In this research, we aim to develop an energy self-sufficient building by applying model predictive control (MPC). In this paper, the details of the objective functions (OF) for the MPC at the Takasago Innovation Center are explained. Then, the validity and effect of the MPC is shown through energy simulations. As a result, both OFs worked as planned, and the annual peak of received power was reduced 55.3% , compared to the case of conventional control.

For optimizing complex renewable energy system and effectively management of building energy systems, such as solar PV, model predictive control (MPC) is widely applied as a solution. Long-distance solar radiation prediction is of great significance for the operation optimization of such building energy systems. This paper specially improves and designs the advanced deep learning model to meet the uncertainty prediction of long-distance solar radiation.

This paper introduces the concept of off grid housing and builds the basic framework of off grid housing. Simulate the residential energy consumption under different residential thermal insulation performance, add several high efficiency system to calculate, and put forward the corresponding countermeasures to realize off grid housing under different thermal insulation performance.

集合型冷却塔システムにおける冷却水温度の最適値の探索を行い、その効果を試算した。冷凍機と冷却塔が1対1のシステムと比較して、冷凍機の冷凍能力に対して冷却塔の能力および消費電力が過大となる運転条件が多く存在する。したがって、冷却水温度を最適に制御することの効果は大きいことがわかった。

熱源設備で消費されるガス、電気、補給水の量から換算した二酸化炭素排出量をシミュレーションで求め、排出の傾向を調査した。また運転方法により、二酸化炭素排出量と運転コストの削減が両立可能か調査した。その結果、補給水量が二酸化炭素排出量に与える影響は小さいが、コストに与える影響は大きいと判明した。さらにインバータターボ冷凍機は二酸化炭素排出量の削減が期待できるが、吸収式冷凍機と定速ターボ冷凍機は効果が小さいことが明らかになった。

本研究では，産業分野におけるCO2排出量削減と省エネルギーを目指し，工場の製造ラインで複数の機器が導入されている複雑なシステムに対してもヒートポンプの導入効果を容易に算定できるシミュレータ「統合シミュレータ」の開発を行っている．今回，よりヒートポンプ導入の検討が可能になるように，ヒートポンプの導入効果を経済的な側面からも評価できる計算機能を開発し，「統合シミュレータ」に搭載したので，これらについて報告する．

本研究では高い予測精度を有するモデルを開発するため，使用方法および出力要素の構成が異なるモデルの予測精度を比較した．実際に運用されている施設の電力デマンドを予測するため，再帰型，一括型，複数型，一括再帰型モデルを定義した．その結果，再帰型と複数型は他に比べて現在時刻に近い予測区間の精度が高い結果を得た．一方，一括型と複数型は将来の予測区間において高い精度を得た．

テレワーク適用時の占有率の下がった事務所に有効な照明の消費エネルギー削減手法の提案と空調エネルギー削減効果の検討を目的に、人検知センサ制御照明と人検知センサを用いたタスクアンビエント照明のエネルギーシミュレーションを行った。テレワーク率50%の場合、アンビエント照明（センサなし）と比較して照明エネルギー消費量の減少率は9.3%～53%で、タスクアンビエント照明（ゾーニング配置）が最も減少した。また、事務所全体のエネルギー消費量は、2.3%～15%の減少率で、照明と同様の順の減少率であった。

本報では、住宅省エネ基準に準拠した計算エクセルファイルもとに余剰電力吸収手法を再現できるツールにより、小容量太陽電池住宅でのエコキュート昼間運転による余剰電力吸収効果を試算した。結果、小容量太陽光住宅においては、エコキュート運転方法は、余剰時昼間モードより昼間モードの方が、余剰電力をより活用しやすいことを把握できた。また小容量太陽光住宅においてもエコキュート昼間モードの採用で年間CO2排出量を削減できることを示唆できた。

季節により異なる電力需給バランスの解決策の一つとして、電力の余剰/不足を季節間で融通する蓄エネルギー技術が挙げられる。そこで本研究では建物や施設、地域などの需要家単位での蓄エネルギーの取り組みの可能性を検討するため、長期的な蓄エネルギー技術として注目されている水素を対象とし、蓄電池と水素による蓄エネルギーシステムを検討することを目的としている。

本報では、最近1年間のプログラム開発・普及活動を報告するとともに、建築環境の研究分野におけるシミュレーションツールの利用状況の調査結果を報告した。最近1年間のなかで最も大きな前進は、計算エンジンのオープンソース化で、主要なデータベースとサンプルデータとともに公開した。研究分野でのシミュレーションツールの利用状況は、専門性の高い複数のツールを連携利用し、総合環境の予測・評価を追求する傾向を確認できた。

シミュレーションプログラムの比較検証ツールのBESTEST（ANSI/ASHRAE Standard 140）をBESTで実施し検証として建物側の熱負荷、空調エネルギー計算、追加された空調のテストAEシリーズの概要と計算結果についてこれまで報告している。ここではSHASEの特別委員会の省エネシミュレーション評価法作成委員会によって取りまとめられた「建物エネルギーシミュレーションツールの評価手法に関するガイドラインの空調に関するテスト」（以降SHASEガイドラインと称す）をBESTで行ったのでその概要と計算結果について報告する。

ダブルスキンを採用するオフィス建築を想定し、ダブルスキンの仕様と外気導入制御の採用による熱負荷低減効果についての感度解析を行うとともに、シングルスキンやエアフローウィンドウとの性能比較を行うことでダブルスキンを採用するオフィス建築の省エネルギーのポイントを探ることを試みた。

熱負荷計算におけるビルの非空調隣室の扱いは、簡易な隣室温度差係数法がよく利用されてきた。しかし、外皮熱性能の向上や内部発熱の減少とともに室熱負荷が小さくなり、その誤差は相対的に大きくなる。そこで、空調しないサイドコアをもつ標準的な中規模オフィスビルを例に、まず、コアの簡易化のための置換法とそのための係数式を整理した。その上で、コア置換法による空調熱負荷の差を検討し、各置換法の特徴や最も精度の高い置換法を明らかにした。

本論文では、ZEB設計のための最大熱負荷計算手法に関する研究を報告する。最大熱負荷の低減にはZEB化手法のうち、外気導入制御（最小外気制御）が効果的であり、札幌では外気冷房や自然換気を導入することが良い。出社率の影響による冷房のデュレーションカーブ、暖房のピーク日の最大負荷の変化より、冷熱源の台数分割、冬期の最適起動制御の重要性を確認した。

本報は、太陽熱利用や太陽光発電により昼間に生じるエネルギー供給に対して、特に夜間に需要が生じる宿泊施設の給湯システムに着目した。時刻別計算が可能であるBESTツールを用いて需要と供給が同時・同量でバランスするシステムを検討してその効果を分析した。

BEST機器特性にて行ったユーザー定義熱源の機器特性及び空調機内蔵ファンの機器特性の整備についての報告である。ユーザー定義熱源の機器特性は、ユーザーが自由に機器特性をモデル化できることで、BEST機器特性WGで整備が追い付いていない最新機器や特殊な機器等の特性を再現可能であり、よりユーザーのニーズを反映したものとなっている。また、空調機内蔵ファンのモデルは、より設計の実務に近い機器選定ができるように刷新し、エネルギーシミュレーションの精度を高めることに貢献できるものとなっている。

蒸気利用コージェネレーションシステムのシミュレーション技術の開発として、実在システムをモデル化して「BEST」に実装して年間シミュレーションを行い、対象システムの実測データと比較検討した。本報では、実際に蒸気使用CGSが導入されているKプラントを参考に、実際の設備仕様や制御方法に基づいて、年間シミュレーションに向けたシミュレーションモデルの検討及び開発と、入力項目の作成・調整内容について報告する。

蒸気利用コージェネレーションシステムのシミュレーション技術の開発として、実在システムをモデル化して「BEST」に実装して年間シミュレーションを行い、対象システムの実測データと比較検討した。その結果、エネルギー評価で重要となる月別・年間の一次エネルギー消費量について十分な精度が得られた。代表日の各種計算結果の傾向についても概ね良好なシミュレーション結果が得られたが、実際の運用形態の反映が難しい等の課題も明らかとなった。

ヒーティングタワーヒートポンプシステムの効率向上のため、エネルギーシミュレーションを基に、外気乾球温度の一次式でブライン温度を制御する方法を考案し、実プラントの自動制御に導入してきた。蓄積した実績データを用い、シミュレーションモデルを修正した。修正後のモデルは、実績値に対する誤差が0.3％であり、精度が高いことを確認した。このモデルで一次式を修正して運用したところ、本制御方法の導入前と比較して4.4％の高い省エネルギー効果がみられた。

食品小売店舗の省エネルギー運用検討のために、筆者らは空調とSCの相互関係に着目し、恒温室実験、回帰モデル、CFD、空調負荷計算との組み合わせによる省エネルギー対策の検討を行ってきた。本報では、冷却と空調負荷バランスを考慮した計算手法を用い空調設定温度を固定運用した場合の空調と冷凍機の消費電力について年間計算結果を示し、その結果を用いて冷凍機消費電力、空調消費電力、店内のエンタルピ、外気温度の関係について分析した。

分散型エネルギーリソースの普及や電力自由化が進展し、変動性再生可能エネルギーの大量導入が見込まれるなか、変動する供給量に対して需要側における調整力確保の必要性が高まっている。建築設備もDRリソースとして調整力確保が検討されている。本研究では、夏期下げDR対応として、空調及び照明を活用した需要抑制量の推計、また中間期上げDR対応としてHP給湯機を活用した需要増加量の推計を行い、非住宅建築物における建物群としての需要調整のポテンシャルを明らかにすることを目的とする。

Building electric power demand can be reduced by conventional long-time (several continuous hours) Demand Response(DR) controls for a single building, but then a rebound occurs, and the thermal environment deteriorates significantly. This study proposes a 30-minute DR control method which aims to suppress building group level rebound of electric power demand and deterioration of indoor thermal environment.

大阪梅田駅にある大規模商業施設の熱源設備に設置した遠隔自動運転システムの機能と特徴について述べた。本システムは、数理計画法を用いているところに優位性があり、２０２２年２月に試験運用を開始し、安定して最適運転を行っている。

大阪梅田駅にある大規模商業施設の熱源設備に設置した遠隔自動運転システムの運転実績について述べた。本システムの導入後、ほぼ最適運転計画どおりの運転が行えており、エネルギーコストで3.0％、二酸化炭素排出量で3.0％を低減することができた。

オフィスビルのエネルギー消費量の内、3割強を空調用熱源システムが占めており、省エネ・省CO₂化のために熱源システムの高効率化が必要不可欠である。本研究では熱源システムの最適運転支援システムの構築を目指している。本報では、負荷予測においてコロナ禍のような突発的なエネルギー変化期間において、高精度な予測ができるかを平日冷水・温水負荷を対象に検証する。

The purpose of this study is to optimize the operation of a heat pump system and battery system. The heat pump system is controlled by F-PID to maintain the setting indoor temperature and minimize the energy cost. The battery model uses EKF and BP-PID algorithm to improve the prediction accuracy of SOC and to improve the efficiency and battery’s life.

政府はイノベーションを実現する社会「Society5.0」を提唱している．クラウドシステムの推奨に関しては，「政府情報システムにおけるクラウドサービスの利用に係る基本方針」が公開されおり，その中で「クラウド・バイ・デフォルト」の原則が示されている． 本報では，建物の設備保全管理業務に着目し，従来システムにおける課題とクラウドの利用による機能的な改善事例について述べる．さらに，AIによるエネルギー監視や異常予兆検知の事例を報告する．

中小ビル向けのビルオートメーションの開発を目的として，著者らが所属する静岡理工科大学建築学科のオープンラボを対象にIoTセンサ群の実測値を用いた機械学習の開発を行っている．オープンフロア形式であることから負荷の増大や運転の不安定さ等の問題があり，シンプルなRNNの電力予測では精度が低かった．そこでIoTセンサ値と機器の技術資料を用いて負荷を推計し，精度が向上するか検討を行った．また推計した負荷の活用として，設備の更新を仮定した電力のシミュレーションを行った．

本研究では、BEMSデータと機械学習を活用し、複数用途および複数のエネルギー源を使用する建物群の消費特性を簡易的に把握する手法を検討する。本報では、クラスタ分析を用いたエネルギー消費特性の類型化を行い、その類型化結果にもとづいて、ランダムフォレストにより建物群のエネルギー消費特性や建物特性を定量的に判定する手法を検討した。 その結果、再クラスタリング手法に基づく特徴量分析により，建物のエネルギー消費特性を識別することができた。

本報では、機械学習によるベースラインエネルギー推定法を病院施設の用途別エネルギー消費推計、空調熱源機器の性能確認に適用し、その分析方法ならびに分析結果の有効活用策について実践的に検討した。Light GBMによるBL推定法を用いた、病院の用途別エネルギー消費量の推定精度は、患者数データを説明変数に加えることで向上した。また、熱源機COPの評価にBL推定法を適用することで、性能向上策の効果を定量的に評価できた。

This study developed an energy saving tool for various commercial buildings. The tool is consisted of the disaggregation model and the anomaly detection model. Furthermore, using the result of the tool, we developed methods for energy management. As the result of applying the methods to 10 office buildings, we showed the usefulness of the tool and methods for saving energy and reduction from long-term and short-term perspective.

University facilities are especially required to make effort for decarbonization, both in symbolic and physical aspects.Therefore, it is necessary to understand the energy consumption of university facilities.In this study, we analyzed the actual energy consumption of an urban campus, focusing on the Minoh New Campus of Osaka University.

BEMS日本語ポイント名称から運転データの可視化・分析に活用できる情報を抽出するTSCネーミングツールを改良し，情報抽出精度の向上，抽出のための設定労力の削減と，グラフ描画ツールの設定方法を合理化した事例を報告する。

TSCネーミングツールを用いてポイント名称の整理を行い、その整理されたポイントリストから調節計情報をTSCコードを基に抽出することを試みた。さらに、抽出した調節計情報から警報とならない不具合を検知することを目的に検知手法を構築し、実運用のBEMSデータから検知結果を示した。

近年、2050年までに脱炭素社会の実現を目指すことが宣言された。信州大学長野（工学）キャンパスにおいても、ゼロカーボン化に向けた省エネルギー対策を実施すべきである。本研究では、電気・ガス併用型学生食堂を対象とし、エネルギー消費構造を実測により把握した。対象施設での省エネルギー対策を立案するうえで実用的な資料になることを目的とし、機器別に分析を行った。

既報ではピーク電力の出現時間の予測モデルの構築やベース電力の削減可能性の推計、学生食堂の詳細なエネルギー消費構造の実態把握を行った。本研究では、比較的容易に導入可能な省エネルギー対策の効果検証を行った。対象キャンパスでは空調機器によるエネルギー消費量が大きいため、エアコンに関する省エネルギー対策として、サーキュレーターによる暖冷房期の削減対策や暖房期に外気温度に比べて温暖なピット内温度を室外機の吸い込み口に供給する実験を行った。

新型コロナウイルスの感染拡大により、オンライン講義の導入等による教育活動の変化や、感染拡大防止対策としての換気の徹底が、大学キャンパスのエネルギー消費傾向に影響を与えている。本報告では、新型コロナウイルスの感染拡大が大学キャンパスのエネルギー消費実態とその傾向に与えた影響を把握するため、大規模総合大学の文系・理系キャンパスを対象に、2019年度から2021年度の3年間におけるエネルギー消費傾向の推移を調査した結果を示す。

本報では夏季の集合住宅におけるDSM概念に基づいた電気料金体系の変更及びHEMSを用いた節電・省エネ行動を促す情報提供を行う事による、節電・省エネ効果及び意識・行動の変容を検証し、住戸別の電力消費量及びアンケートによる電気機器のデマンドシフト、在室スケジュール、節電意識、快適性、生活満足度の分析結果及び考察を述べている。

本研究では、省エネルギー行動の誘発を目指したナッジをユーザ自身で作成するという実践型環境教育の効果を検証し、以下の結論を得た。 1)環境配慮行動の動機づけにおいては、実践型環境教育の実施前の時点ですでに高く動機づけられており、実践型環境教育の明確な効果は認められなかった。 2)照明の不在時点灯時間は、ナッジの貼られた教室の方が平均して15%程度短くなった。 3)暖房の設定室温は、ナッジを設置した教室において0.8～1.0℃程度低く設定された。

本研究では、個人の省エネ行動を自己申告制で把握し機械学習で予測したエネルギー消費量と実測したエネルギー消費量を比較し、その差を省エネ行動の効果として各個人にフィードバックするスマートフォンアプリを開発した。このスマートフォンアプリを用いた省エネ行動促進システムをZEB改修されたオフィスビルでインセンティブを設けて運用実験し、個人に注目したフィードバックが被験者の省エネ意識や行動へ与える影響を検証することを目的とする。