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J-GLOBAL ID：201002254930243404   整理番号：10A0594002

情報エントロピーとベイジアンネットワークを用いたエネルギー消費多寡の要因分析と検証

Factor Analysis and Inspection in Energy Consumption with Information Entropy and Bayesian Network

著者 (3件)： 柴正貫澄 (大阪府大) ,  青木真吾 (大阪府大) ,  井上修紀 (関西電力)
資料名： 電気学会情報システム研究会資料  (電気学会研究会資料)
巻： IS-10  号： 21-32.34.36-49  ページ： 31-36  発行年： 2010年05月27日 
JST資料番号： L4571A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： CO₂削減には各家庭でのエネルギー消費状況を伝え,省エネルギー意識を持ってもらう必要がある。本論文では,エネルギー消費量に影響を及ぼす要因に応じた対策を考えるために,インターネットで回答者属性,回答者意識,ガス・電気などの使用量・料金を問うアンケート分析を行った。具体的には,年間のエネルギー消費量に対して占める割合の高い暖房と給湯を減らすために,冬のエネルギー消費に影響を与える要因を評価した。まず,1)冬の消費エネルギーに影響する可能性のある質問項目の情報エントロピーの計算,2)情報エントロピーの中で1番小さい数字の項目内のパラメータに対する情報エントロピーの計算を繰り返し,家屋の構造的特徴や個人のライフスタイルによる異なる要素が影響する可能性を確かめた。次に,前記分析結果に基づいてエビデンス設定を行ったベイジアンネットワークで検証したところ,情報エントロピーを用いた分析結果と同様の傾向が認められた。また,1つのパラメータにエビデンス設定した場合と他の条件との組合せで設定した場合とでは異なる結果が得られたので,情報エントロピーの計算結果を手掛かりに階層構造を考慮したモデルの構築や,段階的なエビデンス設定が行える可能性が示唆された。

シソーラス用語： エネルギー消費 ,  *省エネルギー ,  家庭 ,  アンケート ,  暖房 ,  給湯 ,  ネットワーク ,  *Bayes推定 ,  手がかり ,  階層構造 ,  因子分析 ,  *エントロピー
準シソーラス用語： *Bayesネットワーク ,  エビデンス ,  情報エントロピー ,  要因分析

分類 (2件)： エネルギー消費・省エネルギー  (LD01000B) ,  システム・制御理論一般  (IA02010H)

引用文献 (7件)：

• 杉原英治:「家庭におけるエネルギーマネジメントと負荷制御」, オペレーションズ・リサーチ, Vol54, No.6, pp. 329-334(2009)
• Shingo Aoki, Erika Mukai, Hiroshi Tsuji, Shuki Inoue and Eiji Mimura: “Bayesian Networks for Thermal Comfort Analysis”, IEEE International Conference on Systems, Man & Cybernetics (IEEE/SMC 2007), pp. 1919-1923(2007)
• Atsushi Takahashi, Shingo Aoki, Hiroshi Tsuji and Shuki Inoue “Bayesian Network for Future Home Energy Consumption”, in Lecture Notes on Artificial Intelligence (LNAI 5243: Ed by A. Dengel et al.(Eds)), Springer-Verlag Berlin Heidelberg, pp. 372-379(2008)
• 辻洋・大川剛直:「経営情報処理のための知識情報処理技術」, コロナ社 (2000)
• 樋口知之・石井信・照井伸彦・井元清哉・北川源四郎:「統計数理は隠された未来をあらわにするベイジアンモデリングによる実世界イノベーション」, 東京電気大学出版局 (2007)

タイトルに関連する用語 (5件)： 情報エントロピー ,  ベイジアンネットワーク ,  エネルギー消費 ,  要因分析 ,  検証