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학술저널
저자정보
박동혁 (Chung-Ang Univ.) 김태원 (Chung-Ang Univ.) 변재윤 (Chung-Ang Univ.) 문진우 (Chung-Ang Univ.)
저널정보
한국생태환경건축학회 KIEAE Journal KIEAE Journal Vol.23 No.1(Wn.119)
발행연도
2023.2
수록면
31 - 36 (6page)
DOI
10.12813/kieae.2023.23.1.031

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Purpose: This study aims to develop a predictive model for optimal control of a hybrid heat pump system using artificial neural network(ANN). The developed prediction model predicts the temperature of the heat storage tank and system energy consumption, and through this, it aims to improve system efficiency. Method: the target building was modeled using TRNSYS 18 simulation program, and data for 1 month for each heating and cooling were acquired to build a dataset for training and performance evaluating of the predictive model. Prediction models consists of three temperature prediction models and two energy consumption prediction models according to the heat sources used during the heating and cooling period. Result: All prediction models for the heating and cooling period showed satisfying performance in accordance to the accuracy criteria presented by ASHRAE. In addition, as a result of analyzing the error between the predicted value and the actual value, the stability of the prediction model demonstrated very low error value. In the future, the prediction model developed through this study will be applied to the optimal control algorithm to conduct demonstrative experiments.
#하이브리드 열원 히트펌프 #인공신경망 #축열조 온도 예측 #에너지 사용량 예측 #최적제어 #Hybrid Source Heat Pump #Artificial Neural Network #Heat Storage Tank Temperature Prediction #Energy Consumption Prediction #Optimal Control

목차

ABSTRACT
1. 서론
2. 시뮬레이션 모델링 및 시스템 개요
3. 예측모델 개발
4. 성능 평가
5. 결론
References

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