(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の空調機の内部において第１気象情報を計測し、
ネットワークを通して、計測した第１気象情報を収集して時系列的にメモリに保持し、
ネットワークを通して気象会社から時系列的な第２気象情報を収集し、時系列的にメモリに保持された第１気象情報と第２気象情報について解析処理を行い、解析結果に基づいて、時系列的にメモリに保持された第１気象情報のうち、有用な空調機の第１気象情報を局地エリア毎に選択し、
選択した第１気象情報のうちの何れかに基づいて局地気象データを推定する
ことを特徴とする局地気象データ推定方法。
【請求項２】
時系列的にメモリに保持されている空調機毎の第１気象情報と、ネットワークを通して気象会社から収集した第２気象情報との相関分析を行い、相関分析結果に基づいて、有用な空調機の第１気象情報を局地エリア毎に選択する請求項１に記載の局地気象データ推定方法。
【請求項３】
時系列的にメモリに保持され、局地エリア毎に選択された複数の有用な空調機の第１気象情報から当該局地エリアを代表する気象情報を得て、局地気象データとして採用する請求項１または請求項２に記載の局地気象データ推定方法。
【請求項４】
複数の空調機の内部において第１気象情報を計測し、
ネットワークを通して計測された第１気象情報を収集して時系列的にメモリに保持し、
ネットワークを通して気象会社から収集した時系列的な第２気象情報に基づいて、選択すべき空調機を特定し、
特定された空調機毎の第１気象情報に基づいて局地気象データを推定し、
推定した局地気象データと、ネットワークを通して気象会社から収集した対応する第２気象情報との差を所定の閾値と比較し、
差が所定の閾値よりも大きいことに応じて推定された局地気象データを採用し、逆に差が所定の閾値以下であることに応答して第２気象情報を採用する
ことを特徴とする局地気象データ推定方法。
【請求項５】
推定した局地気象データと、ネットワークを通して気象会社から収集した対応する第２気象情報との差を、局地気象データと第２気象情報とのオフセットを考慮して算出する請求項４に記載の局地気象データ推定方法。
【請求項６】
複数の空調機の内部において第１気象情報を計測する第１気象情報計測手段と、
ネットワーク（４）を通して、計測した第１気象情報を収集して時系列的にメモリに保持する第１気象情報収集手段（３１）（３２）と、
ネットワークを通して気象会社から時系列的な第２気象情報を収集し、時系列的にメモリに保持された第１気象情報と第２気象情報について解析処理を行い、解析結果に基づいて、時系列的にメモリに保持された第１気象情報のうち、有用な空調機の第１気象情報を局地エリア毎に選択する第１気象情報選択手段（３４）と、
選択した第１気象情報のうちの何れかに基づいて局地気象データを推定する局地気象データ推定手段（３６）と
を含むことを特徴とする局地気象データ推定装置。
【請求項７】
前記第１気象情報選択手段（３４）は、時系列的にメモリに保持されている空調機毎の第１気象情報と、ネットワークを通して気象会社から収集した第２気象情報との相関分析を行い、相関分析結果に基づいて、有用な空調機の第１気象情報を局地エリア毎に選択するものである請求項６に記載の局地気象データ推定装置。
【請求項８】
前記第１気象情報選択手段（３４）は、時系列的にメモリに保持され、局地エリア毎に選択された複数の有用な空調機の第１気象情報から当該局地エリアを代表する気象情報を得て、局地気象データとして採用するものである請求項６または請求項７に記載の局地気象データ推定装置。
【請求項９】
複数の空調機の内部において第１気象情報を計測する第１気象情報計測手段と、
ネットワーク（４）を通して計測された第１気象情報を収集して時系列的にメモリに保持する第１気象情報収集手段（６１）（６３）と、
ネットワーク（４）を通して気象会社（１）から収集した時系列的な第２気象情報に基づいて、選択すべき空調機を特定する空調機特定手段（６４）と、
特定された空調機毎の第１気象情報に基づいて局地気象データを推定する局地気象データ推定手段（６６）と、
推定した局地気象データと、ネットワークを通して気象会社から収集した対応する第２気象情報との差を所定の閾値と比較する信頼性判定手段（６７）と、
差が所定の閾値よりも大きいことに応じて推定された局地気象データを採用し、逆に差が所定の閾値以下であることに応答して第２気象情報を採用する局地気象データ選択手段（６７）と
を含むことを特徴とする局地気象データ推定装置。
【請求項１０】
前記信頼性判定手段（６７）は、推定した局地気象データと、ネットワーク（４）を通して気象会社（１）から収集した対応する第２気象情報との差を、局地気象データと第２気象情報とのオフセットを考慮して算出するものである請求項９に記載の局地気象データ推定装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
この発明は、気象会社の気象情報計測ポイントよりもきめ細かく点在する空調機において計測された気象情報を用いて局地気象データを推定する新規な方法およびその装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
従来から、省エネルギー効果の確認を行うために、空調機の消費電力を前年度の消費電力と比較するに当たって、気温補正を行うべく局地気象データを用いること、ヒートアイランド現象の解明、清涼飲料水の購買動向の分析などを行うために局地気象データを用いること、天候デリバティブ保険（例えば、指定地域の気温が想定値を０．１℃上回る毎に補償金を支払うことを内容とする保険）における補償金の支払い額の算出のために局地気象データを用いること、気象予測データと共に用いて行う空調機の負荷予測制御のように、気象の影響を受ける機器の最適制御を行うために局地気象データを用いること、などが提案されている。
【０００３】
そして、局地気象データを収集するための方法として、従来から、
（１）各地に気象観測システムを構築しておき、これらの気象観測システムを用いて局地気象データを収集する方法（特開閉７−７７６９号公報参照）、
（２）気象会社が提供する気象データを採用する方法、および
（３）空調機の内部データを利用する方法（外気温度検出方法に関する特許第３０１９０８１号公報参照）
が提案されている。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】
前記（１）の方法を採用した場合には、気象観測システムの設置場所の確保が困難であるとともに、設置費、維持費が嵩むという不都合、オフラインシステムの場合にデータの記録／回収作業が煩雑になってしまうという不都合、気象観測システム、センサに異常が発生した場合にデータの欠測が発生するという不都合を生じてしまう。
【０００５】
前記（２）の方法を採用した場合には、気象データの測定間隔が粗く、局地気象データを高精度には測定できなくなってしまうという不都合、気象観測システム、センサに異常が発生した場合にデータの欠測が発生するという不都合を生じてしまう。
【０００６】
前記（３）の方法を採用した場合には、空調機の設置環境に大きなばらつきがあるため、計測される気象データの信頼性が低くなる可能性があるという不都合（例えば、日射しが当たる場所では、実際の気温よりも高い値が計測されるという不都合）、ショートサーキットが発生している場合には、実際の気象データから大きく乖離した値が計測されるという不都合、空調機やセンサに異常が発生した場合にデータの欠測が発生するという不都合を生じてしまう。
【０００７】
【発明の目的】
この発明は上記の問題点に鑑みてなされたものであり、コストアップを大幅に抑制して、十分に高精度に局地気象データを推定することができ、しかもデータの欠測を大幅に抑制することができる局地気象データ推定方法およびその装置を提供することを目的としている。
【０００８】
【課題を解決するための手段】
請求項１の局地気象データ推定方法は、複数の空調機の内部において第１気象情報を計測し、ネットワークを通して、計測した第１気象情報を収集して時系列的にメモリに保持し、ネットワークを通して気象会社から時系列的な第２気象情報を収集し、時系列的にメモリに保持された第１気象情報と第２気象情報について解析処理を行い、解析結果に基づいて、時系列的にメモリに保持された第１気象情報のうち、有用な空調機の第１気象情報を局地エリア毎に選択し、選択した第１気象情報のうちの何れかに基づいて局地気象データを推定する方法である。
【０００９】
請求項２の局地気象データ推定方法は、時系列的にメモリに保持されている空調機毎の第１気象情報と、ネットワークを通して気象会社から収集した第２気象情報との相関分析を行い、相関分析結果に基づいて、有用な空調機の第１気象情報を局地エリア毎に選択する方法である。
【００１０】
請求項３の局地気象データ推定方法は、時系列的にメモリに保持され、局地エリア毎に選択された複数の有用な空調機の第１気象情報から当該局地エリアを代表する気象情報を得て、局地気象データとして採用する方法である。
【００１１】
請求項４の局地気象データ推定方法は、複数の空調機の内部において第１気象情報を計測し、ネットワークを通して計測された第１気象情報を収集して時系列的にメモリに保持し、ネットワークを通して気象会社から収集した時系列的な第２気象情報に基づいて、選択すべき空調機を特定し、特定された空調機毎の第１気象情報に基づいて局地気象データを推定し、推定した局地気象データと、ネットワークを通して気象会社から収集した対応する第２気象情報との差を所定の閾値と比較し、差が所定の閾値よりも大きいことに応じて推定された局地気象データを採用し、逆に差が所定の閾値以下であることに応答して第２気象情報を採用する方法である。
【００１２】
請求項５の局地気象データ推定方法は、推定した局地気象データと、ネットワークを通して気象会社から収集した対応する第２気象情報との差を、局地気象データと第２気象情報とのオフセットを考慮して算出する方法である。
【００１３】
請求項６の局地気象データ推定装置は、複数の空調機の内部において第１気象情報を計測する第１気象情報計測手段と、ネットワークを通して、計測した第１気象情報を収集して時系列的にメモリに保持する第１気象情報収集手段と、ネットワークを通して気象会社から時系列的な第２気象情報を収集し、時系列的にメモリに保持された第１気象情報と第２気象情報について解析処理を行い、解析結果に基づいて、時系列的にメモリに保持された第１気象情報のうち、有用な空調機の第１気象情報を局地エリア毎に選択する第１気象情報選択手段と、選択した第１気象情報のうちの何れかに基づいて局地気象データを推定する局地気象データ推定手段とを含むものである。
【００１４】
請求項７の局地気象データ推定装置は、前記第１気象情報選択手段として、時系列的にメモリに保持されている空調機毎の第１気象情報と、ネットワークを通して気象会社から収集した第２気象情報との相関分析を行い、相関分析結果に基づいて、有用な空調機の第１気象情報を局地エリア毎に選択するものを採用するものである。
【００１５】
請求項８の局地気象データ推定装置は、前記第１気象情報選択手段として、時系列的にメモリに保持され、局地エリア毎に選択された複数の有用な空調機の第１気象情報から当該局地エリアを代表する気象情報を得て、局地気象データとして採用するものを採用するものである。
【００１６】
請求項９の局地気象データ推定装置は、複数の空調機の内部において第１気象情報を計測する第１気象情報計測手段と、ネットワークを通して計測された第１気象情報を収集して時系列的にメモリに保持する第１気象情報収集手段と、ネットワークを通して気象会社から収集した時系列的な第２気象情報に基づいて、選択すべき空調機を特定する空調機特定手段と、特定された空調機毎の第１気象情報に基づいて局地気象データを推定する局地気象データ推定手段と、推定した局地気象データと、ネットワークを通して気象会社から収集した対応する第２気象情報との差を所定の閾値と比較する信頼性判定手段と、差が所定の閾値よりも大きいことに応じて推定された局地気象データを採用し、逆に差が所定の閾値以下であることに応答して第２気象情報を採用する局地気象データ選択手段とを含むものである。
【００１７】
請求項１０の局地気象データ推定装置は、前記信頼性判定手段として、推定した局地気象データと、ネットワークを通して気象会社から収集した対応する第２気象情報との差を、局地気象データと第２気象情報とのオフセットを考慮して算出するものを採用するものである。
【００１８】
【作用】
請求項１の局地気象データ推定方法であれば、複数の空調機の内部において第１気象情報を計測し、ネットワークを通して、計測した第１気象情報を収集して時系列的にメモリに保持し、ネットワークを通して気象会社から時系列的な第２気象情報を収集し、時系列的にメモリに保持された第１気象情報と第２気象情報について解析処理を行い、解析結果に基づいて、時系列的にメモリに保持された第１気象情報のうち、有用な空調機の第１気象情報を局地エリア毎に選択し、選択した第１気象情報のうちの何れかに基づいて局地気象データを推定するのであるから、全ての第１気象情報ではなく、選択された第１気象情報を用いて高精度に局地気象データを推定することができ、しかも特別に観測システム、センサを設ける必要がないので、コストアップを大幅に抑制することができる。また、気象データの欠測を大幅に抑制することができる。
【００１９】
請求項２の局地気象データ推定方法であれば、時系列的にメモリに保持されている空調機毎の第１気象情報と、ネットワークを通して気象会社から収集した第２気象情報との相関分析を行い、相関分析結果に基づいて、有用な空調機の第１気象情報を局地エリア毎に選択するのであるから、局地気象データの推定精度を高めることができるほか、請求項１と同様の作用を達成することができる。
【００２０】
請求項３の局地気象データ推定方法であれば、時系列的にメモリに保持され、局地エリア毎に選択された複数の有用な空調機の第１気象情報から当該局地エリアを代表する気象情報を得て、局地気象データとして採用するのであるから、局地気象データの推定精度をより高めることができるほか、請求項１または請求項２と同様の作用を達成することができる。
【００２１】
請求項４の局地気象データ推定方法であれば、複数の空調機の内部において第１気象情報を計測し、ネットワークを通して計測された第１気象情報を収集して時系列的にメモリに保持し、ネットワークを通して気象会社から収集した時系列的な第２気象情報に基づいて、選択すべき空調機を特定し、特定された空調機毎の第１気象情報に基づいて局地気象データを推定し、推定した局地気象データと、ネットワークを通して気象会社から収集した対応する第２気象情報との差を所定の閾値と比較し、差が所定の閾値よりも大きいことに応じて推定された局地気象データを採用し、逆に差が所定の閾値以下であることに応答して第２気象情報を採用するのであるから、全ての第１気象情報ではなく、選択された第１気象情報を用いて高精度に局地気象データを推定することができ、また、第２気象情報が大きな誤差を含む場合には、推定された局地気象データを採用して誤差を大幅に低減することができ、しかも特別に観測システム、センサを設ける必要がないので、コストアップを大幅に抑制することができる。また、気象データの欠測を大幅に抑制することができる。
【００２２】
請求項５の局地気象データ推定方法であれば、推定した局地気象データと、ネットワークを通して気象会社から収集した対応する第２気象情報との差を、局地気象データと第２気象情報とのオフセットを考慮して算出するのであるから、第２気象情報が大きな誤差を含むか否かを精度よく判定することができるほか、請求項４と同様の作用を達成することができる。
【００２３】
請求項６の局地気象データ推定装置であれば、第１気象情報計測手段により、複数の空調機の内部において第１気象情報を計測し、第１気象情報収集手段により、ネットワークを通して、計測した第１気象情報を収集して時系列的にメモリに保持する。そして、第１気象情報選択手段により、ネットワークを通して気象会社から時系列的な第２気象情報を収集し、時系列的にメモリに保持された第１気象情報と第２気象情報について解析処理を行い、解析結果に基づいて、時系列的にメモリに保持された第１気象情報のうち、有用な空調機の第１気象情報を局地エリア毎に選択し、局地気象データ推定手段により、選択した第１気象情報のうちの何れかに基づいて局地気象データを推定することができる。
【００２４】
したがって、全ての第１気象情報ではなく、選択された第１気象情報を用いて高精度に局地気象データを推定することができ、しかも特別に観測システム、センサを設ける必要がないので、コストアップを大幅に抑制することができる。また、気象データの欠測を大幅に抑制することができる。
【００２５】
請求項７の局地気象データ推定装置であれば、前記第１気象情報選択手段として、時系列的にメモリに保持されている空調機毎の第１気象情報と、ネットワークを通して気象会社から収集した第２気象情報との相関分析を行い、相関分析結果に基づいて、有用な空調機の第１気象情報を局地エリア毎に選択するものを採用するのであるから、局地気象データの推定精度を高めることができるほか、請求項６と同様の作用を達成することができる。
【００２６】
請求項８の局地気象データ推定装置であれば、前記第１気象情報選択手段として、時系列的にメモリに保持され、局地エリア毎に選択された複数の有用な空調機の第１気象情報から当該局地エリアを代表する気象情報を得て、局地気象データとして採用するものを採用するのであるから、局地気象データの推定精度をより高めることができるほか、請求項６または請求項７と同様の作用を達成することができる。
【００２７】
請求項９の局地気象データ推定装置であれば、第１気象情報計測手段により、複数の空調機の内部において第１気象情報を計測し、第１気象情報収集手段により、ネットワークを通して計測された第１気象情報を収集して時系列的にメモリに保持する。そして、空調機特定手段により、ネットワークを通して気象会社から収集した時系列的な第２気象情報に基づいて、選択すべき空調機を特定し、局地気象データ推定手段により、特定された空調機毎の第１気象情報に基づいて局地気象データを推定し、信頼性判定手段により、推定した局地気象データと、ネットワークを通して気象会社から収集した対応する第２気象情報との差を所定の閾値と比較し、局地気象データ選択手段により、差が所定の閾値よりも大きいことに応じて推定された局地気象データを採用し、逆に差が所定の閾値以下であることに応答して第２気象情報を採用することができる。
【００２８】
したがって、全ての第１気象情報ではなく、選択された第１気象情報を用いて高精度に局地気象データを推定することができ、また、第２気象情報が大きな誤差を含む場合には、推定された局地気象データを採用して誤差を大幅に低減することができ、しかも特別に観測システム、センサを設ける必要がないので、コストアップを大幅に抑制することができる。また、気象データの欠測を大幅に抑制することができる。
【００２９】
請求項１０の局地気象データ推定装置であれば、前記信頼性判定手段として、推定した局地気象データと、ネットワークを通して気象会社から収集した対応する第２気象情報との差を、局地気象データと第２気象情報とのオフセットを考慮して算出するものを採用するのであるから、第２気象情報が大きな誤差を含むか否かを精度よく判定することができるほか、請求項９と同様の作用を達成することができる。
【００３０】
【発明の実施の形態】
以下、添付図面を参照して、この発明の局地気象データ推定方法およびその装置の実施の態様を詳細に説明する。
【００３１】
図１はこの発明の局地気象データ推定方法の一実施態様が適用される局地気象データ推定システムの構成を示す概略図である。
【００３２】
この局地気象データ推定システムは、気象会社１と、空調機を有する複数の遠隔監視対象物件２と、気象会社１、遠隔監視対象物件２に対してネットワーク４を介して接続された遠隔監視センター３と、遠隔監視センター３に対してネットワーク４を介して接続された気象データ利用者５とを有している。
【００３３】
なお、前記遠隔監視対象物件２は、多数の局地エリアのそれぞれに複数個づつ配置されたものであり、ビル、店舗、民家などが例示できる。そして、局地エリアは、気象会社１による気象情報計測ポイントどうしの間隔よりも小さい間隔毎に設定されている。具体的には、気象情報計測ポイントどうしの間隔が２０ｋｍであるのに対して、局地エリアとして、互いに隣り合う１ｋｍ四方のエリアを採用する。ただし、これ以外のエリアを採用することも可能である。
【００３４】
前記ネットワーク４としては、公衆電話網、インターネットなどが例示でき、有線、無線の何れであってもよい。
【００３５】
前記遠隔監視センター３は、各遠隔監視対象物件２の状況（例えば、空調機の稼働状況など）を監視するとともに、運転指令などを各遠隔監視対象物件２に供給し、しかも、後述する局地気象データ推定方法を実施するものである。
【００３６】
図２は遠隔監視センターの構成を概略的に示すブロック図である。
【００３７】
この遠隔監視センター３は、各空調機にすでに装着されているセンサにより計測された第１気象情報をネットワーク４を通して収集する第１気象情報収集部３１と、ネットワーク４を通して気象会社１から第２気象情報を収集する第２気象情報収集部３２と、第１気象情報を空調機毎に時系列的に保持するとともに、第２気象情報を観測ポイント毎に時系列的に保持する気象情報記憶部３３と、第２気象情報に基づいて相関分析などを行い、空調機毎の第１気象情報の何れか（例えば、相関係数が所定の閾値以上の第１気象情報）を選択する第１気象情報選択部３４と、選択した第１気象情報を保持する有用データ記憶部３５と、有用データ記憶部３５に保持している第１気象情報に基づいて局地気象データを推定する（例えば、中央値、最頻値、平均値などを得て局地気象データ推定値として出力する）局地気象データ推定部３６と、推定された局地気象データをネットワーク４を通して気象データ利用者５に配信するｗｗｗ（ワールドワイドウェブ）サーバー３７とを有している。
【００３８】
次いで、図３のフローチャートを参照して、上記の構成の局地気象データ推定システムの作用を説明する。
【００３９】
ステップＳＰ１において、各遠隔監視対象物件２の空調機に装着されたセンサにより第１気象情報を計測し、ステップＳＰ２において、計測された第１気象情報を第１気象情報収集部３１により収集して空調機毎に時系列的に保持し、ステップＳＰ３において、第２気象情報収集部３２により気象会社１から第２気象情報を収集して観測ポイント毎に時系列的に保持し、ステップＳＰ４において、所定期間（例えば、任意の２月間）における空調機毎の時系列的な第１気象情報と、空調機に対応する観測ポイント（例えば、空調機にもっとも近い観測ポイント）の時系列的な第２気象情報とに基づく相関解析処理を行って相関係数を算出し、ステップＳＰ５において、算出した相関係数を所定の閾値（例えば、０．９０）と比較し、所定の閾値以上の相関係数の第１気象情報を選択する。
【００４０】
次いで、ステップＳＰ６において、各局地エリアに属する空調機毎の時刻毎の第１気象情報を所定の規則（例えば、昇順）でソートし、ステップＳＰ７において、ソートされた第１気象情報から、代表値（例えば、中央値、最頻値、平均値など）を抽出し、局地気象推定データとして採用し、そのまま一連の処理を終了する。
【００４１】
したがって、空調機のセンサによる計測された全ての第１気象情報をそのまま採用するのではなく、気象会社１から得た第２気象情報に対して高い相関を有する第１気象情報を選択し、選択された第１気象情報に基づいて局地気象データを推定することができ、局地気象データの推定精度を高めることができる。そして、特別にセンサを設置するのではなく、空調機に予め装着されているセンサのみを採用するのであるから、コストアップを大幅に抑制することができる。
【００４２】
さらに説明する。なお、以下においては、気象情報の一種である日平均気温を例にとっている。
【００４３】
気象会社１の互いに異なる観測ポイントにおける日平均気温どうしの散布図の一例は図４に示すとおりであり、相関係数が０．９９２であり、強い相関があることが分かる。
【００４４】
そして、同様に気象会社の１つの観測ポイントにおける日平均気温と２台の空調機において計測された日平均気温との散布図は図５、図６に示すとおりであり、一方は相関係数が０．９９５であり、強い相関があるの（図５参照）に対し、他方は相関係数が０．５７０であり、弱い相関しかない（図６参照）ことが分かる。したがって、前者は局地気象データの推定のために有用なものであるのに対して、後者は局地気象データの推定には使用することができないものである。
【００４５】
換言すれば、相関係数が所定の閾値を越える空調機のみを選択することによって、高精度に局地気象データを推定することができる。
【００４６】
また、上記のようにして選択した空調機であっても、稀に空調機自体の故障やセンサの異常などが発生することがあり、このような場合には、センサにより計測される気象情報として、局地気象データの推定には不適切な気象情報が得られることになる。
【００４７】
すなわち、空調機自体の故障やセンサの異常などが発生していない場合には、図７に示すとおり、同一時刻における測定値を集計してヒストグラムを作成した場合に、急峻な山ができ、この山から離れた値は存在しない。したがって、何れの測定値を採用しても、高精度な局地気象データの推定が可能である。
【００４８】
これに対して、空調機自体の故障やセンサの異常などが発生している場合には、図８に示すとおり、同一時刻における測定値を集計してヒストグラムを作成した場合に、急峻な山ができるだけでなく、この山から離れた値も存在する。したがって、山から離れた値を採用すれば、高精度な局地気象データの推定ができなくなってしまう。
【００４９】
しかし、この実施態様においては、中央値、最頻値、平均値などの代表値を採用するのであるから、山から離れた値を採用することはなくなり、高精度な局地気象データの推定が可能となる。ただし、山から離れた値の影響を受けないという観点からは、中央値、または最頻値を採用することが好ましい。
【００５０】
なお、山から離れた値の個数が多くなれば山から離れた値が採用される可能性が高くなるが、空調機自体の故障やセンサの異常などが同時に多発することは現実には殆どないのであるから、局地気象データの推定の精度が低下するおそれはない。
【００５１】
図９はこの発明の局地気象データ推定方法の他の実施態様が適用される局地気象データ推定システムの構成を示す概略図である。
【００５２】
この局地気象データ推定システムは、気象会社１と、空調機を有する複数の遠隔監視対象物件２と、気象会社１、遠隔監視対象物件２に対してネットワーク４を介して接続された遠隔監視センター６と、遠隔監視センター６に対してネットワーク４を介して接続された気象データ利用者５とを有している。
【００５３】
なお、前記遠隔監視対象物件２は、予め設定された局地エリア（例えば、１ｋｍ四方の局地エリア）ごとに区分されている。そして、何れかの局地エリアには気象会社１の観測ポイントが含まれている。
【００５４】
図１０は遠隔監視センターの構成を概略的に示すブロック図である。
【００５５】
この遠隔監視センター６は、各空調機にすでに装着されているセンサにより計測された第１気象情報をネットワーク４を通して収集する第１気象情報収集部６１と、ネットワーク４を通して気象会社１から第２気象情報を収集する第２気象情報収集部６２と、第１気象情報を空調機毎に時系列的に保持するとともに、第２気象情報を観測ポイント毎に時系列的に保持する気象情報記憶部６３と、第２気象情報に基づいて相関分析などを行い、第１気象情報の何れか（例えば、相関係数が所定の閾値以上の第１気象情報）および対応する空調機を選択する有用空調機抽出部６４と、選択した空調機を保持する有用空調機記憶部６５と、有用空調機記憶部６５に保持している空調機に対応する最新の第１気象情報基づいて局地気象データを推定する（例えば、中央値、最頻値、平均値などを得て局地気象データ推定値として出力する）局地気象データ推定部６６と、最新の第２気象情報が最新の第１気象情報に基づいて推定された局地気象データから大きく乖離している場合に、局地気象データ推定値、および最新の第２気象情報を入力として第２気象情報を修正するデータ修正部６７と、修正された第２気象情報をネットワーク４を通して気象データ利用者５に配信するｗｗｗ（ワールドワイドウェブ）サーバー６８とを有している。
【００５６】
次いで、図１１のフローチャートを参照して、上記の構成の局地気象データ推定システムの作用を説明する。
【００５７】
ステップＳＰ１において、各遠隔監視対象物件２の空調機に装着されたセンサにより第１気象情報を計測し、ステップＳＰ２において、計測された第１気象情報を第１気象情報収集部６１により収集して空調機毎に時系列的に保持し、ステップＳＰ３において、第２気象情報収集部６２により気象会社１から第２気象情報を収集して観測ポイント毎に時系列的に保持し、ステップＳＰ４において、所定期間（例えば、任意の２月間）における空調機毎の時系列的な第１気象情報と、空調機に対応する観測ポイント（例えば、空調機にもっとも近い観測ポイント）の時系列的な第２気象情報とに基づく相関解析処理を行って相関係数を算出し、ステップＳＰ５において、算出した相関係数を所定の閾値（例えば、０．９０）と比較し、所定の閾値以上の相関係数の第１気象情報に対応する空調機を選択する。
【００５８】
次いで、ステップＳＰ６において、各局地エリアに属する空調機毎の時刻毎の第１気象情報を所定の規則（例えば、昇順）でソートし、ステップＳＰ７において、ソートされた第１気象情報から、代表値（例えば、中央値、最頻値、平均値など）を抽出し、ステップＳＰ８において、対応する時刻における第２気象情報を選択し、ステップＳＰ９において、抽出した代表値と選択した第２気象情報とが所定の閾値以上乖離しているか否か（例えば、温度差が２℃以上であるか否か）を判定し、所定の閾値以上は乖離していないと判定された場合には、ステップＳＰ１０において、選択された第２気象情報をそのまま採用する。逆に、所定の閾値以上乖離していると判定された場合には、ステップＳＰ１１において、抽出した代表値を第２気象情報として採用する。
【００５９】
そして、ステップＳＰ１０の処理、またはステップＳＰ１１の処理が行われた後は、そのまま一連の処理を終了する。
【００６０】
なお、以上には、抽出した代表値と第２気象情報との間のオフセット成分が０であると仮定した場合の処理を説明しているが、実際には、抽出した代表値と第２気象情報との間のオフセット成分が０でない可能性がある。この場合には、抽出した代表値にオフセット成分を上乗せした値を第２気象情報として採用すればよい。
【００６１】
したがって、この実施態様を採用した場合には、気象会社１の何れかの観測ポイントに何らかの異常が発生して第２気象情報が不正確になった場合に、選択された空調機により計測された第１気象情報から抽出した代表値を用いて第２気象情報を推定することができる。
【００６２】
なお、気象会社で計測される第２気象情報が欠測していた場合には、それを示す値（通常は、９９９９）が代わりに格納される。この値は、計測値と区別できるように乖離した値が採用されるので、上述の方法で問題なく対応することができる。
【００６３】
【発明の効果】
請求項１の発明は、全ての第１気象情報ではなく、選択された第１気象情報を用いて高精度に局地気象データを推定することができ、しかも特別に観測システム、センサを設ける必要がないので、コストアップを大幅に抑制することができ、また、気象データの欠測を大幅に抑制することができるという特有の効果を奏する。
【００６４】
請求項２の発明は、局地気象データの推定精度を高めることができるほか、請求項１と同様の効果を奏する。
【００６５】
請求項３の発明は、局地気象データの推定精度をより高めることができるほか、請求項１または請求項２と同様の効果を奏する。
【００６６】
請求項４の発明は、全ての第１気象情報ではなく、選択された第１気象情報を用いて高精度に局地気象データを推定することができ、また、第２気象情報が大きな誤差を含む場合には、推定された局地気象データを採用して誤差を大幅に低減することができ、しかも特別に観測システム、センサを設ける必要がないので、コストアップを大幅に抑制することができ、また、気象データの欠測を大幅に抑制することができるという特有の効果を奏する。
【００６７】
請求項５の発明は、第２気象情報が大きな誤差を含むか否かを精度よく判定することができるほか、請求項４と同様の効果を奏する。
【００６８】
請求項６の発明は、全ての第１気象情報ではなく、選択された第１気象情報を用いて高精度に局地気象データを推定することができ、しかも特別に観測システム、センサを設ける必要がないので、コストアップを大幅に抑制することができ、また、気象データの欠測を大幅に抑制することができるという特有の効果を奏する。
【００６９】
請求項７の発明は、局地気象データの推定精度を高めることができるほか、請求項６と同様の効果を奏する。
【００７０】
請求項８の発明は、局地気象データの推定精度をより高めることができるほか、請求項６または請求項７と同様の効果を奏する。
【００７１】
請求項９の発明は、全ての第１気象情報ではなく、選択された第１気象情報を用いて高精度に局地気象データを推定することができ、また、第２気象情報が大きな誤差を含む場合には、推定された局地気象データを採用して誤差を大幅に低減することができ、しかも特別に観測システム、センサを設ける必要がないので、コストアップを大幅に抑制することができ、また、気象データの欠測を大幅に抑制することができるという特有の効果を奏する。
【００７２】
請求項１０の発明は、第２気象情報が大きな誤差を含むか否かを精度よく判定することができるほか、請求項９と同様の効果を奏する。
【図面の簡単な説明】
【図１】この発明の局地気象データ推定方法の一実施態様が適用される局地気象データ推定システムの構成を示す概略図である。
【図２】遠隔監視センターの構成を概略的に示すブロック図である。
【図３】この発明の局地気象データ推定方法の一実施態様を説明するフローチャートである。
【図４】気象会社の互いに異なる観測ポイントにおける日平均気温どうしの散布図の一例を示す図である。
【図５】気象会社の１つの観測ポイントにおける日平均気温と１台の空調機において計測された日平均気温との散布図を示す図である。
【図６】気象会社の１つの観測ポイントにおける日平均気温と他の１台の空調機において計測された日平均気温との散布図を示す図である。
【図７】空調機自体の故障やセンサの異常などが発生していない場合において、同一時刻における測定値を集計して作成したヒストグラムの一例を示す図である。
【図８】空調機自体の故障やセンサの異常などが発生している場合において、同一時刻における測定値を集計して作成したヒストグラムの一例を示す図である。
【図９】この発明の局地気象データ推定方法の他の実施態様が適用される局地気象データ推定システムの構成を示す概略図である。
【図１０】遠隔監視センターの構成を概略的に示すブロック図である。
【図１１】この発明の局地気象データ推定方法の他の実施態様を説明するフローチャートである。
【符号の説明】
１  気象会社    ４  ネットワーク
３１  第１気象情報収集部    ３３  気象情報記憶部
３４  第１気象情報選択部    ３６  局地気象データ推定部
６１  第１気象情報収集部    ６３  気象情報記憶部
６４  有用空調機抽出部    ６６  局地気象データ推定部
６７  データ修正部
【図１】
0003820941.tif 000002
【図２】
0003820941.tif 000003
【図３】
0003820941.tif 000004
【図４】
0003820941.tif 000005
【図５】
0003820941.tif 000006
【図６】
0003820941.tif 000007
【図７】
0003820941.tif 000008
【図８】
0003820941.tif 000009
【図９】
0003820941.tif 000010
【図１０】
0003820941.tif 000011
【図１１】
0003820941.tif 000012