일반적으로 최종적인 건물 설계에 의한 건물의 에너지 성능은 거주후평가(POE)에 의해 이루어지게 되며, 축적된 평가 결과는 설계에 의한 시행착오를 예측하기 위한 새로운 설계의 Feedback 자료로 이용되어져야 한다. 그러나 이러한 기존 건물의 에너지 평가자료가 구체적으로 편집되어 제시되어 있지 못한 현 실정에서 본 조사는 설계시에 에너지 성능을 비교할 수 있는 척도를 제공해 줄 수 있을 것이며, 추후 건물 에너지 성능규제를 위한 기초 자료가 될 수 있을 것이다. 이에 대전 및 인근지역 35개 공공건물의 건물에너지소비의 패턴이 조사되었으며, 우선 전화국, 백화점, 병원, 연구소, 스포츠센터 수영장, 전시관, 대학교, 호텔의 8개 건물로 분류하였다. 그러나 많은 수의 공공건물은 여러 가지 복합적인 기능을 갖추고 있고 따라서, 건물의 이름만으로 건물의 에너지소비패턴을 분석하기 위하여 (1) 준공연도, (2) 층수, (3) 단열정도, (4) 주연료, (5) 난방면적, (6) 연간난방일수, (7) 평균난방실내온도, (8) 냉방면적, (9) 평균냉방실내온도, (10) 보일러형식, (11) 보일러대수, (12) 보일러용량, (13) 보일러연료사용량, (14) 전기사용량, (15) 최대부하등이 조사되었다.
지속적인 화석연료의 사용으로 온실가스의 배출량이 증가되어 지구온난화 현상이 발생함에 따라 이를 막으려는 국내 외 움직임이 활발하게 전개되고 있다. 그에 따른 국내의 에너지절약정책 실현과 관련하여 에너지소비율이 높은 건물부문은 에너지감축 잠재량이 산업, 수송 등 다른 부문에 비해 가장 큰 부문이다. 효과적인 에너지감축의 최선책으로 효율적인 에너지절약설계 및 최적의 에너지수요관리를 위해 건물의 에너지 사용에 대한 통합데이터가 필요하나 기존 통계데이터는 대부분 공급통계 데이터를 기반으로 하고 있어 활용에 한계가 있다. 이에 본 연구에서는 단일건물은 아니지만 에너지 다소비군인 공동주택이라는 부분적인 수요단의 실시간으로 생성 저장되는 에너지사용량 데이터를 수집하고 에너지소비에 영향을 줄 수 있는 변수를 설정하여 통계 분석함으로써 향후 건축물 또는 시설의 에너지 및 비용상승이 없는 최적의 에너지절약설계와 효율적이고 안정된 에너지수요관리를 위한 기초자료로 활용되기를 기대한다.
본 연구는 친환경 병원을 실현하는데 도움이 되는 연구로서 병원의 전력사용량에 미치는 기상요인의 영향을 실증적으로 검증하고자 한다. 이를 위해 2009년부터 2013년까지 일별 자료를 기준으로 2개 종합병원을 대상으로 기상조건에 따른 전력 사용 패턴과 그 영향을 분석하였다. 분석결과, 병원 건물의 전력사용량에 가장 큰 영향을 미치는 기상요인은 '기온'으로 나타났고, 병원의 규모에 상관없이 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 그러나 병원의 전력소비 패턴은 병원의 규모에 따라 차이가 있었다. 큰 규모의 병원에서는 선형의 전력소비 패턴이 나타났지만 작은 규모의 병원에서는 2차 곡선의 비선형 패턴으로 나타났다. 더운 여름과 추운 겨울에 병원 건물의 전력사용량이 증가하는 전형적인 전력소비 패턴을 보이는 것으로 나타났다. 본 연구결과는 에너지 절약과 친환경 건물 개선을 위하여, 병원 건물의 기능적 특수성뿐만 아니라 기상요소를 반드시 고려해야 한다는 것을 시사한다.
국제적인 환경 규제 문제($CO_2$, SF$_{6}$(육불화황), PFC (과불화화합물) 등)가 새로운 무역장벽으로 등장하여 우리나라 주요 산업 부문에 미치는 영향이 점차 현실로 나타나고 있다. 이러한 환경 규제에 적절한 대처를 하기 위해 에너지 소비 증가와 이에 따르는 에너지 소비 패턴 및 인식에 대한 새로운 접근 방법이 요구되고 있다. 그동안 전력기기의 고효율화, 에너지 효율 향상과 수요관리 강화, 미활용 에너지원의 이용률 제고, 집단에너지 보급 확대 등 하드웨어적인 기술개발에 중점을 두고 추진되었으나, 앞으로는 전원설비, 전력전송 설비, 부하설비 등의 최적 설계기술을 통한 에너지절약 기술개발과 같은 소프트웨어적인 기술 개발이 요청되고 있다. (중략)
Data mining is to discover problems in the large amounts of data. Also, data mining trying to find the cause of the problem and the structure. Building energy consumption patterns, the amount of data is infinite. Also, the patterns have a lot of direct and indirect effects. Discussion is needed about the correlation. This work looking for the cause of energy consumption. As a result, energy management can find out the issue. Building energy analysis utilizing data mining techniques to predict energy consumption. And the results are as follows: 1) Using data mining technique, We classified complicated data to several patterns and gained meaningful informations from them. 2) Using cluster analysis, We classified building energy consumption data of residents and analyzed characters of patterns.
본 연구에서는 서로 다른 위도의 도시 유형별로 주택과 건물 구성비를 가진 3지역을 선정하여 대상 지역별로 2008년 1년간(1.1~12.31)의 실제 운전실적을 이용하여 지역난방 사용자의 일일 및 연간 열소비 패턴을 분석하고, 지역별 상호 차이점을 파악하기 위하여 주택과 건물의 열소비 패턴을 비교 분석하였다. 특히 본 연구에서는 실제 주택 및 건물 지역난방 사용자가 사용한 열소비 패턴을 매시간대별로 파악하고, 연결 열부하(난방면적 ${\times}$ 단위열부하 : 시설용량과 지역난방 배관망의 설계기준이 되는 열부하로 난방면적에 용도별 단위열부하를 곱하여 산출[Gcal/h])와의 관계를 분석하여 일일, 연간 및 최대 부하율 결과값을 도출함으로써 주택 및 건물 지역난방 사용자 비율에 따른 최적의 열원시설 용량산정이 가능케 하고 수요개발(해당 시설용량으로 열공급이 가능한 지역난방 사용자의 범위로 각 사용자기계실의 연결열부하 합과 같음.)단계에서의 정확한 방향을 제시할 수 있는 근거를 도출하였다.
최근 에너지 자원관리는 전 세계적인 주요 관심사이다. 에너지원 생산의 한계 조건 속에서, 효과적인 에너지 관리 활동은 에너지 수요 및 생산을 최소화하고 이는 환경이 미치는 영향을 최소화할 수 있다. 본 논문은 주거형 건물에서 에너지 소비자에게 전기 사용에 대한 실시간 정보를 제공할 수 있는 가정용 전기에너지 모니터링 시스템의 프로토타입 설계를 제안하고자 한다. 제안된 시스템은 자체 개발된 센싱 시스템, 데이터처리시스템, 원격 모니터링 서버 시스템으로 구성된다. 주거형 건물내에 설치 적용된 센싱 시스템은 전원 공급을 제어하는 릴레이, 부하 전기기기의 전류를 감지하는 CT센서, Kmote로 구성된 무선 스마트 플러그로 구성된다. 공동/단독 주거형 건물에서 3개월 동안의 가전제품별 에너지 소비량 데이터를 분석하여 제시하였으며, 실험결과는 에너지 소비 패턴과 현황을 추정할 수 있는 가능성을 확인하여 제시하고 있다.
Of school buildings, university building requires various case analysis unlike buildings in the elementary, middle and high schools in accordance with its characteristic for variables such as characteristic of department, construction structure and material, the number of persons admitted and schedule. Through the case research on the 'D' university located in Daejeon, this study made a comparison on the monthly and yearly consumption of gas and electricity of the most recent 3 years and implemented analysis on the usage pattern and standby power of air conditioning and heating by the hour and month using PCCS(Power Consumption Consulting System) as respects electricity that is considered to have a possibility of energy-saving. The result of analysis showed that enormous amount of electric power was used during the night time for freeze protection and burst in winter season and standby power was increased in winter season as a result.
우리나라는 자원 빈국인 동시에 에너지 다소비 국가이다. 또한 전기 에너지에 대한 사용량 및 의존도가 매우 높고, 총 에너지 사용의 20% 이상은 건물에서 소비된다. 딥러닝과 머신러닝에 대한 연구가 활발해지면서 다양한 알고리즘을 에너지 효율 분야에 적용하려는 연구가 진행되고 있으며, 에너지의 효율적인 관리를 위한 건물에너지관리시스템(BEMS)의 도입이 늘어가는 추세이다. 본 논문에서는 스마트플러그를 이용하여 직접 수집한 가구당 기기별 에너지 사용량을 바탕으로 데이터베이스를 구축하였다. 또한 RNN과 LSTM 모델을 이용하여 수집한 데이터를 효과적으로 분석 및 예측하는 알고리즘을 구현하였다. 추후 이 데이터는 에너지 사용량 예측을 넘어 전력 소비 패턴 분석 등에 적용할 수 있다. 이는 에너지 효율 개선에 도움이 될 수 있으며, 미래 데이터의 예측을 통해 효과적인 전력 사용량 관리에 도움을 줄 것으로 기대된다.
Of school buildings, university building requires various case analysis unlike buildings in the elementary, middle and high schools in accordance with its characteristic for variables such as characteristic of department, construction structure and material, the number of persons admitted and schedule. Through the case research on the 'D' university located in Daejeon, this study made a comparison on the monthly and yearly consumption of gas and electricity of the most recent 3 years and implemented analysis on the usage pattern and standby power of air conditioning and heating by the hour and month using PCCS(Power Consumption Consulting System) as respects electricity that is considered to have a possibility of energy-saving. The result of analysis showed that enormous amount of electric power was used during the night time for freeze protection and burst in winter season and standby power was increased in winter season as a result.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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