(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、
単位時間ごとの前記蓄熱量、前記単位時間ごとの外気の湿度、前記単位時間ごとの外気温および前記単位時間ごとの前記建物への来客数に関する値のそれぞれの実績値を記憶するデータベースと、
前記単位時間ごとの前記外気温、前記単位時間ごとの前記湿度、および前記単位時間ごとの前記来客数に関する値を説明変数として含み、前記単位時間ごとの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、
前記単位時間ごとの前記蓄熱量の実績値、前記単位時間ごとの前記外気温の実績値、前記単位時間ごとの前記湿度の実績値、前記単位時間ごとの前記来客数に関する値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前記外気温、前記単位時間ごとの前記湿度および前記単位時間ごとの前記来客数に関する値のそれぞれの予測値を取得する予測値取得部と、
前記回帰係数、前記定数、前記単位時間ごとの前記外気温の予測値、前記単位時間ごとの前記湿度の予測値および前記単位時間ごとの前記来客数に関する値の予測値を前記予測モデルに適用して前記単位時間ごとの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、
前記来客数に関する値には、曜日を表すダミー変数および前記単位時間ごとの時刻を表すダミー変数の値が含まれること、
を備えることを特徴とする蓄熱量予測装置。
【請求項３】
請求項２に記載の蓄熱量予測装置であって
前記来客数に関する値にはさらに、前記建物が所属するエリアにおいて実施されるイベントの有無が含まれること、
を特徴とする蓄熱量予測装置。
【請求項４】
請求項１ないし３のいずれか１項に記載の蓄熱量予測装置であって、
前記来客数に関する値は前記建物への来客数であること、
を特徴とする蓄熱量予測装置。
【請求項５】
請求項１ないし４のいずれか１項に記載の蓄熱量予測装置であって、
前記予測モデルに含まれる前記外気温の説明変数は、前記建物内における空調の設定温度を前記外気温から減じた温度であること、
を特徴とする蓄熱量予測装置。
【請求項６】
請求項１ないし５のいずれか１項に記載の蓄熱量予測装置であって、
前記データベース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をさらに記憶し、
前記予測モデルにはさらに、前記換気熱量に応じた温度を説明変数として含み、
前記推計部は、前記蓄熱量の実績値、前記外気温の実績値、前記湿度の実績値、前記来客数に関する値の実績値、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、
前記予測値取得部はさらに前記換気熱量の予測値を取得し、
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、前記湿度の予測値、前記来客数に関する値の予測値、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７】
建物の蓄熱量を予測する方法であって、
単位時間ごとの前記蓄熱量、前記単位時間ごとの外気の湿度、前記単位時間ごとの外気温および前記単位時間ごとの前記建物への来客数に関する値のそれぞれの実績値を記憶するデータベースと、前記単位時間ごとの前記外気温、前記単位時間ごとの前記湿度、および前記単位時間ごとの前記来客数に関する値を説明変数として含み、前記単位時間ごとの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を備えるコンピュータが、
前記単位時間ごとの前記蓄熱量の実績値、前記単位時間ごとの前記外気温の実績値、前記単位時間ごとの前記湿度の実績値、前記単位時間ごとの前記来客数に関する値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前記外気温、前記単位時間ごとの前記湿度および前記単位時間ごとの前記来客数に関する値のそれぞれの予測値を取得するステップと、
前記回帰係数、前記定数、前記単位時間ごとの前記外気温の予測値、前記単位時間ごとの前記湿度の予測値および前記単位時間ごとの前記来客数に関する値の予測値を前記予測モデルに適用して前記単位時間ごとの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、
単位時間ごとの前記蓄熱量、前記単位時間ごとの外気の湿度、前記単位時間ごとの外気温および前記単位時間ごとの前記建物への来客数に関する値のそれぞれの実績値を記憶するデータベースと、前記単位時間ごとの前記外気温、前記単位時間ごとの前記湿度、および前記単位時間ごとの前記来客数に関する値を説明変数として含み、前記単位時間ごとの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を備えるコンピュータに、
前記単位時間ごとの前記蓄熱量の実績値、前記単位時間ごとの前記外気温の実績値、前記単位時間ごとの前記湿度の実績値、前記単位時間ごとの前記来客数に関する値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前記外気温、前記単位時間ごとの前記湿度および前記単位時間ごとの前記来客数に関する値のそれぞれの予測値を取得するステップと、
前記回帰係数、前記定数、前記単位時間ごとの前記外気温の予測値、前記単位時間ごとの前記湿度の予測値および前記単位時間ごとの前記来客数に関する値の予測値を前記予測モデルに適用して前記単位時間ごとの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】
店舗の冷房を効率的に運用するためには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。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【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】
【０００４】
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。【０００５】
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】
【０００６】
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、単位時間ごとの前記蓄熱量、前記単位時間ごとの外気の湿度、前記単位時間ごとの外気温および前記単位時間ごとの前記建物への来客数に関する値のそれぞれの実績値を記憶するデータベースと、前記単位時間ごとの前記外気温、前記単位時間ごとの前記湿度、および前記単位時間ごとの前記来客数に関する値を説明変数として含み、前記単位時間ごとの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、前記単位時間ごとの前記蓄熱量の実績値、前記単位時間ごとの前記外気温の実績値、前記単位時間ごとの前記湿度の実績値、前記単位時間ごとの前記来客数に関する値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前記外気温、前記単位時間ごとの前記湿度および前記単位時間ごとの前記来客数に関する値のそれぞれの予測値を取得する予測値取得部と、前記回帰係数、前記定数、前記単位時間ごとの前記外気温の予測値、前記単位時間ごとの前記湿度の予測値および前記単位時間ごとの前記来客数に関する値の予測値を前記予測モデルに適用して前記単位時間ごとの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。【０００７】
また、本発明の蓄熱量予測装置では、前記来客数に関する値には、曜日を表すダミー変数および前記単位時間ごとの時刻を表すダミー変数の値が含まれるようにしてもよい。【０００８】
また、本発明の蓄熱量予測装置では、前記来客数に関する値にはさらに、前記建物が所属するエリアにおいて実施されるイベントの有無が含まれるようにしてもよい。【０００９】
また、本発明の蓄熱量予測装置では、前記来客数に関する値は前記建物への来客数であるようにしてもよい。【００１０】
また、本発明の蓄熱量予測装置では、前記予測モデルに含まれる前記外気温の説明変数は、前記建物内における空調の設定温度を前記外気温から減じた温度であるようにしてもよい。【００１１】
また、本発明の蓄熱量予測装置では、前記データベース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をさらに記憶し、前記予測モデルにはさらに、前記換気熱量に応じた温度を説明変数として含み、前記推計部は、前記蓄熱量の実績値、前記外気温の実績値、前記湿度の実績値、前記来客数に関する値の実績値、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、前記予測値取得部はさらに前記換気熱量の予測値を取得し、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、前記湿度の予測値、前記来客数に関する値の予測値、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、本発明の他の態様は、建物の蓄熱量を予測する方法であって、単位時間ごとの前記蓄熱量、前記単位時間ごとの外気の湿度、前記単位時間ごとの外気温および前記単位時間ごとの前記建物への来客数に関する値のそれぞれの実績値を記憶するデータベースと、前記単位時間ごとの前記外気温、前記単位時間ごとの前記湿度、および前記単位時間ごとの前記来客数に関する値を説明変数として含み、前記単位時間ごとの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を備えるコンピュータが、前記単位時間ごとの前記蓄熱量の実績値、前記単位時間ごとの前記外気温の実績値、前記単位時間ごとの前記湿度の実績値、前記単位時間ごとの前記来客数に関する値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前記外気温、前記単位時間ごとの前記湿度および前記単位時間ごとの前記来客数に関する値のそれぞれの予測値を取得するステップと、前記回帰係数、前記定数、前記単位時間ごとの前記外気温の予測値、前記単位時間ごとの前記湿度の予測値および前記単位時間ごとの前記来客数に関する値の予測値を前記予測モデルに適用して前記単位時間ごとの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。【００１３】
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、単位時間ごとの前記蓄熱量、前記単位時間ごとの外気の湿度、前記単位時間ごとの外気温および前記単位時間ごとの前記建物への来客数に関する値のそれぞれの実績値を記憶するデータベースと、前記単位時間ごとの前記外気温、前記単位時間ごとの前記湿度、および前記単位時間ごとの前記来客数に関する値を説明変数として含み、前記単位時間ごとの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を備えるコンピュータに、前記単位時間ごとの前記蓄熱量の実績値、前記単位時間ごとの前記外気温の実績値、前記単位時間ごとの前記湿度の実績値、前記単位時間ごとの前記来客数に関する値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前記外気温、前記単位時間ごとの前記湿度および前記単位時間ごとの前記来客数に関する値のそれぞれの予測値を取得するステップと、前記回帰係数、前記定数、前記単位時間ごとの前記外気温の予測値、前記単位時間ごとの前記湿度の予測値および前記単位時間ごとの前記来客数に関する値の予測値を前記予測モデルに適用して前記単位時間ごとの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。【００１４】
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および図面により明らかにされる。
【発明の効果】
【００１５】
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】
【００１６】
【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】換気スケジュール記憶部１３２の構成例を示す図である。
【図５】イベントスケジュール記憶部１３３の構成例を示す図である。
【図６】予測モデルを用いた蓄熱量予測部１１８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７】来客数を用い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８】来客数記憶部１３５の構成例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１７】
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、店舗の営業時間中に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、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。
【００１８】
＝＝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、たと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。
【００１９】
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。
【００２０】
入力装置１０５は、データの入力を受け付ける、たと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、たとえばディスプレイやプリンタ、スピーカなどである。
【００２１】
＝＝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、気温実績値取得部１１２、湿度実績値取得部１１３、換気熱量算出部１１４、予測モデル推計部１１５、予測気温取得部１１６、予測湿度取得部１１７、蓄熱量予測部１１８、予測蓄熱量出力部１１９、データベース１３１、換気スケジュール記憶部１３２、イベントスケジュール記憶部１３３および予測モデル記憶部１３４を備える。
【００２２】
なお、蓄熱量実績値取得部１１１、気温実績値取得部１１２、湿度実績値取得部１１３、換気熱量算出部１１４、予測モデル推計部１１５、予測気温取得部１１６、予測湿度取得部１１７、蓄熱量予測部１１８、予測蓄熱量出力部１１９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、換気スケジュール記憶部１３２、イベントスケジュール記憶部１３３および予測モデル記憶部１３４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。
【００２３】
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における、外気温の実績値、店舗内空気の温度（以下、内気温という。）の実績値、店舗外の湿度（以下、外湿度という。）の実績値、店舗内の湿度（以下、内湿度という。）の実績値、躯体温度の実績値、換気熱量の実績値および蓄熱量の実績値が記憶される。
【００２４】
換気スケジュール記憶部１３２は、店舗の換気のスケジュールを記憶する。図４は換気スケジュール記憶部１３２の構成例を示す図である。換気スケジュール記憶部１３２は、日付および時間帯ｔを示す時刻に対応付けて、換気量Ｑｔを記憶する。なお、店舗の換気は換気スケジュール記憶部１３２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１３２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。
【００２５】
イベントスケジュール記憶部１３３は、開催されるイベントを記憶する。本実施形態では、イベントスケジュール記憶部１３３は、店舗の商圏において過去に開催された、または将来開催される予定のイベントを記憶する。図５はイベントスケジュール記憶部１３３の構成例を示す図である。イベントスケジュール記憶部１３３は、日付に対応付けてイベントの内容を記憶する。イベントスケジュール記憶部１３３にイベントの内容が登録されている日付においてはイベントがあったものと判定することができる。なお、イベントスケジュール記憶部１３３において、過去の日付に対応するイベントはイベントが開催されたことを示すものであり、将来の日付に対応するイベントはイベントが開催される予定であることを示すものである。
【００２６】
蓄熱量実績値取得部１１１は、所定の単位時間（本実施形態では１時間とする。以下同じ。）ごとの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、時間帯ごと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。
【００２７】
気温実績値取得部１１２は、所定の単位時間ごとの外気温および内気温を取得する。本実施形態では気温実績値取得部１１２は、センサ５が測定した外気温および内気温を取得するものとするが、たとえば、ユーザから外気温および内気温の入力を受け付けるようにしてもよい。気温実績値取得部１１２は、たとえば毎正時に外気温および内気温を取得し、正時の外気温および内気温を正時から次正時までの時間帯の外気温および内気温としてもよいし、正時と次正時の外気温および内気温の平均値を正時から次正時までの時間帯の外気温および内気温としてもよい。また、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および内気温を測定し、時間帯中に測定した外気温および内気温の平均値を当該時間帯の外気温および内気温としてもよい。気温実績値取得部１１２は、現在の日付と現在の時刻の正時とに対応付けて、取得した外気温および内気温の実績値をデータベース１３１に登録する。
【００２８】
湿度実績値取得部１１３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１１３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１１３は取得した内湿度および外湿度を現在の日付と現在の時刻の正時とに対応付けてデータベース１３１に登録する。
【００２９】
換気熱量算出部１１４は、時間帯ｔにおいて店舗を換気したことにより変化した熱量（以下、換気熱量という。）を算出する。
【００３０】
換気熱量Ｄｔは次式（Ｄ１）により求められる。  
0005635220.tif 000002
【００３１】
ここで、ＤｔＩＮは、時間帯ｔにおいて屋外から取入れられた熱量である。ＤｔＩＮ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（Ｄ２）により求められる。  
0005635220.tif 000003
【００３２】
また、ＤｔＯＵＴ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。ＤｔＯＵＴ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（Ｄ３）により求められる。  
0005635220.tif 000004
【００３３】
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。
【００３４】
具体的には、換気熱量算出部１１４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ｍｔ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１１４は、換気スケジュール記憶部１３２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１３２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１１４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１１４は、上記式（Ｄ２）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（Ｄ３）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（Ｄ１）により換気熱量Ｄｔを算出する。換気熱量算出部１１４は、時間帯ｔに対応付けて換気熱量Ｄｔをデータベース１３１に登録する。
【００３５】
予測モデル記憶部１３４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。  
0005635220.tif 000005
【００３６】
ここで、Ｙｔは時間帯ｔにおける店舗の蓄熱量であり，ｔは１時間単位の時間帯を表す数値である。ｎは曜日の個数であり，たとえば，月曜日を基準日とするならば，火，水，木，金，土，休日でｎ＝６となる。ｍは開店時間から閉店時間までの時間帯の正時の個数であり、たとえば，基準時間を９時とするならば，営業時間が９時から２２時から９時を除いてｍ＝１２となる。
【００３７】
ａは定数であり、ｂｉ，ｃｉ，ｄ，ｅ，ｆは回帰係数である。Ｘｉ，ｔは、曜日を表すダミー変数である。ところで，火曜日でも祝日や年末年始などで休日となる場合には，Ｘｉ，ｔは休日を示すダミー変数が用いられる。Ｗｉ，ｔは、時間帯ｔの時刻を表すダミー変数である。ｍｔは、時間帯ｔにおける外気の湿度である。Ｔｔは、時間帯ｔにおける外気温に応じた値であり、次式（２）により求められる。  
0005635220.tif 000006
【００３８】
ここでｔｅｍｐｔは時間帯ｔにおける外気温であり、αは屋内における空調の設定温度（本実施形態では定数とする。）である。Ｖｔは、時間帯ｔにおけるイベントの有無を表すダミー変数である。なお、本実施形態では、イベントの有無は日付単位でイベントスケジュール記憶部１３３に管理される。Ｄｔは換気熱量である。
【００３９】
予測モデル推計部１１５は、予測モデルの回帰係数および定数を推計する。予測モデル推計部１１５は、データベース１３１の各レコードについて、曜日のダミー変数Ｘｉ，ｔと、時刻についてのダミー変数Ｗｉ，ｔとを作成し、式（２）によりＴｔを算出する。また、予測モデル推計部１１５は、イベントスケジュール記憶部１３３を参照して、レコードの日付に対応するイベントの有無を判定し、ダミー変数Ｖｔを作成する。予測モデル推計部１１５は、レコードとダミー変数Ｘｉ，ｔ、Ｗｉ，ｔおよびＶｔとＴｔと式（１）とに基づいて定数ａならびに回帰係数ｂｉ，ｃｉ，ｄ，ｅ，ｆ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１１５は、推計した定数αおよび推計した回帰係数ｂｉ，ｃｉ，ｄ，ｅ，ｆ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１３４に登録する。
【００４０】
予測気温取得部１１６は、時間帯ごとの外気温および内気温の予測値を取得する。予測気温取得部１１６は、たとえば、データベース１３１に記憶されている外気温および内気温の実績値に基づいて外気温および内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し、外気温に基づいて内気温を予測するようにしてもよい。また、予測気温取得部１１６は、ユーザから外気温および内気温の予測値の入力を受け付けるようにしてもよい。
【００４１】
予測湿度取得部１１７は、時間帯ごとの外湿度および内湿度の予測値を取得する。予測湿度取得部１１７は、たとえばデータベース１３１に記憶されている外湿度および内湿度の実績値に基づいて外湿度および内湿度を予測してもよいし、予測気温取得部１１６が取得した外気温および内気温に基づいて外湿度および内湿度を予測してもよい。また、予測湿度取得部１１７は、気象会社などにより提供される気象予報値としての外湿度を取得し、外湿度に基づいて内湿度を予測するようにしてもよい。予測湿度取得部１１７は、ユーザから外湿度および内湿度の入力を受け付けてもよい。
【００４２】
蓄熱量予測部１１８は、蓄熱量の予測値を算出する。蓄熱量予測部１１８は、換気熱量算出部１１４を呼び出して、予測気温取得部１１６および予測湿度取得部１１７が取得した外気温、内気温、外湿度および内湿度を用いて換気熱量の予測値を算出させる。蓄熱量予測部１１８は、予測対象日の曜日および予測対象の時間帯の時刻に基づいて予測モデルのダミー変数Ｘｉ，ｔおよびＷｉ，ｔを設定する。蓄熱量予測部１１８は、予測対象日に対応するイベントがイベントスケジュール記憶部１３３に登録されているか否かによりイベントの有無を判定し、これに基づいてダミー変数Ｖｔを設定する。蓄熱量予測部１１８は、式（２）に外気温を与えてＴｔを算出し、算出したＴｔと、上記ダミー変数Ｘｉ，ｔ，Ｗｉ，ｔおよびＶｔと、外気温および外湿度の予測値と、換気熱量の予測値とを予測式に与えて蓄熱量の予測値Ｙｔを算出する。
【００４３】
予測蓄熱量出力部１１９は、蓄熱量予測部１１８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１１９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。
【００４４】
図６は、予測モデルを用いた蓄熱量予測部１１８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６のグラフからは、本実施形態の予測モデルによる予測値２１と実測値２２とがよく近似していることが分かる。
【００４５】
＝＝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に含めた予測モデルを推計した予測式によって、蓄熱量の予測を行うことができる。建物の蓄熱量は外気温に影響されることが想定されるので、外気温に応じた温度を説明変数として加えることにより、蓄熱量の予測精度を向上させることができる。また入手の容易な外気温の予測値を用いるため、蓄熱量の予測を手軽に行うことが可能となる。また、湿度が高い場合は比エンタルピーが大きくなり、空気が持つ熱量も増加するため、湿度を説明変数として加えることにより、蓄熱量の予測精度の向上が期待される。
【００４６】
また、本実施形態の蓄熱量予測装置１０では、外気温ｔｅｍｐｔと空調の設定温度αとの差を説明変数に用いている。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のうち空調により冷やされた分を除いた温度だけが店舗の蓄熱に寄与するものと考えられるので、これを説明変数に用いることにより、蓄熱量の予測精度を向上させることができる。
【００４７】
また、本実施形態の蓄熱量予測装置１０では、曜日および時刻のダミー変数を説明変数に加えている。店舗への来客数が増えれば蓄熱量も増えるところ、小売店や飲食店などの店舗においては、曜日や時間帯によって来客数が変動することが分かっている。また、店舗の商圏内においてイベントが開催された場合には通常とは異なる来客数になるところ、イベントの有無を示すダミー変数も説明変数に加えている。このように、曜日や時間帯、イベントの有無を考慮することで、蓄熱量の予測値の精度が向上することが期待される。
【００４８】
また、本実施形態の蓄熱量予測装置１０では、換気熱量Ｄｔを説明変数に加えている。換気により建物に熱量が入り、あるいは建物から熱量が排出されるため、換気熱量を説明変数に加えることにより目的変数である蓄熱量の予測精度を向上することができる。
【００４９】
＝＝変形例＝＝
本実施形態では、曜日、時刻およびイベントの有無のダミー変数を説明変数として予測モデル（１）に含めたが、これらは店舗への来客数に影響を与えるものであり、これらに代えて来客数に関連する値を説明変数とすることができる。たとえば、来客数そのものを来客数に関する値として説明変数として含めるようにしてもよい。この場合、式（１）は次式（１−１）のように変更される。  
0005635220.tif 000007
ここで、ｇは回帰係数であり、Ｐｔは時間帯ｔにおける来客数である。
【００５０】
この場合、蓄熱量予測装置１０は、図７に示すように、時間帯ごとの来客数を記憶する来客数記憶部１３５と来客数予測部１２０とをさらに備えるようにする。図８は、来客数記憶部１３５の構成例を示す図である。図８に示すように、来客数記憶部１３５は日付および時間帯の正時を示す時刻に対応付けて、当該時間帯における来客数を記憶する。
【００５１】
予測モデル推計部１１５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、湿度、蓄熱量の実績値と、来客数記憶部１３５に記憶されている来客数の実績値と、上記予測モデルの式（１−１）とを用いて、定数ａ、回帰係数ｄ，ｅ，ｇを推計する。予測モデル推計部１１５は、推計した定数ａ、回帰係数ｄ，ｅ，ｇを式（１−１）に適用したものを予測式として予測モデル記憶部１３４に登録する。
【００５２】
来客数予測部１２０は、時間帯ごとの来店客数を予測する。来店客数の予測には一般的な予測手法を用いることができる。たとえば、来客数予測部１２０は、来客数記憶部１３５に記憶されている来客数の実績に基づいて来客数の予測値を算出することができる。また、来客数予測部１２０は、たとえばユーザから来店客数の予測値の入力を受け付けるようにしてもよい。
【００５３】
蓄熱量予測部１１８は、算出したＴｔと、ダミー変数Ｘｉ，ｔ，Ｗｉ，ｔおよびＶｔと、外気温および外湿度の予測値と、換気熱量の予測値と、上記来客数の予測値とを予測式に与えて蓄熱量の予測値Ｙｔを算出する。
【００５４】
店舗の空調にあたっては、建物への来店客の発する熱量の影響が考えられる。したがって、来店客数Ｐｔを説明変数に加えることにより、店舗から除去すべき蓄熱量をより正確に予測することができる。
【００５５】
＝＝その他の変形例＝＝
本実施形態では、蓄熱量予測装置１０は１台のコンピュータであるものとしたが、これに限らず、複数台のコンピュータで構成するようにしてもよい。たとえば、データベース１３１、換気スケジュール記憶部１３２、イベントスケジュール記憶部１３３および予測モデル記憶部１３４を外部のデータベースサーバで管理するようにし、蓄熱量予測装置１０がこれにアクセスするようにしてもよい。また、蓄熱量予測装置１０を、通信ネットワークに接続させ、通信ネットワーク上の他のコンピュータからのリクエストに応じて蓄熱量を予測するようにしてもよい。また、予測モデルの推計処理と、蓄熱量の予測処理とを異なる装置で行うようにしてもよい。
【００５６】
また、本実施形態では、説明変数Ｔｔは、外気温ｔｅｍｐｔから空調の設定温度αを引いたものとしたが、外気温ｔｅｍｐｔそのもの（Ｔｔ＝ｔｅｍｐｔ）としてもよい。また、空調で加湿または除湿をしている場合などには、湿度ｍｔについても同様にＭｔ＝ｍｔ−β（βは屋内における空調の設定湿度）として、予測モデル（１）のｅ・ｍｔに代えてｅ・Ｍｔとしてもよい。
【００５７】
また、来客数に関連する値として来客数そのものＰｔを採用したモデル（１−１）を用いる場合には、来客数に店舗内に従事する従業員数を加算するようにしてもよい。
【００５８】
また、外湿度および内湿度をたとえば高湿度、中湿度、低湿度のように段階的に評価し、これを説明変数としてもよい。また、来店客数Ｐｔを用いる場合にも、客数を多、中、少、無のように段階的に評価してこれを説明変数としてもよい。
【００５９】
また、予測蓄熱量出力部１１９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１１９は、各時間帯の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１１９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、算出した稼働時間だけ空調設備を可動させるように制御することができる。この場合、開店時間中の屋内気温を快適に保持することができる。
【００６０】
また、本実施形態では、日付に対応付けてイベントを管理するものとしたが、日付および時間帯に対応付けてイベントを管理するようにしてもよい。この場合、イベントによる来客数の増減をより細かく解析することができるので、蓄熱量の予測精度を向上させることができる。また、イベントの開催から来客までにタイムラグがあることを考慮して、イベントの発生時刻が含まれる時間帯ｔからｊだけシフトさせた来客数Ｐｔ＋ｊをＰｔとして計算するようにしてもよい。これによりイベントに起因する来客数の変化に応じた蓄熱量の変化をより正確に解析することが可能となり、予測精度の向上が期待される。
【００６１】
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】
【００６２】
１０    蓄熱量予測装置
１１１  蓄熱量実績値取得部
１１２  気温実績値取得部
１１３  湿度実績値取得部
１１４  換気熱量算出部
１１５  予測モデル推計部
１１６  予測気温取得部
１１７  予測湿度取得部
１１８  蓄熱量予測部
１１９  予測蓄熱量出力部
１２０  来客数予測部
１３１  データベース
１３２  換気スケジュール記憶部
１３３  イベントスケジュール記憶部
１３４  予測モデル記憶部
１３５  来客数記憶部
【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時間ごとの外気温および湿度の実績値ならびに来客数に関する値を記憶し、予測モデル記憶部１３４に、外気温に応じた温度、湿度および来客数に関する値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１１５が、蓄熱量の実績値、外気温の実績値、湿度の実績値、来客数に関する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、予測気温取得部１１６が外気温の予測値を取得し、予測湿度取得部１１７が湿度の予測値を取得し、蓄熱量予測部１１８が、回帰係数、定数、外気温および湿度の予測値、来客数に関する値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】
0005635220.tif 000008
【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７】
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【図８】
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【図６】
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