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J-GLOBAL ID：202002256134410372   整理番号：20A1109982

スマートメータ測定データに基づく遠隔建築特性化の最初の結果【JST・京大機械翻訳】

First results of remote building characterisation based on smart meter measurement data

著者 (4件)： Melillo Andreas (Lucerne University of Applied Sciences and Arts, Switzerland) ,  Durrer Roman (Lucerne University of Applied Sciences and Arts, Switzerland) ,  Worlitschek Jorg (Lucerne University of Applied Sciences and Arts, Switzerland) ,  Schuetz Philipp (Lucerne University of Applied Sciences and Arts, Switzerland)
資料名： Energy  (Energy)
巻： 200  ページ： Null  発行年： 2020年 
JST資料番号： H0631A  ISSN： 0360-5442  CODEN： ENEYDS  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： ヨーロッパの家庭では,エネルギーの79%が暖房と冷房のために消費されている。可能なレトロフィットターゲットの遠隔検出は,革新率を増加させるのを助けることができ,したがって,2000W社会の実現に貢献することができる。ここでは,スマートメータ監視データと単純化物理シミュレーションモデルに基づいて建物を特性化する新しい方法を提示した。この方法の目的は,これらの簡易建物モデルを適用した気象データに基づく暖房エネルギーの時間依存需要を推定することである。この方法をシミュレーションと実世界のスマートメータ監視データに適用することに成功した。年間空間エネルギー需要は,シミュレーションと実世界の建物に対してそれぞれ1%と8%以下の偏差で優れて再現された。回収された関連する建物パラメータは,参照ケースに対して1%未満である。in silicoおよび実世界のデータ監視データに対するアルゴリズムの適用の成功により,建物の熱負荷予測およびエネルギー効率的運転に関するこの自動モデリング技術の大きな可能性が示された。さらに,導出された熱需要プロファイルは,小地域と地域のより良い運転スケジュールを特定するために,将来,ユーティリティと施設管理者を助ける可能性がある。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： アルゴリズム ,  簡素化 ,  *冷房 ,  気象データ ,  時間依存性 ,  ヨーロッパ ,  熱負荷 ,  エネルギー需要 ,  キャラクタリゼーション ,  エネルギー効率
準シソーラス用語： in silico ,  施設管理 ,  熱需要 ,  物理シミュレーション ,  *スマートメータ , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 遠隔建築の特性化 ,  熱負荷予測 ,  スマートメータ監視データ ,  エネルギー効率

分類 (4件)： エネルギー消費・省エネルギー  (LD01000B) ,  エネルギーに関する技術・経済問題  (LA01050V) ,  電力系統一般  (NB02000E) ,  電力工学・電力事業一般  (NB01000X)

タイトルに関連する用語 (4件)： スマートメータ ,  測定データ ,  建築 ,  特性化