機械学習による建物のエネルギー効率の向上

エネルギー効率などの複雑な建物の問題を、人間の介入なしに解決するにはどうすればよいでしょうか。建物のエネルギー消費パターンをより深く理解し、非効率性に対処するために必要な洞察を得るにはどうすればよいでしょうか。その答えは機械学習かもしれません。

機械学習 (ML) 分析は、パターンを発見し、正確な予測を生成し、それらの予測に自動的に応答する最先端の機能を備えているため、商業建設業界で普及しつつあります。米国エネルギー省によると、「既存の制御をより効率的に使用し、高度な制御を導入することで、建物のエネルギー消費を最大 30 パーセント削減できる」とのことで、機械学習の使用により、この削減効果は大幅に向上する可能性があるとのことです。

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インテリジェントな分析プラットフォームと高度な機械学習機能を統合すると、他の方法では明らかにならないエネルギー節約の機会を発見できると同時に、運用上の問題を特定して解決するための人的介入への依存を最小限に抑えることができます。

機械学習の力

機械学習を使用して建物のエネルギー効率を向上させるには、まずデータ分析から始まります。機械学習アルゴリズムは、さまざまなソース (デバイス、センサー、機器など) からのデータを継続的に統合および分析し、傾向を掘り起こして異常を識別できる内部モデルを改良します。時間の経過とともに、分析システムは建物の運用方法を学習し、過剰なエネルギー使用量を検出し、OPEX 節約の機会を特定し、複雑な問題に対する解決策を提案できるようになります。

分析システムが建物についてより深い洞察を得るにつれて、高度なアルゴリズムはますます洗練された学習プロセスを実行し、データ パターンを使用して運用設定値を自動的に調整し、操作を開始し、建物システムと機器の動作を変更できるようになります。システムやデバイスに関するデータが多ければ多いほど、システムはより良くなります。

機械学習が建物のエネルギー効率を向上させる方法

建物設備と自動化システムの複雑なネットワークでは、機械学習が運用の改善に不可欠です。特に、エネルギー使用量を削減し、全体的なエネルギー管理を改善するための強力なツールとなります。

機械学習によって建物のエネルギー効率を最適化できる主な方法は 4 つあります。

（１）エネルギー消費量の予測

機械学習の主な用途の 1 つは、エネルギー消費の予測です。機械学習分析では、建物の過去のエネルギー消費データを使用して傾向を明らかにし、将来のエネルギー消費を予測できます。実際のエネルギー消費量が予想よりも高い場合、非効率性を示している可能性があります。

（２）障害の監視と予測

建物内の機器やセンサーは大量のデータを生成し、機器が故障するとアラーム通知をトリガーします。高度な分析により、このデータを整理、分析、優先順位付けして、有意義な洞察を生成し、脆弱性と障害点を特定します。特に、機械学習は従来の障害検出を超え、逸脱を早期にフラグ付けし、過去の傾向と相関させることで、システムや機器の障害が発生する前に事前に警告することができます。これは、壊滅的な障害を回避し、エネルギーの無駄を防ぎ、ダウンタイムを最小限に抑えるために重要です。

予測分析は、米国の商業施設のエネルギー消費量の約 40% を占める HVAC 機器などの高消費ターゲットに特に役立ちます。従来のモデルやルールベースの戦略では、予防的な介入の機会が提供されないことが多く、障害が特定される前に多大なエネルギーの浪費につながる可能性があります。

（３）季節性モデリング

居住者のニーズと最適な建物条件は年間を通じて変化するため、季節的な非効率性が生じる可能性があります。季節モデリングでは、これらの変化に対応するために、設定点を季節条件に関連付けます。機械学習機能を使用した継続的な分析により、人間の介入なしに長期的な効率を確保できます。

（４）予冷または予熱モデリング

機械学習は、過去の HVAC および温度センサー データ (天候と占有状況を考慮) に基づいて、建物の予冷または予熱モデルを作成できます。このモデルを使用すると、自動運用制御を設定し、予測される短期的な状況に基づいて建物を積極的に暖房または冷房するように自動的に調整できます。たとえば、施設では、予想される熱波の前に自動的に事前冷却したり、今後の占有状況の変化に基づいて事前加熱したりすることができます。

機械学習を活用した分析システムがデバイス グループからデータを収集する期間が長くなればなるほど、その機器がどのように、いつ、なぜ動作したかに関する履歴データが増え、より正確な予測とより適切な調整が可能になります。

建物のエネルギー効率を最適化

onPoint Analytics のような分析プラットフォームを導入することで、機械学習の力を活用してエネルギー効率の目標を達成できます。 onPoint は、機械学習と深い専門知識を組み合わせて、有意義な洞察を提供し、日常の建物運営に実用的な効率化戦略を作成するインテリジェントな分析プラットフォームです。 onPoint は最先端の分析機能を使用して、組織全体の運用を自動的に合理化し、エネルギー消費を削減します。