JP2020106153A - Air-conditioning control system and method - Google Patents
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Description
本発明は、対象空間の空調機を制御する空調制御システム及びその方法に関する。 The present invention relates to an air conditioning control system and method for controlling an air conditioner in a target space.
近年、室内だけではなく屋外への開放部を持ち、さらに人の行動特性が複雑な地下街や駅を対象として快適性維持や省エネのための空調制御を実施しようとする試みが進みつつある。こうした対象においては室内空間温度分布が複雑化するため、その変動を考慮した制御を実施するために、事前に空間温度分布を把握して制御にフィードバックする必要がある。 In recent years, attempts are being made to implement air-conditioning control for maintaining comfort and saving energy, not only indoors but also outdoors, and for underground malls and stations where people's behavior characteristics are complicated. In such an object, the indoor space temperature distribution becomes complicated. Therefore, in order to perform the control in consideration of the fluctuation, it is necessary to grasp the space temperature distribution in advance and feed it back to the control.
関連して、空調制御対象となる空間の情報を用いて空調機を制御するための方法として、人が存在する空間を特定するために熱カメラを利用し、そのコストを削減する方法について記載された特開2017−62108(特許文献1)記載の技術がある。 Relatedly, as a method for controlling an air conditioner by using the information of the space to be air-conditioned, a method of using a thermal camera to identify the space where a person exists and reducing its cost is described. There is a technique described in JP-A-2017-62108 (Patent Document 1).
この公報には、「熱画像取得部が取得した熱画像内における人に該当する領域を特定し、特定した領域における空間にいる人の温冷感を推定する演算部と、演算部が推定した空間にいる人の温冷感を、空間にいる人に通知する通知部と、通知部が通知した空間にいる人の温冷感の修正指示を受け付ける修正受付部とを備え、演算部は、人に該当する領域の温度分布に基づいて空間にいる人の温度である人体温度を定め、人体温度と、人に該当する領域以外の領域の温度から得られる周囲温度との、差分値に基づいて、空間にいる人の温冷感を推定し、修正受付部が受け付けた修正指示に基づいて、推定した空間にいる人の温冷感を補正する」と記載されている。 In this publication, "a calculation unit that specifies a region corresponding to a person in the thermal image acquired by the thermal image acquisition unit and estimates the thermal sensation of a person in the space in the specified region, and the calculation unit estimates The thermal sensation of the person in the space, a notification unit for notifying the person in the space, and a correction receiving unit for receiving a correction instruction of the thermal sensation of the person in the space notified by the notification unit, the arithmetic unit, Determine the human body temperature, which is the temperature of the person in the space based on the temperature distribution of the area corresponding to the person, based on the difference value between the human body temperature and the ambient temperature obtained from the temperature of the area other than the area corresponding to the person Then, the thermal sensation of the person in the space is estimated, and the estimated thermal sensation of the person in the space is corrected based on the correction instruction received by the correction receiving unit."
特許文献1では空調機に備え付けの熱画像カメラを用いており、対象の空間にて温度が高い人体の位置を特定して直接的に空調の対象とすることは可能だが、背景技術に記載したような3次元的な空間の温度分布を推定して空調制御を実現することはできない。 In Patent Document 1, the thermal image camera installed in the air conditioner is used, and it is possible to specify the position of the human body having a high temperature in the target space and directly target the air conditioning, but it has been described in the background art. Air conditioning control cannot be realized by estimating the temperature distribution in such a three-dimensional space.
こうした空間温度分布を加味した制御のためには、温度分布を測定するために温度センサを複数取付けるか、あるいはCFD(Computational Fluid Dynamics)による流体解析とを紐づけて随時温度分布の予測結果を更新する必要がある。しかし前者はコストが増大し、後者については演算負荷が大きすぎるため制御に用いることは困難である。 In order to take control of such spatial temperature distribution into consideration, multiple temperature sensors are attached to measure the temperature distribution, or the prediction result of the temperature distribution is updated at any time by associating it with fluid analysis by CFD (Computational Fluid Dynamics). There is a need to. However, the former increases the cost, and the latter is difficult to use for control because the calculation load is too heavy.
そこで、本発明では複数の温度センサを取付けることなく室内の3次元的な温度分布を考慮した空調制御を実現するための技術を提供することを目的とする。 Therefore, it is an object of the present invention to provide a technique for realizing air-conditioning control that considers a three-dimensional temperature distribution in a room without mounting a plurality of temperature sensors.
上記課題を解決するために本発明は、対象空間の空調機を制御する空調制御システムにおいて、人流情報、環境情報及び空調機情報に基づいて、所定空間における温度推定モデルを生成し、前記温度推定モデル、及びモバイル端末から送信される位置情報と快適度情報に基づいて、対象空間の温度分布を求め、前記温度分布に基づいて、各空調機の制御出力を決定する演算部を備えることを特徴とする。 In order to solve the above problems, the present invention, in an air conditioning control system for controlling an air conditioner in a target space, generates a temperature estimation model in a predetermined space based on pedestrian flow information, environment information and air conditioner information, and estimates the temperature. It is characterized by including a calculation unit that obtains a temperature distribution of the target space based on the model and the position information and comfort level information transmitted from the mobile terminal, and determines the control output of each air conditioner based on the temperature distribution. And
本発明によれば、空間温度分布推定のための温度センサを取付けることなく、室内の3次元的な温度分布を加味した空調制御を実現することが可能となる。 According to the present invention, it is possible to realize air-conditioning control in consideration of a three-dimensional temperature distribution in a room without attaching a temperature sensor for estimating a spatial temperature distribution.
以下、本発明の実施に好適な実施例について説明する。尚、下記はあくまでも実施の例に過ぎず、下記具体的内容に発明自体が限定されることを意図する趣旨ではない。 Examples suitable for carrying out the present invention will be described below. It should be noted that the following is merely an example of the embodiment, and is not intended to limit the invention itself to the following specific contents.
図1は、実施例1における本発明の空調制御システム101および全体構成の図の例である。
FIG. 1 is an example of a diagram of an air
空調制御システム101は、人流情報102と空調運転情報103と気温等環境条件104を用いて空間温度分布演算器105によって得られる空間温度分布DB106と、温度分布推定に用いることができる入力情報種別107とを用いて空間温度推定モデル109を生成する空間温度推定モデル生成部108と、ネットワーク110から得られる温度分布推定用入力情報とモバイル端末111から得られる情報を元に空間温度分布112を生成する空間温度推定モデル109と、空調温度分布112を元に空調制御出力113を生成する空調制御出力決定部114からなる。
The air
以下、空調制御システム101の各要素についての詳細および、全体構成における動作を示す。
The details of each element of the air
人流情報102は、対象とする空間の各地点における時刻ごとの面積に対する人数密度を表すデータであり、その例を図2にて示す。このように、対象とする空間の各地点ごとの時系列データとして与えられる。
The people flow
空調運転情報103は、対象とする空間における空調機についての情報である。対象とする空間における各空調機の位置や開口部の大きさ等の情報に加え、吹出し温度、吸込み温度、風量等の出力に関する情報である。
The air
気温等環境条件104は、対象とする空間の温度分布に影響を与える、人流情報102、空調運転情報103以外の環境に関する条件である。例としては、換気の流入個所やその風量、取り込む外気の温度、開口部がある場合にはそこから流入してくる外気流量と温度、対象とする空間に存在する各種人体以外の熱源についての情報(照明等の発熱する機器についての位置と発熱量)、壁や床の初期温度などといった条件である。
The
空間温度分布演算器105は、これらの各種条件を元にしてCFDにより対象とする空間の温度分布を求める。人流情報102、空調運転情報103、気温等環境条件104の条件を振って、計算機負荷が高いこの演算を予めオフライン上で演算しておき、空間温度分布DB106として解析結果を蓄積する。
温度分布推定用入力情報種別107は、対象とするサイトにおいて空間温度分布を推定するために使用できる情報の種別である。標準的な情報の例としては、換気熱量に関連する外気温、各空調機にて測定される吸込み空気温度、現在の出力状況、各地点の人流等があり、この中で実際に取得可能な入力情報を指定する。
The space
The temperature distribution estimation
これに加えて、本実施例では対象とする空間の3次元的な温度分布を推定に利用する情報として、モバイル端末111から送信される端末所有者が送信する位置とその室温についての情報を温度分布推定用入力情報種別107に含める。
In addition to this, in the present embodiment, as the information used for estimating the three-dimensional temperature distribution of the target space, the information about the position transmitted by the terminal owner and the room temperature transmitted from the
なお、通常端末所有者は室温を直接測ることができないため、モバイル端末111から取得する際は快適性情報として収集し、快適性情報から室温情報へ変換する。その処理については、別途モバイル端末111からの情報収集方法の記述の際に後述する。
In addition, since the owner of the terminal cannot usually measure the room temperature directly, when it is acquired from the
また各ユーザのモバイル端末にて直接室温取得が可能である場合にはもちろんその値を直接収集しても良い。端末所有者からの温度情報は、図3に示す立体的な空間温度分布の推定を行うための、各地点に存在するモバイル端末111の所有者301からの情報であり、温度の取得箇所は複数点存在する。全地点に対して取得する必要はないため、別途推定に必要となる箇所を定めておき、入手データがその箇所に該当する場合に利用する。
In addition, if the room temperature can be directly acquired by the mobile terminal of each user, the value may be directly collected. The temperature information from the terminal owner is the information from the
なお、必要な箇所に所有者301がいる場合にのみデータ収集を依頼する方式については別途実施例3にて記載する。
Note that a method of requesting data collection only when the
空間温度推定モデル生成部108は対象とする空間に対する空間温度推定モデル109を、温度分布推定用入力情報種別107の情報に基づいて機械学習により生成する。機械学習手法としてはDNN(Deep Newral Network)やSVM(Support Vector Machine)といった各手法の中から選択する。
The space temperature estimation
空間温度推定モデル109は、機械学習済みのモデルであり、温度分布推定用入力情報107から得られる情報を元に、空間温度分布112を導出する。推定モデル109として、DNNを用いた場合の例を図4に示す。それぞれ入力値が4つの場合(401)、3つの場合(402)の例を示した。このように、出力となる温度分布に対して、入力の種類を変えることで異なる構造のモデルが得られる。
The space
なお、本実施例では入力の違いに対する構造の違いを示すため全結合式の多層ニューラルネットワークを例示したが、その構造や手法はこれに限定されない。こうして得られる学習済みモデルはCFDのような重い演算負荷を必要とせずに、解を求めることができる。温度分布推定用入力情報は、温度分布推定用入力情報種別107で指定するものと同一の情報で、それらの時刻ごとのデータであり、ネットワーク110を介して各センサやネットワーク上の情報およびモバイル端末111からの入力として与えられる。
In this embodiment, the fully-connected multi-layer neural network is illustrated to show the difference in structure with respect to the difference in input, but the structure and method are not limited to this. The learned model thus obtained can solve the solution without requiring a heavy calculation load such as CFD. The input information for temperature distribution estimation is the same information as the information specified by the
モバイル端末111からはユーザから位置とその快適性に関する情報が入力される。その例を図5に示す。この例では快適性情報収集ツールとして快適度についてラジオボタンでの選択欄(501)およびGUIによる位置情報の選択箇所(502)がある。ユーザは情報を入力したのち、送信ボタン503によって空間温度推定モデル109へと情報を送信する。なおこの入力の方法は一例であり、快適性としてより細かく分類したり、また位置情報をリストボックスで選択させるなど、その他の方式としても良い。
From the
なお、快適性については、前述のように温度への変換が必要となる。そのため、データ取り込み後に前処理を行い、温度に変換する。快適性指標として主なものはPMV(Predictive Mean Vote)や標準有効温度SET(Standard Effective Temperature)などである。これらの指標の演算の逆演算をすることで室温に変換する。 For comfort, conversion to temperature is required as described above. Therefore, pre-processing is performed after the data is captured, and the temperature is converted. PMV (Predictive Mean Vote), standard effective temperature SET (Standard Effective Temperature), etc. are mainly used as the comfort index. The room temperature is converted by performing the inverse operation of the operation of these indexes.
なお、これらは代表的な快適性指標であり、その他の指標を用いても良いし、また対象とする空間にて別途快適性のアンケート調査を行って新たに作り出した指標に基づいて演算しても良い。 Note that these are typical comfort indexes, other indexes may be used, and a separate comfort questionnaire survey may be conducted in the target space to calculate based on the newly created indexes. Is also good.
またモバイル端末111からの情報取得に際して、必要な情報が得られないケースも想定されるため、情報の取得に対して対象とする施設内の店舗の割引チケットや、各種ポイントカードのポイントを付与するなどのインセンティブを与える構成としても良い。
In addition, when acquiring information from the
空調制御出力決定部114は、得られた空間温度分布112に基づき各空調機の制御出力を決定する。具体的には暑さや寒さが許容範囲を超える場合に該当の箇所の空調出力を強めたり、あるいは外気の導入量を変化させたりすることで対象空間内の快適性を保つような制御を実施する。
The air conditioning control
以上により、空間温度分布測定のための温度センサを取付けることなく室内の3次元的な温度分布を加味した空調制御を実現することが可能となる。 As described above, it becomes possible to realize the air conditioning control in which the three-dimensional temperature distribution in the room is taken into account without mounting the temperature sensor for measuring the spatial temperature distribution.
図6は実施例2における本発明の空調制御システム101および全体構成の図の例である。本実施例では、直方体などの一般的な形状の建物を対象に、制御適用前の空間温度分布演算を事前に実施しておくことで本制御システムを即座に適用することが可能となる。
FIG. 6 is an example of a diagram of the air
構成としては、実施例1に対して、建物形状601と各サイト建物形状602を加えたものとなっている点が実施例1と異なる。建物形状601は、建物の空間の形状についてのデータである。基本的な情報である面積や高さ等の構造について表す数値データや、あるいはCAD等で作成した対象空間の図面データをそのまま利用してもよい。空間温度分布演算器105は、この異なる建物形状601もパラメータとして空間温度分布を求める。
The configuration is different from the first embodiment in that a
続いて、空間温度推定モデル生成部108は各サイト建物形状602も利用して空間温度推定モデル109を生成する。その処理フローを図7に示す。まず、各サイト建物形状602を元に、該当する形状で演算した空間温度分布のみを抽出する(S701)。温度分布推定用入力情報種別107として、本制御システムを適用するサイトにおける、空間温度分布を求めるために利用可能な入力情報の種類を取得(S702)。S702の入力情報に対する、S701で抽出された空間温度分布の導出モデルを機械学習により求める(S703)。
Subsequently, the space temperature estimation
以上により、直方体などの一般的な形状の建物を対象に、制御適用前の空間温度分布演算を事前に実施しておくことで、室内の3次元的な温度分布を加味した空調制御を即座に適用することが可能となる。 As described above, by performing the spatial temperature distribution calculation before the control is applied to a building having a general shape such as a rectangular parallelepiped, the air-conditioning control considering the three-dimensional temperature distribution in the room can be immediately performed. It is possible to apply.
図8は実施例3における本発明の空調制御システム101および全体構成の図の例である。本実施例では、快適性情報を取得するユーザを絞ってデータをやり取りすることで通信量の削減やモバイル端末111所持者の負担軽減が可能となる。
FIG. 8 is an example of a diagram of the air
本実施例では、モバイル端末111からのデータ取得のために快適性情報取得要請部801が介在している点が異なる。快適性情報取得要請部801は、モバイル端末111からの端末所持者の屋内位置情報を取得する。快適性情報取得要請部801は得られた情報に従い、温度測定が必要な箇所、あるいは位置情報の変化から得られる移動の方向や速度から温度測定が必要な箇所に到達すると想定される場合にモバイル端末111へ情報を送信するように促す。モバイル端末111の所持者はその要請にこたえる形で快適性に関する情報を送信する。
The present embodiment is different in that the comfort information
以上により、快適性情報を取得するユーザを絞ってデータをやり取りすることで通信量の削減やモバイル端末111所持者の負担軽減を実施しつつ、空間温度分布測定のための温度センサを取付けることなく室内の3次元的な温度分布を加味した空調制御を実現することが可能となる
なお、本発明は上記した実施例に限定されるものではなく、様々な変形例が含まれる。例えば、上記した実施例は本発明を分かりやすく説明するために詳細に説明したものであり、必ずしも説明した全ての構成を備えるものに限定されるものではない。また、ある実施例の構成の一部を他の実施例の構成に置き換えることが可能であり、また、ある実施例の構成に他の実施例の構成を加えることも可能である。また、各実施例の構成の一部について、他の構成の追加・削除・置換をすることが可能である。また、上記の各構成、機能、処理部、処理手段等は、それらの一部又は全部を、例えば集積回路で設計する等によりハードウェアで実現してもよい。また、上記の各構成、機能等は、プロセッサがそれぞれの機能を実現するプログラムを解釈し、実行することによりソフトウェアで実現してもよい。各機能を実現するプログラム、テーブル、ファイル等の情報は、メモリや、ハードディスク、SSD(Solid State Drive)等の記録装置、または、ICカード、SDカード、DVD等の記録媒体に置くことができる。
As described above, the communication amount is reduced and the burden on the owner of the
101 空調制御システム
102 人流情報
103 空調運転情報
104 気温等環境条件
105 空間温度分布演算器
106 空間温度分布DB
107 温度分布推定用入力情報種別
108 空間温度推定モデル生成部
109 空間温度推定モデル
110 ネットワーク
111 モバイル端末
112 空間温度分布
113 空調制御出力
114 空調制御出力決定部
101 Air-
107 Input Information Type for
Claims (10)
人流情報、環境情報及び空調機情報に基づいて、所定空間における温度推定モデルを生成し、
前記温度推定モデル、及びモバイル端末から送信される位置情報と快適度情報に基づいて、対象空間の温度分布を求め、
前記温度分布に基づいて、各空調機の制御出力を決定する演算部を備えること
を特徴とする空調制御システム。 In the air conditioning control system that controls the air conditioner in the target space,
Generates a temperature estimation model in a predetermined space based on pedestrian flow information, environment information, and air conditioner information,
Based on the temperature estimation model and the position information and comfort level information transmitted from the mobile terminal, the temperature distribution of the target space is obtained,
An air-conditioning control system comprising: a calculation unit that determines a control output of each air conditioner based on the temperature distribution.
前記温度推定モデルは、対象空間の形状に関するデータに基づいて生成すること
を特徴とする空調制御システム。 The air conditioning control system according to claim 1,
The air conditioning control system, wherein the temperature estimation model is generated based on data regarding the shape of the target space.
前記形状に関するデータには、対象となる建物の面積又は高さに関する数値データ、又はCADによる図面データを含むこと
を特徴とする空調制御システム。 The air conditioning control system according to claim 2,
The air-conditioning control system, wherein the data regarding the shape includes numerical data regarding the area or height of a target building or drawing data by CAD.
前記モバイル端末から送信される位置情報に基づいて、所定のモバイル端末に前記快適度情報の送信要請を行うこと
を特徴とする空調制御システム。 The air conditioning control system according to claim 1,
An air conditioning control system, characterized in that a request for transmitting the comfort level information is made to a predetermined mobile terminal based on the position information transmitted from the mobile terminal.
前記モバイル端末の移動方向又は速度を含む位置情報の変化に基づいて、前記送信要請を行うモバイル端末を決定すること
を特徴とする空調制御システム。 The air conditioning control system according to claim 4,
An air-conditioning control system, wherein the mobile terminal that makes the transmission request is determined based on a change in position information including a moving direction or speed of the mobile terminal.
前記快適度情報に基づいて温度情報に変換処理すること
を特徴とする空調制御システム。 The air conditioning control system according to claim 1,
An air-conditioning control system, wherein conversion processing is performed on temperature information based on the comfort level information.
前記温度情報は、PMV(Predictive Mean Vote)又は標準有効温度SET(Standard Effective Temperature)を含む快適性指標を逆演算して求めること
を特徴とする空調制御システム。 The air conditioning control system according to claim 6,
An air conditioning control system characterized in that the temperature information is obtained by inversely calculating a comfort index including a PMV (Predictive Mean Vote) or a standard effective temperature SET (Standard Effective Temperature).
前記モバイル端末からの送信情報に対するユーザへのインセンティブを設定すること
を特徴とする空調制御システム。 The air conditioning control system according to claim 1,
An air conditioning control system, characterized by setting an incentive for a user with respect to transmission information from the mobile terminal.
前記温度推定モデルは、DNN(Deep Newral Network)又はSVM(Support Vector Machine)を含む機械学習により生成すること
を特徴とする空調制御システム。 The air conditioning control system according to claim 1,
The air conditioning control system, wherein the temperature estimation model is generated by machine learning including DNN (Deep New Network) or SVM (Support Vector Machine).
人流情報、環境情報及び空調機情報に基づいて、所定空間における温度推定モデルを生成し、
前記温度推定モデル、及びモバイル端末から送信される位置情報と快適度情報に基づいて、対象空間の温度分布を求め、
前記温度分布に基づいて、各空調機の制御出力を決定すること
を特徴とする空調制御方法。 In the air conditioning control method for controlling the air conditioner in the target space,
Generates a temperature estimation model in a predetermined space based on pedestrian flow information, environment information, and air conditioner information,
Based on the temperature estimation model and the position information and comfort level information transmitted from the mobile terminal, the temperature distribution of the target space is obtained,
An air conditioning control method, wherein the control output of each air conditioner is determined based on the temperature distribution.
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