CN106461254B - 空调换气*** - Google Patents

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Abstract

本发明涉及的空调换气***具备：1个或者多个空气循环装置(3)，使空气在多个房间之间循环；1个或者多个空调装置(2)，设置于多个房间中的至少1个房间；人感传感器(104)，分别设置于多个房间，检测存在于房间内的人；空调换气最佳运转预测部(112)，分别针对多个房间，基于人感传感器(104)所检测出的过去的检测结果，预测存在于房间内的人的有无或者作为存在于房间内的人的每单位时间的数量的人存在率；以及控制器(5)，基于空调换气最佳运转预测部(112)的预测结果，控制空气循环装置(3)以及空调装置(2)。

Description

空调换气***
技术领域
本发明涉及具备使空气在多个房间之间循环的换气装置的空调换气***。
背景技术
作为使室内空气在屋内的多个房间之间相互流通的空气流通***的例子，存在例如专利文献1所记载的技术。在专利文献1所记载的技术中，能够有效地利用人不存在的房间的热能，使有人的房间的室温接近该有人的房间的目标室温。其结果，能够将该有人的房间中的室温环境提高至舒适的环境。
专利文献1：日本专利第4145689号公报(权利要求1)
发明内容
但是，在专利文献1所记载的技术中，只是判断当前时间点(当前的时刻)下的人的存在以及不存在，以使室内空气移动的方式进行换气装置的运转。
因此，存在在探测到存在人之后使室内空气移动，舒适性被破坏这样的问题点。
另一方面，向未预定有人存在的房间内供给热能导致节能性下降。
因此，期望有如下空调换气***：能够预测将来的房间内的人的存在，在人存在于房间内之前预先进行热能的供给，且不消耗无用的能量，使舒适性和节能性同时实现。
另外，对于空调的设定，每个个体都存在偏好。例如有在制冷运转时喜好设定温度高的温度的人等存在于房间的每个个体的偏好不同的情况。
因此，期望有如下空调换气***：能够进行与存在于房间的个体的偏好相应的空气调节，能够提高舒适性。
本发明是以如上所述的课题为背景而完成的，得到使舒适性和节能性同时实现的空调换气***。
本发明涉及的空调换气***具备：1个或者多个换气装置，使空气在多个房间之间循环；1个或者多个空调装置，设置于所述多个房间中的至少1个房间；人感传感器，分别设置于所述多个房间，检测存在于所述房间内的人；预测单元，分别针对所述多个房间，基于所述人感传感器检测出的过去的检测结果，预测存在于所述房间内的人的有无或者作为存在于所述房间内的人的每单位时间的数量的人存在率；以及控制装置，基于所述预测单元的预测结果，控制所述换气装置以及所述空调装置。
本发明分别针对多个房间，预测存在于房间内的人的有无或者人存在率，并基于该预测结果控制换气装置以及空调装置。因此，能够使舒适性和节能性同时实现。
附图说明
图1是示出实施方式1的空调换气***的概略结构的住宅配置图。
图2是示出实施方式1的空调换气***的概略结构的控制框图。
图3是说明各房间中的人存在率的变化的一个例子的图。
图4是示出实施方式1的空调换气***的动作的流程图。
符号说明
1：传感单元；2：空调装置；3：空气循环装置；4：供给排出空气口；5：控制器；101：温度湿度传感器；102：风速传感器；103：照度传感器；104：人感传感器；105：通信单元；106：环境测定部；107：个体偏好学习部；108：个体行为模式学习部；109：输入单元；110：日历；111：时钟；112：空调换气最佳运转预测部。
具体实施方式
实施方式1.
《***结构》
图1是示出实施方式1的空调换气***的概略结构的住宅配置图。
如图1所示，空调换气***对设置于住宅等的多个房间进行空气调节。
空调换气***具备：传感单元1(1a～1e)、空调装置2(2a～2c)、空气循环装置3(3a～3c)以及控制器5。
空气循环装置3(3a～3c)使空气在多个房间之间循环。空气循环装置3设置有1个或者多个。例如在作为空调对象的房间为两个的情况下，在这两个房间之间设置1个空气循环装置3。另外，在作为空调对象的房间为3个以上的情况下，设置多个空气循环装置3。
在空气循环装置3中，内置有风扇和马达。关于空气循环装置3的送风方向，能够进行正/反运转。供给排出空气口4(4a～4f)相当于空气循环装置3的出入口，是房间内的空气的吸入口或者吹出口。
关于空气循环装置3的送风方向，能够进行正/反运转，所以能够根据各房间的空调状态变更送风方向。另外，虽未图示，但是是由空气循环装置吹送的空气经由设置于门下部的底切部等循环的构造。
另外，在图1的例子中，示出空气循环装置3为3个的情况，但本发明并不限定于此。例如也可以在房间A与房间B之间、房间B与更衣/浴室之间设置使空气循环的空气循环装置3。
空调装置2(2a～2c)是例如室内空调机，进行制热运转或者制冷运转，对所设置的房间内进行空气调节。空调装置2设置于多个房间中的至少1个。在图1的例子中，未在更衣/浴室设置空调装置2，在其它房间分别设置有1个。
传感单元1(1a～1e)分别在多个房间设置有1个或者多个。
传感单元1与控制器5以能够通过无线、有线进行通信的方式连接，能够双向地进行通信。
另外，空气循环装置3相当于本发明中的“换气装置”。
另外，控制器5相当于本发明中的“控制装置”。
图2是示出实施方式1的空调换气***的概略结构的控制框图。
如图2所示，传感单元1(1a～1e)包括温度湿度传感器101、风速传感器102、照度传感器103、人感传感器104等传感器群。
人感传感器104能够识别人的存在和动作，是例如红外线方式、图像识别方式等。
另外，传感单元1至少具备检测存在于房间内的人的人感传感器104和检测房间内的温度的温度传感器。
另外，传感器群的结构是一个例子，除此之外，也能够搭载粉尘传感器、CO2浓度传感器、VOC传感器等与空气质量相关的传感器、辐射温度传感器等。另外，还安装有驱动装置，能够得到360°全方位的信息。
在控制器5中内置有能够与传感单元1、空调装置2、空气循环装置3进行有线或者无线通信的通信单元105、输入来自用户的信息的输入单元109、环境测定部106、个体(个人)偏好学习部107、个体行为模式学习部108、日历110、时钟111以及空调换气最佳运转预测部112等。
另外，空调换气最佳运转预测部112相当于本发明中的“预测单元”。
控制器5连接于空调装置2、空气循环装置3，能够进行双向通信。例如，能够获取各设备的运转信息(开启/关闭、温度设定、送风量、压缩机频率、电消耗量···等)以及从控制器5向各设备指示运转等。另外，控制器5基于空调换气最佳运转预测部112的预测结果，对空气循环装置3以及空调装置2进行控制。
另外，控制器5既能够通过实现该功能的电路器件等硬件来实现，也能够作为在微型计算机、CPU等运算装置上执行的软件而实现。
输入单元109具备液晶等的画面，能够从按钮、触摸面板等输入。另外，还能够经由无线、因特网，进行使用触摸面板、移动电话等终端装置的信息提供与接受。
在环境测定部106中，存储由传感单元1测定出的温度湿度等环境信息，能够进行时间序列下的各房间的环境信息的获取以及分析。
《个体行为学习以及空调偏好收集和预报》
个体偏好学习部107能够通过来自输入单元109的用户输入，按期间、时间段等细分化地设定每个个体的空调的喜好、例如制冷制热下的喜好的设定温度、送风状态(风量、迎风、避风等)等信息。
即，在输入单元109中，至少包含房间内的设定温度的空调偏好信息与确定多个人中的个体的信息(例如用户名等)一起被输入。
然后，个体偏好学习部107根据时刻、时间段、日期以及星期中的至少1个来区分输入到输入单元109的空调偏好信息，并分别针对多个人进行存储。
另外，针对一次设定的信息，还能够从基于人感传感器104的个体识别与空调装置2等的遥控器操作信息的对照收集个体偏好，对个体的喜好的变化、不协调感的修正等适当地进行学习。这样，通过收集以及学习个体的空调环境偏好，即使在相同的住宅内也能够提供与不同的各个人相匹配的空调设定的信息。
在个体行为模式学***均体温(辐射温度)、发型等外形信息、个体终端(能够与控制器5通信的移动电话等)的GPS信息等从个体所持有的通信设备发送的识别信息等中的至少1个信息(个体行为模式信息)进行确定。
即，在个体行为模式学习部108中，确定存在于房间内的人的个体的个体行为模式信息被输入，根据时刻、时间段、日期以及星期中的至少1个来对该个体行为模式信息进行区分，分别针对多个房间进行存储。
另外，个体行为模式学习部108存储过去的一定期间中的个体行为模式信息。然后，个体行为模式学习部108针对每个时刻、时间段、日期或者星期的经过而更新个体行为模式信息。
另外，个体行为模式学***日和休息日的行为的不同或者每星期的行为模式的不同进行辨别、学习。
在控制器5中，能够将各个人的行为预定计划输入到调度器。在学习信息与个体输入的调度器信息存在不一致的情况下，使调度器信息优先，从而能够进行与各个人的最新的行为预定计划相匹配的学习修正。
在空调换气最佳运转预测部112中，基于从个体偏好学习部107、个体行为模式学习部108得到的学习信息，预报各房间中的“人存在率”和“最佳空调设定温度”。
即，空调换气最佳运转预测部112基于人感传感器104检测出的过去的检测结果，分别对多个房间预测存在于房间内的人的人存在率。
此处，人存在率是指存在于房间内的人的每单位时间的数量。例如，人存在率表示在作为对象的房间中每单位时间(例如30分钟)平均有几人处于室内，在人存在率为100％的情况下，表示每单位时间平均有1人处于室内。
图3是说明各房间中的人存在率的变化的一个例子的图。
根据来自设置于各房间的传感单元1的信息，每单位时间的平均人存在率如例如图3那样变化。通过这样学习各房间中的人存在率，能够掌握空调的需要/不需要。通过每天学习这些模式，能够掌握与星期的相关性。
另外，作为个体的行为模式的重叠，得到图3那样的人存在率预报，所以在个体的行为中存在预定计划变更等情况下(通过所述调度器)也能够灵活地变更预报。
另外，在本实施方式1中，说明分别对多个房间预测存在于房间内的人的人存在率的情况，但本发明并不限定于此，也可以仅预测存在于房间内的人的有无。
另外，空调换气最佳运转预测部112基于存储于个体行为模式学习部108的个体行为模式信息和存储于个体偏好学习部107的空调偏好信息，针对每个房间决定最佳空调设定温度。
空调换气最佳运转预测部112将例如每单位时间存在于对象房间的个体所偏好的设定温度(来自个体偏好学***均值决定为最佳空调设定温度。
控制器5基于空调换气最佳运转预测部112所预测出的人存在率和最佳空调设定温度，控制空气循环装置3以及空调装置2。
另外，最佳空调设定温度相当于本发明中的“目标温度”。另外，在以下的说明中，将最佳空调设定温度称为设定温度。
《空调空气循环控制》
控制器5基于传感单元1所检测出的温度与针对每个房间设定的设定温度的温度差、以及空调换气最佳运转预测部112的预测结果，控制空气循环装置3以及空调装置2，以使房间内的温度接近设定温度。
图4是示出实施方式1的空调换气***的动作的流程图。
以下，使用图4说明空调换气***的动作。
另外，针对每个房间进行图4的判定，根据该房间与空气循环装置3所连接的(上游侧或者下游侧)房间的温度相关性(高低、与设定温度的差异等)进行空调、空气循环的运转判定。
另外，图4以制冷为例子进行了说明，但制热只是温度高低的关系反转，基本动作是相同的，所以省略说明。以下，说明制冷的情况。
另外，图4中的记号如以下所示。
Z1：人存在率预测值的人存在判定阈值
Z2：人存在率预测值的人不存在判定阈值
Tr：当前室温
Trset：室温设定值
TrsetL：低温房间的设定温度
TrsetH：高温房间的设定温度
TrU：空气循环上游侧的室温
TrDset：空气循环下游侧室的设定温度
ΣΔTr：连接两个房间的相对设定温度的偏差量的绝对值之和
ΔTset1：空调启动判定温度差1
ΔTset2：空气循环启动判定温度差2
ΔTset3：空气循环启动判定温度差3
ΔTset4：空气循环启动判定温度差4
另外，Z1相当于本发明中的“第1阈值”。
另外，Z2相当于本发明中的“第2阈值”。
另外，ΔTset1相当于本发明中的“第1温度判定值”。
另外，ΔTset2相当于本发明中的“第2温度判定值”。
另外，ΔTset3相当于本发明中的“第3温度判定值”。
另外，ΔTset4相当于本发明中的“第4温度判定值”。
[人存在率以及最佳空调设定温度的预报]
在Step1中，空调换气最佳运转预测部112如上所述进行各房间中的“人存在率”和“最佳空调设定温度”的预报。这些基于一定期间的每日的学习值，按照例如1日1次左右的频度，进行直至下次预报时刻为止的预报(例如，在深夜等人的活动最少的时间段进行预报)。
能够通过将学习期间设为一定期间、例如两周等始终学习最新的状况，能够应对生活模式的变化。
另外，将预报结果与当日的个体调度器进行对照，在存在不一致的情况下使调度器优先而修正预报结果。另外，当在当日内存在调度器的变更的情况下，与最新时间表相匹配地修正预报。进而，与从传感单元1得到的、当前的个体行为进行对照，在存在不一致的情况下，与现状相匹配地修正预报。例如，在应当处于室内的人与预想相反地外出了的情况下，删除该个体的预定计划(在返回了的情况下使计划恢复)等。
[有人处于室内预测空调运转(预冷/预热)]
在Step2中，控制器5使用上述“人存在率”预报，在有人处于室内的稍前的时间、例如X＝30分钟之前开始预想有人处于室内的房间的空气调节。
即，控制器5在经过X分钟后的人存在率的预测值为Z1以上的房间的当前室温(Tr)与室温设定值(Trset)的温度差为ΔTset1以上的情况下，向Step3转移，使设置于该房间的空调装置2的运转开始或者使空气调节能力增加。
另外，X分钟相当于本发明中的“第1时间”。
具体而言，在X分钟后的人存在率的预测值是阈值Z1(例如100％＝有1人处于室内)以上且对象房间的室温比设定温度高ΔTset1(例如2℃)以上的情况下，向Step3转移，进行空调运转(预冷运转)。或者，在已经在空调中预测出人存在率的增加趋势的情况下，增大空气调节能力。
当在Step3之后或者不满足Step2的条件的情况下，进入到Step4。
另外，在上述说明中，将X分钟后的人存在率的预测值与阈值Z1比较，但本发明并不限定于此，也可以使用X分钟后的有无人的预测结果。
以上，能够进行反映了个体行为模式学习结果和个体空调偏好的空调预备运转，即使在人回到家的情况或者在房间移动的情况下，也能够以少的能量(没有无用的空调运转)将房间的温度调整为舒适。另外，针对人存在率的增加也能够以少的能量且温度变化少地保持舒适性。
另外，能够实现住宅内空调蓄热能的有效利用，防止空调能向不需要的场所投入，实现空调节能。
因此，能够使舒适性和节能性同时实现。
[有人处于室内预测空气循环运转]
在Step4中，控制器5在能够使用上述“人存在率”预报而有效利用预想有人处于室内的房间的上游侧的空调能的情况下，驱动空气循环装置而从上游房间引导冷风，削减该房间的空调负荷。
即，控制器5在作为X分钟后的人存在率的预测值为Z1以上的房间的第1房间(上游侧)的空调负荷大于作为经由空气循环装置3而与第1房间连通的房间的第2房间(下游侧)的情况下，向Step5转移，以使第2房间内的空气向第1房间流入的方式，使空气循环装置3运转。
具体而言，在X分钟后的人存在率的预测值为阈值Z1(例如100％＝有1人处于室内)以上、且对象房间的室温(Tr)高于设定温度(Trset)、且上游侧室的室温(TrU)比对象房间的室温(Tr)低ΔTset2(例如2℃)以上的情况下，向Step5转移，驱动空气循环装置。另外，空气循环装置的送风方向是空气向对象房间流入的方向。
在不满足Step4的条件的情况下进入到Step6。
另外，在上述说明中，将X分钟后的人存在率的预测值与阈值Z1比较，但本发明并不限定于此，也可以使用X分钟后的有无人的预测结果。
以上，能够进行反映了个体行为模式学习结果和个体空调偏好的空气循环预备运转，即使在人回到家的情况或者在房间移动的情况下，也能够通过降低对象房间的空调负荷而以少的能量(节能)将房间的温度快速地调整为舒适温度。
另外，从学习结果预测住宅内各房间中的有人率和最佳空调状态(例如目标温度)，控制空调装置2与房间之间的空气循环装置3，从而能够根据有人处于室内预测使必要场所的住宅内温度分布均匀化，提高舒适性，防止热冲击。
[人不存在预测空调能利用运转]
在Step6中，控制器5使用上述“人存在率”预报，驱动空气循环装置3而将预想人不存在的房间的空调能向对象房间(预想有人处于室内的房间)引导，降低对象房间的空调负荷(不需要的空调热的有效利用)。
即，控制器5在作为X分钟后的人存在率的预测值为Z2以下的房间的第3房间(位于对象房间的下游的房间)的空调负荷小于作为经由空气循环装置3而与第3房间连通的房间的第4房间(对象房间)且预测出在规定时间(第2经过时间)以内在第4房间内存在人的情况下，向Step7转移，以使第3房间内的空气向第4房间流入的方式，使空气循环装置3运转。
具体而言，在X分钟后的人存在率的预测值为阈值Z2(例如25％)以下、且位于对象房间的下游的房间在规定时间以内(例如1小时以内)为有人处于室内或者预定有人处于室内、且下游房间的设定温度(TrDset)比对象房间的当前室温(Tr)高ΔTset3(例如2℃)以上的情况下，向Step7转移，驱动空气循环装置。另外，空气循环装置的送风方向为空气从对象房间向下游房间流出的方向。
当在Step7之后或者不满足Step6的条件的情况下，进入到Step8。
另外，在上述说明中，将X分钟后的人存在率的预测值与阈值Z2比较，但本发明并不限定于此，也可以使用X分钟后的有无人的预测结果。
以上，能够进行反映了个体行为模式学习结果和个体空调偏好的、预想人不存在的房间的不需要的空调热的有效利用，能够进行由于降低有人的房间的空调负荷而实现的节能。另外，在位于下游的房间为空调开启过程中的情况下，能够提高空气调节能力，所以能够快速地调整为舒适温度。
另外，从学习结果预测住宅内各房间中的有人率和最佳空调状态(例如目标温度)，控制空调装置2与房间之间的空气循环装置3，从而能够根据有人处于室内预测使必要场所的住宅内温度分布均匀化，提高舒适性，防止热冲击。
[有人处于室内期间负荷平衡运转]
在Step8中，控制器5在作为X分钟后的人存在率的预测值为阈值Z1以上的两个房间经由空气循环装置3连通的情况下，向Step9转移，以使两个房间中的空调负荷小的房间内的空气向另一个房间流入的方式，使空气循环装置3运转。
具体而言，当在连接有空气循环装置3的供给排出空气口4的两个房间中，两个房间的X分钟后的人存在率的预测值都为阈值Z1(例如100％＝有1人处于室内)以上、且一个房间(第5房间)的室温比设定温度(TrsetL)低、且另一个房间(第6房间)的室温是比设定温度(TrsetH)高、且作为低温房间的一个房间(第5房间)的设定温度低于作为高温房间的另一个房间(第6房间)的设定温度(TrsetL≤TrsetH)、且两个房间各自中的室温与设定温度的偏差量的绝对值的和(∑ΔTr)大到ΔTset4(例如3℃)以上的情况下，向Step9转移，驱动空气循环装置。另外，空气循环装置的送风方向为空气从低温房间向高温房间流动的方向。
当在Step9之后或者不满足Step8的条件的情况下，返回到Step1并反复上述的动作。
另外，在上述说明中，将X分钟后的人存在率的预测值与阈值Z1比较，但本发明并不限定于此，也可以使用X分钟后的有无人的预测结果。
以上，能够进行反映了个体行为模式学习结果和个体空调偏好、预想有人处于室内的房间的不需要的空调热(在制冷的情况下，制冷过度)的有效利用(节能)，同时能够向未达到空调目标的(在制冷的情况下，制冷不足)房间进行空调利用。
另外，从学习结果预测住宅内各房间中的有人率和最佳空调状态(例如目标温度)，控制空调装置2与房间之间的空气循环装置3，从而能够根据有人处于室内预测使必要场所的住宅内温度分布均匀化，提高舒适性，防止热冲击。

Claims (12)

1.一种空调换气***，具备：
1个或者多个换气装置，使空气在多个房间之间循环；
1个或者多个空调装置，设置于所述多个房间中的至少1个房间；
人感传感器，分别设置于所述多个房间，检测确定存在于所述房间内的人的个体的身高以及体温中的至少任意个；
温度传感器，分别设置于所述多个房间，检测所述房间内的温度，
个体行为模式学习部，被输入所述人感传感器的探测信息而作为确定存在于所述房间内的所述人的个体的个体行为模式信息，分别针对所述多个房间进行存储；
输入单元，至少包含所述房间内的设定温度的空调偏好信息与确定多个所述人中的个体的信息一起被输入到所述输入单元；
预测单元，分别针对所述多个房间，基于所述人感传感器所检测出的过去的检测结果，预测存在于所述房间内的人的有无或者存在于所述房间内的人的每单位时间的数量即人存在率，针对每个所述房间，基于所述个体行为模式信息所表示的被确定的个体的空调偏好信息，决定目标温度；以及
控制装置，基于所述预测单元预测出的存在于所述房间内的人的有无或者所述人存在率、所述预测单元所决定的目标温度，控制所述换气装置以及所述空调装置，
所述控制装置基于所述温度传感器所检测出的温度与针对每个所述房间设定的目标温度的温度差、以及所述预测单元的预测结果，控制所述换气装置以及所述空调装置，以使所述房间内的温度接近所述目标温度，
在所述空调装置进行制冷运转的情况下，
在作为经过第1时间后的所述人存在率的预测值为第1阈值以上的所述房间的第1房间的温度高于作为经由所述换气装置而与所述第1房间连通的所述房间的第2房间的温度、所述第1房间的温度高于所述目标温度、且所述第1房间的温度与所述第2房间的温度的温度差为第2温度判定值以上的情况下，
所述控制装置以使所述第2房间内的空气向所述第1房间流入的方式，使所述换气装置运转，
在所述空调装置进行制热运转的情况下，
在所述第1房间的温度低于所述第2房间的温度、所述第1房间的温度低于所述目标温度、且所述第1房间的温度与所述第2房间的温度的温度差为第2温度判定值以上的情况下，
所述控制装置以使所述第2房间内的空气向所述第1房间流入的方式，使所述换气装置运转。
2.根据权利要求1所述的空调换气***，其特征在于，
所述个体行为模式学习部根据时刻、时间段、日期以及星期中的至少1个而对所述个体行为模式信息进行区分。
3.根据权利要求1或者2所述的空调换气***，其特征在于，
所述个体行为模式信息是所述人感传感器所探测出的所述人的身高以及体温中的至少任意个和外形信息。
4.根据权利要求1或2所述的空调换气***，其特征在于，
所述个体行为模式学习部存储过去的一定期间中的所述个体行为模式信息。
5.根据权利要求1或2所述的空调换气***，其特征在于，
所述个体行为模式学习部针对时刻、时间段、日期或者星期的每个经过，更新所述个体行为模式信息。
6.根据权利要求1或2所述的空调换气***，其特征在于，
还具备个体偏好学习部，该个体偏好学习部根据时刻、时间段、日期以及星期中的至少1个，对输入到所述输入单元的所述空调偏好信息进行区分，分别针对多个所述人进行存储。
7.根据权利要求6所述的空调换气***，其特征在于，
所述预测单元基于存储于所述个体行为模式学习部的所述个体行为模式信息，预测存在于所述房间内的所述人的个体，基于预测出的所述个体的所述空调偏好信息，决定所述目标温度。
8.根据权利要求1所述的空调换气***，其特征在于，
在经过第1时间后的所述人存在率的预测值为第1阈值以上的所述房间的当前的所述温度差为第1温度判定值以上的情况下，
所述控制装置使设置于该房间的所述空调装置的运转开始或者使空气调节能力增加。
9.根据权利要求1所述的空调换气***，其特征在于，
在作为经过第1时间后的所述人存在率的预测值为第2阈值以下的所述房间的第3房间的空调负荷小于作为经由所述换气装置而与所述第3房间连通的所述房间的第4房间、且预测出在第2经过时间以内在所述第4房间内存在所述人的情况下，
所述控制装置以使所述第3房间内的空气向所述第4房间流入的方式，使所述换气装置运转。
10.根据权利要求9所述的空调换气***，其特征在于，
在所述空调装置进行制冷运转的情况下，
在所述第3房间的温度低于所述第4房间的温度、所述第4房间的温度高于所述目标温度、且所述第4房间的温度与所述目标温度的温度差为第3温度判定值以上的情况下，
所述控制装置以使所述第3房间内的空气向所述第4房间流入的方式，使所述换气装置运转，
在所述空调装置进行制热运转的情况下，
在所述第3房间的温度高于所述第4房间的温度、所述第4房间的温度低于所述目标温度、且所述第4房间的温度与所述目标温度的温度差为第3温度判定值以上的情况下，
所述控制装置以使所述第3房间内的空气向所述第4房间流入的方式，使所述换气装置运转。
11.根据权利要求1所述的空调换气***，其特征在于，
在经过第1时间后的所述人存在率的预测值为第1阈值以上的两个所述房间经由所述换气装置连通的情况下，
所述控制装置以使两个所述房间中的空调负荷小的所述房间内的空气向另一个所述房间流入的方式，使所述换气装置运转。
12.根据权利要求11所述的空调换气***，其特征在于，
在作为两个所述房间中的一个所述房间的第5房间的所述目标温度被设定为作为另一个所述房间的第6房间的所述目标温度以下、所述第5房间的温度低于所述目标温度、所述第6房间的温度高于所述目标温度、且所述第5房间的温度与所述目标温度的温度差的绝对值和所述第6房间的温度与所述目标温度的温度差的绝对值之和为第4温度判定值以上的情况下，
在所述空调装置进行制冷运转的情况下，所述控制装置以使所述第5房间内的空气向所述第6房间流入的方式，使所述换气装置运转，
在所述空调装置进行制热运转的情况下，所述控制装置以使所述第6房间内的空气向所述第5房间流入的方式，使所述换气装置运转。
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