最近，ビル空調設備を対象とした高速デマンドレスポンス（Fast Automated Demand Response：FastADR）が研究されている。中でも数分単位のFastADRアグリゲーションが必要となってくると，広域通信を利用したフィードバック制御が必要となる可能性がある。本研究では，実際のビル空調設備の電力抑制指令に対す応答特性を計測し，ニューラルネットワーク（NN）により学習させて定率増減伝達関数を改良した。それを多数使った制御系シミュレータでその妥当性を確認した。