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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
정호석 (㈜에이앤씨랩) 김진해 (위즈옥션) 이성준 (부영산전㈜) 김성철 (㈜파란에너지)
저널정보
한국IT정책경영학회 한국IT정책경영학회 논문지 한국IT정책경영학회 논문지 제13권 제4호
발행연도
2021.8
수록면
2,543 - 2,551 (9page)

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최근, 새로운 건물은 BEMS(Building Energy Management System)시스템을 통해 에너지관리를 하고 있다. BEMS 시스템은 주로 운전 조건, 에너지 사용 등을 수집·시각화 할 수 있지만 수집한 건물에너지 관련 데이터를 효과적으로 활용하고 분석하는 능력이 부족하다. 데이터를 활용해 건물에너지 소비량, 수요예측 등 성과를 내기 위해서는 시스템 연계를 통한 데이터 확보에 문제가 없어야 하고, 정확한 분석을 위해 많은 양의 데이터를 확보해야 한다. 본 논문에서는 데이터를 수집하면서 실시간으로 예측하는 방법을 제시한다. 시뮬레이션 프로그램은 데이터 입력변수의 이력 데이터를 검증하고 기상청의 데이터를 연구해 소비패턴을 분석하고 주기적으로 시스템에 의해 업데이트할 수 있도록 하였다. 실시간 예측의 정확도를 높임으로써, 수요 예측의 오류를 최소화하고 변동성에 대한 대응 속도를 높이도록 하였다.
#건물에너지관리시스템 #기계학습 #수요예측 #Building Energy Management system #Machine learning #Demand Forecast

목차

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참고문헌 (3)

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손학식 / 2014 / BEMS(Building Energy Management System) 구축을 위한 주요 구성요소와 건물에너지효율등급 개선효과에 관한 연구 / 조명.전기설비학회논문지 28(1):105~113 dbpia 서원준 / 2012 / 건물 에너지 진단을 위한 시뮬레이션 적용시 쟁점과 한계 / 대한건축학회논문집 28(01):273~283 dbpia 2016 / BEMS energy data analyze case using Machine Lean ing Algorithm / Magazine fo the SAREK 45(10):40~48 google schola

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