• Journal of the Korean Solar Energy Society
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• v.32 no.3
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• pp.42-49
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• 2012

신경망방법은 공학, 경영 그리고 정보기술과 같이 다양한 분양에서 널리 사용되어지고 있다. 신경망방법은 기본적으로 예측, 제어, 식별과 같은 기능을 가지고 있는데, 본 논문에서는 신경망방법을 이용하여 C사의 모델 T의 히트펌프 전기부하를 예측하였다. 부하예측은 시스템을 더욱 효율적이고, 적절하게 만들기 위해 필요하다. 본 논문에서 사용된 히트펌프는 지열원 히트 펌프 시스템이다. 이 지열 히트 펌프의 부하는 사전에 미리 예측되어진 외기온도 및 건물 열부하에 따라 측정 학습된 전력 소비량으로 겨울에는 난방, 여름에는 냉방에 대한 전력 부하를 예측할 수 있다. 이 신경망방법은 신경망 학습 순서를 통해 부하 예측을 위해 히트펌프의 성능데이터를 필요로 한다. 이 부하 예측 인공지능망 방법으로 외기 온도별 건물 통합형 지열 히트 펌프 부하가 예측되어질 수 있다.

• Solar Energy
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• v.13 no.2_3
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• pp.37-44
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• 1993

건물의 외부에 차양을 설치하는 것은 건물이 갖는 냉방부하를 줄일 수 있는 중요한 요인이 된다. 외부차양의 효율성은 차양의 형태, 크기, 태양의 경로, 건물의 방향등과 같은 요소에 의해 결정 지어진다. 그러나, 이러한 요소들이 서로 동적으로 상호 관련 되어 있기 때문에 외부차양에 의한 그림자 투영은 예측하기 힘들고, 따라서 냉방부하가 얼마만큼 감소되는지는 더욱더 예측이 어려워진다. 이 논문은 디자이너가 직접 외부차양을 컴퓨터 그래픽으로 디자인 함과 동시에 그림자 투영을 시각화 할 수 있는 프로그램 개발을 위한 연구이다.

• The Magazine of the Society of Air-Conditioning and Refrigerating Engineers of Korea
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• v.17 no.4
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• pp.336-341
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• 1988

바람은 건물 외벽에서의 압력차의 주요인의 하나이다. 바람에 의한 압력차를 정확히 예측할 수 있다는 것은 외벽에 있어서의 풍하중, 건물내로 투입되는 공기양의 설계치 결정, 그리고 건물을 사용하는 거주인의 병리학적 면에서 보다 중요한 것이다. 단열재로 잘 설계된 건물에서는 투입되는 공기에 의한 열부하가 전체 열부하의 30 ~ 50%도 될 수 있으며, 화재시 화염과 연기의 확산에도 중요한 문제이다. 20층 아파트를 사용해서 실물실험을 한 후 측정된 여러가지 값을 예측할 수 있는 방법을 고찰했으며 본 연구에서는 건물에서 바람에 기인되는 압력차를 예측하는 modeling과 Simulation에 있어서의 고찰할 여러가지 재원을 제시했다. 또한 Model을 이용한 실험결과는 Simulation에 있어서 적합한 조건을 충족시키면 풍동을 사용하여 바람에 기인하는 압력차를 예측할 수 있다는 것이 증명되었다.

• Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers B
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• v.37 no.12
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• pp.1105-1112
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• 2013

In this study, a method for predicting heating loads using building characteristic coefficients is proposed for heating system control, and a method for predicting hourly temperature and solar insolation, which mainly affect building heating loads, is also proposed. The temperature and solar insolation are predicted by using a fuzzy theory from forecast information at the meteorological agency, and the building characteristic coefficients for the prediction of heating loads are derived from EnergyPlus. The simulated heating loads of the present study show good agreement with those of EnergyPlus. and the variations of the predicted heating loads using the predicted temperature and solar insolation are similar to those using the actual weather data.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2013.11a
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• pp.421-424
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• 2013

최근 문제가 되고 있는 전력 문제를 효율적으로 관리하기 위해 건물 에너지 관리 시스템이 주목받고 있다. 건물 에너지 관리 시스템은 관리자가 건물의 전력 소비량을 효율적으로 관리할 수 있도록 전력 소비량에 대한 모니터링 기능을 제공하는 시스템이다. 기존의 건물 에너지 관리 시스템은 과거, 현재, 미래의 전력 소비량을 통계 자료로 제공하고, 이를 토대로 전력 과부하 발생을 방지하였다. 그렇지만 기존의 시스템에 반응형 웹 디자인을 적용한 사례를 찾아보기 힘들며 온도 변화에 따른 전력 소비량을 고려하지 않기 때문에 정확한 부하 예측을 하기 어렵다는 단점이 있다. 본 논문에서 제안한 건물 에너지 관리 시스템은 반응형 웹 디자인을 적용하여 여러 모바일 기기로도 편리하고 효율적으로 건물을 관리할 수 있게 하였다. 또한, 건물에서 유지되어야 할 목표 온도, 건물 전력 소비량에 대한 과거 데이터와 기상청에서 제공하는 데이터를 통하여 부하 예측을 하고, 다양한 전력 소비량 통계 자료를 제공한다. 이를 통해 관리자는 효율적인 건물 에너지 관리를 할 수 있다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 1998.10a
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• pp.427-432
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• 1998

최근 산업발전에 따라 야기되는 문제점 중 전력수요의 증가에 의한 피해가 증대되고 있다. 여름철 하계부하등에 의한 과부하는 가정이나 대형건물의 정전을 발생시키거나 공장의 기계를 파손시키기도 하기 때문에 이를 미연에 방지할 수 있는 부하예측기법이 점차로 강조되고 있는 현실이다. 이에 본 논문에서는 초(sec)단위의 순시부하예측/제어를 위한 새로운 방법과 퍼지제어기를 제안한다. 제안한 순시부하예측/제어는 크게 과거의 데이터를 가지고 일정시간 후의 값을 예측하는 예측부와 이 결과의 신뢰도를 높여주기 위한 퍼지제어기로나눌 수 있다. 예측부는 SOFM (Self-Organizing Feature Map) 신경망을 이용하며, 예측된 출력값을 퍼지제어기의 입력으로 사용한다.

• Journal of Navigation and Port Research
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• v.35 no.3
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• pp.265-270
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• 2011

The purpose of this study is to compare and analyze the differences of a building's heating and cooling loads depending on the weather variation. Followings are the results. The temperature, humidity and wind speeds of standard year are bigger than those of 2006~2009. The 2006~2009's total horizontal solar irradiance is greater than that of standard year, and the direct solar irradiance of standard year is bigger in winter and vice versa in summer. As results of simulation on heating and cooling loads, it is difficult to find out the bilateral influences between maximum thermal loads and annual's. The equivalent-time operating ratio(EOR) is defined on this study to estimate the differences between year and year, and the EOR of standard year shows low value comparing to 2006~2009 years'.

• Korean Journal of Air-Conditioning and Refrigeration Engineering
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• v.12 no.6
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• pp.609-615
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• 2000

The energy conservation is one of the most important issues in recent years. Especially, the energy conservation through improved control strategies is one of the most highly possible area to be implemented in the near future. The energy conservation of the ice storage system can be accomplished through the improved control strategies. A real time building load prediction algorithm was developed. The expected highest and the lowest outdoor temperature of the next day were used to estimate the next day outdoor temperature profile. The measured dry bulb temperature and the measured building load were used to estimate system parameters by using the on-line weighted recursive least square method. The estimated hourly outdoor temperatures and the estimated hourly system parameters were used to predict the next day hourly building loads. In order to see the effectiveness of the building load prediction algorithm, two different types of building models were selected and analysed. The simulation results show less than 1% in error for the prediction of the next day building loads. Therefore, this algorithm may successfully be used for the development of improved control algorithms of the ice storage system.

• Korean Journal of Air-Conditioning and Refrigeration Engineering
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• v.22 no.11
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• pp.798-804
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• 2010

New methodology is proposed to predict the hourly cooling load of the next day using maximum/minimum temperature and building area. The maximum and minimum temperature are obtained from forecasted weather data. The cooling load parameters related to building area are set through a database provided from reference buildings. To validate the performance of the proposed method, the predicted cooling loads in hourly bases are calculated and compared with the measured data. The predicted results show fairly good agreement with the measured data for benchmarking building.

• Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers B
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• v.36 no.8
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• pp.803-809
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• 2012

It is necessary to predict the heating load in order to determine the optimal scheduling control of district heating systems. Heating loads are affected by many complex parameters, and therefore, it is necessary to develop an efficient, flexible, and easy to use prediction method for the heating load. In this study, simple specifications included in a building design document and the estimated temperature and humidity are used to predict the heating load on the next day. To validate the performance of the proposed method, heating load data measured from a benchmark district heating system are compared with the predicted results. The predicted outdoor temperature and humidity show a variation trend that agrees with the measured data. The predicted heating loads show good agreement with the measured hourly, daily, and monthly loads. During the heating period, the monthly load error was estimated to be 4.68%.