Analysis of Ways to Increase Energy Efficiency of Ventilation and Air Conditioning Systems

Abstract

Метою роботи є аналіз та розробка енергоефективних рішень для пристроїв утилізації теплоти витяжного повітря в системах вентиляції і кондиціонування з урахуванням динаміки кліматичних і внутрішніх характеристик експлуатації. Проведено аналіз науково-технічної та нормативної документації в області підвищення енергоефективності систем вентиляції і кондиціонування. Показано вплив систем життєзабезпечення на енергоспоживання у світі. Подано опис методики технікоекономічної оцінки енергетичних характеристик активних утилізаторів, які працюють в умовах, що відрізняються від паспортних значень. Розглянуто вплив відхилення таких експлуатаційних факторів, як витрата повітря, температура зовнішнього повітря перед утилізатором, температура і вологість витяжного повітря. Проведено порівняльний аналіз способів підвищення енергоефективності систем вентиляції і кондиціонування. У статті подано огляд основних технологічних та економічних бар'єрів, які запобігають переходу таких систем на якісно новий рівень енергоефективності. Обґрунтований вибір з усього різноманіття технічних рішень можливий тільки за умови введення критеріїв енергетичної та економічної ефективності, які можна застосувати для різних типів теплоутилізаторів в складі систем вентиляції та кондиціонування. Тому розробка нових підходів до аналізу показників довгострокової експлуатації, які дозволяють на ранніх етапах проектної діяльності прогнозувати економічний і екологічний ефект впровадження конкретних пристроїв в заданих умовах експлуатації систем вентиляції та кондиціонування, є актуальним завданням.

Research on performance state evaluation of circuit breaker energy storage spring based on intelligent algorithm

“…BP neural network is a branch of artificial neural network, which is composed of input layer, hidden layer and output layer. The core of BP neural network [10] is to constantly adjust network parameters by transferring errors backwards and correcting errors at the same time, so as to achieve or approximate the expected input and output mapping relationship. This paper uses the neural network toolbox to model the pressure value prediction of the energy storage spring.…”

Examining Wind Flow's Impact on Multi-Storey Buildings: A Quest for Quality Improvement

“…Hence, the advancement of energy-efficient solutions, along with the implementation of systems for their controlparticularly in the integration of heat recovery apparatus within natural ventilation systems-becomes an imperative within the evolving landscape of escalating demands for energy efficiency and environmental preservation (Litovko et al, 2021;Chen et al, 2019). Particularly in megacities, where dense urban construction, cityscape, and climatic factors can exert substantial influence on the performance of ventilation systems (Chen et al, 2017;Chu, 2023;Tong et al, 2016;Ikegaya et al, 2018).…”