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.
While establishing adequate load paths in the light-frame wood structures is critical to maintain the overall structural integrity and avoid significant damage under extreme wind events, the understanding of the load paths is limited by the high redundant nature of this building type. The objective of the current study is to evaluate the system effects and investigate the load paths in the wood structures especially the older buildings for a better performance assessment of the existing building stock under high winds, which will provide guidance for building constructions in the future. This is done by developing building models with configurations that are suspicious to induce failure per post damage reconnaissance. The effect of each configuration to the structural integrity is evaluated by the first failure wind speed, amajor indicator beyond the linear to the nonlinear range. A 3D finite-element (FE) building model is adopted as a control case that is modeled using a validated methodology in a highly-detailed fashion where the nonlinearity of connections is explicitly simulated. This model is then altered systematically to analyze the effects of configuration variations in the model such as the gable end sheathing continuity and the gable end truss stiffness, etc. The resolution of the wind loads from scaled wind tunnel tests is also discussed by comparing the effects to wind loads derived from large-scale wind tests.
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.
The building design codes and standards in many countries usually are either fully or partially adopted from the international codes. However, regional conditions like the quality of construction industry and different statistical parameters of load and resistance have essential roles in the code calibration of building design codes. This paper presents a probabilistic approach to assess the reliability level of adopted national building codes by simulating design situations and considering all load combinations. The impact of the uncertainty of wind and earthquake loads, which are entirely regional condition dependent and have a high degree of uncertainty, are quantified. In this study, the design situation is modeled by generating thousands of numbers for load effect ratios, and the reliability level of steel elements for all load combinations and different load ratios is established and compared to the target reliability. This approach is applied to the Iranian structural steel code as a case study. The results indicate that the Iranian structural steel code lacks safety in some load combinations, such as gravity and earthquake load combinations, and is conservative for other load combinations. The present procedure can be applied to the assessment of the reliability level of other national codes.
Kontoni, Denise-Penelope N.;Farghaly, Ahmed Abdelraheem
Wind and Structures
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v.30
no.4
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pp.423-432
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2020
A steel high-rise building (HRB) with 15 stories was analyzed under the dynamic load of wind or four different earthquakes taking into consideration the effect of soil-structure interaction (SSI) and using tuned mass damper (TMD) devices to resist these types of dynamic loads. The behavior of the steel HRB as a lightweight structure subjected to dynamic loads is critical especially for wind load with effect maximum at the top of the building and reduced until the base of the building, while on the contrary for seismic load with effect maximum at the base and reduced until the top of the building. The TMDs as a successful passive resistance method against the effect of wind or earthquakes is used to mitigate their effects on the steel high-rise building. Lateral displacements, top accelerations and straining actions were computed to judge the effectiveness of the TMDs on the response of the steel HRB subjected to wind or earthquakes.
Windows have an great effect on annual building load because windows are the weakest parts of building envelope thermally. To reduce the consumption of building energy, the thermal performance of window has to be improved in first place. Therefore this research aims to make a quantitative analysis of the heating and cooling load according to the window thermal performance using the heat load simulation program. As a result of the simulation, annual heat load is down 38% according to the decrease of U-value of window, 1.00 W/$m^2K$. and annual heat load is up 10% according to the decrease of shading coefficient, 0.20. The annual load of the window with Low-E glass is 15% lower than the window with pair glass.
In this paper, new methodology is proposed to estimate the cooling load using areas of building group and predicted weather data. Only three parameters such as maximum, minimum temperature and building area are necessary to obtain hourly distribution of cooling load for the next day. The maximum and minimum temperature that are used for input parameters can be obtained from forecasted weather data. The areas of building group are used for setting several parameters that are used for estimate cooling loads. Benchmarking building(research building) is selected to validate the performance of the proposed method, and the estimated cooling loads in hourly bases are calculated and compared with the measured data for benchmarking building. The estimated results show fairly good agreement with the measured data for benchmarking building.
The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers
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v.65
no.9
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pp.1486-1492
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2016
This study presents the electrical load forecasting and error correction method using a real building load pattern, and the way to manage the energy storage system with forecasting results for economical load operation. To make a unique pattern of target load, we performed the Hierarchical clustering that is one of the data mining techniques, defined load pattern(group) and forecasted the demand load according to the clustering result of electrical load through the previous study. In this paper, we propose the new reference demand for improving a predictive accuracy of load demand forecasting. In addition we study an error correction method for response of load events in demand load forecasting, and verify the effects of proposed correction method through EMS scheduling simulation with load forecasting correction.
As 'Low Carbon Green Building' is highly required, programs to evaluate building performance are actively and commonly used. For most of these programs, dynamic responses of buildings against external weather changes are very important. In order to simulate the programs, weather data of each region must be properly entered to estimate accurate amount of building energy consumption. To this end, the existing weather data and weather data of KSES were compared and analyzed to find out how weather changes. Energy load of Korea's standard houses was also analyzed based on this data. As a result, data corresponding to June ${\sim}$ September when cooling is supplied shows 23% of average increase with 30% of peak increase(June). On the other hand, data corresponding to November ${\sim}$ February when heating is supplied shows 29% of average decrease with 34% of peak decrease(November). Increase in cooling load and decrease in heating load in the above data comparison/analysis show that KSES 2009 data reflects increase in average temperature caused by global warming unlike the existing data. Increase in dry-bulb temperature depending on weather change of standard houses increases cooling load by 17% and decreases heating load by 36%
The peak demand of electricity in summer season mainly comes from the day time cooling loads. Ice thermal Storage System (ITSS) uses off-peak electricity at night time to make ice for the day time cooling. In order to maximize the use of cold storage in ITSS, the estimation of day time cooling load for the building is necessary. In this study, we present a method of cooling load estimation using 5 years of normalized outdoor temperature, relative humidity, and the building construction data. We applied the hourly-based estimation to a general hospital building with relatively less sudden heat exchange and the results are compared with the measured cooling load of the building. The results show that the cooling loads estimation depends on the indoor cooling design temperature of the building.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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