실시간 빅데이터 분석을 통한 공간 기반의 확장형 에너지 벤치마크 및 절감 잠재량 분석 = A space-specific scalable energy benchmark and saving potential using real-time bigdata analysis
저자
발행사항
인천 : 인천대학교 대학원, 2022
학위논문사항
학위논문(석사)-- 인천대학교 대학원 : 건축학과 2022. 2
발행연도
2022
작성언어
한국어
주제어
발행국(도시)
인천
형태사항
82 ; 26 cm
일반주기명
지도교수: 구충완
UCI식별코드
I804:23006-200000605578
소장기관
건물의 에너지 효율을 높이기 위해서는 에너지 소비를 실시간으로 모니터링하고 진단하는 것이 중요하다. 본 연구는 IoT 기반의 스마트 에너지 미터를 통해 수집된 에너지 빅데이터를 활용해서 시간별 기기별 에너지 소비 패턴을 파악하고 이를 바탕으로 에너지 벤치마크를 도출하고 절감 잠재량을 분석할 수 있는 공간 기반의 확장형 분석 방법을 제안하였다.
이를 위해 상주에 위치한 유치원을 대상으로 에너지 빅데이터를 수집하고 분석을 수행하였으며, 연구 순서는 다음과 같이 2단계로 되었다: (i)공간 기반의 확장형 에너지 소비 패턴 및 절감 잠재량 분석; (ii)공간 기반의 확장형 에너지 벤치마크 개발. 이와 같은 순차적인 확장형 접근 방법을 통해 도출된 주요 결과는 다음과 같다: (i)유치원의 메인 공간인 교실은 총 에너지 소비량 중 50% 이상을 냉난방 시스템이, 서포트 공간인 교무실 및 원장실은 총 에너지 소비량중 80% 이상을 전열이 차지한다; (ii)유치원의 운영 일정을 고려하여 운영일 야간과 휴무일 종일 메인 공간에서 발생하는 대기 전력을 차단함으로써 연간 총에너지 소비량의 약 11.50%를 절감할 수 있다; (iii)교실의 대표적인 에너지 소비 패턴은 5개로, 계절별 특성을 반영하는 4개의 운영일 패턴과 1개의 휴무일 패턴으로 구성된다; (iv)클러스터 기반으로 총 13개의 확장형 에너지 벤치마크가 도출되었다; (v)확장형 에너지 벤치마크의 MAPE 검증 결과 평균 19.6%였다. 이와 같은 연구 결과를 활용해서 다양한 관점(계절적 특성, 운영 특성, 공간의 기기 구성 등)에서 실시간으로 방 수준의 에너지 소비를 분석할 수 있다. 나아가 공간별 에너지 소비의 차이, 시간의 흐름에 따른 단일 공간의 에너지 소비 변화 추이 등을 확인함으로써 건물 에너지 효율을 높이기 위한 의사 결정 지원 시스템으로 활용될 수 있다. 따라서 재실자의 에너지 절감에 대한 인식 개선, 행동 변화에 기여할 수 있을 뿐만 아니라 시스템과 연계하여 자동으로 제어할 수있는 장치를 개발 및 적용함으로써 건물 에너지 효율을 높일 수 있을 것으로 기대된다.
In order to increase the energy efficiency of buildings, it is important to monitor and diagnose energy consumption in real time. This study proposed a space-specific scalable analysis method that can identify energy consumption patterns by electrical installation over time using energy big data collected through IoT-based smart energy meters, derive energy benchmarks based on them, and analyze savings potential.
To this end, energy big data was collected and analyzed for kindergartens located in Sangju, and this research was conducted in two stages as follows: (i) Space-specific scalable energy consumption pattern and savings potential analysis; (ii) Space-specific scalable energy benchmark development. The main results derived from this scalable approach are: (i) More than 50% of the total energy consumption of the classroom, the main space of the kindergarten, is consumed by the heating and cooling system; (ii) it is possible to save about 11.50% of the total annual energy consumption by cutting off standby power generated at nighttime on working days and all day nonworking days, taking into account the kindergarten's operating schedule; (iii) The typical energy consumption pattern of the classroom is 5, consisting of 4 patterns of working days and 1 pattern of non-working days reflecting seasonal characteristics; (iv) a total of 13 scalable energy benchmarks were derived based on the cluster; (v) The average result of MAPE verification of the scalable energy benchmark was 19.6%.
Using these research results, it is possible to analyze room-level energy consumption in real time from various perspectives (seasonal characteristics, operational characteristics, electrical installations of space, etc.). Furthermore, it can be used as a decision support system to increase building energy efficiency by checking differences in energy consumption by space and changes in energy consumption in a single space over time. Therefore, it is expected that the energy efficiency of the building could be improved by developing and applying a device that could automatically control in connection with the system as well as improving the perception and behavior of occupants.
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