WO2019198129A1

WO2019198129A1 - 制御システム、空気調和機およびサーバ

Info

Publication number: WO2019198129A1
Application number: PCT/JP2018/014935
Authority: WO
Inventors: 松本　崇
Original assignee: 三菱電機株式会社
Priority date: 2018-04-09
Filing date: 2018-04-09
Publication date: 2019-10-17
Also published as: JPWO2019198129A1; JP6861889B2

Abstract

第１地域にある建物に設置された空気調和機（１０）が備える制御装置（１７）の情報取得部（３１）は、第１時間帯における第１地域の環境条件が第１時間帯よりも前の第２時間帯における第１地域から離れた第２地域の環境条件と類似すると判定される場合に、第２地域にある建物に設置された空気調和機（８０）により第２時間帯において運転中に得られた運転情報（４１）を取得する。制御装置（１７）の運転制御部（３２）は、空気調和機（１０）の運転を、情報取得部（３１）により取得された運転情報（４１）に基づいて第１時間帯よりも前から先回りして制御する。

Description

制御システム、空気調和機およびサーバ

　本発明は、制御システム、空気調和機およびサーバに関するものである。

　特許文献１には、現在の運転環境に類似する過去の運転環境が存在する場合に、該当する類似環境における空気調和機の制御の良否に基づき、現在の運転環境における空気調和機の制御パターンを決定する技術が記載されている。

特開２００５－３３７５３２号公報

　特許文献１に記載の技術は、過去の運転環境を示すデータ、その運転環境における空気調和機の制御パターンを示すデータ、および、その制御パターンの良否の判定結果を示すデータといった様々な過去データが十分に蓄積されていなければ、有効に機能しない。特許文献１に記載の技術は、特に、新たに設置された空気調和機には一切適用できない。

　本発明は、環境条件に適した空気調和機の運転を、その空気調和機の過去データを必要とすることなく行うことを目的とする。

　本発明の一態様に係る制御システムは、
　第１時間帯における第１地域の環境条件が前記第１時間帯よりも前の第２時間帯における前記第１地域から離れた第２地域の環境条件と類似すると判定される場合に、前記第２地域にある建物に設置された空気調和機により前記第２時間帯において運転中に得られた運転情報を取得する情報取得部と、
　前記第１時間帯および前記第１時間帯よりも前のいずれかにおける、前記第１地域にある建物に設置された空気調和機の運転を、前記情報取得部により取得された運転情報に基づいて制御する運転制御部と
を備える。

　本発明では、第１地域の現在または未来の環境条件が第１地域から離れた第２地域の過去の環境条件と類似することを前提として、第２地域にある建物に設置された空気調和機の過去の運転情報に基づき、第１地域にある建物に設置された空気調和機の運転が行われる。そのため、環境条件に適した空気調和機の運転を、その空気調和機の過去データを必要とすることなく行うことができる。

実施の形態１に係る空気調和機の構成を示す回路図。実施の形態１に係る空気調和機の構成を示す回路図。実施の形態１に係る制御システムにおける空気調和機の制御装置の構成を示すブロック図。実施の形態１に係る制御システムにおけるサーバの構成を示すブロック図。実施の形態１に係る制御システムの動作を示すフローチャート。実施の形態２に係る制御システムにおけるサーバの構成を示すブロック図。実施の形態２に係る制御システムの動作を示すフローチャート。実施の形態３に係る制御システムにおけるサーバの構成を示すブロック図。実施の形態３に係る制御システムの動作を示すフローチャート。実施の形態４に係る制御システムにおけるサーバの構成を示すブロック図。実施の形態４に係る制御システムの動作を示すフローチャート。実施の形態５に係る制御システムにおけるサーバの構成を示すブロック図。実施の形態５に係る制御システムの動作を示すフローチャート。実施の形態６に係る制御システムにおけるサーバの構成を示すブロック図。実施の形態６に係る制御システムの動作を示すフローチャート。実施の形態７に係る制御システムの動作を示すフローチャート。

　以下、本発明の実施の形態について、図を用いて説明する。各図中、同一または相当する部分には、同一符号を付している。実施の形態の説明において、同一または相当する部分については、説明を適宜省略または簡略化する。なお、本発明は、以下に説明する実施の形態に限定されるものではなく、必要に応じて種々の変更が可能である。例えば、以下に説明する実施の形態のうち、２つ以上の実施の形態が組み合わせられて実施されても構わない。あるいは、以下に説明する実施の形態のうち、１つの実施の形態または２つ以上の実施の形態の組み合わせが部分的に実施されても構わない。

　実施の形態１．
　本実施の形態について、図１から図４を用いて説明する。

　＊＊＊構成の説明＊＊＊
　図１および図２を参照して、本実施の形態に係る空気調和機１０の構成を説明する。

　図１は、冷房運転時の冷媒回路１１を示している。図２は、暖房運転時の冷媒回路１１を示している。

　空気調和機１０は、冷媒が循環する冷媒回路１１を備える。空気調和機１０は、圧縮機１２と、四方弁１３と、室外熱交換器である第１熱交換器１４と、膨張弁である膨張機構１５と、室内熱交換器である第２熱交換器１６とをさらに備える。圧縮機１２、四方弁１３、第１熱交換器１４、膨張機構１５および第２熱交換器１６は、冷媒回路１１に接続されている。

　圧縮機１２は、冷媒を圧縮する。四方弁１３は、冷房運転時と暖房運転時とで冷媒の流れる方向を切り替える。第１熱交換器１４は、冷房運転時には凝縮器として動作し、圧縮機１２により圧縮された冷媒を放熱させる。すなわち、第１熱交換器１４は、圧縮機１２により圧縮された冷媒を用いて熱交換を行う。第１熱交換器１４は、暖房運転時には蒸発器として動作し、室外空気と膨張機構１５で膨張した冷媒との間で熱交換を行って冷媒を加熱する。膨張機構１５は、凝縮器で放熱した冷媒を膨張させる。第２熱交換器１６は、暖房運転時には凝縮器として動作し、圧縮機１２により圧縮された冷媒を放熱させる。すなわち、第２熱交換器１６は、圧縮機１２により圧縮された冷媒を用いて熱交換を行う。第２熱交換器１６は、冷房運転時には蒸発器として動作し、室内空気と膨張機構１５で膨張した冷媒との間で熱交換を行って冷媒を加熱する。

　空気調和機１０は、制御装置１７をさらに備える。

　図１および図２では、制御装置１７と圧縮機１２との接続しか示していないが、制御装置１７は、圧縮機１２だけでなく、冷媒回路１１に接続された圧縮機１２以外の構成要素に接続されてもよい。制御装置１７は、制御装置１７に接続されている各構成要素の状態を監視したり、制御したりする。

　図３および図４を参照して、本実施の形態に係る制御システム２０の構成を説明する。

　制御システム２０は、前述した制御装置１７と、インターネット等のネットワーク７０を介して制御装置１７と通信可能なサーバ５０とを備える。

　制御装置１７は、コンピュータである。制御装置１７は、具体的には、空気調和機１０に備えられるマイクロコンピュータである。

　図３に示すように、制御装置１７は、プロセッサ２１を備えるとともに、メモリ２２および通信デバイス２３といった他のハードウェアを備える。プロセッサ２１は、信号線を介して他のハードウェアと接続され、これら他のハードウェアを制御する。

　制御装置１７は、機能要素として、情報取得部３１と、運転制御部３２とを備える。情報取得部３１および運転制御部３２の機能は、ソフトウェアにより実現される。

　プロセッサ２１は、制御プログラムを実行する装置である。制御プログラムは、情報取得部３１および運転制御部３２の機能を実現するプログラムである。プロセッサ２１は、例えば、ＣＰＵである。「ＣＰＵ」は、Ｃｅｎｔｒａｌ　Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ　Ｕｎｉｔの略語である。

　メモリ２２は、制御プログラムを記憶する装置である。メモリ２２は、例えば、ＲＡＭ、フラッシュメモリまたはこれらの組み合わせである。「ＲＡＭ」は、Ｒａｎｄｏｍ　Ａｃｃｅｓｓ　Ｍｅｍｏｒｙの略語である。

　メモリ２２には、運転情報４１が記憶される。

　制御装置１７を備える空気調和機１０が第１地域Ａ１にある建物に設置されているとしたとき、運転情報４１は、第１地域Ａ１から離れた第２地域Ａ２にある建物に設置された空気調和機８０により運転中に得られた情報である。運転情報４１は、具体的には、空気調和機８０の運転モードの変更履歴を示す情報である。運転モードは、例えば、冷房運転、暖房運転、送風運転、空気清浄運転、加湿運転または除湿運転である。運転情報４１には、空気調和機８０の能力、圧縮機の回転速度およびファンの回転速度等、空気調和機８０の運転に関わる様々な値の時系列データが含まれていてもよい。あるいは、運転情報４１には、第２地域Ａ２にある１つ以上の建物に設置された２つ以上の空気調和機８０の運転に関わる様々な値の統計データが含まれていてもよい。運転情報４１は、任意の経路で任意の情報源から取得されてよいが、本実施の形態では、ネットワーク７０を介してサーバ５０から取得される。なお、運転情報４１は、ネットワーク７０を介して空気調和機８０から直接取得されてもよい。

　通信デバイス２３は、制御プログラムに入力されるデータを受信するレシーバと、制御プログラムから出力されるデータを送信するトランスミッタとを含む。通信デバイス２３は、例えば、通信チップまたはＮＩＣである。「ＮＩＣ」は、Ｎｅｔｗｏｒｋ　Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ　Ｃａｒｄの略語である。

　制御プログラムは、メモリ２２からプロセッサ２１に読み込まれ、プロセッサ２１によって実行される。メモリ２２には、制御プログラムだけでなく、ＯＳも記憶されている。「ＯＳ」は、Ｏｐｅｒａｔｉｎｇ　Ｓｙｓｔｅｍの略語である。プロセッサ２１は、ＯＳを実行しながら、制御プログラムを実行する。なお、制御プログラムの一部または全部がＯＳに組み込まれていてもよい。

　制御装置１７は、プロセッサ２１を代替する複数のプロセッサを備えていてもよい。これら複数のプロセッサは、制御プログラムの実行を分担する。それぞれのプロセッサは、例えば、ＣＰＵである。

　制御プログラムにより利用、処理または出力されるデータ、情報、信号値および変数値は、メモリ２２、または、プロセッサ２１内のレジスタまたはキャッシュメモリに記憶される。

　制御プログラムは、情報取得部３１および運転制御部３２により行われる処理をそれぞれ情報取得処理および運転制御処理としてコンピュータに実行させるプログラムである。制御プログラムは、コンピュータ読取可能な媒体に記録されて提供されてもよいし、記録媒体に格納されて提供されてもよいし、プログラムプロダクトとして提供されてもよい。

　制御装置１７は、１台のコンピュータで構成されていてもよいし、複数台のコンピュータで構成されていてもよい。制御装置１７が複数台のコンピュータで構成されている場合は、情報取得部３１および運転制御部３２の機能が、各コンピュータに分散されて実現されてもよい。

　サーバ５０は、コンピュータである。サーバ５０は、具体的には、クラウドシステムに備えられるサーバコンピュータである。

　図４に示すように、サーバ５０は、プロセッサ５１を備えるとともに、メモリ５２および通信デバイス５３といった他のハードウェアを備える。プロセッサ５１は、信号線を介して他のハードウェアと接続され、これら他のハードウェアを制御する。

　サーバ５０は、機能要素として、条件予測部６１と、情報提供部６２とを備える。条件予測部６１および情報提供部６２の機能は、ソフトウェアにより実現される。

　プロセッサ５１は、サーバプログラムを実行する装置である。サーバプログラムは、条件予測部６１および情報提供部６２の機能を実現するプログラムである。

　メモリ５２は、サーバプログラムを記憶する装置である。メモリ５２は、例えば、ＲＡＭ、フラッシュメモリまたはこれらの組み合わせである。

　メモリ５２には、前述した運転情報４１およびその他の運転情報と、気象予報情報４２と、気象条件情報４３とが記憶される。

　運転情報４１については繰り返しになるが、運転情報４１およびその他の運転情報は、複数の地域ＡＳにある建物に設置された空気調和機により運転中に得られた情報である。運転情報４１およびその他の運転情報は、具体的には、各空気調和機の運転モードの変更履歴を示す情報である。運転情報４１およびその他の運転情報には、各空気調和機の能力、圧縮機の回転速度およびファンの回転速度等、空気調和機の運転に関わる様々な値の時系列データが含まれていてもよい。あるいは、運転情報４１およびその他の運転情報には、同じ地域にある１つ以上の建物に設置された２つ以上の空気調和機の運転に関わる様々な値の統計データが含まれていてもよい。運転情報４１およびその他の運転情報は、任意の経路で任意の情報源から取得されてよいが、本実施の形態では、ネットワーク７０を介して各空気調和機から直接取得される。

　気象予報情報４２は、第１地域Ａ１の気象予報を示す情報である。気象予報情報４２は、具体的には、予測された第１地域Ａ１の天気、気温、降水確率、降水量、湿度、風向および風速を時間単位で示すデータである。気象予報情報４２は、任意の経路で任意の情報源から取得されてよいが、本実施の形態では、ネットワーク７０を介して、図示しない気象予報サービスを提供する外部のサーバから取得される。

　気象条件情報４３は、複数の地域ＡＳの気象条件を観測して得られた情報である。気象条件情報４３は、具体的には、観測された複数の地域ＡＳの天気、気温、降水確率、降水量、湿度、風向および風速の時系列データである。気象条件情報４３は、任意の経路で任意の情報源から取得されてよいが、本実施の形態では、ネットワーク７０を介して各空気調和機から取得される。各空気調和機には、サーミスタ等、気象条件を観測するためのセンサが備えられている。なお、気象条件情報４３は、ネットワーク７０を介して、気象予報サービスを提供する外部のサーバから取得されてもよい。

　通信デバイス５３は、サーバプログラムに入力されるデータを受信するレシーバと、サーバプログラムから出力されるデータを送信するトランスミッタとを含む。通信デバイス５３は、例えば、通信チップまたはＮＩＣである。

　サーバプログラムは、メモリ５２からプロセッサ５１に読み込まれ、プロセッサ５１によって実行される。メモリ５２には、サーバプログラムだけでなく、ＯＳも記憶されている。プロセッサ５１は、ＯＳを実行しながら、サーバプログラムを実行する。なお、サーバプログラムの一部または全部がＯＳに組み込まれていてもよい。

　サーバプログラムおよびＯＳは、補助記憶装置に記憶されていてもよい。補助記憶装置は、例えば、ＨＤＤ、フラッシュメモリまたはこれらの組み合わせである。「ＨＤＤ」は、Ｈａｒｄ　Ｄｉｓｋ　Ｄｒｉｖｅの略語である。サーバプログラムおよびＯＳは、補助記憶装置に記憶されている場合、メモリ５２にロードされ、プロセッサ５１によって実行される。

　サーバ５０は、プロセッサ５１を代替する複数のプロセッサを備えていてもよい。これら複数のプロセッサは、サーバプログラムの実行を分担する。それぞれのプロセッサは、例えば、ＣＰＵである。

　サーバプログラムにより利用、処理または出力されるデータ、情報、信号値および変数値は、メモリ５２、補助記憶装置、または、プロセッサ５１内のレジスタまたはキャッシュメモリに記憶される。

　サーバプログラムは、条件予測部６１および情報提供部６２により行われる処理をそれぞれ条件予測処理および情報提供処理としてコンピュータに実行させるプログラムである。サーバプログラムは、コンピュータ読取可能な媒体に記録されて提供されてもよいし、記録媒体に格納されて提供されてもよいし、プログラムプロダクトとして提供されてもよい。

　サーバ５０は、１台のコンピュータで構成されていてもよいし、複数台のコンピュータで構成されていてもよい。サーバ５０が複数台のコンピュータで構成されている場合は、条件予測部６１および情報提供部６２の機能が、各コンピュータに分散されて実現されてもよい。

　＊＊＊動作の説明＊＊＊
　図５を参照して、本実施の形態に係る制御システム２０の動作を説明する。制御システム２０の動作は、本実施の形態に係る制御方法に相当する。

　ステップＳ１０１において、サーバ５０の条件予測部６１は、気象予報情報４２と、気象条件情報４３とを参照して、第１時間帯Ｔ１における第１地域Ａ１の気象条件が第１時間帯Ｔ１よりも前の第２時間帯Ｔ２におけるいずれの地域の気象条件と類似するかを予測する。条件予測部６１は、予測の結果に応じて、複数の地域ＡＳの中から、第２地域Ａ２に該当する地域を選択する。第１時間帯Ｔ１および第２時間帯Ｔ２の長さは、任意の長さでよいが、本実施の形態では１時間である。第１時間帯Ｔ１と第２時間帯Ｔ２との時間差は、任意の時間差でよいが、本実施の形態では１日以内である。すなわち、本実施の形態では、第１時間帯Ｔ１は、第２時間帯Ｔ２と同じ日の時間帯である。第１地域Ａ１は、第２地域Ａ２と異なる国の地域でもよいが、本実施の形態では第２地域Ａ２と同じ国の地域である。

　具体的には、条件予測部６１は、ネットワーク７０を介して、気象予報情報４２を外部のサーバから取得する。条件予測部６１は、取得した気象予報情報４２をメモリ５２に書き込む。条件予測部６１は、ネットワーク７０を介して、気象条件情報４３を複数の地域ＡＳにある建物に設置された空気調和機から取得する。条件予測部６１は、取得した気象条件情報４３をメモリ５２に書き込む。条件予測部６１は、メモリ５２にアクセスして、気象予報情報４２に示されている、第１時間帯Ｔ１における第１地域Ａ１の気温および湿度と、気象条件情報４３に示されている、第２時間帯Ｔ２における複数の地域ＡＳの気温および湿度とを比較する。条件予測部６１は、第１時間帯Ｔ１における第１地域Ａ１の気温および湿度と、第２時間帯Ｔ２における、ある地域の気温および湿度との差が閾値よりも小さい場合に、その地域を第２地域Ａ２として選択する。なお、条件予測部６１は、第１時間帯Ｔ１における第１地域Ａ１の気温および湿度と、第２時間帯Ｔ２における、ある地域の気温および湿度との差が最も小さい場合に、その地域を第２地域Ａ２として選択してもよい。条件予測部６１は、気温および湿度だけでなく、天気等、他の種類の気象条件をさらに比較してもよい。

　ステップＳ１０１の処理によって、第１時間帯Ｔ１における第１地域Ａ１の環境条件が第２時間帯Ｔ２における第２地域Ａ２の環境条件と類似すると判定されたことになる。本実施の形態では、第１時間帯Ｔ１における第１地域Ａ１の環境条件である気温および湿度と、第２時間帯Ｔ２における第２地域Ａ２の環境条件である気温および湿度との差が閾値よりも小さいと判定されたことになる。

　ステップＳ１０２において、サーバ５０の情報提供部６２は、条件予測部６１により選択された地域、すなわち、第２地域Ａ２にある建物に設置された空気調和機８０により第２時間帯Ｔ２において運転中に得られた運転情報４１を空気調和機１０の制御装置１７に提供する。

　具体的には、情報提供部６２は、ネットワーク７０を介して、運転情報４１およびその他の運転情報を複数の地域ＡＳにある建物に設置された空気調和機から取得する。情報提供部６２は、取得した運転情報４１およびその他の運転情報をメモリ５２に書き込む。情報提供部６２は、運転情報４１およびその他の運転情報のうち、条件予測部６１により選択された第２地域Ａ２にある建物に設置された空気調和機８０により第２時間帯Ｔ２において運転中に得られた運転情報４１をメモリ５２から読み取る。情報提供部６２は、ネットワーク７０を介して、読み取った運転情報４１を空気調和機１０の制御装置１７に送信する。なお、情報提供部６２は、条件予測部６１により選択された第２地域Ａ２以外の地域の運転情報を取得する処理を省略してもよい。

　ステップＳ１０３において、制御装置１７の情報取得部３１は、第２地域Ａ２にある建物に設置された空気調和機８０により第２時間帯Ｔ２において運転中に得られた運転情報４１を取得する。本実施の形態では、情報取得部３１は、運転情報４１として、第２時間帯Ｔ２における空気調和機８０の運転モードの変更履歴を示す情報を取得する。

　具体的には、情報取得部３１は、ネットワーク７０を介して、サーバ５０の情報提供部６２から送信された運転情報４１を受信する。情報取得部３１は、受信した運転情報４１をメモリ２２に書き込む。

　ステップＳ１０４において、制御装置１７の運転制御部３２は、第１時間帯Ｔ１よりも前における、第１地域Ａ１にある建物に設置された空気調和機１０の運転を、情報取得部３１により取得された運転情報４１に基づいて制御する。すなわち、運転制御部３２は、第１地域Ａ１にある建物に設置された空気調和機１０の運転を、情報取得部３１により取得された運転情報４１に基づいて第１時間帯Ｔ１よりも前から先回りして制御する。空気調和機１０の運転開始時に外気温と室温との差が大きい場合、快適性を高めるには、空気調和機の高能力運転が必要である。しかし、高能力運転時は省エネルギー性が低下してしまう。そこで、快適性が必要な時間帯よりも前から先回りして低能力運転を開始しておくことで、省エネルギー性を高めることができる。

　具体的には、運転制御部３２は、情報取得部３１により取得された運転情報４１として、第２時間帯Ｔ２における空気調和機８０の運転モードの変更履歴を示す情報をメモリ２２から読み取る。運転制御部３２は、空気調和機８０の運転が第２時間帯Ｔ２において停止されていたことが、読み取った運転情報４１に示されている場合に、空気調和機１０の運転を先回りして停止する。運転制御部３２は、空気調和機８０の運転モードが第２時間帯Ｔ２において特定の運転モードに設定されていたことが、読み取った運転情報４１に示されている場合に、空気調和機１０の運転モードを当該特定の運転モードに先回りして設定する。運転制御部３２は、空気調和機８０の運転モードが第２時間帯Ｔ２において第１運転モードＭ１から第２運転モードＭ２に変更されたことが、読み取った運転情報４１に示されている場合に、空気調和機１０の運転モードを第１運転モードＭ１から第２運転モードＭ２に先回りして変更する。

　第１運転モードＭ１と第２運転モードＭ２とのうち、いずれか一方が加湿運転および除湿運転のいずれかであり、他方が冷房運転および暖房運転のいずれかである例を説明する。

　１つ目の例において、運転情報４１は、第２地域Ａ２にある建物に設置された空気調和機８０の運転モードが第２時間帯Ｔ２の前半３０分は加湿運転、後半３０分は暖房運転であることを示す情報であるとする。情報取得部３１は、第１時間帯Ｔ１における第１地域Ａ１の気温と、第２時間帯Ｔ２における第２地域Ａ２の気温との差、および、第１時間帯Ｔ１における第１地域Ａ１の湿度と、第２時間帯Ｔ２における第２地域Ａ２の湿度との差がそれぞれ閾値よりも小さいことが予測される場合に、この運転情報４１を取得する。運転制御部３２は、情報取得部３１により取得された運転情報４１に基づいて、第１時間帯Ｔ１の１時間前から、第１地域Ａ１にある建物に設置された空気調和機１０の加湿運転を開始する。運転制御部３２は、加湿運転の開始から３０分後に、空気調和機１０の運転モードを加湿運転から暖房運転に切り替える。そして、運転制御部３２は、空気調和機１０の暖房運転を少なくとも３０分間継続する。

　なお、空気調和機１０の加湿運転の開始時刻は、第１時間帯Ｔ１の前であれば、第１時間帯Ｔ１の１時間前に限らず、適宜調整されてよい。空気調和機１０の加湿運転の継続時間は、第２時間帯Ｔ２における空気調和機８０の加湿運転と同じ３０分間に限らず、適宜調整されてよい。空気調和機１０の暖房運転の継続時間も、第２時間帯Ｔ２における空気調和機８０の暖房運転と同じ３０分間に限らず、適宜調整されてよい。

　２つ目の例において、運転情報４１は、第２地域Ａ２にある建物に設置された空気調和機８０の運転モードが第２時間帯Ｔ２の前半１５分は除湿運転、後半４５分は冷房運転であることを示す情報であるとする。情報取得部３１は、第１時間帯Ｔ１における第１地域Ａ１の気温と、第２時間帯Ｔ２における第２地域Ａ２の気温との差、および、第１時間帯Ｔ１における第１地域Ａ１の湿度と、第２時間帯Ｔ２における第２地域Ａ２の湿度との差がそれぞれ閾値よりも小さいことが予測される場合に、この運転情報４１を取得する。運転制御部３２は、情報取得部３１により取得された運転情報４１に基づいて、第１時間帯Ｔ１の１時間前から、第１地域Ａ１にある建物に設置された空気調和機１０の除湿運転を開始する。運転制御部３２は、除湿運転の開始から１５分後に、空気調和機１０の運転モードを除湿運転から冷房運転に切り替える。そして、運転制御部３２は、空気調和機１０の冷房運転を少なくとも４５分間継続する。

　なお、空気調和機１０の除湿運転の開始時刻は、第１時間帯Ｔ１の前であれば、第１時間帯Ｔ１の１時間前に限らず、適宜調整されてよい。空気調和機１０の除湿運転の継続時間は、第２時間帯Ｔ２における空気調和機８０の除湿運転と同じ１５分間に限らず、適宜調整されてよい。空気調和機１０の冷房運転の継続時間も、第２時間帯Ｔ２における空気調和機８０の冷房運転と同じ４５分間に限らず、適宜調整されてよい。

　運転情報４１に、空気調和機８０の能力、圧縮機の回転速度またはファンの回転速度等、空気調和機８０の運転に関わる値の時系列データが含まれている場合、運転制御部３２は、運転情報４１に含まれる時系列データと同一または近似の値を空気調和機１０の運転に適用してもよい。あるいは、運転情報４１に含まれる時系列データから、第２時間帯Ｔ２において空気調和機８０の高能力運転が行われていると認識される場合、運転制御部３２は、第１時間帯Ｔ１の数時間前から先回りして空気調和機１０の低能力運転を開始してもよい。運転情報４１に、前述したような統計データが含まれている場合についても、運転情報４１に時系列データが含まれている場合と同様である。

　＊＊＊実施の形態の効果の説明＊＊＊
　本実施の形態では、第１地域Ａ１の未来の環境条件が第１地域Ａ１から離れた第２地域Ａ２の過去の環境条件と類似することを前提として、第２地域Ａ２にある建物に設置された空気調和機８０の過去の運転情報４１に基づき、第１地域Ａ１にある建物に設置された空気調和機１０の先回り運転が行われる。そのため、環境条件に適した空気調和機１０の運転を、その空気調和機１０の過去データを必要とすることなく行うことができる。

　単に室内の温度を設定温度に合わせて調節するだけでは、人間の感覚によるところの大きい快適性を十分に高めることができないおそれがある。本実施の形態では、空気調和機１０が設置された場所の１時間後または数時間後の気温および湿度が、空気調和機８０が設置された場所の現在、１時間前または数時間前の気温および湿度とほぼ同じになることが予測される場合に、空気調和機８０の実際の運転のしかたを参考にして空気調和機１０の先回り運転が行われる。よって、快適性を高めやすい。特に、本実施の形態では、実際の運転のしかたを参考にして、加湿運転および加湿運転から暖房運転への切り替えを先回りして行うことができるため、低湿低温の冬でも快適性を十分に高めることができる。同様に、本実施の形態では、実際の運転のしかたを参考にして、除湿運転および除湿運転から冷房運転への切り替えを先回りして行うことができるため、高湿高温の夏でも快適性を十分に高めることができる。

　＊＊＊他の構成＊＊＊
　本実施の形態では、制御装置１７の情報取得部３１および運転制御部３２の機能がソフトウェアにより実現されるが、変形例として、情報取得部３１および運転制御部３２の機能がソフトウェアとハードウェアとの組み合わせにより実現されてもよい。すなわち、情報取得部３１および運転制御部３２の機能の一部が専用のハードウェアにより実現され、残りがソフトウェアにより実現されてもよい。

　専用のハードウェアは、例えば、単一回路、複合回路、プログラム化したプロセッサ、並列プログラム化したプロセッサ、ロジックＩＣ、ＧＡ、ＦＰＧＡ、ＡＳＩＣ、または、これらのうちいくつか、もしくは、すべての組み合わせである。「ＩＣ」は、Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ　Ｃｉｒｃｕｉｔの略語である。「ＧＡ」は、Ｇａｔｅ　Ａｒｒａｙの略語である。「ＦＰＧＡ」は、Ｆｉｅｌｄ－Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ　Ｇａｔｅ　Ａｒｒａｙの略語である。「ＡＳＩＣ」は、Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ　Ｓｐｅｃｉｆｉｃ　Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ　Ｃｉｒｃｕｉｔの略語である。

　プロセッサ２１および専用のハードウェアは、いずれも処理回路である。すなわち、情報取得部３１および運転制御部３２の機能がソフトウェアにより実現されるか、ソフトウェアとハードウェアとの組み合わせにより実現されるかに関わらず、情報取得部３１および運転制御部３２の動作は、処理回路により行われる。

　本実施の形態では、サーバ５０の条件予測部６１および情報提供部６２の機能がソフトウェアにより実現されるが、変形例として、条件予測部６１および情報提供部６２の機能がソフトウェアとハードウェアとの組み合わせにより実現されてもよい。すなわち、条件予測部６１および情報提供部６２の機能の一部が専用のハードウェアにより実現され、残りがソフトウェアにより実現されてもよい。

　専用のハードウェアは、例えば、単一回路、複合回路、プログラム化したプロセッサ、並列プログラム化したプロセッサ、ロジックＩＣ、ＧＡ、ＦＰＧＡ、ＡＳＩＣ、または、これらのうちいくつか、もしくは、すべての組み合わせである。

　プロセッサ５１および専用のハードウェアは、いずれも処理回路である。すなわち、条件予測部６１および情報提供部６２の機能がソフトウェアにより実現されるか、ソフトウェアとハードウェアとの組み合わせにより実現されるかに関わらず、条件予測部６１および情報提供部６２の動作は、処理回路により行われる。

　本実施の形態では、情報取得部３１および運転制御部３２が空気調和機１０の制御装置１７に備えられるが、変形例として、情報取得部３１および運転制御部３２がサーバ５０に備えられてもよい。すなわち、サーバ５０と空気調和機１０とが全体で制御システム２０として機能する代わりに、サーバ５０が単独で制御システムとして機能し、ネットワーク７０を介して空気調和機１０の運転を制御してもよい。

　本実施の形態では、条件予測部６１および情報提供部６２がサーバ５０に備えられるが、変形例として、条件予測部６１が空気調和機１０の制御装置１７に備えられ、情報提供部６２が省略されてもよい。すなわち、サーバ５０と空気調和機１０とが全体で制御システム２０として機能する代わりに、制御装置１７が単独で制御システムとして機能してもよい。

　実施の形態２．
　本実施の形態について、主に実施の形態１との差異を、図６および図７を用いて説明する。

　＊＊＊構成の説明＊＊＊
　図６を参照して、本実施の形態に係るサーバ５０の構成を説明する。

　実施の形態１と同様に、サーバ５０は、機能要素として、条件予測部６１と、情報提供部６２とを備える。条件予測部６１および情報提供部６２の機能は、ソフトウェアにより実現される。

　メモリ５２には、実施の形態１のものと同様の運転情報４１およびその他の運転情報と、風情報４４と、大気情報４５とが記憶される。

　風情報４４は、複数の地域ＡＳの風向および風速を示す情報である。風情報４４は、具体的には、観測された複数の地域ＡＳの風向および風速の時系列データと、予測された複数の地域ＡＳの風向および風速を時間単位で示すデータとの組み合わせである。風情報４４は、任意の経路で任意の情報源から取得されてよいが、本実施の形態では、ネットワーク７０を介して、気象予報サービスを提供する外部のサーバから取得される。なお、風情報４４は、ネットワーク７０を介して各空気調和機から取得されてもよい。

　大気情報４５は、複数の地域ＡＳの大気を観測して得られた情報である。大気情報４５は、具体的には、観測された複数の地域ＡＳの大気中に含まれる花粉、ＰＭ２．５および黄砂といった粒子の濃度または総量の時系列データである。大気情報４５は、任意の経路で任意の情報源から取得されてよいが、本実施の形態では、ネットワーク７０を介して、気象予報サービスを提供する外部のサーバから取得される。なお、大気情報４５は、ネットワーク７０を介して各空気調和機から取得されてもよい。

　＊＊＊動作の説明＊＊＊
　図７を参照して、本実施の形態に係る制御システム２０の動作を説明する。制御システム２０の動作は、本実施の形態に係る制御方法に相当する。

　ステップＳ２０１において、サーバ５０の条件予測部６１は、風情報４４を参照して、第２時間帯Ｔ２におけるいずれの地域の大気中の粒子が第１時間帯Ｔ１において第１地域Ａ１の大気中に飛来するかを予測する。条件予測部６１は、予測の結果に応じて、複数の地域ＡＳの中から、第２地域Ａ２に該当する地域を選択する。

　なお、条件予測部６１は、大気情報４５を参照して、第２時間帯Ｔ２におけるいずれかの地域の大気中に含まれる粒子の濃度または総量が基準値を下回る場合、その地域の大気中の粒子が第１時間帯Ｔ１において第１地域Ａ１の大気中に飛来することはないとみなしてもよい。

　ステップＳ２０１の処理によって、第１時間帯Ｔ１における第１地域Ａ１の環境条件が第２時間帯Ｔ２における第２地域Ａ２の環境条件と類似すると判定されたことになる。本実施の形態では、第２地域Ａ２の大気中の花粉等の粒子が第１地域Ａ１の大気中に飛来することで、第１時間帯Ｔ１における第１地域Ａ１の環境条件である、花粉等の粒子の多さと、第２時間帯Ｔ２における第２地域Ａ２の環境条件である、花粉等の粒子の多さとが同じになると判定されたことになる。

　ステップＳ２０２およびステップＳ２０３の処理については、実施の形態１におけるステップＳ１０２およびステップＳ１０３の処理と同様であるため、説明を省略する。

　ステップＳ２０４において、制御装置１７の運転制御部３２は、第１地域Ａ１にある建物に設置された空気調和機１０の運転を、情報取得部３１により取得された運転情報４１に基づいて第１時間帯Ｔ１よりも前から先回りして制御する。

　第１運転モードＭ１と第２運転モードＭ２とのうち、いずれか一方が空気清浄運転であり、他方が空気清浄運転以外の運転モードである例を説明する。

　この例において、運転情報４１は、第２地域Ａ２にある建物に設置された空気調和機８０の運転モードが第２時間帯Ｔ２の前半３０分は空気清浄運転、後半３０分は暖房運転であることを示す情報であるとする。情報取得部３１は、第２時間帯Ｔ２における第２地域Ａ２の大気中の花粉等の粒子が第１時間帯Ｔ１において第１地域Ａ１の大気中に飛来することが予測される場合に、この運転情報４１を取得する。運転制御部３２は、情報取得部３１により取得された運転情報４１に基づいて、第１時間帯Ｔ１の１時間前から、第１地域Ａ１にある建物に設置された空気調和機１０の空気清浄運転を開始する。運転制御部３２は、空気清浄運転の開始から３０分後に、空気調和機１０の運転モードを空気清浄運転から暖房運転に切り替える。そして、運転制御部３２は、空気調和機１０の暖房運転を少なくとも３０分間継続する。

　なお、空気調和機１０の空気清浄運転の開始時刻は、第１時間帯Ｔ１の前であれば、第１時間帯Ｔ１の１時間前に限らず、適宜調整されてよい。空気調和機１０の空気清浄運転の継続時間は、第２時間帯Ｔ２における空気調和機８０の空気清浄運転と同じ３０分間に限らず、適宜調整されてよい。空気調和機１０の暖房運転の継続時間も、第２時間帯Ｔ２における空気調和機８０の暖房運転と同じ３０分間に限らず、適宜調整されてよい。

　＊＊＊実施の形態の効果の説明＊＊＊
　本実施の形態では、空気調和機８０が設置された場所の大気中に現在あるか、１時間前または数時間前にあった花粉が、空気調和機１０が設置された場所の大気中に１時間後または数時間後に飛来することが予測される場合に、空気調和機８０の実際の運転のしかたを参考にして空気調和機１０の先回り運転が行われる。よって、快適性を高めやすい。特に、本実施の形態では、実際の運転のしかたを参考にして、空気清浄運転および空気清浄運転から暖房運転への切り替えを先回りして行うことができるため、スギまたはヒノキ等の花粉が飛散し始める季節でも快適性を十分に高めることができる。

　実施の形態３．
　本実施の形態について、主に実施の形態１との差異を、図８および図９を用いて説明する。

　＊＊＊構成の説明＊＊＊
　図８を参照して、本実施の形態に係るサーバ５０の構成を説明する。

　本実施の形態では、サーバ５０は、機能要素として、条件予測部６１と、情報提供部６２とのほかに、属性認識部６３を備える。条件予測部６１、情報提供部６２および属性認識部６３の機能は、ソフトウェアにより実現される。

　本実施の形態では、サーバプログラムは、条件予測部６１、情報提供部６２および属性認識部６３の機能を実現するプログラムである。サーバプログラムは、条件予測部６１、情報提供部６２および属性認識部６３により行われる処理をそれぞれ条件予測処理、情報提供処理および属性認識処理としてコンピュータに実行させるプログラムである。

　メモリ５２には、運転情報４１およびその他の運転情報と、気象予報情報４２と、気象条件情報４３とのほかに、属性情報４６およびその他の属性情報が記憶される。

　属性情報４６およびその他の属性情報は、複数の地域ＡＳにある住宅の住人の属性を示す情報である。属性情報４６およびその他の属性情報は、具体的には、複数の地域ＡＳにある住宅に設置された空気調和機が備える赤外線センサまたはカメラにより得られた室内の画像から特定された住人の性別、年齢および家族構成といった属性を示すデータである。属性情報４６およびその他の属性情報は、本実施の形態では、サーバ５０内で生成されるが、ネットワーク７０を介して各空気調和機から取得されてもよい。

　属性情報４６およびその他の属性情報のうち、属性情報４６は、第２地域Ａ２にある複数の住宅ＨＳの住人の属性を示す情報である。

　＊＊＊動作の説明＊＊＊
　図９を参照して、本実施の形態に係る制御システム２０の動作を説明する。制御システム２０の動作は、本実施の形態に係る制御方法に相当する。

　ステップＳ３０１の処理については、実施の形態１におけるステップＳ１０１の処理と同様であるため、説明を省略する。

　ステップＳ３０２において、サーバ５０の属性認識部６３は、第１地域Ａ１にある建物である第１住宅Ｈ１に設置された空気調和機１０が備える赤外線センサまたはカメラにより得られた室内の画像から、第１住宅Ｈ１の住人の属性を特定する。属性認識部６３は、属性情報４６およびその他の属性情報のうち、条件予測部６１により選択された地域、すなわち、第２地域Ａ２に対応する属性情報４６を参照して、特定した属性がいずれの住宅の住人の属性と類似するかを認識する。属性認識部６３は、第１住宅Ｈ１の住人の属性が第２地域Ａ２にある建物である第２住宅Ｈ２の住人の属性と類似するように、認識の結果に応じて、複数の住宅ＨＳの中から、第２住宅Ｈ２に該当する住宅を選択する。

　具体的には、属性認識部６３は、ネットワーク７０を介して、複数の地域ＡＳにある住宅に設置された空気調和機が備える赤外線センサまたはカメラにより得られた室内の画像を各空気調和機から取得する。属性認識部６３は、取得した画像をメモリ５２に書き込む。この画像は、直近の１週間、１ヵ月、数ヵ月または１年といった一定の期間にわたって得られた画像である。赤外線センサまたはカメラにより画像が得られる度に、その得られた画像が各空気調和機からサーバ５０に送信されてもよいし、定期的に、それまでに蓄積された画像が各空気調和機からサーバ５０に送信されてもよい。あるいは、サーバ５０からの要求に応じて、それまでに蓄積された画像が各空気調和機からサーバ５０に送信されてもよい。同様に、属性認識部６３は、ネットワーク７０を介して、第１住宅Ｈ１に設置された空気調和機１０が備える赤外線センサまたはカメラにより得られた室内の画像を空気調和機１０の制御装置１７から取得する。属性認識部６３は、取得した画像をメモリ５２に書き込む。

　属性認識部６３は、複数の地域ＡＳにある住宅に設置された空気調和機から取得した画像をメモリ５２から読み取る。属性認識部６３は、読み取った画像から、複数の地域ＡＳにある住宅の住人の性別、年齢および家族構成といった属性を特定する。画像から画像に写った人間の属性を特定する手法としては、既知の画像認識アルゴリズムを用いてもよいし、専用の画像認識アルゴリズムを用いてもよい。属性認識部６３は、特定した属性を示すデータを、属性情報４６およびその他の属性情報としてメモリ５２に書き込む。同様に、属性認識部６３は、第１住宅Ｈ１に設置された空気調和機１０の制御装置１７から取得した画像をメモリ５２から読み取る。属性認識部６３は、読み取った画像から、第１住宅Ｈ１の住人の性別、年齢および家族構成といった属性を特定する。属性認識部６３は、特定した属性を示すデータを、メモリ５２に記憶されている属性情報４６およびその他の属性情報のうち、条件予測部６１により選択された第２地域Ａ２に対応する属性情報４６と照合する。すなわち、属性認識部６３は、第１住宅Ｈ１の住人の属性を示すデータを、第２地域Ａ２にある複数の住宅ＨＳの住人の属性を示す情報と照合する。属性認識部６３は、照合の結果として、複数の住宅ＨＳの中から、住人の属性が第１住宅Ｈ１と類似する第２住宅Ｈ２を特定する。

　ステップＳ３０２の処理によって、第１住宅Ｈ１の住人の属性が第２住宅Ｈ２の住人の属性と類似することが認識されたことになる。

　ステップＳ３０３において、サーバ５０の情報提供部６２は、条件予測部６１により選択された地域、すなわち、第２地域Ａ２にある建物に設置された空気調和機８０により第２時間帯Ｔ２において運転中に得られた運転情報４１として、属性認識部６３により選択された住宅、すなわち、第２住宅Ｈ２に設置された空気調和機８０により得られた情報を空気調和機１０の制御装置１７に提供する。

　具体的には、情報提供部６２は、ネットワーク７０を介して、運転情報４１およびその他の運転情報を複数の地域ＡＳにある住宅に設置された空気調和機から取得する。情報提供部６２は、取得した運転情報４１およびその他の運転情報をメモリ５２に書き込む。情報提供部６２は、運転情報４１およびその他の運転情報のうち、条件予測部６１により選択された第２地域Ａ２にある、属性認識部６３により選択された第２住宅Ｈ２に設置された空気調和機８０により第２時間帯Ｔ２において運転中に得られた運転情報４１をメモリ５２から読み取る。情報提供部６２は、ネットワーク７０を介して、読み取った運転情報４１を空気調和機１０の制御装置１７に送信する。なお、情報提供部６２は、属性認識部６３により選択された第２住宅Ｈ２以外の住宅の運転情報を取得する処理を省略してもよい。

　ステップＳ３０４において、制御装置１７の情報取得部３１は、第２地域Ａ２にある建物に設置された空気調和機８０により第２時間帯Ｔ２において運転中に得られた運転情報４１として、第２住宅Ｈ２に設置された空気調和機８０により得られた情報を取得する。

　ステップＳ３０５において、制御装置１７の運転制御部３２は、第１住宅Ｈ１に設置された空気調和機１０の運転を、情報取得部３１により取得された運転情報４１に基づいて第１時間帯Ｔ１よりも前から先回りして制御する。

　＊＊＊実施の形態の効果の説明＊＊＊
　快適性は、人によって感じ方が異なるが、属性の近い者同士では感じ方が近くなりやすい。本実施の形態では、空気調和機１０が設置された住宅の住人の性別、年齢および家族構成といった属性が、空気調和機８０が設置された住宅の住人の性別、年齢および家族構成といった属性とほぼ同じであることが認識される場合に、空気調和機８０の実際の運転のしかたを参考にして空気調和機１０の先回り運転が行われる。よって、快適性を高めやすい。

　＊＊＊他の構成＊＊＊
　本実施の形態では、実施の形態１と同じように、サーバ５０の条件予測部６１、情報提供部６２および属性認識部６３の機能がソフトウェアにより実現されるが、実施の形態１の変形例と同じように、条件予測部６１、情報提供部６２および属性認識部６３の機能がソフトウェアとハードウェアとの組み合わせにより実現されてもよい。

　実施の形態４．
　本実施の形態について、主に実施の形態１との差異を、図１０および図１１を用いて説明する。

　＊＊＊構成の説明＊＊＊
　図１０を参照して、本実施の形態に係るサーバ５０の構成を説明する。

　本実施の形態では、サーバ５０は、機能要素として、条件予測部６１と、情報提供部６２とのほかに、行動認識部６４を備える。条件予測部６１、情報提供部６２および行動認識部６４の機能は、ソフトウェアにより実現される。

　本実施の形態では、サーバプログラムは、条件予測部６１、情報提供部６２および行動認識部６４の機能を実現するプログラムである。サーバプログラムは、条件予測部６１、情報提供部６２および行動認識部６４により行われる処理をそれぞれ条件予測処理、情報提供処理および行動認識処理としてコンピュータに実行させるプログラムである。

　メモリ５２には、運転情報４１およびその他の運転情報と、気象予報情報４２と、気象条件情報４３とのほかに、行動履歴情報４７およびその他の行動履歴情報が記憶される。

　行動履歴情報４７およびその他の行動履歴情報は、複数の地域ＡＳにある住宅の住人の行動履歴を示す情報である。行動履歴情報４７およびその他の行動履歴情報は、具体的には、複数の地域ＡＳにある住宅に設置された空気調和機が備える赤外線センサまたはカメラにより得られた室内の画像から特定された住人の起床、入浴および就寝といった行動の履歴を示すデータである。行動履歴情報４７およびその他の行動履歴情報は、本実施の形態では、サーバ５０内で生成されるが、ネットワーク７０を介して各空気調和機から取得されてもよい。

　行動履歴情報４７およびその他の行動履歴情報のうち、行動履歴情報４７は、第２地域Ａ２にある複数の住宅ＨＳの住人の行動履歴を示す情報である。

　＊＊＊動作の説明＊＊＊
　図１１を参照して、本実施の形態に係る制御システム２０の動作を説明する。制御システム２０の動作は、本実施の形態に係る制御方法に相当する。

　ステップＳ４０１の処理については、実施の形態１におけるステップＳ１０１の処理と同様であるため、説明を省略する。

　ステップＳ４０２において、サーバ５０の行動認識部６４は、第１地域Ａ１にある建物である第１住宅Ｈ１に設置された空気調和機１０が備える赤外線センサまたはカメラにより得られた室内の画像から、第１住宅Ｈ１の住人の生活習慣を分析することで、第１時間帯Ｔ１における第１住宅Ｈ１の住人の行動を予測する。行動認識部６４は、行動履歴情報４７およびその他の行動履歴情報のうち、条件予測部６１により選択された地域、すなわち、第２地域Ａ２に対応する行動履歴情報４７を参照して、予測した行動が第２時間帯Ｔ２におけるいずれの住宅の住人の行動と類似するかを認識する。行動認識部６４は、第１時間帯Ｔ１における第１住宅Ｈ１の住人の行動が第２時間帯Ｔ２における、第２地域Ａ２にある建物である第２住宅Ｈ２の住人の行動と類似するように、認識の結果に応じて、複数の住宅ＨＳの中から、第２住宅Ｈ２に該当する住宅を選択する。

　具体的には、行動認識部６４は、ネットワーク７０を介して、複数の地域ＡＳにある住宅に設置された空気調和機が備える赤外線センサまたはカメラにより得られた室内の画像を各空気調和機から取得する。行動認識部６４は、取得した画像をメモリ５２に書き込む。この画像は、直近の１週間、１ヵ月、数ヵ月または１年といった一定の期間にわたって得られた画像である。赤外線センサまたはカメラにより画像が得られる度に、その得られた画像が各空気調和機からサーバ５０に送信されてもよいし、定期的に、それまでに蓄積された画像が各空気調和機からサーバ５０に送信されてもよい。あるいは、サーバ５０からの要求に応じて、それまでに蓄積された画像が各空気調和機からサーバ５０に送信されてもよい。同様に、行動認識部６４は、ネットワーク７０を介して、第１住宅Ｈ１に設置された空気調和機１０が備える赤外線センサまたはカメラにより得られた室内の画像を空気調和機１０の制御装置１７から取得する。行動認識部６４は、取得した画像をメモリ５２に書き込む。

　行動認識部６４は、複数の地域ＡＳにある住宅に設置された空気調和機から取得した画像をメモリ５２から読み取る。行動認識部６４は、読み取った画像から、その画像が得られた時刻における、複数の地域ＡＳにある住宅の住人の起床、入浴または就寝といった行動を特定する。画像から画像に写った人間の行動を特定する手法としては、既知の画像認識アルゴリズムを用いてもよいし、専用の画像認識アルゴリズムを用いてもよい。行動認識部６４は、特定した行動の履歴を示すデータを、行動履歴情報４７およびその他の行動履歴情報としてメモリ５２に書き込む。同様に、行動認識部６４は、第１住宅Ｈ１に設置された空気調和機１０の制御装置１７から取得した画像をメモリ５２から読み取る。行動認識部６４は、読み取った画像から、その画像が得られた時刻における、第１住宅Ｈ１の住人の起床、入浴または就寝といった行動を特定する。行動認識部６４は、特定した行動の履歴から、第１住宅Ｈ１の住人が毎日何時に、または、何曜日の何時に決まった行動をとるかといった生活習慣を分析することで、第１時間帯Ｔ１における第１住宅Ｈ１の住人の行動を予測する。行動認識部６４は、予測した行動を示すデータを、メモリ５２に記憶されている行動履歴情報４７およびその他の行動履歴情報のうち、条件予測部６１により選択された第２地域Ａ２に対応する行動履歴情報４７と照合する。すなわち、行動認識部６４は、第１住宅Ｈ１の住人の行動を示すデータを、第２地域Ａ２にある複数の住宅ＨＳの住人の行動履歴を示す情報と照合する。行動認識部６４は、照合の結果として、複数の住宅ＨＳの中から、住人の行動が第１住宅Ｈ１と類似する第２住宅Ｈ２を特定する。

　ステップＳ４０２の処理によって、第１時間帯Ｔ１における第１住宅Ｈ１の住人の行動が第２時間帯Ｔ２における第２住宅Ｈ２の住人の行動と類似することが認識されたことになる。

　ステップＳ４０３において、サーバ５０の情報提供部６２は、条件予測部６１により選択された地域、すなわち、第２地域Ａ２にある建物に設置された空気調和機８０により第２時間帯Ｔ２において運転中に得られた運転情報４１として、行動認識部６４により選択された住宅、すなわち、第２住宅Ｈ２に設置された空気調和機８０により得られた情報を空気調和機１０の制御装置１７に提供する。

　具体的には、情報提供部６２は、ネットワーク７０を介して、運転情報４１およびその他の運転情報を複数の地域ＡＳにある住宅に設置された空気調和機から取得する。情報提供部６２は、取得した運転情報４１およびその他の運転情報をメモリ５２に書き込む。情報提供部６２は、運転情報４１およびその他の運転情報のうち、条件予測部６１により選択された第２地域Ａ２にある、行動認識部６４により選択された第２住宅Ｈ２に設置された空気調和機８０により第２時間帯Ｔ２において運転中に得られた運転情報４１をメモリ５２から読み取る。情報提供部６２は、ネットワーク７０を介して、読み取った運転情報４１を空気調和機１０の制御装置１７に送信する。なお、情報提供部６２は、行動認識部６４により選択された第２住宅Ｈ２以外の住宅の運転情報を取得する処理を省略してもよい。

　ステップＳ４０４において、制御装置１７の情報取得部３１は、第２地域Ａ２にある建物に設置された空気調和機８０により第２時間帯Ｔ２において運転中に得られた運転情報４１として、第２住宅Ｈ２に設置された空気調和機８０により得られた情報を取得する。

　ステップＳ４０５において、制御装置１７の運転制御部３２は、第１住宅Ｈ１に設置された空気調和機１０の運転を、情報取得部３１により取得された運転情報４１に基づいて第１時間帯Ｔ１よりも前から先回りして制御する。

　＊＊＊実施の形態の効果の説明＊＊＊
　快適性は、人がどのような行動をとっているかによって感じ方が異なる。例えば、通常は風が人に当たると快適性が下がりやすいが、入浴直後は冷たい風が人に当たると快適性が上がりやすい。本実施の形態では、空気調和機１０が設置された住宅の住人の起床、入浴または就寝といった行動が、空気調和機８０が設置された住宅の住人の起床、入浴または就寝といった行動とほぼ同じであることが認識される場合に、空気調和機８０の実際の運転のしかたを参考にして空気調和機１０の先回り運転が行われる。よって、快適性を高めやすい。

　＊＊＊他の構成＊＊＊
　本実施の形態では、実施の形態１と同じように、サーバ５０の条件予測部６１、情報提供部６２および行動認識部６４の機能がソフトウェアにより実現されるが、実施の形態１の変形例と同じように、条件予測部６１、情報提供部６２および行動認識部６４の機能がソフトウェアとハードウェアとの組み合わせにより実現されてもよい。

　実施の形態５．
　本実施の形態について、主に実施の形態１との差異を、図１２および図１３を用いて説明する。

　＊＊＊構成の説明＊＊＊
　図１２を参照して、本実施の形態に係るサーバ５０の構成を説明する。

　本実施の形態では、サーバ５０は、機能要素として、条件予測部６１と、情報提供部６２とのほかに、モデル生成部６５と、住宅分類部６６とを備える。条件予測部６１、情報提供部６２、モデル生成部６５および住宅分類部６６の機能は、ソフトウェアにより実現される。

　本実施の形態では、サーバプログラムは、条件予測部６１、情報提供部６２、モデル生成部６５および住宅分類部６６の機能を実現するプログラムである。サーバプログラムは、条件予測部６１、情報提供部６２、モデル生成部６５および住宅分類部６６により行われる処理をそれぞれ条件予測処理、情報提供処理、モデル生成処理および住宅分類処理としてコンピュータに実行させるプログラムである。

　メモリ５２には、運転情報４１およびその他の運転情報と、気象予報情報４２と、気象条件情報４３とのほかに、後述する学習モデル４８が記憶される。

　＊＊＊動作の説明＊＊＊
　図１３を参照して、本実施の形態に係る制御システム２０の動作を説明する。制御システム２０の動作は、本実施の形態に係る制御方法に相当する。

　ステップＳ５０１の処理については、実施の形態１におけるステップＳ１０１の処理と同様であるため、説明を省略する。

　ステップＳ５０２において、サーバ５０のモデル生成部６５は、複数の地域ＡＳにある住宅に設置された空気調和機が備える赤外線センサまたはカメラにより得られた室内の画像から特定される住人の行動履歴を学習することで、住宅を分類するための学習モデル４８を生成する。

　具体的には、モデル生成部６５は、ネットワーク７０を介して、複数の地域ＡＳにある住宅に設置された空気調和機が備える赤外線センサまたはカメラにより得られた室内の画像を各空気調和機から取得する。モデル生成部６５は、取得した画像をメモリ５２に書き込む。この画像は、直近の１週間、１ヵ月、数ヵ月または１年といった一定の期間にわたって得られた画像である。赤外線センサまたはカメラにより画像が得られる度に、その得られた画像が各空気調和機からサーバ５０に送信されてもよいし、定期的に、それまでに蓄積された画像が各空気調和機からサーバ５０に送信されてもよい。あるいは、サーバ５０からの要求に応じて、それまでに蓄積された画像が各空気調和機からサーバ５０に送信されてもよい。

　モデル生成部６５は、複数の地域ＡＳにある住宅に設置された空気調和機から取得した画像をメモリ５２から読み取る。モデル生成部６５は、読み取った画像から、その画像が得られた時刻における、複数の地域ＡＳにある住宅の住人の起床、入浴または就寝といった行動を特定する。画像から画像に写った人間の行動を特定する手法としては、既知の画像認識アルゴリズムを用いてもよいし、専用の画像認識アルゴリズムを用いてもよい。モデル生成部６５は、特定した行動の履歴によってクラスタリングを行うことで、複数の地域ＡＳにある住宅をいくつかのカテゴリに分類する。モデル生成部６５は、分類の結果をメモリ５２に書き込むとともに、分類の結果から、住人の行動履歴の情報を与えると住宅のカテゴリの情報を返す学習モデル４８を算出する。クラスタリングにより住人の行動履歴を学習する手法としては、既知の機械学習アルゴリズムを用いてもよいし、専用の機械学習アルゴリズムを用いてもよい。モデル生成部６５は、算出した学習モデル４８をメモリ５２に書き込む。

　ステップＳ５０３において、サーバ５０の住宅分類部６６は、第１地域Ａ１にある建物である第１住宅Ｈ１に設置された空気調和機１０が備える赤外線センサまたはカメラにより得られた室内の画像から、第１住宅Ｈ１の住人の行動履歴を特定する。住宅分類部６６は、モデル生成部６５により生成された学習モデル４８を用いて、第１住宅Ｈ１を、特定した行動履歴に応じたカテゴリに分類する。住宅分類部６６は、第１住宅Ｈ１が第２地域Ａ２にある建物である第２住宅Ｈ２と同じカテゴリになるように、分類の結果に応じて、第２地域Ａ２にある複数の住宅ＨＳの中から、第２住宅Ｈ２に該当する住宅を選択する。

　具体的には、住宅分類部６６は、ネットワーク７０を介して、第１住宅Ｈ１に設置された空気調和機１０が備える赤外線センサまたはカメラにより得られた室内の画像を空気調和機１０の制御装置１７から取得する。モデル生成部６５は、取得した画像をメモリ５２に書き込む。この画像は、直近の１週間、１ヵ月、数ヵ月または１年といった一定の期間にわたって得られた画像である。赤外線センサまたはカメラにより画像が得られる度に、その得られた画像が空気調和機１０の制御装置１７からサーバ５０に送信されてもよいし、定期的に、それまでに蓄積された画像が空気調和機１０の制御装置１７からサーバ５０に送信されてもよい。あるいは、サーバ５０からの要求に応じて、それまでに蓄積された画像が空気調和機１０の制御装置１７からサーバ５０に送信されてもよい。

　住宅分類部６６は、第１住宅Ｈ１に設置された空気調和機１０の制御装置１７から取得した画像をメモリ５２から読み取る。住宅分類部６６は、読み取った画像から、その画像が得られた時刻における、第１住宅Ｈ１の住人の起床、入浴または就寝といった行動を特定する。住宅分類部６６は、特定した行動の履歴を示すデータを、モデル生成部６５により算出された学習モデル４８に入力する。住宅分類部６６は、学習モデル４８から出力された、カテゴリを示すデータを、モデル生成部６５による分類の結果のうち、条件予測部６１により選択された第２地域Ａ２にある複数の住宅ＨＳの分類の結果と照合する。すなわち、住宅分類部６６は、第１住宅Ｈ１のカテゴリを示すデータを、複数の住宅ＨＳのカテゴリを示すデータと照合する。住宅分類部６６は、照合の結果として、複数の住宅ＨＳの中から、カテゴリが第１住宅Ｈ１と共通する第２住宅Ｈ２を特定する。

　ステップＳ５０３の処理によって、第１住宅Ｈ１が第２住宅Ｈ２と同じカテゴリに分類されたことになる。

　ステップＳ５０４において、サーバ５０の情報提供部６２は、条件予測部６１により選択された地域、すなわち、第２地域Ａ２にある建物に設置された空気調和機８０により第２時間帯Ｔ２において運転中に得られた運転情報４１として、住宅分類部６６により選択された住宅、すなわち、第２住宅Ｈ２に設置された空気調和機８０により得られた情報を空気調和機１０の制御装置１７に提供する。

　具体的には、情報提供部６２は、ネットワーク７０を介して、運転情報４１およびその他の運転情報を複数の地域ＡＳにある住宅に設置された空気調和機から取得する。情報提供部６２は、取得した運転情報４１およびその他の運転情報をメモリ５２に書き込む。情報提供部６２は、運転情報４１およびその他の運転情報のうち、条件予測部６１により選択された第２地域Ａ２にある、住宅分類部６６により選択された第２住宅Ｈ２に設置された空気調和機８０により第２時間帯Ｔ２において運転中に得られた運転情報４１をメモリ５２から読み取る。情報提供部６２は、ネットワーク７０を介して、読み取った運転情報４１を空気調和機１０の制御装置１７に送信する。なお、情報提供部６２は、住宅分類部６６により選択された第２住宅Ｈ２以外の住宅の運転情報を取得する処理を省略してもよい。

　ステップＳ４０５において、制御装置１７の情報取得部３１は、第２地域Ａ２にある建物に設置された空気調和機８０により第２時間帯Ｔ２において運転中に得られた運転情報４１として、第２住宅Ｈ２に設置された空気調和機８０により得られた情報を取得する。

　ステップＳ５０６において、制御装置１７の運転制御部３２は、第１住宅Ｈ１に設置された空気調和機１０の運転を、情報取得部３１により取得された運転情報４１に基づいて第１時間帯Ｔ１よりも前から先回りして制御する。

　＊＊＊実施の形態の効果の説明＊＊＊
　快適性は、人によって感じ方が異なるが、同じクラスタに属する住宅に住む者同士では感じ方が近くなりやすい。本実施の形態では、空気調和機１０が設置された住宅と、空気調和機８０が設置された住宅とが同じクラスタに分類される場合に、空気調和機８０の実際の運転のしかたを参考にして空気調和機１０の先回り運転が行われる。よって、快適性を高めやすい。

　＊＊＊他の構成＊＊＊
　本実施の形態では、実施の形態１と同じように、サーバ５０の条件予測部６１、情報提供部６２、モデル生成部６５および住宅分類部６６の機能がソフトウェアにより実現されるが、実施の形態１の変形例と同じように、条件予測部６１、情報提供部６２、モデル生成部６５および住宅分類部６６の機能がソフトウェアとハードウェアとの組み合わせにより実現されてもよい。

　実施の形態６．
　本実施の形態について、主に実施の形態１との差異を、図１４および図１５を用いて説明する。

　＊＊＊構成の説明＊＊＊
　図１４を参照して、本実施の形態に係るサーバ５０の構成を説明する。

　メモリ５２には、運転情報４１およびその他の運転情報と、気象予報情報４２と、気象条件情報４３とのほかに、エネルギー情報４９およびその他のエネルギー情報が記憶される。

　エネルギー情報４９およびその他のエネルギー情報は、複数の地域ＡＳにある建物に設置された空気調和機のエネルギー消費量およびエネルギー使用料の少なくともいずれかの値を示す情報である。エネルギー情報４９およびその他のエネルギー情報は、具体的には、各空気調和機の電力消費量および電気代の少なくともいずれかの値を示すデータである。エネルギー情報４９およびその他のエネルギー情報は、任意の経路で任意の情報源から取得されてよいが、本実施の形態では、ネットワーク７０を介して各空気調和機から取得される。

　エネルギー情報４９およびその他のエネルギー情報のうち、エネルギー情報４９は、第２地域Ａ２にある建物に設置された空気調和機８０のエネルギー消費量およびエネルギー使用料の少なくともいずれかの値を示す情報である。

　＊＊＊動作の説明＊＊＊
　図１５を参照して、本実施の形態に係る制御システム２０の動作を説明する。制御システム２０の動作は、本実施の形態に係る制御方法に相当する。

　ステップＳ６０１の処理については、実施の形態１におけるステップＳ１０１の処理と同様であるため、説明を省略する。

　ステップＳ６０２において、サーバ５０の情報提供部６２は、条件予測部６１により選択された地域、すなわち、第２地域Ａ２にある複数の建物に設置された空気調和機８０のそれぞれについて、各空気調和機８０により第２時間帯Ｔ２において運転中に得られた運転情報４１を空気調和機１０の制御装置１７に提供する。情報提供部６２は、第２時間帯Ｔ２における、各空気調和機８０の電力消費量および電気代の少なくともいずれかの値を示すエネルギー情報４９も空気調和機１０の制御装置１７に提供する。

　具体的には、情報提供部６２は、ネットワーク７０を介して、運転情報４１およびその他の運転情報と、エネルギー情報４９およびその他のエネルギー情報とを複数の地域ＡＳにある建物に設置された空気調和機から取得する。情報提供部６２は、取得した運転情報４１およびその他の運転情報と、エネルギー情報４９およびその他のエネルギー情報とをメモリ５２に書き込む。情報提供部６２は、条件予測部６１により選択された第２地域Ａ２にある複数の建物に設置された空気調和機８０のそれぞれについて、運転情報４１およびその他の運転情報のうち、各空気調和機８０により第２時間帯Ｔ２において運転中に得られた運転情報４１をメモリ５２から読み取る。情報提供部６２は、エネルギー情報４９およびその他のエネルギー情報のうち、第２時間帯Ｔ２における、各空気調和機８０の電力消費量および電気代の少なくともいずれかの値を示すエネルギー情報４９もメモリ５２から読み取る。情報提供部６２は、ネットワーク７０を介して、読み取った運転情報４１およびエネルギー情報４９を空気調和機１０の制御装置１７に送信する。なお、情報提供部６２は、条件予測部６１により選択された第２地域Ａ２以外の地域の運転情報およびエネルギー情報を取得する処理を省略してもよい。

　ステップＳ６０３において、制御装置１７の情報取得部３１は、第２地域Ａ２にある複数の建物に設置された空気調和機８０のそれぞれについて、各空気調和機８０により第２時間帯Ｔ２において運転中に得られた運転情報４１を取得する。情報取得部３１は、第２時間帯Ｔ２における、各空気調和機８０の電力消費量および電気代の少なくともいずれかの値を示すエネルギー情報４９も取得する。

　具体的には、情報取得部３１は、ネットワーク７０を介して、サーバ５０の情報提供部６２から送信された運転情報４１およびエネルギー情報４９を受信する。情報取得部３１は、受信した運転情報４１およびエネルギー情報４９をメモリ２２に書き込む。

　ステップＳ６０４において、制御装置１７の運転制御部３２は、情報取得部３１により取得されたエネルギー情報４９に応じて、第２地域Ａ２にある複数の建物に設置された空気調和機８０の中から、１つ以上の空気調和機８０を選択する。選択の基準としては任意の基準を採用してよいが、本実施の形態では、運転制御部３２は、第２地域Ａ２にある複数の建物に設置された空気調和機８０の中から、情報取得部３１により取得されたエネルギー情報４９に示されている値が最小値の空気調和機８０を選択する。すなわち、運転制御部３２は、第２地域Ａ２にある複数の建物に設置された空気調和機８０のうち、第２時間帯Ｔ２における電力消費量が最も少なかった空気調和機８０を選択する。あるいは、運転制御部３２は、第２地域Ａ２にある複数の建物に設置された空気調和機８０のうち、第２時間帯Ｔ２における電気代が最も安かった空気調和機８０を選択する。なお、第２時間帯Ｔ２において運転が停止されていた空気調和機８０は選択肢から除外してもよい。すなわち、運転制御部３２は、第２地域Ａ２にある複数の建物に設置され、かつ、第２時間帯Ｔ２に運転中だった空気調和機８０の中から、エネルギー情報４９に示されている値が最小値の空気調和機８０を選択してもよい。

　運転制御部３２は、第１地域Ａ１にある建物に設置された空気調和機１０の運転を、選択した空気調和機８０について情報取得部３１により取得された運転情報４１に基づいて第１時間帯Ｔ１よりも前から先回りして制御する。

　具体的には、運転制御部３２は、選択した空気調和機８０を空気調和機Ｘとしたとき、空気調和機Ｘについて情報取得部３１により取得された運転情報４１として、第２時間帯Ｔ２における空気調和機Ｘの運転モードの変更履歴を示す情報をメモリ２２から読み取る。運転制御部３２は、空気調和機Ｘの運転が第２時間帯Ｔ２において停止されていたことが、読み取った運転情報４１に示されている場合に、空気調和機１０の運転を先回りして停止する。運転制御部３２は、空気調和機Ｘの運転モードが第２時間帯Ｔ２において特定の運転モードに設定されていたことが、読み取った運転情報４１に示されている場合に、空気調和機１０の運転モードを当該特定の運転モードに先回りして設定する。運転制御部３２は、空気調和機Ｘの運転モードが第２時間帯Ｔ２において第１運転モードＭ１から第２運転モードＭ２に変更されたことが、読み取った運転情報４１に示されている場合に、空気調和機１０の運転モードを第１運転モードＭ１から第２運転モードＭ２に先回りして変更する。なお、エネルギー情報４９に示されている値が最小値の空気調和機８０が２つ以上ある場合、運転制御部３２は、それら２つ以上の空気調和機８０の中から任意の１つを空気調和機Ｘとして選択してもよいし、それら２つ以上の空気調和機８０の運転情報４１を統合し、空気調和機Ｘの運転情報４１として利用してもよい。後者の場合、運転制御部３２は、選択した２つ以上の空気調和機８０の運転情報４１間で共通する部分を空気調和機１０の先回り運転に適用する。具体例として、運転制御部３２は、第２時間帯Ｔ２における、選択した２つ以上の空気調和機８０の運転モードが共通であれば、第１時間帯Ｔ１よりも前から、空気調和機１０の運転モードを、その共通の運転モードに先回りして設定する。あるいは、運転制御部３２は、選択した２つ以上の空気調和機８０の運転情報４１から求められる数値の平均値、中央値、最大値または最小値といった代表値を算出し、その代表値を空気調和機１０の先回り運転に適用する。具体例として、運転制御部３２は、選択した２つ以上の空気調和機８０の運転モードが第２時間帯Ｔ２において共通して第１運転モードＭ１から第２運転モードＭ２に変更されていれば、第１運転モードＭ１と第２運転モードＭ２との時間の比率を求める。運転制御部３２は、求めた時間の比率の平均値を算出する。そして、運転制御部３２は、算出した平均値に合わせて、空気調和機１０の運転モードを第１運転モードＭ１から第２運転モードＭ２に先回りして変更する。

　＊＊＊実施の形態の効果の説明＊＊＊
　本実施の形態では、最も省エネルギー効果が得られた空気調和機８０の実際の運転のしかたを参考にして空気調和機１０の先回り運転が行われる。よって、省エネルギー性を確実に高めることができる。

　実施の形態７．
　実施の形態１から実施の形態６では、第１地域Ａ１の「未来」の環境条件が第１地域Ａ１から離れた第２地域Ａ２の過去の環境条件と類似することを前提として、第２地域Ａ２にある建物に設置された空気調和機８０の過去の運転情報４１に基づき、第１地域Ａ１にある建物に設置された空気調和機１０の「先回り」運転が行われる。これにより、環境条件に適した空気調和機１０の運転を、その空気調和機１０の過去データを必要とすることなく行うことができるという効果が得られる。しかし、「先回り」運転が行われなくても、一定の効果を得ることはできる。

　本実施の形態について、主に実施の形態６との差異を、図１６を用いて説明する。

　本実施の形態では、第１地域Ａ１の「現在」の環境条件が第１地域Ａ１から離れた第２地域Ａ２の過去の環境条件と類似することを前提として、第２地域Ａ２にある建物に設置された空気調和機８０の過去の運転情報４１に基づき、第１地域Ａ１にある建物に設置された空気調和機１０の運転が行われる。

　＊＊＊動作の説明＊＊＊
　図１６を参照して、本実施の形態に係る制御システム２０の動作を説明する。制御システム２０の動作は、本実施の形態に係る制御方法に相当する。

　ステップＳ７０１からステップＳ７０３の処理については、実施の形態６におけるステップＳ６０１からステップＳ６０３の処理と同様であるため、説明を省略する。

　ステップＳ７０４において、制御装置１７の運転制御部３２は、情報取得部３１により取得されたエネルギー情報４９に応じて、第２地域Ａ２にある複数の建物に設置された空気調和機８０の中から、１つ以上の空気調和機８０を選択する。

　運転制御部３２は、第１時間帯Ｔ１における、第１地域Ａ１にある建物に設置された空気調和機１０の運転を、選択した空気調和機８０について情報取得部３１により取得された運転情報４１に基づいて制御する。すなわち、運転制御部３２は、第１地域Ａ１にある建物に設置された空気調和機１０の運転を、情報取得部３１により取得された運転情報４１に基づいて第１時間帯Ｔ１の間制御する。

　具体的には、運転制御部３２は、選択した空気調和機８０について情報取得部３１により取得された運転情報４１として、第２時間帯Ｔ２における当該選択した空気調和機８０の運転モードの変更履歴を示す情報をメモリ２２から読み取る。運転制御部３２は、当該選択した空気調和機８０の運転が第２時間帯Ｔ２において停止されていたことが、読み取った運転情報４１に示されている場合に、空気調和機１０の運転を少なくとも第１時間帯Ｔ１の間は停止する。運転制御部３２は、当該選択した空気調和機８０の運転モードが第２時間帯Ｔ２において特定の運転モードに設定されていたことが、読み取った運転情報４１に示されている場合に、空気調和機１０の運転モードを当該特定の運転モードに少なくとも第１時間帯Ｔ１の間は設定する。運転制御部３２は、当該選択した空気調和機８０の運転モードが第２時間帯Ｔ２において第１運転モードＭ１から第２運転モードＭ２に変更されたことが、読み取った運転情報４１に示されている場合に、空気調和機１０の運転モードを第１運転モードＭ１から第２運転モードＭ２に第１時間帯Ｔ１の最中に変更する。

　＊＊＊実施の形態の効果の説明＊＊＊
　本実施の形態では、第１地域Ａ１の現在の環境条件が第１地域Ａ１から離れた第２地域Ａ２の過去の環境条件と類似することを前提として、第２地域Ａ２にある建物に設置された空気調和機８０の過去の運転情報４１に基づき、第１地域Ａ１にある建物に設置された空気調和機１０の運転が行われる。そのため、環境条件に適した空気調和機１０の運転を、その空気調和機１０の過去データを必要とすることなく行うことができる。

　単に室内の温度を設定温度に合わせて調節するだけでは、人間の感覚によるところの大きい快適性を十分に高めることができないおそれがある。本実施の形態では、空気調和機１０が設置された場所の現在の気温および湿度が、空気調和機８０が設置された場所の１時間前または数時間前の気温および湿度とほぼ同じになることが予測済であるか、実際にそうなっている場合に、空気調和機８０の実際の運転のしかたを参考にして空気調和機１０の運転が行われる。よって、快適性を高めやすい。特に、本実施の形態では、最も省エネルギー効果が得られた空気調和機８０の実際の運転のしかたを参考にして空気調和機１０の運転が行われる。よって、省エネルギー性を確実に高めることができる。

　１０　空気調和機、１１　冷媒回路、１２　圧縮機、１３　四方弁、１４　第１熱交換器、１５　膨張機構、１６　第２熱交換器、１７　制御装置、２０　制御システム、２１　プロセッサ、２２　メモリ、２３　通信デバイス、３１　情報取得部、３２　運転制御部、４１　運転情報、４２　気象予報情報、４３　気象条件情報、４４　風情報、４５　大気情報、４６　属性情報、４７　行動履歴情報、４８　学習モデル、４９　エネルギー情報、５０　サーバ、５１　プロセッサ、５２　メモリ、５３　通信デバイス、６１　条件予測部、６２　情報提供部、６３　属性認識部、６４　行動認識部、６５　モデル生成部、６６　住宅分類部、７０　ネットワーク、８０　空気調和機。

Claims

　第１時間帯における第１地域の環境条件が前記第１時間帯よりも前の第２時間帯における前記第１地域から離れた第２地域の環境条件と類似すると判定される場合に、前記第２地域にある建物に設置された空気調和機により前記第２時間帯において運転中に得られた運転情報を取得する情報取得部と、
　前記第１時間帯および前記第１時間帯よりも前のいずれかにおける、前記第１地域にある建物に設置された空気調和機の運転を、前記情報取得部により取得された運転情報に基づいて制御する運転制御部と
を備える制御システム。
　前記情報取得部は、前記第２地域にある複数の建物に設置された空気調和機のそれぞれについて、前記運転情報と、前記第２時間帯における各空気調和機のエネルギー消費量およびエネルギー使用料の少なくともいずれかの値を示すエネルギー情報とを取得し、
　前記運転制御部は、前記情報取得部により取得されたエネルギー情報に応じて、前記複数の建物に設置された空気調和機の中から、１つ以上の空気調和機を選択し、前記第１時間帯および前記第１時間帯よりも前のいずれかにおける、前記第１地域にある建物に設置された空気調和機の運転を、選択した空気調和機について前記情報取得部により取得された運転情報に基づいて制御する請求項１に記載の制御システム。
　前記運転制御部は、前記複数の建物に設置された空気調和機の中から、前記情報取得部により取得されたエネルギー情報に示されている値が最小値の空気調和機を選択する請求項２に記載の制御システム。
　前記運転制御部は、前記第１地域にある建物に設置された空気調和機の運転を、前記情報取得部により取得された運転情報に基づいて前記第１時間帯よりも前から先回りして制御する請求項１から３のいずれか１項に記載の制御システム。
　前記情報取得部は、前記運転情報として、前記第２時間帯における、前記第２地域にある建物に設置された空気調和機の運転モードの変更履歴を示す情報を取得し、
　前記運転制御部は、前記第２地域にある建物に設置された空気調和機の運転モードが前記第２時間帯において第１運転モードから第２運転モードに変更されたことが、前記情報取得部により取得された運転情報に示されている場合に、前記第１地域にある建物に設置された空気調和機の運転モードを前記第１時間帯において、または、前記第１時間帯よりも前に前記第１運転モードから前記第２運転モードに変更する請求項１から４のいずれか１項に記載の制御システム。
　前記第１運転モードと前記第２運転モードとのうち、いずれか一方が加湿運転および除湿運転のいずれかであり、他方が冷房運転および暖房運転のいずれかであり、
　前記情報取得部は、前記第１時間帯における前記第１地域の環境条件である気温および湿度と、前記第２時間帯における前記第２地域の環境条件である気温および湿度との差が閾値よりも小さいと判定される場合に、前記運転情報を取得する請求項５に記載の制御システム。
　前記第１地域の気象予報を示す気象予報情報と、複数の地域の気象条件を観測して得られた気象条件情報とを参照して、前記第１時間帯における前記第１地域の気象条件が前記第２時間帯におけるいずれの地域の気象条件と類似するかを予測し、予測の結果に応じて、前記複数の地域の中から、前記第２地域に該当する地域を選択する条件予測部をさらに備える請求項１から６のいずれか１項に記載の制御システム。
　複数の地域の風向および風速を示す風情報を参照して、前記第２時間帯におけるいずれの地域の大気中の粒子が前記第１時間帯において前記第１地域の大気中に飛来するかを予測し、予測の結果に応じて、前記複数の地域の中から、前記第２地域に該当する地域を選択する条件予測部をさらに備える請求項１から６のいずれか１項に記載の制御システム。
　前記情報取得部は、前記第１時間帯における前記第１地域の環境条件が前記第２時間帯における前記第２地域の環境条件と類似すると判定され、かつ、前記第１地域にある建物である第１住宅の住人の属性が前記第２地域にある建物である第２住宅の住人の属性と類似することが認識される場合に、前記運転情報として、前記第２住宅に設置された空気調和機により得られた情報を取得し、
　前記運転制御部は、前記第１時間帯および前記第１時間帯よりも前のいずれかにおける、前記第１住宅に設置された空気調和機の運転を、前記情報取得部により取得された運転情報に基づいて制御する請求項１から８のいずれか１項に記載の制御システム。
　前記第１住宅に設置された空気調和機が備える赤外線センサまたはカメラにより得られた室内の画像から、前記第１住宅の住人の属性を特定し、前記第２地域にある複数の住宅の住人の属性を示す属性情報を参照して、特定した属性がいずれの住宅の住人の属性と類似するかを認識し、認識の結果に応じて、前記複数の住宅の中から、前記第２住宅に該当する住宅を選択する属性認識部をさらに備える請求項９に記載の制御システム。
　前記情報取得部は、前記第１時間帯における前記第１地域の環境条件が前記第２時間帯における前記第２地域の環境条件と類似すると判定され、かつ、前記第１時間帯における、前記第１地域にある建物である第１住宅の住人の行動が前記第２時間帯における、前記第２地域にある建物である第２住宅の住人の行動と類似することが認識される場合に、前記運転情報として、前記第２住宅に設置された空気調和機により得られた情報を取得し、
　前記運転制御部は、前記第１時間帯および前記第１時間帯よりも前のいずれかにおける、前記第１住宅に設置された空気調和機の運転を、前記情報取得部により取得された運転情報に基づいて制御する請求項１から８のいずれか１項に記載の制御システム。
　前記第１住宅に設置された空気調和機が備える赤外線センサまたはカメラにより得られた室内の画像から、前記第１住宅の住人の生活習慣を分析することで、前記第１時間帯における前記第１住宅の住人の行動を予測し、前記第２地域にある複数の住宅の住人の行動履歴を示す行動履歴情報を参照して、予測した行動が前記第２時間帯におけるいずれの住宅の住人の行動と類似するかを認識し、認識の結果に応じて、前記複数の住宅の中から、前記第２住宅に該当する住宅を選択する行動認識部をさらに備える請求項１１に記載の制御システム。
　前記情報取得部は、前記第１時間帯における前記第１地域の環境条件が前記第２時間帯における前記第２地域の環境条件と類似すると判定され、かつ、前記第１地域にある建物である第１住宅が前記第２地域にある建物である第２住宅と同じカテゴリに分類される場合に、前記運転情報として、前記第２住宅に設置された空気調和機により得られた情報を取得し、
　前記運転制御部は、前記第１時間帯および前記第１時間帯よりも前のいずれかにおける、前記第１住宅に設置された空気調和機の運転を、前記情報取得部により取得された運転情報に基づいて制御する請求項１から８のいずれか１項に記載の制御システム。
　複数の地域にある住宅に設置された空気調和機が備える赤外線センサまたはカメラにより得られた室内の画像から特定される住人の行動履歴を学習することで、住宅を分類するための学習モデルを生成するモデル生成部と、
　前記第１住宅に設置された空気調和機が備える赤外線センサまたはカメラにより得られた室内の画像から、前記第１住宅の住人の行動履歴を特定し、前記モデル生成部により生成された学習モデルを用いて、前記第１住宅を、特定した行動履歴に応じたカテゴリに分類し、分類の結果に応じて、前記第２地域にある複数の住宅の中から、前記第２住宅に該当する住宅を選択する住宅分類部と
をさらに備える請求項１３に記載の制御システム。
　請求項１から１４のいずれか１項に記載の制御システムを備える空気調和機。
　請求項１から１４のいずれか１項に記載の制御システムであり、ネットワークを介して前記空気調和機の運転を制御するサーバ。