AI-driven Building Energy Performance Evaluation and HVAC Control Research
연구 내용
기후·운전·재실자 데이터를 활용해 건물 에너지 성능을 예측하고 HVAC 운전 전략을 최적화하는 연구
건물 에너지 수요는 기후 변화, 설비 운전, 점유 행태에 의해 변동하므로 예측 기반의 제어가 필요합니다. 연구에서는 기상 예측 및 다운스케일링된 기후 데이터를 입력으로 하여 에너지 시뮬레이션 성능을 평가하고, HVAC의 열적 조닝과 운전 정책을 딥러닝 기반 제어 방식으로 최적화합니다. 또한 재실자 행동 패턴을 모델링해 동적 재실자 프로필을 구성하고, 건물 성능평가 고도화 기술을 통해 인증·평가에 활용 가능한 데이터 체계를 구축하는 데 차별성이 있습니다.
관련 연구 성과
관련 논문
5편
관련 특허
0건
관련 프로젝트
5건
연구 흐름
초기에는 건물 에너지 시뮬레이션을 위한 기후 조건과 운영 변수의 영향도를 분석하고, HVAC 열적 조닝을 자동화하는 방향으로 연구를 수행하였습니다. 이후 에너지 성능평가 고도화 기술개발 과제를 통해 건물 유형과 운영 시나리오를 반영한 평가 알고리즘과 데이터베이스 구성을 진행했습니다. 최근에는 날씨 예측 기반의 딥 강화학습 제어로 수요대응 성격의 HVAC 운영 전략을 구현하고, 미래 기후를 반영한 냉난방 수요 변화와 완화 방안을 함께 검토하는 흐름으로 확장되었습니다.
활용 가능성
활용 가능성은 알앤디써클 특화 AI 에이전트가 생성한 내용으로, 실제 연구 가능 여부는 연구실과의 논의가 필요합니다.
관련 논문
구분
제목
Development of an HVAC system control method using weather forecasting data with deep reinforcement learning algorithms
Assessing the Impact of Climate Change on Building Energy Performance in South Korea: Future Projections and Mitigation Strategies
Assessing the impact of future climate on building energy performance with downscaled weather data in Korea
PV optimization using solar radiation prediction based on multi-region dataset
Evaluating green roof performance in Korea: heating and cooling load impacts under future climate scenarios
관련 프로젝트
구분
제목
AI 기반 비주기적 재실자 행동 패턴 예측 모델 개발 및 동적 재실자 프로필 구축에 관한 연구
한국형 건축물 에너지 성능평가 고도화 기술개발
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건물 공기조화설비의 열적 조닝 자동화 시스템 개발
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