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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2019-11-05 09:20 省エネルギー化のための人流情報の時系列予測に基づく換気量制御 ○前島綜太朗・前大道浩之（NTT）・秋岡利彦・横井正俊（NTT西日本）  SeMI2019-62 |
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| 抄録 | （和） | 近年， BEMS(Building Energy Management System)に基づく業務用空調の省エネルギー化が注目されている．しかし，その多くは，熱負荷やCO2濃度に影響を与える人流の将来の値や，商業施設の様に人流分布が複雑な実環境を考慮していない．本研究は，実際の商業施設を対象に各種センサ等から取得した人流データ，温度，時刻，BEMS情報等の1週間分のデータを基に予測した翌日の人流変化と，実態に即した空調モデリングを用いて換気量制御シミュレーションを実施した．シミュレーションの結果，10%以上の電力削減率を達成した． |
| （英） | In recent years, energy saving for commercial air conditioning based on Building Energy Management System (BEMS) is attracting attention. However, there are few examples of air-conditioning control methods that consider predicted value of occupancy which affect the heat load and CO2 concentration, and real environments where the distribution of occupancy is complex, such as commercial facilities. In this paper, in order to saving energy with maintaining comfort, simulation about air ventilation was conducted using predicted occupancy, temperature, time information, BEMS information, etc. Such information and modeling of HVAC is derived from real commercial facility. As a result of simulation, energy was reduced by 10 %. | |
| キーワード | （和） | 時系列予測 / 深層学習 / 空調制御 / HACV / スマートシティ / 省エネルギー / / |
| （英） | Time Series Prediction / Deep Learning / Air Conditioning / HACV / Smart City / Saving Energy / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 119, no. 266, SeMI2019-62, pp. 1-6, 2019年11月. | |
| 資料番号 | SeMI2019-62 | |
| 発行日 | 2019-10-29 (SeMI) | |
| ISSN | 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 | SeMI2019-62 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | SRW SeMI CNR |
| 開催期間 | 2019-11-05 - 2019-11-06 |
| 開催地（和） | 構造計画研究所(本所新館東京) |
| 開催地（英） | Kozo Keisaku Engineering Inc. |
| テーマ（和） | IoTワークショップ |
| テーマ（英） | IoT Workshop (Oral or Poster presentation) |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | SeMI |
| 会議コード | 2019-11-SRW-SeMI-CNR |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 省エネルギー化のための人流情報の時系列予測に基づく換気量制御 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Control Air Ventilation Based on Prediction of Occupancy for Saving Energy |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 時系列予測 / Time Series Prediction |
| キーワード(2)（和/英） | 深層学習 / Deep Learning |
| キーワード(3)（和/英） | 空調制御 / Air Conditioning |
| キーワード(4)（和/英） | HACV / HACV |
| キーワード(5)（和/英） | スマートシティ / Smart City |
| キーワード(6)（和/英） | 省エネルギー / Saving Energy |
| 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） | 前島 綜太朗 / Sotaro Maejima / マエジマ ソウタロウ |
| 第1著者 所属（和/英） | 日本電信電話株式会社 (略称： NTT) Nippon Telegraph and Telephone Corporation (略称： NTT) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 前大道 浩之 / Hiroyuki Maeomichi / マエオオミチ ヒロユキ |
| 第2著者 所属（和/英） | 日本電信電話株式会社 (略称： NTT) Nippon Telegraph and Telephone Corporation (略称： NTT) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 秋岡 利彦 / Toshihiko Akioka / アキオカ トシヒコ |
| 第3著者 所属（和/英） | 西日本電信電話株式会社 (略称： NTT西日本) Nippon Telegraph and Telephone West Corporation (略称： NTT West) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 横井 正俊 / Masatoshi Yokoi / ヨコイ マサトシ |
| 第4著者 所属（和/英） | 西日本電信電話株式会社 (略称： NTT西日本) Nippon Telegraph and Telephone West Corporation (略称： NTT West) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2019-11-05 09:20:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | SeMI |
| 資料番号 | SeMI2019-62 |
| 巻番号（vol） | vol.119 |
| 号番号（no） | no.266 |
| ページ範囲 | pp.1-6 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2019-10-29 (SeMI) |
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