BIZEN Energy Diagnosis And Management Application(BEDAMA)概要

BIZEN Energy Diagnosis And Management Application(BEDAMA)は、エネルギー使用量データと住所データのみから、自動的に省エネ診断が実施する簡易省エネ診断プログラムです。
環境省事業であるエネルギー起源CO2排出削減技術評価・検証評価事業等調査委託業務において、東京大学 岩船研究室 荻本研究室の協力とともに独自開発した機械学習を活用した用途別推計理論を用いて開発しています。
BEDAMAは、無料で使用が可能です。まずは、次ページの利用規約に、ご承諾いただいた上で、ご利用ください。

分析概要

BEDAMAは、独自開発のclustering and regression法(cr方法)を用いて、時間別に用途別使用量を推計した値を用いて、様々な省エネ分析を行っています。
cr法は、スマートメーター等の電気使用量データと気象情報から、用途別使用量の推計、電気使用量の予測等を行う手法で、現在特許審査中です。
上記の環境省事業で推計精度を確認したところ、電気式空調を主に用いている銀行や庁舎等の建物の30分間の空調使用量の推計精度は、決定係数(R2)が殆ど0.9以上を示し、極めて高い推計精度を示しました。
自家消費型太陽光発電で入っている建物では、R2は若干落ちますが0.8~0.9を示しました。推計が難しい建物は、主にガスや灯油を用いて空調を行っている建物になります。
電気式とガス式の空調を両方用いている場合は、推計精度は落ちますが推計できます。一方で全てガス式の場合は、空調室内機等で用いている電気使用量のみの推計は難しい結果となりました。
また、時間外やイベントでのホール利用等の理由で、非定期的な電気の使用の影響が大きい場合に、計測精度が下がる傾向があります。現在、そのような建物の推計精度を高めるためのアルゴリズムの改良を進めています。

BEDAMAでは、総合的な省エネ診断、照明や空調更新や自家消費型太陽光発電導入による省エネ額の提示、空調設定温度変更による省エネ効果、建物の使い方から判断されるデマンド目標値、時間外での作業を短縮した場合の省エネ効果、 電気使用量の異常値の検知、時間別用途別使用量の推計、電気使用量の3日間予測、自家消費型太陽光導入時の電気使用量の省エネ効果等を知ることができます。
BEDAMAは、想定した使用時間を用いて、省エネ効果を計算する従来の省エネ診断と異なり、電気使用量データから用途別使用量を推計して、省エネ効果を分析するため、現実に沿った高い精度の省エネ効果を、把握することができます。
また、入力データは、最低限、郵便番号、建物業種、1年間以上の30分間電気使用量データで、分析することが可能であり、極めて簡単に分析を進めることができます。
これまでと違う省エネ分析をご体験ください。