• 한국태양에너지학회 논문집
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• 제32권3호
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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.

• 설비공학논문집
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• 제13권8호
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• pp.682-691
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• 2001

Most of radiant floor heating systems are operated in the intermittent heating mode in Korea. The application possibility of predictive suboptimal control for Koran residential house was investigated by computer simulation and experiment. For this study, TRNSYS program was used and an experimental facility consisting of tow rooms ($3\times4.4\times2.8 m$) identical in construction was built. The facility enabled simultaneous comparison of two different control method. And real multi residential hose was investigated. Results showed that outdoor air temperature prediction control was superior to the conventional control for radiant floor heating system operated in the intermittent heating mode. New control system resulted in good thermal environment and les energy consumption.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2014년도 추계학술발표대회
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• pp.225-226
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• 2014

본 연구에서는 회귀분석을 통해 오피스 건물의 에너지 사용량을 예측하는 시스템을 개발하고 이를 실증하는 실험적 연구를 수행하였다. 회귀분석의 파라미터로는 외기온도, 에너지 사용량 등이 사용되었으며 예측 정확도 향상을 위해 파라미터를 확장해서 실험하였다. 에너지 사용량 예측에 대한 검증을 위해서 실시간 데이터 수집과 분석을 위한 시스템을 개발하였으며, 해당 시스템을 이용해 수원 소재 오피스 건물에서 실증한 결과에 따르면 겨울철 에너지 사용량에 대한 예측 오차율이 10% 미만으로 나타났다.

• 전자공학회논문지 IE
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• 제49권2호
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• pp.40-45
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• 2012

본 논문은 전력용 변압기의 최적화된 온도제어를 위하여 부하율을 이용하여 권선최고점온도를 예측하고 냉각장치를 제어하는 방법을 제안하였다. 전력용 변압기의 최적화된 온도제어를 위하여, 하중함수를 사용하여 부하전류에 따른 부하율과 권선온도, 외기온도, 오일온도 등을 바탕으로 권선최고점온도를 예측하는 상관관계식을 제시한다. 또한, 이를 전력용변압기에 적용하여 제어한 결과를 제시한다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제12권3호
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• pp.1488-1494
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• 2011

본 연구에서는 선형회귀모형(linear regression model)을 이용하여 겨울철 일일 온수 수요 총량을 예측하는 알고리즘을 개발한다. 한국지역난방공사에서는 온수 공급 계약을 맺고 있는 아파트, 상가 및 사무용 빌딩 등에 난방 및 급탕 온수를 공급한다. 일반적으로 온수는 보일러 및 열병합 발전기를 가동하여 생산하며, 경제적인 온수 생산계획을 수립하기 위해서는 온수 수요를 정확히 파악하는 것이 중요하다. 따라서, 본 연구에서는 난방을 위한 온수 수요가 급증하는 겨울철 온수 수요의 특성을 분석하고, 선형회귀모형을 이용한 온수 수요 예측 알고리즘을 개발한다. 겨울철 일일 온수 수요는 외기온도의 영향을 많이 받는 것으로 알려져 있으나, 본 연구에서는 외기온도와 예측일 하루 전날 온수 공급 실적값을 동시에 고려할 때 예측 정확도를 크게 높일 수 있음을 확인하였다. 본 연구에서 개발하는 예측 알고리즘의 타당성을 검증하기 위해 한국지역난방공사 서울 강남지사의 2006 ~ 2009년도 온수 수요 공급 실적과 기상청의 기상정보를 이용하여 겨울철 일일 온수 수요 총량을 예측한 결과, 평균 오차율(mean absolute percentage error)이 3.87%을 넘지 않는 수준임을 확인하였다.

• 설비공학논문집
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• 제24권11호
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• pp.759-766
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• 2012

To estimate the cooling load for the following day, outdoor temperature and humidity are needed in hourly base. But the meteorological administration forecasts only maximum and minimum temperature. New methodology is proposed for predicting hourly outdoor temperature and humidity by using the forecasted maximum and minimum temperature. The correlations for normalized outdoor temperature and specific humidity has been derived from the weather data for five years at Seoul, Daejeon and Pusan. The correlations for normalized temperature are independent of date, while the correlations for specific humidity are linearly dependent on date. The predicted results show fairly good agreement with the measured data. The prediction program is also developed for hourly outdoor dry bulb temperature, specific humidity, dew point, relative humidity, enthalpy and specific volume.

• 한국에너지공학회:학술대회논문집
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• 한국에너지공학회 1997년도 추계학술발표회 논문집
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• pp.3-8
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• 1997

본 연구에서는 복합발전시스템의 외기온도 변화로 인한 출력저하 문제를 극복할 수 있는 LNG 냉열 이용 복합발전 시스템을 제안하였다. 본 연구에 의해 제안된 LNG 냉열 이용 복합발전 시스템의 타당성을 검토하기 위해 ASPEN과 GateCycle을 이용한 시뮬레이션 모델을 구성하였고, 모델에 의해 예측한 결과를 실제 발전소 성능시험결과와 비교하여, 본 시뮬레이션 방법의 예측정확도를 검증하였다. 본 시뮬레이션 방법을 토대로 LNG 냉열을 이용하여 가스터빈의 유입공기를 냉각시켰을 경우의 복합발전 시스템 성능변화를 분석하였다. 그 결과 LNG 냉열을 이용하여 유입 공기를 원하는 온도까지 냉각시켜 하절기에도 출력을 일정하게 유지시킬 수 있음을 확인할 수 있었고, 이를 위한 기스터빈과 LNG 간의 열교환기 설계기준도 제시하였다.

• 설비공학논문집
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• 제19권5호
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• pp.394-402
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• 2007

To estimate the cooling load for the following day, outdoor temperature and humidity are needed in hourly base. But the meteorological administration forecasts only maximum and minimum temperature. New methodology is proposed for predicting hourly outdoor temperature and humidity by using the forecasted maximum and minimum temperature. The correlations for normalized outdoor temperature and specific humidity has been derived from the weather data for five years from 2001 to 2005 at Seoul, Daejeon and Pusan. The correlations for normalized temperature are independent of date, while the correlations for specific humidity are linearly dependent on date. The predicted results show fairly good agreement with the measured data. The prediction program is also developed for hourly outdoor dry bulb temperature, specific humidity, dew point, relative humidity, enthalpy and specific volume.

• 설비공학논문집
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• 제15권4호
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• pp.287-293
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• 2003

This study examined the temperature-dependent regression model of energy consumption based on various measuring period. The methodology employed was to construct temperature-dependent linear regression model of daily energy consumption from one day to three months data-sets and to compare the annual heating energy consumption predicted by these models with actual annual heating energy consumption. Heating energy consumption from a building in Daejon was examined experimentally. From the results, predicted value based on one day experimental data can have error over 100%. But predicted value based on one week experimental data showed error over 30%. And predicted value based on over three months experimental data provides accurate prediction within 6% but it will be required very expensive.

• 한국지열·수열에너지학회논문집
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• 제12권4호
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• pp.8-14
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• 2016

In this study, the effects of prediction and reset control of outdoor air temperature on energy consumption for central heating system are researched by using TRNSYS program package, and the control performances with the suggested methods of prediction and reset control of outdoor air temperature are compared with the existing ones. As a result, the value of coefficient of determination $R^2$ for the predicted outdoor temperatures is improved and the suggested control method shows maximum 21.8% energy saving in comparison with existing control ones.