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大林組とNEC、ビルのエネルギー需要予測にビッグデータ分析技術活用

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大林組とNECは、ビッグデータに混在する多数の規則性を自動で発見する、NECのビッグデータ分析技術「異種混合学習技術」を活用して、ビルのエネルギー需要を予測する実証実験を共同で実施したと発表した。

今回の結果を踏まえ大林組は、2014年11月の導入を予定している技術研究所内のすべてのビルを対象にしたエネルギースマート化プロジェクトにおいて、エネルギーマネジメントシステムの構成要素の一つとして、異種混合学習技術を活用したNECのエネルギー需要予測システムを採用する予定。また、NECは、異種混合学習技術を活用した顧客との実証実験を進めるとともに、同技術を用いたエネルギー需要予測ソリューションのメニュー化を予定している。

大林組はビル群のエネルギー管理のスマート化に向けて、最先端のエネルギー供給・制御技術の研究開発に取り組むとともに、自社施設を活用した実証に積極的に取り組んでいる。一方、NECは世界トップクラスのビッグデータ分析技術を多数保有しており、同技術を活用した事業を推進している。

今回、両社の技術・ノウハウを組み合わせて、ビルのエネルギー需要を予測するためのデータ分析方法を共同で検討し、本実験を実施した。

実験では、大林組の技術研究所本館テクノステーション(東京都清瀬市)における、過去2年間の電力使用量、空調に用いた熱量(温水熱量/冷水熱量)、気象、営業日、日付、在籍者数などの各種データを基に、将来の電力使用量および熱量を予測した。分析においては、NECの「異種混合学習技術」を活用した。

実験の結果、技術研究所本館テクノステーションで収集した膨大なデータから「冬期営業日の昼間」、「夜間」、「祭日」などで異なる規則性を自動的に発見し、24時間後や1ヵ月後などの電力使用量・熱量を、人手による複雑なデータ分割作業を行うことなく予測できた。

異種混合学習技術は、NECの中央研究所が開発した、ビッグデータに混在するデータ同士の関連性から、多数の規則性を自動で発見し、分析するデータに応じて参照する規則を自動で切り替える技術。これにより、単一の規則性のみを発見し参照する従来の機械学習では分析が困難な、状況に応じて規則性が変化するデータでも、高精度な予測や異常検出が可能となる。高精度な電力需要予測や病気の早期発見などへの活用が期待されている。

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