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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2016.5
- 수록면
- 143 - 151 (9page)
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The pattern of energy consumption in a building varies based on its characteristic features and the behavior of the occupants; therefore, it is difficult to classify buildings in terms of energy consumption. This study used only outdoor temperature and energy consumption as a parameter to analyze the energy consumption by a building, and thus the approach is different from the conventional methods that use complex computer simulations, data on energy consumptions related to heating cooling, and energy audits etc. First, raw data on the operational schedules of the buildings and internal-external dependency factor are developed as the primary analytical data. The preferred analytical data were categorized into four categories: internal-external factors, energy consumption, operational condition of the building, and energy consumption by outdoor temperature. A matrix that can be used as a relative indicator of a building’s energy consumption in relation to its characteristics was also developed in this work. Using this energy pattern matrix, the obtained data could be used for retrofitting buildings, and a classification scheme based on the energy consumption pattern of buildings can be also prepared.
목차
Abstract
1. 서론
2. 건물 에너지 소비 특성의 분석
3. 건물 에너지 Matrix
4. 대상 건물의 Matrix 적용
5. 결론
REFERENCES
참고문헌 (14)
참고문헌 신청
Kim, M. K., & Shin, D. H. (2012), A Study on
Improvements of Policy System on School Building
Retrofits for Energy Efficiency, Seoul urban research
13(3), 159-173
Kim, Y. K., & Lee, T. W. (2012), An Analysis of the
Energy Saving Effect Through the Retrofit and the
Optimal Operation for HVAC Systems, Korean Journal of
Air-Conditioning and Refrigeration Engineering, 24(4),
343-350
Park, G. H., Kim, J. K., & Park, J. W. (2014), National
and public school buildings Retrofit Study, Korea Energy
Economics Institute, Basic research report 14-15
Kim, K. H., & Haberl, J. S. (2015). Development of
methodology for calibrated simulation in single-family
residential buildings using three-parameter change-point
regression model. Energy and Buildings, 99, 140-152.
Tardioli, G., Kerrigan, R., Oates, M., James, O. D., &
Finn, D. (2015). Data Driven Approaches for Prediction
of Building Energy Consumption at Urban Level, Energy
Procedia, 78, 3378-3383.
Kim, Y. K., & Lee, T. W. (2012), An Analysis of the
Energy Saving Effect Through the Retrofit and the
Optimal Operation for HVAC Systems, Korean Journal of
Air-Conditioning and Refrigeration Engineering, 24(4),
343-350
Park, G. H., Kim, J. K., & Park, J. W. (2014), National
and public school buildings Retrofit Study, Korea Energy
Economics Institute, Basic research report 14-15
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