建築エネルギーシステムを最適化するAIと物理モデルを融合したデジタルツインの構築
【研究キーワード】
デジタルツイン / 人工知能 / 建築エネルギー / 運転最適化 / モデル予測制御 / 最適制御 / 建築エネルギー設備
【研究成果の概要】
近年、デジタルツインと呼ばれる概念が製造業を中心に注目を集めている。現実空間の計測データをサイバー空間に集約し、現実世界を模した シミュレーション環境を構築することで業務効率の改善が期待されている。本研究では、このような技術の理論構築および実用化を最終的な到達点に据え、1設備機器および室内環境のモデリング手法の開発、2完全自動制御手法の汎用化、3それらの統合プラットフォームの開発、以上の3項目について研究を行う。これにより、自動的かつ継続的な省エネ化や省CO2化、在室者の快適性向上といった効果が多様な建物で期待できる。本研究の目的はデジタルツイン構築の基礎理論を確立し、社会に資する汎用的な建物エネルギーシステムの制御方法の実現に寄与することである。これを達成するために、次の3項目について研究をおこなう。
①設備機器および室内環境のモデリング手法の開発: 建物エネルギーシステムには物理関係が明確なものと不明確なものが混在するため、それぞれの長所を生かし短所を補うために融合するモデリング手法を開発する、②完全自動制御手法の汎用化: 既存のルールベース制御が適用されてきた多様な制御対象を自動制御できる汎用性を行う、③各要素の統合プラットフォームの開発: デジタルツインを構築し、予測モデルと制御システムを統合したプラットフォームを開発する。
【研究代表者】