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자료유형
학술저널
저자정보
윤영란 (단국대학교) 문현준 (단국대학교)
저널정보
한국생활환경학회 한국생활환경학회지 한국생활환경학회지 제26권 제6호
발행연도
2019.12
수록면
785 - 792 (8page)
DOI
10.21086/ksles.2019.12.26.6.785

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The objective of this study is to develop an algorithm that integrates the PMV prediction model and deep Q-learning for minimized energy consumption while maintaining thermal comfort in the space. In this study, the proposed performance-based thermal comfort control (PTCC) based on a deep Q-learning algorithm for cooling in a space (or room) developed using a co-simulation was proposed. By comparing the thermal comfort (PMV) and energy consumption resulting from using fixed set-point (rule-based) control and PTCC for cooling, the efficiency of the proposed performance-based thermal comfort control was evaluated. As a results, it was found that PTCC yielded the optimal control action value that minimized the energy consumption while satisfying the thermal comfort conditions. PTCC reduced the total VRF energy consumption by 32.2% and 12.4% compared with that required by 22°C and 24°C, i.e., the fixed set-point control, respectively.
#Deep Q-learning #Thermal comfort #PMV #Space cooling #System integrated control #Building energy

목차

Abstract
1. 서론
2. 연구 대상 및 방법
3. 쾌적 성능 기반 냉방 최적 제어 deep Q-learning 알고리즘 개발
4. Deep Q-learning을 활용한 PMV 기반 냉방 최적 제어 알고리즘 평가
5. 결론
REFERENCES

참고문헌 (23)

참고문헌 신청
Alvarez, J. D. / 2011 / A comparison of thermal comfort predictive control strategies / Energy and Buildings 43:2737~2746 Crossref Ferreira, P. M. / 2012 / Energy savings in HVAC systems using discrete model-based predictive control / Proceedings of the 2012 international joint conference on neural networks google schola Wang, Y. / 2017 / Deep reinforcement learning for building HVAC control / Proceedings of the 54th Annual Design Automation Conference google schola Li, W. T. / 2017 / Data driven electricity management for residential air conditioning systems:an experimental approach / IEEE Transactions on Emerging Topics in Computing 7(3):380~391 google schola Amano, Y. / 2018 / Operation planning method for domestic air-conditioner considering characteristics of installation environment / Energy Build 177:351~362 google schola

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