{"product_id":"ieej-bt09fp25041","title":"時系列解析手法を用いた太陽熱利用システムの翌日24 時間先集熱量予測","description":"\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eカテゴリ: \u003c\/strong\u003e部門大会\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e論文No: \u003c\/strong\u003e41\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eグループ名: \u003c\/strong\u003e【B】平成21年電気学会電力・エネルギー部門大会講演論文集\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e発行日: \u003c\/strong\u003e2009\/08\/18\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eタイトル(英語): \u003c\/strong\u003eOne-Day-Ahead 24-Hours Thermal Energy Collection Forecasting Based on Time Series Analysis Technique for Solar Heat Energy Utilization System\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e著者名: \u003c\/strong\u003e與那 篤史(琉球大学)\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e著者名(英語): \u003c\/strong\u003eAtsushi Yona(University of the Ryukyus)\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eキーワード: \u003c\/strong\u003eニューラルネットワーク|樹木モデル|集熱量予測|太陽熱利用システム|neural network|tree-based model|thermal energy collection forecasting|solar heat energy utilization system\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e要約(日本語): \u003c\/strong\u003e新エネルギー導入目標達成を目指す背景や再生可能エネルギー利用システムの普及およびCO2 を削減するする目的から太陽光発電設備や太陽熱利用機器の導入が検討されている。特に太陽熱利用機器はエネルギー変換効率が高く，再生可能エネルギーの中では設備コストも比較的低いため，今後さらに急速な普及が進むと考えられる。しかしながら，太陽熱利用機器で得られる太陽熱エネルギーは日射量，集熱面の温度などにより大きく変動する。太陽熱エネルギーを有効利用し，従来のエネルギー源の使用を抑えた省資源による太陽熱利用機器の運用を達成する\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003ePDFファイルサイズ: \u003c\/strong\u003e4,828 Kバイト\u003c\/p\u003e","brand":"IEEJ-PDF","offers":[{"title":"PDFダウンロード（一般価格440円\/会員価格220円） \/ A4 \/ 6.0","offer_id":46403019899119,"sku":"IEEJ-BT09FP25041-PDF","price":440.0,"currency_code":"JPY","in_stock":true}],"thumbnail_url":"\/\/cdn.shopify.com\/s\/files\/1\/0718\/9512\/2159\/files\/IEEJ-PDF_b233220e-1c5c-4cab-b194-090262cd77bd.png?v=1745013581","url":"https:\/\/ieej.bookpark.ne.jp\/products\/ieej-bt09fp25041","provider":"電気学会 電子図書館","version":"1.0","type":"link"}