JP5639562B2

JP5639562B2 - サービス実行装置、サービス実行方法およびサービス実行プログラム

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Publication number: JP5639562B2
Application number: JP2011218677A
Authority: JP
Inventors: 雄金子; 茂雄松澤
Original assignee: Toshiba Corp
Current assignee: Toshiba Corp
Priority date: 2011-09-30
Filing date: 2011-09-30
Publication date: 2014-12-10
Anticipated expiration: 2031-09-30
Also published as: CN103034267A; US20130085582A1; JP2013079737A; US9097433B2; CN103034267B

Description

本発明の実施形態は、サービス実行装置およびサービス実行プログラム、サービス実行シ
ステムに関する。

近年、主に中小ビルを対象とした遠隔省エネサービスが開始されている。遠隔省エネサ
ービスとは、中小ビルに対してインターネットを介して省エネサービスを提供するサービ
スのことである。省エネサービス自体は、データセンターのサーバ(サービス実行装置)上
にて動作することが一般的である。

省エネサービスに関する従来技術を紹介する。第1の従来技術の省エネサービスは、温
度や湿度に応じて、室内に取り込む外気量を調節する技術である。第2の従来技術の省エ
ネサービスは、温度や湿度、CO2濃度に応じて、空調や照明を制御する技術である。第3の
従来技術の省エネサービスは、温度や湿度、日射量に応じて空調を制御する技術である。

これら３つの従来技術の省エネサービスに共通の特徴を3つ述べる。第1は、部屋(例:
会議室、実験室)や廊下などの、ある空間(演算エリア)ごとに、空調や照明に対する制御
値を決定するための演算(制御値演算)を実施することである。第2は、制御値演算は、気
象情報(温度、湿度、風速、日射量、など)を利用することである。第3は、制御値演算は
、数分〜数十分間隔で繰り返すことである。

制御値演算は、気象情報などを入力とした複雑な計算になる。従来技術では、サービス対
象の演算エリアごとに、一定間隔で制御値演算を実施することを想定していた。そのため
、1台のサービス実行装置によって、多くのビルに対して、サービスを提供することは困
難であった。

特開２０１１‐０８０７５８号公報

本発明の一側面は、上記従来技術の問題点を解決するためになされたものであって、気象
状況に大きな差がない演算エリア同士をグルーピングすることで、省エネサービスの演算
処理負荷を減らすことを可能とするサービス実行装置を提供することを目的とする。

本発明の一観点にかかるサービス実行装置は、複数の演算エリアをグルーピングするグルーピング部と、前記グルーピング部でグルーピングしたグループに属する演算エリアの代表演算エリアの気象情報に基づき、前記グループ内の演算エリアに設けられた設備機器を制御する制御値を演算する演算部と、前記代表演算エリアが属するグループの演算エリア各々に設けられた設備機器に対して、前記制御値を用いて制御する制御部と、前記演算エリアの気象情報の変化の有無を判定する判定部と、を備え、前記グルーピング部は、前記判定部の判定情報から算出する前記演算エリア間の気象変化のタイミングの同期確率に基づき複数の演算エリアをグルーピングする。

本発明の第１の実施形態に係わるサービス実行装置１００を含むシステムの構成図。図１のシステムのビル６０の詳細構成を示すブロック図。図１のサービス実行装置１００の演算エリア記憶部１０４の例。図１のサービス実行装置１００のグループ記憶部１０５の例。図１のサービス実行装置１００の気象情報記憶部１０６の例。図１のサービス実行装置１００の設備情報記憶部１０７の例。図１のサービス実行装置１００の動作を示すフローチャート。本発明の第２の実施形態の係わるサービス実行装置２００を含むシステムの構成図。図８のサービス実行装置２００の気象変化量記憶部２０９の例。図８のサービス実行装置２００の気象変化判定条件記憶部２１１の例。図８のサービス実行装置２００の気象変化判定部２０８の動作を示すフローチャート。図８のサービス実行装置２００の演算部１０２と制御部１０３の動作を示すフローチャート。本発明の第３の実施形態の係わるシステムの構成図。本発明の第３の実施形態の係わる気象変化同期率記憶部の例。本発明の第３の実施形態のサービス実行装置３００の動作を示すフローチャート。本発明の第４の実施形態のグルーピング方法のイメージ図。本発明の第４の実施形態の係わるシステムの構成図。本発明の第４の実施形態のグルーピング部の動作を示すフローチャート。

以下、本発明の実施の形態について、図面を参照しながら説明する。尚、各図において
同一箇所については同一の符号を付すとともに、重複した説明は省略する。

＜第１の実施形態＞
図１は、本発明の第１の実施形態に係わるサービス実行装置１００を含むシステムの構
成図である。

図１に示すように、第１の実施形態に係るシステムは、サービス実行装置１００と、複
数のビル６０とがネットワーク８０を介して接続されている。また、気象情報提供装置７
０が、サービス装置１００とネットワーク８０を介して接続されている。

図２は、図１の複数のビル６０群のうち、一部のビル６０Ａ及び６０Ｂの詳細構成を示
したブロック図である。ビル６０Ａ及び６０Ｂは、各々複数の演算エリアを有し、各演算
エリアは、各演算エリアの空調を制御する空調設備を備える。本実施形態では、演算エリ
ア１（図２では、演算エリア６０１と示す）を、ビル６０Ａの１階とし、演算エリア２（
図２では、演算エリア６０２と示す）をビル６０Ｂの２階とし、フロアごとに演算エリア
を設定している。また、演算エリア３（図２では、演算エリア６０３と示す）を、ビル６
０Ｂの１階とし、演算エリア４（図２では、演算エリア６０４と示す）を、ビル６０Ｂの
２階としている。また、空調設備を各演算エリア内に１つずつ設ける構成としている（図
２では、演算エリア６０１〜６０４各々に設置された空調設備を各々空調設備９０１〜９
０４と示した）。

尚、演算エリアは、必ずしも、各フロアに演算エリアを設定する必要はない。例えば、部
屋毎に演算エリアを設定してもよい。また、空調設備は、必ずしも、各演算エリア内に設
ける必要はなく、演算エリア外部に設け、外部から演算エリアを制御する構成としてもよ
い。また、本実施形態では、各演算エリアに１つの空調設備を設ける構成としたが、１つ
の演算エリアに複数種類の設備を設けてもよい。

次に、図１を用いて、サービス実行装置１００について、説明する。

サービス実行装置１００は、気象情報取得部１０１、演算部１０２、制御部１０３、演算
エリア記憶部１０４、グループ記憶部１０５、気象情報記憶部１０６、設備情報記憶部１
０７から構成される。以下、サービス実行装置１００の各要素について説明する。

気象情報取得部１０１は、気象情報提供装置７０から、演算エリア周辺の気象情報を取得
し、気象情報記憶部１０６に記憶する。気象情報提供装置７０とは、例えば、ウェブブラ
ウザ向けに気象情報を提供している気象庁やウェザーニュースのサーバのことである。

演算部１０２は、グループ記憶部に記憶されているグループ情報に基づいて、制御値の演
算を行う。演算の際は、気象情報記憶部１０６に記憶されている気象情報を利用する。

制御部１０３は、演算部１０２が算出した制御値に基づき、ビル６０の設備に対する制御
を行う。例えば、BACnet/IPやBACnet/WSなどの通信プロトコルを使って、ビル６０の設備
と通信を行う。

演算エリア記憶部１０４は、サービスの対象となる全ての演算エリアの情報を記憶する。
演算エリア記憶部１０４は、演算エリアごとに演算エリアID、サービス名、設備ID、物理
座標、場所、気象情報ID、を記憶する。演算エリアIDは、演算エリアを一意に識別するID
である。サービス名は、演算エリアに対して提供するサービスの名前である。設備IDは、
演算エリアの環境に影響を与える設備(空調や照明など)のIDである。物理座標は、演算エ
リアの物理座標である。場所は、演算エリアの場所である。気象情報IDは、演算エリアの
周辺の気象情報のIDである。

演算エリア記憶部１０４の例を図３に示す。

図３では、演算エリアの物理座標を経度と緯度で表現している。これに高度を加えて3次
元で表現してもよい。また、それぞれの演算エリアに関連する気象情報として温度と湿度
を想定している。日射量や風速などを加えて管理してもよい。

グループ記憶部１０５は、演算エリアをグルーピングした結果であるグループ情報を記憶
する。グループ記憶部１０５は、グループごとにグループID、代表演算エリアID、演算エ
リアID群、を記憶する。グループIDは、グループを一意に識別するIDである。代表演算エ
リアIDは、グループの代表となる演算エリアの演算エリアIDである。演算エリアID群は、
グループに含まれる演算エリア群の演算エリアIDである。

グループ記憶部１０５の例を図４に示す。

図４は、グループ1には、演算エリア1, 2, 3が含まれており、代表演算エリアは演算エリ
ア1であることを示している。尚、図４では、グループ１のみ示したが、複数のグループ
を記憶する場合もある。例えば、演算エリア4,5,6を割り当てたグループ２や演算エリア7
,8,を割りあてたグループ３などがある場合、それらを記憶していてもよい。

グループは、例えば、演算エリアの物理座標に基づいて決定する。物理座標間の距離が、
閾値L以下であれば、同一グループとする。閾値Lの決定方法は、例えば風速と省エネサー
ビスの演算間隔から決定する方法がある。風速は雲の動きに影響を与える、すなわち、気
温や日射量などに影響を与えるためである。仮に風速を5m/s、また、省エネサービスの演
算間隔を10分とする場合、10分間における雲の移動距離は約3000mとなるため、閾値Lの値
を3000mとすることができる。

気象情報記憶部１０６は、演算エリア周辺の気象情報を記憶する。気象情報IDと時刻の組
み合わせで情報を記憶する。

気象情報記憶部１０６の例を図５に示す。図５では、6つの気象情報ごとに、2011年6月20
日12時の値と、2011年6月20日12時10分の値を記憶している。

設備情報記憶部１０７は、設備機器に対する制御を実施する際に必要となる情報を記憶す
る。設備情報ごとに設備ID、IPアドレス、通信プロトコル、備考情報、を記憶する。IPア
ドレスは、設備と通信する際に指定すべきIPアドレスである。通信プロトコルは、設備と
通信する際に利用するべき通信プロトコルを指定する情報である。備考は、指定された通
信プロトコルで通信する際に把握しておくべき情報を指定する。

設備情報記憶部１０７の例を図６に示す。

図６の情報から、設備「/ビル６０A/空調1」を通信によって制御する場合には、宛先アド
レスは192.168.1.100で、通信プロトコルはBACnet/IPで、BACnet/IPのレベルで設備を識
別するためには AnalogOutput1 というIDを利用すればよいことがわかる。また、設備「/
ビル６０B/空調1」を通信によって制御する場合には、宛先アドレスは192.168.1.200で、
通信プロトコルはBACnet/WSで、WebサービスのEPR (End Point Reference)は http://192
.168.1.200/BACnetWS であることがわかる。

以上が、サービス実行装置１００の各要素の説明である。

図７は、サービス実行装置１００の動作を示すフローチャートである。

演算部１０２は、一定周期で、グループ記憶部１０５に記憶されている全グループの情報
を参照し、グループ情報ごとに以下の処理を行う。

まず、グループの代表演算エリアIDを参照し、演算エリア記憶部１０４から、代表演算エ
リアの演算エリア情報を取得する（S１０１）（図３、４参照）。

次に、代表演算エリアに関連付けられている気象情報ID群を把握し、気象情報の取得を気
象情報取得部１０１に依頼する（S１０２）。

次に、気象情報取得部１０１は、渡された気象情報ID群に基づいて気象情報を取得し、気
象情報記憶部１０６に記憶する（図５参照）。また、取得が完了したことを演算部１０２
に通知する（S１０３）。

次に、演算部１０２は、気象情報記憶部１０６に格納された気象情報に基づいて、演算を
行い、制御値を決定する（S１０４）。

次に、演算部１０２は、グループIDと、決定した制御値とを、制御部１０３に渡す（S１
０５）。

次に、制御部１０３は、グループ記憶部１０５を参照し、グループに含まれる演算エリア
のID群を把握する。そして、演算エリア記憶部１０４を参照し、各演算エリアに関連する
設備IDを把握する（S１０６）（図３、４参照）。

次に、制御部１０３は、設備IDに基づき、設備情報記憶部１０７から、制御を実行するた
めの情報を把握する（S１０７）（図６参照）。

次に、制御部１０３は、設備IDで指定される設備に対して、通信を行い、演算部１０２か
ら渡された制御値を設定する（S１０８）。

以上が、第1の実施形態の省エネサービス実行装置１００である。本装置によれば、従来
は演算エリアごとに実施していた演算処理を、グループごとに実施し、その結果に基づい
て、グループに属する複数の演算エリアの制御を実施する。したがって、従来に比べて省
エネサービスの実行に要する処理負荷を減らせるため、1台の省エネサービス実行装置１
００によってサービスを提供できるビルの数を増やすことができる。

尚、本実施例では、グループの決定の際、演算エリア間の物理座標間の距離が、閾値Ｌ以
下であれば、同一グループであると決定し、当該閾値Ｌの決定の際、風速と省エネサービ
スの演算間隔から決定する方法を説明した。しかしながら、閾値Ｌの決定方法は、この方
法に限られない。理想的には、グループに属する演算エリア各々すべてが、気象状態が同
じとなるように、閾値Ｌを決定し、演算エリアのグルーピングを行うことが好ましい。よ
り現実的には、グループ内の演算エリア同士の気象条件が似た条件となるようにグループ
を作成できるような閾値Ｌを決めることが好ましい。また、演算エリアのグループ決定は
、例えば、ビル単位でグルーピングする方法もとることができる。

なお、サービス実行装置１００は、例えば、汎用のコンピュータ装置を基本ハードウェ
アとして用いることでも実現することが可能である。すなわち、気象情報取得部１０１、
演算部１０２、制御部１０３、演算エリア記憶部１０４、グループ記憶部１０５、気象情
報記憶部１０６及び設備情報記憶部１０７は、上記のコンピュータ装置に搭載されたプロ
セッサにプログラムを実行させることにより実現することができる。このとき、サービス
実行装置１００は、上記のプログラムをコンピュータ装置にあらかじめインストールする
ことで実現してもよいし、ＣＤ−ＲＯＭなどの記憶媒体に記憶して、あるいはネットワー
クを介して上記のプログラムを配布して、このプログラムをコンピュータ装置に適宜イン
ストールすることで実現してもよい。また、演算エリア記憶部１０４、グループ記憶部１
０５、気象情報記憶部１０６及び設備情報記憶部１０７は、上記のコンピュータ装置に内
蔵あるいは外付けされたメモリ、ハードディスクもしくはＣＤ−Ｒ、ＣＤ−ＲＷ、ＤＶＤ
−ＲＡＭ、ＤＶＤ−Ｒなどの記憶媒体などを適宜利用して実現することができる。

＜第2の実施形態＞
第1の実施形態では、演算エリアをグルーピングし、グループごとに省エネサービスの演
算を実施する処理について説明した。本実施形態では、気象変化の判定を行うことで、さ
らに省エネサービスの実行に要する処理負荷を減らす処理について説明する。

省エネサービスは、基本的に、気象情報を入力とし、制御値を出力とする。例えば快適
空調制御サービスであれば、温度や湿度、日射量を入力とし、演算を行い、空調の設定温
度を出力とする。したがって、気象情報が変化した場合のみ、演算を行うようにすること
で、処理負荷を減らすことができる。ただし、この場合、気象情報の変化を判定する処理
が必要となる。

図８は、本発明の第２の実施形態の係わるサービス実行装置２００を含むシステムの構成
図である。

第２の実施形態のサービス実行装置２００は、第1の実施形態のサービス実行装置１００
に加えて更に、気象変化判定部２０８、気象変化量記憶部２０９、演算実施グループ記憶
部２１０、気象変化判定条件記憶部２１１とを備える。

気象変化判定部２０８は、各グループの代表演算エリアごとに、気象が変化したかどうか
を判定する。気象が変化した場合は、そのグループの演算エリアに対して、省エネサービ
スによる制御を実施する必要があることを意味する。

気象変化量記憶部２０９は、代表演算エリアごとに、気象の変化量を記憶する。気象の変
化量とは、最近気象が変化した時点における気象の値を基準値とし、基準値と現在値の差
によって表す。過去の気象の変化量は、気象変化の判定に利用する。図９に、気象変化量
記憶部２０９の例を示す。

図９は、代表演算エリア1において、前回気象が変化した時点から、温度が0.2度上昇して
おり、湿度が2.4%増加していることを表している。また、代表演算エリア3において、前
回気象が変化した時点から、温度が0.3度減少しており、湿度が5.4%減少していることを
表している。温度や湿度の他に、日射量の変化量なども記憶してもよい。

演算実施グループ記憶部２１０は、気象が変化したため演算を実施するべきであるグル
ープのIDのみを記憶する。

気象変化判定条件記憶部２１１は、省エネサービスごとに、気象が変化したと判定する
ための条件を記憶する。判定条件は、気象の変化量を変数とする式によって表現する。図
１０に、気象変化判定条件記憶部２１１の例を示す。

図１０は、快適空調サービスを提供する場合は、温度変化量の絶対値が0.5より大きく、
かつ、湿度変化量の絶対値が5.0より大きい場合に、気象が変化したと判断することを意
味する。

図１１は、気象変化判定部２０８の動作を示すフローチャートである。

気象変化判定部２０８は、一定周期で、グループ記憶部１０５に記憶されているグループ
の情報を参照し、グループ情報ごとに以下の処理を行う。

気象変化判定部２０８は、グループの代表演算エリアIDを参照し、演算エリア記憶部１０
４から代表演算エリアの演算エリア情報を取得する（S２０１）（図３、図４参照）。

次に、気象変化判定部２０８は、代表演算エリアに関連付けられている気象情報ID群を気
象情報取得部１０１に渡し、気象情報の取得を依頼する（S202）。

次に、気象情報取得部１０１は、渡された気象情報IDに基づいて気象情報を取得し、気象
情報記憶部１０６に記憶する（S２０３）。また、気象変化判定部２０８に、取得完了を
通知する。

次に、気象変化判定部２０８は、気象情報記憶部１０６に格納された最新の気象情報を参
照する（図５参照）。また、気象変化量記憶部２０９を参照し、代表演算エリアの過去の
気象変化量を参照し、現在の気象変化量を算出する（S２０４）（図９参照）。

次に、気象変化判定部２０８は、気象変化判定条件記憶部２１１を参照し、気象変化の判
定式を把握する（S205）（図１０参照）。

次に、気象変化判定部２０８は、現在の気象変化量に基づき、気象変化の判定式が成立す
るかどうかを判断する（S２０６）。

判定式が成立する場合には（S２０６ YES）、気象が変化したとみなせる。したがって、
判定式が成立する場合には、演算を実施する必要があるため、演算実施グループ記憶部２
１０に、グループIDを記憶する（S２０７）。また、気象変化量記憶部２０９の値を0でリ
セットする。

一方、判定式が成立しない場合は（S２０６ NO）、気象が変化したとみなさない。した
がって、判定式が成立しない場合には、気象変化量記憶部２０９の値を、現在の気象変化
量で更新する（S２０８）。尚、判定式が成立しない場合には、演算実施グループ記憶部
２１０に、グループIDを記憶しない。

気象変化判定部２０８の処理が完了した時点で、演算実施グループ記憶部２１０に、演算
を実施するべきグループIDが1つ以上記憶されていれば、演算部１０２及び制御部１０３
の処理に移る。

図１２は、サービス実行装置２００の演算部１０２と制御部１０３の動作を示すフローチ
ャートである。

演算部１０２と制御部１０３は、演算実施グループ記憶部２１０を参照し、グループIDご
とに以下の処理（図１２）を行う。

まず、演算部１０２は、グループIDから代表演算エリアを把握する（S３０１）（図４参
照）。

次に、演算部１０２は、気象情報記憶部１０６に格納された気象情報に基づいて、演算を
行い、制御値を決定する（S３０２）。気象情報は、気象変化判定部２０８の動作時に取
得したものを再利用する。

次に、演算部１０２は、グループIDと、決定した制御値とを、制御部１０３に渡す（S３
０３）。

次に、制御部１０３は、グループ記憶部１０５を参照し、グループに含まれる演算エリア
のID群を把握する。そして、演算エリア記憶部１０４を参照し、各演算エリアに関連する
設備IDを把握するS３０４）（図３及び図４参照）。

次に、制御部１０３は、設備IDに基づき、設備情報記憶部１０７から、制御を実行するた
めの情報を把握する（S３０５）（図６参照）。

次に、制御部１０３は、設備IDで指定される設備に対して、通信を行い、演算部１０２か
ら渡された制御値を設定する（S３０６）。

全ての演算実施グループに対する演算および制御の実施が完了したら、演算実施グループ
記憶部２１０の情報を削除する。

以上が、本実施形態のサービス実行装置２００の動作である。本実施形態によれば、グル
ープ単位で気象情報の変化の判定を行うことで、気象が変化していないグループに対する
演算を省略できる。したがって、第1の実施形態よりも省エネサービスの実行に要する処
理負荷をより下げることができる。

＜第3の実施形態＞
第２の実施形態では、グループ単位で気象変化の判定を行うことで、気象が変化していな
いグループに対する演算を省略できることを示した。グループ単位の代表演算エリアに対
して気象変化の判定を行うため、代表演算エリアと、当該代表演算エリアと同一グループ
のその他の演算エリアとの間で、気象変化のタイミングが完全に一致していることが理想
である。

しかし、第２の実施形態では、単に物理座標のみを考慮して演算エリアをグルーピングし
ているため、実際には代表演算エリアと他の演算エリアとの間で、気象変化のタイミング
が一致しない場合が生じる。つまり、本当は気象が変化しているのに、代表エリアの気象
が変化していないため、演算および制御が実施されない演算エリアが生じる。このことは
、演算エリアにおける快適性と省エネ効率に悪影響を与える。

第３の実施形態では、この課題を解決するべく、気象変化のタイミングが高確率で一致
する演算エリアをグルーピングするサービス実行装置３００を提案する。図１３に第３の
実施形態のシステム構成を示す。

第３の実施形態のサービス実行装置３００は、第2の実施形態のサービス実行装置２００
の構成に加えて、更に、グルーピング部３１２と、演算エリアＩＤ一時記憶部３１３と、
気象変化同期率記憶部３１４と、を備える。

グルーピング部３１２は、後述する気象変化同期率記憶部３１４の情報に基づき、気象変
化のタイミングが高確率で一致(同期)する演算エリアをグルーピングする。

演算エリアＩＤ一時記憶部３１３は、気象変化の判定の結果、気象が変化したと判定され
た演算エリアのIDを一時的に記憶する。

気象変化同期率記憶部３１４は、演算エリア間における、気象変化のタイミングの同期確
率を記憶する。演算エリアごとに演算エリアID、気象変化のタイミングが一致した回数、
気象変化のタイミングが一致した確率、を記憶する。気象変化のタイミングが一致した回
数は、他の演算エリアごとに保持する。気象変化のタイミングが一致した確率も、他の演
算エリアごとに保持する。

図１４に、気象変化同期率記憶部３１４の例を示す。

図１４は、演算エリア1と演算エリア2の気象変化の同期回数が10回、演算エリア1と演算
エリア3の気象変化の同期回数が20回、演算エリア2と演算エリア3の気象変化の同期回数
が30回、であることを示している。また、過去の気象変化の判定回数が40回のときの状態
を表しているため、演算エリア1と演算エリア2の気象変化同期確率が10/40=25%、演算エ
リア1と演算エリア3の気象変化同期確率が20/40=50%、演算エリア2と演算エリア3の気象
変化同期確率が30/40=75%、であることを示している。

次に、本実施形態のサービス実行装置３００の動作を説明する。

図１５は、第３の実施形態のサービス実行装置の動作を示すフローチャートである。

気象変化判定部２０８は、一定周期で、演算エリア記憶部１０４に記憶されている全演算
エリアの情報を参照し、全演算エリアに関連付けられている気象情報の取得を、気象情報
取得部１０１に依頼する（S４０１）（図３参照）。また、気象変化判定回数を1増やす。

次に、気象情報取得部１０１は、渡された気象情報IDに基づいて気象情報を取得し、気象
情報記憶部１０６に記憶する（S４０２）（図５参照）。また、取得完了を気象変化判定
部２０８に通知する。

次に、気象変化判定部２０８は、演算エリアごとに、気象変化の判定処理を行う。まず、
気象情報記憶部１０６に格納された最新の気象情報と、気象変化量記憶部２０９に記憶さ
れている過去の気象変化量から、現在の気象変化量を計算する（S４０３）（（図５参照
）。

次に、気象変化判定部２０８は、気象変化判定条件記憶部２１１を参照し、気象変化の判
定式を把握する（S４０４）（図１０参照）。

次に、気象変化判定部２０８は、現在の気象変化量に基づき、気象変化の判定式が成立す
るかどうかを判断する（S４０５）（図５、図１０参照）。

判定式が成立する場合（S４０５ YES）は、気象が変化したということとみなされる。こ
の場合、演算エリアIDを演算エリアＩＤ一時記憶部３１３に記憶する（S４０６）。一方
、判定式が成立しない場合は何もしないで、S４０７に進む。

次に、演算エリアごとの気象変化判定処理が完了したら、グルーピング部３１２は、演算
エリアＩＤ一時記憶部３１３を参照し、気象変化が生じた演算エリアID群を把握する。そ
して、それらの演算エリアに対して、気象変化同期率記憶部３１４の気象変化一致回数を
1増やす（S４０７）（図１４参照）。例えば、演算エリアＩＤ一時記憶部３１３に演算エ
リア1と演算エリア2が記憶されていた場合、演算エリア1と演算エリア2の同期回数を1増
やす。

次に、グルーピング部３１２は、各エリア間の、気象変化同期率記憶部３１４の気象変化
の同期確率を計算し、更新する（S４０８）（図１４参照）。同期確率は、同期回数／気
象変化判定回数で計算できる。

次に、グルーピング部３１２は、気象変化の同期確率が閾値を超える演算エリア群をグル
ーピングする（S４０９）。グループにIDを割り当て、代表演算エリアを選ぶ。代表演算
エリアは、例えばランダムで選択してもよい。

また、グルーピング部３１２は、他エリアとの同期率が低く、グルーピングできなかった
演算エリア群を、グルーピングする（S４１０）。例えば、各グループに含まれる演算エ
リア群の座標の平均値(重心)を計算し、重心との距離が最短になるグループに、演算エリ
アを属させるという方法がある。

その後、グルーピングが完了した後は、第２の実施形態と同様に、気象変化判定部２０８
、演算部１０２、制御部１０３は動作する。つまり、図１１、図１２のフローチャートに
そった処理を行う。尚、S４０９で行うグルーピングの動作を行うたびに、S４１０の動作
、つまり図１１と図１２の動作を行う必要はない。つまり、S４０１〜S４０９までで行う
グルーピングの処理と、S410で行う処理とは、独立したタイミングで実行してよい。

尚、本実施例では、グルーピング部３１２は、演算エリアのグルーピングの際、グルー
ピングの基準を、気象変化のタイミングが高確率で一致する演算エリアとした。しかしな
がら、グルーピングの基準は、これに限られない。例えば、グルーピングの基準を、気象
変化のタイミングが一致した回数が所定の値より大きい演算エリア同士を、グルーピング
してもよい。例えば、気象変化同期率記憶部３１４に、一定期間中の演算エリア間の気象
変化の同期回数を記憶しておき、当該同期回数が一定値より大きい演算エリア同士をグル
ーピングしてもよい。

以上が、本実施形態のサービス実行装置３００の動作である。本実施形態によれば、気象
変化の発生タイミングの一致率の高い演算エリア群をグルーピングすることで、本当は気
象が変化しているのに演算・制御が実施されない演算エリアの数を減らせる。したがって
、第２の実施形態に比べて、各演算エリアにおける快適性と省エネ効率を高めることがで
きる。

（第４の実施形態）
グルーピングの基準として、第1の実施形態では物理座標を、第３の実施形態では気象変
化タイミングの一致率を説明した。これらの基準に基づいてグルーピングすると、演算エ
リア数が極端に多いグループが生じる場合がある。この場合、演算エリア数が多いグルー
プに対する演算を省略するかどうかが、サービス実行装置の処理負荷に大きな影響を与え
る。つまり、演算周期ごとに、処理負荷が大きい場合と小さい場合が発生する。この場合
、処理負荷が時間軸に対して平滑化されないため、サーバリソースの有効活用が困難にな
る。

第４の実施形態では、上記の問題を解決するため、各グループの演算エリア数をできるだ
け均等にするサービス実行装置４００について述べる。そのために、k-means法というデ
ータ（本実施例では、演算エリアに相当）のグルーピング手法を利用し、グルーピングを
行った上で、更に、データ数が多いグループを分割したり、データ数が少ないグループ同
士を統合したりする(k-means法は公知のグルーピング手法である)。各グループの演算エ
リア数を均等にすることで、処理負荷を平滑化し、サーバリソースを有効活用する。図１
６に、第４の実施形態におけるグルーピングの動作のイメージを示す。
また、図１７に第４の実施形態のシステム構成を示す。

第４の実施形態のサービス実行装置４００は、第2の実施形態の構成に加えて、k-means法
実施部４１２１と、グルーピング開始部４１２２と、閾値決定部４１２３と、グループ分
割部４１２４と、グループ統合部４１２５と、演算エリア移動部４１２６と、閾値記憶部
４１２７と、暫定グループ記憶部４１２８と、を備える。以下、各要素について説明する
。

k-means法実施部４１２１は、k-means法により演算エリアをグルーピングする。k-means
法は、データの座標に基づいて、データ群をk個のグループに分割する。kは、あらかじめ
設定しておくk-means法のパラメータである。k-means法はデータの座標を利用するため、
近傍に存在する演算エリア同士を同一グループに分類できる。ただし、k-means法は、各
グループが保持するデータ数を考慮しないため、各グループの演算エリア数を均等にする
ことはできない。

グルーピング開始部４１２２は、演算エリアのグルーピングを開始する。k-means法を利
用する初期値Kを保持する。

閾値決定部４１２３は、グループの分割や統合を行う際の閾値を決定する。

グループ分割部４１２４は、演算エリア数が多いグループを分割する。グループ統合部４
１２５は、演算エリア数が少ないグループ同士を統合する。演算エリア移動部４１２６は
、演算エリアが多いグループから少ないグループへ、演算エリアを移動する。ここで、演
算エリアの移動とは、演算エリアが属するグループを変更することを示し、演算エリアを
物理的に移動させることを意味するものではない。

閾値記憶部４１２７は、閾値決定部４１２３が決定した、閾値を記憶する。

暫定グループ記憶部４１２８は、グループ分割後やグループ統合後のグループの状態を、
一時的に記憶する。したがって、保持する情報の形式は、図４と同様である。

図１８に、本実施形態のグルーピング部４１２の動作を説明する。

グルーピング開始部４１２２は、k-means法実施部４１２１に、全演算エリアのグルーピ
ングを依頼する（Ｓ５０１）。k-means法のパラメータは、あらかじめ設定されているパ
ラメータKとする。

次に、k-means法実施部４１２１は、k-means法により、各演算エリアの座標に基づいて、
演算エリアをK個のグループに分類する（Ｓ５０２）。そして、グルーピング結果(各グル
ープの情報)をグルーピング開始部４１２２に返す。

次に、グルーピング開始部４１２２は、各グループの代表演算エリアを決定する（Ｓ５０
３）。

次に、グルーピング開始部４１２２は、各グループの情報を、グループ記憶部１０５に記
憶する（Ｓ５０４）。

次に、閾値決定部４１２３は、各グループの情報を参照し、各グループが保持する演算エ
リア数の平均値を計算する。この平均値を閾値Tとして、閾値記憶部４１２７に記憶する
（Ｓ５０５）。

次に、グループ分割部４１２４は、各グループの演算エリア数を参照し、演算エリア数が
閾値Tを超えており、かつ、グループ分割処理(Ｓ５０８からＳ５１１)を未実施であるグ
ループが存在しないかチェックする（Ｓ５０６、Ｓ５０７）。

該当するグループが見つからなければ（Ｓ５０７ＮＯ）、グループ統合部４１２５に処
理を渡す（Ｓ５１２)。該当するグループが1つ以上見つかった場合（Ｓ５０７ＹＥＳ）
は、その中で演算エリア数が最大であるグループを「分割対象グループA」とし、グルー
プ分割処理を開始する（Ｓ５０８の処理に進む）。

次に、グループ分割部４１２４は、分割対象グループAに含まれる演算エリア群の情報をk
-means法実施部４１２１に渡し、2つのグループに分類するよう依頼する。すなわち、k-m
eans法のパラメータを2とする。k-means法実施部４１２１は、分割対象グループAを2分類
する。結果としてグループA-1、グループA-2を生成し、グループ分割部４１２４に返す（
Ｓ５０８）。

次に、グループ分割部４１２４は、グループA-1、グループA-2と、グループA以外のグル
ープの情報を、暫定グループ記憶部４１２８に記憶する（Ｓ５０９）。

グループ分割により、グループ間の演算エリア数のばらつきが小さくなったかどうかを確
認する（Ｓ５１０）。分割前の全グループの情報はグループ記憶部１０５に、分割後の全
グループの情報は暫定グループ記憶部４１２８に存在する。ばらつきが大きくなった場合
は（Ｓ５１０ＮＯ）、何もせずにＳ５０６に戻る。ばらつきが小さくなった場合（Ｓ５
１０ＹＥＳ）は、グループ記憶部１０５の内容を、暫定グループ記憶部４１２８の内容
で上書きし（Ｓ５１１）、Ｓ５０６に戻る。

その後、Ｓ５０６〜Ｓ５１１の処理を繰り返し、実行する。

以降は、Ｓ５０７で、ＮＯとなった場合の処理を説明する。

グループ統合部４１２５は、各グループの演算エリア数を参照し、演算エリア数が閾値T
未満で、グループ統合処理を未実施のグループを「統合対象グループB」として、グルー
プ統合処理を行う。統合対象グループが複数見つかった場合は、演算エリア数が最小であ
るグループを「統合対象グループB」とする（Ｓ５１２、Ｓ５１３）。見つからなかった
ら（Ｓ５１２ＮＯ）、グルーピング部４１２の処理は終了である。

グループ統合部４１２５は、グループBと、最も距離が近いグループCを見つける（Ｓ５１
４）。グループ間の距離は、グループの重心間の距離と定義する。グループの重心とは、
グループが保持する全演算エリアの座標の平均値と定義する。

グループCの演算エリア数が閾値よりも大きいかチェックする（Ｓ５１５）。

グループCの演算エリア数が閾値よりも小さい場合（Ｓ５１５ＮＯ）は、グループBとグ
ループCを統合する。そして、全グループの情報(ただしグループBとグループCは統合済み
)を、暫定グループ記憶部４１２８に記憶する（Ｓ５１６）。

グループCの演算エリア数が閾値よりも大きい場合は（Ｓ５１５ＹＥＳ）、グループCか
らグループBへ、演算エリアの移動を行う（Ｓ５１７）。移動対象の演算エリアは、グル
ープBの重心に最も近い演算エリアとする。

グループ統合、もしくは演算エリアの移動により、グループ間の演算エリア数のばらつき
が小さくなったかどうかを確認する（Ｓ５１８）。統合処理前の全グループの情報はグル
ープ記憶部１０５に、統合処理後の全グループの情報は暫定グループ記憶部４１２８に記
憶してある。ばらつきが大きくなった場合は（Ｓ５１８ＮＯ）、何もせずに、Ｓ５１２
に戻る。ばらつきが小さくなった場合（Ｓ５１８ＹＥＳ）は、グループ記憶部１０５の
内容を、暫定グループ記憶部４１２８の内容で上書きし（Ｓ５１９）、Ｓ５１２に戻る。

以上、Ｓ５１２〜Ｓ５１９の処理を、Ｓ５１２でＮＯとなるまで、処理を繰り返す。Ｓ５
１２となったら、処理を完了する。

以上の処理を行った結果、演算エリアのグルーピングを完了する。

尚、本実施例では、演算エリアのグルーピングの処理を説明した。グルーピングが完了
した後の、サービス実行装置４００の処理、つまり、気象変化判定部２０８、演算部１０
２、制御部１０３の処理は、第１の実施形態又は第２の実施形態の処理と同様である。よ
り具体的には、例えば、第２の実施形態で説明した図１１及び図１２のフローチャートに
従った処理を行い、各演算エリアに対する省エネサービスに関わる動作を実行する。

このように、第４の実施形態のサービス実行装置４００は、各グループの演算エリア数を
できるだけ均等にするために、グループの分割や統合を行う。これにより、処理負荷を平
滑化し、サーバリソースを有効活用することが可能となる。演算エリアにおける快適性と
省エネ効率を保つことができる。

尚、本実施形態では、ｋ−ｍｅａｎｓ法実施部により、ｋ−ｍｅａｎｓ法により、演算エ
リアのグルーピングを行った上で、各グループの演算エリアについて、グループ分割部４
１２４やグループ統合部４１２５等が、グループ統合やグループ分割等の処理を行った。
しかし、必ずしも、最初のグルーピングは、ｋ−ｍｅａｎｓ法を用いたグルーピングを行
わなくてもよい。例えば、実施形態１で説明したように、物理的距離の閾値Ｌを定めて、
当該閾値Ｌ内にある演算エリア同士を同一グループとするグルーピングを行った上で、グ
ループ統合やグループ分割といった処理を行ってもよい。また、実施形態２で説明したよ
うに、演算エリアの同期率が高い演算エリア同士を同一グループとするグルーピングを行
った上で、グループ統合やグループ分割といった処理を行ってもよい。

以上説明した少なくとも１つの実施形態の効果は、物理座標や気象情報を考慮して演算エ
リアをグルーピングし、代表となる演算エリアのみに対して制御値の演算処理を行うこと
で、演算エリアごとに演算を実施する場合と比べて、演算処理の負荷を減らせることであ
る。

本発明のいくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例として提示したもの
であり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら新規な実施形態は、その他
の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省
略、置き換え、変更を行うことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要
旨に含まれるとともに、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれる。

１００、２００・・・サービス実行装置、１０１・・・気象情報取得部、１０２・・・演
算部、１０３・・・制御部、１０４・・・演算エリア記憶部、１０５・・・グループ記憶
部、１０６・・・気象情報記憶部、１０７・・・設備情報記憶部、６０・・・ビル、６０
１、６０２、６０３、６０４・・・演算エリア、９０１、９０２、９０３、９０４・・・
空調設備、７０・・・気象情報提供部、８０・・・ネットワーク、２０８・・・気象情報
判定部、２０９・・・気象変化量記憶部、２１０・・・演算実施グループ記憶部、２１１
・・・気象変化判定条件記憶部、３１２、４１２・・・グルーピング部、３１３・・・演
算エリアID一時記憶部、３１４・・・気象変化同期率記憶部、４１２１・・・ｋ−means
法実施部、４１２２・・・グルーピング開始部、４１２３・・・閾値決定部、４１２４・
・・グループ分割部、４１２５・・・グループ結合部、４１２６・・・演算エリア移動部
、４１２７・・・閾値記憶部、４１２８・・・暫定グループ記憶部。

Claims

複数の演算エリアをグルーピングするグルーピング部と、
前記グルーピング部でグルーピングしたグループに属する演算エリアの代表演算エリアの気象情報に基づき、前記グループ内の演算エリアに設けられた設備機器を制御する制御値を演算する演算部と、
前記代表演算エリアが属するグループの演算エリア各々に設けられた設備機器に対して、前記制御値を用いて制御する制御部と、
前記演算エリアの気象情報の変化の有無を判定する判定部と、を備え、
前記グルーピング部は、前記判定部の判定情報から算出する前記演算エリア間の気象変化のタイミングの同期確率に基づき複数の演算エリアをグルーピングすることを特徴とするサービス実行装置。
複数の演算エリアをグルーピングするグルーピング部と、
前記グルーピング部でグルーピングしたグループに属する演算エリアの代表演算エリアの気象情報に基づき、前記グループ内の演算エリアに設けられた設備機器を制御する制御値を演算する演算部と、
前記代表演算エリアが属するグループの演算エリア各々に設けられた設備機器に対して、前記制御値を用いて制御する制御部と、
前記演算エリアの気象情報の変化の有無を判定する判定部と、を備え、
前記グルーピング部は、前記判定部の判定情報から算出する前記演算エリア間の気象変化のタイミングの同期回数に基づき複数の演算エリアをグルーピングすることを特徴とするサービス実行装置。
複数の演算エリアをグルーピングするグルーピング部と、
前記グルーピング部でグルーピングしたグループに属する演算エリアの代表演算エリアの気象情報に基づき、前記グループ内の演算エリアに設けられた設備機器を制御する制御値を演算する演算部と、
前記代表演算エリアが属するグループの演算エリア各々に設けられた設備機器に対して、前記制御値を用いて制御する制御部と、を備え、
前記グルーピング部は、複数の演算エリアをｋ−ｍｅａｎｓ法を用いてグルーピングすること特徴とするサービス実行装置。
前記演算エリアが属するグループは、互いに物理的に近傍に存在する演算エリア群が属するグループである請求項１乃至３いずれかに記載のサービス実行装置。
更に、前記グループあたりの演算エリアの数が、閾値以上である場合、前記グループの分割を行うグループ分割部と、
前記グループあたりの演算エリアの数が、閾値以下である場合、複数のグループの結合を行うグループ統合部とを備える請求項１乃至３いずれかに記載のサービス実行装置。
複数の演算エリアをグルーピングするグルーピング機能と、
前記グルーピング機能でグルーピングしたグループに属する演算エリアの代表演算エリアの気象情報に基づき、前記グループ内の演算エリアに設けられた設備機器を制御する制御値を演算する演算機能と、
前記代表演算エリアが属するグループの演算エリア各々に設けられた設備機器に対して、前記制御値を用いて制御する制御機能と、
前記演算エリアの気象情報の変化の有無を判定する判定機能と、を備え、
前記グルーピング機能は、前記判定機能の判定情報から算出する前記演算エリア間の気象変化のタイミングの同期確率に基づき複数の演算エリアをグルーピングすることをコンピュータに実現させるためのサービス実行プログラム。
複数の演算エリアをグルーピングするグルーピングステップと、
前記グルーピングステップでグルーピングしたグループに属する演算エリアの代表演算エリアの気象情報に基づき、前記グループ内の演算エリアに設けられた設備機器を制御する制御値を演算する演算ステップと、
前記代表演算エリアが属するグループの演算エリア各々に設けられた設備機器に対して、前記制御値を用いて制御する制御ステップと、
前記演算エリアの気象情報の変化の有無を判定する判定ステップと、を備え、
前記グルーピングステップは、前記判定ステップの判定情報から算出する前記演算エリア間の気象変化のタイミングの同期確率に基づき複数の演算エリアをグルーピングすることを特徴とするサービス実行方法。
複数の演算エリアをグルーピングするグルーピング機能と、
前記グルーピング機能でグルーピングしたグループに属する演算エリアの代表演算エリアの気象情報に基づき、前記グループ内の演算エリアに設けられた設備機器を制御する制御値を演算する演算機能と、
前記代表演算エリアが属するグループの演算エリア各々に設けられた設備機器に対して、前記制御値を用いて制御する制御機能と、
前記演算エリアの気象情報の変化の有無を判定する判定機能と、を備え、
前記グルーピング機能は、前記判定機能の判定情報から算出する前記演算エリア間の気象変化のタイミングの同期回数に基づき複数の演算エリアをグルーピングすることをコンピュータに実現させるためのサービス実行プログラム。
複数の演算エリアをグルーピングするグルーピングステップと、
前記グルーピングステップでグルーピングしたグループに属する演算エリアの代表演算エリアの気象情報に基づき、前記グループ内の演算エリアに設けられた設備機器を制御する制御値を演算する演算ステップと、
前記代表演算エリアが属するグループの演算エリア各々に設けられた設備機器に対して、前記制御値を用いて制御する制御ステップと、
前記演算エリアの気象情報の変化の有無を判定する判定ステップと、を備え、
前記グルーピングステップは、前記判定ステップの判定情報から算出する前記演算エリア間の気象変化のタイミングの同期回数に基づき複数の演算エリアをグルーピングすることを特徴とするサービス実行方法。
複数の演算エリアをグルーピングするグルーピング機能と、
前記グルーピング機能でグルーピングしたグループに属する演算エリアの代表演算エリアの気象情報に基づき、前記グループ内の演算エリアに設けられた設備機器を制御する制御値を演算する演算機能と、
前記代表演算エリアが属するグループの演算エリア各々に設けられた設備機器に対して、前記制御値を用いて制御する制御機能と、を備え、
前記グルーピング機能は、複数の演算エリアをｋ−ｍｅａｎｓ法を用いてグルーピングすることコンピュータに実現させるためのサービス実行プログラム。
複数の演算エリアをグルーピングするグルーピングステップと、
前記グルーピングステップでグルーピングしたグループに属する演算エリアの代表演算エリアの気象情報に基づき、前記グループ内の演算エリアに設けられた設備機器を制御する制御値を演算する演算ステップと、
前記代表演算エリアが属するグループの演算エリア各々に設けられた設備機器に対して、前記制御値を用いて制御する制御ステップと、を備え、
前記グルーピングステップは、複数の演算エリアをｋ−ｍｅａｎｓ法を用いてグルーピングすること特徴とするサービス実行方法。