特許 7036600 エネルギ流入出量予測システム

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】特許公報(B2)

(11)【特許番号】

(24)【登録日】2022-03-07

(45)【発行日】2022-03-15

(54)【発明の名称】エネルギ流入出量予測システム

(51)【国際特許分類】

   H02J 3/00 20060101AFI20220308BHJP

   G06Q 10/04 20120101ALI20220308BHJP

【ＦＩ】

H02J3/00 130

G06Q10/04

H02J3/00 170

【請求項の数】 2

(21)【出願番号】P 2018003852

(22)【出願日】2018-01-12

(65)【公開番号】P2019126126

(43)【公開日】2019-07-25

【審査請求日】2020-12-11

(73)【特許権者】

【識別番号】503405689

【氏名又は名称】ナブテスコ株式会社

(74)【代理人】

【識別番号】100105924

【弁理士】

【氏名又は名称】森下 賢樹

(72)【発明者】

【氏名】飯白 豊充

(72)【発明者】

【氏名】檜垣 吉彦

【審査官】宮本 秀一

(56)【参考文献】

【文献】特開２０１１－２３１９４６（ＪＰ，Ａ）

【文献】国際公開第２０１７／１７００３９（ＷＯ，Ａ１）

【文献】特開２０１６－８５０１４（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２０１７－２７４３３（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２０１４－１９００４２（ＪＰ，Ａ）

(58)【調査した分野】(Int.Cl.，ＤＢ名)

Ｈ０２Ｊ ３／００

Ｇ０６Ｑ １０／０４

(57)【特許請求の範囲】

【請求項1】

複数の自動ドアが配置された商業施設の各自動ドアから流出入するエネルギ量を予測するエネルギ流入出量予測システムであって、
前記商業施設の過去の各自動ドア周辺の温度変化と各自動ドアの過去の通行量の変化とを記憶したデータベースと、
前記データベースから所定の時刻から現在までの各自動ドア周辺の温度の変化と各自動ドアの当該時刻から現在までの通行量の変化と類似するデータを抽出し、当該類似するデータの時系列でみて将来の各自動ドア周辺の温度変化と各自動ドアの通行量の変化から各自動ドアから流出入するエネルギ量を予測する予測部と、
を備えるエネルギ流入出量予測システム。

【請求項2】

複数の自動ドアが配置された商業施設の各自動ドアから流出入するエネルギ量を予測するエネルギ流入出量予測システムであって、
前記商業施設および他の商業施設の過去の各自動ドア周辺の温度変化と各自動ドアの過去の通行量の変化とを記憶したデータベースと、
前記データベースから所定の時刻から現在までの各自動ドア周辺の温度の変化と各自動ドアの当該時刻から現在までの通行量の変化と類似するデータを抽出し、当該類似するデータの時系列でみて将来の各自動ドア周辺の温度変化と各自動ドアの通行量の変化から各自動ドアから流出入するエネルギ量を予測する予測部と、
を備えるエネルギ流入出量予測システム。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、エネルギ流入出量予測システムに関する。

【背景技術】

【0002】

施設のエネルギ管理状況に応じて空調設備の動作を制御する空調制御システムが知られている。例えば、特許文献１には、各施設のエネルギ管理状況を収集し、施設のエネルギ管理に必要な情報を生成し、各施設のエネルギ運用管理者に指導する技術が記載されている。また、特許文献２には、遠隔で省エネ提案する技術が記載されている。また、特許文献３には、エネルギ消費量を分析する技術が記載されている。特許文献４には、着衣表面の温度に基づいて空調を制御する技術が記載されている。特許文献５には、什器の表面温度に基づいて空調を制御する技術が記載されている。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0003】

【文献】特開２０００－２７０３７９号公報

【文献】特開２００２－２９５９４０号公報

【文献】特開２０１３－０２０３０７号公報

【文献】特開２００５－３０６１９６号公報

【文献】特開平０５－３１２３７３号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0004】

大規模な商業施設では、訪問者の快適性を確保するとともに省エネルギを実現する空調制御を行うことが望ましい。このような設備には自動ドアが設置されており、人が出入りする毎に自動ドアが開閉するため、空調空気と外気が入れ替えられ、空調効果が低下しエネルギ損失を生じる。

【0005】

このような商業施設では時間帯によって出入りする人数が変化する。例えば、開店時において、施設に出入りする人数が急増すると、空気入れ替えによる空調損失が大幅に増加するが、空調能力はその変化にすぐには追従できず、空調の快適性が低下することがある。また、このとき、空調機器の稼働が急激に上昇するためエネルギ効率が低下する。逆に、閉店時において、出入りの人数が急減すると、エネルギの流出量は大幅に減るが、空調能力はすぐには追従できず、不必要な運転が一時的に継続される。

【0006】

このように、従来の空調制御システムでは、入退室者数の変化に対する空調能力の変化のタイムラグが、空気の快適性およびエネルギ効率を低下させる原因であった。さらに、人は熱源であり、その出入りは熱源の出入りと等価であり、この観点からも出入りする人数の急激な変化は、快適性およびエネルギ効率を低下させる一因であった。省エネルギと快適性とに対応した空調制御を行うためには、将来のエネルギ流入量と流出量を予測して空調機器を制御することが考えられる。しかし、従来の技術では、エネルギ流入量・流出量を精度よく予測することは難しいという問題があった。
このような課題は、空調制御システムに限らず様々な制御システムについても生じうる。

【0007】

本発明は、こうした課題に鑑みてなされたものであり、その目的は、将来のエネルギ流入量・流出量を精度よく予測することが可能な予測システムを提供することにある。

【課題を解決するための手段】

【0008】

上記課題を解決するために、本発明のある態様のエネルギ流入出量予測システムは、複数の自動ドアが配置された商業施設の各自動ドアから流出入するエネルギ量を予測するエネルギ流入出量予測システムであって、商業施設の過去の各自動ドア周辺の温度変化と各自動ドアの過去の通行量の変化とを記憶したデータベースと、データベースから所定の時刻から現在までの各自動ドア周辺の温度の変化と各自動ドアの当該時刻から現在までの通行量の変化と類似するデータを抽出し、当該類似するデータの時系列でみて将来の各自動ドア周辺の温度変化と各自動ドアの通行量の変化から各自動ドアから流出入するエネルギ量を予測する予測部と、を備える。

【0009】

この態様によると、所定の時刻から現在までの各自動ドア周辺の温度の変化と各自動ドアの当該時刻から現在までの通行量の変化に基づいて、データベースに記憶した、当該施設の過去の各自動ドア周辺の温度変化と各自動ドアの過去の通行量の変化を基準に、将来の各自動ドア周辺の温度変化と各自動ドアの通行量の変化から各自動ドアから流出入するエネルギ量を予測するので、将来のエネルギ流入量・流出量を精度よく予測することができる。この態様によれば、省エネルギと快適性とを両立した空調制御を行うための情報を知ることができる。

【0010】

本発明の別の態様もまた、エネルギ流入出量予測システムである。このエネルギ流入出量予測システムは、複数の自動ドアが配置された商業施設の各自動ドアから流出入するエネルギ量を予測するエネルギ流入出量予測システムであって、商業施設および他の商業施設の過去の各自動ドア周辺の温度変化と各自動ドアの過去の通行量の変化とを記憶したデータベースと、データベースから所定の時刻から現在までの各自動ドア周辺の温度の変化と各自動ドアの当該時刻から現在までの通行量の変化と類似するデータを抽出し、当該類似するデータの時系列でみて将来の各自動ドア周辺の温度変化と各自動ドアの通行量の変化から各自動ドアから流出入するエネルギ量を予測する予測部と、を備える。

【0011】

この態様によると、所定の時刻から現在までの各自動ドア周辺の温度の変化と各自動ドアの当該時刻から現在までの通行量の変化に基づいて、データベースに記憶した、当該施設および他の施設の過去の各自動ドア周辺の温度変化と各自動ドアの過去の通行量の変化を基準に、将来の各自動ドア周辺の温度変化と各自動ドアの通行量の変化から各自動ドアから流出入するエネルギ量を予測するので、将来のエネルギ流入量・流出量を精度よく予測することができる。

【0012】

なお、以上の構成要素の任意の組み合わせや、本発明の構成要素や表現を方法、装置、プログラム、プログラムを記録した一時的なまたは一時的でない記憶媒体、システムなどの間で相互に置換したものもまた、本発明の態様として有効である。

【発明の効果】

【0013】

本発明によれば、将来のエネルギ流入量・流出量を精度よく予測することが可能な予測システムを提供することができる。

【図面の簡単な説明】

【0014】

【図1】第１実施形態に係るエネルギ流入出量予測システムの一例を示すブロック図である。

【図2】図１のエネルギ流入出量予測システムを商業施設に適用した例を示すブロック図である。

【図3】第２実施形態に係るエネルギ流入出量予測システムの一例を示すブロック図である。

【図4】図３のエネルギ流入出量予測システムを商業施設に適用した例を示すブロック図である。

【発明を実施するための形態】

【0015】

以下、本発明を好適な実施の形態をもとに各図面を参照しながら説明する。実施の形態および変形例では、同一または同等の構成要素、部材には、同一の符号を付するものとし、適宜重複した説明は省略する。また、各図面における部材の寸法は、理解を容易にするために適宜拡大、縮小して示される。また、各図面において実施の形態を説明する上で重要ではない部材の一部は省略して表示する。

【0016】

［第１実施形態］
本発明の第１実施形態は大規模商業施設のエネルギ流入出量予測システムである。図１は、第１実施形態に係るエネルギ流入出量予測システム１００の構成の一例を示すブロック図である。図２は、エネルギ流入出量予測システム１００を商業施設６０に適用した例を示すブロック図である。商業施設６０には複数の自動ドア３０が設けられている。図２の例では、商業施設６０の７箇所に自動ドア３０が設けられている。エネルギ流入出量予測システム１００は、予測部１０と、データ取得部１６と、過去履歴情報データベース１８と、を主に含む。

【0017】

エネルギ流入出量予測システム１００は、商業施設６０に設けられた温度センサ１４と通行量センサ１２とからの取得データとおよび、データ取得部１６に保持された、天候、季節、曜日、休祝日などを含む可変情報に基づいて、過去履歴情報データベース１８に記録された基準情報を基準に商業施設６０の将来のエネルギ流入出量を予測し、その予測結果を出力する。空調制御装置２６は、その予測結果に基づいて空調を制御する。

【0018】

温度センサ１４は、商業施設６０の内外の温度を検知してその検知結果を予測部１０に送る。温度センサ１４としては公知の様々なセンサを用いることができる。図２の例では、温度センサ１４は、商業施設６０の７箇所に設けられた各自動ドア３０に設けられている。温度センサ１４は、各自動ドア３０の屋内側に配置された屋内センサと、屋外側に配置された屋外センサと、を含む。ドアの開閉時にすぐに温度変化をする自動ドア３０の周辺における温度を適切に検知することができる。

【0019】

通行量センサ１２は、各自動ドア３０の通行量を検知してその検知結果を予測部１０に送る。通行量センサ１２としては公知の様々なセンサを用いることができる。この例では、通行量センサ１２は、商業施設６０の７箇所に設けられた各自動ドア３０に設けられている。通行量センサ１２は、専用のセンサであってもよいが、図２の例では、通行量センサ１２は、自動ドア３０の自動ドアセンサ３２と兼用している。自動ドアセンサ３２は、通行者を検知してドアの開閉を制御するためのセンサであり、ドアの開閉回数から自動ドア３０の通行量を検知することができる。

【0020】

（データ取得部）
空調用のエネルギ量は様々な変動要因により日ごとに変動する。そこで、第１実施形態は、日ごとのエネルギ量の変動要因を把握するためにデータ取得部１６を備える。データ取得部１６は、エネルギ量の予測を補正するために変動要因を補正するための補正データを取得し、その取得結果を予測部１０に送る。補正データとしては、当日の天候、季節、曜日・休祝日の種別の何れか１つ以上であってもよい。当日の天候は、気温、湿度、降雨量、風速等を含んでもよい。エネルギ流入出量予測システム１００は、当日の天候（気温、湿度、降雨量、風速等）、季節、曜日・休祝日の種別の何れか１つ以上によりエネルギ量の予測を補正することができる。

【0021】

（過去履歴情報データベース）
過去履歴情報データベース１８は、商業施設６０の過去の各自動ドア３０の周辺の温度変化と各自動ドア３０の過去の通行量の変化とを記憶したデータベースである。以下、過去履歴情報データベース１８に記憶している情報を「温度通行量パターン情報」という。温度通行量パターン情報は、商業施設６０の長期間（例えば１年以上）にわたる温度変化と通行量の変化との間の相関関係を収集して分析することによって構築することができる。過去履歴情報データベース１８は、このように構築された温度通行量パターン情報を複数層のニューラルネットワークとして備えている。温度通行量パターン情報は一定であってもよいが、この例では、日ごとに温度変化と通行量の変化との測定結果によって温度通行量パターン情報を更新する。

【0022】

（予測部）
予測部１０は、過去履歴情報データベース１８から、所定の時刻（例えば、開店時）から現在までの各自動ドア３０周辺の温度の変化と各自動ドア３０の当該時刻から現在までの通行量の変化パターンと類似する温度・通行量パターンを抽出する。検知されたパターンと記憶されたパターンとの類似性は、人工知能を利用してそれぞれのパターンの特徴を認識し、その認識結果を比較することによって評価することができる。例えば、検知されたパターンの傾きが記憶されたパターンの傾きと類似する場合に、これらのパターンは類似していると評価してもよい。

【0023】

さらに、予測部１０は、当該類似するデータの時系列でみて将来の各自動ドア３０周辺の温度変化と各自動ドア３０の通行量の変化から各自動ドア３０から流出入するエネルギ量を予測することができる。予測部１０の予測結果は予測結果出力部２０から出力され、商業施設６０の各空調機器（不図示）を制御する。この予測に基づいて空調機器を制御することにより、入退室者数の変化に対する空調能力の変化のタイムラグの影響を軽減し、空気の快適性およびエネルギ効率を改善することができる。エネルギ流入出量予測システム１００を用いることにより、省エネルギと快適性を両立した空調制御を行うための情報を知ることができる。エネルギ流入出量予測システム１００によれば、将来の室内などの温度の変化を予想できるので、空調設備の稼働のピークを平準化することができる。

【0024】

［第２実施形態］
次に、図３、図４を参照して本発明に係る第２実施形態に係るエネルギ流入出量予測システム２００を説明する。図３は、第２実施形態に係るエネルギ流入出量予測システム２００の構成の一例を示すブロック図である。図４は、エネルギ流入出量予測システム２００を商業施設６０に適用した例を示すブロック図である。エネルギ流入出量予測システム２００は、第１実施形態に係るエネルギ流入出量予測システム１００に対して、他の商業施設のデータを蓄積したデータベース２２を備える点で相違し、他の構成は同じである。ここでは、重複する説明を省き、第１実施形態と相違する点について重点的に説明する。

【0025】

過去履歴情報データベース１８のデータ蓄積期間が短いと、温度通行量パターン情報が不足して、エネルギ流入出量の予測精度が低下することが考えられる。特に、新設の商業施設では、過去の情報がないから、この問題の影響が大きく、省エネルギと快適性を両立した空調制御を行えない可能性がある。そこで、エネルギ流入出量予測システム２００は、既設の他の商業施設のデータを蓄積したデータベース２２を備える。

【0026】

データベース２２は、既設の他の商業施設の過去の各自動ドアの周辺の温度変化と各自動ドアの過去の通行量の変化とを記憶したデータベースであり、過去履歴情報データベース１８と同様に温度通行量パターン情報を記憶している。第２実施形態では、予測部１０は、過去履歴情報データベース１８およびデータベース２２から、所定の時刻（例えば、開店時）から現在までの各自動ドア３０周辺の温度の変化と各自動ドア３０の当該時刻から現在までの通行量の変化パターンと類似する温度通行量パターンを抽出する。この場合の予測には、２つのデータベースの記憶情報を平均化して用いてもよいし、いずれかより確からしい方の記憶情報を用いてもよい。

【0027】

（変形例）
各実施形態では、予測システムが数時間先の将来を予測する例について説明したが、予測システムは、日、週、月、年など、より長期間にわたる将来を予測するようにしてもよい。
予測精度を高めるために、サーモグラフィをさらに備え、通行者の表面温度を測定してもよい。この場合、通行量と表面温度に基づいて予測することができるので、エネルギの流入出量をより正確に把握することができる。
温度センサ１４は、自動ドアセンサ３２内に内蔵されてもよいし、自動ドアセンサ３２とは別体に設けられてもよい。
通行量は、屋内外の自動ドアセンサ３２の検知結果に基づいて算出されてもよいし、カメラを用いた画像処理による専用の通行量センサを設けてもよい。
自動ドア３０の内外の温度差から気圧差を算出し、その算出結果に応じてエネルギの流出入量を算定してもよい。内外の圧力差は、差圧センサで測定されてもよい。
各実施形態では商業施設６０の出入口すべてに自動ドア３０が設けられる例について説明したが、出入口の一部または全部に自動ドア３０に代えて手動ドアが設けられてもよい。

【0028】

（その他の変形例）
入室者の表面温度だけだと総熱量が分からないため適切な空調設定が行えないことがある。このため、入室者の服や所持品の表面温度に基づいて空調を抑制または過剰に動作するように空調設備を制御してもよい。入室者の服や所持品の部位や種類は、人工知能を利用して特定することができる。入室者の服や所持品の部位や種類と表面温度から総熱量を推定することができる。このように構成することにより、空調設備は、入室者の体感温度を適切に調整することができる。入室者の表面温度や服・所持品の表面温度を取得し、その表面温度の変化を予測し、その予測結果に基づいて空調設備を制御してもよい。制御のタイムラグによる快適性およびエネルギ効率の低下の影響を緩和することができる。この予測に人工知能を利用することにより、より正確に予測することができる。

【0029】

以上、本発明について、各実施形態をもとに説明した。各実施形態は例示であり、それらの各構成要素あるいは各処理プロセスの組合せにいろいろな変形例が可能なこと、また、そうした変形例も本発明の範囲にあることは当業者に理解されるところである。各実施形態の内容は、本発明の技術的範囲を限定するものではなく、請求の範囲に規定された発明の思想を逸脱しない範囲において、構成要素の変更、追加、削除等の多くの設計変更が可能である。

【符号の説明】

【0030】

１０・・予測部、 １２・・通行量センサ、 １４・・温度センサ、 １６・・データ取得部、 １８・・過去履歴情報データベース、 ２０・・予測結果出力部、 ２２・・他の商業施設のデータベース、 ２６・・空調制御装置、 ３０・・自動ドア、 ３２・・自動ドアセンサ、 ６０・・商業施設、 １００、２００・・エネルギ流入出量予測システム。

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】