JP2011137612A - Device for calculating solar radiation and air conditioning control system - Google Patents

Device for calculating solar radiation and air conditioning control system Download PDF

Info

Publication number
JP2011137612A
JP2011137612A JP2009298518A JP2009298518A JP2011137612A JP 2011137612 A JP2011137612 A JP 2011137612A JP 2009298518 A JP2009298518 A JP 2009298518A JP 2009298518 A JP2009298518 A JP 2009298518A JP 2011137612 A JP2011137612 A JP 2011137612A
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
cloud
image
solar radiation
parameter
air conditioning
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
JP2009298518A
Other languages
Japanese (ja)
Inventor
Takaaki Enohara
孝明 榎原
Yusuke Takahashi
雄介 高橋
Kenji Baba
賢二 馬場
Tatsuya Kimura
達也 木村
Kazumi Osada
和美 長田
Akira Sawada
彰 澤田
Nobutaka Nishimura
信孝 西村
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Toshiba Corp
Original Assignee
Toshiba Corp
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Toshiba Corp filed Critical Toshiba Corp
Priority to JP2009298518A priority Critical patent/JP2011137612A/en
Publication of JP2011137612A publication Critical patent/JP2011137612A/en
Pending legal-status Critical Current

Links

Images

Landscapes

  • Air Conditioning Control Device (AREA)

Abstract

<P>PROBLEM TO BE SOLVED: To determine a more accurate comfortability index PMV, by accurately estimating an amount of solar radiation necessary for determining a radiation temperature that is one of the elements of comfortability index PMV for controlling a proper air conditioning. <P>SOLUTION: An image capture unit 11 is used for capturing an image of a cloud above a building where an air conditioning system is provided. The captured image of the cloud is compared with an image of a cloud captured at the same position in the past and recorded in a cloud parameter DB12, or with a reference image for specifying a type of a cloud. Then, a cloud cover above the building or the type of the cloud is estimated. Based on the estimated information, the solar radiation is determined; the radiation temperature is measured; the comfortability index PMV is calculated; and the information thereof is utilized for the air conditioning control. <P>COPYRIGHT: (C)2011,JPO&INPIT

Description

本発明は、日射量算出装置及びオフィスビル、デパート、住居ビル等の空調を制御する
空調制御システムに関する。
The present invention relates to a solar radiation amount calculating device and an air conditioning control system for controlling air conditioning of office buildings, department stores, residential buildings, and the like.

昨今、環境負荷低減が求められ、ファシリティソリューション分野においても、省エネ
ルギー化が求められている。統計によれば、このファシリティソリューションの対象であ
るオフィスビル、デパート、住居ビル等の建物内で消費されるエネルギーの約50%が空
調制御システムの空調設備で使用されるエネルギーである。よって、空調設備によるビル
内の消費エネルギーの省エネルギー化が温暖化対策の重要なポイントとなる。
Recently, environmental load reduction is required, and energy saving is also required in the field of facility solutions. According to statistics, about 50% of the energy consumed in buildings such as office buildings, department stores, and residential buildings that are the target of this facility solution is energy used in the air conditioning equipment of the air conditioning control system. Therefore, energy saving of energy consumption in buildings by air conditioning equipment is an important point for global warming countermeasures.

そこで、従来から快適性指標PMV(Predicted Mean Vote)値を利用した空調制御シ
ステムが考案されている。快適性指標PMVとは、ISO―7730として国際企画化さ
れた指標で、(1)温度、(2)湿度、(3)輻射温度、(4)気流速度といった物理的
要素と、(5)着衣量、(6)活動量(代謝量)を示す人間的要素の6つが室内環境に対
してどのような複合効果をもつかを評価する指標である。
Therefore, an air conditioning control system using a comfort index PMV (Predicted Mean Vote) value has been devised. The comfort index PMV is an internationally planned index as ISO-7730. Physical elements such as (1) temperature, (2) humidity, (3) radiation temperature, (4) air velocity, and (5) clothing This is an index for evaluating what kind of composite effect the six human factors indicating the amount and (6) activity amount (metabolism) have on the indoor environment.

算出した快適性指標PMVを利用することで、行き過ぎた冷暖房を防止し、省エネルギ
ー化を図った空調制御システムを構築することができるようになる。
By using the calculated comfort index PMV, it becomes possible to construct an air conditioning control system that prevents excessive cooling and heating and saves energy.

従来、快適性指標PMVを算出する場合、6つのパラメータのうち、(1)温度と(2
)湿度は、それぞれの常用される専用測定器で測定される。また、(3)輻射温度は、日
射量計で計測された日射量から算出される。また、(4)気流速度は、空調制御対象によ
ってほぼ一定の値がとられる。(5)着衣量と(6)活動量は、過去データや日々入力さ
れた入力値が利用されている。
Conventionally, when calculating the comfort index PMV, among the six parameters, (1) temperature and (2
) Humidity is measured by each commonly used dedicated measuring instrument. (3) The radiation temperature is calculated from the amount of solar radiation measured by the solar radiation meter. In addition, (4) the airflow velocity takes a substantially constant value depending on the air conditioning control target. For (5) clothing amount and (6) activity amount, past data and daily input values are used.

ところで、輻射温度の算出に利用される日射量は、被空調制御対象上空の雲量等の雲パ
ラメータからも算出し推定することもできる。このため高価な日射量計に替えて、外気の
温度湿度や天気予報等の天候パラメータから屋外の日射量を推定し、空調制御に利用する
空調制御システムも発明されている(例えば、特許文献1参照)。
Incidentally, the amount of solar radiation used for calculating the radiation temperature can also be calculated and estimated from cloud parameters such as the amount of clouds over the air-conditioned control target. For this reason, instead of an expensive solar radiation meter, an air conditioning control system that estimates the outdoor solar radiation amount from weather parameters such as temperature and humidity of the outside air and weather forecast and uses it for air conditioning control has been invented (for example, Patent Document 1). reference).

特開2008−57831号公報JP 2008-57831 A

快適性指標PMVを算出する6つの要素の中で、輻射温度の算出を除く5つの要素は、
ある程度正確に計測、設定することが可能である。よって、快適性指数PMVの正確性は
、輻射温度の算出を正確に行うことが重要な要素となる。
Among the six elements for calculating the comfort index PMV, the five elements excluding the calculation of the radiation temperature are:
It is possible to measure and set with some accuracy. Therefore, the accuracy of the comfort index PMV is an important factor for accurately calculating the radiation temperature.

しかしながら、輻射温度を算出するために日射量を日射量計で計測する場合、日射量計
は設置位置の一点でしか測定ができない。また、外気の温度湿度のみでは雲量を推定する
ことが難しい上、天気予報等では、実際のビル等の天候とは異なることも多々ある。この
ような原因から、日射量計での測定結果が実際のビル等の建物に対する日射量と大幅に異
なる場合がある。
However, when the amount of solar radiation is measured with a solar radiation meter in order to calculate the radiation temperature, the solar radiation meter can be measured only at one point of the installation position. In addition, it is difficult to estimate the amount of clouds with only the temperature and humidity of the outside air, and the weather forecast or the like often differs from the weather of an actual building or the like. For these reasons, the measurement result of the solar radiation meter may be significantly different from the solar radiation amount for an actual building or the like.

この場合、輻射温度の算出は実際の値と異なることとなり、快適性指標PMVも正確に
算出できなくなる。したがって、快適性および省エネルギー化を考慮した適切な空調制御
ができないこととなる。このようなことから、空調制御システムの外部天候パラメータか
らの輻射温度の算出には、さらなる精度向上が求められる。
In this case, the calculation of the radiation temperature is different from the actual value, and the comfort index PMV cannot be calculated accurately. Therefore, appropriate air conditioning control in consideration of comfort and energy saving cannot be performed. For this reason, further improvement in accuracy is required for calculating the radiation temperature from the external weather parameters of the air conditioning control system.

本発明は、上記の事情に鑑み、雲パラメータを被空調制御対象上空の画像より正確に作
成し、それに伴い日射量を算出する日射量算出装置を提供することを目的とする。
In view of the above circumstances, an object of the present invention is to provide a solar radiation amount calculation device that accurately creates cloud parameters from an image over the air-conditioning control target and calculates the solar radiation amount accordingly.

また、算出した日射量から更に正確な輻射温度を算出してより正確な快適性指数PMV
を算出し、より快適な空調かつ省エネルギー化を実現する空調制御システムを提供するこ
とを目的とする。
In addition, a more accurate comfort index PMV can be calculated by calculating a more accurate radiation temperature from the calculated amount of solar radiation.
An object of the present invention is to provide an air conditioning control system that realizes more comfortable air conditioning and energy saving.

上記目的を達成するために、本発明の日射量算出装置は、
空調制御システムが据付けられる建物上空の雲画像を撮影する画像撮影手段と、
前記建物上空の過去の参考雲画像が記憶される雲パラメータ記憶手段と、
撮影された前記雲画像と前記雲パラメータ記憶手段に記憶される前記参考雲画像とを比
較して雲パラメータを生成する雲パラメータ生成手段と、
前記雲パラメータ生成部により生成された前記雲パラメータから日射量を算出する日射
量算出手段と、
を有することを特徴とする
In order to achieve the above object, the solar radiation amount calculating device of the present invention is:
An image capturing means for capturing a cloud image above the building where the air conditioning control system is installed;
Cloud parameter storage means for storing past reference cloud images over the building;
Cloud parameter generation means for generating a cloud parameter by comparing the captured cloud image and the reference cloud image stored in the cloud parameter storage means;
A solar radiation amount calculating means for calculating a solar radiation amount from the cloud parameter generated by the cloud parameter generator;
It is characterized by having

本発明によれば、日射量の算出精度を向上させてより正確な輻射温度を算出できるよう
になる。より正確な輻射温度を算出することにより、より正確な快適性指数PMVを算出
できるようになる。より正確な快適性指数PMVを算出することにより、より適切な空調
制御パラメータを設定することができる。この結果、快適な空調を実現することができる
空調制御システムを提供することができるようになる。
According to the present invention, it is possible to improve the calculation accuracy of the amount of solar radiation and calculate a more accurate radiation temperature. By calculating a more accurate radiation temperature, a more accurate comfort index PMV can be calculated. By calculating the more accurate comfort index PMV, a more appropriate air conditioning control parameter can be set. As a result, it is possible to provide an air conditioning control system that can realize comfortable air conditioning.

本発明の実施形態に係る空調制御システム構成を示す図。The figure which shows the air-conditioning control system structure which concerns on embodiment of this invention. 本発明の実施形態に係る空調制御システム内の雲パラメータ生成部10の内部構成を示す図。The figure which shows the internal structure of the cloud parameter production | generation part 10 in the air-conditioning control system which concerns on embodiment of this invention. 本発明の実施形態に係る画像撮影部11の複数台に係る配置例を示す図。The figure which shows the example of arrangement | positioning which concerns on the multiple units of the image imaging | photography part 11 which concerns on embodiment of this invention. 本発明の実施形態に係る空調制御システムの動作を説明するためのフローチャート。The flowchart for demonstrating operation | movement of the air-conditioning control system which concerns on embodiment of this invention.

以下、本発明の実施態様について図面を参照しながら説明する。   Embodiments of the present invention will be described below with reference to the drawings.

図1は、本発明の実施形態に係る空調制御システムの構成を示すブロック図である。   FIG. 1 is a block diagram showing a configuration of an air conditioning control system according to an embodiment of the present invention.

図2は、本発明の実施形態に係る空調制御システム内の雲パラメータ生成部10の構成
を示すブロック図である。
FIG. 2 is a block diagram showing a configuration of the cloud parameter generation unit 10 in the air conditioning control system according to the embodiment of the present invention.

本実施形態の空調制御システムは、図1に示すように、雲パラメータ生成部10、画像
撮影部11、雲パラメータDB(雲パラメータデータベース)12、日射量算出部20、
日射量パラメータDB(日射量パラメータデータベース)21、輻射温度算出部30、建
物パラメータDB(建物パラメータデータベース)31、PMV算出部40、温度湿度測
定部41、入力部42、気流パラメータDB(気流パラメータデータベース)43、空調
制御パラメータ算出部50から構成される。
As shown in FIG. 1, the air conditioning control system of the present embodiment includes a cloud parameter generation unit 10, an image capturing unit 11, a cloud parameter DB (cloud parameter database) 12, a solar radiation amount calculation unit 20,
Solar radiation parameter DB (solar radiation parameter database) 21, radiation temperature calculation unit 30, building parameter DB (building parameter database) 31, PMV calculation unit 40, temperature and humidity measurement unit 41, input unit 42, air flow parameter DB (air flow parameter database) ) 43, the air conditioning control parameter calculation unit 50.

画像撮影部11は、カメラで撮影した空調制御システムが据付けられる建物上空の雲の
画像を雲パラメータ生成部10へ送出する。撮影する間隔は、映像撮影のように高速で連
続撮影しても良いし、画像として1時間ごとなど、要求に合わせて設定することができる
。送出する形態としては、撮影画像をそのままアナログデータとしてネットワーク回線を
介して送出してもよい。また、MPEG2等による変換を介してデジタルデータとして送
出してもよい。
The image photographing unit 11 sends an image of a cloud over the building where the air conditioning control system photographed by the camera is installed to the cloud parameter generating unit 10. The shooting interval may be taken continuously at a high speed as in video shooting, or may be set according to demand, such as every hour as an image. As a form of transmission, the photographed image may be directly transmitted as analog data via a network line. Further, it may be transmitted as digital data through conversion by MPEG2 or the like.

雲パラメータDB(雲パラメータデータベース)12には、画像生成部10で雲量、雲
の種類を判別するために利用する参考雲パラメータが記憶されている。参考雲パラメータ
とは、過去の被空調制御対象の上空の過去の雲画像や、過去の雲量等のデータや、建物上
空の雲の画像に限られることなく、典型的な各種雲画像でもよい。さらに、雲画像そのも
のではなく、画像から抽出される輝度分布やエッジ量等でもよい。例えば1年前、2年前
の過去の同時期の雲パラメータや、層雲、積雲、積乱雲などの雲の種類を識別するための
画像をいう。他には、人間が目視で判別した雲画像の雲パラメータも考えられる。
The cloud parameter DB (cloud parameter database) 12 stores reference cloud parameters used by the image generation unit 10 to determine the cloud amount and the cloud type. The reference cloud parameter is not limited to the past cloud image above the air-conditioning control target in the past, data such as the past cloud amount, and the cloud image above the building, and may be various typical cloud images. Furthermore, instead of the cloud image itself, a luminance distribution or edge amount extracted from the image may be used. For example, it refers to an image for identifying cloud parameters of the same period of the past one year ago and two years ago, and cloud types such as stratus clouds, cumulus clouds, cumulonimbus clouds, and the like. In addition, a cloud parameter of a cloud image visually recognized by a human may be considered.

また、雲パラメータ算出に利用する情報のみを記憶させてもよい。例えば、撮影した画
像の輝度分布、エッジ量などである。
Further, only information used for cloud parameter calculation may be stored. For example, the brightness distribution and edge amount of the captured image.

なお、雲パラメータDB12の媒体としては、半導体メモリ、磁気ディスク等の各記憶
媒体を利用することができる。
In addition, as a medium of cloud parameter DB12, each storage media, such as a semiconductor memory and a magnetic disk, can be utilized.

雲パラメータ生成部10は、図2に示すように、雲画像生成部111,雲画像解析部1
12から構成される。雲パラメータ生成部10は、画像撮影部11で撮影された建物上空
の雲の画像を受け取り、雲パラメータを作成し、日射量算出部20へ送出する。雲画像生
成部111、雲画像解析部112の詳細については後述する。
As shown in FIG. 2, the cloud parameter generation unit 10 includes a cloud image generation unit 111, a cloud image analysis unit 1.
12 is comprised. The cloud parameter generation unit 10 receives an image of the cloud over the building captured by the image capturing unit 11, creates a cloud parameter, and sends it to the solar radiation amount calculation unit 20. Details of the cloud image generation unit 111 and the cloud image analysis unit 112 will be described later.

日射量DB(日射量データベース)21には、日射量算出部20で日射量を算出するた
めに利用する参考日射量パラメータが記憶されている。参考日射量パラメータとは、建物
の過去の日射量パラメータ又は、ビルの緯度経度等の日射量算出に必要なパラメータであ
る。例えば、過去の同時期の日射角度等に依存した日射量や算出時期の太陽の位置および
雲量・雲の種類等から太陽が雲に隠れているか否かを判別するために必要なパラメータで
ある。また、天候が雨や雪の場合の日射量の透過率等のパラメータでもよい。
The solar radiation amount DB (solar radiation amount database) 21 stores a reference solar radiation amount parameter used by the solar radiation amount calculation unit 20 to calculate the solar radiation amount. The reference solar radiation amount parameter is a parameter necessary for calculation of the solar radiation amount parameter such as the past solar radiation amount parameter of the building or the latitude and longitude of the building. For example, it is a parameter necessary for determining whether or not the sun is hidden in the cloud from the amount of solar radiation depending on the solar radiation angle at the same time in the past, the position of the sun at the calculation time, the amount of cloud, the type of cloud, and the like. Further, it may be a parameter such as transmittance of solar radiation when the weather is rain or snow.

建物パラメータDB(建物パラメータデータベース)31には、日射量算出部20およ
び輻射温度算出部30で日射量および輻射温度を算出するために必要な建物パラメータが
記憶されている。例えば、建物の緯度、経度、外壁方向、面積等が記憶されている。
The building parameter DB (building parameter database) 31 stores building parameters necessary for the solar radiation amount calculation unit 20 and the radiation temperature calculation unit 30 to calculate the solar radiation amount and the radiation temperature. For example, the latitude, longitude, outer wall direction, area, etc. of the building are stored.

日射量算出部20は、雲パラメータ生成部10で生成された現在または未来の雲パラメ
ータから建物上空の日射量を算出する。この際、日射量DB(日射量データベース)21
からの参考日射量を日射量算出に利用することにより、さらに精度を高めることができる
。例えば、日射量算出式の一部に参考日射量に依存するパラメータを設定する。日射量を
より正確に求めることにより、より正確な輻射量を算出に利用することができる。
The solar radiation amount calculation unit 20 calculates the solar radiation amount above the building from the current or future cloud parameters generated by the cloud parameter generation unit 10. At this time, a solar radiation amount DB (a solar radiation amount database) 21
By using the reference solar radiation amount from for the solar radiation amount calculation, the accuracy can be further increased. For example, a parameter depending on the reference solar radiation amount is set in a part of the solar radiation amount calculation formula. By determining the amount of solar radiation more accurately, a more accurate amount of radiation can be used for calculation.

輻射温度算出部30は、日射量算出部20で得られた日射量、後述する温度湿度測定部
41で得られた外気温度湿度および内部温度湿度、更には建物パラメータDB(建物パラ
メータデータベース)31に記憶されている建物パラメータ等を取り込む。輻射温度算出
部30は、これらの取り込んだデータをあらかじめ設定されている算出式を用いて、建物
の輻射温度を算出し、算出結果をPMV算出部40へ送出する。
The radiation temperature calculation unit 30 stores the amount of solar radiation obtained by the solar radiation amount calculation unit 20, the outside air temperature humidity and the internal temperature humidity obtained by the temperature / humidity measurement unit 41, which will be described later, and a building parameter DB (building parameter database) 31. Capture stored building parameters. The radiation temperature calculation unit 30 calculates the radiation temperature of the building using a pre-set calculation formula for these captured data, and sends the calculation result to the PMV calculation unit 40.

温度湿度測定部41は、建物の外部および内部の温度および湿度を測定する。測定した
温度及び湿度パラメータは、PMV算出部40へ送出する。
The temperature / humidity measuring unit 41 measures the temperature and humidity outside and inside the building. The measured temperature and humidity parameters are sent to the PMV calculation unit 40.

入力部42は、外部インターフェイスであり着衣量、活動量を入力することができ、こ
れらの情報をPMV算出部40へ送出する。具体的には、例えばキーボードやテンキーか
ら着衣量、活動量を入力することができる。
The input unit 42 is an external interface, and can input a clothing amount and an activity amount, and sends these pieces of information to the PMV calculation unit 40. Specifically, for example, the amount of clothes and the amount of activity can be input from a keyboard or numeric keypad.

気流パラメータDB(気流パラメータデータベース)43には、主に建物内部の気流速
度が記憶されている。気流速度は、例えば、予め一定に定められた値である。また、気流
速度を測定または算出できる機器を利用して導き出してもよい。
The airflow parameter DB (airflow parameter database) 43 mainly stores the airflow velocity inside the building. For example, the airflow speed is a predetermined value. Moreover, you may derive using the apparatus which can measure or calculate an airflow velocity.

PMV算出部40は、輻射温度算出部30で得られた輻射温度、屋内外に設けられた温
度湿度測定部41で得られた室内外温度および室内外湿度、入力部42から入力された着
衣量、活動量、気流パラメータデータベース43に記憶されている気流パラメータ等を取
り込み、あらかじめ設定されている算出式を用いて快適指標値PMVを算出し、空調制御
パラメータ算出部50へ送出する。
The PMV calculation unit 40 includes the radiation temperature obtained by the radiation temperature calculation unit 30, the indoor / outdoor temperature and indoor / outdoor humidity obtained by the temperature / humidity measurement unit 41 provided indoors and outdoors, and the amount of clothes input from the input unit 42. Then, the airflow parameters stored in the activity amount and airflow parameter database 43 are taken in, the comfort index value PMV is calculated using a preset calculation formula, and is sent to the air conditioning control parameter calculation unit 50.

空調制御パラメータ算出部50は、PMV算出部40で得られた快適性指標値PMVを
取り込み、あらかじめ設定されている算出式を用いて、設定温度を算出するとともに、こ
の設定温度に応じて空調装置を制御し、室内温度を調整する。この際、現在の日射量を元
に算出された輻射温度から算出されたPMV値を利用しても良いし、未来の日射量を元に
算出された輻射温度から算出されたPMV値を利用しても良い。
The air conditioning control parameter calculation unit 50 takes in the comfort index value PMV obtained by the PMV calculation unit 40, calculates a set temperature using a preset calculation formula, and air conditioners according to the set temperature To adjust the room temperature. At this time, the PMV value calculated from the radiation temperature calculated based on the current solar radiation amount may be used, or the PMV value calculated from the radiation temperature calculated based on the future solar radiation amount is used. May be.

次に、画像撮影部11で撮影された雲画像から雲パラメータの作成について詳述する。   Next, creation of cloud parameters from the cloud image photographed by the image photographing unit 11 will be described in detail.

雲画像生成部111は、画像撮影部11が撮影した建物上空の画像から、雲画像解析部
112で利用できるように雲画像データを作成する。この際の雲画像データは、例えばコ
ンピュータのモニターに表示され、1ピクセルが0〜255の輝度をもった「赤R、緑G
、青B」の3原色の組み合わせ約1677万色で構成されている。
The cloud image generation unit 111 creates cloud image data from the image above the building captured by the image capturing unit 11 so that the cloud image analysis unit 112 can use it. The cloud image data at this time is displayed on, for example, a computer monitor, and one pixel has a luminance of 0 to 255 “red R, green G
, Blue B "is composed of about 16.77 million colors.

これら全ての組み合わせを利用する必要はないため、限定して利用する。例えば、16
進数でこれらの色を表現する00からFFまでを、33Hずつ増やしながら等分していく
と、00,33,66,99,CC,FFの6個の数値が得られる。黒色を表す場合はそ
れぞれの値として、赤Rが「00」、緑Gが「00」、青Bが「00」で現される。逆に
純白色を表す場合は、赤Rが「FF」、緑Gが「FF」、青Bが「FF」であらわされる
。濃い灰色は、赤Rが「33」、緑Gが「33」、青Bが「33」で現される。薄い灰色
は、赤Rが「CC」、緑Gが「CC」、青Bが「CC」で現される。このように、1色に
つき6個の数値を用いて3色組み合わせるので、6×6×6=216色の3原色の組み合
わせチャートを作成し利用する。
Since it is not necessary to use all these combinations, they are used in a limited manner. For example, 16
If the numbers from 00 to FF expressing these colors in decimal are equally divided by 33H, six numerical values of 00, 33, 66, 99, CC, and FF are obtained. When black is represented, red R is “00”, green G is “00”, and blue B is “00”. Conversely, when representing pure white, red R is “FF”, green G is “FF”, and blue B is “FF”. The dark gray color is represented by red R as “33”, green G as “33”, and blue B as “33”. In light gray, red R is “CC”, green G is “CC”, and blue B is “CC”. Thus, since three colors are combined using six numerical values for each color, a combination chart of three primary colors of 6 × 6 × 6 = 216 colors is created and used.

雲画像解析部112は、これらの組み合わせチャートと、上記雲画像のそれぞれのピク
セルとの色を比較することにより各ピクセルを16進数の画像データとして表すことがで
きる。当該画像データから雲と判別できるピクセル数を、撮影した画像の全てのピクセル
数で割ることで雲の割合を算出することができる。
The cloud image analysis unit 112 can represent each pixel as hexadecimal image data by comparing the color of these combination charts with each pixel of the cloud image. The ratio of clouds can be calculated by dividing the number of pixels that can be identified as clouds from the image data by the total number of pixels in the captured image.

つまり、(雲量)=(雲のピクセル数)/(全天のピクセル数)
として算出することができる。
That is, (cloud cover) = (cloud pixel count) / (total sky pixel count)
Can be calculated as

このとき、それぞれのピクセルが、赤Rが「CC」、緑Gが「CC」、青Bが「CC」
等、3つの割合が均等に近い場合は、雲であると判別するとの条件を設定することが考え
られる。上記で例示したように、赤R、緑G、青Bの割合が均等の場合、黒から白までの
濃淡を表すからである。
At this time, the red R is “CC”, the green G is “CC”, and the blue B is “CC”.
For example, if the three ratios are nearly equal, it may be possible to set a condition for determining that it is a cloud. This is because, as exemplified above, when the ratios of red R, green G, and blue B are equal, shades from black to white are represented.

なお、16進法に限られることはなく2進法等のいわゆるN進法を用いることもでき、
216色の利用に限定する必要もない。
In addition, it is not restricted to hexadecimal notation, so-called N-ary notation such as binary notation can be used,
There is no need to limit the use of 216 colors.

このようにして、建物上空の雲の割合を算出することができる。   In this way, the ratio of clouds over the building can be calculated.

算出された雲の割合は、そのままの数値として日射量算出に利用しても良いが、例えば
通報式に置き換えて表示することが考えられる。通報式とは、国際気象通報式(SYNO
P)の記号である。国際的にはオクタ(okta)と呼ばれる単位で形成される。気象通
報に使われる国際気象通報式は、下記に示すように雲量を0〜8および雲量不明を表す9
までの数字で表される。
The calculated cloud ratio may be used as the numerical value as it is for calculating the amount of solar radiation, but for example, it may be replaced with a report formula and displayed. Report type is the international weather report type (SYNO
P). Internationally, it is formed by a unit called octa. As shown below, the international weather report formula used for weather reports is 0-8 for cloud cover and 9 for cloud cover unknown.
Expressed with numbers up to.

通報式:説明
0/8:無雲(cloudless)
1/8:晴れ(sunny)
2/8:雲が散在(scattered clouds)
3/8:軽度の曇り(lightly cloudy)
4/8:部分的に曇り(partly cloudy)
5/8:中程度の曇り(cloudy)
6/8:大部分が曇り(mostly cloudy)
7/8:ほぼ全天が曇り(neraly overcast)
8/8:全天が曇り(ocercast)
9/8:雲の状態が不明(sky obscured)
さらに「赤R、緑G、青B」の条件を細かく設定し分析することにより、雲の種類判別
することができる。雲の種類によって雲の水分量が異なるため、太陽からの日射遮断量も
異なる。よって、雲の種類を特定し、水分量等も考慮にいれることにより、より正確な日
射量が算出することができるからである。
Notification formula: Explanation 0/8: cloudless
1/8: sunny
2/8: Scattered clouds
3/8: lightly cloudy
4/8: partly cloudy
5/8: moderate cloudy
6/8: Mostly cloudy
7/8: almost all the sky is cloudy (nearly overcast)
8/8: The whole sky is cloudy (ocercast)
9/8: Cloud state is unknown (sky obscured)
Furthermore, the type of cloud can be determined by finely setting and analyzing the conditions of “red R, green G, blue B”. Since the amount of water in the cloud varies depending on the type of cloud, the amount of solar radiation from the sun varies. Therefore, it is possible to calculate a more accurate amount of solar radiation by specifying the type of cloud and taking the moisture content into consideration.

例えば、雲が撮影画像中の全天100%を占め、かつ、赤Rが「1F」、緑Gが「1F
」、青Bが「1F」のピクセルの割合が多ければ、雲画像は濃い灰色であり、積乱雲であ
ると推定することが考えうる。
For example, clouds occupy 100% of the sky in the captured image, red R is “1F”, and green G is “1F”.
It can be considered that if the ratio of the pixels where blue B is “1F” is large, the cloud image is dark gray and is estimated to be a cumulonimbus cloud.

また、「赤R、緑G、青B」ではなく、「色相H、彩度S、明度V」を利用して、画像
データを作成することも考えられる。色相H(Hue)は、0〜360°の値で表され、赤
色が0°(360°)、黄色が60°、緑色が120°、水色が180°、青色が240
°、紫色が300°として表される。彩度S(Saturation)は0〜1の値で表され、S=
0の場合無彩色つまり最も淡く、1に近付くにつれて彩度が高く、つまり濃くなり、S=
1が彩度最大となる。明度Vは、0〜1の値で示され、V=0が黒つまり最も暗く、1に
近付くにつれて明るくなり、V=1が白つまり最も明るい状態を表す。
It is also conceivable to create image data using “hue H, saturation S, brightness V” instead of “red R, green G, blue B”. Hue H (Hue) is represented by a value of 0 to 360 °, red is 0 ° (360 °), yellow is 60 °, green is 120 °, light blue is 180 °, and blue is 240.
°, purple is expressed as 300 °. Saturation S (Saturation) is represented by a value from 0 to 1, and S =
When it is 0, it is achromatic, that is, the lightest, and as it approaches 1, the saturation becomes higher, that is, darker, and S =
1 is the maximum saturation. The lightness V is indicated by a value of 0 to 1, with V = 0 being black, that is, darkest, and becoming brighter as it approaches 1, and V = 1 representing white, that is, the brightest state.

「色相H、彩度S、明度V」のうち雲量の推定には、このうち特に彩度Sを利用する。
雲の彩度Sは、天空光の彩度Sよりも値が小さくなることが利用できるからである。また
、雲の色や厚さに依存する色相Hおよび明度Vを利用することにより、雲の種類が判別で
きる。
Of the “hue H, saturation S, and lightness V”, the saturation S is particularly used for estimating the cloud amount.
This is because it is possible to use that the saturation S of the cloud is smaller than the saturation S of the sky light. Further, by using the hue H and brightness V depending on the color and thickness of the cloud, the type of cloud can be determined.

具体的には、「赤R、緑G、青B」と同様に、撮影した雲画像の各ピクセルごとに彩度
Sを判定し、彩度Sが一定以上、例えばS=0.5からS=1.0の場合、当該ピクセル
は雲であると判断する。このように、雲と判断されるピクセル数を画像全体のピクセル数
で割ることで、建物上空の雲量を算出することができる。
Specifically, as in “red R, green G, blue B”, the saturation S is determined for each pixel of the captured cloud image, and the saturation S is equal to or greater than a certain value, for example, S = 0.5 to S If = 1.0, it is determined that the pixel is a cloud. In this way, the amount of clouds over the building can be calculated by dividing the number of pixels determined to be a cloud by the number of pixels in the entire image.

また、色相H、明度Vを利用することにより、雲の種類の判別に利用することができる
。例えば、明度Vが一定以上、V=0.8〜1.0であれば、積乱雲といった利用方法が
考えられる。
Further, by using the hue H and the brightness V, it can be used for discrimination of the type of cloud. For example, if the brightness V is equal to or higher than V and V = 0.8 to 1.0, a usage method such as cumulonimbus is conceivable.

なお、雲量の算出には、上記輝度値や色値を利用した算出方法だけでなく、輝度や色の
分布、エッジ量やテクスチャなどを使ってもよい。
In calculating the cloud amount, not only the above-described calculation method using the luminance value and the color value but also the luminance, color distribution, edge amount, texture, and the like may be used.

また、これらの画像と雲画像DB(雲パラメータデータベース)12に記憶される参考
雲画像と比較することによって、さらに精度を高めることができる。例えば、建物の地球
上の位置(緯度、経度、地表からの高さ等)は変化しないため、時系列を遡って同一の建
物上空の過去の雲画像と比較する。画像撮影日と1年前、2年前の同日の撮影した画像や
解析結果と比較することで、判断条件の中間点等の判断が難しい場合の判断材料としてよ
り正確に雲画像を解析することができる。
Further, by comparing these images with the reference cloud image stored in the cloud image DB (cloud parameter database) 12, the accuracy can be further improved. For example, since the position of the building on the earth (latitude, longitude, height from the ground surface, etc.) does not change, the time series is traced back and compared with past cloud images over the same building. Compare cloud images more accurately as a judgment material when it is difficult to judge the midpoint of judgment conditions by comparing the images taken with the images taken one year ago and two years ago and the analysis results. Can do.

ここで、類別した雲パラメータを元に、数時間後の建物上空の雲パラメータを算出する
ことも考えられる。例えば、気象情報や過去データからの建物上空の風の流れ(風量、風
向、天気予報、雲画像の移り変わり)から雲の流れを予測する。このようにすることによ
って、現在だけではなく数時間後(近未来)の雲パラメータを予測して作成することがで
きる。数時間後の状況の雲パラメータは、今現在から数時間後の輻射温度の算出に役立て
ることができ、数時間後の状況を鑑みた空調制御パラメータを算出することができる。具
体的には、夏に数時間後の状況として日射量が少なくなると予測するのであれば、冷房機
能を弱める。また、冬に数時間後の状況に日射量が多くなると予測するのであれば、暖房
機能を弱める。このように利用することによって、適切な空調制御ができ省エネルギー化
を図ることができる。その結果、地球温暖化対策が図れる。
Here, it is also conceivable to calculate the cloud parameters over the building after several hours based on the classified cloud parameters. For example, the flow of the cloud is predicted from the flow of wind over the building from the weather information and past data (air volume, wind direction, weather forecast, transition of cloud image). In this way, it is possible to predict and create cloud parameters not only for the current time but also for several hours later (near future). The cloud parameter of the situation after several hours can be used for the calculation of the radiation temperature after several hours from now, and the air conditioning control parameter in consideration of the situation after several hours can be calculated. Specifically, if it is predicted that the amount of solar radiation will decrease as a situation after several hours in summer, the cooling function is weakened. Moreover, if it is predicted that the amount of solar radiation will increase in the situation after several hours in winter, the heating function is weakened. By utilizing in this way, appropriate air-conditioning control can be performed and energy saving can be achieved. As a result, global warming countermeasures can be achieved.

以上に述べたように、現在または数時間後の雲パラメータを生成した雲パラメータ生成
部10は、建物上空の雲パラメータ、すなわち、建物上空の雲量、雲の種類を類別し、日
射量算出部20へ送出する。
As described above, the cloud parameter generation unit 10 that has generated the cloud parameters after the current or several hours later classifies the cloud parameters over the building, that is, the cloud amount over the building and the cloud type, and calculates the solar radiation amount calculation unit 20. To send.

図3は、本発明の実施形態に係る画像撮影部11の配置例を示す図である。   FIG. 3 is a diagram illustrating an arrangement example of the image capturing unit 11 according to the embodiment of the present invention.

画像撮影部11は、複数台の画像撮影装置11a,11b,11c,11d…から構成
される。画像撮影装置11a,11b、11c、11d…は建物上空の雲を撮影する1台
乃至複数台のカメラ等の機器である。画像撮影装置11a,11b,11c,11d…は
、可視カメラやマルチバンドカメラである。また、映像を連続して撮影するデジタルビデ
オカメラであっても良い。
The image photographing unit 11 includes a plurality of image photographing devices 11a, 11b, 11c, 11d. The image capturing devices 11a, 11b, 11c, 11d,... Are devices such as one or a plurality of cameras that capture clouds over a building. The image capturing devices 11a, 11b, 11c, 11d... Are visible cameras or multiband cameras. Further, it may be a digital video camera that continuously shoots video.

複数個所に画像撮影装置11a,11b,11c,11d…が設置されている場合は、
それらの画像を雲画像生成部10においてデータ上で接続して、雲パラメータ判別に利用
することもできる。例えば、図3に示すように建物の壁の4方向に離間された位置に設置
して、それぞれの撮影した画像をつなぎ合わせることによって、より広い天空画像が得ら
れる。より広い天空画像により、より正確な被空調制御対象上空の雲量等の解析に利用す
ることができる。また、同じ被空調制御対象に設置される必要はなく、隣のビル等、さら
に離れた位置に設置されていてもよい。
When the image capturing devices 11a, 11b, 11c, 11d... Are installed at a plurality of locations,
These images can be connected on the data in the cloud image generation unit 10 and used for cloud parameter discrimination. For example, as shown in FIG. 3, a wider sky image can be obtained by installing the images at positions separated from each other in four directions on the wall of a building and joining the captured images. A wider sky image can be used for more accurate analysis of the amount of clouds over the air-conditioning control target. Moreover, it is not necessary to install in the same air-conditioning control object, and you may install in the position further distant, such as an adjacent building.

次に、実施形態の動作について図4を参照しながら説明する。   Next, the operation of the embodiment will be described with reference to FIG.

図4は、本発明の実施形態に係る空調制御システムの動作を説明するためのフローチャ
ートである。
FIG. 4 is a flowchart for explaining the operation of the air conditioning control system according to the embodiment of the present invention.

(ステップ301)最初に、画像撮影部11が建物上空の雲画像を撮影する。撮影は、
例えば雲パラメータ生成部10によって設定される一定周期ごとに行われる。一定周期の
設定は、全ての構成要素を統括制御し、同期をとる機能や、撮影間隔等の指示を与える等
の機能を持つシステム制御部を設置することによりなされてもよい。撮影された雲画像は
、雲パラメータ生成部10へ送出される。送出する際、撮影画像をエンコーダ等によって
符号化された信号としてネットワークを介して送出してもよい。また、ネットワークで画
像撮影部11と雲パラメータ10を接続する代替手段として有線、無線等の各種方法で接
続して伝送してもよい。
(Step 301) First, the image capturing unit 11 captures a cloud image over the building. Shooting
For example, it is performed at regular intervals set by the cloud parameter generation unit 10. The fixed period may be set by installing a system control unit having a function of controlling all components and controlling them in synchronization, and giving an instruction such as a shooting interval. The captured cloud image is sent to the cloud parameter generation unit 10. At the time of transmission, the captured image may be transmitted as a signal encoded by an encoder or the like via a network. Further, as an alternative means for connecting the image capturing unit 11 and the cloud parameter 10 via a network, they may be connected and transmitted by various methods such as wired or wireless.

(ステップ302)雲パラメータ生成部10の雲画像生成部111は、画像撮影部11
から送出された雲画像を受信して、デコード処理を行い、データ化する。データ化とは、
画像を各種パーソナルコンピュータ等の計算機で表示可能な形式にデータ化することであ
る。
(Step 302) The cloud image generation unit 111 of the cloud parameter generation unit 10
The cloud image sent from is received, decoded, and converted into data. What is data conversion?
An image is converted into data that can be displayed on a computer such as various personal computers.

なお、複数の画像撮影部11a,11b…から同時刻に撮影された雲画像データである
場合には、これらを接続して、より広い範囲の建物上空の雲画像データを作成する。デー
タ化された雲画像は、雲画像解析部112に送出される。雲画像生成部111と雲画像解
析部112の接続方法としては、ネットワークや有線、無線の各種方法等でなされる。
In addition, when it is the cloud image data image | photographed from the several image imaging | photography part 11a, 11b ... at the same time, these are connected and the cloud image data of the sky above a building of a wider range are produced. The cloud image converted into data is sent to the cloud image analysis unit 112. As a connection method between the cloud image generation unit 111 and the cloud image analysis unit 112, various methods such as a network, a wired method, and a wireless method are used.

(ステップ303)雲画像解析部112は、雲画像生成部111から送られてきた雲画
像を画像解析することにより雲パラメータを作成する。送られてきた雲画像中の各ピクセ
ルを「赤R、緑G、青B」成分や「色相H、彩度S、明度V」の成分に分解し、雲と識別
されるピクセル数をカウントし、全撮影画像のピクセル数との割合を計算することにより
雲量を推定する。また、分解された成分から、黒色から白色へかけての濃淡や、彩度S、
明度Vの値から、雲の種類を推定する。
(Step 303) The cloud image analysis unit 112 creates a cloud parameter by performing image analysis on the cloud image sent from the cloud image generation unit 111. Each pixel in the sent cloud image is decomposed into “red R, green G, blue B” components and “hue H, saturation S, brightness V” components, and the number of pixels identified as clouds is counted. Then, the cloud amount is estimated by calculating the ratio with the number of pixels of all the captured images. Also, from the decomposed components, the shade from black to white, saturation S,
From the value of brightness V, the type of cloud is estimated.

なお、雲パラメータDB12に記憶された参考雲画像データと比較してもよい。雲画像
データと比較することにより、建物上空の雲量、雲の種類等のパラメータが生成すること
ができる。
The reference cloud image data stored in the cloud parameter DB 12 may be compared. By comparing with the cloud image data, parameters such as the amount of clouds over the building and the type of clouds can be generated.

また、全てのピクセルから雲量を判別することは非効率であることから、一部のピクセ
ルを抜き出して雲量を推定してもよい。
Further, since it is inefficient to determine the cloud amount from all pixels, some pixels may be extracted to estimate the cloud amount.

比較方法例としては、過去の同時期に発生しやすい雲情報から、雲の種類が判別しにく
い場合等は、当該過去の情報に重点をおいて、雲の種類の判断材料とするような判定方法
、判定式を利用する。
As an example of comparison method, when it is difficult to determine the cloud type from the cloud information that is likely to occur in the same period in the past, the decision is made to focus on the past information and use it as a criterion for determining the cloud type. Use methods and judgment formulas.

具体的には、明度0.6〜0.8が乱層雲、0.8〜1.0が積乱雲とした際に、算出
したパラメータ値が境目である0.8であったとする。この場合、1年乃至数年前、また
は数日前から1か月前程度に積層雲と判別された回数が多ければ、積層雲と判別する。
Specifically, when the brightness 0.6 to 0.8 is a turbulent cloud and 0.8 to 1.0 is a cumulonimbus cloud, it is assumed that the calculated parameter value is 0.8, which is a boundary. In this case, if the number of times it has been determined to be a laminated cloud from one year to several years ago, or from a few days ago to about a month ago, it is determined as a laminated cloud.

このように、雲画像解析部112で生成された雲量、雲の種類等のパラメータは、日射
量算出部20へ送出される。
Thus, parameters such as the cloud amount and cloud type generated by the cloud image analysis unit 112 are sent to the solar radiation amount calculation unit 20.

(ステップ304)日射量算出部20は、受信した雲量、雲の種類等のパラメータと、
日射量パラメータDB21および建物パラメータDB31に記憶された季節・太陽の位置
・方向や過去の同日の日射量パラメータおよび建物の緯度、経度、外壁方向、面積等の建
物パラメータを用いて、日射量を算出する。算出した日射量は、輻射温度算出部30へ送
出される。
(Step 304) The solar radiation amount calculation unit 20 includes parameters such as the received cloud amount and cloud type,
Calculate the amount of solar radiation using the season / sun position / direction stored in the solar radiation parameter DB21 and the building parameter DB31, the past solar radiation parameters of the same day, and the building parameters such as the latitude, longitude, outer wall direction, and area of the building. To do. The calculated amount of solar radiation is sent to the radiation temperature calculation unit 30.

(ステップ305)輻射温度算出部30は、受信した日射量および建物パラメータDB
31に記憶された建物の緯度、経度、外壁方向、面積等の建物パラメータを用いて、輻射
温度を算出する。算出した輻射温度をPMV算出部40へ送出する。
(Step 305) The radiation temperature calculation unit 30 receives the received solar radiation amount and the building parameter DB.
The radiation temperature is calculated using the building parameters stored in 31 such as the latitude, longitude, outer wall direction, and area of the building. The calculated radiation temperature is sent to the PMV calculation unit 40.

(ステップ306)PMV算出部40は、受信した輻射温度および、温度湿度測定部4
1で測定されたビル等の被空調制御対象の内外の温度湿度、入力部42で設定される着衣
量、活動量、気流パラメータDB43にて設定される気流データから、快適性指数PMV
を算出する。
(Step 306) The PMV calculation unit 40 receives the received radiation temperature and temperature / humidity measurement unit 4
The comfort index PMV is calculated from the temperature and humidity inside and outside the air-conditioning control target such as a building measured in 1, the amount of clothes set by the input unit 42, the amount of activity, and the airflow data set in the airflow parameter DB 43.
Is calculated.

(ステップ307)空調制御パラメータ算出部50は、PMV値が快適な範囲内で、消
費エネルギーまたはCOコストが最小となる空調制御パラメータを算出する。算出され
た空調制御パラメータを空調機へ送出する。
(Step 307) The air-conditioning control parameter calculation unit 50 calculates an air-conditioning control parameter that minimizes energy consumption or CO 2 cost within a comfortable PMV value range. The calculated air conditioning control parameter is sent to the air conditioner.

(ステップ308)空調機は、算出された制御パラメータをもとに運転する。運転内容
としては、風量や設定温度、さらには加湿、除湿等が考えられる。
(Step 308) The air conditioner operates based on the calculated control parameter. The operation content may be air volume, set temperature, humidification, dehumidification, or the like.

以上のステップ301乃至ステップ308を繰り返し行う。   The above steps 301 to 308 are repeated.

以上、詳述した本実施形態によれば、画像撮影器により撮影された雲画像を利用するこ
とにより日射量算出精度を向上させ、より正確な輻射温度を算出する。正確な輻射温度か
らより正確な快適性指数PMVを算出し、より快適な空調かつ省エネルギー化を実現する
空調制御システムを提供することができる。
As mentioned above, according to this embodiment explained in full detail, the solar radiation amount calculation precision is improved by using the cloud image image | photographed with the image photographing device, and more exact radiation temperature is calculated. It is possible to provide an air conditioning control system that calculates a more accurate comfort index PMV from an accurate radiation temperature and realizes more comfortable air conditioning and energy saving.

なお本発明は、発明の要旨を逸脱しない範囲において、上述した実施形態を適宜設計変
更することが可能であり、必要に応じて実施形態を適宜組み合わせても良い。
In the present invention, the above-described embodiment can be appropriately changed in design without departing from the gist of the invention, and the embodiments may be appropriately combined as necessary.

10 … 雲パラメータ生成部
11 … 画像撮影部
11a,11b,11c,11d,… … 画像撮影器
111 … 雲画像生成部
112 … 雲画像解析部
12 … 雲パラメータDB(雲パラメータデータベース)
20 … 日射量算出部
21 … 日射量パラメータDB(日射量パラメータデータベース)
30 … 輻射温度算出部
31 … 建物パラメータDB(建物パラメータデータベース)
40 … PMV算出部
41 … 温度湿度測定部
42 … 入力部
43 … 気流パラメータDB(気流パラメータデータベース)
50 … 空調制御パラメータ算出部
100 … 被制御対象(オフィスビル、デパート、住居ビル等)
DESCRIPTION OF SYMBOLS 10 ... Cloud parameter production | generation part 11 ... Image pick-up part 11a, 11b, 11c, 11d, ... Image pick-up device 111 ... Cloud image generation part 112 ... Cloud image analysis part 12 ... Cloud parameter DB (cloud parameter database)
20 ... Solar radiation amount calculation unit 21 ... Solar radiation parameter DB (solar radiation parameter database)
30 ... Radiation temperature calculation part 31 ... Building parameter DB (building parameter database)
40 ... PMV calculation part 41 ... Temperature and humidity measurement part 42 ... Input part 43 ... Airflow parameter DB (airflow parameter database)
50: Air conditioning control parameter calculation unit 100: Controlled object (office building, department store, residential building, etc.)

Claims (4)

空調制御システムが据付けられる建物上空の雲画像を撮影する画像撮影手段と、
前記建物上空の過去の参考雲画像が記憶される雲パラメータ記憶手段と、
撮影された前記雲画像と前記雲パラメータ記憶手段に記憶される前記参考雲画像とを比
較して雲パラメータを生成する雲パラメータ生成手段と、
前記雲パラメータ生成部により生成された前記雲パラメータから日射量を算出する日射
量算出手段と、
を有することを特徴とする日射量算出装置。
An image capturing means for capturing a cloud image above the building where the air conditioning control system is installed;
Cloud parameter storage means for storing past reference cloud images over the building;
Cloud parameter generation means for generating a cloud parameter by comparing the captured cloud image and the reference cloud image stored in the cloud parameter storage means;
A solar radiation amount calculating means for calculating a solar radiation amount from the cloud parameter generated by the cloud parameter generator;
The solar radiation amount calculation apparatus characterized by having.
空調制御システムが据付けられる建物上空の雲画像を撮影する画像撮影手段と、
前記建物上空の過去の参考雲画像が記憶される雲パラメータ記憶部と、
撮影された前記雲画像と、前記雲パラメータ記憶部に記憶される前記参考雲画像と、外
部の天候パラメータから近未来の雲パラメータを予測して雲パラメータを生成する雲パラ
メータ生成手段と、
前記雲パラメータ生成部により生成された前記雲パラメータから近未来の日射量を算出
する日射量算出手段と、
を有することを特徴とする日射量算出装置。
An image capturing means for capturing a cloud image above the building where the air conditioning control system is installed;
A cloud parameter storage unit for storing past reference cloud images over the building;
Cloud image generation means for generating cloud parameters by predicting near-future cloud parameters from external weather parameters, the captured cloud image, the reference cloud image stored in the cloud parameter storage unit,
A solar radiation amount calculating means for calculating a near future solar radiation amount from the cloud parameter generated by the cloud parameter generator;
The solar radiation amount calculation apparatus characterized by having.
前記画像撮影手段が複数で構成され、
前記雲パラメータ生成手段は、少なくとも前記複数台の前記画像撮影手段で撮影された
複数の雲画像と前記参考雲画像とを比較して雲パラメータを生成することを特徴とする請
求項1又は請求項2に記載の日射量算出装置。
The image photographing means is composed of a plurality of
The cloud parameter generation unit generates a cloud parameter by comparing at least a plurality of cloud images photographed by the plurality of image photographing units and the reference cloud image. The solar radiation amount calculation apparatus of 2.
請求項1乃至請求項3のいずれか1項に記載の前記日射量算出装置により算出された日
射量に基づいて、快適性指標PMVを算出するPMV算出手段と、
前記PMV算出手段により算出された快適性指数PMVに基づいて空調パラメータを算
出して空調運転を制御する空調制御パラメータ制御手段と
を有することを特徴とする空調制御システム。
PMV calculation means for calculating a comfort index PMV based on the solar radiation amount calculated by the solar radiation amount calculating device according to any one of claims 1 to 3,
An air conditioning control system comprising air conditioning control parameter control means for controlling an air conditioning operation by calculating an air conditioning parameter based on the comfort index PMV calculated by the PMV calculating means.
JP2009298518A 2009-12-28 2009-12-28 Device for calculating solar radiation and air conditioning control system Pending JP2011137612A (en)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2009298518A JP2011137612A (en) 2009-12-28 2009-12-28 Device for calculating solar radiation and air conditioning control system

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2009298518A JP2011137612A (en) 2009-12-28 2009-12-28 Device for calculating solar radiation and air conditioning control system

Publications (1)

Publication Number Publication Date
JP2011137612A true JP2011137612A (en) 2011-07-14

Family

ID=44349186

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2009298518A Pending JP2011137612A (en) 2009-12-28 2009-12-28 Device for calculating solar radiation and air conditioning control system

Country Status (1)

Country Link
JP (1) JP2011137612A (en)

Cited By (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102997376A (en) * 2011-09-09 2013-03-27 株式会社东芝 Predicted Mean Vote estimating device and computer program product
KR20130031732A (en) * 2011-09-21 2013-03-29 엘지전자 주식회사 Method for calculating amount of cloud from whole sky image and apparatus thereof
JP2014048131A (en) * 2012-08-30 2014-03-17 Toshiba Corp Image processing device, method, and program
JP2015064753A (en) * 2013-09-25 2015-04-09 三菱電機株式会社 Image processing apparatus
JP2016042033A (en) * 2014-08-14 2016-03-31 日本電信電話株式会社 Solar radiation amount estimation and prediction device, and method therefor
JP2017090442A (en) * 2015-11-02 2017-05-25 日本ユニシス株式会社 Solar radiation amount estimating device and solar radiation amount estimating method
JP2017198464A (en) * 2016-04-25 2017-11-02 三菱電機株式会社 Image processor and image processing method
US10521702B2 (en) * 2015-06-16 2019-12-31 Electricite De France Method for estimating and forecasting an energy production indicator for a solar system
CN110762735A (en) * 2019-10-31 2020-02-07 珠海格力电器股份有限公司 Method and device for controlling air conditioning equipment

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2004170202A (en) * 2002-11-19 2004-06-17 Casio Comput Co Ltd Weather prediction server, portable electronic equipment, and program
JP2007003096A (en) * 2005-06-23 2007-01-11 Toshiba Corp Air conditioning control device
JP2007045300A (en) * 2005-08-09 2007-02-22 Nissan Motor Co Ltd Solar radiation detecting device for vehicle and air-conditioning system for vehicle

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2004170202A (en) * 2002-11-19 2004-06-17 Casio Comput Co Ltd Weather prediction server, portable electronic equipment, and program
JP2007003096A (en) * 2005-06-23 2007-01-11 Toshiba Corp Air conditioning control device
JP2007045300A (en) * 2005-08-09 2007-02-22 Nissan Motor Co Ltd Solar radiation detecting device for vehicle and air-conditioning system for vehicle

Cited By (11)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102997376A (en) * 2011-09-09 2013-03-27 株式会社东芝 Predicted Mean Vote estimating device and computer program product
KR20130031732A (en) * 2011-09-21 2013-03-29 엘지전자 주식회사 Method for calculating amount of cloud from whole sky image and apparatus thereof
KR101890673B1 (en) 2011-09-21 2018-08-22 엘지전자 주식회사 Method for calculating amount of cloud from whole sky image and apparatus thereof
JP2014048131A (en) * 2012-08-30 2014-03-17 Toshiba Corp Image processing device, method, and program
JP2015064753A (en) * 2013-09-25 2015-04-09 三菱電機株式会社 Image processing apparatus
JP2016042033A (en) * 2014-08-14 2016-03-31 日本電信電話株式会社 Solar radiation amount estimation and prediction device, and method therefor
US10521702B2 (en) * 2015-06-16 2019-12-31 Electricite De France Method for estimating and forecasting an energy production indicator for a solar system
JP2017090442A (en) * 2015-11-02 2017-05-25 日本ユニシス株式会社 Solar radiation amount estimating device and solar radiation amount estimating method
JP2017198464A (en) * 2016-04-25 2017-11-02 三菱電機株式会社 Image processor and image processing method
CN110762735A (en) * 2019-10-31 2020-02-07 珠海格力电器股份有限公司 Method and device for controlling air conditioning equipment
CN110762735B (en) * 2019-10-31 2020-08-11 珠海格力电器股份有限公司 Method and device for controlling air conditioning equipment

Similar Documents

Publication Publication Date Title
JP2011137612A (en) Device for calculating solar radiation and air conditioning control system
Wang et al. Occupancy prediction through Markov based feedback recurrent neural network (M-FRNN) algorithm with WiFi probe technology
CN107655159B (en) Air conditioner energy-saving control method and system based on crowd density sensing model
US8442263B2 (en) Quantification of energy loss from buildings
CN110264080B (en) Method, device, equipment and storage medium for evaluating running performance of green building
US10393396B2 (en) Thermal load estimating device and air conditioning control system
US20140188571A1 (en) Apparatus and method for evaluating energy saving based on simulation
CN106295902A (en) Building Cooling load prediction system, method and building interior air handling system
JP2019506582A (en) Apparatus and method for controlling temperature in an air conditioning system
CN107563554A (en) A kind of screening technique for counting the NO emissions reduction model prediction factor
JP5567411B2 (en) Sky pattern determination system and sky pattern determination method
CN108732206A (en) A kind of method and system for realizing the identification of building heat preservation performance
US20190139163A1 (en) Method for forecasting energy demands that incorporates urban heat island
JP2018147718A (en) Illumination control method and illumination control system
KR20120063987A (en) Digital window
WO2021223404A1 (en) Method and apparatus for adjusting air conditioner, and electronic device and computer storage medium
Petraglia et al. Heat flows and energetic behavior of a telecommunication radio base station
CN110781458A (en) Method for predicting surface solar irradiance based on mixed regression model
CA3038434A1 (en) System, method and apparatus for measuring energy loss
Edtmayer et al. Modelling virtual sensors for real-time indoor comfort control
CN112032990A (en) Air conditioner control system and method based on temperature correction model
JP2014192910A (en) Power demand prediction device and method
JP2010283139A (en) Production-of-electricity prediction device, and production-of-electricity prediction method
CN110139036A (en) Multi-layer monitoring system based on pedestrian detection method
Wen et al. A framework for rapid diagnosis of natural ventilation effect during early design stage using Thermal Autonomy

Legal Events

Date Code Title Description
RD02 Notification of acceptance of power of attorney

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A7422

Effective date: 20111125

RD04 Notification of resignation of power of attorney

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A7424

Effective date: 20111205

A977 Report on retrieval

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007

Effective date: 20120411

A131 Notification of reasons for refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131

Effective date: 20120420

A521 Written amendment

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523

Effective date: 20120615

A131 Notification of reasons for refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131

Effective date: 20121109

A02 Decision of refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A02

Effective date: 20130329