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公開番号2025097110
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-06-30
出願番号2023213206
出願日2023-12-18
発明の名称空間状態予測方法および空間状態予測システム
出願人パナソニックIPマネジメント株式会社
代理人個人,個人,個人
主分類G01D 21/00 20060101AFI20250623BHJP(測定;試験)
要約【課題】空間の状態を適切に捉えることができる位置に配置されたセンサを用いて空間内の状態量を予測する。
【解決手段】空間10内に配置された複数のセンサ200の測定値を取得する。第1時刻t1における空間10内の複数の位置のシミュレーション上の状態量を複数のセンサ200の測定値を用いてデータ同化処理し、データ同化処理で得られたデータを予測モデルに入力し、第2時刻t2における空間10内の所定の位置の状態量である同化後の時間発展状態量を予測する。第1時刻t1における所定の位置のシミュレーション上の状態量を上記の予測モデルに入力し、第2時刻t2における所定の位置の状態量である非同化後の時間発展状態量を予測する。同化後の時間発展状態量、非同化後の時間発展状態量および第2時刻t2におけるセンサ200の測定値に基づいて、所定の位置に配置されたセンサ200の位置の適否を判断する。
【選択図】図9
特許請求の範囲【請求項１】
空間内の状態量を検出するセンサの測定値を用いてデータ同化処理を行い、前記空間内の状態量を予測する方法であって、
前記空間内の複数の位置に配置された複数の前記センサの測定値を取得する測定値取得ステップと、
第１時刻における前記空間内の複数の位置のシミュレーション上の状態量を前記第１時刻における複数の前記センサの測定値を用いてデータ同化処理することで同化結果データを取得し、当該同化結果データを前記空間内の状態量の予測モデルに入力して時間発展させることで、前記第２時刻における前記空間内の所定の位置の状態量である同化後の時間発展状態量を予測する同化後予測ステップと、
前記データ同化処理を行わずに、前記第１時刻における前記所定の位置のシミュレーション上の状態量を前記予測モデルに入力して時間発展させることで、前記第２時刻における前記所定の位置の状態量である非同化後の時間発展状態量を予測する非同化後予測ステップと、
前記同化後の時間発展状態量、前記非同化後の時間発展状態量および前記第２時刻における前記センサの測定値に基づいて、前記所定の位置に配置された前記センサの位置の適否を判断する判断ステップと、
を含む空間状態予測方法。
続きを表示（約 1,700 文字）【請求項２】
前記判断ステップにおいて、前記第２時刻で比較したとき、前記同化後の時間発展状態量よりも前記非同化後の時間発展状態量のほうが前記センサの測定値に近い場合に、前記所定の位置に配置された前記センサの位置が適切でないと判断する
請求項１に記載の空間状態予測方法。
【請求項３】
さらに、前記センサの位置が適切でないと判断した場合に、前記所定の位置に配置されたセンサを移動させるステップを含む
請求項１または２に記載の空間状態予測方法。
【請求項４】
前記判断ステップにおいて、前記第２時刻で比較したとき、前記非同化後の時間発展状態量よりも前記同化後の時間発展状態量のほうが前記センサの測定値に近い場合に、前記所定の位置に配置された前記センサの位置が適切であると判断し、前記所定の位置に配置されたセンサを移動させない
請求項１に記載の空間状態予測方法。
【請求項５】
前記測定値取得ステップにおいて、前記空間内の複数の位置に配置された複数の前記センサの測定値を取得し、
前記同化後予測ステップにおいて、複数の前記同化後の時間発展状態量を予測し、
前記非同化後予測ステップにおいて、複数の前記非同化後の時間発展状態量を予測し、
前記判断ステップにおいて、複数の前記センサの位置の適否を判断し、複数の前記センサのうち特定のセンサの位置が適切でないと判断した場合に、前記特定のセンサを除く他のセンサの測定値を用いてデータ同化処理を行う
請求項１または２に記載の空間状態予測方法。
【請求項６】
前記測定値取得ステップにおいて、前記空間内の複数の位置に配置された複数の前記センサの測定値を取得し、
前記同化後予測ステップにおいて、複数の前記同化後の時間発展状態量を予測し、
前記非同化後予測ステップにおいて、複数の前記非同化後の時間発展状態量を予測し、
前記判断ステップにおいて、複数の前記センサの位置の適否を判断し、複数の前記センサのうち特定のセンサの位置が適切でないと判断した場合に、前記特定のセンサを除く他のセンサの測定値を用いてＲＭＳＥ（ＲｏｏｔＭｅａｎＳｑｕａｒｅｄＥｒｒｏｒ）を算出し、当該ＲＭＳＥの値が所定の値よりも大きい場合に、前記特定のセンサを移動させる
請求項１または２に記載の空間状態予測方法。
【請求項７】
前記第１時刻から前記第２時刻までの期間は、１０分以上５０分以下の期間である
請求項１または２に記載の空間状態予測方法。
【請求項８】
前記センサは、前記空間内の温度、流速またはガス濃度を測定する
請求項１または２に記載の空間状態予測方法。
【請求項９】
空間内の状態量を検出するセンサの測定値を用いてデータ同化処理を行い、前記空間内の状態量を予測する空間状態予測システムであって、
前記空間内の複数の位置に配置された複数の前記センサの測定値を取得する情報取得部と、
第１時刻における前記空間内の複数の位置のシミュレーション上の状態量を前記第１時刻における複数の前記センサ２００の測定値を用いてデータ同化処理することで同化結果データを取得し、当該同化結果データを前記空間内の状態量の予測モデルに入力して時間発展させることで、前記第２時刻における前記空間内の所定の位置の状態量である同化後の時間発展状態量を予測する同化部と、
前記データ同化処理を行わずに、前記第１時刻における前記所定の位置のシミュレーション上の状態量を前記予測モデルに入力して時間発展させることで、前記第２時刻における前記所定の位置の状態量である非同化後の時間発展状態量を予測するシミュレーション部と、
前記同化後の時間発展状態量、前記非同化後の時間発展状態量および前記第２時刻における前記センサの測定値に基づいて、前記所定の位置に配置された前記センサの位置の適否を判断する判断部と、
を備える空間状態予測システム。

発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本開示は、建物内の空間の状態量を予測する空間状態予測方法、および、その空間状態予測システムに関する。
続きを表示（約 2,300 文字）【背景技術】
【０００２】
センサを用いて空調システムの気流状態のモデルをリアルタイムに更新する方法が知られている。例えば特許文献１に示された方法では、あらかじめ用意しておいた物理モデルの全てのモードを生成し、空間内に配置されたセンサによって測定された気流状態から再構成されたモードを比較し、物理モデルの支配的なモードに関連付けられる次数低減モデルを選択し空間状態を予測している。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
特許第６４３３５８８号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
例えば従来の方法では、センサの位置を一度決めた後は、同じ位置に設置されたセンサを用いて空間状態を予測するように構成されている。しかしながら、ドアや窓の開閉、人の動き、日射の変化などによって空間の状態が変化した場合、同じ位置に設置されたセンサでは、変化した空間の状態を捉えることが困難である。したがって、空間の状態を適切に捉えることができる位置に配置されたセンサを用いて空間内の状態量を予測する方法が求められる。
【０００５】
本開示は、上記の課題を解決するものであって、空間の状態を適切に捉えることができる位置に配置されたセンサを用いて空間内の状態量を予測することができる空間状態予測方法等を提供する。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本開示の一態様に係る空間状態予測方法は、空間内の状態量を検出するセンサの測定値を用いてデータ同化処理を行い、前記空間内の状態量を予測する方法であって、前記空間内の複数の位置に配置された複数の前記センサの測定値を取得する測定値取得ステップと、第１時刻における前記空間内の複数の位置のシミュレーション上の状態量を前記第１時刻における複数の前記センサの測定値を用いてデータ同化処理することで同化結果データを取得し、当該同化結果データを前記空間内の状態量の予測モデルに入力して時間発展させることで、前記第２時刻における前記空間内の所定の位置の状態量である同化後の時間発展状態量を予測する同化後予測ステップと、前記データ同化処理を行わずに、前記第１時刻における前記所定の位置のシミュレーション上の状態量を前記予測モデルに入力して時間発展させることで、前記第２時刻における前記所定の位置の状態量である非同化後の時間発展状態量を予測する非同化後予測ステップと、前記同化後の時間発展状態量、前記非同化後の時間発展状態量および前記第２時刻における前記センサの測定値に基づいて、前記所定の位置に配置された前記センサの位置の適否を判断する判断ステップと、を含む。
【０００７】
本開示の一態様に係る空間状態予測システムは、空間内の状態量を検出するセンサの測定値を用いてデータ同化処理を行い、前記空間内の状態量を予測する空間状態予測システムであって、前記空間内の複数の位置に配置された複数の前記センサの測定値を取得する情報取得部と、第１時刻における前記空間内の複数の位置のシミュレーション上の状態量を前記第１時刻における複数の前記センサ２００の測定値を用いてデータ同化処理することで同化結果データを取得し、当該同化結果データを前記空間内の状態量の予測モデルに入力して時間発展させることで、前記第２時刻における前記空間内の所定の位置の状態量である同化後の時間発展状態量を予測する同化部と、前記データ同化処理を行わずに、前記第１時刻における前記所定の位置のシミュレーション上の状態量を前記予測モデルに入力して時間発展させることで、前記第２時刻における前記所定の位置の状態量である非同化後の時間発展状態量を予測するシミュレーション部と、前記同化後の時間発展状態量、前記非同化後の時間発展状態量および前記第２時刻における前記センサの測定値に基づいて、前記所定の位置に配置された前記センサの位置の適否を判断する判断部と、を備える。
【０００８】
なお、本開示の全般的または具体的な態様は、システム、方法、集積回路、コンピュータプログラムまたはコンピュータ読み取り可能なＣＤ－ＲＯＭなどの記録媒体で実現されてもよく、システム、方法、集積回路、コンピュータプログラムおよび記録媒体の任意な組み合わせで実現されてもよい。
【発明の効果】
【０００９】
本開示の空間状態予測方法等によれば、空間の状態を適切に捉えることができる位置に配置されたセンサを用いて空間内の状態量を予測することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
空間状態予測システムの基本構成を示すブロック図である。
建物内の空間の一例を示す図である。
空間状態予測システムに含まれる空間状態予測装置を構成するコンピュータを示す図である。
実施例１の空間状態予測システムの構成を示すブロック図である。
空間内に配置されるセンサ移動体の一例を示す図である。
実施例１の空間状態予測システムによる予測が適用される建物内の空間の一例を示す図である。
空間の状態量を予測するためのシミュレーションおよびデータ同化処理の一例を示す図である。
空間内の状態量の変化の一例を示す図である。
実施例１の空間状態予測方法を示すフローチャートである。
実施例２の空間状態予測方法を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
（【００１１】以降は省略されています）

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