JP2016142415A - Air-conditioning control device, server device, air-conditioning control system, air-conditioning control method, and air-conditioning control program - Google Patents
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Abstract
Description
本発明の実施形態は、空調制御装置、サーバ装置、空調制御システム、空調制御方法、および空調制御プログラムに関する。 Embodiments described herein relate generally to an air conditioning control device, a server device, an air conditioning control system, an air conditioning control method, and an air conditioning control program.
在室者の有無に応じて空調機器を制御する技術が知られている。しかしながら、従来の技術では、人間の発熱量の個人差や、睡眠や運動等の人間の動作に応じた発熱量の変化によって、適切な空調機器の制御ができない場合があった。この結果、在室者の快適性を向上させることができない場合があった。 A technique for controlling an air conditioner according to the presence or absence of a resident is known. However, in the conventional technology, there are cases where it is not possible to appropriately control the air conditioner due to individual differences in human calorific value or changes in calorific value according to human actions such as sleep and exercise. As a result, the comfort of the occupants may not be improved.
本発明が解決しようとする課題は、在室者の快適性を向上させることができる空調制御装置、サーバ装置、空調制御システム、空調制御方法、および空調制御プログラムを提供することである。 The problem to be solved by the present invention is to provide an air conditioning control device, a server device, an air conditioning control system, an air conditioning control method, and an air conditioning control program that can improve the comfort of the occupants.
実施形態の空調制御装置は、ユーザ動作認識部と、算出部と、決定部とを持つ。ユーザ動作認識部は、ユーザの動作を認識する。算出部は、前記ユーザ動作認識部により認識されたユーザの動作を示す情報であるユーザ動作情報に基づいて、前記ユーザによって発熱される発熱量を算出する。決定部は、前記算出部により算出された発熱量に基づいて、空調機器の動作を制御するための制御量を決定する。 The air conditioning control device of the embodiment includes a user operation recognition unit, a calculation unit, and a determination unit. The user action recognition unit recognizes a user action. The calculation unit calculates an amount of heat generated by the user based on user action information that is information indicating a user action recognized by the user action recognition unit. The determination unit determines a control amount for controlling the operation of the air conditioner based on the heat generation amount calculated by the calculation unit.
以下、実施形態の空調制御装置、サーバ装置、空調制御システム、空調制御方法、および空調制御プログラムを、図面を参照して説明する。 Hereinafter, an air conditioning control device, a server device, an air conditioning control system, an air conditioning control method, and an air conditioning control program according to embodiments will be described with reference to the drawings.
(第1の実施形態)
図1は、第1の実施形態における空調制御装置100が適用される構成の概略例を示す図である。本実施形態における空調制御装置100は、管理対象である住宅H内のユーザUの動作状態に応じて空調機器10を制御する装置である。なお、空調制御装置100は、商業施設や、産業施設などに備えられた空調機器を制御するものであってもよい。住宅Hには、空調機器10、センサ20、空調制御装置100等が設けられている。以下、住宅H内の各設備機器を説明する。
(First embodiment)
FIG. 1 is a diagram illustrating a schematic example of a configuration to which the air
空調機器10は、冷暖房や加除湿等の機能を備える。空調機器10は、ユーザUに指定された目標温度に基づいて、住宅H内の空気の温度や湿度、清浄度、気流などを調整する。
The
センサ20は、住宅H内のユーザUを検出する。センサ20は、例えば、赤外光、可視光、超音波等を用いたモーションセンサや、対象物を撮像して画像を生成するカメラを含む。また、センサ20は、住宅H内の空気の温度や湿度、照度等を検出するセンサを含んでいてもよいし、脈拍や体温、歩数等を測定するウェアラブルな生体センサ等を含んでいてもよい。
The
空調制御装置100は、例えば、HEMS(Home Energy Management System)である。空調制御装置100は、上述した住宅H内の他の設備機器と双方向に、或いは一方向に通信可能なように接続されている。以下、空調制御装置100の機能構成について説明する。
The air
図2は、第1の実施形態における空調制御装置100の機能構成の一例を示す図である。空調制御装置100は、入力部102と、制御部110と、記憶部130とを備える。制御部110は、ユーザ動作認識部112と、算出部114と、決定部116と、空調機器制御部118とを備える。上述した制御部110の機能部のうち一部または全部は、例えば、CPU(Central Processing Unit)等のプロセッサが、記憶部130に記憶されたプログラムを実行することにより機能するソフトウェア機能部である。また、これらの機能部のうち一部または全部は、LSI(Large Scale Integration)やASIC(Application Specific Integrated Circuit)等のハードウェア機能部であってもよい。
FIG. 2 is a diagram illustrating an example of a functional configuration of the air-
入力部102は、マウスやキーボード、タッチパネル等のユーザUからの操作を受け付けるためのユーザインターフェースである。ユーザUは、入力部102に空調機器10の目標温度や自身の体重W等を入力する。
The
ユーザ動作認識部112は、センサ20によってユーザUが検出されたことを示す情報に基づいて、ユーザUの動作を認識又は推定する。以下、ユーザUが検出されたことを示す情報を、「ユーザ検出情報」と記載する。ユーザ動作認識部112は、例えば、センサ20からユーザ検出情報として画像を取得した場合、画像からユーザUの輪郭などを示す特徴量を抽出する。ユーザ動作認識部112は、抽出した特徴量を、予め人間の種々の動作と対応付けられた特徴量のデータに対してパターンマッチングを行う。これによってユーザ動作認識部112は、ユーザUの動作を認識する。更に、ユーザ動作認識部112は、センサ20により撮像された画像から、住宅H内のユーザUの位置を認識してもよい。
The user
算出部114は、ユーザUの発熱量を算出する。ユーザUの発熱量は、以下の数式(1)によって算出される。数式(1)中に示すEは、発熱量(消費エネルギー)を表し、Calは、消費カロリーを表し、αは、定数(例えば1.163)を表し、βは、ユーザUの個人差を補正する係数を表す。発熱量Eの単位は、例えば[W]であり、消費カロリーCalの単位は、例えば[kcal]である。
The
E=α×β×Cal …(1) E = α × β × Cal (1)
数式(1)中の係数βは、図4に示す補正テーブルに基づいて決定される。図4は、体重Wと係数βとがユーザごとに対応付けられた補正テーブルの一例を示す図である。このテーブルには、ユーザUが入力した値が格納される。体重Wの初期値は、例えば60kgであり、係数βの初期値は、例えば1.0である。例えば、暑がりのユーザは、係数βを初期値よりも高い値を入力し、寒がりのユーザは、係数βを初期値よりも低い値を入力する。なお、発熱量Eには、上限値Emaxまたは下限値Eminが設けられていてもよい。この場合、上述した発熱量Eは、Emin≦E≦Eminの範囲に収まるように設定される。 The coefficient β in Equation (1) is determined based on the correction table shown in FIG. FIG. 4 is a diagram illustrating an example of a correction table in which the weight W and the coefficient β are associated with each user. In this table, a value input by the user U is stored. The initial value of the weight W is, for example, 60 kg, and the initial value of the coefficient β is, for example, 1.0. For example, a hot user inputs a value higher than the initial value for the coefficient β, and a cold user inputs a value lower than the initial value for the coefficient β. The heat generation amount E may be provided with an upper limit value Emax or a lower limit value Emin. In this case, the heat generation amount E described above is set to fall within the range of Emin ≦ E ≦ Emin.
また、数式(1)中の消費カロリーCalは、数式(2)によって算出される。数式(2)中に示すγは、定数(例えば1.05)を表し、tは、動作の継続時間を表し、Wは、ユーザUの体重を表す。また、METSは、動作時に代謝されるカロリーが、安静時に代謝されるカロリーに対して、何倍かを示す割合の指標である。時間tの単位は、例えば[h]であり、体重Wの単位は、例えば[kg]である。 In addition, calorie consumption Cal in Equation (1) is calculated by Equation (2). Γ shown in Equation (2) represents a constant (for example, 1.05), t represents the duration of the operation, and W represents the weight of the user U. Moreover, METS is an index of the ratio which shows how many times the calorie metabolized at the time of operation | movement is compared with the calorie metabolized at rest. The unit of time t is, for example, [h], and the unit of weight W is, for example, [kg].
Cal=γ×METS×t×W …(2) Cal = γ × METS × t × W (2)
すなわち、算出部114は、ユーザUの体重Wと、METSとを取得して、ユーザUの発熱量Eを算出する。以下、ユーザUの体重Wと、METSとの取得について説明する。
In other words, the
算出部114は、入力部102からユーザUの体重を示す情報を取得する。また、算出部114は、ユーザ動作認識部112により認識されたユーザUの動作を示す情報(以下、「ユーザ動作情報」と称する)を用いて、ユーザの動作とMETSとが対応付けられたMETS推定テーブルを参照して、METSを算出する。以下、図3を参照して、METS推定テーブルについて説明する。
The
図3は、METS推定テーブルの一例を示す図である。図示の一例では、ユーザUが食事をした場合、安静時に代謝されるカロリーに対して1.5倍のカロリーが代謝されることを表している。このため、算出部114は、図中に示す動作項目から、ユーザ動作認識部112により認識されたユーザUの動作と一致または類似するものを抽出し、抽出した動作に対応付けられたMETSを取得する。これによって、算出部114は、ユーザUの発熱量Eを算出する。なお、算出部114は、住宅H内にユーザUが複数人いる場合、ユーザUの発熱量Eを算出する際の体重Wを、複数のユーザの平均の体重値としてもよい。また、算出部114は、住宅H内にユーザUが複数人いる場合、複数のユーザの体重値のうち最も大きい体重値を、ユーザUの発熱量Eを算出する際の体重Wとして選択してもよいし、最も小さい体重値を、ユーザUの発熱量Eを算出する際の体重Wとして選択してもよい。また、図中に示すMETSの値は、医療機関や政府等が公開するデータに基づいて予め決定されていてもよいし、ユーザUが任意に決定および変更してもよい。
FIG. 3 is a diagram illustrating an example of the METS estimation table. In the example of illustration, when the user U eats, it represents that 1.5 times as many calories are metabolized with respect to the calories metabolized at rest. For this reason, the
ここで図2の説明に戻る。
決定部116は、算出部114により算出された発熱量Eに基づいて、空調機器10の動作を制御するための制御量を決定する。決定部116は、例えば、発熱量Eが所定値よりも大きい場合、目標温度を低くするような制御量を決定する。また、決定部116は、例えば、発熱量Eが所定値よりも小さい場合、目標温度を高くするような制御量を決定する。上述した所定値は、例えば、体重W=60kg、時間t=1h、METS=1.0として算出された発熱量Eである。なお、所定値は、ある程度の幅(プラスマイナス10)を持たせてもよい。また、発熱量Eには、上限および下限を決定する閾値が設定されてもよい。
Returning to the description of FIG.
The
空調機器制御部118は、決定部116により決定された制御量に基づいて、空調機器10を制御する。
The air
記憶部130は、例えば、ROM(Read Only Memory)、フラッシュメモリ、HDD(Hard Disk Drive)などの不揮発性の記憶媒体(非一時的な記憶媒体)や、RAM(Random Access Memory)やレジスタなどの揮発性の記憶媒体を有する。記憶部130は、例えば、ユーザ検出情報、ユーザ動作情報、消費カロリーCal算出式、ユーザUの発熱量E算出式、METS推定テーブル、補正テーブル等の情報を記憶する。
The
図5は、第1の実施形態における空調制御装置100の一連の処理の流れを示すフローチャートである。
まず、入力部102は、ユーザUから目標温度が入力されたか否か判定する(ステップS100)。空調制御装置100は、ユーザUから目標温度が入力されていない場合(ステップS100;No)、本フローチャートの処理を終了する。
FIG. 5 is a flowchart showing a flow of a series of processes of the air
First, the
ユーザ動作認識部112は、ユーザUから目標温度が入力された場合(ステップS100;Yes)、センサ20からユーザ検出情報を取得する(ステップS102)。次に、ユーザ動作認識部112は、ユーザ検出情報に基づいて、ユーザUの動作を認識する(ステップS104)。
When the target temperature is input from the user U (step S100; Yes), the user
次に、算出部114は、ユーザ動作情報を用いて、METS推定テーブルを参照して、METSを算出する(ステップS106)。次に、入力部102は、ユーザUから体重Wが入力されたか否か判定する(ステップS108)。空調制御装置100は、ユーザUから体重Wが入力されていない場合(ステップS108;No)、体重Wの初期値を用いて、後述するステップS112の処理を行う。空調制御装置100は、ユーザUから体重Wが入力された場合(ステップS108;Yes)、体重Wの初期値を、ユーザUの入力値に変更する(ステップS110)。
Next, the
次に、算出部114は、算出したMETSと、ユーザUの体重Wとを用いて、消費カロリーCalを算出する(ステップS112)。次に、算出部114は、算出した消費カロリーCalを用いて、ユーザUの発熱量Eを算出する(ステップS114)。
Next, the
次に、決定部116は、算出部114により算出された発熱量Eに基づいて、空調機器10の動作を制御するための制御量を決定する(ステップS116)。次に、空調機器制御部118は、決定部116により決定された制御量に基づいて、空調機器10を制御する(ステップS118)。これによって、空調制御装置100は、本フローチャートの処理を終了する。
以上説明した第1の実施形態の空調制御装置100によれば、ユーザUの動作を認識し、認識したユーザの動作を示す情報であるユーザ動作情報に基づいてMETSを算出し、算出したMETSとユーザUの体重Wとに基づいて消費カロリーCalを算出し、算出した消費カロリーCalに基づいて、ユーザUによって発熱される発熱量Eを算出し、算出した発熱量Eに基づいて、空調機器10の動作を制御するための制御量を決定することにより、在室者(ユーザU)の快適性を向上させることができる。
Next, the
According to the air
(第2の実施形態)
以下、第2の実施形態について説明する。第2の実施形態の空調制御装置100では、新たに設備動作情報取得部120が設けられている点が第1の実施形態と相違する。従って、係る相違点を中心に説明し、共通する部分についての説明は省略する。
(Second Embodiment)
Hereinafter, the second embodiment will be described. The air
図6は、第2の実施形態における空調制御装置100が適用される構成の概略例を示す図である。住宅Hには、第1実施形態において説明した、空調機器10、センサ20、および空調制御装置100の他に、家電機器30と、太陽光発電装置PVとが設けられている。以下、家電機器30と太陽光発電装置PVとについて説明する。
FIG. 6 is a diagram illustrating a schematic example of a configuration to which the air
家電機器30は、ユーザUが住宅H内で使用する機器である。家電機器30は、例えば、照明、洗濯機、テレビ、給湯器、電子レンジ、および掃除機を含む。また、家電機器30は、水道や、電力、ガス等の使用を検出する検出器を含んでいてもよい。
The
太陽光発電装置PVは、太陽光を電力に変換する装置である。なお本実施形態では、太陽光発電装置PVの他に、風力発電装置や蓄電池装置、燃料電池装置等が設けられていてもよい。 The solar power generation device PV is a device that converts sunlight into electric power. In this embodiment, in addition to the solar power generation device PV, a wind power generation device, a storage battery device, a fuel cell device, and the like may be provided.
図7は、第2の実施形態における空調制御装置100の機能構成の一例を示す図である。第2の実施形態における空調制御装置100は、上述した機能部と、設備動作情報取得部120とを備える。
FIG. 7 is a diagram illustrating an example of a functional configuration of the air-
設備動作情報取得部120は、住宅H内の各設備機器から、機器の動作状況を示す情報を取得する。動作状況を示す情報とは、例えば、設備機器の消費電力量である。以下、機器の動作状況を示す情報を、「設備動作情報」と記載する。この消費電力量には、閾値が設定される。設備機器は、例えば、消費電力量がゼロ、或いは閾値以下の場合に停止している判定され、消費電力量が閾値以上の場合に稼働していると判定される。
The facility operation
ユーザ動作認識部112は、設備動作情報取得部120によって取得された設備動作情報を用いて、ユーザ動作推定テーブルを参照して、ユーザUの動作を特定する。なお、ユーザ動作認識部112は、住宅H内の各部屋にセンサ20が設けられている場合、ユーザ検出情報に基づいてユーザUの在室している部屋を特定する。以下、図8を参照して、ユーザUの在室している部屋を特定する処理について具体的に説明する。
The user
図8は、設備動作情報とユーザ動作とが対応付けられたユーザ動作推定テーブルの一例を示す図である。ユーザ動作認識部112は、図中に示す設備動作情報の項目から、設備動作情報取得部120によって取得された設備動作情報と一致または類似するものを抽出し、抽出した設備動作情報に対応付けられたユーザ動作情報を取得する。例えば、家電機器30であるテレビがオン(起動)という設備動作情報が設備動作情報取得部120によって取得された場合、「テレビ視聴」というユーザ動作情報を取得する。
FIG. 8 is a diagram illustrating an example of a user operation estimation table in which facility operation information and user operations are associated with each other. The user
また、ユーザ動作認識部112は、特定したユーザUの在室場所や、センサ20の検出時間帯によって、ユーザ動作情報を取得してもよい。ユーザ動作認識部112は、例えば、ユーザUがカーポートに所定時間(例えば30分)以上いると判定した場合、ユーザ動作推定テーブルを参照して、「洗車」というユーザ動作情報を取得する。
In addition, the user
また、ユーザ動作認識部112は、センサ20が無線通信を行うウェアラブルな生体センサの場合、住宅Hの外(例えば庭)であっても、ユーザUの場所を特定することができる。また、ユーザ動作認識部112は、上述したウェアラブルな生体センサの代わりに、スマートフォンやタブレット等の端末装置の位置情報を用いて、ユーザUの場所を特定してもよい。例えば、位置情報は、GPS(Global Positioning System)から受信した電波に基づいて端末装置内で演算される情報である。
In addition, when the
以上説明した第2の実施形態の空調制御装置100によれば、上述した第1の実施形態同様に、在室者(ユーザU)の快適性を向上させることができる。
According to the air
(第3の実施形態)
以下、第3の実施形態について説明する。第3の実施形態の空調制御システム1では、複数の空調制御装置100−1〜100−nとサーバ装置200とを備える点が第1および第2の実施形態と相違する。従って、係る相違点を中心に説明し、共通する部分についての説明は省略する。
(Third embodiment)
Hereinafter, a third embodiment will be described. The air
図9は、第3の実施形態における空調制御システム1の構成の概略の一例を示す図である。第3の実施形態の空調制御システム1は、複数の住宅H−1〜H−nにそれぞれ備えられた空調制御装置100−1〜100−n(n;1、2、…)と、サーバ装置200とを備える。空調制御装置100−1〜100−nは、LANやWAN等のネットワークNWを介してサーバ装置200と接続される。以下、空調制御装置100−1〜100−nを特段に区別しない場合、単に「空調制御装置100」と記載する。
FIG. 9 is a diagram illustrating an example of a schematic configuration of the air
サーバ装置200は、パターン取得部210と、統計処理部220とを備える。パターン取得部210と統計処理部220とのうち一部または全部は、例えば、CPU等のプロセッサが、図示しない記憶装置に記憶されたプログラムを実行することにより機能するソフトウェア機能部である。また、これらの機能部のうち一部または全部は、LSIやASIC等のハードウェア機能部であってもよい。
The
パターン取得部210は、空調機器制御部118が空調機器10を制御した際の動作パターンを、各空調制御装置100から取得する。この際、動作パターンを取得しない空調制御装置100があってもよい。
The
統計処理部220は、パターン取得部210により取得される複数の動作パターンを統計処理する。統計処理部220は、例えば、回帰分析や移動平均分析、相関分析、ヒストグラム分析等の統計処理を行う。これによって、統計処理部220は、利用頻度の多い動作パターンを取得することができる。統計処理部220は、取得した利用頻度の多い動作パターンを空調制御装置100に送信する。
The
空調制御装置100は、サーバ装置200から受信した利用頻度の多い動作パターンに基づいた制御量で空調機器10を制御する。これによって、空調制御装置100は、効率良く空調機器10を制御することができる。
The air
また、空調制御装置100は、サーバ装置200から複数の動作パターンを受信した場合、ユーザUに複数の動作パターンから任意の動作パターンを選択させるようにしてもよい。
Moreover, when the air
以上説明した少なくともひとつの実施形態によれば、ユーザUの動作を認識し、認識したユーザの動作を示す情報であるユーザ動作情報に基づいて、ユーザUによって発熱される発熱量Eを算出し、算出した発熱量Eに基づいて、空調機器10の動作を制御するための制御量を決定することにより、在室者(ユーザU)の快適性を向上させることができる。
According to at least one embodiment described above, the amount of heat E generated by the user U is calculated based on user action information that is information indicating the action of the recognized user U. By determining the control amount for controlling the operation of the
本発明のいくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、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。 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 embodiments can be implemented in various other forms, and various omissions, replacements, and changes can be made without departing from the spirit of the invention. These embodiments and their modifications are included in the scope and gist of the invention, and are also included in the invention described in the claims and the equivalents thereof.
H…住宅、PV…太陽光発電装置、10…空調機器、20…センサ、30…家電機器、100…空調制御装置、102…入力部、110…制御部、112…ユーザ動作認識部、114…算出部、116…決定部、118…空調機器制御部、120…設備動作情報取得部、130…記憶部
H ... Housing, PV ... Solar power generation device, 10 ... Air conditioning device, 20 ... Sensor, 30 ... Home appliance, 100 ... Air conditioning control device, 102 ... Input unit, 110 ... Control unit, 112 ... User operation recognition unit, 114 ...
Claims (8)
前記ユーザ動作認識部により認識されたユーザの動作を示す情報であるユーザ動作情報に基づいて、前記ユーザによって発熱される発熱量を算出する算出部と、
前記算出部により算出された発熱量に基づいて、空調機器の動作を制御するための制御量を決定する決定部と、
を備える空調制御装置。 A user action recognition unit for recognizing user actions;
A calculation unit that calculates the amount of heat generated by the user based on user operation information that is information indicating the user's operation recognized by the user operation recognition unit;
A determining unit that determines a control amount for controlling the operation of the air conditioner based on the calorific value calculated by the calculating unit;
An air conditioning control device.
前記ユーザ動作認識部は、前記設備動作情報取得部により取得された設備動作情報を用いて、前記管理対象の設備の動作と前記ユーザの動作とが対応付けられた対応情報を参照してユーザの動作を認識する、
請求項1に記載の空調制御装置。 A facility operation information acquisition unit that acquires facility operation information that is information indicating the operation of the facility to be managed;
The user operation recognition unit uses the facility operation information acquired by the facility operation information acquisition unit, and refers to correspondence information in which the operation of the management target facility and the user's operation are associated with each other. Recognize the movement,
The air conditioning control device according to claim 1.
請求項1または2に記載の空調制御装置。 The calculation unit refers to correspondence information in which the user's motion is associated with a coefficient that determines the amount of heat generation, using user motion information that is information indicating the user's motion recognized by the user motion recognition unit. And calculating the calorific value,
The air conditioning control device according to claim 1 or 2.
請求項1から3のうちいずれか1項に記載の空調制御装置。 The calculation unit corrects the calorific value based on body weight input from the user.
The air conditioning control device according to any one of claims 1 to 3.
前記パターン取得部により取得される複数の動作パターンを統計処理する統計処理部と、
を備えるサーバ装置。 A pattern acquisition unit that acquires a plurality of operation patterns of the air conditioner that operates based on a control amount determined by the air conditioning control device according to any one of claims 1 to 4,
A statistical processing unit that statistically processes a plurality of operation patterns acquired by the pattern acquisition unit;
A server device comprising:
前記項1から4のうちいずれか1項に記載の空調制御装置と、を備え、
前記決定部は、前記統計処理部により統計処理された動作パターンに基づいて、前記空調機器の動作を制御するための制御量を決定する、
空調制御システム。 A server device according to claim 5;
The air conditioning control device according to any one of Items 1 to 4,
The determining unit determines a control amount for controlling the operation of the air conditioner based on the operation pattern statistically processed by the statistical processing unit.
Air conditioning control system.
ユーザの動作を認識し、
認識したユーザの動作を示す情報であるユーザ動作情報に基づいて、前記ユーザによって発熱される発熱量を算出し、
算出した発熱量に基づいて、空調機器の動作を制御するための制御量を決定する、
空調制御方法。 Computer
Recognize user actions,
Based on user action information that is information indicating the recognized user action, the amount of heat generated by the user is calculated,
Based on the calculated calorific value, a control amount for controlling the operation of the air conditioner is determined.
Air conditioning control method.
ユーザの動作を認識させ、
認識させたユーザの動作を示す情報であるユーザ動作情報に基づいて、前記ユーザによって発熱される発熱量を算出させ、
算出させた発熱量に基づいて、空調機器の動作を制御するための制御量を決定させるための、
空調制御プログラム。 On the computer,
Recognize user actions,
Based on user action information that is information indicating the recognized user action, the amount of heat generated by the user is calculated,
Based on the calculated calorific value, to determine the control amount for controlling the operation of the air conditioning equipment,
Air conditioning control program.
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JP (1) | JP2016142415A (en) |
Cited By (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR20180037754A (en) * | 2016-10-05 | 2018-04-13 | 울산대학교 산학협력단 | Air conditioning system using human body heat capacity and a conditioning method for an air conditioning system |
KR101925970B1 (en) | 2016-12-12 | 2018-12-06 | 울산대학교 산학협력단 | Smart electric fan using human body heat capacity and method of controlling smart electric fan using the same |
WO2019234899A1 (en) * | 2018-06-07 | 2019-12-12 | 三菱電機株式会社 | Device control system |
Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2005229758A (en) * | 2004-02-13 | 2005-08-25 | Tyrell Express Kk | System for managing energy consumption |
JP2011080653A (en) * | 2009-10-06 | 2011-04-21 | Hitachi Appliances Inc | Air conditioner |
JP2012029309A (en) * | 2007-06-21 | 2012-02-09 | Mitsubishi Electric Corp | Appliance state detection device and living activities estimation apparatus |
JP2012057814A (en) * | 2010-09-06 | 2012-03-22 | Hitachi Appliances Inc | Air conditioner |
JP2012179218A (en) * | 2011-03-01 | 2012-09-20 | Omron Healthcare Co Ltd | Activity meter |
-
2015
- 2015-01-29 JP JP2015016030A patent/JP2016142415A/en active Pending
Patent Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2005229758A (en) * | 2004-02-13 | 2005-08-25 | Tyrell Express Kk | System for managing energy consumption |
JP2012029309A (en) * | 2007-06-21 | 2012-02-09 | Mitsubishi Electric Corp | Appliance state detection device and living activities estimation apparatus |
JP2011080653A (en) * | 2009-10-06 | 2011-04-21 | Hitachi Appliances Inc | Air conditioner |
JP2012057814A (en) * | 2010-09-06 | 2012-03-22 | Hitachi Appliances Inc | Air conditioner |
JP2012179218A (en) * | 2011-03-01 | 2012-09-20 | Omron Healthcare Co Ltd | Activity meter |
Cited By (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR20180037754A (en) * | 2016-10-05 | 2018-04-13 | 울산대학교 산학협력단 | Air conditioning system using human body heat capacity and a conditioning method for an air conditioning system |
KR102033817B1 (en) * | 2016-10-05 | 2019-10-17 | 울산대학교 산학협력단 | Air conditioning system using human body heat capacity and a conditioning method for an air conditioning system |
KR101925970B1 (en) | 2016-12-12 | 2018-12-06 | 울산대학교 산학협력단 | Smart electric fan using human body heat capacity and method of controlling smart electric fan using the same |
WO2019234899A1 (en) * | 2018-06-07 | 2019-12-12 | 三菱電機株式会社 | Device control system |
JPWO2019234899A1 (en) * | 2018-06-07 | 2020-12-17 | 三菱電機株式会社 | Equipment control system |
JP7034278B2 (en) | 2018-06-07 | 2022-03-11 | 三菱電機株式会社 | Equipment control system |
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