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저자정보
Maqbul Kamaruddin (Dong-A University) Seong-Hoon Kee (Dong-A University) Jurng-Jae Yee (Dong-A University)
저널정보
대한건축학회 대한건축학회 학술발표대회 논문집 대한건축학회 2024년도 추계학술발표대회논문집 제44권 제2호(통권 제82집)
발행연도
2024.10
수록면
525 - 528 (4page)

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HVAC systems are vital for indoor climate control but consume significant energy, contributing to greenhouse gas emissions. This study optimised HVAC systems at a Dong-A University lab using PMV (Predicted Mean Vote) analysis and machine learning. SketchUp was used for remodelling, while Sefaira and EnergyPlus assessed energy efficiency. Thermostat settings from PMV analysis were fed into a K-means algorithm to optimise HVAC operations via an Android app dynamically. Results showed substantial energy savings, with peak heating demand reduced to 261,067 ㎾h in December. The integration of PMV and machine learning enhanced both energy efficiency and occupant comfort.
#HVAC optimisation #PMV analysis #machine learning #energy efficiency

목차

Abstract
1. INTRODUCTION
2. METHODOLOGY
3. RESULTS AND DISCUSSION
4. CONCLUSION
REFERENCES

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