The goal of this study is to analyze the impact of load factors on building energy consumption by using EnergyPlus program. We selected a campus building and monitored energy consumption from January 2009 to November 2010. First, we simulated energy consumption basically with weather data, building heat gain and EHP performance data. And then we simulated energy consumption with three additional parameter(infiltration, OA control and schedule). Simulation results are verified by MBE and Cv(RMSE) proposed by M&V guideline 3.0. Simulated total energy consumption was 104.3% of measurements, 4.33% of MBE, and 13.62% of Cv(RMSE). Results show infiltration and schedule were revealed as the most dominant factor of heating energy consumption and of cooling energy consumption, respectively.
This paper presents a window-based load management system (LMS) developed as a decision-making tool in the competitive electricity market The developed LMS can help the users to monitor system load patterns, analyze their past energy consumption and schedule for the future energy consumption. The LMS can also provide the effective information on real-time energy/cost monitoring, consumed energy/cost analysis, demand schedule and cost-savings. Therefore. this LMS can be used to plan the optimal demand schedule and consumption strategy.
This paper presents a window-based load management system (LMS) package developed as a decision-making tool in the competitive electricity market. The presented LMS package can help the users to monitor system load patterns, analyze their past energy consumption and schedule the future energy consumption. The LMS package can also provide the effective information on real-time energy/cost monitoring, consumed energy/cost analysis, demand schedule and cost-savings. The developed LMS package can be used to establish the optimal demand schedule and consumption strategy.
In this research, we consider a smart grid network of electricity with multiple consumers connected to a monopolistic provider. Each consumer can be informed the real time price changes through the smart meter and updates his consumption schedule to minimize the energy consumption expenditures by which the required power demand should be satisfied under the given real time pricing scheme. This real-time decision making problem has been recently studied through game-theoretic approach. The present paper contributes to the existing literature by incorporating storage appliance into the set of available household appliances which has somewhat distinctive functions compared to other types of appliances and would be regarded to play a significant role in energy consumption scheduling for the future smart grid. We propose a game-theoretic algorithm which could draw the optimal energy consumption scheduling for each household appliances including storage. Results on simulation data showed that the storage contributed to increase the efficiency of energy consumption pattern in the viewpoint of not only individual consumer but also whole system.
Heating and air conditioning system is changing rapidly from the traditional HVAC central supply system to the individual supply system with electrical heat pump system (EHP) in Korean school buildings. The individual supply system has advantages to turn on and off individually and to adjust the thermal comfort separately, but energy is wasted in the unoccupied classroom when the last leaving occupant does not turn off the controller. If the controller is to be off automatically while the classroom is not in use, energy consumption would decrease dramatically. This project aims to cease the unnecessary EHP supply in vacant classroom by inputting the class schedule from the central control room to reduce the energy-spending. Experimental measurements were carried out between the controlled classroom that is turned off when not in use and the uncontrolled room that is turned on continually. Occupant's comfort and energy consumption were measured and compared between the controlled case and the uncontrolled case. The energy consumption of controlled classroom case is 30-60% less than that of the uncontrolled classroom case. This result shows that controlling the cooling supply for the unoccupied classroom using the class schedule can decrease the energy consumption remarkably. This supply control system can be used to conserve energy in school structures like universities.
This paper reports the Survey results from a field monitoring study of office occupancy densities. The field measurement of a office in Yongin was carried out from 19 September to 30 September 2011. The survey has an aim to reveal the building energy consumption relationship between occupancy densities of a realistic office and the previous studies. The results showed that hourly occupied density of the previous studies is more higher than a field survey. we investigated the effects of difference occupancy densities on annual heating and cooling energy consumption using EnergyPlus. Heating and cooling consumption was raised because of the increased occupancy density. therefore, accurately measure the occupnacy schedule is important in order to reduce excessive building energy consumption, and is an significant element to be considered in the energy simulation.
We propose a DVS technique for multiprocessor systems considering the energy consumed when translating voltage. We schedule periodic applications on two identical processors throughout a three-stage process; firstly, the computation energy consumption is minimized then the number of voltage translations is minimized. Finally, the result is compared with the schedule with no voltage translation and the one with smaller energy consumption is chosen. Overall, 10.6% energy reduction was achieved.
In this study, 21 energy reduction factors were selected as architecture, system & operation, and lighting and equipment parts to analyze reduction method of the load occurring in office buildings. Energy consumption simulation was performed. In the architecture part, saving rate (1.53%) of "occupant density" factor was the most efficient. In the system and operation part, saving rate (1.28%) of "interior VAV and exterior FPU type" factor was the most efficient. In case of lighting and equipment part, saving rate (12.42%) of "schedule" factor was the most efficient. In the three parts, saving rate of the lighting and equipment part was 27.32%. This was caused by the "schedule" factor. Saving rates of the architecture part and the system and operation part were 3.39% and 1.20%, respectively.
무선 센서 네트워크에서의 센서 노드는 일반적으로 교체 불가능한 배터리를 전원으로 사용하기 때문에 에너지 효율적인 통신 프로토콜 개발이 가장 중요한 이슈이다. 무선 센서네트워크에서 에너지 효율적인 MAC 프로토콜은 무선 매체의 공유 방식에 따라 주로 경쟁 기반 흑은 스케줄 기반으로 나눌 수 있다. 하지만 경쟁 기반 프로토콜과 스케줄 기반 프로토콜은 상반된 특징을 갖기 때문에 두 가지 프로토콜을 혼합해서 사용할 경우 보다 좋은 성능을 발휘할 수 있다. 본 논문에서는 무선 센서 네트워크 환경에서 센서 노드의 에너지 소모를 줄이고 네트워크의 수명을 최대화하기 위해 Tiered-MAC을 제안한다. Tiered-MAC은 싱크 노드와 센서 노드로 구성되는 계층적 센서 네트워크 구조에서 싱크 노드의 최대 전송 영역은 스케줄 기반의 TDMA를 사용하고, 이외의 영역은 경쟁 기반의 CSMA를 사용함으로써 많은 데이터 트래픽이 집중하여 혼잡상황이 잦은 싱크 노드 주변의 송수신을 관리하여 불필요한 에너지 소비를 줄이도록 설계하였다. NS-2 시뮬레이터를 이용한 실험을 통하여 제안하는 기법이 에너지 효율적으로 동작하는 것을 확인하였다.
The energy of the building is influenced by the user 's activity due to the population, society, and economic characteristics of the building user. In order to obtain accurate energy information, the difference in the amount of energy consumption by the activities and characteristics of building users should be identified. The purpose of the study is to identify the difference in the amount of energy consumption by the user's activities in the same building, and to analyse the relationship between user's activities and demographic, social and economic characteristics. For research, energy simulation is performed based on actual user activity schedule. The results of the simulation were clustered by using K-Means clustering, a machine learning technique. As a result, four types of users were derived based on the amount of energy consumption. The more energy used in a cluster, the lower the user's income level and older. The longer a user's indoor activity times, the higher the energy use, and these activities relate to the user's characteristics. There is more than twice the difference between the group that uses the least energy consumption and the group that uses the most energy consumption.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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