるものである。

【００９４】

【発明の効果】以上説明したように本発明によれば、簡
易なＰＭＶの演算式を用い、かつ、この演算式に用いる
係数を統計的手法により精度よく求めることにより、居
住者の快適性を確保することができる。

【００９５】また、本発明は、簡易なＰＭＶの演算式を
用い、かつ、前記係数を統計的手法により精度よく求め
ることにより、居住者の快適性を確保しつつ、省エネを
実現することができる。

【００９６】よって、各種の適用対象の居住者にとって
快適な空調制御を実現することができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明に係わる空調制御装置の一実施の形態
を示す構成図。

【図２】室温（空気温度）とＰＭＶとの関係を表す特
性図。

【図３】平均輻射温度とＰＭＶとの関係を表す特性
図。

【図４】相対湿度とＰＭＶとの関係を表す特性図。

【図５】風速（気流速度）とＰＭＶとの関係を表す特
性図。

【図６】室温、平均輻射温度、室内湿度の組合せテー
ブル図。

【図７】夏季（冷房時）のＰＭＶに対する重回帰分析
手法による係数の精度を表す図。

【図８】本発明に係わる空調制御装置の他の実施形態
を示す構成図。

【図９】本発明に係わる空調制御装置のさらに他の実
施形態を示す構成図。

【図１０】冬季（暖房時）のＰＭＶに対する重回帰分
析手法による係数の精度を表す図。

【図１１】本発明に係わる空調制御装置のさらに他の
実施形態を示す構成図。

【図１２】本発明に係わる空調制御装置のさらに他の
実施形態を示す構成図。

【図１３】部屋・壁伝熱モデルの説明図。

【符号の説明】

１…必須変数データ組合せ保存手段２…ＰＭＶ数値計算手段３…ＰＭＶ表作成手段４，４ａ〜４ｃ…重回帰計算手段５…ＰＭＶ簡易演算手段６…室温設定値演算手段１１…快適度設定部１２…蓄積手段２１…輻射温度変換手段

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者和田祐功東京都府中市東芝町１番地株式会社東芝府中事業所内 (72)発明者花田雄一東京都港区芝浦一丁目１番１号株式会社東芝本社事務所内 (72)発明者西村信孝東京都港区芝浦一丁目１番１号株式会社東芝本社事務所内Ｆターム(参考） 3L060 AA03 AA05 CC02 CC07 CC19 DD05

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】予めＰＭＶ値に影響を与える着衣量と活
動量が定まっている空調プロセスにおいて、室内温度、平均輻射温度、室内湿度の変数及びこれら変
数のそれぞれ２個づつの乗算値とからなる計６個の独立
変数と前記室内温度、平均輻射温度、室内湿度のもとに
得られる真のＰＭＶ値とを用いて、重回帰分析の手法に
より線形モデルの各係数を計算する第１の重回帰計算手
段と、前記６個の独立変数と前記重回帰計算手段で得られた各
係数とを用いて、ＰＭＶを線形モデルで表したＰＭＶ簡
易演算式によってＰＭＶを演算するＰＭＶ簡易演算手段
と、ＰＭＶ目標値と適用対象から実測される平均輻射温度、
室内湿度の値とを用いて、前記ＰＭＶ簡易演算手段のＰ
ＭＶ簡易演算式により、前記適用対象の室温設定値を逆
算する室温設定値演算手段とを備えたことを特徴とする
空調制御装置。
【請求項２】請求項１記載の空調制御装置において、前記適用対象内の各居住者が感じている快適度を随時入
力する快適度設定手段と、この設定手段で入力される快
適度とその入力時に実測される室内温度、平均輻射温
度、室内湿度とを蓄積する手段と、この蓄積手段に蓄積
されたデータのもとに作成される計６個の独立変数と前
記快適度とを用いて、重回帰分析の手法によりＰＭＶの
線形モデルの各係数を計算する第２の重回帰計算手段と
を設け、この第２の重回帰計算手段で求めた係数を用いて、前記
第１の重回帰計算手段で求めた係数を修正し、前記居住
者に応じた快適度指標を学習することを特徴とする空調
制御装置。
【請求項３】予めＰＭＶ値に影響を与える着衣量が定
まっている空調プロセスにおいて、適用対象の室内温度、平均輻射温度、室内湿度、活動量
の変数とこれら変数のそれぞれ２個づつの乗算値と前記
活動量の自乗に当該活動量を除く他の変数の乗算値の計
１３個の独立変数と室内温度、平均輻射温度、室内湿
度，活動量の変数のもとに得られる真のＰＭＶ値とを用
いて、重回帰分析の手法により線形モデルの各係数を計
算する第１の重回帰計算手段と、前記１３個の独立変数と前記第１の重回帰計算手段で得
られた各係数とを用いて、ＰＭＶを線形モデルで表した
ＰＭＶ簡易演算式によってＰＭＶを演算するＰＭＶ簡易
演算手段と、ＰＭＶ目標値，活動量と適用対象から実測される平均輻
射温度、室内湿度の値とを用いて、前記ＰＭＶ簡易演算
手段のＰＭＶ簡易演算式により、前記適用対象の室温設
定値を逆算する室温設定値演算手段とを備えたことを特
徴とする空調制御装置。
【請求項４】請求項３記載の空調制御装置において、前記適用対象内の各居住者が感じている快適度とその時
の活動量とを随時入力する手段と、この入力手段で入力
される快適度、活動量とその入力時に実測される室内温
度、平均輻射温度、室内湿度とを蓄積する手段と、この
蓄積手段に蓄積されたデータのもとに作成される計１３
個の独立変数と前記快適度とを用いて、重回帰分析の手
法によりＰＭＶの線形モデルの各係数を計算する第２の
重回帰計算手段とを設け、この第２の重回帰計算手段で求めた係数を用いて、前記
第１の重回帰計算手段で求めた係数を修正し、前記居住
者に応じた快適度指標を学習することを特徴とする空調
制御装置。
【請求項５】請求項１ないし請求項４の何れか１つに
記載の空調制御装置において、前記室温設定値演算手段により前記温度設定値を逆算す
るときに与える前記ＰＭＶ目標値として、夏季の冷房時
には所定の快適範囲内で高めの値に設定し、冬季の暖房
時には前記所定の快適範囲内で低めの値を設定すること
を特徴とする空調制御装置。
【請求項６】請求項１ないし請求項５の何れか１つに
記載の空調制御装置において、前記平均輻射温度を測定する代わりに、前記室内温度に
所定の値をプラスした値を用いることを特徴とする空調
制御装置。
【請求項７】請求項１ないし請求項５の何れか１つに
記載の空調制御装置において、前記平均輻射温度を測定する代わりに、前記室内温度の
一次遅れとする値を用いることを特徴とする空調制御装
置。
【請求項８】請求項１ないし請求項５の何れか１つに
記載の空調制御装置において、前記平均輻射温度を測定する代わりに、壁温度計算の伝
熱モデルで推定した内壁温度を用いて算出することを特
徴とする空調制御装置。
【請求項９】請求項１ないし請求項５の何れか１つに
記載の空調制御装置において、前記平均輻射温度を測定する代わりに室内温度、外気温
度を独立変数とする線形モデルを表し、このモデルの各
係数は事前に計測した平均輻射温度、室内温度、外気温
度の計測データから重回帰分析の手法により求めてお
き、空調制御時には前記平均輻射温度を前記線形モデル
に前記室内温度、外気温度を入力することにより求める
ことを特徴とする空調制御装置。