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연상훈 (고려대학교) 신동철 (서울에너지드림센터) 황경섭 (서울에너지드림센터) 김철호 (고려대학교) 이광호 (고려대학교)
저널정보
대한설비공학회 대한설비공학회 학술발표대회논문집 대한설비공학회 2023년도 하계학술발표대회 논문집
발행연도
2023.6
수록면
761 - 764 (4page)

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Since the industrial revolution, global warming caused by the increase in CO₂ emissions due to the advancement of human civilization has become the most significant issue worldwide. Accordingly, the South Korean government has pledged to reduce greenhouse gas emissions by 37% by 2030, in line with the Paris Agreement reached at the 2015 United Nations Climate Change Conference. To achieve this goal, numerous studies are underway to reduce building energy consumption. In this study, a real-data-based ANN prediction model was developed for the Seoul Energy Dream Center to develop a building energy prediction and optimal control algorithm using digital twin and ANN. Hourly data of AHU, chiller, cooling tower, and outdoor damper were collected from January 1st, 2019 to December 31st, 2021, resulting in approximately 6,624 data being utilized to construct the training dataset. As a result, the developed ANN showed excellent prediction performance with NMBE of 4.26%, R2 of 0.95, MBE of 9.98%, and cv(RMSE) of 26.06%.
#Machine learning(기계 학습) #Prediction model(예측 모델) #Chilled water(냉수 온도) #Condenser water(냉각수 온도) #Cooling energy(냉방 에너지)

목차

Abstract
1. 서론
2. 연구방법
3. ANN 예측모델 성능 분석 및 결과
4. 결론
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