JP2019194560A - 温熱性能評価方法、温熱性能評価装置及び温熱性能評価プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】低コストかつ居住者に負担をかけずに、居住者が実際に生活している住宅の温熱性能を正確に評価することができる温熱性能評価方法、温熱性能評価装置及び温熱性能評価プログラムを提供する。【解決手段】サーバ３００は、室内気温、外気温及び空気調和機の消費電力を含むセンサデータの集合の中から、空気調和機が所定時間以上継続して稼働しているときの稼働期間に収集したセンサデータを第１の部分集合として抽出し、第１の部分集合の中から、複数の抽出対象期間のそれぞれで収集したセンサデータを第２の部分集合として抽出し、住宅の熱平衡式に対してカルマンフィルタ法を適用することで断熱性能値及び熱容量を算出し、第２の部分集合ごとに算出した断熱性能値及び熱容量の中から、室内気温の予測値と実測値との平均残差が最も小さくなるときの断熱性能値及び熱容量を特定し、断熱性能値及び熱容量に基づいて、住宅の温熱性能評価指標を出力する。【選択図】図１

Description

本開示は、住宅の温熱性能を評価する温熱性能評価方法、温熱性能評価装置及び温熱性能評価プログラムに関するものである。

従来、住宅の温熱性能を評価するための一般的な方法として、住宅の設計図書に基づき、使用されている建材などの情報に基づいて温熱性能を計算する方法と、現場での測定機器による計測結果に基づいて温熱性能を計算する方法とが存在する。しかし、前者の方法については、古い住宅などで設計図書が失われていると、温熱性能を評価することができなくなる。また、後者の方法については、計測に用いる測定機器にかかる費用コストが大きく、さらに、住宅を計測に適した環境にする必要があるため、居住者にかける負担が大きい。

上記の課題を解決する方法として、住宅内外に設置されたセンサによって計測された値から住宅の温熱性能を評価する方法が提案されている（例えば、非特許文献１及び特許文献１参照）。

例えば、非特許文献１の技術では、室内の空気温度、室外の空気温度、空気調和機の吸込空気温度、及び空気調和機の吐出空気温度の各計測データに対してレスポンスファクタ法又はカルマンフィルタ法を適用することで、住宅の温熱性能として熱貫流率及び熱容量を算出している。

また、例えば、特許文献１の技術では、空気調和機が繰り返し取得する複数の温度情報に対して多変数最小二乗法を適用することで、住宅の温熱性能として熱容量及び熱貫流率を算出している。

特開２０１７−７２２９８号公報

加藤貞政、谷口雄樹、岡建雄著、「家庭用熱負荷計算法の研究」、空気調和・衛生工学会学術講演会講演論文集、１９９５年

しかしながら、上記従来の技術では、居住者にかかる負担は解消されないおそれがあるとともに、居住者が実際に生活している住宅の温熱性能を正確に評価することができないおそれがあり、更なる改善が必要とされていた。

本開示は、上記の課題を解決するためになされたもので、低コストかつ居住者に負担をかけずに、居住者が実際に生活している住宅の温熱性能を正確に評価することができる温熱性能評価方法、温熱性能評価装置及び温熱性能評価プログラムを提供することを目的とする。

本開示の一態様に係る温熱性能評価方法は、住宅の温熱性能を評価する温熱性能評価装置における温熱性能評価方法であって、前記住宅の室内気温、前記住宅の外気温及び前記住宅内に配置された空気調和機の消費電力を含むセンサデータを定期的に収集し、前記収集したセンサデータの集合の中から、前記空気調和機が所定時間Ｔ_ａ以上継続して稼働しているときの稼働開始から稼働終了までの稼働期間Ｔ_ｚ（Ｔ_ｚ≧Ｔ_ａ）に収集したセンサデータを第１の部分集合として抽出し、前記第１の部分集合の中から、前記稼働期間Ｔ_ｚ内であり、かつ互いに異なる複数の抽出対象期間のそれぞれで収集したセンサデータを第２の部分集合として抽出し、前記住宅の内部環境と外部環境との間の熱収支を示す熱平衡式に対してカルマンフィルタ法を適用することで前記住宅の断熱性能を示す断熱性能値と熱容量とを前記第２の部分集合ごとに算出し、前記第２の部分集合ごとに算出した前記断熱性能値及び前記熱容量の中から、前記断熱性能値、前記熱容量及び前記熱平衡式から算出される室内気温の予測値と、前記センサデータに含まれる室内気温の実測値との平均残差が最も小さくなるときの断熱性能値及び熱容量を特定し、前記特定した断熱性能値及び熱容量に基づいて、前記住宅の温熱性能を評価するための温熱性能評価指標を出力する。

本開示によれば、低コストかつ居住者に負担をかけずに、居住者が実際に生活している住宅の温熱性能を正確に評価することができる。

本開示の実施の形態１における温熱性能評価システムの構成を示す図である。 本開示の実施の形態１におけるセンサデータの一例を示す図である。 センサデータ蓄積部に蓄積されるセンサデータの集合と、第１のセンサデータ抽出部により抽出されるセンサデータの第１の部分集合と、第２のセンサデータ抽出部により抽出されるセンサデータの第２の部分集合との関係を示す図である。 本開示の実施の形態１において、複数の抽出対象期間を説明するための図である。 本開示の実施の形態１における空気調和機のＣＯＰ曲線の一例を示す図である。 センサデータに含まれる室内気温の実測値と、室内気温の予測値との一例を示す図である。 センサデータの第１の部分集合ごとの外皮平均熱貫流率と平均残差との関係の一例を示す図である。 本開示の実施の形態１のサーバによる温熱性能評価処理を説明するための第１のフローチャートである。 本開示の実施の形態１のサーバによる温熱性能評価処理を説明するための第２のフローチャートである。 本開示の実施の形態２における温熱性能評価システムの構成を示す図である。 本開示の実施の形態３における温熱性能評価システムの構成を示す図である。 本開示の実施の形態３のサーバによる温熱性能評価処理を説明するための第１のフローチャートである。 本開示の実施の形態３のサーバによる温熱性能評価処理を説明するための第２のフローチャートである。 本開示の実施の形態４における温熱性能評価システムの構成を示す図である。 本開示の実施の形態４における住宅地点情報の一例を示す図である。 本開示の実施の形態４における観測地点情報の一例を示す図である。 本開示の実施の形態４における気象情報の一例を示す図である。 本開示の実施の形態４のサーバによる温熱性能評価処理を説明するための第１のフローチャートである。 本開示の実施の形態４のサーバによる温熱性能評価処理を説明するための第２のフローチャートである。

（本開示の基礎となった知見）
非特許文献１の技術は、環境試験室内に建築された、実際には居住者の存在しない実験用住宅において効果が確認されたものである。そのため、実際に居住者が住宅内部で生活している状況下で取得された計測データを用いて、非特許文献１の技術による温熱性能評価が行われた場合に、適切な評価値が得られない可能性がある。適切な評価値が得られない場合には、住宅の環境を実験環境に近づける必要があり、居住者にかかる負担は解消されないおそれがある。

また、特許文献１の技術では、熱容量及び熱貫流率の値は、算出する毎に上書きして更新される。実際に居住者が住宅内部で生活している状況下で取得された複数の温度情報が、熱容量及び熱貫流率の算出に用いられる場合、複数の温度情報には、居住者がドア又は窓を開閉することによる住宅内の環境の変化、又は時刻ごとの日射量の変化などの外乱による影響が含まれる。そのため、算出結果の熱容量及び熱貫流率も外乱の影響で変動することになり、どの時点において算出された熱容量及び熱貫流率の値を、住宅の温熱性能の評価値とすればよいかの判断が困難である。

以上の課題を解決するために、本開示の一態様に係る温熱性能評価方法は、住宅の温熱性能を評価する温熱性能評価装置における温熱性能評価方法であって、前記住宅の室内気温、前記住宅の外気温及び前記住宅内に配置された空気調和機の消費電力を含むセンサデータを定期的に収集し、前記収集したセンサデータの集合の中から、前記空気調和機が所定時間Ｔ_ａ以上継続して稼働しているときの稼働開始から稼働終了までの稼働期間Ｔ_ｚ（Ｔ_ｚ≧Ｔ_ａ）に収集したセンサデータを第１の部分集合として抽出し、前記第１の部分集合の中から、前記稼働期間Ｔ_ｚ内であり、かつ互いに異なる複数の抽出対象期間のそれぞれで収集したセンサデータを第２の部分集合として抽出し、前記住宅の内部環境と外部環境との間の熱収支を示す熱平衡式に対してカルマンフィルタ法を適用することで前記住宅の断熱性能を示す断熱性能値と熱容量とを前記第２の部分集合ごとに算出し、前記第２の部分集合ごとに算出した前記断熱性能値及び前記熱容量の中から、前記断熱性能値、前記熱容量及び前記熱平衡式から算出される室内気温の予測値と、前記センサデータに含まれる室内気温の実測値との平均残差が最も小さくなるときの断熱性能値及び熱容量を特定し、前記特定した断熱性能値及び熱容量に基づいて、前記住宅の温熱性能を評価するための温熱性能評価指標を出力する。

この構成によれば、居住者が実際に生活している住宅の室内気温、外気温及び空気調和機の消費電力を含むセンサデータが定期的に収集され、収集されたセンサデータを用いて断熱性能値及び熱容量が算出され、断熱性能値及び熱容量に基づいて、住宅の温熱性能を評価するための温熱性能評価指標が出力されるので、低コストかつ居住者に負担をかけずに、居住者が実際に生活している住宅の温熱性能を評価することができる。また、住宅の内部環境と外部環境との間の熱収支を示す熱平衡式に対してカルマンフィルタ法を適用することで断熱性能値と熱容量とが第２の部分集合ごとに算出され、第２の部分集合ごとに算出された断熱性能値及び熱容量の中から、断熱性能値、熱容量及び熱平衡式から算出される室内気温の予測値と、センサデータに含まれる室内気温の実測値との平均残差が最も小さくなるときの断熱性能値及び熱容量が特定され、特定された断熱性能値及び熱容量に基づいて、住宅の温熱性能を評価するための温熱性能評価指標が出力されるので、居住者が実際に生活している住宅の温熱性能を正確に評価することができる。

また、上記の温熱性能評価方法において、前記温熱性能評価指標の出力において、前記第２の部分集合ごとに算出した前記断熱性能値及び前記熱容量の中から、前記第２の部分集合ごとに算出される前記平均残差のうち、前記平均残差の最小値から所定範囲内にある少なくとも１つの平均残差に対応する少なくとも１つの断熱性能値及び少なくとも１つの熱容量を抽出し、抽出した前記少なくとも１つの断熱性能値の平均値及び前記少なくとも１つの熱容量の平均値を、前記温熱性能評価指標として出力してもよい。

この構成によれば、第２の部分集合ごとに算出した断熱性能値及び熱容量の中から、第２の部分集合ごとに算出される平均残差のうち、平均残差の最小値から所定範囲内にある少なくとも１つの平均残差に対応する少なくとも１つの断熱性能値及び少なくとも１つの熱容量が抽出され、抽出された少なくとも１つの断熱性能値の平均値及び少なくとも１つの熱容量の平均値が、温熱性能評価指標として出力されるので、居住者が実際に生活している住宅の温熱性能をより高い精度で評価することができる。

また、上記の温熱性能評価方法において、前記複数の抽出対象期間は、前記空気調和機の稼働開始から、前記所定時間Ｔ_ａが経過するまでの第１の抽出対象期間と、前記空気調和機の稼働開始から、前記所定時間Ｔ_ａに所定時間Ｔ_ｂを加算した時間が経過するまでの第２の抽出対象期間と、前記空気調和機の稼働開始から所定時間Ｔ_ｃが経過した時点から、前記所定時間Ｔ_ａが経過するまでの第３の抽出対象期間と、前記空気調和機の稼働開始から前記所定時間Ｔ_ｃが経過した時点から、前記所定時間Ｔ_ａに前記所定時間Ｔ_ｂを加算した時間が経過するまでの第４の抽出対象期間と、を含んでもよく、前記所定時間Ｔ_ａ、前記所定時間Ｔ_ｂ、前記所定時間Ｔ_ｃ及び前記稼働期間Ｔ_ｚは、Ｔ_ｚ≧Ｔ_ａ＋Ｔ_ｂ＋Ｔ_ｃを満たしてもよい。

この構成によれば、空気調和機の稼働開始から、所定時間Ｔ_ａが経過するまでの第１の抽出対象期間で収集したセンサデータが抽出されるので、空気調和機が少なくとも所定時間Ｔ_ａ以上継続して稼働しているときのセンサデータさえあれば、住宅の断熱性能値及び熱容量を算出することができる。また、空気調和機の稼働開始から、所定時間Ｔ_ａに所定時間Ｔ_ｂを加算した時間が経過するまでの第２の抽出対象期間で収集したセンサデータが抽出されるので、空気調和機が稼働を開始してから充分に時間が経過し、住宅の内部環境と外部環境とがより熱平衡に近い状態となっている可能性が高いときのセンサデータを使用して住宅の断熱性能値及び熱容量を算出することができる。また、空気調和機の稼働開始から所定時間Ｔ_ｃが経過した時点から、所定時間Ｔ_ａが経過するまでの第３の抽出対象期間で収集したセンサデータが抽出されるので、空気調和機が稼働を開始した直後で、住宅の内部環境と外部環境とが熱平衡に達しない期間のセンサデータを除いて、住宅の断熱性能値及び熱容量を算出することができる。また、空気調和機の稼働開始から所定時間Ｔ_ｃが経過した時点から、所定時間Ｔ_ａに所定時間Ｔ_ｂを加算した時間が経過するまでの第４の抽出対象期間で収集したセンサデータが抽出されるので、空気調和機が稼働を開始した直後で、住宅の内部環境と外部環境とが熱平衡に達しない期間のセンサデータを除き、かつ、空気調和機が稼働を開始してから充分に時間が経過し、住宅の内部環境と外部環境とが、より熱平衡に近い状態となっている可能性が高いときのセンサデータを使用して、住宅の断熱性能値及び熱容量を算出することができる。

また、上記の温熱性能評価方法において、前記断熱性能値は、外皮平均熱貫流率を含んでもよい。

この構成によれば、外皮平均熱貫流率を断熱性能値として用いて、住宅の温熱性能を評価することができる。

また、上記の温熱性能評価方法において、前記熱平衡式は、前記住宅内部の熱容量をＣ［Ｊ／Ｋ］とし、前記外皮平均熱貫流率をＵ_Ａ［Ｗ／ｍ^２Ｋ］とし、前記住宅の外皮表面積をＡ［ｍ^２］とし、前記室内気温をθ_ｒ［℃］とし、前記外気温をθ_ａ［℃］とし、前記住宅内部で発生する熱量をＨ［Ｗ］としたとき、下記の式（１）で表されてもよい。

この構成によれば、上記の式（１）に示す熱平衡式に対してカルマンフィルタ法を適用することで断熱性能値と熱容量とを算出することができる。

また、上記の温熱性能評価方法において、前記熱平衡式は、前記住宅内部の熱容量をＣ［Ｊ／Ｋ］とし、前記外皮平均熱貫流率をＵ_Ａ［Ｗ／ｍ^２Ｋ］とし、前記住宅の外皮表面積をＡ［ｍ^２］とし、前記室内気温をθ_ｒ［℃］とし、前記外気温をθ_ａ［℃］とし、前記住宅内部で発生する熱量をＨ［Ｗ］とし、前記住宅の換気量をｎＶ［ｍ^３／ｓ］とし、空気密度をρ［ｋｇ／ｍ^３］とし、空気比熱をｃ［Ｊ／ｋｇＫ］としたとき、下記の式（２）で表されてもよい。

この構成によれば、上記の式（２）に示す熱平衡式に対してカルマンフィルタ法を適用することで、住宅内の換気による外乱に影響されない断熱性能値と熱容量とを算出することができる。

また、上記の温熱性能評価方法において、前記熱量Ｈは、前記センサデータに含まれる前記空気調和機の前記消費電力と、前記空気調和機の定格能力と、前記空気調和機の成績係数（ＣＯＰ：Ｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔ ｏｆ Ｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅ）と前記空気調和機の前記定格能力に対する前記消費電力の割合を表す負荷率との関係を表すＣＯＰ曲線とを用いて算出されてもよい。

この構成によれば、空気調和機の定格能力とＣＯＰ曲線とは、空気調和機に応じて予め決められているので、センサデータに含まれる空気調和機の消費電力が収集されることにより、熱量Ｈを容易に算出することができ、熱量Ｈを用いて断熱性能値及び熱容量を算出することができる。

また、上記の温熱性能評価方法において、前記断熱性能値は、熱損失係数を含んでもよい。

この構成によれば、熱損失係数を断熱性能値として用いて、住宅の温熱性能を評価することができる。

また、上記の温熱性能評価方法において、前記第１の部分集合の抽出において、前記収集したセンサデータの集合から、前記空気調和機が前記所定時間Ｔ_ａ以上継続して稼働しており、かつ、前記空気調和機が日射による影響のない時間帯に稼働しているときの前記稼働期間Ｔ_ｚに収集されたセンサデータを前記第１の部分集合として抽出してもよい。

この構成によれば、収集したセンサデータの集合から、空気調和機が所定時間Ｔ_ａ以上継続して稼働しており、かつ、空気調和機が日射による影響のない時間帯に稼働しているときの稼働期間Ｔ_ｚに収集されたセンサデータが第１の部分集合として抽出されるので、住宅内の日射による外乱に影響されない断熱性能値及び熱容量を算出することができる。

また、上記の温熱性能評価方法において、前記日射による影響のない時間帯は、夜間の時間帯であってもよい。

この構成によれば、収集したセンサデータの集合から、空気調和機が所定時間Ｔ_ａ以上継続して稼働しており、かつ、空気調和機が夜間の時間帯に稼働しているときの稼働期間Ｔ_ｚに収集されたセンサデータが第１の部分集合として抽出されるので、住宅内の日射による外乱に影響されない断熱性能値及び熱容量を算出することができる。

また、上記の温熱性能評価方法において、前記日射による影響のない時間帯は、合計した日照時間が所定時間以下である時間帯であってもよい。

この構成によれば、収集したセンサデータの集合から、空気調和機が所定時間Ｔ_ａ以上継続して稼働しており、かつ、空気調和機が、合計した日照時間が所定時間以下である時間帯に稼働しているときの稼働期間Ｔ_ｚに収集されたセンサデータが第１の部分集合として抽出されるので、住宅内の日射による外乱に影響されない断熱性能値及び熱容量を算出することができる。

本開示の他の態様に係る温熱性能評価装置は、住宅の温熱性能を評価する温熱性能評価装置であって、前記住宅の室内気温、前記住宅の外気温及び前記住宅内に配置された空気調和機の消費電力を含むセンサデータを定期的に収集する収集部と、前記収集したセンサデータの集合の中から、前記空気調和機が所定時間Ｔ_ａ以上継続して稼働しているときの稼働開始から稼働終了までの稼働期間Ｔ_ｚ（Ｔ_ｚ≧Ｔ_ａ）に収集したセンサデータを第１の部分集合として抽出する第１の抽出部と、前記第１の部分集合の中から、前記稼働期間Ｔ_ｚ内であり、かつ互いに異なる複数の抽出対象期間のそれぞれで収集したセンサデータを第２の部分集合として抽出する第２の抽出部と、前記住宅の内部環境と外部環境との間の熱収支を示す熱平衡式に対してカルマンフィルタ法を適用することで前記住宅の断熱性能を示す断熱性能値と熱容量とを前記第２の部分集合ごとに算出する算出部と、前記第２の部分集合ごとに算出した前記断熱性能値及び前記熱容量の中から、前記断熱性能値、前記熱容量及び前記熱平衡式から算出される室内気温の予測値と、前記センサデータに含まれる室内気温の実測値との平均残差が最も小さくなるときの断熱性能値及び熱容量を特定する特定部と、前記特定した断熱性能値及び熱容量に基づいて、前記住宅の温熱性能を評価するための温熱性能評価指標を出力する出力部と、を備える。

この構成によれば、居住者が実際に生活している住宅の室内気温、外気温及び空気調和機の消費電力を含むセンサデータが定期的に収集され、収集されたセンサデータを用いて断熱性能値及び熱容量が算出され、断熱性能値及び熱容量に基づいて、住宅の温熱性能を評価するための温熱性能評価指標が出力されるので、低コストかつ居住者に負担をかけずに、居住者が実際に生活している住宅の温熱性能を評価することができる。また、住宅の内部環境と外部環境との間の熱収支を示す熱平衡式に対してカルマンフィルタ法を適用することで断熱性能値と熱容量とが第２の部分集合ごとに算出され、第２の部分集合ごとに算出された断熱性能値及び熱容量の中から、断熱性能値、熱容量及び熱平衡式から算出される室内気温の予測値と、センサデータに含まれる室内気温の実測値との平均残差が最も小さくなるときの断熱性能値及び熱容量が特定され、特定された断熱性能値及び熱容量に基づいて、住宅の温熱性能を評価するための温熱性能評価指標が出力されるので、居住者が実際に生活している住宅の温熱性能を正確に評価することができる。

本開示の他の態様に係る温熱性能評価プログラムは、住宅の温熱性能を評価する温熱性能評価プログラムであって、前記住宅の室内気温、前記住宅の外気温及び前記住宅内に配置された空気調和機の消費電力を含むセンサデータを定期的に収集し、前記収集したセンサデータの集合の中から、前記空気調和機が所定時間Ｔ_ａ以上継続して稼働しているときの稼働開始から稼働終了までの稼働期間Ｔ_ｚ（Ｔ_ｚ≧Ｔ_ａ）に収集したセンサデータを第１の部分集合として抽出し、前記第１の部分集合の中から、前記稼働期間Ｔ_ｚ内であり、かつ互いに異なる複数の抽出対象期間のそれぞれで収集したセンサデータを第２の部分集合として抽出し、前記住宅の内部環境と外部環境との間の熱収支を示す熱平衡式に対してカルマンフィルタ法を適用することで前記住宅の断熱性能を示す断熱性能値と熱容量とを前記第２の部分集合ごとに算出し、前記第２の部分集合ごとに算出した前記断熱性能値及び前記熱容量の中から、前記断熱性能値、前記熱容量及び前記熱平衡式から算出される室内気温の予測値と、前記センサデータに含まれる室内気温の実測値との平均残差が最も小さくなるときの断熱性能値及び熱容量を特定し、前記特定した断熱性能値及び熱容量に基づいて、前記住宅の温熱性能を評価するための温熱性能評価指標を出力するようにコンピュータを機能させる。

この構成によれば、居住者が実際に生活している住宅の室内気温、外気温及び空気調和機の消費電力を含むセンサデータが定期的に収集され、収集されたセンサデータを用いて断熱性能値及び熱容量が算出され、断熱性能値及び熱容量に基づいて、住宅の温熱性能を評価するための温熱性能評価指標が出力されるので、低コストかつ居住者に負担をかけずに、居住者が実際に生活している住宅の温熱性能を評価することができる。また、住宅の内部環境と外部環境との間の熱収支を示す熱平衡式に対してカルマンフィルタ法を適用することで断熱性能値と熱容量とが第２の部分集合ごとに算出され、第２の部分集合ごとに算出された断熱性能値及び熱容量の中から、断熱性能値、熱容量及び熱平衡式から算出される室内気温の予測値と、センサデータに含まれる室内気温の実測値との平均残差が最も小さくなるときの断熱性能値及び熱容量が特定され、特定された断熱性能値及び熱容量に基づいて、住宅の温熱性能を評価するための温熱性能評価指標が出力されるので、居住者が実際に生活している住宅の温熱性能を正確に評価することができる。

以下本開示の実施の形態について、図面を参照しながら説明する。なお、以下の実施の形態は、本開示を具体化した一例であって、本開示の技術的範囲を限定するものではない。

（実施の形態１）
図１は、本開示の実施の形態１における温熱性能評価システムの構成を示す図である。本実施の形態１に係る温熱性能評価システムは、住宅１００に設置されている空気調和機２００と、住宅１００の温熱性能を評価するサーバ３００とを備える。空気調和機２００とサーバ３００とは、それぞれネットワーク４００を介して互いに通信可能に接続されている。ネットワーク４００は、例えば、インターネットである。

空気調和機２００は、室内の気温を冷やしたり暖めたりすることにより、室内の気温を調整する。空気調和機２００は、室内機２１０と室外機２２０とを主な構成要素として備える。室内機２１０と室外機２２０との間で熱交換が行われることにより、住宅１００内の室内気温が調整される。室内機２１０は、電力センサ２１１、室内気温センサ２１２、センサデータ生成部２１３及び通信部２１４を備える。室外機２２０は、外気温センサ２２１を備える。

電力センサ２１１は、空気調和機２００が稼働しているときに消費している電力を計測する。

室内気温センサ２１２は、空気調和機２００が設置されている住宅１００の室内の気温を計測する。

外気温センサ２２１は、空気調和機２００が設置されている住宅１００の屋外の気温を計測する。

センサデータ生成部２１３は、電力センサ２１１、室内気温センサ２１２及び外気温センサ２２１によって計測された値を定期的に取得し、センサデータを生成する。

図２は、本開示の実施の形態１におけるセンサデータの一例を示す図である。図２に示すように、センサデータは、機器ＩＤ４００、タイムスタンプ４０１、稼働状態４０２、室内気温４０３、外気温４０４及び消費電力４０５を有する。機器ＩＤ４００は、空気調和機２００を一意に特定するためのＩＤである。タイムスタンプ４０１は、センサデータ生成部２１３がセンサデータを生成した日時である。稼働状態４０２は、空気調和機２００の電源がオンされているか又はオフされているかを表す。室内気温４０３は、室内気温センサ２１２の出力値である。外気温４０４は、外気温センサ２２１の出力値である。消費電力４０５は、電力センサ２１１の出力値である。なお、センサデータは、少なくとも機器ＩＤ４００、タイムスタンプ４０１、稼働状態４０２、室内気温４０３、外気温４０４及び消費電力４０５を含んでいればよく、空気調和機２００に搭載されている他の任意のセンサの出力値を含んでもよい。

通信部２１４は、有線ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）、無線ＬＡＮ、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）及び／又は携帯情報端末キャリアの通信網を利用して、外部機器へデータを送信するとともに、外部機器からデータを受信する。通信部２１４は、センサデータ生成部２１３によって生成されたセンサデータをサーバ３００へ送信する。

サーバ３００は、通信部３１０、メモリ３２０及びプロセッサ３３０を備える。メモリ３２０は、例えば、半導体メモリ又はハードディスクドライブであり、センサデータ蓄積部３２１及び温熱性能パラメータ記憶部３２２を備える。プロセッサ３３０は、第１のセンサデータ抽出部３３１、第２のセンサデータ抽出部３３２、温熱性能パラメータ算出部３３３、温熱性能パラメータ特定部３３４及び温熱性能評価部３３５を備える。

通信部３１０は、空気調和機２００の通信部２１４と同様の機能を有し、有線ＬＡＮ、無線ＬＡＮ及び／又は携帯情報端末キャリアの通信網を利用して、外部機器へデータを送信するとともに、外部機器からデータを受信する。通信部３１０は、空気調和機２００によって送信されたセンサデータを受信する。

通信部３１０は、住宅１００の室内気温、住宅１００の外気温及び住宅１００内に配置された空気調和機２００の消費電力を含むセンサデータを定期的に収集する。通信部３１０は、受信したセンサデータをセンサデータ蓄積部３２１に記憶する。

以下、図３を参照しながら、センサデータ蓄積部３２１、第１のセンサデータ抽出部３３１及び第２のセンサデータ抽出部３３２の各機能について説明する。

図３は、センサデータ蓄積部３２１に蓄積されるセンサデータの集合と、第１のセンサデータ抽出部３３１により抽出されるセンサデータの第１の部分集合と、第２のセンサデータ抽出部３３２により抽出されるセンサデータの第２の部分集合との関係を示す図である。

センサデータ蓄積部３２１は、通信部３１０によって受信されたセンサデータを蓄積する。図３において、センサデータの集合Ｓは、センサデータ蓄積部３２１に蓄積されたセンサデータの集合を表している。

第１のセンサデータ抽出部３３１は、センサデータ蓄積部３２１に蓄積されているセンサデータの集合の機器ＩＤ４００、タイムスタンプ４０１及び稼働状態４０２を参照する。第１のセンサデータ抽出部３３１は、収集されたセンサデータの集合の中から、空気調和機２００が所定時間Ｔ_ａ以上継続して稼働しているときの稼働開始から稼働終了までの稼働期間Ｔ_ｚ（Ｔ_ｚ≧Ｔ_ａ）に収集されたセンサデータを第１の部分集合として抽出する。図３において、センサデータの第１の部分集合Ｓ_ｉは、センサデータの集合Ｓの中から第１のセンサデータ抽出部３３１によって抽出されたセンサデータの第１の部分集合を表している。

第２のセンサデータ抽出部３３２は、第１の部分集合の中から、稼働期間Ｔ_ｚ内であり、かつ互いに異なる複数の抽出対象期間のそれぞれで収集されたセンサデータを第２の部分集合として抽出する。第２のセンサデータ抽出部３３２は、第１のセンサデータ抽出部３３１によって抽出されたセンサデータの第１の部分集合の中から、抽出対象期間を変更しながら抽出対象期間ごとに収集されたセンサデータを第２の部分集合として抽出する。図３において、センサデータの第２の部分集合Ｓ_ｉ，ｊは、第１の部分集合Ｓ_ｉの中から第２のセンサデータ抽出部３３２によって抽出されたセンサデータの第２の部分集合を表している。

以下、図４を参照しながら、第２のセンサデータ抽出部３３２が、第１のセンサデータ抽出部３３１によって抽出されたセンサデータの第１の部分集合Ｓ_ｉの中から、抽出対象期間を変更しながら抽出対象期間ごとに収集されたセンサデータをセンサデータの第２の部分集合Ｓ_ｉ，ｊとして抽出する方法について説明する。

図４は、本開示の実施の形態１において、複数の抽出対象期間を説明するための図である。所定時間Ｔ_ａは、例えば、２時間である。空気調和機２００の稼働期間Ｔ_ｚは、例えば、３時間である。図４の各時刻は、センサデータが収集されたタイムスタンプ４０１の時刻を示す。センサデータは、空気調和機２００から定期的に送信されるため、稼働期間Ｔ_ｚ内において一定の時間間隔で収集される。図４では、センサデータは、１０分間隔で収集されている。

複数の抽出対象期間は、空気調和機２００の稼働開始から、所定時間Ｔ_ａが経過するまでの第１の抽出対象期間と、空気調和機２００の稼働開始から、所定時間Ｔ_ａに所定時間Ｔ_ｂを加算した時間が経過するまでの第２の抽出対象期間と、空気調和機２００の稼働開始から所定時間Ｔ_ｃが経過した時点から、所定時間Ｔ_ａが経過するまでの第３の抽出対象期間と、空気調和機２００の稼働開始から所定時間Ｔ_ｃが経過した時点から、所定時間Ｔ_ａに所定時間Ｔ_ｂを加算した時間が経過するまでの第４の抽出対象期間とを含む。所定時間Ｔ_ａ、所定時間Ｔ_ｂ所定時間Ｔ_ｃ及び稼働期間Ｔ_ｚは、Ｔ_ｚ≧Ｔ_ａ＋Ｔ_ｂ＋Ｔ_ｃを満たす。

まず、第２のセンサデータ抽出部３３２は、空気調和機２００の稼働開始から、所定時間Ｔ_ａが経過するまでの第１の抽出対象期間におけるタイムスタンプ４０１を有するセンサデータを抽出する。図４に示す例では、第２のセンサデータ抽出部３３２は、６時から８時までのセンサデータを抽出する。

第１の抽出対象期間のセンサデータが抽出されることにより、少なくとも所定時間Ｔ_ａ以上空気調和機２００が稼働しているときのセンサデータさえあれば、住宅１００の温熱性能パラメータを算出することが可能となる。

次に、第２のセンサデータ抽出部３３２は、空気調和機２００の稼働開始から、所定時間Ｔ_ａ＋所定時間Ｔ_ｂが経過するまでの第２の抽出対象期間におけるタイムスタンプ４０１を有するセンサデータを抽出する。図４に示す例では、第２のセンサデータ抽出部３３２は、６時から８時３０分までのセンサデータを抽出する。

第２の抽出対象期間のセンサデータが抽出されることにより、空気調和機２００が稼働を開始してから充分に時間が経過し、住宅１００の内部環境と外部環境とがより熱平衡に近い状態となっている可能性が高いときのセンサデータを使用して住宅の温熱性能パラメータを算出することが可能となる。そのため、より真値に近い住宅１００の温熱性能パラメータが算出される。

次に、第２のセンサデータ抽出部３３２は、空気調和機２００の稼働開始から所定時間Ｔ_ｃが経過した時点から、所定時間Ｔ_ａが経過するまでの第３の抽出対象期間におけるタイムスタンプ４０１を有するセンサデータを抽出する。空気調和機２００の稼働開始から所定時間Ｔ_ｃが経過するまでの期間からは、センサデータは抽出されない。図４に示す例では、第２のセンサデータ抽出部３３２は、空気調和機２００の稼働開始時刻である６時から３０分が経過した後、６時３０分から８時３０分までのセンサデータを抽出する。このとき、第２のセンサデータ抽出部３３２は、空気調和機２００の稼働開始時刻である６時から、稼働開始から所定時間Ｔ_ｃが経過した時刻である６時３０分までのセンサデータを抽出しない。

第３の抽出対象期間のセンサデータが抽出されることにより、空気調和機２００が稼働を開始した直後で、住宅１００の内部環境と外部環境とが熱平衡に達しない期間のセンサデータを除いて、住宅１００の温熱性能パラメータを算出することが可能となる。そのため、より真値に近い住宅１００の温熱性能パラメータが算出される。

次に、第２のセンサデータ抽出部３３２は、空気調和機２００の稼働開始から所定時間Ｔ_ｃが経過した時点から、所定時間Ｔ_ａ＋所定時間Ｔ_ｂが経過するまでの第４の抽出対象期間におけるタイムスタンプ４０１を有するセンサデータを抽出する。図４に示す例では、第２のセンサデータ抽出部３３２は、空気調和機２００の稼働開始時刻である６時から３０分が経過した後、６時３０分から９時までのセンサデータを抽出する。

第４の抽出対象期間のセンサデータが抽出されることにより、空気調和機２００が稼働を開始した直後で、住宅１００の内部環境と外部環境とが熱平衡に達しない期間のセンサデータを除き、かつ、空気調和機２００が稼働を開始してから充分に時間が経過し、住宅１００の内部環境と外部環境とが、より熱平衡に近い状態となっている可能性が高いときのセンサデータを使用して、住宅１００の温熱性能パラメータを算出することが可能となる。そのため、より真値に近い住宅１００の温熱性能パラメータが算出される。

なお、所定時間Ｔ_ｂ及び所定時間Ｔ_ｃは、Ｔ_ａ＋Ｔ_ｂ＋Ｔ_ｃ≦Ｔ_ｚを満たす限りにおいて任意の時間であってもよい。そのため、センサデータの第１の部分集合Ｓ_ｉの中から第２のセンサデータ抽出部３３２によって抽出されるセンサデータの第２の部分集合Ｓ_ｉ，ｊの個数も任意の数となる。また、Ｔ_ａ＝Ｔ_ｚ、Ｔ_ａ＋Ｔ_ｂ＝Ｔ_ｚ、及びＴ_ａ＋Ｔ_ｃ＝Ｔ_ｚであってもよい。

一般に、住宅１００の内部環境と外部環境とが熱平衡状態であるときに収集されたセンサデータが用いられることで、算出される住宅１００の温熱性能パラメータはより真値に近くなることが期待できる。空気調和機２００が稼働を開始してから長時間が経過した時点でのセンサデータほど、より熱平衡に近い状態のときに計測された室内気温、外気温及び消費電力を含んでいる可能性が高い。しかしながら、実際に居住者が生活している住宅１００においては、空気調和機２００が稼働している間に、住宅１００内での居住者によるドア又は窓の開閉などの様々な外乱が発生し得る。そのため、空気調和機２００が稼働を開始してから長時間が経過した時点でのセンサデータが、必ずしも熱平衡状態に近い状態で計測された室内気温、外気温及び消費電力を含んでいるとは言えない。そこで、第２のセンサデータ抽出部３３２は、第１のセンサデータ抽出部３３１によって抽出された、空気調和機２００が所定時間Ｔ_ａ以上継続して稼働しているときに収集されたセンサデータの第１の部分集合Ｓ_ｉの中から、抽出対象期間を変更しながら抽出対象期間ごとに収集されたセンサデータの第２の部分集合Ｓ_ｉ，ｊを抽出する。これにより、後述する温熱性能パラメータ算出部３３３において複数の温熱性能パラメータの候補が算出され、後述する温熱性能パラメータ特定部３３４において複数の温熱性能パラメータの候補の中から、最も確からしい温熱性能パラメータが選択される。

なお、第２のセンサデータ抽出部３３２において実施されるセンサデータの抽出は、第１のセンサデータ抽出部３３１において、空気調和機２００が所定時間Ｔ_ａ以上継続して稼働しているとして抽出された全ての第１の部分集合Ｓ_ｉに対して実施される。

温熱性能パラメータ算出部３３３は、住宅１００の内部環境と外部環境との間の熱収支を示す熱平衡式に対してカルマンフィルタ法を適用することで住宅１００の断熱性能を示す断熱性能値と熱容量とを第２の部分集合ごとに算出する。

温熱性能パラメータ算出部３３３は、第２のセンサデータ抽出部３３２によって抽出されたセンサデータの第２の部分集合Ｓ_ｉ，ｊを用いて、住宅１００の温熱性能パラメータを算出する。住宅１００の温熱性能パラメータは、住宅１００の断熱性能値と熱容量とを含む。断熱性能値は、例えば、外皮平均熱貫流率である。

以下、温熱性能パラメータ算出部３３３が、住宅１００の温熱性能パラメータを算出する手順について説明する。

温熱性能パラメータ算出部３３３は、住宅１００の内部環境と外部環境との間の熱収支を示す熱平衡式に対してカルマンフィルタ法を適用することで住宅１００の温熱性能パラメータを算出する。熱平衡式は、単位時間を１秒として、住宅１００内部の熱容量をＣ［Ｊ／Ｋ］とし、住宅１００の外皮平均熱貫流率をＵ_Ａ［Ｗ／ｍ^２Ｋ］とし、住宅１００の外皮表面積をＡ［ｍ^２］とし、室内気温をθ_ｒ［℃］とし、外気温をθ_ａ［℃］とし、住宅１００内部で発生する熱量をＨ［Ｗ］としたとき、下記の式（３）で表される。

上記の式（３）は、単位時間をセンサデータの取得間隔とした場合においても成立する。

また、熱量Ｈは、センサデータに含まれる空気調和機２００の消費電力と、空気調和機２００の定格能力と、空気調和機２００の成績係数（ＣＯＰ：Ｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔ ｏｆ Ｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅ）と空気調和機２００の定格能力に対する消費電力の割合を表す負荷率との関係を表すＣＯＰ曲線とを用いて算出される。

式（３）に示す熱平衡式より、センサデータの第２の部分集合Ｓ_ｉ，ｊの中のｋ−１番目のセンサデータとｋ番目のセンサデータとの取得間隔をΔｔとし、住宅１００内部の熱容量をＣ［Ｊ／Ｋ］とし、ｋ−１番目のセンサデータに含まれる室内気温をθ_{ｒ（ｋ−１）}とし、ｋ−１番目のセンサデータに含まれる外気温をθ_{ａ（ｋ−１）}とし、ｋ番目のセンサデータに含まれる室内気温をθ_ｒｋとし、取得間隔Δｔ内に住宅１００内部で発生する熱量をＨ_Δｔとし、外皮平均熱貫流率をＵ_Ａとすると、下記の式（４）が得られる。

熱量Ｈ_Δｔは、ｋ−１番目のセンサデータを取得した時刻に発生した熱量Ｈ_ｋ−１から、ｋ番目のセンサデータを取得した時刻に発生した熱量Ｈ_ｋまでを積算した値である。ここで、取得間隔Δｔに発生する熱量Ｈ_Δｔは、空気調和機２００によって住宅１００内部に供給される熱量とみなし、ｋ−１番目のセンサデータに含まれる消費電力Ｐ_ｋ−１と、ｋ番目のセンサデータに含まれる消費電力Ｐ_ｋと、空気調和機２００の定格能力と、空気調和機２００の成績係数と空気調和機２００の定格能力に対する消費電力の割合を表す負荷率との関係を表すＣＯＰ曲線とに基づいて算出される。

図５は、本開示の実施の形態１における空気調和機２００のＣＯＰ曲線の一例を示す図である。図５において、縦軸は、成績計数（ＣＯＰ）を示し、横軸は、負荷率を示す。成績係数は、空気調和機２００の供給熱量／消費電力によって算出され、負荷率は、空気調和機２００の消費電力／定格能力によって算出される。また、定格能力は、空気調和機２００ごとに一定の値である。そのため、温熱性能パラメータ算出部３３３は、空気調和機２００の消費電力と空気調和機２００の定格能力とにより負荷率を算出し、算出した負荷率とＣＯＰ曲線とにより成績係数を特定し、特定した成績係数と消費電力とにより空気調和機２００の供給熱量を算出する。

上記の式（４）を変形すると、下記の式（５）が得られる。

温熱性能パラメータ算出部３３３は、上記の式（５）に対してカルマンフィルタ法を適用することにより、パラメータ１／Ｃ及びＵ_ＡＡ／Ｃを算出することが可能となる。温熱性能パラメータ算出部３３３は、算出したパラメータ１／Ｃの逆数を住宅１００の熱容量Ｃとして算出し、算出したパラメータＵ_ＡＡ／Ｃと、算出した住宅１００の熱容量Ｃと、住宅１００の外皮表面積Ａとにより、住宅１００の外皮平均熱貫流率Ｕ_Ａを算出する。住宅１００の外皮表面積Ａとしては、住宅１００の設計図書が入手可能な場合は設計図書に記載の外皮表面積が用いられ、設計図書が入手できない場合は住宅１００の間取り又は階数などから推定される外皮表面積が用いられてもよい。メモリ３２０は、住宅１００の外皮表面積Ａを予め記憶している。例えば、不図示の端末が、ユーザによる外皮表面積Ａの入力を受け付け、入力された外皮表面積Ａをサーバ３００へ送信してもよい。

また、メモリ３２０は、空気調和機２００の定格能力と、ＣＯＰ曲線とを予め記憶している。定格能力及びＣＯＰ曲線は、例えば、空気調和機２００を製造するメーカから取得される。また、不図示の端末が、ユーザによる定格能力及びＣＯＰ曲線の入力を受け付け、入力された定格能力及びＣＯＰ曲線をサーバ３００へ送信してもよい。

温熱性能パラメータ特定部３３４は、センサデータの第２の部分集合Ｓ_ｉ，ｊごとに温熱性能パラメータ算出部３３３が算出する住宅１００の温熱性能パラメータの中から最も確からしい温熱性能パラメータを選択し、センサデータの第１の部分集合Ｓ_ｉから算出される住宅１００の温熱性能パラメータとして特定する。温熱性能パラメータ特定部３３４は、第２の部分集合ごとに算出した断熱性能値及び熱容量の中から、断熱性能値、熱容量及び熱平衡式から算出される室内気温の予測値と、センサデータに含まれる室内気温の実測値との平均残差が最も小さくなるときの断熱性能値及び熱容量を特定する。

以下、温熱性能パラメータ特定部３３４が、センサデータの第２の部分集合Ｓ_ｉ，ｊごとに算出される住宅１００の温熱性能パラメータの中から最も確からしい温熱性能パラメータを特定する手順について説明する。

上記の式（５）に対してカルマンフィルタ法を適用し、住宅１００の温熱性能パラメータとして熱容量Ｃ及び外皮平均熱貫流率Ｕ_Ａが算出されると、式（５）より、ｋ−１番目のセンサデータに含まれる室内気温θ_{ｒ（ｋ−１）}及び外気温θ_{ａ（ｋ−１）}を用いて、ｋ番目の室内気温の予測値θ_ｒｋ（θ_ｒｋの上に＾）を算出することが可能となる。

図６は、センサデータに含まれる室内気温の実測値と、室内気温の予測値との一例を示す図である。室内気温の予測値は、温熱性能パラメータ算出部３３３によって算出された温熱性能パラメータと、過去のセンサデータに含まれる室内気温及び外気温の実測値とを式（５）に代入することによって得られる。

温熱性能パラメータ特定部３３４は、センサデータの第２の部分集合Ｓ_ｉ，ｊごとに住宅１００の温熱性能パラメータとして算出された熱容量Ｃ_ｉ，ｊ及び外皮平均熱貫流率Ｕ_Ａｉ，ｊと、温熱性能パラメータの算出に用いたセンサデータとを用いて室内気温を予測する。そして、温熱性能パラメータ特定部３３４は、センサデータごとに、室内気温の予測値と室内気温の実測値との残差θ_ｒｋ−θ_ｒｋ（θ_ｒｋの上に＾）の２乗を計算し、センサデータの第２の部分集合Ｓ_ｉ，ｊ内で２乗した残差の平均値の平方根を平均残差δ_ｉ，ｊとして計算する。センサデータの第２の部分集合Ｓ_ｉ，ｊごとの熱容量Ｃ_ｉ，ｊ、外皮平均熱貫流率Ｕ_Ａｉ，ｊ及び平均残差δ_ｉ，ｊが算出されると、温熱性能パラメータ特定部３３４は、平均残差δ_ｉ，ｊが最も小さくなるときの熱容量Ｃ_ｉ，ｊ及び外皮平均熱貫流率Ｕ_Ａｉ，ｊを、センサデータの第１の部分集合Ｓ_ｉから算出される住宅１００の熱容量Ｃ_ｉおよび外皮平均熱貫流率Ｕ_Ａｉとして特定する。

温熱性能評価部３３５は、センサデータの第１の部分集合Ｓ_ｉごとに温熱性能パラメータ特定部３３４によって特定された熱容量Ｃ_ｉ、外皮平均熱貫流率Ｕ_Ａｉ及び平均残差δ_ｉを用いて、住宅１００の温熱性能を評価する。温熱性能評価部３３５は、温熱性能パラメータ特定部３３４によって特定された断熱性能値及び熱容量に基づいて、住宅の温熱性能を評価するための温熱性能評価指標を出力する。すなわち、温熱性能評価部３３５は、第２の部分集合ごとに算出された断熱性能値及び熱容量の中から、第２の部分集合ごとに算出される平均残差のうち、平均残差の最小値から所定範囲内にある少なくとも１つの平均残差に対応する少なくとも１つの断熱性能値及び少なくとも１つの熱容量を抽出し、抽出した少なくとも１つの断熱性能値の平均値及び少なくとも１つの熱容量の平均値を、温熱性能評価指標として出力する。

以下、図７を参照しながら、温熱性能評価部３３５が、温熱性能パラメータ特定部３３４によってセンサデータの第１の部分集合Ｓ_ｉごとに特定された熱容量Ｃ_ｉ、外皮平均熱貫流率Ｕ_Ａｉ及び平均残差δ_ｉを用いて、住宅１００の温熱性能を評価する方法について説明する。

図７は、センサデータの第１の部分集合Ｓ_ｉごとの外皮平均熱貫流率Ｕ_Ａｉと平均残差δ_ｉとの関係の一例を示す図である。図７において、横軸は、センサデータの第１の部分集合Ｓ_ｉごとに特定される住宅温熱性能パラメータの一つである外皮平均熱貫流率Ｕ_Ａｉを表し、縦軸は、センサデータの第１の部分集合Ｓ_ｉごとに算出される平均残差δ_ｉを表す。図７では、平均残差δ_ｉに対応する外皮平均熱貫流率Ｕ_Ａｉを表している。

図７に示されるように、実際に居住者が生活している環境下において取得されたセンサデータから算出される住宅１００の温熱性能パラメータにはばらつきが含まれる。これは、センサデータに含まれる室内気温又は空気調和機２００の消費電力に、住宅１００内での居住者によるドア又は窓の開閉などの活動又は時刻ごとに変化する日射量などの外乱による影響が含まれるためである。温熱性能評価部３３５は、平均残差δ_ｉの中の最小値を基準とし、平均残差δ_ｉの最小値から所定の範囲以内の平均残差δ_ｉに対応する外皮平均熱貫流率Ｕ_Ａｉ（図７における黒丸で表される点）を、最も確からしい温熱性能パラメータの集合として抽出し、抽出した外皮平均熱貫流率Ｕ_Ａｉの集合の平均値を住宅１００における外皮平均熱貫流率Ｕ_Ａとして算出する。なお、所定の範囲は、例えば、０．１である。

なお、ここでは、住宅１００の温熱性能パラメータとして外皮平均熱貫流率Ｕ_Ａの評価方法について説明したが、熱容量Ｃの評価方法についても同様である。すなわち、温熱性能評価部３３５は、平均残差δ_ｉの中の最小値を基準とし、平均残差δ_ｉの最小値から所定の範囲以内の平均残差δ_ｉに対応する熱容量Ｃ_ｉを、最も確からしい温熱性能パラメータの集合として抽出し、抽出した熱容量Ｃ_ｉの集合の平均値を住宅１００における熱容量Ｃとして算出する。

温熱性能パラメータ記憶部３２２は、温熱性能評価部３３５によって評価された住宅１００の外皮平均熱貫流率Ｕ_Ａ及び熱容量Ｃを記憶する。

以上、本実施の形態１における温熱性能評価システムの構成について説明した。次に、上記温熱性能評価システムのサーバ３００において、住宅１００の温熱性能を評価する温熱性能評価処理の具体的な手順について、図８及び図９のフローチャートを参照して説明する。

図８は、本開示の実施の形態１のサーバによる温熱性能評価処理を説明するための第１のフローチャートであり、図９は、本開示の実施の形態１のサーバによる温熱性能評価処理を説明するための第２のフローチャートである。

まず、第１のセンサデータ抽出部３３１は、センサデータ蓄積部３２１に蓄積されているセンサデータの集合Ｓの機器ＩＤ４００、タイムスタンプ４０１及び稼働状態４０２を参照し、空気調和機２００が所定時間Ｔ_ａ以上継続して稼働しているときのセンサデータが存在するか否かを判断する（ステップＳ１）。ここで、空気調和機２００が所定時間Ｔ_ａ以上継続して稼働しているときのセンサデータが存在しないと判断された場合（ステップＳ１でＮＯ）、温熱性能評価処理は終了となる。

一方、空気調和機２００が所定時間Ｔ_ａ以上継続して稼働しているときのセンサデータが存在すると判断された場合（ステップＳ１でＹＥＳ）、第１のセンサデータ抽出部３３１は、センサデータ蓄積部３２１に蓄積されているセンサデータの機器ＩＤ４００、タイムスタンプ４０１及び稼働状態４０２を参照し、空気調和機２００が所定時間Ｔ_ａ以上継続して稼働しているときの稼働開始から稼働終了までの稼働期間Ｔ_ｚに収集されたセンサデータの第１の部分集合Ｓ_ｉを抽出する（ステップＳ２）。第１のセンサデータ抽出部３３１は、抽出したセンサデータの第１の部分集合Ｓ_ｉを第２のセンサデータ抽出部３３２へ出力する。

次に、第２のセンサデータ抽出部３３２は、第１のセンサデータ抽出部３３１から取得したセンサデータの第１の部分集合Ｓ_ｉから、複数の抽出対象期間のうち１の抽出対象期間で収集したセンサデータの第２の部分集合Ｓ_ｉ，ｊを抽出する（ステップＳ３）。第２のセンサデータ抽出部３３２は、抽出したセンサデータの第２の部分集合Ｓ_ｉ，ｊを温熱性能パラメータ算出部３３３へ出力する。

次に、温熱性能パラメータ算出部３３３は、第２のセンサデータ抽出部３３２から取得したセンサデータの第２の部分集合Ｓ_ｉ，ｊに対してカルマンフィルタ法を適用し、住宅１００の温熱性能パラメータとして外皮平均熱貫流率Ｕ_Ａｉ，ｊ及び熱容量Ｃ_ｉ，ｊを算出する（ステップＳ４）。温熱性能パラメータ算出部３３３は、センサデータの第２の部分集合Ｓ_ｉ，ｊと共に、算出した外皮平均熱貫流率Ｕ_Ａｉ，ｊ及び熱容量Ｃ_ｉ，ｊを温熱性能パラメータ特定部３３４へ出力する。

次に、温熱性能パラメータ特定部３３４は、温熱性能パラメータ算出部３３３から取得した外皮平均熱貫流率Ｕ_Ａｉ，ｊ、熱容量Ｃ_ｉ，ｊ及びセンサデータの第２の部分集合Ｓ_ｉ，ｊを用いて、上記の式（５）より、室内気温の予測値を算出する（ステップＳ５）。

次に、温熱性能パラメータ特定部３３４は、室内気温の予測値と、センサデータに含まれる室内気温の実測値との平均残差δ_ｉ，ｊを算出する（ステップＳ６）。温熱性能パラメータ特定部３３４は、算出した平均残差δ_ｉ，ｊを、外皮平均熱貫流率Ｕ_Ａｉ，ｊ及び熱容量Ｃ_ｉ，ｊと併せてメモリ３２０に保持する。

次に、第２のセンサデータ抽出部３３２は、ステップＳ３で用いた抽出対象期間とは異なる他の抽出対象期間が存在するか否かを判断する（ステップＳ７）。ここで、他の抽出対象期間が存在すると判断された場合（ステップＳ７でＹＥＳ）、ステップＳ３に処理が戻り、第２のセンサデータ抽出部３３２は、他の抽出対象期間で収集したセンサデータの第２の部分集合Ｓ_ｉ，ｊを抽出する。そして、再度ステップＳ４〜ステップＳ６の処理が実行され、外皮平均熱貫流率Ｕ_Ａｉ，ｊ、熱容量Ｃ_ｉ，ｊ及び平均残差δ_ｉ，ｊが算出される。

一方、他の抽出対象期間が存在しないと判断された場合（ステップＳ７でＮＯ）、温熱性能パラメータ特定部３３４は、複数の抽出対象期間ごとに算出された外皮平均熱貫流率Ｕ_Ａｉ，ｊ及び熱容量Ｃ_ｉ，ｊの中から、平均残差δ_ｉ，ｊが最小になるときの外皮平均熱貫流率Ｕ_Ａｉ，ｊ及び熱容量Ｃ_ｉ，ｊを、第１の部分集合Ｓ_ｉの外皮平均熱貫流率Ｕ_Ａｉ及び熱容量Ｃ_ｉとして特定する（ステップＳ８）。温熱性能パラメータ特定部３３４は、特定した外皮平均熱貫流率Ｕ_Ａｉ及び熱容量Ｃ_ｉを温熱性能評価部３３５へ出力するとともに、平均残差δ_ｉ，ｊの最小値を、第１の部分集合Ｓ_ｉの平均残差δ_ｉとして温熱性能評価部３３５へ出力する。

次に、第１のセンサデータ抽出部３３１は、センサデータ蓄積部３２１に蓄積されているセンサデータの集合Ｓの中に、ステップＳ２で抽出したセンサデータの第１の部分集合とは異なる他の第１の部分集合が存在するか否かを判断する（ステップＳ９）。ここで、他の第１の部分集合が存在すると判断された場合（ステップＳ９でＹＥＳ）、ステップＳ２に処理が戻り、第１のセンサデータ抽出部３３１は、他の稼働期間Ｔ_ｚに収集されたセンサデータの他の第１の部分集合Ｓ_ｉを抽出する。そして、ステップＳ３〜ステップＳ８の処理が実行され、他の第１の部分集合の外皮平均熱貫流率Ｕ_Ａｉ、熱容量Ｃ_ｉ及び平均残差δ_ｉが特定される。

一方、他の第１の部分集合が存在しないと判断された場合（ステップＳ９でＮＯ）、温熱性能評価部３３５は、温熱性能パラメータ特定部３３４から取得した第１の部分集合ごとに特定された外皮平均熱貫流率Ｕ_Ａｉ及び熱容量Ｃ_ｉの中から、平均残差δ_ｉの最小値から所定の範囲内にある少なくとも１の平均残差δ_ｉに対応する少なくとも１の外皮平均熱貫流率Ｕ_Ａｉ及び少なくとも１の熱容量Ｃ_ｉを抽出する（ステップＳ１０）。

次に、温熱性能評価部３３５は、抽出した少なくとも１の外皮平均熱貫流率Ｕ_Ａｉの平均値及び少なくとも１の熱容量Ｃ_ｉの平均値を算出する（ステップＳ１１）。

次に、温熱性能評価部３３５は、算出した少なくとも１の外皮平均熱貫流率Ｕ_Ａｉの平均値及び少なくとも１の熱容量Ｃ_ｉの平均値を、住宅１００における外皮平均熱貫流率Ｕ_Ａ及び熱容量Ｃとして温熱性能パラメータ記憶部３２２に記憶する。

以上で、サーバ３００による温熱性能評価処理は完了となる。

以上、本実施の形態１における温熱性能評価システムにより、住宅１００の温熱性能指標として外皮平均熱貫流率Ｕ_Ａ及び熱容量Ｃを算出する具体的な手順について説明した。本実施の形態１における温熱性能評価システムは、居住者が実際に生活している状況下において自動的に収集されるセンサデータを用いることで、居住者に費用コストと負担とをかけずに住宅１００の温熱性能を評価することが可能となる。

なお、本実施の形態１において、空気調和機２００は、サーバ３００のセンサデータ蓄積部３２１、温熱性能パラメータ記憶部３２２、第１のセンサデータ抽出部３３１、第２のセンサデータ抽出部３３２、温熱性能パラメータ算出部３３３、温熱性能パラメータ特定部３３４及び温熱性能評価部３３５を備えてもよい。この場合、サーバ３００は不要となる。

また、本実施の形態１では、温熱性能評価部３３５は、第２の部分集合ごとに算出された断熱性能値及び熱容量の中から、第２の部分集合ごとに算出される平均残差のうち、平均残差の最小値から所定範囲内にある少なくとも１つの平均残差に対応する少なくとも１つの断熱性能値及び少なくとも１つの熱容量を抽出し、抽出した少なくとも１つの断熱性能値の平均値及び少なくとも１つの熱容量の平均値を、温熱性能評価指標としているが、本開示は特にこれに限定されない。温熱性能評価部３３５は、温熱性能パラメータ特定部３３４によって特定された、第２の部分集合ごとに算出された平均残差のうちの最少の平均残差に対応する断熱性能値及び熱容量を、温熱性能評価指標としてもよい。

また、温熱性能評価部３３５は、第２の部分集合ごとに算出された断熱性能値及び熱容量の中から、第２の部分集合ごとに算出される平均残差のうち、平均残差の最小値から順に所定数の平均残差に対応する所定数の断熱性能値及び所定数の熱容量を抽出し、抽出した所定数の断熱性能値の平均値及び所定数の熱容量の平均値を、温熱性能評価指標としてもよい。

また、温熱性能評価部３３５によって算出された断熱性能値（外皮平均熱貫流率）及び熱容量は、例えば、住宅１００の断熱工事施工前の温熱性能評価、及び断熱工事施工後の住宅１００の温熱性能評価に用いられる。また、空気調和機２００の運転内容が、温熱性能評価部３３５によって算出された断熱性能値（外皮平均熱貫流率）及び熱容量に応じて最適化されてもよい。

（実施の形態２）
実施の形態１において評価される住宅１００の温熱性能パラメータは、換気又は日射などの外乱を含めた値として算出される。すなわち、算出された温熱性能パラメータは、住宅１００内の換気の状況又は日射の状況など、居住者の実際の生活状況が反映された値となっている。そのため、実施の形態１において求められる温熱性能パラメータを用いることで、例えば居住者の実際の生活状況に即して空気調和機２００の制御内容を最適化することなどが可能となる。

一方で、住宅１００内の換気の状況又は日射の状況などの外乱に影響されない温熱性能パラメータが必要となる場合もある。本開示の実施の形態２においては、住宅１００内の換気による外乱に影響されない温熱性能パラメータを算出するため、温熱性能パラメータ算出部における住宅１００の温熱性能パラメータの算出方法が、実施の形態１とは異なる。

図１０は、本開示の実施の形態２における温熱性能評価システムの構成を示す図である。本実施の形態２に係る温熱性能評価システムは、住宅１００に設置されている空気調和機２００と、住宅１００の温熱性能を評価するサーバ３００Ａとを備える。空気調和機２００とサーバ３００Ａとは、それぞれネットワーク４００を介して互いに通信可能に接続されている。空気調和機２００は、室内機２１０と室外機２２０とを主な構成要素として備える。室内機２１０は、電力センサ２１１、室内気温センサ２１２、センサデータ生成部２１３及び通信部２１４を備える。室外機２２０は、外気温センサ２２１を備える。サーバ３００Ａは、通信部３１０、メモリ３２０及びプロセッサ３３０Ａを備える。メモリ３２０は、センサデータ蓄積部３２１及び温熱性能パラメータ記憶部３２２を備える。プロセッサ３３０Ａは、第１のセンサデータ抽出部３３１、第２のセンサデータ抽出部３３２、温熱性能パラメータ算出部３３３Ａ、温熱性能パラメータ特定部３３４及び温熱性能評価部３３５を備える。

以下、本実施の形態２において、実施の形態１と同じ構成要素については同じ符号を付して説明を省略し、実施の形態１と差異のある部分についてのみ説明する。

本実施の形態２における住宅１００の内部環境と外部環境との間の熱収支を示す熱平衡式は、上記の式（３）で表される熱平衡式に対し、換気による熱移動を表す項を加えることで表現される。本実施の形態２における熱平衡式は、単位時間を１秒（１ｓ）として、住宅１００内部の熱容量をＣ［Ｊ／Ｋ］とし、住宅１００の外皮平均熱貫流率をＵ_Ａ［Ｗ／ｍ^２Ｋ］とし、住宅１００の外皮表面積をＡ［ｍ^２］とし、室内気温をθ_ｒ［℃］とし、外気温をθ_ａ［℃］とし、住宅１００内部で発生する熱量をＨ［Ｗ］とし、住宅１００の換気量をｎＶ［ｍ^３／ｓ］とし、空気密度をρ［ｋｇ／ｍ^３］とし、空気比熱をｃ［Ｊ／ｋｇＫ］としたとき、下記の式（６）で表される。

上記の式（６）は、単位時間をセンサデータの取得間隔とした場合においても成立する。

本実施の形態２における温熱性能パラメータ算出部３３３Ａは、実施の形態１における式（３）から式（４）の導出と、式（４）から式（５）への変形と同様の処理を式（６）に対して適用する。温熱性能パラメータ算出部３３３Ａは、上記の式（６）に示す熱平衡式に対してカルマンフィルタ法を適用することによって住宅１００の温熱性能パラメータを算出する。本実施の形態２における温熱性能評価システムの、サーバ３００Ａによる住宅１００の温熱性能評価処理の具体的な手順については、実施の形態１において図８及び図９のフローチャートを用いて説明した手順と同様である。

以上のように、本実施の形態２の温熱性能評価システムは、換気による熱移動を考慮した住宅１００の内部環境と外部環境との間の熱収支を示す熱平衡式を用いることで、換気による外乱に影響されない温熱性能パラメータを算出することが可能となる。

（実施の形態３）
本開示の実施の形態３においては、住宅１００内の日射による外乱に影響されない温熱性能パラメータを算出するため、第１のセンサデータ抽出部３３１におけるセンサデータの抽出方法が、実施の形態１とは異なる。

図１１は、本開示の実施の形態３における温熱性能評価システムの構成を示す図である。本実施の形態３に係る温熱性能評価システムは、住宅１００に設置されている空気調和機２００と、住宅１００の温熱性能を評価するサーバ３００Ｂとを備える。空気調和機２００とサーバ３００Ｂとは、それぞれネットワーク４００を介して互いに通信可能に接続されている。空気調和機２００は、室内機２１０と室外機２２０とを主な構成要素として備える。室内機２１０は、電力センサ２１１、室内気温センサ２１２、センサデータ生成部２１３及び通信部２１４を備える。室外機２２０は、外気温センサ２２１を備える。サーバ３００Ｂは、通信部３１０、メモリ３２０及びプロセッサ３３０Ｂを備える。メモリ３２０は、センサデータ蓄積部３２１及び温熱性能パラメータ記憶部３２２を備える。プロセッサ３３０Ｂは、第１のセンサデータ抽出部３３１Ｂ、第２のセンサデータ抽出部３３２、温熱性能パラメータ算出部３３３、温熱性能パラメータ特定部３３４及び温熱性能評価部３３５を備える。

以下、本実施の形態３において、実施の形態１と同じ構成要素については同じ符号を付して説明を省略し、実施の形態１と差異のある部分についてのみ説明する。

第１のセンサデータ抽出部３３１Ｂは、収集したセンサデータの集合から、空気調和機２００が所定時間Ｔ_ａ以上継続して稼働しており、かつ、空気調和機２００が日射による影響のない時間帯に稼働しているときの稼働期間Ｔ_ｚに収集されたセンサデータを第１の部分集合として抽出する。日射による影響のない時間帯は、夜間の時間帯である。

実施の形態３における第１のセンサデータ抽出部３３１Ｂは、センサデータ蓄積部３２１に蓄積されているセンサデータの集合の中から、機器ＩＤ４００、タイムスタンプ４０１及び稼働状態４０２を参照し、空気調和機２００が所定時間Ｔ_ａ以上継続して稼働し、かつ夜間に稼働しているときの稼働開始から稼働終了までの稼働期間Ｔ_ｚ（Ｔ_ｚ≧Ｔ_ａ）に収集されたセンサデータを第１の部分集合として抽出する。

なお、夜間は、例えば、日の入り時刻から日の出時刻までの時間帯である。メモリ３２０は、日の入り時刻及び日の出時刻を予め記憶してもよい。また、夜間は、例えば、午後７時から午前５時までの予め決められた固定の時間帯であってもよい。

以下、本実施の形態３の温熱性能評価システムのサーバ３００Ｂにおいて、住宅１００の温熱性能を評価する温熱性能評価処理の具体的な手順について、図１２及び図１３のフローチャートを参照して説明する。

図１２は、本開示の実施の形態３のサーバによる温熱性能評価処理を説明するための第１のフローチャートであり、図１３は、本開示の実施の形態３のサーバによる温熱性能評価処理を説明するための第２のフローチャートである。

まず、第１のセンサデータ抽出部３３１Ｂは、センサデータ蓄積部３２１に蓄積されているセンサデータの集合Ｓの機器ＩＤ４００、タイムスタンプ４０１及び稼働状態４０２を参照し、空気調和機２００が夜間に所定時間Ｔ_ａ以上継続して稼働しているときのセンサデータが存在するか否かを判断する（ステップＳ２１）。ここで、空気調和機２００が夜間に所定時間Ｔ_ａ以上継続して稼働しているときのセンサデータが存在しないと判断された場合（ステップＳ２１でＮＯ）、温熱性能評価処理は終了となる。

一方、空気調和機２００が夜間に所定時間Ｔ_ａ以上継続して稼働しているときのセンサデータが存在すると判断された場合（ステップＳ２１でＹＥＳ）、第１のセンサデータ抽出部３３１Ｂは、センサデータ蓄積部３２１に蓄積されているセンサデータの集合Ｓの機器ＩＤ４００、タイムスタンプ４０１及び稼働状態４０２を参照し、空気調和機２００が夜間に所定時間Ｔ_ａ以上継続して稼働しているときの稼働開始から稼働終了までの稼働期間Ｔ_ｚに収集されたセンサデータの第１の部分集合Ｓ_ｉを抽出する（ステップＳ２２）。第１のセンサデータ抽出部３３１Ｂは、抽出したセンサデータの第１の部分集合Ｓ_ｉを第２のセンサデータ抽出部３３２へ出力する。

ステップＳ２３〜ステップＳ２８の処理は、実施の形態１の図８のステップＳ３〜ステップＳ８の処理と同じであるので、説明を省略する。

次に、第１のセンサデータ抽出部３３１Ｂは、センサデータ蓄積部３２１に蓄積されているセンサデータの集合Ｓの中に、空気調和機２００が夜間に所定時間Ｔ_ａ以上継続して稼働しており、かつ、ステップＳ２２で抽出したセンサデータの第１の部分集合とは異なる他の第１の部分集合が存在するか否かを判断する（ステップＳ２９）。ここで、他の第１の部分集合が存在すると判断された場合（ステップＳ２９でＹＥＳ）、ステップＳ２２に処理が戻り、第１のセンサデータ抽出部３３１Ｂは、他の稼働期間Ｔ_ｚに収集されたセンサデータの他の第１の部分集合Ｓ_ｉを抽出する。そして、ステップＳ２４〜ステップＳ２８の処理が実行され、他の第１の部分集合の外皮平均熱貫流率Ｕ_Ａｉ、熱容量Ｃ_ｉ及び平均残差δ_ｉが算出される。

一方、他の第１の部分集合が存在しないと判断された場合（ステップＳ２９でＮＯ）、ステップＳ３０に処理が移行する。

ステップＳ３０〜ステップＳ３２の処理は、実施の形態１の図９のステップＳ１０〜ステップＳ１２の処理と同じであるので、説明を省略する。

以上のように、本実施の形態３の温熱性能評価システムは、日射による影響のない夜間に空気調和機２００が所定時間以上継続して稼働しているときに収集されたセンサデータを用いることで、日射による外乱に影響されない住宅１００の温熱性能パラメータを算出することが可能となる。

（実施の形態４）
実施の形態３においては、日射による影響のない夜間に空気調和機２００が稼働しているときに収集されたセンサデータを用いることで、日射による外乱に影響されない住宅１００の温熱性能パラメータを算出している。しかし、居住者によっては、夜間に空気調和機２００を利用しない場合がある。この場合、サーバは、住宅１００の温熱性能評価に必要なセンサデータを取得することができない。そこで、本実施の形態４においては、センサデータを抽出する際に気象情報が考慮されることで、日射による外乱に影響されない温熱性能パラメータが算出される。

図１４は、本開示の実施の形態４における温熱性能評価システムの構成を示す図である。本実施の形態４に係る温熱性能評価システムは、住宅１００に設置されている空気調和機２００と、住宅１００の温熱性能を評価するサーバ３００Ｃと、気象情報を提供する気象情報提供サーバ５００とを備える。空気調和機２００とサーバ３００Ｃとは、それぞれネットワーク４００を介して互いに通信可能に接続されている。また、気象情報提供サーバ５００とサーバ３００Ｃとは、それぞれネットワーク４００を介して互いに通信可能に接続されている。空気調和機２００は、室内機２１０と室外機２２０とを主な構成要素として備える。室内機２１０は、電力センサ２１１、室内気温センサ２１２、センサデータ生成部２１３及び通信部２１４を備える。室外機２２０は、外気温センサ２２１を備える。サーバ３００Ｃは、通信部３１０Ｃ、メモリ３２０Ｃ及びプロセッサ３３０Ｃを備える。メモリ３２０Ｃは、センサデータ蓄積部３２１、温熱性能パラメータ記憶部３２２、地点情報記憶部３２３及び気象情報記憶部３２４を備える。プロセッサ３３０Ｃは、第１のセンサデータ抽出部３３１Ｃ、第２のセンサデータ抽出部３３２、温熱性能パラメータ算出部３３３、温熱性能パラメータ特定部３３４及び温熱性能評価部３３５を備える。

以下、本実施の形態４において、実施の形態１と同じ構成要素については同じ符号を付して説明を省略し、実施の形態１と差異のある部分についてのみ説明する。

気象情報提供サーバ５００は、定期的に気象情報をサーバ３００Ｃへ送信する。気象情報は、例えば、複数の観測地点の日照時間を示す情報である。日照時間は、前の観測時点から次の観測時点までの合計日照時間（秒）である。

地点情報記憶部３２３は、住宅１００の存在している地点に関する住宅地点情報と、気象情報の観測地点に関する観測所地点情報とを記憶する。

図１５は、本開示の実施の形態４における住宅地点情報の一例を示す図である。図１５に示すように、住宅地点情報は、機器ＩＤ１２００、緯度１２０１及び経度１２０２を有する。機器ＩＤ１２００は、住宅１００に設置されている空気調和機２００を一意に特定するためのＩＤである。緯度１２０１及び経度１２０２は、住宅１００の存在している地点の位置を表す。

住宅地点情報は、事前に居住者の所有するスマートフォンなどの情報機器端末から取得される。情報機器端末は、緯度及び経度を計測するＧＰＳ（Ｇｌｏｂａｌ Ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ）受信機を備える。情報機器端末は、住宅１００においてＧＰＳ受信機によって計測された緯度及び経度を機器ＩＤとともにサーバ３００Ｃへ送信してもよい。機器ＩＤは、例えば、居住者によって入力される。通信部３１０Ｃは、情報機器端末によって送信された機器ＩＤ、緯度及び経度を受信し、受信した機器ＩＤ、緯度及び経度を地点情報記憶部３２３に記憶する。

なお、情報機器端末は、空気調和機２００の機器ＩＤ及び住宅１００の住所の居住者による入力を受け付けてもよい。そして、情報機器端末は、入力された住所を緯度及び経度に変換し、機器ＩＤ、緯度及び経度をサーバ３００Ｃへ送信してもよい。

図１６は、本開示の実施の形態４における観測地点情報の一例を示す図である。図１６に示すように、観測地点情報は、観測地点ＩＤ１２０３、緯度１２０４及び経度１２０５を有する。観測地点ＩＤ１２０３は、気象情報の観測地点を特定するためのＩＤである。緯度１２０４及び経度１２０５は、気象情報の観測地点の位置を表す。なお、図１５及び図１６では、住宅地点及び観測地点の位置は、緯度及び経度により表されるが、都道府県名、市町村区名又は郵便番号等により表されてもよい。

観測地点情報は、気象情報提供サーバ５００から取得される。気象情報提供サーバ５００は、観測地点情報をサーバ３００Ｃへ送信する。通信部３１０Ｃは、気象情報提供サーバ５００によって送信された観測地点情報を受信し、受信した観測地点情報を地点情報記憶部３２３に記憶する。

気象情報記憶部３２４は、過去に観測された気象情報を記憶する。

図１７は、本開示の実施の形態４における気象情報の一例を示す図である。図１７に示すように、気象情報は、観測地点ＩＤ１３００、タイムスタンプ１３０１及び日照時間１３０２を有する。観測地点ＩＤ１３００は、気象情報を観測している地点を特定するためのＩＤである。タイムスタンプ１３０１は、気象情報が観測された年月日及び時刻である。日照時間１３０２は、観測地点において、前の観測時点から次の観測時点までの合計日照時間（秒）である。

例えば、図１７において、タイムスタンプが「２０１８／０１／０９ １４：１０：００」であるときの日照時間は「６０秒」であり、当該日照時間は、２０１８年１月９日の１４時００分００秒から２０１８年１月９日の１４時１０分００秒までの間の合計日射時間が６０秒であったことを示す。なお、気象情報は、観測地点ＩＤ１３００、タイムスタンプ１３０１及び日照時間１３０２を含んでいればよく、例えば外気温などの任意の気象に関する情報を含んでもよい。また、気象情報は、日照時間１３０２に代わり、雲量など、日照の有無を推定可能な情報を含んでもよい。

第１のセンサデータ抽出部３３１Ｃは、収集したセンサデータの集合から、空気調和機２００が所定時間Ｔ_ａ以上継続して稼働しており、かつ、空気調和機２００が日射による影響のない時間帯に稼働しているときの稼働期間Ｔ_ｚに収集されたセンサデータを第１の部分集合として抽出する。日射による影響のない時間帯は、合計した日照時間が所定時間以下である時間帯である。

実施の形態４における第１のセンサデータ抽出部３３１Ｃは、センサデータ蓄積部３２１に蓄積されているセンサデータの集合の中から、機器ＩＤ４００、タイムスタンプ４０１および稼働状態４０２を参照し、空気調和機２００が所定時間Ｔ_ａ以上継続して稼働しているときの稼働開始から稼働終了までの稼働期間Ｔ_ｚ（Ｔ_ｚ≧Ｔ_ａ）に収集されたセンサデータを第１の部分集合として抽出する。

続いて、第１のセンサデータ抽出部３３１Ｃは、地点情報記憶部３２３から取得した住宅地点情報に含まれる機器ＩＤ１２００と、抽出したセンサデータの第１の部分集合に含まれる機器ＩＤ４００とから、住宅１００の存在している地点の緯度１２０１及び経度１２０２を取得する。次に、第１のセンサデータ抽出部３３１Ｃは、地点情報記憶部３２３から取得した観測地点情報に含まれる緯度１２０４及び経度１２０５を参照し、住宅１００の最寄りの観測地点の観測地点ＩＤ１２０３を取得する。その後、第１のセンサデータ抽出部３３１Ｃは、取得した観測地点ＩＤ１２０３と、抽出したセンサデータの第１の部分集合のタイムスタンプ４０１とに基づき、稼働期間Ｔ_ｚに住宅１００の最寄りの観測地点で観測された気象情報を気象情報記憶部３２４から取得する。第１のセンサデータ抽出部３３１Ｃは、取得した気象情報に含まれる日照時間１３０２を参照し、稼働期間Ｔ_ｚ内の合計日照時間が所定時間以下であるときの抽出したセンサデータの第１の部分集合を、住宅１００の温熱性能パラメータの算出に用いる第１の部分集合として採用する。

以下、本実施の形態４の温熱性能評価システムのサーバ３００Ｃにおいて、住宅１００の温熱性能を評価する温熱性能評価処理の具体的な手順について、図１８及び図１９のフローチャートを参照して説明する。

図１８は、本開示の実施の形態４のサーバによる温熱性能評価処理を説明するための第１のフローチャートであり、図１９は、本開示の実施の形態４のサーバによる温熱性能評価処理を説明するための第２のフローチャートである。

まず、第１のセンサデータ抽出部３３１Ｃは、センサデータ蓄積部３２１に蓄積されているセンサデータの集合Ｓの機器ＩＤ４００、タイムスタンプ４０１及び稼働状態４０２を参照し、空気調和機２００が所定時間Ｔ_ａ以上継続して稼働しているときのセンサデータが存在するかを判断する（ステップＳ４１）。ここで、空気調和機２００が所定時間Ｔ_ａ以上継続して稼働しているときのセンサデータが存在しないと判断された場合（ステップＳ４１でＮＯ）、温熱性能評価処理は終了となる。

一方、空気調和機２００が所定時間Ｔ_ａ以上継続して稼働しているときのセンサデータが存在すると判断された場合（ステップＳ４１でＹＥＳ）、第１のセンサデータ抽出部３３１Ｃは、センサデータ蓄積部３２１に蓄積されているセンサデータと、地点情報記憶部３２３に記憶されている住宅地点情報及び観測地点情報と、気象情報記憶部３２４に記憶されている気象情報とを参照し、空気調和機２００が所定時間Ｔ_ａ以上継続して稼働しているときの稼働開始から稼働終了までの稼働期間Ｔ_ｚ内の日照時間を取得する（ステップＳ４２）。

次に、第１のセンサデータ抽出部３３１Ｃは、稼働期間Ｔ_ｚ内の合計日照時間が所定時間以下であるか否かを判断する（ステップＳ４３）。ここで、稼働期間Ｔ_ｚ内の合計日照時間が所定時間より長いと判断された場合（ステップＳ４３でＮＯ）、ステップＳ５１に処理が移行する。

一方、稼働期間Ｔ_ｚ内の合計日照時間が所定時間以下であると判断された場合（ステップＳ４３でＹＥＳ）、第１のセンサデータ抽出部３３１Ｃは、センサデータ蓄積部３２１に蓄積されているセンサデータの機器ＩＤ４００、タイムスタンプ４０１及び稼働状態４０２を参照し、合計日照時間が所定時間以下であり、かつ空気調和機２００が所定時間Ｔ_ａ以上継続して稼働しているときの稼働開始から稼働終了までの稼働期間Ｔ_ｚに収集されたセンサデータの第１の部分集合Ｓ_ｉを抽出する（ステップＳ４４）。第１のセンサデータ抽出部３３１Ｃは、抽出したセンサデータの第１の部分集合Ｓ_ｉを第２のセンサデータ抽出部３３２へと出力する。

ステップＳ４５〜ステップＳ５０の処理は、実施の形態１の図８のステップＳ３〜ステップＳ８の処理と同じであるので、説明を省略する。

次に、第１のセンサデータ抽出部３３１Ｃは、センサデータ蓄積部３２１に蓄積されているセンサデータの集合Ｓの中に、ステップＳ４４で抽出したセンサデータの第１の部分集合とは異なる他の第１の部分集合が存在するか否かを判断する（ステップＳ５１）。ここで、他の第１の部分集合が存在すると判断された場合（ステップＳ５１でＹＥＳ）、ステップＳ４２に処理が戻り、第１のセンサデータ抽出部３３１は、他の稼働期間Ｔ_ｚ内の日照時間を取得する。そして、ステップＳ４３〜ステップＳ５０の処理が実行され、他の稼働期間Ｔ_ｚ内の合計日照時間が所定時間以下である他の第１の部分集合の外皮平均熱貫流率Ｕ_Ａｉ、熱容量Ｃ_ｉ及び平均残差δ_ｉが特定される。

一方、他の第１の部分集合が存在しないと判断された場合（ステップＳ５１でＮＯ）、ステップＳ５２に処理が移行する。

ステップＳ５２〜ステップＳ５４の処理は、実施の形態１の図９のステップＳ１０〜ステップＳ１２の処理と同じであるので、説明を省略する。

以上のように、本実施の形態４の温熱性能評価システムは、曇天時又は雨天時などの日射による外乱の影響が少なく、かつ空気調和機２００が所定時間以上継続して稼働しているときに収集されたセンサデータを用いることで、夜間に空気調和機２００を利用することのない居住者が住む住宅１００においても、日射による外乱に影響されにくい住宅１００の温熱性能パラメータを算出することが可能となる。

なお、実施の形態１〜４では、空気調和機２００が有する電力センサ２１１、室内気温センサ２１２及び外気温センサ２２１の計測値を、空気調和機２００が有するセンサデータ生成部２１３が取得してセンサデータを生成し、通信部２１４を介してサーバに送信する構成としているが、空気調和機２００は、電力センサ２１１、室内気温センサ２１２、外気温センサ２２１、センサデータ生成部２１３及び通信部２１４を必ずしも有しなくてもよい。

例えば、室内気温センサ２１２及び外気温センサ２２１がそれぞれ空気調和機２００とは独立して住宅１００内外に存在してもよく、住宅１００内の分電盤が空気調和機２００の消費電力を計測する電力センサ２１１を有してもよく、ゲートウェイ機器が通信部２１４及びセンサデータ生成部２１３を有して室内気温センサ２１２、外気温センサ２２１及び電力センサ２１１の出力値を取得してセンサデータを生成するセンサデータ生成部２１３と、センサデータをサーバ３００に送信する通信部２１４とを有してもよい。また、室内気温センサ２１２、外気温センサ２２１及び電力センサ２１１が個別にネットワーク４００を介してサーバに出力値を送信してもよく、サーバ３００が、室内気温センサ２１２、外気温センサ２２１及び電力センサ２１１によって個別に送信された各出力値からセンサデータを生成するセンサデータ生成部２１３を有してもよい。

また、実施の形態１〜４では、住宅１００外に設置されたサーバ３００，３００Ａ，３００Ｂ，３００Ｃが、センサデータ蓄積部３２１、第１のセンサデータ抽出部３３１，３３１Ｂ，３３１Ｃ、第２のセンサデータ抽出部３３２、温熱性能パラメータ算出部３３３，３３３Ａ、温熱性能パラメータ特定部３３４、温熱性能評価部３３５、センサデータ蓄積部３２１、温熱性能パラメータ記憶部３２２、地点情報記憶部３２３及び気象情報記憶部３２４を有しているが、住宅１００内に設置されたサーバ又は空気調和機２００が、これらの構成要素を有してもよい。

また、本実施の形態１〜４では、外皮平均熱貫流率が、断熱性能値の一例として用いられているが、熱損失係数（Ｑ値）が、断熱性能値の一例として用いられてもよい。熱損失係数は、外皮平均熱貫流率を算出する際に用いる外皮表面積を床面積に替えることで、外皮平均熱貫流率と同様に算出可能である。

なお、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。

本開示の実施の形態に係る装置の機能の一部又は全ては典型的には集積回路であるＬＳＩ（Ｌａｒｇｅ Ｓｃａｌｅ Ｉｎｔｅｇｒａｔｉｏｎ）として実現される。これらは個別に１チップ化されてもよいし、一部又は全てを含むように１チップ化されてもよい。また、集積回路化はＬＳＩに限るものではなく、専用回路又は汎用プロセッサで実現してもよい。ＬＳＩ製造後にプログラムすることが可能なＦＰＧＡ（Ｆｉｅｌｄ Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｇａｔｅ Ａｒｒａｙ）、又はＬＳＩ内部の回路セルの接続や設定を再構成可能なリコンフィギュラブル・プロセッサを利用してもよい。

また、本開示の実施の形態に係る装置の機能の一部又は全てを、ＣＰＵ等のプロセッサがプログラムを実行することにより実現してもよい。

また、上記で用いた数字は、全て本開示を具体的に説明するために例示するものであり、本開示は例示された数字に制限されない。

また、上記フローチャートに示す各ステップが実行される順序は、本開示を具体的に説明するために例示するためのものであり、同様の効果が得られる範囲で上記以外の順序であってもよい。また、上記ステップの一部が、他のステップと同時（並列）に実行されてもよい。

本開示に係る温熱性能評価方法、温熱性能評価装置及び温熱性能評価プログラムは、低コストかつ居住者に負担をかけずに、居住者が実際に生活している住宅の温熱性能を正確に評価することができるので、住宅の温熱性能を評価する温熱性能評価方法、温熱性能評価装置及び温熱性能評価プログラムとして有用である。

１００ 住宅
２００ 空気調和機
２１０ 室内機
２１１ 電力センサ
２１２ 室内気温センサ
２１３ センサデータ生成部
２１４ 通信部
２２０ 室外機
２２１ 外気温センサ
３００，３００Ａ，３００Ｂ，３００Ｃ サーバ
３１０，３１０Ｃ 通信部
３２０，３２０Ｃ メモリ
３２１ センサデータ蓄積部
３２２ 温熱性能パラメータ記憶部
３２３ 地点情報記憶部
３２４ 気象情報記憶部
３３０，３３０Ａ，３３０Ｂ，３３０Ｃ プロセッサ
３３１，３３１Ｂ，３３１Ｃ 第１のセンサデータ抽出部
３３２ 第２のセンサデータ抽出部
３３３，３３３Ａ 温熱性能パラメータ算出部
３３４ 温熱性能パラメータ特定部
３３５ 温熱性能評価部
４００ ネットワーク
５００ 気象情報提供サーバ

Claims (13)

1. 住宅の温熱性能を評価する温熱性能評価装置における温熱性能評価方法であって、
   前記住宅の室内気温、前記住宅の外気温及び前記住宅内に配置された空気調和機の消費電力を含むセンサデータを定期的に収集し、
   前記収集したセンサデータの集合の中から、前記空気調和機が所定時間Ｔ_ａ以上継続して稼働しているときの稼働開始から稼働終了までの稼働期間Ｔ_ｚ（Ｔ_ｚ≧Ｔ_ａ）に収集したセンサデータを第１の部分集合として抽出し、
   前記第１の部分集合の中から、前記稼働期間Ｔ_ｚ内であり、かつ互いに異なる複数の抽出対象期間のそれぞれで収集したセンサデータを第２の部分集合として抽出し、
   前記住宅の内部環境と外部環境との間の熱収支を示す熱平衡式に対してカルマンフィルタ法を適用することで前記住宅の断熱性能を示す断熱性能値と熱容量とを前記第２の部分集合ごとに算出し、
   前記第２の部分集合ごとに算出した前記断熱性能値及び前記熱容量の中から、前記断熱性能値、前記熱容量及び前記熱平衡式から算出される室内気温の予測値と、前記センサデータに含まれる室内気温の実測値との平均残差が最も小さくなるときの断熱性能値及び熱容量を特定し、
   前記特定した断熱性能値及び熱容量に基づいて、前記住宅の温熱性能を評価するための温熱性能評価指標を出力する、
   温熱性能評価方法。
2. 前記温熱性能評価指標の出力において、前記第２の部分集合ごとに算出した前記断熱性能値及び前記熱容量の中から、前記第２の部分集合ごとに算出される前記平均残差のうち、前記平均残差の最小値から所定範囲内にある少なくとも１つの平均残差に対応する少なくとも１つの断熱性能値及び少なくとも１つの熱容量を抽出し、抽出した前記少なくとも１つの断熱性能値の平均値及び前記少なくとも１つの熱容量の平均値を、前記温熱性能評価指標として出力する、
   請求項１に記載の温熱性能評価方法。
3. 前記複数の抽出対象期間は、
   前記空気調和機の稼働開始から、前記所定時間Ｔ_ａが経過するまでの第１の抽出対象期間と、
   前記空気調和機の稼働開始から、前記所定時間Ｔ_ａに所定時間Ｔ_ｂを加算した時間が経過するまでの第２の抽出対象期間と、
   前記空気調和機の稼働開始から所定時間Ｔ_ｃが経過した時点から、前記所定時間Ｔ_ａが経過するまでの第３の抽出対象期間と、
   前記空気調和機の稼働開始から前記所定時間Ｔ_ｃが経過した時点から、前記所定時間Ｔ_ａに前記所定時間Ｔ_ｂを加算した時間が経過するまでの第４の抽出対象期間と、
   を含み、
   前記所定時間Ｔ_ａ、前記所定時間Ｔ_ｂ、前記所定時間Ｔ_ｃ及び前記稼働期間Ｔ_ｚは、Ｔ_ｚ≧Ｔ_ａ＋Ｔ_ｂ＋Ｔ_ｃを満たす、
   請求項１又は２に記載の温熱性能評価方法。
4. 前記断熱性能値は、外皮平均熱貫流率を含む、
   請求項１〜３のいずれか１項に記載の温熱性能評価方法。
5. 前記熱平衡式は、前記住宅内部の熱容量をＣ［Ｊ／Ｋ］とし、前記外皮平均熱貫流率をＵ_Ａ［Ｗ／ｍ^２Ｋ］とし、前記住宅の外皮表面積をＡ［ｍ^２］とし、前記室内気温をθ_ｒ［℃］とし、前記外気温をθ_ａ［℃］とし、前記住宅内部で発生する熱量をＨ［Ｗ］としたとき、下記の式（１）で表される、
   請求項４に記載の温熱性能評価方法。
6. 前記熱平衡式は、前記住宅内部の熱容量をＣ［Ｊ／Ｋ］とし、前記外皮平均熱貫流率をＵ_Ａ［Ｗ／ｍ^２Ｋ］とし、前記住宅の外皮表面積をＡ［ｍ^２］とし、前記室内気温をθ_ｒ［℃］とし、前記外気温をθ_ａ［℃］とし、前記住宅内部で発生する熱量をＨ［Ｗ］とし、前記住宅の換気量をｎＶ［ｍ^３／ｓ］とし、空気密度をρ［ｋｇ／ｍ^３］とし、空気比熱をｃ［Ｊ／ｋｇＫ］としたとき、下記の式（２）で表される、
   請求項４に記載の温熱性能評価方法。
7. 前記熱量Ｈは、前記センサデータに含まれる前記空気調和機の前記消費電力と、前記空気調和機の定格能力と、前記空気調和機の成績係数（ＣＯＰ：Ｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔ ｏｆ Ｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅ）と前記空気調和機の前記定格能力に対する前記消費電力の割合を表す負荷率との関係を表すＣＯＰ曲線とを用いて算出される、
   請求項５又は６に記載の温熱性能評価方法。
8. 前記断熱性能値は、熱損失係数を含む、
   請求項１〜３のいずれか１項に記載の温熱性能評価方法。
9. 前記第１の部分集合の抽出において、前記収集したセンサデータの集合から、前記空気調和機が前記所定時間Ｔ_ａ以上継続して稼働しており、かつ、前記空気調和機が日射による影響のない時間帯に稼働しているときの前記稼働期間Ｔ_ｚに収集されたセンサデータを前記第１の部分集合として抽出する、
   請求項１〜８のいずれか１項に記載の温熱性能評価方法。
10. 前記日射による影響のない時間帯は、夜間の時間帯である、
    請求項９に記載の温熱性能評価方法。
11. 前記日射による影響のない時間帯は、合計した日照時間が所定時間以下である時間帯である、
    請求項９に記載の温熱性能評価方法。
12. 住宅の温熱性能を評価する温熱性能評価装置であって、
    前記住宅の室内気温、前記住宅の外気温及び前記住宅内に配置された空気調和機の消費電力を含むセンサデータを定期的に収集する収集部と、
    前記収集したセンサデータの集合の中から、前記空気調和機が所定時間Ｔ_ａ以上継続して稼働しているときの稼働開始から稼働終了までの稼働期間Ｔ_ｚ（Ｔ_ｚ≧Ｔ_ａ）に収集したセンサデータを第１の部分集合として抽出する第１の抽出部と、
    前記第１の部分集合の中から、前記稼働期間Ｔ_ｚ内であり、かつ互いに異なる複数の抽出対象期間のそれぞれで収集したセンサデータを第２の部分集合として抽出する第２の抽出部と、
    前記住宅の内部環境と外部環境との間の熱収支を示す熱平衡式に対してカルマンフィルタ法を適用することで前記住宅の断熱性能を示す断熱性能値と熱容量とを前記第２の部分集合ごとに算出する算出部と、
    前記第２の部分集合ごとに算出した前記断熱性能値及び前記熱容量の中から、前記断熱性能値、前記熱容量及び前記熱平衡式から算出される室内気温の予測値と、前記センサデータに含まれる室内気温の実測値との平均残差が最も小さくなるときの断熱性能値及び熱容量を特定する特定部と、
    前記特定した断熱性能値及び熱容量に基づいて、前記住宅の温熱性能を評価するための温熱性能評価指標を出力する出力部と、
    を備える温熱性能評価装置。
13. 住宅の温熱性能を評価する温熱性能評価プログラムであって、
    前記住宅の室内気温、前記住宅の外気温及び前記住宅内に配置された空気調和機の消費電力を含むセンサデータを定期的に収集し、
    前記収集したセンサデータの集合の中から、前記空気調和機が所定時間Ｔ_ａ以上継続して稼働しているときの稼働開始から稼働終了までの稼働期間Ｔ_ｚ（Ｔ_ｚ≧Ｔ_ａ）に収集したセンサデータを第１の部分集合として抽出し、
    前記第１の部分集合の中から、前記稼働期間Ｔ_ｚ内であり、かつ互いに異なる複数の抽出対象期間のそれぞれで収集したセンサデータを第２の部分集合として抽出し、
    前記住宅の内部環境と外部環境との間の熱収支を示す熱平衡式に対してカルマンフィルタ法を適用することで前記住宅の断熱性能を示す断熱性能値と熱容量とを前記第２の部分集合ごとに算出し、
    前記第２の部分集合ごとに算出した前記断熱性能値及び前記熱容量の中から、前記断熱性能値、前記熱容量及び前記熱平衡式から算出される室内気温の予測値と、前記センサデータに含まれる室内気温の実測値との平均残差が最も小さくなるときの断熱性能値及び熱容量を特定し、
    前記特定した断熱性能値及び熱容量に基づいて、前記住宅の温熱性能を評価するための温熱性能評価指標を出力するようにコンピュータを機能させる、
    温熱性能評価プログラム。