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J-GLOBAL ID：202002223129702619   整理番号：20A0455381

米国におけるオフィスビルのためのベイズ推論アプローチによる居住者の室内快適性温度の学習【JST・京大機械翻訳】

Learning occupants’ indoor comfort temperature through a Bayesian inference approach for office buildings in United States

著者 (2件)： Wang Zhe (Building Technology and Urban Systems Division, Lawrence Berkeley National Laboratory, One Cyclotron Road, Berkeley, CA, 94720, USA) ,  Hong Tianzhen (Building Technology and Urban Systems Division, Lawrence Berkeley National Laboratory, One Cyclotron Road, Berkeley, CA, 94720, USA)
資料名： Renewable & Sustainable Energy Reviews  (Renewable & Sustainable Energy Reviews)
巻： 119  ページ： Null  発行年： 2020年 
JST資料番号： W1084A  ISSN： 1364-0321  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： サーモスタット設定点として注意深く選ばれた室内快適温度は,建物エネルギー使用と居住者の快適性と幸福を最適化するためのキーである。ASHRAE規格55またはISO規格7730は,PMV-PPDモデルまたは小型または外部のサンプルデータに基づく適応快適性モデルを使用する。それは,より最近の大規模データセットを用いて,居住者の温熱快適性温度の範囲がどのように修正されるべきかについての疑問を提起する。本論文では,ASHRAEグローバル熱Comfortデータベースを用いて,米国のオフィスビルに対する新しい居住者快適温度範囲を導出するために,Bayes推論アプローチを用いた。Bayes推論は不確実性を表現し,事前知識を組み込む。快適温度は加熱モードよりも冷却モードにおいて高く,変動が少なく,二つのモード間に著しい重なり変動があることが分かった。居住者の快適な運転温度は,中央値23.7°C,暖房モードに対する20.5°Cと24.9°Cの間で,平均22.7°Cの冷房モードに対して,21.9~25.4°Cの間で変化した。これらの快適温度範囲は,加熱モードでは現在のASHRAE標準55に類似しているが,冷却モードでは2~3°C低い。本研究の結果は,建築設計,運転,制御最適化,エネルギー性能解析,および政策決定におけるより現実的なサーモスタット設定点として採用することができた。Copyright 2020 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： *快適性 ,  ISO規格 ,  *Bayes推定 ,  不確実性 ,  建築設計 ,  *事務所建築 ,  性能分析 ,  冷房 ,  住民 ,  規格 ,  データベース ,  恒温装置 ,  最適化 ,  熱的快適性
準シソーラス用語： 温度範囲 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： 熱的快適性 ,  ベイズ推論 ,  ASHRAE熱的快適性データベース ,  アクティブ学習 ,  温度設定点 ,  オフィスビル

分類 (2件)： 建築環境一般  (RB02010T) ,  空気調和装置一般  (PC02010U)

タイトルに関連する用語 (7件)： 米国 ,  オフィスビル ,  ベイズ推論 ,  居住者 ,  室内 ,  快適性 ,  学習