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김인섭 (건국대학교) 임현우 (건국대학교)
저널정보
대한설비공학회 대한설비공학회 학술발표대회논문집 대한설비공학회 2024년도 하계학술발표대회 논문집
발행연도
2024.6
수록면
484 - 487 (4page)

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도시의 에너지 소비량이 증가함에 따라 피크부하와 기저부하의 상승으로 인한 전력망의 부하가 증가하고 있다. 피크 부하를 저감하기 위해서는 도시 건물 에너지 사용 패턴을 정확히 파악하고 이해하는 것이 중요하다. 이에 본 연구는 미국 콜로라도대학교 볼더 캠퍼스의 에너지 데이터를 활용하여, 대표 건물의 에너지 사용 패턴이 전체 건물 에너지 사용량의 보정 정확도에 미치는 영향을 분석하였다. 특히, 실제 에너지 사용량 데이터 기반으로 추출된 샘플링 데이터의 보정 성능을 실제 데이터와 비교함으로써 확률론적 도시 건물 에너지 모델(UBEM)의 불확실성을 감소시키기 위한 방법론을 탐구하였다. 연구 결과, 실제 데이터가 더 정확하게 실제 에너지 사용량 분포를 보정하였으나, 샘플링 데이터와 비교하여 유의미한 차이는 아니였다. 이러한 발견은 대규모 도시 에너지 모델링에 있어서 실시간 데이터와 샘플링 데이터를 혼용하는 새로운 접근법의 유효성을 제시한다. 향후 연구에 서는 정확히 측정한 실시간 데이터를 활용하여 정밀한 모수 추정과 빠른 에너지 모델링을 가능하게 하는 방법을 개발할 예정이다.
#Building Energy Pattern(건물 에너지 패턴) #Energy consumption prediction(에너지 소비량 예측) #Urban Energy Management(도시 에너지 관리) #Sampling data(샘플링 데이터) #Real data(실제 데이터)

목차

Abstract
1. 서론
2. 연구 방법
3. 결과 및 고찰
4. 결 론
References

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