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학술저널
저자정보
배상무 (부산대학교) 채호병 (부산대학교) 오진환 (부산대학교) 채수원 (부산대학교) 문진우 (중앙대학교) 남유진 (부산대학교)
저널정보
대한설비공학회 설비공학논문집 설비공학논문집 제34권 제8호
발행연도
2022.8
수록면
390 - 398 (9page)
DOI
10.6110/KJACR.2022.34.8.390

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2022

실증실험 기반 태양광열-공기열원 히트펌프 융복합 시스템의 성능분석
배상무 ,  채호병 ,  오진환 외 1명 대한설비공학회 학술발표대회논문집 2022.11 학술대회자료
태양광열-공기열원 히트펌프 융복합 시스템의 경제성 분석
배상무 ,  권영식 ,  채수원 외 1명 대한건축학회 학술발표대회 논문집 2022.10 학술대회자료
심층신경망 기반 태양광열-공기열원 히트펌프 융복합 시스템의 성능예측모델 개발
배상무 ,  채호병 ,  오진환 외 3명 설비공학논문집 2022.08 학술저널
실제 건물적용을 위한 태양광열-공기열원 히트펌프 융복합 시스템의 실증실험
배상무 ,  오진환 ,  채수원 외 1명 대한설비공학회 학술발표대회논문집 2022.06 학술대회자료

초록· 키워드

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The purpose of this study was to develop the performance prediction model for integrated system combining photovoltaic-thermal and air source heat pump, based on a deep neural network (DNN) model. This paper describes the overall procedure of constructing the DNN model, to predict the performance of the integrated system such as data collection method, data set configuration, and the DNN model structure. To verify the reliability of the performance prediction model based on DNN model, the coefficient of variation root mean square error (CV(RMSE)) proposed by American Society of Heating, Refrigerating and Air-conditioning Engineers Guideline 14 was used. The CV(RMSE) between the predicted results of the DNN model, and the output variables was calculated as 5%. Thus, the reliability of the performance prediction model based on the DNN model was verified, and the performance prediction accuracy was similar to the energy simulation model.
#Air source heat pump(공기열원 히트펌프) #Deep neural network(심층신경망) #Integrated system(융복합시스템) #Photovoltaic-thermal(태양광열)

목차

Abstract
1. 서론
2. 심층신경망 기반 성능예측모델 개발
3. 심층신경망 기반 성능예측모델 검증
4. 결론
References

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