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데이터 마이닝을 통한 4개 도시의 공동주택 전기 에너지 소비 패턴 분석 (Investigation on Electric Energy Consumption Patterns of Residential Buildings in Four Cities through the Data Mining)

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최초등록일 2025.03.14 최종저작일 2022.02
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데이터 마이닝을 통한 4개 도시의 공동주택 전기 에너지 소비 패턴 분석
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    서지정보

    · 발행기관 : 한국태양에너지학회
    · 수록지 정보 : 한국태양에너지학회 논문집 / 42권 / 1호 / 127 ~ 139페이지
    · 저자명 : 서문구, 이효문, 윤종호, 김동수

    초록

    The government and private sectors in Korea have actively conducted the studies associated with high energy-efficient buildings to enable the zero-energy building (ZEB) targets. Establishing a reference baseline condition is essential to achieve the targets effectively. This study explores electrical energy consumption of residential building types under the city-level condition to identify baseline energy patterns and set up the benchmark dataset. An open-source dataset is used, which is provided by the public housing management information system (i.e., the K-apt website) of the government management office. For this study, five (5) years of electricity usage are reflected for the data-mining process (e.g., removing noise data) and its statistical analysis. This study considers four representative cities for the energy benchmarking analysis, including Seoul, Busan, Gwangju, and Daejeon. Results indicated that the energy distribution patterns of the residential buildings were varied according to the regions, analysis years, and other combined effects such as the range of dataset in the processing. This study concludes that the benchmark dataset will be useful and informative to determine the relative system capacity potential under monthly and yearly trends in the representative locations in Korea.

    영어초록

    The government and private sectors in Korea have actively conducted the studies associated with high energy-efficient buildings to enable the zero-energy building (ZEB) targets. Establishing a reference baseline condition is essential to achieve the targets effectively. This study explores electrical energy consumption of residential building types under the city-level condition to identify baseline energy patterns and set up the benchmark dataset. An open-source dataset is used, which is provided by the public housing management information system (i.e., the K-apt website) of the government management office. For this study, five (5) years of electricity usage are reflected for the data-mining process (e.g., removing noise data) and its statistical analysis. This study considers four representative cities for the energy benchmarking analysis, including Seoul, Busan, Gwangju, and Daejeon. Results indicated that the energy distribution patterns of the residential buildings were varied according to the regions, analysis years, and other combined effects such as the range of dataset in the processing. This study concludes that the benchmark dataset will be useful and informative to determine the relative system capacity potential under monthly and yearly trends in the representative locations in Korea.

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