WO2019163143A1 - Power consumption estimation device, air-conditioning system, power consumption estimation method, and program - Google Patents

Power consumption estimation device, air-conditioning system, power consumption estimation method, and program Download PDF

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weather
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洋介 海津
知晃 行田
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三菱電機株式会社
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Definitions

  • the present invention relates to a power consumption estimation device, an air conditioning system, a power consumption estimation method, and a program.
  • a power consumption estimation apparatus includes: First data acquisition means for acquiring weather forecast data indicating a weather forecast from the first server; Second data acquisition means for acquiring character string data indicating a character string including weather-related terms related to weather from the second server; Based on the weather forecast data, power consumption estimation means for estimating the power consumption of the air conditioner, Adjustment value determining means for determining an adjustment value for the power consumption based on the character string data; Power consumption adjusting means for adjusting the power consumption with the adjustment value.
  • the character string data is data indicating a character string including a weather related term that is a term related to the weather.
  • Character string data is data whose format is not defined. In other words, the format of the character string data is not limited to a specific format.
  • the string data is not essentially data prepared for providing a weather forecast, and is not data indicating a weather forecast. That is, the character string data is not weather forecast data.
  • the character string data is data indicating a character string indicating the content of a message in, for example, top news, weather news, and SNS (Social Networking Service) of the portal site.
  • the character string data is used to adjust the approximate value of the estimated power consumption.
  • the character string data is provided from the second server 520.
  • the power consumption estimation unit 103 estimates the power consumption and the power consumption amount every hour. That is, the power consumption estimation unit 103 divides the estimation target period every hour, estimates the power consumption every hour, and estimates the power consumption per hour. And the power consumption estimation part 103 calculates
  • the function of the power consumption estimation unit 103 is realized by, for example, the cooperation of the processor 11 and the first communication interface 14.
  • step S203 determines whether there is a region-related term corresponding to the weather-related term. For example, the processor 11 determines whether there is a region-related term extracted from one sentence from which the selected weather-related term is extracted. If the processor 11 determines that there is no region-related term corresponding to the weather-related term (step S203: NO), the process returns to step S201.
  • the adjustment amount is specified based on the weather-related terms
  • the adjustment target time is specified based on the time-related terms
  • the adjustment target region is specified based on the region-related terms. Therefore, according to the present embodiment, the adjustment amount, the adjustment target time, and the adjustment target area can be specified from the character string data, and the estimated power consumption can be adjusted appropriately.
  • the frame S2 indicates the variation degree of the six power consumptions when the term appears. The longer the frame S2 is in the horizontal direction, the greater the variation in power consumption when a term appears, and the greater the variance and standard deviation of power consumption when the term appears.
  • the certainty factor is set to six values based on the standard deviation of the power consumption at the time of the term appearance and the average value of the power consumption at the time of the term appearance. As shown in FIG. 16, a higher certainty factor is set as the standard deviation with respect to the average value is smaller. That is, the smaller the variation in power consumption when a term appears, the higher the certainty factor is set.
  • the example in which the power consumption estimation apparatus 100 is included in the air conditioning system 1000 has been described.
  • the power consumption estimation apparatus 100 may not be included in the air conditioning system 1000.
  • the power consumption estimation apparatus 100 may be incorporated in the air conditioning control apparatus 200.
  • the number of the first server 510, the second server 520, the indoor unit 320, or the indoor unit 330 is not limited to the example shown in the first embodiment.

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Abstract

A first data acquisition unit (101) acquires weather forecast data indicating a weather forecast from a first server. A second data acquisition unit (102) acquires from a second server character string data indicating a character string that includes weather-related terminology relating to the weather. A power consumption estimation unit (103) estimates the power consumption of an air conditioner on the basis of the weather forecast data. An adjustment value determination unit (107) determines an adjustment value for the estimated power consumption on the basis of the character string data. A power consumption adjustment unit (111) uses the adjustment value to adjust the estimated power consumption.

Description

消費電力推定装置、空調システム、消費電力推定方法、及び、プログラムPower consumption estimation device, air conditioning system, power consumption estimation method, and program
 本発明は、消費電力推定装置、空調システム、消費電力推定方法、及び、プログラムに関する。 The present invention relates to a power consumption estimation device, an air conditioning system, a power consumption estimation method, and a program.
 現在、空調機の消費電力量が目標電力量以下に収まるように、空調スケジュールを作成する技術が知られている。空調スケジュールを作成する場合、気象予報を考慮して、消費電力を推定することが望ましい。このような技術は、例えば、特許文献1に記載されている。 Currently, there is a known technology for creating an air conditioning schedule so that the power consumption of the air conditioner falls below the target power consumption. When creating an air conditioning schedule, it is desirable to estimate power consumption in consideration of weather forecasts. Such a technique is described in Patent Document 1, for example.
 特許文献1に記載された技術では、目標を達成可能な空調機の基準スケジュールを作成し、予報期間の異なる複数の気象予報データのうち、予報期間の長い気象予報データから順に用いて、基準スケジュールを更新する。特許文献1に記載されたような一般的な気象予報データは、例えば、気象庁又は他の機間から取得可能である。 In the technique described in Patent Document 1, a reference schedule for an air conditioner capable of achieving a target is created, and a reference schedule is used in order from the weather forecast data having a long forecast period among a plurality of weather forecast data having different forecast periods. Update. General weather forecast data as described in Patent Document 1 can be acquired from, for example, the Japan Meteorological Agency or other aircraft.
国際公開第2013/186932号International Publication No. 2013/186932
 しかしながら、このような一般的な気象予報データは、基本的に、広い対象範囲及び長い対象期間に対応したデータであり、対象範囲及び対象期間の両側面において精度が高いデータとはいえない。つまり、一般的な気象予報データを用いて消費電力を推定すると、高い精度で消費電力を推定することが困難である。一方、気象庁又は他の機間が、特定の地域及び特定の時間帯に対応した精度が高い気象予報データを提供するサービスも存在する。しかしながら、このようなサービスは、特定の地域のみに対して提供されることが多く、また、急に停止される可能性が高く、安定したサービスとは言えない側面がある。つまり、このようなサービスを用いて消費電力を推定すると、安定的に消費電力を推定することが困難であった。このため、安定的に高い精度で空調機の消費電力を推定する技術が望まれている。 However, such general weather forecast data is basically data corresponding to a wide target range and a long target period, and cannot be said to be highly accurate data on both sides of the target range and target period. That is, if power consumption is estimated using general weather forecast data, it is difficult to estimate power consumption with high accuracy. On the other hand, there is a service that provides weather forecast data with high accuracy corresponding to a specific region and a specific time zone between the Japan Meteorological Agency or other aircraft. However, such a service is often provided only for a specific area, and it is highly likely that the service will be suddenly stopped, which is not a stable service. That is, when power consumption is estimated using such a service, it is difficult to stably estimate power consumption. For this reason, the technique which estimates the power consumption of an air conditioner stably with high precision is desired.
 本発明は、上記問題に鑑みてなされたものであり、安定的に高い精度で空調機の消費電力を推定する消費電力推定装置、空調システム、消費電力推定方法、及び、プログラムを提供することを目的とする。 The present invention has been made in view of the above problems, and provides a power consumption estimation device, an air conditioning system, a power consumption estimation method, and a program that stably estimate the power consumption of an air conditioner with high accuracy. Objective.
 上記目的を達成するために、本発明に係る消費電力推定装置は、
 第1サーバから気象予報を示す気象予報データを取得する第1データ取得手段と、
 第2サーバから気象に関連する気象関連用語を含む文字列を示す文字列データを取得する第2データ取得手段と、
 前記気象予報データに基づいて、空調機の消費電力を推定する消費電力推定手段と、
 前記文字列データに基づいて、前記消費電力に対する調整値を決定する調整値決定手段と、
 前記消費電力を前記調整値で調整する消費電力調整手段と、を備える。
In order to achieve the above object, a power consumption estimation apparatus according to the present invention includes:
First data acquisition means for acquiring weather forecast data indicating a weather forecast from the first server;
Second data acquisition means for acquiring character string data indicating a character string including weather-related terms related to weather from the second server;
Based on the weather forecast data, power consumption estimation means for estimating the power consumption of the air conditioner,
Adjustment value determining means for determining an adjustment value for the power consumption based on the character string data;
Power consumption adjusting means for adjusting the power consumption with the adjustment value.
 本発明では、気象予報を示す気象予報データと気象に関連する気象関連用語を含む文字列を示す文字列データとに基づいて、空調機の消費電力が推定される。従って、本発明によれば、安定的に高い精度で空調機の消費電力を推定することができる。 In the present invention, the power consumption of the air conditioner is estimated based on the weather forecast data indicating the weather forecast and the character string data indicating the character string including the weather-related terms related to the weather. Therefore, according to the present invention, the power consumption of the air conditioner can be estimated stably with high accuracy.
本発明の実施形態1に係る空調システムの構成図The block diagram of the air-conditioning system which concerns on Embodiment 1 of this invention 本発明の実施形態1に係る消費電力推定装置及び空調制御装置の機能構成図Functional block diagram of the power consumption estimation apparatus and air-conditioning control apparatus which concern on Embodiment 1 of this invention 消費電力情報を示す図Diagram showing power consumption information 用語情報を示す図Diagram showing terminology information 調整値情報を示す図Diagram showing adjustment value information 時刻情報を示す図Figure showing time information 地域情報を示す図Figure showing regional information 本発明の実施形態1に係る消費電力推定装置が実行する消費電力推定処理を示すフローチャートThe flowchart which shows the power consumption estimation process which the power consumption estimation apparatus which concerns on Embodiment 1 of this invention performs. 図8に示す調整値決定処理を示すフローチャートFlowchart showing the adjustment value determination process shown in FIG. 本発明の実施形態1に係る空調制御装置が実行するスケジュール調整処理を示すフローチャートThe flowchart which shows the schedule adjustment process which the air-conditioning control apparatus which concerns on Embodiment 1 of this invention performs. 本発明の実施形態2に係る消費電力推定装置及び空調制御装置の機能構成図Functional configuration diagram of a power consumption estimation apparatus and an air conditioning control apparatus according to Embodiment 2 of the present invention 確信度を含む調整値情報を示す図The figure which shows the adjustment value information including the certainty factor 本発明の実施形態2に係る消費電力推定装置が実行する調整値決定処理を示すフローチャートThe flowchart which shows the adjustment value determination process which the power consumption estimation apparatus which concerns on Embodiment 2 of this invention performs 本発明の実施形態2に係る消費電力推定装置が実行する更新処理を示すフローチャートThe flowchart which shows the update process which the power consumption estimation apparatus which concerns on Embodiment 2 of this invention performs. 消費電力の実績値から調整値及び確信度を求める手法の説明図Explanatory drawing of the method to find the adjustment value and certainty factor from the actual value of power consumption 確信度を分類する手法の説明図Explanatory diagram of a method for classifying confidence
(実施形態1)
 まず、図1を参照して、本発明の実施形態1に係る空調システム1000の構成について説明する。空調システム1000は、例えば、オフィス内の空間を空調するシステムである。図1に示すように、空調システム1000は、消費電力推定装置100と、空調制御装置200と、室外機310と、室内機320と、室内機330と、電力計測装置400とを備える。消費電力推定装置100と空調制御装置200と電力計測装置400とは、通信ネットワーク610を介して相互に接続される。通信ネットワーク610は、例えば、オフィス内に構築された無線LAN(Local Area Network)である。消費電力推定装置100と第1サーバ510と第2サーバ520とは、通信ネットワーク620を介して相互に接続される。通信ネットワーク620は、例えば、インターネットである。
(Embodiment 1)
First, with reference to FIG. 1, the structure of the air conditioning system 1000 which concerns on Embodiment 1 of this invention is demonstrated. The air conditioning system 1000 is a system that air-conditions a space in an office, for example. As shown in FIG. 1, the air conditioning system 1000 includes a power consumption estimation device 100, an air conditioning control device 200, an outdoor unit 310, an indoor unit 320, an indoor unit 330, and a power measurement device 400. The power consumption estimation apparatus 100, the air conditioning control apparatus 200, and the power measurement apparatus 400 are connected to each other via a communication network 610. The communication network 610 is, for example, a wireless LAN (Local Area Network) built in an office. The power consumption estimation apparatus 100, the first server 510, and the second server 520 are connected to each other via a communication network 620. The communication network 620 is, for example, the Internet.
 消費電力推定装置100は、空調機の消費電力を推定する装置である。本実施形態では、理解を容易にするため、室外機310と室内機320と室内機330との集合体を空調機とみなす。ただし、室外機310と室内機320と室内機330とのうちいずれか1つの機器を空調機とみなしてもよい。消費電力推定装置100は、気象予報データと文字列データとスケジュール情報とに基づいて、推定対象期間内における各時刻における空調機の消費電力を推定し、推定対象期間内における空調機の消費電力量を推定する。推定対象期間は、消費電力及び消費電力量を推定する対象となる期間である。推定対象期間は、例えば、1ヶ月、1週間、1日などである。 The power consumption estimation device 100 is a device that estimates the power consumption of the air conditioner. In this embodiment, in order to facilitate understanding, an assembly of the outdoor unit 310, the indoor unit 320, and the indoor unit 330 is regarded as an air conditioner. However, any one of the outdoor unit 310, the indoor unit 320, and the indoor unit 330 may be regarded as an air conditioner. The power consumption estimation apparatus 100 estimates the power consumption of the air conditioner at each time within the estimation target period based on the weather forecast data, the character string data, and the schedule information, and the power consumption of the air conditioner within the estimation target period. Is estimated. The estimation target period is a period for which power consumption and power consumption are estimated. The estimation target period is, for example, one month, one week, or one day.
 気象予報データは、気象予報を示すデータである。気象予報データは、予め定められたフォーマットで定義されるデータである。気象予報データは、例えば、日付:10/1、場所:横浜、最高気温:29℃、最低気温:22℃、及び、降水確率:10%というフォーマットのデータである。気象予報データは、一般的には、JSON(Java Script (登録商標) Object Notation)形式のように、受け取る型が決まっているデータである。気象予報データにおける予報対象地域の粒度、及び、気象予報データにおける予報対象期間の粒度は、どのような細かさであってもよい。気象予報データは、消費電力の推定値の概算値を算出するために用いられる。気象予報データは、第1サーバ510から提供される。 Weather forecast data is data indicating a weather forecast. The weather forecast data is data defined in a predetermined format. The weather forecast data is, for example, data in a format of date: 10/1, location: Yokohama, maximum temperature: 29 ° C., minimum temperature: 22 ° C., and precipitation probability: 10%. The weather forecast data is generally data whose type to be received is determined, such as a JSON (Java Script (registered trademark) Object Notation) format. The granularity of the forecast target area in the weather forecast data and the granularity of the forecast target period in the weather forecast data may be any fineness. The weather forecast data is used to calculate an approximate value of the estimated power consumption. The weather forecast data is provided from the first server 510.
 文字列データは、気象に関する用語である気象関連用語を含む文字列を示すデータである。文字列データは、フォーマットが定義されていないデータである。言い換えれば、文字列データのフォーマットは、特定のフォーマットに限定されない。文字列データは、本質的には、気象予報を提供するために用意されたデータではなく、気象予報を示すデータではない。つまり、文字列データは、気象予報データではない。文字列データは、例えば、ポータルサイトのトップニュース、気象ニュース、SNS(Social Networking Service)におけるメッセージの内容を示す文字列を示すデータである。文字列データは、消費電力の推定値の概算値を調整するために用いられる。文字列データは、第2サーバ520から提供される。 The character string data is data indicating a character string including a weather related term that is a term related to the weather. Character string data is data whose format is not defined. In other words, the format of the character string data is not limited to a specific format. The string data is not essentially data prepared for providing a weather forecast, and is not data indicating a weather forecast. That is, the character string data is not weather forecast data. The character string data is data indicating a character string indicating the content of a message in, for example, top news, weather news, and SNS (Social Networking Service) of the portal site. The character string data is used to adjust the approximate value of the estimated power consumption. The character string data is provided from the second server 520.
 スケジュール情報は、空調機の制御スケジュールである空調スケジュールを示す情報である。スケジュール情報は、例えば、日時毎に制御内容を示す情報である。この日時は、どのような長さで管理されていてもよい。本実施形態では、この日時は、1時間毎に区切られて管理されるものとする。制御内容は、例えば、設定温度である。この設定温度は、冷房運転における設定温度であってもよいし、暖房運転における設定温度であってもよいし、冷房運転と暖房運転とを自動で切り替える自動運転における設定温度であってもよい。スケジュール情報は、例えば、空調制御装置200から提供される。 Schedule information is information indicating an air conditioning schedule that is a control schedule of the air conditioner. The schedule information is, for example, information indicating control contents for each date and time. This date and time may be managed in any length. In the present embodiment, this date and time is managed by being divided every hour. The control content is, for example, a set temperature. This set temperature may be the set temperature in the cooling operation, the set temperature in the heating operation, or the set temperature in the automatic operation that automatically switches between the cooling operation and the heating operation. The schedule information is provided from the air conditioning control device 200, for example.
 消費電力推定装置100は、プロセッサ11と、フラッシュメモリ12と、タッチスクリーン13と、第1通信インターフェース14と、第2通信インターフェース15と、を備える。プロセッサ11は、消費電力推定装置100の全体の動作を制御する。プロセッサ11は、例えば、ROM(Read Only Memory)、RAM(Random Access Memory)、RTC(Real Time Clock)などを内蔵したCPU(Central Processing Unit)である。なお、CPUは、例えば、ROMに格納されている基本プログラムに従って動作し、RAMをワークエリアとして使用する。 The power consumption estimation apparatus 100 includes a processor 11, a flash memory 12, a touch screen 13, a first communication interface 14, and a second communication interface 15. The processor 11 controls the overall operation of the power consumption estimation apparatus 100. The processor 11 is, for example, a CPU (Central Processing Unit) that incorporates ROM (Read Only Memory), RAM (Random Access Memory), RTC (Real Time Clock), and the like. The CPU operates according to a basic program stored in the ROM, for example, and uses the RAM as a work area.
 フラッシュメモリ12は、各種の情報を記憶する不揮発性メモリである。フラッシュメモリ12は、例えば、プロセッサ11が実行するプログラムを記憶する。タッチスクリーン13は、ユーザによりなされた操作を検知し、検知の結果を示す信号をプロセッサ11に供給する。また、タッチスクリーン13は、プロセッサ11による制御に従って、情報を表示する。第1通信インターフェース14は、消費電力推定装置100を通信ネットワーク610に接続するための通信インターフェースである。第1通信インターフェース14は、例えば、無線LAN用の通信インターフェースである。第2通信インターフェース15は、消費電力推定装置100を通信ネットワーク620に接続するための通信インターフェースである。消費電力推定装置100は、例えば、パーソナルコンピュータである。 The flash memory 12 is a nonvolatile memory that stores various types of information. For example, the flash memory 12 stores a program executed by the processor 11. The touch screen 13 detects an operation performed by the user and supplies a signal indicating the detection result to the processor 11. The touch screen 13 displays information according to control by the processor 11. The first communication interface 14 is a communication interface for connecting the power consumption estimation apparatus 100 to the communication network 610. The first communication interface 14 is, for example, a wireless LAN communication interface. The second communication interface 15 is a communication interface for connecting the power consumption estimation apparatus 100 to the communication network 620. The power consumption estimation apparatus 100 is a personal computer, for example.
 空調制御装置200は、プロセッサ21と、フラッシュメモリ22と、第1通信インターフェース23と、第2通信インターフェース24と、を備える。プロセッサ21は、空調制御装置200の全体の動作を制御する。プロセッサ21は、例えば、ROM、RAM、RTCなどを内蔵したCPUである。なお、CPUは、例えば、ROMに格納されている基本プログラムに従って動作し、RAMをワークエリアとして使用する。 The air conditioning control device 200 includes a processor 21, a flash memory 22, a first communication interface 23, and a second communication interface 24. The processor 21 controls the overall operation of the air conditioning control device 200. The processor 21 is, for example, a CPU incorporating a ROM, RAM, RTC, and the like. The CPU operates according to a basic program stored in the ROM, for example, and uses the RAM as a work area.
 フラッシュメモリ22は、各種の情報を記憶する不揮発性メモリである。フラッシュメモリ22は、例えば、プロセッサ21が実行するプログラムを記憶する。第1通信インターフェース23は、空調制御装置200を通信ネットワーク610に接続するための通信インターフェースである。第1通信インターフェース23は、例えば、無線LAN用の通信インターフェースである。第2通信インターフェース24は、空調制御装置200を室外機310に接続するための通信インターフェースである。空調制御装置200は、例えば、HEMS(Home Energy Management System)におけるHEMSコントローラである。 The flash memory 22 is a non-volatile memory that stores various types of information. For example, the flash memory 22 stores a program executed by the processor 21. The first communication interface 23 is a communication interface for connecting the air conditioning control device 200 to the communication network 610. The first communication interface 23 is, for example, a wireless LAN communication interface. The second communication interface 24 is a communication interface for connecting the air conditioning control device 200 to the outdoor unit 310. The air conditioning control device 200 is, for example, a HEMS controller in HEMS (Home Energy Management System).
 室外機310は、室外に設置される空調機である。室外機310は、空調制御装置200による制御に従って動作する。室内機320と室内機330とは、室内に設置される空調機である。室内機320と室内機330とは、室外機310を介した空調制御装置200による制御に従って、室内空間の空気を調和する。本実施形態では、室内機320が設置される部屋と室内機330が設置される部屋とは異なり、室内機320が空調する空間と室内機330が空調する空間とは異なるものとする。 The outdoor unit 310 is an air conditioner installed outside the room. The outdoor unit 310 operates according to control by the air conditioning control device 200. The indoor unit 320 and the indoor unit 330 are air conditioners installed indoors. The indoor unit 320 and the indoor unit 330 harmonize the air in the indoor space according to control by the air conditioning control device 200 via the outdoor unit 310. In the present embodiment, the room in which the indoor unit 320 is installed and the room in which the indoor unit 330 are installed are different from the space in which the indoor unit 320 is air-conditioned and the space in which the indoor unit 330 is air-conditioned.
 電力計測装置400は、空調機の消費電力を計測し、空調機の消費電力量を計測する。つまり、電力計測装置400は、室外機310の消費電力を計測し、室外機310の消費電力量を計測する。また、電力計測装置400は、室内機320の消費電力を計測し、室内機320の消費電力量を計測する。また、電力計測装置400は、室内機330の消費電力を計測し、室内機330の消費電力量を計測する。なお、電力計測装置400は、室外機310と室内機320と室内機330との合計消費電力を計測し、室外機310と室内機320と室内機330との合計消費電力量を計測してもよい。電力計測装置400は、通信ネットワーク610に接続するための通信インターフェースを備える。電力計測装置400は、計測した消費電力又は計測した消費電力量を示す計測電力情報を、通信ネットワーク610を介して、消費電力推定装置100又は空調制御装置200に送信する。電力計測装置400は、例えば、カレントトランスを備える。 The power measuring device 400 measures the power consumption of the air conditioner and measures the power consumption of the air conditioner. That is, the power measuring apparatus 400 measures the power consumption of the outdoor unit 310 and measures the power consumption of the outdoor unit 310. Further, the power measuring device 400 measures the power consumption of the indoor unit 320 and measures the power consumption of the indoor unit 320. Further, the power measuring device 400 measures the power consumption of the indoor unit 330 and measures the power consumption of the indoor unit 330. The power measuring device 400 measures the total power consumption of the outdoor unit 310, the indoor unit 320, and the indoor unit 330, and measures the total power consumption of the outdoor unit 310, the indoor unit 320, and the indoor unit 330. Good. The power measuring apparatus 400 includes a communication interface for connecting to the communication network 610. The power measurement device 400 transmits measured power information indicating the measured power consumption or the measured power consumption amount to the power consumption estimation device 100 or the air conditioning control device 200 via the communication network 610. The power measuring device 400 includes, for example, a current transformer.
 第1サーバ510は、気象予報データを提供するサーバである。第1サーバ510が蓄積する気象予報データは、定期的に更新される。第1サーバ510は、通信ネットワーク620に接続する機能を有する。第1サーバ510は、消費電力推定装置100からの要求に従って、気象予報データを消費電力推定装置100に送信する。第1サーバ510は、例えば、気象庁又は他の機間が保有するサーバである。第1サーバ510は、例えば、第1サーバ510の全体の動作を制御するプロセッサと、気象予報データを記憶するハードディスクと、第1サーバ510を通信ネットワーク620に接続するための通信インターフェースとを備える。 The first server 510 is a server that provides weather forecast data. The weather forecast data stored in the first server 510 is periodically updated. The first server 510 has a function of connecting to the communication network 620. The first server 510 transmits weather forecast data to the power consumption estimation apparatus 100 in accordance with a request from the power consumption estimation apparatus 100. The first server 510 is, for example, a server owned by the Japan Meteorological Agency or other aircraft. The first server 510 includes, for example, a processor that controls the overall operation of the first server 510, a hard disk that stores weather forecast data, and a communication interface for connecting the first server 510 to the communication network 620.
 第2サーバ520は、文字列データを提供するサーバである。第2サーバ520が蓄積する文字列データは、リアルタイムに更新される。第2サーバ520は、通信ネットワーク620に接続する機能を有する。第2サーバ520は、消費電力推定装置100からの要求に従って、文字列データを消費電力推定装置100に送信する。第2サーバ520は、例えば、SNS又は他のサービスを提供するサーバである。第2サーバ520は、例えば、第2サーバ520の全体の動作を制御するプロセッサと、文字列データを記憶するハードディスクと、第2サーバ520を通信ネットワーク620に接続するための通信インターフェースとを備える。 The second server 520 is a server that provides character string data. The character string data stored in the second server 520 is updated in real time. The second server 520 has a function of connecting to the communication network 620. The second server 520 transmits character string data to the power consumption estimation apparatus 100 in accordance with a request from the power consumption estimation apparatus 100. The second server 520 is, for example, a server that provides SNS or other services. The second server 520 includes, for example, a processor that controls the overall operation of the second server 520, a hard disk that stores character string data, and a communication interface for connecting the second server 520 to the communication network 620.
 次に、図2を参照して、消費電力推定装置100及び空調制御装置200の機能について説明する。図2に示すように、消費電力推定装置100は、機能的には、第1データ取得部101と、第2データ取得部102と、消費電力推定部103と、消費電力情報記憶部104と、用語抽出部105と、用語情報記憶部106と、調整値決定部107と、調整値情報記憶部108と、時刻情報記憶部109と、地域情報記憶部110と、消費電力調整部111とを備える。また、空調制御装置200は、機能的には、スケジュール情報記憶部201と、スケジュール調整部202と、空調制御部203とを備える。 Next, functions of the power consumption estimation apparatus 100 and the air conditioning control apparatus 200 will be described with reference to FIG. As shown in FIG. 2, the power consumption estimation apparatus 100 functionally includes a first data acquisition unit 101, a second data acquisition unit 102, a power consumption estimation unit 103, a power consumption information storage unit 104, A term extraction unit 105, a term information storage unit 106, an adjustment value determination unit 107, an adjustment value information storage unit 108, a time information storage unit 109, a region information storage unit 110, and a power consumption adjustment unit 111 are provided. . The air conditioning control device 200 functionally includes a schedule information storage unit 201, a schedule adjustment unit 202, and an air conditioning control unit 203.
 第1データ取得手段は、例えば、第1データ取得部101に対応する。第2データ取得手段は、例えば、第2データ取得部102に対応する。消費電力推定手段は、例えば、消費電力推定部103に対応する。調整値決定手段は、例えば、調整値決定部107に対応する。調整値情報記憶手段は、例えば、調整値情報記憶部108に対応する。時刻情報記憶手段は、例えば、時刻情報記憶部109に対応する。地域情報記憶手段は、例えば、地域情報記憶部110に対応する。消費電力調整手段は、例えば、消費電力調整部111に対応する。スケジュール調整手段は、例えば、スケジュール調整部202に対応する。空調制御手段は、例えば、空調制御部203に対応する。 The first data acquisition unit corresponds to the first data acquisition unit 101, for example. The second data acquisition unit corresponds to the second data acquisition unit 102, for example. The power consumption estimation unit corresponds to the power consumption estimation unit 103, for example. The adjustment value determination unit corresponds to the adjustment value determination unit 107, for example. The adjustment value information storage unit corresponds to, for example, the adjustment value information storage unit 108. The time information storage means corresponds to the time information storage unit 109, for example. The regional information storage means corresponds to the regional information storage unit 110, for example. The power consumption adjusting unit corresponds to the power consumption adjusting unit 111, for example. The schedule adjustment unit corresponds to the schedule adjustment unit 202, for example. The air conditioning control means corresponds to the air conditioning control unit 203, for example.
 第1データ取得部101は、第1サーバ510から気象予報を示すデータである気象予報データを取得する。例えば、第1データ取得部101は、通信ネットワーク620を介して、推定対象期間内における気象予報を示す気象予報データの送信要求を第1サーバ510に送信する。そして、第1データ取得部101は、この送信要求に応答して第1サーバ510が送信した気象予報データを、通信ネットワーク620を介して受信する。第1データ取得部101の機能は、例えば、プロセッサ11と第2通信インターフェース15とが協働することにより実現される。 The first data acquisition unit 101 acquires weather forecast data that is data indicating a weather forecast from the first server 510. For example, the first data acquisition unit 101 transmits a weather forecast data transmission request indicating the weather forecast within the estimation target period to the first server 510 via the communication network 620. The first data acquisition unit 101 receives the weather forecast data transmitted from the first server 510 in response to the transmission request via the communication network 620. The function of the first data acquisition unit 101 is realized by the cooperation of the processor 11 and the second communication interface 15, for example.
 第2データ取得部102は、第2サーバ520から気象に関連する用語である気象関連用語を含む文字列を示すデータである文字列データを取得する。例えば、第2データ取得部102は、通信ネットワーク620を介して、ポータルサイトのトップニュースの内容を示す文字列データの送信要求を第2サーバ520に送信する。そして、第2データ取得部102は、この送信要求に応答して第2サーバ520が送信した文字列データを、通信ネットワーク620を介して受信する。第2データ取得部102の機能は、例えば、プロセッサ11と第2通信インターフェース15とが協働することにより実現される。 The second data acquisition unit 102 acquires character string data that is data indicating a character string including a weather-related term that is a term related to weather from the second server 520. For example, the second data acquisition unit 102 transmits a transmission request for character string data indicating the content of the top news of the portal site to the second server 520 via the communication network 620. Then, the second data acquisition unit 102 receives the character string data transmitted by the second server 520 in response to this transmission request via the communication network 620. The function of the 2nd data acquisition part 102 is implement | achieved, for example, when the processor 11 and the 2nd communication interface 15 cooperate.
 消費電力推定部103は、気象予報データに基づいて、空調機の消費電力を推定する。ここで、空調機の消費電力は、気象状況と制御内容とに依存する。そこで、消費電力推定部103は、気象状況を示す気象予報データに加え、気象状況と制御内容とに応じた消費電力を示す消費電力情報と、時刻毎に制御内容を示すスケジュール情報とに基づいて、空調機の消費電力を推定する。なお、消費電力推定部103は、第1データ取得部101から気象予報データを取得し、消費電力情報記憶部104から消費電力情報を取得し、スケジュール情報記憶部201からスケジュール情報を記憶する。 The power consumption estimation unit 103 estimates the power consumption of the air conditioner based on the weather forecast data. Here, the power consumption of the air conditioner depends on the weather conditions and the control content. Therefore, the power consumption estimation unit 103 is based on the power consumption information indicating the power consumption according to the weather condition and the control content, and the schedule information indicating the control content at each time in addition to the weather forecast data indicating the weather condition. Estimate the power consumption of the air conditioner. The power consumption estimation unit 103 acquires weather forecast data from the first data acquisition unit 101, acquires power consumption information from the power consumption information storage unit 104, and stores schedule information from the schedule information storage unit 201.
 図3に示すように、消費電力情報は、例えば、気象状況と曜日と制御内容と消費電力とが対応付けられた情報である。気象状況は、例えば、外気温と天候とにより特定される。また、制御内容は、例えば、空調制御における設定温度である。消費電力は、気象状況と曜日と制御内容とに応じた空調機の消費電力である。なお、消費電力が曜日に依存しない場合、消費電力情報は、気象状況と制御内容と消費電力とが対応付けられた情報であってもよい。図3に示す最初のレコードは、外気温が28℃であり、天候が晴れであり、曜日が月曜日であり、制御内容が26℃である場合、空調機の消費電力が6kWであることを示している。 As shown in FIG. 3, the power consumption information is, for example, information in which weather conditions, days of the week, control contents, and power consumption are associated with each other. The weather situation is specified by, for example, the outside temperature and the weather. The control content is, for example, a set temperature in air conditioning control. The power consumption is the power consumption of the air conditioner according to the weather situation, the day of the week, and the control content. When the power consumption does not depend on the day of the week, the power consumption information may be information in which the weather condition, the control content, and the power consumption are associated with each other. The first record shown in FIG. 3 indicates that when the outside air temperature is 28 ° C., the weather is clear, the day of the week is Monday, and the control content is 26 ° C., the power consumption of the air conditioner is 6 kW. ing.
 本実施形態では、消費電力推定部103は、一時間毎に、消費電力と消費電力量とを推定するものとする。つまり、消費電力推定部103は、推定対象期間を一時間毎に分割し、一時間毎に消費電力を推定し、一時間毎の消費電力量を推定する。そして、消費電力推定部103は、一時間毎の消費電力量の和を推定対象期間における消費電力量として求める。消費電力推定部103の機能は、例えば、プロセッサ11と第1通信インターフェース14とが協働することにより実現される。 In the present embodiment, the power consumption estimation unit 103 estimates the power consumption and the power consumption amount every hour. That is, the power consumption estimation unit 103 divides the estimation target period every hour, estimates the power consumption every hour, and estimates the power consumption per hour. And the power consumption estimation part 103 calculates | requires the sum of the power consumption per hour as a power consumption in an estimation object period. The function of the power consumption estimation unit 103 is realized by, for example, the cooperation of the processor 11 and the first communication interface 14.
 消費電力情報記憶部104は、上述した消費電力情報を記憶する。この消費電力情報は、例えば、気象状況と曜日と制御内容との組み合わせ毎に測定された消費電力の実績値に基づいて生成される。この消費電力情報は、例えば、タッチスクリーン13を介してユーザから受け付けた操作に基づいて生成されてもよいし、通信ネットワーク610又は通信ネットワーク620を介して他の装置から取得されてもよい。消費電力情報記憶部104の機能は、例えば、フラッシュメモリ12の機能により実現される。 The power consumption information storage unit 104 stores the power consumption information described above. This power consumption information is generated based on, for example, actual values of power consumption measured for each combination of weather conditions, day of the week, and control content. For example, the power consumption information may be generated based on an operation received from the user via the touch screen 13 or may be acquired from another device via the communication network 610 or the communication network 620. The function of the power consumption information storage unit 104 is realized by the function of the flash memory 12, for example.
 用語抽出部105は、用語情報記憶部106に記憶された用語情報に基づいて、第2データ取得部102により取得された文字列データにより示される文字列から、各種の用語を抽出する。用語抽出部105は、抽出した用語と、文字列中における抽出位置とを示す情報を、調整値決定部107に供給する。図4に示すように、用語情報は、文字列データから抽出すべき用語を、用語の分類毎に示す情報である。抽出すべき用語は、気象関連用語と、時刻関連用語と、地域関連用語とに分類される。気象関連用語は、調整値を決定するための用語である。時刻関連用語は、調整対象時刻を決定するための用語である。地域関連用語は、調整対象地域を決定するための用語である。 The term extraction unit 105 extracts various terms from the character string indicated by the character string data acquired by the second data acquisition unit 102 based on the term information stored in the term information storage unit 106. The term extraction unit 105 supplies information indicating the extracted term and the extraction position in the character string to the adjustment value determination unit 107. As shown in FIG. 4, the term information is information indicating a term to be extracted from character string data for each term classification. Terms to be extracted are classified into weather-related terms, time-related terms, and region-related terms. The weather-related term is a term for determining the adjustment value. The time-related term is a term for determining the adjustment target time. The region related term is a term for determining the adjustment target region.
 気象関連用語は、気象に関連する用語であり、例えば、気象の状態を表す用語である。気象関連用語は、晴れ間、にわか雨、強い日差し、大荒れ、梅雨前線、暴風警報、又は、台風などである。時刻関連用語は、時刻に関連する用語であり、例えば、日付や時間帯を示す用語である。時刻関連用語は、現在時刻を基準とした相対的な表現により、日付や時間帯を示す用語であってもよい。時刻関連用語は、例えば、明日、今日一杯、未明、明け方、昼過ぎ、夜間、又は、日中などである。地域関連用語は、地域に関する用語であり、例えば、地域の名称を表す用語である。地域関連用語は、地域に存在するランドマークの名称であってもよい。地域関連用語は、例えば、神奈川県東部、神奈川区、鶴見区、ランドマークタワー、赤レンガ倉庫、神奈川県中部、又は、大船などである。用語抽出部105の機能は、例えば、プロセッサ11の機能により実現される。 The weather related term is a term related to the weather, for example, a term representing a weather condition. Meteorological terms include clear weather, showers, strong sunlight, heavy storms, rainy season fronts, storm warnings, or typhoons. The time-related term is a term related to time, for example, a term indicating a date or a time zone. The time-related term may be a term indicating a date or a time zone by a relative expression based on the current time. Time-related terms are, for example, tomorrow, full today, early morning, dawn, afternoon, night, or daytime. The region-related term is a term related to the region, for example, a term representing the name of the region. The region-related term may be a name of a landmark existing in the region. The region-related terms are, for example, eastern Kanagawa Prefecture, Kanagawa Ward, Tsurumi Ward, Landmark Tower, red brick warehouse, central Kanagawa Prefecture, or Ofuna. The function of the term extraction unit 105 is realized by the function of the processor 11, for example.
 用語情報記憶部106は、上述した用語情報を記憶する。この用語情報は、例えば、タッチスクリーン13を介してユーザから受け付けた操作に基づいて生成されてもよいし、通信ネットワーク610又は通信ネットワーク620を介して他の装置から取得されてもよい。用語情報記憶部106の機能は、例えば、フラッシュメモリ12の機能により実現される。 The term information storage unit 106 stores the term information described above. This term information may be generated based on, for example, an operation received from the user via the touch screen 13, or may be acquired from another device via the communication network 610 or the communication network 620. The function of the term information storage unit 106 is realized by the function of the flash memory 12, for example.
 調整値決定部107は、第2データ取得部102により取得された文字列データに基づいて、消費電力推定部103により推定された消費電力に対する調整値を決定する。例えば、調整値決定部107は、用語抽出部105により抽出された用語と、調整値情報記憶部108に記憶された調整値情報と、時刻情報記憶部109に記憶された時刻情報と、地域情報記憶部110に記憶された地域情報とに基づいて、調整値を決定する。調整値決定部107の処理内容の詳細については後述する。調整値決定部107の機能は、例えば、プロセッサ11の機能により実現される。 The adjustment value determination unit 107 determines an adjustment value for the power consumption estimated by the power consumption estimation unit 103 based on the character string data acquired by the second data acquisition unit 102. For example, the adjustment value determination unit 107 includes the term extracted by the term extraction unit 105, adjustment value information stored in the adjustment value information storage unit 108, time information stored in the time information storage unit 109, and region information The adjustment value is determined based on the area information stored in the storage unit 110. Details of processing contents of the adjustment value determination unit 107 will be described later. The function of the adjustment value determination unit 107 is realized by the function of the processor 11, for example.
 調整値情報記憶部108は、調整値情報を記憶する。図5に示すように、調整値情報は、気象関連用語と調整値との対応関係を示す情報である。調整値は、調整値の絶対値を示す調整量と調整値の符号を示す調整特性とにより表すことができる。ここで、冷房期と暖房期とでは、抽出すべき気象関連用語が異なることが多く、また、調整特性が逆になる可能性が高い。そこで、本実施形態では、図5に示すように、冷房期に用いる調整値情報と暖房期に用いる調整値情報とを、別々に管理するものとする。 The adjustment value information storage unit 108 stores adjustment value information. As illustrated in FIG. 5, the adjustment value information is information indicating a correspondence relationship between a weather-related term and an adjustment value. The adjustment value can be represented by an adjustment amount indicating the absolute value of the adjustment value and an adjustment characteristic indicating the sign of the adjustment value. Here, the weather-related terms to be extracted often differ between the cooling period and the heating period, and the adjustment characteristics are likely to be reversed. Therefore, in this embodiment, as shown in FIG. 5, the adjustment value information used in the cooling period and the adjustment value information used in the heating period are managed separately.
 冷房期は、基本的に、空調機により冷房運転が実行される時期であり、例えば、夏季である。暖房期は、基本的に、空調機により暖房運転が実行される時期であり、例えば、冬季である。図5において、冷房期に用いる調整値情報における1行目のレコードは、冷房期において、晴れ間という気象関連用語が抽出された場合、消費電力の推定値を1kW分増加させることを意味する。また、図5において、暖房期に用いる調整値情報における1行目のレコードは、暖房期において、晴れ間という気象関連用語が抽出された場合、消費電力の推定値を1kW分減少させることを意味する。なお、本実施形態では、調整値情報は、予め調整値情報記憶部108に記憶されており、更新されないものとする。調整値情報記憶部108の機能は、例えば、フラッシュメモリ12の機能により実現される。 The cooling period is basically a period when the cooling operation is executed by the air conditioner, for example, summer. The heating period is basically a period when the heating operation is executed by the air conditioner, for example, winter. In FIG. 5, the record in the first line in the adjustment value information used in the cooling period means that the estimated value of power consumption is increased by 1 kW when the weather-related term “clear space” is extracted in the cooling period. Further, in FIG. 5, the record in the first line in the adjustment value information used in the heating period means that the estimated value of power consumption is reduced by 1 kW when the weather-related term “clear weather” is extracted in the heating period. . In the present embodiment, the adjustment value information is stored in advance in the adjustment value information storage unit 108 and is not updated. The function of the adjustment value information storage unit 108 is realized by the function of the flash memory 12, for example.
 時刻情報記憶部109は、時刻情報を記憶する。図6に示すように、時刻情報は、時刻に関連する用語である時刻関連用語と時刻との対応関係を示す情報である。図6において、時刻情報における1行目のレコードは、明け方という時刻関連用語が抽出された場合、調整対象となる時刻が3時であることを示している。なお、本実施形態において、時刻は、時分秒により表される時刻だけではなく、年月日により表される日付をも指定する場合があるものとする。 The time information storage unit 109 stores time information. As shown in FIG. 6, the time information is information indicating a correspondence relationship between a time-related term that is a term related to the time and the time. In FIG. 6, the record on the first line in the time information indicates that the time to be adjusted is 3 o'clock when the time-related term “dawn” is extracted. In the present embodiment, it is assumed that the time may specify not only the time represented by the hour, minute and second but also the date represented by the date.
 また、本実施形態において、時刻関連用語と対応付けられる時刻は、1つの時刻であってもよいし、ある期間の開始時刻とこの期間の終了時刻との2つであってもよい。なお、時刻関連用語と対応付けられる時刻が1つの時刻である場合、この時刻から開始される予め定められた時間分の期間、この時刻に終了する予め定められた時間分の期間、又は、この時刻を中心とする予め定められた時間分の期間が指定される。例えば、上記1行目のレコードでは、明け方は、3時から4時の期間を示してもよいし、2時から3時までの期間を示してもよいし、2時半から3時半の期間を示してもよい。時刻情報記憶部109の機能は、例えば、フラッシュメモリ12の機能により実現される。 In the present embodiment, the time associated with the time-related term may be one time, or may be two times, a start time of a certain period and an end time of this period. When the time associated with the time-related term is one time, a period for a predetermined time starting from this time, a period for a predetermined time ending at this time, or this A period of a predetermined time centering on the time is designated. For example, in the record in the first row, the dawn may indicate a period from 3 o'clock to 4 o'clock, may indicate a period from 2 o'clock to 3 o'clock, or from 2:30 to 3:30 A period may be indicated. The function of the time information storage unit 109 is realized by the function of the flash memory 12, for example.
 地域情報記憶部110は、地域情報を記憶する。図7に示すように、地域情報は、地域に関連する用語である地域関連用語と地域との対応関係を示す情報である。図7において、地域情報における1行目のレコードは、神奈川県東部という地域関連用語が抽出された場合、調整対象となる地域が横浜市であることを示している。なお、地域関連用語に対応付けられる地域と、地域関連用語により連想される地域と、の大小関係は不問である。つまり、地域関連用語に対応付けられる地域は、地域関連用語により連想される地域を含むより広い範囲の地域であってもよいし、地域関連用語により連想される地域に含まれるより狭い範囲の地域であってもよい。本実施形態では、空調機は1つの地域に設置されているため、空調機が調整対象となる地域に設置されている場合、推定された消費電力が調整される。なお、空調機が異なる地域に設置されている場合、調整対象となる地域に設定されている空調機について推定された消費電力が調整される。地域情報記憶部110の機能は、例えば、フラッシュメモリ12の機能により実現される。 The regional information storage unit 110 stores regional information. As shown in FIG. 7, the area information is information indicating a correspondence relationship between an area-related term that is a term related to the area and the area. In FIG. 7, the record on the first line in the area information indicates that the area to be adjusted is Yokohama City when the area-related term “eastern Kanagawa Prefecture” is extracted. Note that the magnitude relationship between the region associated with the region-related term and the region associated with the region-related term is unquestioned. In other words, the region associated with the region-related term may be a wider region including the region associated with the region-related term, or a narrower region included in the region associated with the region-related term It may be. In this embodiment, since the air conditioner is installed in one area, the estimated power consumption is adjusted when the air conditioner is installed in the area to be adjusted. When the air conditioner is installed in a different area, the power consumption estimated for the air conditioner set in the adjustment target area is adjusted. The function of the area information storage unit 110 is realized by the function of the flash memory 12, for example.
 ここで、調整値決定部107は、文字列データにより示される文字列に第1気象関連用語が含まれる場合、第1調整値を調整値として決定することができる。第1気象関連用語は、1つの気象関連用語である。第1調整値は、調整値情報により第1気象関連用語に対応付けられた調整値である。例えば、第1気象関連用語が晴れ間である場合、+1kWが調整値として決定される。ここで、調整対象時刻は、文字列データにより示される文字列に含まれる時刻関連用語により決定される。 Here, the adjustment value determination unit 107 can determine the first adjustment value as the adjustment value when the first weather related term is included in the character string indicated by the character string data. The first weather related term is one weather related term. The first adjustment value is an adjustment value associated with the first weather-related term by the adjustment value information. For example, when the first weather related term is sunny, +1 kW is determined as the adjustment value. Here, the adjustment target time is determined by a time-related term included in the character string indicated by the character string data.
 例えば、調整値決定部107は、文字列データにより示される文字列に第1時刻関連用語が更に含まれ、文字列内において第1気象関連用語と第1時刻関連用語とが予め定められた関係にある場合、第1時刻を第1調整値で調整される時刻として決定する。第1時刻関連用語は、1つの時刻関連用語である。第1時刻は、時刻情報により第1時刻関連用語に対応付けられた時刻である。文字列内において第1気象関連用語と第1時刻関連用語とが予め定められた関係にある場合とは、例えば、第1気象関連用語と第1時刻関連用語とが1つの文に含まれる場合、又は、第1気象関連用語と第1時刻関連用語との間に予め定められた個数(例えば、10個)以下の文字しか存在しない場合である。例えば、文字列に、晴れ間と昼過ぎとが含まれ、晴れ間と昼過ぎとが1つの文に含まれている場合、15時が+1kWの調整値で調整される時刻として決定される。また、調整対象地域は、文字列データにより示される文字列に含まれる地域関連用語により決定される。 For example, the adjustment value determination unit 107 further includes a first time-related term in a character string indicated by the character string data, and the first weather-related term and the first time-related term are predetermined in the character string. If it is, the first time is determined as the time adjusted by the first adjustment value. The first time related term is one time related term. The first time is a time associated with the first time-related term by the time information. The case where the first weather-related term and the first time-related term are in a predetermined relationship in the character string is, for example, the case where the first weather-related term and the first time-related term are included in one sentence Or, it is a case where there are no more than a predetermined number (for example, 10) of characters between the first weather-related term and the first time-related term. For example, when a character string includes a clear sky and an early afternoon, and a clear sky and an early afternoon are included in one sentence, 15:00 is determined as the time adjusted with an adjustment value of +1 kW. The adjustment target area is determined by area-related terms included in the character string indicated by the character string data.
 例えば、調整値決定部107は、文字列データにより示される文字列に第1地域関連用語が更に含まれ、文字列内において第1気象関連用語と第1地域関連用語とが予め定められた関係にある場合、第1調整値を第1地域に配置された空調機の調整値として決定される。つまり、調整値決定部107は、文字列データにより示される文字列に第1地域関連用語が更に含まれ、文字列内において第1気象関連用語と第1地域関連用語とが予め定められた関係にあり、第1地域に空調機が配置されている場合、第1調整値を調整値として決定する。第1地域関連用語は、1つの地域関連用語である。第1地域は、地域情報により第1地域関連用語に対応付けられた地域である。文字列内において第1気象関連用語と第1地域関連用語とが予め定められた関係にある場合とは、例えば、第1気象関連用語と第1地域関連用語とが1つの文に含まれる場合、又は、第1気象関連用語と第1地域関連用語との間に予め定められた個数(例えば、10個)以下の文字しか存在しない場合である。例えば、文字列に、晴れ間と神奈川県東部とが含まれ、晴れ間と神奈川県東部とが1つの文に含まれ、空調機が横浜市に配置されている場合、+1kWが調整値として決定される。 For example, the adjustment value determination unit 107 further includes a first region-related term in the character string indicated by the character string data, and the first weather-related term and the first region-related term are predetermined in the character string. If it is, the first adjustment value is determined as the adjustment value of the air conditioner arranged in the first area. That is, the adjustment value determination unit 107 further includes a first region-related term in the character string indicated by the character string data, and the first weather-related term and the first region-related term are predetermined in the character string. If the air conditioner is located in the first area, the first adjustment value is determined as the adjustment value. The first region-related term is one region-related term. The first region is a region associated with the first region-related term by the region information. The case where the first weather-related term and the first region-related term are in a predetermined relationship in the character string is, for example, the case where the first weather-related term and the first region-related term are included in one sentence Or, it is a case where there are only a predetermined number of characters (for example, 10) or less between the first weather related term and the first region related term. For example, if the character string includes Harima and eastern Kanagawa, and Haruma and eastern Kanagawa are included in one sentence and the air conditioner is located in Yokohama, +1 kW is determined as the adjustment value. .
 また、例えば、調整値決定部107は、文字列データにより示される文字列に第1気象関連用語と第1時刻関連用語と第1地域関連用語とが含まれ、文字列内において第1気象関連用語と第1時刻関連用語と第1地域関連用語とが1つの文に含まれる場合、第1調整値を第1地域に配置された空調機の第1時刻における調整値として決定する。 In addition, for example, the adjustment value determination unit 107 includes the first weather related term, the first time related term, and the first region related term in the character string indicated by the character string data. When the term, the first time-related term, and the first region-related term are included in one sentence, the first adjustment value is determined as the adjustment value at the first time of the air conditioners arranged in the first region.
 例えば、文字列データが「神奈川県横浜市西区、明け方から昼前まで、激しい雨、猛烈な強風。神奈川県横浜市港北区、4日から5日朝方、台風が通過。」という文字列を示すデータであるものとする。この場合、例えば、この文字列の第1文からは、「神奈川県横浜市西区」という第1地域関連用語が抽出され、「明け方」及び「昼前」という第1時刻関連用語、又は、「明け方から昼前まで」という第1時刻関連用語が抽出され、「激しい雨」及び「猛烈な強風」という第1気象関連用語が抽出される。また、例えば、この文字列の第2文からは、「神奈川県横浜市港北区」という第1地域関連用語が抽出され、「4日」及び「5日朝方」という第1時刻関連用語、又は、「4日から5日朝方」という第1時刻関連用語が抽出され、「台風」という第1気象関連用語が抽出される。 For example, character string data is data indicating a character string of “Nishi-ku, Kanagawa, Yokohama, heavy rain, intense strong winds from dawn until noon. Suppose that In this case, for example, from the first sentence of this character string, the first area-related term “Nishi-ku, Yokohama-shi, Kanagawa” is extracted, and the first time-related terms “dawn” and “before noon”, or “dawn” The first time-related term “from to noon” is extracted, and the first weather-related terms “strong rain” and “violent strong wind” are extracted. Also, for example, from the second sentence of this character string, the first region-related term “Kohoku-ku, Yokohama-shi, Kanagawa” is extracted, and the first time-related term “4th” and “5th morning”, or , The first time-related term “4th to 5th morning” is extracted, and the first weather-related term “typhoon” is extracted.
 ここで、第1文に関して、「明け方から昼前まで」という用語が用語情報及び時刻情報に含まれ、時刻情報により「明け方から昼前まで」という用語に「3時から11時」という時間帯が対応付けられているものとする。この場合、「明け方から昼前まで」という用語から、直接、「3時から11時」という時間帯が特定される。一方、ここで、「明け方から昼前まで」という用語が用語情報及び時刻情報に含まれておらず、「明け方」及び「昼前」という用語が用語情報及び時刻情報に含まれ、時刻情報により、「明け方」という用語に「3時」という時刻が対応付けられ、「昼前」という用語に「11時」という時刻が対応付けられているものとする。この場合、「明け方」という用語から「3時」という時刻が特定され、「昼前」という用語から「11時」という時刻が特定され、「から」という用語から「3時から11時」という時間帯が特定される。第2文に関しても同様である。 Here, with regard to the first sentence, the term “from dawn to noon” is included in the term information and time information, and the term “from dawn to noon” corresponds to the term “from 3 o'clock to 11 o'clock” according to the time information It shall be attached. In this case, the term “from 3 to 11:00” is directly specified from the term “from dawn to noon”. On the other hand, the term “from dawn to noon” is not included in the term information and time information, and the terms “dawn” and “noon” are included in the term information and time information. It is assumed that the time “3 o'clock” is associated with the term “dawn” and the time “11 o'clock” is associated with the term “before noon”. In this case, the time “3 o'clock” is specified from the term “dawn”, the time “11 o'clock” is specified from the term “before noon”, and the time “3 o'clock to 11 o'clock” is determined from the term “from”. A belt is specified. The same applies to the second sentence.
 消費電力調整部111は、消費電力推定部103により推定された消費電力を、調整値決定部107により決定された調整値で調整する。より詳細には、消費電力調整部111は、消費電力推定部103により推定された消費電力のうち、調整値決定部107により決定された調整対象時刻、及び、調整値決定部107により決定された調整対象地域に対応する消費電力を、調整値決定部107により決定された調整値で調整する。消費電力調整部111は、調整後の消費電力を示す情報を、スケジュール調整部202に供給する。消費電力調整部111の機能は、例えば、プロセッサ11と第1通信インターフェース14とが協働することにより実現される。 The power consumption adjustment unit 111 adjusts the power consumption estimated by the power consumption estimation unit 103 with the adjustment value determined by the adjustment value determination unit 107. More specifically, the power consumption adjustment unit 111 is determined by the adjustment value determination unit 107 and the adjustment target time determined by the adjustment value determination unit 107 out of the power consumption estimated by the power consumption estimation unit 103. The power consumption corresponding to the adjustment target area is adjusted with the adjustment value determined by the adjustment value determination unit 107. The power consumption adjustment unit 111 supplies information indicating the adjusted power consumption to the schedule adjustment unit 202. The function of the power consumption adjustment unit 111 is realized by the cooperation of the processor 11 and the first communication interface 14, for example.
 また、消費電力推定部103は、気象予報データと予め定められた期間である推定対象期間の空調スケジュールとに基づいて、推定対象期間に含まれる複数の個別期間のそれぞれにおける消費電力を推定する。これらの複数の個別期間は、例えば、推定対象期間を1時間毎に区切ることにより得られる期間である。この場合、調整値決定部107は、文字列データに基づいて、これらの複数の個別期間のそれぞれに対する調整値を決定する。そして、消費電力調整部111は、複数の個別期間のそれぞれにおける消費電力を、複数の個別期間のそれぞれに対する調整値で調整し、推定対象期間における推定電力量を求める。消費電力調整部111は、推定対象期間における推定電力量を示す情報を、スケジュール調整部202に送信する。 Further, the power consumption estimation unit 103 estimates power consumption in each of a plurality of individual periods included in the estimation target period based on the weather forecast data and the air conditioning schedule of the estimation target period that is a predetermined period. The plurality of individual periods are, for example, periods obtained by dividing the estimation target period every hour. In this case, the adjustment value determination unit 107 determines an adjustment value for each of the plurality of individual periods based on the character string data. Then, the power consumption adjustment unit 111 adjusts the power consumption in each of the plurality of individual periods with the adjustment value for each of the plurality of individual periods, and obtains the estimated power amount in the estimation target period. The power consumption adjustment unit 111 transmits information indicating the estimated power amount in the estimation target period to the schedule adjustment unit 202.
 スケジュール情報記憶部201は、空調機の制御スケジュールを示す情報であるスケジュール情報を記憶する。スケジュール情報は、推定対象期間における空調機の制御スケジュールを示す。最も簡単な制御スケジュールとしては、例えば、推定対象期間の間、予め定められた設定温度(例えば、26℃)で制御することを示す制御スケジュールが考えられる。スケジュール情報記憶部201は、消費電力推定部103による要求に従って、スケジュール情報を、スケジュール情報記憶部201に送信する機能を有する。スケジュール情報記憶部201の機能は、例えば、プロセッサ21と第1通信インターフェース23とが協働することにより実現される。 The schedule information storage unit 201 stores schedule information that is information indicating the control schedule of the air conditioner. The schedule information indicates the control schedule of the air conditioner during the estimation target period. As the simplest control schedule, for example, a control schedule indicating that control is performed at a preset temperature (for example, 26 ° C.) during the estimation target period can be considered. The schedule information storage unit 201 has a function of transmitting schedule information to the schedule information storage unit 201 in accordance with a request from the power consumption estimation unit 103. The function of the schedule information storage unit 201 is realized by the cooperation of the processor 21 and the first communication interface 23, for example.
 スケジュール調整部202は、推定電力量が予め定められた目標電力量を超える場合、推定電力量が目標電力量を超えないように、空調スケジュールを調整する。例えば、スケジュール調整部202は、目標電力量を上記複数の個別期間に振り分けることにより、個別期間毎の目標電力量である個別目標電力量を求める。そして、スケジュール調整部202は、個別期間毎の推定電力量である個別推定電力量と個別期間毎の目標電力量である個別目標電力量との差が大きい個別期間から順に消費電力が低減されるように制御内容を調整する。スケジュール調整部202は、推定電力量が目標電力量以下になるまで制御内容を調整する処理を繰り返す。スケジュール調整部202の機能は、例えば、プロセッサ21の機能により実現される。 The schedule adjustment unit 202 adjusts the air conditioning schedule so that the estimated electric energy does not exceed the target electric energy when the estimated electric energy exceeds the predetermined target electric energy. For example, the schedule adjustment unit 202 obtains an individual target power amount that is a target power amount for each individual period by allocating the target power amount to the plurality of individual periods. Then, the schedule adjustment unit 202 reduces the power consumption in order from the individual period in which the difference between the individual estimated power amount that is the estimated power amount for each individual period and the individual target power amount that is the target power amount for each individual period is large. Adjust the control contents as follows. The schedule adjustment unit 202 repeats the process of adjusting the control content until the estimated power amount becomes equal to or less than the target power amount. The function of the schedule adjustment unit 202 is realized by the function of the processor 21, for example.
 空調制御部203は、スケジュール調整部202により調整された空調スケジュールに従って、空調機を制御する。つまり、空調制御部203は、スケジュール情報記憶部201に記憶された調整済みのスケジュール情報により示される空調スケジュールに従って、室外機310と室内機320と室内機330とを制御する。空調制御部203の機能は、例えば、プロセッサ21と第2通信インターフェース24とが協働することにより実現される。 The air conditioning control unit 203 controls the air conditioner according to the air conditioning schedule adjusted by the schedule adjustment unit 202. That is, the air conditioning control unit 203 controls the outdoor unit 310, the indoor unit 320, and the indoor unit 330 according to the air conditioning schedule indicated by the adjusted schedule information stored in the schedule information storage unit 201. The function of the air conditioning control unit 203 is realized, for example, by the cooperation of the processor 21 and the second communication interface 24.
 次に、図8のフローチャートを参照して、消費電力推定装置100が実行する消費電力推定処理について説明する。消費電力推定処理は、例えば、消費電力推定装置100が備えるタッチスクリーン13に対して、消費電力推定処理の開始を指示する操作が受け付けられたことに応答して実行される。 Next, the power consumption estimation process executed by the power consumption estimation apparatus 100 will be described with reference to the flowchart of FIG. The power consumption estimation process is executed, for example, in response to an operation for instructing the start of the power consumption estimation process being received on the touch screen 13 included in the power consumption estimation apparatus 100.
 まず、プロセッサ11は、気象予報データを取得する(ステップS101)。例えば、プロセッサ11は、第2通信インターフェース15を介して、第1サーバ510に、気象予報データの要求情報を送信する。そして、プロセッサ11は、第2通信インターフェース15を介して、第1サーバ510から気象予報データを受信する。なお、気象予報データは、推定対象期間における気象予報を予め定められた期間毎に示すデータであるものとする。推定対象期間は、例えば、現在時刻から1ヶ月後までの1ヶ月間であるものとする。また、上記予め定められた期間は、例えば、1日毎の期間であるものとする。なお、消費電力は1時間単位で推定され、個別期間の長さは1時間であるものとする。 First, the processor 11 acquires weather forecast data (step S101). For example, the processor 11 transmits the weather forecast data request information to the first server 510 via the second communication interface 15. Then, the processor 11 receives weather forecast data from the first server 510 via the second communication interface 15. Note that the weather forecast data is data indicating the weather forecast in the estimation target period for each predetermined period. The estimation target period is, for example, one month from the current time to one month later. The predetermined period is, for example, a period for every day. Note that power consumption is estimated in units of one hour, and the length of the individual period is one hour.
 プロセッサ11は、ステップS101の処理を完了すると、スケジュール情報を取得する(ステップS102)。例えば、プロセッサ11は、第1通信インターフェース14を介して、空調制御装置200に、スケジュール情報の要求情報を送信する。そして、プロセッサ11は、第1通信インターフェース14を介して、空調制御装置200からスケジュール情報を受信する。スケジュール情報は、例えば、推定対象期間における空調機のスケジュールを上記個別期間毎に示すものとする。 When the processor 11 completes the process of step S101, it acquires schedule information (step S102). For example, the processor 11 transmits schedule information request information to the air conditioning control device 200 via the first communication interface 14. Then, the processor 11 receives schedule information from the air conditioning control device 200 via the first communication interface 14. Schedule information shall show the schedule of the air conditioner in an estimation object period for every said individual period, for example.
 プロセッサ11は、ステップS102の処理を完了すると、消費電力を推定する(ステップS103)。例えば、プロセッサ11は、気象予報データとスケジュール情報と消費電力情報とに基づいて、推定対象期間における消費電力を個別期間毎に推定する。つまり、プロセッサ11は、現在時刻から1ヶ月後までの消費電力を1時間単位で推定する。 Processor 11 will estimate power consumption, if the process of step S102 is completed (step S103). For example, the processor 11 estimates the power consumption in the estimation target period for each individual period based on weather forecast data, schedule information, and power consumption information. That is, the processor 11 estimates the power consumption from the current time to one month later in units of one hour.
 プロセッサ11は、ステップS103の処理を完了すると、文字列データを取得する(ステップS104)。例えば、プロセッサ11は、第2通信インターフェース15を介して、第2サーバ520に、文字列データの要求情報を送信する。そして、プロセッサ11は、第2通信インターフェース15を介して、第2サーバ520から文字列データを受信する。例えば、プロセッサ11は、第2サーバ520が管理するニュースサイトのうち、更新日時が最も新しい5つのニュースサイトにアクセスし、この5つのニュースサイトから文字列データを取得する。 When the processor 11 completes the process of step S103, it acquires character string data (step S104). For example, the processor 11 transmits request information of character string data to the second server 520 via the second communication interface 15. Then, the processor 11 receives character string data from the second server 520 via the second communication interface 15. For example, the processor 11 accesses five news sites with the newest update date among news sites managed by the second server 520, and acquires character string data from the five news sites.
 プロセッサ11は、ステップS104の処理を完了すると、文字列データから用語を抽出する(ステップS105)。例えば、プロセッサ11は、用語情報により、気象関連用語、時刻関連用語、又は、地域関連用語として示される用語を、文字列データから抽出する。プロセッサ11は、例えば、抽出された用語と抽出位置とを示す情報を、フラッシュメモリ12に記憶する。 After completing the process of step S104, the processor 11 extracts terms from the character string data (step S105). For example, the processor 11 extracts terms indicated as weather-related terms, time-related terms, or region-related terms from the character string data based on the term information. For example, the processor 11 stores information indicating the extracted terms and the extraction position in the flash memory 12.
 プロセッサ11は、ステップS105の処理を完了すると、調整値決定処理を実行する(ステップS106)。調整値決定処理については、図9に示すフローチャートを参照して、詳細に説明する。 When the processor 11 completes the process of step S105, the processor 11 executes an adjustment value determination process (step S106). The adjustment value determination process will be described in detail with reference to the flowchart shown in FIG.
 まず、プロセッサ11は、抽出した用語の中から気象関連用語を選択する(ステップS201)。プロセッサ11は、ステップS201の処理を完了すると、気象関連用語に対応する時刻関連用語があるか否かを判別する(ステップS202)。例えば、プロセッサ11は、選択した気象関連用語が抽出された1つの文から抽出された時刻関連用語があるか否かを判別する。プロセッサ11は、気象関連用語に対応する時刻関連用語がないと判別すると(ステップS202:NO)、ステップS201に処理を戻す。 First, the processor 11 selects a weather-related term from the extracted terms (step S201). When completing the process of step S201, the processor 11 determines whether there is a time-related term corresponding to the weather-related term (step S202). For example, the processor 11 determines whether there is a time-related term extracted from one sentence from which the selected weather-related term is extracted. When determining that there is no time-related term corresponding to the weather-related term (step S202: NO), the processor 11 returns the process to step S201.
 プロセッサ11は、気象関連用語に対応する時刻関連用語があると判別すると(ステップS202:YES)、気象関連用語に対応する地域関連用語があるか否かを判別する(ステップS203)。例えば、プロセッサ11は、選択した気象関連用語が抽出された1つの文から抽出された地域関連用語があるか否かを判別する。プロセッサ11は、気象関連用語に対応する地域関連用語がないと判別すると(ステップS203:NO)、ステップS201に処理を戻す。 When the processor 11 determines that there is a time-related term corresponding to the weather-related term (step S202: YES), the processor 11 determines whether there is a region-related term corresponding to the weather-related term (step S203). For example, the processor 11 determines whether there is a region-related term extracted from one sentence from which the selected weather-related term is extracted. If the processor 11 determines that there is no region-related term corresponding to the weather-related term (step S203: NO), the process returns to step S201.
 プロセッサ11は、気象関連用語に対応する地域関連用語があると判別すると(ステップS203:YES)、地域関連用語が示す地域が空調機の設置地域であるか否かを判別する(ステップS204)。なお、プロセッサ11は、地域情報に基づいて地域関連用語が示す地域を特定する。また、プロセッサ11は、例えば、フラッシュメモリ22に記憶された設置場所情報に基づいて、空調機の設置地域を特定することができる。プロセッサ11は、地域関連用語が示す地域が空調機の設置地域でないと判別すると(ステップS204:NO)、ステップS201に処理を戻す。 If the processor 11 determines that there is a region-related term corresponding to the weather-related term (step S203: YES), the processor 11 determines whether the region indicated by the region-related term is an air conditioner installation region (step S204). Note that the processor 11 identifies the region indicated by the region-related term based on the region information. Moreover, the processor 11 can identify the installation area of an air conditioner based on the installation place information memorize | stored in the flash memory 22, for example. If the processor 11 determines that the region indicated by the region-related term is not the region where the air conditioner is installed (step S204: NO), the processor 11 returns the process to step S201.
 プロセッサ11は、地域関連用語が示す地域が空調機の設置地域であると判別すると(ステップS204:YES)、調整値を決定する(ステップS205)。例えば、プロセッサ11は、気象情報により選択した気象関連用語に対応付けられた調整値を、時刻情報により選択した気象関連用語に対応する時刻関連用語に対応付けられた時刻における調整値として決定する。例えば、冷房期において、選択された気象関連用語が「にわか雨」であり、「にわか雨」が抽出された1文から「明け方」という時刻関連用語と「神奈川県東部」という地域関連用語とが抽出され、空調機の設置地域が「横浜市」である場合、空調機の3時における消費電力の推定値に対して、-1kWという調整値が決定される。 If the processor 11 determines that the region indicated by the region-related terms is the region where the air conditioner is installed (step S204: YES), the processor 11 determines an adjustment value (step S205). For example, the processor 11 determines the adjustment value associated with the weather related term selected by the weather information as the adjustment value at the time associated with the time related term corresponding to the weather related term selected by the time information. For example, in the cooling season, the selected weather-related term is “rain shower”, and the time-related term “dawn” and the region-related term “eastern Kanagawa” are extracted from the sentence where “rain shower” is extracted. When the installation area of the air conditioner is “Yokohama City”, an adjustment value of −1 kW is determined with respect to the estimated power consumption at 3 o'clock of the air conditioner.
 この場合、調整値は、例えば、「3時、-1kW」を示す情報としてフラッシュメモリ12に記憶される。なお、空調機の設置地域が後の処理で判別される場合、例えば、ステップS204の処理がスキップされ、調整値は、例えば、「3時、横浜市、-1kW」を示す情報としてフラッシュメモリ12に記憶される。プロセッサ11は、ステップS205の処理を完了すると、未選択の気象関連用語があるか否かを判別する(ステップS206)。プロセッサ11は、未選択の気象関連用語があると判別すると(ステップS206:YES)、ステップS201に処理を戻す。一方、プロセッサ11は、未選択の気象関連用語がないと判別すると(ステップS206:NO)、ステップS106の調整値決定処理を完了する。 In this case, the adjustment value is stored in the flash memory 12 as information indicating, for example, “3 o'clock, −1 kW”. In the case where the area where the air conditioner is installed is determined in the subsequent process, for example, the process of step S204 is skipped, and the adjustment value is, for example, information indicating “3 o'clock, Yokohama, −1 kW”. Is remembered. When completing the process of step S205, the processor 11 determines whether there is an unselected weather-related term (step S206). When determining that there is an unselected weather-related term (step S206: YES), the processor 11 returns the process to step S201. On the other hand, when determining that there is no unselected weather-related term (step S206: NO), the processor 11 completes the adjustment value determination process in step S106.
 プロセッサ11は、ステップS106の処理を完了すると、推定した消費電力を決定した調整値で調整する(ステップS107)。つまり、調整対象時刻における消費電力の推定値に、決定した調整値を加算する。プロセッサ11は、ステップS107の処理を完了すると、推定電力情報を空調制御装置200に送信する(ステップS108)。推定電力情報は、例えば、調整後の消費電力の推定値を、1時間毎に示す情報である。プロセッサ11は、ステップS108の処理を完了すると、消費電力推定処理を完了する。 When the processing of step S106 is completed, the processor 11 adjusts the estimated power consumption with the determined adjustment value (step S107). That is, the determined adjustment value is added to the estimated power consumption at the adjustment target time. When completing the process of step S107, the processor 11 transmits the estimated power information to the air conditioning control device 200 (step S108). The estimated power information is information indicating, for example, an adjusted estimated power consumption value every hour. When completing the process of step S108, the processor 11 completes the power consumption estimation process.
 次に、図10を参照して、空調制御装置200が実行するスケジュール調整処理について説明する。 Next, the schedule adjustment process executed by the air conditioning control device 200 will be described with reference to FIG.
 まず、プロセッサ21は、消費電力推定装置100から推定電力情報を受信したか否かを判別する(ステップS301)。プロセッサ21は、消費電力推定装置100から推定電力情報を受信していないと判別すると(ステップS301:NO)、ステップS301に処理を戻す。一方、プロセッサ21は、消費電力推定装置100から推定電力情報を受信したと判別すると(ステップS301:YES)、推定対象期間における目標電力量を特定する(ステップS302)。目標電力量は、例えば、タッチスクリーン13に対してなされた操作に基づいて設定される。本実施形態では、目標電力量を示す情報は、フラッシュメモリ22に予め記憶されているものとする。 First, the processor 21 determines whether or not estimated power information has been received from the power consumption estimation apparatus 100 (step S301). When determining that the estimated power information has not been received from the power consumption estimating apparatus 100 (step S301: NO), the processor 21 returns the process to step S301. On the other hand, when determining that the estimated power information has been received from the power consumption estimating apparatus 100 (step S301: YES), the processor 21 specifies the target power amount in the estimation target period (step S302). The target power amount is set based on, for example, an operation performed on the touch screen 13. In the present embodiment, it is assumed that information indicating the target power amount is stored in the flash memory 22 in advance.
 プロセッサ21は、ステップS302の処理を完了すると、推定対象期間における推定電力量を算出する(ステップS303)。例えば、プロセッサ21は、推定電力情報により示される1時間毎の推定電力から一時間毎の推定電力量を算出し、算出した推定電力量の推定対象期間分の総和を、推定対象期間における推定電力量として算出する。プロセッサ21は、ステップS303の処理を完了すると、推定電力量が目標電力量を超過しているか否かを判別する(ステップS304)。プロセッサ21は、推定電力量が目標電力量を超過していないと判別すると(ステップS304:NO)、スケジュール調整処理を完了する。 When the processing of step S302 is completed, the processor 21 calculates an estimated power amount in the estimation target period (step S303). For example, the processor 21 calculates the estimated power amount per hour from the estimated power per hour indicated by the estimated power information, and calculates the sum of the calculated estimated power amount for the estimation target period as the estimated power in the estimation target period. Calculated as a quantity. When completing the process of step S303, the processor 21 determines whether or not the estimated power amount exceeds the target power amount (step S304). When determining that the estimated power amount does not exceed the target power amount (step S304: NO), the processor 21 completes the schedule adjustment process.
 プロセッサ21は、推定電力量が目標電力量を超過していると判別すると(ステップS304:YES)、超過電力量が最も大きい時刻を特定する(ステップS305)。プロセッサ21は、ステップS305の処理を完了すると、特定した時刻の制御を変更可能か否かを判別する(ステップS306)。例えば、冷房期において、特定した時刻における設定温度が、冷房運転における最高設定温度よりも低いか否かを判別する。 If the processor 21 determines that the estimated power amount exceeds the target power amount (step S304: YES), the processor 21 specifies the time when the excess power amount is the largest (step S305). When completing the process of step S305, the processor 21 determines whether or not the control at the specified time can be changed (step S306). For example, in the cooling period, it is determined whether or not the set temperature at the specified time is lower than the maximum set temperature in the cooling operation.
 プロセッサ21は、特定した時刻の制御を変更可能でないと判別すると(ステップS306:NO)、ステップS305に処理を戻し、超過電力量が次に大きい時刻を特定する。プロセッサ21は、特定した時刻の制御を変更可能であると判別すると(ステップS306:YES)、特定した時刻の制御を変更する(ステップS307)。プロセッサ21は、ステップS307の処理を完了すると、ステップS304に処理を戻す。 If the processor 21 determines that the control at the specified time cannot be changed (step S306: NO), the processor 21 returns the process to step S305 and specifies the time when the excess power amount is the next largest. When the processor 21 determines that the control at the specified time can be changed (step S306: YES), the processor 21 changes the control at the specified time (step S307). When completing the process of step S307, the processor 21 returns the process to step S304.
 本実施形態では、気象予報データと文字列データとに基づいて、空調機の消費電力が推定される。より詳細には、気象予報データに基づいて空調機の消費電力が推定され、文字列データに基づいて消費電力に対する調整値が決定され、推定された消費電力が決定された調整値で調整される。従って、本実施形態によれば、安定的に高い精度で空調機の消費電力を推定することができる。 In this embodiment, the power consumption of the air conditioner is estimated based on weather forecast data and character string data. More specifically, the power consumption of the air conditioner is estimated based on weather forecast data, an adjustment value for power consumption is determined based on character string data, and the estimated power consumption is adjusted with the determined adjustment value. . Therefore, according to this embodiment, the power consumption of an air conditioner can be estimated stably with high accuracy.
 また、本実施形態では、気象関連用語に基づいて調整量が特定され、時刻関連用語に基づいて調整対象時刻が特定され、地域関連用語に基づいて調整対象地域が特定される。従って、本実施形態によれば、文字列データから、調整量と調整対象時刻と調整対象地域とを特定することができ、推定された消費電力を適切に調整することができる。 In this embodiment, the adjustment amount is specified based on the weather-related terms, the adjustment target time is specified based on the time-related terms, and the adjustment target region is specified based on the region-related terms. Therefore, according to the present embodiment, the adjustment amount, the adjustment target time, and the adjustment target area can be specified from the character string data, and the estimated power consumption can be adjusted appropriately.
(実施形態2)
 実施形態1では、文字列データにより示される文字列に気象関連用語が1つでも含まれていれば、この気象関連用語に対応する調整量で消費電力の予測値が調整される例について説明した。しかしながら、文字列に1つの気象関連用語が含まれているだけで、消費電力を調整することが望ましくない場合がある。本実施形態では、気象関連用語に対応付けられた確信度と気象関連用語の出現回数とに基づいて、消費電力が調整されるか否かが決定される手法について説明する。
(Embodiment 2)
In the first embodiment, the example in which the predicted value of the power consumption is adjusted by the adjustment amount corresponding to the weather-related term has been described if at least one weather-related term is included in the character string indicated by the character string data. . However, there are cases where it is not desirable to adjust the power consumption because only one weather-related term is included in the character string. In the present embodiment, a method for determining whether or not the power consumption is adjusted based on the certainty factor associated with the weather-related term and the number of appearances of the weather-related term will be described.
 この確信度は、気象関連用語を信頼できる程度と考えることができる。例えば、確信度は、0から1までの値である。確信度が0であることは、気象関連用語が全く信頼できないことを意味する。一方、確信度が1であることは、気象関連用語の信頼度が極めて高いことを意味する。つまり、確信度が高いほど、気象関連用語の信頼度が高い。本実施形態では、確信度と出現回数との積が1以上となった場合に、消費電力が調整されるものとする。例えば、確信度が1である気象関連用語は、一度でも出現したら、消費電力が調整される。一方、確信度が0.01である気象関連用語は、100回出現しない限り、消費電力が調整されない。 ∙ This certainty can be considered to be a degree to which weather-related terms can be trusted. For example, the certainty factor is a value from 0 to 1. A certainty factor of 0 means that weather related terms are not reliable at all. On the other hand, a certainty factor of 1 means that the reliability of weather-related terms is extremely high. In other words, the higher the certainty level, the higher the reliability of weather-related terms. In the present embodiment, the power consumption is adjusted when the product of the certainty factor and the number of appearances is 1 or more. For example, if a weather-related term having a certainty factor of 1 appears even once, the power consumption is adjusted. On the other hand, power consumption is not adjusted unless a weather-related term having a certainty factor of 0.01 appears 100 times.
 本実施形態では、同一の気象関連用語が2つ以上含まれる1つの文字列を示す文字列データが1回取得された場合、この気象関連用語の出現回数は1回であるものとみなす。同一の情報源から取得された情報のみに基づいて、信憑性を高めることは好ましくないと考えられるためである。ただし、同一の気象関連用語が2つ以上含まれる1つの文字列を示す文字列データが1回取得された場合、この気象関連用語の出現回数が2つ以上であるものとみなしてもよい。なお、実施形態1では、全ての気象関連用語に確信度として1が対応付けられた例を示した。 In this embodiment, when the character string data indicating one character string including two or more identical weather related terms is acquired once, it is considered that the number of appearances of this weather related term is one. This is because it is considered undesirable to increase credibility based only on information acquired from the same information source. However, when character string data indicating one character string including two or more identical weather-related terms is acquired once, it may be considered that the number of appearances of this weather-related term is two or more. In the first embodiment, an example is shown in which 1 is associated with all weather-related terms as a certainty factor.
 図11に示すように、本実施形態に係る消費電力推定装置120は、機能的には、第1データ取得部101と、第2データ取得部102と、消費電力推定部103と、消費電力情報記憶部104と、用語抽出部105と、用語情報記憶部106と、調整値決定部107と、調整値情報記憶部108と、時刻情報記憶部109と、地域情報記憶部110と、消費電力調整部111とに加え、計測電力情報取得部112と、調整値更新部113と、確信度更新部114と、を備える。調整値更新手段は、例えば、調整値更新部113に対応する。確信度更新手段は、例えば、確信度更新部114に対応する。 As shown in FIG. 11, the power consumption estimation apparatus 120 according to the present embodiment functionally includes a first data acquisition unit 101, a second data acquisition unit 102, a power consumption estimation unit 103, and power consumption information. Storage unit 104, term extraction unit 105, term information storage unit 106, adjustment value determination unit 107, adjustment value information storage unit 108, time information storage unit 109, area information storage unit 110, and power consumption adjustment In addition to the unit 111, a measured power information acquisition unit 112, an adjustment value update unit 113, and a certainty factor update unit 114 are provided. The adjustment value update unit corresponds to, for example, the adjustment value update unit 113. The certainty factor updating means corresponds to the certainty factor updating unit 114, for example.
 図12に示すように、本実施形態に係る調整値情報は、気象関連用語と調整値と確信度との対応関係を示す情報である。図12には、例えば、冷房期において、傘を持っていくという気象関連用語に対応付けられる確信度が0.3であり、乾燥期において、枯れたという気象関連用語に対応付けられる確信度が0.05である例を示している。乾燥期は、例えば、基本的に、空気が乾燥した季節であり、除湿運転が推奨される季節である。傘を持っていくという用語は、4回出現すると消費電力が調整される。一方、枯れたという用語は、20回出現すると消費電力が調整される。 As shown in FIG. 12, the adjustment value information according to the present embodiment is information indicating a correspondence relationship between a weather-related term, an adjustment value, and a certainty factor. In FIG. 12, for example, the certainty factor associated with the weather-related term that the umbrella is taken in the cooling period is 0.3, and the certainty factor associated with the weather-related term that withered in the dry period is 0.3. An example of 0.05 is shown. For example, the dry season is basically a season in which the air is dry, and is a season in which dehumidifying operation is recommended. The term to bring an umbrella will adjust power consumption when it appears four times. On the other hand, when the term “withered” appears 20 times, the power consumption is adjusted.
 計測電力情報取得部112は、空調機の消費電力の実績値を示す計測電力情報を取得する。計測電力情報取得部112は、例えば、電力計測装置400から計測電力情報を取得する。計測電力情報取得部112の機能は、例えば、プロセッサ11と第1通信インターフェース14とが協働することにより実現される。 Measured power information acquisition unit 112 acquires measured power information indicating the actual value of power consumption of the air conditioner. The measured power information acquisition unit 112 acquires measured power information from the power measurement device 400, for example. The function of the measured power information acquisition unit 112 is realized by the cooperation of the processor 11 and the first communication interface 14, for example.
 調整値更新部113は、第1実績値と第2実績値とに基づいて、調整値情報により第1気象関連用語に対応付けられる調整値を更新する。第1実績値は、文字列に第1気象関連用語が含まれる場合(以下、適宜「用語出現時」という。)における消費電力の実績値である。より詳細には、第1実績値は、1つの文字列に第1気象関連用語と第1時刻関連用語と第1地域関連用語とが含まれ、第1地域に空調機が設置されている場合において、第1時刻における空調機の消費電力の実績値である。第1地域は、地域情報により第1地域関連用語に対応付けられた地域である。第1時刻は、時刻情報により第1時刻関連用語に対応付けられた時刻である。 The adjustment value update unit 113 updates the adjustment value associated with the first weather related term by the adjustment value information based on the first actual value and the second actual value. The first performance value is a performance value of power consumption when the first weather-related term is included in the character string (hereinafter referred to as “when the term appears” as appropriate). More specifically, the first actual value includes a first weather related term, a first time related term, and a first region related term in one character string, and an air conditioner is installed in the first region. Is the actual value of the power consumption of the air conditioner at the first time. The first region is a region associated with the first region-related term by the region information. The first time is a time associated with the first time-related term by the time information.
 第2実績値は、文字列に第1気象関連用語が含まれない場合(以下、適宜「用語非出現時」という。)における消費電力の実績値である。より詳細には、第2実績値は、第2時刻における空調機の消費電力の実績値である。第2時刻は、時刻情報により、第1気象関連用語と第1地域関連用語とともに1つの文字列に含まれる時刻関連用語に対応付けられた時刻以外の時刻である。また、第2時刻は、例えば、空調スケジュールにより示される制御内容と気象予報により示される外部環境とにより特定される運転条件が、第1時刻と同じ時刻である。制御内容は、例えば、運転モードと設定温度とにより特定される。また、外部環境は、例えば、天候と外気温とにより特定される。 The second actual value is an actual value of power consumption when the first weather-related term is not included in the character string (hereinafter referred to as “when the term does not appear” as appropriate). More specifically, the second actual value is an actual value of power consumption of the air conditioner at the second time. The second time is a time other than the time associated with the time-related term included in one character string together with the first weather-related term and the first region-related term based on the time information. In addition, the second time is the same time as the first time, for example, with the operating conditions specified by the control content indicated by the air conditioning schedule and the external environment indicated by the weather forecast. The control content is specified by, for example, the operation mode and the set temperature. The external environment is specified by, for example, the weather and the outside temperature.
 ここで、例えば、第1実績値と第2実績値との差が新たな調整量として設定される。また、第1実績値が第2実績値よりも大きい場合に調整特性が+に設定され、第1実績値が第2実績値よりも小さい場合に調整特性が-に設定される。第1実績値と第2実績値とは、例えば、計測電力情報から特定される。調整値更新部113の機能は、例えば、プロセッサ11の機能により実現される。 Here, for example, the difference between the first actual value and the second actual value is set as a new adjustment amount. Further, when the first actual value is larger than the second actual value, the adjustment characteristic is set to +, and when the first actual value is smaller than the second actual value, the adjustment characteristic is set to −. A 1st track record value and a 2nd track record value are specified from measured electric power information, for example. The function of the adjustment value update unit 113 is realized by the function of the processor 11, for example.
 ここで、調整値決定部107は、第1気象関連用語を含む文字列を示す文字列データが取得された回数と、調整値情報により第1気象関連用語に対応付けられた確信度と、の乗算値が予め定められた閾値を超える場合、第1調整値を調整値として決定する。 Here, the adjustment value determination unit 107 calculates the number of times the character string data indicating the character string including the first weather-related term is acquired, and the certainty factor associated with the first weather-related term by the adjustment value information. When the multiplication value exceeds a predetermined threshold value, the first adjustment value is determined as the adjustment value.
 確信度更新部114は、第1実績値と第2実績値とに基づいて、調整値情報により第1気象関連用語に対応付けられる確信度を更新する。確信度更新部114は、例えば、第1実績値のばらつきが小さい程高い確信度になるように確信度を更新する。確信度更新部114の機能は、例えば、プロセッサ11の機能により実現される。 The certainty factor updating unit 114 updates the certainty factor associated with the first weather-related term by the adjustment value information based on the first actual value and the second actual value. For example, the certainty factor updating unit 114 updates the certainty factor such that the smaller the variation of the first performance value, the higher the certainty factor. The function of the certainty factor update unit 114 is realized by the function of the processor 11, for example.
 次に、図13に示すフローチャートを参照して、消費電力推定装置120が実行する調整値決定処理について説明する。 Next, the adjustment value determination process executed by the power consumption estimation apparatus 120 will be described with reference to the flowchart shown in FIG.
 まず、プロセッサ11は、抽出した用語の中から気象関連用語を選択する(ステップS401)。プロセッサ11は、ステップS401の処理を完了すると、気象関連用語に対応する時刻関連用語があるか否かを判別する(ステップS402)。プロセッサ11は、気象関連用語に対応する時刻関連用語がないと判別すると(ステップS402:NO)、ステップS401に処理を戻す。 First, the processor 11 selects a weather-related term from the extracted terms (step S401). When completing the process of step S401, the processor 11 determines whether or not there is a time-related term corresponding to the weather-related term (step S402). When determining that there is no time-related term corresponding to the weather-related term (step S402: NO), the processor 11 returns the process to step S401.
 プロセッサ11は、気象関連用語に対応する時刻関連用語があると判別すると(ステップS402:YES)、気象関連用語に対応する地域関連用語があるか否かを判別する(ステップS403)。プロセッサ11は、気象関連用語に対応する地域関連用語がないと判別すると(ステップS403:NO)、ステップS401に処理を戻す。 When the processor 11 determines that there is a time-related term corresponding to the weather-related term (step S402: YES), the processor 11 determines whether there is a region-related term corresponding to the weather-related term (step S403). If the processor 11 determines that there is no region-related term corresponding to the weather-related term (step S403: NO), the processor 11 returns the process to step S401.
 プロセッサ11は、気象関連用語に対応する地域関連用語があると判別すると(ステップS403:YES)、地域関連用語が示す地域が空調機の設置地域であるか否かを判別する(ステップS404)。プロセッサ11は、地域関連用語が示す地域が空調機の設置地域でないと判別すると(ステップS404:NO)、ステップS401に処理を戻す。 If the processor 11 determines that there is a region-related term corresponding to the weather-related term (step S403: YES), it determines whether the region indicated by the region-related term is an air conditioner installation region (step S404). If the processor 11 determines that the region indicated by the region-related terms is not the region where the air conditioner is installed (step S404: NO), the processor 11 returns the process to step S401.
 プロセッサ11は、地域関連用語が示す地域が空調機の設置地域であると判別すると(ステップS404:YES)、カウント値をインクリメントする(ステップS405)。このカウント値は、例えば、気象関連用語と時刻関連用語と地域関連用語との組み合わせ毎に用意されるカウンタによりカウントされるカウント値である。このカウント値は、例えば、フラッシュメモリ12に記憶される。プロセッサ11は、ステップS405の処理を完了すると、カウント値と確信度との積が閾値以上であるか否かを判別する(ステップS406)。この閾値は、例えば、1である。 If the processor 11 determines that the region indicated by the region-related terms is the region where the air conditioner is installed (step S404: YES), the processor 11 increments the count value (step S405). This count value is, for example, a count value counted by a counter prepared for each combination of weather-related terms, time-related terms, and region-related terms. This count value is stored in the flash memory 12, for example. When completing the process in step S405, the processor 11 determines whether or not the product of the count value and the certainty factor is equal to or greater than a threshold value (step S406). This threshold is 1, for example.
 プロセッサ11は、カウント値と確信度との積が閾値以上であると判別すると(ステップS406:YES)、調整値を決定する(ステップS407)。プロセッサ11は、カウント値と確信度との積が閾値以上でないと判別した場合(ステップS406:NO)、又は、ステップS407の処理を完了した場合、未選択の気象関連用語があるか否かを判別する(ステップS408)。プロセッサ11は、未選択の気象関連用語があると判別すると(ステップS408:YES)、ステップS401に処理を戻す。一方、プロセッサ11は、未選択の気象関連用語がないと判別すると(ステップS408:NO)、調整値決定処理を完了する。 If the processor 11 determines that the product of the count value and the certainty factor is greater than or equal to the threshold (step S406: YES), the processor 11 determines an adjustment value (step S407). When it is determined that the product of the count value and the certainty factor is not equal to or greater than the threshold (step S406: NO), or when the process of step S407 is completed, the processor 11 determines whether there is an unselected weather-related term. A determination is made (step S408). When determining that there is an unselected weather-related term (step S408: YES), the processor 11 returns the process to step S401. On the other hand, when determining that there is no unselected weather-related term (step S408: NO), the processor 11 completes the adjustment value determination process.
 次に、図14に示すフローチャートを参照して、消費電力推定装置120が実行する更新処理について説明する。更新処理は、基本的に、調整値情報により示される調整値と、調整値情報により示される確信度とを、更新する処理である。更新処理は、例えば、予め定められた時間が経過する毎に、実行される。この時間は、例えば、1ヶ月である。 Next, update processing executed by the power consumption estimation apparatus 120 will be described with reference to the flowchart shown in FIG. The update process is basically a process for updating the adjustment value indicated by the adjustment value information and the certainty factor indicated by the adjustment value information. The update process is executed, for example, every time a predetermined time elapses. This time is, for example, one month.
 まず、プロセッサ11は、用語情報により示される気象関連用語を選択する(ステップS501)。プロセッサ11は、ステップS501の処理を完了すると、用語非出現時の消費電力の実績値を収集する(ステップS502)。プロセッサ11は、ステップS502の処理を完了すると、用語非出現時の消費電力の平均値を算出する(ステップS503)。プロセッサ11は、ステップS503の処理を完了すると、用語出現時の消費電力の実績値を収集する(ステップS504)。プロセッサ11は、ステップS504の処理を完了すると、用語出現時の消費電力の平均値を算出する(ステップS505)。 First, the processor 11 selects a weather related term indicated by the term information (step S501). When completing the process of step S501, the processor 11 collects the actual value of the power consumption when the term does not appear (step S502). When completing the process of step S502, the processor 11 calculates an average value of power consumption when the term does not appear (step S503). When completing the process of step S503, the processor 11 collects the actual value of the power consumption when the term appears (step S504). When completing the process of step S504, the processor 11 calculates an average value of power consumption when the term appears (step S505).
 プロセッサ11は、ステップS505の処理を完了すると、用語非出現時の消費電力の平均値と用語出現時の消費電力の平均値との差を新たな調整値として設定する(ステップS506)。プロセッサ11は、ステップS506の処理を完了すると、用語出現時の消費電力の標準偏差を算出する(ステップS507)。プロセッサ11は、ステップS507の処理を完了すると、標準偏差に基づく確信度を新たな確信度として設定する(ステップS508)。 When the processing of step S505 is completed, the processor 11 sets a difference between the average power consumption value when the term does not appear and the average power consumption value when the term appears as a new adjustment value (step S506). When completing the process of step S506, the processor 11 calculates the standard deviation of the power consumption when the term appears (step S507). When completing the process of step S507, the processor 11 sets the certainty factor based on the standard deviation as a new certainty factor (step S508).
 図15を参照して、用語出現時の消費電力の分布について説明する。図15において、用語非出現時の消費電力の平均値の位置を0として示している。点P1、点P2、点P3、点P4、点P5、及び、点P6は、用語出現時における6つの消費電力を示す点である。点S1は、この6つの消費電力の平均値を示す点である。0から点S1までの距離が調整値に対応する。点S1が0よりも右側にある場合、つまり、用語出現時の消費電力の平均値が用語非出現時の消費電力の平均値よりも大きい場合、調整特性が+に設定される。一方、点S1が0よりも左側にある場合、つまり、用語出現時の消費電力の平均値が用語非出現時の消費電力の平均値よりも小さい場合、調整特性が-に設定される。 Referring to FIG. 15, the distribution of power consumption when terms appear will be described. In FIG. 15, the position of the average value of the power consumption when the term does not appear is shown as 0. Point P1, point P2, point P3, point P4, point P5, and point P6 are points indicating six power consumptions when the term appears. Point S1 is a point indicating the average value of these six power consumptions. The distance from 0 to the point S1 corresponds to the adjustment value. When the point S1 is on the right side of 0, that is, when the average value of the power consumption when the term appears is larger than the average value of the power consumption when the term does not appear, the adjustment characteristic is set to +. On the other hand, if the point S1 is on the left side of 0, that is, if the average power consumption when the term appears is smaller than the average power consumption when the term does not appear, the adjustment characteristic is set to-.
 また、枠S2は、用語出現時における6つの消費電力のばらつき具合を示している。枠S2が横方向に長いほど、用語出現時の消費電力のばらつきが大きく、用語出現時の消費電力の分散及び標準偏差が大きいことを意味する。ここで、確信度は、図16に示すように、用語出現時の消費電力の標準偏差と用語出現時の消費電力の平均値とに基づいて、6つの値に設定される。図16に示すように、平均値に対する標準偏差が小さいほど、高い確信度が設定される。つまり、用語出現時の消費電力のばらつきが少ないほど、高い確信度が設定される。 Also, the frame S2 indicates the variation degree of the six power consumptions when the term appears. The longer the frame S2 is in the horizontal direction, the greater the variation in power consumption when a term appears, and the greater the variance and standard deviation of power consumption when the term appears. Here, as shown in FIG. 16, the certainty factor is set to six values based on the standard deviation of the power consumption at the time of the term appearance and the average value of the power consumption at the time of the term appearance. As shown in FIG. 16, a higher certainty factor is set as the standard deviation with respect to the average value is smaller. That is, the smaller the variation in power consumption when a term appears, the higher the certainty factor is set.
 プロセッサ11は、ステップS508の処理を完了すると、未選択の気象関連用語があるか否かを判別する(ステップS509)。プロセッサ11は、未選択の気象関連用語があると判別すると(ステップS509:YES)、ステップS501に処理を戻す。一方、プロセッサ11は、未選択の気象関連用語がないと判別すると(ステップS509:YES)、更新処理を完了する。 After completing the process of step S508, the processor 11 determines whether there is an unselected weather-related term (step S509). When determining that there is an unselected weather-related term (step S509: YES), the processor 11 returns the process to step S501. On the other hand, when determining that there is no unselected weather-related term (step S509: YES), the processor 11 completes the update process.
 本実施形態では、気象関連用語に対応付けられた確信度と気象関連用語の出現回数とに基づいて、気象関連用語に対応付けられた調整値で調整されるか否かが決定される。従って、本実施形態によれば、適切に、消費電力の推定値を調整することが期待できる。 In this embodiment, based on the certainty factor associated with the weather related term and the appearance frequency of the weather related term, it is determined whether or not the adjustment is performed with the adjustment value associated with the weather related term. Therefore, according to this embodiment, it can be expected that the estimated value of power consumption is appropriately adjusted.
 また、本実施形態では、用語出現時における消費電力の実績値と用語非出現時における消費電力の実績値とに基づいて、気象関連用語に対応付けられる調整値及び確信度が更新される。従って、本実施形態によれば、更に適切に、消費電力の推定値を調整することが期待できる。 Further, in the present embodiment, the adjustment value and the certainty factor associated with the weather-related term are updated based on the actual power consumption value when the term appears and the actual power value when the term does not appear. Therefore, according to this embodiment, it can be expected that the estimated value of power consumption is adjusted more appropriately.
(変形例)
 以上、本発明の実施形態を説明したが、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)
As mentioned above, although embodiment of this invention was described, when implementing this invention, a deformation | transformation and application with a various form are possible.
 本発明において、上記実施形態において説明した構成、機能、動作のどの部分を採用するのかは任意である。また、本発明において、上述した構成、機能、動作のほか、更なる構成、機能、動作が採用されてもよい。また、上記実施形態において説明した構成、機能、動作は、自由に組み合わせることができる。 In the present invention, which part of the configuration, function, and operation described in the above embodiment is adopted is arbitrary. Further, in the present invention, in addition to the configuration, function, and operation described above, further configuration, function, and operation may be employed. Moreover, the structure, function, and operation | movement demonstrated in the said embodiment can be combined freely.
 例えば、実施形態1では、消費電力推定装置100が空調システム1000に含まれる例について説明した。消費電力推定装置100は空調システム1000に含まれていなくてもよい。また、消費電力推定装置100は、空調制御装置200に組み込まれていてもよい。また、第1サーバ510、第2サーバ520、室内機320、又は、室内機330の個数は、実施形態1で示した例に限定されないことは勿論である。 For example, in the first embodiment, the example in which the power consumption estimation apparatus 100 is included in the air conditioning system 1000 has been described. The power consumption estimation apparatus 100 may not be included in the air conditioning system 1000. Moreover, the power consumption estimation apparatus 100 may be incorporated in the air conditioning control apparatus 200. Needless to say, the number of the first server 510, the second server 520, the indoor unit 320, or the indoor unit 330 is not limited to the example shown in the first embodiment.
 実施形態1では、推定電力量が目標電力量を超過する場合、超過電力が最も大きい時刻から順に消費電力量が削減されるように空調スケジュールが調整される例について説明した。本発明において、空調スケジュールを調整する手法はこの例に限定されない。例えば、ユーザの快適性が考慮されて、空調スケジュールが調整されてもよい。 In the first embodiment, when the estimated power amount exceeds the target power amount, the example in which the air conditioning schedule is adjusted so that the power consumption amount is sequentially reduced from the time when the excess power is the largest is described. In the present invention, the method of adjusting the air conditioning schedule is not limited to this example. For example, the air conditioning schedule may be adjusted in consideration of user comfort.
 例えば、スケジュール調整部202は、複数の個別期間のうち消費電力の削減量に対する快適性の低下率が低い個別期間から順に消費電力が低減されるように、空調スケジュールを調整することが好適である。なお、この快適性の低下率を個別期間毎に示す情報が、予め定めフラッシュメモリ22に記憶されていることが好適である。この情報は、例えば、タッチスクリーン13に対するユーザ操作に基づいて生成されてもよい。 For example, it is preferable that the schedule adjustment unit 202 adjusts the air conditioning schedule so that the power consumption is reduced in order from the individual period in which the comfort reduction rate with respect to the power consumption reduction amount is low among the plurality of individual periods. . It is preferable that information indicating the comfort reduction rate for each individual period is stored in the flash memory 22 in advance. This information may be generated based on a user operation on the touch screen 13, for example.
 あるいは、スケジュール調整部202は、複数の空調機により空調される複数の空間のうち、空調実行時における温度変化の応答性が低い空間から順に消費電力が低減されるように、空調スケジュールを調整することが好適である。応答性が低い空間は、例えば、店舗内のように人の入れ替わりが激しい空間である。一方、応答性が高い空間は、例えば、オフィス内の空間のように、人の移動が少ない空間である。なお、この応答性を空間毎に示す情報が、予め定めフラッシュメモリ22に記憶されていることが好適である。この情報は、例えば、タッチスクリーン13に対するユーザ操作に基づいて生成されてもよい。なお、この場合、複数の空間のそれぞれを実行する複数の空調機が存在することが前提である。 Or the schedule adjustment part 202 adjusts an air-conditioning schedule so that power consumption may be reduced in order from the space where the responsiveness of the temperature change at the time of air-conditioning execution is low among a plurality of spaces air-conditioned by a plurality of air conditioners. Is preferred. The space with low responsiveness is, for example, a space where people are changed rapidly, such as in a store. On the other hand, a space with high responsiveness is a space where there is little movement of people, such as a space in an office. It is preferable that information indicating this responsiveness for each space is stored in the flash memory 22 in advance. This information may be generated based on a user operation on the touch screen 13, for example. In this case, it is assumed that there are a plurality of air conditioners that execute each of the plurality of spaces.
 実施形態1では、調整対象時刻が、文字列データにより示される文字列に含まれる時刻関連用語により特定される例について説明した。調整対象時刻は、時刻関連用語以外の情報により特定されてもよい。例えば、文字列データがアップデートされた時刻が特定可能である場合、この時刻から調整対象時刻が特定されてもよい。同様に、調整対象地域は、地域関連用語以外の情報により特定されてもよい。例えば、文字列データのアップデート元の地域が特定可能である場合、この地域から調整対象地域が特定されてもよい。 Embodiment 1 has described an example in which the adjustment target time is specified by a time-related term included in a character string indicated by character string data. The adjustment target time may be specified by information other than time-related terms. For example, when the time when the character string data is updated can be specified, the adjustment target time may be specified from this time. Similarly, the adjustment target area may be specified by information other than area-related terms. For example, when the update source area of the character string data can be specified, the adjustment target area may be specified from this area.
 実施形態2では、確信度が更新される例について説明した。確信度は、更新されなくてもよい。また、用語情報、調整値情報、時刻情報、地域情報、消費電力情報、又は、スケジュール情報は、適宜、更新されてもよい。 In Embodiment 2, the example in which the certainty factor is updated has been described. The certainty factor may not be updated. The term information, adjustment value information, time information, area information, power consumption information, or schedule information may be updated as appropriate.
 本発明に係る消費電力推定装置100、消費電力推定装置120、又は、空調制御装置200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や情報端末装置に適用することで、当該パーソナルコンピュータ等を本発明に係る消費電力推定装置100、消費電力推定装置120、又は、空調制御装置200として機能させることも可能である。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 Read-Only Memory)、DVD(Digital Versatile Disk)、メモリカードなど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、インターネットなどの通信ネットワークを介して配布してもよい。 By applying an operation program that defines the operation of the power consumption estimation apparatus 100, the power consumption estimation apparatus 120, or the air conditioning control apparatus 200 according to the present invention to an existing personal computer or information terminal device, the personal computer or the like is It is also possible to function as the power consumption estimation apparatus 100, the power consumption estimation apparatus 120, or the air conditioning control apparatus 200 according to the invention. The distribution method of such a program is arbitrary. For example, the program is stored and distributed on a computer-readable recording medium such as a CD-ROM (Compact Disk Read-Only Memory), a DVD (Digital Versatile Disk), or a memory card. Alternatively, it 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、上述した実施形態は、本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。つまり、本発明の範囲は、実施形態ではなく、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、本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 broad spirit and scope of the present invention. Further, the above-described embodiment 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 shown not by the embodiments but by the claims. Various modifications within the scope of the claims and within the scope of the equivalent invention are considered to be within the scope of the present invention.
 本発明は、空調システムに適用可能である。 The present invention is applicable to an air conditioning system.
11,21 プロセッサ、12,22 フラッシュメモリ、13 タッチスクリーン、14,23 第1通信インターフェース、15,24 第2通信インターフェース、100,120 消費電力推定装置、101 第1データ取得部、102 第2データ取得部、103 消費電力推定部、104 消費電力情報記憶部、105 用語抽出部、106 用語情報記憶部、107 調整値決定部、108 調整値情報記憶部、109 時刻情報記憶部、110 地域情報記憶部、111 消費電力調整部、112 計測電力情報記憶部、113 調整値更新部、114 確信度更新部、200 空調制御装置、201 スケジュール情報記憶部、202 スケジュール調整部、203 空調制御部、310 室外機、320,330 室内機、400 電力計測装置、510 第1サーバ、520 第2サーバ、610,620 通信ネットワーク、1000 空調システム 11, 21 processor, 12, 22 flash memory, 13 touch screen, 14, 23 first communication interface, 15, 24 second communication interface, 100, 120 power consumption estimation device, 101 first data acquisition unit, 102 second data Acquisition unit, 103, power consumption estimation unit, 104, power consumption information storage unit, 105 term extraction unit, 106 term information storage unit, 107 adjustment value determination unit, 108 adjustment value information storage unit, 109 time information storage unit, 110 area information storage Unit, 111 power consumption adjustment unit, 112 measured power information storage unit, 113 adjustment value update unit, 114 confidence factor update unit, 200 air conditioning control device, 201 schedule information storage unit, 202 schedule adjustment unit, 203 air conditioning control unit, 310 outdoor Machine, 320, 330 room , 400 power measuring apparatus, 510 a first server, 520 second server, 610 and 620 communication network 1000 air-conditioning system

Claims (10)

  1.  第1サーバから気象予報を示す気象予報データを取得する第1データ取得手段と、
     第2サーバから気象に関連する気象関連用語を含む文字列を示す文字列データを取得する第2データ取得手段と、
     前記気象予報データに基づいて、空調機の消費電力を推定する消費電力推定手段と、
     前記文字列データに基づいて、前記消費電力に対する調整値を決定する調整値決定手段と、
     前記消費電力を前記調整値で調整する消費電力調整手段と、を備える、
     消費電力推定装置。
    First data acquisition means for acquiring weather forecast data indicating a weather forecast from the first server;
    Second data acquisition means for acquiring character string data indicating a character string including weather-related terms related to weather from the second server;
    Based on the weather forecast data, power consumption estimation means for estimating the power consumption of the air conditioner,
    Adjustment value determining means for determining an adjustment value for the power consumption based on the character string data;
    Power consumption adjusting means for adjusting the power consumption by the adjustment value,
    Power consumption estimation device.
  2.  前記気象関連用語と前記調整値との対応関係を示す調整値情報を記憶する調整値情報記憶手段を更に備え、
     前記調整値決定手段は、前記文字列に前記気象関連用語である第1気象関連用語が含まれる場合、前記調整値情報により前記第1気象関連用語に対応付けられた調整値である第1調整値を前記調整値として決定する、
     請求項1に記載の消費電力推定装置。
    Adjustment value information storage means for storing adjustment value information indicating a correspondence relationship between the weather-related terms and the adjustment value;
    The adjustment value determination unit is a first adjustment that is an adjustment value associated with the first weather-related term by the adjustment value information when the character string includes the first weather-related term that is the weather-related term. A value is determined as the adjustment value;
    The power consumption estimation apparatus according to claim 1.
  3.  時刻に関連する時刻関連用語と時刻との対応関係を示す時刻情報を記憶する時刻情報記憶手段を更に備え、
     前記調整値決定手段は、前記文字列に前記時刻関連用語である第1時刻関連用語が含まれ、前記文字列内において前記第1気象関連用語と前記第1時刻関連用語とが予め定められた関係にある場合、前記時刻情報により前記第1時刻関連用語に対応付けられた時刻を前記第1調整値で調整される時刻として決定する、
     請求項2に記載の消費電力推定装置。
    A time information storage means for storing time information indicating a correspondence relationship between the time related terms related to the time and the time;
    The adjustment value determining means includes a first time-related term that is the time-related term in the character string, and the first weather-related term and the first time-related term are predetermined in the character string. If there is a relationship, the time associated with the first time-related term by the time information is determined as the time adjusted by the first adjustment value.
    The power consumption estimation apparatus according to claim 2.
  4.  地域に関連する地域関連用語と地域との対応関係を示す地域情報を記憶する地域情報記憶手段を更に備え、
     前記調整値決定手段は、前記文字列に前記地域関連用語である第1地域関連用語が含まれ、前記文字列内において前記第1気象関連用語と前記第1地域関連用語とが予め定められた関係にあり、前記地域情報により前記第1地域関連用語に対応付けられた地域に前記空調機が配置されている場合、前記第1調整値を前記調整値として決定する、
     請求項2又は3に記載の消費電力推定装置。
    A region information storage unit for storing region information indicating a correspondence relationship between the region-related terms and the region and the region;
    The adjustment value determining means includes a first region-related term that is the region-related term in the character string, and the first weather-related term and the first region-related term are predetermined in the character string. If the air conditioner is located in a region associated with the first region-related term by the region information, the first adjustment value is determined as the adjustment value.
    The power consumption estimation apparatus according to claim 2 or 3.
  5.  前記文字列に前記第1気象関連用語が含まれる場合における消費電力の実績値と、前記文字列に前記第1気象関連用語が含まれない場合における消費電力の実績値と、に基づいて、前記調整値情報により前記第1気象関連用語に対応付けられる調整値を更新する調整値更新手段を更に備える、
     請求項2から4のいずれか1項に記載の消費電力推定装置。
    Based on the actual value of power consumption when the first weather related term is included in the character string and the actual value of power consumption when the first weather related term is not included in the character string, Adjustment value updating means for updating an adjustment value associated with the first weather-related term by the adjustment value information;
    The power consumption estimation apparatus according to any one of claims 2 to 4.
  6.  前記調整値情報は、前記気象関連用語と前記調整値と確信度との対応関係を示す情報であり、
     前記調整値決定手段は、前記第1気象関連用語を含む文字列を示す文字列データが取得された回数と、前記調整値情報により前記第1気象関連用語に対応付けられた確信度と、の乗算値が予め定められた閾値を超える場合、前記第1調整値を前記調整値として決定する、
     請求項2から5のいずれか1項に記載の消費電力推定装置。
    The adjustment value information is information indicating a correspondence relationship between the weather-related terms, the adjustment value, and the certainty factor,
    The adjustment value determining means includes the number of times character string data indicating a character string including the first weather-related term is acquired, and a certainty factor associated with the first weather-related term by the adjustment value information. When the multiplication value exceeds a predetermined threshold, the first adjustment value is determined as the adjustment value;
    The power consumption estimation apparatus according to any one of claims 2 to 5.
  7.  前記文字列に前記第1気象関連用語が含まれる場合における消費電力の実績値と、前記文字列に前記第1気象関連用語が含まれない場合における消費電力の実績値と、に基づいて、前記調整値情報により前記第1気象関連用語に対応付けられる確信度を更新する確信度更新手段を更に備える、
     請求項6に記載の消費電力推定装置。
    Based on the actual value of power consumption when the first weather related term is included in the character string and the actual value of power consumption when the first weather related term is not included in the character string, A certainty factor updating means for updating the certainty factor associated with the first weather-related term by the adjustment value information;
    The power consumption estimation apparatus according to claim 6.
  8.  請求項1から7のいずれか1項に記載の消費電力推定装置と空調制御装置と前記空調機とを備える空調システムであって、
     前記消費電力推定手段は、前記気象予報データと予め定められた期間の空調スケジュールとに基づいて、前記期間に含まれる複数の個別期間のそれぞれにおける消費電力を推定し、
     前記調整値決定手段は、前記文字列データに基づいて、前記複数の個別期間のそれぞれに対する調整値を決定し、
     前記消費電力調整手段は、前記複数の個別期間のそれぞれにおける消費電力を、前記複数の個別期間のそれぞれに対する調整値で調整し、前記期間における推定電力量を求め、
     前記空調制御装置は、
     前記推定電力量が予め定められた目標電力量を超える場合、前記推定電力量が前記目標電力量を超えないように、前記空調スケジュールを調整するスケジュール調整手段と、
     前記スケジュール調整手段により調整された前記空調スケジュールに従って、前記空調機を制御する空調制御手段と、を備える、
     空調システム。
    An air conditioning system comprising the power consumption estimation device according to any one of claims 1 to 7, an air conditioning control device, and the air conditioner,
    The power consumption estimation means estimates power consumption in each of a plurality of individual periods included in the period based on the weather forecast data and an air conditioning schedule for a predetermined period.
    The adjustment value determining means determines an adjustment value for each of the plurality of individual periods based on the character string data;
    The power consumption adjusting means adjusts the power consumption in each of the plurality of individual periods by an adjustment value for each of the plurality of individual periods, and obtains an estimated power amount in the period,
    The air conditioning control device
    A schedule adjusting means for adjusting the air conditioning schedule so that the estimated power amount does not exceed the target power amount when the estimated power amount exceeds a predetermined target power amount;
    Air conditioning control means for controlling the air conditioner according to the air conditioning schedule adjusted by the schedule adjustment means,
    Air conditioning system.
  9.  第1サーバから気象予報を示す気象予報データを取得し、
     第2サーバから気象に関連する気象関連用語を含む文字列を示す文字列データを取得し、
     前記気象予報データと前記文字列データとに基づいて、空調機の消費電力を推定する、
     消費電力推定方法。
    Get weather forecast data showing the weather forecast from the first server,
    Acquires character string data indicating a character string including weather-related terms related to the weather from the second server,
    Based on the weather forecast data and the character string data, the power consumption of the air conditioner is estimated.
    Power consumption estimation method.
  10.  コンピュータを、
     第1サーバから気象予報を示す気象予報データを取得する第1データ取得手段、
     第2サーバから気象に関連する気象関連用語を含む文字列を示す文字列データを取得する第2データ取得手段、
     前記気象予報データに基づいて、空調機の消費電力を推定する消費電力推定手段、
     前記文字列データに基づいて、前記消費電力に対する調整値を決定する調整値決定手段、
     前記消費電力を前記調整値で調整する消費電力調整手段、として機能させる、
     プログラム。
    Computer
    First data acquisition means for acquiring weather forecast data indicating a weather forecast from the first server;
    Second data acquisition means for acquiring character string data indicating a character string including weather-related terms related to weather from the second server;
    Based on the weather forecast data, power consumption estimation means for estimating the power consumption of the air conditioner,
    An adjustment value determining means for determining an adjustment value for the power consumption based on the character string data;
    Function as power consumption adjusting means for adjusting the power consumption by the adjustment value;
    program.
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Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN112781177A (en) * 2021-01-05 2021-05-11 广东美的暖通设备有限公司 Method and device for predicting air conditioner operation power, electronic equipment and storage medium
CN113883692A (en) * 2021-10-28 2022-01-04 湖北合合能源科技发展有限公司 Intelligent energy management system for energy conservation of air conditioner

Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2017121175A (en) * 2017-03-09 2017-07-06 三菱電機株式会社 Controller, schedule preparation method, and program
JP2017157186A (en) * 2016-03-01 2017-09-07 パナソニックIpマネジメント株式会社 Equipment state estimating method, equipment state estimating device, and data providing device

Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2017157186A (en) * 2016-03-01 2017-09-07 パナソニックIpマネジメント株式会社 Equipment state estimating method, equipment state estimating device, and data providing device
JP2017121175A (en) * 2017-03-09 2017-07-06 三菱電機株式会社 Controller, schedule preparation method, and program

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN112781177A (en) * 2021-01-05 2021-05-11 广东美的暖通设备有限公司 Method and device for predicting air conditioner operation power, electronic equipment and storage medium
CN113883692A (en) * 2021-10-28 2022-01-04 湖北合合能源科技发展有限公司 Intelligent energy management system for energy conservation of air conditioner

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