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NTIS 바로가기주관연구기관 | 가천대학교 Gachon University |
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연구책임자 | 정웅준 |
보고서유형 | 최종보고서 |
발행국가 | 대한민국 |
언어 | 한국어 |
발행년월 | 2023-03 |
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. |
□ 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
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