JP2014055741A - 空気調和装置 - Google Patents

Abstract

【課題】一日の気温変動を加味するとともに、気温センサの設置状況等といった制御不能なパラメータの影響を受けることがない着衣量推定を行うことができる空気調和装置を提供する。
【解決手段】気象予報データから最低気温予報値及び最高気温予報値を取得する気温取得部２と、前記気温取得部２で取得された最低気温予報値及び最高気温予報値に基づいて代表気温を算出する代表気温算出部３と、天候又は室温を取得する天候／室温取得部４と、前記代表気温算出部３において算出された代表気温と、前記天候／室温取得部４において取得された天候又は室温とに基づいて着衣量を推定する着衣量推定部とを備えた。
【選択図】図１

Description

本発明は、着衣量を推定し、その推定結果に基づいて空調を行う空気調和装置に関するものである。

快適性と省エネを両立させるためにＰＭＶ等の快適性指標に基づいて空調を行う空気調和装置がある。ＰＭＶ（Predicted Mean Vote）は、室温、湿度、気流、熱放射、代謝量、着衣量の６つのパラメータから算出される値であり、このＰＭＶが−０．５〜０．５の値となるように空調を行うことがＩＳＯにおいて推奨されている。

ところで、気温、湿度等について空気調和装置に設けられているセンサにより実測することができるが、例えば着衣量については実測する方法がないためＰＭＶを算出するためにはまず着衣量を推定する必要がある。

例えば特許文献１の空気調和装置では、室温に基づいて着衣量を推定するように構成されている。また、着衣量の推定精度をより向上させるために室外機に設けられている気温センサの値も用いることも考えられている。

しかしながら、ユーザの着衣量は現時点での気温のみで決定されるものではなく、一日においてどのような気温になるかという予想に基づいて決定されるものであるため、室外機の気温センサを用いた場合、着衣量の推定誤差が大きくなってしまうことがある。より具体的には、室外機で測定される気温はあくまでも瞬間値であり、一日の気温変動は加味できないため着衣量の推定誤差が出てしまうことがある。また、室外機の設置状況はそれぞれ非常に異なっているため、設置状況によって気温センサで測定される気温が実際の気温と比べて大きく異なっている場合もある。つまり、気温の測定値自体に大きな誤差が含まれていることがあるので、この気温センサの測定値に基づいて着衣量を推定するとさらに推定誤差が大きくなってしまうといった問題がある。

特開２００９−６９６０１号公報

そこで、本発明は上述したような問題を鑑みてなされたものであり、一日の気温変動を加味するとともに、気温センサの設置状況等といった制御不能なパラメータの影響を受けることがない着衣量推定を行うことができる空気調和装置を提供することを目的とする。

すなわち、本発明の空気調和装置は気象予報データから最低気温予報値及び最高気温予報値を取得する気温取得部と、前記気温取得部で取得された最低気温予報値及び最高気温予報値に基づいて代表気温を算出する代表気温算出部と、天候又は室温を取得する天候／室温取得部と、前記代表気温算出部において算出された代表気温と、前記天候／室温取得部において取得された天候又は室温とに基づいて着衣量を推定する着衣量推定部とを備えた事を特徴とする。

このようなものであれば、気象予報データから最低気温予報値及び最高気温予報値を取得して、それらの値に基づいて代表気温を算出し、その代表気温に基づいて着衣量を推定するように構成しているので、例えば午前中などであっても午後における気温を加味した着衣量の推定を行うことができる。

また、最低気温予報と最高気温予報値を用いており、室外機に設けられている気温センサ等で気温を実測していないので、例えば室外器の設置状況等の影響を受けることがない。

これらのことから着衣量推定を従来よりも高精度に行うことが可能となる。

単純な演算式で一日の気温変化を加味して着衣量を推定できるようにするには、前記代表気温算出部が、代表気温として最低気温予報値及び最高気温予報値の平均値を算出するように構成されたものであればよい。

最低気温予報値と最高気温予報値の２点だけでなく、多数点における気温変動の影響を加味した上で着衣量を推定できるようにするには、前記代表気温算出部が、最低気温予報値及び最高気温予報値に基づいて一日の時間−気温変化関数を作成し、当該時間−気温変化関数に基づいて代表気温を算出するように構成されたものであればよい。

前記時間−気温変化関数から着衣量を推定するのに適した代表気温を算出するための具体的な構成例としては、前記代表気温算出部が、前記時間−気温変化関数から算出される各時間における気温予測値の積算平均値を代表気温として算出するように構成されたものが挙げられる。

実際に人が活動している時間帯の気温のみが加味されて、推定される着衣量が空調が行われるべき時間帯における着衣量にできるだけ近くなるようにするには、前記代表気温算出部が、気温予測値の積算平均値を人が活動している時間帯である活動期について算出するように構成されたものであればよい。

着衣量を推定するための着衣量推定式や着衣量推定表を導入される地域ごとにそれぞれ作る必要がなく、単一の基準で様々な地域において着衣量を推定できるようにするには、天候又は室温と着衣量との間の関係である天候／室温−着衣量関係を複数の気温区分ごとにそれぞれ記憶する関係記憶部と、前記気温取得部で取得された気温に基づいて、前記関係記憶部に記憶されている複数の天候／室温−着衣量関係のうちから対応する気温区分の天候／室温−着衣量関係を取得する関係取得部とをさらに備え、前記着衣量推定部が、前記関係取得部において取得された天候／室温−着衣量関係と、前記天候／室温取得部において取得された天候又は室温に基づいて着衣量を推定するように構成されたものであればよい。

精度よく推定された着衣量に基づいて多数のユーザの快適性を保ちつつ、最も省エネルギー効果を得ることができるようにするには、前記着衣量推定部において推定された着衣量に基づいて算出される快適性指標が、目標快適性指標範囲に含まれる快適室温範囲を算出する快適室温範囲算出部と、前記快適室温範囲算出部において算出された快適室温範囲から冷房時には最高温度を、暖房時には最低温度を目標室温に設定する目標室温設定部とをさらに備えたものであればよい。

このように本発明の最低気温予報値及び最高気温予報値に基づいて着衣量を推定するようにしているので、未来の時点における気温を加味して着衣量を推定できるとともに、実際に測定された気温を用いていないので、センサにおける気温の測定誤差の影響を受けることがない。従って、従来に比べて着衣量を高精度に推定する事が可能となる。

本発明の第１実施形態に係る空気調和装置の機能ブロック図。 第１実施形態における代表気温算出部が算出する代表気温について示す模式図。 第１実施形態における関係記憶部に記憶されている天候／室温−着衣量関係を示す模式図。 第１実施形態の空気調和装置の動作を示すフローチャート。 第１実施形態の空気調和装置と従来技術の着衣量推定精度の比較したグラフ。 第１実施形態の空気調和装置と従来技術の設定される目標室温の比較したグラフ。 第１実施形態の空気調和装置と従来技術の省エネ効果の比較したグラフ。 第２実施形態における代表気温算出部が算出する代表気温について示す模式図。 第２実施形態における関係記憶部に記憶されている天候／室温−着衣量関係を示す模式図。 本発明の第２実施形態における空気調和装置の動作を示すフローチャート。 その他の実施形態における関係記憶部に記憶されている天候／室温−着衣量関係を示す模式図。

本発明の第１実施形態に係る空気調和装置１００について図面を参照しながら説明する。

第１実施形態に係る空気調和装置１００は、複数の室外機と複数の室内機によって冷凍サイクルが形成されたビルマルチタイプのものであり、各室外機及び室内機の動作を集中して管理するとともに、ユーザの着衣量を推定してその結果に基づいて各室内の空調制御を行う制御装置Ｃを備えたものである。

より具体的には、前記室内機には、温度センサＤ１、湿度センサＤ２、赤外線センサＤ３が設けてあり、空調対象の室内の室温、湿度、熱放射を測定できるようにしてあり、前記制御部はこれらのセンサにより測定された値や、予め定めた代謝量、推定された着衣量に基づいて快適性指標であるＰＭＶを算出して、その算出されたＰＭＶに基づいて目標室温を設定するように構成してある。

前記制御装置Ｃは、ＣＰＵ、メモリ、Ａ／Ｄ、Ｄ／Ａコンバータ、入出力機器等を備えたいわゆるコンピュータによって構成されるものであり、メモリに格納されたプログラムが実行されることにより図１の機能ブロック図に示すような少なくとも関係記憶部１、気温取得部２、代表気温算出部３、天候／室温取得部４、関係取得部５、着衣量推定部６、快適室温範囲算出部７、目標室温設定部８、機器制御部９として機能を発揮するものである。

各部について詳述する。

前記関係記憶部１は、前記着衣量推定部６において用いられる天候又は室温と、着衣量との間の関係である天候／室温−着衣量関係を気温区分ごとにそれぞれ記憶しているものである。そして、第１実施形態の前記関係記憶部１に記憶されている天候／室温−着衣量関係はさらに天候ごとに係数が異なり、室温を変数とする一次式で記述された着衣量推定式である。すなわち、着衣量＝ａ_ｃｉ×室温＋ｂ_ｃｉで着衣量推定式は記述され、各係数ａ_ｃｉ、ｂ_ｃｉの各添え字は、ｃが気温区分を、ｉが天候を表すものである。より具体的には、第１実施形態では気温が８℃以下の場合（ｃ＝１）、８℃より大きく２３℃以下の場合（ｃ＝２）、２３℃よりも大きい場合（ｃ＝３）の３つの気温区分それぞれについて係数の異なる着衣量推定式を前記関係記憶部１は記憶している。さらに各気温区分とともに天候の種類によっても着衣量推定式の係数を異ならせてあり、第１実施形態では、晴（ｉ＝１）、曇（ｉ＝２）、雨（ｉ＝３）、雪（ｉ＝４）の４種類の天候によって着衣量推定式の係数が変化するようにしてある。従って、前記関係記憶部１は図２に示すように３×４＝１２通りの着衣量推定式の係数を各気温区分、各天候の該当するものについて記憶していることになる。

ここで、天候については天気予報の降水確率や予報天候に基づいて定義を定めてあるが、その他の基準により晴、曇、雨、雪等の天候を定義しても構わない。

この関係記憶部１に記憶されている着衣量推定式は、図２から分かるように日付や季節に関するパラメータとは関係なく気温、天候、室温のみで一意に定まるものである。従って、着衣量の推定を行う際に導入される地域の気候特性やその日の日付に関係なく使用することができる。言い換えると、世界のどこであってもその気候特性や地域特性を考慮することなく気温のみから適切な着衣量推定式を用いることができるようになる。

前記気温取得部２は、インターネットを介して空気調和装置１００の設けられている地域の気象予報データから当日の気温を取得するものである。第１実施形態では少なくとも最低気温予報値及び最高気温予報値、及び、最低気温発生時刻、最高気温発生時刻についての情報を取得するように構成してある。

前記代表気温算出部３は、後述する前記関係取得部５において前記関係記憶部１に記憶されている複数の天候／室温−着衣量関係のうちから１つを選ぶのに用いられる代表気温を算出するものである。この代表気温は、前記気温取得部２において取得された最低気温予報値及び最高気温予報値に基づいて前記代表気温算出部３により算出される気温である。

より具体的には、図３のグラフに示すように前記代表気温算出部３は、まず、最低気温予報値と最低気温となる時刻、最高気温予報値と最高気温となる時刻の２点に基づいて一日の時間−気温変化関数を３つの一次式で作成する。すなわち、０時〜２４時の間において温度変化が一周期となるように、０時〜最低気温時刻となるまでの気温変化を示す一次式である第１式と、最低気温時刻から最高気温時刻となるまでの気温変化を示す一次式である第２式と、最高気温時刻から２４時までの気温変化を示す一次式である第３式とで温度変化を表すように時間−気温変化関数は作成される。

そして、前記代表気温算出部３は、０時〜２４時において空調が行われる対象空間内に人がいる時間帯である活動期における時間−気温変化関数の積算平均を代表気温として出力するように構成してある。第１実施形態では活動期として８時〜１９時の間に設定しているが、空調の仕様態様に応じて適宜活動期の時間帯は設定することができる。

前記天候／室温取得部４は、天候と室温を取得するものであり、天候取得部４１と室温取得部４２から構成してある。天候取得部４１は、インターネットを介して空気調和装置１００の設けられている地域の当日の天候及び降水確率を取得するものである。また、室温取得部４２は前記温度センサＤ１により測定される室温測定値を室温として取得するように構成してある。

前記関係取得部５は、前記気温取得部２で取得された気温に基づいて、前記関係記憶部１に記憶されている複数の天候／室温−着衣量関係のうちから対応する気温区分の天候／室温−着衣量関係を取得するものである。第１実施形態では、前記代表気温算出部３において算出された代表気温が含まれる気温区分と、前記天候取得部４１において取得された天候及び降水確率に基づいて該当する着衣量推定式を前記関係取得部５が取得するように構成してある。

前記着衣量推定部６は、前記関係取得部５において取得された着衣量推定式と、前記天候／室温取得部４において取得された室温に基づいて着衣量を推定するものである。第１実施形態では、前記関係取得部５において取得された着衣量推定式の１次式に変数である室温を代入することで着衣量を算出するようにしてある。

前記快適室温範囲算出部７は、快適性指標であるＰＭＶが所定の範囲内の値となる室温の範囲を算出するものである。ここでＰＭＶは、室温、湿度、気流、熱放射、代謝量、着衣量の６つのパラメータから算出される値であり、着衣量については前記着衣量推定部６において推定された着衣量を用いられ、湿度、熱放射については温度センサＤ１、湿度センサＤ２、赤外センサでの測定値を用いられるようにしてある。気流については後述する機器制御部９において現在設定されている風量を用いられ、代謝量については赤外線センサＤ３から取得される人の動きの量等から推定される値が用いられる。そして、前記快適性室温範囲算出部は、第１実施形態では例えばＰＭＶが−０．７〜０．７の範囲内にあるような値となる室温範囲を室温以外のパラメータから算出するように構成してある。

前記目標室温設定部８は、前記快適室温範囲算出部７において算出された快適室温範囲において最も省エネルギーとなる室温を選択し、目標室温として前記機器制御部９に設定するものである。より具体的には、冷房運転時には快適室温範囲において最も高い温度を目標室温として設定し、暖房運転時には快適室温範囲において最も低い温度を目標室温として設定するように構成してある。

前記機器制御部９は、温度センサＤ１で測定される室温測定値が、目標室温として設定された温度となるように、圧縮機、膨張弁、室外ファン、室内ファン等を制御するものである。すなわち、室温測定値と目標室温との偏差が小さくなるように各機器についてフィードバック制御を行うものである。

このように構成された第１実施形態の空気調和装置１００の動作について図４のフローチャートを参照しながら説明する。

冷房運転又は暖房運転が開始されると、まず温度センサＤ１により空調対象である室内の室温が測定される（ステップＳ１）。

次に気温取得部２及び天候取得部４１においてインターネットを介して気象データが取得され、最低気温予報値、最低気温発生時刻、最高気温予報値、最高気温発生時刻、天気予報、降水確率等が記憶される。また、代表気温算出部３は、取得された最低気温予報値、最低気温発生時刻、最高気温予報値、最高気温発生時刻に基づいて代表気温を算出する（ステップＳ２）。

そして、前記関係取得部５はステップＳ２において取得された天気予報、降水確率と、前記代表気温算出部３において算出された代表気温に基づいて、該当する気温区分と天候区分の着衣量推定式を前記関係記憶部１から取得する。さらに、前記着衣量推定部６は、取得された着衣量推定式にステップＳ１で測定された室温を代入することにより、着衣量を算出する（ステップＳ３）。

また、湿度センサＤ２により湿度の測定が行われる（ステップＳ４）。

次に前記快適室温範囲算出部７は、前記着衣量推定部６において推定された着衣量と、各センサで測定される湿度、熱放射、代謝量と、機器制御部９において現在設定されている風量からＰＭＶが例えば−０．７〜０．７の範囲内となる快適室温範囲を算出する（ステップＳ５）。

そして、前記目標室温設定部８は、ステップＳ４において算出された快適室温範囲から最も省エネルギーとなる温度を選択し、目標温度として前記機器制御部９に設定する。具体的には、冷房運転時には快適室温範囲において最高温度を目標室温として設定し、暖房運転時には最低温度を目標室温として設定する（ステップＳ６、Ｓ７）。

その後、前記機器制御部９は、室内温度が目標室温となるように室内機、室外機の各部を制御する（ステップＳ８）。

その後所定制御サイクルにおいてステップＳ１〜ステップＳ８までの動作を繰り返すことになる。第１実施形態では制御サイクルを３分程度の短周期に設定してあり、新たな制御サイクルとなる度に各値が更新されていくことになる。短周期の制御サイクルにすることで、室温の変化等に起因するハンチング等を防ぐことができる。

このような第１実施形態の空気調和装置１００と、特許文献１に示されるような従来技術の空気調和装置１００での、着衣量の推定精度、設定される目標室温、省エネルギー効果について冷房運転時の比較を行う。

図５に室温が２Ｋ変化した場合に０．１単位で着衣量が変化すると仮定した場合の実際の着衣量と、第１実施形態の着衣量推定部６により推定された着衣量と、従来技術として月日により設定された着衣量推定式に基づいて推定された着衣量を示す。図５から明らかなように従来技術では、実際の着衣量に比べて大きな値が推定されているのに対して、第１実施形態の着衣量推定部６によれば、略実際の着衣量と等しい着衣量となっていることが分かる。

次にこれらの着衣量推定結果に基づいて同様のＰＭＶ演算を行い、最適な目標室温を算出した場合の比較結果を図６に示す。図６に示すように第１実施形態では２６．５℃〜２７℃の目標室温を設定するのに対して、従来技術では目標室温は２６℃〜２６．５℃の範囲に設定されることになる。すなわち、従来技術は過剰に着衣量を推定しているので、目標室温もそれに応じて高い温度が設定されることになり、その結果過剰に冷房することになる。

最後に省エネルギー効果の比較結果について図７のグラフを示す。ここで、実験結果より室温１Ｋの上昇で約７％の省エネ効果があることに基づいて省エネ効果を図６の結果より算出している。図７に示されるように第１実施形態と従来技術とを比較した場合、第１実施形態は精度よく着衣量を推定できていることに起因して、快適性を保ちながらも従来と比べて省エネルギー効果を４．１％向上させることができる。

このように第１実施形態の空気調和装置１００によれば、月日によらず、気温と天候によってのみ定まる着衣量推定式を前記関係記憶部１に記憶させているので、どのような地域や気候であっても同様に使用することができる。言い換えると、従来のように着衣量を推定するためのデータベースを導入される地域ごとに作成する必要がないので、同じ制御装置を用いることができる。従って、同じ空気調和装置１００をほとんど地域特性に合わせてカスタマイズすることなく導入することができ、早期に低コストで各地域への展開が可能となる。

また、従来の方式では直接測定された気温を用いて着衣量を推定しているために、未来の気温について着衣量推定に加味することができず、測定センサの設置状況等による測定誤差が着衣量の推定誤差として現れているのに対して、第１実施形態の空気調和装置１００では当日の気温予報値と天気予報等に基づいて着衣量を推定しているので、高精度に着衣量を推定する事が可能となる。さらに、予報値に基づいて算出された代表気温によって複数の着衣量推定式から最も適したものが選択されるので、さらに着衣量の推定精度を高めることができる。これらのことに起因して図５乃至７に示されるように快適性を保ちながらも従来よりも省エネルギー効果を高めることができる。

次に第２実施形態の空気調和装置１００について説明する。なお、第１実施形態と対応する部材については同じ符号を付すこととする。

第２実施形態の空気調和装置１００は、第１実施形態と比較すると、関係記憶部１に記憶されている天候／室温−着衣量関係と、代表気温算出部３の構成と、室温取得部４２と、制御のループの仕方が異なっている。

各点について詳述する。

第２実施形態の関係記憶部１は、天候／室温−着衣量関係として天候又は室温に対応する着衣量が設記載された着衣量推定表を複数の気温区分ごとにそれぞれ記憶している。この着衣量推定表については図８に示すように、各気温区分に記憶されているものであり、天候と室温の組み合わせで着衣量が一意に定まるものである。

第２実施形態の代表気温算出部３は、図９に示すように代表気温として時間−気温変化関数の一日中の積分平均を代表温度として算出するように構成してある。

室温取得部４２は、第１実施形態では温度センサＤ１から取得される室温測定値を室温としていたが、第２実施形態では目標室温を室温として取得するようにしてある。

そして第２実施形態の関係取得部５は、前記代表気温算出部３において算出された代表気温に対応する気温区分の着衣量推定表を関係記憶部１から取得し、着衣量推定部６はこの着衣量推定表において該当する目標室温及び天候の組み合わせの着衣量として出力するようにしてある。

さらに第２実施形態の動作は図１０のフローチャートに示すように第１実施形態と異なっている。以下では相違点について説明する。

第２実施形態では第１実施形態の図４のフローチャートにおけるステップＳ１とステップＳ２との間に初期の目標室温として温度センサＤ１で測定された温度測定値を設定するステップＳ１’が挿入されている点がまず異なる。

そして、制御サイクルとして第１実施形態では図４に示すようにステップＳ１〜ステップＳ８までを繰り返していたのに対して、第２実施形態では図１０に示すようにステップＳ２〜ステップＳ８を繰り返すように構成してある。すなわち、第２実施形態では各制御サイクルの最初に室温を測定するステップを無くし、現在目標室温として設定されている温度により着衣量を推定するように構成してある。

このような制御ループを組んでいる場合、目標室温はそれほど頻繁には変更されないので、２０分程度の長周期の制御サイクルにして、演算負荷を低減することなどができる。

また、第２実施形態の空気調和装置１００においても第１実施形態と同様に高い精度での着衣量推定が可能であり、ひいては快適性を保ちながら省エネルギー効果を得ることができる。

その他の実施形態について説明する。

前記代表気温算出部は、例えば図１１に示すように最低気温予報値と最高気温予報値の平均値であっても構わない。

前記実施形態では快適性指標としてＰＭＶを用いていたが、例えばＳＥＴ＊等のその他の快適性指標に基づいて快適温度範囲を算出し、空調制御に用いても構わない。

気温取得部において取得される気温は、例えば気象データの予報値だけでなく、気象台や百葉箱等において実測された気温であっても構わない。ただし、午前中等の空調制御開始時には最高気温は測定されていないのでそのような場合は予報値を用いる必要がある。

前記天候取得部は、天候について予報から取得するように構成されていたが、例えば付近の空の画像データ等から天候を取得するようにしてもよい。

快適温度範囲を求める際に必要な快適性指標の範囲は快適性と省エネルギー効果のどちらを優先するか等に応じて適宜変更してもよい。例えばＰＭＶであれば、より多くの人の快適性を優先するのであれば０近傍の狭い範囲に設定し、省エネルギー効果を高めたい場合にはより大きな範囲を設定すればよい。

前記各実施形態では、関係取得部が気温と天候に基づいて気温区分に対応する着衣量推定式を１つ選択する、あるいは、気温のみから対応する着衣量推定表を１つ選択し、着衣量推定部が室温のみ、又は、天候と室温に基づいて着衣量を推定していた。すなわち、着衣量の推定には各実施形態において気温、天候、室温の３つのパラメータで着衣量を推定しているが、気温と天候のみ、気温と室温のみで着衣量を推定するようにしても構わない。要するに、関係取得部が気温区分ごとに設定されている着衣量推定式、あるいは、着衣量推定表の１つを気温で選択し、その後の算出では天候又は室温のいずれかで着衣量を前記着衣量算出部が算出するようにしてもよい。室温しか着衣量の推定に用いない場合には、天候取得部を省略してもよい。

その他、本発明の趣旨に反しない限りにおいて様々な変形や実施形態の組み合わせを行うことができる。

１００ ：空気調和装置
１ ：関係記憶部
２ ：気温取得部
３ ：代表気温算出部
４ ：天候／室温取得部
４１ ：天候取得部
４２ ：室温取得部
５ ：関係取得部
６ ：着衣量推定部
７ ：快適室温範囲算出部
８ ：目標室温設定部
９ ：機器制御部
Ｄ１ ：温度センサ
Ｄ２ ：湿度センサ
Ｄ３ ：赤外線センサ

Claims (7)

1. 気象予報データから最低気温予報値及び最高気温予報値を取得する気温取得部と、
   前記気温取得部で取得された最低気温予報値及び最高気温予報値に基づいて代表気温を算出する代表気温算出部と、
   天候又は室温を取得する天候／室温取得部と、
   前記代表気温算出部において算出された代表気温と、前記天候／室温取得部において取得された天候又は室温とに基づいて着衣量を推定する着衣量推定部とを備えた事を特徴とする空気調和装置。
2. 前記代表気温算出部が、代表気温として最低気温予報値及び最高気温予報値の平均値を算出するように構成された請求項１記載の空気調和装置。
3. 前記代表気温算出部が、最低気温予報値及び最高気温予報値に基づいて一日の時間−気温変化関数を作成し、当該時間−気温変化関数に基づいて代表気温を算出するように構成された請求項１記載の空気調和装置。
4. 前記代表気温算出部が、前記時間−気温変化関数から算出される各時間における気温予測値の積算平均値を代表気温として算出するように構成された請求項３記載の空気調和装置。
5. 前記代表気温算出部が、気温予測値の積算平均値を人が活動している時間帯である活動期について算出するように構成された請求項４記載の空気調和装置。
6. 天候又は室温と着衣量との間の関係である天候／室温−着衣量関係を複数の気温区分ごとにそれぞれ記憶する関係記憶部と、
   前記気温取得部で取得された気温に基づいて、前記関係記憶部に記憶されている複数の天候／室温−着衣量関係のうちから対応する気温区分の天候／室温−着衣量関係を取得する関係取得部とをさらに備え、
   前記着衣量推定部が、前記関係取得部において取得された天候／室温−着衣量関係と、前記天候／室温取得部において取得された天候又は室温に基づいて着衣量を推定するように構成された請求項１乃至５いずれかに記載の空気調和装置。
7. 前記着衣量推定部において推定された着衣量に基づいて算出される快適性指標が、目標快適性指標範囲に含まれる快適室温範囲を算出する快適室温範囲算出部と、
   前記快適室温範囲算出部において算出された快適室温範囲から冷房時には最高温度を、暖房時には最低温度を目標室温を設定する目標室温設定部とをさらに備えた請求項１乃至６いずれかに記載の空気調和装置。