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JP7036600B2 - Energy inflow / outflow prediction system - Google Patents
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Description

本発明は、エネルギ流入出量予測システムに関する。 The present invention relates to an energy inflow / outflow prediction system.

施設のエネルギ管理状況に応じて空調設備の動作を制御する空調制御システムが知られている。例えば、特許文献1には、各施設のエネルギ管理状況を収集し、施設のエネルギ管理に必要な情報を生成し、各施設のエネルギ運用管理者に指導する技術が記載されている。また、特許文献2には、遠隔で省エネ提案する技術が記載されている。また、特許文献3には、エネルギ消費量を分析する技術が記載されている。特許文献4には、着衣表面の温度に基づいて空調を制御する技術が記載されている。特許文献5には、什器の表面温度に基づいて空調を制御する技術が記載されている。 An air conditioning control system that controls the operation of air conditioning equipment according to the energy management status of the facility is known. For example, Patent Document 1 describes a technique for collecting the energy management status of each facility, generating information necessary for energy management of the facility, and instructing the energy operation manager of each facility. Further, Patent Document 2 describes a technique for remotely proposing energy saving. Further, Patent Document 3 describes a technique for analyzing energy consumption. Patent Document 4 describes a technique for controlling air conditioning based on the temperature of the surface of clothing. Patent Document 5 describes a technique for controlling air conditioning based on the surface temperature of furniture.

特開2000-270379号公報Japanese Unexamined Patent Publication No. 2000-270379 特開2002-295940号公報Japanese Unexamined Patent Publication No. 2002-295940 特開2013-020307号公報Japanese Unexamined Patent Publication No. 2013-02307 特開2005-306196号公報Japanese Unexamined Patent Publication No. 2005-306196 特開平05-312373号公報Japanese Unexamined Patent Publication No. 05-31273

大規模な商業施設では、訪問者の快適性を確保するとともに省エネルギを実現する空調制御を行うことが望ましい。このような設備には自動ドアが設置されており、人が出入りする毎に自動ドアが開閉するため、空調空気と外気が入れ替えられ、空調効果が低下しエネルギ損失を生じる。 In large-scale commercial facilities, it is desirable to control air conditioning to ensure the comfort of visitors and save energy. Automatic doors are installed in such equipment, and the automatic doors open and close each time a person enters and exits, so that the air-conditioned air and the outside air are exchanged, the air-conditioning effect is reduced, and energy loss occurs.

このような商業施設では時間帯によって出入りする人数が変化する。例えば、開店時において、施設に出入りする人数が急増すると、空気入れ替えによる空調損失が大幅に増加するが、空調能力はその変化にすぐには追従できず、空調の快適性が低下することがある。また、このとき、空調機器の稼働が急激に上昇するためエネルギ効率が低下する。逆に、閉店時において、出入りの人数が急減すると、エネルギの流出量は大幅に減るが、空調能力はすぐには追従できず、不必要な運転が一時的に継続される。 In such commercial facilities, the number of people entering and exiting varies depending on the time of day. For example, if the number of people entering and exiting a facility increases rapidly at the time of opening, the air conditioning loss due to air replacement will increase significantly, but the air conditioning capacity cannot immediately follow the change, and the comfort of air conditioning may decrease. .. Further, at this time, the operation of the air conditioner suddenly increases, so that the energy efficiency decreases. On the contrary, when the number of people entering and exiting the store is suddenly reduced, the amount of energy outflow is greatly reduced, but the air conditioning capacity cannot be followed immediately, and unnecessary operation is temporarily continued.

このように、従来の空調制御システムでは、入退室者数の変化に対する空調能力の変化のタイムラグが、空気の快適性およびエネルギ効率を低下させる原因であった。さらに、人は熱源であり、その出入りは熱源の出入りと等価であり、この観点からも出入りする人数の急激な変化は、快適性およびエネルギ効率を低下させる一因であった。省エネルギと快適性とに対応した空調制御を行うためには、将来のエネルギ流入量と流出量を予測して空調機器を制御することが考えられる。しかし、従来の技術では、エネルギ流入量・流出量を精度よく予測することは難しいという問題があった。
このような課題は、空調制御システムに限らず様々な制御システムについても生じうる。
As described above, in the conventional air conditioning control system, the time lag of the change in the air conditioning capacity with respect to the change in the number of people entering and leaving the room has been a cause of reducing the comfort and energy efficiency of the air. Furthermore, humans are a heat source, and their entry and exit are equivalent to the entry and exit of heat sources, and from this point of view, the rapid change in the number of people entering and exiting was one of the factors that reduced comfort and energy efficiency. In order to control the air conditioning corresponding to energy saving and comfort, it is conceivable to control the air conditioning equipment by predicting the future energy inflow and outflow. However, with the conventional technology, there is a problem that it is difficult to accurately predict the amount of energy inflow and outflow.
Such a problem may occur not only in the air conditioning control system but also in various control systems.

本発明は、こうした課題に鑑みてなされたものであり、その目的は、将来のエネルギ流入量・流出量を精度よく予測することが可能な予測システムを提供することにある。 The present invention has been made in view of these problems, and an object of the present invention is to provide a prediction system capable of accurately predicting future energy inflow and outflow.

上記課題を解決するために、本発明のある態様のエネルギ流入出量予測システムは、複数の自動ドアが配置された商業施設の各自動ドアから流出入するエネルギ量を予測するエネルギ流入出量予測システムであって、商業施設の過去の各自動ドア周辺の温度変化と各自動ドアの過去の通行量の変化とを記憶したデータベースと、データベースから所定の時刻から現在までの各自動ドア周辺の温度の変化と各自動ドアの当該時刻から現在までの通行量の変化と類似するデータを抽出し、当該類似するデータの時系列でみて将来の各自動ドア周辺の温度変化と各自動ドアの通行量の変化から各自動ドアから流出入するエネルギ量を予測する予測部と、を備える。 In order to solve the above problems, the energy inflow / outflow prediction system according to an embodiment of the present invention predicts the amount of energy flowing in and out from each automatic door of a commercial facility in which a plurality of automatic doors are arranged. A database that stores the past temperature changes around each automatic door in a commercial facility and the past changes in traffic volume of each automatic door, and the temperature around each automatic door from the specified time to the present from the database. Data similar to the change in the automatic door and the change in the traffic volume of each automatic door from the relevant time to the present is extracted, and the future temperature change around each automatic door and the traffic volume of each automatic door are viewed in time series of the similar data. It is equipped with a prediction unit that predicts the amount of energy flowing in and out of each automatic door from the change in the automatic door.

この態様によると、所定の時刻から現在までの各自動ドア周辺の温度の変化と各自動ドアの当該時刻から現在までの通行量の変化に基づいて、データベースに記憶した、当該施設の過去の各自動ドア周辺の温度変化と各自動ドアの過去の通行量の変化を基準に、将来の各自動ドア周辺の温度変化と各自動ドアの通行量の変化から各自動ドアから流出入するエネルギ量を予測するので、将来のエネルギ流入量・流出量を精度よく予測することができる。この態様によれば、省エネルギと快適性とを両立した空調制御を行うための情報を知ることができる。 According to this aspect, each of the past of the facility stored in the database based on the change in the temperature around each automatic door from a predetermined time to the present and the change in the traffic volume of each automatic door from the time to the present. Based on the temperature change around the automatic door and the past change in the traffic volume of each automatic door, the amount of energy flowing in and out of each automatic door from the future temperature change around each automatic door and the change in the traffic volume of each automatic door is calculated. Since it is predicted, it is possible to accurately predict the future energy inflow and outflow. According to this aspect, it is possible to know information for performing air conditioning control that achieves both energy saving and comfort.

本発明の別の態様もまた、エネルギ流入出量予測システムである。このエネルギ流入出量予測システムは、複数の自動ドアが配置された商業施設の各自動ドアから流出入するエネルギ量を予測するエネルギ流入出量予測システムであって、商業施設および他の商業施設の過去の各自動ドア周辺の温度変化と各自動ドアの過去の通行量の変化とを記憶したデータベースと、データベースから所定の時刻から現在までの各自動ドア周辺の温度の変化と各自動ドアの当該時刻から現在までの通行量の変化と類似するデータを抽出し、当該類似するデータの時系列でみて将来の各自動ドア周辺の温度変化と各自動ドアの通行量の変化から各自動ドアから流出入するエネルギ量を予測する予測部と、を備える。 Another aspect of the present invention is also an energy inflow / outflow prediction system. This energy inflow / outflow prediction system is an energy inflow / outflow prediction system that predicts the amount of energy flowing in and out from each automatic door of a commercial facility in which a plurality of automatic doors are arranged, and is an energy inflow / outflow prediction system for commercial facilities and other commercial facilities. A database that stores past changes in the temperature around each automatic door and changes in the past traffic volume of each automatic door, and changes in the temperature around each automatic door from the specified time to the present from the database and the corresponding change in each automatic door. Data similar to the change in traffic volume from the time to the present is extracted, and it flows out from each automatic door from the future temperature change around each automatic door and the change in traffic volume of each automatic door in the time series of the similar data. It is provided with a prediction unit that predicts the amount of energy to be input.

この態様によると、所定の時刻から現在までの各自動ドア周辺の温度の変化と各自動ドアの当該時刻から現在までの通行量の変化に基づいて、データベースに記憶した、当該施設および他の施設の過去の各自動ドア周辺の温度変化と各自動ドアの過去の通行量の変化を基準に、将来の各自動ドア周辺の温度変化と各自動ドアの通行量の変化から各自動ドアから流出入するエネルギ量を予測するので、将来のエネルギ流入量・流出量を精度よく予測することができる。 According to this aspect, the facility and other facilities stored in the database based on the change in temperature around each automatic door from a predetermined time to the present and the change in traffic volume of each automatic door from that time to the present. Based on the past temperature changes around each automatic door and the past changes in the traffic volume of each automatic door, the inflow and outflow from each automatic door will be based on the future temperature changes around each automatic door and changes in the traffic volume of each automatic door. Since the amount of energy to be generated is predicted, it is possible to accurately predict the amount of energy inflow and outflow in the future.

なお、以上の構成要素の任意の組み合わせや、本発明の構成要素や表現を方法、装置、プログラム、プログラムを記録した一時的なまたは一時的でない記憶媒体、システムなどの間で相互に置換したものもまた、本発明の態様として有効である。 It should be noted that any combination of the above components and the components and expressions of the present invention are interchanged between methods, devices, programs, temporary or non-temporary storage media on which programs are recorded, systems, and the like. Is also effective as an aspect of the present invention.

本発明によれば、将来のエネルギ流入量・流出量を精度よく予測することが可能な予測システムを提供することができる。 INDUSTRIAL APPLICABILITY According to the present invention, it is possible to provide a prediction system capable of accurately predicting future energy inflow and outflow.

第1実施形態に係るエネルギ流入出量予測システムの一例を示すブロック図である。It is a block diagram which shows an example of the energy inflow / outflow amount prediction system which concerns on 1st Embodiment. 図1のエネルギ流入出量予測システムを商業施設に適用した例を示すブロック図である。It is a block diagram which shows the example which applied the energy inflow / outflow prediction system of FIG. 1 to a commercial facility. 第2実施形態に係るエネルギ流入出量予測システムの一例を示すブロック図である。It is a block diagram which shows an example of the energy inflow / outflow amount prediction system which concerns on 2nd Embodiment. 図3のエネルギ流入出量予測システムを商業施設に適用した例を示すブロック図である。It is a block diagram which shows the example which applied the energy inflow / outflow prediction system of FIG. 3 to a commercial facility.

以下、本発明を好適な実施の形態をもとに各図面を参照しながら説明する。実施の形態および変形例では、同一または同等の構成要素、部材には、同一の符号を付するものとし、適宜重複した説明は省略する。また、各図面における部材の寸法は、理解を容易にするために適宜拡大、縮小して示される。また、各図面において実施の形態を説明する上で重要ではない部材の一部は省略して表示する。 Hereinafter, the present invention will be described with reference to each drawing based on a preferred embodiment. In the embodiments and modifications, the same or equivalent components and members are designated by the same reference numerals, and duplicate description thereof will be omitted as appropriate. Further, the dimensions of the members in each drawing are shown in an appropriately enlarged or reduced size for easy understanding. In addition, some of the members that are not important for explaining the embodiment in each drawing are omitted and displayed.

[第1実施形態]
本発明の第1実施形態は大規模商業施設のエネルギ流入出量予測システムである。図1は、第1実施形態に係るエネルギ流入出量予測システム100の構成の一例を示すブロック図である。図2は、エネルギ流入出量予測システム100を商業施設60に適用した例を示すブロック図である。商業施設60には複数の自動ドア30が設けられている。図2の例では、商業施設60の7箇所に自動ドア30が設けられている。エネルギ流入出量予測システム100は、予測部10と、データ取得部16と、過去履歴情報データベース18と、を主に含む。
[First Embodiment]
The first embodiment of the present invention is an energy inflow / outflow prediction system for a large-scale commercial facility. FIG. 1 is a block diagram showing an example of the configuration of the energy inflow / outflow amount prediction system 100 according to the first embodiment. FIG. 2 is a block diagram showing an example in which the energy inflow / outflow prediction system 100 is applied to the commercial facility 60. The commercial facility 60 is provided with a plurality of automatic doors 30. In the example of FIG. 2, automatic doors 30 are provided at seven locations in the commercial facility 60. The energy inflow / outflow prediction system 100 mainly includes a prediction unit 10, a data acquisition unit 16, and a past history information database 18.

エネルギ流入出量予測システム100は、商業施設60に設けられた温度センサ14と通行量センサ12とからの取得データとおよび、データ取得部16に保持された、天候、季節、曜日、休祝日などを含む可変情報に基づいて、過去履歴情報データベース18に記録された基準情報を基準に商業施設60の将来のエネルギ流入出量を予測し、その予測結果を出力する。空調制御装置26は、その予測結果に基づいて空調を制御する。 The energy inflow / outflow prediction system 100 includes data acquired from the temperature sensor 14 and the traffic volume sensor 12 provided in the commercial facility 60, and weather, seasons, days, holidays, etc. held in the data acquisition unit 16. Based on the variable information including the above, the future energy inflow / outflow amount of the commercial facility 60 is predicted based on the reference information recorded in the past history information database 18, and the prediction result is output. The air conditioning control device 26 controls air conditioning based on the prediction result.

温度センサ14は、商業施設60の内外の温度を検知してその検知結果を予測部10に送る。温度センサ14としては公知の様々なセンサを用いることができる。図2の例では、温度センサ14は、商業施設60の7箇所に設けられた各自動ドア30に設けられている。温度センサ14は、各自動ドア30の屋内側に配置された屋内センサと、屋外側に配置された屋外センサと、を含む。ドアの開閉時にすぐに温度変化をする自動ドア30の周辺における温度を適切に検知することができる。 The temperature sensor 14 detects the temperature inside and outside the commercial facility 60 and sends the detection result to the prediction unit 10. As the temperature sensor 14, various known sensors can be used. In the example of FIG. 2, the temperature sensor 14 is provided in each automatic door 30 provided at seven locations in the commercial facility 60. The temperature sensor 14 includes an indoor sensor arranged on the indoor side of each automatic door 30 and an outdoor sensor arranged on the outdoor side. It is possible to appropriately detect the temperature around the automatic door 30, which changes its temperature immediately when the door is opened and closed.

通行量センサ12は、各自動ドア30の通行量を検知してその検知結果を予測部10に送る。通行量センサ12としては公知の様々なセンサを用いることができる。この例では、通行量センサ12は、商業施設60の7箇所に設けられた各自動ドア30に設けられている。通行量センサ12は、専用のセンサであってもよいが、図2の例では、通行量センサ12は、自動ドア30の自動ドアセンサ32と兼用している。自動ドアセンサ32は、通行者を検知してドアの開閉を制御するためのセンサであり、ドアの開閉回数から自動ドア30の通行量を検知することができる。 The traffic volume sensor 12 detects the traffic volume of each automatic door 30 and sends the detection result to the prediction unit 10. As the traffic volume sensor 12, various known sensors can be used. In this example, the traffic volume sensor 12 is provided in each automatic door 30 provided at seven locations in the commercial facility 60. The traffic volume sensor 12 may be a dedicated sensor, but in the example of FIG. 2, the traffic volume sensor 12 is also used as the automatic door sensor 32 of the automatic door 30. The automatic door sensor 32 is a sensor for detecting a passerby and controlling the opening / closing of the door, and can detect the traffic volume of the automatic door 30 from the number of times the door is opened / closed.

(データ取得部)
空調用のエネルギ量は様々な変動要因により日ごとに変動する。そこで、第1実施形態は、日ごとのエネルギ量の変動要因を把握するためにデータ取得部16を備える。データ取得部16は、エネルギ量の予測を補正するために変動要因を補正するための補正データを取得し、その取得結果を予測部10に送る。補正データとしては、当日の天候、季節、曜日・休祝日の種別の何れか1つ以上であってもよい。当日の天候は、気温、湿度、降雨量、風速等を含んでもよい。エネルギ流入出量予測システム100は、当日の天候(気温、湿度、降雨量、風速等)、季節、曜日・休祝日の種別の何れか1つ以上によりエネルギ量の予測を補正することができる。
(Data acquisition department)
The amount of energy for air conditioning fluctuates day by day due to various fluctuating factors. Therefore, the first embodiment includes a data acquisition unit 16 in order to grasp the factors of fluctuations in the amount of energy from day to day. The data acquisition unit 16 acquires correction data for correcting fluctuation factors in order to correct the prediction of the amount of energy, and sends the acquisition result to the prediction unit 10. The correction data may be one or more of the weather, season, day of the week / holiday type of the day. The weather on the day may include temperature, humidity, rainfall, wind speed, and the like. The energy inflow / outflow prediction system 100 can correct the prediction of the energy amount according to any one or more of the weather (temperature, humidity, rainfall, wind speed, etc.), the season, the day of the week, and the holidays of the day.

(過去履歴情報データベース)
過去履歴情報データベース18は、商業施設60の過去の各自動ドア30の周辺の温度変化と各自動ドア30の過去の通行量の変化とを記憶したデータベースである。以下、過去履歴情報データベース18に記憶している情報を「温度通行量パターン情報」という。温度通行量パターン情報は、商業施設60の長期間(例えば1年以上)にわたる温度変化と通行量の変化との間の相関関係を収集して分析することによって構築することができる。過去履歴情報データベース18は、このように構築された温度通行量パターン情報を複数層のニューラルネットワークとして備えている。温度通行量パターン情報は一定であってもよいが、この例では、日ごとに温度変化と通行量の変化との測定結果によって温度通行量パターン情報を更新する。
(Past history information database)
The past history information database 18 is a database that stores the temperature changes around the past automatic doors 30 of the commercial facility 60 and the past changes in the traffic volume of each automatic door 30. Hereinafter, the information stored in the past history information database 18 is referred to as "temperature traffic pattern information". The temperature traffic pattern information can be constructed by collecting and analyzing the correlation between the temperature change and the traffic volume change of the commercial facility 60 over a long period of time (for example, one year or more). The past history information database 18 includes the temperature traffic pattern information constructed in this way as a multi-layer neural network. The temperature traffic pattern information may be constant, but in this example, the temperature traffic pattern information is updated according to the measurement results of the temperature change and the traffic volume change on a daily basis.

(予測部)
予測部10は、過去履歴情報データベース18から、所定の時刻(例えば、開店時)から現在までの各自動ドア30周辺の温度の変化と各自動ドア30の当該時刻から現在までの通行量の変化パターンと類似する温度・通行量パターンを抽出する。検知されたパターンと記憶されたパターンとの類似性は、人工知能を利用してそれぞれのパターンの特徴を認識し、その認識結果を比較することによって評価することができる。例えば、検知されたパターンの傾きが記憶されたパターンの傾きと類似する場合に、これらのパターンは類似していると評価してもよい。
(Prediction department)
From the past history information database 18, the prediction unit 10 changes the temperature around each automatic door 30 from a predetermined time (for example, at the time of opening) to the present, and changes in the traffic volume of each automatic door 30 from that time to the present. Extract a temperature / traffic pattern similar to the pattern. The similarity between the detected pattern and the stored pattern can be evaluated by recognizing the characteristics of each pattern using artificial intelligence and comparing the recognition results. For example, if the slopes of the detected patterns are similar to the slopes of the stored patterns, these patterns may be evaluated as similar.

さらに、予測部10は、当該類似するデータの時系列でみて将来の各自動ドア30周辺の温度変化と各自動ドア30の通行量の変化から各自動ドア30から流出入するエネルギ量を予測することができる。予測部10の予測結果は予測結果出力部20から出力され、商業施設60の各空調機器(不図示)を制御する。この予測に基づいて空調機器を制御することにより、入退室者数の変化に対する空調能力の変化のタイムラグの影響を軽減し、空気の快適性およびエネルギ効率を改善することができる。エネルギ流入出量予測システム100を用いることにより、省エネルギと快適性を両立した空調制御を行うための情報を知ることができる。エネルギ流入出量予測システム100によれば、将来の室内などの温度の変化を予想できるので、空調設備の稼働のピークを平準化することができる。 Further, the prediction unit 10 predicts the amount of energy flowing in and out of each automatic door 30 from the future temperature change around each automatic door 30 and the change in the traffic volume of each automatic door 30 in the time series of the similar data. be able to. The prediction result of the prediction unit 10 is output from the prediction result output unit 20, and controls each air conditioning device (not shown) of the commercial facility 60. By controlling the air conditioning equipment based on this prediction, it is possible to reduce the influence of the time lag of the change in the air conditioning capacity on the change in the number of people entering and leaving the room, and improve the comfort and energy efficiency of the air. By using the energy inflow / outflow prediction system 100, it is possible to know information for performing air conditioning control that achieves both energy saving and comfort. According to the energy inflow / outflow prediction system 100, changes in the temperature of the room or the like in the future can be predicted, so that the peak of the operation of the air conditioning equipment can be leveled.

[第2実施形態]
次に、図3、図4を参照して本発明に係る第2実施形態に係るエネルギ流入出量予測システム200を説明する。図3は、第2実施形態に係るエネルギ流入出量予測システム200の構成の一例を示すブロック図である。図4は、エネルギ流入出量予測システム200を商業施設60に適用した例を示すブロック図である。エネルギ流入出量予測システム200は、第1実施形態に係るエネルギ流入出量予測システム100に対して、他の商業施設のデータを蓄積したデータベース22を備える点で相違し、他の構成は同じである。ここでは、重複する説明を省き、第1実施形態と相違する点について重点的に説明する。
[Second Embodiment]
Next, the energy inflow / outflow amount prediction system 200 according to the second embodiment of the present invention will be described with reference to FIGS. 3 and 4. FIG. 3 is a block diagram showing an example of the configuration of the energy inflow / outflow amount prediction system 200 according to the second embodiment. FIG. 4 is a block diagram showing an example in which the energy inflow / outflow prediction system 200 is applied to the commercial facility 60. The energy inflow / outflow amount prediction system 200 is different from the energy inflow / outflow amount prediction system 100 according to the first embodiment in that it includes a database 22 accumulating data of other commercial facilities, and the other configurations are the same. be. Here, duplicate explanations will be omitted, and the points different from the first embodiment will be mainly described.

過去履歴情報データベース18のデータ蓄積期間が短いと、温度通行量パターン情報が不足して、エネルギ流入出量の予測精度が低下することが考えられる。特に、新設の商業施設では、過去の情報がないから、この問題の影響が大きく、省エネルギと快適性を両立した空調制御を行えない可能性がある。そこで、エネルギ流入出量予測システム200は、既設の他の商業施設のデータを蓄積したデータベース22を備える。 If the data storage period of the past history information database 18 is short, it is conceivable that the temperature traffic pattern information is insufficient and the prediction accuracy of the energy inflow / outflow amount is lowered. In particular, in a newly built commercial facility, since there is no past information, the influence of this problem is large, and there is a possibility that air conditioning control that achieves both energy saving and comfort cannot be performed. Therefore, the energy inflow / outflow prediction system 200 includes a database 22 that stores data of other existing commercial facilities.

データベース22は、既設の他の商業施設の過去の各自動ドアの周辺の温度変化と各自動ドアの過去の通行量の変化とを記憶したデータベースであり、過去履歴情報データベース18と同様に温度通行量パターン情報を記憶している。第2実施形態では、予測部10は、過去履歴情報データベース18およびデータベース22から、所定の時刻(例えば、開店時)から現在までの各自動ドア30周辺の温度の変化と各自動ドア30の当該時刻から現在までの通行量の変化パターンと類似する温度通行量パターンを抽出する。この場合の予測には、2つのデータベースの記憶情報を平均化して用いてもよいし、いずれかより確からしい方の記憶情報を用いてもよい。 The database 22 is a database that stores the temperature changes around the past automatic doors of other existing commercial facilities and the past changes in the traffic volume of each automatic door, and is the same as the past history information database 18. Stores quantity pattern information. In the second embodiment, the prediction unit 10 changes the temperature around each automatic door 30 from a predetermined time (for example, at the time of opening) to the present from the past history information database 18 and the database 22, and the relevant automatic door 30. A temperature traffic pattern similar to the change pattern of traffic from time to the present is extracted. For the prediction in this case, the stored information of the two databases may be averaged and used, or the stored information of whichever is more probable may be used.

(変形例)
各実施形態では、予測システムが数時間先の将来を予測する例について説明したが、予測システムは、日、週、月、年など、より長期間にわたる将来を予測するようにしてもよい。
予測精度を高めるために、サーモグラフィをさらに備え、通行者の表面温度を測定してもよい。この場合、通行量と表面温度に基づいて予測することができるので、エネルギの流入出量をより正確に把握することができる。
温度センサ14は、自動ドアセンサ32内に内蔵されてもよいし、自動ドアセンサ32とは別体に設けられてもよい。
通行量は、屋内外の自動ドアセンサ32の検知結果に基づいて算出されてもよいし、カメラを用いた画像処理による専用の通行量センサを設けてもよい。
自動ドア30の内外の温度差から気圧差を算出し、その算出結果に応じてエネルギの流出入量を算定してもよい。内外の圧力差は、差圧センサで測定されてもよい。
各実施形態では商業施設60の出入口すべてに自動ドア30が設けられる例について説明したが、出入口の一部または全部に自動ドア30に代えて手動ドアが設けられてもよい。
(Modification example)
In each embodiment, an example in which a prediction system predicts the future several hours ahead has been described, but the prediction system may be used to predict a longer-term future such as a day, a week, a month, or a year.
In order to improve the prediction accuracy, the thermography may be further provided and the surface temperature of the passerby may be measured. In this case, since the prediction can be made based on the traffic volume and the surface temperature, the energy inflow / outflow amount can be grasped more accurately.
The temperature sensor 14 may be built in the automatic door sensor 32 or may be provided separately from the automatic door sensor 32.
The traffic volume may be calculated based on the detection result of the indoor / outdoor automatic door sensor 32, or a dedicated traffic volume sensor may be provided by image processing using a camera.
The atmospheric pressure difference may be calculated from the temperature difference between the inside and outside of the automatic door 30, and the amount of energy inflow and outflow may be calculated according to the calculation result. The pressure difference between the inside and the outside may be measured by a differential pressure sensor.
In each embodiment, an example in which the automatic door 30 is provided at all the entrances / exits of the commercial facility 60 has been described, but a manual door may be provided at a part or all of the entrance / exit instead of the automatic door 30.

(その他の変形例)
入室者の表面温度だけだと総熱量が分からないため適切な空調設定が行えないことがある。このため、入室者の服や所持品の表面温度に基づいて空調を抑制または過剰に動作するように空調設備を制御してもよい。入室者の服や所持品の部位や種類は、人工知能を利用して特定することができる。入室者の服や所持品の部位や種類と表面温度から総熱量を推定することができる。このように構成することにより、空調設備は、入室者の体感温度を適切に調整することができる。入室者の表面温度や服・所持品の表面温度を取得し、その表面温度の変化を予測し、その予測結果に基づいて空調設備を制御してもよい。制御のタイムラグによる快適性およびエネルギ効率の低下の影響を緩和することができる。この予測に人工知能を利用することにより、より正確に予測することができる。
(Other variants)
Since the total amount of heat is not known only from the surface temperature of the occupants, it may not be possible to set the appropriate air conditioning. Therefore, the air conditioning equipment may be controlled so as to suppress or excessively operate the air conditioning based on the surface temperature of the clothes and belongings of the occupants. The parts and types of clothes and belongings of the occupants can be identified by using artificial intelligence. The total amount of heat can be estimated from the parts and types of clothes and belongings of the occupants and the surface temperature. With this configuration, the air conditioning equipment can appropriately adjust the sensible temperature of the occupants. The surface temperature of the occupant and the surface temperature of clothes / belongings may be acquired, the change in the surface temperature may be predicted, and the air conditioning equipment may be controlled based on the prediction result. The effects of reduced comfort and energy efficiency due to control time lag can be mitigated. By using artificial intelligence for this prediction, it is possible to make a more accurate prediction.

以上、本発明について、各実施形態をもとに説明した。各実施形態は例示であり、それらの各構成要素あるいは各処理プロセスの組合せにいろいろな変形例が可能なこと、また、そうした変形例も本発明の範囲にあることは当業者に理解されるところである。各実施形態の内容は、本発明の技術的範囲を限定するものではなく、請求の範囲に規定された発明の思想を逸脱しない範囲において、構成要素の変更、追加、削除等の多くの設計変更が可能である。 The present invention has been described above based on each embodiment. It is understood by those skilled in the art that each embodiment is an example, and various modifications are possible for each component or combination of each processing process, and such modifications are also within the scope of the present invention. be. The contents of each embodiment do not limit the technical scope of the present invention, and many design changes such as changes, additions, and deletions of components are made without departing from the ideas of the invention defined in the claims. Is possible.

10・・予測部、 12・・通行量センサ、 14・・温度センサ、 16・・データ取得部、 18・・過去履歴情報データベース、 20・・予測結果出力部、 22・・他の商業施設のデータベース、 26・・空調制御装置、 30・・自動ドア、 32・・自動ドアセンサ、 60・・商業施設、 100、200・・エネルギ流入出量予測システム。 10 ... Prediction unit, 12 ... Traffic volume sensor, 14 ... Temperature sensor, 16 ... Data acquisition unit, 18 ... Past history information database, 20 ... Prediction result output unit, 22 ... Other commercial facilities Database, 26 ... Air conditioning control device, 30 ... Automatic door, 32 ... Automatic door sensor, 60 ... Commercial facility, 100, 200 ... Energy inflow / outflow prediction system.

Claims (2)

複数の自動ドアが配置された商業施設の各自動ドアから流出入するエネルギ量を予測するエネルギ流入出量予測システムであって、
前記商業施設の過去の各自動ドア周辺の温度変化と各自動ドアの過去の通行量の変化とを記憶したデータベースと、
前記データベースから所定の時刻から現在までの各自動ドア周辺の温度の変化と各自動ドアの当該時刻から現在までの通行量の変化と類似するデータを抽出し、当該類似するデータの時系列でみて将来の各自動ドア周辺の温度変化と各自動ドアの通行量の変化から各自動ドアから流出入するエネルギ量を予測する予測部と、
を備えるエネルギ流入出量予測システム。
It is an energy inflow / outflow prediction system that predicts the amount of energy flowing in and out from each automatic door of a commercial facility where multiple automatic doors are arranged.
A database that stores the past temperature changes around each automatic door of the commercial facility and the past changes in traffic volume of each automatic door.
Data similar to the change in temperature around each automatic door from a predetermined time to the present and the change in traffic volume from that time to the present of each automatic door are extracted from the database, and the time series of the similar data is viewed. A predictor that predicts the amount of energy flowing in and out of each automatic door from future changes in the temperature around each automatic door and changes in the traffic volume of each automatic door.
Energy inflow and outflow prediction system equipped with.
複数の自動ドアが配置された商業施設の各自動ドアから流出入するエネルギ量を予測するエネルギ流入出量予測システムであって、
前記商業施設および他の商業施設の過去の各自動ドア周辺の温度変化と各自動ドアの過去の通行量の変化とを記憶したデータベースと、
前記データベースから所定の時刻から現在までの各自動ドア周辺の温度の変化と各自動ドアの当該時刻から現在までの通行量の変化と類似するデータを抽出し、当該類似するデータの時系列でみて将来の各自動ドア周辺の温度変化と各自動ドアの通行量の変化から各自動ドアから流出入するエネルギ量を予測する予測部と、
を備えるエネルギ流入出量予測システム。
It is an energy inflow / outflow prediction system that predicts the amount of energy flowing in and out from each automatic door of a commercial facility where multiple automatic doors are arranged.
A database that stores the past temperature changes around each automatic door of the commercial facility and other commercial facilities and the past changes in traffic volume of each automatic door.
Data similar to the change in temperature around each automatic door from a predetermined time to the present and the change in traffic volume from that time to the present of each automatic door are extracted from the database, and the time series of the similar data is viewed. A predictor that predicts the amount of energy flowing in and out of each automatic door from future changes in the temperature around each automatic door and changes in the traffic volume of each automatic door.
Energy inflow and outflow prediction system equipped with.
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