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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2024.6
- 수록면
- 957 - 960 (4page)
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Implementation of Model-based predictive control (MPC) in buildings involves considerable engineering costs due to real-time optimization, sensor filtering, etc. Therefore, this study aims to develop a machine learning-based model that predicts optimal cooling operation profiles, which can reduce engineering costs (optimization, sensor filtering, etc.). The process of this study is as follows. First, a grey-box model that reflects the dynamic characteristics of the building is constructed using the historical data from the target building. Based on the constructed grey-box model, MPC simulation is performed. Subsequently, a machine learning model is developed to predict the optimal cooling energy profile derived from the simulation using input data (solar radiation, outdoor temperature, etc.). The derived optimal cooling energy profile is input into the existing state-space equations to derive the optimal cooling setpoint temperature profile. The prediction performance of the model developed in this study was validated through comparison and analysis with the results of the MPC simulation, and it is planned to be applied and demonstrated in actual buildings in the future.
목차
Abstract
1. 서론
2. 연구방법
3. 대상 건물 및 grey-box 모델링
4. MPC 시뮬레이션
5. 최적 제어 기반 기계학습
4. 결 론
References
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