JP2015040693A - Air-conditioning control system and air-conditioning control device - Google Patents
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Abstract
Description
本発明の実施形態は、ビルなどの建物に設けられる空調設備を制御する技術に関する。 Embodiments described herein relate generally to a technique for controlling air conditioning equipment provided in a building such as a building.
次世代のインテリジェントビルなどでは、センサを活用して把握した現況(人間の分布、在/不在、活動量など)に基づいて空調を制御することが行われている。例えば、人間の在/不在、人間の存在頻度、生活区分に基づいて、隣接エリアへの熱の流出を加味した空調制御を行う技術が知られている。あるいは、暑がり/寒がりといった各人の好みと在/不在の情報とを活用し、人物の好みに合わせて空調を制御する技術が知られている。 In next-generation intelligent buildings and the like, air conditioning is controlled based on the current situation (human distribution, presence / absence, amount of activity, etc.) grasped using sensors. For example, a technique is known that performs air-conditioning control in consideration of the outflow of heat to an adjacent area based on the presence / absence of a person, the presence frequency of a person, and a life classification. Alternatively, there is known a technique for controlling the air conditioning according to the personal preference by utilizing each person's preference such as hot / cold and presence / absence information.
既存の技術では、ビル全体を単一の制御モードで制御することしかできず、選択の余地が極めて少ない。特に、省エネと快適性とのバランスを調整することが非常に困難であり、近年の社会的ニーズを満たすことが難しい。また、制御が大雑把なので対象エリア内における温度分布が意図したものにならないことが多い。さらに、空調制御に活用し得る情報が限られているので、ビルの利用状況、あるいは壁や窓の位置などの環境状況に対応して空調を制御することが困難である。 With existing technology, the entire building can only be controlled in a single control mode and there is very little room for selection. In particular, it is very difficult to adjust the balance between energy saving and comfort, and it is difficult to meet social needs in recent years. In addition, since the control is rough, the temperature distribution in the target area often does not become the intended one. Furthermore, since information that can be used for air conditioning control is limited, it is difficult to control air conditioning in response to building usage conditions or environmental conditions such as the positions of walls and windows.
目的は、空調をきめ細かに制御することができ、省エネと快適性とのバランスをとり易くした空調制御システムおよび空調制御装置を提供することにある。 An object of the present invention is to provide an air conditioning control system and an air conditioning control device that can finely control the air conditioning and easily balance energy saving and comfort.
実施形態によれば、空調制御システムは、センサ部と、動態検知部と、制御モード記憶部と、制御レベル算出部と、出力部とを具備する。センサ部は、ビル内をセンシングしてセンシングデータを取得する。動態検知部は、センシングデータに基づいてビル内の人間の動態情報を検知する。制御モード記憶部は、それぞれ動態情報に対する空調の制御レベルの異なる算出パタンに対応する、複数の制御モードを記憶する。制御レベル算出部は、検知された動態情報と指定された制御モードとに基づいて、ビル内の空調の制御レベルを算出する。出力部は、算出された制御レベルを出力する。 According to the embodiment, the air conditioning control system includes a sensor unit, a movement detection unit, a control mode storage unit, a control level calculation unit, and an output unit. A sensor part senses the inside of a building and acquires sensing data. The movement detection unit detects movement information of a person in the building based on the sensing data. The control mode storage unit stores a plurality of control modes corresponding to calculated patterns having different air conditioning control levels for the dynamic information. A control level calculation part calculates the control level of the air conditioning in a building based on the detected dynamic information and the designated control mode. The output unit outputs the calculated control level.
図1は、実施形態に係る空調制御システムの一例を示すブロック図である。このシステムは空調制御装置1を備える。空調制御装置1は、入力制御部2、プロセッサ3、記憶装置4、および出力制御部5を具備する。プロセッサ3は、記憶装置4に記憶されるプログラム6を実行することで実施形態に係わる機能を実現する。
FIG. 1 is a block diagram illustrating an example of an air conditioning control system according to an embodiment. This system includes an air
空調制御装置1は、画像センサ9、赤外線センサ8、レーザセンサ11、計測用の機器121〜12n、ビルディングオートメーションシステム(BAS:ビル監視システム)13、および環境マネジメントシステム(EMS)14に接続される。さらに、空調制御装置1は、出力装置15、および制御対象の機器(ファシリティ)251〜25mと接続される。
The
画像センサ9は、例えば、カメラ、撮影装置、可視カメラなどである。赤外線センサ8は、例えば、赤外線カメラなどである。レーザセンサ11は、レーザ光を計測する。レーザセンサ11は、例えば、レーザカメラである。
The
機器121〜12nは、例えば、温度計、湿度計、照度計、電力計などのような物理的なセンサ、あるいはその他の機器である。機器121〜12nは、温度、湿度、照度、電力情報、天候情報、スケジュール情報などを取得する。ビルディングオートメーションシステム13は、建築物内の空調、熱源、照明、受変電、防災、セキュリティなどを制御、監視、管理する。環境マネジメントシステム14は、空調制御エリア(以下、エリアと称する)の環境を管理する。機器251〜25mは、例えば空調機器、照明機器、ブラインド駆動機器、カーテン駆動機器などの、エリアに設置される制御対象の機器である。
The
入力制御部2は、画像センサ9、赤外線センサ8、レーザセンサ11(以下、センサ部Sと総称する)によりそれぞれ取得された画像データ16、赤外画像データ(赤外計測データ)17、レーザ画像データ(レーザ計測データ)18を記憶装置4に記憶させる。これらのデータはセンシングデータと総称される。
The
また、入力制御部2は、機器121〜12nにより取得された機器データ191〜19nを記憶装置4に記憶させる。さらに、入力制御部2は、ビルディングオートメーションシステム13のBASデータ22、環境マネジメントシステム14のEMSデータ21を取得し、記憶装置4に記憶させる。
Further, the
なお、画像センサ9、赤外線センサ8、レーザセンサ11により取得された全てのデータを用いて画像解析を行っても良いし、一部のセンサで取得されたデータを用いても良い。またセンサ部Sは、必要とされるデータの種別に応じて画像センサ9、赤外線センサ10、レーザセンサ11のうちのいずれか1つ以上のセンサを備えれば良い。また、画像センサ9、赤外線センサ8、レーザセンサ11のうちのいずれか一以上の種類について2台以上のセンサが設置されるとしてもよい。また、サーモセンサなどの他のセンサによって取得されたデータを画像解析に使用してもよい。
Note that image analysis may be performed using all data acquired by the
出力制御部5は、記憶装置4に記憶される各種データを出力装置15に出力する。また、出力制御部5は、記憶装置4に記憶される制御データを機器251〜25mに出力する。出力装置15は、例えば、表示装置、音出力装置、通信装置などであり、各種データを表示し、音出力し、送信したりする。機器251〜25mは、制御データに基づいて動作する。機器251〜25mは、例えば、空調機器、照明機器、ブラインド駆動機器などである。
The
図2は、空調制御装置1により制御されるエリアの一例を示す図である。画像センサ91はエリア281に設置され、画像センサ92はエリア282に設置される。画像センサ91,92は例えばオフィスの天井や屋外に設置され、オフィス内を撮影する。画像センサ91,92は、可視カメラ、赤外カメラなどでもよい。画像センサ91,92により取得された画像データ16は、入力制御部2を介して空調制御装置1に取り込まれる。
FIG. 2 is a diagram illustrating an example of an area controlled by the air
空調制御装置1は、画像データ16を画像処理して人間情報、あるいは環境情報を算出する。人間情報は、例えば、エリアにおける人間の有無、人間の人数、人間の分布・密度、人間の活動量(単位METs)、人間の着衣量、人間の属性(氏名、性別、体格、身長、年齢など)、人間の姿勢(立位、座位など)、人間の行動状態(事務作業中、移動中、会話中など)、エリアに滞在している人間個人の特定情報などを含む。
The air
環境情報は、例えば、照度、日射量、ブラインド開閉量、太陽光の入射状態などの光情報、オフィス機器の有無、位置、個数、オフィスの出入口、窓の位置及び数、通路の位置などのレイアウト情報、熱源及び電力消費機器の位置及び数、天候情報などを含む。 Environmental information includes, for example, light information such as illuminance, amount of solar radiation, blind opening / closing amount, sunlight incident state, presence / absence of office equipment, position, number, entrance / exit of office, position and number of windows, position of passage, etc. Information, location and number of heat sources and power consuming equipment, weather information, etc.
空調制御装置1は、例えば人間情報に基づいて、エリア281,282に滞在する個人を特定する。また空調制御装置1は、人間情報に基づいて個人の状態(暑がっている、寒がっているなど)、行動(デスク作業中、立ち話中、歩行中など)を特定する。空調制御装置1は、特定されたこれらの情報、および、記憶装置4に予め記憶される制御設定データなどに基づいて、各個人の属性、状態、行動、好みに応じて機器251〜25mを制御するための制御データ27を作成する。
The air
ここで、制御設定データは、人間の個人に対するユーザ情報、個人の属性データ、個人の快適状態情報を含む。また、制御設定データは、人間の行動状態(暑がっている動作、寒がっている動作、デスク作業中、立ち話中、歩行中)に対して、対応する制御値を含む。そして、作成された制御データ27は、出力制御部5を介して制御対象の機器251〜25mに送信される。次に、上記構成を基礎として複数の実施形態を説明する。
Here, the control setting data includes user information for a human individual, personal attribute data, and personal comfort status information. Further, the control setting data includes control values corresponding to human behavior states (hot operation, cold operation, desk work, standing up, walking). Then, the created
[第1の実施形態]
図3は、第1の実施形態に係わる空調制御装置1の一例を示す機能ブロック図である。第1の実施形態において、空調制御装置1のプロセッサ3は動態検知部10、制御モード設定部70、個人認証部80、制御レベル算出部30、出力部40、および制御モード表示部60を備える。また、記憶装置4は図1に示されるデータに加え、制御モード20、およびビル情報50をメモリ領域に記憶する。
[First Embodiment]
FIG. 3 is a functional block diagram illustrating an example of the air
プロセッサ3は、記憶装置4に記憶されるプログラム6を実行することで動態検知部10、制御モード設定部70、個人認証部80、制御レベル算出部30、出力部40、および制御モード表示部60として機能する。なお、動態検知部10、制御モード設定部70、個人認証部80、制御レベル算出部30、出力部40、および制御モード表示部60はハードウェアにより空調制御装置1に実装されることも可能である。
The
図3において、動態検知部10は、例えばセンサ部Sの画像センサや可視光カメラにより取得された画像データ(センシングデータ)を解析し、対象空間における人間の動態(動態情報)を検知する。動態(dynamic state)情報は、例えばビル内の場所(エリア)ごとの人間の在/不在、人数、活動量などを示す情報である。このほか、個人の好みなどの情報も動態情報の一つとして利用可能である。
In FIG. 3, the
制御レベル算出部30は、動態検知部10により検知された動態情報、記憶装置4に記憶される制御モード20、およびビル情報50に基づいて、エリアごとの空調の制御レベルを算出する。算出された制御レベルは出力部40に渡される。出力部40は、制御レベル算出部30により算出された空調の制御レベルを制御モード表示部60、およびモニタなどのディスプレイデバイス(図示せず)、あるいはBEMS(Building Energy Management System)などの外部システムにも制御レベルを出力する。
The control
制御モード表示部60は、出力部40から取得した制御レベルに基づいて、時刻ごと、部屋ごと、エリアごと、あるいは席ごとなどの制御モードを視覚的に表示する。制御モードは、例えば『省エネ重視』あるいは『快適性重視』といった言葉で表示され、これにより判りやすい表現でユーザに提示されることができる。あるいは省エネ指標値や、快適性指標値などを表示することでも、判りやすい表現でユーザに提示することが可能である。
Based on the control level acquired from the
出力部40から制御レベルを取得したBEMSは、この取得した空調の制御レベルを具体的な設定値(数値)に変換する。例えば夏季においては、BEMSは制御レベルの“強”を設定温度を26°Cとし、“中”を27°Cとし、“弱”を28°Cとする。
The BEMS that acquired the control level from the
制御モード設定部70は、ユーザが制御モードを選択するためのGUI(Graphical User Interface)環境を提供する。個人認証部80は、ビル内に居る個々の人間が誰であるかを、ID、あるいは従業員番号などに基づいて認識する。その結果は制御レベル算出部30に与えられる。
個人を認識する方法としては、可視光カメラで撮影された人間の顔画像を活用する方法や、人間に持たせたRFIDタグを活用する方法、あるいは、入退室管理装置を活用する方法など、いずれも既知の技術を用いることができる。
The control
As a method of recognizing an individual, a method of utilizing a human face image taken with a visible light camera, a method of utilizing an RFID tag held by a human, or a method of utilizing an entrance / exit management device, etc. Also known techniques can be used.
次に、上記構成における作用を詳しく説明する。先ず、動態検知部10による動態情報の検出ついて図4および図5を参照して説明する。以下では、ビルのフロア環境に応じて異なる動態情報が検出されることが示される。
Next, the operation of the above configuration will be described in detail. First, detection of dynamic information by the
図4は、パーソナル空調を備えるフロア環境の一例を示す図である。パーソナル空調は、例えば座席ごとに個別のタスク空調の吹出口を備える空調方式である。例えば図4(a)に示されるように、図中破線で区切られたエリアごとに設けられる空調機吹出口を個別に稼動させて、パーソナル空調が実現される。図4(b)は、エリアごとの在/不在の検知結果を示す。図4(c)はエリアごとの活動量の検知結果を示す。 FIG. 4 is a diagram illustrating an example of a floor environment including personal air conditioning. Personal air conditioning is an air conditioning system that includes, for example, individual task air conditioning outlets for each seat. For example, as shown in FIG. 4A, personal air conditioning is realized by individually operating an air conditioner outlet provided for each area delimited by a broken line in the figure. FIG. 4B shows the presence / absence detection result for each area. FIG.4 (c) shows the detection result of the activity amount for every area.
動態検知部10は、例えば、予め撮影された人間不在の画像と、検知のタイミングで撮影した画像とを比較し、画像上に変化があれば人間の在を判断するという、既知の方法により人間の在/不在を検知することができる。この方法では1つの可視光カメラに対して複数の検知領域を設定できるので、在/不在を座席ごとに検知することもできる。
For example, the
活動量についても、可視光カメラを用いた既知の方法により求めることができる。このほか赤外線人感センサや赤外線アレイセンサを用いた方法でも活動量を求めることができる。 The amount of activity can also be determined by a known method using a visible light camera. In addition, the amount of activity can be obtained by a method using an infrared human sensor or an infrared array sensor.
上述したように、動態情報に、人物の好みを示す情報を含めることもできる。例えば、記憶装置4に予め記憶した座席ごとの人物の好み情報(暑がり、寒がりなど)と、座席ごとの在/不在とを照合して、動態検知部10は、エリアごとの暑がりの人数、寒がりの人数などを算出することができる。
As described above, information indicating a person's preference can be included in the dynamic information. For example, by comparing the personal preference information (hot, cold, etc.) for each seat stored in advance in the
図5は、全体空調を備えるフロア環境の一例を示す図である。全体空調は、例えば複数の座席を含むエリアごとの空調を制御する方式である。この方式においても、動態検知部10は、エリアごとの在/不在、活動量などを検知することができる。
1つのエリア内に複数の人間が存在する場合には、その人数を検知して動態情報に加えても良い。人数は様々な手法により検知できる。例えばエリアを座席ごとに設定し、既知の方法で人間が在のエリアの数をカウントすれば、カウント値を人数として置き換えることができる。図5(b)は、エリアごとの在/不在の検知結果を示す。図5(c)はエリアごとの人数の検知結果を示す。図5(d)はエリアごとの活動量の検知結果を示す。
FIG. 5 is a diagram illustrating an example of a floor environment including overall air conditioning. Whole air conditioning is a method for controlling air conditioning for each area including a plurality of seats, for example. Also in this method, the
When there are a plurality of persons in one area, the number of persons may be detected and added to the dynamic information. The number of people can be detected by various methods. For example, if an area is set for each seat and the number of areas where humans are present is counted by a known method, the count value can be replaced with the number of people. FIG. 5B shows the presence / absence detection result for each area. FIG. 5C shows the detection result of the number of people for each area. FIG.5 (d) shows the detection result of the activity amount for every area.
次に、制御モードについて説明する。
図6は、制御モードについて説明するための図である。制御モードは、動態検知部10により得られる人間の動態情報に対して空調の強さを示す制御レベルの算出パタンを表現するデータである。
Next, the control mode will be described.
FIG. 6 is a diagram for explaining the control mode. The control mode is data representing a control level calculation pattern indicating the strength of air conditioning with respect to human dynamic information obtained by the
図6は、制御モード1および制御モード2の、2つの制御モードを示す。説明を簡潔にするためこの例では、9つ(3×3)のエリアにおける人間の分布を制御条件として考える。各エリアが在/不在のいずれかとなる組み合わせの総数は29=512通りである。つまり図6の例では、人間の動態パタンは512通り存在する。
FIG. 6 shows two control modes,
制御モードは、それぞれの動態情報に対する空調の制御レベルのパタンを示す。そして、複数の制御モードが記憶装置4(図3)に制御モード20として記憶される。実施形態においては制御レベルを、例えば強、中、弱で表現される空調の強さで表現する。もちろん、具体的な数値で制御レベルを表現することもできる。さらに、空間の分割の仕方も3×3エリアに限らず、例えば5×5エリアや、3×5エリアなども可能である。
The control mode indicates a pattern of the air conditioning control level for each dynamic information. A plurality of control modes are stored as the
例えば、左上のエリアだけが在である制御条件に対して、制御モード1の制御レベルパタンによればそのエリアの制御レベルだけが“強”になる(図6(a))。一方、同じ制御条件に対して制御モード2の制御レベルパタンによれば、左上のエリアの制御レベルが“強”、その縦および横に隣接するエリアの制御レベルが“弱”になる(図6(b))。このほかありとあらゆる制御レベルパタンを定義することが可能であり、異なる制御パタンの集合が、制御モード20として記憶装置4に記憶される。
For example, for a control condition in which only the upper left area is present, according to the control level pattern in the
次に、制御レベルについて説明する。
図7は、制御レベル算出部30により算出された制御レベルの一例を示す図である。動態検知部10により、例えば図7(a)に示される動態情報が検知されたとする。図7(a)の空調ゾーンを図7(b)の太線に示されるように区分けし、例えば制御モード2(図6(b))を適用することにより、図7(c)に示される制御レベルのパタンが算出される。
Next, the control level will be described.
FIG. 7 is a diagram illustrating an example of the control level calculated by the control
次にビル情報50について説明する。記憶装置4(図3)に記憶されるビル情報50は、例えば、ビルにおける壁の位置、窓の位置、エリアの用途などが記録されるデータベースである。要するにビル情報50は、ビルの構造的情報を示す情報である。ビル情報50は、例えばビルの設計情報を参照して、オペレータのマニュアルでの入力操作により作成されてもよい。あるいは、ビル情報50は、センシングデータに基づく自動認識処理により作成されても良い。
Next, the
例えば既知の技術により、可視光カメラで撮影された画像を画像処理して壁や窓を認識することができ、この種の技術を用いてビル情報50を自動的に作成することができる。
For example, it is possible to recognize a wall or a window by performing image processing on an image photographed by a visible light camera by a known technique, and building
ビル情報50として、空調制御システム1の稼動開始時のデータが継続的に使用されても良い。あるいは、ビル情報50は、空調制御システム1の稼動中に実施される自動認識処理の結果に基づいて、例えば定期的に更新されても良い。例えば、床から天井までの高さのパーティション(部屋の区切りとして使用される)のレイアウトが変わったときや、事務所の一部が会議スペースに変更されたときなどに自動認識処理を実施し、ビル情報50を更新しても良い。
As the
自動認識処理は、例えば動態検知部10の機能としてインプリメントされることができる。すなわち、可視光カメラからの画像データに基づいて人間の動態を検知する機能により、壁や窓を認識することも可能である。もちろん、他のセンサにより得られた画像データを利用しても良いし、複数の認識機能を組み合わせてもよい。
The automatic recognition process can be implemented as a function of the
次に、図6などに示される制御条件について詳しく説明する。実施形態では、空調の制御パタンを算出するために使用可能な情報の組み合わせを、制御条件と称することにする。制御条件は、制御パタンを算出するための前提条件である。また、制御条件が同じであっても異なる制御モードのもとでは異なる制御パタンが算出される。 Next, control conditions shown in FIG. 6 and the like will be described in detail. In the embodiment, a combination of information that can be used for calculating a control pattern for air conditioning is referred to as a control condition. The control condition is a precondition for calculating the control pattern. Further, even if the control conditions are the same, different control patterns are calculated under different control modes.
簡単のために、図6、図7では在/不在で示される動態情報だけを考慮して説明した。しかし制御条件は、動態情報だけでなく他の情報との組み合わせであってもよい。例えば人間の動態情報と、ビル情報50との組み合わせを制御条件とすることもできる。
For the sake of simplicity, FIG. 6 and FIG. 7 have been described by considering only the dynamic information indicated by the presence / absence. However, the control condition may be a combination with not only the dynamic information but also other information. For example, a combination of human movement information and building
動態情報の一例を以下に示す。
・ 在/不在
・ 人数 :1人、2人、…、1人〜5人、6人〜10人、10人〜、など
・ 活動量 :大・中・小、座位・立位、など
・ 好み :暑がりの人数、寒がりの人数、暑がりの人数−寒がりの人数、など
ビル情報の一例を以下に示す。
An example of dynamic information is shown below.
・ Present / Absent
・ Number of people: 1, 2, ... 1 to 5, 6 to 10, 10 to, etc.
・ Amount of activity: Large / Medium / Small, Sitting / Standing, etc.
・ Preference: Number of people who are hot, Number of people who are cold, Number of people who are hot-Number of people who are cold
An example of building information is shown below.
・ 壁の位置
・ 窓の位置
・ エリアの用途
以上のような情報の組み合わせを制御条件とすることができる。例えば3×3エリアにおける制御条件の一例が図8に示される。
図8は、制御条件の一例を示す図である。図8(a)に示されるパーソナル空調では、それぞれの座席における人間の在/不在、活動量、好み、および壁、窓の位置情報が制御条件に含まれる。図8(b)に示される全体空調では、図8(a)の3×3エリアを1つの大エリアにまとめた例が示され、人数の情報が加わっている。
・ Wall position
・ Window position
Area usage
A combination of information as described above can be used as a control condition. For example, FIG. 8 shows an example of control conditions in a 3 × 3 area.
FIG. 8 is a diagram illustrating an example of control conditions. In the personal air conditioning shown in FIG. 8A, the presence / absence of a person in each seat, the amount of activity, preference, and position information of walls and windows are included in the control conditions. In the overall air conditioning shown in FIG. 8B, an example in which the 3 × 3 area in FIG. 8A is combined into one large area is shown, and information on the number of people is added.
次に、制御レベルの算出に係わる処理手順について説明する。 Next, a processing procedure related to calculation of the control level will be described.
図9は、制御レベルの算出に係わる処理手順の一例を示すフローチャートである。図9において、動態検知部10は、センサ部Sなどで取得された画像データを解析して人間の動態情報を取得する(ステップ200)。制御レベル算出部30は、この動態情報を取得し、また、必要に応じてビル情報50からビル情報を取得する(ステップ210)。次に制御レベル算出部30は、取得した情報を組み合わせて制御条件を作成する(ステップ220)。
FIG. 9 is a flowchart illustrating an example of a processing procedure related to calculation of the control level. In FIG. 9, the
制御条件が作成されると、制御レベル算出部30は制御モード20を参照し、制御条件に対応する制御レベルを算出する(ステップ230)。算出された制御レベルは、出力部40により、モニタなどの表示装置やBEMSに出力される(ステップ240)。
When the control condition is created, the control
次に、制御モードについて詳しく説明する。 Next, the control mode will be described in detail.
図10は、制御条件に対する制御レベルのパタンの一例を示す図である。図10(a)に示される制御条件に対し、例えば図10(b)〜(f)に示されるようなパタンの制御レベルを考えることができる。(b)に示されるように、在エリアに対する強、中、弱の制御レベルのバリエーションが考えられる。(b)に示されるような単純なパタンによればビル利用者にとって理解し易い制御を実現することができる。このような単純なパタンのほか、制御レベルを場所によって変えたり(ゾーニング)、制御レベルの時間変化、あるいはそれらの組み合わせなどがあり得る。 FIG. 10 is a diagram illustrating an example of a control level pattern with respect to a control condition. With respect to the control conditions shown in FIG. 10A, for example, pattern control levels as shown in FIGS. 10B to 10F can be considered. As shown in (b), variations in the control level of strong, medium, and weak for the existing area can be considered. According to a simple pattern as shown in (b), it is possible to realize control that is easy for a building user to understand. In addition to such simple patterns, the control level may be changed depending on the location (zoning), the control level may change over time, or a combination thereof.
(d)に示されるパタンは制御レベルが時間的に(サイクリックに)変化することを示す。例えば制御レベルを強から弱に変化させると、電力消費量を少なくして省エネ効果を得ることができる。また、例えば10分程度の間隔で制御レベル変化させても人物には気付かれにくい。つまり快適性は下がりにくい。そこで、制御レベルを周期的に変化させることで快適性をできるだけ保持しつつ省エネできる可能性がある。 The pattern shown in (d) indicates that the control level changes with time (cyclically). For example, when the control level is changed from strong to weak, the power consumption can be reduced and an energy saving effect can be obtained. For example, even if the control level is changed at intervals of about 10 minutes, it is difficult for a person to notice. In other words, comfort is unlikely to drop. Therefore, there is a possibility that energy can be saved while maintaining comfort as much as possible by periodically changing the control level.
(c)および(e)に示されるパタンはゾーニングを考慮したものである。単純に人物の居るエリア(在エリア)の空調だけを動作させると、そのエリアの空調だけが過剰に作用する(熱が隣接エリアに逃げる分、常に強く動作する)ので不快感のもたらされるケースが多い。そこで(c)および(e)に示されるようにゾーニングを考慮することで、このような不具合を解決することができる。さらに(f)に示されるパタンは、ゾーニングおよび時間変化の両方の特徴を兼ね備える。図11は制御条件に対する制御レベルのパタンの他の例を示し、図10と同様に、1つの制御条件(a)に対して多様な制御レベルのパタンのあることが示される。 The patterns shown in (c) and (e) consider zoning. There are cases where discomfort is caused by simply operating the air conditioning in the area where the person is located (the area in which the person is present), because only the air conditioning in that area acts excessively (although it always operates strongly as heat escapes to the adjacent area). Many. Therefore, by considering zoning as shown in (c) and (e), such a problem can be solved. Furthermore, the pattern shown in (f) combines both zoning and time change characteristics. FIG. 11 shows another example of the control level pattern with respect to the control condition. Like FIG. 10, it is shown that there are various control level patterns for one control condition (a).
このように、複数の制御条件ごとに様々な制御レベルのパタンがあり得る。様々な制御条件に対する制御レベルのパタンの組み合わせを、実施形態では制御モードと称する。
省エネに有利な制御モード、あるいは、快適性に有利な制御モードなど、各制御モードは固有の特徴を有する。これらの特徴を『省エネ重視』、あるいは『快適性重視』などのように言葉で表現することでユーザにとって判りやすいインタフェースを実現できる。もちろん、省エネ指標値や快適指標値により、各制御モードの特徴を数値で示しても良い。
Thus, there can be patterns of various control levels for a plurality of control conditions. In the embodiment, a combination of control level patterns for various control conditions is referred to as a control mode.
Each control mode has a unique characteristic, such as a control mode advantageous for energy saving or a control mode advantageous for comfort. By expressing these features in words such as “emphasis on energy saving” or “emphasis on comfort”, an interface that is easy to understand for the user can be realized. Of course, the characteristics of each control mode may be expressed numerically by the energy saving index value or the comfort index value.
なお、図10、図11には制御条件として人間の在/不在のみが示される。このほか人間の活動量、好み、人数、壁の位置、窓の位置、あるいはエリアの用途などの他の制御条件に対しても様々な制御レベルのパタンがあり得る。以下に詳しく説明する。 10 and 11 show only the presence / absence of a human as a control condition. In addition, there can be various control level patterns for other control conditions such as human activity, preference, number of people, wall position, window position, or area application. This will be described in detail below.
(活動量)
活動量が高いほど人間の発熱量は高くなる。活動量の高いエリアの空調レベルを活動量の低いエリアよりも強くすることで、快適性を向上させることができる。ただし活動量の高さに反比例して省エネの指標は低下する。なお、エリア内に活動量が異なる人間が混在するケースでは、エリアの活動量として例えば個々の活動量の平均、最大値、あるいは最小値などが用いられる。
(Activity)
The higher the amount of activity, the higher the human calorific value. Comfort can be improved by making the air conditioning level of an area with a high activity amount stronger than an area with a low activity amount. However, the energy conservation index decreases in inverse proportion to the amount of activity. In the case where humans with different activity amounts coexist in the area, for example, the average, maximum value, or minimum value of individual activity amounts is used as the activity amount of the area.
(好み)
夏場では暑がりの人が多いほど、冬場では寒がりの人が多いほど、快適性を高めるには空調レベルを強くしなくてはならず、省エネの指標は低下する。一方、夏場では寒がりの人が多いほど、冬場では暑がりの人が多いほど、空調レベルを弱くしても快適性を保つことができ、省エネの指標も向上する。
なお、エリア内に暑がりの人と寒がりの人とが混在するケースでは、例えば(暑がりの人数−寒がりの人数)を計算し、その値を、エリアとしての暑がりの度合いとして用いてもよい。あるいは、例えば省エネの観点から、夏場は寒がり優先、冬場は暑がり優先、などのようにルールを決めても良い。
(Preference)
The more hot people in summer and the more cold people in winter, the stronger the air conditioning level will be to improve comfort, and the energy savings index will decrease. On the other hand, the more people who are cold in summer and the more people who are hot in winter, the more comfort can be maintained even if the air conditioning level is weakened, and the energy saving index is improved.
In addition, in a case where people who are hot and people who are cold are mixed in the area, for example, (the number of people who are hot-the number of people who are cold) may be calculated and the value may be used as the degree of heat as the area. . Alternatively, for example, from the viewpoint of energy saving, the rules may be determined such that the summertime is given priority to the cold, the wintertime is given priority to the heat.
(人数)
エリアの人数が多いほどエリア内の発熱量が高くなり、快適性の損なわれる可能性が高くなる。人数の少ないエリアよりも人数の多いエリアの空調レベルを強くすることで、快適性を向上させることができる。ただし、人数に反比例して省エネの指標は低下する。
(Number of people)
As the number of people in the area increases, the amount of heat generated in the area increases, and the possibility that comfort is impaired increases. Comfort can be improved by increasing the air conditioning level in an area with a larger number of people than an area with a smaller number of people. However, the energy conservation index decreases in inverse proportion to the number of people.
(壁の位置)
熱の流動は壁の位置に依存する。例えば、或るエリアを囲む4辺のうち2辺が壁であれば、壁がなく隣接する2つのエリアに熱が大きく流出する。このことを考慮し、例えば全ての4辺が壁無しのエリアの制御レベルを強とし、隣接エリアの制御レベルを中とすると良い。また、2辺が壁のエリアについてはその隣接エリアの制御レベルを弱とすると良い。このような制御により、より正確な快適性を求めることができ、さらに省エネ指標も向上する可能性がある。このように、特にゾーニングを行う場合に、壁の位置を考慮することは有用である。
(Wall position)
The heat flow depends on the wall position. For example, if two of the four sides surrounding a certain area are walls, there is no wall and heat flows out to two adjacent areas. Considering this, for example, it is preferable that the control level of the area where all four sides are wallless is made strong and the control level of the adjacent area is made medium. In addition, regarding the area where the two sides are walls, the control level of the adjacent area is preferably weak. By such control, more accurate comfort can be obtained, and the energy saving index may be improved. Thus, it is useful to consider the wall position, especially when zoning.
(窓の位置)
屋外との境に窓があると、この窓から日光が差し込むことで熱も流入してくる。窓に隣接するエリアにおいては、夏場には空調レベルを高め、冬場には空調レベルを低めにすることで、快適性を向上できる可能性がある。また、窓に隣接するエリアにおいて、人間が不在でも空調を動作させることにより屋外から流入する熱を拡散し、近辺エリアの快適性を向上させられる可能性がある。
(Window position)
If there is a window at the boundary with the outdoors, heat flows in as sunlight enters through this window. In areas adjacent to windows, comfort may be improved by increasing the air conditioning level in summer and lowering the air conditioning level in winter. Moreover, in the area adjacent to the window, even if a person is absent, operating the air conditioning diffuses the heat flowing in from the outdoors, and there is a possibility that the comfort in the vicinity area can be improved.
(エリアの用途)
オフィスビルにおいて、エリアの用途に応じて制御モードを変えることは有用である。例えば一般従業員の事務エリアを省エネ重視とし、重役の事務エリアを快適性重視とし、ゲストの入る会議室を快適性重視とするなど、きめ細かい空調制御を行うことができる。
(Area usage)
In an office building, it is useful to change the control mode according to the use of the area. For example, it is possible to perform detailed air conditioning control such that the office area of general employees is focused on energy saving, the office area of executives is focused on comfort, and the conference room where guests enter is focused on comfort.
図12は、制御モードを視覚的に表示するユーザインタフェースの一例を示す図である。図12(a)は省エネ重視の制御モードの例を示し、図12(b)は快適性重視の制御モードの例を示す。制御条件に対する制御レベルパタンが、制御モードごとに例えばリスト状に表示される。それぞれの制御モードには、省エネ指標値、および快適指標値が例えば付記される。 FIG. 12 is a diagram illustrating an example of a user interface for visually displaying the control mode. FIG. 12A shows an example of a control mode emphasizing energy saving, and FIG. 12B shows an example of a control mode emphasizing comfort. The control level pattern for the control condition is displayed, for example, in a list for each control mode. In each control mode, for example, an energy saving index value and a comfort index value are appended.
図13は、制御モードを設定するためのGUIの一例を示す図である。制御モード設定部70は例えば図13に示されるウインドウをモニタ画面に表示する。ユーザはこのウインドウを用いて、時刻ごと、部屋ごと、エリアごと、あるいは席ごとなどの条件を指定し、指定した対象に当てはめたい制御モードを選択することができる。
FIG. 13 is a diagram illustrating an example of a GUI for setting the control mode. For example, the control
GUIウインドウの左カラムには例えばオフィス平面図が表示され、ユーザは四角い枠(太線)を移動させて制御モードの設定範囲を指定する。また上部のバーに時刻範囲が示され、ユーザはこの部分をクリックして設定時刻を指定する。このようにして指定された設定対象に対し、右カラムに表示される制御モード一覧から任意の制御モードを設定することができる。 For example, an office plan view is displayed in the left column of the GUI window, and the user moves the square frame (thick line) to specify the control mode setting range. Also, the time range is shown in the upper bar, and the user clicks this part to specify the set time. An arbitrary control mode can be set from the control mode list displayed in the right column for the setting target specified in this way.
特に、設定の対象になる制御モードは1、2、…のように通し番号で区別され、例えば番号の小さいものから順に快適性の度合いが高くなる。番号が増えるほどに、制御モードの特徴は快適性から例えば省エネの度合いが高くなる。図13のウインドウに表示されるオフィス平面図を参照すると、書庫やエレベータなどの共用部は省エネ重視(制御モード10)、執務エリアは快適性重視(制御モード1)の設定がそれぞれなされていることがわかる。 In particular, the control modes to be set are distinguished by serial numbers such as 1, 2,..., For example, the degree of comfort increases in descending order of numbers. As the number increases, the feature of the control mode increases, for example, the degree of energy saving from comfort. Referring to the plan view of the office displayed in the window of FIG. 13, the common areas such as the library and elevator are set to emphasize energy saving (control mode 10), and the work area is set to emphasize comfort (control mode 1). I understand.
次に、制御モードの作成について説明する。制御モードは経験値などに基づいて、人間による手入力操作により作成することができる。また、マシンパワーを利用して制御モードの作成を自動化することも可能である。以下に、空調制御装置1のプロセッサ3により制御モードを作成する例について説明する。
Next, creation of a control mode will be described. The control mode can be created by a manual input operation by a human based on an experience value or the like. It is also possible to automate the creation of the control mode using machine power. Below, the example which produces control mode by the
図14は、制御モードを自動的に作成する手順の一例を示すフローチャートである。空調制御装置1は、先ず、1つの制御条件を指定し(ステップS10)、この制御条件に対する制御レベルパタンを例えば図10に示されるように網羅的に作成する(ステップS20)。
FIG. 14 is a flowchart illustrating an example of a procedure for automatically creating a control mode. The air
次に空調制御装置1は、作成された制御レベルパタンごとに省エネ度を算出する(ステップS30)。省エネ度は、エリア毎の制御レベル(強、中、弱)に基づいて例えば次式(1)により算出することができる。
省エネ度=(エリア数−制御レベル弱のエリア数×0.2−制御レベル中のエリア数×0.5−制御レベル強のエリア数×1.0)/エリア数 ・・・ (1)
時間的に変化する制御レベルパタンについては、時間ごとのパタンについて個別に省エネ度を算出し、各パタンの継続する期間で加重平均して同様に省エネ度を算出することができる。
Next, the air-
Energy saving level = (number of areas-number of areas with low control level x 0.2-number of areas in control level x 0.5-number of areas with high control level x 1.0) / number of areas (1)
For the control level pattern that changes with time, the energy saving degree can be calculated in the same manner by calculating the energy saving degree individually for each time pattern, and performing a weighted average over the duration of each pattern.
式(1)により算出された省エネ度は、全てのエリアで制御レベルがOFFの状態で1.0になり、制御レベルの強いエリアが多いほど0に近づく。そして、全てのエリアで制御レベルが強の状態において、省エネ度は0.0になる。 The energy saving degree calculated by the equation (1) becomes 1.0 when the control level is OFF in all areas, and approaches 0 as the area with strong control level increases. And in a state where the control level is strong in all areas, the energy saving level becomes 0.0.
ステップS20、およびS30の手順は制御条件ごとに、全ての制御レベルパタンについて完了するまで繰り返される。全ての制御レベルパタンについて省エネ度の算出が完了すると(ステップS40でYes)、空調制御装置1は、省エネ度の高い順に制御レベルパタンをソート(並び替え)する(ステップS50)。この手順は、制御レベルパタンを省エネの観点で順位付けする手順である。
The procedure of steps S20 and S30 is repeated for each control condition until it is completed for all control level patterns. When the calculation of the energy saving degree is completed for all the control level patterns (Yes in step S40), the air
次に、空調制御装置1は、別の制御条件に対する制御レベルパタンを例えば図11に示されるように網羅的に作成し、それぞれの制御レベルパタンについて省エネ度を算出し、ソーティングを行う。つまりステップS10〜S50の手順は、全ての制御条件を可能な限り網羅すべく繰り返される。
Next, the air-
全ての制御条件について制御レベルパタンの順位付けが完了すると(ステップS60でYes)、それぞれの制御条件に対して、順位付けされた制御レベルパタンが作成されることとなる。次に空調制御装置1は、制御条件毎に、同じ順位の制御レベルパタンをグループ化する(ステップS70)。つまり、制御条件毎に同じ順位の制御レベルパタンの集合が、1つの制御モードとなる。
When the ranking of control level patterns is completed for all control conditions (Yes in step S60), the ranked control level patterns are created for the respective control conditions. Next, the air
制御モードに付随する省エネ指標値は、例えば省エネ度そのものであってもよいし、省エネ度の順位であってもよい。最後に空調制御装置1は、各グループに通し番号のようなIDを付してそれぞれの制御モードを定義し(ステップS80)、処理を完了する。
The energy saving index value associated with the control mode may be, for example, the energy saving level itself or the rank of the energy saving level. Finally, the air
以上説明したように、第1の実施形態によれば、人間の動態情報やビル情報などに基づく複数の制御モードが定義され、空調制御装置1の記憶装置4に保持される。異なる多数の制御モードをビル内のエリアごとに当てはめることで、ユーザが望む省エネと快適性のバランスを実現した空調制御を行うことができる。
As described above, according to the first embodiment, a plurality of control modes based on human dynamic information, building information, and the like are defined and held in the
また、人間の動態情報や、ビル情報などの多数の情報に基づいて空調を制御できるので、個々のビルにおける人間の活動の特性だけでなく、ビルの構造に合った空調制御を実現できる。さらに、制御モードはビル内の局所領域(エリア)ごとにそれぞれ設定できるので、ユーザの要望に沿ったきめ細かな空調制御を実現することができる。 In addition, since air conditioning can be controlled based on a large number of information such as human movement information and building information, it is possible to realize air conditioning control that matches not only the characteristics of human activities in individual buildings but also the structure of the buildings. Furthermore, since the control mode can be set for each local area (area) in the building, fine air conditioning control according to the user's request can be realized.
また、「省エネ重視」といった言葉や省エネ・快適性指標値といった数値を用いて省エネと快適性とのバランスを調整することができるので、多数のパラメータの調整といったエキスパート性を必要とせず、ユーザにとって判り易いインタフェースを実現することができる。 In addition, the balance between energy saving and comfort can be adjusted using words such as “emphasis on energy saving” and numerical values such as energy saving / comfort index values, so there is no need for expertity such as adjustment of many parameters for the user. An easy-to-understand interface can be realized.
また第1の実施形態では、個人認証部80により、ビル内に居る人間について、それが誰かを認識するようにしている。この個人認識の結果に基づいて、その人物の好み(暑がり/寒がり)の情報を参照した空調制御を実施することで、座席と個人とが対応付けられていない場所(会議室など)においても個人ごとに最適な空調環境を実現できる。また、座席のリレイアウトを行う場合であっても、座席と個人の対応付けをやり直す必要がなくなり、使い勝手の良いシステムを実現できる。
In the first embodiment, the
さらに、好みの情報を動的に更新してもよい。例えば、PCやタブレットなどのネットワーク端末から、個人が好みの情報を入力してもよいし、可視光カメラで撮影された人間のジェスチャ認識や、人間が提示するマーカの認識により好みの情報を補正してもよい。このような機能を取り入れることで、日によって人間の体調が異なる場合(暑がりであるがカゼ気味のために一時的に寒がり)などに対応することができる。 Furthermore, the favorite information may be updated dynamically. For example, personal information may be input from a network terminal such as a PC or tablet, or the user's favorite information captured by a visible light camera or a marker presented by a person is corrected. May be. By adopting such a function, it is possible to cope with a case where the physical condition of a human varies from day to day (hot but temporarily cold due to a hot taste).
以上をまとめると第1の実施形態によれば、人間の動態情報として人間の在/不在、活動量などの情報や、パーソナル空調(座席ごとに個別のタスク空調の吹出口を持つ空調方式)における個人の好みなどの情報、あるいは、ビル情報として壁や窓の位置情報なども活用し、個々のビルに合わせて、省エネと快適性のバランスをユーザが任意に調整、もしくは自動で調整することが可能になる。これらのことから、空調をきめ細かに制御することができ、省エネと快適性とのバランスをとり易くした空調制御システムおよび空調制御装置を提供することが可能になる。 Summarizing the above, according to the first embodiment, information on human presence / absence, activity amount, etc., and personal air conditioning (air conditioning system with individual task air conditioning outlets for each seat) as human dynamics information Information such as personal preferences or the location information of walls and windows can be used as building information, and the user can adjust the balance between energy saving and comfort arbitrarily or automatically according to the individual building. It becomes possible. Therefore, it is possible to provide an air conditioning control system and an air conditioning control device that can finely control air conditioning and easily balance energy saving and comfort.
[第2の実施形態]
図15は、第2の実施形態に係わる空調制御装置1の一例を示す機能ブロック図である。図15において図3と共通する部分には同じ符号を付して示し、ここでは異なる部分についてのみ説明する。
[Second Embodiment]
FIG. 15 is a functional block diagram illustrating an example of the air
図15に示される空調制御装置1は、プロセッサ3の処理機能として動態検知部10、制御レベル算出部30および出力部40に加えて、環境検知部90および制御状態表示部100を備える。
The air
環境検知部90は、例えば可視光カメラによって撮影された画像データを解析してビル内の環境情報を取得する。環境情報は、例えば外光の明るさ、ブラインドの開量(スラット角)などである。
For example, the
外光の明るさは、画像データの各画素の輝度値を活用するなど、既知の方法によって求めることができる。ブラインドの開量は、ブラインドが全閉の状態の画像データと、検出時の画像データとを比較し、画素値が一致する面積の割合を算出するといった方法を用いることができる。なお、動態検知部10に環境検知部90の機能を併せ持たせてもよく、例えば1台の可視光カメラにより人間の動態と環境の両方を検知してもよい。
The brightness of the external light can be obtained by a known method such as using the luminance value of each pixel of the image data. The amount of opening of the blinds can be determined by comparing the image data with the blinds fully closed and the image data at the time of detection, and calculating the ratio of areas where the pixel values match. In addition, you may give the function of the
第2の実施形態において、制御レベル算出部30は、動態情報の変化に応じて制御モードを動的に切り替える。制御レベル算出部30は、例えば、ビル内の部屋Aの中に居る人数が規定値TH(例えば30人)以下であれば部屋Aの制御モードを快適性重視とし、人数が規定値THを超えると制御モードを省エネ重視に切り替える。
In the second embodiment, the control
制御レベル算出部30にこのような機能を持たせることで、人数の少ない時間帯(朝方、昼休み、残業時間など)には空調の消費エネルギーが少なくなるので快適性を重視し、人数が増え空調の消費エネルギーが増加する時間帯には省エネを重視するといった制御を、人手に頼らずに実現することができる。
By providing the control
このほか、例えば、人間が不在で長期間にわたり空調がOFFされていた会議室Bに人間が入ってきたとき、制御モードを一定時間だけ快適性重視とし、その後、省エネ重視に切り替えるといった制御を自動化できる。これにより、空調OFFのために不快な状態となっていた会議室Bを、素早く、快適にすることができる。 In addition to this, for example, when a person enters the conference room B that has been turned off for a long time without a human being, the control mode is set to focus on comfort for a certain period of time, and then control is switched to focus on energy saving. it can. As a result, the conference room B, which has been in an uncomfortable state due to air conditioning OFF, can be quickly and comfortably provided.
さらに、制御レベル算出部30は、環境検知部90により取得された環境情報の変化に応じて制御モードを切り替える。制御レベル算出部30は、例えば、部屋Cにおける外光の明るさが規定値TH(例えば、300lux)以下であれば部屋Cの制御モードを省エネ重視とし、明るさが規定値THを超えると制御モードを快適性重視に切り替える。
Furthermore, the control
制御レベル算出部30にこのような機能を持たせることで、外光が明るい場合(晴天時の昼間など)にはビル内への熱の流入量が多くなるので快適性を重視するといった制御を、人手に頼らずに実現することができる。
By providing the control
制御状態表示部100は、制御モードをビル内の場所ごとに表示する。つまり、例えば部屋ごと、エリアごと、あるいは席ごとなどの単位で、各々の単位において稼働中の制御モードがGUIウインドウに示される。
The control
図16は、場所ごとの制御モードを表示するGUIウインドウの一例を示す図である。このウインドウを参照すると、共用エリアにおいては省エネ重視、執務エリアにおいては快適性重視のポリシーで、各場所の制御モードが選択されていることがわかる。このウインドウの上部には時刻を示すバー(タイムスケールバー)が表示され、シンボルマーカの位置で現在時刻がわかるようになっている。このマーカを左右にスライドすれば、その時刻に対応する制御モードの状態が表示される。 FIG. 16 is a diagram illustrating an example of a GUI window displaying a control mode for each place. Referring to this window, it can be seen that the control mode of each place is selected according to the policy of emphasizing energy saving in the common area and comfort in the work area. A bar indicating the time (time scale bar) is displayed at the top of this window so that the current time can be known at the position of the symbol marker. If this marker is slid left or right, the state of the control mode corresponding to that time is displayed.
第2の実施形態によれば、センサ部Sにより取得される動態情報の変化に応じて、ビル内の空調の制御モードを動的に切り替えるようにしている。また、環境検知部90により環境情報を取得し、この環境情報の変化に応じて制御モードを動的に切り替えるようにしている。これにより、制御モードを現状に即してダイナミックに変更することができ、快適性や省エネ性をさらに追求することが可能になる。
According to 2nd Embodiment, according to the change of the dynamic information acquired by the sensor part S, the control mode of the air conditioning in a building is changed dynamically. In addition, the environment information is acquired by the
さらに、制御状態表示部100を設け、図16に示されるGUIウインドウを表示するようにしている。これにより制御モードの現状を一目で把握することが容易になり、また、制御モードを調整するための情報収集なども極めて簡便に実施できるようになる。
Further, a control
[第3の実施形態]
図17は、第3の実施形態に係わる空調制御装置1の一例を示す機能ブロック図である。図17において図3と共通する部分には同じ符号を付して示し、ここでは異なる部分についてのみ説明する。
[Third Embodiment]
FIG. 17 is a functional block diagram illustrating an example of the air
図17に示される空調制御装置1は、プロセッサ3の処理機能として動態検知部10、制御レベル算出部30および出力部40に加えて、シミュレータ110および金額算定部130を備える。
The air
シミュレータ110は、ビルの空調に関するシミュレーションを実施する。シミュレータ110は、例えば、現状の制御モードのもとで消費される電力を動態情報やビル情報に基づいて算出したり、別の制御モードもとで消費される電力を同じ条件で算出して比較したりといった計算を行う。
The
また第3の実施形態では、人間の動態の履歴を示す履歴情報120を記憶装置4に記憶させる。履歴情報120はシミュレータ110によるシミュレーションに活用されることができる。
In the third embodiment,
消費電力は、例えば、制御レベルに対応する消費電力を記録したテーブルを参照するといった方法でシミュレートされることができる。このテーブルは予め作成されて記憶装置4に記憶させておくとよい。あるいは、消費電力は、制御レベルに対応する消費電力の実測値を記憶装置4などに保持し、参照することでシミュレートされてもよい。さらには、クラウドコンピューティングシステムなどに設けられるビル空調シミュレータなどを活用してもよい。
The power consumption can be simulated, for example, by referring to a table that records the power consumption corresponding to the control level. This table may be created in advance and stored in the
図18は、シミュレータ110による空調シミュレーションの結果を示すGUIウインドウの一例を示す図である。図18のウインドウは、タイムスケールバーとオフィス平面図(図16)との間に、電力消費量(消費電力)のシミュレート結果を示すものである。現在時刻を示すマーカが時間の経過とともに右方向にスライドするにつれ、シミュレーション結果の表示も追従して表示される。このように、シミュレーションを活用することでオペレータは制御モードを試行錯誤することできるようになり、ユーザの希望に沿う空調制御の実現をサポートすることができる。
FIG. 18 is a diagram illustrating an example of a GUI window showing a result of the air conditioning simulation by the
また第3の実施形態では、プロセッサ3の機能として金額算定部130を備える。
テナントビルにおいては、ビルのオーナの要求する省エネ・快適性と、テナントビルが要求する省エネ・快適性とが異なる場合がある。例えば、ビルのオーナが省エネ重視を要求し、商用テナントが快適性重視を要求したケースでは、設定を快適性重視とする代わりに、商用テナントが通常の電気使用料金に特別料金を追加した金額をビルオーナに支払うことが考えられる。逆に、設定を省エネ重視にする代わりに商用テナントの電気使用料金を値引きすることが考えられる。このように、オーナとテナントの要求が相反するケースでは、互いの不利益を金銭の授受により相殺することができる。
In the third embodiment, an
In a tenant building, the energy saving / comfort required by the owner of the building may differ from the energy saving / comfort required by the tenant building. For example, in the case where the building owner demands energy conservation and the commercial tenant demands comfort, the commercial tenant adds an extra charge to the normal electricity usage fee instead of placing the setting on comfort. You can pay the bill owner. On the contrary, it is conceivable to reduce the electricity usage fee of the commercial tenant instead of focusing on energy saving. In this way, in the case where the owner and tenant requests conflict, the mutual disadvantages can be offset by the exchange of money.
金額算定部130は、その金額(相殺金額)を算定する。金額算定部130は、例えば、ビルオーナとテナントのそれぞれが望む省エネ・快適性に基づく空調制御に要する消費電力量を算出し、消費電力量の差分を電気料金に換算して相殺金額を算出する。
The
以上述べたように第3の実施形態によれば、シミュレータ110を設けたことでそれぞれの制御モードによる電力消費量をシミュレートすることができる。これによりユーザの希望に沿う空調制御の実現をサポートすることができる。
As described above, according to the third embodiment, it is possible to simulate the power consumption in each control mode by providing the
また第3の実施形態では、金額算定部130を設けたことで、ビルのオーナとテナントとの間で生じた要求の違いを相殺するための金額を算出し、オーナとテナントとの双方にとって公平性を高めることが可能になる。
In the third embodiment, the
本発明のいくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は例として提示するものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら新規な実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれるとともに、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれる。 Although several embodiments of the present invention have been described, these embodiments are presented by way of example and are not intended to limit the scope of the invention. These novel embodiments can be implemented in various other forms, and various omissions, replacements, and changes can be made without departing from the scope of the invention. These embodiments and modifications thereof are included in the scope and gist of the invention, and are included in the invention described in the claims and the equivalents thereof.
1…空調制御装置、2…入力制御部、3…プロセッサ、4…記憶装置、5…出力制御部、6…プログラム、9,91,92…画像センサ、8…赤外線センサ、11…レーザセンサ、121〜12n…機器、13…ビルディングオートメーションシステム、14…環境マネジメントシステム、15…出力装置、251〜25m…機器、16…画像データ、17…赤外画像データ、18…レーザ画像データ、191〜19n…機器データ、22…BASデータ、21…EMSデータ、281,281…エリア、27…制御データ、10…動態検知部、70…制御モード設定部、80…個人認証部、30…制御レベル算出部、40…出力部、60…制御モード表示部、20…制御モード、50…ビル情報、90…環境検知部、100…制御状態表示部、110…シミュレータ、120…履歴情報、130…金額算定部
DESCRIPTION OF
Claims (24)
前記センシングデータに基づいて前記ビル内の人間の動態情報を検知する動態検知部と、
それぞれ前記動態情報に対する空調の制御レベルの異なる算出パタンに対応する、複数の制御モードを記憶する制御モード記憶部と、
前記検知された動態情報と、指定された前記制御モードとに基づいて、前記ビル内の空調の制御レベルを算出する制御レベル算出部と、
前記算出された制御レベルを出力する出力部とを具備することを特徴とする、空調制御システム。 A sensor unit that senses the inside of the building and obtains sensing data;
A movement detection unit that detects movement information of a person in the building based on the sensing data;
A control mode storage unit for storing a plurality of control modes, each corresponding to a calculation pattern having a different air conditioning control level for the dynamic information;
A control level calculation unit that calculates a control level of air conditioning in the building based on the detected dynamic information and the specified control mode;
An air conditioning control system comprising: an output unit that outputs the calculated control level.
前記制御レベル算出部は、前記動態情報と前記ビル情報との組み合わせである制御条件と、前記指定された前記制御モードとに基づいて前記ビル内の空調の制御レベルを算出することを特徴とする、請求項1に記載の空調制御システム。 And a building information storage unit for storing building information indicating the structural information of the building,
The control level calculation unit calculates a control level of air conditioning in the building based on a control condition that is a combination of the dynamic information and the building information and the designated control mode. The air conditioning control system according to claim 1.
前記制御レベル算出部は、前記人間の識別結果に基づいて、当該識別された人間の空調の好みに応じて前記制御レベルを算出することを特徴とする、請求項1に記載の空調制御システム。 And a personal authentication unit for identifying a person in the building,
2. The air conditioning control system according to claim 1, wherein the control level calculation unit calculates the control level according to the identified human air conditioning preference based on the identification result of the human.
前記出力部は、前記シミュレーションの結果を視覚的に表示することを特徴とする、請求項1に記載の空調制御システム。 Furthermore, it comprises a simulator for performing a simulation related to air conditioning of the building,
The air conditioning control system according to claim 1, wherein the output unit visually displays a result of the simulation.
前記センシングデータに基づいて前記ビル内の人間の動態情報を検知する動態検知部と、
それぞれ前記動態情報に対する空調の制御レベルの異なる算出パタンに対応する、複数の制御モードを記憶する制御モード記憶部と、
前記検知された動態情報と、指定された前記制御モードとに基づいて、前記ビル内の空調の制御レベルを算出する制御レベル算出部と、
前記算出された制御レベルを出力する出力部とを具備することを特徴とする、空調制御装置。 In an air conditioning control device that controls the air conditioning of a building including a sensor unit that acquires sensing data,
A movement detection unit that detects movement information of a person in the building based on the sensing data;
A control mode storage unit for storing a plurality of control modes, each corresponding to a calculation pattern having a different air conditioning control level for the dynamic information;
A control level calculation unit that calculates a control level of air conditioning in the building based on the detected dynamic information and the specified control mode;
An air-conditioning control apparatus comprising: an output unit that outputs the calculated control level.
前記制御レベル算出部は、前記動態情報と前記ビル情報との組み合わせである制御条件と、前記指定された前記制御モードとに基づいて前記ビル内の空調の制御レベルを算出することを特徴とする、請求項13に記載の空調制御装置。 And a building information storage unit for storing building information indicating the structural information of the building,
The control level calculation unit calculates a control level of air conditioning in the building based on a control condition that is a combination of the dynamic information and the building information and the designated control mode. The air conditioning control device according to claim 13.
前記制御レベル算出部は、前記人間の識別結果に基づいて、当該識別された人間の空調の好みに応じて前記制御レベルを算出することを特徴とする、請求項13に記載の空調制御装置。 And a personal authentication unit for identifying a person in the building,
The air conditioning control device according to claim 13, wherein the control level calculation unit calculates the control level according to the identified human air conditioning preference based on the identification result of the human.
前記出力部は、前記シミュレーションの結果を視覚的に表示することを特徴とする、請求項13に記載の空調制御装置。 Furthermore, it comprises a simulator for performing a simulation related to air conditioning of the building,
The air conditioning control device according to claim 13, wherein the output unit visually displays a result of the simulation.
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