In recent years, various method of air conditioning control and making operation plans have been developed. They require a building thermal model, but for making the model detailed design data is needed. Several model construction methods have been proposed up to now, but they are for buildings surrounded by walls made with one material. In this situation for deriving the room temperature and air conditioner power consumption, a parameter estimation method for estimating heat capacities and resistances of walls with different physical properties was developed. This method consists of two steps. At the first step, in steady temperature state, the least-squares method is used to derive thermal resistances. In the second step, in non-steady temperature state, an Unscented Kalman Filter (UKF) is used to derive heat capacities and solar-radiation shading coefficients. UKF is adopted for numerical stability and short operation time. With this method, it is possible to obtain the independent parameters of each wall by repeating the evaluation using a simple model. These steps were applied to data obtained by simulation. As a result, the physical parameter error of the inner and outer walls was sometimes 10–60%. On the other hand, regarding to the estimation target, the error of the indoor temperature estimation was 0.3 °C, and the error of power consumption estimation was less than 4%, so high estimation accuracy was obtained. This confirmed the effectiveness of the proposed method. © 2021 Institute of Electrical Engineers of Japan. Published by Wiley Periodicals LLC.

中文翻译：

---

包括根据实际数据估计参数的建筑热负荷估计方法

近年来，已经开发了各种空调控制方法和制定运行计划。他们需要一个建筑热模型，但是为了制作模型需要详细的设计数据。到目前为止，已经提出了几种模型构建方法，但它们适用于由一种材料制成的墙壁包围的建筑物。在这种用于推导室温和空调功耗的情况下，开发了一种用于估计具有不同物理特性的墙壁的热容量和电阻的参数估计方法。该方法由两个步骤组成。第一步，在稳定温度状态下，使用最小二乘法导出热阻。第二步，在非稳态温度下，无迹卡尔曼滤波器 (UKF) 用于推导热容和太阳辐射遮蔽系数。数值稳定，运算时间短，采用UKF。使用这种方法，可以通过使用简单模型重复评估来获得每面墙的独立参数。这些步骤应用于通过模拟获得的数据。因此，内外壁的物理参数误差有时为 10-60%。另一方面，对于估计目标，室内温度估计误差为0.3°C，功耗估计误差小于4%，因此获得了较高的估计精度。这证实了所提出方法的有效性。© 2021 日本电气工程师学会。由 Wiley Periodicals LLC 出版。数值稳定，运算时间短，采用UKF。使用这种方法，可以通过使用简单模型重复评估来获得每面墙的独立参数。这些步骤应用于通过模拟获得的数据。因此，内外壁的物理参数误差有时为 10-60%。另一方面，对于估计目标，室内温度估计误差为0.3°C，功耗估计误差小于4%，因此获得了较高的估计精度。这证实了所提出方法的有效性。© 2021 日本电气工程师学会。由 Wiley Periodicals LLC 出版。数值稳定，运算时间短，采用UKF。使用这种方法，可以通过使用简单模型重复评估来获得每面墙的独立参数。这些步骤应用于通过模拟获得的数据。因此，内外壁的物理参数误差有时为 10-60%。另一方面，对于估计目标，室内温度估计误差为0.3°C，功耗估计误差小于4%，因此获得了较高的估计精度。这证实了所提出方法的有效性。© 2021 日本电气工程师学会。由 Wiley Periodicals LLC 出版。可以通过使用简单模型重复评估来获得每面墙的独立参数。这些步骤应用于通过模拟获得的数据。因此，内外壁的物理参数误差有时为 10-60%。另一方面，对于估计目标，室内温度估计误差为0.3°C，功耗估计误差小于4%，因此获得了较高的估计精度。这证实了所提出方法的有效性。© 2021 日本电气工程师学会。由 Wiley Periodicals LLC 出版。可以通过使用简单模型重复评估来获得每面墙的独立参数。这些步骤应用于通过模拟获得的数据。因此，内外壁的物理参数误差有时为 10-60%。另一方面，对于估计目标，室内温度估计误差为0.3°C，功耗估计误差小于4%，因此获得了较高的估计精度。这证实了所提出方法的有效性。© 2021 日本电气工程师学会。由 Wiley Periodicals LLC 出版。室内温度估算误差为0.3℃，功耗估算误差小于4%，估算精度较高。这证实了所提出方法的有效性。© 2021 日本电气工程师学会。由 Wiley Periodicals LLC 出版。室内温度估计误差为0.3°C，功耗估计误差小于4%，因此获得了较高的估计精度。这证实了所提出方法的有效性。© 2021 日本电气工程师学会。由 Wiley Periodicals LLC 出版。