JP4386748B2 - 空調負荷予測方法、空調負荷予測装置、空調負荷予測プログラムおよび記録媒体 - Google Patents
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Description
オフィスビルディング,デパート,病院,ショッピングモール,スーパーマーケット,工場(以下、単に大規模施設という)では、複数の空調機器が設置されている。空調に必要な冷温水は、電気により冷水を作る方法や、ボイラやコジェネレーションにより生産される高温の蒸気を熱源機器により冷温水に変換する方法により生産される。特に蓄熱槽がある場合には、料金が安い深夜電力を用いて夜間に蓄熱した熱を昼間に利用したり、または、空調負荷のピーク前に蓄熱しておいてピーク時にはこの熱を利用するという運用が行なわれている。
また、ローカル側の制御としては、例えば、各フロア内に設けられた冷暖房機器によりフロア内温度を一定値に保とうとする細かな温度制御がなされる。
つまり、工場施設を管理する管理者もしくは計算機は冷暖房機器のON/OFF制御のみ行い、細かなフロア内温度の制御は各部屋のローカル側の冷暖房機器が行なう。
この熱制御もほぼ同様であり、ホスト側のON/OFF制御とローカル側の制御とに分けられ(ローカル制御はしばしばないことがある)、運用者は空調に必要な熱量が生産できるように手動で制御する。熱源機器に関しては計算機により自動制御されることはまれであり、現状では運用者による経験と勘とにより手動で制御されることが多い。
(1)フロア(生産ライン)ごと、もしくは全体の空調負荷を予測する。
(2)空調負荷予測値に基づき、熱源機器やボイラを動かす。
つまり、空調負荷が正確に予測することができれば、効率的な運用が行なえ、省エネルギーにつながる。特に蓄熱槽がある場合には、その省エネルギー効果は大きい。
特許文献1(特開平8−75219号公報,発明の名称「負荷予測方法」)に記載された従来技術は、気象等の外部情報を全く利用せず、時系列予測モデルであるARIMAモデルを用いて、現在の負荷状況と過去の負荷状況とから将来の負荷を予測する方法である。
しかしながら、空調機器のメンテナンス、工場における生産ラインの一部停止や延長、ビル・ショッピングモールにおける一部テナントの休み、省エネ運転のための空調機器の意図的な停止、など様々な理由により空調機器のスケジュールがしばしば変更されることがある。空調機器のスケジュールの変更は空調負荷が変化するにも拘わらず、この予測方法では予測には反映されないという問題があった。
図7において、データ1とデータ2とは同一季節の同一曜日のデータであるが、データ1とデータ2とではそれぞれ空調機器のスケジュールが変更されている負荷の稼働率である点が相違している。
空調稼働率は、図7で示すように、18時以前ではデータ1,2でほぼ同じであるが、18時以降大きく異なっている。そのため図8で示す空調負荷も18時以降では大きく異なっている。
このように空調負荷は空調機器のスケジュールにより影響され、カレンダ情報だけでは完全に決定できなかった。
上述した特許文献1〜5に記載された従来技術による予測方法は、空調負荷実績データ、気象データ、カレンダデータを利用して予測を行うものであるが、空調機器のスケジュールを利用するものではなかった。
このように従来技術としては、空調機器のスケジュールを用いて空調負荷を予測するものは存在しなかった。
複数領域の温度制御を行うためにそれぞれの領域に分散設置された複数の空調機器と、複数の空調機器のON/OFF制御を行うホスト空調制御手段と、がネットワークを介して接続されるシステムにおいて、各空調機器の空調負荷実績データ、気象データ、カレンダデータおよび各空調機器のON/OFFについての空調機器稼働スケジュールデータを入力因子とする予測モデルを用いて空調負荷の予測を行う空調負荷予測方法であって、
予測対象期間より前の期間の各空調機器の空調負荷実績データと、予測対象期間を含む予測対象期間の前後の期間の気象データ、カレンダデータおよび各空調機器のON/OFFについての空調機器稼働スケジュールデータとを、収集するデータ収集手順と、
予測対象期間より前の期間の各空調機器の空調負荷実績データ、気象データ、カレンダデータおよび各空調機器のON/OFFについての空調機器稼働スケジュールデータを用いて予測モデルの学習を行う学習手順と、
予測対象期間より前の期間の各空調機器の空調負荷実績データと、予測対象期間を含む予測対象期間の前後の期間の気象データ、カレンダデータおよび各空調機器のON/OFFについての空調機器稼働スケジュールデータとを、予測モデルに入力して予測対象期間の空調機器稼働スケジュールに対応した空調負荷の予測を行って予測データを生成する予測手順と、
を有することを特徴とする。
上記の空調負荷予測方法において、
前記予測モデルは第1のニューラルネットワークと第2のニューラルネットワークとによる階層型のニューラルネットワークであって、予測時に、第1のニューラルネットワークが出力した平均の空調負荷に係る予測データを第2のニューラルネットワークに入力し、第2のニューラルネットワークが時間別の空調負荷に係る予測データを出力する予測モデルであることを特徴とする。
複数領域の温度制御を行うためにそれぞれの領域に分散設置された複数の空調機器と、複数の空調機器のON/OFF制御を行うホスト空調制御手段とが接続され、各空調機器の空調負荷実績データ、気象データ、カレンダデータおよび各空調機器のON/OFFについての空調機器稼働スケジュールデータを入力因子とする予測モデルを用いて空調負荷の予測を行う空調負荷予測装置であって、
予測対象期間より前の期間の各空調機器の空調負荷実績データと、予測対象期間を含む予測対象期間の前後の期間の気象データ、カレンダデータおよび各空調機器のON/OFFについての空調機器稼働スケジュールデータとを、収集するデータ収集手段と、
予測対象期間より前の期間の各空調機器の空調負荷実績データ、気象データ、カレンダデータおよび各空調機器のON/OFFについての空調機器稼働スケジュールデータを用いて予測モデルの学習を行う学習手段と、
予測対象期間より前の期間の各空調機器の空調負荷実績データと、予測対象期間を含む予測対象期間の前後の期間の気象データ、カレンダデータおよび各空調機器のON/OFFについての空調機器稼働スケジュールデータとを、予測モデルに入力して予測対象期間の空調機器稼働スケジュールに対応した空調負荷の予測を行って予測データを生成する予測手段と、
を有することを特徴とする。
上記の空調負荷予測装置において、
前記予測モデルは第1のニューラルネットワークと第2のニューラルネットワークとによる階層型のニューラルネットワークであって、予測時に、第1のニューラルネットワークが出力した平均の空調負荷に係る予測データを第2のニューラルネットワークに入力し、第2のニューラルネットワークが時間別の空調負荷に係る予測データを出力する予測モデルであることを特徴とする。
複数領域の温度制御を行うためにそれぞれの領域に分散設置された複数の空調機器と、複数の空調機器のON/OFF制御を行うホスト空調制御手段と、が接続されるシステムにおいて、各空調機器の空調負荷実績データ、気象データ、カレンダデータおよび各空調機器のON/OFFについての空調機器稼働スケジュールデータを入力因子とする予測モデルを用いて空調負荷の予測を行うための空調負荷予測プログラムであって、
予測対象期間より前の期間の各空調機器の空調負荷実績データと、予測対象期間を含む予測対象期間の前後の期間の気象データ、カレンダデータおよび各空調機器のON/OFFについての空調機器稼働スケジュールデータとを、収集するデータ収集手段と、
予測対象期間より前の期間の各空調機器の空調負荷実績データ、気象データ、カレンダデータおよび各空調機器のON/OFFについての空調機器稼働スケジュールデータを用いて予測モデルの学習を行う学習手段と、
予測対象期間より前の期間の各空調機器の空調負荷実績データと、予測対象期間を含む予測対象期間の前後の期間の気象データ、カレンダデータおよび各空調機器のON/OFFについての空調機器稼働スケジュールデータとを、予測モデルに入力して予測対象期間の空調機器稼働スケジュールに対応した空調負荷の予測を行って予測データを生成する予測手段と、
をコンピュータに機能させるプログラムであることを特徴とする。
上記の空調負荷予測プログラムにおいて、
前記予測モデルは第1のニューラルネットワークと第2のニューラルネットワークとによる階層型のニューラルネットワークであって、予測時に、第1のニューラルネットワークが出力した平均の空調負荷に係る予測データを第2のニューラルネットワークに入力し、第2のニューラルネットワークが時間別の空調負荷に係る予測データを出力する予測モデルであることを特徴とする。
複数領域の温度制御を行うためにそれぞれの領域に分散設置された複数の空調機器と、複数の空調機器のON/OFF制御を行うホスト空調制御手段と、が接続されるシステムにおいて、各空調機器の空調負荷実績データ、気象データ、カレンダデータおよび各空調機器のON/OFFについての空調機器稼働スケジュールデータを入力因子とする予測モデルを用いて空調負荷の予測を行うための空調負荷予測プログラムがコンピュータ読み取り可能に記録された記録媒体であって、
予測対象期間より前の期間の各空調機器の空調負荷実績データと、予測対象期間を含む予測対象期間の前後の期間の気象データ、カレンダデータおよび各空調機器のON/OFFについての空調機器稼働スケジュールデータとを、収集するデータ収集手段と、
予測対象期間より前の期間の各空調機器の空調負荷実績データ、気象データ、カレンダデータおよび各空調機器のON/OFFについての空調機器稼働スケジュールデータを用いて予測モデルの学習を行う学習手段と、
予測対象期間より前の期間の各空調機器の空調負荷実績データと、予測対象期間を含む予測対象期間の前後の期間の気象データ、カレンダデータおよび各空調機器のON/OFFについての空調機器稼働スケジュールデータとを、予測モデルに入力して予測対象期間の空調機器稼働スケジュールに対応した空調負荷の予測を行って予測データを生成する予測手段と、
としてコンピュータに機能させるプログラムを記録したことを特徴とする。
上記の記録媒体において、
前記予測モデルは第1のニューラルネットワークと第2のニューラルネットワークとによる階層型のニューラルネットワークであって、予測時に、第1のニューラルネットワークが出力した平均の空調負荷に係る予測データを第2のニューラルネットワークに入力し、第2のニューラルネットワークが時間別の空調負荷に係る予測データを出力する予測モデルであることを特徴とする。
まず、空調負荷予測方法について図を参照しつつ説明する。図1は本形態の空調負荷予測方法を説明するフローチャートであり、図1(a)は学習フローチャート、図1(b)は予測フローチャートである。
この空調負荷予測方法では複数の空調機器を持つ大規模施設(ビルディング,工場)の数時間から数日先の空調負荷を、空調機器稼働スケジュールを考慮しつつ予測する方式である。この空調負荷予測方法は、コンピュータを用いて実現される。
ステップS10は、空調負荷実績データ、気象データ、カレンダデータおよび空調機器稼働スケジュールデータを収集するデータ収集手順である。
このデータ収集手順により、既に起こった過去の空調負荷実績データ、過去の気象データ、過去のカレンダデータおよび過去の空調機器稼働スケジュールデータが収集される。
気象データは、例えば、気温,不快指数,エンタルピ,湿度,日照などである。
カレンダデータは季節、平日、休日、操業日、半休、夜勤日などのデータである。
空調機器稼働スケジュールデータは、空調機器の稼働台数スケジュールもしくは空調機器の稼働率スケジュールである。
予測モデルとして各種採用することができ、例えば、重回帰式によるモデル、類似日を用いたモデル、ニューラルネットワークによるモデルなどさまざまなモデルを採用することが可能である。
重回帰式モデルの学習は、過去のある日Aを選定し、ある日Aより前の空調負荷実績データ、気象データ、カレンダデータおよび空調機器稼働スケジュールデータを独立変数Xに代入し、また、ある日Aの予測データ(この学習時では予測データに代えてある日Aの実績である空調負荷実績データが入力される)を従属変数Yに代入し、このような日Aを数多く選択の上で学習して重回帰式を決定する。
なお、重回帰式モデルによる予測は、
(1)対象日以前日(予測対象日よりも前の日々)の空調負荷実績データ、
(2)対象日以前日・予測対象日・対象日以後日(予測対象日から先の日々)の気象データ、
(3)対象日以前日・予測対象日・対象日以後日のカレンダデータ、および、
(4)対象日以前日・予測対象日・対象日以後日の空調機器稼働スケジュールデータ、の全部または一部を重回帰式に代入して予測対象日の空調負荷実績に係る予測データを求めることとなる。
このモデルの学習は、このような関連づけを行う学習となる。
なお、このモデルによる予測は、
(1)対象日以前日(予測対象日よりも前の日々)の空調負荷実績データ、
(2)対象日以前日・予測対象日・対象日以後日(予測対象日から先の日々)の気象データ、
(3)対象日以前日・予測対象日・対象日以後日のカレンダデータ、および、
(4)対象日以前日・予測対象日・対象日以後日の空調機器稼働スケジュールデータ、
の全部または一部を入力すると、予測対象日の空調負荷実績に係る空調負荷実績データが予測データとして出力されるものである。
気象と空調負荷との間には、通常、非線形な関係があり、線形的予測手法である前記の重回帰分析では必ずしも良好な予測結果を得ることができず、さらに、気象と負荷の他に稼働率を取り込むため、問題が複雑化しているが、このニューラルネットワークでは、データを学習するだけで適切な予測モデルを構築することができる。ニューラルネットワークには様々な種類があるが、本発明ではMLP(Multi Layer Perceptron)と呼ばれる階層型のニューラルネットワークを適用する。ニューラルネットワークは、空調負荷実績データ、気象データ、カレンダデータおよび空調機器稼働スケジュールデータを入力因子とし、また、予測データを出力因子とするモデルである。
なお、ニューラルネットワークによる予測は、
(1)対象日以前日(予測対象日よりも前の日々)の空調負荷実績データ、
(2)対象日以前日・予測対象日・対象日以後日(予測対象日から先の日々)の気象データ、
(3)対象日以前日・予測対象日・対象日以後日のカレンダデータ、および、
(4)対象日以前日・予測対象日・対象日以後日の空調機器稼働スケジュールデータ、
の全部または一部を入力因子としてニューラルネットワークに代入して予測対象日の空調負荷実績に係る予測データを求めることとなる。
このように各種の予測モデルを採用できるが、予測手法自体は本発明の要旨でないので詳細な説明は省略する。本発明は、空調機器稼働スケジュールデータを用いて予測する点に特徴がある。
構築された予測モデルを所定の記憶箇所に保存する。
学習フローは以上のようになる。
ステップS20は、空調負荷実績データ、気象データ、カレンダデータおよび空調機器稼働スケジュールデータを収集するデータ収集手順である。これらデータは、詳しくは、空調負荷実績データは対象日以前日のデータであり、気象データ、カレンダデータおよび空調機器稼働スケジュールデータは対象日以前日・予測対象日・対象日以後日のデータである。
ステップS21は、空調負荷実績データ、気象データ、カレンダデータおよび空調機器稼働スケジュールデータを予測モデルに入力して空調負荷の予測を行って予測データを生成する予測手順である。
(1)対象日以前日の空調負荷実績データ、
(2)対象日以前日・予測対象日・対象日以後日の気象データ、
(3)対象日以前日・予測対象日・対象日以後日のカレンダデータ、および、
(4)対象日以前日・予測対象日・対象日以後日の空調機器稼働スケジュールデータ、
を予測モデルに入力して、予測対象日の空調負荷についての予測データを求めることとなる。
ステップS22は、予測データを保存する予測結果保存手順である。
予測結果保存手順では、これら予測データを、例えばデータベースなどの記憶部に保存する。
空調負荷予測方法はこれら手順を有するものである。
空調負荷予測装置は、データベースサーバ1、気象予報端末2、気象実績端末3、空調制御システム4、空調負荷集計装置5、学習・予測装置6、LAN7、を備えている。
気象予報端末2は、気象予報の受信、もしくは、手入力により気象予報を得て、未来(予測対象日および対象日以後日)の気象データを得るための装置である。これら予報に係る未来の気象データは、データベースサーバ1に保存される。
気象実績端末3は、過去(対象日以前日)の気象データを収集する装置である。気象会社から配信される気象データを受信してもよいし、また、独自で設置した温度計や湿度計などの気象センサーから気象データを収集したものを利用してもよい。これら過去の気象データは、データベースサーバ1に保存される。
空調負荷集計装置5は、空調制御システム4や図示しない空調機器についての空調負荷を計測・収集して空調負荷実績データを生成する。このような空調負荷実績データは、データベースサーバ1に保存され、過去からの空調負荷実績データが蓄積されている。
LAN7は、データベースサーバ1、気象予報端末2、気象実績端末3、空調制御システム4、空調負荷集計装置5、学習・予測装置6と接続されており、これらはLAN7を経由して、情報の入出力を行うことができるようになされている。
なお、空調機器稼働スケジュールデータが空調制御システム4に登録されている場合には学習・予測装置6が空調制御システム4にアクセスして空調機器稼働スケジュールデータを取得してデータベースサーバ1に蓄積するようにしても良い。
学習・予測装置6は空調負荷実績データ、気象データ、カレンダデータ、および、空調機器稼働スケジュールデータを学習・予測装置6内のデータ保存部(図示せず)に収集するデータ収集手段として機能する。これらデータは、過去の空調負荷実績データ、過去の気象データ、過去のカレンダデータ、および、過去の空調機器稼働スケジュールデータである。学習に必要な各種データを収集する。
学習では、上記したような、重回帰式によるモデル、類似日を用いたモデル、ニューラルネットワークによるモデルなどさまざまな予測モデルを用いることができるが、本形態ではニューラルネットワークによる予測モデルを用いる。
上記したが、ある日Aより前の空調負荷実績データ、気象データ、カレンダデータおよび空調機器稼働スケジュールデータを入力因子とし、また、ある日Aの予測データ(この学習時では予測データに代えてある日Aの実績である空調負荷実績データが用いられる)を出力因子とし、このような日Aを数多く選択の上で学習してニューラルネットワークを決定する。
構築された予測モデルをデータベースサーバ1の所定の記憶箇所に保存する。
これにより学習が終了する。
学習・予測装置6は(1)対象日以前日の空調負荷実績データ、(2)対象日以前日・予測対象日・対象日以後日の気象データ、(3)対象日以前日・予測対象日・対象日以後日のカレンダデータ、および、(4)対象日以前日・予測対象日・対象日以後日の空調機器稼働スケジュールデータを学習・予測装置6内のデータ保存部(図示せず)に収集するデータ収集処理手段として機能する。なお、学習時に用いたデータを利用しても良い。
予測に必要な各種データを収集する。
予測では、上記したような予測モデルに、(1)対象日以前日の空調負荷実績データ、(2)対象日以前日・予測対象日・対象日以後日の気象データ、(3)対象日以前日・予測対象日・対象日以後日のカレンダデータ、および、(4)対象日以前日・予測対象日・対象日以後日の空調機器稼働スケジュールデータの全部または一部を予測モデルに入力して予測対象日の空調負荷実績に係る予測データを求めることとなる。予測データは未来の数時間から数日先までの空調負荷を予測する。予測した空調負荷は、図示しない表示装置の画面に表示する。また予測結果が必要な装置に伝送する。
空調負荷予測装置はこのようにして空調負荷を予測することとなる。なお、本発明は上記に示す装置構成に限定されるものではなく、例えば、データベースサーバ1、気象予報端末2、気象実績端末3、空調負荷集計装置5および学習・予測装置6を含む一台のコンピュータとし、LAN7を介して空調制御システム4と接続されるような構成としても良い。もちろん、これらの装置は複数の機能を集約してより少ない装置で構成してもよいし、さらに多くの装置で構成しても良い。
上記した学習に係るデータ収集手段、学習手段、予測モデル保存手段、および、予測に係るデータ収集手段、予測手段、予測結果保存手段としてコンピュータを機能させれば、コンピュータにより空調負荷予測を行わせることができる。
予測対象は工場全体の1日分30分単位の空調負荷である。つまり図で示す空調機器81〜8n全ての空調負荷となる。
このような稼働スケジュールに係る空調機器稼働スケジュールデータは、学習・予測装置6のキーボードを介して入力され、あるいは、LAN7を介して外部から送信されて、データベースサーバ1に登録される。
空調負荷集計装置5は、30分ごとにLAN7に接続されている空調機器81,空調機器82,・・・,空調機器8nにアクセスして空調負荷実績データを計測・集計する。この空調負荷実績データは、データベースサーバ1に登録蓄積されている。
この翌日(予測対象日)の気象データは、データベースサーバ1に登録される。
また、予測モデルは、図4に示すように、ニューラルネットワーク1,2を2つ重ねたMLP(Multi Layer Perceptron)と呼ばれる階層型のニューラルネットワーク構成であり、2段目のニューラルネットワークから30分ごとの空調負荷予測値である予測データが得られる。
日負荷曲線は、1日分の空調負荷全てであり、この場合では0時30分から24時00分までの48点の空調負荷値である。
1日平均消費熱量は、上記空調負荷の平均値である。
23時消費熱量は、今回の例では、0時0分に0時30分〜24時00分までの空調負荷を予測しているが、予測に用いることができる最新の実績値は、データ収集に1時間程度要するとすると前日23時であるため、この時間の空調負荷を入力因子とした。
熱負荷実績値(当日)が過去の空調負荷実績データとなる。
また、最高気温(当日、翌日)、最低気温(当日、翌日)、最高不快指数(翌日)、最低不快指数(翌日)が過去の気象データとなる。
また、操業フラグ(前日〜翌々日)が過去のカレンダデータとなる。
稼働率(翌日)が過去の空調機器稼働スケジュールデータとなる。
出力因子である熱負荷予測値(翌日平均)は過去の熱負荷を平均したものを学習データとして用いている。
このような空調負荷実績データ、気象データ、カレンダデータおよび空調機器稼働スケジュールデータは何れも月日データと関連づけられて登録されており、月日を入力することでデータベースサーバ1から参照可能である。
熱負荷予測値(翌日平均)が過去の空調負荷実績データとなる。
また、気温(翌日)、不快指数(翌日)が過去の気象データとなる。
また、操業フラグ(前日〜翌々日)が過去のカレンダデータとなる。
稼働率(翌日)が過去の空調機器稼働スケジュールデータとなる。
出力因子である熱負荷予測値は各時間の熱負荷を学習データとして用いている。
熱負荷実績値(当日)が過去(対象日以前日)の空調負荷実績データとなる。
また、最高気温(当日)、最低気温(当日)が過去(対象日以前日)の気象データとなる。
また、最高気温(翌日)、最低気温(翌日)、最高不快指数(翌日)、最低不快指数(翌日)が未来(予測対象日)の気象データとなる。
また、操業フラグ(前日,当日)が過去(対象日以前日)のカレンダデータとなる。
また、操業フラグ(翌日,翌々日)が未来(予測対象日・対象日以後日)のカレンダデータとなる。
また、稼働率(翌日)が未来(予測対象日)の空調機器稼働スケジュールデータとなる。
なお、出力因子となる熱負荷予測値(翌日平均)はニューラルネットワーク1から出力される予測データである。
熱負荷予測値(翌日平均)が未来(予測対象日)の予測データとなる。
また、気温(翌日)、不快指数(翌日)が未来(予測対象日)の気象データとなる。
また、操業フラグ(前日,当日)が過去(対象日以前日)のカレンダデータとなる。
また、操業フラグ(翌日,翌々日)が未来(予測対象日・対象日以後日)のカレンダデータとなる。
また、稼働率(翌日)が未来(予測対象日)の空調機器稼働スケジュールデータとなる。
なお、出力因子となる熱負荷予測値(30分毎計48個)は、1日30分単位の空調用の熱負荷予測値(予測データ)であり、毎日0時の時点において、0時30分から24時までの48点分の空調負荷の予測を表す予測データである。ニューラルネットワークの48点分の出力が、最終的な30分ごとの空調負荷である。
また、不快指数は、気温と湿度とにより次式を用いて算出している。
不快指数=0.81×気温+0.01×湿度(0.99×気温−14.3)+46.3
ちなみに稼働率の有効性を比較するため、稼働率を考慮しない予測モデルの場合のニューラルネットワークの入力データは、表2で示すようになる。
予測結果について図を参照しつつ説明する。図5は稼働率を考慮した予測モデルによる予測と実績の比較図であり、図6は稼働率を考慮しない予測モデルによる予測と実績の比較図である。図6では実績値に対して予測値が離れている点が見て取れるが、図5では実績値に対して予測値が近いことが解る。
2:気象予報端末
3:気象実績端末
4:空調制御システム
5:空調負荷集計装置
6:学習・予測装置
7:LAN
8:ローカル空調機器
81:空調機器
82:空調機器
8n:空調機器
9:ローカル計測器
91:計測器
92:計測器
9n:計測器
Claims (8)
- 複数領域の温度制御を行うためにそれぞれの領域に分散設置された複数の空調機器と、複数の空調機器のON/OFF制御を行うホスト空調制御手段と、がネットワークを介して接続されるシステムにおいて、各空調機器の空調負荷実績データ、気象データ、カレンダデータおよび各空調機器のON/OFFについての空調機器稼働スケジュールデータを入力因子とする予測モデルを用いて空調負荷の予測を行う空調負荷予測方法であって、
予測対象期間より前の期間の各空調機器の空調負荷実績データと、予測対象期間を含む予測対象期間の前後の期間の気象データ、カレンダデータおよび各空調機器のON/OFFについての空調機器稼働スケジュールデータとを、収集するデータ収集手順と、
予測対象期間より前の期間の各空調機器の空調負荷実績データ、気象データ、カレンダデータおよび各空調機器のON/OFFについての空調機器稼働スケジュールデータを用いて予測モデルの学習を行う学習手順と、
予測対象期間より前の期間の各空調機器の空調負荷実績データと、予測対象期間を含む予測対象期間の前後の期間の気象データ、カレンダデータおよび各空調機器のON/OFFについての空調機器稼働スケジュールデータとを、予測モデルに入力して予測対象期間の空調機器稼働スケジュールに対応した空調負荷の予測を行って予測データを生成する予測手順と、
を有することを特徴とする空調負荷予測方法。 - 請求項1に記載の空調負荷予測方法において、
前記予測モデルは第1のニューラルネットワークと第2のニューラルネットワークとによる階層型のニューラルネットワークであって、予測時に、第1のニューラルネットワークが出力した平均の空調負荷に係る予測データを第2のニューラルネットワークに入力し、第2のニューラルネットワークが時間別の空調負荷に係る予測データを出力する予測モデルであることを特徴とする空調負荷予測方法。 - 複数領域の温度制御を行うためにそれぞれの領域に分散設置された複数の空調機器と、複数の空調機器のON/OFF制御を行うホスト空調制御手段とが接続され、各空調機器の空調負荷実績データ、気象データ、カレンダデータおよび各空調機器のON/OFFについての空調機器稼働スケジュールデータを入力因子とする予測モデルを用いて空調負荷の予測を行う空調負荷予測装置であって、
予測対象期間より前の期間の各空調機器の空調負荷実績データと、予測対象期間を含む予測対象期間の前後の期間の気象データ、カレンダデータおよび各空調機器のON/OFFについての空調機器稼働スケジュールデータとを、収集するデータ収集手段と、
予測対象期間より前の期間の各空調機器の空調負荷実績データ、気象データ、カレンダデータおよび各空調機器のON/OFFについての空調機器稼働スケジュールデータを用いて予測モデルの学習を行う学習手段と、
予測対象期間より前の期間の各空調機器の空調負荷実績データと、予測対象期間を含む予測対象期間の前後の期間の気象データ、カレンダデータおよび各空調機器のON/OFFについての空調機器稼働スケジュールデータとを、予測モデルに入力して予測対象期間の空調機器稼働スケジュールに対応した空調負荷の予測を行って予測データを生成する予測手段と、
を有することを特徴とする空調負荷予測装置。 - 請求項3に記載の空調負荷予測装置において、
前記予測モデルは第1のニューラルネットワークと第2のニューラルネットワークとによる階層型のニューラルネットワークであって、予測時に、第1のニューラルネットワークが出力した平均の空調負荷に係る予測データを第2のニューラルネットワークに入力し、第2のニューラルネットワークが時間別の空調負荷に係る予測データを出力する予測モデルであることを特徴とする空調負荷予測装置。 - 複数領域の温度制御を行うためにそれぞれの領域に分散設置された複数の空調機器と、複数の空調機器のON/OFF制御を行うホスト空調制御手段と、が接続されるシステムにおいて、各空調機器の空調負荷実績データ、気象データ、カレンダデータおよび各空調機器のON/OFFについての空調機器稼働スケジュールデータを入力因子とする予測モデルを用いて空調負荷の予測を行うための空調負荷予測プログラムであって、
予測対象期間より前の期間の各空調機器の空調負荷実績データと、予測対象期間を含む予測対象期間の前後の期間の気象データ、カレンダデータおよび各空調機器のON/OFFについての空調機器稼働スケジュールデータとを、収集するデータ収集手段と、
予測対象期間より前の期間の各空調機器の空調負荷実績データ、気象データ、カレンダデータおよび各空調機器のON/OFFについての空調機器稼働スケジュールデータを用いて予測モデルの学習を行う学習手段と、
予測対象期間より前の期間の各空調機器の空調負荷実績データと、予測対象期間を含む予測対象期間の前後の期間の気象データ、カレンダデータおよび各空調機器のON/OFFについての空調機器稼働スケジュールデータとを、予測モデルに入力して予測対象期間の空調機器稼働スケジュールに対応した空調負荷の予測を行って予測データを生成する予測手段と、
をコンピュータに機能させるプログラムであることを特徴とする空調負荷予測プログラム。 - 請求項5に記載の空調負荷予測プログラムにおいて、
前記予測モデルは第1のニューラルネットワークと第2のニューラルネットワークとによる階層型のニューラルネットワークであって、予測時に、第1のニューラルネットワークが出力した平均の空調負荷に係る予測データを第2のニューラルネットワークに入力し、第2のニューラルネットワークが時間別の空調負荷に係る予測データを出力する予測モデルであることを特徴とする空調負荷予測プログラム。 - 複数領域の温度制御を行うためにそれぞれの領域に分散設置された複数の空調機器と、複数の空調機器のON/OFF制御を行うホスト空調制御手段と、が接続されるシステムにおいて、各空調機器の空調負荷実績データ、気象データ、カレンダデータおよび各空調機器のON/OFFについての空調機器稼働スケジュールデータを入力因子とする予測モデルを用いて空調負荷の予測を行うための空調負荷予測プログラムがコンピュータ読み取り可能に記録された記録媒体であって、
予測対象期間より前の期間の各空調機器の空調負荷実績データと、予測対象期間を含む予測対象期間の前後の期間の気象データ、カレンダデータおよび各空調機器のON/OFFについての空調機器稼働スケジュールデータとを、収集するデータ収集手段と、
予測対象期間より前の期間の各空調機器の空調負荷実績データ、気象データ、カレンダデータおよび各空調機器のON/OFFについての空調機器稼働スケジュールデータを用いて予測モデルの学習を行う学習手段と、
予測対象期間より前の期間の各空調機器の空調負荷実績データと、予測対象期間を含む予測対象期間の前後の期間の気象データ、カレンダデータおよび各空調機器のON/OFFについての空調機器稼働スケジュールデータとを、予測モデルに入力して予測対象期間の空調機器稼働スケジュールに対応した空調負荷の予測を行って予測データを生成する予測手段と、
としてコンピュータに機能させるプログラムを記録したことを特徴とする記録媒体。 - 請求項7に記載の記録媒体において、
前記予測モデルは第1のニューラルネットワークと第2のニューラルネットワークとによる階層型のニューラルネットワークであって、予測時に、第1のニューラルネットワークが出力した平均の空調負荷に係る予測データを第2のニューラルネットワークに入力し、第2のニューラルネットワークが時間別の空調負荷に係る予測データを出力する予測モデルであることを特徴とする記録媒体。
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