JP7209869B2 - Air-conditioning control device, air-conditioning system, air-conditioning method and program - Google Patents

Air-conditioning control device, air-conditioning system, air-conditioning method and program Download PDF

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Description

本発明は、空調制御装置、空調システム、空調方法及びプログラムに関する。 The present invention relates to an air conditioning control device, an air conditioning system, an air conditioning method and a program.

空調対象の室内空間に生じる熱負荷を予測する技術が知られている。例えば、特許文献1は、空調熱源設備の熱負荷を予測する熱負荷予測装置を開示している。具体的に説明すると、特許文献1に開示された熱負荷予測装置は、空調熱源設備の熱負荷、建物外部環境及び建物内部環境についての対象時間帯以前の実績データと、建物外部環境及び建物内部環境についての対象時間帯の予測データと、熱負荷予測モデルと、に基づいて、対象時間帯の熱負荷を予測する。また、特許文献1に開示された熱負荷予測装置は、実績データを利用して熱負荷予測モデルの学習を行う。 A technique is known for predicting the heat load generated in an indoor space to be air-conditioned. For example, Patent Literature 1 discloses a heat load prediction device that predicts the heat load of air conditioning heat source equipment. Specifically, the heat load prediction device disclosed in Patent Document 1 includes performance data before the target time period regarding the heat load of the air conditioning heat source equipment, the building external environment and the building internal environment, the building external environment and the building internal environment The heat load for the target time period is predicted based on the environment prediction data for the target time period and the heat load prediction model. Further, the heat load prediction device disclosed in Patent Literature 1 learns a heat load prediction model using performance data.

特開2006-29607号公報Japanese Patent Application Laid-Open No. 2006-29607

特許文献1に開示された熱負荷の予測手法は、建物内における熱負荷の位置による違いを考慮するものではない。これに対して、室内空間に生じる熱負荷をより精度良く推定して室内空間を適切に空調し、快適性を向上させたい、との要望がある。 The heat load prediction method disclosed in Patent Literature 1 does not take into consideration the difference in heat load depending on the position in the building. In response to this, there is a demand for more accurate estimation of the heat load generated in the indoor space to properly air-condition the indoor space and improve comfort.

本発明は、上述のような課題を解決するためになされたものであり、室内空間を適切に空調して快適性を向上させることが可能な空調制御装置等を提供することを目的とする。 SUMMARY OF THE INVENTION It is an object of the present invention to provide an air-conditioning control apparatus and the like capable of appropriately air-conditioning an indoor space to improve comfort.

上記目的を達成するため、本発明に係る空調制御装置は、
空調機による室内空間の空調を制御する空調制御装置であって、
気象データを取得する気象データ取得手段と、
赤外線により前記室内空間を撮影する撮影手段に前記室内空間を撮影させることにより、前記室内空間の温度分布を取得する温度分布取得手段と、
前記撮影手段により撮影された前記室内空間の撮影画像に基づいて、前記室内空間における人に関する人情報を取得する人情報取得手段と、
前記気象データ取得手段により取得された前記気象データと、前記温度分布取得手段により取得された前記温度分布と、前記人情報取得手段により取得された前記人情報と、の入力を受けて、前記室内空間に生じる熱負荷の分布を推定した推定情報を出力する推定手段と、
前記推定手段により出力された前記推定情報の入力を受けて、前記空調機に前記室内空間を空調させる空調制御信号を出力する空調制御手段と、を備え
前記温度分布取得手段は、前記室内空間に人が存在していない場合には、前記室内空間に人が存在している場合よりも高速で前記撮影手段を回転させながら前記撮影手段に前記室内空間を撮影させる。
In order to achieve the above object, an air conditioning control device according to the present invention includes:
An air conditioning control device for controlling air conditioning of an indoor space by an air conditioner,
Meteorological data acquisition means for acquiring meteorological data;
a temperature distribution acquiring means for acquiring a temperature distribution of the indoor space by causing a photographing means for photographing the indoor space with infrared rays to photograph the indoor space ;
human information acquiring means for acquiring human information about a person in the indoor space based on the photographed image of the indoor space photographed by the photographing means;
receiving input of the weather data acquired by the weather data acquisition means, the temperature distribution acquired by the temperature distribution acquisition means, and the human information acquired by the human information acquisition means, an estimating means for outputting estimated information obtained by estimating the distribution of the heat load generated in the space;
air conditioning control means for receiving input of the estimated information output by the estimation means and outputting an air conditioning control signal for causing the air conditioner to air condition the indoor space ;
The temperature distribution acquiring means rotates the photographing means at a higher speed than when there is a person in the indoor space when no person exists in the indoor space, and the temperature distribution obtaining means rotates the photographing means to capture the temperature of the indoor space. is taken.

本発明は、気象データ、室内空間の温度分布、及び室内空間における人に関する人情報を取得し、取得した気象データ、温度分布及び人情報に基づいて室内空間に生じる熱負荷の分布を推定し、推定された熱負荷の分布に基づいて空調機に室内空間を空調させる。従って、本発明によれば、室内空間を適切に空調して快適性を向上させることができる。 The present invention acquires weather data, the temperature distribution of the indoor space, and human information about people in the indoor space, estimates the distribution of the heat load generated in the indoor space based on the acquired weather data, the temperature distribution, and the human information, The indoor space is air-conditioned by the air conditioner based on the estimated heat load distribution. Therefore, according to the present invention, it is possible to appropriately air-condition the indoor space and improve comfort.

本発明の実施の形態1に係る空調システムの全体構成を示すブロック図1 is a block diagram showing the overall configuration of an air conditioning system according to Embodiment 1 of the present invention; 実施の形態1に係る空調システムにより空調される室内空間を示す図2 is a diagram showing an indoor space air-conditioned by the air conditioning system according to Embodiment 1; FIG. 実施の形態1に係る撮影装置のハードウェア構成を示すブロック図1 is a block diagram showing the hardware configuration of an imaging device according to Embodiment 1; FIG. 実施の形態1に係る空調制御装置のハードウェア構成を示すブロック図1 is a block diagram showing the hardware configuration of an air conditioning control device according to Embodiment 1; FIG. 実施の形態1に係る空調システムの機能的な構成を示すブロック図1 is a block diagram showing a functional configuration of an air conditioning system according to Embodiment 1. FIG. 実施の形態1における気象DBの例を示す図A diagram showing an example of a weather DB according to Embodiment 1 実施の形態1において赤外線で撮影された室内空間の撮影画像の例を示す図FIG. 4 is a diagram showing an example of an image of an indoor space captured with infrared light in Embodiment 1; 実施の形態1における温度DBの例を示す図FIG. 4 is a diagram showing an example of temperature DB according to the first embodiment; 実施の形態1における在室DBの例を示す図A diagram showing an example of a room presence DB according to Embodiment 1 実施の形態1において外気温及び室内空間の壁温度の時間変化の例を示す図A diagram showing an example of temporal changes in the outside air temperature and the wall temperature of the indoor space in the first embodiment. 実施の形態1において室内空間内の熱負荷の分布の例を示す図FIG. 2 is a diagram showing an example of heat load distribution in an indoor space in Embodiment 1. FIG. 実施の形態1に係る空調制御装置によって実行される空調制御処理の流れを示すフローチャート4 is a flowchart showing the flow of air conditioning control processing executed by the air conditioning control device according to Embodiment 1; 実施の形態1に係る空調制御装置によって実行される第1の撮影処理の流れを示すフローチャート4 is a flow chart showing the flow of first photographing processing executed by the air conditioning control device according to Embodiment 1; 実施の形態1に係る空調制御装置によって実行される第2の撮影処理の流れを示すフローチャート5 is a flow chart showing the flow of a second photographing process executed by the air conditioning control device according to Embodiment 1;

以下、本発明の実施の形態について、図面を参照しながら詳細に説明する。なお、図中同一又は相当部分には同一符号を付す。 BEST MODE FOR CARRYING OUT THE INVENTION Hereinafter, embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the drawings. The same reference numerals are given to the same or corresponding parts in the drawings.

(実施の形態1)
図1に、実施の形態1に係る空調システム1の全体構成を示す。空調システム1は、空調対象の空間を空調する設備である。空調とは、空調対象の空間の空気の温度、湿度、清浄度又は気流等を調整することであって、具体的には、暖房、冷房、除湿、加湿、空気清浄等である。
(Embodiment 1)
FIG. 1 shows the overall configuration of an air conditioning system 1 according to Embodiment 1. As shown in FIG. The air-conditioning system 1 is equipment for air-conditioning a space to be air-conditioned. Air conditioning is the adjustment of the temperature, humidity, cleanliness, airflow, etc., of air in a space to be air-conditioned, and specifically includes heating, cooling, dehumidification, humidification, air cleaning, and the like.

図1に示すように、空調システム1は、空調制御システム10と、複数の空調機40と、を備える。ここで、空調制御システム10は、複数の撮影装置20と、空調制御装置30と、を備える。また、複数の空調機40のそれぞれは、室内空間2の外部に設置される室外機41と、室内空間2の内部に設置される室内機42と、を備える。 As shown in FIG. 1 , the air conditioning system 1 includes an air conditioning control system 10 and multiple air conditioners 40 . Here, the air conditioning control system 10 includes a plurality of imaging devices 20 and an air conditioning control device 30 . Moreover, each of the plurality of air conditioners 40 includes an outdoor unit 41 installed outside the indoor space 2 and an indoor unit 42 installed inside the indoor space 2 .

図2に、空調システム1による空調対象の空間である室内空間2を示す。室内空間2は、例えば戸建て住宅、集合住宅、オフィスビル、工場等における一室である。複数の室内機42及び複数の撮影装置20のそれぞれは、一例として、室内空間2の天井に設置されている。また、室内空間2には、複数の照明5、人が出入りする出入り口、及び窓が設けられている。 FIG. 2 shows an indoor space 2, which is a space to be air-conditioned by the air conditioning system 1. As shown in FIG. The indoor space 2 is, for example, a room in a detached house, collective housing, office building, factory, or the like. Each of the plurality of indoor units 42 and the plurality of imaging devices 20 is installed on the ceiling of the indoor space 2, as an example. Further, the indoor space 2 is provided with a plurality of lights 5, a doorway through which people enter and exit, and windows.

複数の撮影装置20のそれぞれは、赤外線カメラを備えており、赤外線カメラにより室内空間2を撮影することで室内空間2における熱分布を示す熱画像を取得する。室内空間2には、1つの室内機42に対して1つの撮影装置20が設置されている。図2の例では、各撮影装置20は、対応する室内機42における空調空気の吹き出し口の近傍に設置されており、対応する室内機42により空調されるエリアを撮影する。 Each of the photographing devices 20 has an infrared camera, and obtains a thermal image showing the heat distribution in the indoor space 2 by photographing the indoor space 2 with the infrared camera. One photographing device 20 is installed for one indoor unit 42 in the indoor space 2 . In the example of FIG. 2 , each photographing device 20 is installed in the vicinity of the conditioned air outlet of the corresponding indoor unit 42 and photographs the area air-conditioned by the corresponding indoor unit 42 .

図3に示すように、各撮影装置20は、制御部21と、記憶部22と、撮影部23と、回転駆動部24と、通信部25と、を備える。これら各部は通信バスを介して接続されている。 As shown in FIG. 3 , each imaging device 20 includes a control section 21 , a storage section 22 , an imaging section 23 , a rotation drive section 24 and a communication section 25 . These units are connected via a communication bus.

制御部21は、CPU(Central Processing Unit)、ROM(Read Only Memory)及びRAM(Random Access Memory)を備える。CPUは、中央処理装置、中央演算装置、プロセッサ、マイクロプロセッサ、マイクロコンピュータ、DSP(Digital Signal Processor)等とも呼び、撮影装置20の制御に係る処理及び演算を実行する中央演算処理部として機能する。制御部21において、CPUは、ROMに格納されているプログラム及びデータを読み出し、RAMをワークエリアとして用いて、撮影装置20を統括制御する。 The control unit 21 includes a CPU (Central Processing Unit), a ROM (Read Only Memory), and a RAM (Random Access Memory). The CPU is also called a central processing unit, a central processing unit, a processor, a microprocessor, a microcomputer, a DSP (Digital Signal Processor), or the like, and functions as a central processing unit that executes processing and calculations related to control of the imaging device 20 . In the control unit 21 , the CPU reads programs and data stored in the ROM, uses the RAM as a work area, and controls the photographing device 20 in an integrated manner.

また、制御部21は、DSP、GPU(Graphics Processing Unit)等の画像処理用のプロセッサと、処理される画像を一時的に保存するバッファメモリと、を備える。制御部21は、周知の画像処理の手法を用いて、撮影部23により得られた撮影画像を処理する。 The control unit 21 also includes a processor for image processing, such as a DSP or GPU (Graphics Processing Unit), and a buffer memory that temporarily stores images to be processed. The control unit 21 processes the photographed image obtained by the photographing unit 23 using a well-known image processing method.

記憶部22は、フラッシュメモリ、EPROM(Erasable Programmable ROM)、EEPROM(Electrically Erasable Programmable ROM)等の不揮発性の半導体メモリを備えており、いわゆる二次記憶装置又は補助記憶装置としての役割を担う。記憶部22は、制御部21が各種処理を行うために使用するプログラム及びデータを記憶する。また、制御部21が各種処理を行うことにより生成又は取得するデータを記憶する。 The storage unit 22 includes a non-volatile semiconductor memory such as flash memory, EPROM (Erasable Programmable ROM), EEPROM (Electrically Erasable Programmable ROM), etc., and serves as a so-called secondary storage device or auxiliary storage device. The storage unit 22 stores programs and data used by the control unit 21 to perform various processes. It also stores data generated or acquired by the control unit 21 performing various processes.

撮影部23は、室内空間2を撮影することにより、室内空間2内の様子を表す撮影画像を取得する。具体的に説明すると、撮影部23は、赤外線で室内空間2を撮影する赤外線カメラを備える。赤外線カメラは、赤外線を集光するレンズ、レンズによる集光位置に配置された撮像素子、撮像素子により得られた画像を表す電気信号をデジタルデータに変換するA/D(Analog/Digital)変換器等を含む。撮影部23は、赤外線カメラにより室内空間2を撮影することにより、室内空間2の温度分布を表す熱画像を取得する。撮影部23は、撮影手段として機能する。 The photographing unit 23 acquires a photographed image representing the state inside the indoor space 2 by photographing the indoor space 2 . Specifically, the photographing unit 23 includes an infrared camera that photographs the indoor space 2 using infrared rays. An infrared camera consists of a lens that collects infrared light, an image sensor that is placed at the position where the lens collects light, and an A/D (Analog/Digital) converter that converts electrical signals representing the image obtained by the image sensor into digital data. etc. The photographing unit 23 obtains a thermal image representing the temperature distribution of the indoor space 2 by photographing the indoor space 2 with an infrared camera. The imaging unit 23 functions as imaging means.

回転駆動部24は、モータ、アクチュエータ等の駆動部材を備えており、撮影部23を回転させてその光軸の向きを変化させる。具体的に説明すると、回転駆動部24は、撮影部23を鉛直方向の回転軸の周りに回転させる。これにより、回転駆動部24は、撮影部23に室内空間2における広い範囲を撮影させる。回転駆動部24は、回転駆動手段として機能する。 The rotation drive unit 24 includes drive members such as motors and actuators, and rotates the photographing unit 23 to change the direction of the optical axis. Specifically, the rotation drive unit 24 rotates the photographing unit 23 around a vertical rotation axis. Thereby, the rotation drive unit 24 causes the photographing unit 23 to photograph a wide range in the indoor space 2 . The rotation driving section 24 functions as a rotation driving means.

通信部25は、空調制御装置30と通信するための通信インタフェースを備える。通信部25は、空調制御装置30との間で有線又は無線により通信可能に接続されており、有線LAN(Local Area Network)、無線LAN等の周知の通信規格に則って通信する。 The communication unit 25 has a communication interface for communicating with the air conditioning control device 30 . The communication unit 25 is communicably connected to the air conditioning control device 30 by wire or wirelessly, and communicates according to a known communication standard such as a wired LAN (Local Area Network) or wireless LAN.

図1に戻って、空調制御装置30は、複数の空調機40による室内空間2の空調を制御する装置である。空調制御装置30は、一例として、室内空間2に存在するユーザにより操作され、各空調機40に様々な指令を送信するリモコンであって、室内空間2の側壁に設置されている。 Returning to FIG. 1 , the air conditioning control device 30 is a device that controls air conditioning of the indoor space 2 by a plurality of air conditioners 40 . The air conditioning control device 30 is, for example, a remote controller operated by a user present in the indoor space 2 to transmit various commands to each air conditioner 40 , and is installed on the side wall of the indoor space 2 .

図4に示すように、空調制御装置30は、制御部31と、記憶部32と、ユーザインタフェース33と、通信部35と、を備える。これら各部は通信バスを介して接続されている。 As shown in FIG. 4 , the air conditioning control device 30 includes a control section 31 , a storage section 32 , a user interface 33 and a communication section 35 . These units are connected via a communication bus.

制御部31は、CPU、ROM及びRAMを備える。CPUは、中央処理装置、中央演算装置、プロセッサ、マイクロプロセッサ、マイクロコンピュータ、DSP等とも呼び、空調制御装置30の制御に係る処理及び演算を実行する中央演算処理部として機能する。制御部31において、CPUは、ROMに格納されているプログラム及びデータを読み出し、RAMをワークエリアとして用いて、空調制御装置30を統括制御する。 The control unit 31 includes a CPU, ROM and RAM. The CPU is also called a central processing unit, a central processing unit, a processor, a microprocessor, a microcomputer, a DSP, or the like, and functions as a central processing unit that executes processing and calculations related to control of the air conditioning control device 30 . In the control unit 31 , the CPU reads programs and data stored in the ROM, uses the RAM as a work area, and performs overall control of the air conditioning control device 30 .

記憶部32は、フラッシュメモリ、EPROM、EEPROM等の不揮発性の半導体メモリを備えており、いわゆる二次記憶装置又は補助記憶装置としての役割を担う。記憶部32は、制御部31が各種処理を行うために使用するプログラム及びデータを記憶する。また、記憶部32は、制御部31が各種処理を行うことにより生成又は取得するデータを記憶する。 The storage unit 32 includes a non-volatile semiconductor memory such as flash memory, EPROM, EEPROM, etc., and serves as a so-called secondary storage device or auxiliary storage device. The storage unit 32 stores programs and data used by the control unit 31 to perform various processes. The storage unit 32 also stores data generated or acquired by the control unit 31 performing various processes.

ユーザインタフェース33は、タッチパネル、スイッチ、押圧ボタン等の入力部と、LCD(Liquid Crystal Display)パネル、有機EL等の表示部と、を備える。ユーザインタフェース33は、入力部を介してユーザから操作入力を受け付け、また、表示部を介して表示画像を表示する。 The user interface 33 includes an input section such as a touch panel, switches, and push buttons, and a display section such as an LCD (Liquid Crystal Display) panel and organic EL. The user interface 33 receives an operation input from the user via the input section, and displays a display image via the display section.

通信部35は、複数の撮影装置20及び複数の空調機40を含む外部の装置と通信するための通信インタフェースを備える。通信部35は、各撮影装置20及び各空調機40との間で有線又は無線により通信可能に接続されており、有線LAN、無線LAN等の周知の通信規格に則って通信する。 The communication unit 35 includes a communication interface for communicating with external devices including the plurality of photographing devices 20 and the plurality of air conditioners 40 . The communication unit 35 is communicably connected to each photographing device 20 and each air conditioner 40 by wire or wirelessly, and communicates according to known communication standards such as wired LAN and wireless LAN.

図1に戻って、複数の空調機40のそれぞれは、空調対象の空間である室内空間2を空調する。各空調機40は、一例として、CO(二酸化炭素)、HFC(ハイドロフルオロカーボン)等を冷媒として用いたヒートポンプ式の空調設備である。Returning to FIG. 1, each of the plurality of air conditioners 40 air-conditions the indoor space 2, which is the space to be air-conditioned. Each air conditioner 40 is, for example, a heat pump air conditioner using CO 2 (carbon dioxide), HFC (hydrofluorocarbon), or the like as a refrigerant.

室外機41と室内機42とは、図示を省略するが、冷媒が流れる冷媒回路を介して接続されている。室外機41は、冷媒を圧縮して冷凍回路を循環させる圧縮機と、冷媒回路を流れる冷媒の方向を切り換える四方弁と、冷媒回路を流れる冷媒と室外の空気との間で熱交換を行う室外熱交換器と、冷媒回路を流れる冷媒を減圧して膨張させる膨張弁と、室外の空気を室外熱交換器に送る室外ファンと、を備える。室内機42は、冷媒回路を流れる冷媒と室内空間2の空気との間で熱交換を行う室内熱交換器と、室内空間2の空気を室内熱交換器に送る室内ファンと、を備える。 Although not shown, the outdoor unit 41 and the indoor unit 42 are connected via a refrigerant circuit through which refrigerant flows. The outdoor unit 41 includes a compressor that compresses a refrigerant and circulates it through the refrigeration circuit, a four-way valve that switches the direction of the refrigerant flowing through the refrigerant circuit, and an outdoor unit that exchanges heat between the refrigerant flowing through the refrigerant circuit and the outdoor air. It includes a heat exchanger, an expansion valve that decompresses and expands the refrigerant flowing through the refrigerant circuit, and an outdoor fan that sends outdoor air to the outdoor heat exchanger. The indoor unit 42 includes an indoor heat exchanger that exchanges heat between the refrigerant flowing through the refrigerant circuit and the air in the indoor space 2, and an indoor fan that sends the air in the indoor space 2 to the indoor heat exchanger.

室外機41と室内機42とは、いずれもCPU、ROM、RAM、通信インタフェース及び読み書き可能な不揮発性の半導体メモリを備えており、空調制御装置30から送信される空調制御信号に応じて強調動作し、空調装置40全体を制御する。具体的に説明すると、室外機41は、圧縮機の駆動周波数、四方弁の切り換え、室外ファンの回転速度、及び、膨張弁の開度を制御する。また、室内機42は、室内ファンの回転速度を制御する。これにより、室内空間2が空調される。 Both the outdoor unit 41 and the indoor unit 42 are equipped with a CPU, a ROM, a RAM, a communication interface, and a readable/writable non-volatile semiconductor memory, and perform an emphasizing operation according to an air conditioning control signal transmitted from the air conditioning control device 30. and controls the air conditioner 40 as a whole. Specifically, the outdoor unit 41 controls the drive frequency of the compressor, the switching of the four-way valve, the rotation speed of the outdoor fan, and the opening of the expansion valve. Also, the indoor unit 42 controls the rotational speed of the indoor fan. Thereby, the indoor space 2 is air-conditioned.

次に、図5を参照して、空調制御装置30の機能的な構成について説明する。空調制御装置30は、機能的に、気象データ取得部310と、温度分布取得部320と、人情報取得部330と、推定部350と、空調制御部360と、照明制御部370と、を備える。これらの各機能は、ソフトウェア、ファームウェア、又は、ソフトウェアとファームウェアとの組み合わせによって実現される。ソフトウェア及びファームウェアは、プログラムとして記述され、ROM又は記憶部32に格納される。そして、CPUが、ROM又は記憶部32に記憶されたプログラムを実行することによって、これらの各機能を実現する。 Next, a functional configuration of the air conditioning control device 30 will be described with reference to FIG. The air conditioning control device 30 functionally includes a weather data acquisition unit 310, a temperature distribution acquisition unit 320, a human information acquisition unit 330, an estimation unit 350, an air conditioning control unit 360, and a lighting control unit 370. . Each of these functions is implemented by software, firmware, or a combination of software and firmware. Software and firmware are written as programs and stored in the ROM or storage unit 32 . These functions are implemented by the CPU executing programs stored in the ROM or storage unit 32 .

また、空調制御装置30は、気象DB(データベース)410と、温度DB420と、在室DB430と、を備える。これらは記憶部32内の適宜の記憶領域に構築される。 The air conditioning control device 30 also includes a weather DB (database) 410 , a temperature DB 420 , and a room presence DB 430 . These are constructed in appropriate storage areas within the storage unit 32 .

気象データ取得部310は、気象サーバ50から気象データを取得する。気象データとは、天気、外気温、日射量、日照時間、風向き等のような、気象の予報及び実績に関するデータである。気象サーバ50は、気象庁、気象事業者等によって運営され、気象データを一般に利用可能に提供するデータサーバである。 The weather data acquisition unit 310 acquires weather data from the weather server 50 . Meteorological data is data relating to weather forecasts and performance, such as weather, outside temperature, amount of insolation, hours of sunshine, wind direction, and the like. The weather server 50 is a data server that is operated by the Japan Meteorological Agency, a weather service provider, and the like, and provides weather data for general use.

気象データ取得部310は、例えば1日に1回から数回程度の頻度で広域ネットワークを介して気象サーバ50と通信し、室内空間2の周囲の気象データ、言い換えると、室内空間2が存在する地域における天気、外気温等のデータを取得する。気象データ取得部310は、制御部31が通信部35と協働することにより実現される。気象データ取得部310は、気象データ取得手段として機能する。 The weather data acquisition unit 310 communicates with the weather server 50 via the wide area network once or several times a day, for example, and obtains weather data around the indoor space 2. In other words, the indoor space 2 exists. Acquire data such as local weather and outside temperature. The weather data acquisition unit 310 is implemented by the cooperation of the control unit 31 and the communication unit 35 . The weather data acquisition unit 310 functions as weather data acquisition means.

気象データ取得部310は、気象サーバ50から気象データを取得すると、取得した気象データを気象DB410に格納する。気象DB410は、気象データの履歴を記憶するデータベースである。具体的には図6に示すように、気象DB410は、室内空間2の周囲の外気温及び天気の気象データを、日時と対応付けて記憶している。気象DB410に記憶されている気象データは、気象サーバ50から気象データが取得される毎に更新される。 After acquiring the weather data from the weather server 50 , the weather data acquisition unit 310 stores the acquired weather data in the weather DB 410 . The weather DB 410 is a database that stores the history of weather data. Specifically, as shown in FIG. 6, the weather DB 410 stores weather data on the outside air temperature and weather around the indoor space 2 in association with the date and time. The weather data stored in the weather DB 410 is updated each time weather data is acquired from the weather server 50 .

より詳細には、気象データ取得部310は、気象データとして、将来に予測される気象予報データと、過去の実績を示す気象実績データと、を取得する。気象DB410に記憶される気象データのうち、現時点よりも過去の時点における気象データは気象実績データに相当し、現時点よりも将来の時点における気象データは気象予報データに相当する。気象データ取得部310は、気象サーバ50からある日時の気象実績データを取得すると、その日時の気象データとして既に気象DB410に記憶されている気象予報データを、取得した気象実績データに更新する。 More specifically, the weather data acquisition unit 310 acquires, as weather data, weather forecast data predicted in the future and actual weather data indicating past performance. Of the weather data stored in the weather DB 410, weather data at a point in time past the present time corresponds to actual weather data, and weather data at a time point in the future from the present time corresponds to weather forecast data. When the weather data acquisition unit 310 acquires the actual weather data for a certain date and time from the weather server 50, the weather forecast data already stored in the weather DB 410 as the weather data for that date and time is updated to the acquired actual weather data.

図5に戻って、温度分布取得部320は、室内空間2の温度分布を取得する。ここで、室内空間2の温度分布とは、室内空間2内における温度の空間的な拡がりを示す情報であって、室内空間2内の壁、床、窓等のような複数の位置の温度を示す情報である。温度分布取得部320は、撮影部23に赤外線で室内空間2を撮影させることにより、室内空間2の温度分布を取得する。 Returning to FIG. 5 , the temperature distribution acquisition section 320 acquires the temperature distribution of the indoor space 2 . Here, the temperature distribution in the indoor space 2 is information indicating the spatial spread of the temperature in the indoor space 2, and the temperature at a plurality of positions such as walls, floors, windows, etc. in the indoor space 2 is measured. This is the information shown. The temperature distribution acquisition unit 320 acquires the temperature distribution of the indoor space 2 by causing the imaging unit 23 to photograph the indoor space 2 with infrared rays.

具体的に説明すると、温度分布取得部320は、例えば1時間に1回程度の頻度で、室内空間2に設置されている複数の撮影装置20に撮影指令を送信する。各撮影装置20は、空調制御装置30から送信された撮影指令を受信すると、撮影部23により室内空間2を撮影する。これにより、各撮影装置20は、室内空間2における自装置の室内機42により空調されるエリアを赤外線で撮影した撮影画像を取得する。 Specifically, the temperature distribution acquisition unit 320 transmits a photographing command to the plurality of photographing devices 20 installed in the indoor space 2 at a frequency of about once per hour, for example. Each photographing device 20 photographs the indoor space 2 by the photographing unit 23 upon receiving the photographing command transmitted from the air conditioning control device 30 . As a result, each imaging device 20 obtains an infrared captured image of an area in the indoor space 2 that is air-conditioned by the indoor unit 42 of the imaging device 20 itself.

図7に、1つの撮影装置20により撮影された室内空間2の撮影画像51の例を示す。撮影画像51は、赤外線により撮影された画像であるため、室内空間2の温度分布、すなわち熱分布を表す熱画像である。一例として、撮影画像51からは、室内空間2における人、照明5及び窓が存在する領域の温度は、これら以外の領域とは異なる温度であることが確認できる。 FIG. 7 shows an example of a photographed image 51 of the indoor space 2 photographed by one photographing device 20. As shown in FIG. The photographed image 51 is an image photographed with infrared light, and is therefore a thermal image representing the temperature distribution, ie, heat distribution, of the indoor space 2 . As an example, it can be confirmed from the photographed image 51 that the temperature in the area where the person, the lighting 5 and the window exist in the indoor space 2 is different from the temperature in the area other than these areas.

各撮影装置20は、室内空間2を撮影すると、撮影により得られた撮影画像51を、通信部25を介して空調制御装置30に送信する。温度分布取得部320は、各撮影装置20から送信された撮影画像51を受信することで、室内空間2の温度分布を取得する。温度分布取得部320は、制御部31が通信部35と協働することにより実現される。温度分布取得部320は、温度分布取得手段として機能する。 After photographing the indoor space 2 , each photographing device 20 transmits a photographed image 51 obtained by photographing to the air conditioning control device 30 via the communication unit 25 . The temperature distribution acquisition unit 320 acquires the temperature distribution of the indoor space 2 by receiving the captured image 51 transmitted from each imaging device 20 . The temperature distribution acquisition unit 320 is implemented by the control unit 31 cooperating with the communication unit 35 . The temperature distribution acquisition unit 320 functions as temperature distribution acquisition means.

温度分布取得部320は、室内空間2の温度分布を取得すると、取得した温度分布により示される温度データを温度DB420に格納する。温度DB420は、温度データの履歴を記憶するデータベースである。具体的には図8に示すように、温度DB420は、室内空間2の温度分布のデータとして、室内空間2の壁、床、窓を含む複数の位置の温度を、その温度が取得された日時に対応付けて記憶している。温度DB420に記憶されている温度データは、温度分布取得部320により温度分布が取得される毎に更新される。 After acquiring the temperature distribution of the indoor space 2 , the temperature distribution acquiring unit 320 stores the temperature data indicated by the acquired temperature distribution in the temperature DB 420 . The temperature DB 420 is a database that stores the history of temperature data. Specifically, as shown in FIG. 8, the temperature DB 420 stores, as data of the temperature distribution in the indoor space 2, temperatures at a plurality of positions including walls, floors, and windows in the indoor space 2, and dates and times when the temperatures were acquired. are stored in association with . The temperature data stored in the temperature DB 420 is updated each time the temperature distribution acquisition unit 320 acquires the temperature distribution.

より詳細には、温度分布取得部320は、撮影部23を回転させながら撮影部23に室内空間2を撮影させる第1の撮影処理と、撮影部23の向きを室内空間2における特定の場所の方向に固定して撮影部23に室内空間2を撮影させる第2の撮影処理と、を実行する。 More specifically, the temperature distribution acquisition unit 320 performs a first photographing process in which the photographing unit 23 is caused to photograph the indoor space 2 while rotating the photographing unit 23, and a direction in which the photographing unit 23 is directed to a specific location in the indoor space 2. and a second photographing process of fixing the direction and allowing the photographing unit 23 to photograph the indoor space 2 .

温度分布取得部320は、予め定められたタイミングが到来した場合に第1の撮影処理を実行する。第1の撮影処理において、温度分布取得部320は、撮影部23を回転させながら撮影部23に室内空間2を撮影させる指令を各撮影装置20に送信する。 The temperature distribution acquisition unit 320 executes the first imaging process when a predetermined timing has arrived. In the first photographing process, the temperature distribution acquisition unit 320 transmits to each photographing device 20 a command to cause the photographing unit 23 to photograph the indoor space 2 while rotating the photographing unit 23 .

各撮影装置20は、空調制御装置30から送信された撮影指令を受信すると、回転駆動部24を駆動させて撮影部23の光軸の向きを変化させながら、室内空間2を撮影する。このように撮影部23を回転させることにより、室内空間2内の広い範囲を撮影した撮影画像を取得することができる。 Upon receiving a photographing command transmitted from the air conditioning control device 30 , each photographing device 20 photographs the indoor space 2 while driving the rotation driving section 24 and changing the orientation of the optical axis of the photographing section 23 . By rotating the photographing unit 23 in this way, it is possible to acquire a photographed image of a wide range in the indoor space 2 .

これに対して、温度分布取得部320は、予め定められたタイミングが到来していない場合、言い換えると第1の撮影処理を実行している時以外は、第2の撮影処理を実行する。第2の撮影処理において、温度分布取得部320は、撮影部23の向きを室内空間2における特定の場所の方向に固定して撮影部23に室内空間2を撮影させる指令を各撮影装置20に送信する。ここで、特定の場所とは、具体的には室内空間2における人の出入り口である。 On the other hand, the temperature distribution acquisition unit 320 executes the second photographing process when the predetermined timing does not come, in other words, except when the first photographing process is being executed. In the second photographing process, the temperature distribution acquisition unit 320 issues a command to each photographing device 20 to cause the photographing unit 23 to photograph the indoor space 2 by fixing the orientation of the photographing unit 23 in the direction of a specific location in the indoor space 2. Send. Here, the specific place is specifically a person's doorway in the indoor space 2 .

各撮影装置20は、空調制御装置30から送信された撮影指令を受信すると、回転駆動部24を駆動させて撮影部23の光軸の向きを出入り口の方向に向けて、室内空間2を撮影する。このように、第1の撮影処理を実行するタイミング以外の間は撮影部23の向きを出入り口に固定することにより、室内空間2に出入りする人を精度良く撮影することができる。 Each photographing device 20 receives a photographing command transmitted from the air-conditioning control device 30, drives the rotation driving unit 24, directs the optical axis of the photographing unit 23 toward the entrance, and photographs the indoor space 2. . In this manner, by fixing the direction of the photographing unit 23 to the doorway except for the timing of executing the first photographing process, it is possible to photograph a person entering and exiting the indoor space 2 with high accuracy.

図5に戻って、人情報取得部330は、撮影部23により撮影された室内空間2の撮影画像に基づいて、室内空間2に存在する人に関する人情報を取得する。人情報とは、室内空間2における人の有無、及び、人が存在する場合にその数、位置等を示す情報である。言い換えると、人情報取得部330は、人情報として、室内空間2における人の有無と、室内空間2に存在する人の数と、室内空間2に存在する人の位置と、を取得する。 Returning to FIG. 5 , the human information acquiring unit 330 acquires human information about people present in the indoor space 2 based on the photographed image of the indoor space 2 photographed by the photographing unit 23 . The human information is information indicating the presence or absence of people in the indoor space 2 and, if there are people, the number and positions of the people. In other words, the human information acquisition unit 330 acquires the presence or absence of people in the indoor space 2, the number of people in the indoor space 2, and the positions of people in the indoor space 2 as human information.

人情報取得部330は、温度分布取得部320により各撮影装置20から取得された赤外線による撮影画像を、周知の人認識の手法を用いて解析することで、撮影画像に人が含まれているか否かを判定する。人情報取得部330は、例えば図7に示した撮影画像51から、人の形状、動作等を識別することにより、人の有無を判定する。そして、人情報取得部330は、室内空間2に人が存在する場合に、その数及び位置の情報を取得する。 The human information acquisition unit 330 analyzes the infrared captured image acquired from each imaging device 20 by the temperature distribution acquisition unit 320 using a well-known human recognition method to determine whether a person is included in the captured image. determine whether or not The human information acquisition unit 330 determines the presence or absence of a person by identifying the shape, motion, etc. of the person from the photographed image 51 shown in FIG. 7, for example. Then, if there are people in the indoor space 2, the human information acquisition unit 330 acquires information on the number and positions of the people.

より詳細には、人情報取得部330は、第2の撮影処理において撮影された室内空間2の撮影画像に基づいて、室内空間2に人が入室したか否かを判定する。具体的に説明すると、人情報取得部330は、撮影部23の向きを室内空間2の出入り口の方向に固定した状態で撮影された撮影画像から、出入り口における人の有無を識別する。これにより、人情報取得部330は、出入り口から人が入室したか否かを判定する。出入り口を撮影することで、人が入室したか否かを精度良く判定することができる。 More specifically, the human information acquisition unit 330 determines whether or not a person has entered the indoor space 2 based on the photographed image of the indoor space 2 photographed in the second photographing process. Specifically, the human information acquisition unit 330 identifies the presence or absence of a person at the doorway from the captured image captured with the imaging unit 23 fixed in the direction of the doorway of the indoor space 2 . Accordingly, the human information acquisition unit 330 determines whether or not a person has entered the room through the doorway. By photographing the doorway, it is possible to accurately determine whether or not a person has entered the room.

人情報取得部330は、人情報を取得すると、取得した人情報により示される在室人数を在室DB430に格納する。在室DB430は、室内空間2に存在する人の数の履歴を記憶するデータベースである。具体的には図9に示すように、在室DB430は、在室人数のデータを、そのデータが取得された日時に対応付けて記憶している。在室DB430に記憶されている在室人数は、人情報取得部330により人情報が取得される毎に更新される。人情報取得部330は、制御部31が記憶部32と協働することにより実現される。人情報取得部330は、人情報取得手段として機能する。 Upon acquiring the human information, the human information acquiring unit 330 stores the number of people in the room indicated by the acquired human information in the room existing DB 430 . The in-room DB 430 is a database that stores a history of the number of people present in the indoor space 2 . Specifically, as shown in FIG. 9, the occupancy DB 430 stores data on the number of people in the room in association with the date and time when the data was obtained. The number of people in the room stored in the room DB 430 is updated each time the person information acquisition unit 330 acquires the person information. The human information acquisition unit 330 is implemented by the control unit 31 cooperating with the storage unit 32 . The human information acquisition unit 330 functions as human information acquisition means.

図5に戻って、推定部350は、気象データ取得部310により取得された気象データと、温度分布取得部320により取得された温度分布と、人情報取得部330により取得された人情報と、の入力を受けて、室内空間2に生じる熱負荷の分布を推定した推定情報を出力する。ここで、熱負荷とは、空調負荷とも呼び、空調機40が室内空間2を目標温度に保つために必要とする熱量を意味する。熱負荷は、室内空間2における温度に加えて、室内空間2の目標温度、及び、室内空間2に存在する人、壁、床、窓等の物体に依存する。 Returning to FIG. 5, the estimation unit 350 includes the weather data acquired by the weather data acquisition unit 310, the temperature distribution acquired by the temperature distribution acquisition unit 320, the human information acquired by the human information acquisition unit 330, , the estimation information obtained by estimating the distribution of the heat load generated in the indoor space 2 is output. Here, the thermal load is also called an air conditioning load, and means the amount of heat required for the air conditioner 40 to keep the indoor space 2 at the target temperature. In addition to the temperature in the indoor space 2 , the heat load depends on the target temperature of the indoor space 2 and objects such as people, walls, floors, windows, etc. existing in the indoor space 2 .

推定部350は、将来の時点において室内空間2に生じる熱負荷の分布を推定する。ここで、推定部350による熱負荷の分布の推定対象となる将来の時点は、具体的には、人が不在の状態から室内空間2に人が入室を開始することが予測される時点である。 The estimator 350 estimates the distribution of the heat load that will occur in the indoor space 2 at a future point in time. Here, the future time at which the estimation unit 350 estimates the distribution of the heat load is, specifically, the time at which it is predicted that a person will start entering the indoor space 2 from a state in which no person is present. .

例えば、室内空間2がオフィスビルの一室である場合には、推定対象となる将来の時点は、始業時刻の30分前に設定される。或いは、室内空間2が住宅の一室である場合には、推定対象となる将来の時点は、居住者の帰宅時刻に設定される。このような推定対象となる将来の時点は、特定の時刻に予め設定されても良いし、在室DB430に記憶されている過去の在室人数のデータから推定部350により推定される時刻に設定されても良い。 For example, if the indoor space 2 is a room in an office building, the future time point to be estimated is set to 30 minutes before the starting time. Alternatively, if the indoor space 2 is a room in a house, the future time point to be estimated is set to the resident's return home time. Such a future point in time to be estimated may be set in advance at a specific time, or may be set at a time estimated by the estimation unit 350 based on the past number of people in the room stored in the room DB 430. May be.

より詳細には、推定部350は、学習部380と熱負荷分布計算部390との機能を含んでいる。学習部380は、気象データ取得部310により取得された気象データ及び人情報取得部330により取得された人情報と、温度分布取得部320により取得された室内空間2の温度分布と、の関係を学習する。 More specifically, estimation unit 350 includes the functions of learning unit 380 and heat load distribution calculation unit 390 . The learning unit 380 determines the relationship between the weather data acquired by the weather data acquiring unit 310, the human information acquired by the human information acquiring unit 330, and the temperature distribution of the indoor space 2 acquired by the temperature distribution acquiring unit 320. learn.

学習部380は、気象DB410、温度DB420及び在室DB430のそれぞれに過去の期間に蓄積された履歴データを参照する。そして、学習部380は、これらのデータを教師データとして用いて、機械学習を実行することにより、学習済みモデル450を生成する。学習済みモデル450は、気象データ及び人情報の入力に対して、室内空間2の温度分布を出力するモデルである。一般的には、教師データが多いほど、すなわちより長い過去の期間のデータを学習対象として用いることで、学習の精度はより向上する。 The learning unit 380 refers to history data accumulated in the past period in each of the weather DB 410, the temperature DB 420, and the room presence DB 430. FIG. Then, the learning unit 380 generates a trained model 450 by executing machine learning using these data as teacher data. The learned model 450 is a model that outputs the temperature distribution of the indoor space 2 in response to inputs of weather data and human information. In general, the greater the amount of teacher data, that is, the more data in the past is used as the learning target, the higher the accuracy of learning.

一例として、学習部380は、ニューラルネットワークの手法を用いる。ニューラルネットワークは、入力層と出力層と少なくとも1つの中間層とを含み、入力層に入力された入力データに対して出力層から出力データを出力するモデルである。入力層に入力される入力データは、具体的には、外気温、天気等の気象データ、及び室内空間2における在室人数である。また、出力層から出力される出力データは、室内空間2の温度分布である。 As an example, the learning unit 380 uses a neural network technique. A neural network is a model that includes an input layer, an output layer, and at least one intermediate layer, and outputs output data from the output layer in response to input data that has been input to the input layer. The input data to be input to the input layer are, specifically, meteorological data such as outside air temperature and weather, and the number of people in the indoor space 2 . Also, the output data output from the output layer is the temperature distribution of the indoor space 2 .

学習部380は、気象DB410、温度DB420及び在室DB430にそれぞれ記憶されている過去の期間の気象実績データ、温度データ及び在室人数のデータを教師データとして用いて、ニューラルネットワークにおける各層の結合の重みを調整する。具体的に説明すると、学習部380は、気象DB410に記憶されている気象データと在室DB430に記憶されている在室人数とを入力層に入力データとして入力する。そして、学習部380は、入力データの入力に対して出力層から出力データとして出力される温度分布を、温度DB420に記憶されている温度データのうちの、入力層に入力された気象データ及び在室人数と同じ又は対応する日時の温度データと比較する。比較の結果、学習部380は、出力層から出力される温度分布と温度DB420に記憶されている温度データとの差が小さくなるように、誤差逆伝播法を用いて各層の結合の重みを調整する。 The learning unit 380 uses the actual weather data, the temperature data, and the number of people in the room in the past period stored in the weather DB 410, the temperature DB 420, and the room occupancy DB 430, respectively, as teacher data to determine the connection of each layer in the neural network. Adjust weights. Specifically, the learning unit 380 inputs the weather data stored in the weather DB 410 and the number of people in the room stored in the room DB 430 as input data to the input layer. Then, the learning unit 380 determines the temperature distribution output as output data from the output layer in response to the input of the input data, out of the temperature data stored in the temperature DB 420, the weather data input to the input layer and the current temperature distribution. Compare with temperature data for the same or corresponding date and time as the number of people in the room. As a result of the comparison, the learning unit 380 adjusts the coupling weight of each layer using the error backpropagation method so that the difference between the temperature distribution output from the output layer and the temperature data stored in the temperature DB 420 is small. do.

学習部380は、このような処理を、気象DB410、温度DB420及び在室DB430に記憶されている各日時のデータに対して実行する。これにより、学習部380は、気象データと人情報と温度分布との間の関係を学習し、気象データ及び人情報の入力に対して室内空間2の温度分布を出力する学習済みモデル450を生成する。学習部380は、制御部31が記憶部32と協働することにより実現される。学習部380は、学習手段として機能する。 The learning unit 380 performs such processing on data of each date and time stored in the weather DB 410 , the temperature DB 420 and the room presence DB 430 . As a result, the learning unit 380 learns the relationship between the weather data, the human information, and the temperature distribution, and generates a trained model 450 that outputs the temperature distribution of the indoor space 2 in response to the inputs of the weather data and the human information. do. The learning unit 380 is implemented by the cooperation of the control unit 31 and the storage unit 32 . The learning unit 380 functions as learning means.

熱負荷分布計算部390は、学習部380による学習結果に基づいて、将来の時点において室内空間2に生じる熱負荷の分布を計算する。第1に、熱負荷分布計算部390は、人情報取得部330により取得された室内空間2における人情報に基づいて、将来の時点において室内空間2に存在する人の数を推定する。 The heat load distribution calculator 390 calculates the heat load distribution that will occur in the indoor space 2 at a future point in time, based on the learning result of the learning unit 380 . First, based on the human information in the indoor space 2 acquired by the human information acquisition unit 330, the heat load distribution calculator 390 estimates the number of people present in the indoor space 2 in the future.

具体的に説明すると、熱負荷分布計算部390は、在室DB430に記憶されている在室人数の履歴情報を参照する。そして、熱負荷分布計算部390は、在室DB430に記憶されている在室人数のうちの、推定対象となる将来の時点に対応する日時の在室人数に基づいて、その将来の時点において室内空間2に存在する人の数を推定する。例えば、熱負荷分布計算部390は、在室DB430に記憶されている在室人数のうちの、推定対象となる将来の時点と時刻、曜日等が同じ日時の在室人数の過去の平均値を、その将来の時点において室内空間2に存在する人の数として推定する。 Specifically, the heat load distribution calculation unit 390 refers to the history information of the number of people in the room stored in the DB 430 in the room. Then, based on the number of people in the room at the date and time corresponding to the future time to be estimated, among the number of people in the room stored in the room DB 430, the heat load distribution calculation unit 390 calculates the number of people in the room at that future time. Estimate the number of people present in space 2. For example, the heat load distribution calculation unit 390 calculates the past average of the number of people in the room stored in the room DB 430 at the future point in time to be estimated, the time, the day of the week, etc. , as the number of people present in the indoor space 2 at that future time.

このようにして在室人数を推定すると、第2に、熱負荷分布計算部390は、推定された在室人数と、気象データ取得部310により取得された気象データのうちの気象予報データと、学習部380により学習された関係と、に基づいて、将来の時点における室内空間2の温度分布を推定する。 After estimating the number of people in the room in this way, secondly, the heat load distribution calculation unit 390 calculates the estimated number of people in the room, the weather forecast data among the weather data acquired by the weather data acquisition unit 310, Based on the relationship learned by the learning unit 380, the temperature distribution of the indoor space 2 at a future point in time is estimated.

具体的に説明すると、推定部350は、推定された在室人数と、気象DB410に記憶されているデータのうちの、推定対象となる将来の時点の気象予報データとを、入力データとして学習済みモデル450に入力する。そして、推定部350は、このような入力に対して学習済みモデル450から出力データとして出力される温度分布を、推定対象となる将来の時点における室内空間2の温度分布として推定する。 Specifically, the estimation unit 350 has learned the estimated number of people in the room and the future weather forecast data to be estimated from among the data stored in the weather DB 410 as input data. Input to model 450 . Then, the estimation unit 350 estimates the temperature distribution output from the learned model 450 as output data in response to such an input as the temperature distribution of the indoor space 2 at a future point in time to be estimated.

このようにして温度分布を推定すると、第3に、熱負荷分布計算部390は、学習済みモデル450により推定した温度分布から、予め定められた計算手順に従って熱負荷の分布を計算する。 After estimating the temperature distribution in this way, thirdly, the heat load distribution calculator 390 calculates the heat load distribution from the temperature distribution estimated by the learned model 450 according to a predetermined calculation procedure.

例えば、壁、床、窓等の熱負荷は、壁、床、窓等の温度と目標温度との温度差に、壁、床、窓等の面積と熱貫流率とを乗じることにより計算される。また、人の熱負荷は、一人当たりの顕熱及び潜熱に在室人数を乗じることにより計算される。そのため、熱負荷分布計算部390は、室内空間2に設けられている壁、床、窓等の情報と推定した在室人数とに基づいて、学習済みモデル450により推定した温度分布により示される各位置の温度を、室内空間2内の各位置における熱負荷に換算する。これにより、熱負荷分布計算部390は、将来において室内空間2に生じる熱負荷の分布を計算する。 For example, the heat load of walls, floors, windows, etc. is calculated by multiplying the temperature difference between the temperature of walls, floors, windows, etc. and the target temperature by the area of walls, floors, windows, etc. and the heat transmission coefficient. . Also, the human heat load is calculated by multiplying the sensible heat and latent heat per person by the number of people in the room. Therefore, the heat load distribution calculation unit 390 calculates the temperature distribution estimated by the learned model 450 based on the information on the walls, floors, windows, etc. provided in the indoor space 2 and the estimated number of people in the room. The temperature of the position is converted into a heat load at each position within the indoor space 2 . Thereby, the heat load distribution calculator 390 calculates the heat load distribution that will occur in the indoor space 2 in the future.

このように、気象予報データ、在室人数の推定結果、及び学習部380による学習結果を用いて、熱負荷分布計算部390は、室内空間2に生じる熱負荷の空間的な分布を計算する。熱負荷分布計算部390は、制御部31が記憶部32と協働することにより実現される。熱負荷分布計算部390は、熱負荷分布計算手段として機能する。 Thus, the heat load distribution calculator 390 calculates the spatial distribution of the heat load generated in the indoor space 2 using the weather forecast data, the estimated number of people in the room, and the learning result by the learning section 380 . The heat load distribution calculator 390 is implemented by the control unit 31 cooperating with the storage unit 32 . The heat load distribution calculator 390 functions as a heat load distribution calculator.

推定部350は、熱負荷分布計算部390により計算された熱負荷の分布を、将来の時点において室内空間2に生じる熱負荷の分布として推定する。そして、推定部350は、推定した熱負荷の分布を示す推定情報を、空調制御部360に出力する。推定部350は、制御部31が記憶部32と協働することにより実現される。推定部350は、推定手段として機能する。 The estimator 350 estimates the heat load distribution calculated by the heat load distribution calculator 390 as the heat load distribution that will occur in the indoor space 2 in the future. Then, estimation unit 350 outputs estimation information indicating the estimated heat load distribution to air conditioning control unit 360 . Estimation unit 350 is implemented by cooperation of control unit 31 and storage unit 32 . The estimator 350 functions as an estimator.

推定部350は、このような熱負荷の分布の推定処理を、室内空間2に人が入室を開始することが予測されるタイミングよりも予め定められた時間だけ前のタイミングで実行する。例えば図10に示すように、時刻T3において室内空間2に人が入室を開始することが予測される場合、時刻T3から予め定められた時間だけ前の時刻T1において、推定部350は、推定処理を実行する。予め定められた時間は、例えば30分、1時間等の長さの時間に予め設定される。 The estimating unit 350 executes such a process of estimating the heat load distribution at a timing that is a predetermined time before the timing at which people are expected to start entering the indoor space 2 . For example, as shown in FIG. 10, when it is predicted that a person will start entering the indoor space 2 at time T3, the estimation unit 350 performs the estimation process at time T1, which is a predetermined time before time T3. to run. The predetermined time is set in advance to a length of time such as 30 minutes, 1 hour, or the like.

図5に戻って、空調制御部360は、推定部350により出力された推定情報の入力を受けて、空調機40に室内空間2を空調させる空調制御信号を出力する。空調制御部360は、推定部350により出力された推定情報において推定された熱負荷の分布に応じた空調を空調機40に実行させるための空調制御信号を生成する。そして、空調制御部360は、通信部35を介して空調機40に生成した空調制御信号を送信することにより、空調機40に室内空間2を空調させる。空調制御部360は、制御部31が通信部35と協働することにより実現される。空調制御部360は、空調制御手段として機能する。 Returning to FIG. 5 , the air-conditioning control unit 360 receives input of the estimation information output by the estimation unit 350 and outputs an air-conditioning control signal for causing the air conditioner 40 to air-condition the indoor space 2 . The air conditioning control unit 360 generates an air conditioning control signal for causing the air conditioner 40 to perform air conditioning according to the heat load distribution estimated in the estimation information output by the estimation unit 350 . The air conditioning control unit 360 causes the air conditioner 40 to air the indoor space 2 by transmitting the generated air conditioning control signal to the air conditioner 40 via the communication unit 35 . The air conditioning control unit 360 is implemented by the control unit 31 cooperating with the communication unit 35 . Air conditioning control unit 360 functions as air conditioning control means.

具体的に説明すると、空調制御部360は、熱負荷の分布を推定した将来の時点よりも、推定部350により出力された推定情報において推定された熱負荷の分布に応じた長さの時間だけ前に、空調機40に室内空間2の空調を開始させる空調制御信号を出力する。例えば図10に示すように、時刻T3において人の入室が開始されることが予測される場合、空調制御部360は、時刻T3において室内空間2の温度が目標温度に達するように、時刻T3より前の時刻T2において、空調機40に室内空間2の空調を開始させる。 More specifically, the air conditioning control unit 360 controls the heat load distribution estimated in the estimation information output from the estimation unit 350 for a length of time corresponding to the estimated heat load distribution. First, an air conditioning control signal is output to cause the air conditioner 40 to start air conditioning of the indoor space 2 . For example, as shown in FIG. 10, when it is predicted that people will start entering the room at time T3, the air conditioning control unit 360 controls the temperature of the indoor space 2 to reach the target temperature at time T3. At the previous time T2, the air conditioner 40 is caused to start air conditioning the indoor space 2 .

時刻T3と時刻T2との間の時間長を、推定部350により推定された熱負荷の分布に応じて設定される。例えば、空調制御部360は、推定された熱負荷の分布により示される複数の位置の熱負荷の平均値がより大きい場合、室内空間2の温度を目標温度に変化させるのにより長い時間を必要とするため、時刻T3と時刻T2との間の時間長をより長く設定する。空調制御部360は、このように設定された時刻T2において、空調機40に予冷又は予暖を開始させる。 The length of time between time T3 and time T2 is set according to the heat load distribution estimated by estimation unit 350 . For example, the air conditioning control unit 360 may require a longer time to change the temperature of the indoor space 2 to the target temperature when the average value of the heat loads at a plurality of positions indicated by the estimated heat load distribution is larger. Therefore, the length of time between time T3 and time T2 is set longer. The air conditioning control unit 360 causes the air conditioner 40 to start precooling or prewarming at the time T2 thus set.

例えば時刻T2において予冷を開始した場合、室内空間2の壁温度は、図10において実線で示すように変化する。具体的に説明すると、室内空間2の壁温度は、時刻T1から時刻T2までは破線で示す外気温の上昇に伴って上昇する。その後、時刻T2において冷房を開始すると、壁温度は時刻T2から低下し始め、時刻T3において目標温度に達する。このように時刻T3に室内空間2の温度が目標温度に達することで、室内空間2に入室した人の快適性を向上させることができる。 For example, when precooling is started at time T2, the wall temperature of the indoor space 2 changes as indicated by the solid line in FIG. Specifically, the wall temperature of the indoor space 2 rises from time T1 to time T2 as the outside air temperature rises as indicated by the dashed line. After that, when cooling is started at time T2, the wall temperature starts to decrease at time T2 and reaches the target temperature at time T3. Since the temperature of the indoor space 2 reaches the target temperature at the time T3 in this way, the comfort of the person entering the indoor space 2 can be improved.

更に、空調制御部360は、室内空間2のうちの、推定部350により出力された推定情報において推定された熱負荷の分布により示される熱負荷がより大きい場所を、より強い強度で空調機40に空調させる空調制御信号を出力する。図11に、室内空間2が複数の室内機42により空調される場合における推定部350により推定された熱負荷の分布の例を示す。図11に示すように、斜線で示す領域60に熱溜まりが生じている場合、空調制御部360は、この領域60を、室内空間2内の領域60以外の領域よりも強い強度で冷房するように、複数の室内機42に空調制御信号を送信する。 Furthermore, the air-conditioning control unit 360 controls the location of the indoor space 2 where the heat load indicated by the heat load distribution estimated in the estimation information output by the estimation unit 350 is greater, with a stronger intensity. output an air conditioning control signal for air conditioning. FIG. 11 shows an example of the heat load distribution estimated by the estimation unit 350 when the indoor space 2 is air-conditioned by a plurality of indoor units 42 . As shown in FIG. 11 , when heat is accumulated in a shaded area 60 , the air-conditioning control unit 360 cools this area 60 with a higher intensity than areas other than the area 60 in the indoor space 2 . , an air conditioning control signal is transmitted to the plurality of indoor units 42 .

具体的に説明すると、空調制御部360は、複数の室内機42のうちの、熱溜まりが生じている領域60の内側又は最も近い位置に設置されている室内機42に、それ以外の室内機42よりも強い強度で冷房させる。或いは、空調制御部360は、各室内機42から吹き出される空調空気の方向を熱溜まりに向けても良い。このように位置による熱負荷の違いに応じて空調の強度を調整することで、室内空間2内における相対的に熱負荷が大きい領域をより短時間で目標温度に近付けることができる。 Specifically, the air-conditioning control unit 360 controls the indoor unit 42 that is installed inside or closest to the area 60 where the heat buildup is occurring among the plurality of indoor units 42, and controls the other indoor units 42 to It is cooled with a stronger intensity than 42. Alternatively, the air conditioning control unit 360 may direct the direction of the conditioned air blown out from each indoor unit 42 toward the heat pool. By adjusting the intensity of the air conditioning according to the difference in the heat load depending on the position in this way, the area in the indoor space 2 having a relatively large heat load can be brought closer to the target temperature in a shorter period of time.

図5に戻って、照明制御部370は、人情報取得部330により室内空間2に人が入室したと判定された場合、室内空間2の照明5を点灯させる。具体的に説明すると、照明制御部370は、人情報取得部330により出入り口の撮影画像から取得された人情報に基づいて、出入り口から室内空間2に入室する人の有無を判定する。そして、照明制御部370は、室内空間2に人が不在の状態から最初に人が入室したと判定された場合に、通信部35を介して照明5に照明制御信号を送信することにより、照明5を点灯させる。 Returning to FIG. 5 , when the human information acquiring unit 330 determines that a person has entered the indoor space 2 , the lighting control unit 370 turns on the lighting 5 in the indoor space 2 . Specifically, the lighting control unit 370 determines whether or not a person enters the indoor space 2 through the doorway based on the human information acquired by the human information acquisition unit 330 from the photographed image of the doorway. Then, when it is determined that a person first enters the indoor space 2 from a state in which no person is present, the lighting control unit 370 transmits a lighting control signal to the lighting 5 via the communication unit 35 to control the lighting. 5 is lit.

このように、人の入室に合わせて空調を制御することに加えて更に照明5を制御することで、室内空間2に入室する人の快適性をより向上させることができる。照明制御部370は、制御部31が通信部35と協働することにより実現される。照明制御部370は、照明制御手段として機能する。 In this way, by controlling the lighting 5 in addition to controlling the air conditioning according to the entry of people into the room, the comfort of the people entering the indoor space 2 can be further improved. The illumination control section 370 is implemented by the control section 31 cooperating with the communication section 35 . The lighting control section 370 functions as lighting control means.

以上のように構成された空調制御装置30において実行される空調制御処理の流れについて、図12に示すフローチャートを参照して、説明する。図12に示す空調制御処理は、空調システム1が室内空間2を正常に空調可能な状態において、適宜実行される。 The flow of the air conditioning control process executed by the air conditioning control device 30 configured as described above will be described with reference to the flowchart shown in FIG. The air-conditioning control process shown in FIG. 12 is appropriately executed in a state in which the air-conditioning system 1 can normally air-condition the indoor space 2 .

空調制御処理を開始すると、制御部31は、気象データ取得部310として機能し、気象サーバ50から気象データを取得する(ステップS1)。具体的に説明すると、制御部31は、1日に1回から数回程度の予め定められたタイミングで、気象サーバ50と通信し、気象予報データ及び気象実績データを取得する。制御部31は、取得した気象予報データ及び気象実績データを、気象DB410に保存する。 When the air conditioning control process is started, the control unit 31 functions as the weather data acquisition unit 310 and acquires weather data from the weather server 50 (step S1). More specifically, the control unit 31 communicates with the weather server 50 once or several times a day, and obtains weather forecast data and actual weather data. The control unit 31 stores the acquired weather forecast data and actual weather data in the weather DB 410 .

気象データを取得すると、制御部31は、例えば1時間に1回程度の頻度で到来する学習タイミングが到来したか否かを判定する(ステップS2)。学習タイミングが到来した場合(ステップS2;YES)、制御部31は、第1の撮影処理を実行する(ステップS3)。ステップS3における第1の撮影処理の詳細は、図13に示すフローチャートを参照して説明する。 After acquiring the weather data, the control unit 31 determines whether or not the learning timing, which comes once every hour, for example, has arrived (step S2). When the learning timing has arrived (step S2; YES), the control section 31 executes the first photographing process (step S3). Details of the first photographing process in step S3 will be described with reference to the flowchart shown in FIG.

図13に示す第1の撮影処理を開始すると、制御部31は、各撮影装置20の撮影部23を回転駆動させる(ステップS31)。そして、制御部31は、温度分布取得部320として機能し、各撮影装置20に室内空間2を撮影させることで、室内空間2の温度分布を取得する(ステップS32)。制御部31は、取得した温度分布により示される温度データを、温度DB420に保存する。 When the first photographing process shown in FIG. 13 is started, the control section 31 rotates the photographing section 23 of each photographing device 20 (step S31). Then, the control unit 31 functions as the temperature distribution acquisition unit 320 and acquires the temperature distribution of the indoor space 2 by causing each imaging device 20 to photograph the indoor space 2 (step S32). The control unit 31 saves the temperature data indicated by the acquired temperature distribution in the temperature DB 420 .

温度分布を取得すると、制御部31は、人情報取得部330として機能し、人情報を取得する(ステップS33)。具体的に説明すると、制御部31は、室内空間2を撮影することにより得られた撮影画像から、人の形状、動作等を識別し、室内空間2における人の有無を判定する。そして、制御部31は、室内空間2に人が存在する場合に、その数及び位置の情報を取得する。制御部31は、取得した人情報により示される在室人数を、在室DB430に保存する。 After obtaining the temperature distribution, the control unit 31 functions as the human information obtaining unit 330 and obtains the human information (step S33). More specifically, the control unit 31 identifies the shape, movement, etc. of a person from a photographed image obtained by photographing the indoor space 2 and determines whether or not there is a person in the indoor space 2 . Then, if there are people in the indoor space 2, the control unit 31 acquires information on the number and positions of the people. The control unit 31 saves the number of persons present in the room indicated by the acquired person information in the room presence DB 430 .

次に、制御部31は、学習部380として機能し、気象データ及び室内空間2における人情報と、室内空間2の温度分布と、の関係を学習する(ステップS34)。具体的に説明すると、制御部31は、気象DB410、温度DB420及び在室DB430に記憶されているデータを教師データとして用いて、機械学習を実行する。これにより、制御部31は、気象データ及び人情報の入力に対して温度分布を出力する学習済みモデル450を生成する。 Next, the control unit 31 functions as the learning unit 380 and learns the relationship between the weather data, human information in the indoor space 2, and the temperature distribution in the indoor space 2 (step S34). Specifically, the control unit 31 executes machine learning using data stored in the weather DB 410, the temperature DB 420, and the room presence DB 430 as teacher data. Thereby, the control unit 31 generates a trained model 450 that outputs a temperature distribution in response to inputs of weather data and human information.

次に、制御部31は、室内空間2における熱負荷の分布を推定するタイミングが到来したか否かを判定する(ステップS35)。熱負荷の分布を推定するタイミングは、具体的には推定対象となる将来の時点よりも予め定められた時間だけ前のタイミングであって、例えば図10に示した時刻T1である。 Next, the controller 31 determines whether or not the timing for estimating the heat load distribution in the indoor space 2 has arrived (step S35). The timing for estimating the heat load distribution is, specifically, a timing earlier than a future point of time to be estimated by a predetermined time, such as time T1 shown in FIG.

熱負荷の分布を推定するタイミングが到来した場合(ステップS35;YES)、制御部31は、熱負荷分布計算部390として機能し、推定対象となる将来の時点における熱負荷の分布を推定する(ステップS36)。具体的に説明すると、制御部31は、推定対象となる将来の時点における在室人数を推定し、推定した在室人数、気象予報データ、及びステップS34で生成された学習済みモデル450に基づいて、推定対象となる将来の時点における温度分布を推定し、推定した温度分布から予め定められた計算手順に従って熱負荷の分布を計算する。 When the timing for estimating the heat load distribution has arrived (step S35; YES), the control unit 31 functions as the heat load distribution calculation unit 390, and estimates the heat load distribution at a future point in time to be estimated ( step S36). Specifically, the control unit 31 estimates the number of people in the room at a future point in time to be estimated, and based on the estimated number of people in the room, the weather forecast data, and the learned model 450 generated in step S34, , the temperature distribution at a future point in time to be estimated is estimated, and the heat load distribution is calculated from the estimated temperature distribution according to a predetermined calculation procedure.

熱負荷分布を推定すると、制御部31は、空調制御部360として機能し、推定した熱負荷の分布に基づいて、室内空間2の予冷又は予暖を実行する(ステップS37)。具体的に説明すると、制御部31は、推定した熱負荷の分布に応じて、予冷又は予暖を開始するタイミングを設定する。そして、制御部31は、設定したタイミングにおいて、空調機40に空調制御信号を送信し、室内空間2の予冷又は予暖を開始させる。 After estimating the heat load distribution, the control unit 31 functions as the air conditioning control unit 360, and pre-cools or pre-warms the indoor space 2 based on the estimated heat load distribution (step S37). Specifically, the control unit 31 sets the timing to start precooling or preheating according to the estimated heat load distribution. Then, the control unit 31 transmits an air conditioning control signal to the air conditioner 40 at the set timing to start precooling or prewarming of the indoor space 2 .

これに対して、熱負荷の分布を推定するタイミングが到来していない場合(ステップS35;NO)、制御部31は、ステップS36,S37の処理をスキップする。以上により、図13に示した第1の撮影処理は終了する。 On the other hand, if the timing for estimating the heat load distribution has not arrived (step S35; NO), the control unit 31 skips the processes of steps S36 and S37. Thus, the first photographing process shown in FIG. 13 ends.

図12に戻って、ステップS2において学習タイミングが到来していない場合(ステップS2;NO)、制御部31は、第2の撮影処理を実行する(ステップS4)。ステップS4における第2の撮影処理の詳細は、図14に示すフローチャートを参照して説明する。 Returning to FIG. 12, if the learning timing has not arrived in step S2 (step S2; NO), the control section 31 executes the second photographing process (step S4). Details of the second photographing process in step S4 will be described with reference to the flowchart shown in FIG.

図14に示す第2の撮影処理を開始すると、制御部31は、各撮影装置20の撮影部23の向きを出入り口の方向に向けて固定する(ステップS41)。そして、制御部31は、温度分布取得部320として機能し、撮影部23に出入り口を撮影させることにより、出入り口が設けられた空間の温度分布を取得する(ステップS42)。 When the second photographing process shown in FIG. 14 is started, the control section 31 fixes the direction of the photographing section 23 of each photographing device 20 toward the doorway (step S41). Then, the control unit 31 functions as the temperature distribution acquisition unit 320 and acquires the temperature distribution of the space where the entrance is provided by causing the imaging unit 23 to photograph the entrance (step S42).

温度分布を取得すると、制御部31は、人情報取得部330として機能し、人情報を取得する(ステップS43)。具体的に説明すると、制御部31は、出入り口を撮影することにより得られた撮影画像から、人の形状、動作等を識別し、室内空間2における人の有無を判定する。そして、制御部31は、室内空間2に人が存在する場合に、その数及び位置の情報を取得する。制御部31は、取得した人情報により示される在室人数を、在室DB430に保存する。 After obtaining the temperature distribution, the control unit 31 functions as the human information obtaining unit 330 and obtains the human information (step S43). More specifically, the control unit 31 identifies the shape, movement, etc. of a person from a photographed image obtained by photographing the doorway, and determines whether or not there is a person in the indoor space 2 . Then, if there are people in the indoor space 2, the control unit 31 acquires information on the number and positions of the people. The control unit 31 saves the number of persons present in the room indicated by the acquired person information in the room presence DB 430 .

人情報を取得すると、制御部31は、取得した人情報に基づいて、室内空間2への人の入室を検出したか否かを判定する(ステップS44)。入室を検出した場合(ステップS44;YES)、制御部31は、照明制御部370として機能し、照明5を点灯させる(ステップS45)。 After acquiring the human information, the control unit 31 determines whether or not the entry of a person into the indoor space 2 has been detected based on the acquired human information (step S44). When entry into the room is detected (step S44; YES), the controller 31 functions as the lighting controller 370 and turns on the lighting 5 (step S45).

これに対して、入室を検出していない場合(ステップS44;NO)、制御部31は、ステップS45の処理をスキップする。以上により、図14に示した第2の撮影処理は終了する。 On the other hand, if entry into the room is not detected (step S44; NO), the control unit 31 skips the process of step S45. As described above, the second photographing process shown in FIG. 14 ends.

図12に戻って、制御部31は、第1又は第2の撮影処理を実行すると、制御結果を記憶部32に保存する(ステップS5)。その後、制御部31は、処理をステップS1に戻し、ステップS1~S5の処理を繰り返す。このように、制御部31は、空調システム1が正常に動作可能な間、上述した第1の撮影処理又は第2の撮影処理を繰り返し実行する。 Returning to FIG. 12, after executing the first or second imaging process, the control unit 31 saves the control result in the storage unit 32 (step S5). After that, the control unit 31 returns the process to step S1, and repeats the processes of steps S1 to S5. In this manner, the control unit 31 repeatedly executes the above-described first photographing process or second photographing process while the air conditioning system 1 can operate normally.

以上説明したように、実施の形態1に係る空調制御装置30は、気象データと室内空間2の温度分布と室内空間2の人情報とを取得し、取得した気象データと温度分布と人情報とに基づいて室内空間2に生じる熱負荷の分布を推定し、推定した熱負荷の分布に基づいて空調機40に室内空間2を空調させる。このように、実施の形態1に係る空調制御装置30は、熱負荷の分布を推定するため、室内空間2内における熱負荷の位置による違いに応じた空調制御が可能になる。その結果、室内空間2を適切に空調することができ、室内空間2の快適性を向上させることができる。 As described above, the air conditioning control device 30 according to Embodiment 1 acquires the weather data, the temperature distribution of the indoor space 2, and the human information of the indoor space 2, and combines the acquired weather data, temperature distribution, and human information. , and the indoor space 2 is air-conditioned by the air conditioner 40 based on the estimated heat load distribution. Thus, since the air conditioning control device 30 according to Embodiment 1 estimates the distribution of the heat load, it is possible to perform the air conditioning control according to the difference in the position of the heat load in the indoor space 2 . As a result, the indoor space 2 can be appropriately air-conditioned, and the comfort of the indoor space 2 can be improved.

(実施の形態2)
次に、本発明の実施の形態2について説明する。
(Embodiment 2)
Next, Embodiment 2 of the present invention will be described.

上記実施の形態1では、温度分布取得部320は、予め定められたタイミングが到来した場合に第1の撮影処理を実行し、それ以外の場合に第2の撮影処理を実行した。これに対して、実施の形態2では、温度分布取得部320は、特定の場所における温度が、室内空間2における特定の場所以外の場所と比べてより大きく変化する時に、第2の撮影処理を実行する。 In Embodiment 1 described above, the temperature distribution acquisition unit 320 executes the first imaging process when a predetermined timing arrives, and executes the second imaging process otherwise. On the other hand, in Embodiment 2, the temperature distribution acquisition unit 320 performs the second imaging process when the temperature in the specific location changes more greatly than the temperature in the indoor space 2 other than the specific location. Run.

実施の形態2において、特定の場所は、特定の時間において特定の場所以外の場所よりも、単位時間当たりに大きな温度変化が予測される場所である。一例として、特定の場所は、例えば室内空間2に設けられている窓である。また、特定の時間は、朝方又は夕方である。 In Embodiment 2, the specific place is a place where a larger temperature change per unit time is predicted than other places than the specific place at the specific time. As an example, the specific place is a window provided in the indoor space 2, for example. Also, the specific time is early in the morning or late in the evening.

具体的に説明すると、窓は朝方又は夕方に日光に大きく照らされるため、室内空間2内の窓以外の場所に比べて、短時間で急激に温度変化する傾向がある。そのため、温度分布取得部320は、朝方又は夕方の時間帯になると、撮影部23を回転駆動させてその向きを窓の方向に向けて固定する。そして、温度分布取得部320は、窓が設けられた空間を撮影部23に撮影させることにより、その温度分布を取得する。 More specifically, the windows tend to undergo rapid temperature changes in a short period of time compared to places other than the windows in the indoor space 2 because the windows are greatly illuminated by sunlight in the morning or evening. Therefore, in the morning or evening hours, the temperature distribution acquisition unit 320 rotates the photographing unit 23 and fixes its orientation toward the window. Then, the temperature distribution acquisition unit 320 acquires the temperature distribution by causing the imaging unit 23 to photograph the space provided with the window.

このように、実施の形態2に係る空調制御装置30は、室内空間2内の温度変化し易い場所の方向に撮影部23の向きを固定させることにより、その場所の温度データを詳細に取得することができる。その結果、より精度良く熱負荷の分布を推定することができ、より適切な空調の制御を実現することができる。 As described above, the air-conditioning control device 30 according to the second embodiment acquires detailed temperature data of the place by fixing the orientation of the photographing unit 23 in the direction of the place in the indoor space 2 where the temperature is likely to change. be able to. As a result, the heat load distribution can be estimated more accurately, and more appropriate air conditioning control can be achieved.

(実施の形態3)
次に、本発明の実施の形態3について説明する。
(Embodiment 3)
Next, Embodiment 3 of the present invention will be described.

実施の形態3では、各撮影装置20は、回転駆動部24により撮影部23を回転させる回転速度を、室内空間2に人が存在しているか否かに応じて変化させる。具体的に説明すると、室内空間2に人が存在している場合、撮影部23を高速で回転させると、騒音により快適性を低下させる。これに対して、室内空間2に人が存在していない場合、騒音の問題は生じない。また、室内空間2に人が存在していない場合、人の入室を監視するために、できるだけ長い時間、撮影部23の向きは出入り口の方向に固定されることが望ましい。 In Embodiment 3, each photographing device 20 changes the rotation speed at which the photographing unit 23 is rotated by the rotation driving unit 24 depending on whether or not there is a person in the indoor space 2 . Specifically, when there are people in the indoor space 2, if the imaging unit 23 is rotated at high speed, the noise reduces comfort. On the other hand, when there is no person in the indoor space 2, no noise problem occurs. In addition, when there is no person in the indoor space 2, it is desirable that the direction of the imaging unit 23 is fixed in the direction of the doorway for as long as possible in order to monitor the entry of people.

そのため、温度分布取得部320は、第1の撮影処理において、室内空間2に人が存在していない場合には、室内空間2に人が存在している場合よりも高速で撮影部23を回転させながら撮影部23に室内空間2を撮影させる。 Therefore, in the first photographing process, the temperature distribution acquisition unit 320 rotates the photographing unit 23 at a higher speed when there is no person in the indoor space 2 than when there is a person in the indoor space 2. The photographing part 23 is caused to photograph the indoor space 2 while the camera is being moved.

具体的に説明すると、温度分布取得部320は、人情報取得部330により取得された人情報に基づいて、室内空間2における人の有無を判定する。判定の結果、温度分布取得部320は、室内空間2に人が存在していない場合には、室内空間2に人が存在している場合よりも撮影部23の回転速度を高速に設定して、第1の撮影処理を実行する。これにより、第1の撮影処理に要する時間を短縮することができ、その他の時間を人の入室の監視に充てることができる。そのため、照明5の制御の即時性を向上させることができる。 Specifically, the temperature distribution acquisition unit 320 determines whether or not there is a person in the indoor space 2 based on the human information acquired by the human information acquisition unit 330 . As a result of the determination, the temperature distribution acquisition unit 320 sets the rotation speed of the photographing unit 23 to be higher when there is no person in the indoor space 2 than when there is a person in the indoor space 2. , the first photographing process is executed. As a result, the time required for the first photographing process can be shortened, and the other time can be used for monitoring the entry of people into the room. Therefore, the immediacy of control of the lighting 5 can be improved.

(変形例)
以上、本発明の実施の形態を説明したが、本発明を実施するにあたっては、種々の形態による変形及び応用が可能である。
(Modification)
Although the embodiments of the present invention have been described above, various modifications and applications are possible in carrying out the present invention.

例えば、上記実施の形態では、温度分布取得部320は、撮影部23に室内空間2を撮影させることにより、室内空間2の温度分布を取得した。しかしながら、本発明において、室内空間2内の異なる複数の位置に温度センサが設置されており、温度分布取得部320は、これらの温度センサによる温度計測結果を取得することにより、室内空間2の温度分布を取得しても良い。 For example, in the above-described embodiment, the temperature distribution acquisition unit 320 acquires the temperature distribution of the indoor space 2 by causing the imaging unit 23 to photograph the indoor space 2 . However, in the present invention, temperature sensors are installed at a plurality of different positions in the indoor space 2, and the temperature distribution acquisition unit 320 acquires the temperature measurement results of these temperature sensors to obtain the temperature of the indoor space 2. You can get the distribution.

上記実施の形態では、人情報取得部330は、撮影部23により撮影された室内空間2の撮影画像に基づいて、室内空間2における人情報を取得した。しかしながら、本発明において、室内空間2内に少なくとも1つの人感センサが設置されており、人情報取得部330は、少なくとも1つの人感センサによる人検知結果を取得することにより、室内空間2における人情報を取得しても良い。 In the above embodiment, the human information acquiring section 330 acquires the human information in the indoor space 2 based on the photographed image of the indoor space 2 photographed by the photographing section 23 . However, in the present invention, at least one human sensor is installed in the indoor space 2, and the human information acquisition unit 330 acquires the human detection result from the at least one human sensor, thereby Personal information may be obtained.

上記実施の形態では、空調制御装置30は学習部380を備えていた。しかしながら、本発明において、学習部380の機能は、空調制御装置30に備えられることに限らず、空調制御装置30の外部の装置に備えられても良い。その場合、推定部350は、外部の装置による学習結果を外部の装置から通信部35を介して取得する。そして、推定部350は、取得した学習結果に基づいて、室内空間2に生じる熱負荷の分布を推定する。学習部380の機能を備えないことで、空調制御装置30の構成をより簡略化することができる。 In the above embodiment, the air conditioning control device 30 has the learning section 380 . However, in the present invention, the function of the learning unit 380 is not limited to being provided in the air conditioning control device 30 and may be provided in a device external to the air conditioning control device 30 . In that case, the estimation unit 350 acquires the learning result by the external device from the external device via the communication unit 35 . Then, the estimation unit 350 estimates the distribution of the heat load generated in the indoor space 2 based on the obtained learning result. By not providing the function of the learning unit 380, the configuration of the air conditioning control device 30 can be further simplified.

上記実施の形態では、学習部380は、ニューラルネットワークを用いて、気象データ及び室内空間2における人情報と室内空間2の温度分布との関係を学習した。しかしながら、本発明において、学習部380は、ニューラルネットワークに限らず、他の機械学習の手法を用いても良い。例えば、学習部380は、サポートベクターマシンによる回帰分析の手法を用いて、気象データ及び室内空間2における人情報と室内空間2の温度分布との関係を学習しても良い。 In the above embodiment, learning unit 380 learned the relationship between weather data, human information in indoor space 2, and temperature distribution in indoor space 2 using a neural network. However, in the present invention, the learning unit 380 is not limited to the neural network, and may use other machine learning methods. For example, the learning unit 380 may learn the relationship between weather data and human information in the indoor space 2 and the temperature distribution in the indoor space 2 using a regression analysis technique using a support vector machine.

上記実施の形態では、学習部380は、気象データ及び室内空間2における人情報と室内空間2の温度分布との関係を学習した。言い換えると、上記実施の形態では、熱負荷分布計算部390により温度分布から熱負荷の分布を計算する処理は、学習部380による学習処理の後に実行された。しかしながら、本発明において、温度分布から熱負荷の分布を計算する処理は、学習部380による学習処理の前に実行されても良い。この場合、学習部380は、温度DB420に記憶されている温度データから、予め定められた計算手順に従って熱負荷の分布を計算する。そして、学習部380は、気象DB410に記憶されている気象実績データ及び在室DB430に記憶されている在室人数のデータと、計算した熱負荷の分布と、の間の関係を学習し、学習済みモデル450を生成する。熱負荷分布計算部390は、気象予報データと、将来の時点において推定される在室人数と、学習済みモデル450と、に基づいて、将来の時点における熱負荷の分布を計算する。このように、気象データ、温度分布及び人情報から熱負荷の分布を推定する処理の詳細は、上記の実施の形態に限らない。 In the above embodiment, the learning unit 380 learned the relationship between weather data, human information in the indoor space 2 , and the temperature distribution in the indoor space 2 . In other words, in the above embodiment, the process of calculating the heat load distribution from the temperature distribution by the heat load distribution calculator 390 was performed after the learning process by the learning section 380 . However, in the present invention, the process of calculating the heat load distribution from the temperature distribution may be executed before the learning process by the learning section 380. In this case, the learning unit 380 calculates the heat load distribution from the temperature data stored in the temperature DB 420 according to a predetermined calculation procedure. Then, the learning unit 380 learns the relationship between the actual weather data stored in the weather DB 410, the data on the number of people in the room stored in the room DB 430, and the calculated heat load distribution. Generate a finished model 450 . The heat load distribution calculator 390 calculates the heat load distribution at a future point in time based on the weather forecast data, the estimated number of people in the room at the future point in time, and the learned model 450 . Thus, the details of the process of estimating the heat load distribution from the weather data, temperature distribution, and human information are not limited to the above embodiment.

上記実施の形態では、空調システム1は、複数の撮影装置20と複数の空調機40とを備えていた。しかしながら、本発明において、空調システム1に備えられる撮影装置20と空調機40の数は、1つであっても良い。また、撮影装置20は、室内空間2内における必要な範囲の温度分布を取得することができるものであれば、撮影部23を回転駆動させることができなくても良い。また、より構成を簡略化するために、空調制御装置30は、照明制御部370の機能を備えていなくても良い。 In the above-described embodiment, the air conditioning system 1 includes the plurality of photographing devices 20 and the plurality of air conditioners 40 . However, in the present invention, the number of the photographing device 20 and the air conditioner 40 provided in the air conditioning system 1 may be one. Further, if the photographing device 20 can acquire the temperature distribution within the required range in the indoor space 2, the photographing unit 23 does not have to be rotationally driven. Also, in order to simplify the configuration, the air conditioning control device 30 does not have to have the function of the lighting control section 370 .

上記実施の形態では、制御部31において、CPUがROM又は記憶部32に記憶されたプログラムを実行することによって、図5に示した各部として機能した。しかしながら、本発明において、制御部31は、専用のハードウェアであってもよい。専用のハードウェアとは、例えば単一回路、複合回路、プログラム化されたプロセッサ、ASIC(Application Specific Integrated Circuit)、FPGA(Field-Programmable Gate Array)、又は、これらの組み合わせ等である。制御部31が専用のハードウェアである場合、各部の機能それぞれを個別のハードウェアで実現してもよいし、各部の機能をまとめて単一のハードウェアで実現してもよい。 In the above embodiment, the CPU in the control unit 31 functions as each unit shown in FIG. 5 by executing the program stored in the ROM or the storage unit 32 . However, in the present invention, the controller 31 may be dedicated hardware. Dedicated hardware is, for example, a single circuit, a composite circuit, a programmed processor, an ASIC (Application Specific Integrated Circuit), an FPGA (Field-Programmable Gate Array), or a combination thereof. When the control unit 31 is dedicated hardware, each function of each unit may be realized by separate hardware, or the functions of each unit may be collectively realized by single hardware.

また、各部の機能のうち、一部を専用のハードウェアによって実現し、他の一部をソフトウェア又はファームウェアによって実現してもよい。このように、制御部31は、ハードウェア、ソフトウェア、ファームウェア、又は、これらの組み合わせによって、上述の各機能を実現することができる。 Also, some of the functions of each unit may be realized by dedicated hardware, and other parts may be realized by software or firmware. In this way, the control unit 31 can implement each function described above by hardware, software, firmware, or a combination thereof.

本発明に係る空調制御装置30の動作を規定する動作プログラムを既存のパーソナルコンピュータ又は情報端末装置等のコンピュータに適用することで、当該コンピュータを、本発明に係る撮影装置20又は空調制御装置30として機能させることも可能である。 By applying an operation program that defines the operation of the air conditioning control device 30 according to the present invention to a computer such as an existing personal computer or an information terminal device, the computer can be used as the imaging device 20 or the air conditioning control device 30 according to the present invention. It is also possible to make it work.

また、このようなプログラムの配布方法は任意であり、例えば、CD-ROM(Compact Disk ROM)、DVD(Digital Versatile Disk)、MO(Magneto Optical Disk)、又は、メモリカード等のコンピュータ読み取り可能な記録媒体に格納して配布してもよいし、インターネット等の通信ネットワークを介して配布してもよい。 Any method of distributing such programs may be used. For example, a CD-ROM (Compact Disk ROM), a DVD (Digital Versatile Disk), an MO (Magneto Optical Disk), or a computer-readable recording medium such as a memory card may be used. It may be stored in a medium and distributed, or may be distributed via a communication network such as the Internet.

本発明は、本発明の広義の精神と範囲を逸脱することなく、様々な実施の形態及び変形が可能とされるものである。また、上述した実施の形態は、この発明を説明するためのものであり、本発明の範囲を限定するものではない。すなわち、本発明の範囲は、実施の形態ではなく、請求の範囲によって示される。そして請求の範囲内及びそれと同等の発明の意義の範囲内で施される様々な変形が、この発明の範囲内とみなされる。 The present invention is capable of various embodiments and modifications without departing from the broader spirit and scope of the invention. Moreover, the embodiment described above is for explaining the present invention, and does not limit the scope of the present invention. That is, the scope of the present invention is indicated by the claims rather than the embodiments. Various modifications made within the scope of the claims and within the meaning of the invention equivalent thereto are considered to be within the scope of the present invention.

本発明は、空調システム等に好適に採用され得る。 INDUSTRIAL APPLICATION This invention can be suitably employ|adopted for an air-conditioning system etc.

1 空調システム、2 室内空間、5 照明、10 空調制御システム、20 撮影装置、21 制御部、22 記憶部、23 撮影部、24 回転駆動部、25 通信部、30 空調制御装置、31 制御部、32 記憶部、33 ユーザインタフェース、35 通信部、40 空調機、41 室外機、42 室内機、50 気象サーバ、51 撮影画像、60 領域、310 気象データ取得部、320 温度分布取得部、330 人情報取得部、350 推定部、360 空調制御部、370 照明制御部、380 学習部、390 熱負荷分布計算部、410 気象DB、420 温度DB、430 在室DB、450 学習済みモデル 1 air-conditioning system, 2 indoor space, 5 lighting, 10 air-conditioning control system, 20 photographing device, 21 control unit, 22 storage unit, 23 photographing unit, 24 rotation driving unit, 25 communication unit, 30 air-conditioning control device, 31 control unit, 32 storage unit, 33 user interface, 35 communication unit, 40 air conditioner, 41 outdoor unit, 42 indoor unit, 50 weather server, 51 photographed image, 60 area, 310 weather data acquisition unit, 320 temperature distribution acquisition unit, 330 human information Acquisition unit 350 Estimation unit 360 Air conditioning control unit 370 Lighting control unit 380 Learning unit 390 Heat load distribution calculation unit 410 Weather DB 420 Temperature DB 430 In-room DB 450 Learned model

Claims (11)

空調機による室内空間の空調を制御する空調制御装置であって、
気象データを取得する気象データ取得手段と、
赤外線により前記室内空間を撮影する撮影手段に前記室内空間を撮影させることにより、前記室内空間の温度分布を取得する温度分布取得手段と、
前記撮影手段により撮影された前記室内空間の撮影画像に基づいて、前記室内空間における人に関する人情報を取得する人情報取得手段と、
前記気象データ取得手段により取得された前記気象データと、前記温度分布取得手段により取得された前記温度分布と、前記人情報取得手段により取得された前記人情報と、の入力を受けて、前記室内空間に生じる熱負荷の分布を推定した推定情報を出力する推定手段と、
前記推定手段により出力された前記推定情報の入力を受けて、前記空調機に前記室内空間を空調させる空調制御信号を出力する空調制御手段と、を備え、
前記温度分布取得手段は、前記室内空間に人が存在していない場合には、前記室内空間に人が存在している場合よりも高速で前記撮影手段を回転させながら前記撮影手段に前記室内空間を撮影させる、
空調制御装置。
An air conditioning control device for controlling air conditioning of an indoor space by an air conditioner,
Meteorological data acquisition means for acquiring meteorological data;
a temperature distribution acquiring means for acquiring a temperature distribution of the indoor space by causing a photographing means for photographing the indoor space with infrared rays to photograph the indoor space ;
human information acquiring means for acquiring human information about a person in the indoor space based on the photographed image of the indoor space photographed by the photographing means;
receiving input of the weather data acquired by the weather data acquisition means, the temperature distribution acquired by the temperature distribution acquisition means, and the human information acquired by the human information acquisition means, an estimating means for outputting estimated information obtained by estimating the distribution of the heat load generated in the space;
air conditioning control means for receiving input of the estimated information output by the estimation means and outputting an air conditioning control signal for causing the air conditioner to air condition the indoor space ;
The temperature distribution acquiring means rotates the photographing means at a higher speed than when there is a person in the indoor space when no person exists in the indoor space, and the temperature distribution obtaining means rotates the photographing means to capture the temperature of the indoor space. to shoot the
Air conditioning controller.
前記温度分布取得手段は、前記撮影手段を回転させながら前記撮影手段に前記室内空間を撮影させる第1の撮影処理と、前記撮影手段の向きを前記室内空間における特定の場所の方向に固定して前記撮影手段に前記室内空間を撮影させる第2の撮影処理と、を実行する、
請求項に記載の空調制御装置。
The temperature distribution acquiring means performs a first photographing process of causing the photographing means to photograph the indoor space while rotating the photographing means, and fixing the direction of the photographing means to a specific location in the indoor space. a second photographing process that causes the photographing means to photograph the indoor space;
The air conditioning control device according to claim 1 .
前記特定の場所は、前記室内空間における人の出入り口であり、
前記人情報取得手段は、前記第2の撮影処理において撮影された前記室内空間の撮影画像に基づいて、前記室内空間に人が入室したか否かを判定する、
請求項に記載の空調制御装置。
The specific place is a person's doorway in the indoor space,
The human information acquisition means determines whether or not a person has entered the indoor space based on the photographed image of the indoor space photographed in the second photographing process.
The air conditioning control device according to claim 2 .
前記人情報取得手段により前記室内空間に人が入室したと判定された場合、前記室内空間の照明を点灯させる照明制御手段、を更に備える、
請求項に記載の空調制御装置。
further comprising lighting control means for turning on the lighting of the indoor space when the human information acquiring means determines that a person has entered the indoor space;
The air conditioning control device according to claim 3 .
前記温度分布取得手段は、前記特定の場所における温度が、前記室内空間における前記特定の場所以外の場所と比べてより大きく変化する時に、前記第2の撮影処理を実行する、
請求項からのいずれか1項に記載の空調制御装置。
The temperature distribution acquisition means executes the second imaging process when the temperature at the specific location changes more greatly than at locations other than the specific location in the indoor space.
The air conditioning control device according to any one of claims 2 to 4 .
前記推定手段は、
前記気象データ取得手段により取得された前記気象データ及び前記人情報取得手段により取得された前記人情報と、前記温度分布取得手段により取得された前記温度分布と、の関係を学習する学習手段と、
前記人情報取得手段により取得された前記人情報に基づいて、将来に時点において前記室内空間に存在する人の数を推定し、推定された前記人の数と、前記気象データ取得手段により取得された前記気象データのうちの気象予報データと、前記学習手段により学習された前記関係と、に基づいて、将来の時点における前記熱負荷の分布を計算する熱負荷分布計算手段と、を備える、
請求項1からのいずれか1項に記載の空調制御装置。
The estimation means is
learning means for learning the relationship between the weather data acquired by the weather data acquiring means, the human information acquired by the human information acquiring means, and the temperature distribution acquired by the temperature distribution acquiring means;
Based on the human information acquired by the human information acquiring means, the number of people present in the indoor space at a time point in the future is estimated, and the estimated number of people and the weather data acquired by the weather data acquiring means are estimated. heat load distribution calculation means for calculating the distribution of the heat load at a future point in time based on the weather forecast data out of the weather data obtained and the relationship learned by the learning means;
The air conditioning control device according to any one of claims 1 to 5 .
前記将来の時点は、前記室内空間に人が入室を開始することが推定される時点であり、
前記空調制御手段は、前記将来の時点よりも、前記推定手段により出力された前記推定情報において推定された前記熱負荷の分布に応じた長さの時間だけ前に、前記空調機に前記室内空間の空調を開始させる前記空調制御信号を出力する、
請求項に記載の空調制御装置。
The future point in time is a point in time when it is estimated that a person will start entering the indoor space;
The air conditioning control means causes the air conditioner to move to the indoor space before the future time by a length of time corresponding to the distribution of the heat load estimated in the estimation information output by the estimation means. outputting the air conditioning control signal to start air conditioning of
The air conditioning control device according to claim 6 .
前記空調制御手段は、前記室内空間のうちの、前記推定手段により出力された前記推定情報において推定された前記熱負荷の分布により示される熱負荷がより大きい場所を、より強い強度で前記空調機に空調させる前記空調制御信号を出力する、
請求項1からのいずれか1項に記載の空調制御装置。
The air conditioning control means controls, in the indoor space, a place where the heat load indicated by the distribution of the heat load estimated in the estimation information output by the estimation means is greater, with a stronger intensity. outputting the air conditioning control signal to cause air conditioning to
The air conditioning control device according to any one of claims 1 to 7 .
請求項1からのいずれか1項に記載の空調制御装置と、前記空調機と、を備える、
空調システム。
An air conditioning control device according to any one of claims 1 to 8 , and the air conditioner,
air conditioning system.
気象データを取得し、
赤外線により室内空間を撮影する撮影手段に前記室内空間を撮影させることにより、前記室内空間の温度分布を取得し、
前記撮影手段により撮影された前記室内空間の撮影画像に基づいて、前記室内空間における人に関する人情報を取得し、
取得した前記気象データと前記温度分布と前記人情報とに基づいて、前記室内空間に生じる熱負荷の分布を推定し、
推定した前記熱負荷の分布に基づいて、前記室内空間を空調する、
空調方法であって、
前記室内空間の温度分布を取得するステップにおいて、前記室内空間に人が存在していない場合には、前記室内空間に人が存在している場合よりも高速で前記撮影手段を回転させながら前記撮影手段に前記室内空間を撮影させる、
空調方法。
get weather data,
Acquiring the temperature distribution of the indoor space by photographing the indoor space with a photographing means for photographing the indoor space with infrared rays ;
Acquiring human information about a person in the indoor space based on the photographed image of the indoor space photographed by the photographing means ;
estimating a heat load distribution generated in the indoor space based on the acquired weather data, the temperature distribution, and the human information;
air-conditioning the indoor space based on the estimated heat load distribution;
An air conditioning method comprising:
In the step of acquiring the temperature distribution of the indoor space, when no person exists in the indoor space, the photographing is performed while rotating the photographing means at a higher speed than when a person exists in the indoor space. causing the means to photograph the indoor space;
air conditioning method.
空調機による室内空間の空調を制御するコンピュータを、
気象データを取得する気象データ取得手段、
赤外線により前記室内空間を撮影する撮影手段に前記室内空間を撮影させることにより、前記室内空間の温度分布を取得する温度分布取得手段、
前記撮影手段により撮影された前記室内空間の撮影画像に基づいて、前記室内空間における人に関する人情報を取得する人情報取得手段、
前記気象データ取得手段により取得された前記気象データと、前記温度分布取得手段により取得された前記温度分布と、前記人情報取得手段により取得された前記人情報と、の入力を受けて、前記室内空間に生じる熱負荷の分布を推定した推定情報を出力する推定手段、
前記推定手段により出力された前記推定情報の入力を受けて、前記空調機に前記室内空間を空調させる空調制御信号を出力する空調制御手段、として機能させ、
前記温度分布取得手段は、前記室内空間に人が存在していない場合には、前記室内空間に人が存在している場合よりも高速で前記撮影手段を回転させながら前記撮影手段に前記室内空間を撮影させる、
プログラム。
The computer that controls the air conditioning of the indoor space by the air conditioner,
Meteorological data acquisition means for acquiring meteorological data;
temperature distribution acquiring means for acquiring the temperature distribution of the indoor space by causing an imaging means for photographing the indoor space with infrared rays to photograph the indoor space ;
human information acquisition means for acquiring human information about people in the indoor space based on the photographed image of the indoor space photographed by the photographing means;
receiving input of the weather data acquired by the weather data acquisition means, the temperature distribution acquired by the temperature distribution acquisition means, and the human information acquired by the human information acquisition means, estimating means for outputting estimated information obtained by estimating the distribution of the heat load generated in the space;
functioning as air conditioning control means for receiving input of the estimated information output by the estimation means and outputting an air conditioning control signal for causing the air conditioner to air condition the indoor space ;
The temperature distribution acquiring means rotates the photographing means at a higher speed than when there is a person in the indoor space when no person exists in the indoor space, and the temperature distribution obtaining means rotates the photographing means to capture the temperature of the indoor space. to shoot the
program.
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