本論文は、地下鉄駅の環境制御システムのエネルギー使用診断手法を提案し、データマイニング技術を用いて評価モデルを構築し、地下鉄環境制御システムのエネルギー使用特性を評価した。まず、相関分析により、地下鉄環境制御システムのエネルギー消費に影響を与える主要変数として、屋外温度と乗客数を特定した。次に、選択した主要変数に基づき、決定木を用いて異なるエネルギーパターンを区分し、各パターンに対応するエネルギーベンチマークを確立した。最後に、各パターンのエネルギーベンチマークに基づき、地下鉄環境制御システムの実際の運転データを用いてエネルギー使用を診断した。診断結果は、環境および乗客数の変化がエネルギー使用レベルの変動を引き起こすが、エネルギーベンチマークに近いことを示した。本エネルギー診断手法は、地下鉄駅のエネルギー使用を診断し、異常なエネルギーパターンと低消費エネルギーパターンを特定し、地下鉄駅の運用上の問題点の特定、故障診断、環境制御パターンの最適化に役立ち、個別の地下鉄駅における省エネ作業の理論的根拠と実際の参考資料を提供する。

データマイニング;地下鉄環境制御システム;エネルギー使用診断;エネルギー消費レベル;省エネ最適化