building energy monitoring systembuilding energy ... · zmonitoring system(1) module framework ¾by...
TRANSCRIPT
The University of Tokyo-Imperial College London Joint Symposium on innovation in Energy SystemsImperial College London,31January-1February 2008Imperial College London,31January 1February 2008
Building energy monitoring systemBuilding energy monitoring system
Bumpei Magori, Tomonari [email protected]@iis.u-tokyo.ac.jpInstitute of Industrial Science, University of Tokyo
1Copyright (C) 2008 Bumpei magori, yashiro lab, Institute of Industrial Science, University of Tokyo, All Rights Reserved.
INDEXIntroduction
Why energy monitoring? Need and problems to be solvedWhy energy monitoring? Need and problems to be solved.
Outline of presentationMonitoring systemMonitoring system.
Web basedModule frameworkBy open source (protocol , database and web etc)
Development stage 1Provision of information to stakeholdersWell informed decision making“Mieruka (visualization)”( )
Development stage 2Statistics analysisStatistics analysisPrediction / Simulation modelRe-systemization & ControlBuilding energy AI systemBuilding energy AI system.Achievements
2Copyright (C) 2008 Bumpei magori, yashiro lab, Institute of Industrial Science, University of Tokyo, All Rights Reserved.
IntroductionWhy energy monitoring?Why energy monitoring?
3Copyright (C) 2008 Bumpei magori, yashiro lab, Institute of Industrial Science, University of Tokyo, All Rights Reserved.
IntroductionWhy energy monitoring?
N d d P bl t b l d f b ildi tiNeeds and Problems to be solved for building energy conservation.
1. No one knows real time energy demand with the real time use at the same time.
2. Small and middle size buildings(under 5000㎡) don’t have energy manager.
3 Not to be able to compared at the same time the energy use in two or more3. Not to be able to compared at the same time the energy use in two or more, similar buildings.
4 There are many stakeholders to achieve building energy conservation so it will4. There are many stakeholders to achieve building energy conservation, so it will take a long time to decision making process of renewal and improvement.
5 Most building owner and user informally need only less facility cost not less5. Most building owner and user informally need only less facility cost, not less CO2. ⇒Therefore we have to develop easy installed technology, and the combined
methodology of economics and environment.methodology of economics and environment.
6. Easy data stock methodology of building energy⇒Cheaper and more convenience databasep⇒Easy data analysis⇒Automatically energy conservation control 4
Copyright (C) 2008 Bumpei magori, yashiro lab, Institute of Industrial Science, University of Tokyo, All Rights Reserved.
Web basedModule framework
Monitoring system(1)
Module frameworkBy open source (protocol , database and web etc)
Framework of energy monitoring
Manager Monitoring system
Information user Energy Information system Data sending side
Admi and financial
Manager layer
g y(EISP-Webシステム)
Hotel
Facility manager Data Base Office
Research campusBuilding maintenance
Factory
Energy analysis serverEnvironmental impact analysis
Large-scale office building
maintenance
Environmental section
Output of the system Low carbonization promotion of buildings
Building user
Factory
Distribution center
Output of the system Low carbonization promotion of buildingsEnergy conservation and saving resourceHigh Management efficiency 5
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Monitoring system(2)
Prototype
Prototype testing
Original electric data transform to open sourceOriginal electric data transform to open source
6Copyright (C) 2008 Bumpei magori, yashiro lab, Institute of Industrial Science, University of Tokyo, All Rights Reserved.
Monitoring system(3) Outline of the first trial
Institute of industrial science The University of Tokyo
Facility CenterDeveloped transmission software on PC
Institute of industrial science, The University of Tokyo1200 points monitoring
Transmission PC
ExistingPremisesLAN
Data receive Server
Facility CenterVPN
software on PC
PLC
HUBLAN
HUB
PLC
VPN Web Server
Existing Building Automation PLCPLC
Developed databaseWeb server
g gsystem(not open souce)
PLCPLC
Existing
PLCPLC
MM
ExistingDeveloped
Optical LANPLCPLC
Existing light and power elecoric board PLC:program-able logic controller (Sequencer)VPN:Virtual Private Network 7
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Map Institute of industrial science, The University of Tokyo Monitoring system(4)
AddressFacility
〒153-8904東京都目黒区駒場4-6-1
Facility Center
Lot area 97,943m2Floor area 50,149m2
Komaba Research campus≒1200 points Monitoring
CCRIIS MTDM it L b
≒1200 points MonitoringWattmeter
Monitor Lab
8Copyright (C) 2008 Bumpei magori, yashiro lab, Institute of Industrial Science, University of Tokyo, All Rights Reserved.
Development stage 1Provision of information to stakeholdersWell informed decision makinggMieruka (visualization)Mieruka (visualization) and valification( )
9Copyright (C) 2008 Bumpei magori, yashiro lab, Institute of Industrial Science, University of Tokyo, All Rights Reserved.
Development stage 1Provision of information to stakeholders
Present and the future
Building owners
The past stakeholdersPresent and the future stakeholders
Building ownersBuilding owners
Building Users
Admi and Financial
Top managerRenter
Facility Manager(Energy Manager)
Facility Manager(Energy Manager)
Building Users
moreinformation
Electric power supply companyGAS supply company
Energy supply
information Electric power supply companyGAS supply company
Energy supply Energy supply
ESCOEnergy service company
Maker and Building service
No facility and energy manager in small and middle size building
Asset management company(Only claim data) Property management company
FigD1-1 Building Energy information user(stakeholders) (Energy and CO2 data)
Architect & Construction engineer
10Copyright (C) 2008 Bumpei magori, yashiro lab, Institute of Industrial Science, University of Tokyo, All Rights Reserved.
Development stage 1Well informed decision making
TableD1-1 The relation about decision making and information of energy monitoring data use
Stakeholders
Building owners
Energy conservation effects
Interested information Energy data and data analysis
lifecycle costChanging ratio of energy use Lifecycle cost and
TableD1-1 The relation about decision making and information of energy monitoring data use
CEO
Administrator and Financial
Annual operation cost Annual maintenance and energy
cost
Asset and property value Changing ratio of energy use and facility date predict future investment.
Lifecycle cost and environmental load will be minimum.
Monthly maintenance cost Daily energy data High efficiency managementFacility ManagerEnergy Manager
Monthly maintenance costMonthly energy cost Daily safety operation Monthly repair cost
Daily energy data
Emergency energy dataPeak time energy data
A it d i
High efficiency managementVerification of costCreation of a plan document
Commissioning operationIndoor temp and humidity dataBuilding usersTenant user
Energy supply company
Amenity and convenience information
Monthly energy cost data
g pRe-setting indoor air quality
temp and humidity control
Monthly energy costPeak energy use
p yLighting luminance data Indoor Air Quality data
Adoptable energy select ion to the future
ESCO
M &E device k
p y
M & E device consumption dataBase line data
Repair to increase in efficiencyTo change high efficiency devices
Seasons energy use
M &E device energy consumptiond t i t b
To improve high efficiency device
investment M & E device consumption dataE d b k bmaker
Building Management
company
and past maintenance number Emergency and broken number Information about operational
report of Monthly, Annual energy use and repair.
Design information Real operation data
Monthly energy dataAnnual energy dataRepair information
High efficiency managementGood operation for energy
conservationGrasp and a report of the
Architect, contractor and engineer
Design informationEngineering informationImprovement need
Real operation dataOriginal energy use and load
p preduction effect
Arrangement for reductioneffectiveness 11
Copyright (C) 2008 Bumpei magori, yashiro lab, Institute of Industrial Science, University of Tokyo, All Rights Reserved.
Development stage 1“Mieruka (visualization)”
CASE1
Example Analyzed maximum electrical peak demand of all campus in summer
CASE1
y p pOperation improvement was needed Komaba Research Campus. From July to September, 2003.
•受電電力量の大きい順に並べ替えたものである。受電電力量の大きい順に並 替えたものである。• 大受電電力は、4848Kwであり、以下のグラフからもわかるように、上位1%(トップから88hr分)の時間ピークを抑制できれば、4300KWhまで抑制でき、上位10Hrを抑制しただけで4700KWhまで契約電力を下げることも可能であり、△148Kwhの削減が可能である。
電力量Kwh
5200
電力量Kwh
5000
3800
4000
4200
4400
4600
4800
5000
4600
4800
2200
2400
2600
2800
3000
3200
3400
3600
電力
量K
Wh
4200
4400
電力
量K
WH
1000
1200
1400
1600
1800
2000
2200
1 71 141 211 281 351 421 491 561 631 701 771 841 911 981 1051 1121 1191 1261 1331 1401 1471 1541 1611 1681 1751 1821 1891 1961 2031 2101 3800
4000
降順NO
FigD1-2 Descending order of electric demand from September to July , 2003.図 2003年7~9月特高電力量降順グラフ
1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 25 27 29 31 33 35 37 39 41 43 45 47 49 51 53 55 57 59 61 63 65 67 69 71 73 75 77 79 81 83 85 87
降順NO
FigD1-2 Descending order of amount of electric from September to July , 2003.(High rank 1%)図 2003年7~9月特高電力量降順グラフ(上位1%) 12
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Development stage 1“Mieruka (visualization)”CASE1
Example Analyzed maximum peak of electrical power in summer
CASE1
電力量KwhTable Top 10 th of electric power use
Operation improvement was neededKomaba Research Campus. From July to September, 2003
電力量Kwh
4800
5000
日時 曜日 順位 電力量Kwh2003/9/11 0:00 木 1 49402003/9/11 0:00 木 2 49202003/9/12 0:00 金 3 4820
表 2003年7~9月特高電力量降順グラフ(上位10時間)
電力ピークの特性を把握する。
上位10時間の内訳は以下9月11日 3時間
4400
4600
電力
量K
WH
2003/9/12 0:00 金 3 48202003/9/11 0:00 木 4 48102003/9/12 0:00 金 5 48102003/9/12 0:00 金 6 48102003/8/25 0:00 月 7 47702003/9/12 0:00 金 8 4710
9月11日 3時間9月12日 4時間8月25日 2時間8月7日 1時間(計4日間)
4000
4200
2003/8/7 0:00 木 9 47002003/8/25 0:00 月 10 47002003/9/12 0:00 金 11 46802003/8/22 0:00 金 12 46702003/8/22 0:00 金 13 46702003/8/25 0 00 月 14 4670
上位20時間の内訳は以下9月11日 6時間9月12日 5時間8月25日 4時間
FigD1-3 Top 10 th of electric power use図 2003年7~9月特高電力量降順グラフ(上位10時間)
3800
1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 25 27 29 31 33 35 37 39 41 43 45 47 49 51 53 55 57 59 61 63 65 67 69 71 73 75 77 79 81 83 85 87
降順NO
2003/8/25 0:00 月 14 46702003/9/10 0:00 水 15 46702003/8/25 0:00 月 16 46602003/8/7 0:00 木 17 4650
2003/9/11 0:00 木 18 46302003/9/11 0:00 木 19 4630
8月25日 4時間8月7日 2時間8月22日 2時間9月10日 1時間(計5日間)
2003/9/11 0:00 木 19 46302003/9/11 0:00 木 20 4610
http://221.249.224.10/ut/graph1.htm13
Copyright (C) 2008 Bumpei magori, yashiro lab, Institute of Industrial Science, University of Tokyo, All Rights Reserved.
Development stage 1“Mieruka (visualization)”
CASE1
9/11 全体 内訳KWH
ExampleRatio of electric power demand in each research building
CASE1
5000
6000
き電
変圧器夜間の不在時でも
4000
5000
先端研他
受電(生研)
受電(先端
夜間の不在時でも2530KW~2780KWの電力負
荷がある。実験および共用部の負荷と想定 きる
2400250024002700260026002600
3000
受電(先端研4号館国際産学)受電(先端研4号館2)
受電(先端研4号館1)
と想定できる。
ピーク時に生産研2700KWhの電力を利用している。
1600140014001500
1400140013001400
1600
19002200 2200
2200210019001900
17002000
研究実験棟
工作棟
56号館
0
100013号館
特高受電
0
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24
時刻FigD1-4 The day of electric peak, 11 September, 2003 図 電力ピーク日(9/11)の各棟の毎時電力使用量(KWh)
14
Development stage 1“Mieruka (visualization)”
CASE1CASE1ExampleEvaluate the closed room effectiveness of each laboratory for electric peak
Amount of theory peak demand reduction 49%(△1300KWH) 生研の理論削減量
demand control
Improvement operation: Summer close room effectAnalyzed data of September,2003. Predictable 8.6%less than non effect(△230KWH)
2 ,0 0 0
2 ,5 0 0
F 棟 計
約 2 3 0 k W h ( 8 . 6 % )約 5 0 0 k W h ( 1 8 . 5 % )
1 ,0 0 0
1 ,5 0 0
電力
量(kW
h)
E 棟 計
D 棟 計
C 棟 計
B 棟 計
平 均
0
5 0 0
15:0
0
15:0
0
15:0
0
15:0
0
15:0
0
15:0
0
15:0
0
15:0
0
15:0
0
15:0
0
15:0
0
15:0
0
15:0
0
15:0
0
15:0
0
尚、8月のお盆の時期のデータでは、18.5%削減(△500KWH)
07/14
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15FigD1-5 Close room effectiveness
Development stage 1“Mieruka (visualization)”
CASE1CASE1ExampleEvaluate the closed room effectiveness of each laboratory at peak electric power demand
Y 研 究 室
1 4
1 6
1 8
動 力
電 灯
power demand.
4
6
8
1 0
1 2
電力
量(kW
h)
Reduce effectiveness Reduce effectiveness
0
2
4
07/14 1
1:0
0
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2:0
0
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3:0
0
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4:0
0
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5:0
0
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0
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0
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0
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0
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0
07/18 1
7:0
0
FigD1 6 Close room effectivenessO 研 究 室
2 0
2 5
動 力
電 灯
No or small effectiveness
FigD1-6 Close room effectiveness
5
1 0
1 5
電力
量(kW
h)
0
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1:0
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3:0
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0
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0
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0
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0
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0
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0
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0
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0
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0
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0
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1:0
0
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2:0
0
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3:0
0
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4:0
0
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5:0
0
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6:0
0
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7:0
0
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1:0
0
07/18 1
2:0
0
07/18 1
3:0
0
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4:0
0
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5:0
0
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0
07/18 1
7:0
0
16FigD1-7 Close room effectiveness
Development stage 1“Mieruka (visualization)”
CASE1CASE1
Example
Electric energy consumption
消費電力量Peak power
Mieruka (visualization) of “High energy consumption type laboratory”
7
消費電力量kwh
High C ti
Base power
p
6
5
Consumption type
4
3 Midol consumption
Stand by power
2
1 Low ti
consumption
0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 24時刻
hr
consumption
17FigD1-8 Consumption type
Development stage 1“Mieruka (visualization)”
CASE1
Example of solutions
CASE1
Energy conservation about high consumption type laboratory.
Energy conservation diagnosis was needed
Making plan of energy conservation was needed
To reduce the base power demand
Indoor Air condition setting temperature 28℃
Use air to air heat exchanger
Lighting and Air-conditioning are off at lunch time and at the absence
Display the sticker about temperature setting everywhere in campus
T d th k d dTo reduce the peak power demand
To shift the peak of using time of experiment equipment.
Information service of conservation plan for researcher of high consumptionInformation service of conservation plan for researcher of high consumption type laboratory.
18Copyright (C) 2008 Bumpei magori, yashiro lab, Institute of Industrial Science, University of Tokyo, All Rights Reserved.
Development stage 1“Mieruka (visualization)” and verification
CASE2
ExampleWeb information for general user (Cyber pavilion)
CASE2
Web information for general user (Cyber pavilion)EXPO 2005 AICHI JAPAN (Japan government pavilion)愛知万博日本館
The effect of the adopted technology of energy conservation is expressed by the numerical value.
PR of environment friendly construction.
採用された省エネ配慮技術の効果を数値で表現し,環境にやさしい建築をPR
19Copyright (C) 2008 Bumpei magori, yashiro lab, Institute of Industrial Science, University of Tokyo, All Rights Reserved.
Development stage 1“Mieruka (visualization)” and verification
CASE2CASE2
Example of verificationWeb information for general user (Cyber pavilion)g ( y p )EXPO 2005 AICHI JAPAN (Japan Government Pavilion)
The effect of the adopted technology of energy conservation is expressed by the numerical value.
PR of environment friendly construction.採用された省エネ配慮技術の効果を数値で表現し環境にやさしい建築をPR
20Copyright (C) 2008 Bumpei magori, yashiro lab, Institute of Industrial Science, University of Tokyo, All Rights Reserved.
Development stage 1“Mieruka (visualization)” and verification
CASE2
EXPO 2005 AICHI JAPAN
CASE2
2005年日本国際博覧会政府出展事業実施制作業務
「平成17年度エネルギーモニタリング報告書作成業務」より
21Copyright (C) 2008 Bumpei magori, yashiro lab, Institute of Industrial Science, University of Tokyo, All Rights Reserved.
Development stage 1“Mieruka (visualization)” and verification
CASE2ExampleEXPO 2005 AICHI JAPAN Energy conservation method of Nagakute pavilion
CASE2
Energy conservation method of Nagakute pavilionPassive solar, spring water for the roof, bamboo gage and roof wool planter(パッシブソーラ、鋼板屋根打ち水効果、竹ケージ日陰効果、コクマザサ壁面緑化など)
長久手日本館・西堰堤の外観 竹ケージ外観(出口廻り)
22Copyright (C) 2008 Bumpei magori, yashiro lab, Institute of Industrial Science, University of Tokyo, All Rights Reserved.
ExampleEXPO 2005 AICHI JAPAN Energy conservation method of Nagakute paviliongy g pPassive solar, spring water for the roof, bamboo gage and roof wool planter(パッシブソーラ、鋼板屋根打ち水効果、竹ケージ日陰効果、コクマザサ壁面緑化など)
館全体を覆う竹ケージと、壁面緑化の様子
出口付近の壁面緑化 南壁面の壁面緑化(正面竹扉は機械室)
23Copyright (C) 2008 Bumpei magori, yashiro lab, Institute of Industrial Science, University of Tokyo, All Rights Reserved.
ExampleEXPO 2005 AICHI JAPAN Energy conservation method of Nagakute pavilionEnergy conservation method of Nagakute pavilionPassive solar, spring water for the roof, bamboo gage and roof wool planter(パッシブソーラ、鋼板屋根打ち水効果、竹ケージ日陰効果、コクマザサ壁面緑化など)
壁面緑化(南壁・出口) 同左 (※雨天)
24Copyright (C) 2008 Bumpei magori, yashiro lab, Institute of Industrial Science, University of Tokyo, All Rights Reserved.
ExampleEXPO 2005 AICHI JAPANEXPO 2005 AICHI JAPAN Energy conservation method of Nagakute pavilionPassive solar, spring water for the roof, bamboo gage and roof wool planter(パッシブソーラ、鋼板屋根打ち水効果、竹ケージ日陰効果、コクマザサ壁面緑化など)
壁面緑化(南) ※閉扉時 同左
25Copyright (C) 2008 Bumpei magori, yashiro lab, Institute of Industrial Science, University of Tokyo, All Rights Reserved.
EXPO 2005 AICHI JAPAN Energy conservation method of Nagakute pavilionPassive solar, spring water for the roof, bamboo gage and roof wool planter
Spring shower for roof system 屋上・鋼板屋根(北側)の打ち水装置と、小屋裏排熱扉
, p g , g g p(パッシブソーラ、鋼板屋根打ち水効果、竹ケージ日陰効果、コクマザサ壁面緑化など)
散水栓 散水シャワー(鋼板屋根にタイマーで打ち水)
26Copyright (C) 2008 Bumpei magori, yashiro lab, Institute of Industrial Science, University of Tokyo, All Rights Reserved.
EXPO 2005 AICHI JAPAN Energy conservation method of Nagakute pavilionPassive solar, spring water for the roof, bamboo gage and roof wool planter
Natural ventilation combined smoke existing 小屋裏排熱口
, p g , g g p(パッシブソーラ、鋼板屋根打ち水効果、竹ケージ日陰効果、コクマザサ壁面緑化など)
小屋裏 熱気を排気する跳上窓と 排煙窓を兼ねる開閉用ダ パ小屋裏の熱気を排気する跳上窓と、 排煙窓を兼ねる開閉用ダンパー屋根を覆う竹ケージの日陰効果
27
Insolation sensor
日射センサー日射センサ
Temperature sensor温度センサー温度センサ
図2.1.1 センサー設置状況(日射センサー、温度センサー)
28Copyright (C) 2008 Bumpei magori, yashiro lab, Institute of Industrial Science, University of Tokyo, All Rights Reserved.
Indoor temp sensor Sunlight sensor and wall temp sensor 室内側温度センサー 外壁の温度センサー、日照計室内側温度センサ 外壁の温度センサ 、日照計
29Copyright (C) 2008 Bumpei magori, yashiro lab, Institute of Industrial Science, University of Tokyo, All Rights Reserved.
30Copyright (C) 2008 Bumpei magori, yashiro lab, Institute of Industrial Science, University of Tokyo, All Rights Reserved.
Display in the pavilionゾーン3「パビリオンの試み」コーナー展示状況ゾ ン3「パビリオンの試み」コ ナ 展示状況
31Copyright (C) 2008 Bumpei magori, yashiro lab, Institute of Industrial Science, University of Tokyo, All Rights Reserved.
Display in the pavilionゾーン3「パビリオンの試み」コーナー展示状況
パビリオンの各種試みを解説する液晶モニター(左:壁面緑化、右:省エネルギー)
32Copyright (C) 2008 Bumpei magori, yashiro lab, Institute of Industrial Science, University of Tokyo, All Rights Reserved.
Development stage 2Statistics analysisStatistics analysisPrediction / Simulation modelR t i ti & C t lRe-systemization & ControlDeveloped Energy AI systemAchievements
33Copyright (C) 2008 Bumpei magori, yashiro lab, Institute of Industrial Science, University of Tokyo, All Rights Reserved.
Development stage 2Statistics analysis
CASE1CASE1
Komaba campus
Outside temperature analysis during peak time
Study of relation about electric power demand and outsideStudy of relation about electric power demand and outside temperature
P di ti f 2003 d d b 2001 d 2002 d tPrediction of 2003 summer demand by 2001 and 2002 data2003’s summer was colder than another year in Tokyoprediction of electric power demandPlanning energy conservation by the prediction
2003年の夏は、例年より冷夏であった。そこで昨年・一昨年の夏期の外気温度データを活用し、平均的な外気温度だった場合の電力使用量を予測した。
34Copyright (C) 2008 Bumpei magori, yashiro lab, Institute of Industrial Science, University of Tokyo, All Rights Reserved.
Development stage 2Statistics analysis
CASE1
Komaba campus140 △t≒5deg
It is lower 5 deg than the average
CASE1
測定結果及び考察(各年の7月外気温度について)
2001~2003年7月の外気温データを示す
100
1202001/7 時間数
2002/7 時間数
2003/7 時間数
の外気温データを示す。
今年は冷夏であったため以下の違いが読み取れる。
央値 約 度差
80発
生時
間(h
r)
中央値:約△5度差大値:約△6度差
外気温は、気象庁東京気象台データを採用。
40
60発
△t≒6deg
0
20
13度
以上
14度
未満
14度
以上
15度
未満
15度
以上
16度
未満
16度
以上
17度
未満
17度
以上
18度
未満
18度
以上
19度
未満
19度
以上
20度
未満
20度
以上
21度
未満
21度
以上
22度
未満
22度
以上
23度
未満
23度
以上
24度
未満
24度
以上
25度
未満
25度
以上
26度
未満
26度
以上
27度
未満
27度
以上
28度
未満
28度
以上
29度
未満
29度
以上
30度
未満
30度
以上
31度
未満
31度
以上
32度
未満
32度
以上
33度
未満
33度
以上
34度
未満
34度
以上
35度
未満
35度
以上
36度
未満
36度
以上
37度
未満
37度
以上
38度
未満
38度
以上
39度
未満
39度
以上
40度
未満
外気温度(℃)
35
外気温度(℃)
FigD2-1 Outside temperature analysis of July 2001, 2002, 2003
Copyright (C) 2008 Bumpei magori, yashiro lab, Institute of Industrial Science, University of Tokyo, All Rights Reserved.
Development stage 2Statistics analysis
CASE1
駒場リサーチキャンパス
CASE1140
△t≒1degIt is higher 1 deg than the average
測定結果及び考察(各年の8月外気温度について)
100
120 2001/8 時間数
2002/8 時間数
2003/8 時間数
2001~2003年8月の外気温データを示す。
今年は冷夏であったため以下の違いが読み取れる。
80
生時
間(hr)
中央値:約△1度差大値:約△2度差
外気温は、気象庁東京気象台データを採用。 40
60発生
△t≒2deg
20
0
度以
上14
度未
満
度以
上15
度未
満
度以
上16
度未
満
度以
上17
度未
満
度以
上18
度未
満
度以
上19
度未
満
度以
上20
度未
満
度以
上21
度未
満
度以
上22
度未
満
度以
上23
度未
満
度以
上24
度未
満
度以
上25
度未
満
度以
上26
度未
満
度以
上27
度未
満
度以
上28
度未
満
度以
上29
度未
満
度以
上30
度未
満
度以
上31
度未
満
度以
上32
度未
満
度以
上33
度未
満
度以
上34
度未
満
度以
上35
度未
満
度以
上36
度未
満
度以
上37
度未
満
度以
上38
度未
満
度以
上39
度未
満
度以
上40
度未
満
13度
以14
度以
15度
以16
度以
17度
以18
度以
19度
以20
度以
21度
以22
度以
23度
以24
度以
25度
以26
度以
27度
以28
度以
29度
以30
度以
31度
以32
度以
33度
以34
度以
35度
以36
度以
37度
以38
度以
39度
以
外気温度(℃)
FigD2-2 Outside Temperature analysis of August 2001, 2002, 2003 Copyright (C) 2008 Bumpei magori, yashiro lab, Institute of Industrial Science, University of Tokyo, All Rights Reserved.
Development stage 2Statistics analysis
CASE1
発生時間(Hr)
It is higher 2 deg than the average
CASE1
Incidence[1hr]
Komaba campus
100
120
△t≒2deg
測定結果及び考察(各年の9月外気温度について)
2001~2003年9
80
2001/9 時間数
2002/9 時間数
2003/9 時間数
月の外気温データを示す。
中央値:約△2度差大値:約△1度差
40
60
外気温は、気象庁東京気象台データを採用。 20
△t≒1deg
0
13度
以上
14度
未満
14度
以上
15度
未満
15度
以上
16度
未満
16度
以上
17度
未満
17度
以上
18度
未満
18度
以上
19度
未満
19度
以上
20度
未満
20度
以上
21度
未満
21度
以上
22度
未満
22度
以上
23度
未満
23度
以上
24度
未満
24度
以上
25度
未満
25度
以上
26度
未満
26度
以上
27度
未満
27度
以上
28度
未満
28度
以上
29度
未満
29度
以上
30度
未満
30度
以上
31度
未満
31度
以上
32度
未満
32度
以上
33度
未満
33度
以上
34度
未満
34度
以上
35度
未満
35度
以上
36度
未満
36度
以上
37度
未満
37度
以上
38度
未満
38度
以上
39度
未満
39度
以上
40度
未満
37
1 1 1 1 1 1 1 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3
外気温度(℃)
FigD2-3 Outside Temperature analysis of September 2001, 2002, 2003 Outdoor Temperature[℃]
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Development stage 2Statistics analysis > Prediction/Simulation model
CASE1Komaba campus
測定結果及び考察(2001年7月の外気温度分布と工学的推
Amount of electric [KWH]
CASE1
定による電力需要との関係)
2001年7月の外気温データに
本年の電力使用量から想定した電力使用量予測を重ねた。
112
100
120
5000
6000Predicted electric power demand
Incidence[1hr] power use[KWH]
た電力使用量予測を重ねた。
契約電力4848KW を超過する
可能性のある時間は外気温32℃以上の時間は1ヶ月間に119hr。 61
6560
7781
76
60
80
100
間(hr)
3000
4000
5000
WH
4848KHW
発生する可能性16.0%、平日で14日間程度
大5153KWHの可能性が想定される。
16
32
454539
21
40
60発
生時
間
2000
3000
KW
(超過305KWh)
電力使用量予測には以下の相関を既往データより採用傾き111.03切片934 33
1610
2 24.3% 8.7% 10.3% 10.9% 6.0% 5.2% 1.3%
0.3%
0.3%2.8%6.0%10.2%15.1%8.1%8.2%2.2%
0
20
4度未
満5度
未満
6度未
満7度
未満
8度未
満9度
未満
0度未
満度
未満
2度未
満3度
未満
4度未
満5度
未満
6度未
満7度
未満
8度未
満9度
未満
0度未
満度
未満
2度未
満3度
未満
4度未
満5度
未満
6度未
満7度
未満
8度未
満
0
1000
切片934.33相関係数0.93外気温は、気象庁東京気象台データを採用。 13
度以
上14
度
14度
以上
15度
15度
以上
16度
16度
以上
17度
17度
以上
18度
18度
以上
19度
19度
以上
20度
20度
以上
21度
21度
以上
22度
22度
以上
23度
23度
以上
24度
24度
以上
25度
25度
以上
26度
26度
以上
27度
27度
以上
28度
28度
以上
29度
29度
以上
30度
30度
以上
31度
31度
以上
32度
32度
以上
33度
33度
以上
34度
34度
以上
35度
35度
以上
36度
36度
以上
37度
37度
以上
38度
Over 32℃Outdoor Temperature[℃] distribution
Fig D2 4 The relation about outside temperature
38
Fig D2-4 The relation about outside temperature, Incidence, and electric power demand analysis in July 2003.
Copyright (C) 2008 Bumpei magori, yashiro lab, Institute of Industrial Science, University of Tokyo, All Rights Reserved.
Development stage 2Statistics analysis >>> Prediction/Simulation model
CASE1Komaba Campus
測定結果及び考察 Incidence[1hr]Amount of electric power use[KWH]
CASE1
測定結果及び考察(2002年8月の外気温度分布と工学的推定による電力需要との関係)
2002年8月の外気温
104
5000
6000
100
120 Predicted electric power use
Incidence[1hr] power use[KWH]
2002年8月の外気温データに本年の電力使用量を重ねた。
契約電力4848KW を超過する可能性のある時間は外気温32℃以上 場合
5458
71
59
75 74
57 55 3000
4000
60
80
KW
H
間(H
r)4848KHW
は外気温32℃以上の場合は1ヶ月間に99hr
発生する可能性13.3%、平日で11日間程度 19 18
43
33
23
1000
2000
20
40
K
発生
時間
大4820KWHの可能性が想定される。( 大電力は、超過するかしないぎりぎり)
電力使用量予測には以下
10.1%2.6%2.4%7.3%7.8%9.5%7.9%10.1%14.0%9.9%7.7%7.4%5.8%4.4%3.1%0 0
電力使用量予測には以下の相関を既往データより採用
傾き111.03切片934.33
Over 32℃Outdoor Temperature[℃] distribution
Fig D2-5 The relation about outdoor Temperature temp,相関係数0.93外気温は、気象庁東京気象台データを採用
Fig D2 5 The relation about outdoor Temperature temp, Incidence, Amount of electric power use analysis in august 2003.
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Development stage 2Prediction/Simulation model >>>Re-systemization & control
CASE1Komaba campus
If outdoor temperature 32.3℃ will be recorded, the electric power peak demand is occurred one hour after
CASE1Simulation
Komaba campus
It is predictable that the outside temperature becomes 32℃ by monitoring morningSolution of energy conservation (Operation improvement)
demand is occurred one hour after電力ピークは、 高温度32.3℃を記録してから、約1時間後に発生する。
It is predictable that the outside temperature becomes 32℃ by monitoring morning temperature. Operation control
EX1) load control operation procedure( management of close room schedule )EX2) ON-OFF control synchronized with temperatureEX3) Insolation controlEX3) Insolation control
Engineering approachThe electric power peak is generated by solar radiation
Hardware improvement
p p g yBuilding being heated by the outside temperature, and air-conditioning load will be increased.
大日射量及び外気温度により、躯体が熱せられ、空調負荷が増大することにより電力ピークが発生する。
Ex 1) Setting film on the windowsEx 2) Improvement of insulation efficiency about old building and prefab buildingEx 3) Roof, rooftop gardening, and roof wateringEx 4) High efficient air‐conditioning equipmentEx 5) Improvement of night storage type air‐conditioning equipment Ex 6) Use of fuel cell system for control electric peak demand
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Indicator for energy conservation Case study about energy analysis of amusement park in Kyusyu prefecture.
Looks like Amsterdam!Looks like Amsterdam!
41Copyright (C) 2008 Bumpei magori, yashiro lab, Institute of Industrial Science, University of Tokyo, All Rights Reserved.
Indicator for energy conservation Case study about energy analysis of amusement park in Kyusyu prefecture.
42
Development stage 2
CASE2
Making indicator for energy conservation by monitoringCase study about energy analysis of amusement park
CASE2
in Kyusyu prefecture.エネルギー原単位で経年変化を記録、削減の達成度を評価する。
2005年夏季 2006年夏季 2005年冬季 2006年冬季 2007年4-7月平均入場者数〔平日〕 3,000 4,500 3,000 4,000 3,870 (4-6月)
平均入場者数〔休日〕 9 000 8 500 8 000 9 500 9 100 (4-6月)
Average of visitor[person/d]
Table D2-1 Indicator for energy conservation
平均入場者数〔休日〕 9,000 8,500 8,000 9,500 9,100 (4 6月)
日 電力量基準値〔平日〕 120,000 122,000 90,000 68,400 104,230日 電力量基準値〔休日〕 135,000 136,000 100,000 81,500 113,100日 電力量㎡基準値〔平日〕 0.68 0.69 0.51 0.39 0.59
[p ]
Daily electric power standard[KWH/d] [KWH/d・m2] 日 電力量 基準値〔平日〕 0.59
日 電力量㎡基準値〔休日〕 0.77 0.77 0.57 0.46 0.64ピーク時 電力量基準値〔平日〕 7,500 7,900 5,200 5,300 6,120ピーク時 電力量基準値〔休日〕 8,500 8,700 6,000 6,100 6,470ピーク時 電力量㎡基準値〔平日〕 0.043 0.045 0.030 0.030 0.035
Peak electric demand standard
ピーク時 電力量㎡基準値〔休日〕 0.048 0.049 0.034 0.035 0.037夜間 電力量基準値〔平日〕 2,700 3,100 2,700 2,300 2,832夜間 電力量基準値〔休日〕 3,000 3,200 2,400 2,500 2,866夜間 電力量㎡基準値〔平日〕 0.015 0.018 0.015 0.013 0.016
standard
Nighttime Peak electric demand standard
夜間 電力量㎡基準値〔休日〕 0.017 0.018 0.014 0.014 0.016standard
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Development stage 2Prediction/Simulation model
CASE2CASE2
来客者数-電力使用量年次比較(2006-2007)
30000 140,000Correlation with the outside temperature and electricdemand
20000
25000
100,000
120,000demand
15000
人/日
60,000
80,000
kW
h/日
5000
10000
20,000
40,000
0
4月1日
4月3日
4月5日
4月7日
4月9日
4月11
日4月
13日
4月15
日4月
17日
4月19
日4月
21日
4月23
日4月
25日
4月27
日4月
29日
5月1日
5月3日
5月5日
5月7日
5月9日
5月11
日5月
13日
5月15
日5月
17日
5月19
日5月
21日
5月23
日5月
25日
5月27
日5月
29日
5月31
日6月
2日6月
4日6月
6日6月
8日6月
10日
6月12
日6月
14日
6月16
日6月
18日
6月20
日6月
22日
6月24
日6月
26日
6月28
日6月
30日
0
2006年来客者数 2007年来客者数 2006年電力使用量 2007年電力使用量2006年来客者数 2007年来客者数 2006年電力使用量 2007年電力使用量
44FigD2-6 Visitor, outside temperature and electric demand
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Development stage 2Prediction/Simulation model
CASE2
外気温と電力使用量の相関から予想電力需要量を推定する
CASE2
P di ti d d外気温と電力使用量の相関から予想電力需要量を推定する
過去夏場(7-9月)の10-18hにおける外気温と電力需要(受電電力量+コジェネ発電量)の相関を求め、外気温より電力需要の予想をはかる。
相関近似式: y = 633.17x^0.7369
y:電力需要量推定値(kWh)X:外気温(℃)
方法:
外気温(℃)電力需要予想(kWh)20.0 5758
Prediction demandBy analysis
21.0 596822.0 617723.0 638224.0 658625.0 6787
外気温と電力需要の相関(7-9月 10-18hデータ抽出)
10000
11000
26.0 698627.0 718328.0 737829.0 757130.0 776331 0 7953
y = 633.17x0.7369
7000
8000
9000
31.0 795332.0 814133.0 832734.0 851335.0 869636 0 8879
5000
6000
kW
h
36.0 887937.0 906038.0 924039.0 941840.0 95962000
3000
4000
15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45
℃ 45℃ 45FigD2-7 Correlation with outside temperature and electric demandAnd prediction demand
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Development stage 2Monitoring and Operation control >>> Commissioning
CASE2
売店における温度・湿度の推移(2007年7月:10-18h)
CASE2In the commercial building
31.0
32.0
50.0
60.0
Ave.49.0%
29.0
30.0
40.0
27.0
28.0℃
20.0
30.0 %
温度
湿度Ave.27.0℃
25.0
26.0
10.0
24.0
7月
1日
7月
1日
7月
2日
7月
3日
7月
3日
7月
4日
7月
5日
7月
5日
7月
6日
7月
7日
7月
7日
7月
8日
7月
9日
7月
9日
7月
10日
7月
11日
7月
11日
7月
12日
7月
13日
7月
13日
7月
14日
7月
15日
7月
15日
7月
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7月
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17日
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7月
29日
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30日
7月
31日
7月
31日
0.0
FigD2-8 Indoor temperature and humidity – Operation control before / after
46
FigD2 8 Indoor temperature and humidity Operation control before / after
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Development stage 2Re-systemization & control >>> Commissioning
CASE2CASE2In the commercial building
出国棟売店CO2濃度の推移(2005-2007 夏季 10-18h)
1200
900
1000
1100
IAQ Building law ビル管法基準 Indoor OC2 1000ppm
700
800
ppm
500
600
Ave
300
400
05/8/23
05/9/6
05/9/20
05/10/4
05/10/18
05/11/1
05/11/15
05/11/29
05/12/13
05/12/27
06/1/10
06/1/24
06/2/7
06/2/21
06/3/7
06/3/21
06/4/4
06/4/18
06/5/2
06/5/16
06/5/30
06/6/13
06/6/27
06/7/11
06/7/25
06/8/8
06/8/22
06/9/5
06/9/19
06/10/3
06/10/17
06/10/31
06/11/14
06/11/28
06/12/12
06/12/26
07/1/9
07/1/23
07/2/6
07/2/20
07/3/6
07/3/20
07/4/3
07/4/17
07/5/1
07/5/15
07/5/29
07/6/12
07/6/26
07/7/10
07/7/24
0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
2005年 2006年 2007年
47FigD2-9 Indoor Air Quality– Operation ventilation control before / after
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人口知能R03TM
Development stage 2Developed Energy AI system (Artificial intelligence)
F001
Monitoring① 各施設のエネルギー/水消費量計測② 各施設の外気(温湿度/CO2)計測③ 各施設の室内(温湿度/CO2)計測④ 計測値の自動集計
Target①CO2 d ti
人口知能R03TM
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F001
Self-Learning
④ 計測値の自動集計
① 各施設のエネルギ /水消費分析
①CO2 reduction②Energy & resource cost reduction③Management cost reduction
人工知能
R03F004 F002
WEB Informing
① 各施設のエネルギー/水消費分析② 各施設の外気ー消費相関分析③ 各施設の室内ー消費相関分析④ 環境負荷値の自動算出⑤ 計測値/環境負荷値の自動蓄積
省エネ/省資源のための中枢神経です。各種削減システムに付加して導入することにより、以下の効果を 大にします。
TM
F003
WEB Informing① 省エネ/省資源活動のPR② 省エネ/省資源活動の効果開示③ 市民への省エネ/省資源活動の啓蒙④ 管理者への蓄積データの共有/閲覧
Electric power reduction system電力削減システムF003
Feed-Forward Controlling① 蓄積データからの将来変化予測② 将来変化予測に向けた 適運転条件の自動算出 GAS
GAS power reduction system② 算
③ 適運転条件による各種設備の自動制御④ 将来変化予測と実測値との差異補正
reduction systemガス削減システム
Water reduction省エネ/省資源システムが 大限の効果を発揮できるよう
FigD2-10 function of Energy AI system
Water reduction system水削減システム
省エネ/省資源システムが 大限の効果を発揮できるよう人工知能R03 の4つの中枢神経(F001~004)が機能しますTM
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Development stage 2Re-systemization & AI Control
Stakeholders
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Data Center& ASP
Inter net
Web serverBuildings
Web server
Data Base server
Local AI system Center AI
system
電力,電圧電流
空調機熱源機
Analysis server
system
Another serverserver
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Development stage 2AI energy system’s functions
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Local AI unit Functions PMV ( Predicted Mean Vote) controlIndoor temperature / Radiation temperature / Relative humidity / velocity / Amount
of clothesOptimized ventilation controlOutdoor air cooling controlWarming up controlWarming-up controlHeat source efficiency managementHeat source efficiency controlDemand controle a d co t oSchedule controlIAQ monitoringEmergency data storageFeed-forward control
Center AI unit FunctionsW b b d t ti ki h d d t i di t f tiWeb based automatic making graph and data indicate functionAuto simulationAuto verification of after controlCorrelation analysis
50
Correlation analysisReduce checkAuto reporting function
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Development stage 2Offline activities for using monitoring and AI system
事前調査
問題点抽出
消費量の現状把握・分析
・ Preliminary survey
・ Extraction of a problem
・ Grasp and analysis 事前調査
Preliminary survey
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モニタリング
Monitoring公益事業の契約内容確認
of the amount of consumption
・ Check of the contents of a contract of public utilities
削減項目の整理・ Arrangement for reduction
Prescription
削減項目の整理
費用対効果の検証
削減計画書の作成
Arrangement for reduction
・ Verification of cost effectiveness
・ Creation of a plan document削減化計画
Planning
プレスクリプション 各種設定の見直し
公益事業の契約見直し
運転改善
・ Reexamination of a setup
・ Reexamination of a contract of public utilities
・ Operation improvementIncrease in efficiency
モニタリング
Monitoring 高効率機器への改修
省資源設備への改修
p p
・ Repair to increase in efficiency
・ Repair to saving-resources
使用状況との連動制御・ Control
高効率化・省資源化
AI control Carbon dioxide reductionR d ti f li ht d h t t
使用状況との連動制御
遠隔運転管理
削減効果の把握・報告
・ Control suitable for a use situation
・ Remote operation management
・ Grasp and a report of the reduction effect
最適制御
Optimal control
AIコントロール Reduction of light-and-heat water expenseof the reduction effect
光熱水費の削減化51
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Development stage 2Website of Energy AI system (1)
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Development stage 2Website of Energy AI system (2)
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Development stage 2Website of Energy AI system (3)
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Development stage 2Website of Energy AI system (4)
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Case study stage 2Achievements(4)
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Development stage 2Website of Energy AI system (5)
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Development stage 2Website of Energy AI system (1)
CASE3
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CASE3
Carbon dioxide reduction by ventilation control only
電力消費量 月平均削減実績換気制御のみで約10%の電力消費量を削減
施設A
8%削減
施設B
9%削減
施設C導入前
9%削減
0 20 40 60 80 100 120
施設C導入後12%削減
kWh/m2・月
58FigD2-11 Results of Energy AI system(1)
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制御事例 削減実績Development stage 2
Website of Energy AI system (2) CASE3
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CASE3
Carbon dioxide reduction by ventilation control only
CO2排出量 月平均削減実績
y y
施設A
8%削減
施設B
9%削減
導入前
9%削減
0 10 20 30 40 50 60
施設C導入前
導入後12%削減
0 10 20 30 40 50 60
kg-CO2/m2・月
59Copyright (C) 2008 Bumpei magori, yashiro lab, Institute of Industrial Science, University of Tokyo, All Rights Reserved.
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制御事例 削減実績Development stage 2
Website of Energy AI system (1) CASE3
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制御事例 削減実績
1施設1年間あたり横浜スタジアム数個~10数個分の森林を創造
Carbon dioxide reductionForest conversion
CASE3
ム数個 10数個分の森林を創造するのと同等の環境貢献
年間CO2削減実績森林面積換算
施設A
横浜スタジアム 6.5個分の森林が吸収するCO2量
施設B
横浜 タジア 個分の森林が吸収する 量
施設C
横浜スタジアム 6.0個分の森林が吸収するCO2量
0 2 4 6 8 10 12 14 16
施設C
横浜スタジアム 15.1個分の森林が吸収するCO2量
森林面積(横浜スタジアム2.62ha×個)
60
FigD2-11 Results of Energy AI system(1)
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Conclusion
Result Monitor date and using the information are effective to energy
conservationconservationWell-informed decision making is important for energy conservationEnergy AI system reduce energy and carbon dioxide
R & D in the futureEnergy AI system have to improved
Making more analysis Patternsg yCheck adoption of many kind of building typesMaking more control softwareAutomatic simulationMaking website for each stakeholder
Opening framework for each stakeholderM ki I f i S iMaking Information Service
More complex analysis and simulations to be simplified
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