紀要論文 大規模なオフィスにおける知的照明システムの回帰係数精度の検証
ダイキボナ オフィス ニオケル チテキ ショウメイ システム ノ カイキ ケイスウ セイド ノ ケンショウ
Verification of regression coefficient accuracy on the intelligent lighting system in large offices

上南, 遼平  ,  三木, 光範  ,  川島, 梨沙  ,  寺井, 大地  ,  間, 博人  ,  ジョウナン, リョウヘイ  ,  ミキ, ミツノリ  ,  カワシマ, リサ  ,  テライ, ダイチ  ,  アイダ, ヒロト  ,  Jonan, Ryohei  ,  Miki, Mitsunori  ,  Kawashima, Risa  ,  Terai, Daichi  ,  Aida, Hiroto

56 ( 2 )  , pp.106 - 112 , 2015-07-31 , 同志社大学ハリス理化学研究所 , Transcription:ドウシシャ ダイガク ハリス リカガク ケンキュウジョ , Alternative:Harris Science Research Institute of Doshisha University
ISSN:21895937
NII書誌ID(NCID):AA12716107
内容記述
我々はオフィスにおける執務者の快適性向上と照明の消費電力の削減を両立する知的照明システムの研究・開発を行なっている。実際のオフィスに導入した結果、各執務者に個別の照度環境を提供し、執務快適性の向上と大幅な消費電力の削減を実現した。今後はさらに照明台数の多いオフィスに導入が検討されている。一方、知的照明システムに有効な照明制御アルゴリズムとして、回帰係数を用いた適応的近傍アルゴリズム“ANA/RC”を提案してきた。大規模な照明環境に知的照明システムを導入する場合、照明台数の増加に従って、回帰分析に必要な時間の増加が予想される。本研究では、最小で16灯の照明環境から最大で400灯の照明環境を想定し、回帰分析による学習に必要な時間を検証する。検証の結果、16灯の環境では1分で正確な学習が可能である一方、照明100灯以上の環境になると、正確な学習には6時間以上を要することがわかった。
The Intelligent Lighting System can provide individual illuminance environment each worker desires, and it also can save energy. In addition, when many users leave their desk, this system turn off the unnecessary lighting. As a result, it can achieve high energy saving. In the future, we are considering to introduce the intelligent lighting system to large offices. On the other hand, we have proposed the Adaptive Neighborhood Algorithm using Regression Coefficient:ANA/RC. If there are many lighting fixtures in the office, it is expected that the time for regression analysis can be increase. In the study, we verify the time and the accuracy for regression analysis in the small office and in the large office. As the result of the verification, it was confirmed that we can use regression analysis for the small office, but a new method to extract the influential lightings in the large office.
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https://doors.doshisha.ac.jp/duar/repository/ir/22621/023056020004.pdf

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