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학술저널
저자정보
성남철 (가천대학교) 김지헌 (가천대학교) 최원창 (가천대학교) 윤상천 (가천대학교) Nabil Nassif (North Carolina A&T State University)
저널정보
한국생활환경학회 한국생활환경학회지 한국생활환경학회지 제24권 제1호
발행연도
2017.2
수록면
29 - 36 (8page)
DOI
10.21086/ksles.2017.02.24.1.29

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2017

BEMS 데이터 기반의 인공신경망을 이용한 건물 에너지 모델 최적화 프로세스에 관한 연구
성남철 ,  김지헌 ,  최원창 대한건축학회 학술발표대회 논문집 2017.04 학술대회자료
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초록· 키워드

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This paper discusses the modeling methodologies and optimization methods for building energy system using time series auto regression artificial neural networks. The model can be integrated into energy solution tools for building energy assessment, optimization, and many other applications. The model predicts whole building energy consumptions as function of four input variables, dry bulb and wet bulb outdoor air temperatures, hour of day and type of day. To train and test the models, data from simulations are used for the analysis. Advanced computational methods are used for data analysis and preprocessing. Different neural network structures are tested along with various input and feedback delays to determine the one yielding the best results. The optimization method was also developed to automate the process of finding the best model structure that can produce the best accurate prediction against the actual data. The results show that the developed model can provide results sufficiently accurate for its use in various energy efficiency and saving estimation applications.
#Building energy management system #Optimal algorithm #Artificial neural networks #Genetic algorithm #Energy saving

목차

Abstract
1. 서론
2. 빌딩에너지관리시스템(BEMS) 과 최적제어
3. 연구방법
4. 결과 및 분석
5. 결론
REFERENCES

참고문헌 (17)

참고문헌 신청
Lee, H. & Lee, K. (1991). Artificial intelligence approach to architectural design methodology. Journal of the Architectural Institute of Korea, Planning and Design Section, 7(2), 23-36. Seo, D. & Lee, K. (2003). A study on the method for visualperception of architectural form through artificial intelligence. Journal of the Architectural Institute of Korea, Planning and Design Section, 19(12), 17-24. Yang, I. & Kim, K. (1997). A Study on the application of Artificial Neural Network for optimal operation of HVAC systems. Journal of the Architectural Institute of Korea, 13(8), 97-107. Park, D., Chung, H., & Yang, I. (2013). Control of HVAC optimal start/stop using Artificial Neural Network. Korean Journal of Air-Conditioning and Refrigeration Engineering, 395-396. Moon, J. (2011). Development of ANN-and ANFISbased control logics for heating and cooling systems in residential buildings and their performance tests. Journal of the Korean Housing Association, 22(3), 113-122.

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