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주거건물 냉난방 에너지 최적화를 위한 인공지능 기반 부하예측 간소화 기술 개발
Simplified artificial intelligence load prediction method for heating and cooling energy optimization in residential buildings 원문보기

보고서 정보
주관연구기관 가천대학교
Gachon University
연구책임자 정웅준
보고서유형최종보고서
발행국가대한민국
언어 한국어
발행년월2023-03
과제시작연도 2022
주관부처 과학기술정보통신부
Ministry of Science and ICT
등록번호 TRKO202300011312
과제고유번호 1711163704
사업명 개인기초연구(과기정통부)
DB 구축일자 2023-10-18
키워드 간소화.인공지능.에너지최적화.부하예측.입력요소.Simplification.Artificial intelligence.Energy optimization.Building load prediction.Input parameters.

초록

□ 연구개요
국내 주거건물은 일반적으로 screed에 매립하는 중량의 바닥 난방 시스템이 사용되고 있는데 실내온도 측정을 통해 운전하게 되면 시스템의 높은 밀도 및 비열로 인해 운전과 부하처리 간에 시간지연이 발생한다. 최근 제로에너지건축물을 목표로 하는 고단열 고기밀 건물은 냉난방 부하가 작아 복사시스템에서 일어나는 시간지연으로 인해 불필요한 시간대에 난방하여 에너지 사용량을 더욱 더 증가시킬 뿐만 아니라 쾌적한 실내조건을 유지하기 어렵다. 따라서 미리 부하를 예측하여 난방운전을 미리 제어할 수 있는 최적화 방안이 적용되어야

목차 Contents

  • 표지 ... 1
  • 연구결과 요약문 ... 2
  • 목차 ... 4
  • 1. 연구개발과제의 개요 ... 5
  • 2. 연구개발과제의 수행 과정 및 수행 내용 ... 5
  • 1) 1차년도 연구개발과제 수행 과정 및 내용 ... 5
  • 2) 2차년도 연구개발과제 수행 과정 및 내용 ... 10
  • 3. 연구개발과제의 수행 결과 및 목표 달성 수준 ... 13
  • 1) 정성적 연구개발성과(연구개발결과) ... 13
  • 2) 세부 정량적 연구개발성과 ... 13
  • 3) 목표 달성 수준 ... 14
  • 4. 연구개발성과의 관련 분야에 대한 기여 정도(연구개발결과의 중요성) ... 14
  • 1) 연구개발과제의 기대효과 ... 14
  • 5. 연구개발성과의 관리 및 활용 계획 ... 14
  • 1) 연구개발과제의 활용방안 ... 14
  • 2) 추가연구의 필요성 ... 14
  • 6. 자체점검표 ... 15
  • 7. 참고문헌 ... 15
  • 붙임1. 세부 정량적 연구개발성과 ... 16
  • 붙임2. 연구책임자 대표적 연구실적 및 증빙(요약문 및 사본) ... 18
  • 끝페이지 ... 28

표/그림 (22)

참고문헌 (25)

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