Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2016.07a
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pp.13-15
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2016
에너지 소비가 큰 건물은 내부 온/습도, 이산화탄소 농도, 미세먼지 농도 등의 일정 공기 질을 유지하면서 에너지 비용을 최소화할 수 있는 제어계획을 수립하는 것이 필요하다. 기존 건물에서 실내 환경의 운영은 설정된 실내 환경 값을 기준을 벗어나면 설비 기기를 제어하는 방식으로 이루어진다. 이는 단 시간에 고에너지를 투입하여 장비를 가동시키므로 에너지 소모가 크며 peak 전력이 높아 에너지 비용이 크다는 문제가 있다. 따라서 온도를 포함한 환경이 변해가는 상황을 예측하고 사전에 에너지 사용 계획을 수립하여 관리 제어를 수행함으로써 예열부하 등의 불필요한 에너지 손실을 절감하려 한다. 이를 위해 실내 환경이 변화하는 것을 예측하고 후보 제어계획으로 제어를 수행할 때 소요되는 에너지가 어느 정도인지 시뮬레이션하여 제어계획의 적합도를 평가한다. 기존 EnergyPlus와 같은 시뮬레이션 도구는 모델이 복잡하여 시뮬레이션에 많은 시간이 필요하기 때문에 환경 변화를 반영하기 위해 주기적으로 재수립되는 수많은 제어계획 데이터를 단시간에 시뮬레이션하기에 부적합하다. 본 논문에서는 빠른 시뮬레이션을 위해 실제 운영 데이터와 에뮬레이션을 통해 획득한 운영 데이터를 기반으로 학습 알고리즘을 이용하여 제어계획 적용 시의 미래 상황을 예측한다.
A Microsoft Access application program is developed to calculate energy demands for a Community Energy System (CES) composed of various types of buildings. The field-measured heating, hot water, cooling, and electricity energy consumptions for 14 types of building are systematically organized in forms of database and hourly loads for a span of year (8760 hours) are generated through an automated statistical procedure. User-friendly standard windows interfaces are provided to assist non-expert end users.
The field-surveyed and measured energy consumption data is processed to develop building energy demand models for heating, hot water, cooling, and electricity. The load models are systematically organized as a database and hourly loads for a span of year (8760 hours) are generated by the program. Rased on those models a Microsoft Access application program is developed to calculate energy demands for a Community Energy System (CES) composed of 17 types of buildings. User-friendly interfaces are provided to assist non-expert end users and necessary tools to link the calculation results to subsequent coagulations such as operation simulation or economic assessment.
Korean Journal of Air-Conditioning and Refrigeration Engineering
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v.21
no.1
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pp.9-15
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2009
There are various types of energy simulation tool to predict both thermal load and energy use. However, the problem about these software is that they have too much input variables and need expert with skills to run the simulation. Therefore, the purpose of this study is to develop the thermal analysis simulation program with input variables which eliminates coordinates of building components instead of using full coordinates by using DOE2. Since the simulation engine of the program is DOE2, the validity of S-DOE is performed by comparing peak heating and cooling load results with VisualDOE and annual energy use results with actual energy use of 1996. The results have shown that there are little difference between VisualDOE and S-DOE. Also it showed that there are little difference between actual energy use and S-DOE energy use results. S-DOE took less time to model a building than VisualDOE. These results reveals that the application of S-DOE have potentials in accurately predicting both energy load and energy use of the building and still have an advantage of taking less time to model a building.
In study to investigate losing energy of building in window, we analyze the heating loss parts in the material of structure throughout modeling of window system. Also, by making modeling in the building using simulation, we investigate the heating load variation of building in window. According to the type of windows and the material of structure, we analyze the energy variation of building and a temperature variation.
The Magazine of the Society of Air-Conditioning and Refrigerating Engineers of Korea
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v.31
no.1
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pp.9-14
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2002
산업의 발전에 따른 도시화의 영향으로 대도시에서는 가용공간을 확보하기 위하여 건물의 고층화와 지하공간의 개발이 활발하게 이루어지고 있다. 최근 증가추세에 있는 초고층주상복합건물, 초고층아파트는 건물의 높이가 증가함으로 인하여 건축공사비의 증가는 물론 설비적인 측면에서는 저층부의 수압이 상승 하여 높은 수압과 수격작용(water hammer)에 대한 배관 및 기기의 내압강도와 안전대책이 요구된다. 또한 건물의 초고층화로 인하여 열원에서 공조기까지, 공조기에서 실내기기까지의 수직거리 (vertical distance)가 길어지게 되어 연장된 공조덕트 및 배관 의 길이로 인해 반송동력비의 상승에도 큰 영향을 미치게된다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 기기 및 재료의 선정시 내압을 고려하거나 기기의 적정배치와 조닝(zoning)을 통해 상기의 문제점을 해결하는 방법을 적극 채용하고 있다. 하지만 보다 근본적인 문제해결 방법으로 건물의 층고저감에 의한 건축공사비 및 연 간운전비의 절감을 통한 건물에서의 소비에너지량 감소로 부존자원이 부족한 우리나라의 에너지수급정책에 기여하여야 할 것이다. 본 고에서는 건축물의 층고저감 효과를 얻을 수 있는 공조시스템에 대해 전반적으로 기술하고자 한다.
Korean Journal of Air-Conditioning and Refrigeration Engineering
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v.29
no.2
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pp.43-50
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2017
The purpose of this study is to develop a control algorithm for outdoor air cooling based on the prediction of cooling load, and to evaluate the building energy saving using outdoor air cooling. Outdoor air conditions such as temperature, humidity, and solar insolation are predicted using forecasted information provided by the meteorological agency, and the building cooling load is predicted from the obtained outdoor air conditions and building characteristics. The air flow rate induced by outdoor air is determined by considering the predicted cooling loads. To evaluate the energy saving, the benchmark building is modeled and simulated using the TRNSYS program. Energy saving by outdoor air cooling using load prediction is found to be around 10% of the total cooling coil load in all locations of Korea. As the allowable minimum indoor temperature is decreased, the total energy saving is increased and approaches close to that of the conventional enthalpy control.
The goal of this study is to analyze the impact of load factors on building energy consumption by using EnergyPlus program. We selected a campus building and monitored energy consumption from January 2009 to November 2010. First, we simulated energy consumption basically with weather data, building heat gain and EHP performance data. And then we simulated energy consumption with three additional parameter(infiltration, OA control and schedule). Simulation results are verified by MBE and Cv(RMSE) proposed by M&V guideline 3.0. Simulated total energy consumption was 104.3% of measurements, 4.33% of MBE, and 13.62% of Cv(RMSE). Results show infiltration and schedule were revealed as the most dominant factor of heating energy consumption and of cooling energy consumption, respectively.
신경망방법은 공학, 경영 그리고 정보기술과 같이 다양한 분양에서 널리 사용되어지고 있다. 신경망방법은 기본적으로 예측, 제어, 식별과 같은 기능을 가지고 있는데, 본 논문에서는 신경망방법을 이용하여 C사의 모델 T의 히트펌프 전기부하를 예측하였다. 부하예측은 시스템을 더욱 효율적이고, 적절하게 만들기 위해 필요하다. 본 논문에서 사용된 히트펌프는 지열원 히트 펌프 시스템이다. 이 지열 히트 펌프의 부하는 사전에 미리 예측되어진 외기온도 및 건물 열부하에 따라 측정 학습된 전력 소비량으로 겨울에는 난방, 여름에는 냉방에 대한 전력 부하를 예측할 수 있다. 이 신경망방법은 신경망 학습 순서를 통해 부하 예측을 위해 히트펌프의 성능데이터를 필요로 한다. 이 부하 예측 인공지능망 방법으로 외기 온도별 건물 통합형 지열 히트 펌프 부하가 예측되어질 수 있다.
In accordance with the implementation of the Zero Energy Building Certification System, it for the activation and expansion of the private sector is being steadily upgraded. Also The government has set up a step-by-step mandatory roadmap until it is expanded to the private sector, starting with the public sector. We analyzed the energy requirements of existing buildings from 2016 to 2017 and the by load relationships of major factor. Of the existing buildings, 714 buildings in central and southern areas excluding residential buildings such as apartments and officetels were classified and their primary energy requirements were analyzed. As new design technologies are applied, the demand for energy from the passive side is steadily declining. In addition, there is a need to interpret various methods to improve the zero energy building certification standard in the point that the zero energy building pilot project is continuously carried out in relation to the activation of renewable energy supply.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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