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학술저널
저자정보
전호성 (고려대학교) 연상훈 (고려대학교) 김민휘 (한국에너지기술연구원) 김철호 (고려대학교) 이광호 (고려대학교)
저널정보
대한설비공학회 설비공학논문집 설비공학논문집 제36권 제1호
발행연도
2024.1
수록면
18 - 30 (13page)
DOI
10.6110/KJACR.2024.36.1.18

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2024

태양열 시스템 제어 알고리즘 개발을 위한 ANN 기반 집열기 축열량 예측 모델 연구
전호성 ,  연상훈 ,  김민휘 외 2명 설비공학논문집 2024.01 학술저널

2023

인공신경망 기반 평판형 태양열 집열기의 에너지 생산량 예측 모델 개발
전호성 ,  연상훈 ,  김동우 외 2명 한국태양에너지학회 학술대회논문집 2023.04 학술대회자료

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Among a variety of renewable energies, solar energy can be economically used to replace conventional heating and hot water energy. However, it is greatly affected by the surrounding environment. Therefore, research for predicting renewable energy is an essential factor in securing the reliability and stability of renewable energy, and research using artificial intelligence has recently been actively conducted. This study conducted research on the development and analysis of an artificial neuron network (ANN)-based solar thermal energy predictive model. The predictive model was developed using in-situ data from a solar collector installed in a public building in the Jincheon Eco-Friendly Energy Town, which were collected from August 1, 2019 to July 31, 2020. The performance evaluation of the predictive model was conducted using Cv(RMSE), NMBE, and R2, as recommended by ASHRAE 2014 guidelines. The accuracy verification of the prediction model for hourly data showed that the solar thermal energy predictive model had a Cv(RMSE) of 11.7%, a NMBE of -1.2%, and a R2 of 0.93%. These results indicate that the predictive model can be properly used in the subsequent control algorithm for eventual energy saving.
#Artificial neuron network(인공신경망) #Machine learning(머신러닝) #Solar collector(태양열 집열기) #Solar thermal energy(태양열 에너지) #Solar thermal system(태양열 시스템)

목차

Abstract
1. 서론
2. 연구방법
3. 인공지능 모델 개발
4. 결과 및 분석
5. 결론
References

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