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이형석 (고려대학교) 허연숙 (고려대학교)
저널정보
대한설비공학회 대한설비공학회 학술발표대회논문집 대한설비공학회 2020년도 하계학술발표대회 논문집
발행연도
2020.6
수록면
504 - 507 (4page)

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This study investigates the effect of a data collection strategy used for developing a data-driven model in the context of model predictive control(MPC) applications. A virtual building was created in TRNSYS to evaluate the effect of data collection strategies on the prediction accuracy of resulting data-driven models. The effectiveness of a data collection strategy for developing a data-driven model is evaluated in terms of the prediction accuracy of the data driven model. The impact of collecting accurate occupant present data set does not impact the prediction accuracy, while collecting a large variation of boiler outlet temperature data is important to enhance the prediction accuracy. Trade-offs between collecting informative boiler outlet temperature data and intrusion to occupant thermal comfort need to be further evaluated under MPC applications.
#Data collection strategy (데이터 수집 전략) #Data driven model (데이터 기반 모델) #Model predictive control (모델 예측 제어)

목차

Abstract
1. 서론
2. 데이터 수집 전략
3. 데이터 수집 전략 평가
4. 결론 및 한계
Reference

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