抄録/ポイント:
抄録/ポイント
文献の概要を数百字程度の日本語でまとめたものです。
部分表示の続きは、JDreamⅢ(有料)でご覧頂けます。
J-GLOBALでは書誌(タイトル、著者名等)登載から半年以上経過後に表示されますが、医療系文献の場合はMyJ-GLOBALでのログインが必要です。
地域暖房の今後の熱供給コストを減らすためにはサブステーションの誤差を特定できるスマート機能の需要が現れる。また異常な熱負荷を識別する需要も現れる。本報はスマート熱グリッドを創り出すためにサブステーションの情報を提供するために,高分解能計測の解析を行った。地域暖房2系統における141サブステーションからの時間別熱計器の1年間の読み取り結果を解析した。接続した建築物を5種類に分類し4種類の熱負荷パターンが特定された。日別変化と季節別変化のパラメータを規定して,正常と異常の熱負荷パターンを特定した。結論として,第1は,正常熱負荷パターンは,制御戦略・季節・顧客分類により変化する。第2は,今回使った記述パラメータ二つによる正常熱負荷に比べて異常値を特定できる。第3に,開発した方法は,屋内活動によって顧客を再分類することにより改良できる。Copyright 2013 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.