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J-GLOBAL ID：201702252401537838   整理番号：17A1710009

建物エネルギーモデルのための同時較正とパラメータランキング法【Powered by NICT】

A simultaneous calibration and parameter ranking method for building energy models

著者 (4件)： Yuan Jun (China Institute of FTZ Supply Chain, Shanghai Maritime University, China) ,  Nian Victor (Energy Studies Institute, National University of Singapore, Singapore) ,  Su Bin (Energy Studies Institute, National University of Singapore, Singapore) ,  Meng Qun (Department of Industrial & Systems Engineering, National University of Singapore, Singapore)
資料名： Applied Energy  (Applied Energy)
巻： 206  ページ： 657-666  発行年： 2017年 
JST資料番号： A0097A  ISSN： 0306-2619  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 建物の既存ストックはエネルギー関連炭素排出量への主要な寄与因子である。建物のエネルギー消費のかなりの節減は,レトロフィットにより導出できる。建築改造は典型的には建築物エネルギーシミュレーションモデルによる解析によって導かれる。建築システムの物理的特性と現場測定データの不足の複雑さのために,モデラーは,近似または原設計値に関連したか未知または測定不可能なパラメータで動作しなければならない非常にすることが多い。これらのパラメータの値は,通常,既存建物の現状を正確に表現できないので,建築物エネルギーシミュレーションモデルにそれらを適用する前にこれらのパラメータを較正するために重要である。さらに,建物改造のための優先度を同定するときに,建物のエネルギー性能に及ぼすそれらの影響に従って入力パラメータをランク付けするためにも重要である。本論文では,同時に建物エネルギーシミュレーションモデルへの入力パラメータを較正し,ランク付けするために提案したメタモデルベースBayes法。解析,分離モデル実験で個々にこれらの二つの方法よりもはるかに効率的を行うときにこの提案した方法は,モデル較正手順とパラメータランキング手法の両方を実行した。更なる成果として,ここでは,大規模データセットを扱うことができるに提案した方法を拡張した。提案した方法の精度と効率を実証するために開発した事例研究。事例研究からの知見は,較正されたパラメータは,通常,初期仮定値と異なることを示した。シンガポールにおける選択した既存建物の文脈で,考慮したパラメータの大部分は最も重要な因子であり,自然漏出速度最も重要度の低い因子であった冷却プラントCOPを有する建築物エネルギー性能に影響する重要な因子である。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 ,  *モデル ,  等級づけ ,  在庫量 ,  事例研究 ,  模型試験 ,  二酸化炭素排出量 ,  シンガポール共和国 ,  シミュレーションモデル
準シソーラス用語： *エネルギーモデル ,  建物エネルギーシミュレーション ,  入力パラメータ ,  エネルギー性能 ,  既存建築物 ,  現場測定 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： 建物のエネルギーモデル ,  改造 ,  モデルキャリブレーション ,  Bayes ,  パラメータランキング ,  Metamodel

分類 (1件)： 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 (5件)： 建物エネルギー ,  モデル ,  較正 ,  パラメータ ,  ランキング