2017 Fiscal Year Annual Research Report
Development of prediction methodologies of stochastic energy demand based on the occupants' behaviors
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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 / 住宅 / 統計解析 / 電力需要 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
スマートビル／スマートハウスの最適設計及び運用のためには、日々異なる天候や居住者行動の影響を受ける需要変動を適切に予測評価する事が重要となる。そこで本研究では、関連研究の蓄積が浅い熱帯新興国に適用可能な新しい住宅の需要変動の確率予測手法の構築を目指し、以下の成果を得た。
まず、マレーシアの集合住宅64戸において室内温度及びエアコン吹出口温度を計測し、空調on/offの時系列パターンを推定し、種々の統計解析を行った。また、筆者による福岡の集合住宅20戸での夏季3ヶ月間の観測データ、大阪府の集合住宅約500戸のスマートメーターによる2年間の電力データとの比較を行った。
次いで、マレーシアの観測データから各戸の1日当たり空調使用イベントの継続時間、イベント生起回数の確率分布を明らかにした。更に、季節変化がない熱帯では、空調on/offスケジュールは年間一定の確率性状を有する居住者スケジュールのみに支配されるという仮定に基づき、観測データに基づき日々変化する空調運転スケジュールの生成アルゴリズムの構築を行った。
加えて、大阪府のデータを用いて、エアコンのインバータ制御や自動清掃機能の影響を考慮して居住者による空調on/off行動を特定するアルゴリズムを開発した。更に、大阪府のデータと筆者らがこれまで構築してきた bottom-up approachによる住宅の需要の確率予測モデルTUD-PSによる再現計算を通じて、日本においては居住者の空調使用行動が当該日だけでなく過去10日間までの気温履歴により季節変化する事を明らかにした。
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