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J-GLOBAL ID：201202240806536510   整理番号：12A1007705

エアコン付きの本部ビルのエネルギ消費のためのニューラル網手法

Neural Networks Approach for Energy Consumption in Air-Conditioned Administrative Building

著者 (4件)： KHALIL Essam E. (Cairo Univ., Cairo, EGY) ,  MEDHAT Ahmed A. (HBRC, Cairo, EGY) ,  MORKOS Samy M. (Cairo Univ., Cairo, EGY) ,  SALEM Mohamed Y. (Cairo Univ., Cairo, EGY)
資料名： ASHRAE Transactions (American Society of Heating, Refrigerating and Air-Conditioning Engineers)  (ASHRAE Transactions (American Society of Heating, Refrigerating and Air-Conditioning Engineers))
巻： 118  号： Pt.1  ページ： 257-264  発行年： 2012年 
JST資料番号： D0352A  ISSN： 0001-2505  CODEN： ASHTA  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 空調設備付きビルのエネルギー消費を予測する方法について検討した。本部ビルのエネルギー消費を予測するため,人工ニューラルネットワークを使用した。モデルは,シミュレーションパッケージによって構築される。パッケージは,コアプログラムで,エジプトのカイロに対する気象データを提供し,シミュレーションで建物の全エネルギー消費,チラーエネルギー消費等の時間毎のシステム性能データを作成する。ビルは7階のブロックで,床面積は30×15mである。5月15日から9月15日のエアコン運転での時間毎データを解析した。ピークエネルギーは250kWである。異なった気候の状態で,予測の質が改善された。

シソーラス用語： *エネルギー消費 ,  ニューラルネットワーク ,  *予測 ,  *空気調和装置 ,  気象データ ,  シミュレーション ,  冷却器 ,  冷凍機 ,  建物管理
準シソーラス用語： 空調設備 ,  チラー ,  ビル管理

分類 (2件)： 空気調和一般  (PC01000C) ,  エネルギー消費・省エネルギー  (LD01000B)

タイトルに関連する用語 (4件)： エアコン ,  ビル ,  エネルギ消費 ,  手法