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J-GLOBAL ID：201502209267253451   整理番号：15A0937178

空調電力推定モデルを用いた空調効率異常検知手法について

Anomaly Detection of Cooling Efficiency Using Air-conditioning Power Consumption Model

著者 (4件)： 中村亮太 (NTT 環境エネルギー研) ,  橋本英明 (NTT 環境エネルギー研) ,  石井梓 (NTT 環境エネルギー研) ,  浦田穣司 (NTT 環境エネルギー研)
資料名： 電子情報通信学会技術研究報告  (IEICE Technical Report (Institute of Electronics, Information and Communication Engineers))
巻： 115  号： 95(IN2015 15-22)  ページ： 49-54  発行年： 2015年06月11日 
JST資料番号： S0532B  ISSN： 0913-5685  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： 近年のデータセンタの消費電力急増に伴い,その削減が大きな課題となっている。データセンタの総消費電力のうち空調電力は約3割を占め,その削減が求められている。空調効率はフロアの運用状況によっても変化するので,空調効率悪化を捉え,適切な運用に改善することで空調電力を低減させることが求められている。本稿では,空調電力を高精度に推定し,その推定値と計測値の誤差を見て空調効率の異常を検知する手法について提案する。空調電力の推定については,機械学習を用いてICT機器電力,フロアの面積,外気温度の3変数から空調電力の変化を高精度で推定できることを確認した。さらに,フロアの運用状況の差異などから生じる誤差をフロアごとに補正することでさらなる精度向上を達成した。また本手法により推定された空調電力を基準値として用いることで,空調効率の異常な変動を検知できる可能性をシミュレーションで確認した。(著者抄録)

シソーラス用語： *データセンタ ,  *空気調和装置 ,  *推定 ,  モデル ,  検出 ,  機械学習 ,  計算機アルゴリズム ,  回帰分析
準シソーラス用語： ランダムフォレスト ,  異常検知 ,  推定モデル ,  線形回帰 ,  *電力推定

分類 (1件)： 空気調和装置一般  (PC02010U)

引用文献 (7件)：

• JEITA「ITの省エネ化動向ならびにグリーンIT化動向に関する調査」(2008)
• 木下栄蔵,宮坂房千加,金尾毅,臼井清治,柴本覚,原英嗣,ビル空調のエネルギー・環境・設備のための統計解析,オーム社,東京都,2006.
• PUE
• 笠原雅人,松葉匡彦,橋本幸博,遠藤龍司,金原昭臣,神村一幸,黒須茂,"空調システムのモデリングと制御,"計測自動制御学会論文集,vol.31,Sept.1995.
• 高木康夫,岩渕一徳,村山大,船津徹也,下川兼司,"空調システム評価のための熱源器モデルの開発,"計測自動制御学会論文集,Vol.40,Jul.2004.

タイトルに関連する用語 (5件)： 空調 ,  電力推定 ,  モデル ,  異常検知 ,  手法