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박성호 (성균관대학교) 안기언 (서울대학교) 황승호 (서울대학교) 최선규 (SKT Energy Solution) 박철수 (서울대학교)
저널정보
대한건축학회 대한건축학회 논문집 - 구조계 大韓建築學會論文集 構造系 第35卷 第2號(通卷 第364號)
발행연도
2019.2
수록면
45 - 52 (8page)

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BEMS(Building Energy Management Systems) have been applied to office buildings and collect relevant building energy data, e.g. temperatures, mass flow rates and energy consumptions of building mechanical systems and indoor spaces. The aforementioned measured data can be beneficially utilized for developing data-driven machine learning models which can be then used as part of MPC(Model Predictive Control) and/or optimal control strategies. In this study, the authors developed ANN(Artificial Neural Network) models of an AHU (Air Handling Unit) and a chiller for a real-life office building using BEMS data. Based on the ANN models, the authors developed optimal control strategies, e.g. daily operation schedule with regard to optimal start and stop of the AHU and the chiller (500 RT). It was found that due to the optimal start and stop of the AHU and the chiller, 4.5% and 16.4% of operation hours of the AHU and the chiller could be saved, compared to an existing operation.
#인공신경망 #기계학습 #건물 에너지 관리 시스템 #모델 기반 제어 #데이터 기반 모델 #Artificial Neural Network #Machine Learning #BEMS #Model Predictive Control #Data-driven Model

목차

Abstract
1. 서론
2. 대상 건물
3. 인공신경망 모델
4. 공조기 모델
5. 냉동기 모델
6. 최적 제어
7. 결론
REFERENCES

참고문헌 (25)

참고문헌 신청
Ahn, K. U., Kim, D. W., Kim, Y. J., & Park, C. S. (2016). Development of an Gaussian Process Model using a Data Filtering Method. Journal of the architectural institute of Korea planning & design, 32(4), 97-105. google schola Afram, A., & Janabi-Sharifi, F. (2014). Review of modeling methods for HVAC systems. Applied Thermal Engineering, 67(1-2), 507-519. google schola Ansett, M. (1993). Application of neural networking models to predict energy use. ASHRAE transactions, 99(1), 505-517. google schola Esen, H., Inalli, M., Sengur, A., & Esen, M. (2008). Forecasting of a ground-coupled heat pump performance using neural networks with statistical data weighting pre-processing. International Journal of Thermal Sciences, 47(4), 431-441. google schola Han, J., Pei, J., & Kamber, M. (2011). Data mining: concepts and techniques. Elsevier. google schola

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