熱源システムの最適運転管理に関する研究 : 第1報-自己組織化マップによる熱需要パターンの分類と予測
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概要
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経済性や省エネルギー性などの設備のライフサイクル評価の観点から,熱源システムの最適運転計画策定や蓄熱量決定のプロセスにおける熱需要量予測の重要性は極めて高い.本論文では,予測手法として人間の脳内情報処理のメカニズムを模した数理モデルであるニューラルネットワークを採用し,実測データに基づいて需要量パターンを分類,予測するモデルを開発した.また,モデルをある地域冷暖房施設の熱需要量予測に応用した結果,重回帰分析による予測手法と比較して,良好な予測精度が得られることを確認した.
- 社団法人空気調和・衛生工学会の論文
- 1996-02-25
著者
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