HEMSデータを用いた居住者の属性および行動のモデリング

抄録

近年，脱炭素社会の実現に向けて，住宅のエネルギー利用を管理・最適化する住宅のエネルギー管理システム(HEMS)の導入が進んでいる．HEMSは分岐回路単位での電力消費量の時系列データを計測しており，住宅内の機器制御による省エネルギー効果が期待されるが，効果的なデータ活用法が確立されているとはいえない．そこで本研究では，家庭ごとの暮らし方を考慮した機器制御に向けて，HEMSデータから居住者の生活パターンを抽出することを目的とする．具体的には，GMMによる部屋・機器の稼働状態の抽出とHMMによる状態遷移の推定を行い，その結果から居住者の生活パターンとそれに伴うエネルギー消費の特徴を明らかにした．また，居住者へのアンケート調査によって本手法の検証を行った．HEMSデータのみから居住者の生活パターンを抽出することで，家庭ごとの暮らし方を考慮した機器制御をHEMSで実施することを可能とし，今後の家庭部門の省エネ対策に有用である．