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J-GLOBAL ID：202202274367996796   整理番号：22A0840347

地下鉄駅における空調システムの負荷予測とファジィ制御【JST・京大機械翻訳】

Load forecast and fuzzy control of the air-conditioning systems at the subway stations

著者 (5件)： Bi Haiquan (School of Mechanical Engineering, Southwest Jiaotong University, Chengdu, 610031, China) ,  Zhou Yuanlong (School of Mechanical Engineering, Southwest Jiaotong University, Chengdu, 610031, China) ,  Liu Jin (The IT Electronics Eleventh Design & Research Institute Scientific and Technological Engineering Co., Limited, Chengdu, 610056, China) ,  Wang Honglin (School of Mechanical Engineering, Southwest Jiaotong University, Chengdu, 610031, China) ,  Yu Tao (School of Mechanical Engineering, Southwest Jiaotong University, Chengdu, 610031, China)
資料名： Journal of Building Engineering  (Journal of Building Engineering)
巻： 49  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： W3072A  ISSN： 2352-7102  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： 中国の地下鉄駅の平均年間電力消費は1.8~2.3百万kWhであり,その換気と空調システムは約46%を占める。換気と空調制御システムの最適化は,都市鉄道輸送における重要な省エネルギー方法である。本研究は,空調システムのエネルギー消費を減らすために地下鉄駅における空調システムの負荷予測と制御にニューラルネットワークとファジー制御の技術を適用した。最初に,空調システムのエネルギー消費をTRNSYSソフトウェアによって計算した。次に,空調システムの負荷予測モデルをニューラルネットワーク技術を用いて確立し,負荷予測モデルの精度を比較分析を通して検証した。最後に,空調システムの予測ファジィ制御モデルを確立した。予測ファジィ制御と従来の温度制御による地下鉄駅の温度と湿度を,空調システムのエネルギー消費と同様に研究した。結果は,ニューラルネットワーク技術が地下鉄駅の空調システムの負荷を効果的に予測できることを示した。予測ファジィ制御は,ある程度の空調システムの制御量調整の遅れを相殺することができた。従来の温度制御法と比較して,予測ファジィ制御の下のステーションホールとプラットフォームの温度変動はより小さく,夏における空調システムの総エネルギー消費は7.13%減少した。本研究では,都市鉄道輸送ステーションにおける空調システムのエネルギー消費を低減するための基準を提供した。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： 温度制御 ,  最適化 ,  予測 ,  換気 ,  湿度 ,  電力消費 ,  *負荷予測 ,  ニューラルネットワーク ,  省エネルギー ,  モデル ,  ソフトウェア ,  温度変動 ,  *ファジィ制御 ,  *空調システム
準シソーラス用語： TRNSYS , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： 地下鉄駅 ,  空調システム ,  エネルギー消費 ,  ニューラルネットワーク ,  負荷予測 ,  予測ファジィ制御

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)： 地下鉄駅 ,  空調システム ,  負荷予測 ,  ファジィ制御