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학술저널
저자정보
김영섭 (서울대) 김재민 (서울대) 신한솔 (서울대) 박철수 (서울대)
저널정보
대한건축학회 대한건축학회논문집 大韓建築學會論文集 第36卷 第8號(通卷 第382號)
발행연도
2020.8
수록면
127 - 135 (9page)

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Lighting control can be categorized into open-loop and closed-loop. For the closed-loop control, illuminance sensors are generally mounted on a horizontal workplane, or the nearest wall/ceiling. As the size and complexity of an indoor space increases, the number of sensors and its corresponding control become complex because illuminance at a certain point is influenced by multiple neighboring lighting fixtures. The open-loop control is disadvantageous because it can’t reflect the illuminance level of a workplane. With this in mind, the authors aim to develop an approach where lighting simulation model could predict the illuminance level at any points of interest, hereby replacing illuminance sensors, and lead to electric lighting energy savings. For this purpose, Radiance, one of the most sophisticated lighting simulation tools, was first employed for daylit and electric lighting prediction of a target building. Then, a surrogate model, ANN (Artificial Neural Network) model, was developed for fast computation and optimal control. Unknown parameters, e.g. reflectances of ceiling, floor, walls, transmittance of glass and light loss factor, were estimated. It was found that the calibrated model’s prediction is accurate and the proposed approach can save lighting energy by 18.6% for three days’ validation period (Mar 9-12, 2020) conducted at the target building.
#자연채광 #전기조명 #조명제어 #조명 시뮬레이션 #DIVA #기계학습 #대리모델 #daylighting #electric lighting #lighting control #lighting simulation #machine learning #surrogate model

목차

Abstract
1. 서론
2. 대상 건물
3. 자연채광 시뮬레이션 모델
4. 전기조명 시뮬레이션 모델
5. 최적 제어 구현
6. 결론
REFERENCES

참고문헌 (18)

참고문헌 신청
American Society of Heating, Ventilating, and Air Conditioning Engineers (ASHRAE). (2002). Guideline 14-2002 Measurement of Energy and Demand Savings, Technical Report. American Society of Heating, Ventilating, and Air Conditioning Engineers. Atlanta, GA, USA google schola Caicedo, D., Pandharipande, A., & Willems, F. M. J. (2014). Daylight-adaptive lighting control using light sensor calibration prior-information. Energy and Buildings, 73, 105-114. google schola Bishop, C. (2006). Pattern Recognition and Machine Learning. New York. Springer-Verlag New York. 225-256 google schola Di Laura, D. L., Houser, K. W., Mistrick, R. G., & Steffy, G. R. (2011). The lighting handbook: reference and application, New York, Illuminating Engineering Society of North America. google schola Di Louie, C. (2008). Light control handbook. New York. Illuminating Engineering Society of North America. 161? 204. google schola

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