JP2023031693A - 空気調和機 - Google Patents
空気調和機 Download PDFInfo
- Publication number
- JP2023031693A JP2023031693A JP2021137342A JP2021137342A JP2023031693A JP 2023031693 A JP2023031693 A JP 2023031693A JP 2021137342 A JP2021137342 A JP 2021137342A JP 2021137342 A JP2021137342 A JP 2021137342A JP 2023031693 A JP2023031693 A JP 2023031693A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- unit
- time
- absence
- air
- user
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
- 238000004891 communication Methods 0.000 claims abstract description 91
- 238000001514 detection method Methods 0.000 claims abstract description 82
- 230000008859 change Effects 0.000 claims description 27
- 230000007423 decrease Effects 0.000 claims description 5
- 238000004378 air conditioning Methods 0.000 abstract description 41
- 230000033764 rhythmic process Effects 0.000 abstract description 3
- 230000007958 sleep Effects 0.000 abstract 1
- 230000006399 behavior Effects 0.000 description 65
- 238000000034 method Methods 0.000 description 31
- 230000008569 process Effects 0.000 description 25
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 12
- 238000009434 installation Methods 0.000 description 7
- 230000009471 action Effects 0.000 description 6
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 description 6
- 230000006870 function Effects 0.000 description 6
- 238000010438 heat treatment Methods 0.000 description 5
- 238000001816 cooling Methods 0.000 description 4
- 230000003203 everyday effect Effects 0.000 description 4
- 239000000284 extract Substances 0.000 description 4
- 238000013473 artificial intelligence Methods 0.000 description 2
- 230000002354 daily effect Effects 0.000 description 2
- 230000002618 waking effect Effects 0.000 description 2
- 239000000470 constituent Substances 0.000 description 1
- 230000003247 decreasing effect Effects 0.000 description 1
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 1
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 1
- 230000010354 integration Effects 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 239000003507 refrigerant Substances 0.000 description 1
- 230000008054 signal transmission Effects 0.000 description 1
Images
Landscapes
- Air Conditioning Control Device (AREA)
Abstract
【課題】使用者の生活リズムに則した運転を適切に行うことができる空気調和機を提供する。
【解決手段】空気調和機は、検出部と、予測部と、通信部と、照度センサとを有する。検出部は、空調空間における人の在不在を検出する。予測部は、前記検出部の検出結果を用いて、前記空調空間における使用者の就寝時刻を予測する。通信部は、前記使用者が操作する、前記空調空間内に備えた端末装置と通信する。照度センサは、前記空調空間内の照度を検出するセンサである。空気調和機は、前記予測部が予測した就寝時刻から第1の所定時間前の時刻の間に前記照度センサで検出した前記空調空間の照度に基づき、前記予測した就寝時刻より前に前記使用者が就寝すると判断する。
【選択図】図2
【解決手段】空気調和機は、検出部と、予測部と、通信部と、照度センサとを有する。検出部は、空調空間における人の在不在を検出する。予測部は、前記検出部の検出結果を用いて、前記空調空間における使用者の就寝時刻を予測する。通信部は、前記使用者が操作する、前記空調空間内に備えた端末装置と通信する。照度センサは、前記空調空間内の照度を検出するセンサである。空気調和機は、前記予測部が予測した就寝時刻から第1の所定時間前の時刻の間に前記照度センサで検出した前記空調空間の照度に基づき、前記予測した就寝時刻より前に前記使用者が就寝すると判断する。
【選択図】図2
Description
本発明は、空気調和機に関する。
例えば、空調空間における人の在不在を検出する人検知センサを備え、人検知センサの検出結果を用いて空調運転の開始時刻をタイマ設定する空気調和機が提案されている(例えば、特許文献1)。特許文献1では、数日分の人検知センサの検出結果と、「使用者の在不在を判定するルール」とを照らし合わせることで、空調空間において使用者が不在から在室へと変わる時刻を予測し、この予測結果に基づいて空調運転の開始時刻をタイマ設定している。
しかし、空調空間において使用者が不在から在室へと変わる時刻を予測するだけでは、使用者の生活リズム(例えば、起床時刻、就寝時刻)に則した適切なタイミングで空調運転を行うことができない。例えば、使用者が予測された生活リズム通りに、活動しない場合があり、就寝時刻や起床時刻を予測したとしても、適切なタイミングで空調運転を行うことができるとは限らないのが実情である。
本発明ではこのような問題に鑑み、適切なタイミングで空調運転を行うことができる空気調和機を提供することを目的とする。
一つの態様の空気調和機は、空調空間における人の在不在を検出する検出部と、前記検出部の検出結果を用いて、前記空調空間における使用者の就寝時刻を予測する予測部と、前記使用者が操作する、前記空調空間内に備えた端末装置と通信する通信部と、前記空調空間内の照度を検出する照度センサと、を有する。空気調和機は、前記予測部が予測した就寝時刻から第1の所定時間前の時刻の間に前記照度センサで検出した前記空調空間の照度に基づき、前記予測した就寝時刻より前に前記使用者が就寝すると判断する。
一つの側面として、適切なタイミングで空調運転を行うことができる。
以下、図面に基づいて、本願の開示する空気調和機の実施例を詳細に説明する。尚、本実施例により、開示技術が限定されるものではない。また、以下に示す各実施例は、矛盾を起こさない範囲で適宜変形しても良い。
<空気調和システムの構成>
図1は、本実施例の空気調和システム1の一例を示す説明図である。図1に示す空気調和システム1は、空気調和機2と、通信アダプタ3と、ルータ4と、サーバ装置5と、中継装置6と、通信装置7と、通信網8とを有する。
図1は、本実施例の空気調和システム1の一例を示す説明図である。図1に示す空気調和システム1は、空気調和機2と、通信アダプタ3と、ルータ4と、サーバ装置5と、中継装置6と、通信装置7と、通信網8とを有する。
<空気調和機の構成>
図2は、空気調和機2の構成の一例を示すブロック図である。図2に示す空気調和機2は、室内機21と、室外機22と、リモコン23とを有する。室内機21は、例えば、室内に配置され、空調空間である室内の空気を加熱又は冷却する空気調和機2の一部である。室内機21は、例えば、居間や寝室等の空調空間毎に備えられているものとする。室内機21は、本体21Aと、人感センサ21Bと、通信部21Cと、制御部21Dと、メモリ21Eとを有する。本体21Aは、図示せぬ室内ファンや室内熱交換器などが備えられ、室内熱交換器で室外機22から供給される冷媒と熱交換を行った室内空気が室内ファンによって吹き出されることで、部屋の暖房、冷房、除湿等が行われる。人感センサ21Bは、空調空間内の人の在不在を検出する。人感センサ21Bは、例えば、赤外線を使用した焦電センサである。人感センサ21Bは、空気調和機2が設置された後に空気調和機2が商用電源に接続されて電力供給がなされると、人の在不在の検出動作を開始する。なお、これ以降は電力供給が中止されない限り、空気調和機2の運転/停止に関わらず空調空間内の人の在不在を検出し続ける。通信部21Cは、リモコン23からのBLE(Bluetooth Low Energy:登録商標)方式のコマンド信号を受信し、受信したコマンド信号を制御部21Dに送信する。メモリ21Eは、例えば、室内用途等の各種情報を記憶する領域である。室内用途は、例えば、居間や寝室等の空調空間の用途を識別する情報である。室内用途は、使用者の行動を予測する際に使用する情報である。制御部21Dは、室内機21全体を制御する。制御部21Dは、コマンド信号に基づき、各種コマンドを実行する。室外機22は、例えば、室外ファンや圧縮機等が備えられている。リモコン23は、使用者の操作に応じて室内機21を遠隔操作する端末装置である。
図2は、空気調和機2の構成の一例を示すブロック図である。図2に示す空気調和機2は、室内機21と、室外機22と、リモコン23とを有する。室内機21は、例えば、室内に配置され、空調空間である室内の空気を加熱又は冷却する空気調和機2の一部である。室内機21は、例えば、居間や寝室等の空調空間毎に備えられているものとする。室内機21は、本体21Aと、人感センサ21Bと、通信部21Cと、制御部21Dと、メモリ21Eとを有する。本体21Aは、図示せぬ室内ファンや室内熱交換器などが備えられ、室内熱交換器で室外機22から供給される冷媒と熱交換を行った室内空気が室内ファンによって吹き出されることで、部屋の暖房、冷房、除湿等が行われる。人感センサ21Bは、空調空間内の人の在不在を検出する。人感センサ21Bは、例えば、赤外線を使用した焦電センサである。人感センサ21Bは、空気調和機2が設置された後に空気調和機2が商用電源に接続されて電力供給がなされると、人の在不在の検出動作を開始する。なお、これ以降は電力供給が中止されない限り、空気調和機2の運転/停止に関わらず空調空間内の人の在不在を検出し続ける。通信部21Cは、リモコン23からのBLE(Bluetooth Low Energy:登録商標)方式のコマンド信号を受信し、受信したコマンド信号を制御部21Dに送信する。メモリ21Eは、例えば、室内用途等の各種情報を記憶する領域である。室内用途は、例えば、居間や寝室等の空調空間の用途を識別する情報である。室内用途は、使用者の行動を予測する際に使用する情報である。制御部21Dは、室内機21全体を制御する。制御部21Dは、コマンド信号に基づき、各種コマンドを実行する。室外機22は、例えば、室外ファンや圧縮機等が備えられている。リモコン23は、使用者の操作に応じて室内機21を遠隔操作する端末装置である。
図3は、リモコン23の構成の一例を示すブロック図である。図3に示すリモコン23は、例えば、携帯可能なリモコンではなく、空調空間に配置されるリモコンである。リモコン23は、操作部23Aと、通信部23Bと、表示部23Cと、照度センサ23Dと、メモリ23Eと、CPU23Fとを有する。操作部23Aは、各種コマンドを入力する入力インタフェースである。通信部23Bは、操作部23Aで入力したコマンドに応じたBLE方式のコマンド信号を室内機21に送信する。尚、通信部23Bは、BLE方式のコマンド信号を送信する場合を例示したが、赤外線通信方式のコマンド信号を送信しても良く、この場合、室内機21内の通信部21Cも、赤外線通信方式のコマンド信号を受信するものとする。表示部23Cは、各種情報を表示する出力インタフェースである。照度センサ23Dは、リモコン23が配置された空調空間、例えば、寝室の照度を検出するセンサである。なお、本実施形態では照度センサ23Dはリモコン23に備えられているものとして説明するが、その限りではなく、照度センサ23Dはリモコン23と別体として例えば空気調和機2の室内機21と同じ室内に配置されるようにしてもよい。
メモリ23Eは、各種情報を記憶する。CPU23Fは、リモコン23全体を制御する。照度センサ23Dは、空調空間内の照度を1分毎に順次検出し、検出した照度を室内機21に送信する。つまり、室内機21の制御部21Dは、リモコン23から受信した空調空間の1分毎の照度を順次記憶するものとする。そして、制御部21Dは、現在から直近9分間分の照度を記憶しているものとする。
室内機21の制御部21Dは、行動予測部21D2と、推奨部21D0と、判断部21D1とを有する。行動予測部21D2は、空調空間における使用者の在不在を予測した在不在予測結果と、空調空間の室内用途を識別する室内用途情報とに基づき、使用者の行動を予測する。尚、在不在予測結果は、後述する通信アダプタ3内の在不在予測部34Eから取得する、空調空間における使用者の10分毎の在不在の予測結果を24時間分蓄積した情報である。行動予測部21D2は、使用者の行動として、例えば、使用者の起床時刻、帰宅時刻、外出時刻や就寝時刻等を予測できる。
推奨部21D0は、行動予測部21D2の行動予測結果に基づき、使用者に推奨すべき運転を選択する。運転は、例えば、冷房運転や暖房運転等の通常の空調運転がある。推奨部21D0は、選択した運転の実行を使用者に推奨すべく、例えば、運転実行を推奨する旨の信号をリモコン23に送信する。
行動予測部21D2は、後述する在不在予測部34Eによる空調空間における使用者の在不在予測結果と、室内用途情報とに基づき、空調空間における使用者の行動を予測する。そして、推奨部21D0は、行動予測部21D2の行動予測結果に基づき、空調運転の開始時刻又は空調運転の停止時刻の設定等の使用者に推奨する空調運転の内容をリモコン23に送信する。推奨する空調運転の内容としては、例えば、起床時刻、帰宅時刻、外出時刻や就寝時刻に応じた空調運転開始のタイマ時刻の設定を推奨する内容である。
判断部21D1は、行動予測部21D2が予測した就寝時刻から第1の所定時間前、例えば、2時間前の時刻の間に、例えば、寝室内に設置された空調空間内の照度センサ23Dで検出した空調空間の照度に基づき、行動予測部21D2で予測した就寝時刻よりも前に使用者が就寝するものと判断する。
具体的には、判断部21D1は、照度センサ23Dで1分毎に検出した空調空間内の照度を順次取得し、現在から直近9分間分の照度、すなわち10個分の照度を記憶することになる。判断部21D1は、直近9分間分の10個の照度の内、現在から直近4分までの5分間分の5個の照度の平均値を今回照度として算出する。更に、判断部21D1は、直近9分間分の10個の照度の内、直近5分前から直近9分前までの5分間分の5個の照度の平均値を前回照度として算出する。そして、判断部21D1は、前回照度から今回照度を減算して得た空調空間の照度が低下する変化量を照度変化量として算出する。そして、判断部21D1は、空調空間の照度変化量が所定量以上であるか否かを判定する。判断部21D1は、空調空間の照度変化量が所定量以上の場合に、予測した就寝時刻より前に使用者が就寝すると判断する。所定量は、寝室の使用者が就寝と判断するための閾値であって、例えば、250ルクスである。尚、所定量を250ルクスとした理由は、例えば、30ワット蛍光灯2本を使用して8畳間の寝室の照度は300ルクスであるため、寝室が300ルクスから10ルクスに低下した場合に寝室の使用者が就寝したものと推定することができる。
推奨部21D0は、行動予測部21D2が予測した就寝時刻より前に使用者が就寝すると判断した場合に、第1の推奨フラグをONに設定する。推奨部21D0は、第1の推奨フラグがONの場合、起床時刻に関わるタイマ予約をリモコン23に推奨する。尚、起床時刻に関わるタイマ予約は、起床時刻の天気予報内容に適した運転のタイマ予約である。タイマ予約としては、例えば、起床時刻の天気予報が高温の予報の場合、起床時刻の10分前に空調空間の冷房運転を開始するタイマ予約や、起床時刻の天気予報が低温の予報の場合、起床時刻の10分前に空調空間の暖房運転を開始するタイマ予約等である。その結果、リモコン23の使用者は、リモコン23に表示部23Cに表示中の起床時刻に関わるタイマ予約の推奨内容を見てタイマ予約を設定できる。
推奨部21D0は、現在時刻が行動予測部21D2で予測した就寝時刻から第2の所定時間前、例えば、1時間前の時刻であるか否かを判定する。尚、第2の所定時間は、第1の所定時間よりも短い時間である。推奨部21D0は、現在時刻が就寝時刻から第2の所定時間前の時刻である場合に、第2の推奨フラグをONに設定する。推奨部21D0は、第2の推奨フラグがONの場合、起床時刻に関わるタイマ予約をリモコン23に推奨する。その結果、リモコン23の使用者は、リモコン23に表示部23Cに表示中の起床時刻に関わるタイマ予約の推奨内容を見てタイマ予約を設定できる。
推奨部21D0は、現在時刻が就寝時刻から第2の所定時間前の時刻であって、使用者の起床時刻を予測し、かつ、使用者が就寝すると判断した場合に、就寝時刻から第2の所定時間前の時刻に、起床時刻に関わるタイマ予約をリモコン23に推奨する。その結果、リモコン23の使用者は、リモコン23に表示部23Cに表示中の起床時刻に関わるタイマ予約の推奨内容を見てタイマ予約を設定できる。
通信アダプタ3は、空気調和機2内の室内機21とルータ4との間を無線通信で接続する通信機能と、室内機21をAI(Artificial Intelligence)制御する制御機能とを有する。通信アダプタ3は、室内機21毎に配置するものである。ルータ4は、例えば、WLAN(Wireless Local Area Network)等を使用して通信アダプタ3と通信網8とを無線通信で接続すると共に、通信装置7と通信網8とを無線通信で接続するアクセスポイントの装置である。通信網8は、例えば、インターネット等の通信網である。サーバ装置5は、室内機21に適用される在不在パターンを生成する機能や運転履歴データ等を記憶するデータベース等を有する。尚、サーバ装置5は、例えば、データセンタに配置されている。通信装置7は、例えば、空気調和機2の使用者が携帯するスマートフォン等の通信端末である。中継装置6は、通信網8と通信で接続すると共に、サーバ装置5と通信で接続する機能を有する。中継装置6は、通信網8経由で室内機21に適用される在不在パターンの生成又は更新に使用する運転履歴データ等を通信アダプタ3からサーバ装置5に送信する。また、中継装置6は、サーバ装置5で生成又は更新した在不在パターンを通信網8経由で通信アダプタ3に送信する。尚、中継装置6は、例えば、データセンタ等に配置されている。
中継装置6は、第1の中継部6Aと、第2の中継部6Bと、第3の中継部6Cとを有する。第1の中継部6Aは、通信網8経由で通信アダプタ3からサーバ装置5に在不在パターンに関わる各種データ(以降、運転履歴データと記載する)を送信し、サーバ装置5が生成又は更新した在不在パターンを通信網8経由で通信アダプタ3に送信する。第2の中継部6Bは、使用者が外出先から通信装置7を使用して設定した室内機21の運転条件(冷房/暖房といった運転モードや設定温度など)を取得し、これを室内機21に送信する。第3の中継部6Cは、例えば、インターネット等の通信網8から天気予報やカレンダ情報(主に、祝日情報)等の外部データを取得し、取得した外部データをサーバ装置5に送信する。また、第3の中継部6Cは、外部データを通信網8経由で通信アダプタ3に送信する。
図4は、通信アダプタ3の構成の一例を示すブロック図である。図4に示す通信アダプタ3は、第1の通信部31と、第2の通信部32と、記憶部33と、CPU(Central Processing Unit)34とを有する。第1の通信部31は、室内機21内の制御部21DとCPU34とを通信接続する、例えば、UART(Universal Asynchronous Receiver Transmitter)等の通信IF(Interface)である。第2の通信部32は、ルータ4とCPU34とを通信接続する、例えば、WLAN等の通信IF等の通信部である。記憶部33は、例えば、ROM(Read Only Memory)やRAM(Random Access Memory)等を有し、データやプログラム等の各種情報を格納する。CPU34は、通信アダプタ3全体を制御する。
図4に示す通信アダプタ3内の記憶部33は、履歴メモリ33Aと、在不在パターンメモリ33Bと、予測結果メモリ33Cと、外部メモリ33Dとを有する。履歴メモリ33Aは、室内機21から取得した運転履歴データを一時記憶する。運転履歴データとしては、例えば、人感センサ21Bで検出した室内空間内での人の在不在の10分毎の検出結果である。在不在パターンメモリ33Bは、サーバ装置5から取得した在不在パターンを記憶する。
在不在パターンは、例えば、人感センサ21Bの過去の検出結果、例えば、過去30日分の在不在の検出結果を用いることで、サーバ装置5が、空調空間における使用者の在不在の傾向を示すパターンである。ここで、在不在パターンを生成する際に人感センサ21Bの過去30日分の検出結果を使用するのは、次の理由による。在不在パターンの生成に際し、人感センサ21Bの検出結果が多い方が在不在パターンを用いた予測の精度が向上するため、人感センサ21Bの検出結果はできる限り多い方が好ましい。一方で、人感センサ21Bの検出結果を多く取得するように、例えば、過去90日分の検出結果を用いて在不在パターンを生成すると、空気調和機2の設置時期が、冷房運転が頻繁に行われる夏季の始まる時期や、暖房運転が頻繁に行われる冬季の始まる時期である場合に、在不在パターンを生成している間に夏季や冬季が過ぎてしまい、後述する使用者の在不在の予想結果に基づいた使用者の行動予測や空調運転の推奨が夏季や冬季に行えなくなる。
そこで、本実施形態では、在不在パターンの精度が担保でき、かつ、使用者の在不在の予想結果に基づいた使用者の行動予測や空調運転の推奨を適正な時期に提供できるように、と考えて、在不在パターンの生成に、人感センサ21Bの過去30日分の在不在の検出結果を使用している。尚、過去30日分の在不在の検出結果は、10分毎の在不在の検出結果を30日分蓄積した情報である。また、本実施形態では、在不在パターンを生成する際に人感センサ21Bの過去30日分の検出結果を使用する場合を例示するが、本発明はこれに限られない。空気調和機2の設置時期から頻繁に使用される時期までの期間に応じて適宜変更するようにしてもよい。
予測結果メモリ33Cは、在不在パターンで予測した空調空間内での24時間分の10分毎の使用者の在不在の予測結果である24時間分の在不在予測結果を室内用途毎に記憶する。室内用途は、例えば、居間や寝室等の空調空間の用途を識別する情報である。室内用途は、在不在予測結果を用いて使用者の行動を予測する際に使用する情報である。CPU34は、予測結果メモリ33Cを参照して空調空間毎の24時間分の在不在予測結果を認識できる。外部メモリ33Dは、例えば、天気予報など外部から取得する外部データを記憶する。
CPU34は、収集部34Aと、送信部34Bと、受信部34Cと、設定部34Dと、在不在予測部34Eとを有する。
収集部34Aは、室内機21から所定周期、例えば10分毎の取得タイミングで各空調空間での人の在不在の検出結果を取得する。空調空間は、例えば、居間や寝室等の空調空間である。収集部34Aは、取得した空調空間での人感センサ21Bによる10分毎の人の在不在の現在の検出結果を収集する。在不在の検出結果には、例えば、不在、在室、不定の3種類の変数が存在する。在不在の検出結果のうち、「不在」は、空調空間内で人を検出できなかった場合の検出結果である。在不在の検出結果のうち、「在室」は、空調空間で人を検出した場合の検出結果である。在不在の検出結果のうち、「不定」は、在室及び不在の何れにも該当しない、収集部34Aは、10分毎に取得した各空調空間の在不在の検出結果を履歴メモリ33Aに記憶する。
送信部34Bは、例えば、2日分の在不在の検出結果を履歴メモリ33Aに記憶した場合、履歴メモリ33Aに記憶中の2日分の在不在の検出結果を通信網8経由でサーバ装置5に送信する。尚、サーバ装置5では、通信アダプタ3から順次受信した過去30日分の在不在の検出結果を用いて在不在パターンを生成することになる。受信部34Cは、通信網8経由でサーバ装置5から空調空間毎の在不在パターンを受信し、受信した在不在パターンを在不在パターンメモリ33Bに記憶する。設定部34Dは、記憶中の在不在パターンを在不在予測部34Eに適用する。
在不在予測部34Eは、現在の人感センサ21Bの検出結果、すなわち在不在を予測する時点から所定時間前までの人感センサ21Bの検出結果である在不在の検出結果を用いて、設定部34Dにて適用された複数の在不在パターンの中から予測に使用する在不在パターンを選択する。在不在予測部34Eは、選択した在不在パターンを用いて空調空間における使用者の在不在を予測し、24時間分の在不在予測結果を得る。所定時間とは、直前の在不在の検出結果を見て、複数の在不在パターンの中から最適な在不在パターンを選ぶ際の精度を担保できるデータ数を得るのに必要な時間である。
在不在予測部34Eは、在不在を予測する時点である所定時刻として、例えば、毎日8:00と20:00に、当該所定時刻から24時間後までの空調空間における使用者の在不在を予測してもよい。具体的には、在不在予測部34Eは、使用者の在不在の予測結果である24時間分の在不在予測結果を得る。尚、所定時刻として8:00に設定した理由は、その後の使用者の行動パターンが外出→不在→帰宅となることが多いと考えられるので、不在時の付加機能運転の推奨や帰宅時の運転開始の推奨を行うためである。また、所定時刻として20:00に設定した理由は、その後の使用者の行動パターンが就寝→起床となることが多いと考えられるので、おやすみ運転や起床時の運転開始の推奨を行うためである。尚、おやすみ運転は、使用者に快適な睡眠環境を提供すべく、寝室の室内温度を快適化する空調運転である。また、在不在予測部34Eは、半日毎に上記各所定時刻から24時間分の在不在予測結果を得ることで予測精度を向上させている。24時間分の在不在予測結果は、例えば10分毎の空調空間における使用者の在不在の予測結果である。図5は、24時間分の在不在の予測結果の一例を示す説明図である。図5に示す在不在の予測結果は、空調空間毎に、所定時刻から24時間後までの10分毎の在不在の予測結果である。在不在の予測結果を示すデータは、在室の場合は“1”、不在の場合は“0”とする。
次に、行動予測部21D2は、空調空間における使用者の在不在の予測結果と、空調空間の室内用途情報(居間や寝室)とに基づいて、居住空間における使用者の1日の行動(例えば、起床時刻、外出時刻、帰宅時刻、就寝時刻)を予測する。そして、推奨部21D0は、行動予測部21D2で予測された行動に基づいて使用者に推奨すべき運転を選択する。さらに、推奨部21D0は、使用者に推奨すべき運転の実行を使用者に推奨する。以下、例えば、空気調和機2の室内機21が居間や寝室に設置されている場合に、居間や寝室における使用者の在不在予測結果を用いて、室内機21の制御部21Dが使用者の居住空間における1日の行動(例えば、起床時刻、外出時刻、帰宅時刻、就寝時刻)を予測し、推奨すべき運転を選択し、推奨すべき運転の実行を使用者に推奨する方法について説明する。
例えば、居間での室内機21内の制御部21Dの行動予測部21D2は、在不在予測結果から起床時刻を予測する上で、使用者の起床時間帯(以下、「第1の時間帯」という)及び使用者が居間を不在にしているか否かを判断する基準として用いる期間(以下、「第4の所定期間」という)を使用する。第1の時間帯は、使用者が起床して、例えば、寝室から出て居間に入り、空調運転を開始する時刻を想定して予め設定された時間帯、例えば、0:00~10:50である。第4の所定期間は、使用者が寝室で就寝中であると判断するのに使用する、例えば、3時間以上の連続不在時間である。行動予測部21D2は、居間において在不在予測結果の中の第1の時間帯に第4の所定期間以上の不在から在室へと変化するタイミングがある場合に、当該タイミングを起床時刻と予測する。
行動予測部21D2は、在不在予測結果から就寝時刻を予測する上で、使用者が居間を出る時間帯(以下、「第4の時間帯」という)又は使用者が寝室に入る期間(以下、「第5の所定期間」)を使用する。行動予測部21D2は、在不在予測結果の中の第4の時間帯に、在室から第5の所定期間以上の不在へと変化するタイミングがあるか否かを判定する。第4の時間帯は、使用者が夜に居間の空調運転を停止して居間から出る時刻を想定して予め設定された時間帯、例えば、17:00~23:50である。第5の所定期間は、使用者が就寝中であると判断するのに使用する、例えば、3時間以上の連続不在時間である。行動予測部21D2は、在不在予測結果の中の第4の時間帯に、居間での在室から第5の所定期間以上の不在へと変化するタイミングがある場合、居間から使用者が退室していなくなる当該タイミングを就寝時刻と予測する。
また、行動予測部21D2は、在不在予測結果から帰宅時刻を予測する上で、使用者の帰宅時間帯(以下、「第2の時間帯」という)及び第4の所定期間を使用する。第2の時間帯は、使用者が帰宅して、例えば、使用者が居間に入り、空調運転を開始する時刻を想定して予め設定された時間帯、例えば、13:00~22:50である。行動予測部21D2は、在不在予測結果の中の第2の時間帯に、第4の所定期間以上の不在から在室へと変化するタイミングがある場合に当該タイミングを帰宅時刻と予測する。
また、行動予測部21D2は、在不在予測結果から外出時刻を予測する上で、使用者が外出する外出時間帯(以下、「第3の時間帯」)及び使用者が外出しているか否かを判断する基準として用いる期間(以下、「第6の所定期間」)を使用する。第3の時間帯は、使用者が外出によって空調運転が長時間を停止する時刻を想定して予め設定された時間帯、例えば、8:00~16:50である。第6の所定期間は、使用者が外出中であると判断するのに使用する、例えば、5時間以上の連続不在時間である。行動予測部21D2は、在不在予測結果の中の第3の時間帯に、在室から第6の所定期間以上の不在へと変化するタイミングがある場合に当該タイミングを外出時刻と予測する。
また、例えば、寝室での室内機21の行動予測部21D2は、在不在予測結果から就寝時刻を予測する上で、使用者が寝室に入る時間帯である第4の時間帯及び使用者が寝室に入る期間である第5の所定期間を使用する。行動予測部21D2は、在不在予測結果の中の第4の時間帯に、第5の所定期間以上の不在から寝室への在室へと変化するタイミングがあるか否かを判定する。行動予測部21D2は、在不在予測結果の中の第4の時間帯に、寝室での第5の所定期間以上の不在から在室へと変化するタイミングがある場合、寝室に使用者が在室となる当該タイミングを就寝時刻と予測する。
また、例えば、寝室での室内機21内の制御部21Dの行動予測部21D2は、在不在予測結果から出室時刻を予測する上で、使用者が寝室から出室する出室時間帯である第3の時間帯及び使用者が寝室から出室しているか否かを判断する基準として用いる期間である第6の所定期間を使用する。行動予測部21D2は、在不在予測結果の中の第3の時間帯に、寝室で在室から第6の所定期間以上の不在へと変化するタイミングがある場合に当該タイミングを寝室の出室時刻と予測する。尚、空調空間が寝室の場合の出室時刻は、空調空間が居間の場合の外出時刻に相当する。
<サーバ装置の構成>
図6は、サーバ装置5の構成の一例を示すブロック図である。図6に示すサーバ装置5は、通信部51と、記憶部52と、CPU53とを有する。通信部51は、中継装置6とCPU53とを通信接続する通信IFである。記憶部52は、例えば、HDD(Hard Disk Drive)、ROMやRAM等を有し、データやプログラム等の各種情報を記憶する。CPU53は、サーバ装置5全体を制御する。
図6は、サーバ装置5の構成の一例を示すブロック図である。図6に示すサーバ装置5は、通信部51と、記憶部52と、CPU53とを有する。通信部51は、中継装置6とCPU53とを通信接続する通信IFである。記憶部52は、例えば、HDD(Hard Disk Drive)、ROMやRAM等を有し、データやプログラム等の各種情報を記憶する。CPU53は、サーバ装置5全体を制御する。
図6に示すサーバ装置5内の記憶部52は、履歴データメモリ52Aと、パターン記憶部52Bとを有する。履歴データメモリ52Aは、通信アダプタ3から受信した、空調空間の2日分の在不在の検出結果等の運転履歴データを記憶する。パターン記憶部52Bは、サーバ装置5で生成した在不在パターンを記憶すると共に、生成後の在不在パターンを、取得したデータを用いて更新し、更新後の在不在パターンを記憶する。
サーバ装置5内のCPU53は、受信部53Aと、取得部53Bと、生成部53Cと、送信部53Dとを有する。
受信部53Aは、複数の室内機21の通信アダプタ3と接続してルータ4、通信網8及び中継装置6を経由して、通信アダプタ3から空調空間毎の2日分の在不在の検出結果を受信し、受信した2日分の在不在の検出結果を履歴データメモリ52Aに記憶する。
生成部53Cは、履歴データメモリ52Aに記憶中の第1の所定期間、例えば、過去の検出結果である30日間分の在不在の検出結果を使用し、室内機21の空調空間における使用者の在不在パターンを生成する。生成部53Cは、生成した在不在パターンをパターン記憶部52Bに記憶する。生成部53Cは、パターン記憶部52Bに在不在パターンを記憶した後、履歴データメモリ52Aの内、例えば、生成に未使用の6日分の在不在の検出結果を用いてパターン記憶部52Bに記憶中の在不在パターンを更新し、更新後の在不在パターンをパターン記憶部52Bに記憶する。
空気調和機2が、例えば、居間に設置されている場合、生成部53Cは、履歴データメモリ52Aに記憶中の居間の在不在の検出結果を抽出する。さらに、生成部53Cは、上記抽出した在不在の検出結果の内、「不定」以外の在不在の検出結果を抽出し、抽出した居間の在不在の検出結果に基づき、居間での人の在不在を予測する在不在パターンを生成する。また、空気調和機2が、例えば、寝室に設置されている場合、生成部53Cは、履歴データメモリ52Aに記憶中の寝室の在不在の検出結果を抽出する。さらに、生成部53Cは、上記抽出した在不在の検出結果の内、「不定」以外の在不在の検出結果を抽出し、抽出した寝室の在不在の検出結果に基づき、寝室での人の在不在を予測する在不在パターンを生成する。
生成部53Cは、在不在の検出結果に基づき、空調空間毎の在不在パターンを生成又は更新し、生成又は更新した在不在パターンをパターン記憶部52Bに記憶する。送信部53Dは、中継装置6、通信網8及びルータ4経由でパターン記憶部52Bに記憶中の空調空間毎の在不在パターンを通信アダプタ3に送信する。
<空気調和システムにおける在不在パターンの生成について>
次に本実施例の空気調和システム1における在不在パターンの生成について説明する。図7は、在不在パターンを生成する生成処理に関わるサーバ装置5のCPU53の処理動作の一例を示すフローチャートである。生成処理は、空気調和機2が後に空調空間に設置された後に最初に在不在パターンを生成する処理である。図7においてサーバ装置5のCPU53内の受信部53Aは、定期的、例えば、毎日0:00に通信アダプタ3と通信し、通信アダプタ3から空調空間毎の2日分の在不在の検出結果を受信したか否かを判定する(ステップS11)。尚、通信アダプタ3は、2日分の在不在の検出結果が得られるまでは履歴メモリ33Aに記憶しておくものとする。受信部53Aは、2日分の在不在の検出結果を受信した場合(ステップS11:Yes)、受信した2日分の在不在の検出結果を記憶部52の履歴データメモリ52Aに記憶する(ステップS12)。CPU53内の生成部53Cは、履歴データメモリ52A内に30日分の在不在の検出結果が記憶済みであるか否かを判定する(ステップS13)。生成部53Cは、30日分の在不在の検出結果が記憶済みの場合(ステップS13:Yes)、記憶中の在不在の検出結果に基づき、空調空間毎の在不在パターンを生成する(ステップS14)。
次に本実施例の空気調和システム1における在不在パターンの生成について説明する。図7は、在不在パターンを生成する生成処理に関わるサーバ装置5のCPU53の処理動作の一例を示すフローチャートである。生成処理は、空気調和機2が後に空調空間に設置された後に最初に在不在パターンを生成する処理である。図7においてサーバ装置5のCPU53内の受信部53Aは、定期的、例えば、毎日0:00に通信アダプタ3と通信し、通信アダプタ3から空調空間毎の2日分の在不在の検出結果を受信したか否かを判定する(ステップS11)。尚、通信アダプタ3は、2日分の在不在の検出結果が得られるまでは履歴メモリ33Aに記憶しておくものとする。受信部53Aは、2日分の在不在の検出結果を受信した場合(ステップS11:Yes)、受信した2日分の在不在の検出結果を記憶部52の履歴データメモリ52Aに記憶する(ステップS12)。CPU53内の生成部53Cは、履歴データメモリ52A内に30日分の在不在の検出結果が記憶済みであるか否かを判定する(ステップS13)。生成部53Cは、30日分の在不在の検出結果が記憶済みの場合(ステップS13:Yes)、記憶中の在不在の検出結果に基づき、空調空間毎の在不在パターンを生成する(ステップS14)。
生成部53Cは、生成した在不在パターンをパターン記憶部52Bに記憶する(ステップS15)。CPU53内の送信部53Dは、パターン記憶部52Bに記憶中の在不在パターンを通信アダプタ3に送信し(ステップS16)、図7の処理動作を終了する。
受信部53Aは、ステップS11の処理において空調空間毎の2日分の在不在の検出結果を受信しなかった場合(ステップS11:No)、ステップS11の処理に戻る。また、受信部53Aは、ステップS13の処理において30日分の在不在の検出結果が記憶済みでない場合(ステップS13:No)、ステップS11の処理に戻る。
サーバ装置5のCPU53は、通信アダプタ3から空調空間毎の30日分の在不在の検出結果を記憶した場合、空調空間毎の30日分の在不在の検出結果に基づき、空調空間における使用者の在不在を予測する曜日毎の在不在パターンを生成する。そして、CPU53は、生成した在不在パターンを通信アダプタ3に送信する。その結果、サーバ装置5は、空調空間で使用する在不在パターンを通信アダプタ3に提供できる。
図8は、既に生成している在不在パターンを更新する更新処理に関わるサーバ装置5のCPU53の処理動作の一例を示すフローチャートである。更新処理は、パターン記憶部52Bに記憶中の在不在パターンの内容を更新する処理である。図8において受信部53Aは、定期的、例えば、毎日0:00に通信アダプタ3と通信し、通信アダプタ3から空調空間毎の2日分の在不在の検出結果を受信したか否かを判定する(ステップS21)。尚、通信アダプタ3は、2日分の在不在の検出結果が得られるまでは履歴メモリ33Aに記憶しておくものとする。受信部53Aは、空調空間毎の2日分の在不在の検出結果を受信した場合(ステップS21:Yes)、受信した2日分の在不在の検出結果を記憶部52の履歴データメモリ52Aに記憶する(ステップS22)。生成部53Cは、履歴データメモリ52A内に、生成に未使用の6日分の在不在の検出結果が記憶済みであるか否かを判定する(ステップS23)。
生成部53Cは、生成に未使用の6日分の在不在の検出結果が記憶済みの場合(ステップS23:Yes)、記憶中の在不在の検出結果に基づき、空調空間毎の在不在パターンを更新する(ステップS24)。生成部53Cは、更新した空調空間毎の在不在パターンをパターン記憶部52Bに記憶する(ステップS25)。送信部53Dは、パターン記憶部52Bに記憶中の空調空間毎の在不在パターンを通信アダプタ3に送信する(ステップS26)。そして、受信部53Aは、空調空間毎の2日分の在不在の検出結果を受信したか否かを判定すべく、ステップS21の処理に戻る。
受信部53Aは、ステップS21の処理において2日分の在不在の検出結果を受信しなかった場合(ステップS21:No)、ステップS21の処理に戻る。また、受信部53Aは、ステップS23の処理において生成に未使用の6日分の在不在の検出結果が記憶済みでない場合(ステップS23:No)、ステップS21の処理に戻る。
CPU53は、在不在パターンの生成後、通信アダプタ3から6日分の在不在の検出結果を得る度に、空調空間毎の6日分の在不在の検出結果に基づき、空調空間毎の在不在パターンを更新する。そして、CPU53は、更新した在不在パターンを通信アダプタ3に送信する。その結果、サーバ装置5は、空調空間に使用する最新の在不在パターンを通信アダプタ3に提供できる。
図9は、予測処理に関わる通信アダプタ3のCPU34の処理動作の一例を示すフローチャートである。図9において通信アダプタ3内のCPU34内の在不在予測部34Eは、現在時刻が予測時刻であるか否かを判定する(ステップS30)。尚、予測時刻としては、事前に設定した、例えば、前述した毎日8:00や20:00等の所定時刻である。在不在予測部34Eは、現在時刻が予測時刻である場合(ステップS30:Yes)、現在の予測時刻から所定時間、例えば、24時間前までの在不在の検出結果を空気調和機2の室内機21から取得したか否かを判定する(ステップS31)。尚、説明の便宜上、所定時間は、24時間としたが、これに限定されるものではなく、例えば、前日21:00~当日0:00、当日0:00から予測時刻までの時間帯でよく、適宜変更可能である。
在不在予測部34Eは、現在の予測時刻から24時間前までの在不在の検出結果を取得した場合(ステップS31:Yes)、空調空間における複数の在不在パターンから、取得した在不在の検出結果を用いて空調空間における在不在予測に使用する在不在パターンを選択する(ステップS32)。在不在予測部34Eは、選択した在不在パターンを用いて現在から24時間後の使用者の在不在を予測する(ステップS33)。室内機21内の制御部21Dの行動予測部21D2は、室内用途情報に基づき、室内機21の設置場所が寝室であるか否かを判定する(ステップS34)。
行動予測部21D2は、室内機21の設置場所が寝室でない場合(ステップS34:No)、居間での予測処理を実行し(ステップS35)、ステップS30の処理に戻る。また、行動予測部21D2は、室内機21の設置場所が寝室の場合(ステップS34:Yes)、寝室での予測処理を実行し(ステップS36)、ステップS30の処理に戻る。また、在不在予測部34Eは、現在時刻が予測時刻でない場合(ステップS30:No)、ステップS30の処理に戻る。また、在不在予測部34Eは、現在の予測時刻から24時間前までの在不在の検出結果を取得したのでない場合(ステップS31:No)、ステップS31の処理に戻る。
通信アダプタ3は、人感センサ21Bの現在の検出結果を用いて選択した在不在パターンを使用して予測時刻から24時間後までの使用者の在不在を予測した後、室内機21の設置場所が寝室の場合に寝室での予測処理を実行する。更に、通信アダプタ3は、室内機21の設置場所が寝室でない場合に居間での予測処理を実行する。その結果、この後、図10及び図11を用いて説明する使用者の行動予測結果を取得できる。
次に図9のステップS35の居間での予測処理について説明する。図10は、居間での予測処理に関わる室内機21の制御部21Dの処理動作の一例を示すフローチャートである。尚、図10で説明する室内機21は、居間に設置された室内機である。図10において室内機21内の制御部21D内の行動予測部21D2は、在不在予測結果の中の第1の時間帯(0:00~10:50)に、第4の所定期間、例えば、3時間以上の居間での不在から在室へと変化するタイミングがあるか否かを判定する(ステップS41)。尚、第1の時間帯は、前述したように、使用者が起床して、例えば、寝室から出て居間に入り、空調運転を開始することが想定される時間帯である。
行動予測部21D2は、第1の時間帯内に第4の所定期間以上の不在から在室へと変化するタイミングがある場合(ステップS41:Yes)、当該タイミングを起床時刻と予測する(ステップS42)。次に、行動予測部21D2は、在不在予測結果の中の第4の時間帯(17:00~23:50)に、第5の所定期間、例えば、居間での在室から3時間以上の不在へと変化するタイミングがあるか否かを判定する(ステップS43)。尚、第4の時間帯は、使用者が夜に居間の空調運転を停止して居間から出ることが想定される時間帯、例えば、17:00~23:50、または、使用者が夜に寝室の空調運転を開始して寝室に入る時刻を想定した時間帯、例えば、17:00~23:50である。
行動予測部21D2は、第4の時間帯に第5の所定期間以上の不在へと変化するタイミングがある場合(ステップS43:Yes)、当該タイミングを就寝時刻と予測する(ステップS44)。そして、行動予測部21D2は、図10に示す居間での予測処理を終了する。行動予測部21D2は、第4の時間帯に第5の所定期間以上の不在へと変化するタイミングがない場合(ステップS43:No)、図10に示す居間での予測処理を終了する。
行動予測部21D2は、第1の時間帯に第4の所定期間以上の不在から在室へと変化するタイミングがない場合(ステップS41:No)、在不在予測結果の中の第2の時間帯(13:00~22:50)に、第4の所定期間、例えば、3時間以上の居間での不在から在室へと変化するタイミングがあるか否かを判定する(ステップS45)。尚、第2の時間帯は、前述したように、使用者が帰宅して、例えば、居間に入り、空調運転を開始することが想定される時間帯である。
行動予測部21D2は、第2の時間帯に第4の所定期間以上の居間での不在から在室へと変化するタイミングがある場合(ステップS45:Yes)、当該タイミングを帰宅時刻と予測する(ステップS46)。そして、行動予測部21D2は、図10に示す居間での予測処理を終了する。
行動予測部21D2は、第2の時間帯に第4の所定期間以上の不在から在室へと変化するタイミングがない場合(ステップS45:No)、在不在予測結果の中の第3の時間帯(8:00~16:50)に、居間での在室から第6の所定期間、例えば、5時間以上の不在へと変化するタイミングがあるか否かを判定する(ステップS47)。尚、第3の時間帯は、使用者が外出によって空調運転が長時間を停止することが想定される時間帯である。行動予測部21D2は、第3の時間帯に居間での在室から第6の所定期間以上の不在へと変化するタイミングがある場合(ステップS47:Yes)、当該タイミングを外出時刻と予測する(ステップS48)。そして、行動予測部21D2は、図10に示す居間での予測処理を終了する。
行動予測部21D2は、第3の時間帯に居間での在室から第6の所定期間以上の不在へと変化するタイミングがない場合(ステップS47:No)、図10に示す居間での予測処理を終了する。
次に図9のステップS36の寝室での予測処理について説明する。図11は、寝室での予測処理に関わる室内機21の制御部21Dの処理動作の一例を示すフローチャートである。尚、図11で説明する室内機21は、寝室に設置された室内機である。図11において室内機21内の制御部21D内の行動予測部21D2は、在不在予測結果の中の第4の時間帯(17:00~23:50)に、第5の所定期間、例えば、3時間以上の寝室での不在から在室へと変化するタイミングがあるか否かを判定する(ステップS51)。尚、第4の時間帯は、前述したように、使用者が夜に寝室の空調運転を開始して寝室に入る時刻を想定した時間帯、例えば、17:00~23:50である。
行動予測部21D2は、第4の時間帯に第5の所定期間以上の不在から在室へと変化するタイミングがある場合(ステップS51:Yes)、使用者が寝室へ入る当該タイミングを就寝時刻と予測する(ステップS52)。
行動予測部21D2は、第4の時間帯に第5の所定期間以上の不在から在室へと変化するタイミングがない場合(ステップS51:No)、在不在予測結果の中の第3の時間帯(8:00~16:50)に、寝室での在室から第6の所定期間、例えば、5時間以上の不在へと変化するタイミングがあるか否かを判定する(ステップS53)。行動予測部21D2は、第3の時間帯に寝室での在室から第6の所定期間以上の不在へと変化するタイミングがある場合(ステップS53:Yes)、当該タイミングを寝室の出室時刻と予測する(ステップS54)。そして、行動予測部21D2は、図11に示す寝室での予測処理を終了する。
行動予測部21D2は、第3の時間帯に寝室での在室から第6の所定期間以上の不在へと変化するタイミングがない場合(ステップS53:No)、図11に示す寝室での予測処理を終了する。
次に就寝時刻前に使用者が就寝しているか否かを判定する際に使用する寝室の照度について説明する。尚、寝室の照度は、寝室の空調空間内に設置されたリモコン23内の照度センサ23Dで検出した照度を使用する。図12は、照度取得処理に関わる室内機21の制御部21Dの処理動作の一例を示すフローチャートである。室内機21の制御部21Dは、照度センサ23Dで検出した現在の照度を1分間隔で順次取得する。
図12において室内機21の制御部21D内の判断部21D1は、照度センサ23Dの最後の照度の取得から1分経過したか否かを判定する(ステップS81)。判断部21D1は、最後の照度の取得から1分経過した場合(ステップS81:Yes)、照度センサ23Dから現在の照度を取得する(ステップS82)。判断部21D1は、照度センサ23Dから取得した現在の照度を記憶する(ステップS83)。尚、判断部21D1は、直近9分間分の照度のみを記憶し、新たに現在の照度を取得する度に最も古い10分前に取得した照度を順次削除するものとする。
判断部21D1は、直近9分間分の照度が記憶済みであるか否かを判定する(ステップS84)。判断部21D1は、直近9分間分の照度が記憶済みの場合(ステップS84:Yes)、直近9分間分の照度の内、現在から直近4分前までの5個の照度の平均値を今回照度として算出する(ステップS85)。更に、判断部21D1は、直近9分間分の照度の内、直近5分前から直近9分前までの5個の照度の平均値を前回照度として算出し(ステップS86)、図12に示す照度取得処理を終了する。その結果、判断部21D1は、照度センサ23Dから1分毎の照度を取得する都度、前回照度及び今回照度を順次算出できる。
判断部21D1は、最後の照度の取得から1分経過していない場合(ステップS81:No)、又は、直近9分間分の照度が記憶済みでない場合(ステップS84:No)、図12に示す照度取得処理を終了する。
空調空間の使用者は、寝室に入室した時に照明器具をONにし、就寝時に照明器具をOFF、または暗くするため、就寝時には照度センサ23Dで検出する照度が低下することになる。しかも、単に照度がある閾値未満に低下するか否かを判断基準にするのではなく、直近9分間の照度の変化量が所定量以上の場合に寝室の使用者が就寝すると判断した。その結果、使用者が就寝するタイミングを正確に判断できる。
具体的には、直近10分間分の1分間隔の照度の内、現在から直近4分までの照度の平均値を今回照度とし、直近5分から直近9分までの照度の平均値を前回照度とし、前回照度から現在照度を差し引いた照度変化量が所定量以上の場合に使用者が就寝すると判断する。その結果、一時的な照度低下によって使用者が就寝しているものと誤判定してしまうような事態を回避できる。しかも、徐々に消灯するような照明器具を使用した寝室での使用者の就寝を正確に判断できる。
次に寝室での起床時刻のタイマ予約をリモコン23に推奨する推奨処理について説明する。図13は、寝室での推奨処理に関わる室内機21の制御部21Dの処理動作の一例を示すフローチャートである。
判断部21D1は、行動予測部21D2から使用者の起床時刻及び就寝時刻を取得したか否かを判定する(ステップS61)。尚、行動予測部21D2は、予め定められた所定時刻毎に使用者の起床時刻及び就寝時刻を予測し、使用者の起床時刻及び就寝時刻を予測した場合、使用者の起床時刻及び就寝時刻を制御部21Dに通知する。
判断部21D1は、使用者の起床時刻及び就寝時刻を取得した場合(ステップS61:Yes)、図12で示す照度取得処理を実行し(ステップS61A)、今回照度及び前回照度を取得する(ステップS62)。判断部21D1は、今回照度及び前回照度を取得した後、現在時刻が就寝時刻と、就寝時刻の第1の所定時間(例えば、2時間)前の時刻との間の時刻であるか否かを判定する(ステップS63)。尚、就寝時刻の第1の所定時間前の時刻とは、ステップS61で取得した使用者の就寝時刻から2時間前の時刻である。
判断部21D1は、現在時刻が就寝時刻と就寝時刻の2時間前との間の時刻である場合(ステップS63:Yes)、前回照度から今回照度を減算して得た照度変化量を算出する(ステップS64)。尚、照度変化量は、照度が低下する変化量である。
判断部21D1は、照度変化量を算出した後、照度変化量が所定量以上であるか否かを判定する(ステップS65)。尚、所定量は、例えば、250ルクスである。判断部21D1は、照度変化量が所定量以上の場合(ステップS65:Yes)、寝室の照度が低下して使用者が就寝時刻前に就寝するものと判断する(ステップS66)。
判断部21D1は、使用者が就寝時刻前に就寝するものと判断した場合、第1の推奨フラグをONにし(ステップS67)、現在時刻が就寝時刻と、就寝時刻の第2の所定時間(例えば、1時間)前の時刻との間の時刻であるか否かを判定する(ステップS68)。尚、就寝時刻の第2の所定時間前とは、ステップS68で取得した使用者の就寝時刻から1時間前の時刻である。
判断部21D1は、現在時刻が就寝時刻と就寝時刻の1時間前の時刻との間の時刻である場合(ステップS68:Yes)、第2の推奨フラグをONにする(ステップS69)。
制御部21D内の推奨部21D0は、第1の推奨フラグ又は第2の推奨フラグの少なくとも一方のフラグがONであるか否かを判定する(ステップS70)。推奨部21D0は、第1の推奨フラグ又は第2の推奨フラグの少なくとも一方のフラグがONの場合(ステップS70:Yes)、外部メモリ33Dから使用者の起床時刻の気象情報を取得する(ステップS71)。尚、使用者の起床時刻は、ステップS61にて取得した使用者の起床時刻である。
推奨部21D0は、起床時刻の気象情報を取得した後、起床時刻の気象情報に基づき、起床時刻の外気温が高温又は低温であるか否かを判定する(ステップS72)。推奨部21D0は、起床時刻の外気温が高温又は低温の場合(ステップS72:Yes)、気象情報に応じた運転を推奨する信号を生成する(ステップS73)。
更に、推奨部21D0は、気象情報に応じた運転を推奨する信号を生成した後、起床時刻に関わるタイマ予約の推奨をリモコン23に送信し(ステップS74)、図13に示す寝室での推奨処理を終了する。
制御部21Dは、起床時刻及び就寝時刻を取得したのでない場合(ステップS61:No)、ステップS61の処理を繰り返す。
制御部21Dは、現在時刻が就寝時刻と就寝時刻の2時間前の時刻との間の時刻でない場合(ステップS63:No)、現在時刻が就寝時刻と就寝時刻の1時間前の時刻との間の時刻であるか否かを判定すべく、ステップS68の処理に移る。また、推奨部21D0は、照度変化量が所定量以上でない場合(ステップS65:No)、現在時刻が就寝時刻と就寝時刻の1時間前の時刻との間の時刻であるか否かを判定すべく、ステップS68の処理に移る。
推奨部21D0は、現在時刻が就寝時刻と、就寝時刻の1時間前の時刻との間の時刻でない場合(ステップS68:No)、第1の推奨フラグ又は第2の推奨フラグの少なくとも一方のフラグがONであるか否かを判定すべく、ステップS70の処理に移る。制御部21Dは、第1の推奨フラグ又は第2の推奨フラグの何れのフラグもONでない場合(ステップS70:No)、ステップS61の処理に戻る。制御部21Dは、起床時刻が高温又は低温の予報でない場合(ステップS72:No)、図13に示す寝室での推奨処理を終了する。
判断部21D1は、行動予測部21D2が予測した就寝時刻と、就寝時刻から第1の所定時間前(例えば、2時間前)の時刻との間における、寝室の照度変化量が所定量以上であるか否かを判定する。判断部21D1は、寝室の照度変化量が所定量以上の場合に、予測した就寝時刻より前に使用者が就寝すると判断する。推奨部21D0は、行動予測部21D2が予測した就寝時刻より前に使用者が就寝すると判断した場合に、第1の推奨フラグをONに設定する。推奨部21D0は、第1の推奨フラグがONの場合、起床時刻に関わるタイマ予約をリモコン23に推奨する。その結果、リモコン23の使用者は、リモコン23の表示部23Cに表示中の起床時刻に関わるタイマ予約の推奨内容を見てタイマ予約を設定できる。
推奨部21D0は、現在時刻が行動予測部21D2で予測した就寝時刻と就寝時刻から第2の所定時間前(例えば、1時間前)の時刻との間の時刻であるか否かを判定する。推奨部21D0は、現在時刻が就寝時刻と、就寝時刻から第2の所定時間前の時刻との間の時刻である場合に、第2の推奨フラグをONに設定する。推奨部21D0は、第2の推奨フラグがONの場合、起床時刻に関わるタイマ予約をリモコン23に推奨する。その結果、リモコン23の使用者は、リモコン23の表示部23Cに表示中の起床時刻に関わるタイマ予約の推奨内容を見てタイマ予約を設定できる。
推奨部21D0は、現在時刻が就寝時刻から第2の所定時間前の時刻に起床時刻に関わるタイマ予約を推奨するものであり、第1の推奨フラグがON、かつ、第2の推奨フラグがONの場合でも、現在時刻が就寝時刻から第2の所定時間前の時刻に起床時刻に関わるタイマ予約をリモコン23に推奨する。その結果、リモコン23の使用者は、リモコン23の表示部23Cに表示中の起床時刻に関わるタイマ予約の推奨内容を見てタイマ予約を設定できる。
<実施例の効果>
実施例の室内機21では、行動予測部21D2が予測した就寝時刻から第1の所定時間前時刻の間に空調空間の照度変化量が所定量以上であるか否かを判定する。室内機21は、空調空間の照度が低下する変化量が所定量以上となった場合、予測した就寝時刻より前に使用者が就寝すると判断する。その結果、予測した就寝時刻よりも前に使用者が就寝しているものと判断できるため、例えば、使用者が就寝する前に起床時刻のタイマ予約を推奨できる。従って、従来のような推奨前に使用者が就寝して推奨を受けることができないような事態を回避できる。その結果、適切なタイミングで空調運転を行うことができる。
実施例の室内機21では、行動予測部21D2が予測した就寝時刻から第1の所定時間前時刻の間に空調空間の照度変化量が所定量以上であるか否かを判定する。室内機21は、空調空間の照度が低下する変化量が所定量以上となった場合、予測した就寝時刻より前に使用者が就寝すると判断する。その結果、予測した就寝時刻よりも前に使用者が就寝しているものと判断できるため、例えば、使用者が就寝する前に起床時刻のタイマ予約を推奨できる。従って、従来のような推奨前に使用者が就寝して推奨を受けることができないような事態を回避できる。その結果、適切なタイミングで空調運転を行うことができる。
<実施例1の変形例>
本実施例の空気調和システム1では、空気調和機2の室内機21がBLE方式で推奨信号をリモコン23に送信する場合を例示したが、通信アダプタ3経由で推奨信号を使用者の通信装置7に送信しても良く、適宜変更可能である。また、室内機21は、BLE方式の代わりに赤外線方式で推奨信号をリモコン23に送信しても良い。
本実施例の空気調和システム1では、空気調和機2の室内機21がBLE方式で推奨信号をリモコン23に送信する場合を例示したが、通信アダプタ3経由で推奨信号を使用者の通信装置7に送信しても良く、適宜変更可能である。また、室内機21は、BLE方式の代わりに赤外線方式で推奨信号をリモコン23に送信しても良い。
本実施例の制御部21Dは、直近9分間分の照度を使用する場合を例示したが、これに限定されるものではなく、適宜変更可能である。更に、照度の精度を高めるべく、直近9分間分の照度を使用する場合を例示したが、照度の精度が高い場合には、例えば、現在の照度を使用しても良く、現在の照度が事前に設定した所定値、例えば、10ルクス以下の場合に空調空間内の使用者が就寝時刻よりも前に就寝するものと判断しても良く、適宜変更可能である。尚、10ルクスは、例えば、火を灯した蝋燭から20cm程度の照度で、就寝時の照度と考えられる照度である。
また、空気調和システム1では、空気調和機2、通信アダプタ3及びサーバ装置5を使用し、在不在パターンの生成をサーバ装置5、在不在の予測を通信アダプタ3、空調運転開始の推奨信号の送信を空気調和機2の室内機21に処理を分担させる場合を例示した。しかしながら、在不在の予測及び空調運転開始の推奨信号の送信を通信アダプタ3に実行させる、つまり、図7、図8、図9、図10及び図11の全ての処理を通信アダプタ3で実行してもよく、適宜変更可能である。
また、説明の便宜上、使用者として昼間に働く人を例示し、例えば、第1の時間帯内で3時間以上の連続不在時間から在室へと変化するタイミングがある場合に当該タイミングを起床時刻と予測する場合を例示した。しかしながら、使用者として夜中働く人の場合、当該タイミングを帰宅時刻と予測するようにしても良く、適宜変更可能である。
また、説明の便宜上、室内機21の設置場所を寝室としているが、寝室でなく居間にあっても問題はなく、適宜変更可能である。
尚、実施例1及び2の第1の所定期間、第4の所定期間、第5の所定期間、第6の所定期間は適宜変更可能である。また、第1の時間帯、第2の時間帯、第3の時間帯、第4の時間帯は適宜変更可能である。また、第1の所定時間、第2の所定時間及び所定量も適宜変更可能である。
また、図示した各部の各構成要素は、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。すなわち、各部の分散・統合の具体的形態は図示のものに限られず、その全部又は一部を、各種の負荷や使用状況等に応じて、任意の単位で機能的又は物理的に分散・統合して構成することができる。
更に、各装置で行われる各種処理機能は、CPU(Central Processing Unit)(又はMPU(Micro Processing Unit)、MCU(Micro Controller Unit)等のマイクロ・コンピュータ)上で、その全部又は任意の一部を実行するようにしても良い。また、各種処理機能は、CPU(又はMPU、MCU等のマイクロ・コンピュータ)で解析実行するプログラム上、又はワイヤードロジックによるハードウェア上で、その全部又は任意の一部を実行するようにしても良いことは言うまでもない。
1 空気調和システム
2 空気調和機
21 室内機
21B 人感センサ
21D 制御部
21D0 推奨部
21D1 判断部
21D2 行動予測部
23 リモコン
23D 照度センサ
2 空気調和機
21 室内機
21B 人感センサ
21D 制御部
21D0 推奨部
21D1 判断部
21D2 行動予測部
23 リモコン
23D 照度センサ
Claims (5)
- 空調空間における人の在不在を検出する検出部と、
前記検出部の検出結果を用いて、前記空調空間における使用者の就寝時刻を予測する予測部と、
前記使用者が操作する、前記空調空間内に備えた端末装置と通信する通信部と、
前記空調空間内の照度を検出する照度センサと、を有する空気調和機であって、
前記予測部が予測した就寝時刻から第1の所定時間前の時刻の間に前記照度センサで検出した前記空調空間の照度に基づき、前記予測した就寝時刻より前に前記使用者が就寝すると判断することを特徴とする空気調和機。 - 前記予測部が予測した就寝時刻から前記第1の所定時間前の時刻の間に前記照度センサで検出した前記空調空間の照度が予め定めた所定値以下の場合に、前記予測した就寝時刻より前に前記使用者が就寝すると判断することを特徴とする請求項1に記載の空気調和機。
- 前記予測部が予測した就寝時刻から前記第1の所定時間前の時刻の間に前記照度センサで検出した前記空調空間内の照度が低下する変化量が所定量以上となった場合に、前記予測した就寝時刻より前に前記使用者が就寝すると判断することを特徴とする請求項1に記載の空気調和機。
- 前記端末装置にタイマ予約を推奨する推奨部を有し、
前記推奨部は、
前記予測部が予測した就寝時刻より前に前記使用者が就寝すると判断した場合に、前記予測した就寝時刻より前に前記端末装置に起床時刻に関わるタイマ予約の実行を推奨することを特徴とする請求項1~3の何れか一つに記載の空気調和機。 - 前記推奨部は、
前記予測部が予測した就寝時刻から前記第1の所定時間よりも短い第2の所定時間前の時刻に前記端末装置に起床時刻に関わるタイマ予約の実行を推奨するものであり、前記予測部が前記使用者の起床時刻を予測し、かつ、前記空気調和機が、前記使用者が就寝すると判断した場合に、前記第2の所定時間より前に前記端末装置に前記起床時刻に関わるタイマ予約の実行を推奨することを特徴とする請求項4に記載の空気調和機。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2021137342A JP2023031693A (ja) | 2021-08-25 | 2021-08-25 | 空気調和機 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2021137342A JP2023031693A (ja) | 2021-08-25 | 2021-08-25 | 空気調和機 |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JP2023031693A true JP2023031693A (ja) | 2023-03-09 |
Family
ID=85416613
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2021137342A Pending JP2023031693A (ja) | 2021-08-25 | 2021-08-25 | 空気調和機 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JP2023031693A (ja) |
-
2021
- 2021-08-25 JP JP2021137342A patent/JP2023031693A/ja active Pending
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN106796043B (zh) | 温度控制方法和装置 | |
JP6475787B2 (ja) | 制御システム及び制御方法 | |
CA2818394C (en) | Control unit with automatic setback capability | |
AU2019357534B2 (en) | Air conditioner, data transmission method, and air conditioning system | |
WO2011019011A1 (ja) | 外部操作を受け入れ可能な建築物省エネルギーシステム | |
WO2011129025A1 (ja) | 相互学習による建築物の省エネルギー化ユニット及びシステム | |
JP2016001987A (ja) | デマンドレスポンス制御方法、および、デマンドレスポンス制御装置 | |
US10890349B2 (en) | Compound control apparatus and method thereof in air conditioning system | |
KR102130030B1 (ko) | 공동 주택 자동 온도 조절 시스템 | |
KR101206522B1 (ko) | 상황인지를 이용한 에너지 관리 시스템 및 방법 | |
JP2023107929A (ja) | 空気調和機 | |
WO2012137814A1 (ja) | コントローラおよび制御方法 | |
JP2023031693A (ja) | 空気調和機 | |
JP7196355B1 (ja) | 遠隔制御装置、遠隔制御プログラム、及び遠隔制御方法 | |
CN116839186A (zh) | 一种中央空调智能控制装置 | |
JP2021063611A (ja) | 空気調和システム | |
JP7392704B2 (ja) | 空気調和機及び空気調和システム | |
KR102209210B1 (ko) | 공동 주택 자동 온도 조절 시스템 | |
WO2023095656A1 (ja) | 空気調和機及び空気調和システム | |
JP2011166519A (ja) | 無線タグ、管理装置及び省エネシステム | |
JP2020101358A (ja) | 空気調和機及び空気調和システム | |
WO2012029853A1 (ja) | 機器制御システム | |
JP2020041782A (ja) | 空気調和システム | |
TWI651494B (zh) | 智慧型換氣系統及其控制方法 | |
JP2020101357A (ja) | 空気調和機 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20240530 |