JP2010249454A

JP2010249454A - 設備運用システム

Info

Publication number: JP2010249454A
Application number: JP2009101104A
Authority: JP
Inventors: Akihisa Yoshimura; 晃久吉村; Kaoru Saito; 薫斉藤
Original assignee: Mitsubishi Electric Corp; Mitsubishi Electric Building Techno Service Co Ltd
Current assignee: Mitsubishi Electric Corp; Mitsubishi Electric Building Solutions Corp
Priority date: 2009-04-17
Filing date: 2009-04-17
Publication date: 2010-11-04
Anticipated expiration: 2029-04-17
Also published as: JP5258665B2

Abstract

【課題】設備の消費エネルギーを抑制しつつ、多くの個人にとって快適な室内環境を提供することができる設備運用システムを得る。
【解決手段】外部から入手した気象情報に基づいて、空調機器を含む居室内の設備の運用計画を立てるとともに、運用計画に基づいて設備の運用を制御する設備情報管理サーバ１３０を備えた設備運用システムであって、居室の出入り口に設けられ、あらかじめ記憶された認証用データを用いて居室の利用者を認証するとともに、居室への利用者の入退室を管理するセキュリティ機器１０６をさらに備え、設備情報管理サーバ１３０は、セキュリティ機器１０６で認証された利用者の快適性指標に関する個人データに基づいて、運用計画を補正する。
【選択図】図１

Description

この発明は、ビルや工場等の建物において、例えば空調機器や照明設備等の設備の運用を管理する設備運用システムに関する。

従来から、ビルや工場等の建物における設備の消費エネルギーを低減するものとして、ネットワークを通じて入手した気象情報に基づいて室内環境を推定し、推定された室内環境に応じて各空調機器の設定を最適化する空調制御装置が知られている（例えば、特許文献１参照）。

また、同様に建物における設備の消費エネルギーを低減するものとして、エレベータ稼働情報に基づいて在室人数を測定し、測定された在室人数に応じて空調機器や照明設備等の設備の運用計画を作成する設備運用計画システムが知られている（例えば、特許文献２参照）。

特開２００３−０７４９４３号公報特開２００５−１０４６３５号公報

しかしながら、従来技術には、以下のような課題がある。
特許文献１に示された空調制御装置では、快適性が個人毎の主観によって異なるので、単に室内環境を推定しただけでは、細やかな快適性を保証することができないという問題がある。
また、特許文献２に示された設備運用計画システムでは、個人の人数を把握することはできるものの、主観的な快適性を把握することができないので、細やかな快適性を保証することができないという問題がある。
すなわち、快適性とは主観的な値であり、個人毎に大きく変化するので、室内の一部の個人の快適性しか保証することができないという問題がある。

この発明は、上記のような課題を解決するためになされたものであり、設備の消費エネルギーを抑制しつつ、多くの個人にとって快適な室内環境を提供することができる設備運用システムを得ることを目的とする。

この発明に係る設備運用システムは、外部から入手した気象情報に基づいて、空調機器を含む居室内の設備の運用計画を立てるとともに、運用計画に基づいて設備の運用を制御する設備制御手段を備えた設備運用システムであって、居室の出入り口に設けられ、あらかじめ記憶された認証用データを用いて居室の利用者を認証するとともに、居室への利用者の入退室を管理する入退室管理手段をさらに備え、設備制御手段は、入退室管理手段で認証された利用者の快適性指標に関する個人データに基づいて、運用計画を補正するものである。

この発明に係る設備運用システムによれば、設備制御手段は、外部から入手した気象情報に基づいて、空調機器を含む居室内の設備の運用計画を立てるとともに、入退室管理手段で認証された利用者の快適性指標に関する個人データに基づいて、運用計画を補正する。
そのため、設備の消費エネルギーを抑制しつつ、多くの個人にとって快適な室内環境を提供することができる設備運用システムを得ることができる。

この発明の実施の形態１に係る設備運用システムを示すブロック図である。この発明の実施の形態１に係る設備制御手段による運用計画作成処理を示すフローチャートである。この発明の実施の形態１に係る設備制御手段による個人嗜好の評価最適化処理を示すフローチャートである。この発明の実施の形態１に係る設備制御手段による個人嗜好の学習処理を示すフローチャートである。

以下、この発明の設備運用システムの好適な実施の形態につき図面を用いて説明するが、各図において同一、または相当する部分については、同一符号を付して説明する。

実施の形態１．
図１は、この発明の実施の形態１に係る設備運用システムを示すブロック図である。
図１において、建物１００には、カメラ機器１０１、昇降機１０２、空調機器１０３、受配電機器１０４、照明設備１０５、セキュリティ機器１０６（入退室管理手段）、ＯＡ設備１０７、防災設備１０８が設備機器として設けられている。なお、建物１００には、これらの設備機器１０１〜１０８が全て設けられる必要はなく、また、これらの設備機器１０１〜１０８以外の設備機器が設けられてもよい。

これらの設備機器１０１〜１０８は、設備管理コントローラ１１０に接続されている。設備管理コントローラ１１０は、建物１００内の居室毎に各設備機器の消費エネルギーを監視し、通信経路１１１を介してその情報を情報コントローラ１１２に送信する。また、設備管理コントローラ１１０は、情報コントローラ１１２から受信した省エネ制御命令に基づいて、各設備機器に制御信号を出力する。

情報コントローラ１１２は、設備管理コントローラ１１０から受信した情報を暗号化し、暗号化した情報を、通信トラフィックや時間帯等に応じて、通信経路１２０を介して設備情報管理サーバ１３０（設備制御手段、記憶手段）に送信する。また、情報コントローラ１１２は、設備情報管理サーバ１３０から受信した情報を復号化し、復号化した情報を設備管理コントローラ１１０に送信する。

設備情報管理サーバ１３０は、各建物１００の情報コントローラ１１２から送信される情報を一元管理するデータサーバであり、複数の建物１００における設備情報等を管理する。また、設備情報管理サーバ１３０へは、快適度申告手段１１３から、居室内の快適度が送信される。なお、快適度申告手段１１３は、例えばパソコン等を用いて居室の利用者が快適度を申告するものであってもよいし、各種の温度、湿度センサにより、自動で室内環境を計測するものであってもよい。また、快適度申告手段１１３は、カメラ機器１０１の撮影した映像に基づいて居室内の利用者の体表面温度を推定し、体表面温度に応じて自動で快適度を変更するものであってもよい。

設備情報管理サーバ１３０は、各建物１００の各設備機器からの情報を取得し、また、気象情報配信設備１５０から通信経路１４０を介して気象情報を取得し、後述する算出方法に従って、各建物１００の各設備機器の運用計画を作成する。
なお、設備管理コントローラ１１０、情報コントローラ１１２、設備情報管理サーバ１３０等のサーバ機器は、その機能を満たせるものであれば、１つもしくは複数のハードウェア構成となってもよい。

また、セキュリティ機器１０６は、建物１００内の各居室の出入り口に設けられたカードリーダを含んでいる。カードリーダは、居室の利用者が携帯するＩＤカードを読み込ませることにより、ＩＤカードに登録されたＩＤデータとあらかじめ記憶された認証用データとを比較し、両者が一致する場合に、居室への利用者の入退室を許可する。このとき、カードリーダは、設備情報管理サーバ１３０に対してＩＤデータを含む入退室情報を出力し、設備情報管理サーバ１３０は、この入退室情報を入退室履歴として記憶する。

また、設備情報管理サーバ１３０は、日々の運用計画を作成する際、過去の同じ曜日または同じ時間帯における各設備機器の運用履歴および利用者の入退室履歴と、現在の気象情報とに基づいて運用計画を作成する。
また、設備情報管理サーバ１３０は、セキュリティ機器１０６で認証された利用者の快適性指標に関する個人データ（後述する）に基づいて、運用計画を補正する。

また、設備情報管理サーバ１３０は、個人データを学習して更新する学習モードを有し、学習モードにおいて、個人データに基づいて補正された空調機器１０３の運用計画から外れた運用計画を立てて空調機器１０３を制御し、利用者による空調機器１０３への操作入力に基づいて、個人データを更新する。

以下、図２のフローチャートを参照しながら、設備情報管理サーバ１３０による日々の運用計画の作成処理について説明する。
なお、この処理は、例えば朝６時等の定められた処理開始時刻になると、設備情報管理サーバ１３０内で開始される。また、この処理は、建物１００内の居室毎に実行される。処理開始時刻は、建物１００毎に決められているが、一般に、通信トラフィックが少なく、かつ各設備機器が運用されていない時間帯が選択される。

まず、設備情報管理サーバ１３０は、過去の設備機器情報（運用履歴）を取得し、消費エネルギーを算出する（ステップＳ２０１）。
ステップＳ２０１で取得される設備機器情報には、各時刻における消費エネルギー量、制御設定値、機器容量、機器名称、接地年月日等の設備管理情報が含まれている。
例えば、空調機器１０３の設備機器情報としては、時刻、機器名称、設定温度、発停、運転モード、風向、風量、室内機吸い込み温度、リモコン操作履歴、室内機吹き出し口温度、室外機出力、周波数、冷媒蒸発温度等が挙げられる。

このとき、設備情報管理サーバ１３０は、設備機器の運用履歴の傾向が似ている過去の同じ曜日または同じ時間帯における設備機器情報を取得する。これにより、無駄なエネルギーの消費を防止することができる。
また、設備情報管理サーバ１３０は、消費エネルギー量が計測されている場合には、消費エネルギー量を合算する。消費エネルギー量が計測されていない場合には、機器容量とあらかじめ定められた運用パターンとから消費エネルギー量を推定するか、新たに計測装置等を用いて消費エネルギー量を計測し、これらを合算する。

続いて、設備情報管理サーバ１３０は、消費エネルギーと設備機器の容量とから、負荷率を算出する（ステップＳ２０２）。
ステップＳ２０２では、設備情報管理サーバ１３０は、ステップＳ２０１で得られた設備機器毎の消費エネルギー量と設備機器の負荷容量とから、負荷率を算出する。また、後に取得する気象情報の履歴と合わせて、負荷率と気象情報との回帰直線を作成し、気象条件による負荷率の推定を行う。

次に、設備情報管理サーバ１３０は、気象情報を取得し、最新の室外環境推定値を得る（ステップＳ２０３）。
ステップＳ２０３では、設備情報管理サーバ１３０は、気象情報配信設備１５０から気象情報を取得する。気象情報には、気象統計情報と予報とがあり、予報における気象情報としては、例えば、各地点のある時刻における天気、気温、湿度、降水量、風向、風速等が挙げられる。気象統計情報は、主に気象庁が提供しているデータであり、ある気象観測点におけるある時刻の気圧、降水量、気温、露点温度、蒸気圧、湿度、風速、風向、日照時間、日射量、降雪、積雪、天気、雲量、視程等を含んでいる。

なお、これらの気象情報は、気象庁等が発表しているデータだけでなく、建物１００内もしくは建物１００の近辺に配置した各種の温度、湿度、日照センサ等の計測値を用いてもよい。また、負荷率の推定を行う際には、気象統計情報を用い、運用計画の作成時には、気象予報を用いる。

続いて、設備情報管理サーバ１３０は、居室への入退室情報および個人データを読み出す（ステップＳ２０４）。
ステップＳ２０４では、設備情報管理サーバ１３０は、自身が記憶している入退室情報を読み出す。入退室情報は、セキュリティ機器１０６から得られる情報であり、例えば、年月日、時刻、ゲートＩＤ、ゲート名、個人のＩＤデータ、名前、入退室状態、個人データ等を含んでいる。個人データは、例えば、ＩＤデータ、名前、所属、在籍フロア、座席位置、冷房嗜好、暖房嗜好、体重、着衣量、活動量等を含んでいる。

ここで、これらの個人データは、居室の利用者が携帯するＩＤカード上に記憶されてもよいし、設備情報管理サーバ１３０に記憶されてもよいし、別途個人データ管理サーバを設けて、ＩＤデータを鍵として個人データを取得してもよい。また、カードリーダ等を含むセキュリティ機器１０６を有していない建物においても、例えば、タイムカード等の情報、建物運用や勤務形態から入退室を類推してもよい。また、スケジュール管理ソフトやパソコンのログイン履歴等から入退室履歴を取得してもよい。

次に、設備情報管理サーバ１３０は、ステップＳ２０３で得られた室外環境推定値から室内環境を推定し、入退室履歴および快適度申告手段１１３による快適度の申告履歴から、室内環境目標値を算出する（ステップＳ２０５）。

ステップＳ２０５では、設備情報管理サーバ１３０は、室内環境目標値を算出する。室内環境目標値とは、居室内のあるエリアにおいて、在室者が不快に感じない快適度のしきい値である。快適度は、例えば特開平１０−１４１７３６号公報に記載されたＩＳＯ７７３０のＰＭＶ（予測平均温冷感申告：ＰｒｅｄｉｃｔｅｄＭｅａｎＶｏｔｅ）等の体感に基づく指標や、ＰＰＤ（予測不快者率：ＰｒｅｄｉｃｔｅｄＰｅｒｃｅｎｔａｇｅｏｆＤｉｓｓａｔｉｓｆｉｅｄ）等を用いてもよい。また、ＤＩ（不快指数：ＤｉｓｃｏｍｆｏｒｔＩｎｄｅｘ）やＳＥＴ（新標準有効温度：ＳｔａｎｄａｒｄｎｅｗＥｆｆｅｃｔｉｖｅＴｅｍｐｅｒａｔｕｒｅ）等を用いてもよい。これらの快適度は、個人（利用者）毎に記録され、学習によって更新される。

室内環境目標値は、個人毎の快適度の平均値を用いることとするが、室内機や照明の数が十分にあり、制御対象エリアが細かい場合には、個人の快適度をそのまま用いることができる。
また、個人毎の快適度のばらつきが大きく、各利用者の不満が大きくなると推定される場合には、個人データの座席位置データから、快適度の嗜好が近似している利用者を同じ制御エリアに集めるように、居室の利用者や管理者に提案することもできる。

続いて、設備情報管理サーバ１３０は、ステップＳ２０５で得られた室内環境目標値を満たす範囲内で、エネルギー消費量が最小となるように設備機器の運用計画を作成する（ステップＳ２０６）。

ステップＳ２０６では、設備情報管理サーバ１３０は、室内環境目標値と負荷率とに基づいて、設備機器の運用計画を作成する。設備情報管理サーバ１３０は、直近の過去の設備機器の運用情報をベースに、気象情報から室内環境を推定し、その推定値が個人毎の快適度に満たない場合には、設備機器の運用設定を微量変更し、再度室内環境を推定する。ここで、設備機器の運用情報とは、例えば設備機器の負荷率を指している。この計算を、室内環境が快適度を超えるまで繰り返し、運用計画を作成する。

室内環境を推定するためには、例えば、ＰＭＶを快適度の指標として用いる場合には、過去のＰＭＶ値、過去の気象情報、過去の運用設定および入退室情報のそれぞれの相関関係に基づいて、設定変更時のＰＭＶ値を推定する。このとき、ＰＭＶ値を対象となるエリアについて平均したものを室内環境指標として用いる。

次に、設備情報管理サーバ１３０は、ステップＳ２０６で得られた設備機器の運用計画を、通信経路１２０を介して建物１００内の情報コントローラ１１２に送信する（ステップＳ２０７）。
ステップＳ２０７では、設備情報管理サーバ１３０は、ステップＳ２０６で作成された設備機器の運用計画に基づいて、設備機器毎の制御値を設定する。設備機器毎の制御設定値は、設備機器毎に個別に作成された負荷率と具体的な制御値とのテーブルによって決定される。例えば、照明設備１０５の負荷率が７０％の場合には、照明設備１０５の消費電力が７０％となるように設定するものであり、空調機器１０３の負荷率が７０％の場合には、室外機容量を７０％に設定するもの等である。

続いて、個人の嗜好を評価する方法について説明する。
エリアの快適性を推定するために、例えば快適性指標としてＰＭＶを用いる場合には、代謝量、着衣量、空気温度、平均放射温度、平均風速、相対湿度が必要となり、特に、室内環境を推定するなかで、温度および湿度は最も重要なパラメータである。これらの情報のうち、代謝量、着衣量等の個人に関する情報は、個人データとして設備情報管理サーバ１３０で管理される。また、設備情報管理サーバ１３０は、気象情報、室内のフロア見取り図、空調機器１０３の情報および位置、個人座席表等も管理している。

なお、個人データについては、上述したようにＩＤカード等を用いたセキュリティ機器１０６を利用して取得する方法の他に、パソコン等を用いて利用者からの入力を使う方法等もある。また、近年ではセキュリティ機器１０６の１つとして、カメラによる個人認証等もあり、これらの装置を用いて個人データを管理する方法もある。

また、快適性は、個人の主観によって変化するので、個人が起こした行動や時間帯によって、快適性は少しずつ変化する。特に、出社時は、通勤による歩行運動により体温が上昇していることが多く、快適性は、通常よりも不快方向へとずれている。そのため、自宅からの歩行距離情報から出社時の運動量を推定し、入退室情報から出社時間を推定することにより、出社時の快適性を補正することができる。

そこで、利用者が自宅から居室に到着するまでの移動手段、移動時間および歩行距離を個人データとして記憶させ、設備情報管理サーバ１３０は、出社時間において利用者がセキュリティ機器１０６で認証されたときに、移動手段、移動時間および歩行距離に基づいて、設備機器の運用計画を補正する。これにより、出社時における不快な運転状態を緩和することができる。

また、着衣量については、カメラ機器１０１で撮影された映像を赤外放射量によって、色分けすることにより、利用者の肌の露出面積を算出することができる。また、肌の露出面積比率と、空調機器１０３の運転履歴から導かれる快適性指標に基づいて着衣量を逆算することができ、着衣量を季節に応じて学習し補正していくことができる。

そこで、設備情報管理サーバ１３０は、カメラ機器１０１で撮影された映像に基づいて利用者の肌の露出面積を算出して着衣量を推定し、着衣量に基づいて運行計画を補正する。これにより、自動的に着衣量を推定し、操作の煩雑さを軽減するとともに、快適性の精度を向上させることができる。

また、室内温度、湿度、平均風速および放射温度については、居室内にセンサを設置するのが好適であるが、コストが高くなるので、設備機器からの情報や推定値を用いてもよい。例えば、室内温度および平均風速については、空調機器１０３の室内機吸い込み温度や風量設定等を利用することができる。また、湿度に関しては、居室内の気密性が高くなければ、その絶対量は室外とほぼ同じと考えることができるので、例えば気象庁が発表した湿度情報等を利用することができる。

以下、図３のフローチャートを参照しながら、設備情報管理サーバ１３０による個人嗜好の評価最適化処理について説明する。
まず、設備情報管理サーバ１３０は、室内の環境推定値を、十分に快適な値に設定する（ステップＳ３０１）。
ステップＳ３０１において、十分に快適な値とは、居室の利用者のほぼ全てが不快とならない快適度を指している。例えば、不快指数であれば、６５〜７０であり、ＰＭＶであれば、０．５以内である。これらの値は、居室内の利用者の属性によって変化するので、利用者の快適性指標に関する個人データのエリア毎の平均値に、ある安全係数を乗算したものを初期値として用いてもよい。

続いて、設備情報管理サーバ１３０は、室内環境設定値を少しだけ不快な値に変更する（ステップＳ３０２）。
ステップＳ３０２では、設備情報管理サーバ１３０は、室内環境を少しだけ不快な方向へと変更するが、この変更値は、室内環境に対して十分に微少な値である必要がある。

次に、設備情報管理サーバ１３０は、自身が記憶している気象情報、入退室情報、フロア人数情報等を読み出し、エリア毎の快適度を推定する（ステップＳ３０３）。
ステップＳ３０３では、設備情報管理サーバ１３０は、室内のエリア毎の快適度を推定する。これは、気象情報等のデータに基づいて、標準的な人間が感じると考えられる快適度を算出するものである。標準的な人間の情報は、例えば厚生労働省が発表している国民栄養調査等の統計データを用いてもよいし、その居室の利用者の個人データをそれぞれ平均してもよい。

続いて、設備情報管理サーバ１３０は、自身が個人データとして記憶している個人毎の嗜好する快適度を読み出す（ステップＳ３０４）。
次に、設備情報管理サーバ１３０は、個人毎のエリア位置を、上述した個人座席表や室内のフロア見取り図を用いて取得する（ステップＳ３０５）。

続いて、設備情報管理サーバ１３０は、ステップＳ３０３で推定されたエリア快適度と、個人の快適度との差分を算出する（ステップＳ３０６）。
また、設備情報管理サーバ１３０は、快適度の差分をエリア毎に合算する（ステップＳ３０７）。

次に、設備情報管理サーバ１３０は、この差分の合計値が第１所定値以上であるか否かを判定する（ステップＳ３０８）。
ステップＳ３０８において、差分の合計値が第１所定値よりも小さい（すなわち、Ｎｏ）と判定された場合には、設備情報管理サーバ１３０は、最適な環境設定値が得られていないとして、ステップＳ３０２に移行し、ステップＳ３０２〜ステップＳ３０７までの処理を繰り返す。

一方、ステップＳ３０８において、差分の合計値が第１所定値以上である（すなわち、Ｙｅｓ）と判定された場合には、設備情報管理サーバ１３０は、差分の合計値が第２所定値以下であるか否かを判定する（ステップＳ３０９）。

ステップＳ３０９において、差分の合計値が第２所定値よりも大きい（すなわち、Ｎｏ）と判定された場合には、設備情報管理サーバ１３０は、最適な環境設定値が得られていないとして、室内環境設定値を少しだけ快適な値に変更し（ステップＳ３１０）、ステップＳ３０３に移行して、ステップＳ３０２〜ステップＳ３０８までの処理を繰り返す。
一方、ステップＳ３０９において、差分の合計値が第２所定値以下である（すなわち、Ｙｅｓ）と判定された場合には、設備情報管理サーバ１３０は、最適な環境設定値が得られたとして、図３の処理を終了する。

ステップＳ３０８では、ステップＳ３０３で推定されたエリア快適度と、個人の快適度との差分がある程度以上となるように環境設定値を設定する。一般的に、省エネを推進しようとした場合には、快適性とのバランスが問題となるが、建物１００等によっては、過剰な設定を行っている箇所も多い。そのため、まず、ステップＳ３０８で、室内環境設定値を不快な方向へ最適化させてエネルギー使用量の低減を図り、ステップＳ３０９で、十分に不快となった室内環境を、利用者が不快と感じないところまで最適化させることにより、室内環境の快適性と省エネルギーとのバランス点を見つける。

続いて、個人の嗜好する快適度を学習する方法について説明する。
一般に、居室内の環境や快適度は、建物毎や利用者毎に異なる。また、快適な環境も１年を通じて同じではない。そのため、上述した個人の嗜好する快適度を、時間帯や季節に応じて適宜変更することが望ましい。個人の嗜好する快適度を自らが変更することは、作業が繁雑であるが、ここでは、個人の嗜好する快適度を自動的に学習する方法を示す。

以下、図４のフローチャートを参照しながら、設備情報管理サーバ１３０による個人嗜好の学習処理（学習モード）について説明する。
まず、設備情報管理サーバ１３０は、自身が記憶する過去の気象情報や室内環境情報を読み出す（ステップＳ４０１）。
続いて、設備情報管理サーバ１３０は、自身が記憶する過去の空調機器１０３の操作履歴を読み出す（ステップＳ４０２）。

次に、設備情報管理サーバ１３０は、過去の空調機器１０３の操作履歴を検索し、ある一定の過去まで遡った範囲内において、空調機器１０３の操作履歴が存在するか否かを判定する（ステップＳ４０３）。
ここで、ある一定の過去とは、利用者の室内環境に対する反応速度や、建物１００内の温度湿度が落ち着くまでの平衡時間等によって決まる。また、室外の環境が大きく変わる１日単位を範囲とするのが好適であり、具体的には、休業日等を除く前日のデータを用いるのがよい。

ステップＳ４０３において、空調機器１０３の操作履歴が存在する（すなわち、Ｙｅｓ）と判定された場合には、設備情報管理サーバ１３０は、居室内の利用者が不快と感じたために空調機器１０３を操作したと判断し、空調機器１０３が操作された時刻の直前の室内環境を、得られたデータから推定する（ステップＳ４０４）。
例えば、９時に利用者による空調機器１０３の操作が行われた場合には、８時５０分ごろの室内温度、室内湿度、フロア在室人数、気象条件等を読み出し、室内の快適度を算出する。

続いて、設備情報管理サーバ１３０は、ステップＳ４０４において不快と考えられる室内快適度が得られたので、室内環境設定値をこの値よりも少しだけ快適な値に変更する（ステップＳ４０５）。

次に、設備情報管理サーバ１３０は、居室内の空調機器１０３を操作した利用者の嗜好する快適度を、現在の快適度では不快であると判断し、少しだけ快適方向に変更して（ステップＳ４０６）、図４の処理を終了する。
なお、この変更分は、ＩＤカードに記憶されてもよいし、変更分のみを設備情報管理サーバ１３０に記憶し、ＩＤカードで利用者が認証された場合に、変更分を読み込んでもよい。

居室内の空調機器１０３を操作した利用者は、入退室情報を用いて、直近に入室した利用者を、空調機器１０３を操作した利用者と推定してもよいし、自己申告制としてもよい。また、操作した利用者が分からない場合には、空調機器１０３が操作されたエリア、座席表および勤怠情報をそれぞれ検索し、そのエリアにいる利用者の嗜好する快適度を変更してもよい。また、そのエリアに複数の利用者がいる場合には、個人の操作がエリアに及ぼす影響度を鑑みて、例えば１以下の係数を乗算して快適度を変更してもよい。例えば、空調機器１０３が操作され、快適度を１単位上昇させる場合に、そのエリアに二人の利用者がいることが分かれば、０．５を乗算して各利用者の嗜好する快適度を変更する。

一方、ステップＳ４０３において、空調機器１０３の操作履歴が存在しない（すなわち、Ｙｅｓ）と判定された場合には、設備情報管理サーバ１３０は、その条件における室内の快適度が在室者にとって過剰であると判断し、室内環境設定値をこの値よりも少しだけ不快な値に変更する（ステップＳ４０７）。

続いて、設備情報管理サーバ１３０は、空調機器１０３が操作されなかったエリアにいる利用者の嗜好する快適度を、少しだけ不快方向に変更して（ステップＳ４０８）、図４の処理を終了する。
ここで、そのエリアに複数の利用者がいる場合には、エリアと個人との影響度合いを考慮して、１以下の係数を乗算して快適度を変更してもよい。
この一連の手順を繰り返すことにより、個人の嗜好の最適化と室内制御の最適化とを同時に実現することができる。

以上のように、実施の形態１によれば、設備制御手段は、外部から入手した気象情報に基づいて、空調機器を含む居室内の設備の運用計画を立てるとともに、入退室管理手段で認証された利用者の快適性指標に関する個人データに基づいて、運用計画を補正する。
そのため、設備の消費エネルギーを抑制しつつ、多くの個人にとって快適な室内環境を提供することができる設備運用システムを得ることができる。

また、設備制御手段は、過去の同じ曜日または同じ時間帯における設備の運用履歴および利用者の入退室履歴と、現在の気象情報とに基づいて運用計画を立てる。
そのため、利用者の快適度の低下を防いで室内の快適度を保証しつつ、その範囲内でエネルギーと快適値とがバランスするような省エネ運転をすることができる。

また、設備制御手段は、学習モードにおいて、個人データに基づいて補正された空調機器の運用計画から外れた運用計画を立てて空調機器を制御し、利用者による空調機器への操作入力に基づいて、個人データを更新する。
そのため、煩雑な作業を行うことなく、季節や気象状況に合わせて、より細やかな快適度を設定することができる。また、より細やかな快適度を設定することにより、省エネルギーとのバランスを最適化させ、より一層の省エネ運転をすることができる。

１００建物、１０１カメラ機器、１０２昇降機、１０３空調機器、１０４受配電機器、１０５照明設備、１０６セキュリティ機器（入退室管理手段）、１０７ＯＡ設備、１０８防災設備、１１０設備管理コントローラ、１１１通信経路、１１２情報コントローラ、１１３快適度申告手段、１２０通信経路、１３０設備情報管理サーバ（設備制御手段、記憶手段）、１４０通信経路、１５０気象情報配信設備。

Claims

外部から入手した気象情報に基づいて、空調機器を含む居室内の設備の運用計画を立てるとともに、前記運用計画に基づいて前記設備の運用を制御する設備制御手段を備えた設備運用システムであって、
前記居室の出入り口に設けられ、あらかじめ記憶された認証用データを用いて前記居室の利用者を認証するとともに、前記居室への前記利用者の入退室を管理する入退室管理手段をさらに備え、
前記設備制御手段は、前記入退室管理手段で認証された利用者の快適性指標に関する個人データに基づいて、前記運用計画を補正する
ことを特徴とする設備運用システム。
前記入退室管理手段で認証された利用者の入退室履歴を記憶する記憶手段をさらに備え、
前記設備制御手段は、
過去の同じ曜日または同じ時間帯における前記設備の運用履歴および前記利用者の前記入退室履歴と、現在の気象情報とに基づいて前記運用計画を立てる
ことを特徴とする請求項１に記載の設備運用システム。
前記設備制御手段は、
前記個人データを学習して更新する学習モードを有し、
前記学習モードにおいて、前記個人データに基づいて補正された前記空調機器の運用計画から外れた運用計画を立てて前記空調機器を制御し、前記利用者による前記空調機器への操作入力に基づいて、前記個人データを更新する
ことを特徴とする請求項１または請求項２に記載の設備運用システム。
前記個人データは、前記利用者が自宅から前記居室に到着するまでの移動手段、移動時間および歩行距離を含み、
前記設備制御手段は、前記入退室管理手段による前記利用者の１日の最初の認証時に、前記移動手段、前記移動時間および前記歩行距離に基づいて、前記運行計画を補正する
ことを特徴とする請求項１から請求項３までの何れか１項に記載の設備運用システム。
前記居室内で前記利用者を撮影するカメラをさらに備え、
前記設備制御手段は、前記カメラの映像に基づいて前記利用者の肌の露出面積を算出して着衣量を推定し、前記着衣量に基づいて前記運行計画を補正する
ことを特徴とする請求項１から請求項４までの何れか１項に記載の設備運用システム。