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國立臺北科技大學 機電學院機電科技博士班 李達生所指導 蔡府伯的 AI人工智慧應用於空調系統可行性分析 （2020），提出國際變頻分離式冷氣關鍵因素是什麼，來自於AI、物聯網、PRISMA、MPC、CSPF。

而第二篇論文元培醫事科技大學 環境工程衛生系碩士班 陳文欽所指導 林志憲的 校園空調系統之節能因素探討 （2020），提出因為有 能源效率、冷氣機、耗能密度、國民小學的重點而找出了 國際變頻分離式冷氣的解答。

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接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧：

除了國際變頻分離式冷氣，大家也想知道這些：

AI人工智慧應用於空調系統可行性分析

為了解決國際變頻分離式冷氣的問題，作者蔡府伯 這樣論述：

本研究的目的為開發雲端人工智能（Cloud-based Artificial Intelligence），可以在雲端執行人工智能（Artificial Intelligenc, AI）程式，遠端遙控家裡的空調機；優點是雲端AI程式可以隨時更新版本，以提供更好的控制性能而不需要去更新硬體設備，重點希望藉由AI的應用帶來革命性應用，創造出嶄新的商業模式。有鑑於此，本文收集國際有關AI應用於空調的論文，依照系統性文獻回顧PRISMA（Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses）方法做文獻探討。篩除掉僅有理論發

展，沒有具體實驗工作或實驗數據發表的論文，剩餘之論文則用於分析智慧空調導入AI之具體成效。以實驗配合理論分析，實證AI應用在空調節能方面的實質效益，傳統家用變頻空調係採用比例積分微分（Proportional-Integral-Differential, PID）控制壓縮機轉速，本文將運用雲端計算導入比較模糊控制（Fuzzy control）及模型预测控制（Model Predictive Control, MPC）兩種控制策略取代傳統PID控制，並以能源效率比EER指數及國內最新的冷氣季節性能因素CSPF指數為基準，實驗結果顯示MPC確實能夠提升空調效率9.12%，除此之外並進一步做成本分析

，並與其他各種節能手段比較成本效益，配合訪問調查國內製造空調大廠，了解實際應用現況與遭遇困難點，藉此導出AI空調應用架構指南，作為業界參考並提出建議未來應用的方向。

校園空調系統之節能因素探討

為了解決國際變頻分離式冷氣的問題，作者林志憲 這樣論述：

台灣地區能源大多仰賴國外進口，相對於其他國家的能源發展更為嚴峻的挑戰。現今夏季氣溫屢創新高，新竹市於國民中小學校皆規劃與安裝空調設備，但也連帶造成電力消耗與電費增加。本論文係針對新竹市某國民小學校用電表現以「外部因子」如溫度、日照、雨量、濕度及降雨日數，「內部因子」如冷氣機能源效率分級、形式及廠牌，進行探討如何選擇節能的空調設施與進行節能進行研究。研究結果顯示，EUI值顯示在學校總樓地板面積維持不變情況，但學生與班級數逐年增加，使該校耗能密度基準與實際用電量狀況有增加之趨勢，2020年之6月、7月及9月用電量攀升，對照2018年及2019年同期用電量，結果發現7月成長幅度最大，分別為69.5

4%及58.60%，可見空調設施對校內用電影響極大。於探討學校用電量與其他因子相互關連性，外部因子的影響以溫度呈現高度相關性，日照呈現極弱相關性，而其他因子則無相關性。內部因子的影響，冷氣機能源效率等級影響為最大，分離式冷氣機較單體式冷氣機減少耗能幅度較大，依樣本學校所選用之冷氣機廠牌與其他廠牌進行耗能比較，僅一家廠牌較樣本學校廠牌能源耗用較低，可見採購具相當的正確性。於學校整體年度用電量影響的探討上，雖冷氣機能耗較大，但學校內仍有許多老舊設備，例如:照明、單槍等設備，舊式耗能設備仍以「更換耗材」替代「更新設備」，建議學校舊式耗能設備進行全面檢視，並逐步汰換具有環保標章或能源效率第一級之設備，

進而達到降低耗能之目的。目前能源耗用依照學校特性以EUI為用電量的參考值，本研究建議除了依學校EUI值外，應可加入班級數及冷氣機數量計算學校合理用電量，作為後續用電量表現之評估指標。

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