This paper presents a methodology for satisfying the thermal comfort of Indoor environment and reducing the summer peak demand power by minimizing the power consumption for an Air-conditioner within a space. KEPCO(Korea Electric Power Corporation) use the fixed duty cycle control method regardless of the indoor thermal environment. This method has disadvantages that energy saying depends on the set-point value of the Air-Conditioner and DLC has no net effects on Air-conditioners if the appliance has a lower operating cycle than the fixed duty cycle. A variable duty cycle estimates the PMV(Predict Mean Vote) at the next step with a predicted temperature and humidity coming from the back propagation neural network model. It is possible to reduce the energy consumption by maintaining the Air-conditioner's OFF state when the PMV lies in the thermal comfort range. The proposed methodology uses the historical real data of Sep. 7th, 2001 from a classroom in seoul to verify the effectiveness of the variable duty cycle method comparing with fixed duty cycle. The result shows that the variable duty cycle reduces the peak demand to 2.6times more than fixed duty cycle and increases the load control ratio by 8% more. Based on the variable duty cycle control algorithm, the effectiveness of DLC is much more improved as compared with the fixed duty cycle.
In this paper, a new strategy for estimating building temperature based on the modified resistance capacitance (R - C) network thermal dynamic model is proposed. The proposed method gives accurate indoor temperature estimation using minimum variance finite impulse response filter. Our study is clarified by the experimental validation of the proposed indoor temperature estimation method. This experiment scenario environment is composed of a demand response (DR) server and home energy management system (HEMS) in a test bed.
This paper proposes supplementary control of conventional coordinated control of a power plant which directly affects network frequency. The supplementary control with dynamic matrix control is applied for 1000 MW power plant with ultra-supercritical (USC) once-through boiler. The supplementary control signal is added to the boiler feedforward signal in the existing coordinated control logic. Therefore, it is a very practical structure that can maintain the existing multi-loop control system. This supplementary controller uses the step response model for the power plant system, and on-line optimization is performed at every sampling step. The simulation results demonstrate the effectiveness of the proposed supplementary control in a wide operating range of a practical 1000 MW USC power plant simulator. These results can contribute the stable operation of power system frequency.
This paper analyse a operating characteristics when the Community Energy System (CES) is operated islanding mode. In the near future, CES might be one of major energy supply structures. The basic concept of CES is that it supplies electrical and thermal energy to the local customer loads through the islanded power network separated from the grid. The CES must be supplying local load with stable energy on the islanding mode, analysing necessary to thoroughly the operation feature. In order to show them, in this paper, we model the CES with 2.34 MVA DG and simulate the operating feature on the islanding mode of CES. The simulation results show that, in order to stability operate, the CES need the efficient load management and generation control schemes during the transition periods.
Natural ventilation through openings such as windows in school buildings is an efficient resource for natural cooling during the intermediate season of the year. Because the natural ventilation uses the wind outside the building, the amount of ventilation will depend not only on the wind speed and wind direction but also on the window layout and open window ratio. Therefore, in this study, the natural ventilation plans of school classroom windows are divided into 4 types and 8 cases as shown in Table 1. The characteristics of cooling effect by natural ventilation are simulated by applying Energyplus's Airflow Network Model and the comfort of the occupants is evaluated by the number of hours included in the 80% acceptability range of the ASHRAE Standard 55-2010 adaptive comfort model for the weekdays (Monday-Friday) and the class hours (08: 00-19: 00). Based on the analysis results of the above, this study presents basic data related to classroom cooling plan using intermediate season natural ventilation.
Purpose: The purpose of this study is to investigate the prior art based on deep learning to objectively calculate the metabolic rate which is the subjective factor for the PMV optimum control and to make a plan for future research based on this study. Methods: For this purpose, the theoretical and technical review and applicability analysis were conducted through various documents and data both in domestic and foreign. Results: As a result of the prior art research, the machine learning model of artificial neural network and deep learning has been used in various fields such as speech recognition, scene recognition, and image restoration. As a representative case, OpenCV Background Subtraction is a technique to separate backgrounds from objects or people. PASCAL VOC and ILSVRC are surveyed as representative technologies that can recognize people, objects, and backgrounds. Based on the results of previous researches on deep learning based on metabolic rate for occupational metabolic rate, it was found out that basic technology applicable to occupational metabolic rate calculation technology to be developed in future researches. It is considered that the study on the development of the activity quantity calculation model with high accuracy will be done.
열성능 평가를 위한 수치해석에서는 온도, 압력, 건도, 체적, 엔탈피, 엔트로피 등의 열역학적 성질들의 수치값이 필요하다. 그러나 이러한 성질들을 포함하고 있는 증기표를 그대로 사용할 수 없기 때문에, 효과적으로 모델링하여야 한다. 이러한 관점에서 함수근사 특성을 가진 신경회로망을 하나의 대안으로 검토하였다. 신경 회로망은 포화증기 영역과 과열증기 영역에 대해서 따로 구성하였다. 포화증기 영역에 대해서는 하나의 입력으로 7개의 출력을 얻을 수 있도록 하였으며, 각각 10개와 20개의 노드를 가진 은닉층을 구성 하였다. 과열증기 영역에 대해서는 2개의 입력으로 3개의 출력을 얻을 수 있도록 하였으며, 각각 15개와 25개의 노드를 가진 은닉층을 구성하였다. 제안된 모델은 온도, 엔탈피, 엔트로피의 백분율오차가 대부분 ${\pm}0.005%$, 압력이나 비체적의 백분율오차도 대부분 ${\pm}0.025%$ 범위 내로 수렴시킬 수 있었다. 이 성공적인 결과로부터 증기 표를 함수근사하는데 있어서 신경회로망이 아주 강력한 수단이 될 수 있음을 확인할 수 있었다.
유체의 상변화를 이용하는 냉난방장치 등의 열장치에 대한 열역학적인 성능평가는 열역학적 성질들에 대한 구체적인 수치값을 필요로 한다. 그러나 이러한 열역학적 성질들을 제공하는 증기표를 그대로는 사용할 수 없기 때문에 효과적인 모델링이 필요하다. 본 연구에서는 신경회로망의 함수근사 특성을 이용하여 냉방장치의 매질로 사용되는 냉매(R12)의 포화증기 영역을 모델링하였다. 냉매 R12의 포화증기 영역의 함수근사 해석을 위하여 1개의 노드를 가진 입력층에 대하여 7개의 노드를 가진 출력층을 기본으로 하여, 각각 10개와 20개의 노드를 가진 두 개의 은닉층을 가진 회로망을 구성하였다. 또한 입력이 온도와 압력 두 가지의 경우에 대하여 검토하였다. 제안된 신경회로망을 사용한 결과 엔탈피, 엔트로피의 백분율오차가 대부분 ${\pm}$0.005%, 비체적은 ${\pm}$0.02%, 압력과 온도는 특별한 몇 개를 제외하고는 ${\pm}$0.02% 범위 내로 수렴되었다. 이 결과로부터 냉매를 함수근사하는데 있어서 신경회로망이 아주 강력한 수단이 될 수 있음을 확인하였다.
Feeder cable assembly는 정보통신용 자동차부품이다 기능을 제대로 하지 않으면 자동차의 제어와 안전에 큰 문제가 발생한다. 가속수명시험은 시험시간을 단축할 목적으로 짧은 시간에 잠재적인 고장모드와 고장을 찾기 위하여 기속조건(스트레스, 스트레인, 온도 등)에서 실험을 실시하는 것이다. 고장원인은 부품의 품질과, 고장으로 유도하는 공정, 디자인에 의해 발생하는 결함이다. 열충격은 온도차에 의하여 부품의 열팽창 정도가 다른 것에 기인한다. 열충격시험은 부품이 급격한 온도차를 견디는 능력을 실험하는 것이다. 본 연구에서는 가속시험의 coffin-manson 식을 이용하여 정상조건(최고온도 $80^{\circ}C$, 최저온도 $-40^{\circ}C$)과 가속조건(최고온도 $120^{\circ}C$, 최저온도 $-60^{\circ}C$)을 이용하여 가속계수를 계산하여 2.25 값을 얻었다. 정상조건에서 1,000 사이클 실험이 가속조건에서 444 사이클 실험만하여도 됨을 알 수 있었다. Bx 수명 식을 이용하여 가속조건에서 시료가 5개, B0.04%.10years 조건에서 747 사이클 결과를 얻었다. 정상조건에서 1,000 사이클, 가속조건에서 747 사이클 실험한 feeder cable assembly 시료 5개를 각각 네크워크 분석기를 이용하여 성능시험을 실시하고, 와이블분포의 모수분포값을 비교한 결과 가속이 잘 되었음을 알 수 있었다. 동등한 신뢰도에서 가속실험을 통하여 시험시간을 1/4 정도 단축할 수 있었다.
도시 계획적 측면에서 도시의 구조적 변화에 따른 기후영향을 파악하여 그 결과를 도시계획에 반영하는 것은 중요하다. 서울시에서는 도시계획 시나리오 정보를 제공하기 위해 도시계획정보시스템(Urban Plan Information System, UPIS)을 활용 중이다. 지자체의 실제 도시계획에 따른 기후영향을 평가하고 분석하기 위해서는 UPIS에서 제공하는 도시계획시나리오와 도시기후분석모델을 손쉽게 연계할 수 있어야 한다. 본 연구에서는 국립기상과학원의 도시기후분석모델(Climate Analysis Seoul, CAS)과 도시계획 시나리오를 연계하는 기술을 개발하였다. CAS는 건물과 식생의 물리적 배치에 따른 온도, 바람 등의 국지규모 변화와 중규모 기상모델인 MetPhoMod(METeorology and atmospheric PHOtochemistry mesoscale MODel)의 분석결과를 바탕으로 찬공기의 생성, 이동, 정체와 바람흐름, 열적환경 등을 분석하는 기능을 가지고 있다. 정밀한 도시정보를 모델에 적용하기 위해 고해상도의 항공 LiDAR(LIgit Detection And Ranging) 측량을 통해 생성된 래스터자료(1m 해상도)와 KOMPSAT-2(KOrea Multi-Purpose SATellite) 위성영상 자료(4m 해상도)를 이용하여 토지피복 및 수치표고자료로 활용할 입력자료를 생성하였다. 보다 정확한 도시지면 특징을 반영하기 위해 수치표면모델인 DSM(Digital Surface Model)과 수치지형모델인 DTM(Digital Terrain Model)을 전산유체역학모델(Computational Fluid Dynamics, CFD) 입력자료로 사용하여 상세바람분석을 수행하였다. 8방위의 유입류를 고려하여 재정비 전후의 도시구조물 주변의 흐름 및 풍속 분포와 녹지축 형성 전후의 열환경 변화를 분석하였다. 현실적인 기상상태 반영을 위해 CAS의 중규모 기상장을 입력자료로 사용하였으며, 그 결과 재정비에 따른 도시구조물 변화에 의해 바람길에 큰 변화가 확인되었다. 녹지축 형성 이후 전반적으로 재정비지역 주변의 온도가 감소하였다. CAS와 CFD의 연동을 통해 도시지역 재정비와 녹지축 형성 전후의 주변 바람길과 열환경에 대한 실제적인 평가가 가능하며, 도시개발계획과 녹지조성계획 수립에 유용할 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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