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J-GLOBAL ID：201802230526691402   整理番号：18A1488167

パターン認識に基づくアルゴリズムを用いた水熱源ヒートポンプシステムのエネルギー消費予測【JST・京大機械翻訳】

Energy consumption prediction for water-source heat pump system using pattern recognition-based algorithms

著者 (7件)： Wang Jiangyu (Department of Refrigeration and Cryogenic Engineering, School of Energy and Power Engineering, Huazhong University of Science and Technology, Wuhan, PR China) ,  Li Guannan (School of Urban Construction, Wuhan University of Science and Technology, Wuhan, PR China) ,  Chen Huanxin (Department of Refrigeration and Cryogenic Engineering, School of Energy and Power Engineering, Huazhong University of Science and Technology, Wuhan, PR China) ,  Liu Jiangyan (Department of Refrigeration and Cryogenic Engineering, School of Energy and Power Engineering, Huazhong University of Science and Technology, Wuhan, PR China) ,  Guo Yabin (Department of Refrigeration and Cryogenic Engineering, School of Energy and Power Engineering, Huazhong University of Science and Technology, Wuhan, PR China) ,  Sun Shaobo (Department of Refrigeration and Cryogenic Engineering, School of Energy and Power Engineering, Huazhong University of Science and Technology, Wuhan, PR China) ,  Hu Yunpeng (Wuhan Business University, Wuhan, PR China)
資料名： Applied Thermal Engineering  (Applied Thermal Engineering)
巻： 136  ページ： 755-766  発行年： 2018年 
JST資料番号： E0667B  ISSN： 1359-4311  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： 建築暖房/冷房消費予測は,最適運転/制御戦略,需要供給管理,異常エネルギー診断などのHVACシステム管理作業にとって非常に重要であり,従来の方法と比較して,データ駆動方法は,それらの柔軟性と効率性のために多くの注目を受けた。特に,本論文は,超短期建築暖房負荷予測の予測性能を改善することにおけるデータ分割技術の可能性を調査した。具体的には,クラスタ分析によって考慮された32日の3つの提案された統計的属性を用いて,水熱源ヒートポンプシステム(WSHP)におけるポンプ(OPPs)の類似の日操作パターンを段階的に同定した。その後,異なるOPPsに基づくサブモデルを機械学習法によって開発し,それらの性能をデータ分割なしで一般的モデルと比較した。さらに,操作ツリーを構築し,歴史的気象条件と利用可能な日付情報に基づいて毎日のOPPsを予測した。操作ツリーの支援によって,提案方法をオンライン予測に適用することができた。検証に基づいて,OPPクラスタ化の導入は,建物暖房負荷予測の性能を改善することができると結論づけることができた。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *エネルギー消費 ,  *アルゴリズム ,  機械学習 ,  *予測 ,  気象条件 ,  暖房負荷 ,  冷房 ,  *パターン認識 ,  柔軟性 ,  クラスタ化 ,  クラスタ分析
準シソーラス用語： オンライン ,  制御戦略 ,  最適運転 ,  *水熱源ヒートポンプ , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 水熱源ヒートポンプ ,  エネルギー消費予測 ,  クラスタリング解析 ,  オペレーションツリー ,  ポンプの運転パターン

分類 (2件)： ヒートポンプ  (PC03020M) ,  熱交換器,冷却器  (PA03020G)

タイトルに関連する用語 (5件)： パターン認識 ,  アルゴリズム ,  水熱源ヒートポンプ ,  エネルギー消費 ,  予測