JP2020136006A - 調光制御装置 - Google Patents

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Abstract

【課題】建物内のユーザに対して強い自然光が直接当たることでユーザが不快に感じることがないように、建物内において適切な光環境を実現する調光制御装置を提供する。【解決手段】調光制御システム100において、調光制御装置12は、建物内に存在する複数のセンサ10から得られるセンサ情報を取得する取得部14と、取得部によって取得されたセンサ情報に基づいて、建物の一部の開口部に設置された調光フィルム18の透過率を制御する制御部16と、を備える。調光制御装置は、自然光と調節された光との両方を居住空間内に射し込ませることにより、建物内において適切な光環境を実現する。【選択図】図1

Description

本発明は、調光制御装置に関する。
従来、スマート窓と、インテリジェント窓コントローラと、指令及び通信デバイスと、ネットワーク上の1又は2以上のリソースとにわたってスマート窓の光学透過率の制御を分散させることができる分散型デバイスネットワーク制御システムアーキテクチャを有するスマート窓システムが知られている(例えば、特許文献1)。
また、空調機と照明装置とが備えられた対象エリアに設けられ、該対象エリアへの日光の入射を遮蔽手段の開閉度で制御する日射遮蔽制御装置が知られている(例えば、特許文献2)。
また、懸濁粒子デバイス(SPDデバイス)の光に対する透明度を動的に変化させるSPD制御装置が知られている(例えば、特許文献3)。
また、ブラインドを制御する省エネルギー制御装置が知られている(例えば、特許文献4)。
また、将来の気象情報を取得する将来気象情報取得部と、将来の気象情報と建物設備の制御方法とを関連付けた情報である設備制御情報を保持する設備制御情報保持部と、取得した将来の気象情報と保持されている設備制御情報とに基づいて建物設備を制御する制御部と、を有する建物設備の制御装置が知られている(例えば、特許文献5)。
また、日射遮蔽部材の最適化を行う日射遮蔽評価システムが知られている(例えば、特許文献6)。
また、建物外部から建物内部に到達する光量値を算出するための演算処理を行う光環境解析用プログラムが知られている(例えば、特許文献7)。
特表2018-510278号公報 特許第4784259号公報 特表2009-508387号公報 特許第5672602号公報 特許5743260号公報 特許3913621号公報 特許5072547号公報
上記特許文献1〜上記特許文献4に記載されている技術は、建物内に入射される光を制御する技術である。また、上記特許文献5〜上記特許文献7に記載されている技術は、建物内部に射し込む光量を算出するための技術である。
ところで、例えば、建物内のユーザに対して強い自然光が直接当たる環境というのは、ユーザが不快に感じることもあり適切でない場合がある。一方、ユーザが居る領域とは異なる領域については、自然光が直接射し込み、その自然光によって照度が保たれた方が光環境としては適切な場合がある。
このため、単に全ての自然光を調光するよりも、建物内に直達する自然光と調節された自然光との両方が適切な度合いで建物内に入射されると、建物内に居るユーザにとって快適な光環境が実現される。
しかし、上記特許文献1〜上記特許文献7の技術は、建物内に直達する自然光と調節された光とによる適切な光環境の実現を目指したものではない。
本発明は上記事実に鑑みて、建物内に直達する自然光と調節された光との両方を居住空間内に射し込ませることにより、建物内において適切な光環境を実現することを目的とする。
本発明に係る調光制御装置は、建物内に存在する複数のセンサから得られるセンサ情報を取得する取得部と、前記取得部によって取得された前記センサ情報に基づいて、前記建物の一部の開口部に設置された調光フィルムの透過率を制御する制御部と、を備える調光制御装置である。本発明に係る調光制御装置によれば、自然光と調節された光との両方を居住空間内に射し込ませることにより、建物内において適切な光環境を実現することができる。
本発明の前記建物は、内側の外壁を表す内皮と、前記内皮の外側に位置する外壁を表す外皮とを含んで構成され、前記制御部は、前記内皮の前記開口部に設置された前記調光フィルムの透過率を制御するようにすることができる。これにより、外皮の開口部から自然光が射し込み、内皮に設置された調光フィルムによって光が調整されることにより、建物内における適切な光環境を実現することができる。
また、本発明の前記制御部は、前記センサ情報と予め設定された制御条件とに基づいて、前記調光フィルムの透過率を制御するようにすることができる。これにより、センサ情報と対応付けられた各種制御条件に応じて、建物内における適切な光環境又は温熱環境を実現することができる。
また、本発明の前記制御部は、前記センサ情報と、学習用の前記センサ情報と前記学習用の前記センサ情報が得られた際の前記調光フィルムの制御結果とが対応付けられた学習用データから予め生成された学習済みモデルとに基づいて、前記調光フィルムの透過率を制御するようにすることができる。これにより、学習用データから学習された学習済みモデルを用いることにより、ユーザの好みに応じた建物内における光環境又は温熱環境を実現することができる。
本発明によれば、自然光と調節された光との両方を居住空間内に射し込ませることにより、建物内において適切な光環境を実現することができる、という効果が得られる。
第1実施形態に係る調光制御システムを示すブロック図である。 本実施形態の建物を説明するための説明図である。 本実施形態の建物の内皮及び外皮の一例を示す図である。 本実施形態の制御条件を説明するための図である。 調光フィルムの制御方法の一例を示す図である。 第1実施形態に係る調光制御装置の調光制御処理ルーチンの内容を示すフローチャートである。 第2実施形態に係る調光制御システムを示すブロック図である。 本実施形態の学習済みモデルの一例を示す図である。 第2実施形態に係る調光制御装置の調光制御処理ルーチンの内容を示すフローチャートである。
以下、図面を参照して本発明の実施形態を詳細に説明する。
[第1実施形態]
<第1実施形態の調光制御システムの構成>
図1は、本発明の第1実施形態に係る調光制御システム100の構成の一例を示すブロック図である。調光制御システム100は、機能的には、図1に示されるように、複数のセンサ10と、調光制御装置12と、調光フィルム18と、空調設備20と、照明設備22と、水噴射設備24とを含んだ構成で表すことができる。
調光制御システム100は、建物内に設置された調光フィルム18の透過率を制御する。本実施形態の建物は、例えば、図2に示されるような建物Aである。図2に示されるように、建物Aの外壁は、内側の外壁を表す内皮Nと、内皮Nの外側に位置する外壁を表す外皮Gとを含んで構成されており、二重構造となっている。
内皮N及び外皮Gは、図3に示されるようなアルミ製のシェードSによって構成されている。シェードSには、図3に示されるような模様が形成されており、アルミによって形成されるアルミ部分ALと開口部Oとを含んで構成されている。このため、内皮N及び外皮Gの開口部Oを通して建物A内に光が射し込む。そのため、内皮Nと外皮Gとの二重構造のシェードSによって建物A内の居住空間に到達する日射量(光量)が制御される。
内皮Nの開口部Oには、ガラス(図示省略)と調光フィルム18とが設置されている。なお、開口部Oにおける、ガラス及び調光フィルム18の設置方法はどのようなものであってもよい。例えば、2枚のガラスの間に調光フィルム18を設置するようにしてもよいし、ガラス上に調光フィルム18を貼り付けてもよい。
内皮Nの開口部Oにガラスが設置されていることにより、内皮Nによって囲まれた居住空間への雨や風の侵入が防止される。また、調光フィルム18は、印加される電圧に応じて透過率が変化する。このため、内皮Nの開口部Oに設置された調光フィルム18の透過率を変化させることにより、内皮Nによって囲まれた居住空間への日射量が更に調整される。
外皮Gの開口部Oにはガラス等の遮蔽物は設置されていないため、風雨を透過させることが可能である。このため、外皮Gと内皮Nとの間には、日射量及び風雨量が調整された半屋外空間である中間領域Mが形成される。中間領域Mの温熱状態を制御することにより、居住空間内の温熱環境の制御が容易になる。中間領域Mの温熱状態の制御については後述する。
複数のセンサ10は、人感センサ10Aと、日射センサ10Bと、温度センサ10Cと、湿度センサ10Dと、照度センサ10Eと、音声センサ10Fと、ウェアラブルデバイス10Gとを含む。これら複数のセンサ10は、建物内の各箇所に設置される。音声センサ10Fは、例えば、スマートスピーカ等によって実現される。また、ウェアラブルデバイス10Gは、建物内に居るユーザに取り付けられている。このため、複数のセンサ10は、建物内に存在している。
人感センサ10Aは、建物内のユーザの位置を検出する。また、日射センサ10Bは、建物内の各箇所に射し込む日射量及び日射方向を検出する。温度センサ10Cは、建物内の温度を検出する。湿度センサ10Dは、建物内の湿度を検出する。照度センサ10Eは、建物内の照度を検出する。音声センサ10Fは、建物内のユーザが発生した音声情報を検出する。また、ウェアラブルデバイス10Gは、ユーザに取り付けられ、例えば、ユーザの生体情報等を検出する。
調光制御装置12は、複数のセンサ10によって取得されたセンサ情報に基づいて、建物内に設置された、調光フィルム18、空調設備20、照明設備22、及び水噴射設備24を制御する。
調光制御装置12は、CPU(Central Processing Unit)、各処理ルーチンを実現するためのプログラム等を記憶したROM(Read Only Memory)、データを一時的に記憶するRAM(Random Access Memory)、記憶手段としてのメモリ、ネットワークインタフェース等を含んだコンピュータによって構成されている。調光制御装置12は、機能的には、図1に示すように、取得部14と、制御条件記憶部15と、制御部16とを備えている。
取得部14は、複数のセンサ10によって取得されたセンサ情報を取得する。
制御条件記憶部15には、センサ情報に応じた制御を行うための制御条件が格納されている。制御条件記憶部15に格納される制御条件は、予め設定される。
例えば、図4に示されるように、複数のセンサ10によって取得されるセンサ情報の値と、そのセンサ情報の値が得られた際の制御内容とが対応付けられて格納される。図4に示されるID「00001」の制御条件では、センサ情報の値が「X1」である場合に、「Y1」という制御内容が実行されることが表されている。
制御部16は、取得部14によって取得されたセンサ情報と、制御条件記憶部15に格納された制御条件とに基づいて、建物の一部である、内皮Nの開口部Oに設置された調光フィルム18の透過率を制御する。また、制御部16は、取得部14によって取得されたセンサ情報と、制御条件記憶部15に格納された制御条件とに基づいて、空調設備20、照明設備22、及び水噴射設備24を併せて制御する。
具体的には、空調設備20及び照明設備22は、例えば、建物Aの内皮Nで囲まれた居住空間に設置される。また、水噴射設備24は、上記図2に示される、建物Aの内皮Nと外皮Gとの間の中間領域Mに設置される。
例えば、制御部16は、取得部14によって取得されたセンサ情報のうちの、人感センサ10Aによって検出されたユーザの位置情報と、日射センサ10Bによって検出された日射方向に関する情報とに基づいて、図5に示されるように、ユーザUが居る領域には直達光が当たらないように、内皮Nの開口部Oに設置された調光フィルム18の一部の透過率を下げる。これにより、外から射し込む光L2についてはユーザUには当たらなくなる。一方、ユーザUが居る領域とは異なる領域については、光L1が直接射し込み、その光L1によって照度が保たれる。また、光L1が居住空間へ直接射し込み、外皮G及び内皮Nに刻まれた模様により、ユーザUが居る領域とは異なる領域に模様が浮かび上がる。これにより、建物A内に居るユーザUにとって快適な光環境が実現される。
なお、この場合には、制御部16は、時刻を考慮するようにしてもよい。具体的には、夕暮れ時に西日が射し込むのを防ぎたい場合、制御部16は、現時刻が予め設定された時刻以降である場合に、ユーザUが居る領域には光が当たらないように、内皮Nの開口部Oに設置された調光フィルム18の一部の透過率を下げるようにしてもよい。
また、制御部16は、照度センサ10Eによって検出された内皮N内の照度情報に基づいて、照度が予め定められた値未満である場合に、内皮Nの開口部Oに設置された調光フィルム18の一部の透過率を上げるようにしてもよい。これにより、内皮Nに射し込む光量が増加し、内皮Nによって囲まれた居住空間内の照度が上がる。一方、制御部16は、照度センサ10Eによって検出された内皮N内の照度情報に基づいて、照度が予め定められた値以上である場合に、内皮Nの開口部Oに設置された調光フィルム18の一部の透過率を下げるようにしてもよい。これにより、内皮Nに射し込む光量が低下し、内皮Nによって囲まれた居住空間内の照度が下がる。
このように、調光フィルム18の一部の透過率が制御されることにより、内皮Nによって囲まれた居住空間に射し込む光量が調整され、適切な光環境が実現される。
また、制御部16は、湿度センサ10Dによって検出された、内皮Nによって囲まれた居住空間の湿度情報に基づいて、湿度が予め定められた値以上である場合に、内皮Nの開口部に設置された調光フィルム18の一部の透過率を上げるようにしてもよい。または、制御部16は、湿度センサ10Dによって検出された、居住空間内の湿度情報に基づいて、湿度が予め定められた値以上である場合に、空調設備20を動作させ湿度を低下させるようにしてもよい。
また、制御部16は、温度センサ10Cによって検出された内皮N内の温度情報に基づいて、内皮N内の温度が予め定められた値未満である場合に、内皮Nの開口部Oに設置された調光フィルム18の一部の透過率を上げるようにしてもよい。これにより、内皮Nに射し込む光量が増加し、内皮N内の温度が上昇する。一方、制御部16は、温度が予め定められた値以上である場合に、内皮Nの開口部Oに設置された調光フィルム18の一部の透過率を下げるようにしてもよい。これにより、内皮Nに射し込む光量が低下し、内皮N内の温度が低下する。
また、制御部16は、内皮N内の温度が予め定められた値以上である場合に、内皮Nと外皮Gとの間に設置された水噴射設備24を制御し、水噴射設備24から水が噴射されるように制御する。水噴射設備24から水が噴射されることにより、内皮Nと外皮Gとの間の領域Mの温度が低下することによって内皮Nによって囲まれた居住空間内の温度も低下する。
中間領域Mにおいて水が噴射することにより、内皮Nによって囲まれた居住空間に居るユーザは涼感を得ることができる。その一方で、居住空間内に水は侵入しないため、居住空間内の湿度は上昇せず、ユーザに対して適切な温熱環境が提供される。
このように、調光フィルム18の一部の透過率が制御されることにより、内皮Nによって囲まれた居住空間に射し込む光量が調整され、かつ各設備が制御されることにより、適切な温熱環境が実現される。
また、制御部16は、音声センサ10Fによって検出された、ユーザからの音声情報に基づいて、内皮Nの開口部に設置された調光フィルム18の一部の透過率を制御するようにしてもよい。例えば、音声センサ10Fによって「暑いな」という音声情報が検出された場合、制御部16は、調光フィルム18の一部の透過率を下げるように制御する。また、音声センサ10Fによって「寒いな」という音声情報が検出された場合、制御部16は、調光フィルム18の一部の透過率を上げるように制御する。これにより、内皮Nに射し込む光量に応じて、内皮N内の温度が制御され、適切な温熱環境が実現される。また、制御部16は、ユーザからの音声情報に基づいて、空調設備20を併せて制御するようにしてもよい。
また、制御部16は、ウェアラブルデバイス10Gによって検出された、ユーザの生体情報に基づいて、内皮Nの開口部に設置された調光フィルム18の一部の透過率を制御するようにしてもよい。例えば、ウェアラブルデバイス10Gによって、ユーザの生体情報の一例である体温が検出され、体温が所定の温度以上である場合、制御部16は、調光フィルム18の一部の透過率を下げるように制御する。また、体温が所定の温度未満である場合、制御部16は、調光フィルム18の一部の透過率を上げるように制御する。これにより、内皮Nに射し込む光量に応じて、内皮N内の温度が制御され、適切な温熱環境が実現される。
制御部16によって実行される上記のような制御処理内容は、制御条件記憶部15に制御条件として予め格納される。そのため、制御部16は、複数のセンサ10によって検出されたセンサ情報と、制御条件記憶部15に格納された制御条件とに基づいて、各制御処理を実行する。
調光フィルム18、空調設備20、照明設備22、及び水噴射設備24は、制御部16による制御に応じて駆動する。
<調光制御システムの作用>
次に、図6を参照して、調光制御システム100の作用を説明する。調光制御システム100の複数のセンサ10がセンサ情報を検出し始めると、調光制御装置12は、図6に示す調光制御ルーチンを実行する。調光制御ルーチンは、複数のセンサ10によってセンサ情報が検出される毎に実行される。
<調光制御処理ルーチン>
ステップS100において、取得部14は、複数のセンサ10によって検出されたセンサ情報を取得する。
ステップS102において、制御部16は、制御条件記憶部15に格納された制御条件を読み出す。
ステップS104において、制御部16は、上記ステップS100で取得されたセンサ情報と、上記ステップS102で読み出された制御条件とに基づいて、調光フィルム18、空調設備20、照明設備22、及び水噴射設備24の少なくとも1つを制御する。例えば、制御部16は、上記ステップS100で取得されたセンサ情報のうちの、人感センサ10Aによって検出されたユーザの位置情報と、日射センサ10Bによって検出された日射方向に関する情報とに基づいて、ユーザUが居る領域には直達光が当たらないように、内皮Nの開口部Oに設置された調光フィルム18の一部の透過率を下げる。
以上詳細に説明したように、本実施形態の調光制御装置は、建物内に存在する複数のセンサから得られるセンサ情報に基づいて、建物の一部の開口部に設置された調光フィルムの透過率を制御する。これにより、建物内に直達する自然光と調節された光との両方を居住空間内に射し込ませることによって、建物内において適切な光環境を実現することができる。また、調光フィルムの透過率を制御することにより、内皮によって囲まれた居住空間内の温度を制御することができ、建物内における適切な温熱環境を実現することができる。
更に、本実施形態の調光制御装置は、建物内の調光フィルム以外の設備(例えば、空調設備、照明設備、及び水噴射設備等)も併せて制御する。これにより、適切な光環境及び温熱環境が実現される。
また、本実施形態によれば、内皮と外皮との二重構造のシェードによって日射量が制御され、更に、調光制御装置によって日射量が制御される。これにより、日射を制御するシェードの複雑性、建物の立地や天候等の外乱による日射量の相違、建物を利用するユーザの好みの相違を考慮して、適切な光環境及び温熱環境を居住空間に居るユーザに提供することができる。
例えば、所望の日射量を実現するためにシェードの設計が複雑になってしまう場合には、その日射量をシェードによって実現させるのではなく、調光フィルムの透過率の制御によって実現させることができる。また、シェードにより現れる模様を所望のものとするためにシェードの設計が複雑になってしまう場合には、調光フィルムの透過率の制御によって所望の模様を出現させることができる。
また、建物内に到達する日射量が、建物の立地や天候等の外乱によって左右されてしまう場合であっても、調光フィルムによって日射量を制御することができる。例えば、建物の立地条件によっては日射方向が異なるため、日射方向を考慮して制御条件を設定することにより、建物の立地等の外乱を考慮した制御を実現することができる。
更に、建物を利用するユーザの好みに応じて、調光フィルムを制御することができる。例えば、ユーザの好みに応じて制御条件を予め設定することにより、ユーザの好みに応じた制御を実現することができる。
[第2実施形態]
次に、第2実施形態について説明する。第2実施形態では、調光フィルムを含む各設備を制御する際に、学習済みモデルを用いる点が第1実施形態と異なる。なお、第1実施形態と同様の構成となる部分については、同一符号を付して説明を省略する。
<第2実施形態の調光制御システムの構成>
第2実施形態における調光制御システム200の調光制御装置212は、図7に示されるように、取得部14と、学習済みモデル記憶部215と、制御部216とを備えている。
学習済みモデル記憶部215には、センサ情報に応じた制御内容を得るための学習済みモデルが格納されている。本実施形態の学習済みモデルは、学習用のセンサ情報と当該学習用のセンサ情報が得られた際の調光フィルム18を含む各設備の制御結果とが対応付けられた学習用データから予め生成される。
例えば、本実施形態の学習済みモデルは、図8に示されるような学習済みモデルである。例えば、本実施形態の学習済みモデルとしては、図8に示されるように、モデルの一例としてニューラルネットワークを用いることができ、学習アルゴリズムの一例としてディープラーニングを用いることができる。
図8に示される学習済みモデルは、センサ情報を入力すると、制御内容に対応する確率が出力される。例えば、学習済みモデルからは、制御内容1に対する確率が0.8、制御内容2に対する確率が0.1といった情報が出力される。
制御部216は、取得部14によって取得されたセンサ情報と、学習済みモデル記憶部215に格納された学習済みモデルとに基づいて、調光フィルム18の透過率を制御する。また、制御部216は、取得部14によって取得されたセンサ情報と、学習済みモデル記憶部215に格納された学習済みモデルとに基づいて、空調設備20、照明設備22、及び水噴射設備24を併せて制御する。
具体的には、制御部216は、センサ情報を学習済みモデルへ入力し、学習済みモデルから出力された各確率のうち最も高い確率の制御内容を特定する。そして、制御部216は、特定された制御内容を実現するように、調光フィルム18、空調設備20、照明設備22、及び水噴射設備24の少なくとも1つを制御する。
これにより、ユーザの好みの制御内容に応じた学習用データを設定することにより、ユーザの好みに応じた制御を実現することができる。
<第2実施形態の調光制御システムの作用>
次に、図9を参照して、第2実施形態の調光制御システム200の作用を説明する。調光制御システム200の複数のセンサ10がセンサ情報を逐次検出し始めると、調光制御装置212は、図9に示す調光制御ルーチンを実行する。調光制御ルーチンは、複数のセンサ10によってセンサ情報が検出される毎に実行される。
<調光制御処理ルーチン>
ステップS100において、取得部14は、複数のセンサ10によって取得されたセンサ情報を取得する。
ステップS202において、制御部216は、学習済みモデル記憶部215に格納された学習済みモデルを読み出す。
ステップS204において、制御部216は、上記ステップS100で取得されたセンサ情報と、上記ステップS202で読み出された学習済みモデルとに基づいて、調光フィルム18、空調設備20、照明設備22、及び水噴射設備24の少なくとも1つを制御する。具体的には、制御部216は、センサ情報を学習済みモデルへ入力し、学習済みモデルから出力された各確率のうち最も高い確率の制御内容を特定する。そして、制御部216は、特定された制御内容を実現するように、調光フィルム18、空調設備20、照明設備22、及び水噴射設備24の少なくとも1つを制御する。
以上詳細に説明したように、第2実施形態の調光制御装置は、建物内に存在する複数のセンサから得られるセンサ情報と、学習済みモデルとに基づいて、建物の一部の開口部に設置された調光フィルムを含む各設備を制御する。学習用データから学習された学習済みモデルを用いることにより、建物を利用するユーザの好みに応じた建物内における光環境及び温熱環境を実現することができる。
なお、本発明は、上述した実施形態に限定されるものではなく、この発明の要旨を逸脱しない範囲内で様々な変形や応用が可能である。
例えば、本実施形態では、調光フィルム18以外の設備として、空調設備20、照明設備22、及び水噴射設備24を制御する場合を例に説明したが、これに限定されるものではない。調光制御システムは、これらの設備以外の設備を制御するようにしてもよい。また、水噴射設備24は、水に替えて霧を噴射するようにしてもよい。
また、調光制御装置は、センサ情報以外の情報を考慮して調光フィルム18を制御するようにしてもよい。例えば、調光制御装置は、天気情報に基づき、調光フィルム18を制御するようにしてもよい。
なお、外皮Gの開口部Oの一部には、例えば、遮蔽物の一例であるガラス等を設置するようにしてもよい。また、外皮Gの開口部Oのガラス上に調光フィルム18が貼り付けられているようにしてもよい。この場合には、内皮Nに貼り付けられた調光フィルム18と共に、外皮Nに貼り付けられた調光フィルム18も併せて制御するようにしてもよい。
また、上記実施形態では、モデルの一例としてのニューラルネットワークモデルをディープラーニングによって学習させる場合を例に説明したが、これに限定されるものではない。例えば、ニューラルネットワークモデルとは異なる他のモデルを、ディープラーニングとは異なる他の学習方法によって学習させてもよい。例えば、ディープラーニングを用いずに、強化学習を用いて学習済みモデルを得るようにしてもよい。この場合には、行動aに対応する調光フィルム10の制御内容に対する報酬を設定する。そして、その報酬が最も多く得られるような学習済みモデルが生成される。
また、上記では本発明に係るプログラムが記憶部(図示省略)に予め記憶(インストール)されている態様を説明したが、本発明に係るプログラムは、CD−ROM、DVD−ROM及びマイクロSDカード等の記録媒体に記録されている形態で提供することも可能である。
10 複数のセンサ
10A 人感センサ
10B 日射センサ
10C 温度センサ
10D 湿度センサ
10E 照度センサ
10F 音声センサ
10G ウェアラブルデバイス
12 調光制御装置
14 取得部
15 制御条件記憶部
16,216 制御部
18 調光フィルム
20 空調設備
22 照明設備
24 水噴射設備
100 調光制御システム
215 学習済みモデル記憶部

Claims (4)

  1. 建物内に存在する複数のセンサから得られるセンサ情報を取得する取得部と、
    前記取得部によって取得された前記センサ情報に基づいて、前記建物の一部の開口部に設置された調光フィルムの透過率を制御する制御部と、
    を備える調光制御装置。
  2. 前記建物は、内側の外壁を表す内皮と、前記内皮の外側に位置する外壁を表す外皮とを含んで構成され、
    前記制御部は、前記内皮の前記開口部に設置された前記調光フィルムの透過率を制御する、
    請求項1に記載の調光制御装置。
  3. 前記制御部は、前記センサ情報と予め設定された制御条件とに基づいて、前記調光フィルムの透過率を制御する、
    請求項1又は請求項2に記載の調光制御装置。
  4. 前記制御部は、前記センサ情報と、学習用の前記センサ情報と前記学習用の前記センサ情報が得られた際の前記調光フィルムの制御結果とが対応付けられた学習用データから予め生成された学習済みモデルとに基づいて、前記調光フィルムの透過率を制御する、
    請求項1〜請求項3の何れか1項に記載の調光制御装置。
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