JP2013139968A

JP2013139968A - 空調制御システム、空調制御装置及び空調制御方法

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Publication number: JP2013139968A
Application number: JP2012000787A
Authority: JP
Inventors: Teruhisa Miyazawa; 輝久宮澤
Original assignee: Seiko Epson Corp
Current assignee: Seiko Epson Corp
Priority date: 2012-01-05
Filing date: 2012-01-05
Publication date: 2013-07-18

Abstract

【課題】空調機器の運営管理の効率化と省エネルギーを達成可能な空調制御システム、空調制御装置及び空調制御方法を提供すること。
【解決手段】空調制御システム１は、所定のエリアに分散して配置される複数の環境計測装置２と、空調機器５を制御する空調制御装置４と、を含む。空調制御装置４は、複数の環境計測装置２の少なくとも一部が計測した環境データを取得する環境データ取得部２１と、環境データ取得部２１が取得した環境データを利用して、環境を予測する環境予測部２３と、環境予測部２３の予測結果に基づいて、空調機器５の制御情報を生成する空調制御情報生成部２４と、を含む。
【選択図】図５

Description

本発明は、空調制御システム、空調制御装置及び空調制御方法に関する。

特許文献１では、「屋根面もしくは壁面に開閉可能な開口部を有するドームにおいて、該開口部の開閉駆動装置と空調換気装置とをコンピュータに接続し、該コンピュータに気象情報を入力し、ここでコンピュータにプログラムされた各種気象条件のピーク値と入力された現時点の気象状況を比較し、この比較判断結果にもとづいてコンピュータから開口部の開閉駆動装置と空調・換気装置とに制御信号を出すことを特徴とする開閉式ドーム建築物の開閉部の制御方法」等が提案されている。

特許文献２では、「蓄熱装置と、この蓄熱装置に熱エネルギを供給する熱源機器と、この蓄熱装置から熱エネルギの供給を受ける負荷機器と、ニューロン素子を有し熱負荷系の入出力データに基づく情報を学習データとして学習および予測を行うニューラルネットワークとを備え、このニューラルネットワークにより熱負荷を予測することによって前記熱源機器を含むシステムを制御することを特徴とする蓄熱利用システム」等が提案されている。

特許文献３では、「空調負荷実績データ、気象データ、カレンダデータおよび空調機器稼働スケジュールデータを入力因子とする予測モデルを用いて空調負荷の予測を行う空調負荷予測方法であって、空調負荷実績データ、気象データ、カレンダデータおよび空調機器稼働スケジュールデータを収集するデータ収集手順と、空調負荷実績データ、気象データ、カレンダデータおよび空調機器稼働スケジュールデータを用いて予測モデルの学習を行う学習手順と、空調負荷実績データ、気象データ、カレンダデータおよび空調機器稼働スケジュールデータを予測モデルに入力して空調負荷の予測を行って予測データを生成する予測手順と、を有することを特徴とする空調負荷予測方法」等が提案されている。

特許文献４では、「多数の制御部品を有する空調機器を備えた事業所に前記空調機器の制御方法を運転管理会社から提供する空調制御システムであって、前記事業所の空調負荷を外気条件に依存する負荷と生産計画に基づく負荷とに区別し、外気条件に依存する負荷に対しては少なくとも前日までの外気状態履歴から求めた当日の予測外気状態に基づいて空調機器を構成する各制御部品を制御し、生産計画に基づく負荷に対しては前日と実質的に同じ状態で空調機器を構成する各制御部品を制御する制御方法を前記運転管理会社が前記事業所に提供することを特徴とする空調制御システム」等が提案されている。

特許文献５では、「位置検出手段により車両の現在位置データを取得し、経路探索手段により目的地までの経路を検索し、経路誘導手段により前記経路に沿って前記車両を目的地まで誘導案内する車載ナビゲーション制御部（以下、ナビ制御部という）と、前記車両に備えられる運転環境検出手段により取得した運転環境データに基づいてその車両の室内環境を制御する室内環境制御部とを備えた車両の協調制御システムであって、外部ネットワークから取得した気象データと前記運転環境検出手段により取得した運転環境データとのうちの少なくとも一方のデータと、前記経路に関する地図データとに基づいて、その経路上の天候を予測する天候予測手段と、その天候予測手段により予測される経路上の天候と、前記車両の現在位置データとに基づいて、前記室内環境制御部へ室内環境の制御信号を出力する環境制御指令手段と、を含むことを特徴とする車両の協調制御システム」等が提案されている。

特許文献６では、「蓄熱槽を備えた熱源システムの運転を制御する制御装置であって、気象の実測データと、運転実績データを関連付けて収集するデータ収集手段と、前記気象の実測データと、前記運転実績データを記憶する実績データ記憶手段と、前記記憶手段に記憶されている前記気象実測データと、前記運転実績データに基づいて、気象と建物の特性の関係を示すパターンデータを生成するパターンデータ生成手段と、前記パターンデータを記憶するパターンデータ記憶手段と、天気予報データを取得する手段と、前記天気予報データと前記パターンデータ記憶手段に記憶されているパターンデータを参照して、空調負荷を予測する予測手段と、前記空調負荷から前記蓄熱槽を最大限利用した運転計画データを生成する運転計画作成手段と、前記運転計画に基づいて、前記熱源システムの運転制御を行う運転制御手段とを備えたことを特徴とする蓄熱槽熱源システムの制御装置」等が提案されている。

特許文献７では、「冷房機能および暖房機能の少なくとも一方を有する空気調和機（１０）が推定年の特定の所定期間に消費したであろう、または消費するであろう電力量を算出する空気調和機の推定消費電力量算出装置（４０，４０ａ）であって、基準年の複数の前記所定期間それぞれを冷房運転期間および暖房運転期間のいずれかに決定する第１手段（５１，５１ａ）と、前記基準年の複数の前記所定期間から、前記空気調和機が設置される建造物のカレンダー情報、前記空気調和機の運転情報、前記所定期間の気象情報、前記空気調和機が設置される建造物のカレンダー情報と前記空気調和機の運転情報との組合せ、前記空気調和機が設置される建造物のカレンダー情報と前記所定期間の気象情報との組合せのいずれかに基づいて決定される条件を満たす前記所定期間を除去する第２手段（５１，５１ａ）と、前記第２手段において除去されていない前記所定期間であって前記冷房運転期間および前記暖房運転期間のいずれかである前記所定期間の消費電力量と平均気温とを用いて単位平均気温当たりの消費電力量を算出する第３手段（５１，５１ａ）と、前記単位平均気温当たりの消費電力量、前記基準年の特定の前記所定期間の前記消費電力量、前記基準年の特定の前記所定期間の平均気温、および前記推定年の特定の前記所定期間の平均気温もしくは予測平均気温を利用して前記空気調和機が前記推定年の特定の前記所定期間に消費したであろう、または消費するであろう電力量を算出する第４手段（５２，５２ａ）と、を備える、空気調和機の推定消費電力量算出装置（４０，４０ａ）」等が提案されている。

特許文献８では、「契約サイトに設けられた空調設備をサービス提供会社が運用する空調設備運用システムにおいて、前記サービス提供会社は年間の空調負荷変動データ及び／または気象データに基づいて、空調設備が備えるターボ冷凍機及び／または吸収式冷凍機の総運転費用が最小になるようにこれらターボ冷凍機及び吸収式冷凍機の全負荷運転または部分負荷運転を設定することを特徴とする空調設備運用システム」等が提案されている。

特許文献９では、「室内機と室外機とを有する空調機を制御する空調機制御システムであって、現在の外気温度、所定時間後の予測外気温度を含む気象情報を取得する気象情報取得手段と、前記空調機を構成する圧縮機が冷媒を吐出する際の圧力を取得する吐出圧力取得手段と、前記圧縮機に吐出圧力異常が発生した際に、前記気象情報取得手段から取得した現在の外気温度と、前記吐出圧力取得手段から取得した圧力を対応付けて記憶する記憶手段と、前記気象情報取得手段により取得する所定時間後の予測外気温度が前記記憶手段に記憶されている温度よりも高いか否かを判定する吐出圧力異常判定手段と、前記吐出圧力異常判定手段によって判定された結果に基づいて、前記空調機の出力を制御する空調機駆動制御手段と、を有することを特徴とする空調機制御システム」等が提案されている。

このように、従来から、ビルや工場などの空調管理には、気象データや過去に蓄積した空調機の運転データを元に空調機の省エネ制御システムが提案されている。

特開平３−２２４９３１号公報特開平９−０８９３４８号公報特開２００５−２２６８４５号公報特開２００２−０８９９２９号公報特開２００４−１８４２８５号公報特開２００８−０８２６４２号公報特開２００９−０１９８７４号公報特開２００３−１２０９８２号公報特開２００６−１１８８３６号公報

しかしながら、これらシステムでは、気象データに気象協会等を基にした、一般的なデータを使用する例が多く、制御対象となる設備の付近の気象データを用いてはいない。その結果、外気温、湿度が、制御対象設備周辺の実態を反映できず、また、輻射熱等の周辺でのみ把握できるデータが使えないので、快適性と、効率的な空調機器の運営管理が難しいという問題があった。

本発明は、以上のような問題点に鑑みてなされたものであり、本発明のいくつかの態様によれば、空調機器の運営管理の効率化と省エネルギーを達成可能な空調制御システム、空調制御装置及び空調制御方法を提供することができる。

本発明は前述の課題の少なくとも一部を解決するためになされたものであり、以下の態様または適用例として実現することが可能である。

［適用例１］
本適用例に係る空調制御システムは、空調機器を制御することができる空調制御システムであって、所定のエリアに分散して配置される複数の環境計測装置と、前記空調機器を制御する空調制御装置と、を含み、前記空調制御装置は、前記複数の環境計測装置の少なくとも一部が計測した環境データを取得する環境データ取得部と、環境データ取得部が取得した前記環境データを利用して、環境を予測する環境予測部と、前記環境予測部の予測結果に基づいて、前記空調機器の制御情報を生成する空調制御情報生成部と、を含む。

この空調制御システムによれば、分散配置される複数の環境計測装置の各々が計測した環境データを用いることで、詳細な環境予測を高い精度で行うことができる。そして、空調制御装置４は、精度の高い環境予測の情報に基づいて、空調機器をより効率的に制御するための制御情報を生成することができる。これにより、空調機器の運営管理の効率化と省エネルギーを達成することができる。

［適用例２］
上記適用例に係る空調制御システムにおいて、前記空調制御装置は、前記空調機器による空調対象の空間の空調設定データと環境データとを取得する空調データ取得部をさらに含み、前記空調制御情報生成部が、前記環境予測部の予測結果と、前記空調データ取得部が取得した前記空調設定データ及び前記環境データを利用して、前記空調機器の制御情報を生成するようにしてもよい。

空調対象の空間の空調設定データは、例えば、空調モード（暖房、冷房、オート等）、温度、湿度、風量、風向等の設定データである。また、空調対象の空間の環境データは、例えば、温度や湿度等の計測データである。

このようにすれば、空調制御装置は、空調機器の空調設定を基準として、空調対象空間の環境変化に応じて空調機器をリアルタイムに制御可能な制御情報を生成することができる。これにより、快適な空調環境を維持しながら、効率のよい空調を実現することができる。

［適用例３］
上記適用例に係る空調制御システムにおいて、前記複数の環境計測装置の各々は、気温、湿度、気圧、降雨量及び空気質の少なくとも何れかを計測するようにしてもよい。

［適用例４］
上記適用例に係る空調制御システムにおいて、前記複数の気象計測装置の各々は、気圧センサーを備え、前記空調制御装置は、前記環境予測部が、前記環境データ取得部が取得した前記環境データに含まれる気圧データを利用して所与の気象変動が発生するか否かを判定し、当該判定結果及び前記環境データ取得部が取得した前記環境データを利用して環境を予測するようにしてもよい。

このようにすれば、空調制御装置は、局地的な気象変動を考慮したより正確な環境予測を行うことができる。

［適用例５］
上記適用例に係る空調制御システムにおいて、前記空調機器は、建物の部屋の空調を行い、前記複数の環境計測装置は、前記建物を含むエリアに分散して配置されるようにしてもよい。

［適用例６］
上記適用例に係る空調制御システムにおいて、前記空調機器は、移動体の内部空間の空調を行い、前記複数の環境計測装置は、前記移動体が進行するエリアに分散して配置されるようにしてもよい。

［適用例７］
上記適用例に係る空調制御システムにおいて、前記空調制御装置は、前記移動体の位置及び移動経路の情報を取得する移動体情報取得部をさらに含み、前記環境予測部が、前記移動経路上の前記移動体の位置の前方の環境を予測するようにしてもよい。

例えば、環境予測部は、移動体の位置及び移動経路の情報に基づいて、移動体が通過する各地点と当該各地点の通過時間を予測し、移動体が各地点に到着するまでの当該各地点の環境を予測するようにしてもよい。

このようにすれば、空調制御装置は、移動体の移動経路と移動時間を考慮しながら、移動体の周辺の環境をリアルタイムに予測することができるので、効率のよい空調を実現することができる。

［適用例８］
上記適用例に係る空調制御システムにおいて、前記複数の環境計測装置の少なくとも一部は、前記移動体の進行路に沿って配置されるようにしてもよい。

例えば、移動体が自動車であれば、複数の環境計測装置の少なくとも一部は、道路に沿って配置されてもよいし、移動体が電車であれば、複数の環境計測装置の少なくとも一部は、線路に沿って配置されてもよい。

このようにすれば、空調制御装置は、移動体の周辺の環境をより精度よく予測することができるので、空調効率を高めることができる。

［適用例９］
上記適用例に係る空調制御システムにおいて、前記複数の環境計測装置の少なくとも一部は、異なる高度に配置されているようにしてもよい。

このようにすれば、空調制御装置は、高さ方向の環境の違い（例えば、輻射熱による気温の違い等）を考慮することができるので、環境予測の精度を高めることができる。

［適用例１０］
本適用例に係る空調制御装置は、空調機器を制御することができる空調制御装置であって、所定のエリアに分散して配置される複数の環境計測装置の少なくとも一部が計測した環境データを取得する環境データ取得部と、環境データ取得部が取得した前記環境データを利用して、環境を予測する環境予測部と、前記環境予測部の予測結果に基づいて、前記空調機器の制御情報を生成する空調制御情報生成部と、を含む、空調制御装置である。

［適用例１１］
本適用例に係る空調制御方法は、空調機器を制御する空調制御方法であって、所定のエリアに分散して配置される複数の環境計測装置の少なくとも一部が計測した環境データを取得する環境データ取得ステップと、環境データ取得ステップで取得した前記環境データを利用して、環境を予測する環境予測ステップと、前記環境予測ステップの予測結果に基づいて、前記空調機器の制御情報を生成する空調制御情報生成ステップと、を含む、空調制御方法である。

［適用例１２］
上記適用例に係る空調制御システムにおいて、前記環境計測装置は、前記気圧センサーが、気圧に応じて共振周波数を変化させる感圧素子を有し、当該感圧素子の振動周波数に応じた気圧データを出力するようにしてもよい。

一般に気象観測に用いられる気圧計の分解能はｈＰａオーダーであるのに対して、周波数変化型の気圧センサーは、感圧素子の振動周波数を高い周波数のクロック信号で計測することで比較的容易にＰａオーダーの測定分解能を得ることができる。また、周波数変化型の気圧センサーは、気圧がゆっくり変化しているのか、あるいは急激に変化しているのか、気圧の変動量(気圧の変化具合)を高精度に検出することができる。そして、高分解能な周波数変化型の気圧センサーを用いることで短時間におけるわずかな気圧の変化を捉えて、局地的に発生して短時間に消滅する気象変動を予測するために有効な情報を提供することができる。この情報を解析することで、気象変動を精度よく予測することができる。

［適用例１３］
上記適用例に係る空調制御システムにおいて、前記環境計測装置は、前記感圧素子が、双音叉圧電振動子であるようにしてもよい。

感圧素子として双音叉圧電振動子を用いることで、より高い分解能の気圧センサーを実現することができる。

［適用例１４］
本適用例に係るプログラムは、空調機器を制御するプログラムであって、コンピューターを、所定のエリアに分散して配置される複数の環境計測装置の少なくとも一部が計測した環境データを取得する環境データ取得部と、環境データ取得部が取得した前記環境データを利用して、環境を予測する環境予測部と、前記環境予測部の予測結果に基づいて、前記空調機器の制御情報を生成する空調制御情報生成部として機能させる。

［適用例１５］
本適用例に係る記録媒体は、上記のプログラムを記録した、コンピューター読み取り可能な記録媒体である。

空調制御システムの概要についての説明図。環境計測装置の設置例を示す図。空調制御システムの構成例を示す図。環境計測装置の構成例を示す図。空調制御装置の構成例を示す図。環境情報リストの一例を示す図。空調情報リストの一例を示す図。空調制御装置の処理のフローチャートの一例を示す図。気圧センサーの構成例を示す図。圧力センサー素子の断面の模式図。圧力センサー素子の断面の模式図。振動片およびダイヤフラムを模式的に示す下面図。気象変動判定テーブルの一例を示す図。第２実施形態における空調制御装置の処理のフローチャートの一例を示す図。第３実施形態の空調制御システムの概要についての説明図。第３実施形態の空調制御システムの構成例を示す図。第３実施形態における空調制御装置の構成例を示す図。第３実施形態における空調制御装置の処理のフローチャートの一例を示す図。環境計測装置の設置例を示す図。環境計測装置の変形例を示す図。

以下、本発明の好適な実施形態について図面を用いて詳細に説明する。なお、以下に説明する実施の形態は、特許請求の範囲に記載された本発明の内容を不当に限定するものではない。また以下で説明される構成の全てが本発明の必須構成要件であるとは限らない。

１．第１実施形態
１−１．空調制御システムの概要
図１は、第１実施形態の空調制御システムの概要について説明するための図である。図１に示すように、本実施形態では、少なくとも１つの建物３（ビル、工場、一般家屋等）の位置を含む所定のエリアに、複数の環境計測装置２（白抜きの丸で表示）が分散配置されて、環境計測ネットワークが形成されている。環境計測装置２は、例えば、ビルや家屋等の建物や道路脇（電柱等）などに配置される。環境計測装置２の配置間隔は、環境計測装置２を分散配置するエリアの気候やその他の状況を考慮して、十分な精度で環境予測が可能な値、例えば、１０ｍ〜１ｋｍ程度（望ましくは、数十ｍ〜数百ｍ程度）に設定される。この配置間隔は、アメダス（ＡＭｅＤＡＳ：「Automated Meteorological Data Acquisition System」）と呼ばれる地域気象観測システムにおける気象観測装置の配置間隔（約２１ｋｍ）と比べて十分に小さいものとなっており、アメダス（ＡＭｅＤＡＳ）では観測できない局地的な環境変化を捉えることを可能とする。なお、環境計測装置２の配置間隔は一定でなくてもよく、例えば、環境計測装置２は、携帯電話等の基地局、コンビニエンスストア、スマートグリッドの電気メーターなどに設置されていてもよい。

各環境計測装置２は、一定周期で各地点の環境を計測し、計測した環境データを不図示の空調制御装置に送信する。空調制御装置は、環境計測装置２が分散配置されたエリア内又は当該エリア外のいずれに設置されていてもよい。例えば、インターネット等の通信ネットワークに接続されたサーバーを空調制御装置としてもよい。

各建物３には、部屋の空調を行う空調機器（不図示）が設置されている。１つの建物３に複数の空調機器が設置されていてもよい。各空調機器は、空調の設定データや部屋の環境データを空調制御装置に送信する。

空調制御装置は、各環境計測装置２が計測した環境データを受信して将来の環境変化を予測するとともに、各空調機器に対する空調の設定データや部屋の環境データを受信し、受信した空調の設定データや部屋の環境データに基づいて、環境の予測結果を加味して各空調機器を効率よく制御する。

なお、図２に示すように、建物３の壁面等に環境計測装置２を設置してもよく、例えば、空調対象の各部屋の高度に合わせた位置に環境計測装置２を設置してもよい。このようにすれば、各部屋により近い位置の環境情報が得られるので環境予測の精度を向上させることができる。これにより、より効率的な空調制御を実現することができる。

１−２．空調制御システムの構成
［全体構成］
図３は、第１実施形態の空調制御システムの構成例を示す図である。本実施形態の空調制御システムは、図３の構成要素（各部）の一部を省略又は変更したり、他の構成要素を付加した構成としてもよい。

図３に示すように、第１実施形態の空調制御システム１は、複数の環境計測装置２、少なくとも１つの空調機器５（建物３に設置されている）、空調制御装置４を含む。

各環境計測装置２は、各地点の環境（気温、湿度、温度等）をリアルタイムに計測し、計測した環境データを、通信ネットワーク３（インターネットやＬＡＮ等）を介して空調制御装置４（サーバー）に送信する。

各空調機器５は、空調対象の各部屋の環境（温度や湿度等）をリアルタイムに計測し、計測した各部屋の環境データを、通信ネットワーク３を介して空調制御装置４に送信する。また、各空調機器５は、各部屋の空調設定データ（空調モード（暖房、冷房、オート等）、温度、湿度、風量、風向等の設定値）が変更される毎に、当該空調設定データを、通信ネットワーク３を介して空調制御装置４に送信する。

空調制御装置４は、通信ネットワーク３を介して、各環境計測装置２から環境データを受信し、各建物３の周辺の将来の環境変化（所定時間後までの環境変化）を予測する。また、空調制御装置４は、通信ネットワーク３を介して、各空調機器５の空調設定データと空調対象の部屋の環境データ（温度、湿度等の計測値）を受信し、各部屋の温度や湿度が設定値と一致させるように制御するための各空調機器の制御情報（空調制御情報）を生成する。特に、本実施形態では、空調制御装置４は、各建物３の周辺の環境変化の予測結果を加味して、各空調機器５に対して効率的な空調制御を指示する空調制御情報を生成する。例えば、空調設定データに基づく快適な空調を維持できる範囲で、空調機器５が備えるコンプレッサーの運転時間ができるだけ短くなるように制御することで、効率的な（省エネルギーとなる）空調制御を実現することができる。

そして、空調制御装置４は、各空調機器５に対して各空調制御情報を送信し、各空調機器５は各空調制御情報を受信し、当該各空調制御情報に従って各部屋の空調を行う。なお、空調制御装置４は、必ずしも各空調機器５と直接的にデータ通信を行う必要はなく、各建物３に設置された通信端末（不図示）を介して各空調機器５とデータ通信を行うようにしてもよい。

［環境計測装置の構成］
図４は、図３の環境計測装置２の構成例を示す図である。図４に示すように、本実施形態では、各環境計測装置２は、気圧センサー１０、温度センサー１１、湿度センサー１２を含む。ただし、環境計測装置２は、気圧センサー１０、温度センサー１１、湿度センサー１２の一部を備えていなくてもよいし、逆に、他のセンサー（例えば、日照量、降雨量、風速等を計測するセンサー）をさらに備えていてもよい。

環境計測装置２は、例えば数秒〜数分の周期でリアルタイムに環境を計測し、気圧センサー１０、温度センサー１１、湿度センサー１２により計測された環境データ（気圧データ、温度データ、湿度データ）は、送信部１６により空調制御装置４に送信される。

［空調制御装置の構成］
図５は、図３の空調制御装置４の構成例を示す図である。図５に示すように、本実施形態では、空調制御装置４は、処理部（ＣＰＵ：Central Processing Unit）２０、記憶部３０、記録媒体３２、通信部３４を含んで構成されている。本実施形態の空調制御装置は、図５の構成要素（各部）の一部を省略又は変更したり、他の構成要素を付加した構成としてもよい。

記憶部３０は、処理部（ＣＰＵ）２０が各種の計算処理や制御処理を行うためのプログラムやデータ等を記憶している。また、記憶部３０は、処理部（ＣＰＵ）２０の作業領域として用いられ、記録媒体３２から読み出されたプログラムやデータ、通信部３４を介して受信したデータや処理部（ＣＰＵ）２０が各種プログラムに従って実行した演算結果等を一時的に記憶するためにも使用される。

処理部（ＣＰＵ）２０は、記憶部３０や記録媒体３２に記憶されているプログラムに従って、各種の計算処理や制御処理を行う。具体的には、処理部（ＣＰＵ）２０は、通信部３４を介した各環境計測装置２や各空調機器５とのデータ通信を制御する処理や、通信部３４を介して受信したデータに基づく各種の計算処理を行う。

特に、本実施形態では、処理部（ＣＰＵ）２０は、環境データ取得部２１、空調データ取得部２２、環境予測部２３、空調制御情報生成部２４、通信制御部２５を含む。ただし、本実施形態の処理部（ＣＰＵ）２０は、これらの一部の構成（要素）を省略又は変更したり、他の構成（要素）を追加した構成としてもよい。

環境データ取得部２１は、通信部３４から送られてくる環境データ（各環境計測装置２が計測した環境データ）を、環境計測装置２のＩＤと対応づけて継続して取得する処理を行う。具体的には、環境データ取得部２１は、各環境データを受け取り、受け取った各環境データを環境計測装置２毎に割り当てられたＩＤと対応づけて順番に記憶部３０に保存する。

空調データ取得部２２は、通信部３４から送られてくる各部屋の環境データ（各空調機器５が計測した各部屋の環境データ）を、空調機器５のＩＤと対応づけて継続して取得する処理を行う。また、空調データ取得部２２は、通信部３４から送られてくる各部屋の空調設定データ（各部屋の空調設定データが変更される毎に通信部３４が受信する当該各部屋の空調設定データ）を取得する処理を行う。具体的には、空調データ取得部２２は、各部屋の環境データや空調設定データを受け取り、受け取った各部屋の環境データや空調設定データを空調機器５毎に割り当てられたＩＤと対応づけて順番に記憶部３０に保存する。

環境予測部２３は、環境データ取得部２１が取得した環境データに基づいて、環境（各建物３の周辺の所定時間後までの環境変化）を予測する処理を行う。

空調制御情報生成部２４は、環境予測部２３の予測結果と、空調データ取得部２２が取得した各部屋の空調設定データ及び環境データとに基づいて、各空調機器５に対する空調制御情報を生成する処理を行う。

通信制御部２５は、通信部３４を介する各環境計測装置２や各空調機器５とのデータ通信等を制御する処理を行う。特に、本実施形態では、通信制御部２５は、通信部３４を介して、各環境計測装置２から環境データを受信するとともに各空調機器２から各部屋の空調設定データや環境データを受信し、各空調制御情報を各空調機器５に送信する。

記録媒体３２は、コンピューター読み取り可能な記録媒体であり、特に本実施形態では、コンピューターを上記の各部として機能させるためのプログラムが記憶されている。そして、本実施形態の処理部（ＣＰＵ）２０は、記録媒体３２に記憶されているプログラムを実行することで、環境データ取得部２１、空調データ取得部２２、環境予測部２３、空調制御情報生成部２４、通信制御部２５として機能する。あるいは、通信部３４等を介して有線又は無線の通信ネットワークに接続された他のサーバーから当該プログラムを受信し、受信したプログラムを記憶部３０や記録媒体３２に記憶して当該プログラムを実行するようにしてもよい。ただし、環境データ取得部２１、空調データ取得部２２、環境予測部２３、空調制御情報生成部２４、通信制御部２５の少なくとも一部をハードウェア（専用回路）で実現してもよい。

なお、記録媒体３２は、例えば、光ディスク（ＣＤ、ＤＶＤ）、光磁気ディスク（ＭＯ）、磁気ディスク、ハードディスク、磁気テープ、メモリー（ＲＯＭ、フラッシュメモリーなど）により実現することができる。

本実施形態では、記憶部３０あるいは記録媒体３２には、特に、各環境計測装置２が計測した環境データの情報を含む環境情報リストと各部屋（各空調機器５による空調対象の空間）の空調設定データや環境データの情報を含む空調情報リストが記憶されている。図６及び図７は、それぞれ、環境情報リスト及び空調情報リストの一例を示す図である。

図６に示すように、環境情報リスト３００は、装置ＩＤ（３１０）、位置（３２０）、計測時刻（３３０）、環境データ（３４０）等の情報を含む。

装置ＩＤ（３１０）は、各環境計測装置２に割り当てられた識別番号であり、位置（３２０）は、各環境計測装置２の位置情報である。計測時刻（３３０）は、各環境計測装置２が環境の計測を行った時刻の情報である。環境データ（３４０）は、各計測時刻での環境の計測値の情報であり、気温（３４１）、湿度（３４２）、気圧（３４３）等を含む。各環境計測装置２は環境の計測を行う毎に、計測時刻の情報と計測した環境データを空調制御装置４に送信し、空調制御装置４は、当該計測時刻の情報と環境データを受信する毎に、環境情報リスト３００に対して、各環境計測装置２に対応づけて新たな計測時刻（３３０）と環境データ（３４０）のデータを追加していき、所定数のデータに達したら、最も古いデータを削除して最新のデータを追加する。

図７に示すように、空調情報リスト４００は、機器ＩＤ（４１０）、位置（４２０）、空調設定データ（４３０）、環境データ（４４０）等の情報を含む。

機器ＩＤ（４１０）は、各空調機器５に割り当てられた識別番号であり、位置（４２０）は、各空調機器５が設置されている建物３の位置情報である。空調設定データ（４３０）は、各空調機器５に対する空調の設定値の情報であり、空調モード（４３１）（冷房、暖房、オート等）、温度（４３２）、湿度（４３３）、風量（４３４）、風向（４３５）等を含む。計測時刻（４４０）は、各空調機器５が各部屋の環境の計測を行った時刻の情報である。環境データ（４５０）は、各計測時刻での各部屋の環境の計測値であり、温度（４５１）、湿度（４５２）等を含む。

１−３．空調制御装置の処理
図８は、空調制御装置４の処理部（ＣＰＵ）２０の処理のフローチャートの一例を示す図である。

まず、処理部（ＣＰＵ）２０は、各環境計測装置が計測した環境データ（気温、湿度、気圧等の情報）を取得する（Ｓ１０）。具体的には、各環境計測装置２は、一定周期で環境を計測し、装置ＩＤとともに、計測時刻の情報の情報と計測した環境データを空調制御装置４に送信し、空調制御装置４の処理部（ＣＰＵ）２０は、各環境計測装置２の装置ＩＤ、計測時刻の情報及び環境データを受信する毎に、図６に示した環境情報リスト３００に対して、受信した装置ＩＤと一致する装置ＩＤ（３１０）に対応付けて、受信した計測時刻の情報と環境データがそれぞれ設定された新たな計測時刻（３３０）と環境データ（３４０）を追加する。なお、１つの装置ＩＤに対応づけて保存可能な計測時刻（３３０）と環境データ（３４０）の数に上限を設け、上限に達したら、最も古いデータを最新のデータに上書きするようにしてもよい。

次に、処理部（ＣＰＵ）２０は、現在までの各計測地点の環境の推移から、各空調機器５が設置された建物３周辺のＴ時間後（数時間後）までの環境の推移を予測する（Ｓ２０）。

次に、処理部（ＣＰＵ）２０は、各空調機器５の空調設定データと各部屋の環境計測データを取得する（Ｓ３０）。具体的には、各空調機器５は空調の設定が変更される毎に、機器ＩＤとともに変更後の空調設定データを空調制御装置４に送信し、空調制御装置４の処理部（ＣＰＵ）２０は、各空調機器５の機器ＩＤと空調設定データを受信する毎に、図７に示した空調情報リスト４００に対して、受信した機器ＩＤと一致する機器ＩＤ（４１０）に対応付けられている空調設定データ（４３０）を受信した空調設定データに上書きする。また、各空調機器５は各部屋の環境の計測を行う毎に、機器ＩＤとともに計測時刻の情報と計測した環境データを空調制御装置４に送信し、空調制御装置４の処理部（ＣＰＵ）２０は、各空調機器５の機器ＩＤ、計測時刻の情報及び環境データを受信する毎に、空調情報リスト４００に対して、受信した機器ＩＤと一致する機器ＩＤ（４１０）に対応付けて、受信した計測時刻の情報と環境データがそれぞれ設定された新たな計測時刻（４４０）と環境データ（４５０）を追加する。なお、１つの機器ＩＤに対応づけて保存可能な計測時刻（４４０）と環境データ（４５０）の数に上限を設け、上限に達したら、最も古いデータを削除して最新のデータを追加するようにしてもよい。

次に、処理部（ＣＰＵ）２０は、各空調機器５に対して、設定温度と計測温度の差や設定湿度と計測湿度の差（ステップＳ３０で取得したデータから計算される）、及び環境予測の結果（ステップＳ２０の予測結果）に基づいて、空調制御情報を生成する（Ｓ４０）。この空調制御情報は、例えば、各空調機器５が出力する風量や風向の情報である。具体的には、処理部（ＣＰＵ）２０は、各空調機器５に対して、設定温度と計測温度の差の大きさ及び設定湿度と計測湿度の差の大きさに応じた風量や風向を計算し、各空調機器５が設置された各建物３の周辺の環境予測の結果に応じて、快適かつ燃費がよい風量や風向に補正して空調制御情報を生成する。例えば、処理部（ＣＰＵ）２０は、空調機器５の空調モードが冷房に設定されている時に、計測温度が設定温度よりも高く、かつ、当該空調機器５が設置された各建物３の周辺の気温が低下していくと予測される場合には、予測される気温の低下量に応じて風量を弱めに補正するようにしてもよい。また、例えば、処理部（ＣＰＵ）２０は、空調機器５の空調モードが暖房に設定されている時に、計測温度が設定温度よりも低く、かつ、当該空調機器５が設置された各建物３の周辺の気温が上昇していくと予測される場合には、予測される気温の上昇量に応じて風量を弱めに補正するようにしてもよい。

次に、処理部（ＣＰＵ）２０は、各空調機器５にステップＳ４０で生成したそれぞれの制御情報を送信する（Ｓ５０）。各空調機器５は、この制御情報を受信し、受信した制御情報に従って各部屋の空調を行う。

そして、処理部（ＣＰＵ）２０は、処理を終了する（Ｓ６０のＹ）まで、所定時間が経過する毎に（Ｓ７０のＹ）、Ｓ１０〜Ｓ５０の処理を繰り返し行う。

以上に説明したように、第１実施形態の空調制御システムによれば、空調制御装置４は、分散配置された複数の環境計測装置２の各々が計測した環境データを取得し、当該環境データに基づいて、空調機器５が設置された建物３の周辺の詳細な環境予測を精度よく行うことができる。そして、空調機器５は、空調制御装置４が精度の高い環境予測の情報に基づいて生成した空調制御情報に基づいて建物３の部屋の空調を行うことで、より快適かつ効率的な（省エネルギーな）空調を行うことができる。

また、本実施形態の空調制御システムによれば、処理能力の高い空調制御装置４（サーバー）が、各環境計測装置２や各空調機器５が計測した環境データ、各空調機器５の空調設定データ等の保存処理や各空調機器５に対する空調制御情報の生成処理を集中管理することで、各空調機器５の処理負荷を大幅に軽減することができる。

なお、本実施形態では、１つの空調制御装置４が複数の空調機器５の各々に対する各種の処理を行っているが、複数の空調制御装置４を設け、当該複数の空調制御装置４が複数の空調機器５に対する各種の処理を行うようにしてもよい。例えば、各建物３にそれぞれ空調制御装置４を設け、各空調制御装置４が同じ建物３に設置された空調機器５を制御するようにしてもよい。

２．第２実施形態
２−１．空調制御システムの概要
第１実施形態の空調制御システムでは、各環境計測装置２が設置された地点における現在までの環境（気温、湿度、気圧等）の推移から、各空調機器５が設置された各建物３の周辺の所定時間後までの環境を予測しているが、例えば、にわか雨が降ると急に湿度が上昇し、気温が低下するので、それまでの環境の推移のみから予測した湿度や気温と実際の湿度や気温に差が生じる。そのため、にわか雨等の局地的な気象変動が発生すると、空調制御の精度が低下するおそれがある。そこで、第２実施形態の空調制御システムでは、各計測地点における現在までの環境の推移から所定時間後までの環境を予測するだけでなく、局地的な気象変動を精度よく予測し、気象変動も考慮した環境予測を行う。局地的な気象変動としては、例えば、にわか雨、雷雨、集中豪雨、竜巻、突風などが挙げられるが、これらの気象変動は上昇気流により発達する積雲や積乱雲が発達することで発生する場合が多い。従って、上昇気流に伴う局地的な気圧の変化を捉えることで気象変動を精度よく予測することが可能となる。

２−２．空調制御システムの構成
第２実施形態の空調制御システムの全体構成は、第１実施形態（図３）と同様であるため、図示及び説明を省略する。

［環境計測装置の構成］
環境計測装置２の構成は、第１実施形態（図４）と同様であるため、図示を省略するが、局地的な気圧の変化を捉えて気象変動の予測を可能とするためには、環境計測装置２は、ある程度高分解能の気圧センサー１０を備える必要がある。このような気圧センサー１０としては、圧力の変化を振動子の周波数の変化として捉える周波数変化型、圧力の変化を静電容量の変化として捉える静電容量型、圧力の変化をピエゾ抵抗の抵抗値の変化として捉えるピエゾ抵抗型などのセンサーを適用することができる。ただし、わずかな気圧の変化を捉えて気象変動の発生を早期に予測するためには、出来る限り高分解能な計測が可能な気圧センサーが望ましい。現在のところ、周波数変化型の気圧センサーは、静電容量型やピエゾ抵抗型の気圧センサーよりも高い分解能が得られており、周波数変化型の気圧センサーであれば１Ｐａ以下の分解能も実現可能である。そのため、局地的な気象変動を早期に捉えるためには、周波数変化型の気圧センサー１０を用いるのが有利である。

図９は、周波数変化型の気圧センサー１０の構成例を示す図である。図９に示すように、本実施形態の気圧センサー１０は、圧力センサー素子１００、発振回路１１０、カウンター１２０、ＴＣＸＯ（Temperature Compensated Crystal Oscillator）１３０、ＭＰＵ（Micro Processing Unit）１４０、温度センサー１５０、ＥＥＰＲＯＭ（Electrically Erasable Programmable Read Only Memory）１６０、通信インターフェース（Ｉ／Ｆ）１７０を含んで構成されている。ただし、本実施形態の気圧センサーは、図９の構成要素（各部）の一部を省略又は変更したり、他の構成要素を付加した構成としてもよい。

圧力センサー素子１００は、振動片の共振周波数の変化を利用する方式（振動方式）の感圧素子を有している。この感圧素子は、例えば、水晶、ニオブ酸リチウム、タンタル酸リチウム等の圧電材料で形成された圧電振動子であり、例えば、音叉型振動子、双音叉型振動子、ＡＴ振動子（厚みすべり振動子）、ＳＡＷ共振子などが適用される。

特に、双音叉型圧電振動子は、ＡＴ振動子（厚みすべり振動子）などに比べて、伸長・圧縮応力に対する共振周波数の変化が極めて大きく共振周波数の可変幅が大きいので、感圧素子として双音叉型圧電振動子を用いることで、わずかな気圧差を検出可能な高い分解能の気圧センサーを実現することができる。そのため、本実施形態の気圧センサー１０は、感圧素子として双音叉型圧電振動子を用いている。なお、圧電材料として、Ｑ値が高くかつ温度安定性に優れた水晶を選択することで、優れた安定性と最高水準の分解能および精度を実現することができる。

図１０は、本実施形態の圧力センサー素子１００の断面の模式図である。図１１は、本実施形態の圧力センサー素子１００の振動片２２０およびダイヤフラム２１０を模式的に示す下面図である。図１１は、封止板としてのベース２３０を省略して描いてある。図１０は、図１１のＡ−Ａ線の断面に対応する。

圧力センサー素子１００は、ダイヤフラム２１０と、振動片２２０と、封止板としてのベース２３０と、を含む。

ダイヤフラム２１０は、圧力を受圧して撓む可撓部を有する平板状の部材である。ダイヤフラム２１０の外側の面が受圧面２１４となっており、受圧面２１４の裏面側に一対の突起２１２が形成されている。

振動片２２０は、振動ビーム（梁）２２２及び振動ビーム２２２の両端に形成された一対の基部２２４を有する。振動ビーム２２２は、一対の基部２２４の間に両持ち梁状に形成される。一対の基部２２４は、ダイヤフラム２１０に形成された一対の突起２１２にそれぞれ固定される。振動ビーム２２２には図示しない電極が適宜設けられ、電極から駆動信号を供給することで振動ビーム２２２を一定の共振周波数で屈曲振動させることができる。振動片２２０は、圧電性を有する材料で形成される。振動片２２０の材質としては、水晶、タンタル酸リチウム、ニオブ酸リチウム等の圧電材料が挙げられる。振動片２２０は、支持梁２２６によって枠部２２８に支持されている。

ベース２３０は、ダイヤフラム２１０と接合されて、ダイヤフラム２１０との間にキャビティー２３２を形成する。キャビティー２３２を減圧空間とすることにより、振動片２２０のＱ値を高める（ＣＩ値を小さくする）ことができる。

このような構造の圧力センサー素子１００において、ダイヤフラム２１０は、受圧面２１４に圧力を受けた場合に撓み、変形する。すると、振動片２２０の一対の基部２２４が、ダイヤフラム２１０の一対の突起２１２にそれぞれ固定されているため、ダイヤフラム２１０の変形に従って基部２２４間の間隔が変化する。すなわち、圧力センサー素子１００に圧力が印加されたときに、振動ビーム２２２に引張または圧縮の応力を生じさせることができる。

図１２は、圧力センサー素子１００の断面の模式図であり、ダイヤフラム２１０が圧力Ｐによって変形した状態を示している。図１２は、圧力センサー素子１００の外側から内側への力（圧力Ｐ）が作用することにより、ダイヤフラム２１０が素子の内側に向かって凸となる変形が生じた例である。この場合、一対の突起２１２の間の間隔は大きくなる。他方、図示しないが、圧力センサー素子１００の内側から外側への力が作用する場合は、ダイヤフラム２１０が素子の外側に向かって凸となる変形が生じ、一対の突起２１２の間の間隔は小さくなる。従って、両端が一対の突起２１２にそれぞれ固定された振動片２２０の振動ビーム２２２に平行な方向に引張または圧縮の応力が生じる。すなわち、受圧面２１４に対して垂直方向に加わった圧力は、突起（支持部）２１２を介して、振動片２２０の振動ビーム２２２に対して平行な直線方向の応力に変換される。

振動ビーム２２２の共振周波数は、以下のようにして解析することができる。図１０及び図１１に示すように、振動ビーム２２２の長さをｌ、幅をｗ、厚みをｄとすると、振動ビーム２２２の長辺方向に外力Ｆが作用したときの運動方程式は、次式（１）によって近似される。

式（１）において、Ｅは縦弾性定数（ヤング率）、ρは密度、Ａは振動ビームの断面積（＝ｗ・ｄ）、ｇは重力加速度、Ｆは外力、ｙは変位、ｘは振動ビームの任意の位置をそれぞれ表す。

式（１）に一般解と境界条件を与えて解くことで、次のような、外力が無い場合の共振周波数の式（２）が得られる。

断面２次モーメントＩ＝ｄｗ^３／１２、断面積Ａ＝ｄｗ、λＩ＝４．７３より、式（２）は次式（３）のように変形することができる。

従って、外力Ｆ＝０の時の共振周波数ｆ_０は、ビームの幅ｗに比例し、長さｌの２乗に反比例する。

外力Ｆを２本の振動ビームに加えたときの共振周波数ｆ_Ｆも同様の手順で求めると、次式（４）が得られる。

断面２次モーメントＩ＝ｄｗ^３／１２より式（４）は次式（５）のように変形することができる。

式（５）において、Ｓ_Ｆは応力感度（＝Ｋ・１２／Ｅ・（ｌ／ｗ）^２）、σは応力（＝Ｆ／（２Ａ））をそれぞれ表す。

以上から、圧力センサー素子１００に作用する力Ｆを圧縮方向のとき負、伸張方向のとき正としたとき、力Ｆが圧縮方向に加わると共振周波数ｆ_Ｆが減少し、力Ｆが伸縮方向に加わると共振周波数ｆ_Ｆが増加する。

そして、次式（６）に示す多項式を用いて、圧力センサー素子１００の圧力−周波数特性と温度−周波数特性に起因する直線性誤差を補正することで、高分解能かつ高精度の圧力値Ｐを得ることができる。

式（６）において、ｆ_ｎはセンサー規格化周波数であり、ｆ_ｎ＝（ｆ_Ｆ／ｆ_０）^２で表される。また、ｔは温度であり、α（ｔ）、β（ｔ）、γ（ｔ）、δ（ｔ）は、それぞれ次式（７）〜（１０）で表される。

式（７）〜（１０）において、ａ〜ｐは補正係数である。

すなわち、圧力センサー素子１００の出力信号の周波数を計測することで、振動ビーム２２０の振動周波数（力Ｆが作用した時の共振周波数ｆ_Ｆ）が得られ、あらかじめ測定された共振周波数ｆ_０や補正係数ａ〜ｐを用いて、式（６）から圧力Ｐを計算することができる。

図９に戻り、発振回路１１０は、圧力センサー素子１００の振動ビーム２２２を共振周波数で発振させた発振信号を出力する。

カウンター１２０は、発振回路１１０が出力する発振信号の所定周期を、基準クロック源であるＴＣＸＯ１３０が出力する高精度のクロック信号でカウントするレシプロカルカウンターである。ただし、カウンター１２０を、所定のゲートタイムにおける圧力センサー素子１００の発振信号のパルス数をカウントする直接計数方式の周波数カウンター（ダイレクトカウンター）として構成してもよい。

ＭＰＵ（Micro Processing Unit）１４０は、カウンター１２０のカウント値から圧力値Ｐを計算する処理を行う。具体的には、ＭＰＵ１４０は、温度センサー１５０の検出値から温度ｔを計算し、ＥＥＰＲＯＭ１６０にあらかじめ記憶されているａ〜ｐの補正係数値を用いて、式（７）〜（１０）よりα（ｔ）、β（ｔ）、γ（ｔ）、δ（ｔ）を計算する。さらに、ＭＰＵ１４０は、カウンター１２０のカウント値とＥＥＰＲＯＭ１６０にあらかじめ記憶されている共振周波数ｆ_０の値を用いて、式（６）より圧力値Ｐを計算する。そして、ＭＰＵが計算した圧力値Ｐは、通信インターフェース１７０を介して、気圧センサー１０の外部に出力される。

このような構成の周波数変化型の気圧センサー１０によれば、圧力センサー素子１００の振動周波数をカウンター１２０によりＴＣＸＯ１３０が出力する高精度かつ高周波数（例えば数十ＭＨｚ）のクロック信号でカウントするとともに、ＭＰＵ１４０でデジタル演算処理により圧力値の計算及び直線性誤差の補正を行うので、Ｐａオーダーの高い分解能かつ高精度の圧力値（気圧データ）を得ることができる。さらに、気圧センサー１０は、カウント時間を考慮しても秒オーダーの周期で気圧データを更新することができるので、短時間におけるわずかな気圧の変化も捉えることができ、リアルタイムの気象計測に適している。

なお、本実施形態では、基準クロック源としてＴＣＸＯ１３０を用いているが、基準クロック源を、温度補償回路を有さない発振回路、例えば、ＡＴカット水晶振動子を搭載した水晶発振回路で構成しても良い。この場合、温度補償回路を有さない分、気圧変動の検出精度は低下するが、基準クロック源を当該水晶発振回路とするか、或いはＴＣＸＯ１３０とするかは、システムのコストや精度に応じて設計者が適宜選択すればよい。

［空調制御装置の構成］
第２実施形態における空調制御装置４の構成は、第１実施形態（図５）と同様であるため、図示を省略する。ただし、処理部（ＣＰＵ）２０の環境予測部２３の機能が第１実施形態と異なる。

環境予測部２３は、環境データ取得部２１が取得した環境データに含まれる気圧データに基づいて、局地的な気象変動が発生するか否かを判定し、当該判定結果及び環境データ取得部２１が取得した環境データに基づいて環境を予測する処理を行う。すなわち、環境予測部２３は、気象変動の発生が予測される場合には、当該気象変動に伴う気象変化を加味して各地点の環境の推移を予測する。

本実施形態では、記憶部３０に、気象条件に関する判定基準と判定される気象変動との対応関係を定義する気象変動判定テーブル（不図示）が記憶されており、環境予測部２３は、環境データ取得部２１が取得した環境データから得られる気象状況の変化を当該気象変動判定テーブルの各判定基準と照合し、各気象変動が発生するか否かを判定する。例えば、気象変動の前に生じる上昇気流に伴う局地的な低気圧の発生の有無を判定することで気象変動を予測することができるので、気象変動判定テーブルの各判定基準は少なくとも気圧に関する条件を含む。例えば、一定時間当たりの気圧の低下量が所定の閾値を超えたか否かを所定の気象変動（例えば集中豪雨）の判定基準としてもよい。また、判定基準に温度や湿度等に関する条件を含ませてもよい。例えば、一定時間当たりの気圧の低下量が所定の閾値を超えるとともに温度が所定の範囲にあるか否かを所定の気象変動（例えば雷雨）の判定基準としてもよい。図１３は、気象変動判定テーブルの一例を示す図である。図１３の例では、判定基準１が満たされるとにわか雨が降ると予測されることを示している。同様に、判定基準２，３，４、５がそれぞれ満たされると、それぞれ雷雨、集中豪雨、竜巻、突風の発生が予測されることを示している。

また、環境予測部２３は、環境データ取得部２１が取得した環境データに含まれる気圧データに基づいて、２地点間毎（２つの環境計測装置２の間毎）の気圧傾度（＝２地点間の気圧差／２地点間の距離）を計算し、気圧傾度の変化から上昇気流に伴う局地的な低気圧の移動速度や移動方向を計算し、気象変動が発生するエリアを予測する。なお、気圧傾度の計算対象となる地点は、任意の位置でよく、例えば、各環境計測装置２の設置地点でもよい。

そして、環境予測部２３は、各空調機器５が設置されている建物３の周辺の現在までの環境の推移をベースに、局地的な気象変動の発生予測も考慮しながら、所定時間後までの環境の推移を予測する。気象変動の発生による気温や湿度等の変化量は、過去の統計データに基づく数値計算を行うことで得ることができる。

２−３．空調制御装置の処理
図１４は、第２実施形態における、空調制御装置４の処理部（ＣＰＵ）２０の処理のフローチャートの一例を示す図である。

まず、処理部（ＣＰＵ）２０は、各環境計測装置２が計測した環境データを取得する（Ｓ１０）。

次に、処理部（ＣＰＵ）２０は、ステップＳ１０で取得した環境データに含まれる気圧データから、２地点間毎の気圧傾度を計算する（Ｓ１２）。

次に、処理部（ＣＰＵ）２０は、現在までの各地点の気圧と気圧傾度の推移等から、局地的な気象変動を予測する（Ｓ１４）。

次に、処理部（ＣＰＵ）２０は、現在までの各計測地点の環境の推移とステップＳ１４の気象変動の予測結果から、各空調機器５が設置された建物３周辺のＴ時間後（数時間後）までの環境の推移を予測する（Ｓ２０）。

次に、処理部（ＣＰＵ）２０は、第１実施形態（図８のＳ３０，Ｓ４０，Ｓ５０）と同様に、ステップＳ３０，Ｓ４０，Ｓ５０の処理を行い、処理を終了する（Ｓ６０のＹ）まで、所定時間が経過する毎に（Ｓ７０のＹ）、Ｓ１０〜Ｓ５０の処理を繰り返し行う。

以上に説明したように、第２実施形態の空調制御システムによれば、空調制御装置４は、分散配置された複数の環境計測装置２の各々が計測した環境データを取得して、各計測地点の詳細な気圧変化の情報から、気圧の変化に起因して発生する局地的な気象変動の発生を予測する。そして、空調制御装置４は、気象変動の発生を考慮して、各空調機器５が設置された建物３の周辺の環境予測を行い、空調制御情報を生成するので、各空調機器５は、より快適かつ効率的な空調を行うことができる。

３．第３実施形態
３−１．空調制御システムの概要
第１実施形態や第２実施形態の空調制御システムは、建物に設置された空調機器を制御していたが、第３実施形態の空調制御システムは、移動体に搭載された空調機器を制御する。移動体は、例えば、一般の自動車、営業用の自動車（保冷車、タクシー、バス等）、電車（列車）などである。図１５は、第３実施形態の空調制御システムの概要について説明するための図である。図３に示すように、本実施形態では、少なくとも１台の移動体７が進行するエリアに、複数の環境計測装置２（白抜きの丸で表示）が分散配置されて、環境計測ネットワークが形成されている。環境計測装置２は、例えば、ビルや家屋等の建物などに配置されていてもよいし、移動体７の進行路（道路や線路等）に沿って配置されていてもよい。環境計測装置２の配置間隔は、環境計測装置２を分散配置するエリアの気候やその他の状況を考慮して、十分な精度で環境予測が可能な値、例えば、１０ｍ〜１ｋｍ程度（望ましくは、数十ｍ〜数百ｍ程度）に設定される。環境計測装置２の配置間隔は一定でなくてもよく、例えば、環境計測装置２は、携帯電話等の基地局、コンビニエンスストア、スマートグリッドの電気メーターなどに設置されていてもよい。

各移動体７には、移動体内の内部空間（自動車の車内空間や電車（列車）の各車両の内部空間等）の空調を行う空調機器（不図示）が搭載されている。１つの移動体７に複数の空調機器が搭載されていてもよい。各空調機器は、空調の設定データや部屋の環境データを空調制御装置に送信する。

空調制御装置は、各環境計測装置２が計測した環境データを受信するとともに、移動体７の現在位置と移動経路を取得し、移動体７の周辺の将来の環境変化を予測する。また、空調制御装置は、各空調機器に対する空調の設定データや空間の環境データを受信し、受信した空調の設定データや空間の環境データに基づいて、環境の予測結果を加味して各空調機器を効率よく制御する。

３−２．空調制御システムの構成
［全体構成］
図１６は、第３実施形態の空調制御システムの構成例を示す図である。本実施形態の空調制御システムは、図１６の構成要素（各部）の一部を省略又は変更したり、他の構成要素を付加した構成としてもよい。

図１６に示すように、第３実施形態の空調制御システム１は、複数の環境計測装置２、少なくとも１つの空調機器５（移動体７に搭載されている）、空調制御装置４を含む。

各空調機器５は、空調対象の各空間の環境（温度や湿度等）をリアルタイムに計測し、計測した各空間の環境データを、通信ネットワーク３を介して空調制御装置４に送信する。また、各空調機器５は、各空間の空調設定データ（空調モード、温度、湿度、風量、風向等の設定値）が変更される毎に、当該空調設定データを、通信ネットワーク３を介して空調制御装置４に送信する。

空調制御装置４は、通信ネットワーク３を介して、各環境計測装置２から環境データを受信するとともに、移動体７の現在位置と移動経路を取得する。空調制御装置４は、例えば、移動体７が一般の自動車であれば、各移動体７に搭載された情報端末８（例えば、カーナビゲーション装置）から移動体７の現在位置と移動経路を取得するようにしてもよいし、移動体７が電車（列車）やバスであれば、空調制御装置は、列車運行管理システムやバス運行管理システムから移動体７の現在位置と移動経路を取得するようにしてもよい。そして、空調制御装置４は、各環境計測装置２が計測した環境データ及び移動体７の現在位置と移動経路に基づいて、各移動体７の周辺の将来の環境変化（所定時間後までの環境変化）を予測する。

また、空調制御装置４は、通信ネットワーク３を介して、各空調機器５の空調設定データと空調対象の空間の環境データ（温度、湿度等の計測値）を受信し、各部屋の温度や湿度が設定値と一致させるように制御するための各空調機器の制御情報（空調制御情報）を生成する。特に、本実施形態では、空調制御装置４は、各移動体７の周辺の環境変化の予測結果を加味して、各空調機器５に対する効率的な（省エネルギーとなる）空調制御情報を生成する。

そして、空調制御装置４は、各空調機器５に対して各空調制御情報を送信し、各空調機器５は各空調制御情報を受信し、当該各空調制御情報に従って各空間の空調を行う。なお、空調制御装置４は、必ずしも各空調機器５や情報端末８と直接的にデータ通信を行う必要はなく、各移動体７に搭載された通信端末（不図示）を介して各空調機器５とデータ通信を行うようにしてもよい。

［環境計測装置の構成］
環境計測装置２の構成は、第１実施形態（図４）と同様であるため、図示及びその説明を省略する。

［空調制御装置の構成］
図１７は、図１６の空調制御装置４の構成例を示す図である。図１７に示すように、本実施形態では、空調制御装置４は、第１実施形態と同様に、処理部（ＣＰＵ）２０、記憶部３０、記録媒体３２、通信部３４を含んで構成されている。本実施形態の空調制御装置は、図１７の構成要素（各部）の一部を省略又は変更したり、他の構成要素を付加した構成としてもよい。

記憶部３０、記録媒体３２、通信部３４の機能は、第１実施形態（図５）と同様であるため、説明を省略する。

処理部（ＣＰＵ）２０は、記憶部３０や記録媒体３２に記憶されているプログラムに従って、各種の計算処理や制御処理を行う。特に、本実施形態では、処理部（ＣＰＵ）２０は、環境データ取得部２１、空調データ取得部２２、環境予測部２３、空調制御情報生成部２４、通信制御部２５とともに、さらに移動体情報取得部２６を含む。ただし、本実施形態の処理部（ＣＰＵ）２０は、これらの一部の構成（要素）を省略又は変更したり、他の構成（要素）を追加した構成としてもよい。

環境データ取得部２１及び空調データ取得部２２の機能は、第１実施形態（図５）と同様であるため、説明を省略する。

移動体情報取得部２６は、各移動体７に搭載された情報端末（カーナビゲーション装置）や各種の運行管理システム等から各移動体７の現在位置と移動経路の情報を取得する処理を行う。

環境予測部２３は、環境データ取得部２１が取得した環境データ及び移動体情報取得部２６が取得した各移動体７の現在位置と移動経路の情報に基づいて、環境（各移動体７の周辺の所定時間後までの環境変化）を予測する処理を行う。環境予測部２３は、例えば、移動体７の移動経路の前方に沿って配置された環境計測装置２が計測した環境データに基づいて、環境を予測するようにしてもよい。

空調制御情報生成部２４は、環境予測部２３の予測結果と、空調データ取得部２２が取得した各空間の空調設定データ及び環境データとに基づいて、各空調機器５に対する空調制御情報を生成する処理を行う。

通信制御部２５は、通信部３４を介する各環境計測装置２、各空調機器５、各情報端末８とのデータ通信等を制御する処理を行う。特に、本実施形態では、通信制御部２５は、通信部３４を介して、各環境計測装置２から環境データを受信し、各空調機器２から各部屋の空調設定データや環境データを受信し、各情報端末８等から移動体７の現在位置と移動経路の情報を受信するとともに、各空調制御情報を各空調機器５に送信する。

記録媒体３２は、コンピューター読み取り可能な記録媒体であり、特に本実施形態では、コンピューターを上記の各部として機能させるためのプログラムが記憶されている。そして、本実施形態の処理部（ＣＰＵ）２０は、記録媒体３２に記憶されているプログラムを実行することで、環境データ取得部２１、空調データ取得部２２、環境予測部２３、空調制御情報生成部２４、通信制御部２５、移動体情報取得部２６として機能する。あるいは、通信部３４等を介して有線又は無線の通信ネットワークに接続された他のサーバーから当該プログラムを受信し、受信したプログラムを記憶部３０や記録媒体３２に記憶して当該プログラムを実行するようにしてもよい。ただし、環境データ取得部２１、空調データ取得部２２、環境予測部２３、空調制御情報生成部２４、通信制御部２５、移動体情報取得部２６の少なくとも一部をハードウェア（専用回路）で実現してもよい。

なお、本実施形態でも、第１実施形態と同様に、記憶部３０あるいは記録媒体３２には、環境情報リスト３００と空調情報リスト４００が記憶されている。

３−３．空調制御装置の処理
図１８は、空調制御装置４の処理部（ＣＰＵ）２０の処理のフローチャートの一例を示す図である。

まず、処理部（ＣＰＵ）２０は、各移動体７の位置と移動経路の情報を取得する（Ｓ１００）。

次に、処理部（ＣＰＵ）２０は、各移動体７の位置の推移から、移動経路上の各地点の到達予測時間を計算する（Ｓ１１０）。例えば、図１９に示すように、移動体７の移動経路（点線で表示）に沿って、移動体７の前方に環境計測装置２ａ，２ｂ，２ｃ，２ｄ，２ｅ，・・・が設置されている場合、処理部（ＣＰＵ）２０は、移動体７に対して、例えば、環境計測装置２ａ，２ｂ，２ｃ，２ｄ，２ｅ，・・・の各設置地点の到達予測時間を計算する。但し、処理部（ＣＰＵ）２０は、移動体７に対して、環境計測装置２の設置地点と異なる地点の到達予測時間を計算するようにしてもよい。

次に、処理部（ＣＰＵ）２０は、各環境計測装置２が計測した環境データを取得する（Ｓ１２０）。

次に、処理部（ＣＰＵ）２０は、現在までの各計測地点の環境の推移から、各移動体７に対して、移動経路上の各地点の到達予測時間までの環境の推移（すなわち、各移動体７の周辺の環境の推移）を予測する（Ｓ１３０）。図１９の例では、移動体７に対して、環境計測装置２ａ，２ｂ，２ｃ，２ｄ，２ｅ，・・・の各設置地点の到達予測時間までの環境の推移を予測する。

次に、処理部（ＣＰＵ）２０は、各空調機器５に対して、設定温度と計測温度の差や設定湿度と計測湿度の差（ステップＳ１４０で取得したデータから計算される）、及び環境予測の結果（ステップＳ１３０の予測結果）に基づいて、空調制御情報を生成する（Ｓ１５０）。具体的には、処理部（ＣＰＵ）２０は、各空調機器５に対して、設定温度と計測温度の差の大きさ及び設定湿度と計測湿度の差の大きさに応じた風量や風向を計算し、各空調機器５が設置された各建物３の周辺の環境予測の結果に応じて、最適な（快適かつ燃費がよい）風量や風向に補正して空調制御情報を生成する。例えば、処理部（ＣＰＵ）２０は、空調機器５の空調モードがオートに設定されている時に、計測温度が設定温度よりも高く、かつ、当該空調機器５が設置された各建物３の周辺の気温が低下していくと予測される場合には、予測される気温の低下量に応じて冷風の風量を弱めに補正するようにしてもよい。また、例えば、処理部（ＣＰＵ）２０は、空調機器５の空調モードがオートに設定されている時に、計測温度が設定温度よりも低く、かつ、当該空調機器５が設置された各建物３の周辺の気温が上昇していくと予測される場合には、予測される気温の上昇量に応じて温風の風量を弱めに補正するようにしてもよい。

次に、処理部（ＣＰＵ）２０は、各空調機器５にステップＳ１５０で生成したそれぞれの制御情報を送信する（Ｓ１６０）。各空調機器５は、この制御情報を受信し、受信した制御情報に従って各移動体７の内部空間の空調を行う。

そして、処理部（ＣＰＵ）２０は、処理を終了する（Ｓ１７０のＹ）まで、所定時間が経過する毎に（Ｓ１８０のＹ）、Ｓ１００〜Ｓ１６０の処理を繰り返し行う。

なお、本実施形態においても、第３実施形態（図１４）と同様に、空調制御装置４は、気象変動の発生の有無を考慮して環境予測を行い、各空調機器４に対する空調制御情報を生成するようにしてもよい。

以上に説明したように、第３実施形態の空調制御システムによれば、空調制御装置４は、分散配置された複数の環境計測装置２の各々が計測した環境データ及び移動体７の位置と移動経路の情報を取得し、移動体７の位置と移動経路の情報に基づいて移動体７の各地点の到着時間を予測しながら、環境データに基づいて、空調機器５が搭載された移動体７の周辺（到着時間を予測した各地点）の詳細な環境予測を精度よく行うことができる。そして、空調機器５は、空調制御装置４が精度の高い環境予測の情報に基づいて生成した空調制御情報に基づいて移動体７の内部空間の空調を行うことで、より快適かつ効率的な（省エネルギーな）空調を行うことができる。例えば、移動体７が一般車両、タクシー、バス等であれば、前方の環境に応じて空調を細かく制御することで、搭乗者に快適な環境を提供するとともに燃費を向上させることができる。また、例えば、移動体７が保冷車であれば、前方の気温に応じて空調を細かく制御することで、過度な冷却を避けて燃費を向上させることができる。

特に、環境計測装置２を移動体７の進行路（道路や線路等）に沿って配置することで、空調制御装置４は、移動体７の周辺の環境をより精度よく予測することができるので、空調機器５の空調効率を高めることができる。

なお、本実施形態では、１つの空調制御装置４が複数の空調機器５の各々に対する各種の処理を行っているが、複数の空調制御装置４を設け、当該複数の空調制御装置４が複数の空調機器５に対する各種の処理を行うようにしてもよい。例えば、各移動体７にそれぞれ空調制御装置４を設け、各空調制御装置４が各移動体７に設置された空調機器５を制御するようにしてもよい。

なお、本実施形態では、複数の環境計測装置２が分散配置されたエリア（環境予測の対象エリア）を進行する移動体の内部空間の空調制御について説明したが、環境予測の対象エリアに入る前の移動体に対しても本実施形態の空調制御システムを適用することができる。この場合、空調制御装置４は、移動体７の位置の推移と移動経路の情報から移動体７が環境予測の対象エリアに到着する時間を予測し、当該到着予定時間までの環境予測の情報に基づいて、移動体７が環境予測の対象エリアに到着する際に快適な空調環境となるような空調制御情報を生成する。これにより、移動体７が環境予測の対象エリアに到着する前から快適な空調環境を維持しつつ、効率的な空調制御を実現することができる。

４．変形例
本発明は本実施形態に限定されず、本発明の要旨の範囲内で種々の変形実施が可能である。

［変形例１］
本実施形態において、空調制御装置４は、地面の輻射熱や放射熱による影響を考慮して環境を予測するようにしてもよい。

地面の輻射熱や放射熱を計測するために、例えば、各環境計測装置２に黒球温度計を設けてもよい。

また、例えば、各建物３や各移動体７の進行路（道路や線路等）の周辺の地表付近と地表から１０ｍ付近に、それぞれ第１の環境計測装置２と第２の環境計測装置２を設けてもよい。第１の環境計測装置２と第２の環境計測装置２は、例えば、建物３の外壁に設けてもよいし、移動体７の進行路沿いの電柱などに設けてもよい。これにより、第１の環境計測装置２は輻射熱や放射熱による影響が大きい地表付近の気温を測定し、第２の環境計測装置２は輻射熱や放射熱による影響が小さい地上の気温を計測することができる。そして、空調制御装置４は、第２の環境計測装置２が計測した地上の気温（輻射熱や放射熱による影響が小さい気温）の推移から、各建物３や各移動体７の周辺の気温がどの程度減少傾向又は上昇傾向であるかを判定し、当該判定結果を、第１の環境計測装置２が計測した地表付近の気温（輻射熱や放射熱による影響が大きい気温）の推移に基づいて補正する。例えば、空調制御装置４は、各建物３や各移動体７の周辺の地上の気温が減少傾向にあっても、各建物３や各移動体７の周辺の地表の気温がほとんど変化しないと考えられる場合には、輻射熱や放射熱が存在すると考えられるので、各建物３や各移動体７の周辺の気温の減少の程度をより低い方向に補正するようにしてもよい。

このようにすれば、輻射熱や放射熱による影響を考慮したより効率的な空調制御を行うことができる。

［変形例２］
本実施形態において、環境計測装置２の配置密度は一定でなくてもよく、配置密度を変えてもよい。例えば、地形や建物の配置などから、環境の変化が大きい場所や気象変動が発生し易い場所がわかっていれば、そのような場所では環境計測装置２の配置密度を高くし、逆に、環境の変化が小さい場所や気象変動が発生しにくい場所がわかっていれば、そのような場所では環境計測装置２の配置密度を低くするようにしてもよい。

このようにすれば、環境予測の必要十分な精度を確保しながら、環境計測装置２の設置に要するコストを削減することができる。

［変形例３］
図２０に示すように、各環境計測装置２は、気圧センサー１０、温度センサー１１、湿度センサー１２に加えて、降雨センサー１３や空気質センサー１４（あるいはどちらか一方）を備えるようにしてもよい。降雨センサー１３は、単位時間あたりの降雨量を検出するセンサーである。単位時間あたりの降雨量を検出することで、降雨による気温や湿度の変化を予測することができるので、降雨センサー１３の検出データに基づいて空調機器５を制御することで、より快適な環境を維持することができる。また、空気質センサー１４は、空気中の微粒子（煙、砂、花粉等）や窒素酸化物（ＮＯ_Ｘ）等を検出するセンサーである。空気中に存在する微粒子等の濃度が高いほど空調機器５の空調能力が低下すると考えられるので、空気質センサー１４の検出データに基づいて空調機器５を制御することで、より快適な環境を維持することができる。

［変形例４］
環境計測装置２が計測した環境データ（気圧、気温、湿度、風向、風速など）が同じでも、雷雨等をもたらす積乱雲が発達するか否かは当該環境計測装置２の位置の地理（地形や建物の配置等）によって異なると考えられる。そこで、第２実施形態において、空調制御装置４は、各環境計測装置２が計測した環境データと、環境計測装置２が分散配置されている地域の地理情報とを用いて気象変動の予測を行うようにしてもよい。この地理情報は、例えば、空調制御装置４の記憶部３０に記憶されていてもよいし、インターネット等の通信ネットワーク上のサーバーに地理情報を記憶させておき、空調制御装置４が通信ネットワークを介して当該地理情報を取得するようにしてもよい。

このように、環境データに地理情報を加味して気象変動を予測することで、気象変動の予測精度を高めることができる。

［変形例５］
環境計測装置２が計測した環境データ（気圧、気温、湿度、風向、風速など）を、過去に気象変動が発生した際の気象条件の統計情報と照合することで、気象変動の予測精度を高めることができる。そこで、第２実施形態において、空調制御装置４は、各環境計測装置２が計測した環境データと、環境計測装置２が分散配置されている地域における過去に気象変動が発生した環境条件の統計情報とを用いて気象変動の予測を行うようにしてもよい。この統計情報は、例えば、空調制御装置４の記憶部３０に記憶されていてもよいし、インターネット等の通信ネットワーク上のサーバーに統計情報を記憶させておき、空調制御装置４が通信ネットワークを介して当該統計情報を取得するようにしてもよい。

このように、環境データに過去の統計情報を加味して気象変動を予測することで、気象変動の予測精度を高めることができる。

なお、空調制御装置４は、各環境計測装置２が計測した環境データとともに、地理情報と統計情報の両方を用いて気象変動の予測を行うことで、気象変動の予測精度をさらに高めることができる。

本発明は、実施の形態で説明した構成と実質的に同一の構成（例えば、機能、方法及び結果が同一の構成、あるいは目的及び効果が同一の構成）を含む。また、本発明は、実施の形態で説明した構成の本質的でない部分を置き換えた構成を含む。また、本発明は、実施の形態で説明した構成と同一の作用効果を奏する構成又は同一の目的を達成することができる構成を含む。また、本発明は、実施の形態で説明した構成に公知技術を付加した構成を含む。

１空調制御システム、２，２ａ，２ｂ，２ｃ，２ｄ，２ｅ環境計測装置、３建物、４空調制御装置、５空調機器、６通信ネットワーク、７移動体、８情報端末、１０気圧センサー、１１温度センサー、１２湿度センサー、１３降雨センサー、１４空気質センサー、１６送信部、２０処理部（ＣＰＵ）、２１環境データ取得部、２２空調データ取得部、２３環境予測部、２４空調制御情報生成部、２５通信制御部、２６移動体情報取得部、３０記憶部、３２記録媒体、３４通信部、１００圧力センサー素子、１１０発振回路、１２０カウンター、１３０ＴＣＸＯ、１４０ＭＰＵ、１５０温度センサー、１６０ＥＥＰＲＯＭ、１７０通信インターフェース（Ｉ／Ｆ）、２１０ダイヤフラム、２１２突起、２１４受圧面、２２０振動片、２２２振動ビーム（梁）、２２４基部、２２６支持梁、２２８枠部、２３０ベース、２３２キャビティー、３００環境情報リスト、４００空調情報リスト

Claims

空調機器を制御することができる空調制御システムであって、
所定のエリアに分散して配置される複数の環境計測装置と、
前記空調機器を制御する空調制御装置と、を含み、
前記空調制御装置は、
前記複数の環境計測装置の少なくとも一部が計測した環境データを取得する環境データ取得部と、
環境データ取得部が取得した前記環境データを利用して、環境を予測する環境予測部と、
前記環境予測部の予測結果に基づいて、前記空調機器の制御情報を生成する空調制御情報生成部と、を含む、空調制御システム。
請求項１において、
前記空調制御装置は、
前記空調機器による空調対象の空間の空調設定データと環境データとを取得する空調データ取得部をさらに含み、
前記空調制御情報生成部が、
前記環境予測部の予測結果と、前記空調データ取得部が取得した前記空調設定データ及び前記環境データを利用して、前記空調機器の制御情報を生成する、空調制御システム。
請求項１又は２において、
前記複数の環境計測装置の各々は、気温、湿度、気圧、降雨量及び空気質の少なくとも何れかを計測する、空調制御システム。
請求項１乃至３のいずれか一項において、
前記複数の気象計測装置の各々は、気圧センサーを備え、
前記空調制御装置は、
前記環境予測部が、
前記環境データ取得部が取得した前記環境データに含まれる気圧データを利用して所与の気象変動が発生するか否かを判定し、当該判定結果及び前記環境データ取得部が取得した前記環境データを利用して環境を予測する、空調制御システム。
請求項１乃至４のいずれか一項において、
前記空調機器は、建物の部屋の空調を行い、
前記複数の環境計測装置は、前記建物を含むエリアに分散して配置される、空調制御システム。
請求項１乃至４のいずれか一項において、
前記空調機器は、移動体の内部空間の空調を行い、
前記複数の環境計測装置は、前記移動体が進行するエリアに分散して配置される、空調制御システム。
請求項６において、
前記空調制御装置は、
前記移動体の位置及び移動経路の情報を取得する移動体情報取得部をさらに含み、
前記環境予測部が、
前記移動経路上の前記移動体の位置の前方の環境を予測する、空調制御システム。
請求項７において、
前記複数の環境計測装置の少なくとも一部は、前記移動体の進行路に沿って配置される、空調制御システム。
請求項１乃至８のいずれか一項において、
前記複数の環境計測装置の少なくとも一部は、異なる高度に配置されている、空調制御システム。
空調機器を制御することができる空調制御装置であって、
所定のエリアに分散して配置される複数の環境計測装置の少なくとも一部が計測した環境データを取得する環境データ取得部と、
環境データ取得部が取得した前記環境データを利用して、環境を予測する環境予測部と、
前記環境予測部の予測結果に基づいて、前記空調機器の制御情報を生成する空調制御情報生成部と、を含む、空調制御装置。
空調機器を制御する空調制御方法であって、
所定のエリアに分散して配置される複数の環境計測装置の少なくとも一部が計測した環境データを取得する環境データ取得ステップと、
環境データ取得ステップで取得した前記環境データを利用して、環境を予測する環境予測ステップと、
前記環境予測ステップの予測結果に基づいて、前記空調機器の制御情報を生成する空調制御情報生成ステップと、を含む、空調制御方法。