(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の開閉部を有する室において、少なくとも一つの開閉部を開閉させることで前記室内に発生する風の流れを利用した換気を行う自然換気支援システムであって、
前記室内の各位置の温度形成に対する熱源としての各開閉部の影響を示したＣＲＩ情報を、屋外の風向・風速および前記開閉部の開閉パターン毎の風の流れに対応づけて保有しているＣＲＩデータベースと、
屋外の風向・風速を検出する風向・風速センサと、
前記風向・風速センサで検出された屋外の風向・風速に対応するＣＲＩ情報を前記ＣＲＩデータベースから取得し、取得したＣＲＩ情報を用いて開閉パターン毎に自然換気後の前記室内の各位置の温度を予測する室内温度予測手段と、
前記室内温度予測手段によって予測された前記室内の各位置の温度を用いて、各開閉パターンでの前記室内の快適性に相関する指標の値を予測する快適性予測手段と、
前記快適性予測手段によって予測された快適性に相関する指標の値が、予め設定した範囲内の開閉パターンの中から少なくとも一つの開閉パターンを選定する開閉パターン選定手段と、
前記開閉パターン選定手段によって選定された開閉パターンに基づいて、前記開閉部を開閉させる制御または通知を行う開閉制御手段と、
を備えることを特徴とする自然換気支援システム。
【請求項２】
前記各開閉部を含む前記室内の各熱源の熱量を、ネットワークモデルを用いて算出する室内熱量算出手段をさらに備え、
前記室内温度予測手段は、
前記風向・風速センサで検出された屋外の風向・風速に対応するＣＲＩ情報を前記ＣＲＩデータベースから取得し、取得したＣＲＩ情報と前記室内熱量算出手段により算出された熱量とを用いて開閉パターン毎に自然換気後の前記室内の各位置の温度を予測する、
ことを特徴とする請求項１に記載の自然換気支援システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、自然換気支援システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
室内の温熱環境を改善するのに換気は有効な手段である。特に、自然換気は、室内外の温度差・風圧などによって室内の空気を自然に入れ替えるので、機械換気に比べて省エネルギー効果が期待できる。従来の自然換気支援は、自然換気が有効な外気条件の時に開口を自動制御するものや、在室者に自然換気が有効であることを提示することによって手動での開口操作を促すものであった（例えば、特許文献１，２参照）。自然換気が有効な外気条件であるか否かの判断は、例えば、室内外の温度をリアルタイムに測定することにより行われる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００３−２５４５７０号公報
【特許文献２】特開２０１４−２１９１２４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、従来の自然換気支援では、省エネ性の検討がされているものの、在室者が感じる快適性への配慮が不十分であった。この快適性は、温冷感と密接な関係にあることが知られている。温冷感は、温度・湿度・気流・放射温度・着衣量・代謝量により決定づけられ、代表的な指標としてＰＭＶ（予測平均温冷感指標）がある。特に、気流が温冷感に及ぼす影響は大きく、例えば、在室者は、室内温度が設定温度通りであっても、気流が強いと寒さを感じる場合がある。
そして、自然換気においては、外気条件によって一般の空調機よりも強い気流が室内に発生することもあるので、在室者は、居る位置によって寒さを感じる場合があった。その為、従来の自然換気支援は、快適性の面で課題が残っていた。
【０００５】
本発明は、前記問題に鑑みてなされたものであり、在室者が快適と感じる自然換気を実現することができる自然換気支援システムを提供することを課題とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
前記課題を解決するため、本発明に係る自然換気支援システムは、複数の開閉部を有する室において、少なくとも一つの開閉部を開閉させることで前記室内に発生する風の流れを利用した換気を行う自然換気支援システムである。この自然換気支援システムは、室内の各位置の温度形成に対する熱源としての各開閉部の影響を示したＣＲＩ情報を、屋外の風向・風速および前記開閉部の開閉パターン毎の風の流れに対応づけて保有しているＣＲＩデータベースと、屋外の風向・風速を検出する風向・風速センサとを備える。また、この自然換気支援システムは、室内温度予測手段と、快適性予測手段と、開閉パターン選定手段と、開閉制御手段とを備える。
【０００７】
室内温度予測手段は、風向・風速センサで検出された屋外の風向・風速に対応するＣＲＩ情報を前記ＣＲＩデータベースから取得し、取得したＣＲＩ情報を用いて開閉パターン毎に自然換気後の室内の各位置の温度を予測する。
快適性予測手段は、室内温度予測手段によって予測された前記室内の各位置の温度を用いて、各開閉パターンでの前記室内の快適性に相関する指標の値を予測する。
【０００８】
開閉パターン選定手段は、快適性予測手段によって予測された快適性に相関する指標の値が、予め設定した範囲内の開閉パターンの中から少なくとも一つの開閉パターンを選定する。
開閉制御手段は、開閉パターン選定手段によって選定された開閉パターンに基づいて、開閉部を開閉させる制御または通知を行う。
【０００９】
本発明に係る自然換気支援システムは、室における開閉部の開閉パターン毎の風の流れ（風速分布）に対応づけて、ＣＲＩ情報を予め保有する。そして、このＣＲＩ情報を用いて自然換気後における室内のＰＭＶ値の予測を行い、その予測に基づいて最適な開閉パターンを選定する。したがって、在室者が感じる快適性に大きく影響を与える気流を考慮した自然換気を行うことができる。つまり、在室者は、室内温度が設定温度通りであっても気流が強いと寒さを感じる場合があるが、本発明に係る自然換気支援システムでは、気流を含めた快適性を予測するので、居る位置によって気流による寒さを在室者が感じるような場合に自然換気は許可されない。
【００１０】
また、本発明に係る自然換気支援システムは、前記各開閉部を含む前記室内の各熱源の熱量を、ネットワークモデルを用いて算出する室内熱量算出手段をさらに備えるようにするのがよい。その場合、室内温度予測手段は、取得したＣＲＩ情報と室内熱量算出手段により算出された熱量とを用いて開閉パターン毎に自然換気後の室内の各位置の温度を予測する。
【００１１】
本発明に係る自然換気支援システムは、ＣＲＩ情報とネットワークモデルによるシミュレーション結果とを用いて、室内温度を算出する。したがって室内の温度分布が考慮でき、自然換気後の在室者周辺の温度予測がより正確になる。
【発明の効果】
【００１２】
本発明によれば、在室者が快適と感じる自然換気を実現することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１３】
【図１】本発明の実施形態に係る自然換気支援システムの概略構成図である。
【図２】支援対象となる室を説明するための図である。
【図３】開閉部の開閉パターンを説明するための図である。
【図４】開閉パターンにより室内に発生する風の流れを説明するための図であり、（ａ）は第９開閉パターンを示し、（ｂ）は第１０開閉パターンを示し、（ｃ）は第１１開閉パターンを示し、（ｄ）は第５開閉パターンを示す。
【図５】室内温熱環境形成寄与率（ＣＲＩ：Contribution Ratio of Indoor Climate）を説明するための図である。
【図６】ＣＲＩ＿ＤＢの構成例を示す図である。
【図７】本発明の実施形態に係る自然換気支援システムの制御を説明するための図である。
【図８】本発明の実施形態に係る自然換気支援システムを用いた自然換気方法を示したフローチャートの例示である。
【図９】最適な開閉パターンの選定方法を示したフローチャートの例示である。
【図１０】変形例に係る自然換気方法を示したフローチャートの例示である。
【発明を実施するための形態】
【００１４】
以下、本発明の実施をするための形態を、適宜図面を参照しながら詳細に説明する。
各図は、本発明を十分に理解できる程度に、概略的に示してあるに過ぎない。よって、本発明は、図示例のみに限定されるものではない。また、各図において、共通する構成要素や同様な構成要素については、同一の符号を付し、それらの重複する説明を省略する。
【００１５】
≪実施形態に係る自然換気支援システムの構成について≫
図１を参照（適宜、図２ないし図７を参照）して、実施形態に係る自然換気支援システムの構成について説明する。以下では、本発明に関連する機能の説明を行うことにし、特に関連しない機能については説明を省略する。自然換気支援システムＭは、自然換気を行う自然換気口の開閉を支援することによって、在室者にとって快適な室内環境を実現するものである。自然換気口の開閉は、自動または手動の何れで行われてもよい。自然換気支援システムＭは、主に、在室者が居る室１と、室１内の温熱環境を自然換気によって支援する自然換気支援装置２とを備えて構成されている。
【００１６】
＜室＞
室１は、外気の流入を防ぐように作られた閉じられた空間であり、ここでは、下面を床、上面を天井（屋根）、側面を複数の壁で覆われた空間を想定する。室１は、例えば、家屋やビルなどの建築物（建築物の一部である部屋も含む）であってよい。
室１は、在室者の座席Ｕと、複数の開閉部１０，・・・と、出力部２０と、温度センサＳ１と、湿度センサＳ２とを備えて構成されている。また、室１の屋外には、温度・湿度センサＴ１、風向・風速センサＴ２と、降雨センサＴ３とが設置されている。
【００１７】
座席Ｕは、室１内の温熱環境に基づく快適性を判断する基準点となるものである。座席Ｕは、室１内に複数の在室者が居ることを想定した場合に、座席Ｕは複数存在していてもよい。本実施形態では、図２に示すように、室１内に４つの座席Ｕ1，Ｕ2，Ｕ3，Ｕ4が存在している場合を想定して説明する。図２は、上部から観察した室１の状態を示すものである。
【００１８】
室１内（特に、座席Ｕ）の温熱環境の快適性を表す指標については特に限定されずに、例えば、予想平均温冷感指標（ＰＭＶ）、新標準有効温度（ＳＥＴ＊）などを用いることができる。これらの指標は、温熱６要素（温度・湿度・風速・放射温度・着衣量・代謝量）で決定づけられる。
【００１９】
開閉部１０は、自然換気口に設置される開閉可能な建具であり、開放されることによって自然換気が行われる。開閉部１０は、例えば、室１の壁に設置された可動型の窓である。開閉部１０を自動制御する場合に、開閉部１０は、自然換気支援装置２から開閉信号を受信する。この開閉信号は、開閉部１０の開放または閉鎖を制御するための情報である。開閉部１０の数は特に限定されるものではなく、少なくとも二つ以上であればよい。本実施形態では、図２に示すように、室１内を構成する各壁面に一つずつ合計４つの開閉部１０Ａ，１０Ｂ，１０Ｃ，１０Ｄが設置されている場合を想定して説明する。
【００２０】
出力部２０は、自然換気支援装置２からの指示を室１内の在室者に通知するためのものである。出力部２０は、例えば、ディスプレイやスピーカを備えるパソコンや携帯電話である。開閉部１０を手動で開閉する場合に、在室者は、出力部２０から出力される情報に基づいて開閉部１０を自身で開閉する。
【００２１】
温度センサＳ１は、室１内の温度を検出するためのものである。温度センサＳ１は、座席Ｕの近くに設置されるのが好ましい。座席Ｕが複数ある場合には、各座席Ｕに対応づけて複数の温度センサＳ１が設置されるのがよい。温度センサＳ１によって検出された室内温度（℃）は、例えば、通信回線を介して自然換気支援装置２に通知される。
湿度センサＳ２は、室１内の湿度を検出するためのものである。湿度センサＳ２は、座席Ｕの近くに設置されるのが好ましい。座席Ｕが複数ある場合には、各座席Ｕに対応づけて複数の湿度センサＳ２が設置されるのがよい。湿度センサＳ２によって検出された湿度（％）は、例えば、通信回線を介して自然換気支援装置２に通知される。
【００２２】
温度・湿度センサＴ１は、屋外の温度および湿度を検出するためのものである。温度・湿度センサＴ１によって検出された温度および湿度は、例えば、通信回線を介して自然換気支援装置２に通知される。
風向・風速センサＴ２は、屋外の風向および風速を検出するためのものである。風向・風速センサＴ２によって検出された風向（方位）および風速（m/s）は、例えば、通信回線を介して自然換気支援装置２に通知される。
降雨センサＴ３は、屋外の降雨状態を検出するためのものである。降雨センサＴ３によって検出された降雨状態（晴れ，雨など）は、例えば、通信回線を介して自然換気支援装置２に通知される。
【００２３】
＜自然換気支援装置＞
自然換気支援装置２は、在室者が快適と感じる室１内の温熱環境を自然換気によって支援するものである。自然換気支援装置２は、室１内の温度および湿度、また、屋外の温度、湿度、風向、風速および降雨状態を取得し、取得した情報から室１内の環境を改善するために役立つ開閉部１０の開閉パターンを予測する。そして、自然換気支援装置２は、例えば、最適な開閉パターンによって開閉部１０を制御する。以下、具体的な構成について説明する。
【００２４】
自然換気支援装置２は、記憶手段３０と、制御手段４０とを備えて構成されている。記憶手段３０は、例えば、ＲＡＭ（Random Access Memory）、ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）、フラッシュメモリ等の記憶媒体から構成される。制御手段４０は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）によるプログラム実行処理や、専用回路等により実現される。制御手段４０がプログラム実行処理により実現する場合、記憶手段３０には、制御手段４０の機能を実現するためのプログラムが格納される。
【００２５】
記憶手段３０は、室内風速分布ＤＢ３１と、ＣＲＩ＿ＤＢ３２と、建築情報ＤＢ３３と、ＰＭＶ値算出用ＤＢ３４とからなる。
室内風速分布ＤＢ３１は、開閉部１０の開閉パターン毎の室１内の風の流れを記憶するものであり、本実施形態では、屋外の風向・風速パターンおよび開閉部１０の開閉パターンの組み合わせに対応づけて室１内の風速分布を記憶する。組み合わせの合計数は、風向、風速パターン数および開閉パターン数を掛け合わせたものとなる。
【００２６】
例えば、屋外の風向を卓越風に基づいて第１卓越風向，第２卓越風向の２パターンと仮定し、屋外の風速を２ｍ，４ｍ，６ｍの３パターンと仮定する。また、開閉部１０の開閉パターンを自然換気の有効性に基づいて図３に示す１１パターンと仮定する。図３では、全ての開閉部１０Ａ，１０Ｂ，１０Ｃ，１０Ｄが閉じた開閉パターンおよび開閉部１０Ａ，１０Ｂ，１０Ｃ，１０Ｄの何れか一つのみが開いた開閉パターンを除いてある。前者は、室１内に空気の流れが発生しないためであり、後者は、空気の流れが発生する可能性はあるものの通風による自然換気を行うには有効でないためである。図３での「○」記号は開閉部１０の解放を表し、ドット模様は開閉部１０の閉鎖を表している。例えば、第１開閉パターンでは、開閉部１０Ａおよび開閉部１０Ｂが開放されており、開閉部１０Ｃおよび開閉部１０Ｄが閉鎖された状態を示す。
【００２７】
図４に開閉パターンにより室１内に発生する風の流れを説明する。
図４（ａ）は第９開閉パターンにおける風の流れを例示しており、第９開閉パターンでは、開閉部１０Ａ，開閉部１０Ｃおよび開閉部１０Ｄが開放され、開閉部１０Ｂが閉鎖される。この場合、屋外の風向にもよるが、例えば、開閉部１０Ｃから室１内に流入した外気が開閉部１０Ａ，１０Ｄから屋外に排出される。
図４（ｂ）は第１０開閉パターンにおける風の流れを例示しており、第１０開閉パターンでは、開閉部１０Ｂ，開閉部１０Ｃおよび開閉部１０Ｄが開放され、開閉部１０Ａが閉鎖される。この場合、屋外の風向にもよるが、例えば、開閉部１０Ｂ，１０Ｃから室１内に流入した外気が開閉部１０Ｄから屋外に排出される。
【００２８】
図４（ｃ）は第１１開閉パターンにおける風の流れを例示しており、第１１開閉パターンでは、全ての開閉部１０（開閉部１０Ａ，１０Ｂ，１０Ｃ，１０Ｄ）が開放される。この場合、屋外の風向にもよるが、例えば、開閉部１０Ｂから室１内に流入した外気が開閉部１０Ａから屋外に排出され、また、開閉部１０Ｃから室１内に流入した外気が開閉部１０Ｄから屋外に排出される。
図４（ｄ）は第５開閉パターンにおける風の流れを例示しており、第５開閉パターンでは、開閉部１０Ｂおよび開閉部１０Ｄが開放され、開閉部１０Ａおよび開閉部１０Ｃが閉鎖される。この場合、屋外の風向にもよるが、例えば、開閉部１０Ｂから室内に流入した外気が開閉部１０Ｄから屋外に排出される。
【００２９】
その結果、室内風速分布ＤＢ３１に記憶される室１内の風速分布の数は、風向として２パターン、風速として３パターン、開閉パターンとして１１パターンを掛け合わせた「２×３×１１＝６６パターン」になる。なお、この６６パターンの風速分布は、例えば、数値流体力学（ＣＦＤ：Computational Fluid Dynamics）解析によって予め計算しておく。
【００３０】
ＣＲＩ＿ＤＢ３２は、室１内に発生する風の流れに対応づけて、室１内の室内温熱環境形成寄与率（ＣＲＩ：Contribution Ratio of Indoor Climate）に関する情報（以下、「ＣＲＩ情報」と呼ぶ場合がある）を開閉部１０の開閉パターン毎に記憶する。ここで、ＣＲＩとは、室内の各熱源（例えば、照明や人体など）が室内各点の温度形成にどのように関与しているかを評価する指標である。
【００３１】
このＣＲＩについては、例えば、下記の二つの文献において解説されている。
・村上周三著、「ＣＦＤによる建築・都市の環境設計工学」、東京大学出版会、p.393-p.400、2000年9月
・松本隆志、加藤信介、笹本太郎、大森敏明、「ＣＲＩ（温熱環境形成寄与率）を用いたエネルギーシミュレーションへの空間分布情報の組込みに関する提案  空間分布を考慮したエネルギーシミュレーションに関する基礎的研究（その１）」、日本建築学会環境系論文集 第73巻 第626号p.445-p.450、2008年4月
【００３２】
このＣＲＩを用いれば、室内の温度分布を計算することが可能である。すなわち、室内の風速分布が変化しないと仮定できる範囲において、室内の温度の変化は、各発熱源から空気に与えられる熱量の変化に比例することになる（線形性）。これは、線形性の特徴である重ね合わせの原理により、任意の発熱源の発熱量増加（減少）に応じた室温上昇（低下）を算出できることを意味している。
【００３３】
例えば、図５に示すように、室内に発熱源Ａ、Ｂがある場合、次の式から任意の点Ｘの温度上昇ＴX[℃]を式（１）により求めることが出来る。
温度上昇ΔＴX＝ＣＲＩA-X×ΔθA-X＋ＣＲＩB-X×ΔθB-X    ・・・式（１）
ここで、式（１）を構成する各要素は、以下のものを表す。
ΔＴX：点Ｘの温度上昇
ＣＲＩA-X：発熱源Ａの点Ｘに対するＣＲＩ
ＣＲＩB-X：発熱源Ｂの点Ｘに対するＣＲＩ
ΔθA-X：発熱源Ａからの発生熱量による一様拡散温度上昇
ΔθB-X：発熱源Ｂからの発生熱量による一様拡散温度上昇
これによれば、例えば、任意の点Ｘに対する照明である発熱源Ａによる温度上昇が1.0℃であり、人体である発熱源Ｂによる温度上昇が0.5℃だった場合に、二つの発熱源Ａ，Ｂによる点Ｘの温度上昇は1.5℃となる。
【００３４】
本実施形態のＣＲＩ＿ＤＢ３２は、開閉部１０を外気からの冷熱が供給される冷熱源とみなし、各開閉部１０Ａ，開閉部１０Ｂ，開閉部１０Ｃおよび開閉部１０Ｄが室１内の在室者が居る位置（ここでは、座席Ｕ）の温度形成にどのように関与しているかを記憶する。本実施形態におけるＣＲＩ＿ＤＢ３２の構成を図６に示す。なお、図６では、記載の一部を省略してある。
【００３５】
図６に示すように、ＣＲＩ＿ＤＢ３２は、各座席Ｕ1，Ｕ2，Ｕ3，Ｕ4分のＣＲＩ情報で構成されている。そして、各ＣＲＩ情報は、屋外の風向・風速および開閉パターンの組み合わせ（６６パターン）に対応づけて、室１内の該当する座席Ｕの温度形成に対する各開閉部１０Ａ，１０Ｂ，１０Ｃ，１０Ｄの影響を示したＣＲＩi(jk-l)からなる。ここで、ｉは風向を示し、ｊは風速を示し、ｋは開閉部１０を示し、ｌは開閉パターンを示す。
【００３６】
例えば、風向が「第１卓越風向」、風速が「２ｍ／ｓ」、開閉パターンが「第１開閉パターン」における座席Ｕ1の温度形成に対して、開閉部１０Ａの関与はＣＲＩ１(2A-1)で表されている。同様に、開閉部１０Ｂの関与はＣＲＩ１(2B-1)で表され、開閉部１０Ｃの関与はＣＲＩ１(2C-1)で表され、開閉部１０Ｄの関与はＣＲＩ１(2D-1)で表されている。
ＣＲＩ＿ＤＢ３２は、例えば、ＣＦＤ（数値流体力学）解析を行って予め計算しておく。なお、ＣＲＩの解析パターンは、図６に示す６６パターンに限定されるものではない。解析パターンが多いほど、後記する最適な開閉パターンの予測精度は高くなる。
【００３７】
建築情報ＤＢ３３は、室１の構造や気象に関する情報（以下、建築情報と呼ぶ場合がある）を記憶する。建築情報は、例えば、年間の気象データ、壁，窓，屋根などの外皮構成（各材料とその厚さ）、照明発熱，人体発熱，機器発熱などの内部発熱量［Ｗ／ｍ2］、室容積［ｍ3］などからなる。
【００３８】
ＰＭＶ値算出用ＤＢ３４は、室１内のＰＭＶ値を算出するために必要な情報を記憶する。つまり、ＰＭＶは、温熱６要素（温度・湿度・風速・放射温度・着衣量・代謝量）で決定づけられることが知られているが、例えば、測定が困難なものや所定値としてよいものも存在し、ＰＭＶ値算出用ＤＢ３４は、これらの情報を記憶する。本実施形態では、放射温度を算出するために用いる座席Ｕの形態係数、着衣量および代謝量がＰＭＶ値算出用ＤＢ３４に記憶されることを想定する。
【００３９】
制御手段４０は、自然換気判定手段４１と、ＰＭＶ値算出手段４２と、ＰＭＶ値判定手段４３と、室内熱量算出手段４４と、室内温度予測手段４５と、ＰＭＶ値予測手段４６と、最適解選定手段４７と、開閉制御手段４８とからなる。
【００４０】
自然換気判定手段４１と、ＰＭＶ値算出手段４２と、ＰＭＶ値判定手段４３とは、現在の室１内の温熱環境から自然換気が必要であるか否かを判定するまでの処理を行う。室内熱量算出手段４４と、室内温度予測手段４５と、ＰＭＶ値予測手段４６と、最適解選定手段４７とは、自然換気が必要であると判定された場合に、開閉パターン変更後の室１内の温熱環境を予測し、その予測から最適な開閉パターンを選定するまでの処理を行う。開閉制御手段４８は、選定された最適な開閉パターンに基づいて開閉部１０を開閉する処理または開閉を在室者に促す処理を行う。
【００４１】
自然換気判定手段４１は、室１の自然換気を行ってよいか否かを判定するものである。自然換気判定手段４１は、例えば、自然換気の禁止条件に該当するか否かを判定するものであってよく、ここでの禁止条件とは、例えば、屋外が雨である場合や屋外の風速が規定値以上（強風）である場合である。自然換気判定手段４１には、屋外に設置された温度・湿度センサＴ１によって検出された温度や湿度、風向・風速センサＴ２によって検出された風向や風速、および降雨センサＴ３によって検出された降雨状態が入力され、自然換気判定手段４１はこれらの情報を用いて禁止条件に該当するか否かを判定する。
【００４２】
ＰＭＶ値算出手段４２は、自然換気を行う前である現時点での室１内の快適性を求めるものであり、ここでは、快適性の指標としてＰＭＶを用いる。ＰＭＶ（予測平均温冷感指標）は、温熱６要素（温度・湿度・風速・放射温度・着衣量・代謝量）で決定づけられ、ＰＭＶ値算出手段４２は、これらの情報を取得するか、または取得した情報から算出する。例えば、ＰＭＶ値算出手段４２は、温度センサＳ１によって検出された室１内の温度を取得し、また、湿度センサＳ２によって検出された室１内の湿度を取得する。また、ＰＭＶ値算出手段４２は、現時点における開閉部１０の開閉パターンに対応する風速分布を室内風速分布ＤＢ３１から取得する。また、ＰＭＶ値算出手段４２は、着衣量および代謝量をＰＭＶ値算出用ＤＢ３４から取得する。また、ＰＭＶ値算出手段４２は、室内熱量算出手段４４から室１内の壁面温度（窓・壁の表面温度）を取得すると共に、ＰＭＶ値算出用ＤＢ３４から形態係数を取得し、取得したこれらの情報を用いて室１の放射温度を算出する。例えば、室１内の壁面温度と形態係数との組み合わせで平均放射温度（ＭＲＴ：Mean Radiant Temperature）を算出するのがよい。
【００４３】
そして、ＰＭＶ値算出手段４２は、取得した温度・湿度・風速・着衣量・代謝量および算出した放射温度に基づいて、室１内の在室者が居る位置（ここでは、各座席Ｕ1，Ｕ2，Ｕ3，Ｕ4）のＰＭＶ値を算出する。本実施形態では、各座席Ｕ1，Ｕ2，Ｕ3，Ｕ4に対応して合計で４つのＰＭＶ値が算出される。例えば、図７の符号９０１で示すように、座席Ｕ1のＰＭＶ値として「1.0」を算出し、座席Ｕ2のＰＭＶ値として「0.5」を算出し、座席Ｕ3のＰＭＶ値として「0.3」を算出し、座席Ｕ4のＰＭＶ値として「0.0」を算出する。ＰＭＶ値算出手段４２は、算出した現時点での室１内のＰＭＶ値をＰＭＶ値判定手段４３に出力する。
【００４４】
ＰＭＶ値判定手段４３は、現時点における室１内の温熱環境が在室者にとって快適であるか否かを判定するものである。ここでのＰＭＶ値判定手段４３は、ＰＭＶ値算出手段４２から室１内のＰＭＶ値を取得する。そして、ＰＭＶ値判定手段４３は、例えば、取得したＰＭＶ値が予め設定した範囲内に含まれるか否かにより、室１内の温熱環境が在室者にとって快適であるか否かを判定する。ＰＭＶ値を判定する閾値は、例えば、ＩＳＯ（International Organization for Standardization）標準規格にならって「±0.5」でよい。閾値として「±0.5」を用いた場合、ＰＭＶ値判定手段４３は、取得したＰＭＶ値が「-0.5〜+0.5」以内であれば快適であると判定し、また、ＰＭＶ値がそれ以外であれば不快であると判定する。
【００４５】
なお、室１内に複数の座席Ｕがある場合においては、少なくとも何れか一つの座席ＵのＰＭＶ値が「-0.5〜+0.5」の範囲外であるときに、室１内の温熱環境が不快であると判定するのがよい。例えば、図７の符号９０１で示す場合のように、座席Ｕ2のＰＭＶ値「0.5」、座席Ｕ3のＰＭＶ値「0.3」、および座席Ｕ4のＰＭＶ値「0.0」が予め設定した範囲内に含まれていても、座席Ｕ1のＰＭＶ値「1.0」が予め設定した範囲外であれば、ＰＭＶ値判定手段４３は、室１内の温熱環境が不快であると判定する。
【００４６】
室内熱量算出手段４４は、室１内の各熱源（開閉部１０を含む）の熱量を算出するものである。本実施形態では、ネットワークモデルを用いて各熱源の熱量を算出することにする。ネットワークモデルは、複数の空間での熱等のやりとりをモデル化したもので、一つの室を一つの質点と仮定して、各室間の熱や空気の流れを表現するモデルのことである。つまり、ネットワークモデルでは、室内の分布を考慮せずに、空間内に放出された汚染質が一瞬にして空間全体に拡散し、均一に存在するような混合状態（瞬時一様拡散）を仮定する。ネットワークモデルの概念を図７の符号９０２に示す。ここでは一室だけを対象として示す。
【００４７】
室内熱量算出手段４４は、温度・湿度センサＴ１によって検出された温度や湿度、および風向・風速センサＴ２によって検出された風向や風速を取得する。また、室内熱量算出手段４４は、建築情報ＤＢ３３から建築情報を取得する。建築情報は、例えば、年間の気象データ、壁，窓，屋根などの外皮構成（各材料とその厚さ）、照明発熱，人体発熱，機器発熱などの内部発熱量［Ｗ／ｍ2］、室容積［ｍ3］などである。そして、室内熱量算出手段４４は、ネットワークモデルを用いて、開閉部１０の開閉パターン毎に室１内の熱情報を算出する。熱情報は、例えば、各壁・窓から室内へ入る貫流熱量、各壁面温度、各自然換気口からの吹出し温度・風速などである。なお、壁面温度（窓・壁の表面温度）は、ネットワークモデルを用いて算出されるので、室内の温度変動は分布を考慮することができないが、方位別の壁面、屋根等は、外気温度、日射受熱状況の違いに応じて表面温度が変化するので、それを反映した値になる。そして、室内熱量算出手段４４は、算出した熱情報を開閉パターンに対応づけて室内温度予測手段４５に出力する。
【００４８】
室内温度予測手段４５は、自然換気を行った後の室１内の温度を計算によって予測するものであり、データベースとして用意されたＣＲＩとネットワークモデルによるシミュレーション結果から計算することにより、現時点から１ステップ先の各座席Ｕ1，Ｕ2，Ｕ3，Ｕ4のＰＭＶ値を予測する。ＣＲＩとネットワークモデルによるシミュレーション結果からの計算については、例えば、上記の論文「ＣＲＩ（温熱環境形成寄与率）を用いたエネルギーシミュレーションへの空間分布情報の組込みに関する提案  空間分布を考慮したエネルギーシミュレーションに関する基礎的研究（その１）」に記載がある。
ここでは、開閉パターン毎に室１内の在室者が居る位置（各座席Ｕ1，Ｕ2，Ｕ3，Ｕ4）の温度を予測する。室内温度予測手段４５は、風向・風速センサＴ２によって検出された風向や風速を取得し、検出された風向や風速に対応するＣＲＩ情報をＣＲＩ＿ＤＢ３２から取得する。また、室内温度予測手段４５は、室内熱量算出手段４４からネットワークモデルを用いて算出された熱情報（壁面温度を含む）を取得する。
【００４９】
そして、室内温度予測手段４５は、取得したＣＲＩ情報および熱情報を用いて室１内の在室者が居る位置（ここでは、各座席Ｕ1，Ｕ2，Ｕ3，Ｕ4）の温度を予測する。室内温度予測手段４５によるこの計算は、例えば、熱情報から求められる一様拡散温度上昇を用いて「温度上昇ΔＴX＝ＣＲＩA-X×ΔθA-X＋ＣＲＩB-X×ΔθB-X・・・式（１）」により行われる。この計算では、任意の点Ｘの温度変動に対する各熱源の寄与率（ＣＲＩ）と熱源による室全体の一様拡散温度上昇とを掛け合わせることにより、熱源が寄与している割合に応じた温度上昇を算出する。そして、室内温度予測手段４５は、自然換気を行った後の室１内の各座席Ｕ1，Ｕ2，Ｕ3，Ｕ4の温度の予測値を開閉パターンに対応づけてＰＭＶ値予測手段４６に出力する。
【００５０】
ＰＭＶ値予測手段４６は、自然換気を行った後の室１内の快適性を計算によって予測するものであり、ここでは、快適性の指標としてＰＭＶ値算出手段４２と同様にＰＭＶを用いる。例えば、ＰＭＶ値予測手段４６は、室内温度予測手段４５から各開閉パターンにおける室１内の温度の予測値を取得する。また、ＰＭＶ値予測手段４６は、湿度センサＳ２によって検出された室１内の湿度を取得する。また、ＰＭＶ値予測手段４６は、開閉部１０の開閉パターンに対応する風速分布を室内風速分布ＤＢ３１から取得する。また、ＰＭＶ値予測手段４６は、着衣量および代謝量をＰＭＶ値算出用ＤＢ３４から取得する。また、ＰＭＶ値予測手段４６は、室内熱量算出手段４４から室１内の壁面温度（窓・壁の表面温度）を取得すると共に、ＰＭＶ値算出用ＤＢ３４から形態係数を取得し、取得したこれらの情報を用いて室１の放射温度を算出する。例えば、室１内の壁面温度と形態係数との組み合わせで平均放射温度（ＭＲＴ：Mean Radiant Temperature）を算出するのがよい。
【００５１】
そして、ＰＭＶ値予測手段４６は、取得した温度・湿度・風速・着衣量・代謝量および算出した放射温度に基づいて、室１内の在室者が居る位置（ここでは、各座席Ｕ1，Ｕ2，Ｕ3，Ｕ4）の自然換気後のＰＭＶ値を全ての開閉パターンについて算出する。本実施形態では、開閉パターン毎（合計で１１パターン）に、各座席Ｕ1，Ｕ2，Ｕ3，Ｕ4に対応して合計で４つのＰＭＶ値が算出される。ＰＭＶ値予測手段４６は、算出した自然換気後での室１内のＰＭＶ値の予測値を開閉パターンに対応づけて最適解選定手段４７に出力する。
【００５２】
例えば、ＰＭＶ値予測手段４６は、図７の符号９０３で示すように、第９開閉パターンの予測として、座席Ｕ1のＰＭＶ値「0.5」を算出し、座席Ｕ2のＰＭＶ値「0.4」を算出し、座席Ｕ3のＰＭＶ値「0.3」を算出し、座席Ｕ4のＰＭＶ値「0.0」を算出する。
また、ＰＭＶ値予測手段４６は、図７の符号９０４で示すように、第１０開閉パターンの予測として、座席Ｕ1のＰＭＶ値「0.5」を算出し、座席Ｕ2のＰＭＶ値「0.3」を算出し、座席Ｕ3のＰＭＶ値「0.3」を算出し、座席Ｕ4のＰＭＶ値「-0.7」を算出する。
【００５３】
また、ＰＭＶ値予測手段４６は、図７の符号９０５で示すように、第１１開閉パターンの予測として、座席Ｕ1のＰＭＶ値「0.4」を算出し、座席Ｕ2のＰＭＶ値「0.2」を算出し、座席Ｕ3のＰＭＶ値「0.1」を算出し、座席Ｕ4のＰＭＶ値「-0.2」を算出する。
また、ＰＭＶ値予測手段４６は、図７の符号９０６で示すように、第５開閉パターンの予測として、座席Ｕ1のＰＭＶ値「0.4」を算出し、座席Ｕ2のＰＭＶ値「0.6」を算出し、座席Ｕ3のＰＭＶ値「0.3」を算出し、座席Ｕ4のＰＭＶ値「0.0」を算出する。
【００５４】
最適解選定手段４７は、自然換気後での室１内のＰＭＶ値の予測から最適な開閉パターンを選定するものである。本実施形態での最適解選定手段４７は、ＰＭＶ値予測手段４６から開閉パターンに対応づけられた自然換気後における室１内のＰＭＶ値の予測値を取得する。そして、最適解選定手段４７は、例えば、取得したＰＭＶ値の予測値や開閉部１０を開閉する作業量などに基づいて、最適な開閉パターンを選定する。最適解選定手段４７は、選定した最適な開閉パターンを開閉制御手段４８に通知する。
【００５５】
例えば、図７の符号９０４に示す第１０開閉パターンおよび符号９０６に示す第５開閉パターンについては、「-0.5〜+0.5」の範囲内でないＰＭＶ値が存在するので、最適解選定手段４７は、これらの開閉パターンを最適な開閉パターンとして選定しない。
また、図７の符号９０３に示す第９開閉パターンおよび符号９０５に示す第１１開閉パターンについては、全てのＰＭＶ値が「-0.5〜+0.5」の範囲内であるので、これらの開閉パターンは、最適な開閉パターンの候補になり得る。しかし、符号９０３に示す第９開閉パターンに移行するための作業量（開閉部１０Ａの解放）に対して、符号９０５に示す第１１開閉パターンに移行するための作業量（開閉部１０Ａ，１０Ｂの解放）が多い。その為、最適解選定手段４７は、第１１開閉パターンを最適な開閉パターンとして選定せずに、第９開閉パターンを最適な開閉パターンとして選定する。
【００５６】
開閉制御手段４８は、開閉部１０を開閉させる制御を直接的または間接的に行うものである。本実施形態での開閉制御手段４８は、最適解選定手段４７から最適な開閉パターンを取得する。そして、開閉制御手段４８は、例えば、自動制御によって開閉部１０の開閉を行う場合に、最適な開閉パターンにするための開閉信号を開閉部１０に送信する。また、開閉制御手段４８は、例えば、手動制御によって開閉部１０の開閉を行う場合に、最適な開閉パターンにするための開閉指示を出力部２０を介して在室者に通知する。これによって、室１の開閉部１０の開閉パターンは、最適なものとなる。
【００５７】
≪実施形態に係る自然換気支援システムを用いた自然換気方法≫
次に、図８を参照（適宜、図１を参照）して、自然換気支援システムＭを用いた自然換気方法について説明する。図８は、実施形態に係る自然換気支援システムＭを用いた自然換気方法を示したフローチャートの例示である。なお、図８に示す自然換気支援制御を開始するタイミングは、様々なものが想定され、例えば、室１への入室を検知したときなどでよい。また、この処理の終了は、自然換気支援制御の開始に対応するものであってよく、例えば、室１からの退室を検知したときなどでよい。
【００５８】
最初に、自然換気判定手段４１は、自然換気の禁止条件に適合するか否かを判定する（ステップＳ１）。自然換気の禁止条件に適合する場合（ステップＳ１で“Ｙｅｓ”）に、制御手段４０は自然換気を中止し（ステップＳ２）、空調をＯＮする。一方、自然換気の禁止条件に適合しない場合（ステップＳ１で“Ｎｏ”）に、ＰＭＶ値算出手段４２は、室１内の座席Ｕにおける現在のＰＭＶ値を算出する（ステップＳ３）。なお、室１内に複数の座席Ｕがある場合には、全ての座席位置にてＰＭＶ値を算出する。
【００５９】
続いて、ＰＭＶ値判定手段４３は、予め設定された範囲内（ここでは、-0.5〜+0.5）にステップＳ３で算出したＰＭＶ値が含まれるか否かを判定する（ステップＳ４）。範囲内に含まれると判定されない場合（ステップＳ４で“Ｎｏ”）に、制御手段４０は、室１内の温熱環境を改善するために、開閉部１０の最適な開閉パターンを予測する（ステップＳ５）。このステップＳ５の処理の詳細については、フローチャートを別途示して説明を行う。一方、範囲内に含まれると判定された場合（ステップＳ４で“Ｙｅｓ”）に、制御手段４０は、現状の開閉パターンを維持する（ステップＳ６）。
【００６０】
ステップＳ５またはステップＳ６に続いて、開閉制御手段４８は、空調をＯＦＦすると共に自然換気を実施する（ステップＳ７）。具体的には、ステップＳ５に続いて、開閉制御手段４８は、ステップＳ５で予測した最適な開閉パターンにするための開閉信号を開閉部１０に送信するか、または出力部２０に開閉指示を送信する。これによって、室１内の開閉部１０は、自動または手動によって最適な開閉パターンとなり、最適な開閉パターンでの自然換気が開始される。一方、ステップＳ６に続いて、開閉制御手段４８は、現状の開閉パターンからの変更を行わずに、現状の開閉パターンでの自然換気を引き続き実施する。
【００６１】
続いて、制御手段４０は、前回の開閉部１０の制御から所定時間を経過したか否かを判定する（ステップＳ８）。制御手段４０は、所定時間を経過するまでこの判定を繰り返し行い（ステップＳ８で“Ｎｏ”）、所定時間を経過した場合（ステップＳ８で“Ｙｅｓ”）に、処理をステップＳ１に戻す。
【００６２】
次に、図９（適宜、図１を参照）を参照して、最適な開閉パターンの予測（図８のステップＳ５の処理）について説明する。図９は、実施形態に係る自然換気支援システムＭを用いた自然換気方法における最適な開閉パターンの選定方法を示したフローチャートの例示である。最初に、室内熱量算出手段４４は、ネットワークモデルを用いた計算によって、開閉部１０を含む各熱源の熱量を算出する（ステップＳ１１）。
【００６３】
続いて、室内温度予測手段４５は、屋外の風向・風速に対応するＣＲＩ情報をＣＲＩ＿ＤＢ３２から抽出する（ステップＳ１２）。ステップＳ１２で抽出されるＣＲＩ情報は、例えば、屋外の風向・風速に対応する全ての開閉パターンの中から一つの開閉パターンが抽出される。そして、室内温度予測手段４５は、抽出したＣＲＩ情報およびステップＳ１１で算出した各熱源の発熱量などを用いて、室１内の対象点（各座席Ｕ）の温度を予測する（ステップＳ１３）。
【００６４】
続いて、ＰＭＶ値予測手段４６は、温熱６要素（温度・湿度・風速・放射温度・着衣量・代謝量）を用いて室１内の対象点（各座席）のＰＭＶ値を予測する（ステップＳ１４）。そして、制御手段４０は、全ての開閉パターンでＰＭＶ値の予測を行ったか否かを判定する（ステップＳ１５）。全ての開閉パターンでＰＭＶ値の予測を行っていない場合（ステップＳ１５で“Ｎｏ”）に、制御手段４０は、処理をステップＳ１２に戻す。一方、全ての開閉パターンでＰＭＶ値の予測を行った場合（ステップＳ１５で“Ｙｅｓ”）に、制御手段４０は、処理をステップＳ１６に進め、最適解選定手段４７は、全ての開閉パターンの中から最適な開閉パターンを選定する（ステップＳ１６）。
【００６５】
以上のように、実施形態に係る自然換気支援システムＭは、室１における開閉部１０の開閉パターン毎の風の流れ（風速分布）に対応づけて、ＣＲＩ情報を予め保有する。そして、このＣＲＩ情報を用いて自然換気後における室１内のＰＭＶ値の予測を行い、その予測に基づいて最適な開閉パターンを選定する。したがって、在室者が感じる快適性に大きく影響を与える気流を考慮した自然換気を行うことができる。つまり、在室者は、室内温度が設定温度通りであっても気流が強いと寒さを感じる場合があるが、本実施形態では、気流を含めた快適性を予測するので、在室者は、座席位置によって寒さを感じることもない。
【００６６】
また、自然換気支援システムＭは、自然換気後のＰＭＶ値として予測した値が予め設定した範囲内（例えば、「-0.5〜+0.5」）である場合に、開閉部１０を開閉する作業量が最も少ない開閉パターンを最適な開閉パターンとして選定する。したがって、手動開閉の場合であっても在室者の負担が少ないので、在室者による積極的な自然換気利用が期待できる。
【００６７】
［変形例］
以上、本発明の実施形態について説明したが、本発明はこれに限定されるものではなく、特許請求の範囲の趣旨を変えない範囲で実施することができる。実施形態の変形例を以下に示す。
【００６８】
実施形態では、図８で説明したように、自然換気を実施する場合には空調をＯＦＦしていた（ステップＳ７参照）。しかしながら、自然換気を実施する場合にも空調をＯＮし続けるようにしてもよい。この場合、図１０に示すように、自然換気の禁止条件に該当しない場合（ステップＳ１で“Ｎｏ”）に、空調負荷削減可能性があるか否かを判定し（ステップＳ９）、空調負荷削減可能性がある場合に室１内の座席Ｕにおける現在のＰＭＶ値を算出するようにするのがよい。空調負荷削減可能性があるか否かは、例えば、外気エンタルピが室内エンタルピ以下である場合にステップＳ９で“Ｙｅｓ”と判定し、外気エンタルピが室内エンタルピよりも大きい場合にステップＳ９で“Ｎｏ”と判定する。
なお、この場合におけるＣＲＩ＿ＤＢ３２に格納するＣＲＩ情報は、空調の気流（例えば、「強」、「弱」）、屋外の風向・風速および開閉パターンの組み合わせに対応づけるようにするのがよい。
【００６９】
また、実施形態では、開閉部１０の状態として「開放」および「閉鎖」の二つの状態を示したが、開閉部１０の状態は、三つ以上の段階（例えば、「開放」，「半開放」，「閉鎖」等）を含んでもよい。その場合、開閉パターンは、これらの段階の組み合わせで構成されるようにする。
【符号の説明】
【００７０】
１      室
２      自然換気支援装置
１０，１０Ａ，１０Ｂ，１０Ｃ，１０Ｄ  開閉部
２０    出力部
３１    室内風速分布ＤＢ
３２    ＣＲＩ＿ＤＢ
３３    建築情報ＤＢ
３４    ＰＭＶ値算出用ＤＢ
４１    自然換気判定手段
４２    ＰＭＶ値算出手段
４３    ＰＭＶ値判定手段
４４    室内熱量算出手段
４５    室内温度予測手段
４６    ＰＭＶ値予測手段（快適性予測手段）
４７    最適解選定手段（開閉パターン選定手段）
４８    開閉制御手段
Ｍ      自然換気支援システム
【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】
0006653176.tif 000008
【図８】
0006653176.tif 000009
【図９】
0006653176.tif 000010
【図１０】
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