메뉴 건너뛰기
.. 내서재 .. 알림
소속 기관/학교 인증
인증하면 논문, 학술자료 등을  무료로 열람할 수 있어요.
한국대학교, 누리자동차, 시립도서관 등 나의 기관을 확인해보세요
(국내 대학 90% 이상 구독 중)
로그인 회원가입 고객센터 ENG
주제분류

추천
검색
질문

논문 기본 정보

자료유형
학술대회자료
저자정보
S. Sholahudin (Kookmin University) Azimil G. Alam (Kookmin University) Haolia Rahman (Kookmin University) Hojong Hwang (Kookmin University) Hwataik Han (Kookmin University)
저널정보
대한설비공학회 대한설비공학회 학술발표대회논문집 대한설비공학회 2015년도 동계학술발표대회 논문집
발행연도
2015.11
수록면
97 - 100 (4page)

이용수

표지
📌
연구주제
📖
연구배경
🔬
연구방법
🏆
연구결과
AI에게 요청하기
추천
검색
질문

초록· 키워드

오류제보하기
The energy performance in the building is highly affected by several factors including weather conditions, building architectural configuration, material, and building operation such as occupancy, equipment, lighting and HVAC system. Accurate cooling load prediction can help energy management to optimize cooling energy consumption in the building. This paper studies the effect of several weather parameters including dry bulb and dew point temperature, direct normal and diffuse horizontal radiation, and wind speed on the cooling load for predicting cooling load. Several data sets of cooling load and various weather conditions were generated hourly using Energy Plus software. Static neural network model was developed to estimate cooling load using orthogonal arrays of weather parameter. Furthermore, analysis of variance was utilized to analyze the effect of each weather parameter. The results show that diffuse horizontal radiation, dew point and dry bulb temperature has significant effect on cooling load and considered as important parameters for cooling load prediction.

목차

ABSTRACT
1. Introduction
2. Building Description
3. Taguchi Method
4. Neural Network
5. Results and Discussion
6. Conclusion
References

참고문헌 (0)

참고문헌 신청

함께 읽어보면 좋을 논문

논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!

이 논문의 저자 정보

이 논문과 함께 이용한 논문

최근 본 자료

전체보기

댓글(0)

0

UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2016-553-002131732