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저자정보
최세빈 (Sungkyunkwan University) 윤성민 (Sungkyunkwan University)
저널정보
대한설비공학회 대한설비공학회 학술발표대회논문집 대한설비공학회 2023년도 하계학술발표대회 논문집
발행연도
2023.6
수록면
670 - 673 (4page)

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탄소 중립의 가속화를 위하여 각 국가에서는 에너지 절감을 위한 정책이 수립되고 있다. 건물부문에서는 기존 건축물에서의 탄소 저감을 위한 지속적인 건물에너지 모니터링이 요구되고 있으며 이에 따라 도시 차원의 거시적인 건물에너지 분석 방법이 필요하다. 본 연구에서는 우리나라 개방데이터의 월 단위 전기 에너지데이터를 활용하여 5-parameter change point model(5P model) 기반의 클러스터링 방법을 제안한다. 5P model로부터 냉난방 기울기, 냉난방 시작온도, 기저부하, 최대 에너지사용량의 파라미터를 도출하였으며 도출된 파라미터를 k-means 클러스터링의 입력변수로 구성하였다. 클러스터링을 통해 도출된 각 군집을 건물에너지성능 시그니처라고 정의하였으며 이는 건물의 외피 성능, 난방 시작온도, 최대 에너지사용량, 기저부하, 재실자의 난방가동 특징 등의 다양한 정보를 함축한다. 본 연구방법을 통하여 각 건물이 어떤 시그니처에 해당하는지 파악할 수 있으며 이는 향후 그린리모델링을 위한 의사결정 및 외부 환경에 따른 건물에너지 예측 모델 개발에 활용될 수 있다.
#도시 건물에너지 분석(Urban building energy analysis) #5P 모델 (5-parameter change point model) #k-평균 클러스터링(k-means clustering) #에너지 성능시그니처(Energy Performance Signature)

목차

Abstract
1. 서론
2. 연구방법
3. 적용
4. 건물에너지 성능시그니처(EPS) 도출 결과
5. 결론
References

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