(本発明の基礎となった知見)
本発明者らは、室内温度の温度制御をより精確に行うために鋭意検討した結果、以下の知見を得た。
従来の空気調和機においては、センサが検出する室内温度に基づいて、当該室内温度を設定温度に到達させるように空調運転制御が行われる。例えば、現時点における空調運転は、現時点で検出される室内温度に基づいて行われ得る。
しかしながら、現時点からn時間後の第1の時点P1までに室内に流入する熱量Q(n)によって、第1の時点P1から所定時間tx経過後における室内温度に影響が生じ得る。このため、例えば第1の時点P1において室内温度が設定温度Txに維持されている場合であっても、第1の時点P1から所定時間tx経過後には、室内温度が設定温度Txから遠ざかる結果となる。また、例えば空気調和機が起動直後であることにより、第1の時点P1において室内温度が設定温度Txに到達していない場合、熱量Q(n)の影響によって、室内温度を設定温度Txに到達させるまでに長時間を要する結果となる。
また、近年、住宅の断熱性能が向上してきているが、当該断熱性能が向上するほど、熱量Q(n)によって室内温度に影響が生じ始める時間txは長くなる。このため、熱量Q(n)が室内温度に与える影響を事前に考慮しておくことがより一層重要となり得る。
これに対して、本発明者らは、第1の時点P1における熱量Q(n)を推定して、当該推定熱量Q(n)に基づいて空気調和機の設定温度補正値を算出する構成を見出した。これにより、熱量Q(n)によって第1の時点P1以降に現れる室内温度の変化に対応できるように事前に空調運転制御を行うことができ、室内温度の温度制御をより精確に行えることを見出した。
本発明に係る第1態様によれば、外気温データを記憶する記憶部と、n時間後の第1の時点における室内に流入する熱量を、室内温度データと、第1の時点よりもm時間前の第2の時点の外気温データと、に基づいて推定する熱量推定部と、熱量推定部によって推定された熱量に基づいて、室内の空調運転を実行する空気調和機の設定温度補正値を算出する算出部と、算出部によって算出された設定温度補正値を空気調和機に送信する送信部と、を備える空気調和機の制御装置を提供する。
このような構成により、熱量Q(n)を、室内温度データと、第2の時点P2の外気温データとに基づいて推定することで、P1よりも前の外気温によって外壁を通じて遅れて流入する熱量を、推定熱量の計算で考慮することができる。これにより、第1の時点P1における熱量Q(n)の推定精度を向上させることができる。このため、より精確な熱量に基づいて空気調和機の設定温度補正値を算出することができ、室内空間をより快適にすることができる。
本発明に係る第2態様によれば、外部情報源から外気温予測データを受信する受信部をさらに備え、記憶部は、外気温予測データを記憶し、熱量推定部の熱量推定に用いられる外気温データは、外気温予測データを含む、第1態様に記載の空気調和機の制御装置を提供する。
このような構成により、推定熱量の計算に外気温予測データを用いることで、熱量推定の開始時点から第1の時点P1までにおける外気温を推定熱量の計算に反映させることができる。このため、より精確な熱量を推定することができる。
本発明に係る第3態様によれば、記憶部は、平均外気温データを記憶し、熱量推定部は、熱量推定で平均外気温データをさらに用いる、第1態様又は第2態様に記載の空気調和機の制御装置を提供する。
このような構成により、平均外気温データを推定熱量の計算に反映させることで、平均外気温による熱量を考慮することができるため、より精確な熱量を推定することができる。
本発明に係る第4態様によれば、熱量推定部の熱量推定に用いられる室内温度データは、熱量推定の開始時点における室内温度データである、第1態様から第3態様のいずれか1つに記載の空気調和機の制御装置を提供する。
このような構成により、例えば熱量推定の開始時点から数時間後における室内温度が熱量推定の開始時点の室内温度と大きく変化しないと仮定して、第1の時点における室内温度データを推定する計算を省くことができるため、計算負荷を低減することができる。
本発明に係る第5態様によれば、記憶部は、日射データを記憶し、熱量推定部は、熱量推定で日射データをさらに用いる、第1態様から第4態様のいずれか1つに記載の空気調和機の制御装置を提供する。
このような構成により、日射データを推定熱量の計算に反映させることで、外壁表面で吸収された日射エネルギーによる熱量を考慮することができるため、より精確な熱量を推定することができる。
本発明に係る第6態様によれば、空気調和機の駆動を制御する制御部をさらに備え、制御部は、送信部によって送信された設定温度補正値をユーザ設定温度に反映させた内部設定温度に基づいて空調運転を行うように、空気調和機の駆動を制御する、第1態様から第5態様のいずれか1つに記載の空気調和機の制御装置を提供する。
このような構成により、空気調和機が内部設定温度に基づいて空調運転を行うことで、ユーザが設定温度を変更することなく、室内温度がユーザ設定温度に達するまでの時間を短縮することができる。
本発明に係る第7態様によれば、記憶部は、複数の空気調和機のそれぞれに対応する室内温度データと、室内温度データに基づいて決定された空気調和機設置場所における住宅冷温熱保持能力と、を記憶し、熱量推定部は、熱量推定で住宅冷温熱保持能力をさらに用いる、第1態様から第6態様のいずれか1つに記載の空気調和機の制御装置を提供する。
このような構成により、住宅冷温熱保持能力を推定熱量の計算に反映させることで、住宅冷温熱保持能力に応じて熱量を推定することができるため、より精確な熱量を推定することができる。
本発明に係る第8態様によれば、第2の時点に係るmの値は、少なくとも外壁の厚みまたは熱容量に基づいて決定される、第1態様から第7態様のいずれか1つに記載の空気調和機の制御装置を提供する。
このような構成により、外壁が厚くなるほどおよび/または熱容量が大きくなるほど、mの値を大きく設定することができる。これにより、室内に流入する熱量によって室内温度に影響が生じ始める時間を考慮して熱量推定の計算を行うことができ、より精確な熱量を推定することができる。このため、近年の断熱性能が高い住宅において、室内空間をより快適に維持することができる。
本発明に係る第9態様によれば、記憶部は、屋外の風速データを記憶し、熱量推定部は、熱量推定で風速データをさらに用いる、第1態様から第8態様のいずれか1つに記載の空気調和機の制御装置を提供する。
このような構成により、風速データを推定熱量の計算に反映させることで、屋外の風による影響を考慮することができるため、より精確な熱量を推定することができる。
本発明に係る第10態様によれば、室内温度データと、n時間後の第1の時点よりもm時間前の第2の時点の外気温データと、を取得する取得ステップと、室内温度データおよび第2の時点の外気温データに基づいて、第1の時点における室内に流入する熱量を推定する熱量推定ステップと、熱量推定ステップによって推定された熱量に基づいて、室内の空調運転を実行する空気調和機の設定温度補正値を算出する算出ステップと、を含む、空気調和機の制御方法を提供する。
このような方法により、熱量Q(n)を、室内温度データと、第2の時点P2の外気温データとに基づいて推定することで、P1よりも前の外気温によって外壁を通じて遅れて流入する熱量を、推定熱量の計算で考慮することができる。これにより、第1の時点P1における熱量Q(n)の推定精度を向上させることができる。このため、より精確な熱量に基づいて空気調和機の設定温度補正値を算出することができ、室内空間をより快適にすることができる。
本発明に係る第11態様によれば、取得ステップにおいて、外部情報源から外気温予測データをさらに取得し、熱量推定ステップにおいて、熱量推定で外気温予測データをさらに用いる、第10態様に記載の空気調和機の制御方法を提供する。
このような方法により、推定熱量の計算に外気温予測データを用いることで、熱量推定の開始時点から第1の時点P1までにおける外気温を推定熱量の計算に反映させることができる。このため、より精確な熱量を推定することができる。
本発明に係る第12態様によれば、取得ステップにおいて、平均外気温データをさらに取得し、熱量推定ステップにおいて、熱量推定で平均外気温データをさらに用いる、第10態様又は第11態様に記載の空気調和機の制御方法を提供する。
このような方法により、平均外気温データを推定熱量の計算に反映させることで、平均外気温による熱量を考慮することができるため、より精確な熱量を推定することができる。
本発明に係る第13態様によれば、熱量推定ステップにおいて、室内温度データとして、熱量推定の開始時点における室内温度データを熱量推定で用いる、第10態様から第12態様のいずれか1つに記載の空気調和機の制御方法を提供する。
このような方法により、例えば熱量推定の開始時点から数時間後における室内温度が熱量推定の開始時点の室内温度と大きく変化しないと仮定して、第1の時点における室内温度データを推定する計算を省くことができるため、計算負荷を低減することができる。
本発明に係る第14態様によれば、取得ステップにおいて、日射データをさらに取得し、熱量推定ステップにおいて、熱量推定で日射データをさらに用いる、第10態様から第13態様のいずれか1つに記載の空気調和機の制御方法を提供する。
このような方法により、日射データを推定熱量の計算に反映させることで、外壁表面で吸収された日射エネルギーによる熱量を考慮することができるため、より精確な熱量を推定することができる。
本発明に係る第15態様によれば、算出ステップによって算出された設定温度補正値に基づいて、ユーザ設定温度を補正する温度補正ステップをさらに含む、第10態様から第14態様のいずれか1つに記載の空気調和機の制御方法を提供する。
このような方法により、空気調和機が内部設定温度に基づいて空調運転を行うことで、ユーザが設定温度を変更することなく、室内温度がユーザ設定温度に達するまでの時間を短縮することができる。
本発明に係る第16態様によれば、取得ステップにおいて、空気調和機設置場所における住宅冷温熱保持能力をさらに取得し、熱量推定ステップにおいて、熱量推定で住宅冷温熱保持能力をさらに用いる、第10態様から第15態様のいずれか1つに記載の空気調和機の制御方法を提供する。
このような方法により、住宅冷温熱保持能力を推定熱量の計算に反映させることで、住宅冷温熱保持能力に応じて熱量を推定することができるため、より精確な熱量を推定することができる。
本発明に係る第17態様によれば、取得ステップにおいて、第2の時点に係るmの値は、少なくとも外壁の厚みまたは熱容量に基づいて決定される、第10態様から第16態様のいずれか1つに記載の空気調和機の制御方法を提供する。
このような方法により、外壁が厚くなるほどおよび/または熱容量が大きくなるほど、mの値を大きく設定することができる。これにより、室内に流入する熱量によって室内温度に影響が生じ始める時間を考慮して熱量推定の計算を行うことができ、より精確な熱量を推定することができる。このため、近年の断熱性能が高い住宅において、室内空間をより快適に維持することができる。
本発明に係る第18態様によれば、取得ステップにおいて、屋外の風速データをさらに取得し、熱量推定ステップにおいて、熱量推定で風速データをさらに用いる、第10態様から第17態様のいずれか1つに記載の空気調和機の制御方法を提供する。
このような方法により、風速データを推定熱量の計算に反映させることで、屋外の風による影響を考慮することができるため、より精確な熱量を推定することができる。
本発明に係る第19態様によれば、コンピュータに第10態様から第18態様のいずれか1つに記載の空気調和機の制御方法を実行させるためのプログラムを提供する。
このようなプログラムにより、より精確な熱量に基づいて空気調和機の設定温度補正値を算出することができ、室内空間をより快適にすることができる。
以下に、本発明に係る空気調和機の制御装置の実施形態について、適宜図面を参照しながら詳細に説明する。
以下で説明する実施形態は、本発明の一例を示すものである。以下の実施形態において示される数値、形状、構成、ステップ、およびステップの順序などは、一例を示すものであり、本発明を限定するものではない。以下の実施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。
以下に述べる実施形態において、特定の要素に関しては変形例を示す場合があり、その他の要素に関しては任意の構成を適宜組み合わせることを含むものであり、組み合わされた構成においてはそれぞれの効果を奏するものである。本実施形態において、それぞれの変形例の構成をそれぞれ組み合わせることにより、それぞれの変形例における効果を奏するものとなる。
以下の実施形態の空気調和システムにおいては、冷房および暖房の機能を有する空気調和機について説明するが、この構成は例示であり、本発明は、以下の実施形態において説明する構成に限定されるものではない。本発明は、本発明の技術的特徴を適用した各種空調機能、例えば、冷房および暖房の機能の他に、除湿機能、空気洗浄機能などを有する空気調和機を含むものである。
以下の実施形態の詳細な説明において、「第1」、「第2」などの用語は、説明のためだけに用いられるものであり、相対的な重要性または技術的特徴の順位を明示または暗示するものとして理解されるべきではない。「第1」と「第2」と限定されている特徴は、1つまたはさらに多くの当該特徴を含むことを明示または暗示するものである。
(実施形態1)
実施形態1における空気調和機の制御装置の概要について、図1を用いて説明する。実施形態1では、空気調和機の制御装置として空気調和システム1について説明する。図1は、実施形態1の空気調和システム1の概略構成を示すブロック図である。
図1に示す空気調和システム1は、n時間後の第1の時点P1における室内に流入する熱量Q(n)を推定して空気調和機30の駆動を制御するシステムである。具体的には、空気調和システム1は、熱量Q(n)に基づいて算出された空気調和機30の設定温度補正値を用いて空気調和機30の駆動を制御するシステムである。本実施形態の空気調和システム1は、気象情報源などの外部情報源40から天気情報を取得して、当該天気情報に基づいて熱量Q(n)を推定する。
実施形態1における設定温度補正値とは、ユーザが空気調和機30に設定するユーザ設定温度から、空気調和機30が実際に空調制御に用いる内部設定温度を差し引いた値である。すなわち、実施形態1では、ユーザ設定温度を変更することなく、内部設定温度を変更して空調運転に反映させる。
図1に示すように、空気調和システム1は、サーバ10と、空気調和機30とを備える。空気調和システム1は、インターネットを経由して空気調和機30とサーバ10との間でデータの送受信を行い、空気調和機30に対する制御を行う。
サーバ10と、空気調和機30と、外部情報源40との間において、データの送受信を行うために様々な通信手段が用いられる。当該通信手段は、例えば、有線LAN、無線LAN、携帯情報端末キャリアの通信網を利用した通信などの通信手段である。例えば、空気調和機30は、Wi-Fi(登録商標)ルータを介してインターネットとサーバ10と通信可能である。
空気調和機30は、例えば家庭やオフィスなどにおける部屋の特定の場所(壁面、天井など)に設けられている。空気調和機30は、内蔵の温度センサなどを用いて、空気調和機30が設定された部屋の室内温度を検出することが可能な構成を有している。例えば、空気調和機30は、室内機の吸込み口に設けられた温度センサによって室内温度を検出する。空気調和機30は、例えば一定時間毎に室内温度を検出する。
実施形態1の空気調和機30は、取得した現在室内温度などの現在状態を示すデータを即時にサーバ10に送信する。また、空気調和機30は、空調運転が起動していない状態であっても現在室内温度などの現在状態を検出して、サーバ10への送信が可能な構成である。
サーバ10は、空気調和機30に関する情報を管理するサーバである。サーバ10は、例えば、空気調和機30の製造会社の管理サーバである。サーバ10は、インターネットを介して、空気調和機30に関するサービスを提供するように、アプリケーションと接続するアプリケーションサーバであってもよい。
実施形態1のサーバ10は、記憶部11と、受信部14,15と、熱量推定部16と、送信部18と、算出部19とを備える。
記憶部11には、例えば室内温度データや外気温データなどの熱量推定に用いられる情報が記憶される。実施形態1の室内温度データは、空気調和機30(室内機)から取得される。外気温データは、外部情報源40から取得される外気温予測データを含む。外気温予測データは、熱量推定の開始時点(現時点)よりも後(未来)の外気温データである。外気温予測データは、例えば、熱量推定の開始時点(現時点)から1時間後〜24時間後における1時間毎の24個の外気温データである。
実施形態1の記憶部11には、設定温度補正値の算出に用いられる情報がさらに記憶される。設定温度補正値の算出に用いられる情報は、例えば、熱量条件に対応する設定温度補正値が決められたシフトテーブルである。
シフトテーブルは、例えば記憶部11に予め記憶された情報である。シフトテーブルは、例えば、室内に流入する熱量と当該熱量による室内温度の温度変化との関係(所定期間における統計値)に基づいて設定される。実施形態1のシフトテーブルにおいて、複数の熱量の閾値が設定され、熱量の閾値範囲毎に設定温度補正値が決められる。シフトテーブルは、推定熱量Q(n)の絶対値が大きくなるほど設定温度補正値の絶対値が大きくなるように作成される。また、例えば、暖房時における閾値範囲は、冷房時における閾値範囲よりもより細かく設定される。
図2Aは、冷房時における設定温度補正値の一例のシフトテーブルである。図2Bは、暖房時における設定温度補正値の一例のシフトテーブルである。図2Aおよび図2Bにおいて、上段は熱量の閾値(W/m2)を示し、下段は上段の閾値に対応する設定温度補正値(℃)を示す。
図2Aに示すように、冷房時において、推定熱量が−20以下の場合に設定温度補正値は0.7に設定され、推定熱量が−20よりも大きく−10以下の場合に設定温度補正値は0.3に設定される。推定熱量が−10よりも大きく10よりも小さい場合に設定温度補正値は0に設定される。推定熱量が10以上で20よりも小さい場合に設定温度補正値は−0.3に設定され、推定熱量が20以上の場合に設定温度補正値は−0.7に設定される。
図2Bに示すように、暖房時において、推定熱量が−20以下の場合に設定温度補正値は1.0に設定され、推定熱量が−20よりも大きく−15以下の場合に設定温度補正値は0.7に設定される。推定熱量が−15よりも大きく−5以下の場合に設定温度補正値は0.3に設定され、推定熱量が−5よりも大きく5よりも小さい場合に設定温度補正値は0に設定される。推定熱量が5以上で15よりも小さい場合に設定温度補正値は−0.3に設定され、推定熱量が15以上で20よりも小さい場合に設定温度補正値は−0.7に設定され、推定熱量が20以上の場合に設定温度補正値は−1.0に設定される。
実施形態1の記憶部11には、平均外気温データがさらに記憶される。平均外気温データは、例えば、外部情報源40から取得されるデータである。平均外気温データは、取得された外気温予測データに基づいてサーバ10において算出されるデータであってもよい。平均外気温データは、例えば、熱量推定の開始時点が属する日又は翌日の0時から24時までの平均外気温であってもよい。また、平均外気温データは、熱量推定の開始時点から1時間後〜24時間後における予想気温の平均外気温であってもよい。また、平均外気温データは、例えば、熱量推定の開始時点の前日における平均外気温であってもよい。
実施形態1では、記憶部11には、例えば日射量などの日射データがさらに記憶される。日射データは、熱量推定の計算で用いられるシフト値Tsを含む。シフト値Tsは、例えば各時刻ごとに日射量に応じて予め設定される値である。シフト値Tsは、例えば、日射量と当該日射量による室内温度の温度変化との関係(所定期間における統計値)に基づいて設定される。実施形態1のシフト値Tsは、日射量が多くなるほど大きく設定される。シフト値Tsは、日射量が多い夏場には大きく設定され、日射量が少ない冬場には小さく設定される。
図3は、日射データを考慮した一例のシフトテーブルである。図3において、1列目は時刻を示し、2列目は各時刻における夏場のシフト値Tsを示し、3列目は各時刻における冬場のシフト値Tsを示す。図3に示すシフト値Tsは、日射量に応じて、1時間毎の各時刻に予め設定される値である。シフト値Tsは、夏場には例えば1〜20に設定され、冬場には例えば0に設定される。また、夏場におけるシフト値Tsは、昼〜夕方において他の時間帯よりも大きく設定される。例えば、夏場の23時に熱量推定を開始する場合、9時間後(翌日の8時の時点)の熱量を推定する際に用いられるシフト値Tsは5℃に設定される。
記憶部11は、例えば、サーバ10に内蔵される。記憶部11は、サーバ10に対して無線または有線で通信可能な外部装置に設けられてもよい。例えば、記憶部11は、サーバ10内部のメモリであってもよく、サーバ10と無線通信または有線通信で接続された大容量ストレージ装置であってもよい。
受信部14,15は、インターネットを経由して、熱量推定に用いるデータを受信する。第1受信部14は、空気調和機30から各種データを受信する。実施形態1の第1受信部14は、空気調和機30(室内機)から取得される室内温度データを受信する。第2受信部15は、外部情報源40から各種データを受信する。実施形態1の第2受信部15は、外気温予測データおよび平均外気温データを外部情報源40から受信する。
熱量推定部16は、熱量推定の開始時点(現時点)からn時間後の第1の時点P1における室内に流入する熱量Q(n)を推定する。実施形態1の熱量推定部16は、一定周期で(例えば1時間毎に)熱量Q(n)を推定する。熱量推定部16は、記憶部11に記憶された室内温度データと、第1の時点P1よりもm時間前の第2の時点P2の外気温データとに基づいて熱量Q(n)を推定する。ここで、n、mは0よりも大きい値である。第2の時点P2の外気温データを熱量推定に用いることによって、第1の時点P1において室内に遅れて流入する熱量を考慮することができ、より精確な熱量推定を行うことができる。実施形態1の第2の時点P2の外気温データは、記憶部11に記憶された外気温予測データを含む。
第2の時点P2は、熱量推定の開始時点以前の時点(m≧n)であってもよい。このとき、第2の時点P2の外気温データは、例えば、当該熱量推定(現時点)よりも前に行われた過去の熱量推定において外部情報源40から取得した外気温予測データであってもよい。また、第2の時点P2の外気温データは、空気調和機30(室外機)が検出した外気温であってもよい。
また、第2の時点P2は、熱量推定の開始時点以降の時点(m≦n)であってもよい。このとき、第2の時点P2の外気温データは、例えば、記憶部11に記憶された外気温予測データである。
実施形態1では、第2の時点P2、すなわちmの値は、外壁の厚みや材料などに応じて予め設定された値である。mの値は、記憶部11に予め記憶されている。例えば、材料が木材で厚みが2.5cmの場合、mの値は0.5に設定され、n時間後の熱量Q(n)の推定の際、第1の時点P1よりも0.5時間前の外気温データが用いられる。このとき、1時間毎の外気温データを取得している場合、第1の時点P1よりも0.5時間前の外気温データとして、第1の時点P1の外気温データを用いてもよく、また、第1の時点P1から1時間前の外気温データを用いてもよい。mの値は、外壁の厚みが大きくなるほど、また熱容量が大きくなるほど、大きく設定される。例えば、材料がコンクリートで厚みが10cmの場合にmの値は2.5に設定され、厚みが20cmの場合にmの値は5に設定される。
実施形態1の熱量推定部16は、さらに、平均外気温データおよび日射データを熱量推定で用いる。具体的には、熱量推定部16は、下記式(1)に基づいて熱量Q(n)を推定する。
ここで、Kは外壁の熱通過率であり、Fは外壁の振幅減少率であり、Temは平均外気温であり、Trは室内温度であり、Teは第2の時点P2の外気温であり、Tsは前述の日射を考慮したシフト値である。ここで、振幅減少率Fは、外気温の一日の変動幅(最高気温と最低気温との温度差)に対する、空調運転を行わなかった場合の室内温度の一日の変動幅の比率を示す。Tem、Tr、Te、Tsは、記憶部11に記憶された温度データから取得される値である。実施形態1のTrは、熱量推定の開始時点における室内温度である。また、Tsは、熱量推定の開始時点からn時間後の時刻におけるシフト値である。
KおよびFの値は、外壁の厚みや材料などに応じて予め設定された値である。KおよびFの値は、ユーザによって設定される値であってもよい。KおよびFの値は、記憶部11に予め記憶されている。例えば、材料が木材で厚みが2.5cmの場合、Kの値は、1.5W/(m2・℃)に設定され、Fの値は、1に設定される。Kの値は、外壁の厚みが大きくなるほど、また材料の熱伝導率が小さくなるほど、小さく設定される。Fの値は、外壁の厚みが大きくなるほど、また熱容量が大きくなるほど、小さく設定される。例えば、材料がコンクリートで厚みが10cmの場合にFの値は0.8に設定され、厚みが20cmの場合にFの値は0.5に設定される。
算出部19は、熱量推定部16によって推定された熱量Q(n)に基づいて、空気調和機30の設定温度補正値を算出する。具体的には、算出部19は、記憶部11に記憶されたシフトテーブルを参照して熱量Q(n)に対応する設定温度補正値を決定する。例えば、冷房時において推定された熱量Q(n)が17の場合、図2Aのシフトテーブルにおいて熱量Q(n)が10以上で20よりも小さい熱量の閾値範囲に属するため、設定温度補正値は−0.3℃に決定する。
実施形態1の送信部18は、算出部19によって算出された情報(設定温度補正値)を空気調和機30に送信する。空気調和機30は、送信部18によって送られる情報を受信部(図示略)によって受信して当該情報を空調運転に反映させる。
次に、図4を用いて空気調和システム1における設定温度補正値の算出フローの一例について説明する。図4は、実施形態1の空気調和システム1において、空気調和機30の設定温度補正値の算出フローを示す概略図である。
図4に示すように、サーバ10は、空気調和機30(室内機)から取得される室内温度データ(現在室内温度)を取得する(取得ステップS110)。さらに、サーバ10は、外部情報源40から外気温予測データおよび平均外気温データを受信する(取得ステップS120)。空気調和機30および外部情報源40から受信したデータは、記憶部11に保存される。ここで、取得ステップS110および取得ステップS120の順序は問わない。
次に、前述した式(1)に基づいて、熱量Q(n)を推定する(熱量推定ステップS150)。熱量推定ステップS150において、熱量推定部16は、熱量推定に用いられるデータ(熱通過率K,振幅減少率F、平均外気温Tem、室内温度Tr、第2の時点P2の外気温Te、および日射を考慮したシフト値Ts)を記憶部11から取得して熱量推定を行う。実施形態1の熱量推定ステップS150において、1時間後から24時間後までの各々の熱量(Q(1)、Q(2)、…、Q(23)、Q(24))が推定される。熱量推定ステップS150は、例えば1時間経過毎に行われる。また、熱量推定ステップS150は、空気調和機30の起動中であっても、空気調和機30が起動していない状態で行われてもよい。
次に、算出部19は、熱量推定ステップS150によって推定された熱量Q(n)に基づいて空気調和機30の設定温度補正値を算出する(算出ステップS160)。算出ステップS160において、算出部19は、例えば、1時間後から24時間後までの各々の熱量(Q(1)、Q(2)、…、Q(23)、Q(24))に基づいて、1時間後から24時間後までの各々の設定温度補正値を算出する。
次に、サーバ10(送信部18)は、算出部19によって算出された設定温度補正値を空気調和機30に送信する(ステップS170)。
次に、空気調和機30は、設定温度補正値に基づいて、空調運転の設定温度を決定する(温度補正ステップS190)。温度補正ステップS190において、空気調和機30は、空調運転の設定温度を、ユーザ設定温度から設定温度補正値を反映させた内部設定温度に補正する。
温度補正ステップS190が行われるタイミングは、例えば、現時点からn時間経過時点(第1の時点P1)であってもよく、または第1の時点P1よりも少し前の時点P3であってもよい。P3は、例えば第1の時点P1よりも20分前の時点である。第1の時点P1よりも少し前の時点P3から温度補正ステップS180を行うことによって、第1の時点P1において遅れて流入する熱量に対して事前に対応することができ、外気温の変化があってもより容易に快適な室内空間を維持することができる。
なお、本発明は上記実施形態に限定されるものではなく、その他種々の態様で実施できる。本実施形態の空気調和システム1は、外部情報源40から天気情報を取得して、当該天気情報に基づいて熱量Q(n)を推定するとしたが、これに限定されない。室内温度データと第2の時点P2の外気温データとに基づいて熱量Q(n)を推定することができれば、外部情報源40からの天気情報を用いずに熱量Q(n)を推定してもよい。例えば、空気調和機30(室外機)に設けられた温度センサによって検出された外気温データを用いて熱量Q(n)を推定してもよい。
また、本実施形態では、空気調和機の制御装置としてサーバ10を備える空気調和システム1について説明したが、これに限定されない。例えば、サーバ10を備えず、空気調和機30が備える制御装置(例えばマイコンなど)によって熱量推定を行う構成であってもよい。すなわち、空気調和機30が熱量推定部16を有する構成であってもよい。また、記憶部11は、空気調和機30に設けられていてもよい。また、送信部18は、空気調和機30に設けられてもよい。すなわち、送信部18は、空気調和機30の制御装置に備わる構成であってもよい。
また、本実施形態では、ユーザ設定温度を変更することなく、内部設定温度を変更して空調運転に反映させる構成を説明したが、これに限定されない。例えば、ユーザ設定温度と内部設定温度とは同じ温度であってもよく、ユーザ設定温度を設定温度補正値分、補正してもよい。
また、本実施形態の熱量推定部16は、さらに、平均外気温データおよび日射データを熱量推定で用いるとしたが、これらのデータは、熱量推定で用いなくてもよい。すなわち、熱量推定部16は、室内温度データおよび第2の時点P2の外気温データのみに基づいて熱量推定を行ってもよい。
また、本実施形態のTrは、熱量推定の開始時点における室内温度であるとしたが、これに限定されない。例えば、nの値が大きい場合などによってn時間後の室内温度が熱量推定の開始時点における室内温度から大きく離れている場合などにおいて、熱量推定の開始時点における室内温度を用いなくてもよい。例えば、Trは、過去の室内温度の変化から予測されるn時間後の室内温度であってもよい。また、例えば、Trは、熱量推定の開始時点よりも前の室内温度(例えば室内機の温度センサで検出された温度)であってもよい。
また、本実施形態の熱量推定部16は、一定周期で(例えば1時間毎に)熱量Q(n)を推定するとしたが、熱量推定部16は、例えば空気調和機30の起動時など、不定期に熱量Q(n)の推定を行ってもよい。
また、サーバ10は、空気調和機30からのデータを受信する第1受信部14と、外部情報源40からその地域の外気温度情報等を受信するための第2受信部15と、を備える構成としたがこれに限定されない。例えば、第1受信部14および第2受信部15を1つの受信部として構成してもよい。
また、サーバ10は、記憶部11、第1受信部14、第2受信部15、熱量推定部16、送信部18、および算出部19の構成要素の機能を実行するために、CPUなどのプロセッサに対応する処理回路を備えてもよい。すなわち、サーバ10における記憶部11、第1受信部14、第2受信部15、熱量推定部16、送信部18、および算出部19は、ハードウェアとして実行されてもよく、ソフトウェアのモジュールとして実行されてもよい。また、サーバ10におけるそれぞれの構成要素は、単独に実行されてもよく、複数の構成要素がまとめられて実行されてもよい。
また、空気調和機30は、取得した現在室内温度などの現在状態を示すデータを即時にサーバ10に送信するとしたがこれに限定されない。例えば、取得したデータを、空気調和機30の内部記憶部に一旦書き込み、一定時間が経過した後にサーバ10に送信してもよい。また、一定量のデータが蓄積された後に、取得したデータをサーバ10に送信してもよい。また、空気調和機30は、特定時間において、例えば、日本標準時の5分間隔(例えば、17:00、17:05、17:10、…)において現在状態を確認してもよく、空気調和機30が起動してから5分毎に現在状態を確認してもよい。
また、記憶部11には、屋外の風速データを記憶してもよい。当該風速データは、例えば外部情報源40から取得される風速データである。当該風速データは、予測風速データおよび/または過去(現在)の風速データを含んでもよい。熱量推定部16は、さらに、記憶部11に記憶された風速データを用いてもよい。具体的には、上記式(1)において、風速を考慮したシフト値W1を考慮してもよい。シフト値W1は、例えば、風速の強さに応じて予め決定される値である。シフト値W1は、風速が強くなるほど推定熱量Q(n)が小さくなるように設定される。第1の時点P1の熱量Q(n)の推定において、第1の時点P1における風速データを用いてもよく、また第1の時点P1よりも前の風速データを用いてもよい。
また、ユーザ設定温度から設定温度補正値を補正して空調運転を行っていることを、ユーザの情報端末に通知してもよい。当該情報端末は、対象空気調和機30との間でデータ通信を行うことができる端末である。情報端末は、例えば、空気調和機30のコントローラ、専用アプリケーションが組み込まれたスマートフォン、携帯電話、モバイルフォン、タブレット、ウェアラブル装置、コンピュータなどである。ユーザに対して、快適な体感温度かどうかを問いかける情報(例えば、暑い・普通・寒いなどの選択肢)を通知し、情報端末を介してユーザからのフィードバックをサーバ10が取得してもよい。当該フィードバックに基づいて、サーバ10は記憶部11に記憶されているシフトテーブルの設定温度補正値を更新してもよい。これにより、ユーザにより快適な室内空間を提供することができる。
また、室内に流入する熱量は、正負の符号を含む値であってもよい。すなわち、熱量が正の場合には室内に流入する熱量を意味し、熱量が負の場合には室外に流出する熱量を意味する。
また、設定温度補正値のシフトテーブルとして、図2Aおよび図2Bに示すシフトテーブルについて説明したが、これに限定されない。例えば、図5Aおよび図5Bに示すようなシフトテーブルであってもよい。図5Aは、変形例の冷房時における設定温度補正値の一例のシフトテーブルであって、図5Bは、変形例の暖房時における設定温度補正値の一例のシフトテーブルである。当該変形例において、空気調和機30は、エコ運転モード(省エネモード)を有する構成である。
図5Aに示すように、冷房時にエコ運転モードがONの場合、室内に流入する熱量が正のときは空調運転の設定温度を補正せず、室内に流入する熱量が負のとき(室外に熱量が流出するとき)のみ空調運転の設定温度が補正される。一方、図5Bに示すように、暖房時にエコ運転モードがONの場合、室内に流入する熱量が負のとき(室外に熱量が流出するとき)は空調運転の設定温度を補正せず、室内に流入する熱量が正のときのみ空調運転の設定温度が補正される。これにより、省エネ効果をより向上させることができる。
(実施形態2)
次に、実施形態2の空気調和システム1Aについて、主に実施形態1と異なる点について説明する。実施形態2においては、実施形態1と同一又は同等の構成については同じ符号を付して説明する。また、実施形態2では、実施形態1と重複する記載は、適宜省略する。
空気調和システム1Aの概要について、図6を用いて説明する。図6は、空気調和システム1Aの概略構成を示すブロック図である。
図6に示すように、空気調和システム1Aにおいては、空気調和機群50におけるそれぞれの空気調和機30がインターネットを経由してサーバ10Aに接続される構成である。空気調和機群50は、複数の地域のそれぞれに設置された複数の空気調和機30で構成される。実施形態2の空気調和システム1Aでは、空気調和機群50の複数の空気調和機30における特定の空気調和機30(予測対象空気調和機32)がインターネットを経由してサーバ10Aに接続可能な構成について説明する。
また、空気調和システム1Aにおいては、予測対象空気調和機32を含む全ての空気調和機30のそれぞれが、インターネットを介して自身の運転記録などの各種データをサーバ10Aへ送信することができる構成である。空気調和システム1Aにおける複数の空気調和機30としては、日本全国または世界の各地域に設けられている構成が想定される。
上記のように構成された複数の空気調和機30における1つが予測対象空気調和機32であり、当該予測対象空気調和機32が、推定熱量Q(n)に基づいて算出した設定温度補正値に基づいて空調運転の駆動制御を行う空気調和機である。なお、実施形態2においては、複数の空気調和機30の1つとして予測対象空気調和機32について説明するが、他の空気調和機30において同様の構成としてもよい。
実施形態2の空気調和機30は、算出部19Aを備える。すなわち、実施形態2では、推定熱量Q(n)に基づいて空気調和機30の設定温度補正値を算出するのは、サーバ10Aではなく、空気調和機30の算出部19Aである。
また、実施形態2の空気調和機30は、内蔵の温度センサなどを用いて外気温を一定時間ごとに検出することが可能な構成をさらに有している。例えば、空気調和機30は、室外機に設けられた温度センサによって外気温を検出する。記憶部11に記憶される外気温データは、例えば、空気調和機30(室外機)から取得される外気温データをさらに含む。
実施形態2の記憶部11には、複数の空気調和機30のそれぞれにおける室内温度データ、外気温データ、および機種情報などが記憶される。
また、実施形態2の記憶部11には、室内温度データに基づいて推定された、空気調和機30の設置場所の住宅冷温熱保持能力が記憶されている。実施形態2の説明において、「住宅冷温熱保持能力」とは、住宅(オフィスを含む)において空気調和機30が設置された部屋における冷温熱の熱量の保持能力を示す指標である。具体的には、「住宅冷温熱保持能力」は、当該部屋における夏場の冷えやすさ/冷えにくさ、冬場の暖めやすさ/暖めにくさを示す指標となる。すなわち、「住宅冷温熱保持能力」とは、空気調和機30が設けられた部屋の室外に対する断熱能力を示している。「住宅冷温熱保持能力」が高ければ当該部屋は冷房能力の低い機器で素早く冷やすことが可能であり、暖房能力の低い機器で素早く温めることが可能である。
「住宅冷温熱保持能力」は、例えば、住宅(部屋)の建物種別、広さ、築年数、木造構造/鉄筋構造、壁面(断熱)構造などに影響される。「住宅冷温熱保持能力」は、空気調和機30の冷房モードまたは暖房モードの運転が停止してから一定時間の間の室内温度変化率の推移に深く関係すると考えられる。「住宅冷温熱保持能力」は、前述したように空気調和機停止からの一定時間の室内温度変化率に応じて、複数のタイプに分けてもよい。例えば、暖房モードの運転が停止すると、空気調和機30の設置場所である住宅(部屋)が「冷えにくい」、「やや冷えにくい」、「やや冷えやすい」、および「冷えやすい」とそれぞれを代表するタイプA、B、C、Dの4つに分けることが可能である。
実施形態2の第1受信部14は、空気調和機30(室内機)から取得される室内温度データおよび空気調和機30(室外機)から取得される外気温データをさらに受信する。
実施形態2のサーバ10Aは、モデル演算部12と、予測演算部13と、適用ID決定部17とをさらに備える。
モデル演算部12は、記憶部11に含まれるデータに基づいて、後述する「住宅冷温熱保持能力推定モデル」を作成する。当該「住宅冷温熱保持能力推定モデル」は、記憶部11に記憶される。
「住宅冷温熱保持能力推定モデル」とは、空気調和機群50におけるいずれかの空気調和機30が設置された住宅(部屋)に関連する、過去から現在に至るまでの複数のデータに基づいて作成されたモデルである。「住宅冷温熱保持能力推定モデル」は、当該住宅(部屋)に関する「住宅冷温熱保持能力」の指標を作成するために用いられる。「住宅冷温熱保持能力推定モデル」は、対象となる住宅(部屋)の「住宅冷温熱保持能力」を推定するために用いられる。「住宅冷温熱保持能力推定モデル」の作成、および作成した当該モデルを用いる予測については、後に図面をもって詳細に説明する。
予測演算部13は、「住宅冷温熱保持能力推定モデル」などの記憶部11に記憶されたデータに基づいて、予測対象空気調和機32が設置された場所の「住宅冷温熱保持能力」を推定する。予測演算部13は、予測対象空気調和機32が設置された場所の「住宅冷温熱保持能力」を、例えば前述のタイプA、B、C、Dに分類する。
実施形態2では、推定された住宅冷温熱保持能力は、熱量推定部16によって熱量推定で用いられる。具体的には、熱量推定部16は、式(1)におけるKおよびFの値を住宅冷温熱保持能力に基づいて決定する。
実施形態2のKおよびFは、住宅冷温熱保持能力に応じて設定される。具体的には、住宅冷温熱保持能力が高くなるほど、KおよびFの値は小さく設定される。KおよびFの値は例えば、住宅冷温熱保持能力がAの住宅の場合、K:0.6、F:0.7で、能力がBの住宅の場合、K:0.9、F:0.8で、能力がCの住宅の場合、K:1、F:0.9で、能力がDの住宅の場合、K:1.5、F:1.0である。KおよびFの値は、後述の住宅冷温熱保持能力の推定を行う前の初期状態では住宅冷温熱保持能力がDの場合の値に設定されており、住宅冷温熱保持能力の推定後に更新されてもよい。
適用ID決定部17は、熱量推定部16によって推定された熱量Q(n)に基づいて、空気調和機30に送信する適用IDを決定する。適用IDは、シフトテーブルにおいて所定の熱量の閾値範囲(熱量条件)毎に設定されるIDである。適用IDには、熱量条件毎に設定温度補正値が紐づけられている。例えば、図2Aにおけるシフトテーブルの場合、熱量の閾値範囲が−20以下のときに適用IDは0に設定され、熱量の閾値範囲が−20よりも大きく−15以下のときに適用IDは2に設定される。
適用ID決定部17は、シフトテーブルに基づいて、推定熱量Q(n)が属する熱量条件の適用IDを決定する。例えば、図2Aにおけるシフトテーブルの場合、推定熱量Q(n)が−17のとき、当該推定熱量は熱量の閾値範囲(−20よりも大きく−15以下)に属するため、適用ID決定部17は、適用IDを2に決定する。決定された適用IDに基づいて、空気調和機30は、当該適用IDに対応する設定温度補正値を算出して空調運転に反映させる。適用IDを用いることによって、情報を簡素化することができ空気調和機30とサーバ10との間のデータの通信量を低減することができる。
実施形態2のシフトテーブルにおいて、空気調和機30からサーバ10Aに送信される運転モード(例えば冷房モードや暖房モードなど)の情報が適用IDにさらに紐づけられている。例えば、図2Aおよび図2Bにおけるシフトテーブルの場合、冷房時の熱量の閾値範囲が−20以下のときに適用IDは0に設定され、暖房時の熱量の閾値範囲が−20以下のときに適用IDは18に設定される。
シフトテーブルは、例えば空気調和機30の起動時にサーバ10A(後述の送信部18)から送信され、空気調和機30における記憶部(図示略)に記憶される。当該シフトテーブルは、空気調和機30の記憶部に予め記憶されていてもよい。
また、空気調和機30において、エコ運転モード(省エネモード)を有する構成であってもよく、当該モードのON/OFF情報が適用IDに紐づけられていてもよい。例えば、図2Aにおけるシフトテーブルの場合、エコ運転モードがOFF時の熱量の閾値範囲が−20以下のときに適用IDは0に設定され、エコ運転モードがON時の熱量の閾値範囲が−20以下のときに適用IDは1に設定される。
実施形態2では、上記の熱量条件、運転モードの情報、およびエコ運転モードの有無に応じて、複数の適用IDが作成され、それぞれの適用IDに対して設定温度補正値が決められる。例えば、適用IDは、冷房モードおよび暖房モードの各モードにおいて18個ずつ作成される。
実施形態2の送信部18は、適用ID決定部17によって決定された適用IDを空気調和機30に送信する。空気調和機30が備える算出部19Aは、送信部18によって送信された適用IDから、シフトテーブルに基づいて設定温度補正値を決定する。例えば、図2Aにおけるシフトテーブルの場合において、適用ID決定部17が適用IDを2に決定したとき、適用IDが2である情報を受け取った空気調和機30は、シフトテーブルに基づいて適用IDから設定温度補正値を0.3℃に決定する。
次に、図7を用いて空気調和システム1Aにおける設定温度補正値の算出フローの一例について説明する。図7は、実施形態2の空気調和システム1Aにおいて、空気調和機30の設定温度補正値の算出フローを示す概略図である。
図7に示すように、サーバ10Aは、「住宅冷温熱保持能力推定モデル」を作成するための各種データを空気調和機30(予測対象空気調和機32を含む)からさらに受信する(取得ステップS112)。
図7において、サーバ10Aが空気調和機30(32)からデータを受信するフローで示しているが、サーバ10Aは、各地域に分散している複数の空気調和機30のそれぞれから各種データを受信する構成であってもよい。なお、それぞれの空気調和機30においては、空気調和機30が設置されて、最初に起動されたときに、インターネットを経由して自身の機種情報がサーバ10Aに送信される構成としてもよい。また、空気調和機30に専用アプリケーションが組み込まれたときに、当該空気調和機30の機種情報がサーバ10Aに送信される構成としてもよい。
予測対象空気調和機32を含む全ての空気調和機30から、サーバ10Aに対して、現在室内温度、現在外気温、および機種情報などの各種データが送信される。
記憶部11には、それぞれの空気調和機30に対応する、機器ID情報、時刻情報、室内温度データ、外気温データ、機種情報などの各種データが保存されている。記憶部11に保存されている時刻情報は、室内温度および/または外気温が検出された日本標準時の時刻であり、その時刻の期日と共に保存されてもよい。室内温度データおよび外気温データのそれぞれの記録データは、対応する空気調和機において取得され保存された室内温度および外気温の累積データを示しており、ログデータと呼ばれる。
前述した記憶部11に保存されている各種データに基づいて、モデル演算部12は予測用の「住宅冷温熱保持能力推定モデル」を作成する(推定モデル作成ステップS130)。さらに、作成された「住宅冷温熱保持能力推定モデル」を用いて、空気調和機30が設置されている住宅の住宅冷温熱保持能力の推定を行う(能力推定ステップS140)。住宅冷温熱保持能力推定モデルの作成および住宅冷温熱保持能力の推定の詳細については、後述する。
次に、サーバ10A(適用ID決定部17)は、推定された熱量Q(n)から適用IDを決定する(適用ID決定ステップS190)。適用ID決定ステップS190において、記憶部11に記憶されたシフトテーブルに基づいて、推定熱量Q(n)に対応する適用IDが決定される。
次に、サーバ10A(送信部18)は、適用ID決定部17によって決定された適用IDを空気調和機30に送信する(ステップS192)。
次に、空気調和機30(空気調和機30が備える算出部)は、送信部18によって送信された適用IDから、サーバ(記憶部11)に記憶されたシフトテーブルと同様のシフトテーブルに基づいて設定温度補正値を算出する(算出ステップS194)。
[住宅冷温熱保持能力推定モデルの作成]
以下、図8を用いて本実施形態における「住宅冷温熱保持能力推定モデル」の作成について説明する。図8は、「住宅冷温熱保持能力推定モデル」の作成フローを示す図である。
本実施形態において、モデル演算部12は、それぞれの空気調和機30からの各種データが記憶された記憶部11から、室内温度データ、外気温データ、および室内温度変化量を取得する(ステップS210)。モデル演算部12は、取得した室内温度データに基づいて、それぞれの空気調和機30が停止してから一定時間における室内温度の温度変化を、室内温度変化率として算出する。
図9は、冬場において暖房モードで運転していた空気調和機30を停止してから一定時間の間の室内温度の変化の推移の一例を示すグラフである。例えば、空気調和機30の運転が停止してから一定時間経過後における室内温度変化量は、空気調和機30が停止する時点の初期の室内温度(Tin_t0)から、一定時間経過後の室内温度(Tin_tc)を差し引いた値である。図9のグラフに示すように、一定時間(tc)が経過した時の室内温度(Tin_tc)は、外気温(Tout_t0)に近づいている。ここでは、外気温(Tout_t0)は一定時間(tc)が経過した後も同じ温度で推移していると仮定している。
図9においては、冬場において暖房モードで運転する空気調和機30の室内温度変化率を例として示しているが、夏場に冷房モードで運転するときの室内温度変化率も同様に算出できる。また、モデル演算部12は、記憶部11からのデータに基づいて、他の季節における「住宅冷温熱保持能力推定モデル」をそれぞれ作成してもよい。それぞれの季節に応じた「住宅冷温熱保持能力推定モデル」を作成することにより、それぞれの季節に適合した、より最適で正確な予測を行うことが可能となる。
記憶部11からのデータに基づいて、それぞれの空気調和機30における毎回の運転に対して室内温度変化率を算出してもよいが、複数回に1回の頻度で一部の運転に対する室内温度変化率を算出してもよい。モデル演算部12は、通常、それぞれの空気調和機30に関して、複数回の運転に対する室内温度変化率を算出する。
また、任意の外気温と室内温度のもとで算出される室内温度変化量を、同じ影響度とみなすために、外気温を用いて下記式(2)によって室内温度変化量を正規化した室内温度変化率として用いてもよい。
ここで、Tin_t0は空気調和機30が停止する時点の初期の室内温度であり、Tout_t0は空気調和機30が停止する時点の初期の外気温であり、Tin_tcは空気調和機30の運転が停止してから一定時間後の室内温度である。
次に、モデル演算部12は、各空気調和機30の室内温度変化量を正規化した室内温度変化率によって、室内温度変化率の度数分布を作成する(図8のステップS220)。度数分布を作成するために、これらの室内温度変化率を所定の区間(ビンとも呼ばれる)に区切ってもよい。
図10は、本実施形態における室内温度変化率の度数分布の一例を示す表である。図10に示すように、機器IDが[A]である1つの空気調和機30に対して、対応する室内温度記録によって、上記の式(2)により、−0.35、−0.22および−0.41の室内温度変化率が算出されている。同様に、機器IDが[B]である1つの空気調和機30に対して、対応する室内温度記録によって、−0.65および−0.32の室内温度変化率が算出されている。0.1の区間で区切ると、[A]の空気調和機30に対応する室内温度変化率は、区間(−0.3,−0.4](すなわち、−0.4以上で−0.3未満の範囲、以下同様)、(−0.2,−0.3]、および(−0.4,−0.5]にそれぞれ属することとなる。同様のやり方によって、[B]の空気調和機30に対応する室内温度変化率は、区間(−0.6,−0.7]および(−0.3,−0.4]にそれぞれ属することとなる。このように算出され分類された室内温度変化率に基づいて、それぞれの空気調和機30(機器ID)に対して、0.1の区間ベースの室内温度変化率の度数分布を作成することができる。
例えば、図10に示した例において、[A]の空気調和機30に対しては、室内温度変化率が(−0.2,−0.3]と(−0.3,−0.4]と(−0.4,−0.5]という3つの区間に区切られ、それぞれの区間に属する室内温度変化率の数が全ての室内温度変化率の数に占める割合は、同じ割合であり、0.33(33%)という度数分布が得られる。[B]の空気調和機30に対しては、室内温度変化率が(−0.2,−0.3]と(−0.3,−0.4]と(−0.4,−0.5]と(−0.5,−0.6]という4つの区間に区切られ、それぞれの区間に属する室内温度変化率の数が全ての室内温度変化率の数に占める割合は、0(0%)、0.5(50%)、0(0%)、0.5(50%)という度数分布が得られる。
室内温度変化率が小さいということは、設置場所の「住宅冷温熱保持能力」が高くて、暖房モードの運転を停止しても室内温度があまり低下しない住宅であり、冬場において暖かさを維持できる住宅であることを表す。一方、室内温度変化率が大きくなると、「住宅冷温熱保持能力」が低いことを示し、暖房モードの運転が停止した後は室内温度が急激に低下しやすく、冬場において暖かさの維持が困難な住宅であることを表す。
図11は、本実施形態において、室内温度変化率の度数分布に対するクラスタ分けの具体例を説明する図である。サーバ10Aにおけるモデル演算部12は、全ての空気調和機30に対する度数分布を作成して、図11に示すように、クラスタ分け、すなわち、クラスタリングする。一例として、それぞれの空気調和機30の間のユークリッド距離を計算し、距離が近い空気調和機30からクラスタリングしていく。例えば、機器IDが[A]である空気調和機30は、機器IDが[B]である空気調和機30からの距離より、機器IDが[C]である空気調和機30からの距離の方が短いため、機器IDが[A]と[C]との2つの空気調和機30が1つのクラスタとなる。このように階層的なクラスタリングにより分類し、最終的には所定数のクラスタ、例えば、4つのクラスタを取得してもよい。これにより、複数の「住宅冷温熱保持能力」にそれぞれ対応する複数のクラスタを取得し(図3のステップS230)、クラスタ分けの結果が「住宅冷温熱保持能力推定モデル」として保存される。図6に示した例示的な具体例においては、冬場における空気調和機停止時でも「住宅冷温熱保持能力」としては、「冷えにくい」、「やや冷えにくい」、「やや冷えやすい」、および「冷えやすい」という4つのクラスタ[A]〜[D]に分類される。
前述した「住宅冷温熱保持能力推定モデル」の作成には機械学習などの人工知能(AI)技術を適用することができる。すなわち、記憶部11におけるデータに対してクラスタを生成するように機械学習等を適用することができる。よって、住宅冷温熱保持能力推定モデルを用いて推定するAIを生成することができる。
なお、前述した例はユークリッド距離による重心法を用いて「住宅冷温熱保持能力推定モデル」を作成した例で説明したが、変形例として、機械学習において、他にユークリッド平方距離、標準化ユークリッド距離、ミンコフスキー距離、マハラノビスの距離などを用いてもよく、最短距離法、最長距離法、メジアン法、群平均法、ウォード法、可変法などを用いてもよい。
全ての空気調和機30の度数分布または対応するクラスタは、記憶部11、モデル演算部12またはサーバ10A内の他の記録媒体に保存されてもよい。モデル演算部12または予測演算部13が特定の空気調和機30の「住宅冷温熱保持能力」を取得しようとする場合には、保存された度数分布またはクラスタを読み出して用いることができる。
一方、新規の空気調和機30に対しては、モデル演算部12または予測演算部13が、図12に示された推定フローにしたがって、前述した「住宅冷温熱保持能力推定モデル」および記憶部11に保存された各種データに基づいて判断することができる。
新規の空気調和機30が運転を開始した後、当該新規の空気調和機30は、自身の運転記録を蓄積し始める。サーバ10Aは、インターネットを介して新規の空気調和機30からもその運転記録などのデータを受信し、記憶部11に記憶していく。モデル演算部12および/または予測演算部13は、新規の空気調和機30について、記憶部11のデータによって一定期間内の室内温度変化率を取得する(ステップS310)。さらに、新規の空気調和機30の室内温度変化率(正規化)の度数分布を作成する(ステップS320)。そして、新規の空気調和機30の度数分布、および、既に保存されている各住宅冷温熱保持能力に対応するクラスタ、すなわち、「住宅冷温熱保持能力推定モデル」によって、新規の空気調和機30の「住宅冷温熱保持能力」を推定する(ステップS330)。推定された新規の空気調和機30の「住宅冷温熱保持能力」は、記憶部11に保存される。
ステップS330において「住宅冷温熱保持能力」を推定するとき、図13に示したように、ユークリッド距離による重心法を用いて、各クラスタの重心との距離によって新規の空気調和機30の「住宅冷温熱保持能力」を判断してもよい。図13は、本実施形態において新規の空気調和機の「住宅冷温熱保持能力」を推定する場合の具体例を説明する図である。図8に示された新規の空気調和機30の場合は、クラスタ[A]の重心に最も近いため、当該新規の空気調和機30はクラスタAに所属させる。したがって、当該新規の空気調和機30の住宅冷温熱保持能力は、クラスタAに分類され、冬場において空気調和機停止時でも「冷えにくい」住宅であると推定される。
なお、図11の左上側の図表および図13の右側の図表において、横軸は、室内温度変化率の範囲の(−0.2,−0.3]であり、縦軸は、室内温度変化率の範囲の(−0.3,−0.4]であってその範囲に当てはまる空気調和機30の度数である。なお、ここでいう「度数」とは、図10とともに説明したように、その温度変化率の範囲に含まれる割合を表している。
なお、既存のデータが保存されている記憶部11に対して、新規の空気調和機30からもたらされる新規データを加えて、クラスタ全体を再計算し、「住宅冷温熱保持能力推定モデル」を更新してもよい。
本発明は、添付図面を参照しながら好ましい実施形態に関連して充分に記載されているが、この技術の熟練した人々にとっては種々の変形や修正は明白である。そのような変形や修正は、添付した特許請求の範囲による本発明の範囲から外れない限りにおいて、その中に含まれると理解されるべきである。また、実施形態における要素の組み合わせや順序の変化は、本発明の範囲および思想を逸脱することなく実現し得るものである。