文献

J-GLOBAL ID：201702252727921243   整理番号：17A0404743

エネルギー性能の実時間測定と検証のためのクラウドコンピューティングプラットフォーム【Powered by NICT】

Cloud computing platform for real-time measurement and verification of energy performance

著者 (3件)： Ke Ming-Tsun (Department of Energy and Refrigerating Air-Conditioning Engineering, National Taipei University of Technology, Taipei, Taiwan) ,  Yeh Chia-Hung (Department of Energy and Refrigerating Air-Conditioning Engineering, National Taipei University of Technology, Taipei, Taiwan) ,  Su Cheng-Jie (Department of Energy and Refrigerating Air-Conditioning Engineering, National Taipei University of Technology, Taipei, Taiwan)
資料名： Applied Energy  (Applied Energy)
巻： 188  ページ： 497-507  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： 世界諸国はエネルギー効率を改善する政策を積極的に推進した。エネルギー性能を定量化するために,測定と検証(M&V)法の使用はこの分野では重要事項である。現在,エネルギー性能M&Vは短期現場測定と工学計算の組み合わせによって達成された。これは大量の時間と労力を必要とし,実際のエネルギー節約と計算結果の間の不一致をもたらす可能性がある。さらに,M&V期間は典型的には数か月から年まで,異常なエネルギー性能を直ちに検出する破壊程度の長さの期間に対して持続するだけでなくエネルギー性能を低下させる,タイムリーな補正を行うことができないことをもたらし,調整または修復装置とシステムへの最良の機会を見逃すことがある。本研究では,エネルギー性能のリアルタイムM&Vのためのクラウドコンピューティングプラットフォームを開発した。このプラットフォームでは,粒子群最適化と多変量回帰分析を用いて,正確なベースラインモデルを構築した。エネルギー性能の瞬間的及び自動計算とエネルギー性能に関する長期,累積情報へのアクセスは,エネルギー消費データの直接uploadsを可能にする特徴を介して提供した。最後に,このリアルタイムM&V雲プラットフォームの実現可能性は,大型スーパーマーケットの冷蔵システムの改善を含む事例研究で試験した。リアルタイムエネルギー性能M&Vのためのクラウドコンピューティングプラットフォームは産業とエネルギー保全対策に適用可能である。M&Vクラウドプラットホームを用いて,リアルタイムおよび長期エネルギー性能を得ることができた。エネルギー性能の追跡変動により,機器・システムの運転性能のリアルタイムモニタリングまたは補正は良好なエネルギー性能を維持するのを助けることができる。リアルタイムエネルギー管理は,上記の属性に基づいて達成することができる。添加では,本研究で開発したクラウドコンピューティングプラットフォームは,我々の国のM&Vレベルを改善することができる。具体的には,促進エネルギー効率プログラムにおける政府とエネルギーサービス産業の発展を助ける。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： エネルギー管理 ,  エネルギー消費 ,  回帰分析 ,  サービス業 ,  スーパーマーケット ,  省エネルギー ,  走行性能 ,  冷蔵 ,  *エネルギー効率 ,  事例研究
準シソーラス用語： *クラウドコンピューティング ,  粒子群最適化 ,  *実時間 ,  現場測定 ,  *エネルギー性能 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： リアルタイムエネルギー性能 ,  測定と検証 ,  クラウドコンピューティング ,  パーティクルスワーム最適化

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 (3件)： エネルギー性能 ,  実時間測定 ,  検証