リカレントニューラルネットワークを用いたセントラル空調の消費電力推定

カテゴリ: 全国大会

論文No: 4-219

グループ名: 【全国大会】令和5年電気学会全国大会論文集

発行日: 2023/03/01

タイトル(英語): Power Consumption Estimation in Central Air Conditioning Using Recurrent Neural Network

著者名: 武田航平（東京電機大学）,石川潤（東京電機大学）,川野裕希（三菱電機）,太田恵大（三菱電機）,峰行拓馬（三菱電機）

著者名(英語): Kohei Takeda (Tokyo Denki University),Jun Ishikawa (Tokyo Denki University),Hiroki Kawano (Mitsubishi Electric Corporation),Yoshihiro Ohta (Mitsubishi Electric Corporation),Takuma Mineyuki (Mitsubishi Electric Corporation)

キーワード: 消費電力推定|空調システム|ZEB|ニューラルネットワーク|機械学習|省エネ|Power consumption estimation|Air conditioning system|ZEB|Neural network|Machine learning|Energy saving

要約(日本語): 本研究では，セントラル空調を対象とした消費電力の推定問題において，空調のシステムモードを入力に加えた一推定手法を提案する。これによりシステム内で稼働する機器台数を反映させることができるため，推定精度向上が期待される。ただし，未来のシステムモードは実運用中に直接観測できないため，推定する必要がある。提案手法では，リカレントニューラルネットワークを2段構成で用いて，システムモードを推定した後，システムモードの推定値を用いて消費電力を推定する。その結果，システムモードを入力に加えていない手法に比べて，外挿条件も

本誌掲載ページ: 372-374 p

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 1,108 Kバイト