JP6660613B2 - Thermal insulation performance estimation device and thermal insulation performance estimation method - Google Patents
Thermal insulation performance estimation device and thermal insulation performance estimation method Download PDFInfo
- Publication number
- JP6660613B2 JP6660613B2 JP2015226805A JP2015226805A JP6660613B2 JP 6660613 B2 JP6660613 B2 JP 6660613B2 JP 2015226805 A JP2015226805 A JP 2015226805A JP 2015226805 A JP2015226805 A JP 2015226805A JP 6660613 B2 JP6660613 B2 JP 6660613B2
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- insulation performance
- room temperature
- heat insulation
- time
- series data
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01K—MEASURING TEMPERATURE; MEASURING QUANTITY OF HEAT; THERMALLY-SENSITIVE ELEMENTS NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G01K17/00—Measuring quantity of heat
- G01K17/06—Measuring quantity of heat conveyed by flowing media, e.g. in heating systems e.g. the quantity of heat in a transporting medium, delivered to or consumed in an expenditure device
- G01K17/08—Measuring quantity of heat conveyed by flowing media, e.g. in heating systems e.g. the quantity of heat in a transporting medium, delivered to or consumed in an expenditure device based upon measurement of temperature difference or of a temperature
- G01K17/20—Measuring quantity of heat conveyed by flowing media, e.g. in heating systems e.g. the quantity of heat in a transporting medium, delivered to or consumed in an expenditure device based upon measurement of temperature difference or of a temperature across a radiating surface, combined with ascertainment of the heat transmission coefficient
Landscapes
- Chemical & Material Sciences (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Combustion & Propulsion (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Measuring Temperature Or Quantity Of Heat (AREA)
- Investigating Or Analyzing Materials Using Thermal Means (AREA)
- Air Conditioning Control Device (AREA)
Description
本発明は、建物の断熱性能を推定する断熱性能推定装置、及び、断熱性能推定方法に関する。 The present invention relates to a heat insulation performance estimating device for estimating the heat insulation performance of a building, and a heat insulation performance estimation method.
従来、建物の断熱性能を推定する技術が知られている。例えば、特許文献1には、暖房室測定データ、建物外部測定データ、および所定の熱移動モデルを用いて、建物の断熱性能を示す熱損失係数(Q値)の推定を行う技術が開示されている。 Conventionally, a technique for estimating the heat insulation performance of a building is known. For example, Patent Literature 1 discloses a technique for estimating a heat loss coefficient (Q value) indicating the heat insulation performance of a building using heating room measurement data, building external measurement data, and a predetermined heat transfer model. I have.
上記のような断熱性能の推定においては、断熱性能の推定精度を高めることが課題となる。 In estimating the heat insulation performance as described above, it is necessary to improve the accuracy of the heat insulation performance estimation.
本発明は、断熱性能の推定精度を高めることができる断熱性能推定装置及び断熱性能推定方法を提供する。 The present invention provides a heat insulation performance estimation device and a heat insulation performance estimation method that can increase the accuracy of heat insulation performance estimation.
本発明の一態様に係る断熱性能推定装置は、冷房及び暖房の少なくとも一方を行う温度調整装置が設置された建物の室温の測定値を取得する第一取得部と、前記建物の外気温の測定値を取得する第二取得部と、取得された室温の測定値であって前記温度調整装置の動作が停止される以前の室温の測定値と、取得された外気温の測定値と、所定の熱移動モデルとを用いて温度の経時変化を示す関数を決定し、決定された前記関数を、前記温度調整装置の前記動作が停止された後の室温の測定値の時系列データにフィッティングすることにより得られる近似曲線に基づいて前記建物の断熱性能を推定する推定部とを備え、前記推定部は、前記フィッティングにおいて、前記時系列データに含まれるノイズの影響、または、前記時系列データにおけるデータの欠損の影響を低減する処理を行う。 A heat insulation performance estimation device according to one embodiment of the present invention is a first acquisition unit that acquires a measurement value of a room temperature of a building in which a temperature adjustment device that performs at least one of cooling and heating is installed, and a measurement of an outside air temperature of the building. A second acquisition unit that acquires a value, a measurement value of the acquired room temperature, which is a measurement value of the room temperature before the operation of the temperature adjustment device is stopped, a measurement value of the acquired outside air temperature, and a predetermined value. Using a heat transfer model to determine a function indicating a change over time in temperature, and fitting the determined function to time-series data of room temperature measurement values after the operation of the temperature adjustment device is stopped. And an estimating unit for estimating the thermal insulation performance of the building based on the approximate curve obtained by the method, wherein the estimating unit is configured such that, in the fitting, the influence of noise included in the time-series data or the time-series data Performs processing to reduce the effects of loss of data.
本発明の一態様に係る断熱性能推定方法は、冷房及び暖房の少なくとも一方を行う温度調整装置が設置された建物内の室温の測定値を取得する第一取得ステップと、前記建物の外気温の測定値を取得する第二取得ステップと、取得された室温の測定値であって前記温度調整装置の動作が停止される以前の室温の測定値と、取得された外気温の測定値と、所定の熱移動モデルとを用いて温度の経時変化を示す関数を決定する決定ステップと、決定された前記関数を、前記温度調整装置の前記動作が停止された後の室温の測定値の時系列データにフィッティングすることにより得られる近似曲線に基づいて前記建物の断熱性能を推定する推定ステップとを含み、前記推定ステップでは、前記フィッティングにおいて、前記時系列データに含まれるノイズの影響、または、前記時系列データにおけるデータの欠損の影響を低減する処理を行う。 The heat insulation performance estimation method according to one aspect of the present invention is a first acquisition step of acquiring a measured value of a room temperature in a building in which a temperature control device that performs at least one of cooling and heating is installed, and an outside air temperature of the building. A second acquisition step of acquiring a measured value, a measured value of the acquired room temperature, which is a measured value of the room temperature before the operation of the temperature adjustment device is stopped, a measured value of the acquired outside air temperature, and a predetermined value. Determining a function indicating a change over time in temperature using a heat transfer model, and the determined function, time-series data of a measured value of room temperature after the operation of the temperature adjustment device is stopped. And estimating the thermal insulation performance of the building based on an approximate curve obtained by fitting to the time series data. Effect of noise, or performs processing to reduce the effects of loss of data in the time series data.
本発明の一態様に係るプログラムは、コンピュータに上記断熱性能推定方法を実行させるためのプログラムである。 A program according to one embodiment of the present invention is a program for causing a computer to execute the heat insulation performance estimation method.
本発明の一態様に係る断熱性能推定装置及び断熱性能推定方法は、断熱性能の推定精度を高めることができる。 The heat insulation performance estimation device and the heat insulation performance estimation method according to one embodiment of the present invention can increase the accuracy of heat insulation performance estimation.
以下、実施の形態について、図面を参照しながら説明する。なお、以下で説明する実施の形態は、いずれも包括的または具体的な例を示すものである。以下の実施の形態で示される数値、形状、材料、構成要素、構成要素の配置位置及び接続形態、ステップ、ステップの順序などは、一例であり、本発明を限定する主旨ではない。また、以下の実施の形態における構成要素のうち、最上位概念を示す独立請求項に記載されていない構成要素については、任意の構成要素として説明される。 Hereinafter, embodiments will be described with reference to the drawings. Each of the embodiments described below shows a comprehensive or specific example. Numerical values, shapes, materials, constituent elements, arrangement positions and connection forms of constituent elements, steps, order of steps, and the like shown in the following embodiments are merely examples, and do not limit the present invention. In addition, among the components in the following embodiments, components not described in the independent claims indicating the highest concept are described as arbitrary components.
なお、各図は模式図であり、必ずしも厳密に図示されたものではない。また、各図において、実質的に同一の構成に対しては同一の符号を付し、重複する説明は省略または簡略化される場合がある。 Each drawing is a schematic diagram, and is not necessarily strictly illustrated. In each of the drawings, substantially the same components are denoted by the same reference numerals, and redundant description may be omitted or simplified.
(実施の形態1)
[断熱性能推定システムの全体構成]
まず、実施の形態1に係る断熱性能推定システムの全体構成について説明する。図1は、実施の形態1に係る断熱性能推定システムの構成を示すブロック図である。
(Embodiment 1)
[Overall configuration of thermal insulation performance estimation system]
First, the overall configuration of the heat insulation performance estimation system according to Embodiment 1 will be described. FIG. 1 is a block diagram illustrating a configuration of the heat insulation performance estimation system according to the first embodiment.
図1に示されるように、断熱性能推定システム100は、断熱性能推定装置10と、室温測定装置20と、外気温測定装置30と、温度調整装置40と、表示装置50とを備える。
As shown in FIG. 1, the heat insulation
断熱性能推定システム100は、住宅などの建物の断熱性能を推定するためのシステムである。以下、断熱性能推定システム100を構成する各機器について詳細に説明する。
The heat insulation
[室温測定装置]
室温測定装置20は、建物の室内などに取り付けられ、建物内の温度を測定する装置である。室温測定装置20は、具体的には、サーミスタまたは熱電対などの温度測定用の素子を備え、建物内の温度(室温)を所定期間ごとに測定する。
[Room temperature measurement device]
The room
また、室温測定装置20は、断熱性能推定装置10と通信を行うための通信モジュール(通信回路)を有し、室温の測定値を断熱性能推定装置10に送信する。室温の測定値は、タイムスタンプなどの測定時刻を示す時刻情報が付与された状態で送信される。なお、室温の測定値がリアルタイムで送信されるような場合、時刻情報は、断熱性能推定装置10が付与してもよい。
Further, the room
室温測定装置20が断熱性能推定装置10と無線通信を行う場合、無線通信の方式(通信規格)は、例えば、920MHzの周波数帯などを利用した特定小電力無線であるが、ZigBee(登録商標)、Bluetooth(登録商標)、または、無線LAN(Local Area Network)など、他の通信規格であってもよい。また、室温測定装置20が断熱性能推定装置10と有線通信を行う場合、有線通信の方式については特に限定されず、有線LANが用いられてもよいし、電力線搬送通信が行われてもよい。
When the room temperature measuring
なお、温度調整装置40が温度測定機能を有する場合には、断熱性能推定装置10は、温度調整装置40から室温の測定値を取得することができる。この場合、断熱性能推定システム100は、室温測定装置20を備えなくてもよい。
When the
[外気温測定装置]
外気温測定装置30は、建物の外壁などに取り付けられ当該建物の周辺における外気温を測定する装置である。外気温測定装置30は、具体的には、サーミスタまたは熱電対などの温度測定用の素子を備え、建物の外気温を所定期間ごとに測定する。
[Ambient temperature measurement device]
The outside air temperature measuring
また、外気温測定装置30は、断熱性能推定装置10と通信を行うための通信モジュール(通信回路)を有し、外気温の測定値を断熱性能推定装置10に送信する。外気温の測定値は、タイムスタンプなどの測定時刻を示す時刻情報が付与された状態で送信される。なお、外気温の測定値がリアルタイムで送信されるような場合、時刻情報は、断熱性能推定装置10が付与してもよい。
In addition, the outside air
外気温測定装置30が断熱性能推定装置10と無線通信を行う場合、無線通信の方式(通信規格)は、例えば、920MHzの周波数帯などを利用した特定小電力無線であるが、ZigBee(登録商標)、Bluetooth(登録商標)、または、無線LANなど、他の通信規格であってもよい。また、外気温測定装置30が断熱性能推定装置10と有線通信を行う場合、有線通信の方式については特に限定されず、有線LANが用いられてもよいし、電力線搬送通信が行われてもよい。
When the outside air
[温度調整装置]
温度調整装置40は、冷房及び暖房の少なくとも一方を行うことにより、建物内の温度を調整する装置である。温度調整装置40は、具体的には、空調機器であるが、オイルヒーターなどのその他の機器であってもよく、建物内の温度を調整することができる装置であればよい。
[Temperature control device]
The temperature adjusting
温度調整装置40は、断熱性能推定装置10と通信を行うための通信モジュール(通信回路)を有し、温度調整装置40が動作中であるか否かを示す動作状態情報を断熱性能推定装置10に送信する。動作情報は、例えば、ユーザの温度調整装置40への操作のログ情報、及び、温度調整装置40の消費電力情報などである。
The
動作情報には、少なくとも、温度調整装置40の動作開始タイミングと、温度調整装置40の動作停止タイミングとを特定することができる情報が含まれていればよい。例えば、動作情報がログ情報であるときは、断熱性能推定装置10は、電源オン操作されたタイミングを温度調整装置40の動作開始タイミングとして特定することができ、電源オフ操作されたタイミングを温度調整装置40の動作停止タイミングとして特定することができる。
The operation information only needs to include at least information that can specify the operation start timing of the
また、動作情報が消費電力情報であるときは、断熱性能推定装置10は、消費電力がほぼ0の状態から上昇するタイミングを温度調整装置40の動作開始タイミングとして特定することができ、消費電力がほぼ0の状態に低下するタイミングを温度調整装置40の動作停止タイミングとして特定することができる。
When the operation information is the power consumption information, the heat insulation
断熱性能推定装置10は、上述の室温の測定値に付与された時刻情報と、動作情報に含まれる温度調整装置40の動作開始タイミング、及び、温度調整装置40の動作停止タイミングに基づいて、室温の測定値が温度調整装置40の動作中のものであるかを判断できる。外気温の測定値についても同様である。
The adiabatic
温度調整装置40が断熱性能推定装置10と無線通信を行う場合、無線通信の方式(通信規格)は、例えば、920MHzの周波数帯などを利用した特定小電力無線であるが、ZigBee(登録商標)、Bluetooth(登録商標)、または、無線LANなど、他の通信規格であってもよい。また、温度調整装置40が断熱性能推定装置10と有線通信を行う場合、有線通信の方式については特に限定されず、有線LANが用いられてもよいし、電力線搬送通信が行われてもよい。
When the
また、上述のように温度調整装置40は、温度測定機能を有してもよい。この場合、温度調整装置40は、動作情報と、室温の測定値とを断熱性能推定装置10に送信する。
Further, as described above, the
[断熱性能推定装置]
断熱性能推定装置10は、建物の室温の測定値と、建物の外気温の測定値と、所定の熱移動モデルとを用いて建物の断熱性能を推定する装置である。断熱性能推定装置10は、具体的には、HEMS(Home Energy Management System)コントローラであるが、パーソナルコンピュータなどの情報通信端末であってもよい。断熱性能推定装置10は、具体的には、通信部11と、制御部12と、記憶部13とを備える。制御部12は、推定部14と、判定部15と、提示部16とを備える。
[Adiabatic performance estimation device]
The heat insulation
通信部11は、例えば、断熱性能推定装置10が、室温測定装置20、外気温測定装置30、及び温度調整装置40と通信を行うための通信モジュール(通信回路)である。
The
通信部11は、具体的には、第一取得部として機能し、温度調整装置40が設置された建物の室温の測定値を室温測定装置20から取得(受信)する。また、通信部11は、第二取得部として機能し、温度調整装置40が設置された建物の外気温の測定値を外気温測定装置30から取得する。通信部11は、動作情報を温度調整装置40から取得する。
The
なお、室温の測定値は、室温測定装置20が室温を測定するごとにリアルタイムに取得されてもよいし、あるタイミングでまとめて取得されてもよい。外気温の測定値及び動作情報も同様である。
The measured value of the room temperature may be acquired in real time each time the room
通信部11と、室温測定装置20、外気温測定装置30、及び温度調整装置40との通信の方式は、上述のように特に限定されない。また、室温測定装置20、外気温測定装置30、及び、温度調整装置40の通信方式がそれぞれ異なるような場合には、通信部11は、各装置に対応して複数設けられてもよい。
The method of communication between the
記憶部13は、通信部11によって取得された、室温の測定値、外気温の測定値、及び動作情報が記憶される記憶装置である。記憶部13は、具体的には、半導体メモリなどにより実現される。また、記憶部13には、制御部12が実行する制御プログラムも記憶されている。
The
また、記憶部13には、温度の時間変化を示す所定の熱移動モデル(モデル関数)が記憶される。図2は、熱移動モデルを説明するための図である。なお、図2は、温度調整装置40の温度調整により、室温が外気温よりも高い状態に調整されているとき(暖房時)の熱移動モデルを示しているが、室温が外気温よりも低い状態に調整されているとき(冷房時)の熱移動モデルも同様である。
Further, the
図2に示されるように、建物の外気温をθa、温度調整装置40の動作中の室温をθcとする。建物の外気温θa、及び温度調整装置40の動作中の室温θcがほぼ一定である状態で温度調整装置40が停止した時刻をt=0とすると、t=0以降の室温θrは、理論的には、以下の式1で表される。この式1が熱移動モデルであり、図2において実線で示される。式1においてδは、室温変動率であり、室温変動率の単位は、[1/h]である。
As shown in FIG. 2, the outside air temperature of the building is θa, and the room temperature during operation of the
制御部12は、プロセッサ、マイクロコンピュータ、または専用回路によって実現され、通信部11によって取得された、室温の測定値、外気温の測定値、及び動作情報を記憶部13に記憶する。また、制御部12は、推定部14と、判定部15と、提示部16とを備え、建物の断熱性能の推定を行う。以下、制御部12が備える各構成要素の具体的な動作について説明する。
The
推定部14は、温度調整装置40の動作が停止される以前の室温の測定値と、取得された外気温の測定値と、所定の熱移動モデルとを用いて温度の経時変化を示す関数を決定する。また、推定部14は、決定された関数を、温度調整装置の前記動作が停止された後の室温の測定値の時系列データにフィッティングすることにより建物の断熱性能を推定する。
The estimating
また、推定部14は、フィッティングにおいて、時系列データに含まれるノイズの影響、または、時系列データにおけるデータの欠損の影響を低減する処理を行う。実施の形態1では、推定部14は、統計的処理を用いて、関数を時系列データにフィッティングする。このような統計的処理を用いたフィッティングによって、推定部14は、時系列データに含まれるノイズの影響、または、時系列データにおけるデータの欠損の影響を低減する。
In addition, the estimating
統計的処理として用いられる具体的手法は、実施の形態1では、重み付き最小二乗法(ロバスト推定法)である。なお、時系列データにおけるデータの欠損の影響を低減することができる手法であれば、重み付き最小二乗法以外の回帰分析など、他の手法が用いられてもよい。 In the first embodiment, a specific method used as the statistical processing is the weighted least squares method (robust estimation method). Note that another method such as a regression analysis other than the weighted least squares method may be used as long as the effect of data loss in the time series data can be reduced.
判定部15は、第一判定部として機能し、温度調整装置40の動作中における室温の測定値の変動量が第一の変動量以内であるか否かを判定する。なお、この場合の「動作中」には、動作開始直後などのやむをえず室温が不安定な期間は含まれない。
The
図2に示されるように、熱移動モデルを用いた断熱性能の推定は、温度調整装置40の動作中において室温θcがほぼ一定になっていることが前提となる。このため、温度調整装置40の動作中における室温の測定値の変動量が大きい場合は、推定精度が低下する。したがって、温度調整装置40の動作中における室温の測定値の変動量が第一の変動量以内であるときにのみ推定部14が断熱性能を推定することで、断熱性能の推定精度が高められる。
As shown in FIG. 2, the estimation of the heat insulation performance using the heat transfer model is based on the premise that the room temperature θc is substantially constant during the operation of the
また、判定部15は、第二判定部として機能し、温度調整装置40の動作中における外気温の測定値の変動量が第二の変動量以内であるか否かを判定する。
In addition, the
図2に示されるように、熱移動モデルを用いた断熱性能の推定は、温度調整装置40の動作中における外気温θaがほぼ一定になっていることが前提となる。このため、温度調整装置40の動作中における外気温の測定値の変動量が大きい場合は、推定精度が低下する。したがって、建物の外気温の変動量が第二の変動量以内であると判定された場合にのみ推定部14が断熱性能を推定することで、断熱性能の推定精度が高められる。
As shown in FIG. 2, the estimation of the heat insulation performance using the heat transfer model is based on the premise that the outside air temperature θa during the operation of the
提示部16は、推定部14によって推定された断熱性能を示す画像を表示装置50に表示させるための表示情報を出力する。表示情報は、表示装置50に送信される。表示情報の送信には、通信部11とは別の通信モジュールが用いられるが、通信部11が用いられてもよい。この場合も、通信方式は特に限定されない。
The
なお、提示部16は、スピーカなどの出音部に断熱性能を示す音声を出力させるための情報を出力してもよい。つまり、断熱性能推定システム100は、さらに、出音部を備え、断熱性能を示す音声が出音部から出音されてもよい。
Note that the
[表示装置]
表示装置50は、断熱性能を示す画像を表示する。表示装置50は、具体的には、例えば、テレビ、スマートフォン、または、タブレット端末などである。
[Display device]
The
なお、断熱性能推定装置10が表示部を備える場合が考えられる。例えば、断熱性能推定装置10がスマートフォンまたはタブレット端末として実現されるような場合が考えられる。このような場合には、断熱性能推定システム100は、表示装置50を備えなくてもよい。この場合、断熱性能を示す画像は、断熱性能推定装置10が備える表示部に表示される。
In addition, the case where the heat insulation
[動作例1]
次に、断熱性能推定システム100の動作例1について図3を参照しながら説明する。図3は、断熱性能推定システム100の動作例1のフローチャートである。
[Operation Example 1]
Next, an operation example 1 of the heat insulation
まず、通信部11は、建物における室温の測定値を室温測定装置20から取得する(S11)。同様に、通信部11は、建物の外気温を外気温測定装置30から取得する(S12)。取得された室温の測定値及び取得された外気温の測定値は、記憶部13に記憶される。上述のように、記憶部13には、動作情報も記憶される。
First, the
次に、推定部14は、温度調整装置40の動作が停止される以前の室温の測定値と、取得された外気温の測定値と、所定の熱移動モデルとを用いて温度の経時変化を示す関数を決定する(S13)。例えば、推定部14は、式1のθcに温度調整装置40の動作が停止されたときの室温の測定値Tcを代入し、式1のθaに外気温の測定値Taを代入する。つまり、測定値が代入された後の式1の右辺が関数f(δ)として決定される。関数f(δ)は、δをフィッティングパラメータ(変数)として含む。
Next, the estimating
なお、温度調整装置40の動作が停止されたときの室温の測定値とは、温度調整装置40の動作が停止されたタイミングに最も近いタイミングで測定された測定値である。推定部14は、測定値を、記憶部13に記憶された動作情報に基づいて特定する。
The measured value of the room temperature when the operation of the
また、代入される室温の測定値は、温度調整装置40の動作中の所定期間における室温の平均値であってもよい。つまり、代入される室温の測定値は、温度調整装置40の動作が停止される以前の室温の測定値に基づいて定められればよい。代入される外気温の測定値は、温度調整装置40の動作中の所定期間または温度調整装置の停止後の所定期間における平均値であってもよい。
Further, the measured value of the room temperature to be substituted may be an average value of the room temperature in a predetermined period during the operation of the
次に、推定部14は、温度調整装置40の動作が停止された後の室温の測定値の時系列データを記憶部13から読み出し、ステップS13において決定された関数f(δ)を、読み出した時系列データにフィッティングすることにより得られる近似曲線に基づいて建物の断熱性能を推定する(S14)。なお、推定部14は、記憶部13に記憶された室温の測定値が、温度調整装置40の動作が停止された後の室温の測定値であるか否かを、記憶部13に記憶された動作情報に基づいて判断することができる。
Next, the estimating
実施の形態1では、フィッティングには、重み付き最小二乗法が用いられる。図4は、重み付き最小二乗法を用いたフィッティングの効果を説明するための模式図である。 In the first embodiment, a weighted least squares method is used for fitting. FIG. 4 is a schematic diagram for explaining the effect of fitting using the weighted least squares method.
図4に示される丸印は、室温の測定値を示す。ここで、測定値Aのように、他の測定値から大きく外れた、ノイズと推定される測定値Aが時系列データに含まれる場合に最小二乗法が用いられると、時系列データには、曲線Bがフィッティングされ、誤差が大きい結果となる。 The circles shown in FIG. 4 indicate measured values at room temperature. Here, as in the case of the measurement value A, when the least squares method is used when the measurement value A that is largely deviated from other measurement values and is estimated as noise is included in the time-series data, the time-series data includes Curve B is fitted, resulting in a large error.
一方で、測定値Aに対して重みを小さくした重み付き最小二乗法が用いられれば、時系列データには、曲線Bよりも誤差が少ない曲線Cがフィッティングされる。以下、重み付き最小二乗法について具体的に説明する。 On the other hand, if the weighted least squares method in which the weight is reduced with respect to the measurement value A is used, a curve C having a smaller error than the curve B is fitted to the time-series data. Hereinafter, the weighted least squares method will be specifically described.
まず、重みの決定方法の一例について説明する。推定部14は、重み付けを行わない最小二乗法により、時系列データに関数f(δ)をフィッティングする。フィッティングされた曲線と、時系列データに含まれる測定値との誤差をdとすると、誤差がdである測定値に対する重みw(d)は、誤差の許容範囲をWとして、以下の式2で表される。なお、誤差の許容範囲は、あらかじめ定められて記憶部13に記憶される。
First, an example of a method for determining the weight will be described. The estimating
なお、このような重みの決定方法は一例であり、推定部14は、誤差が大きい測定値ほどフィッティングにおける影響が小さくなるように重みを決定すればよい。
Note that such a method of determining the weight is an example, and the estimating
推定部14は、重みが決定されると、決定された重みに基づいて、重み付き最小二乗法を用いたフィッティングを行う。推定部14は、時系列データに含まれる各測定値と、当該測定値が得られたタイミングにおける決定された関数f(δ)の値との差の二乗である第一の値を算出する。
When the weight is determined, the
そして、推定部14は、第一の値に、当該第一の値に対応する重み(上記式2に基づいて決定された重み)を乗算した第二の値を算出する。そして、推定部14は、第二の値の総和が最も小さくなるような近似曲線を求める。求められた近似曲線におけるδの値が室温変動率の推定値となる。なお、重みの決定とフィッティングとが2回以上繰り返された後で、δの値が求められてもよい。つまり、推定部14は、重みの決定とフィッティングとを一回のみ行って推定値(δ)を求めてもよいし、重みの決定とフィッティングとを複数回繰り返した後で推定値(δ)を求めてもよい。
Then, the estimating
ここで、推定の対象となる建物の熱容量をC[W/K]とすると、貫流熱量q[W/(K・h)]は、求められた室温変動率δを用いて、以下の式3で表される。なお、熱容量Cの値は、記憶部13に記憶されている。
Here, assuming that the heat capacity of the building to be estimated is C [W / K], the once-through heat quantity q [W / (K · h)] is calculated by the following equation 3 using the obtained room temperature fluctuation rate δ. It is represented by The value of the heat capacity C is stored in the
このように、推定部14は、断熱性能として、貫流熱量qの推定値を算出することができる。なお、記憶部13に建物の外壁に関するパラメータが記憶されているときには、推定部14は、貫流熱量qの推定値に基づいて、熱貫流率の推定値を断熱性能として算出することもできる。また、記憶部13に建物の延床面積が記憶されているときには、貫流熱量qの推定値に基づいて、推定部14は、熱損失係数の推定値を断熱性能として算出することもできる。
As described above, the estimating
以上のように、断熱性能が推定されると、提示部16は、断熱性能を提示(表示)する(S15)。提示部16は、具体的には、推定部14によって推定された断熱性能を示す画像を表示装置50に表示させるための表示情報を出力する。この結果、表示装置50の表示部には、図5に示されるような画像が表示される。図5は、断熱性能を示す画像の一例を示す図である。
As described above, when the heat insulation performance is estimated, the
以上説明したように、推定部14は、フィッティングにおいて、時系列データに含まれるノイズの影響、または、時系列データにおけるデータの欠損の影響を低減する処理を行う。推定部14は、具体的には、重み付き最小二乗法を用いたフィッティングによって、時系列データに含まれるノイズの影響、または、時系列データにおけるデータの欠損の影響を低減する。
As described above, the estimating
これにより、断熱性能推定システム100及び断熱性能推定装置10は、断熱性能の推定精度を高めることができる。
Thereby, the heat insulation
[動作例2]
次に、断熱性能推定システム100の動作例2について図6を参照しながら説明する。図6は、断熱性能推定システム100の動作例2のフローチャートである。
[Operation Example 2]
Next, an operation example 2 of the heat insulation
動作例2のフローチャートにおいては、動作例1のフローチャートにおけるステップS12とステップS13との間にステップS21が追加されている点が異なる。 The flowchart of the operation example 2 is different from the flowchart of the operation example 1 in that step S21 is added between step S12 and step S13.
ステップS21において、判定部15は、記憶部13を参照し、温度調整装置40の動作中における室温の測定値の変動量が第一の変動量以内であるか否かを判定する。第一の変動量は、例えば、温度調整装置40の動作中における最高温度と最低温度との差が2℃以内というように規定される。第一の変動量は、温度調整装置40の動作中における平均温度±1℃のように規定されてもよい。なお、判定部15は、記憶部13に記憶された室温の測定値が、温度調整装置40の動作中における室温の測定値であるか否かを、記憶部13に記憶された動作情報に基づいて判断することができる。
In step S21, the
判定部15が、温度調整装置40の動作中における室温の測定値の変動量が第一の変動量以内であると判定した場合(S21でYes)、動作例1と同様に、ステップS13〜ステップS15の処理が行われる。室温の変動が少ない場合に得られた時系列データ(室温の測定値)は、断熱性能の推定に適していると考えられるからである。
When the
一方で、判定部15が、温度調整装置40の動作中における室温の測定値の変動量が第一の変動量よりも大きいと判定した場合(S21でNo)、ステップS13〜ステップS15の処理は行われない。室温の変動が大きい場合に得られた時系列データ(室温の測定値)は、断熱性能の推定に適していないと考えられるからである。なお、この場合には、表示装置50の表示部に、測定値に不備がある旨を通知する画像が表示されてもよい。
On the other hand, when the
このように、推定部14は、温度調整装置40の動作中における建物内の室温の変動量が第一の変動量以内であると判定された場合に、建物の断熱性能を推定する。これにより、断熱性能推定システム100及び断熱性能推定装置10は、推定精度の高い断熱性能をユーザに提示することができる。
As described above, the estimating
[動作例3]
次に、断熱性能推定システム100の動作例3について図7を参照しながら説明する。図7は、断熱性能推定システム100の動作例3のフローチャートである。
[Operation example 3]
Next, an operation example 3 of the heat insulation
動作例3のフローチャートにおいては、動作例1のフローチャートにおけるステップS12とステップS13との間にステップS31が追加されている点が異なる。 The flowchart of the operation example 3 is different from the flowchart of the operation example 1 in that step S31 is added between step S12 and step S13.
ステップS31において、判定部15は、記憶部13を参照し、推定に用いられる室温の測定値が測定された時間帯(以下、対象の時間帯とも記載する)における外気温の測定値の変動量が第二の変動量以内であるか否かを判定する。第二の変動量は、例えば、対象の時間帯における最高温度と最低温度との差が2℃以内というように規定される。第二の変動量は、対象の時間帯における平均温度±1℃のように規定されてもよい。なお、判定部15は、記憶部13に記憶された外気温の測定値が、対象の時間帯における外気温の測定値であるか否かを、記憶部13に記憶された動作情報に基づいて判断することができる。
In step S31, the
判定部15が、対象の時間帯における外気温の測定値の変動量が第二の変動量以内であると判定した場合(S31でYes)、動作例1と同様に、ステップS13〜ステップS15の処理が行われる。なぜなら、外気温の変動が少ない場合に得られた時系列データ(室温の測定値)は、断熱性能の推定に適していると考えられるからである。
When the
一方で、判定部15が、対象の時間帯における室温の測定値の変動量が第二の変動量よりも大きいと判定した場合(S31でNo)、ステップS13〜ステップS15の処理は行われない。なぜなら、外気温の変動が大きい場合に得られた時系列データ(室温の測定値)は、断熱性能の推定に適していないと考えられるからである。なお、この場合には、表示装置50の表示部に、測定値に不備がある旨を通知する画像が表示されてもよい。
On the other hand, when the
このように、推定部14は、建物の外気温の変動量が第二の変動量以内であると判定された場合に、建物の断熱性能を推定する。これにより、断熱性能推定システム100及び断熱性能推定装置10は、推定精度の高い断熱性能をユーザに提示することができる。
As described above, the estimating
なお、動作例3は、動作例2と組み合わされてもよい。つまり、動作例1のフローチャートにおけるステップS12とステップS13との間にステップS21とステップS31との両方が追加されてもよい。 Operation example 3 may be combined with operation example 2. That is, both steps S21 and S31 may be added between steps S12 and S13 in the flowchart of the operation example 1.
(実施の形態2)
以下、実施の形態2に係る断熱性能推定システムの構成及び動作について説明する。図8は、実施の形態2に係る断熱性能推定システムの構成を示すブロック図である。図9は、実施の形態2に係る断熱性能推定システムの動作のフローチャートである。
(Embodiment 2)
Hereinafter, the configuration and operation of the heat insulation performance estimation system according to Embodiment 2 will be described. FIG. 8 is a block diagram illustrating a configuration of the heat insulation performance estimation system according to the second embodiment. FIG. 9 is a flowchart of the operation of the heat insulation performance estimation system according to the second embodiment.
図8に示されるように、断熱性能推定システム100aは、断熱性能推定装置10aと、室温測定装置20と、外気温測定装置30と、温度調整装置40と、表示装置50とを備える。断熱性能推定装置10aの制御部12aは、検出部17をさらに備える点が断熱性能推定装置10と異なる。
As shown in FIG. 8, the heat insulation
また、図9に示されるように、図9に示されるフローチャートは、動作例1のフローチャートにおけるステップS12とステップS13との間にステップS41及びステップS42が追加されている点が異なる。 Also, as shown in FIG. 9, the flowchart shown in FIG. 9 is different from the flowchart of the operation example 1 in that steps S41 and S42 are added between steps S12 and S13.
以下、ステップS41において行われる検出部17の動作、及び、ステップS42において行われる推定部14の動作についてさらに図10を参照しながら説明する。図10は、検出部17の検出動作を説明するための模式図である。図10に示される丸印は、室温の測定値を示す。
Hereinafter, the operation of the
温度調整装置40の動作中は、室温はほぼ一定に保たれると推定される。このような推定に基づけば、温度調整装置40の動作中における室温の測定値の変動は室温測定装置20などが原因のノイズ(測定系のノイズ)等であると考えられる。例えば、図10に示される測定値Dのように、一定周期で温度が高くなるような場合は、測定系のノイズである可能性が高い。つまり、実際の室温は、このように変動していないことが予想される。
It is presumed that the room temperature is kept almost constant during the operation of the
そこで、検出部17は、このような測定値の変動を検出する(S41)。図10の例では、検出部17は、測定値Dのような周期的な温度上昇の、温度の上昇量及び発生周期を検出する。そして、推定部14は、フィッティングにおいて、検出された変動に応じて時系列データを補正する処理を行う(S42)。図10の例では、検出部17の検出結果に応じて、3つの測定値Eが矢印で示されるように補正される。
Therefore, the detecting
補正が行われずにフィッティングが行われると、測定系のノイズの影響により、時系列データには、誤差が大きい曲線Fがフィッティングされてしまう。一方で、補正が行われた上でフィッティングが行われると、補正後の時系列データには、曲線Fよりも誤差が少ないと考えられる曲線Gがフィッティングされる。 If the fitting is performed without performing the correction, a curve F having a large error will be fitted to the time-series data due to the influence of noise in the measurement system. On the other hand, when the fitting is performed after the correction, the curve G, which is considered to have a smaller error than the curve F, is fitted to the corrected time-series data.
このように、検出部17が測定値の変動を検出し、推定部14が検出された測定値の変動に応じて時系列データを補正することにより、時系列データに含まれるノイズの影響を低減することができる。
As described above, the detecting
なお、実施の形態2では、ステップS14において行われるフィッティングには、最小二乗法、重み付き最小二乗法、及び、ロバスト推定法などどのような手法が用いられてもよい。 In the second embodiment, any method such as a least square method, a weighted least square method, and a robust estimation method may be used for the fitting performed in step S14.
[効果等]
以上説明したように、断熱性能推定装置10は、通信部11と、推定部14とを備える。通信部11は、冷房及び暖房の少なくとも一方を行う温度調整装置40が設置された建物の室温の測定値を取得する。また、通信部11は、建物の外気温の測定値を取得する。通信部11は、第一取得部及び第二取得部の一例である。
[Effects]
As described above, the heat insulation
推定部14は、取得された室温の測定値であって温度調整装置40の動作が停止されたときの室温の測定値と、取得された外気温の測定値と、所定の熱移動モデルとを用いて温度の経時変化を示す関数を決定する。推定部14は、決定された関数を、温度調整装置40の動作が停止された後の室温の測定値の時系列データにフィッティングすることにより得られる近似曲線に基づいて建物の断熱性能を推定する。また、推定部14は、フィッティングにおいて、時系列データに含まれるノイズの影響、または、時系列データにおけるデータの欠損の影響を低減する処理を行う。
The estimating
これにより、断熱性能推定装置10は、断熱性能の推定精度を高めることができる。
Thereby, the heat insulation
また、推定部14は、統計的処理を用いて、関数を時系列データにフィッティングしてもよい。推定部14は、統計的処理を用いたフィッティングによって、時系列データに含まれるノイズの影響、または、時系列データにおけるデータの欠損の影響を低減してもよい。
The estimating
このように、断熱性能推定装置10は、統計的処理を用いたフィッティングによって、断熱性能の推定精度を高めることができる。
As described above, the heat insulation
また、推定部14は、統計的処理として重み付き最小二乗法を用いて、関数を時系列データにフィッティングし、重み付き最小二乗法を用いたフィッティングによって、時系列データに含まれるノイズの影響、または、時系列データにおけるデータの欠損の影響を低減してもよい。
Further, the estimating
このように、断熱性能推定装置10は、重み付き最小二乗法を用いたフィッティングによって、断熱性能の推定精度を高めることができる。
Thus, the heat insulation
また、断熱性能推定装置10は、さらに、温度調整装置40の動作中における室温の測定値の変動量が第一の変動量以内であるか否かを判定する判定部15を備えてもよい。判定部15は、第一判定部の一例である。推定部14は、温度調整装置40の動作中における前記室温の測定値の変動量が第一の変動量以内であると判定された場合に、建物の断熱性能を推定してもよい。
Further, the heat insulation
これにより、断熱性能推定装置10は、断熱性能の推定精度をさらに高めることができる。
Thereby, the heat insulation
また、さらに、外気温の測定値の変動量が第二の変動量以内であるか否かを判定する判定部15を備えてもよい。判定部15は、第二判定部の一例である。推定部14は、外気温の変動量が第二の変動量以内であると判定された場合に、建物の断熱性能を推定してもよい。
Further, a
これにより、断熱性能推定装置10は、断熱性能の推定精度をさらに高めることができる。
Thereby, the heat insulation
また、断熱性能推定装置10aは、さらに、温度調整装置40の動作中における室温の測定値の変動を検出する検出部17を備える。断熱性能推定装置10aの推定部14は、フィッティングにおいて、検出された変動に応じて時系列データを補正する処理を行うことにより、時系列データに含まれるノイズの影響を低減する。
Further, the heat insulation
これにより、断熱性能推定装置10aは、断熱性能の推定精度を高めることができる。
Thereby, the heat insulation
(その他の実施の形態)
以上、実施の形態に係る断熱性能推定システムについて説明したが、本発明は、上記実施の形態に限定されるものではない。
(Other embodiments)
As described above, the heat insulation performance estimation system according to the embodiment has been described, but the present invention is not limited to the above embodiment.
例えば、上記実施の形態では、温度調整装置40の温度調整により、室温が外気温よりも高い状態に調整されているとき(暖房時)の断熱性能推定システムの動作について説明された。しかしながら、断熱性能推定システムは、室温が外気温よりも低い状態に調整されているとき(冷房時)においても同様の動作が可能である。
For example, in the above embodiment, the operation of the heat insulation performance estimation system when the room temperature is adjusted to be higher than the outside air temperature (at the time of heating) by the temperature adjustment of the
また、上記実施の形態における構成要素の装置への振り分けは、一例である。例えば、断熱性能推定装置と表示装置とは、別の装置とされたが、1つの装置とされてもよい。また、上記実施の形態において、特定の処理部が実行する処理を別の処理部が実行してもよい。 Also, the allocation of the components to the devices in the above embodiment is an example. For example, the heat insulation performance estimation device and the display device are different devices, but may be one device. Further, in the above-described embodiment, a process executed by a specific processing unit may be executed by another processing unit.
また、上記実施の形態において、各構成要素は、専用のハードウェアで構成されるか、各構成要素に適したソフトウェアプログラムを実行することによって実現されてもよい。各構成要素は、CPUまたはプロセッサなどのプログラム実行部が、ハードディスクまたは半導体メモリなどの記録媒体に記録されたソフトウェアプログラムを読み出して実行することによって実現されてもよい。 Further, in the above embodiment, each component may be configured by dedicated hardware, or may be realized by executing a software program suitable for each component. Each component may be realized by a program execution unit such as a CPU or a processor reading and executing a software program recorded on a recording medium such as a hard disk or a semiconductor memory.
また、各構成要素は、回路(または集積回路)でもよい。これらの回路は、全体として1つの回路を構成してもよいし、それぞれ別々の回路でもよい。また、これらの回路は、それぞれ、汎用的な回路でもよいし、専用の回路でもよい。 Each component may be a circuit (or an integrated circuit). These circuits may constitute one circuit as a whole, or may be separate circuits. Each of these circuits may be a general-purpose circuit or a dedicated circuit.
また、本発明の全般的または具体的な態様は、システム、装置、方法、集積回路、コンピュータプログラムまたはコンピュータ読み取り可能なCD−ROMなどの記録媒体で実現されてもよい。また、システム、装置、方法、集積回路、コンピュータプログラム及び記録媒体の任意な組み合わせで実現されてもよい。例えば、本発明は、断熱性能推定システムが実行する断熱性能推定方法として実現されてもよい。また、本発明は、断熱性能推定方法をコンピュータに実行させるためのプログラムとして実現されてもよい。 Further, general or specific aspects of the present invention may be realized by a recording medium such as a system, an apparatus, a method, an integrated circuit, a computer program, or a computer-readable CD-ROM. Further, the present invention may be realized by an arbitrary combination of a system, an apparatus, a method, an integrated circuit, a computer program, and a recording medium. For example, the present invention may be realized as a heat insulation performance estimation method executed by a heat insulation performance estimation system. Further, the present invention may be realized as a program for causing a computer to execute the heat insulation performance estimation method.
また、上記実施の形態において説明された断熱性能推定システムの動作における複数の処理の順序は一例である。複数の処理の順序は、変更されてもよいし、複数の処理は、並行して実行されてもよい。 The order of the plurality of processes in the operation of the heat insulation performance estimation system described in the above embodiment is an example. The order of the plurality of processes may be changed, and the plurality of processes may be executed in parallel.
その他、各実施の形態に対して当業者が思いつく各種変形を施して得られる形態、または、本発明の趣旨を逸脱しない範囲で各実施の形態における構成要素及び機能を任意に組み合わせることで実現される形態も本発明に含まれる。 In addition, a form obtained by performing various modifications conceivable by those skilled in the art to each embodiment, or realized by arbitrarily combining components and functions in each embodiment without departing from the spirit of the present invention. Embodiments are also included in the present invention.
10、10a 断熱性能推定装置
11 通信部(第一取得部、第二取得部)
12、12a 制御部
14 推定部
15 判定部
17 検出部
40 温度調整装置
10, 10a Thermal insulation
12,
Claims (8)
前記建物の外気温の測定値を取得する第二取得部と、
取得された室温の測定値であって前記温度調整装置の動作が停止される以前の室温の測定値と、取得された外気温の測定値と、所定の熱移動モデルとを用いて温度の経時変化を示す関数を決定し、決定された前記関数を、前記温度調整装置の前記動作が停止された後の室温の測定値の時系列データにフィッティングすることにより得られる近似曲線に基づいて前記建物の断熱性能を推定する推定部とを備え、
前記推定部は、前記フィッティングにおいて、前記時系列データに含まれるノイズの影響、または、前記時系列データにおけるデータの欠損の影響を低減する処理を行う
断熱性能推定装置。 A first acquisition unit that acquires a measured value of the room temperature of a building in which a temperature adjustment device that performs at least one of cooling and heating is installed,
A second acquisition unit that acquires a measurement value of the outside air temperature of the building,
Using the acquired room temperature measurement value and the room temperature measurement value before the operation of the temperature adjustment device is stopped, the acquired outside air temperature measurement value, and a predetermined heat transfer model, A function indicating a change is determined, and the determined function is fitted to the time series data of room temperature measurement values after the operation of the temperature adjustment device is stopped. And an estimating unit for estimating the heat insulation performance of
The adiabatic performance estimating device, wherein the estimating unit performs a process of reducing the influence of noise included in the time-series data or the effect of data loss in the time-series data in the fitting.
統計的処理を用いて、前記関数を前記時系列データにフィッティングし、
前記統計的処理を用いたフィッティングによって、前記時系列データに含まれるノイズの影響、または、前記時系列データにおけるデータの欠損の影響を低減する
請求項1に記載の断熱性能推定装置。 The estimating unit includes:
Using statistical processing, fitting the function to the time-series data,
The adiabatic performance estimating device according to claim 1, wherein an effect of noise included in the time-series data or an effect of data loss in the time-series data is reduced by fitting using the statistical processing.
前記統計的処理として重み付き最小二乗法を用いて、前記関数を前記時系列データにフィッティングし、
前記重み付き最小二乗法を用いたフィッティングによって、前記時系列データに含まれるノイズの影響、または、前記時系列データにおけるデータの欠損の影響を低減する
請求項2に記載の断熱性能推定装置。 The estimating unit includes:
Using a weighted least squares method as the statistical processing, fitting the function to the time series data,
The heat insulation performance estimating apparatus according to claim 2, wherein the effect of noise included in the time series data or the effect of data loss in the time series data is reduced by fitting using the weighted least squares method.
前記推定部は、前記温度調整装置の前記動作中における前記室温の測定値の変動量が前記第一の変動量以内であると判定された場合に、前記建物の断熱性能を推定する
請求項1〜3のいずれか1項に記載の断熱性能推定装置。 Further, a first determination unit that determines whether the variation in the measured value of the room temperature during the operation of the temperature adjustment device is within a first variation,
The said estimation part estimates the heat insulation performance of the said building, when it is determined that the fluctuation | variation of the said measured value of the room temperature during the said operation | movement of the said temperature control apparatus is within the said 1st fluctuation | variation. The heat insulation performance estimating device according to any one of claims 3 to 3.
前記推定部は、前記外気温の変動量が前記第二の変動量以内であると判定された場合に、前記建物の断熱性能を推定する
請求項1〜4のいずれか1項に記載の断熱性能推定装置。 Further, a second determination unit that determines whether the variation of the measured value of the outside air temperature is within a second variation,
The thermal insulation according to any one of claims 1 to 4, wherein the estimating unit estimates thermal insulation performance of the building when the variation in the outside air temperature is determined to be within the second variation. Performance estimation device.
前記推定部は、前記フィッティングにおいて、検出された変動に応じて前記時系列データを補正する処理を行うことにより、前記時系列データに含まれるノイズの影響を低減する
請求項1に記載の断熱性能推定装置。 Further, a detection unit that detects a change in the measured value of the room temperature during the operation of the temperature adjustment device,
The heat insulation performance according to claim 1, wherein the estimating unit reduces the influence of noise included in the time-series data by performing a process of correcting the time-series data according to the detected fluctuation in the fitting. Estimation device.
前記建物の外気温の測定値を取得する第二取得ステップと、
取得された室温の測定値であって前記温度調整装置の動作が停止される以前の室温の測定値と、取得された外気温の測定値と、所定の熱移動モデルとを用いて温度の経時変化を示す関数を決定する決定ステップと、
決定された前記関数を、前記温度調整装置の前記動作が停止された後の室温の測定値の時系列データにフィッティングすることにより得られる近似曲線に基づいて前記建物の断熱性能を推定する推定ステップとを含み、
前記推定ステップでは、前記フィッティングにおいて、前記時系列データに含まれるノイズの影響、または、前記時系列データにおけるデータの欠損の影響を低減する処理を行う
断熱性能推定方法。 A first acquisition step of acquiring a measured value of room temperature in a building in which a temperature adjustment device performing at least one of cooling and heating is installed,
A second acquisition step of acquiring a measurement value of the outside temperature of the building,
Using the acquired room temperature measurement value and the room temperature measurement value before the operation of the temperature adjustment device is stopped, the acquired outside air temperature measurement value, and a predetermined heat transfer model, A determining step of determining a function indicating the change;
An estimation step of estimating the thermal insulation performance of the building based on an approximate curve obtained by fitting the determined function to time-series data of room temperature measurement values after the operation of the temperature adjustment device is stopped. And
The adiabatic performance estimating method, wherein, in the estimating step, in the fitting, a process of reducing an influence of noise included in the time-series data or an effect of data loss in the time-series data is performed.
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2015226805A JP6660613B2 (en) | 2015-11-19 | 2015-11-19 | Thermal insulation performance estimation device and thermal insulation performance estimation method |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2015226805A JP6660613B2 (en) | 2015-11-19 | 2015-11-19 | Thermal insulation performance estimation device and thermal insulation performance estimation method |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JP2017096522A JP2017096522A (en) | 2017-06-01 |
JP6660613B2 true JP6660613B2 (en) | 2020-03-11 |
Family
ID=58816514
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2015226805A Active JP6660613B2 (en) | 2015-11-19 | 2015-11-19 | Thermal insulation performance estimation device and thermal insulation performance estimation method |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JP6660613B2 (en) |
Families Citing this family (13)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2019039575A (en) * | 2017-08-22 | 2019-03-14 | シャープ株式会社 | Air conditioning system |
JP2019060535A (en) * | 2017-09-26 | 2019-04-18 | パナソニックIpマネジメント株式会社 | Air conditioning control system, and air conditioning control method, and program |
KR102062154B1 (en) * | 2018-01-12 | 2020-01-03 | 한국에너지기술연구원 | Energy environment monitoring method and system, and energy environment variable detecting device |
CN110296497B (en) * | 2018-03-21 | 2022-10-11 | 开利公司 | System and method for linking home HVAC health monitoring |
JP6735492B2 (en) * | 2018-08-01 | 2020-08-05 | パナソニックIpマネジメント株式会社 | Server for executing recommendation processing of air conditioner and recommendation processing system |
KR101958148B1 (en) * | 2018-09-07 | 2019-03-13 | 경북대학교 산학협력단 | Device, method and database building method for estimating building envelope heat conduction rate for evergy performance evaluation |
JP7038296B2 (en) * | 2019-09-24 | 2022-03-18 | パナソニックIpマネジメント株式会社 | How to determine the operating mode of the air conditioner and the server |
JP7035251B1 (en) | 2021-05-17 | 2022-03-14 | 東京瓦斯株式会社 | Insulation performance evaluation device, insulation performance evaluation method and program |
JP7082722B1 (en) | 2021-05-17 | 2022-06-08 | 東京瓦斯株式会社 | Insulation performance evaluation device, insulation performance evaluation method and program |
GB2622179A (en) * | 2021-09-24 | 2024-03-06 | Kyungdong Navien Co Ltd | Device for controlling set heating temperature, heating system, and method for determining insulation rating thereof |
JP7078788B1 (en) | 2021-09-27 | 2022-05-31 | 東京瓦斯株式会社 | Floor heating system |
CN114646664B (en) * | 2022-05-20 | 2022-08-12 | 领合(南通)新型建材科技有限公司 | Novel composite door and window profile heat insulation performance quality monitoring method and system |
CN115789917B (en) * | 2022-12-01 | 2024-06-14 | 珠海格力电器股份有限公司 | Noise reduction method, device and system for air conditioner noise, user terminal and storage medium |
Family Cites Families (8)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP4850803B2 (en) * | 2007-09-14 | 2012-01-11 | 新日本製鐵株式会社 | Method for estimating temperature inside material, method for estimating heat flux, apparatus, and computer program |
JP2010078447A (en) * | 2008-09-25 | 2010-04-08 | Tokyo Electric Power Co Inc:The | Q value analysis system, q value analysis method, and q value analysis program |
JP5271136B2 (en) * | 2009-03-26 | 2013-08-21 | 株式会社神戸製鋼所 | Output value prediction method, apparatus, and program for the method |
JP5509402B2 (en) * | 2010-05-11 | 2014-06-04 | 株式会社インテグラル | Heat loss coefficient estimation device, heat loss coefficient estimation method, and program |
JP2012203721A (en) * | 2011-03-25 | 2012-10-22 | Toyota Central R&D Labs Inc | Relative position estimation device and program |
JP6004328B2 (en) * | 2012-06-29 | 2016-10-05 | パナソニックIpマネジメント株式会社 | Thermal insulation performance estimation device |
JP6147494B2 (en) * | 2012-11-30 | 2017-06-14 | 株式会社Lixil | Information processing apparatus and room temperature estimation method |
JP5988217B2 (en) * | 2013-01-11 | 2016-09-07 | パナソニックIpマネジメント株式会社 | Room thermal characteristics estimation device, program |
-
2015
- 2015-11-19 JP JP2015226805A patent/JP6660613B2/en active Active
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
JP2017096522A (en) | 2017-06-01 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
JP6660613B2 (en) | Thermal insulation performance estimation device and thermal insulation performance estimation method | |
US11333383B2 (en) | Environment estimation device and environment estimation method | |
US20180143084A1 (en) | Compensating a sensor signal | |
JP5075701B2 (en) | Control device and power estimation method | |
US8949051B2 (en) | Apparatus and method for sub-metering of household devices | |
US9600016B2 (en) | Control device and control method | |
CN104729748B (en) | Method for determining the environment temperature of mobile device | |
JP2015145878A5 (en) | ||
JP6160945B2 (en) | Room temperature estimation device, program | |
JP5640341B2 (en) | Data communication system, data communication method, and sensor control apparatus | |
US9766129B2 (en) | Information processing apparatus, human presence determining method, and recording medium storing determining program | |
JP2017116129A (en) | Information presentation system, and program | |
US10620240B2 (en) | Monitoring load operation | |
US10330330B2 (en) | System and method for climate control in a building | |
JP6845784B2 (en) | Information processing equipment, information processing methods and programs | |
US9696219B2 (en) | Method for calibrating a measuring device in a mobile terminal | |
WO2016075877A1 (en) | Heat insulating performance estimation device and program | |
JP5988217B2 (en) | Room thermal characteristics estimation device, program | |
CN107368128B (en) | Method and system for adjusting temperature of temperature field | |
WO2018045544A1 (en) | Environmental parameter measurement system | |
JP2015038345A5 (en) | ||
US20150256421A1 (en) | Information processing method and information processing apparatus | |
JP2019038391A5 (en) | ||
JP6246747B2 (en) | Measuring apparatus and measuring method | |
JP2009293847A (en) | Air-conditioning control system, and air conditioner control device and air-conditioning control monitoring method utilizing the same |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20180920 |
|
A977 | Report on retrieval |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007 Effective date: 20190621 |
|
A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20190702 |
|
TRDD | Decision of grant or rejection written | ||
A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 20200121 |
|
A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20200127 |
|
R151 | Written notification of patent or utility model registration |
Ref document number: 6660613 Country of ref document: JP Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R151 |