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JP-2026077387-A - 建材制御装置、システム、コンピュータプログラム及び方法

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Abstract

【課題】建物が位置するスポットの気象データと、建物周辺の地域気象データとを使用して建材を制御する建材制御装置を提供すること。 【解決手段】建材制御装置は、建物に対応付けられたセンサからスポット気象データを取得するスポット気象データ取得部と、建物が位置する所定地域についての地域気象データを受信する地域気象データ取得部であって、地域気象データは、所定地域内に位置する複数のセンサによって取得された複数のスポット気象データに基づく、地域気象データ取得部と、スポット気象データに含まれる値及び地域気象データに含まれる値の少なくとも１つに基づいて、スポット気象データ及び地域気象データのうちのいずれかを選択する選択部と、スポット気象データ及び地域気象データのうちの選択されたいずれかを使用して建物に対応付けられた建材を制御する設備制御部と、を備える。 【選択図】図５

Inventors

  • 上野 晴哉
  • 近藤 雅徳

Assignees

  • 株式会社LIXIL

Dates

Publication Date
20260513
Application Date
20241025

Claims (11)

  1. 建物に対応付けられたセンサからスポット気象データを取得するスポット気象データ取得部と、 前記建物が位置する所定地域についての地域気象データを受信する地域気象データ取得部であって、前記地域気象データは、前記所定地域内に位置する複数のセンサによって取得された複数のスポット気象データに基づく、地域気象データ取得部と、 前記スポット気象データに含まれる値及び前記地域気象データに含まれる値の少なくとも１つに基づいて、前記スポット気象データ及び前記地域気象データのうちのいずれかを選択する選択部と、 前記スポット気象データ及び前記地域気象データのうちの選択されたいずれかを使用して前記建物に対応付けられた建材を制御する設備制御部と、を備える建材制御装置。
  2. 前記選択部は、前記スポット気象データに含まれる少なくとも１つの値に基づいて、前記スポット気象データが信頼できるデータであるか否かを判定し、前記スポット気象データが信頼できないデータであると判定した場合、前記地域気象データを選択する、請求項１に記載の建材制御装置。
  3. 前記選択部は、前記地域気象データに含まれる少なくとも１つの値が危険値を示す場合、前記地域気象データを使用すると選択する、請求項１又は２に記載の建材制御装置。
  4. 前記選択部は、前記スポット気象データに含まれる少なくとも１つの値が危険値を示す場合、前記スポット気象データを使用すると選択する、請求項１に記載の建材制御装置。
  5. 前記設備制御部は、前記建物内の温度と、前記スポット気象データ及び前記地域気象データのうちの選択されたいずれかに含まれる温度と、設定温度とに基づいて、前記建材を制御する、請求項１に記載の建材制御装置。
  6. 前記建材は、建材動作装置を含み、 前記設備制御部は、前記建物内の温度と、前記スポット気象データ及び前記地域気象データのうちの選択されたいずれかに含まれる温度と、設定温度とに基づいて、建材開放時間を取得し、取得された建材開放時間に基づいて、前記建材動作装置を制御する、請求項１に記載の建材制御装置。
  7. 前記設備制御部は、前記スポット気象データ及び前記地域気象データのうちの選択されたいずれかに含まれる風向きと、前記建材に予め設定されている開放風向とに基づいて、開放する建材の前記建材動作装置を決定する、請求項６に記載の建材制御装置。
  8. 前記建材は、空調装置を含み、 前記設備制御部は、前記建物内の温度と、前記スポット気象データ及び前記地域気象データのうちの選択されたいずれかに含まれる温度と、設定温度とに基づいて、前記空調装置を制御する、請求項１に記載の建材制御装置。
  9. 建材制御装置及びサーバを備え、 前記建材制御装置は、 建物に対応付けられたセンサからスポット気象データを取得するスポット気象データ取得部と、 前記サーバから前記建物が位置する所定地域についての地域気象データを受信する地域気象データ取得部であって、前記地域気象データは、前記所定地域内に位置する複数のセンサによって取得された複数のスポット気象データに基づく、地域気象データ取得部と、 前記スポット気象データに含まれる値及び前記地域気象データに含まれる値の少なくとも１つに基づいて、前記スポット気象データ及び前記地域気象データのうちのいずれかを選択する選択部と、 前記スポット気象データ及び前記地域気象データのうちの選択されたいずれかを使用して前記建物に対応付けられた建材を制御する設備制御部と、を備える、システム。
  10. 建材制御装置が備えるプロセッサを、 建物に対応付けられたセンサからスポット気象データを取得するスポット気象データ取得部と、 前記建物が位置する所定地域についての地域気象データを受信する地域気象データ取得部であって、前記地域気象データは、前記所定地域内に位置する複数のセンサによって取得された複数のスポット気象データに基づく、地域気象データ取得部と、 前記スポット気象データに含まれる値及び前記地域気象データに含まれる値の少なくとも１つに基づいて、前記スポット気象データ及び前記地域気象データのうちのいずれかを選択する選択部と、 前記スポット気象データ及び前記地域気象データのうちの選択されたいずれかを使用して前記建物に対応付けられた建材を制御する設備制御部と、して機能させるプログラム。
  11. 建物に対応付けられたセンサからスポット気象データを取得し、 前記建物が位置する所定地域についての地域気象データを受信し、前記地域気象データは、前記所定地域内に位置する複数のセンサによって取得された複数のスポット気象データに基づき、 前記スポット気象データに含まれる値及び前記地域気象データに含まれる値の少なくとも１つに基づいて、前記スポット気象データ及び前記地域気象データのうちのいずれかを選択し、 前記スポット気象データ及び前記地域気象データのうちの選択されたいずれかを使用して前記建物に対応付けられた建材を制御する、建材制御方法。

Description

本発明は、建材制御装置、システム、コンピュータプログラム及び方法に関する。 従来、建物外に設けられた外気温センサによって取得されたデータに応じて窓等の建材の動作の制御を行うことができる装置が知られている。 特開２０１５－１５２１９９号公報 第１の実施形態に係る建材制御システムの全体構成を示す図である。第１の実施形態に係る地域を示す図である。第１の実施形態に係るスポット気象データを示す図である。第１の実施形態に係る地域気象データを示す図である。第１の実施形態に係る建材制御装置の構成を示す図である。第１の実施形態に係る建材制御システムが実行する処理フローを示す図である。第１の実施形態に係る建材制御システムが実行する処理フローを示す図である。第１の実施形態に係る建物内環境の設定内容を示す図である。第１の実施形態に係る温度状態と調整動作との関係を示す図である。第１の実施形態に係る窓と窓に設定されている開放風向との関係を示す図である。各実施形態に係るコンピュータの構成を示す概略ブロック図である。 以下、各実施形態について図面を用いて説明する。なお、各実施形態の説明に用いる各図面は、説明のため、構成を省略して示している場合がある。また、各図面及び本明細書中において、同一の符号は同様の要素を示す。 ＜第１の実施形態＞ 第１の実施形態について図１～図１０を用いて説明する。 （やり取りされるデータについて） 建物Ｈ１～Ｈ３とサーバ３０との間でやり取りされるデータが、図１の矢印によって示されている。スポット気象データａ１、ａ２、及びｂ１は、建物Ｈ１～Ｈ３のそれぞれに対応して設定されているマルチセンサ（２０＿１～２０＿３）から取得された各地点の気象状態を示すデータである。スポット気象データａ１、ａ２、及びｂ１は、建物Ｈ１～Ｈ３にそれぞれ対応する建材制御装置（１０＿１～１０＿３）から、サーバ３０に送信される。 サーバ３０は、受信したスポット気象データａ１、ａ２、及びｂ１に基づいて各地域についての地域気象データａ及びｂを生成する。地域気象データａ及びｂは、サーバ３０から建材制御装置（１０＿１～１０＿３）に送信される。地域Ａに属する建物Ｈ１及びＨ２には、地域気象データａが送信され、地域Ｂに属する建物Ｈ３には、地域気象データａと異なる地域気象データｂが送信される。建材制御装置（１０＿１～１０＿３）のそれぞれは、受信した地域気象データに基づいて建物内の建材の動作を制御する。 （建材制御システム及び関連装置の構成） 図１に示される建材制御システム１は、建物Ｈ１～Ｈ３に備えられた建材制御装置１０＿１～１０＿３と、サーバ３０とを含む。各建物は、住宅、ビル等の任意の建築物である。各建物の外部に、建物Ｈ１～Ｈ３にそれぞれ対応する屋外センサ（２０＿１～２０＿３）が設置されている。建物Ｈ１に対応する建材制御装置１０＿１は、建物Ｈ１の屋内及び屋外のいずれかに設置されている。なお、図１では、建物Ｈ１の屋内に建材制御装置１０＿１が設置されているため、建材制御装置１０＿１は図示されていない。建材制御装置１０＿１は、建物Ｈ１の外部に設置されているセンサ２０＿１からデータを受信する。建材制御装置１０＿１は、当該データに基づいて、建物に対応付けられた電動で作動する建材の動作を制御する。 電動で作動する建材は、例えば、図１に示されるような電動窓である。電動窓は窓開閉装置によって動作が制御される。電動窓は、例えば、開き窓、ドア、ドアに内蔵される開き窓、引違い窓、引戸、天窓等であってもよい。電動で作動する建材は、室内の温度及び湿度の調節等を行う空調装置、カーポート又は屋根等に設置された融雪装置、照度に応じて動作するシェード又はオーニング装置、外気温に応じて温水を吐水させる水道装置を含む。本開示の建材はこれらに限定されない。 各屋外センサ２０は、対応する各建材制御装置１０に無線及び有線の少なくともいずれかで接続されている。建物Ｈ２及び建物Ｈ３はそれぞれ、建物Ｈ１と同様に建材制御装置１０＿２及び建材制御装置１０＿３を有する。 各建材制御装置１０は、インターネット等のネットワーク２を介して、サーバ３０との間でデータの送受信をする。サーバ３０は、各建材制御装置１０から送信されたデータを集約し、分析し、各建材制御装置１０及び他の装置の少なくともいずれかに分析結果を送信する機能を有する。サーバ３０は、これらの機能を有する任意の装置であってもよい。 （隣接地域について） 図２は、建物Ｈ１～Ｈ３が属する地域を示している。図２に示されるように、建物Ｈ１及び建物Ｈ２は、同一の地域Ａに属している。建物Ｈ３は、建物Ｈ１及び建物Ｈ２の地域Ａとは異なる地域Ｂに属している。地域Ｂは、地域Ａと地域Ｂとの間の境界を共有して、地域Ａに隣接している。ここで、「隣接する」とは、境界を共有して隣接する場合だけでなく、点を共有して隣接する場合も含む。例えば、図６の地域Ｆは地域Ａと地域Ｆとの間の点を共有して隣接しているため、地域Ｆは地域Ａに隣接している。すなわち、地域Ｂ～地域Ｉは、地域Ａに隣接しており、地域Ｊ～地域Ｌは、地域Ａに非隣接である。また、図２では、各地域は、標準地域メッシュによって矩形状に区画されているが、任意の形状に区画されてもよい。同様の環境条件を有する地域が、同一地域として区画されてもよい。複数の屋外センサによって得られたデータに基づく機械学習により同様の環境条件を有する地域が見出され、区画されてもよい。 （スポット気象データ） 図３は、屋外センサ２０によって取得されるスポット気象データ（環境情報とも称す）を示している。図３に示されるように、スポット気象データは、温度、湿度、照度、雨量、風速、及び風向のうちの少なくとも１つを取得することができる。屋外センサ２０は、ＰＭ２．５センサ／黄砂、花粉、ハウスダスト等の粉塵量又は粉塵の大きさ、騒音値、臭気（例えば、異臭）、積雪量をさらに取得可能であってもよい。屋外センサ２０は、例えば温度情報のみを取得する温度センサや、複数の気象データを取得可能なマルチセンサであってもよい。あるいは、屋外センサ２０は、例えば、温度センサ及び湿度センサ等を含む複数のセンサから構成されてもよい。 （地域気象データ） 図４は、サーバ３０によって算出され、建材制御装置１０に送信される地域気象データの一例を示している。図３のスポット気象データと同様の項目を有していてもよい。すなわち、地域気象データは、地域温度、地域湿度、地域照度、地域雨量、地域風速、地域風向、地域粉塵量又は地域粉塵の大きさ、地域騒音値、及び地域積雪量の少なくとも１つを有する。地域気象データは、例えば、同一地域に属する複数の建材制御装置１０から得られた複数のスポット気象データを平均して算出されてもよい。地域気象データは、地域全体の気象状況を表現し得るデータであればよく、上述した平均以外の方法によって算出されてもよい。例えば、複数のスポット気象データに含まれる各項目の値の最大値、最小値、及び最尤推定量のいずれかが地域気象データとして算出されてもよい。地域気象データは、気象データの項目毎に算出方法を変更して算出されてもよい。 （装置の構成） 図５に示されるように、建材制御装置１０は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）１００と、通信部１０１と、記憶部１０２とを含む。ＣＰＵ１００は、予め用意されたプログラムに従って動作することで、種々の機能を発揮する。具体的には、ＣＰＵ１００は、スポット気象データ取得部１００１、地域気象データ取得部１００２、選択部１００３及び設備制御部１００４としての機能を有する。これらの機能については後述する。 通信部１０１は、インターネットなどの広域通信網と接続するためのインタフェースである。建材制御装置１０は、広域通信網および通信部１０１を介して、屋外センサ２０及びサーバ３０との間で通信する。 記憶部１０２は、いわゆる補助記憶装置であって、ＨＤＤ（Ｈａｒｄ Ｄｉｓｋ Ｄｒｉｖｅ）やＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ Ｓｔａｔｅ Ｄｒｉｖｅ）などに代表される不揮発性の記憶領域である。また、記憶部１０２には、あらかじめ構築された予測モデルが記憶されており、当該予測モデルは学習装置による機械学習によって更新可能に構成されてもよい。予測モデルは、例えばニューラルネットワークのように、モデルの性能を示す評価指標を最適化するようにモデルのパラメータを学習するアルゴリズムを用いて構築される。 （動作例） 図６は、建材制御装置１０及びサーバ３０を含む建材制御システム１が実行する処理フローである。 建材制御装置１０＿１に対応する屋外センサ２０＿１は、設置された地点のスポット気象データａ１を取得する。スポット気象データ取得部１００１は、屋外センサ２０＿１からスポット気象データａ１を取得する（ステップＳ１０１）。建材制御装置１０＿１は、通信部１０１を介してサーバ３０にスポット気象データａ１を送信する（ステップＳ１０２）。また、建材制御装置１０＿２に対応する屋外センサ２０＿２は、設置された地点のスポット気象データａ２を取得する（ステップＳ１０１）。屋外センサ２０＿２は、取得したスポット気象データａ２を建材制御装置１０＿２に送信する。建材制御装置１０＿２は、通信部１０１を介してサーバ３０にスポット気象データａ２を送信する（ステップＳ１０２）。スポット気象データａ１およびａ２はそれぞれ、温度、湿度、照度、雨量、風速、風向、粉塵量又は粉塵の大きさ、騒音値、臭気、積雪量のうちの少なくとも１つを示す。 サーバ３０は、建材制御装置１０＿１及び建材制御装置１０＿２から送信されたスポット気象データａ１およびａ２を受信する。サーバ３０は、所定の一定期間内に受信されたスポット気象データａ１およびａ２に基づいて地域気象データを算出する（ステップＳ１０３）。地域気象データは、例えば、同一地域Ａに属する複数の建材制御装置１０＿１及び建材制御装置１０＿２から得られたスポット気象データａ１及びスポット気象データａ２を平均して算出されてもよい。地域気象データは、地域温度、地域湿度、地域照度、地域雨量、地域風速、地域風向、地域粉塵量又は地域粉塵の大きさ、地域騒音値、地域臭気、地域積雪量のうちの少なくとも１つを示す。地域気象データは、地域全体の気象状況を表現し得るデータであればよく、上述した平均以外の方法によって算出されてもよい。例えば、スポット気象データａ１及びスポット気象データａ２に含まれる各項目の値の最大値、最小値、及び最尤推定量のいずれかが地域気象データとして算出されてもよい。気象データの項目毎に算出方法が変更された地域気象データが算出されてもよい。サーバ３０は、算出した地域気象データを建材制御装置１０＿１及び建材制御装置１０＿２に送信する。地域気象データ取得部１００２は、サーバ３０から地域気象データを取得する（ステップＳ１０４）。 選択部１００３は、スポット気象データａ１に含まれる値及び受信された地域気象データに含まれる値の少なくとも１つに基づいて、スポット気象データａ１及び地域気象データのうちのいずれかを選択する（ステップＳ１０５）。 図７を参照して、具体的なデータを使用する場合を例に挙げて、建材制御装置１０＿１によって実行されるステップＳ１０５の詳細な動作について説明する。建材制御装置１０＿１は、受信したスポット気象データａ１に含まれる少なくとも１つの値が危険値を示すが否かを判定する（ステップＳ２０１）。例えば、図３に示されるスポット気象データａ１の雨量の値が５（ｍｍ／時間）以上の値である場合、建物Ｈ内の浸水の危険がある。このとき、スポット気象データａ１に含まれる雨量が危険値を示すと判定される。風速が５（ｍ／ｓ）以上の値である場合、建材が破損する危険があるため、スポット気象データａ１に含まれる風速が危険値を