Korea is both a resource-poor country and a energy-consuming country. In addition, the use and dependence on electricity is very high, and more than 20% of total energy use is consumed in buildings. As research on deep learning and machine learning is active, research is underway to apply various algorithms to energy efficiency fields, and the introduction of building energy management systems (BEMS) for efficient energy management is increasing. In this paper, we constructed a database based on energy usage by device per household directly collected using smart plugs. We also implement algorithms that effectively analyze and predict the data collected using RNN and LSTM models. In the future, this data can be applied to analysis of power consumption patterns beyond prediction of energy consumption. This can help improve energy efficiency and is expected to help manage effective power usage through prediction of future data.
Predicting how much energy to use is an important issue in society. However, it is more difficult to capture the usage characteristics of residential buildings than other buildings. This paper provides time series analysis methods for electricity consumption in a residential building. Temperature is closely related to electricity demand. An error correction model, which is a method of adjusting the error with time, is applied when a cointegration relation is established between variables. Therefore, we analyze data via ECMs with consideration of the temperature effect.
Energy consumption statistics have been surveyed for 50 large commercial buildings with high energy consumption records in Seoul City. The buildings were classified into three different groups for data analysis: hospitals, hotels, and department stores/office buildings. The analysis was focused on identifying installed boiler and refrigerator data, energy consumption rates, and energy load distribution throughout the year. Refrigerating electricity was confirmed again to affect most on the formation of the summer electricity load peak as expected. Replacing the refrigerator electricity peak in the summer with co-generation in large commercial buildings. However, overall heat load distribution in a single building is still considered not large enough for economically feasible co-generation and thus joint co-generation for multiple neighboring buildings are preferred and the Electric Power Law and LNG pricing policy should be revised favorably for co-generation in advance.
This paper reports the Survey results from a field monitoring study of office occupancy densities. The field measurement of a office in Yongin was carried out from 19 September to 30 September 2011. The survey has an aim to reveal the building energy consumption relationship between occupancy densities of a realistic office and the previous studies. The results showed that hourly occupied density of the previous studies is more higher than a field survey. we investigated the effects of difference occupancy densities on annual heating and cooling energy consumption using EnergyPlus. Heating and cooling consumption was raised because of the increased occupancy density. therefore, accurately measure the occupnacy schedule is important in order to reduce excessive building energy consumption, and is an significant element to be considered in the energy simulation.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2011.04a
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pp.1057-1059
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2011
본 논문은 홈/빌딩네트워크 환경에서 에너지 절감을 위한 효율적인 관리방법을 제안한다. 보다 상세하게는 먼저 가정(home)이나 빌딩(building) 등의 건물에서 사용되는 에너지의 정보를 수집하여 이들에 관한 통합 자원 관계맵을 구축한다. 구축된 자원 관계맵을 기반으로 실제 에너지 사용량과 금액을 계산하여 알려줄 뿐만 아니라 에너지의 예측 사용량과 금액을 계산하여 사용자에게 알려준다. 이와 더불어 사용량이 많을 경우 각 자원별 뿐만 아니라 지역, 사용량, 타입, 특성과 같은 다양한 그룹별로 에너지 절감 방안을 제시함으로써 사용자가 실제로 에너지를 효과적으로 절감할 수 있도록 하는 자원관계맵 기반의 에너지 절감방안을 제안한다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2015.04a
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pp.574-576
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2015
커미셔닝은 건물의 에너지 사용량을 줄이기 위한 일련의 과정을 의미한다. 본 논문에서는 건물 에너지 관리를 수행하기 위한 커미셔닝 시스템의 디자인에 대해 서술한다. 건물 내에 존재하는 각 설비에 센서를 설치하는 것에 더하여 센서의 정보를 저장하기 위한 설비 작동 정보 데이터베이스가 구축되어야 한다. 설비 작동 정보 데이터베이스 및 기상 정보 데이터베이스 등을 활용하여 커미셔닝 시스템은 전체 건물의 에너지 사용 환경을 분석한다. 커미셔닝 시스템 엔진의 분석결과는 건물 관리자에게 제공되어 더 나은 건물 에너지 관리를 가능케 한다.
Kim, Sung-Min;Yoon, Jong-Don;Kwon, Oh-In;Shin, Sung-Eun
Journal of Energy Engineering
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v.25
no.1
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pp.131-144
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2016
Damage occur frequently around the world on climate change and the main cause of greenhouse gas emissions regulation is growing. To this end, the government has built integrated management system for national building energy. The building energy information is total 6.8 million complex. Integrated management system for national building energy database are matched building registers information and energy information of the supply agencies. However, the matching process has its limitations so advanced work is in progress continuously. This study analyzed integrated management system for national building energy database quality and limitations and deduce improvement plan to increase system reliability and availability. The existing database matching average rate is 85.6%. 58.2% of the total non-matching data type has no building information. To ensure the ease of new database matching and the accuracy of the existing database matching, address standarization and building properties system are needed between building information and energy information. Also, The system construction is required to include information on other energy sources like petroleum energy which has high proportion of non-urban areas and small residential areas and renewable energy which has high potential in development and utilization.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2011.11a
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pp.1024-1026
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2011
본 논문에서는 그린빌딩의 에너지관리시스템(BEMS)를 이용하여 건물을 구성하는 각 건축설비들의 에너지 사용량을 정확히 측정하고 분석한 데이터를 토대로 운전방법을 개선함으로써 건물 에너지를 효과적으로 운용하여 에너지 손실을 막기 위한 각종 기능 및 활성화 방안을 알아보도록 한다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2015.10a
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pp.1110-1112
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2015
에너지 절감을 위해 다양한 분야에서 노력을 기울이고 있지만 전체 에너지 사용량의 약 20% 이상을 차지하는 건물 분야는 정부의 정책과 제도적인 지원 하에 에너지 절감활동을 활발하게 진행하고 있다. 특히 $3000m^2$ 이상의 중대형 건물의 경우 BEMS(Building Energy Management System)기반의 건물에너지 관리가 의무화 될 예정이다. 하지만 기존 BEMS의 경우 특정 기업에 의한 단독 솔루션 형태로 제공되고 있어 BEMS간 데이터 상호호환성을 보장하지 않고, 단순 모니터링 기능에 의존하여 저장/관리 되지 않고 버려지는 데이터들이 많아 차후 문제가 발생한 경우 과거 데이터를 통한 분석 작업에 어려움이 있다. 따라서 본 논문에서는 건물에너지 통합관리 측면에서 원격지에 설치된 다양한 BEMS들의 센서/미터 데이터들을 웹을 통해 수집하고 데이터 웨어하우스에 저장/관리되며 건물에너지 통계, 분석 및 진단을 가능하도록 하는 데이터 웨어하우스 기반의 원격 건물에너지 통합 관리 시스템 설계에 대해 서술한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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