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문제 정의
- 본 논문에서는 냉방부하 예측을 위한 모델을 구하고자 하는 건물에 대하여 건물에 대한 모델링 툴로서 EnergyPlus 프로그램을 이용하여 모델을 구하고 이 모델을 보정 (calibration)한 후, 이 모델로부터 시뮬레이션에 의한 데이터를 생성 시켜, 인버스 모델링에 이용함으로써 모델링기법'L3) 의 성능을 평가하고자 한다.
- "& 인버스 모델링은 Grey box 모델링으로도 알려져 있으며, Black box모델링과 White box 모델링의 두 장점을 활용한 기법으로 볼 수 있다. 즉, Black box 기법에서의 실측 데이터를 활용하는 방식과 White box 기법에서의 물리적 모델을 기반으로 하는 접근방식을 이용하는 것이다. 또한 Black box 기법에서의 단점인 다량의 데이터를 필요로 하는 점과, White box기법에서 나타나는 모델링의 어려움과 과도한 계산 비용 등의 단점을 보완한 것이다.
가설 설정
- 인버스 모델링 기법에 의한 냉방부하 예측에서 외기온도와 태양복사가 정확히 예측된 경우를 가정한 경우로 연구가 이루어졌다. 그러나 이들의 예측정확도가 어떻게 냉방부하 예측에 영향을 미치는지에 대한 연구가 필요하다.
- 인버스 모델링 기법을 적용한 냉방부하 예측에 있어서 기후데이터인 외기온도와 태양복사는 정확히 예측된 것으로 가정한 것이었다. 실제의 경우, 외기온도와 태양복사는 별도의 예측모델을 통하여 먼저 예측되어야 한다.
- 실내 대류 열취득 등이다. 전등 등 전기기기에 의하여 주로 발생하는 실내 복사 및 대류 열 취득은 건물 정보에서 구할 수 있는 값으로부터 각각 적정한 비율을 적용하여 일정한 값을 갖는 것으로 가정하였다. 외기온도, 태양복사 등 입력요소에 대해서는 별도의 예측모델이 필요하다.
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