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國立彰化師範大學 電機工程學系 楊文然所指導 岳宗德的 應用循環神經網路於冰機消耗功率建模與預測 （2020），提出RCU 空調箱關鍵因素是什麼，來自於8°C冰水主機、LSTM。
而第二篇論文國立高雄海洋科技大學 輪機工程研究所 蘇俊連所指導 胡耿壽的 高科技廠房物料庫房空調系統之能源管理 （2014），提出因為有 能源管理、高科技產業、空調系統、熱回收處理、變風量控制的重點而找出了 RCU 空調箱的解答。
應用循環神經網路於冰機消耗功率建模與預測
為了解決RCU 空調箱 的問題，作者岳宗德 這樣論述：
近年來政府持續推動高科技產業，於北、中、南陸續設置相關科學園區，改變了我國的產業結構及產業升級，促進經濟繁榮但由於相關科學園區內半導體及光電廠等皆需24小時無塵室條件下運轉生產用電，且持續的全球氣候變遷暖化趨勢加深，導致了無塵室內空調耗電激增，演變出夏季用電吃緊、冬季用電過剩現象，本次研究將利用Python寫(Long short-term memory，LSTM)模擬運算建模，當已知未來天氣溫度及濕度為前提下，預測出供給無塵室內空調8°C冰水主機將增減多少用電量。
高科技廠房物料庫房空調系統之能源管理
為了解決RCU 空調箱 的問題，作者胡耿壽 這樣論述：
循環空調箱(Recycle Air-handling Unit, RCU)是暖通空調(Heating, Ventilating, and Air Conditioning ，HVAC)非常重要且基本的空調設備之一，也是廠房設備中最耗能的空調設備之一，其主要的目的在於能源管理中維持室內溫濕度穩定及處理適當之外氣補充，以維持所需的室內正壓及補充製程排氣，確保高科技產業的廠房風量平衡，其中空調回溫再熱是RCU處理外氣必要之流程之一。為提昇高科技廠房空調系統能源效率，本文提出一套動態節能操作模式，簡稱為熱旁通處理法，用來減少再熱裝置之電能需求。該方法利用空調系統中製程所產生的熱及經RCU處理後高品質
送風質量進行熱回收處理來取代或減少再熱裝置之輸出，並以自動控制模式依偵測結果決定所需回收風量、循環風量、加熱器輸出、冰水閥輸出能力達到自適應控制標的，對於顯熱負載小及負載變化大之製程環境採可變風量控制將有不錯的節能效益及控制效能。測試結果擬以一個實際的電子半導體廠空調系統進行數值模擬分析與實場測試分析，以驗證及展示本文提出的方法之執行效能。關鍵詞：能源管理、高科技產業、空調系統、熱回收處理、變風量控制。