蓄熱空調システムの熱負荷予測に関する研究
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概要
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This paper illustrates a thermal load prediction algorism for economical heat pump operation in thermal storage system. The hourly load is written by the polynomial regression model in time. Several coefficients of the model come from the product of the observation vector and the unknown state vector estimated by the method employing Kalman filter. The prediction error analysis was made. The best fit observation vector includes the forecasted daily lowest and highest outdoor temperatures, cumulative thermal load. There amounts 0.076 to 0.136 of sample standard deviation of relative prediction error at 22 : 00 when heat pump starts storage in the trough.
- 社団法人日本建築学会の論文
- 1992-10-30
著者
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