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자료유형
학술대회자료
저자정보
채수원 (부산대학교) 배상무 (부산대학교) 남유진 (부산대학교)
저널정보
대한설비공학회 대한설비공학회 학술발표대회논문집 대한설비공학회 2022년도 하계학술발표대회 논문집
발행연도
2022.6
수록면
614 - 617 (4page)

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이 논문의 연구 히스토리 (4)

2022

인공신경망 기반 태양광열 및 공기열원 히트펌프 시스템의 최적제어에 관한 연구: 부하측 순환수 유량제어
채수원 ,  배상무 ,  남유진 대한설비공학회 학술발표대회논문집 2022.11 학술대회자료
공기열원 히트펌프 융복합시스템의 최적제어를 위한 해석적 연구: 부하율 및 펌프유량에 따른 시스템 성능검토
채수원 ,  배상무 ,  남유진 설비공학논문집 2022.11 학술저널
인공지능 기반 태양광열 시스템의 최적 운전제어 알고리즘 개발에 관한 연구
채수원 ,  배상무 ,  남유진 대한설비공학회 학술발표대회논문집 2022.06 학술대회자료
인공지능 기반 태양광열 융복합 시스템 최적제어 알고리즘 개발
채수원 ,  배상무 ,  남유진 한국태양에너지학회 학술대회논문집 2022.04 학술대회자료

초록· 키워드

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Recently, in Korea, the development of new and renewable energy utilization technology is actively progressing in order to realize carbon neutrality and to cope with the problem of energy supply and demand. Among them, photovoltaic-thermal (PVT) is attracting attention as a technology that can simultaneously produce heat and electricity to recover waste heat and increase power production efficiency. However, the existing PVT system has a problem in that waste heat recovery and power generation efficiency is low because the circulating water is controlled by ON-OFF or PID (Proportional integral derivative control) controller based on the set temperature. Therefore, this study developed an optimal control algorithm to increase the waste heat recovery and power generation efficiency of PVT. The optimal control algorithm was determined through the collection and power generation trends according to the flow rate of circulating water, and was developed using machine learning. As a result of comparing the normalized data with the development model, the maximumerror was confirmed as Cv(RMSE) was 23.3 and the correlation coefficient was 0.81, indicating stable control. On the other hand, energy saving was evaluated on the basis of heat-collecting production compared to power consumption, and it was confirmed that 59.1% was improved compared to the notation model. Therefore, the optimal algorithm developed in this study is expected to contribute to the reduction of pump power and energy consumption of hot water supply as it enables efficient operation of PVT.
#Photovoltaic-thermal(태양광열) #Machine learning(기계학습) #Optimal control(최적제어 알고리즘) #Heat collection performance(집열능력)

목차

Abstract
1. 서론
2. 연구방법
3. 개발모델 구축 및 해석결과
4. 결론
References

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