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.
Journal of the Architectural Institute of Korea Structure & Construction
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v.34
no.7
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pp.27-34
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2018
The energy consumption of apartment houses is affected by various factors. The criteria for assessing current energy usage are area, region and purpose. The purpose of this study is to obtain the reliability of the method of evaluating the existing energy consumption certificate and to derive usable evaluation factors according to the correlation of factors affecting energy consumption. The research process collects energy usage data for apartment houses in Daegu and calculates statistical results through correlation analysis and multiple regression analysis. As a result, it was found that the power energy is influenced by the yearly factor of physical characteristics, and the heat energy and total energy usage are influenced by the energy source which is energy characteristic factor.
The aim of this study is to analyze the influence of various factors on energy consumption of apartment buildings. Energy consumption data of the Green Together, integrated building energy management system maintained by the government were used, and end-use and primary energy consumption data of 2012 were analyzed for 181 apartment complexes completed between 2004 and 2011 in Seoul. Energy consumption by use, source and heating type were analyzed. Then, energy consumption trends were analyzed and suggested according to energy efficiency ratings, number of households, areas for exclusive use, number of floors, core types, building types, orientations and completion years.
This study developed a KRESS program designed to find the optimization ratio for new and renewable energy systems and analyze the effects of building energy consumption characteristics on the ratio. In spite of clear differences in predicted energy consumption and energy consumption by the loads among 18 facilities, the current formula for obligatory supply ratios applies a correction coefficient according to the building purposes based on energy consumption per each unit area in medical facilities and thus reflects no energy consumption characteristics according to the building purposes. The optimization ratio for new and renewable energy systems was the same for all facilities when the correction coefficients by the building purposes and new and renewable energy sources were all applied. When the correction coefficients were not applied, however, the optimization ratio varied according to building energy consumption characteristics. The findings raise a need to test the correction coefficients in order to select new and renewable energy systems that take into account energy consumption characteristics by the building purposes and loads and reflect economy, environmental performance, and technology.
Journal of The Korean Society of Agricultural Engineers
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v.50
no.4
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pp.99-109
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2008
As the price of traditional fossil fuels continue to increase, more people attach importance to the pollution of the environment caused by fossil fuel's burning, developing and using renewable energy resources has become a very important project all over the world. Also, the rural energy planning which is another method to improve energy utilization ratio and reduce environment pollution, is also regarded as a very effective way to reduce the energy consumption. There is a quantity of renewable energy resources and natural tribes in rural area, which is both feasible to develop the renewable energy and the regional energy planning. To carry out this, it is needs to know the area's quantity of renewable energy resources and the total energy consumption. This paper is to find out the relationship between rural energy consumption and rural conditions, and to found a energy consumption model which can conjecture the energy consumption in rural family. and the cost of rural family's energy consumption was founded to conjecture how much money dose it cost in rural family's energy consumption. The energy consumption model was concluded using the surveys of 76 families in 14 villages at the area of Chungcheongbuk-Do(province). The main factors to energy consumption was selected out which were number of family members, acreage of house, acreage of farmland and family's annual income.
Purpose: Recently energy consumption is rapidly increasing due to continuous development of social evolution in various field. In this situation, there is a lot of effort to reduce this energy consumption in many ways, especially in building energy. Preceding studies already started to analyze the housing area such as zero energy house and passive house by researching annual building energy consumption, but to apply the results of housing to office building is insufficient since it has different consumption tendency. Method: In this study, eQuest program was used for simulation and the base model is selected among standard office building in ASHRAE 90.1. Variables are divided into passive and active factors for comparison. Result: In passive factors, glazing system showed the highest energy saving rate by 21.3% with triple low-e glass and enhancing wall u-value showed the lowest energy saving rate by 3.6% with 0.15 m2/K. In active factors, VAV system showed 30.9% energy saving rate when compared to CAV system, and heat exchanger showed 10.2% energy saving rate. For regeneration energy part, photovoltaic panel generated 10.4% of base annual energy usage.
The aim of this study is to evaluate how much would the building energy consumption be saved by applying DSSC BIPV window which is possible to control the transmittance and express the color in the office building. For this, physical characteristics such as transmittance and reflectance, U-factor of DSSC areanalyzed and an annual energy consumption that is connected to dimming control is calculated when DSSC BIPV window is applied by alternate clear window system. As a result, It is possible to reduce the anannual energy consumption as much as4.1% by just change the clear double window system to DSSC BIPV double window system because the major factor to reduce energy consumption in the office that has much cooling load than other building is SHGC. When the thermal insulation properties of DSSC BIPV window with low-e coating and making triple window are improved, energy saving ratio is about 9%. Plus, energy saving ratio of 25~28% in lighting energy consumption is possible when the dimming control system with DSSC BIPV window is adopt.
Journal of the Korean Institute of Illuminating and Electrical Installation Engineers
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v.16
no.6
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pp.74-79
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2002
This paper shows a reasonable design standard factor in commercial buildings, that was made by the systematic and statistical way considering actual conditions, such as investigated electric equipment capacity, electric power consumption, load characteristic, etc., for 23 commercial buildings. With a rapid growth of national economics with the development of intelligence society , electrical energy consumption markedly increased Expecially, it is increased electrical energy consumption in the commercial buildings and thus an energy conservation through efficient use of electricity became more important In our country, the estimation of demand factor and electric equipment capacity are not properly and thus the application of these factors are confusing and different in each electric design of the field.
This paper analyzed the factors for increasing energy consumption in the domestic manufacturing sector using the LMDI (Log mean division index) decomposition method for the period from 1999 to 2019. Among the LMDI decomposition analysis methods, both additive and multiplicative factor decomposition methods were used. in this analysis. According to the result of the analysis, the factor that increased energy consumption in the domestic manufacturing industry was the production effect, and the structure effect and intensity effect were found to be the factors that decreased energy consumption. In particular, the reduction of energy consumption due to the structure effect was greater than that of energy consumption effect due to the intensity effect. By period, it can be seen that energy consumption increased rapidly due to the production effect until 2011, but after that, the increase in energy consumption due to the production effect slowed down. On the other hand, after that, the energy reduction effect due to the structure effect and the intensity effect became prominent. In order to save energy in the manufacturing sector in the future, energy diagnosis and management through EMS (Energy management system) and FEMS (Factory energy management system) are more necessary. In addition, restructuring into a low-energy consumption industry seems more necessary.
International Journal of Air-Conditioning and Refrigeration
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v.6
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pp.1-13
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1998
The basic heat transfer process that occurs in a building can best be illustrated by an electrical circuit network. Present paper reports the dynamic simulation of annual energy consumption in an office building by the thermal resistance capacitance network method. Unsteady thermal behaviors and annual energy consumption in an office building were examined in detail by solving the simultaneous circuit equations of thermal network. The results are used to evaluate the accuracy of the modified BIN method for the energy consumption analysis of a large building. Present thermal resistance-capacitance method predicts annual energy consumption of an office building with the same accuracy as that of response factor method. However, the modified BIN method gives 15% lower annual heating load and 25% lower cooling load than those from the present method. Equipment annual energy consumptions for fan, boiler and chiller in the HVAC system are also calculated for various control systems as CAV, VAV, FCU+VAV and FCU+CAV. FCU+CAV system appears to consume minimum annual energy among them.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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