메뉴 건너뛰기
.. 내서재 .. 알림
소속 기관/학교 인증
인증하면 논문, 학술자료 등을  무료로 열람할 수 있어요.
한국대학교, 누리자동차, 시립도서관 등 나의 기관을 확인해보세요
(국내 대학 90% 이상 구독 중)
로그인 회원가입 고객센터 ENG
주제분류
인문학
인문학 일반 역사학 철학 종교학 어문학 기타 인문학
사회과학
사회과학 일반 경영학 관광학 교육학 군사학 문헌정보학 법학 사회학 신문방송학 심리과학 정치외교학 지리학 행정학 경제학 무역학 인류학 기타 사회과학
자연과학
자연과학 일반 물리학 생물학 생활과학 수학·통계학 천문학 지구과학 화학 기타 자연과학
공학
공학 일반 건축공학 기계공학 산업공학 재료·에너지공학 전기전자공학 조선해양공학 화학공학 컴퓨터학 기타공학
의약학
의학 일반 간호학 수의학 약학 한의학 기초의학 임상의학 기타 의약학
농수해양학
농수해양학 일반 농학 수산학 식품과학 임학 축산학 해상운송학 기타 농수해양학
예술체육학
예술 일반 디자인 미술 미용 사진 음악학 의상 체육 공연매체예술 기타 예술체육학
복합학
학제간연구 과학기술학 뇌인지과학 기술정책 기타 복합학

ENG

추천
검색
질문

논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
안유선 (비이엘테크놀로지) 이용준 (비이엘테크놀로지) 오은주 (비이엘테크놀로지) 김병선 (연세대학교)
저널정보
대한설비공학회 설비공학논문집 설비공학논문집 제33권 제3호
발행연도
2021.3
수록면
113 - 121 (9page)
DOI
10.6110/KJACR.2021.33.3.113

이용수

표지
📌
연구주제
📖
연구배경
🔬
연구방법
🏆
연구결과
AI에게 요청하기
추천
검색
질문

초록· 키워드

오류제보하기
With recent development of new and renewable systems and data processing technology, attention is being focused on the development of microgrid technology. One of key technologies of energy sharing is the prediction of power consumption of buildings for promoting economic and efficient energy use by providing decision making when sharing energy. Currently, studies that predict actual building power consumption by applying changed ultra-short weather forecast data from the Korea Meteorological Administration are insufficient. Studies that calculate and predict solar radiation without additional equipment are also insufficient. This study aims to predict power consumption of various buildings based on only meteorological data provided by the Korea Meteorological Administration. It is meaningful in that no additional devices are installed except for the power consumption data. Hourly solar radiation was derived using calculation formula. Accuracy was derived by applying meteorological data and calculated insolation as input data for predicting building power consumption. Solar radiation was derived with CVRMSE of 27.61%, MBE of -10.62%, and RMSE of 53.41 W/㎡ regarding the accuracy of calculated and measured data. Results of predicting building power consumption by applying input data to actual four buildings are presented by THE ASHRAE Guideline. They were found to fit the accuracy criterion.
#Weather forecast(기상 예보) #Building power consumption(건물 전력 소비량) #Solar radiation(태양 일사량) #Machine learning(기계 학습) #Prediction(예측)

목차

Abstract
1. 연구배경 및 목적
2. 연구방법
3. 기준 분석 및 비교 결과
4. 평가모델 분석
5. 비교 결과
6. 결론
References

참고문헌 (0)

참고문헌 신청
참고문헌이 DBpia에서 서비스 중이라면, [참고문헌 신청]을 통해 등록해보세요

함께 읽어보면 좋을 논문

논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!

이 논문의 저자 정보

이 논문과 함께 이용한 논문

마이크로 유전알고리즘을 이용한 초단기예측시스템과 강수 실황모델의 결합을 통한 초단기 강수예측성능 개선
장지연 ,  이용희 ,  이근희 외 3명 한국지능시스템학회 논문지 2019 .08
수치 예측 알고리즘 기반의 풍속 예보 모델 학습
김세영 ,  김정민 ,  류광렬 한국컴퓨터정보학회논문지 2015 .03
초단기 기상분석 및 예측시스템(KLAPS) 자료를 활용한 강설량 산출
남지은 ,  하종철 ,  이용희 외 1명 한국기상학회 학술대회 논문집 2011 .04
딥러닝 기반 건물 소비전력량 제어 알고리즘 개발 및 검증
안혜빈 ,  김우현 대한기계학회 춘추학술대회 2022 .06
기계학습 기법을 활용한 기상 예보 데이터 기반 익일 태양광 발전량 예측 모델 개발에 대한 연구
이상원 ,  류승형 한국태양에너지학회 학술대회논문집 2022 .10

최근 본 자료

전체보기

댓글(0)

0