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저자정보
Gigih Rahmandhani Setyantho (Korea Advanced Institute of Science and Technology) Seongju Chang (Korea Advanced Institute of Science and Technology)
저널정보
한국생태환경건축학회 KIEAE Journal KIEAE Journal Vol.20 No.6(Wn.106)
발행연도
2020.12
수록면
21 - 30 (10page)
DOI
10.12813/kieae.2020.20.6.021

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Purpose: Commercial and residential buildings are primary building types covering the majority of our built environment. Though, energy consumption pattern identification of those building types based on real-world data analysis has not been aggressively explored. Identification of primary factors influencing energy consumption patterns of commercial and residential buildings is the goal of this study. Method: CBECS and RECS data sets in the United States were used for commercial and residential building-energy-consumption pattern analysis. Multi-linear and seven machine learning algorithms are utilized to analyze building characteristics and end-use energy consumption patterns, e.g., cooling, heating, and water-heating. The SHAP value is utilized to describe influential factors in each energy consumption analysis model. Result: Ensemble algorithm yielded the lowest error rates compared with other algorithms. The calculated error rates also showed a lower level than the precedent studies performed on the CBECS and the RECS. Commercial building"s cooling and heating energy consumption is more likely influenced by occupancy, while residential building"s energy consumption is affected by equipment and climatic conditions. In the meantime, water-heating energy consumption shows noticeable dependency over the occupancy and climatic conditions for commercial and residential buildings. As a critical passive design element in the building, window has a more significant influence than overall insulation or roof finishing in identified residential buildings" energy consumption patterns.
#Building energy consumption #Heating #Cooling #Water heating #SHAP values

목차

ABSTRACT
1. Introduction
2. Materials and methods
3. Analytical results
4. Discussion
5. Conclusion
Reference

참고문헌 (20)

참고문헌 신청
H. Zhao / 2012 / A review on the prediction of building energy consumption / Renew. Sustain. Energy Rev 16(6):3586~3592 google schola K. Amasyali / 2018 / A review of data-driven building energy consumption prediction studies / Renew. Sustain. Energy Rev 81:1192~1205 google schola H. Do / 2018 / Residential Building Energy Consumption: a Review of Energy Data Availability, Characteristics, and Energy Performance Prediction Methods / Curr. Sustain. Energy Rep 5(1):76~85 google schola L. Pérez-Lombard / 2008 / A review on buildings energy consumption information / Energy Build 40(3):394~398 google schola 최준우 / 2017 / 주거용 건물의 에너지 실사용량의 불확실성을 내포한 설명변수 인자에 대한 빅데이터 분석 기반의 정량화 방법 - 서울지역의 공동주택을 중심으로 / KIEAE Journal 17(3):75~81 dbpia

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