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1. WO2020162514 - DISPOSITIF DE COMMANDE DE FENÊTRE INTELLIGENTE, PROCÉDÉ DE COMMANDE DE FENÊTRE INTELLIGENTE ET PROGRAMME DE COMMANDE DE FENÊTRE INTELLIGENTE

Document

明 細 書

発明の名称 スマートウィンドウ制御装置、スマートウィンドウ制御方法及びスマートウィンドウ制御プログラム

技術分野

0001  

背景技術

0002   0003  

先行技術文献

特許文献

0004  

発明の概要

発明が解決しようとする課題

0005   0006   0007  

課題を解決するための手段

0008  

発明の効果

0009  

図面の簡単な説明

0010  

発明を実施するための形態

0011   0012   0013   0014   0015   0016   0017   0018   0019   0020   0021   0022   0023   0024   0025   0026   0027   0028   0029   0030   0031   0032   0033   0034   0035   0036   0037   0038   0039   0040   0041   0042   0043   0044   0045   0046   0047   0048   0049   0050   0051   0052   0053   0054   0055   0056   0057   0058   0059   0060   0061   0062   0063   0064   0065   0066   0067   0068   0069   0070   0071   0072   0073   0074   0075   0076   0077   0078   0079   0080   0081   0082   0083   0084   0085   0086   0087   0088   0089   0090   0091   0092   0093   0094   0095   0096   0097   0098   0099   0100   0101   0102   0103   0104   0105   0106   0107   0108   0109   0110   0111   0112   0113   0114   0115   0116   0117   0118   0119   0120   0121   0122   0123   0124   0125   0126   0127   0128   0129   0130   0131   0132   0133   0134   0135   0136   0137   0138   0139   0140   0141   0142   0143   0144   0145   0146   0147   0148   0149   0150   0151   0152   0153   0154   0155   0156   0157   0158   0159   0160   0161   0162   0163   0164   0165   0166   0167   0168   0169   0170   0171   0172   0173   0174   0175   0176  

符号の説明

0177  

請求の範囲

1   2   3   4   5   6   7   8   9   10   11   12   13  

図面

1   2   3   4   5   6   7   8   9   10   11   12   13   14   15   16   17   18   19   20   21  

明 細 書

発明の名称 : スマートウィンドウ制御装置、スマートウィンドウ制御方法及びスマートウィンドウ制御プログラム

技術分野

[0001]
 本発明は、スマートウィンドウ制御装置、スマートウィンドウ制御方法及びスマートウィンドウ制御プログラムに関する。

背景技術

[0002]
 従来より、光学特性(例えば、透過率)を制御可能なガラスを、スマートウィンドウとしてオフィスビル等の建物の窓部に適用し、建物内に入射する太陽光の光量、熱量を調整するスマートウィンドウ制御システムが知られている。
[0003]
 当該スマートウィンドウ制御システムによれば、例えば、夏場は建物内に入射する太陽光の光量、熱量を下げ、冬場は建物内に入射する太陽光の光量、熱量を上げることで、建物内の温度制御を行う空調システムを補助することができる。この結果、空調システムの負荷を下げることができる。

先行技術文献

特許文献

[0004]
特許文献1 : 特表2015-534127号公報

発明の概要

発明が解決しようとする課題

[0005]
 ここで、スマートウィンドウ制御システムの場合、透過率を制御し、建物内に入射する太陽光の光量、熱量を調整してから、実際に建物内の温度が変化するまでのタイムラグが大きい。
[0006]
 このため、空調システムの負荷を下げるためには、透過率を制御する際、上記タイムラグを考慮しておく必要がある。
[0007]
 一つの側面では、空調システムの負荷を下げることを目的としている。

課題を解決するための手段

[0008]
 一態様によれば、スマートウィンドウ制御装置は、
 空調システムにより設定温度に応じた温度制御が行われる空間の、窓部に設けられたスマートウィンドウの透過率を制御するスマートウィンドウ制御装置であって、
 第1の時刻と、該第1の時刻から所定時間後の第2の時刻との間の区間における、前記空間の外部の環境情報の予測値を取得する取得部と、
 前記区間における前記空間の温度遷移を、前記区間における前記外部の環境情報の予測値に基づいて算出する算出部と、
 前記区間における前記空間の温度が、算出された前記温度遷移に基づいて遷移するように、前記スマートウィンドウの透過率を制御する透過率制御部とを有する。

発明の効果

[0009]
 空調システムの負荷を下げることができる。

図面の簡単な説明

[0010]
[図1] 図1は、スマートウィンドウが設置された建物の外観構成を示す図である。
[図2] 図2は、建物内において構成されるネットワークシステムの一例を示す図である。
[図3] 図3は、スマートウィンドウ制御システムの構成例を示す図である。
[図4] 図4は、空調システムの構成例を示す図である。
[図5] 図5は、スマートウィンドウ制御装置のハードウェア構成の一例を示す図である。
[図6] 図6は、スマートウィンドウ制御装置の生成部の機能構成の一例を示す図である。
[図7] 図7は、スマートウィンドウ制御装置の生成部によるモデル生成処理の流れを示すフローチャートである。
[図8] 図8は、スマートウィンドウ制御装置の制御部の機能構成の一例を示す第1の図である。
[図9] 図9は、スマートウィンドウ制御装置の制御部のモード移行の一例を示す図である。
[図10] 図10は、予測モード区間における環境情報の予測値の具体例を示す図である。
[図11] 図11は、予測モード区間における温度遷移予測データの一例を示す図である。
[図12] 図12は、予測モードにおける透過率制御処理の流れを示す第1のフローチャートである。
[図13] 図13は、スマートウィンドウ制御装置の制御部の機能構成の一例を示す第2の図である。
[図14] 図14は、予測モード区間における実測室内温度の具体例を示す図である。
[図15] 図15は、予測モードにおける透過率制御処理の流れを示す第2のフローチャートである。
[図16] 図16は、通常モード区間における温度遷移予測データの一例を示す第1の図である。
[図17] 図17は、通常モード区間における透過率制御処理の流れを示す第1のフローチャートである。
[図18] 図18は、環境情報の予測値を示す図である。
[図19] 図19は、スマートウィンドウ制御装置の制御部の機能構成の一例を示す第3の図である。
[図20] 図20は、通常モード区間における温度遷移予測データの一例を示す第2の図である。
[図21] 図21は、通常モード区間における透過率制御処理の流れを示す第2のフローチャートである。

発明を実施するための形態

[0011]
 以下、各実施形態について添付の図面を参照しながら説明する。なお、本明細書及び図面において、実質的に同一の機能構成を有する構成要素については、同一の符号を付することにより重複した説明を省く。
[0012]
 [第1の実施形態]
 <建物の外観構成>
 はじめに、スマートウィンドウが設置された建物の外観構成について説明する。図1は、スマートウィンドウが設置された建物の外観構成を示す図である。図1に示すように、建物110(例えば、オフィスビル)の所定の面には、窓群120が設けられている。本実施形態では、このうち、点線130で示すフロアに、スマートウィンドウ120_11~120_15が設置されているものとする。
[0013]
 スマートウィンドウとは、透過率を制御可能なガラスが適用された窓部である。なお、本実施形態において、スマートウィンドウに適用されるガラスの透過率の制御方式は、エレクトロクロミック方式であっても、PDLC(Polymer dispersed LCs)方式であっても、あるいは、ガスクロミック方式であってもよい。
[0014]
 スマートウィンドウ120_15の断面構成は、図1の右側に示すとおりであり、複数層のガラスが含まれる。スマートウィンドウ120_15では、そのうちの1層に適用されたガラス140の透過率が制御される。図1の右側に示すように、ガラス140は、矢印150で示す範囲(例えば、10%~90%の範囲)において透過率が制御される。これにより、建物110の点線130で示すフロアの空間内に入射される太陽光の光量、熱量を調整することができる。
[0015]
 <ネットワークシステムの構成>
 次に、建物110内において構成されるネットワークシステムについて説明する。図2は、建物内において構成されるネットワークシステムの一例を示す図である。図2に示すように、ネットワークシステム200は、ビル管理システム210、スマートウィンドウ制御システム220、空調システム230を有する。なお、ネットワークシステム200において、各システムは、LAN(Local Area Network)240を介して通信可能に接続される。
[0016]
 ビル管理システム210は、建物110内のセキュリティを管理するシステムである。本実施形態において、ビル管理システム210は、例えば、各フロアの各空間の出入口が施錠されたか否かを監視し、各フロアの各空間の利用状況を判断する。
[0017]
 なお、ビル管理システム210による、各フロアの各空間の利用状況の判断方法は、これに限定されない。例えば、人の有無を直接的または間接的に検知することが可能な他のセンサ(人感センサ等)を用いて、各フロアの各空間の利用状況を判断するように構成してもよい。ただし、以下では、説明の簡略化のため、出入口が施錠されたか否かを監視することで、各フロアの各空間の利用状況を判断するものとして説明する。
[0018]
 ビル管理システム210は、例えば、対象フロアの対象空間の出入口が施錠されている場合には、当該フロアの当該空間を利用している人がいない(非利用中である)と判断する。また、ビル管理システム210は、例えば、対象フロアの対象空間の出入口が開錠されている場合には、当該フロアの当該空間を利用している人がいる(利用中である)と判断する。なお、ビル管理システム210において判断された各フロアの利用状況(非利用中であることを示す情報/利用中であることを示す情報)は、スマートウィンドウ制御システム220に送信される。
[0019]
 スマートウィンドウ制御システム220は、スマートウィンドウ120_11~120_15の透過率を制御する。スマートウィンドウ制御システム220は、図1において点線130で示したフロアの対象空間の利用状況が、ビル管理システム210により利用中であると判断され、かつ、対応する空調システムが稼働中であった場合には、通常モードで動作する。
[0020]
 一方、スマートウィンドウ制御システム220は、図1において点線130で示したフロアの対象空間の利用状況が、ビル管理システム210により非利用中であると判断され、かつ、対応する空調システムが停止中であった場合には、予測モードで動作する。
[0021]
 スマートウィンドウ制御システム220は、予測モードで動作するにあたり、空調システム230から、ON/OFF情報、実測室内日射量、実測室外日射量、実測室内温度、実測室外温度、室内温度設定を取得する。また、スマートウィンドウ制御システム220は、予測モードで動作するにあたり、外部ネットワーク250より、環境情報の予測値(予測温度推移情報、予測日射量推移情報)を取得する。
[0022]
 ON/OFF情報とは、空調システム230が稼働中であるか停止中であるかを示す情報である(なお、OFF情報には、更に、空調システム230が再稼働するタイミングを示す情報が含まれる)。実測室内日射量とは、室内の日射量を測定する室内日射量センサの出力値である。実測室外日射量とは、室外の日射量を測定する室外日射量センサの出力値である。実測室内温度とは、室内の温度を測定する室内温度センサの出力値である。実測室外温度とは、室外の温度を測定する室外温度センサの出力値である。室内設定温度とは、空調システム230が温度制御する空間の設定温度である。
[0023]
 また、環境情報の予測値は、予測温度推移情報と予測日射量推移情報とを含む。予測温度推移情報とは、例えば、空調システム230の停止区間中の室外温度の推移を予測した予測値である。予測日射量推移情報とは、例えば、空調システム230の停止区間中の室外日射量の推移を予測した予測値である。
[0024]
 なお、図1において点線130で示したフロア内が1つの空間で形成されていた場合には、スマートウィンドウ制御システム220も、1システムで構成される。一方で、図1において点線130で示したフロア内が複数の空間で形成され、それぞれの空間において別々の空調システムによる温度制御が行われる場合には、スマートウィンドウ制御システム220も、別々のシステムで構成される。
[0025]
 <スマートウィンドウ制御システムの構成例>
 次に、図1において点線130で示したフロアに形成されたスマートウィンドウ制御システム220の構成例について説明する。図3は、スマートウィンドウ制御システムの構成例を示す図である。
[0026]
 図3の例は、点線130で示したフロアが3つの空間(空間A、B、共有空間)で形成されていることを示している。スマートウィンドウ制御システム220_1は、このうち、空間Aに形成されたシステムであり、スマートウィンドウ制御装置310と、スマートウィンドウ120_11と、スマートウィンドウ120_12とを有する。
[0027]
 一方、スマートウィンドウ制御システム220_2は、空間Bに形成されたシステムであり、スマートウィンドウ制御装置320と、スマートウィンドウ120_13と、スマートウィンドウ120_14と、スマートウィンドウ120_15とを有する。
[0028]
 なお、スマートウィンドウ制御装置310、320は、いずれも、スマートウィンドウ制御プログラムを実行することで、生成部330及び制御部340として機能する。生成部330は、空間A(または空間B)の温度特性を再現したモデル(温度遷移予測モデル)を生成する。制御部340は、生成された温度遷移予測モデルに基づいて、停止区間における環境情報の予測値のもと、所定の透過率パターンでスマートウィンドウの透過率を制御した場合の、空間A(または空間B)の温度遷移を予測する。また、制御部340は、予測した温度遷移のうち、空調システム230が再稼働されるタイミングでの空間A(または空間B)の温度が、室内設定温度に最も近い温度遷移を抽出し、抽出した温度遷移を実現するように、スマートウィンドウの透過率を制御する。
[0029]
 <空調システムの構成例>
 次に、図1において点線130で示したフロアに形成された空調システム230について説明する。図4は、空調システムの構成例を示す図である。
[0030]
 空調システム230_1は、このうち、空間Aに形成されたシステムである。図4に示すように、空調システム230_1は、空調装置410と、室内温度センサ411_1、411_2と、室外日射量センサ412と、室内日射量センサ413と、室外温度センサ414と、吹き出し口415_1~415_3とを有する。
[0031]
 一方、空調システム230_2は、空間Bに形成されたシステムである。図4に示すように、空調システム230_2は、空調装置420と、室内温度センサ421と、室外日射量センサ422と、室内日射量センサ423と、室外温度センサ424と、吹き出し口425_1、425_2とを有する。
[0032]
 <スマートウィンドウ制御装置>
 次に、スマートウィンドウ制御装置310、320のハードウェア構成について説明する。図5は、スマートウィンドウ制御装置のハードウェア構成の一例を示す図である。図5に示すように、スマートウィンドウ制御装置310、320は、CPU(Central Processing Unit)501、ROM(Read Only Memory)502、RAM(Random Access Memory)503を有する。CPU501、ROM502、RAM503は、いわゆるコンピュータを形成する。また、スマートウィンドウ制御装置310、320は、補助記憶部504、表示部505、入力部506、ネットワークI/F(Interface)部507、接続部508を有する。なお、スマートウィンドウ制御装置310、320の各ハードウェアは、バス509を介して相互に接続されている。
[0033]
 CPU501は、補助記憶部504にインストールされている各種プログラム(例えば、スマートウィンドウ制御プログラム等)を実行するデバイスである。ROM502は、不揮発性メモリである。ROM502は、補助記憶部504にインストールされている各種プログラムをCPU501が実行するために必要な各種プログラムやデータ等を格納する、主記憶デバイスとして機能する。具体的には、ROM502はBIOS(Basic Input/Output System)やEFI(Extensible Firmware Interface)等のブートプログラム等を格納する。
[0034]
 RAM503は、DRAM(Dynamic Random Access Memory)やSRAM(Static Random Access Memory)等の揮発性メモリである。RAM503は、補助記憶部504にインストールされている各種プログラムがCPU501によって実行される際に展開される作業領域を提供する、主記憶デバイスとして機能する。
[0035]
 補助記憶部504は、各種プログラムや、各種プログラムが実行される際に用いられる情報を格納する補助記憶デバイスである。
[0036]
 表示部505は、スマートウィンドウ制御装置310、320の内部状態を表示する、表示デバイスである。入力部506は、スマートウィンドウ制御装置310、320の管理者がスマートウィンドウ制御装置310、320に対して各種指示を入力するための入力デバイスである。
[0037]
 ネットワークI/F部507は、外部ネットワーク250と接続する通信デバイスである。接続部508は、LAN240に接続する接続デバイスである。
[0038]
 <スマートウィンドウ制御装置の機能構成>
 次に、スマートウィンドウ制御装置の機能構成について説明する。なお、スマートウィンドウ制御装置310及びスマートウィンドウ制御装置320は、同様の構成を有していることから、以下では、説明の簡略化のため、スマートウィンドウ制御装置310について説明する。
[0039]
 (1)スマートウィンドウ制御装置の生成部の機能構成
 はじめに、スマートウィンドウ制御装置310の生成部330の機能構成について説明する。図6は、スマートウィンドウ制御装置の生成部の機能構成の一例を示す図である。
[0040]
 図6に示すように、スマートウィンドウ制御装置310の生成部330は、実測室外温度取得部601、実測室外日射量取得部602、実績透過率取得部603、モデル生成部604、実測室内温度取得部607を有する。
[0041]
 実測室外温度取得部601は、室外温度センサ414が測定した、過去の実測室外温度の所定時間範囲(例えば、24時間)ごとの遷移データを取得し、モデル生成部604に入力する。
[0042]
 実測室外日射量取得部602は、室外日射量センサ412が測定した、過去の実測室外温度の所定時間範囲ごとの遷移データを取得し、モデル生成部604に入力する。
[0043]
 実績透過率取得部603は、制御部340による過去の制御結果(透過率)の所定時間範囲ごとの遷移データを取得し、モデル生成部604に入力する。
[0044]
 モデル生成部604は生成部の一例であり、温度遷移予測モデル605と、モデル評価部606とを有する。温度遷移予測モデル605は、機械学習モデルであり、モデル生成部604により、実測室外温度、実測室外日射量、制御結果(透過率)の所定時間範囲の遷移データが入力されることで、所定時間範囲の温度遷移データを出力する。また、温度遷移予測モデル605は、所定時間範囲の温度遷移データを出力したことに応じて、モデル評価部606より、モデルパラメータの変更指示を受け付け、モデルパラメータを変更することで、機械学習を行う。
[0045]
 モデル評価部606は、温度遷移予測モデル605により出力された所定時間範囲の温度遷移データと、実測室内温度取得部607より通知された、過去の実測室内温度の所定時間範囲の遷移データとの誤差を算出する。また、モデル評価部606は、算出した誤差に基づいて、温度遷移予測モデル605に対して、モデルパラメータを変更するための変更指示を出力する。
[0046]
 実測室内温度取得部607は、室内温度センサ411_1、411_2が測定した、過去の実測室内温度の所定時間範囲の遷移データを取得し、モデル評価部606に通知する。
[0047]
 (2)スマートウィンドウ制御装置の生成部によるモデル生成処理の流れ
 次に、スマートウィンドウ制御装置310の生成部330によるモデル生成処理の流れについて説明する。図7は、スマートウィンドウ制御装置の生成部によるモデル生成処理の流れを示すフローチャートである。
[0048]
 ステップS701において、実測室外温度取得部601は、過去の実測室外温度の所定時間範囲における遷移データを取得する。
[0049]
 ステップS702において、実測室外日射量取得部602は、過去の実測室外日射量の所定時間範囲における遷移データを取得する。
[0050]
 ステップS703において、実績透過率取得部603は、過去の制御結果の所定時間範囲における遷移データを取得する。
[0051]
 ステップS704において、実測室内温度取得部607は、過去の実測室内温度の所定時間範囲における遷移データを取得する。
[0052]
 ステップS705において、モデル生成部604は、
・過去の実測室外温度の所定時間範囲における遷移データと、
・過去の実測室外日射量の所定時間範囲における遷移データと、
・過去の制御結果の所定時間範囲における遷移データと
を、温度遷移予測モデル605に入力する。これにより、温度遷移予測モデル605では、所定時間範囲における温度遷移データを出力する。
[0053]
 ステップS706において、モデル評価部606は、出力された所定時間範囲における温度遷移データと、取得された過去の実測室内温度の所定時間範囲の遷移データとの誤差を算出する。また、モデル評価部606は、算出した誤差に基づいて、温度遷移予測モデル605のモデルパラメータを変更する。これにより、モデル生成部604では、温度遷移予測モデル605について、過去の実測室内温度の所定時間範囲の遷移データを正解データとする機械学習を行うことができる。
[0054]
 ステップS707において、モデル生成部604は、ステップS701からステップS704で取得した全ての遷移データを用いて、温度遷移予測モデル605について機械学習を行ったか否かを判定する。
[0055]
 ステップS707において、機械学習に用いていない遷移データがあると判定した場合には(ステップS707においてNoの場合には)、ステップS701に戻る。
[0056]
 一方、ステップS707において、全ての遷移データを用いて温度遷移予測モデル605について機械学習を行ったと判定した場合には(ステップS707においてYesの場合には)、ステップS708に進む。
[0057]
 ステップS708において、モデル生成部604は、機械学習が完了した学習済みの温度遷移予測モデル605を抽出し、制御部340に設定することで、モデル生成処理を終了する。
[0058]
 (3)スマートウィンドウ制御装置の制御部の機能構成
 次に、スマートウィンドウ制御装置310に含まれる制御部340の機能構成について説明する。図8は、スマートウィンドウ制御装置の制御部の機能構成の一例を示す第1の図である。
[0059]
 図8に示すように、スマートウィンドウ制御装置310の制御部340は、空調システム稼働状況取得部801、利用状況取得部802、予測温度取得部803、予測日射量取得部804、透過率パターン入力部805を有する。また、スマートウィンドウ制御装置310の制御部340は、モデル実行部806、設定温度取得部807、判定部808、透過率パターン抽出部809、透過率制御部810を有する。
[0060]
 空調システム稼働状況取得部801は、空調システム230_1より、ON/OFF情報を取得する。利用状況取得部802は、ビル管理システム210より、空間Aの利用状況を取得する。
[0061]
 空調システム稼働状況取得部801が、停止中であることを示すOFF情報を取得し、利用状況取得部802が、非利用中であること示す情報を取得した場合、制御部340は予測モードに移行する。
[0062]
 一方、空調システム稼働状況取得部801が、稼働中であることを示すON情報を取得した場合、制御部340は通常モードに移行する。
[0063]
 予測温度取得部803は取得部の一例であり、制御部340が予測モードに移行することで、外部ネットワーク250より、予測モード区間中の予測温度推移情報を取得する。予測モード区間とは、制御部340が予測モードに移行した時刻と、次に通常モードに移行する時刻とに基づいて特定される区間である。本実施形態において、予測モード区間は、空調システム230_1の停止区間に等しい。このため、以下では、空調システム230_1が再稼働するタイミングを、"予測モード区間明け"と称する。
[0064]
 予測日射量取得部804は取得部の一例であり、制御部340が予測モードに移行することで、外部ネットワーク250より予測モード区間中の予測日射量推移情報を取得する。
[0065]
 透過率パターン入力部805は、所定時間範囲における透過率の遷移パターンを複数有しており、当該遷移パターンを組み合わせることで、予測モード区間における透過率の遷移パターン(「透過率パターン」と称す)を複数生成する。
[0066]
 モデル実行部806は算出部の一例であり、複数の透過率パターンを、予測モード区間中の予測温度推移情報及び予測日射量推移情報とともに、順次、学習済みの温度遷移予測モデル605に入力し、学習済みの温度遷移予測モデル605を実行させる。これにより、学習済みの温度遷移予測モデル605では、予測モード区間中の温度遷移予測データを順次出力する。
[0067]
 設定温度取得部807は、予測モード区間明けの空間Aの温度設定値として、空調システム230_1に設定されている室内設定温度を、空調システム230_1より取得する。
[0068]
 判定部808は、学習済みの温度遷移予測モデル605より順次出力された複数の温度遷移予測データより、予測モード区間明けの温度を抽出し、設定温度取得部807により取得された室内設定温度との誤差を算出する。また、判定部808は、算出した誤差を、透過率パターン抽出部809に通知する。
[0069]
 透過率パターン抽出部809は抽出部の一例であり、判定部808より通知された誤差が最小となる透過率パターンを抽出して、透過率制御部810に通知する。
[0070]
 透過率制御部810は、制御部340が予測モードに移行すると、透過率パターン抽出部809から、透過率パターンが通知されるまで待機する。また、透過率制御部810は、透過率パターン抽出部809から透過率パターンが通知されると、当該透過率パターンに従って、スマートウィンドウ120_11、120_12の透過率を制御する。透過率制御部810では、透過率パターンによる制御を、予測モード区間中、継続する。
[0071]
 <モード移行の説明>
 次に、スマートウィンドウ制御装置310の制御部340のモード移行について説明する。図9は、スマートウィンドウ制御装置の制御部のモード移行の一例を示す図である。
[0072]
 図9に示すように、ビル管理システム210より、空間Aが利用中であることを示す情報が通知され、かつ、空調システム230_1よりON情報が通知されている状態において、制御部340は、通常モードで動作する。図9の例は、制御部340が、"XX月XX日XX時XX分"まで通常モードで動作したことを示している。
[0073]
 なお、本実施形態の場合、空調システム230_1は、休前日に空間Aの最終利用者が退出し、空間Aが施錠されることで、停止するように構成されているものとする。
[0074]
 一方で、本実施形態の場合、空調システム230_1が休日明けに再稼働する日時は、(空間Aの利用者が開錠したか否かに関わらず)予め決定されている。図9の例は、空調システム230_1が再稼働する日時が、"YY月YY日YY時YY分"に決定されていることを示している。
[0075]
 上述したように、空調システム稼働状況取得部801が取得するOFF情報には、空調システム230_1が再稼働するタイミングも含まれる。このため、制御部340では、OFF情報に基づいて"XX月XX日XX時XX分"(第1の時刻)から所定時間後の"YY月YY日YY時YY分"(第2の時刻)までの区間を、予測モードで動作する予測モード区間として特定することができる。
[0076]
 <予測モード区間における動作の具体例>
 次に、予測モード区間における制御部340の動作の具体例について説明する。
[0077]
 (1)予測モード区間における環境情報の予測値
 はじめに、制御部340の予測温度取得部803が取得する、予測モード区間における予測温度推移情報の具体例、及び、制御部340の予測日射量取得部804が取得する、予測モード区間における予測日射量推移情報の具体例について説明する。
[0078]
 図10は、予測モード区間における環境情報の予測値の具体例を示す図である。図10の例は、"XX月XX日XX時XX分"が金曜日の夜で、"YY月YY日YY時YY分"が月曜日の朝である場合を示している。つまり、休日である土曜日と日曜日の2日間を含む区間が予測モード区間である場合を示している。
[0079]
 このうち、図10の10aは、予測モード区間における予測温度推移情報の具体例を示している。図10の10aの例によれば、予測モードに移行した"XX月XX日XX時XX分"以降、土曜日の朝にかけて気温が下がり、土曜日の日中は気温が上がることが予測されている。また、図10の10aの例によれば、土曜日の夕方以降日曜日の朝にかけて、気温が下がり日曜日の日中は再び気温が上がることが予測されている。更に、日曜日の夕方以降月曜日の朝にかけて、気温が下がることが予測されている。
[0080]
 なお、図10の10aの例によれば、土曜日は日曜日と比較して、最低気温は低いが最高気温は高くなると予測されている。
[0081]
 図10の10bは、予測モード区間における予測日射量推移情報の具体例を示している。図10の10bの例によれば、予測モードに移行した"XX月XX日XX時XX分"以降、土曜日の朝までの間は日射量がゼロで、土曜日の日中は晴れのため日射量が高くなることが予測されている。また、図10の10bの例によれば、日曜日の日中は曇りのため、土曜日の日中と比較して日射量が低くなることが予測されている。
[0082]
 (2)予測モード区間における温度遷移予測
 次に、制御部340のモデル実行部806が学習済みの温度遷移予測モデル605を実行させることで算出する、予測モード区間における空間Aの温度遷移予測データの具体例について説明する。図11は、予測モード区間における温度遷移予測データの一例を示す図である。上述したとおり、モデル実行部806は、予測モード区間における予測温度推移情報、予測日射量推移情報、複数の透過率パターンを、学習済みの温度遷移予測モデル605に順次入力することで、学習済みの温度遷移予測モデル605を実行させる。これにより、学習済みの温度遷移予測モデル605では、予測モード区間における、空間Aの温度遷移予測データを順次出力する。
[0083]
 図11において、点線1110は、空間Aの温度が最も高い状態で遷移する透過率パターンを入力した場合の、空間Aの温度遷移予測データを示している。また、点線1120は、空間Aの温度が最も低い状態で遷移する透過率パターンを入力した場合の、空間Aの温度遷移予測データを示している。
[0084]
 このように、予測モード区間において用いる透過率パターンによって、"YY月YY日YY時YY分"における空間Aの温度には、矢印に示すばらつきが発生する。ここで、図11の例では、空調システム230_1に、予測モード区間明け("YY月YY日YY時YY分")の空間Aの室内設定温度として、破線で示す温度が設定されているものとする。
[0085]
 このため、制御部340の透過率パターン抽出部809では、予測モード区間明け("YY月YY日YY時YY分")の空間Aの温度が、破線で示す設定温度に最も近くなる温度遷移予測データ(実線1130)に対応する透過率パターンを抽出する。
[0086]
 かかる透過率パターンを用いてスマートウィンドウ120_11、120_12の透過率を制御することで、予測モード区間明け("YY月YY日YY時YY分")の空間Aの温度を、室内設定温度に一致させることが可能となる。この結果、空調システム230_1を再稼働させた際の空調システム230_1の負荷を下げることができる。
[0087]
 <予測モードにおける透過率制御処理>
 次に、予測モードにおける透過率制御処理の流れについて説明する。図12は、予測モードにおける透過率制御処理の流れを示す第1のフローチャートである。
[0088]
 ステップS1201において、空調システム稼働状況取得部801は、空調システム230_1より通知されるON/OFF情報を監視し、利用状況取得部802は、ビル管理システム210より通知される空間Aの利用状況を監視する。これにより、制御部340では、通常モードで動作するか予測モードで動作するかを決定する。一方、予測温度取得部803、予測日射量取得部804、透過率制御部810では、制御部340のモード移行を監視し、制御部340が、通常モードから予測モードに移行したか否かを判定する。
[0089]
 ステップS1201において、通常モードから予測モードに移行していないと判定した場合には(ステップS1201においてNoの場合には)、通常モードから予測モードに移行したと判定するまで待機する。
[0090]
 一方、ステップS1201において、通常モードから予測モードに移行したと判定した場合には(ステップS1201においてYesの場合には)、ステップS1202に進む。
[0091]
 ステップS1202において、予測温度取得部803は、外部ネットワーク250より、予測モード区間における予測温度推移情報を取得する。また、予測日射量取得部804は、外部ネットワーク250より、予測モード区間における予測温度推移情報を取得する。
[0092]
 ステップS1203において、設定温度取得部807は、予測モード区間明けの空間Aの室内設定温度として、空調システム230に設定された室内設定温度を取得する。
[0093]
 ステップS1204において、透過率パターン入力部805は、複数の透過率パターンのうちのいずれかを選択して、モデル実行部806に通知する。
[0094]
 ステップS1205において、予測温度取得部803は、取得した予測温度推移情報をモデル実行部806に通知する。また、予測日射量取得部804は、取得した予測日射量推移情報をモデル実行部806に通知する。更に、モデル実行部806は、予測温度推移情報、予測日射量推移情報、透過率パターンを温度遷移予測モデル605に入力することで、温度遷移予測モデル605を実行させ、温度遷移予測データを算出する。
[0095]
 ステップS1206において、判定部808は、モデル実行部806により算出された温度遷移予測データの予測モード区間明けの温度と、設定温度取得部807が取得した、予測モード区間明けの空間Aの室内設定温度との誤差を算出する。
[0096]
 ステップS1207において、透過率パターン入力部805は、全ての透過率パターンについて、温度遷移予測データを算出したか否かを判定する。ステップS1207において、温度遷移予測データを算出していない透過率パターンがあると判定した場合には(ステップS1207においてNoの場合には)、ステップS1204に戻る。
[0097]
 一方、ステップS1207において、全ての透過率パターンについて、温度遷移予測データを算出したと判定した場合には、ステップS1208に進む。
[0098]
 ステップS1208において、透過率パターン抽出部809は、誤差が最小となる透過率パターンを抽出し、透過率制御部810に通知する。
[0099]
 ステップS1209において、透過率制御部810は、透過率パターン抽出部809より通知された透過率パターンを用いて、スマートウィンドウの透過率の制御を開始する。
[0100]
 ステップS1210において、透過率制御部810は、現状のモード(ここでは予測モード)が継続しているか否かを判定する。ステップS1210において、予測モードが継続していると判定した場合には(ステップS1210においてYesの場合には)、ステップS1209に戻る。
[0101]
 一方、ステップS1210において、予測モードから通常モードに移行したと判定した場合には(ステップS1210においてNoの場合には)、予測モードにおける透過率制御処理を終了する。
[0102]
 <まとめ>
 以上の説明から明らかなように、第1の実施形態に係るスマートウィンドウ制御装置は、
・空調システムにより室内設定温度に応じて温度制御が行われる空間の窓部に設けられた、スマートウィンドウの透過率を制御する。
・空調システムが停止されてから再稼働されるまでの停止区間を予測モード区間とし、当該区間における予測温度推移情報及び予測日射量推移情報を、外部ネットワークより取得する。
・過去の実測室外温度と、過去の実測室外日射量と、過去の実績透過率とに基づいて、所定時間範囲における空間の温度遷移を予測する温度遷移予測モデルを生成する。
・生成した温度遷移予測モデルに、複数の透過率パターンを、予測温度推移情報及び予測日射量推移情報とともに順次入力することで、予測モード区間における複数の温度遷移予測データを算出する。
・算出した複数の温度遷移予測データのうち、予測モード区間明けの温度が、予測モード区間明けの室内設定温度に最も近い透過率パターンを抽出し、当該透過率パターンを用いて、予測モード区間におけるスマートウィンドウの透過率を制御する。
[0103]
 このように、第1の実施形態に係るスマートウィンドウ制御装置では、予測モード区間明けの温度が、予測モード区間明けの室内設定温度に近づくように、予測モード区間中の空間の温度を、予測した温度遷移に基づいて遷移させる。これにより、第1の実施形態に係るスマートウィンドウ制御装置によれば、透過率を制御してから実際に建物内の温度が変化するまでのタイムラグの影響を低減させることができる。
[0104]
 この結果、第1の実施形態に係るスマートウィンドウ制御装置によれば、予測モード区間明けに空調システムを再稼働させた際の空調システムの負荷を下げることが可能となる。
[0105]
 [第2の実施形態]
 上記第1の実施形態では、温度遷移予測モデル605により算出された温度遷移予測データに基づいて、透過率パターンを抽出し、抽出した透過率パターンに基づいて、予測モード区間中のスマートウィンドウの透過率を制御する構成とした。
[0106]
 これに対して、第2の実施形態では、温度遷移予測モデル605により算出された温度遷移予測データに従って、予測モード区間中の空間の温度が遷移するように、スマートウィンドウの透過率を制御する。以下、第2の実施形態について、上記第1の実施形態との相違点を中心に説明する。
[0107]
 <スマートウィンドウ制御装置の制御部の機能構成>
 はじめに、スマートウィンドウ制御装置310の制御部340の機能構成について説明する。図13は、スマートウィンドウ制御装置の制御部の機能構成の一例を示す第2の図である。図8との相違点は、図13の場合、温度遷移パターン抽出部1301、実測室内温度取得部1302、透過率制御部1303を有する点である。
[0108]
 温度遷移パターン抽出部1301は抽出部の一例であり、複数の透過率パターンが温度遷移予測モデル605に入力されることで算出された、それぞれの温度遷移予測データと、室内設定温度との誤差とを、判定部808より取得する。
[0109]
 また、温度遷移パターン抽出部1301は、取得した誤差が最小となる温度遷移予測データを抽出し、温度遷移パターンとして透過率制御部1303に通知する。
[0110]
 実測室内温度取得部1302は、空調装置410より、現在時刻の実測室内温度を取得し、透過率制御部1303に通知する。
[0111]
 透過率制御部1303は、制御部340が予測モードに移行すると、温度遷移パターン抽出部1301から、温度遷移パターンが通知されるまで待機する。また、透過率制御部1303は、温度遷移パターン抽出部1301から温度遷移パターンが通知されると、当該温度遷移パターンに従って、スマートウィンドウ120_11、120_12の透過率を制御する。具体的には、透過率制御部1303は、現在時刻の実測室内温度と、温度遷移パターンにおける現在時刻の温度とを比較し、現在時刻の実測室内温度の方が、温度遷移パターンにおける現在時刻の温度よりも高い場合には、透過率を下げるように制御する。また、透過率制御部1303は、現在時刻の実測室内温度の方が、温度遷移パターンにおける現在時刻の温度よりも低い場合には、透過率を上げるように制御する。
[0112]
 <予測モード区間における動作の具体例>
 次に、予測モード区間における制御部340の動作の具体例について説明する。図14は、予測モード区間における実測室内温度の具体例を示す図である。図14において、"XX月XX日XX時XX分"から"YY月YY日YY時YY分"までの間は、予測モード区間である。また、図14において、実線1130は、温度遷移パターン抽出部1301より通知された温度遷移パターンである(予測モード区間明けの温度1100が、予測モード区間明けの室内設定温度に一致する温度遷移パターンである)。
[0113]
 一方、太実線1400は、予測モードに移行してから現在時刻までの実測室内温度である。また、符号1401は、現在時刻における実測室内温度を示しており、符号1411は、温度遷移パターン(実線1130)における現在時刻の温度を示している。図14の例では、現在時刻における実測室内温度(符号1401)が、温度遷移パターン(実線1130)における現在時刻の温度(符号1411)よりも低いため、透過率制御部1303では、透過率を上げるように制御する。
[0114]
 これにより、透過率制御部1303では、予測モード区間中の空間Aの温度を、温度遷移パターン(実線1130)に従って遷移させることが可能となる。そして、予測モード区間明けの温度を、予測モード区間明けの室内設定温度に一致させることが可能となる。
[0115]
 この結果、予測区間明けに空調システムを再稼働させた際の空調システムの負荷を下げることができる。
[0116]
 <予測モードにおける透過率制御処理>
 次に、予測モードにおける透過率制御処理の流れについて説明する。図15は、予測モードにおける透過率制御処理の流れを示す第2のフローチャートである。図12に示したフローチャートとの相違点は、ステップS1501~ステップS1505である。
[0117]
 ステップS1501において、温度遷移パターン抽出部1301は、誤差が最小となる温度遷移パターンを抽出し、透過率制御部1303に通知する。
[0118]
 ステップS1502において、透過率制御部1303は、デフォルトの透過率で、スマートウィンドウの透過率の制御を開始する。
[0119]
 ステップS1503において、透過率制御部1303は、所定の制御周期が経過したか否かを判定する。ステップS1503において、所定の制御周期が経過していないと判定した場合には(ステップS1503においてNoの場合には)、所定の制御周期が経過するまで待機する。
[0120]
 一方、ステップS1503において、所定の制御周期が経過したと判定した場合には(ステップS1503においてYesの場合には)、ステップS1504に進む。
[0121]
 ステップS1504において、透過率制御部1303は、実測室内温度取得部1302が取得した現在時刻における実測室内温度と、温度遷移パターンにおける現在時刻の温度とを比較し、比較結果に応じて透過率を変更する。
[0122]
 ステップS1505において、透過率制御部1303は、予測モードが継続しているか否かを判定する。ステップS1505において、予測モードが継続していると判定した場合には(ステップS1505においてYesの場合には)、ステップS1503に戻る。
[0123]
 一方、ステップS1505において、予測モードから通常モードに移行した判定した場合には(ステップS1505においてNoの場合には)、予測モードにおける透過率制御処理を終了する。
[0124]
 <まとめ>
 以上の説明から明らかなように、第2の実施形態に係るスマートウィンドウ制御装置は、
・空調システムにより室内設定温度に応じて温度制御が行われる空間の窓部に設けられた、スマートウィンドウの透過率を制御する。
・空調システムが停止されてから再稼働されるまでの停止区間を予測モード区間とし、当該区間における予測温度推移情報及び予測日射量推移情報を、外部ネットワークより取得する。
・過去の実測室外温度と、過去の実測室内日射量と、過去の実績透過率とに基づいて、所定時間範囲における空間の温度遷移を予測する温度遷移予測モデルを生成する。
・生成した温度遷移予測モデルに、複数の透過率パターンを、予測温度推移情報及び予測日射量推移情報とともに順次入力することで、予測モード区間における複数の温度遷移予測データを算出する。
・算出した複数の温度遷移予測データのうち、予測モード区間明けの温度が、予測モード区間明けの室内設定温度に最も近い温度遷移予測データを、温度遷移パターンとして抽出する。また、当該温度遷移パターンと実測室内温度とを用いて、予測モード区間におけるスマートウィンドウの透過率を制御する。
[0125]
 このように、第2の実施形態に係るスマートウィンドウ制御装置では、予測モード区間明けの温度が、予測モード区間明けの室内設定温度に近づくように、予測モード区間中の空間の温度を、温度遷移パターンに基づいて遷移させる。これにより、第2の実施形態に係るスマートウィンドウ制御装置によれば、透過率を制御してから実際に建物内の温度が変化するまでのタイムラグの影響を低減させることができる。
[0126]
 この結果、第2の実施形態に係るスマートウィンドウ制御装置によれば、予測モード区間明けに空調システムを再稼働させた際の空調システムの負荷を下げることが可能となる。
[0127]
 [第3の実施形態]
 上記第1及び第2の実施形態では、スマートウィンドウ制御装置が予測モードで動作する場合について説明した。これに対して、第3の実施形態では、スマートウィンドウ制御装置が通常モードで動作する場合について説明する。以下、第3の実施形態について、上記第1及び第2の実施形態との相違点を中心に説明する。
[0128]
 <通常モード区間における動作の具体例>
 はじめに、通常モード区間における制御部340の動作の具体例について説明する。図16は、通常モード区間における温度遷移予測データの一例を示す第1の図である。図16の例では、"AA月AA日AA時AA分"(第1の時刻)から所定時間後の"BB月BB日BB時BB分"(第2の時刻)までを通常モード区間としている。
[0129]
 第3の実施形態において、モデル実行部806は、通常モード区間における予測温度推移情報、予測日射量推移情報、複数の透過率パターンを、学習済みの温度遷移予測モデル605に順次入力することで、学習済みの温度遷移予測モデル605を実行させる。これにより、学習済みの温度遷移予測モデル605では、通常モード区間における、空間Aの温度遷移予測データを順次出力する。
[0130]
 図16において、点線1110は、空間Aの温度が最も高い状態で遷移する透過率パターンを入力した場合の、空間Aの温度遷移予測データを示している。また、点線1120は、空間Aの温度が最も低い状態で遷移する透過率パターンを入力した場合の、空間Aの温度予測データを示している。
[0131]
 このように、通常モード区間において用いる透過率パターンによって、通常モード区間における空間Aの温度遷移には、ばらつきが発生する。制御部340の透過率パターン抽出部809では、このうち、室内設定温度との差分の累積値(例えば、図16のグレー領域の面積)が最小となる温度遷移予測データ(実線1600)に対応する透過率パターンを抽出する。室内設定温度との差分の累積値が最小の場合、空調システム230_1の稼働中の区間の負荷を最小にすることができるからである。
[0132]
 <通常モードにおける透過率制御処理>
 次に、通常モードにおける透過率制御処理の流れについて説明する。図17は、通常モードにおける透過率制御処理の流れを示す第1のフローチャートである。図12に示した、予測モードにおける透過率制御処理との相違点は、ステップS1701~S1703、S1704、S1705である。
[0133]
 ステップS1701において、空調システム稼働状況取得部801は、空調システム230_1より通知されるON/OFF情報を監視し、利用状況取得部802は、ビル管理システム210より通知される空間Aの利用状況を監視する。これにより、制御部340では、通常モードで動作するか予測モードで動作するかを決定する。一方、予測温度取得部803、予測日射量取得部804、透過率制御部810では、制御部340のモード移行を監視し、制御部340が、予測モードから通常モードに移行したか否かを判定する。
[0134]
 ステップS1701において、予測モードから通常モードに移行していないと判定した場合には(ステップS1701においてNoの場合には)、予測モードから通常モードに移行したと判定するまで待機する。
[0135]
 一方、ステップS1701において、予測モードから通常モードに移行したと判定した場合には(ステップS1701においてYesの場合には)、ステップS1702に進む。
[0136]
 ステップS1702において、予測温度取得部803は、外部ネットワーク250より、通常モード区間における予測温度推移情報を取得する。また、予測日射量取得部804は、外部ネットワーク250より、通常モード区間における予測温度推移情報を取得する。
[0137]
 ステップS1703において、設定温度取得部807は、通常モード区間における空間Aの室内設定温度として、空調システム230に設定された室内設定温度を取得する。
[0138]
 ステップS1704において、判定部808は、モデル実行部806により算出された温度遷移予測データの通常モード区間における温度と、設定温度取得部807が取得した、通常モード区間における空間Aの室内設定温度との誤差の累積値を算出する。
[0139]
 ステップS1705において、透過率パターン抽出部809は、誤差の累積値が最小となる透過率パターンを抽出し、透過率制御部810に通知する。
[0140]
 <まとめ>
 以上の説明から明らかなように、第3の実施形態に係るスマートウィンドウ制御装置は、
・空調システムにより室内設定温度に応じて温度制御が行われる空間の窓部に設けられた、スマートウィンドウの透過率を制御する。
・空調システムが稼働中の区間を通常モード区間とし、当該区間における予測温度推移情報及び予測日射量推移情報を、外部ネットワークより取得する。
・過去の実測室外温度と、過去の実測室外日射量と、過去の実績透過率とに基づいて、所定時間範囲における空間の温度遷移を予測する温度遷移予測モデルを生成する。
・生成した温度予測モデルに、複数の透過率パターンを、予測温度推移情報及び予測日射量推移情報とともに順次入力することで、通常モード区間における複数の温度遷移予測データを算出する。
・算出した複数の温度遷移予測データのうち、通常モード区間の温度と、通常モード区間の室内設定温度との差分の累積値が、最小となる透過率パターンを抽出し、当該透過率パターンを用いて、通常モード区間におけるスマートウィンドウの透過率を制御する。
[0141]
 このように、第3の実施形態に係るスマートウィンドウ制御装置では、通常モード区間中の温度が、通常モード区間中の室内設定温度に近づくように、通常モード区間中の空間の温度を、予測した温度遷移に基づいて遷移させる。これにより、第3の実施形態に係るスマートウィンドウ制御装置によれば、透過率を制御してから実際に建物内の温度が変化するまでのタイムラグの影響を低減させることができる。
[0142]
 この結果、第3の実施形態に係るスマートウィンドウ制御装置によれば、空調システムの稼働中の区間の負荷を最小にすることができる。
[0143]
 [第4の実施形態]
 上記第3の実施形態では、通常モード区間における空間Aの室内設定温度として、空調システム230に設定された室内設定温度を用いるものとして説明した。しかしながら、通常モード区間における空間Aの室内設定温度として、空調システム230に設定された室内設定温度を修正した、修正後の室内設定温度を用いてもよい。
[0144]
 例えば、空間Aの温度を上昇させるほどの多数の人が、所定の日時に流入することが予め分かっている場合にあっては、当該所定の日時の室内設定温度を、下げる方向に修正したうえで、スマートウィンドウの透過率を制御してもよい。
[0145]
 つまり、空間内の温度に影響を与えるほどの内部環境情報の変化が、所定の日時に発生することが予め分かっている場合には、当該所定の日時の室内設定温度を修正することで、結果的に室内Aの温度を一定に保つ。これにより、内部環境情報の変化に関わらず、空調システムの稼働中の区間の負荷を下げることができる。以下、第4の実施形態について、上記第1乃至第3の実施形態との相違点を中心に説明する。
[0146]
 <環境情報の予測値の説明>
 はじめに環境情報の予測値について説明する。上記第1乃至第3の実施形態では、空間A内の温度に影響を与える環境情報の予測値として、予測温度推移情報と、予測日射量推移情報を例示した。しかしながら、空間A内の温度に影響を与える環境情報の予測値には、これら外部の環境情報の予測値に限定されず、内部の環境情報の予測値も含まれる。
[0147]
 内部の環境情報の予測値とは、例えば、空間Aへの人の流入や、空間Aへの外気の流入、空間Aからの内気の流出等、通常モード区間中に空間Aの温度に影響を与える空間A内の事象を予測した予測値である。
[0148]
 図18は、環境情報の予測値を示す図である。図18に示すように、第4の実施形態では、第1乃至第3の実施形態における環境情報の予測値(予測温度推移情報、予測日射量推移情報)が、"外部環境情報の予測値"に対応している。
[0149]
 一方、通常モード区間中に空間A、空間Bの温度に影響を与える空間A、B内の事象を予測した予測値を、内部環境情報の予測値と称する。
[0150]
 <スマートウィンドウ制御装置の機能構成>
 次に、スマートウィンドウ制御装置の機能構成について説明する。図19は、スマートウィンドウ制御装置の制御部の機能構成の一例を示す第2の図である。
[0151]
 図8に示した機能構成との相違点は、図19の場合、設定温度取得部1901の機能が、図8の設定温度取得部807の機能とは異なる点である。
[0152]
 設定温度取得部1901は修正部の一例である。設定温度取得部1901は、通常モード区間中の空間Aの室内設定温度として、空調システム230_1に設定されている室内設定温度を、空調システム230_1より取得する。また、設定温度取得部1901は、通常モード区間中の空間Aの内部環境情報の予測値を、外部ネットワーク250より取得する。更に、設定温度取得部1901は、取得した内部環境情報の予測値に基づいて、取得した室内設定温度を修正し、修正後の室内設定温度を判定部808に通知する。
[0153]
 <通常モード区間における温度遷移予測>
 次に、制御部340のモデル実行部806が学習済みの温度遷移予測モデル605を実行させることで算出する、通常モード区間における空間Aの温度遷移予測データの具体例について説明する。図20は、通常モード区間における温度遷移予測データの一例を示す第2の図である。
[0154]
 このうち、図20の20aは、通常モード区間における内部環境情報の予測値の一例であり、ここでは、通常モード区間中に空間Aに流入する人の数を示している。図20の20aの例に示すように、"AA月AA日AA時AA分"(第1の時刻)から所定時間後の"CC月CC日CC時CC分"(第2の時刻)までの間に空間Aに流入する人の数の最大値は一定であることが予測されている(符号2001~符号2003参照)。
[0155]
 一方、"CC月CC日CC時CC分"から"DD月DD日DD時DD分"までの間に空間Aに流入する人の数の最大値は大きく変化することが予測されている(符号2004参照)。
[0156]
 図20の20bは、通常モード区間において、内部環境情報が変化したことに起因して変動する、空間Aの温度の変動幅の予測値を示している。図20の20bの例によれば、空間Aに流入する人の数の最大値が、符号2001~2003に示す値である場合、人の流入に伴う空間Aの温度の変動幅はゼロまたは微小であることが予測されている。
[0157]
 一方、空間Aに流入する人の数の最大値が、符号2004に示す値である場合、人の流入に伴って、空間Aの温度が上昇することが予測されている(符号2011参照)。
[0158]
 図20の20cは、通常モード区間における修正後の室内設定温度と、通常モード区間における温度遷移予測データの一例を示している。図20の20cに示すように、"AA月AA日AA時AA分"から"CC月CC日CC時CC分"までの間は、内部環境情報が変化したことに起因して変動する、空間Aの温度の変動幅の予測値がゼロまたは微小である。このため、設定温度取得部1901では、空調システム230_1に設定されている室内設定温度を、そのまま判定部808に通知する。
[0159]
 一方、"CC月CC日CC時CC分"から"DD月DD日DD時DD分"までの間は、内部環境情報が変化したことに起因して、空間Aの温度が上昇することが予測されている。このため、設定温度取得部1901では、空調システム230_1に設定されている室内設定温度を、温度の上昇幅に応じて修正し、修正後の室内設定温度を判定部808に通知する(符号2021参照)。
[0160]
 また、図20の20cにおいて、点線1110は、外部環境情報の変化に対して、空間Aの温度が最も高い状態で遷移する透過率パターンを入力した場合の、空間Aの温度遷移予測データを示している。また、点線1120は、外部環境情報の変化に対して、空間Aの温度が最も低い状態で遷移する透過率パターンを入力した場合の、空間Aの温度予測データを示している。
[0161]
 このように、通常モード区間において用いる透過率パターンによって、通常モード区間における空間Aの温度遷移には、ばらつきが発生する。制御部340の透過率パターン抽出部809では、修正後の室内設定温度との差分の累積値(例えば、図20のグレー領域の面積)が最小となる温度遷移予測データ(実線2020)に対応する透過率パターンを抽出する。修正後の室内設定温度との差分の累積値が最小の場合、空調システム230_1の稼働中の区間の負荷を最小にすることができるからである。
[0162]
 <通常モードにおける透過率制御処理>
 次に、通常モードにおける透過率制御処理の流れについて説明する。図21は、通常モードにおける透過率制御処理の流れを示す第2のフローチャートである。図17に示したフローチャートとの相違点は、ステップS2101~S2103である。
[0163]
 ステップS2101において、設定温度取得部1901は、通常モード区間中の空間Aの内部環境情報の予測値を、外部ネットワーク250より取得する。
[0164]
 ステップS2102において、設定温度取得部1901は、通常モード区間において、内部環境情報が変化することに起因して、空間Aの温度が変動するか否かを判定する。ステップS2102において変動しないと判定した場合(ステップS2102においてNoの場合)、設定温度取得部1901は、空調システム230_1に設定されている室内設定温度を、そのまま判定部808に通知し、ステップS1204に進む。
[0165]
 一方、ステップS2102において変動すると判定した場合には(ステップS2102においてYesの場合には)、ステップS2103に進む。
[0166]
 ステップS2103において、設定温度取得部1901は、内部環境情報が変化することに起因して変動する空間Aの温度の変動幅に応じて、空調システム230_1に設定されている室内設定温度を修正し、修正後の室内設定温度を判定部808に通知する。
[0167]
 <まとめ>
 以上の説明から明らかなように、第4の実施形態に係るスマートウィンドウ制御装置は、
・空調システムにより室内設定温度に応じて温度制御が行われる空間の窓部に設けられた、スマートウィンドウの透過率を制御する。
・空調システムが稼働中の区間を通常モード区間とし、当該区間における予測温度推移情報及び予測日射量推移情報を、外部ネットワークより取得する。
・過去の実測室外温度と、過去の実測室外日射量と、過去の実績透過率とに基づいて、所定時間範囲における空間の温度遷移を予測する温度遷移予測モデルを生成する。
・生成した温度予測モデルに、複数の透過率パターンを、予測温度推移情報及び予測日射量推移情報とともに順次入力することで、通常モード区間における複数の温度遷移予測データを算出する。
・通常モード区間における内部環境情報の変化を、外部ネットワークより取得し、内部環境情報の変化に起因して変動する、空間の温度の変動幅を予測する。また、予測した温度の変動幅に応じて、通常モード区間の室内設定温度を修正する。
・算出した複数の温度遷移予測データのうち、通常モード区間の温度と、通常モード区間の修正後の室内設定温度との差分の累積値が、最小となる透過率パターンを抽出する。また、抽出した当該透過率パターンを用いて、通常モード区間におけるスマートウィンドウの透過率を制御する。
[0168]
 このように、第4の実施形態に係るスマートウィンドウ制御装置では、通常モード区間中の温度が、通常モード区間中の修正後の室内設定温度に近づくように、通常モード区間中の空間の温度を、予測した温度遷移に基づいて遷移させる。これにより、第4の実施形態に係るスマートウィンドウ制御装置によれば、透過率を制御してから実際に建物内の温度が変化するまでのタイムラグの影響を低減させることができる。
[0169]
 この結果、第4の実施形態に係るスマートウィンドウ制御装置によれば、内部環境情報の変化に関わらず、空調システムの稼働中の区間の負荷を最小にすることができる。
[0170]
 [その他の実施形態]
 上記第1の実施形態では、温度遷移予測モデル605が機械学習モデルであるとして説明したが、温度遷移予測モデル605は、機械学習モデルに限定されない。所定時間範囲における実測室外温度、実測室外日射量、実績透過率と、実測室内温度との対応関係を示すモデルであれば、任意のモデルであってもよい。
[0171]
 また、上記第1の実施形態では、透過率パターン入力部に所定の透過率パターンを予め用意しておき、透過率パターン抽出部が、予め用意された透過率パターンの中から、透過率制御処理に用いる1の透過率パターンを抽出するものとして説明した。しかしながら、透過率制御処理に用いる透過率パターンの抽出方法はこれに限定されない。例えば、判定部808において算出した誤差に基づいて、逆問題解析を行うことで、透過率パターンを抽出するように構成してもよい。
[0172]
 また、上記第1及び第2の実施形態では、スマートウィンドウ制御装置が複数のスマートウィンドウについて、同じ透過率で制御するものとして説明した。しかしながら、スマートウィンドウの制御方法はこれに限定されず、例えば、スマートウィンドウごとに異なる透過率で制御するように構成してもよい。
[0173]
 また、上記第3及び第4の実施形態では、通常モード区間における複数日分の透過率パターンを学習済みの温度遷移予測モデル605に入力するものとして説明した。具体的には、上記第3の実施形態では、"AA月AA日AA時AA分"を第1の時刻、"BB月BB日BB時BB分"を第2の時刻とした。また、上記第4の実施形態では、"AA月AA日AA時AA分"を第1の時刻、"CC月CC日CC時CC分"を第2の時刻と、あるいは、"CC月CC日CC時CC分"を第1の時刻、"DD月DD日DD時DD分"を第2の時刻とした。そして、第1の時刻と第2の時刻との間の区間に対応するそれぞれの透過率パターンを学習済みの温度遷移予測モデル605に入力するものとして説明した。
[0174]
 しかしながら、透過率パターンは、複数日分に限定されず、1日分であってもよい。あるいは、所定時間分であってもよい。
[0175]
 なお、上記実施形態に挙げた構成等に、その他の要素との組み合わせ等、ここで示した構成に本発明が限定されるものではない。これらの点に関しては、本発明の趣旨を逸脱しない範囲で変更することが可能であり、その応用形態に応じて適切に定めることができる。
[0176]
 本出願は、2019年2月8日に出願された日本国特許出願第2019-021863号及び2020年1月30日に出願された日本国特許出願第2020-013263号に基づきその優先権を主張するものであり、同日本国特許出願の全内容を参照することにより本願に援用する。

符号の説明

[0177]
120_11~120_15 :スマートウィンドウ
200           :ネットワークシステム
210           :ビル管理システム
220           :スマートウィンドウ制御システム
230           :空調システム
310、320       :スマートウィンドウ制御装置
330           :生成部
340           :制御部
410           :空調装置
411_1、411_2   :室内温度センサ
412           :室外日射量センサ
413           :室内日射量センサ
414           :室外温度センサ
601           :実測室外温度取得部
602           :実測室外日射量取得部
603           :実績透過率取得部
604           :モデル生成部
605           :温度遷移予測モデル
606           :モデル評価部
607           :実測室内温度取得部
801           :空調システム稼働状況取得部
802           :利用状況取得部
803           :予測温度取得部
804           :予測日射量取得部
805           :透過率パターン入力部
806           :モデル実行部
807           :設定温度取得部
808           :判定部
809           :透過率パターン抽出部
810           :透過率制御部
1301          :温度遷移パターン抽出部
1302          :実測室内温度取得部
1303          :透過率制御部
1901          :設定温度取得部

請求の範囲

[請求項1]
 空調システムにより設定温度に応じた温度制御が行われる空間の、窓部に設けられたスマートウィンドウの透過率を制御するスマートウィンドウ制御装置であって、
 第1の時刻と、該第1の時刻から所定時間後の第2の時刻との間の区間における、前記空間の外部の環境情報の予測値を取得する取得部と、
 前記区間における前記空間の温度遷移を、前記区間における前記外部の環境情報の予測値に基づいて算出する算出部と、
 前記区間における前記空間の温度が、算出された前記温度遷移に基づいて遷移するように、前記スマートウィンドウの透過率を制御する透過率制御部と
 を有するスマートウィンドウ制御装置。
[請求項2]
 前記取得部は、
 前記空調システムが停止される前記第1の時刻から再稼働される前記第2の時刻までの停止区間における外部の環境情報の予測値を取得し、
 前記算出部は、
 前記空調システムが再稼働される前記第2の時刻での前記空間の温度を前記設定温度に近づけるための、前記停止区間における前記空間の温度遷移を、前記停止区間における前記外部の環境情報の予測値に基づいて算出し、
 前記透過率制御部は、
 前記停止区間における前記空間の温度が、算出された前記温度遷移に基づいて遷移するように、前記スマートウィンドウの透過率を制御する、請求項1に記載のスマートウィンドウ制御装置。
[請求項3]
 過去の所定時間範囲における室外温度、室外日射量及び前記スマートウィンドウの透過率の制御結果と、該所定時間範囲における前記空間の室内温度との対応関係を示すモデルを生成する生成部を更に有し、
 前記算出部は、前記対応関係に基づき、前記停止区間における前記外部の環境情報の予測値及び前記停止区間における複数の透過率のパターンから、前記停止区間における前記空間の温度遷移を算出する、請求項2に記載のスマートウィンドウ制御装置。
[請求項4]
 前記生成部は、過去の前記所定時間範囲における室外温度、室外日射量及び前記スマートウィンドウの透過率の制御結果とを前記モデルに入力した場合の出力が、過去の前記所定時間範囲における室内温度に近づくように、前記モデルを学習することで、前記モデルを生成する、請求項3に記載のスマートウィンドウ制御装置。
[請求項5]
 前記停止区間における前記外部の環境情報の予測値には、前記停止区間における室外の温度推移の予測値と、前記停止区間における室内の日射量推移の予測値とが含まれる、請求項2に記載のスマートウィンドウ制御装置。
[請求項6]
 前記算出部により、前記複数の透過率のパターンそれぞれについて算出された、前記停止区間における前記空間の温度遷移のうち、前記空調システムが再稼働される前記第2の時刻での前記空間の温度と、前記設定温度との誤差が最小となる透過率のパターンを抽出する抽出部を更に有し、
 前記透過率制御部は、抽出された透過率のパターンに基づいて、前記停止区間における前記スマートウィンドウの透過率を制御する、請求項3に記載のスマートウィンドウ制御装置。
[請求項7]
 前記算出部により、前記複数の透過率のパターンそれぞれについて算出された、前記停止区間における前記空間の温度遷移のうち、前記空調システムが再稼働される前記第2の時刻での前記空間の温度と、前記設定温度との誤差が最小となる温度遷移のパターンを抽出する抽出部を更に有し、
 前記透過率制御部は、抽出された温度遷移のパターンに基づいて、前記停止区間における前記スマートウィンドウの透過率を制御する、請求項3に記載のスマートウィンドウ制御装置。
[請求項8]
 前記空調システムが停止されたことを示す情報と、前記空調システムが次に再稼働される予め定められた時刻とを取得することで、前記停止区間を特定する、請求項2に記載のスマートウィンドウ制御装置。
[請求項9]
 前記取得部は、
 前記空調システムが稼働中の区間における前記外部の環境情報の予測値を取得し、
 前記算出部は、
 前記空調システムが稼働中の区間における前記空間の温度を、前記設定温度に近づけるための、前記稼働中の区間における前記空間の温度遷移を、前記稼働中の区間における前記外部の環境情報の予測値に基づいて算出し、
 前記透過率制御部は、
 前記稼働中の区間における前記空間の温度が、算出された前記温度遷移に基づいて遷移するように、前記スマートウィンドウの透過率を制御する、請求項1に記載のスマートウィンドウ制御装置。
[請求項10]
 前記空調システムが稼働中の区間における、前記空間の内部の環境情報の予測値を取得し、該稼働中の区間における前記空間の前記設定温度を修正する修正部を更に有する、請求項9に記載のスマートウィンドウ制御装置。
[請求項11]
 前記算出部は、
 前記空調システムが稼働中の区間における前記空間の温度を、前記修正部による修正後の前記設定温度に近づけるための、前記稼働中の区間における前記空間の温度遷移を、前記稼働中の区間における前記外部の環境情報の予測値に基づいて算出する、請求項10に記載のスマートウィンドウ制御装置。
[請求項12]
 空調システムにより設定温度に応じた温度制御が行われる空間の、窓部に設けられたスマートウィンドウの透過率を制御するスマートウィンドウ制御方法であって、
 第1の時刻と、該第1の時刻から所定時間後の第2の時刻との間の区間における、前記空間の外部の環境情報の予測値を取得する取得工程と、
 前記区間における前記空間の温度遷移を、前記区間における前記外部の環境情報の予測値に基づいて算出する算出工程と、
 前記区間における前記空間の温度が、算出された前記温度遷移に基づいて遷移するように、前記スマートウィンドウの透過率を制御する透過率制御工程と
 を有するスマートウィンドウ制御方法。
[請求項13]
 空調システムにより設定温度に応じた温度制御が行われる空間の、窓部に設けられたスマートウィンドウの透過率を制御するスマートウィンドウ制御装置のコンピュータに、
 第1の時刻と、該第1の時刻から所定時間後の第2の時刻との間の区間における、前記空間の外部の環境情報の予測値を取得する取得工程と、
 前記区間における前記空間の温度遷移を、前記区間における前記外部の環境情報の予測値に基づいて算出する算出工程と、
 前記区間における前記空間の温度が、算出された前記温度遷移に基づいて遷移するように、前記スマートウィンドウの透過率を制御する透過率制御工程と
 を実行させるためのスマートウィンドウ制御プログラム。

図面

[ 図 1]

[ 図 2]

[ 図 3]

[ 図 4]

[ 図 5]

[ 図 6]

[ 図 7]

[ 図 8]

[ 図 9]

[ 図 10]

[ 図 11]

[ 図 12]

[ 図 13]

[ 図 14]

[ 図 15]

[ 図 16]

[ 図 17]

[ 図 18]

[ 図 19]

[ 図 20]

[ 図 21]