業務施設向け自動省エネ診断プログラムを12/6公開　 AIがデータ分析する仕組みを東京大学と共同開発

2018.12.06 16:00

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備前グリーンエネルギー株式会社(本社：岡山県備前市、代表取締役：武本洋一)は、多機能なAI省エネ自動診断プログラム「BIZEN Energy Diagnosis And Management Application(BEDAMA)」を、東京大学生産技術研究所の岩船研究室・荻本研究室と共同開発し、2018年12月6日(木)より公開いたしました。

省エネ診断結果

診断プログラム　　： http://bedama.bizen-greenenergy.co.jp/bedama/index

診断結果デモページ： https://bit.ly/2AN4HG0

　　　　　　　　　　 (結果の表示に時間を要します)

■BIZEN Energy Diagnosis And Management Application(BEDAMA)について

本自動診断プログラムは、環境省によるエネルギー起源CO2排出削減技術評価・検証評価事業等調査委託業務の事業成果になります。地球温暖化対策が求められる中、業務施設における省エネ対策は必須の課題となっていますが、一方で予想される省エネ額などの効果がわからないことが省エネ対策を実施する上での一つのハードルでした。

今回開発したAI自動省エネ診断プログラム「BIZEN Energy Diagnosis And Management Application(BEDAMA)」は、業務施設のスマートメーターデータと郵便番号から、該当施設の省エネ効果を自動的に推計することができます。

本自動診断プログラムで計算できる省エネ対策は、照明設備更新、空調設備更新、自家消費型太陽光発電の導入、空調設定温度の緩和、時間外労働の削減につながります。その他にも、3日後までの電気使用量を予測し、目標電力デマンドの超過確率を計算、用途別の電気使用量を時間別で表示する機能などを有しています。

■分析方法について

本自動診断プログラムでは、独自開発のclustering and regression法(cr方法)を用いて、時間別に用途別使用量を推計した値を使って様々な省エネ分析を行っています。cr法は、スマートメーター等の電気使用量データと気象情報から、用途別使用量の推計、電気使用量の予測等を行う手法で、現在特許登録中です。

上記の環境省事業で推計精度を確認したところ、電気式空調を主に用いている銀行や庁舎等の建物の30分間の空調使用量について、極めて高い推計精度を示しました。自家消費型太陽光発電を行っている建物でも、若干数値は落ちますが一定水準の推計精度を示しています。

提示可能なデータ　：総合的な省エネ診断

　　　　　　　　　　照明・空調更新や自家消費型太陽光発電導入による省エネ額

　　　　　　　　　　空調設定温度変更による省エネ効果

　　　　　　　　　　建物の使い方から判断されるデマンド目標値

　　　　　　　　　　時間外での作業を短縮した場合の省エネ効果

　　　　　　　　　　電気使用量の異常値の検知

　　　　　　　　　　時間別用途別使用量の推計

　　　　　　　　　　電気使用量の3日間予測

　　　　　　　　　　自家消費型太陽光導入時の電気使用量の省エネ効果他

診断時の入力データ：郵便番号、建物業種、

　　　　　　　　　　1年間以上の30分間電気使用量データ他