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안기언 (한국건설기술연구원) 김덕우 (한국건설기술연구원) 이승언 (한국건설기술연구원) 채창우 (한국건설기술연구원) 조현미 (한국건설기술연구원)
저널정보
대한설비공학회 대한설비공학회 학술발표대회논문집 대한설비공학회 2022년도 하계학술발표대회 논문집
발행연도
2022.6
수록면
1,309 - 1,312 (4page)

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Existing building energy benchmarking is evaluated based on the total energy use intensity, making it difficult to evaluate the relative cooling and heating energy determined by seasonal building characteristics and operation. An Information Gain based Temporal Segmentation(IGTS) method, an unsupervised segmentation technique), was used to identify the seasonal transition times in patterns of hourly weather and building energy use. This study classified four seasons by IGTS for 12 commercial buildings and estimated the base-load, cooling and heating energy. For 12 buildings, the estimated and measured heating and cooling energy during the summer and winter periods showed a linear relationship of R² 0.966, and those of rank difference in benchmarking results is marginal.
#Benchmarking(벤치마킹) #Building Energy(건물 에너지) #Temporal Segmentation(시간 분할) #Machine Learning(기계학습)

목차

Abstract
1. 서론
2. 건물 에너지 데이터
3. IGTS 기반 계절 분할
4. 냉난방 에너지 추정 결과
4. 결론
References

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