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한국태양에너지학회 한국태양에너지학회 학술대회논문집 한국태양에너지학회 2004 Proceedings ISEA Asia-Pacific
발행연도
2004.10
수록면
121 - 127 (7page)

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In recent years, heat pump (HP) hot-water supply systems, in which energy saving is high at primary energy level, are being introduced. In solar-heat/HP/storage tank hot-water supply systems, much higher energy saving is expected. From an economical viewpoint, it is desirable that the HP hot-water supply system is operated using night time electricity whose energy charge is one third of that of during the daytime. If the solar heat of the next day is sufficient, the HP does not need to be operated. On the other hand, if the solar heat of the next day is not sufficient, the HP needs to be operated. In order to operate this kind of system effectively, it is important to forecast insolation of the next day with good accuracy. This paper presents insolation forecasting with the artificial neural network. Especially, the influence of atmospheric pressure on insolation forecasting is discussed. In this study, forecasting the insolation of the next day by using the neural network is proposed, and inputting atmospheric pressure of the next day. And, the atmospheric pressure data is forecasted by using the neural network, too.

목차

Abstract

1. Weather Data

2. Artificial Neural Networks

3. Forecast of Atmospheric Pressure

4. Forecast of Clearness Index

5. Conclusion

References

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UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2009-563-018203197