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저자정보
Xiguan Liang (Sungkyunkwan University,) Jisoo Shim (Sungkyunkwan University) Doosam Song (Sungkyunkwan University)
저널정보
대한설비공학회 대한설비공학회 학술발표대회논문집 대한설비공학회 2024년도 하계학술발표대회 논문집
발행연도
2024.6
수록면
381 - 384 (4page)

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There has been a growing preference for Radiant Floor Heating (RFH) systems due to their comfort, efficiency, and energy-saving features. However, the large thermal inertia and dynamic delay of radiant floor heating systems pose challenges, particularly in intermittent heating operations for intermittently used buildings. The proposed model, despite relying on few indoor and outdoor environmental parameters, exhibits notable adaptability and efficacy. It offers a simple and feasible method compared to alternative control strategies. This approach offers a framework for energy-saving control methods for radiant floor heating systems, leveraging machine learning to predict response times and enhance system adaptability. By adjusting start and stop times based on indoor and outdoor parameters, the system can achieve significant energy savings while ensuring better thermal comfort for occupants.
#Machine learning #Optimal control #Radiant floor heating #Buildings #TRNSYS

목차

Abstract
1. Introduction
2. Methodology
3. Results and discussion
4. Conclusion
References

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