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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2022.3
- 수록면
- 211 - 221 (11page)
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This study developed structured probabilistic statistical models to systematically reflect individual variations in the domestic hot water load factoring household characteristics and temporal variations in the hourly pattern of consumption. The hourly domestic hot water data of 15 households derived from the Korea Energy Agency’s public data were used. Models 1 and 2 were based on bilinear regression models to predict the daily average domestic hot water load based on the household characteristics and daily variations. Model 3 was based on the multivariate normal distribution to generate the average hourly domestic hot water load profile which varied per household. Model 4 used the beta distribution probability density function to randomly generate hourly variations from the average load profiles reflecting temporal variation. As a result of applying these four models, individual and temporal variations were reflected in the whole year hourly load prediction. The resulting probabilistic domestic hot water loads were compared with those determined using the deterministic method of the American Society of Heating, Refrigerating and Air-Conditioning Engineers (ASHRAE), ECO2 criteria and the single multivariate distribution model derived during the entire set of hourly load data across the 15 households. This comparison reflected that the structured probabilistic models predicted individual and temporal variations with sufficient accuracy.
목차
Abstract
1. 서론
2. 연구 방법
3. 급탕 수요예측 확률적 통계모델
4. 확률적 급탕요구량 프로필 적용된 결과
5. 결론
REFERENCES
참고문헌 (28)
참고문헌 신청
Ahmad, T., Zhang, H., & Yan, B. (2020). A review on renewable energy and electricity requirement forecasting models for smart grid and buildings. Sustainable Cities and Society, 55, 102052.
Building Research Institute(BRE), UK's National Calculation Method for Non-Domestic Building, The National Calculation Methodology (NCM), Retrieved December 7, 2021 from https://www.uk-ncm.org.uk/
Chen, J., Gao, X., Hu, Y., Zeng, Z., & Liu, Y. (2019). A meta-model-based optimization approach for fast and reliable calibration of building energy models. Energy, 188, 116046.
Deb, C., Zhang, F., Yang, J., Lee, S. E., & Shah, K. W. (2017). A review on time series forecasting techniques for building energy consumption. Renewable and Sustainable Energy Reviews, 74, 902-924.
De Santiago, J., Rodriguez-Villalón, O., & Sicre, B. (2017). The generation of domestic hot water load profiles in Swiss residential buildings through statistical predictions. Energy and Buildings, 141, 341-348.
Building Research Institute(BRE), UK's National Calculation Method for Non-Domestic Building, The National Calculation Methodology (NCM), Retrieved December 7, 2021 from https://www.uk-ncm.org.uk/
Chen, J., Gao, X., Hu, Y., Zeng, Z., & Liu, Y. (2019). A meta-model-based optimization approach for fast and reliable calibration of building energy models. Energy, 188, 116046.
Deb, C., Zhang, F., Yang, J., Lee, S. E., & Shah, K. W. (2017). A review on time series forecasting techniques for building energy consumption. Renewable and Sustainable Energy Reviews, 74, 902-924.
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