인공신경망을 이용한 건물의 에너지 모델 최적화 알고리즘 개발 및 검증에 관한 연구

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기사명	인공신경망을 이용한 건물의 에너지 모델 최적화 알고리즘 개발 및 검증에 관한 연구 / Development of Optimization Algorithms for Building Energy Model Using Artificial Neural Networks
저자명	성남철(Nam Chul Seong) ; 김지헌(Jee-Hern Kim) ; 최원창(Wonchang Choi) ; 윤상천(Sang-Chun Yoon) ; Nabil Nassif(Nabil Nassif)
발행사	한국생활환경학회
수록사항	한국생활환경학회지 , Vol.24 No.1(2017-02)
페이지	시작페이지(29) 총페이지(8)
ISSN	12261289
주제분류	환경및설비
주제어	//Building energy management system ; Optimal algorithm ; Artificial neural networks ; Genetic algorithm ; Energy saving
요약2	This paper discusses the modeling methodologies and optimization methods for building energy system using time series auto regression artificial neural networks. The model can be integrated into energy solution tools for building energy assessment, optimization, and many other applications. The model predicts whole building energy consumptions as function of four input variables, dry bulb and wet bulb outdoor air temperatures, hour of day and type of day. To train and test the models, data from simulations are used for the analysis. Advanced computational methods are used for data analysis and preprocessing. Different neural network structures are tested along with various input and feedback delays to determine the one yielding the best results. The optimization method was also developed to automate the process of finding the best model structure that can produce the best accurate prediction against the actual data. The results show that the developed model can provide results sufficiently accurate for its use in various energy efficiency and saving estimation applications.
소장처	한국생활환경학회

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