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NTIS 바로가기주관연구기관 | 고려대학교 Korea University |
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연구책임자 | 이광호 |
보고서유형 | 최종보고서 |
발행국가 | 대한민국 |
언어 | 한국어 |
발행년월 | 2022-02 |
과제시작연도 | 2020 |
주관부처 | 과학기술정보통신부 Ministry of Science and ICT |
등록번호 | TRKO202200013482 |
과제고유번호 | 1711145671 |
사업명 | 개인기초연구(과기정통부)(R&D) |
DB 구축일자 | 2022-10-19 |
키워드 | 인공지능.공조 시스템.건물에너지관리 시스템.최적 제어.모델 예측 제어.Artificial Intelligence.HVAC System.BEMS.Optimized Control.Model Predictive Control. |
연구개요
건축물의 에너지 소모량이 국가 전체 에너지의 30%에 육박함에 따라 국가적 에너지 절약과 환경규제 대응을 위해 공조 시스템의 에너지소비효율(EER) 향상의 중요성이 지속적으로 증가하고 있음. 국가 냉난방 분야의 에너지 절감을 위해 냉난방 기기의 효율 향상과 함께 냉난방 공간으로 공급되는 공기의 온습도, 냉각 및 가열 코일에서 흐르는 냉온수의 온도, 최소 외기 도입량, 예열 냉난방의 작동 시작 시간 등의 공조시스템에 대한 효율적 제어가 실제 냉난방 에너지 소비량에 크게 영향을 미치고 있지만 공조 시스템에 대한 효율적 제
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