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자료유형
학술저널
저자정보
박상구 (한국에너지공단) 문현준 (단국대학교) 김수덕 (아주대학교)
저널정보
한국생활환경학회 한국생활환경학회지 한국생활환경학회지 제25권 제1호
발행연도
2018.2
수록면
43 - 51 (9page)
DOI
10.21086/ksles.2018.02.25.1.43

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This paper is intended to develop the prediction model for the hourly heating load of a building, applying an autoregressive distributed lag (ARDL) model, which reflecting the dynamic property of time series data. The information on the outside weather obtained from the meteorological office, and occupancy is only used for the modeling. The prediction accuracy of the ARDL model was 28.3 % CVRMSE (Coefficient of Variation of Root Mean Squared Error) without overall bias. This is an improvement of 21.2 % in comparison with the multiple linear regression (MLR) model, not having the time lagged terms of variables. It is confirmed that there is little nonlinear relationship between response and explanatory variables, when judging from the result of an artificial neural networks (ANN) model using the same input variables to the ARDL model. The effects of influencing factors such as outside temperature, solar radiation and occupancy on the hourly heating loads were analyzed through the coefficients of the ARDL model. The prediction model in this paper can be applied as the baseline for evaluating the future changes of the building heating loads.
#Hourly heating load #Prediction model #Baseline #ARDL #ANN

목차

Abstract
1. 서론
2. 연구방법
3. 연구결과 및 논의
4. 결론
REFERENCES

참고문헌 (15)

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[학술지(정기간행물)] - Amasyali, K. / 2018 / A review of data-driven building energy consumption prediction studies / Renewable and Sustainable Energy Reviews 81 : 1192 ~ 1205 google schola [기타자료] - American Society of Heating, Refrigerating and Air-Conditioning Engineers / 2014 / ASHRAE Guideline 14-2014, Measurement of Energy and Demand Savings google schola [학술지(정기간행물)] - 조우진 / 2010 / 현장실험 및 시뮬레이션을 이용한 이중개폐창호의 냉방에너지소비특성 평가 / 한국생활환경학회지 17 (2) : 158 ~ 171 dbpia [기타자료] - Efficiency Valuation Organization / 2012 / International performance measuremnet and verification protocol. Concepts and Options for Determining Energy and Water Savings : 1 ~ google schola [학술지(정기간행물)] - Jessica Granderson / 2014 / Development and application of a statistical methodology to evaluate the predictive accuracy of building energy baseline models / Energy 66 : 981 ~ 990 Crossref

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