[논문]회귀분석을 통한 창원시 중학교 전력소비량 예측에 관한 연구

조형규; 박효석; 최정민; 조성우

doi:10.7743/kiss.2013.12.2.061

회귀분석을 통한 창원시 중학교 전력소비량 예측에 관한 연구
A Study on Prediction of Power Consumption Rate of Middle School Building in Changwon City by Regression Analysis 원문보기

敎育環境硏究 = The journal of educational environment research, v.12 no.2, 2013년, pp.61 - 70

조형규 (창원대학교 공과대학 건축학부) , 박효석 (경상남도 교육시설감리단) , 최정민 (창원대학교 공과대학 건축학부) , 조성우 (창원대학교 공과대학 건축학부)

Abstract ▼ AI-Helper

As the existing school building power consumption is expressed by total power consumption, in the view of energy saving is disadvantage. The the power consumption of school building is divided as cooling, heating, lighting and others. The cooling power consumption, heating power consumption, lighting power consumption can be calculated using real total power consumption that gained from Korea Electric Power Corporation(KEPCO). The power consumption for cooling and heating can be calculated using heat transmittance, wall area and floor area, and for lighting is calculated by artificial lighting calculation. but this calculation methods is difficult for laymen. This study was carried out in order to establish the regression equation for cooling power consumption, heating power consumption, lighting power consumption and other power consumption in school building. In order to verify the validity of the regression equation, it is compared regression equation results and calculation results based on real power consumption. As the results, difference between regression result and calculation results for cooling and heating power consumption showed 0.6% and 3.6%.

주제어

AI 본문요약
AI-Helper

* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.

문제 정의

이에 본 연구에서는 초등학교의 경우 방과 후 수업 등으로 인하여 전력소비량이 학교별로 편차가 매우 크고, 고등학교의 경우에는 야간자율학습시간이 학교별로 차이가 나타는 것과 달리 중학교에서는 어느 정도 전력사용패턴을 찾아볼 수 있다. 그러므로 창원시내에 위치하고 있는 중학교를 대상으로 전력의 주 소비처인 조명, 냉방, 난방 및 기타 전력(조명, 냉방, 난방을 제외한 전력)의 4가지로 분류하고, 각각에 대한 전력소비량을 분석하고, 수집된 데이터를 근거로 추정식을 도출하는데 목적을 두고 있다.
본 연구에서는 상관관계가 높고 유의하다고 할 수 있는 교실수와 조명전력소비량에 대한 선형회귀식을 도출하고자 하며, 모형요약은 표10 과 같다.
본 연구에서는 통합적으로 계량되는 전력소비량을 근거로 각 용도별로 나누어 전력소비량을 분석하고 이를 근거로 각 용도별 전력소비량에 대한 추정식을 산출하고자 하며, 이에 대한 절차는 아래와 같다.
국내의 경우, 학교건축물에 대하여 에너지 원단위 및 시설물 변화에 따른 소비변화에 대한 연구결과는 많이 발표되고 있으나, 용도별로 구분하여 전력소비량을 예측 및 계산한 결과는 찾아보기 힘든 상황이다. 이에 본 연구에서는 학교 건축물의 효과적인 전력관리를 위하여 각 용도별로 사용되는 전력소비량을 추정식을 통하여 구해보고자 한다.
전력소비량과의 상관관계 요소로서는 현장에서 쉽게 구할 수 있는 교실 수, 바닥면적, 연면적을 변수로 하여 학교건축물에 대한 건축개요 및 현황을 통하여 쉽게 사용할 수 있는 추정식의 도출에 역점을 두고자 한다.
중학교에서 사용되는 전력소비량을 각 요소별로 보다 쉽게 분류하기 위하여 추정식을 도출하고자 한다. 3장에서 냉방과 난방의 전력소비량을 산출하기 위해서는 각 재료에 대한 열관류율 및 냉방과 난방도일 등 복잡한 요소가 변수로서 입력되어야 한다.
지역별에 따른 학교별 에너지 소비량을 추정하기 위해서 먼저 각각의 대상지역에 위치한 학교를 대상으로 전력소비량을 조사할 필요가 있다. 통합 창원시는 2010년 7월 1일 창원, 마산, 진해가 통합되어 출범하였으며, 본 논문에서는 구 창원(이하 창원시로 칭함)에 위치한 중학교를 대상으로 전력소비량을 예측하고자 한다. 창원시에 위치하고 있는 초등학교는 36개교, 중학교는 22개교, 고등학교는 12개교의 분포를 가지고 있다.

제안 방법

끝으로 창원지역의 중학교를 대상으로 구한 본 회귀식의 타당성을 조사하기 위하여 기상조건에서 큰 차이가 있는 강원도 춘천 소재 중학교 2개교에 대한 건축 연면적, 교실 수 및 바닥면적을 조사하여 각각 연간 전력소비량을 계산하기 위하여 바닥면적은 건폐율 35%로 하였고, 7차 교육과정 교실조견표를 근거로 하였고 교실 수는 37.5개실로 하였다.
벽체의 열관류율은 전체 학교에 대한 조사가 가능하지 않음에 따라 준공년도를 기준으로 1992년도 이전에 건설된 학교가 전체의 90.3%에 해당되는 것으로 나타남에 따라 1992년도 외벽과 옥상층의 열관류율²⁾을 적용시켜 계산하였다.

데이터처리

결과에 따라 상관관계가 높다가 판단되는 교실수와 바닥면적 및 연면적에 대하여 다중회귀분석법으로 입력데이터는 단계(Step)으로 지정하여 선형회귀식을 도출하였으며, 모형요약은 표4와 같다.
본 연구에서는 상관관계가 높다고 판단되는 교실수와 바닥면적 및 건축연면적에 대하여 다중회귀분석법으로 냉방전력소비량과 동일한 수법을 사용하여 선형회귀식을 도출하였으며, 그 결과에 따른 모형요약은 표7과 같다.
3장에서 냉방과 난방의 전력소비량을 산출하기 위해서는 각 재료에 대한 열관류율 및 냉방과 난방도일 등 복잡한 요소가 변수로서 입력되어야 한다. 이와 같은 문제점을 해결하기 위하여 SPSS 프로그램을 활용하여 추정식을 산출하고자 한다.

성능/효과

(2) 창원시에 위치한 중학교를 대상으로 실제 전력 사용량을 근거로 하여 조명, 냉방 및 난방부하를 분류하여 계산된 평균비율은 조명전력사용량 20.7%, 냉방전력사용량 9.91%, 난방전력사용량 14.8%로 나타났고, 기타전력사용량은 54.5%로 예측할 수 있는 것으로 나타났다.
(3) 창원지역에 위치한 중학교를 개상으로 실제 전력 사용량을 토대로 한 각 요소별 추정 전력사용량과 회귀식을 토대로 구한 각 요소별 추정 전력사용량을 살펴보면, 냉방전력사용량의 경우 0.6%의 차이를 보이고 있고, 난방전력사용량의 경우 3.6%의 차이를 보이는 것으로 나타났다. 또한 조명전력사용량의 경우 거의 일치하는 것으로 나타났다.
(4) 창원지역에 위치한 중학교의 총 전력사용량과 실제 전력사용량과의 차이가 2.02%로 아주 낮게 나타났으므로, 본 논문에서 제시하고 있는 회귀식을 활용하여 각 요소별 전력소비량의 예측은 가능하다고 판단된다.
난방전력소비량은 선형회귀식에 의한 값이 평균 –3.6% 낮게 나타난 것으로 결과를 얻었으며, 시뮬레이션 결과값과 거의 동일한 패턴을 가지는 것으로 나타났다.
냉방과 난방 전력사용량은 NSCM중에서 가장 높게 나타났으며, 총 전력소비량에서 냉방이 차지하는 비율은 11.45%, 난방이 차지하는 비율은 17.06%로 총 비율은 28.50%로 나타났고, 가장 낮은 학교는 TCM중으로 냉방전력이 차지하는 비율은 8.71%, 난방 전력이 차지하는 비율은 12.98%로 총 비율은 21.69%로 나타났고, 그 차이는 6.81%로 예측되었다. 또한, 창원지역 중학교의 냉방과 난방비율을 제외한 조명과 기타전력의 합이 총 전력소비량에서 차지하는 비율은 75.
6%의 차이를 보이는 것으로 나타났다. 또한 조명전력사용량의 경우 거의 일치하는 것으로 나타났다.
81%로 예측되었다. 또한, 창원지역 중학교의 냉방과 난방비율을 제외한 조명과 기타전력의 합이 총 전력소비량에서 차지하는 비율은 75.41%로 나타났으며, 여기서 조명을 제외한 순수 기타 항목에 대한 전력소비량은 54.63 %로 예측할 수 있다.
모형2를 살펴보면, 바닥면적과 교실수의 계수에 대한 유의확률은 모두 0.000 (<P=0.01)으로 매우 유의하다고 할 수 있으며, 상수값 또한 유의확률은 0.04(<P=0.05)으로 유의하다는 결론을 얻었다.
이를 본 추정식으로 시뮬레이션 한 결과, 학교에 대한 연간 전력소비량은 각각 248,228kWh과 248,149kWh로 나타났으며, 실제 연간 전력소비량인 227,894kWh와 254,290kWh와 비교해보면, 각각 9.2%와 2.4%의 오차를 보이고 있는 것으로 나타났다.
조명 전력소비량에 대한 두 결과값을 비교해보면 거의 일치하는 것으로 나타났다. 기타 전력소비량에 대한 두 결과값의 비교를 살펴보면, 학급수가 많은 학교에서 큰 차이를 보이는 것으로 나타났다.
중학교 22개교에 대하여 조명 및 냉방과 난방, 기타에 소비된 전력사용량 비율의 계산 결과에 따르면, 각 요소별 평균 비율은 조명이 20.7%, 냉방이 9.91%, 난방이 14.8%이고 기타가 54.5%로 추정할 수 있는 것으로 나타났다.
중학교에서 1년간 소비되는 총 전력소비량에 대한 비교 결과값을 살펴보면, -2.02%의 차이를 보이는 것으로 나타났다. 그러나 TCM중의 경우 학급수는 큰 반면, 연면적이 작으므로 기타 소비전력에서 차이가 총 전력소비량에도 영향을 미치는 관계로 가장 큰 차이를 보이는 것으로 파악된다.
총 전력사용량 중에서 조명 전력사용량이 차지하는 비율을 살펴보면, BRCM중이 25.6%로 학급수는 38.5학급으로 이 보다 많은 학급수를 가진 타 중학교와 비교하여 다소 높게 나타난 것을 볼 수 있다. 이는 사용하는 학생들이 점심시간과 오전시간대에 어떻게 제어하는 가에 영향을 받는 것으로 판단된다.
학교 당 연간 총 전력사용량 평균값은 268,375kWh/년이고, 이 가운데 조명 전력소비량에 대한 평균값은 55,780kWh/년으로 총 전력소비량에서 차지하는 비율은 20.78%로 나타났다.

후속연구

(1) 냉방과 난방도일 등 일반인들의 계산하기 어려운 데이터를 제외하고 건축개요적인 요소를 변수로 하여 보다 편리한 추정식 도출이 필요할 것으로 사료된다.
(5) 현재 학교 건축물에서의 효과적인 전력소비에 대한 로드맵을 통한 제어가 어려운 실정이었으나, 본 논문에서 발표한 용도별 전력소비량을 근거로 각 용도별 전력소비량에 대한 지표를 통하여 효율적인 전력관리를 유도할 수 있을 것으로 판단된다.
그러므로 향후 에너지 절약적인 측면에서 전력소비량을 줄이기 위해서는 학교 건축물에서 주로 사용되고 있는 전력소비처를 파악하고 이에 대한 전력소비량을 파악함에 따라 효율적인 전력소비 절약에 대한 방안을 도출하는데 도움이 될 것으로 판단된다.
본 회귀식과의 오차가 10% 이내에 속하므로 본 회귀식을 구한 방법과 지역적인 차이인 기상조건을 감안하게 되면 타 지역의 연간전력소비량을 예측하는 것도 가능할 것으로 판단된다.
회귀식을 활용하여 냉방, 난방 및 조명 전력은 거의 유사한 패턴을 보이는 것으로 나타났으나, 기타 전력 소비량의 경우 회귀식과 실질 전력 사용량을 근거로 분류한 추정식과의 차이가 있는 것으로 나타남에 따라 향후에는 기타 전력에 포함되는 요소를 보다 세분화하여 전력소비량을 추정하여 오차범위를 줄이도록 하는 것이 필요할 것으로 판단된다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	학교 건축물에서 사용되는 전력사용량은 어떻게 나타났는가?	학교 건축물에서 사용되는 전력사용량은 2010년 업종별 전력소비량 평균값인 1,371 TOE이나, 교육용은 2,050 TOE로서 49.5% 많은 전력을 소비하고 있는 것으로 에너지경제연구원에서 발간한 2011년도 에너지 총 조사보고서에서는 보고하고 있다.
	중학교 건축물에서의 전력소비량에 대한 소비패턴은 무엇으로 나눌 수 있는가?	중학교 건축물에서 전력소비량에 대한 소비패턴을 살펴보면, 조명, 냉방과 난방 및 수업에 필요한 기타 전기 및 전자기기로 나눌 수 있다.
	학교 건축물은 친환경건축물인증제의 인증 심사 기준 가운데 어떤 항목이 필수항목으로 지정되어 있는가?	현재 학교 건축물에 대해서는 친환경건축물인증제를 도입 추진하여 각 학교별 인증제에 따른 등급으로 나누고 있는 실정이다. 특히, 인증 심사 기준 가운데 에너지 효율 향상은 필수항목으로 지정되어 최소점 이상을 획득하도록 하고 있다. 또한 최근 개정에 의하면 전력 사용 용도별 계량기 설치 여부 항목이 신설되어 향후에는 각 용도별에 대한 전력소비량을 파악하고자 하는 경향을 읽을 수 있다.

참고문헌 (11)

김태우, 이강국, 김호순, 홍원화, 학교 건축물 전력소비의 기온감응도에 관한 연구, 한국교육시설학회논문집, 제18권 제5호 통권 제84호, 2011.09
박효석, 최정민, 조성우, 창원시 학교 건축물의 냉난방부하에 대한 전력소비량 추정에 관한 연구, 한국교육환경연구원 학술지, 제11권, 제2호, 2012, pp. 31-38
김태우, 이강국, 홍원화, 교육 시설 기준 변화에 따른 학교 건축물의 에너지원 변화에 관한 연구, 한국생태환경건축학회논문집, 한국생태건축학회, Vol.10, No.6, 2012, pp.73-80
이상춘, 최영준, 최율, AHP방법을 이용한 노후학교 에너지 절감을 위한 요소기술의 우선순위 결정, 한국생태환경건축학회논문집, 한국생태건축학회, Vol.11, No.6, 2011, pp. 127-132
Santamouris M. Sfakianaki K., Predicted energy consumption of major types of buildings in European climates based on the application of EN 15251, 2009, pp. 76-110
Stefano Paolo Corgnati, Vincenzo Corrado, Marco Filippi, A method for heating consumption assessment in existing building : A field survey concerning 120 Italian schools, Energy and Buildings, Vol.40, Elsevier, 2008, pp. 801-809

상세보기
Yael Valerie Perez, Isaac Guedi Capeluto, Climatic considerations in school building design in the hot-humid climate for reducing energy consumption, applied energy, Vol.86, 2006, pp. 340-348
http://cyber.kepco.co.kr/
이학식, 임지훈, SPSS 16.0 매뉴얼, 법문사, 2010
2011년도 에너지 총 조사보고서, 에너지경제연구원, 2011
신.재생에너지 설비의 지원 등에 관한 기준, 지식경제부, 2012

저자의 다른 논문 :

표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

내보내기 구분	파일저장 인쇄 메일전송
구성항목	기본정보 상세정보 관리번호, 논문명, 저널/프로시딩명, 저자 , 발행년, 권, 호, 시작페이지, 끝페이지, 발행기관 관리번호, 논문명, 대등논문명, 저자 , 저널/프로시딩명, 발행기관, 발행년, 발행언어, 권, 호, 시작페이지, 끝페이지, ISBN, ISSN, 주제분야, 키워드, 초록(한글), 초록(영문), 저자(소속기관)
저장형식	Text(ASCII format) Excel format RefWorks Direct Export RIS format (for Reference Manager, ProCite, EndNote), Scholar's Aids, Mendeley
메일정보	받는사람 (필수) @ 보내는사람 (선택) @ 제목 내용 KISTI 검색결과 이메일 서비스
안내	총 건의 자료가 검색되었습니다. 다운받으실 자료의 인덱스를 입력하세요. (1-10,000) 검색결과의 순서대로 최대 10,000건 까지 다운로드가 가능합니다. 데이타가 많을 경우 속도가 느려질 수 있습니다.(최대 2~3분 소요) 다운로드 파일은 UTF-8 형태로 저장됩니다. 파일의 내용이 제대로 보이지 않을실 때는 웹브라우저 상단의 보기 -> 인코딩 -> 자동선택 여부를 확인하십시오. ~ Text(ASCII format) Excel format

연합인증