JP5616723B2 - 機器制御システム、コントローラ - Google Patents

Description

本発明は、省エネルギー制御を行う機器制御システム、コントローラに関するものである。

従来、集合住宅の各住戸、一戸建て住宅、オフィス等において、ヒータ、クーラ、照明器具等の被制御機器の使用電力（使用エネルギー）を減少させるために、省エネルギー制御を行う機器制御システムがある（例えば、特許文献１，２参照）。

特開２００９−１１５３５９号公報 特開平９−２１７９５３号公報

従来の機器制御システムが行う省エネルギー制御は、予め設定された１つの制御アルゴリズムにしたがって行われる。しかしながら、１つの制御アルゴリズムのみにしたがって行われる省エネルギー制御は、省エネルギー制御の内容に自由度がない。また、ユーザの省エネルギー制御に対する好み（意識、感覚）は、ユーザによって様々である。

したがって、１つの制御アルゴリズムのみにしたがって行われる省エネルギー制御が、ユーザに納得され、ユーザの好みに合致することは難しかった。而して、このような省エネルギー制御は、ユーザに長期間に亘って許容されることは困難であり、省エネルギー制御が長期間に亘って継続して実施されることは難しかった。

そこで、ユーザ自身が、省エネルギーのレベル示す省エネルギーモードを可変自在に設定し、このユーザによって設定された省エネルギーモードに応じた機器制御を行う機器制御システムが考えられる。

しかしながら、ユーザ自身が省エネルギーモードを設定する手間が必要であった。

本発明は、上記事由に鑑みてなされたものであり、その目的は、省エネルギー制御に対するユーザの好みに対応可能で、且つユーザが省エネルギーモードを設定する手間を削減できる機器制御システム、コントローラを提供することにある。

本発明の機器制御システムは、省エネルギーのレベルを示す省エネルギーモードを設定する入力手段と、被制御機器の動作を制御し、制御対象の前記被制御機器の使用エネルギーに影響を与えるパラメータを含む１乃至複数の制御アルゴリズムを格納したアルゴリズム記憶部、前記入力手段が設定した前記省エネルギーモードを取得するモード情報取得部、前記モード情報取得部が取得した前記省エネルギーモードが適用され、この適用された前記省エネルギーモードに対応する前記パラメータが設定された前記制御アルゴリズムを実行することによって、前記被制御機器の動作を制御する制御部を具備するコントローラと、前記入力手段による前記省エネルギーモードの設定に影響を与える事象に関する関連情報を取得する関連情報取得部と、前記省エネルギーモードの設定の可否を前記制御アルゴリズム毎に選択するアルゴリズム選択部と、前記入力手段が設定した前記省エネルギーモードの履歴を、前記省エネルギーモードの設定時点における前記関連情報、および前記アルゴリズム選択部の選択結果とともに記憶するモード履歴記憶部と、前記モード履歴記憶部を参照して、前記モード情報取得部が取得した前記省エネルギーモードと前記関連情報と前記アルゴリズム選択部の選択結果との相関関係を分析するモード学習部とを備え、前記制御部は、前記モード学習部が分析した前記相関関係に基づいて、現在の前記関連情報に対して相関関係が高いと判断した前記省エネルギーモードがある場合、この相関関係が高いと判断した前記省エネルギーモードおよび現在の前記関連情報に対して相関関係が高い前記制御アルゴリズムを判別し、前記相関関係が高いと判断された前記省エネルギーモードを前記判別された前記制御アルゴリズムに適用し、この適用された前記省エネルギーモードに対応する前記パラメータを前記判別された前記制御アルゴリズムに設定して、この制御アルゴリズムを実行することを特徴とする。

この発明において、前記コントローラは、前記制御アルゴリズムに含まれる各パラメータを前記省エネルギーモード毎に格納したパラメータテーブルを有し、前記パラメータテーブルに格納した前記省エネルギーモード毎のパラメータを、ユーザの操作によって変更するパラメータ変更部と、前記パラメータの変更履歴に基づいて、前記パラメータの更新値を計算するパラメータ再設定部とを備え、前記コントローラは、前記パラメータの更新値を前記パラメータテーブルに設定することが好ましい。

この発明において、前記モード学習部は、ネットワークを介して前記コントローラと通信可能に設けられたサーバに設けられることが好ましい。
本発明のコントローラは、被制御機器の動作を制御し、制御対象の前記被制御機器の使用エネルギーに影響を与えるパラメータを含む１乃至複数の制御アルゴリズムを格納したアルゴリズム記憶部、省エネルギーのレベルを示す省エネルギーモードを設定する入力手段が設定した前記省エネルギーモードを取得するモード情報取得部、前記モード情報取得部が取得した前記省エネルギーモードが適用され、この適用された前記省エネルギーモードに対応する前記パラメータが設定された前記制御アルゴリズムを実行することによって、前記被制御機器の動作を制御する制御部を具備するコントローラであって、前記制御部は、前記省エネルギーモード、前記省エネルギーモードの設定時点においてこの省エネルギーモードの設定に影響を与える事象に関する関連情報、および前記省エネルギーモードの設定の可否を前記制御アルゴリズム毎に選択するアルゴリズム選択部の選択結果の履歴を参照して分析された前記省エネルギーモードと前記関連情報と前記制御アルゴリズムの選択結果との相関関係に基づいて、現在の前記関連情報に対して相関関係が高いと判断した前記省エネルギーモードがある場合、この相関関係が高いと判断された前記省エネルギーモードおよび現在の前記関連情報に対して相関関係が高い前記制御アルゴリズムを判別し、前記相関関係が高いと判断された前記省エネルギーモードを前記判別された前記制御アルゴリズムに適用し、この適用された前記省エネルギーモードに対応する前記パラメータを前記判別された前記制御アルゴリズムに設定して、この制御アルゴリズムを実行することを特徴とする。

以上説明したように、本発明では、省エネルギー制御に対するユーザの好みに対応可能で、且つユーザが省エネルギーモードを設定する手間を削減できるという効果がある。

実施形態１の機器制御システムを示すブロック図である。 同上の在・不在制御アルゴリズムを示す図である。 （ａ）（ｂ）同上の在・不在制御アルゴリズムのパラメータを示すテーブル図である。 同上のモード学習機能を示すフローチャート図である。 実施形態２の設定画面を示す図である。 同上のモード学習機能を示すフローチャート図である。 実施形態３のコントローラの構成を示すブロック図である。 実施形態４の機器制御システムの概略を示すブロック図である。 同上のパラメータ更新値の算出処理を示すフローチャート図である。

以下、本発明の実施の形態を図面に基づいて説明する。

（実施形態１）
図１は、住戸内に設けられた本実施形態の機器制御システムの構成を示し、コントローラ１と複数の被制御機器２とが、制御線Ｌ１を介して互いに接続されており、コントローラ１は、被制御機器２の各々の動作を制御する。

コントローラ１は、宅内ネットワークＮＴ１に接続されており、この宅内ネットワークＮＴ１には、例えばパーソナルコンピュータで構成される操作端末３が接続されている。操作端末３は、キーボード、マウス等の操作部３ａと、液晶画面等の表示部３ｂとを備えており、ユーザによって操作される。この操作端末３は、本発明の入力手段に相当する。

被制御機器２は、壁スイッチ２１、コンセント２２、ヒータ２３、クーラ２４等であり、コントローラ１から制御線Ｌ１を介して送信される制御信号によって、動作を制御される。

壁スイッチ２１は、図示しない照明機器への電力供給をオン・オフする機能を有し、ユーザによる直接操作だけでなく、コントローラ１によっても、電力供給のオン・オフを制御される。コンセント２２は、図示しない電気機器への電力供給を行うアウトレットであり、コントローラ１が、コンセント２２内の電路に設けた接点を導通・遮断することによって、電力供給のオン・オフを制御される。ヒータ２３は、屋内の暖房機能を有し、コントローラ１によって、暖房機能の目標温度を設定される。クーラ２４は、屋内の冷房機能を有し、コントローラ１によって、冷房機能の目標温度を設定される。

宅内ネットワークＮＴ１には、さらにホームゲートウェイ４が接続されている。ホームゲートウェイ４は、宅内ネットワークＮＴ１とインターネットＮＴ２との間で、ルータ機能、プロトコル変換機能、ファイアウォール機能などのネットワークインターフェース機能を有しており、宅内ネットワークＮＴ１がインターネットＮＴ２に接続される。したがって、宅内ネットワークＮＴ１上の各端末は、ホームゲートウェイ４を介してインターネットＮＴ２に接続可能となる。

そして、コントローラ１は、ネットワーク通信部１ａと、アルゴリズム記憶部１ｂと、モード情報取得部１ｃと、制御部１ｄと、制御信号送信部１ｇと、関連情報取得部１ｈと、モード履歴記憶部１ｉと、モード学習部１ｊとを備える。

まず、ネットワーク通信部１ａは、宅内ネットワークＮＴ１との間で情報授受を行うインターフェース機能を有する。

アルゴリズム記憶部１ｂは、被制御機器２の動作を制御するための制御アルゴリズムを、プログラムの形態で複数格納している。各制御アルゴリズムは、制御パターン毎に作成され、在・不在制御アルゴリズム、間欠制御アルゴリズム、スケジュール制御アルゴリズム、シーン制御アルゴリズム等がある。各制御アルゴリズムは、この制御アルゴリズムの制御対象となる被制御機器２の使用エネルギーに影響を与えるパラメータを含んでいる。そして、このパラメータの値を変えることによって、この制御アルゴリズムで動作する被制御機器２の使用エネルギーを増減させることができる。

モード情報取得部１ｃは、ネットワーク通信部１ａを介して、操作端末３から後述する省エネルギーモード（以降、省エネモードと称す）の設定情報を受信し、制御部１ｄへ出力する。すなわち、モード情報取得部１ｃは、操作端末３が設定した省エネモードを取得する機能を有する。

制御部１ｄは、省エネモード設定部１ｅと、制御信号作成部１ｆとで構成される。省エネモード設定部１ｅは、実行する制御アルゴリズムをアルゴリズム記憶部１ｂから読み出す。そして省エネモード設定部１ｅは、この読み出した制御アルゴリズムに、モード情報取得部１ｃが取得した省エネモードを適用し、この制御アルゴリズムのパラメータには、適用した省エネモードに応じた値が設定される。複数の省エネモードの各々に対応するパラメータの値は、制御アルゴリズム毎に、アルゴリズム記憶部１ｂに予め格納されている。

制御信号作成部１ｆは、省エネモードが適用された制御アルゴリズムを実行することによって、制御対象の被制御機器２を制御する制御信号を作成する。

制御信号送信部１ｇは、制御信号作成部１ｆが作成した制御信号を制御線Ｌ１に送出し、制御対象の被制御機器２へ制御信号を送信する。自己宛の制御信号を受信した被制御機器２は、制御信号の内容にしたがって動作する。

このような構成の機器制御システムにおいて、省エネモードを用いた機器制御について、以下説明する。

まず、省エネモードとは、省エネルギーのレベルを示しており、本実施形態では「強」「弱」の２モードに分類される。省エネモード「強」とは、被制御機器２の使用エネルギーが最も少ないモードである。省エネモード「弱」とは、被制御機器２の使用エネルギーが最も多いモードである。すなわち、省エネモード「強」→「弱」の順に、省エネルギーのレベルが高い。

この省エネモードは、ユーザが、操作端末３の表示部３ｂに表示された設定画面に対して、操作部３ａを操作することによって、「強」「弱」のいずれかが選択される。この操作端末３で選択された省エネモードの設定情報は、宅内ネットワークＮＴ１を介して、コントローラ１へ送信される。

コントローラ１では、モード情報取得部１ｃが、操作端末３から省エネモードの設定情報を取得し、制御部１ｄへ出力する。制御部１ｄでは、省エネモード設定部１ｅが省エネモードの設定情報を記憶することによって、省エネモードが設定される。この設定された省エネモードは、ユーザが選択した省エネモードである。そして、省エネモード設定部１ｅは、実行する制御アルゴリズムを、ユーザによって選択された省エネモードに対応するパラメータとともにアルゴリズム記憶部１ｂから読み出し、この読み出した制御アルゴリズムに、読み出したパラメータを設定する。

制御信号作成部１ｆは、上記のようにユーザが選択した省エネモードが適用された制御アルゴリズムを実行することによって、制御対象の被制御機器２を制御する制御信号を作成し、制御信号送信部１ｇを介して被制御機器２へ送信する。制御信号を受信した被制御機器２は、ユーザが選択した省エネモードに応じた省エネルギーのレベルで制御される。

このように、ユーザが操作端末３を操作して、省エネモード「強」「弱」のいずれか１つを選択することで、コントローラ１の省エネモード設定部１ｅによって、全ての制御アルゴリズムに、同じ１つの省エネモードが一括して適用される。

したがって、ユーザは、制御アルゴリズムに対する省エネルギーのレベルを、自分の好みに応じて選択できるので、本システムが実行する省エネルギー制御が、ユーザに納得され、ユーザの好みに合致する可能性が高くなる。而して、このような省エネルギー制御は、多くのユーザに長期間に亘って許容され易くなり、省エネルギー制御が長期間に亘って継続して実施され易くなる。すなわち、省エネルギー制御に対するユーザの好みに対応可能な機器制御システムを提供することが可能となる。

また、全ての制御アルゴリズムに、同じ１つの省エネモードが一括して適用されるので、制御アルゴリズム毎に省エネモードを設定する必要がなく、追加された制御アルゴリズムにも、既に設定されている省エネモードが反映される。したがって、ユーザの省エネモード設定操作を簡便に行うことができる。

次に、制御信号作成部１ｆが実行する制御アルゴリズムの具体例として、在・不在制御アルゴリズムを説明する。

まず、図１に示すように宅内ネットワークＮＴ１に人感センサ５を接続する。人感センサ５は、屋内の所定空間における人の在・不在を検知する人検知部を構成し、この検知結果を示すセンサ信号は、宅内ネットワークＮＴ１を介してコントローラ１へ送信される。人感センサ５の検知対象となる空間は、リビング、台所等の屋内の限定された空間でもよいし、または屋内全体でもよい。

在・不在制御アルゴリズムは、人感センサ５が空間内の人の存在を検知しているとき、空間内の被制御機器２を、現在の制御状態に維持する。この現在の制御状態（元の制御状態）は、壁スイッチ２１およびコンセント２２がオンされ、ヒータ２３の目標温度に上限温度が設定され、クーラ２４に所定の目標温度が設定されているものとする。そして図２に示すように、人感センサ５が空間内の人の不在を検知した場合（ｔ０）、この不在状態が、不在検知タイミングｔ０から不在判定時間Ｔ１が経過するまで継続したか否かを判定する。

そして、不在判定時間Ｔ１の計時中に人感センサ５が人の存在を検知した場合（ｔａ）、不在判定時間Ｔ１の計時動作をリセットし、被制御機器２を現在の制御状態に維持する。

一方、不在状態が、不在検知タイミングｔ０から不在判定時間Ｔ１が経過するまで継続した場合、不在判定時間Ｔ１が経過した時点で（ｔ１）、被制御機器２を不在制御に切り替える。不在制御では、壁スイッチ２１およびコンセント２２をオフし、ヒータ２３の目標温度に下限温度を設定し、クーラ２４の冷房動作の目標温度を現在値より高くする。すなわち、この不在制御では、被制御機器２を省エネルギー方向に制御し、被制御機器２の使用エネルギーを、元の制御状態（不在制御の開始タイミングｔ１以前の状態）に比べて低減させる。

そして、不在オフ制御に切り替わった後、不在制御の開始タイミングｔ１から復旧判定時間Ｔ２の計時を開始する。この復旧判定時間Ｔ２の計時中に、人感センサ５が人の存在を検知した場合（ｔｂ）、被制御機器２を非省エネルギー方向に制御し、被制御機器２を元の制御状態（不在制御の開始タイミングｔ１以前の状態）に戻す。したがって、短時間の不在状態であれば、再びユーザの存在を検知した時点で、ユーザの操作によらず、元の制御状態に自動で復旧させることが可能となる。

しかし、復旧判定時間Ｔ２の計時が完了した後に（復旧判定の終了タイミングｔ２以降）、人感センサ５が人の存在を検知した場合（ｔｃ）、被制御機器２の不在制御を継続する。そして、ユーザが、操作端末３の操作部３ａを操作することによって、操作端末３からコントローラ１へ復旧信号が送信されると、この復旧信号の受信タイミングで、被制御機器２を元の制御状態（不在制御の開始タイミングｔ１以前の状態）に戻す。したがって、長時間の不在状態であれば、再びユーザの存在を検知した時点での自動復旧は行われず、ユーザによる操作端末３の復旧操作によって、元の制御状態に復旧させることが可能となる。

そして、コントローラ１では、省エネモード設定部１ｅが、アルゴリズム記憶部１ｂから読み出した在・不在制御アルゴリズムに、ユーザが選択した省エネモードを適用する。在・不在制御アルゴリズムのパラメータは、制御時間パラメータと、制御動作パラメータとがある。

在・不在制御アルゴリズムの制御時間パラメータは、不在判定時間Ｔ１（第１の所定時間）、復旧判定時間Ｔ２（第２の所定時間）である。そして、アルゴリズム記憶部１ｂは、図３（ａ）に示すパラメータテーブルを記憶している。省エネモード設定部１ｅは、このパラメータテーブルを参照して、選択された省エネモードに応じた不在判定時間Ｔ１および復旧判定時間Ｔ２を、在・不在制御アルゴリズムに設定する。図３（ａ）のパラメータテーブルには、壁スイッチ２１、コンセント２２、ヒータ２３、クーラ２４の各不在判定時間Ｔ１、復旧判定時間Ｔ２が、省エネモード「強」「弱」のそれぞれに対応して格納されている。不在判定時間Ｔ１は、省エネモード「強」「弱」のそれぞれに対応する「Ｔ１ａ」「Ｔ１ｂ」が、Ｔ１ａ＜Ｔ１ｂの関係に設定される。復旧判定時間Ｔ２は、省エネモード「強」「弱」のそれぞれに対応する「Ｔ２ａ」「Ｔ２ｂ」が、Ｔ２ａ＜Ｔ２ｂの関係に設定される。すなわち、不在判定時間Ｔ１、復旧判定時間Ｔ２は、省エネモード「強」の場合が最も短く、省エネモード「弱」の場合が最も長くなる。而して、省エネルギーのレベルが高いほど、不在制御の期間が長くなり、壁スイッチ２１、コンセント２２が図示しない照明機器および電気機器へ供給する使用エネルギー量、およびヒータ２３、クーラ２４の使用エネルギー量を、より多く低減できる。

また、在・不在制御アルゴリズムの制御動作パラメータは、被制御機器２毎の不在制御の内容である。そして、アルゴリズム記憶部１ｂは、図３（ｂ）に示すパラメータテーブルを記憶している。省エネモード設定部１ｅは、このパラメータテーブルを参照して、選択された省エネモードに応じた不在制御の内容を、被制御機器２毎に設定する。図３（ｂ）のパラメータテーブルには、壁スイッチ２１、コンセント２２、ヒータ２３、クーラ２４の不在制御の内容が、省エネモード「強」「弱」のそれぞれに対応して格納されている。クーラ２４の不在制御の内容は、冷房時の目標温度であり、省エネモード「強」の場合が最も高く、省エネモード「弱」の場合が最も低くなる。而して、省エネルギーのレベルが高いほど、冷房時の目標温度が高くなり、クーラ２４の使用エネルギー量を、より多く低減できる。なお、壁スイッチ２１、コンセント２２、ヒータ２３の不在制御の内容は、省エネモード「強」「弱」の全てのモードにおいて、オフ制御または下限温度に設定される。

このように、省エネモード設定部１ｅが、ユーザが選択した省エネモードを在・不在制御アルゴリズムに適用することによって、在・不在制御アルゴリズムは、省エネモードに応じた省エネ効果を得ることができるアルゴリズムになる。

そして、制御信号作成部１ｆは、省エネモードが適用された制御アルゴリズムを実行することによって、制御対象の被制御機器２を制御する制御信号を作成する。制御信号送信部１ｇは、制御信号作成部１ｆが作成した制御信号を制御線Ｌ１に送出し、制御対象の被制御機器２へ制御信号を送信する。自己宛の制御信号を受信した被制御機器２は、制御信号の内容にしたがって動作する。

また、この省エネモードの設定は、屋内の全領域に配置された被制御機器２に対して一括して設定する構成、または屋内の各部屋に配置された被制御機器２に対して、部屋毎に一括して設定する構成のいずれでもよい。

次に、本機器制御システムのモード学習機能について、図４のフローチャートを用いて説明する。

まず、モード情報取得部１ｃが上述のように、操作端末３から省エネモードの設定情報を取得する（Ｓ１）。

また、関連情報取得部１ｈは、操作端末３による省エネモードの設定に影響を与える事象に関する関連情報を取得する（Ｓ２）。関連情報とは、日付、時刻等の時間情報、温度、湿度、天候、風速、日射量等の気象情報などで構成される。時間情報は、コントローラ１内に設けた図示しないタイマー回路の計時結果を、関連情報取得部１ｈが取得することで生成される。また、温度、湿度、天候、風速の環境情報は、温度、湿度、風速、日射量等を計測する環境情報センサ７を宅内ネットワークＮＴ１に接続し、この環境情報センサ７の計測結果を、関連情報取得部１ｈが取得することで生成される。さらに、天候の環境情報は、インターネットＮＴ２上の気象情報を蓄積したサーバから、関連情報取得部１ｈが天候に関する情報を取得することによって生成される。

モード履歴記憶部１ｉは、モード情報取得部１ｃが取得した省エネモードの履歴を、この省エネモードの取得時点（設定時点）における関連情報（時間情報、気象情報）とともに記憶する（Ｓ３）。すなわち、モード履歴記憶部１ｉには、省エネモードの履歴が、日付、時刻等の時間情報や、温度、湿度、天候、風速、日射量等の気象情報に対応付けて格納されている。

モード履歴記憶部１ｉに各情報が十分に蓄積されると、モード学習部１ｊは、モード履歴記憶部１ｉを参照して、ユーザによって選択された省エネモードと関連情報との相関関係を分析し、省エネモードのそれぞれと、関連情報との相関度を導出する（Ｓ４）。

例えば、省エネモードと時間情報との相関度が高い例として、
「夏は省エネモードを「強」にする傾向がある」
「朝は省エネモードを「強」にするが、夜は省エネモードを「弱」にする傾向がある」
「夏の昼間は省エネモードを「弱」にする傾向がある」
等が挙げられる。

また、省エネモードと気象情報との相関度が高い例として、
「気温が３０℃を超えると、省エネモードを「強」にする傾向がある」
「気温が２０℃〜３０℃のときは、省エネモードを「弱」にする傾向がある」
等が挙げられる。

また、省エネモードと時間情報および気象情報との相関度が高い例として、
「８月で、且つ気温が２８℃〜３２℃のときは、省エネモードを「強」にするが、９月で、且つ気温が２８℃〜３２℃のときは、省エネモードを「弱」にする傾向がある」
「５月，６月，１０月，１１月の昼間で、且つ気温が１８℃〜２２℃のときは、省エネモードを必ず「強」にする」
等が挙げられる。

そして、省エネモード設定部１ｅは、上記省エネモードと関連情報との相関関係の分析結果に基づいて、現在の関連情報に対して相関関係が高いと判断される省エネモードがあるか否かを判定する（Ｓ５）。この相関関係の判定処理は、現在の関連情報に対する相関度が所定の閾値以上であれば、この省エネモードは、現在の関連情報に対して相関関係が高いと判断される。現在の関連情報に対して相関関係が高いと判断される省エネモードがある場合、省エネモード設定部１ｅが、この相関度が高いと判定された省エネモードの設定情報を記憶することによって、制御部１ｄに１つの省エネモードが設定される（Ｓ６）。この設定された省エネモードは、過去の省エネモードと関連情報との相関関係に基づく学習によって自動設定された省エネモードである。そして、省エネモード設定部１ｅは、実行する制御アルゴリズムを、自動設定によって適用された省エネモードに対応するパラメータとともにアルゴリズム記憶部１ｂから読み出し、この読み出した制御アルゴリズムに、読み出したパラメータを設定する。

例えば、省エネモード「強」と、「夏」という関連情報との相関度が高いとする。この場合、現在の関連情報が「夏」である場合、省エネモード「強」が自動設定される。

また、省エネモード「強」と、「気温が３０℃を超える」という関連情報との相関度が高いとする。この場合、現在の関連情報が「気温が３０℃を超える」である場合、省エネモード「強」が自動設定される。

また、省エネモード「強」と、「８月で、且つ気温が２８℃〜３２℃」という関連情報との相関度が高いとする。この場合、現在の関連情報が「８月で、且つ気温が２８℃〜３２℃」である場合、省エネモード「強」が自動設定される。

一方、ステップＳ５において、現在の関連情報に対して相関関係が高いと判断される省エネモードがない場合、本処理を終了する。

制御アルゴリズムとしては、上記在・不在制御アルゴリズム以外に、間欠制御アルゴリズム、スケジュール制御アルゴリズム、シーン制御アルゴリズムがあり、以下、各制御アルゴリズムについて、その概略を説明する。

まず、間欠制御アルゴリズムをヒータ２３に用いた場合、ヒータ２３の目標温度に上限温度を設定した上限温度期間と、ヒータ２３の目標温度に下限温度を設定した下限温度期間とを交互に繰り返す。間欠制御アルゴリズムのパラメータは、上限温度期間の時間長さに対する下限温度期間の時間長さの比であり、省エネルギーのレベルが高いほど、この時間長さの比が大きくなる。

また、間欠制御アルゴリズムは、省エネルギーのレベルが高いほど、上限温度または下限温度を低くする構成でもよい。すなわち、間欠制御アルゴリズムのパラメータは、上限温度期間におけるヒータ２３の使用エネルギー量、または下限温度期間におけるヒータ２３の使用エネルギー量の少なくともいずれか一方でもよい。この場合、省エネルギーのレベルが高いほど、ヒータ２３の使用エネルギー量が小さくなる。

次に、スケジュール制御アルゴリズムとは、被制御機器２に対して、予め決められた時刻に予め決められた制御を行うアルゴリズムである。以下、スケジュール制御アルゴリズムをヒータ２３に用いる場合を例にして、説明する。

まず、ヒータ２３に用いるスケジュール制御アルゴリズムとして、おはようスケジュール制御アルゴリズムと、おやすみスケジュール制御アルゴリズムとを例示する。

おはようスケジュール制御アルゴリズムは、予め決められた時刻（例えば、起床時刻）に、ヒータ２３の目標温度を下限温度から上限温度に切り替える。この上限温度でのヒータ制御は、制御継続時間の間、継続される。制御継続時間が経過した後は、ヒータ２３の目標温度を上限温度から下限温度に切り替える。

おやすみスケジュール制御アルゴリズムは、予め決められた時刻（例えば、就寝時刻）に、ヒータ２３の目標温度を上限温度から下限温度に切り替える。この下限温度でのヒータ制御は、制御継続時間の間、継続される。制御継続時間が経過した後は、ヒータ２３の目標温度を下限温度から上限温度に切り替える。

このようなスケジュール制御アルゴリズムのパラメータは、制御継続時間である。おはようスケジュール制御アルゴリズムの場合、省エネルギーのレベルが高いほど、制御継続時間が短くなる。また、おやすみスケジュール制御アルゴリズムの場合、省エネルギーのレベルが高いほど、制御継続時間が長くなる。

また、おはようスケジュール制御アルゴリズムのパラメータは、制御継続時間において制御されるヒータ２３の上限温度としてもよい。この場合、省エネルギーのレベルが高いほど、上限温度は低くなる。さらに、おやすみスケジュール制御アルゴリズムのパラメータは、制御継続時間において制御されるヒータ２３の下限温度としてもよい。この場合、省エネルギーのレベルが高いほど、下限温度は低くなる。

次に、シーン制御アルゴリズムとは、生活シーンに応じた省エネルギー制御を行うアルゴリズムである。以下、就寝時に用いるシーン制御アルゴリズム（以降、おやすみシーン制御アルゴリズムと称す）を例にして、説明する。

まず、おやすみシーン制御アルゴリズムは、就寝前のユーザが、操作端末３の表示部３ｂに表示された操作画面に対して、操作部３ａを操作することによって実行される。おやすみシーン制御アルゴリズムが実行されてから、シーン制御時間が経過するまでは、被制御機器２を現在の制御状態に維持する。そして、シーン制御時間が経過した時点で、使用エネルギーが減少する省エネルギー方向に被制御機器２を制御する。すなわち、ユーザが操作部３ａを操作してから、就寝するまでの移動時間等を考慮して、被制御機器２をすぐに省エネルギー方向に制御しないものである。

このようなおやすみシーン制御アルゴリズムのパラメータは、シーン制御時間である。省エネルギーのレベルが高いほど、シーン制御時間は短くなる。

そして、上記間欠制御アルゴリズム、スケジュール制御アルゴリズム、シーン制御アルゴリズムにおいても、上記在・不在制御アルゴリズムと同様に、過去の省エネモードと関連情報との相関関係に基づく学習によって、現在の関連情報に適した省エネモードが自動設定される。

このように本実施形態では、過去の省エネモードと関連情報との相関関係に基づく学習によって、現在の関連情報に適した省エネモードが自動設定されるので、ユーザが省エネモードを設定する手間を削減できる。

また、モード学習部１ｇを、インターネットＮＴ２を介してコントローラ１と通信可能に設けられたセンターサーバ６に設けてもよい。この場合、センターサーバ６は、コントローラ１のモード履歴記憶部１ｉから、過去の省エネモードと関連情報を取得する。そして、センターサーバ６のモード学習部は、ユーザによって選択された省エネモードと関連情報との相関関係を分析し、省エネモードのそれぞれと、関連情報との相関度を導出し、この相関度の情報をコントローラ１へ送信する。コントローラ１の省エネモード設定部１ｅは、現在の関連情報に対して相関関係が高いと判断される省エネモードがある場合、この相関度が高いと判定された省エネモードの設定情報を記憶し、制御部１ｄに省エネモードが設定される。

なお、省エネモードを設定する入力手段として、パーソナルコンピュータで構成される操作端末３以外に、インターネットＮＴ２経由で宅内ネットワークＮＴ１に接続可能な図示しない携帯端末を用いてもよい。また、宅内に設置された図示しないネットワーク対応テレビや専用端末を宅内ネットワークＮＴ１に接続して、入力手段として用いてもよい。

（実施形態２）
本実施形態の機器制御システムは、実施形態１と同様に図１に示され、同様の構成には同一の符号を付して説明は省略する。

本実施形態では、ユーザが操作端末３を操作して、選択した省エネモードの適用可否を制御アルゴリズム毎に設定できる。例えば、操作端末３の表示部３ｂに、図５に示す設定画面を表示する。この設定画面は、制御アルゴリズムの種類毎にチェックボックスＢ１が配置され、このチェックボックスＢ１にチェックを入れることによって、チェックの入った制御アルゴリズムのみを適用対象とする省エネモードの設定情報がコントローラ１に送信される。ここで、図５に示す操作端末３の設定画面が、本発明のアルゴリズム選択部を構成する。

コントローラ１では、モード情報取得部１ｃが、操作端末３から省エネモードの設定情報を取得し、制御部１ｄへ出力する。制御部１ｄでは、省エネモード設定部１ｅが、適用対象の制御アルゴリズムが設定された省エネモードの設定情報を記憶する。そして、省エネモード設定部１ｅは、適用対象の制御アルゴリズムを実行するときのみ、ユーザが選択した省エネモードを適用する。また、省エネモード設定部１ｅは、ユーザが設定した省エネモードの適用対象外の制御アルゴリズムを実行する場合、省エネモード「強」（または「弱」）を自動設定する。

次に、本機器制御システムのモード学習機能について、図６のフローチャートを用いて説明する。

まず、モード情報取得部１ｃが上述のように、操作端末３から、省エネモードの設定情報を取得し（Ｓ１１）、さらに、この設定情報から、適用対象の制御アルゴリズムの情報を取得する（Ｓ１２）。また、関連情報取得部１ｈは、操作端末３による省エネモードの設定に影響を与える事象に関する関連情報を取得する（Ｓ１３）。

モード履歴記憶部１ｉは、モード情報取得部１ｃが取得した省エネモードの履歴を、各省エネモードに設定された適用対象の制御アルゴリズムの情報と、各省エネモードの取得時点における関連情報（時間情報、気象情報）とともに記憶する（Ｓ１４）。すなわち、モード履歴記憶部１ｉには、省エネモードの履歴が、各省エネモードに設定された適用対象の制御アルゴリズムの情報、および日付、時刻等の時間情報や、温度、湿度、天候、風速、日射量等の気象情報に対応付けて格納されている。

モード履歴記憶部１ｉに各情報が十分に蓄積されると、モード学習部１ｊは、モード履歴記憶部１ｉを参照して、ユーザによって選択された省エネモードと、適用対象の制御アルゴリズムと、関連情報との相関関係を分析し、省エネモードと、適用対象の制御アルゴリズムと、関連情報との互いの相関度を導出する（Ｓ１５）。

例えば、省エネモードと適用対象の制御アルゴリズムと関連情報との相関度が高い例として、
「１０月、１１月の昼間で、且つ気温が１８℃〜２２℃のときは、適用対象の制御アルゴリズムとして必ず「在・不在制御アルゴリズム」と「ヒータ設定温度制御」を選択し、且つ省エネモードを「強」にする」
等が挙げられる。

そして、省エネモード設定部１ｅは、上記省エネモードと関連情報との相関関係の分析結果に基づいて、現在の関連情報に対して相関関係が高いと判断される省エネモードがあるか否かを判定する（Ｓ１６）。現在の関連情報に対して相関関係が高いと判断される省エネモードがある場合、省エネモード設定部１ｅは、この省エネモードおよび現在の関連情報に対して相関関係が高い適用対象の制御アルゴリズムを判別する（Ｓ１７）。そして、省エネモード設定部１ｅが、この相関度が高いと判定された省エネモードおよび適用対象の制御アルゴリズムの設定情報を記憶することによって、制御部１ｄに省エネモードおよび適用対象の制御アルゴリズムが設定される（Ｓ１８）。この設定された省エネモードおよび適用対象の制御アルゴリズムは、過去の省エネモードと適用対象の制御アルゴリズムと関連情報との相関関係に基づく学習によって自動設定される。そして、省エネモード設定部１ｅは、実行する制御アルゴリズムが適用対象である場合、自動設定によって適用された省エネモードに対応するパラメータとともにアルゴリズム記憶部１ｂから読み出し、この読み出した制御アルゴリズムに、読み出したパラメータを設定する。

例えば、省エネモード「強」と、「１０月、１１月の昼間で、且つ気温が１８℃〜２２℃」という関連情報と、「在・不在制御アルゴリズム」「ヒータ設定温度制御」という適用対象のアルゴリズムとの相関度が高いとする。この場合、現在の関連情報が「１０月、１１月の昼間で、且つ気温が１８℃〜２２℃」である場合、省エネモード「強」が、「在・不在制御アルゴリズム」「ヒータ設定温度制御」に自動設定される。

一方、ステップＳ１６において、現在の関連情報に対して相関関係が高いと判断される省エネモードがない場合、本処理を終了する。

このように本実施形態では、過去の省エネモードと適用対象の制御アルゴリズムと関連情報との相関関係に基づく学習によって、現在の関連情報に適した省エネモードが、適用対象の制御アルゴリズムのみに自動設定される。したがって、ユーザが省エネモードを設定する手間を削減でき、さらには各省エネモードに対する適用対象の制御アルゴリズムを個別に設定する手間も削減できる。

（実施形態３）
本実施形態の機器制御システムは、実施形態１または実施形態２と同様の構成を備えており、同様の構成には同一の符号を付して説明は省略する。

本実施形態のコントローラ１は、図７に示すように、パラメータ再設定部１ｋを備えており、以下、このパラメータ再設定部１ｋによるパラメータ再設定処理について説明する。

まず、ユーザが、操作端末３の表示部３ｂに表示されたパラメータ変更画面に対して、操作部３ａを操作することによって、パラメータの変更操作を行うことができる。このパラメータ変更操作は、制御アルゴリズム毎に、省エネモード「強」「弱」の各パラメータを変更し、このパラメータ変更内容を含むパラメータ変更要求がコントローラ１へ送信される。なお、この構成によって、本発明のパラメータ変更部が構成される。

パラメータ変更要求を受信したコントローラ１では、制御アルゴリズム毎のパラメータテーブルをアルゴリズム記憶部１ｂに格納しており、変更対象のパラメータの値を変更する。以降は、この変更されたパラメータを用いて、省エネモードに応じた制御アルゴリズムを実行する。このように、ユーザは、生活パターン、環境等に応じて、各制御アルゴリズムのパラメータを変更することができる。例えば、住戸内に複数のユーザが存在する場合、同じ省エネモードが設定された同じ制御アルゴリズムであっても、ユーザ毎にパラメータの設定値を変更する状況が発生する。

そこで、パラメータ再設定部１ｋは、全ての制御アルゴリズムの全てのパラメータについて、パラメータの変更履歴を記憶しておき、このパラメータの変更履歴に基づいて、複数のユーザが納得し易い新たなパラメータの設定値（パラメータ更新値）を、定期的またはユーザ操作時に算出する。

具体的には、各制御アルゴリズムのパラメータは、省エネモード「強」「弱」のそれぞれに対応して設定されている。パラメータ再設定部１ｋは、各制御アルゴリズムのパラメータについて、その変更履歴に基づき、所定期間（例えば１ヶ月、半年、１年間等）の平均値および標準偏差を省エネモード毎に算出する。すなわち、制御アルゴリズムのそれぞれに対して、省エネモード「強」のパラメータの平均値および標準偏差、省エネモード「弱」のパラメータの平均値および標準偏差が算出される。

パラメータ再設定部１ｋは、省エネモード「強」のパラメータの平均値と標準偏差との和［平均値＋標準偏差］を省エネモード「強」に対応するパラメータ更新値として算出する。また、パラメータ再設定部１ｋは、省エネモード「弱」のパラメータの平均値と標準偏差との差［平均値−標準偏差］を省エネモード「弱」に対応するパラメータ更新値として算出する。

パラメータ再設定部１ｋは、上記省エネモード毎のパラメータ更新値の算出処理を、全ての制御アルゴリズムの全てのパラメータについて行う。したがって、全ての制御アルゴリズムの全てのパラメータについて、複数のユーザが設定したパラメータの変更履歴に基づいて、省エネモード「強」「弱」に対応するパラメータ更新値が算出される。

そして、コントローラ１では、アルゴリズム記憶部１ｂに格納している各制御アルゴリズムのパラメータテーブルを、パラメータ再設定部１ｋが算出したパラメータ更新値に更新する。

この更新されたパラメータは、複数のユーザによる変更履歴に基づく値であるので、複数のユーザが納得し易いパラメータになる。したがって、このようなパラメータを用いた省エネルギー制御は、多くのユーザに長期間に亘って許容され易くなり、省エネルギー制御が長期間に亘って継続して実施され易くなる。

（実施形態４）
本実施形態の機器制御システムは、図８に示す同一地域内に存在する複数の住戸Ａのそれぞれに、コントローラ１、被制御機器２、操作端末３、ホームゲートウェイ４、人感センサ５を設ける（図１参照）。そして、各住戸Ａの機器制御システムが、インターネットＮＴ２上のセンターサーバ６に接続している。なお、実施形態１または実施形態２と同様の構成には同一の符号を付して説明は省略する。

センターサーバ６は、図８に示すように、パラメータ再設定部６ａを備えており、以下、このパラメータ再設定部６ａによるパラメータ再設定処理について説明する。

まず、ユーザが、操作端末３の表示部３ｂに表示されたパラメータ変更画面に対して、操作部３ａを操作することによって、パラメータの変更操作を行うことができる。このパラメータ変更操作は、制御アルゴリズム毎に、省エネモード「強」「弱」の各パラメータを変更し、このパラメータ変更内容を含むパラメータ変更要求がコントローラ１へ送信される。なお、この構成によって、本発明のパラメータ変更部が構成される。

パラメータ変更要求を受信したコントローラ１では、制御アルゴリズム毎のパラメータテーブルをアルゴリズム記憶部１ｂに格納しており、変更対象のパラメータの値を変更する。以降は、この変更されたパラメータを用いて、省エネモードに応じた制御アルゴリズムを実行する。このように、各住戸Ａのユーザは、生活パターン、環境等に応じて、各制御アルゴリズムのパラメータを変更することができる。したがって、同じ制御アルゴリズムであっても、ユーザ毎（住戸Ａ毎）にパラメータの値が異なる。

そして、各住戸Ａのコントローラ１は、アルゴリズム記憶部１ｂに格納しているパラメータテーブルの情報をセンターサーバ６へ定期的に送信する。センターサーバ６は、図９のフローチャートにしたがって動作する。

センターサーバ６のパラメータ再設定部６ａは、複数の住戸Ａのコントローラ１から、パラメータテーブルの情報を取得し（Ｓ２１）、複数の住戸Ａにおいて設定されている各パラメータの値に基づいて、新たなパラメータの設定値（パラメータ更新値）を計算する（Ｓ２２）。具体的には、制御アルゴリズムのパラメータは、省エネモード「強」「弱」のそれぞれに対応して設定されている。パラメータ再設定部６ａは、複数の住戸Ａにおける同じ制御アルゴリズムの同じパラメータについて、同じ省エネモードに対応する値の平均値および標準偏差を算出する。パラメータ再設定部６ａは、この平均値と標準偏差との和［平均値＋標準偏差］を省エネモード「強」に対応するパラメータ更新値として算出する。また、パラメータ再設定部６ａは、この平均値と標準偏差との差［平均値−標準偏差］を省エネモード「弱」に対応するパラメータ更新値として算出する。パラメータ再設定部６ａは、上記パラメータ更新値の算出処理を、全ての制御アルゴリズムの全てのパラメータについて行う。したがって、全ての制御アルゴリズムの全てのパラメータについて、複数の住戸Ａにおいて各ユーザが設定したパラメータに基づいて、省エネモード「強」「弱」に対応するパラメータ更新値が算出される。

センターサーバ６は、上記のようにパラメータ再設定部６ａが算出したパラメータ更新値の情報を各住戸Ａのコントローラ１へ送信する（Ｓ２３）。

各住戸Ａのコントローラ１では、アルゴリズム記憶部１ｂに格納している各制御アルゴリズムのパラメータテーブルに設定されている各パラメータを、センターサーバ６から受信したパラメータ更新値に更新する。

この更新されたパラメータは、複数の住戸Ａの各ユーザによる変更履歴に基づく値であるので、同一地域内の複数の住戸Ａの各ユーザが納得し易いパラメータになる。したがって、このようなパラメータを用いた省エネルギー制御は、多くのユーザに長期間に亘って許容され易くなり、省エネルギー制御が長期間に亘って継続して実施され易くなる。

また、上記の各実施形態では、ユーザが選択した１つの省エネモードを、複数の制御アルゴリズムに対して一括して適用する構成を例示している。しかし、制御アルゴリズムの各々に対して、個別に互いに異なる省エネモードを適用する構成であってもよい。

さらに、上記の各実施形態では、操作端末３によって、省エネモード「強」「弱」を設定している。しかし、操作端末３によって設定するモードは、省エネルギー化による省コストのレベルである省コストモード「高」「低」や、省エネルギー化による二酸化炭素の削減量のレベルである二酸化炭素削減モード「多」「少」であってもよい。すなわち、本発明の省エネモードは、省エネルギー化による省コストのレベルや、省エネルギー化による二酸化炭素の削減量のレベル等のように、省エネルギー化に関連する様々な事象を示すものも含む。

さらに、コントローラ１が備える関連情報取得部１ｈ、モード履歴記憶部１ｉ、モード学習部１ｊは、コントローラ１の外部に設けてもよく、各部がコントローラ１との間でネットワーク等を介して情報授受を行うことができる構成であればよい。

１ コントローラ
１ｂ アルゴリズム記憶部
１ｃ モード情報取得部
１ｄ 制御部
１ｈ 関連情報取得部
１ｉ モード履歴記憶部
１ｊ モード学習部
２ 被制御機器
３ 操作端末

Claims (4)

1. 省エネルギーのレベルを示す省エネルギーモードを設定する入力手段と、
   被制御機器の動作を制御し、制御対象の前記被制御機器の使用エネルギーに影響を与えるパラメータを含む１乃至複数の制御アルゴリズムを格納したアルゴリズム記憶部、前記入力手段が設定した前記省エネルギーモードを取得するモード情報取得部、前記モード情報取得部が取得した前記省エネルギーモードが適用され、この適用された前記省エネルギーモードに対応する前記パラメータが設定された前記制御アルゴリズムを実行することによって、前記被制御機器の動作を制御する制御部を具備するコントローラと、
   前記入力手段による前記省エネルギーモードの設定に影響を与える事象に関する関連情報を取得する関連情報取得部と、
   前記省エネルギーモードの設定の可否を前記制御アルゴリズム毎に選択するアルゴリズム選択部と、
   前記入力手段が設定した前記省エネルギーモードの履歴を、前記省エネルギーモードの設定時点における前記関連情報、および前記アルゴリズム選択部の選択結果とともに記憶するモード履歴記憶部と、
   前記モード履歴記憶部を参照して、前記モード情報取得部が取得した前記省エネルギーモードと前記関連情報と前記アルゴリズム選択部の選択結果との相関関係を分析するモード学習部とを備え、
   前記制御部は、前記モード学習部が分析した前記相関関係に基づいて、現在の前記関連情報に対して相関関係が高いと判断した前記省エネルギーモードがある場合、この相関関係が高いと判断した前記省エネルギーモードおよび現在の前記関連情報に対して相関関係が高い前記制御アルゴリズムを判別し、前記相関関係が高いと判断された前記省エネルギーモードを前記判別された前記制御アルゴリズムに適用し、この適用された前記省エネルギーモードに対応する前記パラメータを前記判別された前記制御アルゴリズムに設定して、この制御アルゴリズムを実行する
   ことを特徴とする機器制御システム。
2. 前記コントローラは、前記制御アルゴリズムに含まれる各パラメータを前記省エネルギーモード毎に格納したパラメータテーブルを有し、
   前記パラメータテーブルに格納した前記省エネルギーモード毎のパラメータを、ユーザの操作によって変更するパラメータ変更部と、
   前記パラメータの変更履歴に基づいて、前記パラメータの更新値を計算するパラメータ再設定部とを備え、
   前記コントローラは、前記パラメータの更新値を前記パラメータテーブルに設定する
   ことを特徴とする請求項１記載の機器制御システム。
3. 前記モード学習部は、ネットワークを介して前記コントローラと通信可能に設けられたサーバに設けられることを特徴とする請求項１または２記載の機器制御システム。
4. 被制御機器の動作を制御し、制御対象の前記被制御機器の使用エネルギーに影響を与えるパラメータを含む１乃至複数の制御アルゴリズムを格納したアルゴリズム記憶部、省エネルギーのレベルを示す省エネルギーモードを設定する入力手段が設定した前記省エネルギーモードを取得するモード情報取得部、前記モード情報取得部が取得した前記省エネルギーモードが適用され、この適用された前記省エネルギーモードに対応する前記パラメータが設定された前記制御アルゴリズムを実行することによって、前記被制御機器の動作を制御する制御部を具備するコントローラであって、
   前記制御部は、前記省エネルギーモード、前記省エネルギーモードの設定時点においてこの省エネルギーモードの設定に影響を与える事象に関する関連情報、および前記省エネルギーモードの設定の可否を前記制御アルゴリズム毎に選択するアルゴリズム選択部の選択結果の履歴を参照して分析された前記省エネルギーモードと前記関連情報と前記制御アルゴリズムの選択結果との相関関係に基づいて、現在の前記関連情報に対して相関関係が高いと判断した前記省エネルギーモードがある場合、この相関関係が高いと判断された前記省エネルギーモードおよび現在の前記関連情報に対して相関関係が高い前記制御アルゴリズムを判別し、前記相関関係が高いと判断された前記省エネルギーモードを前記判別された前記制御アルゴリズムに適用し、この適用された前記省エネルギーモードに対応する前記パラメータを前記判別された前記制御アルゴリズムに設定して、この制御アルゴリズムを実行する
   ことを特徴とするコントローラ。

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