文脈を考慮したセンサドリフト異常に関するビル空調系統の順位付け手法

カテゴリ: 論文誌(論文単位)

グループ名: 【D】産業応用部門

発行日: 2019/04/01

タイトル(英語): Ranking Air-conditioning Systems in a Building based on Sensor Drift Anomalies with Consideration of Contexts

著者名: 森山　拓郎（（株）東芝 研究開発センター），石井　岳（（株）東芝 研究開発センター）

著者名(英語): Takuro Moriyama (Corporate Research & Development Center, Toshiba Corporation), Gaku Ishii (Corporate Research & Development Center, Toshiba Corporation)

キーワード: センサ，ドリフト，異常検知，文脈，変数選択，機械学習　　sensor，drift，anomaly detection，context，feature selection，machine learning

要約(英語): This paper proposes a method to rank air-conditioning systems in a building based on drift anomalies in sensor measurements. The proposed method employs an approach to estimate the drift anomalies from changes in the sensor measurement data of the systems. However, the changes depend on the contexts in which the systems work as well as the drift anomalies. Thus, we propose feature selection and drift anomaly estimation that depend on the contexts. Experimental results imply that the proposed method will be benefical even in a case where the drift anomalies arise over the course of a year.

本誌: 電気学会論文誌D（産業応用部門誌） Vol.139 No.4 （2019） 特集：平成30年産業応用部門大会

本誌掲載ページ: 362-371 p

原稿種別: 論文／日本語

電子版へのリンク: https://www.jstage.jst.go.jp/article/ieejias/139/4/139_362/_article/-char/ja/