Data-driven 기반 매개변수를 활용한 도시 건축물 에너지 모델링 보정방법론 - 김혜기 (The Graduate School, Ajou University, 2021)
본 연구는 에너지 시뮬레이션을 통해 잠재적인 에너지 효율 개선 효과를 파악함에 있어 보다 정확한 에너지 모델을 생성하는 것을 궁극적인 목표로, 개별건축물 단위에서부터 도시 전체의 기존 건축물에 대한 신뢰성 높은 에너지 수요를 추정하기 위한 에너지 모델의 보정방법을 제안하는 것을 목적으로 한다. 에너지 시뮬레이션은 건축물 현재의 물리적 상태, 재실조건 등에 따른 에너지성능 분석과 미래 시나리오에 따른 에너지 수요를 추정하기 위한 도구로써 활용성이 높다. 이 중 UBEM(Urban Building Energy Models)은 다수 건축물에 대한 상호작용을 고려하여 에너지 분석과 추정을 하기 위한 상향식, 물리학 기반의 도시 건축물 에너지 모델링 기술로 필요성이 높아지고 있다. 그러나 UBEM에는 다수 건축물에 대한 수많은 입력변수의 정보가 요구됨에 따라 “표준모델”을 이용한 단순화된 에너지 모델링 및 시뮬레이션 위주로 진행되어 왔으며, 수집하기 어려운 입력변수의 정보는 가정된 단일 값으로 대체되었다. 상세한 건물 및 에너지 데이터가 없는 상황에서 이러한 결정론적 가정과 모델러의 주관적인 판단은 잠재적으로 도시 에너지 수요 추정의 불확실성을 높이는 요인이 되었으며, 이로 인해 의사 결정권자가 에너지 절감을 위한 전략을 수립할 때 부정확한 정보를 제공할 가능성이 높아진다. 이러한 문제를 해결하기 위해 실제 건축물의 조건을 반영하기 위해 입력변수의 정확도를 개선하는 “모델 보정”에 대한 관심이 증대되고 있다. 보정은 입력변수의 값을 조정하면서 시뮬레이션 계산 결과와 실제 측정된 데이터 간의 오차를 비교하고, 오차가 최소가 될 때의 변수 정보와 에너지 계산결과를 도출하는 절차이다. 그러나 대부분의 건축물에서 수집이 가능한 측정 데이터는 전기, 가스 등 에너지원별 에너지사용량으로 시뮬레이션 결과로 도출되는 난방, 냉방 등 사용용도별 에너지와의 직접적인 비교가 불가능하다. 이에 일반적으로 합산된 총 에너지사용량을 대상으로 오차가 비교된다. 그러나 건축물의 에너지는 건축물의 속성과 재실, 운영특성의 상호 복합적인 작용에 의해 결정되므로 총 에너지사용량만을 기준으로 보정된 결과는 난방, 냉방, 기저 등의 하위 에너지가 맞지 않을 수 있으며 이는 관련 변수의 정보가 실제와 다를 수 있음을 나타낸다. 본 연구는 이러한 합계 에너지 기준 에너지 모델 보정의 한계를 해결하기 위한 기초적인 연구로서 현 시점에서 국내에서 수집이 가능한 데이터를 기반으로 건축물의 하위 에너지를 추정하고, 이를 보정을 위한 비교 변수로 활용하여 UBEM의 신뢰성을 향상할 수 있는 보정방법을 제안하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 먼저 UBEM 타당성을 입증하기 위해 현재 국내에서 사용이 가능하고 유지 관리가 되는 도시 데이터 세트를 활용한 건축물 에너지 모델링 및 시뮬레이션을 수행하였다. 데이터 수집, 형상 모델링, 시뮬레이션 적용 및 결과를 산출하는 절차가 수행되었으며 데이터 세트 및 이를 활용한 모델링부터 시뮬레이션 절차까지의 가능성과 한계를 분석하였다. 다음으로 UBEM의 신뢰성을 개선하기 위하여 측정된 에너지 데이터가 존재하는 건축물을 대상으로 베이지안 보정을 수행하였다. 이때, 본 연구의 에너지 모델의 정확성 향상을 위해 제안되는 방법인 역 모델링을 통한 에너지사용량의 사용용도 분리가 적용되었다. 이를 통해 비교 가능한 변수의 종류를 다양화하고, 도출된 변수를 비교기준으로 활용하여 보정 후 추정된 에너지 수요의 정확성 향상 가능성을 검토하였다. 이는 일반적으로 총 에너지를 기반으로만 보정이 수행되는 일반적 방법론을 통한 보정 결과와 비교된다. 서울특별시 서초구 대상 17,713개소가 모델링되었으며 이 중 에너지사용량 데이터가 존재하고 역 모델링을 통한 용도별 분리가 가능한 것으로 나타난 서초구의 업무시설 대상 262개소의 건축물을 대상으로 보정이 수행되었다. 마지막으로 262개소 건축물에 대해 실제 에너지사용량의 분포와 오차를 비교함으로써 일반적인 보정방법 대비 제안된 보정방법의 에너지 수요 추정 정확성에 대한 향상 가능성을 검토하였다.
학위논문(박사)--아주대학교 일반대학원 :건축학과,2021. 8