温度管理システム自体は古くから存在していますが、近年のものは大幅に機能が向上しています。特に店舗で用いられるタイプは進歩が目覚ましく、最新型を導入しているかどうかで経費に顕著な差が出ることも珍しくありません。特にデマンド制御が実装されている場合、電気使用量のピークをカットすることにより、電気代の上昇を大きく抑えられる場合があります。エアコンの連続運転は電気使用量における割合がとても大きいです。
やみくもに使用していると、夏場の昼過ぎにはすぐにピークに達してしまいます。そこでポイントになるのは、ピークを予測してそれを下げるための運転を行うことです。具体的には、気温が高くなる前に少し強めに冷やして、最高気温のときにエアコンの負担を軽くする方法があります。冬の場合は少し前に温度を上げておくことで、最低気温のときに負担を軽くできます。
これを実現するには、温度管理システムに学習機能を取り入れなければなりません。気温の変動パターンを学習して、当日の推移も推察するといった具合です。さらに、エアコンの運転に関する傾向も把握する必要があります。それらをデータとして入力することで、最適なコントロールを行えるアルゴリズムが重要です。
一般的には高度な人工知能を搭載することで実現しています。今後はIotの活用などにより、温度管理システムはますます発展を遂げていくでしょう。家庭にも制御用のコントローラーが導入される時代になっていきます。
