Shintaro Ikeda 研究室

主宰者：Shintaro Ikeda
東京大学

AI 要約（直近 5 年の研究成果）

本研究室は、建物や地域のエネルギーシステムの運用最適化を中心テーマとしています。特に、空調システムや熱貯蔵装置などの複雑な設備機器の効率的な制御と、建物全体のエネルギー需要予測に関する研究を展開しています。 手法としては、機械学習と数値最適化手法を組み合わせたハイブリッドアプローチを採用しています。ニューラルネットワークなどの機械学習モデルを用いて建物のエネルギー需要や設備機器の動作を予測し、その結果に基づいてメタヒューリスティクス最適化やモデル予測制御といった手法により運用スケジュールを決定します。さらに、建物の熱特性を簡潔に表現した数理モデルを構築し、デジタルツイン環境での制御実装を支援する取り組みも行っています。 主な成果として、これらの手法により建物のエネルギー消費量を削減し、運用コストを10～30%程度削減できることが実験的・シミュレーション的に示されています。また、実際の建物から取得した測定データに基づいた予測モデルの構築と検証も進め、理論と実装の両面から実用的なエネルギー管理システムの実現を目指しています。

※ AI（Claude）が、公開されている論文要旨から研究の問い・手法・主要な発見を事実情報として抽出・再構成して自動生成しています。誤りを含む可能性があるため、正確性は研究室公式情報でご確認ください。

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