{"product_id":"ieej-zt164232","title":"ビルマルチ空調電力の高速デマンドレスポンス応答特性モデルの時系列データマイニング","description":"\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eカテゴリ: \u003c\/strong\u003e全国大会\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e論文No: \u003c\/strong\u003e4-232\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eグループ名: \u003c\/strong\u003e【全国大会】平成28年電気学会全国大会論文集\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e発行日: \u003c\/strong\u003e2016\/03\/05\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eタイトル(英語): \u003c\/strong\u003eTime-Series Data Mining for Characteristics Model on Fast Demand Response of Building Multi Type Air-Conditioning Facilities Power Consumption\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e著者名: \u003c\/strong\u003e中村 惇志(岐阜大学),近藤 眞示(岐阜大学),蜷川 忠三(岐阜大学),森川 純次(三菱重工業)\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e著者名(英語): \u003c\/strong\u003eAtsushi Nakamura(Gifu University),Kondo Shinji(Gifu University),Chuzo Ninagawa(Gifu University),Junji Morikawa(Mitsubishi Heavy Industries)\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eキーワード: \u003c\/strong\u003eデマンドレスポンス,ビル空調,時系列データ\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e要約(日本語): \u003c\/strong\u003e高速デマンドレスポンスにビル空調設備電力が有望視されているが，数分での反応が要求されるので対象需要設備の過渡応答特性モデルが望まれる。しかし平常運転データから直接モデリングする技術が望まれていた。本研究では，実際のビルマルチ空調設備の平常運転からトレーニングデータを切出すアルゴリズムを開発した。トレーニングしたニューラルネットワークと従来モデルに対して予測精度を比較した。\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e原稿種別: \u003c\/strong\u003e日本語\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003ePDFファイルサイズ: \u003c\/strong\u003e637 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 \/ 2","offer_id":46400866484463,"sku":"IEEJ-ZT164232-PDF","price":440.0,"currency_code":"JPY","in_stock":true}],"thumbnail_url":"\/\/cdn.shopify.com\/s\/files\/1\/0718\/9512\/2159\/files\/IEEJ-PDF_0c6687eb-beff-4e54-a4e0-d919f6353fba.png?v=1744930344","url":"https:\/\/ieej.bookpark.ne.jp\/products\/ieej-zt164232","provider":"電気学会 電子図書館","version":"1.0","type":"link"}