ディープラーニングを用いた熱負荷予測アルゴリズムの開発に関する研究谷川1.

はじめに悠として期間熱負荷を計算したものを学習データとし、近年、省エネルギー化に対する意識の向上から、建ディープラーニングのモデルに対して学習を実行させ築物に対する省エネ性能の要求は高まってきており、る。次に、学習後のモデルに対して予測精度の評価を冷暖房負荷を最小限に抑えた設計が強く求められるよ

行い、熱負荷予測への応用可能性について検討する。

うになってきた。しかし、建築物の冷暖房負荷に影響また、変数として用いるパラメーターを変えた場合のを与えるパラメーターは多岐に渡り、それらを総合的モデルの適合性や学習データの個数に応じた予測精度に捉えて熱負荷の数値を予測することは非常に複雑での変化についても明らかにする。

困難なことである。そこで、本研究では、近年研究が進み実務での活用もされ始めているディープラーニン
グを用いた建築物の熱負荷予測を行い、予測精度の評価を行う。実際の熱負荷予測でモデルを活用するためには計算機の性能制約を受けることや、パラメーターの種別・数などに応じて応用可能なアルゴリズムである必要があることを考慮して、汎用プログラミング言語である Python を用いて予測アルゴリズムを構築することとした。
ディープラーニングとは、脳機能を模したモデルであるニューラルネットワークを多層に接続し、与えた課題に対して学習を行わせる機械学習の手法の一つである。ニューラルネットワークは、パーセプトロンが図 1 パーセプトロンの概念図原型となって考案された。パーセプトロンの概念図を

2.

THERB を用いた数値計算

図 1 に示す。入力層は複数のニューロン、出力層は一2.1. 使用ソフト並びに計算対象モデルつのニューロンで構成されており、ニューロンから入本研究では、ディープラーニングのモデルに学習さ力された特徴量に重みを掛けたものを足し合わせて合せる学習データを作成するために、熱環境シミュレー計値を算出する。この合計値を活性化関数に通したもションソフトとして THERB for HAM を用いた。

1)のを、出力層のニューロンの出力値とする。 ニュー

対象建物は床面積が 16m2、地盤面からの高さが 0.5m、ラルネットワークでは、入力層と出力層のニューロン高さが 3m の単純な形態の居室を想定したものである。

を互いに接続し、パーセプトロンと同様に入力値に重平面図と立面図を図 2 及び図 3 に示し、これを基本みを掛けて合計値を活性化関数へ通すことによって、構成とする。また、各部材の仕様は表 1 のように設定次の層へ渡す出力値とする。中間層（隠れ層）を複数した。本研究では基本構成を基に、壁面積に対する窓持つニューラルネットワークを用いた機械学習のこと

面積の割合、居室の縦横比、1 時間ごとの空調スケジをディープラーニングと呼ぶ。

ュールデータを変えたモデルをプログラムで自動生成

ディープラーニングでは、モデルからの出力値とテし、THERB に読み込ませて熱負荷計算を行った。

ストデータとの間の誤差を計算して、ノードの重みを更新することで学習を進める。また、中間層を増やすことによって、多数のパラメーターや非線形な課題に対しても、精度良く予測することが可能となるという特徴を持つ。本研究ではシミュレーションソフトを用いて、モデル建物を構成するパラメーターを説明変数
36-1

8 月の期間熱負荷を算出した。次に、計算時に指定したパラメーターと統合して一つの CSV ファイルとして出力した。正確な評価を行うために、モデルの学習や評価を行う際は CSV ファイルを新たに生成し、学習と評価で別々のデータを用いるようにした。
表 2 THERB による予測時に用いた計算条件
項目

内容

使用ソフト

THERB for HAM
床面積：16m2

建物モデル

高さ：3m

計算対象期間

8月1日 ～ 8月31日

気象データ

福岡・標準年（2001年 ～ 2010年）

計算間隔

3600秒

直方体居室を想定

図 2 計算対象建物の平面図
3.

ディープラーニングを用いた学習

3.1. モデルの概要
本研究では、ディープラーニング用いた学習及び予測を行うために、Python 上で動作するニューラルネットワークライブラリである Keras を用いた。Keras は機械学習ソフトウェアライブラリとして用いられている Tensorflow 上で動作し、ディープラーニングで使用可能なレイヤーや活性化関数などが予め準備されている。本研究で用いた各種ソフトウェアの動作確認バー
ジョンを表 3 に示す。
図 3 計算対象建物の立面図

学習に用いたモデルの構造を図 4 に示す。中間層が直列に接続された構造となっており、これを表 1 対象建物の構成要素の仕様

Sequential モデルと呼ぶ。Dense は全結合ニューラル部材

構成ネットワークを表すものであり、今回の学習に用いた

外壁

RC（120mm）モデルでは、4 層の中間層を全て Dense として配置した。

床RC（120mm）

屋根

RC（120mm）

活性化関数には ReLU を用いた。この関数の特徴と窓複層ガラス（3mm・12mm・3mm）して、勾配消失問題を抑制することができる、計算量2.2. THERB を用いた学習データの作成が少ない、発火しないニューロンを表現できるといっ

THERB に読み込ませる構成データの作成は、学習デた点が挙げられる。また、勾配消失や勾配爆発を防ぐータとして大量のデータが必要となるため、Node.js

ために BatchNormalization を中間層の出力に対してのプログラムを作成して自動で行った。説明変数とす適用した。結果として学習率を上げることができ、学るパラメーターをプログラム内で指定して、生成した習速度を上げることが可能となった。本研究では入力乱数が構成データ内の該当位置に入るようにした。

層のパラメーター数は可変とし、様々な値を説明変数

続いて、THERB による熱負荷計算時の計算条件を表として使えるように設計を行った。モデルからの出力

2 に示す。本研究では、気象データとして福岡におけは、期間熱負荷の実数値とする。

る標準年（2001 年～2010 年）のアメダスデータを用

表 3 使用したソフトウェアのバージョン

い、対象建物に対して 8 月の熱負荷計算を行った。計ソフトウェア名

バージョン

Python3.8.6

それぞれの構成データに対して THERB による計算を

scikit-learn

0.24.0

行い、出力された 1 時間間隔の熱負荷データをもとにtensorflow-gpu

2.4.0

算の時間間隔は 3600 秒とした。

36-2

4.2. ディープラーニングモデルによる予測結果
4.2.1. 窓面積割合と熱負荷との関係
3.1 節で述べたモデルを用いて、対象建物の東西南北各方位の壁面積に対する窓面積の割合を変化させたデータをディープラーニングのモデルに学習させた。
学習データの個数は 1000 とした。学習回数と損失関数との関係を図 5 に示しており、学習が進むにつれ、予測値の誤差が小さくなっていることが読み取れる。
また、同様のデータを用いて重回帰分析による予測も行い、予測精度の比較を行った。比較結果を表 4 に示す。ディープラーニングを用いたモデルの予測誤差は平均で 1.76%、重回帰分析のモデルでは 1.65%となり、ディープラーニングと重回帰分析の間で大きな差は見
図 4 学習に用いたモデルの構成受けられなかった。これは、窓面積割合と熱負荷との3.2. 学習の手順関係が直線に近い分布になっており、ディープラーニ

2 章の THERB による期間熱負荷の予測結果と、それングと比較して、式が一意に定まる重回帰分析も精度ぞれの条件時のパラメーターを一つの CSV ファイルに良く予測できたからであると考えられる。

統合して入力データとした。入力データの 8 割を訓練データ、残りの 2 割はテストデータとして学習後のモデルの評価のために用いることとした。ディープラー
ニングモデルの学習ではエポック数を 100 とし、学習が完了したモデルの構造データとノードの重みを再現可能な状態で保存した。
4.

ディープラーニングによる数値予測の結果

4.1. モデルの予測精度に対する評価手法
本研究では、ディープラーニングを用いて学習させたモデルの予測精度を評価するために、重回帰分析による期間熱負荷の予測精度との比較を行うこととした。

図 5

ディープラーニングにおける学習回数と損失関

まず始めに、3.2 節で学習が完了したモデルの保存デ数との関係ータを読み取り、データを入力できる状態に展開した。
次に、学習データとは別に準備した評価用データをモ

表 4 窓面積割合をパラメーターとしたときの予測精デルに入力し、出力を期間熱負荷の予測値として得た。

度の比較

重 回 帰 分 析 の 予 測 に は 、 scikit-learn のディープラーニング

重回帰分析による予測精度による予測精度

回数

LinearRegression クラスを用いた。ディープラーニン

11.80%

1.64%

グと同様の学習データを用いて重線形回帰モデルの学

2

1.51%

1.69%

習を行い、学習後のモデルに対して評価用のデータを3

2.77%

1.70%入力し、期間熱負荷の予測を行った。

41.33%

1.51%

51.38%

1.71%

1.76%

1.65%

予測精度の評価は、評価用のデータに含まれた期間THERB

熱負荷の計算値に対する予測値の誤差を割合として算予測値に対する出し、全評価データに対する誤差割合の標準偏差を、誤差の平均値予測精度に対する評価基準として用いることとした。

4.2.2. 居室の縦横比と熱負荷との関係
次に、床面積を一定に保った状態で居室の縦横比を36-3

変更して、熱負荷予測を行った。学習データ数は 1000とし、モデルの予測精度を評価するために、4.2.1 節

図 6 に学習データ数と予測精度との関係を示す。グと同様にディープラーニングと重回帰分析による予測

ラフから、学習データ数が 1000 から 5000 まで増加す精度の比較を行った。計算結果を表 5 に示す。ディー

ると精度が大きく上昇するが、以後は精度がほとんどプラーニングによる予測誤差は 0.64%、重回帰分析に上昇しないことが判明した。本条件ではパラメーター

よる予測の誤差は 1.37%であり、ディープラーニング

数が 24 と多いが、全ての組み合わせを網羅出来ていを用いたモデルの方が精度が良いことが示された。

ない条件でも、一定の個数を満たした段階で予測精度

表 5 居室の縦横比をパラメーターとしたときの予測は高くなり、それよりデータが増えた場合の精度向上

精度の比較は緩やかになるということが説明できる。
重回帰分析

による予測精度による予測精度

11.14%

1.33%

20.50%

1.41%

3

0.58%

1.50%

40.42%

1.29%

50.56%

1.30%

回数7.00%
6.00%

予測誤差

ディープラーニング

THERB
予測値に対する

0.64%

1.37%

5.00%

4.00%
3.00%
2.00%
1.00%

誤差の平均値

0.00%
1000

4.2.3. 空調スケジュールと熱負荷との関係

5000

10000

学習データの個数

さらに、THERB に一時間ごとの空調スケジュールデータとして 0 時～23 時の 24 個のパラメーターを説明

図 6

変数として渡し、熱負荷の予測を行った。パラメータ5.

学習データの個数と予測精度との関係

むすびー数が多いため、学習データは 5000 件用意した。結果

本研究では、ディープラーニングを建物の熱負荷予を表 6 に示す。ディープラーニングによる誤差は測に用いる際の、予測モデルの構成についての検討と2.21%、重回帰分析による誤差は 8.58%であり、重回帰予測精度の評価を行った。以下に得られた知見を示す。

分析と比較して 3～4 倍精度が良いことが判明した。

(1) 4 層の中間層を持つ全結合ニューラルネットワー

これは、躯体の蓄熱効果などによる複雑な非線形現象

クで、活性化関数に ReLU を用い、BatchNormalizationをディープラーニングのモデルが精度良く予測できたを適用したモデルの予測精度が高かった。

からであると考えられる。

(2) 説明変数として用いる建築物のパラメーターの表 6 空調スケジュールをパラメーターとしたときの種類や数が変化しても、ディープラーニングによって予測精度の比較自動的に重み付けが行われ、重回帰分析と比較して精ディープラーニング

重回帰分析

による予測精度による予測精度

12.05%

8.72%

2

1.90%

9.11%

れるワンホットなデータに対しても誤差の少ない予測

3

1.85%8.38%が可能である。

41.89%

7.78%

5

3.38%

8.91%

2.21%

8.58%

回数

度良く予測可能である。
(3) 空調スケジュールデータのように 0 と 1 で表さ

今後の課題として、学習データの範囲を超えたパラメーターを入力として与えられたときの予測値の誤差

THERB
予測値に対するを調査することや、実際の建物における熱負荷予測に誤差の平均値モデルを適用する場合の学習データの収集手法の確立

4.3. 学習データの個数と予測精度との関係などが挙げられる。

最後に、学習データの個数とディープラーニングモ【参考文献】

デルによる予測精度の関係について実験を行った。1

1) Sebastian Raschka 著、株式会社クイープ訳『［第 2 版］Python

時間ごとの空調スケジュールを説明変数とした学習デ

機械学習プログラミング 達人データサイエンティストによる理論と実践』インプレス、2018

ータを用意し、学習データ数が 1000、5000、10000 件の 3 パターンについてそれぞれの予測誤差を測定した。
36-4