(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
建物の蓄熱量を予測する装置であって、
前記蓄熱量の実績値を記憶する実績蓄熱量記憶部と、
単位時間ごとの外気温の実績値を記憶する実績外気温記憶部と、
前記単位時間ごとの前記外気温に応じた温度を説明変数とし、前記蓄熱量を目的変数とする予測モデルを記憶する予測モデル記憶部と、
前記蓄熱量の実績値、前記外気温の実績値および前記予測モデルに基づいて、前記説明変数の回帰係数および前記予測モデルの定数を推計する推計部と、
前記単位時間ごとの外気温の予測値を取得する予測外気温取得部と、
前記回帰係数、前記定数および前記外気温の予測値を前記予測モデルに適用して前記蓄熱量の予測値を算出する蓄熱量予測部と、
を備えることを特徴とする蓄熱量予測装置。
【請求項２】
請求項１に記載の蓄熱量予測装置であって、
前記外気温に応じた温度は、前記外気温から閾値を引いた温度および所定の最低値のいずれか大きい方であり、
前記推計部は、前記回帰係数および前記定数に加えて、前記閾値を推計すること、
を特徴とする蓄熱量予測装置。
【請求項３】
請求項１または２に記載の蓄熱量予測装置であって、
前記建物の躯体温度の実績値を記憶する躯体温度記憶部と、
前記躯体温度の予測値を算出する躯体温度予測部と、
をさらに備え、
前記予測モデルは、前記単位時間ごとの前記外気温に応じた温度と、前記躯体温度に応じた温度とを説明変数とし、前記蓄熱量を目的変数とするものであり、
前記推計部は、前記蓄熱量の実績値、前記外気温の実績値、前記躯体温度の実績値および前記予測モデルに基づいて、前記説明変数の回帰係数および前記予測モデルの定数を推計し、
前記蓄熱量予測部は、前記回帰係数、前記定数、前記外気温の予測値および前記躯体温度の予測値を前記予測モデルに適用して前記蓄熱量の予測値を算出すること、
を特徴とする蓄熱量予測装置。
【請求項４】
請求項３に記載の蓄熱量予測装置であって、
前記建物の換気により前記建物から排出されまたは前記建物に取り込まれた熱量である換気熱量の実績値および予測値を取得する換気熱量取得部をさらに備え、
前記予測モデルは、前記単位時間ごとの前記外気温に応じた温度と、前記躯体温度に応じた温度と、前記換気熱量に応じた温度とを説明変数とし、前記蓄熱量を目的変数とするものであり、
前記推計部は、前記蓄熱量の実績値、前記外気温の実績値、前記躯体温度の実績値、前記換気熱量の実績値および前記予測モデルに基づいて、前記説明変数の回帰係数および前記予測モデルの定数を推計し、
前記蓄熱量予測部は、前記回帰係数、前記定数、前記外気温の予測値、前記躯体温度の予測値および前記換気熱量の予測値を前記予測モデルに適用して前記蓄熱量の予測値を算出すること、
を特徴とする蓄熱量予測装置。
【請求項５】
請求項１または２に記載の蓄熱量予測装置であって、
前記建物の換気により前記建物から排出されまたは前記建物に取り込まれた熱量である換気熱量の実績値および予測値を取得する換気熱量取得部をさらに備え、
前記予測モデルにはさらに、前記単位時間ごとの前記外気温に応じた温度と、前記換気熱量に応じた温度とを説明変数とし、前記蓄熱量を目的変数とするものであり、
前記推計部は、前記蓄熱量の実績値、前記外気温の実績値、前記換気熱量の実績値および前記予測モデルに基づいて、前記説明変数の回帰係数および前記予測モデルの定数を推計し、
前記蓄熱量予測部は、前記回帰係数、前記定数、前記外気温の予測値および前記換気熱量の予測値を前記予測モデルに適用して前記蓄熱量の予測値を算出すること、
を特徴とする蓄熱量予測装置。
【請求項６】
請求項４または５に記載の蓄熱量予測装置であって、
前記換気に係る換気量の実績値を取得する換気量取得部と、
前記換気が実施されたときの湿度の実績値を取得する湿度取得部と、
前記湿度の予測値を取得する予測湿度取得部と、
前記換気量の予定値を取得する予定換気量取得部と、
をさらに備え、
前記換気熱量取得部は、
前記気温の実績値、前記湿度の実績値および前記換気量の実績値に基づいて前記換気熱量の実績値を算出し、
前記外気温の予測値、前記湿度の予測値および前記換気量の予定値に基づいて前記換気熱量の予測値を算出すること、
を特徴とする蓄熱量予測装置。
【請求項７】
建物の蓄熱量を予測する方法であって、
コンピュータが、
前記蓄熱量の実績値を記憶するステップと、
単位時間ごとの外気温の実績値を記憶するステップと、
前記単位時間ごとの前記外気温に応じた温度を説明変数とし、前記蓄熱量を目的変数とする予測モデルを記憶するステップと、
前記蓄熱量の実績値、前記外気温の実績値および前記予測モデルに基づいて、前記説明変数の回帰係数および前記予測モデルの定数を推計するステップと、
前記単位時間ごとの外気温の予測値を取得するステップと、
前記回帰係数、前記定数および前記外気温の予測値を前記予測モデルに適用して前記蓄熱量の予測値を算出するステップと、
を実行することを特徴とする蓄熱量予測方法。
【請求項８】
建物の蓄熱量を予測するためのプログラムであって、
コンピュータに、
前記蓄熱量の実績値を記憶するステップと、
単位時間ごとの外気温の実績値を記憶するステップと、
前記単位時間ごとの前記外気温に応じた温度を説明変数とし、前記蓄熱量を目的変数とする予測モデルを記憶するステップと、
前記蓄熱量の実績値、前記外気温の実績値および前記予測モデルに基づいて、前記説明変数の回帰係数および前記予測モデルの定数を推計するステップと、
前記単位時間ごとの外気温の予測値を取得するステップと、
前記回帰係数、前記定数および前記外気温の予測値を前記予測モデルに適用して前記蓄熱量の予測値を算出するステップと、
を実行させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、蓄熱量予測装置、蓄熱量予測方法およびプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
店舗の冷房にあたり開店時に適切な温度に空調を行うためには、開店時における店舗の蓄熱量を精度良く予測する必要がある。たとえば特許文献１では、日射量、外気温および室温を用いて熱負荷の予測を行っている。【０００３】
冷熱需要
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特公昭６０−２４８８９号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、特許文献１では日射量のデータを取得する必要があるが、日射量のデータは実績値、予測値ともに容易に取得することができない。【０００６】
本発明は、このような背景を鑑みてなされたものであり、精度良く建物の蓄熱量を予測することのできる、蓄熱量予測装置、蓄熱量予測方法およびプログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
上記課題を解決するための本発明の主たる発明は、建物の蓄熱量を予測する装置であって、前記蓄熱量の実績値を記憶する実績蓄熱量記憶部と、単位時間ごとの外気温の実績値を記憶する実績外気温記憶部と、前記単位時間ごとの前記外気温に応じた温度を説明変数とし、前記蓄熱量を目的変数とする予測モデルを記憶する予測モデル記憶部と、前記蓄熱量の実績値、前記外気温の実績値および前記予測モデルに基づいて、前記説明変数の回帰係数および前記予測モデルの定数を推計する推計部と、前記単位時間ごとの外気温の予測値を取得する予測外気温取得部と、前記回帰係数、前記定数および前記外気温の予測値を前記予測モデルに適用して前記蓄熱量の予測値を算出する蓄熱量予測部と、を備えることとする。【０００８】
また、本発明の蓄熱量予測装置では、前記外気温に応じた温度は、前記外気温から閾値を引いた温度および所定の最低値のいずれか大きい方であり、前記推計部は、前記回帰係数および前記定数に加えて、前記閾値を推計するようにしてもよい。【０００９】
また、本発明の蓄熱量予測装置は、前記建物の躯体温度の実績値を記憶する躯体温度記憶部と、前記躯体温度の予測値を算出する躯体温度予測部と、をさらに備え、前記予測モデルは、前記単位時間ごとの前記外気温に応じた温度と、前記躯体温度に応じた温度とを説明変数とし、前記蓄熱量を目的変数とするものであり、前記推計部は、前記蓄熱量の実績値、前記外気温の実績値、前記躯体温度の実績値および前記予測モデルに基づいて、前記説明変数の回帰係数および前記予測モデルの定数を推計し、前記蓄熱量予測部は、前記回帰係数、前記定数、前記外気温の予測値および前記躯体温度の予測値を前記予測モデルに適用して前記蓄熱量の予測値を算出するようにしてもよい。【００１０】
また、本発明の蓄熱量予測装置は、前記建物の換気により前記建物から排出されまたは前記建物に取り込まれた熱量である換気熱量の実績値および予測値を取得する換気熱量取得部をさらに備え、前記予測モデルは、前記単位時間ごとの前記外気温に応じた温度と、前記躯体温度に応じた温度と、前記換気熱量に応じた温度とを説明変数とし、前記蓄熱量を目的変数とするものであり、前記推計部は、前記蓄熱量の実績値、前記外気温の実績値、前記躯体温度の実績値、前記換気熱量の実績値および前記予測モデルに基づいて、前記説明変数の回帰係数および前記予測モデルの定数を推計し、前記蓄熱量予測部は、前記回帰係数、前記定数、前記外気温の予測値、前記躯体温度の予測値および前記換気熱量の予測値を前記予測モデルに適用して前記蓄熱量の予測値を算出するようにしてもよい。【００１１】
また、本発明の蓄熱量予測装置は、前記建物の換気により前記建物から排出されまたは前記建物に取り込まれた熱量である換気熱量の実績値および予測値を取得する換気熱量取得部をさらに備え、前記予測モデルにはさらに、前記単位時間ごとの前記外気温に応じた温度と、前記換気熱量に応じた温度とを説明変数とし、前記蓄熱量を目的変数とするものであり、前記推計部は、前記蓄熱量の実績値、前記外気温の実績値、前記換気熱量の実績値および前記予測モデルに基づいて、前記説明変数の回帰係数および前記予測モデルの定数を推計し、前記蓄熱量予測部は、前記回帰係数、前記定数、前記外気温の予測値および前記換気熱量の予測値を前記予測モデルに適用して前記蓄熱量の予測値を算出するようにしてもよい。【００１２】
また、本発明の蓄熱量予測装置は、前記換気に係る換気量の実績値を取得する換気量取得部と、前記換気が実施されたときの湿度の実績値を取得する湿度取得部と、前記湿度の予測値を取得する予測湿度取得部と、前記換気量の予定値を取得する予定換気量取得部と、をさらに備え、前記換気熱量取得部は、前記気温の実績値、前記湿度の実績値および前記換気量の実績値に基づいて前記換気熱量の実績値を算出し、前記外気温の予測値、前記湿度の予測値および前記換気量の予定値に基づいて前記換気熱量の予測値を算出するようにしてもよい。【００１３】
また、本発明の他の態様は、建物の蓄熱量を予測する方法であって、コンピュータが、前記蓄熱量の実績値を記憶するステップと、単位時間ごとの外気温の実績値を記憶するステップと、前記単位時間ごとの前記外気温に応じた温度を説明変数とし、前記蓄熱量を目的変数とする予測モデルを記憶するステップと、前記蓄熱量の実績値、前記外気温の実績値および前記予測モデルに基づいて、前記説明変数の回帰係数および前記予測モデルの定数を推計するステップと、前記単位時間ごとの外気温の予測値を取得するステップと、前記回帰係数、前記定数および前記外気温の予測値を前記予測モデルに適用して前記蓄熱量の予測値を算出するステップと、を実行することとする。【００１４】
また、本発明の他の態様は建物の蓄熱量を予測するためのプログラムであって、コンピュータに、前記蓄熱量の実績値を記憶するステップと、単位時間ごとの外気温の実績値を記憶するステップと、前記単位時間ごとの前記外気温に応じた温度を説明変数とし、前記蓄熱量を目的変数とする予測モデルを記憶するステップと、前記蓄熱量の実績値、前記外気温の実績値および前記予測モデルに基づいて、前記説明変数の回帰係数および前記予測モデルの定数を推計するステップと、前記単位時間ごとの外気温の予測値を取得するステップと、前記回帰係数、前記定数および前記外気温の予測値を前記予測モデルに適用して前記蓄熱量の予測値を算出するステップと、を実行させることとする。【００１５】
その他本願が開示する課題やその解決方法については、発明の実施形態の欄及び図面により明らかにされる。
【発明の効果】
【００１６】
本発明によれば、精度良く建物の蓄熱量を予測することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１７】
【図１】蓄熱量予測装置１０のハードウェア構成例を示す図である。
【図２】蓄熱量予測装置１０のソフトウェア構成例を示す図である。
【図３】データベース１３１の構成例を示す図である。
【図４】予測モデルを用いた蓄熱量予測部１１５による蓄熱量の予測値２１と、蓄熱量の実測値２２とを表したグラフである。
【図５】躯体温度を考慮する場合のデータベース１３１の構成例を示す図である。
【図６】換気熱量を考慮する場合の蓄熱量予測装置１０のソフトウェア構成例を示す図である。
【図７】換気スケジュール記憶部１３３の構成例を示す図である。
【図８】躯体温度および換気熱量を考慮する場合のデータベース１３１の構成例を示す図である。
【図９】累積気温（空調を停止している閉店中の外気温を累積したもの）と蓄熱量との相関を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１８】
以下、本発明の一実施形態に係る蓄熱量予測装置１０について説明する。本実施形態の蓄熱量予測装置１０は、ある時刻において除去すべき建物の熱量、すなわち建物の蓄熱量を予測するものである。蓄熱量を予測することにより、開店時に店舗が快適な温度となるように、蓄熱量に応じて空調を動作させることが可能となる。
【００１９】
＝＝ハードウェア構成＝＝
図１は、蓄熱量予測装置１０のハードウェア構成例を示す図である。蓄熱量予測装置１０は、ＣＰＵ１０１、メモリ１０２、記憶装置１０３、インタフェース１０４、入力装置１０５、出力装置１０６を備える。記憶装置１０３は、各種のデータやプログラムを記憶する、例えばハードディスクドライブやソリッドステートドライブ、フラッシュメモリなどである。ＣＰＵ１０１は記憶装置１０３に記憶されているプログラムをメモリ１０２に読み出して実行することにより各種の機能を実現する。
【００２０】
インタフェース１０４は、センサ５と接続する、たとえばシリアルケーブルや通信ケーブルなどを接続するためのインタフェースである。本実施形態において、センサ５は外気温を測定するセンサであることを想定している。蓄熱量予測装置１０は、インタフェース１０４を介してセンサ５から外気温の測定値を取得することができる。また、インタフェース１０４を介して空調設備と接続し、蓄熱量予測装置１０が空調設備を制御するようにしてもよい。
【００２１】
入力装置１０５は、データの入力を受け付ける、例えばキーボードやマウス、トラックボール、タッチパネル、マイクロフォンなどである。出力装置１０６は、データを出力する、例えばディスプレイやプリンタ、スピーカなどである。
【００２２】
＝＝ソフトウェア構成＝＝
図２は、蓄熱量予測装置１０のソフトウェア構成例を示す図である。蓄熱量予測装置１０は、蓄熱量実績値取得部１１１、外気温実績値取得部１１２、予測モデル推計部１１３、予測外気温取得部、蓄熱量予測部１１５、予測蓄熱量出力部１１６、データベース１３１および予測モデル記憶部１３２を備える。
【００２３】
なお、蓄熱量実績値取得部１１１、外気温実績値取得部１１２、予測モデル推計部１１３、予測外気温取得部、蓄熱量予測部１１５および予測蓄熱量出力部１１６は蓄熱量予測装置１０が備えるＣＰＵ１０１が記憶装置１０３に記憶されているプログラムをメモリ１０２に読み出して実行することにより実現され、データベース１３１および予測モデル記憶部１３２は、メモリ１０２および記憶装置１０３が提供する記憶領域の一部として実現される。
【００２４】
蓄熱量実績値取得部１１１は、開店時における店舗の蓄熱量の実績値を取得する。蓄熱量実績値取得部１１１は、たとえば入力装置１０５から蓄熱量の実績値の入力を受け付けるようにすることができる。また、たとえばセンサ５が店舗の躯体の温度と店内の室温とを測定するようにし、蓄熱量実績値取得部１１１はセンサ５が測定した躯体の温度と店内の室温とから蓄熱量を算出するようにしてもよい。また、蓄熱量実績値取得部１１１は、開店直前に所定値まで室温を下げるために要した冷熱量を蓄熱量として空調機から取得するようにしてもよい。
【００２５】
外気温実績値取得部１１２は、所定の単位時間ごとの外気温を取得する。本実施形態では単位時間は１時間であるものとし、外気温実績値取得部１１２は、センサ５が測定した外気温を取得するものとするが、たとえば、ユーザから外気温の入力を受け付けるようにしてもよい。外気温実績値取得部１１２は、たとえば毎正時に外気温を取得し、正時の外気温を正時から次正時までの時間帯の外気温としてもよいし、正時と次正時の外気温の平均値を正時から次正時までの時間帯の外気温としてもよい。また、外気温実績値取得部１１２は、たとえば５分や１０分などの短時間ごとに外気温を測定し、時間帯中に測定した外気温の平均値を当該時間帯の外気温としてもよい。
【００２６】
データベース１３１は、外気温の実績値を含む、蓄熱量の予測に必要なデータを記憶する。図３は、データベース１３１の構成例を示す図である。データベース１３１は、日付および時刻に対応付けて、当該時刻が示す時間帯の外気温の実績値および蓄熱量の実績値が記憶される。外気温の実績値は外気温実績値取得部１１２がセンサ５から取得した外気温である。蓄熱量の実績値は蓄熱量実績値取得部１１１が取得した値であるが、本実施形態では、開店時である午前９時の実績値のみが登録されるものとする。
【００２７】
予測モデル記憶部１３２は、蓄熱量を予測するための予測モデルを記憶する。予測モデルは次式（１）により表される。  
0005579956.tif 000002
【００２８】
ここで、Ｚは開店時における店舗の蓄熱量である。αは定数であり、βは回帰係数である。ｔは閉店時から開店時までの１時間単位の時間帯を表す数値であり、閉店時を「１」とする。本実施形態では、閉店時の午後８時がｔ＝１となる。Ｎは開店時間の時間帯を示す数値であり、翌日の午前８時を示す数値１３がＮとなる。Ｖｔは、時間帯ｔにおける外気温と閾値との差であり、次式（２）により求められる。  
0005579956.tif 000003
【００２９】
ｔｅｍｐｔは時間帯ｔにおける外気温であり、ａは閾値である。Ｖｔは、外気温ｔｅｍｐｔと閾値ａとの温度差（マイナスの場合は０とする。以下同じ。）である。
【００３０】
予測モデル推計部１１３は、データベース１３１に記憶されている時間帯ごとの外気温の実績値ｔｅｍｐｔと、開店時における蓄熱量の実績値Ｚとを用いて上記予測モデルの式（１）および式（２）の定数α、回帰係数βおよび閾値ａを推計する。なお、推計処理は一般的な回帰分析の手法により行うものとし、ここでは説明を省略する。予測モデル推計部１１３は、推計した閾値ａを式（２）に適用したものと、推計した定数αおよび推計した回帰係数βを式（１）に適用した統計モデル（以下、予測式という。）を予測モデル記憶部１３２に登録する。
【００３１】
予測外気温取得部１１４は、時間帯ごとの外気温の予測値を取得する。予測外気温取得部１１４は、たとえば、データベース１３１に記憶されている外気温の実績値に基づいて外気温を予測するようにしてもよいし、気象会社などにより提供される気象予報値としての外気温を取得するようにしてもよい。
【００３２】
蓄熱量予測部１１５は、予測外気温取得部１１４が取得した外気温の予測値を予測式に適用して蓄熱量の予測値を算出する。
【００３３】
予測蓄熱量出力部１１６は、蓄熱量予測部１１５が算出した蓄熱量の予測値を出力する。予測蓄熱量出力部１１６は、たとえば出力装置１０６に蓄熱量の予測値を出力するようにしてもよいし、電子メールに蓄熱量の予測値を設定して所定のアドレスに送信するようにしてもよい。
【００３４】
図４は、予測モデルを用いた蓄熱量予測部１１５による蓄熱量の予測値２１と、蓄熱量の実測値２２とを表したグラフである。本実施形態の予測モデルによる予測値２１と実測値２２とでは、２０１２年５月２９日に乖離がみられるもののその他の日については、概ね予測値２１と実測値２２は近似していることが分かる。
【００３５】
＝＝効果＝＝
以上説明したように、本実施形態の蓄熱量予測装置１０によれば、外気温に応じた温度を説明変数とした予測モデルを推計した予測式によって、精度の良く蓄熱量の予測を行うことができる。したがって、入手の容易な外気温の予測値のみにより建物の蓄熱量を予測することができるので、蓄熱量の予測を手軽に行うことが可能となる。また、入手の容易な外気温の実測値および開店時における蓄熱量の実績値のみによって予測モデルの推計を行うことができるので、予測式の準備も容易に行うことが可能となる。したがって、定期的に推計を行うことも容易であるので、より多くの実績値に基づいた推計を行っていくことで予測モデルの精度をさらに向上することができる。
【００３６】
また、本実施形態の蓄熱量予測装置１０によれば、外気温ｔｅｍｐｔと閾値ａとの差を説明変数に用いた予測モデルを使って建物の蓄熱量を予測することができる。外気温のエネルギーが全て建物に蓄積されるわけではなく、外気温ｔｅｍｐｔが閾値ａを超えた分だけが店舗の蓄熱に寄与するものとした予測モデルを用いることにより、蓄熱量の予測精度を向上させることができる。図９は累積気温（空調を停止している閉店中の外気温を累積したもの）と蓄熱量との相関を示す図である。図９に示すように、累積気温と蓄熱量とは、ある値を超えると正の相関を有しており、外気温と閾値との差を累積した累積気温、すなわち式（１）におけるΣＶｔに基づいて蓄熱量を予測することにより精度良く蓄熱量の予測を行うことが可能となる。
【００３７】
＝＝変形例１＝＝
本実施形態では、外気温ｔｅｍｐと蓄熱量Ｚとの相関を表す予測モデル（式（１）および式（２））により蓄熱量Ｚを予測するものとしたが、さらに説明変数として、建物の躯体温度を加えてもよい。この場合、式（１）は次式（１−１）のように変更される。  
0005579956.tif 000004
【００３８】
ここで、γは回帰係数である。ＨＮは、開店時前（時間帯ｔ＝Ｎ）における躯体温度ｔｅｍｐＮＨと閾値ｂとの差であり、次式（３）により求められる。なお、躯体温度はあまり変化しないので、ここでは時間帯ｔ＝Ｎにおける温度を使用している。同様理由で、開店時より数時間前の躯体温度を使用してもよいし、開店時ｔ＝Ｎ＋１の温度を使用してもよい。  
0005579956.tif 000005
【００３９】
この予測モデルを利用する場合、データベース１３１は図５に示すように時間帯ごとの躯体温度の実績値も記憶するようにする（躯体温度記憶部）。なお、躯体温度もセンサ５が測定するようにして、センサ５から取得した躯体温度がデータベース１３１に登録されるようにしてもよいし、躯体温度の測定値をユーザがデータベース１３１に登録するようにしてもよい。
【００４０】
予測モデル推計部１１３は、データベース１３１に記憶されている時間帯ごとの外気温の実績値ｔｅｍｐｔと、開店時における蓄熱量の実績値Ｚと、開店時前における躯体温度ｔｅｍｐＮＨを用いて上記予測モデルの式（１−１）、式（２）および式（３）の定数α、回帰係数βおよびγならびに閾値ａおよびｂを推計する。予測モデル推計部１１３は、推計した定数α、回帰係数βおよびγならびに閾値ａおよびｂを式（１−１）、式（２）および式（３）に適用したものを予測式として予測モデル記憶部１３２に登録する。
【００４１】
蓄熱量予測部１１５は、開店時における躯体温度を予測して（躯体温度予測部）、予測モデルに適用する。蓄熱量予測部１１５は、たとえばユーザから躯体温度の予測値の入力を受け付けることができる。また、蓄熱量予測部１１５は、データベース１３１に記憶されている躯体温度の実績値に基づいて、一般的な統計手法を用いて開店時の躯体温度を予測するようにしてもよい。躯体温度はあまり変化しないので予測を行わずに、蓄熱量予測直前の躯体温度実績値を使用してもよい。
【００４２】
店舗の空調にあたっては、建物の躯体の温度の影響が考えられる。したがって、開店時前における躯体温度ｔｅｍｐＮＨを説明変数に加えることにより、店舗の開店時に除去すべき熱量をより正確に予測することができる。
【００４３】
＝＝変形例２＝＝
さらに、開店時の外気温を独立した説明変数としてもよい。この場合、式（１）は次式（１−２）のように変更される。  
0005579956.tif 000006
【００４４】
ここで、ＴＮ＋１は、開店時（時間帯ｔ＝Ｎ＋１）における外気温ｔｅｍｐＮ＋１と閾値ｃとの差であり、次式（４）により求められる。  
0005579956.tif 000007
【００４５】
予測モデル推計部１１３は、データベース１３１に記憶されている時間帯ごとの外気温の実績値ｔｅｍｐｔと、開店時における蓄熱量の実績値Ｚと、開店時前における躯体温度ｔｅｍｐＮＨを用いて上記予測モデルの式（１−２）、式（２）、式（３）および式（４）の定数α、回帰係数β、γおよびδ、ならびに閾値ａ、ｂおよびｃを推計する。予測モデル推計部１１３は、推計した定数α、回帰係数β、γおよびδ、ならびに閾値ａ、ｂおよびｃを式（１−２）、式（２）、式（３）および式（４）に適用したものを予測式として予測モデル記憶部１３２に登録する。
【００４６】
この場合、開店時に除去が必要な蓄熱量に対して最も影響が大きいと考えられる、開店時の外気温を独立した説明変数として加えることができるので、蓄熱量の予測の精度の向上が期待される。
【００４７】
なお、躯体温度を考慮せず、式（１−２）を次式（１−２’）に変更してもよい。  
0005579956.tif 000008
【００４８】
この場合にも、開店時の外気温を独立した説明変数として加えることができるので、式（１）を用いる場合に比べ、蓄熱量の予測の精度の向上が期待される。
【００４９】
＝＝変形例３＝＝
さらに、時間帯ごとの店舗の建物の躯体温度と閉店時から開店時までの間に店舗を換気することにより変化した熱量（以下、換気熱量という。）Ｗを考慮してもよい。この場合式（１）は次式のように変更される。  
0005579956.tif 000009
【００５０】
換気熱量Ｗは次式（５）により求められる。  
0005579956.tif 000010
【００５１】
ここで、ＷｔＩＮは、時間帯ｔにおいて屋外から取入れられた熱量である。ＷｔＩＮは、屋外空気の比エンタルピー（ｋＪ／ｋｇ）をｈｔＯＵＴ、屋外空気の空気密度（ｋｇ／ｍ３）をρＯＵＴ、換気量（ｍ３）をＱｔとして、次式（６）により求められる。  
0005579956.tif 000011
【００５２】
また、ＷｔＯＵＴは、時間帯ｔにおいて屋内から屋外へ排出された熱量である。ＷｔＯＵＴは、屋内空気の比エンタルピー（ｋＪ／ｋｇ）をｈｔＩＮ、屋内空気の空気密度（ｋｇ／ｍ３）をρＩＮ、換気量（ｍ３）をＱｔとして、次式（６）により求められる。  
0005579956.tif 000012
【００５３】
なお、比エンタルピーは温度と湿度とから算出することができる。また、空気密度は温度と大気圧とから算出することができる。
【００５４】
上記のように換気熱量Ｗを考慮する場合の蓄熱量予測装置１０のソフトウェア構成例を図６に示す。この場合、蓄熱量予測装置１０は、図２に示した機能部および記憶部に加えて、換気熱量算出部１１７、湿度実績値取得部１１８、予測湿度取得部１１９および換気スケジュール記憶部１３３を備える。
【００５５】
図７は換気スケジュール記憶部１３３の構成例を示す図である。換気スケジュール記憶部１３３は、日付および時間帯ｔを示す時刻に対応付けて、換気量Ｑを記憶する。なお、店舗の換気は換気スケジュール記憶部１３３に沿って行われるものとする。すなわち、換気スケジュール記憶部１３３に記憶される、過去の日付および時刻に対応する換気量は換気量の実績値であり、将来の日付および時刻に対応する換気量は換気量の予測値であるものとする。
【００５６】
さらに、データベース１３１は、図５に示した項目に加えて、店舗内空気の温度（以下、内気温という。）、店舗外の湿度（以下、外湿度という。）、店舗内の湿度（以下、内湿度という。）、および換気熱量を記憶する。
【００５７】
湿度実績値取得部１１８は、時間帯ごとの内湿度および外湿度を取得する。本実施形態では、内湿度を測定するセンサ５および外湿度を測定するセンサ５を設置し、湿度実績値取得部１１８は、センサ５から内湿度および外湿度を取得するものとするが、たとえばユーザから内湿度および外湿度の入力を受け付けるようにしてもよい。湿度実績値取得部１１８は取得した内湿度および外湿度をデータベース１３１に登録する。
【００５８】
予測湿度取得部１１９は、時間帯ごとの内湿度および外湿度の予測値を取得する。予測湿度取得部１１９は、たとえば、データベース１３１に記憶されている内湿度および外湿度に基づいて内湿度および外湿度を予測するようにしてもよいし、データベース１３１から外湿度に基づいて内湿度を算出する関係式を推計し、気象会社などにより提供される外湿度の予測値を取得して、外湿度から内湿度を算出するようにしてもよい。
【００５９】
換気熱量算出部１１７は、換気熱量を算出する。具体的には、換気熱量算出部１１７は、データベース１３１に記憶されている時間帯ごとの外気温の実績値ｔｅｍｐｔおよび外湿度ｍｔｏｕｔから建物外空気の比エンタルピーｈｔＯＵＴを算出し、時間帯ごとの内気温の実績値ｔｅｍｐｔＩＮおよび内湿度ｍｔＩＮから建物内空気の比エンタルピーｈｔＩＮを算出する。換気熱量算出部１１７は、換気スケジュール記憶部１３３から換気の行われた時間帯の換気量Ｑｔを取得し、換気スケジュール記憶部１３３に換気量が登録されていない時間帯の換気量Ｑｔを０とする。換気熱量算出部１１７は、所定の大気圧と、外気温ｔｅｍｐｔおよび内気温ｔｅｍｐｔＩＮから空気密度ρＯＵＴおよびρＩＮを算出する。換気熱量算出部１１７は、上記式（６）に屋外空気の比エンタルピーｈｔＯＵＴ、屋外空気の空気密度ρＯＵＴおよび換気量Ｑｔを適用して、屋外から取入れられた熱量ＷｔＩＮを算出し、上記式（７）に屋内空気の比エンタルピーｈｔＩＮ、屋内空気の空気密度ρＩＮおよび換気量Ｑｔを適用して、屋外へ排出された熱量ＷｔＯＵＴを算出し、上記式（５）により換気熱量Ｗを算出する。換気熱量算出部１１７は、開店時間の時間帯に対応付けて換気熱量Ｗをデータベース１３１に登録する。
【００６０】
予測モデル推計部１１３は、外気温の実績値ｔｅｍｐｔと、開店時における蓄熱量の実績値Ｚと、開店時前における躯体温度ｔｅｍｐＮＨと、換気熱量Ｗとを用いて上記予測モデルの式（１−３）、式（２）、式（３）および式（４）の定数α、回帰係数β、γ、δおよびε、ならびに閾値ａ、ｂおよびｃを推計する。予測モデル推計部１１３は、推計した定数α、回帰係数β、γ、δおよびε、ならびに閾値ａ、ｂおよびｃを式（１−３）、式（２）、式（３）および式（４）に適用したものを予測式として予測モデル記憶部１３２に登録する。
【００６１】
この場合、換気により屋内に取り込まれまたは屋外に排出された熱量を説明変数に加えることができるので、開店時に除去が必要な熱量をより正確に予測することができる。
【００６２】
なお、開店時の外気温を独立した説明変数とせずに、式（１−３）は次式（１−３’）のようにしてもよい。  
0005579956.tif 000013
【００６３】
また、躯体温度Ｈは考慮せず、換気熱量Ｗのみを（１）式に加え、式（１）を次式（１−４）に変更してもよい。  
0005579956.tif 000014
【００６４】
この場合も、換気により屋内に取り込まれまたは屋外に排出された熱量を説明変数に加えることができるので、式（１）を用いる場合に比べて、開店時に除去が必要な熱量をより正確に予測することができる。
【００６５】
ここで、開店時の外気温を独立した説明変数として式（１−４）を次式（１−４’）のようにしてもよい。  
0005579956.tif 000015
【００６６】
この場合にも、開店時の外気温を独立した説明変数として加えることができるので、式（１−４）を用いる場合に比べ、蓄熱量の予測の精度の向上が期待される。
【００６７】
＝＝変形例４＝＝
また、予測蓄熱量出力部１１６は、蓄熱量の予測値に応じて空調設備を制御するようにしてもよい。この場合、たとえば、予測蓄熱量出力部１１６は、開店時における目標蓄熱量の入力を受け付け、目標蓄熱量と蓄熱量の予測値Ｚとの差である除却熱量を算出し、除却熱量に応じて空調設備を運転するようにすることができる。予測蓄熱量出力部１１６は、たとえば、空調設備の定格による単位時間あたりの冷熱量で除却蓄熱量を割って空調設備の稼働時間を算出し、開店時刻から稼働時間前の時刻に空調設備の稼働を開始するように制御するようにすることができる。
【００６８】
この場合、開店時に屋内気温が設定値になるようにすることができる。したがって、開店時に暑すぎたり、空調により冷やしすぎたりすることがなくなるため、店舗内を開店時点から快適な温度にすることができる。
【００６９】
以上、本実施形態について説明したが、上記実施形態は本発明の理解を容易にするためのものであり、本発明を限定して解釈するためのものではない。本発明は、その趣旨を逸脱することなく、変更、改良され得ると共に、本発明にはその等価物も含まれる。
【符号の説明】
【００７０】
１０    蓄熱量予測装置
１１１  蓄熱量実績値取得部
１１２  外気温実績値取得部
１１３  予測モデル推計部
１１４  予測外気温取得部
１１５  蓄熱量予測部
１１６  予測蓄熱量出力部
１１７  換気熱量算出部
１１８  湿度実績値取得部
１１９  予測湿度取得部
１３１  データベース
１３２  予測モデル記憶部
１３３  換気スケジュール記憶部
【要約】
【課題】精度良く建物の蓄熱量を予測することができるようにする。
【解決手段】蓄熱量予測装置１０は、データベース１３１に、蓄熱量の実績値、１時間ごとの外気温の実績値を記憶し、予測モデル記憶部１３２に、外気温に応じた温度を説明変数とし蓄熱量を目的変数とする予測モデルを記憶する。予測モデル推計部１１３が、蓄熱量の実績値、外気温の実績値および予測モデルに基づいて、説明変数の回帰係数と予測モデルの定数とを推計し、予測外気温取得部１１４が外気温の予測値を取得し、蓄熱量予測部１１５が、回帰係数、定数および外気温の予測値を前記予測モデルに適用して蓄熱量の予測値を算出する。【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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