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リカレントニューラルネットワークによるビル空調システムの消費電力推定

机译:用递归神经网络估计建筑空调系统的功耗

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摘要

経済産業省が交付した省エネルギー法の改正により,工場だけでなく、オフィスビルなどの業務他部門においても省エネルギー対策が求められている.業務他部門のエネルギー消費では、電力の割合が増加傾向にあり,空調の消費エネルギーは3 割程度を占めている.業務他部門における省エネルギーの実現には冷暖房効率の向上やエネルギー管理の徹底が必要である.そこで,本研究では空調に関わる消費電力を予測するための第一段階として,リカレント型のニューラルネットワークを用いて,現在のビルの状態から消費電力の推定を行う(現在の状態を用いて求めた消費電力を本論文では推定値と呼ぶ).また,本実験では1 台の室外機につき複数台の室内機を持つビル用マルチエアコンを対象としている.
机译:通过修改经济,贸易和工业部颁发的节能法 不仅是,还有办公楼等。 嵌套措施是必需的。商业和其他部门的能源 在消耗下,功率的百分比趋于增加,并且空调能量消耗能量 它占据了大约30%。节能在业务和其他部门 改善空调效率和彻底的能源管理 是必要的。因此,在本研究中,我们预测与空调相关的功耗 经常性类型神经网络作为第一阶段 使用网络,估计当前建筑状态的功耗 执行(使用本文中使用当前状态获得的估计功耗 它被称为值)。此外,在该实验中,每个室外单位的多个房间 用内部机械瞄准建筑物的多空调。

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