(57)【要約】【課題】  任意の空気調和機の使用条件に対し、正確かつ迅速な消費エネルギー予測値を提示することができる空気調和機の消費エネルギー予測装置等を提供する。【解決手段】  太陽輻射量、伝導熱量、隙間面積という３つの指標をそれぞれ変化させた場合の空調機消費エネルギーを教師データとして用意し、前記３指標を用いて空調機消費エネルギーについて補間計算を行い、消費エネルギー補間情報を空調機消費エネルギー補間情報格納部３５に格納しておく。空調機消費エネルギー計算部３０は、使用条件入力部１０に入力された実使用条件に基づき、空調機負荷要因計算部２０が計算した前記３要因と、空調機消費エネルギー補間情報格納部３５の消費エネルギー補間情報とを用いて空調機消費エネルギーを計算する。【選択図】  図２
2005009852.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
部屋に設置された空気調和機によって消費されるエネルギー量を予測する消費エネルギー予測装置であって、
ユーザから前記空気調和機を使用する際の使用条件を受け付ける使用条件受付手段と、
前記受け付けた使用条件に基づいて、前記部屋に流入する日射量に関する第１要因と、前記部屋と前記部屋外との温度差による伝導熱量に関する第２要因と、前記部屋と前記部屋外との自然換気に関する第３要因とを計算する要因計算手段と、
算出された前記３つの要因に基づいて、前記空気調和機の消費エネルギー量を計算する消費量計算手段と
を備えることを特徴とする消費エネルギー予測装置。
【請求項２】
前記消費エネルギー予測装置は、さらに、
前記算出された３つの要因に基づいて熱負荷を算出する熱負荷算出手段を備え、
前記消費量計算手段は、
算出された前記熱負荷に基づいて、前記消費エネルギー量を計算する
ことを特徴とする請求項１記載の消費エネルギー予測装置。
【請求項３】
前記消費エネルギー予測装置は、さらに、
予め特定されている前記使用条件とこれに対応する消費エネルギー量とに基づいて補間関数を生成する補間関数生成手段を備え、
前記消費量計算手段は、
算出された前記３つの要因を前記補間関数に代入することによって、前記消費エネルギーを計算する
ことを特徴とする請求項１又は２記載の消費エネルギー予測装置。
【請求項４】
前記補間関数生成手段は、
前記使用条件とこれに対応する消費エネルギー量とを教師データとし、ニューラルネットワークを利用して前記補間関数を生成する
ことを特徴とする請求項３記載の消費エネルギー予測装置。
【請求項５】
部屋に設置された空気調和機によって消費されるエネルギー量を予測するための消費エネルギー予測方法であって、
ユーザから前記空気調和機を使用する際の使用条件を受け付ける使用条件受付ステップと、
前記受け付けた使用条件に基づいて、前記部屋に流入する日射量に関する第１要因と、前記部屋と前記部屋外との温度差による伝導熱量に関する第２要因と、前記部屋と前記部屋外との自然換気に関する第３要因とを計算する要因計算ステップと、
算出された前記３つの要因に基づいて、前記空気調和機の消費エネルギー量を計算する消費量計算ステップと
を含むことを特徴とする消費エネルギー予測方法。
【請求項６】
部屋に設置された空気調和機によって消費されるエネルギー量を予測する消費エネルギー予測装置のためのプログラムであって、
ユーザから前記空気調和機を使用する際の使用条件を受け付ける使用条件受付ステップと、
前記受け付けた使用条件に基づいて、前記部屋に流入する日射量に関する第１要因と、前記部屋と前記部屋外との温度差による伝導熱量に関する第２要因と、前記部屋と前記部屋外との自然換気に関する第３要因とを計算する要因計算ステップと、
算出された前記３つの要因に基づいて、前記空気調和機の消費エネルギー量を計算する消費量計算ステップと
をコンピュータに実行させる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】
本発明は、空気調和機などの消費エネルギーや空調負荷を予測する装置およびその方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
一般に、住宅に空気調和機を導入しようとするユーザは、空気調和機のイニシャルコスト（購入コスト）と共に、ランニングコスト（電気代）についても高い関心を持つ場合が多い。この場合、メーカ側などがユーザにランニングコストに関する情報を提供する方法として、大きく２つの方法がある。
【０００３】
第１の方法は、空気調和機の成績係数（ＣＯＰ：Coefficient Of Performance）を用いて、大まかなランニングコストを算出する方法である。第２の方法は、シミュレーションソフトを利用し、住宅の間取りなどユーザの実際の使用条件に基づいてランニングコストを予測する方法である（例えば、非特許文献１参照）。
【０００４】
図１４は、上記第２の方法における消費エネルギー予測装置１５０の機能構成を示すブロック図である。図１４に示されるように、消費エネルギー予測装置１５０は、ユーザから空気調和機についての実際の使用条件の入力を受け付ける使用条件入力部１００、熱流体解析などに基づいたエネルギーシミュレーションを行って空気調和機の消費エネルギー量を算出する空調機消費エネルギー計算部１３０及び上記空調機消費エネルギー計算部１３０によって算出された消費エネルギー量に関する情報をユーザに提示する空調機消費エネルギー表示部１４０を備える。さらに、使用条件入力部１００は、都市情報入力部１０１、生活パターン情報入力部１０２、窓情報入力部１０３、日射遮蔽情報入力部１０４、躯体部材情報入力部１０５及び気密情報入力部１０６を備える。
【０００５】
都市情報入力部１０１は、空気調和機を設置する住居が属する都市に関する情報を受け付ける。生活パターン情報入力部１０２は、空気調和機を利用するユーザの生活パターンに関する情報を受け付ける。窓情報入力部１０３は、上記住居の窓の大きさや窓が面する方位に関する情報を受け付ける。日射遮蔽情報入力部１０４は、日射を遮るものを窓に取り付けた場合、その日射遮蔽能力に関する情報を受け付ける。躯体部材情報入力部１０５は、上記住居の壁、窓、床または天井と外気との温度差により流出または流入する熱の多寡を表す指標に関する情報を受け付ける。気密情報入力部１０６は、住宅の気密性能に関する情報を受け付ける。
【０００６】
上記消費エネルギー予測装置１５０の空調機消費エネルギー計算部１３０は、使用条件入力部１００においてユーザから都市に関する情報や生活パターンに関する情報を受け付けると、シミュレーションプログラムを実行し、消費エネルギー量算出する。そして、算出された消費エネルギー量は、空調機消費エネルギー表示部１４０に表示される。
【非特許文献１】「空気調和衛生工学会学術講演会論文集、pp1149-1152（1990）」
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
しかしながら、上記第１の方法では、住宅の間取り、住宅の種々の性能（例えば、断熱性能、気密性能など）、立地条件、生活パターンなど実際の使用条件が考慮されていないため、空気調和機同士の消費エネルギー量の多寡を比較することは可能なものの、ユーザが空気調和機を実際に使用した場合のランニングコストを正確に予測することはできないという問題がある。
【０００８】
また、上記第２の方法は、シミュレーション計算に現在の高性能な電子計算機でも膨大な計算時間を要し（数十秒〜数分）、空気調和機の機種変更などユーザの細かな仕様変更に迅速に対応することができず、使い勝手が悪いという問題がある。
【０００９】
そこで、本発明は、上記課題に鑑みてなされたものであり、任意の空気調和機の使用条件に対し、正確かつ迅速な消費エネルギー予測値を提示することができる空気調和機の消費エネルギー予測装置等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】
【００１０】
上記目的を達成するために、本発明に係る消費エネルギー予測装置は、部屋に設置された空気調和機によって消費されるエネルギー量を予測する消費エネルギー予測装置であって、ユーザから前記空気調和機を使用する際の使用条件を受け付ける使用条件受付手段と、前記受け付けた使用条件に基づいて、前記部屋に流入する日射量に関する第１要因と、前記部屋と前記部屋外との温度差による伝導熱量に関する第２要因と、前記部屋と前記部屋外との自然換気に関する第３要因とを計算する要因計算手段と、算出された前記３つの要因に基づいて、前記空気調和機の消費エネルギー量を計算する消費量計算手段とを備える。
【００１１】
これにより、太陽輻射量、伝導熱量、隙間面積という空気調和機の消費エネルギー量に大きな影響を与える要因に基づいて消費エネルギー量を計算するので、正確かつ迅速に消費エネルギー量の予測値を提示することが可能となる。
【００１２】
なお、上記目的を達成するために、本発明は、上記消費エネルギー予測装置の特徴的な構成手段をステップとする消費エネルギー予測方法として実現したり、それらのステップを全て含むプログラムとして実現することもできる。そして、そのプログラムは、消費エネルギー予測装置が備えるＲＯＭ等に格納しておくだけでなく、ＣＤ−ＲＯＭ等の記録媒体や通信ネットワーク等の伝送媒体を介して流通させることもできる。
【発明の効果】
【００１３】
以上のように、本発明に係る消費エネルギー予測装置は、ユーザから受け付けた情報に基づいて太陽輻射量、伝導熱量、隙間面積という空気調和機の消費エネルギー量に大きな影響を与える３つの要因を特定し、ニューラルネットワークなどのデータ補間手法を利用して空気調和機の消費エネルギー量を計算するので、任意の空気調和機の使用条件に対し、正確かつ迅速な消費エネルギー予測値を提示することが可能となる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１４】
以下、本発明に係る実施の形態について、図面を用いながら詳細に説明する。
（実施の形態１）
図１は、本実施の形態に係る消費エネルギー予測装置５０の機能の概要を示す図である。図１に示されるように、本消費エネルギー予測装置５０は、空気調和機（「空調機」ともいう。）１を設置する部屋（もしくは住宅）の空調上の性能（保温効果、防熱効果等）や間取り、その住宅の所在地や家族構成等に関する条件と、予めニューラルネットワーク等の手法を用いて算出された補間関数等とに基づいて、迅速かつ正確に、設置候補となっている各種空気調和機における消費エネルギー量（「消費電力量」ともいう。）を予測する装置である。
【００１５】
図２は、本実施の形態における消費エネルギー予測装置５０の機能構成を示すブロック図である。この消費エネルギー予測装置５０は、ユーザから、消費エネルギー量の予測対象である空気調和機１における実際の使用条件の入力を受け付ける使用条件入力部１０、使用条件入力部１０を介して受け付けられた実際の使用条件から空気調和機１の消費エネルギー量の増減に影響を及ぼす要因（「指標」ともいう。）を計算する空調機負荷要因計算部２０、国内の代表的な都市名に対応付けられた日射情報を格納する日射情報格納部２５、ニューラルネットワークなどの手法を用いて算出された補間関数等を用いて空気調和機１の消費エネルギー量の計算を行う空調機消費エネルギー計算部３０、空調機消費エネルギー計算部３０における計算に利用する消費エネルギー補間情報を格納する空調機消費エネルギー補間情報格納部３５、及び空調機消費エネルギー計算部３０において計算された消費エネルギー量に関する情報を表示する空調機消費エネルギー表示部４０を備える。
【００１６】
さらに、使用条件入力部１０は、都市情報入力部１１、生活パターン情報入力部１２、窓情報入力部１３、日射遮蔽情報入力部１４、躯体部材情報入力部１５及び気密情報入力部１６を備える。
【００１７】
都市情報入力部１１は、ユーザから、空気調和機１を設置する住宅が所在する都市名等（例えば、東京、大阪、札幌など）を受け付け、日射情報格納部２５及び空調機消費エネルギー補間情報格納部３５に通知する。この都市名等は、国内において気候状況が似ている地域の代表的な都市名を複数登録しておくのが望ましい。
【００１８】
生活パターン情報入力部１２は、空気調和機１の利用者の生活パターンに関する情報を受け付ける。生活パターンに関する情報としては、家族の人数の他、２４時間空調の可否や在不在制御の可否など、空気調和機の制御に関する情報が該当する。
【００１９】
窓情報入力部１３、日射遮蔽情報入力部１４、躯体部材情報入力部１５及び気密情報入力部１６は、ユーザから、空気調和機１を設置する部屋（もしくはその住宅）の仕様や熱負荷に対する性能など、空気調和に関連する情報を受け付ける。
【００２０】
窓情報入力部１３は、窓の大きさや窓がどの方角に面しているかなど、窓に関する情報を受け付ける。日射遮蔽情報入力部１４は、カーテン、ブラインド又は障子など、日射を遮るものを窓に取り付けた場合、その日射遮蔽能力に関する情報を受け付ける。この場合、窓毎に日射遮蔽情報を変えられるようにしておいてもよい。躯体部材情報入力部１５は、壁、窓、床又は天井などの部位と外気との温度差により熱の流出入の多寡を表す指標（「要因」ともいう。）を受け付ける。この指標としては、各部位の熱伝導率が望ましい。気密情報入力部１６は、住宅の気密性能に関する情報を受け付ける。気密性能に関する情報としては、相当隙間面積（即ち、単位延べ床面積あたりの隙間面積）が望ましい。
【００２１】
日射情報格納部２５は、都市毎の日射量に関する情報（例えば、１日当たり単位面積当たりの各方角（東西南北）毎の窓から侵入する日射量）が格納されている。この情報は、実測値でも理論値でもどちらでもよい。
【００２２】
次に、本発明において特徴的な機能構成である空調機負荷要因計算部２０について説明する。空調機負荷要因計算部２０は、図２に示されるように、太陽輻射量計算部２１、伝導熱量計算部２２及び隙間面積計算部２３を備える。
【００２３】
太陽輻射量計算部２１は、空気調和機１を設置した部屋（もしくは住宅）に侵入する太陽輻射熱の影響の程度を表す指標（以下「太陽輻射量指標」という。）を計算する。この指標を計算する際には、日射情報格納部２５に格納されている、上記都市情報入力部１１において入力された都市名などに対応する日射量に関する情報を用いる。この場合、
太陽輻射量指標
＝Σ（窓面積×日射遮蔽係数
×窓が面する方角における直達日射量／日・単位面積）      (１)
と定義する。上記(１)式に示されるように、上記太陽輻射量指標は、全ての窓について（１）式の（）内を計算し、それらの総和をとるものとする。
【００２４】
図３は、太陽輻射量計算部２１において計算された、３パターンの太陽輻射量指標の例を示す図である。図３は、便宜上、窓が１枚の場合の例示であるが、上述したように、空気調和機１を設置した部屋（もしくは住宅）にある窓の全てについて、上記総和を計算することとなる。
【００２５】
伝導熱量計算部２２は、部屋全体(もしくは住宅全体)において、壁、窓、床又は天井を介して、室内−屋外間の熱伝導による熱流出入の程度を表す指標（以下「伝導熱量指標」という。）を計算する。この場合、
伝導熱量指標
＝Σ（熱貫流率×面積）                                      (２)
と定義する。この場合も、各面（例えば、壁、窓、床又は天井）についての総和をとるものとする。
【００２６】
図４は、伝導熱量計算部２２において計算された、３パターンの伝導熱量指標の例を示す図である。
隙間面積計算部２３は、部屋全体（もしくは住宅全体）が隙間を通して自然換気する程度を表す指標（以下「隙間面積指標」という。）を計算する。この場合、
隙間面積計指標
＝相当隙間面積×空気調和機が設置される部屋の床面積          (３)
と定義する。
【００２７】
図５は、隙間面積計算部２３において計算された、３パターンの隙間面積指標の例を示す図である。
ここで、本実施の形態に係る、上記の３つの指標について説明する。
【００２８】
太陽輻射量、伝導熱量及び隙間面積の３つの指標は、空調負荷の大小を左右する重大な要因である。冷房時および暖房時の室内空調負荷に影響を与える因子は、主に以下の５つである（例えば、“「１００万人の空気調和」小原淳平著、オーム社”を参照）。
（１）太陽輻射熱
直射日光が窓を通して室内に侵入する熱であり、冷房時には、空調負荷を増大させる重大な要因となる。日射量、窓の大きさ、日射遮蔽係数により変化する。
（２）温度差による伝導熱
室内外で温度差がある場合に、壁、窓、床、天井から室内に流出入する熱であり、冷暖房時共に考慮をすべき要因である。各部位の熱貫流率、大きさ（広さ）の影響を受ける。
（３）室内発生熱
電子機器、ガス機器等が室内にある場合に発生する熱である。冷房時には空調負荷を増大させる要因となる。
（４）侵入外気
部屋（もしくは住宅）の隙間から入ってくる外気に基づく要因であり、空調負荷に影響を与える。冷房時は特に考慮しないが、暖房時は室内外の温度差が大きいため、空調負荷を増大させる要因として無視できない。住宅の気密性能の影響を受ける。
（５）取り入れ外気
換気機能を備えた空調機器が換気を行った場合に、取り入れた外気に基づく要因であり、空調負荷に影響を与える。
【００２９】
太陽輻射量、伝導熱量、隙間面積は、まさに上記（１）、（２）、（４）の要因である。一方、（３）の要因は、空調機消費エネルギー補間情報格納部３５に格納される消費エネルギー補間情報を作成する際に典型的な発熱条件を考慮しておけばよく、（５）の要因は、空気調和機１の仕様・性能に起因する要因であるため、同じく、消費エネルギー補間情報を作成する際に考慮可能である。従って、太陽輻射量、伝導熱量、隙間面積の３つの要因を用いることにより、空気調和機１の消費エネルギー量を計算する際に使用する補間関数などを作成することが可能となる。
【００３０】
空調機消費エネルギー補間情報格納部３５は、空調機消費エネルギー計算部３０における計算方法に応じた消費エネルギー補間情報を格納するための、ＲＡＭ等の記憶装置である。例えば、空調機消費エネルギー計算部３０において、ニューラルネットワーク（例えば、バックプロパゲーション（「ＢＰ」ともいう。）手法）を用いて補間関数を導出する場合、空調機消費エネルギー補間情報格納部３５には、ニューロ間の重み等を格納したファイル（重みファイル）が格納される。より具体的に説明すると、重みファイルは、ニューラルネットワークによる学習結果である“重み”を示す情報が記録されたファイルであり、都市情報入力部１１において入力された都市名と、生活パターン情報入力部１２において入力された家族人数などの生活パターンの組合せすべてを網羅する“重み”が定義されている。従って、都市名と生活パターンとを決定すると、唯一の重みファイルが特定されることとなる。
【００３１】
さらに、ニューラルネットワークによる学習に用いる教師データは、太陽輻射量計算部２１、伝導熱量計算部２２及び隙間面積計算部２３において算出された指標とそれぞれに対応する空気調和機１の消費エネルギー量であり、これらの教師データに基づいて上記の補間関数（重みファイル）が決定される。
【００３２】
以下では、上記バックプロパゲーション手法で用いる重みファイルについて、さらに具体的に説明する。
重みファイルは、機種（例えば、４．０ｋＷ型、５．０ｋＷ型および６．４ｋＷ型の３機種）、制御パターン（例えば、標準家族２４時間制御、標準家族在不在制御およびＤＩＮＫＳ家族在不在制御の３種類）、都市（秋田、仙台、新潟、松本、東京、名古屋、富山、大阪、高松、広島、福岡および鹿児島の１２都市）毎に用意することとする。従って、重みファイルのバリエーションは、１０８（＝３×３×１２）存在する。さらに、１つの重みファイルには、１２ヶ月分の重み情報が格納されている。
【００３３】
図６は、本実施の形態におけるニューラルネットワークの構成例を示す図である。図６に示されるように、本ニューラルネットワークにおける入力は、上記の太陽輻射量指標、伝導熱量指標および隙間面積指標の３つであり、出力は、熱負荷と消費エネルギー量である。さらに、図６において、Ｗin（i、n：自然数）は、入力層−中間層間の重みであり、Ｖno（n、o：自然数）は、中間層−出力層間の重みである。なお、図６において、中間層や出力層においてオフセットを与えることとしてもよい。
【００３４】
次に、上記重みファイルが作成されるまでの過程について説明する。図７は、重みファイルが作成されるまでの処理の流れを示すフローチャートである。
最初に、本消費エネルギー予測装置５０全体を制御する全体制御部（図示せず）に格納されているプログラム（以下「制御プログラム」という。）は、都市情報や生活パターン情報を取得すると（Ｓ８０１）、シミュレーション計算の実行に必要な計算条件を特定し、この計算条件を示すファイルを生成する（Ｓ８０２）。
【００３５】
次に、制御プログラムは、シミュレーション計算を実行し、消費エネルギー量を算出する（Ｓ８０３）。
このあと、上記全体制御部に格納されている教師データ作成プログラムは、上記シミュレーション計算の結果である消費エネルギー量に基づいて、ＢＰ手法を用いた学習に使用する教師データを作成する（Ｓ８０４）。この教師データには、各月の１日当たりの熱負荷及び消費エネルギー量を正規化して格納している。この場合の正規化値は、以下の(４)式によって算出する。
【００３６】
正規化値＝（シミュレーション計算値−最小値）／（最大値−最小値）  （４）
最後に、上記全体制御部に格納されている重みファイル作成プログラムは、上記の教師データを用いて、ＢＰ手法による学習を実行し（Ｓ８０５）、重みファイルを生成する（Ｓ８０６）。
【００３７】
なお、上記教師データにおける入力層に入力される各値は、所定の最小値、中間値及び最大値とする。例えば、太陽輻射量指標については、最小値、中間値及び最大値の３通りの指標を、伝導熱量指標については、最小値、２つの中間値及び最大値の４通りの指標を、隙間面積指標については、最小値、中間値及び最大値の３通りの指標をそれぞれ用意する。なお、伝導熱量指標では中間値を２つ用意するのは、伝導熱量指標による消費エネルギー量の変化が大きいことによる。
【００３８】
図８は、上記重みファイルの作成環境を示すディレクトリ構造の一例である。
図８に示されるように、教師データファイルや重みファイル等は、都市のディレクトリの下に格納されている。
【００３９】
なお、空気調和機１の消費エネルギー量を示すデータは、実験において得られた測定データでもよいし、エネルギーシミュレーションによって得られたデータでもよい。空気調和機１の消費エネルギー量を示すデータの時間スケールは、年間、月間、１日、１時間のいずれでもよく、空調機消費エネルギー表示部４０でユーザに提示する情報内容と同等、もしくはそれより細かい時間スケールとする。このようにして得た複数の教師データを、入力として住宅に関する情報を与え、空調機消費エネルギー量を出力として設定して、ニューラルネットワークを用いて学習させる。ニューラルネットワークで学習させる場合の空気調和機１の消費エネルギー量の時間スケールは、空調機消費エネルギー表示部４０でユーザに提示する情報の時間スケールと同等でよい。
【００４０】
次に、本実施の形態の消費エネルギー予測装置５０の動作について説明する。
図９は、消費エネルギー予測装置５０の処理の流れを示したフローチャートである。
まず、使用条件入力部１０は、ユーザにから、空気調和機１を設置する部屋や住宅に関する情報を受け付ける（Ｓ１００１）。
【００４１】
次に、都市情報入力部１１、生活パターン情報入力部１２で設定された情報を受け付けると、空調機消費エネルギー補間情報格納部３５は、これら設定された情報に対応したニューラルネットワーク重みファイルなどの消費エネルギー補間情報を読み出し（Ｓ１００２）、空調機消費エネルギー計算部３０に出力する。
【００４２】
一方、日射情報格納部２５は、都市情報入力部１１から都市情報を受け取ると、当該都市の日射情報を特定し（Ｓ１００３）、太陽輻射量計算部２１に出力する。
これにより、空調機負荷要因計算部２０は、使用条件入力部１０から入力された情報、及び日射情報格納部２５から日射情報を受け取ると、太陽輻射量計算部２１、伝導熱量計算部２２及び隙間面積計算部２３で、前述した３つの指標を計算し（Ｓ１００４）、空調機消費エネルギー計算部３０に出力する。
【００４３】
すると、空調機消費エネルギー計算部３０は、空調機消費エネルギー補間情報格納部３５から得た重みファイルなどの消費エネルギー補間情報を用いて、空調機の消費エネルギー量を計算する（Ｓ１００５）。
【００４４】
最後に、空調機消費エネルギー表示部４０は、空調機消費エネルギー計算部３０において算出された空調機の消費エネルギー量を受け取り、画面や音声などの方法でユーザに、算出された消費エネルギー量に関する情報を提示する（Ｓ１００６）。
【００４５】
図１０は、空調機消費エネルギー表示部４０に表示された空気調和機１の消費エネルギー量に関する表示例である。図１０の場合は、各月毎の冷房、暖房及び換気に要した電気代の予測例が示されている。
【００４６】
以上のように、本実施の形態に係る消費エネルギー予測装置によれば、太陽輻射量、伝導熱量、隙間面積という空気調和機の消費エネルギー量に大きな影響を与える要因を入力とし、ニューラルネットワークなどのデータ補間手法を利用して消費エネルギー量を計算するので、ユーザの空気調和機の使用条件に対して、正確かつ迅速に消費エネルギー量の予測値を提示することができる。
【００４７】
（実施の形態２）
上記実施の形態１では、太陽輻射量、伝導熱量、隙間面積という空気調和機の消費エネルギー量に大きな影響を与える３要因に基づいて、ニューラルネットワークなどのデータ補間手法を利用して空調機の消費エネルギー量を予測する実施例について説明したが、本実施の形態では、上記３要因に基づいて熱負荷を算出し、この算出された熱負荷を用いて空気調和機の消費エネルギー予測値を算出する実施例について説明する。
【００４８】
図１１は、本実施の形態に係る消費エネルギー予測装置５５の機能構成を示すブロック図である。図１１に示されるように、本消費エネルギー予測装置５５は、上記実施の形態１の消費エネルギー予測装置５０における空調機消費エネルギー計算部３０に代えて、熱負荷計算部３１と空調機消費エネルギー計算部３２とを備えている。なお、以下では、上記実施の形態１の消費エネルギー予測装置５０と同じ機能構成については同じ符番を付し、その説明は省略する。
【００４９】
熱負荷計算部３１は、上記実施の形態１において説明した太陽輻射量指標と伝導熱量指標及び隙間面積指標に基づいて、空気調和機１が設置される部屋（もしくは住宅）の熱負荷を算出する。
【００５０】
空調機消費エネルギー計算部３２は、熱負荷計算部３１において算出された熱負荷と空調機消費エネルギー補間情報格納部３５に格納されている補間情報に基づいて、ニューラルネットワークなどの補間手法を利用して空気調和機１の消費エネルギー量を算出する。
【００５１】
図１２は、空調機消費エネルギー計算部３２における計算の概要を示す図である。図１２では、熱貫流率（熱x）とエアコンの能力（能力x）に対応する最大熱負荷値（Ｑx）を計算し、次にＱxに対して既存の熱負荷計算値（Ｑnm）により補間して消費エネルギー量（Ｅx）を算出している。
【００５２】
なお、図１２は、空調機消費エネルギー計算部３２における補間計算を簡略化して示した図であり、実際には、多次元の（即ち、上記太陽輻射量指数、伝導熱量指数及び隙間面積指数を考慮した）補間計算を行う。
【００５３】
図１３は、実施の形態２の消費エネルギー予測装置５５の空調機消費エネルギー表示部における表示例である。図１３には、予測対象の部屋(もしくは住宅)に空気調和機１を設置した場合の６時から１８時までの熱負荷の予測結果が示されている。
【００５４】
なお、上記実施の形態１及び２において、本発明について図面を用いて説明したが、本発明はこれらに限定することを意図しない。
【産業上の利用可能性】
【００５５】
本発明に係る消費エネルギー予測装置は、一般のパーソナルコンピュータやＰＤＡなどに適用が可能である。
【図面の簡単な説明】
【００５６】
【図１】実施の形態１における消費エネルギー予測装置の機能の概要を示す図である。
【図２】実施の形態１における消費エネルギー予測装置の機能構成を示すブロック図である。
【図３】太陽輻射量計算部に保持されている太陽輻射量指標のデータ例を示す図である。
【図４】伝導熱量計算部に保持されている伝導熱量指標のデータ例を示す図である。
【図５】隙間面積計算部に保持されている隙間面積指標のデータ例を示す図である。
【図６】実施の形態１におけるニューラルネットワークの構成例を示す図である。
【図７】重みファイルが作成されるまでの処理の流れを示すフローチャートである。
【図８】重みファイルの作成環境を示すディレクトリ構造の一例である。
【図９】実施の形態１における消費エネルギー予測装置の処理の流れを示すフローチャートである。
【図１０】実施の形態１の空調機消費エネルギー表示部における表示例である。
【図１１】実施の形態２における消費エネルギー予測装置の機能構成を示すブロック図である。
【図１２】実施の形態２の空調機消費エネルギー計算部における補間計算の概要を説明するための図である。
【図１３】実施の形態２の空調機消費エネルギー表示部における表示例である。
【図１４】従来の第２の方法における消費エネルギー予測装置の機能構成を示すブロック図である。
【符号の説明】
【００５７】
１    空気調和機
１０    使用条件入力部
１１    都市情報入力部
１２    生活パターン情報入力部
１３    窓情報入力部
１４    日射遮蔽情報入力部
１５    躯体部材情報入力部
１６    気密情報入力部
２０    空調機負荷要因計算部
２１    太陽輻射量計算部
２２    伝導熱量計算部
２３    隙間面積計算部
２５    日射情報格納部
３０    空調機消費エネルギー計算部
３１    熱負荷計算部
３２    空調機消費エネルギー計算部
３５    空調機消費エネルギー補間情報格納部
４０    空調機消費エネルギー表示部
５０    消費エネルギー予測装置
５５    消費エネルギー予測装置
１００    使用条件入力部
１０１    都市情報入力部
１０２    生活パターン情報入力部
１０３    窓情報入力部
１０４    日射遮蔽情報入力部
１０５    躯体部材情報入力部
１０６    気密情報入力部
１３０    空調機消費エネルギー計算部
１４０    空調機消費エネルギー表示部
１５０    消費エネルギー予測装置
【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】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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