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J-GLOBAL ID：201802256070018093   整理番号：18A0225639

GDocによる熱源システムの運用最適化技術の開発

Development of Optimal Operating Technology for the Heat Source System by using of GDoc

著者 (5件)： 岡本英之 (高砂熱学工業) ,  池田俊明 (高砂熱学工業) ,  片山健一郎 (高砂熱学工業) ,  米澤仁 (高砂熱学工業) ,  柴田克彦 (高砂熱学工業)
資料名： 高砂熱学工業技術研究所報  (Report of Research & Development Center of Takasago Thermal Engineering Co., Ltd.)
号： 31  ページ： 55-61  発行年： 2017年12月 
JST資料番号： L2434A  ISSN： 2189-2792  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： ・高砂グループのクラウドサービス基盤(TSP)を構成するアプリケーションの一つである人工知能を搭載したクラウド対応BEMS(GDoc)は,2つのバージョンで構成:1)建物の運用データの見える化と運用アドバイスを提供するadvance。2)熱源システムの運用最適化をするpremium。
・本稿は,premiumの概要を報告し,かつ2016年3月から開始した実証試験の概要とその結果を報告。
・人工知能による熱源最適化手法を図示。

シソーラス用語： *建築物 ,  *空気調和装置 ,  *システム ,  *プログラミング環境 ,  *最適化
準シソーラス用語： *熱源システム ,  *クラウド環境

分類 (2件)： 建築環境一般  (RB02010T) ,  空気調和装置一般  (PC02010U)

引用文献 (5件)：

• 米澤仁,寺岡慎介,金田純一,片山健一郎,岡本英之,清水昭浩,柴田克彦:次世代空調システム実現に向けた「8つのトライ」-情報通信技術の空調設備運用への導入事例-,空気調和・衛生工学会大会学術講演論文集,第3巻,33,(2016).
• Microsoft社ホームページ:空調設備における熱負荷予測を,Azure Machine Learningを利用して検証-高砂熱学工業株式会社-マイクロソフト導入事例,http://www.micro-soft.com/ja-jp/casestudies/tte-net2.aspx,(2016)
• 米澤仁,岡本英之,入部真武,清水昭浩,柴田克彦:人工知能を搭載したクラウド対応BEMSの開発, 空気調和・衛生工学会大会学術講演論文集,第9巻, 165,(2016).
• 岡本英之,米澤仁,柴田克彦,入部真武:人工知能を用いた熱源システムの運用最適化技術の開発,空気調和・衛生工学会大会学術講演論文集,第2巻, 313,(2016).
• 岡本英之,米澤仁,柴田克彦,片山健一郎:人工知能を用いた熱源システムの運用最適化技術の開発 (第2報)実証試験の概要と結果,空気調和・衛生工学会大会学術講演論文集,第2巻,149,(2017).

タイトルに関連する用語 (4件)： 熱源システム ,  運用 ,  最適化技術 ,  開発