JP7199597B2 - Air conditioning system and method for controlling air conditioner - Google Patents
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Description
本開示は、空調対象空間を空気調和する空気調和システム、および空気調和装置の制御方法に関する。 The present disclosure relates to an air conditioning system that air-conditions a space to be air-conditioned, and a control method for an air conditioner.
近年、地球温暖化などの外部環境の変化の影響により、居住環境の快適性向上のニーズが高まってきている。空気調和装置について、居住する人間の温冷感を快適に保つ役目の重要性が増している。快適性を実現するためにPMV(Predicted Mean Vote)という快適指標が提案されている。空調対象空間に居るユーザのPMVを監視して空気調和機を制御する空調制御システムが開示されている(例えば、特許文献1参照)。 In recent years, due to the effects of changes in the external environment such as global warming, there is an increasing need for improving the comfort of living environments. BACKGROUND ART As for air conditioners, the role of maintaining comfortable thermal sensations of people living there is increasing in importance. A comfort index called PMV (Predicted Mean Vote) has been proposed to realize comfort. An air-conditioning control system that monitors the PMV of a user in an air-conditioned space and controls an air conditioner has been disclosed (see, for example, Patent Document 1).
特許文献1に開示された空調制御システムは、要求者に向けて局所気流を送る局所空調を行う際、要求者から所定の距離離れた隣接者のPMVが所定の範囲を維持し、かつ要求者のPMVが所定の範囲になるように局所空調を行う。特許文献1に開示された空調制御システムは、隣接者のPMVが所定の範囲から外れると、局所空調を弱める。
The air conditioning control system disclosed in
特許文献1に開示された空調制御システムは、隣接者のPMVが所定の範囲から外れると、要求者よりも隣接者の快適性を優先して、局所空調を弱める制御を行う。この場合、局所空調が弱まることで、要求者のPMVが所定の範囲に入るまでに時間がかかる。その間、要求者は不快な状態で我慢しなければならない。特許文献1に開示された空調制御システムは、空調対象空間に複数のユーザが居る場合、一部のユーザの快適性を向上させようとすると、残りのユーザの快適性が損なわれてしまう。
The air-conditioning control system disclosed in
本開示は、上記のような課題を解決するためになされたもので、空調対象空間に居る複数のユーザの快適性の向上を図る空気調和システム、および空気調和装置の制御方法を提供するものである。 The present disclosure has been made to solve the problems described above, and provides an air conditioning system and an air conditioning apparatus control method that improve the comfort of a plurality of users in an air-conditioned space. be.
本開示に係る空気調和システムは、空調対象空間を空気調和する空気調和装置と、前記空調対象空間に居る複数のユーザについて、各ユーザの活動量および前記空調対象空間における各ユーザの位置を検出する人検出手段と、前記空気調和装置の複数の空調制御パターンのそれぞれに対応する前記空調対象空間におけるユーザの快適度を示す快適性指標の分布である快適性指標分布を含むグループを、複数の活動量毎に記憶する記憶装置と、前記各ユーザについて、前記人検出手段によって検出された活動量に対応する前記グループを特定し、特定したグループ内の複数の前記快適性指標分布から、前記人検出手段によって検出される位置に対応する複数の前記快適性指標を抽出し、前記各ユーザの位置に対応して抽出された前記複数の快適性指標を用いて、前記複数の空調制御パターン毎に前記複数のユーザの総合的な快適度を示す快適効率を算出し、前記複数の空調制御パターンのうち、算出された前記快適効率が最大となる空調制御パターンを求める制御装置と、を有するものである。 An air conditioning system according to the present disclosure includes an air conditioning apparatus that air-conditions an air-conditioned space, and for a plurality of users in the air-conditioned space, the amount of activity of each user and the position of each user in the air-conditioned space are detected. A group including a person detection means and a comfort index distribution, which is a distribution of a comfort index indicating a user's comfort level in the air-conditioned space corresponding to each of the plurality of air conditioning control patterns of the air conditioner, is divided into a plurality of activities. a storage device for storing each amount; specifying the group corresponding to the amount of activity detected by the person detecting means for each user; and detecting the person from a plurality of the comfort index distributions in the specified group. extracting the plurality of comfort indices corresponding to the position detected by the means, and using the plurality of comfort indices extracted corresponding to the position of each user, for each of the plurality of air conditioning control patterns; a control device that calculates a comfort efficiency indicating a comprehensive comfort level of a plurality of users, and obtains an air conditioning control pattern that maximizes the calculated comfort efficiency among the plurality of air conditioning control patterns. .
本開示に係る空気調和装置の制御方法は、空調対象空間に居る複数のユーザについて、各ユーザの活動量および前記空調対象空間における前記各ユーザの位置を検出する人検出手段ならびに記憶装置のそれぞれと接続される制御装置による空気調和装置の制御方法であって、前記空気調和装置の複数の空調制御パターンのそれぞれに対応する前記空調対象空間におけるユーザの快適度を示す快適性指標の分布である快適性指標分布を含むグループを、複数の活動量毎に記憶するステップと、前記各ユーザについて、前記人検出手段によって検出された活動量に対応する前記グループを特定するステップと、前記各ユーザについて、特定したグループ内の複数の前記快適性指標分布から、前記人検出手段によって検出される位置に対応する複数の前記快適性指標を抽出するステップと、前記各ユーザの位置に対応して抽出された前記複数の快適性指標を用いて、前記複数の空調制御パターン毎に前記複数のユーザの総合的な快適度を示す快適効率を算出するステップと、前記複数の空調制御パターンのうち、算出された前記快適効率が最大となる空調制御パターンを求めるステップと、を有するものである。 A control method for an air conditioner according to the present disclosure includes human detection means for detecting the amount of activity of each user and the position of each user in the air-conditioned space for a plurality of users in the air-conditioned space, and a storage device. A method of controlling an air conditioner by a connected control device, wherein comfort is a distribution of comfort indices indicating user comfort levels in the air-conditioned space corresponding to each of a plurality of air conditioning control patterns of the air conditioner. a step of storing a group including a gender index distribution for each of a plurality of amounts of activity; a step of specifying, for each user, the group corresponding to the amount of activity detected by the person detection means; a step of extracting a plurality of said comfort indices corresponding to positions detected by said person detection means from a plurality of said comfort index distributions within the specified group; a step of calculating a comfort efficiency indicating an overall comfort level of the plurality of users for each of the plurality of air conditioning control patterns using the plurality of comfort indices; and obtaining an air conditioning control pattern that maximizes the comfort efficiency.
本開示によれば、空調対象空間に居る各ユーザの活動量に対応して、複数の空調制御パターンのそれぞれに対応する空調対象空間における快適性指標分布を含むグループが求まる。また、空調対象空間に居る各ユーザの位置に対応して、グループ内の複数の快適性指標分布から複数の快適性指標が抽出される。そして、各ユーザの複数の快適性指標に基づいて、複数のユーザの快適効率が最大となる空調制御パターンが、複数の空調制御パターンから求まる。複数のユーザの快適効率が最大となる空調制御パターンにしたがって空気調和装置が空気調和を行うことで、複数のユーザに対して快適性の向上を図ることができる。 According to the present disclosure, a group including comfort index distributions in an air-conditioned space corresponding to each of a plurality of air-conditioning control patterns is obtained in accordance with the amount of activity of each user in the air-conditioned space. Also, a plurality of comfort indices are extracted from a plurality of comfort index distributions in the group, corresponding to the position of each user in the air-conditioned space. Then, based on a plurality of comfort indices for each user, an air conditioning control pattern that maximizes comfort efficiency for a plurality of users is obtained from the plurality of air conditioning control patterns. By having the air conditioner perform air conditioning according to the air conditioning control pattern that maximizes comfort efficiency for multiple users, it is possible to improve comfort for multiple users.
本開示の実施の形態について、図面を用いて詳細に説明する。本実施の形態で説明する各種の具体的な設定例は一例であり、記載された設定例に限定されない。また、本開示の実施の形態において、通信とは、無線通信および有線通信のいずれか一方または両方を意味する。本実施の形態において、通信は、無線通信と有線通信とが混在した通信方式であってもよい。通信方式は、例えば、ある区間では無線通信が行われ、別の空間では有線通信が行われるものであってもよい。また、ある装置から他の装置への通信が有線通信で行われ、他の装置からある装置への通信が無線通信で行われるものであってもよい。 Embodiments of the present disclosure will be described in detail with reference to the drawings. Various specific setting examples described in the present embodiment are examples, and are not limited to the described setting examples. Further, in the embodiments of the present disclosure, communication means either one or both of wireless communication and wired communication. In the present embodiment, communication may be a communication method in which wireless communication and wired communication are mixed. The communication method may be, for example, wireless communication in one section and wired communication in another space. Also, communication from one device to another device may be performed by wire communication, and communication from another device to another device may be performed by wireless communication.
実施の形態1.
本実施の形態1の空気調和システム1の構成を説明する。図1は、実施の形態1に係る空気調和システムの一構成例を示す図である。図1に示すように、空気調和システムは、空調対象空間となる室内の空気を調和する空気調和装置10と、室内に居るユーザの活動量および位置を検出する人検出手段30と、空気調和装置10および人検出手段30と通信接続される情報処理装置2とを有する。空気調和装置10および人検出手段30はネットワーク50を介して情報処理装置2と通信接続される。ネットワーク50は、例えば、インターネットである。
The configuration of the
人検出手段30は、室内に居るユーザの活動量を検出する活動量検出手段32と、室内におけるユーザの位置を検出する位置検出手段31とを有する。 The person detection means 30 has an activity amount detection means 32 for detecting the amount of activity of the user in the room, and a position detection means 31 for detecting the position of the user in the room.
図1に示した空気調和装置10の構成を説明する。図2は、図1に示した空気調和装置の一構成例を示す冷媒回路図である。空気調和装置10は、熱源を生成する熱源側ユニット104と、熱源側ユニット104で生成される熱源を用いて室内の空気を調整する負荷側ユニット103とを有する。熱源側ユニット104は、圧縮機119、熱源側熱交換器116、膨張弁117、送風機114および四方弁118を有する。負荷側ユニット103は、負荷側熱交換器115、送風機113、風向調整部105および制御装置130を有する。
The configuration of the
風向調整部105は、負荷側ユニット103から吹き出される空気の吹き出し方向を調整する第1フラップ4および第2フラップ5を有する。負荷側ユニット103には、環境検出部120が設けられている。環境検出部120は、室内の空気の温度を検出する室温センサ121と、室内の空気の湿度を検出する湿度センサ122と、負荷側ユニット103から室内に吹き出される空気の温度Tbを検出する温度センサ123とを有する。また、負荷側ユニット103には、室内の空間の温度分布を検出する赤外線センサ140が設けられている。赤外線センサ140は、図1に示した人検出手段30として機能する。
The wind
圧縮機119、熱源側熱交換器116、膨張弁117および負荷側熱交換器115が冷媒配管110で接続され、冷媒が循環する冷媒回路102が構成される。圧縮機119、膨張弁117、送風機114、四方弁118および風向調整部105は制御装置130と通信接続される。環境検出部120および赤外線センサ140は制御装置130と通信接続される。
A
圧縮機119は、吸入する冷媒を圧縮して吐出する。圧縮機119は、例えば、容量を変更できるインバータ式圧縮機である。四方弁118は、冷媒回路102を流通する冷媒の流通方向を変更する。膨張弁117は、冷媒を減圧して膨張させる。膨張弁117は、例えば、電子膨張弁である。熱源側熱交換器116は、冷媒と外気とを熱交換させる熱交換器である。負荷側熱交換器115は、冷媒と室内の空気とを熱交換させる熱交換器である。熱源側熱交換器116および負荷側熱交換器115は、例えば、フィンチューブ式熱交換器である。
冷媒が圧縮と膨張とを繰り返しながら冷媒回路102を循環することで、ヒートポンプが形成される。負荷側ユニット103は、冷房、暖房、除湿、加湿、保湿および送風などの運転を行うことで、室内の空気を調整する。図2では、制御装置130が負荷側ユニット103に設けられている場合を示しているが、制御装置130の設置位置は負荷側ユニット103に限定されない。制御装置130は、熱源側ユニット104に設けられていてもよく、負荷側ユニット103および熱源側ユニット104の両方を除く位置に設けられていてもよい。また、凝縮温度および蒸発温度を検出する温度センサ(図示せず)が空気調和装置10に設けられていてもよい。
A heat pump is formed by the refrigerant circulating through the
図3は、図2に示した負荷側ユニットの一構成例を示す側面模式図である。負荷側ユニット103は、天井70に埋め込まれている。送風機113が回転すると、負荷側ユニット103において、破線矢印に示す方向に空気が流通する気流が形成され、吹出口6を介して空気が室内に吹き出される。吹出口6には、第1フラップ4および第2フラップ5が設けられている。第2フラップ5は、前方羽根5aおよび後方羽根5bを有する。
3 is a schematic side view showing one configuration example of the load-side unit shown in FIG. 2. FIG. The
図4は、図3に示した第1フラップの角度と空気の吹き出し方向との関係を示す模式図である。図4に示すように、第1フラップ4は羽根4a~4dを有する。図4においては、説明のために、負荷側ユニット103を上から見下ろしたとき、透視される羽根4a~4dを示している。第1フラップ4の羽根4a~4dの角度をθhと表し、負荷側ユニット103の正面方向(X軸矢印の反対方向)を水平基準θh0=0°とする。図4では、水平方向の角度θh1のときの空気の吹き出し方向ad1を破線の矢印で示し、水平方向の角度θh2のときの空気の吹き出し方向ad2を実線の矢印で示している。
FIG. 4 is a schematic diagram showing the relationship between the angle of the first flap shown in FIG. 3 and the air blowing direction. As shown in FIG. 4, the
図5は、図3に示した第2フラップの角度と空気の吹き出し方向との関係を示す模式図である。図5においては、説明のために、図3に示した第2フラップ5のうち、前方羽根5aを拡大して示し、後方羽根5bを示すことを省略している。負荷側ユニット103の下方向(Z軸矢印の反対方向)を垂直基準Vaxとして、前方羽根5aの角度をθvと表す。図5は、垂直方向の角度θv1のときの空気の吹き出し方向ad3を実線の矢印で示し、垂直方向の角度θv2のときの空気の吹き出し方向ad4を破線の矢印で示している。
FIG. 5 is a schematic diagram showing the relationship between the angle of the second flap shown in FIG. 3 and the air blowing direction. In FIG. 5, of the
なお、本実施の形態1においては、負荷側ユニット103が天井埋め込みタイプの場合で説明したが、天井埋め込みタイプに限らず、天井の室内側の面に取り付けられるタイプ、または壁に取りつけられるタイプなど、他のタイプであってもよい。また、図3に示した負荷側ユニット103の構成は一例であり、図3に示した構成に限らない。負荷側熱交換器115および送風機113の配置は図3に示した構成に限定されない。
In the first embodiment, the load-
また、負荷側ユニット103から吹き出される空気の吹き出し方向を調整する構成は、図3~図5を参照して説明した風向調整部105に限らない。風向調整部105は水平方向の角度を調整する第1フラップ4および垂直方向の角度を調整する第2フラップ5の2種類のベーンを有する構成であるが、水平方向および垂直方向を組み合わせた方向のうち、どの方向にも角度を調整できる1種類のベーンが設けられた構成でもよい。さらに、負荷側ユニット103から吹き出される空気の吹き出し方向を調整する手段として、風向調整部105のような手段に限らず、吹出口自体の方向を変更する手段であってもよい。例えば、吹出口の垂直方向および水平方向のそれぞれの角度を変更する手段が考えられる。
Further, the configuration for adjusting the blowing direction of the air blown from the
図6は、図2に示した赤外線センサが検出する温度分布の垂直方向の範囲の一例を示す図である。図5と同様に、垂直基準Vaxを基準とした垂直方向の角度をθvとする。図7は、図2に示した赤外線センサが検出する温度分布の水平方向の範囲の一例を示す図である。図4と同様に、水平基準θh0を基準とした水平方向の角度をθhとする。赤外線センサ140は、図6および図7に示すように、負荷側ユニット103が対向する壁の方向(Y軸矢印の反対方向)に対して、垂直方向の角度θvの一定の範囲と、水平方向の角度θhの一定の範囲とにおける室内の温度分布を測定する。
FIG. 6 is a diagram showing an example of a vertical range of temperature distribution detected by the infrared sensor shown in FIG. As in FIG. 5, the angle in the vertical direction with respect to the vertical reference Vax is assumed to be θv. FIG. 7 is a diagram showing an example of a horizontal range of temperature distribution detected by the infrared sensor shown in FIG. As in FIG. 4, the angle in the horizontal direction with respect to the horizontal reference .theta.h0 is assumed to be .theta.h. As shown in FIGS. 6 and 7, the
図8は、図2に示した赤外線センサによって検出された温度分布を2次元画像に表示した場合の一例を示すイメージ図である。説明のために、図8において、壁、床および天井のそれぞれと他の部分との境を破線で示している。一般的には、壁、床および天井の各材料の熱の伝導率が異なるため、温度分布を示す2次元画像において、壁、床および天井の温度が互いに異なり、各境界を検出することができる。 FIG. 8 is an image diagram showing an example of the case where the temperature distribution detected by the infrared sensor shown in FIG. 2 is displayed in a two-dimensional image. For the sake of explanation, in FIG. 8, the boundaries between each of the walls, floor and ceiling and other portions are indicated by dashed lines. In general, the thermal conductivity of each material of walls, floors, and ceilings is different, so in a two-dimensional image showing temperature distribution, the temperatures of walls, floors, and ceilings are different from each other, and each boundary can be detected. .
図8に示す画像Imgにおいては、模様の密度が高いほど温度が高いことを示している。暖かい空気は、床面FLよりも天井に近い側に滞留する傾向があるため、床面FLよりも天井側の方が模様の密度が高くなっている。床面FLは温度が低いため、模様が表示されていない。図8に示す画像Imgを参照すると、室内に人がいる場合、人体の表面温度が床面FLおよび壁の温度と異なるため、人体の位置を検出できることがわかる。図8の画像Imgは、ユーザMAおよびユーザMBの各ユーザの室内における位置が検出された場合を示す。また、ユーザMAおよびユーザMBの表面温度を示す模様の密度を比較することで、各ユーザの活動量を推測することができる。図8に示す画像Imgにおいて、ユーザMBの模様の方がユーザMAの模様よりも密度が大きいので、ユーザMBの活動量がユーザMAの活動量よりも大きいと推測できる。 In the image Img shown in FIG. 8, the higher the pattern density, the higher the temperature. Since warm air tends to stay closer to the ceiling than the floor FL, the density of the pattern is higher on the ceiling side than on the floor FL. Since the temperature of the floor surface FL is low, no pattern is displayed. Referring to the image Img shown in FIG. 8, it can be seen that when there is a person in the room, the surface temperature of the human body is different from the temperature of the floor FL and the walls, so the position of the human body can be detected. Image Img in FIG. 8 shows a case where the positions of user MA and user MB in the room are detected. Also, by comparing the density of patterns indicating the surface temperatures of users MA and MB, it is possible to estimate the amount of activity of each user. In the image Img shown in FIG. 8, the density of the pattern of the user MB is higher than that of the user MA, so it can be inferred that the amount of activity of the user MB is larger than that of the user MA.
図9は、図2に示した制御装置の一構成例を示す機能ブロック図である。制御装置130は、例えば、マイクロコンピュータである。制御装置130は、冷凍サイクル制御手段131と、通信手段132とを有する。制御装置130は、マイクロコンピュータなどの演算装置がソフトウェアを実行することにより各種機能が実現される。また、制御装置130は、各種機能を実現する回路デバイスなどのハードウェアで構成されてもよい。
FIG. 9 is a functional block diagram showing one configuration example of the control device shown in FIG.
冷凍サイクル制御手段131は、負荷側ユニット103の冷房、暖房、除湿、加湿、保湿および送風などの運転に対応して四方弁118を制御する。冷凍サイクル制御手段131は、室温および設定温度と、湿度および設定湿度とに基づいて、冷媒回路102の冷凍サイクルを制御する。例えば、冷凍サイクル制御手段131は、室温が設定温度と一定の範囲で一致し、室内の湿度が設定湿度と一定の範囲で一致するように、圧縮機119の運転周波数と、膨張弁117の開度と、送風機113および114の回転数とを制御する。送風機113によって生成される気流の風速Wは、例えば、大、中および小の3段階で選択できる。設定温度および設定湿度は、図に示さないリモートコントローラを介して制御装置130にユーザによって設定される。
The refrigerating cycle control means 131 controls the four-
また、冷凍サイクル制御手段131は、室温センサ121によって検出される室温および湿度センサ122によって検出される湿度を含む環境情報を通信手段132に送信する。冷凍サイクル制御手段131は、圧縮機119の周波数と、凝縮温度と、蒸発温度と、膨張弁117の開度とを含む運転情報を通信手段132に送信する。運転情報は、温度センサ123によって検出される温度Tbと、第1フラップ4の水平方向の角度θhと、第2フラップ5の垂直方向の角度θvと、風速Wとを含む気流情報を含んでいてもよい。
The refrigerating cycle control means 131 also transmits environmental information including the room temperature detected by the
さらに、冷凍サイクル制御手段131は、赤外線センサ140によって検出される温度分布の2次元画像を解析し、室内におけるユーザの位置を示す位置情報とユーザの表面温度のデータである温度データとを組にしたユーザ情報を通信手段132に送信する。位置情報は、負荷側ユニット103を基準として、水平方向の角度θhおよび垂直方向の角度θvによって表される位置を示す情報である。室内に複数のユーザが居る場合、冷凍サイクル制御手段131は、複数のユーザ情報を通信手段132に送信する。冷凍サイクル制御手段131は、複数のユーザ情報の代わりに、赤外線センサ140によって検出される温度分布の2次元画像のデータを通信手段132に送信してもよい。
Furthermore, the refrigerating cycle control means 131 analyzes the two-dimensional image of the temperature distribution detected by the
さらに、冷凍サイクル制御手段131は、通信手段132から空調制御パターンの情報を受信すると、空調制御パターンにしたがって、風向調整部105および送風機113を制御する。具体的には、冷凍サイクル制御手段131は、空調制御パターンに対応して、吹き出し温度、風速および風向を調整する。
Furthermore, when the refrigerating cycle control means 131 receives the information on the air conditioning control pattern from the communication means 132, it controls the wind
空調制御パターンは、例えば、温度センサ123の検出値である温度Tbと、第1フラップ4の水平方向の角度θhと、第2フラップ5の垂直方向の角度θvと、負荷側ユニット103から吹き出される空気の風速Wとの4つの制御パラメータの組み合わせである。複数の空調制御パターンは、これら4つの制御パラメータのうち、少なくとも1つの制御パラメータが相互に異なるように組み合わされたパターンである。複数の空調制御パターンの具体例は後で説明する。
The air conditioning control pattern includes, for example, the temperature Tb detected by the
通信手段132は、冷凍サイクル制御手段131から受信する環境情報、運転情報およびユーザ情報を情報処理装置2に送信する。通信手段132は、温度分布を示す2次元画像のデータを冷凍サイクル制御手段131から受信すると、2次元画像のデータを情報処理装置2に送信する。通信手段132は、空調制御パターンの情報を情報処理装置2から受信すると、受信した空調制御パターンの情報を冷凍サイクル制御手段131に送信する。通信手段132は、例えば、TCP/IP(Transmission Control Protocol/Internet Protocol)にしたがって、情報処理装置2と情報を送受信する。
The communication means 132 transmits environmental information, driving information and user information received from the refrigeration cycle control means 131 to the
ここで、図9に示した制御装置130のハードウェアの一例を説明する。図10は、図9に示した制御装置の一構成例を示すハードウェア構成図である。制御装置130の各種機能がハードウェアで実行される場合、図9に示した制御装置130は、図10に示すように、処理回路80で構成される。図9に示した、冷凍サイクル制御手段131および通信手段132の各機能は、処理回路80により実現される。
Here, an example of hardware of the
各機能がハードウェアで実行される場合、処理回路80は、例えば、単一回路、複合回路、プログラム化したプロセッサ、並列プログラム化したプロセッサ、ASIC(Application Specific Integrated Circuit)、FPGA(Field-Programmable Gate Array)、または、これらを組み合わせたものに該当する。冷凍サイクル制御手段131および通信手段132の各手段の機能のそれぞれを処理回路80で実現してもよい。また、冷凍サイクル制御手段131および通信手段132の各手段の機能を1つの処理回路80で実現してもよい。
When each function is implemented in hardware, the
また、図9に示した制御装置130の別のハードウェアの一例を説明する。図11は、図9に示した制御装置の別の構成例を示すハードウェア構成図である。制御装置130の各種機能がソフトウェアで実行される場合、図9に示した制御装置130は、図11に示すように、プロセッサ81およびメモリ82で構成される。冷凍サイクル制御手段131および通信手段132の各機能は、プロセッサ81およびメモリ82により実現される。図11は、プロセッサ81およびメモリ82が互いにバス83を介して通信可能に接続されることを示している。
Another example of hardware of the
各機能がソフトウェアで実行される場合、冷凍サイクル制御手段131および通信手段132の機能は、ソフトウェア、ファームウェア、またはソフトウェアとファームウェアとの組み合わせにより実現される。ソフトウェアおよびファームウェアは、プログラムとして記述され、メモリ82に格納される。プロセッサ81は、メモリ82に記憶されたプログラムを読み出して実行することにより、各手段の機能を実現する。
When each function is executed by software, the functions of the refrigeration cycle control means 131 and the communication means 132 are realized by software, firmware, or a combination of software and firmware. Software and firmware are written as programs and stored in
メモリ82として、例えば、ROM(Read Only Memory)、フラッシュメモリ、EPROM(Erasable and Programmable ROM)およびEEPROM(Electrically Erasable and Programmable ROM)等の不揮発性の半導体メモリが用いられる。また、メモリ82として、RAM(Random Access Memory)の揮発性の半導体メモリが用いられてもよい。さらに、メモリ82として、磁気ディスク、フレキシブルディスク、光ディスク、CD(Compact Disc)、MD(Mini Disc)およびDVD(Digital Versatile Disc)等の着脱可能な記録媒体が用いられてもよい。
As the
次に、図1に示した情報処理装置2の構成を説明する前に、情報処理装置2が空気調和装置10の空調制御パターンを決定する際に用いる快適性指標について説明する。はじめに、快適性指標の一種であるPMVについて説明する。
Next, before describing the configuration of the
人にとって、作業時における疲労および作業のしやすさの感覚は、人をとりまく温熱環境、視環境および音環境等の物理的な環境要因で構成される。温熱環境は、例えば、温度、湿度、気流および輻射である。視環境は、例えば、照度である。音環境は、例えば、音圧である。これらの環境要因の組み合わせである複合環境は、その環境で働く人の作業の適合感および人の疲労感に影響を与える。 For a person, fatigue during work and the feeling of ease of work are composed of physical environmental factors such as thermal environment, visual environment and sound environment surrounding the person. Thermal environments are, for example, temperature, humidity, airflow and radiation. The visual environment is, for example, illuminance. The sound environment is, for example, sound pressure. A complex environment, which is a combination of these environmental factors, affects the work fit and fatigue of a person working in that environment.
PMVは、温熱環境における人の快適度および温冷感を数値で評価する指標として、デンマーク工科大学ファンガー教授によって提唱された値である。PMVは、1984年にISO-7730として国際規格化された。PMVは、人体の熱負荷と人の温冷感とを結びつけたものである。具体的には、PMVは、空気環境側の要素と人体側の要素とによよって、人体に関する熱平衡式が立てられ、その熱平衡式に人間が快適と感じるときの皮膚温度と発汗による放熱量との式を代入することで算出される。空気環境側の要素は、空気温度だけではなく、放射温度、輻射温度、湿度および気流等の要素である。人体側の要素は、人の活動量、着衣量および平均皮膚温度等の要素である。 PMV is a value proposed by Professor Fanger of the Technical University of Denmark as an index for numerically evaluating human comfort and thermal sensation in a thermal environment. PMV was internationally standardized as ISO-7730 in 1984. PMV combines the heat load of the human body and the thermal sensation of the human body. Specifically, in the PMV, a heat balance formula for the human body is set up by elements on the air environment side and elements on the human body side. It is calculated by substituting the formula of Factors on the air environment side are not only air temperature, but also factors such as radiant temperature, radiant temperature, humidity and airflow. The factors on the human body side are factors such as the amount of human activity, the amount of clothing, and the average skin temperature.
活動量は、人の生体情報の一例であり、MET(Metabolic Equivalent)という運動強度を示す単位で表される。種々の運動がMETを用いて数値化されている。例えば、人が安静に座ったままテレビを観賞しているときの運動強度は1METと定義されている。 The amount of activity is an example of a person's biological information, and is expressed in units of exercise intensity called MET (Metabolic Equivalent). Various movements have been quantified using MET. For example, the exercise intensity is defined as 1 MET when a person is watching television while sitting at rest.
本実施の形態1においては、快適性指標が個人の快適性指標であるIPMV(Individual PMV)の場合で説明する。IPMV値は、PMVに基づく値であるが、空調対象空間の全体の温冷感の平均値ではなく、人が居る位置を特定し、特定した位置の温冷感である局所温冷感を示す値である。局所温冷感は、局所快適度と称されることもある。 In the first embodiment, a case where the comfort index is IPMV (Individual PMV), which is an individual comfort index, will be described. The IPMV value is a value based on PMV, but it is not the average value of the thermal sensation of the entire space to be air-conditioned, but rather indicates the local thermal sensation, which is the thermal sensation of the specified location by specifying the position where a person is present. value. Local thermal sensation is sometimes referred to as local comfort level.
式(1)における8つの変数について説明する。Mは代謝量[W/m2]であり、Wは機械的仕事量[W/m2]である。Edは不感蒸泄量[W/m2]であり、Esは皮膚表面よりの汗蒸発熱損失量[W/m2]である。Ereは呼吸による潜熱損失量[W/m2]であり、Creは呼吸による顕熱損失量[W/m2]である。Rは放射熱損失量[W/m2]であり、Cは対流熱損失量[W/m2]である。The eight variables in equation (1) will be explained. M is the metabolic rate [W/m 2 ] and W is the mechanical work [W/m 2 ]. Ed is the amount of insensible perspiration [W/m 2 ], and Es is the amount of perspiration evaporative heat loss from the skin surface [W/m 2 ]. Ere is the amount of latent heat loss due to respiration [W/m 2 ], and Cre is the amount of sensible heat loss due to respiration [W/m 2 ]. R is the amount of radiant heat loss [W/m 2 ] and C is the amount of convective heat loss [W/m 2 ].
式(1)に示すように、IPMVは、温度、湿度および放射温度等によって、人の温冷感が数値で表されたものである。IPMVの範囲は、-3~+3である。IPMV=0のときを中立としている。IPMV=0のとき、快適と定義されている。IPMV=3のとき暑いと定義され、IPMV値=2のとき暖かいと定義され、IPMV=1のとき少し暖かいと定義されている。IPMV=-3のとき寒いと定義され、IPMV=-2のとき涼しいと定義され、IPMV=-1のとき少し涼しいと定義されている。つまり、IPMVが0に近いほど、人の快適性が向上すると定義されている。 As shown in Equation (1), the IPMV is a numerical representation of human thermal sensation based on temperature, humidity, radiation temperature, and the like. The range of IPMV is -3 to +3. IPMV=0 is regarded as neutral. Comfortable is defined when IPMV=0. IPMV=3 is defined as hot, IPMV=2 is defined as warm, and IPMV=1 is defined as slightly warm. IPMV=-3 is defined as cold, IPMV=-2 is defined as cool, and IPMV=-1 is defined as slightly cool. That is, it is defined that the closer the IPMV is to 0, the more comfortable the person is.
次に、図1に示した情報処理装置2の構成を説明する。図12は、図1に示した情報処理装置の制御装置の一構成例を示す機能ブロック図である。情報処理装置2は、IPMVデータベースを記憶する記憶装置21と、室内に居る複数のユーザの活動量、位置および快適性指標に基づいて最適な空調制御パターンを求めて空気調和装置10に提供する制御装置22とを有する。記憶装置21は、例えば、HDD(Hard Disk Drive)である。制御装置22は、例えば、マイクロコンピュータである。制御装置22は、マイクロコンピュータなどの演算回路がソフトウェアを実行することにより各種機能が実現される。このソフトウェアには、後で説明するフローチャート(図18)に示す手順が書き込まれている。
Next, the configuration of the
制御装置22は、データ取得手段11と、モデル生成手段12と、活動量判定手段13と、位置判定手段14と、効率算出手段15と、制御決定手段16とを有する。記憶装置21は、IPMVデータベースを生成するための標準的な流体3次元モデルを記憶している。記憶装置21は、モデル生成手段12によって生成されるIPMVデータベースを記憶する。IPMVデータベースは、空気調和装置10の複数の空調制御パターンのそれぞれに対応する室内におけるユーザの快適性指標の分布である快適性指標分布を含むグループが、複数の活動量毎に設けられている構成である。
The
データ取得手段11は、一定の周期で空気調和装置10から受信する環境情報、運転情報およびユーザ情報を記憶装置21に記憶させる。データ取得手段11は、一定の周期で空気調和装置10から受信する情報を記憶装置21に時系列で記憶させ、空気調和装置10の動作状態を監視する。モデル生成手段12は、記憶装置21から環境情報および運転情報を読み出し、読み出した情報を標準的な流体3次元モデルに反映させて、IPMVデータベースを生成する。活動量判定手段13は、IPMVデータベースを参照し、各ユーザについて、赤外線センサ140によって検出された活動量に対応するグループを特定する。
The data acquisition means 11 causes the
位置判定手段14は、各ユーザについて、活動量判定手段13によって特定されたグループ内の複数の快適性指標分布から、赤外線センサ140によって検出される位置に対応する複数の快適性指標を抽出する。効率算出手段15は、各ユーザの位置に対応して抽出された複数の快適性指標を用いて、複数の空調制御パターン毎に複数のユーザの総合的な快適度を示す快適効率ζを算出する。制御決定手段16は、複数の空調制御パターンのうち、算出された快適効率ζが最大となる空調制御パターンを求める。制御決定手段16は、求めた空調制御パターンを空気調和装置10に送信する。
Position determining means 14 extracts a plurality of comfort indices corresponding to the position detected by
制御装置22は、ユーザが居る位置のIPMVが中立に近づくように、風向および風量等を変更する空調制御パターンを空気調和装置10に送信する。制御装置22は、室内の全領域におけるPMVを中立にしようとするのではなく、ユーザが居る位置のIPMVを中立に近づくように空調制御パターンを決定し、ユーザが居ない位置のIPMVを空調制御パターンの決定要素に含めない。図12に示した制御装置22の各手段のうち、モデル生成手段12および効率算出手段15の構成を詳しく説明する。
The
図12に示したモデル生成手段12の構成について説明する。式(1)における8つの変数の値は、室温、風速、輻射温度および湿度と、ユーザの着衣量および活動量との6つの値から導き出せる。IPMVにおいては、室温、風速、輻射温度はユーザの位置に対応する値である。そのため、ここでは、室温を局所温度とし、風速を局所風速とし、輻射温度を局所輻射温度とする。以下に、モデル生成手段12が、これら6つの値を求める方法を説明する。 The configuration of the model generating means 12 shown in FIG. 12 will be described. The values of the eight variables in Equation (1) can be derived from the six values of room temperature, wind speed, radiant temperature and humidity, and the user's amount of clothing and activity. In IPMV, room temperature, wind speed, and radiation temperature are values corresponding to the user's position. Therefore, here, the room temperature is the local temperature, the wind speed is the local wind speed, and the radiation temperature is the local radiation temperature. The method by which the model generating means 12 obtains these six values will be described below.
局所温度として、モデル生成手段12は、数値流体解析の一例であるCFD(Computational Fluid Dynamics)を用いて、空調制御パターンに対応して空調対象空間の温度分布をシミュレーションし、温度分布から特定の位置の温度を推定する。湿度は、湿度センサ122によって検出される。モデル生成手段12は、記憶装置21に記憶された運転情報から湿度の情報を取得する。局所風速として、モデル生成手段12は、CFDによる解析結果において、空調対象空間の全体の空気の風速から、特定の位置の風速を推定する。局所輻射温度は、室温と同等であることが想定される。そのため、モデル生成手段12は、記憶装置21に記憶された運転情報から、室温センサ121の検出値を取得する。
As the local temperature, the model generating means 12 uses CFD (Computational Fluid Dynamics), which is an example of computational fluid analysis, to simulate the temperature distribution of the air-conditioned space corresponding to the air-conditioning control pattern. Estimate the temperature of Humidity is detected by
着衣量として、モデル生成手段12は、空気調和装置10から受信した2次元画像のデータを用いて、衣類の熱抵抗を表すclo値を推定する。具体的には、モデル生成手段12は、2次元画像のデータから、検出されたユーザ毎に、皮膚温度と、肌の露出量と、着衣の表面温度とを推定する。そして、モデル生成手段12は、皮膚温度、肌の露出量および着衣の表面温度と、clo値とを対応付けたクロー値テーブルを参照し、各ユーザのclo値を取得する。記憶装置21はクロー値テーブルを記憶している。活動量として、モデル生成手段12は、空気調和装置10から受信した2次元画像のデータから各ユーザのMETを推定する。例えば、2次元画像のデータの赤外線検出値とMETとが対応付けられたMETテーブルを予め記憶装置21が記憶している。モデル生成手段12は、METテーブルを参照し、各ユーザの赤外線検出値に対応するMETを読み出す。
As the amount of clothing, the model generating means 12 uses the two-dimensional image data received from the
モデル生成手段12は、数値流体解析としてCFDを用いて、複数の空調制御パターンに対応して、空調対象空間に対して、人の位置によらない活動量ごとのIPMVデータベースを生成して記憶装置21に記憶させる。 The model generation means 12 uses CFD as a computational fluid analysis to generate an IPMV database for each activity amount independent of the position of the person in the air-conditioned space corresponding to a plurality of air-conditioning control patterns, and stores it. 21.
図13は、活動の種類と活動量を代表するエネルギー代謝率とを記述した組み合わせの例を示すテーブルである。エネルギー代謝率は、式(2)により算出される。図13を参照すると、例えば、寝ている人の活動量は0.7METであり、安静にして座っている人の活動量は1METである。 FIG. 13 is a table showing examples of combinations describing types of activities and energy metabolic rates representing activity amounts. The energy metabolic rate is calculated by Equation (2). Referring to FIG. 13, for example, the activity level of a sleeping person is 0.7 MET, and the activity level of a person sitting at rest is 1 MET.
モデル生成手段12によるCFDの計算処理の一例を説明。まず、モデル生成手段12は、シミュレーションの対象となる空調対象空間を、標準的な流体3次元モデルを用いて3次元モデル化する。続いて、モデル生成手段12は、モデル化した空調対象空間を、例えば、格子状に区切る。そして、モデル生成手段12は、格子間の各矩形領域に対して、流体の圧力、温度、速度、空間に存在する発熱体、および壁からの侵入熱に対応した熱計算の結果に、境界条件として必要初期条件を与える。さらに、モデル生成手段12は、決められた乱流モデルおよび差分スキームを用いて、壁からの侵入熱および内部発熱などの境界条件に基づいて、各矩形領域における圧力、風量および温度などを解析する。 An example of CFD calculation processing by the model generating means 12 will be described. First, the model generating means 12 three-dimensionally models the air-conditioned space to be simulated using a standard three-dimensional fluid model. Subsequently, the model generating means 12 partitions the modeled space to be air-conditioned, for example, in a grid pattern. Then, the model generation means 12 adds the boundary conditions gives the necessary initial conditions as Furthermore, the model generating means 12 analyzes the pressure, air volume, temperature, etc. in each rectangular area based on the boundary conditions such as heat entering from the wall and internal heat generation using the determined turbulence model and difference scheme. .
本実施の形態1においては、IPMVは、複数の空調制御パターンの各空調制御パターンに対応して算出される。複数の空調制御パターンは、例えば、第1フラップ4の角度θhに関する3つのパターンと、第2フラップ5の角度θvに関する3つのパターンと、風速Wに関する3つのパターンと、温度Tbに関する3つのパターンとの組み合わせによる81通りである。つまり、本実施の形態1は、空調制御パターンが、3×3×3×3=81通りの場合である。
In
第1フラップ4の水平方向の角度θhは、左向き(図4のX軸矢印方向)30°、0°、および右向き(図4のX軸矢印の反対方向)30°の3つのパターンである。第2フラップ5の垂直方向の角度θvは、θv=20°、45°および60°の3つのパターンである。風速Wは、大、中および小の3つのパターンである。負荷側ユニット103から吹き出される空気の温度Tbは、高、中および低の3つのパターンである。
The horizontal angle θh of the
モデル生成手段12は、空調対象空間の位置によらず、空調対象空間全体に対して、1METおよび2MET等の活動量毎に81通りの空調制御パターンについてCFD解析を行って、空調対象空間におけるIPMVの分布であるIPMV分布を生成する。IPMV分布は、CFD解析によって空調対象空間が複数の矩形領域に分割され、各矩形領域に対応してIPMVが記憶装置21に記憶されるものである。例えば、モデル生成手段12は、1METの活動量について81通りのIPMV分布を生成して1つのグループとし、2METの活動量について81通りのIPMV分布を生成して別のグループとする。このようにして、モデル生成手段12は、複数の活動量のそれぞれに対応するグループを生成し、複数のグループをIPMVデータベースとして記憶装置21に記憶させる。本実施の形態1においては、活動量を1MET、2MET等の間隔で変化させる場合で説明するが、活動量の間隔は1.0の場合に限らない。活動量の間隔は、0.1または0.5であってもよい。
The model generation means 12 performs CFD analysis on 81 air conditioning control patterns for each activity amount such as 1 MET and 2 MET for the entire air conditioned space regardless of the position of the air conditioned space, IPMV in the air conditioned space Generate an IPMV distribution that is the distribution of . The IPMV distribution is obtained by dividing the air-conditioned space into a plurality of rectangular regions by CFD analysis, and storing the IPMV in the
効率算出手段15は、室内に居るユーザの位置および活動量の情報を用いて、複数の空調制御パターンのそれぞれの快適効率ζを、式(3)を用いて算出する。 The efficiency calculation means 15 calculates the comfort efficiency ζ for each of the plurality of air conditioning control patterns using the information on the user's position in the room and the amount of activity, using Equation (3).
式(3)において、kはユーザ毎に異なる識別番号であり、Kは室内に居るユーザの人数である。本実施の形態1においては、K≧2である。目標値は個人の快適性指標IPMVが±0.5以内とすることで、|IPMVk|>0.5のとき、|IPMVk|は0.5とする。 In Equation (3), k is an identification number that differs for each user, and K is the number of users in the room. In the first embodiment, K≧2. The target value is that the personal comfort index IPMV is within ±0.5, and when |IPMVk|>0.5, |IPMVk| is set to 0.5.
快適効率ζは、複数のユーザの温冷感が中立(個人IPMV=0)とどのくらい近いかを評価する値である。快適効率ζは、室内に居る複数のユーザの総合的な快適度を示す値である。快適効率ζが高いほど(最大100%)、室内に居る複数のユーザの快適性が満足できると考える。すなわち、快適効率ζ=100%は複数のユーザが快適であることを意味し、快適効率ζ=0%は複数のユーザが不快でることを意味する。制御決定手段16は、81通りの空調制御パターンに対応する快適効率ζのうち、快適効率ζが最大となる空調制御パターンを求める。
The comfort efficiency ζ is a value that evaluates how close the thermal sensations of multiple users are to neutral (individual IPMV=0). The comfort efficiency ζ is a value indicating the overall comfort level of multiple users in the room. It is considered that the higher the comfort efficiency ζ (up to 100%), the more comfortable the multiple users in the room can be satisfied with. That is, the comfort efficiency .zeta.=100% means that a plurality of users are comfortable, and the comfort efficiency .zeta.=0% means that a plurality of users are uncomfortable. The
図12に示した制御装置22のハードウェアの一例を説明する。図14は、図12に示した演算装置の一構成例を示すハードウェア構成図である。制御装置22の各種機能がソフトウェアで実行される場合、図12に示した制御装置22は、図14に示すように、CPU(Central Processing Unit)等のプロセッサ91と、メモリ92とで構成される。データ取得手段11、モデル生成手段12、活動量判定手段13、位置判定手段14、効率算出手段15および制御決定手段16の各機能は、プロセッサ91およびメモリ92により実現される。図14は、プロセッサ91およびメモリ92が、バス93を介して互いに通信可能に接続されることを示している。プロセッサ91およびメモリ92は、バス93を介して、図12に示した記憶装置21と接続される。メモリ92は一次記憶装置の役目を果たし、記憶装置21は二次記憶装置の役目を果たす。
An example of hardware of the
各機能がソフトウェアで実行される場合、データ取得手段11、モデル生成手段12、活動量判定手段13、位置判定手段14、効率算出手段15および制御決定手段16の機能は、ソフトウェア、ファームウェア、またはソフトウェアとファームウェアとの組み合わせにより実現される。ソフトウェアおよびファームウェアは、プログラムとして記述され、メモリ92に格納される。プロセッサ91は、メモリ92に記憶されたプログラムを読み出して実行することにより、各手段の機能を実現する。メモリ92は、例えば、メモリ82と同様な構成であり、その詳細な説明を省略する。
When each function is executed by software, the functions of data acquisition means 11, model generation means 12, activity amount determination means 13, position determination means 14, efficiency calculation means 15, and control determination means 16 are software, firmware, or software and firmware. Software and firmware are written as programs and stored in
なお、モデル生成手段12は、ニューラルネットワークによりIPMVの計算方法を予め学習し、建物負荷、地域およびユーザの好みなど入力条件から、空調対象空間のIPMVを推定してもよい。 The model generating means 12 may learn the IPMV calculation method in advance using a neural network, and estimate the IPMV of the air-conditioned space from input conditions such as building load, area, and user's preference.
また、負荷側ユニット103から吹き出される空気の温度Tbは、建物の負荷および圧縮機119の運転周波数に応じて、リニアに変化する。そのため、モデル生成手段12は、建物負荷、地域およびユーザの好みなど入力条件から、負荷側ユニット103から吹き出される空気の温度Tbと、角度θhおよびθvと、風速Wとの最適な組み合わせを学習し、ニューラルネットワークにより選択対象の空調制御パターンの数を絞ってもよい。この場合、制御決定手段16は、絞られた数の空調制御パターンから最適な空調制御パターンを選択するので、空調制御パターンの決定処理がスムーズに行われる。ユーザの好みは、例えば、ユーザの温冷感の傾向である。
Also, the temperature Tb of the air blown out from the
具体的には、記憶装置21は、空気調和装置10が設置された建物の熱負荷を含む入力条件と、快適効率ζが最大となる空調制御パターンとの組み合わせである組み合わせデータを時系列で記憶する。そして、制御決定手段16は、時系列で記憶された複数の組み合わせデータに基づいて、複数の空調制御パターンのうち、選択する空調制御パターンの数を絞る。この場合、入力条件は、建物の熱負荷の他に、空気調和装置10が設置された地域および地域の気象データと、建物の日射量と、複数のユーザの温冷感の傾向を示す情報とを含んでいてもよい。
Specifically, the
また、モデル生成手段12は、次のようにして、IPMVデータベースのIPMV分布を更新してもよい。モデル生成手段12は、圧縮機119の周波数、凝縮温度、蒸発温度および膨張弁117の開度を含む運転情報から空気調和装置10の冷凍能力を推定する。そして、モデル生成手段12は、推定した冷凍能力と、温度Tb、水平方向の角度θh、垂直方向の角度θvおよび風速Wから推定される気流状態とを、複数の活動量毎に記憶される複数のグループの各IPMV分布に反映させる。この場合、空気調和装置10の運転状態の変化に応じて、IPMVデータベースが最新の状態に更新される。
Also, the model generating means 12 may update the IPMV distribution in the IPMV database as follows. The model generating means 12 estimates the refrigerating capacity of the
次に、本実施の形態1の情報処理装置2による制御方法を説明する。図15は、図1に示した空気調和装置が空気調和する空調対象空間の一例を示すレイアウト図である。図15は、室内に置かれた家具の位置と、室内に居る2人のユーザの位置とを示す。ここでは、図15に示すように、ユーザMAおよびユーザMBの2人が室内に居る場合で説明する。図15の縦軸はY軸座標であり、横軸はX軸座標である。図16は、各ユーザの活動量および位置の一例を示す表である。ユーザMAの活動量が1METであり、ユーザMBの活動量が2METである。
Next, a control method by the
図17は、実施の形態1に係る情報処理装置の動作手順を示す模式図である。nMETのnは2以上の正の整数である。図18は、実施の形態1に係る情報処理装置の動作手順を示すフローチャートである。ステップS101において、データ取得手段11は、空気調和装置10から環境情報を取得する。データ取得手段11は、取得した環境情報を記憶装置21に記憶させる。
17A and 17B are schematic diagrams illustrating operation procedures of the information processing apparatus according to the first embodiment. n of nMET is a positive integer of 2 or more. 18 is a flow chart showing the operation procedure of the information processing apparatus according to
ステップS102において、データ取得手段11は、空気調和装置10から運転情報を取得する。データ取得手段11は、取得した運転情報を記憶装置21に記憶させる。運転情報は、圧縮機119の周波数と、凝縮温度と、蒸発温度と、膨張弁117の開度とを含む。また、運転情報は、温度センサ123によって検出される温度Tbと、第1フラップ4の水平方向の角度θhと、第2フラップ5の垂直方向の角度θvと、風速Wとを含む気流情報を含んでいる。
In step S<b>102 , the data acquisition means 11 acquires operating information from the
ステップS101またはS102において、データ取得手段11は、ユーザ情報として、赤外線センサ140によって検出された2次元画像のデータを空気調和装置10から取得して記憶装置21に記憶させる。モデル生成手段12は、記憶装置21が記憶する情報を用いて、IPMVデータベースを生成する。モデル生成手段12は、生成したIPMVデータベースを記憶装置21に記憶させる。図17には、活動量毎に81通りのIPMV分布が設けられたIPMVデータベースを示す。
In step S101 or S102, the data acquisition means 11 acquires the data of the two-dimensional image detected by the
ステップS103において、活動量判定手段13は、記憶装置21が記憶する2次元画像のデータを参照して、各ユーザの活動量の情報を取得する。ここでは、活動量判定手段13は、ユーザMAの活動量を1METと推定し、ユーザMBの活動量を2METと推定する。
In step S103, the activity
ステップS104において、位置判定手段14は、記憶装置21が記憶する2次元画像のデータを参照して、各ユーザの位置の情報を取得する。ここでは、位置判定手段14は、ユーザMAの位置を座標(2,7)と判定し、ユーザMBの位置を座標(7,9)と判定する。
In step S104, the position determining means 14 refers to the data of the two-dimensional image stored in the
ステップS105において、効率算出手段15は、活動量判定手段13の推定結果から、1METのグループと、2METのグループとを、IPMVデータベースから読み出す。続いて、効率算出手段15は、位置判定手段14の判定結果から、1METのグループの座標(2,7)に位置する81個のIPMVを読み出す。また、効率算出手段15は、位置判定手段14の判定結果から、2METのグループの座標(7,9)に位置する81個のIPMVを読み出す。その際、効率算出手段15は、各IPMV分布において、空調対象空間の予め決められた高さ(例えば、床上1.3m)におけるIPMVを読み出す。そして、効率算出手段15は、ユーザMAの81個のIPMVとユーザMBの81個のIPMVとを式(3)に代入して、81通りの快適効率ζを算出する(ステップS106)。 In step S105, the efficiency calculation means 15 reads the 1MET group and the 2MET group from the IPMV database based on the estimation result of the activity amount determination means 13. FIG. Subsequently, the efficiency calculation means 15 reads 81 IPMVs located at the coordinates (2, 7) of the 1 MET group from the determination result of the position determination means 14 . Further, the efficiency calculation means 15 reads 81 IPMVs located at the coordinates (7, 9) of the 2MET group from the determination result of the position determination means 14 . At that time, the efficiency calculation means 15 reads the IPMV at a predetermined height (for example, 1.3 m above the floor) of the air-conditioned space in each IPMV distribution. Then, the efficiency calculation means 15 substitutes the 81 IPMVs of the user MA and the 81 IPMVs of the user MB into Equation (3) to calculate 81 comfort efficiencies ζ (step S106).
ステップS107において、制御決定手段16は、81通りの空調制御パターンのうち、快適効率ζが最も大きい空調制御パターンを決定する。その際、空調制御パターンの選択条件として、快適効率ζが最大という条件だけでなく、各ユーザのIPMVが±0.5以内である条件を含んでいてもよい。
In step S107, the
ステップS108において、制御決定手段16は、ステップS107で決定した空調制御パターンの情報を空気調和装置10に送信する。空気調和装置10の制御装置130は、空調制御パターンの情報を情報処理装置2から受信すると、空調制御パターンにしたがって、圧縮機119、送風機113および風向調整部105のうち、少なくともいずれかを制御する。例えば、負荷側ユニット103からの空気の吹き出し温度を変更する場合、冷凍サイクル制御手段131は圧縮機119の運転周波数を変更する。風速Wを変更する場合、冷凍サイクル制御手段131は送風機113の回転数を変更する。角度θhを変更する場合、冷凍サイクル制御手段131は第1フラップ4の角度θhを変更する。角度θvを変更する場合、冷凍サイクル制御手段131は第2フラップ5の角度θvを変更する。
In step S<b>108 , the control determining means 16 transmits information on the air conditioning control pattern determined in step S<b>107 to the
ステップS109において、データ取得手段11は、一定時間が経過したか否かを判定する。一定時間が経過しない場合、制御装置22は待機状態となる。ステップS109の判定の結果、一定時間が経過した場合、制御装置22は、ステップS101の処理に戻る。
In step S109, the
図19は、快適効率の算出結果の一例を示すテーブルである。図19は、各空調制御パターンに対応して、活動量が1METの場合のIPMVと、活動量が2METの場合のIPMVと、快適効率ζとを表している。図19に示すテーブルの左欄の番号は空調制御パターンの識別番号である。図19に示すテーブルを参照すると、快適効率ζが最大となる空調制御パターンは、16番の空調制御パターンであることがわかる。 FIG. 19 is a table showing an example of the comfort efficiency calculation result. FIG. 19 shows the IPMV when the amount of activity is 1 MET, the IPMV when the amount of activity is 2 MET, and the comfort efficiency ζ corresponding to each air conditioning control pattern. The numbers in the left column of the table shown in FIG. 19 are the identification numbers of the air conditioning control patterns. Referring to the table shown in FIG. 19, it can be seen that the air conditioning control pattern that maximizes the comfort efficiency ζ is the 16th air conditioning control pattern.
図20は、ステップS107で決定された空調制御パターンの場合のIPMV分布の一例を示すイメージ図である。図20は、16番の空調制御パターンにおいて、活動量が1METの場合のIPMV分布である。図21は、ステップS107で決定された空調制御パターンの場合のIPMV分布の別の例を示すイメージ図である。図21は、16番の空調制御パターンにおいて、活動量が2METの場合のIPMV分布である。 FIG. 20 is an image diagram showing an example of IPMV distribution in the case of the air conditioning control pattern determined in step S107. FIG. 20 shows the IPMV distribution when the activity amount is 1 MET in the No. 16 air conditioning control pattern. FIG. 21 is an image diagram showing another example of the IPMV distribution for the air conditioning control pattern determined in step S107. FIG. 21 shows the IPMV distribution when the activity amount is 2 MET in the No. 16 air conditioning control pattern.
図20および図21に示すように、番号16の空調制御パターンにおいて、活動量が1METのユーザMAのIPMVと、活動量が2METのユーザMBのIPMVとが可視化される。図20および図21は、模様の密度が高いほど、IPMVが中立よりもマイナス側の値であり、模様の密度が小さいほど、IPMVが中立よりもマイナス側の値であることを示す。図20においては、ユーザMAの位置のIPMVが0に近い値になっている。図21においては、室内の広い範囲でIPMVが0よりも大きい値になっているが、ユーザMBの位置に近い座標(7,7)を中心にした周囲のIPMVが0に近い値になっていることがわかる。これは、負荷側ユニット103から座標(7,7)の方向に空気が吹き出される制御が行われ、IPMVの値が下がるためである。このようにして、ユーザMAおよびユーザMBの複数のユーザのIPMVが中立に近くなるように、IPMVを速やかに快適領域に到達させて安定させることができる。
As shown in FIGS. 20 and 21, in the air conditioning control pattern of
なお、図18に示すフローチャートを参照して、ステップS109において一定時間の経過後、ステップS101に戻る場合を説明したが、ステップS103に戻ってもよい。この場合、ステップS103において、データ取得手段11は、ユーザ情報として、赤外線センサ140によって検出された2次元画像のデータを空気調和装置10から取得する。記憶装置21に構築されたIPMVデータベースが、空気調和装置10および空調対象空間に適合したものであれば、頻繁に更新する必要はない。この場合、モデル生成手段12の演算処理の負荷が軽減する。
In addition, although the case where it returns to step S101 after progress of a fixed time in step S109 was demonstrated with reference to the flowchart shown in FIG. 18, you may return to step S103. In this case, in step S103, the data acquisition means 11 acquires the data of the two-dimensional image detected by the
また、ステップS109において、活動量判定手段13および位置判定手段14が、空気調和装置10から赤外線センサ140によって検出される2次元画像のデータを監視してもよい。一定時間内に、活動量判定手段13がユーザの活動量が一定でないと判定した場合、および位置判定手段14が室内におけるユーザの有無を判定できない場合のうち、一方または両方の場合、負荷側ユニット103から吹き出される空気の風向を変えてもよい。具体的には、制御決定手段16は、第1フラップ4の水平方向の角度および第2フラップ5の垂直方向の角度のうち、一方または両方の角度を一定の周期で変化させるスイング動作をさせる制御情報を空気調和装置10に送信する。例えば、第1フラップ4のスイング動作は、第1フラップ4が水平基準θh0を基準として左右に20秒周期でスイングする動作である。この場合、情報処理装置2が空気調和装置10から受信する環境情報および運転情報が変化し、制御装置22は、ユーザの活動量および位置を認識しやすくなる。
Further, in step S109, the activity
さらに、本実施の形態1においては、図18に示すステップS107において制御決定手段が空調制御パターンを決定する際、効率算出手段15は、式(3)を用いて各空調制御パターンの快適効率ζを算出したが、この評価方法に限らない。効率算出手段15は、TOPSIS(Technique for Order of Preference by Similarity to Ideal Solution)を用いて、複数のユーザの総合的な快適度が最大となる空調制御パターンを求めてもよい。本実施の形態1においては、式(3)を用いた評価方法の方がTOPSISに比べて計算量が少ないため、制御装置22の演算処理の負荷が軽減する。
Furthermore, in the first embodiment, when the control determining means determines the air conditioning control pattern in step S107 shown in FIG. 18, the efficiency calculating means 15 calculates the comfort efficiency ζ was calculated, but it is not limited to this evaluation method. The
本実施の形態1の空気調和システム1は、空気調和装置10と、複数のユーザ毎の活動量および複数のユーザ毎の位置を検出する人検出手段30と、記憶装置21と、制御装置22とを有する。記憶装置21は、空気調和装置10の複数の空調制御パターンのそれぞれに対応する、空調対象空間におけるユーザの快適性指標の分布である快適性指標分布を含むグループを、複数の活動量毎に記憶する。制御装置22は、活動量判定手段13、位置判定手段14、効率算出手段15および制御決定手段16を有する。活動量判定手段13は、各ユーザについて、人検出手段30によって検出された活動量に対応するグループを特定する。位置判定手段14は、特定されたグループ内の複数の快適性指標分布から、人検出手段30によって検出される位置に対応する複数の快適性指標を抽出する。効率算出手段15は、各ユーザの位置に対応して抽出された複数の快適性指標を用いて、複数の空調制御パターン毎に複数のユーザの総合的な快適度を示す快適効率ζを算出する。制御決定手段16は、複数の空調制御パターンのうち、算出された快適効率ζが最大となる空調制御パターンを求める。
The
本実施の形態1によれば、空調対象空間に居る各ユーザの活動量に対応して、複数の空調制御パターンのそれぞれに対応する空調対象空間における快適性指標分布を含むグループが求まる。また、空調対象空間に居る各ユーザの位置に対応して、グループ内の複数の快適性指標分布から複数の快適性指標が抽出される。そして、各ユーザの複数の快適性指標に基づいて、複数のユーザの快適効率が最大となる空調制御パターンが、複数の空調制御パターンから求まる。複数のユーザの快適効率が最大となる空調制御パターンにしたがって空気調和装置が空気調和を行うことで、複数のユーザに対して快適性の向上を図ることができる。 According to the first embodiment, a group including comfort index distributions in the air-conditioned space corresponding to each of the plurality of air-conditioning control patterns is determined in accordance with the amount of activity of each user in the air-conditioned space. Also, a plurality of comfort indices are extracted from a plurality of comfort index distributions in the group, corresponding to the position of each user in the air-conditioned space. Then, based on a plurality of comfort indices for each user, an air conditioning control pattern that maximizes comfort efficiency for a plurality of users is obtained from the plurality of air conditioning control patterns. By having the air conditioner perform air conditioning according to the air conditioning control pattern that maximizes comfort efficiency for multiple users, it is possible to improve comfort for multiple users.
なお、上述の実施の形態1においては、赤外線センサ140が人検出手段20として機能する場合で説明したが、人検出手段20は赤外線センサ140に限らない。例えば、活動量検出手段32がウェアラブルセンサであってもよい。以下に、活動量検出手段32がウェアラブルセンサの場合を説明する。
In the first embodiment described above, the
(変形例1)
図22は、変形例1の空気調和システムの一構成例を示す図である。図22に示す構成においては、図1を参照して説明した構成と同一の構成について同一の符号を付し、本変形例1においては、その詳細な説明を省略する。(Modification 1)
FIG. 22 is a diagram showing a configuration example of an air conditioning system of
空気調和システム1aは、位置検出手段31を有する空気調和装置10と、情報処理装置2と、アクセスポイント(AP)60と、ユーザ毎に設けられたウェアラブル端末40とを有する。AP60は、空気調和装置10の空調対象空間である室内に設けられている。AP60は、Bluetooth(登録商標)等の近距離無線通信手段(図示せず)と、ネットワーク50の通信プロトコルに対応するネットワーク通信手段(図示せず)とを有する。通信プロトロルは、例えば、TCP/IPである。位置検出手段31は、例えば、図2に示した赤外線センサ140である。
The air conditioning system 1a includes an
ウェアラブル端末40は、ユーザ毎に設けられる。ウェアラブル端末40は、例えば、腕時計またはブレスレットの形態である。ウェアラブル端末40は、一定の周期でユーザの活動量として脈拍を検出する活動量検出手段32を有する。活動量はユーザの肌温度であってもよい。また、ウェアラブル端末40は、端末毎に異なる識別子である端末識別子およびプログラムを記憶するメモリ(図示せず)と、プログラムにしたがって処理を実行するCPU(図示せず)とを有する。
A
活動量検出手段32がユーザの活動量を検出すると、ウェアラブル端末40のCPU(図示せず)は、活動量の情報および端末識別子を含むユーザ情報をAP60およびネットワーク50を介して情報処理装置2に送信する。ウェアラブル端末40のメモリ(図示せず)は、AP60の設置位置の座標を記憶していてもよい。ウェアラブル端末40のCPU(図示せず)は、AP60との無線電波の強度を参照し、AP60の設置位置からの距離を推定する。そして、ウェアラブル端末40のCPU(図示せず)は、推定した位置の情報をユーザの位置の情報としてユーザ情報に含める。例えば、複数のAP60が室内に設置されている場合、ウェアラブル端末40のCPU(図示せず)は、複数のAP60の無線電波の強度を比較することで、室内におけるユーザの位置をより精度よく推定することができる。情報処理装置2は、ウェアラブル端末40から受信するユーザ情報と位置検出手段31が検出するユーザの位置とを対応づける。
When the activity amount detection means 32 detects the user's activity amount, the CPU (not shown) of the
本変形例1においても、情報処理装置2は、図18に示した手順にしたがって、複数の空調制御パターンから最適な空調制御パターンを決定することができる。本変形例1の場合、ユーザ毎に装着されたウェアラブル端末40がユーザの活動量を検出するので、より精度よく活動量が検出される。その結果、複数のユーザのそれぞれの活動量により適合した空調を行うことができる。
Also in
1、1a 空気調和システム、2 情報処理装置、4 第1フラップ、4a~4d 羽根、5 第2フラップ、5a 前方羽根、5b 後方羽根、6 吹出口、10 空気調和装置、11 データ取得手段、12 モデル生成手段、13 活動量判定手段、14 位置判定手段、15 効率算出手段、16 制御決定手段、20 人検出手段、21 記憶装置、22 制御装置、30 人検出手段、31 位置検出手段、32 活動量検出手段、40 ウェアラブル端末、50 ネットワーク、60 アクセスポイント、70 天井、80 処理回路、81 プロセッサ、82 メモリ、83 バス、91 プロセッサ、92 メモリ、93 バス、102 冷媒回路、103 負荷側ユニット、104 熱源側ユニット、105 風向調整部、110 冷媒配管、113 送風機、114 送風機、115 負荷側熱交換器、116 熱源側熱交換器、117 膨張弁、118 四方弁、119 圧縮機、120 環境検出部、121 室温センサ、122 湿度センサ、123 温度センサ、130 制御装置、131 冷凍サイクル制御手段、132 通信手段、140 赤外線センサ、FL 床面。
Claims (11)
前記空調対象空間に居る複数のユーザについて、各ユーザの活動量および前記空調対象空間における各ユーザの位置を検出する人検出手段と、
前記空気調和装置の複数の空調制御パターンのそれぞれに対応する前記空調対象空間におけるユーザの快適度を示す快適性指標の分布である快適性指標分布を含むグループを、複数の活動量毎に記憶する記憶装置と、
前記各ユーザについて、前記人検出手段によって検出された活動量に対応する前記グループを特定し、特定したグループ内の複数の前記快適性指標分布から、前記人検出手段によって検出される位置に対応する複数の前記快適性指標を抽出し、前記各ユーザの位置に対応して抽出された前記複数の快適性指標を用いて、前記複数の空調制御パターン毎に前記複数のユーザの総合的な快適度を示す快適効率を算出し、前記複数の空調制御パターンのうち、算出された前記快適効率が最大となる空調制御パターンを求める制御装置と、
を有する空気調和システム。an air conditioner that air-conditions a space to be air-conditioned;
Human detection means for detecting the amount of activity of each user and the position of each user in the air-conditioned space for a plurality of users in the air-conditioned space;
A group including a comfort index distribution, which is a distribution of a comfort index indicating a user's comfort level in the air-conditioned space corresponding to each of the plurality of air conditioning control patterns of the air conditioner, is stored for each of the plurality of activity amounts. a storage device;
For each user, the group corresponding to the amount of activity detected by the person detection means is specified, and from the plurality of comfort index distributions in the specified group, the position corresponding to the position detected by the person detection means is specified. extracting a plurality of the comfort indices, and using the plurality of comfort indices extracted corresponding to the positions of the users, the overall comfort level of the plurality of users for each of the plurality of air conditioning control patterns; A control device that calculates a comfort efficiency indicating and obtains an air conditioning control pattern that maximizes the calculated comfort efficiency among the plurality of air conditioning control patterns;
Air conditioning system with.
請求項1に記載の空気調和システム。The human detection means is an infrared sensor,
The air conditioning system according to claim 1.
前記各ユーザに設けられ、前記各ユーザの活動量を検出するウェアラブル端末と、
前記空調対象空間における各ユーザの位置を検出する赤外線センサと、を有する、
請求項1または2に記載の空気調和システム。The person detection means is
A wearable terminal provided for each user and detecting the amount of activity of each user;
an infrared sensor that detects the position of each user in the air-conditioned space;
The air conditioning system according to claim 1 or 2.
前記空気調和装置の複数の空調制御パターンのそれぞれに対応する前記空調対象空間におけるユーザの快適度を示す快適性指標の分布である快適性指標分布を含むグループを、複数の活動量毎に前記記憶装置に記憶させるステップと、
前記各ユーザについて、前記人検出手段によって検出された活動量に対応する前記グループを特定するステップと、
前記各ユーザについて、特定したグループ内の複数の前記快適性指標分布から、前記人検出手段によって検出される位置に対応する複数の前記快適性指標を抽出するステップと、
前記各ユーザの位置に対応して抽出された前記複数の快適性指標を用いて、前記複数の空調制御パターン毎に前記複数のユーザの総合的な快適度を示す快適効率を算出するステップと、
前記複数の空調制御パターンのうち、算出された前記快適効率が最大となる空調制御パターンを求めるステップと、
を有する空気調和装置の制御方法。A method of controlling an air conditioner by means of a control device connected to each of a plurality of users in an air-conditioned space and a person detecting means for detecting the amount of activity of each user and the position of each user in the air-conditioned space and a storage device. and
A group including a comfort index distribution, which is a distribution of a comfort index indicating a user's comfort level in the air-conditioned space corresponding to each of the plurality of air conditioning control patterns of the air conditioner, is stored for each of the plurality of activity amounts. storing in the device;
identifying, for each user, the group corresponding to the amount of activity detected by the person detection means;
a step of extracting, for each user, a plurality of said comfort indices corresponding to positions detected by said person detection means from said plurality of said comfort index distributions within the identified group;
calculating a comfort efficiency indicating the overall comfort level of the plurality of users for each of the plurality of air conditioning control patterns, using the plurality of comfort indices extracted corresponding to the positions of the respective users;
obtaining an air conditioning control pattern that maximizes the calculated comfort efficiency among the plurality of air conditioning control patterns;
A control method for an air conditioner having
ζ=(1-2|IPMV1|)×(1-2|IPMV2|)×・・・×(1-2|IPMVk|)×・・・(1-2|IPMVK|)×100%
の式で算出される、
請求項4に記載の空気調和装置の制御方法。Let k be an identification number that is different for each of the plurality of users, IPMVk be the comfort index of the user with the identification number k, K be an integer of 2 or more, and ζ be the comfort efficiency. The comfort efficiency ζ of
ζ=(1−2| IPMV 1 |)×(1−2| IPMV 2 |)× . %
calculated by the formula of
The method for controlling an air conditioner according to claim 4.
請求項4または5に記載の空気調和装置の制御方法。The plurality of air conditioning control patterns include a temperature of air blown from a load-side unit provided in the air conditioner, a horizontal angle of air blown from the load-side unit, and a horizontal angle of air blown from the load-side unit. A pattern in which at least one of the four control parameters of the vertical angle of the air blown out from the load side unit and the wind speed of the air blown out from the load side unit is combined so as to be different from each other.
The method for controlling an air conditioner according to claim 4 or 5.
前記空気調和装置が設置された建物の熱負荷を含む入力条件と、前記複数のユーザの快適効率が最大となる前記空調制御パターンとの組み合わせである組み合わせデータを時系列で記憶し、前記時系列で記憶した複数の前記組み合わせデータに基づいて、前記複数の空調制御パターンのうち、選択する空調制御パターンの数を絞る、
請求項6に記載の空気調和装置の制御方法。The control device is
combination data that is a combination of input conditions including the heat load of the building in which the air conditioner is installed and the air conditioning control pattern that maximizes comfort efficiency for the plurality of users is stored in time series; Narrowing down the number of air conditioning control patterns to be selected from among the plurality of air conditioning control patterns, based on the plurality of combination data stored in
The method for controlling an air conditioner according to claim 6.
請求項7に記載の空気調和装置の制御方法。The input conditions include, in addition to the heat load of the building, the area where the air conditioner is installed and the weather data of the area, the amount of solar radiation in the building, and the thermal sensation trends of the plurality of users. including information and
The method for controlling an air conditioner according to claim 7.
前記空気調和装置から、圧縮機の周波数、凝縮温度、蒸発温度および膨張弁の開度を含む運転情報を受信し、受信した前記運転情報から前記空気調和装置の冷凍能力を推定し、推定した冷凍能力と、前記空気の温度、前記水平方向の角度、前記垂直方向の角度および前記風速から推定される気流状態とを、前記複数の活動量毎に記憶される複数の前記グループの各快適性指標分布に反映させる、
請求項6~8のいずれか1項に記載の空気調和装置の制御方法。The control device is
Operating information including the frequency of the compressor, the condensing temperature, the evaporating temperature, and the degree of opening of the expansion valve is received from the air conditioner, the refrigerating capacity of the air conditioner is estimated from the received operating information, and the estimated refrigeration each comfort index of a plurality of groups in which ability and an airflow state estimated from the temperature of the air, the angle in the horizontal direction, the angle in the vertical direction, and the wind speed are stored for each of the plurality of activity amounts; reflected in the distribution,
A control method for an air conditioner according to any one of claims 6 to 8.
請求項4~9のいずれか1項に記載の空気調和装置の制御方法。In the comfort index distribution, the space to be air-conditioned is divided into a plurality of regions, and the comfort index value corresponding to each region is stored in the storage device.
A control method for an air conditioner according to any one of claims 4 to 9.
予め決められた一定時間に、前記人検出手段によって検出される前記活動量が一定でない場合および前記空調対象空間におけるユーザの有無を判定できない場合のうち、一方または両方である場合、前記空気調和装置に対して、空気の吹き出し方向の水平方向および垂直方向のうち、一方または両方の角度を一定の周期で変化させるスイング動作をさせる、
請求項4~10のいずれか1項に記載の空気調和装置の制御方法。The control device is
the air conditioner when one or both of the case where the amount of activity detected by the person detection means is not constant and the case where the presence or absence of the user in the air-conditioned space cannot be determined for a predetermined period of time; , making a swing motion that changes the angle of one or both of the horizontal direction and the vertical direction of the air blowing direction at a constant cycle,
A control method for an air conditioner according to any one of claims 4 to 10.
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