能量需求預測裝置及方法制造方法及圖紙

一種能量需求預測裝置(1)，包含圖像分析部(7)、預測部(8)。圖像分析部(7)基于通過圖像傳感器(9)獲得的圖像數據(16)，生成包含預測對象區域的人信息(22a)和環境信息(22b)中至少一方的分析數據(22)。預測部(8)基于分析數據(22)、和使用了與分析數據(22)對應的過去數據而生成的能量需求預測模型，執行能量需求預測，生成預測數據(23)。

【技術實現步驟摘要】
【國外來華專利技術】
本專利技術的實施方式涉及預測各種設備的能量需求的裝置及方法。
技術介紹
近年來，防止全球變暖及降低環境負擔備受關注。要求活用例如樓宇、エ廠、車間等這樣的設備所具備的用于節能、造能、儲能的裝置的功能，進行浪費較少的有效能源管理。為了進行控制需求等這樣的能量管理，需要高精度的能量需求預測。 作為能量需求預測的一例，具有基于電使用量、氣候、氣溫、日程(平日、休息日、特殊日)等信息進行能量需求預測的方法。在此現有的能量需求預測中，使用例如溫度計、濕度計、照度計、電カ數據等這樣的物理傳感器的測量值。然而，若僅用物理傳感器的測量值進行能量需求預測，則有時精度不充分。
技術實現思路
專利技術所要解決的課題本專利技術的實施方式的目的在于，提供一種進行高精度化能量需求預測的。用于解決課題的手段根據實施方式，能量需求預測裝置包含圖像分析部和預測部。圖像分析部基于通過圖像傳感器獲得的圖像數據，生成包含預測對象區域的人信息和環境信息中至少一方的分析數據。預測部基于分析數據和使用了與分析數據對應的過去數據而生成的能量需求預測模型，執行能量需求預測，生成預測數據。附圖說明圖I是表示第一實施方式的能量需求預測裝置的構成之一例的方框圖；圖2是表示具備第一實施方式的能量需求預測裝置的能量需求預測系統之一例的方框圖；圖3是表不第二實施方式的環境模型生成部及環境分析部之一例的方框圖；圖4是表示第三實施方式的人模型生成部及人分析部之一例的方框圖；圖5是表示第四實施方式的能量需求預測裝置的構成之一例的方框圖。具體實施例方式下面，參照附圖對本專利技術的各實施方式進行說明。另外，在以下的各圖中，對相同或幾乎相同的要素賦予相同的符號并省略說明，或簡單地說明，僅對不同的部分進行詳細地說明。(第一實施方式)在本實施方式中，對能量需求預測裝置進行說明，該能量需求預測裝置分析通過圖像傳感器獲得的圖像數據，在能量需求預測區域生成包含動態變化的人信息和環境信息中至少一方的圖像分析數據，基于圖像分析數據執行能量需求預測。另外，在本實施方式中，除了使用圖像分析數據外，也可以使用例如，溫度、濕度、氣候、日程、電使用量等信息，執行能量需求預測。本實施方式的能量需求預測裝置通過分析圖像數據，正確測量能量需求預測區域的例如環境信息、電量、人的行動信息等這樣的數據，實現高精度的能量需求預測。圖I為顯示本實施方式的能量需求預測裝置的構成之一例的方框圖。能量需求預測裝置I具備輸入控制部2、處理器3、存儲裝置4、輸出控制部5。處理器3通過執行存儲于存儲裝置4的程序6，作為圖像分析部7、預測部8、設備 控制部24起作用。另外，圖像分析部7、預測部8、設備控制部24也可以由硬件安裝于能量需求預測裝置I。能量需求預測裝置I連接為可從圖像傳感器9、紅外線傳感器10、激光傳感器11、測量用設備121 12η、樓宇自動化系統(BAS :樓宇監視系統)13、環境管理系統(EMS) 14接收與能量需求預測區域相關的各種數據。另外，能量需求預測裝置I與輸出裝置15、控制對象的設備251 25m連接。圖像傳感器9為例如相機、拍攝裝置、可視相機等。紅外線傳感器10為例如紅外線相機等。激光傳感器11測量激光。激光傳感器11為例如激光相機。設備121 12η例如為溫度計、濕度計、照度計、電カ計等這樣的物理傳感器、其它設備。設備121 12η獲得溫度、濕度、照度、電カ信息、氣候信息、日程信息等。樓宇自動化系統13控制、監視、管理建筑物內的空調、熱源、照明、變電所、防災、安全等。環境管理系統14管理能量需求預測區域的環境。設備251 25m是設置于例如空調設備、照明設備、百葉窗驅動設備、窗簾驅動設備等這樣的能量需求預測區域的控制對象的設備。輸入控制部2分別將通過圖像傳感器9、紅外線傳感器10、激光傳感器11獲得的圖像數據16、紅外線圖像數據(紅外線測量數據)17、激光圖像數據(激光測量數據)18存儲于存儲裝置4。另外，輸入控制部2將通過設備121 12η獲得的設備數據191 19η存儲于存儲裝置4。另外，輸入控制部2輸入樓宇自動化系統13的BAS數據20、環境管理系統14的EMS數據21，且將其存儲于存儲裝置4。圖像分析部7執行對存儲于存儲裝置4的圖像數據16、紅外線圖像數據17、激光圖像數據18的分析處理，生成包含人信息22a和環境信息22b的分析數據22，將分析數據22存儲于存儲裝置4。圖像分析部7執行作為人信息生成部7a、環境信息生成部7b的功倉^:。人信息生成部7a從圖像數據16、紅外線圖像數據17、激光圖像數據18中提取特征量，執行基于所提取的特征量和所設定的判斷基準的識別處理等，生成人信息22a。人信息22a包含能量需求預測區域中人的有無、人的數量、人的分布·密度、人的活動量、人的著衣量、人的屬性(姓名、性別、體型、身高、年齡等)、人的姿勢(站姿、坐姿等)、人的行動狀態(正在工作中、正在移動、正在會話等)、停在能量需求預測區域的人的特定信息等。環境信息生成部7b從圖像數據16、紅外線圖像數據17、激光圖像數據18中提取特征量，執行基于所提取的特征量和所設定的判斷基準的識別處理等，生成環境信息22b。環境信息22b包含照度、日照量、百葉窗開閉量、太陽光的入射狀態等光信息、辦公室設備的有無、位置、個數、辦公室的出入口、窗的位置及數量、通道的位置等布局信息、熱源及耗電設備的位置及數量、氣候信息等。預測部8基于存儲于存儲裝置4的分析數據22、設備數據191 19n、BAS數據20、 EMS數據21和能量需求預測模型(預測式)，執行能量需求預測，生成預測數據23。而且，預測部8將預測數據23存儲于存儲裝置4。這樣，對能量需求預測而言，使用動態變化的分析數據22，因此，能夠進行靈活且高精度的預測。能量需求預測模型基于過去數據和與此過去數據對應的過去的耗能量而生成，該過去數據包含過去的分析數據22、過去的設備數據191 19η、過去的BAS數據20、過去的EMS數據21。通過使用能量需求預測模型，可進行將來的能量(電力)需求預測。設備控制部24基于存儲于存儲裝置4的預測數據23、分析數據22的人信息22a及環境信息22b、設備數據191 19η、以及控制設定數據26，執行控制處理，生成包含對于設備251 25m的控制命令和控制值中至少一方等的控制數據27，該控制處理是對與能量需求預測區域關聯的控制對象的設備251 25m進行的控制處理。而且，設備控制部24將控制數據27存儲于存儲裝置4。在此，控制設定數據26包含相對于個人的用戶信息、個人的屬性數據、個人的舒適狀態信息。另外，控制設定數據26包含與人的行動狀態(熱時的動作、冷時的動作、正在伏案工作、正在站著說話、正在歩行)對應的控制值。例如，設備控制部24基于預測數據23生成將能量需求控制在規定值以下的這樣的控制數據27。由此,能夠實現節能、造能、儲能。另外，設備控制部24也可以基于存儲于存儲裝置4的分析數據22的人信息22a和包含與用戶信息、屬性數據、個人的舒適狀態信息及人的動作對應的控制值的控制設定數據26，生成對于設備251 25m的控制數據27。另外，設備控制部24通過人信息22a識別個人，在控制設定數據26中生成控制數據27，該控制數據27用于實施對此人所本文檔來自技高網...

【技術保護點】

【技術特征摘要】
【國外來華專利技術】...

【專利技術屬性】
技術研發人員：長田和美，馬場賢二，榎原孝明，高木康夫，西村信孝，野田周平，
申請(專利權)人：株式會社東芝，
類型：
國別省市：