Departmental Bulletin Paper データベース化した目標照度と点灯パターンの組み合わせを基に光度制御する知的照明システムの基礎的検証
データベースカ シタ モクヒョウ ショウド ト テントウ パターン ノ クミアワセ オ モトニ コウド セイギョスル チテキ ショウメイ システム ノ キソテキ ケンショウ
Verification of an intelligent lighting system using target illuminance and luminosity pattern database

上南, 遼平  ,  三木, 光範  ,  川島, 梨沙  ,  寺井, 大地  ,  間, 博人  ,  ジョウナン, リョウヘイ  ,  ミキ, ミツノリ  ,  カワシマ, リサ  ,  テライ, ダイチ  ,  アイダ, ヒロト  ,  Jonan, Ryohei  ,  Miki, Mitsunori  ,  Kawashima, Risa  ,  Terai, Daichi  ,  Aida, Hiroto

56 ( 4 )  , pp.223 - 231 , 2016-01-31 , 同志社大学ハリス理化学研究所 , Transcription:ドウシシャ ダイガク ハリス リカガク ケンキュウジョ , Alternative:Harris Science Research Institute of Doshisha University
ISSN:21895937
NCID:AA12716107
Description
我々はオフィスにおける執務者の快適性向上と照明の消費電力の削減を両立する知的照明システムの研究・開発を行なっている.実際のオフィスに導入した結果,各執務者に個別の照度環境を提供し,執務快適性の向上と大幅な消費電力の削減を実現した.今後はさらに照明台数の多いオフィスに導入が検討されている.知的照明システムは1回あたり約1秒の照明制御を60から120回ほど行うことで各執務者の目標照度を実現する.しかしながら,大規模環境に知的照明システムを導入する場合,照明と照度センサの台数が増加し,1回の照明制御にかかる時間も増加する.よって,各執務者に目標照度を実現するまでの時間が増加する.そこで,本研究では,大規模環境に対する知的照明システムが容易でないという課題に対して,目標照度実現に要する照明制御回数を削減する手法を提案する.提案手法では,執務者の目標照度が変更された際に,知的照明システムの稼働中に学習した目標照度と点灯パターンのデータベースを用いて照明を制御する.検証実験を行い,知的照明システムの基本的な手法と比較して目標照度実現に要する照明制御回数を削減できることを示した.
The Intelligent Lighting System can provide an individual illuminance environment each worker desires, and it can also save energy. When many users leave their desk, this system turns off the unnecessary lighting. As a result, it can achieve high energy saving. We are considering to install the intelligent lighting system to large offices. The Intelligent Lighting System realizes the target illuminance for each worker by conducting about 60 to 120 lighting control attempts each of which spans about one second. However, there is a concern that in large offices, the numbers of lighting fixtures and illuminance sensors get larger, and the time required for each lighting control attempt gets longer. So the time to achieve the target illuminance levels for each office worker increases. Thus, in this paper, we propose a method to reduce the number of illuminance control attempts to realize the target illuminance for each office worker in order to solve the problems associated with expanding the installation scale of an Intelligent Lighting System. In the proposed method, when the target illuminance is changed by the office worker, the system controls lightings’ luminance using the database of the target illuminance and the lighting pattern learned while an Intelligent Lighting System is operating. We present the results of our verification experiment and a comparison with a standard Intelligent Lighting System, and demonstrate that the number of illuminance control attempts to realize the target illuminance for each office worker can be reduced.
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https://doors.doshisha.ac.jp/duar/repository/ir/22794/023056040002.pdf

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