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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
정진화 (청주대학교) 정유찬 (청주대학교) 채영태 (청주대학교)
저널정보
한국생활환경학회 한국생활환경학회지 한국생활환경학회지 제28권 제1호
발행연도
2021.2
수록면
29 - 38 (10page)
DOI
10.21086/ksles.2021.2.28.1.29

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2021

국내 상업용 에너지다소비건물 규모별 하절기 전력 소비량과 기상 및 시간변수 영향도 분석
정진화 ,  정유찬 ,  채영태 한국생활환경학회지 2021.02 학술저널

2020

건물 규모별 에너지사용량과 기상변수와의 영향도 분석 - 국내 상업용 건물을 중심으로 -
정진화 ,  정유찬 ,  채영태 대한건축학회 학술발표대회 논문집 2020.10 학술대회자료

초록· 키워드

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Building sector takes responsible for approximately 30% of the national energy consumption in Korea. For energy monitoring and management, highly energy usage buildings which have the large service area and the high energy-use-intensity have been regulated to report the energy consumption data to the public since 2008. Although the energy data has been applicable to provide various information on the energy performance of the building, it has necessarily to characterizes the correlation between the building energy consumption and parameters which affects on the energy usage. This research collected hourly electricity consumption data of ten large commercial buildings among the national highly energy usage building list and investigated the impact of each parameters on the electricity consumption under different time resolutions, hourly and daily in summer. The results shows that daily mean outdoor air temperature is the most correlated variable and feature compared with other variables to illustrate the daily energy consumption but the larger building area is, the less R² values between the temperature and electricity consumption. In addition, the coefficient of the time flag is comparable to hourly outdoor air temperature under the correlation analysis but the parameter is the most importance feature for hourly electricity energy consumption.
#Feature importance #Correlation analysis #Weather and time data #Cooling electricity consumption #Commercial buildings

목차

Abstract
1. 서론
2. 연구 방법
3. 연구 결과
4. 결론
REFERENCES

참고문헌 (19)

참고문헌 신청
Yusun Ahn / 2020 / Building Energy Demand Prediction Model using Fourier Transform based Schedule Analysis Algorithm / Korean Journal of Air-Conditioning and Refrigeration Engineering 32(8):386~397 dbpia Breiman, L. / 2001 / Random Forests / Machine Learning 45(1):5~32 google schola Deng, H. F. / 2017 / Predictive modeling for US commercial building energy use : A comparison of existing statistical and machine learning algorithms using CBECS microdata / Energy and Buildings 163:34~43 google schola Edward, R. D. / 2000 / Coefficient of determination in nonlinear signal processing / Signal Processing 80:2219~2235 google schola Energy Information Administration / 2017 / Commercial Buildings Energy Consumption Survey 2017. U.S Survey 2016 google schola

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