JP2020133963A - 空気調和機の最適オン／オフ時刻算出処理を実行するサーバ、および最適オン／オフ時刻算出処理システム - Google Patents

Abstract

【課題】空気調和機のオン／オフ設定時刻に対して、省エネルギーおよび快適性維持を両立させる最適オン／オフ時刻を算出し空気調和機を運転制御すること。【解決手段】空気調和機の最適オン／オフ時刻算出処理システムは、サーバと、空気調和機と、空気調和機またはサーバへオン／オフ設定時刻を送信する情報端末とを備え、サーバは、記憶装置と、予測演算部と、最適オン／オフ時刻演算部とを備え、予測演算部は、記憶装置に記憶された住宅冷温熱保持能力、室温変化予測モデルおよび消費電力予測モデルに基づいて室温変化を算出し、最適オン／オフ時刻演算部は、室温変化およびオン／オフ設定時刻に基づき空気調和機の設置場所における快適指標が所定範囲内に維持される最適オン／オフ時刻を算出する。【選択図】図１

Description

本発明は、家庭用電気製品に用いられるサーバおよびシステムに関し、特に空気調和機の最適オン／オフ時刻算出処理を実行するサーバおよび最適オン／オフ時刻算出処理システムに関する。

近年、家庭用電気製品においては、インターネット網などを利用した遠隔操作により、省エネルギー化、操作容易性、および快適性の達成を目的とした研究開発が進められている。このような研究開発により、新しい機能が付加された各種製品が提案されている。例えば、空気調和機に関しては、消費エネルギーの無駄を排除すると共に、在室時における快適性を担保するために、遠隔操作により使用者が設定した条件に対応した運転指示を行う制御が提案されている。

特許文献１には、携帯端末からの遠隔操作による運転制御方法が開示されている。特許文献１の運転制御方法においては、利用者が携帯電話などを用いて空気調和機のオン時刻を予約し、設定したオン時刻に室内温度が設定温度に到達するように室内温度の変化を検知しつつ空気調和機の運転を制御している。

特許文献２には、空気調和機の起動から室内温度が設定温度に到達するまでの立ち上がり期間において、省エネルギーの運転を選択することができる構成が提案されている。

特開２００４−１７６９３６号公報 特開２０１７−６７４００号公報

空気調和機が設けられる住宅（オフィスを含む）としては、木造、鉄筋コンクリート造、鉄骨造などの各種工法で建造されており、また設置される部屋としても、広さ、築年数、壁面構造などにおいて多種多様である。従って、空気調和機が設置される部屋においては、冷温熱の熱量の保持能力（「住宅冷温熱保持能力」）が大きく異なっている。ここで「住宅冷温熱保持能力」とは、住宅（オフィスを含む）において空気調和機が設置される部屋における冷温熱の熱量の保持能力を示す指標であり、当該部屋における夏場の冷えやすさ／冷えにくさ、冬場の暖めやすさ／暖めにくさを示す指標である。

前述の特許文献１および特許文献２において提案されている空気調和機は、空気調和機が設置される部屋に関する「住宅冷温熱保持能力」については全く考慮されておらず、単に設定時間に設定温度となるように温度検知に基づいて制御する構成である。また、従来の空気調和機においても、空気調和機が設置される部屋に関する仕様、能力（「住宅冷温熱保持能力」を含む）などの各種情報を考慮に入れて、その部屋に対する最適な空調温度制御および空調時間制御を行うような構成は提供されていなかった。

本発明は、空気調和機が設けられる住宅（部屋）に関する少なくとも「住宅冷温熱保持能力」を考慮に入れて、その部屋に対して使用者が設定したオン／オフ時刻に関して最適な空調温度制御および空調時間制御を行うことができる空気調和機を提供するものである。本発明においては、使用者が設定した空気調和機のオンまたはオフの設定時刻に対して、省エネルギー化および快適性を確保する最適オン／オフ時刻を算出して最適な駆動制御を行うことができる空気調和機の制御技術の提供を課題とする。

前述した課題を解決するために、本発明は、空気調和機の最適オン／オフ時刻算出処理を実行するサーバおよび最適オン／オフ時刻算出処理システムを提供するものである。

本発明に係る一態様の空気調和機の最適オン／オフ時刻算出処理を実行するサーバにおいては、
複数の空気調和機のそれぞれに対応する室内温度記録情報、室外温度記録情報、消費電力記録情報、機種情報および設定温度記録情報を含むデータベース、前記データベースに含まれるデータに基づいて決定された空気調和機設置場所における住宅冷温熱保持能力、並びに前記データベースに含まれるデータに基づいて作成された室温変化予測モデルおよび消費電力予測モデル、を記憶するように構成された記憶装置と、
前記複数の空気調和機における１つの予測対象空気調和機をオンまたはオフするオン／オフ設定時刻を含む最適オン／オフ時刻算出要求に対して、前記予測対象空気調和機の前記住宅冷温熱保持能力、前記室温変化予測モデルおよび前記消費電力予測モデルに基づいて、室温変化を算出するように構成された予測演算部と、
前記最適オン／オフ時刻算出要求に対して、前記室温変化および前記オン／オフ設定時刻に基づいて、前記予測対象空気調和機の設置場所における快適指標が所定範囲内に維持される最適オン／オフ時刻を算出するように構成された最適オン／オフ時刻演算部と、
前記最適オン／オフ時刻を前記予測対象空気調和機へ送信するように構成されたサーバ送信部と、
を備える。

また、本発明に係る他の態様の空気調和機の最適オン／オフ時刻算出処理システムにおいては、
前述した一態様の空気調和機の最適オン／オフ時刻算出処理を実行するサーバと、
前記サーバへ現在室内温度情報、現在室外温度情報、現在消費電力情報、設定温度記録情報、および機種情報の各データを送信し、前記サーバから最適オン／オフ時刻を受信し、前記最適オン／オフ時刻にしたがって運転開始または運転停止を行うように構成された予測対象空気調和機と、
前記予測対象空気調和機または前記サーバへオン／オフ設定時刻を送信するように構成された情報端末と、を備える。

本発明においては、空気調和機の最適オン／オフ時刻算出処理を実行するサーバおよび最適オン／オフ時刻算出処理システムによれば、使用者の快適性を担保し、かつ、可能な限り運転時間を短縮して省エネルギー化を図ることができる最適なオン／オフ時刻を自動的に算出することが可能となる。

本発明に係る一実施形態である実施形態１に係る空気調和機の最適オン／オフ時刻算出処理システムの概略構成を示すブロック図 実施形態１における全体的な最適オン／オフ時刻の算出フローを示す概略図 実施形態１における「住宅冷温熱保持能力推定モデル」の作成フローを示す図 実施形態１において、冬場において暖房モードで運転していた空気調和機を停止してから一定時間の間の室内温度の変化の推移の一例を示すグラフ 実施形態１における室内温度変化率の度数分布の一例を示す表 実施形態１において、室内温度変化率の度数分布に対するクラスタ分けの具体例を説明する図 実施形態１における新規の空気調和機の住宅冷温熱保持能力の推定フローチャート 実施形態１において新規の空気調和機の住宅冷温熱保持能力を推定する場合の具体例を説明する図 実施形態１における「室温変化予測モデル」および「消費電力予測モデル」の作成の概略を示すフローチャート 実施形態１における特定の空気調和機に関して、データベースから抽出されたデータ、住宅冷温熱保持能力などの具体例を示す図 実施形態１における運転継続時の「室温変化予測モデル」における係数の一例を示す表 実施形態１における運転停止時の「室温変化予測モデル」における係数の一例を示す表 実施形態１における「電力消費予測モデル」における係数の一例を示す表 実施形態１における最適オン／オフ時刻の算出の概略を示すフローチャート 実施形態１における温度変化および消費電力の推移の具体例を示す波形図

先ず始めに、本発明の空気調和機の最適オン／オフ時刻算出処理を実行するサーバおよび最適オン／オフ時刻算出処理システムの各種態様について説明する。

本発明に係る第１の態様の最適オン／オフ時刻算出処理を実行するサーバは、
複数の空気調和機のそれぞれに対応する室内温度記録情報、室外温度記録情報、消費電力記録情報、機種情報および設定温度記録情報を含むデータベース、前記データベースに含まれるデータに基づいて決定された空気調和機設置場所における住宅冷温熱保持能力、並びに前記データベースに含まれるデータに基づいて作成された室温変化予測モデルおよび消費電力予測モデル、を記憶するように構成された記憶装置と、
前記複数の空気調和機における１つの予測対象空気調和機をオンまたはオフするオン／オフ設定時刻を含む最適オン／オフ時刻算出要求に対して、前記予測対象空気調和機の前記住宅冷温熱保持能力、前記室温変化予測モデルおよび前記消費電力予測モデルに基づいて、室温変化を算出するように構成された予測演算部と、
前記最適オン／オフ時刻算出要求に対して、前記室温変化および前記オン／オフ設定時刻に基づいて、前記予測対象空気調和機の設置場所における快適指標が所定範囲内に維持される最適オン／オフ時刻を算出するように構成された最適オン／オフ時刻演算部と、
前記最適オン／オフ時刻を前記予測対象空気調和機へ送信するように構成されたサーバ送信部と、
を備える。

本発明に係る第２の態様の空気調和機の最適オン／オフ時刻算出処理を実行するサーバは、前記の第１の態様において、
前記オン／オフ設定時刻が前記予測対象空気調和機を運転停止するオフ時刻である場合、前記最適オン／オフ時刻演算部は、前記予測対象空気調和機の前記オン／オフ設定温度に基づいて、前記予測対象空気調和機の設置場所において前記オフ時刻まで前記快適指標が前記所定範囲内に維持される快適温度を決定し、前記室温変化に基づいて、室内温度が前記快適温度に到達するまでの事前停止期間を算出し、前記オフ時刻より前記事前停止期間だけ早い時刻を最適オフ時刻とするように構成されてもよい。

本発明に係る第３の態様の空気調和機の最適オン／オフ時刻算出処理を実行するサーバは、前記の第１の態様または第２の態様において、
前記オン／オフ設定時刻が前記予測対象空気調和機を運転開始するオン時刻である場合、前記最適オン／オフ時刻演算部は、前記予測対象空気調和機の前記設定温度記録情報に基づいて、前記予測対象空気調和機の設置場所において前記オン時刻から前記快適指標が前記所定範囲で維持する快適温度を決定し、前記室温変化に基づいて、室内温度が前記快適温度に到達するまでの予備作動期間を算出し、前記オン時刻より前記予備作動期間だけ早い時刻を最適オン時刻とするように構成されてもよい。

本発明に係る第４の態様の空気調和機の最適オン／オフ時刻算出処理を実行するサーバは、前記の第２の態様または第３の態様において、
前記予測対象空気調和機が冷房モードにある場合、前記快適温度が前記予測対象空気調和機の前記設定温度記録情報の設定温度より高い温度となり、前記予測対象空気調和機が暖房モードにある場合、前記快適温度が前記予測対象空気調和機の前記設定温度記録情報の設定温度より低い温度となるよう構成されている。

本発明に係る第５の態様の空気調和機の最適オン／オフ時刻算出処理を実行するサーバは、前記の第１の態様から第４の態様のいずれかの態様において、
前記快適指標が、予測温冷感申告（ＰＭＶ）指数、予測不快者率（ＰＰＤ）または標準有効温度（ＳＥＴ^＊）であってもよい。

本発明に係る第６の態様の空気調和機の最適オン／オフ時刻算出処理を実行するサーバは、前記の第１の態様において、
前記サーバが、前記データベースに含まれるデータに基づいて住宅冷温熱保持能力推定モデル、前記室温変化予測モデルおよび前記消費電力予測モデルを作成するモデル演算部をさらに備え、
前記予測演算部が、住宅冷温熱保持能力推定モデルおよび前記データベースに含まれるデータに基づいて、前記予測対象空気調和機の前記設置場所の前記住宅冷温熱保持能力を決定するように構成されてもよい。

本発明に係る第７の態様の空気調和機の最適オン／オフ時刻算出処理を実行するサーバは、前記の第６の態様において、
前記モデル演算部が、前記室内温度記録情報に基づいて一定時間の室内温度変化率を算出し、前記室内温度変化率および前記機種情報に基づいてクラスタ分けをすることにより前記住宅冷温熱保持能力推定モデルを作成するよう構成されてもよい。

本発明に係る第８の態様の空気調和機の最適オン／オフ時刻算出処理を実行するサーバは、前記の第７の態様において、
前記モデル演算部が、前記室内温度記録情報において前記空気調和機が停止してから一定時間の温度変化率を前記室内温度変化率として算出するよう構成されてもよい。

本発明に係る第９の態様の空気調和機の最適オン／オフ時刻算出処理を実行するサーバは、前記の第６の態様から第８の態様のいずれかの態様において、
前記モデル演算部が、重回帰分析、勾配ブースティングまたはロジスティック回帰分析によって、前記データベースに含まれるデータに基づいて、前記室温変化予測モデルおよび前記消費電力予測モデルを作成するよう構成されてもよい。

本発明に係る第１０の態様の空気調和機の最適オン／オフ時刻算出処理を実行するサーバは、前記の第６の態様から第９の態様のいずれかの態様において、
一定時間ごとに収集される前記複数の空気調和機のそれぞれの現在室内温度情報、現在室外温度情報および現在消費電力情報を受信して、前記複数の空気調和機のそれぞれに対応する前記室内温度記録情報、前記室外温度記録情報および前記消費電力記録情報に加える第１サーバ受信部と、
外部情報源から、前記複数の空気調和機のそれぞれの設置場所に対応する室外温度予測情報を受信する第２サーバ受信部と、を備えてもよい。

本発明に係る第１１の態様の空気調和機の最適オン／オフ時刻算出処理を実行するサーバは、前記の第６の態様から第１０の態様のいずれかの態様において、
情報端末または前記予測対象空気調和機から前記最適オン／オフ時刻算出要求を受信する第３サーバ受信部を備えてもよい。

本発明に係る第１２の態様の空気調和機の最適オン／オフ時刻算出処理を実行するサーバは、前記の第６の態様から第１１の態様のいずれかの態様において、
前記モデル演算部が、前記住宅冷温熱保持能力推定モデル、前記室温変化予測モデルまたは前記消費電力予測モデルを定期的に更新するよう構成されてもよい。

本発明に係る第１３の態様の空気調和機の最適オン／オフ時刻算出処理システムは、
前記の第１の態様から第１２の態様のいずれかの態様のサーバと、
前記サーバへ現在室内温度情報、現在室外温度情報、現在消費電力情報、設定温度記録情報、および機種情報の各データを送信し、前記サーバから最適オン／オフ時刻を受信し、前記最適オン／オフ時刻にしたがって運転開始または運転停止を行うように構成された予測対象空気調和機と、
前記予測対象空気調和機または前記サーバへオン／オフ設定時刻を送信するように構成された情報端末と、を備える。

本発明に係る第１４の態様の空気調和機の最適オン／オフ時刻算出処理システムは、
前記予測対象空気調和機または前記情報端末が、前記サーバへ最適オン／オフ時刻算出要求を送信するように構成されてもよい。

《実施形態１》
以下、本発明に係る空気調和機の最適オン／オフ時刻算出処理を実行するサーバおよび最適オン／オフ時刻算出処理システムの一実施形態である実施形態１について、適宜図面を参照しながら詳細に説明する。本発明に係る最適オン／オフ時刻算出処理を実行することにより、空気調和機において使用者が設定したオンまたはオフの設定時刻（オン／オフ設定時刻）に対して、最適オン／オフ時刻を算出し、算出された最適オン／オフ時刻により当該空気調和機を制御して、省エネルギー化および快適性維持の両立を図ることができる。

以下で説明する実施形態１は、本発明の一例を示すものである。以下の実施形態１において示される数値、形状、構成、ステップ、およびステップの順序などは、一例を示すものであり、本発明を限定するものではない。以下の実施形態１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。

以下に述べる実施形態１において、特定の要素に関しては変形例を示す場合があり、その他の要素に関しては任意の構成を適宜組み合わせることを含むものであり、組み合わされた構成においてはそれぞれの効果を奏するものである。実施形態１において、それぞれの変形例の構成をそれぞれ組み合わせることにより、それぞれの変形例における効果を奏するものとなる。

以下の実施形態１の空気調和機においては、冷房および暖房の機能を有する空気調和機について説明するが、この構成は例示であり、本発明は、以下の実施形態において説明する構成に限定されるものではなく、本発明の技術的特徴を適用した各種空調機能、例えば、冷房および暖房の機能の他に、除湿機能、空気洗浄機能などを有する空気調和機を含むものである。

以下の実施形態１の詳細な説明において、「第１」、「第２」などの用語は、説明のためだけに用いられるものであり、相対的な重要性または技術的特徴の順位を明示または暗示するものとして理解されるべきではない。「第１」と「第２」と限定されている特徴は、１つまたはさらに多くの当該特徴を含むことを明示または暗示するものである。

本発明に係る実施形態１は、空気調和機の最適オン／オフ時刻算出処理を実行するサーバおよび最適オン／オフ時刻算出処理システムを示すものである。実施形態１の空気調和機の最適オン／オフ時刻算出処理システムは、空気調和機およびその空気調和機に関連する情報端末がインターネットを経由してサーバとの間でデータ伝達を行い、空気調和機に対する制御可能なシステムである。このシステムにおいては、空気調和機群５０である複数の空気調和機の少なく１つからの要求（リクエスト）またはそれに関連する情報端末からの要求に応じて、インターネットを介してサーバがデータの提供および／またはデータの処理結果の提供を行い、空気調和機を制御可能とする構成である。

図１は、実施形態１の空気調和機の最適オン／オフ時刻算出処理システム１の概略構成を示すブロック図である。以下、図１に示す最適オン／オフ時刻算出処理システム１の概要について説明する。実施形態１の空気調和機の最適オン／オフ時刻算出処理システム１においては、複数の地域にそれぞれ設置された複数の空気調和機３０で構成される空気調和機群５０におけるそれぞれの空気調和機３０がインターネットを経由してサーバ１０に接続される構成である。実施形態１の最適オン／オフ時刻算出処理システム１では、空気調和機群５０の複数の空気調和機３０における特定の空気調和機（予測対象空気調和機）３２およびその予測対象空気調和機３２に対応する情報端末２０がインターネットを経由してサーバ１０に接続可能な構成について説明する。

実施形態１の空気調和機３０の最適オン／オフ時刻算出処理システム１は、サーバ１０と、情報端末２０と、少なくとも予測対象空気調和機３２とを備える。最適オン／オフ時刻算出処理システム１においては、使用者が、情報端末２０を介して、予測対象空気調和機３２に対するオン時刻またはオフ時刻を設定し、予測対象空気調和機３２に対する最適オン／オフ時刻算出要求が形成されると、後述するように、省エネルギー化を図り、かつ、予測対象空気調和機３２の設置場所における使用者の快適指標が所定範囲に維持されるように、最適オン／オフ時刻が算出される構成である。

また、最適オン／オフ時刻算出処理システム１においては、予測対象空気調和機３２を含む全ての空気調和機３０のそれぞれが、インターネットを介して自身の運転記録などの各種データをサーバ１０へ送信することができる構成である。最適オン／オフ時刻算出処理システム１における複数の空気調和機３０としては、日本全国または世界の各地域に設けられている構成が想定される。それぞれの空気調和機３０は、各家庭および／または各オフィスにおける部屋の特定な場所（壁面、天井など）に設けられている。空気調和機３０においては、例えば、内蔵の温度センサなどを用いて、一定時間ごとに設置された部屋の室内温度または室外温度（外気温度）を検出することが可能な構成を有している。また、空気調和機３０は、一定時間ごとにその時の消費電力および／または当該空気調和機３０の設定温度を記録することができる構成である。

上記のように構成された複数の空気調和機３０における１つが予測対象空気調和機３２であり、この予測対象空気調和機３２が、設定時刻に対して最適オン／オフ時刻を算出するための最適オン／オフ時刻算出処理の実行対象である。算出された最適オン／オフ時刻にしたがって、予測対象空気調和機３２が運転開始（オン）または運転停止（オフ）する。なお、実施形態１においては、複数の空気調和機３０の１つとして予測対象空気調和機３２について説明するが、他の空気調和機３０において同様の構成としてもよい。

情報端末２０は、予測対象空気調和機３２のコントローラであってもよく、また、予測対象空気調和機３２との間でデータ通信を行うことができる端末、例えば、専用アプリケーションが組み込まれたスマートフォン、携帯電話、モバイルフォン、タブレット、ウェアラブル装置、コンピュータなどであってもよい。

サーバ１０としては、例えば、複数の空気調和機３０を管理するため、またはデータを収集するための空気調和機３０の製造会社の管理サーバであってもよい。または、サーバ１０は、インターネットを介して、予測対象空気調和機３２に関するサービスを提供するように情報端末２０において実行されるアプリケーションと接続するアプリケーションサーバであってもよい。実施形態１においては、サーバ１０が、記憶装置１１と、予測演算部１３と、サーバ送信部１４と、を備える。また、サーバ１０はモデル演算部１２をさらに備えてもよい。サーバ１０は、複数の空気調和機３０のそれぞれと、例えば気象情報源などの外部情報源４０とからインターネットを経由してデータを受信することができる。

サーバ１０と、情報端末２０と、複数の空気調和機（予測対象空気調和機３２を含む）３０と、外部情報源（気象情報源など）４０との間において、データの送受信を行うために用いられる通信手段としては、有線ＬＡＮ、無線ＬＡＮ、携帯情報端末キャリアの通信網を利用した通信などの通信手段であってもよい。例えば、空気調和機３０はＷｉ-Ｆｉ（登録商標）ルータを介してインターネットとサーバ１０と通信可能であり、情報端末２０が空気調和機３０のコントローラである場合、情報端末２０も空気調和機３０およびＷｉ-Ｆｉ（登録商標）ルータを介してインターネットとサーバ１０と通信可能である。

実施形態１において、記憶装置１１に記憶されたデータベースは、複数の空気調和機３０のそれぞれにおける室内温度記録情報、室外温度記録情報、消費電力記録情報、機種情報、および設定温度記録情報などを含む。また、記憶装置１１には、データベースに含まれるデータに基づいて推定された、空気調和機３０の設置場所の住宅冷温熱保持能力、並びに「室温変化予測モデル」および「消費電力予測モデル」が記憶されている。

モデル演算部１２は、データベースに含まれるデータに基づいて、後述する「住宅冷温熱保持能力推定モデル」、「室温変化予測モデル」および「消費電力予測モデル」を作成し、記憶装置１１に保存することができる。

予測演算部１３は、作成された「住宅冷温熱保持能力推定モデル」、およびデータベースに含まれるデータに基づいて、予測対象空気調和機３２が設置された場所の「住宅冷温熱保持能力」を推定することができる。また、予測演算部１３は、最適オン／オフ時刻算出要求に対して、「室温変化予測モデル」、「消費電力予測モデル」および推定した「住宅冷温熱保持能力」に基づいて、特定の期間内に予測対象空気調和機３２の設置場所における室温変化を算出する。

算出された室温変化を利用して、最適オン／オフ時刻演算部１８は室温変化および設定時刻に基づいて、予測対象空気調和機３２の設置場所における快適指標が所定範囲で維持するような最適オン／オフ時刻を算出する。

サーバ送信部１４は、予測演算部１３において算出された最適オン／オフ時刻を予測対象空気調和機３２へ送信する。予測対象空気調和機３２は最適オン／オフ時刻にしたがって運転開始（オン）または運転停止（オフ）される。

前述した「住宅冷温熱保持能力推定モデル」、「室温変化予測モデル」および「消費電力予測モデル」の作成、および作成した各モデルを用いる予測については後に図面をもって詳細に説明する。なお、実施形態１の説明において、「住宅冷温熱保持能力」とは、住宅（オフィスを含む）において空気調和機３０が設置された部屋における冷温熱の熱量の保持能力を示す指標であり、当該部屋における夏場の冷えやすさ／冷えにくさ、冬場の暖めやすさ／暖めにくさを示す指標となる。すなわち、「住宅冷温熱保持能力」とは、空気調和機が設けられた部屋の室外に対する断熱能力を示しており、「住宅冷温熱保持能力」が高ければ当該部屋は冷房能力の低い機器で素早く冷やすことが可能であり、暖房能力の低い機器で素早く温めることが可能である。

また、「住宅冷温熱保持能力推定モデル」とは、空気調和機群５０におけるいずれかの空気調和機３０が設置された住宅（部屋）に関する「住宅冷温熱保持能力」の指標を作成するために、過去から現在に至るまでの当該住宅（部屋）に関連する複数のデータに基づいて作成されたモデルである。この「住宅冷温熱保持能力推定モデル」は、対象となる住宅（部屋）の「住宅冷温熱保持能力」を推定するために用いられる。また、「室温変化予測モデル」および「消費電力予測モデル」に関しても、過去から現在に至るまで予測対象の住宅（部屋）に関連する複数のデータに基づいて作成されたモデルであり、対象となる住宅（部屋）の室温変化および消費電力の予測に用いられる。

「室温変化予測モデル」は、空気調和機３０が設置された住宅（部屋）室内温度の特定の期間内の変化の推移を示す予測モデルである。「消費電力予測モデル」は、その特定の期間内の消費電力を示す予測モデルである。

図２は、実施形態１の空気調和機の最適オン／オフ時刻算出処理システム１において、全体的な最適オン／オフ時刻の算出フローを示す概略図である。まず、サーバ１０は「住宅冷温熱保持能力推定モデル」、「室温変化予測モデル」および「消費電力予測モデル」を作成するための各種データを空気調和機３０（予測対象空気調和機３２を含む）、および／または外部情報源（気象情報源など）４０から受信する。受信したデータは記憶装置１１のデータベースに保存される（図２のステップＳ１１０およびステップＳ１２０を参照）。図２において、サーバ１０が空気調和機３０（３２）からデータを受信するフローで示しているが、サーバ１０においては、各地域に分散している複数の空気調和機３０のそれぞれから各種データを受信する構成であることを示している。なお、それぞれの空気調和機３０においては、空気調和機３０が設置されて、最初に起動されたときに、インターネットを経由して自身の機種情報がサーバ１０に送信される構成としてもよく、空気調和機３０に専用アプリケーションが組み込まれたときに、その空気調和機３０の機種情報がサーバ１０に送信される構成としてもよい。

実施形態１において、空気調和機３０としては、室内機の吸込み口に設けられて室内温度を検出する温度センサと、室外機に設けられて室外温度を検出する温度センサとを備えた構成としてもよい。

空気調和機３０においては、確認した現在室内温度、現在室外温度、現在消費電力、および設定温度などの現在状態を示すデータを即時にサーバ１０に送信してもよい。または、確認したデータは、当該空気調理器３０の内部記憶装置に一旦書き込み、一定時間が経過した後にサーバ１０に送信してもよい。若しくは、空気調和機３０においては、確認されたデータにおいて一定量のデータが累計された後にサーバ１０に送信してもよい。

更に、空気調和機３０としては、特定時間において、例えば、日本標準時の５分間隔（例えば、１７：００、１７：０５、１７：１０、…）において現在状態を確認してもよく、または、空気調和機３０が起動してから５分毎に現在状態を確認してもよい。なお、空気調和機３０においては、起動していない状態であっても現在室内温度、現在室外温度、現在消費電力などの現在状態を検出して、サーバ１０への送信が可能な構成としてもよい。

また、実施形態１における変形例として、空気調和機３０が室外機に温度センサを備えていない構成においては、サーバ１０が当該空気調和機３０の設置場所の外気温度に関して外部情報源４０である気象情報源に問い合わせて、外部情報源４０から現在室外温度を取得する構成としてもよい。

更に、実施形態１における他の変形例としては、空気調和機３０が、所謂スマートハウスに設けられた場合である。そのようなスマートハウスには各種の設備機器の制御を行うために各種のセンサが設けられており、当該空気調和機３０が設けられた部屋には温度センサなどの温度検出手段が設けられている。このため、サーバ１０においては、スマートハウスにおける空気調和機３０が設けられた部屋の温度センサなどの温度検出手段により検出された温度情報を現在室内温度のデータとして当該スマートハウスから受信してもよい。若しくは、当該スマートハウスの管理サーバから当該空気調和機３０が設けられた部屋の温度情報をサーバ１０が受信する構成としてもよい。

上記のように、予測対象空気調和機３２を含む全ての空気調和機３０からは、サーバ１０に対して、現在室内温度、現在室外温度、現在消費電力、現在設定温度および機種情報などの各種データが送信される。

このため、サーバ１０は予測対象空気調和機３２を含む複数の空気調和機３０からの各種データを受信するための第１サーバ受信部１５をさらに備えてもよい。第１サーバ受信部１５は、前述の一定時間ごとに収集される各空気調和機３０からの現在室内温度、現在室外温度および現在消費電力の各検出データを受信して、それぞれの空気調和機３０に対応する室内温度記録情報、室外温度記録情報および消費電力記録情報に加えるようにデータベースに書き込んでもよい。

また、予測対象空気調和機３２を含む複数の空気調和機３０において、現在室外温度のデータを受信できない空気調和機が存在する場合には、サーバ１０は外部情報源４０からその地域の外気温度情報を現在室外温度情報として受信する第２サーバ受信部１６をさらに備えてもよい。第２サーバ受信部１６は外部情報源４０から当該空気調和機の設置場所の外気温度情報を現在室外温度情報として受信し、対応する現在室外温度記録情報に加えるようにデータベースに書き込んでもよい。

記憶装置１１のデータベースには、それぞれの空気調和機３０に対応する、機器ＩＤ情報、時刻情報、設定温度記録情報、室内温度記録情報、室外温度記録情報、消費電力記録情報または機種情報などの各データが保存されている。データベースに保存されている時刻情報は、室内温度および／または室外温度が検出された日本標準時の時刻であり、その時刻の期日と共に保存されてもよい。室内温度記録情報、室外温度記録情報および消費電力記録情報のそれぞれの記録データは、対応する空気調和機において確認され保存された室内温度、室外温度および消費電力の累積データを示しており、ログデータと呼ばれる。

なお、現在消費電力情報または消費電力記録情報に関しては、電力値［Ｗ］の値を記録データとして用いてもよいが、空気調和機の機種が特定され、電源電圧が規定されるため、電流値を記録データとし用いることも可能である。具体的には、空気調和機の電源電圧と電流値の積が空気調和機の消費電力の概略を示すものとなる。

前述したデータベースに保存されている各種データに基づいて、モデル演算部１２は予測用の「住宅冷温熱保持能力推定モデル」、「室温変化予測モデル」および「消費電力予測モデル」を作成する（図２のステップＳ１３０）。

［住宅冷温熱保持能力推定モデルの作成］
以下、図３を用いて本発明の実施形態１における「住宅冷温熱保持能力推定モデル」の作成について説明する。図３は、「住宅冷温熱保持能力推定モデル」の作成フローを示す図である。

本発明における「住宅冷温熱保持能力」とは、前述のように、空気調和機３０の設置場所の住宅（部屋）における冷温熱の熱量の保持能力を示す指標をいう。すなわち、「住宅冷温熱保持能力」は、空気調和機３０の設置場所の冷えやすさ／冷えにくさ、および暖めやすさ／暖めにくさを示す指標であり、例えば、住宅（部屋）の建物種別、広さ、築年数、木造構造／鉄筋構造、壁面（断熱）構造などに影響される。「住宅冷温熱保持能力」は、空気調和機３０の冷房モードまたは暖房モードの運転が停止してから一定時間の間の室内温度変化率の推移に深く関係すると考えられる。「住宅冷温熱保持能力」は、前述したように空気調和機停止からの一定時間の室内温度変化率に応じて、複数のタイプに分けてもよい。例えば、暖房モードの運転が停止すると、空気調和機３０の設置場所である住宅（部屋）が「冷えにくい」、「やや冷えにくい」、「やや冷えやすい」、および「冷えやすい」とそれぞれを代表するタイプＡ、Ｂ、Ｃ、Ｄの４つに分けることが可能である。

実施形態１において、モデル演算部１２は、それぞれの空気調和機３０からの各種データが格納されたデータベースから、室内温度記録情報、室外温度記録情報、消費電力記録情報、および室内温度変化量を取得する（図３のステップＳ２１０）。なお、室内温度変化量をモデル作成に使わずに、モデル演算部１２は、取得した室内温度記録情報に基づいて、それぞれの空気調和機３０が停止してから一定時間における室内温度の温度変化を、室内温度変化率として算出してもよい。図４Ａは、冬場において暖房モードで運転していた空気調和機３０を停止してから一定時間の間の室内温度の変化の推移の一例を示すグラフである。例えば、空気調和機３０の運転が停止してから一定時間経過後における室内温度変化量は、空気調和機３０が停止する時点の初期の室内温度（Ｔ_in_ｔ_０）から、一定時間経過後の室内温度（Ｔ_in_ｔ_c）を差し引いた値である。図４Ａのグラフに示すように、一定時間（ｔ_c）が経過した時の室内温度（Ｔ_in_ｔ_c）は、室外温度（Ｔ_ｏｕｔ_ｔ_０）に近づいている。ここでは、室外温度（Ｔ_ｏｕｔ_ｔ_０）は一定時間（ｔ_c）が経過した後も同じ温度で推移していると仮定している。

図４Ａにおいては、冬場において暖房モードで運転する空気調和機３０の室内温度変化率を例として示しているが、夏場に冷房モードで運転するときの室内温度変化率も同様に算出できる。また、モデル演算部１２は、データベースからのデータに基づいて、他の季節における「住宅冷温熱保持能力推定モデル」をそれぞれ作成してもよい。それぞれの季節に応じた「住宅冷温熱保持能力推定モデル」を作成することにより、それぞれの季節に適合した、より最適で正確な予測を行うことが可能となる。

データベースからのデータに基づいて、それぞれの空気調和機３０における毎回の運転に対して室内温度変化率を算出してもよいが、複数回に１回の頻度で一部の運転に対する室内温度変化率を算出してもよい。モデル演算部１２は、通常、それぞれの空気調和機３０に関して、複数回の運転に対する室内温度変化率を算出する。

また、任意の室外温度と室内温度のもとで算出される室内温度変化量を、同じ影響度とみなすために、室外温度を用いて下記式（１）によって室内温度変化量を正規化した室内温度変化率として用いてもよい。

ここで、Ｔ_in_ｔ_０は空気調和機３０が停止する時点の初期の室内温度であり、Ｔ_out_ｔ_０は空気調和機３０が停止する時点の初期の室外温度であり、Ｔ_in_ｔ_ｃは空気調和機３０の運転が停止してから一定時間後の室内温度である。

次に、モデル演算部１２は、各空気調和機３０の室内温度変化量を正規化した室内温度変化率によって、室内温度変化率の度数分布を作成する（図３のステップＳ２２０）。度数分布を作成するために、これらの室内温度変化率を所定の区間（ビンとも呼ばれる）に区切ってもよい。図４Ｂは、実施形態１における室内温度変化率の度数分布の一例を示す表である。図４Ｂに示すように、機器ＩＤが[Ａ]である１つの空気調和機３０に対して、対応する室内温度記録によって、上記の式（１）により、−０．３５、−０．２２および−０．４１の室内温度変化率が算出されている。同様に、機器ＩＤが[Ｂ]である１つの空気調和機３０に対して、対応する室内温度記録によって、−０．６５および−０．３２の室内温度変化率が算出されている。０．１の区間で区切ると、[Ａ]の空気調和機３０に対応する室内温度変化率は、区間（−０．３，−０．４］（すなわち、−０．４以上で−０．３未満の範囲、以下同様）、（−０．２，−０．３］、および（−０．４，−０．５］にそれぞれ属することとなる。同様のやり方によって、[Ｂ]の空気調和機３０に対応する室内温度変化率は、区間（−０．６，−０．７］および（−０．３，−０．４］にそれぞれ属することとなる。このように算出され分類された室内温度変化率に基づいて、それぞれの空気調和機３０（機器ＩＤ）に対して、０．１の区間ベースの室内温度変化率の度数分布を作成することができる。

例えば、図４Ｂに示した例において、[Ａ]の空気調和機３０に対しては、室内温度変化率が（−０．２，−０．３］と（−０．３，−０．４］と（−０．４，−０．５］という３つの区間に区切られ、それぞれの区間に属する室内温度変化率の数が全ての室内温度変化率の数に占める割合は、同じ割合であり、０．３３（３３％）という度数分布が得られる。[Ｂ]の空気調和機３０に対しては、室内温度変化率が（−０．２，−０．３］と（−０．３，−０．４］と（−０．４，−０．５］と（−０．５，−０．６］という４つの区間に区切られ、それぞれの区間に属する室内温度変化率の数が全ての室内温度変化率の数に占める割合は、０（０％）、０．５（５０％）、０（０％）、０．５（５０％）という度数分布が得られる。

室内温度変化率が小さいということは、設置場所の「住宅冷温熱保持能力」が高くて、暖房モードの運転を停止しても室内温度があまり低下しない住宅であり、冬場において暖かさを維持できる住宅であることを表す。一方、室内温度変化率が大きくなると、「住宅冷温熱保持能力」が低いことを示し、暖房モードの運転が停止した後は室内温度が急激に低下しやすく、冬場において暖かさの維持が困難な住宅であることを表す。

図５は、実施形態１において、室内温度変化率の度数分布に対するクラスタ分けの具体例を説明する図である。サーバ１０におけるモデル演算部１２は、全ての空気調和機３０に対する度数分布を作成して、図５に示すように、クラスタ分け、すなわち、クラスタリングする。一例として、それぞれの空気調和機３０の間のユークリッド距離を計算し、距離が近い空気調和機３０からクラスタリングしていく。例えば、機器ＩＤが[Ａ]である空気調和機３０は、機器ＩＤが[Ｂ]である空気調和機３０からの距離より、機器ＩＤが[Ｃ]である空気調和機３０からの距離の方が短いため、機器ＩＤが[Ａ]と[Ｃ]との２つの空気調和機３０が１つのクラスタとなる。このように階層的なクラスタリングにより分類し、最終的には所定数のクラスタ、例えば、４つのクラスタを取得してもよい。これにより、複数の「住宅冷温熱保持能力」にそれぞれ対応する複数のクラスタを取得し（図３のステップＳ２３０）、クラスタ分けの結果が「住宅冷温熱保持能力推定モデル」として保存される。図５に示した例示的な具体例においては、冬場における空気調和機停止時でも「住宅冷温熱保持能力」としては、「冷えにくい」、「やや冷えにくい」、「やや冷えやすい」、および「冷えやすい」という４つのクラスタ[Ａ]〜[Ｄ]に分類される。

前述した「住宅冷温熱保持能力推定モデル」の作成には機械学習などの人工知能（ＡＩ）技術を適用することができる。すなわち、データベースにおけるデータに対してクラスタを生成するように機械学習等を適用することができる。よって、住宅冷温熱保持能力推定モデルを用いて推定するＡＩを生成することができる。

なお、前述した例はユークリッド距離による重心法を用いて「住宅冷温熱保持能力推定モデル」を作成した例で説明したが、変形例として、機械学習において、他にユークリッド平方距離、標準化ユークリッド距離、ミンコフスキー距離、マハラノビスの距離などを用いてもよく、最短距離法、最長距離法、メジアン法、群平均法、ウォード法、可変法などを用いてもよい。

全ての空気調和機３０の度数分布または対応するクラスタは、記憶装置１１、モデル演算部１２またはサーバ１０内の他の記録媒体に保存されてもよい。モデル演算部１２または予測演算部１３が特定の空気調和機３０の「住宅冷温熱保持能力」を取得しようとする場合には、保存された度数分布またはクラスタを読み出して用いることができる。

一方、新規の空気調和機３０に対しては、モデル演算部１２または予測演算部１３が、図６に示された推定フローにしたがって、前述した「住宅冷温熱保持能力推定モデル」およびデータベースに保存された各種データに基づいて判断することができる。

新規の空気調和機３０が運転を開始した後、当該新規の空気調和機３０は、自身の運転記録を蓄積し始める。サーバ１０はインターネットを介して新規の空気調和機３０からもその運転記録などのデータを受信し、記憶装置１１のデータベースに書き込んでいく。モデル演算部１２および／または予測演算部１３は、新規の空気調和機３０について、データベースによって一定期間内の室内温度変化率を取得し（ステップＳ３１０）、新規の空気調和機３０の室内温度変化率（正規化）の度数分布を作成する（ステップＳ３２０）。そして、新規の空気調和機３０の度数分布、および、既に保存されている各住宅冷温熱保持能力に対応するクラスタ、すなわち、「住宅冷温熱保持能力推定モデル」によって、新規の空気調和機３０の「住宅冷温熱保持能力」を推定する（ステップＳ３３０）。推定された新規の空気調和機３０の「住宅冷温熱保持能力」は、データベースに保存される。

ステップＳ３３０において「住宅冷温熱保持能力」を推定するとき、図７に示したように、ユークリッド距離による重心法を用いて、各クラスタの重心との距離によって新規の空気調和機３０の「住宅冷温熱保持能力」を判断してもよい。図７は、実施形態１において新規の空気調和機の「住宅冷温熱保持能力」を推定する場合の具体例を説明する図である。図７に示された新規の空気調和機３０の場合は、クラスタ[Ａ]の重心に最も近いため、当該新規の空気調和機３０はクラスタＡに所属させる。したがって、当該新規の空気調和機３０の住宅冷温熱保持能力は、クラスタＡに分類され、冬場において空気調和機停止時でも「冷えにくい」住宅であると推定される。

なお、図５の左上側の図表および図７の右側の図表において、横軸は、室内温度変化率の範囲の（−０．２，−０．３］であり、縦軸は、室内温度変化率の範囲の（−０．３，−０．４］であってその範囲に当てはまる空気調和機３０の度数である。なお、ここでいう「度数」とは、図４Ｂとともに説明したように、その温度変化率の範囲に含まれる割合を表している。

なお、既存のデータが保存されているデータベースに対して、新規の空気調和機３０からもたらされる新規データを加えて、クラスタ全体を再計算し、「住宅冷温熱保持能力推定モデル」を更新してもよい。

各クラスタに対して、モデル演算部１２は、データベースに基づいて、「室温変化予測モデル」および「消費電力予測モデル」をさらに作成する。「住宅冷温熱保持能力」が高い（例えば、クラスタ[Ａ]）住宅（部屋）においては、室内温度が変化しにくい。一方、「住宅冷温熱保持能力」が低い（例えば、クラスタ[Ｄ]）住宅（部屋）においては、室内温度が変化しやすい。そのため、それぞれのクラスタ（[Ａ]〜[Ｄ]）に対応する「室温変化予測モデル」および「消費電力予測モデル」を作成してそれらに基づいて予測を行えば、予測の精度を向上させることができる。なお、モデル演算部１２は１つの汎用の「室温変化予測モデル」を作成してよいが、予測の精度を向上させるためには、各クラスタに対して、空気調和機運転時（すなわち、空気調和機３０の運転が継続しているとき）の「室温変化予測モデル」と、空気調和機停止時（すなわち、空気調和機３０の運転が停止しているとき）の「室温変化予測モデル」と、空気調和機運転時の「消費電力予測モデル」と、を作成することが好ましい。後述する最適オン／オフ時刻を算出する際にも、汎用の「室温変化予測モデル」を利用して室温変化を算出してもよく、運転時と停止時とが分けられた「室温変化予測モデル」を利用して室温変化を算出してもよい。

［室温変化予測モデルおよび消費電力予測モデルの作成］
以下は、各クラスタ（[Ａ]〜[Ｄ]）に対して、空気調和機運転時の「室温変化予測モデル」と、空気調和機停止時の「室温変化予測モデル」と、空気調和機運転時の「消費電力予測モデル」と、を作成する例を実施形態１の例示として説明する。なお、実施形態１においては、空気調和機停止時の「消費電力予測モデル」を作成することなく、空気調和機運転時の「室温変化予測モデル」と「消費電力予測モデル」とを作成して、空気調和機停止時の室温変化予測を行う。

図８は、本発明の実施形態１における「室温変化予測モデル」および「消費電力予測モデル」の作成の概略を示すフローチャートである。モデル演算部１２は記憶装置１１のデータベースから一定期間内のデータを取得する（図８のステップＳ４１０）。例えば、暖房モードに対応する「室温変化予測モデル」および「消費電力予測モデル」を作成する場合には、データベースから１２月から２月までの特定の期間のデータのみを抽出して予測モデルの作成に利用してもよい。同様に、冷房モードに対応する「室温変化予測モデル」および「消費電力予測モデル」を作成する場合には、７月から８月までの特定の期間のデータのみを抽出してもよい。

モデル演算部１２は、機械学習などの人工知能技術を適用して「室温変化予測モデル」および「消費電力予測モデル」を作成してよい。例えば、重回帰分析、勾配ブースティングまたはロジスティック回帰分析などによって、データベースから抽出したデータに基づいて、「室温変化予測モデル」および「消費電力予測モデル」を作成してもよい。

機械学習等における訓練用のデータ（教師データまたは訓練例などとも呼ばれる）を作成するために、モデル演算部１２はタイムステップごとに抽出したデータを加工する（図８のステップＳ４２０）。本発明における「タイムステップ」とは、予測に使われる時間単位のことを意味し、例えば、５分間または１０分間であり、以下の説明において「ステップ」と略す。例えば、予測演算部１３が室温変化または消費電力を予測するときに、１つのステップを５分間とし、５分後の室温変化または消費電力を予測して、予測結果を用いて、さらに５分後の室温変化または消費電力を予測していく場合、モデル演算部１２も５分間ごとのデータを用いて予測モデルを作成する。

実施形態１においては、１ステップ前のデータを用いて機械学習を行ってもよい。そのため、モデル演算部１２は、それぞれの空気調和機３０に対して、下記の変数のデータを取得して、タイムステップごとにデータを加工（計算）してもよい。

Ｔi（ｔ）：（現在のステップの設定温度）−（現在のステップの室内温度）；空気調和機に対する現在の熱負荷を想定
Ｔi（ｔ−１）：（１ステップ前の設定温度）−（１ステップ前の室内温度）；過去の影響を考慮
Ｔｈ（ｔ）：（現在のステップの室内温度）−（現在のステップの室外温度）；外気温度に対する熱負荷を想定
Ｔｈ（ｔ−１）：（１ステップ前の室内温度）−（１ステップ前の室外温度）；過去の影響を考慮
P（ｔ）：現在のステップの消費電力（電流値）
P（ｔ−１）：１ステップ前の消費電力（電流値）
Ｓ：機種情報に対応する変数

図９は、ある空気調和機３０に関して、データベースから抽出されたデータ（検出時刻、設定温度、室外温度、室内温度、消費電力（ここでは電流値を使用）、住宅冷温熱保持能力などの例を示す図である。モデル演算部１２はこれらのデータに基づいて、検出時刻の順に「１７：０５」、「１７：１０」、「１７：１５」等のそれぞれにおいて現在時刻（現在のステップ）として上記の変数を算出してもよい。例えば、ステップ「１７：１５」を現在時刻として算出すると、Ｔi（ｔ）が[０度]であり、Ｔi（ｔ−１）が[１度]であり、Ｔｈ（ｔ）が[１８度]であり、Ｔｈ（ｔ−１）が[１７度]であり、P（ｔ）が[８Ａ]であり、P（ｔ−１）が[１０Ａ]となる。

機種情報は、例えば、対応する空気調和機３０の型番または仕様により決定される。一般的に、型番を取得できれば、可能な運転モード、出力範囲、消費電力範囲、運転開始時消費電力の挙動などに関する情報も取得できる。異なる機種情報に関しては異なる変数を設定してもよく、機種情報に対応した複数の「室温変化予測モデル」または「消費電力予測モデル」を作成し予測してもよい。

次に、モデル演算部１２は、取得したデータを場所情報、気象情報および「住宅冷温熱保持能力」と紐付ける（図８のステップＳ４３０）。場所情報は対応する空気調和機３０の設置場所に関する情報であり、例えば、設置場所の郵便番号または、市町村情報、ＧＰＳによる位置情報である。気象情報は設置場所における気温、天候、湿度等であり、場所情報を用いて外部情報源４０から取得できる。外部情報源４０から取得する気温は室外温度として取り扱ってもよい。また、モデル演算部１２は、当該空気調和機３０の「住宅冷温熱保持能力」、例えば、図９に示されたように、対応するクラスタの情報を取得したデータと紐付けてデータベースに保存されるデータとして加えてもよい。

モデル演算部１２は、ステップＳ４３０において紐付けられた「住宅冷温熱保持能力」によってデータを分離して（図８のステップＳ４４０）、分離したデータをモデリングし、各「住宅冷温熱保持能力」に対応する「室温変化予測モデル」および「消費電力予測モデル」を作成する（図８のステップＳ４５０）。モデル演算部１２は、それぞれのクラスタに対応するデータを分離して、それぞれのクラスタに対して、対応するデータのみを用いて、対応する「室温変化予測モデル」および「消費電力予測モデル」を作成してもよい。図５および図７において例示した具体例において、クラスタ[Ａ]〜[Ｄ]のそれぞれに対応する「室温変化予測モデル」および「消費電力予測モデル」が作成される。作成された「室温変化予測モデル」および「消費電力予測モデル」は、記憶装置１１に保存される。

また、空気調和機３０が運転していたか否かによってさらにデータを分離してもよい。この場合においては、例えば、クラスタ[Ａ]に対応する空気調和機３０が運転していたときのデータのみを用いて、クラスタ[Ａ]に対応する空気調和機３０の運転時の「室温変化予測モデル」と「消費電力予測モデル」とを作成する。同様に、他のクラスタおよび運転状態（稼働状態）に応じて「室温変化予測モデル」または「消費電力予測モデル」を作成することができる。

本発明の実施形態１において、モデル演算部１２は、現在のステップおよび１ステップ前の情報（室内温度、室外温度、消費電力）をモデリングにおける変数とする。すなわち、直近の過去情報が予測モデルの作成に参照される。

［室温変化予測モデル］
実施形態１の「室温変化予測モデル」で、重回帰分析を適用した場合の式は下記の式（２）の通りである。

式（２）において、Ｔｉ（ｔ＋１）は、現在のステップおよび１ステップ前の情報によって予測される１ステップ後の、設定温度から室内温度予測を引いた予測温度差である。他の変数の定義は前述した通りである。

モデル演算部１２は、重回帰分析以外に、例えば、勾配ブースティングまたはロジスティック回帰分析などによって、分離されたデータを用いてそれぞれのクラスタに対応する予測モデルを決めてもよい。また、モデリングや分析の都合によって、これらの変数のうち、複数の変数を１つの変数にまとめてもよく、少なくとも１つの他の変数をさらに式に追加してもよい。

例えば、図１０Ａ、図１０Ｂおよび図１１は、空気調和機の運転（継続）時の「室温変化予測モデル」、空気調和機の運転停止時の「室温変化予測モデル」、および「消費電力予測モデル」における係数の一例を示す表である。図１０Ａ、図１０Ｂおよび図１１においては、機種情報に関する変数（係数Ｓに対応する変数）の代わりに、運転開始フラグ（係数ｇに対応するフラグ）、空気調和機の冷暖房能力を示す変数（係数ｈ〜ｐに対応する変数）、および式の補整用として切片（係数ｚに対応する）が追加される。図１０Ａ、図１０Ｂおよび図１１において、係数ｇ、ｈ、ｉ、ｊ、ｋ、ｌ、ｍ、ｎ、ｏ、ｐおよびｚは、前述の変数に対応する係数を示している。なお、少なくとも１つの係数が定数であってもよい。

図１０Ａ、図１０Ｂおよび図１１においては、下記フラグ（変数）が用いられている。
ｓｔａｒｔ＿ｆｌａｇ：空気調和機の起動時の挙動を代表するフラグ
２２＿ｆｌａｇ、２５＿ｆｌａｇ、２８＿ｆｌａｇ、３６＿ｆｌａｇ、４０＿ｆｌａｇ、５６＿ｆｌａｇ、６３＿ｆｌａｇ、７１＿ｆｌａｇおよび８０＿ｆｌａｇ：最大出力が２．２ｋＷ、２．５ｋＷ、２．８ｋＷ、…、７．１ｋＷ、８．０ｋＷの空気調和機の能力を代表するフラグ
切片：式の補整用

ｓｔａｒｔ＿ｆｌａｇが１であれば、空気調和機３０が起動されて最大出力で運転する起動状態であることを示し、０であれば、運転しているが起動状態でないことを示す。２２＿ｆｌａｇなどのフラグは空気調和機３０の機種の出力を代表し、例えば、２２＿ｆｌａｇが１であれば、出力が２．２ｋＷであることを示す。他のフラグにおいても同様の意味を示している。

例示として、図１０Ａに示した表において、クラスタＣに対応する運転時の「室温変化予測モデル」は、下記の式（３）によって表現できる。

運転が停止している時、空気調和機３０は室内温度に対して影響を与えないため、室内温度は主に室外温度に基づいて変化する。そのため、停止時の「室温変化予測モデル」は運転時の「室温変化予測モデル」より簡素化することができる。例えば、図１０Ｂの表に示すように、Ｔｈ（ｔ）の係数ａ_３、Ｔｈ（ｔ−１）の係数ａ_４、および切片の係数ｚを用いて予測することが可能である。例示として、図１０Ｂに示した表において、クラスタＣに対応する停止時の「室温変化予測モデル」の一例としては、下記の式（４）によって表現できる。

［消費電力予測モデル］
モデル演算部１２は、例えば、重回帰分析など「室温変化予測モデル」の作成と同様な手法によって「消費電力予測モデル」を作成してもよく、異なる手法によって作成してもよい。実施形態１において、重回帰分析を適用した場合の「消費電力予測モデル」の式は下記の式（５）の通りである。

式（５）において、Ｐ（ｔ＋１）は、現在のステップおよび１ステップ前の情報によって予測される１ステップ後の消費電力である。他の変数の定義は前述した通りである。

モデル演算部１２は分離されたデータを用いて、それぞれのクラスタに対応する「消費電力予測モデル」の式の係数ｂ_１〜ｂ_７を決める。また、「室温変化予測モデル」の作成と同様に、モデリングや分析の都合によって、変数のうち、複数の変数を１つの変数にまとめてもよく、少なくとも１つの他の変数をさらに式に追加してもよい。

図１１は、作成した運転時の消費電力予測モデルの係数の例示を示す表である。図１１に示すクラスタＣに対応する運転時の消費電力予測モデルの一例としては、下記の式（６）によって表現できる。

なお、運転が停止している時においては、勿論、消費電力が生じることがなく、予測する必要がない。

前述した通り、モデル演算部１２は、図２のステップＳ１３０において「住宅冷温熱保持能力推定モデル」、それぞれのクラスタに対応する空気調和機運転時および空気調和機停止時の「室温変化予測モデル」、および、それぞれのクラスタに対応する「消費電力予測モデル」を作成する。

また、モデル演算部１２は、精度向上のために、「住宅冷温熱保持能力推定モデル」、「室温変化予測モデル」、および／または「消費電力予測モデル」を定期的に、例えば、半年毎に、または季節ごとに、更新してもよい。推定されたそれぞれの空気調和機３０に関する「住宅冷温熱保持能力」も定期的に更新されてもよい。

[最適オン／オフ時刻の算出]
以下、最適オン／オフ時刻処理として、最適オン／オフ時刻算出要求に対して、サーバ１０はデータベースおよび作成された各予測モデルに基づいて最適オン／オフ時刻の算出を行い、その最適オン／オフ時刻によって予測対象空気調和機３２を制御する方法（図２のステップＳ１４０〜Ｓ１８０）について説明する。

図１２は、実施形態１における最適オン／オフ時刻の算出の概略を示すフローチャートであり、図１２のステップ５１０が図２のステップ１５０に対応し、図１２のステップ５２０からステップＳ５５３が図２のステップ１６０に対応し、図１２のステップ５６０が図２のステップ１７０に対応する。

使用者が情報端末２０を介して、予測対象空気調和機３２を運転開始する設定時刻（すなわち、オン時刻）または予測対象空気調和機３２を運転停止する設定時刻（すなわち、オフ時刻）を設定することができ、オン時刻とオフ時刻とともに設定することもできる。例えば、使用者は、寝る前にコントローラを介して予測対象空気調和機３２を手動でオンしてオフ時刻を設定することができ、また、外出しているときにスマートフォンのアプリケーションを介して家に設置された予測対象空気調和機３２のオン時刻およびオフ時刻を設定することができる。エネルギーを節約するために、情報端末２０または予測対象空気調和機３２はサーバ１０へ最適オン／オフ時刻算出要求を送信し、サーバ１０はこの最適オン／オフ時刻算出要求を受信する（図２のステップＳ１５０、図１２のステップ５１０）。最適オン／オフ時刻算出要求には、最適オン／オフ時刻算出処理に必要な情報が含まれ、例えば、対象空気調和機３２の機器ＩＤ、設定時刻、設定温度などが含まれる。

情報端末２０は、設定時刻を予測対象空気調和機３２またはサーバ１０に送信する端末送信部２２と、予測対象空気調和機３２またはサーバ１０からのデータを受信する端末受信部２４とを備える（図１参照）。さらに、情報端末２０は、使用者に対して設定時刻を入力させるユーザインターフェイスと、入力したデータまたは受信したデータを表示する表示部とを備えてもよい。情報端末２０は設定時刻または設定温度を直接的にサーバ１０に送信してもよく、間接的に予測対象空気調和機３２を介してサーバ１０に送信してもよい。また、情報端末２０において入力される設定温度は、予測対象空気調和機３２の現在の設定温度と異なってもよい。

サーバ１０は、予測対象空気調和機３２または情報端末２０から設定時刻および予測対象空気調和機３２に関する各種データを受信するための第３サーバ受信部１７を備えてもよい（図１参照）。なお、前述のように、サーバ１０は、複数の空気調和機３０からの各種データを受信するための第１サーバ受信部１５と、外部情報源４０からその地域の外気温度情報等を受信するための第２サーバ受信部１６と、を備える構成であるが、第１サーバ受信部１５と第２サーバ受信部１６と第３サーバ受信部１７とを１つの受信部として構成してもよい。

最適オン／オフ時刻算出要求を受信すると、サーバ１０の予測演算部１３は、例えば、対象空気調和機３２の機器ＩＤに基づいて対象空気調和機３２の設置場所の住宅（部屋）に関する「住宅冷温熱保持能力」を取得し、記憶装置１１に保存された、この「住宅冷温熱保持能力」に対応する「室温変化予測モデル」および「消費電力予測モデル」をさらに取得することができる。対象空気調和機３２に対応する「住宅冷温熱保持能力」、「室温変化予測モデル」、「消費電力予測モデル」、データベースに保存されている各種データ、予測対象空気調和機３２の機種情報、および必要であれば外部情報源４０からの気象情報における室外温度予測のデータなどに基づいて、予測演算部１３は室温変化を算出する（ステップ５２０）。

なお、特定された予測対象空気調和機３２に対して最適オン／オフ時刻を算出するために、サーバ１０においては、他の空気調和機３０における運転記録情報などのデータを収集して新たに作成した予測モデルを用いてもよいが、データベースに保存されている既存のデータを利用して新たに予測モデルを作成して予測してもよく、既に作成されていた予測モデルにより予測してもよい。

図２に示したステップＳ１６０の最適オン／オフ時刻算出処理において、予測演算部１３は記憶装置１１から予測対象空気調和機３２が設置された場所の住宅（部屋）の「住宅冷温熱保持能力」（クラスタ）または度数分布を読み出してもよい。また、例えば、当該「住宅冷温熱保持能力」が記憶装置１１に保存されていない場合、予測演算部１３は、予測対象空気調和機３２が設置された場所の住宅（部屋）の「住宅冷温熱保持能力」を判断してもよい。予測対象空気調和機３２に対応するクラスタまたは度数分布が保存されてない場合、予測対象空気調和機３２を新規の空気調和機３０として、例えば、図６および図７に示したように、新規の空気調和機３０の「住宅冷温熱保持能力」の推定フローにしたがって推定してもよい。

続いて、予測演算部１３は、予測対象空気調和機３２のクラスタに基づいて、対応する「室温変化予測モデル」および「消費電力予測モデル」を選択する。例えば、予測対象空気調和機３２のクラスタがＣである（設置場所が「やや冷えやすい」）と判断された場合には、クラスタＣに対応する「室温変化予測モデル」および「消費電力予測モデル」を選択する。

実施形態１においては、前述したように、例えば、予測対象空気調和機３２がクラスタＣである判断した場合には、クラスタＣに対応するモデルの式（３）、式（４）、および式（６）が選択される。予測演算部１３は、室温変化を算出するように、予測対象空気調和機３２から受信したデータおよびデータベースに保存された予測対象空気調和機３２の運転情報を予測モデルの式にそれぞれ代入する。

室温変化および消費電力の算出が必要である期間について、１つの実施例において、オン時刻のみが設定された場合、予測演算部１３は現在の時刻からオン時刻後の第１所定期間までの予測期間における室温変化および消費電力を算出（予測）してもよい。一方、オフ時刻のみが設定された場合、またはオン時刻とオフ時刻がともに設定された場合、予測演算部１３は現在の時刻からオフ時刻後の第２所定期間までの予測期間における室温変化および消費電力を算出してもよい。第１所定期間と第２所定期間とは同じ期間であってもよく、異なる期間でもよい。例えば、第１所定期間と第２所定期間としては、５分間、１０分間などの一定期間であってもよく、予測対象空気調和機３２の機種または「住宅冷温熱保持能力」に応じて異なる期間であってもよい。

予測モデルの式の選択および代入は、予測期間における運転モードによってもよい。例えば、予測期間が現在の時刻からオン時刻後の第１所定期間までの期間であって、現在の運転が停止している場合、現在の時刻からオン時刻までについては（運転）停止時の予測モデル（例えば、式（４））を選択し、オン時刻から第１所定期間が終わるまでの期間については、運転時の予測モデル（例えば、式（３）、（６））を選択する。

また、オン時刻とオフ時刻がともに設定されており、予測期間が現在の時刻からオフ時刻後の第２所定期間までの期間である場合において、例えば、現在の運転が停止している状態のとき、現在の時刻からオン時刻までについては停止時の予測モデルを選択し、オン時刻からオフ時刻までについては運転時の予測モデルを選択し、オフ時刻から第２所定期間が終わるまでの期間については停止時の予測モデルを選択してもよい。

実施形態１において、室温変化および消費電力を予測するために、最初は、現在の時刻を現在のステップ（ｔ）として、予測対象空気調和機３２の現在室内温度等のデータ、およびデータベースに保存された１ステップ前の室内温度等のデータに基づいて、図８のステップＳ４２０に示すように、タイムステップ毎にデータを加工して各変数の値を得る。

予測対象空気調和機３２の現在の運転モードがオンである場合、予測演算部１３は空気調和機運転時の「室温変化予測モデル」（例えば、式（３））および「消費電力予測モデル」（例えば、式（６））を選択し、各変数の値をこれのモデルに代入する。まずは、１ステップ後、例えば、１０分後の室内温度予測を設定温度から減算した予測温度差Ｔｉ（ｔ＋１）（すなわち、室温変化）、および１ステップ後の予測消費電力Ｐ（ｔ＋１）を算出する。

次に、算出された１ステップ後の予測温度差Ｔｉ（ｔ＋１）と予測消費電力Ｐ（ｔ＋１）、および現在室内温度などのデータに基づいて、２ステップ後の設定温度から室内温度予測を減算した予測温度差Ｔｉ（ｔ＋２）および２ステップ後の予測消費電力Ｐ（ｔ＋１）を算出する。すなわち、前のステップの算出結果を用いて、次のステップの予測値を算出する。したがって、（ｎ＋１）ステップ後の室温変化および消費電力の予測は、重回帰分析を適用した場合、下記の「室温変化予測モデル」の式（７）および「消費電力予測モデル」の式（８）によって算出可能である。

前述した「室温変化予測モデル」の式（７）および「消費電力予測モデル」の式（８）から分かるように、室温変化および消費電力の予測を行うために、１〜ｎステップ後の室外温度の予測が必要となる。実施形態１においては、サーバ１０の第２サーバ受信部１６が外部情報源４０から、予測対象空気調和機３２の設置場所に対応する気象情報の室外温度予測データを受信する構成としてもよい。例えば、第２サーバ受信部１６を介して、サーバ１０は、外部情報源４０から、予測対象空気調和機３２の設置場所における１０分後、３０分後、１時間後、３時間後などの気象情報の室外温度予測データを取得してもよい。サーバ１０における予測演算部１３は、取得した室外温度予測データを１〜ｎステップ後の室外温度の変数として式に代入することができる。

空気調和機運転時の「室温変化予測モデル」および「消費電力予測モデル」を相互に利用することによって、予測演算部１３は、予測期間において予測対象空気調和機３２の運転時の室内温度予測（室温変化）を算出することができる。

予測対象空気調和機３２の現在の運転モードがオフである場合、予測演算部１３は停止時の「室温変化予測モデル」（例えば、式（４））を選択し、停止時の室温変化を予測する。なお、運転が停止している時は、勿論、消費電力が生じない。

予測演算部１３は、例えば、式（４）に示したような「室温変化予測モデル」に基づいて、空気調和機停止時の室温変化を算出するとき、未来の室外温度のデータを用いる必要がある場合には、前述したように外部情報源４０からの気象情報の室外温度予測を取得してもよい。

なお、予測精度を高めるために、２ステップ前、またはさらに前のステップの室内温度、室外温度、または消費電力などのデータを参照する予測モデルを作成し利用してもよい。

また、実施形態１の変形例としては、「室温変化予測モデル」および「消費電力予測モデル」を簡略化して、それぞれの予測モデルに対応するルックアップテーブルを作成してもよい。図２に示したステップＳ１６０の最適オン／オフ時刻算出処理において、実際に予測する際には、例えば、現在室内温度、室外温度予測などのデータに基づいて、ルックアップテーブルを照合することによって、室内温度予測および消費電力を判断してもよい。

このように、予測演算部１３は最適オン／オフ時刻算出要求に対して、予測対象空気調和機３２の「住宅冷温熱保持能力」、「室温変化予測モデル」、および「消費電力予測モデル」に基づいて、設定時刻に対応する予測期間における室温変化を算出することができる。

続いて、最適オン／オフ時刻演算部１８は最適オン／オフ時刻算出要求に対して、室温変化および設定時刻に基づいて、予測対象空気調和機３２の設置場所における快適指標が所定範囲で維持するような最適オン／オフ時刻を算出する。

実施形態１において、快適指標とは、使用者が予測対象空気調和機３２の設置場所に特定時間にいるときの快適性を示す指標であり、例えば、予測温冷感申告（Predicted Mean Vote、ＰＭＶ）指数、予測不快者率（Predicted Percentage of Dissatisfied、ＰＰＤ）または標準有指数効温度（standard new effective temperature、ＳＥＴ＊）などを用いてもよい。例えば、ＰＭＶは熱的中立に近い状態の人体の温冷感を予測する指標である。ＰＭＶ指数の定義によると、人体の熱的快適感に影響する要素は、室温、平均放射温度、相対湿度、平均風速の４つの物理的要素と、在室者の着衣量、作業量の２つの人間側の要素とが関係する。ＰＭＶ理論は、これらの要素に関して、複合効果をどのように評価するかについての理論である。ＰＭＶ指数は、ＰＭＶ理論の快適方程式にこれらの６つの要素を代入すると、人間がそのときに暖かいと感じるか、寒いと感じるかを「７段階評価尺度による数値」で表している。例えば、０であるＰＭＶ指数は「中立」（最も快適）であることを示し、＋１であるＰＭＶ指数は「やや暖かい」ことを示し、−３であるＰＭＶ指数は「寒い」ことを示す。

省エネルギーのために、予測対象空気調和機３２の設定温度からやや快適でない方向へ調整し、予測対象空気調和機３２の運転を弱めることにより、消費電力を抑えることが考えられる。そこで、省エネルギーおよび快適性維持を両立させるために、使用者に不快を感じさせないように、できれば使用者に調整を気づかせないように、その調整を一定の範囲内に抑えることが好ましい。一例として、快適指標がＰＭＶ指数である場合、快適指標が維持される所定範囲は、設定温度に対応するＰＭＶ指数±０．５と設定されている。それは、ＩＳＯの標準において、ＰＭＶ指数が±０．５以内、不快者率１０％以下となるような温熱環境を推奨しているからである。他の種類の快適指標に対しても、使用者に不快を感じさせないような快適範囲を規定してもよい。

なお、設定温度によっては、快適範囲が異なる場合があるため、設定温度に対応して快適範囲を異なるように設定してもよい。また、使用者それぞれの快適範囲が異なる可能性があるため、快適範囲を当該予測対象空気調和機３２の設定時に設定可能に構成してもよい。

以下は、ＰＭＶ指数を快適指標とし、ＰＭＶ指数が±０．５以内の範囲を快適範囲とする実施例を用いて最適オン／オフ時刻算出処理について説明する。ＰＭＶ指数の計算において６つの要素が使われているが、そのうち、空気調和機３０によって最も調整しやすいのは室温である。例えば、空気調和機３０が運転を停止している場合（運転停止モード）と比べて、冷房モードで運転して室温が１℃変化すると、下記表１のようにＰＭＶ指数に影響する。しかしながら、表１から分かるように、冷房モードから運転を停止させて、２５℃の室温が２６℃となり１℃増加させても、快適指標が±０．５以内の快適範囲内にある。すなわち、２５℃の設定温度に対して、少なくとも２５℃から２６℃までは快適温度と言える。

他の例として、空気調和機３０が運転を停止している場合（運転停止モード）と比べて、暖房モードで運転して室温が６℃変化すると、下記表２のようにＰＭＶ指数に影響する。しかしながら、表２から分かるように、暖房モードから運転を停止させて、室温が２２℃から１６℃となり６℃下降しても、快適指標が±０．５以内の快適範囲内にある。すなわち、２２℃の設定温度に対して、少なくとも１６℃から２２℃までは快適温度と言える。

予測対象空気調和機３２の設置場所における快適指標を所定範囲（快適範囲）内に維持するためには、最適オン／オフ時刻演算部１８はオン時刻およびオフ時刻に対して異なる演算方法でそれぞれに対応する最適オン／オフ時刻を算出することができる。このため、まず設定時刻がオン時刻またはオフ時刻であるかを判断する（ステップ５３０）。すなわち、最適オン／オフ時刻演算部１８は設定時刻に対応する対象空気調和機３２の運転モードを判断する。注意すべきは、前述したように、ステップＳ５２０においても必要を応じて、対象空気調和機３２の現在の運転モードまたは予測期間における運転モードを確認することである。

設定時刻がオフ時刻である場合、最適オン／オフ時刻演算部１８は設定温度に基づいて、快適指標が所定範囲（快適範囲）内に維持される快適温度（第１快適温度）を決定する（ステップ５４１）。第１快適温度は前述した快適範囲内にあって、かつ、できるだけ設定温度から離れる温度である。例えば、２２℃の設定温度が設定された暖房モードの場合、１６℃から２２℃までが快適範囲内であるが、できるだけ省エネルギー化を図るために第１快適温度は快適範囲における最低温度の１６℃と決定する。同様に、２５℃の設定温度が設定された冷房モードの場合、第１快適温度は２６℃（快適範囲における最高温度）と決定する。予測対象空気調和機３２が冷房モードである場合、第１快適温度が予測対象空気調和機３２の設定温度より高く、予測対象空気調和機３２が暖房モードである場合、第１快適温度が予測対象空気調和機３２の設定温度より低い。このように第１快適温度を決めることより、予測対象空気調和機３２を早めに運転を停止してエネルギーを節約することができる。

続いて、最適オン／オフ時刻演算部１８は、設定されたオフ時刻まで室内温度を快適範囲内に維持できる最適オフ時刻を算出し（ステップ５４２）、設定されたオフ時刻より事前停止期間だけ早い時刻を最適オフ時刻として決定する（ステップ５４３）。すなわち、設定されたオフ時刻に到達するまで快適指標が快適範囲内に維持できれば、予測対象空気調和機３２の運転を早めに停止することが可能となる。最適オン／オフ時刻演算部１８は算出した温度変化を用いて、予測対象空気調和機３２の運転を停止してから、何分経過するまで室内温度が快適範囲内に維持できるかを算出する。例えば、予測対象空気調和機３２の設置場所の「住宅冷温熱保持能力」に応じた室温変化によって、予測対象空気調和機３２の運転を停止してから１０分間が経過したとき、室温が２５℃から２６℃（快適範囲の最高温度：第１快適温度）になると算出した場合、最適オン／オフ時刻演算部１８は１０分間を事前停止期間として、設定されたオフ時刻より１０分間前の時刻を最適オフ時刻として事前停止期間を決定する。

設定時刻がオン時刻である場合、最適オン／オフ時刻演算部１８は設定温度に基づいて、快適指標が所定範囲（快適範囲）内となる快適温度（第２快適温度）を決定する（ステップ５５１）。予測対象空気調和機３２が冷房モードである場合、第２快適温度が予測対象空気調和機３２の設定温度より高く、予測対象空気調和機３２が暖房モードである場合、第２快適温度が予測対象空気調和機３２の設定温度より低い。このように第２快適温度を決めることにより、予測対象空気調和機３２を早めに運転を開始してオン時刻に到達するまでに予測対象空気調和機３２の設置場所における快適性を保持することができる。

続いて、最適オン／オフ時刻演算部１８は、室温変化に基づいて、室内温度を快適範囲となる予備作動期間を算出し（ステップ５５２）、設定されたオン時刻より予備作動期間だけ早い時刻を最適オン時刻とする（ステップ５５３）。すなわち、設定されたオン時刻に室内温度が快適範囲となるように、設定されたオン時刻より予備作動期間だけ早く時刻に最適オン時刻が決定される。設定されたオン時刻に快適指標が快適範囲内にあればよいため、決定された最適オン時刻においては設定温度とは異なっている。最適オン／オフ時刻演算部１８は算出した温度変化を用いて、予測対象空気調和機３２の運転を開始してから、何分経過したときに室内温度が快適温度（快適範囲内）に到達するかを算出する。例えば、予測対象空気調和機３２の設置場所の「住宅冷温熱保持能力」に応じた室温変化によって、予測対象空気調和機３２の運転を開始してから５分間が経過したとき、室温が現在温度の３３℃から２５℃（快適範囲の最高温度：第２快適温度）になると算出した場合、最適オン／オフ時刻演算部１８は５分間を予備運転期間として、設定されたオフ時刻より５分間前の時刻を最適オン時刻として予備運転期間を決定する。

変形例として、最適オン／オフ時刻演算部１８は室温変化および快適指標の計算式に基づいて快適指標変化（すなわち、快適指標の推移予測）を算出し、快適指標変化に基づいて事前停止期間および／または予備運転期間を算出してもよい。

実施形態１の空気調和機においては、最適オン／オフ時刻算出処理を行うことにより、室温変化および設定されたオン／オフ時刻に基づいて、対象となる予測対象空気調和機３２が設置された部屋に関して、快適指標が所定範囲内に維持できる最適オン／オフ時刻を算出し、算出した最適オン／オフ時刻による駆動制御により、使用者が設定したオン／オフ時刻において使用者が快適と感じる予測対象空気調和機３０の運転開始および／または運転停止が行われる。

サーバ１０は、前述の図１２に示したステップにより、室温変化および設定されたオン／オフ時刻に基づいて、快適指標が所定範囲内に維持できる最適オン／オフ時刻を算出することができる。算出された最適オン／オフ時刻は、サーバ１０のサーバ送信部１４により予測対象空気調和機３２に送信される（図２のステップＳ１７０、図１２のステップＳ５６０）。なお、サーバ１０は最適オン／オフ時刻を直接的に予測対象空気調和機３２に送信してもよく、情報端末２０を介して間接的に予測対象空気調和機３２に送信してもよい。予測対象空気調和機３２が最適オン／オフ時刻を受信すると、使用者が設定したオン／オフ時刻において設置場所（部屋）の快適性を保持するように最適オン／オフ時刻にしたがって予測対象空気調和機３２の駆動制御が実行される。

上記のようにオンまたはオフの設定時刻より前に予測対象空気調和機３２の運転開始または運転停止を行う場合には、室内温度予測において多少のずれが生じるため、補整処理を行って対応することが可能である。

実施形態１におけるサーバ１０は、記憶装置１１、モデル演算部１２、予測演算部１３、サーバ送信部１４、第１サーバ受信部１５、第２サーバ受信部１６、第３サーバ受信部１７または最適オン／オフ時刻演算部１８の構成要素の機能を実行するために、ＣＰＵなどのプロセッサに対応する処理回路を備えてもよい。すなわち、サーバ１０における記憶装置１１、モデル演算部１２、予測演算部１３、サーバ送信部１４、第１サーバ受信部１５、第２サーバ受信部１６、第３サーバ受信部１７または最適オン／オフ時刻演算部１８は、ハードウェアとして実行されてもよく、ソフトウェアのモジュールとして実行されてもよい。また、サーバ１０におけるそれぞれの構成要素は、単独に実行されてもよく、複数の構成要素がまとめられて実行されてもよい。

また、サーバ１０における記憶装置１１は、各種データを記憶する記憶装置であり、サーバ１０に内蔵されてもよく、サーバ１０に対して無線または有線で通信可能な外部装置に設けられてもよい。例えば、記憶装置１１は、サーバ１０内部のメモリであってもよく、サーバ１０と無線通信または有線通信で接続された大容量ストレージ装置であってもよい。

情報端末２０は、サーバ１０と同様に、情報端末２０における各構成要素を実行するために、ＣＰＵなどのプロセッサに対応する処理回路および記憶装置を備えてもよい。

前述した最適オン／オフ時刻算出処理は、予測対象空気調和機３２の使用者に察知されていないバックグラウンド処理であってもよく、算出した最適オン／オフ時刻、および／または最適オン／オフ時刻の制御によって節約される電力もしくは電気料金を情報端末２０などを介して使用者に表示する構成としてもよい。

図１３は、温度変化および消費電力の推移の一例を示す波形図である。図１３に示す例において、一点鎖線６００の直線が設定温度を示しており、この例では２５℃である。この場合の最適温度における最高臨界温度が２５．５℃（ΔＴ≦＋０．５℃）である。運転開始（オン）および運転停止（オフ）の設定時刻に対して、最適オン／オフ時刻演算部１８は、予測対象空気調和機３２に対応する「住宅冷温熱保持能力」、「室温変化予測モデル」、および「消費電力予測モデル」に基づいて、運転開始の最適オン時刻および運転停止の最適オフ時刻を算出し、算出された最適オン時刻（Ｔ_ｏｎ２）および最適オフ時刻（Ｔ_ｏｆｆ２）で予測対象空気調和機３２に対する空調温度制御および空調時間制御を行う。

図１３の波形図において、実施形態１の最適オン／オフ時刻算出処理を行って予測対象空気調和機３２に対する空調温度制御および空調時間制御を行ったときの室温の変化を太い実線６１０で示し、そのときの消費電力の変化を太い破線７１０で示す。また、図１３の波形図において、「住宅冷温熱保持能力」などを考慮していない従来の空調制御を行ったときの室温の変化の一例を細い実線６２０で示し、そのときの消費電力の変化を細い破線７２０で示す。

図１３の波形図に示すように、算出された最適オン時刻（Ｔ_ｏｎ２）はオン設定時刻（Ｔ_ｏｎ）より早い時刻であり、この最適オン時刻（Ｔ_ｏｎ２）で予測対象空気調和機３２の運転が開始されている。オン設定時刻（Ｔ_ｏｎ）に対して、最適オン／オフ時刻演算部１８は予測対象空気調和機３２に対応する「住宅冷温熱保持能力」、「室温変化予測モデル」、および「消費電力予測モデル」に基づいて、最適オン時刻を精確に算出できるため、使用者の快適性を保持しつつエネルギーの節約を行うことができる。図１３の波形図に示すように、算出した予備運転期間（「Ｔ_ｏｎ２」−「Ｔ_ｏｎ」）が比較的短い時間である。「住宅冷温熱保持能力」などを考慮していない従来の空調制御におけるオン時刻（Ｔ_ｏｎ１）は、使用者の快適性を確実に確保することを担保するために、早めの運転開始を行っている。このため、最適オン／オフ時刻算出処理を行って算出した最適オン時刻（Ｔ_ｏｎ２）は、従来の空調制御におけるオン時刻（Ｔ_ｏｎ１）より遅い時刻となり、無駄なエネルギーの消費を無くすことができる。

また、算出された最適オフ時刻（Ｔ_ｏｆｆ２）に関しても、オフ設定時刻（Ｔ_ｏｆｆ）より早い時刻であり、この最適オフ時刻（Ｔ_ｏｆｆ２）で予測対象空気調和機３２の運転が停止されている。「住宅冷温熱保持能力」などを考慮していない従来の空調制御においては、オフ設定時刻（Ｔ_ｏｆｆ）で空気調和機の運転を停止しているため、最適オフ時刻（Ｔ_ｏｆｆ２）による運転制御は従来に比べて早い時刻で運転が停止される。図１３の波形図における室温および消費電力の変化から理解できるように、予測対象空気調和機３２に対して最適オフ時刻で早めに運転を停止させて、節電しても、設定時刻における室温による快適指標が快適範囲に維持されており、使用者を不快に感じさせることがない。このため、最適オン／オフ時刻算出処理により算出された最適オフ時刻（Ｔ_ｏｆｆ２）による運転制御は、省エネルギーの観点において優れた効果を奏するものである。

一方、「住宅冷温熱保持能力」などを考慮していない従来の空気調和機に対する運転制御はオフの設定時刻に運転を停止させている。このため、図１３の波形図に示すように、細い実線６２０で示す室温の変化、および細い破線７２０で示す消費電力の変化から理解できるように、省エネルギーの観点では問題を有しており、無駄なエネルギーを消費している。

なお、実施形態１の空気調和機においては、予測対象空気調和機３２の運転を停止させるときには、機器に対するダメージを与えないように、急激な運転停止ではなく、運転動作を徐々に弱めてから停止させる制御を行ってもよい。

前述した実施形態１において説明したように、本発明の空気調和機の最適オン／オフ時刻算出処理を実行するサーバおよび最適オン／オフ時刻算出処理システムにおいては、空気調和機が設置された住宅（部屋）に対して使用者が設定したオン／オフ時刻に関して最適な空調温度制御および空調時間制御を行うことが可能となる。本発明においては、省エネルギーおよび使用者の快適性維持を両立させるという新しい機能を提供している。本発明によれば、空気調和機の設置場所の「住宅冷温熱保持能力」、「室温変化予測モデル」および「消費電力予測モデル」などに基づいて、室温変化を予測し、使用者の快適性を損なわない、かつ、できるだけ運転時間を短縮することができる最適オン／オフ時刻を自動的に算出することが可能となる。

また、本発明においては、「室温変化予測モデル」および「消費電力予測モデル」を作成するとき、および、「室温変化予測モデル」および「消費電力予測モデル」を利用して予測対象空気調和機による運転状況による室温変化と消費電力を予測するとき、機械学習などの人工知能技術によって、空気調和機の使用者の使用習慣に適合した最適なモデルを作成し、精確に予測することができる。

本発明によれば、予測対象空気調和機の設置場所の住宅（部屋）に関する「住宅冷温熱保持能力」に基づいて予測するため、室温変化の予測精度が高いものとなる。また、本発明によれば、予測モデルの作成においては、過去から現在に至るまでの室内温度、室外温度および消費電力の推移を参考しているため、予測精度をさらに向上させることができるものとなる。

なお、「住宅冷温熱保持能力推定モデル」、「室温変化予測モデル」、「消費電力予測モデル」、および／または推定された「住宅冷温熱保持能力」のそれぞれのデータを定期的に更新することにより、常に最新で正確なデータに基づいた予測を行うことができる。

以上は本発明の具体的な実施形態に過ぎず、本発明の保護範囲はこれに限定されるものではない。本発明は図面および前述した具体的な実施形態において前述された内容を含むが、本発明がそれらの内容に限定されるものではない。本発明の機能および構造原理から逸脱しない変更は特許請求の範囲内のものである。

Claims (14)

1. 複数の空気調和機のそれぞれに対応する室内温度記録情報、室外温度記録情報、消費電力記録情報、機種情報および設定温度記録情報を含むデータベース、前記データベースに含まれるデータに基づいて決定された空気調和機設置場所における住宅冷温熱保持能力、並びに前記データベースに含まれるデータに基づいて作成された室温変化予測モデルおよび消費電力予測モデル、を記憶するように構成された記憶装置と、
   前記複数の空気調和機における１つの予測対象空気調和機をオンまたはオフするオン／オフ設定時刻を含む最適オン／オフ時刻算出要求に対して、前記予測対象空気調和機の前記住宅冷温熱保持能力、前記室温変化予測モデルおよび前記消費電力予測モデルに基づいて、室温変化を算出するように構成された予測演算部と、
   前記最適オン／オフ時刻算出要求に対して、前記室温変化および前記オン／オフ設定時刻に基づいて、前記予測対象空気調和機の設置場所における快適指標が所定範囲内に維持される最適オン／オフ時刻を算出するように構成された最適オン／オフ時刻演算部と、
   前記最適オン／オフ時刻を前記予測対象空気調和機へ送信するように構成されたサーバ送信部と、
   を備える、空気調和機の最適オン／オフ時刻算出処理を実行するサーバ。
2. 前記オン／オフ設定時刻が前記予測対象空気調和機を運転停止するオフ時刻である場合、前記最適オン／オフ時刻演算部は、前記予測対象空気調和機の前記オン／オフ設定温度に基づいて、前記予測対象空気調和機の設置場所において前記オフ時刻まで前記快適指標が前記所定範囲内に維持される快適温度を決定し、前記室温変化に基づいて、室内温度が前記快適温度に到達するまでの事前停止期間を算出し、前記オフ時刻より前記事前停止期間だけ早い時刻を最適オフ時刻とするように構成されている、請求項１に記載のサーバ。
3. 前記オン／オフ設定時刻が前記予測対象空気調和機を運転開始するオン時刻である場合、前記最適オン／オフ時刻演算部は、前記予測対象空気調和機の前記設定温度記録情報に基づいて、前記予測対象空気調和機の設置場所において前記オン時刻から前記快適指標が前記所定範囲で維持する快適温度を決定し、前記室温変化に基づいて、室内温度が前記快適温度に到達するまでの予備作動期間を算出し、前記オン時刻より前記予備作動期間だけ早い時刻を最適オン時刻とするように構成されている、請求項１または２に記載のサーバ。
4. 前記予測対象空気調和機が冷房モードにある場合、前記快適温度が前記予測対象空気調和機の前記設定温度記録情報の設定温度より高い温度となり、前記予測対象空気調和機が暖房モードにある場合、前記快適温度が前記予測対象空気調和機の前記設定温度記録情報の設定温度より低い温度となる、請求項２または３に記載のサーバ。
5. 前記快適指標は予測温冷感申告（ＰＭＶ）指数、予測不快者率（ＰＰＤ）または標準有効温度（ＳＥＴ^＊）である、請求項１から４のいずれか１項に記載のサーバ。
6. 前記サーバは、前記データベースに含まれるデータに基づいて住宅冷温熱保持能力推定モデル、前記室温変化予測モデルおよび前記消費電力予測モデルを作成するモデル演算部をさらに備え、
   前記予測演算部は、前記住宅冷温熱保持能力推定モデルおよび前記データベースに含まれるデータに基づいて、前記予測対象空気調和機の前記設置場所の前記住宅冷温熱保持能力を決定するように構成されている、請求項１に記載のサーバ。
7. 前記モデル演算部は、前記室内温度記録情報に基づいて一定時間の室内温度変化率を算出し、前記室内温度変化率および前記機種情報に基づいてクラスタ分けをすることにより前記住宅冷温熱保持能力推定モデルを作成するよう構成されている、請求項６に記載のサーバ。
8. 前記モデル演算部は、前記室内温度記録情報において前記空気調和機が停止してから一定時間の温度変化率を前記室内温度変化率として算出するよう構成されている、請求項７に記載のサーバ。
9. 前記モデル演算部は、重回帰分析、勾配ブースティングまたはロジスティック回帰分析によって、前記データベースに含まれるデータに基づいて、前記室温変化予測モデルおよび前記消費電力予測モデルを作成するよう構成されている、請求項６から８のいずれか１項に記載のサーバ。
10. 一定時間ごとに収集される前記複数の空気調和機のそれぞれの現在室内温度情報、現在室外温度情報および現在消費電力情報を受信して、前記複数の空気調和機のそれぞれに対応する前記室内温度記録情報、前記室外温度記録情報および前記消費電力記録情報に加える第１サーバ受信部と、
    外部情報源から、前記複数の空気調和機のそれぞれの設置場所に対応する室外温度予測情報を受信する第２サーバ受信部と、を備える、請求項６から９のいずれか１項に記載のサーバ。
11. 情報端末または前記予測対象空気調和機から前記最適オン／オフ時刻算出要求を受信する第３サーバ受信部を備える、請求項６から１０のいずれか１項に記載のサーバ。
12. 前記モデル演算部は、前記住宅冷温熱保持能力推定モデル、前記室温変化予測モデルまたは前記消費電力予測モデルを定期的に更新するよう構成されている、請求項６から１１のいずれか１項に記載のサーバ。
13. 請求項１から１２のいずれか１項に記載のサーバと、
    前記サーバへ現在室内温度情報、現在室外温度情報、現在消費電力情報、設定温度記録情報、および機種情報の各データを送信し、前記サーバから最適オン／オフ時刻を受信し、前記最適オン／オフ時刻にしたがって運転開始または運転停止を行うように構成された予測対象空気調和機と、
    前記予測対象空気調和機または前記サーバへオン／オフ設定時刻を送信するように構成された情報端末と、を備える、空気調和機の最適オン／オフ時刻算出処理システム。
14. 前記予測対象空気調和機または前記情報端末は、前記サーバへ最適オン／オフ時刻算出要求を送信するように構成されている、請求項１３に記載の空気調和機の最適オン／オフ時刻算出処理システム。