2022 Fiscal Year Annual Research Report
Automatic control logic utilizing sparse modeling for natural ventilation operation
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19K04741
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| Research Institution | Meiji University |
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Principal Investigator |
樋山 恭助 明治大学, 理工学部, 専任教授 (10533664)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
Srisamranrungruang Thanyalak 明治大学, 研究・知財戦略機構(生田), 研究推進員(ポスト・ドクター) (40837267) [Withdrawn]
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| Project Period (FY) |
2019-04-01 – 2023-03-31
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| Keywords | 自然換気 / 機械学習 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究の目的は、設計者が期待する自然換気による省エネ効果は担保しつつ、執務者及び運用者の不満を解消した自然換気口の自動制御ロジックの開発となる。
開発する自動制御ロジックは、物理モデルによる環境予測技術と機械学習を活用することで、自然換気運用時の室内環境の改善を実現する方針をとる。
最終年度となる当該年度は、これまでの総括として研究成果を整理するほか、その精度向上と適応対象の拡張を意図したデータ構築と活用の検討を進めた。
自然換気は、外気導入による室内空気質の向上を意図した活用のほか、室内で発生もしくは侵入する熱を除去することで冷房負荷を低減する効果を狙った運用がなされる。本研究においては、この熱負荷のうち、特に室内環境の変動の要因となりやすい日射熱の情報入力手法の精緻化が、その精度向上に影響してくる。室内へ侵入する日射熱量は、屋外気象条件、その侵入経路となる開口部の日射特性に加え、ブラインド等の日射遮蔽装置の活用状況により変化する。本研究によりケーススタディの対象を拡張するうえで、この日射遮蔽装置にエレクトロクロミックガラスを適用した建物を対象としたものを試みた。エレクトロクロミックガラスの運用は、グレア防止のための日射照射に対応したものを基本とするが、熱負荷の低減を目的とした調整を加えることも可能となる。ただし、この調整においては、日射熱の蓄熱成分を考慮した運用が求められ、その予測が必要となる。今回、本研究の成果となる建築物運用における機械学習のデータ入力構造をこの問題に適用することで、その予測が可能なことを確認し、その適用により本研究が対象とする自然換気問題の適用対象の拡張にも貢献した。
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