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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2019.10
- 수록면
- 430 - 443 (14page)
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Conventional detailed building energy modeling tools have limited functionality in a real building modeling. Since a co-simulation modeling for more detailed building energy simulation is getting concerns along with enforced IoT data availability. This co-simulation environment could be applied model predictive building control, continuous commissioning in existing buildings, etc. Since BCVTB and Modelica are introduced in building energy modeling, many researches attempted to combine different building simulation tools and even with actual hardware. In this research, actual building is modeled with EnergyPlus and Modelica and model calibration and validation is implemented with BAS and AMI data that is measured from the building. Occupancy information is derived through LBNL simulator and lighting and equipment information is developed based on the occupancy schedule. AHU and VAV box are modeled in Modelica and then the results (sensible and latent energy of supply air) are passed through FMU into each zone in EnergyPlus. Validation results shows that good agreement according to ASHRAE Guideline 14 but irregular events are not predicted.
목차
ABSTRACT
서론
문헌고찰
대상 건물개요
IoT데이터 수집
건물모델링
시뮬레이션 결과분석
결과 및 토론
References
참고문헌 (14)
참고문헌 신청
Corbin, C. D / 2013 / A model predictive control optimization environment for real-time commercial building application / Journal of Building Performance Simulation 6(3):159~174
Hao, H / 2017 / Transactive control of commercial buildings for demand response / IEEE Transactions on Power Systems 32(1):774~783
Huang, S / 2018 / An agent-based hardware-in-the-loop simulation framework for building controls / Energy and Buildings 181:26~37
김석호 / 2017 / 재실여부가 반영된 MPC환경구축 및 조명제어의 성능 평가 / 한국건축친환경설비학회 논문집 11(6):546~557
Kwak, Y / 2013 / Feasibility study on a novel methodology for short-term real-time energy demand prediction using weather forecasting data / Eenrgy and Building 57:250~260
Hao, H / 2017 / Transactive control of commercial buildings for demand response / IEEE Transactions on Power Systems 32(1):774~783
Huang, S / 2018 / An agent-based hardware-in-the-loop simulation framework for building controls / Energy and Buildings 181:26~37
김석호 / 2017 / 재실여부가 반영된 MPC환경구축 및 조명제어의 성능 평가 / 한국건축친환경설비학회 논문집 11(6):546~557
Kwak, Y / 2013 / Feasibility study on a novel methodology for short-term real-time energy demand prediction using weather forecasting data / Eenrgy and Building 57:250~260
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