논문KCI 등재
Neural Network Application for Geothermal Heat Pump Electrical Load Prediction
0
조회
0
다운로드
0
인용
0
참고문헌
키워드
주제분류기타공학
초록
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 히트 펌프 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.
참고문헌 (7)
- Kreider, K. F., "Predicting hourly building energy use: The great energy predictor shootout - Overview and discussion of result", ASHRAE Transactions, 100(2), pp.1104~1118 (1994)
- Design and Implementation of Water Level and Temperature Controller by Using Artificial Neural Network of Mini-Plant Process, "Anindito, S.", Final Year Project - Physics Engineering - Bandung Institute of Technology, ~ (2009)
- "Climate Master Tranquility 27 Manual", ~
- "Clean Energy Project Analysis: RETScreen Engineering & Cases Textbook Ground-Source Heat Pump Project Analysis Chapter", Minister of Natural Resources Canada; 2001-2005, ~
- M.Anstett., "Application of Neural Networking Models to Predict Energy Use", ASHRAE Transactions
- Kreider, K. F., "Improved artificial networks for commercial building energy use prediction", Proceedings of the ASME Annual Solar Engineering Meeting, 1, pp.361~366 (1992)
- Cooling System, "Ground Source Heat Pump Heating", pp.2004, Han H. S.
관련 논문AI추천
태양열 및 지열 이용 히트펌프 시스템의 성능예측시뮬레이션에 관한 연구남유진, 까오신양한국태양에너지학회 · 한국태양에너지학회 논문집2014 · 제34권 제3호딥러닝을 이용한 열 수요예측 모델 개발서한석, 신광섭사)한국빅데이터학회 · 한국빅데이터학회 학회지2018 · 제3권 제2호외기보상제어 적용에 따른 지열 히트펌프 시스템의 에너지 효율 향상에 관한 연구김효준, 이용호, 정영주, 조영흠, 황정하한국태양에너지학회 · 한국태양에너지학회 논문집2015 · 제35권 제1호순환여과식 양식장 해수 열원 히트펌프 시스템의 전력 소비량 예측을 위한 인공 신경망 모델류종혁, 정석권, 정현석한국수산해양기술학회 · 수산해양기술연구2024 · 제60권 제1호건축물의 냉난방 적용 지열에너지 관련 최근 연구동향 고찰이철구건설환경연구소 · 청운대학교 건설환경연구소 논문집2013 · 제8권 제1호지열순환펌프 유량변화에 따른 지열히트펌프시스템의 에너지 성능 평가김용식, 정영주, 조영흠, 조재훈한국태양에너지학회 · 한국태양에너지학회 논문집2014 · 제34권 제6호