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한국태양에너지학회|춘계학술발표회 논문집 2018년 4월

논문명 ANN을 통한 최적화된 블라인드 자동제어 모델 개발 / Development of Ann Based Optimized Blind Control Model for Venetian Blind / Oral Session : 제로에너지건물
저자명 이다영식별저자 ; 연상훈 ; 김홍욱 ; 이광호
발행사 한국태양에너지학회
수록사항 한국태양에너지학회 춘계학술발표회 논문집 (2018-04)
페이지 시작페이지(75) 총페이지(1)
주제분류 구조
주제어 ; ANN(Artificial Neural Network) ; Blinding automation ; Daylight ; EnergyPlus ; Matlab ; BCVTB ; Slat Angle
요약1 현대의 커튼월 구조는 자연 채광, 시적 쾌적성, 첨단 이미지 등을 확보할 수 있는 이점을 가지고 있어 대부분의 사무소 건물들은 커튼월 구조를 채택하고 있다. 그러나 커튼월 구조의 외피는 열적으로 취약하기 때문에 많은 에너지 손실의 원인이 된다. 이러한 유리 외피의 문제점을 해결하기 위해 선행연구들은 블라인드 자동제어를 제시하였으나 개발 모델의 신뢰성 확보 및 정밀 제어가 어려운 것으로 나타났다. 따라서 본 연구에서는 ANN을 활용한 블라인드 슬랫각도 자동제어 시 최소 부하 값 산출을 위해 최적화된 블라인드 자동제어 모델을 제시하는 것을 목표로 연구를 진행하였다. 본 연구에 사용한 프로그램은 EnergyPlus, Matlab, BCVTB를 사용하였으며 연동시뮬레이션 및 제어모델의 정확성 개선을 위하여 실시간 데이터 교환 시 TimeStep을 5분 단위로 설정하였다. 또한 ANN 모델 개발을 위해 Matlab상의 신경망 구조 박스를 활용하였으며 이전 선행연구에서 블라인드 슬랫각도를 0°에서 180 °까지 10°씩 증가시켜 학습데이터를 구축한 결과를 기반으로 ANN 초기모델과 최적화 모델 분석을 진행하였다. 최적 ANN 모델 계발을 위해 먼저, 초기 모델의 입력층, 은닉층, 출력층 및 각 뉴런의 구성과 학습방법을 결정하였으며 이를 위해 건물 및 시스템 모델링과 Dimming Control을 기반으로 한 EnergyPlus 시뮬레이션 결과를 이용하였다. 이 때, 초기모델의 입력층은 6개의 뉴런으로 구성되었으며 은닉층은 10개의 뉴런과 1개 층으로 임의 구성하였다. 또한 Levenberg-Marquardt 알고리즘을 기반으로 학습율은 0.1, 모멘텀은 0.1, 0.01 kWh의 goal, 100 times epoch이 적용하였다. 다음으로 개발된 초기 모델을 최적화하기 위해 예측모델이 가장 안정적인 수치를 나타내는 은닉층 수, 학습률, 모멘텀값을 결정하였다. ANN 모델의 각 변수 최적값 도출은 변수 하나의 성능 분석이 진행되는 동안 다른 변수는 일정 값으로 고정하여 결정하였다. 그 다음, 각 변수들의 결과 값을 취합하여 EnergyPlus Total load와 ANN으로 예측된 Total load를 비교한 뒤 ASHRAE Guideline 14에서 신뢰성 있는 값으로 제시한 Cv(RMSE) 30%보다 낮은 값인 15%이내 일 때의 각 설정 변수를 최적 변수 값으로 결정하였다. 즉, ANN을 학습한 후 EnergyPlus 모델 기반의 실시간 입력데이터 1000개를 무작위로 선정하여 계산된 결과와 ANN 출력 뉴런을 비교하여 정확성 검사를 진행하였다. 그 결과, 최적화 모델의 초기 설정값으로 학습율과 모멘텀 값을 0.3으로 고정하였을 때 Cv(RMSE)값의 변화가 나타나지 않아 학습율과 모멘텀 값은 각각 0.3으로 선정하였으며 은닉 뉴런 개수의 경우, 뉴런 개수가 10개일 때 Cv(RMSE)값이 가장 낮은 수치인 14.05%로 나타나 뉴런 개수를 10개로 지정하였다. 은닉층의 경우, 은닉 뉴런개수를 10개로 고정한 뒤 은닉층을 1개에서 3개 층까지 시뮬레이션 한 결과, Cv(RMSE)값이 각각 14.05, 14.13, 22.27%를 나타내어 은닉층을 1개의 층으로 구성하였다. 각 변수의 Cv(RMSE)값을 종합한 결과, Cv(RMSE)값이 가장 낮은 15%로 나타나 높은 신뢰성을 보인 것으로 사료된다.
소장처 한국태양에너지학회
언어 한국어
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