VARモデルについてのメモ

VARモデルについてのメモ

概要

• VARとは、VectorAutoRegression（ベクトル自己回帰）モデルである。
• VARはARモデル（単変量）を拡張したものである。
• VARは、多変量のモデルで、目的変数が自己のみではなく、他の変量にも依存する変量を解析するために用いる。

建築設備のエネルギーへの適用

• 室内負荷の予測を行うために、目的変数：室内負荷熱量 、説明変数：外気温として、回帰分析を行う。
• 空調機電力量の予測を行うために、目的変数：空調機電力量、説明変数：室内負荷熱量 or 外気温度として、回帰分析を行う。

Pythonでの実装するには

Statsmodels(VARモデルの使い方）
※英語

説明変数の取得方法

外気温

• 各建物で蓄積しているデータを用いる。
• Webページ上からスクレイピングでデータを取得する。
• 有料のサービスを使用する。 n-kishou.com

室内負荷熱量

• VARで予測した結果を用いる。
• 翌日の設定温度からおおよその室内負荷を演算子使用する。

まとめ

室内負荷は、外気温度と相関が大きくあるため、単純なARモデルで予測するよりも、 VARモデルなど、説明変数を用いた予測の方が精度は高くなると考えられる。 データの分析はしていない。 室内負荷の予測方法なにかいいものはないものか。。。