近年のエネルギーサービスとIoT技術の発展により、ビル管理システムやクラウドサービスプロバイダから空調電力と快適性を最適制御するニーズが増えてきた。空調機メーカが提供する集中リモコンによる制御から一歩も二歩も踏み込んだ高度な制御も望まれてくるであろう。例えば、2021年から開設されたスマートグリッド電力需給調整市場に対応させるような高速デマンドレスポンスといった、最先端のエネルギーサービス制御もこれからの時代が要求するであろう。そのような近未来のエネルギーサービス制御では、広域ネットワーク経由でクラウドから高速精密な制御情報をIoT通信する技術が必要であることは論を待たない。
そのような情勢下で、エネルギー管理システム設計者や、将来の電力サービスシステム設計者が、ビル用マルチエアコンに関する新しいエネルギーサービス制御技術を勉強しようとすると、適切な専門書やセミナーが皆無であることに気づかされる。各エアコンメーカがカタログ、技術資料で情報提供しているのは、従来の決まりきった運転停止や設定温度といった古い制御内容に限定されており、近未来のクラウドからIoT経由の最先端エネルギーサービス制御技術の本質を解説した情報が望まれている。
本セミナーでは、21世紀の再生可能エネルギー普及、電力システム改革、低炭素化省エネ時代におけるビル用マルチ空調設備の新しいエネルギーサービス制御技術について、IoTクラウド制御からAI最適制御、さらには、スマートグリッド需給調整市場対応の規格に至る、次世代の分散型ビル空調エネルギーサービスシステムの最先端技術を分かりやすく紹介するものである。
- 第1章 分散型ビル空調の新エネルギーサービス
- 低炭素化社会と電力システム改革
- 分散型ビル空調エネルギーサービス
- ビル用マルチエアコンの新エネルギー制御技術
- 第2章 BACnetによるIoTエッジ通信制御
- IoTエッジとしてのBACnet通信接続
- ビル用マルチエアコンBACnetゲートウェイ
- ビル用マルチエアコンBACnetオブジェクト
- イントラネットBACnet/IPの通信性能
- 第3章 LONによるIoTエッジ通信制御
- IoTエッジとしてのLON通信接続
- ビル用マルチエアコンLONゲートウェイ
- ビル用マルチエアコンLON機能ブロック
- FTT-10 LONWORKSの通信性能
- 第4章 WEBによるIoTクラウド通信制御
- IoTクラウドとしてのWEB通信接続
- ビル用マルチエアコンWEB遠隔監視
- ビル用マルチエアコンWEB監視画面
- インターネットWEBサービス通信性能
- 第5章 仮想空調電力スマートメータ
- 新しい空調電力料金の課金按分方式
- ビル用マルチエアコン消費電力の特徴
- ビル用マルチエアコン仮想電力計ソフトウェア
- ビル用マルチエアコン仮想電力按分の効果
- 第6章 スマートグリッドの空調デマンドレスポンス
- 契約電力デマンド制御の進化
- スマートグリッドとデマンドレスポンス
- ビル用マルチエアコンのデマンドレスポンス
- デマンドレスポンス応答の自己回帰モデル
- 時系列データから自己回帰モデル構築
- デマンドレスポンスアグリゲーション均し効果
- 第7章 空調デマンドレスポンス・ディープラーニング
- 空調デマンドレスポンスの副作用
- 室温副作用の予測ディープラーニング
- ディープラーニング訓練データ収集法
- ベースライン空調電力推定LSTMモデル
- 大量デマンドレスポンス予測と均し効果
- 第8章 電気学会スマートグリッド需給調整規格
- ビル用マルチエアコン電力制御規格 (JEC-TR-59004)
- JEC-TR-59004電力制御規格の考え方
- JEC-TR-59004電力制御規格の空調制御情報
- ビル用マルチエアコン電力制御規格の実装
- 第9章 OpenADRデマンドレスポンス通信実装
- OpenADR通信規格とは
- OpenADR通信によるデマンドレスポンス
- OpenADR通信ペイロードXMLデータ構造
- JEC-TR-59004へのOpenADR通信実装
- 第10章 リアルタイム電力料金AI最適探索制御
- リアルタイム電力料金制度 (RTP)
- ビル用マルチエアコンのRTP最適探索制御
- 最適探索制御用の空調電力ニューラルネット
- RTP料金最適探索制御のシミュレーション
- 第11章 AI強化学習による空調電力制御
- 電力料金最適運転への強化学習の応用
- ビル空調学習期間と転移学習
- 強化学習シミュレーション例
- 第12章 分散型ビル空調エネルギーサービスの展望
- 電力需要家の需給調整力サービス
- DERMSによる配電系統電圧制御サービス
- 空調圧縮機のスマートインバータ化
- 質疑応答
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