Research on operation optimization of building energy systems based on machine learning

• 資料種別: 博士論文
• タイトル: Research on operation optimization of building energy systems based on machine learning
• 著者・編者: 徐 阳
• 著者標目: 徐 阳
• 出版年月日等: 2023-09-25
• 出版年（W3CDTF）: 2023-09-25
• 並列タイトル等: 機械学習に基づく建物エネルギーシステムの運用最適化に関する研究
• 授与機関名: 北九州市立大学
• 授与年月日: 2023-09-25
• 授与年月日（W3CDTF）: 2023-09-25
• 報告番号: 甲第243号
• 学位: 博士(工学)
• 本文の言語コード: eng
• 著者別名: ジョ ヨウ
• 件名標目: Machine Learning|Deep reinforcement learning|Operational optimization|Photovoltaic battery systems
• 対象利用者: 一般
• 国立国会図書館永続的識別子: info:ndljp/pid/13332209; https://dl.ndl.go.jp/pid/13332209
• コレクション（共通）: 障害者向け資料
• コレクション（障害者向け資料：レベル1）: テキストデータ
• コレクション（個別）: 国立国会図書館デジタルコレクション > デジタル化資料 > 博士論文; https://dl.ndl.go.jp/collections/A00014
• 収集根拠: 博士論文（自動収集）
• 受理日（W3CDTF）: 2024-02-02T16:16:39+09:00
• 記録形式（IMT）: application/pdf
• オンライン閲覧公開範囲: 国立国会図書館内限定公開
• デジタル化資料送信: 図書館・個人送信対象外
• 遠隔複写可否（NDL）: 可
• 掲載誌（URI）: https://kitakyu.repo.nii.ac.jp/records/2000047
• 連携機関・データベース: 国立国会図書館 : 国立国会図書館デジタルコレクション; https://dl.ndl.go.jp

• 要約等: 本研究では、建築エネルギーシステムの運用を最適化するために機械学習を応用し、建築エネルギーシステムの運用コストを削減し、再生可能エネルギーの自給率を向上させることを重点的に扱っています。これらの一連の研究成果は、この分野に新たな知見をもたらし、建築エネルギーシステムの経済的効率を向上させるのに役立っ...