一般財団法人 大成学術財団
2018 年度助成研究梗概書
遠隔エネルギーマネジメントのための用途別エネルギー消費パターン認識法の研究（名古屋大学）（名古屋大学）
エネルギーマネジメント
パターン分析

遠隔管理消費予測

○田中
鵜飼英紀
*
真貴子 **

エネルギー消費
説明因子
習・評価データに各曜日が概ね 50%ずつ分配されるよう研究の目的
本研究では、建物設備の遠隔モニタリングで収集可能抽出して行っている。また、この分析結果を簡易に比較な用途別エネルギー消費・室内環境・外界気象などの各検討できる分析ツールを BI ソフトにより構築した(図 1)。

種データにもとづく、データ駆動型エネルギーマネジメ開発ツールでは、算出されたエネルギー消費の予測値ント手法を検討した。この分析手法には機械学習を用い、 と実績値の比較(時系列データ)、学習モデルおよび評価これを展開する上で事前に整理・提案すべき事項として、 データに対する予測精度(決定係数)、実績データに対す(1）用途別エネルギー消費予測法と重要説明因子の特定、 る予測結果の散布図、在室者データの有無などを表示す(2）パターン分析を用いた運用上の不具合検知法の開発、 る。また、決定木などの非線形回帰では回帰式が直接導という２テーマを取り上げて検討した。

出されないため、モデルの説明変数の重要度を考察する

研究の内容(1) エネルギー消費予測法と重要説明因子の特定ための指標に PFI( Permutation Feature Importance) =PS－PBを設定し、この結果も表示する。ここに PB：学習データ

大学研究棟の大部屋研究室（評価は 514・518 号室の 2/4を予測した場合の精度(決定係数)、PS：学習データ内の 1

ユニット：72 ㎡）に対し、用途別エネルギー消費量と室説明変数の値をランダムに置換して予測した精度である。

利 用 状 況 な ど の デ ー タ を 収 集 す る と と も に 、 Azure③ランダムフォレストによる予測精度と重要説明因子

Machine Learning Studio(MS 社)を用いて線形・非線形回帰

用途別エネルギー消費の予測精度は、ランダムフォレ分析を行い、エネルギー消費予測モデルを作成した。次ストで最も高くなり、決定係数が多変量線形回帰(重回に、この予測精度を確認することで、a.予測のためのデ帰)に比べて 2～3 倍程度高くなった。また、多変量線形ータ処理方法、b.高精度な予測モデルの選定、c.重要説

回帰およびランダムフォレストでは、夏期・冬期ともに明変数の特定（用途別エネルギー消費と在室者や室内外在室人数＋有無データを追加すると、学習データ・評価環境データとの因果関係の分析）などを考察した。

データでの決定係数は向上する傾向を示した。

表 1 に学習及び評価に用いた説明変数の一覧を示す。予
測対象のエネルギー消費は、対象居室 2 室のエアコン消費(2) パターン分析を用いた運用上の不具合検知法の開発①運用不具合に関する検知手法の概要

電力、各室のコンセント・照明電力である。

クラスタ分析を用いて用途別エネルギー消費パターン① 単相相関による重要説明因子の把握を分類するとともに、正常時の消費パターンから逸脱す冷房・暖房期間と中間期を対象に、上記の用途別エネるパターンを抽出して異常確認を行う手順の異常検知手ルギー消費量と各説明変数の単相関分析を行い、エネル法を提案した。このクラスタ分析には k-means++法を用い、ギー消費量と各説明変数の基本的な因果関係を把握した。 先の(1)の取得データを用いて具体に検討を行った。
この結果、在室データは他と比べて各電力消費量との提案した不具合検知フローを図 3 に示す。一般に、正答相関係数が大きくなり、重要な説明変数であることを確データの学習のために不具合データを定義し、手作業で認した。また、エアコン電力は外気温に比較的強い相関、 学習データから不具合データを予め除外して学習に用い日射量に弱い相関があり、ドア開放時間には相関がない。 るプロセスを、プレクラスタリングと本クラスタリング
照明電力量は、室照度に弱い相関があることを把握した。 を組み合わせた分析で解決する手法を提案した。
② エネルギー消費予測モデルの選定②不具合判定における閾値の与え方
前述の機械学習ソフトにより多変量線形帰式,ベイズ線

学習段階では、データ間の距離にもとづいて学習デー

形回帰,ランダムフォレスト(決定木の一種),ニューラルネ

タを任意のクラスタ数（k 個）に分類し、分類された各クットワークなどの分析法を用いて「室外機・照明・コンラスタデータからその重心を算出する。

セント」の各電力量予測モデルを作成した。分析は、一検証段階では、検証データの最近傍クラスタ重心（類日(24 時間の連続データ)を一単位として、取得データの半似パターン）を求め、その距離を異常度として判定に用分を学習データ、残り半分を評価データに用い、かつ学いる。異常度の判定には予め閾値を設定し､それを超過しPattern recognition analysis of energy consumption by use for remote energy management
Hideki TANAKA, Makiko UKAI

表 1 学習及び評価に用いた説明変数の一覧
番号12345678項目
月日時
曜日
平均 CO2 濃度
最大 CO2 濃度
最小 CO2 濃度
1 時間内
ドア開放状況

番号91011121314151617※グレーハッチが変数限定で考慮した説明変数

項目
在室人数平均 514 号室
在室人数最大 514 号室
在室人数最小 514 号室
在室人数平均 518 号室
在室人数最大 518 号室
在室人数最小 518 号室
在室人数平均 514＋518 号室
在室人数最大 514＋518 号室
在室人数最小 514＋518 号室

番号181920212223242526

項目
平均室温
最大室温
最小室温
平均室内相対湿度
最大室内相対湿度
最小室内相対湿度
平均室照度
最大室照度
最小室照度

図 1 分析結果比較ツールの概要

番号272829303132333435

項目
外気温
外気相対湿度
日射量
室内外温度 514+518 号室
在室有無 514 号室
在室有無 518 号室
在室有無 514＋518 号室
国民の祝日
年

図 2 パターン分類による不具合検知フローた場合に異常と判定する。この閾値は(1)式による最近傍クラスタの重心と各学習データとの距離の最大値とし、研究の成果、新知見
用途別エネルギー消費予測手法では、複数の非線形回(2)式のようにその閾値を上回る場合に異常判定とした。

帰手法からランダムフォレストが最も予測精度が高くな

ここに、a:異常度，x:学習データ，xc:クラスタ重心，x':検ること、説明変数の分析では特に在室者データが重要と証データ，c:クラスタ番号，c’:最近傍クラスタ番号なることを確認した。パターン分析による運用上の不具合検知法として、k-means++法によるクラスタ分析から電⎧𝑎𝒙min⎨
⎩

⎫
𝑥,𝑥

⎬
⎭ ･･･(1)𝑎𝒙

力消費パターンを学習・分類し、検証データを類似パタ

max 𝑎 𝒙ーンと比較して不具合を検知する手法を開発した。また、

𝒙･･･(2)

プレクラスタリングによる振るい分けから学習データを抽出する方法も提案し、これらの有用性を示した。

③ 不具合検知の結果

今後の予定
試算では、プレクラスタリングで k=10 を仮定して分本研究で提案した用途別エネルギー消費予測手法と重類状況を確認し、小クラスタを除いて 123 日から 105 日
要説明因子の特定に関する分析を、長期データ（２年間）に分析対象データを絞った。このうち学習データに 94を用いて詳細に分析し、これまで得た知見の精査と再整日分を抽出し、k=6 として本クラスタリングを行い、検証データ 29 日分に対して、不具合検知診断を行った。 理を行う。また、用途別エネルギー消費予測モデルや不結果としては、不具合日数 15 日に対し、照明電力のみを具合検知モデルをオフィス等の他の建物に適用し、この用いた検知手法による不具合日の検知率：12/15、不具合手法の汎用性を検証して手法論の確立を目指す。

でない日の非検知率：10/10 となり、高い不具合検知率と謝辞なった。また、室内環境の補助データの異常度を求め、機械学習モデルの作成においては、(株)ナレッジコミュニ不具合状況も算出した。補助データの不具合度も加味しケーション：牧村健氏に多大なご支援とご協力を賜った。こて診断すると、不具合日の検知率は 13/15 と向上した。

こに記して、心より感謝の意を表します。

* 名古屋大学 施設・環境計画推進室**名古屋大学大学院 環境学研究科* Nagoya University, Campus Planning & Environment Management Office** Nagoya University, Graduate School of Environmental Studies