株式会社イーコンプライアンス

受講可能な形式：【ライブ配信（見逃し配信付）】

【キーワード】ビルマルチ空調，クラウドエッジ融合，高速デマンドレスポンス，AI強化学習

N研究所(株)
代表取締役社長 ／ 元岐阜大学 工学部 電気電子情報工学科 教授
博士（工学）　蜷川 忠三 氏
［専門］
機械学習，電力工学，制御工学
［略歴］
米国University of Washington大学院卒。三菱重工業技監，岐阜大学電気電子工学科教授，スマートグリッド講座特任教授を経て，現在研究受託会社N研究所（株）代表。博士（工学），NEDO有識者委員，電気学会スマートグリッド技術委員会（SGTEC）委員，元日本冷凍空調工業会パッケージエアコン技術委員長。
［執筆］
和英専門書9冊，学術論文110編。
代表著書は，「AI時系列制御解析」（コロナ社），「仮想発電システムの構築技術」（オーム社）等。
「分散型ビル空調IoT・AI制御」（技報堂出版，2021年）

昨今の世界情勢から我国の節電対策も話題になってきました。ビル電力の半分を占める空調電力では，AIによる快適性と両立する賢いエネルギー管理や，さらに，電力ひっ迫時の緊急節電である高速DR技術が注目されています。今年から設備の個別電力計量を制定するなど実装環境が整いつつあります。
そのような情勢下で，設備システム設計者が，ビルマルチ空調の最先端エネルギー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ます。各エアコンメーカが情報提供しているのは，運転停止や設定温度変更といった旧態依然とした内容ばかりです。AIエネルギー管理や高速DRといった最先端技術を解説したセミナーが望まれています。
本セミナーの講師は30年におよぶビルマルチ空調機設計と10余年の大学でのスマートグリッド研究という経験があります。その経験と研究から，クラウドとエッジを融合させたAI電力制御から高速DRの電気学会規格案に至る最先端技術を分かりやすく紹介します。

・単なる運転停止などの節電管理でなく運転継続させながら最先端技術による空調両立制御技術。
・空調快適性と電力料金を賢く両立する最適探索制御およびAI強化学習制御のシステム設計法。
・電力会社からみて不確実な空調電力消費動作を大量集約により管理予測可能とする最新技術。
・電気学会で制定したビルマルチ空調による電力需給調整の企画調査JEC-TR-59006の全貌。
・その実装方法としてOpenADR通信規格による制御システム設計・試験法・認証機関の一気通貫知識。
・空調設備の無効電力による配電系統やマイクログリッドにおける系統電圧制御への価値提供展望。

・範囲：従来のビル空調管理から脱皮し，クラウドエッジ融合技術，AI最適探索・強化学習，電力需給市場への高速DR対応など，画期的なビルマルチ空調エネルギー管理技術範囲。業種：行政都市計画，ビル建設企画設計，設備設計施工，EMSサービス業，貸しビル業，電力販売会社などのビルマルチ電力管理の将来技術展望を必要とする業種。階層：企画管理職，機器開発設計者，システム制御設計者，システムエンジニア，ネット技術者など。