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자료유형
학술저널
저자정보
권오익 (한일엠이씨) 김영일 (서울과학기술대학교) 김선혜 (서울과학기술대학교)
저널정보
대한설비공학회 설비공학논문집 설비공학논문집 제33권 제3호
발행연도
2021.3
수록면
130 - 141 (12page)
DOI
10.6110/KJACR.2021.33.3.130

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Quantification of building energy performance is required for diagnosis, prediction, and evaluation of energy efficient use and performance improvement of buildings. Implementing a resistance capacity (RC) model, this study presents a hydrodynamic physical model that can predict the distribution of room temperatures with sensors of minimum quantity. The proposed prediction model could predict indoor thermal behavior very similarly, even though it did not link with other models or apply optimization techniques during the verification process. Under conditions not affected by thermodynamic parameters, the root mean square error (RMSE) range for predicting air temperature of other spaces was 0.115℃ to 0.357℃ with an average indoor air temperature of 0.132℃. Predictive models with simple input conditions developed in this study could be integrated with other various models and used for optimal control of building energy.
#Building energy(건물에너지) #Optimization(최적화) #Prediction(예측) #Digital twin(디지털트윈) #Indoor temperature distribution(실내온도분포) #Virtual sensor(가상센서)

목차

Abstract
1. 연구배경 및 목적
2. 연구 방법 및 범위
3. 실내온도 분포 예측 모델
4. 분석대상
5. 실측 및 예측 결과의 비교 분석
6. 결론
References

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