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大林組とNEC、ビッグデータ分析でビルのエネルギー需要を予測する実証実験

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異種混合学習技術のイメージ
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　大林組と日本電気（NEC）は10月29日、NECのビッグデータ分析技術「異種混合学習技術」を活用して、ビルのエネルギー需要を予測する実証実験の結果を発表した。

　「異種混合学習技術」は、ビッグデータに混在するデータ同士の関連性から、多数の規則性を自動で発見し、分析するデータに応じて参照する規則を自動で切り替える技術。NECの中央研究所が開発した。一方、大林組はビル群のエネルギー管理のスマート化に向けて、最先端のエネルギー供給・制御技術の研究開発に取り組んでおり、今回、両社の技術・ノウハウを組み合わせて、実験を実施した。

　実験では、大林組の技術研究所本館（東京都清瀬市）における、過去2年間の電力使用量、空調に用いた熱量（温水熱量/冷水熱量）、気象、営業日、日付、在籍者数などの各種データを基に、将来の電力使用量および熱量を予測。その結果、「冬期営業日の昼間」「夜間」「祭日」などで異なる規則性を自動的に発見した。これにより、24時間後や1か月後などの電力使用量・熱量を、人手による複雑なデータ分割作業を行うことなく予測できたとのこと。

　今後大林組は、2014年11月の導入を予定している技術研究所内のすべてのビルを対象にしたエネルギースマート化プロジェクトにおいて、BEMSの構成要素の1つとして、異種混合学習技術を活用したNECのエネルギー需要予測システムを採用する予定。
《冨岡晶》

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