建物におけるシックスシグマ罰則を組み込んだハイブリッドGA–PSOベースのエネルギーマネジメント最適化
Optimization of hybrid GA–PSO-based energy management with Six Sigma penalty in buildings (原題)
Nurwijayanti, K. N., Asnawi, Rustam, Jati, Handaru, Faridah, Linda, Arisandi, Effendi Dodi
🤖 gxceed AI 要約
日本語
遺伝的アルゴリズムと粒子群最適化を組み合わせたハイブリッド手法に、シックスシグマの管理限界と工程能力指数を組み込んだ建物エネルギーマネジメントを提案。30日間の運用データで検証し、GA-PSO+シックスシグマはGA比7.5%、PSO比6.6%の省エネを達成しつつCO2排出も削減。快適性を損なわない低炭素型の運用モデルとして、ISO 50001や脱炭素枠組みとの整合性を示す。
English
This study proposes a hybrid GA–PSO building energy management model integrated with Six Sigma quality control (UCL/LCL, Cpk). Using 30 days of operational data, GA-PSO+Six Sigma cut energy use by 7.5% vs GA and 6.6% vs PSO while reducing carbon emissions without sacrificing comfort. It offers a measurable, low-carbon building operation model aligned with ISO 50001 and decarbonization frameworks.
Unofficial AI-generated summary based on the public title and abstract. Not an official translation.
📝 gxceed 編集解説 — Why this matters
日本のGX文脈において
日本のGX文脈では、省エネ法・ISO 50001運用やZEB化、ビル管理におけるAI活用の実務的示唆がある。ただしSSBJ・有報・統合報告書など開示制度との直接的な接続は弱く、主に施設運用・エネルギー管理部門向けの知見。
In the global GX context
Globally, this contributes to the operational side of building decarbonization, complementing disclosure frameworks (TCFD/ISSB) by providing measurable energy and emissions reductions. It is more relevant to ISO 50001 energy management and building operations than to climate disclosure scholarship itself.
👥 読者別の含意
🔬研究者:AI最適化と品質管理手法を組み合わせた建物エネルギーマネジメントの実証例として、省エネ・CO2削減の定量評価に関心のある研究者に有用。
🏢実務担当者:ビル管理者・施設運用チームが、快適性を維持しつつエネルギーコストと排出量を削減する運用改善手法として活用可能。
🏛政策担当者:省エネ規制やISO 50001運用、建築物の脱炭素政策において、AI活用による運用最適化の効果を示す参考事例となる。
📄 Abstract（原文）
This study proposes the optimization of a hybrid genetic algorithm-particle swarm optimization (GA-PSO) building energy management combined with Six Sigma for quality control. The main problems include high energy consumption, large carbon emissions, and performance variability. Six Sigma is applied through control limits (UCL/LCL) and process capability index (Cpk) so that the solution is not only efficient but also stable. Using 30 days of operational data, the model evaluates daily energy consumption (kWh) and carbon emissions, then compares the baseline with pure GA, pure PSO, and GA-PSO+Six Sigma. The results show that GA-PSO reduces average energy consumption by 5.1% compared to GA and 3.5% compared to PSO. When combined with Six Sigma, the savings increased to 7.5% compared to GA and 6.6% compared to PSO, while reducing carbon emissions without compromising operational comfort. These findings present a measurable, sustainable, low-carbon building energy management model that is aligned with the decarbonization framework and ISO 50001 best practices.
🔗 Provenance — このレコードを発見したソース
- Zenodo https://zenodo.org/records/22804415first seen 2026-09-17 04:11:00 · last seen 2026-09-21 04:14:25
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gxceed は公開メタデータに基づく研究支援データセットです。要約・翻訳・解説は AI 支援で生成されています。 最終的な解釈・検証は利用者が原典資料に基づいて行うことを前提とします。