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(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】2023-11-28
(45)【発行日】2023-12-06
(54)【発明の名称】空気調和機及び空気調和システム
(51)【国際特許分類】
F24F 11/46 20180101AFI20231129BHJP
F24F 11/65 20180101ALI20231129BHJP
F24F 11/58 20180101ALI20231129BHJP
F24F 120/10 20180101ALN20231129BHJP
【ＦＩ】
F24F11/46
F24F11/65
F24F11/58
F24F120:10
【請求項の数】
13
(21)【出願番号】P 2021193497
(22)【出願日】2021-11-29
(65)【公開番号】P2023079837
(43)【公開日】2023-06-08
【審査請求日】2023-01-23
(73)【特許権者】
【識別番号】000006611
【氏名又は名称】株式会社富士通ゼネラル
(74)【代理人】
【識別番号】110002147
【氏名又は名称】弁理士法人酒井国際特許事務所
(72)【発明者】
【氏名】安藤 直人
【審査官】奈須 リサ
(56)【参考文献】
【文献】特開平１１－１３２５３０（ＪＰ，Ａ）
【文献】特開平０７－１５８９２７（ＪＰ，Ａ）
【文献】特開平０８－２６１５３９（ＪＰ，Ａ）
【文献】特開２０２１－０６３６１１（ＪＰ，Ａ）
(58)【調査した分野】(Int.Cl.，ＤＢ名)
Ｆ２４Ｆ １１／００－１１／８９
(57)【特許請求の範囲】
【請求項1】
空調空間における人の在不在を検知する人検知センサと、前記空調空間における人の在不在を予測する在不在予測部と、
前記人検知センサの検知結果と前記在不在予測部の予測結果とを用いて、空調運転から、前記空調運転に比較して消費電力が小さい節電運転に切り替える制御部と、を有し、
前記節電運転は、
前記節電運転に切り替える前の前記空調運転の設定温度を変更して当該節電運転に切り替える前の前記空調運転の消費電力に比較して小さい第１の節電運転と、
前記空調運転を停止する第２の節電運転と、を有し、
前記制御部は、
前記空調運転の実行中に前記人検知センサが人の不在を検知した時点から第１の所定時間の間の前記在不在予測部の予測結果を参照し、当該予測結果が前記人の不在である場合に、前記空調運転から前記第２の節電運転に切り替えると共に、前記空調運転の実行中に前記第１の所定時間の間の前記在不在予測部の予測結果を参照し、当該予測結果が前記人の存在及び不在が混在している場合に、前記空調運転から前記第１の節電運転に切り替える節電運転実行部を有することを特徴とする空気調和機。
【請求項2】
前記制御部は、前記節電運転の実行中に前記人検知センサが人の存在を検知した場合に、前記空調運転を再開することを特徴とする請求項１に記載の空気調和機。
【請求項3】
前記制御部は、前記空調運転の実行中に前記人検知センサが人の不在を検知した時点からの前記在不在予測部の予測結果を参照し、前記予測結果が前記人の存在である場合に、前記空調運転を継続することを特徴とする請求項２に記載の空気調和機。
【請求項4】
前記制御部は、前記空調運転の実行中に前記人検知センサが人の不在を検知した時点から所定時間の間の前記在不在予測部の予測結果を参照し、前記予測結果が前記人の存在である場合に、前記空調運転を継続することを特徴とする請求項２に記載の空気調和機。
【請求項5】
前記制御部は、前記空調運転の実行中に前記人検知センサが人の不在を検知した時点からの前記在不在予測部の予測結果を参照し、前記予測結果が前記人の不在である場合に、前記空調運転から前記節電運転に切り替えることを特徴とする請求項２に記載の空気調和機。
【請求項6】
前記制御部は、前記空調運転の実行中に前記人検知センサが人の不在を検知した時点から所定時間の間の前記在不在予測部の予測結果を参照し、前記予測結果が前記人の不在である場合に、前記空調運転から前記節電運転に切り替えることを特徴とする請求項２に記載の空気調和機。
【請求項7】
前記節電運転実行部は、前記在不在予測部の予測結果から得られる前記人の不在となる時間の長さに基づいて、前記空調運転から、前記第１の節電運転及び前記第２の節電運転の何れか一つに切り替えることを特徴とする請求項１に記載の空気調和機。
【請求項8】
前記節電運転実行部は、前記空調運転の実行中に前記第１の所定時間の間の前記在不在予測部の予測結果を参照し、当該予測結果が前記人の存在である場合に、前記空調運転を継続することを特徴とする請求項１に記載の空気調和機。
【請求項9】
前記節電運転実行部は、前記空調運転を継続している際に、前記人検知センサが人の不在を検知した時点から第２の所定時間の間、前記人の不在を継続して検知した場合に、前記空調運転から前記第２の節電運転に切り替えることを特徴とする請求項８に記載の空気調和機。
【請求項10】
前記節電運転実行部は、前記第１の節電運転の実行中に前記人検知センサが人の不在を検知した時点から第３の所定時間の間、前記人の不在を継続して検知した場合に、前記第１の節電運転から前記第２の節電運転に切り替えることを特徴とする請求項１に記載の空気調和機。
【請求項11】
空調空間における人の在不在を検知する人検知センサを備える空気調和機と、前記人検知センサの過去の検知結果を用いて生成され、前記空調空間における使用者の在不在の傾向を示す複数の在不在パターンを生成するサーバ装置と、前記空気調和機と前記サーバ装置との間を通信する通信アダプタとを有する空気調和システムであって、前記空気調和システムは、
前記人検知センサの検知結果を用いて、前記複数の在不在パターンから一つの在不在パターンを選択し、選択した在不在パターンを用いて前記空調空間における前記人の在不在を予測する在不在予測部と、
前記人検知センサの検知結果と前記在不在予測部の予測結果とを用いて、空調運転から、前記空調運転に比較して消費電力が小さい節電運転に切り替える制御部と、を有し、
前記節電運転は、
前記節電運転に切り替える前の前記空調運転の設定温度を変更して当該節電運転に切り替える前の前記空調運転の消費電力に比較して小さい第１の節電運転と、
前記空調運転を停止する第２の節電運転と、を有し、
前記制御部は、
前記空調運転の実行中に前記人検知センサが人の不在を検知した時点から第１の所定時間の間の前記在不在予測部の予測結果を参照し、当該予測結果が前記人の不在である場合に、前記空調運転から前記第２の節電運転に切り替えると共に、前記空調運転の実行中に前記第１の所定時間の間の前記在不在予測部の予測結果を参照し、当該予測結果が前記人の存在及び不在が混在している場合に、前記空調運転から前記第１の節電運転に切り替える節電運転実行部を有することを特徴とする空気調和システム。
【請求項12】
前記在不在予測部は、前記サーバ装置内に備え、
前記制御部は、
前記空気調和機内に備えることを特徴とする請求項１１に記載の空気調和システム。
【請求項13】
前記在不在予測部は、前記通信アダプタ内に備え、
前記制御部は、
前記空気調和機内に備えることを特徴とする請求項１１に記載の空気調和システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
本発明は、空気調和機及び空気調和システムに関する。
【背景技術】
【0002】
例えば、空調空間における人の在不在を検知する人検知センサを備え、人検知センサの検知結果を用いて空調の運転を停止する空気調和機の節電運転が提案されている（例えば、特許文献１）。特許文献１の空気調和機では、例えば、人検知センサの検知結果として、空調空間内の人を一定時間検知しない場合、節電運転を実行することで空調の運転の消費電力を節約できる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【0003】
【文献】特開２０１６－１７６６３号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【0004】
従来の空気調和機では、空調空間内に人が存在するにも関わらず不在と誤検知する場合が想定される。誤検知する場合としては、例えば、空調空間内の人検知センサの検知範囲外に人が存在したときに不在と検知してしまう場合、空調空間内に人が存在するにも関わらず、人が動かない状態が続くと不在と検知してしまう場合などがある。また、例えば、人検知センサが赤外線センサであるとき、空調空間の温度が人の体温に近い温度であると人の存在が検知できない場合もある。その結果、従来の空気調和機では、不在と誤検知された場合、空調空間内に人が存在するにも関わらず節電運転を実行してしまうという問題がある。あるいは、空調空間内に人が不在であるにも関わらず存在すると誤検知して空調運転を継続してしまうという問題があった。
【0005】
つまり、従来の空気調和機では、人検知センサの検知結果のみに依存して節電運転の実行有無を行うと、適切な節電運転を実現できない。
【0006】
本発明ではこのような問題に鑑み、適切な節電運転を実現できる空気調和機及び空気調和システムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【0007】
一つの態様の空気調和機は、空調空間における人の在不在を検知する人検知センサと、前記空調空間における人の在不在を予測する在不在予測部と、を有する。更に、空気調和機は、前記人検知センサの検知結果と前記在不在予測部の予測結果とを用いて、空調運転から、前記空調運転に比較して消費電力が小さい節電運転に切り替える制御部を有する。
【発明の効果】
【0008】
本発明の空気調和機によれば、一つの側面として、人の在不在状態に応じて適切に節電運転が実現できる。
【図面の簡単な説明】
【0009】
【発明を実施するための形態】
【0010】
以下、図面に基づいて、本願の開示する空気調和機及び空気調和システムの実施例を詳細に説明する。尚、本実施例により、開示技術が限定されるものではない。また、以下に示す各実施例は、矛盾を起こさない範囲で適宜変形しても良い。
【実施例1】
【0011】
＜空気調和システムの構成＞
図１は、実施例１の空気調和システム１の一例を示す説明図である。図１に示す空気調和システム１は、空気調和機２と、通信アダプタ３と、ルータ４と、サーバ装置５と、中継装置６と、端末装置７と、通信網８とを有する。
図１は、実施例１の空気調和システム１の一例を示す説明図である。図１に示す空気調和システム１は、空気調和機２と、通信アダプタ３と、ルータ４と、サーバ装置５と、中継装置６と、端末装置７と、通信網８とを有する。
【0012】
＜空気調和機の構成＞
図２は、空気調和機２の構成の一例を示すブロック図である。図２に示す空気調和機２は、室内機２１と、室外機２２と、リモコン２３とを有する。室内機２１は、例えば、室内に配置され、空調空間である室内の空気を加熱又は冷却する空気調和機２の一部である。室内機２１は、例えば、居間や寝室等の空調空間毎に備えられているものとする。室内機２１は、本体２１Ａと、人検知センサ２１Ｂと、受光部２１Ｃと、制御部２１Ｄと、メモリ２１Ｅとを有する。本体２１Ａは、図示せぬ室内ファンや室内熱交換器などが備えられ、室内熱交換器で室外機２２から供給される冷媒と熱交換を行った室内空気が室内ファンによって吹き出されることで、室内の暖房、冷房、除湿等が行われる。人検知センサ２１Ｂは、空調空間内の人の在不在を検知する。人検知センサ２１Ｂは、例えば、赤外線を使用した焦電センサである。人検知センサ２１Ｂは、空気調和機２が設置された後に空気調和機２が商用電源に接続されて電力供給がなされると、特定の人に限定されるものではなく、空調空間内にあるセンサ範囲内の人の在不在の検知動作を開始する。なお、これ以降は空気調和機２への電力供給が中止されない限り、空気調和機２の運転／停止に関わらず空調空間内の人の在不在を検知し続ける。受光部２１Ｃは、リモコン２３からのコマンド信号を受光し、受光したコマンド信号を制御部２１Ｄに送信する。メモリ２１Ｅは、例えば、各種情報を記憶する記憶部である。制御部２１Ｄは、室内機２１全体を制御する。制御部２１Ｄは、コマンド信号に基づき、各種コマンドを実行する。室外機２２は、例えば、室外ファンや圧縮機等が備えられている。リモコン２３は、使用者の操作に応じて室内機２１を遠隔操作する遠隔操作部である。
図２は、空気調和機２の構成の一例を示すブロック図である。図２に示す空気調和機２は、室内機２１と、室外機２２と、リモコン２３とを有する。室内機２１は、例えば、室内に配置され、空調空間である室内の空気を加熱又は冷却する空気調和機２の一部である。室内機２１は、例えば、居間や寝室等の空調空間毎に備えられているものとする。室内機２１は、本体２１Ａと、人検知センサ２１Ｂと、受光部２１Ｃと、制御部２１Ｄと、メモリ２１Ｅとを有する。本体２１Ａは、図示せぬ室内ファンや室内熱交換器などが備えられ、室内熱交換器で室外機２２から供給される冷媒と熱交換を行った室内空気が室内ファンによって吹き出されることで、室内の暖房、冷房、除湿等が行われる。人検知センサ２１Ｂは、空調空間内の人の在不在を検知する。人検知センサ２１Ｂは、例えば、赤外線を使用した焦電センサである。人検知センサ２１Ｂは、空気調和機２が設置された後に空気調和機２が商用電源に接続されて電力供給がなされると、特定の人に限定されるものではなく、空調空間内にあるセンサ範囲内の人の在不在の検知動作を開始する。なお、これ以降は空気調和機２への電力供給が中止されない限り、空気調和機２の運転／停止に関わらず空調空間内の人の在不在を検知し続ける。受光部２１Ｃは、リモコン２３からのコマンド信号を受光し、受光したコマンド信号を制御部２１Ｄに送信する。メモリ２１Ｅは、例えば、各種情報を記憶する記憶部である。制御部２１Ｄは、室内機２１全体を制御する。制御部２１Ｄは、コマンド信号に基づき、各種コマンドを実行する。室外機２２は、例えば、室外ファンや圧縮機等が備えられている。リモコン２３は、使用者の操作に応じて室内機２１を遠隔操作する遠隔操作部である。
【0013】
制御部２１Ｄは、人検知センサ２１Ｂの検知結果と後述する在不在予測部３４Ｅの予測結果とを用いて、空調運転から、空調運転に比較して消費電力が小さい節電運転に切り替える。在不在予測部３４Ｅの予測結果は、後述する通信アダプタ３内の在不在予測部３４Ｅから取得する、空調空間における特定の使用者の１０分毎の在不在の予測結果を２４時間分蓄積した情報である。これに対して、人検知センサ２１Ｂの検知結果は、空調空間内のセンサ範囲内に存在する人の在不在の検知結果である。空調運転は、空調空間内の室温を設定温度に変更する、例えば、冷房モード、暖房モードや除湿モード等の通常の空調運転である。
【0014】
制御部２１Ｄは、節電運転の実行中に人検知センサ２１Ｂが人の存在を検知した場合に、空調空間内に人が存在するものと判断し、空調運転を再開する。詳細は後述するが、制御部２１Ｄは、所定時刻に予測した使用者の在不在の予測結果を記憶しており、空調運転の実行中に人検知センサ２１Ｂが人の不在を検知した時点からの在不在予測部３４Ｅの予測結果を参照し、予測結果が人の存在である場合に、空調空間内に使用者が存在するものと判断し、空調運転を継続することになる。具体的には、制御部２１Ｄは、空調運転の実行中に人検知センサ２１Ｂが人の不在を検知した時点から所定時間、例えば、６０分の間の在不在予測部３４Ｅの予測結果を参照する。制御部２１Ｄは、参照した予測結果に基づき、予測結果が人の存在である場合に、空調空間内に使用者が存在するものと判断し、空調運転を継続する。
【0015】
制御部２１Ｄは、空調運転の実行中に人検知センサ２１Ｂが人の不在を検知した時点からの在不在予測部３４Ｅの予測結果を参照し、予測結果が人の不在である場合に、空調空間内に使用者が不在であると判断し、空調運転から節電運転に切り替える。具体的には、制御部２１Ｄは、空調運転の実行中に人検知センサ２１Ｂが人の不在を検知した時点から所定時間、例えば、６０分の間の在不在予測部３４Ｅの予測結果を参照する。制御部２１Ｄは、参照した予測結果に基づき、予測結果に人の不在が含まれている場合に、空調空間内に使用者が不在であると判断し、空調運転から節電運転に切り替える。
【0016】
また、節電運転は、使用者の快適性を優先した第１の節電運転と、節電効果を優先した第２の節電運転とを有する。第１の節電運転は、所定時間における予測結果に人の不在と存在とが混在している場合に選択される節電運転であり、空調運転を停止することなく、節電運転に切り替える前の空調運転の設定温度を段階的に変更し、当該節電運転に切り替える前の空調運転時に比較して消費電力が小さい節電運転である。第２の節電運転は、所定時間における予測結果の全てが人の不在である場合に選択される節電運転であり、空調運転を停止することで、使用者の快適性よりも節電効果を優先した節電運転である。第１の節電運転は、第２の節電運転に比較して、節電効果よりも快適性を優先した節電運転である。
【0017】
第１の節電運転は、通常の空調運転の各運転モードに応じた節電運転に切り替える前の空調運転の設定温度から、１０分毎に設定温度を段階的にシフトする節電運転である。尚、運転モードとしては、例えば、冷房モード、除湿モードや暖房モード等がある。従って、第１の節電運転の温度シフト方法は運転モード毎に異なる。
【0018】
図３は、冷房モード時の第１の節電運転の温度シフト方法の一例を示す説明図である。制御部２１Ｄは、冷房モード時に時点Ａで人検知センサ２１Ｂにより人の不在が検知されると、設定温度をＴｓ＋Ｔ１に変更し、時点Ａから時間ｔ１が経過した時点Ｂでは設定温度を（Ｔｓ＋Ｔ１）＋Ｔ２に変更し、時点Ｂから時間ｔ２が経過した時点Ｃでは設定温度を（Ｔｓ＋Ｔ１＋Ｔ２）＋Ｔ３に変更し、時点Ｃから時間ｔ３が経過した時点Ｄでは設定温度を（Ｔｓ＋Ｔ１＋Ｔ２＋Ｔ３）＋Ｔ４に変更する。つまり、制御部２１Ｄは、冷房モード時は例えば、Ｔｓ＋Ｔ１＋Ｔ２＋Ｔ３＋Ｔ４を設定温度の最大シフト温度として、一定時間毎に設定温度を段階的に上昇させる。尚、各時間ｔ１、ｔ２、ｔ３は、例えば、１０分間、Ｔ１、Ｔ２、Ｔ３，Ｔ４の各シフト温度は、例えば、０．５度とする。時点Ａから時点Ｄまでの間は人検知センサ２１Ｂの検知結果が不在のままである。つまり、温度シフトは、人検知センサ２１Ｂで人の存在を検知しない間は継続するものとする。
【0019】
つまり、制御部２１Ｄは、第１の節電運転において冷房モード時の設定温度がＴｓの場合、例えば、設定温度Ｔｓから＋２度の最大シフト温度に上昇するまで、１０分毎に＋０．５度単位で設定温度を段階的に上昇させる。制御部２１Ｄは、設定温度を段階的に上昇させているときに、設定温度が冷房モードで設定可能な冷房最高温度、例えば、３０度に到達した場合は、＋２度の最大シフト温度に到達していなくても設定温度の上昇を停止する。
【0020】
冷房モードの第１の節電運転では、段階的に設定温度を上昇させるものの冷房運転は停止しないので、使用者の快適性を損なうことなく空気調和機２の消費電力を段階的に低減できる。
【0021】
図４は、除湿モード時の第１の節電運転の温度シフト方法の一例を示す説明図である。制御部２１Ｄは、除湿モード時に時点Ｅで人検知センサ２１Ｂにより人の不在が検知されると、設定温度をＴｓ＋Ｔ１に変更し、時点Ｅから時間ｔ１が経過した時点Ｆでは設定温度を（Ｔｓ＋Ｔ１）＋Ｔ２に変更する。つまり、制御部２１Ｄは、除湿モード時は、例えば、Ｔｓ＋Ｔ１＋Ｔ２を設定温度の最大シフト温度として設定温度を上昇させる。尚、時間ｔ１は、例えば、１０分間、Ｔ１、Ｔ２の各シフト温度は、例えば、０．５度とする。時点Ｅから時点Ｆまでの間は人検知センサ２１Ｂの検知結果が不在のままである。つまり、温度シフトは、人検知センサ２１Ｂで人の存在を検知しない間は継続するものとする。
【0022】
つまり、制御部２１Ｄは、第１の節電運転において除湿モード時の設定温度がＴｓの場合、例えば、設定温度から＋１度の最大シフト温度に上昇するまで、１０分毎に＋０．５度単位で温度を段階的に上昇させる。制御部２１Ｄは、設定温度を段階的に上昇させているときに、設定温度が除湿モードで可能な除湿最高温度、例えば、３０度に到達した場合、＋１度の最大シフト温度に到達していなくても設定温度の上昇を停止する。
【0023】
除湿モードの第１の節電運転では、段階的に設定温度を上昇させるものの除湿運転は停止しないので、使用者の快適性を損なうことなく空気調和機２の消費電力を段階的に低減できる。
【0024】
図５は、暖房モード時の第１の節電運転の温度シフト方法の一例を示す説明図である。制御部２１Ｄは、暖房モード時に時点Ｇで人検知センサ２１Ｂにより人の不在が検知されると、設定温度をＴｓ－Ｔ１に変更し、時点Ｇから時間ｔ１が経過した時点Ｈでは設定温度を（Ｔｓ－Ｔ１）－Ｔ２に変更し、時点Ｈから時間ｔ２が経過した時点Ｉでは設定温度を（Ｔｓ－Ｔ１－Ｔ２）－Ｔ３に変更し、時点Ｉから時間ｔ３が経過した時点Ｊでは設定温度を（Ｔｓ－Ｔ１－Ｔ２－Ｔ３）－Ｔ４に変更し、時点Ｊから時間ｔ４が経過した時点Ｋでは設定温度を（Ｔｓ－Ｔ１－Ｔ２－Ｔ３－Ｔ４）－Ｔ５に変更し、時点Ｋから時間ｔ５が経過した時点Ｌでは設定温度を（Ｔｓ－Ｔ１－Ｔ２－Ｔ３－Ｔ４－Ｔ５）－Ｔ６に変更する。つまり、制御部２１Ｄは、暖房モード時は例えば、Ｔｓ－Ｔ１－Ｔ２－Ｔ３－Ｔ４－Ｔ５－Ｔ６を設定温度の最大シフト温度として、一定時間毎に設定温度を段階的に低下させる。尚、各期間ｔ１、ｔ２、ｔ３、ｔ４、ｔ５、ｔ６…は、例えば、１０分間、Ｔ１、Ｔ２、Ｔ３、Ｔ４、Ｔ５、Ｔ６…の各シフト温度は、例えば、０．５度とする。時点Ｇから時点Ｌまでの間は人検知センサ２１Ｂの検知結果が不在のままである。つまり、温度シフトは、人検知センサ２１Ｂで人の存在を検知しない間は継続するものとする。
【0025】
つまり、制御部２１Ｄは、第１の節電運転において暖房モード時の設定温度がＴｓの場合、例えば、設定温度から－４度の最大シフト温度に低下するまで、１０分毎に－０．５度単位で温度を段階的に低下させる。制御部２１Ｄは、設定温度を段階的に低下させているときに、設定温度が暖房モードで可能な暖房最低温度、例えば、１６度に到達した場合、－４度の最大シフト温度に到達していなくても設定温度の低下を停止する。
【0026】
暖房モードの第１の節電運転では、段階的に設定温度を低下させるものの暖房運転は停止しないので、使用者の快適性を損なうことなく空気調和機２の消費電力を段階的に低減できる。
【0027】
図２に示すように、制御部２１Ｄは、節電運転実行部２１Ｄ１を有する。節電運転実行部２１Ｄ１は、在不在予測部３４Ｅの予測結果から得られる人が不在となる時間の長さに基づいて、空調運転から、第１の節電運転及び第２の節電運転の何れか一つに切り替える。尚、予測結果から得られる人が不在となる時間の長さとは、例えば、第１の所定時間、第２の所定時間や第３の所定時間である。第１の所定時間は、人検知センサ２１Ｂで人の不在を検知した時点からの在不在の予測結果を参照する時間、例えば、６０分間である。第２の所定時間は、第１の所定時間の予測結果が全て“存在”で通常運転を継続しているとき、人検知センサ２１Ｂでの検知結果“不在”が続いて第２の節電運転に切り替えるまでの時間、例えば、人の不在を最初（直近）に検知した時点からの６０分間である。第３の所定時間は、第１の所定時間の予測結果が在不在混在で第１の節電運転を行っているとき、人検知センサ２１Ｂでの検知結果“不在”が続いて第２の節電運転に切り替えるまでの時間、例えば、人の不在を最初（直近）に検知した時点からの１８０分間である。
【0028】
節電運転実行部２１Ｄ１は、空調運転の実行中に人検知センサ２１Ｂが人の不在を検知した時点から第１の所定時間、例えば、６０分の間の在不在予測部３４Ｅの予測結果を参照する。節電運転実行部２１Ｄ１は、参照した予測結果に基づき、当該予測結果の全てが人の不在である場合に、第１の所定時間の間は空調空間内に使用者が不在であると判断し、空調運転から第２の節電運転に切り替える。
【0029】
節電運転実行部２１Ｄ１は、空調運転の実行中に人検知センサ２１Ｂが人の不在を検知した時点から第１の所定時間の間の在不在予測部３４Ｅの予測結果を参照し、当該予測結果が全て人の存在である場合に、第１の所定時間の間は空調空間内に使用者が存在すると判断し、節電運転に切り替えずに空調運転を継続する。
【0030】
節電運転実行部２１Ｄ１は、人検知センサ２１Ｂが人の不在を検知した後の予測結果が全て存在であることを受けて空調運転を継続しているときに、人検知センサ２１Ｂが人の不在を検知した際は、不在を検知した時点から第２の所定時間の間、人の不在を継続して検知した場合に、空調空間内に使用者が不在であると判断する。そして、節電運転実行部２１Ｄ１は、空調運転から第２の節電運転に切り替える。
【0031】
節電運転実行部２１Ｄ１は、空調運転の実行中に人検知センサ２１Ｂが人の不在を検知した時点から第１の所定時間の間の在不在予測部３４Ｅの予測結果を参照し、当該予測結果が人の存在及び不在が混在している場合に、第１の所定時間の間は空調空間内に使用者が存在する可能性もあると判断し、空調運転から第１の節電運転に切り替える。
【0032】
あるいは、節電運転実行部２１Ｄ１は、空調運転の実行中に人検知センサ２１Ｂが人の不在を検知した時点から第１の所定時間の間の在不在予測部３４Ｅの予測結果を参照し、例えば、後述する在不在パターンの生成中で在不在予測部３４Ｅに予測結果がない場合も、空調空間内に使用者が存在する可能性もあると判断し、空調運転から第１の節電運転に切り替える。
【0033】
節電運転実行部２１Ｄ１は、人検知センサ２１Ｂが人の不在を検知した後の予測結果が人の存在及び不在が混在しているか、あるいは、在不在予測部３４Ｅに予測結果がないことを受けて第１の節電運転を実行しているときに、人検知センサ２１Ｂが人の不在を検知した際は、不在を検知した時点から第３の所定時間、例えば、１８０分の間、人の不在を継続して検知した場合に、空調空間内に使用者が不在であると判断する。そして、節電運転実行部２１Ｄ１は、第１の節電運転から第２の節電運転に切り替える。
【0034】
図１に戻り、通信アダプタ３は、空気調和機２内の室内機２１とルータ４との間を無線通信で接続する通信機能と、室内機２１をＡＩ（Artificial Intelligence）制御する制御機能とを有する。通信アダプタ３は、室内機２１毎に配置するものである。ルータ４は、例えば、ＷＬＡＮ（Wireless Local Area Network）等を使用して通信アダプタ３と通信網８とを無線通信で接続すると共に、端末装置７と通信網８とを無線通信で接続するアクセスポイントの装置である。端末装置７は、空気調和システム１を使用する複数の使用者の内、例えば、管理者となる使用者のスマートフォン等の通信端末である。通信網８は、例えば、インターネット等の通信網である。サーバ装置５は、室内機２１に適用される在不在パターンを生成する機能や運転履歴データ等を記憶するデータベース等を有する。尚、サーバ装置５は、例えば、データセンタに配置されている。中継装置６は、通信網８と通信で接続すると共に、サーバ装置５と通信で接続する機能を有する。中継装置６は、通信網８経由で室内機２１に適用される在不在パターンの生成又は更新に使用する運転履歴データ等を通信アダプタ３からサーバ装置５に送信する。また、中継装置６は、サーバ装置５で生成又は更新した在不在パターンを通信網８経由で通信アダプタ３に送信する。尚、中継装置６は、例えば、データセンタ等に配置されている。
【0035】
中継装置６は、第１の中継部６Ａと、第２の中継部６Ｂと、第３の中継部６Ｃとを有する。第１の中継部６Ａは、通信網８経由で通信アダプタ３からサーバ装置５に在不在パターンに関わる各種データ（以降、運転履歴データと記載する）を送信し、サーバ装置５が生成又は更新した在不在パターンを通信網８経由で通信アダプタ３に送信する。第２の中継部６Ｂは、使用者が外出先から端末装置７を使用して設定した室内機２１の運転条件（冷房／暖房といった運転モードや設定温度など）を取得し、これを室内機２１に送信する。第３の中継部６Ｃは、例えば、インターネット等の通信網８から天気予報やカレンダ情報（主に、祝日情報）等の外部データを取得し、取得した外部データをサーバ装置５に送信する。また、第３の中継部６Ｃは、外部データを通信網８経由で通信アダプタ３に送信する。
【0036】
＜通信アダプタの構成＞
図６は、通信アダプタ３の構成の一例を示すブロック図である。図６に示す通信アダプタ３は、第１の通信部３１と、第２の通信部３２と、記憶部３３と、ＣＰＵ（Central Processing Unit）３４とを有する。第１の通信部３１は、室内機２１内の制御部２１ＤとＣＰＵ３４とを通信接続する、例えば、ＵＡＲＴ（Universal Asynchronous Receiver Transmitter）等の通信ＩＦ（Interface）である。第２の通信部３２は、ルータ４とＣＰＵ３４とを通信接続する、例えば、ＷＬＡＮ等の通信ＩＦ等の通信部である。記憶部３３は、例えば、ＲＯＭ（Read Only Memory）やＲＡＭ（Random Access Memory）等を有し、データやプログラム等の各種情報を格納する。ＣＰＵ３４は、通信アダプタ３全体を制御する。
図６は、通信アダプタ３の構成の一例を示すブロック図である。図６に示す通信アダプタ３は、第１の通信部３１と、第２の通信部３２と、記憶部３３と、ＣＰＵ（Central Processing Unit）３４とを有する。第１の通信部３１は、室内機２１内の制御部２１ＤとＣＰＵ３４とを通信接続する、例えば、ＵＡＲＴ（Universal Asynchronous Receiver Transmitter）等の通信ＩＦ（Interface）である。第２の通信部３２は、ルータ４とＣＰＵ３４とを通信接続する、例えば、ＷＬＡＮ等の通信ＩＦ等の通信部である。記憶部３３は、例えば、ＲＯＭ（Read Only Memory）やＲＡＭ（Random Access Memory）等を有し、データやプログラム等の各種情報を格納する。ＣＰＵ３４は、通信アダプタ３全体を制御する。
【0037】
図６に示す通信アダプタ３内の記憶部３３は、履歴メモリ３３Ａと、在不在パターンメモリ３３Ｂと、予測結果メモリ３３Ｃと、外部メモリ３３Ｄとを有する。履歴メモリ３３Ａは、室内機２１から取得した運転履歴データを一時記憶する。運転履歴データとしては、例えば、人検知センサ２１Ｂで検知した室内空間内での人の在不在の１０分毎の検知結果である。在不在パターンメモリ３３Ｂは、サーバ装置５から取得した在不在パターンを記憶する。
【0038】
在不在パターンは、例えば人検知センサ２１Ｂの過去の検知結果、例えば、過去３０日分の在不在の検知結果、曜日情報及び祝日情報を用いることで、サーバ装置５が、空調空間における使用者の在不在の傾向を示す、曜日毎に生成したパターンである。本実施例では最大で５種類の在不在パターンが生成され、曜日毎にどの在不在パターンで使用者が行動する傾向があるかが判別できるように曜日毎に在不在パターンが対応づけられている。例えば、月曜日及び火曜日は在不在パターン１で行動する傾向があり、水曜日と木曜日は在不在パターン２で行動する傾向がある。木曜日と金曜日は在不在パターン３で行動する傾向があり、土曜日は在不在パターン４で行動する傾向があり、日曜日は在不在パターン５で行動する傾向がある。ここで、在不在パターンを生成する際に人検知センサ２１Ｂの過去３０日分の検知結果を使用するのは、次の理由による。在不在パターンの生成に際し、人検知センサ２１Ｂの検知結果が多い方が在不在パターンを用いた予測の精度が向上するため、人検知センサ２１Ｂの検知結果はできる限り多い方が好ましい。一方で、人検知センサ２１Ｂの検知結果を多く取得するように、例えば、過去９０日分の検知結果を用いて在不在パターンを生成する場合を想定したとする。空気調和機２の設置時期が、冷房運転が頻繁に行われる夏季の始まる時期や、暖房運転が頻繁に行われる冬季の始まる時期である場合に、在不在パターンを生成している間に夏季や冬季が過ぎてしまい、後述する使用者の在不在の予測結果に基づいた使用者の行動予測や空調運転の推奨が夏季や冬季に行えなくなる。そこで、本実施形態では、在不在パターンの精度が担保でき、かつ、使用者の在不在の予測結果に基づいた使用者の行動予測や空調運転の推奨を適正な時期に提供できるように、と考えて、在不在パターンの生成に、人検知センサ２１Ｂの過去３０日分の在不在の検知結果を使用している。尚、過去３０日分の在不在の検知結果は、１０分毎の在不在の検知結果を３０日分蓄積した情報である。また、本実施形態では、在不在パターンを生成する際に人検知センサ２１Ｂの過去３０日分の検知結果を使用する場合を例示するが、本発明はこれに限られない。空気調和機２の設置時期から頻繁に使用される時期までの期間に応じて適宜変更するようにしてもよい。
【0039】
また、曜日情報は、月火水木金土日の曜日の情報であり、ＣＰＵ３４で算出して得る。祝日情報は、月火水木金土日の曜日の内、祝日を識別する情報であり、第２の通信部３２を介して外部から取得する。尚、祝日情報を外部から取得する理由としては、年毎に祝日が変わる場合も存在するためである。予測結果メモリ３３Ｃは、在不在パターンで予測した空調空間内での２４時間分の１０分毎の人の在不在の予測結果である２４時間分の在不在予測結果を記憶する。ＣＰＵ３４は、予測結果メモリ３３Ｃを参照して空調空間毎の２４時間分の在不在予測結果を認識できる。外部メモリ３３Ｄは、前述した祝日情報や天気予報など外部から取得する外部データを記憶する。
【0040】
ＣＰＵ３４は、収集部３４Ａと、送信部３４Ｂと、受信部３４Ｃと、設定部３４Ｄと、在不在予測部３４Ｅとを有する。
【0041】
収集部３４Ａは、室内機２１から所定周期、例えば１０分毎の取得タイミングで各空調空間での人の在不在の検知結果を取得する。空調空間は、例えば、居間や寝室等の空調空間である。収集部３４Ａは、取得した空調空間での人検知センサ２１Ｂによる１０分毎の人の在不在の現在の検知結果を収集する。在不在の検知結果には、例えば、不在、存在、不定の３種類の変数が存在する。在不在の検知結果のうち、「不在」は、空調空間内で人を検知できなかった場合の検知結果である。この「不在」の検知結果は第２の検出値である。在不在の検知結果のうち、「存在」は、空調空間で人を検知した場合の検知結果である。この「存在」の検知結果は第１の検出値である。在不在の検知結果のうち、「不定」は、存在及び不在の何れにも該当しない、つまり、第１の検出値又は第２の検出値の何れにも該当しない第３の検出値であって、在不在パターンの生成に使用しない検知結果である。収集部３４Ａは、１０分毎に取得した各空調空間の在不在の検知結果を履歴メモリ３３Ａに記憶する。
【0042】
送信部３４Ｂは、例えば、２日分の在不在の検知結果を履歴メモリ３３Ａに記憶した場合、履歴メモリ３３Ａに記憶中の２日分の在不在の検知結果を通信網８経由でサーバ装置５に送信する。尚、サーバ装置５では、通信アダプタ３から順次受信した過去３０日分の在不在の検知結果を用いて前述した最大で５種類の在不在パターンを生成することになる。受信部３４Ｃは、通信網８経由でサーバ装置５から空調空間毎の在不在パターンを受信し、受信した在不在パターンを在不在パターンメモリ３３Ｂに記憶する。設定部３４Ｄは、記憶中の在不在パターンを在不在予測部３４Ｅに適用する。
【0043】
在不在予測部３４Ｅは、現在の人検知センサ２１Ｂの検知結果、すなわち在不在を予測する時点から一定時間前までの人検知センサ２１Ｂの検知結果である在不在の検知結果と、現在の曜日情報と、現在の祝日情報とを用いて、設定部３４Ｄにて適用された複数の在不在パターンの中から予測に使用する在不在パターンを選択する。在不在予測部３４Ｅは、選択した在不在パターンを用いて空調空間における人の在不在を予測し、２４時間分の在不在の予測結果を得る。一定時間とは、直前の在不在の検知結果を見て、複数の在不在パターンの中から最適な在不在パターンを選ぶ際の精度を担保できるデータ数を得るのに必要な時間である。
【0044】
以下、予測に使用する在不在パターンの選択と、選択した在不在パターンを用いての使用者の在不在の予測方法について、詳細に説明する。なお、以下の説明では、使用者の在不在の予測を毎日８：００に実施し、当日の８：００から翌日の８：００までの２４時間の使用者の在不在を予測する場合を説明する。本実施形態では、上記２４時間の予測を、１）当日８：００～翌日０：００まで、２）翌日０：００～翌日８：００まで、の２つの期間に分けて予測し、これらを合わせて２４時間の予測結果とする。
【0045】
＜１）当日８：００～翌日０：００までの使用者の在不在の予測＞
まず、在不在予測部３４Ｅは、使用者の在不在の予測を実施する時刻、例えば、当日８：００となれば、当該予測時刻から一定時間前、例えば、予測する日の前日の２１：００から当日８：００までに人検知センサ２１Ｂで検知した人の在不在の検知結果を取得する。次に、在不在予測部３４Ｅは、複数の在不在パターン同士を比較し、各在不在パターンに差があるかを判定する。具体的には、在不在パターン間の差異が所定値以上であるか否かを判定する。より具体的には、各在不在パターンにおける０：００～８：００までの使用者の１０分毎の在不在を比較する。そして、在不在が異なる箇所（以下、「時間帯」という）が所定値、例えば１０個未満の場合、各在不在パターンの差異が許容できる範囲内（０：００～８：００までの在不在パターンに差は無い）と判断する。一方、０：００～８：００までの使用者の１０分毎の在不在が異なる時間帯が例えば１０個以上の場合、各在不在パターンの差異は許容できる範囲を超えている（０：００～８：００までの在不在パターンに差がある）と判断する。
まず、在不在予測部３４Ｅは、使用者の在不在の予測を実施する時刻、例えば、当日８：００となれば、当該予測時刻から一定時間前、例えば、予測する日の前日の２１：００から当日８：００までに人検知センサ２１Ｂで検知した人の在不在の検知結果を取得する。次に、在不在予測部３４Ｅは、複数の在不在パターン同士を比較し、各在不在パターンに差があるかを判定する。具体的には、在不在パターン間の差異が所定値以上であるか否かを判定する。より具体的には、各在不在パターンにおける０：００～８：００までの使用者の１０分毎の在不在を比較する。そして、在不在が異なる箇所（以下、「時間帯」という）が所定値、例えば１０個未満の場合、各在不在パターンの差異が許容できる範囲内（０：００～８：００までの在不在パターンに差は無い）と判断する。一方、０：００～８：００までの使用者の１０分毎の在不在が異なる時間帯が例えば１０個以上の場合、各在不在パターンの差異は許容できる範囲を超えている（０：００～８：００までの在不在パターンに差がある）と判断する。
【0046】
次に、在不在予測部３４Ｅは、上記各在不在パターンの比較結果に基づき、予測に使用する在不在パターンを選択する。各在不在パターンの差異が所定値未満の場合（０：００～８：００まで在不在パターンに差はない場合）は、予測する当日の曜日と対応づけられた在不在パターンを選択する。また、各在不在パターンの差異が所定値以上の場合（０：００～８：００まで在不在パターンに差がある場合）は、０：００～８：００に取得した人の在不在の検知結果と、各在不在パターンにおける０：００～８：００の在不在とを比較する。そして、検知結果に最も近似する在不在パターンを選択する。そして、在不在予測部３４Ｅは、上記選択した在不在パターンにおける８：００から０：００までの在不在を、当日８：００から翌日０：００までの使用者の在不在の予測結果として抽出する。このように、各在不在パターンと曜日情報とを対応づけると共に、各在不在パターンの比較結果に応じて、使用者の在不在を予測することで、生成する在不在パターンの数を曜日の数より減らしつつ、使用者の在不在を正確に予測できる。
【0047】
本来であれば、在不在パターンは曜日ごとに生成し、実際に使用者の在不在を予測する当日の曜日に合わせて使用する在不在パターンを選択することが望ましい。在不在パターンを曜日ごとに生成すれば、それだけ予測の精度の向上が期待できるためである。しかしながら、在不在パターンの数が増やせば増やすほど、通信アダプタ３とサーバ装置５との間の通信量の増大や、通信アダプタで必要となるメモリ容量の増大などが発生し、空気調和システム１に大きな負荷がかかる。
【0048】
そこで、本実施形態では、前述したように在不在パターンは最大５種類までとし、予測される在不在パターンが同じとみなせる曜日には同じパターンを適用する。例えば、在不在パターン１は月曜日と火曜日とに適用し、在不在パターン２は水曜日と木曜日とに適用し、在不在パターン３は木曜日と金曜日とに適用し、在不在パターン４は土曜日に適用し、在不在パターン５は日曜日に適用している。しかし、このように在不在パターンを複数の曜日にあてはめられるように生成すれば、曜日ごとに在不在パターンを生成しこれらを用いて使用者の在不在を予測する場合に比較して、予測の精度が低下する恐れがある。
【0049】
そこで、このような事態に対処すべく、本実施形態では、各在不在パターンの比較結果に応じて、使用者の在不在を予測するのに使用する在不在パターンの選択方法を変えている。各在不在パターンの差異が所定値未満の場合は、予測する時刻（８：００）までの取得した使用者の在不在情報を用いてどの在不在パターンを使用すべきか判断ができないので、予測する当日の曜日に合致する在不在パターンを選択しておけば、予測の精度が落ちることはない。また、各在不在パターンの差異が所定値以上の場合は、各在不在パターンの区別ができるので、取得した使用者の在不在情報と各在不在パターンの予測結果とを比較し、検知結果に最も近似する在不在パターンを選択することで、予測の精度を確保する。
【0050】
＜２）翌日０：００～翌日８：００までの使用者の在不在の予測＞
まず、在不在予測部３４Ｅは、使用者の在不在の予測する当日の翌日の曜日を外部メモリ３３Ｄから読み出す。次に、在不在予測部３４Ｅは、複数の在不在パターンのうち、上記読み出した曜日に対応する在不在パターンを選択する。そして、在不在予測部３４Ｅは、上記選択した在不在パターンから、翌日０：００から翌日８：００までの使用者の在不在の予測結果を抽出する。
まず、在不在予測部３４Ｅは、使用者の在不在の予測する当日の翌日の曜日を外部メモリ３３Ｄから読み出す。次に、在不在予測部３４Ｅは、複数の在不在パターンのうち、上記読み出した曜日に対応する在不在パターンを選択する。そして、在不在予測部３４Ｅは、上記選択した在不在パターンから、翌日０：００から翌日８：００までの使用者の在不在の予測結果を抽出する。
【0051】
使用者の在不在の予測する当日８：００の段階では、１）当日８：００～翌日０：００までの使用者の在不在の予測をする場合と異なり、当日８：００以降の人検知センサ２１Ｂで検知した使用者の在不在の検知結果を有していない。このため、翌日の０：００～翌日８：００までの使用者の在不在の予測では、翌日の曜日に基づいて予測に使用する在不在パターンを選択し、選択した在不在パターンを用いて翌日０：００～翌日８：００までの使用者の在不在を予測する。
【0052】
そして、在不在予測部３４Ｅは、１）で得た当日８：００～翌日０：００までの使用者の在不在の予測結果と、２）で得た翌日０：００～翌日８：００までの使用者の在不在の予測結果とを合わせて、当日８：００から翌日８：００までの２４時間分の使用者の在不在を予測する。そして、在不在予測部３４Ｅは、予測した結果を２４時間分の在不在の予測結果として予測結果メモリ３３Ｃに出力する。予測結果メモリ３３Ｃは、２４時間分の在不在の予測結果を記憶する。在不在予測部３４Ｅは、予測する時間帯に祝日が含まれる場合に、当該時間帯を休日と同じとみなして空調空間における２４時間分の在不在の予測結果を得る。また、在不在予測部３４Ｅは、空調空間における使用者の在不在を予測する際に使用する人検知センサ２１Ｂの検知結果である在不在の検知結果の内、「不定」の在不在の検知結果（第３の検出値）を除外する。つまり、「不定」の在不在の検知結果を除外して在不在パターンの生成又は更新に使用しないため、生成又は更新した在不在パターンによる予測の精度の向上を図ることができる。
【0053】
在不在予測部３４Ｅは、在不在を予測する時点である所定時刻として、例えば、毎日８：００と２０：００に、当該所定時刻から２４時間後までの空調空間における使用者の在不在を予測してもよい。具体的には、在不在予測部３４Ｅは、使用者の在不在の予測結果である２４時間分の在不在の予測結果を得る。また、在不在予測部３４Ｅは、半日毎に上記各所定時刻から２４時間分の在不在の予測結果を得ることで予測精度を向上させている。２４時間分の在不在の予測結果は、例えば１０分毎の空調空間における使用者の在不在の予測結果である。図７は、２４時間分の在不在の予測結果の一例を示す説明図である。図７に示す在不在の予測結果は、空調空間毎に、所定時刻から２４時間後までの１０分毎の在不在の予測結果である。在不在の予測結果を示すデータは、存在の場合は“１”、不在の場合は“０”とする。
【0054】
＜サーバ装置の構成＞
図８は、サーバ装置５の構成の一例を示すブロック図である。図８に示すサーバ装置５は、通信部５１と、記憶部５２と、ＣＰＵ５３とを有する。通信部５１は、中継装置６とＣＰＵ５３とを通信接続する通信ＩＦである。記憶部５２は、例えば、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）、ＲＯＭやＲＡＭ等を有し、データやプログラム等の各種情報を記憶する。ＣＰＵ５３は、サーバ装置５全体を制御する。
図８は、サーバ装置５の構成の一例を示すブロック図である。図８に示すサーバ装置５は、通信部５１と、記憶部５２と、ＣＰＵ５３とを有する。通信部５１は、中継装置６とＣＰＵ５３とを通信接続する通信ＩＦである。記憶部５２は、例えば、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）、ＲＯＭやＲＡＭ等を有し、データやプログラム等の各種情報を記憶する。ＣＰＵ５３は、サーバ装置５全体を制御する。
【0055】
図８に示すサーバ装置５内の記憶部５２は、履歴データメモリ５２Ａと、パターン記憶部５２Ｂとを有する。履歴データメモリ５２Ａは、通信アダプタ３から受信した、空調空間の２日分の在不在の検知結果等の運転履歴データを記憶する。パターン記憶部５２Ｂは、サーバ装置５で生成した在不在パターンを記憶すると共に、生成後の在不在パターンを、取得したデータを用いて更新し、更新後の在不在パターンを記憶する。
【0056】
サーバ装置５内のＣＰＵ５３は、受信部５３Ａと、取得部５３Ｂと、生成部５３Ｃと、送信部５３Ｄとを有する。
【0057】
受信部５３Ａは、複数の室内機２１の通信アダプタ３と接続してルータ４、通信網８及び中継装置６を経由して、通信アダプタ３から空調空間毎の２日分の在不在の検知結果を受信し、受信した２日分の在不在の検知結果を履歴データメモリ５２Ａに記憶する。受信部５３Ａは、通信アダプタ３から曜日情報や祝日情報を受信する。なお、曜日情報はサーバ装置５のＣＰＵ５３が算出して得てもよく、また、祝日情報はサーバ装置５が直接外部から取得してもよい。取得部５３Ｂは、受信部５３Ａが受信した曜日情報や祝日情報を取得する。取得部５３Ｂは、受信部５３Ａが受信した曜日情報や祝日情報を取得する。
【0058】
図９は、在不在パターンの生成に使用するデータの一例を示す説明図である。在不在パターンの生成に使用するデータとしては、センサデータとしての在不在の検知結果と、曜日データとしての曜日情報と、祝日データとしての祝日情報とを有する。在不在の検知結果は、前述したように、空調空間における人検知センサ２１Ｂの１０分毎の人の在不在の検知結果である。また、前述したように、「不定」の在不在の検知結果は、在不在パターンの生成や更新に使用しないものとする。
【0059】
生成部５３Ｃは、履歴データメモリ５２Ａに記憶中の所定期間、例えば、過去の検知結果である３０日間分の在不在の検知結果、曜日情報及び祝日情報を使用し、室内機２１の空調空間における使用者の在不在パターンを生成する。生成部５３Ｃは、生成した在不在パターンをパターン記憶部５２Ｂに記憶する。生成部５３Ｃは、在不在の検知結果の時間帯に祝日が含まれる場合に当該時間帯を休日と同じとみなす。生成部５３Ｃは、パターン記憶部５２Ｂに在不在パターンを記憶した後、履歴データメモリ５２Ａの内、例えば、生成に未使用の６日分の在不在の検知結果を用いてパターン記憶部５２Ｂに記憶中の在不在パターンを更新する。そして、生成部５３Ｃは、更新後の在不在パターンをパターン記憶部５２Ｂに記憶する。
【0060】
空気調和機２が、例えば、居間に設置されている場合、生成部５３Ｃは、履歴データメモリ５２Ａに記憶中の居間の在不在の検知結果から平日、例えば月曜日（祝日である場合を除く）の在不在の検知結果を抽出する。さらに、生成部５３Ｃは、上記抽出した月曜日の在不在の検知結果の内、「不定」以外の在不在の検知結果を抽出し、抽出した居間の在不在の検知結果に基づき、月曜日の居間での人の在不在を予測する在不在パターンを生成する。
【0061】
また、生成部５３Ｃは、履歴データメモリ５２Ａに記憶中の居間の在不在の検知結果から祝日及び日曜日の在不在の検知結果を抽出する。さらに、生成部５３Ｃは、抽出した祝日及び日曜日の在不在の検知結果の内、「不定」以外の在不在の検知結果を抽出し、抽出した居間の在不在の検知結果に基づき、日曜日の居間での人の在不在を予測する在不在パターンを生成する。
【0062】
つまり、生成部５３Ｃは、室内機２１が設置されている空調空間における曜日毎の在不在パターンを生成する。尚、説明の便宜上、曜日毎の在不在パターンを生成する場合を例示したが、例えば、祝日以外の月曜日から金曜日までを平日とし、平日の空調空間毎の在不在パターンを生成し、祝日、土曜日及び日曜日を休日とし、休日の空調空間毎の在不在パターンを生成してもよい。また、休日として、祝日、土曜日及び日曜日を例示したが、これに限定されるものではなく、カレンダ上の休日、祝日に関係なく、例えば火曜日を休日として設定してもよく、適宜変更可能である。
【0063】
図１０は、生成した使用者の在不在パターンの一例を示す説明図である。図１０に示す在不在パターンのパターン１は、月曜日および火曜日の空調空間での使用者の在不在を示す在不在パターンである。尚、図示はしないが、祝日以外の水曜日～土曜日の空調空間での使用者の在不在パターンも予測している。パターン２は、日曜日および祝日の空調空間での使用者の在不在を示す在不在パターンである。
【0064】
生成部５３Ｃは、在不在の検知結果と、曜日情報及び祝日情報に基づき、空調空間毎の曜日毎の在不在パターンを生成又は更新し、生成又は更新した在不在パターンをパターン記憶部５２Ｂに記憶する。送信部５３Ｄは、中継装置６、通信網８及びルータ４経由でパターン記憶部５２Ｂに記憶中の空調空間毎の曜日毎の在不在パターンを通信アダプタ３に送信する。
【0065】
＜空気調和システムにおける在不在パターンの生成について＞
次に本実施例の空気調和システム１における在不在パターンの生成について説明する。図１１は、在不在パターンを生成する生成処理に関わるサーバ装置５のＣＰＵ５３の処理動作の一例を示すフローチャートである。生成処理は、空気調和機２が後に空調空間に設置された後に最初に在不在パターンを生成する処理である。図１１においてサーバ装置５のＣＰＵ５３内の受信部５３Ａは、定期的、例えば、毎日０：００に通信アダプタ３と通信し、通信アダプタ３から空調空間毎の２日分の在不在の検知結果を受信したか否かを判定する（ステップＳ１１）。尚、通信アダプタ３は、２日分の在不在の検知結果が得られるまでは履歴メモリ３３Ａに記憶しておくものとする。受信部５３Ａは、２日分の在不在の検知結果を受信した場合（ステップ１１：Ｙｅｓ）、受信した２日分の在不在の検知結果を記憶部５２の履歴データメモリ５２Ａに記憶する（ステップＳ１２）。ＣＰＵ５３内の生成部５３Ｃは、履歴データメモリ５２Ａ内に３０日分の在不在の検知結果が記憶済みであるか否かを判定する（ステップＳ１３）。生成部５３Ｃは、３０日分の在不在の検知結果が記憶済みの場合（ステップＳ１３：Ｙｅｓ）、記憶中の在不在の検知結果、曜日情報及び祝日情報に基づき、空調空間毎の各曜日の在不在パターンを生成する（ステップＳ１４）。尚、ＣＰＵ５３内の取得部５３Ｂは、２日分の在不在の検知結果を取得する際に、２日分の在不在の検知結果の検知日の曜日情報及び祝日情報も合わせて取得するか、あるいは、サーバ装置５が自ら取得した曜日情報及び祝日情報を取得した２日分の在不在の検知結果に紐づける。また、生成部５３Ｃでは、曜日毎の在不在パターンを生成する場合を例示しているが、休日又は平日の２つの在不在パターンを生成してもよく、適宜変更可能である。
次に本実施例の空気調和システム１における在不在パターンの生成について説明する。図１１は、在不在パターンを生成する生成処理に関わるサーバ装置５のＣＰＵ５３の処理動作の一例を示すフローチャートである。生成処理は、空気調和機２が後に空調空間に設置された後に最初に在不在パターンを生成する処理である。図１１においてサーバ装置５のＣＰＵ５３内の受信部５３Ａは、定期的、例えば、毎日０：００に通信アダプタ３と通信し、通信アダプタ３から空調空間毎の２日分の在不在の検知結果を受信したか否かを判定する（ステップＳ１１）。尚、通信アダプタ３は、２日分の在不在の検知結果が得られるまでは履歴メモリ３３Ａに記憶しておくものとする。受信部５３Ａは、２日分の在不在の検知結果を受信した場合（ステップ１１：Ｙｅｓ）、受信した２日分の在不在の検知結果を記憶部５２の履歴データメモリ５２Ａに記憶する（ステップＳ１２）。ＣＰＵ５３内の生成部５３Ｃは、履歴データメモリ５２Ａ内に３０日分の在不在の検知結果が記憶済みであるか否かを判定する（ステップＳ１３）。生成部５３Ｃは、３０日分の在不在の検知結果が記憶済みの場合（ステップＳ１３：Ｙｅｓ）、記憶中の在不在の検知結果、曜日情報及び祝日情報に基づき、空調空間毎の各曜日の在不在パターンを生成する（ステップＳ１４）。尚、ＣＰＵ５３内の取得部５３Ｂは、２日分の在不在の検知結果を取得する際に、２日分の在不在の検知結果の検知日の曜日情報及び祝日情報も合わせて取得するか、あるいは、サーバ装置５が自ら取得した曜日情報及び祝日情報を取得した２日分の在不在の検知結果に紐づける。また、生成部５３Ｃでは、曜日毎の在不在パターンを生成する場合を例示しているが、休日又は平日の２つの在不在パターンを生成してもよく、適宜変更可能である。
【0066】
生成部５３Ｃは、生成した在不在パターンをパターン記憶部５２Ｂに記憶する（ステップＳ１５）。ＣＰＵ５３内の送信部５３Ｄは、パターン記憶部５２Ｂに記憶中の在不在パターンを通信アダプタ３に送信し（ステップＳ１６）、図１１の処理動作を終了する。
【0067】
受信部５３Ａは、ステップＳ１１の処理において空調空間毎の２日分の在不在の検知結果を受信しなかった場合（ステップＳ１１：Ｎｏ）、ステップＳ１１の処理に戻る。また、受信部５３Ａは、ステップＳ１３の処理において３０日分の在不在の検知結果が記憶済みでない場合（ステップＳ１３：Ｎｏ）、ステップＳ１１の処理に戻る。
【0068】
ＣＰＵ５３は、通信アダプタ３から空調空間毎の３０日分の在不在の検知結果を記憶した場合、空調空間毎の３０日分の在不在の検知結果、曜日情報及び祝日情報に基づき、空調空間における使用者の在不在を予測する曜日毎の在不在パターンを生成する。そして、ＣＰＵ５３は、生成した在不在パターンを通信アダプタ３に送信する。その結果、サーバ装置５は、空調空間で使用する曜日毎の在不在パターンを通信アダプタ３に提供できる。
【0069】
図１２は、在不在パターンを更新する更新処理に関わるサーバ装置５のＣＰＵ５３の処理動作の一例を示すフローチャートである。更新処理は、パターン記憶部５２Ｂに記憶中の在不在パターンの内容を更新する処理である。図１２において受信部５３Ａは、定期的、例えば、毎日０：００に通信アダプタ３と通信し、通信アダプタ３から空調空間毎の２日分の在不在の検知結果を受信したか否かを判定する（ステップＳ２１）。尚、通信アダプタ３は、２日分の在不在の検知結果が得られるまでは履歴メモリ３３Ａに記憶しておくものとする。受信部５３Ａは、空調空間毎の２日分の在不在の検知結果を受信した場合（ステップＳ２１：Ｙｅｓ）、受信した２日分の在不在の検知結果を記憶部５２の履歴データメモリ５２Ａに記憶する（ステップＳ２２）。生成部５３Ｃは、履歴データメモリ５２Ａ内に、生成に未使用の６日分の在不在の検知結果が記憶済みであるか否かを判定する（ステップＳ２３）。
【0070】
生成部５３Ｃは、生成に未使用の６日分の在不在の検知結果が記憶済みの場合（ステップＳ２３：Ｙｅｓ）、記憶中の在不在の検知結果、曜日情報及び祝日情報に基づき、空調空間毎の各曜日の在不在パターンを更新する（ステップＳ２４）。生成部５３Ｃは、更新した空調空間毎の各曜日の在不在パターンをパターン記憶部５２Ｂに記憶する（ステップＳ２５）。送信部５３Ｄは、パターン記憶部５２Ｂに記憶中の空調空間毎の各曜日の在不在パターンを通信アダプタ３に送信する（ステップＳ２６）。そして、受信部５３Ａは、空調空間毎の２日分の在不在の検知結果を受信したか否かを判定すべく、ステップＳ２１の処理に戻る。
【0071】
受信部５３Ａは、ステップＳ２１の処理において２日分の在不在の検知結果を受信しなかった場合（ステップＳ２１：Ｎｏ）、ステップＳ２１の処理に戻る。また、受信部５３Ａは、ステップＳ２３の処理において生成に未使用の６日分の在不在の検知結果が記憶済みでない場合（ステップＳ２３：Ｎｏ）、ステップＳ２１の処理に戻る。
【0072】
ＣＰＵ５３は、在不在パターンの生成後、通信アダプタ３から６日分の在不在の検知結果を得る度に、空調空間の６日分の在不在の検知結果、曜日情報及び祝日情報に基づき、空調空間の各曜日の在不在パターンを更新する。そして、ＣＰＵ５３は、更新した在不在パターンを通信アダプタ３に送信する。その結果、サーバ装置５は、空調空間に使用する曜日毎の最新の在不在パターンを通信アダプタ３に提供できる。
【0073】
図１３は、節電処理に関わる室内機２１の制御部２１Ｄの処理動作の一例を示すフローチャートである。節電処理は、人検知センサ２１Ｂの検知結果と在不在予測部３４Ｅの予測結果とを用いて、空調運転を継続する、あるいは、空調運転から第１の節電運転及び第２の節電運転のいずれかの節電運転に切り替える処理である。図１３において室内機２１の制御部２１Ｄは、例えば、冷房モード、除湿モード、暖房モードなどの空調運転中であるか否かを判定する（ステップＳ３１）。制御部２１Ｄは、空調運転中である場合（ステップＳ３１：Ｙｅｓ）、人検知センサ２１Ｂで人の不在を検知したか否かを判定する（ステップＳ３２）。なお、制御部２１Ｄは、人検知センサ２１Ｂの検知結果を、例えば、１０ミリ秒毎に取り込んでおり、実質的には常に人検知センサ２１Ｂの検知結果を取り込んでいる。
【0074】
制御部２１Ｄは、人検知センサ２１Ｂで人の不在を検知した場合（ステップＳ３２：Ｙｅｓ）、通信アダプタ３の在不在予測部３４Ｅから取得した在不在の予測結果に基づき、現在時刻、すなわち人検知センサ２１Ｂで人の不在を検知した時点から第１の所定時間の間の人の在不在の予測結果を抽出する（ステップＳ３４）。尚、現在時刻から第１の所定時間の間の人の在不在の予測結果とは、例えば、現在時刻から６０分先までの空調空間内での人の在不在の予測結果である。
【0075】
制御部２１Ｄは、抽出された人の在不在の予測結果に基づき、第１の所定時間の間の人の在不在の予測結果が全て不在であるか否かを判定する（ステップＳ３５）。制御部２１Ｄは、第１の所定時間の間の人の在不在の予測結果が全て不在の場合（ステップＳ３５：Ｙｅｓ）、第２の節電運転を実行し（ステップＳ３６）、図１３に示す処理動作を終了する。制御部２１Ｄは、空調空間内に使用者がいないものと判断して第２の節電運転を実行することで、空気調和機２で空調運転を行っている場合はもとより、空気調和機２が第１の節電運転を行っている場合と比べても消費電力を抑制できる。なお、ステップＳ３６の処理で第２の節電運転により空調運転を停止している間に、人検知センサ２１Ｂで人の存在を検知した場合は、第２の節電運転を停止して第２の節電運転の前に行っていた空調運転を再開するようにしてもよい。
【0076】
制御部２１Ｄは、第１の所定時間の間の人の在不在の予測結果が全て不在でない場合（ステップＳ３５：Ｎｏ）、抽出された人の在不在の予測結果に基づき、第１の所定時間の間の人の在不在の予測結果が全て存在であるか否かを判定する（ステップＳ３７）。制御部２１Ｄは、第１の所定時間の間の人の在不在の予測結果が全て存在の場合（ステップＳ３７：Ｙｅｓ）、ステップＳ３２の処理にて人検知センサ２１Ｂで人の不在を検知した時点から第２の所定時間の間、人検知センサ２１Ｂで人の不在を継続して検知したか否かを判定する（ステップＳ３８）。
【0077】
制御部２１Ｄは、人検知センサ２１Ｂで人の不在を検知した時点から第２の所定時間の間、人の不在を継続して検知した場合（ステップＳ３８：Ｙｅｓ）、第２の節電運転を実行すべく、ステップＳ３６の処理に戻る。制御部２１Ｄは、第１の所定時間の間の人の在不在の予測結果が全て存在であっても、人検知センサ２１Ｂの検出結果により空調空間内に人が不在であると判断した場合は、第２の節電運転を実行することで、空気調和機２の消費電力を適切に抑制できる。また、制御部２１Ｄは、人検知センサ２１Ｂで人の不在を検知した時点から第２の所定時間の間、人の不在を継続して検知しなかった場合（ステップＳ３８：Ｎｏ）、現在行っている空調運転を継続しながら、図１３に示す処理動作を終了する。この場合は、制御部２１Ｄは、空調空間内に人が存在するものと判断して空調運転を継続することで、空調空間内の人の快適性を確保できる。
【0078】
また、制御部２１Ｄは、第１の所定時間の間の人の在不在の予測結果が全て存在でない場合（ステップＳ３７：Ｎｏ）、第１の所定時間の間の人の在不在の予測結果が存在及び不在の混在又は予測結果がないと認識する（ステップＳ３９）。そして、制御部２１Ｄは、第１の節電運転を実行する（ステップＳ４０）。制御部２１Ｄは、第１の所定時間の間の人の在不在の予測結果が存在及び不在の混在又は予測結果がない場合は、空調空間内に使用者が存在する可能性があるため、第２の節電運転と比べれば節電効果は低いものの空調運転を停止しない第１の節電運転を実行することで、空気調和機２の消費電力を抑制しつつ使用者の快適性も確保できる。なお、ステップＳ４０の処理で第１の節電運転を実行している間に、人検知センサ２１Ｂで人の存在を検知した場合は、第１の節電運転を停止して第１の節電運転の前に行っていた空調運転を再開するようにしてもよい。
【0079】
制御部２１Ｄは、第１の節電運転を実行した後、ステップＳ３２の処理で人検知センサ２１Ｂが人の不在を検知した時点から第３の所定時間の間、人検知センサ２１Ｂで人の不在を継続して検知したか否かを判定する（ステップＳ４１）。
【0080】
制御部２１Ｄは、ステップＳ３２の処理で人検知センサ２１Ｂが使用者の不在を検知した時点から第３の所定時間の間、人の不在を継続して検知した場合（ステップＳ４１：Ｙｅｓ）、第２の節電運転を実行すべく、ステップＳ３６の処理に戻る。制御部２１Ｄは、ステップＳ３９の処理により人が存在する可能性がある場合であっても、人検知センサ２１Ｂの検出結果により空調空間内に人が不在であると判断した場合は、第２の節電運転を実行することで、空気調和機２の消費電力を適切に抑制できる。
【0081】
また、制御部２１Ｄは、ステップＳ３２の処理で人検知センサ２１Ｂが人の不在を検知した時点から第３の所定時間の間、人の不在を継続して検知しなかった場合（ステップＳ４１：Ｎｏ）、ステップＳ４０の処理に戻って第１の節電運転を継続する。制御部２１Ｄは、第３の所定時間の間、人の不在を継続して検知しなかった場合は、空調空間内に人が存在する可能性があると判断し、第１の節電運転を継続することで、空気調和機２の消費電力を抑制しつつ使用者の快適性も確保できる。
【0082】
また、制御部２１Ｄは、ステップ３１の処理において空調運転中でない場合（ステップＳ３１：Ｎｏ）又は、人検知センサ２１Ｂで人の不在を検知しなかった場合（ステップＳ３２：Ｎｏ）、図１３に示す処理動作を終了する。
【0083】
＜実施例１の効果＞
制御部２１Ｄは、人検知センサ２１Ｂの検知結果と在不在予測部３４Ｅの予測結果とを用いて、空調運転から、空調運転に比較して消費電力が小さい節電運転に切り替える。その結果、例えば、空調運転の実行中に人の不在を検知し、かつ、在不在の予測結果から人の不在を予測した場合、空調空間内に使用者が不在と判断し、空調運転から適切な節電運転に切り替えることで、空気調和機２の消費電力を抑制する節電効果を優先できる。つまり、空気調和機２では、空調空間内に使用者がいるときは空調運転を行って快適性を実現し、空調空間内に使用者がいなくなったら節電運転を行って省エネ性を向上できる。
制御部２１Ｄは、人検知センサ２１Ｂの検知結果と在不在予測部３４Ｅの予測結果とを用いて、空調運転から、空調運転に比較して消費電力が小さい節電運転に切り替える。その結果、例えば、空調運転の実行中に人の不在を検知し、かつ、在不在の予測結果から人の不在を予測した場合、空調空間内に使用者が不在と判断し、空調運転から適切な節電運転に切り替えることで、空気調和機２の消費電力を抑制する節電効果を優先できる。つまり、空気調和機２では、空調空間内に使用者がいるときは空調運転を行って快適性を実現し、空調空間内に使用者がいなくなったら節電運転を行って省エネ性を向上できる。
【0084】
制御部２１Ｄは、節電運転の実行中に人検知センサ２１Ｂが人の存在を検知した場合に、空調運転を再開する。その結果、節電運転の実行中でも、人検知センサ２１Ｂで人の存在を検知した場合には、空調運転を再開することになるため、空調空間での使用者の快適性を確保できる。
【0085】
制御部２１Ｄは、空調運転の実行中に人検知センサ２１Ｂが人の不在を検知した時点からの在不在予測部３４Ｅの予測結果を参照し、予測結果の全てが人の存在である場合に、空調運転を継続する。その結果、空調運転の実行中に一時的に人の不在を検知したとしても、在不在の予測結果が人の存在である場合は、空調空間内に使用者が存在するものと判断し、空調運転を継続することになるため、空調空間での使用者の快適性を確保できる。
【0086】
制御部２１Ｄは、空調運転の実行中に人検知センサ２１Ｂが人の不在を検知した時点から第１の所定時間、例えば、６０分の間の在不在予測部３４Ｅの予測結果を参照する。制御部２１Ｄは、参照した予測結果に基づき、第１の所定時間の予測結果が人の存在である場合に、空調運転を継続する。その結果、空調運転の実行中に一時的に人の不在を検知したとしても、第１の所定時間の間は空調空間内に使用者が存在するものと判断して空調運転を継続するので、空調空間での使用者の快適性を確保できる。
【0087】
制御部２１Ｄは、空調運転の実行中に人検知センサ２１Ｂが人の不在を検知した時点から第１の所定時間の間の在不在予測部３４Ｅの予測結果を参照する。制御部２１Ｄは、参照した予測結果に基づき、第１の所定時間の間の予測結果の全てが人の不在である場合に、空調運転から節電運転に切り替える。例えば、制御部２１Ｄは、空調運転の実行中に人検知センサ２１Ｂが人の不在を検知した時点から第１の所定時間、例えば、６０分の間の在不在予測部３４Ｅの予測結果を参照する。制御部２１Ｄは、参照した予測結果に基づき、予測結果の全てが人の不在である場合に、空調運転から節電運転に切り替える。その結果、空調運転の実行中に人の不在を検知し、かつ、在不在の予測結果から人が不在の場合、空調運転から節電運転に切り替えることになるため、節電効果を優先できる。
【0088】
節電運転実行部２１Ｄ１は、空調運転の実行中に人検知センサ２１Ｂが人の不在を検知した時点から第１の所定時間、例えば、６０分の間の在不在予測部３４Ｅの予測結果を参照する。節電運転実行部２１Ｄ１は、参照した予測結果に基づき、当該予測結果の全てが人の不在である場合に、空調運転から第２の節電運転に切り替える。その結果、空調運転の実行中に人の不在を検知してから第１の所定時間の間は空調空間内に使用者が不在であると判断し、空調運転から第２の節電運転に切り替えることになるため、空気調和機２で空調運転を行っている場合はもとより、空気調和機が第１の節電運転を行っている場合と比べても消費電力を抑制できる。
【0089】
節電運転実行部２１Ｄ１は、空調運転の実行中に第１の所定時間、例えば、６０分の間の在不在予測部３４Ｅの予測結果を参照する。節電運転実行部２１Ｄ１は、参照した予測結果に基づき、当該予測結果の全てが人の存在である場合に、空調運転を継続する。その結果、空調運転の実行中に人の不在を一時的に検知したとしても、第１の所定時間の間は空調空間内に使用者が存在するものと判断し、空調運転を継続することになるため、空調空間での使用者の快適性を確保できる。
【0090】
節電運転実行部２１Ｄ１は、空調運転を継続している際に、人検知センサ２１Ｂが人の不在を検知した時点から第２の所定時間、例えば、６０分の間、人の不在を継続して検知した場合に、空調運転から第２の節電運転に切り替える。その結果、第１の所定時間の間の在不在の予測結果の全てが人の存在で空調運転を継続している場合でも、空調空間内に使用者が不在であると判断し、空調運転から第２の節電運転に切り替えることになるため、空気調和機２の消費電力を適切に抑制できる。
【0091】
節電運転実行部２１Ｄ１は、空調運転の実行中に第１の所定時間、例えば、６０分の間の在不在予測部３４Ｅの予測結果を参照する。節電運転実行部２１Ｄ１は、参照した予測結果に基づき、当該予測結果が使用者の存在及び不在が混在している場合に、空調運転から第１の節電運転に切り替える。その結果、空調運転の実行中に人の不在を検知してから第１の所定時間の間の在不在の予測結果として人の存在及び不在が混在する場合は、空調空間内に使用者が存在する可能性もあると判断する。そして、空調運転から第１の節電運転に切り替えることになるため、空調空間での使用者の快適性を確保しながら、消費電力を抑制できる。
【0092】
節電運転実行部２１Ｄ１は、空調運転の実行中に第１の所定時間、例えば、６０分の間の在不在予測部３４Ｅの予測結果を参照する。節電運転実行部２１Ｄ１は、参照する予測結果がない場合に、空調運転から第１の節電運転に切り替える。その結果、空調運転の実行中に人の不在を検知してから第１の所定時間の間の在不在の予測結果がない場合は、空調空間内に使用者が存在する可能性もあると判断する。そして、空調運転から第１の節電運転に切り替えることになるため、空調空間での使用者の快適性を確保しながら、消費電力を抑制できる。
【0093】
節電運転実行部２１Ｄ１は、人検知センサ２１Ｂで人の不在を検知した時点から第１の所定時間の予測結果が存在と不在の混在、もしくは、予測結果がないことを受けて、第１の節電運転を実行しているときに人検知センサ２１Ｂが人の不在を検知した時点から第３の所定時間、例えば、１８０分の間、人の不在を継続して検知した場合に、第１の節電運転から第２の節電運転に切り替える。その結果、第１の節電運転を実行している、つまり、人が存在する可能性がある場合であっても、人検知センサ２１Ｂの検出結果により空調空間内に人が不在であると判断した場合は、第２の節電運転を実行することで、空気調和機２の消費電力を適切に抑制できる。
【0094】
＜実施例１の変形例＞
尚、実施例１の通信アダプタ３では、複数の在不在パターンの中から、在不在の検知結果、曜日情報及び祝日情報を用いて予測に使用する在不在パターンを選択し、選択した在不在パターンを用いて空調空間における使用者の在不在を予測する場合を例示した。しかしながら、サーバ装置５が空調空間の使用者の在不在を予測してもよい。この場合、サーバ装置５は、複数の在不在パターンの中から、空調空間における使用者の在不在を予測する所定時刻から所定時間前までの在不在の検知結果と、曜日情報と、祝日情報とを用いて予測に使用する在不在パターンを選択する。そして、サーバ装置５は、選択した在不在パターンを用いて、空調空間における使用者の在不在を予測する。そして、サーバ装置５は、在不在予測結果を通信アダプタ３経由で空気調和機２に送信する。その結果、サーバ装置５で在不在パターンの生成及び在不在の予測を実行できるため、通信アダプタ３側の処理負担を軽減できる。
尚、実施例１の通信アダプタ３では、複数の在不在パターンの中から、在不在の検知結果、曜日情報及び祝日情報を用いて予測に使用する在不在パターンを選択し、選択した在不在パターンを用いて空調空間における使用者の在不在を予測する場合を例示した。しかしながら、サーバ装置５が空調空間の使用者の在不在を予測してもよい。この場合、サーバ装置５は、複数の在不在パターンの中から、空調空間における使用者の在不在を予測する所定時刻から所定時間前までの在不在の検知結果と、曜日情報と、祝日情報とを用いて予測に使用する在不在パターンを選択する。そして、サーバ装置５は、選択した在不在パターンを用いて、空調空間における使用者の在不在を予測する。そして、サーバ装置５は、在不在予測結果を通信アダプタ３経由で空気調和機２に送信する。その結果、サーバ装置５で在不在パターンの生成及び在不在の予測を実行できるため、通信アダプタ３側の処理負担を軽減できる。
【0095】
在不在予測部３４Ｅは、複数の在不在パターンの中から、所定時刻から所定時間前の在不在の検知結果、曜日情報及び祝日情報を用いて予測に使用する在不在パターンを選択する。そして、在不在予測部３４Ｅは、選択した在不在パターンを用いて空調空間での２４時間分の在不在を予測する場合を例示した。しかしながら、在不在予測部３４Ｅは、祝日情報がなくても、所定時刻から所定時間前までの在不在の検知結果及び曜日情報を用いて予測に使用する在不在パターンを選択してもよい。
【0096】
また、空気調和システム１では、空気調和機２、通信アダプタ３及びサーバ装置５を使用し、在不在パターンの生成をサーバ装置５、在不在の予測を通信アダプタ３、空調運転開始指示を空気調和機２の室内機２１に処理を分担させる場合を例示した。しかしながら、在不在の予測及び空調運転開始指示を通信アダプタ３に実行させる、つまり、図１１及び図１２の全ての処理を通信アダプタ３で実行してもよく、適宜変更可能である。
【0097】
また、空気調和機２に在不在パターンの生成、在不在の予測、空調運転開始指示の各処理を実行させてもよく、その実施の形態につき、実施例２として以下に説明する。尚、実施例１と同一の構成には同一符号を付すことで、その重複する構成及び動作の説明については省略する。
【実施例2】
【0098】
＜空気調和機の構成＞
図１４は、実施例２の空気調和機２Ａの構成の一例を示すブロック図である。図１４に示す空気調和機２Ａ内の室内機２１０は、本体２１Ａ、人検知センサ２１Ｂ、受光部２１Ｃ及び制御部２１Ｄの他に、取得部２１Ｅ１と、在不在パターン２１Ｆと、生成部２１Ｇと、在不在予測部２１Ｈとを有する。取得部２１Ｅ１は、曜日情報を取得する。在不在パターン２１Ｆは、空調空間における使用者の在不在を示す在不在パターンを曜日毎に生成したパターンである。
図１４は、実施例２の空気調和機２Ａの構成の一例を示すブロック図である。図１４に示す空気調和機２Ａ内の室内機２１０は、本体２１Ａ、人検知センサ２１Ｂ、受光部２１Ｃ及び制御部２１Ｄの他に、取得部２１Ｅ１と、在不在パターン２１Ｆと、生成部２１Ｇと、在不在予測部２１Ｈとを有する。取得部２１Ｅ１は、曜日情報を取得する。在不在パターン２１Ｆは、空調空間における使用者の在不在を示す在不在パターンを曜日毎に生成したパターンである。
【0099】
生成部２１Ｇは、人検知センサ２１Ｂの在不在の検知結果、曜日情報及び祝日情報を用いて在不在パターン２１Ｆを生成する。生成部２１Ｇは、人検知センサ２１Ｂの在不在の検知結果の時間帯に祝日が含まれる場合に当該時間帯を休日と同じとみなす。尚、在不在の検知結果の内、「不定」の在不在の検知結果は、在不在パターン２１Ｆに使用しない。在不在予測部２１Ｈは、複数の在不在パターン２１Ｆの中から、使用者の在不在を予測する時点である所定時刻から所定時間前までの在不在の検知結果を用いて、予測に使用する在不在パターンを選択する。更に、在不在予測部２１Ｈは、選択した在不在パターンを用いて、空調空間における使用者の在不在を予測する。制御部２１Ｄは、人検知センサ２１Ｂの検知結果と後述する在不在予測部２１Ｈの予測結果とを用いて、空調運転から、空調運転に比較して消費電力が小さい節電運転に切り替える。制御部２１Ｄ内の節電運転実行部２１Ｄ１は、在不在予測部２１Ｈの予測結果から得られる使用者の不在となる時間の長さに基づいて、空調運転から、第１の節電運転及び第２の節電運転の何れか一つに切り替える。
【0100】
生成部２１Ｇは、人検知センサ２１Ｂが第１の所定期間、例えば、３０日間で検知した在不在の検知結果を用いて在不在パターン２１Ｆを生成する。生成部２１Ｇは、通信アダプタ３を経由することなく、人検知センサ２１Ｂの在不在の検知結果を図示せぬ記憶部に記憶し、記憶中の在不在の検知結果を用いて在不在パターン２１Ｆを生成又は更新すべく、図１１に示す生成処理を実行する。
【0101】
在不在予測部２１Ｈは、選択した在不在パターンを用いて、所定時刻、例えば、毎日８：００や２０：００に、当該所定時刻から第２の所定期間、例えば、２４時間後までの空調空間における使用者の在不在の在不在を予測する。在不在予測部２１Ｈは、第３の所定期間、例えば、１０分毎の空調空間における使用者の在不在の在不在を予測する。在不在予測部２１Ｈは、予測する時間帯に祝日が含まれる場合に、当該時間帯を休日と同じとみなして空調空間における２４時間分の在不在を予測する。また、在不在予測部２１Ｈは、空調空間における使用者の在不在を予測する際に使用する人検知センサ２１Ｂの在不在の検知結果から「不定」の在不在の検知結果を除外する。
【0102】
節電運転実行部２１Ｄ１は、人検知センサ２１Ｂの検知結果と在不在予測部２１Ｈの予測結果とに基づいて、空調運転を継続する、あるいは、空調運転から第１の節電運転及び第２の節電運転の何れか一つに切り替える。
【0103】
節電運転実行部２１Ｄ１は、空調運転の実行中に人検知センサ２１Ｂが人の不在を検知した時点から第１の所定時間、例えば、６０分の間の在不在予測部２１Ｈの予測結果を参照する。節電運転実行部２１Ｄ１は、参照した予測結果に基づき、当該予測結果の全てが人の不在である場合に、第１の所定時間の間は空調空間内に使用者が不在であると判断し、空調運転から第２の節電運転に切り替える。
【0104】
節電運転実行部２１Ｄ１は、空調運転の実行中に人検知センサ２１Ｂが人の不在を検知した時点から第１の所定時間の間の在不在予測部２１Ｈの予測結果を参照し、当該予測結果の全てが人の存在である場合に、第１の所定時間の間は空調空間内に使用者が存在すると判断し、節電運転に切り替えずに空調運転を継続する。
【0105】
節電運転実行部２１Ｄ１は、人検知センサ２１Ｂが人の不在を検知した後の予測結果が全て存在であることを受けて空調運転を継続しているときに、人検知センサ２１Ｂが人の不在を検知した際は、不在を検知した時点から第２の所定時間の間、人の不在を継続して検知した場合に、空調空間内に使用者が不在であると判断する。そして、節電運転実行部２１Ｄ１は、空調運転から第２の節電運転に切り替える。
【0106】
節電運転実行部２１Ｄ１は、空調運転の実行中に人検知センサ２１Ｂが人の不在を検知した時点から第１の所定時間の間の在不在予測部２１Ｈの予測結果を参照し、当該予測結果が人の存在及び不在が混在している場合に、第１の所定時間の間は空調空間内に使用者が存在する可能性もあると判断し、空調運転から第１の節電運転に切り替える。
【0107】
節電運転実行部２１Ｄ１は、空調運転の実行中に人検知センサ２１Ｂが人の不在を検知した時点から第１の所定時間の間の在不在予測部２１Ｈの予測結果を参照し、例えば、後述する在不在パターンの生成中で在不在予測部３４Ｅに予測結果がない場合も、空調空間内に使用者が存在する可能性もあると判断し、空調運転から第１の節電運転に切り替える。
【0108】
節電運転実行部２１Ｄ１は、人検知センサ２１Ｂが人の不在を検知した後の予測結果が人の存在及び不在が混在しているか、あるいは、在不在予測部２１Ｈに予測結果がないことを受けて第１の節電運転を実行しているときに、人検知センサ２１Ｂが人の不在を検知した際は、不在を検知した時点から第３の所定時間、例えば、１８０分の間、人の不在を継続して検知した場合に、空調空間内に使用者が不在であると判断する。そして、節電運転実行部２１Ｄ１は、第１の節電運転から第２の節電運転に切り替える。
【0109】
＜実施例２の効果＞
実施例２の空気調和機２Ａは、人検知センサ２１Ｂの検知結果と在不在予測部２１Ｈの予測結果とを用いて、空調運転を継続する、あるいは、空調運転から空調運転に比較して消費電力が小さい節電運転に切り替える。その結果、例えば、空調運転の実行中に人の不在を検知し、かつ、人の不在を検知した時点から第１の所定時間の間の在不在の予測結果に人の不在を含む場合は、第１の所定時間の間は空調空間内に人が不在、あるいは、第１の所定時間の間に空調空間に人の不在となる時間帯があると判断する。そして、予測された人の不在時間に応じて空調運転から適切な節電運転に切り替えることになるため、使用者の快適性を確保しつつ消費電力の低減が行える。
実施例２の空気調和機２Ａは、人検知センサ２１Ｂの検知結果と在不在予測部２１Ｈの予測結果とを用いて、空調運転を継続する、あるいは、空調運転から空調運転に比較して消費電力が小さい節電運転に切り替える。その結果、例えば、空調運転の実行中に人の不在を検知し、かつ、人の不在を検知した時点から第１の所定時間の間の在不在の予測結果に人の不在を含む場合は、第１の所定時間の間は空調空間内に人が不在、あるいは、第１の所定時間の間に空調空間に人の不在となる時間帯があると判断する。そして、予測された人の不在時間に応じて空調運転から適切な節電運転に切り替えることになるため、使用者の快適性を確保しつつ消費電力の低減が行える。
【0110】
＜実施例の変形例＞
尚、実施例１及び２の所定時間、第１の所定時間、第２の所定時間及び第３の所定時間は適宜変更可能である。
尚、実施例１及び２の所定時間、第１の所定時間、第２の所定時間及び第３の所定時間は適宜変更可能である。
【0111】
また、図示した各部の各構成要素は、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。すなわち、各部の分散・統合の具体的形態は図示のものに限られず、その全部又は一部を、各種の負荷や使用状況等に応じて、任意の単位で機能的又は物理的に分散・統合して構成することができる。
【0112】
更に、各装置で行われる各種処理機能は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）（又はＭＰＵ（Micro Processing Unit）、ＭＣＵ（Micro Controller Unit）等のマイクロ・コンピュータ）上で、その全部又は任意の一部を実行するようにしても良い。また、各種処理機能は、ＣＰＵ（又はＭＰＵ、ＭＣＵ等のマイクロ・コンピュータ）で解析実行するプログラム上、又はワイヤードロジックによるハードウェア上で、その全部又は任意の一部を実行するようにしても良いことは言うまでもない。
【符号の説明】
【0113】
１ 空気調和システム
２，２Ａ 空気調和機
３ 通信アダプタ
５ サーバ装置
２１，２１０ 室内機
２１Ｂ 人検知センサ
２１Ｄ 制御部
２１Ｄ１ 節電運転実行部
２１Ｆ 在不在パターン
２１Ｇ 生成部
２１Ｈ 在不在予測部
３４Ｅ 在不在予測部
２，２Ａ 空気調和機
３ 通信アダプタ
５ サーバ装置
２１，２１０ 室内機
２１Ｂ 人検知センサ
２１Ｄ 制御部
２１Ｄ１ 節電運転実行部
２１Ｆ 在不在パターン
２１Ｇ 生成部
２１Ｈ 在不在予測部
３４Ｅ 在不在予測部
【図1】
【図2】
【図3】
【図4】
【図5】
【図6】
【図7】
【図8】
【図9】
【図10】
【図11】
【図12】
【図13】
【図14】