전 세계적으로 기후변화협약에 따른 온실가스 감축 목표와 탄소배출권 거래 의무화가 현실화되면서 다양한 대책이 강구되고 있으며, 국내에서는 경제성장에 피해를 최소화하는 동시에 에너지를 절감하기 위해 상대적으로 국가경제에 대한 영향력이 미미한 건축물 분야에서 소비되는 에너지를 절감하는 방안을 모색하였다. 이에 따라 실내 설정온도 규제가 강화되었고, 이는 건물운영에 따른 에너지는 절감한 반면에, 실내에서 작업을 하는 재실자의 온열 불쾌감을 야기해 작업효율을 떨어트리는 원인으로 작용하였다. 최근에는 이러한 문제점을 해결하기 위해 냉·난방에너지 절감과 작업자의 ...
전 세계적으로 기후변화협약에 따른 온실가스 감축 목표와 탄소배출권 거래 의무화가 현실화되면서 다양한 대책이 강구되고 있으며, 국내에서는 경제성장에 피해를 최소화하는 동시에 에너지를 절감하기 위해 상대적으로 국가경제에 대한 영향력이 미미한 건축물 분야에서 소비되는 에너지를 절감하는 방안을 모색하였다. 이에 따라 실내 설정온도 규제가 강화되었고, 이는 건물운영에 따른 에너지는 절감한 반면에, 실내에서 작업을 하는 재실자의 온열 불쾌감을 야기해 작업효율을 떨어트리는 원인으로 작용하였다. 최근에는 이러한 문제점을 해결하기 위해 냉·난방에너지 절감과 작업자의 온열쾌적감을 동시에 만족시킬 수 있는 온열쾌적제어 관련 연구들이 다수 제안되었다. 온열쾌적제어를 적용한 경우는 재실자의 의사를 반영함으로써 실온제어 시 발생되는 불필요한 냉·난방에너지를 줄이므로 에너지절감효과를 볼 수 있을 뿐만 아니라, 재실자의 온열쾌적감을 만족시켜 작업효율 측면에도 이롭게 작용한다. 하지만 온열쾌적제어는 기존의 일반적인 제어방식인 실온제어에 비해 많은 변수를 고려하여 제어가 어렵고, 다수의 측정센서에 따른 추가비용과 시간, 오차발생 등으로 국내·외에서 실용화한 사례를 찾아보기 힘들다. 따라서 이러한 문제들을 발생시키는 근본적인 원인으로 알려진 다수의 PMV 변수를 줄이는 단순화 방안을 모색할 필요가 있다. 본 연구에서는 온열쾌적 예측에 높은 정확도를 제시하는 프로그램 EnergyPlus를 활용하여 실제 사무소 건물을 모델링하고, 대상모델을 통해 PMV 변수들의 데이터베이스를 구축하여 PMV 회귀모델을 작성하였다. PMV 회귀모델 단순화는 민감도 분석과 데이터 분석을 통해 실시하였다. EnergyPlus의 EMS(Energy Management System)를 활용하여 단순 PMV 회귀모델 기반 온열쾌적제어를 적용하였고, 이를 기존의 Fanger PMV 모델 기반 온열쾌적제어 적용 시 제어효과와 비교하였다. 본 연구를 통해 얻은 주요결과는 다음과 같다. 1) 단순화 과정을 거친 PMV 회귀모델에 대한 RMSE, MAE를 통해Fanger PMV 모델과의 편차를 확인한 결과, 두 모델의 편차가 0.1내외로 매우 낮게 나타남으로써 단순 PMV 회귀모델이 기존의 Fanger PMV 모델을 대체할 수 있을 것으로 사료된다. 2) 실제 사무소 건물 모델의 내주부와 외주부를 대상으로 작성된 PMV 회귀모델을 통해 민감도 분석을 실시한 결과는 기존 Fanger PMV 모델의 결과와 유사하게 나타났으며, 이를 통해 변수 중 영향력이 미미한 변수를 단일 값으로 고정하여 PMV 회귀모델을 단순화하였다. 3) 단순 PMV 회귀모델을 기반 온열쾌적제어와 Fanger PMV 모델을 기반으로 한 기존의 온열쾌적제어를 대상건물 모델에 적용하여 온열쾌적도를 비교한 결과, 두 제어 모두 공조기간동안 약 90%이상이 온열쾌적범위를 만족하였고, 온열쾌적제어의 특징인 설정 PMV를 만족하는 설정온도에 의해 제어되는 것으로 나타났다. 4) 대상건물에 적용된 단순 PMV 회귀모델 기반 온열쾌적제어와 Fanger PMV 모델 기반 온열쾌적제어는 하절기(7/1~8/31)동안의 평균 실내 설정온도가 24℃내외이고, 동절기(12/1~2/28)의 평균 실내 설정온도는 20℃로 나타났다. 그리고 하절기 24℃, 동절기 20℃로 실온제어하는 경우 보다 냉·난방에너지절감 및 온열쾌적 측면에서 유리한 것으로 분석되었다.
전 세계적으로 기후변화협약에 따른 온실가스 감축 목표와 탄소배출권 거래 의무화가 현실화되면서 다양한 대책이 강구되고 있으며, 국내에서는 경제성장에 피해를 최소화하는 동시에 에너지를 절감하기 위해 상대적으로 국가경제에 대한 영향력이 미미한 건축물 분야에서 소비되는 에너지를 절감하는 방안을 모색하였다. 이에 따라 실내 설정온도 규제가 강화되었고, 이는 건물운영에 따른 에너지는 절감한 반면에, 실내에서 작업을 하는 재실자의 온열 불쾌감을 야기해 작업효율을 떨어트리는 원인으로 작용하였다. 최근에는 이러한 문제점을 해결하기 위해 냉·난방에너지 절감과 작업자의 온열쾌적감을 동시에 만족시킬 수 있는 온열쾌적제어 관련 연구들이 다수 제안되었다. 온열쾌적제어를 적용한 경우는 재실자의 의사를 반영함으로써 실온제어 시 발생되는 불필요한 냉·난방에너지를 줄이므로 에너지절감효과를 볼 수 있을 뿐만 아니라, 재실자의 온열쾌적감을 만족시켜 작업효율 측면에도 이롭게 작용한다. 하지만 온열쾌적제어는 기존의 일반적인 제어방식인 실온제어에 비해 많은 변수를 고려하여 제어가 어렵고, 다수의 측정센서에 따른 추가비용과 시간, 오차발생 등으로 국내·외에서 실용화한 사례를 찾아보기 힘들다. 따라서 이러한 문제들을 발생시키는 근본적인 원인으로 알려진 다수의 PMV 변수를 줄이는 단순화 방안을 모색할 필요가 있다. 본 연구에서는 온열쾌적 예측에 높은 정확도를 제시하는 프로그램 EnergyPlus를 활용하여 실제 사무소 건물을 모델링하고, 대상모델을 통해 PMV 변수들의 데이터베이스를 구축하여 PMV 회귀모델을 작성하였다. PMV 회귀모델 단순화는 민감도 분석과 데이터 분석을 통해 실시하였다. EnergyPlus의 EMS(Energy Management System)를 활용하여 단순 PMV 회귀모델 기반 온열쾌적제어를 적용하였고, 이를 기존의 Fanger PMV 모델 기반 온열쾌적제어 적용 시 제어효과와 비교하였다. 본 연구를 통해 얻은 주요결과는 다음과 같다. 1) 단순화 과정을 거친 PMV 회귀모델에 대한 RMSE, MAE를 통해Fanger PMV 모델과의 편차를 확인한 결과, 두 모델의 편차가 0.1내외로 매우 낮게 나타남으로써 단순 PMV 회귀모델이 기존의 Fanger PMV 모델을 대체할 수 있을 것으로 사료된다. 2) 실제 사무소 건물 모델의 내주부와 외주부를 대상으로 작성된 PMV 회귀모델을 통해 민감도 분석을 실시한 결과는 기존 Fanger PMV 모델의 결과와 유사하게 나타났으며, 이를 통해 변수 중 영향력이 미미한 변수를 단일 값으로 고정하여 PMV 회귀모델을 단순화하였다. 3) 단순 PMV 회귀모델을 기반 온열쾌적제어와 Fanger PMV 모델을 기반으로 한 기존의 온열쾌적제어를 대상건물 모델에 적용하여 온열쾌적도를 비교한 결과, 두 제어 모두 공조기간동안 약 90%이상이 온열쾌적범위를 만족하였고, 온열쾌적제어의 특징인 설정 PMV를 만족하는 설정온도에 의해 제어되는 것으로 나타났다. 4) 대상건물에 적용된 단순 PMV 회귀모델 기반 온열쾌적제어와 Fanger PMV 모델 기반 온열쾌적제어는 하절기(7/1~8/31)동안의 평균 실내 설정온도가 24℃내외이고, 동절기(12/1~2/28)의 평균 실내 설정온도는 20℃로 나타났다. 그리고 하절기 24℃, 동절기 20℃로 실온제어하는 경우 보다 냉·난방에너지절감 및 온열쾌적 측면에서 유리한 것으로 분석되었다.
ABSTRACT A Study on Development of a Simplified PMV Regression Model in an Office Building Sung-Jun, Yun Dept. of Architectural Engineering Graduate School University of Seoul Advised by Professor Jung-Ho, Huh Various measures have been taken across the world in response to the United Nations Framew...
ABSTRACT A Study on Development of a Simplified PMV Regression Model in an Office Building Sung-Jun, Yun Dept. of Architectural Engineering Graduate School University of Seoul Advised by Professor Jung-Ho, Huh Various measures have been taken across the world in response to the United Nations Framework Convention on Climate Change, which has led to the establishment of greenhouse gas reduction goals and carbon emission trading mandates. In South Korea, the objective has been to conserve energy while minimizing damages to economic growth; thus, methods to reduce energy losses in buildings have been investigated since such methods have a relatively small influence on the national economy. Regulations regarding indoor temperature controls have been accordingly strengthened. However, the energy-saving effect of these changes to facility operation were accompanied by thermal discomfort in occupants who work indoors, which led to reduced work efficiency. In order to address these problems, therefore, several recently published studies have investigated thermal comfort controls that can reduce air-conditioning energy use while satisfying the thermal comfort needs of occupants. The occupant’s viewpoint is reflected when a thermal comfort control is applied. This leads to energy saving via reduction of unnecessary air conditioning arising from temperature control and also has a positive effect on work efficacy by satisfying the thermal comfort needs of the worker. However, thermal comfort control is more difficult than temperature control according to the existing standard, because more variables are involved in the former. Moreover, due to the additional costs of multiple measuring sensors, the additional time required, and the greater possibility for errors, there are few practical applications in South Korea or in other countries. The root cause of these issues is the large number of variables used in thermal comfort control; thus, simplification methods for reducing the large number of PMV variables have to be found. The present study used EnergyPlus, a program with high accuracy for thermal comfort control prediction, to model an actual office building. A PMV regression analysis was conducted for this model based on a database of the PMV variables. PMV regression model simplification was completed through sensitivity analysis, and the Energy Management System (EMS) in EnergyPlus was used to establish a simplified PMV regression analysis-based thermal comfort control. The main results obtained from the present study are as follows : 1) When the simplified PMV regression model’s deviation from the Fanger PMV model was confirmed through RMSE and MAE, both the summer and winter seasons had a deviation less than 0.1. Thus, it is thought that the simple PMV regression model may replace the existing Fanger PMV model. 2) When sensitivity analyses were conducted on the interior and the perimeters of an actual office building through the PMV regression model, the variables were ordered as mean radiation temperature ≈ indoor air temperature > relative humidity. Based on this information, variables with a low degree of influence were fixed at a single value to simplify the PMV regression model. 3) When the thermal comfort controls based on simplified PMV model and the Fanger PMV model were applied to the building model, it was confirmed that both controls met the thermal comfort range in more than 90% of cases during the air conditioning period. Further, it was confirmed that both controls maintained a control temperature that satisfied the control PMV, which is a characteristic of thermal comfort control. 4) The thermal comfort controls based on the simple PMV regression model and the Fanger PMV model were found to have an average indoor temperature setting of approximately 24℃ during the summer season (1st July to 31st August) and approximately 20℃ during the winter season (1st December to 28st February) Each of these control methods were found to be effective in terms of air-conditioning energy savings and thermal comfort compared to temperature controls at 20℃ and 24℃ respectively.
ABSTRACT A Study on Development of a Simplified PMV Regression Model in an Office Building Sung-Jun, Yun Dept. of Architectural Engineering Graduate School University of Seoul Advised by Professor Jung-Ho, Huh Various measures have been taken across the world in response to the United Nations Framework Convention on Climate Change, which has led to the establishment of greenhouse gas reduction goals and carbon emission trading mandates. In South Korea, the objective has been to conserve energy while minimizing damages to economic growth; thus, methods to reduce energy losses in buildings have been investigated since such methods have a relatively small influence on the national economy. Regulations regarding indoor temperature controls have been accordingly strengthened. However, the energy-saving effect of these changes to facility operation were accompanied by thermal discomfort in occupants who work indoors, which led to reduced work efficiency. In order to address these problems, therefore, several recently published studies have investigated thermal comfort controls that can reduce air-conditioning energy use while satisfying the thermal comfort needs of occupants. The occupant’s viewpoint is reflected when a thermal comfort control is applied. This leads to energy saving via reduction of unnecessary air conditioning arising from temperature control and also has a positive effect on work efficacy by satisfying the thermal comfort needs of the worker. However, thermal comfort control is more difficult than temperature control according to the existing standard, because more variables are involved in the former. Moreover, due to the additional costs of multiple measuring sensors, the additional time required, and the greater possibility for errors, there are few practical applications in South Korea or in other countries. The root cause of these issues is the large number of variables used in thermal comfort control; thus, simplification methods for reducing the large number of PMV variables have to be found. The present study used EnergyPlus, a program with high accuracy for thermal comfort control prediction, to model an actual office building. A PMV regression analysis was conducted for this model based on a database of the PMV variables. PMV regression model simplification was completed through sensitivity analysis, and the Energy Management System (EMS) in EnergyPlus was used to establish a simplified PMV regression analysis-based thermal comfort control. The main results obtained from the present study are as follows : 1) When the simplified PMV regression model’s deviation from the Fanger PMV model was confirmed through RMSE and MAE, both the summer and winter seasons had a deviation less than 0.1. Thus, it is thought that the simple PMV regression model may replace the existing Fanger PMV model. 2) When sensitivity analyses were conducted on the interior and the perimeters of an actual office building through the PMV regression model, the variables were ordered as mean radiation temperature ≈ indoor air temperature > relative humidity. Based on this information, variables with a low degree of influence were fixed at a single value to simplify the PMV regression model. 3) When the thermal comfort controls based on simplified PMV model and the Fanger PMV model were applied to the building model, it was confirmed that both controls met the thermal comfort range in more than 90% of cases during the air conditioning period. Further, it was confirmed that both controls maintained a control temperature that satisfied the control PMV, which is a characteristic of thermal comfort control. 4) The thermal comfort controls based on the simple PMV regression model and the Fanger PMV model were found to have an average indoor temperature setting of approximately 24℃ during the summer season (1st July to 31st August) and approximately 20℃ during the winter season (1st December to 28st February) Each of these control methods were found to be effective in terms of air-conditioning energy savings and thermal comfort compared to temperature controls at 20℃ and 24℃ respectively.
주제어
#PMV 모델 온열쾌적제어 EnergyPlus PMV 회귀분석 EMS PMV모델 단순화 민감도분석
학위논문 정보
저자
윤성준
학위수여기관
서울시립대학교 일반대학원
학위구분
국내석사
학과
건축공학과
지도교수
허정호
발행연도
2013
총페이지
vi, 89 p.
키워드
PMV 모델 온열쾌적제어 EnergyPlus PMV 회귀분석 EMS PMV모델 단순화 민감도분석
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