(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
予めＰＭＶ値に影響を与える着衣量と活動量が定まっている空調プロセスにおいて、
室内温度、平均輻射温度、室内湿度の変数及びこれら変数のそれぞれ２個づつの乗算値とからなる計６個の独立変数と前記室内温度、平均輻射温度、室内湿度のもとに得られる真のＰＭＶ値とを用いて、重回帰分析の手法により線形モデルの各係数を計算する第１の重回帰計算手段と、
前記６個の独立変数と前記重回帰計算手段で得られた各係数とを用いて、ＰＭＶを線形モデルで表したＰＭＶ簡易演算式によってＰＭＶを演算するＰＭＶ簡易演算手段と、
ＰＭＶ目標値と適用対象から実測される平均輻射温度、室内湿度の値とを用いて、前記ＰＭＶ簡易演算手段のＰＭＶ簡易演算式により、前記適用対象の室温設定値を逆算する室温設定値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】
請求項１記載の空調制御装置において、
前記適用対象内の各居住者が感じている快適度を随時入力する快適度設定手段と、この設定手段で入力される快適度とその入力時に実測される室内温度、平均輻射温度、室内湿度とを蓄積する手段と、この蓄積手段に蓄積されたデータのもとに作成される計６個の独立変数と前記快適度とを用いて、重回帰分析の手法によりＰＭＶの線形モデルの各係数を計算する第２の重回帰計算手段とを設け、
この第２の重回帰計算手段で求めた係数を用いて、前記第１の重回帰計算手段で求めた係数を修正し、前記居住者に応じた快適度指標を学習することを特徴とする空調制御装置。
【請求項３】
予めＰＭＶ値に影響を与える着衣量が定まっている空調プロセスにおいて、
適用対象の室内温度、平均輻射温度、室内湿度、活動量の変数とこれら変数のそれぞれ２個づつの乗算値と前記活動量の自乗に当該活動量を除く他の変数の乗算値の計１３個の独立変数と室内温度、平均輻射温度、室内湿度，活動量の変数のもとに得られる真のＰＭＶ値とを用いて、重回帰分析の手法により線形モデルの各係数を計算する第１の重回帰計算手段と、
前記１３個の独立変数と前記第１の重回帰計算手段で得られた各係数とを用いて、ＰＭＶを線形モデルで表したＰＭＶ簡易演算式によってＰＭＶを演算するＰＭＶ簡易演算手段と、
ＰＭＶ目標値，活動量と適用対象から実測される平均輻射温度、室内湿度の値とを用いて、前記ＰＭＶ簡易演算手段のＰＭＶ簡易演算式により、前記適用対象の室温設定値を逆算する室温設定値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４】
請求項３記載の空調制御装置において、
前記適用対象内の各居住者が感じている快適度とその時の活動量とを随時入力する手段と、この入力手段で入力される快適度、活動量とその入力時に実測される室内温度、平均輻射温度、室内湿度とを蓄積する手段と、この蓄積手段に蓄積されたデータのもとに作成される計１３個の独立変数と前記快適度とを用いて、重回帰分析の手法によりＰＭＶの線形モデルの各係数を計算する第２の重回帰計算手段とを設け、
この第２の重回帰計算手段で求めた係数を用いて、前記第１の重回帰計算手段で求めた係数を修正し、前記居住者に応じた快適度指標を学習することを特徴とする空調制御装置。
【請求項５】
請求項１ないし請求項４の何れか１つに記載の空調制御装置において、
前記室温設定値演算手段により前記温度設定値を逆算するときに与える前記ＰＭＶ目標値として、夏季の冷房時には所定の快適範囲内で高めの値に設定し、冬季の暖房時には前記所定の快適範囲内で低めの値を設定することを特徴とする空調制御装置。
【請求項６】
請求項１ないし請求項５の何れか１つに記載の空調制御装置において、
前記平均輻射温度を測定する代わりに、前記室内温度に所定の値をプラスした値を用いることを特徴とする空調制御装置。
【請求項７】
請求項１ないし請求項５の何れか１つに記載の空調制御装置において、
前記平均輻射温度を測定する代わりに、前記室内温度の一次遅れとする値を用いることを特徴とする空調制御装置。
【請求項８】
請求項１ないし請求項５の何れか１つに記載の空調制御装置において、
前記平均輻射温度を測定する代わりに、壁温度計算の伝熱モデルで推定した内壁温度を用いて算出することを特徴とする空調制御装置。
【請求項９】
請求項１ないし請求項５の何れか１つに記載の空調制御装置において、
前記平均輻射温度を測定する代わりに室内温度、外気温度を独立変数とする線形モデルを表し、このモデルの各係数は事前に計測した平均輻射温度、室内温度、外気温度の計測データから重回帰分析の手法により求めておき、空調制御時には前記平均輻射温度を前記線形モデルに前記室内温度、外気温度を入力することにより求めることを特徴とする空調制御装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、オフィスビル、デパート、住居ビルなどの各種ビルの快適性及び省エネルギー化を実現する空調制御装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
空調制御本来の目的は、快適な室内温熱環境を確保しつつ、できる限り少ないエネルギー消費で実現することが望ましい。
【０００３】
ところで、人間の快適な室内温熱環境を確保するには、人間が感じる暑さや寒さの温熱感覚を考慮することが重要であり、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、活動状態（人体の内部発熱量）、着衣状態の６つの変数が挙げられる。
【０００４】
人間の発熱量は、対流による放射量、輻射による放熱量、人からの蒸発熱量、呼吸による放熱量および蓄熱量の合計であって、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の状態にあり、暑くも寒くもない快適な状態にあると言える。逆に、熱平衡式がくずれた場合には人体が暑さ・寒さを感じる。
【０００５】
このような熱平衡式に基づく人間の温熱感覚指標として、代表的なものに、ＰＭＶ（Ｐｒｅｄｉｃｔｅｄ  Ｍｅａｎ  Ｖｏｔｅ：予測平均回答）がある。このＰＭＶは、１９６７年，デンマーク工科大学のＦａｎｇｅｒ教授により提案された快適方程式が出発点となり、多数の欧米被験者から採取したアンケートを統計分析し、人体の熱負荷と人間の温冷感との関係に結び付けることにより、次の７段階評価尺度による数値で表現されたものであり、快適性指標とも呼ばれている。
【０００６】
＋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
なお、人間の快適性範囲は−０．５〜＋０．５の範囲とされている。
【０００７】
ところで、前述した６つの変数のうち、作業強度を表す活動状態は、通常，代謝量を表す単位ｍｅｔが用いられ、
１ｍｅｔ＝５８．２W／ｍ2＝５０ｋｃａｌ／ｍ2・ｈ
で表される。このｍｅｔ（メット）は、熱的に快適な状態における安静時の代謝を基準とする。
【０００８】
一方、着衣状態は、衣服の熱絶縁性を表すｃｌｏの単位が用いられ、１ｃｌｏとは、気温２１℃，相対湿度５０％，気流５ｃｍ／ｓ以下の室内において体表面からの放熱量が１ｍｅｔの代謝と平衡するような着衣状態の値であって、通常の熱抵抗値に換算すると、
１ｃｌｏ＝０．１５５ｍ2・℃／W＝０．１８ｍ2・ｈ・℃／ｋｃａｌ
で表される。
【０００９】
すなわち、快適性指標であるＰＭＶは、実際の代謝量、着衣条件下において、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Ｌ（Ｋｃａｌ／ｍ2・ｈ）として求め、この熱負荷と人間の温冷感とを結び付けたものである。
【００１０】
因みに、前記７段階評価尺度による数値を用いた予測平均回答ＰＭＶは、所定の区画の在室者がその区画の温熱感覚に対して下す平均的評価を表す。例えば仕切りのないオフィスに５人が在室しており、そのうちＡさんはやや暖かい（＋１）と感じ、Ｂさんは涼しい（−２）と感じ、Ｃさんはやや涼しい（−１）と感じ、Ｄさんはやや暖かい（＋１）と感じ、Ｅさんはやや涼しい（−１）と感じたとする。このとき、ＰＭＶ値は次のように求められる。
【００１１】
ＰＭＶ＝（１−２−１＋１−１）／５＝−２／５＝−０．４
快適性指標となるＰＭＶと、Ｆａｎｇｅｒの方程式から求められる人体熱負荷Ｌとの対応は、多数の被験者によるアンケートデータから統計的に分析され、予測平均回答ＰＭＶとして、これを人体負荷Ｌおよび代謝量Ｍの関数として次式で表されている。
【００１２】
ＰＭＶ＝｛０．３５２・ｅｘｐ（−０．０４２・Ｍ）＋０．０３２｝・Ｌ
しかし、快適性指標となるＰＭＶは、既に述べたようにＦａｎｇｅｒ教授が多数の欧米被験者のアンケートから統計分析して求めたものであるが、人間の温熱感の基準は、人種、社会的状態（風習や経済水準）、地理的条件による生理的気候順応の影響、さらに施設環境条件等によって異なることから、以上のような一般的なＰＭＶをそのまま日本の個々の空調制御システムに適用する場合、実際の人間の感覚とずれる可能性が出てくる。
【００１３】
そこで、従来、居住者に応じた快適性指標について、ニューラルネットワーク技術を用いて学習させる構成のものが提案されている（特許第３０４９２６６号）。
【００１４】
この空調制御装置は、人間の温熱感覚に影響を与える複数のプロセス変数を入力し、これら入力されたプロセス変数と居住者の感じている快適度のアンケートデータとからニューラルネットワーク（ＮＮ）によって、そこの居住者に応じた快適性指標ＰＭＶを学習するニューロＰＭＶ演算部と、この学習された快適性指標を入力し、省エネルギーを満足させつつ快適な範囲に入るような室温設定値を求めるファジィ演算部とを備えた構成である。
【００１５】
また、ニューラルネットワーク技術以外の学習方式には重回帰分析が挙げられる。以下、これについて説明する。
【００１６】
この重回帰分析は、ある変量に関し、その変量を決定する要因と考えられる複数の変量の線形結合で表し、それらの間の構造を分析或は学習する手法をいう。結果となる変量をｙ、原因と考えられる変量をｘ１，ｘ２，…，ｘｒとする。これらのデータは次のように与えられているものとする。
【００１７】
【表１】
0003751830.tif 000002
【００１８】
ｙは目的関数あるいは従属関数、ｘ１，ｘ２，…，ｘｒは説明変数或は独立変数と呼ばれる。このｘ１，ｘ２，…，ｘｒからｙを予測学習する線形モデルを、
ｙｉ＝ａ０＋ａ１・ｘｉ１＋ａ２・ｘｉ２＋…＋ａｒ・ｘｉｒ＋ｅｉ
とする。ｅｉはｘｉ１，ｘｉ２，…，ｘｉｒではｙｉを説明しきれない誤差を表す。ここで、誤差の平方和Σｅｉ2を最小にするａ０，ａ１，ａ２，…ａｒをα０，α１，α２，…αｒとする。これら係数の求め方の説明はここでは省略する。この回帰係数が決定すると、ｙｉの理論値は、
Ｙｉ＝α０＋α１・ｘｉ１＋α２・ｘｉ２＋…＋αｒ・ｘｉｒ
で計算される。
【００１９】
【発明が解決しようとする課題】
ところで、以上のように多く利用されている空調の快適性指標ＰＭＶは、既に述べているように変数が６つの多変数の非線形関数であることから、多数の空調制御ゾーンがある大規模ビルの空調制御にそのまま適用する場合、実空調制御に用いるコントローラのＣＰＵの負荷が増大する問題がある。また、多数の空調制御ゾーン数や個々のビルに応じて快適度を学習するにしても、必要な教師信号の数が非常に多くなり、非常に複雑、かつ、膨大な計算回数を消化しなければ、適切な値を学習できない問題がある。
【００２０】
本発明は上記事情に鑑みてなされたもので、簡易、かつ、精度よく快適性指標であるＰＭＶを求めて最適な室内温度に制御する空調制御装置を提供することにある。
【００２１】
また、本発明の他の目的は、空調の適用対象に応じて少ない負担のもとに快適制御を実現する空調制御装置を提供することにある。
【００２２】
【課題を解決するための手段】
（１）  上記課題を解決するために、本発明に係わる空調制御装置は、予めＰＭＶ値に影響を与える着衣量と活動量が定まっている空調プロセスにおいて、
室内温度、平均輻射温度、室内湿度の変数及びこれら変数のそれぞれ２個づつの乗算値とからなる計６個の独立変数と前記室内温度、平均輻射温度、室内湿度のもとに得られる真のＰＭＶ値とを用いて、重回帰分析の手法により線形モデルの各係数を計算する第１の重回帰計算手段と、前記６個の独立変数と前記重回帰計算手段で得られた各係数とを用いて、ＰＭＶを線形モデルで表したＰＭＶ簡易演算式によってＰＭＶを演算するＰＭＶ簡易演算手段と、ＰＭＶ目標値と適用対象から実測される平均輻射温度、室内湿度の値とを用いて、前記ＰＭＶ簡易演算手段のＰＭＶ簡易演算式により、前記適用対象の室温設定値を逆算する室温設定値演算手段とを備えた構成である。
【００２３】
この発明は以上のような構成とすることにより、着衣量、活動量等を一定値と考えて処理すれば、室内温度、輻射温度、室内湿度を用いて、簡単なＰＭＶ演算式を用いて、適用対象に最適な室温設定値を求めることができる。
【００２４】
（２）  前記（１）の構成要件に新たに、前記適用対象内の各居住者が感じている快適度を随時入力する快適度設定手段と、この設定手段で入力される快適度とその入力時に実測される室内温度、平均輻射温度、室内湿度とを蓄積する手段と、この蓄積手段に蓄積されたデータのもとに作成される計６個の独立変数と前記快適度とを用いて、重回帰分析の手法によりＰＭＶ線形モデルの各係数を計算する第２の重回帰計算手段とを設けた構成である。
【００２５】
この発明は以上のような構成とすることにより、第２の重回帰計算手段で求めた係数を用いて、前記第１の重回帰計算手段で求めた係数を修正することにより、前記居住者に応じた快適度指標を学習しながら、より適用対象の居住者にあった温度設定値で空調制御が実行可能となる。
【００２６】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の実施の形態について図面を参照して説明する。
【００２７】
（第１の実施の形態）
図１は本発明に係わる空調制御装置の一実施の形態を示す構成図である。
【００２８】
先ず、本発明装置を実現するに先立ち、前述する６変数とＰＭＶとの関係について調べてみると、６変数に対するＰＭＶの変化は、一般的に多次元であって非常に複雑な関係となっているが、各変数ごとに２次元の特性をもって表せば、図２ないし図５に示すような関係が得られる。なお、これらの図において実線は冬季、点線は夏季の値である。
【００２９】
ここで、図２は、６つの変数のうち、室温を除く他の５つの変数は下記に示す通り固定値を用いた。
【００３０】
冬季（実線）                            夏季（点線）
室温（空気温度）    ２２℃            室温（空気温度）    ２２℃
平均輻射温度        ２２℃            平均輻射温度        ２２℃
相対湿度            ５０％            相対湿度            ５０％
気流速度（風速）    ０．１ｍ／ｓ      気流速度（風速）    ０．１ｍ／ｓ
着衣量              １．０ｃｌｏ      着衣量              ０．５ｃｌｏ
活動量              １．２ｍｅｔ      活動量              １．２ｍｅｔ
その他のにおいても同様であり、例えば図３について言えば、平均輻射温度を除いて他の5つの変数は上述する固定値が用いられている。
【００３１】
そこで、２次元化された特性から次のようなことが明らかとなる。空調制御を行う適用対象ビルが例えば一般事務所ビルである場合、ＰＭＶ値に影響を与える活動量は過去の経験から１．２ｍｅｔであり、着衣量は夏の冷房時で０．５ｃｌｏ、冬の暖房時で１．０ｃｌｏであるというように、ある程度過去の経験や実績から予め決定することができる。よって、一般の事務所ビル内の空調時、活動量や着衣量たる変数はＰＭＶ演算から省略しても何ら問題がない。
【００３２】
また、図５から明らかなように、前述する変数とＰＭＶとの関係から、風速（気流速度）ｖがｖ≦０．１ｍ／ｓのとき、ＰＭＶの値はｖの変化に対して変化しないし、空調制御が定風量方式のときｖは一定と見なせる。よって、この場合にも、ＰＭＶの演算から風速を省略できる。さらに、室温とＰＭＶ、平均輻射温度とＰＭＶ、相対温度とＰＭＶの関係は、他の条件が固定であれば、ほぼ直線状態となっている（図２ないし図４参照）。
【００３３】
そこで、本発明に係わる空調制御装置は、以上のような解析結果を前提とし、図１に示すような構成を実現するに至った。
【００３４】
すなわち、この空調制御装置は、以上のような解析結果を踏まえ、必須変数データの組合せ指定データを保存する必須変数データ組合せ保存手段１、ＰＭＶ数値計算手段２の他、ＰＭＶ表作成手段３、重回帰計算手段４、ＰＭＶ簡易演算手段５及び室温設定値演算手段６によって構成されている。
【００３５】
この必須変数データ組合せ保存手段１は、以上のような解析結果を踏まえ、予め必須変数となる室温（室内温度）Ｔａ（℃）、平均輻射温度Ｔｒ（℃）、室内湿度Ｒｈ（％）の組合せデータを保存するものであり、例えば図６に示すような組合せデータテーブルが保存されている。
【００３６】
前記ＰＭＶ数値計算手段２は、前述する快適方程式と欧米被験者のアンケートとを結び付けた演算プログラムが格納され、前記必須変数データ組合せ保存手段１の組合せデータと着衣量、活動量、風速とを用いて真のＰＭＶを演算する機能をもっているが、特に着衣量、活動量、風速等にについては以下の理由から一定値または省略し、真のＰＭＶを求める。ＰＭＶを求める演算式は複雑であるが、詳しくは下記の参考文献を参照されたい。
【００３７】
＊空気調和・衛生工学会（編）：空気調和・衛生工学便覧１巻第１編・第３章。なお、図２から図５までのグラフは、この演算式を用いて作成したものである。
【００３８】
すなわち、ＰＭＶ数値計算手段２は、組合せデータ保存手段１に保存される各組合せデータの他、着衣量、活動量及び風速を用いて、前記省略した公知文献のアルゴリズムに基づいて真のＰＭＶ値を計算する部分であるが、前述したように冬季の場合には着衣量１．０ｃｌｏ、活動量１．２ｍｅｔであって、固定値であり、また事務所内の風速は０．１ｍ／ｓ以下の場合にはＰＭＶが殆んど変化無しであるので、省略することができる。
【００３９】
ＰＭＶ表作成手段３では、必須変数データ組合せ保存手段１からの必須変数データである各室内温度Ｔａ、平均輻射温度Ｔｒ、室内湿度Ｒｈの組合せ値から以下のようにそれぞれ正規化値を求め、かつ、これら正規化値とこれら正規化値を２個ずつ掛けてなる計６つの独立変数Ｘ１〜Ｘ６を求め、これを前記ＰＭＶ数値計算手段２により求めた真のＰＭＶ値より表２に示すような表を作成する。
【００４０】
Ｔａ：室内温度（℃）          ＴＡ：室内湿度の正規化値＝Ｔａ／３０
Ｔｒ：平均輻射温度（℃）      ＴＲ：平均輻射温度の正規化値＝Ｔｒ／３０
Ｒｈ：室内湿度（％）          ＲＨ：室内湿度の正規化値＝Ｒｈ／８０
変数Ｘ１＝入力１＝ＴＡ
変数Ｘ２＝入力２＝ＴＲ
変数Ｘ３＝入力３＝ＲＨ
変数Ｘ４＝入力４＝ＴＡ・ＴＲ
変数Ｘ５＝入力５＝ＴＡ・ＲＨ
変数Ｘ６＝入力６＝ＴＲ・ＲＨ
【００４１】
【表２】
0003751830.tif 000003
【００４２】
ところで、下記（１）式に基づく快適度ＰＭＶを演算するためには、６つの独立変数Ｘ１〜Ｘ６と係数ａ０〜ａ６が把握されていなければならないが、ここでは係数ａ０〜ａ６は把握されていない。
【００４３】
0003751830.tif 000004
そこで、ＰＭＶ表作成手段３は、各６つの独立変数Ｘ１〜Ｘ６とそのときの真のＰＭＶを重回帰計算手段４に送出して係数ａ０〜ａ６を求める。
【００４４】
この重回帰計算手段４は、ＰＭＶ表作成手段３によって求められた６つの独立変数Ｘ１〜Ｘ６の各データと真のＰＭＶとを取り込み、重回帰分析の手法を用いて各係数ａ０〜ａ６を計算し、ＰＭＶ簡易演算手段５に送出する。表３は重回帰計算手段４によって求めた係数ａ０〜ａ６の値である。
【００４５】
【表３】
0003751830.tif 000005
【００４６】
この表３の固定値はここでは特に必要としないが、参考のために記述した。なお、図７は夏季（冷房時）に求めた結果の重回帰の精度を表している。
【００４７】
このＰＭＶ簡易演算手段５は、重回帰計算手段４で求めた係数ａ０〜ａ６を記憶し、以後、係数ａ０〜ａ６及び適用対象から計測される室内温度Ｔａ、平均輻射温度Ｔｒ、室内湿度Ｒｈを用いて、前記（１）式である下記のＰＭＶ簡易演算式に基づいて、実際の快適度ＰＭＶを求めることができる。
【００４８】
0003751830.tif 000006
室温設定値演算手段６では、前述のＰＭＶ簡易演算式を移項した（２）式に基づいて未知数である目標となる室温設定値Ｔａを演算するが、このとき前記快適度ＰＭＶをＰＭＶ目標値ＰＭＶ0に置き換えて演算することにより室温設定値Ｔａを求め、空調制御用コントローラに設定する。
【００４９】
Ｔａ＝ＴＡ・３０
0003751830.tif 000007
従って、以上のような実施の形態によれば、６つの変数のうち、ＰＭＶ値に比較的大きな影響を与える必須変数のみを用いて快適性指標ＰＭＶの簡易演算式を作成し、予め必須変数データの組合せデータとこれら組み合わせによる真のＰＭＶとからＰＭＶ演算上必要な係数を計算する。そして、実際の計測値と重回帰の手法により求めた係数とを用いて前記（２）式により快適な室温設定値を精度よく求めるので、複雑な構成をとらず、かつ、ＰＭＶの簡易演算式を用いて、短時間に快適な室温設定値を算出することができる。
【００５０】
（第２の実施の形態）
図８は本発明に係わる空調制御装置の他の実施の形態を示す構成図である。
【００５１】
この装置は、図１とほぼ同様の構成であるので、図１と同一部分には同一符号を付してその詳しい説明は省略し、以下、特に異なる部分の構成について説明する。
【００５２】
第１の実施の形態では、必須変数データ組合せ保存手段１、ＰＭＶ数値計算手段２及びＰＭＶ表作成手段３を用いて、６つの変数Ｘ１〜Ｘ６のもとに真のＰＭＶを求めたものであるが、この求めた真のＰＭＶはＦａｎｇｅｒ教授による快適方程式及び欧米被験者のアンケートに基づいて求めたものであり、実際の居住者（日本人）の感じている快適度とずれる場合が多い。
【００５３】
そこで、本発明に係わる空調制御装置においては、例えば事務所内の居住者の感じている実際の快適度を快適度設定部１１より設定してもらうとともに、当該快適度設定部１１から当該設定された快適度ＰＭＶを重回帰計算手段４に設定する構成である。
【００５４】
すなわち、本装置においては、先ず、第1の実施の形態と同様にＰＭＶ表作成手段３に作成されている６つの変数Ｘ１〜Ｘ６と真のＰＭＶとを用いて、重回帰計算手段４ａの重回帰分析の手法により、ＰＭＶ線形モデルの各係数ａ０〜ａ６を求める。
【００５５】
一方、快適度設定部１１から各居住者の感じている快適度を随時入力し、かつ、その時の実際の室温、平均輻射温度、室内湿度の値とともに重回帰計算手段４ａを介して蓄積手段１２に蓄積する。
【００５６】
しかる後、蓄積手段１２に蓄積される蓄積データを用いて、前記重回帰計算手段４ａで求めたＰＭＶ線形モデルの初期の各係数ａ０〜ａ６を、重回帰計算手段４ａの重回帰分析手法により修正する。従って、ＰＭＶ簡易演算手段５は、修正された各係数と室温、輻射温度、室内湿度とを用いてＰＭＶを求めることができる。また、修正されたＰＭＶ簡易演算式を室温設定値演算手段６に送出する。
【００５７】
この室温設定値演算手段６は、前述する（２）式に基づいて未知数である目標となる室温設定値Ｔａを演算するが、このとき快適度ＰＭＶをＰＭＶ目標値ＰＭＶ0に置き換えて演算することにより室温設定値Ｔａを求るものである。
【００５８】
従って、以上のような実施の形態によれば、個々の事務所の空調制御や実際の居住者に応じた快適性指標の学習を行うことにより、前記（１）式による快適性指標ＰＭＶの簡易演算式を用いて、非常に精度の高いＰＭＶを演算でき、ひいては室温設定値演算手段６にて、居住者の状況に合った最適な室温設定値を取出すことができる。
【００５９】
（第３の実施の形態）
図９は本発明に係わる空調制御装置の更に他の実施形態を示す構成図である。
【００６０】
この装置は、図１，図８とほぼ同様の構成であるので、これらの図と同一部分には同一符号を付してその詳しい説明は省略し、以下、特に異なる部分の構成について説明する。
【００６１】
この空調制御装置は、事務所の他、例えばデパート、病院、体育館等の空調制御に適用する場合、活動量がＰＭＶに大きな影響を与えることになる。
【００６２】
そこで、ＰＭＶ簡易演算手段５による快適性指標ＰＭＶの簡易演算式に関し、下記する（３）式で示すように室温、平均輻射温度、室内湿度の他、活動量の正規化値、これら正規化値のそれぞれ２つずつの組合せ乗算、さらに活動量の自乗と当該活動量を除く他の１つの変数の乗算からなる計１３の独立変数として線形モデルで表し、前述する事務所、デパート、病院、体育館等の空調制御に容易に対応可能とするものである。
【００６３】
すなわち、快適性指標ＰＭＶの簡易演算式は、室温、平均輻射温度、室内湿度、活動量の４つの変数を用いて、以下のような１３個の変数を入力とし、ＰＭＶ簡易演算手段５にてＰＭＶを演算する。
【００６４】
0003751830.tif 000008
上式の各係数は、重回帰計算手段４ｂを用いて求める。これを求めるため必須変数データ組合せ保存手段１には、例えば室内温度Ｔａ、平均輻射温度Ｔｒ、室内湿度Ｒｈ、活動量Ｅｍｎの組合せとして、下記のようなデータを保存するものである。
【００６５】
前記第１の実施形態で用いた室温、平均輻射温度、室内湿度の組合せ（図６）では活動量を１．２ｍｅｔとしたが、この組み合わせに対してさらに活動量の値を１．０ｍｅｔ及び１．４ｍｅｔと変化させる。よって、与える組合せ数は１６８（＝５６×３）である。
【００６６】
第１の実施の形態と同様に、重回帰分析の手法を取り入れてＰＭＶ線形モデルの各係数ａ０〜ａ１３を求めた後、ＰＭＶ簡易演算手段５に送出する。
【００６７】
この重回帰計算手段４ｂにて求めた各係数ａ０〜ａ１３は表４に示す通りである。
【００６８】
【表４】
0003751830.tif 000009
【００６９】
この表４の固定値はここでは特に必要としないが、参考のため記述した。なお、図１０は冬季（暖房時）について求めた結果の重回帰の精度を表す。
【００７０】
そこで、ＰＭＶ簡易演算手段５は、重回帰計算手段４ｂから送られてくる係数ａ０〜ａ１３を適宜なメモリに保存し、以後、当該保存された係数ａ０〜ａ１３と実際に入力される室内温度Ｔａ、平均輻射温度Ｔｒ、室内湿度Ｒｈ、活動量Ｅｍｎを用いて、前記（３）式の簡易式を用いて実際の快適度ＰＭＶ値を求めることができる。また、ＰＭＶ簡易演算式を室温設定値演算手段６に送出する。
【００７１】
この室温設定値演算手段６は、未知数であるＴａを下記（４）式に基づいて演算する。
【００７２】
0003751830.tif 000010
従って、以上のような実施の形態によれば、活動を伴うビル等に適用する場合、活動量を含めて変数を作成し、重回帰計算手段４ｂにてＰＭＶ線形モデルの各係数を計算し、ＰＭＶ簡易演算手段５に導入するので、ここでは快適性指標ＰＭＶの簡易演算式により、事務所ビルだけでなく、例えばデパート、病院、体育館等にも容易に対応することができる。
【００７３】
（第４の実施の形態）
図１１は本発明に係わる空調制御装置のさらに本発明の他の実施形態を示す構成図である。なお、同図において図１，図８及び図９とほぼ同様の構成であるので、これらの図と同一部分には同一符号を付してその詳しい説明は省略し、以下、特に異なる部分の構成について説明する。
【００７４】
この空調制御装置は、第２の実施の形態と同様に各居住者の感じている快適度を快適度設定部１１に随時設定し、当該設定部１１の設定快適度を重回帰計算手段４ｃに随時入力するとともに、対象ビルとして例えば事務所ビルの他、デパート、病院等において居住者が活動することにより、暑さ・寒さによるＰＭＶが変化する場合に適用する。
【００７５】
すなわち、本発明に係わる空調制御装置においては、第３の実施の形態と同様にＰＭＶ表作成手段３に作成されている１３の変数Ｘ１〜Ｘ１３と真のＰＭＶとを用いて、重回帰計算手段４ｃの重回帰分析の手法により、ＰＭＶ線形モデルの各係数ａ０〜ａ１３を求める。
【００７６】
一方、快適度設定部１１から例えば事務所内の居住者の感じている実際の快適度を随時入力し、かつ、その時の実際の室温、平均輻射温度、室内湿度、活動量の値とともに重回帰計算手段４ｃを介して蓄積手段１２に蓄積する。
【００７７】
しかる後、蓄積手段１２に蓄積される蓄積データを用いて、前記重回帰計算手段４ｃで求めたＰＭＶ線形モデルの初期の各係数ａ０〜ａ１３を、重回帰計算手段４ｃの重回帰分析手法により修正する。従って、ＰＭＶ簡易演算手段５は、修正された各係数と室温、輻射温度、室内湿度とに基づいて、前記（３）式による快適性指標ＰＭＶの簡易演算式を用いてＰＭＶを求めることができる。また、修正されたＰＭＶ簡易演算式を室温設定値演算手段６に送出する。
【００７８】
この室温設定値演算手段６は、前述する（４）式に基づいて未知数である目標となる室温設定値Ｔａを演算するが、このとき快適度ＰＭＶをＰＭＶ目標値ＰＭＶ0に置き換えて演算することにより室温設定値Ｔａを求る。
【００７９】
従って、以上のような実施の形態によれば、活動量を伴う個々の事務所，デパート，病院等の空調制御や実際の居住者に応じた快適性指標を学習することにより、前記（３）式による快適性指標ＰＭＶの簡易演算式を用いて、非常に精度の高いＰＭＶを演算でき、ひいては室温設定値演算手段６にて、前記（４）式に基づいて居住者の状況に合った室温設定値を取出すことができる。
【００８０】
（その他の実施の形態）
（第５の実施の形態）
前記第１ないし第４の実施の形態では、ＰＭＶ簡易演算手段５のＰＭＶ簡易演算式から逆算し室温設定値Ｔａを計算しているが、このときの快適範囲は前述するように−０．５＜ＰＭＶ＜＋０．５を前提としたものである。
【００８１】
この実施の形態では、省エネルギーとするために冷房時に室温設定値が高めとなるよう、ＰＭＶ目標値として快適範囲である−０．５＜ＰＭＶ＜＋０．５の上限値近くの値を例えば＋０．３に設定する（図２参照）。反対に、暖房時には室温設定値が低めとなるように快適範囲の下限値近くの値を−０．３に設定する。
【００８２】
以上のように基本的な快適範囲を冷暖房時に可変することにより、少ないエネルギー消費量を快適性を保持することが可能である。
【００８３】
（第６の実施の形態）
前記第１ないし第５の実施の形態では、平均輻射温度を測定していたが、センサを減らす観点から図１２に示すように室温検出センサの出力側に輻射温度変換手段２１を設け、過去の経験、図２及び図３に示す特性から室温検出センサにより検出される室温から室温＋所定の温度をもって平均輻射温度に変換出力することにより、少ないセンサを用いて前述する第１ないし第５の実施の形態と同様な効果を奏することができる。
【００８４】
（第７の実施の形態）
第６の実施の形態では、輻射温度変換手段２１にて室温プラス所定の温度を加算する構成としたが、例えば輻射温度変換手段２１として一時遅れ要素を設け、室温検出センサにより検出される室温の一次遅れをもって平均輻射温度に変換出力する構成であってもよい。
【００８５】
（第８の実施の形態）
前述する第１ないし第５の実施の形態では、同じく平均輻射温度を測定する代わりに、壁温度計算の伝熱モデルで推定した内壁温度から平均輻射温度を計算し、その計算された温度を用いてもよい。以下、具体的な計算方法に図１３を参照して説明する。
【００８６】
＊  部屋・壁伝熱モデルについて
部屋の壁を外壁（壁有り）、床、内壁、天井に分け、その壁の構造は２つの層（例えばコンクリートと断熱材）によって近似する。
【００８７】
先ず、部屋・壁伝熱モデルの状態方程式は以下の式で表すことができる。
【００８８】
【数１】
0003751830.tif 000011
【００８９】
＊  平均輻射温度の算出について
室内にいる人体（あるいは物でもよい）と、これを取り巻く周辺の壁その他の物体との間の熱放射による熱の流れｑrは、近似的に
ｑr＝Ａr・σ・（Ｔ4−Ｔr4）                            ……  （８）
で表される。Ａrは人体の表面積、Ｔは人体の絶対温度、Ｔrは取り巻いている物体の全体の温度状況を一つの温度で代表されたものであって、平均輻射温度（あるいは平均放射温度）と呼ばれている。σはステファン・ボルツマンの定数である。普通の室内では、Ｔrは近似的に、
Ｔr＝ΣＡi・εi・Ｔ'Bi／（ΣＡi・εi）                ……  （９）
で表される。但し、εiは放射率、Ｔ'Biは伝熱モデルのＴBiを絶対温度で表したものである。
【００９０】
室内で用いられる内装材や家具のεiは約１．０であるので、
Ｔr≒ΣＡi・εi・Ｔ'Bi／ΣＡi
つまり、壁面温度と面積とを乗じて和をとり、全表面積で除した値が平均輻射温度となる。
【００９１】
（第９の実施の形態）
前述する第１ないし第５の実施の形態では、平均輻射温度を測定する代わりに、室温、外気温度を独立変数とする線形モデルで表し、このモデルの各係数については事前に計測した平均輻射温度、室温、外気温度の計測データに基づいて、第１ないし第３の実施の形態で用いたのと同様の重回帰分析の手法により求めておき、空調制御時には平均輻射温度を前記線形モデルに室温、外気温度を入力して求める構成である。
【００９２】
その他、本願発明は、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。例えば快適性指標の学習法として、重回帰分析以外の統計手法を用いてもよい。
【００９３】
また、各実施の形態は可能な限り組み合わせて実施することが可能であり、その場合には組み合わせによる効果が得られる。さらに、上記各実施の形態には種々の上位，下位段階の発明が含まれており、開示された複数の構成要素の適宜な組み合わせにより種々の発明が抽出され得るものである。例えば問題点を解決するための手段に記載される全構成要件から幾つかの構成要件が省略されうることで発明が抽出された場合には、その抽出された発明を実施する場合には省略部分が周知慣用技術で適宜補われるものである。
【００９４】
【発明の効果】
以上説明したように本発明によれば、簡易なＰＭＶの演算式を用い、かつ、この演算式に用いる係数を統計的手法により精度よく求めることにより、居住者の快適性を確保することができる。
【００９５】
また、本発明は、簡易なＰＭＶの演算式を用い、かつ、前記係数を統計的手法により精度よく求めることにより、居住者の快適性を確保しつつ、省エネを実現することができる。
【００９６】
よって、各種の適用対象の居住者にとって快適な空調制御を実現することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】  本発明に係わる空調制御装置の一実施の形態を示す構成図。
【図２】  室温（空気温度）とＰＭＶとの関係を表す特性図。
【図３】  平均輻射温度とＰＭＶとの関係を表す特性図。
【図４】  相対湿度とＰＭＶとの関係を表す特性図。
【図５】  風速（気流速度）とＰＭＶとの関係を表す特性図。
【図６】  室温、平均輻射温度、室内湿度の組合せテーブル図。
【図７】  夏季（冷房時）のＰＭＶに対する重回帰分析手法による係数の精度を表す図。
【図８】  本発明に係わる空調制御装置の他の実施形態を示す構成図。
【図９】  本発明に係わる空調制御装置のさらに他の実施形態を示す構成図。
【図１０】  冬季（暖房時）のＰＭＶに対する重回帰分析手法による係数の精度を表す図。
【図１１】  本発明に係わる空調制御装置のさらに他の実施形態を示す構成図。
【図１２】  本発明に係わる空調制御装置のさらに他の実施形態を示す構成図。
【図１３】  部屋・壁伝熱モデルの説明図。
【符号の説明】
１…必須変数データ組合せ保存手段
２…ＰＭＶ数値計算手段
３…ＰＭＶ表作成手段
４，４ａ〜４ｃ…重回帰計算手段
５…ＰＭＶ簡易演算手段
６…室温設定値演算手段
１１…快適度設定部
１２…蓄積手段
２１…輻射温度変換手段
【図１】
0003751830.tif 000012
【図２】
0003751830.tif 000013
【図３】
0003751830.tif 000014
【図４】
0003751830.tif 000015
【図５】
0003751830.tif 000016
【図６】
0003751830.tif 000017
【図７】
0003751830.tif 000018
【図８】
0003751830.tif 000019
【図９】
0003751830.tif 000020
【図１０】
0003751830.tif 000021
【図１１】
0003751830.tif 000022
【図１２】
0003751830.tif 000023
【図１３】
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