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학술저널
저자정보
고수민 (경상국립대학교) 박형은 (경상국립대학교) 송영학 (경상국립대학교)
저널정보
한국건축친환경설비학회 한국건축친환경설비학회 논문집 한국건축친환경설비학회 논문집 제18권 제5호
발행연도
2024.10
수록면
441 - 450 (10page)

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Currently, most of the fluid-related elements such as chilled water, condensing water, and air volume of the internet data centre HVAC system are operated at fixed values annually or seasonally, which causes a decrease in energy efficiency. Therefore, it is necessary to establish a control method that minimizes energy usage by controlling the chilled water and condensing water temperature according to the outdoor air temperature. A model to predict energy usage was developed for efficient control of the entire system. Through PCC (Pearson Correlation Coefficient) analysis, elements affecting energy usage were selected as control variables, and energy usage at each temperature was derived by varying the chilled and condensing water temperature. Afterwards, a prediction model was developed using the results, and it was confirmed that the reliability was secured as CV (RMSE) was 2.19%, NMBE was 0.024%, MAPE was 0.72%, and R2 was 0.885.
#인공지능 #예측 모델 #데이터센터 #AI (Artificial Intelligence) #Predicted Model #Water-side Economizer #Data Centre #PCC (Pearson Correlation Coefficient)

목차

ABSTRACT
서론
연구 개요
냉방 에너지 사용량 분석결과
예측 모델 작성 및 신뢰도 검증
결론
References

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