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본 논문에서는 건물 내 HVAC시스템의 소비에너지 효율화를 목표로 한다. 이를 위해 건물 에너지 시뮬레이션과 유전알고리즘을 이용하여 HVAC시스템 내 급기 온도에 대한 제어 스케줄을 도출하였다. 연구 대상 건물은 90년대에 지어져 BIM이 구축되어 있지 않아 대성건물의BIM을 구축하였고, 그 정보를 에너지 시뮬레이션 프로그램에 입력하여, 대상건물에 대한 에너지 시뮬레이션 모델을 구축하였다. 또한 실측한 소비에너지양 정보와 비교하여 대상건물 에너지 시뮬레이션을 실제 에너지 소비량 유사하게 보정하였다. 수정된 건물 에너지 시뮬레이션 모델과 유전자 알고리즘을 이용하여 에너지 효율화 급기 온도 스케줄이 작성되었다. 대상 건물에 적용되었을 때 에너지 절감 효과는 3%로 나타났다. 아직 이 분야는 설비의 제어 기법에 관한 연구가 미진하고, 주로 관리자의 경험을 통해 관리되는 측면이 있어, 에너지 시뮬레이션 프로그램에 의한 기법 개발 및 그에 대한 효과의 검증을 토대로 에너지 절감 기법에 대한 연구 및 개발이 필요하다. 본 연구는 HVAC system 제어 기법에 시발점이 될 것이다.
This study deals with the BIM (Building Information Modeling)-based energy performance analysis implemented in EnergyPlus. The BIM model constructed at Revit is updated at Design Builder, adding HVAC models and converted compatibly with the EnergyPlus. We can obtain the input values about HVAC system and building environment such as HVAC system efficient, the number of air changes and energy consumption of equipment on applying GAs (Genetic algorithms). After modification about HVAC system, Optimization about HVAC system energy consumption can be analyzed. In order to maximize the building energy performance, a genetic algorithm (GA)-based optimization technique is applied to the modified HVAC models. Throughout the proposed building energy simulation, finally, the best optimized HVAC control schedule for the target building can be obtained in the form of “supply air temperature schedule”. Throughout the supply air temperature schedule is applied to energy performance simulation, we obtained energy saving effect result on simulation.
This study deals with the BIM (Building Information Modeling)-based energy performance analysis implemented in EnergyPlus. The BIM model constructed at Revit is updated at Design Builder, adding HVAC models and converted compatibly with the EnergyPlus. We can obtain the input values about HVAC system and building environment such as HVAC system efficient, the number of air changes and energy consumption of equipment on applying GAs (Genetic algorithms). After modification about HVAC system, Optimization about HVAC system energy consumption can be analyzed. In order to maximize the building energy performance, a genetic algorithm (GA)-based optimization technique is applied to the modified HVAC models. Throughout the proposed building energy simulation, finally, the best optimized HVAC control schedule for the target building can be obtained in the form of “supply air temperature schedule”. Throughout the supply air temperature schedule is applied to energy performance simulation, we obtained energy saving effect result on simulation.
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참고문헌 (12건) : 자료제공( 네이버학술정보 )
| 번호 | 참고문헌 | 국회도서관 소장유무 |
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