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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2023.6
- 수록면
- 678 - 681 (4page)
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This study presents a general methodology for developing model-based predictive control (MPC) in commercial buildings. Based on experimental data, two different models were developed: grey box and machine learning-based models. Furthermore, developed models were used for MPC simulation targeting the reduction of cooling cost consumed in rooftop unit. An average cost-saving performance of 23% was achieved using the MPC with a machine learning approach over feedback control. The result suggested that the proposed approach is scalable and can be implemented in other buildings.
목차
Abstract
1. Introduction
2. Methodology
3. MPC simulation
4. Conclusion
References
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