查詢結果分析
來源資料
相關文獻
- 應用智慧電表監測與資料探勘技術預測冷凍設備之性能
- A Graph-Based Approach to Discovering Multiple-Level Association Rules from Large Databases
- 線上教材瀏覽模式之分析工具--資料探勘模式在網路學習課程之發展與應用實例
- 利用資料探勘語言挖掘感興趣的資訊
- 探勘中文新聞文件
- An Incremental Updating Technique for Discovering Sequential Patterns in Large Databases
- 一對一個人化服務機制
- 高效能多媒體文件分類法則之研究
- 利用決策樹分類法建置資料倉儲中檢核與整合大量企業資料之機制
- 挖掘企業資料的寶藏--淺談資料探勘技術
頁籤選單縮合
題名 | 應用智慧電表監測與資料探勘技術預測冷凍設備之性能=Applying Smart Meter Monitoring and Data Mining Techniques to Predict Refrigeration System Performance |
---|---|
作者姓名(中文) | 周瑞生; 許瑜倩; 林良澤; 邱繼弘; | 書刊名 | 營建管理季刊 |
卷期 | 92 2012.11[民101.11] |
頁次 | 頁15-36 |
分類號 | 448.12 |
關鍵詞 | 資料探勘; 智慧電表; 冷凍設備管理; 遠端監測; 物業管理; Data mining; Refrigerator performance diagnose; Smart meter; Remote monitoring; |
語文 | 中文(Chinese) |
中文摘要 | 隨著「節能科技」在國際潮流的推動,臺灣在冷凍設備耗能資料的處理未能跟上智慧節能電表的安裝速度,龐大的耗能監測資料雖受妥善儲存,所累積而看似無用的時間序列資料與自動紀錄之高維度屬性卻無從採擷蘊涵的用電行為與性能推測。再者,冷凍設備屬耗電量大且長時間用電之設備,有較大之節能空間。故本文以冷凍設備為研究對象,針對不同型態(液態、氣態)之冷媒洩漏狀況下之耗能相關屬性資料進行智慧探勘,並分析不同冷媒填充量對其冷凍能力及性能之影響。本研究首先建立遠端監測系統量測與記錄傳統控制系統之設備運轉模型,監控冷凍設備之運轉訊號、性能與耗電量變化藉以預測性能係數。研究結果發現,針對液態冷媒洩漏試驗,類神經網路最能準確預測設備性能係數(C.O.P.),平均絕對誤差百分比(MAPE)值為8.257%;而針對氣態冷媒洩漏試驗,則是廣義線性迴歸模型在預測C.O.P.值的MAPE 值較佳,達10.665%。此外,針對3.24 M^2 冷凍庫而言,當冷媒填充量為3kg 時,設備運轉性能及冷凍能力皆為最佳狀態。研究成果期能將系統化建構與資料分析流程技術應用於節能科技產業以作為知識管理的一環,後續研究方向可建立設備用電異常之特徵資料庫,透過遠端監測系統分析訊號,建立異常反應機制與處理作業流程。 |
英文摘要 | This study presents six data mining techniques for the prediction of refrigeration performance. These techniques include artificial neural networks (ANNs), support vector regression, classification and regression tree, multiple regression, generalized linear regression (GLR), and chi-squared automatic interaction detector. The purpose of this work is to predict coefficient of performance (C.O.P.) for the refrigeration equipment under different amount of R404A refrigerant. By obtaining the value of C.O.P., we can evaluate the abnormal situation of equipment which might cause the overdose leakage of refrigerant. Analytical results from cross-fold validation are compared and the best model is determined. The investigation shows that the data mining techniques can effectively and efficiently assess the C.O.P. for given amount, temperature and pressure of refrigerants. In the liquid leakage phase, ANNs predicts C.O.P. the best, whose mean absolute percentage error (MAPE) is 8.257%; while in the vapor leakage phase, GLR obtains the most accurate value, whose MAPE is 10.665%. The models built in this study can facilitate the managers to evaluate the performance of the refrigeration equipment. |
本系統之摘要資訊系依該期刊論文摘要之資訊為主。