AIを活用した空調最適化により、ビルの快適性と省エネの両立を実証

2024年5月16日

株式会社NTTデータ

キヤノンマーケティングジャパン株式会社

株式会社日立製作所

　株式会社NTTデータ(以下、NTTデータ)、キヤノンマーケティングジャパン株式会社(以下、キヤノンMJ)と株式会社日立製作所(以下、日立)は、AIを活用した空調最適化により、ビルの快適性と省エネの両立をめざし、NTTデータのAI空調最適化サービス「HUCAST」、キヤノンMJが提供するネットワークカメラと映像解析ソフトウエア「Crowd People Counter」を組み合わせた人流解析ソリューション、日立のビルIoTソリューション「BuilMirai(ビルミライ)」を活用した実証実験(以下、本実証)を実施しました。本実証は、2024年3月22日から29日の期間、日立のグループ会社である株式会社日立ビルシステム(以下、日立ビルシステム)の亀有総合センター(東京都足立区)で行い、その結果、快適性を維持しつつ、空調関連のエネルギー消費量を平均16%削減*1することができました。

*1 本実証期間内に実施期間と未実施期間を設け、測定結果を比較したもの。

【画像：https://kyodonewsprwire.jp/img/202405160859-O1-ic17E9J0】 実証スキーム

 

■本実証実施の背景

　2021年に閣議決定された地球温暖化対策計画では、2050年のカーボンニュートラルの実現に向けて、2030年度の「業務その他部門*2」における「エネルギー起源CO₂排出量」を、2013年度比で51%削減すると目標・目安設定しています。目標達成にあたっては、オフィスビルにおける電力消費量の約49%と最も大きい割合を占める*3空調関連の電力消費量の削減が大きな課題です。

　オフィスビルなどにおける空調の制御は、センサーで現在の室温を測定し、その値を目標値と比較して空調機器を制御し、少しずつ現在の状態を目標に近づける「フィードバック制御(後追い制御)」が一般的です。しかし、設定温度に達するまでに時間がかかってしまうため、過剰冷房/暖房になりやすいという課題があります。また、設定温度は季節によって固定であることが一般的のため、日・時間帯によって適切な設定温度になっておらず、エネルギー消費量が増加する原因となります。

　NTTデータでは、AIの予測を基に室内環境を再現し、快適性(PMV*4評価)と消費エネルギー量を考慮した空調運転を実現する「フィードフォワード制御(先回り制御)」で、快適性を保ちつつ消費エネルギーを削減できるAI空調最適化サービス「HUCAST」を開発、提供しています。HUCASTは、各ビル管理システムとの連携を進めており、本実証では、日立、キヤノンMJの技術を活用したスキームにより検証を行いました。具体的には、キヤノンMJが提供するネットワークカメラと映像解析ソフトウエア「Crowd People Counter」を組み合わせた人流解析ソリューションを用いて、カメラ映像から人流情報をデータ化し、日立のビルIoTソリューション「BuilMirai」のプラットフォーム上で人流データと、外気温データ、室内温度データを一元管理し、「HUCAST」と連携させて空調を制御する実証実験を行い、快適性と省エネ効果について検証しました。