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J-GLOBAL ID：201702213648013550   整理番号：17A0451907

在来方式と人工知能法を用いた建築物電気エネルギー消費予測解析:レビュー【Powered by NICT】

Building electrical energy consumption forecasting analysis using conventional and artificial intelligence methods: A review

著者 (12件)： Mat Daut Mohammad Azhar (Centre of Electrical Energy Systems (CEES), Institute of Future Energy, Universiti Teknologi Malaysia (UTM), 81310 Johor Bahru, Johor, Malaysia) ,  Mat Daut Mohammad Azhar (Faculty of Electrical Engineering, Universiti Teknologi Malaysia (UTM), 81310 Johor Bahru, Johor, Malaysia) ,  Hassan Mohammad Yusri (Centre of Electrical Energy Systems (CEES), Institute of Future Energy, Universiti Teknologi Malaysia (UTM), 81310 Johor Bahru, Johor, Malaysia) ,  Hassan Mohammad Yusri (Faculty of Electrical Engineering, Universiti Teknologi Malaysia (UTM), 81310 Johor Bahru, Johor, Malaysia) ,  Abdullah Hayati (Centre of Electrical Energy Systems (CEES), Institute of Future Energy, Universiti Teknologi Malaysia (UTM), 81310 Johor Bahru, Johor, Malaysia) ,  Abdullah Hayati (Faculty of Mechanical Engineering, Universiti Teknologi Malaysia (UTM), 81310 Johor Bahru, Johor, Malaysia) ,  Rahman Hasimah Abdul (Centre of Electrical Energy Systems (CEES), Institute of Future Energy, Universiti Teknologi Malaysia (UTM), 81310 Johor Bahru, Johor, Malaysia) ,  Rahman Hasimah Abdul (Faculty of Electrical Engineering, Universiti Teknologi Malaysia (UTM), 81310 Johor Bahru, Johor, Malaysia) ,  Abdullah Md Pauzi (Centre of Electrical Energy Systems (CEES), Institute of Future Energy, Universiti Teknologi Malaysia (UTM), 81310 Johor Bahru, Johor, Malaysia) ,  Abdullah Md Pauzi (Faculty of Electrical Engineering, Universiti Teknologi Malaysia (UTM), 81310 Johor Bahru, Johor, Malaysia) ,  Hussin Faridah (Centre of Electrical Energy Systems (CEES), Institute of Future Energy, Universiti Teknologi Malaysia (UTM), 81310 Johor Bahru, Johor, Malaysia) ,  Hussin Faridah (Faculty of Electrical Engineering, Universiti Teknologi Malaysia (UTM), 81310 Johor Bahru, Johor, Malaysia)
資料名： Renewable & Sustainable Energy Reviews  (Renewable & Sustainable Energy Reviews)
巻： 70  ページ： 1108-1118  発行年： 2017年 
JST資料番号： W1084A  ISSN： 1364-0321  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 建築電気エネルギー消費を管理するビル所有者やオペレータにとって重要である。電気エネルギーは,商業ビルで消費されるエネルギーの主要な形態であるので,建物の電気エネルギー消費を予測する能力は,建物所有者とオペレータに大きな利点をもたらすであろう。この論文は,従来型と人工知能(AI)法を含む建築電気エネルギー消費予測手法のレビューを行った。本研究の重要な目的は,レビューし,認識し,電気エネルギー消費の予測のための両方法の性能を分析することである。予測の単一法を用いるのと比較して,二つの予測法をハイブリッドは,より正確な結果に適用することができる。この可能性について,群知能(SI)法は,AIとハイブリダイゼーションであることをレビューした。この論文で提示した公表文献は,SVMとSI法のハイブリッドが実際に予測建築電気エネルギー消費のための優れた性能を示した。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： オペレータ ,  *電力消費 ,  分子ハイブリダイゼーション ,  商業建築 ,  意思決定 ,  予測技法 ,  *人工知能
準シソーラス用語： 群知能 ,  *電気エネルギー ,  予測解析 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： 意思決定 ,  電気エネルギー消費は予測 ,  人工知能

分類 (2件)： エネルギー消費・省エネルギー  (LD01000B) ,  エネルギーに関する技術・経済問題  (LA01050V)

タイトルに関連する用語 (5件)： 人工知能 ,  建築物 ,  電気エネルギー消費 ,  予測解析 ,  レビュー