실측 에너지 데이터를 통한 건물 에너지 소비 패턴 분류에 관한 연구

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

For energy savings in the building sector, there is a need for management of existing buildings, not just new buildings. In analyzing the energy of existing buildings, Data-driven method to utilize the actual measured energy data is determined to be valid. When predicting energy consumption and energy savings, it shows a high accuracy compared to the analytical method simulation. Therefore, in this study, in order to facilitate the analysis using actual energy data, and proceeds to the classification according to the energy consumption characteristics of the building.
It is impossible to classify building energy pattern in the absolute standard due to appear diverse energy consumption characteristics in every buildings. In this study, to derive the pattern by comparing the properties in the building itself, and this was classified. In this case, to find the pattern form the raw data, using correlation analysis based on the outdoor temperature is high influential factor of energy consumption of building.
As classified by the type of various characteristics of the building, selecting a target Retrofit building from a number of buildings, and is expected to be used as a basis material for make a schematic plan.

국문 초록 (Abstract)

건물 분야에서 에너지 절감을 위해서는 신축건축물 뿐만 아니라 기존 건축물에 대한 관리가 필요하다. 기존 건축물의 에너지를 분석함에 있어서는 실측에너지 데이터를 활용하는 Data-driven method가 타당하다고 판단된다. 실측에너지를 기반으로 건물 에너지를 분석하기 때문에 에너지 소비량 및 절감량을 예측함에 있어 분석적 방법인 시뮬레이션에 비해 높은 정확도를 보인다. 따라서 본 연구에서는 실측 에너지 데이터를 통한 분석을 용이하게 하기 위하여, 건물의 에너지 소비특성에 따른 분류를 진행하고자 한다.
건물의 에너지 소비 특성을 분류함에 있어 건물마다 가지는 특성 다양하게 나타남으로 절대적 기준으로 건물 에너지 분류가 불가하다. 이에 본 연구에서 건물 자체에서 특성을 비교하여 패턴을 도출하고, 이를 분류하였다. 이때 원자료(Raw data)로부터 패턴을 도출하기 위하여 건물 에너지 소비의 영향력이 높은 인자인 외기온도를 기준으로 상관관계를 분석하였다.
분류를 통해 건물의 다양한 특성을 유형화함에 따라, 다수의 건물로부터 Retrofit 대상 건물을 선정하고, 개략적인 계획을 세우기 위한 근거 자료로 사용될 수 있을 것으로 기대된다.