東芝：為可持續(xù)發(fā)展筑建智能化大樓

近藤浩一

Society 5.0是兼?zhèn)洹敖鉀Q課題”和“創(chuàng)造未來”視點的新型發(fā)展模式。為SDGs（可持續(xù)發(fā)展目標）的實現(xiàn)作出了巨大的貢獻。

大樓智能化的發(fā)展趨勢

為了在應(yīng)對快速城市化進程的同時減少環(huán)境負荷，實現(xiàn)以辦公為主的大樓智能化便成為了一個非常重要的問題。最近也涌現(xiàn)出了不只停留在舒適性，更綜合地考慮健康，舒適，智能生產(chǎn)力等方面的觀點。然而，由于大樓建成后需長期使用，針對各種機器損耗情況的管理與維護作業(yè)，投入使用后發(fā)現(xiàn)的各種狀況運用的改善，居住者的遷入遷出、格局或用途的變更等情況的準確應(yīng)對等各種狀況來進行持續(xù)掌握和優(yōu)化尤為重要。為應(yīng)對這類課題，通過IoT技術(shù)進行大樓數(shù)據(jù)收集，利用收集好的數(shù)據(jù)進行大數(shù)據(jù)分析診斷，并將分析后建立的模型與最優(yōu)化適宜的技術(shù)相結(jié)合以實現(xiàn)高效化等作為目標推進開發(fā)研究。

大數(shù)據(jù)收集·分析基礎(chǔ)的川崎智能社區(qū)中心

東芝集團的川崎智能社區(qū)中心于2013年10月開放，不僅作為技術(shù)先進且環(huán)境友好型辦公大樓，更是導入東芝智能BEMS（Building Energy Management System）讓先進的大樓方案得以實際驗證、體驗的場所。該樓作為大樓關(guān)聯(lián)IoT技術(shù)的實際驗證試驗場所，樓內(nèi)監(jiān)控系統(tǒng)中取得的數(shù)據(jù)，空調(diào)機，供熱機的運轉(zhuǎn)數(shù)據(jù)，人員出入信息，員工食堂的使用情況等相關(guān)數(shù)據(jù)均存儲到云端，并借由大數(shù)據(jù)化，運用于各種研究開發(fā)中。隨著如數(shù)字掃描等大規(guī)模數(shù)據(jù)排列分散處理技術(shù)在相關(guān)配套試驗的靈活運用，經(jīng)由活用多樣數(shù)據(jù)的機械學習，被用于新的應(yīng)用開發(fā)。

活用機械學習的空調(diào)溫度傳感的異常診斷

大樓的保養(yǎng)點檢是一項負擔大且要求高效化的工作。空調(diào)系統(tǒng)相關(guān)的點檢作業(yè)確認溫度傳感器是否輸出正確數(shù)值。傳感器的測量值穩(wěn)定發(fā)生的誤差稱為動向異常，此現(xiàn)象雖然與系統(tǒng)整體的能源消耗和性能劣化相關(guān)，但是由于個別傳感器誤差很小，加上臨界值的檢測困難，經(jīng)反饋調(diào)節(jié)從外觀系統(tǒng)看上去跟正常運作一樣，很難被發(fā)現(xiàn)。

靈活運用作為大數(shù)據(jù)進行存儲的大樓的各類數(shù)據(jù)，利用溫度傳感器正常運轉(zhuǎn)的數(shù)據(jù)并通過機械學習構(gòu)筑模式，以此為基礎(chǔ)開發(fā)異常診斷技術(shù)。通過僅學習正常運轉(zhuǎn)時得到的數(shù)據(jù) “無師自通”構(gòu)建出的模型與常規(guī)運用時的數(shù)據(jù)進行經(jīng)常性比較，相較用于學習的過去正常運轉(zhuǎn)情況，包含各種數(shù)據(jù)平衡在內(nèi)有任何異常的情況時，輸出的不穩(wěn)定程度（偏離正常值的程度）的數(shù)值會變大。通過活用此模型，可檢測出任何可能發(fā)生異常的情況。

然而在實際運用上，若不指定異常傳感器，就無法改善具體業(yè)務(wù)流程。因此，如果對異常和假定的傳感器數(shù)值進行動向異常相當?shù)难a正，著眼于模型輸出的不穩(wěn)定度的變小，尋找疑似動向異常的傳感器，實現(xiàn)按照疑似程度高低排列傳感器的功能。對排列靠前的傳感器優(yōu)先進行點檢，以實現(xiàn)工作的高效化和能源消費的節(jié)省。

創(chuàng)建貫穿大樓使用年限的數(shù)據(jù)活用機制

大樓設(shè)計時，基于三次元設(shè)計的BIM（Building Information Modeling）的運用正蓬勃發(fā)展。加上設(shè)計時的BDM數(shù)據(jù)，利用實際大樓運作所獲得的數(shù)據(jù)，建立符合實際的大樓能源利用相關(guān)模型BEM（Building Energy Model），并對此進行持續(xù)調(diào)整，便能達到節(jié)能且適合的運用效果。東芝聯(lián)合美國卡內(nèi)基梅隆大學，運用川崎智能社區(qū)中心的數(shù)據(jù)，共同研究活用BIM數(shù)據(jù)的BEM制成，以及通過實際運用數(shù)據(jù)達到的高精度化，針對模型的模擬實驗評價及運用的應(yīng)對等。通過基于實際數(shù)據(jù)建立的模型，以及高精度的實現(xiàn)，才可通過模擬實驗對各種運轉(zhuǎn)模型的調(diào)整進行比較研究。本研究成果可用于針對未來改善空調(diào)控制情況而制定的驗證模擬裝置和設(shè)備機器長期維護計劃中。

根據(jù)圖像識別活用大樓內(nèi)部人流數(shù)據(jù)

通過電梯防止混雜的觀點，以及無人時自動切斷照明以實現(xiàn)節(jié)能，預估空調(diào)的熱負荷量等各種觀點來掌握大樓內(nèi)部人員情況十分重要。東芝開發(fā)了可利用圖像識別計算人數(shù)，推測活動量的多功能圖像傳感器。圖像識別技術(shù)可以運用在電梯用圖像傳感器上，也可活用于乘客乘坐電梯的意向判斷或電梯門周圍的“防止撞夾”功能上，有利于提高電梯的運轉(zhuǎn)效率和安全性。