スモールデータアプローチによるオフィスビルの電力需要予測方式

概要

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東日本大震災以降,電力不足や電気料金の値上げにより省エネの重要性がこれまで以上に高まっている.オフィスビルを対象とした省エネ技術の1つに,翌日の電力需要量の予測結果に基づく計画的な機器制御による節電がある.しかし,オフィスビルの電力需要量は,気温や湿度,天気,季節,曜日,行事,建物内の人数などの多様な条件で複雑に変化するため予測が困難であった.また,既存の方式では,予測精度向上のために多数のパラメータと過去数年分のデータを必要とし,適用可能なオフィスビルが限られてしまうという課題があった.そこで,本論文ではより多くのオフィスビルに適用できるように可能な限り少ない種類と量(期間)のデータ,つまりスモールデータで各時間帯の電力需要量を予測する方式を提案する.具体的には,過去の電力需要量と気温のみを用いた重回帰分析による予測方式において,オフィスビルの電力需要予測に適した説明変数の提案・選択や,重回帰分析を用いた予測方式の課題である外挿への対応を検討して予測精度の向上を図り,オフィスビルの1年間の電力需要量を用いた予測精度評価によりその有効性を確認した.
2014-06-11