(57)【要約】【課題】  快適性をさらに高めた空調システムを提供すること。【解決手段】  実施形態によれば、空調システムは、エネルギー管理システムによりエネルギーを管理される建物に適用可能である。この空調システムは、取得部と、推定部と、制御部とを具備する。取得部は、エネルギー管理システムにより収集可能な情報を取得する。推定部は、取得された情報に基づいて空調エリアにおける熱負荷を推定する。制御部は、空調エリアにおける空気調和を行う空調装置を、推定された熱負荷に基づいて制御する。【選択図】  図２
2015148417.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
エネルギー管理システムによりエネルギーを管理される建物に適用可能な空調システムであって、
前記エネルギー管理システムにより収集可能な情報を取得する取得部と、
前記取得された情報に基づいて空調エリアにおける熱負荷を推定する推定部と、
前記空調エリアにおける空気調和を行う空調装置を前記推定された熱負荷に基づいて制御する制御部とを具備することを特徴とする、空調システム。
【請求項２】
前記取得部は、前記建物に備わる太陽光発電装置による発電量、前記建物に備わる家電機器の消費電力量、当該家電機器の設置位置を示す位置情報、前記空調エリアにおける恒温動物の在／不在を示す在／不在情報、前記恒温動物の位置を示す位置情報、前記空調エリアにおける温度を示す温度情報、前記空調エリアにおける湿度を示す湿度情報、前記建物の躯体情報、および前記空調エリアに対する目標温度の少なくともいずれか１つの情報を取得することを特徴とする、請求項１に記載の空調システム。
【請求項３】
前記推定部は、窓ガラスからの熱負荷、外壁と屋根との少なくともいずれか１つからの熱負荷、内壁と天井と床との少なくともいずれか１つからの熱負荷、すきま風による熱負荷、および内部熱負荷の少なくともいずれか１つの熱負荷を、前記取得された情報に基づいて推定することを特徴とする、請求項２に記載の空調システム。
【請求項４】
さらに、前記発電量の履歴データを記憶する記憶部を具備し、
前記取得部は、前記発電量の履歴データを前記記憶部から取得し、
前記推定部は、前記取得された履歴データに基づいて前記窓ガラスからの日射熱負荷を算出することを特徴とする、請求項３に記載の空調システム。
【請求項５】
前記取得部は、前記発電量のリアルタイム値を取得し、
前記推定部は、前記発電量のリアルタイム値に基づいて前記窓ガラスからの日射熱負荷を算出することを特徴とする、請求項３に記載の空調システム。
【請求項６】
さらに、前記発電量の履歴データを記憶する記憶部を具備し、
前記取得部は、前記発電量の履歴データを前記記憶部から取得し、
前記取得部は、前記発電量のリアルタイム値を取得し、
前記推定部は、前記取得された履歴データと前記取得されたリアルタイム値とに基づいて前記窓ガラスからの日射熱負荷を算出することを特徴とする、請求項３に記載の空調システム。
【請求項７】
さらに、前記消費電力量の仕様値を前記家電機器ごとに記憶する記憶部を具備し、
前記取得部は、前記消費電力量の仕様値を前記記憶部から取得し、
前記推定部は、前記取得された仕様値に基づいて前記内部熱負荷を算出することを特徴とする、請求項３に記載の空調システム。
【請求項８】
前記取得部は、前記消費電力量のリアルタイム値を取得し、
前記推定部は、前記消費電力量のリアルタイム値に基づいて前記内部熱負荷を算出することを特徴とする、請求項３に記載の空調システム。
【請求項９】
前記空調装置は、加湿器および除湿器の少なくともいずれか一方を備え、
前記取得部は、前記湿度情報を取得し、
前記制御部は、前記取得された湿度情報に基づいて前記加湿器および前記除湿器の少なくともいずれか一方を制御することを特徴とする、請求項２に記載の空調システム。
【請求項１０】
エネルギー管理システムによりエネルギーを管理される建物に適用可能な空調システムであって、
主装置と、前記主装置と通信可能な空調装置とを具備し、
前記主装置は、
前記エネルギー管理システムにより収集可能な情報を取得する取得部と、
前記取得された情報を前記空調装置に通知する通知部とを具備し、
前記空調装置は、
前記空調エリアにおける空気調和を行う空調部と、
前記通知された情報を受信する受信部と、
前記受信された情報に基づいて空調エリアにおける熱負荷を推定する推定部と、
前記推定された熱負荷に基づいて前記空調部を制御する制御部とを具備することを特徴とする、空調システム。
【請求項１１】
エネルギー管理システムによりエネルギーを管理される建物に適用可能な空調装置であって、
前記空調エリアにおける空気調和を行う空調部と、
前記エネルギー管理システムにより収集可能な情報を取得する取得部と、
前記取得された情報に基づいて空調エリアにおける熱負荷を推定する推定部と、
前記推定された熱負荷に基づいて前記空調部を制御する制御部とを具備することを特徴とする、空調装置。
【請求項１２】
エネルギー管理システムによりエネルギーを管理される建物に適用可能な空調装置をコンピュータにより制御する空調制御方法であって、
前記エネルギー管理システムにより収集可能な情報を前記コンピュータが取得し、
前記取得された情報に基づいて空調エリアにおける熱負荷を前記コンピュータが推定し、
前記推定された熱負荷に基づいて前記空調装置を前記コンピュータが制御することを特徴とする、空調制御方法。
【請求項１３】
前記取得することは、前記建物に備わる太陽光発電装置による発電量、前記建物に備わる家電機器の消費電力量、前記空調エリアにおける恒温動物の在／不在を示す在／不在情報、前記空調エリアにおける温度を示す温度情報、前記空調エリアにおける湿度を示す湿度情報、前記建物の躯体情報、および前記空調エリアに対する目標温度の少なくともいずれか１つの情報を取得することを特徴とする、請求項１２に記載の空調制御方法。
【請求項１４】
前記推定することは、窓ガラスからの熱負荷、外壁と屋根との少なくともいずれか１つからの熱負荷、内壁と天井と床との少なくともいずれか１つからの熱負荷、すきま風による熱負荷、および内部熱負荷の少なくともいずれか１つの熱負荷を、前記取得された情報に基づいて推定することを特徴とする、請求項１３に記載の空調制御方法。
【請求項１５】
前記取得することは、前記発電量の履歴データを記憶する記憶部から前記発電量の履歴データを取得し、
前記推定することは、前記取得された履歴データに基づいて前記窓ガラスからの日射熱負荷を算出することを特徴とする、請求項１４に記載の空調制御方法。
【請求項１６】
前記取得することは、前記発電量のリアルタイム値を取得し、
前記推定することは、前記発電量のリアルタイム値に基づいて前記窓ガラスからの日射熱負荷を算出することを特徴とする、請求項１４に記載の空調制御方法。
【請求項１７】
前記取得することは、前記発電量の履歴データを記憶する記憶部から前記発電量の履歴データを取得し、
前記取得することは、前記発電量のリアルタイム値を取得し、
前記推定することは、前記取得された履歴データと前記取得されたリアルタイム値とに基づいて前記窓ガラスからの日射熱負荷を算出することを特徴とする、請求項１４に記載の空調制御方法。
【請求項１８】
前記取得することは、前記消費電力量の仕様値を前記家電機器ごとに記憶する記憶部から前記消費電力量の仕様値を取得し、
前記推定することは、前記取得された仕様値に基づいて前記内部熱負荷を算出することを特徴とする、請求項１４に記載の空調制御方法。
【請求項１９】
前記取得することは、前記消費電力量のリアルタイム値を取得し、
前記推定することは、前記消費電力量のリアルタイム値に基づいて前記内部熱負荷を算出することを特徴とする、請求項１４に記載の空調制御方法。
【請求項２０】
前記空調装置は、加湿器および除湿器の少なくともいずれか一方を備え、
前記取得することは、前記湿度情報を取得し、
前記制御することは、前記取得された湿度情報に基づいて前記加湿器および前記除湿器の少なくともいずれか一方を制御することを特徴とする、請求項１３に記載の空調制御方法。
【請求項２１】
請求項１２乃至２０のいずれか１項に記載の方法を前記コンピュータに実行させるための命令を含むことを特徴とする、プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明の実施形態は、空調制御技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、快適な居住環境へのニーズが高まってきている。人の感じる快適性を数値で表すＰＭＶ（Predicted Mean Vote）などの指標が知られるようになってきており、空調制御技術が注目されている（非特許文献１を参照）。
【０００３】
例えば特許文献１に開示される空調制御技術が知られている。特許文献１では人検知センサにより居住者の移動を検知し、その結果に基づいて空調運転のモードが変更される。例えば居室者のドア方向への移動と残存者の存在とが同時に検知されると、通常運転から退出対応運転へと空調装置の運転モードが変更される。その後一定時間が経過すると運転モードは退出対応運転から通常運転に戻される。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２０１２−５２７６９号公報
【非特許文献】
【０００５】
【非特許文献１】空気調和ハンドブック（改訂５版）  井上宇市  編集
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
特許文献１では、居住者の在／不在に基づいて一定時間だけ空調を制御するようにしているので室温の変化に追従することが難しく、居住者にとって十分な快適性を得られるとは限らない。既存の技術では室内の温度センサのセンサ値と目標値との差を減少させるフィードバック制御により空調装置が制御されるので、温度センサの設置場所と居住者の居場所とが離れていると所望の快適性を得られないことがある。そもそも室温が変化したことをフィードバックしても室温が所望値になるまでに相当の時間を要するので、その間、居住者の快適性は損なわれることとなる。何らかの技術革新が待たれている。
【０００７】
目的は、快適性をさらに高めた空調システム、空調装置、空調制御方法およびプログラムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
実施形態によれば、空調システムは、エネルギー管理システムによりエネルギーを管理される建物に適用可能である。この空調システムは、取得部と、推定部と、制御部とを具備する。取得部は、エネルギー管理システムにより収集可能な情報を取得する。推定部は、取得された情報に基づいて空調エリアにおける熱負荷を推定する。制御部は、空調エリアにおける空気調和を行う空調装置を、推定された熱負荷に基づいて制御する。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】図１は、実施形態に係る空調システムの一例を示す図である。
【図２】図２は、第１の実施形態に係わるホームゲートウェイ１２２の一例を示す機能ブロック図である。
【図３】図３は、ホームゲートウェイ１２２による熱負荷の推定に係る処理手順の一例を示すフローチャートである。
【図４】図４は、ホームゲートウェイ１２２による空調制御量の決定に係る処理手順の一例を示すフローチャートである。
【図５】図５は、ホーム１０１における熱および各種情報の流れを模式的に示す図である。
【図６】図６は、実施形態における処理の流れを模式的に示すフローチャートである。
【図７】図７は、第２の実施形態に係わる空調システムの一例を示す機能ブロック図である。
【図８】図８は、第２の実施形態における情報の流れを模式的に示す図である。
【図９】図９は、第３の実施形態に係わる空調装置の一例を示す機能ブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
図１は、実施形態に係る空調システムの一例を示す図である。図１において、配電網としての電力系統６から供給される電力（交流電圧）は電柱の変圧器６１などを経て各ユーザ宅（ホーム）１０１に分配される。分配された電力は電力量計（スマートメータ）１１２を経て分電盤１１３に接続される。電力量計１１２は、ホーム１０１に備わる再生可能エネルギー発電システムの発電電力量、ホーム１０１の消費電力量、電力系統６から流れ込む電力量、あるいは電力系統６に逆潮流する電力量などを計測する機能を備える。
【００１１】
分電盤１１３は電力線１１１を介して家電機器（エアコン１２３、照明１２４、冷蔵庫１２５、テレビ１２６、ヒートポンプ式給湯器（図示せず）など）やパワーコンディショナ（Power Conditioning System：ＰＣＳ）１１４に電力を供給する。なお分電盤１１３はフィーダごとの電力量を計測する計測装置を備えていてもよい。
【００１２】
ホーム１０１の屋根や外壁には、ＰＶユニット１１５が設置される。ＰＶユニット１１５で生成された直流電力はパワーコンディショナ１１４に供給される。パワーコンディショナ１１４は蓄電池１１６を充電すべく、この直流電力を蓄電池１１６に与える。
【００１３】
ところで、ホーム１０１は、主装置としてのホームゲートウェイ（Home Gateway：ＨＧＷ）１２２を備える。ホームゲートウェイ１２２を中核として、エネルギー管理システムとしてのＨＥＭＳ（Home Energy Management System）が形成される。ＨＥＭＳはホーム１０１のエネルギーを管理する。ホームゲートウェイ１２２とＨＥＭＳとをほぼ同義として理解することもできるし、ホームゲートウェイ１２２はＨＥＭＳの一部として理解することも可能である。
【００１４】
ホームゲートウェイ１２２はクラウドコンピューティングシステム（以下、クラウドと略称する）２００に接続される。クラウド２００は、例えばインターネットやＶＰＮ（Virtual Private Network）などの情報通信ネットワークを利用して形成される分散処理システムである。クラウド２００はサーバ装置１０およびデータベース２０を備える。ホームゲートウェイ１２２はクラウド２００のサーバ装置１０と通信したり、データベース２０とデータを授受したりすることができる。
【００１５】
さらに、ホームゲートウェイ１２２は端末１０５に接続される。端末１０５はタッチパネルなどの形態のほか、例えば汎用的な携帯情報機器やパーソナルコンピュータ、あるいはタブレット端末などでもよい。端末１０５は各家電機器、燃料電池１１９、蓄電池１１６、ＰＶユニット１１５の稼働状況や消費電力量を例えばＬＣＤ（Liquid Crystal Display）に表示したり、音声ガイダンスなどでユーザに報知する。また端末１０５は操作パネルを備え、ユーザによる各種の操作や設定入力を受け付ける。
【００１６】
ホーム１０１にはＬＡＮ（Local Area Network）などのホームネットワーク１２１が形成される。ホームゲートウェイ１２２はホームネットワーク１２１を介して電力量計１１２、分電盤１１３、パワーコンディショナ１１４、および各家電機器と相互に通信可能である。
【００１７】
ホームネットワーク１２１は有線リンク、あるいは無線リンクのいずれでも良い。ホームネットワーク１２１には、さらに画像センサ１２７が接続される。画像センサ１２７は例えばホームネットワーク１２１から有線で給電されることが可能で、室内の画像データを取得する。画像センサ１２７は取得した画像データを解析する機能も備え、例えば室内における人物の在／不在を示す情報（人物在／不在情報と称する）を算出する。
【００１８】
ホーム１０１における宅内通信プロトコルとしては、ＥＣＨＯＮＥＴ（登録商標）、ＥＣＨＯＮＥＴ Ｌｉｔｅ（登録商標）、ＺｉｇＢｅｅ（登録商標）、Ｚ−Ｗａｖｅ（登録商標）、ＫＮＸ（登録商標）などを使用することができる。プロトコルの下位レイヤにはイーサネット（登録商標）などの有線ＬＡＮ、電力線通信（ＰＬＣ）、無線ＬＡＮ、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）などを使用することができる。なおクラウド２００は、ホームゲートウェイ１２２とサーバ装置１０との間に双方向の通信環境を形成するための、無線または有線の通信インフラストラクチャを含むことができる。
【００１９】
実施形態におけるＨＥＭＳは、ホーム１０１に備わる家電機器（エアコン１２３、照明１２４、冷蔵庫１２５、テレビ１２６など）に係わる情報を収集する機能を有する。実施形態ではＨＥＭＳの機能を利用してエアコン１２３を制御することで、ホーム１０１の空調環境を快適にする。
【００２０】
すなわちエアコン１２３は、空調エリアにおける空気調和を行う空調装置である。特に実施形態では、エアコン１２３として、各部屋に接続されるダクトおよび送風ファンを備える全館空調機を想定することも可能である。さらに、実施形態におけるエアコン１２３は温度制御機能だけでなく、調湿機能をも備える。つまりエアコン１２３は加湿器および除湿器としての機能も備える。次に、上記構成を基礎として複数の実施形態を説明する。
【００２１】
［第１の実施形態］
図２は、第１の実施形態に係わるホームゲートウェイ１２２の一例を示す機能ブロック図である。図２において、ホームゲートウェイ１２２はＣＰＵ（Central Processing Unit）１２を備えるコンピュータである。クラウド２００との通信機能などに加えて、実施形態に係る機能を実現するためのソフトウェアモジュールが、ホームゲートウェイ１２２にインストールされる。
【００２２】
ホームゲートウェイ１２２は通信部１１、ＣＰＵ１２、プログラムメモリ１３、および記憶部１４を備える。すなわちホームゲートウェイ１２２は、ハードウェアに記憶されるプログラムやデータに基づくＣＰＵ１２の演算処理によりその機能を実現する、コンピュータである。
【００２３】
通信部１１はホームネットワーク１２１およびクラウド２００に接続され、通信インタフェースとしての機能を担う。すなわち通信部１１はサーバ装置１０と通信したり、データベース２０とデータを授受したり、ＨＥＭＳに接続される家電機器と通信したりするための機能を備える。
【００２４】
プログラムメモリ１３はこの実施形態に係わる処理機能に必要な命令を含むプログラムとしての、取得プログラム１３ａ、推定プログラム１３ｂ、および制御プログラム１３ｃを記憶する。取得プログラム１３ａ、推定プログラム１３ｂ、および制御プログラム１３ｃはＣＤ−ＲＯＭなどのリムーバブルメディア（記録媒体）に記録することも、通信回線を介してダウンロードすることも可能である。
【００２５】
ＣＰＵ１２はプログラムメモリ１３から各プログラムを読み出してハードウェアによる演算処理を行うもので、その処理機能として取得部１２ａ、推定部１２ｂ、および制御部１２ｃを備える。
【００２６】
取得部１２ａは、ＨＥＭＳにより収集可能な情報をホームネットワーク１２１経由で取得する。  
推定部１２ｂは、取得部１２ａにより取得された情報に基づいて空調エリアにおける熱負荷（heat load）を推定する。  
制御部１２ｃは、推定部１２ｂにより推定された熱負荷に基づいて、エアコン１２３を制御する。
【００２７】
記憶部１４は、ハードディスクドライブ（ＨＤＤ）や半導体メモリなどのストレージデバイスであり、躯体情報１４ａ、ＰＶ発電量履歴１４ｂ、およびパラメータ群１４ｃを記憶する。
【００２８】
躯体情報１４ａはホーム１０１の建物の特徴を示す情報であり、その内容は多岐にわたる。実施形態では躯体情報１４ａの内容として、例えば外壁の材質、内壁の材質、屋根の素材、あるいは窓ガラスの断熱性能などの情報が考慮される。ホーム１０１の建物の構造、設計、材料などの情報も躯体情報１４ａに含まれる。また躯体情報１４ａは、例えば、各部屋の天井高、幅、奥行きなどの構造的な情報、窓ガラスの材質、方位、ガラスの熱通過率、外壁面積、屋根面積、壁の厚み、部材などの情報も含む。もちろんこれらの情報に限られるものではない。
【００２９】
ＰＶ発電量履歴１４ｂは、ＰＶユニット１１５の発電量の履歴を示すデータである。ＰＶユニット１１５の発電量は例えばパワーコンディショナ１１４により既定の間隔（１分間隔、３０分間隔、１時間間隔など）で時々刻々と計測される。パワーコンディショナ１１４はこの計測値をホームゲートウェイ１２２の記憶部に、ＰＶ発電量履歴１４ｂとして記憶させる。  
パラメータ群１４ｃは、ＣＰＵ１２の演算処理に必要になる各種の設定情報や定数、係数などの値を含む。次に、上記構成における作用を詳しく説明する。
【００３０】
図３は、ホームゲートウェイ１２２による熱負荷の推定（estimation）に係る処理手順の一例を示すフローチャートである。図３において、取得部１２ａは、空調空間における熱負荷を算出するのに要する情報を、ホームネットワーク１２１を介してＨＥＭＳから取得する（ステップＳ１）。取得すべき情報は、例えば、ＰＶ発電量、家電機器消費電力量、人物在／不在情報、温度情報（室温、目標温度）、湿度情報、および、躯体情報（外壁、内壁、屋根、窓ガラスの各種情報）などである。各情報はその性質に基づいて定期的、不定期的、あるいはリアルタイムに取得される（リアルタイム値）。例えば家電機器の消費電力量は、分電盤１１３から収集、取得することが可能である。
【００３１】
ＰＶ発電量はＰＶユニット１１５の発電量でありＰＶと表記する。このＰＶ発電量ＰＶは例えばパワーコンディショナ１１４から取得される。なおＰＶ発電量を時刻ｔの関数としてＰＶ（ｔ）と表しても良い。時刻ｔの単位は時、分、秒などである。
【００３２】
家電機器消費電力はそれぞれの家電機器の消費電力量である。実施形態では家電機器消費電力をＰAPと表記する。添え字ＡＰはappliances（家電機器）を示す。家電機器消費電力をＰAPはＨＥＭＳから取得可能な情報である。つまり家電機器消費電力ＰAPは家電機器に備わる通信機能や、コンセントに備わる通信機能、あるいは分電盤１１３のタップごとの電力管理機能により、ホームゲートウェイ１２２がリアルタイムに取得することの可能な情報である。このほか電力線１１１の電流（あるいは電圧）を高調波分析することなどによっても、どの家電機器がどの程度の電力で稼働しているかをリアルタイムに把握することが可能である。この種の技術はいずれも既知の技術である。
【００３３】
なお家電機器消費電力ＰAPは、家電機器ごとの仕様値（諸元）として既知であるので、パラメータとして記憶部１４に記憶させても良い。このようにすれば実際の値を計測しなくても記憶部１４から読み出すだけで家電機器消費電力ＰAPを取得できるので、処理時間の短縮などの効果がある。
【００３４】
人物在／不在情報は画像センサ１２７から取得することが可能である。なお画像センサ１２７から画像データを取得し、ホームゲートウェイ１２２がこの画像データを処理することで人物在／不在情報を生成してもよい。
【００３５】
温度情報は例えば外気温および室温である。外気温は外壁に取り付けられた温度センサ（ペルチェ素子など）で計測できるし、室温は例えばエアコン１２３に備わる温度センサにより計測可能である。特に取得部１２ａは、制御目標値としての目標温度も取得する（ステップＳ２）。目標温度は例えば端末１０５を用いてシステムに与えられる設定値であり、例えばホームゲートウェイ１２２の記憶部１４に記憶される。湿度情報は室内の湿度であり、湿度センサにより計測することが可能である。
【００３６】
次に推定部１２ｂは、空調制御の対象となる空間、つまり室内の熱負荷を推定する。実施形態では、窓ガラスからの熱負荷、外壁・屋根からの熱負荷、内壁・天井・床からの熱負荷・および内部熱負荷の、４種類の熱負荷を考慮する。
【００３７】
先ず、推定部１２ｂは、窓ガラスからの熱負荷を推定する（ステップＳ３）。以下にその手順を詳しく説明する。  
＜窓ガラスからの熱負荷の推定＞
窓ガラスからの熱負荷には、外部から窓ガラスを通じて室内へと伝わる貫流熱負荷と、日射熱負荷との２項目が考えられる。このうち貫流熱負荷ｑGK（単位［Ｗ］）は、式（１）〜（３）のいずれかで表される。
【数１】
2015148417.tif 000003
【００３８】
式（１）は外気よりも室内温度のほうが低い状態（つまり冷房運転時）での貫流熱負荷を示す。式（２）は外気よりも室内温度のほうが高い状態（つまり暖房運転時）での貫流熱負荷を示す。式（３）は式（２）に放射冷却を考慮する項を追加した式である。
【００３９】
式（１）〜（３）の外気温ｔ0としてはリアルタイムの値を用いるのが好ましい。一方、ガラスの熱通過率ＫG、ガラス面積ＡG、室内設定温度ｔR、方位係数ｋ1、天井高による割り増し係数ｋ2、および、対気の放射冷却による温度Δtnは、パラメータとして与えられることができる。つまりこれらのパラメータはホームゲートウェイ１２２の記憶部１４に予め記憶され、演算に際してＣＰＵ１２のレジスタに読み出される。
【００４０】
ガラスの熱通過率ＫGとしては、単層ガラスには約６．３、複層ガラスには約３．５程度の値を適用できる。方位係数ｋ1としては、北、北西および西に１．１、南東、東、北東および南西に１．０５、南に１．０などの値を適用できる。
【００４１】
天井高による割り増し係数ｋ2としては、天井高５ｍおよび自然対流暖房という条件下では１．０程度の値を適用できる。なおこの係数ｋ2はオプションとして取り扱うこともできる。  
対気の放射冷却による温度Δtnは放射冷却を考慮した項である。例えば３階以下の窓・外壁に対しては値０を適用できる。
【００４２】
日射熱負荷ｑGIは冷房運転時だけを考慮すればよく、式（４）で表される。  
【数２】
2015148417.tif 000004
【００４３】
ガラスの遮蔽係数ＳＣとしては、単層ガラスには約１．０〜０．５８、複層ガラスには約０．８９〜０．５６程度の値を適用できる。この係数ＳＣも上記と同様にパラメータとして与えられることができる。  
ガラス窓の標準日射熱取得ＩGは、式（５）、（６）および表１を用いて算出される。推定部１２ｂは、先ず式（５）に基づいてＰＶ発電割合ＰＶRATEを算出する。
【数３】
2015148417.tif 000005
【００４４】
式（５）に示されるように、ＰＶ発電割合ＰＶRATEは天候を推定するための指標として用いることができる。つまりＰＶ発電割合ＰＶRATEの値が１．０に近ければ晴天、０．５で曇り、０になれば雨天や夜間であると推測できる。この情報は貫流熱負荷ｑGKや日射熱負荷ｑGIを算出するのに役立てることができる。また、式（５）を用いることでＰＶパネルの設置容量の変化やＰＶパネルの経年劣化などに対応することも可能になる。
【００４５】
式（５）の分子のＰＶ発電量ＰＶはＨＥＭＳのパワーコンディショナ１１４から取得できる。式（５）の分母に示されるＰＶ発電量の最大値ＰＶMAXは、記憶部１４に記憶されるＰＶ発電量履歴から取得可能である。年間発電量の最大値、季節ごとの発電量の最大値、および月ごとの最大値のいずれもＰＶMAXとして用いることができる。なお、ＰＶRATEを時刻（ｔ）の関数としてＰＶRATE（ｔ）と表記しても良い。
【００４６】
日射熱取得係数ＩGは、ＰＶ発電割合ＰＶRATEを用いて式（６）により求めることができる。
【数４】
2015148417.tif 000006
【００４７】
式（６）における日射熱取得係数の基本値ＩG_Paraは、パラメータとして与えられることができる。基本値ＩG_Paraは、地点、時期、方位、時刻、窓ガラスの材質などによって異なる。基本値ＩG_Paraの一例として表１に示される値を用いることができる。
【表１】
2015148417.tif 000007
【００４８】
式（６）における補正係数ｋ3、補正係数ｋ4は、設置場所などの条件に合わせて計算値を調整するための補正係数である。いずれもパラメータとして与えられることができる。なおこれらの補正係数を時刻（ｔ）の関数として補正係数ｋ3（ｔ）、補正係数ｋ4（ｔ）と表すこともできる。
【００４９】
次に推定部１２ｂは、外壁・屋根からの熱負荷を推定する（ステップＳ４）。以下にその手順を詳しく説明する。  
＜外壁・屋根の熱負荷の推定＞
外壁・屋根の熱負荷ｑWは、式（７）〜（９）のいずれかを用いて算出できる。
【数５】
2015148417.tif 000008
【００５０】
式（７）に示されるＥＴＤは（Equivalent Temperature Difference）を意味し、実効温度差と称される。ＥＴＤは、日射の影響と時間遅れを見込んだ温度差である。表２および表３に示されるように、ＥＴＤは地域、季節、方位、壁タイプにより異なる。
【表２】
2015148417.tif 000009
【００５１】
表２におけるｄは壁の厚さである。壁は例えばタイプI〜タイプIVの４つのタイプに分けることができ、材質（普通コンクリート、気泡コンクリート）により壁の厚さｄが変わる。
【表３】
2015148417.tif 000010
【００５２】
表３に示されるように、実効温度差ＥＴＤは例えば時期（季節）、壁タイプ、方位および時刻により変化する。
【００５３】
外壁・屋根の面積ＡWは、パラメータとして与えられることができる。熱通過率ＫWは、式（１０）を用いて算出される。
【数６】
2015148417.tif 000011
【００５４】
式（１０）における外表面熱伝達率α0は、パラメータとして与えられることができる。外表面熱伝達率α0の値は表面位置や季節により異なる。例えば、表面位置「垂直外壁面」で季節が「夏」であれば１７を、「冬」であれば２３を適用できる。また、表面位置「屋根面」で「夏」であれば２３を、「冬」であれば３５を適用できる。
【００５５】
部材ｉの厚さｄiは、パラメータとして与えられることができる。  
部材ｉの熱伝導率λiは、パラメータとして与えられることができる。その値は部材によって異なる。例えば普通コンクリートには１．４を、モルタルには１．５を、石こう板には０．１７を、タイルには１．３を、木材には０．１７などの値をそれぞれ適用できる。
【００５６】
内表面の熱伝達率αiは、パラメータとして与えられることができる。内表面の熱伝達率αiの値は表面位置や熱伝達方向により異なる。例えば表面位置「水平」で「上向き」の熱伝達率には、値９を適用できる。表面位置「水平」で「下向き」の熱伝達率には、値６を適用できる。表面位置「垂直」で「水平」方向の熱伝達率には、値８を適用できる。
【００５７】
このように、熱通過率ＫW、および外壁・屋根の熱負荷ｑWは、予め与えられるパラメータだけを用いた計算で求めることができる。
【００５８】
次に推定部１２ｂは、内壁・天井・床からの熱負荷を推定する（ステップＳ５）。つまり推定部１２ｂは、内壁からの熱負荷、天井からの熱負荷、および床からの熱負荷の少なくともいずれか１つを推定する（ステップＳ５）。以下にその手順を詳しく説明する。
【００５９】
＜内壁・天井・床の熱負荷の推定＞
内壁・天井・床の貫流熱負荷ｑIWは、式（１１）を用いて算出できる。
【数７】
2015148417.tif 000012
【００６０】
式（１１）における内壁・天井・床の熱通過率ＫIWは、式（１０）と同様にして算出できる。外気温ｔ0としてはリアルタイムの値を用いるのが好ましい。内壁・天井・床の面積ＡIW、および室内設定温度ｔRは、パラメータとして与えられることができる。また温度差係数ｆIWも、パラメータとして与えられることができる。例えば非空調室という環境下では、冷房運転時の温度差係数ｆIWに０．９を、暖房運転時の値に０．６を適用することができる。また廊下における冷房運転時には０．７を、暖房運転時には０．６を適用することができる。
【００６１】
次に推定部１２ｂは、すきま風による熱負荷を推定する（ステップＳ６）。以下にその手順を詳しく説明する。  
＜すきま風による熱負荷の算出＞
すきま風による顕熱負荷ｑIFSは、冷房時における顕熱負荷と、暖房時における顕熱負荷とに分けることができ、それぞれ式（１２）、（１４）を用いて算出できる。すきま風による潜熱負荷ｑIFLも、冷房時における潜熱負荷と、暖房時における潜熱負荷とに分けることができ、それぞれ式（１３）、（１５）を用いて算出できる。なお、すきま風の風量ＱIFは式（１６）により算出できる。
【数８】
2015148417.tif 000013
【００６２】
空気の比熱Ｃpa、空気の比重量ρa、０°における水蒸気の蒸発潜熱ｒ0は、いずれも記憶部１４に記憶されるパラメータ群１４ｃに含めることができる。部屋（空調エリア）の体積ＶRは躯体情報１４ａに含めることができる。外気温ｔ0、室内の温度ｔR、外気の絶対湿度ｘ0、室内の絶対湿度ｘRはいずれもＨＥＭＳにより収集可能な情報であり、取得部１２ａにより取得される。係数１０００／３６００もパラメータ群１４ｃに含めることができる。
【００６３】
次に推定部１２ｂは、内部熱負荷を推定する（ステップＳ７）。以下にその手順を詳しく説明する。  
＜内部熱負荷の算出＞
内部熱負荷には、居住者（人）から発生する熱負荷（人の熱負荷）と、家電機器から発生する熱負荷と、ガス器具から発生する熱負荷との３項目が考えられる。このうち人の熱負荷ｑHは、式（１７）で表される。推定部１２ｂは式（１７）を用いて人の熱負荷ｑHを算出する。
【数９】
2015148417.tif 000014
【００６４】
式（１７）における、人の潜熱負荷ＳＨ、および人の顕熱負荷ＬＨは、人物の作業内容および室温に基づいてその値を決定することができる。表４に、人の発熱量の一例を示す。表４においてはいくつかの室温毎に、静座の状態におけるＳＨの値およびＬＨの値が示される。
【表４】
2015148417.tif 000015
【００６５】
式（１７）における人数Ｐは、例えば画像センサ１２７で取得された画像データを解析して算出することができる。このほか家電機器の稼働状態に基づいて人数Ｐを推定することも可能である。
【００６６】
家電機器の熱負荷ｑEMは、式（１８）で表される。推定部１２ｂは式（１８）を用いて家電機器の熱負荷ｑEMを算出する。
【数１０】
2015148417.tif 000016
【００６７】
家電機器の発熱比率ｆAPは家電機器ごとに異なる値を持ち、パラメータとして与えられることが可能である。不明であれば１．０を適用することが可能である。フード付きの家電機器（フード付き照明など）から室内に輻射として放熱される割合ΦHは、パラメータとして与えられることができる。フードなしの機器については１．０を適用することが可能である。
【００６８】
ガス器具の熱負荷ｑGは、式（１９）で表される。推定部１２ｂは式（１９）を用いてガス器具の熱負荷ｑGを算出する。
【数１１】
2015148417.tif 000017
【００６９】
ガスの使用量Ｇは、ＨＥＭＳから取得することができる。ガス器具の発熱比率ｆGは、ガス器具ごとに異なる値を持ち、パラメータとして与えられることが可能である。不明であれば１．０を適用することが可能である。
【００７０】
フード付き器具（レンジフード直下のガスコンロなど）から室内に輻射として放熱される割合ΦHGは、パラメータとして与えられることができる。フードなしの機器については１．０を適用することが可能である。内部熱負荷は、以上のような式に基づいて推定部１２ｂにより算出される。
【００７１】
次に推定部１２ｂは、必要熱量ＱALLを決定する（ステップＳ８）。必要熱量ＱALLは室内における熱源から発生する熱負荷の総量を意味し、式（２０）に示されるように、貫流熱負荷ｑGK、日射熱負荷ｑGI、外壁・屋根の熱負荷ｑW、内壁・天井・床の熱負荷ｑIW、すきま風による顕熱負荷ｑIFS、すきま風による潜熱負荷ｑIFL、人の熱負荷ｑH、家電機器の熱負荷ｑEM、および、ガス器具の熱負荷ｑGの総和として与えられる。
【数１２】
2015148417.tif 000018
【００７２】
制御部１２ｃは、必要熱量ＱALLと設定温度とを比較し、必要熱量ＱALLを打ち消すために必要になる熱量（冷却量）を発生するための制御指示を生成する。この制御指示はＨＥＭＳを介してエアコン１２３に与えられる。その結果、エアコン１２３は熱負荷を打ち消すのに要する熱量の送風を開始し、室内の温度を設定温度に近づけるための制御が実現される。
【００７３】
図４は、ホームゲートウェイ１２２による空調制御量の決定に係る処理手順の一例を示すフローチャートである。制御部１２ｃは、推定部１２ｂから必要熱量ＱALLを取得する（ステップＳ１０）。次に制御部１２ｃは、取得した必要熱量ＱALLと空調エリアの設定温度とを比較し、必要熱量ＱALLを打ち消すために必要なエアコン１２３の制御量（空調制御量）を決定する（ステップＳ１１）。
【００７４】
空調制御量が算出されると、制御部１２ｃは空調制御量に基づいて、エアコン１２３の空調機吹き出し温度、送風量、送風方向などの空調操作量を詳細に決定し（ステップＳ１２）、空調操作量に基づいて空調機器に制御指令を出す（ステップＳ１３）。これによりエアコン１２３は、室内の熱負荷を打ち消すように運転するようになる。
【００７５】
次に制御部１２ｃは、エアコン１２３に備わる加湿器・除湿器の制御量を、取得した必要熱量ＱALL、湿度情報に基づいて決定する（ステップＳ１４）。制御量が決まると、制御部１２ｃはエアコン１２３の空調機吹き出し湿度、送風量、送風方向などの、加湿器・除湿器の操作量を決定し（ステップＳ１５）、加湿器、除湿器に制御指令を与える（ステップＳ１６）。
【００７６】
図５は、ホーム１０１における熱および各種情報の流れを模式的に示す図である。図５において、ＨＥＭＳによりＰＶ発電電力や家電機器消費電力量などの情報が取得される。また、ユーザにより設定される目標温度、躯体情報などが制御量の決定に必要な情報として取得される。さらに、画像センサや赤外線センサから人間（ペットなどを含めても良い）の在／不在情報なども取得される。
【００７７】
必要な情報が取得されると、空調エリア内に生じる熱負荷が推定される。例えば窓ガラスからの熱負荷、外壁・屋根からの熱負荷、内壁・天井・床からの熱負荷、および、内部熱負荷（照明１２４やテレビ１２６による発熱や人間・ペットなどからの発熱）が個別に推定される。全体の熱負荷量はこれらの合計値で求めることができる。そして、このトータルでの熱負荷に基づいてエアコン１２３への制御量が決定され、制御量に応じた制御指令がエアコン１２３に与えられる。
【００７８】
図６は、実施形態における処理の流れを模式的に示すフローチャートである。先ず、ユーザにより目標温度が設定される（ステップＳ２０）。一方、ＰＶ発電電力量、家電機器消費電力量、人物の在／不在情報、躯体情報がＨＥＭＳにより収集される（ステップＳ２１）。次に、収集された情報や、記憶部１４に記憶される各種設定値やパラメータなどに基づいて、熱負荷が推定される（ステップＳ２２）。次に、空調装置の制御量（温度、風量など）が熱負荷に基づいて決定され（ステップＳ２３）、制御対象である空調装置（全館空調機（ダクト、ファンなどを含む）など）に、制御量に基づく制御指令が与えられる（ステップＳ２４）。空調エリアの温度や吹き出し口の温度は適宜測定され、次の熱負荷推定処理に活かされる（ステップＳ２５）
既存の技術にはステップＳ２１およびステップＳ２２の処理が無かったので、ステップＳ２３における制御量は、制御の結果としての温度は風量、湿度などがフィードバックされたデータを反映して決定されるに過ぎなかった。
【００７９】
これに対し第１の実施形態によれば、例えばステップＳ２１で収集されたＰＶ発電電力量、家電機器消費電力量、人物在／不在情報などの情報に基づいて空調エリアの熱負荷が推定され、その結果に基づいて空調制御量が決定される。つまり実施形態によれば、既存のフィードバック制御に熱負荷推定によるフィードフォワード制御を組み合わせた制御システムが構築される。従って、より正確な空調制御量を決定し、的を射た空調制御を実現することが可能になる。
【００８０】
すなわち第１の実施形態では、家電機器からの発熱や太陽光からの日射などによる室内の熱負荷を推定し、その推定値をもとに空調装置を制御するようにしているので、室温が変動する前に空調機を制御するフィードフォワード制御が実現される。これらのことから居住者の快適性を向上させることができ、従って、快適性をさらに高めた空調システム、空調装置、空調制御方法およびプログラムを提供することが可能となる。
【００８１】
［第２の実施形態］
図７は、第２の実施形態に係わる空調システムの一例を示す機能ブロック図である。図７において図１、図２と共通する部分には同じ符号を付して示し、ここでは異なる部分についてのみ説明する。
【００８２】
第２の実施形態では、第１の実施形態におけるホームゲートウェイ１２２の機能の一部を、空調装置としてのエアコン１２３に持たせるようにする。また、ホーム１０１の躯体情報１４ａ、ＰＶ発電量履歴１４ｂ、およびパラメータ群１４ｃをクラウド２００のデータベース２０に記憶させる。
【００８３】
図７において、ホームゲートウェイ１２２はホームネットワーク１２１を介してエアコン１２３と互いに通信可能である。ホームゲートウェイ１２２は、プログラムメモリ１３に記憶される通知プログラム１３ｄにより実現される制御機能としての、通知部１２ｄを備える。通知部１２ｄは取得部１２ａにより取得された情報を、通信部１１からホームネットワーク１２１を介してエアコン１２３に通知する。
【００８４】
エアコン１２３は、機械部１２３ａおよび基板部１２３ｂを備える。機械部１２３ａは空調エリアにおける空気調和を行う空調部としての機能を持ち、冷凍機、熱源機、加湿器および除湿器などを備える。基板部１２３ｂは、ＣＰＵ３０、プログラムメモリ４０および通信部５０などを搭載する。
【００８５】
通信部５０は、ホームゲートウェイ１２２から通知された情報を受信する。推定部１２ｂは、受信された情報に基づいて第１の実施形態と同様の計算により空調エリアにおける熱負荷を推定する。なお、計算に必要な躯体情報１４ａ、ＰＶ発電量履歴１４ｂおよびパラメータ群１４ｃはホームゲートウェイ１２２によりデータベース２０から取得され、エアコン１２３に通知される。
【００８６】
制御部１２ｃは、推定された熱負荷に基づいて機械部１２３ａを制御し、空調エリアの空気環境を調整する。推定部１２ｂの機能はプログラムメモリ４０の推定プログラム１３ｂにより実現され、制御部１２ｃの機能はプログラムメモリ４０の制御プログラム１３ｃにより実現される。
【００８７】
図８に示されるように、ＨＥＭＳはホーム１０１のセンサやクラウド２００などから収集した情報をエアコン１２３に通知する。照明１２４やテレビ１２６から発生する内部熱負荷などの計算は、エアコン１２３のＣＰＵ３０により実行される。
【００８８】
このような構成によれば、第１の実施形態と同様の効果を得られるのに加え、ホームゲートウェイ１２２の処理負荷を減らすことが可能になる。また、一部のデータをクラウド側に記憶させるようにしているので、ホーム１０１におけるハードウェアリソースを削減することが可能になる。
【００８９】
［第３の実施形態］
図９は、第３の実施形態に係わる空調装置の一例を示す機能ブロック図である。図９において図１、図２、図８と共通する部分には同じ符号を付して示し、ここでは異なる部分についてのみ説明する。
【００９０】
第３の実施形態は、第１の実施形態におけるホームゲートウェイ１２２の機能をエアコン１２３に持たせるようにした形態である。ホーム１０１の躯体情報１４ａ、ＰＶ発電量履歴１４ｂ、およびパラメータ群１４ｃをクラウド２００のデータベース２０に記憶させる点は、第２の実施形態と同様である。
【００９１】
図９において、エアコン１２３は、ホームネットワーク１２１経由でクラウド２００と通信可能である。エアコン１２３はＣＰＵ３０の処理機能として、取得部１２ａ、推定部１２ｂおよび制御部１２ｃを備える。これらの機能は、プログラムメモリ４０の取得プログラム１３ａ、推定プログラム１３ｂ、制御プログラム１３ｃにより実現される。
【００９２】
取得部１２ａは、ＨＥＭＳにより取集されたセンサデータをホームネットワーク１２１から取得し、計算に必要なパラメータや設定情報などをクラウド２００のデータベース２０から取得する。推定部１２ｂは、取得された情報に基づいて第１の実施形態と同様の計算により空調エリアにおける熱負荷を推定する。制御部１２ｃは、推定された熱負荷に基づいて機械部１２３ａを制御し、空調エリアの空気環境を調整する。
【００９３】
このような構成によれば、第１の実施形態と同様の効果を得られるのに加え、ホームゲートウェイ１２２の処理負荷を、第２の実施形態よりもさらに減らすことが可能になる。
【００９４】
なおこの発明は上記実施形態に限定されるものではない。例えば、ホーム１０１の置かれる環境条件に応じて式（２０）の右辺のいずれかの項を排除したり、新たな項を追加することが可能である。
【００９５】
また、図５に示されるように、熱負荷をもたらす熱源の一つとして人間だけでなくペットなどの動物も含めることが可能である。要するに体温を持つ恒温動物の在／不在や、その体温などを、演算処理に係わる情報通して取り扱うことが可能である。特に、動物の体温は赤外線センサと相性が良いと言える。
【００９６】
また人間を含む動物の平均滞在数（人数）をパラメータの一つとして記憶部１４に予め記憶させておき、これを読み出して内部熱負荷を推定することも可能である。
【００９７】
さらに、熱源の位置情報を空調制御のための情報として利用することも可能である。例えばドア付近に取り付けられた人感センサにより部屋（空調エリア）への人の出入りを検知できるので、そのセンサデータを内部熱負荷の計算に利用することができる。また、人間の腕などに取り付けられたウェアラブルセンサにより、人間の位置や人数などを把握することもできる。
【００９８】
移動する人間のほか、ほぼ固定されている家電機器の位置も熱源の位置情報として重要である。例えば分電盤１１３の分岐回路単位での電力測定により、家電機器の設置場所を大まかに決定することができる。また、センサ機能を備えるコンセント（スマートタップ）を用いれば、接続されている家電機器を特定し、その位置を把握することができる。さらに、家電機器の使用場所をユーザに設定させ例えば記憶部１４に記憶させておくことで、家電機器の場所を特定することもできる。どの場所にどの家電機器があるかを特定できれば、熱負荷の計算に大いに役立てることができる。
【００９９】
本発明の実施形態を説明したが、この実施形態は例として提示するものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。この新規な実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。この実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれるとともに、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれる。
【符号の説明】
【０１００】
６…電力系統、１０…サーバ装置、１１…通信部、１２…ＣＰＵ、１２ａ…取得部、１２ｂ…推定部、１２ｃ…制御部、１２ｄ…通知部、１３…プログラムメモリ、１３ａ…取得プログラム、１３ｂ…推定プログラム、１３ｃ…制御プログラム、１３ｄ…通知プログラム、１４…記憶部、１４ａ…躯体情報、１４ｂ…ＰＶ発電量履歴、１４ｃ…パラメータ群、２０…データベース、３０…ＣＰＵ、４０…プログラムメモリ、５０…通信部、６１…変圧器、１０１…ホーム（ユーザ宅）、１０５…端末、１１１…電力線、１１２…電力量計、１１３…分電盤、１１４…パワーコンディショナ、１１５…ＰＶユニット、１１６…蓄電池、１１９…燃料電池、１２１…ホームネットワーク、１２２…ホームゲートウェイ、１２３…エアコン、１２３ａ…機械部、１２３ｂ…基板部、１２４…照明、１２５…冷蔵庫、１２６…テレビ、１２７…画像センサ、２００…クラウドコンピューティングシステム
【図１】
2015148417.tif 000019
【図２】
2015148417.tif 000020
【図３】
2015148417.tif 000021
【図４】
2015148417.tif 000022
【図５】
2015148417.tif 000023
【図６】
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【図７】
2015148417.tif 000025
【図８】
2015148417.tif 000026
【図９】
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