가우시안 프로세스 모델을 이용한 냉각탑 최적제어

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논문명	가우시안 프로세스 모델을 이용한 냉각탑 최적제어 / Optimal control of six cooling towers using Gaussian process model
저자명	김재민(Kim, Jae-Min) ; 신한솔(Shin, Han-Sol) ; 추한경(Chu, Han-Gyeong) ; 이동혁(Yi, Dong-Hyuk) ; 박성호(Park, SungHo) ; 여명석(Yeo, Myoung-Souk) ; 박철수(Park, Cheol-Soo)
발행사	한국건축친환경설비학회
수록사항	추계학술발표대회, 2018 (2018-11)
페이지	시작페이지(121) 총페이지(2)
주제분류	환경및설비
주제어	기계학습 ; 가우시안 프로세스 ; 최적제어 ; BEMS//Machine learning ; Gaussian process ; Optimal control ; Building Energy Management System(BEMS)
요약2	Building Energy Management System (BEMS) is used to collect the building data and then analyze the building energy system.　Recently, many studies have been conducted to develop machine learning models using the BEMS data, and to control HVAC systems based on the data-driven simulation model called Model Predictive Control (MPC). In this study, a Gaussian process model was developed to estimate the performance of six cooling towers in a real building and set sequencing control of cooling towers. It was found that power consumption was reduced from 39,340kW to 28,230kW, and the energy saving rate was about 28%.
소장처	한국건축친환경설비학회

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