ビル内機器エネルギー消費の時系列予測を用いた異常予兆検知手法の検討

カテゴリ: 部門大会

論文No: OS1-2-8

グループ名: 【C】2024年電気学会電子・情報・システム部門大会

発行日: 2024/08/28

タイトル(英語): A Study on Anomaly Detection Method Using Time Series Forecasting of Energy Consumption in Building Equipment

著者名: 長瀬 誉英（三菱電機）,森 裕之（三菱電機）,中井 敦子（三菱電機）

著者名(英語): Takahide Nagase (Mitsubishi Electric Corp.),Hiroyuki Mori (Mitsubishi Electric Corp.),Atsuko Nakai (Mitsubishi Electric Corp.)

キーワード: スマート社会|ビル|省エネルギー化|時系列予測|異常検知

要約(日本語): スマート社会の実現において、ZEBなどのビルの省エネルギー化は重要なテーマである。省エネルギー化に向けては、ビルのエネルギー効率悪化の前兆となるビル内機器の「いつもと違う」運転状態の検知が有効である。そこで本研究では、ビル内機器のエネルギーデータの時系列予測結果をもとに、「いつもと違う」運転状態を検知・可視化する方式を検討した。具体的には、ビル内機器の電力データを用いて時系列予測の予測誤差(MAPE)をもとに、「いつも通り」の状態を規定する通常範囲を導出した。導出した通常範囲から、実測データが逸脱した場合に異常兆候として判定することで、「いつもと違う」運転状態を検知した。1時間周期の電力データでの予測誤差は1.46%と算出され、ノイズの比較的少ない周期性を有するデータに対して本方式が有効であることが明らかになり、ユーザにとって有意な運転状態変化の検知が可能となった。