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조혜운 (Chung-Ang University) 최영재 (Chung-Ang University) 최은지 (Chung-Ang University) 김태원 (Chung-Ang University) 문진우 (Chung-Ang University)
저널정보
한국생태환경건축학회 KIEAE Journal KIEAE Journal Vol.21 No.6(Wn.112)
발행연도
2021.12
수록면
55 - 62 (8page)
DOI
10.12813/kieae.2021.21.6.055

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Purpose: An artificial neural network (ANN) based adaptive & predictive control algorithm was developed and performance was tested. The adaptive & predictive control algorithm increases the control stability and energy efficiency of the hybrid heat pump system by deriving optimal flow rate of fan coil unit circulating water. Method: A target building was modeled using TRNSYS 18 computer software to generate dataset for training the predictive models and performance evaluation of developed algorithm. In order to confirm the superiority of the adaptive & predictive control algorithm, On/Off controller and non-adaptive & predictive control algorithm were employed for a comparative simulation. Result: Both the prediction accuracy and control stability of the adaptive & predictive control algorithm for the heating and cooling period were higher than the comparison group. In addition, as a result of energy consumption analysis, it was confirmed that energy savings are possible when optimal control is implemented for high partial loads. Therefore, if the adaptive & predictive control algorithm is employed to the various environment, rapid and stable adaptation is expected to be possible without additional optimization process.
#융복합 히트펌프 시스템 #인공신경망 #실내온도 예측 #최적 제어 #Hybrid Heat Pump System #Artificial Neural Network #Indoor Temperature Prediction #Optimal Control

목차

ABSTRACT
1. 서론
2. 시스템 개요 및 시뮬레이션 모델링
3. 적응형 예측제어 알고리즘 개발
4. 성능평가
5. 결론
Reference

참고문헌 (22)

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International Energy Outlook 2016 google schola 국토교통부 / 2030 국가온실가스 감축목표(NDC) 온라인 토론회 google schola 제로에너지빌딩 / 제로에너지건축물 의무화 로드맵 google schola 이성근 / 2008 / 국가 에너지절약 및 효율향상 추진체계 개선방안 연구 google schola 신지현 / 2016 / 외벽 열관류율 변화에 따른 냉난방 에너지 요구량 및 소요량 분석 / 한국생활환경학회지 23(1):104~112 dbpia

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