データ解析によってエアコンの使い方を設計しよう！

公開日： 2016年6月15日水曜日 データ解析

 

「除湿＝省エネ」はウソ 冷房よりも電気食う理由 (日本経済新聞)

この記事では、理論的に除湿の方が省エネか、冷房の方が省エネか、検討しています。

でも理論通りにいかないことも多いですよね。家の壁や窓によって、どれくらい熱を伝えるかは異なりますし、人から出る熱・水分も人によって異なりますし、いろいろと理論だけでは説明できないこともあります。

なので、ここはデータ解析で省エネを目指しましょう！

ステップ１：データを取る

まずは、いろいろとエアコンの設定を変えてデータを取りましょう。

データを取る項目としては、

• 外気温
• 冷房 or 除湿(ドライ) [冷房の場合は1、除湿(ドライ) の場合は0、など]
• 設定温度
• 部屋の人数
• 消費電力量
• 快適度

といったところでしょうか。他にも、『消費電力量』と『快適度』に関係する項目のデータを取りましょう。

ステップ２：データ解析をする

２つの回帰モデルを構築します。２つとは、

• 『消費電力量』を目的変数、外気温・冷房 or 除湿(ドライ)・設定温度・部屋の人数を説明変数とした回帰モデル
• 『快適度』を目的変数、外気温・冷房 or 除湿(ドライ)・設定温度・部屋の人数を説明変数とした回帰モデル

です。説明変数については、他にも項目があれば追加します。

ステップ３：２つの回帰モデルを使って最適なエアコンの条件を探索する

回帰モデルが２つあります。

まず、外気温はそのときの外気温であり、部屋の人数はそのときの人数です。それ以外の、冷房 or 除湿(ドライ)・設定温度をたくさん振って、それらを２つの回帰モデルに入力します。すると、『消費電力量』と『快適度』の推定値が得られます。そしてその中で、必要な『快適度』を満たす上で、もっとも『消費電力量』の小さい結果に対応する、冷房 or 除湿(ドライ)・設定温度を選びます。

これによって、そのときに快適に過ごせる上に一番消費電電力量の小さいようにエアコンを使えるようになります。

最後に

データ解析を使った、エアコンの設定条件の最適化について解説しました。一番面倒なのは、ステップ１のデータの取るところだと思います。このあたり、自動でデータを取ってくれるエアコンがあるといいですね。

また、最適なエアコンの条件で運転するときにも、データを取って、再度２つの回帰モデルを構築しなおしましょう。これによって最新のデータにも合うような回帰モデルで、エアコンの設定条件を最適化できるようになります。

また当たり前ですが、以上の最適化は冷房だけでなく暖房にも応用できます。

みなさんもデータ解析を駆使してうまく省エネしてくださいね！