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卷积3122021
76线程意大利全国大会ATI |
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文章号 | 02016 | |
页数 | 11 | |
段内 | 楼节能 | |
多尔市 | https://doi.org/10.1051/e3sconf/202131202016 | |
在线发布 | 2021年10月22日 |
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31202016年(2021年)
支持本地能源策略工具:Umbria区域人工神经网络预测能源计划
意大利新技术、能源和可持续经济发展国家局DUE部00123
*对应作者 :domenico.palladino@enea.it
为了减少温室气体排放和提高建筑物能效,欧洲成员国必须规划尽可能可靠的中长期策略。在此背景之下,当前工作旨在讨论人工神经网络作为中长期能源效率策略预测辅助工具的潜力,Umbria区域(意大利中部)选作案例研究几座原型建筑的参数性能仿真符合意大利现行规则,改变形式、热性能、边界条件和技术搭建系统ANN能够预测初级能源需求并接受培训预测Umbria区域建材需求并评价多年来数项潜在能源动作(如热大衣或技术楼系统替换)的有效性结果确认使用ANN作为支持工具对地方当局进行能源预测分析的潜力ANN有能力预测未来各种假设情况,以便正确规划拟执行的能源行动及其优先级结果面向几种感兴趣假设,例如在国家一级应用同一种方法
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