JP2017096522A - 断熱性能推定装置、及び、断熱性能推定方法 - Google Patents

Abstract

【課題】断熱性能の推定精度を高めることができる断熱性能推定装置及び断熱性能推定方法を提供する。
【解決手段】断熱性能推定装置１０は、推定部１４を備える。推定部１４は、温度調整装置４０の動作が停止される以前の室温の測定値と、取得された外気温の測定値と、所定の熱移動モデルとを用いて温度の経時変化を示す関数を決定する。推定部１４は、決定された関数を、温度調整装置４０の動作が停止された後の室温の測定値の時系列データにフィッティングすることにより得られる近似曲線に基づいて建物の断熱性能を推定する。また、推定部１４は、フィッティングにおいて、時系列データに含まれるノイズの影響、または、時系列データにおけるデータの欠損の影響を低減する処理を行う。
【選択図】図１

Description

本発明は、建物の断熱性能を推定する断熱性能推定装置、及び、断熱性能推定方法に関する。

従来、建物の断熱性能を推定する技術が知られている。例えば、特許文献１には、暖房室測定データ、建物外部測定データ、および所定の熱移動モデルを用いて、建物の断熱性能を示す熱損失係数（Ｑ値）の推定を行う技術が開示されている。

特開２０１１−２３７１２４号公報

上記のような断熱性能の推定においては、断熱性能の推定精度を高めることが課題となる。

本発明は、断熱性能の推定精度を高めることができる断熱性能推定装置及び断熱性能推定方法を提供する。

本発明の一態様に係る断熱性能推定装置は、冷房及び暖房の少なくとも一方を行う温度調整装置が設置された建物の室温の測定値を取得する第一取得部と、前記建物の外気温の測定値を取得する第二取得部と、取得された室温の測定値であって前記温度調整装置の動作が停止される以前の室温の測定値と、取得された外気温の測定値と、所定の熱移動モデルとを用いて温度の経時変化を示す関数を決定し、決定された前記関数を、前記温度調整装置の前記動作が停止された後の室温の測定値の時系列データにフィッティングすることにより得られる近似曲線に基づいて前記建物の断熱性能を推定する推定部とを備え、前記推定部は、前記フィッティングにおいて、前記時系列データに含まれるノイズの影響、または、前記時系列データにおけるデータの欠損の影響を低減する処理を行う。

本発明の一態様に係る断熱性能推定方法は、冷房及び暖房の少なくとも一方を行う温度調整装置が設置された建物内の室温の測定値を取得する第一取得ステップと、前記建物の外気温の測定値を取得する第二取得ステップと、取得された室温の測定値であって前記温度調整装置の動作が停止される以前の室温の測定値と、取得された外気温の測定値と、所定の熱移動モデルとを用いて温度の経時変化を示す関数を決定する決定ステップと、決定された前記関数を、前記温度調整装置の前記動作が停止された後の室温の測定値の時系列データにフィッティングすることにより得られる近似曲線に基づいて前記建物の断熱性能を推定する推定ステップとを含み、前記推定ステップでは、前記フィッティングにおいて、前記時系列データに含まれるノイズの影響、または、前記時系列データにおけるデータの欠損の影響を低減する処理を行う。

本発明の一態様に係るプログラムは、コンピュータに上記断熱性能推定方法を実行させるためのプログラムである。

本発明の一態様に係る断熱性能推定装置及び断熱性能推定方法は、断熱性能の推定精度を高めることができる。

図１は、実施の形態１に係る断熱性能推定システムの構成を示すブロック図である。 図２は、熱移動モデルを説明するための図である。 図３は、実施の形態１に係る断熱性能推定システムの動作例１のフローチャートである。 図４は、重み付き最小二乗法を用いたフィッティングの効果を説明するための模式図である。 図５は、断熱性能を示す画像の一例を示す図である。 図６は、実施の形態１に係る断熱性能推定システムの動作例２のフローチャートである。 図７は、実施の形態１に係る断熱性能推定システムの動作例３のフローチャートである。 図８は、実施の形態２に係る断熱性能推定システムの構成を示すブロック図である。 図９は、実施の形態２に係る断熱性能推定システムの動作のフローチャートである。 図１０は、検出部の検出動作を説明するための模式図である。

以下、実施の形態について、図面を参照しながら説明する。なお、以下で説明する実施の形態は、いずれも包括的または具体的な例を示すものである。以下の実施の形態で示される数値、形状、材料、構成要素、構成要素の配置位置及び接続形態、ステップ、ステップの順序などは、一例であり、本発明を限定する主旨ではない。また、以下の実施の形態における構成要素のうち、最上位概念を示す独立請求項に記載されていない構成要素については、任意の構成要素として説明される。

なお、各図は模式図であり、必ずしも厳密に図示されたものではない。また、各図において、実質的に同一の構成に対しては同一の符号を付し、重複する説明は省略または簡略化される場合がある。

（実施の形態１）
［断熱性能推定システムの全体構成］
まず、実施の形態１に係る断熱性能推定システムの全体構成について説明する。図１は、実施の形態１に係る断熱性能推定システムの構成を示すブロック図である。

図１に示されるように、断熱性能推定システム１００は、断熱性能推定装置１０と、室温測定装置２０と、外気温測定装置３０と、温度調整装置４０と、表示装置５０とを備える。

断熱性能推定システム１００は、住宅などの建物の断熱性能を推定するためのシステムである。以下、断熱性能推定システム１００を構成する各機器について詳細に説明する。

［室温測定装置］
室温測定装置２０は、建物の室内などに取り付けられ、建物内の温度を測定する装置である。室温測定装置２０は、具体的には、サーミスタまたは熱電対などの温度測定用の素子を備え、建物内の温度（室温）を所定期間ごとに測定する。

また、室温測定装置２０は、断熱性能推定装置１０と通信を行うための通信モジュール（通信回路）を有し、室温の測定値を断熱性能推定装置１０に送信する。室温の測定値は、タイムスタンプなどの測定時刻を示す時刻情報が付与された状態で送信される。なお、室温の測定値がリアルタイムで送信されるような場合、時刻情報は、断熱性能推定装置１０が付与してもよい。

室温測定装置２０が断熱性能推定装置１０と無線通信を行う場合、無線通信の方式（通信規格）は、例えば、９２０ＭＨｚの周波数帯などを利用した特定小電力無線であるが、ＺｉｇＢｅｅ（登録商標）、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）、または、無線ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）など、他の通信規格であってもよい。また、室温測定装置２０が断熱性能推定装置１０と有線通信を行う場合、有線通信の方式については特に限定されず、有線ＬＡＮが用いられてもよいし、電力線搬送通信が行われてもよい。

なお、温度調整装置４０が温度測定機能を有する場合には、断熱性能推定装置１０は、温度調整装置４０から室温の測定値を取得することができる。この場合、断熱性能推定システム１００は、室温測定装置２０を備えなくてもよい。

［外気温測定装置］
外気温測定装置３０は、建物の外壁などに取り付けられ当該建物の周辺における外気温を測定する装置である。外気温測定装置３０は、具体的には、サーミスタまたは熱電対などの温度測定用の素子を備え、建物の外気温を所定期間ごとに測定する。

また、外気温測定装置３０は、断熱性能推定装置１０と通信を行うための通信モジュール（通信回路）を有し、外気温の測定値を断熱性能推定装置１０に送信する。外気温の測定値は、タイムスタンプなどの測定時刻を示す時刻情報が付与された状態で送信される。なお、外気温の測定値がリアルタイムで送信されるような場合、時刻情報は、断熱性能推定装置１０が付与してもよい。

外気温測定装置３０が断熱性能推定装置１０と無線通信を行う場合、無線通信の方式（通信規格）は、例えば、９２０ＭＨｚの周波数帯などを利用した特定小電力無線であるが、ＺｉｇＢｅｅ（登録商標）、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）、または、無線ＬＡＮなど、他の通信規格であってもよい。また、外気温測定装置３０が断熱性能推定装置１０と有線通信を行う場合、有線通信の方式については特に限定されず、有線ＬＡＮが用いられてもよいし、電力線搬送通信が行われてもよい。

［温度調整装置］
温度調整装置４０は、冷房及び暖房の少なくとも一方を行うことにより、建物内の温度を調整する装置である。温度調整装置４０は、具体的には、空調機器であるが、オイルヒーターなどのその他の機器であってもよく、建物内の温度を調整することができる装置であればよい。

温度調整装置４０は、断熱性能推定装置１０と通信を行うための通信モジュール（通信回路）を有し、温度調整装置４０が動作中であるか否かを示す動作状態情報を断熱性能推定装置１０に送信する。動作情報は、例えば、ユーザの温度調整装置４０への操作のログ情報、及び、温度調整装置４０の消費電力情報などである。

動作情報には、少なくとも、温度調整装置４０の動作開始タイミングと、温度調整装置４０の動作停止タイミングとを特定することができる情報が含まれていればよい。例えば、動作情報がログ情報であるときは、断熱性能推定装置１０は、電源オン操作されたタイミングを温度調整装置４０の動作開始タイミングとして特定することができ、電源オフ操作されたタイミングを温度調整装置４０の動作停止タイミングとして特定することができる。

また、動作情報が消費電力情報であるときは、断熱性能推定装置１０は、消費電力がほぼ０の状態から上昇するタイミングを温度調整装置４０の動作開始タイミングとして特定することができ、消費電力がほぼ０の状態に低下するタイミングを温度調整装置４０の動作停止タイミングとして特定することができる。

断熱性能推定装置１０は、上述の室温の測定値に付与された時刻情報と、動作情報に含まれる温度調整装置４０の動作開始タイミング、及び、温度調整装置４０の動作停止タイミングに基づいて、室温の測定値が温度調整装置４０の動作中のものであるかを判断できる。外気温の測定値についても同様である。

温度調整装置４０が断熱性能推定装置１０と無線通信を行う場合、無線通信の方式（通信規格）は、例えば、９２０ＭＨｚの周波数帯などを利用した特定小電力無線であるが、ＺｉｇＢｅｅ（登録商標）、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）、または、無線ＬＡＮなど、他の通信規格であってもよい。また、温度調整装置４０が断熱性能推定装置１０と有線通信を行う場合、有線通信の方式については特に限定されず、有線ＬＡＮが用いられてもよいし、電力線搬送通信が行われてもよい。

また、上述のように温度調整装置４０は、温度測定機能を有してもよい。この場合、温度調整装置４０は、動作情報と、室温の測定値とを断熱性能推定装置１０に送信する。

［断熱性能推定装置］
断熱性能推定装置１０は、建物の室温の測定値と、建物の外気温の測定値と、所定の熱移動モデルとを用いて建物の断熱性能を推定する装置である。断熱性能推定装置１０は、具体的には、ＨＥＭＳ（Ｈｏｍｅ Ｅｎｅｒｇｙ Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ Ｓｙｓｔｅｍ）コントローラであるが、パーソナルコンピュータなどの情報通信端末であってもよい。断熱性能推定装置１０は、具体的には、通信部１１と、制御部１２と、記憶部１３とを備える。制御部１２は、推定部１４と、判定部１５と、提示部１６とを備える。

通信部１１は、例えば、断熱性能推定装置１０が、室温測定装置２０、外気温測定装置３０、及び温度調整装置４０と通信を行うための通信モジュール（通信回路）である。

通信部１１は、具体的には、第一取得部として機能し、温度調整装置４０が設置された建物の室温の測定値を室温測定装置２０から取得（受信）する。また、通信部１１は、第二取得部として機能し、温度調整装置４０が設置された建物の外気温の測定値を外気温測定装置３０から取得する。通信部１１は、動作情報を温度調整装置４０から取得する。

なお、室温の測定値は、室温測定装置２０が室温を測定するごとにリアルタイムに取得されてもよいし、あるタイミングでまとめて取得されてもよい。外気温の測定値及び動作情報も同様である。

通信部１１と、室温測定装置２０、外気温測定装置３０、及び温度調整装置４０との通信の方式は、上述のように特に限定されない。また、室温測定装置２０、外気温測定装置３０、及び、温度調整装置４０の通信方式がそれぞれ異なるような場合には、通信部１１は、各装置に対応して複数設けられてもよい。

記憶部１３は、通信部１１によって取得された、室温の測定値、外気温の測定値、及び動作情報が記憶される記憶装置である。記憶部１３は、具体的には、半導体メモリなどにより実現される。また、記憶部１３には、制御部１２が実行する制御プログラムも記憶されている。

また、記憶部１３には、温度の時間変化を示す所定の熱移動モデル（モデル関数）が記憶される。図２は、熱移動モデルを説明するための図である。なお、図２は、温度調整装置４０の温度調整により、室温が外気温よりも高い状態に調整されているとき（暖房時）の熱移動モデルを示しているが、室温が外気温よりも低い状態に調整されているとき（冷房時）の熱移動モデルも同様である。

図２に示されるように、建物の外気温をθａ、温度調整装置４０の動作中の室温をθｃとする。建物の外気温θａ、及び温度調整装置４０の動作中の室温θｃがほぼ一定である状態で温度調整装置４０が停止した時刻をｔ＝０とすると、ｔ＝０以降の室温θｒは、理論的には、以下の式１で表される。この式１が熱移動モデルであり、図２において実線で示される。式１においてδは、室温変動率であり、室温変動率の単位は、［１／ｈ］である。

制御部１２は、プロセッサ、マイクロコンピュータ、または専用回路によって実現され、通信部１１によって取得された、室温の測定値、外気温の測定値、及び動作情報を記憶部１３に記憶する。また、制御部１２は、推定部１４と、判定部１５と、提示部１６とを備え、建物の断熱性能の推定を行う。以下、制御部１２が備える各構成要素の具体的な動作について説明する。

推定部１４は、温度調整装置４０の動作が停止される以前の室温の測定値と、取得された外気温の測定値と、所定の熱移動モデルとを用いて温度の経時変化を示す関数を決定する。また、推定部１４は、決定された関数を、温度調整装置の前記動作が停止された後の室温の測定値の時系列データにフィッティングすることにより建物の断熱性能を推定する。

また、推定部１４は、フィッティングにおいて、時系列データに含まれるノイズの影響、または、時系列データにおけるデータの欠損の影響を低減する処理を行う。実施の形態１では、推定部１４は、統計的処理を用いて、関数を時系列データにフィッティングする。このような統計的処理を用いたフィッティングによって、推定部１４は、時系列データに含まれるノイズの影響、または、時系列データにおけるデータの欠損の影響を低減する。

統計的処理として用いられる具体的手法は、実施の形態１では、重み付き最小二乗法（ロバスト推定法）である。なお、時系列データにおけるデータの欠損の影響を低減することができる手法であれば、重み付き最小二乗法以外の回帰分析など、他の手法が用いられてもよい。

判定部１５は、第一判定部として機能し、温度調整装置４０の動作中における室温の測定値の変動量が第一の変動量以内であるか否かを判定する。なお、この場合の「動作中」には、動作開始直後などのやむをえず室温が不安定な期間は含まれない。

図２に示されるように、熱移動モデルを用いた断熱性能の推定は、温度調整装置４０の動作中において室温θｃがほぼ一定になっていることが前提となる。このため、温度調整装置４０の動作中における室温の測定値の変動量が大きい場合は、推定精度が低下する。したがって、温度調整装置４０の動作中における室温の測定値の変動量が第一の変動量以内であるときにのみ推定部１４が断熱性能を推定することで、断熱性能の推定精度が高められる。

また、判定部１５は、第二判定部として機能し、温度調整装置４０の動作中における外気温の測定値の変動量が第二の変動量以内であるか否かを判定する。

図２に示されるように、熱移動モデルを用いた断熱性能の推定は、温度調整装置４０の動作中における外気温θａがほぼ一定になっていることが前提となる。このため、温度調整装置４０の動作中における外気温の測定値の変動量が大きい場合は、推定精度が低下する。したがって、建物の外気温の変動量が第二の変動量以内であると判定された場合にのみ推定部１４が断熱性能を推定することで、断熱性能の推定精度が高められる。

提示部１６は、推定部１４によって推定された断熱性能を示す画像を表示装置５０に表示させるための表示情報を出力する。表示情報は、表示装置５０に送信される。表示情報の送信には、通信部１１とは別の通信モジュールが用いられるが、通信部１１が用いられてもよい。この場合も、通信方式は特に限定されない。

なお、提示部１６は、スピーカなどの出音部に断熱性能を示す音声を出力させるための情報を出力してもよい。つまり、断熱性能推定システム１００は、さらに、出音部を備え、断熱性能を示す音声が出音部から出音されてもよい。

［表示装置］
表示装置５０は、断熱性能を示す画像を表示する。表示装置５０は、具体的には、例えば、テレビ、スマートフォン、または、タブレット端末などである。

なお、断熱性能推定装置１０が表示部を備える場合が考えられる。例えば、断熱性能推定装置１０がスマートフォンまたはタブレット端末として実現されるような場合が考えられる。このような場合には、断熱性能推定システム１００は、表示装置５０を備えなくてもよい。この場合、断熱性能を示す画像は、断熱性能推定装置１０が備える表示部に表示される。

［動作例１］
次に、断熱性能推定システム１００の動作例１について図３を参照しながら説明する。図３は、断熱性能推定システム１００の動作例１のフローチャートである。

まず、通信部１１は、建物における室温の測定値を室温測定装置２０から取得する（Ｓ１１）。同様に、通信部１１は、建物の外気温を外気温測定装置３０から取得する（Ｓ１２）。取得された室温の測定値及び取得された外気温の測定値は、記憶部１３に記憶される。上述のように、記憶部１３には、動作情報も記憶される。

次に、推定部１４は、温度調整装置４０の動作が停止される以前の室温の測定値と、取得された外気温の測定値と、所定の熱移動モデルとを用いて温度の経時変化を示す関数を決定する（Ｓ１３）。例えば、推定部１４は、式１のθｃに温度調整装置４０の動作が停止されたときの室温の測定値Ｔｃを代入し、式１のθａに外気温の測定値Ｔａを代入する。つまり、測定値が代入された後の式１の右辺が関数ｆ(δ）として決定される。関数ｆ（δ）は、δをフィッティングパラメータ（変数）として含む。

なお、温度調整装置４０の動作が停止されたときの室温の測定値とは、温度調整装置４０の動作が停止されたタイミングに最も近いタイミングで測定された測定値である。推定部１４は、測定値を、記憶部１３に記憶された動作情報に基づいて特定する。

また、代入される室温の測定値は、温度調整装置４０の動作中の所定期間における室温の平均値であってもよい。つまり、代入される室温の測定値は、温度調整装置４０の動作が停止される以前の室温の測定値に基づいて定められればよい。代入される外気温の測定値は、温度調整装置４０の動作中の所定期間または温度調整装置の停止後の所定期間における平均値であってもよい。

次に、推定部１４は、温度調整装置４０の動作が停止された後の室温の測定値の時系列データを記憶部１３から読み出し、ステップＳ１３において決定された関数ｆ（δ）を、読み出した時系列データにフィッティングすることにより得られる近似曲線に基づいて建物の断熱性能を推定する（Ｓ１４）。なお、推定部１４は、記憶部１３に記憶された室温の測定値が、温度調整装置４０の動作が停止された後の室温の測定値であるか否かを、記憶部１３に記憶された動作情報に基づいて判断することができる。

実施の形態１では、フィッティングには、重み付き最小二乗法が用いられる。図４は、重み付き最小二乗法を用いたフィッティングの効果を説明するための模式図である。

図４に示される丸印は、室温の測定値を示す。ここで、測定値Ａのように、他の測定値から大きく外れた、ノイズと推定される測定値Ａが時系列データに含まれる場合に最小二乗法が用いられると、時系列データには、曲線Ｂがフィッティングされ、誤差が大きい結果となる。

一方で、測定値Ａに対して重みを小さくした重み付き最小二乗法が用いられれば、時系列データには、曲線Ｂよりも誤差が少ない曲線Ｃがフィッティングされる。以下、重み付き最小二乗法について具体的に説明する。

まず、重みの決定方法の一例について説明する。推定部１４は、重み付けを行わない最小二乗法により、時系列データに関数ｆ（δ）をフィッティングする。フィッティングされた曲線と、時系列データに含まれる測定値との誤差をｄとすると、誤差がｄである測定値に対する重みｗ（ｄ）は、誤差の許容範囲をＷとして、以下の式２で表される。なお、誤差の許容範囲は、あらかじめ定められて記憶部１３に記憶される。

なお、このような重みの決定方法は一例であり、推定部１４は、誤差が大きい測定値ほどフィッティングにおける影響が小さくなるように重みを決定すればよい。

推定部１４は、重みが決定されると、決定された重みに基づいて、重み付き最小二乗法を用いたフィッティングを行う。推定部１４は、時系列データに含まれる各測定値と、当該測定値が得られたタイミングにおける決定された関数ｆ（δ）の値との差の二乗である第一の値を算出する。

そして、推定部１４は、第一の値に、当該第一の値に対応する重み（上記式２に基づいて決定された重み）を乗算した第二の値を算出する。そして、推定部１４は、第二の値の総和が最も小さくなるような近似曲線を求める。求められた近似曲線におけるδの値が室温変動率の推定値となる。なお、重みの決定とフィッティングとが２回以上繰り返された後で、δの値が求められてもよい。つまり、推定部１４は、重みの決定とフィッティングとを一回のみ行って推定値（δ）を求めてもよいし、重みの決定とフィッティングとを複数回繰り返した後で推定値（δ）を求めてもよい。

ここで、推定の対象となる建物の熱容量をＣ［Ｗ／Ｋ］とすると、貫流熱量ｑ［Ｗ／（Ｋ・ｈ）］は、求められた室温変動率δを用いて、以下の式３で表される。なお、熱容量Ｃの値は、記憶部１３に記憶されている。

このように、推定部１４は、断熱性能として、貫流熱量ｑの推定値を算出することができる。なお、記憶部１３に建物の外壁に関するパラメータが記憶されているときには、推定部１４は、貫流熱量ｑの推定値に基づいて、熱貫流率の推定値を断熱性能として算出することもできる。また、記憶部１３に建物の延床面積が記憶されているときには、貫流熱量ｑの推定値に基づいて、推定部１４は、熱損失係数の推定値を断熱性能として算出することもできる。

以上のように、断熱性能が推定されると、提示部１６は、断熱性能を提示（表示）する（Ｓ１５）。提示部１６は、具体的には、推定部１４によって推定された断熱性能を示す画像を表示装置５０に表示させるための表示情報を出力する。この結果、表示装置５０の表示部には、図５に示されるような画像が表示される。図５は、断熱性能を示す画像の一例を示す図である。

以上説明したように、推定部１４は、フィッティングにおいて、時系列データに含まれるノイズの影響、または、時系列データにおけるデータの欠損の影響を低減する処理を行う。推定部１４は、具体的には、重み付き最小二乗法を用いたフィッティングによって、時系列データに含まれるノイズの影響、または、時系列データにおけるデータの欠損の影響を低減する。

これにより、断熱性能推定システム１００及び断熱性能推定装置１０は、断熱性能の推定精度を高めることができる。

［動作例２］
次に、断熱性能推定システム１００の動作例２について図６を参照しながら説明する。図６は、断熱性能推定システム１００の動作例２のフローチャートである。

動作例２のフローチャートにおいては、動作例１のフローチャートにおけるステップＳ１２とステップＳ１３との間にステップＳ２１が追加されている点が異なる。

ステップＳ２１において、判定部１５は、記憶部１３を参照し、温度調整装置４０の動作中における室温の測定値の変動量が第一の変動量以内であるか否かを判定する。第一の変動量は、例えば、温度調整装置４０の動作中における最高温度と最低温度との差が２℃以内というように規定される。第一の変動量は、温度調整装置４０の動作中における平均温度±１℃のように規定されてもよい。なお、判定部１５は、記憶部１３に記憶された室温の測定値が、温度調整装置４０の動作中における室温の測定値であるか否かを、記憶部１３に記憶された動作情報に基づいて判断することができる。

判定部１５が、温度調整装置４０の動作中における室温の測定値の変動量が第一の変動量以内であると判定した場合（Ｓ２１でＹｅｓ）、動作例１と同様に、ステップＳ１３〜ステップＳ１５の処理が行われる。室温の変動が少ない場合に得られた時系列データ（室温の測定値）は、断熱性能の推定に適していると考えられるからである。

一方で、判定部１５が、温度調整装置４０の動作中における室温の測定値の変動量が第一の変動量よりも大きいと判定した場合（Ｓ２１でＮｏ）、ステップＳ１３〜ステップＳ１５の処理は行われない。室温の変動が大きい場合に得られた時系列データ（室温の測定値）は、断熱性能の推定に適していないと考えられるからである。なお、この場合には、表示装置５０の表示部に、測定値に不備がある旨を通知する画像が表示されてもよい。

このように、推定部１４は、温度調整装置４０の動作中における建物内の室温の変動量が第一の変動量以内であると判定された場合に、建物の断熱性能を推定する。これにより、断熱性能推定システム１００及び断熱性能推定装置１０は、推定精度の高い断熱性能をユーザに提示することができる。

［動作例３］
次に、断熱性能推定システム１００の動作例３について図７を参照しながら説明する。図７は、断熱性能推定システム１００の動作例３のフローチャートである。

動作例３のフローチャートにおいては、動作例１のフローチャートにおけるステップＳ１２とステップＳ１３との間にステップＳ３１が追加されている点が異なる。

ステップＳ３１において、判定部１５は、記憶部１３を参照し、推定に用いられる室温の測定値が測定された時間帯（以下、対象の時間帯とも記載する）における外気温の測定値の変動量が第二の変動量以内であるか否かを判定する。第二の変動量は、例えば、対象の時間帯における最高温度と最低温度との差が２℃以内というように規定される。第二の変動量は、対象の時間帯における平均温度±１℃のように規定されてもよい。なお、判定部１５は、記憶部１３に記憶された外気温の測定値が、対象の時間帯における外気温の測定値であるか否かを、記憶部１３に記憶された動作情報に基づいて判断することができる。

判定部１５が、対象の時間帯における外気温の測定値の変動量が第二の変動量以内であると判定した場合（Ｓ３１でＹｅｓ）、動作例１と同様に、ステップＳ１３〜ステップＳ１５の処理が行われる。なぜなら、外気温の変動が少ない場合に得られた時系列データ（室温の測定値）は、断熱性能の推定に適していると考えられるからである。

一方で、判定部１５が、対象の時間帯における室温の測定値の変動量が第二の変動量よりも大きいと判定した場合（Ｓ３１でＮｏ）、ステップＳ１３〜ステップＳ１５の処理は行われない。なぜなら、外気温の変動が大きい場合に得られた時系列データ（室温の測定値）は、断熱性能の推定に適していないと考えられるからである。なお、この場合には、表示装置５０の表示部に、測定値に不備がある旨を通知する画像が表示されてもよい。

このように、推定部１４は、建物の外気温の変動量が第二の変動量以内であると判定された場合に、建物の断熱性能を推定する。これにより、断熱性能推定システム１００及び断熱性能推定装置１０は、推定精度の高い断熱性能をユーザに提示することができる。

なお、動作例３は、動作例２と組み合わされてもよい。つまり、動作例１のフローチャートにおけるステップＳ１２とステップＳ１３との間にステップＳ２１とステップＳ３１との両方が追加されてもよい。

（実施の形態２）
以下、実施の形態２に係る断熱性能推定システムの構成及び動作について説明する。図８は、実施の形態２に係る断熱性能推定システムの構成を示すブロック図である。図９は、実施の形態２に係る断熱性能推定システムの動作のフローチャートである。

図８に示されるように、断熱性能推定システム１００ａは、断熱性能推定装置１０ａと、室温測定装置２０と、外気温測定装置３０と、温度調整装置４０と、表示装置５０とを備える。断熱性能推定装置１０ａの制御部１２ａは、検出部１７をさらに備える点が断熱性能推定装置１０と異なる。

また、図９に示されるように、図９に示されるフローチャートは、動作例１のフローチャートにおけるステップＳ１２とステップＳ１３との間にステップＳ４１及びステップＳ４２が追加されている点が異なる。

以下、ステップＳ４１において行われる検出部１７の動作、及び、ステップＳ４２において行われる推定部１４の動作についてさらに図１０を参照しながら説明する。図１０は、検出部１７の検出動作を説明するための模式図である。図１０に示される丸印は、室温の測定値を示す。

温度調整装置４０の動作中は、室温はほぼ一定に保たれると推定される。このような推定に基づけば、温度調整装置４０の動作中における室温の測定値の変動は室温測定装置２０などが原因のノイズ（測定系のノイズ）等であると考えられる。例えば、図１０に示される測定値Ｄのように、一定周期で温度が高くなるような場合は、測定系のノイズである可能性が高い。つまり、実際の室温は、このように変動していないことが予想される。

そこで、検出部１７は、このような測定値の変動を検出する（Ｓ４１）。図１０の例では、検出部１７は、測定値Ｄのような周期的な温度上昇の、温度の上昇量及び発生周期を検出する。そして、推定部１４は、フィッティングにおいて、検出された変動に応じて時系列データを補正する処理を行う（Ｓ４２）。図１０の例では、検出部１７の検出結果に応じて、３つの測定値Ｅが矢印で示されるように補正される。

補正が行われずにフィッティングが行われると、測定系のノイズの影響により、時系列データには、誤差が大きい曲線Ｆがフィッティングされてしまう。一方で、補正が行われた上でフィッティングが行われると、補正後の時系列データには、曲線Ｆよりも誤差が少ないと考えられる曲線Ｇがフィッティングされる。

このように、検出部１７が測定値の変動を検出し、推定部１４が検出された測定値の変動に応じて時系列データを補正することにより、時系列データに含まれるノイズの影響を低減することができる。

なお、実施の形態２では、ステップＳ１４において行われるフィッティングには、最小二乗法、重み付き最小二乗法、及び、ロバスト推定法などどのような手法が用いられてもよい。

［効果等］
以上説明したように、断熱性能推定装置１０は、通信部１１と、推定部１４とを備える。通信部１１は、冷房及び暖房の少なくとも一方を行う温度調整装置４０が設置された建物の室温の測定値を取得する。また、通信部１１は、建物の外気温の測定値を取得する。通信部１１は、第一取得部及び第二取得部の一例である。

推定部１４は、取得された室温の測定値であって温度調整装置４０の動作が停止されたときの室温の測定値と、取得された外気温の測定値と、所定の熱移動モデルとを用いて温度の経時変化を示す関数を決定する。推定部１４は、決定された関数を、温度調整装置４０の動作が停止された後の室温の測定値の時系列データにフィッティングすることにより得られる近似曲線に基づいて建物の断熱性能を推定する。また、推定部１４は、フィッティングにおいて、時系列データに含まれるノイズの影響、または、時系列データにおけるデータの欠損の影響を低減する処理を行う。

これにより、断熱性能推定装置１０は、断熱性能の推定精度を高めることができる。

また、推定部１４は、統計的処理を用いて、関数を時系列データにフィッティングしてもよい。推定部１４は、統計的処理を用いたフィッティングによって、時系列データに含まれるノイズの影響、または、時系列データにおけるデータの欠損の影響を低減してもよい。

このように、断熱性能推定装置１０は、統計的処理を用いたフィッティングによって、断熱性能の推定精度を高めることができる。

また、推定部１４は、統計的処理として重み付き最小二乗法を用いて、関数を時系列データにフィッティングし、重み付き最小二乗法を用いたフィッティングによって、時系列データに含まれるノイズの影響、または、時系列データにおけるデータの欠損の影響を低減してもよい。

このように、断熱性能推定装置１０は、重み付き最小二乗法を用いたフィッティングによって、断熱性能の推定精度を高めることができる。

また、断熱性能推定装置１０は、さらに、温度調整装置４０の動作中における室温の測定値の変動量が第一の変動量以内であるか否かを判定する判定部１５を備えてもよい。判定部１５は、第一判定部の一例である。推定部１４は、温度調整装置４０の動作中における前記室温の測定値の変動量が第一の変動量以内であると判定された場合に、建物の断熱性能を推定してもよい。

これにより、断熱性能推定装置１０は、断熱性能の推定精度をさらに高めることができる。

また、さらに、外気温の測定値の変動量が第二の変動量以内であるか否かを判定する判定部１５を備えてもよい。判定部１５は、第二判定部の一例である。推定部１４は、外気温の変動量が第二の変動量以内であると判定された場合に、建物の断熱性能を推定してもよい。

これにより、断熱性能推定装置１０は、断熱性能の推定精度をさらに高めることができる。

また、断熱性能推定装置１０ａは、さらに、温度調整装置４０の動作中における室温の測定値の変動を検出する検出部１７を備える。断熱性能推定装置１０ａの推定部１４は、フィッティングにおいて、検出された変動に応じて時系列データを補正する処理を行うことにより、時系列データに含まれるノイズの影響を低減する。

これにより、断熱性能推定装置１０ａは、断熱性能の推定精度を高めることができる。

（その他の実施の形態）
以上、実施の形態に係る断熱性能推定システムについて説明したが、本発明は、上記実施の形態に限定されるものではない。

例えば、上記実施の形態では、温度調整装置４０の温度調整により、室温が外気温よりも高い状態に調整されているとき（暖房時）の断熱性能推定システムの動作について説明された。しかしながら、断熱性能推定システムは、室温が外気温よりも低い状態に調整されているとき（冷房時）においても同様の動作が可能である。

また、上記実施の形態における構成要素の装置への振り分けは、一例である。例えば、断熱性能推定装置と表示装置とは、別の装置とされたが、１つの装置とされてもよい。また、上記実施の形態において、特定の処理部が実行する処理を別の処理部が実行してもよい。

また、上記実施の形態において、各構成要素は、専用のハードウェアで構成されるか、各構成要素に適したソフトウェアプログラムを実行することによって実現されてもよい。各構成要素は、ＣＰＵまたはプロセッサなどのプログラム実行部が、ハードディスクまたは半導体メモリなどの記録媒体に記録されたソフトウェアプログラムを読み出して実行することによって実現されてもよい。

また、各構成要素は、回路（または集積回路）でもよい。これらの回路は、全体として１つの回路を構成してもよいし、それぞれ別々の回路でもよい。また、これらの回路は、それぞれ、汎用的な回路でもよいし、専用の回路でもよい。

また、本発明の全般的または具体的な態様は、システム、装置、方法、集積回路、コンピュータプログラムまたはコンピュータ読み取り可能なＣＤ−ＲＯＭなどの記録媒体で実現されてもよい。また、システム、装置、方法、集積回路、コンピュータプログラム及び記録媒体の任意な組み合わせで実現されてもよい。例えば、本発明は、断熱性能推定システムが実行する断熱性能推定方法として実現されてもよい。また、本発明は、断熱性能推定方法をコンピュータに実行させるためのプログラムとして実現されてもよい。

また、上記実施の形態において説明された断熱性能推定システムの動作における複数の処理の順序は一例である。複数の処理の順序は、変更されてもよいし、複数の処理は、並行して実行されてもよい。

その他、各実施の形態に対して当業者が思いつく各種変形を施して得られる形態、または、本発明の趣旨を逸脱しない範囲で各実施の形態における構成要素及び機能を任意に組み合わせることで実現される形態も本発明に含まれる。

１０、１０ａ 断熱性能推定装置
１１ 通信部（第一取得部、第二取得部）
１２、１２ａ 制御部
１４ 推定部
１５ 判定部
１７ 検出部
４０ 温度調整装置

Claims (8)

1. 冷房及び暖房の少なくとも一方を行う温度調整装置が設置された建物の室温の測定値を取得する第一取得部と、
   前記建物の外気温の測定値を取得する第二取得部と、
   取得された室温の測定値であって前記温度調整装置の動作が停止される以前の室温の測定値と、取得された外気温の測定値と、所定の熱移動モデルとを用いて温度の経時変化を示す関数を決定し、決定された前記関数を、前記温度調整装置の前記動作が停止された後の室温の測定値の時系列データにフィッティングすることにより得られる近似曲線に基づいて前記建物の断熱性能を推定する推定部とを備え、
   前記推定部は、前記フィッティングにおいて、前記時系列データに含まれるノイズの影響、または、前記時系列データにおけるデータの欠損の影響を低減する処理を行う
   断熱性能推定装置。
2. 前記推定部は、
   統計的処理を用いて、前記関数を前記時系列データにフィッティングし、
   前記統計的処理を用いたフィッティングによって、前記時系列データに含まれるノイズの影響、または、前記時系列データにおけるデータの欠損の影響を低減する
   請求項１に記載の断熱性能推定装置。
3. 前記推定部は、
   前記統計的処理として重み付き最小二乗法を用いて、前記関数を前記時系列データにフィッティングし、
   前記重み付き最小二乗法を用いたフィッティングによって、前記時系列データに含まれるノイズの影響、または、前記時系列データにおけるデータの欠損の影響を低減する
   請求項２に記載の断熱性能推定装置。
4. さらに、前記温度調整装置の前記動作中における前記室温の測定値の変動量が第一の変動量以内であるか否かを判定する第一判定部を備え、
   前記推定部は、前記温度調整装置の前記動作中における前記室温の測定値の変動量が前記第一の変動量以内であると判定された場合に、前記建物の断熱性能を推定する
   請求項１〜３のいずれか１項に記載の断熱性能推定装置。
5. さらに、前記外気温の測定値の変動量が第二の変動量以内であるか否かを判定する第二判定部を備え、
   前記推定部は、前記外気温の変動量が前記第二の変動量以内であると判定された場合に、前記建物の断熱性能を推定する
   請求項１〜４のいずれか１項に記載の断熱性能推定装置。
6. さらに、前記温度調整装置の前記動作中における室温の測定値の変動を検出する検出部を備え、
   前記推定部は、前記フィッティングにおいて、検出された変動に応じて前記時系列データを補正する処理を行うことにより、前記時系列データに含まれるノイズの影響を低減する
   請求項１に記載の断熱性能推定装置。
7. 冷房及び暖房の少なくとも一方を行う温度調整装置が設置された建物内の室温の測定値を取得する第一取得ステップと、
   前記建物の外気温の測定値を取得する第二取得ステップと、
   取得された室温の測定値であって前記温度調整装置の動作が停止される以前の室温の測定値と、取得された外気温の測定値と、所定の熱移動モデルとを用いて温度の経時変化を示す関数を決定する決定ステップと、
   決定された前記関数を、前記温度調整装置の前記動作が停止された後の室温の測定値の時系列データにフィッティングすることにより得られる近似曲線に基づいて前記建物の断熱性能を推定する推定ステップとを含み、
   前記推定ステップでは、前記フィッティングにおいて、前記時系列データに含まれるノイズの影響、または、前記時系列データにおけるデータの欠損の影響を低減する処理を行う
   断熱性能推定方法。
8. 請求項７に記載の断熱性能推定方法をコンピュータに実行させるためのプログラム。

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