히트 펌프란, 공기, 지중, 지하수 등에서 얼마 안되는 동력으로 효율 있게 열에너지를 끌어올려 장소나 어떤 대상물을 덥게 하거나 차게 하는 에너지절약 기술이다. 일본 등에서는 최근, 이 에너지절약 기술이 $CO_2$ 배출을 억제하는 지구온난화 대책으로서 주목을 받고 있으며, 유럽에서도 일본에 비해 규모는 크지 않으나 히트 펌프 시장이 급속히 확대되고 있다.
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.
Proceedings of the Korean Society for Bio-Environment Control Conference
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1999.11a
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pp.95-99
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1999
자연에너지와 전기에너지를 조합하여 냉방과 난방을 수행할 수 있는 방법중의 하나로 히트펌프 이용기술이 있으며, 국내의 경우 히트펌프는 주로 냉방 또는 냉동을 목적으로 이용되고 있으나, 1980년 이후 전기가 풍부한 경제선진국을 중심으로 난방 또는 냉난방겸용의 히트펌프가 개발되어 주택, 빌딩, 온실 등의 공조시스템에 이용되고 있다. (중략)
본 연구는 지열원식 냉난방 히트펌프 시스템의 상태를 실시간으로 감시하고 열 성능을 실시간으로 평가할 수 있도록 한 지열원식 냉난방 히트펌프 시스템의 상태 감시 및 열 성능 평가 방법에 관한 것으로서, 이러한 본 연구는, 프로그램 실행을 통하여 측정 간격이 설정되고, 다이얼로그 박스 상에서 시스템 개요, 공사개요, 히트펌프설비개요, 지열루핑 설비개요, 버퍼탱크, 건물개요 등을 입력받은 후 시스템의 개통도 이미지 파일프로그램 로딩과 각종 계측기를 통해 전기적인 데이터의 취득 기능 등의 데이터측정 준비를 위한 기본 제1단계와; 취득된 전기적인 데이터를 물리 신호로 변환한 후 기본 데이터 산정하고 결과를 도시하는 "시스템 실시간 작동 상태 감시" 기능의 제2단계와; 기본 순간치 데이터를 근거로 "시스템의 열성능 평가 변수 값 산정과 결과"를 도시하는 제3단계와; 2단계에서의 기본 데이터와 3단계에서의 열성능 평가 변수 값을 후처리용 데이터 파일로 저장하는 제4단계와; 현장에 설치된 지열원식 히트펌프 시스템의 상태를 TCP/IP 프로토콜을 활용하여 원격지(본사)에서 IP 접속을 통하여 원거리 원격 작동상태 감시 기능 및 제어를 수행하는 제5단계를 수행하게 된다.
Park, Ji Soo;Han, Jae Young;Kim, Sung-Soo;Yu, Sang Seok
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers B
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v.40
no.2
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pp.85-91
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2016
The Positive Temperature Coefficient (PTC) is used for cabin air heating of a battery electric vehicle, which is different from conventional vehicles. Since the PTC heater consumes a large quantity of power in a parasitic manner, many valuable studies have been reported in the field of alternative heat pumps. In this study, a model for an R134a heat pump taking into account the thermal environment of the cabin was developed for a MATLAB/SIMULINK(R) platform. Component and cabin models are validated with reference values. Results show that the heat pump is more competitive for parasitic power consumption over all ambient temperature conditions. Additionally, the method of waste heat recovery to overcome disadvantages when temperatures are below zero is applied to efficiently operate the heat pump.
Time series analysis was applied to groundwater level, water temperature, and electrical conductivity data obtained from monitoring wells around ground-source heat pumps at Sangji University of Wonju (standing column well type) and at Jungwon University of Goesan (closed loop type), from 21 May to 12 October 2010. We found large temporal variations in the characteristics of groundwater at Wonju, but only minor variations at Goesan. These results may improve our understanding of the effects of ground-source heat pumps on the characteristics of surrounding groundwater, according to the installation method for the pumps.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.14
no.10
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pp.4679-4684
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2013
Compared with internal combustion engine, the electric vehicle has a limitation of low driving range due to low battery capacity due to relatively low energy density. Moreover, the energy consumption rapidly increases up to 30% during winter season with operating electric heater. In this study, electric vehicle performance was evaluated using heat pump having higher energy efficiency rather than electric heater for cabin heating. Electric vehicle system and heat pump system were developed using 1-D simulation software called AMESim, the simulation result indicated that the energy consumption could be reduced approximately 66% when the electric heating system was replaced with the heat pump system. As a result, the driving range is expected to increase the similar value. This study proved the merit of heat pump for cabin heating in electric vehicle, and it could contribute to developing suitable heating method for electric vehicles.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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