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최근 세계적으로 온실가스 배출량은 지속적으로 늘어나고 있으며 이러한 문제를 해결하기 위해 많은 나라에서 노력을 기울이고 있다. 특히 건물부문의 에너지 소비량은 총 에너지 소비량의 약 35%이상이며 건물의 생애주기 관점에서 보았을 때, 건물운영에서 소비되는 에너지는 약 70~90%로 나타난다. 따라서 이러한 건물 운영에 사용되는 에너지를 절감하는 노력이 필요하다. 이에 본 연구에서는 건물의 운영에 소비되는 에너지 중 냉방에너지를 줄이기 위한 이코노마이저 제어를 적용하기 위한 ...

최근 세계적으로 온실가스 배출량은 지속적으로 늘어나고 있으며 이러한 문제를 해결하기 위해 많은 나라에서 노력을 기울이고 있다. 특히 건물부문의 에너지 소비량은 총 에너지 소비량의 약 35%이상이며 건물의 생애주기 관점에서 보았을 때, 건물운영에서 소비되는 에너지는 약 70~90%로 나타난다. 따라서 이러한 건물 운영에 사용되는 에너지를 절감하는 노력이 필요하다. 이에 본 연구에서는 건물의 운영에 소비되는 에너지 중 냉방에너지를 줄이기 위한 이코노마이저 제어를 적용하기 위한 예측모델을 개발하였다. 특히 기존의 문헌들은 BEMS를 통한 자동제어가 가능한 건물에서의 연구가 활발하였는
데, 본 연구에서는 BEMS가 없는 건물에서 머신러닝을 이용한 예측모델 개발을 통해 건물 관리자에게 가이드라인 제시 및 BEMS의 역할을 가능하게 하는 것을 목표로 진행하였다. 예측 모델은 댐퍼의 개폐 여부 예측 모델과 에너지사용량 예측모델로 총 6가지의 예측 모델을 만들었으며, 기준층의 댐퍼 개폐 예측성능은 CvRMSE 약 20.52%, MBE 약 –0.18%이며, 기준층의 에너지 사용량 예측성능은 CvRMSE 약 27.95%, MBE 약 –0.71%로 ASHRAE의 기준을 만족하였다.

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