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논문 기본 정보

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학술저널
저자정보
연상훈 (고려대학교) 정동은 (고려대학교) 이광호 (고려대학교)
저널정보
한국생활환경학회 한국생활환경학회지 한국생활환경학회지 제31권 제5호
발행연도
2024.10
수록면
333 - 342 (10page)
DOI
10.21086/ksles.2024.10.31.5.333

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The CAV (Constant Air Volume) system is widely used for cooling and heating buildings by maintaining a constant airflow while varying the discharge temperature. However, this system has limitations in responding promptly to various external environmental conditions and indoor thermal load changes. This study aims to control the discharge temperature of a real-time CAV system based on indoor temperature prediction using an Artificial Neural Network (ANN). A coupled simulation using EnergyPlus and Python was conducted, analyzing data from August 1st to 31st during the summer season. The developed ANN showed a prediction error with a cv(RMSE) of approximately 7.6% and an R² of 0.73. By controlling the AHU discharge temperature in real-time, indoor comfort was maintained with a PMV range of ‑0.2 to +0.7, and a PPD of less than 10% for most of the time. The energy consumption showed a variation of approximately 2 MWh compared to cases with fixed discharge temperatures.
#Energy simulation #Artificial neural network #AHU discharge air temperature control #Thermal comfort #Indoor temperature

목차

Abstract
1. 서론
2. 연구 방법
3. 연구결과
4. 결론
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