JP2014194290A - 空調設定温度算出装置、空調設定温度算出プログラム、及び空調設定温度算出方法 - Google Patents

Abstract

【課題】過去の快適な空調設定温度と外気温との相関関係とに応じて、快適な室温になる空調設定温度を算出する技術を提供する。
【解決手段】日時と、建築物内の所定の区画の室内温度における人間が感じる温冷感の指標と、外気温と、区画で設定されている空調設定温度とが関連付けられた実績情報である計測実績情報を格納する格納部と、現在の日時と、所定時間後の外気温の予測値とを取得する取得部と、計測実績情報から、現在の日時を含む時間帯で、指標が第１の閾値以下の計測実績情報を抽出する抽出部と、抽出した計測実績情報から、空調設定温度と外気温の相関関係を示す回帰直線式を算出し、外気温の予測値と、算出した回帰直線式とを用いて、所定時間後の空調設定温度を算出する算出部と、を含む空調設定温度算出装置により、上記課題の解決を図る。
【選択図】図１

Description

本発明は、空調設定温度の算出に関する。

オフィスや会議室等、多人数で利用する空間において、可能な限り各人に快適な環境を提供する環境調整システムがある。環境調整システムに関して、例えば、次の技術がある。

第１の技術として、空間全体のセンサ情報に基づいて効果的な気流制御を行い、快適性と省エネ性の両立を実現する空調吹出パネルがある。空調吹出パネルは、空調室内機の本体に脱着可能であって、吹出気流調整機構と、駆動部と、制御部と、ネットワーク接続部とを備える。吹出気流調整機構は、風量及び風向の少なくとも一つを調整する。駆動部は、吹出気流調整機構を駆動する。制御部は、駆動部を駆動させる。ネットワーク接続部は、一以上のセンサ情報を取得可能なネットワークに接続し、センサ情報に基づき生成された制御指令を受信し制御部に送信する。更に、制御部は、ネットワーク２から取得したセンサ情報に基づいて生成された制御指令をもとに駆動部を駆動する。

第２の技術として、操作しない人の意見を含め、多数決方式の公平性を向上できる環境調整システムがある。当該環境調整システムにおいて、端末は、端末操作者の要求の意思表示のための操作手段及び端末における人の有無を検知する人感センサを有する。端末は、エリア内で各端末操作者が予め定められた特定の業務遂行位置において操作可能なように設置されるようになっている。端末は、人感センサを介した端末操作者の有無の情報、操作手段の操作情報、及び特定の業務遂行位置を示す端末番号を有線通信又は無線通信により制御演算部に端末データとして送る。制御演算部は、各端末からのデータを集計して演算を行い、環境調整機器の設定変更値を算出し、算出結果を環境調整機器に送る。

第３の技術として、最適な空調設定を立案し、その空調設定を在室者に呈示し、それに対する応答から空調指令を決定し、在室者の意向により最適化された運転を実現する空調装置がある。空調装置は、空調手段、空調制御手段、音声入力手段、音声分析手段、音声出力手段、音声合成手段、会話制御手段、空調設定立案手段を備える。空調手段は、室内の空調を行う。空調制御手段は、空調手段の制御を行う。音声入力手段は、室内の在室者の発する音声を検出する。音声分析手段は、検出された音声の意味を分析する。音声出力手段は、室内に音声を出力する。音声合成手段は、出力する音声を作成する。会話制御手段は、室内の在室者との会話を制御する。空調設定立案手段は、室内の空調設定を立案する機能を有する。空調設定立案手段は、最適な空調設定を立案し、その空調設定を会話制御手段を通じて在室者に呈示し、呈示された空調設定の案に対して応答した在室者の意向に合せて空調装置の制御を行う。

第４の技術として、室外機に複数台の室内機が接続された従来の空気調和システムであって、空気調和システムの省エネルギー化及び空気調和エリアの快適性の向上を実現させることが可能な空気調和システムがある。当該空気調和システムは、無線計測端末の検出温度に基づいて空気調和エリアの代表室温を求め、室内機の運転能力を所定の運転能力に設定する。当該空気調和システムは、代表室温が室内機の設定温度から所定の温度差範囲となるように、室内機の運転及び停止を行う２位置動作を行い、２位置動作における室内機の運転状態から空気調和エリアの熱負荷を演算する。当該空気調和システムは、空気調和エリアの熱負荷に基づいて室内機の目標運転能力を設定し、室内機の運転能力が目標運転能力となるように冷凍サイクル装置を制御する。

国際公開第２００８／０８８０２０号 特開２０１０−２３６７３２号公報 特開２００１−３２４２０２号公報 特開２０１０−２６１６１７号公報

しかしながら、建築物内の空調の最適化について、過去の快適な空調設定温度と外気温との相関関係を考慮して、空調制御は行われていない。
本発明は、一側面として、過去の快適な空調設定温度と外気温との相関関係とに応じて、快適な室温になる空調設定温度を算出する技術を提供する。

空調設定温度算出装置は、格納部、取得部、抽出部、算出部を含む。格納部は、日時と、建築物内の所定の区画の室内温度における人間が感じる温冷感の指標と、外気温と、区画で設定されている空調設定温度とが関連付けられた実績情報である計測実績情報を格納する。取得部は、現在の日時と、所定時間後の外気温の予測値とを取得する。抽出部は、計測実績情報から、現在の日時を含む時間帯で、指標が第１の閾値以下の計測実績情報を抽出する。算出部は、抽出した計測実績情報から、空調設定温度と外気温の相関関係を示す回帰直線式を算出し、外気温の予測値と、算出した前記回帰直線式とを用いて、所定時間後の空調設定温度を算出する。

本発明によれば、一側面として、過去の最適な空調設定温度と外気温との相関関係とに応じて、快適な室温になる空調設定温度を算出することができる。

本実施形態における空調設定温度算出装置の一例を示す。 本実施形態におけるネットワーク構成の一例を示す図である。 本実施形態におけるサーバにより実行される全体の処理フローを示す。 本実施形態におけるサーバの構成ブロックを示す図である。 本実施形態の計測実績情報生成処理（Ｓ１）においてサーバにより取得されるデータの一例を示す。 本実施形態における計測実績情報３８の一例を示す。 本実施形態における計測実績情報生成処理（Ｓ１）の詳細フローの一例を示す。 本実施形態の快適空調設定温度予測処理（Ｓ２）においてサーバに入力されるパラメータの一例を示す。 本実施形態における快適空調設定温度予測処理（Ｓ２）の詳細フローの一例を示す。 本実施形態における快適空調設定温度予測処理（Ｓ２）に用いる計測実績情報の絞り込みについて説明するための図である。 本実施形態における出力例を示す。 本実施形態に係るプログラムを実行するコンピュータのハードウェア環境の構成ブロック図である。

図１は、本実施形態における空調設定温度算出装置の一例を示す。空調設定温度算出装置１は、格納部２、取得部３、抽出部４、算出部５を含む。
格納部２は、計測実績情報を格納する。計測実績情報は、日時と、建築物内の所定の区画の室内温度における人間が感じる温冷感の指標と、外気温と、区画で設定されている空調設定温度とが関連付けられた実績情報である。格納部２の一例として、記憶部３６が挙げられる。

取得部３は、現在の日時と、所定時間後の外気温の予測値とを取得する。取得部３の一例として、取得部３２が挙げられる。
抽出部４は、計測実績情報から、現在の日時を含む時間帯で、指標が第１の閾値以下の計測実績情報を抽出する。抽出部４の一例として、予測部３４が挙げられる。

算出部５は、抽出した計測実績情報から、空調設定温度と外気温の相関関係を示す回帰直線式を算出する。算出部５は、外気温の予測値と、算出した前記回帰直線式とを用いて、所定時間後の空調設定温度を算出する。算出部５の一例として、予測部３４が挙げられる。

このように構成することにより、過去の最適な空調設定温度と外気温との相関関係とに応じて、快適な室温になる空調設定温度を算出することができる。

計測実績情報は、さらに、区画にいる人数または区画にいる人の数に換算する機器数を示す対象数を含む。このとき、取得部３は、さらに、現在の日時での区画における対象数を取得する。抽出部４は、計測実績情報から、現在の日時を含む時間帯で、指標が第１の閾値以下で、取得した対象数を第２の閾値で加減した値の範囲内にある対象数を有する計測実績情報を抽出する。ここで、区画にいる人の数に換算する機器数を示す対象数は、たとえば、区画内において通信ネットワークに接続している端末数またはＲＦＩＤタグの数である。また、区画にいる人数を示す対象数は、たとえば、人感センサにより検出された人数である。

このように構成することにより、在室している人数を考慮して、より快適な温度になる空調設定温度を算出することができる。

図２は、本実施形態におけるネットワーク構成の一例を示す図である。室内温度に影響を与えるパラメータは、外気温度、空調設定温度、人員在席数によって決まる。そこで、ビル室内の各区画（ゾーン）に温度計測できるセンサを取り付け、定期的に室温データを取得できるようにする。室外には代表箇所に温度計測センサを取り付け、室温データと同時に外気温データを取得できるようにする。また各ゾーンにネットワーク接続可能なパーソナルコンピュータ（ＰＣ）の台数が予め分かっているものとし、動作中かどうかを把握できる仕組みを持たせる。

ビルエネルギー管理システム（ＢＥＭＳ）１３、データ蓄積サーバ１４、サーバ１５、気象情報提供サーバ１６、ＰＣ１７は、ネットワーク１８を介して、接続されている。ビル１１の内外には、温度を計測する複数のセンサが配置されており、ＢＥＭＳ１３と接続されている。また、ビル１１内には、各人が使用する複数のＰＣ１０がある。ＰＣ１０は、ビル１１内のＬＡＮ（Local Area Network）等のネットワークに接続され、不図示のＤＨＣＰ（Dynamic Host Configuration Protocol）サーバによりＩＰアドレスが割り当てられている。

ＢＥＭＳ１３は、ビル１１内の電力等のエネルギー使用量を監視し、ビル１１内の空調機器や照明機器等を制御するコンピュータである。ＢＥＭＳ１３は、例えば定期的に、温度センサ１２から室温データと外気温データを収集し、データ蓄積サーバ１４へ送信する。ＢＥＭＳ１３は、例えば定期的に、ビル１１内の空調設定温度データをデータ蓄積サーバ１４に送信する。また、ＢＥＭＳ１３は、例えば定期的に、不図示のＤＨＣＰサーバから、そのときにビル内において、ＩＰアドレスが割り当てられているＰＣ台数データをゾーン毎に集計し、ゾーン毎に集計したＰＣ台数をデータ蓄積サーバ１４に送信する。

データ蓄積サーバ１４は、ＢＥＭＳ１３から送信された室温データ、外気温データ、空調設定温度データ、ＰＣ台数データを受信し、蓄積する。データ蓄積サーバ１４は、蓄積した室温データ、外気温データ、空調設定温度データ、ＰＣ台数データを、例えば定期的に、サーバ１５へ送信する。

気象情報提供サーバ１６は、天気予報、予測の外気温等の情報を提供するサーバである。

サーバ１５は、データ蓄積サーバ１４から、室温データ、外気温データ、空調設定温度データ、ＰＣ台数データを受信する。また、サーバ１５は、気象情報提供サーバ１６から、天気予報、予測の外気温等の情報を受信する。

サーバ１５は、室温データ、外気温データ、空調設定温度データ、ＰＣ台数データ、予測の外気温に基づいて、近未来のビル１１内において人にとって快適であると予測される空調設定温度を算出する。

ＰＣ１７は、サーバ１５にアクセスして、その算出された予測の空調設定温度をディスプレイに表示させる。ＰＣ１７のオペレータは、予測の空調設定温度をビル空調管理者に空調設定温度を適切な値に調節するように通知する。

図３は、本実施形態におけるサーバにより実行される全体の処理フローを示す。サーバ１５は、計測実績情報生成処理（Ｓ１）、快適空調設定温度予測処理（Ｓ２）を行う。計測実績情報生成処理（Ｓ１）では、サーバ１５は、室温データ、外気温データ、空調設定温度データ、ＰＣ台数データを取得して、Ｓ２で用いるための情報を生成する。快適空調設定温度予測処理（Ｓ２）では、サーバ１５は、Ｓ１で生成した情報に基づいて、人にとって快適と考えられる予測の空調設定温度を予測する。

図４は、本実施形態におけるサーバの構成ブロックを示す図である。サーバ１５は、制御部３１、記憶部３６を含む。制御部３１は、取得部３２、計測実績情報生成部３３、予測部３４、出力部３５として機能する。

取得部３２は、計測実績情報生成処理（Ｓ１）において、データ蓄積サーバ１４から送信された、室温データ、外気温データ、空調設定温度データ、ＰＣ台数データを受信する。また、取得部３２は、快適空調設定温度予測処理（Ｓ２）において、後述する入力パラメータを受信する。

計測実績情報生成部３３は、計測実績情報生成処理（Ｓ１）において、室温データ、外気温データ、空調設定温度データ、ＰＣ台数データをマージし、さらに、ＰＭＶ値を算出して、計測実績情報３８を生成する。ここで、ＰＭＶとは、予測平均温冷感（Predicted Mean Vote）のことであり、人間が感じる温冷感の指標を示す。

計測実績情報生成部３３は、生成した計測実績情報３８を記憶部３６にある計測実績データベース（ＤＢ）３７へ格納する。

予測部３４は、計測実績情報３８に基づいて、近未来のビル１１内のゾーンにおいて、人が快適と感じる空調設定温度（予測温度）を算出する。
出力部３５は、算出された空調設定温度をＰＣ１７へ出力する。

図５は、本実施形態の計測実績情報生成処理（Ｓ１）においてサーバにより取得されるデータの一例を示す。図５（Ａ）は、室温データ２１である。図５（Ｂ）は、外気温データ２２である。図５（Ｃ）は、空調設定温度データ２３である。図５（Ｄ）は、ＰＣ台数データ２４である。

図５（Ａ）において、室温データ２１は、「データ取得日時」２１ａ、「ゾーンアドレス」２１ｂ、「該当ゾーンの室温」２１ｃのデータ項目を含む。「データ取得日時」２１ａには、温度センサ１２により室温データが取得された日時（例えば、年月日時分秒）が格納される。「ゾーンアドレス」２１ｂには、ビル１１内においてそのセンサが設置された区画（ゾーン）を特定する情報（ゾーンアドレス）が格納される。「該当ゾーンの室温」２１ｃには、室温データが取得された日時における該当ゾーンの室温が格納される。

図５（Ｂ）において、外気温データ２２は、「データ取得日時」２２ａ、「外気温」２２ｂのデータ項目を含む。「データ取得日時」２２ａには、センサ１２により外気温データが取得された日時（例えば、年月日時）が格納される。「外気温」２２ｂには、ビル１１周辺の代表的な気温が格納される。

図５（Ｃ）において、空調設定温度データ２３は、「データ取得日時」２３ａ、「ゾーンアドレス」２３ｂ、「該当ゾーンの空調設定温度」２３ｃのデータ項目を含む。「データ取得日時」２３ａには、日時（例えば、年月日時分秒）が格納される。「ゾーンアドレス」２３ｂには、ビル１１内のゾーンアドレスが格納される。「該当ゾーンの空調設定温度」２３ｃには、その日時における該当ゾーンの空調設定温度が格納される。

図５（Ｄ）において、ＰＣ台数データ２４は、「データ取得日時」２４ａ、「ゾーンアドレス」２４ｂ、「該当ゾーンのＰＣ台数」２４ｃのデータ項目を含む。「データ取得日時」２４ａには、日時（例えば、年月日時分秒）が格納される。「ゾーンアドレス」２４ｂには、ビル１１内のゾーンアドレスが格納される。「該当ゾーンのＰＣ台数」２４ｃには、その日時における該当ゾーンにおいて動作しているＰＣの台数が格納される。

ＢＥＭＳ１１は、ビル１１の各ゾーンに設置された複数の温度センサ１２から、室温データ２１と外気温データ２２を定期的（例えば、１時間毎）に取得し、データ蓄積サーバ１４へ送信する。また、ＢＥＭＳ１１は、空調設定温度データ２３、ＰＣ台数データ２４を定期的（例えば、１時間毎）に取得し、データ蓄積サーバ１４へ送信する。

データ蓄積サーバ１４は、ＢＥＭＳ１１から、定期的（例えば、１時間毎）に、室温データ２１、外気温データ２２、空調設定温度データ２３、ＰＣ台数データ２４を取得し、記憶部（不図示）に蓄積保存する。データ蓄積サーバ１４は、定期的（例えば、３時間毎）に、記憶部に蓄積した室温データ２１、外気温データ２２、空調設定温度データ２３、及びＰＣ台数データ２４をサーバ１５へ送信する。

図６は、本実施形態における計測実績情報３８の一例を示す。計測実績情報３８は、「年月日時」４１、「外気温」４２、「室温」４３、「ＰＭＶ」４４、「空調温度」４５、「動作ＰＣ」４６のデータ項目を含む。

「年月日時」４１には、計測した日時が格納される。「外気温」４２には、計測した日時の外気温が格納される。「室温」４３には、計測した日時の室温が格納される。「ＰＭＶ」４４には、「室温」４３に格納された値から算出されたＰＭＶ値が格納される。「空調温度」４５には、「年月日時」４１に対応する日時の空調設定温度が格納される。「動作ＰＣ」４６には、「年月日時」４１に対応する日時において動作しているＰＣ台数が格納される。

次に、データ蓄積サーバ１４に蓄積された室温データ２１、外気温データ２２、空調設定温度データ２３、ＰＣ台数データ２４を用いて、計測実績情報を生成する処理について説明する。

図７は、本実施形態における計測実績情報生成処理（Ｓ１）の詳細フローの一例を示す。計測実績情報生成部３３は、データ蓄積サーバ１４に蓄積された室温データ２１、外気温データ２２、空調設定温度データ２３、ＰＣ台数データ２４を、データ蓄積サーバ１４から取得する（Ｓ１１）。

計測実績情報生成部３３は、各データの日時情報に基づいて、室温データ２１、外気温データ２２、空調設定温度データ２３、ＰＣ台数データ２４を、平日（月曜〜金曜）と土日とに分類し、さらに、昼間と夜間に分類する（Ｓ１２）。

計測実績情報生成部３３は、平日／土日、及び昼間／夜間で分類した、室温データ２１、外気温データ２２、空調設定温度データ２３、ＰＣ台数データ２４を計測実績ＤＢ３７へ格納する（Ｓ１３）。

計測実績情報生成部３３は、室温データ２１から、以下の式を用いて、ＰＭＶを算出し、計測実績ＤＢ３７へ格納する（Ｓ１４）。
ＰＭＶ＝Ｌ（０．３０３ｅ^−0.036Ｍ＋０．０２８）
（Ｌ：人体の熱負荷Ｌ［Ｗ／ｍ²］、Ｍ：代謝量［Ｗ／ｍ²］）
なお、人体の熱負荷Ｌは、湿度、気流、活動量、着衣量を考慮して算出される値であり、四季に応じて固定化して求める。代謝量Ｍは人が体内から出す生理的に必要なエネルギー量である。

このようにして、計測実績情報３８が生成される。計測実績情報生成部３３は、上記で生成した計測実績情報３８をゾーン毎に分割して、計測実績ＤＢ３７に蓄積して保存する。

次に、快適空調設定温度予測処理（Ｓ２）について説明する。
図８は、本実施形態の快適空調設定温度予測処理（Ｓ２）においてサーバに入力されるパラメータの一例を示す。図８（Ａ）は、ＢＥＭＳ１３より提供される現在の所定のゾーンにおけるＰＣ台数及び空調設定温度を含むゾーン状態データ５１を示す。図８（Ｂ）は、気象情報提供サーバ１６より提供される天気予報関連データ５２を示す。

ゾーン状態データ５１は、「日時」５１ａ、「ゾーンアドレス」５１ｂ、「該当ゾーンのＰＣ台数」５１ｃ、「該当ゾーンの空調設定温度」５１ｄのデータ項目を含む。「日時」５１ａには、現在の日時が格納される。「ゾーンアドレス」５１ｂには、空調設定温度を設定する対象となるゾーンを特定する情報が格納される。「該当ゾーンのＰＣ台数」５１ｃには、その日時の、そのゾーンにおいてＬＡＮに接続されているＰＣの台数が格納される。「該当ゾーンの空調設定温度」５１ｄには、その日時の、そのゾーンにおいて設定されている空調の温度が格納される。

天気予報関連データ５２は、「予測日時」５２ａ、「予想外気温」５２ｂ、「天気予報データ」５２ｃのデータ項目を含む。「予測日時」５２ａには、近未来の時刻（例えば、数時間後の時刻）が格納される。「予想外気温」５２ｂには、その予測日時において予想される外気温の値が格納される。「天気予報データ」５２ｃには、たとえば、２４時間以内の天気予報データが格納される。

次に、ゾーン状態データ５１、天気予報関連データ５２を用いて、人が快適に感じられる空調設定温度の予測処理について説明する。
図９は、本実施形態における快適空調設定温度予測処理（Ｓ２）の詳細フローの一例を示す。図１０は、本実施形態における快適空調設定温度予測処理（Ｓ２）に用いる計測実績情報の絞り込みについて説明するための図である。以下では、図１０を参照しながら、図９のフローについて説明する。

取得部１１は、ゾーン状態データ５１、天気予報関連データ５２を取得する（Ｓ２１）。予測部３４は、計測実績ＤＢ３７に格納された計測実績情報３８から、直近で、かつ現在の状況（平日または土日、昼間または夜間）と同じであり、快適度の高い、すなわちＰＭＶ値が０近傍の計測実績情報３８を抽出する。予測部３４は、その抽出した計測実績情報３８を快適状態実績集合（集合Ａ）３８ａとする（Ｓ２２）。図１０では、集合Ａ（３８ａ）として、平日、ＰＭＶ値＝０±０．２の計測実績情報３８が抽出されている。

予測部３４は、集合Ａから、ゾーン状態データ５１の「ゾーンアドレス」５１ｂに対応するゾーンの計測実績情報３８を抽出する。予測部３４は、さらに、その抽出した計測実績情報３８から、「該当ゾーンのＰＣ台数」５１ｃに格納されている値と同数またはその台数に近い台数（Ｎ±ｍ、ｍは任意の整数）を有する計測実績情報３８を抽出する。予測部３４は、その抽出した計測実績情報３８をＰＣ稼動台数類似集合（集合Ｂ）３８ｂとする（Ｓ２３）。図１０において、現在ビル１１内のネットワークに繋がっているＰＣ台数Ｎ＝１２であるとすると、集合Ａ（３８ａ）から、集合Ｂ（３８ｂ）として、ＰＣ台数Ｎ＝１２±１の台数の動作ＰＣを有する計測実績情報３８が抽出されている。

なお、ＰＣ台数の代わりに、人感センサを用いて検出した人間の数を用いてもよい。例えば、ビル１１内に人感センサを配置しておき、ＢＥＭＳ１３は、人感センサで検出した時刻と、その人数をデータ蓄積サーバ１４へ送信するようにしてもよい。この場合、取得部３２は、計測実績情報３８のデータ項目「動作ＰＣ」４６の代わりに、データ項目「人数」に設けて、対応する時刻に関係付けてもよい。そして、予測部３４は、集合Ａ’のデータの中から、取得した人数Ｎと同数またはその人数に近い人数（Ｎ±ｍ）を有する計測実績情報３８をゾーン毎に更に抽出し、人数類似集合（集合Ｂ’）としてもよい。

または、ビル１１内にＲＦＩＤ（Radio Frequency IDentification）システムの読み取り装置が複数配置され、入館する人はその読み取り装置に対応するＩＣカードを持っているとする。読み取り装置は、自身の所定範囲内でＩＣカードを読み取った場合、ＩＣカードの識別番号をＢＥＭＳ１３に通知するとする。ＢＥＭＳ１３は、そのＩＣカードの識別情報と、受信時刻とを管理し、例えば、１時間単位で、ゾーン毎に、人数を集計し、その結果をその人数をデータ蓄積サーバ１４へ送信するようにしてもよい。この場合、取得部３２は、計測実績情報３８のデータ項目「動作ＰＣ」４６の代わりに、データ項目「人数」に設けて、対応する時刻に関係付けてもよい。そして、予測部３４は、集合Ａ’のデータの中から、取得した人数Ｎと同数またはその人数に近い人数（Ｎ±ｍ）を有する計測実績情報３８をゾーン毎に更に抽出し、人数類似集合（集合Ｂ’）としてもよい。

または、入館証やタイムカードによりゾーン毎の入退室の状況がチェックされている場合で、その状況がサーバで管理されている場合もＲＦＩＤシステムの場合と同様にして、ゾーン毎の人数を取得してもよい。

予測部３４は、得られた集合Ｂから、空調の設定温度（ｙ）と外気温データ（ｘ）の相関関係として、回帰直線式を求める（Ｓ２４）。図１０の集合Ｂ（３８ｂ）の例の場合、回帰直線として、ｙ＝０．８７７ｘ−１．４７６が得られる。

予測部３４は、得られた回帰直線式と、天気予報関連データ５２とを用いて、空調温度（予測値）を算出する（Ｓ２５）。例えば、本日の天気予報関連データ５２として、「１３：００ ２７．２℃」、「１４：００ ２７．３℃」が得られたとする。ｘ＝２７．２の場合、ｙ＝０．８７７×２７．２−１．４７６≒２２．４℃が算出される。これより、予測部３４は、１３：００の空調設定温度を２２．４℃と決定する。また、ｘ＝２７．３の場合、ｙ＝０．８７７×２７．３−１．４７６≒２２．５℃が算出される。これより、予測部３４は、１４：００の空調設定温度を２２．５℃と決定する。

出力部３５は、ＰＣ１７からのアクセスに応じて、回帰直線式に基づいて予測されたゾーン毎の空調設定温度と、天気予報データ、本日の室温（実測値）、外気温（実測値）、外気温（予測値）、ＰＭＶ値、さらに建物情報等を、ＰＣ１７へ送信する。

図１１は、本実施形態における出力例を示す。ＰＣ１７は、サーバ１５へアクセスして、図１１に示す出力画面６１を表示させる。出力画面６１は、ゾーン表示部６２、建物情報表示部６３、温度予測表示部６３を含む。ゾーン表示部６２は、温度予測表示部６３に表示されるゾーンがビル１１のどこであるかを視覚的に表示する。図１１の場合には、ビル１１の１階がソーンとして示されている。建物情報表示部６３には、ビル１１に関する情報が表示される。

温度予測表示６３は、室内温度予測グラフ表示部６４、天気予報表示部７０、ＰＭＶ指標表示部７１、空調温度設定報知部７２を含む。

室内温度予測グラフ表示部６４は、本日の１時間毎の、室内外の温度の実測値、予測値、及び消費電力（実測値）を示す。室内温度予測グラフ表示部６４の中央の縦線は、現在時刻を示す。現在時刻を示す縦線の左側は、外気温度の実測値６５、室内実測温度６６を示す。現在時刻を示す縦線の右側は、外気温度（予測）６７、室内温度（予測）６８を示す。棒グラフ６９は、消費電力（実測値）を示す。

天気予報表示部７０には、気象情報提供サーバ１６から取得した天気予報データが、表示される。ＰＭＶ指標表示部７１には、現在時刻から、例えば１時間〜２時間位のＰＭＶ値が表示される。空調温度設定報知部７２には、現在の室内温度に基づくＰＭＶ指標に基づく報知情報と、予測部３４で算出された人が快適と感じる空調設定温度が表示される。ＰＣ１７のオペレータは、その空調設定温度をビル空調管理者に通知して空調設定温度を適切な値に調節してもらう。

なお、サーバ１５から直接ＢＥＭＳ１３へ、空調設定温度をフィードバックして、ＢＥＭＳ１３がその空調設定温度を用いて空調を調整するようにしてもよい。

本実施形態によれば、室内温度に関係するパラメータに人員在席数を付加する事で、より効率的な空調設定温度コントロールができ、ビル管理者は居住者に不快感を与えずに、より省エネ化に近い運転が推進できる。

また、各ゾーンの人員在席数を把握する事で、最適な運転モデル（どの場所に人員を配置すれば効率的な温度調節ができるかという関係性）を導き出す事ができ、空調設定の自動化運転実施が可能となる。

図１２は、本実施形態に係るプログラムを実行するコンピュータのハードウェア環境の構成ブロック図である。コンピュータ８０は、サーバ１５である。コンピュータ８０は、ＣＰＵ８２、ＲＯＭ８３、ＲＡＭ８６、通信Ｉ／Ｆ８４、記憶装置８７、出力Ｉ／Ｆ８１、入力Ｉ／Ｆ８５、読み取り装置８８、バス８９、出力機器９１、入力機器９２によって構成されている。

ここで、ＣＰＵは、中央演算装置を示す。ＲＯＭは、リードオンリメモリを示す。ＲＡＭは、ランダムアクセスメモリを示す。Ｉ／Ｆは、インターフェースを示す。バス８９には、ＣＰＵ８２、ＲＯＭ８３、ＲＡＭ８６、通信Ｉ／Ｆ８４、記憶装置８７、出力Ｉ／Ｆ８１、入力Ｉ／Ｆ８５、及び読み取り装置８８が接続されている。読み取り装置８８は、可搬型記録媒体を読み出す装置である。出力機器９１は、出力Ｉ／Ｆ８１に接続されている。入力機器９２は、入力Ｉ／Ｆ８５に接続にされている。

記憶装置８７としては、ハードディスク、フラッシュメモリ、磁気ディスクなど様々な形式の記憶装置を使用することができる。記憶装置８７またはＲＯＭ８３には、ＣＰＵ８２を取得部３２、計測実績情報生成部３３、予測部３４、出力部３５として機能させるプログラム及び計測実績ＤＢ３７、気象情報提供サーバ１６から取得した天気予報データ、予想外気温データが格納されている。

ＣＰＵ８２は、記憶装置８７等に格納した上記実施形態で説明した処理を実現するプログラムを読み出し、当該プログラムを実行する。

上記実施形態で説明した処理を実現するプログラムは、プログラム提供者側から通信ネットワーク９０、および通信Ｉ／Ｆ８４を介して、例えば記憶装置８７に格納されてもよい。また、上記実施形態で説明した処理を実現するプログラムは、市販され、流通している可搬型記憶媒体に格納されていてもよい。この場合、この可搬型記憶媒体は読み取り装置８８にセットされて、ＣＰＵ８２によってそのプログラムが読み出されて、実行されてもよい。可搬型記憶媒体としてはＣＤ−ＲＯＭ、フレキシブルディスク、光ディスク、光磁気ディスク、ＩＣカード、ＵＳＢメモリ装置など様々な形式の記憶媒体を使用することができる。このような記憶媒体に格納されたプログラムが読み取り装置８８によって読み取られる。

また、入力機器９２には、キーボード、マウス、電子カメラ、ウェブカメラ、マイク、スキャナ、センサ、タブレットなどを用いることが可能である。また、出力機器９１には、ディスプレイ、プリンタ、スピーカなどを用いることが可能である。また、ネットワーク９０は、インターネット、ＬＡＮ、ＷＡＮ、専用線、有線、無線等の通信網であってよい。

なお、本発明は、以上に述べた実施の形態に限定されるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲内で種々の構成または実施形態を取ることができる。

１ 空調設定温度算出装置
２ 格納部
３ 取得部
４ 抽出部
５ 算出部
１１ ビル
１２ 温度センサ
１３ ＢＥＭＳ
１４ データ蓄積サーバ
１５ サーバ
１６ 気象情報提供サーバ
１７ ＰＣ
１８ ネットワーク
３１ 制御部
３２ 取得部
３３ 計測実績情報生成部
３４ 予測部
３５ 出力部
３６ 記憶部

Claims (9)

1. 日時と、建築物内の所定の区画の室内温度における人間が感じる温冷感の指標と、外気温と、該区画で設定されている空調設定温度とが関連付けられた実績情報である計測実績情報を格納する格納部と、
   現在の日時と、所定時間後の外気温の予測値とを取得する取得部と、
   前記計測実績情報から、前記現在の日時を含む時間帯で、前記指標が第１の閾値以下の計測実績情報を抽出する抽出部と、
   抽出した前記計測実績情報から、前記空調設定温度と前記外気温の相関関係を示す回帰直線式を算出し、前記外気温の予測値と、算出した前記回帰直線式とを用いて、前記所定時間後の前記空調設定温度を算出する算出部と、
   を備えることを特徴とする空調設定温度算出装置。
2. 前記計測実績情報は、さらに、前記区画にいる人数または該区画にいる人の数に換算する機器数を示す対象数を含み、
   前記取得部は、さらに、前記現在の日時での前記区画における前記対象数を取得し、
   前記抽出部は、前記計測実績情報から、前記現在の日時を含む時間帯で、前記指標が第１の閾値以下で、取得した前記対象数を第２の閾値で加減した値の範囲内にある前記対象数を有する計測実績情報を抽出する
   ことを特徴とする請求項１に記載の空調設定温度算出装置。
3. 前記該区画にいる人の数に換算する機器数を示す対象数は、前記区画内において通信ネットワークに接続している前記端末数またはＲＦＩＤタグの数である
   ことを特徴とする請求項２に記載の空調設定温度算出装置。
4. 前記区画にいる人数を示す対象数は、人感センサにより検出された人数である
   ことを特徴とする請求項２に記載の空調設定温度算出装置。
5. コンピュータに、
   現在の日時と、所定時間後の外気温の予測値とを取得し、
   日時と、建築物内の所定の区画の室内温度における人間が感じる温冷感の指標と、外気温と、該区画で設定されている空調設定温度とが関連付けられた実績情報である計測実績情報が格納された格納部の前記計測実績情報から、前記現在の日時を含む時間帯で、前記指標が第１の閾値以下の計測実績情報を抽出し、
   抽出した前記計測実績情報から、前記空調設定温度と前記外気温の相関関係を示す回帰直線式を算出し、前記外気温の予測値と、算出した前記回帰直線式とを用いて、前記所定時間後の前記空調設定温度を算出する
   処理を実行させることを特徴とする空調設定温度算出プログラム。
6. 前記計測実績情報は、さらに、前記区画にいる人数または該区画にいる人の数に換算する機器数を示す対象数を含み、
   前記現在の日時と、所定時間後の外気温の予測値との取得において、さらに、前記現在の日時での前記区画における前記対象数を取得し、
   前記計測実績情報の抽出において、前記計測実績情報から、前記現在の日時を含む時間帯で、前記指標が第１の閾値以下で、取得した前記対象数を第２の閾値で加減した値の範囲内にある前記対象数を有する計測実績情報を抽出する
   ことを特徴とする請求項５に記載の空調設定温度算出プログラム。
7. 前記該区画にいる人の数に換算する機器数を示す対象数は、前記区画内において通信ネットワークに接続している前記端末数またはＲＦＩＤタグの数である
   ことを特徴とする請求項６に記載の空調設定温度算出プログラム。
8. 前記区画にいる人数を示す対象数は、人感センサにより検出された人数である
   ことを特徴とする請求項６に記載の空調設定温度算出プログラム。
9. コンピュータは、
   現在の日時と、所定時間後の外気温の予測値とを取得し、
   日時と、建築物内の所定の区画の室内温度における人間が感じる温冷感の指標と、外気温と、該区画で設定されている空調設定温度とが関連付けられた実績情報である計測実績情報が格納された格納部の前記計測実績情報から、前記現在の日時を含む時間帯で、前記指標が第１の閾値以下の計測実績情報を抽出し、
   抽出した前記計測実績情報から、前記空調設定温度と前記外気温の相関関係を示す回帰直線式を算出し、前記外気温の予測値と、算出した前記回帰直線式とを用いて、前記所定時間後の前記空調設定温度を算出する
   ことを特徴とする空調設定温度算出方法。