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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2017-02-18 15:00 拡張ゴールグラフと異種混合学習を用いたフィールドデータからのビル電力需要予測モデル ○久代紀之・福田亜実（九工大）・妻鹿利宏（三菱電機ビルテクノサービス）・清水拓朗（九工大）  AI2016-31 |
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| 抄録 | （和） | ビル省エネ、デマンドレスポンスの実現に向け、BACnet, OpenADR などのインタフェースの標準化がな され、実際にビルに導入されている。これらを介し、ビル室内環境や機器の運転状況に関する膨大なデータを遠隔で取 得・蓄積できるようになってきている。一方で、省エネやデマンド要求に対応する具体的な制御方式の整備が遅れて いる。整備の遅れの要因として、取得したデータに基づくビル内電力需要予測のためのモデル構築手法と左記モデル に基づく環境・機器の制御方式が確立されていないことが考えられる。本研究では、2年間のフィールドデータを用 いビル内電力需要予測モデルを構築する。膨大なデータを分析シナリオにあわせ分離するための視点とモデルの説明 変数を抽出するために、拡張ゴールグラフを用いた分析手法を導入し、抽出されたデータ分離の視点と説明変数を用い 線形回帰モデルを構築するために、異種混合学習技術を導入した。本論文では、これらの試行結果に関して報告する。 |
| （英） | For realizing energy management and demand response in buildings, standardized interfaces, e.g. BACnet and OpenADR, are introduced into building management systems. Huge amount of data, including conditions for spaces and equipment in buildings, are collected from each building and accumulated in an aggregation center via the interfaces. However, control methods for the energy management and the demand response are far behind penetration of these interfaces. As the reason for the delay, both methods for constructing prediction model on big field data and for controlling equipment based on the above prediction model, have not been established yet. We tried to establish the prediction model on two years’ field data. Extended goal graph extracting viewpoints for dividing data on analysis scenarios and explanatory variables, and heterogeneous mixture modeling establishing the perdition model with liner regression were introduced in the study. Results of the above trial are described in this paper. | |
| キーワード | （和） | ビル電力需要予測モデル / 拡張ゴールグラフ / 異種混合学習技術 / / / / / |
| （英） | Prediction Model for Electric Power Demand in Building / Extended Goal Graph / Heterogeneous Mixture Modeling / / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 116, no. 460, AI2016-31, pp. 39-44, 2017年2月. | |
| 資料番号 | AI2016-31 | |
| 発行日 | 2017-02-11 (AI) | |
| ISSN | Print edition: ISSN 0913-5685 Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | AI2016-31 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | AI |
| 開催期間 | 2017-02-18 - 2017-02-18 |
| 開催地（和） | 就実大学S館 |
| 開催地（英） | |
| テーマ（和） | 「データ市場特集?：コミュニケーションによるデータ価値化とエクスチェンジ」および一般 |
| テーマ（英） | |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | AI |
| 会議コード | 2017-02-AI |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 拡張ゴールグラフと異種混合学習を用いたフィールドデータからのビル電力需要予測モデル |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Prediction Model for Electric Power Demand in Building on Field Data with Extended Goal Graph and Heterogeneous Mixture Modeling |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | ビル電力需要予測モデル / Prediction Model for Electric Power Demand in Building |
| キーワード(2)（和/英） | 拡張ゴールグラフ / Extended Goal Graph |
| キーワード(3)（和/英） | 異種混合学習技術 / Heterogeneous Mixture Modeling |
| キーワード(4)（和/英） | / |
| キーワード(5)（和/英） | / |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 久代 紀之 / Noriyuki Kushiro / クシロ ノリユキ |
| 第1著者 所属（和/英） | 九州工業大学 (略称： 九工大) Kyushu Institute of Technology (略称： KIT) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 福田 亜実 / Ami Fukuda / フクダ アミ |
| 第2著者 所属（和/英） | 九州工業大学 (略称： 九工大) Kyushu Institute of Technology (略称： KIT) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 妻鹿 利宏 / Toshihiro Mega / メガ トシヒロ |
| 第3著者 所属（和/英） | 三菱電機ビルテクノサービス(株) (略称： 三菱電機ビルテクノサービス) Mitsubishi Electric Building Techno-Service Corporation (略称： MELTEC) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 清水 拓朗 / Takuro Shimizu / シミズ タクロウ |
| 第4著者 所属（和/英） | 九州工業大学 (略称： 九工大) Kyushu Institute of Technology (略称： KIT) |
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| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2017-02-18 15:00:00 |
| 発表時間 | 30分 |
| 申込先研究会 | AI |
| 資料番号 | AI2016-31 |
| 巻番号（vol） | vol.116 |
| 号番号（no） | no.460 |
| ページ範囲 | pp.39-44 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2017-02-11 (AI) |
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