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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2024.11
- 수록면
- 535 - 545 (11page)
- DOI
- 10.6110/KJACR.2024.36.11.535
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Energy consumption in modern society has been identified as one of the primary causes of global warming. In response, international agreements have been established to enhance energy efficiency and reduce energy consumption in an effort to mitigate global warming. In the building energy sector, research on energy-saving technologies utilizing ML (Machine Learning) has also been actively conducted. This study aimed to analyze energy-saving effects of controlling chilled water and AHU discharge air temperature using a Deep Neural Network (DNN). To achieve this, a coupled simulation using Energy Plus and MATLAB was established. The DNN model demonstrated a performance with a cvRMSE of 23.35%. Based on this, it was found that approximately 16% of energy could be saved compared to the base case (chilled water temperature at 32℃ and AHU discharge air temperature at 14℃). This study confirms that the proposed approach is an effective method for improving energy efficiency and saving energy in cooling systems.
목차
Abstract
1. 서론
2. 연구방법
3. 연구결과
4. 결론
References
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