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双燃料技术平衡住宅电动HVAC方程|白皮书
在寒冷的月份，房主观察到标准电动热泵根本无法提供足够的舒适度。当它们只能产生低于平均体温（98.6°F）的最高空气温度时，在这些寒冷条件下的电热泵的热量不会产生足够的舒适度。当加热载荷超过电动热泵的能力时，热泵关闭，内部辅助加热，以电条加热的形式打开，以满足较低温度下增加的热负载。在辅助加热模式下，鼓风机以高速运行，这可以将气流速率提高到通常高于管道工作的水平，可以支持并降低热泵系统的整体性能。在温度较低的地区，直接电力用于辅助加热，由于电力的使用增加，间接温室气体排放量显着较高。
与 HVAC 解决方案领域的全球领导者一起开启您的平民职业生涯
Trane Technologies 和 Orion Talent 合作推出了为期 8 周的 Trade Warriors™ 供暖和空调训练营。该计划将为转业军人提供免费培训和就业安置，帮助您在暖通空调行业快速开启职业生涯。
05.-07.03。 HVAC特学家日
费用和信息的共同验证费用为510.00欧元（Art。3049）包括参展商通行证和不包括营销贡献|基本的数字+和注册费是每个共同验证者向主要参展商收取的。根据《 1957年费用法》第3条的征收支架费的合同费，以及根据《广告税法》第1项第2项的营销费用征收5％的广告税。指定的价格缴纳了增值税（20％）。适用的Mess Wels的展览规定，其整体具有法律约束力，并可以在www.messe-wels.at下载在“一般条款和条件”下。管辖权和履行的地位是Wels/Austria。除了联合国购买法外，奥地利法律是有效的。
NREL、BLue Frontier – 储能高效 HVAC
统计绩效期：2022 年 1 月 - 2024 年 3 月 DOE 预算：60 万美元，成本分摊：60 万美元 里程碑 1：干燥剂特性表征和系统模型开发 里程碑 2：期刊文章提交，描述 EDDR 并比较模型和原型性能。 里程碑 3：总结报告，描述每个研究任务的结果和原型性能的分析。
现实人工智能 RealityCheck™ HVAC
RealityCheck™ HVAC 是一种支持端点 AI 的解决方案，用于创建智能、自我诊断的 HVAC 和制冷系统。该解决方案结合了 Renesas RA6T2 MCU 中的机器学习和边缘处理，利用振动和电信号使 HVAC 系统能够原生预测各种异常、故障和运行状况。
YORK 商用和工业 HVAC 2023 - Acedosol
• 空气处理机组 • 空气测量 • 冷梁 • 阻尼器 • EcoAdvance™ HVAC 负荷减少 (HLR) 模块 • 能量回收通风机 • 风扇和鼓风机 • 风扇 • 过滤 • 格栅和扩散器 • 加热盘管和冷却盘管 • 百叶窗 • 地板下空气分布 • 单元通风机 • 变风量 (VAV) 终端 • 变速驱动器
HVACR工程技术与能源管理
建议说明 建议潜在申请人在完成申请之前与顾问会面，以审查学位、课程安排并回答任何问题。完成 MTA 的学生可能对所选特定学位有不同的通识教育课程要求。在选择通识教育或选修课程之前与 Ferris 顾问会面可能会降低完成不适用于所选学位的课程的机会。一旦被录取，学生在努力毕业的过程中必须继续与顾问会面。
基于人工智能 (AI) 的多区域商业建筑以居住者为中心的供暖通风和空调 (HVAC) 控制系统
摘要：建筑物占全球能源消耗的近一半，而暖通空调 (HVAC) 系统消耗了约 40% 的总建筑能源。传统的 HVAC 控制器无法应对占用率和环境条件的突然变化，因此能源效率低下。尽管传统楼宇自动化系统的建筑热响应模型过于简单，占用传感器也不精确，但对更高效、更有效的无传感器控制机制的研究仍然完全不够。本研究旨在开发一种基于人工智能 (AI) 的以占用者为中心的 HVAC 制冷控制机制，该机制不断改进其知识，以提高多区域商业建筑的能源效率。这项研究使用了土耳其伊斯坦布尔一家购物中心两年的占用率和环境条件数据。研究模型包括三个步骤：预测每小时占用率、开发新的 HVAC 控制机制以及通过模拟比较传统和基于 AI 的控制系统。确定商场占用率的因素后，使用真实数据和人工神经网络 (ANN) 进行每小时占用率预测。借助上一阶段获得的占用率数据、建筑特征和实时天气预报信息，开发了一种无传感器 HVAC 控制算法。最后，使用 IDA 室内气候和能源 (ICE) 模拟软件对传统和基于 AI 的 HVAC 控制机制进行了比较。结果表明，将 AI 应用于 HVAC 操作可节省至少 10% 的能耗，同时为居住者提供更好的热舒适度。本研究的结果表明，所提出的方法可以成为可持续发展的非常有利的工具，并且随着方法的改进，也可以用作独立的控制机制。
加速在线加强学习，用于建立HVAC控制的HVAC控制，并使用异质专家指南
建筑物的供暖，通风和空调（HVAC）系统占美国能源消耗的近一半，在美国的总能源消耗量的20％。他们的运作对于确保建筑居民的身心健康也至关重要。与传统的基于模型的HVAC控制方法相比，基于最新的无模型深钢筋学习（DRL）方法表现出良好的性能，而不需要开发详细且昂贵的物理模型。但是，这些无模型的DRL方法通常会遭受较长的训练时间来达到良好的表现，这是其实践部署的主要障碍。在这项工作中，我们提出了一种系统的方法，通过充分利用各种形式的领域专家的知识来加速HVAC控制的在线增强学习。具体来说，算法阶段包括从现有的抽象物理模型和通过离线增强学习中的历史数据中的学习专家功能，将专家功能与基于规则的指南相结合，在综合专家功能指导下进行培训以及从蒸馏专家功能执行政策初始化的指导。实验结果表明最多8。8𝑋在以前的基于DRL的方法上加速。