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dc.contributor.advisor서일홍-
dc.contributor.author홍승우-
dc.date.accessioned2020-08-28T16:35:51Z-
dc.date.available2020-08-28T16:35:51Z-
dc.date.issued2020-08-
dc.identifier.urihttps://repository.hanyang.ac.kr/handle/20.500.11754/152747-
dc.identifier.urihttp://hanyang.dcollection.net/common/orgView/200000438524en_US
dc.description.abstract산업화의 발달로 자원 사용의 증가하며 이는 자원고갈, 지구온난화 등으로 이어지며, 점점 에너지 비용이 증가하고 있다 특히 건물의 고층화, 대형화, 집중화에 따라 건물에너지 절감에 관심이 높아지고 있다[1][95][98][99]. 본 논문에서는 건물을 업무용과 공동주택용으로 구분하고, 날씨와 에너지 사용데이터를 바탕으로 에너지 사용 패턴을 분석함으로써, 효율적인 에너지 사용을 위한 머신 러닝 모델[86][90]들을 제안하였다. 업무용 건물은 저렴한 심야전기를 사용하여 전기에너지를 열에너지로 변환 및 저장하여 이를 익일에 사용함으로써 에너지 비용을 줄일 수 있다. 업무용 건물의 효율적인 에너지 사용 및 절약에 있어 중요한점 중 하나는 익일에 사용할 에너지를 정확하게 예측하고 저장해두는 것이다. 이를 위해서 본 논문에서는 익일 날씨정보와 과거에너지 사용량 패턴[92]을 입력으로 건물 사용자들의 불쾌지수를 고려한 익일의 냉난방 에너지 사용량을 예측하는 머신 러닝 기반의 모델을 제안하였다[91]. 또한, 이에 더해 모델을 통해 예측된 에너지를 저장하기 위한 빙축열기의 최적 운전 알고리즘을 제안하였다[99]. 공동주택에서는 심야전기와 빙축열기를 이용한 에너지 비용 절감 방법을 사용할 수 없고, 날씨로 인해 에너지 사용이 급증하는 시기에는 높은 누진율이 적용되어 비용 부담을 키우고있다[93]. 이에 소비자는 합리적인 에너지 사용을 필요로 하는데, 이를 위해서는 소비자가 고지될 에너지 사용 요금을 사전에 예측하고, 그에 따라 에너지 사용을 조절할 수 있어야 한다. 따라서, 본 논문은 딥 러닝 기반의 모델[3-21]을 이용하여 에너지 요금 예측에 큰 영향을 미치는 날씨를 고려한 개별가구의 월 에너지 사용요금 예측방법을 제안하였다. 날씨 정보로는 실험적으로 유의미한 성능 향상을 보인 최저기온, 최고기온, 강수확률, 강수량, 습도, 풍속, 적설량, 전운량이 사용되었으며, 대표적인 딥 러닝 기반의 세 가지 모델들(Multilayer Perceptron, Convolution Neural Network, Long-Short Term Memory)을 주어진 문제에 맞게 설계 및 구현하여 Long-Short Term Memory 기반의 모델이 가장 적은 오차를 보이는 것을 확인하였다.-
dc.publisher한양대학교-
dc.title빌딩 및 공동주택 에너지 사용절감을 위한 날씨 정보를 고려한 기계 학습 기반의 예측-
dc.title.alternativePrediction for Building and Housing Energy Saving Using Weather Information and Machine Learning-
dc.typeTheses-
dc.contributor.googleauthor홍승우-
dc.contributor.alternativeauthorHong Seung Woo-
dc.sector.campusS-
dc.sector.daehak대학원-
dc.sector.department지능형로봇학과-
dc.description.degreeDoctor-
Appears in Collections:
GRADUATE SCHOOL[S](대학원) > INTELLIGENT ROBOT ENGINEERING(지능형로봇학과) > Theses (Ph.D.)
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