JP5482913B2 - 空調情報推定装置、空調情報推定装置の制御方法、および制御プログラム - Google Patents

Description

本発明は、空気調節器のエネルギー消費量を推定する空調情報推定装置に関する。

近年、二酸化炭素排出量の削減およびエネルギー消費量の削減が重要視されている。エネルギー消費量の削減のために、空気調節器のエネルギー消費量を推定することが重要になる。

例えば、特許文献１には、建物内に複数の空気調節器が配置されている場合に、空調の効率を改善するために、どの空気調節器から改善すればよいかの判断材料となる省エネ余地情報を提示する省エネ支援装置が開示されている。この省エネ支援装置は、ＣＯＰ（成績係数）が低い空気調節器について、ＣＯＰを改善した空気調節器を用いた場合の消費電力量を空気調節器の運転データから推定する。ＣＯＰは、冷房（暖房）能力［ｋＷ］を消費電力［ｋＷ］で割ったものを示す。運転データは、空気調節器の運転状態、具体的には、電源のオンおよびオフ、サーモオンおよびオフ、運転モード（冷房モード、暖房モードまたは送風モード）、設定温度等を含む。この省エネ余地情報に基づいて、空気調節器の管理者（建物の管理者）は、優先的に改善する（交換する）空気調節器を把握することができる。

日本国公開特許公報「特開２０１０−１１２６９７号公報（２０１０年５月２０日公開）」

特許文献１に記載の構成によれば、空気調節器のＣＯＰを改善したときの消費電力量を把握することは可能である。しかしながら、ＣＯＰを改善するために空気調節器自体を改良するまたは効率のよい空気調節器に交換する必要があり、エネルギー消費量を削減するために大きなコストが必要になる。

コストをかけずにエネルギー消費量を削減するためには、空気調節器の調節可能なパラメータである設定温度を変更したときの、エネルギー消費量を推定することが有用である。設定温度を変更したときのエネルギー消費量を把握することができれば、快適性と省エネとを考慮して設定温度の調節を行うことが可能となる。

しかしながら、従来の技術では、消費電力量を推定するために、空気調節器および環境に関する多くの情報（電源ＯＮ／ＯＦＦ、設定温度、風量、換気温度および量、等）が必要であった。また、従来の技術では、例えば部屋の床および壁の蓄熱の影響を考慮していないために、設定温度を変更したときのエネルギー消費量を適切に推定することができなかった。そのため、エネルギー消費量を削減するための適切な設定温度を推定することができなかった。

本発明は、上記の問題点に鑑みてなされたものであり、その目的は、設定温度をパラメータとして、空気調節器によるエネルギー消費量を推定することができる空調情報推定装置を実現することにある。

本発明に係る空調情報推定装置は、所定のエリアの空気の温度を設定温度に基づいて調節する空気調節器のエネルギー消費量を推定する空調情報推定装置であって、上記の課題を解決するために、上記空気調節器が空気調節を行っている間の所定の期間における上記エリアの空気の温度をｘとし、該期間における上記設定温度をｘｓとし、該期間の前の上記空気調節器が空気調節を開始するときの該エリアの空気の初期温度をｘｃとしたとき、ａ＝ｘ−ｘｓである第１特徴量ａを変数とする関数ｆ（ａ）、ｂ＝ｘｃ−ｘｓである第２特徴量ｂを変数とする関数ｇ（ｂ）、および定数γを用いて、
ｙ＝ｆ（ａ）＋ｇ（ｂ）＋γ
で表される関数の値ｙを、該期間における上記空気調節器のエネルギー消費量として特定する消費量特定部を備えることを特徴としている。

本発明に係る空調情報推定装置の制御方法は、所定のエリアの空気の温度を設定温度に基づいて調節する空気調節器のエネルギー消費量を推定する空調情報推定装置の制御方法であって、上記空気調節器が空気調節を行っている間の所定の期間における上記エリアの空気の温度をｘとし、該期間における上記設定温度をｘｓとし、該期間の前の上記空気調節器が空気調節を開始するときの該エリアの空気の初期温度をｘｃとしたとき、ａ＝ｘ−ｘｓである第１特徴量ａを変数とする関数ｆ（ａ）、ｂ＝ｘｃ−ｘｓである第２特徴量ｂを変数とする関数ｇ（ｂ）、および定数γを用いて、
ｙ＝ｆ（ａ）＋ｇ（ｂ）＋γ
で表される関数の値ｙを、該期間における上記空気調節器のエネルギー消費量として特定する消費量特定ステップを含むことを特徴としている。

上記の構成によれば、エネルギー消費量を、第１特徴量ａと第２特徴量ｂとを用いて推定することができる。第２特徴量ｂは、空気調節を開始するときの初期温度を反映した値であり、上記エリアの周囲の構造物（壁および床等）による蓄熱の影響を表すパラメータとなる。よって、蓄熱の影響を考慮して空気調節器のエネルギー消費量を推定することができる。

また、上記の構成によれば、エリアの空気の温度、初期温度、および設定温度からエネルギー消費量を推定することができる。よって、エネルギー消費量の推定に必要なパラメータを容易に取得することができるため、外気温等を取得するためにエリア外に温度センサ等を設置する必要がない。それゆえ、上記空調情報推定装置は低コストで容易に導入することができる。

以上のように、本発明によれば、蓄熱の影響を考慮して空気調節器のエネルギー消費量を推定することができる。

また、従来技術ではエネルギー消費量の推定のために、空気調節器および環境に関する多くの情報が必要であるため、構成が複雑になる、または情報の入力に労力を要するということがあった。

本発明におけるエネルギー消費量の推定に必要なパラメータは、容易に取得することができるものである。そのため、上記空調情報推定装置は、構成を簡単にでき、低コストで容易に導入することができる。

本発明の実施の一形態に係る空調情報推定装置を適用するシステムを示す概略図である。 １週間の、空気調節器の時間当たりの電力消費量と、対応する部屋の温度との例を示すグラフである。 本発明の実施の一形態に係る空調情報推定装置の機能的構成を示すブロック図である。 上記空調情報推定装置に読み込まれる測定データの例を示す図である。 表示または出力される改善余地量および目標設定温度を示す図である。 改善余地量および目標設定温度の表示例を示す図である。 上記空調情報推定装置が電力消費量推定関数を特定する処理フローを示す図である。 上記空調情報推定装置が、電力消費量を推定し、目標設定温度および改善余地量を特定する処理フローを示す図である。 温度ｘとΔｘｍを図示するグラフを示す図である。

以下、本発明の実施の形態について、図面を参照して詳細に説明する。以下では、主に、外気温が空調対象のエリアより高い夏場の空調（冷房）を例として説明するが、暖房の場合も同様にして適用可能である。

図１は、本実施の形態の空調情報推定装置１を適用するシステムを示す概略図である。空気調節器（エアコン）２は、コントローラにより制御命令（電源ＯＮ／ＯＦＦ、設定温度の指定等）を受け、空気調節器２の運転状態をコントローラに返す。空気調節器２は、設定温度に基づいて建物等の所定のエリア（部屋、またはフロア等）の空気調節（温度調節）を行う。空気調節器２は、部屋の温度、および電力消費量を測定し、空調情報推定装置１に、部屋の温度、設定温度、および電力消費量の情報を送信する。なお、部屋に設置された温度センサから空調情報推定装置１に直接部屋の温度の情報を送信してもよい。ユーザは、空調情報推定装置１に、電力消費量の削減目標（目標削減率等）を入力する。空調情報推定装置１は、空気調節器２について、設定温度を変更した場合の電力消費量（エネルギー消費量）を推定し、電力消費量を削減するための適切な目標設定温度を特定し、目標設定温度およびその時の電力削減量をユーザに提示する。

＜電力消費量推定モデル＞
まず、本実施の形態における電力消費量を推定する方法について説明する。

図２は、ある１週間の、空気調節器の時間当たりの電力消費量と、対応する部屋の温度との例を示すグラフである。横軸は時間を表し、左縦軸は１時間毎の電力消費量を表し、右縦軸は温度を表す。図２には、日曜日（8/15）から土曜日（8/21）までの１週間の電力消費量および部屋の温度（部屋の空気の温度）が示されている。この部屋は、オフィスビルの中の一室であり、空気調節器は月曜日（8/16）から金曜日（8/20）の日中（午前９時から午後１８時）の間、該部屋の空気調節を行う。月曜日から金曜日の間は、空気調節器が働くので、部屋の温度は設定温度（２６℃）に近い低い温度に保たれる。土曜日および日曜日は、部屋の空気調節器が働かないので、部屋の温度は高くなる。図２において、設定温度は常に一定であるが、部屋の周囲の温度の変化等の種々の要因により、部屋の温度は変化する。なお、外気温はいずれの日においても同じような温度変化であった。

図２を参照すると、月曜日（8/16）の電力消費量が最も多く、次いで火曜日（8/17）の電力消費量が多く、水曜日（8/18）から金曜日（8/20）の電力消費量は少ないことが分かる。土曜日、日曜日に部屋の温度が高くなるので、月曜日の空気調節器が動作する直前の温度は、他の日（火曜日〜金曜日）に比べて高くなる。そのため、月曜日における立ち上がり（初期）の消費電力量が多くなることは容易に推測できる。しかしながら、部屋の温度が設定温度以下になった後も、月曜日の時間当たりの電力消費量は他の日（火曜日〜金曜日）よりも多い。この傾向は、外気温に関係なく、いずれの週のデータにおいても見られる。

月曜日の時間当たりの電力消費量が総じて多いのは、部屋の周囲の壁および床等の構造物、および壁や床の隙間にある空気の熱容量の存在のためと考えられる。空気調節器が動作しない土曜日、日曜日の間に、部屋の温度が上昇すると共に、壁および床と、その隙間の空気とに蓄熱される。月曜日になって空気調節器が働くと、部屋の温度は速やかに低くなるが、ある程度断熱されている壁および床は、蓄えていた熱を部屋の空気に少しずつ与え続ける。そのため、部屋の温度が設定温度以下になった後も、月曜日の時間当たりの電力消費量は他の日（火曜日〜金曜日）よりも多くなる。

空気調節器の電力消費量を推定する従来の方法では、部屋の壁等の蓄熱の影響を考慮していなかった。そのため、従来の方法では、電力消費量の推定の誤差が大きかった。

本発明では、空気調節器が動作を開始するとき（午前９時）の部屋の温度を用いることによって、部屋の壁等の蓄熱の影響を考慮した電力消費量推定モデルを提案する。本実施形態の空調情報推定装置は、所定の期間（例えば午後１３時から午後１４時の１時間）における空気調節器の電力消費量ｙを推定するために、該期間の最初（午後１３時）における部屋の温度ｘと、該期間における空気調節器の設定温度ｘｓと、空気調節器が空気調節を開始するとき（午前９時）の部屋の温度（初期温度）ｘｃとを用いる。電力消費量ｙを推定するための２つの特徴量として、
ａ＝ｘ−ｘｓ
ｂ＝ｘｃ−ｘｓ
を求める。第１特徴量ａが大きい、すなわち部屋の温度ｘと設定温度ｘｓとの差が大きい場合、該期間の電力消費量ｙは大きくなると推定できる。また、第２特徴量ｂが大きい、すなわち空気調節開始時の部屋の温度ｘｃと設定温度ｘｓとの差が大きい場合は、部屋の周囲に蓄えられた熱量が大きいと考えられ、該期間の電力消費量ｙも大きくなると考えられる。本実施の形態では、第２特徴量ｂによって、部屋の壁等の蓄熱の影響を考慮したモデルを用いる。なお、部屋の温度ｘは、外気温および空気調節の影響を受けて期間毎に変化する。よって、第１特徴量ａは、電力消費量ｙに対する、外気温および部屋の温度の時間変化の影響を表す。

本実施の形態では、該期間における空気調節器の電力消費量ｙを、第１特徴量ａおよび第２特徴量ｂを変数とし、次に示す関数によって表す。

ｙ＝α×ａ＋β×ｂ＋γ …（１）
ここで、α、β、γは定数である。第１特徴量ａおよび第２特徴量ｂと電力消費量ｙとの相関を表す定数α、β、γは、実際の測定データに基づいて決定することができる。すなわち、空気調節装置が動作している複数の期間について、各期間（１時間）における部屋の温度ｘと、各期間における設定温度ｘｓと、各期間の前の空気調節を開始するときの初期温度ｘｃと、各期間の電力消費量ｙとを測定する。それらの複数の測定データを式（１）に当てはめて、最小二乗法等を用いて、最適なα、β、γを求めることができる。なお、図２に示すように日中だけ空気調節器が動作して夜間は停止する場合、初期温度ｘｃは、同じ日においては共通（その日の運転開始時の部屋の温度）である。なお、もちろん冷房時と暖房時とでは関数の定数α、β、γは異なる値になる。なお、γは０になってもよい。

なお、最小二乗法以外にも、重回帰分析または遺伝的アルゴリズム等、測定データを関数でフィッティングする任意の方法を用いることができる。また、ここでは変数である第１特徴量ａおよび第２特徴量ｂと電力消費量ｙとの関係を、最も簡単な１次式で表したが、これに限らず、次に示すように第１特徴量ａおよび第２特徴量ｂを変数とする２次式等の他の関数を用いてもよい。

ｙ＝ｆ（ａ）＋ｇ（ｂ）＋γ …（２）
ｆ（ａ）およびｇ（ｂ）は任意の関数である。このような場合も、測定データが十分に多ければ、測定データをその関数で近似することができる。ここで重要なことは、電力消費量ｙを、第１特徴量ａおよび第２特徴量ｂを変数として表現することである。なお、γは０になってもよい。

式（１）を用いる場合、測定データに基づいて関数の定数α、β、γを決定すると、該関数を用いて、部屋の温度ｘ、設定温度ｘｓ、および初期温度ｘｃから、所定の期間（１時間）の電力消費量ｙを推定することができる。これは蓄熱等の影響を考慮したモデルであり、図２に示すような蓄熱が影響する場合の電力消費量を適切に推測することができる。

＜空調情報推定装置の構成＞
次に、本実施の形態の空調情報推定装置の構成について説明する。図３は、空調情報推定装置１の機能的構成を示すブロック図である。

空気調節器２は、設定温度に基づいて建物等の所定のエリア（部屋、またはフロア等）の温度調節を行う空気調節器である。空気調節器２は、空気調節のエネルギーとして電力を消費するが、ガス等のエネルギーを消費して動作するものであってもよい。空気調節器２は、循環する空気の温度を測定し、設定温度との差に応じて空気調節を行う一般的な空気調節器である。また、空気調節器２は、自身の消費電力を測定し、１時間毎の電力消費量を求める。

空調情報推定装置１は、取得部３、記憶部４、モデル特定部（関数特定部）５、入力部６、設定温度仮定部７、電力消費量特定部（消費量特定部）８、改善余地量特定部（差特定部）９、判定部１０、目標設定温度特定部１１、および出力部１２を備える。

取得部３は、空気調節器２から、運転状態（冷暖房のＯＮ／ＯＦＦ）、所定の期間（１時間）の最初における部屋の温度の測定値、該期間の設定温度、および、該期間の電力消費量の測定値を取得する。取得部３は、取得した部屋の温度の測定値、設定温度、および電力消費量の測定値を測定データとして記憶部４に記憶させる。また、取得部３は、空気調節器２が運転を開始した時の部屋の温度を、初期温度として記憶部４に記憶させる。

なお、取得部３は、空気調節器２を管理する他の装置から、上記測定値等のデータを取得してもよい。例えば、ＢＥＭＳ（Building and Energy Management System）によって建物の空気調節器を管理している場合、ＢＥＭＳの管理装置が各空気調節器の設定温度および電力消費量等の情報を有し、各空気調節器を制御している。その場合、取得部３は、ＢＥＭＳの管理装置からネットワークまたは記録媒体等を介して、設定温度および電力消費量等を取得してもよい。また、取得部３は、部屋に配置された温度センサから部屋の温度の測定値を取得し、空気調節器２に対応して設けられた電力センサから電力の情報を取得してもよい。

モデル特定部５は、複数の期間の測定データを用いて、電力消費量ｙを推定する電力消費量推定関数を特定する。具体的には、モデル特定部５は、複数の期間の、部屋の温度ｘと設定温度ｘｓと初期温度ｘｃと電力消費量ｙとを記憶部４から取得する。モデル特定部５は、各期間について、部屋の温度ｘと設定温度ｘｓとの差である第１特徴量ａ（＝ｘ−ｘｓ）を求め、初期温度ｘｃと設定温度ｘｓとの差である第２特徴量ｂ（＝ｘｃ−ｘｓ）を求める。モデル特定部５は、複数の期間の第１特徴量ａ、第２特徴量ｂ、および電力消費量ｙを用いて、上式（１）で表される電力消費量推定関数の定数α、β、γを特定する。モデル特定部５は、上述のように、複数の測定データをよく近似する定数α、β、γを最小二乗法によって求める。モデル特定部５は、特定した電力消費量推定関数（関数の定数α、β、γ）を記憶部４に記憶させる。

空調情報推定装置１は、部屋の温度ｘおよび初期温度ｘｃに対して、電力消費量の目標削減率に基づいて電力消費量を削減するための適切な目標設定温度を求める。また、どの程度の電力消費量を削減可能であるのか（あったのか）を求める。ただし、快適性を損なわないように、冷房の場合、温度の上限を限界温度として定める。暖房の場合は温度の下限を限界温度として定める。以下では、過去の測定データに基づき、その時の適切な設定温度と削減可能であった電力消費量とを推定する場合について説明する。

入力部６は、いずれの日に対して処理を行うかを示す対象日（対象期間）の指定、１日（対象期間）の電力消費量の目標削減率ｚｒ、管理指標として温度の上限を示す限界温度ｘｍ、および目標削減率ｚｒに対する許容幅を示す閾値ｚｔ、および冷暖房の指定について、外部からの入力を受け付ける。入力部６は、受け付けたこれらの情報を設定温度仮定部７に出力する。入力部６は、電力消費量の目標削減率ｚｒ、および閾値ｚｔを判定部１０に出力する。なお、入力部６は、これらの情報を、キー等を介してユーザから受け付けてもよいし、記憶部４から取得してもよいし、ネットワークを通じて他のコンピュータ等から取得してもよい。また、入力部６は、これらの情報を記憶部４に記憶させてもよい。

設定温度仮定部７は、指定された対象日に応じて、対象日に含まれる各期間（１時間毎）の測定データ（部屋の温度ｘ、および設定温度ｘｓ）を、記憶部４から取得する。図４は、読み込まれる測定データの例を示す図である。図４には、部屋の温度データ、対応する空気調節器の電力量データ、および設定温度データが示されている。空気調節器の動作時間は午前９時から午後１８時までである。なお、設定温度仮定部７は、空気調節器２が動作していた期間についてのみ測定データを取得する。例えば、午前９時から午後１８時まで空気調節器２が動作していた場合、１時間毎の測定データの組を９組取得する。図４に示す測定データのうち、設定温度仮定部７は、太枠で囲われた午前９時から午後１８時までの９時間分の温度ｘ（ｘ₁、ｘ₂、・・・、ｘ₉）と、設定温度ｘｓ（ｘｓ₁、ｘｓ₂、・・・、ｘｓ₉）とを読み込む。図４の「９：００」の欄の温度ｘ₁は、時刻９：００における温度を示し、「９：００」の欄の設定温度ｘｓ₁は時刻９：００〜１０：００の間の（平均の）設定温度を示す。なお、空気調節を開始した午前９時における温度ｘ₁が、初期温度ｘｃに当たる。

設定温度仮定部７は、対象日の空気調節器２が動作していた間の、所定の期間における部屋の温度ｘの最高温度ｍａｘ（ｘ）を求める。ここで、上記所定の期間としては、部屋の温度を限界温度以下（冷房時）に調節するべき期間（快適性維持期間）を設定しておく。例えば、空気調節を開始した後、その効果が十分現れる１時間後（時刻１０：００）から空気調節器２が動作していた最後の期間（時刻１８：００）までを、上記所定の期間とする。この場合、所定の期間における部屋の温度ｘの最高温度ｍａｘ（ｘ）は、ｍａｘ（ｘ₂、ｘ₃、・・・、ｘ₉）を示す。

設定温度仮定部７は、限界温度ｘｍと最高温度ｍａｘ（ｘ）との差をΔｘｍとして求める。

Δｘｍ＝ｘｍ−ｍａｘ（ｘ） （冷房）
Δｘｍ＝ｍｉｎ（ｘ）−ｘｍ （暖房）
Δｘｍは、対象日の空気調節がされている間の最高温度ｍａｘ（ｘ）と限界温度ｘｍとの差を表すので、少なくともこれに応じた分の電力消費量を削減可能であったと考えられる。設定温度仮定部７は、Δｘｍと、設定温度の補正値Δｘ’とに応じて、対象日の各期間の設定温度ｘｓに対する各期間の仮の設定温度ｘｓ’を求める。なお、Δｘ’の初期値は０である。

ｘｓ’＝ｘｓ＋（Δｘｍ−Δｘ’） （冷房）
ｘｓ’＝ｘｓ−（Δｘｍ−Δｘ’） （暖房）
以上により、冷房の場合、仮の設定温度ｘｓ’の初期値は、部屋の温度ｘを所定の期間（時刻１０：００〜１８：００）の間、限界温度ｘｍ以下に保つような値に設定される。

設定温度仮定部７は、求めた各期間の仮の設定温度ｘｓ’を電力消費量特定部８に出力する。また、設定温度仮定部７は、求めた各期間の仮の設定温度ｘｓ’、補正値Δｘ’およびΔｘｍを目標設定温度特定部１１に出力する。

電力消費量特定部８は、記憶部４から、電力消費量推定関数（関数の定数α、β、γ）と、対象日の各期間の測定データ（部屋の温度ｘ、および初期温度ｘｃ）を取得する。なお、空気調節を開始した午前９時における温度ｘ₁が、初期温度ｘｃに当たる。電力消費量特定部８は、対象日の空気調節器２が動作していた各期間において、仮の設定温度ｘｓ’を適用した場合の電力消費量ｙ’を、電力消費量推定関数を用いて特定する。すなわち、各期間について、部屋の温度ｘと仮の設定温度ｘｓ’とから仮の第１特徴量ａ’を求め、初期温度ｘｃと仮の設定温度ｘｓ’とから仮の第２の特徴量ｂ’を求める。

ａ’＝ｘ−ｘｓ’
ｂ’＝ｘｃ−ｘｓ’
そして、電力消費量推定関数を用いて、各期間について、仮の第１特徴量ａ’および仮の第２の特徴量ｂ’に応じた電力消費量ｙ’を特定する。

ｙ’＝α×ａ’＋β×ｂ’＋γ
電力消費量特定部８は、各期間について特定した電力消費量ｙ’を、改善余地量特定部９に出力する。

改善余地量特定部９は、記憶部４から、対象日の各期間の測定データ（電力消費量ｙ）を取得する。図４に示す測定データのうち、改善余地量特定部９は、太枠で囲われた午前９時から午後１８時までの９時間分の電力消費量ｙ（ｙ₁、ｙ₂、・・・、ｙ₉）を読み込む。なお、図４の「９：００」の欄の電力消費量ｙ₁は、９：００〜１０：００の間の電力消費量を示す。改善余地量特定部９は、各期間について、設定温度がｘｓである場合の実際の電力消費量ｙと、設定温度がｘｓ’である場合の推定された電力消費量ｙ’との差（エネルギー消費量差）を電力消費量の改善余地量Δｙとして求める。

Δｙ＝ｙ−ｙ’
各期間の改善余地量Δｙは、該期間において設定温度をｘｓからｘｓ’にすることによって削減できたと推定される電力消費量である。改善余地量特定部９は、各期間の改善余地量Δｙを判定部１０に出力する。

判定部１０は、対象日について各期間の改善余地量Δｙの合計を求め、対象日における累積の改善余地量Δｚとして特定する。

Δｚ＝ΣΔｙ
また、判定部１０は、測定データから、対象日について各期間の電力消費量ｙを足し合わせた累積の電力消費量ｚを求める。

ｚ＝Σｙ
累積の改善余地量Δｚと累積の電力消費量ｚとの比Δｚ／ｚが、設定温度をｘｓからｘｓ’にした場合の対象日における電力消費量の削減率である。判定部１０は、求めた削減率Δｚ／ｚが次式を満たすか否かによって、削減率Δｚ／ｚが、目標削減率ｚｒおよび許容幅を示す閾値ｚｔによって規定される所定の範囲にあるか否かを判定する。

｜（Δｚ／ｚ）−ｚｒ｜≦ｚｔ
すなわち、判定部１０は、電力消費量の削減率Δｚ／ｚと目標削減率ｚｒとの差が、閾値ｚｔ以下であるか否かを判定する。判定部１０は、判定結果を目標設定温度特定部１１に出力する。

目標設定温度特定部１１は、判定部１０の判定結果に応じて、各期間の目標設定温度および対応する各期間の電力消費量の改善余地量Δｙ（および累積の改善余地量Δｚ）を特定し、目標設定温度および改善余地量Δｙ（および累積の改善余地量Δｚ）を出力部１２に出力する。

判定結果において、削減率Δｚ／ｚが上記所定の範囲内であった場合、目標設定温度特定部１１は、仮の設定温度ｘｓ’を目標設定温度とし、該目標設定温度と対応する各期間の改善余地量Δｙとを出力部１２に出力する。

判定結果において、削減率Δｚ／ｚが上記所定の範囲外であった場合、目標設定温度特定部１１は、仮の設定温度ｘｓ’を修正（変更）するために、補正値Δｘ’の値を変更する。目標設定温度特定部１１は、補正値Δｘ’を、（０≦Δｘ’≦Δｘｍ）の範囲で変更し、変更した補正値Δｘ’を設定温度仮定部７に出力する。補正値Δｘ’が変われば、仮の設定温度ｘｓ’が変わる。これにより、変更後の仮の設定温度ｘｓ’における削減率Δｚ／ｚが求められ、削減率Δｚ／ｚが上記所定の範囲内になるまでこれが繰り返される。

出力部１２は、受け取った目標設定温度および対応する各期間の改善余地量Δｙを、表示装置に表示させ、ユーザに提示する。または、出力部１２は、目標設定温度および対応する各期間の改善余地量Δｙを、外部のデータベースに送信し、または記憶部４に出力し、記憶させてもよい。図５は、表示または出力される改善余地量Δｙおよび目標設定温度を示す図である。出力部１２は、他にも、累積の改善余地量Δｚ等の特定した他の情報を表示または出力してもよい。

図６は、図２に対応する、改善余地量Δｙおよび目標設定温度の表示例を示す図である。図６には、時間毎の電力消費量と、その内の改善余地量Δｙとが示されている。また、図６には、目標設定温度が示されている。このように表示することで、ユーザは、いずれの日の、いずれの時間（期間）の改善余地量が大きいかを容易に把握することができる。

＜空調情報推定装置の処理＞
以下に、空調情報推定装置１の処理フローについて説明する。図７は、空調情報推定装置１が電力消費量推定関数を特定する処理フローを示す図である。

モデル特定部５は、複数の期間の、部屋の温度ｘと設定温度ｘｓと初期温度ｘｃと電力消費量ｙとを記憶部４から取得する（Ｓ１）。

モデル特定部５は、各期間について、部屋の温度ｘと設定温度ｘｓとの差である第１特徴量ａ（＝ｘ−ｘｓ）を求める（Ｓ２）。

モデル特定部５は、各期間について、初期温度ｘｃと設定温度ｘｓとの差である第２特徴量ｂ（＝ｘｃ−ｘｓ）を求める（Ｓ３）。

モデル特定部５は、複数の期間の第１特徴量ａ、第２特徴量ｂ、および電力消費量ｙを用いて、測定データを近似する、
ｙ＝α×ａ＋β×ｂ＋γ …（１）
で表される電力消費量推定関数の定数α、β、γを最小二乗法により特定する（Ｓ４）。以上で電力消費量推定関数を特定する処理が終了する。

図８は、空調情報推定装置１が、電力消費量を推定し、目標設定温度および改善余地量を特定する処理フローを示す図である。

入力部６は、対象日の指定、対象日の電力消費量の目標削減率ｚｒ、管理指標として温度の上限を示す限界温度ｘｍ、および目標削減率ｚｒに対する許容幅を示す閾値ｚｔ、および冷暖房の指定について、外部から取得する（Ｓ１１）。ここでは、冷房が指定された場合について説明する。

設定温度仮定部７は、対象日に含まれる各期間（１時間毎）の測定データ（部屋の温度ｘ、および設定温度ｘｓ）を、記憶部４から取得する（Ｓ１２）。

設定温度仮定部７は、限界温度ｘｍと対象日における部屋の温度ｘの最高温度ｍａｘ（ｘ）との差Δｘｍを特定する（Ｓ１３）。

Δｘｍ＝ｘｍ−ｍａｘ（ｘ） （冷房）
設定温度仮定部７は、Δｘ’の初期値を０にする。また、二分法のパラメータｔ１の初期値を０、パラメータｔ２の初期値をΔｘｍにする。

設定温度仮定部７は、各期間の仮の設定温度ｘｓ’を特定する（Ｓ１４）。

ｘｓ’＝ｘｓ＋（Δｘｍ−Δｘ’） （冷房）
最初のこの段階において、限界温度ｘｍと最高温度ｍａｘ（ｘ）とを考慮することにより、仮の設定温度ｘｓ’は、空気調節を弱くするように、快適性から許容できる限界の（最も高い）設定温度に設定されている。

電力消費量特定部８は、仮の第１特徴量ａ’および仮の第２の特徴量ｂ’を求める。

ａ’＝ｘ−ｘｓ’
ｂ’＝ｘｃ−ｘｓ’
電力消費量特定部８は、記憶部４に記憶されている電力消費量推定関数に基づき、対象日の各期間において、仮の設定温度ｘｓ’を適用した場合の電力消費量ｙ’を特定（推定）する（Ｓ１５）。

ｙ’＝α×ａ’＋β×ｂ’＋γ
改善余地量特定部９は、各期間について、設定温度がｘｓである場合の実際の電力消費量ｙと、設定温度がｘｓ’である場合の推定された電力消費量ｙ’との差を電力消費量の改善余地量Δｙとして求める（Ｓ１６）。

Δｙ＝ｙ−ｙ’
判定部１０は、対象日における累積の改善余地量Δｚ、および対象日の累積の電力消費量ｚを特定する（Ｓ１７）。

Δｚ＝ΣΔｙ
ｚ＝Σｙ
判定部１０は、電力消費量の削減率Δｚ／ｚと目標削減率ｚｒとの差が、閾値ｚｔ以下であるか否かを判定する（Ｓ１８）。

｜（Δｚ／ｚ）−ｚｒ｜≦ｚｔ
電力消費量の削減率Δｚ／ｚと目標削減率ｚｒとの差が、閾値ｚｔ以下である場合（Ｓ１８でＹｅｓ）、目標設定温度特定部１１は、仮の設定温度ｘｓ’を目標設定温度として特定する（Ｓ１９）。その後、出力部１２が、目標設定温度および対応する各期間の改善余地量Δｙを、表示装置に表示させて処理を終了する。

電力消費量の削減率Δｚ／ｚと目標削減率ｚｒとの差が、閾値ｚｔより大きい場合（Ｓ１８でＮｏ）、目標設定温度特定部１１は、例外処理の条件を満たすか否かを判定する（Ｓ２０）。

（Δｚ／ｚ）−ｚｒ＜０、かつ、Δｘ’が０である場合（Ｓ２０でＹｅｓ）、目標設定温度特定部１１は、例外処理として、現在の仮の設定温度ｘｓ’を目標設定温度とする（Ｓ１９）。例外処理の条件を満たす場合、各期間の仮の設定温度ｘｓ’は限界の値であると考えられ、電力消費量の削減率を高くするために仮の設定温度ｘｓ’をさらに高くすると、いずれかの期間の温度が限界温度ｘｍを超えてしまい、快適性を損なう可能性がある。

（Δｚ／ｚ）−ｚｒ＞０、または、Δｘ’≠０である場合（Ｓ２０でＮｏ）、目標設定温度特定部１１は、設定温度の補正値Δｘ’を（０≦Δｘ’≦Δｘｍ）の範囲で変更する（Ｓ２１）。適切な補正値Δｘ’を探索するために、ここでは二分法を用いる。具体的には、（Δｚ／ｚ）−ｚｒ＞０の場合、パラメータｔ１の値をΔｘ’とし、（Δｚ／ｚ）−ｚｒ＜０の場合、パラメータｔ２の値をΔｘ’とする。そして、パラメータｔ１とパラメータｔ２の平均値を新たな補正値Δｘ’とする。

Δｘ’＝（ｔ１＋ｔ２）／２
なお、補正値Δｘ’は、二分法に限らず、徐々に補正値Δｘ’をステップアップさせて決定してもよいし、ニュートン法、または遺伝的アルゴリズム等の他の方法を用いて決定してもよい。

Ｓ２１で設定温度の補正値Δｘ’を変更した後、Ｓ１４に戻り処理を繰り返す。これにより、仮の設定温度ｘｓ’が変更され、より適切な設定温度を特定することができる。

本実施の形態では、最初に仮の設定温度ｘｓ’を限界の値にして電力消費量の削減率Δｚ／ｚを求める。その電力消費量の削減率Δｚ／ｚが目標削減率ｚｒを超えて大きすぎる場合（（Δｚ／ｚ）−ｚｒ＞ｚｔの場合）は、電力消費量を過剰に削減するために冷房を弱くし、快適性を犠牲にしすぎている場合であると考えられる。よって、補正値Δｘ’を変更して設定温度ｘｓ’を変更することで、目標削減率ｚｒからなる削減基準を達成し、かつ、部屋を利用する人間にとってより快適な温度環境になるような目標設定温度を特定する。

以上では、過去の測定データを用いて、快適性を保ちつつ、どれだけの電力消費量が削減可能であったか、およびその時の設定温度（目標設定温度）を特定する場合について説明した。本実施の形態の空調情報推定装置１は、電力消費量推定関数を用いて、設定温度を仮定した場合の、蓄熱の影響まで考慮した電力消費量を推定することができる。また、最近の社会では、二酸化炭素排出量の削減目標またはエネルギーの削減目標として、前年同月に対する目標削減率が設定されることが多い。空調情報推定装置１を利用して、例えば未来の期間（例えば来月）に対して前年同月の測定データ（例えば平均のデータ）を過去の測定データとして用い、該未来の期間の電力消費量の削減目標に基づき、最適な設定温度と電力消費量の削減可能量（削減率）とを特定することができる。よって、未来の期間の最適な設定温度を決定し、省エネに利用することができる。

また、本実施の形態では、測定データ（部屋の温度の測定値、部屋の初期温度、設定温度、および電力消費量の測定値）のみに応じて電力消費量推定関数を特定するので、様々なタイプの空気調節器および様々な環境の建物の部屋（エリア）に適応した電力消費量推定関数を特定することができる。また、本実施の形態では、外気温の測定データを用いないので、外気温を測定する必要がなく、建物外にセンサを配置するといった労力を必要としない。空調情報推定装置１が必要とする測定データは、一般的な空気調節器が有している情報であり、空気調節器のみから取得することが可能である。本実施の形態の空調情報推定装置の機能を実現するプログラムをコンピュータ等にインストールすることで、空調情報推定装置を導入することができる。そのため、空調情報推定装置１は、導入コストが低く、容易に導入することができるという利点を有する。

上記では、目標削減率に基づいて目標設定温度を特定したが、（累積の）改善余地量、または電力消費量の推定値ｙ’、または累積の電力消費量の推定値Σｙ’の値（目標値）に応じて、適切な目標設定温度を特定してもよい。

上記では、電力をエネルギーとして消費して動作する空気調節器について説明したが、ガスをエネルギーとして消費して動作する空気調節器について本発明を適用し、ガス消費量の削減可能量等を推定することもできる。

なお、本実施の形態の空調情報推定装置を空気調節器自身に組み込んで、備えられたディスプレイまたはリモコン（制御指示装置）のディスプレイ等を介して電力削減量（改善余地量）または目標設定温度等を表示してもよい。

なお、目標設定温度および改善余地量の推定は、一日単位に限らず、例えば１つの期間（１時間）について行ってもよい。

また、部屋の温度を限界温度ｘｍ以下に保つべき期間（快適性を維持する期間）の決め方は任意でよく、例えば、空気調節器２が動作している間の代表的な一部の期間としてもよい。すなわち、ｍａｘ（ｘ）の代わりにｘ（ｘ₁、ｘ₂、・・・、ｘ₉）の平均値または中間値等を用いてΔｘｍを決定してもよい。例えば、ｘｍから対象日のｘの中間値を引いた値をΔｘｍとすると、仮の設定温度ｘｓ’は、少なくとも対象日の約半分の期間の温度が限界温度ｘｍ以下に保たれるような値に設定される。また、快適性を維持する期間を空気調節器２が動作している間のある１つの期間（１時間）としてもよい。すなわち、Δｘｍ＝ｘｍ−ｍｉｎ（ｘ）としてもよい。

図９は、ある設定温度で空気調節をした場合の部屋の温度ｘとΔｘｍを図示するグラフを示す図である。空気調節器２が動作（冷房）していた間の、所定の期間（時刻Ｔ１〜Ｔ２）における温度を限界温度ｘｍ以下に保つ場合、Δｘｍ＝ｘｍ−ｍａｘ（ｘ）として仮の設定温度ｘｓ’を決定すればよい。また、少なくとも１つの期間の温度を限界温度ｘｍ以下に保つ場合、Δｘｍ＝ｘｍ−ｍｉｎ（ｘ）として仮の設定温度ｘｓ’を決定すればよい。

最後に、空調情報推定装置１の各ブロック、特に取得部３、モデル特定部５、入力部６、設定温度仮定部７、電力消費量特定部８、改善余地量特定部９、判定部１０、目標設定温度特定部１１、および出力部１２は、ハードウェアロジックによって構成してもよいし、次のようにＣＰＵ（central processing unit）を用いてソフトウェアによって実現してもよい。

すなわち、空調情報推定装置１は、各機能を実現する制御プログラムの命令を実行するＣＰＵ、上記プログラムを格納したＲＯＭ（read only memory）、上記プログラムを展開するＲＡＭ（random access memory）、上記プログラムおよび各種データを格納するメモリ等の記憶装置（記録媒体）などを備えている。そして、本発明の目的は、上述した機能を実現するソフトウェアである空調情報推定装置１の制御プログラムのプログラムコード（実行形式プログラム、中間コードプログラム、ソースプログラム）をコンピュータで読み取り可能に記録した記録媒体を、上記空調情報推定装置１に供給し、そのコンピュータ（またはＣＰＵやＭＰＵ（microprocessor unit））が記録媒体に記録されているプログラムコードを読み出し実行することによっても、達成可能である。

上記記録媒体としては、例えば、磁気テープやカセットテープ等のテープ系、フロッピー（登録商標）ディスク／ハードディスク等の磁気ディスクやＣＤ−ＲＯＭ（compact disc read-only memory）／ＭＯ（magneto-optical）／ＭＤ（Mini Disc）／ＤＶＤ（digital versatile disk）／ＣＤ−Ｒ（CD Recordable）等の光ディスクを含むディスク系、ＩＣカード（メモリカードを含む）／光カード等のカード系、あるいはマスクＲＯＭ／ＥＰＲＯＭ（erasable programmable read-only memory）／ＥＥＰＲＯＭ（electrically erasable and programmable read-only memory）／フラッシュＲＯＭ等の半導体メモリ系などを用いることができる。

また、空調情報推定装置１を通信ネットワークと接続可能に構成し、上記プログラムコードを通信ネットワークを介して供給してもよい。この通信ネットワークとしては、特に限定されず、例えば、インターネット、イントラネット、エキストラネット、ＬＡＮ（local area network）、ＩＳＤＮ（integrated services digital network）、ＶＡＮ（value-added network）、ＣＡＴＶ（community antenna television）通信網、仮想専用網（virtual private network）、電話回線網、移動体通信網、衛星通信網等が利用可能である。また、通信ネットワークを構成する伝送媒体としては、特に限定されず、例えば、ＩＥＥＥ（institute of electrical and electronic engineers）１３９４、ＵＳＢ、電力線搬送、ケーブルＴＶ回線、電話線、ＡＤＳＬ（asynchronous digital subscriber loop）回線等の有線でも、ＩｒＤＡ（infrared data association）やリモコンのような赤外線、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）、８０２．１１無線、ＨＤＲ（high data rate）、携帯電話網、衛星回線、地上波デジタル網等の無線でも利用可能である。

なお、本発明は以下のようにも表現できる。

上記空調情報推定装置は、ある期間における上記エリアの空気の温度の測定値と、該期間において設定されていた上記設定温度と、該期間に対応する上記初期温度の測定値と、該期間における上記空気調節器のエネルギー消費量の測定値とを含む測定データを複数の期間について取得し、上記複数の測定データを近似する上記関数ｆ（ａ）およびｇ（ｂ）を特定する関数特定部を備え、上記消費量特定部は、上記関数特定部が特定した上記関数を用いて求めた値ｙを、上記エネルギー消費量として特定する構成であってもよい。

上記の構成によれば、過去の測定データを用いて、過去の測定データを近似する関数ｆ（ａ）、関数ｇ（ｂ）、および定数γを特定することができる。よって、過去の測定データに基づいて、上記エリアおよび上記空気調節器に適応した関数を得ることができる。よって、適切にエネルギー消費量を推定することができる。

また、上記関数ｆ（ａ）およびｇ（ｂ）は１次関数であり、上記消費量特定部は、定数α、定数β、および定数γを用いて、
ｙ＝α×ａ＋β×ｂ＋γ
で表される関数の値ｙを、上記エネルギー消費量として特定する構成であってもよい。

上記の構成によれば、エネルギー消費量を表す上記関数を、第１特徴量ａおよび第２特徴量ｂを変数として用いて、最も簡単な１次式で表すことができる。

また、上記空調情報推定装置は、ある期間における上記エリアの空気の温度の測定値と、該期間において設定されていた上記設定温度と、該期間に対応する上記初期温度の測定値と、該期間における上記空気調節器のエネルギー消費量の測定値とを含む測定データを、複数の期間について取得し、上記複数の測定データを近似するように上記関数の定数α、定数β、および定数γを特定する関数特定部を備え、上記消費量特定部は、上記関数特定部が特定した定数α、定数β、および定数γを用いた上記関数より求めた値ｙを、上記エネルギー消費量として特定する構成であってもよい。

上記の構成によれば、過去の測定データを用いて、過去の測定データを近似する関数の定数α、β、γを特定することができる。よって、過去の測定データに基づいて、上記エリアおよび上記空気調節器に適応した関数を得ることができる。よって、適切にエネルギー消費量を推定することができる。

また、上記空調情報推定装置は、上記所定の期間における上記設定温度として仮の設定温度を用いて上記関数より求めた値ｙと、該期間における上記空気調節器のエネルギー消費量の測定値との差を、エネルギー消費量差として求める差特定部を備えてもよい。

上記の構成によれば、仮の設定温度にした場合のエネルギー消費量と、実際のエネルギー消費量の測定値との差（エネルギー消費量差）を得ることができる。このエネルギー消費量差は、仮の設定温度にした場合にどれだけのエネルギーを削減できるかを表している。よって、ユーザは、エネルギーの削減目標等に応じて適切な設定温度を推定し、その時のエネルギー削減量を推定することができる。

また、上記空調情報推定装置は、複数の期間について、上記エネルギー消費量差を求め、該複数の期間の上記エネルギー消費量差の累積値が、所定の範囲にあるかを判定する判定部と、上記エネルギー消費量差の累積値が、上記所定の範囲にある場合、各期間の上記仮の設定温度を各期間の目標設定温度として特定し、上記エネルギー消費量差の累積値が、上記所定の範囲にない場合、上記エネルギー消費量差の累積値が上記所定の範囲に収まるまで各期間の上記仮の設定温度を変更して、各期間の上記目標設定温度を特定する目標設定温度特定部とを備える構成であってもよい。

上記の構成によれば、複数の期間の上記エネルギー消費量差の累積値が、所定の範囲に収まるような、目標設定温度を特定することができる。よって、エネルギー消費量の削減目標に応じて上記範囲を設定することにより、削減目標を達成することができる目標設定温度を得ることができる。

また、上記空調情報推定装置は、上記設定温度の所定の限界値と上記所定の期間の空気の温度の測定値との差と、該期間の上記設定温度とに応じて、上記空気調節を弱くするように上記仮の設定温度を仮定する設定温度仮定部を備え、上記差特定部は、上記設定温度仮定部が仮定した上記仮の設定温度を用いて上記関数より値ｙを求める構成であってもよい。

上記の構成によれば、仮の設定温度を適用しても上記エリアの空気の温度が上記限界値を超えない（冷房の場合、限界値を上回らない、暖房の場合、限界値を下回らない）ような、仮の設定温度を求めることができる。快適性を考慮して上記限界値を設定することにより、快適性と省エネとを考慮して仮の設定温度を仮定し、その場合のエネルギー消費量を推定することができる。

また、上記消費量特定部は、上記空気調節器が空気調節を行っている間の上記所定の期間の最初における上記エリアの空気の温度をｘとして、上記エネルギー消費量を特定してもよい。

上記期間の間において、上記エリアの空気の温度は該期間の設定温度の影響を受けて変化するので、上記関数の値ｙを求める際に用いる空気の温度ｘとしては、該期間の初期（最初）における温度であることが好ましい。

本発明に係る空気調節器は、上記空調情報推定装置を備えることを特徴としている。

なお、上記空調情報推定装置は、一部をコンピュータによって実現してもよく、この場合には、コンピュータを上記各部として動作させることにより上記空調情報推定装置をコンピュータにて実現させる制御プログラム、および上記制御プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体も、本発明の範疇に入る。

本発明は上述した実施形態に限定されるものではなく、請求項に示した範囲で種々の変更が可能である。すなわち、請求項に示した範囲で適宜変更した技術的手段を組み合わせて得られる実施形態についても本発明の技術的範囲に含まれる。

本発明は、設定温度を変更した時の電力消費量を推定する空調情報推定装置に利用することができる。

１ 空調情報推定装置
２ 空気調節器
３ 取得部
４ 記憶部
５ モデル特定部（関数特定部）
６ 入力部
７ 設定温度仮定部
８ 電力消費量特定部（消費量特定部）
９ 改善余地量特定部（差特定部）
１０ 判定部
１１ 目標設定温度特定部
１２ 出力部

Claims (11)

1. 所定のエリアの空気の温度を設定温度に基づいて調節する空気調節器のエネルギー消費量を推定する空調情報推定装置であって、
   上記空気調節器が空気調節を行っている間の所定の期間における上記エリアの空気の温度をｘとし、該期間における上記設定温度をｘｓとし、該期間の前の上記空気調節器が空気調節を開始するときの該エリアの空気の初期温度をｘｃとしたとき、
   ａ＝ｘ−ｘｓである第１特徴量ａを変数とする関数ｆ（ａ）、ｂ＝ｘｃ−ｘｓである第２特徴量ｂを変数とする関数ｇ（ｂ）、および定数γを用いて、
   ｙ＝ｆ（ａ）＋ｇ（ｂ）＋γ
   で表される関数の値ｙを、該期間における上記空気調節器のエネルギー消費量として特定する消費量特定部を備えることを特徴とする空調情報推定装置。
2. ある期間における上記エリアの空気の温度の測定値と、該期間において設定されていた上記設定温度と、該期間に対応する上記初期温度の測定値と、該期間における上記空気調節器のエネルギー消費量の測定値とを含む測定データを複数の期間について取得し、上記複数の測定データを近似する上記関数ｆ（ａ）、ｇ（ｂ）および定数γを特定する関数特定部を備え、
   上記消費量特定部は、上記関数特定部が特定した上記関数を用いて求めた値ｙを、上記エネルギー消費量として特定することを特徴とする請求項１に記載の空調情報推定装置。
3. 上記関数ｆ（ａ）およびｇ（ｂ）は１次関数であり、
   上記消費量特定部は、定数α、定数β、および定数γを用いて、
   ｙ＝α×ａ＋β×ｂ＋γ
   で表される関数の値ｙを、上記エネルギー消費量として特定することを特徴とする請求項１に記載の空調情報推定装置。
4. ある期間における上記エリアの空気の温度の測定値と、該期間において設定されていた上記設定温度と、該期間に対応する上記初期温度の測定値と、該期間における上記空気調節器のエネルギー消費量の測定値とを含む測定データを、複数の期間について取得し、上記複数の測定データを近似するように上記関数の定数α、定数β、および定数γを特定する関数特定部を備え、
   上記消費量特定部は、上記関数特定部が特定した定数α、定数β、および定数γを用いた上記関数より求めた値ｙを、上記エネルギー消費量として特定することを特徴とする請求項３に記載の空調情報推定装置。
5. 上記所定の期間における上記設定温度として仮の設定温度を用いて上記関数より求めた値ｙと、該期間における上記空気調節器のエネルギー消費量の測定値との差を、エネルギー消費量差として求める差特定部を備えることを特徴とする請求項１から４のいずれか一項に記載の空調情報推定装置。
6. 複数の期間について、上記エネルギー消費量差を求め、該複数の期間の上記エネルギー消費量差の累積値が、所定の範囲にあるかを判定する判定部と、
   上記エネルギー消費量差の累積値が、上記所定の範囲にある場合、各期間の上記仮の設定温度を各期間の目標設定温度として特定し、上記エネルギー消費量差の累積値が、上記所定の範囲にない場合、上記エネルギー消費量差の累積値が上記所定の範囲に収まるまで各期間の上記仮の設定温度を変更して、各期間の上記目標設定温度を特定する目標設定温度特定部とを備えることを特徴とする請求項５に記載の空調情報推定装置。
7. 上記設定温度の所定の限界値と上記所定の期間の空気の温度の測定値との差と、該期間の上記設定温度とに応じて、上記空気調節を弱くするように上記仮の設定温度を仮定する設定温度仮定部を備え、
   上記差特定部は、上記設定温度仮定部が仮定した上記仮の設定温度を用いて上記関数より値ｙを求めることを特徴とする請求項５に記載の空調情報推定装置。
8. 上記消費量特定部は、上記空気調節器が空気調節を行っている間の上記所定の期間の最初における上記エリアの空気の温度をｘとして、上記エネルギー消費量を特定することを特徴とする請求項１から７のいずれか一項に記載の空調情報推定装置。
9. 請求項１から８のいずれか一項に記載の空調情報推定装置を備えた空気調節器。
10. 所定のエリアの空気の温度を設定温度に基づいて調節する空気調節器のエネルギー消費量を推定する空調情報推定装置の制御方法であって、
    上記空気調節器が空気調節を行っている間の所定の期間における上記エリアの空気の温度をｘとし、該期間における上記設定温度をｘｓとし、該期間の前の上記空気調節器が空気調節を開始するときの該エリアの空気の初期温度をｘｃとしたとき、
    ａ＝ｘ−ｘｓである第１特徴量ａを変数とする関数ｆ（ａ）、ｂ＝ｘｃ−ｘｓである第２特徴量ｂを変数とする関数ｇ（ｂ）、および定数γを用いて、
    ｙ＝ｆ（ａ）＋ｇ（ｂ）＋γ
    で表される関数の値ｙを、該期間における上記空気調節器のエネルギー消費量として特定する消費量特定ステップを含むことを特徴とする空調情報推定装置の制御方法。
11. 所定のエリアの空気の温度を設定温度に基づいて調節する空気調節器が空気調節を行っている間の所定の期間における上記エリアの空気の温度をｘとし、該期間における上記設定温度をｘｓとし、該期間の前の上記空気調節器が空気調節を開始するときの該エリアの空気の初期温度をｘｃとしたとき、
    ａ＝ｘ−ｘｓである第１特徴量ａを変数とする関数ｆ（ａ）、ｂ＝ｘｃ−ｘｓである第２特徴量ｂを変数とする関数ｇ（ｂ）、および定数γを用いて、
    ｙ＝ｆ（ａ）＋ｇ（ｂ）＋γ
    で表される関数の値ｙを、該期間における上記空気調節器のエネルギー消費量として特定する消費量特定ステップをコンピュータに実行させる制御プログラム。
    

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