JP2015148410A - 空調制御装置、空調制御システム、空調制御方法及びプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】指定された場所の温度が所望の温度となるように制御をすることができる空調制御装置、空調制御方法及びプログラムを提供する。
【解決手段】建物内の位置の情報と、目標温度との入力を受け付ける入力部と、温度測定部により測定された温度の情報を取得する温度取得部と、前記建物の構造データと、前記温度取得部により取得された温度の情報とに基づいて、前記建物内の空間を分割した分割空間毎の温度の時間変化を推定する推定部と、前記推定部による推定結果から、前記入力部が受け付けた建物内の位置の情報に対応する前記分割空間の温度を抽出し、前記抽出した温度と前記目標温度とに基づいて空調制御量を算出する算出部と、を備える空調制御装置。
【選択図】図１

Description

本発明の実施形態は、空調制御装置、空調制御システム、空調制御方法及びプログラムに関する。

従来、空調機は、ユーザにより設定された目標温度と、空調機などに備えられた温度センサが測定する温度測定値との乖離を小さくするようなフィードバック制御によって温度制御を行っている。しかし、この温度センサが測定する温度測定値とは、温度センサを設置した場所における温度であって、ユーザが存在する場所の温度を示しているとは限らない。従って、実際にユーザが存在する場所などの所望の場所の温度を、所望の目標温度になるように制御するのは困難であった。

特開２０１３−２６７１号公報

本発明が解決しようとする課題は、指定された場所の温度が所望の温度となるように制御をすることができる空調制御装置、空調制御システム、空調制御方法及びプログラムを提供することである。

実施形態の空調制御装置は、入力部と、温度取得部と、推定部と、算出部とを持つ。入力部は、ユーザによる、建物内の位置の情報と、目標温度との入力を受け付ける。温度取得部は、温度測定部により測定された温度の情報を取得する。推定部は、前記建物の構造データと、前記温度取得部により取得された温度の情報とに基づいて、前記建物内の空間を分割した分割空間毎の温度の時間変化を推定する。算出部は、前記推定部による推定結果から、前記入力部が受け付けた建物内の位置の情報に対応する前記分割空間の温度を抽出し、前記抽出した温度と前記目標温度とに基づいて空調制御量を算出する。

第１の実施形態の空調制御装置の構成の一例を示すブロック図である。 第１の実施形態の空調制御装置のユーザインタフェースの一例を示す図である。 第１の実施形態の温度差と空調制御量の関係の一例を示す図である。 第１の実施形態の空調機の構成の一例を示す図である。 第１の実施形態の空調制御装置のハードウェア構成の一例を示す図である。 第１の実施形態のＣＦＤの処理フローの一例を示す図である。 第１の実施形態の空調制御装置による空調制御の処理フローの一例である。 第２の実施形態の建物の断面図の一例である。 第３の実施形態の境界条件の正規分布の一例を示す図である。 第３の実施形態のパーティクルフィルタを利用したシミュレーションケースの選択処理のフロー図の一例である。 第４の実施形態の空調制御システムの構成の一例を示すブロック図である。 第５の実施形態の空調制御システムの構成の一例を示すブロック図である。 第５の実施形態における処理の並列化手法の一例を示す図である。 第５の実施形態における処理の並列化手法の他の例を示す図である。 第６の実施形態の空調制御装置１の構成の一例を示すブロック図である。 第６の実施形態における可視化部が出力した３次元モデルの一例である。

以下、実施形態の空調制御装置、空調制御システム、空調制御方法及びプログラムを、図面を参照して説明する。

（第１の実施形態）
第１の実施形態を図面を用いて説明する。
図１は、本実施形態の空調制御装置１の構成の一例を示すブロック図である。空調制御装置１は、入出力部５と、温度設定部１０と、位置設定部１１と、室温抽出部１２と、比較部１３と、温度調節部１４と、温熱要因取得部１５と、温度取得部１６と、室温分布推定部１７と、記憶部１８とを備えている。空調制御装置１は、ＣＰＵやメモリを備えるコンピュータによって構成される。図１の温度設定部１０〜室温分布推定部１７の少なくとも一部は空調制御装置１の備えるＣＰＵがハードディスクなどの記憶部からプログラムを読み出し実行することで備わる機能である。また、これらの機能の一部または全部は、マイコン、ＬＳＩ（Large Scale Integration）やＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）等のハードウェアであってもよい。

入出力部５は、マウス、キーボード、タッチパネルなどの入力装置や、液晶ディスプレイなどの表示装置を含む。入出力部５は、ユーザによる、建物内の位置の情報と、目標温度との入力を受け付ける。また、入出力部５は、空調制御装置１において生成される各種画像を表示する。
温度設定部１０は、入出力部５から、ユーザが設定したユーザの所望する温度（目標温度）を取得する。
位置設定部１１は、入出力部５から、ユーザが設定した目標温度に制御すべき場所（目的位置）の位置の情報を取得する。

ここで、図２を用いてユーザが目標温度と目的位置とを入力するインタフェースについて説明する。図２は、空調制御装置１のユーザインタフェースの一例を示す図である。この図が示すインタフェースは、例えば空調制御装置１の備えるタッチパネル画面（入出力部５）に表示される。この図の右側に表示されたインタフェース画像２０１は、温度設定用のユーザインタフェース画像である。表示欄２０１Ａには、ユーザが設定した目標温度が表示される。ユーザがボタン２０１Ｂを押下すると、表示欄２０１Ａに表示される目標温度が低下し、ボタン２０１Ｃを押下すると目標温度が上昇する。そしてユーザが目標温度を設定すると、タッチパネル画面（入出力部５）がその入力を受け付け、目標温度を温度設定部１０へ出力する。また、ユーザがボタン２０１Ｄを押下すると、空調制御装置１による温度制御が開始され、ボタン２０１Ｅを押下すると温度制御が停止される。

この図の左側に表示されたインタフェース画像２０２は、目的位置設定用のユーザインタフェース画像である。ユーザがインタフェース画像２０２の間取り図を参照して、例えば符号２０３で示す位置をタッチ操作などによって指定すると、例えば接触した点を中心とする円が、他の領域とは異なる色で表示される。この円で表示された領域は、目標位置を示している。また、この円の大きさは、温度制御が可能な精度に応じて、ユーザのピンチイン、ピンチアウト操作などによって変化させることができてもよい。また、図中、符号２０４、２０５は、目標位置の高さを指定するためのインタフェース（高さ指定スイッチ）を示している。例えば、ユーザが高さ指定スイッチ２０５上の１．５ｍに相当する位置をタップすると矢印２０６が表示され、目標位置の高さが１．５ｍに設定される。タッチパネル画面（入出力部５）は、これらの入力を受け付けると、ユーザが接触した位置の座標情報やユーザが指定した高さの情報を、位置設定部１１へ出力する。位置設定部１１は、取得した座標情報から、インタフェース画像２０２に表示された間取り情報と建物内の位置情報との対応関係を考慮して、建物内における目標位置を算出する。

図１に戻り機能部の説明を続ける。
室温抽出部１２は、後述する室温分布推定部１７が算出した建物内の場所ごとの温度推定値から、位置設定部１１が取得した目的位置における温度推定値を抽出する。
比較部１３は、温度設定部１０が取得した目標温度と、室温抽出部１２が抽出した目的位置における温度推定値とを比較し、これらの差分を計算する。比較部１３は、計算した温度の差分を温度調節部１４へ出力する。

温度調節部１４は、比較部１３から温度の差分を取得し、取得した差分に基づいて空調制御量を決定する。温度調節部１４は、決定した空調制御量を空調機４０へ出力する。空調機４０は、取得した空調制御量に基づいた運転を行うことで建物に対する空調を実施する。次に図３、４を用いて、温度調節部１４や空調機４０の動作の一例について説明する。

図３は、温度差と空調制御量の関係の一例を示す図である。この図の横軸は、温度差を示し、縦軸は、温度差に応じた空調制御量を示している。空調制御量は、例えば温度差分に比例する空調強度の値に設定され、冷房時であって室温が設定温度より高いときは、差分に比例した正の値に設定され、室温が設定温度より低いときは０に設定される。暖房についてはこの逆であり、室温が設定温度より高いときは０に設定され、室温が設定温度より低いときは、差分に比例した正の値に設定される。これらは、いわゆる比例制御に基づく設定手法であるが、この部分の制御にＰＩ（Proportional Integral）制御やＰＩＤ（Proportional Integral Derivative）制御を適用してもよい。比例制御により空調制御量を決定する場合、例えば、空調制御装置１の備える記憶部１８には、温度差と空調制御量の相関関係を規定するテーブルが記憶されている。そして、温度調節部１４は、比較部１３から取得した温度の差分を用いてこのテーブルを検索することで、空調制御量を決定する。

図４は、空調機４０の構成の一例を示す図である。空調機４０は、熱交換器（室外機）４１、膨張弁４２、熱交換器（室内機）４３、圧縮機４４を備えている。これらの機器を液体および気体の熱冷媒が循環し、冷房又は暖房の機能を発揮する。例えば、冷房時には、熱交換器（室外機）４１で熱を放出した液体の冷媒が、膨張弁４２を通じて低圧化され熱交換器（室内機）４３で気化し、室内の熱を奪う。気化した冷媒は圧縮機４４で温度の高い液体へと戻り、熱交換器（室外機）４１で熱を奪われる。空調の強度を決めるのは圧縮機４４の動作であり、温度調節部１４が決定する空調制御量に応じて冷房や暖房の能力が変化する。

図１に戻り空調制御装置１の各機能部の説明を続ける。
温熱要因取得部１５は、諸々のセンサ類から建物内の温度に影響を与える要因（温熱要因情報）を取得する。温熱要因情報には、外界の温度および日射による熱量などの温熱外部要因と、建物内に存在する家電機器や人などの発熱量などの温熱内部要因が存在する。温熱要因取得部１５は、屋外に備えられた温度センサ（屋外）１０１や日射計１０２から温熱外部要因を取得する。温熱要因取得部１５は、日射計１０２の代わりにＰＶ（Photovoltaics）パネルの発熱量から計算によって日射による熱量を計算してもよい。また、温熱要因取得部１５は、建物内に設置された家電機器１０４の発熱量を各家電機器１０４が備える熱量計などから取得する。あるいはユーザが、各家電機器１０４の定格消費電力を予め手入力で設定してもよい。また、温熱要因取得部１５は、建物内に備えられた人感センサ１０３によって人の存在を検知すると、例えば1人１００Ｗとして熱量に換算し、建物内の人が発する熱量を取得してもよい。

温度取得部１６は、空調機４０や建物内に取り付けられた温度センサ（屋内）１００（温度測定部）によって測定された温度の情報を取得する。
室温分布推定部１７は、建物の構造データと、温度取得部１６が取得した温度情報と、温熱外部要因と、温熱内部要因とに基づいて、建物内の空間毎の温度の変化をシミュレーションによって算出する。
記憶部１８は、ＣＡＤデータなどの建物の構造データや、室温分布推定部１７のシミュレーションに必要な、例えば建物の壁の比熱などの諸々のデータを記憶している。

図５は、空調制御装置１のハードウェア構成の一例を示す図である。空調制御装置１は、インタフェース１Ａと、ＣＰＵ１Ｂと、メモリ１Ｃと、ハードディスク１Ｄと、入出力部５とを備えている。各構成はバスを介して接続されている。インタフェース１Ａは、温度センサ（屋内）１００や家電機器１０４などと接続される。ＣＰＵ１Ｂは、メモリ１Ｃやハードディスク１Ｄが記憶するプログラムを読み出し実行する。例えば、室温分布推定部１７を構成する計算プログラムは、ハードディスク１Ｄに格納され、実行時にメモリ１Ｃに展開された後、ＣＰＵ１Ｂによって手順に従って実行される。入出力部５は、マウス、キーボード、タッチパネルなどの入力装置及び液晶ディスプレイなどの表示装置である。なお、メモリ１Ｃとハードディスク１Ｄは、図１の記憶部１８に対応する。

次に図６を用いて、室温分布推定部１７が建物内の空間を分割した分割空間毎の温度の時間変化を推定するために用いるシミュレーション手法の一例について説明する。室温分布推定部１７は、例えばＣＦＤ（Computation Flow Dynamics）に基づいて、分割空間毎の温度の時間変化を推定する。ＣＦＤとは、流体の動きを計算するシミュレーション手法である。
図６は、ＣＦＤの処理フローの一例である。まず、室温分布推定部１７は、シミュレーション対象となる建物のＣＡＤデータなどの構造データを用いて２次元や３次元の建物モデルを作成する（ステップＳ１）。次に、室温分布推定部１７は、モデル化した建物を例えば格子状に区切り、各格子に対して空気の圧力、温度、風量、建物内に存在する物体の発熱量、壁の材質に応じた比熱など、計算に必要な初期条件を与える（ステップＳ２）。なお、建物内の空間を分割する場合の分割された空間は、格子状でなくてもよい。例えば、室温分布推定部１７は、建物内の空間を、それぞれ大きさや形状が異なる空間に区切ってもよい。そして、室温分布推定部１７は、住宅の壁から入る熱、人や家電などが発する熱量を境界条件として与えながら、周りの格子の要素による影響を考慮しつつ時間発展的なそれぞれの格子における温度、風量などを解析する（ステップＳ３）。

解析には、例えば以下の計算式を用いる。
∇ｖ＝０ ・・・（１）
∂ｖ／∂ｔ＋(ｖ・∇)ｖ ＝ −∇ｐ＋（１／Ｒｅ）Δｖ＋（Ｇｒ／Ｒｅ２）Ｔｋ
・・・（２）
∂Ｔ/∂ｔ+（ｖ∇）Ｔ ＝ （１／ＲｅＰｒ）ΔＴ ・・・（３）
ここで、ｖは３次元の速度ベクトル、ｔは時間、ｐは圧力、Ｒｅはレイノルズ数、ｋは鉛直方向の単位ベクトル、Ｇｒはグラスホフ数、Ｔは温度、Ｐｒはプラントル数を示している。式（１）は、流体の質量保存を表す連続の式である。式（２）は、運動量保存式に相当する非圧縮性ナビエ・ストークス方程式である。式（３）は、建物内の空気の移動や拡散を表した移流拡散方程式である。ＣＦＤにおいては、これらの式を用いた連立方程式を解いて各格子に流入する気体の熱量などを算出し、単位時間後の各格子における温度や風量、風向などを算出する。

図７は、空調制御装置１による空調制御の処理フローの一例である。図７を用いて実施形態の処理について説明する。
実際に空調制御を始める前に準備段階として、シミュレーション計算に用いる初期値を、実際の環境に合わせるためのイニシャライズ処理を行う（ステップＳ１〜Ｓ５）。まず、図６で説明したように室温分布推定部１７が、記憶部１８から建物の構造データを読み出してモデルを作成し、例えば格子状に区切って格子データを作成する。また、室温分布推定部１７が、記憶部１８から各格子に与える初期値を読み取り、シミュレーションの初期条件に設定する（ステップＳ１）。次に、温熱要因取得部１５が、日射による熱量や家電機器１０４及び人の発量を取得し、室温分布推定部１７に出力する（ステップＳ２）。室温分布推定部１７は、これらの値を、ＣＦＤにおける推定パラメータ（境界条件）に設定する。次に、室温分布推定部１７は、ＣＦＤによるシミュレーションを行う（ステップＳ３）。次に、室温分布推定部１７は、温度取得部１６から取得した温度測定値と、シミュレーション結果における、目的位置に対応する分割空間の温度推定値とを比較する（ステップＳ４）。そして、室温分布推定部１７は、温度測定値と温度推定値との差分が許容範囲内に収まらない場合は（ステップＳ５＝Ｎｏ）、初期値の値を所定の方法で変更し、差分が許容範囲内となるまでステップＳ２からの処理を繰り返す。また、室温分布推定部１７は、差分が許容範囲内であれば空調制御の準備が完了したと判断し（ステップＳ５＝Ｙｅｓ）、次のステップＳ６へ進む。

以降は、イニシャライズ処理の最後のシミュレーションに使用した初期値を用いて空調制御を行う。まず、温度設定部１０が、入出力部５から目標温度を取得し、比較部１３へ出力する。また、位置設定部１１が、入出力部５から目的位置を示す情報を取得し、建物内における位置の情報に変換し、室温抽出部１２へ出力する（ステップＳ６）。これにより、目標温度と目的位置とが取得される。次に、温熱要因取得部１５が、ステップＳ２と同様に温熱内部要因、温熱外部要因を取得し、室温分布推定部１７に出力する（ステップＳ７）。これにより、温熱要因が設定される。また、温度取得部１６が、取得した室温を室温分布推定部１７に出力する。そして、室温分布推定部１７は、ステップＳ５で確定した初期値、ステップＳ７で取得した推定パラメータ、式１〜３などを用いてＣＦＤの手法でシミュレーションを行う（ステップＳ８）。室温分布推定部１７は、シミュレーション結果である各格子における温度や風量・風向を含む情報を室温抽出部１２に出力する。室温抽出部１２は、位置設定部１１から取得した目的位置に基づいて、シミュレーション結果から目的位置に対応する分割空間（格子）を特定する。室温抽出部１２は、特定した格子における温度情報（温度推定値）を取得し、比較部１３へ出力する。

比較部１３は、温度設定部１０から取得した目標温度と室温抽出部１２から取得した温度推定値との差分が許容範囲内であるか否かを判定する（ステップＳ９）。比較部１３は、温度測定値と温度推定値との差分が許容範囲内に収まらない場合は（ステップＳ９＝Ｎｏ）、温度差分を温度調節部１４に出力する。温度調節部１４は、温度差分から空調機４０に対する空調制御量を決定し、空調機４０へ出力する（ステップＳ１０）。空調機４０は、取得した空調制御量に基づいて空調の吹き出し温度や吹き出し量などの運転条件を変更する。これにより建物の温度分布が変化する。また、差分が許容範囲内であれば空調制御が順調であるとみなし（ステップＳ９＝Ｙｅｓ）、ステップＳ１１へ進む。ステップＳ１１では、ユーザによる終了操作の有無を判定する。空調制御装置１が終了操作を受け付けた場合（ステップＳ１１＝Ｙｅｓ）、本処理フローは終了する。終了操作を受け付けていない場合（ステップＳ１１＝Ｎｏ）、所定の時間ごとにステップＳ７からの処理を繰り返す。つまり、温度取得部１６は、温度センサ（屋内）１００が設置された位置の温度情報を収集する。また、温熱要因取得部１５が、時々刻々と変化する外気温、日射等の温熱外部要因、及び、家電や人による熱などの温熱内部要因を取得する。室温分布推定部１７は、それらの温熱要因情報を境界条件として加味して、所定時間間隔で建物空間の温度分布を計算する。室温抽出部１２は、この温度分布のうち、ユーザが指定した目的位置に対応する温度推定値を比較部１３に出力し、温度調節部１４は、当該温度推定値を目標温度に近付けるように空調制御を行う。

このように、実施形態による空調制御装置１は、シミュレーションによって建物内の温度分布を算出し、算出した各位置における温度予測値とユーザが所望する温度とに基づいて空調機４０のフィードバック制御を行うことができる。これにより、温度センサ（屋内）１００がついていない場所においても、その位置の温度を推定して、所望の位置を所望の温度にコントロールすることが可能となる。従って、実施形態による空調制御装置１は、指定された場所の温度が所望の温度となるように制御をすることができる。ここで、初期値のみに基づいてシミュレーションを行って算出した建物内の温度分布に従って、空調機４０のフィードバック制御を行った場合、その時々の日射状況や建物内に存在する人の人数などにより、時間の経過と共に誤差が生じてしまう。この点、実施形態によれば、フィードバック制御とその時々の温熱要因情報などのパラメータを取り込んだシミュレーションとを連動させることで、実際の環境に合ったシミュレーション結果に基づいて空調機４０の制御を行うことができる。この結果、目的位置の温度をより正確に所望の温度に制御することができる。
なお、空調制御装置を構成する各部は、同一のＰＣなどのハードウェア上に実装することが可能である。また、空調センサは複数あってもよく、また、温度だけでなく湿度やその他情報を収集してシミュレーションの入力としてもよい。

（第２の実施形態）
第２の実施形態を、図面を用いて説明する。
本実施形態に係る位置設定部１１は、図２で例示したユーザインタフェースから目的位置を取得するのではなく、建物内に備えられた人感センサが検出したユーザの位置を取得し、その位置を目的位置として指定する。
図８は、建物の断面図の一例である。本実施形態では、建物内に備えられた人の存在を検出する検出部である人感センサ８１を利用して、ユーザが存在する位置を検出する。人感センサ８１には、アレイ型人感センサやカメラを利用することができる。アレイ型人感センサを利用する場合、反応した人感センサからユーザが存在する位置を算出することができる。またカメラを利用する場合、撮像した画像を解析して、ユーザが存在する位置を算出することができる。また、人感センサ８１は、これらに限らず、ユーザが存在する位置を把握できるものであればよい。

本実施形態によれば、第１の実施形態と同様、指定された場所の温度が所望の温度となるように制御をすることができる。また、本実施形態によれば、ユーザが自分の存在する位置を指定する必要が無く、自動でユーザの存在する場所の温度を所望の温度に制御することができる。

（第３の実施形態）
第３の実施形態を、図面を用いて説明する。
第１の実施形態では、ＣＦＤによるシミュレーションを１ケースだけ実行した。しかしながら、１ケースのみ実行する手法では、シミュレーションによって得た温度推定値が、入力した境界条件や誤差等によって実態と乖離している可能性がある。例えば、初期値として与えた壁の部材の比熱などは、個体差や気候条件によってばらつきが生じる。あるいは、前述したように、温熱内部要因のうち人の発熱量を１００Ｗとした設定も、その人の体の大小や、室内での活動状況などにより実際には１００Ｗとは異なる値であるかもしれない。このようなばらつきをシミュレーションの条件として考慮するために、本実施形態では、室温分布推定部１７が、境界条件に他のシミュレーションケースとは異なる値を用いつつ、複数ケースのシミュレーションを並行して実行する。室温分布推定部１７は、各シミュレーションケースに与える「異なる値」を、例えば正規分布に従って決定する。図９は、境界条件の正規分布の一例を示す図である。この図の横軸はある境界条件の値であり、縦軸はその境界条件の値が横軸で示す各値となる確率である。境界条件の値を分散させる方法は、例えば、初期値を中心とする正規分布の確率が、所定以上となるような値から選択するという方法でもよい。室温分布推定部１７は、図７のステップＳ８において、このようにして定めた境界条件を用いて複数のシミュレーションを実施する。次に室温分布推定部１７は、温度センサ（屋内）１００が備えられている位置に対応する格子における温度推定値を、各シミュレーション結果から取得する。そして室温分布推定部１７は、例えば温度取得部１６から取得した温度測定値と、各シミュレーションによる温度推定値とを比較し、最も温度測定値に近い結果を算出したシミュレーションによる温度分布の推定結果を選択し、図７のステップＳ９以降の処理を行ってもよい。

本実施形態の変形例としてさらに次のようにしてもよい。本実施形態の変形例を、図１０を用いて説明する。図１０は、パーティクルフィルタを利用したシミュレーションケースの選択処理のフロー図の一例である。まず、室温分布推定部１７は、複数のシミュレーションケースを実施する（ステップＳ２１）。次に、室温分布推定部１７は、複数のシミュレーションによる推定結果と測定した温度情報とを比較する際に所定の尤度関数を用いて尤度を計算する（ステップＳ２２）。そして、室温分布推定部１７は、尤度が高いシミュレーションケースだけを残し、尤度の低いシミュレーションケースは破棄する（ステップＳ２３）。そして、室温分布推定部１７は、破棄したシミュレーションケースの数だけ新たにシミュレーションケースを生成し、同様の選択を繰り返す。室温分布推定部１７は、このようにして尤度の高いシミュレーションケースだけを淘汰していく。室温分布推定部１７が新たにシミュレーションケースを生成するときの境界条件の設定は、任意でよい。例えば、室温分布推定部１７は、残ったシミュレーションケースの中から２つのケースを選択し、それらで用いられている各境界条件の値を組み合わせて、新たなシミュレーションケースを生成してもよい。本処理は、いわゆるパーティクルフィルタと呼ばれる処理である。この処理により、実測に近いシミュレーションケースが高い確率で残り、低いケースのものは淘汰されることになり、シミュレーションの精度を向上させることが可能となる。なお、室温分布推定部１７が温度分布を算出する場合、複数のシミュレーション結果に、尤度による重み付けを行って温度分布を算出してもよい。

本実施形態によれば、第１の実施形態と同様の効果を奏する他、シミュレーション結果をより現実に近づけることで、空調機４０による温度制御をより正確に行うことができる。

（第４の実施形態）
第４の実施形態を、図面を用いて説明する。
図１１は、本実施形態に係る空調制御システムの構成の一例を示すブロック図である。本実施形態では、シミュレーションを実施する室温分布推定部１７が、ネットワークＮＷを介して空調制御装置１と別装置（シミュレーション装置２００）に配置されている。ネットワークＮＷは、例えば、インターネットやＬＡＮ等の各種ネットワークを含む。空調制御装置１とシミュレーション装置２００のそれぞれは、ネットワークＮＷに接続するためのネットワークカード等のハードウェアを備えている。まず、空調制御装置１について説明する。空調制御装置１は、シミュレーション要求部２１を備えている。シミュレーション要求部２１は、複数のシミュレーション装置２００に対して初期値や境界条件、温度取得部１６が取得した温度情報などを送信し、シミュレーションの実施を要求する。また、シミュレーション要求部２１は、シミュレーション装置からシミュレーション結果を取得する。また、空調制御装置１は、室温分布推定部１７を備えていない。その他の構成は、第１の実施形態と同様である。

次にシミュレーション装置２００について説明する。シミュレーション装置２００は、シミュレーション要求受付部２２を備えている。シミュレーション要求受付部２２は、空調制御装置１から境界条件やシミュレーションの実施要求を受け付け、室温分布推定部１７へ、シミュレーションの実行を指示する。シミュレーションが終了すると、室温分布推定部１７は、シミュレーション結果を記憶部１８へ記録する。そして、シミュレーション要求受付部２２は、記憶部１８からシミュレーション結果を読み出して、空調制御装置１へ送信する。

本実施形態の変形例としてさらに次のようにしてもよい。空調制御装置１のシミュレーション要求部２１は、室温抽出部１２から、目的位置に対応する分割空間を示す情報を取得する。そして、シミュレーション要求部２１は、境界条件やシミュレーションの実施要求に加え、室温抽出部１２から分割空間を示す情報を、シミュレーション要求受付部２２へ送信し、目的位置に対応した分割空間の温度の情報のみを要求する。

本実施形態によれば、高い処理能力が要求される室温分布推定部１７の処理を、例えば、クラウド上のシミュレーション装置２００に行わせることによって、例えば各家庭に設置されている空調制御装置１に対する処理の負荷を低減させることができる。

（第５の実施形態）
第５の実施形態を、図面を用いて説明する。
図１２は、本実施形態に係る空調制御システムの構成の一例を示すブロック図である。本実施形態の空調制御システムでは、シミュレーション装置２００が、複数台備えられている。図１２で例示する空調制御システムでは、シミュレーション装置２００が２台（２００Ａ、２００Ｂ）備えられているが、さらに多くの台数のシミュレーション装置が備えられていてもよい。本実施形態における空調制御装置１とシミュレーション装置２００の構成については、第４の実施形態と同じである。本実施形態では、シミュレーション要求部２１が、複数のシミュレーション装置２００が備えるシミュレーション要求受付部２２に対して、並列に、異なる条件のシミュレーション処理を行わせることで、処理の高速化を図る。次に図１３、１４を用いて、シミュレーション処理の実行を、複数のシミュレーション装置２００に割り当て、処理を並列化する方法について説明する。

図１３は、処理の並列化手法の一例を示す図である。以下、図１３が示す処理の並列化手法を説明する。まず、室温分布推定部１７が、ＣＦＤの手法によって格子状に区切って作成した空間モデルを４分割し、それぞれを領域Ａ、Ｂ、Ｃ、Ｄとする。次に、シミュレーション要求部２１は、領域Ａに対するシミュレーションをシミュレーション装置２００Ａに割り当て、同様に領域Ｂについてはシミュレーション装置２００Ｂに、領域Ｃについてはシミュレーション装置２００Ｃに、領域Ｄについてはシミュレーション装置２００Ｄに割り当てる。このように領域ごとに分散して各シミュレーション装置２００に処理を行わせることで各シミュレーション装置２００が負担する計算量を減らし、シミュレーション処理全体を高速化することができる。なお、この例において、シミュレーション要求部２１が、各シミュレーション要求受付部２２のそれぞれに要求する互いに異なる条件とは、シミュレーション対象となる領域を異なる領域とすることである。
図１４は、処理の並列化手法の他の例を示す図である。図１４に示す手法は、シミュレーション要求部２１が、いくつかのシミュレーションケースごとに各シミュレーション装置２００に処理を割り当てて実行させる手法である。図１４では２０ケースのシミュレーションを実施しており、シミュレーション要求部２１は、５つずつをグループ化し、それぞれをシミュレーション装置２００Ａ〜２００Ｄに割り当てている。図１４の方法においても各シミュレーション装置２００が負担する計算量を減らし、シミュレーション処理を高速化することができる。なお、この例において、シミュレーション要求部２１が、各シミュレーション要求受付部２２のそれぞれに要求する互いに異なる条件とは、シミュレーション対象を異なるシミュレーションケースとすることである。

なお、複数のシミュレーション装置２００で処理を行った後の処理については、例えば次のようにして行う。図１２の構成を例に説明を行う。前提として、シミュレーション装置２００Ａ、２００Ｂにおいて各装置が担当するシミュレーションの実行は完了しているものとする。シミュレーション装置２００Ｂのシミュレーション要求受付部２２Ｂは、シミュレーション結果を、記憶部１８Ｂから読み出し、シミュレーション装置２００Ａへ送信する。シミュレーション装置２００Ａでは、シミュレーション要求受付部２２Ａが、その情報を受信し、記憶部１８Ａへ記録する。そして室温分布推定部１７Ａは、記憶部１８Ａからシミュレーション装置２００Ａ、２００Ｂで行った処理の結果を読み出し、空調制御装置１から取得した温度情報とそれらの値とを比較する。そして室温分布推定部１７Ａは、例えば、取得した温度情報により近い値を示す結果を選択し、シミュレーション要求受付部２２Ａへ出力する。シミュレーション要求受付部２２Ａは、その結果を空調制御装置１へ送信する。空調制御装置１では、シミュレーション要求部２１が、複数のシミュレーション装置で実行したシミュレーション結果のうち最も現実に合致した温度分布を取得することができる。そして空調制御装置１は後段の処理を実行する。

本実施形態によれば、第１の実施形態と同様の効果を奏する他、シミュレーション処理を高速化することで、精度の高いシミュレーション結果を得ることが可能である。それによって精度の高い空調制御が可能となる。
なお、上記の例では、シミュレーション装置２００上でのみシミュレーションを実行する例を説明したが、空調制御装置１が、さらに室温分布推定部１７を備えており、空調制御装置１においてもシミュレーションを実行させるようにしてもよい。

（第６の実施形態）
第６の実施形態を図面を用いて説明する。
図１５は、本実施形態に係る空調制御装置１の構成の一例を示すブロック図である。本実施形態における空調制御装置１は、可視化部２３を備えている。可視化部２３は、室温分布推定部１７が算出した温度の分布や風速の分布を、２次元断面、３次元モデルなど建物の構造データに関連付けた画像を生成し、入出力部５に表示させる。他の構成については第１の実施形態と同様である。
図１６は、可視化部２３が出力した３次元モデルの一例を示している。図中の濃淡は温度分布を示しており、建物の空間の下部の温度は低く、上部の温度は高いことを示している。図１６の右下図は、符号７０の部分を拡大した図である。この図が示すように、可視化部２３は、風向を矢印で表示し、風量の強さを矢印の線の長さで表示してもよい。

本実施形態によれば、第１の実施形態と同様の効果を奏する他、ユーザに対して省エネ化の行動を誘発したり、温度制御の根拠を示すことが可能となる。

以上説明した少なくともひとつの実施形態によれば、建物の構造データと、温度取得部により取得された温度の情報とに基づいて、建物内の空間を分割した分割空間毎の温度の時間変化を推定し、指定された建物内の位置の情報に対応する分割空間の温度を推定結果から抽出し、抽出した温度と、指定された目標温度とに基づいて空調制御量を算出する機能を持つことにより、指定された場所の温度が所望の温度となるように制御をすることができる。

なお、入出力部５は、入力部の一例である。また、室温分布推定部１７は、推定部の一例である。また、室温抽出部１２及び温度調節部１４は、算出部の一例である。また、シミュレーション要求部２１は、要求部の一例である。また、シミュレーション要求受付部２２は、受付部の一例である。

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、例として提示したものであり、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同様に、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ものである。

１…空調制御装置、１０…温度設定部、１１…位置設定部、１２…室温抽出部、１３…比較部、１４…温度調節部、１５…温熱要因取得部、１６…温度取得部、１７…室温分布推定部、１８…記憶部、２００…シミュレーション装置、２１…シミュレーション要求部、２２…シミュレーション要求受付部、２３…可視化部、４０…空調機、４１…熱交換器（室外機）、４２…膨張弁、４３…熱交換器（室内機）、４４…圧縮器、８１…人感センサ、１００…温度センサ（屋内）、１０１…温度センサ（屋外）、１０２…日射計、１０３…人感センサ、１０４…家電機器

Claims (11)

1. 建物内の位置の情報と、目標温度との入力を受け付ける入力部と、
   温度測定部により測定された温度の情報を取得する温度取得部と、
   前記建物の構造データと、前記温度取得部により取得された温度の情報とに基づいて、前記建物内の空間を分割した分割空間毎の温度の時間変化を推定する推定部と、
   前記推定部による推定結果から、前記入力部が受け付けた建物内の位置の情報に対応する前記分割空間の温度を抽出し、前記抽出した温度と前記目標温度とに基づいて空調制御量を算出する算出部と、
   を備える空調制御装置。
2. 前記推定部は、異なる推定パラメータを用いて推定した複数の推定結果と、前記温度取得部により取得された温度の情報とを比較し、前記温度取得部により取得された温度の情報に近い値を示す推定結果を出力する、請求項１に記載の空調制御装置。
3. 前記推定部は、異なる推定パラメータを用いて推定した複数の推定結果の尤度を計算し、当該尤度の高い推定結果をもたらす推定パラメータを保存する、請求項１又は請求項２に記載の空調制御装置。
4. 前記入力部は、人の存在を検出する検出部によって検出された人の位置を、前記建物内の位置の情報として入力する請求項１から請求項３の何れか１項に記載の空調制御装置。
5. 前記推定部が算出した温度の分布と風速の分布を、前記建物の構造データに関連付けて表示する可視化部を、さらに備える請求項１から請求項４の何れか１項に記載の空調制御装置。
6. 建物内の位置の情報と、目標温度との入力を受け付ける入力部と、
   温度測定部により測定された温度の情報を取得する温度取得部と、
   前記建物内の空間を分割した分割空間毎の温度の情報を要求する要求部と、
   前記要求に対して取得した前記分割空間毎の温度から、前記入力部が受け付けた建物内の位置の情報に対応する温度を抽出し、前記抽出した温度と前記目標温度とに基づいて空調制御量を算出する算出部と、
   を備える空調制御装置。
7. 建物内の位置の情報と、目標温度との入力を受け付ける入力部と、
   温度測定部により測定された温度の情報を取得する温度取得部と、
   前記建物内の空間を分割した分割空間のうち、前記位置の情報に対応する分割空間の温度の情報を要求する要求部と、
   前記要求に対して取得した前記分割空間毎の温度と前記目標温度とに基づいて空調制御量を算出する算出部と、
   を備える空調制御装置。
8. 建物内の位置の情報と、目標温度との入力を受け付ける入力部と、
   温度測定部により測定された温度の情報を取得する温度取得部と、
   前記建物内の空間を分割した分割空間毎の温度の情報を要求する要求部と、
   前記要求に対して取得した前記分割空間毎の温度から、前記入力部が受け付けた建物内の位置の情報に対応する温度を抽出し、前記抽出した温度と前記目標温度とに基づいて空調制御量を算出する算出部と、
   を備える空調制御装置と、
   前記温度の情報の要求を受け付ける受付部と、
   前記受け付けた要求に対し、前記建物の構造データと、前記温度取得部により取得された温度の情報とに基づいて、前記建物内の空間を分割した分割空間毎の温度の時間変化を推定する推定部と、
   を備えるシミュレーション装置と、を備える空調制御システム。
9. 複数の前記シミュレーション装置を備え、前記要求部は、前記複数のシミュレーション装置が備える前記受付部それぞれに対して、互いに異なる条件で推定した前記温度の情報を要求する、請求項８に記載の空調制御システム。
10. 空調制御装置が、
    建物内の位置の情報と、目標温度との入力を受け付け、
    温度測定部により測定された温度の情報を取得し、
    前記建物の構造データと、前記取得された温度の情報とに基づいて、前記建物内の空間を分割した分割空間毎の温度の時間変化を推定し、
    前記推定の結果から、前記受け付けた建物内の位置の情報に対応する前記分割空間の温度を抽出し、前記抽出した温度と前記目標温度とに基づいて空調制御量を算出する空調制御方法。
11. 空調制御装置のコンピュータを、
    建物内の位置の情報と、目標温度との入力を受け付ける手段、
    温度測定部により測定された温度の情報を取得する手段、
    前記建物の構造データと、前記取得された温度の情報とに基づいて、前記建物内の空間を分割した分割空間毎の温度の時間変化を推定する手段、
    前記推定する手段の推定結果から、前記受け付けた建物内の位置の情報に対応する前記分割空間の温度を抽出し、前記抽出した温度と前記目標温度とに基づいて空調制御量を算出する手段、
    として機能させるためのプログラム。