設備組込み保全運転の突発的開始を学習するLSTM時系列予知モデル

抄録

工場やビルの設備には組込み保全運転という例外制御が装備されている場合があり，リアルタイム電力料金適応制御など将来のエネルギー集中管理システムの観点からは突発的な外乱となる。本研究では，突発的な組込み保全運転の発生を5分前に予測する時系列モデルの機械学習を検討した。一例として数時間の時系列履歴に依存する場合の実測データから予測モデルを Long Short Term Memory (LSTM) ニューラルネットワークとして実装した。シミュレーション実験の一例として，モデル予測精度0.93およびスレットスコア0.6となり，りアルタイム電力料金管理への効果は27%改善が期待できる結果を得た。