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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
김익성 (전남대학교) 김우현 (전남대학교) 송유진 (한국에너지기술연구원)
저널정보
대한설비공학회 설비공학논문집 설비공학논문집 제32권 제2호
발행연도
2020.2
수록면
75 - 87 (13page)
DOI
10.6110/KJACR.2020.32.2.075

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이 논문의 연구 히스토리 (5)

2022

베터리 에너지 저장장치를 포함한 복수 건물에서의 멀티 에이전트 기반 전기에너지 소비 최적화 알고리즘 개발
김익성 ,  김우현 대한기계학회 춘추학술대회 2022.06 학술대회자료
건물에너지 최적화를 위한 멀티 에이전트 기반 분산 에너지 제어 기술 개발
김익성 2022.01 학위논문

2021

멀티 에이전트 기반의 시장기반 제어 기술을 활용한 복수 건물의 전기에너지 소비 최적화 알고리즘 개발
김익성 ,  김우현 대한기계학회 춘추학술대회 2021.11 학술대회자료
상업용 건물의 전기에너지 절감을 위한 멀티에이전트 시장기반 제어 기술 개발
김익성 ,  김우현 대한기계학회 춘추학술대회 2021.05 학술대회자료

2020

상업용 건물에서 전기에너지 소비 절감을 위한 멀티 에이전트 기반의 분산에너지 제어 기술 개발
김익성 ,  김우현 ,  송유진 설비공학논문집 2020.02 학술저널

초록· 키워드

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The electric utility industry is faced with the growing challenge of providing a stable supply of power to meet the public’s demand, while also integrating rapid growth in distributed variable renewable generation. Traditional means of balancing short- and long-term supply and demand imbalance will be costly. Alternative approaches to using flexible loads in buildings are needed to mitigate the imbalance at a lower cost. In this paper, a agent-based distributed control strategy is proposed for commercial buildings to coordinate the electricity consumption of air handling units with variable air volume, chiller system, and lighting systems. Based on the market-based control, the electricity consumption is adjusted by changing temperature set-points and dimming levels in response to the market equilibrium price. The proposed strategy was tested and validated in a simulation environment. The results demonstrate the agent based-distributed control strategy managed the controllable loads in the building to maintain the electricity consumption at the desired level without significant impact on occupants’ comfort. Overall, the results demonstrate that the ILC allows coordination of the controllable loads and provides energy consumption savings.
#Distributed energy control(분산에너지 제어) #Model-based control(모델기반 제어) #Market-based control(시장기반 제어) #Building energy(건물에너지)

목차

Abstract
1. 연구배경 및 목적
2. 분산에너지 플랫폼 기반 에이전트 제어 환경 구축
3. 에이전트 기반 분산에너지 제어기술 개발
4. 결과 및 분석
5. 결론
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