(57)【要約】  本発明に係る空調換気システムは、複数の部屋の間で空気を循環させる１つまたは複数の環気装置３と、複数の部屋のうち少なくとも１つに設けられた１つまたは複数の空調装置２と、複数の部屋のそれぞれに設けられ、部屋内に存在する人を検出する人感センサ１０４と、複数の部屋のそれぞれについて、人感センサ１０４が検出した過去の検出結果に基づき、部屋内に存在する人の有無、または部屋内に存在する人の単位時間当たりの数である在人率を予測する空調換気最適運転予測部１１２と、空調換気最適運転予測部１１２の予測結果に基づき、環気装置３および空調装置２を制御するコントローラ５とを備えたものである。
2015170414.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の部屋の間で空気を循環させる１つまたは複数の換気装置と、
前記複数の部屋のうち少なくとも１つに設けられた１つまたは複数の空調装置と、
前記複数の部屋のそれぞれに設けられ、前記部屋内に存在する人を検出する人感センサと、
前記複数の部屋のそれぞれについて、前記人感センサが検出した過去の検出結果に基づき、前記部屋内に存在する人の有無、または前記部屋内に存在する人の単位時間当たりの数である在人率を予測する予測手段と、
前記予測手段の予測結果に基づき、前記換気装置および前記空調装置を制御する制御装置と、
を備えた空調換気システム。
【請求項２】
前記部屋内に存在する前記人の個人を特定する個人行動パターン情報が入力され、該個人行動パターン情報を、時刻、時間帯、日付、および曜日の少なくとも１つに応じて区分して、前記複数の部屋のそれぞれについて記憶する個人行動パターン学習部を、さらに備え、
前記予測手段は、
前記個人行動パターン学習部に記憶された前記個人行動パターン情報に基づき、前記複数の部屋のそれぞれについて、前記部屋内に存在する人の有無または在人率を予測する
請求項１に記載の空調換気システム。
【請求項３】
前記個人行動パターン情報は、
前記人感センサが検知した前記人の身長、体温、および外観情報の少なくとも１つ、または、前記人が所持している通信機器から送信された識別情報である
請求項２に記載の空調換気システム。
【請求項４】
前記個人行動パターン学習部は、
過去の一定期間における前記個人行動パターン情報を記憶する
請求項２または３に記載の空調換気システム。
【請求項５】
前記個人行動パターン学習部は、
前記個人行動パターン情報を、時刻、時間帯、日付、または曜日の経過ごとに更新する
請求項２〜４の何れか一項に記載の空調換気システム。
【請求項６】
前記部屋内の設定温度を少なくとも含む空調嗜好情報が、複数の前記人のうちの個人を特定する情報とともに入力される入力手段と、
前記入力手段に入力された前記空調嗜好情報を、時刻、時間帯、日付、および曜日の少なくとも１つに応じて区分して、複数の前記人のそれぞれについて記憶する個人嗜好学習部と、
をさらに備え、
前記予測手段は、
前記個人行動パターン学習部に記憶された前記個人行動パターン情報と、前記個人嗜好学習部に記憶された前記空調嗜好情報とに基づき、前記部屋ごとに目標温度を決定し、
前記制御装置は、
前記目標温度に基づき、前記換気装置および前記空調装置を制御する
請求項２〜５の何れか一項に記載の空調換気システム。
【請求項７】
前記予測手段は、
前記個人行動パターン学習部に記憶された前記個人行動パターン情報に基づき、前記部屋内に存在する前記人の個人を予測し、
予測した前記個人の前記空調嗜好情報に基づき、前記目標温度を決定する
請求項６に記載の空調換気システム。
【請求項８】
前記複数の部屋のそれぞれに設けられ、前記部屋内の温度を検出する温度センサを、さらに備え、
前記制御装置は、
前記温度センサが検出した温度と前記部屋ごとに設定された目標温度との温度差、および前記予測手段の予測結果に基づき、前記部屋内の温度が前記目標温度に近づくように前記換気装置および前記空調装置を制御する
請求項１〜７の何れか一項に記載の空調換気システム。
【請求項９】
前記制御装置は、
第１時間経過後における前記在人率の予測値が第１閾値以上である前記部屋の、現在における前記温度差が第１温度判定値以上の場合、
当該部屋に設けられた前記空調装置の運転を開始させ、または、空調能力を増加させる
請求項８に記載の空調換気システム。
【請求項１０】
前記制御装置は、
第１時間経過後における前記在人率の予測値が第１閾値以上の前記部屋である第１の部屋の空調負荷が、前記第１の部屋に前記換気装置を介して連通する前記部屋である第２の部屋よりも大きい場合、
前記第２の部屋内の空気を前記第１の部屋へ流入させるように、前記換気装置を運転させる
請求項８または９に記載の空調換気システム。
【請求項１１】
前記制御装置は、
前記空調装置が冷房運転を行う場合において、
前記第１の部屋の温度が前記第２の部屋の温度よりも高く、前記第１の部屋の温度が前記目標温度より高く、かつ、
前記第１の部屋の温度と前記第２の部屋の温度との温度差が第２温度判定値以上である場合、
前記第２の部屋内の空気を前記第１の部屋へ流入させるように、前記換気装置を運転させ、
前記空調装置が暖房運転を行う場合において、
前記第１の部屋の温度が前記第２の部屋の温度よりも低く、前記第１の部屋の温度が前記目標温度より低く、かつ、
前記第１の部屋の温度と前記第２の部屋の温度との温度差が第２温度判定値以上である場合、
前記第２の部屋内の空気を前記第１の部屋へ流入させるように、前記換気装置を運転させる
請求項１０に記載の空調換気システム。
【請求項１２】
前記制御装置は、
第１時間経過後における前記在人率の予測値が第２閾値以下の前記部屋である第３の部屋の空調負荷が、前記第３の部屋に前記換気装置を介して連通する前記部屋である第４の部屋よりも小さく、かつ、
第２経過時間以内において前記第４の部屋内に前記人の存在が予測された場合、
前記第３の部屋内の空気を前記第４の部屋へ流入させるように、前記換気装置を運転させる
請求項８〜１１の何れか一項に記載の空調換気システム。
【請求項１３】
前記制御装置は、
前記空調装置が冷房運転を行う場合において、
前記第３の部屋の温度が前記第４の部屋の温度よりも低く、前記第４の部屋の温度が前記目標温度より高く、かつ、
前記第４の部屋の温度と前記目標温度との温度差が第３温度判定値以上である場合、
前記第３の部屋内の空気を前記第４の部屋へ流入させるように、前記換気装置を運転させ、
前記空調装置が暖房運転を行う場合において、
前記第３の部屋の温度が前記第４の部屋の温度よりも高く、前記第４の部屋の温度が前記目標温度より低く、かつ、
前記第４の部屋の温度と前記目標温度との温度差が第３温度判定値以上である場合、
前記第３の部屋内の空気を前記第４の部屋へ流入させるように、前記換気装置を運転させる
請求項１２に記載の空調換気システム。
【請求項１４】
前記制御装置は、
第１時間経過後における前記在人率の予測値が第１閾値以上である２つの前記部屋が、前記換気装置を介して連通する場合、
２つの前記部屋内のうち、空調負荷が小さい前記部屋内の空気を、他方の前記部屋へ流入させるように、前記換気装置を運転させる
請求項８〜１３の何れか一項に記載の空調換気システム。
【請求項１５】
前記制御装置は、
２つの前記部屋のうち、一方の前記部屋である第５の部屋の前記目標温度が、他方の前記部屋である第６の部屋の前記目標温度以下に設定され、
前記第５の部屋の温度が前記目標温度より低く、前記第６の部屋の温度が前記目標温度より高く、かつ、
前記第５の部屋の温度と前記目標温度との温度差の絶対値と、前記第６の部屋の温度と前記目標温度との温度差の絶対値との和が、第４温度判定値以上である場合、
前記空調装置が冷房運転を行う場合においては、前記第５の部屋内の空気を前記第６の部屋へ流入させるように、前記換気装置を運転させ、
前記空調装置が暖房運転を行う場合においては、前記第６の部屋内の空気を前記第５の部屋へ流入させるように、前記換気装置を運転させる
請求項１４に記載の空調換気システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、複数の部屋の間で空気を循環させる換気装置を備えた空調換気システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
屋内の複数の部屋間で相互に室内空気を流通させる空気流通システムの例として、例えば特許文献１に記載の技術がある。特許文献１に記載の技術では、不在部屋の熱エネルギーを有効に活用し、在室部屋の室温を該在室部屋の目標室温に近づけることができる、とされている。その結果、その在室部屋での室温環境を快適な環境に高めることができる、とされている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特許第４１４５６８９号公報（請求項１）
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかし、特許文献１に記載の技術では、現時点（現在の時刻）における人の存在および不在を判断して、室内空気を移動させるように換気装置の運転を行うのみである。
このため、人の存在を検知したあとに室内空気を移動させることとなり、快適性が損なわれる、という問題点があった。
一方、人の存在が予定されていない部屋内へ熱エネルギーを供給するのは、省エネルギー性が低下することとなる。【０００５】
このため、将来における部屋内の人の存在を予測し、部屋内に人が存在する前に予め熱エネルギーの供給を行うことができ、且つ、無駄なエネルギーを消費しない、快適性と省エネルギー性とを両立させた空調換気システムが望まれていた。【０００６】
また、空調の設定には個人ごとに嗜好がある。例えば冷房運転時において設定温度が高い温度を好む者など、部屋に存在する個人ごとに嗜好が異なる場合がある。
このため、部屋に存在する個人の嗜好に応じた空調を行うことができ、快適性を向上することができる空調換気システムが望まれていた。【０００７】
本発明は、上記のような課題を背景としてなされたものであり、快適性と省エネルギー性とを両立させた空調換気システムを得るものである。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本発明に係る空調換気システムは、複数の部屋の間で空気を循環させる１つまたは複数の換気装置と、前記複数の部屋のうち少なくとも１つに設けられた１つまたは複数の空調装置と、前記複数の部屋のそれぞれに設けられ、前記部屋内に存在する人を検出する人感センサと、前記複数の部屋のそれぞれについて、前記人感センサが検出した過去の検出結果に基づき、前記部屋内に存在する人の有無、または前記部屋内に存在する人の単位時間当たりの数である在人率を予測する予測手段と、前記予測手段の予測結果に基づき、前記換気装置および前記空調装置を制御する制御装置と、を備えたものである。
【発明の効果】
【０００９】
本発明は、複数の部屋のそれぞれについて、部屋内に存在する人の有無または在人率を予測し、この予測結果に基づき換気装置および空調装置を制御する。このため、快適性と省エネルギー性とを両立させることができる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】実施の形態１に係る空調換気システムの概略構成を示す住宅配置図である。
【図２】実施の形態１に係る空調換気システムの概略構成を示す制御ブロック図である。
【図３】各部屋における在人率の変化の一例を説明する図である。
【図４】実施の形態１に係る空調換気システムの動作を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
実施の形態１．
《システム構成》
図１は、実施の形態１に係る空調換気システムの概略構成を示す住宅配置図である。
図１に示すように、空調換気システムは、住宅などに設けられた複数の部屋を空調するものである。
空調換気システムは、センシング手段１（１ａ〜１ｅ）、空調装置２（２ａ〜２ｃ）、環気装置３（３ａ〜３ｃ）、およびコントローラ５を備えている。
【００１２】
環気装置３（３ａ〜３ｃ）は、複数の部屋の間で空気を循環させる。環気装置３は、１つまたは複数設けられている。例えば空調対象の部屋が２つの場合には、この２つの部屋の間に１つ設けられる。また空調対象の部屋が３つ以上の場合には、複数設けられる。
環気装置３は、ファンとモータを内蔵している。環気装置３の送風方向は、正／逆運転が可能である。給排気口４（４ａ〜ｆ）は、環気装置３の出入口に当たり、部屋内の空気の吸入口または吹出口となる。
環気装置３の送風方向は、正／逆運転が可能のため、各部屋の空調状態に応じて送風方向を変更することが可能である。なお、図示していないが、環気装置で送風された空気は、ドア下部に設けられたアンダーカットなどを経由して循環する構造となっている。
【００１３】
なお、図１の例では、環気装置３が３つの場合を示すが、本発明はこれに限定されない。例えば部屋Ａと部屋Ｂとの間、部屋Ｂと脱衣／浴室との間で空気を循環させる環気装置３を設けても良い。
【００１４】
空調装置２（２ａ〜２ｃ）は、例えばルームエアコンであり、暖房運転または冷房運転を行い、設置された部屋内を空調する。空調装置２は、複数の部屋のうち少なくとも１つに設けられている。図１の例では、脱衣／浴室には空調装置２を設けず、他の部屋にはそれぞれ１つずつ設けている。
【００１５】
センシング手段１（１ａ〜ｅ）は、複数の部屋のそれぞれに、１つまたは複数設けられている。
センシング手段１とコントローラ５とは、無線や有線で通信可能なように接続されており、双方向に通信が可能である。
【００１６】
なお、環気装置３は、本発明における「換気装置」に相当する。
また、コントローラ５は、本発明における「制御装置」に相当する。
【００１７】
図２は、実施の形態１に係る空調換気システムの概略構成を示す制御ブロック図である。
図２に示すように、センシング手段１（１ａ〜ｅ）は、温湿度センサ１０１、風速センサ１０２、照度センサ１０３、人感センサ１０４などのセンサ群から構成されている。
人感センサ１０４は、人の存在と動作の認識が可能であり、例えば赤外線方式、画像認識方式などである。
【００１８】
なお、センシング手段１は、少なくとも、部屋内に存在する人を検出する人感センサ１０４と、部屋内の温度を検出する温度センサとを備えている。
なお、センサ群の構成は一例であり、このほか、粉塵センサや、ＣＯ２濃度センサ、ＶＯＣセンサなどの空気質関連センサや、輻射温度センサなども搭載可能である。また、駆動装置も装着されており、３６０°全方位の情報を取得可能である。
【００１９】
コントローラ５には、センシング手段１、空調装置２、環気装置３と有線もしくは無線通信可能な通信手段１０５、ユーザーからの情報をインプットする入力手段１０９、環境測定部１０６、個人嗜好学習部１０７、個人行動パターン学習部１０８、カレンダ１１０、時計１１１、空調換気最適運転予測部１１２などが内蔵されている。
なお、空調換気最適運転予測部１１２は、本発明における「予測手段」に相当する。
【００２０】
コントローラ５は、空調装置２、環気装置３に接続されており、双方向通信が可能である。例えば、各機器の運転情報（ＯＮ／ＯＦＦ、温度設定、送風量、圧縮機周波数、電気消費量・・・など）を取得すること、およびコントローラ５から各機器への運転指示などが可能である。また、コントローラ５は、空調換気最適運転予測部１１２の予測結果に基づき、環気装置３および空調装置２を制御する。
【００２１】
なお、コントローラ５は、この機能を実現する回路デバイスなどのハードウェアで実現することもできるし、マイコンやＣＰＵなどの演算装置上で実行されるソフトウェアとして実現することもできる。
【００２２】
入力手段１０９は、液晶などの画面を備え、ボタン、タッチパネルなどから入力が可能である。また、無線やインターネットを経由して、タッチパネル、携帯電話などの端末装置を用いた情報授受も可能である。
【００２３】
環境測定部１０６では、センシング手段１で測定された温度湿度などの環境情報を記憶し、時系列での各部屋の環境情報の取得および分析が可能である。
【００２４】
《個人行動学習および空調嗜好収集と予報》
個人嗜好学習部１０７は、入力手段１０９からのユーザーインプットにより、個人ごとの空調の好み、たとえば冷暖房での好みの設定温度、送風状態（風量、風を当てる、避けるなど）などの情報を期間別、時間帯別など細分化して設定することが可能である。
即ち、入力手段１０９には、部屋内の設定温度を少なくとも含む空調嗜好情報が、複数の人のうちの個人を特定する情報（例えばユーザ名など）とともに入力される。
そして、個人嗜好学習部１０７は、入力手段１０９に入力された空調嗜好情報を、時刻、時間帯、日付、および曜日の少なくとも１つに応じて区分して、複数の人のそれぞれについて記憶する。
【００２５】
また、一度設定した情報についても、人感センサ１０４による個人識別と、空調装置２などのリモコン操作情報との照合から、個人嗜好を収集し、個人の好みの変化や違和感の修正などを適宜学習することも可能である。このようにして、個人の空調環境嗜好を収集および学習することにより、同じ住宅内でも異なる個々人に合せた空調設定の情報を提供することが可能となる。
【００２６】
個人行動パターン学習部１０８では、センシング手段１の人感センサ１０４からの情報により、各部屋において、個人を特定し、対象とする個人が、何時に何処に居たかを時系列に学習することが可能となる。個人の特定は、身長、平均体温（放射温度）、髪型などの外観情報、個人端末（コントローラ５と通信可能な携帯電話など）のＧＰＳ情報など、個人が所持している通信機器から送信された識別情報などの少なくとも１つの情報（個人行動パターン情報）から特定が可能である。
即ち、個人行動パターン学習部１０８は、部屋内に存在する人の個人を特定する個人行動パターン情報が入力され、該個人行動パターン情報を、時刻、時間帯、日付、および曜日の少なくとも１つに応じて区分して、複数の部屋のそれぞれについて記憶する。
また、個人行動パターン学習部１０８は、過去の一定期間における個人行動パターン情報を記憶する。そして、個人行動パターン学習部１０８は、個人行動パターン情報を、時刻、時間帯、日付、または曜日の経過ごとに更新する。
【００２７】
また、個人行動パターン学習部１０８は、カレンダ情報を照会することにより、平日と休日の行動の違い、または曜日毎の行動パターンの違いを分別して学習することが可能となる。
コントローラ５では、個々人の行動予定をスケジューラにインプットすることが可能である。学習情報と個人インプットのスケジューラ情報とに齟齬がある場合には、スケジューラ情報を優先することで、個々人の最新の行動予定に合せた学習修正が可能となる。
【００２８】
空調換気最適運転予測部１１２では、個人嗜好学習部１０７、個人行動パターン学習部１０８から得られた学習情報に基づき、各部屋での「在人率」と「最適空調設定温度」を予報する。
即ち、空調換気最適運転予測部１１２は、複数の部屋のそれぞれについて、人感センサ１０４が検出した過去の検出結果に基づき、部屋内に存在する人の在人率を予測する。
ここで、在人率とは、部屋内に存在する人の単位時間当たりの数である。例えば、在人率は、対象とする部屋に単位時間（例えば３０分）当たり平均何人が在室するのかを示し、在人率が１００％の場合、単位時間当たり平均１人が在室することを表わす。
【００２９】
図３は、各部屋における在人率の変化の一例を説明する図である。
各部屋に設けられたセンシング手段１からの情報により、単位時間ごとの平均在人率は、例えば図３のように変化する。このように各部屋における在人率を学習することにより、空調の必要／不要を把握することが可能となる。これらのパターンを毎日学習することで、曜日との相関が把握できる。
【００３０】
また個人の行動パターンの重ね合わせとして図３のような在人率予報を得るため、個人の行動に変更予定がある場合など（前述のスケジューラより）にも柔軟に予報を変更することが可能となる。
【００３１】
なお、本実施の形態１では、複数の部屋のそれぞれについて、部屋内に存在する人の在人率を予測する場合を説明するが、本発明はこれに限定されず、部屋内に存在する人の有無のみを予測しても良い。
【００３２】
また、空調換気最適運転予測部１１２は、個人行動パターン学習部１０８に記憶された個人行動パターン情報と、個人嗜好学習部１０７に記憶された空調嗜好情報とに基づき、部屋ごとに最適空調設定温度を決定する。
空調換気最適運転予測部１１２は、例えば、対象部屋に単位時間あたり存在する個人の嗜好する設定温度（個人嗜好学習部１０７より）の平均値を、最適空調設定温度として決定する。
【００３３】
コントローラ５は、空調換気最適運転予測部１１２が予測した在人率と最適空調設定温度とに基づき、環気装置３および空調装置２を制御する。
【００３４】
なお、最適空調設定温度は、本発明における「目標温度」に相当する。なお、以下の説明においては、最適空調設定温度を、設定温度と称する。
【００３５】
《空調環気制御》
コントローラ５は、センシング手段１が検出した温度と、部屋ごとに設定された設定温度との温度差、および空調換気最適運転予測部１１２の予測結果に基づき、部屋内の温度が設定温度に近づくように、環気装置３および空調装置２を制御する。
【００３６】
図４は、実施の形態１に係る空調換気システムの動作を示すフローチャートである。
以下、空調換気システムの動作を、図４を用いて説明する。
なお、図４の判定は、各部屋ごとに行い、その部屋と環気装置３が繋がる（上流側もしくは下流側）部屋との温度相関（高低、設定温度との差異など）により空調、環気の運転判定を行う。
なお、図４は冷房を例に説明しているが、暖房は温度高低の関係が逆転するのみで基本動作は同じであるので説明を省略する。以下、冷房の場合について説明する。
【００３７】
なお、図４における記号は、以下を示している。
Ｚ１：在人率予測値の在人判定閾値
Ｚ２：在人率予測値の不在判定閾値
Ｔｒ：現在室温
Ｔｒｓｅｔ：室温設定値
ＴｒｓｅｔＬ：低温室の設定温度
ＴｒｓｅｔＨ：高温室の設定温度
ＴｒＵ：環気上流側の室温
ＴｒＤｓｅｔ：環気下流側室の設定温度
ΣΔＴｒ：接続２室の設定温度からの偏差量絶対値の和
ΔＴｓｅｔ１：空調起動判定温度差１
ΔＴｓｅｔ２：環気起動判定温度差２
ΔＴｓｅｔ３：環気起動判定温度差３
ΔＴｓｅｔ４：環気起動判定温度差４
【００３８】
なお、Ｚ１は、本発明における「第１閾値」に相当する。
また、Ｚ２は、本発明における「第２閾値」に相当する。
また、ΔＴｓｅｔ１は、本発明における「第１温度判定値」に相当する。
また、ΔＴｓｅｔ２は、本発明における「第２温度判定値」に相当する。
また、ΔＴｓｅｔ３は、本発明における「第３温度判定値」に相当する。
また、ΔＴｓｅｔ４は、本発明における「第４温度判定値」に相当する。
【００３９】
［在人率および最適空調設定温度の予報］
Ｓｔｅｐ１において、空調換気最適運転予測部１１２は、前述のように各部屋での「在人率」と「最適空調設定温度」の予報を行う。これらは一定期間の日々の学習値に基づき、例えば１日に１回程度の頻度で、次回予報時刻までの予報を行う（例えば、深夜など、人の活動が最も少ない時間帯に予報を行う）。
【００４０】
学習期間を一定期間、例えば２週間などとすることで最新の状況を常に学習することが可能となり、生活パターンの変化に対応することが可能となる。
【００４１】
なお、予報結果と当日の個人スケジューラを照合し、齟齬がある場合はスケジューラを優先して予報結果を修正する。また、当日内でスケジューラの変更があった場合には、最新スケジュールに合せ予報を修正する。さらに、センシング手段１から得られる、現在の個人行動と照し合せ、齟齬がある場合には、現状に合せ予報を修正する。例えば、在室するはずの人が予想に反して外出した場合には、その個人の予定を削除する（戻った場合には計画を復帰させる）などである。
【００４２】
［在室予測空調運転（予冷／予暖）］
Ｓｔｅｐ２において、コントローラ５は、前述の「在人率」予報を用いて、在室が予想される部屋の空調を在室の少し前の時間、例えばＸ＝３０分前に開始する。
即ち、コントローラ５は、Ｘ分経過後における在人率の予測値がＺ１以上である部屋の、現在室温（Ｔｒ）と室温設定値（Ｔｒｓｅｔ）との温度差が、ΔＴｓｅｔ１以上の場合、Ｓｔｅｐ３へ移行し、当該部屋に設けられた空調装置２の運転を開始させ、または、空調能力を増加させる。
なお、Ｘ分は、本発明における「第１時間」に相当する。
【００４３】
具体的には、Ｘ分後の在人率の予測値が閾値Ｚ１（例えば１００％＝１人在室）以上で、かつ、対象室の室温が設定温度よりΔＴｓｅｔ１（例えば２℃）以上高い場合に、Ｓｔｅｐ３へ移行し、空調運転（予冷運転）を行う。もしくは、既に空調中で在人率の増加傾向が予測される場合には、空調能力を大きくする。
Ｓｔｅｐ３のあと、またはＳｔｅｐ２の条件を満たさない場合はＳｔｅｐ４へ進む。
【００４４】
なお、上記の説明では、Ｘ分後の在人率の予測値と閾値Ｚ１とを比較したが、本発明はこれに限定されず、Ｘ分後の人の有無の予測結果を用いても良い。
【００４５】
以上により、個人行動パターン学習結果と個人空調嗜好を反映させた空調予備運転が可能となり、人が帰宅した場合、または部屋を移動した場合でも、部屋の温度を少ないエネルギー量で（無駄な空調運転なく）、快適に調整することが可能となる。また、在人率の増加に対しても少ないエネルギー量で、温度変化を少なく快適性を保つことができる。
また、宅内空調蓄熱エネルギーの有効利用、不要個所への空調エネルギー投入防止を図り、省エネ空調が可能となる。
よって、快適性と省エネルギー性とを両立させることができる。
【００４６】
［在室予測環気運転］
Ｓｔｅｐ４において、コントローラ５は、前述の「在人率」予報を用いて、在室が予想される部屋の上流側の空調エネルギーを有効利用できる場合に、環気装置を駆動して上流室から冷風を導き、該当部屋の空調負荷を削減する。
即ち、コントローラ５は、Ｘ分後における在人率の予測値がＺ１以上の部屋である第１の部屋（上流側）の空調負荷が、第１の部屋に環気装置３を介して連通する部屋である第２の部屋（下流側）よりも大きい場合、Ｓｔｅｐ５へ移行し、第２の部屋内の空気を第１の部屋へ流入させるように、環気装置３を運転させる。
【００４７】
具体的には、Ｘ分後の在人率の予測値が閾値Ｚ１（例えば１００％＝１人在室）以上で、かつ、対象室の室温（Ｔｒ）が設定温度（Ｔｒｓｅｔ）より高く、かつ、上流側室の室温（ＴｒＵ）が対象室の室温（Ｔｒ）よりΔＴｓｅｔ２（例えば２℃）以上低い場合に、Ｓｔｅｐ５へ移行し、環気装置を駆動する。なお、環気装置の送風方向は、対象部屋へ空気が流入する方向である。
Ｓｔｅｐ４の条件を満たさない場合はＳｔｅｐ６へ進む。
【００４８】
なお、上記の説明では、Ｘ分後の在人率の予測値と閾値Ｚ１とを比較したが、本発明はこれに限定されず、Ｘ分後の人の有無の予測結果を用いても良い。
【００４９】
以上により、個人行動パターン学習結果と個人空調嗜好を反映させた環気予備運転が可能となり、人が帰宅した場合、または部屋を移動した場合でも、対象室の空調負荷を下げることにより、部屋の温度を少ないエネルギー量で（省エネルギー）、素早く快適温度に調整することが可能となる。
また、宅内各室での在室率と、最適空調状態（たとえば目標温度）を学習結果から予測し、空調装置２と部屋間の環気装置３を制御することにより、在室予測に応じて必要個所の宅内温度分布を均一化し、快適性向上、ヒートショック防止することができる。
【００５０】
［不在予測空調エネルギー利用運転］
Ｓｔｅｐ６において、コントローラ５は、前述の「在人率」予報を用いて、不在が予想される部屋の空調エネルギーを、環気装置３を駆動して対象室（在室が予想される部屋））へ導き、対象室の空調負荷を低減する（不要空調熱の有効利用）。
即ち、コントローラ５は、Ｘ分後における在人率の予測値がＺ２以下の部屋である第３の部屋（対象室の下流に位置する部屋）の空調負荷が、第３の部屋に環気装置３を介して連通する部屋である第４の部屋（対象室）よりも小さく、かつ、所定時間（第２経過時間）以内において第４の部屋内に人の存在が予測された場合、Ｓｔｅｐ７へ移行し、第３の部屋内の空気を第４の部屋へ流入させるように、環気装置３を運転させる。
【００５１】
具体的には、Ｘ分後の在人率の予測値が閾値Ｚ２（例えば２５％）以下で、かつ、対象室の下流に位置する部屋が、所定時間以内（例えば１時間以内）において在室もしくは在室予定で、かつ、下流室の設定温度（ＴｒＤｓｅｔ）が対象室の現在室温（Ｔｒ）よりΔＴｓｅｔ３（例えば２℃）以上高い場合に、Ｓｔｅｐ７へ移行し、環気装置を駆動する。なお、環気装置の送風方向は、対象室から下流室へ空気が流出する方向である。
Ｓｔｅｐ７のあと、またはＳｔｅｐ６の条件を満たさない場合はＳｔｅｐ８へ進む。
【００５２】
なお、上記の説明では、Ｘ分後の在人率の予測値と閾値Ｚ２とを比較したが、本発明はこれに限定されず、Ｘ分後の人の有無の予測結果を用いても良い。
【００５３】
以上により、個人行動パターン学習結果と個人空調嗜好を反映させた、不在が予想される部屋の不要空調熱の有効利用が可能となり、在室部屋の空調負荷を低減することによる省エネが可能となる。また、下流に位置する部屋が空調立ち上げ中の場合には、空調能力を高めることができるため、素早く快適温度に調整することが可能となる。
また、宅内各室での在室率と、最適空調状態（たとえば目標温度）を学習結果から予測し、空調装置２と部屋間の環気装置３を制御することにより、在室予測に応じて必要個所の宅内温度分布を均一化し、快適性向上、ヒートショック防止することができる。
【００５４】
［在室間負荷バランス運転］
Ｓｔｅｐ８では、コントローラ５は、Ｘ分後における在人率の予測値が閾値Ｚ１以上である２つの部屋が、環気装置３を介して連通する場合、Ｓｔｅｐ９へ移行し、２つの部屋内のうち、空調負荷が小さい部屋内の空気を、他方の部屋へ流入させるように、環気装置３を運転させる。
【００５５】
具体的には、環気装置３の給排気口４が接続されている２室において、両室ともにＸ分後の在人率の予測値が閾値Ｚ１（例えば１００％＝１人在室）以上で、かつ、片方の部屋（第５の部屋）の室温が設定温度（ＴｒｓｅｔＬ）より低温、かつ、他方の部屋（第６の部屋）の室温が設定温度（ＴｒｓｅｔＨ）より高温で、かつ、低温室である片方の部屋（第５の部屋）の設定温度の方が、高温室である他方の部屋（第６の部屋）の設定温度より低く（ＴｒｓｅｔＬ≦ＴｒｓｅｔＨ）、かつ、２室のそれぞれにおける、室温と設定温度との偏差量の絶対値の和（ΣΔＴｒ）が、ΔＴｓｅｔ４（例えば３℃）以上大きい場合に、Ｓｔｅｐ９へ移行し、環気装置を駆動する。なお、環気装置の送風方向は、低温室から高温室へ空気が流れる方向である。
Ｓｔｅｐ９のあと、またはＳｔｅｐ８の条件を満たさない場合、Ｓｔｅｐ１へ戻り上記の動作を繰り返す。
【００５６】
なお、上記の説明では、Ｘ分後の在人率の予測値と閾値Ｚ１とを比較したが、本発明はこれに限定されず、Ｘ分後の人の有無の予測結果を用いても良い。
【００５７】
以上により、個人行動パターン学習結果と個人空調嗜好を反映させた、在室が予想される部屋の不要空調熱（冷房の場合は冷やしすぎ）の有効利用が可能となり（省エネ）、同時に空調目標に達していない（冷房の場合は冷やし足りない）部屋への空調利用が可能となる。
また、宅内各室での在室率と、最適空調状態（たとえば目標温度）を学習結果から予測し、空調装置２と部屋間の環気装置３を制御することにより、在室予測に応じて必要個所の宅内温度分布を均一化し、快適性向上、ヒートショック防止することができる。
【符号の説明】
【００５８】
１  センシング手段、２  空調装置、３  環気装置、４  給排気口、５  コントローラ、１０１  温湿度センサ、１０２  風速センサ、１０３  照度センサ、１０４  人感センサ、１０５  通信手段、１０６  環境測定部、１０７  個人嗜好学習部、１０８  個人行動パターン学習部、１０９  入力手段、１１０  カレンダ、１１１  時計、１１２  空調換気最適運転予測部。
【図１】
2015170414.tif 000003
【図２】
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【図３】
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【図４】
2015170414.tif 000006
【手続補正書】
【提出日】平成28年8月1日(2016.8.1)
【手続補正１】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０００８
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０００８】
本発明に係る空調換気システムは、複数の部屋の間で空気を循環させる１つまたは複数の換気装置と、前記複数の部屋のうち少なくとも１つに設けられた１つまたは複数の空調装置と、前記複数の部屋のそれぞれに設けられ、前記部屋内に存在する人の個人を特定する身長及び体温の少なくとも何れかを検出する人感センサと、前記部屋内に存在する前記人の個人を特定する個人行動パターン情報として前記人感センサの検知情報が入力され、前記複数の部屋のそれぞれについて記憶する個人行動パターン学習部と、前記部屋内の設定温度を少なくとも含む空調嗜好情報が、複数の前記人のうちの個人を特定する情報とともに入力される入力手段と、前記複数の部屋のそれぞれについて、前記人感センサが検出した過去の検出結果に基づき、前記部屋内に存在する人の有無、または前記部屋内に存在する人の単位時間当たりの数である在人率を予測し、前記部屋ごとに、前記個人行動パターン情報が示す特定された個人の空調嗜好情報に基づいて目標温度を決定する予測手段と、前記予測手段が予測した前記部屋内に存在する人の有無または前記在人率と、前記予測手段が決定した目標温度と、に基づき、前記換気装置および前記空調装置を制御する制御装置と、を備えたものである。
【手続補正２】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の部屋の間で空気を循環させる１つまたは複数の換気装置と、
前記複数の部屋のうち少なくとも１つに設けられた１つまたは複数の空調装置と、
前記複数の部屋のそれぞれに設けられ、前記部屋内に存在する人の個人を特定する身長及び体温の少なくとも何れかを検出する人感センサと、
前記部屋内に存在する前記人の個人を特定する個人行動パターン情報として前記人感センサの検知情報が入力され、前記複数の部屋のそれぞれについて記憶する個人行動パターン学習部と、
前記部屋内の設定温度を少なくとも含む空調嗜好情報が、複数の前記人のうちの個人を特定する情報とともに入力される入力手段と、
前記複数の部屋のそれぞれについて、前記人感センサが検出した過去の検出結果に基づき、前記部屋内に存在する人の有無、または前記部屋内に存在する人の単位時間当たりの数である在人率を予測し、前記部屋ごとに、前記個人行動パターン情報が示す特定された個人の空調嗜好情報に基づいて目標温度を決定する予測手段と、
前記予測手段が予測した前記部屋内に存在する人の有無または前記在人率と、前記予測手段が決定した目標温度と、に基づき、前記換気装置および前記空調装置を制御する制御装置と、を備えた
空調換気システム。
【請求項２】
前記個人行動パターン学習部は、
前記個人行動パターン情報を、時刻、時間帯、日付、および曜日の少なくとも１つに応じて区分する
請求項１に記載の空調換気システム。
【請求項３】
前記個人行動パターン情報は、
前記人感センサが検知した前記人の身長及び体温の少なくとも何れかと、外観情報と、である
請求項１または２に記載の空調換気システム。
【請求項４】
前記個人行動パターン学習部は、
過去の一定期間における前記個人行動パターン情報を記憶する
請求項１〜３の何れか一項に記載の空調換気システム。
【請求項５】
前記個人行動パターン学習部は、
前記個人行動パターン情報を、時刻、時間帯、日付、または曜日の経過ごとに更新する
請求項１〜４の何れか一項に記載の空調換気システム。
【請求項６】
前記入力手段に入力された前記空調嗜好情報を、時刻、時間帯、日付、および曜日の少なくとも１つに応じて区分して、複数の前記人のそれぞれについて記憶する個人嗜好学習部、をさらに備えた
請求項１〜５の何れか一項に記載の空調換気システム。
【請求項７】
前記予測手段は、
前記個人行動パターン学習部に記憶された前記個人行動パターン情報に基づき、前記部屋内に存在する前記人の個人を予測し、
予測した前記個人の前記空調嗜好情報に基づき、前記目標温度を決定する
請求項６に記載の空調換気システム。
【請求項８】
前記複数の部屋のそれぞれに設けられ、前記部屋内の温度を検出する温度センサを、さらに備え、
前記制御装置は、
前記温度センサが検出した温度と前記部屋ごとに設定された目標温度との温度差、および前記予測手段の予測結果に基づき、前記部屋内の温度が前記目標温度に近づくように前記換気装置および前記空調装置を制御する
請求項１〜７の何れか一項に記載の空調換気システム。
【請求項９】
前記制御装置は、
第１時間経過後における前記在人率の予測値が第１閾値以上である前記部屋の、現在における前記温度差が第１温度判定値以上の場合、
当該部屋に設けられた前記空調装置の運転を開始させ、または、空調能力を増加させる
請求項８に記載の空調換気システム。
【請求項１０】
前記制御装置は、
第１時間経過後における前記在人率の予測値が第１閾値以上の前記部屋である第１の部屋の空調負荷が、前記第１の部屋に前記換気装置を介して連通する前記部屋である第２の部屋よりも大きい場合、
前記第２の部屋内の空気を前記第１の部屋へ流入させるように、前記換気装置を運転させる
請求項８または９に記載の空調換気システム。
【請求項１１】
前記制御装置は、
前記空調装置が冷房運転を行う場合において、
前記第１の部屋の温度が前記第２の部屋の温度よりも高く、前記第１の部屋の温度が前記目標温度より高く、かつ、
前記第１の部屋の温度と前記第２の部屋の温度との温度差が第２温度判定値以上である場合、
前記第２の部屋内の空気を前記第１の部屋へ流入させるように、前記換気装置を運転させ、
前記空調装置が暖房運転を行う場合において、
前記第１の部屋の温度が前記第２の部屋の温度よりも低く、前記第１の部屋の温度が前記目標温度より低く、かつ、
前記第１の部屋の温度と前記第２の部屋の温度との温度差が第２温度判定値以上である場合、
前記第２の部屋内の空気を前記第１の部屋へ流入させるように、前記換気装置を運転させる
請求項１０に記載の空調換気システム。
【請求項１２】
前記制御装置は、
第１時間経過後における前記在人率の予測値が第２閾値以下の前記部屋である第３の部屋の空調負荷が、前記第３の部屋に前記換気装置を介して連通する前記部屋である第４の部屋よりも小さく、かつ、
第２経過時間以内において前記第４の部屋内に前記人の存在が予測された場合、
前記第３の部屋内の空気を前記第４の部屋へ流入させるように、前記換気装置を運転させる
請求項８〜１１の何れか一項に記載の空調換気システム。
【請求項１３】
前記制御装置は、
前記空調装置が冷房運転を行う場合において、
前記第３の部屋の温度が前記第４の部屋の温度よりも低く、前記第４の部屋の温度が前記目標温度より高く、かつ、
前記第４の部屋の温度と前記目標温度との温度差が第３温度判定値以上である場合、
前記第３の部屋内の空気を前記第４の部屋へ流入させるように、前記換気装置を運転させ、
前記空調装置が暖房運転を行う場合において、
前記第３の部屋の温度が前記第４の部屋の温度よりも高く、前記第４の部屋の温度が前記目標温度より低く、かつ、
前記第４の部屋の温度と前記目標温度との温度差が第３温度判定値以上である場合、
前記第３の部屋内の空気を前記第４の部屋へ流入させるように、前記換気装置を運転させる
請求項１２に記載の空調換気システム。
【請求項１４】
前記制御装置は、
第１時間経過後における前記在人率の予測値が第１閾値以上である２つの前記部屋が、前記換気装置を介して連通する場合、
２つの前記部屋内のうち、空調負荷が小さい前記部屋内の空気を、他方の前記部屋へ流入させるように、前記換気装置を運転させる
請求項８〜１３の何れか一項に記載の空調換気システム。
【請求項１５】
前記制御装置は、
２つの前記部屋のうち、一方の前記部屋である第５の部屋の前記目標温度が、他方の前記部屋である第６の部屋の前記目標温度以下に設定され、
前記第５の部屋の温度が前記目標温度より低く、前記第６の部屋の温度が前記目標温度より高く、かつ、
前記第５の部屋の温度と前記目標温度との温度差の絶対値と、前記第６の部屋の温度と前記目標温度との温度差の絶対値との和が、第４温度判定値以上である場合、
前記空調装置が冷房運転を行う場合においては、前記第５の部屋内の空気を前記第６の部屋へ流入させるように、前記換気装置を運転させ、
前記空調装置が暖房運転を行う場合においては、前記第６の部屋内の空気を前記第５の部屋へ流入させるように、前記換気装置を運転させる
請求項１４に記載の空調換気システム。
【国際調査報告】
2015170414.tif 000007
2015170414.tif 000008
2015170414.tif 000009
2015170414.tif 000010