Purpose: The objective of this study is to develop a predictive model for calculating the amount of cooling load for the different setback temperatures during the setback period. An artificial neural network (ANN) is applied as a predictive model. The predictive model is designed to be employed in the control algorithm, in which the amount of cooling load for the different setback temperature is compared and works as a determinant for finding the most energy-efficient optimal setback temperature. Method: Three major steps were conducted for proposing the ANN-based predictive model - i) initial model development, ii) model optimization, and iii) performance evaluation. Result:The proposed model proved its prediction accuracy with the lower coefficient of variation of the root mean square errors (CVRMSEs) of the simulated results (Mi) and the predicted results (Si) under generally accepted levels. In conclusion, the ANN model presented its applicability to the thermal control algorithm for setting up the most energy-efficient setback temperature.
Most of domestic building generally don't have fixed shading devices considering of appearance and aesthetic issues. In this study is suggested that tilt window simultaneously has a role of shading and blocking solar radiation. The tilt window thermal performance is investigated by relation ship between inclination and heating cooling road. As comparing vertical window with $5^{\circ}$ and $7^{\circ}$ of tilt window respectively, the heating load is increased by 3.6% and cooling load is reduced by 8.1% on $5^{\circ}$ tilt window and the heating load is increased by 5.3% and cooling load is reduced by 11.5% on $5^{\circ}$ tilt window. Especially, the total load of alternative tilt window is showed the reduction rate 2.6% and3.6% compared of vertical window. Therefore, the tilt window is possible to role of shading of solar radiation and reduction of heating and cooling load.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.10
no.1
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pp.52-57
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2009
In this study, a simulation program has been developed to predict the performance of energy recovery ventilators fur various indoor and outdoor conditions. In order to get a fundamental data about domestic air condition, the heat recovery ventilator is selected with the product of the wind quantity $250m^3/h$ Japanese M companies which are satisfied at High Efficiency Certification Standards. At the case on which the heat recovery ventilator is established, heating load decreases by 69.1% and cooling load decreases by 59.4% in Seoul, and heating load decreases by 66.4% and cooling load decreases by 59.6% in Pusan. The maximum humidification load of winter or summer time with $0.737{\ell}/h$ or $1.008{\ell}/h$ occurred in March from Kangnung or August from Mokpo respectively. In Southern part region and East Sea of winter time, the condensation or frost on exhaust side dose not occurred on exhaust side, but the area of that outside is occurred. Therefore, the preventive measure from the area except a southern part region and the east coast area must be considered, in order to condense or frost not to occur on exhaustion side in winter.
The potential impacts of climate change on heating and cooling energy demand were investigated by means of transient building energy simulations and hourly weather data scenarios for Inchon. Future trends for the 21 st century was assessed based oil climate change scenarios with 7 global climate models(GCMs), We constructed hourly weather data from monthly temperatures and total incident solar radiation ($W/m^2$) and then simulated heating and cooling load by Trnsys 16 for Inchon. For 2004-2080, the selected scenarios made by IPCC foresaw a $3.7-5.8^{\circ}C$rise in mean annual air temperature. In 2004-2080, the annual cooling load for a apartment with internal heat gains increased by 75-165% while the heating load fell by 52-71%. Our analysis showed widely varying shifts in future energy demand depending on the season. Heating costs will significantly decrease whereas more expensive electrical energy will be needed of air conditioning during the summer.
The electric power load during the peak time in summer is strongly affected by cooling load. which decreases the preparation ratio of electricity and brings about the failure in the supply of electricity in the electric power system. The ice-storage system and heat pump system etc are used to settle this problem. In this study, the method of estimating temperature and humidity to forecast the cooling load of ice-storage system is suggested. And also the method of forecasting the cooling load using neural network is suggested. For the simulation, the cooling load is calculated using actual temperature and humidity. The forecast of the temperature, humidity and cooling load are simulated. As a result of the simulation, the forecasted data approached to the actual data.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.8
no.11
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pp.948-953
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2002
The electric power load during the peak time in summer is strongly affected by cooling load, which decreases the preparation ratio of electricity and brings about the failure in the supply of electricity in the electric power system. The ice-storage system and heat pump system are possible solutions to settle this problem. In this study. the method of estimating temperature and humidity to forecast the cooling load of ice-storage system is suggested, then the method of forecasting the cooling load using fuzzy logic is suggested by simulating that the cooling load is calculated using actual temperature and humidity. The forecast of the temperature, humidity and cooling load are simulated, and it is shown that the forecasted data approach to the actual data. Operating the ice-storage system by the forecast of cooling load with night electric power will improve the ice-storage system efficiency and reduce the peak electric power load during the summer season as a result.
The energy problem has occurred because of the effects of rising temperature and growing population and GDP. Prediction for the energy demand is required to respond these problems. Therefore, this study will predict heating and cooling energy consumption in residential sector to be helpful in energy demand management, particularly heating and cooling energy demand management. The AIM/end-use model was used to estimate energy consumption, and service demand was needed in the AIM/end-use model. Service demand was estimated on the basis of formula, and energy consumption was estimated using the AIM/end-use model. As a result, heating and cooling service demand tended to increase in 2050. But in energy consumption, heating decreased and cooling increased.
Korean Journal of Air-Conditioning and Refrigeration Engineering
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v.12
no.11
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pp.982-993
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2000
This paper describes an optimal control scheduling of an encapsulated ice storage system with a chiller of nominal chiller 34RT(103,200kcal/hr) and an ice storage tank of 170RT-hrs(514,080 kcal). The optimization technique used in the study is dynamic programing. The objective function is summed cost during a day including charge and discharge periods. Control strategies being used commercially are chiller priority and storage priority control. In chiller priority control, the chiller is allowed to run at full capacity during the day, subject to limitations of the building load, and the ice is only melted when and if the load exceeds the chillers full capacity. In contrast to chiller priority control, the aim in storage priority control is to melt as much as ice as possible during the day time period. The system simulation calculates the operation costs for the three control strategies in the condition of the same cooling load and the same ice storage system. The simulation period is a day, assuming that initially the tank is stored fully and the cooling load is perfectly predicted for the scheduling. Also Final state of the tank is to be charged fully.
Approximately 20 percentage of energy consumptions in buildings is consumed as lighting energy. Thus, most of the corporations of lighting fixture have launched low energy products. However, many researchers focused on the only luminous efficacy for energy conservation and used the evaluating tool of study. This can not gauge the precise cooling load related on generated heat of artificial lighting. In order to assess an effect of the temperature variation of lighting resources, the main purpose of this study is to predict the generated heating energy from lighting by measuring the thermal variation in scale model to reduce external noise. Also this paper used MX100 data logger to record at an interval of 1 minute for 60 minutes for the temperature of interior lightings such as incandescent lamp, fluorescent light, halogen lamp and LED lamp. As a result, LED lamp generated the lowest heat. On the other hand, incandescent lamp did the highest.
공동주택에서 2025년 정부가 추진하고 있는 Zero Energy 건축물 구현과 친환경에 대한 탄소배출 저감 문제로 재생에너지 생산시스템의 추가 적용은 반드시 필요하다. 따라서 공동주택 적용 및 활용성을 높일 수 있는 BIPV시스템 개발을 통하여 설치면적 확보와 세대 활용성을 높일 수 있도록 하는 것이 필요하다. 특히 거실 창호의 경우 주방향이 남향, 남동 또는 남서향으로 배치되어 태양광을 적용하기에 적합한 특성을 가지고 있다. 그러나 창호는 건물외피의 역할과 재실자가 조망과 정보취득을 얻을 수 있는 중요한 통로가 되기 때문에 단열 문제나 시야 차폐의 문제는 발생하지는 않도록 하는 것이 필요하다. 본 연구에서는 a-si타입 모듈 2개를 10% 투과율로 Bsck Coating 색상을 달리한 모듈과 c-si BIPV 모듈을 커튼월 창호시스템으로 개발, 일반 2중 창호시스템과 비교 평가를 위해 실제 Test bed 건물에 시공하여 시환경 및 실내 창측면 온도변화 측정 분석을 진행하였다. 현재 국내외 출시되고 있는 a-si see through 모듈은 10~30%의 투과율로 창 마감재로 대체가 가능하나 건축 환경(시환경,열환경)에 대한 분석은 전무한 상태이다. 본 연구에서는 시환경과 창유리면의 열 부하, 자외선, 적외선 차폐 및 가시광선의 투과율에 대한 평가와 Back Coating에 따른 색온도 평가를 통해서 a-si BIPV의 공동주택 세대 발코니 창호 적합성에 대한 검토를 진행하였다. 연구결과는 아래와 같다. ${\bullet}$ 실내조도는 청천공 정오기준 가시성 확보 모듈의 경우 2,300 ~ 3,500lx를 나타내고 있어 대비 현상이나 창측의 급격한 조도 변화가 적은 시환경 구축이 가능 ${\bullet}$ 12시경 휘도는 창측면, 실내 벽체, 코너 바닥면을 대상으로 a-si BIPV 모듈을 적용한 경우 휘도비가 12:1로 KS나 IESNA의 광원과 근접면의 비 20:1 범위에 모두 존재, 적합한 것으로 분석되었으나 c-si의 경우는 그림자로 인한 대비 현상이 발생, 작업 시환경 문제 발생. ${\bullet}$ 이중시스템 창호와 비교하여 단열 성능 떨어짐. 발전시간대 창유리 면 온도 상승 으로 하절기 냉방부하 증가. ${\bullet}$ 자외선은 100% 가까이 차단, 적외선은 13~42%만 투과되고 가시광선은 13% 투과율을 나타내어 일반 창에 칼라 코팅을 적용하는 것과 유사한 경향을 나타냄.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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