JP2015040693A - Air-conditioning control system and air-conditioning control device - Google Patents

Air-conditioning control system and air-conditioning control device Download PDF

Info

Publication number
JP2015040693A
JP2015040693A JP2013173961A JP2013173961A JP2015040693A JP 2015040693 A JP2015040693 A JP 2015040693A JP 2013173961 A JP2013173961 A JP 2013173961A JP 2013173961 A JP2013173961 A JP 2013173961A JP 2015040693 A JP2015040693 A JP 2015040693A
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
control
air conditioning
building
information
control mode
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Granted
Application number
JP2013173961A
Other languages
Japanese (ja)
Other versions
JP6448180B2 (en
Inventor
周平 野田
Shuhei Noda
周平 野田
榎原 孝明
Takaaki Enohara
孝明 榎原
和美 長田
Kazumi Osada
和美 長田
助川 寛
Hiroshi Sukegawa
寛 助川
馬場 賢二
Kenji Baba
賢二 馬場
禎敏 齋藤
Sadatoshi Saitou
禎敏 齋藤
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Toshiba Corp
Original Assignee
Toshiba Corp
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Toshiba Corp filed Critical Toshiba Corp
Priority to JP2013173961A priority Critical patent/JP6448180B2/en
Publication of JP2015040693A publication Critical patent/JP2015040693A/en
Application granted granted Critical
Publication of JP6448180B2 publication Critical patent/JP6448180B2/en
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Abstract

PROBLEM TO BE SOLVED: To provide an air-conditioning control system which can finely control air-conditioning and easily balance energy saving with comfort.SOLUTION: An air-conditioning system comprises: a sensor section; a dynamic state detection section; a control mode storage section; a control level calculation section; and an output section. The sensor section acquires sensing data by sensing inside a building. The dynamic state detection section detects dynamic state information on a human being inside the building on the basis of the sensing data. The control mode storage section stores a plurality of control modes corresponding to calculation patterns which have different control levels of the air conditioning for respective dynamic state information. The control level calculation section calculates the control level of the air conditioning inside the building on the basis of the detected dynamic state and the designated control mode. The output section outputs the calculated control level.

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.

特開2009−186136号公報JP 2009-186136 A 特開2004−101048号公報JP 2004-101048 A 特許第4852159号公報Japanese Patent No. 4852159

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。FIG. 1 is a block diagram illustrating an example of an air conditioning control system according to an embodiment. 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。FIG. 2 is a diagram illustrating an example of an area controlled by the air conditioning control device 1. 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。FIG. 3 is a functional block diagram illustrating an example of the air conditioning control device 1 according to the first embodiment. 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。FIG. 4 is a diagram illustrating an example of a floor environment including personal air conditioning. 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。FIG. 5 is a diagram illustrating an example of a floor environment including overall air conditioning. 図6は、制御モードについて説明するための図である。FIG. 6 is a diagram for explaining the control mode. 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。FIG. 7 is a diagram illustrating an example of the control level calculated by the control level calculation unit 30. 図8は、制御条件の一例を示す図である。FIG. 8 is a diagram illustrating an example of control conditions. 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。FIG. 9 is a flowchart illustrating an example of a processing procedure related to calculation of the control level. 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。FIG. 10 is a diagram illustrating an example of a control level pattern with respect to a control condition. 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す図である。FIG. 11 is a diagram illustrating another example of control level patterns with respect to control conditions. 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。FIG. 12 is a diagram illustrating an example of a user interface for visually displaying the control mode. 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。FIG. 13 is a diagram illustrating an example of a GUI for setting the control mode. 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。FIG. 14 is a flowchart illustrating an example of a procedure for automatically creating a control mode. 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。FIG. 15 is a functional block diagram illustrating an example of the air conditioning control device 1 according to the second embodiment. 図16は、場所ごとの制御モードを表示するためのGUIの一例を示す図である。FIG. 16 is a diagram illustrating an example of a GUI for displaying a control mode for each place. 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。FIG. 17 is a functional block diagram illustrating an example of the air conditioning control device 1 according to the third embodiment. 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。FIG. 18 is a diagram illustrating an example of a GUI window showing a result of the air conditioning simulation by the simulator 110.

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 conditioning control device 1. The air conditioning control device 1 includes an input control unit 2, a processor 3, a storage device 4, and an output control unit 5. The processor 3 implements the functions according to the embodiment by executing the program 6 stored in the storage device 4.

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 air conditioning controller 1 is connected to an image sensor 9, an infrared sensor 8, a laser sensor 11, measuring devices 121 to 12 n, a building automation system (BAS: building monitoring system) 13, and an environmental management system (EMS) 14. . Furthermore, the air-conditioning control device 1 is connected to the output device 15 and devices (facility) 251 to 25m to be controlled.

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 image sensor 9 is, for example, a camera, a photographing device, a visible camera, or the like. The infrared sensor 8 is, for example, an infrared camera. The laser sensor 11 measures laser light. The laser sensor 11 is, for example, a laser camera.

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 devices 121 to 12n are, for example, physical sensors such as thermometers, hygrometers, illuminance meters, power meters, or other devices. The devices 121 to 12n acquire temperature, humidity, illuminance, power information, weather information, schedule information, and the like. The building automation system 13 controls, monitors, and manages air conditioning, heat sources, lighting, power reception / transformation, disaster prevention, security, and the like in the building. The environment management system 14 manages the environment of an air conditioning control area (hereinafter referred to as an area). The devices 251 to 25m are devices to be controlled that are installed in an area, such as an air conditioner, a lighting device, a blind drive device, and a curtain drive device.

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 input control unit 2 includes image data 16, infrared image data (infrared measurement data) 17, laser image acquired by the image sensor 9, infrared sensor 8, and laser sensor 11 (hereinafter collectively referred to as sensor unit S). Data (laser measurement data) 18 is stored in the storage device 4. These data are collectively called sensing data.

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 input control unit 2 stores the device data 191 to 19n acquired by the devices 121 to 12n in the storage device 4. Further, the input control unit 2 acquires the BAS data 22 of the building automation system 13 and the EMS data 21 of the environmental management system 14 and stores them in the storage device 4.

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 image sensor 9, the infrared sensor 8, and the laser sensor 11, or data acquired by some sensors may be used. The sensor unit S may include any one or more of the image sensor 9, the infrared sensor 10, and the laser sensor 11 according to the type of data required. Further, two or more sensors may be installed for any one or more of the image sensor 9, the infrared sensor 8, and the laser sensor 11. Data acquired by other sensors such as a thermo sensor may be used for image analysis.

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 output control unit 5 outputs various data stored in the storage device 4 to the output device 15. Further, the output control unit 5 outputs control data stored in the storage device 4 to the devices 251 to 25m. The output device 15 is, for example, a display device, a sound output device, a communication device, etc., and displays various data, outputs sound, and transmits it. The devices 251 to 25m operate based on the control data. The devices 251 to 25m are, for example, air conditioning devices, lighting devices, blind driving devices, and the like.

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 conditioning control device 1. The image sensor 91 is installed in the area 281, and the image sensor 92 is installed in the area 282. The image sensors 91 and 92 are installed, for example, on the ceiling of the office or outdoors, and image the inside of the office. The image sensors 91 and 92 may be a visible camera, an infrared camera, or the like. The image data 16 acquired by the image sensors 91 and 92 is taken into the air conditioning control device 1 via the input control unit 2.

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 conditioning control device 1 performs image processing on the image data 16 to calculate human information or environmental information. Human information includes, for example, the presence / absence of humans in the area, the number of humans, human distribution / density, human activity (units METs), human clothes, human attributes (name, gender, physique, height, age, etc.) ), Human posture (standing position, sitting position, etc.), human behavioral state (during office work, moving, talking, etc.), specific information of individual humans staying in the area, and the like.

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 conditioning control device 1 identifies an individual staying in the areas 281 and 282 based on, for example, human information. In addition, the air conditioning control device 1 identifies an individual state (hot, cold, etc.) and behavior (during desk work, standing up, walking, etc.) based on the human information. The air conditioning control device 1 controls the devices 251 to 25m according to the attributes, states, actions, and preferences of each individual based on the specified information and control setting data stored in advance in the storage device 4. The control data 27 for creating is created.

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 control data 27 is transmitted to the devices 251 to 25m to be controlled via the output control unit 5. Next, a plurality of embodiments will be described based on the above configuration.

[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 conditioning control device 1 according to the first embodiment. In the first embodiment, the processor 3 of the air conditioning control device 1 includes a movement detection unit 10, a control mode setting unit 70, a personal authentication unit 80, a control level calculation unit 30, an output unit 40, and a control mode display unit 60. In addition to the data shown in FIG. 1, the storage device 4 stores the control mode 20 and the building information 50 in the memory area.

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 processor 3 executes the program 6 stored in the storage device 4 to execute the dynamic detection unit 10, the control mode setting unit 70, the personal authentication unit 80, the control level calculation unit 30, the output unit 40, and the control mode display unit 60. Function as. The movement detection unit 10, the control mode setting unit 70, the personal authentication unit 80, the control level calculation unit 30, the output unit 40, and the control mode display unit 60 can be mounted on the air conditioning control device 1 by hardware. is there.

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 movement detection unit 10 analyzes image data (sensing data) acquired by, for example, an image sensor of the sensor unit S or a visible light camera, and detects human movement (movement information) in the target space. The dynamic state information is information indicating the presence / absence of a person, the number of persons, the amount of activity, and the like for each place (area) in a building. In addition, information such as personal preferences can also be used as dynamic information.

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 level calculation unit 30 calculates the control level of air conditioning for each area based on the dynamic information detected by the dynamic detection unit 10, the control mode 20 stored in the storage device 4, and the building information 50. The calculated control level is passed to the output unit 40. The output unit 40 transmits the air conditioning control level calculated by the control level calculating unit 30 to a control mode display unit 60 and a display device (not shown) such as a monitor, or an external system such as a BEMS (Building Energy Management System). Also outputs the control level.

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 output unit 40, the control mode display unit 60 visually displays a control mode such as time, room, area, or seat. The control mode is displayed with words such as “emphasis on energy saving” or “emphasis on comfort” and can be presented to the user in an easy-to-understand expression. Alternatively, the energy saving index value, the comfort index value, and the like can be displayed to the user in an easily understandable expression.

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 output unit 40 converts the acquired control level of the air conditioning into a specific set value (numerical value). For example, in summer, BEMS sets the control level “strong” to a set temperature of 26 ° C., “medium” to 27 ° C., and “weak” to 28 ° C.

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 mode setting unit 70 provides a GUI (Graphical User Interface) environment for the user to select a control mode. The personal authentication unit 80 recognizes who an individual person is in the building based on the ID or employee number. The result is given to the control level calculation unit 30.
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 dynamic detection unit 10 will be described with reference to FIGS. 4 and 5. In the following, it will be shown that different dynamic information is detected depending on the building floor environment.

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 motion detection unit 10 compares a human-absent image captured in advance with an image captured at the detection timing, and if there is a change in the image, determines the presence of a human by a known method. Presence / absence can be detected. In this method, since a plurality of detection areas can be set for one visible light camera, presence / absence can be detected for each seat.

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 storage device 4 with the presence / absence of each seat, the motion detection unit 10 determines the number of people in each area, The number of people who are cold can be calculated.

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 movement detection unit 10 can detect the presence / absence of each area, the amount of activity, and the like.
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 dynamic detection unit 10.

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2=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, control mode 1 and control mode 2. In order to simplify the explanation, in this example, a human distribution in nine (3 × 3) areas is considered as a control condition. The total number of combinations in which each area is present / absent is 2 9 = 512. That is, in the example of FIG. 6, there are 512 human dynamic patterns.

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 control mode 20 in the storage device 4 (FIG. 3). In the embodiment, the control level is expressed by the strength of air conditioning expressed, for example, as strong, medium, or weak. Of course, the control level can also be expressed by specific numerical values. Furthermore, the way of dividing the space is not limited to the 3 × 3 area, and for example, a 5 × 5 area or a 3 × 5 area is also possible.

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 control mode 1, only the control level of that area becomes “strong” (FIG. 6A). On the other hand, according to the control level pattern of the control mode 2 for the same control condition, the control level of the upper left area is “strong”, and the control level of the adjacent area vertically and horizontally is “weak” (FIG. 6). (B)). Various other control level patterns can be defined, and a set of different control patterns is stored in the storage device 4 as the control mode 20.

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 level calculation unit 30. It is assumed that the dynamic information shown in FIG. 7A is detected by the dynamic detection unit 10, for example. The air conditioning zone shown in FIG. 7 (a) is divided as shown by the thick line in FIG. 7 (b), and control shown in FIG. 7 (c) is performed by applying control mode 2 (FIG. 6 (b)), for example. The level pattern is calculated.

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 building information 50 will be described. The building information 50 stored in the storage device 4 (FIG. 3) is a database in which, for example, the position of a wall in a building, the position of a window, the use of an area, etc. are recorded. In short, the building information 50 is information indicating the structural information of the building. The building information 50 may be created by, for example, an operator's manual input operation with reference to building design information. Alternatively, the building information 50 may be created by automatic recognition processing based on sensing data.

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 information 50 can be automatically created using this kind of technique.

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 building information 50, data at the start of operation of the air conditioning control system 1 may be continuously used. Alternatively, the building information 50 may be updated periodically, for example, based on a result of an automatic recognition process performed while the air conditioning control system 1 is operating. For example, when the layout of a floor-to-ceiling partition (used as a room divider) changes, or when part of the office is changed to a conference space, automatic recognition processing is performed. The building information 50 may be updated.

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 movement detection unit 10, for example. That is, it is also possible to recognize walls and windows by the function of detecting human dynamics based on image data from a visible light camera. Of course, image data obtained by other sensors may be used, or a plurality of recognition functions may be combined.

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 information 50 can be used as the control condition.

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 movement detection unit 10 analyzes the image data acquired by the sensor unit S or the like and acquires human movement information (step 200). The control level calculation unit 30 acquires the dynamic information, and acquires building information from the building information 50 as necessary (step 210). Next, the control level calculation unit 30 creates a control condition by combining the acquired information (step 220).

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 level calculation unit 30 refers to the control mode 20 and calculates a control level corresponding to the control condition (step 230). The calculated control level is output to a display device such as a monitor or BEMS by the output unit 40 (step 240).

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 mode setting unit 70 displays the window shown in FIG. 13 on the monitor screen. Using this window, the user can designate conditions such as time, room, area, or seat, and can select a control mode to be applied to the designated object.

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 processor 3 of the air-conditioning control apparatus 1 is demonstrated.

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 conditioning control device 1 first designates one control condition (step S10), and comprehensively creates control level patterns for this control condition as shown in FIG. 10, for example (step S20).

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-conditioning control apparatus 1 calculates an energy saving level for each created control level pattern (step S30). The energy saving level can be calculated by the following equation (1) based on the control level (strong, medium, weak) for each area.
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 conditioning control device 1 sorts (rearranges) the control level patterns in descending order of the energy saving degree (step S50). This procedure is a procedure for ranking the control level patterns from the viewpoint of energy saving.

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-conditioning control device 1 comprehensively creates control level patterns for different control conditions as shown in FIG. 11, for example, calculates the energy saving level for each control level pattern, and performs sorting. That is, the procedures of steps S10 to S50 are repeated to cover all the control conditions as much as possible.

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 conditioning control device 1 groups the control level patterns of the same order for each control condition (step S70). That is, a set of control level patterns of the same order for each control condition is one control mode.

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 conditioning control device 1 assigns an ID such as a serial number to each group, defines each control mode (step S80), and completes the process.

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 storage device 4 of the air conditioning control device 1. By applying a number of different control modes for each area in the building, it is possible to perform air conditioning control that realizes a balance between energy saving and comfort desired by the user.

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 personal authentication unit 80 recognizes who the person is in the building. Based on the result of this personal recognition, air conditioning control is performed with reference to the person's preference (hot / cold) information, so that the seat and the individual are not associated with each other (such as a conference room). An optimal air-conditioning environment can be realized for each individual. Further, even when the seat is re-laid out, it is not necessary to re-associate the seat with the individual, and a user-friendly system can be realized.

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 conditioning control device 1 according to the second embodiment. 15, parts common to FIG. 3 are given the same reference numerals, and only different parts will be described here.

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 conditioning control device 1 shown in FIG. 15 includes an environment detection unit 90 and a control state display unit 100 in addition to the dynamic detection unit 10, the control level calculation unit 30, and the output unit 40 as processing functions of the processor 3.

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 environment detection unit 90 analyzes image data captured by a visible light camera and acquires environment information in the building. The environmental information is, for example, the brightness of outside light, the amount of blind opening (slat angle), and the like.

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 environment detection part 90 to the movement detection part 10 together, for example, you may detect both a human movement and an environment with one visible light camera.

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 level calculation unit 30 dynamically switches the control mode according to the change of the dynamic information. For example, if the number of people in the room A in the building is equal to or less than a specified value TH (for example, 30 people), the control level calculation unit 30 places the control mode of the room A on the comfort level and the number of people exceeds the specified value TH And switch the control mode to energy saving.

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 level calculation unit 30 with such a function, energy consumption of air conditioning is reduced during times when the number of people is small (morning, lunch breaks, overtime hours, etc.). Control that places importance on energy saving can be realized without relying on human resources during the time when energy consumption increases.

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 level calculation unit 30 switches the control mode according to the change in the environment information acquired by the environment detection unit 90. For example, if the brightness of the outside light in the room C is equal to or less than a specified value TH (for example, 300 lux), the control level calculation unit 30 places importance on the energy control in the control mode of the room C. Switch the mode to focus on comfort.

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 level calculation unit 30 with such a function, when outside light is bright (such as daytime in fine weather), the amount of heat flowing into the building increases, so control that places importance on comfort is performed. It can be realized without relying on human hands.

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 state display unit 100 displays the control mode for each place in the building. That is, for example, in each unit such as each room, each area, or each seat, the control mode in operation in each unit is displayed in the GUI window.

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 environment detection unit 90, and the control mode is dynamically switched according to the change of the environment information. As a result, the control mode can be dynamically changed in accordance with the current situation, and it becomes possible to further pursue comfort and energy saving.

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 state display unit 100 is provided to display the GUI window shown in FIG. As a result, it becomes easy to grasp the current state of the control mode at a glance, and information collection for adjusting the control mode can be performed very simply.

[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 conditioning control device 1 according to the third embodiment. In FIG. 17, parts that are the same as those in FIG. 3 are given the same reference numerals, and only different parts will be described here.

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 conditioning control device 1 shown in FIG. 17 includes a simulator 110 and an amount calculation unit 130 in addition to the dynamic detection unit 10, the control level calculation unit 30, and the output unit 40 as processing functions of the processor 3.

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 simulator 110 performs a simulation related to air conditioning of a building. For example, the simulator 110 calculates power consumed under the current control mode based on dynamic information and building information, or compares power consumed under another control mode under the same conditions. And so on.

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, history information 120 indicating a history of human dynamics is stored in the storage device 4. The history information 120 can be used for simulation by the simulator 110.

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 storage device 4. Alternatively, the power consumption may be simulated by holding and referring to an actual value of power consumption corresponding to the control level in the storage device 4 or the like. Furthermore, a building air conditioning simulator or the like provided in a cloud computing system or the like may be used.

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 simulator 110. The window of FIG. 18 shows the simulation result of power consumption (power consumption) between the time scale bar and the office plan view (FIG. 16). As the marker indicating the current time slides to the right as time passes, the display of the simulation result is also displayed. As described above, by utilizing the simulation, the operator can perform trial and error in the control mode, and can support the realization of the air conditioning control according to the user's desire.

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 amount calculation unit 130 is provided as a function of the processor 3.
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 amount calculation unit 130 calculates the amount (offset amount). The amount calculation unit 130 calculates, for example, the amount of power consumption required for air conditioning control based on energy saving and comfort desired by each of the building owner and the tenant, and calculates the offset amount by converting the difference in the amount of power consumption into an electric charge.

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 simulator 110. As a result, it is possible to support the realization of air conditioning control that meets the user's wishes.

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 amount calculation unit 130 is provided to calculate an amount for offsetting the difference in demand between the owner of the building and the tenant, and is fair for both the owner and the tenant. It becomes possible to increase the sex.

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 SYMBOLS 1 ... Air-conditioning control apparatus, 2 ... Input control part, 3 ... Processor, 4 ... Memory | storage device, 5 ... Output control part, 6 ... Program, 9, 91, 92 ... Image sensor, 8 ... Infrared sensor, 11 ... Laser sensor, 121 to 12n ... equipment, 13 ... building automation system, 14 ... environmental management system, 15 ... output device, 251-25m ... equipment, 16 ... image data, 17 ... infrared image data, 18 ... laser image data, 191-19n ... device data, 22 ... BAS data, 21 ... EMS data, 281, 281 ... area, 27 ... control data, 10 ... dynamic state detection part, 70 ... control mode setting part, 80 ... personal authentication part, 30 ... control level calculation part , 40 ... output unit, 60 ... control mode display unit, 20 ... control mode, 50 ... building information, 90 ... environment detection unit, 100 ... control state display , 110 ... simulator, 120 ... history information, 130 ... amount of money calculator

Claims (24)

ビル内をセンシングしてセンシングデータを取得するセンサ部と、
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.
さらに、前記ビルの構造的情報を示すビル情報を記憶するビル情報記憶部を具備し、
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.
前記ビル情報は、前記センシングデータに基づいて作成されることを特徴とする、請求項2に記載の空調制御システム。   The air conditioning control system according to claim 2, wherein the building information is created based on the sensing data. 前記ビル情報は、前記ビルの設計情報に基づいて作成されることを特徴とする、請求項2に記載の空調制御システム。   The air conditioning control system according to claim 2, wherein the building information is created based on design information of the building. さらに、前記制御モードを視覚的に表示する制御モード表示部を具備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。   The air conditioning control system according to claim 1, further comprising a control mode display unit that visually displays the control mode. さらに、ユーザが前記制御モードを選択するためのインタフェース環境を提供する、制御モード設定部を具備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。   The air conditioning control system according to claim 1, further comprising a control mode setting unit that provides an interface environment for a user to select the control mode. 前記制御レベル算出部は、前記動態情報の変化に応じて前記制御モードを動的に切り替え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。   The air conditioning control system according to claim 1, wherein the control level calculation unit dynamically switches the control mode in accordance with a change in the dynamic information. 前記制御レベル算出部は、前記動態情報の変化に応じて前記制御モードを動的に切り替え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。   The air conditioning control system according to claim 1, wherein the control level calculation unit dynamically switches the control mode in accordance with a change in the dynamic information. さらに、前記ビル内における人間を識別する個人認証部を具備し、
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.
さらに、前記制御モードを前記ビル内の場所ごとに表示する制御状態表示部を具備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。   The air conditioning control system according to claim 1, further comprising a control state display unit that displays the control mode for each place in the building. さらに、前記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を具備し、
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.
さらに、前記ビルのオーナと当該ビルのテナントとの間での前記空調に係わる要求の差異を相殺するための金額を算定する算定部を具備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。   The air conditioner according to claim 1, further comprising a calculation unit that calculates an amount for offsetting a difference in requirements related to the air conditioning between an owner of the building and a tenant of the building. Control system. センシングデータを取得するセンサ部を備えるビルの空調を制御する空調制御装置において、
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.
さらに、前記ビルの構造的情報を示すビル情報を記憶するビル情報記憶部を具備し、
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.
前記ビル情報は、前記センシングデータに基づいて作成されることを特徴とする、請求項14に記載の空調制御装置。   The air conditioning control device according to claim 14, wherein the building information is created based on the sensing data. 前記ビル情報は、前記ビルの設計情報に基づいて作成されることを特徴とする、請求項14に記載の空調制御装置。   The air conditioning control device according to claim 14, wherein the building information is created based on design information of the building. さらに、前記制御モードを視覚的に表示する制御モード表示部を具備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, the control mode display part which displays the said control mode visually is comprised, The air-conditioning control apparatus of Claim 13 characterized by the above-mentioned. さらに、ユーザが前記制御モードを選択するためのインタフェース環境を提供する、制御モード設定部を具備することを特徴とする、請求項13に記載の空調制御装置。   The air conditioning control device according to claim 13, further comprising a control mode setting unit that provides an interface environment for a user to select the control mode. 前記制御レベル算出部は、前記動態情報の変化に応じて前記制御モードを動的に切り替えることを特徴とする、請求項13に記載の空調制御装置。   The air conditioning control device according to claim 13, wherein the control level calculation unit dynamically switches the control mode in accordance with a change in the dynamic information. 前記制御レベル算出部は、前記動態情報の変化に応じて前記制御モードを動的に切り替えることを特徴とする、請求項13に記載の空調制御装置。   The air conditioning control device according to claim 13, wherein the control level calculation unit dynamically switches the control mode in accordance with a change in the dynamic information. さらに、前記ビル内における人間を識別する個人認証部を具備し、
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.
さらに、前記制御モードを前記ビル内の場所ごとに表示する制御状態表示部を具備することを特徴とする、請求項13に記載の空調制御装置。   The air conditioning control device according to claim 13, further comprising a control state display unit that displays the control mode for each place in the building. さらに、前記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を具備し、
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.
さらに、前記ビルのオーナと当該ビルのテナントとの間での前記空調に係わる要求の差異を相殺するための金額を算定する算定部を具備することを特徴とする、請求項13に記載の空調制御装置。   The air conditioner according to claim 13, further comprising a calculating unit that calculates an amount for offsetting a difference in the requirements related to the air conditioning between the owner of the building and the tenant of the building. Control device.
JP2013173961A 2013-08-23 2013-08-23 Air conditioning control system and air conditioning control device Active JP6448180B2 (en)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2013173961A JP6448180B2 (en) 2013-08-23 2013-08-23 Air conditioning control system and air conditioning control device

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2013173961A JP6448180B2 (en) 2013-08-23 2013-08-23 Air conditioning control system and air conditioning control device

Related Child Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2017166015A Division JP6445639B2 (en) 2017-08-30 2017-08-30 Air conditioning control system and air conditioning control device

Publications (2)

Publication Number Publication Date
JP2015040693A true JP2015040693A (en) 2015-03-02
JP6448180B2 JP6448180B2 (en) 2019-01-09

Family

ID=52694956

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2013173961A Active JP6448180B2 (en) 2013-08-23 2013-08-23 Air conditioning control system and air conditioning control device

Country Status (1)

Country Link
JP (1) JP6448180B2 (en)

Cited By (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2017117364A (en) * 2015-12-25 2017-06-29 株式会社Nttファシリティーズ Building environment control system, building environment control method and program
KR20170082380A (en) * 2016-01-06 2017-07-14 삼성전자주식회사 Apparatus and method for automatic control of temperature
WO2017145225A1 (en) * 2016-02-22 2017-08-31 三菱電機株式会社 Air conditioner
WO2017168855A1 (en) * 2016-03-30 2017-10-05 株式会社リコー Control content management system, power control system, control content management method, and program
WO2017179116A1 (en) * 2016-04-12 2017-10-19 三菱電機株式会社 Air-conditioning system
JP2020200998A (en) * 2019-06-11 2020-12-17 三菱電機株式会社 Ventilator and ventilation system
CN113074443A (en) * 2021-02-22 2021-07-06 青岛海信日立空调系统有限公司 Intelligent household appliance control system and control method
JPWO2021199381A1 (en) * 2020-04-01 2021-10-07
JP7339868B2 (en) 2019-12-04 2023-09-06 株式会社竹中工務店 air conditioning system

Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH04131641A (en) * 1990-09-19 1992-05-06 Daikin Ind Ltd Operation control device for air conditioner
JPH11311437A (en) * 1998-04-28 1999-11-09 Tokyo Electric Power Co Inc:The Air conditioner
JP2009014245A (en) * 2007-07-03 2009-01-22 Daikin Ind Ltd Air conditioner selection supporting system
WO2010013572A1 (en) * 2008-07-28 2010-02-04 国立大学法人筑波大学 Built-in control system
JP2010048530A (en) * 2008-08-25 2010-03-04 Daikin Ind Ltd Air conditioning control system
WO2010125804A1 (en) * 2009-05-01 2010-11-04 ダイキン工業株式会社 Air conditioning system
WO2011099346A1 (en) * 2010-02-10 2011-08-18 日立アプライアンス株式会社 Air-conditioning system

Patent Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH04131641A (en) * 1990-09-19 1992-05-06 Daikin Ind Ltd Operation control device for air conditioner
JPH11311437A (en) * 1998-04-28 1999-11-09 Tokyo Electric Power Co Inc:The Air conditioner
JP2009014245A (en) * 2007-07-03 2009-01-22 Daikin Ind Ltd Air conditioner selection supporting system
WO2010013572A1 (en) * 2008-07-28 2010-02-04 国立大学法人筑波大学 Built-in control system
JP2010048530A (en) * 2008-08-25 2010-03-04 Daikin Ind Ltd Air conditioning control system
WO2010125804A1 (en) * 2009-05-01 2010-11-04 ダイキン工業株式会社 Air conditioning system
WO2011099346A1 (en) * 2010-02-10 2011-08-18 日立アプライアンス株式会社 Air-conditioning system

Cited By (17)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2017117364A (en) * 2015-12-25 2017-06-29 株式会社Nttファシリティーズ Building environment control system, building environment control method and program
US11236924B2 (en) 2016-01-06 2022-02-01 Samsung Electronics Co., Ltd Automatic temperature controlling method and device
KR20170082380A (en) * 2016-01-06 2017-07-14 삼성전자주식회사 Apparatus and method for automatic control of temperature
JP2019508653A (en) * 2016-01-06 2019-03-28 サムスン エレクトロニクス カンパニー リミテッド Automatic temperature control method and device
KR102437291B1 (en) * 2016-01-06 2022-08-30 삼성전자 주식회사 Apparatus and method for automatic control of temperature
JP7091243B2 (en) 2016-01-06 2022-06-27 サムスン エレクトロニクス カンパニー リミテッド Automatic temperature control method and equipment
WO2017145225A1 (en) * 2016-02-22 2017-08-31 三菱電機株式会社 Air conditioner
JPWO2017145225A1 (en) * 2016-02-22 2018-05-31 三菱電機株式会社 Air conditioner
WO2017168855A1 (en) * 2016-03-30 2017-10-05 株式会社リコー Control content management system, power control system, control content management method, and program
JPWO2017168855A1 (en) * 2016-03-30 2018-11-15 株式会社リコー Control content management system, power control system, control content management method, and program
WO2017179116A1 (en) * 2016-04-12 2017-10-19 三菱電機株式会社 Air-conditioning system
JPWO2017179116A1 (en) * 2016-04-12 2018-11-08 三菱電機株式会社 Air conditioning system
JP2020200998A (en) * 2019-06-11 2020-12-17 三菱電機株式会社 Ventilator and ventilation system
JP7339868B2 (en) 2019-12-04 2023-09-06 株式会社竹中工務店 air conditioning system
JPWO2021199381A1 (en) * 2020-04-01 2021-10-07
CN113074443A (en) * 2021-02-22 2021-07-06 青岛海信日立空调系统有限公司 Intelligent household appliance control system and control method
CN113074443B (en) * 2021-02-22 2023-12-22 青岛海信日立空调系统有限公司 Intelligent household appliance control system and control method

Also Published As

Publication number Publication date
JP6448180B2 (en) 2019-01-09

Similar Documents

Publication Publication Date Title
JP6448180B2 (en) Air conditioning control system and air conditioning control device
Gupta et al. BEES: Real-time occupant feedback and environmental learning framework for collaborative thermal management in multi-zone, multi-occupant buildings
US10677484B2 (en) User control device and multi-function home control system
Sadeghi et al. Occupant interactions with shading and lighting systems using different control interfaces: A pilot field study
CN109416550B (en) User control device and multifunctional home control system
KR102435966B1 (en) Method and apparatus for controlling temperature
CN102043401B (en) Intra-area environmental control system and intra-area environmental control method
US20140277765A1 (en) Human-building interaction framework for personalized comfort driven system operations in buildings
US20180267701A1 (en) Thermostat with customizable user interfaces
CN104956280B (en) Social activity for business premises learns soft temperature controller
JP5851105B2 (en) Energy demand forecasting apparatus and program
US20170328595A1 (en) Environmental control equipment and environmental control system
JP5813572B2 (en) Power management support device, power management support method, power management support program
US20120239213A1 (en) Energy demand prediction apparatus and method
KR102472214B1 (en) Compound control apparatus and method thereof in air conditioning system
JP6445639B2 (en) Air conditioning control system and air conditioning control device
US20210287311A1 (en) Thermostat having network connected branding features
JP2012044732A (en) Information processing apparatus and information processing program
Pazhoohesh et al. Investigating occupancy-driven air-conditioning control based on thermal comfort level
Bauman et al. Advanced integrated systems technology development: Personal comfort systems and radiant slab systems
US20210111560A1 (en) Energy Management System and Energy Management Method
KR20160016355A (en) Apparatus and method for zone management
JP2021064042A5 (en)
Ma et al. Co-zybench: Using co-simulation and digital twins to benchmark thermal comfort provision in smart buildings
Eriksson et al. Adaptive human behaviour and well-being in office buildings

Legal Events

Date Code Title Description
A621 Written request for application examination

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621

Effective date: 20160303

A977 Report on retrieval

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007

Effective date: 20161228

A131 Notification of reasons for refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131

Effective date: 20170110

A521 Request for written amendment filed

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523

Effective date: 20170313

A02 Decision of refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A02

Effective date: 20170530

A521 Request for written amendment filed

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523

Effective date: 20170830

A711 Notification of change in applicant

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A712

Effective date: 20170904

A711 Notification of change in applicant

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A711

Effective date: 20170905

A911 Transfer to examiner for re-examination before appeal (zenchi)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A911

Effective date: 20170926

A912 Re-examination (zenchi) completed and case transferred to appeal board

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A912

Effective date: 20171124

A521 Request for written amendment filed

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523

Effective date: 20180903

A61 First payment of annual fees (during grant procedure)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61

Effective date: 20181204

R150 Certificate of patent or registration of utility model

Ref document number: 6448180

Country of ref document: JP

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150