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J-GLOBAL ID：202102215834310152   整理番号：21A0109953

SVD-LSTMに基づく大学学生宿舎空調負荷予測【JST・京大機械翻訳】

Air Conditioning Load Forecast of University Students′Dormitory Based on SVD-LSTM

著者 (5件)： Qi Xin (河南理工大学 電气工程与自動化学院,河南 焦作454000) ,  Wang Fuzhong (河南理工大学 電气工程与自動化学院,河南 焦作454000) ,  Zhang Li (河南理工大学 電气工程与自動化学院,河南 焦作454000) ,  Wang Rui (河南理工大学 電气工程与自動化学院,河南 焦作454000) ,  Wang Xiaohui (国网河南省電力公司 焦作供電公司,河南 焦作454000)
資料名： Dianzi Keji  (Dianzi Keji)
巻： 33  号： 11  ページ： 59-66  発行年： 2020年 
JST資料番号： C4424A  ISSN： 1007-7820  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 大学の空調負荷を正確に予測することは、大学の安全用電と電力ピーク期の地域配電網の安定運転を保証する前提である。本文では、大学の空調負荷に代表される学生の宿舎空調負荷を対象に、特異値分解-長短期記憶ネットワークに基づく大学学生の宿舎空調負荷予測モデルを構築した。方法は大学の学生の宿舎空調負荷特性に基づいて、特異値分解を用いて騒音低減処理を行い、長い短期記憶ネットワークを通じて、大学の学生の宿舎空調負荷を予測する。本論文では、武漢某大学の真実データをサンプルとして分析検証を行い、従来の予測モデルとの比較により、提案した予測モデルの予測効果と精度が従来の予測方法より優れていることを証明した。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 予測技法 ,  電力 ,  ネットワーク ,  *空気調和 ,  *負荷予測 ,  負荷特性 ,  特異値分解 ,  予測モデル
準シソーラス用語： *空調負荷 ,  配電網 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 空気調和装置一般  (PC02010U)

タイトルに関連する用語 (4件)： 大学 ,  学生 ,  空調負荷 ,  予測