地下街空調制御に対する機械学習モデルの一構成法

カテゴリ: 部門大会

論文No: PS5-7

グループ名: 【C】2019年電気学会電子・情報・システム部門大会プログラム

発行日: 2019/08/28

タイトル(英語): An application of Machine Learning Model to Air Conditioning Control of Underground Mall

著者名: 信方 大輝(神戸大学),大原 誠(神戸大学),長廣 剛(神戸大学),松本 卓也(創発システム研究所),榊原 一紀(富山県立大学),玉置 久(神戸大学)

著者名(英語): Daiki Nobukata|Makoto Ohara|Tsuyoshi Nagahiro|Takuya Matsumoto|Kazutoshi Sakakibara|Hisashi Tamaki

キーワード: 機械学習|ニューラルネットワーク|空調制御空調制御|machine learning|neural network|Air conditioning control

要約(日本語): 近年，空調を行う空間が増加しており，エネルギー消費量削減のため空調運用の効率化，自動化が重要となっている。本研究では地下街の空調システムを対象とし，機械学習を用いて状況から適切な空調機器の運転量を導出する運用則を作成するモデルについて考える。なお，学習データには数理計画モデルによる最適運用計画や現地のエキスパートによる実運転の記録から様々な状況とそれに対する適切な空調機器の運転量のペアデータを抽出，利用する。実証実験環境にモデルを適用した計算例を通して，運用に問題ない精度で空調機器の運転量を決定できることが確認できた。今後，さらなる効率化のためには時間経過による傾向や，空間の連続性による影響についての考慮をモデルに組み込むこと等が考えられる。

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