디지털 트윈 및 인공지능을 활용한 에너지 최적제어 기술

Q: 이 논문에서 정의한 디지털 트윈이란 무엇인가?

물리적인 객체나 프로세스를 디지털 형태로 모사하는 개념으로, 가상 환경의 구축과 실시간 업데이트 및 상호작용을 특징으로 한다. 본 연구에서는 EnergyPlus와 Python 연동을 통해 실제 건물 조건과 동일한 가상 환경을 구현하여 에너지 최적 제어를 수행하는 기반으로 활용된다.

Q: 디지털 트윈과 인공지능을 활용한 제어 전략이 건물 에너지 소비에 어떤 영향을 미치는가?

연구 결과, EnergyPlus 기반의 디지털 트윈 모델과 ANN 예측 모델을 결합하여 건물 시스템의 주요 변수를 실시간으로 예측 제어함으로써, 기존 제어 방식과 비교하여 냉방 에너지 소비량을 약 9.7% 절감하는 효율적인 운영 성과를 거두었다.

연상훈; 신동철; 김철호; 이광호

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자료유형: 학술저널

저자정보: 연상훈 (고려대학교) 신동철 (서울에너지드림센터) 김철호 (고려대학교) 이광호 (고려대학교)

저널정보: 대한설비공학회 설비저널 설비저널 제53권 제2호

발행연도: 2024.02

수록면: 38 - 48 (11page)

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서론
인공지능과 디지털 트윈을 통한 최적제어
대상지 소개
디지털 트윈 및 인공지능 모델 개발 프로세스
서울에너지드림센터 디지털 트윈 구축
서울에너지드림센터 인공지능 모델 개발
평가방법
EnergyPlus 모델링 보정 결과
ANN 예측 모델 성능평가
디지털 트윈 및 인공지능을 활용한 제어 전략
맺음말
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