(57)【要約】【課題】適切な空調を制御するための快適性指標ＰＭＶの要素の一つである輻射温度を求めるために必要な日射量をより正確に推定することにより、より正確な前記快適性指標ＰＭＶを求める。【解決手段】画像撮影部１１によって空調制御システムが設けられる建物上空の雲画像を撮影する。当該撮影した雲画像と、雲パラメータＤＢ１２に記憶した過去の同位置の雲画像または雲の種類を特定するための参考画像とを比較し、建物上空の雲量や雲の種類を推定する。当該推定情報に基づき日射量を求め、輻射温度を算出し、快適性指標ＰＭＶを算出し、空調制御に利用する。【選択図】図１
2011137612.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
空調制御システムが据付けられる建物上空の雲画像を撮影する画像撮影手段と、
前記建物上空の過去の参考雲画像が記憶される雲パラメータ記憶手段と、
撮影された前記雲画像と前記雲パラメータ記憶手段に記憶される前記参考雲画像とを比
較して雲パラメータを生成する雲パラメータ生成手段と、
前記雲パラメータ生成部により生成された前記雲パラメータから日射量を算出する日射
量算出手段と、
を有することを特徴とする日射量算出装置。
【請求項２】
空調制御システムが据付けられる建物上空の雲画像を撮影する画像撮影手段と、
前記建物上空の過去の参考雲画像が記憶される雲パラメータ記憶部と、
撮影された前記雲画像と、前記雲パラメータ記憶部に記憶される前記参考雲画像と、外
部の天候パラメータから近未来の雲パラメータを予測して雲パラメータを生成する雲パラ
メータ生成手段と、
前記雲パラメータ生成部により生成された前記雲パラメータから近未来の日射量を算出
する日射量算出手段と、
を有することを特徴とする日射量算出装置。
【請求項３】
前記画像撮影手段が複数で構成され、
前記雲パラメータ生成手段は、少なくとも前記複数台の前記画像撮影手段で撮影された
複数の雲画像と前記参考雲画像とを比較して雲パラメータを生成することを特徴とする請
求項１又は請求項２に記載の日射量算出装置。
【請求項４】
請求項１乃至請求項３のいずれか１項に記載の前記日射量算出装置により算出された日
射量に基づいて、快適性指標ＰＭＶを算出するＰＭＶ算出手段と、
前記ＰＭＶ算出手段により算出された快適性指数ＰＭＶに基づいて空調パラメータを算
出して空調運転を制御する空調制御パラメータ制御手段と
を有することを特徴とする空調制御システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、日射量算出装置及びオフィスビル、デパート、住居ビル等の空調を制御する
空調制御システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
昨今、環境負荷低減が求められ、ファシリティソリューション分野においても、省エネ
ルギー化が求められている。統計によれば、このファシリティソリューションの対象であ
るオフィスビル、デパート、住居ビル等の建物内で消費されるエネルギーの約５０％が空
調制御システムの空調設備で使用されるエネルギーである。よって、空調設備によるビル
内の消費エネルギーの省エネルギー化が温暖化対策の重要なポイントとなる。
【０００３】
そこで、従来から快適性指標ＰＭＶ（Predicted Mean Vote）値を利用した空調制御シ
ステムが考案されている。快適性指標ＰＭＶとは、ＩＳＯ―７７３０として国際企画化さ
れた指標で、（１）温度、（２）湿度、（３）輻射温度、（４）気流速度といった物理的
要素と、（５）着衣量、（６）活動量（代謝量）を示す人間的要素の６つが室内環境に対
してどのような複合効果をもつかを評価する指標である。
【０００４】
算出した快適性指標ＰＭＶを利用することで、行き過ぎた冷暖房を防止し、省エネルギ
ー化を図った空調制御システムを構築することができるようになる。
【０００５】
従来、快適性指標ＰＭＶを算出する場合、６つのパラメータのうち、（１）温度と（２
）湿度は、それぞれの常用される専用測定器で測定される。また、（３）輻射温度は、日
射量計で計測された日射量から算出される。また、（４）気流速度は、空調制御対象によ
ってほぼ一定の値がとられる。（５）着衣量と（６）活動量は、過去データや日々入力さ
れた入力値が利用されている。
【０００６】
ところで、輻射温度の算出に利用される日射量は、被空調制御対象上空の雲量等の雲パ
ラメータからも算出し推定することもできる。このため高価な日射量計に替えて、外気の
温度湿度や天気予報等の天候パラメータから屋外の日射量を推定し、空調制御に利用する
空調制御システムも発明されている（例えば、特許文献１参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００７】
【特許文献１】特開２００８−５７８３１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
快適性指標ＰＭＶを算出する６つの要素の中で、輻射温度の算出を除く５つの要素は、
ある程度正確に計測、設定することが可能である。よって、快適性指数ＰＭＶの正確性は
、輻射温度の算出を正確に行うことが重要な要素となる。
【０００９】
しかしながら、輻射温度を算出するために日射量を日射量計で計測する場合、日射量計
は設置位置の一点でしか測定ができない。また、外気の温度湿度のみでは雲量を推定する
ことが難しい上、天気予報等では、実際のビル等の天候とは異なることも多々ある。この
ような原因から、日射量計での測定結果が実際のビル等の建物に対する日射量と大幅に異
なる場合がある。
【００１０】
この場合、輻射温度の算出は実際の値と異なることとなり、快適性指標ＰＭＶも正確に
算出できなくなる。したがって、快適性および省エネルギー化を考慮した適切な空調制御
ができないこととなる。このようなことから、空調制御システムの外部天候パラメータか
らの輻射温度の算出には、さらなる精度向上が求められる。
【００１１】
本発明は、上記の事情に鑑み、雲パラメータを被空調制御対象上空の画像より正確に作
成し、それに伴い日射量を算出する日射量算出装置を提供することを目的とする。
【００１２】
また、算出した日射量から更に正確な輻射温度を算出してより正確な快適性指数ＰＭＶ
を算出し、より快適な空調かつ省エネルギー化を実現する空調制御システムを提供するこ
とを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１３】
上記目的を達成するために、本発明の日射量算出装置は、
空調制御システムが据付けられる建物上空の雲画像を撮影する画像撮影手段と、
前記建物上空の過去の参考雲画像が記憶される雲パラメータ記憶手段と、
撮影された前記雲画像と前記雲パラメータ記憶手段に記憶される前記参考雲画像とを比
較して雲パラメータを生成する雲パラメータ生成手段と、
前記雲パラメータ生成部により生成された前記雲パラメータから日射量を算出する日射
量算出手段と、
を有することを特徴とする
【発明の効果】
【００１４】
本発明によれば、日射量の算出精度を向上させてより正確な輻射温度を算出できるよう
になる。より正確な輻射温度を算出することにより、より正確な快適性指数ＰＭＶを算出
できるようになる。より正確な快適性指数ＰＭＶを算出することにより、より適切な空調
制御パラメータを設定することができる。この結果、快適な空調を実現することができる
空調制御システムを提供することができるようになる。
【図面の簡単な説明】
【００１５】
【図１】本発明の実施形態に係る空調制御システム構成を示す図。
【図２】本発明の実施形態に係る空調制御システム内の雲パラメータ生成部１０の内部構成を示す図。
【図３】本発明の実施形態に係る画像撮影部１１の複数台に係る配置例を示す図。
【図４】本発明の実施形態に係る空調制御システムの動作を説明するためのフローチャート。
【発明を実施するための形態】
【００１６】
以下、本発明の実施態様について図面を参照しながら説明する。
【００１７】
図１は、本発明の実施形態に係る空調制御システムの構成を示すブロック図である。
【００１８】
図２は、本発明の実施形態に係る空調制御システム内の雲パラメータ生成部１０の構成
を示すブロック図である。
【００１９】
本実施形態の空調制御システムは、図１に示すように、雲パラメータ生成部１０、画像
撮影部１１、雲パラメータＤＢ（雲パラメータデータベース）１２、日射量算出部２０、
日射量パラメータＤＢ（日射量パラメータデータベース）２１、輻射温度算出部３０、建
物パラメータＤＢ（建物パラメータデータベース）３１、ＰＭＶ算出部４０、温度湿度測
定部４１、入力部４２、気流パラメータＤＢ（気流パラメータデータベース）４３、空調
制御パラメータ算出部５０から構成される。
【００２０】
画像撮影部１１は、カメラで撮影した空調制御システムが据付けられる建物上空の雲の
画像を雲パラメータ生成部１０へ送出する。撮影する間隔は、映像撮影のように高速で連
続撮影しても良いし、画像として１時間ごとなど、要求に合わせて設定することができる
。送出する形態としては、撮影画像をそのままアナログデータとしてネットワーク回線を
介して送出してもよい。また、ＭＰＥＧ２等による変換を介してデジタルデータとして送
出してもよい。
【００２１】
雲パラメータＤＢ（雲パラメータデータベース）１２には、画像生成部１０で雲量、雲
の種類を判別するために利用する参考雲パラメータが記憶されている。参考雲パラメータ
とは、過去の被空調制御対象の上空の過去の雲画像や、過去の雲量等のデータや、建物上
空の雲の画像に限られることなく、典型的な各種雲画像でもよい。さらに、雲画像そのも
のではなく、画像から抽出される輝度分布やエッジ量等でもよい。例えば１年前、２年前
の過去の同時期の雲パラメータや、層雲、積雲、積乱雲などの雲の種類を識別するための
画像をいう。他には、人間が目視で判別した雲画像の雲パラメータも考えられる。
【００２２】
また、雲パラメータ算出に利用する情報のみを記憶させてもよい。例えば、撮影した画
像の輝度分布、エッジ量などである。
【００２３】
なお、雲パラメータＤＢ１２の媒体としては、半導体メモリ、磁気ディスク等の各記憶
媒体を利用することができる。
【００２４】
雲パラメータ生成部１０は、図２に示すように、雲画像生成部１１１，雲画像解析部１
１２から構成される。雲パラメータ生成部１０は、画像撮影部１１で撮影された建物上空
の雲の画像を受け取り、雲パラメータを作成し、日射量算出部２０へ送出する。雲画像生
成部１１１、雲画像解析部１１２の詳細については後述する。
【００２５】
日射量ＤＢ（日射量データベース）２１には、日射量算出部２０で日射量を算出するた
めに利用する参考日射量パラメータが記憶されている。参考日射量パラメータとは、建物
の過去の日射量パラメータ又は、ビルの緯度経度等の日射量算出に必要なパラメータであ
る。例えば、過去の同時期の日射角度等に依存した日射量や算出時期の太陽の位置および
雲量・雲の種類等から太陽が雲に隠れているか否かを判別するために必要なパラメータで
ある。また、天候が雨や雪の場合の日射量の透過率等のパラメータでもよい。
【００２６】
建物パラメータＤＢ（建物パラメータデータベース）３１には、日射量算出部２０およ
び輻射温度算出部３０で日射量および輻射温度を算出するために必要な建物パラメータが
記憶されている。例えば、建物の緯度、経度、外壁方向、面積等が記憶されている。
【００２７】
日射量算出部２０は、雲パラメータ生成部１０で生成された現在または未来の雲パラメ
ータから建物上空の日射量を算出する。この際、日射量ＤＢ（日射量データベース）２１
からの参考日射量を日射量算出に利用することにより、さらに精度を高めることができる
。例えば、日射量算出式の一部に参考日射量に依存するパラメータを設定する。日射量を
より正確に求めることにより、より正確な輻射量を算出に利用することができる。
【００２８】
輻射温度算出部３０は、日射量算出部２０で得られた日射量、後述する温度湿度測定部
４１で得られた外気温度湿度および内部温度湿度、更には建物パラメータＤＢ（建物パラ
メータデータベース）３１に記憶されている建物パラメータ等を取り込む。輻射温度算出
部３０は、これらの取り込んだデータをあらかじめ設定されている算出式を用いて、建物
の輻射温度を算出し、算出結果をＰＭＶ算出部４０へ送出する。
【００２９】
温度湿度測定部４１は、建物の外部および内部の温度および湿度を測定する。測定した
温度及び湿度パラメータは、ＰＭＶ算出部４０へ送出する。
【００３０】
入力部４２は、外部インターフェイスであり着衣量、活動量を入力することができ、こ
れらの情報をＰＭＶ算出部４０へ送出する。具体的には、例えばキーボードやテンキーか
ら着衣量、活動量を入力することができる。
【００３１】
気流パラメータＤＢ（気流パラメータデータベース）４３には、主に建物内部の気流速
度が記憶されている。気流速度は、例えば、予め一定に定められた値である。また、気流
速度を測定または算出できる機器を利用して導き出してもよい。
【００３２】
ＰＭＶ算出部４０は、輻射温度算出部３０で得られた輻射温度、屋内外に設けられた温
度湿度測定部４１で得られた室内外温度および室内外湿度、入力部４２から入力された着
衣量、活動量、気流パラメータデータベース４３に記憶されている気流パラメータ等を取
り込み、あらかじめ設定されている算出式を用いて快適指標値ＰＭＶを算出し、空調制御
パラメータ算出部５０へ送出する。
【００３３】
空調制御パラメータ算出部５０は、ＰＭＶ算出部４０で得られた快適性指標値ＰＭＶを
取り込み、あらかじめ設定されている算出式を用いて、設定温度を算出するとともに、こ
の設定温度に応じて空調装置を制御し、室内温度を調整する。この際、現在の日射量を元
に算出された輻射温度から算出されたＰＭＶ値を利用しても良いし、未来の日射量を元に
算出された輻射温度から算出されたＰＭＶ値を利用しても良い。
【００３４】
次に、画像撮影部１１で撮影された雲画像から雲パラメータの作成について詳述する。
【００３５】
雲画像生成部１１１は、画像撮影部１１が撮影した建物上空の画像から、雲画像解析部
１１２で利用できるように雲画像データを作成する。この際の雲画像データは、例えばコ
ンピュータのモニターに表示され、１ピクセルが０〜２５５の輝度をもった「赤Ｒ、緑Ｇ
、青Ｂ」の３原色の組み合わせ約１６７７万色で構成されている。
【００３６】
これら全ての組み合わせを利用する必要はないため、限定して利用する。例えば、１６
進数でこれらの色を表現する００からＦＦまでを、３３Ｈずつ増やしながら等分していく
と、００，３３，６６，９９，ＣＣ，ＦＦの６個の数値が得られる。黒色を表す場合はそ
れぞれの値として、赤Ｒが「００」、緑Ｇが「００」、青Ｂが「００」で現される。逆に
純白色を表す場合は、赤Ｒが「ＦＦ」、緑Ｇが「ＦＦ」、青Ｂが「ＦＦ」であらわされる
。濃い灰色は、赤Ｒが「３３」、緑Ｇが「３３」、青Ｂが「３３」で現される。薄い灰色
は、赤Ｒが「ＣＣ」、緑Ｇが「ＣＣ」、青Ｂが「ＣＣ」で現される。このように、１色に
つき６個の数値を用いて３色組み合わせるので、６×６×６＝２１６色の３原色の組み合
わせチャートを作成し利用する。
【００３７】
雲画像解析部１１２は、これらの組み合わせチャートと、上記雲画像のそれぞれのピク
セルとの色を比較することにより各ピクセルを１６進数の画像データとして表すことがで
きる。当該画像データから雲と判別できるピクセル数を、撮影した画像の全てのピクセル
数で割ることで雲の割合を算出することができる。
【００３８】
つまり、（雲量）＝（雲のピクセル数）／（全天のピクセル数）
として算出することができる。
【００３９】
このとき、それぞれのピクセルが、赤Ｒが「ＣＣ」、緑Ｇが「ＣＣ」、青Ｂが「ＣＣ」
等、３つの割合が均等に近い場合は、雲であると判別するとの条件を設定することが考え
られる。上記で例示したように、赤Ｒ、緑Ｇ、青Ｂの割合が均等の場合、黒から白までの
濃淡を表すからである。
【００４０】
なお、１６進法に限られることはなく２進法等のいわゆるＮ進法を用いることもでき、
２１６色の利用に限定する必要もない。
【００４１】
このようにして、建物上空の雲の割合を算出することができる。
【００４２】
算出された雲の割合は、そのままの数値として日射量算出に利用しても良いが、例えば
通報式に置き換えて表示することが考えられる。通報式とは、国際気象通報式（ＳＹＮＯ
Ｐ）の記号である。国際的にはオクタ（ｏｋｔａ）と呼ばれる単位で形成される。気象通
報に使われる国際気象通報式は、下記に示すように雲量を０〜８および雲量不明を表す９
までの数字で表される。
【００４３】
通報式：説明
０／８：無雲（ｃｌｏｕｄｌｅｓｓ）
１／８：晴れ（ｓｕｎｎｙ）
２／８：雲が散在（ｓｃａｔｔｅｒｅｄ  ｃｌｏｕｄｓ）
３／８：軽度の曇り（ｌｉｇｈｔｌｙ  ｃｌｏｕｄｙ）
４／８：部分的に曇り（ｐａｒｔｌｙ  ｃｌｏｕｄｙ）
５／８：中程度の曇り（ｃｌｏｕｄｙ）
６／８：大部分が曇り（ｍｏｓｔｌｙ  ｃｌｏｕｄｙ）
７／８：ほぼ全天が曇り（ｎｅｒａｌｙ  ｏｖｅｒｃａｓｔ）
８／８：全天が曇り（ｏｃｅｒｃａｓｔ）
９／８：雲の状態が不明（ｓｋｙ  ｏｂｓｃｕｒｅｄ）
さらに「赤Ｒ、緑Ｇ、青Ｂ」の条件を細かく設定し分析することにより、雲の種類判別
することができる。雲の種類によって雲の水分量が異なるため、太陽からの日射遮断量も
異なる。よって、雲の種類を特定し、水分量等も考慮にいれることにより、より正確な日
射量が算出することができるからである。
【００４４】
例えば、雲が撮影画像中の全天１００％を占め、かつ、赤Ｒが「１Ｆ」、緑Ｇが「１Ｆ
」、青Ｂが「１Ｆ」のピクセルの割合が多ければ、雲画像は濃い灰色であり、積乱雲であ
ると推定することが考えうる。
【００４５】
また、「赤Ｒ、緑Ｇ、青Ｂ」ではなく、「色相Ｈ、彩度Ｓ、明度Ｖ」を利用して、画像
データを作成することも考えられる。色相Ｈ（Hue）は、０〜３６０°の値で表され、赤
色が０°（３６０°）、黄色が６０°、緑色が１２０°、水色が１８０°、青色が２４０
°、紫色が３００°として表される。彩度Ｓ（Saturation）は０〜１の値で表され、Ｓ＝
０の場合無彩色つまり最も淡く、１に近付くにつれて彩度が高く、つまり濃くなり、Ｓ＝
１が彩度最大となる。明度Ｖは、０〜１の値で示され、Ｖ＝０が黒つまり最も暗く、１に
近付くにつれて明るくなり、Ｖ＝１が白つまり最も明るい状態を表す。
【００４６】
「色相Ｈ、彩度Ｓ、明度Ｖ」のうち雲量の推定には、このうち特に彩度Ｓを利用する。
雲の彩度Ｓは、天空光の彩度Ｓよりも値が小さくなることが利用できるからである。また
、雲の色や厚さに依存する色相Ｈおよび明度Ｖを利用することにより、雲の種類が判別で
きる。
【００４７】
具体的には、「赤Ｒ、緑Ｇ、青Ｂ」と同様に、撮影した雲画像の各ピクセルごとに彩度
Ｓを判定し、彩度Ｓが一定以上、例えばＳ＝０．５からＳ＝１．０の場合、当該ピクセル
は雲であると判断する。このように、雲と判断されるピクセル数を画像全体のピクセル数
で割ることで、建物上空の雲量を算出することができる。
【００４８】
また、色相Ｈ、明度Ｖを利用することにより、雲の種類の判別に利用することができる
。例えば、明度Ｖが一定以上、Ｖ＝０．８〜１．０であれば、積乱雲といった利用方法が
考えられる。
【００４９】
なお、雲量の算出には、上記輝度値や色値を利用した算出方法だけでなく、輝度や色の
分布、エッジ量やテクスチャなどを使ってもよい。
【００５０】
また、これらの画像と雲画像ＤＢ（雲パラメータデータベース）１２に記憶される参考
雲画像と比較することによって、さらに精度を高めることができる。例えば、建物の地球
上の位置（緯度、経度、地表からの高さ等）は変化しないため、時系列を遡って同一の建
物上空の過去の雲画像と比較する。画像撮影日と１年前、２年前の同日の撮影した画像や
解析結果と比較することで、判断条件の中間点等の判断が難しい場合の判断材料としてよ
り正確に雲画像を解析することができる。
【００５１】
ここで、類別した雲パラメータを元に、数時間後の建物上空の雲パラメータを算出する
ことも考えられる。例えば、気象情報や過去データからの建物上空の風の流れ（風量、風
向、天気予報、雲画像の移り変わり）から雲の流れを予測する。このようにすることによ
って、現在だけではなく数時間後（近未来）の雲パラメータを予測して作成することがで
きる。数時間後の状況の雲パラメータは、今現在から数時間後の輻射温度の算出に役立て
ることができ、数時間後の状況を鑑みた空調制御パラメータを算出することができる。具
体的には、夏に数時間後の状況として日射量が少なくなると予測するのであれば、冷房機
能を弱める。また、冬に数時間後の状況に日射量が多くなると予測するのであれば、暖房
機能を弱める。このように利用することによって、適切な空調制御ができ省エネルギー化
を図ることができる。その結果、地球温暖化対策が図れる。
【００５２】
以上に述べたように、現在または数時間後の雲パラメータを生成した雲パラメータ生成
部１０は、建物上空の雲パラメータ、すなわち、建物上空の雲量、雲の種類を類別し、日
射量算出部２０へ送出する。
【００５３】
図３は、本発明の実施形態に係る画像撮影部１１の配置例を示す図である。
【００５４】
画像撮影部１１は、複数台の画像撮影装置１１ａ，１１ｂ，１１ｃ，１１ｄ…から構成
される。画像撮影装置１１ａ，１１ｂ、１１ｃ、１１ｄ…は建物上空の雲を撮影する１台
乃至複数台のカメラ等の機器である。画像撮影装置１１ａ，１１ｂ，１１ｃ，１１ｄ…は
、可視カメラやマルチバンドカメラである。また、映像を連続して撮影するデジタルビデ
オカメラであっても良い。
【００５５】
複数個所に画像撮影装置１１ａ，１１ｂ，１１ｃ，１１ｄ…が設置されている場合は、
それらの画像を雲画像生成部１０においてデータ上で接続して、雲パラメータ判別に利用
することもできる。例えば、図３に示すように建物の壁の４方向に離間された位置に設置
して、それぞれの撮影した画像をつなぎ合わせることによって、より広い天空画像が得ら
れる。より広い天空画像により、より正確な被空調制御対象上空の雲量等の解析に利用す
ることができる。また、同じ被空調制御対象に設置される必要はなく、隣のビル等、さら
に離れた位置に設置されていてもよい。
【００５６】
次に、実施形態の動作について図４を参照しながら説明する。
【００５７】
図４は、本発明の実施形態に係る空調制御システムの動作を説明するためのフローチャ
ートである。
【００５８】
（ステップ３０１）最初に、画像撮影部１１が建物上空の雲画像を撮影する。撮影は、
例えば雲パラメータ生成部１０によって設定される一定周期ごとに行われる。一定周期の
設定は、全ての構成要素を統括制御し、同期をとる機能や、撮影間隔等の指示を与える等
の機能を持つシステム制御部を設置することによりなされてもよい。撮影された雲画像は
、雲パラメータ生成部１０へ送出される。送出する際、撮影画像をエンコーダ等によって
符号化された信号としてネットワークを介して送出してもよい。また、ネットワークで画
像撮影部１１と雲パラメータ１０を接続する代替手段として有線、無線等の各種方法で接
続して伝送してもよい。
【００５９】
（ステップ３０２）雲パラメータ生成部１０の雲画像生成部１１１は、画像撮影部１１
から送出された雲画像を受信して、デコード処理を行い、データ化する。データ化とは、
画像を各種パーソナルコンピュータ等の計算機で表示可能な形式にデータ化することであ
る。
【００６０】
なお、複数の画像撮影部１１ａ，１１ｂ…から同時刻に撮影された雲画像データである
場合には、これらを接続して、より広い範囲の建物上空の雲画像データを作成する。デー
タ化された雲画像は、雲画像解析部１１２に送出される。雲画像生成部１１１と雲画像解
析部１１２の接続方法としては、ネットワークや有線、無線の各種方法等でなされる。
【００６１】
（ステップ３０３）雲画像解析部１１２は、雲画像生成部１１１から送られてきた雲画
像を画像解析することにより雲パラメータを作成する。送られてきた雲画像中の各ピクセ
ルを「赤Ｒ、緑Ｇ、青Ｂ」成分や「色相Ｈ、彩度Ｓ、明度Ｖ」の成分に分解し、雲と識別
されるピクセル数をカウントし、全撮影画像のピクセル数との割合を計算することにより
雲量を推定する。また、分解された成分から、黒色から白色へかけての濃淡や、彩度Ｓ、
明度Ｖの値から、雲の種類を推定する。
【００６２】
なお、雲パラメータＤＢ１２に記憶された参考雲画像データと比較してもよい。雲画像
データと比較することにより、建物上空の雲量、雲の種類等のパラメータが生成すること
ができる。
【００６３】
また、全てのピクセルから雲量を判別することは非効率であることから、一部のピクセ
ルを抜き出して雲量を推定してもよい。
【００６４】
比較方法例としては、過去の同時期に発生しやすい雲情報から、雲の種類が判別しにく
い場合等は、当該過去の情報に重点をおいて、雲の種類の判断材料とするような判定方法
、判定式を利用する。
【００６５】
具体的には、明度０．６〜０．８が乱層雲、０．８〜１．０が積乱雲とした際に、算出
したパラメータ値が境目である０．８であったとする。この場合、１年乃至数年前、また
は数日前から１か月前程度に積層雲と判別された回数が多ければ、積層雲と判別する。
【００６６】
このように、雲画像解析部１１２で生成された雲量、雲の種類等のパラメータは、日射
量算出部２０へ送出される。
【００６７】
（ステップ３０４）日射量算出部２０は、受信した雲量、雲の種類等のパラメータと、
日射量パラメータＤＢ２１および建物パラメータＤＢ３１に記憶された季節・太陽の位置
・方向や過去の同日の日射量パラメータおよび建物の緯度、経度、外壁方向、面積等の建
物パラメータを用いて、日射量を算出する。算出した日射量は、輻射温度算出部３０へ送
出される。
【００６８】
（ステップ３０５）輻射温度算出部３０は、受信した日射量および建物パラメータＤＢ
３１に記憶された建物の緯度、経度、外壁方向、面積等の建物パラメータを用いて、輻射
温度を算出する。算出した輻射温度をＰＭＶ算出部４０へ送出する。
【００６９】
（ステップ３０６）ＰＭＶ算出部４０は、受信した輻射温度および、温度湿度測定部４
１で測定されたビル等の被空調制御対象の内外の温度湿度、入力部４２で設定される着衣
量、活動量、気流パラメータＤＢ４３にて設定される気流データから、快適性指数ＰＭＶ
を算出する。
【００７０】
（ステップ３０７）空調制御パラメータ算出部５０は、ＰＭＶ値が快適な範囲内で、消
費エネルギーまたはＣＯ２コストが最小となる空調制御パラメータを算出する。算出され
た空調制御パラメータを空調機へ送出する。
【００７１】
（ステップ３０８）空調機は、算出された制御パラメータをもとに運転する。運転内容
としては、風量や設定温度、さらには加湿、除湿等が考えられる。
【００７２】
以上のステップ３０１乃至ステップ３０８を繰り返し行う。
【００７３】
以上、詳述した本実施形態によれば、画像撮影器により撮影された雲画像を利用するこ
とにより日射量算出精度を向上させ、より正確な輻射温度を算出する。正確な輻射温度か
らより正確な快適性指数ＰＭＶを算出し、より快適な空調かつ省エネルギー化を実現する
空調制御システムを提供することができる。
【００７４】
なお本発明は、発明の要旨を逸脱しない範囲において、上述した実施形態を適宜設計変
更することが可能であり、必要に応じて実施形態を適宜組み合わせても良い。
【符号の説明】
【００７５】
１０  …  雲パラメータ生成部
１１  …  画像撮影部
１１ａ，１１ｂ，１１ｃ，１１ｄ，…  …  画像撮影器
１１１  …  雲画像生成部
１１２  …  雲画像解析部
１２  …  雲パラメータＤＢ（雲パラメータデータベース）
２０  …  日射量算出部
２１  …  日射量パラメータＤＢ（日射量パラメータデータベース）
３０  …  輻射温度算出部
３１  …  建物パラメータＤＢ（建物パラメータデータベース）
４０  …  ＰＭＶ算出部
４１  …  温度湿度測定部
４２  …  入力部
４３  …  気流パラメータＤＢ（気流パラメータデータベース）
５０  …  空調制御パラメータ算出部
１００  …  被制御対象（オフィスビル、デパート、住居ビル等）
【図１】
2011137612.tif 000003
【図２】
2011137612.tif 000004
【図３】
2011137612.tif 000005
【図４】
2011137612.tif 000006