(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
輻射温度を含む所定の入力変数から快適性指標ＰＭＶ値を演算し、この演算により得られた快適性指標ＰＭＶ値に基づいて空調機の温度設定値を取り出す空調制御装置において、
所定時間ごとに外気温度変化値を算出する温度変化算出手段と、
複数種類の天気に応じた各雲量による標準的な温度変化情報から一日の標準外気温度変化値を予測する標準外気温度変化演算手段と、
この標準外気温度変化演算手段で予測された各雲量による標準外気温度変化値と前記温度変化算出手段で算出された外気温度変化値とに基づき、当該外気温度変化値に応じた雲量を推定する雲量予測演算手段と、
この雲量予測演算手段で推定された雲量と太陽位置による日射量とを用いて、前記輻射温度を演算するための日射量予測値を求める日射量予測演算手段とを備えたことを特徴とする空調制御装置。
【請求項２】
前記標準的な温度変化情報としては、快晴及び曇りの天気に応じた各雲量による最高温度と最低温度との温度差情報を用いることを特徴とする請求項１に記載の空調制御装置。
【請求項３】
前記標準外気温度変化演算手段は、標準的な温度変化情報から一日の外気温度変化を相当するｓｉｎ近似曲線の一日の標準外気温度変化を生成することを特徴とする請求項１に記載の空調制御装置。
【請求項４】
前記雲量予測演算手段は、快晴時の雲量と曇りの雲量とを固定値とし、前記標準外気温度変化演算手段で予測される各雲量による標準外気温度変化値に対する前記温度変化算出手段で算出される外気温度変化値の大きさに応じて比例配分的な処理により前記快晴時の雲量と曇りの雲量との間の雲量値を推定することを特徴とする請求項１に記載の空調制御装置。
【請求項５】
請求項１に記載の空調制御装置において、
前記雲量予測演算手段は、外気湿度を取り込んで雨による雲量を推定し出力する一方、前記雲量予測演算手段で推定された雲量が予想を越える雲量となったとき、例外的に予め定める所定の雲量を出力することを特長とする空調制御装置。
【請求項６】
輻射温度を含む所定の入力変数から快適性指標ＰＭＶ値を演算し、この演算により得られた快適性指標ＰＭＶ値に基づいて空調機の温度設定値を取り出す空調制御装置において、
所定時間ごとに外気温度変化値を算出する温度変化算出手段と、
予め予想される天気の種類に応じた複数の雲量による一日の標準外気温度変化値を記憶する外気温度変化記憶手段と、
前記温度変化算出手段で算出されたある一定時間内の外気温度変化値と前記外気温度変化記憶手段に記憶される各雲量による一日の標準外気温度変化値とを比較し、ほぼ等しい当該標準外気温度変化値から雲量を推定する雲量予測演算手段と、
この雲量予測演算手段で推定された雲量と太陽位置による日射量とを用いて、前記輻射温度を求めるための日射量予測値を演算する日射量予測演算手段とを備えたことを特徴とする空調制御装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、省エネルギー化を実現しつつ快適な室内空調環境を確保する空調制御装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
建物の空調設備関係によって消費されるエネルギーは、建物全体で消費されるエネルギーの中の相当大きな割合を占めている。従って、空調制御としては、室内の冷やしすぎや暖めすぎなどによる無駄なエネルギーの消費を無くすれば、大幅な省エネ効果を期待することが可能となる。
【０００３】
元来、暑さ、寒さの温熱感覚は居住者一人一人異なるので、適正な室内温熱環境を確保するためには、多数の人の温熱感覚を考慮することが重要となる。この温熱感覚に影響を与える変数としては、空気温度、相対湿度、平均輻射温度、気流速度、着衣量、活動量（人体の内部発熱量）がある。
【０００４】
人の発熱量は、対流による放射量、輻射による放熱量、人からの蒸発熱量、呼吸による放熱量及び蓄熱量の合計であり、これらの熱平衡式が成立している場合には人体が熱的に中立であり、暑くも寒くもない快適状態となる。逆に、熱平衡式が崩れた場合には人体が暑さ寒さを感じる。
【０００５】
ところで、この熱平衡式に基づく人間の温熱感覚を定量的に把握するために、デンマーク工科大学のファンガー（Ｆａｎｇｅｒ）教授によって快適方程式が発表された。ファンガー教授は、快適方程式を出発点とし、人体の熱負荷と人間の温冷感とを、多数の被験者のアンケートから統計的に分析して結び付け、快適性指標ＰＭＶ（Predicted  Mean  Vote：予測平均回答）を提案された。快適性指標ＰＭＶは、ＩＳＯ（国際標準化機構）の規格にも取り上げられ、ＩＳＯ７７３０に規定されている。
【０００６】
上記快適方程式は、人体の体内温が一定に保たれている定常状態時において、周囲環境との間の熱平衡式に、各種放熱算定式を組み入れ、さらに生理量として皮膚温及び発汗蒸発放熱量の快適条件を与えて導き出したものである。この快適方程式は、前述した６つの変数を考慮に入れると、サーマル・コンフォートに要する室内温度を決定するのに使用できる。
【０００７】
快適性指標ＰＭＶは、実際の代謝量、着衣条件下にて、環境との間の熱の不平衡量を前記快適方程式を用いて人体に対する熱負荷として求め、当該熱負荷と人間の温冷感とを結び付けたものである。ここで、温冷感の指標となる快適性指標ＰＭＶは、＋３：暑い、＋２：暖かい、＋１：やや暖かい、０：どちらでもない、快適、−１：やや涼しい、−２：涼しい、−３：寒いといった７段階評価尺度による数値で表したものである。
【０００８】
従来、このような快適性指標ＰＭＶを用いた幾つかの空調制御装置が提案されている。  
その１つの空調制御装置は、人間の温熱感覚に影響を与える６つの入力変数からニューラルネットワークによって快適性指標であるＰＭＶを学習するニューロＰＭＶ演算部と、学習されたニューロＰＭＶを入力し、快適性指標が快適の範囲内に収まるようにファジィ推論を実行し、空調機の室内温度設定値を演算するファジィ演算部とを備えた構成である（特許文献１）。
【０００９】
また、従来の別の技術としては、空調制御装置に用いる快適性指標ＰＭＶ学習装置が提案されている。この快適性指標ＰＭＶ学習装置は、人間の温熱感覚に影響を与える６つの入力変数のうち、予め着衣量と活動量が決められている場合、他の変数である空気温度、相対湿度、平均輻射温度の３変数とこれら３変数中の２つ同士を掛け算して得られる３変数とからなる合計６つの変数を取り出し、ニューラルネットワークを用いて、快適性指標ＰＭＶを学習する構成である（特許文献２）。
【００１０】
従って、前述した空調制御装置ないし快適性指標ＰＭＶ学習装置は、何れも６変数の中に平均輻射温度を用いている。すなわち、快適性指標ＰＭＶを用いた空調制御装置は、重要な変数の１つである平均輻射温度が必要不可欠であるが、平均輻射温度計が無い場合があり、また平均輻射温度計を使用せずに代替技術により実現しようとする試みがなされている。輻射温度は、建物の内部壁面から人体へ輻射伝達される熱交換温度であると言える。この輻射温度は、建物外表面に入射する日射量と外気温度と室内温度と壁面積，壁材質，窓面積などの建物情報とから求められる。そして、室内の全６方位の面積平均から平均輻射温度を求めている。
【００１１】
しかしながら、既に建築済みの建物には日射量計が設置されていない場合が多い。また、新たに日射量計を設置し、或いは既に日射量計が設置されている場合でも、その設置場所によってアンテナ，タンクその他多くの構築物等の陰になり、また隣接する建物に遮られるなど、日射量を正確に計測できないことが多い。
【００１２】
そこで、近年、平均輻射温度計および日射量計の代替技術を採り入れた図１０に示すような空調制御装置が開発されている。この空調制御装置は、天気予報入力部１から前日の天気予報を元に一日一回人手により全日または午前と午後に分けた状態で天気情報（例えば晴／曇／雨等）を雲量変換部２に入力し、ここで天気情報から全天空に対する雲に覆われた部分の見かけ上の割合を０〜１０の数値で表す雲量ｃｃに変換した後、日射量予測演算部３に送出する。
【００１３】
また、カレンダ情報である月・日・時・分から求められる太陽の入射角と建物パラメータ記憶部４に記憶される建物位置情報（建物の位置を表す緯度，経度等）及び建物情報（壁面積，外壁方向等）を日射量演算部５に入力し、太陽位置による日射量Ｉ0を演算し、同様に日射量予測演算部３に送出する。
【００１４】
日射量予測演算部３は、雲量変換部２から入力される雲量ｃｃと日射量演算部５５から入力される日射量Ｉ0とを用い、下記演算式によって日射量予測値Ｉを演算する。
【００１５】
Ｉ＝｛１−（ｃｃ／１０）｝・Ｉ0                                  ……（１）
輻射温度演算部６は、日射量予測演算部３で求めた日射量予測値Ｉの他、外気温度、室内温度を取り込み、さらに建物パラメータ記憶部４から各方位の壁面積，壁材質、窓面積などの建物情報を読み出し、輻射温度を演算する。７は前述した６つの入力変数を用いてファンガーの快適方程式によって快適性指標ＰＭＶ値を求めるＰＭＶ演算部、８は快適性指標ＰＭＶ値から空調機９に設定する室内温度設定値を演算する設定温度演算部である。
【特許文献１】特開平５−１２６３８０号公報（図１参照）
【特許文献２】特開平１０−１４１７３６号公報（図１参照）
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００１６】
ところで、以上のような空調制御装置では、日時等のカレンダ情報、緯度・経度の建物位置情報及び外壁，壁面積等の建物情報から太陽位置の日射量を演算し、この演算された日射量と前日の天気予報を元に一日一回入力される晴／曇／雨等の天気情報より変換された雲量とを用いて日射量を予測している。そのため、日射量を予測演算するために、人手により前日の天気予報情報を元に毎日天気情報を入力しなければならない問題がある。また、前日の天気予報情報から当日の天気情報を入力したとしても、上空の気圧や風向などの変化によって、予測した天気情報と異なる天気となる場合も多く、的確な雲量に変換できず、ひいては適切な日射量予測値を取得し難いといった問題がある。
【００１７】
本発明は上記事情に鑑みてなされたもので、毎日の天気情報を入力せず、また日射量計を設置せずに天気を考慮した日射量を予測し、快適空調を実現する空調制御装置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】
【００１８】
（１）  上記課題を解決するために、本発明に係る空調制御装置は、輻射温度を含む所定の変数から得られる快適性指標ＰＭＶ値を用いて空調機の温度設定値を取り出す空調制御装置であって、所定時間ごとに外気温度変化値を算出する温度変化算出手段と、複数種類の天気に応じた各雲量による標準的な温度変化情報から一日の標準外気温度変化値を予測する標準外気温度変化演算手段と、この標準外気温度変化演算手段で予測された各雲量による標準外気温度変化値と前記温度変化算出手段で算出された外気温度変化値とに基づき、当該外気温度変化値に応じた雲量を推定する雲量予測演算手段と、この雲量予測演算手段で推定された雲量と太陽位置による日射量とを用いて、前記輻射温度を演算するための日射量予測値を求める日射量予測演算手段とを設けた構成である。
【００１９】
この発明は以上のような構成とすることにより、標準外気温度変化演算手段では、複数種類の天気（例えば快晴と曇り）に応じた各雲量による標準的な温度変化情報から一日の標準外気温度変化値を予測して雲量予測演算手段に入力する。この雲量予測演算手段は、温度変化算出手段から所定時間ごとに外気温度変化値を受け取ると、各雲量による標準外気温度変化値と前記温度変化算出手段で算出された外気温度変化値との関係から当該時間帯の外気温度変化値に応じた雲量を推定する。そして、日射量予測演算手段は、推定された雲量と太陽位置による日射量とを用いて、前記輻射温度を演算するための日射量予測値を求める。
【００２０】
その結果、複数の天気を考慮した雲量による標準的な温度変化情報から得られる一日の標準外気温度変化値と温度計から得られる所定時間ごとの外気温度変化値とから雲量を推定し、この推定された雲量を用いて日射量を予測するので、建物に日射量計を設置することなく、また天気情報を入力せずに適切に日射量を取得することが可能となる。
【００２１】
なお、前記標準的な温度変化情報としては、快晴及び曇りの天気に応じた各雲量による最高温度と最低温度との温度差情報を用いれば、快晴と曇りとの間の天気における所定時間ごとの外気温度変化値に対して雲量を容易に推定することが可能となる。
【００２２】
また、前記標準外気温度変化演算手段としては、標準的な温度変化情報から一日の外気温度変化を相当するｓｉｎ近似曲線の一日の標準外気温度変化を生成すれば、ｓｉｎ近似曲線自体が過去の統計的な各雲量に基づく標準的な温度変化情報から生成しているので、実際の一日の標準外気温度変化値を表しており、全日にわたって所定時間ごとの外気温度変化値に対応した雲量を容易に推定することが可能となる。
【００２３】
また、前記雲量予測演算手段としては、快晴時の雲量と曇りの雲量とを固定値とし、前記標準外気温度変化演算手段で予測される各雲量による標準外気温度変化値に対する前記温度変化算出手段で算出される外気温度変化値の大きさに応じて比例配分的な処理により前記快晴時の雲量と曇りの雲量との間の雲量値を推定することにより、快晴時と曇りとの間の天気に対して、細かく精度の高い雲量を推定することが可能である。
【００２４】
さらに、前記雲量予測演算手段としては、外気湿度を取り込んで雨による雲量を推定し出力する一方、前記雲量予測演算手段で推定された雲量が予想を越える雲量となったとき、例外的に予め定める所定の雲量を出力することにより、常に人間の温熱感覚を考慮しつつ極端な結果が出ないように雲量を出力できる。
【００２５】
（２）  また、本発明に係る空調制御装置は、所定時間ごとに外気温度変化値を算出する温度変化算出手段と、予め予想される天気の種類に応じた複数の雲量による一日の標準外気温度変化値を記憶する外気温度変化記憶手段と、前記温度変化算出手段で算出されたある一定時間内の外気温度変化値と前記外気温度変化記憶手段に記憶される各雲量による一日の標準外気温度変化値とを比較し、ほぼ等しい当該標準外気温度変化値から雲量を推定する雲量予測演算手段と、この雲量予測演算手段で推定された雲量と太陽位置による日射量とを用いて、前記輻射温度を求めるための日射量予測値を演算する日射量予測演算手段とを設けた構成である。
【００２６】
この発明は以上のような構成とすることにより、一日の天気が大きく変化した場合でも、所定時間ごとに判断し、そのときの天気にあった雲量を推定し出力することが可能となる。
【発明の効果】
【００２７】
本発明によれば、毎日の天気情報を入力せず、日射量計を設置せずに天気を考慮した日射量を予測し、快適空調を実現できる空調制御装置を提供できる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２８】
以下、本発明の実施形態について図面を参照して説明する。  
図１は本発明に係る空調制御装置の一実施形態を示す構成図である。なお、同図において、図１０と同一部分には同一符号を付して説明する。
【００２９】
この空調制御装置は、雲量予測に必要な演算用パラメータ情報を取得するための温度変化算出部１１及び標準外気温度変化演算部１２が設けられている。温度変化算出部１１は、建物外などに設置される温度計１３から所定時間ごとに外気温度を取り込み、前回外気温度と今回外気温度とから所定時間ごとの外気温度の変化値を求め、演算用パラメータ情報として雲量予測演算部１４に供給する。
【００３０】
図２及び図３は、ある一日の全日快晴，全日曇り，全日雨における外気温度変化値及び外気湿度の変化を表している。なお、外気温度変化値（℃）は、日の出時刻となる午前４時または午前５時が一日で最も温度が低くなるので、当該時間の外気温度を外気温度変化値０℃とし、１時間ごと、かつ全日にわたって外気温度の変化値をグラフ化した例である。
【００３１】
これらの図から明らかなように、外気温度変化パターンは快晴，曇り，雨等の天気によって異なることが分かる。また、雨の日には外気湿度が非常に高い。さらに、月日を変えて全日快晴時における外気温度の変化値の推移状況を調べると、図４に示すような外気温度変化状況が得られる。この図４から明らかなように、月日を変えた場合でも、ほぼ同一の外気温度変化パターンとなることが分かる。このことは、日の出時刻の外気温度変化値０℃とし、外気温度変化パターンの外気温度の変化値からその日の天気が容易に推定可能となる。また、外気湿度から雨の天気か、やや高い湿度の状態が続いている場合には相当雲量が多い曇りであることが推定できる。
【００３２】
従って、一日の天気が急激に変化しない限り、外気温度の変化値及び外気湿度からその日の天気を容易に推定できると共に、天気が急に変わった場合には外気温度の変化値が変わるので、この場合にも急変したときの天気を推定可能となる。
【００３３】
前記標準外気温度変化演算部１２は、カレンダ情報である年月日、時刻等から得られる太陽の方位、高度等の情報と予め標準温度変化情報記憶部１５に記憶される複数の天気に基づく雲量による標準温度変化情報とから標準外気温度変化値を予測し、演算用パラメータ情報として雲量予測演算部１４に供給する。
【００３４】
気象庁から発表される天気情報をもとに一年間にわたって雲量による標準温度変化情報を調べてみると、春，夏，秋，冬等の季節や各月の変化にも拘らず、一日の最高温度と最低温度との温度差はそれほど変わらない。むしろ、快晴と曇りとにおける最高温度と最低温度との温度差が異なる。つまり、快晴時における最高温度と最低温度との温度差が大きくなり、曇りにおける温度差が小さくなる。そこで、天気と雲量との関係を数値化すれば、各雲量による温度変化状況と外気温度の変化状況とから、外気温度の変化に応じた雲量を把握可能となる。なお、雲量とは、全天空に対して雲で覆われた見かけ上の割合であって、概略的には次のような数値で表すことができる。
【００３５】
「快晴」は全天空に対する雲の割合である雲量が１以下  
「晴れ」は雲量が２以上〜８以下  
「曇り」は雲量が９以上  
因みに、図５は、午前９時〜１０時の１時間における雲量０．５の時、つまり快晴時の標準温度変化値（一日の最高温度と最低温度との温度差）が２℃とし、雲量９．５の時、つまり曇りの時の標準温度変化値が１℃ととした場合、温度計１３により実測された外気温度変化値例えば１．５℃とすれば、外気温度変化値１．５℃が標準温度変化値２℃と１℃との中間値であるので、比例配分的に計算すると、雲量＝雲量０．５＋｛（９．５−０．５）／２｝＝５と予測できる。
【００３６】
そこで、標準温度変化情報記憶部１５には、季節や各月の変化を問わず、一日の雲量例えば０．５（快晴）の最高温度と最低温度との温度差である標準的な温度変化値情報と、同じく一日の雲量例えば９．５（曇り）の最高温度と最低温度との温度差である標準的な温度変化値情報格納されている。ここで、標準的な温度変化値情報とは、気象庁から発表される例えば過去一年間の快晴時と曇りの各天気から最高温度と最低温度とを計測し、その快晴時の全部の最高温度と最低温度との温度差を例えば収集した日数で割った温度変化値に相当する。しかし、必ずしも一年間である必要がなく、半年或いは春、夏、秋、冬等に分けた季節ごとの期間であってもよい。
【００３７】
標準外気温度変化演算部１２は、カレンダ情報である年月日、時刻等から得られる太陽の方位、高度等の情報及び標準温度変化情報記憶部１５に記憶される雲量による標準温度変化情報等を用い、かつ図２に示すようなｓｉｎ近似曲線で表した標準外気温度変化を生成するものである。
【００３８】
前記雲量予測演算部１４は、温度変化演算部１１で得られた所定時間ごとの外気温度変化値と標準外気温度変化演算部１２で生成された雲量による標準的な温度変化情報から求めた標準外気温度変化値とを用い、後記する所定の演算式に基づいて雲量ｃｃ例えば０から９．５の範囲の値を予測し、日射量予測演算部３に供給する。なお、雲量予測演算部１４には外気湿度（Ｈ）が入力されているが、これは快晴，晴れ，曇り以外の天気である雨か否かを判断させるために入力したものである。外気湿度（Ｈ）が１００％に近い状態である場合、図３から明らかなように雨であると判断し、雲量ｃｃ＝９．５〜１０の範囲である例えば雲量ｃｃ＝１０を日射量予測演算部３に供給する。
【００３９】
さらに、本発明に係る空調制御装置は、図６と同様に日射量演算部５が設けられている。日射量演算部５は、カレンダ情報である月・日・時・分から求められる太陽の入射角と建物パラメータ記憶部４に記憶される建物位置情報（建物の位置を表す緯度，経度等）とから太陽位置を決定し、この決定された太陽位置から日射量Ｉ0を求めて日射量予測演算部３に供給する。
【００４０】
日射量予測演算部３は、日射量演算部５から入力される日射量予測値Ｉ0に対し、雲量予測演算部１４からの雲量ｃｃを用いて、前述した（１）式に基づく補正演算式にて日射量予測値Ｉを演算し、輻射温度演算部６に入力する。
【００４１】
輻射温度演算部６は、日射量予測演算部３で求められた日射量予測値Ｉと温度計１３で測定された外気温度Ｔと温度計１６により測定された室内温度とに基づき、建物パラメータ記憶部４に記憶される日射される壁面の窓や外壁を通って壁等の内面から室内の人体に輻射伝播されてくる熱交換温度となる輻射温度を計算する。
【００４２】
ＰＭＶ演算部７は、前述した６つの入力変数を用いてファンガーの快適方程式によって快適性指標ＰＭＶ値を求める。ＰＭＶ演算部７は、従来周知とされている種々の技術，例えば前述した特許文献１に記載するようなニューロＰＭＶ演算部等を用いて、ニューロＰＭＶを求める。設定温度演算部８は、例えば前述した特許文献１に記載するようなＰＭＶ演算部７で求めたニューロＰＭＶから室内温度設定値を求めた後、空調機９の目標温度として設定する。
【００４３】
次に、以上のように構成された空調制御装置の動作について説明する。  
先ず、温度変化算出部１１では、所定時間ｔ（例えば一時間）ごとに温度計１３から外気温度を取り込む。ここで、前回取り込んだ外気温度を＊Ｔ（t−1）、今回取り込んだ外気温度を＊Ｔ（t）とすると、外気温度変化値Δ＊Ｔ（t）［℃］は、
Δ＊Ｔ（t）＝＊Ｔ（t）−＊Ｔ（t−1）                          ……（２）  
から算出する  
但し、＊Ｔ（t）：外気温度フィルタ値［℃］、記号＊はフィルタ値を表すものとする。  
なお、＊Ｔ（ｔ）＝αT×Ｔ（t）＋（１−αT）×＊Ｔ（t−1）から求める。αT：外気温度平滑化用フィルタ定数である。フィルタ定数は、外気温度Ｔ（t）が極端な値とならないように１以下の調整値を用いる。
【００４４】
一方、標準外気温度変化演算部１２においては、カレンダ情報である年月日、時刻等から得られる太陽の方位、高度等の情報及び標準温度変化情報記憶部１５に記憶される雲量による標準温度変化情報等を用い、下記する（３）式により複数の天気に応じた各雲量ｃｃにおける標準外気温度変化値ΔΛＴ（t；cc）を求める。
【００４５】
ΔΛＴ（t；cc）＝ΛＴ（t；cc）−ΛＴ（t−1；cc）        ……（３）  
ここで、ΛＴ（t；cc）は雲量ｃｃにおけるｔ時の標準温度推定値［℃］であって、例えば図６に示すように、（１）０：００〜日の出時刻前、（２）日の出時刻〜最高外気温度時刻（ｔｍａｘ）、（３）最高外気温度時刻〜日没時刻、（４）日没時刻後〜２４：００に分け、ｓｉｎ近似した一日の標準外気温度変化値を予測する。なお、一日の標準的な温度変化分布から日の出の時刻が最低温度となるので、当該日の出時刻の標準外気温度変化値を０［℃］とする。また、一日の最高外気温度時刻は１４時から１５時であるので、前述した（２）最高外気温度時刻（tmax）を１４時とした場合、当該１４時〜１５時の時間帯は当該（２）により求めた標準外気温度変化値の最高温度変化値をそのまま利用する一方、前記（３）最高外気温度時刻は１５時とし、１５時〜日没時刻までとする。
【００４６】
（１）０：００〜日の出時刻前  
ΛＴ（n，t；cc）＝（Ｔss−1（cc）−Ｔsr0（cc））×ｓｉｎ［｛（t＋２４−tss）／
（tsr＋２４−tss）／２＋１｝×π］＋Ｔ（ｎ−1，tss）  
この式において、n：当日、Ｔss−1（cc）：建物位置に係る日没の外気温度、Ｔsro（cc）：建物位置に係る日の出の外気温度、tss：日没時間、tsr：日の出時間、Ｔ（ｎ−1，tss）：前日の日没温度を意味する。この演算式により、図６の曲線（１）に相当する標準外気温度の変化状態を推測する。但し、前述したように日の出時刻の最低温度を０［℃］とする。
【００４７】
（２）日の出時刻〜最高外気温度時刻（tmax）  
ΛＴ（n，t；cc）＝ΔＴday（cc）／２×ｓｉｎ［｛（t−tsr）／（ｔmax−tsr）−０．５｝
×π］＋ΔＴday（cc）／２＋Ｔ（ｎ，tsr）
この式において、ΔＴday（cc）：標準温度変化情報記憶部１５に格納される雲量０．５における最低温度と最低温度との標準的な温度変化情報、ｔmax：１４時、Ｔ（ｎ，tsr）：当日の日の出温度である。この演算式により、図６の曲線（２）に相当する標準外気温度変化の状態を推測する。
【００４８】
この演算式では、最高外気温度時刻（tmax）＝１４時としたが、１４時〜１５時の間は最高外気温度となるので、得られた曲線（２）で得られた最高となる標準的な温度変化情報（イ）の値をそのまま使用する。
【００４９】
（３）最高外気温度時刻〜日没時刻  
ΛＴ（n，t；cc）＝ΔＴday（cc）／２×ｓｉｎ［｛（t−tsr）／（ｔmax−tsr）−０．５｝
×π］＋Ｔ（n，tmax）−ΔＴday（cc）／２
この演算式により、図６の曲線（３）に相当する標準外気温度変化の状態を推測する。
【００５０】
（４）日没時刻後〜２４：００  
ΛＴ（n，t；cc）＝（Ｔss0（cc）−Ｔsr＋1（cc））×ｓｉｎ［｛（t−tss）／
（ｔsr＋２４−tss）／２＋１｝］×π］＋Ｔ（n，tss）
この演算式により、図６の曲線（４）に相当する標準外気温度変化の状態を推測する。  
しかる後、前記演算式（３）により、標準外気温度変化値ΔΛＴ（t；cc）を求めるものである。
【００５１】
以上のようにして（１）〜（４）の演算式で得られた快晴時（雲量＝０．５）の一日の外気温度変化予測値は図７に示すごとく×−×で表わされるが、過去の実際の快晴時に得られた多数の外気温度変化の平均値（○−○）と比較すると、一日の外気温度変化予測値は実際の外気温度変化平均値にほぼ近似していることが分かる。
【００５２】
なお、雲量ccにおけるｔ時の標準外気温度推定値ΛＴ（n，t；cc）［℃］は雲量０．５（快晴時）について演算したが、雲量９．５（曇り）についても同様に複数の曲線に分けて、標準外気温度推定値ΛＴ（n，t；cc）［℃］を推定する。
【００５３】
同様に前記演算式（３）により、雲量９．５（曇り）による標準外気温度変化値ΔΛＴ（t；cc）を求める。
【００５４】
そして、以上のようにして求めた雲量０．５と雲量９．５とにおける一日の各時刻の標準外気温度変化値ΔΛＴ（t；cc）を雲量予測演算部１４に入力する。
【００５５】
この雲量予測演算部１４は、前記演算式（３）で求めた雲量＝０．５の標準外気温度変化値ΔΛＴ（t；cc）及び雲量＝９．５の標準外気温度変化値ΔΛＴ（t；cc）と前記（２）の演算式で求めた外気温度変化値Δ＊Ｔ（t）とを用いて、図８に示すように比例配分処理によって雲量を推定する。図８は図５と同様の内容を説明したものである。
【００５６】
しかし、雲量予測演算部１４は、その他外気湿度（Ｈ）も考慮する必要があるので、例えば下記する演算式（４）を用いて、雲量推定値Λcc（t）＝０〜１０を求める。  
Λcc（t）＝ｆ（＊cc（t），Ｈ（t））                        ……（４）
この演算式（４）の雲量推定値Λcc（t）が雲量演算フィルタ値＊cc（t）と外気湿度Ｈ（t）゜℃）とを関数として求めることを意味する。
【００５７】
そこで、前記演算式（４）により雲量推定値Λcc（t）を推定するに先立ち、先ず次の演算式（５）により雲量演算フィルタ値＊cc（t）を計算する。  
＊cc（t）＝αcc×cc（t）＋（１−αcc）×＊cc（t−1）    ……（５）  
この式のαcc：雲量平滑化用フィルタ定数、cc（t）：雲量演算値である。
【００５８】
なお、前記演算式（５）の雲量演算値cc（t）は下記する演算式（６）により求める。  
cc（t）＝（０．５−９．５）×（Δ＊Ｔ（t）−ΔΛＴ（t；cc＝９．５））
／（ΔΛＴ（t；cc＝０．５）−ΔΛＴ（t；cc＝９．５））＋９．５…（６）  
なお、（６）式において、Δ＊Ｔ（t）：温度変化演算部１１で求めた時刻tの外気温度変化値［℃］、ΔΛＴ（t；cc）：標準外気温度変化演算部１２で求めた雲量ccにおける標準外気温度変化値［℃］である。
【００５９】
ところで、前記（５）式及び（６）式では、図８に示す雲量０．５，雲量９．５を含む雲量０．５〜雲量９．５の間の雲量演算値を求めるが、前記（５）式の演算結果、例外的に雲量０．５以下、雲量９．５以上の演算結果が出てくる場合がある。
【００６０】
そこで、演算結果から例外的に出てくる雲量演算フィルタ値＊cc（t）については、前述した（４）式に戻って説明する。（４）式の中のΛcc（t）＝ｆ（＊cc（t））の関係に基づき、（５）式の雲量演算フィルタ値＊cc（t）の演算結果から次のような予想外の雲量推定値が出たとき、以下の取り決めに従って雲量推定値Λcc（t）を決定する。
【００６１】
（イ）  Λcc（t）＝０    ←    （＊cc（t）＜０）の場合。  
これは＊cc（t）の演算結果から０以下となった場合である。快晴状態にあるが、例えば風その他の要因が入って０以下となる場合がある。  
（ロ）  Λcc（t）＝０    ←次のような条件となった場合。  
（ａ）昼間（日の出時刻〜日没時刻）  
第1の条件：Δ＊Ｔ（t）＞ΔΛＴ（t；cc＝０．５）の時、つまり快晴時の外気温度が非常に大きくなった場合である。  
（ｂ）夜間（日没時刻後〜日の出時刻前）  
第２の条件：Δ＊Ｔ（t）＜ΔΛＴ（t；cc＝０．５）の時、つまり快晴時の外気温度が極端に小さく場合である。  
（ハ）  Λcc（t）＝１０  ←    （雨天時、Ｈ（t）≧Ｈrain）  
これは＊cc（t）の演算結果ではなく、外気湿度（Ｈ）から判断されるものである。  
（ニ）  Λcc（t）＝１０  ←    （＊cc（t）＞１０）  
これは＊cc（t）の演算結果から１０以上となった場合である。
【００６２】
なお、前記（イ）〜（ニ）に記載される＊cc（t）：雲量演算フィルタ値、Δ＊Ｔ（t）：標準外気温度変化値［℃］、ΔΛＴ（t；cc）：雲量ccによる標準外気温度変化値［℃］、Ｈrain：雨天判断基準湿度［％］である。
【００６３】
雲量予測演算部１４は、前記（４）式ないし（６）式等によって例外値を含む雲量推定値０〜１０を求めた後、日射量予測演算部３に入力する。日射量予測演算部３は、雲量推定値に基づき、次の演算式により日射量I（t）を予測する。
【００６４】
I（t）＝（１−Λcc（t）／１０）×I0（t）                      ……（７）
上式において、ｔ：時刻［時］、I0（t）：太陽位置による全日射量予測値である。全日射量予測値I0（t）は、カレンダ情報である月・日・時と建物位置情報（建物の位置を表す緯度，経度等）とから太陽位置を決定し、この決定された太陽位置から算出する。
【００６５】
そして、日射量予測演算部３は、前記（７）式に従って日射量予測値I（t）を求めた後、この日射量予測値I（t）を輻射温度演算部６に導入する。輻射温度演算部６は、日射量予測演算部３で求めた日射量予測値Ｉ（t）と温度計１３により測定された外気温度Ｔと温度計１６で測定された室内温度とに基づき、建物パラメータ記憶部４に記憶される建物のある壁面の窓や外壁を通って建物窓内や壁内から空調対象室内の人体に輻射伝熱される熱交換温度となる輻射温度を計算する。その他の壁、床、天井の輻射温度については、例えば既に求めた日射方向壁面温度から熱貫流計算を行って求める。そして、輻射温度演算部６は、全６面の面積平均から平均輻射温度を演算した後、ＰＭＶ演算部７に供給する。ＰＭＶ演算部７は、平均輻射温度、温度計１６で測定される室内温度、湿度計１７で測定される室内湿度、入力設定される着衣量及び活動量、気流速度計１８で測定される気流速度からなる変数を用い、従来周知のファンガーの快適方程式により快適性指標ＰＭＶ値を求めた後、設定温度演算部８に送出する。設定温度演算部８は、ＰＭＶ演算部７で求めた快適性指標ＰＭＶ値から室内温度設定値を求めた後、空調機９の室内目標温度として設定する。空調機９は、室内目標温度設定値に基づき、室内の空調を実施し、快適空調を維持する。
【００６６】
従って、以上のような実施の形態によれば、複数の天気を考慮した過去の相当期間にわたって収集した一日の最高温度と最低温度との温度差を利用し、各雲量の標準外気温度変化を求めた後、各雲量による標準外気温度変化値と所定時間ごとに得られる外気温度変化値とから雲量を推定し、この推定された雲量を用いて日射量を予測するので、日射量計を設置せずに日射量を的確に予測できる。従来は、日射量計を設置した場合、隣接する多くの建物からの影響を受けたり、隣接する建物と太陽の位置に応じて日射量が大きく変化したり、また低い建物では日射量計が設置し難いといった問題があるが、本発明による空調制御装置では、日射量計を設置することなく、日射量を的確に予測することが可能となり、従来の問題点を解消することができる。
【００６７】
また、従来は、前日の天気予報情報を元に毎日人手により天気情報を入力していたが、本発明装置では毎日の天気情報の入力作業を無くすことができる。さらに、天気情報は、前日の天気予報を元に入力しているが、天気予報自体は予想天気が確率的に高いという程度の予報であって、当日に天気が大きく崩たり、晴れの天気予報が当日に曇りとなる例が多々ある。本発明に係る空調制御装置では、毎日の天気情報を入力せずに、天気を考慮した日射量を予測することが可能である。
【００６８】
他の実施の形態としては、標準温度変化情報記憶部１５及び標準外気温度変化演算部１２に代え、図９に示すように外気温度変化記憶部２１が設けられている。
【００６９】
この外気温度変化記憶部２１には、予め予想される天気の種類に応じた複数の雲量による一日の標準外気温度変化値が記憶される。予想される天気の種類とは、例えば各季節ごとの快晴、晴れ、薄曇り、濃曇り、雨等々である。ここでは、過去の予想される天気の種類に応じた各雲量である例えば０．０、１．０、２．０、３．０〜９．０、１０．０ごとに過去の天気に対応する多数の温度変化を収集し、雲量ごとに多数の温度変化の平均値である一日の標準外気温度変化値を算出し、外気温度変化記憶部２１に記憶する。
【００７０】
一方、雲量予測演算部１４は、温度変化算出部１１から例えば午前９時から１０時にわたる一時間の外気温度変化値を受け取ると、当該時間帯の外気温度変化値と外気温度変化記憶部２１に記憶される各雲量による一日の標準外気温度変化値の中の該当時間帯における標準外気温度変化値とを順次比較し、最も外気温度変化値に近い標準外気温度変化値を検索し、当該近い標準外気温度変化値に対応する雲量を現在時間帯の天気における雲量と推定し、日射量予測演算部３に供給する。
【００７１】
日射量予測演算部３以降の処理は前述した通りであるので、ここでは省略する。
【００７２】
従って、この実施の形態によれば、各時間帯ごとに変化する外気温度変化に基づき、各雲量による一日の標準外気温度変化値の中から該当時間帯の最も近い傾きをもつ標準外気温度変化値を見つけ出し、標準外気温度変化値に対応する雲量をもって出力するので、逐次変化する天気に応じて柔軟に最適な雲量を検索し出力することができる。
【００７３】
なお、本発明は、上記実施の形態に限定されるものでなく、その要旨を逸脱しない範囲で種々変形して実施できる。
【図面の簡単な説明】
【００７４】
【図１】本発明に係る空調制御装置の一実施の形態を示す構成図。
【図２】複数種類の天気における一日の外気温度変化の状況を示す図。
【図３】複数種類の天気における一日の外気湿度の変化状況を示す図。
【図４】異なる多数の月日における快晴時の一日の外気温度変化の状況とその平均値による一日の外気温度変化の状況とを示す図。
【図５】雲量０．５（快晴）及び雲量９．５（曇り）のある時間帯における温度変化と当該時間帯における実測した外気温度変化との関係から実測外気温度変化に対応する雲量を推定可能とする説明図。
【図６】図１に示す標準外気温度変化演算部により、標準的な温度変化情報からｓｉｎ近似式によって求めた一日の標準外気温度変化を生成した図。
【図７】快晴時の外気温度変化平均値と外気温度予測値との関係を説明する図。
【図８】外気温度変化値に対する雲量の比例配分処理例を説明する図。
【図９】本発明に係る空調制御装置の他の実施形態を示す構成図。
【図１０】従来の空調制御装置を示す構成図。
【符号の説明】
【００７５】
３…日射量予測演算部、４…建物パラメータ記憶部、５…日射量演算部、６…輻射温度演算部、７…ＰＭＶ演算部、８…設定温度演算部、９…空調機、１１…温度変化算出部、１２…標準外気温度変化演算部、１３，１６…温度計、１４…雲量予測演算部、１５…標準温度変化情報記憶部、１７…湿度計、１８…気流速度計、２１…外気温度変化記憶部。
【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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