인문학
사회과학
자연과학
공학
의약학
농수해양학
예술체육학
복합학
DBpia AI
AI 에이전트
AI 아이디어
AI 리더
AI 뷰어
Citeasy
크롬 서지관리 다운로드
지원사업
학술연구/단체지원/교육 등 연구자 활동을 지속하도록 DBpia가 지원하고 있어요.
커뮤니티
연구자들이 자신의 연구와 전문성을 널리 알리고, 새로운 협력의 기회를 만들 수 있는 네트워킹 공간이에요.
피인용 0
초록·키워드
흡수식 칠러 시스템의 부하를 정확하게 예측하는 것은 특히 산업용 건물에서 에너지 효율적이고 신뢰성 있는 HVAC 운전을 달성하는 데 있어 핵심적인 요소이다. 전기식 압축기 대신 폐열이나 증기 등에서 얻은 열에너지를 활용하는 흡수식 칠러는 환경 및 운전 조건의 변화에 따라 복잡하고 비선형적이며 시간에 따라 달라지는 동적인 거동을 나타낸다. 본 연구의 주요 기여는 상업용 건물을 대상으로 흡수식 칠러의 운전 특성을 모델링하기 위해 딥러닝 기법을 적용한 데 있다. 특히, attention 메커니즘이 적용된 Seq2Seq 모델을 구현하여 흡수식 칠러와 관련된 건물의 냉방 부하를 예측하였다. 제안된 모델은 냉각수 입구 온도, 냉수 입출구 온도, 증기 입구 온도의 변동 등 다양한 운전 조건에서 성능을 평가하였으며, 그 결과를 기반으로 예측 정확도를 분석하였다. 실험 결과는 딥러닝 기반 접근 방식이 흡수식 칠러 시스템의 운전 제어 및 예측 역량을 향상시키는 데 있어 실용적이고 효과적인 도구가 될 수 있음을 입증한다.
본문·목차
인공지능 문자 인식 모델을 통해 추출된 텍스트로, 일부 오타나 오류가 포함될 수 있으나 지속적으로 개선 중입니다.
오류를 발견하셨다면 해당 부분을 드래그한 후 ' 를 통해 신고해주세요.
오류를 발견하셨다면 해당 부분을 드래그한 후 ' 를 통해 신고해주세요.
최근 본 자료 전체보기
UCI(KEPA) : I410-151-26-02-094527610
