データ効率の高い跨地域の建物エネルギー予測のための高解像度気象情報を用いたサロゲートモデル

Abstract

建物設計の最適化は、EnergyPlus のような物理ベースのシミュレーションツールに依存することが多く、正確である一方で計算コストが高く遅い。サロゲートモデルはより高速な代替手段を提供するが、ほとんどが場所特異的であり、天候情報を取り入れたバリアントであっても unseen な場所へ一般化するには多地点のシミュレーションが必要である。この制限は、既存の手法が地域横断で共有される短期の天候駆動のエネルギーパターンを十分には活用していないため、スケーラビリティと再利用性を制限している。本研究は、場所間のモデル再利用性を高める高解像度（週次）の天気情報を用いたサロゲートモデリング手法を導入する。複数の地域に共通する繰り返し発生する短期の天気-エネルギー需要パターンを捉えることにより、提案手法は訓練地点を超えて良好に機能する一般化サロゲートを生成する。従来の天気情報を活用したアプローチとは異なり、強力な一般化を達成するために複数サイトからの広範なシミュレーションを必要としない。実験結果は、単一の地点で訓練された場合でも、同じ気候帯内の他のサイトに対して高い予測精度を維持し、顕著な性能低下は見られず、異なる気候帯に適用してもわずかな劣化しか生じないことを示している。これらの知見は、気候を考慮した一般化の可能性を示し、スケーラブルで再利用可能なサロゲートモデルの開発を支援し、より持続可能で最適化された建物設計実践を支える。