WO2022185633A1 - 環境制御装置、環境制御方法及び環境制御プログラム - Google Patents

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WO2022185633A1
WO2022185633A1 PCT/JP2021/043569 JP2021043569W WO2022185633A1 WO 2022185633 A1 WO2022185633 A1 WO 2022185633A1 JP 2021043569 W JP2021043569 W JP 2021043569W WO 2022185633 A1 WO2022185633 A1 WO 2022185633A1
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WO
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environmental
happiness
environment
control
control device
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PCT/JP2021/043569
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信之 杉井
裕之 太田
正成 藤森
Original Assignee
株式会社日立製作所
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Publication date
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    • F24—HEATING; RANGES; VENTILATING
    • F24F—AIR-CONDITIONING; AIR-HUMIDIFICATION; VENTILATION; USE OF AIR CURRENTS FOR SCREENING
    • F24F11/00—Control or safety arrangements
    • F24F11/30—Control or safety arrangements for purposes related to the operation of the system, e.g. for safety or monitoring
    • F24F11/46—Improving electric energy efficiency or saving
    • F—MECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
    • F24—HEATING; RANGES; VENTILATING
    • F24F—AIR-CONDITIONING; AIR-HUMIDIFICATION; VENTILATION; USE OF AIR CURRENTS FOR SCREENING
    • F24F11/00—Control or safety arrangements
    • F24F11/62—Control or safety arrangements characterised by the type of control or by internal processing, e.g. using fuzzy logic, adaptive control or estimation of values
    • F24F11/63—Electronic processing
    • F24F11/64—Electronic processing using pre-stored data
    • F—MECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
    • F24—HEATING; RANGES; VENTILATING
    • F24F—AIR-CONDITIONING; AIR-HUMIDIFICATION; VENTILATION; USE OF AIR CURRENTS FOR SCREENING
    • F24F11/00—Control or safety arrangements
    • F24F11/70—Control systems characterised by their outputs; Constructional details thereof
    • F—MECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
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    • F24F11/00—Control or safety arrangements
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    • F24F11/74—Control systems characterised by their outputs; Constructional details thereof for controlling the supply of treated air, e.g. its pressure for controlling air flow rate or air velocity
    • F—MECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
    • F24—HEATING; RANGES; VENTILATING
    • F24F—AIR-CONDITIONING; AIR-HUMIDIFICATION; VENTILATION; USE OF AIR CURRENTS FOR SCREENING
    • F24F11/00—Control or safety arrangements
    • F24F11/70—Control systems characterised by their outputs; Constructional details thereof
    • F24F11/80—Control systems characterised by their outputs; Constructional details thereof for controlling the temperature of the supplied air

Definitions

  • the present invention relates to an environment control device, an environment control method, and an environment control program.
  • Air conditioners ensure the comfort of people in spaces such as residences and commercial facilities. Of the energy consumed in such a space, the energy consumed by the air conditioner reaches approximately 30% to 50%. In recent years, a technology in which a computer automatically sets the air conditioning temperature and the like to optimize energy efficiency has become widespread.
  • the sleeping environment control system of Patent Document 1 sets the air conditioning temperature, etc. when a person sleeps. For example, in the summer, after the system sets the set temperature to "T0," which makes it easier for people to fall asleep, if it determines that the depth of sleep of the person is deep and the person's brain waves indicate "not hot,” set the temperature. Change to "T2" (T2>T0) to save energy while keeping the person asleep.
  • Patent Document 1 The sleep environment control system of Patent Document 1 is premised on being used when a person is sleeping, and does not refer to changes in physiological state (happiness level) over time when a person is awake and active. SUMMARY OF THE INVENTION Accordingly, it is an object of the present invention to save the energy consumed to control the environment while maintaining human well-being during a period of human activity.
  • the environment control device of the present invention generates past examples of temporal or spatial changes in the degree of happiness of a person subject to environmental control, and past examples of temporal or spatial changes in the environmental index of the person. and a learning processing unit that accumulates the relationship between and creates a control model, and based on the created control model, determines the temporal or spatial environmental index that increases the happiness of a person who is newly subject to environmental control. and an environment control unit that controls the environment with the determined environment index as a target. Other means are described in the detailed description.
  • This embodiment is an example of controlling an air conditioner in a living room and a commercial facility where people are active.
  • the air conditioner when the movement of people is small, the air conditioner is controlled in time series, and when the movement of people is large, the air conditioner is controlled on the spatial axis along the flow line.
  • An environmental index is generally an index that indicates the properties (air conditioning, lighting, smell, sound, design, etc.) of a space where people exist.
  • An example of an environmental indicator for air conditioning is PMV (described immediately below).
  • An example of an environmental index related to lighting is illuminance.
  • Examples of environmental indicators for odors include the concentration of certain chemical constituents in the air.
  • An example of an environmental index related to sound is the volume of background music.
  • An example of the design-related environmental index is the hue projected onto the space by the projector.
  • This embodiment uses a known Predicted Mean Vote (PMV) as an environmental index.
  • PMV Predicted Mean Vote
  • the PMV is calculated for each individual based on the temperature, humidity, wind speed, heat radiation from walls, etc., the amount of activity, and the amount of clothing, and takes values in the range of "-3 ⁇ PMV ⁇ +3".
  • PMV Predicted Mean Vote
  • This embodiment uses the "depressive value” or "stress value” in the period when the person is awake as the degree of happiness indicating the degree of happiness of the person.
  • a depressive value is a value obtained by normalizing the blood flow in the human cerebral cortex to an appropriate range. Blood flow in the cerebral cortex can be measured non-invasively, for example by photolithography.
  • the stress value is a value obtained by normalizing the reciprocal of salivary amylase concentration to an appropriate range. The concentration of amylase in saliva can be measured by exposing the saliva to an analyzer.
  • the happiness level may be defined based on the heart rate or changes (fluctuations) in the heart rate measured by an electrocardiogram measuring device or the like. Happiness depends more on the temporal context (context, context, etc.) than the moment-to-moment physiological state (details below).
  • happiness may be a "surrogate value" measured by non-invasive or non-contact methods.
  • Body motion captured by a camera, vibration measured by an acceleration sensor installed on the floor or wall, heart rate measured by a millimeter wave transmitter or changes in the heart rate, and the like can be alternative values.
  • the degree of happiness may be defined based on the results of interviews with people or the results of questionnaires.
  • FIG. 1 is a diagram for explaining the relationship between PMV and happiness.
  • the horizontal axis of FIG. 1 is time, and the vertical axis is happiness and PMV. Attention is drawn to graphs 41a and 41b.
  • PMV is "-2 (cool)".
  • air conditioners give people the “stimulus” of raising the indoor temperature.
  • the PMV then rises to "+2 (warm)”.
  • blood flow in the cerebral cortex of a person increases (relief from depression), and happiness also increases.
  • the air conditioner continuing to operate at the same temperature, the PMV is maintained at the "+2" level for some time.
  • the person becomes accustomed to the warmth, and the happiness level gradually declines.
  • the air conditioner restores the consumed energy to the original level at the timing when the happiness level and PMV are sufficiently lowered, and gives the person "stimulation” again. Then, the PMV returns from about “+1 (slightly warm)” to "+2", and the happiness level rises again.
  • the air conditioner then reduces its output to save energy consumption. The PMV slightly drops and stabilizes at about "+1 (slightly warm)”. At this time, although the degree of happiness is lowered, the shape and level of the graph 43a are almost the same as those of the graph 41a. Here too, the air conditioner saves energy consumption well in anticipation of people's habits. The savings correspond to the area between graph 43b and dashed line 43c.
  • FIG. 2 is a diagram for explaining the configuration and the like of the environmental control device 1.
  • the environmental control device 1 is a general computer, and includes a central control device 11 , an input device 12 such as a mouse and keyboard, an output device 13 such as a display, a main storage device 14 , an auxiliary storage device 15 and a communication device 16 . These are interconnected by a bus.
  • the auxiliary storage device 15 stores control pattern information 31, happiness level/environment information 32, and a control model 33 (described later in detail).
  • the learning processing unit 21 and the environment control unit 22 in the main storage device 14 are programs.
  • the central control unit 11 reads out these programs from the auxiliary storage device 15 and loads them into the main storage device 14, thereby realizing the functions of each program (details will be described later).
  • the auxiliary storage device 15 may be configured independently from the environmental control device 1 .
  • the air conditioner 6 air-conditions the living room 7 .
  • a sensor 8 attached to the air conditioner 6 measures the temperature, humidity, and wind speed near the person 5, as well as heat radiation from the floor, wall, and ceiling surfaces.
  • the air conditioner 6 measures its own energy consumption.
  • the living room may be equipped with devices other than the PMV that control the environmental indicators, such as lighting devices, odor generators, speakers, and projectors. These devices measure illuminance, odor, sound, and projected hue by themselves or their attached sensors, and measure their own energy consumption.
  • devices other than the PMV that control the environmental indicators, such as lighting devices, odor generators, speakers, and projectors. These devices measure illuminance, odor, sound, and projected hue by themselves or their attached sensors, and measure their own energy consumption.
  • the camera 2 is installed on the wall of the living room 7, etc., and observes (acquires) the amount of activity and the amount of clothing of the person 5.
  • the camera 2 can measure body movement as an alternative value described above, and can also measure heart rate as an alternative value by transmitting and receiving millimeter waves.
  • the measuring device 3 measures the blood flow in the cerebral cortex of the person 5 in FIG. Although not shown here, another portable measuring device 3 may measure the amylase concentration in saliva of the person 5 .
  • the environmental control device 1 receives data acquired by these from the camera 2 , the measuring device 3 , the air conditioner 6 and the sensor 8 via the network 4 .
  • FIG. 3 is an example of the control pattern information 31.
  • the initial PMV is stored in the initial PMV column 102 and the control target value is stored in the control target value column 103 in association with the pattern ID stored in the pattern ID column 101 .
  • the pattern in the pattern ID column 101 is an identifier that uniquely identifies the pattern.
  • a pattern is a time-series environmental index (PMV) as a control target value, and corresponds to graphs 41b, 42b, and 43b in FIG.
  • PMV time-series environmental index
  • the initial PMV in the initial PMV column 102 is the value of the PMV at the time (initial) immediately before the person feels the air conditioning effect. If the initial PMV is negative, the air conditioner 6 blows warm air to the person 5 to raise the PMV to a positive value. If the initial PMV is positive, the air conditioner 6 blows cool air to the person 5, causing the PMV to drop to a negative value. PMV here is an example of an environmental index.
  • the control target value column 103 stores the values of the environmental index (PMV) at the stimulation and saving times (t 1 ⁇ t 2 ⁇ t 3 ⁇ t 4 ). The time here is a relative time starting from the initial stage.
  • Patterns P01, P02 and P03 are patterns for person 5 whose initial PMV is "-3 (cold)".
  • the PMV is basically maintained at "+3" after the start of air conditioning, but the PMV is decreased to "+2" at an appropriate time in anticipation of people's "getting used to it” to save energy consumption.
  • the PMV is basically maintained at "+3” after the start of air conditioning, but the PMV is lowered to "+1" at an appropriate time in anticipation of people's "getting used to it” to save energy consumption.
  • the PMV is basically maintained at "+2" after the start of air conditioning, but the PMV is decreased to "+1" at an appropriate time in anticipation of people's "getting used to it” to save energy consumption. •
  • the energy consumption at times t 1 to t 4 is smaller for the pattern P02 than for the pattern P01, and smaller for the pattern P03 than for the pattern P02.
  • Patterns P11, P12 and P13 are patterns for person 5 whose initial PMV is "+3 (hot)".
  • the PMV is basically maintained at "-3" after the start of air conditioning, but the PMV is raised to "-2" at an appropriate time in anticipation of people's “getting used to it” to save energy consumption.
  • ⁇ Pattern P12 basically maintains the PMV at "-3” after the start of air conditioning, but increases the PMV to "-1” at an appropriate time in anticipation of people's "getting used to it” to save energy consumption.
  • ⁇ Pattern P13 basically maintains the PMV at "-2" after the start of air conditioning, but increases the PMV to "-1" at an appropriate time in anticipation of people's "getting used to it” to save energy consumption. • The energy consumption at times t 1 to t 4 is smaller for pattern P12 than for pattern P11, and smaller for pattern P13 than for pattern P12.
  • the positive/negative sign of the initial PMV and the positive/negative sign of the PMV at each time of the control target value are preferably opposite to each other.
  • the number attached to "t" of each time of the control target value indicates the order. The time from the initial stage to “t 1 ”, the time from “t 1 ” to “t 2 ”, the time from “t 2 ” to “t 3 ”, . . . may differ for each pattern. After all, it is desirable that the pattern repeatedly reverses the environmental index that has once fallen or risen.
  • FIG. 4 is an example of the happiness/environment information 32 .
  • the time column 112 indicates the time
  • the happiness column 113 indicates the degree of happiness
  • the environmental index column 114 indicates the environmental index
  • the energy consumption amount is stored in the amount column 115 .
  • the personal ID in the personal ID column 111 is an identifier that uniquely identifies the person 5 .
  • the time in the time column 112 is the time (t 1 ⁇ t 2 ⁇ . However, t1 etc. here are not consistent with t1 etc. in FIG. "Distance from starting point " and "d1" will be described later.
  • the degree of happiness in the degree-of-happiness column 112 is the aforementioned degree of happiness, and here, a depressive value (column 113a), a stress value (column 113b) and a substitute value (column 113c) are stored. "#" abbreviates different values (same below).
  • the environmental indicators in the environmental index column 114 are PMV (column 114a) as a representative environmental indicator, and its elements temperature (column 114b), humidity (column 114c), wind speed (column 114d), heat radiation (column 114e), amount of activity (114f) and amount of clothing (114g).
  • the energy consumption in the energy consumption column 115 is the amount of power consumed by the air conditioner 6 .
  • the happiness/environment information 32 is time-series data acquired when a certain person 5 is placed as a subject (learning subject) in the living room 7 in FIG. 2 and the air conditioner 6 is controlled according to a certain pattern in FIG. Even if the person 5 is in the living room 7 with the same environmental index, the degree of happiness will be different if the person 5 is different. Even if the person 5 is the same, if the pattern is different, the degree of happiness will be different. Although the details will be described later, the environment control device 1 creates a plurality of happiness level/environment information 32 for each combination of the person 5 and the pattern.
  • the environment control device 1 can narrow down a large set of happiness level/environment information 32 using the initial PMV (PMV at time “t 1 ”) as a search condition.
  • the environment control device 1 uses other conditions (happiness level greater than a predetermined threshold, energy consumption less than a predetermined threshold, etc.) as search conditions to select appropriate information from the set of happiness/environment information 32 .
  • One can be extracted.
  • the environment control device 1 can add personal IDs to search conditions.
  • the set of happiness/environmental information 32 can be said to be a "control model" that outputs an appropriate time-series environmental index (details will be described later).
  • the environmental index (PMV) in Figure 4 simply shows the level over time.
  • the change in the environmental index is determined by the range of change in the environmental index, the speed of change in the environmental index, the time the environmental index is maintained at the same level, and the time integral value of the deviation from the predetermined value of the environmental index.
  • the happiness level in FIG. 4 simply shows its level over time.
  • changes in happiness can also be indicated by at least one of the following: a maximum happiness level, a time-integrated deviation of happiness from a predetermined value, and/or a cycle of said happiness.
  • FIG. 5 is a flow chart of this embodiment.
  • the flowchart is an example in which the environment control device controls the air conditioning in the living room.
  • the learning processing unit 21 of the environmental control device 1 receives the control pattern information 31 (FIG. 3). Specifically, the learning processing unit 21 receives input of the control pattern information 31 by the user via the input device 12 .
  • the number of records of the control pattern information 31 received here is much larger than in the example of FIG.
  • the user inputs the initial PMV and the control target value PMV and time in FIG. 3 after variously changing them.
  • step S202 the learning processing unit 21 accepts the learning subject. Specifically, the learning processing unit 21 receives input of an arbitrary personal ID from the user via the input device 12 . Assume that "M01" is input here.
  • step S203 the learning processing unit 21 creates the happiness/environment information 32 (FIG. 4). Specifically, first, the learning processing unit 21 acquires any unprocessed record from the control pattern information 31 . The record acquired here is also called a "target record”. Second, the learning processing unit 21 operates the air conditioner 6 according to the control target value of the target record while the person 5 (individual M01) is placed in the living room 7 of FIG. Then, the learning processing unit 21 acquires the time-series happiness level, the time-series environmental index, and the time-series energy consumption. As a matter of course, the time-series environmental index acquired here reflects the control target value of the target record. Thirdly, the learning processing unit 21 uses the acquired data to create the happiness level/environment information 32 of FIG.
  • the learning processing unit 21 repeats the "first to third" processes of step S203 for each unprocessed target record (inner loop not shown). Furthermore, the learning processing unit 21 accepts any new personal ID and then repeats the processing of steps S202 and S203 a sufficiently large number of times (outer loop not shown). At the stage of exiting the outer loop, the learning processing unit 21 creates a set of happiness/environment information 32 (also referred to as a “control model”) of “the number of people 5 ⁇ the number of patterns” and stores it in the auxiliary storage device 15. I will remember.
  • the processing up to this point is the "learning phase”.
  • the learning phase the learning processing unit 21 accumulates past examples of temporal changes in happiness, temporal changes in environmental indicators, and temporal or spatial changes in energy consumption.
  • the subsequent processing is the "execution phase”.
  • the environment control unit 22 minimizes energy consumption within a range in which the happiness of the person who is newly subject to environment control (air conditioning) is guaranteed.
  • step S204 the environment control unit 22 of the environment control device 1 accepts the person to be controlled. Specifically, the environment control unit 22 receives a user's input via the input device 12 of the personal ID of an arbitrary person to be newly air-conditioned (controlled person). It is desirable that the person to be controlled be the person to be learned in step S202. If not, the environment control unit 22 may convert the personal ID of the control subject received here into the personal ID of the learning subject who is physically similar to the control subject by any method, or the step S204 may be omitted. Assume that "M01" is input here.
  • step S205 the environment control unit 22 acquires the initial value of the environment index of the controlled person. Specifically, after the individual M01 enters the living room 7, the environment control unit 22 uses the data acquired from the camera 2 and the sensor 8 to calculate the current PMV. For convenience of explanation, it is assumed here that "-3" is calculated.
  • step S ⁇ b>206 the environment control unit 22 acquires the optimal happiness/environment information 32 . Specifically, the environment control unit 22 acquires, from the set (control model 33) of happiness level/environment information 32 stored in the auxiliary storage device 15, information that satisfies all of the following conditions.
  • FIG. 6 is a diagram for explaining the process of step S206.
  • the environment control unit 22 draws a coordinate plane 51 with the energy consumption (time-series integrated value) on the horizontal axis and the degree of happiness (time-series integrated value) on the vertical axis.
  • the environment control unit 22 draws the control model 33 on this coordinate plane 51a.
  • the control model 33 is a set of a plurality of " ⁇ ", and each ⁇ is individual happiness/environment information 31 when the PMV at time t1 for the individual M01 is "-3" (Fig. 4). corresponds to Normally, the greater the energy consumption, the greater the degree of happiness, so the control model 33 has an elliptical shape rising to the right.
  • x is the energy consumption.
  • y is the degree of happiness.
  • ⁇ is a weight (0 ⁇ 1).
  • p is a concept like happiness including energy cost, but it is not very important here.
  • the environment control unit 22 substitutes " ⁇ 1 " for " ⁇ ” in this equation and then draws a straight line 52a on the coordinate plane 51a.
  • the straight line 52a touches the upper left corner of the control model 33 at a contact ⁇ 53a.
  • the contact ⁇ 53a is the happiness/environment information 32 that satisfies the above conditions 1-4.
  • the environment control unit 22 draws the control model 33 similar to that described above on the coordinate plane 51b similar to that described above.
  • the slope "(1- ⁇ 2 )/ ⁇ 2 " of the straight line 52b is smaller than the slope "(1- ⁇ 1 )/ ⁇ 1 " of the straight line 52a.
  • the straight line 52b touches the upper left of the control model 33 at a contact point 53b.
  • the contact ⁇ 53b is the happiness/environment information 32 that satisfies the above conditions 1-4.
  • the contact ⁇ 53b consumes more energy and obtains a higher degree of happiness. Equivalently, contact ⁇ 53a expends less energy and gains less happiness. Happiness and saving energy consumption are inherently in a trade-off relationship. The user determines that balance with the value of ⁇ . The description returns to FIG.
  • step S207 the environment control unit 22 executes air conditioning control. Specifically, first, the environment control unit 22 sets “temperature”, “humidity” and “wind speed” among the time-series environmental indexes of the happiness/environment information 32 acquired in step S206 to the air conditioner 6. to control the air conditioner 6. Then, the air conditioner 6 uses the time-series environmental index as a control target to ensure the well-being of the individual M01, and then executes energy-saving operation.
  • the environment control unit 22 acquires the time-series happiness level, the time-series environmental index, and the time-series energy consumption. Unlike the learning phase, in the execution phase, it is desirable not to impose the burden of wearing the measuring device 3 on the person 5 . Therefore, the environment control unit 22 may acquire the happiness level (alternative value) by a non-invasive or non-contact method.
  • step S208 the environment control unit 22 feeds back the execution result. Specifically, the environment control unit 22 generates information (referred to as "execution result information") having the same configuration as the happiness/environment information 32 in FIG. It is created and stored (accumulated) in the auxiliary storage device 15 as part of the control model 33 . After that, the procedure ends. The execution phase of steps S204-S208 is repeated for each controlled person. Then, each time, the execution result information is additionally accumulated in the control model 33, and the control model 33 is enriched.
  • FIG. 7 is a diagram for explaining the relationship between PMV and happiness (application to space).
  • an event site (not shown) is assumed instead of the living room 7 in FIG.
  • the vertical axis in FIG. 7 is the happiness level and PMV, as in FIG.
  • the horizontal axis of FIG. 7 is the distance along the line of flow of the person 5, and corresponds to the "distance from the starting point ", "d1", etc. in the time column 112 of FIG.
  • the starting point of the distance is, for example, the gate of the site of the event site.
  • a person 5 is outdoors in the winter. PMV is about "-1". Happiness is also at a low level.
  • Person 5 enters the entrance.
  • the entrance air conditioner warms the entrance to create a sense of relief. As a result, the PMV once rises to about "+2" at the entrance.
  • Happiness also increases.
  • Person 5 enters the aisle.
  • the aisle air-conditioning device hardly air-conditions the aisles and only ventilates them in order to improve the flow of people 5. - ⁇ At this time, the air conditioner is saving energy consumption. As a result, in the aisle, the PMV drops to a level slightly below "0" and stabilizes at that level. Happiness returns to a low level.
  • ⁇ Person 5 enters the souvenir shop.
  • the air conditioner in the souvenir shop warms the air again in the middle of the traffic line in order to promote the sale of souvenirs.
  • PMV temporarily rises to about "+2".
  • Happiness is on the rise again.
  • step S207 the environment control unit 22 changes the "temperature”, “humidity”, and “wind speed” among the environmental indexes on the spatial axis of the happiness/environment information 32 acquired in step S206 along the line of flow. It is transmitted to air conditioners placed in various places. The air conditioner performs energy-saving operation while securing human happiness with the environmental index on the spatial axis as the control target.
  • step S204 it is assumed that the environment control unit 22 simultaneously accepts "M01", “M02” and "M03" as persons to be controlled.
  • ⁇ Method 1> The environment control unit 22 selects the person whose center of gravity of the control model 33 for that individual is located at the rightmost position on the coordinate plane 51a or 51b in FIG. shall be the “representative”. Method 1 will be represented by those who have the greatest difficulty in saving energy consumption.
  • ⁇ Method 2> The environment control unit 22 selects the person whose center of gravity of the control model 33 for that individual is located at the lowest position on the coordinate plane 51a or 51b in FIG. shall be the “representative”. Method 2 will make the person with the lowest happiness the representative.
  • the environment control unit 22 creates virtual personalities “M 01-03 ” by combining “M01”, “M02” and “M03”.
  • the environment control unit 22 creates a virtual control model 33 for "M 01-03 ".
  • Each of the plurality of ⁇ included in the virtual control model 33 exists at the average coordinate position of the three ⁇ of the same pattern for "M01", "M02” and "M03".
  • step S205 The processing after the representative is decided is the same as steps S205 to S208 in FIG. However, in the case of method 3, the initial value (current PMV) in step S205 is the average value of "M01", "M02" and "M03".
  • the number of living rooms 7 in FIG. 2 may be plural, and the number of event venues may also be plural.
  • the learning processing unit 21 executes the processing of steps S201 to S203 for these multiple spaces in parallel or continuously.
  • the environment control unit 22 executes the processes of steps S204 to S208 for these multiple spaces in parallel or continuously.
  • the effects of the environment control device of this embodiment are as follows. (1) The climate control device can maintain a person's well-being. (2) The environmental control device can save energy consumption. (3) The environmental control device can use environmental indicators according to the user's preferences. (4) Environmental controllers can accurately measure happiness by established methods. (5) The environmental control device can create a standard change pattern of the environmental index.
  • the environmental control device can use various values according to the user's preferences as changes in the environmental index. (7) The environment control device can use various values according to the user's preferences as changes in happiness. (8) Environmental controllers can use non-invasive or non-contact well-being measures. (9) The environmental control device can provide a "stimulus" to the person periodically. (10) The environment control device can determine a representative of a plurality of air-conditioned persons. (11) The environmental control device can feed back the results of air conditioning control. (12) The climate controller can balance well-being and energy consumption savings according to user instructions. (13) The environment control device can perform environment control for a plurality of spaces.
  • the present invention is not limited to the above-described embodiments, and includes various modifications.
  • the above-described embodiments have been described in detail for easy understanding of the present invention, and are not necessarily limited to those having all the described configurations.
  • it is possible to replace part of the configuration of one embodiment with the configuration of another embodiment and it is also possible to add the configuration of another embodiment to the configuration of one embodiment.
  • each of the configurations, functions, processing units, processing means, etc. described above may be realized by hardware, for example, by designing a part or all of them using an integrated circuit.
  • each of the above configurations, functions, etc. may be realized by software by a processor interpreting and executing a program for realizing each function.
  • Information such as programs, tables, and files that implement each function can be stored in recording devices such as memories, hard disks, SSDs (Solid State Drives), or recording media such as IC cards, SD cards, and DVDs.
  • the control lines and information lines indicate those considered necessary for explanation, and not all control lines and information lines are necessarily indicated on the product. In fact, it may be considered that almost all configurations are interconnected.

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Abstract

本発明の環境制御装置（１）は、環境制御の対象となった人の時間的又は空間的な幸福度の変化の過去例と、前記人に係る時間的又は空間的な環境指標の変化の過去例との関係を蓄積し制御モデルを作成する学習処理部（２１）と、前記作成した制御モデルに基づいて、新たに環境制御の対象となる人の幸福度を大きくする前記時間的又は空間的な環境指標を決定し、前記決定した環境指標を目標として環境制御を行う環境制御部（２２）と、を備えることを特徴とする。

Description

環境制御装置、環境制御方法及び環境制御プログラム
　本発明は、環境制御装置、環境制御方法及び環境制御プログラムに関する。
　住居、商業施設等の空間において、空調装置が人の快適性を確保する。このような空間で消費されるエネルギーのうち、空調装置が消費するエネルギーは、およそ３割～５割に達する。近時、コンピュータが空調温度等を自動的に設定しエネルギー効率を最適化する技術が普及している。
　特許文献１の睡眠環境制御システムは、人の睡眠時の空調温度等を設定する。例えば夏季に当該システムは、設定温度を人が寝付きやすい“Ｔ０”とした後、人の睡眠深度が深く、かつ、人の脳波が“暑くない”を示していると判断した場合、設定温度を“Ｔ２”（Ｔ２＞Ｔ０）に変更し、人を熟睡させたまま消費エネルギーを節約する。
特開２０１６－８７０７２号公報
　特許文献１の睡眠環境制御システムは、人の睡眠時に使用されることを前提としており、人が覚醒し活動しているときの生理状態（幸福度）の時系列変化には言及していない。そこで、本発明は、人の活動期間において人の幸福度を維持しながら、環境を制御するために消費されるエネルギーを節約することを目的とする。
　本発明の環境制御装置は、環境制御の対象となった人の時間的又は空間的な幸福度の変化の過去例と、前記人に係る時間的又は空間的な環境指標の変化の過去例との関係を蓄積し制御モデルを作成する学習処理部と、前記作成した制御モデルに基づいて、新たに環境制御の対象となる人の幸福度を大きくする前記時間的又は空間的な環境指標を決定し、前記決定した環境指標を目標として環境制御を行う環境制御部と、を備えることを特徴とする。その他の手段については、発明を実施するための形態のなかで説明する。
　本発明によれば、人の活動期間において人の幸福度を維持しながら、環境を制御するために消費されるエネルギーを節約することができる。
ＰＭＶと幸福度との関係を説明する図である。 環境制御装置の構成等を説明する図である。 制御パタン情報の一例である。 幸福度・環境情報の一例である。 本実施形態のフローチャートである。 ステップＳ２０６の処理を説明する図である。 ＰＭＶと幸福度との関係（空間への応用）を説明する図である。
　以降、本発明を実施するための形態（“本実施形態”という）を、図等を参照しながら詳細に説明する。本実施形態は、人が活動する居室及び商業施設で空調装置を制御する例である。本実施形態は、人の移動が小さい場合、時系列で空調装置を制御し、人の移動が大きい場合、その動線に沿って空間軸で空調装置を制御する。
（環境指標）
　環境指標とは、一般的には、人が存在する空間の性質（空調、照明、匂い、音響、意匠等）を示す指標である。空調に関する環境指標の例としては、ＰＭＶ（直ちに後記）が挙げられる。照明に関する環境指標の例としては、照度が挙げられる。匂いに関する環境指標の例としては、特定の化学的成分の空気中の濃度が挙げられる。音響に関する環境指標の例としては、背景音楽の音量が挙げられる。意匠に関する環境指標の例としては、プロジェクタが空間に投影する色相が挙げられる。
（予想平均温冷感申告）
　本実施形態は、公知の予想平均温冷感申告（ＰＭＶ、Predicted Mean Vote）を、環境指標として使用する。ＰＭＶは、気温、湿度、風速、壁面等からの熱放射、活動量及び着衣量に基づき個人ごとに算出され、“－３≦ＰＭＶ≦＋３”の範囲の値を採る。ＰＭＶが“０”であるとき、人は、暑さも寒さも感じていない。ＰＭＶが“－３”であるとき、人は最も寒いと感じ、ＰＭＶが“＋３”であるとき、人は最も暑いと感じている。
（幸福度）
　本実施形態は、人が覚醒している期間における、“抑うつ値”又は“ストレス値”を、人の幸福さの程度を示す幸福度として使用する。抑うつ値とは、人の大脳皮質における血流量を適当な範囲に正規化した値である。大脳皮質における血流量は、例えば光ポトグラフィー法によって非侵襲的に測定され得る。ストレス値とは、唾液中のアミラーゼの濃度の逆数を適当な範囲に正規化した値である。唾液中のアミラーゼの濃度は、唾液を分析器に触れさせることで測定され得る。幸福度は、心電図計測器等によって計測された、心拍数又は心拍数の変化（揺らぎ）に基づいて定義されてもよい。幸福度は、時々刻々の生理状態よりも、経時的なコンテキスト（文脈、前後関係等）に大きく依存する（詳細後記）。
　前記した幸福度の例は、それが測定される際、被験者に手間を課する。幸福度は、非侵襲的又は非接触的な方法によって測定される“代替値”であってもよい。カメラが撮像する体動、床面又は壁面に設置された加速度センサが計測する振動、ミリ波発信機が計測する心拍数又はその変化等が代替値となり得る。人に対するヒアリング結果又はアンケート結果に基づき幸福度を定義してもよい。
（ＰＭＶと幸福度との関係）
　図１は、ＰＭＶと幸福度との関係を説明する図である。図１の横軸は時間であり、縦軸は、幸福度及びＰＭＶである。グラフ４１ａ及び４１ｂに注目する。冬季の室内で、最初、ＰＭＶは、“－２（涼しい）”である。いま、空調装置が室内の温度を上げるという“刺激”を人に与える。すると、ＰＭＶは、“＋２（暖かい）”に上昇する。同時に、例えば人の大脳皮質の血流量が大きくなり（抑うつから開放され）、幸福度も上昇する。空調装置は同じ温度で運転を継続する結果、ＰＭＶは、しばらくの間“＋２”の水準に維持される。しかしながら、人は暖かさに慣れてしまい、幸福度は徐々に下降する。
　グラフ４２ａ及び４２ｂに注目する。空調装置は、幸福度及びＰＭＶが充分下降しているタイミングで、人に再度“刺激”を与える。すると、ＰＭＶは、“－２”から“＋２”に戻り、幸福度は再度上昇する。その後、空調装置は、出力を抑え消費エネルギーを節約する。ＰＭＶは、やや低下し、“＋１（やや暖かい）”程度で安定する。このとき、幸福度は下降しているが、グラフ４２ａの形状及び水準は、グラフ４１ａと比して殆ど差がない。つまり、空調装置は、人の慣れを見越して、消費エネルギーを上手に節約している。その節約量は、グラフ４２ｂと破線４２ｃとの間の面積に相当する。
　グラフ４３ａ及び４３ｂに注目する。空調装置は、幸福度及びＰＭＶが充分低下しているタイミングで消費エネルギーを元の水準に戻して、人に再度“刺激”を与える。すると、ＰＭＶは、“＋１（やや暖かい）”程度から“＋２”に戻り、幸福度は再度上昇する。その後、空調装置は、出力を抑え消費エネルギーを節約する。ＰＭＶは、やや低下し、“＋１（やや暖かい）”程度で安定する。このとき、幸福度は低下しているが、グラフ４３ａの形状及び水準は、グラフ４１ａと比して殆ど差がない。ここでも空調装置は、人の慣れを見越して、消費エネルギーを上手に節約している。その節約量は、グラフ４３ｂと破線４３ｃとの間の面積に相当する。
（環境制御装置の構成等）
　図２は、環境制御装置１の構成等を説明する図である。環境制御装置１は、一般的なコンピュータであり、中央制御装置１１、マウス、キーボード等の入力装置１２、ディスプレイ等の出力装置１３、主記憶装置１４、補助記憶装置１５及び通信装置１６を備える。これらは、バスで相互に接続されている。補助記憶装置１５は、制御パタン情報３１、幸福度・環境情報３２及び制御モデル３３（詳細後記）を格納している。
　主記憶装置１４における学習処理部２１及び環境制御部２２は、プログラムである。中央制御装置１１は、これらのプログラムを補助記憶装置１５から読み出して主記憶装置１４にロードすることによって、それぞれのプログラムの機能（詳細後記）を実現する。補助記憶装置１５は、環境制御装置１から独立した構成となっていてもよい。
　居室７において、人５がデスクワークをしている。人５は、計測装置３を頭部に装着している。空調装置６は、居室７を空調している。空調装置６に付属するセンサ８は、人５付近の気温、湿度及び風速、並びに、床面、壁面及び天井面からの熱放射を計測している。空調装置６は、自身のエネルギー消費量を計測している。
　図２に記載されてはいないが、居室には、照明装置、匂い発生装置、スピーカ、プロジェクタ等、ＰＭＶ以外の環境指標を制御する装置が設置されていてもよい。そして、これらの装置は、自身又は付属するセンサによりそれぞれ照度、匂い、音響、及び、投影色相を計測するとともに、自身のエネルギー消費量を計測している。
　カメラ２は、居室７の壁面等に設置され、人５の活動量及び着衣量を観察（取得）している。カメラ２は、前記した代替値としての体動を計測することもでき、ミリ波を送受信することによって代替値としての心拍数を計測することもできる。計測装置３は、図２では人５の大脳皮質の血流量を測定している。ここでは図示しないが、他の携帯式の計測装置３が、人５の唾液中のアミラーゼの濃度を計測してもよい。環境制御装置１は、ネットワーク４を介して、カメラ２、計測装置３、空調装置６及びセンサ８から、それらが取得したデータを受信する。
（制御パタン情報）
　図３は、制御パタン情報３１の一例である。制御パタン情報３１においては、パタンＩＤ欄１０１に記憶されたパタンＩＤに関連付けて、初期ＰＭＶ欄１０２には初期ＰＭＶが、制御目標値欄１０３には制御目標値が記憶されている。
　パタンＩＤ欄１０１のパタンは、パタンを一意に特定する識別子である。パタンとは、制御目標値としての時系列の環境指標（ＰＭＶ）であり、図１のグラフ４１ｂ、４２ｂ及び４３ｂに相当する。
　初期ＰＭＶ欄１０２の初期ＰＭＶは、人が空調効果を体感する直前時刻（初期）のＰＭＶの値である。初期ＰＭＶが負値である場合、空調装置６は人５に温風を送り、ＰＭＶを正値に上昇させる。初期ＰＭＶが正値である場合、空調装置６は人５に冷風を送り、ＰＭＶを負値に下降させる。ここでのＰＭＶは、環境指標の一例である。
　制御目標値欄１０３には、前記した刺激及び節約の時刻（ｔ１＜ｔ２＜ｔ３＜ｔ４）における環境指標（ＰＭＶ）の値が記憶されている。ここでの時刻は、初期を起点とする相対的な時刻である。
　図３から、以下のことがわかる。
・パタンＰ０１、Ｐ０２及びＰ０３は、初期ＰＭＶが“－３（寒い）”である人５向けのパタンである。
・パタンＰ０１は、空調開始後ＰＭＶを原則“＋３”に維持するが、人の“慣れ”を見越して適宜の時刻でＰＭＶを“＋２”に下降させ、エネルギー消費量を節約する。
・パタンＰ０２は、空調開始後ＰＭＶを原則“＋３”に維持するが、人の“慣れ”を見越して適宜の時刻でＰＭＶを“＋１”に下降させ、エネルギー消費量を節約する。
・パタンＰ０３は、空調開始後ＰＭＶを原則“＋２”に維持するが、人の“慣れ”を見越して適宜の時刻でＰＭＶを“＋１”に下降させ、エネルギー消費量を節約する。
・時刻ｔ１～ｔ４におけるエネルギー消費量は、パタンＰ０１よりもパタンＰ０２の方が小さく、パタンＰ０２よりもパタンＰ０３の方が小さい。
・パタンＰ１１、Ｐ１２及びＰ１３は、初期ＰＭＶが“＋３（暑い）”である人５向けのパタンである。
・パタンＰ１１は、空調開始後ＰＭＶを原則“－３”に維持するが、人の“慣れ”を見越して適宜の時刻でＰＭＶを“－２”に上昇させ、エネルギー消費量を節約する。
・パタンＰ１２は、空調開始後ＰＭＶを原則“－３”に維持するが、人の“慣れ”を見越して適宜の時刻でＰＭＶを“－１”に上昇させ、エネルギー消費量を節約する。
・パタンＰ１３は、空調開始後ＰＭＶを原則“－２”に維持するが、人の“慣れ”を見越して適宜の時刻でＰＭＶを“－１”に上昇させ、エネルギー消費量を節約する。
・時刻ｔ１～ｔ４におけるエネルギー消費量は、パタンＰ１１よりもパタンＰ１２の方が小さく、パタンＰ１２よりもパタンＰ１３の方が小さい。
　パタンは、前記した６つ以外にも多数存在する。例えば、初期ＰＭＶが“＋２”、“－２”等であるパタンも存在する。但し、初期ＰＭＶの正負の符号と、制御目標値の各時刻におけるＰＭＶの正負の符号とが、逆であることが好ましい。前記したように、制御目標値の各時刻の“ｔ”に添えられた数字は、順序を示している。初期から“ｔ１”までの時間、“ｔ１”から“ｔ２”までの時間、“ｔ２”から“ｔ３”までの時間・・・は、パタンごとに異なっていてもよい。結局、パタンは、一旦下降又は上昇した環境指標を、繰り返し反転させるものであることが望ましい。
（幸福度・環境情報）
　図４は、幸福度・環境情報３２の一例である。幸福度・環境情報３２においては、個人ＩＤ欄１１１の個人ＩＤに関連付けて、時刻欄１１２には時刻が、幸福度欄１１３には幸福度が、環境指標欄１１４には環境指標が、エネルギー消費量欄１１５にはエネルギー消費量が記憶されている。
　個人ＩＤ欄１１１の個人ＩＤは、人５を一意に特定する識別子である。
　時刻欄１１２の時刻は、そのレコード（行）の幸福度等が計測された時刻（ｔ１＜ｔ２＜・・・＜ｔ１０）である。ただし、ここでのｔ１等は、図３のｔ１等と整合しているわけではない。なお、“起点からの距離”及び“ｄ１”等については後記する。
　幸福度欄１１２の幸福度は、前記した幸福度であり、ここでは、抑うつ値（欄１１３ａ）、ストレス値（欄１１３ｂ）及び代替値（欄１１３ｃ）が記憶されている。“＃”は異なる値を省略的に示している（以下同様）。
　環境指標欄１１４の環境指標は、代表的な環境指標としてのＰＭＶ（欄１１４ａ）、並びに、その要素である気温（欄１１４ｂ）、湿度（欄１１４ｃ）、風速（欄１１４ｄ）、熱放射（欄１１４ｅ）、活動量（１１４ｆ）及び着衣量（１１４ｇ）である。
　エネルギー消費量欄１１５のエネルギー消費量は、空調装置６が消費する電力量である。
　幸福度・環境情報３２は、ある人５を被験者（学習対象者）として図２の居室７に置き、図３のあるパタンで空調装置６を制御した場合に取得される時系列データである。同じ環境指標の居室７にいる場合でも、人５が異なれば、幸福度は異なる。人５が同じでもパタンが異なれば、幸福度は異なる。詳細は後記するが、環境制御装置１は、人５とパタンとの組合せごとに、幸福度・環境情報３２を複数作成する。
　環境制御装置１は、初期ＰＭＶ（時刻“ｔ１”のＰＭＶ）を検索条件として、多くの幸福度・環境情報３２の集合を絞り込むことができる。また、環境制御装置１は、他の条件（幸福度が所定の閾値より大きい、エネルギー消費量が所定の閾値より小さい等）を検索条件として、幸福度・環境情報３２の集合のなかから適切な１つを抽出することができる。さらに、環境制御装置１は、個人ＩＤを検索条件に加えることもできる。その意味で、幸福度・環境情報３２の集合は、適切な時系列の環境指標を出力する“制御モデル”であるともいえる（詳細後記）。
　図４における環境指標（ＰＭＶ）は、時系列の水準を単純に示したものである。しかしながら一般的に、環境指標の変化は、環境指標の変化幅、環境指標の変化速度、環境指標の同水準での維持時間、及び、環境指標の所定の値からのずれの時間積分値のうちの少なくとも１つによっても示され得る。同様に、図４における幸福度は、時系列のその水準を単純に示したものである。しかしながら一般的に、幸福度の変化は、幸福度の極大値の水準、幸福度の所定の値からのずれの時間積分値、前記幸福度の周期のうちの少なくとも１つによっても示され得る。
（処理手順）
　図５は、本実施形態のフローチャートである。当該フローチャートは、環境制御装置が居室内の空調を制御する例である。
　ステップＳ２０１において、環境制御装置１の学習処理部２１は、制御パタン情報３１（図３）を受け付ける。具体的には、学習処理部２１は、ユーザが入力装置１２を介して制御パタン情報３１を入力するのを受け付ける。ここで受け付ける制御パタン情報３１のレコードの数は、図３の例よりも遥かに多い。ユーザは、図３の初期ＰＭＶ並びに制御目標値のＰＭＶ及び時刻を様々に変化させたうえで入力する。
　ステップＳ２０２において、学習処理部２１は、学習対象者を受け付ける。具体的には、学習処理部２１は、ユーザが入力装置１２を介して、任意の個人ＩＤを入力するのを受け付ける。ここでは“Ｍ０１”が入力されたとする。
　ステップＳ２０３において、学習処理部２１は、幸福度・環境情報３２（図４）を作成する。具体的には、第１に、学習処理部２１は、制御パタン情報３１から未処理の任意のレコードを取得する。ここで取得されたレコードは“対象レコード”とも呼ばれる。
　第２に、学習処理部２１は、人５（個人Ｍ０１）を図２の居室７に置いた状態で、対象レコードの制御目標値に従って空調装置６を運転する。そして学習処理部２１は、時系列の幸福度、時系列の環境指標及び時系列のエネルギー消費量を取得する。当然のことながら、ここで取得する時系列の環境指標は、対象レコードの制御目標値を反映したものになっている。
　第３に、学習処理部２１は、取得したデータを使用して、図４の幸福度・環境情報３２を作成し、補助記憶装置１５に記憶（蓄積）する。
　学習処理部２１は、未処理の対象レコードごとにステップＳ２０３の“第１～第３”の処理を繰り返す（図示しない内側ループ）。さらに、学習処理部２１は、新たな任意の個人ＩＤを受け付けたうえで、ステップＳ２０２及びＳ２０３の処理を充分多い回数だけ繰り返す（図示しない外側ループ）。外側ループを抜け出た段階で、学習処理部２１は、“人５の数×パタンの数”の幸福度・環境情報３２の集合（“制御モデル”とも言える）を作成し、補助記憶装置１５に記憶していることになる。
　ここまでの処理は、“学習フェーズ”である。学習フェーズにおいて学習処理部２１は、時間的な幸福度の変化、時間的な環境指標の変化、及び、時間的又は空間的なエネルギーの消費量の変化の過去例を蓄積する。学習フェーズにおいては、時系列の幸福度が実際にどのようになるか、及び、エネルギー消費量の一部が結果的に無駄になるか否かは、考慮されない。以降の処理は、“実行フェーズ”である。実行フェーズにおいて環境制御部２２は、新たに環境制御（空調）の対象となる人の幸福度が担保される範囲内で、エネルギー消費量を最小化する。
　ステップＳ２０４において、環境制御装置１の環境制御部２２は、制御対象者を受け付ける。具体的には、環境制御部２２は、ユーザが入力装置１２を介して、新たに空調の対象となる任意の人（制御対象者）の個人ＩＤを入力するのを受け付ける。制御対象者は、ステップＳ２０２において学習対象者となった者であることが望ましい。そうでない場合、環境制御部２２は、ここで受け付けた制御対象者の個人ＩＤを、制御対象者に体質的に類似する学習対象者の個人ＩＤに任意の方法で変換してもよいし、ステップＳ２０４を省略してもよい。ここでは“Ｍ０１”が入力されたとする。
　ステップＳ２０５において、環境制御部２２は、制御対象者の環境指標の初期値を取得する。具体的には、環境制御部２２は、個人Ｍ０１が居室７に入室した後、カメラ２及びセンサ８から取得したデータを使用して、現時点のＰＭＶを算出する。説明の都合上、ここでは、“－３”が算出されたとする。
　ステップＳ２０６において、環境制御部２２は、最適な幸福度・環境情報３２を取得する。具体的には、環境制御部２２は、補助記憶装置１５に記憶されている幸福度・環境情報３２の集合（制御モデル３３）から、以下の条件をすべて満たすものを取得する。
〈条件１〉個人ＩＤが“Ｍ０１”である。
〈条件２〉初期ＰＭＶ（時刻ｔ１）が“－３”である。
〈条件３〉時系列のエネルギー消費量の合計が所定の閾値より小さい。
〈条件４〉時系列の幸福度の合計が所定の閾値より大きい。
　なお、ステップＳ２０４が省略された（制御対象者が学習対象者に含まれない）場合、環境制御部２２は、条件１を無視する。図５の途中であるが、説明は一旦図６に移る。
　図６は、ステップＳ２０６の処理を説明する図である。環境制御部２２は、横軸をエネルギー消費量（時系列の積分値）とし、縦軸を幸福度（時系列の積分値）とする座標平面５１を描画する。環境制御部２２は、この座標平面５１ａ上に、制御モデル３３を描画する。制御モデル３３は、複数の“●”の集合であり、個々の●は、個人Ｍ０１についての時点ｔ１におけるＰＭＶが“－３”である場合の個々の幸福度・環境情報３１（図４）に対応している。通常、エネルギー消費量が大きいほど幸福度も大きくなるので、制御モデル３３は、右上がりの楕円形になる。
　いま、環境制御部２２は、座標平面５１ａ上で、直線の方程式“ｐ＝αｙ－（１－α）ｘ”を定義する。ｘは、エネルギー消費量である。ｙは、幸福度である。αは、重み（０＜α＜１）である。ｐは、エネルギーコスト込みの幸福度のような概念であるが、ここではあまり重要ではない。αの値が大きいほど、幸福度が重視され、エネルギー消費量の節約が軽視されている。いま、αの具体的な値として、ユーザは“α１”を指定したとする。わかりやすさのために直線の方程式を変形して、“ｙ＝［（１－α）／α］ｘ＋ｐ／α”とする。環境制御部２２は、この方程式の“α”に“α１”を代入したうえで座標平面５１ａ上に直線５２ａを描画する。直線５２ａは、接点●５３ａで制御モデル３３の左上に接している。接点●５３ａが、前記条件１～４を満たす幸福度・環境情報３２である。
　αの他の具体的な値として、ユーザは“α２”を指定したとする。そして“０＜α１＜α２＜０”が成立しているとする。環境制御部２２は、前記と同様の座標平面５１ｂ上に、前記と同様の制御モデル３３を描画する。環境制御部２２は、方程式“ｙ＝［（１－α）／α］ｘ＋ｐ／α”の“α”に“α２”を代入したうえで座標平面５１ｂ上に直線５２ｂを描画する。直線５２ｂの傾き“（１－α２）／α２”は、直線５２ａの傾き“（１－α１）／α１”より小さい。直線５２ｂは、接点５３ｂで制御モデル３３の左上に接している。接点●５３ｂが、前記条件１～４を満たす幸福度・環境情報３２である。
　接点●５３ａの位置と接点●５３ｂの位置とを比較すると、接点●５３ｂは、エネルギーをより多く消費してより大きい幸福度を得ている。同じことではあるが、接点●５３ａは、エネルギーをより少なく消費してより小さい幸福度を得ている。幸福度とエネルギー消費量の節約とは、本来トレードオフの関係にある。ユーザは、αの値でそのバランスを決定する。説明は、図５に戻る。
　ステップＳ２０７において、環境制御部２２は、空調制御を実行する。具体的には、第１に、環境制御部２２は、ステップＳ２０６において取得した幸福度・環境情報３２の時系列の環境指標のうち、“気温”、“湿度”及び“風速”を空調装置６に送信することによって空調装置６を制御する。すると、空調装置６は、時系列の環境指標を制御目標として、個人Ｍ０１の幸福度を担保したうえで、省エネルギー運転を実行する。
　第２に、環境制御部２２は、時系列の幸福度、時系列の環境指標及び時系列のエネルギー消費量を取得する。学習フェーズとは異なり実行フェーズにおいては、計測装置３を装着する負担を人５に課さないことが望ましい。そこで、環境制御部２２は、非侵襲的又は非接触的な方法により、幸福度（代替値）を取得してもよい。
　ステップＳ２０８において、環境制御部２２は、実行結果をフィードバックする。具体的には、環境制御部２２は、ステップＳ２０８の“第２”において取得したデータに基づいて、図４の幸福度・環境情報３２と同じ構成の情報（“実行結果情報”と呼ばれる）を作成し、制御モデル３３の一部として補助記憶装置１５に記憶（蓄積）する。
　その後、処理手順を終了する。ステップＳ２０４～Ｓ２０８の実行フェーズは、制御対象者ごとに繰り返される。すると、その都度、実行結果情報が制御モデル３３に追加的に蓄積され、制御モデル３３は充実する。
（空間への応用）
 図７は、ＰＭＶと幸福度との関係（空間への応用）を説明する図である。図７においては、図２の居室７ではなく、イベント会場（図示せず）が想定されている。図７の縦軸は、図１と同様、幸福度及びＰＭＶである。図７の横軸は、人５の動線に沿った距離であり、図４の時刻欄１１２における“起点からの距離”及び“ｄ１”等に相当する。距離の起点は、例えばイベント会場の敷地の門である。
・ある人５が冬季の屋外にいる。ＰＭＶは“－１”程度である。幸福度も、低い水準にある。
・人５は、入口に入る。入口の空調装置は、安堵感を演出するため入口を暖かく空調する。その結果、入口においてＰＭＶは一旦“＋２”程度に上昇する。幸福度も上昇する。
・人５は、通路に入る。通路の空調装置は、人５の流れをよくするため通路を殆ど空調せず換気に留める。このとき、空調装置は、エネルギー消費量を節約している。その結果、通路において、ＰＭＶは“０”をやや下回る水準にまで下降し、その水準で安定する。幸福度は、低い水準に戻る。
・人５は、イベント会場に入る。イベント会場の空調装置は、高揚感を演出するため、イベント会場に入った直後の位置では暖かく空調し、それ以外の位置では、人５の高揚感の持続（これも“慣れ”である）を見越して換気のみに留めつつ、エネルギー消費量を節約する。その結果、ＰＭＶは、入った直後の位置では“＋２”程度にまで上昇するが、それ以外の位置では、“－１”程度の水準まで徐々に下降する。幸福度は、上昇から下降に転ずるが、概ね高い水準を維持する。なぜならば、人５は、イベントの内容（展示物等）に満足しているからである。
・人５は、お土産売場に入る。お土産売場の空調装置は、お土産の販売を促進するために、動線の途中を再度暖かく空調する。その結果、ＰＭＶは、一時的に“＋２”程度に上昇する。幸福度は、再び上昇に転じる。
　図３において“時刻”を“距離”と読み替え、“ｔ１”等を“ｄ１”等に読み替える。図４において“ｔ１”等を“ｄ１”等に読み替える。すると、図４の幸福度、環境指標及びエネルギー消費量は、空間軸で変化することになる。環境制御装置１は、このような読み替えを行ったうえで、図５の処理手順を実行する。なお、ステップＳ２０７において、環境制御部２２は、ステップＳ２０６において取得した幸福度・環境情報３２の空間軸の環境指標のうち、“気温”、“湿度”及び“風速”を、動線に沿った各所に配置された空調装置に送信する。空調装置は、空間軸の環境指標を制御目標として、人の幸福度を担保したうえで、省エネルギー運転を実行する。
（変形例：集団及び代表者）
　居室７に複数の人５が存在する場合、空調装置６がゾーンニングに基づき個人ごとに空調することは困難である。そこで、環境制御部２２は、以下の方法１～３のいずれかで、人５の集団を代表する代表者を決定する。いま、ステップＳ２０４において、環境制御部２２は、制御対象者として“Ｍ０１”、“Ｍ０２”及び“Ｍ０３”を同時に受け付けたとする。
〈方法１〉環境制御部２２は、“Ｍ０１”、“Ｍ０２”及び“Ｍ０３”のうち、その個人についての制御モデル３３の重心位置が図６の座標平面５１ａ又は５１ｂにおいて最も右に位置する人を“代表者”とする。方法１は、エネルギー消費量の節約が最も困難な人を代表者とすることになる。
〈方法２〉環境制御部２２は、“Ｍ０１”、“Ｍ０２”及び“Ｍ０３”のうち、その個人についての制御モデル３３の重心位置が図６の座標平面５１ａ又は５１ｂにおいて最も下に位置する人を“代表者”とする。方法２は、幸福度が最も低い人を代表者とすることになる。
〈方法３〉環境制御部２２は、“Ｍ０１”、“Ｍ０２”及び“Ｍ０３”を合体した仮想人格“Ｍ０１～０３”を創作する。環境制御部２２は、“Ｍ０１～０３”についての仮想制御モデル３３を創作する。仮想制御モデル３３が含む複数の●のそれぞれは、“Ｍ０１”、“Ｍ０２”及び“Ｍ０３”についての同じパタンの３つの●の平均的な座標位置に存在する。
　代表者が決まった後の処理は、図５のステップＳ２０５～Ｓ２０８と同じである。但し、方法３の場合、ステップＳ２０５における初期値（現時点のＰＭＶ）は、“Ｍ０１”、“Ｍ０２”及び“Ｍ０３”の平均値とする。
（居室等の数）
　図２の居室７の数は、複数であってもよく、前記したイベント会場の数も、複数であってもよい。この場合、学習処理部２１は、ステップＳ２０１～Ｓ２０３の処理を、これら複数の空間について、並列的又は連続的に実行する。環境制御部２２は、ステップＳ２０４～Ｓ２０８の処理を、これら複数の空間について、並列的又は連続的に実行する。
（本実施形態の効果）
　本実施形態の環境制御装置の効果は以下の通りである。
（１）環境制御装置は、人の幸福度を維持することができる。
（２）環境制御装置は、エネルギーの消費量を節約することができる。
（３）環境制御装置は、ユーザの選好に応じた環境指標を使用することができる。
（４）環境制御装置は、確立された方法によって幸福度を正確に計測することができる。
（５）環境制御装置は、定型的な環境指標の変化のパタンを作成することができる。
（６）環境制御装置は、環境指標の変化として、ユーザの選好に応じた様々な値を使用することができる。
（７）環境制御装置は、幸福度の変化として、ユーザの選好に応じた様々な値を使用することができる。
（８）環境制御装置は、非侵襲性又は非接触性の幸福度を使用することができる。
（９）環境制御装置は、周期的に人に“刺激”を与えることができる。
（１０）環境制御装置は、複数の空調対象者の代表者を決定することができる。
（１１）環境制御装置は、空調制御の結果をフィードバックすることができる。
（１２）環境制御装置は、幸福度及びエネルギー消費量の節約をユーザの指示に応じてバランスさせることができる。
（１３）環境制御装置は、複数の空間の環境制御を行うことができる。
　なお、本発明は前記した実施例に限定されるものではなく、様々な変形例が含まれる。例えば、前記した実施例は、本発明を分かり易く説明するために詳細に説明したものであり、必ずしも説明したすべての構成を備えるものに限定されるものではない。また、ある実施例の構成の一部を他の実施例の構成に置き換えることが可能であり、また、ある実施例の構成に他の実施例の構成を加えることも可能である。また、各実施例の構成の一部について、他の構成の追加・削除・置換をすることが可能である。
　また、前記の各構成、機能、処理部、処理手段等は、それらの一部又は全部を、例えば集積回路で設計する等によりハードウエアで実現してもよい。また、前記の各構成、機能等は、プロセッサがそれぞれの機能を実現するプログラムを解釈し、実行することによりソフトウエアで実現してもよい。各機能を実現するプログラム、テーブル、ファイル等の情報は、メモリや、ハードディスク、ＳＳＤ（Solid State Drive）等の記録装置、又は、ＩＣカード、ＳＤカード、ＤＶＤ等の記録媒体に置くことができる。
　また、制御線や情報線は説明上必要と考えられるものを示しており、製品上必ずしもすべての制御線や情報線を示しているとは限らない。実際には殆どすべての構成が相互に接続されていると考えてもよい。
　１　　　環境制御装置
　２　　　カメラ
　３　　　計測装置
　４　　　ネットワーク
　５　　　人
　６　　　空調装置
　７　　　居室
　１１　　中央制御装置
　１２　　入力装置
　１３　　出力装置
　１４　　主記憶装置
　１５　　補助記憶装置
　１６　　通信装置
　２１　　学習処理部
　２２　　環境制御部
　３１　　制御パタン情報
　３２　　幸福度・環境情報
　３３　　制御モデル

Claims (15)

  1. 　環境制御の対象となった人の時間的又は空間的な幸福度の変化の過去例と、前記人に係る時間的又は空間的な環境指標の変化の過去例との関係を蓄積し制御モデルを作成する学習処理部と、
    　前記作成した制御モデルに基づいて、新たに環境制御の対象となる人の幸福度を大きくする前記時間的又は空間的な環境指標を決定し、前記決定した環境指標を目標として環境制御を行う環境制御部と、
    　を備えることを特徴とする環境制御装置。
  2. 　前記学習処理部は、
    　前記幸福度の変化の過去例及び前記環境指標の変化の過去例と、環境制御に係る時間的又は空間的なエネルギー消費量の変化の過去例との関係を蓄積し前記制御モデルを作成し、
    　前記環境制御部は、
    　前記エネルギー消費量を節約する前記時間的又は空間的な環境指標を決定すること、
    　を特徴とする請求項１に記載の環境制御装置。
  3. 　前記環境指標は、
    　予想平均温冷感申告、照度、匂い、音響及び空間の意匠のうちの少なくとも１つを含むこと、
    　を特徴とする請求項２に記載の環境制御装置。
  4. 　前記幸福度は、
    　脳の血流量、唾液の成分又は心拍数に基づく値を含むこと、
    　を特徴とする請求項３に記載の環境制御装置。
  5. 　前記学習処理部は、
    　前記時間的又は空間的な環境指標の変化のパタンを作成すること、
    　を特徴とする請求項４に記載の環境制御装置。
  6. 　前記環境指標の変化は、
    　前記環境指標の変化幅、前記環境指標の変化速度、前記環境指標の同水準での維持時間、及び、前記環境指標の所定の値からのずれの時間積分値のうちの少なくとも１つを含むこと、
    　を特徴とする請求項５に記載の環境制御装置。
  7. 　前記幸福度の変化は、
    　前記幸福度の極大値の水準、前記幸福度の所定の値からのずれの時間積分値、前記幸福度の周期のうちの少なくとも１つを含むこと、
    　を特徴とする請求項６に記載の環境制御装置。
  8. 　前記幸福度は、
    　非侵襲性又は非接触性の代替値を含むこと、
    　を特徴とする請求項７に記載の環境制御装置。
  9. 　前記パタンは、
    　一旦下降又は上昇した前記環境指標を、繰り返し反転させるものであること、
    　を特徴とする請求項８に記載の環境制御装置。
  10. 　前記環境制御部は、
    　前記新たに環境制御の対象となる人が複数存在する場合、１人の代表者を決定すること、
    　を特徴とする請求項９に記載の環境制御装置。
  11. 　前記環境制御部は、
    　前記決定した環境指標を目標として環境制御を行った結果を前記制御モデルの一部として蓄積すること、
    　を特徴とする請求項１０に記載の環境制御装置。
  12. 　前記環境制御部は、
    　ユーザが指定した重みに応じて、前記幸福度及び前記エネルギー消費量の節約のバランスを決定すること、
    　を特徴とする請求項１１に記載の環境制御装置。
  13. 　前記学習処理部は、
    　複数の異なる空間について前記制御モデルを作成し、
    　前記環境制御部は、
    　前記複数の異なる空間について前記環境制御を行うこと、
    　を特徴とする請求項１２に記載の環境制御装置。
  14. 　環境制御装置の学習処理部は、
    　環境制御の対象となった人の時間的又は空間的な幸福度の変化の過去例と、前記人に係る時間的又は空間的な環境指標の変化の過去例との関係を蓄積し制御モデルを作成し、
    　前記環境制御装置の環境制御部は、
    　前記作成した制御モデルに基づいて、新たに環境制御の対象となる人の幸福度を大きくする前記時間的又は空間的な環境指標を決定し、前記決定した環境指標を目標として環境制御を行うこと、
    　を特徴とする環境制御装置の環境制御方法。
  15. 　コンピュータを、
    　環境制御の対象となった人の時間的又は空間的な幸福度の変化の過去例と、前記人に係る時間的又は空間的な環境指標の変化の過去例との関係を蓄積し制御モデルを作成する学習処理部と、
    　前記作成した制御モデルに基づいて、新たに環境制御の対象となる人の幸福度を大きくする前記時間的又は空間的な環境指標を決定し、前記決定した環境指標を目標として環境制御を行う環境制御部と、
    　して機能させるための環境制御プログラム。
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