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임흥빈 (한국에너지기술연구원) 이경호 (한국에너지기술연구원) 공민석 (한국에너지기술연구원)
저널정보
대한설비공학회 대한설비공학회 학술발표대회논문집 대한설비공학회 2018년도 동계학술발표대회 논문집
발행연도
2018.11
수록면
9 - 12 (4page)

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본 연구는 건물의 실내 CO₂를 이용하여 환기장치를 모델예측제어하기 위해 필요한 물리적 학습 모델을 구성함에 있어 모델 파라메터로써 유효실체적, 침기량, 누기량을 구하기 위해 침기량과 누기량의 개수를 달리하며 그 결과를 비교하였다. 파라메터와 사용 데이터의 단순화가 될수록 이를 보상하기 위해 모델 파라메터를 학습하며 실체적이 늘어난 결과가 나타나며 파라메터의 개수가 적을수록 모델의 학습 성능은 낮아지는 것으로 나타났다.
#CO2-DCV(CO2 기준 요구제어환기) #MPC(모델예측제어) #Ventilation(환기) #CO₂모델(CO₂ model)

목차

Abstract
1. 서론
2. 연구방법
3. 결과 및 분석
4. 결론 및 향후 방향
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