一般財団法人 大成学術財団
2021 年度 助成研究梗概書

躯体蓄熱放射空調を対象としたリアルタイム最適制御手法の提案とその検証
北九州市立大学

TABS
Kalman Filter

機械学習
スパースモデリング

靖幸*

データ同化
MPCせる手法である。具体的には、観測による誤差を確率分研究の目的

1.

〇 白石

近年、国内では快適性と省エネ性を両立させる空調技

布で表現し、モデルの予測値とセンサの観測値の間にあ術として、建築躯体(主にコンクリートスラブ)を放熱・蓄る、「真値」を推定する。同手法は気象学や環境工学など、熱部位として活用する躯体蓄熱放射空調(以下、TABS)が多様な分野における解析に活用されている。本研究では、注目されている。しかし、TABS は熱容量の大きさ故に熱データ同化手法として KF(Kalman Filter, 以下 KF)を用いて的応答が遅く、時々刻々と変化する熱負荷に対する即時負荷予測結果の補正を行う。
スパースモデリング＋MPC による最適化手法

スパ的な対応が困難という問題が指摘されている。この問題

2.3に対して、既往研究では制御量(室内温熱環境)の挙動を予ースモデリングとはスパース性と呼ばれる性質を仮定し測しながら現時点の操作量(TABS の出力)を決定するモデて、本来必要とされるデータ量よりも遥かに少ないデール予測制御(以下、MPC)を用いた TABS の最適制御手法をタを用いて高精度な推定や予測を行う手法である。本研

提案し、その有効性を確認している。しかし同手法には、 究ではスパースモデリングを MPC と併用することによりスパースな解の導出を試みる。尚、交互方向乗数法(以下、1)実装を視野に入れた計算負荷の低減、2)外乱の周期的な変動予測、3)リアルタイムな測定データの活用 等の課題

ADMM)の導入による更なる高速化に関する検討も行う。

が残っている。このため、本研究では、MPC と最先端の3.

人工知能技術を組み合わせることにより上記 3 つの課題に

3.1 CFD・MATLAB/Simulink による連成解析

研究方法
本解析では、TABS を導入した一般的なオフィス空間を取り組むことを目的としている。

対象に、1)機械学習による負荷予測、2)データ同化による

2.

研究の内容

2.1

機械学習による負荷予測

人工知能技術の一種であ

負荷予測結果の補正、3)スパースモデリングを組み込んだる機械学習は教師あり学習・教師なし学習・強化学習にMPC による最適制御手法の検討 を行う。更に、提案手法大別される。この内、教師あり学習は事前に与えられたの 制 御 ・ 省 エ ネ ル ギ ー 性 能 等 を 非 定 常 CFD 解 析 とデータを元に、入力と出力の関係を学習し、未知のデー

MATLAB/Simulink との連成解析を用いて検証する(図 1)。

タに対する応答を予測する手法である。本研究では、教4.

師あり学習に分類される NN(Neural Network, 以下 NN)、

4.1 NN, SVR, LSTM, RF における負荷予測精度の比較研究の成果、新知見

SVR(Support Vector Regression, 以 下 SVR) 、 LSTM(Long本研究では、北九州市に実在するオフィスビルの BEMS

Short-Term Memory, 下 LSTM)及び RF(Random Forest, 以下データ(約 1 年半の気温、湿度、降水量等の時刻別データ）

RF)を採用し、照明・OA 機器による発熱負荷の予測精度を NN、SVR、LSTM 及び RF の学習データとして使用しの検証を行う。

た。また、夏季を想定し、教師データとして使用してい2.2

データ同化による負荷予測結果の補正

ない 2012 年 8 月の 1 週間のデータを用いて検証を行った。

データ同化とは、現実世界を数値モデル化する際に生じる、シミュ

表 1 に各負荷予測手法の RMSE 値を示す。表に示す通り、レーションと実現象の差を修正し、解析の精度を向上さ

RMSE 値より、OA、照明共に RF の予測精度が最も高いこ

MATLAB/Simulink
最適化問題

カルマンフィルタ

 スパース性(零域の最大化)

予測誤差推定観測値

Results

S : センサー

ADMM: コントローラー

CFD解析

MPC（Model Predictive Control)S

S

最適化器
目標値
C

A1 A2 A3 A4 A5 … An
高速アルゴリズムC

予測値

状態予測モデル

CFDからの情報

図 1 連成解析のイメージ
Proposal and verification of real-time optimal control method for
Thermo-Active Building System

Yasuyuki Shiraishi

表1 各負荷予測手法のMSE値[W]とを確認した。また R2 値においても同様の結果となった。
NN

データ同化による負荷予測結果の補正効果を検討する

OA
214.6

SVROA
Light
182.2
224.9

Light234.7

ため、建物の運用段階に応じ、以下の 3 つの負荷予測手法を採用する。①設計から運用初期段階として設計負荷注 1)

表2、②運用初期段階として月平均負荷注 2)、③運用中後期 (運用開始後 1~2 年)として、4.1 により有効性が示された RF により負荷予測を行う。更に、学習データにない場合における効果を検討するため、内部発熱の最大値が一定となる週を一般的な週、突発的に内部発熱の最大値が低下しケース
Case0-1
Case0-2
Case0-3
Case1-1
Case1-2
Case1-3
Case2-1
Case2-2

表 3 にデータ同化による負荷予ケース

測値の補正結果、図 2 に Case2 の負荷予測結果をそれぞれ

Case0-1
Case0-2
Case0-3
Case1-1
Case1-2
Case1-3
Case2-1
Case2-2示す。平日日中において負荷予測値が適切に補正されている様子が確認できる。全てのケースにおいて、OA 機器及び照明の負荷予測精度がデータ同化により向上した。
4.2.2 一般的な週の最適制御による解析結果

Case0 における制御性は、予測精度が最も高い Case0-3 が高く、次にCase0-2、Case0-1 となった。また省エネルギー性に関しても、同様の結果となった。Case1 における天井面温度の目標値への追従は、概ね Case0-3 と同等の挙動を示しており、
Case1-1、Case1-2 の積算送水流量は Case0-1、Case0-2 より4.2.3

不規則な週の最適制御による解析結果

照明負荷[W]

性の観点から有効であることを確認した。

Light77.4（内部負荷が概ね最大値）

負荷予測
設計負荷
月平均負荷
RF
設計負荷
月平均負荷
RF

不規則な週

データ同化
なし

あり
なし
あり

RF

（内部負荷が最大値の 70%以下）

データ同化による負荷予測値の補正結果

照明負荷
RMSE 値 [W]
195.7
111.8
77.4
78.1
56.0
47.9
159.9
54.1

R2 値
0.76
0.92
0.96
0.96
0.98
0.99
0.83
0.96

OA 機器負荷RMSE 値 [W]
R2 値
94.2
0.72
61.3
0.87
28.80.97
38.5
0.95
22.4
0.98
18.3
0.99
144.4
0.90
31.00.94実測値

RFRF_KF

月

火

水

400
2000900

それぞれ約 7%、約 4%減少し、Case0-3 と同等となった。
以上より、データ同化手法の導入が制御・省エネルギー

一般的な週

600
OA機器負荷[W]4.2.1 負荷予測値の補正

RFOA
28.8

解析ケース

対象

表3た週を不規則な週として、それぞれ解析を行った(表 2)。

LSTM
OA
Light
35.1
84.0

Case2-1、600
3000

Case2-2 における、天井面温度の目標値への追従は、概ね

土日

図2同等の挙動を示しており、制御性については同程度であ木

金

Case2 における負荷予測結果
MPC

Sparse MPC

257.0

246.0

23

5.0

22

4.0

21

3.0

202.0

Case2-2 に

191.0

おけるに MPC 対し、スパースモデリング及び ADMM ア

18て、Case2-2 の積算送水流量の合計値が約 6.2%削減された。
以上より、不規則な負荷に対して、データ同化の導入による制御・省エネルギー性の向上を確認した。
4.3 スパースモデリング及び ADMM の導入

天井面温度[c˚]った。また省エネルギー性に関しては、Case2-1 と比較し

土日

月火

水

木

金

送水流量[L/min]

4.2 KF を用いたデータ同化手法の制御・省エネ性能

0.0

ルゴリズムの導入(以下、Sparse MPC)を行った。スパース

図 3 天井面温度及び送水流量の時系列変化

モデリング導入前後における天井面温度及び送水流量の手法の 3%以下(2.47%)となった。以上より、スパースモデ時系列変化を図 3 に示す。設定温度と天井面温度との制御リング及び ADMM の導入によって、送水時間の零域の拡誤差はどちらも同程度であり、どちらのケースにおいて大、流量の切り替え回数の減少、計算負荷の大幅な低減も制御性は同等であることが確認できる。省エネルギーを確認した。

性に関しては、スパースモデリング導入前と比較して、謝辞 本研究は一般財団法人大成学術財団 2021 年度研究助成を受けて実施したものです。ここに記して謝意を表する。

積算送水流量の合計値が 360L 削減された。また送水流量の切り替え回数が約 48.3％減少し、送水時間の零域に関しては、導入前が 54.4%、導入後が 57.8%となり、零域の拡大 を 確 認 し た 。 Sparse MPC の 最 適 化 問 題 に 対 し て 、ADMM を用いることで解の導出に要する計算時間は従来*北九州市立大学教授・博士(工学)[注釈] 注 1) 設計段階における、想定在室人数の割合により内部発熱を設定した。注 2) 過去 4 週分のデータを曜日別・時刻別に平均化した内部発熱より設定した。注 3) 本研究で使用 し た PC の ス ペ ッ ク を 以 下 に 示 す 。 mouse, DT7-G,Intel(R)Core(TM)i7-9700 プロセッサー(8 コア/8 スレッド),
3.00GHz, メモリ 32GB, OS(Windows 10 Home, 64bit)* Professor, The University of Kitakyushu, Dr.Eng.