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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2018.4
- 수록면
- 97 - 103 (7page)
- DOI
- 10.12813/kieae.2018.18.2.097
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Purpose: This study aimed at proposing a predictive algorithm for the optimal control of the cooling system and openings of the double skin building in an integrated manner. Method: Two artificial neural network models were developed and employed in the predictive algorithm - the one is for controlling the cooling system and the other is for operating envelope openings. The thermal- and system operating performance were tested using the Transient Systems Simulation (TRNSYS) and Matrix Laboratory (MATLAB) softwares. The performance was compared with that of a conventional rule-based algorithm. Result: The predictive control algorithm presented more comfortable thermal environment with remarkable increase of the comfortable period up to 27% of whole period. In addition, the cooling system worked more stably decreasing the number of system"s on and off. The analysis results demonstrated a potential of the proposed algorithm as an advanced thermal control strategy in the double skin building.
목차
ABSTRACT
1. 서론
2. 예측제어 모델 및 알고리즘 개발
3. 성능분석방법
4. 결과분석
5. 결론
Reference
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