JP2022186153A - 機器制御システム - Google Patents

Abstract

【課題】電力消費量を抑えつつ室内環境を快適にするように機器を制御することを可能とすることができる機器制御システムを提供する。【解決手段】制御対象となる室内について、湿度、明るさ、音の大きさ、臭気成分濃度、化学物質濃度、ユーザの着衣量、または、前記ユーザの運動量のうちの１以上を検出するとともに、室温および外気温を検出する検出部と、前記検出部の検出結果に基づいて、前記室温に影響する機器を制御する制御部と、を備える機器制御システム。【選択図】図１

Description

本発明は、機器制御システムに関する。

住宅の高気密・高断熱化が進み、さらには２０２０年春以降における在宅時間の増加などにより、暮らしの変化とともに、住まいのあり方、あるいは、望まれるプランまたは性能にも変化が求められている。

特許文献１に記載された空調システムでは、被制御エリアに供給する熱エネルギーを生成するように構成された熱源機と、この熱源機によって生成された熱エネルギーを前記被制御エリアの複数の領域に配分するように構成された複数の空調ユニットと、複数の小部屋に仕切られた前記被制御エリアの各小部屋と前記空調ユニットとを対応付けた関連付け情報と、気象情報と、各小部屋の居住者（入居者）の情報と、各空調ユニットの設定温度とに基づいて、各小部屋に人が在室する間の快適性が向上するように、前記熱源機の起動停止と各空調ユニットの起動停止とを制御するように構成された予測制御部とを備える（特許文献１参照。）。

特開２０２０－０７０９４５号公報

しかしながら、特許文献１に記載された技術では、室内環境が空調制御に十分に反映されない場合があった。
例えば、戸建て住宅などの建物では、太陽から得られる日射量（日射熱）の影響の変化により室温が時間とともに変化すること、および、室内照度が時間とともに変化することが発生する。
さらに、個々の建物ごとに、断熱性能、窓の大きさ、形状、および間取りが異なるため、時間とともに変化する日射量および室内照度の量も、個々の建物ごとに異なる。

例えば、居住者の情報と設定温度のみによる予測制御が行われる場合、電力消費量を抑制しつつ快適性を向上させることが難しかった。
また、室内環境が変化した後に環境制御機器の操作が行われる場合、室内温熱環境の変化の抑制を行うことが難しかった。
また、電力消費量を抑えつつ機器制御を行うためには、相反するパラメーターを最適化する必要があった。

本発明は、このような事情を考慮してなされたもので、電力消費量を抑えつつ室内環境を快適にするように機器を制御することを可能とすることができる機器制御システムを提供することを課題とする。

一構成例として、制御対象となる室内について、湿度、明るさ、音の大きさ、臭気成分濃度、化学物質濃度、ユーザの着衣量、または、前記ユーザの運動量のうちの１以上を検出するとともに、室温および外気温を検出する検出部と、前記検出部の検出結果に基づいて、前記室温に影響する機器を制御する制御部と、を備える機器制御システムである。

本発明に係る機器制御システムによれば、電力消費量を抑えつつ室内環境を快適にするように機器を制御することを可能とすることができる。

実施形態に係る機器制御システムの構成の一例を示す図である。 実施形態に係る住環境の予測値と制御目標値との関係の一例を示す図である。 実施形態に係る住環境の予測の具体例を示す図である。 実施形態に係る室内環境の測定値テーブルの一例を示す図である。 実施形態に係る室内環境の予測値テーブルの一例を示す図である。 実施形態に係る室内環境の目標値テーブルの一例を示す図である。 実施形態に係る制御対象機器－測定点テーブルの一例を示す図である。 実施形態に係る制御対象機器－状態テーブルの一例を示す図である。 実施形態に係る測定値、予測値および制御値の関係の例を示す図である。 実施形態に係る機器制御システムにおいて行われる処理の手順の一例を示す図である。

以下、図面を参照し、本発明の実施形態について説明する。

［機器制御システム］
図１は、実施形態に係る機器制御システム１の構成の一例を示す図である。
機器制御システム１は、検出部１１と、機器部１２と、機器制御装置１３と、管理装置３１と、情報提供部５１と、を備える。

本実施形態では、検出部１１と、機器部１２と、機器制御装置１３は、室内Ｒ１に備えられている。また、管理装置３１と、情報提供部５１は、室内Ｒ１の外部に備えられている。
本実施形態では、機器制御システム１は、室内Ｒ１の環境を調整するための機器を制御する。

ここで、室内Ｒ１は、所定の建物の内部の一部または全部を表す。
例えば、室内Ｒ１は、所定の建物にある１つの部屋の内部であってもよく、同じ建物にある２つ以上の部屋の内部であってもよく、あるいは、所定の建物の内部のすべてであってもよい。
所定の建物としては、任意の建物であってもよく、例えば、個人の家屋であってもよく、集合住宅であってもよく、あるいは、商業施設などの建物であってもよい。

また、本実施形態では、室内Ｒ１の居住者が、機器制御システム１におけるユーザであるとして、説明する。
つまり、本実施形態では、機器制御システム１により、当該居住者にとって快適な住環境を実現するように制御を行う。
なお、機器制御システム１が適用される室内Ｒ１などに応じて、様々な者がユーザとして設定されてもよい。

本実施形態では、管理装置３１は、インターネットなどに設置されたサーバー装置であり、いわゆるクラウドの装置である。他の構成例として、管理装置３１の機能の一部または全部が室内Ｒ１に備えられてもよい。
本実施形態では、管理装置３１がクラウドの装置として構成される場合、例えば、機器制御装置１３と管理装置３１との通信環境は、室内Ｒ１の他の通信環境（例えば、インターネット環境）から独立した通信環境とされてもよい。
また、管理装置３１がクラウドの装置として構成される場合、管理装置３１は、機器制御装置１３の稼働を監視する処理（稼働監視サービスの処理）を行ってもよい。管理装置３１は、例えば、機器制御装置１３の状態を管理してもよく、機器制御装置１３の再起動あるいはアップデートなどを実行させる制御を行ってもよい。

本実施形態では、情報提供部５１は、気象情報を提供する気象庁などのように、所定の情報を提供する機関に備えられている。
情報提供部５１は、例えば、機器制御装置１３と管理装置３１との一方または両方と、ＡＰＩ（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ Ｐｒｏｇｒａｍｍｉｎｇ Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）で連携していてもよい。
なお、他の構成例として、情報提供部５１の機能の一部または全部が室内Ｒ１に備えられてもよい。

本実施形態のように、機器制御システム１が複数の装置から構成される場合、必要に応じて、一の装置と他の装置との間で通信が行われる。当該通信としては、例えば、有線の通信が用いられてもよく、あるいは、無線の通信が用いられてもよい。

なお、図１の例は、機器制御システム１のそれぞれの機能が備えられる場所を示した一つの構成例であり、他の任意の構成が用いられてもよい。

例えば、管理装置３１は、機器制御システム１の外部の機能部であると捉えられてもよく、この場合、機器制御システム１は管理装置３１を備えないと捉えられてもよい。
例えば、情報提供部５１は、機器制御システム１の外部の機能部であると捉えられてもよく、この場合、機器制御システム１は情報提供部５１を備えないと捉えられてもよい。
なお、本実施形態では、情報提供部５１から提供される情報が用いられる場合を示すが、このような情報が用いられない場合があってもよい。

＜検出部＞
検出部１１は、所定の情報を検出する。
本実施形態では、当該所定の情報は、室内Ｒ１の環境を調整するために参照される情報であり、例えば、室内Ｒ１の環境の状態を表す情報、あるいは、室内Ｒ１の環境に影響を与える外部（室内Ｒ１に対して外部）の状態を表す情報である。

具体例として、検出対象となる所定の情報は、温度の情報、湿度の情報、明るさの情報、音の大きさの情報、臭気成分濃度の情報、化学物質濃度の情報、日射取得量の情報、換気量の情報、電力消費量（消費電力量などと呼ばれてもよい。）の情報、ガス使用量の情報、水道使用量の情報などである。

温度の情報としては、室内Ｒ１の室内温度の情報、および、外気温の情報が用いられる。温度の単位としては、［℃］（Ｃｅｌｓｉｕｓ）などが用いられてもよい。
湿度の情報としては、室内Ｒ１の湿度の情報が用いられる。湿度の情報としては、例えば、相対湿度［％］の情報が用いられてもよく、あるいは、絶対湿度［ｇ／ｍ^３］の情報が用いられてもよい。

明るさの情報としては、室内Ｒ１の明るさの情報が用いられる。明るさの情報としては、例えば、照度［ｌｘ］の情報が用いられてもよく、あるいは、輝度［ｃｄ／ｍ^２］の情報が用いられてもよい。
音の大きさの情報としては、室内Ｒ１の音（室外から到来する音を含んでもよい。）の大きさの情報が用いられる。音の大きさの単位としては、［ｄＢ］または［ｓｏｎｅ］が用いられてもよい。また、音の大きさの情報として、音の強さ［Ｗ／ｍ^２］の情報が用いられてもよく、あるいは、音圧［Ｐａ］の情報が用いられてもよい。

臭気成分濃度の情報としては、室内Ｒ１の臭気成分濃度の情報が用いられる。臭気成分濃度の単位としては、［ｐｐｍ］などが用いられてもよい。
化学物質濃度の情報としては、室内Ｒ１の化学物質濃度の情報が用いられる。化学物質濃度の単位としては、［ｐｐｍ］などが用いられてもよい。化学物質濃度の一例として、二酸化炭素濃度が用いられてもよい。

日射取得量の情報としては、室内Ｒ１において取得される日射量の情報が用いられる。室内Ｒ１において取得される日射量は、例えば、室内Ｒ１に設けられた窓などから室内Ｒ１に入ってくる日射量である。日射取得量の単位としては、［Ｗ／ｍ^２］が用いられてもよい。なお、日射取得量の情報としては、日射熱の取得量の情報が用いられてもよい。

換気量の情報としては、室内Ｒ１の換気量の情報が用いられる。換気量の単位としては、［ｍ^３／ｈ］などが用いられてもよい。
電力消費量の情報としては、室内Ｒ１に関して使用される所定の１つ以上の機器の電力消費量の情報が用いられる。当該機器は、例えば、機器制御部１１５による制御対象の機器であってもよく、あるいは、それ以外の機器（説明の便宜上、非制御対象機器とも呼ぶ。）であってもよい。他の例として、電力消費量として、室内Ｒ１に関する全体の電力消費量が用いられてもよい。電力消費量の単位としては、［Ｗｈ］などが用いられてもよい。

ガス使用量の情報としては、室内Ｒ１で使用されるガスの使用量の情報が用いられる。ガス使用量の単位としては、［ｍ^３］などが用いられてもよい。
水道使用量の情報としては、室内Ｒ１で使用される水道の使用量の情報が用いられる。水道使用量の単位としては、［ｍ^３］などが用いられてもよい。

また、具体例として、検出対象となる所定の情報は、居住者の着衣量の情報、居住者の運動量（活動量などと呼ばれてもよい。）の情報、居住者の生体の情報（生体情報）、居住者の生活行為（行動）の情報、居住者の生活リズムの情報、居住者の居場所（位置）の情報などであってもよい。

居住者の着衣量の情報は、例えば、居住者に装着されるセンサによって検出される情報であってもよい。具体例として、居住者の着衣量の情報は、居住者の着衣に付された識別情報を検出するセンサにより検出される情報であってもよい。具体例として、居住者の着衣量の情報は、居住者に付けられた着衣の重さに応じた情報であってもよく、あるいは、居住者に付けられた着衣の枚数に応じた情報であってもよい。
他の例として、居住者の着衣量の情報は、居住者あるいは他の箇所を撮像するカメラ（センサの一例）による撮像結果に基づいて検出される情報であってもよい。
他の例として、居住者の着衣量の情報は、居住者、または、他の者（例えば、居住者を世話する者など）により手動で入力された情報に基づいて検出される情報であってもよい。

居住者の運動量の情報は、例えば、居住者の動きを検出するセンサにより検出される情報であってもよい。当該センサは、居住者に装着されてもよく、あるいは、居住者を撮像するカメラ（センサの一例）などであってもよい。

居住者の生体の情報は、例えば、居住者に装着されるセンサにより検出されてもよい。生体の情報としては、例えば、体温、心拍数、呼吸数などの情報であってもよい。
居住者の生活行為の情報は、例えば、室内Ｒ１に設置されたセンサにより検出されてもよい。居住者の生活行為の情報としては、例えば、風呂、トイレ、洗面などの情報であってもよい。
居住者の生活リズムの情報は、例えば、居住者に装着されるセンサ、あるいは、室内Ｒ１に設置されたセンサにより検出されてもよい。居住者の生活リズムの情報は、例えば、起床、就寝、食事、風呂、トイレ、洗面などの情報であってもよい。

ここで、居住者の運動量の情報は、例えば、居住者の生体の情報、居住者の生活行為の情報、居住者の生活リズムの情報などのうちの１以上に基づいて、検出（例えば、推定）されてもよい。

居住者の居場所の情報は、例えば、室内Ｒ１に設置されたセンサにより検出されてもよい。当該センサは、カメラ（センサの一例）であってもよい。
具体例として、検出対象となる所定の情報は、居住者が室内Ｒ１に存在するか否かを示す情報（在／不在の情報）であってもよい。

ここで、居住者が室内Ｒ１に存在するか否かは、任意の手法により検出されてもよい。
一例として、室内Ｒ１に設けられた人感センサなどによって、室内Ｒ１に人（ここでは、居住者）が存在するか否かを検出（判定）する手法が用いられてもよい。

他の例として、居住者によって操作されるボタンなどの操作部を室内Ｒ１などに備え、当該操作部の操作に応じて出力される信号に基づいて室内Ｒ１に居住者が存在するか否かを検出（判定）する手法が用いられてもよい。
この場合、当該操作部は、例えば、居住者が室内Ｒ１に存在することを表す操作状態と、居住者が室内Ｒ１に存在しないことを表す操作状態を有する。そして、居住者は、室内Ｒ１から外部に出るとき、および、外部から室内Ｒ１に入るときなどに、当該操作部を操作する。

他の例として、居住者によって使用されることが想定される１つ以上の機器の電力消費量に基づいて室内Ｒ１に居住者が存在するか否かを検出（判定）する手法が用いられてもよい。
この場合、例えば、所定の期間において、当該機器の電力消費量が所定の閾値以上である状況が発生したときには室内Ｒ１に居住者が存在すると判定されてもよい。

また、具体例として、検出対象となる所定の情報は、居住者の嗜好（好みなどと呼ばれてもよい。）に関する情報であってもよい。
居住者の嗜好としては、例えば、居住者が希望する内容であり、具体例として、最優先に実行されることを希望する制御内容、実行されないことを希望する制御内容、温度あるいは湿度などの任意の物理量に関して希望する値、各種のパラメーターの有効な範囲などであってもよい。
なお、このような情報を検出する検出部としては、例えば、居住者によって操作されて居住者の嗜好を受け付ける操作部が用いられてもよい。当該操作部は、例えば、ボタン、キー、マウス、タッチパネル、音声入力部などであってもよい。

また、具体例として、検出対象となる所定の情報は、居住者によって設定された設定内容であってもよい。
居住者によって設定された設定内容としては、例えば、エアコンなどの機器に対する温度あるいは湿度などの設定内容であってもよい。
設定内容としては、例えば、設定値が用いられてもよく、あるいは、他の設定内容が用いられてもよい。
なお、このような情報を検出する検出部としては、例えば、エアコンなどの機器に対する設定内容を検出するセンサが用いられてもよい。

また、具体例として、検出対象となる所定の情報は、居住者によって手動で行われた住環境に関する作業の内容を表す情報であってもよい。
当該作業としては、例えば、窓の開閉作業（窓を開ける作業、窓を閉じる作業）、ブラインドの開閉作業、シャッターの開閉作業、照明のオンオフ作業（照明を点灯させる作業、照明を消灯させる作業）などであってもよい。
なお、このような情報を検出する検出部としては、例えば、窓などに対する作業内容を検出するセンサが用いられてもよい。

ここで、検出部１１は、例えば、検出対象となる情報ごとに、当該情報を検出するセンサを備えている。
また、同一の種類の物理量（例えば、室温という種類の物理量、または、他の種類の物理量）について、当該物理量を検出するセンサが室内Ｒ１の１箇所に（つまり、総じて１個のセンサが）設けられてもよく、あるいは、当該物理量を検出するセンサが室内Ｒ１の異なる２以上の箇所（異なる２以上の測定点）に（つまり、総じて２個以上のセンサが）設けられてもよい。
なお、検出部１１は、２種類以上の情報を検出するマルチセンサを備えていてもよい。

＜制御装置＞
機器制御装置１３は、例えば、ゲートウェイ装置として構成されてもよい。
機器制御装置１３は、検出情報取得部１１１と、外部提供情報取得部１１２と、情報送信部１１３と、情報受信部１１４と、機器制御部１１５と、を備える。
検出情報取得部１１１は、検出部１１によって検出された情報を取得する。
外部提供情報取得部１１２は、情報提供部５１から提供される情報を取得する。

ここで、検出情報取得部１１１により検出部１１によって検出された情報を取得するタイミングと、外部提供情報取得部１１２により情報提供部５１から提供される情報を取得するタイミングとしては、それぞれ、任意のタイミングが用いられてもよく、例えば、定期的なタイミングが用いられてもよい。
また、これらのタイミングとしては、例えば、同じタイミングが用いられてもよく、あるいは、異なるタイミングが用いられてもよい。

情報送信部１１３は、所定の情報を管理装置３１に送信する。
ここで、本実施形態では、当該所定の情報は、検出部１１によって検出された情報の一部または全部を含んでもよく、また、機器部１２の制御の状態（制御状況などと呼ばれてもよい。）を表す情報の一部または全部を含んでもよい。
機器部１２の制御の状態を表す情報は、機器部１２に対して設定された制御値の情報を含んでもよく、また、機器部１２に対して行われた制御の履歴を表す情報を含んでもよい。また、機器部１２の制御の状態を表す情報は、機器部１２の状態（制御された結果の状態）を表す情報を含んでもよい。なお、機器部１２の制御の状態を表す情報は、機器部１２に含まれる機器ごとの情報であってもよい。

情報受信部１１４は、管理装置３１から送信される情報を受信する。
機器制御部１１５は、機器部１２を制御する機能を有する。機器制御部１１５は、所定の情報に基づいて、機器部１２を制御する。本実施形態では、機器制御部１１５は、機器部１２を制御するための値（制御値）を機器部１２に出力することで、機器部１２を制御する。
本実施形態では、当該所定の情報は、情報受信部１１４によって受信された情報の一部または全部を含んでもよい。
また、本実施形態では、当該所定の情報は、検出部１１によって検出された情報の一部または全部を含んでもよい。
また、本実施形態では、当該所定の情報は、外部提供情報取得部１１２によって取得された情報の一部または全部を含んでもよく、また、当該情報から推測される情報を含んでもよい。

また、当該所定の情報は、機器部１２を制御するための基準となる情報（説明の便宜上、機器制御基準情報と呼ぶ。）を含んでもよい。
機器制御基準情報としては、例えば、一般的に知られている情報が用いられてもよく、あるいは、機器制御システム１ごとに独自に設定された情報が用いられてもよい。

一般的に知られている情報として、温熱あるいは照度などに関する快適域判断指標となる情報が用いられてもよい。
具体例として、ＡＳＨＲＡＥ５５－２００４による快適温湿度範囲のような標準有効温度（ＳＥＴ^＊）が快適域判断指標として使用されてもよい。標準有効温度（ＳＥＴ^＊）は、人体からの熱放散量と環境因子、生理因子との関係、ならびに生理的な体温調節機能をシミュレートした数学モデルに基づく快適域判断指標であり、夏冬などの快適域判断指標がある。

また、照度の快適域判断指標は、居住者が室内Ｒ１に存在する状態（在室中の状態）と、居住者が室内Ｒ１に存在しない状態（不在の状態）とで、異なる快適域判断指標が使用されるように切り替えられてもよい。

なお、快適域判断指標としては、上記のものに限られない。
例えば、温熱快適性判断指標として、予想平均温冷感申告（ＰＭＶ：Ｐｒｅｄｉｃｔｅｄ Ｍｅａｎ Ｖｏｔｅ）、作用温度、あるいは、室温などが用いられてもよい。
また、照度の快適性判断指標として、ＪＩＳＺ９１１０で規定されている照度基準、明るさ感などが用いられてもよい。
また、他の快適性判断指標として、湿度、不快指数、騒音の音圧レベル、あるいは、ＣＯ_２濃度などが用いられてもよい。

また、機器制御部１１５は、機器部１２の制御の状態を表す情報を管理する。
機器制御部１１５は、機器部１２の状態を表す情報を機器部１２から取得する機能を有する。

ここで、機器制御部１１５は、例えば、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）などのプロセッサーを用いて構成されてもよい。この場合、機器制御部１１５は、当該プロセッサーによって制御プログラムを実行することで、機器部１２を制御する。
なお、機器制御部１１５は、各種の情報を記憶する記憶部を備えてもよい。当該情報は、例えば、制御プログラム、機器部１２の制御の状態を表す情報、機器部１２を制御するための基準となる情報などであってもよい。

また、機器制御部１１５は、例えば、既に行われた機械学習の結果に基づいて、機器部１２を制御するための値（制御値）を決定してもよい。
この場合、当該機械学習の結果は、任意の記憶部に記憶されてもよく、例えば、機器制御部１１５が記憶部を備える場合の当該記憶部に記憶されてもよい。

＜機器部＞
機器部１２は、１つ以上の機器を含む。
本実施形態では、当該機器は、室内Ｒ１の室温に影響を与える機能を有しており、例えば、室内Ｒ１、または、室内Ｒ１の外側に備えられている。

具体例として、機器部１２に含まれる機器は、照明、温度または湿度等の調整のためのエアコンなどの空調機器、床暖房の機器、湿度等の調整のための換気機器、電動のブラインド（例えば、外付け電動ブラインド、内付け電動ブラインド）、電動のロールスクリーン（例えば、外付け電動ロールスクリーン、内付け電動ロールスクリーン）、電動のシャッターなどである。
また、機器部１２は、上記以外に、熱あるいは湿度を発生させる家電機器を含んでもよい。当該家電機器は、食洗器、あるいは、ドライヤーなどであってもよい。

照明の制御態様としては、例えば、点灯、消灯があり、さらに、点灯時の明るさなどがある。
空調機器の制御態様としては、例えば、冷房、暖房、送風、除湿などがあり、さらに、設定温度、設定湿度、風の向き、風の強さなどがある。
床暖房の制御態様としては、例えば、オン、オフがあり、さらに、床暖房をオンにする領域、パワーなどがある。
ブラインドの制御態様としては、例えば、開閉の角度がある。開閉の角度の例として、全開、半開、または、全閉などが用いられてもよい。
ロールスクリーンの制御態様として、例えば、開閉の程度がある。開閉の程度として、全開、半開、または、全閉などが用いられてもよい。
シャッターの制御態様として、例えば、開閉の程度がある。開閉の程度として、全開、半開、または、全閉などが用いられてもよい。

なお、同一の種類（例えば、照明という種類、または、エアコンという種類、など）の複数の機器が、機器部１２に含まれてもよい。
それぞれの機器は、例えば、室内Ｒ１のある建物にあらかじめ備えられている機器であってもよく、あるいは、当該建物の居住者などにより購入された機器であってもよい。
また、それぞれの機器は、例えば、室内Ｒ１に専用に備えられたものであってもよく、室内Ｒ１と他の部屋に共通に備えられたものであってもよく、あるいは、室内Ｒ１のある建物の全体（全館用）に備えられたものであってもよい。

機器部１２のそれぞれの機器は、機器制御部１１５からの指示（本実施形態では、制御値）に基づいて、動作を行う。
ここで、機器制御部１１５は、機器部１２に含まれる１つ以上の機器のそれぞれを制御することが可能である。
機器制御部１１５は、例えば、２つ以上の機器を連携させて制御することができ、また、２つ以上の機器を独立に制御することもできる。

＜管理装置＞
管理装置３１は、情報受信部２１１と、外部提供情報取得部２１２と、記憶部２１３と、制御目標値決定部２１４と、情報送信部２１５と、を備える。
情報受信部２１１は、機器制御装置１３から送信された情報を受信する。
外部提供情報取得部２１２は、情報提供部５１から提供される情報を受信する。

ここで、情報受信部２１１により機器制御装置１３から送信された情報を受信するタイミング（つまり、機器制御装置１３の情報送信部１１３から情報を送信するタイミング）と、外部提供情報取得部２１２により情報提供部５１から提供される情報を受信するタイミングとしては、それぞれ、任意のタイミングが用いられてもよく、例えば、定期的なタイミングが用いられてもよい。
また、これらのタイミングとしては、例えば、同じタイミングが用いられてもよく、あるいは、異なるタイミングが用いられてもよい。

記憶部２１３は、所定の情報を記憶する。
本実施形態では、当該所定の情報は、例えば、情報受信部２１１によって受信された情報を含んでもよい。
また、本実施形態では、当該所定の情報は、例えば、外部提供情報取得部２１２によって取得された情報を含んでもよい。

本実施形態では、記憶部２１３には、検出部１１によって検出されたセンサ情報（例えば、室内環境などの情報）、機器部１２の機器に関する機器操作ログ（機器動作ログ）、および、情報提供部５１から提供される情報が記憶される。
これらの情報は、制御対象の室内Ｒ１の住環境の状態に関する情報であり、住環境予測シミュレーションを行うための取得情報となる。

制御目標値決定部２１４は、記憶部２１３に記憶された情報に基づいて、制御目標値を決定する。
本実施形態では、当該情報は、例えば、記憶部２１３に記憶された情報であり、情報受信部２１１によって受信された情報を含んでもよく、外部提供情報取得部２１２によって取得された情報を含んでもよく、外部提供情報取得部２１２によって取得された情報から推測される情報を含んでもよい。

ここで、制御目標値決定部２１４は、制御目標値を決定する際に、制御目標値を決定するための基準となる情報（説明の便宜上、制御目標値決定基準情報と呼ぶ。）を含んでもよい。
制御目標値決定基準情報としては、例えば、一般的に知られている情報が用いられてもよく、あるいは、機器制御システム１ごとに独自に設定された情報が用いられてもよい。
一般的に知られている情報として、温熱あるいは照度などに関する快適域判断指標となる情報が用いられてもよい。この情報としては、例えば、機器制御部１１５に関して説明したのと同様な情報が用いられてもよい。

なお、本実施形態では、快適域判断指標は、制御目標値決定部２１４と機器制御部１１５との任意の一方で使用されてもよく、あるいは、これらの両方で使用されてもよい。

本実施形態では、制御目標値決定部２１４により決定される制御目標値は、機器部１２に含まれる機器を制御するための目標値である。
具体例として、当該制御目標値は、温度（本実施形態では、室温）、湿度、照度（本実施形態では、室内照度）、電力消費量などの制御目標値であってもよい。

本実施形態では、制御目標値決定部２１４は、住環境予測シミュレーションを行う機能を有しており、記憶部２１３に記憶された情報に基づいて住環境予測シミュレーションを行い、その結果に基づいて住環境を制御するための制御目標値を決定する。
ここで、住環境予測シミュレーションによって予測を行う対象としては、例えば、室内Ｒ１の室内温度の変化が用いられる。

ここで、制御目標値決定部２１４は、例えば、ＣＰＵなどのプロセッサーを用いて構成されてもよい。この場合、制御目標値決定部２１４は、当該プロセッサーによって制御プログラムを実行することで、制御目標値の決定を行う。
なお、制御目標値決定部２１４は、各種の情報を記憶する記憶部を備えてもよい。当該情報は、例えば、制御プログラム、制御目標値決定基準情報などであってもよい。当該記憶部として、記憶部２１３が用いられてもよい。

また、制御目標値決定部２１４は、例えば、既に行われた機械学習の結果に基づいて、制御目標値を決定してもよい。
この場合、当該機械学習の結果は、任意の記憶部に記憶されてもよく、例えば、記憶部２１３、または、制御目標値決定部２１４が記憶部を備える場合の当該記憶部に記憶されてもよい。

ここで、本実施形態では、機器制御システム１（ここでは、管理装置３１）のデフォルトの状態では、制御目標値は、所定の快適基準域に収まるように（つまり、当該快適基準域内に）設定されている。当該所定の快適基準域としては、例えば、一般的に知られている１以上の快適域判断指標が用いられてもよく、あるいは、機器制御システム１ごと（ここでは、管理装置３１ごと）に独自に設定される快適基準域が用いられてもよい。

また、本実施形態では、デフォルトの所定の快適基準域は、変更されることが可能である。
本実施形態では、デフォルトの所定の快適基準域が変更された後の基準域を、快適域と呼んで説明する。当該快適域は、前記目標値が収まるべき基準域として使用されるものであり、デフォルトの快適基準域から変更されて使用されるものである。

当該快適域は、居住者の嗜好に基づいて設定されることが可能である。
一例として、機器制御システム１は、当該快適域を設定するための情報（当該快適域自体の情報であってもよい。）を、居住者または代理の者（例えば、居住者を世話する者など）により手動で入力する入力機能部を備える。当該入力機能部は、例えば、キーボード、マウス、ボタン、あるいは、タッチパネルなどを用いて構成されてもよい。当該入力機能部の機能は、例えば、コンピュータの一部の機能として構成されてもよい。
本実施形態では、このように居住者または代理の者によって手動で入力される快適域は、居住者の嗜好に基づくものとする。

そして、機器制御システム１では、当該入力機能部により入力された情報に基づいて、当該快適域を設定する設定機能部を備える。
図１の例では、当該入力機能部は、室内Ｒ１に備えられている。例えば、当該入力機能部は、検出部１１に含まれてもよく、あるいは、機器制御装置１３に含まれてもよい。機器制御装置１３の情報送信部１１３は、当該入力機能部により入力された情報を管理装置３１の情報受信部２１１に送信する。
また、図１の例では、当該設定機能部は、管理装置３１に備えられる。当該設定機能部は、設定された快適域の情報を記憶部２１３に記憶してもよい。例えば、当該設定機能部は、制御目標値決定部２１４に含まれてもよい。
制御目標値決定部２１４は、デフォルトでは快適基準域を参照して制御目標値を決定してもよく、そして、デフォルトの快適基準域が快適域に変更された場合には、当該快適域を参照して制御目標値を決定してもよい。

他の例として、機器制御システム１は、当該快適域を設定するための情報を、（居住者等からの直接の入力ではなく）居住者の嗜好に関する情報を検出するセンサの検出結果の情報に基づいて取得してもよい。当該センサは、検出部１１に含まれてもよい。当該センサとしては、例えば、居住者の衣、食、あるいは、生活リズムなどに関する情報を検出するセンサが用いられてもよい。
さらに、他の例として、機器制御システム１は、入力機能部により入力された情報と、当該センサにより検出された情報との両方に基づいて、快適域を設定してもよい。

本実施形態では、制御目標値は、居住者の嗜好に基づいて設定されることが可能である。
例えば、制御目標値が快適域に基づいて設定される場合には、快適域が居住者の嗜好に基づいて設定されることで、実質的に、制御目標値は居住者の嗜好に基づいて設定される。

また、制御目標値は、例えば、上記のように快適域に基づくとともに、または、他の構成例として快適域に基づかずに、居住者の嗜好に基づいて設定されてもよい。
一例として、機器制御システム１は、当該制御目標値を設定するための情報（当該制御目標値自体の情報であってもよい。）を、居住者または代理の者（例えば、居住者を世話する者など）により手動で入力する入力機能部を備える。
そして、機器制御システム１では、当該入力機能部により入力された情報に基づいて、当該制御目標値を設定する設定機能部を備える。
他の例として、機器制御システム１は、当該制御目標値を設定するための情報を、（居住者等からの直接の入力ではなく）居住者の嗜好に関する情報を検出するセンサの検出結果の情報に基づいて取得してもよい。当該センサは、検出部１１に含まれてもよい。
さらに、他の例として、機器制御システム１は、入力機能部により入力された情報と、当該センサにより検出された情報との両方に基づいて、制御目標値を設定してもよい。

なお、制御目標値に関する入力機能部および設定機能部の詳細については、例えば、快適域について説明した入力機能部および設定機能部の詳細と同様であってもよく、あるいは、他の構成が用いられてもよい。

情報送信部２１５は、所定の情報を機器制御装置１３に送信する。
本実施形態では、当該所定の情報は、制御目標値決定部２１４によって決定された制御目標値の情報を含んでもよい。

＜情報提供部＞
情報提供部５１は、所定の情報を提供する機能を有する。情報提供部５１は、例えば、データベースを用いて構成されていてもよい。
本実施形態では、当該所定の情報は、気象情報を含んでもよい。気象情報では、例えば、外気温、天気（雲量など）、日射量、あるいは、太陽高度および方位角などの情報が得られる。
気象情報は、例えば、未来の気象の情報（気象予報の情報）と、現在の気象の情報と、過去の気象の情報とのうちの任意の１以上であってもよい。

なお、例えば、管理装置３１の機能と機器制御装置１３の機能とが一体化されてもよい。この場合、機器制御装置１３の情報送信部１１３および管理装置３１の情報受信部２１１と、管理装置３１の情報送信部２１５及び機器制御装置１３の情報受信部１１４は、備えられなくてもよい。また、この場合、機器制御装置１３の外部提供情報取得部１１２と管理装置３１の外部提供情報取得部２１２とは、１つの機能部（外部提供情報取得部）に共通化されてもよい。

［機器制御システムにおける動作の例］
機器制御システム１において行われる動作の例を示す。
室内Ｒ１において、機器制御装置１３は、検出情報取得部１１１により、検出部１１の検出結果である検出情報を取得する。
そして、機器制御装置１３は、情報送信部１１３により、当該検出情報を管理装置３１に送信する。この際、機器制御装置１３は、情報送信部１１３により、機器部１２の制御の状態を表す情報も管理装置３１に送信する。

管理装置３１は、情報受信部２１１により、機器制御装置１３から送信された情報を受信する。また、管理装置３１は、外部提供情報取得部２１２により、情報提供部５１から送信されることで提供される情報を受信して取得する。
管理装置３１は、これらの受信情報に基づいて、制御目標値決定部２１４により、制御目標値を決定する。この際、本実施形態では、制御目標値決定部２１４は、当該受信情報の過去の履歴（記憶部２１３に記憶された情報）を利用して、制御目標値を決定する。
そして、管理装置３１は、情報送信部２１５により、制御目標値の情報を機器制御装置１３に送信する。

機器制御装置１３は、情報受信部１１４により、管理装置３１から送信された情報を受信する。また、機器制御装置１３は、外部提供情報取得部１１２により、情報提供部５１から送信されることで提供される情報を受信して取得する。
そして、機器制御装置１３は、これらの受信情報に基づいて、機器制御部１１５により、機器部１２を制御するための値（制御値）を決定して、機器部１２を制御する。

このように、機器制御装置１３は、室内Ｒ１の住環境予測シミュレーションの予測値に応じて機器部１２を制御する機能を有している。
機器制御装置１３は、例えば、機器部１２の制御内容を最適化する機能（機器最適化制御エンジンの機能）を有しており、多次元の制御パラメーターについて最適解を求める機能を有している。

本実施形態では、住環境予測シミュレーションの制御ロジックとして、住宅温熱環境の変化を予測するアルゴリズムが用いられている。当該アルゴリズムは、例えば、線形回帰を使用するアルゴリズムであってもよい。当該アルゴリズムは、制御の対象となる室内Ｒ１ごとの特徴に基づいて構築されてもよく、あるいは、室内Ｒ１の幾つかのパターンが設定されて、それぞれのパターンごとの特徴に基づいて構築されてもよい。
また、本実施形態では、機器部１２の制御態様を最適化する機能として、省エネルギーかつ目標温熱環境に向けた機器の最適制御を行う機能が用いられている。複数の機器の制御態様の最適化として、これら複数の機器の効果のトレードオフの関係を調整するような最適化が行われてもよい。

［機器制御システムにおける制御の全体］
ここで、本実施形態では、室内Ｒ１において測定値（検出部１１の検出値）の取得および機器部１２の制御などを行う機器制御装置１３と、機器制御装置１３と通信を行って各種の情報の蓄積および分析等を行う管理装置３１とに、機器制御システム１における制御部の制御機能を分散した場合を示すが、他の構成例として、機器制御システム１における制御部の制御機能は、３つ以上の装置に分散されてもよく、あるいは、１つの装置に統合されていてもよい。
機器制御システム１における制御部の制御機能が２つ以上の装置に分散される場合には、全体として当該制御機能が実現されればよく、当該制御機能の分散の仕方は任意である。

管理装置３１の機能が機器制御装置１３に統合される場合には、例えば、本実施形態における管理装置３１と機器制御装置１３との通信は不要となり、両者で記憶されていた情報は機器制御装置１３において記憶される。また、管理装置３１の外部提供情報取得部２１２の機能は、機器制御装置１３の外部提供情報取得部１１２に統合されるため、不要となる。また、管理装置３１の制御目標値決定部２１４の機能は、機器制御装置１３の機器制御部１１５の機能に統合される。
この場合、機器制御装置１３の機器制御部１１５は、機器制御システム１における制御機能を一括して有する。

なお、本実施形態で示す機器制御システム１における制御機能（管理装置３１における制御機能と機器制御装置１３における制御機能との組み合わせ）は、一例であり、本実施形態の制御態様に限定されるものではない。
例えば、測定値（検出部１１の検出値）を取得する情報、測定値以外の基準情報、予測値を取得する情報、制御目標値を決定する情報、それぞれの機器を制御する制御値などとしては、様々な情報が用いられてもよい。
また、制御のために使用するパラメーター、それぞれのパラメーターを予測する手法、それぞれの制御目標値を決定する手法、それぞれの機器を制御する手法などとしては、様々な態様が用いられてもよい。
また、制御の粒度、あるいは、制御の単位などとしては、様々な態様が用いられてもよい。制御対象の単位としては、建物の１以上の部屋ごとの単位、または、建物全体の単位（全棟単位）が用いられてもよく、さらに、人ごとの単位が用いられてもよい。

このように、本実施形態に係る機器制御システム１では、制御対象となる室内Ｒ１について、検出部１１によって、湿度、明るさ、音の大きさ、臭気成分濃度、化学物質濃度、ユーザの着衣量（本実施形態では、居住者の着衣量）、または、ユーザの運動量（本実施形態では、居住者の運動量）のうちの１以上を検出するとともに、室温および外気温を検出する。そして、本実施形態に係る機器制御システム１では、制御部（本実施形態では、機器制御装置１３の制御機能および管理装置３１の制御機能）により、検出部１１の検出結果に基づいて、室温に影響する機器（本実施形態では、機器部１２の機器）を制御する。
したがって、本実施形態に係る機器制御システム１では、制御対象となる室内Ｒ１について、湿度、明るさ、音の大きさ、臭気成分濃度、化学物質濃度、着衣量（本実施形態では、居住者の着衣量）、または、運動量（本実施形態では、居住者の運動量）のうちの１以上に基づいて、電力消費量を抑えつつ室内環境を快適にするように機器を制御することができる。

また、本実施形態に係る機器制御システム１では、制御対象となる室内Ｒ１について、検出部１１によって、さらに、日射取得量、制御部によって制御される機器の電力消費量、制御部によって制御されない機器（非制御対象機器）の電力消費量、室内換気量、室内Ｒ１にユーザ（本実施形態では、居住者）が居るか否か、ユーザの生体情報、または、ユーザによって指定される嗜好のうちの１以上を検出する。そして、本実施形態に係る機器制御システム１では、制御部により、検出部１１の検出結果に基づいて、室温に影響する機器を制御する。
したがって、本実施形態に係る機器制御システム１では、制御対象となる室内Ｒ１について、さらなる情報に基づいて機器の制御を行うことで、電力消費量を抑えつつ室内環境を快適にする効果を高めることができる。

また、本実施形態に係る機器制御システム１では、外部から提供される所定情報を取得する外部提供情報取得部（本実施形態では、機器制御装置１３の外部提供情報取得部１１２および管理装置３１の外部提供情報取得部２１２）を備える。そして、本実施形態に係る機器制御システム１では、制御部により、検出部１１の検出結果とともに、外部提供情報取得部の取得結果に基づいて、機器を制御する。
したがって、本実施形態に係る機器制御システム１では、検出部１１の検出結果とともに、外部から提供される気象情報などに基づいて機器の制御を行うことで、電力消費量を抑えつつ室内環境を快適にする効果を高めることができる。

また、本実施形態に係る機器制御システム１では、制御部により、検出部１１の検出結果とともに（または、検出部１１の検出結果および外部提供情報とともに）、制御部による制御の状態に基づいて、機器を制御する。
したがって、本実施形態に係る機器制御システム１では、検出部１１の検出結果とともに（または、検出部１１の検出結果および外部提供情報とともに）、制御の状態に基づいて機器の制御を行うことで、電力消費量を抑えつつ室内環境を快適にする効果を高めることができる。

また、本実施形態に係る機器制御システム１では、目標値（本実施形態では、制御目標値とも呼んでいる。）は、デフォルトでは、所定の快適基準域に収まるように設定されている。
したがって、本実施形態に係る機器制御システム１では、例えば、このような基準域が居住者などにより設定される作業が行われなくても、一般的な指標または独自の指標により、電力消費量を抑えつつ室内環境を快適にする効果を高めることができる。
また、本実施形態に係る機器制御システム１では、制御部により、快適域（目標値が収まるべき基準域として快適基準域から変更されて使用される快適域）をユーザの嗜好に基づいて設定（カスタマイズ）する機能を有する。
したがって、本実施形態に係る機器制御システム１では、ユーザの嗜好に基づく快適域により、電力消費量を抑えつつ室内環境を快適にする効果を高めることができる。

また、本実施形態に係る機器制御システム１では、制御部により、目標値をユーザの嗜好に基づいて設定（カスタマイズ）する機能を有する。
したがって、本実施形態に係る機器制御システム１では、ユーザの嗜好に基づく目標値により、電力消費量を抑えつつ室内環境を快適にする効果を高めることができる。
なお、機器制御システム１では、快適域をユーザの嗜好に基づいて設定する機能と、目標値をユーザの嗜好に基づいて設定する機能とのうちの任意の一方を備えていてもよく、あるいは、これら両方を備えない構成が用いられてもよい。

［住環境の予測値と制御目標値］
図２は、実施形態に係る住環境の予測値と制御目標値との関係の一例を示す図である。
図２に示されるグラフでは、横軸は時間を表しており、縦軸は室内Ｒ１の室温を表している。
当該グラフには、室温に関して、３個の実測値３１１、３１２、３１３と、１個の予測値３３１を示してある。
例えば、住環境予測シミュレーションでは、過去における３個の実測値３１１、３１２、３１３に基づいて、未来における予測値３３１を演算することが行われる。また、室温の目標値Ｑ１が設定されており、予測値３３１と目標値Ｑ１との差分３７１が把握される。

ここで、実測値を取得するタイミングとしては、任意のタイミングが用いられてもよく、例えば、３０分おきのタイミングなどが用いられてもよい。
また、気象予報を取得するタイミングとしては、任意のタイミングが用いられてもよく、例えば、３０分おきのタイミングまたは１時間おきのタイミングなどが用いられてもよい。
ここで、実測値を取得するタイミングと、気象予報を取得するタイミングとは、同じタイミングであってもよく、あるいは、異なるタイミングであってもよい。

なお、図２の例では、物理量として室温が用いられる場合について説明したが、物理量として他の物理量が用いられてもよい。
例えば、住環境予測シミュレーションでは、室温以外の情報を参照してもよい。
具体例として、住環境予測シミュレーションでは、室温の履歴、外気温の履歴、外気温の予報（気象予報）、エアコンなどの所定の機器の電力消費量の履歴などといった、様々な情報に基づいて、予測を行ってもよい。
また、制御目標値としては、温度（ここでは、室温）の制御目標値に限られず、湿度、照度、電力消費量などといった、様々な制御目標値が用いられてもよい。

［住環境の予測の具体例］
図３は、実施形態に係る住環境の予測の具体例を示す図である。
図３に示されるグラフにおいて、横軸は時間を表しており、左側の縦軸は室内Ｒ１のエアコンの電力消費量［Ｗｈ］を表しており、右側の縦軸は温度［℃］を表している。
当該グラフには、室内Ｒ１の室温１１０１と、外気温１１０２と、予測室温１１０３と、エアコンによるＡＣの電力消費量１１２１の時間的な変化を示してある。図３の例では、時間ｔ１から時間ｔ６への時間経過を示してある。
ここで、室温１１０１と、外気温１１０２と、予測室温１１０３については、右側の縦軸により値が決まる。また、電力消費量１１２１については、左側の縦軸により値が決まる。

なお、図３の例では、物理量として室温が用いられる場合について、エアコンの電力消費量を例として説明したが、これに限られない。
例えば、物理量として、他の物理量が用いられてもよい。
また、電力消費量として、他の機器の電力消費量が用いられてもよく、例えば、２以上の機器の電力消費量（機器ごとに別々の値、または、これら２以上の機器の合計値）が用いられてもよい。

［テーブルの例］
図４～図８を参照して、機器制御システム１において、各種のテーブルを使用する例を示す。
図４は、実施形態に係る室内環境の測定値テーブル２０１１の一例を示す図である。
本実施形態では、測定値テーブル２０１１は、記憶部２１３に記憶されている。
測定値テーブル２０１１は、１以上の測定点について、各種の測定値（本実施形態では、検出部１１の検出値）を格納する。
本実施形態では、室内Ｒ１に１以上の測定点が設定されている。

図４には、１つの測定点についての情報を示してある。
「Ｎｏ」は、室内Ｒ１に設定された１つの測定点の番号を表している。
「室温」は、測定点における温度の検出結果を表している。
「湿度」は、測定点における湿度の検出結果を表している。
「照度」は、測定点における照度の検出結果を表している。
「日射取得量」は、測定点における日射取得量の検出結果を表している。
「ＣＯ_２濃度」は、測定点におけるＣＯ_２濃度（二酸化炭素の濃度）の検出結果を表している。
「ＡＣ電力量」は、測定点におけるＡＣ電力量の検出結果を表している。

図４の例では、測定点Ｎｏの欄に１以上の測定時間（例えば、年月日と時間）が記述され、それぞれの測定時間ごとに、各種の検出値が記述されている。
具体例として、「２０２０／２／１０ ９：３０」の測定結果として、室温「１５．３℃」、湿度「４０％」、照度「２００ｌｘ」、日射取得量「１００Ｗ／ｍ^２」、ＣＯ_２濃度「５００ｐｐｍ」、ＡＣ電力量「５００Ｗｈ」が記述されている。

図５は、実施形態に係る室内環境の予測値テーブル２０１２の一例を示す図である。
本実施形態では、予測値テーブル２０１２は、記憶部２１３に記憶されている。
予測値テーブル２０１２は、１以上の測定点について、各種の予測値を格納する。
図５には、１つの測定点についての情報を示してある。

図５の例では、測定点Ｎｏの欄に１以上の予測時間が記述され、それぞれの予測時間ごとに、各種の予測値が記述されている。
具体例として、「２０２０／２／１０ ９：３０」の予測結果として、室温「１５．０℃」、湿度「２０％」、照度「２２０ｌｘ」、日射取得量「１２０Ｗ／ｍ^２」、ＣＯ_２濃度「３５０ｐｐｍ」が記述されている。

図６は、実施形態に係る室内環境の目標値テーブル２０１３の一例を示す図である。
本実施形態では、目標値テーブル２０１３は、記憶部２１３に記憶されている。
目標値テーブル２０１３は、１以上の測定点について、各種の目標値を格納する。
図６には、１つの測定点についての情報を示してある。

図６の例では、測定点Ｎｏの欄に１以上の時間が記述され、それぞれの時間ごとに、各種の目標値が記述されている。目標値としては、下限と上限が設定されている。
具体例として、「２０２０／２／１０ ９：３０」の目標値として、室温の下限「２０．０℃」および上限「２５．０℃」、湿度の下限「５０％」および上限「６０％」、照度の下限「５２０ｌｘ」および上限「～（上限値は無し）」、日射取得量の下限「３２０Ｗ／ｍ^２」および上限「～（上限値は無し）」、ＣＯ_２濃度の下限「４００ｐｐｍ」および上限「８００ｐｐｍ」が記述されている。

図７は、実施形態に係る制御対象機器－測定点テーブル２０１４の一例を示す図である。
本実施形態では、制御対象機器－測定点テーブル２０１４は、記憶部２１３に記憶されている。
制御対象機器－測定点テーブル２０１４は、１以上の測定点について、制御対象機器を特定する。

図７の例では、測定点Ｎｏの欄に１以上の番号が記述され、それぞれの番号ごとに、制御対象機器が特定されている。
具体例として、測定点の番号「０１－１」について、制御対象機器として、ブラインド、シャッター、スクリーン、エアコン、床暖房、換気ファン、照明が特定されている。
なお、それぞれの制御対象機器に対応して記述されている記号は、便宜上の略称である。

図８は、実施形態に係る制御対象機器－状態テーブル２０１５の一例を示す図である。
本実施形態では、制御対象機器－状態テーブル２０１５は、記憶部２１３に記憶されている。
制御対象機器－状態テーブル２０１５は、それぞれの制御対象機器について、状態を格納する。

図８の例では、時間ごとに、制御対象機器の状態が記述されている。
具体例として、「２０２０／２／１０ ９：３０」の状態として、ブラインド「０」、シャッター「０」、スクリーン「０」、エアコン「２２－１－９」、床暖房「２」、換気ファン「１」、照明「０」が格納されている。

ここで、ブラインドについては、「０」は全開を表しており、「１」はブラインド角度が４５度である状態を表している。
シャッターについては、「０」は全開を表しており、「１」は閉じられている状態を表している。
スクリーンについては、「０」は全開を表しており、「１」は閉じられている状態を表している。
エアコンについては、「２２」は設定温度が２２度であることを表しており、「１」は風量が弱であることを表しており、「９」は風向が自動であることを表している。
床暖房については、「２」は全面暖房を表しており、「１」は半面暖房であることを表しており、「０」はオフである状態を表している。
換気ファンについては、「１」はオンである状態を表しており、「０」はオフである状態を表している。
照明については、「１」はオンである状態を表しており、「０」はオフである状態を表している。

ここで、それぞれの制御対象機器について、略称としては任意の名称が用いられてもよく、また、機器の取り得る状態を表す番号等としては任意の番号等が用いられてもよい。

なお、図３～図８に示した複数の物理量の組み合わせ、および、複数の制御対象機器の組み合わせは、一例であり、これに限られない。
例えば、複数の物理量の組み合わせが用いられる場合、任意の数の様々な物理量が組み合わせられて用いられてもよい。
また、複数の制御対象機器が用いられる場合、任意の数の様々な機器が組み合わされて用いられてもよい。
また、１以上の物理量と１以上の制御対象機器との組み合わせについても、任意の組み合わせが用いられてもよい。

［測定、予測および制御の流れの例］
図９は、実施形態に係る測定値、予測値および制御値の関係の例を示す図である。
図９に示される横軸は、時間を表している。
図９の例では、時間（ｔ－１）、時間ｔ、時間（ｔ＋１）を示してある。これらの時間は、等間隔の時間である。なお、時間（ｔ－１）よりも前の時間、および、時間（ｔ＋１）よりも後の時間についても、同様である。

測定値Ｘ（ｉ）は、時間ｉ（＝ｔ－１、ｔ、ｔ＋１）の測定値を表している。測定値Ｘ（ｉ）は、室内Ｒ１の環境である実測温度を表す。
予測値Ｙ（ｉ）は、時間ｉ（＝ｔ－１、ｔ、ｔ＋１）の予測値を表している。予測値Ｙ（ｉ）は、住環境予測シミュレーションのアルゴリズムによる予測温度を表す。
制御値Ｚ（ｉ）は、時間ｉ（＝ｔ－１、ｔ、ｔ＋１）の制御値を表している。制御値Ｚ（ｉ）は、機器最適化制御エンジンのアルゴリズムによる制御内容を表す。

図９を参照して、住環境予測シミュレーションから機器制御への流れによる、制御ロジックの時間変化を説明する。
ここでは、時間ｉ＝ｔである測定値Ｘ（ｔ）について説明するが、他の時間についても同様である。

時間ｔの測定値Ｘ（ｔ）を元に、住環境予測シミュレーションにより、時間（ｔ＋１）の予測値（ｔ＋１）を算出する。
時間（ｔ＋１）の予測値（ｔ＋１）を元に、機器最適化制御エンジンにより、時間ｔの制御内容である制御値Ｚ（ｔ）の制御を行う。
この結果、時間ｔの制御値Ｚ（ｔ）の制御によって、時間（ｔ＋１）の測定値Ｘ（ｔ＋１）が変化する。

ここで、実証実験では、個別環境（例えば、躯体性能、あるいは、周辺環境等）による係数を生成するために、制御値Ｚ（ｔ）によって測定値Ｘ（ｔ＋１）がどの程度変化するかを表すデータの収集を行うことで、制御の精度を向上させることが行われる。

なお、図９の例では、物理量として温度が用いられる場合について、測定値と予測値と制御内容との関係の一例を説明したが、物理量としては、他の物理量が用いられてもよい。また、測定値および予測値は、それぞれ、例えば、２種類以上の異なる物理量に応じて決定される値であってもよい。

このように、本実施形態に係る機器制御システム１では、制御部は、所定のアルゴリズムにしたがって機器の制御内容を決定する。当該アルゴリズムは、所定の物理量に関する測定値（検出部１１の検出値）、当該物理量に関する予測値、および、制御内容をパラメーターとして含む。
したがって、本実施形態に係る機器制御システム１では、一例として、このようなアルゴリズムを用いて機器の制御を行うことで、電力消費量を抑えつつ室内環境を快適にする効果を高めることができる。

本実施形態では、機器制御装置１３の機器制御部１１５は、１以上の所定の物理量について、予測値を目標値に近付けるように機器部１２の制御内容を決定し、決定された制御内容に基づいて機器部１２を制御してもよい。
この場合、図１の例では、例えば、管理装置３１の制御目標値決定部２１４は、当該所定の物理量について、目標値（制御目標値）の情報と予測値の情報を、情報送信部２１５により、機器制御装置１３の情報受信部１１４に送信する。機器制御装置１３では、情報受信部１１４により受信された情報に基づいて、機器制御部１１５が、予測値を目標値に近付けるように機器部１２の制御を行う。

このように、本実施形態に係る機器制御システム１では、制御部は、予測値を目標値に近付けるように機器を制御する。
したがって、本実施形態に係る機器制御システム１では、１以上の所定の物理量について、予測値を目標値に近付けるように機器の制御を行うことで、電力消費量を抑えつつ室内環境を快適にする効果を高めることができる。

［機器制御システムにおける動作の例］
図１０は、実施形態に係る機器制御システム１において行われる処理の手順の一例を示す図である。
図１０の例では、説明を簡易化するために、室内温度、室内照度、電動ブラインド、および、エアコンを具体的に例示して説明するが、これに限られない。

（ステップＳ１）
管理装置３１は、室内Ｒ１の環境に関する測定データを取得する。本実施形態では、当該測定データは、室内Ｒ１の環境に関する検出部１１の検出値である。
また、管理装置３１は、機器操作ログも取得する。

（ステップＳ２）
管理装置３１は、気象予報のデータおよび実測データを取得する。本実施形態では、当該気象予報のデータは、情報提供部５１により提供される気象予報の情報である。また、本実施形態では、当該実測データは、気象に関する検出部１１の検出値である。

（ステップＳ３）
管理装置３１は、室内Ｒ１の環境に関する測定データ、機器操作ログ、気象予報のデータおよび実測データを元に、室内Ｒ１の環境の変化の予測を行う。

（ステップＳ４）
管理装置３１は、予測の演算により、室内Ｒ１の環境に関する予測値を取得する。
本例では、管理装置３１は、室内Ｒ１の温度（室温）の予測値Ｐ１と、室内Ｒ１の照度の予測値Ｐ２を取得する。

（ステップＳ５）
管理装置３１は、室内Ｒ１の温度（室温）の目標値を取得する。

（ステップＳ６）
管理装置３１は、室内Ｒ１の照度の目標値を取得する。

ここで、それぞれの目標値は、例えば、固定的に設定されてもよく、あるいは、可変な値として設定されてもよい。
一例として、居住者などにより、固定的な目標値が設定されてもよい。
他の例として、管理装置３１により、所定の情報に基づいて、可変な目標値を、その都度、決定してもよい。当該所定の情報は、居住者の嗜好などであってもよい。管理装置３１は、過去のデータに基づいて、機械学習により、目標値を決定してもよい。

（ステップＳ７）
管理装置３１は、予測値と目標値との比較を行う。
本例では、管理装置３１は、室内Ｒ１の温度（室温）について予測値と目標値との比較を行い、また、室内Ｒ１の照度について予測値と目標値との比較を行う。

この結果、管理装置３１は、予測値と目標値とで所定の閾値以上の差異があると判定した場合には、機器部１２の制御を行う。図１の例では、管理装置３１は、制御目標値を機器制御装置１３に送信することで、機器制御装置１３により機器部１２の制御を行う。機器制御装置１３は、管理装置３１からの制御目標値に基づいて、機器部１２の制御を行う。
一方、管理装置３１は、予測値と目標値とで所定の閾値以上の差異があると判定しなかった場合（つまり、差異が当該閾値未満であった場合）には、機器部１２の制御を行わずに、本フローの初期の処理（ステップＳ1の処理）に戻る。
なお、本例では、温度と照度との少なくとも一方に差異があった場合には、機器部１２の制御が行われる。

（ステップＳ８）
機器制御装置１３は、機器部１２の制御を行う。
本例では、機器制御装置１３は、まず、室内Ｒ１に影響を与える電動ブラインドの操作を実行する。

（ステップＳ９）
機器制御装置１３は、さらに、機器部１２の制御を行う。
本例では、機器制御装置１３は、室内Ｒ１に影響を与えるエアコンの操作を実行する。

（ステップＳ１０）
機器制御装置１３は、機器操作ログのデータを保存する。図１の例では、機器制御装置１３は、機器操作ログのデータを管理装置３１に送信し、管理装置３１の記憶部２１３に当該データが記憶される。
本例では、機器操作ログは、電動ブラインドの操作ログ（操作の内容）と、エアコンの操作ログ（操作の内容）である。
そして、本フローの初期の処理（ステップＳ1の処理）に戻る。

本例では、機器制御システム１において、時間と共に変化する室内温度および室内照度を予測することで、環境制御機器である電動ブラインドにより太陽からの日射量の抑制度を調整し、室内環境の変化を抑制する。これにより、室内環境の変化が少なくなるため、エアコンの動作を行う回数を少なくすることができ、全体として、エアコンによる電力消費量を抑える効果が得られる。
このように、機器制御システム１では、適切な環境制御機器を操作し、室内環境の変化の抑制、および、電力消費量の抑制を行うことが可能である。

なお、図１０の例では、室内温度、室内照度、電動ブラインド、および、エアコンを具体的に例示して説明したが、例えば、同様な制御が、様々な物理量、様々な機器などに適用されてもよい。

［以上の実施形態について］
以上のように、本実施形態に係る機器制御システム１では、電力消費量を抑えつつ室内環境を快適にするように機器を制御することを可能とすることができる。

本実施形態に係る機器制御システム１では、住環境に関する測定値を取得し、当該測定値に基づいて住環境に関する時々刻々の変化を表す予測値を取得し、当該予測値に基づいて制御対象となる機器を最適に制御する。
これにより、本実施形態に係る機器制御システム１では、例えば、省エネルギーかつ居住者の望む環境を目指して、住宅設備を最適化制御することが可能であり、低消費電力化と豊かな室内環境の提供との両立を図ることができる。省エネルギーに関連する情報としては、例えば、電力消費量、日射取得量、あるいは、換気量などに関する情報が用いられてもよい。

本実施形態に係る機器制御システム１では、例えば、ＩｏＴ（Ｉｎｔｅｒｎｅｔ ｏｆ Ｔｈｉｎｇｓ）技術を使用して、個々の邸宅ごとの室内環境の最適化を行うアクティブコントロールシステムにより、社会的要請である省エネルギーと在宅時の心地よさの追求のため、パッシブにより自然の恵みを最大限に活用しながら、暮らしの変化に対応することが可能である。
また、本実施形態に係る機器制御システム１では、一般に設置される設備機器を制御対象とすることもでき、導入コストを抑えることも可能である。また、居住者にとって、機器制御システム１のサービスを利用するか否かを選択することを可能とすることもできる。

機器制御システム１による制御の具体例を示す。ここでは、制御対象の機器として、電動ブラインドおよびエアコンを例として説明する。
夏期において、機器制御システム１は、太陽高度および方位角、天気予報、家人（居住者）の在不在の予測を元に、窓の外の電動ブラインドを制御する。
電動ブラインドの制御手法としては、一例として、日射を可能な限り遮ることで、室温の上昇および蓄熱を抑えることを最優先とする制御手法があり、他の例として、必要十分な光のみを取り入れ、若干のエアコンを併用して室内が暗くなることを防ぐ制御手法がある。
機器制御システム１は、これらの制御手法の動作を選択的に採用することができる。例えば、居住者の嗜好にもよるが、機器制御システム１は、居住者が在室中には必要十分な光のみを取り入れる制御を行い、居住者が不在である（在室中ではない）ときには日射を可能な限り遮る制御を行う、ことなどが可能である。
これにより、機器制御システム１は、居住者の嗜好も踏まえて動作を行い、居住者の在室時、帰宅時、就寝時などの環境を最適に保つことを図ることができる。

また、秋期において、機器制御システム１は、居住者の留守中においても、太陽高度および方位角、その日の天気予報に合わせて、電動ブラインド付きトップライトを制御する。
この制御手法として、積極的に日射を取り入れること、換気すること、夜間にはブラインドを閉めて冷気を防ぐこと、を調整して実行する制御手法が用いられる。
これにより、機器制御システム１は、居住者の帰宅時に室温を所定温度に保つこと、居住者が暖冷房を利用せずに（または、利用料を少なくして）過ごすことを可能とすることを図ることができる。

このように、本実施形態に係る機器制御システム１では、室温の調整（例えば、室温を高めること、室温を低めること、または、室温を維持すること）が可能な複数の機器（例えば、ブラインド、エアコンなど）がある場合に、それぞれの機器により影響を受ける他の住環境（例えば、ブラインドの場合には明るさなど）の条件を満たすように、１以上の機器（例えば、ブラインドのみ、エアコンのみ、または、これら両方）の制御を行う。
これにより、機器制御システム１では、室温の調整をする場合に、明るさなどのような他の住環境の条件を満たすように複数の機器の全体的な制御内容として適した制御内容を決定することにより、居住者にとって、室温を含めた総合的な住環境の快適さを提供することが可能である。

ここで、当該他の住環境としては、明るさに限られず、任意の住環境であってもよく、２以上の住環境であってもよい。
具体的には、当該他の住環境として、湿度、明るさ、音の大きさ、臭気成分濃度、化学物質濃度、日射取得量、すべての機器または特定の機器の電力消費量、または、室内Ｒ１の換気量などが用いられてもよい。例えば、機器によって、これらの住環境に与える影響が異なり得るため、室温とともに、他の住環境も考慮して、いずれの機器をどのようなタイミングでどのように制御するかを決定することが好ましい。
また、住環境の快適さは居住者の状態にもよるため、例えば、居住者の着衣量、居住者の運動量、室内Ｒ１に居住者が居るか否か、居住者の生体情報、または、居住者の嗜好なども考慮して、いずれの機器をどのようなタイミングでどのように制御するかを決定することが好ましい。

なお、以上に説明した任意の装置における任意の構成部の機能を実現するためのプログラムを、コンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録し、そのプログラムをコンピュータシステムに読み込ませて実行するようにしてもよい。なお、ここでいう「コンピュータシステム」とは、オペレーティングシステム（ＯＳ：Ｏｐｅｒａｔｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ）あるいは周辺機器等のハードウェアを含むものとする。また、「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、フレキシブルディスク、光磁気ディスク、ＲＯＭ、ＣＤ（Ｃｏｍｐａｃｔ Ｄｉｓｃ）－ＲＯＭ等の可搬媒体、コンピュータシステムに内蔵されるハードディスク等の記憶装置のことをいう。さらに「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、インターネット等のネットワークあるいは電話回線等の通信回線を介してプログラムが送信された場合のサーバーやクライアントとなるコンピュータシステム内部の揮発性メモリ（ＲＡＭ）のように、一定時間プログラムを保持しているものも含むものとする。

また、上記のプログラムは、このプログラムを記憶装置等に格納したコンピュータシステムから、伝送媒体を介して、あるいは、伝送媒体中の伝送波により他のコンピュータシステムに伝送されてもよい。ここで、プログラムを伝送する「伝送媒体」は、インターネット等のネットワークあるいは電話回線等の通信回線のように情報を伝送する機能を有する媒体のことをいう。
また、上記のプログラムは、前述した機能の一部を実現するためのものであってもよい。さらに、上記のプログラムは、前述した機能をコンピュータシステムにすでに記録されているプログラムとの組み合わせで実現できるもの、いわゆる差分ファイルであってもよい。差分ファイルは、差分プログラムと呼ばれてもよい。

以上に説明した任意の装置における任意の構成部の機能は、プロセッサーにより実現されてもよい。例えば、実施形態における各処理は、プログラム等の情報に基づき動作するプロセッサーと、プログラム等の情報を記憶するコンピュータ読み取り可能な記録媒体により実現されてもよい。ここで、プロセッサーは、例えば、各部の機能が個別のハードウェアで実現されてもよく、あるいは、各部の機能が一体のハードウェアで実現されてもよい。例えば、プロセッサーはハードウェアを含み、当該ハードウェアは、デジタル信号を処理する回路およびアナログ信号を処理する回路のうちの少なくとも一方を含んでもよい。例えば、プロセッサーは、回路基板に実装された１または複数の回路装置、あるいは、１または複数の回路素子のうちの一方または両方を用いて、構成されてもよい。回路装置としてはＩＣ（Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ Ｃｉｒｃｕｉｔ）などが用いられてもよく、回路素子としては抵抗あるいはキャパシターなどが用いられてもよい。

ここで、プロセッサーは、例えば、ＣＰＵであってもよい。ただし、プロセッサーは、ＣＰＵに限定されるものではなく、例えば、ＧＰＵ（Ｇｒａｐｈｉｃｓ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）、あるいは、ＤＳＰ（Ｄｉｇｉｔａｌ Ｓｉｇｎａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ）等のような、各種のプロセッサーが用いられてもよい。また、プロセッサーは、例えば、ＡＳＩＣ（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ Ｓｐｅｃｉｆｉｃ Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ Ｃｉｒｃｕｉｔ）によるハードウェア回路であってもよい。また、プロセッサーは、例えば、複数のＣＰＵにより構成されていてもよく、あるいは、複数のＡＳＩＣによるハードウェア回路により構成されていてもよい。また、プロセッサーは、例えば、複数のＣＰＵと、複数のＡＳＩＣによるハードウェア回路と、の組み合わせにより構成されていてもよい。また、プロセッサーは、例えば、アナログ信号を処理するアンプ回路あるいはフィルター回路等のうちの１以上を含んでもよい。

以上、この発明の実施形態について図面を参照して詳述してきたが、具体的な構成はこの実施形態に限られるものではなく、この発明の要旨を逸脱しない範囲の設計等も含まれる。

１…機器制御システム、１１…検出部、１２…機器部、１３…機器制御装置、３１…管理装置、５１…情報提供部、１１１…検出情報取得部、１１２、２１２…外部提供情報取得部、１１３、２１５…情報送信部、１１４、２１１…情報受信部、１１５…機器制御部、２１３…記憶部、２１４…制御目標値決定部、３１１～３１３…実測値、３３１…予測値、３７１…差分、１１０１…室温、１１０２…外気温、１１０３…予測室温、１１２１…電力消費量、２０１１…測定値テーブル、２０１２…予測値テーブル、２０１３…目標値テーブル、２０１４…制御対象機器－測定点テーブル、２０１５…制御対象機器－状態テーブル、Ｑ１…目標値、Ｒ１…室内

Claims (7)

1. 制御対象となる室内について、湿度、明るさ、音の大きさ、臭気成分濃度、化学物質濃度、ユーザの着衣量、または、前記ユーザの運動量のうちの１以上を検出するとともに、室温および外気温を検出する検出部と、
   前記検出部の検出結果に基づいて、前記室温に影響する機器を制御する制御部と、
   を備える機器制御システム。
2. 前記検出部は、さらに、日射取得量、前記制御部によって制御される前記機器の電力消費量、前記制御部によって制御されない非制御対象機器の電力消費量、室内換気量、前記室内に前記ユーザが居るか否か、前記ユーザの生体情報、または、前記ユーザによって指定される嗜好のうちの１以上を検出する、
   請求項１に記載の機器制御システム。
3. さらに、外部から提供される所定情報を取得する外部提供情報取得部を備え、
   前記制御部は、さらに、前記外部提供情報取得部の取得結果に基づいて、前記機器を制御する、
   請求項１または請求項２に記載の機器制御システム。
4. 前記制御部は、さらに、前記制御部による制御の状態に基づいて、前記機器を制御する、
   請求項１から請求項３のいずれか１項に記載の機器制御システム。
5. 前記制御部は、所定のアルゴリズムにしたがって前記機器の制御内容を決定し、
   前記アルゴリズムは、所定の物理量に関する前記検出部の検出値、前記物理量に関する予測値、および、前記制御内容をパラメーターとして含む、
   請求項１から請求項４のいずれか１項に記載の機器制御システム。
6. 前記制御部は、前記予測値を目標値に近付けるように前記機器を制御する、
   請求項５に記載の機器制御システム。
7. 前記目標値は、デフォルトでは、所定の快適基準域に収まるように設定されており、
   前記制御部は、前記目標値と、前記目標値が収まるべき基準域として前記快適基準域から変更されて使用される快適域と、のうちの一方または両方を、前記ユーザの嗜好に基づいて設定する機能を有する、
   請求項６に記載の機器制御システム。

Images