予測に基づく家庭用空調機器の運転計画手法における適切な学習データ量の検討

カテゴリ: 全国大会

論文No: 4-275

グループ名: 【全国大会】平成29年電気学会全国大会論文集

発行日: 2017/03/05

タイトル(英語): Evaluation of Appropriate Learning Data Size in Prediction-based Planning Method of Domestic Air-conditioner

著者名: 黒羽 亮一(早稲田大学),藤本 悠(早稲田大学),広橋 亘(早稲田大学),天野 嘉春(早稲田大学),田辺 新一(早稲田大学),林 泰弘(早稲田大学)

著者名(英語): Kuroha Ryoichi(Waseda University),Fujimoto Yu(Waseda University),Hirohashi Wataru(Waseda University),Amano Yoshiharu(Waseda University),Tanabe Shin-ichi(Waseda University),Hayashi Yasuhiro(Waseda University)

キーワード: Home Energy Managment System|スマートハウス|家庭用空調機器|機械学習|運転計画

要約(日本語): 家庭内の省エネルギー推進を目的に，Home Energy Management Systemの導入が進んでいる。筆者らは家庭用空調機器(AC)運転制御に着目し，設置された環境に順応し適切なAC運転計画を作成する手法の開発を行なってきた。適切な運転計画の作成には，設置環境の広さや部屋の断熱性等の特性を把握した上で室温・消費電力の推移を予測する必要がある。過去の実績情報を用いた機械学習の手法によりこれを実現することを考えた場合，学習に用いるデータ量に関する検討が必要となる。本稿では，AC運転計画における適切な学習手法の選定，および適切な学習データ量の検証を行う。また適切な量のデータを学習に用いることにより運転計画の性能向上が為され得ることを数値実験により確認する。

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 513 Kバイト