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[국내논문] 건물의 단기부하 예측을 위한 기상예측 모델 개발
Development of Weather Forecast Models for a Short-term Building Load Prediction 원문보기

한국태양에너지학회 논문집 = Journal of the Korean Solar Energy Society, v.38 no.1, 2018년, pp.1 - 11  

전병기 (인하대학교 대학원 건축공학과) ,  이경호 (한국에너지기술연구원) ,  김의종 (인하대학교 건축공학과)

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

In this work, we propose weather prediction models to estimate hourly outdoor temperatures and solar irradiance in the next day using forecasting information. Hourly weather data predicted by the proposed models are useful for setting system operating strategies for the next day. The outside tempera...

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문제 정의

  • 선행연구에서 살펴보았듯이 현재 사용되는 외기온도 및 일사량 예측 모델은 다양한 기상데이터가 보장되었을 경우 높은 예측성능을 보였으나 청명계수 등 현재 기상 예보가 제공하지 못하는 입력 값을 포함하고 있어 운전계획용 기상예측 모델에 적용하기는 어렵다. 이에 본 연구에서는 기상청에서 제공하는 예보를 활용해 쉽게 다음날 시간대별 외기온도와 일사량을 예측하는 방법을 제안하고, 시간별 기상데이터 예측 자체의 성능보다는 대상 건물의 부하 예측 오차를 통해 시스템 운전 계획 및 제어용으로써의 적합성을 판단하고자 한다.
  • 운량의 경우 기상예측 모델에서 일반적으로 0부터 10분위 수로 고려되지만 이 같은 분류 방법은 맑음, 구름 조금, 흐림, 매우 흐림 등 4가지 카테고리로 제공되는 기상청 예보정보로는 적용이 어렵다는 단점이 있다. 본 연구의 목적은 제공되는 기상예보 정보만으로도 적용 가능한 기상예측 모델을 개발하는 데 있음으로 운량에 대한 카테고리는 맑음, 구름 조금, 흐림, 매우 흐림 4가지 카테고리를 적용해 분석을 진행하였다.
  • 본 연구는 적용이 용이한 모델 개발을 목적으로 시작되었기 때문에, 단순 기상예보 정보만을 이용한 기상 예측 모델이 제안되었다. 연구 결과 성능 개선 요인 등을 확인할 수 있었으나, 개발된 모델은 기준 오차 범위로 부하 예측이 가능하여 향후 시스템 운전 계획을 세우는 데 의미있는 예측 모델로 활용될 수 있을 것으로 사료된다.

가설 설정

  • 본 연구에서는 TRNSYS의 표준 기상데이터를 기준 값으로 온도 및 일사 예측 알고리즘을 평가하고자 한다. 실제로 기상청의 예보와 당일 날씨 사이에는 오차가 존재하지만 기상 예측 모델의 성능 평가만을 위해서, 기상청의 예보가 100% 정확하다는 가정 하에 시뮬레이션을 진행하였다. 즉 기상예보의 오차는 본 평가에서 고려하지 않는다.
  • 즉 기상예보의 오차는 본 평가에서 고려하지 않는다. TRNSYS의 다음 날 기상데이터의 최대, 최소, 3시간 단위 온도와 운량정보를 4가지 라벨(맑음, 구름 조금, 흐림, 매우 흐림)로 구분하고 이를 기상청 예보로 가정하여 모델을 평가하고자 한다.
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질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
운량의 범위는 몇가지 카테고리로 한정되는가? 1은 기상청 웹사이트에서 제공하는 인천지역 시간별 예보 탭의 기상 예보 화면이며, 기상예보는 하루 전 23시를 기준으로 다음날 3시간 단위 기상정보를 제공하고 있다. 외기온도와 운량 역시 3시간 단위로만 확인이 가능하며, 여기서 운량의 범위는 맑음, 구름 조금, 흐림, 매우 흐림 등 총 4가지 카테고리로 한정된다. 앞서 언급했듯이 시스템의 제어를 목적으로 한 기상 데이터는 한 시간 단위로 제공되어야 함으로 시간별 기상데이터를 얻기 위해서는 예보 데이터를 활용한 기상예측 모델이 필요하다.
Shaheen and Ahmed 모델의 장단점은? 우리나라에서도 Han and Youn4)은 Shaheen and Ahmed 모델을 서울의 기후에 맞게 수정한 온도 예측 모델을 제안하였는데 국지성 강우가 내려 급격히 외기온도가 하강한 날을 제외하고는 전반적으로 우수한 외기온도 예측 성능을 보였다. 다만 제안된 모델은 EMS (Energy Management System)로부터 실시간으로 측정된 외기온도 정보를 통해 오차와 온도를 보정하기 때문에 실시간 최적운전에는 유리하지만 하루 전에 시스템의 운전계획을 세우기에는 어려움이 따른다. Kawashima5)와 Han and Lee6) 모델은 해당 지역에서 수집된 과거 측정데이터를 통계적인 방법으로 온도 수정계수를 계산하였으나 이는 측정데이터가 부족하거나 해당지역에서 수집한 데이터가 없을 경우 사용하기 어렵다는 단점이 있다.
단기간 예측 제어에 무엇이 필요한가? 특히, 공조기의 효율적인 운전계획을 수립하여 선행적으로 시스템을 운전하는 예측제어에 대한 관심은 커져가고 있다. 하루 단위의 단기간 예측 제어를 위해서는 다음날 건물의 에너지 요구량 예측이 필요하며, 이를 위해 건물 에너지 요구량에 영향을 주는 주요 인자인 기상데이터의 예측이 필수적이다. 이에 따라 외기온도와 일사량을 통계학적인 방법을 통해 예측하는 모델이 여러 형태로 제안되었으나, 해당 모델들의 입력데이터는 기상청 예보를 통해 얻을 수 없어 기상예측 모델 자체의 성능은 뛰어나나 건물 부하 모델에 적용하기 위한 데이터를 제공하기에는 어려움이 따른다.
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참고문헌 (1)

  1. 황진원, 안병천. 건물 중앙냉방시스템의 에너지절감을 위한 최적운전 방안에 관한 실험적 연구. 한국산학기술학회논문지 = Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society, vol.14, no.9, 4610-4615.

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