2021 Fiscal Year Annual Research Report
Elucidation of consumer incentives for collaborative social systems based on HEMS data
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18H04155
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| Research Institution | National Institute of Advanced Industrial Science and Technology |
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Principal Investigator |
本田 智則 国立研究開発法人産業技術総合研究所, エネルギー・環境領域, 主任研究員 (00425745)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
田原 聖隆 国立研究開発法人産業技術総合研究所, エネルギー・環境領域, 総括研究主幹 (10344160)
小澤 暁人 国立研究開発法人産業技術総合研究所, エネルギー・環境領域, 主任研究員 (20783640)
西野 成昭 東京大学, 大学院工学系研究科(工学部), 准教授 (90401299)
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| Project Period (FY) |
2018-04-01 – 2022-03-31
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| Keywords | HEMS / スマートメーター / 太陽光発電 / 異常検知 / ビッグデータ / LCA / AI / 深層学習 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究は、家庭部門におけるエネルギー消費削減に向けて、政府・自治体、企業、消費者がそれぞれの経済的・非経済的インセンティブを最大化することで、結果的に社会全体の省エネ及び経済成長を両立する共創的社会システムの形成を目指し、人々の家庭内ライフスタイル(エネルギー消費を伴う家庭内の行動選択・意思決定)の分類と体系化及び、そこから得られた知見に基づいた、多様なライフスタイルのそれぞれについての省エネ型ライフスタイルへの変容を促すための手法を提案することを目的とした研究である。
本年度は最終年度としての結果のとりまとめ、及びこれまで蓄積してきたデータの集約を中心として行ってきた。これまでに約9万世帯、述べ時間数25億時間にのぼる各家庭内の1時間毎消費電力データを収集し、これを研究用途として利用可能（非公開）な状態に取りまとめた。また、新たに約10万台の室内空調機の稼働実績データ（約500億レコード）を補助的なデータとして取りまとめた。生活者のライフスタイルを分析する上で、その時間的な行動変化を中心として分析を行ってきたが、空調機データを利用することで室内における温湿度環境を明らかにすることができた。すなわち、家庭内においてどのような温熱環境で生活者が過ごしているのかを明らかにすることができる。ただし、住宅消費電力データと空調機稼働データは相互に紐付きがないため、深層学習モデル等を用いた相互の連結手法の探索を行った。加えて、最終年度におけるデータの取りまとめにあたり、各家庭の間取り、断熱性能といったこれまで扱いが困難であったデータについて付与した分析を実施した。
上記についてデータのとりまとめを行うと同時に、機械学習・深層学習を相互に組み合わせた新たな深層学習モデルを構築し、最終年度としてのとりまとめを実施した。
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| Research Progress Status |
令和3年度が最終年度であるため、記入しない。
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| Strategy for Future Research Activity |
令和3年度が最終年度であるため、記入しない。
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Research Products
(8 results)
