Development of empirical correlation model of meteorological elements for building energy estimation : A statistical approach
저자
발행사항
용인 : 경희대학교 대학원, 2016
학위논문사항
학위논문(박사)-- 경희대학교 대학원 : 건축공학과 2016. 2
발행연도
2016
작성언어
영어
주제어
DDC
690 판사항(20)
발행국(도시)
경기도
형태사항
118 p. : 삽화 ; 26 cm
일반주기명
경희대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.
지도교수: 김곤
참고문헌 : p.113-117
UCI식별코드
I804:11006-200000056203
소장기관
As interest in automation technologies to maintain occupants' amenities and to reduce energy consumption of buildings increases, EMS (Energy Management System), a real-time monitoring and control system for efficient energy use, as well as BEMS (Building Energy Management Service), beyond the BIM (Building Information Modeling) technology that has become an issue for the last few years, are gradually receiving more attention. Techniques to analyze and respond to each factor of the building cooling/heating load are being studied based on construction planning methods. More active engineering technologies are being consistently improved along with the development of machinery and electronic devices. Construction planning methods were applied at the building design phase using the thermal properties of each structure and design of shading devices. The constructed buildings were maintained using the heating source equipment to supplement the limitation of construction planning methods. However, there are not enough studies on the correlation of the buildings’ energy consumption with external environmental changes, which is the most significant among various methodologies on building energy. Thus, the study is intended to use the external, meteorological data in real time to analyze the relation and hierarchy among factors that impact the building load, and to propose a methodology that can respond to environmental changes. The study was conducted in 3 steps to accomplish the purposes set. First, climate data per time from 2011 to 2014 were put together using the measured data and mathematical equations to use the energy analysis simulation. The climate data correlation and the relation between the measured and estimated values were checked. Second, a heating/cooling load prediction model per building size considering the time-lag phenomenon was proposed based on multiple regression analysis. It was found that there are some cases where future energy cannot be predicted as there is a different time-lag according to the architectural characteristics and building thermal load conditions. Third, stepwise regression analysis on the building thermal load between climatic factors were conducted to reduce the fluctuating energy load caused by external climate changes. The equation for multiple regression analysis, the highest in the second step, was applied for stepwise regression analysis. It was found that the order of impact due to environmental factors changes according to the building characteristics and building thermal conditions. With this finding, it was proven that there are different energy saving strategies depending on the building type.
Therefore, the study confirms that the external environment and building thermal load may not be the same owing to the time-lag phenomenon. As such, the future building thermal load can be predicted through real-time data analysis of the given building. Also, it is possible to prove that there is a hierarchy of external factors that impact the energy efficiency of buildings, and there is an optimal energy saving plan for each season. Furthermore, this study presented regression models using variables not considered by energy simulation tools. New variables (AOD and precipitable water) that would not create multicollinearity, were applied to the new statistical prediction models. In comparison to the models considering atmospheric factors, the developed models were simpler and more accurate.
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