JP6893262B2 - スマートウィンドウ制御装置、スマートウィンドウ制御方法及びスマートウィンドウ制御プログラム - Google Patents

Description

本発明は、スマートウィンドウ制御装置、スマートウィンドウ制御方法及びスマートウィンドウ制御プログラムに関する。

従来より、光学特性（例えば、透過率）を制御可能なガラスを、スマートウィンドウとしてオフィスビル等の建物の窓部に適用し、建物内に入射する太陽光の光量、熱量を調整するスマートウィンドウ制御システムが知られている。

当該スマートウィンドウ制御システムによれば、例えば、夏場は建物内に入射する太陽光の光量、熱量を下げ、冬場は建物内に入射する太陽光の光量、熱量を上げることで、建物内の温度制御を行う空調システムを補助することができる。この結果、空調システムの負荷を下げることができる。

特表２０１５−５３４１２７号公報

ここで、スマートウィンドウ制御システムの場合、透過率を制御し、建物内に入射する太陽光の光量、熱量を調整してから、実際に建物内の温度が変化するまでのタイムラグが大きい。

このため、空調システムの負荷を下げるためには、透過率を制御する際、上記タイムラグを考慮しておく必要がある。

一つの側面では、空調システムの負荷を下げることを目的としている。

一態様によれば、スマートウィンドウ制御装置は、
空調システムにより設定温度に応じた温度制御が行われる空間の、窓部に設けられたスマートウィンドウの透過率を制御するスマートウィンドウ制御装置であって、
第１の時刻と、該第１の時刻から所定時間後の第２の時刻との間の区間における、前記空間の外部の環境情報の予測値を取得する取得部と、
前記区間における前記空間の温度遷移を、前記区間における前記外部の環境情報の予測値に基づいて算出する算出部と、
前記区間における前記空間の温度が、算出された前記温度遷移に基づいて遷移するように、前記スマートウィンドウの透過率を制御する透過率制御部とを有する。

空調システムの負荷を下げることができる。

スマートウィンドウが設置された建物の外観構成を示す図である。 建物内において構成されるネットワークシステムの一例を示す図である。 スマートウィンドウ制御システムの構成例を示す図である。 空調システムの構成例を示す図である。 スマートウィンドウ制御装置のハードウェア構成の一例を示す図である。 スマートウィンドウ制御装置の生成部の機能構成の一例を示す図である。 スマートウィンドウ制御装置の生成部によるモデル生成処理の流れを示すフローチャートである。 スマートウィンドウ制御装置の制御部の機能構成の一例を示す第１の図である。 スマートウィンドウ制御装置の制御部のモード移行の一例を示す図である。 予測モード区間における環境情報の予測値の具体例を示す図である。 予測モード区間における温度遷移予測データの一例を示す図である。 予測モードにおける透過率制御処理の流れを示す第１のフローチャートである。 スマートウィンドウ制御装置の制御部の機能構成の一例を示す第２の図である。 予測モード区間における実測室内温度の具体例を示す図である。 予測モードにおける透過率制御処理の流れを示す第２のフローチャートである。 通常モード区間における温度遷移予測データの一例を示す第１の図である。 通常モード区間における透過率制御処理の流れを示す第１のフローチャートである。 環境情報の予測値を示す図である。 スマートウィンドウ制御装置の制御部の機能構成の一例を示す第３の図である。 通常モード区間における温度遷移予測データの一例を示す第２の図である。 通常モード区間における透過率制御処理の流れを示す第２のフローチャートである。

以下、各実施形態について添付の図面を参照しながら説明する。なお、本明細書及び図面において、実質的に同一の機能構成を有する構成要素については、同一の符号を付することにより重複した説明を省く。

［第１の実施形態］
＜建物の外観構成＞
はじめに、スマートウィンドウが設置された建物の外観構成について説明する。図１は、スマートウィンドウが設置された建物の外観構成を示す図である。図１に示すように、建物１１０（例えば、オフィスビル）の所定の面には、窓群１２０が設けられている。本実施形態では、このうち、点線１３０で示すフロアに、スマートウィンドウ１２０＿１１〜１２０＿１５が設置されているものとする。

スマートウィンドウとは、透過率を制御可能なガラスが適用された窓部である。なお、本実施形態において、スマートウィンドウに適用されるガラスの透過率の制御方式は、エレクトロクロミック方式であっても、ＰＤＬＣ（Polymer dispersed LCs）方式であっても、あるいは、ガスクロミック方式であってもよい。

スマートウィンドウ１２０＿１５の断面構成は、図１の右側に示すとおりであり、複数層のガラスが含まれる。スマートウィンドウ１２０＿１５では、そのうちの１層に適用されたガラス１４０の透過率が制御される。図１の右側に示すように、ガラス１４０は、矢印１５０で示す範囲（例えば、１０％〜９０％の範囲）において透過率が制御される。これにより、建物１１０の点線１３０で示すフロアの空間内に入射される太陽光の光量、熱量を調整することができる。

＜ネットワークシステムの構成＞
次に、建物１１０内において構成されるネットワークシステムについて説明する。図２は、建物内において構成されるネットワークシステムの一例を示す図である。図２に示すように、ネットワークシステム２００は、ビル管理システム２１０、スマートウィンドウ制御システム２２０、空調システム２３０を有する。なお、ネットワークシステム２００において、各システムは、ＬＡＮ（Local Area Network）２４０を介して通信可能に接続される。

ビル管理システム２１０は、建物１１０内のセキュリティを管理するシステムである。本実施形態において、ビル管理システム２１０は、例えば、各フロアの各空間の出入口が施錠されたか否かを監視し、各フロアの各空間の利用状況を判断する。

なお、ビル管理システム２１０による、各フロアの各空間の利用状況の判断方法は、これに限定されない。例えば、人の有無を直接的または間接的に検知することが可能な他のセンサ（人感センサ等）を用いて、各フロアの各空間の利用状況を判断するように構成してもよい。ただし、以下では、説明の簡略化のため、出入口が施錠されたか否かを監視することで、各フロアの各空間の利用状況を判断するものとして説明する。

ビル管理システム２１０は、例えば、対象フロアの対象空間の出入口が施錠されている場合には、当該フロアの当該空間を利用している人がいない（非利用中である）と判断する。また、ビル管理システム２１０は、例えば、対象フロアの対象空間の出入口が開錠されている場合には、当該フロアの当該空間を利用している人がいる（利用中である）と判断する。なお、ビル管理システム２１０において判断された各フロアの利用状況（非利用中であることを示す情報／利用中であることを示す情報）は、スマートウィンドウ制御システム２２０に送信される。

スマートウィンドウ制御システム２２０は、スマートウィンドウ１２０＿１１〜１２０＿１５の透過率を制御する。スマートウィンドウ制御システム２２０は、図１において点線１３０で示したフロアの対象空間の利用状況が、ビル管理システム２１０により利用中であると判断され、かつ、対応する空調システムが稼働中であった場合には、通常モードで動作する。

一方、スマートウィンドウ制御システム２２０は、図１において点線１３０で示したフロアの対象空間の利用状況が、ビル管理システム２１０により非利用中であると判断され、かつ、対応する空調システムが停止中であった場合には、予測モードで動作する。

スマートウィンドウ制御システム２２０は、予測モードで動作するにあたり、空調システム２３０から、ＯＮ／ＯＦＦ情報、実測室内日射量、実測室外日射量、実測室内温度、実測室外温度、室内温度設定を取得する。また、スマートウィンドウ制御システム２２０は、予測モードで動作するにあたり、外部ネットワーク２５０より、環境情報の予測値（予測温度推移情報、予測日射量推移情報）を取得する。

ＯＮ／ＯＦＦ情報とは、空調システム２３０が稼働中であるか停止中であるかを示す情報である（なお、ＯＦＦ情報には、更に、空調システム２３０が再稼働するタイミングを示す情報が含まれる）。実測室内日射量とは、室内の日射量を測定する室内日射量センサの出力値である。実測室外日射量とは、室外の日射量を測定する室外日射量センサの出力値である。実測室内温度とは、室内の温度を測定する室内温度センサの出力値である。実測室外温度とは、室外の温度を測定する室外温度センサの出力値である。室内設定温度とは、空調システム２３０が温度制御する空間の設定温度である。

また、環境情報の予測値は、予測温度推移情報と予測日射量推移情報とを含む。予測温度推移情報とは、例えば、空調システム２３０の停止区間中の室外温度の推移を予測した予測値である。予測日射量推移情報とは、例えば、空調システム２３０の停止区間中の室外日射量の推移を予測した予測値である。

なお、図１において点線１３０で示したフロア内が１つの空間で形成されていた場合には、スマートウィンドウ制御システム２２０も、１システムで構成される。一方で、図１において点線１３０で示したフロア内が複数の空間で形成され、それぞれの空間において別々の空調システムによる温度制御が行われる場合には、スマートウィンドウ制御システム２２０も、別々のシステムで構成される。

＜スマートウィンドウ制御システムの構成例＞
次に、図１において点線１３０で示したフロアに形成されたスマートウィンドウ制御システム２２０の構成例について説明する。図３は、スマートウィンドウ制御システムの構成例を示す図である。

図３の例は、点線１３０で示したフロアが３つの空間（空間Ａ、Ｂ、共有空間）で形成されていることを示している。スマートウィンドウ制御システム２２０＿１は、このうち、空間Ａに形成されたシステムであり、スマートウィンドウ制御装置３１０と、スマートウィンドウ１２０＿１１と、スマートウィンドウ１２０＿１２とを有する。

一方、スマートウィンドウ制御システム２２０＿２は、空間Ｂに形成されたシステムであり、スマートウィンドウ制御装置３２０と、スマートウィンドウ１２０＿１３と、スマートウィンドウ１２０＿１４と、スマートウィンドウ１２０＿１５とを有する。

なお、スマートウィンドウ制御装置３１０、３２０は、いずれも、スマートウィンドウ制御プログラムを実行することで、生成部３３０及び制御部３４０として機能する。生成部３３０は、空間Ａ（または空間Ｂ）の温度特性を再現したモデル（温度遷移予測モデル）を生成する。制御部３４０は、生成された温度遷移予測モデルに基づいて、停止区間における環境情報の予測値のもと、所定の透過率パターンでスマートウィンドウの透過率を制御した場合の、空間Ａ（または空間Ｂ）の温度遷移を予測する。また、制御部３４０は、予測した温度遷移のうち、空調システム２３０が再稼働されるタイミングでの空間Ａ（または空間Ｂ）の温度が、室内設定温度に最も近い温度遷移を抽出し、抽出した温度遷移を実現するように、スマートウィンドウの透過率を制御する。

＜空調システムの構成例＞
次に、図１において点線１３０で示したフロアに形成された空調システム２３０について説明する。図４は、空調システムの構成例を示す図である。

空調システム２３０＿１は、このうち、空間Ａに形成されたシステムである。図４に示すように、空調システム２３０＿１は、空調装置４１０と、室内温度センサ４１１＿１、４１１＿２と、室外日射量センサ４１２と、室内日射量センサ４１３と、室外温度センサ４１４と、吹き出し口４１５＿１〜４１５＿３とを有する。

一方、空調システム２３０＿２は、空間Ｂに形成されたシステムである。図４に示すように、空調システム２３０＿２は、空調装置４２０と、室内温度センサ４２１と、室外日射量センサ４２２と、室内日射量センサ４２３と、室外温度センサ４２４と、吹き出し口４２５＿１、４２５＿２とを有する。

＜スマートウィンドウ制御装置＞
次に、スマートウィンドウ制御装置３１０、３２０のハードウェア構成について説明する。図５は、スマートウィンドウ制御装置のハードウェア構成の一例を示す図である。図５に示すように、スマートウィンドウ制御装置３１０、３２０は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）５０１、ＲＯＭ（Read Only Memory）５０２、ＲＡＭ（Random Access Memory）５０３を有する。ＣＰＵ５０１、ＲＯＭ５０２、ＲＡＭ５０３は、いわゆるコンピュータを形成する。また、スマートウィンドウ制御装置３１０、３２０は、補助記憶部５０４、表示部５０５、入力部５０６、ネットワークＩ／Ｆ（Interface）部５０７、接続部５０８を有する。なお、スマートウィンドウ制御装置３１０、３２０の各ハードウェアは、バス５０９を介して相互に接続されている。

ＣＰＵ５０１は、補助記憶部５０４にインストールされている各種プログラム（例えば、スマートウィンドウ制御プログラム等）を実行するデバイスである。ＲＯＭ５０２は、不揮発性メモリである。ＲＯＭ５０２は、補助記憶部５０４にインストールされている各種プログラムをＣＰＵ５０１が実行するために必要な各種プログラムやデータ等を格納する、主記憶デバイスとして機能する。具体的には、ＲＯＭ５０２はＢＩＯＳ（Basic Input/Output System）やＥＦＩ（Extensible Firmware Interface）等のブートプログラム等を格納する。

ＲＡＭ５０３は、ＤＲＡＭ（Dynamic Random Access Memory）やＳＲＡＭ（Static Random Access Memory）等の揮発性メモリである。ＲＡＭ５０３は、補助記憶部５０４にインストールされている各種プログラムがＣＰＵ５０１によって実行される際に展開される作業領域を提供する、主記憶デバイスとして機能する。

補助記憶部５０４は、各種プログラムや、各種プログラムが実行される際に用いられる情報を格納する補助記憶デバイスである。

表示部５０５は、スマートウィンドウ制御装置３１０、３２０の内部状態を表示する、表示デバイスである。入力部５０６は、スマートウィンドウ制御装置３１０、３２０の管理者がスマートウィンドウ制御装置３１０、３２０に対して各種指示を入力するための入力デバイスである。

ネットワークＩ／Ｆ部５０７は、外部ネットワーク２５０と接続する通信デバイスである。接続部５０８は、ＬＡＮ２４０に接続する接続デバイスである。

＜スマートウィンドウ制御装置の機能構成＞
次に、スマートウィンドウ制御装置の機能構成について説明する。なお、スマートウィンドウ制御装置３１０及びスマートウィンドウ制御装置３２０は、同様の構成を有していることから、以下では、説明の簡略化のため、スマートウィンドウ制御装置３１０について説明する。

（１）スマートウィンドウ制御装置の生成部の機能構成
はじめに、スマートウィンドウ制御装置３１０の生成部３３０の機能構成について説明する。図６は、スマートウィンドウ制御装置の生成部の機能構成の一例を示す図である。

図６に示すように、スマートウィンドウ制御装置３１０の生成部３３０は、実測室外温度取得部６０１、実測室外日射量取得部６０２、実績透過率取得部６０３、モデル生成部６０４、実測室内温度取得部６０７を有する。

実測室外温度取得部６０１は、室外温度センサ４１４が測定した、過去の実測室外温度の所定時間範囲（例えば、２４時間）ごとの遷移データを取得し、モデル生成部６０４に入力する。

実測室外日射量取得部６０２は、室外日射量センサ４１２が測定した、過去の実測室外温度の所定時間範囲ごとの遷移データを取得し、モデル生成部６０４に入力する。

実績透過率取得部６０３は、制御部３４０による過去の制御結果（透過率）の所定時間範囲ごとの遷移データを取得し、モデル生成部６０４に入力する。

モデル生成部６０４は生成部の一例であり、温度遷移予測モデル６０５と、モデル評価部６０６とを有する。温度遷移予測モデル６０５は、機械学習モデルであり、モデル生成部６０４により、実測室外温度、実測室外日射量、制御結果（透過率）の所定時間範囲の遷移データが入力されることで、所定時間範囲の温度遷移データを出力する。また、温度遷移予測モデル６０５は、所定時間範囲の温度遷移データを出力したことに応じて、モデル評価部６０６より、モデルパラメータの変更指示を受け付け、モデルパラメータを変更することで、機械学習を行う。

モデル評価部６０６は、温度遷移予測モデル６０５により出力された所定時間範囲の温度遷移データと、実測室内温度取得部６０７より通知された、過去の実測室内温度の所定時間範囲の遷移データとの誤差を算出する。また、モデル評価部６０６は、算出した誤差に基づいて、温度遷移予測モデル６０５に対して、モデルパラメータを変更するための変更指示を出力する。

実測室内温度取得部６０７は、室内温度センサ４１１＿１、４１１＿２が測定した、過去の実測室内温度の所定時間範囲の遷移データを取得し、モデル評価部６０６に通知する。

（２）スマートウィンドウ制御装置の生成部によるモデル生成処理の流れ
次に、スマートウィンドウ制御装置３１０の生成部３３０によるモデル生成処理の流れについて説明する。図７は、スマートウィンドウ制御装置の生成部によるモデル生成処理の流れを示すフローチャートである。

ステップＳ７０１において、実測室外温度取得部６０１は、過去の実測室外温度の所定時間範囲における遷移データを取得する。

ステップＳ７０２において、実測室外日射量取得部６０２は、過去の実測室外日射量の所定時間範囲における遷移データを取得する。

ステップＳ７０３において、実績透過率取得部６０３は、過去の制御結果の所定時間範囲における遷移データを取得する。

ステップＳ７０４において、実測室内温度取得部６０７は、過去の実測室内温度の所定時間範囲における遷移データを取得する。

ステップＳ７０５において、モデル生成部６０４は、
・過去の実測室外温度の所定時間範囲における遷移データと、
・過去の実測室外日射量の所定時間範囲における遷移データと、
・過去の制御結果の所定時間範囲における遷移データと
を、温度遷移予測モデル６０５に入力する。これにより、温度遷移予測モデル６０５では、所定時間範囲における温度遷移データを出力する。

ステップＳ７０６において、モデル評価部６０６は、出力された所定時間範囲における温度遷移データと、取得された過去の実測室内温度の所定時間範囲の遷移データとの誤差を算出する。また、モデル評価部６０６は、算出した誤差に基づいて、温度遷移予測モデル６０５のモデルパラメータを変更する。これにより、モデル生成部６０４では、温度遷移予測モデル６０５について、過去の実測室内温度の所定時間範囲の遷移データを正解データとする機械学習を行うことができる。

ステップＳ７０７において、モデル生成部６０４は、ステップＳ７０１からステップＳ７０４で取得した全ての遷移データを用いて、温度遷移予測モデル６０５について機械学習を行ったか否かを判定する。

ステップＳ７０７において、機械学習に用いていない遷移データがあると判定した場合には（ステップＳ７０７においてＮｏの場合には）、ステップＳ７０１に戻る。

一方、ステップＳ７０７において、全ての遷移データを用いて温度遷移予測モデル６０５について機械学習を行ったと判定した場合には（ステップＳ７０７においてＹｅｓの場合には）、ステップＳ７０８に進む。

ステップＳ７０８において、モデル生成部６０４は、機械学習が完了した学習済みの温度遷移予測モデル６０５を抽出し、制御部３４０に設定することで、モデル生成処理を終了する。

（３）スマートウィンドウ制御装置の制御部の機能構成
次に、スマートウィンドウ制御装置３１０に含まれる制御部３４０の機能構成について説明する。図８は、スマートウィンドウ制御装置の制御部の機能構成の一例を示す第１の図である。

図８に示すように、スマートウィンドウ制御装置３１０の制御部３４０は、空調システム稼働状況取得部８０１、利用状況取得部８０２、予測温度取得部８０３、予測日射量取得部８０４、透過率パターン入力部８０５を有する。また、スマートウィンドウ制御装置３１０の制御部３４０は、モデル実行部８０６、設定温度取得部８０７、判定部８０８、透過率パターン抽出部８０９、透過率制御部８１０を有する。

空調システム稼働状況取得部８０１は、空調システム２３０＿１より、ＯＮ／ＯＦＦ情報を取得する。利用状況取得部８０２は、ビル管理システム２１０より、空間Ａの利用状況を取得する。

空調システム稼働状況取得部８０１が、停止中であることを示すＯＦＦ情報を取得し、利用状況取得部８０２が、非利用中であること示す情報を取得した場合、制御部３４０は予測モードに移行する。

一方、空調システム稼働状況取得部８０１が、稼働中であることを示すＯＮ情報を取得した場合、制御部３４０は通常モードに移行する。

予測温度取得部８０３は取得部の一例であり、制御部３４０が予測モードに移行することで、外部ネットワーク２５０より、予測モード区間中の予測温度推移情報を取得する。予測モード区間とは、制御部３４０が予測モードに移行した時刻と、次に通常モードに移行する時刻とに基づいて特定される区間である。本実施形態において、予測モード区間は、空調システム２３０＿１の停止区間に等しい。このため、以下では、空調システム２３０＿１が再稼働するタイミングを、"予測モード区間明け"と称する。

予測日射量取得部８０４は取得部の一例であり、制御部３４０が予測モードに移行することで、外部ネットワーク２５０より予測モード区間中の予測日射量推移情報を取得する。

透過率パターン入力部８０５は、所定時間範囲における透過率の遷移パターンを複数有しており、当該遷移パターンを組み合わせることで、予測モード区間における透過率の遷移パターン（「透過率パターン」と称す）を複数生成する。

モデル実行部８０６は算出部の一例であり、複数の透過率パターンを、予測モード区間中の予測温度推移情報及び予測日射量推移情報とともに、順次、学習済みの温度遷移予測モデル６０５に入力し、学習済みの温度遷移予測モデル６０５を実行させる。これにより、学習済みの温度遷移予測モデル６０５では、予測モード区間中の温度遷移予測データを順次出力する。

設定温度取得部８０７は、予測モード区間明けの空間Ａの温度設定値として、空調システム２３０＿１に設定されている室内設定温度を、空調システム２３０＿１より取得する。

判定部８０８は、学習済みの温度遷移予測モデル６０５より順次出力された複数の温度遷移予測データより、予測モード区間明けの温度を抽出し、設定温度取得部８０７により取得された室内設定温度との誤差を算出する。また、判定部８０８は、算出した誤差を、透過率パターン抽出部８０９に通知する。

透過率パターン抽出部８０９は抽出部の一例であり、判定部８０８より通知された誤差が最小となる透過率パターンを抽出して、透過率制御部８１０に通知する。

透過率制御部８１０は、制御部３４０が予測モードに移行すると、透過率パターン抽出部８０９から、透過率パターンが通知されるまで待機する。また、透過率制御部８１０は、透過率パターン抽出部８０９から透過率パターンが通知されると、当該透過率パターンに従って、スマートウィンドウ１２０＿１１、１２０＿１２の透過率を制御する。透過率制御部８１０では、透過率パターンによる制御を、予測モード区間中、継続する。

＜モード移行の説明＞
次に、スマートウィンドウ制御装置３１０の制御部３４０のモード移行について説明する。図９は、スマートウィンドウ制御装置の制御部のモード移行の一例を示す図である。

図９に示すように、ビル管理システム２１０より、空間Ａが利用中であることを示す情報が通知され、かつ、空調システム２３０＿１よりＯＮ情報が通知されている状態において、制御部３４０は、通常モードで動作する。図９の例は、制御部３４０が、"ＸＸ月ＸＸ日ＸＸ時ＸＸ分"まで通常モードで動作したことを示している。

なお、本実施形態の場合、空調システム２３０＿１は、休前日に空間Ａの最終利用者が退出し、空間Ａが施錠されることで、停止するように構成されているものとする。

一方で、本実施形態の場合、空調システム２３０＿１が休日明けに再稼働する日時は、（空間Ａの利用者が開錠したか否かに関わらず）予め決定されている。図９の例は、空調システム２３０＿１が再稼働する日時が、"ＹＹ月ＹＹ日ＹＹ時ＹＹ分"に決定されていることを示している。

上述したように、空調システム稼働状況取得部８０１が取得するＯＦＦ情報には、空調システム２３０＿１が再稼働するタイミングも含まれる。このため、制御部３４０では、ＯＦＦ情報に基づいて"ＸＸ月ＸＸ日ＸＸ時ＸＸ分"（第１の時刻）から所定時間後の"ＹＹ月ＹＹ日ＹＹ時ＹＹ分"（第２の時刻）までの区間を、予測モードで動作する予測モード区間として特定することができる。

＜予測モード区間における動作の具体例＞
次に、予測モード区間における制御部３４０の動作の具体例について説明する。

（１）予測モード区間における環境情報の予測値
はじめに、制御部３４０の予測温度取得部８０３が取得する、予測モード区間における予測温度推移情報の具体例、及び、制御部３４０の予測日射量取得部８０４が取得する、予測モード区間における予測日射量推移情報の具体例について説明する。

図１０は、予測モード区間における環境情報の予測値の具体例を示す図である。図１０の例は、"ＸＸ月ＸＸ日ＸＸ時ＸＸ分"が金曜日の夜で、"ＹＹ月ＹＹ日ＹＹ時ＹＹ分"が月曜日の朝である場合を示している。つまり、休日である土曜日と日曜日の２日間を含む区間が予測モード区間である場合を示している。

このうち、図１０（ａ）は、予測モード区間における予測温度推移情報の具体例を示している。図１０（ａ）の例によれば、予測モードに移行した"ＸＸ月ＸＸ日ＸＸ時ＸＸ分"以降、土曜日の朝にかけて気温が下がり、土曜日の日中は気温が上がることが予測されている。また、図１０（ａ）の例によれば、土曜日の夕方以降日曜日の朝にかけて、気温が下がり日曜日の日中は再び気温が上がることが予測されている。更に、日曜日の夕方以降月曜日の朝にかけて、気温が下がることが予測されている。

なお、図１０（ａ）の例によれば、土曜日は日曜日と比較して、最低気温は低いが最高気温は高くなると予測されている。

図１０（ｂ）は、予測モード区間における予測日射量推移情報の具体例を示している。図１０（ｂ）の例によれば、予測モードに移行した"ＸＸ月ＸＸ日ＸＸ時ＸＸ分"以降、土曜日の朝までの間は日射量がゼロで、土曜日の日中は晴れのため日射量が高くなることが予測されている。また、図１０（ｂ）の例によれば、日曜日の日中は曇りのため、土曜日の日中と比較して日射量が低くなることが予測されている。

（２）予測モード区間における温度遷移予測
次に、制御部３４０のモデル実行部８０６が学習済みの温度遷移予測モデル６０５を実行させることで算出する、予測モード区間における空間Ａの温度遷移予測データの具体例について説明する。図１１は、予測モード区間における温度遷移予測データの一例を示す図である。上述したとおり、モデル実行部８０６は、予測モード区間における予測温度推移情報、予測日射量推移情報、複数の透過率パターンを、学習済みの温度遷移予測モデル６０５に順次入力することで、学習済みの温度遷移予測モデル６０５を実行させる。これにより、学習済みの温度遷移予測モデル６０５では、予測モード区間における、空間Ａの温度遷移予測データを順次出力する。

図１１において、点線１１１０は、空間Ａの温度が最も高い状態で遷移する透過率パターンを入力した場合の、空間Ａの温度遷移予測データを示している。また、点線１１２０は、空間Ａの温度が最も低い状態で遷移する透過率パターンを入力した場合の、空間Ａの温度遷移予測データを示している。

このように、予測モード区間において用いる透過率パターンによって、"ＹＹ月ＹＹ日ＹＹ時ＹＹ分"における空間Ａの温度には、矢印に示すばらつきが発生する。ここで、図１１の例では、空調システム２３０＿１に、予測モード区間明け（"ＹＹ月ＹＹ日ＹＹ時ＹＹ分"）の空間Ａの室内設定温度として、破線で示す温度が設定されているものとする。

このため、制御部３４０の透過率パターン抽出部８０９では、予測モード区間明け（"ＹＹ月ＹＹ日ＹＹ時ＹＹ分"）の空間Ａの温度が、破線で示す設定温度に最も近くなる温度遷移予測データ（実線１１３０）に対応する透過率パターンを抽出する。

かかる透過率パターンを用いてスマートウィンドウ１２０＿１１、１２０＿１２の透過率を制御することで、予測モード区間明け（"ＹＹ月ＹＹ日ＹＹ時ＹＹ分"）の空間Ａの温度を、室内設定温度に一致させることが可能となる。この結果、空調システム２３０＿１を再稼働させた際の空調システム２３０＿１の負荷を下げることができる。

＜予測モードにおける透過率制御処理＞
次に、予測モードにおける透過率制御処理の流れについて説明する。図１２は、予測モードにおける透過率制御処理の流れを示す第１のフローチャートである。

ステップＳ１２０１において、空調システム稼働状況取得部８０１は、空調システム２３０＿１より通知されるＯＮ／ＯＦＦ情報を監視し、利用状況取得部８０２は、ビル管理システム２１０より通知される空間Ａの利用状況を監視する。これにより、制御部３４０では、通常モードで動作するか予測モードで動作するかを決定する。一方、予測温度取得部８０３、予測日射量取得部８０４、透過率制御部８１０では、制御部３４０のモード移行を監視し、制御部３４０が、通常モードから予測モードに移行したか否かを判定する。

ステップＳ１２０１において、通常モードから予測モードに移行していないと判定した場合には（ステップＳ１２０１においてＮｏの場合には）、通常モードから予測モードに移行したと判定するまで待機する。

一方、ステップＳ１２０１において、通常モードから予測モードに移行したと判定した場合には（ステップＳ１２０１においてＹｅｓの場合には）、ステップＳ１２０２に進む。

ステップＳ１２０２において、予測温度取得部８０３は、外部ネットワーク２５０より、予測モード区間における予測温度推移情報を取得する。また、予測日射量取得部８０４は、外部ネットワーク２５０より、予測モード区間における予測温度推移情報を取得する。

ステップＳ１２０３において、設定温度取得部８０７は、予測モード区間明けの空間Ａの室内設定温度として、空調システム２３０に設定された室内設定温度を取得する。

ステップＳ１２０４において、透過率パターン入力部８０５は、複数の透過率パターンのうちのいずれかを選択して、モデル実行部８０６に通知する。

ステップＳ１２０５において、予測温度取得部８０３は、取得した予測温度推移情報をモデル実行部８０６に通知する。また、予測日射量取得部８０４は、取得した予測日射量推移情報をモデル実行部８０６に通知する。更に、モデル実行部８０６は、予測温度推移情報、予測日射量推移情報、透過率パターンを温度遷移予測モデル６０５に入力することで、温度遷移予測モデル６０５を実行させ、温度遷移予測データを算出する。

ステップＳ１２０６において、判定部８０８は、モデル実行部８０６により算出された温度遷移予測データの予測モード区間明けの温度と、設定温度取得部８０７が取得した、予測モード区間明けの空間Ａの室内設定温度との誤差を算出する。

ステップＳ１２０７において、透過率パターン入力部８０５は、全ての透過率パターンについて、温度遷移予測データを算出したか否かを判定する。ステップＳ１２０７において、温度遷移予測データを算出していない透過率パターンがあると判定した場合には（ステップＳ１２０７においてＮｏの場合には）、ステップＳ１２０４に戻る。

一方、ステップＳ１２０７において、全ての透過率パターンについて、温度遷移予測データを算出したと判定した場合には、ステップＳ１２０８に進む。

ステップＳ１２０８において、透過率パターン抽出部８０９は、誤差が最小となる透過率パターンを抽出し、透過率制御部８１０に通知する。

ステップＳ１２０９において、透過率制御部８１０は、透過率パターン抽出部８０９より通知された透過率パターンを用いて、スマートウィンドウの透過率の制御を開始する。

ステップＳ１２１０において、透過率制御部８１０は、予測モードが継続しているか否かを判定する。ステップＳ１２１０において、予測モードが継続していると判定した場合には（ステップＳ１２１０においてＹｅｓの場合には）、ステップＳ１２０９に戻る。

一方、ステップＳ１２１０において、予測モードから通常モードに移行したと判定した場合には（ステップＳ１２１０においてＮｏの場合には）、予測モードにおける透過率制御処理を終了する。

＜まとめ＞
以上の説明から明らかなように、第１の実施形態に係るスマートウィンドウ制御装置は、
・空調システムにより室内設定温度に応じて温度制御が行われる空間の窓部に設けられた、スマートウィンドウの透過率を制御する。
・空調システムが停止されてから再稼働されるまでの停止区間を予測モード区間とし、当該区間における予測温度推移情報及び予測日射量推移情報を、外部ネットワークより取得する。
・過去の実測室外温度と、過去の実測室外日射量と、過去の実績透過率とに基づいて、所定時間範囲における空間の温度遷移を予測する温度遷移予測モデルを生成する。
・生成した温度遷移予測モデルに、複数の透過率パターンを、予測温度推移情報及び予測日射量推移情報とともに順次入力することで、予測モード区間における複数の温度遷移予測データを算出する。
・算出した複数の温度遷移予測データのうち、予測モード区間明けの温度が、予測モード区間明けの室内設定温度に最も近い透過率パターンを抽出し、当該透過率パターンを用いて、予測モード区間におけるスマートウィンドウの透過率を制御する。

このように、第１の実施形態に係るスマートウィンドウ制御装置では、予測モード区間明けの温度が、予測モード区間明けの室内設定温度に近づくように、予測モード区間中の空間の温度を、予測した温度遷移に基づいて遷移させる。これにより、第１の実施形態に係るスマートウィンドウ制御装置によれば、透過率を制御してから実際に建物内の温度が変化するまでのタイムラグの影響を低減させることができる。

この結果、第１の実施形態に係るスマートウィンドウ制御装置によれば、予測モード区間明けに空調システムを再稼働させた際の空調システムの負荷を下げることが可能となる。

［第２の実施形態］
上記第１の実施形態では、温度遷移予測モデル６０５により算出された温度遷移予測データに基づいて、透過率パターンを抽出し、抽出した透過率パターンに基づいて、予測モード区間中のスマートウィンドウの透過率を制御する構成とした。

これに対して、第２の実施形態では、温度遷移予測モデル６０５により算出された温度遷移予測データに従って、予測モード区間中の空間の温度が遷移するように、スマートウィンドウの透過率を制御する。以下、第２の実施形態について、上記第１の実施形態との相違点を中心に説明する。

＜スマートウィンドウ制御装置の制御部の機能構成＞
はじめに、スマートウィンドウ制御装置３１０の制御部３４０の機能構成について説明する。図１３は、スマートウィンドウ制御装置の制御部の機能構成の一例を示す第２の図である。図８との相違点は、図１３の場合、温度遷移パターン抽出部１３０１、実測室内温度取得部１３０２、透過率制御部１３０３を有する点である。

温度遷移パターン抽出部１３０１は抽出部の一例であり、複数の透過率パターンが温度遷移予測モデル６０５に入力されることで算出された、それぞれの温度遷移予測データと、室内設定温度との誤差とを、判定部８０８より取得する。

また、温度遷移パターン抽出部１３０１は、取得した誤差が最小となる温度遷移予測データを抽出し、温度遷移パターンとして透過率制御部１３０３に通知する。

実測室内温度取得部１３０２は、空調装置４１０より、現在時刻の実測室内温度を取得し、透過率制御部１３０３に通知する。

透過率制御部１３０３は、制御部３４０が予測モードに移行すると、温度遷移パターン抽出部１３０１から、温度遷移パターンが通知されるまで待機する。また、透過率制御部１３０３は、温度遷移パターン抽出部１３０１から温度遷移パターンが通知されると、当該温度遷移パターンに従って、スマートウィンドウ１２０＿１１、１２０＿１２の透過率を制御する。具体的には、透過率制御部１３０３は、現在時刻の実測室内温度と、温度遷移パターンにおける現在時刻の温度とを比較し、現在時刻の実測室内温度の方が、温度遷移パターンにおける現在時刻の温度よりも高い場合には、透過率を下げるように制御する。また、透過率制御部１３０３は、現在時刻の実測室内温度の方が、温度遷移パターンにおける現在時刻の温度よりも低い場合には、透過率を上げるように制御する。

＜予測モード区間における動作の具体例＞
次に、予測モード区間における制御部３４０の動作の具体例について説明する。図１４は、予測モード区間における実測室内温度の具体例を示す図である。図１４において、"ＸＸ月ＸＸ日ＸＸ時ＸＸ分"から"ＹＹ月ＹＹ日ＹＹ時ＹＹ分"までの間は、予測モード区間である。また、図１４において、実線１１３０は、温度遷移パターン抽出部１３０１より通知された温度遷移パターンである（予測モード区間明けの温度１１００が、予測モード区間明けの室内設定温度に一致する温度遷移パターンである）。

一方、太実線１４００は、予測モードに移行してから現在時刻までの実測室内温度である。また、符号１４０１は、現在時刻における実測室内温度を示しており、符号１４１１は、温度遷移パターン（実線１１３０）における現在時刻の温度を示している。図１４の例では、現在時刻における実測室内温度（符号１４０１）が、温度遷移パターン（実線１１３０）における現在時刻の温度（符号１４１１）よりも低いため、透過率制御部１３０３では、透過率を上げるように制御する。

これにより、透過率制御部１３０３では、予測モード区間中の空間Ａの温度を、温度遷移パターン（実線１１３０）に従って遷移させることが可能となる。そして、予測モード区間明けの温度を、予測モード区間明けの室内設定温度に一致させることが可能となる。

この結果、予測区間明けに空調システムを再稼働させた際の空調システムの負荷を下げることができる。

＜予測モードにおける透過率制御処理＞
次に、予測モードにおける透過率制御処理の流れについて説明する。図１５は、予測モードにおける透過率制御処理の流れを示す第２のフローチャートである。図１２に示したフローチャートとの相違点は、ステップＳ１５０１〜ステップＳ１５０５である。

ステップＳ１５０１において、温度遷移パターン抽出部１３０１は、誤差が最小となる温度遷移パターンを抽出し、透過率制御部１３０３に通知する。

ステップＳ１５０２において、透過率制御部１３０３は、デフォルトの透過率で、スマートウィンドウの透過率の制御を開始する。

ステップＳ１５０３において、透過率制御部１３０３は、所定の制御周期が経過したか否かを判定する。ステップＳ１５０３において、所定の制御周期が経過していないと判定した場合には（ステップＳ１５０３においてＮｏの場合には）、所定の制御周期が経過するまで待機する。

一方、ステップＳ１５０３において、所定の制御周期が経過したと判定した場合には（ステップＳ１５０３においてＹｅｓの場合には）、ステップＳ１５０４に進む。

ステップＳ１５０４において、透過率制御部１３０３は、実測室内温度取得部１３０２が取得した現在時刻における実測室内温度と、温度遷移パターンにおける現在時刻の温度とを比較し、比較結果に応じて透過率を変更する。

ステップＳ１５０５において、透過率制御部１３０３は、予測モードが継続しているか否かを判定する。ステップＳ１５０５において、予測モードが継続していると判定した場合には（ステップＳ１５０５においてＹｅｓの場合には）、ステップＳ１５０３に戻る。

一方、ステップＳ１５０５において、予測モードから通常モードに移行した判定した場合には（ステップＳ１５０５においてＮｏの場合には）、予測モードにおける透過率制御処理を終了する。

＜まとめ＞
以上の説明から明らかなように、第２の実施形態に係るスマートウィンドウ制御装置は、
・空調システムにより室内設定温度に応じて温度制御が行われる空間の窓部に設けられた、スマートウィンドウの透過率を制御する。
・空調システムが停止されてから再稼働されるまでの停止区間を予測モード区間とし、当該区間における予測温度推移情報及び予測日射量推移情報を、外部ネットワークより取得する。
・過去の実測室外温度と、過去の実測室内日射量と、過去の実績透過率とに基づいて、所定時間範囲における空間の温度遷移を予測する温度遷移予測モデルを生成する。
・生成した温度遷移予測モデルに、複数の透過率パターンを、予測温度推移情報及び予測日射量推移情報とともに順次入力することで、予測モード区間における複数の温度遷移予測データを算出する。
・算出した複数の温度遷移予測データのうち、予測モード区間明けの温度が、予測モード区間明けの室内設定温度に最も近い温度遷移予測データを、温度遷移パターンとして抽出する。また、当該温度遷移パターンと実測室内温度とを用いて、予測モード区間におけるスマートウィンドウの透過率を制御する。

このように、第２の実施形態に係るスマートウィンドウ制御装置では、予測モード区間明けの温度が、予測モード区間明けの室内設定温度に近づくように、予測モード区間中の空間の温度を、温度遷移パターンに基づいて遷移させる。これにより、第２の実施形態に係るスマートウィンドウ制御装置によれば、透過率を制御してから実際に建物内の温度が変化するまでのタイムラグの影響を低減させることができる。

この結果、第２の実施形態に係るスマートウィンドウ制御装置によれば、予測モード区間明けに空調システムを再稼働させた際の空調システムの負荷を下げることが可能となる。

［第３の実施形態］
上記第１及び第２の実施形態では、スマートウィンドウ制御装置が予測モードで動作する場合について説明した。これに対して、第３の実施形態では、スマートウィンドウ制御装置が通常モードで動作する場合について説明する。以下、第３の実施形態について、上記第１及び第２の実施形態との相違点を中心に説明する。

＜通常モード区間における動作の具体例＞
はじめに、通常モード区間における制御部３４０の動作の具体例について説明する。図１６は、通常モード区間における温度遷移予測データの一例を示す第１の図である。図１６の例では、"ＡＡ月ＡＡ日ＡＡ時ＡＡ分"（第１の時刻）から所定時間後の"ＢＢ月ＢＢ日ＢＢ時ＢＢ分"（第２の時刻）までを通常モード区間としている。

第３の実施形態において、モデル実行部８０６は、通常モード区間における予測温度推移情報、予測日射量推移情報、複数の透過率パターンを、学習済みの温度遷移予測モデル６０５に順次入力することで、学習済みの温度遷移予測モデル６０５を実行させる。これにより、学習済みの温度遷移予測モデル６０５では、通常モード区間における、空間Ａの温度遷移予測データを順次出力する。

図１６において、点線１１１０は、空間Ａの温度が最も高い状態で遷移する透過率パターンを入力した場合の、空間Ａの温度遷移予測データを示している。また、点線１１２０は、空間Ａの温度が最も低い状態で遷移する透過率パターンを入力した場合の、空間Ａの温度予測データを示している。

このように、通常モード区間において用いる透過率パターンによって、通常モード区間における空間Ａの温度遷移には、ばらつきが発生する。制御部３４０の透過率パターン抽出部８０９では、このうち、室内設定温度との差分の累積値（例えば、図１６のグレー領域の面積）が最小となる温度遷移予測データ（実線１６００）に対応する透過率パターンを抽出する。室内設定温度との差分の累積値が最小の場合、空調システム２３０＿１の稼働中の区間の負荷を最小にすることができるからである。

＜通常モードにおける透過率制御処理＞
次に、通常モードにおける透過率制御処理の流れについて説明する。図１７は、通常モードにおける透過率制御処理の流れを示す第１のフローチャートである。図１２に示した、予測モードにおける透過率制御処理との相違点は、ステップＳ１７０１〜Ｓ１７０３、Ｓ１７０４、Ｓ１７０５である。

ステップＳ１７０１において、空調システム稼働状況取得部８０１は、空調システム２３０＿１より通知されるＯＮ／ＯＦＦ情報を監視し、利用状況取得部８０２は、ビル管理システム２１０より通知される空間Ａの利用状況を監視する。これにより、制御部３４０では、通常モードで動作するか予測モードで動作するかを決定する。一方、予測温度取得部８０３、予測日射量取得部８０４、透過率制御部８１０では、制御部３４０のモード移行を監視し、制御部３４０が、予測モードから通常モードに移行したか否かを判定する。

ステップＳ１７０１において、予測モードから通常モードに移行していないと判定した場合には（ステップＳ１７０１においてＮｏの場合には）、予測モードから通常モードに移行したと判定するまで待機する。

一方、ステップＳ１７０１において、予測モードから通常モードに移行したと判定した場合には（ステップＳ１７０１においてＹｅｓの場合には）、ステップＳ１７０２に進む。

ステップＳ１７０２において、予測温度取得部８０３は、外部ネットワーク２５０より、通常モード区間における予測温度推移情報を取得する。また、予測日射量取得部８０４は、外部ネットワーク２５０より、通常モード区間における予測温度推移情報を取得する。

ステップＳ１７０３において、設定温度取得部８０７は、通常モード区間における空間Ａの室内設定温度として、空調システム２３０に設定された室内設定温度を取得する。

ステップＳ１７０４において、判定部８０８は、モデル実行部８０６により算出された温度遷移予測データの通常モード区間における温度と、設定温度取得部８０７が取得した、通常モード区間における空間Ａの室内設定温度との誤差の累積値を算出する。

ステップＳ１７０５において、透過率パターン抽出部８０９は、誤差の累積値が最小となる透過率パターンを抽出し、透過率制御部８１０に通知する。

＜まとめ＞
以上の説明から明らかなように、第３の実施形態に係るスマートウィンドウ制御装置は、
・空調システムにより室内設定温度に応じて温度制御が行われる空間の窓部に設けられた、スマートウィンドウの透過率を制御する。
・空調システムが稼働中の区間を通常モード区間とし、当該区間における予測温度推移情報及び予測日射量推移情報を、外部ネットワークより取得する。
・過去の実測室外温度と、過去の実測室外日射量と、過去の実績透過率とに基づいて、所定時間範囲における空間の温度遷移を予測する温度遷移予測モデルを生成する。
・生成した温度予測モデルに、複数の透過率パターンを、予測温度推移情報及び予測日射量推移情報とともに順次入力することで、通常モード区間における複数の温度遷移予測データを算出する。
・算出した複数の温度遷移予測データのうち、通常モード区間の温度と、通常モード区間の室内設定温度との差分の累積値が、最小となる透過率パターンを抽出し、当該透過率パターンを用いて、通常モード区間におけるスマートウィンドウの透過率を制御する。

このように、第３の実施形態に係るスマートウィンドウ制御装置では、通常モード区間中の温度が、通常モード区間中の室内設定温度に近づくように、通常モード区間中の空間の温度を、予測した温度遷移に基づいて遷移させる。これにより、第３の実施形態に係るスマートウィンドウ制御装置によれば、透過率を制御してから実際に建物内の温度が変化するまでのタイムラグの影響を低減させることができる。

この結果、第３の実施形態に係るスマートウィンドウ制御装置によれば、空調システムの稼働中の区間の負荷を最小にすることができる。

［第４の実施形態］
上記第３の実施形態では、通常モード区間における空間Ａの室内設定温度として、空調システム２３０に設定された室内設定温度を用いるものとして説明した。しかしながら、通常モード区間における空間Ａの室内設定温度として、空調システム２３０に設定された室内設定温度を修正した、修正後の室内設定温度を用いてもよい。

例えば、空間Ａの温度を上昇させるほどの多数の人が、所定の日時に流入することが予め分かっている場合にあっては、当該所定の日時の室内設定温度を、下げる方向に修正したうえで、スマートウィンドウの透過率を制御してもよい。

つまり、空間内の温度に影響を与えるほどの内部環境情報の変化が、所定の日時に発生することが予め分かっている場合には、当該所定の日時の室内設定温度を修正することで、結果的に室内Ａの温度を一定に保つ。これにより、内部環境情報の変化に関わらず、空調システムの稼働中の区間の負荷を下げることができる。以下、第４の実施形態について、上記第１乃至第３の実施形態との相違点を中心に説明する。

＜環境情報の予測値の説明＞
はじめに環境情報の予測値について説明する。上記第１乃至第３の実施形態では、空間Ａ内の温度に影響を与える環境情報の予測値として、予測温度推移情報と、予測日射量推移情報を例示した。しかしながら、空間Ａ内の温度に影響を与える環境情報の予測値には、これら外部の環境情報の予測値に限定されず、内部の環境情報の予測値も含まれる。

内部の環境情報の予測値とは、例えば、空間Ａへの人の流入や、空間Ａへの外気の流入、空間Ａからの内気の流出等、通常モード区間中に空間Ａの温度に影響を与える空間Ａ内の事象を予測した予測値である。

図１８は、環境情報の予測値を示す図である。図１８に示すように、第４の実施形態では、第１乃至第３の実施形態における環境情報の予測値（予測温度推移情報、予測日射量推移情報）が、"外部環境情報の予測値"に対応している。

一方、通常モード区間中に空間Ａ、空間Ｂの温度に影響を与える空間Ａ、Ｂ内の事象を予測した予測値を、内部環境情報の予測値と称する。

＜スマートウィンドウ制御装置の機能構成＞
次に、スマートウィンドウ制御装置の機能構成について説明する。図１９は、スマートウィンドウ制御装置の制御部の機能構成の一例を示す第２の図である。

図８に示した機能構成との相違点は、図１９の場合、設定温度取得部１９０１の機能が、図８の設定温度取得部８０７の機能とは異なる点である。

設定温度取得部１９０１は修正部の一例である。設定温度取得部１９０１は、通常モード区間中の空間Ａの室内設定温度として、空調システム２３０＿１に設定されている室内設定温度を、空調システム２３０＿１より取得する。また、設定温度取得部１９０１は、通常モード区間中の空間Ａの内部環境情報の予測値を、外部ネットワーク２５０より取得する。更に、設定温度取得部１９０１は、取得した内部環境情報の予測値に基づいて、取得した室内設定温度を修正し、修正後の室内設定温度を判定部８０８に通知する。

＜通常モード区間における温度遷移予測＞
次に、制御部３４０のモデル実行部８０６が学習済みの温度遷移予測モデル６０５を実行させることで算出する、通常モード区間における空間Ａの温度遷移予測データの具体例について説明する。図２０は、通常モード区間における温度遷移予測データの一例を示す第２の図である。

このうち、図２０（ａ）は、通常モード区間における内部環境情報の予測値の一例であり、ここでは、通常モード区間中に空間Ａに流入する人の数を示している。図２０（ａ）の例に示すように、"ＡＡ月ＡＡ日ＡＡ時ＡＡ分"（第１の時刻）から所定時間後の"ＣＣ月ＣＣ日ＣＣ時ＣＣ分"（第２の時刻）までの間に空間Ａに流入する人の数の最大値は一定であることが予測されている（符号２００１〜符号２００３参照）。

一方、"ＣＣ月ＣＣ日ＣＣ時ＣＣ分"から"ＤＤ月ＤＤ日ＤＤ時ＤＤ分"までの間に空間Ａに流入する人の数の最大値は大きく変化することが予測されている（符号２００４参照）。

図２０（ｂ）は、通常モード区間において、内部環境情報が変化したことに起因して変動する、空間Ａの温度の変動幅の予測値を示している。図２０（ｂ）の例によれば、空間Ａに流入する人の数の最大値が、符号２００１〜２００３に示す値である場合、人の流入に伴う空間Ａの温度の変動幅はゼロまたは微小であることが予測されている。

一方、空間Ａに流入する人の数の最大値が、符号２００４に示す値である場合、人の流入に伴って、空間Ａの温度が上昇することが予測されている（符号２０１１参照）。

図２０（ｃ）は、通常モード区間における修正後の室内設定温度と、通常モード区間における温度遷移予測データの一例を示している。図２０（ｃ）に示すように、"ＡＡ月ＡＡ日ＡＡ時ＡＡ分"から"ＣＣ月ＣＣ日ＣＣ時ＣＣ分"までの間は、内部環境情報が変化したことに起因して変動する、空間Ａの温度の変動幅の予測値がゼロまたは微小である。このため、設定温度取得部１９０１では、空調システム２３０＿１に設定されている室内設定温度を、そのまま判定部８０８に通知する。

一方、"ＣＣ月ＣＣ日ＣＣ時ＣＣ分"から"ＤＤ月ＤＤ日ＤＤ時ＤＤ分"までの間は、内部環境情報が変化したことに起因して、空間Ａの温度が上昇することが予測されている。このため、設定温度取得部１９０１では、空調システム２３０＿１に設定されている室内設定温度を、温度の上昇幅に応じて修正し、修正後の室内設定温度を判定部８０８に通知する（符号２０２１参照）。

また、図２０（ｃ）において、点線１１１０は、外部環境情報の変化に対して、空間Ａの温度が最も高い状態で遷移する透過率パターンを入力した場合の、空間Ａの温度遷移予測データを示している。また、点線１１２０は、外部環境情報の変化に対して、空間Ａの温度が最も低い状態で遷移する透過率パターンを入力した場合の、空間Ａの温度予測データを示している。

このように、通常モード区間において用いる透過率パターンによって、通常モード区間における空間Ａの温度遷移には、ばらつきが発生する。制御部３４０の透過率パターン抽出部８０９では、修正後の室内設定温度との差分の累積値（例えば、図２０のグレー領域の面積）が最小となる温度遷移予測データ（実線２０２０）に対応する透過率パターンを抽出する。修正後の室内設定温度との差分の累積値が最小の場合、空調システム２３０＿１の稼働中の区間の負荷を最小にすることができるからである。

＜通常モードにおける透過率制御処理＞
次に、通常モードにおける透過率制御処理の流れについて説明する。図２１は、通常モードにおける透過率制御処理の流れを示す第２のフローチャートである。図１７に示したフローチャートとの相違点は、ステップＳ２１０１〜Ｓ２１０３である。

ステップＳ２１０１において、設定温度取得部１９０１は、通常モード区間中の空間Ａの内部環境情報の予測値を、外部ネットワーク２５０より取得する。

ステップＳ２１０２において、設定温度取得部１９０１は、通常モード区間において、内部環境情報が変化することに起因して、空間Ａの温度が変動するか否かを判定する。ステップＳ２１０２において変動しないと判定した場合（ステップＳ２１０２においてＮｏの場合）、設定温度取得部１９０１は、空調システム２３０＿１に設定されている室内設定温度を、そのまま判定部８０８に通知し、ステップＳ１２０４に進む。

一方、ステップＳ２１０２において変動すると判定した場合には（ステップＳ２１０２においてＹｅｓの場合には）、ステップＳ２１０３に進む。

ステップＳ２１０３において、設定温度取得部１９０１は、内部環境情報が変化することに起因して変動する空間Ａの温度の変動幅に応じて、空調システム２３０＿１に設定されている室内設定温度を修正し、修正後の室内設定温度を判定部８０８に通知する。

＜まとめ＞
以上の説明から明らかなように、第４の実施形態に係るスマートウィンドウ制御装置は、
・空調システムにより室内設定温度に応じて温度制御が行われる空間の窓部に設けられた、スマートウィンドウの透過率を制御する。
・空調システムが稼働中の区間を通常モード区間とし、当該区間における予測温度推移情報及び予測日射量推移情報を、外部ネットワークより取得する。
・過去の実測室外温度と、過去の実測室外日射量と、過去の実績透過率とに基づいて、所定時間範囲における空間の温度遷移を予測する温度遷移予測モデルを生成する。
・生成した温度予測モデルに、複数の透過率パターンを、予測温度推移情報及び予測日射量推移情報とともに順次入力することで、通常モード区間における複数の温度遷移予測データを算出する。
・通常モード区間における内部環境情報の変化を、外部ネットワークより取得し、内部環境情報の変化に起因して変動する、空間の温度の変動幅を予測する。また、予測した温度の変動幅に応じて、通常モード区間の室内設定温度を修正する。
・算出した複数の温度遷移予測データのうち、通常モード区間の温度と、通常モード区間の修正後の室内設定温度との差分の累積値が、最小となる透過率パターンを抽出する。また、抽出した当該透過率パターンを用いて、通常モード区間におけるスマートウィンドウの透過率を制御する。

このように、第４の実施形態に係るスマートウィンドウ制御装置では、通常モード区間中の温度が、通常モード区間中の修正後の室内設定温度に近づくように、通常モード区間中の空間の温度を、予測した温度遷移に基づいて遷移させる。これにより、第４の実施形態に係るスマートウィンドウ制御装置によれば、透過率を制御してから実際に建物内の温度が変化するまでのタイムラグの影響を低減させることができる。

この結果、第４の実施形態に係るスマートウィンドウ制御装置によれば、内部環境情報の変化に関わらず、空調システムの稼働中の区間の負荷を最小にすることができる。

［その他の実施形態］
上記第１の実施形態では、温度遷移予測モデル６０５が機械学習モデルであるとして説明したが、温度遷移予測モデル６０５は、機械学習モデルに限定されない。所定時間範囲における実測室外温度、実測室外日射量、実績透過率と、実測室内温度との対応関係を示すモデルであれば、任意のモデルであってもよい。

また、上記第１の実施形態では、透過率パターン入力部に所定の透過率パターンを予め用意しておき、透過率パターン抽出部が、予め用意された透過率パターンの中から、透過率制御処理に用いる１の透過率パターンを抽出するものとして説明した。しかしながら、透過率制御処理に用いる透過率パターンの抽出方法はこれに限定されない。例えば、判定部８０８において算出した誤差に基づいて、逆問題解析を行うことで、透過率パターンを抽出するように構成してもよい。

また、上記第１及び第２の実施形態では、スマートウィンドウ制御装置が複数のスマートウィンドウについて、同じ透過率で制御するものとして説明した。しかしながら、スマートウィンドウの制御方法はこれに限定されず、例えば、スマートウィンドウごとに異なる透過率で制御するように構成してもよい。

また、上記第３及び第４の実施形態では、通常モード区間における複数日分の透過率パターンを学習済みの温度遷移予測モデル６０５に入力するものとして説明した。具体的には、上記第３の実施形態では、"ＡＡ月ＡＡ日ＡＡ時ＡＡ分"を第１の時刻、"ＢＢ月ＢＢ日ＢＢ時ＢＢ分"を第２の時刻とした。また、上記第４の実施形態では、"ＡＡ月ＡＡ日ＡＡ時ＡＡ分"を第１の時刻、"ＣＣ月ＣＣ日ＣＣ時ＣＣ分"を第２の時刻と、あるいは、"ＣＣ月ＣＣ日ＣＣ時ＣＣ分"を第１の時刻、"ＤＤ月ＤＤ日ＤＤ時ＤＤ分"を第２の時刻とした。そして、第１の時刻と第２の時刻との間の区間に対応するそれぞれの透過率パターンを学習済みの温度遷移予測モデル６０５に入力するものとして説明した。

しかしながら、透過率パターンは、複数日分に限定されず、１日分であってもよい。あるいは、所定時間分であってもよい。

なお、上記実施形態に挙げた構成等に、その他の要素との組み合わせ等、ここで示した構成に本発明が限定されるものではない。これらの点に関しては、本発明の趣旨を逸脱しない範囲で変更することが可能であり、その応用形態に応じて適切に定めることができる。

１２０＿１１〜１２０＿１５ ：スマートウィンドウ
２００ ：ネットワークシステム
２１０ ：ビル管理システム
２２０ ：スマートウィンドウ制御システム
２３０ ：空調システム
３１０、３２０ ：スマートウィンドウ制御装置
３３０ ：生成部
３４０ ：制御部
４１０ ：空調装置
４１１＿１、４１１＿２ ：室内温度センサ
４１２ ：室外日射量センサ
４１３ ：室内日射量センサ
４１４ ：室外温度センサ
６０１ ：実測室外温度取得部
６０２ ：実測室外日射量取得部
６０３ ：実績透過率取得部
６０４ ：モデル生成部
６０５ ：温度遷移予測モデル
６０６ ：モデル評価部
６０７ ：実測室内温度取得部
８０１ ：空調システム稼働状況取得部
８０２ ：利用状況取得部
８０３ ：予測温度取得部
８０４ ：予測日射量取得部
８０５ ：透過率パターン入力部
８０６ ：モデル実行部
８０７ ：設定温度取得部
８０８ ：判定部
８０９ ：透過率パターン抽出部
８１０ ：透過率制御部
１３０１ ：温度遷移パターン抽出部
１３０２ ：実測室内温度取得部
１３０３ ：透過率制御部
１９０１ ：設定温度取得部

Claims (13)

1. 空調システムにより設定温度に応じた温度制御が行われる空間の、窓部に設けられたスマートウィンドウの透過率を制御するスマートウィンドウ制御装置であって、
   第１の時刻と、該第１の時刻から所定時間後の第２の時刻との間の区間における、前記空間の外部の環境情報の予測値を取得する取得部と、
   前記区間における前記空間の温度遷移を、前記区間における前記外部の環境情報の予測値に基づいて算出する算出部と、
   前記区間における前記空間の温度が、算出された前記温度遷移に基づいて遷移するように、前記スマートウィンドウの透過率を制御する透過率制御部と
   を有するスマートウィンドウ制御装置。
2. 前記取得部は、
   前記空調システムが停止される前記第１の時刻から再稼働される前記第２の時刻までの停止区間における外部の環境情報の予測値を取得し、
   前記算出部は、
   前記空調システムが再稼働される前記第２の時刻での前記空間の温度を前記設定温度に近づけるための、前記停止区間における前記空間の温度遷移を、前記停止区間における前記外部の環境情報の予測値に基づいて算出し、
   前記透過率制御部は、
   前記停止区間における前記空間の温度が、算出された前記温度遷移に基づいて遷移するように、前記スマートウィンドウの透過率を制御する、請求項１に記載のスマートウィンドウ制御装置。
3. 過去の所定時間範囲における室外温度、室外日射量及び前記スマートウィンドウの透過率の制御結果と、該所定時間範囲における前記空間の室内温度との対応関係を示すモデルを生成する生成部を更に有し、
   前記算出部は、前記対応関係に基づき、前記停止区間における前記外部の環境情報の予測値及び前記停止区間における複数の透過率のパターンから、前記停止区間における前記空間の温度遷移を算出する、請求項２に記載のスマートウィンドウ制御装置。
4. 前記生成部は、過去の前記所定時間範囲における室外温度、室外日射量及び前記スマートウィンドウの透過率の制御結果とを前記モデルに入力した場合の出力が、過去の前記所定時間範囲における室内温度に近づくように、前記モデルを学習することで、前記モデルを生成する、請求項３に記載のスマートウィンドウ制御装置。
5. 前記停止区間における前記外部の環境情報の予測値には、前記停止区間における室外の温度推移の予測値と、前記停止区間における室内の日射量推移の予測値とが含まれる、請求項２または３に記載のスマートウィンドウ制御装置。
6. 前記算出部により、前記複数の透過率のパターンそれぞれについて算出された、前記停止区間における前記空間の温度遷移のうち、前記空調システムが再稼働される前記第２の時刻での前記空間の温度と、前記設定温度との誤差が最小となる透過率のパターンを抽出する抽出部を更に有し、
   前記透過率制御部は、抽出された透過率のパターンに基づいて、前記停止区間における前記スマートウィンドウの透過率を制御する、請求項３に記載のスマートウィンドウ制御装置。
7. 前記算出部により、前記複数の透過率のパターンそれぞれについて算出された、前記停止区間における前記空間の温度遷移のうち、前記空調システムが再稼働される前記第２の時刻での前記空間の温度と、前記設定温度との誤差が最小となる温度遷移のパターンを抽出する抽出部を更に有し、
   前記透過率制御部は、抽出された温度遷移のパターンに基づいて、前記停止区間における前記スマートウィンドウの透過率を制御する、請求項３に記載のスマートウィンドウ制御装置。
8. 前記空調システムが停止されたことを示す情報と、前記空調システムが次に再稼働される予め定められた時刻とを取得することで、前記停止区間を特定する、請求項２に記載のスマートウィンドウ制御装置。
9. 前記取得部は、
   前記空調システムが稼働中の区間における前記外部の環境情報の予測値を取得し、
   前記算出部は、
   前記空調システムが稼働中の区間における前記空間の温度を、前記設定温度に近づけるための、前記稼働中の区間における前記空間の温度遷移を、前記稼働中の区間における前記外部の環境情報の予測値に基づいて算出し、
   前記透過率制御部は、
   前記稼働中の区間における前記空間の温度が、算出された前記温度遷移に基づいて遷移するように、前記スマートウィンドウの透過率を制御する、請求項１に記載のスマートウィンドウ制御装置。
10. 前記空調システムが稼働中の区間における、前記空間の内部の環境情報の予測値を取得し、該稼働中の区間における前記空間の前記設定温度を修正する修正部を更に有する、請求項９に記載のスマートウィンドウ制御装置。
11. 前記算出部は、
    前記空調システムが稼働中の区間における前記空間の温度を、前記修正部による修正後の前記設定温度に近づけるための、前記稼働中の区間における前記空間の温度遷移を、前記稼働中の区間における前記外部の環境情報の予測値に基づいて算出する、請求項１０に記載のスマートウィンドウ制御装置。
12. 空調システムにより設定温度に応じた温度制御が行われる空間の、窓部に設けられたスマートウィンドウの透過率を制御するスマートウィンドウ制御方法であって、
    第１の時刻と、該第１の時刻から所定時間後の第２の時刻との間の区間における、前記空間の外部の環境情報の予測値を取得する取得工程と、
    前記区間における前記空間の温度遷移を、前記区間における前記外部の環境情報の予測値に基づいて算出する算出工程と、
    前記区間における前記空間の温度が、算出された前記温度遷移に基づいて遷移するように、前記スマートウィンドウの透過率を制御する透過率制御工程と
    を有するスマートウィンドウ制御方法。
13. 空調システムにより設定温度に応じた温度制御が行われる空間の、窓部に設けられたスマートウィンドウの透過率を制御するスマートウィンドウ制御装置のコンピュータに、
    第１の時刻と、該第１の時刻から所定時間後の第２の時刻との間の区間における、前記空間の外部の環境情報の予測値を取得する取得工程と、
    前記区間における前記空間の温度遷移を、前記区間における前記外部の環境情報の予測値に基づいて算出する算出工程と、
    前記区間における前記空間の温度が、算出された前記温度遷移に基づいて遷移するように、前記スマートウィンドウの透過率を制御する透過率制御工程と
    を実行させるためのスマートウィンドウ制御プログラム。

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