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J-GLOBAL ID：202202232251467460   整理番号：22A0480092

大規模建築物のための省エネルギーポテンシャル予測モデル:最新のレビュー【JST・京大機械翻訳】

Energy-saving potential prediction models for large-scale building: A state-of-the-art review

著者 (11件)： Yang Xiu’e (School of Mechanical Engineering, Beijing Institute of Technology, Beijing, 100081, China) ,  Yang Xiu’e (School of Civil Engineering, Tangshan University, Tangshan, 063000, China) ,  Liu Shuli (School of Mechanical Engineering, Beijing Institute of Technology, Beijing, 100081, China) ,  Zou Yuliang (Campus Planning and Asset Management Division; Beihang University, China) ,  Ji Wenjie (School of Mechanical Engineering, Beijing Institute of Technology, Beijing, 100081, China) ,  Zhang Qunli (Beijing Advanced Innovation Center for Future Urban Design, Beijing University of Civil Engineering and Architecture, Beijing, 100044, China) ,  Zhang Qunli (Beijing Key Lab of Heating, Gas Supply, Ventilating and Air Conditioning Engineering, Beijing University of Civil Engineering and Architecture, Beijing, 100044, China) ,  Ahmed Abdullahi (Institute for Future Transport and Cities, Coventry University, CV1 5FB, UK) ,  Han Xiaojing (School of Mechanical Engineering, Beijing Institute of Technology, Beijing, 100081, China) ,  Shen Yongliang (School of Mechanical Engineering, Beijing Institute of Technology, Beijing, 100081, China) ,  Zhang Shaoliang (School of Mechanical Engineering, Beijing Institute of Technology, Beijing, 100081, China)
資料名： Renewable & Sustainable Energy Reviews  (Renewable & Sustainable Energy Reviews)
巻： 156  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： W1084A  ISSN： 1364-0321  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 文献レビュー  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 省エネルギーポテンシャル予測モデルは,改造方式の開発において主要な役割を果たす。これらのモデルに対する改造対策の省エネルギーの信頼できる推定と定量化は,政治的意思決定者のガイドにしばしば用いられるので,必須である。本論文の目的は,データ駆動,物理ベース,およびハイブリッドアプローチを含む大規模における建築物改造のための省エネルギー効果を予測する最新の手法を提供することであり,一方,開発モデルにおけるワークフローと主要因子に光を投げることである。レビューは,大規模における建築物改造のための省エネルギー効果を予測する現在のモデルで考慮されない重要な側面を指摘することに焦点を当てた。提案したモデルの検証は,主に集約レベルに焦点を合わせ,建物間の性能ギャップ差を無視すると結論した。モデルは,不確実性因子による事前結合およびリバウンド効果の問題が存在する。改造に対する居住者の意欲は,モデルの全ての3つのカテゴリーで無視され,それは,ある範囲で実際の状況から逸脱した予測結果を導くことができる。本論文は,大規模建築の省エネルギー可能性を予測するモデルの開発を促進し,既存建物の改造のための適切な戦略の定式化を助ける。Copyright 2022 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： 不確実性 ,  性因子 ,  *省エネルギー ,  住民 ,  定式化 ,  意思決定者 ,  ワークフロー ,  *予測モデル
準シソーラス用語： データ駆動 ,  既存建築物 ,  リバウンド効果 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 予測モデル ,  省エネルギー ,  物理的ベース ,  データ駆動 ,  建築レトロフィット

分類 (1件)： エネルギー消費・省エネルギー  (LD01000B)

タイトルに関連する用語 (5件)： 大規模建築物 ,  省エネルギー ,  ポテンシャル ,  予測モデル ,  レビュー