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J-GLOBAL ID：201802256952211347   整理番号：18A0528604

建築エネルギー性能シミュレーションのための正確に指定した入力データの有用な最小セットの定義【Powered by NICT】

Definition of a useful minimal-set of accurately-specified input data for Building Energy Performance Simulation

著者 (9件)： Egan James (School of Mechanical and Materials Engineering, UCD Energy Institute, University College Dublin, Belfield, Dublin 4, Ireland) ,  Finn Donal (School of Mechanical and Materials Engineering, UCD Energy Institute, University College Dublin, Belfield, Dublin 4, Ireland) ,  Deogene Soares Pedro Henrique (Pontifical Catholic University of Minas Gerais, Belo Horizonte, Minas Gerais, Brazil) ,  Rocha Baumann Victor Andreas (Federal Institute of Santa Catarina, Santa Catarina, Brazil) ,  Aghamolaei Reihaneh (School of Mechanical and Materials Engineering, UCD Energy Institute, University College Dublin, Belfield, Dublin 4, Ireland) ,  Beagon Paul (School of Mechanical and Materials Engineering, UCD Energy Institute, University College Dublin, Belfield, Dublin 4, Ireland) ,  Neu Olivier (School of Mechanical and Materials Engineering, UCD Energy Institute, University College Dublin, Belfield, Dublin 4, Ireland) ,  Pallonetto Fabiano (School of Mechanical and Materials Engineering, UCD Energy Institute, University College Dublin, Belfield, Dublin 4, Ireland) ,  O’Donnell James (School of Mechanical and Materials Engineering, UCD Energy Institute, University College Dublin, Belfield, Dublin 4, Ireland)
資料名： Energy and Buildings  (Energy and Buildings)
巻： 165  ページ： 172-183  発行年： 2018年 
JST資料番号： A0199A  ISSN： 0378-7788  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： 高精度のエネルギー使用を予測するBEPSモデルの開発非常に時間がかかることがある。その結果,仮定がしばしば必要な入力データに関して行った。モデルにかなりの量の不確実性を導入することなくこれらの仮定を作るのが難しく,経験を必要とする。そうであっても,1つの地理領域からの経験則は,他の地域に自動的に移転可能ではない。本論文は,正確なBEPSモデルに最も影響する入力データを定義するための有用なガイドラインを決定するために用いることができる方法論を開発した。微分感度解析は五原型住宅モデルから収集したパラメトリックデータ上で行った。感度解析結果は,ガイドライン最小集合正確に定義された入力データを形成するために使用されている。形成されたガイドラインは,アイルランドの住宅に特異的に適用したが,ガイドラインを定義するのに用いる方法論とプロセスは高度に反復性であった。検証するためにガイドライン最小データセットは,実用的な例に適用した。既存建物をモデル化した,最小データセット内の唯一のパラメータを正確に定義した。全ての建物モデルは,実際の測定データの10%以内で年間エネルギー使用を予測し,季節的エネルギープロフィルは良く整合した。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： 微分 ,  不確実性 ,  地理学 ,  モデリング ,  感度解析 ,  *シミュレーション ,  アイルランド
準シソーラス用語： 建物モデル ,  経験則 ,  高精度 ,  *入力データ ,  *性能シミュレーション , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 建築シミュレーション ,  感度解析 ,  係数影響 ,  シミュレーション精度 ,  入力データ

分類 (2件)： エネルギー消費・省エネルギー  (LD01000B) ,  建築設備一般  (RB06010V)

タイトルに関連する用語 (4件)： 建築エネルギー ,  性能シミュレーション ,  入力データ ,  定義