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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2021-11-18 09:25 AI技術を用いたビル設備の制御手法の提案 ○藤田航輝・藤村柊吾・孫 昱偉・江崎 浩・落合秀也（東大）  CAS2021-38 MSS2021-18 |
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| 抄録 | （和） | 近年ビル設備の制御にAI技術を用いる手法が提案され始めている. 将来のビル設備にはエアコン設備だけでなく太陽光パネル, 蓄電池など様々な電力設備が取り付けられると考えられるため機械学習を用いて, それらを効率的に制御できることが期待される. しかし現在までの研究において, 複数の対象を同時に制御する方法や, また複数のビルの電気設備を同時に制御するという複雑な状況設定における研究は少ない. そこで本研究では複数のビルがあり, 各ビルにはエアコン設備や太陽光パネル, 蓄電池が取り付けられているという状況を設定する. また機械学習手法として, 各ビルは強化学習を用いて学習を行ない, 複数のビルのモデルの情報を集約し全体としての学習を行う方法として連合学習を用いるという手法の提案を行なう. 提案手法の性能を検証するため, シミュレータ上で各ビルのエアコンの設定温度の制御という実験を行ない, 複数のビルでの連合学習を行うことでその性能の向上を確認した. |
| （英） | In recent years, the use of AI techniques for controlling building facilities has begun to be proposed. In the future, buildings will be equipped with not only air conditioners but also solar panels, storage batteries, and a variety of other power equipment, and it is expected that machine learning can be used to control them efficiently. However, there have been few studies on how to control multiple targets simultaneously, or on complex situations in which electrical equipment in multiple buildings is controlled simultaneously. In this study, we set up a situation where there are multiple buildings and each building has air-conditioning equipment, solar panels, and storage batteries. As a machine learning method, we propose a method that uses reinforcement learning for each building and federated learning for the whole system by aggregating the information from multiple building models. In order to verify the performance of the proposed method, we conducted experiments to control the set temperature of air conditioners in each building on a simulator, and confirmed that the performance of the proposed method was improved by using federated learning in multiple buildings. | |
| キーワード | （和） | ビル制御 / 強化学習 / 連合学習 / IoT / / / / |
| （英） | Building Control / Reinforcement learning / Federated learning / IoT / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 121, no. 250, MSS2021-18, pp. 7-12, 2021年11月. | |
| 資料番号 | MSS2021-18 | |
| 発行日 | 2021-11-11 (CAS, MSS) | |
| 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 | CAS2021-38 MSS2021-18 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | MSS CAS IPSJ-AL |
| 開催期間 | 2021-11-18 - 2021-11-19 |
| 開催地（和） | オンライン開催 |
| 開催地（英） | Online |
| テーマ（和） | システムのモデリングと制御・検証・最適化の手法，機械学習的アプローチ及び一般 |
| テーマ（英） | |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | MSS |
| 会議コード | 2021-11-MSS-CAS-AL |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | AI技術を用いたビル設備の制御手法の提案 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | A Proposal of the Control Method for Multiple Buildings with AI Techiques |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | ビル制御 / Building Control |
| キーワード(2)（和/英） | 強化学習 / Reinforcement learning |
| キーワード(3)（和/英） | 連合学習 / Federated learning |
| キーワード(4)（和/英） | IoT / IoT |
| 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） | 藤田 航輝 / Koki Fujita / フジタ コウキ |
| 第1著者 所属（和/英） | 東京大学 (略称： 東大) The University of Tokyo (略称： UTokyo) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 藤村 柊吾 / Shugo Fujimura / フジムラ シュウゴ |
| 第2著者 所属（和/英） | 東京大学 (略称： 東大) The University of Tokyo (略称： UTokyo) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 孫 昱偉 / Yuwei Sun / ソン イクイ |
| 第3著者 所属（和/英） | 東京大学 (略称： 東大) The University of Tokyo (略称： UTokyo) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 江崎 浩 / Hiroshi Esaki / エサキ ヒロシ |
| 第4著者 所属（和/英） | 東京大学 (略称： 東大) The University of Tokyo (略称： UTokyo) |
| 第5著者 氏名（和/英/ヨミ） | 落合 秀也 / Hideya Ochiai / オチアイ ヒデヤ |
| 第5著者 所属（和/英） | 東京大学 (略称： 東大) The University of Tokyo (略称： UTokyo) |
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| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2021-11-18 09:25:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | MSS |
| 資料番号 | CAS2021-38, MSS2021-18 |
| 巻番号（vol） | vol.121 |
| 号番号（no） | no.249(CAS), no.250(MSS) |
| ページ範囲 | pp.7-12 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2021-11-11 (CAS, MSS) |
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