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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2019.10
- 수록면
- 41 - 52 (12page)
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The purpose of the work is to develop a simple solar irradiance prediction model using a deep learning method, the LSTM (long term short term memory). Other than existing prediction models, the proposed one uses only the cloudiness among the information forecasted from the national meterological forecast center. The future cloudiness is generally announced with four categories and for three-hour intervals. In this work, a daily irradiance pattern is used as an input vector to the LSTM together with that cloudiness information. The proposed model showed an error of 5% for learning and 30% for prediction. This level of error has lower influence on the load prediction in typical building cases.
목차
Abstract
1. 서론
2. 연구 방법 및 범위
3. 딥러닝 기반 일사예측 모델 개발
4. 시뮬레이션 결과 및 분석
5. 결론
REFERENCES
참고문헌 (32)
참고문헌 신청
Zhuang, J. / 2018 / New Simplified Modeling Method for Model Predictive Control in a Medium-Sized Commercial Building: A Case Study / Build. Environ 127:1~12
Henze, G. P. / 2004 / Evaluation of Optimal Control for Active and Passive Building Thermal Storage / International Journal of Thermal Sciences 43:173~183
Ferreira, P. M. / 2012 / Neural Networks Based Predictive Control for Thermal Comfort and Energy Savings in Public Buildings / Energy and Buildings 55:238~251
Huang, H / A New Model Predictive Control Scheme for Energy and Cost Savings in Commercial Buildings: An Airport Terminal Building Case Study / Building and Environment 89:203~216
Kusiak, A. / 2010 / Modeling and Optimization of HVAC Energy Consumption / Applied Energy 87(10):3092~3102
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Ferreira, P. M. / 2012 / Neural Networks Based Predictive Control for Thermal Comfort and Energy Savings in Public Buildings / Energy and Buildings 55:238~251
Huang, H / A New Model Predictive Control Scheme for Energy and Cost Savings in Commercial Buildings: An Airport Terminal Building Case Study / Building and Environment 89:203~216
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