JP2017027434A

JP2017027434A - 冷暖房機器選定支援システム

Info

Publication number: JP2017027434A
Application number: JP2015146633A
Authority: JP
Inventors: 哲也長谷川; Tetsuya Hasegawa
Original assignee: Toyota Housing Corp
Current assignee: Toyota Housing Corp
Priority date: 2015-07-24
Filing date: 2015-07-24
Publication date: 2017-02-02
Anticipated expiration: 2035-07-24
Also published as: JP6504956B2

Abstract

【課題】部屋の特性にあった冷暖房機器を選定することを目的とする。【解決手段】複数の建物の各々の地域情報、複数の建物の各部屋の環境実績情報、各部屋の熱の出入りに関わる部屋情報、及び各部屋に設けられた冷暖房機器の稼働実績情報を記憶する個別データ記憶部４６と、冷暖房機器の選定対象となる対象部屋の地域情報及び該対象部屋の部屋情報を取得する部屋情報取得部３８と、部屋情報取得部３８によって取得した対象部屋の地域情報及び部屋情報の各々に類似する個別データ記憶部４６に記憶された部屋の稼働実績情報を抽出して、冷暖房に必要な冷暖房性能を算出するデータ統計処理部４２と、データ統計処理部４２の算出結果に基づいて、市販の複数の冷暖房機器の中から対象部屋に適した冷暖房機器を選定する冷暖房機器提案処理部４４と、を備える。【選択図】図２

Description

本発明は、部屋に適した冷暖房機器を選定する冷暖房機器選定支援システムに関する。

冷暖房機器の選定を支援可能な冷暖房機器選定支援システムとして、特許文献１の技術が提案されている。

特許文献１では、冷暖房機器を設置する建物の環境条件と、部屋の規模と、少なくとも部屋の付属室の規模を含む間取りに関する情報と、を受け付ける。また、部屋の間取りに関する情報に基づいて補正情報データから冷暖房の必要能力と関連する情報を補正するための補正値を取得し、部屋の規模と補正値とに基づいて冷暖房の必要能力と関連する情報としての畳数を補正する。そして、その補正後の畳数に基づいて環境別能力データから冷暖房の必要能力を取得し、取得した必要能力に基づいて機器情報データから最適機器の機種情報を取得し、選定結果として出力することが提案されている。

特許第５４８０６０７号公報

しかしながら、特許文献１の技術では、間取り情報により畳数の補正値を予め決めているので、実際のその部屋に適した負荷の冷暖房機器を決定するためには、改善の予知がある。

本発明は、上記事実を考慮して成されたもので、部屋の特性にあった冷暖房機器を選定することを目的とする。

上記目的を達成するために第１の態様に係る冷暖房機器選定支援システムは、複数の建物の各々の地域情報、前記複数の建物の各部屋の環境実績情報、前記各部屋の熱の出入りに関わる部屋情報、及び前記各部屋に設けられた冷暖房機器の稼働実績情報を記憶する記憶部と、冷暖房機器の選定対象となる対象部屋の地域情報及び該対象部屋の前記部屋情報を取得する取得部と、前記取得部によって取得した前記対象部屋の地域情報及び前記部屋情報の各々に類似する前記記憶部に記憶された部屋の前記稼働実績情報を抽出して、冷暖房に必要な冷暖房性能を算出する算出部と、前記算出部の算出結果に基づいて、市販の複数の冷暖房機器の中から前記対象部屋に適した冷暖房機器を選定する選定部と、を備えている。

第１の態様によれば、記憶部には、複数の建物の各々の地域情報、複数の建物の各部屋の環境実績情報、各部屋の熱の出入りに関わる部屋情報、及び各部屋に設けられた冷暖房機器の稼働実績情報が記憶される。例えば、環境実績情報としては、単位時間毎の平均気温、各部屋の平均室温、及び平均日射量の少なくとも１つの情報を適用可能である。また、部屋情報としては、部屋の冷暖房機器を特定する情報、各部屋の予め定めた部位毎の断熱性能及び面積、並びに換気量及び補助暖房の有無の少なくとも１つの情報を適用可能である。また、稼働実績情報としては、冷暖房機器の単位時間あたりの消費電力量、稼働時間、運転モード、及び設定温度の少なくとも１つの情報を適用可能である。

取得部では、冷暖房機器の選定対象となる対象部屋の地域情報及び該対象部屋の前記部屋情報が取得される。

算出部では、取得部によって取得した対象部屋の地域情報及び部屋情報の各々に類似する記憶部に記憶された部屋の稼働実績情報を抽出して、冷暖房に必要な冷暖房性能が算出される。

そして、選定部では、算出部の算出結果に基づいて、複数の冷暖房機器の中から対象部屋に適した冷暖房機器が選定される。すなわち、類似する部屋情報から冷暖房時に必要な冷暖房性能を算出して、冷暖房機器を選定するので、実際の部屋の特性にあった冷暖房機器を選定することができる。

なお、冷暖房機器選定支援システムは、対象部屋の地域情報及び該対象部屋の部屋情報を入力するための端末装置を更に備え、選定部が選定結果を端末装置へ送信してもよい。

また、冷暖房機器選定支援システムは、複数の建物の各々に設けられ、前記記憶部に記憶するための前記環境実績情報及び前記稼働実績情報を収集する収集部を更に備えてもよい。

以上説明したように本発明によれば、部屋の特性にあった冷暖房機器を選定することができる、という効果がある。

本実施形態に係る冷暖房機器選定支援システムの概略構成を示すブロック図である。本実施形態に係る冷暖房機器選定支援システムのＨＥＭＳ及びＨＥＭＳセンタの各々の機能を示す機能ブロック図である。本実施形態に係る冷暖房機器選定支援システムのＨＥＭＳで行われる情報収集処理の一例を示すフローチャートである。本実施形態に係る冷暖房機器選定支援システムのＨＥＭＳアプリや携帯端末の部屋情報入力部で行われる部屋情報入力処理の一例を示すフローチャートである。本実施形態に係る冷暖房機器選定支援システムのＨＥＭＳセンタで行われる情報取得処理の一例を示すフローチャートである。本実施形態に係る冷暖房機器選定支援システムのＨＥＭＳセンタで行われる冷暖房負荷算出処理の一例を示すフローチャートである。（Ａ）は冷房時における冷暖房負荷の算出を説明するための図であり、（Ｂ）は暖房時における冷暖房負荷の算出を説明するための図である。本実施形態に係る冷暖房機器選定システムのＨＥＭＳセンタで行われる分類／統計処理の一例を示すフローチャートである。部屋属性情報別に分類して統計データとした例を示す表である。必要十分な冷暖房性能の算出方法の一例を説明するための図である。本実施形態に係る冷暖房機器選定支援システムのＨＥＭＳセンタで行われる機器選定支援処理の一例を示すフローチャートである。

以下、図面を参照して本発明の実施形態の一例を詳細に説明する。図１は、本実施形態に係る冷暖房機器選定支援システムの概略構成を示すブロック図である。

本実施形態に係る冷暖房機器選定支援システム１０は、ＨＥＭＳ（Home Energy Management System）１２及びＨＥＭＳセンタ１４を含んで構成されている。

ＨＥＭＳ１２は、操作部や表示部を備えると共に、例えば、建物内で使用されるエネルギとして電力の使用状態等を管理する機能を備えている。具体的には、各部屋の消費電力等を監視して表示する機能等を備える。

ＨＥＭＳ１２は、基本的には一般的なコンピュータの構成とされている。すなわち、図示は省略するが、ＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ及び入出力ポート等を備え、それぞれシステムバスやデータバス等のバスに接続されている。そして、入出力ポートに、操作部や表示部を含むＨＥＭＳ表示端末１６やメモリ等が接続される。なお、ＨＥＭＳ表示端末１６は、操作部と表示部とが一体化したタッチパネルを適用するようにしてもよいし、表示部とは別に機械的なスイッチ等を設けるようにしてもよいし、タッチパネル及び機械的なスイッチの双方を備えるようにしてもよい。また、機械的なスイッチの代わりにタッチスイッチを適用するようにしてもよい。また、ＨＥＭＳ１２やＨＥＭＳセンタ１４等にウェブサーバ機能を設けて、パーソナルコンピュータや、タブレット端末、スマートホン等の汎用端末のブラウザで表示させてもよい。

また、ＨＥＭＳ１２には、分電盤１８、各部屋に設置された冷暖房機器２０、室内環境センサ２２、及び屋外環境センサ２４等が接続されおり、各々から出力される各種情報をＨＥＭＳ１２が取得可能とされている。

分電盤１８は、各部屋に設けられた冷暖房機器２０等の各種負荷へ系統電力等から受給した電力を供給する。また、分電盤１８は、各部屋の冷暖房機器２０等の負荷の消費電力を検出するセンサを含んで構成され、冷暖房機器２０等の消費電力を検出して検出結果をＨＥＭＳ１２へ出力する機能を備えている。

冷暖房機器２０は、ＨＥＭＳ１２によって制御可能な構成を含んで構成されている。例えば、冷暖房機器２０は、運転モード、設定温度、稼働時間、及び消費電力の少なくとも１つを含む冷暖房稼働実績情報を計測して、計測結果をＨＥＭＳ１２へ出力する。なお、消費電力は、分電盤１８によって計測した情報を出力してもよい。

室内環境センサ２２は、室内に設けられ、室内の環境に関する物理量を検出して、検出結果をＨＥＭＳ１２へ出力する。室内環境センサ２２としては、例えば、湿度センサ、温度センサ、及び日射量センサの少なくとも１つのセンサを適用することができる。なお、ECHONET Lite（登録商標）対応エアコン等で室温や湿度等が取得できる場合には、その情報を代用してもよい。

屋外環境センサ２４は、屋外に設けられ、屋外の環境に関する物理量を検出して検出結果をＨＥＭＳ１２へ出力する。屋外環境センサとしては、例えば、室内環境センサと同様に、湿度センサや、温度センサ、及び日射量センサの少なくとも１つのセンサを適用することができる。

また、ＨＥＭＳ１２には、インターネット等のネットワーク２６が接続されており、ネットワーク２６に接続されたＨＥＭＳセンタ１４と情報の授受が可能とされている。

ＨＥＭＳセンタ１４は、ＨＥＭＳ１２からの情報を受け取り、情報を蓄積して、冷暖房機器の選定を行うための処理等を行う。また、ＨＥＭＳセンタ１４は、ＨＥＭＳ１２が収集した情報を元に、部屋に適した冷暖房機器２０の選定を行う処理等を行うようになっている。

続いて、ＨＥＭＳ１２及びＨＥＭＳセンタ１４の各々の機能について説明する。図２は、本実施形態に係る冷暖房機器選定支援システム１０のＨＥＭＳ１２及びＨＥＭＳセンタ１４の各々の機能を示す機能ブロック図である。

ＨＥＭＳ１２は、冷暖房機器２０の稼働情報及び環境情報をＨＥＭＳ情報として収集する機能としてＨＥＭＳ情報収集部２８を有している。そして、ＨＥＭＳ情報収集部２８によって収集された情報は、ネットワーク２６を介してＨＥＭＳセンタ１４へ送信される。

また、ＨＥＭＳ表示端末１６やコンピュータ等にインストールされたＨＥＭＳアプリ１３からＨＥＭＳセンタ１４へ情報の入力が可能とされている。ＨＥＭＳアプリ１３は、部屋情報入力部３０を機能として備えている。部屋情報入力部３０は部屋の熱の出入りに関わる部屋情報の入力を行う。例えば、各部屋の冷暖房機器２０を特定する情報、各部屋の屋根、天井、外壁、内壁、床、開口部の断熱性能（熱貫流率、開口部遮断係数、開口部方位係数等）、各部屋の構造、構成情報を入力する。なお、構成情報としては、屋根、天井面積、外壁面積、隣接する部屋の内壁面積、床面積、開口部面積、単位時間換気量、及び補助冷暖房などが挙げられる。また、部屋情報入力部３０は、部屋に適した冷暖房機器の選定を行うために、対象となる部屋の部屋情報の入力が可能とされている。

また、ＨＥＭＳアプリ１３や、各種の携帯端末１５（例えば、パーソナルコンピュータや、タブレット、携帯電話等）を用いてＨＥＭＳセンタ１４と情報の授受が可能とされている。携帯端末１５は、上述の部屋情報入力部３０としての機能を備えていると共に、おすすめ機器表示部３１としての機能を備えている。おすすめ機器表示部３１は、部屋情報に適したおすすめの冷暖房機器２０の選定をＨＥＭＳセンタ１４で行って表示する機能である。

一方、ＨＥＭＳセンタ１４は、個別データ処理部３２、個別データ記憶部４６、データ統計処理部４２、統計データ記録部５０、冷暖房機器データベース４８、及び冷暖房機器提案処理部４４を機能として有している。

個別データ処理部３２は、ＨＥＭＳ情報取得部３４、冷暖房負荷算出部３６、部屋情報取得部３８、及び運転効率算出部４０の機能を有する。

ＨＥＭＳ情報取得部３４は、ＨＥＭＳ情報収集部２８によって収集されてＨＥＭＳ情報をＨＥＭＳ１２から取得する。具体的には、冷暖房稼働情報を冷暖房稼働実績情報としてＨＥＭＳ１２から取得すると共に、環境情報を環境実績情報としてＨＥＭＳ１２から取得する。なお、冷暖房稼働実績情報としては、各冷暖房機器の単位時間あたりの消費電力量、稼働時間、運転モード、及び設定温度の少なくとも１つの情報等が挙げられる。また、環境実績情報としては、単位時間毎の平均気温、各部屋の平均室温、及び平均日射量の少なくとも１つの情報等が挙げられる。

冷暖房負荷算出部３６は、各部屋の情報や環境実績情報等に基づいて、冷暖房機器２０が冷房時に部屋から取り除いた熱量（冷房負荷）と、暖房時に部屋を暖めた熱量（暖房負荷）とを冷暖房負荷実績情報として算出する。

部屋情報取得部３８は、ＨＥＭＳアプリ１３や携帯端末１５の部屋情報入力部３０によって入力された上述の部屋情報を取得する。取得した部屋情報は、冷暖房負荷等の算出や冷暖房機器２０の選定等で使用される。

運転効率算出部４０は、冷暖房機器２０の冷暖房負荷を消費電力で除算（冷暖房負荷／消費電力）することで運転効率を算出する。

個別データ記憶部４６には、ＨＥＭＳ情報取得部３４が取得した冷暖房稼働実績情報及び環境実績情報、並びに冷暖房負荷算出部３６が算出した冷暖房負荷実績情報が記憶される。さらに、個別データ記憶部４６には、部屋情報取得部３８が取得した部屋情報、及び運転効率算出部４０が算出した冷暖房効率情報が記憶される。

データ統計処理部４２は、個別データ記憶部４６に記憶された各種情報を分類／統計処理を行う。データ統計処理部４２は、例えば、部屋情報を地域別および部屋属性情報別などのカテゴリに分類し、分類したカテゴリ別に冷暖房に必要な冷暖房性能（必要十分な冷暖房性能）を算出する処理等を行う。

統計データ記録部５０は、データ統計処理部４２の処理結果、すなわち、分類したカテゴリ別の必要十分の冷暖房性能の算出結果を分類別統計データとして記録する。

冷暖房機器データベース４８は、市販の複数の冷暖房機器情報が記憶される。冷暖房機器情報としては、例えば、メーカ、型番、冷房能力、暖房能力、性能、仕様、販売価格等の情報を記憶する。

冷暖房機器提案処理部４４は、機器選定支援処理（詳細は後述）を行うことにより、部屋に適した冷暖房機器を選定して提案する処理を行う。

続いて、上述のように構成された本実施形態に係る冷暖房機器選定支援システム１０で行われる具体的な処理例について説明する。

まず、ＨＥＭＳ１２で行われる具体的な処理について説明する。図３は、本実施形態に係る冷暖房機器選定支援システム１０のＨＥＭＳ１２で行われる情報収集処理の一例を示すフローチャートである。なお、図３の処理は、例えば、予め定めた時間毎に開始する。

ステップ１００では、単位時間中の各冷暖房機器２０の消費電力をＨＥＭＳ情報収集部２８が測定することにより情報を収集してステップ１０２へ移行する。例えば、ＨＥＭＳ情報収集部２８が分電盤１８の消費電力の測定機能を用いて各冷暖房機器２０の消費電力を測定する。

ステップ１０２では、単位時間中の各冷暖房機器２０の稼働時間をＨＥＭＳ情報収集部２８が測定することにより情報を収集してステップ１０４へ移行する。例えば、ＨＥＭＳ情報収集部２８が分電盤１８の消費電力の測定機能を用いて各冷暖房機器２０の消費電力を測定する際に稼働時間も同時に測定する。

ステップ１０４では、単位時間中の各冷暖房機器２０の運転モード及び設定温度をＨＥＭＳ情報収集部２８が各冷暖房機器２０から情報を習得して記録し、ステップ１０６へ移行する。

ステップ１０６では、各冷暖房機器２０の稼働時間中の平均屋外気温をＨＥＭＳ情報収集部２８が算出してステップ１０８へ移行する。すなわち、ＨＥＭＳ収集部２８が屋外環境センサ２４から取得した情報を元に、各冷暖房機器２０の稼働時間中の平均屋外気温を算出する。

ステップ１０８では、各冷暖房機器２０の稼働時間中の平均室内気温をＨＥＭＳ情報収集部２８が算出してステップ１１０へ移行する。すなわち、ＨＥＭＳ情報収集部２８が室内環境センサ２２から取得した情報を元に、各冷暖房機器２０の稼働時間中の平均室内気温を算出する。

ステップ１１０では、各冷暖房機器２０の稼働時間中の平均日射量をＨＥＭＳ情報収集部２８が算出してステップ１１２へ移行する。すなわち、ＨＥＭＳ情報収集部２８が室内環境センサ２２から取得した情報を元に、各冷暖房機器２０の稼働時間中の平均日射量を算出する。

ステップ１１２では、ＨＥＭＳ情報収集部２８によって収集された冷暖房稼働情報及び環境情報をＨＥＭＳ１２からＨＥＭＳセンタ１４へ送信して一連の情報収集処理を終了する。

次に、ＨＥＭＳアプリ１３や携帯端末１５で行われる具体的な処理について説明する。図４は、本実施形態に係る冷暖房機器選定支援システム１０のＨＥＭＳアプリ１３や携帯端末１５の部屋情報入力部３０で行われる部屋情報入力処理の一例を示すフローチャートである。なお、図４の処理は、例えば、ＨＥＭＳアプリ１３や携帯端末１５によって部屋情報の入力を行う指示が行われた場合に開始する。

ステップ１５０では、ＨＥＭＳアプリ１３がインストールされたコンピュータや携帯端末１５のモニタ等に地域情報入力画像を表示してステップ１５２へ移行する。

ステップ１５２では、部屋の地域情報が入力されたか否かをＨＥＭＳアプリ１３や携帯端末１５が判定し、該判定が肯定されるまで待機してステップ１５４へ移行する。

ステップ１５４では、屋根、天井、外壁、及び内壁の素材と面積を入力するための画面をＨＥＭＳアプリ１３がインストールされたコンピュータや携帯端末１５のモニタ等に表示してステップ１５６へ移行する。

ステップ１５６では、画面に表示された素材と面積が部屋情報入力部３０によって入力されたか否かを判断し、該判定が肯定されるまで待機してステップ１５８へ移行する。

ステップ１５８では、開口部の素材、面積、方位、及び断熱情報を入力するための画面をＨＥＭＳアプリ１３がインストールされたコンピュータや携帯端末１５のモニタ等に表示してステップ１６０へ移行する。

ステップ１６０では、画面に表示された開口部の各情報が部屋情報入力部３０によって入力されたか否かを判定し、該判定が肯定されるまで待機してステップ１６２へ移行する。

ステップ１６２では、単位時間当たりの換気量と換気性能を入力するための画面をＨＥＭＳアプリ１３がインストールされたコンピュータや携帯端末１５のモニタ等に表示してステップ１６４へ移行する。

ステップ１６４では、画面に表示された換気情報が部屋情報入力部３０によって入力されたか否かを判定し、該判定が肯定されるまで待機してステップ１６６へ移行する。

ステップ１６６では、補助冷暖房の有無、稼働頻度、及び能力を入力するための画面をＨＥＭＳアプリ１３がインストールされたコンピュータや携帯端末１５のモニタ等に表示してステップ１６８へ移行する。

ステップ１６８では、画面に表示された補助冷暖房情報が部屋情報入力部３０によって入力されたか否かを判定し、該判定が肯定されるまで待機してステップ１７０へ移行する。

ステップ１７０では、隣接する部屋の情報を入力するための画面をＨＥＭＳアプリ１３がインストールされたコンピュータや携帯端末１５のモニタ等に表示してステップ１７２へ移行する。

ステップ１７２では、画面に表示された隣接部屋情報が部屋情報入力部３０によって入力されたか否かを判定し、該判定が肯定されるまで待機してステップ１７４へ移行する。

ステップ１７４では、部屋情報入力部３０によって上述の各ステップで入力された情報を部屋情報としてＨＥＭＳセンタ１４へ送信し、一連の部屋情報入力処理を終了する。

図５は、本実施形態に係る冷暖房機器選定支援システム１０のＨＥＭＳセンタ１４で行われる情報取得処理の一例を示すフローチャートである。なお、図５の処理は、ＨＥＭＳ１２やＨＥＭＳアプリ１３、携帯端末１５等から部屋情報、冷暖房稼働情報及び環境情報等が送信された場合に開始する。

ステップ２００では、部屋情報を受信したか否かをＨＥＭＳ情報取得部３４が判定し、該判定が肯定された場合にはステップ２０２へ移行し、否定された場合にはステップ２０４へ移行する。

ステップ２０２では、部屋情報取得部３８が部屋情報を取得し、取得した部屋情報を個別データ記憶部４６に記憶してステップ２０４へ移行する。

ステップ２０４では、ＨＥＭＳ１２から送信された、単位時間中の各冷暖房機器の消費電力、稼働時間、運転モード、及び設定温度を冷暖房稼働実績情報として個別データ記憶部４６に記憶してステップ２０６へ移行する。

ステップ２０６では、ＨＥＭＳ１２から送信された、各冷暖房機器２０の稼働時間中の平均屋外気温、平均日射量、及び平均室内気温を環境実績情報として個別データ記憶部４６に記憶してステップ２０８へ移行する。

ステップ２０８では、冷暖房負荷算出部３６が冷房負荷算出処理を行ってステップ２１０へ移行する。冷房負荷算出処理の詳細は後述する。

ステップ２１０では、運転効率算出部４０が運転効率（冷暖房負荷／消費電力）を算出し、冷暖房効率情報として個別データ記憶部４６に記憶して一連の情報取得処理を終了する。

図６は、本実施形態に係る冷暖房機器選定支援システム１０のＨＥＭＳセンタ１４で行われる冷暖房負荷算出処理の一例を示すフローチャートである。

ステップ２５０では、冷暖房負荷算出部３６が個別データ記憶部４６に記憶された環境実績情報の中から、単位時間における冷暖房機器２０の稼働時間中の環境実績情報を抽出してステップ２５２へ移行する。

ステップ２５２では、冷暖房負荷算出部３６が個別データ記憶部４６に記憶された部屋情報から、冷暖房機器２０が設置された部屋の部屋情報を抽出してステップ２５４へ移行する。

ステップ２５４では、冷暖房負荷算出部３６が冷暖房機器２０の単位時間における稼働時間中の冷暖房負荷を算出してステップ２５６へ移行する。なお、冷暖房負荷の算出は、冷暖房稼働実績情報のみを用いて算出してもよいし、以下の算出方法のように、冷暖房稼働実績情報及び環境実績情報を用いて算出してもよい。

ステップ２５６では、冷暖房負荷算出部３６が冷暖房負荷の算出結果を個別データ記憶部４６に冷暖房負荷実績情報として記憶して一連の冷暖房負荷算出処理を終了する。

ここで、冷暖房負荷算出部３６による冷暖房負荷の算出方法について具体的に説明する。図７（Ａ）は冷房時における冷暖房負荷の算出を説明するための図であり、図７（Ｂ）は暖房時における冷暖房負荷の算出を説明するための図である。

冷房時における冷暖房負荷は、冷房時に部屋から除去した除去熱量を算出することにより求める。

除去熱量は、総貫流熱量、総換気熱量、総日射量、及びその他の熱源の熱量を加算したものとなる（総貫流熱量＝総換気熱量＋総日射量＋その他の熱源熱量）。なお、その他の熱源熱量は存在する場合のみ加算する。

冷房時の総貫流熱量は、図７（Ａ）に示す、窓（開口部）、外壁、屋根及び天井、内壁、並びに床の各々の貫流熱量から求める。

具体的には、窓（開口部）の貫流熱量は、貫流熱量(W)＝該当の部屋の窓面積(m²)×熱貫流率（窓）(W/m²K)×室内外温度差(K)により求める。

窓（開口部）の日射熱量は、日射熱量(W)＝該当の部屋の窓面積(m²)×日射量(W/m²)×遮断係数×方位係数により求める。

外壁の貫流熱量は、貫流熱量(W)＝外壁と接する部分の面積(m²) ×熱貫流率（外壁）(W/m²K)×室内外温度差(K)により求める。

屋根及び天井の貫流熱量は、貫流熱量(W)＝屋根と接する部分の面積(m²) ×熱貫流率（屋根）(W/m²K)×室内外温度差(K)により求める。

内壁の貫流熱量は、貫流熱量(W)＝内壁の面積(m²) ×熱貫流率（内壁）(W/m²K)×隣室との温度差(K)により求める。

床の貫流熱量は、貫流熱量(W)＝床の面積(m²) ×熱貫流率（床）(W/m²K)×隣室との温度差(K)により求める。

換気熱量は、換気熱量(W)＝C_p×Y×換気量(m³)×室内外温度差(K)より求める。ここで、C_p＝空気の定圧比熱(W/kgK)、Y＝空気比重量(kg/m³)である。

なお、その他の熱源は必要に応じて加味してもよい。その他の熱源としては、例えば、照明負荷、人体負荷、住宅機器負荷、蓄熱負荷、部屋間の隙間風やドア開閉による熱移動などがある。また、除去熱量算出時に使用する温度差や日射量等の環境に関する物理量は、例えば、１時間等の単位時間あたりの平均値を用いる。

一方、暖房時における冷暖房負荷は、暖房時に流入した流入熱量を算出することにより求める。

流入熱量は、総貫流熱量及び総換気熱量を加算し、総日射量、補助暖房による熱量、及びその他の熱源の熱量を差し引いたものとなる（流入熱量＝総貫流熱量＋総換気熱量−総日射量−補助暖房による熱量−その他の熱源熱量）。なお、その他の熱源熱量は、存在する場合のみ差し引く。

暖房時の総貫流熱量は、図７（Ｂ）に示す、窓（開口部）、外壁、屋根及び天井、内壁、並びに床の各々の貫流熱量から求める。

補助暖房の熱量は、補助暖房熱量(W)＝補助暖房消費エネルギ×エネルギ変換効率により求める。

なお、その他の熱源は必要に応じて加味してもよい。その他の熱源としては、例えば、照明負荷、人体負荷、住宅機器負荷、蓄熱負荷、部屋間の隙間風やドア開閉による熱移動などがある。また、流入熱量算出時に使用する温度差や日射量等の環境に関する物理量は、例えば、１時間等の単位時間あたりの平均値を用いる。

図８は、本実施形態に係る冷暖房機器選定支援システム１０のＨＥＭＳセンタ１４で行われる分類／統計処理の一例を示すフローチャートである。なお、図８の処理は、例えば、予め定めた期間毎（１日毎や１週間毎等）に開始する。

ステップ３００では、データ統計処理部４２が、個別データ記憶部４６に記憶された部屋情報を地域別や部屋属性情報別等の予め定めたカテゴリに分類してステップ３０２へ移行する。

ステップ３０２では、データ統計処理部４２が、分類別の必要十分な冷暖房性能を算出してステップ３０４へ移行する。

ステップ３０４では、データ統計処理部が、算出結果を統計データ記録部５０に分類別統計データとして記録して一連の分類／統計処理を終了する。

分類／統計処理は、例えば、部屋属性情報として、外皮平均熱貫流率（以下、ＵＡ値と称する）で分類する。この場合には、外皮（外気と接する部分）と内皮（他の部屋と接する部分）で分けて組み合わせて分類する。なお、簡易版として外皮と内皮に分けずにＵＡ値を求めて分類してもよい。

統計データとしては、各ＵＡ値毎に表面積毎に必要十分な冷暖房性能を持たせる。図９には、部屋属性情報別のカテゴリに分類して統計データとした例を示す。

必要十分な冷暖房性能は、例えば、図１０に示すように、個別データ記憶部４６に記憶された冷房負荷実績情報のうちカテゴリに対応するものを抽出する。そして、冷暖房負荷毎の出現回数を求めて、出現回数が９０％等の予め定めた割合を網羅する冷暖房負荷を必要十分な冷暖房性能として算出する。なお、図１０は、必要十分な冷暖房性能の算出方法の一例を説明するための図である。

図１１は、本実施形態に係る冷暖房機器選定支援システム１０のＨＥＭＳセンタ１４で行われる機器選定支援処理の一例を示すフローチャートである。なお、図１１の処理は、例えば、ＨＥＭＳアプリ１３や携帯端末１５等を用いて、利用者から上述の部屋情報入力処理と共に、冷暖房機器選定支援の要求が行われた場合に開始する。

ステップ３５０では、冷暖房機器提案処理部４４が、冷暖房機器２０の選定対象の部屋情報より部屋のＵＡ値を算出してステップ３５２へ移行する。冷暖房機器２０の選定対象の部屋情報の入力は、例えば、上述の部屋情報入力処理と同様の処理を行う。

ステップ３５２では、冷暖房機器提案処理部４４が、部屋情報に類似するＵＡ値の分類別統計データがあるか否か判定する。例えば、部屋情報が所定範囲内で類似する分類別統計データがあるか否かを判定し、該判定が肯定された場合にはステップ３５４へ移行し、否定された場合にはステップ３５６へ移行する。

ステップ３５４では、冷暖房機器提案処理部４４が、対応する分類別統計データを抽出してステップ３６２へ移行する。

一方、ステップ３５６では、冷暖房機器提案処理部４４が、個別データ記憶部４６に記憶された情報に基づいて、地域の平均気温を算出してステップ３５８へ移行する。

ステップ３５８では、冷暖房機器提案処理部４４が、算出した平均気温に類似する近隣地域で類似するＵＡ値の分類別統計データがあるか否かを判定する。例えば、所定範囲内の平均気温の地域のＵＡ値の分類別統計データがあるか否かを判定し、該判定が肯定された場合には上述のステップ３５４へ移行し、否定された場合にはステップ３６０へ移行する。

ステップ３６０では、冷暖房機器提案処理部４４が、全国の中で類似するＵＡ値の分類別統計データを抽出してステップ３６２へ移行する。

ステップ３６２では、冷暖房機器提案処理部４４が、分類別統計データの必要十分な冷暖房性能を持つ冷暖房機器２０を冷暖房機器データベース４８に記憶された市販の複数の冷暖房機器情報から抽出してステップ３６４へ移行する。

ステップ３６４では、冷暖房機器提案処理部４４が、抽出した冷暖房機器リストを要求元に送信して一連の機器選定支援処理を終了する。例えば、抽出した冷暖房機器の平均運転効率や平均消費電力等の情報をリスト表示するように、要求元のＨＥＭＳアプリ１３（コンピュータやＨＥＭＳ表示端末１６等）や携帯端末１５に送信する。これにより、部屋の特性にあった適切な冷暖房機器を選定することができる。

なお、上記の実施形態では、ＨＥＭＳセンタ１４の記憶された情報の中から類似する部屋の情報に基づいて、必要十分な冷暖房性能を算出して、対応する冷暖房機器を選定するが、利用者の好みなどを選定の条件に加えてもよい。例えば、ＨＥＭＳアプリ１３や携帯端末１５に、行動や、嗜好情報（冷房と暖房の使用頻度や、暑がりや寒がり情報など）を入力し、行動や嗜好に合わせた冷暖房機器２０をＨＥＭＳセンタ１４が選定してもよい。

また、上記の実施形態におけるＨＥＭＳ１２やＨＥＭＳセンタ１４で行われる各処理は、プログラムとして記憶媒体等に記憶して流通するようにしてもよい。

また、本発明は、上記に限定されるものでなく、上記以外にも、その主旨を逸脱しない範囲内において種々変形して実施可能であることは勿論である。

１０冷暖房機器選定支援システム
１２ＨＥＭＳ
１３ＨＥＭＳアプリ
１４ＨＥＭＳセンタ
１５携帯端末
１６ＨＥＭＳ表示端末
１８分電盤
２０冷暖房機器
２２室内環境センサ
２４屋外環境センサ
２８ＨＥＭＳ情報収集部
３０部屋情報入力部
３２個別データ処理部
３４ＨＥＭＳ情報取得部
４２データ統計処理部
４４冷暖房機器提案処理部
４６個別データ記憶部

Claims

複数の建物の各々の地域情報、前記複数の建物の各部屋の環境実績情報、前記各部屋の熱の出入りに関わる部屋情報、及び前記各部屋に設けられた冷暖房機器の稼働実績情報を記憶する記憶部と、
冷暖房機器の選定対象となる対象部屋の地域情報及び該対象部屋の前記部屋情報を取得する取得部と、
前記取得部によって取得した前記対象部屋の地域情報及び前記部屋情報の各々に類似する前記記憶部に記憶された部屋の前記稼働実績情報を抽出して、冷暖房に必要な冷暖房性能を算出する算出部と、
前記算出部の算出結果に基づいて、市販の複数の冷暖房機器の中から前記対象部屋に適した冷暖房機器を選定する選定部と、
を備えた冷暖房機器選定支援システム。
前記対象部屋の地域情報及び該対象部屋の前記部屋情報を入力するための端末装置を更に備え、前記選定部が選定結果を前記端末装置へ送信する請求項１に記載の冷暖房機器選定支援システム。
前記複数の建物の各々に設けられ、前記記憶部に記憶するための前記環境実績情報及び前記稼働実績情報を収集する収集部を更に備えた請求項１又は請求項２に記載の冷暖房機器選定支援システム。