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황준권 (경희대학교) DUHIRWE Nzivugira Patrick (경희대학교) 윤근영 (경희대학교) 이석호 (삼성전자) 임병국 (삼성전자)
저널정보
대한설비공학회 대한설비공학회 학술발표대회논문집 대한설비공학회 2019년도 하계학술발표대회 논문집
발행연도
2019.6
수록면
77 - 80 (4page)

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A proper refrigerant charge amount (RCA) plays an important role in the effective operation of the heat pump systems and contributes positively to reduction of energy consumption. With the commercialization of heat pump systems, predicting RCA is of great necessity for ultimate operation performance. In recent years, data-driven artificial neural network (ANN) techniques have been used for efficient prediction of RCA. In this study, a deep learning-based RCA prediction model was developed using the variables measured under various conditions in a heat pump system. The developed predictive model has the reliable root mean square error (RMSE) and the coefficient of determination (R<SUP>2</SUP>) value of 0.9571. In addition, the predicted values were estimated to be fairly close to the measured values, and statistical significance was also confirmed.
#Refrigerant charge amount(냉매 충전량) #Artificial neural network(인공신경망) #Deep learning(딥러닝)

목차

Abstract
1. 서론
2. 냉매 충전량 예측 방법
3. 실험 및 예측 결과
4. 결론
References

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