JP2023079838A - Air conditioner and air conditioning system - Google Patents
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Abstract
Description
本発明は、空気調和機及び空気調和システムに関する。 The present invention relates to air conditioners and air conditioning systems.
例えば、空調空間における人の在不在を検知する人検知センサを備え、人検知センサの検知結果を用いて空調の運転を停止する空気調和機の節電運転が提案されている(例えば、特許文献1)。特許文献1の空気調和機では、例えば、人検知センサの検知結果として、空調空間内の人を一定時間検知しない場合、節電運転を実行することで空調の運転の消費電力を節約できる。
For example, a power-saving operation of an air conditioner has been proposed in which a human detection sensor that detects the presence or absence of people in an air-conditioned space is provided, and the operation of the air conditioner is stopped using the detection result of the human detection sensor (for example,
しかしながら、従来の空気調和機では、例えば、短時間の人の不在が繰り返される度に、節電のために空調運転を停止した場合、人が空調空間に戻ったときに空調空間の室温を設定温度に戻すのに時間を要し、使用者の快適性が損なわれることになる。従って、節電効果の向上と使用者の快適性とを両立させるのは困難である。 However, in conventional air conditioners, for example, if the air conditioning operation is stopped to save power every time a person is absent for a short period of time, when the person returns to the air-conditioned space, the room temperature of the air-conditioned space is set to the set temperature. It takes time to return to normal, and the user's comfort is impaired. Therefore, it is difficult to achieve both an improvement in power saving effect and user comfort.
本発明ではこのような問題に鑑み、節電効果の向上と使用者の快適性とが両立した節電運転が実現できる空気調和機及び空気調和システムを提供することを目的とする。 In view of such problems, it is an object of the present invention to provide an air conditioner and an air conditioning system that can achieve power saving operation that achieves both improved power saving effect and user comfort.
一つの態様の空気調和機は、空調空間における使用者の在不在を示す在不在情報を用いて、空調運転から、前記空調運転に比較して消費電力が小さい節電運転に切り替える制御部を有する。前記制御部は、前記空調運転から、前記節電運転として、前記使用者の快適性を優先した第1の節電運転と、節電効果を優先した第2の節電運転との何れか一つに切り替える。 An air conditioner of one aspect has a control unit that uses presence/absence information indicating the presence/absence of a user in an air-conditioned space to switch from an air-conditioning operation to a power saving operation that consumes less power than the air-conditioning operation. The control unit switches the air-conditioning operation to any one of a first power-saving operation that prioritizes user comfort and a second power-saving operation that prioritizes power-saving effects as the power-saving operation.
本発明の空気調和機では、一つの側面として、節電効果の向上と使用者の快適性とが両立した節電運転が実現できる。 As one aspect of the air conditioner of the present invention, it is possible to achieve power-saving operation that achieves both improved power-saving effects and comfort for the user.
以下、図面に基づいて、本願の開示する空気調和機及び空気調和システムの実施例を詳細に説明する。尚、本実施例により、開示技術が限定されるものではない。また、以下に示す各実施例は、矛盾を起こさない範囲で適宜変形しても良い。 Hereinafter, embodiments of an air conditioner and an air conditioning system disclosed in the present application will be described in detail based on the drawings. Note that the disclosed technology is not limited by the present embodiment. Further, each embodiment shown below may be modified as appropriate within a range that does not cause contradiction.
<空気調和システムの構成>
図1は、実施例1の空気調和システム1の一例を示す説明図である。図1に示す空気調和システム1は、空気調和機2と、通信アダプタ3と、ルータ4と、サーバ装置5と、中継装置6と、端末装置7と、通信網8とを有する。
<Configuration of air conditioning system>
FIG. 1 is an explanatory diagram showing an example of an
<空気調和機の構成>
図2は、空気調和機2の構成の一例を示すブロック図である。図2に示す空気調和機2は、室内機21と、室外機22と、リモコン23とを有する。室内機21は、例えば、室内に配置され、空調空間である室内の空気を加熱又は冷却する空気調和機2の一部である。室内機21は、例えば、居間や寝室等の空調空間毎に備えられているものとする。室内機21は、本体21Aと、人検知センサ21Bと、受光部21Cと、制御部21Dと、メモリ21Eとを有する。本体21Aは、図示せぬ室内ファンや室内熱交換器などが備えられ、室内熱交換器で室外機22から供給される冷媒と熱交換を行った室内空気が室内ファンによって吹き出されることで、室内の暖房、冷房、除湿等が行われる。人検知センサ21Bは、空調空間内の人の在不在を検知する。人検知センサ21Bは、例えば、赤外線を使用した焦電センサである。人検知センサ21Bは、空気調和機2が設置された後に空気調和機2が商用電源に接続されて電力供給がなされると、特定の人に限定されるものではなく、空調空間内にあるセンサ範囲内の人の在不在の検知動作を開始する。なお、これ以降は空気調和機2への電力供給が中止されない限り、空気調和機2の運転/停止に関わらず空調空間内の人の在不在を検知し続ける。受光部21Cは、リモコン23からのコマンド信号を受光し、受光したコマンド信号を制御部21Dに送信する。メモリ21Eは、例えば、各種情報を記憶する記憶部である。制御部21Dは、室内機21全体を制御する。制御部21Dは、コマンド信号に基づき、各種コマンドを実行する。室外機22は、例えば、室外ファンや圧縮機等が備えられている。リモコン23は、使用者の操作に応じて室内機21を遠隔操作する遠隔操作部である。
<Configuration of air conditioner>
FIG. 2 is a block diagram showing an example of the configuration of the
制御部21Dは、人検知センサ21Bの検知結果と後述する在不在予測部34Eの予測結果とを用いて、空調運転から、空調運転に比較して消費電力が小さい節電運転に切り替える。在不在予測部34Eの予測結果は、後述する通信アダプタ3内の在不在予測部34Eから取得する、空調空間における特定の使用者の10分毎の在不在の予測結果を24時間分蓄積した情報である。これに対して、人検知センサ21Bの検知結果は、空調空間内のセンサ範囲内に存在する人の在不在の検知結果である。空調運転は、空調空間内の室温を設定温度に変更する、例えば、冷房モード、暖房モードや除湿モード等の通常の空調運転である。
The
制御部21Dは、節電運転の実行中に人検知センサ21Bが人の存在を検知した場合に、空調空間内に人が存在するものと判断し、空調運転を再開する。詳細は後述するが、制御部21Dは、所定時刻に予測した使用者の在不在の予測結果を記憶しており、空調運転の実行中に人検知センサ21Bが人の不在を検知した時点からの在不在予測部34Eの予測結果を参照し、予測結果が人の存在である場合に、空調空間内に使用者が存在するものと判断し、空調運転を継続することになる。具体的には、制御部21Dは、空調運転の実行中に人検知センサ21Bが人の不在を検知した時点から所定時間、例えば、60分の間の在不在予測部34Eの予測結果を参照する。制御部21Dは、参照した予測結果に基づき、予測結果が人の存在である場合に、空調空間内に使用者が存在するものと判断し、空調運転を継続する。
When the
制御部21Dは、空調運転の実行中に人検知センサ21Bが人の不在を検知した時点からの在不在予測部34Eの予測結果を参照し、予測結果が人の不在である場合に、空調空間内に使用者が不在であると判断し、空調運転から節電運転に切り替える。具体的には、制御部21Dは、空調運転の実行中に人検知センサ21Bが人の不在を検知した時点から所定時間、例えば、60分の間の在不在予測部34Eの予測結果を参照する。制御部21Dは、参照した予測結果に基づき、予測結果に人の不在が含まれている場合に、空調空間内に使用者が不在であると判断し、空調運転から節電運転に切り替える。
The
また、節電運転は、使用者の快適性を優先した第1の節電運転と、節電効果を優先した第2の節電運転とを有する。第1の節電運転は、所定時間における予測結果に人の不在と存在とが混在している場合に選択される節電運転であり、空調運転を停止することなく、節電運転に切り替える前の空調運転の設定温度を段階的に変更し、当該節電運転に切り替える前の空調運転時に比較して消費電力が小さい節電運転である。第2の節電運転は、所定時間における予測結果の全てが人の不在である場合に選択される節電運転であり、空調運転を停止することで、使用者の快適性よりも節電効果を優先した節電運転である。第1の節電運転は、第2の節電運転に比較して、節電効果よりも快適性を優先した節電運転である。 The power saving operation includes a first power saving operation that prioritizes user comfort and a second power saving operation that prioritizes power saving effects. The first power-saving operation is a power-saving operation that is selected when the prediction results for a predetermined period of time include both the absence and presence of people. This is a power saving operation in which the set temperature is changed step by step, and the power consumption is smaller than that in the air conditioning operation before switching to the power saving operation. The second power-saving operation is a power-saving operation that is selected when all prediction results for a predetermined period of time indicate that no one is present. Power-saving operation. The first power-saving operation is a power-saving operation that prioritizes comfort over power-saving effects compared to the second power-saving operation.
第1の節電運転は、通常の空調運転の各運転モードに応じた節電運転に切り替える前の空調運転の設定温度から、10分毎に設定温度を段階的にシフトする節電運転である。尚、運転モードとしては、例えば、冷房モード、除湿モードや暖房モード等がある。従って、第1の節電運転の温度シフト方法は運転モード毎に異なる。 The first power-saving operation is a power-saving operation in which the set temperature is shifted step by step every 10 minutes from the set temperature of the air conditioning operation before switching to the power saving operation according to each operation mode of the normal air conditioning operation. The operation modes include, for example, a cooling mode, a dehumidifying mode, and a heating mode. Therefore, the temperature shift method for the first power saving operation differs for each operation mode.
図3は、冷房モード時の第1の節電運転の温度シフト方法の一例を示す説明図である。制御部21Dは、冷房モード時に時点Aで人検知センサ21Bにより人の不在が検知されると、設定温度をTs+T1に変更し、時点Aから時間t1が経過した時点Bでは設定温度を(Ts+T1)+T2に変更し、時点Bから時間t2が経過した時点Cでは設定温度を(Ts+T1+T2)+T3に変更し、時点Cから時間t3が経過した時点Dでは設定温度を(Ts+T1+T2+T3)+T4に変更する。つまり、制御部21Dは、冷房モード時は例えば、Ts+T1+T2+T3+T4を設定温度の最大シフト温度として、一定時間毎に設定温度を段階的に上昇させる。尚、各時間t1、t2、t3は、例えば、10分間、T1、T2、T3,T4の各シフト温度は、例えば、0.5度とする。時点Aから時点Dまでの間は人検知センサ21Bの検知結果が不在のままである。つまり、温度シフトは、人検知センサ21Bで人の存在を検知しない間は継続するものとする。
FIG. 3 is an explanatory diagram showing an example of the temperature shift method of the first power saving operation in the cooling mode. When the
つまり、制御部21Dは、第1の節電運転において冷房モード時の設定温度がTsの場合、例えば、設定温度Tsから+2度の最大シフト温度に上昇するまで、10分毎に+0.5度単位で設定温度を段階的に上昇させる。制御部21Dは、設定温度を段階的に上昇させているときに、設定温度が冷房モードで設定可能な冷房最高温度、例えば、30度に到達した場合は、+2度の最大シフト温度に到達していなくても設定温度の上昇を停止する。
That is, when the set temperature in the cooling mode is Ts in the first power saving operation, the
冷房モードの第1の節電運転では、段階的に設定温度を上昇させるものの冷房運転は停止しないので、使用者の快適性を損なうことなく空気調和機2の消費電力を段階的に低減できる。
In the first power-saving operation in the cooling mode, the set temperature is increased stepwise, but the cooling operation is not stopped, so the power consumption of the
図4は、除湿モード時の第1の節電運転の温度シフト方法の一例を示す説明図である。制御部21Dは、除湿モード時に時点Eで人検知センサ21Bにより人の不在が検知されると、設定温度をTs+T1に変更し、時点Eから時間t1が経過した時点Fでは設定温度を(Ts+T1)+T2に変更する。つまり、制御部21Dは、除湿モード時は、例えば、Ts+T1+T2を設定温度の最大シフト温度として設定温度を上昇させる。尚、時間t1は、例えば、10分間、T1、T2の各シフト温度は、例えば、0.5度とする。時点Eから時点Fまでの間は人検知センサ21Bの検知結果が不在のままである。つまり、温度シフトは、人検知センサ21Bで人の存在を検知しない間は継続するものとする。
FIG. 4 is an explanatory diagram showing an example of the temperature shift method of the first power saving operation in the dehumidification mode. When the
つまり、制御部21Dは、第1の節電運転において除湿モード時の設定温度がTsの場合、例えば、設定温度から+1度の最大シフト温度に上昇するまで、10分毎に+0.5度単位で温度を段階的に上昇させる。制御部21Dは、設定温度を段階的に上昇させているときに、設定温度が除湿モードで可能な除湿最高温度、例えば、30度に到達した場合、+1度の最大シフト温度に到達していなくても設定温度の上昇を停止する。
That is, when the set temperature in the dehumidification mode is Ts in the first power saving operation, the
除湿モードの第1の節電運転では、段階的に設定温度を上昇させるものの除湿運転は停止しないので、使用者の快適性を損なうことなく空気調和機2の消費電力を段階的に低減できる。
In the first power saving operation in the dehumidification mode, the set temperature is raised stepwise but the dehumidification operation is not stopped, so the power consumption of the
図5は、暖房モード時の第1の節電運転の温度シフト方法の一例を示す説明図である。制御部21Dは、暖房モード時に時点Gで人検知センサ21Bにより人の不在が検知されると、設定温度をTs-T1に変更し、時点Gから時間t1が経過した時点Hでは設定温度を(Ts-T1)-T2に変更し、時点Hから時間t2が経過した時点Iでは設定温度を(Ts-T1-T2)-T3に変更し、時点Iから時間t3が経過した時点Jでは設定温度を(Ts-T1-T2-T3)-T4に変更し、時点Jから時間t4が経過した時点Kでは設定温度を(Ts-T1-T2-T3-T4)-T5に変更し、時点Kから時間t5が経過した時点Lでは設定温度を(Ts-T1-T2-T3-T4-T5)-T6に変更する。つまり、制御部21Dは、暖房モード時は例えば、Ts-T1-T2-T3-T4-T5-T6を設定温度の最大シフト温度として、一定時間毎に設定温度を段階的に低下させる。尚、各期間t1、t2、t3、t4、t5、t6…は、例えば、10分間、T1、T2、T3、T4、T5、T6…の各シフト温度は、例えば、0.5度とする。時点Gから時点Lまでの間は人検知センサ21Bの検知結果が不在のままである。つまり、温度シフトは、人検知センサ21Bで人の存在を検知しない間は継続するものとする。
FIG. 5 is an explanatory diagram showing an example of the temperature shift method for the first power saving operation in the heating mode. When the
つまり、制御部21Dは、第1の節電運転において暖房モード時の設定温度がTsの場合、例えば、設定温度から-4度の最大シフト温度に低下するまで、10分毎に-0.5度単位で温度を段階的に低下させる。制御部21Dは、設定温度を段階的に低下させているときに、設定温度が暖房モードで可能な暖房最低温度、例えば、16度に到達した場合、-4度の最大シフト温度に到達していなくても設定温度の低下を停止する。
That is, when the set temperature in the heating mode is Ts in the first power-saving operation, the
暖房モードの第1の節電運転では、段階的に設定温度を低下させるものの暖房運転は停止しないので、使用者の快適性を損なうことなく空気調和機2の消費電力を段階的に低減できる。
In the first power-saving operation in the heating mode, the set temperature is lowered in stages, but the heating operation is not stopped, so the power consumption of the
図2に示すように、制御部21Dは、節電運転実行部21D1を有する。節電運転実行部21D1は、在不在予測部34Eの予測結果から得られる人が不在となる時間の長さに基づいて、空調運転から、第1の節電運転及び第2の節電運転の何れか一つに切り替える。尚、予測結果から得られる人が不在となる時間の長さとは、例えば、第1の所定時間、第2の所定時間や第3の所定時間である。第1の所定時間は、人検知センサ21Bで人の不在を検知した時点からの在不在の予測結果を参照する時間、例えば、60分間である。第2の所定時間は、第1の所定時間の予測結果が全て“存在”で通常運転を継続しているとき、人検知センサ21Bでの検知結果“不在”が続いて第2の節電運転に切り替えるまでの時間、例えば、人の不在を最初(直近)に検知した時点からの60分間である。第3の所定時間は、第1の所定時間の予測結果が在不在混在で第1の節電運転を行っているとき、人検知センサ21Bでの検知結果“不在”が続いて第2の節電運転に切り替えるまでの時間、例えば、人の不在を最初(直近)に検知した時点からの180分間である。
As shown in FIG. 2, the
節電運転実行部21D1は、空調運転の実行中に人検知センサ21Bが人の不在を検知した時点から第1の所定時間、例えば、60分の間の在不在予測部34Eの予測結果を参照する。節電運転実行部21D1は、参照した予測結果に基づき、当該予測結果の全てが人の不在である場合に、第1の所定時間の間は空調空間内に使用者が不在であると判断し、空調運転から第2の節電運転に切り替える。
The power-saving operation execution unit 21D1 refers to the prediction result of the presence/absence prediction unit 34E for a first predetermined time period, for example, 60 minutes after the
節電運転実行部21D1は、空調運転の実行中に人検知センサ21Bが人の不在を検知した時点から第1の所定時間の間の在不在予測部34Eの予測結果を参照し、当該予測結果が全て人の存在である場合に、第1の所定時間の間は空調空間内に使用者が存在すると判断し、節電運転に切り替えずに空調運転を継続する。
The power-saving operation execution unit 21D1 refers to the prediction result of the presence/absence prediction unit 34E for a first predetermined time period from the time when the
節電運転実行部21D1は、人検知センサ21Bが人の不在を検知した後の予測結果が全て存在であることを受けて空調運転を継続しているときに、人検知センサ21Bが人の不在を検知した際は、不在を検知した時点から第2の所定時間の間、人の不在を継続して検知した場合に、空調空間内に使用者が不在であると判断する。そして、節電運転実行部21D1は、空調運転から第2の節電運転に切り替える。
When the
節電運転実行部21D1は、空調運転の実行中に人検知センサ21Bが人の不在を検知した時点から第1の所定時間の間の在不在予測部34Eの予測結果を参照し、当該予測結果が人の存在及び不在が混在している場合に、第1の所定時間の間は空調空間内に使用者が存在する可能性もあると判断し、空調運転から第1の節電運転に切り替える。
The power-saving operation execution unit 21D1 refers to the prediction result of the presence/absence prediction unit 34E for a first predetermined time period from the time when the
あるいは、節電運転実行部21D1は、空調運転の実行中に人検知センサ21Bが人の不在を検知した時点から第1の所定時間の間の在不在予測部34Eの予測結果を参照し、例えば、後述する在不在パターンの生成中で在不在予測部34Eに予測結果がない場合も、空調空間内に使用者が存在する可能性もあると判断し、空調運転から第1の節電運転に切り替える。
Alternatively, the power-saving operation execution unit 21D1 refers to the prediction result of the presence/absence prediction unit 34E for a first predetermined time period from the time when the
節電運転実行部21D1は、人検知センサ21Bが人の不在を検知した後の予測結果が人の存在及び不在が混在しているか、あるいは、在不在予測部34Eに予測結果がないことを受けて第1の節電運転を実行しているときに、人検知センサ21Bが人の不在を検知した際は、不在を検知した時点から第3の所定時間、例えば、180分の間、人の不在を継続して検知した場合に、空調空間内に使用者が不在であると判断する。そして、節電運転実行部21D1は、第1の節電運転から第2の節電運転に切り替える。
The power-saving operation execution unit 21D1 receives a prediction result after the
図1に戻り、通信アダプタ3は、空気調和機2内の室内機21とルータ4との間を無線通信で接続する通信機能と、室内機21をAI(Artificial Intelligence)制御する制御機能とを有する。通信アダプタ3は、室内機21毎に配置するものである。ルータ4は、例えば、WLAN(Wireless Local Area Network)等を使用して通信アダプタ3と通信網8とを無線通信で接続すると共に、端末装置7と通信網8とを無線通信で接続するアクセスポイントの装置である。端末装置7は、空気調和システム1を使用する複数の使用者の内、例えば、管理者となる使用者のスマートフォン等の通信端末である。通信網8は、例えば、インターネット等の通信網である。サーバ装置5は、室内機21に適用される在不在パターンを生成する機能や運転履歴データ等を記憶するデータベース等を有する。尚、サーバ装置5は、例えば、データセンタに配置されている。中継装置6は、通信網8と通信で接続すると共に、サーバ装置5と通信で接続する機能を有する。中継装置6は、通信網8経由で室内機21に適用される在不在パターンの生成又は更新に使用する運転履歴データ等を通信アダプタ3からサーバ装置5に送信する。また、中継装置6は、サーバ装置5で生成又は更新した在不在パターンを通信網8経由で通信アダプタ3に送信する。尚、中継装置6は、例えば、データセンタ等に配置されている。
Returning to FIG. 1, the communication adapter 3 has a communication function of connecting the
中継装置6は、第1の中継部6Aと、第2の中継部6Bと、第3の中継部6Cとを有する。第1の中継部6Aは、通信網8経由で通信アダプタ3からサーバ装置5に在不在パターンに関わる各種データ(以降、運転履歴データと記載する)を送信し、サーバ装置5が生成又は更新した在不在パターンを通信網8経由で通信アダプタ3に送信する。第2の中継部6Bは、使用者が外出先から端末装置7を使用して設定した室内機21の運転条件(冷房/暖房といった運転モードや設定温度など)を取得し、これを室内機21に送信する。第3の中継部6Cは、例えば、インターネット等の通信網8から天気予報やカレンダ情報(主に、祝日情報)等の外部データを取得し、取得した外部データをサーバ装置5に送信する。また、第3の中継部6Cは、外部データを通信網8経由で通信アダプタ3に送信する。
The relay device 6 has a first relay section 6A, a second relay section 6B, and a third relay section 6C. The first relay unit 6A transmits various data (hereinafter referred to as driving history data) related to presence/absence patterns from the communication adapter 3 to the server device 5 via the communication network 8, and the server device 5 generates or updates The presence/absence pattern is transmitted to the communication adapter 3 via the communication network 8. - 特許庁The second relay unit 6B acquires the operating conditions of the indoor unit 21 (operating mode such as cooling/heating, set temperature, etc.) set by the user using the
<通信アダプタの構成>
図6は、通信アダプタ3の構成の一例を示すブロック図である。図6に示す通信アダプタ3は、第1の通信部31と、第2の通信部32と、記憶部33と、CPU(Central Processing Unit)34とを有する。第1の通信部31は、室内機21内の制御部21DとCPU34とを通信接続する、例えば、UART(Universal Asynchronous Receiver Transmitter)等の通信IF(Interface)である。第2の通信部32は、ルータ4とCPU34とを通信接続する、例えば、WLAN等の通信IF等の通信部である。記憶部33は、例えば、ROM(Read Only Memory)やRAM(Random Access Memory)等を有し、データやプログラム等の各種情報を格納する。CPU34は、通信アダプタ3全体を制御する。
<Communication adapter configuration>
FIG. 6 is a block diagram showing an example of the configuration of the communication adapter 3. As shown in FIG. The communication adapter 3 shown in FIG. 6 has a first communication section 31, a
図6に示す通信アダプタ3内の記憶部33は、履歴メモリ33Aと、在不在パターンメモリ33Bと、予測結果メモリ33Cと、外部メモリ33Dとを有する。履歴メモリ33Aは、室内機21から取得した運転履歴データを一時記憶する。運転履歴データとしては、例えば、人検知センサ21Bで検知した室内空間内での人の在不在の10分毎の検知結果である。在不在パターンメモリ33Bは、サーバ装置5から取得した在不在パターンを記憶する。
Storage unit 33 in communication adapter 3 shown in FIG. 6 has history memory 33A, presence/absence pattern memory 33B,
在不在パターンは、例えば人検知センサ21Bの過去の検知結果、例えば、過去30日分の在不在の検知結果、曜日情報及び祝日情報を用いることで、サーバ装置5が、空調空間における使用者の在不在の傾向を示す、曜日毎に生成したパターンである。本実施例では最大で5種類の在不在パターンが生成され、曜日毎にどの在不在パターンで使用者が行動する傾向があるかが判別できるように曜日毎に在不在パターンが対応づけられている。例えば、月曜日及び火曜日は在不在パターン1で行動する傾向があり、水曜日と木曜日は在不在パターン2で行動する傾向がある。木曜日と金曜日は在不在パターン3で行動する傾向があり、土曜日は在不在パターン4で行動する傾向があり、日曜日は在不在パターン5で行動する傾向がある。ここで、在不在パターンを生成する際に人検知センサ21Bの過去30日分の検知結果を使用するのは、次の理由による。在不在パターンの生成に際し、人検知センサ21Bの検知結果が多い方が在不在パターンを用いた予測の精度が向上するため、人検知センサ21Bの検知結果はできる限り多い方が好ましい。一方で、人検知センサ21Bの検知結果を多く取得するように、例えば、過去90日分の検知結果を用いて在不在パターンを生成する場合を想定したとする。空気調和機2の設置時期が、冷房運転が頻繁に行われる夏季の始まる時期や、暖房運転が頻繁に行われる冬季の始まる時期である場合に、在不在パターンを生成している間に夏季や冬季が過ぎてしまい、後述する使用者の在不在の予測結果に基づいた使用者の行動予測や空調運転の推奨が夏季や冬季に行えなくなる。そこで、本実施形態では、在不在パターンの精度が担保でき、かつ、使用者の在不在の予測結果に基づいた使用者の行動予測や空調運転の推奨を適正な時期に提供できるように、と考えて、在不在パターンの生成に、人検知センサ21Bの過去30日分の在不在の検知結果を使用している。尚、過去30日分の在不在の検知結果は、10分毎の在不在の検知結果を30日分蓄積した情報である。また、本実施形態では、在不在パターンを生成する際に人検知センサ21Bの過去30日分の検知結果を使用する場合を例示するが、本発明はこれに限られない。空気調和機2の設置時期から頻繁に使用される時期までの期間に応じて適宜変更するようにしてもよい。
For example, the presence/absence pattern is obtained by using the past detection results of the
また、曜日情報は、月火水木金土日の曜日の情報であり、CPU34で算出して得る。祝日情報は、月火水木金土日の曜日の内、祝日を識別する情報であり、第2の通信部32を介して外部から取得する。尚、祝日情報を外部から取得する理由としては、年毎に祝日が変わる場合も存在するためである。予測結果メモリ33Cは、在不在パターンで予測した空調空間内での24時間分の10分毎の人の在不在の予測結果である24時間分の在不在予測結果を記憶する。CPU34は、予測結果メモリ33Cを参照して空調空間毎の24時間分の在不在予測結果を認識できる。外部メモリ33Dは、前述した祝日情報や天気予報など外部から取得する外部データを記憶する。
The day of the week information is information on the day of the week, Monday, Tuesday, Wednesday, Thursday, Friday, Saturday and Sunday, and is obtained by calculation by the CPU 34 . The holiday information is information identifying a holiday among the days of the week of Monday, Tuesday, Wednesday, Thursday, Friday, Saturday and Sunday, and is acquired from the outside via the
CPU34は、収集部34Aと、送信部34Bと、受信部34Cと、設定部34Dと、在不在予測部34Eとを有する。 The CPU 34 has a collection unit 34A, a transmission unit 34B, a reception unit 34C, a setting unit 34D, and a presence/absence prediction unit 34E.
収集部34Aは、室内機21から所定周期、例えば10分毎の取得タイミングで各空調空間での人の在不在の検知結果を取得する。空調空間は、例えば、居間や寝室等の空調空間である。収集部34Aは、取得した空調空間での人検知センサ21Bによる10分毎の人の在不在の現在の検知結果を収集する。在不在の検知結果には、例えば、不在、存在、不定の3種類の変数が存在する。在不在の検知結果のうち、「不在」は、空調空間内で人を検知できなかった場合の検知結果である。この「不在」の検知結果は第2の検出値である。在不在の検知結果のうち、「存在」は、空調空間で人を検知した場合の検知結果である。この「存在」の検知結果は第1の検出値である。在不在の検知結果のうち、「不定」は、存在及び不在の何れにも該当しない、つまり、第1の検出値又は第2の検出値の何れにも該当しない第3の検出値であって、在不在パターンの生成に使用しない検知結果である。収集部34Aは、10分毎に取得した各空調空間の在不在の検知結果を履歴メモリ33Aに記憶する。
The collecting unit 34A acquires the presence/absence detection result of each air-conditioned space from the
送信部34Bは、例えば、2日分の在不在の検知結果を履歴メモリ33Aに記憶した場合、履歴メモリ33Aに記憶中の2日分の在不在の検知結果を通信網8経由でサーバ装置5に送信する。尚、サーバ装置5では、通信アダプタ3から順次受信した過去30日分の在不在の検知結果を用いて前述した最大で5種類の在不在パターンを生成することになる。受信部34Cは、通信網8経由でサーバ装置5から空調空間毎の在不在パターンを受信し、受信した在不在パターンを在不在パターンメモリ33Bに記憶する。設定部34Dは、記憶中の在不在パターンを在不在予測部34Eに適用する。 For example, when the presence/absence detection results for two days are stored in the history memory 33A, the transmission unit 34B sends the presence/absence detection results for two days stored in the history memory 33A to the server device 5 via the communication network 8. Send to It should be noted that the server device 5 uses the presence/absence detection results for the past 30 days sequentially received from the communication adapter 3 to generate up to five types of presence/absence patterns described above. The receiving unit 34C receives the presence/absence pattern for each air-conditioned space from the server device 5 via the communication network 8, and stores the received presence/absence pattern in the presence/absence pattern memory 33B. The setting unit 34D applies the stored presence/absence pattern to the presence/absence prediction unit 34E.
在不在予測部34Eは、現在の人検知センサ21Bの検知結果、すなわち在不在を予測する時点から一定時間前までの人検知センサ21Bの検知結果である在不在の検知結果と、現在の曜日情報と、現在の祝日情報とを用いて、設定部34Dにて適用された複数の在不在パターンの中から予測に使用する在不在パターンを選択する。在不在予測部34Eは、選択した在不在パターンを用いて空調空間における人の在不在を予測し、24時間分の在不在の予測結果を得る。一定時間とは、直前の在不在の検知結果を見て、複数の在不在パターンの中から最適な在不在パターンを選ぶ際の精度を担保できるデータ数を得るのに必要な時間である。
The presence/absence prediction unit 34E generates the current detection result of the
以下、予測に使用する在不在パターンの選択と、選択した在不在パターンを用いての使用者の在不在の予測方法について、詳細に説明する。なお、以下の説明では、使用者の在不在の予測を毎日8:00に実施し、当日の8:00から翌日の8:00までの24時間の使用者の在不在を予測する場合を説明する。本実施形態では、上記24時間の予測を、1)当日8:00~翌日0:00まで、2)翌日0:00~翌日8:00まで、の2つの期間に分けて予測し、これらを合わせて24時間の予測結果とする。 The selection of the presence/absence pattern used for prediction and the method of predicting the presence/absence of the user using the selected presence/absence pattern will be described in detail below. In the following description, the user's presence/absence is predicted at 8:00 every day, and the user's presence/absence is predicted for 24 hours from 8:00 on the day to 8:00 on the next day. do. In the present embodiment, the 24-hour prediction is divided into two periods, 1) from 8:00 on the day to 0:00 on the next day, and 2) from 0:00 on the next day to 8:00 on the next day. Together, they are the prediction results for 24 hours.
<1)当日8:00~翌日0:00までの使用者の在不在の予測>
まず、在不在予測部34Eは、使用者の在不在の予測を実施する時刻、例えば、当日8:00となれば、当該予測時刻から一定時間前、例えば、予測する日の前日の21:00から当日8:00までに人検知センサ21Bで検知した人の在不在の検知結果を取得する。次に、在不在予測部34Eは、複数の在不在パターン同士を比較し、各在不在パターンに差があるかを判定する。具体的には、在不在パターン間の差異が所定値以上であるか否かを判定する。より具体的には、各在不在パターンにおける0:00~8:00までの使用者の10分毎の在不在を比較する。そして、在不在が異なる箇所(以下、「時間帯」という)が所定値、例えば10個未満の場合、各在不在パターンの差異が許容できる範囲内(0:00~8:00までの在不在パターンに差は無い)と判断する。一方、0:00~8:00までの使用者の10分毎の在不在が異なる時間帯が例えば10個以上の場合、各在不在パターンの差異は許容できる範囲を超えている(0:00~8:00までの在不在パターンに差がある)と判断する。
<1) Prediction of user presence/absence from 8:00 on the day to 0:00 on the next day>
First, the presence/absence prediction unit 34E predicts the user's presence/absence at a time, for example, 8:00 on the current day, a certain time before the predicted time, for example, at 21:00 on the day before the predicted day. to 8:00 on the day, the presence/absence detection result detected by the
次に、在不在予測部34Eは、上記各在不在パターンの比較結果に基づき、予測に使用する在不在パターンを選択する。各在不在パターンの差異が所定値未満の場合(0:00~8:00まで在不在パターンに差はない場合)は、予測する当日の曜日と対応づけられた在不在パターンを選択する。また、各在不在パターンの差異が所定値以上の場合(0:00~8:00まで在不在パターンに差がある場合)は、0:00~8:00に取得した人の在不在の検知結果と、各在不在パターンにおける0:00~8:00の在不在とを比較する。そして、検知結果に最も近似する在不在パターンを選択する。そして、在不在予測部34Eは、上記選択した在不在パターンにおける8:00から0:00までの在不在を、当日8:00から翌日0:00までの使用者の在不在の予測結果として抽出する。このように、各在不在パターンと曜日情報とを対応づけると共に、各在不在パターンの比較結果に応じて、使用者の在不在を予測することで、生成する在不在パターンの数を曜日の数より減らしつつ、使用者の在不在を正確に予測できる。 Next, the presence/absence prediction unit 34E selects a presence/absence pattern to be used for prediction based on the comparison result of each presence/absence pattern. If the difference between the presence/absence patterns is less than a predetermined value (there is no difference between the presence/absence patterns from 0:00 to 8:00), the presence/absence pattern associated with the predicted day of the week is selected. If the difference between each presence/absence pattern is greater than or equal to a predetermined value (when there is a difference in the presence/absence pattern from 0:00 to 8:00), the detection of the presence/absence of the person acquired from 0:00 to 8:00 Compare the results with the presence/absence from 0:00 to 8:00 in each presence/absence pattern. Then, the presence/absence pattern closest to the detection result is selected. Then, the presence/absence prediction unit 34E extracts the presence/absence from 8:00 to 0:00 in the selected presence/absence pattern as a prediction result of the user's presence/absence from 8:00 on the day to 0:00 on the next day. do. In this way, each presence/absence pattern is associated with the day of the week information, and the presence/absence of the user is predicted according to the comparison result of each presence/absence pattern. Presence/absence of the user can be accurately predicted while reducing the number of users.
本来であれば、在不在パターンは曜日ごとに生成し、実際に使用者の在不在を予測する当日の曜日に合わせて使用する在不在パターンを選択することが望ましい。在不在パターンを曜日ごとに生成すれば、それだけ予測の精度の向上が期待できるためである。しかしながら、在不在パターンの数が増やせば増やすほど、通信アダプタ3とサーバ装置5との間の通信量の増大や、通信アダプタで必要となるメモリ容量の増大などが発生し、空気調和システム1に大きな負荷がかかる。 Ideally, the presence/absence pattern should be generated for each day of the week, and the presence/absence pattern to be used should be selected according to the day of the week on which the user's presence/absence is actually predicted. This is because if the presence/absence pattern is generated for each day of the week, the prediction accuracy can be expected to be improved accordingly. However, as the number of presence/absence patterns increases, the amount of communication between the communication adapter 3 and the server device 5 increases, and the memory capacity required by the communication adapter increases. heavy load.
そこで、本実施形態では、前述したように在不在パターンは最大5種類までとし、予測される在不在パターンが同じとみなせる曜日には同じパターンを適用する。例えば、在不在パターン1は月曜日と火曜日とに適用し、在不在パターン2は水曜日と木曜日とに適用し、在不在パターン3は木曜日と金曜日とに適用し、在不在パターン4は土曜日に適用し、在不在パターン5は日曜日に適用している。しかし、このように在不在パターンを複数の曜日にあてはめられるように生成すれば、曜日ごとに在不在パターンを生成しこれらを用いて使用者の在不在を予測する場合に比較して、予測の精度が低下する恐れがある。
Therefore, in the present embodiment, as described above, up to five types of presence/absence patterns are used, and the same pattern is applied to the days of the week on which the predicted presence/absence patterns can be regarded as the same. For example, presence/
そこで、このような事態に対処すべく、本実施形態では、各在不在パターンの比較結果に応じて、使用者の在不在を予測するのに使用する在不在パターンの選択方法を変えている。各在不在パターンの差異が所定値未満の場合は、予測する時刻(8:00)までの取得した使用者の在不在情報を用いてどの在不在パターンを使用すべきか判断ができないので、予測する当日の曜日に合致する在不在パターンを選択しておけば、予測の精度が落ちることはない。また、各在不在パターンの差異が所定値以上の場合は、各在不在パターンの区別ができるので、取得した使用者の在不在情報と各在不在パターンの予測結果とを比較し、検知結果に最も近似する在不在パターンを選択することで、予測の精度を確保する。 Therefore, in order to deal with such a situation, in this embodiment, the selection method of the presence/absence pattern used for predicting the presence/absence of the user is changed according to the comparison result of each presence/absence pattern. If the difference between each presence/absence pattern is less than a predetermined value, it is not possible to determine which presence/absence pattern should be used using the user's presence/absence information acquired up to the predicted time (8:00). If the presence/absence pattern that matches the day of the week is selected, the prediction accuracy will not drop. If the difference between each presence/absence pattern is greater than or equal to a predetermined value, each presence/absence pattern can be distinguished. Prediction accuracy is ensured by selecting the closest presence/absence pattern.
<2)翌日0:00~翌日8:00までの使用者の在不在の予測>
まず、在不在予測部34Eは、使用者の在不在の予測する当日の翌日の曜日を外部メモリ33Dから読み出す。次に、在不在予測部34Eは、複数の在不在パターンのうち、上記読み出した曜日に対応する在不在パターンを選択する。そして、在不在予測部34Eは、上記選択した在不在パターンから、翌日0:00から翌日8:00までの使用者の在不在の予測結果を抽出する。
<2) Prediction of presence/absence of users from 0:00 to 8:00 the next day>
First, the presence/absence prediction unit 34E reads the day of the week following the day on which the presence/absence of the user is predicted from the external memory 33D. Next, the presence/absence prediction unit 34E selects the presence/absence pattern corresponding to the read day of the week from the plurality of presence/absence patterns. Then, the presence/absence prediction unit 34E extracts the prediction result of the user's presence/absence from 0:00 the next day to 8:00 the next day from the selected presence/absence pattern.
使用者の在不在の予測する当日8:00の段階では、1)当日8:00~翌日0:00までの使用者の在不在の予測をする場合と異なり、当日8:00以降の人検知センサ21Bで検知した使用者の在不在の検知結果を有していない。このため、翌日の0:00~翌日8:00までの使用者の在不在の予測では、翌日の曜日に基づいて予測に使用する在不在パターンを選択し、選択した在不在パターンを用いて翌日0:00~翌日8:00までの使用者の在不在を予測する。
At the stage of 8:00 on the day when the presence or absence of the user is predicted, 1) Unlike the case of predicting the presence or absence of the user from 8:00 on the day to 0:00 on the next day, human detection after 8:00 on the day It does not have the detection result of the presence/absence of the user detected by the
そして、在不在予測部34Eは、1)で得た当日8:00~翌日0:00までの使用者の在不在の予測結果と、2)で得た翌日0:00~翌日8:00までの使用者の在不在の予測結果とを合わせて、当日8:00から翌日8:00までの24時間分の使用者の在不在を予測する。そして、在不在予測部34Eは、予測した結果を24時間分の在不在の予測結果として予測結果メモリ33Cに出力する。予測結果メモリ33Cは、24時間分の在不在の予測結果を記憶する。在不在予測部34Eは、予測する時間帯に祝日が含まれる場合に、当該時間帯を休日と同じとみなして空調空間における24時間分の在不在の予測結果を得る。また、在不在予測部34Eは、空調空間における使用者の在不在を予測する際に使用する人検知センサ21Bの検知結果である在不在の検知結果の内、「不定」の在不在の検知結果(第3の検出値)を除外する。つまり、「不定」の在不在の検知結果を除外して在不在パターンの生成又は更新に使用しないため、生成又は更新した在不在パターンによる予測の精度の向上を図ることができる。
Then, the presence/absence prediction unit 34E predicts the user's presence/absence from 8:00 on the day to 0:00 on the next day obtained in 1) and Predicting the presence/absence of the user for 24 hours from 8:00 on the current day to 8:00 on the following day is combined with the predicted result of the presence/absence of the user. Then, the presence/absence prediction unit 34E outputs the result of prediction to the
在不在予測部34Eは、在不在を予測する時点である所定時刻として、例えば、毎日8:00と20:00に、当該所定時刻から24時間後までの空調空間における使用者の在不在を予測してもよい。具体的には、在不在予測部34Eは、使用者の在不在の予測結果である24時間分の在不在の予測結果を得る。また、在不在予測部34Eは、半日毎に上記各所定時刻から24時間分の在不在の予測結果を得ることで予測精度を向上させている。24時間分の在不在の予測結果は、例えば10分毎の空調空間における使用者の在不在の予測結果である。図7は、24時間分の在不在の予測結果の一例を示す説明図である。図7に示す在不在の予測結果は、空調空間毎に、所定時刻から24時間後までの10分毎の在不在の予測結果である。在不在の予測結果を示すデータは、存在の場合は“1”、不在の場合は“0”とする。 The presence/absence prediction unit 34E predicts the presence/absence of the user in the air-conditioned space for 24 hours after the predetermined time, for example, at 8:00 and 20:00 every day, as predetermined times at which the presence/absence is predicted. You may Specifically, the presence/absence prediction unit 34E obtains the presence/absence prediction result for 24 hours, which is the prediction result of the user's presence/absence. In addition, the presence/absence prediction unit 34E obtains a prediction result of presence/absence for 24 hours from each predetermined time every half day, thereby improving the prediction accuracy. The 24-hour presence/absence prediction result is, for example, a prediction result of the presence/absence of the user in the air-conditioned space every 10 minutes. FIG. 7 is an explanatory diagram showing an example of a 24-hour presence/absence prediction result. Prediction results of presence/absence shown in FIG. 7 are prediction results of presence/absence for each 10 minutes from a predetermined time to 24 hours later for each air-conditioned space. The data indicating the presence/absence prediction result is "1" for presence and "0" for absence.
<サーバ装置の構成>
図8は、サーバ装置5の構成の一例を示すブロック図である。図8に示すサーバ装置5は、通信部51と、記憶部52と、CPU53とを有する。通信部51は、中継装置6とCPU53とを通信接続する通信IFである。記憶部52は、例えば、HDD(Hard Disk Drive)、ROMやRAM等を有し、データやプログラム等の各種情報を記憶する。CPU53は、サーバ装置5全体を制御する。
<Structure of server device>
FIG. 8 is a block diagram showing an example of the configuration of the server device 5. As shown in FIG. The server device 5 shown in FIG. 8 has a
図8に示すサーバ装置5内の記憶部52は、履歴データメモリ52Aと、パターン記憶部52Bとを有する。履歴データメモリ52Aは、通信アダプタ3から受信した、空調空間の2日分の在不在の検知結果等の運転履歴データを記憶する。パターン記憶部52Bは、サーバ装置5で生成した在不在パターンを記憶すると共に、生成後の在不在パターンを、取得したデータを用いて更新し、更新後の在不在パターンを記憶する。
The
サーバ装置5内のCPU53は、受信部53Aと、取得部53Bと、生成部53Cと、送信部53Dとを有する。
The
受信部53Aは、複数の室内機21の通信アダプタ3と接続してルータ4、通信網8及び中継装置6を経由して、通信アダプタ3から空調空間毎の2日分の在不在の検知結果を受信し、受信した2日分の在不在の検知結果を履歴データメモリ52Aに記憶する。受信部53Aは、通信アダプタ3から曜日情報や祝日情報を受信する。なお、曜日情報はサーバ装置5のCPU53が算出して得てもよく、また、祝日情報はサーバ装置5が直接外部から取得してもよい。取得部53Bは、受信部53Aが受信した曜日情報や祝日情報を取得する。取得部53Bは、受信部53Aが受信した曜日情報や祝日情報を取得する。
The receiving unit 53A is connected to the communication adapters 3 of the plurality of
図9は、在不在パターンの生成に使用するデータの一例を示す説明図である。在不在パターンの生成に使用するデータとしては、センサデータとしての在不在の検知結果と、曜日データとしての曜日情報と、祝日データとしての祝日情報とを有する。在不在の検知結果は、前述したように、空調空間における人検知センサ21Bの10分毎の人の在不在の検知結果である。また、前述したように、「不定」の在不在の検知結果は、在不在パターンの生成や更新に使用しないものとする。
FIG. 9 is an explanatory diagram showing an example of data used to generate presence/absence patterns. The data used to generate the presence/absence pattern includes presence/absence detection results as sensor data, day-of-the-week information as day-of-the-week data, and holiday information as holiday data. The presence/absence detection results are the presence/absence detection results of the
生成部53Cは、履歴データメモリ52Aに記憶中の所定期間、例えば、過去の検知結果である30日間分の在不在の検知結果、曜日情報及び祝日情報を使用し、室内機21の空調空間における使用者の在不在パターンを生成する。生成部53Cは、生成した在不在パターンをパターン記憶部52Bに記憶する。生成部53Cは、在不在の検知結果の時間帯に祝日が含まれる場合に当該時間帯を休日と同じとみなす。生成部53Cは、パターン記憶部52Bに在不在パターンを記憶した後、履歴データメモリ52Aの内、例えば、生成に未使用の6日分の在不在の検知結果を用いてパターン記憶部52Bに記憶中の在不在パターンを更新する。そして、生成部53Cは、更新後の在不在パターンをパターン記憶部52Bに記憶する。
The
空気調和機2が、例えば、居間に設置されている場合、生成部53Cは、履歴データメモリ52Aに記憶中の居間の在不在の検知結果から平日、例えば月曜日(祝日である場合を除く)の在不在の検知結果を抽出する。さらに、生成部53Cは、上記抽出した月曜日の在不在の検知結果の内、「不定」以外の在不在の検知結果を抽出し、抽出した居間の在不在の検知結果に基づき、月曜日の居間での人の在不在を予測する在不在パターンを生成する。
For example, when the
また、生成部53Cは、履歴データメモリ52Aに記憶中の居間の在不在の検知結果から祝日及び日曜日の在不在の検知結果を抽出する。さらに、生成部53Cは、抽出した祝日及び日曜日の在不在の検知結果の内、「不定」以外の在不在の検知結果を抽出し、抽出した居間の在不在の検知結果に基づき、日曜日の居間での人の在不在を予測する在不在パターンを生成する。
In addition, the
つまり、生成部53Cは、室内機21が設置されている空調空間における曜日毎の在不在パターンを生成する。尚、説明の便宜上、曜日毎の在不在パターンを生成する場合を例示したが、例えば、祝日以外の月曜日から金曜日までを平日とし、平日の空調空間毎の在不在パターンを生成し、祝日、土曜日及び日曜日を休日とし、休日の空調空間毎の在不在パターンを生成してもよい。また、休日として、祝日、土曜日及び日曜日を例示したが、これに限定されるものではなく、カレンダ上の休日、祝日に関係なく、例えば火曜日を休日として設定してもよく、適宜変更可能である。
That is, the
図10は、生成した使用者の在不在パターンの一例を示す説明図である。図10に示す在不在パターンのパターン1は、月曜日および火曜日の空調空間での使用者の在不在を示す在不在パターンである。尚、図示はしないが、祝日以外の水曜日~土曜日の空調空間での使用者の在不在パターンも予測している。パターン2は、日曜日および祝日の空調空間での使用者の在不在を示す在不在パターンである。
FIG. 10 is an explanatory diagram showing an example of a generated user presence/absence pattern.
生成部53Cは、在不在の検知結果と、曜日情報及び祝日情報に基づき、空調空間毎の曜日毎の在不在パターンを生成又は更新し、生成又は更新した在不在パターンをパターン記憶部52Bに記憶する。送信部53Dは、中継装置6、通信網8及びルータ4経由でパターン記憶部52Bに記憶中の空調空間毎の曜日毎の在不在パターンを通信アダプタ3に送信する。
The
<空気調和システムにおける在不在パターンの生成について>
次に本実施例の空気調和システム1における在不在パターンの生成について説明する。図11は、在不在パターンを生成する生成処理に関わるサーバ装置5のCPU53の処理動作の一例を示すフローチャートである。生成処理は、空気調和機2が後に空調空間に設置された後に最初に在不在パターンを生成する処理である。図11においてサーバ装置5のCPU53内の受信部53Aは、定期的、例えば、毎日0:00に通信アダプタ3と通信し、通信アダプタ3から空調空間毎の2日分の在不在の検知結果を受信したか否かを判定する(ステップS11)。尚、通信アダプタ3は、2日分の在不在の検知結果が得られるまでは履歴メモリ33Aに記憶しておくものとする。受信部53Aは、2日分の在不在の検知結果を受信した場合(ステップ11:Yes)、受信した2日分の在不在の検知結果を記憶部52の履歴データメモリ52Aに記憶する(ステップS12)。CPU53内の生成部53Cは、履歴データメモリ52A内に30日分の在不在の検知結果が記憶済みであるか否かを判定する(ステップS13)。生成部53Cは、30日分の在不在の検知結果が記憶済みの場合(ステップS13:Yes)、記憶中の在不在の検知結果、曜日情報及び祝日情報に基づき、空調空間毎の各曜日の在不在パターンを生成する(ステップS14)。尚、CPU53内の取得部53Bは、2日分の在不在の検知結果を取得する際に、2日分の在不在の検知結果の検知日の曜日情報及び祝日情報も合わせて取得するか、あるいは、サーバ装置5が自ら取得した曜日情報及び祝日情報を取得した2日分の在不在の検知結果に紐づける。また、生成部53Cでは、曜日毎の在不在パターンを生成する場合を例示しているが、休日又は平日の2つの在不在パターンを生成してもよく、適宜変更可能である。
<Generation of Presence/Absence Pattern in Air Conditioning System>
Next, generation of presence/absence patterns in the
生成部53Cは、生成した在不在パターンをパターン記憶部52Bに記憶する(ステップS15)。CPU53内の送信部53Dは、パターン記憶部52Bに記憶中の在不在パターンを通信アダプタ3に送信し(ステップS16)、図11の処理動作を終了する。
The
受信部53Aは、ステップS11の処理において空調空間毎の2日分の在不在の検知結果を受信しなかった場合(ステップS11:No)、ステップS11の処理に戻る。また、受信部53Aは、ステップS13の処理において30日分の在不在の検知結果が記憶済みでない場合(ステップS13:No)、ステップS11の処理に戻る。 If the reception unit 53A does not receive the presence/absence detection result for each air-conditioned space for two days in the process of step S11 (step S11: No), the process returns to step S11. Further, when the presence/absence detection results for 30 days have not been stored in the processing of step S13 (step S13: No), the receiving unit 53A returns to the processing of step S11.
CPU53は、通信アダプタ3から空調空間毎の30日分の在不在の検知結果を記憶した場合、空調空間毎の30日分の在不在の検知結果、曜日情報及び祝日情報に基づき、空調空間における使用者の在不在を予測する曜日毎の在不在パターンを生成する。そして、CPU53は、生成した在不在パターンを通信アダプタ3に送信する。その結果、サーバ装置5は、空調空間で使用する曜日毎の在不在パターンを通信アダプタ3に提供できる。
When the
図12は、在不在パターンを更新する更新処理に関わるサーバ装置5のCPU53の処理動作の一例を示すフローチャートである。更新処理は、パターン記憶部52Bに記憶中の在不在パターンの内容を更新する処理である。図12において受信部53Aは、定期的、例えば、毎日0:00に通信アダプタ3と通信し、通信アダプタ3から空調空間毎の2日分の在不在の検知結果を受信したか否かを判定する(ステップS21)。尚、通信アダプタ3は、2日分の在不在の検知結果が得られるまでは履歴メモリ33Aに記憶しておくものとする。受信部53Aは、空調空間毎の2日分の在不在の検知結果を受信した場合(ステップS21:Yes)、受信した2日分の在不在の検知結果を記憶部52の履歴データメモリ52Aに記憶する(ステップS22)。生成部53Cは、履歴データメモリ52A内に、生成に未使用の6日分の在不在の検知結果が記憶済みであるか否かを判定する(ステップS23)。
FIG. 12 is a flow chart showing an example of the processing operation of the
生成部53Cは、生成に未使用の6日分の在不在の検知結果が記憶済みの場合(ステップS23:Yes)、記憶中の在不在の検知結果、曜日情報及び祝日情報に基づき、空調空間毎の各曜日の在不在パターンを更新する(ステップS24)。生成部53Cは、更新した空調空間毎の各曜日の在不在パターンをパターン記憶部52Bに記憶する(ステップS25)。送信部53Dは、パターン記憶部52Bに記憶中の空調空間毎の各曜日の在不在パターンを通信アダプタ3に送信する(ステップS26)。そして、受信部53Aは、空調空間毎の2日分の在不在の検知結果を受信したか否かを判定すべく、ステップS21の処理に戻る。
If the presence/absence detection results for six days that have not been used for generation have already been stored (step S23: Yes), the
受信部53Aは、ステップS21の処理において2日分の在不在の検知結果を受信しなかった場合(ステップS21:No)、ステップS21の処理に戻る。また、受信部53Aは、ステップS23の処理において生成に未使用の6日分の在不在の検知結果が記憶済みでない場合(ステップS23:No)、ステップS21の処理に戻る。 If the reception unit 53A does not receive the presence/absence detection results for two days in the process of step S21 (step S21: No), the process returns to step S21. Further, when the presence/absence detection results for six days that have not been used for generation have not been stored in the processing of step S23 (step S23: No), the receiving unit 53A returns to the processing of step S21.
CPU53は、在不在パターンの生成後、通信アダプタ3から6日分の在不在の検知結果を得る度に、空調空間の6日分の在不在の検知結果、曜日情報及び祝日情報に基づき、空調空間の各曜日の在不在パターンを更新する。そして、CPU53は、更新した在不在パターンを通信アダプタ3に送信する。その結果、サーバ装置5は、空調空間に使用する曜日毎の最新の在不在パターンを通信アダプタ3に提供できる。
After generating the presence/absence pattern, every time the
図13は、節電処理に関わる室内機21の制御部21Dの処理動作の一例を示すフローチャートである。節電処理は、人検知センサ21Bの検知結果と在不在予測部34Eの予測結果とを用いて、空調運転を継続する、あるいは、空調運転から第1の節電運転及び第2の節電運転のいずれかの節電運転に切り替える処理である。図13において室内機21の制御部21Dは、冷房モード、除湿モード、暖房モードなどの空調運転中であるか否かを判定する(ステップS31)。制御部21Dは、空調運転中である場合(ステップS31:Yes)、人検知センサ21Bで人の不在を検知したか否かを判定する(ステップS32)。なお、制御部21Dは、人検知センサ21Bの検知結果を、例えば、10ミリ秒毎に取り込んでおり、実質的には常に人検知センサ21Bの検知結果を取り込んでいる。
FIG. 13 is a flowchart showing an example of the processing operation of the
制御部21Dは、人検知センサ21Bで人の不在を検知した場合(ステップS32:Yes)、通信アダプタ3の在不在予測部34Eから取得した在不在の予測結果に基づき、現在時刻、すなわち人検知センサ21Bで人の不在を検知した時点から第1の所定時間の間の人の在不在の予測結果を抽出する(ステップS34)。尚、現在時刻から第1の所定時間の間の人の在不在の予測結果とは、例えば、現在時刻から60分先までの空調空間内での人の在不在の予測結果である。
When the
制御部21Dは、抽出された人の在不在の予測結果に基づき、第1の所定時間の間の人の在不在の予測結果が全て不在であるか否かを判定する(ステップS35)。制御部21Dは、第1の所定時間の間の人の在不在の予測結果が全て不在の場合(ステップS35:Yes)、第2の節電運転を実行し(ステップS36)、図13に示す処理動作を終了する。制御部21Dは、空調空間内に使用者がいないものと判断して第2の節電運転を実行することで、空気調和機2で空調運転を行っている場合はもとより、空気調和機2が第1の節電運転を行っている場合と比べても消費電力を抑制できる。なお、ステップS36の処理で第2の節電運転により空調運転を停止している間に、人検知センサ21Bで人の存在を検知した場合は、第2の節電運転を停止して第2の節電運転の前に行っていた空調運転を再開するようにしてもよい。
The
制御部21Dは、第1の所定時間の間の人の在不在の予測結果が全て不在でない場合(ステップS35:No)、抽出された人の在不在の予測結果に基づき、第1の所定時間の間の人の在不在の予測結果が全て存在であるか否かを判定する(ステップS37)。制御部21Dは、第1の所定時間の間の人の在不在の予測結果が全て存在の場合(ステップS37:Yes)、ステップS32の処理にて人検知センサ21Bで人の不在を検知した時点から第2の所定時間の間、人検知センサ21Bで人の不在を継続して検知したか否かを判定する(ステップS38)。
If the predicted results of the presence/absence of people during the first predetermined time period are not all absent (step S35: No), the
制御部21Dは、人検知センサ21Bで人の不在を検知した時点から第2の所定時間の間、人の不在を継続して検知した場合(ステップS38:Yes)、第2の節電運転を実行すべく、ステップS36の処理に戻る。制御部21Dは、第1の所定時間の間の人の在不在の予測結果が全て存在であっても、人検知センサ21Bの検出結果により空調空間内に人が不在であると判断した場合は、第2の節電運転を実行することで、空気調和機2の消費電力を適切に抑制できる。また、制御部21Dは、人検知センサ21Bで人の不在を検知した時点から第2の所定時間の間、人の不在を継続して検知しなかった場合(ステップS38:No)、現在行っている空調運転を継続しながら、図13に示す処理動作を終了する。この場合は、制御部21Dは、空調空間内に人が存在するものと判断して空調運転を継続することで、空調空間内の人の快適性を確保できる。
If the
また、制御部21Dは、第1の所定時間の間の人の在不在の予測結果が全て存在でない場合(ステップS37:No)、第1の所定時間の間の人の在不在の予測結果が存在及び不在の混在又は予測結果がないと認識する(ステップS39)。そして、制御部21Dは、第1の節電運転を実行する(ステップS40)。制御部21Dは、第1の所定時間の間の人の在不在の予測結果が存在及び不在の混在又は予測結果がない場合は、空調空間内に使用者が存在する可能性があるため、第2の節電運転と比べれば節電効果は低いものの空調運転を停止しない第1の節電運転を実行することで、空気調和機2の消費電力を抑制しつつ使用者の快適性も確保できる。なお、ステップS40の処理で第1の節電運転を実行している間に、人検知センサ21Bで人の存在を検知した場合は、第1の節電運転を停止して第1の節電運転の前に行っていた空調運転を再開するようにしてもよい。
In addition, when the prediction result of the presence/absence of a person during the first predetermined time does not exist at all (step S37: No), the
制御部21Dは、第1の節電運転を実行した後、ステップS32の処理で人検知センサ21Bが人の不在を検知した時点から第3の所定時間の間、人検知センサ21Bで人の不在を継続して検知したか否かを判定する(ステップS41)。
After executing the first power-saving operation, the
制御部21Dは、ステップS32の処理で人検知センサ21Bが使用者の不在を検知した時点から第3の所定時間の間、人の不在を継続して検知した場合(ステップS41:Yes)、第2の節電運転を実行すべく、ステップS36の処理に戻る。制御部21Dは、ステップS39の処理により人が存在する可能性がある場合であっても、人検知センサ21Bの検出結果により空調空間内に人が不在であると判断した場合は、第2の節電運転を実行することで、空気調和機2の消費電力を適切に抑制できる。
If the
また、制御部21Dは、ステップS32の処理で人検知センサ21Bが人の不在を検知した時点から第3の所定時間の間、人の不在を継続して検知しなかった場合(ステップS41:No)、ステップS40の処理に戻って第1の節電運転を継続する。制御部21Dは、第3の所定時間の間、人の不在を継続して検知しなかった場合は、空調空間内に人が存在する可能性があると判断し、第1の節電運転を継続することで、空気調和機2の消費電力を抑制しつつ使用者の快適性も確保できる。
Further, if the
また、制御部21Dは、ステップ31の処理において空調運転中でない場合(ステップS31:No)又は、人検知センサ21Bで人の不在を検知しなかった場合(ステップS32:No)、図13に示す処理動作を終了する。
If the
<実施例1の効果>
制御部21Dは、人検知センサ21Bの検知結果と在不在予測部34Eの予測結果とを用いて、空調運転から、空調運転に比較して消費電力が小さい節電運転に切り替える。その結果、例えば、空調運転の実行中に人の不在を検知し、かつ、在不在の予測結果から人の不在を予測した場合、空調空間内に使用者が不在と判断する。そして、空調運転から適切な節電運転に切り替えることになるため、空気調和機2の消費電力を抑制する節電効果を優先できる。つまり、空気調和機2では、空調空間内に使用者がいるときは空調運転を行って快適性を実現し、空調空間内に使用者がいなくなったら節電運転を行って省エネ性を向上できる。
<Effect of Example 1>
The
制御部21Dは、節電運転の実行中に人検知センサ21Bが人の存在を検知した場合に、空調運転を再開する。その結果、節電運転の実行中でも、人検知センサ21Bで人の存在を検知した場合には、空調運転を再開することになるため、空調空間での使用者の快適性を確保できる。
The
制御部21Dは、空調運転の実行中に人検知センサ21Bが人の不在を検知した時点からの在不在予測部34Eの予測結果を参照し、予測結果の全てが人の存在である場合に、空調運転を継続する。その結果、空調運転の実行中に一時的に人の不在を検知したとしても、在不在の予測結果が人の存在である場合は、空調空間内に使用者が存在するものと判断し、空調運転を継続することになるため、空調空間での使用者の快適性を確保できる。
The
制御部21Dは、空調運転の実行中に人検知センサ21Bが人の不在を検知した時点から第1の所定時間、例えば、60分の間の在不在予測部34Eの予測結果を参照する。制御部21Dは、参照した予測結果に基づき、第1の所定時間の予測結果が人の存在である場合に、空調運転を継続する。その結果、空調運転の実行中に一時的に人の不在を検知したとしても、第1の所定時間の間は空調空間内に使用者が存在するものと判断して空調運転を継続するので、空調空間での使用者の快適性を確保できる。
The
制御部21Dは、空調運転の実行中に人検知センサ21Bが人の不在を検知した時点から第1の所定時間の間の在不在予測部34Eの予測結果を参照する。制御部21Dは、参照した予測結果に基づき、第1の所定時間の間の予測結果の全てが人の不在である場合に、空調運転から節電運転に切り替える。例えば、制御部21Dは、空調運転の実行中に人検知センサ21Bが人の不在を検知した時点から第1の所定時間、例えば、60分の間の在不在予測部34Eの予測結果を参照する。制御部21Dは、参照した予測結果に基づき、予測結果の全てが人の不在である場合に、空調運転から節電運転に切り替える。その結果、空調運転の実行中に人の不在を検知し、かつ、在不在の予測結果から人が不在の場合、空調運転から節電運転に切り替えることになるため、節電効果を優先できる。
The
節電運転実行部21D1は、空調運転の実行中に人検知センサ21Bが人の不在を検知した時点から第1の所定時間、例えば、60分の間の在不在予測部34Eの予測結果を参照する。節電運転実行部21D1は、参照した予測結果に基づき、当該予測結果の全てが人の不在である場合に、空調運転から第2の節電運転に切り替える。その結果、空調運転の実行中に人の不在を検知してから第1の所定時間の間は空調空間内に使用者が不在であると判断し、空調運転から第2の節電運転に切り替えることになるため、空気調和機2で空調運転を行っている場合はもとより、空気調和機が第1の節電運転を行っている場合と比べても消費電力を抑制できる。
The power-saving operation execution unit 21D1 refers to the prediction result of the presence/absence prediction unit 34E for a first predetermined time period, for example, 60 minutes after the
節電運転実行部21D1は、空調運転の実行中に第1の所定時間、例えば、60分の間の在不在予測部34Eの予測結果を参照する。節電運転実行部21D1は、参照した予測結果に基づき、当該予測結果の全てが人の存在である場合に、空調運転を継続する。その結果、空調運転の実行中に人の不在を一時的に検知したとしても、第1の所定時間の間は空調空間内に使用者が存在するものと判断し、空調運転を継続することになるため、空調空間での使用者の快適性を確保できる。 The power-saving operation execution unit 21D1 refers to the prediction result of the presence/absence prediction unit 34E for a first predetermined period of time, for example, 60 minutes, during execution of the air conditioning operation. The power-saving operation execution unit 21D1 continues air-conditioning operation based on the referred prediction results when all of the prediction results indicate the presence of people. As a result, even if the absence of a person is temporarily detected during execution of the air-conditioning operation, it is determined that the user is present in the air-conditioned space for the first predetermined time, and the air-conditioning operation is continued. Therefore, the comfort of the user in the air-conditioned space can be ensured.
節電運転実行部21D1は、空調運転を継続している際に、人検知センサ21Bが人の不在を検知した時点から第2の所定時間、例えば、60分の間、人の不在を継続して検知した場合に、空調運転から第2の節電運転に切り替える。その結果、第1の所定時間の間の在不在の予測結果の全てが人の存在で空調運転を継続している場合でも、空調空間内に使用者が不在であると判断し、空調運転から第2の節電運転に切り替えることになるため、空気調和機2の消費電力を適切に抑制できる。
The power saving operation execution unit 21D1 continues the absence of people for a second predetermined time period, for example, 60 minutes from the time when the
節電運転実行部21D1は、空調運転の実行中に第1の所定時間、例えば、60分の間の在不在予測部34Eの予測結果を参照する。節電運転実行部21D1は、参照した予測結果に基づき、当該予測結果が使用者の存在及び不在が混在している場合に、空調運転から第1の節電運転に切り替える。その結果、空調運転の実行中に人の不在を検知してから第1の所定時間の間の在不在の予測結果として人の存在及び不在が混在する場合は、空調空間内に使用者が存在する可能性もあると判断する。そして、空調運転から第1の節電運転に切り替えることになるため、空調空間での使用者の快適性を確保しながら、消費電力を抑制できる。 The power-saving operation execution unit 21D1 refers to the prediction result of the presence/absence prediction unit 34E for a first predetermined period of time, for example, 60 minutes, during execution of the air conditioning operation. The power-saving operation execution unit 21D1 switches from the air-conditioning operation to the first power-saving operation based on the referenced prediction results when the prediction results indicate that the user is present and absent. As a result, when the presence and absence of a person are mixed as a result of predicting presence/absence of a person during the first predetermined time period after detection of the absence of a person during execution of air-conditioning operation, it is determined that a user exists in the air-conditioned space. determine that there is a possibility of doing so. Since the air-conditioning operation is switched to the first power-saving operation, power consumption can be suppressed while ensuring the comfort of the user in the air-conditioned space.
節電運転実行部21D1は、空調運転の実行中に第1の所定時間、例えば、60分の間の在不在予測部34Eの予測結果を参照する。節電運転実行部21D1は、参照する予測結果がない場合に、空調運転から第1の節電運転に切り替える。その結果、空調運転の実行中に人の不在を検知してから第1の所定時間の間の在不在の予測結果がない場合は、空調空間内に使用者が存在する可能性もあると判断する。そして、空調運転から第1の節電運転に切り替えることになるため、空調空間での使用者の快適性を確保しながら、消費電力を抑制できる。 The power-saving operation execution unit 21D1 refers to the prediction result of the presence/absence prediction unit 34E for a first predetermined period of time, for example, 60 minutes, during execution of the air conditioning operation. When there is no prediction result to refer to, the power saving operation execution unit 21D1 switches from the air conditioning operation to the first power saving operation. As a result, if there is no predicted result of the presence/absence of a person during the first predetermined period of time after the presence/absence of a person is detected during execution of the air-conditioning operation, it is determined that there is a possibility that the user is present in the air-conditioned space. do. Since the air-conditioning operation is switched to the first power-saving operation, power consumption can be suppressed while ensuring the comfort of the user in the air-conditioned space.
節電運転実行部21D1は、人検知センサ21Bで人の不在を検知した時点から第1の所定時間の予測結果が存在と不在の混在、もしくは、予測結果がないことを受けて、第1の節電運転を実行しているときに人検知センサ21Bが人の不在を検知した時点から第3の所定時間、例えば、180分の間、人の不在を継続して検知した場合に、第1の節電運転から第2の節電運転に切り替える。その結果、第1の節電運転を実行している、つまり、人が存在する可能性がある場合であっても、人検知センサ21Bの検出結果により空調空間内に人が不在であると判断した場合は、第2の節電運転を実行することで、空気調和機2の消費電力を適切に抑制できる。
The power-saving operation execution unit 21D1 receives a prediction result of presence and absence for a first predetermined time from the time when the
<実施例1の変形例>
尚、実施例1の通信アダプタ3では、複数の在不在パターンの中から、在不在の検知結果、曜日情報及び祝日情報を用いて予測に使用する在不在パターンを選択し、選択した在不在パターンを用いて空調空間における使用者の在不在を予測する場合を例示した。しかしながら、サーバ装置5が空調空間の使用者の在不在を予測してもよい。この場合、サーバ装置5は、複数の在不在パターンの中から、空調空間における使用者の在不在を予測する所定時刻から所定時間前までの在不在の検知結果と、曜日情報と、祝日情報とを用いて予測に使用する在不在パターンを選択する。そして、サーバ装置5は、選択した在不在パターンを用いて、空調空間における使用者の在不在を予測する。そして、サーバ装置5は、在不在予測結果を通信アダプタ3経由で空気調和機2に送信する。その結果、サーバ装置5で在不在パターンの生成及び在不在の予測を実行できるため、通信アダプタ3側の処理負担を軽減できる。
<Modification of Example 1>
In the communication adapter 3 of the first embodiment, the presence/absence pattern to be used for prediction is selected from among a plurality of presence/absence patterns by using the detection result of the presence/absence, the day of the week information, and the holiday information, and the selected presence/absence pattern is used to predict the presence or absence of a user in an air-conditioned space. However, the server device 5 may predict the presence/absence of the user of the air-conditioned space. In this case, the server device 5 detects presence/absence of a user from a plurality of presence/absence patterns from a predetermined time to a predetermined time before predicting the presence/absence of a user in an air-conditioned space, day of the week information, and holiday information. is used to select the presence/absence pattern to be used for prediction. Then, the server device 5 predicts the presence/absence of the user in the air-conditioned space using the selected presence/absence pattern. Then, the server device 5 transmits the presence/absence prediction result to the
在不在予測部34Eは、複数の在不在パターンの中から、所定時刻から所定時間前の在不在の検知結果、曜日情報及び祝日情報を用いて予測に使用する在不在パターンを選択する。そして、在不在予測部34Eは、選択した在不在パターンを用いて空調空間での24時間分の在不在を予測する場合を例示した。しかしながら、在不在予測部34Eは、祝日情報がなくても、所定時刻から所定時間前までの在不在の検知結果及び曜日情報を用いて予測に使用する在不在パターンを選択してもよい。 The presence/absence prediction unit 34E selects an presence/absence pattern to be used for prediction from a plurality of presence/absence patterns, using the presence/absence detection result a predetermined time before a predetermined time, day information, and holiday information. Then, the presence/absence prediction unit 34E uses the selected presence/absence pattern to predict the presence/absence for 24 hours in the air-conditioned space. However, even if there is no holiday information, the presence/absence prediction unit 34E may select the presence/absence pattern to be used for prediction using the presence/absence detection result from a predetermined time to a predetermined time ago and day of the week information.
また、空気調和システム1では、空気調和機2、通信アダプタ3及びサーバ装置5を使用し、在不在パターンの生成をサーバ装置5、在不在の予測を通信アダプタ3、空調運転開始指示を空気調和機2の室内機21に処理を分担させる場合を例示した。しかしながら、在不在の予測及び空調運転開始指示を通信アダプタ3に実行させる、つまり、図11及び図12の全ての処理を通信アダプタ3で実行してもよく、適宜変更可能である。
In the
また、空気調和機2に在不在パターンの生成、在不在の予測、空調運転開始指示の各処理を実行させてもよく、その実施の形態につき、実施例2として以下に説明する。尚、実施例1と同一の構成には同一符号を付すことで、その重複する構成及び動作の説明については省略する。
Further, the
<空気調和機の構成>
図14は、実施例2の空気調和機2Aの構成の一例を示すブロック図である。図14に示す空気調和機2A内の室内機210は、本体21A、人検知センサ21B、受光部21C及び制御部21Dの他に、取得部21E1と、在不在パターン21Fと、生成部21Gと、在不在予測部21Hとを有する。取得部21E1は、曜日情報を取得する。在不在パターン21Fは、空調空間における使用者の在不在を示す在不在パターンを曜日毎に生成したパターンである。
<Configuration of air conditioner>
FIG. 14 is a block diagram showing an example of the configuration of an air conditioner 2A according to the second embodiment. The indoor unit 210 in the air conditioner 2A shown in FIG. 14 includes a
生成部21Gは、人検知センサ21Bの在不在の検知結果、曜日情報及び祝日情報を用いて在不在パターン21Fを生成する。生成部21Gは、人検知センサ21Bの在不在の検知結果の時間帯に祝日が含まれる場合に当該時間帯を休日と同じとみなす。尚、在不在の検知結果の内、「不定」の在不在の検知結果は、在不在パターン21Fに使用しない。在不在予測部21Hは、複数の在不在パターン21Fの中から、使用者の在不在を予測する時点である所定時刻から所定時間前までの在不在の検知結果を用いて、予測に使用する在不在パターンを選択する。更に、在不在予測部21Hは、選択した在不在パターンを用いて、空調空間における使用者の在不在を予測する。制御部21Dは、人検知センサ21Bの検知結果と後述する在不在予測部21Hの予測結果とを用いて、空調運転から、空調運転に比較して消費電力が小さい節電運転に切り替える。制御部21D内の節電運転実行部21D1は、在不在予測部21Hの予測結果から得られる使用者の不在となる時間の長さに基づいて、空調運転から、第1の節電運転及び第2の節電運転の何れか一つに切り替える。
The generation unit 21G generates the presence/absence pattern 21F using the presence/absence detection result of the
生成部21Gは、人検知センサ21Bが第1の所定期間、例えば、30日間で検知した在不在の検知結果を用いて在不在パターン21Fを生成する。生成部21Gは、通信アダプタ3を経由することなく、人検知センサ21Bの在不在の検知結果を図示せぬ記憶部に記憶し、記憶中の在不在の検知結果を用いて在不在パターン21Fを生成又は更新すべく、図11に示す生成処理を実行する。
The generation unit 21G generates the presence/absence pattern 21F using the presence/absence detection results detected by the
在不在予測部21Hは、選択した在不在パターンを用いて、所定時刻、例えば、毎日8:00や20:00に、当該所定時刻から第2の所定期間、例えば、24時間後までの空調空間における使用者の在不在の在不在を予測する。在不在予測部21Hは、第3の所定期間、例えば、10分毎の空調空間における使用者の在不在の在不在を予測する。在不在予測部21Hは、予測する時間帯に祝日が含まれる場合に、当該時間帯を休日と同じとみなして空調空間における24時間分の在不在を予測する。また、在不在予測部21Hは、空調空間における使用者の在不在を予測する際に使用する人検知センサ21Bの在不在の検知結果から「不定」の在不在の検知結果を除外する。
The presence/absence prediction unit 21H uses the selected presence/absence pattern to predict the air-conditioned space at a predetermined time, such as 8:00 or 20:00 every day, for a second predetermined period, such as 24 hours after the predetermined time. Predict the presence or absence of users in The presence/absence prediction unit 21H predicts the presence/absence of the user in the air-conditioned space for a third predetermined period, for example, every 10 minutes. If the predicted time period includes a holiday, the presence/absence prediction unit 21H regards the time period as the same as a holiday and predicts the presence/absence for 24 hours in the air-conditioned space. In addition, the presence/absence prediction unit 21H excludes "indefinite" presence/absence detection results from the presence/absence detection results of the
節電運転実行部21D1は、人検知センサ21Bの検知結果と在不在予測部21Hの予測結果とに基づいて、空調運転を継続する、あるいは、空調運転から第1の節電運転及び第2の節電運転の何れか一つに切り替える。
Based on the detection result of the
節電運転実行部21D1は、空調運転の実行中に人検知センサ21Bが人の不在を検知した時点から第1の所定時間、例えば、60分の間の在不在予測部21Hの予測結果を参照する。節電運転実行部21D1は、参照した予測結果に基づき、当該予測結果の全てが人の不在である場合に、第1の所定時間の間は空調空間内に使用者が不在であると判断し、空調運転から第2の節電運転に切り替える。
The power saving operation execution unit 21D1 refers to the prediction result of the presence/absence prediction unit 21H for a first predetermined time period, for example, 60 minutes from the time when the
節電運転実行部21D1は、空調運転の実行中に人検知センサ21Bが人の不在を検知した時点から第1の所定時間の間の在不在予測部21Hの予測結果を参照し、当該予測結果の全てが人の存在である場合に、第1の所定時間の間は空調空間内に使用者が存在すると判断し、節電運転に切り替えずに空調運転を継続する。
The power saving operation execution unit 21D1 refers to the prediction result of the presence/absence prediction unit 21H for a first predetermined time period from the time when the
節電運転実行部21D1は、人検知センサ21Bが人の不在を検知した後の予測結果が全て存在であることを受けて空調運転を継続しているときに、人検知センサ21Bが人の不在を検知した際は、不在を検知した時点から第2の所定時間の間、人の不在を継続して検知した場合に、空調空間内に使用者が不在であると判断する。そして、節電運転実行部21D1は、空調運転から第2の節電運転に切り替える。
When the
節電運転実行部21D1は、空調運転の実行中に人検知センサ21Bが人の不在を検知した時点から第1の所定時間の間の在不在予測部21Hの予測結果を参照し、当該予測結果が人の存在及び不在が混在している場合に、第1の所定時間の間は空調空間内に使用者が存在する可能性もあると判断し、空調運転から第1の節電運転に切り替える。
The power-saving operation execution unit 21D1 refers to the prediction result of the presence/absence prediction unit 21H for a first predetermined time period from the time when the
節電運転実行部21D1は、空調運転の実行中に人検知センサ21Bが人の不在を検知した時点から第1の所定時間の間の在不在予測部21Hの予測結果を参照し、例えば、後述する在不在パターンの生成中で在不在予測部34Eに予測結果がない場合も、空調空間内に使用者が存在する可能性もあると判断し、空調運転から第1の節電運転に切り替える。
The power-saving operation execution unit 21D1 refers to the prediction result of the presence/absence prediction unit 21H for a first predetermined period of time from the time when the
節電運転実行部21D1は、人検知センサ21Bが人の不在を検知した後の予測結果が人の存在及び不在が混在しているか、あるいは、在不在予測部21Hに予測結果がないことを受けて第1の節電運転を実行しているときに、人検知センサ21Bが人の不在を検知した際は、不在を検知した時点から第3の所定時間、例えば、180分の間、人の不在を継続して検知した場合に、空調空間内に使用者が不在であると判断する。そして、節電運転実行部21D1は、第1の節電運転から第2の節電運転に切り替える。
The power-saving operation execution unit 21D1 receives a prediction result after the
<実施例2の効果>
実施例2の空気調和機2Aは、人検知センサ21Bの検知結果と在不在予測部21Hの予測結果とを用いて、空調運転を継続する、あるいは、空調運転から空調運転に比較して消費電力が小さい節電運転に切り替える。その結果、例えば、空調運転の実行中に人の不在を検知し、かつ、人の不在を検知した時点から第1の所定時間の間の在不在の予測結果に人の不在を含む場合は、第1の所定時間の間は空調空間内に人が不在、あるいは、第1の所定時間の間に空調空間に人の不在となる時間帯があると判断する。そして、予測された人の不在時間に応じて空調運転から適切な節電運転に切り替えることになるため、使用者の快適性を確保しつつ消費電力の低減が行える。
<Effect of Example 2>
The air conditioner 2A of the second embodiment uses the detection result of the
尚、実施例1の空気調和機2内の室内機21の制御部21Dは、人検知センサ21Bの検知結果及び在不在予測部34Eの予測結果に基づき、空調運転から節電運転に切り替える場合を例示した。しかしながら、人検知センサ21Bの検知結果がなくても、在不在予測部34Eの予測結果に基づき、空調運転から節電運転に切り替えても良く、その実施の形態につき、実施例3として以下に説明する。
The
図15は、実施例3の空気調和機2Bの構成の一例を示すブロック図である。尚、実施例1の空気調和機2と同一の構成には同一符号を付すことで、その重複する構成及び動作の説明については省略する。図15に示す室内機21の制御部21D内の節電運転実行部21D2は、空調空間における使用者の在不在を示す在不在情報を用いて、空調運転から節電運転に切り替える。具体的には、節電運転実行部21D2は、例えば、10分毎の定期的に、在不在予測部34Eの予測結果を参照し、予測結果に基づき、空調運転から節電運転に切り替える。
FIG. 15 is a block diagram showing an example of the configuration of an air conditioner 2B according to the third embodiment. In addition, by attaching the same reference numerals to the same configurations as those of the
節電運転実行部21D2は、空調運転の実行中に第1の所定時間、例えば、60分の間の在不在予測部34Eの予測結果を参照する。節電運転実行部21D2は、参照した予測結果に基づき、当該予測結果の全てが人の不在である場合に、第1の所定時間の間は空調空間内に使用者が不在であると判断し、空調運転から第2の節電運転に切り替える。 The power-saving operation execution unit 21D2 refers to the prediction result of the presence/absence prediction unit 34E for a first predetermined period of time, for example, 60 minutes, during execution of the air conditioning operation. The power-saving operation execution unit 21D2 determines that there is no user in the air-conditioned space for the first predetermined period of time based on the referenced prediction results when all of the prediction results indicate the absence of people, The air conditioning operation is switched to the second power saving operation.
節電運転実行部21D2は、空調運転の実行中に第1の所定時間の間の在不在予測部34Eの予測結果を参照し、当該予測結果の全てが人の存在である場合に、第1の所定時間の間は空調空間内に使用者が存在すると判断し、節電運転に切り替えずに空調運転を継続する。 The power-saving operation execution unit 21D2 refers to the prediction result of the presence/absence prediction unit 34E during the first predetermined time period during execution of the air-conditioning operation, and if all of the prediction results indicate the presence of people, the first It is determined that a user exists in the air-conditioned space for a predetermined time, and the air-conditioned operation is continued without switching to the power saving operation.
節電運転実行部21D2は、空調運転の実行中に第1の所定時間の間の在不在予測部34Eの予測結果を参照し、当該予測結果が人の存在及び不在が混在している場合に、第1の所定時間の間は空調空間内に使用者が存在する可能性もあると判断し、空調運転から第1の節電運転に切り替える。 The power-saving operation execution unit 21D2 refers to the prediction result of the presence/absence prediction unit 34E during the first predetermined period of time during execution of the air-conditioning operation, and if the prediction result includes both the presence and absence of people, It is determined that there is a possibility that a user may exist in the air-conditioned space for the first predetermined time, and the air-conditioned operation is switched to the first power saving operation.
節電運転実行部21D2は、空調運転の実行中に第1の所定時間の間の在不在予測部34Eの予測結果を参照し、例えば、後述する在不在パターンの生成中で在不在予測部34Eに予測結果がない場合も、第1の所定時間の間は空調空間内に使用者が存在する可能性もあると判断し、空調運転から第1の節電運転に切り替える。 The power-saving operation execution unit 21D2 refers to the prediction result of the presence/absence prediction unit 34E during the first predetermined time period during execution of the air-conditioning operation. Even if there is no prediction result, it is determined that there is a possibility that a user may exist in the air-conditioned space for the first predetermined time, and the air-conditioned operation is switched to the first power saving operation.
図16は、第2の節電処理に関わる室内機21の制御部21Dの処理動作の一例を示すフローチャートである。第2の節電処理は、在不在予測部34Eの予測結果を用いて、空調運転を継続する、あるいは、空調運転から第1の節電運転及び第2の節電運転のいずれかの節電運転に切り替える処理である。尚、制御部21Dは、図16に示す第2の節電処理を定期的、例えば、10分毎に実行するものとする。図16において室内機21の制御部21Dは、例えば、冷房モード、除湿モード、暖房モードなどの空調運転中であるか否かを判定する(ステップS51)。制御部21Dは、空調運転中である場合(ステップS51:Yes)、通信アダプタ3の在不在予測部34Eから取得した在不在の予測結果に基づき、現在時刻から第1の所定時間の間の人の在不在の予測結果を抽出する(ステップS53)。尚、現在時刻から第1の所定時間の間の人の在不在の予測結果とは、例えば、現在時刻から60分先までの空調空間内での人の在不在の予測結果である。
FIG. 16 is a flowchart showing an example of the processing operation of the
制御部21Dは、抽出された人の在不在の予測結果に基づき、第1の所定時間の間の人の在不在の予測結果が全て不在であるか否かを判定する(ステップS54)。制御部21Dは、第1の所定時間の間の人の在不在の予測結果が全て不在の場合(ステップS54:Yes)、第2の節電運転を実行し(ステップS55)、図15に示す処理動作を終了する。制御部21Dは、空調空間内に使用者がいないものと判断して第2の節電運転を実行することで、空気調和機2Bで空調運転を行っている場合はもとより、空気調和機2Bが第1の節電運転を行っている場合と比べても消費電力を抑制できる。なお、ステップS55の処理で第2の節電運転により空調運転を停止している間に、人の在不在の予測結果で人の存在を予測した場合は、第2の節電運転を停止して第2の節電運転の前に行っていた空調運転を再開するようにしてもよい。
The
制御部21Dは、第1の所定時間の間の人の在不在の予測結果が全て不在でない場合(ステップS54:No)、抽出された人の在不在の予測結果に基づき、第1の所定時間の間の人の在不在の予測結果が全て存在であるか否かを判定する(ステップS56)。制御部21Dは、第1の所定時間の間の人の在不在の予測結果が全て存在の場合(ステップS56:Yes)、現在行っている空調運転を継続し、図15に示す処理動作を終了する。この場合、制御部21Dは、空調空間内に人が存在するものと判断して空調運転を継続することで、空調空間内の人の快適性を確保できる。
If the predicted results of the presence/absence of people during the first predetermined time period are not all absent (step S54: No), the
また、制御部21Dは、第1の所定時間の間の人の在不在の予測結果が全て存在でない場合(ステップS56:No)、第1の所定時間の間の人の在不在の予測結果が存在及び不在の混在又は予測結果がないと認識する(ステップS57)。制御部21Dは、第1の節電運転を実行する(ステップS58)。制御部21Dは、第1の所定時間の間の人の在不在の予測結果が存在及び不在の混在又は予測結果がない場合は、空調空間内に使用者が存在する可能性があるため、第2の節電運転と比べれば節電効果は低いものの空調運転を停止しない第1の節電運転を実行することで、空気調和機2Bの消費電力を抑制しつつ使用者の快適性も確保できる。なお、ステップS58の処理で第1の節電運転を実行している間に、人の在不在の予測結果で人の存在を予測した場合は、第1の節電運転を停止して第1の節電運転の前に行っていた空調運転を再開するようにしてもよい。
In addition, if the prediction result of the presence/absence of a person during the first predetermined time does not exist at all (step S56: No), the
制御部21Dは、第1の節電運転を実行した後、設定温度が閾値温度に到達したか否かを判定する(ステップS59)。尚、閾値温度は、例えば、運転モード毎に異なる最大シフト温度である。制御部21Dは、設定温度が閾値温度に到達した場合(ステップS59:Yes)、空調運転を停止する第2の節電運転を実行すべく、ステップS55の処理に戻る。その結果、制御部21Dは、空調空間内に人が不在であると判断し、第2の節電運転を実行することで、空気調和機2の電力消費を抑制できる。
After executing the first power saving operation, the
また、制御部21Dは、設定温度が閾値温度に到達したのでない場合(ステップS59:No)、設定温度を段階的にシフトする第1の節電運転を継続すべく、ステップS58の処理に戻る。その結果、制御部21Dは、空調空間内に人が存在する可能性があると判断し、第1の節電運転を継続することで、空調空間内の使用者の快適性を確保しながら、空気調和機2の電力消費を抑制できる。
If the set temperature has not reached the threshold temperature (step S59: No), the
また、制御部21Dは、空調運転中でない場合(ステップS51:No)、図15に示す処理動作を終了する。
Further, when the air conditioning operation is not being performed (step S51: No), the
<実施例3の効果>
制御部21Dは、在不在予測部34Eの予測結果を用いて、空調運転から、空調運転に比較して消費電力が小さい節電運転に切り替える。その結果、例えば、空調運転の実行中に在不在の予測結果から人の不在を予測した場合、空調空間内の使用者が不在と判断し、空調運転から適切な節電運転に切り替えるため、空気調和機2の消費電力を抑制する節電効果を優先できる。つまり、空気調和機2Bでは、空調空間内に使用者がいるときは空調運転を行って快適性を実現し、空調空間内に使用者がいなくなったら節電運転を行って省エネ性を向上できる。
<Effect of Example 3>
The
制御部21Dは、空調運転の実行中に現在時刻から所定時間、例えば、60分の間の在不在予測部34Eの予測結果を参照し、予測結果の全てが人の存在である場合に、空調運転を継続する。その結果、空調運転の実行中に所定時間の間の在不在の予測結果が人の存在である場合、所定時間の間は空調空間内に使用者が存在するものと判断し、空調運転を継続することになるため、空調空間での使用者の快適性を確保できる。
The
制御部21Dは、空調運転の実行中に現在時刻から所定時間、例えば、60分の間の在不在予測部34Eの予測結果を参照し、所定時間の間の予測結果の全てが人の不在である場合に、空調運転から節電運転に切り替える。その結果、空調運転の実行中に現在時刻から所定時間の間の在不在の予測結果が人の不在である場合、空調運転から節電運転に切り替えることになるため、節電効果を優先できる。
The
節電運転実行部21D2は、空調運転の実行中に現在時刻から第1の所定時間、例えば、60分の間の在不在予測部34Eの予測結果を参照し、当該予測結果の全てが人の不在である場合に、空調運転から第2の節電運転に切り替える。その結果、空調運転の実行中に現在時刻から第1の所定時間の間までの在不在の予測結果が人の不在の場合、空調空間内に使用者が不在であると判断し、空調運転から第2の節電運転に切り替えることになるため、節電効果を優先できる。 The power-saving operation execution unit 21D2 refers to the prediction result of the presence/absence prediction unit 34E for a first predetermined time period, for example, 60 minutes from the current time during execution of the air-conditioning operation. , the air conditioning operation is switched to the second power saving operation. As a result, if the predicted result of presence/absence during the first predetermined time period from the current time during the execution of the air-conditioning operation indicates the absence of a person, it is determined that the user is absent in the air-conditioned space, and the air-conditioning operation is stopped. Since the operation is switched to the second power saving operation, the power saving effect can be prioritized.
節電運転実行部21D2は、空調運転の実行中に現在時刻から第1の所定時間、例えば、60分の間の在不在予測部34Eの予測結果を参照し、当該予測結果の全てが人の存在である場合に、空調運転を継続する。その結果、空調運転の実行中に現在時刻から第1の所定時間の間までの在不在の予測結果が人の存在である場合、空調空間内に使用者が存在するものと判断し、空調運転を継続することになるため、空調空間での使用者の快適性を確保できる。 The power-saving operation execution unit 21D2 refers to the prediction result of the presence/absence prediction unit 34E for a first predetermined time period, for example, 60 minutes from the current time during execution of the air conditioning operation, and all of the prediction results indicate the presence of people. , the air conditioning operation is continued. As a result, if the predicted result of presence/absence from the current time to the first predetermined time during execution of the air-conditioning operation indicates the presence of a person, it is determined that the user is present in the air-conditioned space, and the air-conditioning operation is performed. Therefore, it is possible to ensure the comfort of the user in the air-conditioned space.
節電運転実行部21D2は、空調運転の実行中に現在時刻から第1の所定時間、例えば、60分の間の在不在予測部34Eの予測結果を参照し、当該予測結果として人の存在及び不在が混在している場合に、空調運転から第1の節電運転に切り替える。その結果、空調運転の実行中に現在時刻から第1の所定時間の間までのの在不在の予測結果として人の存在及び不在が混在する場合には、空調空間内に使用者が存在する可能性もあると判断する。そして、空調運転から第1の節電運転に切り替えることになるため、空調空間での使用者の快適性を確保しながら、消費電力を抑制できる。 The power-saving operation execution unit 21D2 refers to the prediction result of the presence/absence prediction unit 34E for a first predetermined time period, for example, 60 minutes from the current time during execution of the air-conditioning operation, and determines the presence and absence of people as the prediction result. are mixed, the air conditioning operation is switched to the first power saving operation. As a result, if there is a mixture of the presence and absence of a person as a result of predicting presence/absence from the current time to the first predetermined time during execution of the air-conditioning operation, it is possible that the user is present in the air-conditioned space. determine that there is also a gender. Since the air-conditioning operation is switched to the first power-saving operation, power consumption can be suppressed while ensuring the comfort of the user in the air-conditioned space.
節電運転実行部21D2は、空調運転の実行中に現在時刻から第1の所定時間、例えば、60分の間の在不在予測部34Eの予測結果を参照し、当該予測結果がない場合に、空調運転から第1の節電運転に切り替える。その結果、空調運転の実行中に現在時刻から第1の所定時間の間までの在不在の予測結果がない場合には、空調空間内に使用者が存在する可能性もあると判断する。そして、空調運転から第1の節電運転に切り替えることになるため、空調空間での使用者の快適性を確保しながら、消費電力を抑制できる。 The power saving operation execution unit 21D2 refers to the prediction result of the presence/absence prediction unit 34E for a first predetermined time period, for example, 60 minutes from the current time during execution of the air conditioning operation. The operation is switched to the first power saving operation. As a result, if there is no predicted result of presence/absence during the first predetermined time from the current time during execution of the air conditioning operation, it is determined that there is a possibility that the user is present in the air conditioned space. Since the air-conditioning operation is switched to the first power-saving operation, power consumption can be suppressed while ensuring the comfort of the user in the air-conditioned space.
尚、実施例1の空気調和機2内の室内機21の制御部21Dは、人検知センサ21Bの検知結果及び在不在予測部34Eの予測結果に基づき、空調運転から節電運転に切り替える場合を例示した。しかしながら、実施例1のように、サーバ装置5の生成部53Cが、在不在の検知結果と曜日情報及び祝日情報とに基づいて空調空間毎の曜日毎の在不在パターンを生成又は更新するのに代えて、人検知センサ21Bの過去の日時毎の検知結果を統計的に処理して、例えば、1日のうちの任意の時間帯における使用者の不在確率をその時間帯と対応付けて記憶することで曜日毎の使用者の在不在パターン(以降、統計パターンと記載する場合がある)を求めて、求めた曜日毎の在不在パターンを用いて空調運転から節電運転に切り替えても良く、その実施の形態につき、実施例4として以下に説明する。
The
図17は、実施例4の空気調和機2Cの構成の一例を示すブロック図である。尚、実施例1の空気調和機2と同一の構成には同一符号を付すことで、その重複する構成及び動作の説明については省略する。図17に示す室内機21の制御部21D内の節電運転実行部21D3は、空調空間における人の在不在を示す在不在情報を用いて、空調運転から節電運転に切り替える。具体的には、節電運転実行部21D3は、空調空間における人の在不在を示す統計パターンに基づき、空調運転から節電運転に切り替える。統計パターンは、例えば、前述したように、1日のうちの任意の時間帯における使用者の不在確率をその時間帯と対応付けて記憶することで曜日毎に求める。節電運転実行部21D3は、例えば、10分毎の定期的に、現在の曜日に応じた統計パターンを参照し、参照した統計パターンに基づき、空調空間における人の在不在を予測する。
FIG. 17 is a block diagram showing an example of the configuration of an air conditioner 2C according to the fourth embodiment. In addition, by attaching the same reference numerals to the same configurations as those of the
節電運転実行部21D3は、空調運転の実行中に現在時刻から第1の所定時間、例えば、60分の間の統計パターンを参照し、当該統計パターンから人の在不在を予測する。節電運転実行部21D3は、予測結果の全てが人の不在である場合に、第1の所定時間の間は空調空間内に使用者が不在であると判断し、空調運転から第2の節電運転に切り替える。 The power-saving operation execution part 21D3 refers to the statistical pattern for a first predetermined time period, for example, 60 minutes from the current time during execution of the air-conditioning operation, and predicts the presence/absence of people from the statistical pattern. The power saving operation execution unit 21D3 determines that there is no user in the air-conditioned space for the first predetermined time period when all the prediction results indicate the absence of people, and shifts the air conditioning operation from the air conditioning operation to the second power saving operation. switch to
節電運転実行部21D3は、空調運転の実行中に現在時刻から第1の所定時間、例えば、60分の間の統計パターンを参照し、当該統計パターンから人の在不在を予測する。節電運転実行部21D3は、予測結果の全てが人の存在である場合に、第1の所定時間の間は空調空間内に使用者が存在すると判断し、節電運転に切り替えずに空調運転を継続する。 The power-saving operation execution part 21D3 refers to the statistical pattern for a first predetermined time period, for example, 60 minutes from the current time during execution of the air-conditioning operation, and predicts the presence/absence of people from the statistical pattern. The power-saving operation execution unit 21D3 determines that a user exists in the air-conditioned space for the first predetermined time period when all prediction results indicate the presence of people, and continues the air-conditioning operation without switching to power-saving operation. do.
節電運転実行部21D3は、空調運転の実行中に現在時刻から第1の所定時間、例えば、60分の間の統計パターンを参照し、当該統計パターンから人の在不在を予測する。節電運転実行部21D3は、予測結果が人の存在及び不在が混在している場合に、第1の所定時間の間は空調空間内に使用者が存在する可能性もあると判断し、空調運転から第1の節電運転に切り替える。 The power-saving operation execution part 21D3 refers to the statistical pattern for a first predetermined time period, for example, 60 minutes from the current time during execution of the air-conditioning operation, and predicts the presence/absence of people from the statistical pattern. When the prediction results indicate that people are present and absent, the power saving operation execution unit 21D3 determines that there is a possibility that a user may be present in the air-conditioned space for the first predetermined time period, and performs air conditioning operation. to the first power saving operation.
節電運転実行部21D3は、空調運転の実行中に現在時刻から第1の所定時間、例えば、60分の間の統計パターンを参照し、当該統計パターンから人の在不在を予測する。節電運転実行部21D3は、予測結果がない場合に、第1の所定時間の間は空調空間内に使用者が存在する可能性もあると判断し、空調運転から第1の節電運転に切り替える。 The power-saving operation execution part 21D3 refers to the statistical pattern for a first predetermined time period, for example, 60 minutes from the current time during execution of the air-conditioning operation, and predicts the presence/absence of people from the statistical pattern. When there is no prediction result, the power-saving operation execution unit 21D3 determines that there is a possibility that a user may be present in the air-conditioned space for the first predetermined time, and switches from the air-conditioned operation to the first power-saving operation.
図18は、第3の節電処理に関わる室内機21の制御部21Dの処理動作の一例を示すフローチャートである。第3の節電処理は、現在の曜日の統計パターンの空調空間における人の在不在の予測結果を用いて、空調運転を継続する、あるいは、空調運転から第1の節電運転及び第2の節電運転のいずれかの節電運転に切り替える処理である。尚、制御部21Dは、図18に示す第3の節電処理を定期的、例えば、10分毎に実行するものとする。図18において室内機21の制御部21Dは、例えば、冷房モード、除湿モード、暖房モードなどの空調運転中であるか否かを判定する(ステップS61)。制御部21Dは、空調運転中である場合(ステップS61:Yes)、現在の曜日に対応した在不在の統計パターンを選択する(ステップS62)。制御部21Dは、選択された統計パターンに基づき、現在時刻から第1の所定時間の間の人の在不在の予測結果を取得する(ステップS63)。尚、現在時刻から第1の所定時間の間の人の在不在の予測結果とは、例えば、現在時刻から60分先までの空調空間内での人の在不在の予測結果である。
FIG. 18 is a flowchart showing an example of the processing operation of the
制御部21Dは、取得された人の在不在の予測結果に基づき、第1の所定時間の間の人の在不在の予測結果が全て不在であるか否かを判定する(ステップS64)。制御部21Dは、第1の所定時間の間の人の在不在の予測結果が全て不在の場合(ステップS64:Yes)、第2の節電運転を実行し(ステップS65)、図18に示す処理動作を終了する。制御部21Dは、空調空間内に使用者がいないものと判断して第2の節電運転を実行することで、空気調和機2Cで空調運転を行っている場合はもとより、空気調和機2Cが第1の節電運転を行っている場合と比べても消費電力を抑制できる。なお、ステップS65の処理で第2の節電運転により空調運転を停止している間に、人の在不在の予測結果で人の存在を予測した場合は、第2の節電運転を停止して第2の節電運転の前に行っていた空調運転を再開するようにしてもよい。
The
制御部21Dは、第1の所定時間の間の人の在不在の予測結果が全て不在でない場合(ステップS64:No)、取得された人の在不在の予測結果に基づき、第1の所定時間の間の人の在不在の予測結果が全て存在であるか否かを判定する(ステップS66)。制御部21Dは、第1の所定時間の間の人の在不在の予測結果が全て存在の場合(ステップS66:Yes)、現在行っている空調運転を継続し、図18に示す処理動作を終了する。この場合、制御部21Dは、空調空間内に人が存在するものと判断して空調運転を継続することで、空調空間内の人の快適性を確保できる。
If the predicted results of the presence/absence of people during the first predetermined time period are not all absent (step S64: No), the
また、制御部21Dは、第1の所定時間の間の人の在不在の予測結果が全て存在でない場合(ステップS66:No)、第1の所定時間の間の人の在不在の予測結果が存在及び不在の混在又は、予測結果がないと認識する(ステップS67)。制御部21Dは、第1の節電運転を実行する(ステップS68)。制御部21Dは、第1の所定時間の間の人の在不在の予測結果が存在及び不在の混在又は予測結果がない場合は、空調空間内に使用者が存在する可能性があるため、第2の節電運転と比べれば節電効果は低いものの空調運転を停止しない第1の節電運転を実行することで、空気調和機2Bの消費電力を抑制しつつ使用者の快適性も確保できる。なお、ステップS68の処理で第1の節電運転を実行している間に、人の在不在の予測結果で人の存在を予測した場合は、第1の節電運転を停止して第1の節電運転の前に行っていた空調運転を再開するようにしてもよい。
In addition, if the prediction result of the presence/absence of a person during the first predetermined time does not exist at all (step S66: No), the
制御部21Dは、第1の節電運転を実行した後、設定温度が閾値温度に到達したか否かを判定する(ステップS69)。尚、閾値温度は、例えば、運転モード毎に異なる最大シフト温度である。制御部21Dは、設定温度が閾値温度に到達した場合(ステップS69:Yes)、空調運転を停止する第2の節電運転を実行すべく、ステップS65の処理に戻る。その結果、制御部21Dは、空調空間内に使用者が不在であると判断し、第2の節電運転を実行することで、空気調和機2の電力消費を抑制できる。
After executing the first power saving operation, the
また、制御部21Dは、設定温度が閾値温度に到達したのでない場合(ステップS69:No)、設定温度を段階的にシフトする第1の節電運転を継続すべく、ステップS68の処理に戻る。その結果、制御部21Dは、空調空間内に人が存在する可能性があると判断し、第1の節電運転を継続することで、空調空間内の使用者の快適性を確保しながら、空気調和機2の電力消費を抑制できる。
If the set temperature has not reached the threshold temperature (step S69: No), the
また、制御部21Dは、空調運転中でない場合(ステップS61:No)、図18に示す処理動作を終了する。
Further, when the air conditioning operation is not being performed (step S61: No), the
<実施例4の効果>
制御部21Dは、在不在の統計パターンに基づく在不在の予測結果を用いて、空調運転から、空調運転に比較して消費電力が小さい節電運転に切り替える。その結果、例えば、空調運転の実行中に在不在の予測結果から人の不在を予測した場合、空調空間内の使用者が不在と判断し、空調運転から適切な節電運転に切り替えることになるため、空気調和機2Cの消費電力を抑制する節電効果を優先できる。つまり、空気調和機2Cでは、空調空間内に使用者がいるときは空調運転を行って快適性を実現し、空調空間内に使用者がいなくなったら節電運転を行って省エネ性を向上できる。
<Effect of Example 4>
The
制御部21Dは、空調運転の実行中に現在時刻から所定時間、例えば、60分の間の在不在の統計パターンを参照し、当該統計パターンから人の在不在を予測する。制御部21Dは、予測結果の全てが人の存在である場合に、空調運転を継続する。その結果、空調運転の実行中に所定時間の間の在不在の予測結果が人の存在である場合、所定時間の間は空調空間内に使用者が存在するものと判断し、空調運転を継続することになるため、空調空間での使用者の快適性を確保できる。
The
制御部21Dは、空調運転の実行中に現在時刻から所定時間、例えば、60分の間の在不在の統計パターンを参照し、当該統計パターンから人の在不在を予測する。制御部21Dは、所定時間の間の予測結果の全てが人の不在である場合に、空調運転から節電運転に切り替える。その結果、空調運転の実行中に現在時刻から所定時間の間の在不在の予測結果が人の不在である場合、空調運転から節電運転に切り替えることになるため、節電効果を優先できる。
The
節電運転実行部21D3は、空調運転の実行中に現在時刻から第1の所定時間、例えば、60分の間の統計パターンを参照し、当該統計パターンから人の在不在を予測する。節電運転実行部21D3は、当該予測結果の全てが人の不在である場合に、空調運転から第2の節電運転に切り替える。その結果、空調運転の実行中に現在時刻から第1の所定時間の間までの在不在の予測結果が人の不在の場合、空調空間内に使用者が不在であると判断し、空調運転から第2の節電運転に切り替えることになるため、節電効果を優先できる。 The power-saving operation execution part 21D3 refers to the statistical pattern for a first predetermined time period, for example, 60 minutes from the current time during execution of the air-conditioning operation, and predicts the presence/absence of people from the statistical pattern. The power-saving operation execution unit 21D3 switches from the air-conditioning operation to the second power-saving operation when all the prediction results indicate that no one is present. As a result, if the predicted result of presence/absence during the first predetermined time period from the current time during the execution of the air-conditioning operation indicates the absence of a person, it is determined that the user is absent in the air-conditioned space, and the air-conditioning operation is stopped. Since the operation is switched to the second power saving operation, the power saving effect can be prioritized.
節電運転実行部21D3は、空調運転の実行中に現在時刻から第1の所定時間、例えば、60分の間の統計パターンを参照し、当該統計パターンから人の在不在を予測する。節電運転実行部21D3は、当該予測結果の全てが人の存在である場合に、空調運転を継続する。その結果、空調運転の実行中に現在時刻から第1の所定時間の間までの在不在の予測結果が人の存在である場合、空調空間内に使用者が存在するものと判断し、空調運転を継続することになるため、空調空間での使用者の快適性を確保できる。 The power-saving operation execution part 21D3 refers to the statistical pattern for a first predetermined time period, for example, 60 minutes from the current time during execution of the air-conditioning operation, and predicts the presence/absence of people from the statistical pattern. The power saving operation execution unit 21D3 continues the air conditioning operation when all the prediction results indicate the presence of people. As a result, if the predicted result of presence/absence from the current time to the first predetermined time during execution of the air-conditioning operation indicates the presence of a person, it is determined that the user is present in the air-conditioned space, and the air-conditioning operation is performed. Therefore, it is possible to ensure the comfort of the user in the air-conditioned space.
節電運転実行部21D3は、空調運転の実行中に現在時刻から第1の所定時間、例えば、60分の間の統計パターンを参照し、当該統計パターンから人の在不在を予測する。節電運転実行部21D3は、当該予測結果として人の存在及び不在が混在している場合に、空調運転から第1の節電運転に切り替える。その結果、空調運転の実行中に現在時刻から第1の所定時間の間までの在不在の予測結果として人の存在及び不在が混在する場合、空調空間内に使用者が存在する可能性もあると判断する。そして、空調運転から第1の節電運転に切り替えることになるため、空調空間での使用者の快適性を確保しながら、消費電力を抑制できる。 The power-saving operation execution part 21D3 refers to the statistical pattern for a first predetermined time period, for example, 60 minutes from the current time during execution of the air-conditioning operation, and predicts the presence/absence of people from the statistical pattern. The power-saving operation execution unit 21D3 switches from the air-conditioning operation to the first power-saving operation when the prediction results indicate that people are both present and absent. As a result, when the presence/absence of a person is mixed between the current time and the first predetermined time during the air-conditioning operation, there is a possibility that the user is present in the air-conditioned space. I judge. Since the air-conditioning operation is switched to the first power-saving operation, power consumption can be suppressed while ensuring the comfort of the user in the air-conditioned space.
節電運転実行部21D3は、空調運転の実行中に現在時刻から第1の所定時間、例えば、60分の間の統計パターンを参照し、当該統計パターンから人の在不在を予測する。節電運転実行部21D3は、当該予測結果がない場合に、空調運転から第1の節電運転に切り替える。その結果、空調運転の実行中に現在時刻から第1の所定時間の間までの在不在の予測結果がない場合には、空調空間内に使用者が存在する可能性もあると判断する。そして、空調運転から第1の節電運転に切り替えることになるため、空調空間での使用者の快適性を確保しながら、消費電力を抑制できる。 The power-saving operation execution part 21D3 refers to the statistical pattern for a first predetermined time period, for example, 60 minutes from the current time during execution of the air-conditioning operation, and predicts the presence/absence of people from the statistical pattern. The power-saving operation executing unit 21D3 switches from the air-conditioning operation to the first power-saving operation when there is no prediction result. As a result, if there is no predicted result of presence/absence during the first predetermined time from the current time during execution of the air conditioning operation, it is determined that there is a possibility that the user is present in the air conditioned space. Since the air-conditioning operation is switched to the first power-saving operation, power consumption can be suppressed while ensuring the comfort of the user in the air-conditioned space.
<実施例の変形例>
尚、実施例1乃至4の所定時間、第1の所定時間、第2の所定時間及び第3の所定時間は適宜変更可能である。
<Modified Example of Example>
The predetermined time, the first predetermined time, the second predetermined time, and the third predetermined time in Examples 1 to 4 can be changed as appropriate.
実施例1の室内機21の制御部21Dは、人検知センサ21Bの検知結果及び在不在予測部34Eの予測結果に基づき、空調運転から節電運転に切り替える場合を例示した。しかしながら、使用者が任意に設定した空調空間内の使用者の在不在の日時やWebカレンダで設定した使用者の在不在の日時に基づき、空調運転から節電運転に切り替えるようにしても良く、適宜変更可能である。
The
また、図示した各部の各構成要素は、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。すなわち、各部の分散・統合の具体的形態は図示のものに限られず、その全部又は一部を、各種の負荷や使用状況等に応じて、任意の単位で機能的又は物理的に分散・統合して構成することができる。 Also, each constituent element of each part illustrated does not necessarily need to be physically configured as illustrated. In other words, the specific form of distribution and integration of each part is not limited to the one shown in the figure, and all or part of it can be functionally or physically distributed and integrated in arbitrary units according to various loads and usage conditions. can be configured as
更に、各装置で行われる各種処理機能は、CPU(Central Processing Unit)(又はMPU(Micro Processing Unit)、MCU(Micro Controller Unit)等のマイクロ・コンピュータ)上で、その全部又は任意の一部を実行するようにしても良い。また、各種処理機能は、CPU(又はMPU、MCU等のマイクロ・コンピュータ)で解析実行するプログラム上、又はワイヤードロジックによるハードウェア上で、その全部又は任意の一部を実行するようにしても良いことは言うまでもない。 Furthermore, the various processing functions performed by each device are implemented on a CPU (Central Processing Unit) (or a microcomputer such as an MPU (Micro Processing Unit) or MCU (Micro Controller Unit)), in whole or in part. You can make it run. Also, various processing functions may be executed in whole or in part on a program analyzed and executed by a CPU (or a microcomputer such as an MPU or MCU) or on hardware based on wired logic. Needless to say.
1 空気調和システム
2,2A 空気調和機
3 通信アダプタ
5 サーバ装置
21,210 室内機
21B 人検知センサ
21D 制御部
21D1,21D2,21D3 節電運転実行部
21F 在不在パターン
21G 生成部
21H 在不在予測部
34E 在不在予測部
1
Claims (13)
前記制御部は、
前記空調運転から、前記節電運転として、前記使用者の快適性を優先した第1の節電運転と、節電効果を優先した第2の節電運転との何れか一つに切り替えることを特徴とする空気調和機。 a control unit that switches from an air conditioning operation to a power saving operation that consumes less power than the air conditioning operation, using presence/absence information indicating the presence/absence of a user in the air conditioned space;
The control unit
The air conditioning operation is switched to any one of a first power saving operation in which comfort of the user is prioritized and a second power saving operation in which power saving effect is prioritized as the power saving operation from the air conditioning operation. harmony machine.
前記節電運転に切り替える前の前記空調運転の設定温度を変更して当該節電運転に切り替える前の前記空調運転の消費電力に比較して小さい前記第1の節電運転と、
前記空調運転を停止する前記第2の節電運転と、
を有することを特徴とする請求項1に記載の空気調和機。 The power saving operation is
changing the set temperature of the air-conditioning operation before switching to the power-saving operation so as to change the power consumption of the air-conditioning operation before switching to the power-saving operation;
the second power saving operation for stopping the air conditioning operation;
The air conditioner according to claim 1, characterized by comprising:
前記制御部は、
前記空調運転の実行中に前記人検知センサの検知結果から得た前記在不在情報を用いて、前記空調運転から、前記第1の節電運転及び前記第2の節電運転の何れか一つに切り替えることを特徴とする請求項2に記載の空気調和機。 further comprising a human detection sensor that detects the presence or absence of a person in the air-conditioned space;
The control unit
Using the presence/absence information obtained from the detection result of the human detection sensor during execution of the air conditioning operation, the air conditioning operation is switched to one of the first power saving operation and the second power saving operation. The air conditioner according to claim 2, characterized by:
前記空調空間における前記使用者の在不在の傾向を示す複数の在不在パターンを用いて、前記空調空間における人の在不在を予測する在不在予測部と、
前記在不在予測部による前記人の在不在の予測結果である前記在不在情報から前記人が不在となる時間の長さを参照し、前記人が不在となる時間の長さに基づき、前記空調運転から、前記第1の節電運転及び前記第2の節電運転の何れか一つに切り替える節電運転実行部と、
を有することを特徴とする請求項2に記載の空気調和機。 The control unit
a presence/absence prediction unit that predicts the presence/absence of a person in the air-conditioned space using a plurality of presence/absence patterns indicating the tendency of the user's presence/absence in the air-conditioned space;
The length of time during which the person will be absent is referred to from the presence/absence information, which is the result of predicting the presence/absence of the person by the presence/absence prediction unit, a power-saving operation executing unit that switches from operation to one of the first power-saving operation and the second power-saving operation;
The air conditioner according to claim 2, characterized by comprising:
前記制御部は、
前記空調空間における前記使用者の在不在の傾向を示す複数の在不在パターンを用いて、前記空調空間における人の在不在を予測する在不在予測部と、
前記空調運転の実行中に、前記人検知センサの検知結果と前記在不在予測部による前記人の在不在の予測結果とを含む前記在不在情報から前記人が不在となる時間の長さを参照し、前記人が不在となる時間の長さに基づき、前記空調運転から、前記第1の節電運転及び前記第2の節電運転の何れか一つに切り替える節電運転実行部と、
を有することを特徴とする請求項2に記載の空気調和機。 further comprising a human detection sensor that detects the presence or absence of a person in the air-conditioned space;
The control unit
a presence/absence prediction unit that predicts the presence/absence of a person in the air-conditioned space using a plurality of presence/absence patterns indicating the tendency of the user's presence/absence in the air-conditioned space;
Refers to the length of time during which the person is absent from the presence/absence information including the detection result of the person detection sensor and the prediction result of the presence/absence of the person by the presence/absence prediction unit during execution of the air conditioning operation. a power-saving operation executing unit that switches from the air-conditioning operation to one of the first power-saving operation and the second power-saving operation based on the length of time that the person is absent;
The air conditioner according to claim 2, characterized by comprising:
前記空調運転の実行中に前記人検知センサが人の不在を検知した時点から第1の所定時間の間の前記在不在予測部の予測結果を参照し、当該予測結果が前記人の不在である場合に、前記空調運転から前記第2の節電運転に切り替えることを特徴とする請求項5に記載の空気調和機。 The power saving operation execution unit
Referencing the prediction result of the presence/absence prediction unit for a first predetermined time from the time when the human detection sensor detects the absence of the person during the execution of the air conditioning operation, and the prediction result is the absence of the person. 6. The air conditioner according to claim 5, wherein the air-conditioning operation is switched to the second power saving operation when the air conditioning operation is changed.
前記空調運転の実行中に前記第1の所定時間の間の前記在不在予測部の予測結果を参照し、当該予測結果が前記人の存在である場合に、前記空調運転を継続することを特徴とする請求項6に記載の空気調和機。 The power saving operation execution unit
Referencing the prediction result of the presence/absence prediction unit during the first predetermined time period during execution of the air-conditioning operation, and continuing the air-conditioning operation when the prediction result indicates the presence of the person. The air conditioner according to claim 6, wherein
前記空調運転を継続している場合に、前記人検知センサが人の不在を検知した時点から第2の所定時間の間、前記人の不在を継続して検知した場合に、前記空調運転から前記第2の節電運転に切り替えることを特徴とする請求項7に記載の空気調和機。 The power saving operation execution unit
When the human detection sensor continues to detect the absence of the person for a second predetermined time after detecting the absence of the person while the air conditioning operation is continued, the air conditioning operation is stopped from the air conditioning operation. 8. The air conditioner according to claim 7, wherein the air conditioner is switched to the second power saving operation.
前記空調運転の実行中に前記第1の所定時間の間の前記在不在予測部の予測結果を参照し、当該予測結果が前記人の存在及び不在が混在している場合に、前記空調運転から前記第1の節電運転に切り替えることを特徴とする請求項6に記載の空気調和機。 The power saving operation execution unit
during the execution of the air-conditioning operation, referring to the prediction result of the presence/absence prediction unit for the first predetermined time period, and if the prediction result includes the presence and absence of the person, the air-conditioning operation is stopped. 7. The air conditioner according to claim 6, wherein the air conditioner is switched to the first power saving operation.
前記第1の節電運転の実行中に前記人検知センサが人の不在を検知した時点から第3の所定時間の間、前記人の不在を継続して検知した場合に、前記第1の節電運転から前記第2の節電運転に切り替えることを特徴とする請求項9に記載の空気調和機。 The power saving operation execution unit
the first power saving operation when the human detection sensor continues to detect the absence of the person for a third predetermined time after detecting the absence of the person during execution of the first power saving operation; 10. The air conditioner according to claim 9, wherein the air conditioner is switched from the second power saving operation to the second power saving operation.
前記空気調和システムは、
前記人検知センサの現在の検出結果を用いて、前記複数の在不在パターンから一つの在不在パターンを選択し、選択した在不在パターンを用いて前記空調空間における前記人の在不在を予測する在不在予測部と、
前記人検知センサの検知結果と前記在不在予測部の予測結果とを用いて、空調運転に比較して消費電力が小さい節電運転の内、前記使用者の快適性を優先した第1の節電運転と、節電効果を優先した第2の節電運転との何れか一つに切り替える制御部と、
を有することを特徴とする空気調和システム。 An air conditioner provided with a human detection sensor that detects the presence or absence of a person in an air-conditioned space; An air conditioning system comprising a server device that generates a presence/absence pattern and a communication adapter that communicates between the air conditioner and the server device,
The air conditioning system is
A presence/absence pattern is selected from the plurality of presence/absence patterns using the current detection result of the human detection sensor, and the presence/absence of the person in the air-conditioned space is predicted using the selected presence/absence pattern. an absence prediction unit;
A first power-saving operation that prioritizes the user's comfort among power-saving operations that consume less power than air-conditioning operation, using the detection result of the human detection sensor and the prediction result of the presence/absence prediction unit. and a second power-saving operation that prioritizes the power-saving effect;
An air conditioning system comprising:
前記サーバ装置内に備え、
前記制御部は、
前記空気調和機内に備えることを特徴とする請求項11に記載の空気調和システム。 The presence/absence prediction unit
Provided in the server device,
The control unit
12. The air conditioning system according to claim 11, wherein the air conditioning system is provided within the air conditioner.
前記通信アダプタ内に備え、
前記制御部は、
前記空気調和機内に備えることを特徴とする請求項11に記載の空気調和システム。 The presence/absence prediction unit
Provided within the communication adapter,
The control unit
12. The air conditioning system according to claim 11, wherein the air conditioning system is provided within the air conditioner.
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