JP2003066159A - 局地気象データ推定方法およびその装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】 コストアップを大幅に抑制して、十分に高精
度に局地気象データを推定する。 【解決手段】 各空調機にすでに装着されているセンサ
により計測された第１気象情報をネットワーク４を通し
て収集する第１気象情報収集部３１と、ネットワーク４
を通して気象会社１から第２気象情報を収集する第２気
象情報収集部３２と、第１気象情報を空調機毎に時系列
的に保持するとともに、第２気象情報を観測ポイント毎
に時系列的に保持する気象情報記憶部３３と、第２気象
情報に基づいて相関分析などを行い、空調機毎の第１気
象情報の何れかを選択する第１気象情報選択部３４と、
選択した第１気象情報を保持する有用データ記憶部３５
と、有用データ記憶部３５に保持している第１気象情報
に基づいて局地気象データを推定する局地気象データ推
定部３６と、推定された局地気象データをネットワーク
４を通して気象データ利用者５に配信するｗｗｗサーバ
ー３７とを有している。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】この発明は、気象会社の気象
情報計測ポイントよりもきめ細かく点在する空調機にお
いて計測された気象情報を用いて局地気象データを推定
する新規な方法およびその装置に関する。

【０００２】

【従来の技術】従来から、省エネルギー効果の確認を行
うために、空調機の消費電力を前年度の消費電力と比較
するに当たって、気温補正を行うべく局地気象データを
用いること、ヒートアイランド現象の解明、清涼飲料水
の購買動向の分析などを行うために局地気象データを用
いること、天候デリバティブ保険（例えば、指定地域の
気温が想定値を０．１℃上回る毎に補償金を支払うこと
を内容とする保険）における補償金の支払い額の算出の
ために局地気象データを用いること、気象予測データと
共に用いて行う空調機の負荷予測制御のように、気象の
影響を受ける機器の最適制御を行うために局地気象デー
タを用いること、などが提案されている。

【０００３】そして、局地気象データを収集するための
方法として、従来から、（１）各地に気象観測システム
を構築しておき、これらの気象観測システムを用いて局
地気象データを収集する方法（特開閉７−７７６９号公
報参照）、（２）気象会社が提供する気象データを採用
する方法、および（３）空調機の内部データを利用する
方法（外気温度検出方法に関する特許第３０１９０８１
号公報参照）が提案されている。

【０００４】

【発明が解決しようとする課題】前記（１）の方法を採
用した場合には、気象観測システムの設置場所の確保が
困難であるとともに、設置費、維持費が嵩むという不都
合、オフラインシステムの場合にデータの記録／回収作
業が煩雑になってしまうという不都合、気象観測システ
ム、センサに異常が発生した場合にデータの欠測が発生
するという不都合を生じてしまう。

【０００５】前記（２）の方法を採用した場合には、気
象データの測定間隔が粗く、局地気象データを高精度に
は測定できなくなってしまうという不都合、気象観測シ
ステム、センサに異常が発生した場合にデータの欠測が
発生するという不都合を生じてしまう。

【０００６】前記（３）の方法を採用した場合には、空
調機の設置環境に大きなばらつきがあるため、計測され
る気象データの信頼性が低くなる可能性があるという不
都合（例えば、日射しが当たる場所では、実際の気温よ
りも高い値が計測されるという不都合）、ショートサー
キットが発生している場合には、実際の気象データから
大きく乖離した値が計測されるという不都合、空調機や
センサに異常が発生した場合にデータの欠測が発生する
という不都合を生じてしまう。

【０００７】

【発明の目的】この発明は上記の問題点に鑑みてなされ
たものであり、コストアップを大幅に抑制して、十分に
高精度に局地気象データを推定することができ、しかも
データの欠測を大幅に抑制することができる局地気象デ
ータ推定方法およびその装置を提供することを目的とし
ている。

【０００８】

【課題を解決するための手段】請求項１の局地気象デー
タ推定方法は、複数の空調機の内部において第１気象情
報を計測し、ネットワークを通して計測された第１気象
情報を収集して時系列的にメモリに保持し、ネットワー
クを通して気象会社から収集した時系列的な第２気象情
報に基づいて、空調機毎の第１気象情報の何れかを選択
し、選択した第１気象情報に基づいて局地気象データを
推定する方法である。

【０００９】請求項２の局地気象データ推定方法は、メ
モリに保持されている空調機毎の第１気象情報とネット
ワークを通して気象会社から収集した第２気象情報との
相関分析を行い、相関分析結果に基づいて空調機毎の第
１気象情報の何れかを選択する方法である。

【００１０】請求項３の局地気象データ推定方法は、空
調機毎の第１気象情報を複数選択し、選択した複数の第
１気象情報を代表する気象情報を得て局地気象データと
して採用する方法である。

【００１１】請求項４の局地気象データ推定方法は、複
数の空調機の内部において第１気象情報を計測し、ネッ
トワークを通して計測された第１気象情報を収集して時
系列的にメモリに保持し、ネットワークを通して気象会
社から収集した時系列的な第２気象情報に基づいて、選
択すべき空調機を特定し、特定された空調機毎の第１気
象情報に基づいて局地気象データを推定し、推定した局
地気象データと、ネットワークを通して気象会社から収
集した対応する第２気象情報との差を所定の閾値と比較
し、差が所定の閾値よりも大きいことに応じて推定され
た局地気象データを採用し、逆に差が所定の閾値以下で
あることに応答して第２気象情報を採用する方法であ
る。

【００１２】請求項５の局地気象データ推定方法は、推
定した局地気象データと、ネットワークを通して気象会
社から収集した対応する第２気象情報との差を、局地気
象データと第２気象情報とのオフセットを考慮して算出
する方法である。

【００１３】請求項６の局地気象データ推定装置は、複
数の空調機の内部において第１気象情報を計測する第１
気象情報計測手段と、ネットワークを通して計測された
第１気象情報を収集して時系列的にメモリに保持する第
１気象情報収集手段と、ネットワークを通して気象会社
から収集した時系列的な第２気象情報に基づいて、空調
機毎の第１気象情報の何れかを選択する第１気象情報選
択手段と、選択した第１気象情報に基づいて局地気象デ
ータを推定する局地気象データ推定手段とを含むもので
ある。

【００１４】請求項７の局地気象データ推定装置は、前
記第１気象情報選択手段として、メモリに保持されてい
る空調機毎の第１気象情報とネットワークを通して気象
会社から収集した第２気象情報との相関分析を行い、相
関分析結果に基づいて空調機毎の第１気象情報の何れか
を選択するものを採用するものである。

【００１５】請求項８の局地気象データ推定装置は、前
記第１気象情報選択手段として、空調機毎の第１気象情
報を複数選択するものを採用し、前記局地気象データ推
定手段として、選択した複数の第１気象情報を代表する
気象情報を得て局地気象データとして採用するものを採
用するものである。

【００１６】請求項９の局地気象データ推定装置は、複
数の空調機の内部において第１気象情報を計測する第１
気象情報計測手段と、ネットワークを通して計測された
第１気象情報を収集して時系列的にメモリに保持する第
１気象情報収集手段と、ネットワークを通して気象会社
から収集した時系列的な第２気象情報に基づいて、選択
すべき空調機を特定する空調機特定手段と、特定された
空調機毎の第１気象情報に基づいて局地気象データを推
定する局地気象データ推定手段と、推定した局地気象デ
ータと、ネットワークを通して気象会社から収集した対
応する第２気象情報との差を所定の閾値と比較する信頼
性判定手段と、差が所定の閾値よりも大きいことに応じ
て推定された局地気象データを採用し、逆に差が所定の
閾値以下であることに応答して第２気象情報を採用する
局地気象データ選択手段とを含むものである。

【００１７】請求項１０の局地気象データ推定装置は、
前記信頼性判定手段として、推定した局地気象データ
と、ネットワークを通して気象会社から収集した対応す
る第２気象情報との差を、局地気象データと第２気象情
報とのオフセットを考慮して算出するものを採用するも
のである。

【００１８】

【作用】請求項１の局地気象データ推定方法であれば、
複数の空調機の内部において第１気象情報を計測し、ネ
ットワークを通して計測された第１気象情報を収集して
時系列的にメモリに保持し、ネットワークを通して気象
会社から収集した時系列的な第２気象情報に基づいて、
空調機毎の第１気象情報の何れかを選択し、選択した第
１気象情報に基づいて局地気象データを推定するのであ
るから、全ての第１気象情報ではなく、選択された第１
気象情報を用いて高精度に局地気象データを推定するこ
とができ、しかも特別に観測システム、センサを設ける
必要がないので、コストアップを大幅に抑制することが
できる。また、気象データの欠測を大幅に抑制すること
ができる。

【００１９】請求項２の局地気象データ推定方法であれ
ば、メモリに保持されている空調機毎の第１気象情報と
ネットワークを通して気象会社から収集した第２気象情
報との相関分析を行い、相関分析結果に基づいて空調機
毎の第１気象情報の何れかを選択するのであるから、局
地気象データの推定精度を高めることができるほか、請
求項１と同様の作用を達成することができる。

【００２０】請求項３の局地気象データ推定方法であれ
ば、空調機毎の第１気象情報を複数選択し、選択した複
数の第１気象情報を代表する気象情報を得て局地気象デ
ータとして採用するのであるから、局地気象データの推
定精度をより高めることができるほか、請求項１または
請求項２と同様の作用を達成することができる。

【００２１】請求項４の局地気象データ推定方法であれ
ば、複数の空調機の内部において第１気象情報を計測
し、ネットワークを通して計測された第１気象情報を収
集して時系列的にメモリに保持し、ネットワークを通し
て気象会社から収集した時系列的な第２気象情報に基づ
いて、選択すべき空調機を特定し、特定された空調機毎
の第１気象情報に基づいて局地気象データを推定し、推
定した局地気象データと、ネットワークを通して気象会
社から収集した対応する第２気象情報との差を所定の閾
値と比較し、差が所定の閾値よりも大きいことに応じて
推定された局地気象データを採用し、逆に差が所定の閾
値以下であることに応答して第２気象情報を採用するの
であるから、全ての第１気象情報ではなく、選択された
第１気象情報を用いて高精度に局地気象データを推定す
ることができ、また、第２気象情報が大きな誤差を含む
場合には、推定された局地気象データを採用して誤差を
大幅に低減することができ、しかも特別に観測システ
ム、センサを設ける必要がないので、コストアップを大
幅に抑制することができる。また、気象データの欠測を
大幅に抑制することができる。

【００２２】請求項５の局地気象データ推定方法であれ
ば、推定した局地気象データと、ネットワークを通して
気象会社から収集した対応する第２気象情報との差を、
局地気象データと第２気象情報とのオフセットを考慮し
て算出するのであるから、第２気象情報が大きな誤差を
含むか否かを精度よく判定することができるほか、請求
項４と同様の作用を達成することができる。

【００２３】請求項６の局地気象データ推定装置であれ
ば、第１気象情報計測手段により、複数の空調機の内部
において第１気象情報を計測し、第１気象情報収集手段
により、ネットワークを通して計測された第１気象情報
を収集して時系列的にメモリに保持する。そして、第１
気象情報選択手段により、ネットワークを通して気象会
社から収集した時系列的な第２気象情報に基づいて、空
調機毎の第１気象情報の何れかを選択し、局地気象デー
タ推定手段により、選択した第１気象情報に基づいて局
地気象データを推定することができる。

【００２４】したがって、全ての第１気象情報ではな
く、選択された第１気象情報を用いて高精度に局地気象
データを推定することができ、しかも特別に観測システ
ム、センサを設ける必要がないので、コストアップを大
幅に抑制することができる。また、気象データの欠測を
大幅に抑制することができる。

【００２５】請求項７の局地気象データ推定装置であれ
ば、前記第１気象情報選択手段として、メモリに保持さ
れている空調機毎の第１気象情報とネットワークを通し
て気象会社から収集した第２気象情報との相関分析を行
い、相関分析結果に基づいて空調機毎の第１気象情報の
何れかを選択するものを採用するのであるから、局地気
象データの推定精度を高めることができるほか、請求項
６と同様の作用を達成することができる。

【００２６】請求項８の局地気象データ推定装置であれ
ば、前記第１気象情報選択手段として、空調機毎の第１
気象情報を複数選択するものを採用し、前記局地気象デ
ータ推定手段として、選択した複数の第１気象情報を代
表する気象情報を得て局地気象データとして採用するも
のを採用するのであるから、局地気象データの推定精度
をより高めることができるほか、請求項６または請求項
７と同様の作用を達成することができる。

【００２７】請求項９の局地気象データ推定装置であれ
ば、第１気象情報計測手段により、複数の空調機の内部
において第１気象情報を計測し、第１気象情報収集手段
により、ネットワークを通して計測された第１気象情報
を収集して時系列的にメモリに保持する。そして、空調
機特定手段により、ネットワークを通して気象会社から
収集した時系列的な第２気象情報に基づいて、選択すべ
き空調機を特定し、局地気象データ推定手段により、特
定された空調機毎の第１気象情報に基づいて局地気象デ
ータを推定し、信頼性判定手段により、推定した局地気
象データと、ネットワークを通して気象会社から収集し
た対応する第２気象情報との差を所定の閾値と比較し、
局地気象データ選択手段により、差が所定の閾値よりも
大きいことに応じて推定された局地気象データを採用
し、逆に差が所定の閾値以下であることに応答して第２
気象情報を採用することができる。

【００２８】したがって、全ての第１気象情報ではな
く、選択された第１気象情報を用いて高精度に局地気象
データを推定することができ、また、第２気象情報が大
きな誤差を含む場合には、推定された局地気象データを
採用して誤差を大幅に低減することができ、しかも特別
に観測システム、センサを設ける必要がないので、コス
トアップを大幅に抑制することができる。また、気象デ
ータの欠測を大幅に抑制することができる。

【００２９】請求項１０の局地気象データ推定装置であ
れば、前記信頼性判定手段として、推定した局地気象デ
ータと、ネットワークを通して気象会社から収集した対
応する第２気象情報との差を、局地気象データと第２気
象情報とのオフセットを考慮して算出するものを採用す
るのであるから、第２気象情報が大きな誤差を含むか否
かを精度よく判定することができるほか、請求項９と同
様の作用を達成することができる。

【００３０】

【発明の実施の形態】以下、添付図面を参照して、この
発明の局地気象データ推定方法およびその装置の実施の
態様を詳細に説明する。

【００３１】図１はこの発明の局地気象データ推定方法
の一実施態様が適用される局地気象データ推定システム
の構成を示す概略図である。

【００３２】この局地気象データ推定システムは、気象
会社１と、空調機を有する複数の遠隔監視対象物件２
と、気象会社１、遠隔監視対象物件２に対してネットワ
ーク４を介して接続された遠隔監視センター３と、遠隔
監視センター３に対してネットワーク４を介して接続さ
れた気象データ利用者５とを有している。

【００３３】なお、前記遠隔監視対象物件２は、多数の
局地エリアのそれぞれに複数個づつ配置されたものであ
り、ビル、店舗、民家などが例示できる。そして、局地
エリアは、気象会社１による気象情報計測ポイントどう
しの間隔よりも小さい間隔毎に設定されている。具体的
には、気象情報計測ポイントどうしの間隔が２０ｋｍで
あるのに対して、局地エリアとして、互いに隣り合う１
ｋｍ四方のエリアを採用する。ただし、これ以外のエリ
アを採用することも可能である。

【００３４】前記ネットワーク４としては、公衆電話
網、インターネットなどが例示でき、有線、無線の何れ
であってもよい。

【００３５】前記遠隔監視センター３は、各遠隔監視対
象物件２の状況（例えば、空調機の稼働状況など）を監
視するとともに、運転指令などを各遠隔監視対象物件２
に供給し、しかも、後述する局地気象データ推定方法を
実施するものである。

【００３６】図２は遠隔監視センターの構成を概略的に
示すブロック図である。

【００３７】この遠隔監視センター３は、各空調機にす
でに装着されているセンサにより計測された第１気象情
報をネットワーク４を通して収集する第１気象情報収集
部３１と、ネットワーク４を通して気象会社１から第２
気象情報を収集する第２気象情報収集部３２と、第１気
象情報を空調機毎に時系列的に保持するとともに、第２
気象情報を観測ポイント毎に時系列的に保持する気象情
報記憶部３３と、第２気象情報に基づいて相関分析など
を行い、空調機毎の第１気象情報の何れか（例えば、相
関係数が所定の閾値以上の第１気象情報）を選択する第
１気象情報選択部３４と、選択した第１気象情報を保持
する有用データ記憶部３５と、有用データ記憶部３５に
保持している第１気象情報に基づいて局地気象データを
推定する（例えば、中央値、最頻値、平均値などを得て
局地気象データ推定値として出力する）局地気象データ
推定部３６と、推定された局地気象データをネットワー
ク４を通して気象データ利用者５に配信するｗｗｗ（ワ
ールドワイドウェブ）サーバー３７とを有している。

【００３８】次いで、図３のフローチャートを参照し
て、上記の構成の局地気象データ推定システムの作用を
説明する。

【００３９】ステップＳＰ１において、各遠隔監視対象
物件２の空調機に装着されたセンサにより第１気象情報
を計測し、ステップＳＰ２において、計測された第１気
象情報を第１気象情報収集部３１により収集して空調機
毎に時系列的に保持し、ステップＳＰ３において、第２
気象情報収集部３２により気象会社１から第２気象情報
を収集して観測ポイント毎に時系列的に保持し、ステッ
プＳＰ４において、所定期間（例えば、任意の２月間）
における空調機毎の時系列的な第１気象情報と、空調機
に対応する観測ポイント（例えば、空調機にもっとも近
い観測ポイント）の時系列的な第２気象情報とに基づく
相関解析処理を行って相関係数を算出し、ステップＳＰ
５において、算出した相関係数を所定の閾値（例えば、
０．９０）と比較し、所定の閾値以上の相関係数の第１
気象情報を選択する。

【００４０】次いで、ステップＳＰ６において、各局地
エリアに属する空調機毎の時刻毎の第１気象情報を所定
の規則（例えば、昇順）でソートし、ステップＳＰ７に
おいて、ソートされた第１気象情報から、代表値（例え
ば、中央値、最頻値、平均値など）を抽出し、局地気象
推定データとして採用し、そのまま一連の処理を終了す
る。

【００４１】したがって、空調機のセンサによる計測さ
れた全ての第１気象情報をそのまま採用するのではな
く、気象会社１から得た第２気象情報に対して高い相関
を有する第１気象情報を選択し、選択された第１気象情
報に基づいて局地気象データを推定することができ、局
地気象データの推定精度を高めることができる。そし
て、特別にセンサを設置するのではなく、空調機に予め
装着されているセンサのみを採用するのであるから、コ
ストアップを大幅に抑制することができる。

【００４２】さらに説明する。なお、以下においては、
気象情報の一種である日平均気温を例にとっている。

【００４３】気象会社１の互いに異なる観測ポイントに
おける日平均気温どうしの散布図の一例は図４に示すと
おりであり、相関係数が０．９９２であり、強い相関が
あることが分かる。

【００４４】そして、同様に気象会社の１つの観測ポイ
ントにおける日平均気温と２台の空調機において計測さ
れた日平均気温との散布図は図５、図６に示すとおりで
あり、一方は相関係数が０．９９５であり、強い相関が
あるの（図５参照）に対し、他方は相関係数が０．５７
０であり、弱い相関しかない（図６参照）ことが分か
る。したがって、前者は局地気象データの推定のために
有用なものであるのに対して、後者は局地気象データの
推定には使用することができないものである。

【００４５】換言すれば、相関係数が所定の閾値を越え
る空調機のみを選択することによって、高精度に局地気
象データを推定することができる。

【００４６】また、上記のようにして選択した空調機で
あっても、稀に空調機自体の故障やセンサの異常などが
発生することがあり、このような場合には、センサによ
り計測される気象情報として、局地気象データの推定に
は不適切な気象情報が得られることになる。

【００４７】すなわち、空調機自体の故障やセンサの異
常などが発生していない場合には、図７に示すとおり、
同一時刻における測定値を集計してヒストグラムを作成
した場合に、急峻な山ができ、この山から離れた値は存
在しない。したがって、何れの測定値を採用しても、高
精度な局地気象データの推定が可能である。

【００４８】これに対して、空調機自体の故障やセンサ
の異常などが発生している場合には、図８に示すとお
り、同一時刻における測定値を集計してヒストグラムを
作成した場合に、急峻な山ができるだけでなく、この山
から離れた値も存在する。したがって、山から離れた値
を採用すれば、高精度な局地気象データの推定ができな
くなってしまう。

【００４９】しかし、この実施態様においては、中央
値、最頻値、平均値などの代表値を採用するのであるか
ら、山から離れた値を採用することはなくなり、高精度
な局地気象データの推定が可能となる。ただし、山から
離れた値の影響を受けないという観点からは、中央値、
または最頻値を採用することが好ましい。

【００５０】なお、山から離れた値の個数が多くなれば
山から離れた値が採用される可能性が高くなるが、空調
機自体の故障やセンサの異常などが同時に多発すること
は現実には殆どないのであるから、局地気象データの推
定の精度が低下するおそれはない。

【００５１】図９はこの発明の局地気象データ推定方法
の他の実施態様が適用される局地気象データ推定システ
ムの構成を示す概略図である。

【００５２】この局地気象データ推定システムは、気象
会社１と、空調機を有する複数の遠隔監視対象物件２
と、気象会社１、遠隔監視対象物件２に対してネットワ
ーク４を介して接続された遠隔監視センター６と、遠隔
監視センター６に対してネットワーク４を介して接続さ
れた気象データ利用者５とを有している。

【００５３】なお、前記遠隔監視対象物件２は、予め設
定された局地エリア（例えば、１ｋｍ四方の局地エリ
ア）ごとに区分されている。そして、何れかの局地エリ
アには気象会社１の観測ポイントが含まれている。

【００５４】図１０は遠隔監視センターの構成を概略的
に示すブロック図である。

【００５５】この遠隔監視センター６は、各空調機にす
でに装着されているセンサにより計測された第１気象情
報をネットワーク４を通して収集する第１気象情報収集
部６１と、ネットワーク４を通して気象会社１から第２
気象情報を収集する第２気象情報収集部６２と、第１気
象情報を空調機毎に時系列的に保持するとともに、第２
気象情報を観測ポイント毎に時系列的に保持する気象情
報記憶部６３と、第２気象情報に基づいて相関分析など
を行い、第１気象情報の何れか（例えば、相関係数が所
定の閾値以上の第１気象情報）および対応する空調機を
選択する有用空調機抽出部６４と、選択した空調機を保
持する有用空調機記憶部６５と、有用空調機記憶部６５
に保持している空調機に対応する最新の第１気象情報基
づいて局地気象データを推定する（例えば、中央値、最
頻値、平均値などを得て局地気象データ推定値として出
力する）局地気象データ推定部６６と、最新の第２気象
情報が最新の第１気象情報に基づいて推定された局地気
象データから大きく乖離している場合に、局地気象デー
タ推定値、および最新の第２気象情報を入力として第２
気象情報を修正するデータ修正部６７と、修正された第
２気象情報をネットワーク４を通して気象データ利用者
５に配信するｗｗｗ（ワールドワイドウェブ）サーバー
６８とを有している。

【００５６】次いで、図１１のフローチャートを参照し
て、上記の構成の局地気象データ推定システムの作用を
説明する。

【００５７】ステップＳＰ１において、各遠隔監視対象
物件２の空調機に装着されたセンサにより第１気象情報
を計測し、ステップＳＰ２において、計測された第１気
象情報を第１気象情報収集部６１により収集して空調機
毎に時系列的に保持し、ステップＳＰ３において、第２
気象情報収集部６２により気象会社１から第２気象情報
を収集して観測ポイント毎に時系列的に保持し、ステッ
プＳＰ４において、所定期間（例えば、任意の２月間）
における空調機毎の時系列的な第１気象情報と、空調機
に対応する観測ポイント（例えば、空調機にもっとも近
い観測ポイント）の時系列的な第２気象情報とに基づく
相関解析処理を行って相関係数を算出し、ステップＳＰ
５において、算出した相関係数を所定の閾値（例えば、
０．９０）と比較し、所定の閾値以上の相関係数の第１
気象情報に対応する空調機を選択する。

【００５８】次いで、ステップＳＰ６において、各局地
エリアに属する空調機毎の時刻毎の第１気象情報を所定
の規則（例えば、昇順）でソートし、ステップＳＰ７に
おいて、ソートされた第１気象情報から、代表値（例え
ば、中央値、最頻値、平均値など）を抽出し、ステップ
ＳＰ８において、対応する時刻における第２気象情報を
選択し、ステップＳＰ９において、抽出した代表値と選
択した第２気象情報とが所定の閾値以上乖離しているか
否か（例えば、温度差が２℃以上であるか否か）を判定
し、所定の閾値以上は乖離していないと判定された場合
には、ステップＳＰ１０において、選択された第２気象
情報をそのまま採用する。逆に、所定の閾値以上乖離し
ていると判定された場合には、ステップＳＰ１１におい
て、抽出した代表値を第２気象情報として採用する。

【００５９】そして、ステップＳＰ１０の処理、または
ステップＳＰ１１の処理が行われた後は、そのまま一連
の処理を終了する。

【００６０】なお、以上には、抽出した代表値と第２気
象情報との間のオフセット成分が０であると仮定した場
合の処理を説明しているが、実際には、抽出した代表値
と第２気象情報との間のオフセット成分が０でない可能
性がある。この場合には、抽出した代表値にオフセット
成分を上乗せした値を第２気象情報として採用すればよ
い。

【００６１】したがって、この実施態様を採用した場合
には、気象会社１の何れかの観測ポイントに何らかの異
常が発生して第２気象情報が不正確になった場合に、選
択された空調機により計測された第１気象情報から抽出
した代表値を用いて第２気象情報を推定することができ
る。

【００６２】なお、気象会社で計測される第２気象情報
が欠測していた場合には、それを示す値（通常は、９９
９９）が代わりに格納される。この値は、計測値と区別
できるように乖離した値が採用されるので、上述の方法
で問題なく対応することができる。

【００６３】

【発明の効果】請求項１の発明は、全ての第１気象情報
ではなく、選択された第１気象情報を用いて高精度に局
地気象データを推定することができ、しかも特別に観測
システム、センサを設ける必要がないので、コストアッ
プを大幅に抑制することができ、また、気象データの欠
測を大幅に抑制することができるという特有の効果を奏
する。

【００６４】請求項２の発明は、局地気象データの推定
精度を高めることができるほか、請求項１と同様の効果
を奏する。

【００６５】請求項３の発明は、局地気象データの推定
精度をより高めることができるほか、請求項１または請
求項２と同様の効果を奏する。

【００６６】請求項４の発明は、全ての第１気象情報で
はなく、選択された第１気象情報を用いて高精度に局地
気象データを推定することができ、また、第２気象情報
が大きな誤差を含む場合には、推定された局地気象デー
タを採用して誤差を大幅に低減することができ、しかも
特別に観測システム、センサを設ける必要がないので、
コストアップを大幅に抑制することができ、また、気象
データの欠測を大幅に抑制することができるという特有
の効果を奏する。

【００６７】請求項５の発明は、第２気象情報が大きな
誤差を含むか否かを精度よく判定することができるほ
か、請求項４と同様の効果を奏する。

【００６８】請求項６の発明は、全ての第１気象情報で
はなく、選択された第１気象情報を用いて高精度に局地
気象データを推定することができ、しかも特別に観測シ
ステム、センサを設ける必要がないので、コストアップ
を大幅に抑制することができ、また、気象データの欠測
を大幅に抑制することができるという特有の効果を奏す
る。

【００６９】請求項７の発明は、局地気象データの推定
精度を高めることができるほか、請求項６と同様の効果
を奏する。

【００７０】請求項８の発明は、局地気象データの推定
精度をより高めることができるほか、請求項６または請
求項７と同様の効果を奏する。

【００７１】請求項９の発明は、全ての第１気象情報で
はなく、選択された第１気象情報を用いて高精度に局地
気象データを推定することができ、また、第２気象情報
が大きな誤差を含む場合には、推定された局地気象デー
タを採用して誤差を大幅に低減することができ、しかも
特別に観測システム、センサを設ける必要がないので、
コストアップを大幅に抑制することができ、また、気象
データの欠測を大幅に抑制することができるという特有
の効果を奏する。

【００７２】請求項１０の発明は、第２気象情報が大き
な誤差を含むか否かを精度よく判定することができるほ
か、請求項９と同様の効果を奏する。

【図面の簡単な説明】

【図１】この発明の局地気象データ推定方法の一実施態
様が適用される局地気象データ推定システムの構成を示
す概略図である。

【図２】遠隔監視センターの構成を概略的に示すブロッ
ク図である。

【図３】この発明の局地気象データ推定方法の一実施態
様を説明するフローチャートである。

【図４】気象会社の互いに異なる観測ポイントにおける
日平均気温どうしの散布図の一例を示す図である。

【図５】気象会社の１つの観測ポイントにおける日平均
気温と１台の空調機において計測された日平均気温との
散布図を示す図である。

【図６】気象会社の１つの観測ポイントにおける日平均
気温と他の１台の空調機において計測された日平均気温
との散布図を示す図である。

【図７】空調機自体の故障やセンサの異常などが発生し
ていない場合において、同一時刻における測定値を集計
して作成したヒストグラムの一例を示す図である。

【図８】空調機自体の故障やセンサの異常などが発生し
ている場合において、同一時刻における測定値を集計し
て作成したヒストグラムの一例を示す図である。

【図９】この発明の局地気象データ推定方法の他の実施
態様が適用される局地気象データ推定システムの構成を
示す概略図である。

【図１０】遠隔監視センターの構成を概略的に示すブロ
ック図である。

【図１１】この発明の局地気象データ推定方法の他の実
施態様を説明するフローチャートである。

【符号の説明】

１ 気象会社 ４ ネットワーク ３１ 第１気象情報収集部 ３３ 気象情報記憶部 ３４ 第１気象情報選択部 ３６ 局地気象データ推
定部 ６１ 第１気象情報収集部 ６３ 気象情報記憶部 ６４ 有用空調機抽出部 ６６ 局地気象データ推定
部 ６７ データ修正部

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 赤松 敏行 滋賀県草津市岡本町字大谷1000番地の２ 株式会社ダイキンシステムソリューション ズ研究所内

Claims (10)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 複数の空調機の内部において第１気象情
   報を計測し、 ネットワークを通して計測された第１気象情報を収集し
   て時系列的にメモリに保持し、 ネットワークを通して気象会社から収集した時系列的な
   第２気象情報に基づいて、空調機毎の第１気象情報の何
   れかを選択し、 選択した第１気象情報に基づいて局地気象データを推定
   することを特徴とする局地気象データ推定方法。
2. 【請求項２】 メモリに保持されている空調機毎の第１
   気象情報とネットワークを通して気象会社から収集した
   第２気象情報との相関分析を行い、相関分析結果に基づ
   いて空調機毎の第１気象情報の何れかを選択する請求項
   １に記載の局地気象データ推定方法。
3. 【請求項３】 空調機毎の第１気象情報を複数選択し、
   選択した複数の第１気象情報を代表する気象情報を得て
   局地気象データとして採用する請求項１または請求項２
   に記載の局地気象データ推定方法。
4. 【請求項４】 複数の空調機の内部において第１気象情
   報を計測し、 ネットワークを通して計測された第１気象情報を収集し
   て時系列的にメモリに保持し、 ネットワークを通して気象会社から収集した時系列的な
   第２気象情報に基づいて、選択すべき空調機を特定し、 特定された空調機毎の第１気象情報に基づいて局地気象
   データを推定し、 推定した局地気象データと、ネットワークを通して気象
   会社から収集した対応する第２気象情報との差を所定の
   閾値と比較し、 差が所定の閾値よりも大きいことに応じて推定された局
   地気象データを採用し、逆に差が所定の閾値以下である
   ことに応答して第２気象情報を採用することを特徴とす
   る局地気象データ推定方法。
5. 【請求項５】 推定した局地気象データと、ネットワー
   クを通して気象会社から収集した対応する第２気象情報
   との差を、局地気象データと第２気象情報とのオフセッ
   トを考慮して算出する請求項４に記載の局地気象データ
   推定方法。
6. 【請求項６】 複数の空調機の内部において第１気象情
   報を計測する第１気象情報計測手段と、 ネットワーク（４）を通して計測された第１気象情報を
   収集して時系列的にメモリに保持する第１気象情報収集
   手段（３１）（３３）と、 ネットワークを通して気象会社（１）から収集した時系
   列的な第２気象情報に基づいて、空調機毎の第１気象情
   報の何れかを選択する第１気象情報選択手段（３４）
   と、 選択した第１気象情報に基づいて局地気象データを推定
   する局地気象データ推定手段（３６）とを含むことを特
   徴とする局地気象データ推定装置。
7. 【請求項７】 前記第１気象情報選択手段（３４）は、
   メモリに保持されている空調機毎の第１気象情報とネッ
   トワーク（４）を通して気象会社（１）から収集した第
   ２気象情報との相関分析を行い、相関分析結果に基づい
   て空調機毎の第１気象情報の何れかを選択するものであ
   る請求項６に記載の局地気象データ推定装置。
8. 【請求項８】 前記第１気象情報選択手段（３４）は、
   空調機毎の第１気象情報を複数選択するものであり、前
   記局地気象データ推定手段（３６）は、選択した複数の
   第１気象情報を代表する気象情報を得て局地気象データ
   として採用するものである請求項６または請求項７に記
   載の局地気象データ推定装置。
9. 【請求項９】 複数の空調機の内部において第１気象情
   報を計測する第１気象情報計測手段と、 ネットワーク（４）を通して計測された第１気象情報を
   収集して時系列的にメモリに保持する第１気象情報収集
   手段（６１）（６３）と、 ネットワーク（４）を通して気象会社（１）から収集し
   た時系列的な第２気象情報に基づいて、選択すべき空調
   機を特定する空調機特定手段（６４）と、 特定された空調機毎の第１気象情報に基づいて局地気象
   データを推定する局地気象データ推定手段（６６）と、 推定した局地気象データと、ネットワークを通して気象
   会社から収集した対応する第２気象情報との差を所定の
   閾値と比較する信頼性判定手段（６７）と、 差が所定の閾値よりも大きいことに応じて推定された局
   地気象データを採用し、逆に差が所定の閾値以下である
   ことに応答して第２気象情報を採用する局地気象データ
   選択手段（６７）とを含むことを特徴とする局地気象デ
   ータ推定装置。
10. 【請求項１０】 前記信頼性判定手段（６７）は、推定
    した局地気象データと、ネットワーク（４）を通して気
    象会社（１）から収集した対応する第２気象情報との差
    を、局地気象データと第２気象情報とのオフセットを考
    慮して算出するものである請求項９に記載の局地気象デ
    ータ推定装置。