空調におけるAIを活用した制御技術の開発　（第３報）適応制御のためのデータ自動抽出方法並びにパラメータ高精度推定方法の検討

抄録

運用しながら最適ゲインを自動設定するシステムとすることで、試運転調整作業の省力化と、状況変化への追従を図ることを目指し、研究開発に取り組んでいる。 トレンド運転データから、機械学習に適したデータを自動で抽出する機能について実験的に検討した結果、直近の同定計算にて得たパラメータを基に、適切なサンプリング時間長さを導出できる見込みを得た。 加えて、機械学習用パラメータの最適化手法として注目を集めているCMA-ESの有効性について検証した結果、前報までのTPEによる手法と比較して優位性があることが確認できた。