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J-GLOBAL ID：201702225582824500   整理番号：17A1384270

オフィス空間の占有学習ベース要求駆動冷却制御【Powered by NICT】

Occupancy learning-based demand-driven cooling control for office spaces

著者 (4件)： Peng Yuzhen (Architecture and Building Systems, Institute of Technology in Architecture, Department of Architecture, ETH Zuerich, Switzerland) ,  Rysanek Adam (Architecture and Building Systems, Institute of Technology in Architecture, Department of Architecture, ETH Zuerich, Switzerland) ,  Nagy Zoltan (Intelligent Environments Laboratory, Department of Civil, Architectural, and Environmental Engineering, The University of Texas at Austin, USA) ,  Schlueter Arno (Architecture and Building Systems, Institute of Technology in Architecture, Department of Architecture, ETH Zuerich, Switzerland)
資料名： Building and Environment  (Building and Environment)
巻： 122  ページ： 145-160  発行年： 2017年 
JST資料番号： C0858A  ISSN： 0360-1323  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： 建物における占有は,空調エネルギー消費に影響する重要な因子の一つである。居住者の存在と不在は確率的である。しかし,静的動作スケジュールは,商業ビルにおける空調システムのための施設部門で広く使用されている。結果として,そのようなシステムは,それらの操作時間で完全に占められていない事がオフィスの実際のエネルギー需要に適応することができない。本研究は,業務用ビルの十居住者と六事業所から採取した運動信号に基づく占有データの七か月の期間を分析し,民間と多人数オフィスをカバーしている。占有分析に基づいて,感知して冷却するための提案した学習ベース要求駆動型制御戦略。過去および現代におけるそれらの挙動を学習することにより居住者の次の存在と残り日の存在期間を予測し,予測された占有情報は,本研究で述べた規則に従ってセットバック設定温度を推定するために間接的に採用した。戦略は,オフィス空間の顕熱冷却のためのパッシブ冷却梁を用いた冷却システムの制御に適用した。二か月にわたってベースライン制御と提案した需要駆動制御の両方は,実際の占有率の四十二平日に運転した。要求駆動制御を用いて,ベンチマークと比較して達成された20.3%の省エネルギー。個人オフィスのエネルギー節約の可能性は,その占有率に逆相関したことを見出した。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： エネルギー消費 ,  省エネルギー ,  占有率 ,  住民 ,  エネルギー需要 ,  *学習 ,  商業建築 ,  予測 ,  冷却系機器 ,  空気調和 ,  ベンチマーク ,  顕熱 ,  空調システム
準シソーラス用語： 冷却梁 ,  設定温度 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： 占有学習 ,  占有率予測 ,  デマンド駆動型制御 ,  HVAC ,  エネルギー効率 ,  インテリジェントシステム

分類 (1件)： 建築環境一般  (RB02010T)

タイトルに関連する用語 (3件)： オフィス ,  学習 ,  冷却制御