JP2016142415A - Air-conditioning control device, server device, air-conditioning control system, air-conditioning control method, and air-conditioning control program - Google Patents

Air-conditioning control device, server device, air-conditioning control system, air-conditioning control method, and air-conditioning control program Download PDF

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清高 松江
Kiyotaka Matsue
清高 松江
和人 久保田
Kazuto Kubota
和人 久保田
酢山　明弘
Akihiro Suyama
明弘 酢山
洋介 渡並
Yousuke Tonami
洋介 渡並
卓久 和田
Takahisa Wada
卓久 和田
俊昭 枝広
Toshiaki Edahiro
俊昭 枝広
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Abstract

PROBLEM TO BE SOLVED: To provide an air-conditioning control device, a server device, an air-conditioning control system, an air-conditioning control method, and an air-conditioning control program capable of improving the comfort of a person present in a space.SOLUTION: An air-conditioning control device of an embodiment comprises a user-motion recognition unit, a calculation unit and a determination unit. The user-motion recognition unit recognizes a motion of a user. The calculation unit calculates a heat release value of heat generated by the user on the basis of user motion information that is information indicating the motion of the user which has been recognized by the user-motion recognition unit. The determination unit determines a controlled variable for controlling an air-conditioner to operate on the basis of the heat release value which has been calculated by the calculation unit.SELECTED DRAWING: Figure 1

Description

本発明の実施形態は、空調制御装置、サーバ装置、空調制御システム、空調制御方法、および空調制御プログラムに関する。   Embodiments described herein relate generally to an air conditioning control device, a server device, an air conditioning control system, an air conditioning control method, and an air conditioning control program.

在室者の有無に応じて空調機器を制御する技術が知られている。しかしながら、従来の技術では、人間の発熱量の個人差や、睡眠や運動等の人間の動作に応じた発熱量の変化によって、適切な空調機器の制御ができない場合があった。この結果、在室者の快適性を向上させることができない場合があった。   A technique for controlling an air conditioner according to the presence or absence of a resident is known. However, in the conventional technology, there are cases where it is not possible to appropriately control the air conditioner due to individual differences in human calorific value or changes in calorific value according to human actions such as sleep and exercise. As a result, the comfort of the occupants may not be improved.

特開２０１２−５２７６９号公報JP 2012-52769 A

本発明が解決しようとする課題は、在室者の快適性を向上させることができる空調制御装置、サーバ装置、空調制御システム、空調制御方法、および空調制御プログラムを提供することである。   The problem to be solved by the present invention is to provide an air conditioning control device, a server device, an air conditioning control system, an air conditioning control method, and an air conditioning control program that can improve the comfort of the occupants.

実施形態の空調制御装置は、ユーザ動作認識部と、算出部と、決定部とを持つ。ユーザ動作認識部は、ユーザの動作を認識する。算出部は、前記ユーザ動作認識部により認識されたユーザの動作を示す情報であるユーザ動作情報に基づいて、前記ユーザによって発熱される発熱量を算出する。決定部は、前記算出部により算出された発熱量に基づいて、空調機器の動作を制御するための制御量を決定する。   The air conditioning control device of the embodiment includes a user operation recognition unit, a calculation unit, and a determination unit. The user action recognition unit recognizes a user action. The calculation unit calculates an amount of heat generated by the user based on user action information that is information indicating a user action recognized by the user action recognition unit. The determination unit determines a control amount for controlling the operation of the air conditioner based on the heat generation amount calculated by the calculation unit.

第１の実施形態における空調制御装置１００が適用される構成の概略例を示す図。The figure which shows the schematic example of the structure to which the air-conditioning control apparatus 100 in 1st Embodiment is applied. 第１の実施形態における空調制御装置１００の機能構成の一例を示す図。The figure which shows an example of a function structure of the air-conditioning control apparatus 100 in 1st Embodiment. ＭＥＴＳ推定テーブルの一例を示す図。The figure which shows an example of a METS estimation table. 体重Ｗと係数βとがユーザごとに対応付けられた補正テーブルの一例を示す図。The figure which shows an example of the correction table with which the body weight W and coefficient (beta) were matched for every user. 第１の実施形態における空調制御装置１００の一連の処理の流れを示すフローチャート。The flowchart which shows the flow of a series of processes of the air-conditioning control apparatus 100 in 1st Embodiment. 第２の実施形態における空調制御装置１００が適用される構成の概略例を示す図。The figure which shows the schematic example of the structure to which the air-conditioning control apparatus 100 in 2nd Embodiment is applied. 第２の実施形態における空調制御装置１００の機能構成の一例を示す図。The figure which shows an example of a function structure of the air-conditioning control apparatus 100 in 2nd Embodiment. 設備動作情報とユーザ動作とが対応付けられたユーザ動作推定テーブルの一例を示す図。The figure which shows an example of the user operation | movement estimation table with which equipment operation | movement information and user operation | movement were matched. 第３の実施形態における空調制御システム１の構成の概略の一例を示す図。The figure which shows an example of the outline of a structure of the air-conditioning control system 1 in 3rd Embodiment.

以下、実施形態の空調制御装置、サーバ装置、空調制御システム、空調制御方法、および空調制御プログラムを、図面を参照して説明する。   Hereinafter, an air conditioning control device, a server device, an air conditioning control system, an air conditioning control method, and an air conditioning control program according to embodiments will be described with reference to the drawings.

（第１の実施形態）
図１は、第１の実施形態における空調制御装置１００が適用される構成の概略例を示す図である。本実施形態における空調制御装置１００は、管理対象である住宅Ｈ内のユーザＵの動作状態に応じて空調機器１０を制御する装置である。なお、空調制御装置１００は、商業施設や、産業施設などに備えられた空調機器を制御するものであってもよい。住宅Ｈには、空調機器１０、センサ２０、空調制御装置１００等が設けられている。以下、住宅Ｈ内の各設備機器を説明する。 (First embodiment)
FIG. 1 is a diagram illustrating a schematic example of a configuration to which the air conditioning control device 100 according to the first embodiment is applied. The air-conditioning control apparatus 100 in the present embodiment is an apparatus that controls the air-conditioning equipment 10 according to the operation state of the user U in the house H that is a management target. In addition, the air-conditioning control apparatus 100 may control the air-conditioning equipment with which the commercial facility, the industrial facility, etc. were equipped. In the house H, an air conditioner 10, a sensor 20, an air conditioning control device 100, and the like are provided. Hereinafter, each equipment in the house H will be described.

空調機器１０は、冷暖房や加除湿等の機能を備える。空調機器１０は、ユーザＵに指定された目標温度に基づいて、住宅Ｈ内の空気の温度や湿度、清浄度、気流などを調整する。   The air conditioner 10 has functions such as air conditioning and humidification / dehumidification. The air conditioner 10 adjusts the temperature, humidity, cleanliness, airflow, and the like of the air in the house H based on the target temperature designated by the user U.

センサ２０は、住宅Ｈ内のユーザＵを検出する。センサ２０は、例えば、赤外光、可視光、超音波等を用いたモーションセンサや、対象物を撮像して画像を生成するカメラを含む。また、センサ２０は、住宅Ｈ内の空気の温度や湿度、照度等を検出するセンサを含んでいてもよいし、脈拍や体温、歩数等を測定するウェアラブルな生体センサ等を含んでいてもよい。   The sensor 20 detects the user U in the house H. The sensor 20 includes, for example, a motion sensor using infrared light, visible light, ultrasonic waves, or the like, and a camera that captures an image of an object and generates an image. The sensor 20 may include a sensor that detects the temperature, humidity, illuminance, and the like of the air in the house H, and may include a wearable biological sensor that measures the pulse, body temperature, number of steps, and the like. .

空調制御装置１００は、例えば、ＨＥＭＳ（Home Energy Management System）である。空調制御装置１００は、上述した住宅Ｈ内の他の設備機器と双方向に、或いは一方向に通信可能なように接続されている。以下、空調制御装置１００の機能構成について説明する。   The air conditioning control device 100 is, for example, a HEMS (Home Energy Management System). The air-conditioning control apparatus 100 is connected to the other equipment in the house H described above so as to be able to communicate bidirectionally or in one direction. Hereinafter, the functional configuration of the air conditioning control device 100 will be described.

図２は、第１の実施形態における空調制御装置１００の機能構成の一例を示す図である。空調制御装置１００は、入力部１０２と、制御部１１０と、記憶部１３０とを備える。制御部１１０は、ユーザ動作認識部１１２と、算出部１１４と、決定部１１６と、空調機器制御部１１８とを備える。上述した制御部１１０の機能部のうち一部または全部は、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）等のプロセッサが、記憶部１３０に記憶されたプログラムを実行することにより機能するソフトウェア機能部である。また、これらの機能部のうち一部または全部は、ＬＳＩ（Large Scale Integration）やＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）等のハードウェア機能部であってもよい。   FIG. 2 is a diagram illustrating an example of a functional configuration of the air-conditioning control apparatus 100 according to the first embodiment. The air conditioning control device 100 includes an input unit 102, a control unit 110, and a storage unit 130. The control unit 110 includes a user action recognition unit 112, a calculation unit 114, a determination unit 116, and an air conditioner control unit 118. Some or all of the functional units of the control unit 110 described above are software functional units that function when a processor such as a CPU (Central Processing Unit) executes a program stored in the storage unit 130, for example. Some or all of these functional units may be hardware functional units such as LSI (Large Scale Integration) and ASIC (Application Specific Integrated Circuit).

入力部１０２は、マウスやキーボード、タッチパネル等のユーザＵからの操作を受け付けるためのユーザインターフェースである。ユーザＵは、入力部１０２に空調機器１０の目標温度や自身の体重Ｗ等を入力する。   The input unit 102 is a user interface for receiving operations from the user U such as a mouse, a keyboard, and a touch panel. The user U inputs the target temperature of the air conditioner 10, his / her weight W, and the like to the input unit 102.

ユーザ動作認識部１１２は、センサ２０によってユーザＵが検出されたことを示す情報に基づいて、ユーザＵの動作を認識又は推定する。以下、ユーザＵが検出されたことを示す情報を、「ユーザ検出情報」と記載する。ユーザ動作認識部１１２は、例えば、センサ２０からユーザ検出情報として画像を取得した場合、画像からユーザＵの輪郭などを示す特徴量を抽出する。ユーザ動作認識部１１２は、抽出した特徴量を、予め人間の種々の動作と対応付けられた特徴量のデータに対してパターンマッチングを行う。これによってユーザ動作認識部１１２は、ユーザＵの動作を認識する。更に、ユーザ動作認識部１１２は、センサ２０により撮像された画像から、住宅Ｈ内のユーザＵの位置を認識してもよい。   The user action recognition unit 112 recognizes or estimates the action of the user U based on information indicating that the user U is detected by the sensor 20. Hereinafter, information indicating that the user U has been detected is referred to as “user detection information”. For example, when an image is acquired as user detection information from the sensor 20, the user action recognition unit 112 extracts a feature amount indicating the contour of the user U from the image. The user action recognition unit 112 performs pattern matching on the extracted feature quantity with respect to feature quantity data previously associated with various human actions. Thereby, the user action recognition unit 112 recognizes the action of the user U. Further, the user action recognition unit 112 may recognize the position of the user U in the house H from the image captured by the sensor 20.

算出部１１４は、ユーザＵの発熱量を算出する。ユーザＵの発熱量は、以下の数式（１）によって算出される。数式（１）中に示すＥは、発熱量（消費エネルギー）を表し、Ｃａｌは、消費カロリーを表し、αは、定数（例えば１．１６３）を表し、βは、ユーザＵの個人差を補正する係数を表す。発熱量Ｅの単位は、例えば［Ｗ］であり、消費カロリーＣａｌの単位は、例えば［ｋｃａｌ］である。   The calculation unit 114 calculates the amount of heat generated by the user U. The amount of heat generated by the user U is calculated by the following formula (1). E in Equation (1) represents the calorific value (consumed energy), Cal represents calorie consumption, α represents a constant (eg, 1.163), and β corrects individual differences of the user U. Represents the coefficient to be used. The unit of the calorific value E is, for example, [W], and the unit of calorie consumption Cal is, for example, [kcal].

Ｅ＝α×β×Ｃａｌ …（１）   E = α × β × Cal (1)

数式（１）中の係数βは、図４に示す補正テーブルに基づいて決定される。図４は、体重Ｗと係数βとがユーザごとに対応付けられた補正テーブルの一例を示す図である。このテーブルには、ユーザＵが入力した値が格納される。体重Ｗの初期値は、例えば６０ｋｇであり、係数βの初期値は、例えば１．０である。例えば、暑がりのユーザは、係数βを初期値よりも高い値を入力し、寒がりのユーザは、係数βを初期値よりも低い値を入力する。なお、発熱量Ｅには、上限値Ｅｍａｘまたは下限値Ｅｍｉｎが設けられていてもよい。この場合、上述した発熱量Ｅは、Ｅｍｉｎ≦Ｅ≦Ｅｍｉｎの範囲に収まるように設定される。   The coefficient β in Equation (1) is determined based on the correction table shown in FIG. FIG. 4 is a diagram illustrating an example of a correction table in which the weight W and the coefficient β are associated with each user. In this table, a value input by the user U is stored. The initial value of the weight W is, for example, 60 kg, and the initial value of the coefficient β is, for example, 1.0. For example, a hot user inputs a value higher than the initial value for the coefficient β, and a cold user inputs a value lower than the initial value for the coefficient β. The heat generation amount E may be provided with an upper limit value Emax or a lower limit value Emin. In this case, the heat generation amount E described above is set to fall within the range of Emin ≦ E ≦ Emin.

また、数式（１）中の消費カロリーＣａｌは、数式（２）によって算出される。数式（２）中に示すγは、定数（例えば１．０５）を表し、ｔは、動作の継続時間を表し、Ｗは、ユーザＵの体重を表す。また、ＭＥＴＳは、動作時に代謝されるカロリーが、安静時に代謝されるカロリーに対して、何倍かを示す割合の指標である。時間ｔの単位は、例えば［ｈ］であり、体重Ｗの単位は、例えば［ｋｇ］である。   In addition, calorie consumption Cal in Equation (1) is calculated by Equation (2). Γ shown in Equation (2) represents a constant (for example, 1.05), t represents the duration of the operation, and W represents the weight of the user U. Moreover, METS is an index of the ratio which shows how many times the calorie metabolized at the time of operation | movement is compared with the calorie metabolized at rest. The unit of time t is, for example, [h], and the unit of weight W is, for example, [kg].

Ｃａｌ＝γ×ＭＥＴＳ×ｔ×Ｗ …（２）   Cal = γ × METS × t × W (2)

すなわち、算出部１１４は、ユーザＵの体重Ｗと、ＭＥＴＳとを取得して、ユーザＵの発熱量Ｅを算出する。以下、ユーザＵの体重Ｗと、ＭＥＴＳとの取得について説明する。   In other words, the calculation unit 114 acquires the weight W and the METS of the user U, and calculates the heat generation amount E of the user U. Hereinafter, acquisition of the weight W of the user U and the METS will be described.

算出部１１４は、入力部１０２からユーザＵの体重を示す情報を取得する。また、算出部１１４は、ユーザ動作認識部１１２により認識されたユーザＵの動作を示す情報（以下、「ユーザ動作情報」と称する）を用いて、ユーザの動作とＭＥＴＳとが対応付けられたＭＥＴＳ推定テーブルを参照して、ＭＥＴＳを算出する。以下、図３を参照して、ＭＥＴＳ推定テーブルについて説明する。   The calculation unit 114 acquires information indicating the weight of the user U from the input unit 102. Further, the calculation unit 114 uses information indicating the operation of the user U recognized by the user operation recognition unit 112 (hereinafter referred to as “user operation information”), and the METS in which the user operation and the METS are associated with each other. The METS is calculated with reference to the estimation table. Hereinafter, the METS estimation table will be described with reference to FIG.

図３は、ＭＥＴＳ推定テーブルの一例を示す図である。図示の一例では、ユーザＵが食事をした場合、安静時に代謝されるカロリーに対して１．５倍のカロリーが代謝されることを表している。このため、算出部１１４は、図中に示す動作項目から、ユーザ動作認識部１１２により認識されたユーザＵの動作と一致または類似するものを抽出し、抽出した動作に対応付けられたＭＥＴＳを取得する。これによって、算出部１１４は、ユーザＵの発熱量Ｅを算出する。なお、算出部１１４は、住宅Ｈ内にユーザＵが複数人いる場合、ユーザＵの発熱量Ｅを算出する際の体重Ｗを、複数のユーザの平均の体重値としてもよい。また、算出部１１４は、住宅Ｈ内にユーザＵが複数人いる場合、複数のユーザの体重値のうち最も大きい体重値を、ユーザＵの発熱量Ｅを算出する際の体重Ｗとして選択してもよいし、最も小さい体重値を、ユーザＵの発熱量Ｅを算出する際の体重Ｗとして選択してもよい。また、図中に示すＭＥＴＳの値は、医療機関や政府等が公開するデータに基づいて予め決定されていてもよいし、ユーザＵが任意に決定および変更してもよい。   FIG. 3 is a diagram illustrating an example of the METS estimation table. In the example of illustration, when the user U eats, it represents that 1.5 times as many calories are metabolized with respect to the calories metabolized at rest. For this reason, the calculation unit 114 extracts, from the action items shown in the figure, a thing that matches or is similar to the action of the user U recognized by the user action recognition unit 112, and obtains a METS associated with the extracted action. To do. Thereby, the calculation unit 114 calculates the heat generation amount E of the user U. When there are a plurality of users U in the house H, the calculation unit 114 may use the weight W when calculating the heat generation amount E of the user U as an average weight value of the plurality of users. Further, when there are a plurality of users U in the house H, the calculation unit 114 selects the largest weight value among the weight values of the plurality of users as the weight W when calculating the heat generation amount E of the user U. Alternatively, the smallest weight value may be selected as the weight W when the calorific value E of the user U is calculated. Moreover, the value of METS shown in the figure may be determined in advance based on data published by medical institutions, governments, or the like, or may be arbitrarily determined and changed by the user U.

ここで図２の説明に戻る。
決定部１１６は、算出部１１４により算出された発熱量Ｅに基づいて、空調機器１０の動作を制御するための制御量を決定する。決定部１１６は、例えば、発熱量Ｅが所定値よりも大きい場合、目標温度を低くするような制御量を決定する。また、決定部１１６は、例えば、発熱量Ｅが所定値よりも小さい場合、目標温度を高くするような制御量を決定する。上述した所定値は、例えば、体重Ｗ＝６０ｋｇ、時間ｔ＝１ｈ、ＭＥＴＳ＝１．０として算出された発熱量Ｅである。なお、所定値は、ある程度の幅（プラスマイナス１０）を持たせてもよい。また、発熱量Ｅには、上限および下限を決定する閾値が設定されてもよい。 Returning to the description of FIG.
The determination unit 116 determines a control amount for controlling the operation of the air conditioner 10 based on the heat generation amount E calculated by the calculation unit 114. For example, when the heat generation amount E is larger than a predetermined value, the determination unit 116 determines a control amount that lowers the target temperature. For example, when the heat generation amount E is smaller than a predetermined value, the determination unit 116 determines a control amount that increases the target temperature. The predetermined value described above is, for example, the calorific value E calculated as weight W = 60 kg, time t = 1 h, and METS = 1.0. The predetermined value may have a certain width (plus or minus 10). In addition, a threshold value for determining an upper limit and a lower limit may be set for the heat generation amount E.

空調機器制御部１１８は、決定部１１６により決定された制御量に基づいて、空調機器１０を制御する。   The air conditioner control unit 118 controls the air conditioner 10 based on the control amount determined by the determination unit 116.

記憶部１３０は、例えば、ＲＯＭ（Read Only Memory）、フラッシュメモリ、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）などの不揮発性の記憶媒体（非一時的な記憶媒体）や、ＲＡＭ（Random Access Memory）やレジスタなどの揮発性の記憶媒体を有する。記憶部１３０は、例えば、ユーザ検出情報、ユーザ動作情報、消費カロリーＣａｌ算出式、ユーザＵの発熱量Ｅ算出式、ＭＥＴＳ推定テーブル、補正テーブル等の情報を記憶する。   The storage unit 130 is, for example, a non-volatile storage medium (non-temporary storage medium) such as a ROM (Read Only Memory), a flash memory, or an HDD (Hard Disk Drive), a RAM (Random Access Memory), a register, or the like. It has a volatile storage medium. The storage unit 130 stores information such as user detection information, user action information, calorie consumption Cal calculation formula, calorific value E calculation formula of the user U, METS estimation table, correction table, and the like.

図５は、第１の実施形態における空調制御装置１００の一連の処理の流れを示すフローチャートである。
まず、入力部１０２は、ユーザＵから目標温度が入力されたか否か判定する（ステップＳ１００）。空調制御装置１００は、ユーザＵから目標温度が入力されていない場合（ステップＳ１００；Ｎｏ）、本フローチャートの処理を終了する。 FIG. 5 is a flowchart showing a flow of a series of processes of the air conditioning control device 100 in the first embodiment.
First, the input unit 102 determines whether or not a target temperature has been input from the user U (step S100). When the target temperature is not input from the user U (step S100; No), the air conditioning control device 100 ends the process of this flowchart.

ユーザ動作認識部１１２は、ユーザＵから目標温度が入力された場合（ステップＳ１００；Ｙｅｓ）、センサ２０からユーザ検出情報を取得する（ステップＳ１０２）。次に、ユーザ動作認識部１１２は、ユーザ検出情報に基づいて、ユーザＵの動作を認識する（ステップＳ１０４）。   When the target temperature is input from the user U (step S100; Yes), the user operation recognition unit 112 acquires user detection information from the sensor 20 (step S102). Next, the user action recognition unit 112 recognizes the action of the user U based on the user detection information (step S104).

次に、算出部１１４は、ユーザ動作情報を用いて、ＭＥＴＳ推定テーブルを参照して、ＭＥＴＳを算出する（ステップＳ１０６）。次に、入力部１０２は、ユーザＵから体重Ｗが入力されたか否か判定する（ステップＳ１０８）。空調制御装置１００は、ユーザＵから体重Ｗが入力されていない場合（ステップＳ１０８；Ｎｏ）、体重Ｗの初期値を用いて、後述するステップＳ１１２の処理を行う。空調制御装置１００は、ユーザＵから体重Ｗが入力された場合（ステップＳ１０８；Ｙｅｓ）、体重Ｗの初期値を、ユーザＵの入力値に変更する（ステップＳ１１０）。   Next, the calculation unit 114 refers to the METS estimation table using the user action information, and calculates the METS (Step S106). Next, the input unit 102 determines whether or not the weight W has been input from the user U (step S108). When the weight W is not input from the user U (step S108; No), the air conditioning control device 100 performs the process of step S112 described later using the initial value of the weight W. When the weight W is input from the user U (step S108; Yes), the air conditioning control device 100 changes the initial value of the weight W to the input value of the user U (step S110).

次に、算出部１１４は、算出したＭＥＴＳと、ユーザＵの体重Ｗとを用いて、消費カロリーＣａｌを算出する（ステップＳ１１２）。次に、算出部１１４は、算出した消費カロリーＣａｌを用いて、ユーザＵの発熱量Ｅを算出する（ステップＳ１１４）。   Next, the calculation unit 114 calculates calorie consumption Cal using the calculated METS and the weight W of the user U (step S112). Next, the calculation unit 114 calculates the amount of heat E generated by the user U using the calculated calorie consumption Cal (step S114).

次に、決定部１１６は、算出部１１４により算出された発熱量Ｅに基づいて、空調機器１０の動作を制御するための制御量を決定する（ステップＳ１１６）。次に、空調機器制御部１１８は、決定部１１６により決定された制御量に基づいて、空調機器１０を制御する（ステップＳ１１８）。これによって、空調制御装置１００は、本フローチャートの処理を終了する。
以上説明した第１の実施形態の空調制御装置１００によれば、ユーザＵの動作を認識し、認識したユーザの動作を示す情報であるユーザ動作情報に基づいてＭＥＴＳを算出し、算出したＭＥＴＳとユーザＵの体重Ｗとに基づいて消費カロリーＣａｌを算出し、算出した消費カロリーＣａｌに基づいて、ユーザＵによって発熱される発熱量Ｅを算出し、算出した発熱量Ｅに基づいて、空調機器１０の動作を制御するための制御量を決定することにより、在室者（ユーザＵ）の快適性を向上させることができる。 Next, the determination part 116 determines the control amount for controlling operation | movement of the air conditioning equipment 10 based on the emitted-heat amount E calculated by the calculation part 114 (step S116). Next, the air conditioner control unit 118 controls the air conditioner 10 based on the control amount determined by the determination unit 116 (step S118). Thereby, the air-conditioning control apparatus 100 ends the process of this flowchart.
According to the air conditioning control device 100 of the first embodiment described above, the operation of the user U is recognized, the METS is calculated based on the user operation information that is information indicating the recognized user operation, and the calculated METS and The calorie consumption Cal is calculated based on the weight W of the user U, the calorific value E generated by the user U is calculated based on the calculated calorie consumption Cal, and the air conditioner 10 is calculated based on the calculated calorific value E. By determining the control amount for controlling the operation of the user, it is possible to improve the comfort of the occupant (user U).

（第２の実施形態）
以下、第２の実施形態について説明する。第２の実施形態の空調制御装置１００では、新たに設備動作情報取得部１２０が設けられている点が第１の実施形態と相違する。従って、係る相違点を中心に説明し、共通する部分についての説明は省略する。 (Second Embodiment)
Hereinafter, the second embodiment will be described. The air conditioning control device 100 according to the second embodiment is different from the first embodiment in that a facility operation information acquisition unit 120 is newly provided. Therefore, it demonstrates centering on such a difference and the description about a common part is abbreviate | omitted.

図６は、第２の実施形態における空調制御装置１００が適用される構成の概略例を示す図である。住宅Ｈには、第１実施形態において説明した、空調機器１０、センサ２０、および空調制御装置１００の他に、家電機器３０と、太陽光発電装置ＰＶとが設けられている。以下、家電機器３０と太陽光発電装置ＰＶとについて説明する。   FIG. 6 is a diagram illustrating a schematic example of a configuration to which the air conditioning control device 100 according to the second embodiment is applied. In the house H, in addition to the air conditioning device 10, the sensor 20, and the air conditioning control device 100 described in the first embodiment, a home appliance 30 and a solar power generation device PV are provided. Hereinafter, the home appliance 30 and the solar power generation device PV will be described.

家電機器３０は、ユーザＵが住宅Ｈ内で使用する機器である。家電機器３０は、例えば、照明、洗濯機、テレビ、給湯器、電子レンジ、および掃除機を含む。また、家電機器３０は、水道や、電力、ガス等の使用を検出する検出器を含んでいてもよい。   The home appliance 30 is a device used by the user U in the house H. Home appliance 30 includes, for example, lighting, a washing machine, a television set, a water heater, a microwave oven, and a vacuum cleaner. Moreover, the household appliances 30 may include a detector that detects use of water, power, gas, or the like.

太陽光発電装置ＰＶは、太陽光を電力に変換する装置である。なお本実施形態では、太陽光発電装置ＰＶの他に、風力発電装置や蓄電池装置、燃料電池装置等が設けられていてもよい。   The solar power generation device PV is a device that converts sunlight into electric power. In this embodiment, in addition to the solar power generation device PV, a wind power generation device, a storage battery device, a fuel cell device, and the like may be provided.

図７は、第２の実施形態における空調制御装置１００の機能構成の一例を示す図である。第２の実施形態における空調制御装置１００は、上述した機能部と、設備動作情報取得部１２０とを備える。   FIG. 7 is a diagram illustrating an example of a functional configuration of the air-conditioning control apparatus 100 according to the second embodiment. The air conditioning control device 100 according to the second embodiment includes the above-described functional unit and the facility operation information acquisition unit 120.

設備動作情報取得部１２０は、住宅Ｈ内の各設備機器から、機器の動作状況を示す情報を取得する。動作状況を示す情報とは、例えば、設備機器の消費電力量である。以下、機器の動作状況を示す情報を、「設備動作情報」と記載する。この消費電力量には、閾値が設定される。設備機器は、例えば、消費電力量がゼロ、或いは閾値以下の場合に停止している判定され、消費電力量が閾値以上の場合に稼働していると判定される。   The facility operation information acquisition unit 120 acquires information indicating the operation status of the device from each facility device in the house H. The information indicating the operation status is, for example, the power consumption amount of the facility device. Hereinafter, information indicating the operation status of the device is referred to as “facility operation information”. A threshold is set for this power consumption. For example, the equipment is determined to be stopped when the power consumption is zero or less than or equal to the threshold value, and is determined to be operating when the power consumption is equal to or greater than the threshold value.

ユーザ動作認識部１１２は、設備動作情報取得部１２０によって取得された設備動作情報を用いて、ユーザ動作推定テーブルを参照して、ユーザＵの動作を特定する。なお、ユーザ動作認識部１１２は、住宅Ｈ内の各部屋にセンサ２０が設けられている場合、ユーザ検出情報に基づいてユーザＵの在室している部屋を特定する。以下、図８を参照して、ユーザＵの在室している部屋を特定する処理について具体的に説明する。   The user operation recognition unit 112 identifies the operation of the user U with reference to the user operation estimation table using the facility operation information acquired by the facility operation information acquisition unit 120. In addition, when the sensor 20 is provided in each room in the house H, the user action recognition unit 112 specifies a room where the user U is present based on the user detection information. Hereinafter, with reference to FIG. 8, the process which specifies the room where the user U exists is demonstrated concretely.

図８は、設備動作情報とユーザ動作とが対応付けられたユーザ動作推定テーブルの一例を示す図である。ユーザ動作認識部１１２は、図中に示す設備動作情報の項目から、設備動作情報取得部１２０によって取得された設備動作情報と一致または類似するものを抽出し、抽出した設備動作情報に対応付けられたユーザ動作情報を取得する。例えば、家電機器３０であるテレビがオン（起動）という設備動作情報が設備動作情報取得部１２０によって取得された場合、「テレビ視聴」というユーザ動作情報を取得する。   FIG. 8 is a diagram illustrating an example of a user operation estimation table in which facility operation information and user operations are associated with each other. The user operation recognition unit 112 extracts, from the items of the facility operation information shown in the figure, items that match or are similar to the facility operation information acquired by the facility operation information acquisition unit 120, and is associated with the extracted facility operation information. Get user action information. For example, when the equipment operation information that the home appliance 30 is turned on (started up) is acquired by the equipment operation information acquisition unit 120, the user operation information “view TV” is acquired.

また、ユーザ動作認識部１１２は、特定したユーザＵの在室場所や、センサ２０の検出時間帯によって、ユーザ動作情報を取得してもよい。ユーザ動作認識部１１２は、例えば、ユーザＵがカーポートに所定時間（例えば３０分）以上いると判定した場合、ユーザ動作推定テーブルを参照して、「洗車」というユーザ動作情報を取得する。   In addition, the user action recognition unit 112 may acquire user action information based on the specified location of the user U and the detection time zone of the sensor 20. For example, when it is determined that the user U has been in the carport for a predetermined time (for example, 30 minutes) or longer, the user motion recognition unit 112 refers to the user motion estimation table and acquires user motion information “car wash”.

また、ユーザ動作認識部１１２は、センサ２０が無線通信を行うウェアラブルな生体センサの場合、住宅Ｈの外（例えば庭）であっても、ユーザＵの場所を特定することができる。また、ユーザ動作認識部１１２は、上述したウェアラブルな生体センサの代わりに、スマートフォンやタブレット等の端末装置の位置情報を用いて、ユーザＵの場所を特定してもよい。例えば、位置情報は、ＧＰＳ（Global Positioning System）から受信した電波に基づいて端末装置内で演算される情報である。   In addition, when the sensor 20 is a wearable biometric sensor that performs wireless communication, the user motion recognition unit 112 can specify the location of the user U even outside the house H (for example, a garden). Further, the user action recognition unit 112 may specify the location of the user U using position information of a terminal device such as a smartphone or a tablet instead of the wearable biosensor described above. For example, the position information is information calculated in the terminal device based on radio waves received from a GPS (Global Positioning System).

以上説明した第２の実施形態の空調制御装置１００によれば、上述した第１の実施形態同様に、在室者（ユーザＵ）の快適性を向上させることができる。   According to the air conditioning control device 100 of the second embodiment described above, the comfort of the occupant (user U) can be improved as in the first embodiment described above.

（第３の実施形態）
以下、第３の実施形態について説明する。第３の実施形態の空調制御システム１では、複数の空調制御装置１００−１〜１００−ｎとサーバ装置２００とを備える点が第１および第２の実施形態と相違する。従って、係る相違点を中心に説明し、共通する部分についての説明は省略する。 (Third embodiment)
Hereinafter, a third embodiment will be described. The air conditioning control system 1 according to the third embodiment is different from the first and second embodiments in that it includes a plurality of air conditioning control devices 100-1 to 100-n and a server device 200. Therefore, it demonstrates centering on such a difference and the description about a common part is abbreviate | omitted.

図９は、第３の実施形態における空調制御システム１の構成の概略の一例を示す図である。第３の実施形態の空調制御システム１は、複数の住宅Ｈ−１〜Ｈ−ｎにそれぞれ備えられた空調制御装置１００−１〜１００−ｎ（ｎ；１、２、…）と、サーバ装置２００とを備える。空調制御装置１００−１〜１００−ｎは、ＬＡＮやＷＡＮ等のネットワークＮＷを介してサーバ装置２００と接続される。以下、空調制御装置１００−１〜１００−ｎを特段に区別しない場合、単に「空調制御装置１００」と記載する。   FIG. 9 is a diagram illustrating an example of a schematic configuration of the air conditioning control system 1 according to the third embodiment. The air-conditioning control system 1 of the third embodiment includes an air-conditioning control device 100-1 to 100-n (n; 1, 2,...) Provided in each of a plurality of houses H-1 to H-n, and a server device. 200. The air conditioning control devices 100-1 to 100-n are connected to the server device 200 via a network NW such as a LAN or a WAN. Hereinafter, when the air conditioning control devices 100-1 to 100-n are not particularly distinguished, they are simply referred to as “air conditioning control device 100”.

サーバ装置２００は、パターン取得部２１０と、統計処理部２２０とを備える。パターン取得部２１０と統計処理部２２０とのうち一部または全部は、例えば、ＣＰＵ等のプロセッサが、図示しない記憶装置に記憶されたプログラムを実行することにより機能するソフトウェア機能部である。また、これらの機能部のうち一部または全部は、ＬＳＩやＡＳＩＣ等のハードウェア機能部であってもよい。   The server device 200 includes a pattern acquisition unit 210 and a statistical processing unit 220. Part or all of the pattern acquisition unit 210 and the statistical processing unit 220 is a software function unit that functions when a processor such as a CPU executes a program stored in a storage device (not shown). Some or all of these functional units may be hardware functional units such as an LSI or an ASIC.

パターン取得部２１０は、空調機器制御部１１８が空調機器１０を制御した際の動作パターンを、各空調制御装置１００から取得する。この際、動作パターンを取得しない空調制御装置１００があってもよい。   The pattern acquisition unit 210 acquires the operation pattern when the air conditioning device control unit 118 controls the air conditioning device 10 from each air conditioning control device 100. At this time, there may be an air conditioning control device 100 that does not acquire an operation pattern.

統計処理部２２０は、パターン取得部２１０により取得される複数の動作パターンを統計処理する。統計処理部２２０は、例えば、回帰分析や移動平均分析、相関分析、ヒストグラム分析等の統計処理を行う。これによって、統計処理部２２０は、利用頻度の多い動作パターンを取得することができる。統計処理部２２０は、取得した利用頻度の多い動作パターンを空調制御装置１００に送信する。   The statistical processing unit 220 statistically processes a plurality of operation patterns acquired by the pattern acquisition unit 210. The statistical processing unit 220 performs statistical processing such as regression analysis, moving average analysis, correlation analysis, and histogram analysis. Accordingly, the statistical processing unit 220 can acquire an operation pattern with a high usage frequency. The statistical processing unit 220 transmits the acquired operation pattern having a high usage frequency to the air conditioning control device 100.

空調制御装置１００は、サーバ装置２００から受信した利用頻度の多い動作パターンに基づいた制御量で空調機器１０を制御する。これによって、空調制御装置１００は、効率良く空調機器１０を制御することができる。   The air conditioning control device 100 controls the air conditioning equipment 10 with a control amount based on the frequently used operation pattern received from the server device 200. Thereby, the air-conditioning control apparatus 100 can control the air-conditioning equipment 10 efficiently.

また、空調制御装置１００は、サーバ装置２００から複数の動作パターンを受信した場合、ユーザＵに複数の動作パターンから任意の動作パターンを選択させるようにしてもよい。   Moreover, when the air conditioning control apparatus 100 receives a plurality of operation patterns from the server apparatus 200, the air conditioning control apparatus 100 may cause the user U to select an arbitrary operation pattern from the plurality of operation patterns.

以上説明した少なくともひとつの実施形態によれば、ユーザＵの動作を認識し、認識したユーザの動作を示す情報であるユーザ動作情報に基づいて、ユーザＵによって発熱される発熱量Ｅを算出し、算出した発熱量Ｅに基づいて、空調機器１０の動作を制御するための制御量を決定することにより、在室者（ユーザＵ）の快適性を向上させることができる。   According to at least one embodiment described above, the amount of heat E generated by the user U is calculated based on user action information that is information indicating the action of the recognized user U. By determining the control amount for controlling the operation of the air conditioner 10 based on the calculated heat generation amount E, the comfort of the occupant (user U) can be improved.

本発明のいくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれると同様に、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれるものである。   Although several embodiments of the present invention have been described, these embodiments are presented by way of example and are not intended to limit the scope of the invention. These embodiments can be implemented in various other forms, and various omissions, replacements, and changes can be made without departing from the spirit of the invention. These embodiments and their modifications are included in the scope and gist of the invention, and are also included in the invention described in the claims and the equivalents thereof.

Ｈ…住宅、ＰＶ…太陽光発電装置、１０…空調機器、２０…センサ、３０…家電機器、１００…空調制御装置、１０２…入力部、１１０…制御部、１１２…ユーザ動作認識部、１１４…算出部、１１６…決定部、１１８…空調機器制御部、１２０…設備動作情報取得部、１３０…記憶部 H ... Housing, PV ... Solar power generation device, 10 ... Air conditioning device, 20 ... Sensor, 30 ... Home appliance, 100 ... Air conditioning control device, 102 ... Input unit, 110 ... Control unit, 112 ... User operation recognition unit, 114 ... Calculation unit 116 ... determination unit 118 118 air conditioning equipment control unit 120 equipment operation information acquisition unit 130 storage unit

Claims (8)

ユーザの動作を認識するユーザ動作認識部と、
前記ユーザ動作認識部により認識されたユーザの動作を示す情報であるユーザ動作情報に基づいて、前記ユーザによって発熱される発熱量を算出する算出部と、
前記算出部により算出された発熱量に基づいて、空調機器の動作を制御するための制御量を決定する決定部と、
を備える空調制御装置。 A user action recognition unit for recognizing user actions;
A calculation unit that calculates the amount of heat generated by the user based on user operation information that is information indicating the user's operation recognized by the user operation recognition unit;
A determining unit that determines a control amount for controlling the operation of the air conditioner based on the calorific value calculated by the calculating unit;
An air conditioning control device. 管理対象の設備の動作を示す情報である設備動作情報を取得する設備動作情報取得部をさらに備え、
前記ユーザ動作認識部は、前記設備動作情報取得部により取得された設備動作情報を用いて、前記管理対象の設備の動作と前記ユーザの動作とが対応付けられた対応情報を参照してユーザの動作を認識する、
請求項１に記載の空調制御装置。 A facility operation information acquisition unit that acquires facility operation information that is information indicating the operation of the facility to be managed;
The user operation recognition unit uses the facility operation information acquired by the facility operation information acquisition unit, and refers to correspondence information in which the operation of the management target facility and the user's operation are associated with each other. Recognize the movement,
The air conditioning control device according to claim 1. 前記算出部は、前記ユーザ動作認識部により認識されたユーザの動作を示す情報であるユーザ動作情報を用いて、前記ユーザの動作と発熱量を決定付ける係数とが対応付けられた対応情報を参照して、前記発熱量を算出する、
請求項１または２に記載の空調制御装置。 The calculation unit refers to correspondence information in which the user's motion is associated with a coefficient that determines the amount of heat generation, using user motion information that is information indicating the user's motion recognized by the user motion recognition unit. And calculating the calorific value,
The air conditioning control device according to claim 1 or 2. 前記算出部は、前記ユーザから入力される体重に基づいて、前記発熱量を補正する、
請求項１から３のうちいずれか１項に記載の空調制御装置。 The calculation unit corrects the calorific value based on body weight input from the user.
The air conditioning control device according to any one of claims 1 to 3. 請求項１から４のうちいずれか１項に記載の空調制御装置により決定される制御量に基づいて動作する、前記空調機器の動作パターンを複数取得するパターン取得部と、
前記パターン取得部により取得される複数の動作パターンを統計処理する統計処理部と、
を備えるサーバ装置。 A pattern acquisition unit that acquires a plurality of operation patterns of the air conditioner that operates based on a control amount determined by the air conditioning control device according to any one of claims 1 to 4,
A statistical processing unit that statistically processes a plurality of operation patterns acquired by the pattern acquisition unit;
A server device comprising: 請求項５記載のサーバ装置と、
前記項１から４のうちいずれか１項に記載の空調制御装置と、を備え、
前記決定部は、前記統計処理部により統計処理された動作パターンに基づいて、前記空調機器の動作を制御するための制御量を決定する、
空調制御システム。 A server device according to claim 5;
The air conditioning control device according to any one of Items 1 to 4,
The determining unit determines a control amount for controlling the operation of the air conditioner based on the operation pattern statistically processed by the statistical processing unit.
Air conditioning control system. コンピュータが、
ユーザの動作を認識し、
認識したユーザの動作を示す情報であるユーザ動作情報に基づいて、前記ユーザによって発熱される発熱量を算出し、
算出した発熱量に基づいて、空調機器の動作を制御するための制御量を決定する、
空調制御方法。 Computer
Recognize user actions,
Based on user action information that is information indicating the recognized user action, the amount of heat generated by the user is calculated,
Based on the calculated calorific value, a control amount for controlling the operation of the air conditioner is determined.
Air conditioning control method. コンピュータに、
ユーザの動作を認識させ、
認識させたユーザの動作を示す情報であるユーザ動作情報に基づいて、前記ユーザによって発熱される発熱量を算出させ、
算出させた発熱量に基づいて、空調機器の動作を制御するための制御量を決定させるための、
空調制御プログラム。 On the computer,
Recognize user actions,
Based on user action information that is information indicating the recognized user action, the amount of heat generated by the user is calculated,
Based on the calculated calorific value, to determine the control amount for controlling the operation of the air conditioning equipment,
Air conditioning control program.
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