Prediction of Heating Load for Optimum Heat Supply in Apartment Building

It is necessary to predict the heating load in order to determine the optimal scheduling control of district heating systems. Heating loads are affected by many complex parameters, and therefore, it is necessary to develop an efficient, flexible, and easy to use prediction method for the heating load. In this study, simple specifications included in a building design document and the estimated temperature and humidity are used to predict the heating load on the next day. To validate the performance of the proposed method, heating load data measured from a benchmark district heating system are compared with the predicted results. The predicted outdoor temperature and humidity show a variation trend that agrees with the measured data. The predicted heating loads show good agreement with the measured hourly, daily, and monthly loads. During the heating period, the monthly load error was estimated to be 4.68%.

공동주택의 최적 열공급을 위한 난방부하 예측에 관한 연구

지역난방 시스템의 최적 스케쥴 제어를 위해서는 난방부하 예측이 필요하다. 공동주택의 난방부하는 복잡한 변수들의 영향을 받기 때문에 손쉬운 난방부하 예측을 위해 사용하기 쉬우며 효용성 있는 예측방법의 개발이 필요하다. 본 연구에서는 익일의 시간별 난방부하를 예측하기 위해 단순화된 외기조건 예측방법과 부하 예측방법을 제안하였다. 난방부하 예측을 위해 건물설계서에서 쉽게 얻을 수 있는 간단한 사양과 예측된 온습도가 사용되었다. 제안된 방법의 타당성을 검증하기 위해 지역난방 시스템으로부터 시간별로 실측된 난방부하와 예측된 결과를 비교하였다. 예측된 외기조건은 실측된 값과 비교하여 변화양상이 잘 일치하였다. 예측된 난방부하와 측정된 난방부하를 비교한 결과, 시간별, 일별, 월별 모두 예측과 실측이 비교적 잘 일치하였으며, 난방기간 동안 월별 부하의 평균 오차는 약 4.68%로 비교적 작은 값을 가졌다.