2016 Fiscal Year Research-status Report
居住者行動の確率性を考慮した新しいエネルギの時系列デマンド予測体系の提案
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15K06324
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| Research Institution | Kyushu University |
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Principal Investigator |
萩島 理 九州大学, 総合理工学研究院, 教授 (60294980)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
谷本 潤 九州大学, 総合理工学研究院, 教授 (60227238)
池谷 直樹 九州大学, 総合理工学研究院, 助教 (70628213)
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| Project Period (FY) |
2015-04-01 – 2018-03-31
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| Keywords | 空調熱負荷 / 居住者行動 / 統計解析 / 室内熱環境 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
まず、昨年度に引き続き、大阪府の集合住宅約500戸に設置されたスマートメーターによる2年間の電力使用量データの解析を行った．このデータは、1分の時間解像度で、各世帯の合計電力だけでなく、空調や照明、各室のソケットの値が記録された膨大なデータベースであり、本研究ではその中の2013年、2014年の2年間のデータを解析対象としている。本年度は、トップダウンアプローチにより電力・熱負荷予測を行う際の支配的要因となる事が確実視あれる外界条件の影響に関する統計解析を行った。外気温度やディグリーデイと空調負荷や電力消費が相関を有する事は、以前より広く知られてきたが、その関係のバラツキの原因が、建築物の躯体の蓄熱や居住者の熱感受性の季節変化であるとの仮説を立てて検討を行った。その結果、当日ではなく当日を含む過去数日間の平均外気温度が空調使用時間に対しより高い説明力を有すること、Ebbinghaus の忘却曲線を応用した重み付け平均を行った場合により予測精度が高くなる事を明かにした。
加えて、時系列解析による電力デマンドの予測のため、ARIMAモデルによる1時間電力値の逐次予測を行った際の誤差について、予測対象とする住戸グループの戸数や周期トレンド除去の手法を様々に変化させ、その感度分析を行った。また、マレーシアの集合住宅の複数住戸に設置したスマートメーターや温湿度計のデータを分析し、空調on-off挙動や電力消費の変動特性についても検討を行った。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
十分なサンプル数のスマートメーターデータにより、基礎的な電力・空調消費の時系列変動の統計的性状を明らかにすることができた。
加えて、その季節変動に関して、当該日の外気温度ではなく、過去数日間の外気温度の履歴が重要な説明因子となる事を示す事ができた。
以上により、top-downによる電力・空調予測手法確立に向けて、十分な基礎的検討を行う事ができたと言える。
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| Strategy for Future Research Activity |
これまでの成果に基づき、最終年度としてtop-downアプローチによるユーティリティデマンド予測のため、1) 季節変化のない熱帯圏を対象とした、空調on/offの確率挙動生成アルゴリズム, 2) 前述のアルゴリズムに季節変動を考慮した中緯度対応のアルゴリズム、を作成し、観測データに基づきその妥当性の検討を行う。
加えて、ARIMAモデルなどの時系列分析の手法に対し、年周期トレンドを地域の気象条件により決定するモデルを付加する事で、様々な気候条件における予測体系の構築を目指す。
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| Causes of Carryover |
本年度は、マレーシアの海外協力者が自身の大学の研究助成金を得ることができたため、予定していた幾つかの計測機器の購入をその資金で賄う事ができた。次年度の配分額が少ないため、それによる余剰は繰り越す事とした。
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| Expenditure Plan for Carryover Budget |
次年度は、統計解析における十分な計算機資源が必要であるため、計算機購入に充当する予定である。
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