赤司研究室では、建築・地域のエネルギーシステムを対象に、省エネ・脱炭素化に資する高効率な運用や再生可能エネルギー活用、健康・快適な熱・空気環境の形成、社会動態やステークホルダーの意思決定に基づく施策効果の定量化などについて、ビックデータや情報技術を活用した研究開発を行っています。主なテーマは以下の4種類に分けられます。

​

(1) スマートなエネルギーマネジメント
時々刻々と得られる種々のセンシングデータや機械学習等の技術を活用して、従来にないエネルギーシステムの高効率な運用を実現していくものです。また、その基盤となる高度なシミュレーションやエミュレーションの開発も行っています。

1. 自動制御を考慮した建物とエネルギーシステムの統合的シミュレーションの開発

2. データクレンジング手法の開発

3. 深層学習による自動不具合検知・診断手法の開発

4. 強化学習とモデル予測制御を組み合わせた運用最適化

​

(2) 人中心の新しい室内環境と行動変容
人・環境・システム・空間に関する多様で高解像度のビックデータを動的に計測・処理・活用することによって、個人の活動シーンと健康・快適性向上を目指したデータ駆動型の新たな環境制御と行動変容を開発するものです。

1. 個人特性に基づいた温冷感予測モデルの開発

2. 情報発信による行動変容モデルの開発

3. 温熱環境・CO2 濃度分布に基づいた個人の座席移動と環境制御による居住満足度の向上

(3) 再生可能エネルギー活用と需給連携
エネルギーシステムの脱炭素化を目指して、再生可能エネルギーの利用率を向上させるための新たな需給連携（建物と地域（電力網・再生可能エネルギーなど）のエネルギー連携）の方法を考案し、その効果を定量的に明らかにするものです。地域冷暖房システムは建物に冷熱・温熱等を供給するものであると同時に、それ自身が電力網等に対して需要家になっている興味深いシステムと言えます。

1. 都市下水熱利用の最適導入

2. 動的 CO2 排出係数に基づく太陽光発電パネル・蓄電池の最適導入

3. 建物群における最適デマンドレスポンス手法の開発

4. 再生可能エネルギーを組み込んだ地域冷暖房システムの需給連携

(4) 省エネ・脱炭素施策や非エネルギー便益の定量化
技術の社会普及には効果的な施策が欠かせません。また、技術によるエネルギー便益だけでなく、それに伴う非エネルギー便益も明らかにする必要があります。技術をどのように組み合わせて、施策者やオーナー、ユーザーにどのように訴求すればよいか、について検討するものです。

1. 都市の社会動態と CO2 排出長期予測に基づく施策立案

2. ビルのオーナー・テナントの意思決定と省エネ・脱炭素施策の効果予測

3. コミッショニングによる非エネルギー便益の定量化

​

​