TRNSYS 컴포넌트를 활용한 Grey-box 건물부하 모델 개발

초록

본 연구에서는 제한된 데이터 환경에서 grey-box 모델링 방식으로 부하모델의 파라미터를 도출하는 방법을 제안하고 설비모델과 동일한 플랫폼에서 연계하여 모델별 실내온도를 분석하였다. 이를 위해 TRNSYS 라이브러리에서 제공하는 단일 state 모델을 연결하여 3R2C grey-box 모델을 표현하고, 모델 사이의 열전달 인자를 입력 값으로 가정하며 구성하였다. 모델별 분석결과를 계측데이터와 비교한 결과 각각 CVRMSE가 17.1%, 7.05%로 ASHRAE guideline 14를 만족하는 것을 확인하였다. 본 연구에서 제안한 모델링 방식은 외피정보, 계측데이터가 부족한 일반적인 상업건물에서 추가적인 센서를 설치하지 않고 공조데이터만 사용하여 모델을 구축한 점과 클러스터링 기법이 계절적 요인에 따라 변화하는 부하 특성 반영에 긍정적인 영향을 미치는 것을 보여준 점에서 기존 연구와의 차별성을 찾을 수 있다. 앞서 서술한 바와 같이 grey-box 모델의 typical한 운전 환경을 적용한 후 수행된 것이기에 실제 운전 환경에서 optimal parameter는 달라질 수 있다. 다른 말로 하면, modeler가 가정한 운전 환경의 에러를 calibration 과정에서 일부 상쇄하였기 때문에 예측 성능이 높아진 것으로 볼 수 있다. 하지만 어느 경우에도 이러한 연구 결과는 데이터가 부족한 기존 건축물들의 에너지 관리 및 제어를 위한 개선된 의사결정도구로 활용될 수 있다. 또한 개발한 모델을 공조 및 열원시스템과 동일한 플랫폼에서 시뮬레이션할 수 있는 방법을 제안하였다. 즉 연구 결과와 같이 TRNSYS 플랫폼에서는 클러스터에 따라 기간별로 상이한 optimal parameters를 적용하여 시뮬레이션할 수 있고 이를 통해 다양한 엔지니어링 분석 및 평가하는 것이 가능하다. 하지만 실제 현장 제어 적용 시 서버에 해석 프로그램을 설치하는 것은 computational resources 문제 등 제약사항이 발생하기 때문에 향후 개발 모델을 surrogate 모델화하는 방식 등 적용 측면에서 추가적인 연구를 수행할 예정이다. 또한 개발 모델을 통해 달라지는 외기 조건, 실내 설정온도에 따라 설비가 연결된 TRNSYS 모델에서 공조기 에너지 사용량을 거꾸로 예측하거나 열원의 사용량을 시간대별로 최적화하는 등 MPC 목적의 추가적인 연구가 필요하다.

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