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J-GLOBAL ID：201702219591757369   整理番号：17A0319636

決定と同定されたモデルを用いた建物内のCO_2レベルの予測【Powered by NICT】

Predicting the CO₂ levels in buildings using deterministic and identified models

著者 (5件)： Pantazaras Alexandros (Deparmtment of Building, National University of Singapore, Singapore) ,  Lee Siew Eang (Deparmtment of Building, National University of Singapore, Singapore) ,  Santamouris Mattheos (Deparmtment of Building, National University of Singapore, Singapore) ,  Santamouris Mattheos (Department of Physics, National and Kapodistrian University of Athens, Greece) ,  Yang Junjing (Deparmtment of Building, National University of Singapore, Singapore)
資料名： Energy and Buildings  (Energy and Buildings)
巻： 127  ページ： 774-785  発行年： 2016年 
JST資料番号： A0199A  ISSN： 0378-7788  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： 適応のための建築モデリングの分野で,ますます,予測制御のための広範な研究がなされてきた。建物のエネルギー管理と制御システムにおける予測制御を含めることは,将来への最適制御戦略の計算をシフトし,各種制御シナリオの迅速な評価を可能にした。CO_2基づくデマンド制御された換気の省エネルギーの可能性は十分に確立されている。いくつかの研究は,建物のエネルギーと室内空気品質管理におけるCO_2を組み込むことの可能性を調査してきたが,多くの場合において応用が存在している反応性よりも予測できた。予測モデルにおける因子としてのCO_2濃度の組み込みコントローラ応用,特に高度に変化した占有率を有する建物における更なる最適化機会を解放するであろう,公共建物である。本研究の目的は,将来のCO_2濃度を推定するために特異的空間に合わせた予測モデルを作成する可能性を調べることである。この目的のために,測定およびシミュレーションデータの両方を組み合わせることであろう。シミュレーションデータは,詳細な建物モデルによって提供されるであろうが,CO_2濃度の最終同定されたモデルは予測誤差最小化法から導いた状態空間表現である。結果は,非常に簡単な同定手順を用いて,少なくとも短期予測に可能性があることを示唆した。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： 短期予測 ,  予測モデル ,  室内空気 ,  *予測制御 ,  予測誤差 ,  エネルギー管理 ,  占有率 ,  換気 ,  制御系 ,  最適化 ,  省エネルギー ,  モデリング
準シソーラス用語： 状態空間 ,  建物モデル ,  デマンド制御 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： CO_2予測 ,  屋内CO_2濃度 ,  モデル予測制御

分類 (2件)： 建築環境一般  (RB02010T) ,  エネルギー消費,省エネルギー  (RA01092B)

タイトルに関連する用語 (4件)： 同定 ,  モデル ,  建物内 ,  予測