• 제목/요약/키워드: Hot water usage of the apartment

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지역난방 동절기 공동주택 온수급탕부하의 LS-SVM 기반 모델링 (LS-SVM Based Modeling of Winter Time Apartment Hot Water Supply Load in District Heating System)

  • 박영칠
    • 설비공학논문집
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    • 제28권9호
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    • pp.355-360
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    • 2016
  • Continuing to the modeling of heating load, this paper, as the second part of consecutive works, presents LS-SVM (least square support vector machine) based model of winter time apartment hot water supply load in a district heating system, so as to be used in prediction of heating energy usage. Similar, but more severely, to heating load, hot water supply load varies in highly nonlinear manner. Such nonlinearity makes analytical model of it hardly exist in the literatures. LS-SVM is known as a good modeling tool for the system, especially for the nonlinear system depended by many independent factors. We collect 26,208 data of hot water supply load over a 13-week period in winter time, from 12 heat exchangers in seven different apartments. Then part of the collected data were used to construct LS-SVM based model and the rest of those were used to test the formed model accuracy. In modeling, we first constructed the model of district heating system's hot water supply load, using the unit heating area's hot water supply load of seven apartments. Such model will be used to estimate the total hot water supply load of which the district heating system needs to provide. Then the individual apartment hot water supply load model is also formed, which can be used to predict and to control the energy consumption of the individual apartment. The results obtained show that the total hot water supply load, which will be provided by the district heating system in winter time, can be predicted within 10% in MAPE (mean absolute percentage error). Also the individual apartment models can predict the individual apartment energy consumption for hot water supply load within 10% ~ 20% in MAPE.

공동주택의 급탕부하 지속시간 및 부하 패턴에 관한 실증연구 (An Empirical Study of Hot Water Supply Patterns and Peak Time in Apartment Housing with District Heating System)

  • 김성민;정광섭;김영일
    • 에너지공학
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    • 제21권4호
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    • pp.435-443
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    • 2012
  • 세계는 원유재고 감소와 국제 정세의 불안정으로 인해 지속적으로 상승하고 있는 유가와 화석연료 사용으로 인한 환경오염에 관심이 고조되고 있다. 국내의 경우 원유를 100% 수입하고 있으며, 사용되고 있는 에너지의 에너지원 중 97%를 수입에 의존하고 있기 때문에 유가 상승에 따른 영향은 더욱 민감하게 나타난다. 국내에 수입되고 유통되는 에너지의 97% 중 1/3 이상이 사무소나 주거용 난방, 급탕 및 취사용으로 사용되고 있다. 이에 따라 정부는 물론 산업체, 연구소 등에서 사무소 및 주거용 에너지 소비패턴으로 인한 경제적인 부담을 줄이고, 고효율 저에너지 기술개발을 통해 소비에너지를 절약함과 동시에 탄소배출을 억제하는 신기술에 대한 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 우리나라는 국토가 좁은 반면 인구밀도가 높고, 인구의 도시집중화로 공동주택의 주거비율이 높은 추세이기 때문에 최근 공동주택단지는 초고층화, 대형화가 되고 있으며, 이로 인해 급수 급탕에 대한 사용패턴도 변화하고 있다. 하지만 현재 급수 급탕에 대한 설계 자료는 대부분 외국의 설계 기준과 현장 경험치에 의해 산출된 데이터에 의존하고 있으며, 사용실태에 대한 기초자료가 부족한 실정이며, 이로 인해 급수 급탕 설비 설계 시 과대 또는 과소 설계가 되는 문제가 발생하고 있다. 본 연구에서는 공동주택의 공급자 측 급탕 열 공급환경과 사용자측 열사용량을 측정하여, 급탕부하가 발생하는 시간과 사용 실태 및 패턴을 파악함으로써, 효율적인 공급자 측 급탕설비 설계와 관리를 위한 기초자료를 제시하고자 한다.

스마트TV를 이용한 공동주택의 에너지 사용 모니터링 시스템 (A Monitoring System of Energy Usage for Apartment Houses Using Smart TV)

  • 박성수;진영훈;남상훈;채영호
    • 한국CDE학회논문집
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    • 제18권6호
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    • pp.451-460
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    • 2013
  • This paper presents the necessary elements and data flow in developing a monitoring system of energy usage for apartment houses with a Smart TV. Energy consumption data in each home are collected and analyzed in the HUB station by way of measuring instruments. And the amount of energy usage, such as electricity, gas, hot water, heating, water and other utilities are displayed through the Smart TV application. Energy consumption Database in the HUB station are processed and displayed in the browser of a Smart TV through XML, JAVASCRIPT and Flash. Smart TV users can get the energy consumption status through the energy consumption analysis display of the Smart TV application and improve the energy efficiency by comparing the usage patterns with neighboring houses. And the application display energy usage information, consumption ranking, rates to user as well. Furthermore, usage of last month or year can be compared to help to reduce the energy usage. The proposed system can provide the information about the amount of energy use to be reduced and the warning on the waste of energy.