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J-GLOBAL ID：201702229631506337   整理番号：17A0404579

種々の部分負荷と冷媒充填条件の下でのVRFエネルギー消費パターンを同定するためのデータ分割と相関マイニング【Powered by NICT】

Data partitioning and association mining for identifying VRF energy consumption patterns under various part loads and refrigerant charge conditions

著者 (10件)： Li Guannan (Department of Refrigeration and Cryogenic Engineering, School of Energy and Power Engineering, Huazhong University of Science and Technology, Wuhan 430074, PR China) ,  Hu Yunpeng (Wuhan Business University, Wuhan 430056, PR China) ,  Hu Yunpeng (State Key Laboratory of Compressor Technology, Hefei 230031, PR China) ,  Chen Huanxin (Department of Refrigeration and Cryogenic Engineering, School of Energy and Power Engineering, Huazhong University of Science and Technology, Wuhan 430074, PR China) ,  Li Haorong (Durham School of Architectural Engineering and Construction College of Engineering, University of Nebraska-Lincoln, Omaha, NE 68182, USA) ,  Hu Min (Department of Refrigeration and Cryogenic Engineering, School of Energy and Power Engineering, Huazhong University of Science and Technology, Wuhan 430074, PR China) ,  Guo Yabin (Department of Refrigeration and Cryogenic Engineering, School of Energy and Power Engineering, Huazhong University of Science and Technology, Wuhan 430074, PR China) ,  Liu Jiangyan (Department of Refrigeration and Cryogenic Engineering, School of Energy and Power Engineering, Huazhong University of Science and Technology, Wuhan 430074, PR China) ,  Sun Shaobo (Department of Refrigeration and Cryogenic Engineering, School of Energy and Power Engineering, Huazhong University of Science and Technology, Wuhan 430074, PR China) ,  Sun Miao (Department of Refrigeration and Cryogenic Engineering, School of Energy and Power Engineering, Huazhong University of Science and Technology, Wuhan 430074, PR China)
資料名： Applied Energy  (Applied Energy)
巻： 185  号： P1  ページ： 846-861  発行年： 2017年 
JST資料番号： A0097A  ISSN： 0306-2619  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： 可変冷媒流れシステムは,建築物におけるエネルギー消費のかなりの部分を占めている。エネルギー効率を改善し,可変冷媒流量システムの省エネルギーの可能性を推定するために本研究では電力消費パターンとの関連を同定し,解釈するためのデータマイニングに基づく方法を提案した。二記述データマイニングアルゴリズム,クラスタ分析と相関ルールマイニングは,データ分割と相関マイニングのために用いた。提案した手法は四段階:データ前処理,データ分割,データ相関マイニングと知識解釈から構成されている。標準乾湿球湿度計試験室で試験した可変冷媒流量システムから収集した実験データを,提案した方法を調べるために前処理と調製した。三時間に依存しない影響因子:部分負荷比,冷媒充填レベルと冷却条件を解析した。結果は,本法がエネルギー消費パターンを同定し,可変冷媒流量システムのエネルギー消費規則抽出を手助けできることを示した。三つの異なるエネルギー消費パターンを同定した:相当額以下断層,低および高部分負荷比条件。圧縮機運転周波数スイッチ制御と冷媒相当額以下パターンに対して,省エネルギー可能性はエネルギーパターンと規則間の比較をトップダウン的方法で推定することができた。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： 電力消費 ,  *部分負荷 ,  エネルギー効率 ,  データマイニング ,  *冷媒 ,  前処理 ,  クラスタ分析 ,  *エネルギー消費 ,  省エネルギー
準シソーラス用語： 影響因子 ,  *アソシエーション分析 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： 会合はルールのマイニング ,  クラスタリング解析 ,  エネルギー消費パターン ,  部分負荷特性 ,  冷媒電荷断層 ,  可変冷媒流空気調和システム

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)： 部分負荷 ,  冷媒 ,  消費 ,  同定 ,  相関マイニング