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한국태양에너지학회 한국태양에너지학회 학술대회논문집 한국태양에너지학회 2009년도 춘계학술발표대회 논문집
발행연도
2009.4
수록면
184 - 189 (6page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2010

도심지역 에너지계획을 위한 인공신경망 기반의 에너지수요예측에 관한 연구
공동석 ,  곽영훈 ,  허정호 대한건축학회 논문집 - 계획계 2010.02 학술저널

2009

인공신경망을 이용한 데이터베이스 기반의 광역단지 에너지 수요예측 기법 개발
공동석 ,  곽영훈 ,  이병정 외 1명 한국태양에너지학회 학술대회논문집 2009.04 학술대회자료

초록· 키워드

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In order to improve the operation of energy systems, it is necessary for the urban communities to have reliable optimization routines, both computerized and manual, implemented in their organizations. However, before a production plan for the energy system units can be constructed, a prediction of the energy systems first needs to be determined. So, several methodologies have been proposed for energy demand prediction, but due to uncertainties in urban community, many of them will fail in practice.
The main topic of this paper has been the development of a method for energy demand prediction at urban community. Energy demand prediction is important input parameters to plan for the energy planing. This paper presents a energy demand prediction method which estimates heat and electricity for various building categories. The method has been based on artificial neural networks(ANN). The advantage of ANN with respect to the other method is their ability of modeling a multivariable problem given by the complex relationships between the variables. Also, the ANN can extract the relationships among these variables by means of learning with training data. In this paper, the ANN have been applied in oder to correlate weather conditions, calendar data, schedules, etc. Space heating, cooling, hot water and HVAC electricity can be predicted using this method. This method can produce 10% of errors hourly load profile from individual building to urban community.
#에너지수요예측(energy demand prediction) #광역단지(urban community) #에너지 사용계획(energy planing) #인공신경망(artificial neural networks) #학습(learning) #기상조건(weather conditions)

목차

Abstract
1. 서론
2. 시스템 개발을 위한 예비적 고찰
3. 데이터베이스(D/B)
4. 수요예측모델 개발
5. 결론 및 향후연구
후기
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