KR101301123B1

KR101301123B1 - Prediction method for cooling and heating load

Info

Publication number: KR101301123B1
Application number: KR1020120058017A
Authority: KR
Inventors: 유성연; 윤홍익; 한규현; 김태호
Original assignee: 충남대학교산학협력단; (주)가교테크
Priority date: 2012-05-31
Filing date: 2012-05-31
Publication date: 2013-12-31

Abstract

The present invention relates to a method for predicting a cooling and heating load. The present invention calculates a sensible heat load by simplifying the sensible heat load with math formula 11 and calculates a latent heat load by simplifying the latent heat with math formula 14. The math formula 11 is Q dot over _s=P_s(T_o-T_i)+P_solI_sol+(1-epsilon_s)m dot over _ven(h_io-h_i)+m dot over _inf(h_io-h_i)+C_s. The math formula 14 is Q dot over _l=(1-epsilon_l)m dot over _ven(h_io-h_i)+m dot over _inf(h_io-h_i)+C_l. The present invention is provided to accurately predict the cooling and heating load necessary for maintaining the temperature of a building, thereby effectively operating a cooling and heating system. [Reference numerals] (AA) Air prediction module;(BB) Temperature and specific humidity for each time;(CC) Initial prediction module;(DD,JJ) Time building energy load model;(EE) Initial load coefficient setting;(FF) Each load coefficient value setting;(GG) Building design data;(HH) Each load design data;(II) Correction prediction module

Description

Prediction Method for Cooling and Heating Load}

본 발명은 냉난방부하를 예측하는 방법에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 건 물의 공조대상 공간의 온도를 적절하게 유지시키는 데에 필요한 냉난방부하를 더욱 정확하게 예측함으로써 냉난방 시스템을 효과적이며 경제적으로 운용할 수 있도록 하는 냉난방부하 예측방법에 관한 것이다.
The present invention relates to a method for predicting heating and cooling load, and more particularly, to more accurately predict the heating and cooling load required to maintain the temperature of the air conditioning target space of the building more effectively to operate the heating and cooling system effectively and economically. It relates to a heating and heating load prediction method.

최근 화석에너지의 가격이 급등함에 따라 에너지 이용의 합리화가 어느 때보다 절실히 요구되고 있고, 주간과 야간의 전력 소비량에 있어서 현격한 차이가 있기 때문에 야간의 잉여전력을 효율적으로 이용하는 경우 에너지 이용합리화에 일조할 수 있다.As the price of fossil energy has soared recently, the rationalization of energy use is more urgently needed than ever before, and there is a significant difference in power consumption during the day and night, thus contributing to the rationalization of energy use when using surplus power at night efficiently. can do.

전기에너지는 저장하기가 곤란하여 발생과 동시에 소비하여야 하는 특성이 있으며, 이에 따라 야간의 잉여전력을 열에너지로 전환시켜 이를 저장하는 축열 방식 등을 도입하여 에너지 이용의 합리화를 도모하고 있는데, 이와 같이 축열방식을 이용하는 경우 전일에 익일의 냉방부하를 예측한 다음, 이 예측된 냉방부하를 기준으로 냉동기의 용량을 고려하여 축열조에 적절한 양의 냉열을 비축한 후, 익일에 냉동기와 축열조에 축열된 냉열을 적절히 조합하여 운전함으로써 냉방부하를 충족시키도록 하고 있는데, 에너지 이용의 합리화를 더욱 도모하기 위해서는 익일의 냉방부하를 정확하게 예측하여 이를 근거로 냉방시스템을 적절히 운전하여야 한다.Electric energy is difficult to store and has to be consumed and consumed at the same time. Accordingly, the energy storage is rationalized by introducing a heat storage method that converts surplus power at night into thermal energy and stores it. In the case of using the method, the cooling load of the next day is predicted the next day, and then, based on the estimated cooling load, the appropriate amount of cooling heat is stored in the heat storage tank in consideration of the capacity of the freezer, and then In order to meet the cooling load, the cooling system must be accurately predicted for the next day's cooling load, and the cooling system must be properly operated based on this.

그러함에도 그 동안 그러하지 못하고 냉방시스템의 운전을 주로 운전자의 경험에 의존하여 왔으며, 그 결과 많은 경우에 있어서 운전자의 판단 실수 및 운전 미숙으로 인해 불필요한 전력이 소모되거나 냉방공급량이 부족하여 사용자의 불편을 초래하는 경우가 종종 발생하였다.Nevertheless, the operation of the cooling system has been largely dependent on the driver's experience, and as a result, in many cases, unnecessary power is consumed or the cooling supply is insufficient due to the driver's judgment mistakes and inadequate driving, resulting in user inconvenience. Occasionally it occurred.

그간 상기와 같은 문제를 해결하는 동시에 냉방시스템을 좀 더 경제적으로 운전하기 위해 냉방부하 예측방법에 관한 연구가 활발하게 진행되어 왔으나, 기존의 냉방부하 예측방법들은 모두 복잡한 수학적, 통계학적 개념에 기초를 두고 이를 제어하는 방법이 주를 이루고 있고, 이에 따라 이에 대한 전문지식이 없는 운전자가 사용하기 어려우며, 냉방부하 예측을 적용해야하는 건물에 대한 입력값인 과거 운전 데이터에 상당부분 의존하게 되어 있어 과거 운전데이터가 부족한 건물에 적용하기가 어렵다는 또 다른 문제가 있다.
In order to solve the above problems and to operate the cooling system more economically, researches on cooling load prediction methods have been actively conducted, but all existing cooling load prediction methods are based on complex mathematical and statistical concepts. It is difficult to use it without drivers' expertise and it depends on the past driving data, which is the input value for the building to which the cooling load prediction should be applied. Another problem is that it is difficult to apply to buildings that are scarce.

이에 본 발명자들은 이러한 기존의 냉방부하 예측방법이 가지는 문제점을 해결하기 위해 새로운 냉방부하 예측방법을 제안하여 특허등록(특허 제10-0830095호)을 받은바 있는데, 이 방법은 아래의 수학식 1 내지 수학식 3에서와 같이 공조대상 공간에 있어서의 현열부하와 잠열부하를 구한 다음, 이들을 더하여 냉방부하를 산출하는데, 이때 현열부하는 아래의 수학식 4에 의해 구하고, 잠열부하는 아래의 수학식 5에 의해 구하는 방법이다.
Accordingly, the present inventors have received a patent registration (Patent No. 10-0830095) by proposing a new cooling load prediction method to solve the problems of the existing cooling load prediction method, which is represented by Equations 1 to 1 below. As shown in Equation 3, the sensible heat load and the latent heat load in the air-conditioning target space are obtained, and these are added to calculate the cooling load, wherein the sensible heat load is obtained by Equation 4 below, and the latent heat load is expressed by Equation 5 below. This is how you get it.

[수학식 1][Equation 1]

여기서,

는 냉방부하,

은 태양복사열,

는 전도열,

는 침입외기와 도입외기에 의한 열,

는 내부 발생열과 기타 열부하,

는 현열부하,

는 잠열부하이다.
here,

Is the cooling load,

Silver sunbeam,

Is conduction heat,

Heat caused by invasive air and introduced outdoor air,

Internally generated heat and other heat loads,

Is the sensible heat load,

Is the latent heat load.

[수학식 2]&Quot; (2) "

여기서,

는 냉방부하 중 현열부하,

은 태양복사열,

는 전도열,

는 침입외기와 도입외기에 의한 현열부하,

는 내부 발생열과 기타 열부하에 의한 현열부하이다.
here,

Is the sensible heat load of the cooling load,

Silver sunbeam,

Is conduction heat,

Is the sensible heat load caused by invasive air and

Is the sensible heat load caused by internally generated heat and other heat loads.

[수학식 3]&Quot; (3) "

여기서,

는 냉방부하 중 잠열부하,

는 침입외기와 도입외기에 의한 잠열부하,

는 내부 발생열과 기타 열부하에 의한 잠열부하이다.
here,

Is the latent heat load of the cooling load,

The latent heat load caused by invasive air and introduced outdoor air,

Is the latent heat load caused by internally generated heat and other heat loads.

[수학식 4]&Quot; (4) "

여기서,

는 현열부하,

는 현열부하계수,

는 외기계수,

는 현열부하상수,

는 외기온도,

는 실내온도,

는 사이크로메트릭 차트 상에서 실내비습도와 외기온도가 만나는 점에서의 공기의 엔탈피,

는 실내조건에서의 공기의 엔탈피,

는 도입외기로부터의 현열회수율이다.
here,

Is the sensible heat load,

Is the sensible heat load coefficient,

Is the external machine number,

Is the sensible heat load constant,

Is the outside temperature,

Is room temperature,

Is the enthalpy of air at the point where the indoor specific humidity meets the outside temperature on the cyclometric chart,

Is the enthalpy of air in room conditions,

Is the sensible heat recovery rate from the introduced outside air.

[수학식 5]&Quot; (5) "

여기서,

는 잠열부하,

는 외기계수,

은 잠열부하상수,

는 외기조건에서 공기의 엔탈피,

은 도입외기로부터의 잠열회수율이다.
here,

Is latent heat load,

Is the external machine number,

Is the latent heat load constant,

Is the enthalpy of air at ambient conditions,

Is the latent heat recovery from the introduced outside air.

현열부하(

)를 계산하기 위해 사용하는 위의 수학식 2와 수학식 4를 살펴보면, 수학식 2에서의

는 수학식 4에서

로 표현되고, 수학식 2에서의

는 수학식 4에서

로 표현되고 있음을 알 수 있다.
Sensible heat load

Looking at Equation 2 and Equation 4 used to calculate),

In Equation 4

Represented by Equation 2

In Equation 4

It can be seen that.

그러나 현열부하(

)를 정확하게 계산하기 위해서는 일사량을 예측하여 이 예측된 일사량에 기초하여 태양복사열(

)을 구하고, 전도열(

)은 별도로 계산하여야 하지만 실제로는 일사량을 예측하기가 어렵고, 그 결과 태양복사열(

)을 산출하기가 곤란하기 때문에 상기 특허에서는 현열부하(

)를

에 의해 계산하는 것으로 하였고, 그 결과 현열부하(

) 계산에 있어서 정확성이 다소 떨어졌다.
However, sensible heat load (

In order to accurately calculate), the solar radiation is predicted and based on the estimated solar radiation,

) And conduction heat (

) Should be calculated separately, but in reality it is difficult to predict the amount of solar radiation, resulting in solar radiation (

In this patent, the sensible heat load (

)

Calculated by the result, sensible heat load (

) The accuracy of the calculation was somewhat poor.

본 발명자 등은 이와 같이 냉방부하를 계산할 때 필요한 일사량을 예측하는 방법을 제안하여 특허등록(특허 제10-0830095호)을 받은 바 있는데, 이 방법은 과거의 기상기록을 이용하여 하루 동안의 시간별 누적 일사량(

)을 구하고, 이 구해진 누적 일사량(

)을 아래의 수학식 6에서와 같이 무차원화시켜서 구한 무차원 일사량(

)에 의해 일사량(

)을 예측하는 방법으로서 이와 같이 일사량(

)을 예측할 수 있는 경우 태양복사열(

)에 의한 냉방부하도 산출할 수 있게 된다.
The present inventors have received a patent registration (Patent No. 10-0830095) by proposing a method for estimating the amount of insolation required to calculate the cooling load as described above, and this method accumulates hourly for one day using past weather records. Insolation

), And the resulting cumulative solar radiation (

) Is a dimensionless solar radiation obtained by dimensioning as shown in Equation 6 below (

Solar radiation by

As a method of estimating)

), If you can predict solar radiation (

Cooling load by) can also be calculated.

[수학식 6]&Quot; (6) "

여기서

는 무차원 일사량,

는 시간별 누적 일사량,

는 하루 중 최대 시간별 누적 일사량이다.
here

Is a dimensionless solar radiation,

Is the cumulative amount of insolation over time,

Is the maximum hourly cumulative insolation of the day.

한편, 동절기에 실내를 난방시키기 위해 필요한 난방부하를 산출할 때에도 위에서 설명한 과정과 거의 동일한 과정을 거쳐 난방부하를 산출하게 되는데, 이때 태양복사열(

)은 하절기의 냉방부하를 산출할 때에는 마이너스 요소, 즉 에너지를 더 투입하여야 하는 요소로서 작용하지만, 동절기의 난방부하를 계산할 때에는 오히려 플러스 요소, 즉 에너지를 덜 투입하도록 하는 요소로 작용하기 때문에 난방부하를 산출할 때에는 반드시 이들 태양복사열(

)과 전도열(

)을 구분하여 입력하여야 한다.
On the other hand, when calculating the heating load required to heat the room in winter, the heating load is calculated through almost the same process as described above, wherein the solar radiation heat (

) Acts as a negative factor when calculating the cooling load during the summer season, that is, a factor that requires more energy input, but rather as a positive factor when calculating the heating load during the winter season. When calculating the

) And conduction heat (

) Should be entered separately.

이에 더하여 최근 아파트, 학교, 공공시설 등에 있어서 환기가 법적으로 의무화되었는데, 법에서 정하고 있는 환기 회수를 충족시키도록 환기를 이행하는 경우 환기에 따른 냉난방부하가 증가하기 때문에 이러한 건물에 있어서 냉난방부하를 산출할 때에는 이러한 환기량(

)이 별도로 반영되어야 한다. 또한 기존의 건물에 있어서는 건물의 노후화 등에 의해 창호 등을 통해 유입되는 침입외기의 양(

)이 많지만, 신설건물에 있어서는 침입외기의 양(

)이 상대적으로 적기 때문에 냉난방부하를 산출할 때에는 이러한 사항도 반영되어야 한다.In addition, in recent years, ventilation is legally mandated in apartments, schools, and public facilities, and the heating and cooling loads for ventilation are increased when the ventilation is performed to satisfy the number of times required by law. When this amount of ventilation (

) Should be reflected separately. In addition, in existing buildings, the amount of invasive outdoor air flowing through windows or the like due to aging of the building (

There are many), but quantity of invasion outside air in new building (

) Are relatively small, this should also be taken into account when calculating heating and cooling loads.

따라서 냉난방부하를 예측할 때 상기와 같은 기술적, 법적 환경변화를 반영할 수 있는 냉난방부하 예측방법의 개발이 요구된다.
Therefore, when predicting heating and cooling load, it is required to develop a heating and cooling load prediction method that can reflect the above technical and legal environmental changes.

본 발명은 상기와 같은 요구에 부응하여 안출된 것으로, 본 발명은 건물에 필요한 냉난방부하를 예측할 때 일사량을 반영하는 동시에, 환기와 침입외기로 구분하여 입력할 수 있도록 함으로써 더욱 정확하게 냉난방부하 예측할 수 있는 냉난방부하 예측방법을 제공하고자 하는 데에 그 목적이 있다.The present invention has been devised in response to the above demands, and the present invention reflects the amount of insolation when estimating the heating and cooling load required for a building, and can be inputted separately by ventilation and invasion outside air, so that the heating and cooling load can be predicted more accurately. The purpose is to provide a heating and cooling load prediction method.

또한 본 발명은 현열부하계수(

), 일사량계수(

), 환기량(

), 침입외기의 양(

), 현열부하상수(

) 및 잠열부하상수(

) 등의 부하계수를 유전 알고리즘에 의해 최적화하여 사용함으로써 실제의 냉난방 기기의 운전을 반영할 수 있도록 하는 냉난방부하 예측방법을 제공하고자 하는 데에 또 다른 목적이 있다.
In addition, the present invention is the sensible heat load coefficient (

), Solar radiation coefficient (

), Ventilation volume (

), The amount of outside air

), Sensible heat load constant (

) And latent heat load constant (

Another object of the present invention is to provide a heating / cooling load prediction method that reflects the actual operation of heating and cooling equipment by optimizing and using a load coefficient such as).

본 발명은 상기와 같은 종래의 냉난방부하 예측방법이 가지는 문제점을 해소하기 위해 안출된 것으로, 냉난방부하 중 현열부하는 아래의 수학식 11에 의해 단순화시켜 계산하고; 상기 냉난방부하 중 잠열부하는 아래의 수학식 14에 의해 단순화시켜 계산하는 것을 특징으로 한다.
The present invention has been made to solve the problems of the conventional heating and cooling load prediction method as described above, the sensible heat load of the heating and cooling load is simplified by the following equation (11); The latent heat load of the cooling and heating loads is characterized by a simplified calculation by Equation 14 below.

[수학식 11] &Quot; (11) "

여기서,

는 현열부하,

는 현열부하계수,

는 외기온도,

는 실내온도,

은 일사량계수,

은 일사량,

는 환기장치의 현열회수율,

은 환기에 의해 외부로부터 유입되는 공기의 양,

는 실내비습도와 외기온도가 만나는 점에서 공기의 엔탈피,

는 실내조건에서 공기의 엔탈피,

는 침입외기의 양,

는 현열부하 상수이다.
here,

Is the sensible heat load,

Is the sensible heat load coefficient,

Is the outside temperature,

Is room temperature,

Is the solar radiation coefficient,

Silver Insolation,

Is the sensible heat recovery rate of the ventilator,

Is the amount of air coming in from the outside by ventilation,

Is the enthalpy of air at the point where indoor humidity and outdoor temperature meet,

Is the enthalpy of air under indoor conditions,

Is the amount of invasion

Is the sensible load constant.

[수학식 14] &Quot; (14) "

여기서

는 잠열부하,

은 환기장치의 잠열회수율,

은 환기에 의해 외부로부터 유입되는 공기의 양,

는 실내비습도와 외기온도가 만나는 점에서 공기의 엔탈피,

는 실내조건에서 공기의 엔탈피,

는 침입외기의 양,

는 잠열부하 상수를 나타낸다.
here

Is latent heat load,

Latent heat recovery rate of the ventilation device,

Is the amount of air coming in from the outside by ventilation,

Is the enthalpy of air under indoor conditions,

Is the amount of invasion

Denotes the latent heat load constant.

또한 본 발명은 현열부하계수(

), 일사량계수(

), 환기량(

), 침입외기의 양(

), 현열부하상수(

) 및 잠열부하상수(

) 등의 부하계수를 건물의 공조대상 공간의 면적에 의해 계산하는 것에 또 다른 특징이 있다.In addition, the present invention is the sensible heat load coefficient (

), Solar radiation coefficient (

), Ventilation volume (

), The amount of outside air

), Sensible heat load constant (

) And latent heat load constant (

It is another feature to calculate the load factor such as) by the area of the building's air conditioning space.

이에 더하여 본 발명은 현열부하계수(

), 일사량계수(

), 환기량(

), 침입외기의 양(

), 현열부하상수(

) 및 잠열부하상수(

) 등의 부하계수를 유전 알고리즘에 의해 최적화하여 사용하는 것에 또 다른 특징이 있다.
In addition, the present invention provides a sensible heat load coefficient (

), Solar radiation coefficient (

), Ventilation volume (

), The amount of outside air

), Sensible heat load constant (

) And latent heat load constant (

It is another feature to optimize the use of load factor such as) by genetic algorithm.

본 발명은 냉난방부하를 예측할 때 일사량을 예측하여 입력하고, 이와 동시에 현열부하를 환기와 침입외기로 구분하여 입력함으로써 더욱 정확하게 냉난방부하를 예측할 수 있다.The present invention can predict the heating and cooling load more accurately by predicting and inputting the amount of insolation when predicting the heating and cooling load, and at the same time by dividing the sensible heat load into the ventilation and invasion outside air.

또한 본 발명은 현열부하계수(

), 일사량계수(

), 환기량(

), 침입외기의 양(

), 현열부하상수(

) 및 잠열부하상수(

) 등의 부하계수를 유전 알고리즘에 의해 최적화하여 사용함으로써 냉난방시스템의 실제 운전 상황을 반영할 수 있다.In addition, the present invention is the sensible heat load coefficient (

), Solar radiation coefficient (

), Ventilation volume (

), The amount of outside air

), Sensible heat load constant (

) And latent heat load constant (

By using the load factor such as) optimized by the genetic algorithm, it is possible to reflect the actual operating situation of the heating and cooling system.

이에 더하여 본 발명은 건물 설계자료가 없는 경우에도 현열부하계수(

), 일사량계수(

), 환기량(

), 침입외기의 양(

), 현열부하상수(

) 및 잠열부하상수(

) 등의 부하계수를 건물의 공조대상 공간의 면적을 이용하여 구할 수 있기 때문에 설계자료의 유무에 구애받지 않고도 냉난방부하를 정확하게 예측할 수 있다.
In addition to the present invention, even in the absence of building design data, the sensible heat load coefficient (

), Solar radiation coefficient (

), Ventilation volume (

), The amount of outside air

), Sensible heat load constant (

) And latent heat load constant (

Since load coefficients such as) can be obtained using the area of the building's air-conditioning space, it is possible to accurately estimate heating and cooling loads with or without design data.

도 1은 5년 동안의 시간별 무차원 외기온도 변화를 나타낸 그래프,
도 2는 5년 동안의 시간별 무차원 상대습도 변화를 나타낸 그래프,
도 3은 5년 동안의 시간별 무차원 일사량 변화를 나타낸 그래프,
도 4는 유전 알고리즘을 통해 최적 부하계수 해를 탐색하는 과정을 나타낸 흐름도,
도 5(a, b)는 본 발명에 따른 냉난방부하 예측방법을 건물의 냉방에 적용한 결과를 나타낸 그래프이다.1 is a graph showing the change in dimensionless outside air temperature over time for five years;
2 is a graph showing changes in dimensionless relative humidity over time for five years;
Figure 3 is a graph showing the change in timeless dimensionless solar radiation over five years,
4 is a flowchart illustrating a process of searching for an optimal load factor solution through a genetic algorithm;
5 (a, b) is a graph showing the result of applying the heating and cooling load prediction method according to the present invention for the cooling of the building.

이하에서는 바람직한 실시예를 도시한 첨부 도 1 내지 도 4를 참조하여 본 발명의 구성과 작용을 더욱 상세히 설명한다.
Hereinafter, with reference to the accompanying Figures 1 to 4 showing a preferred embodiment will be described in more detail the configuration and operation of the present invention.

실내를 냉난방하기 위해 필요로 하는 냉난방부하에 영향을 미치는 인자에는 유리와 벽체를 통과하는 태양복사열, 외기와 실내의 온도차에 의해 전달되는 전도열, 침입외기와 환기에 의한 열, 인체나 실내기구의 내부발생열, 급기덕트의 손실을 포함한 기타부하 등이 있는데, 냉난방부하를 계산할 때에는 일반적으로 아래의 수학식 1과 같이 이들 부하를 현열부하(

)와 잠열부하(

)로 구분하여 계산한다.
Factors affecting the heating and cooling loads required to heat and cool a room include heat from solar radiation passing through glass and walls, conduction heat transmitted by the temperature difference between outside and the room, heat from invasion air and ventilation, and the interior of a human body or indoor equipment. There are other loads including heat generated and air supply duct loss, and when calculating heating and cooling loads, these loads are generally measured as sensible heat loads as shown in Equation 1 below.

) And latent heat load (

Calculate by dividing by).

[수학식 1] [Equation 1]

여기서,

는 냉난방부하,

은 태양복사열,

는 전도열,

는 침입외기와 도입외기에 의한 열,

는 내부발생열과 기타 열부하, 는 현열부하,

는 잠열부하를 나타낸다.
here,

Is the heating and cooling load,

Silver sunbeam,

Is conduction heat,

Heat caused by invasive air and introduced outdoor air,

Is the internally generated heat and other heat loads, Is the sensible heat load,

Represents latent heat load.

상기 수학식 1에 의해 냉난방부하를 계산하기 위해서는 건물을 구성하는 모든 공간에 대해 4가지 부하를 각각 구하여 합산하여야 하기 때문에 수백 개 혹은 수천 개의 건물설계 데이터가 필요하고, 또한 계산시간도 상당히 필요하다.
In order to calculate the heating and cooling load according to Equation 1, since four loads must be obtained and summed for all spaces constituting the building, hundreds or thousands of building design data are required, and calculation time is also required considerably.

상기와 같은 이유로 본 발명에서는 건물설계 데이터를 이용하여 일일이 냉난방부하를 계산하는 대신, 이를 단순화하여 위의 수학식 1의 냉난방부하 중 현열부하(

)를 아래의 수학식 11에 의해 계산하고, 잠열부하(

)는 아래의 수학식 14에 의해 계산한다.
For the above reason, in the present invention, instead of calculating the heating / cooling load by using the building design data, the sensible heat load of the heating / cooling load of Equation 1 above is simplified.

) Is calculated by Equation 11 below, and the latent heat load (

) Is calculated by Equation 14 below.

이에 대해 상세히 설명하면, 위 수학식 1에 있어서의 현열인 태양복사열(

)은 일사량에 의해 달라지고, 마찬가지로 전도열(

)은 외기온도와 실내온도차에 따라 달라지며, 침입외기와 도입외기에 의한 열(

) 중 현열(

)은 침입외기와 도입외기의 양과 상태에 따라 달라지며, 내부발생열과 기타 열부하(

)에 의한 현열(

)은 실내외 온도차에 민감하지 않기 때문에 위 수학식 1에 있어서의 태양복사열(

), 전도열(

), 침입외기와 도입외기에 의한 현열(

) 및 내부발생열과 기타 열부하에 의한 현열(

)은 각각 아래의 수학식 7 내지 수학식 10과 같이 표현될 수 있고, 따라서 위 수학식 1에 있어서의 현열부하(

)는 아래의 수학식 11과 같이 단순화될 수 있다.
In detail, the solar radiation heat that is the sensible heat in Equation (1)

) Depends on the amount of solar radiation,

) Depends on the difference between the outside air temperature and the room temperature.

) Sensible heat (

) Depends on the quantity and condition of invading and introduced air, internal heat and other heat load (

Sensible heat by)

) Is not sensitive to indoor and outdoor temperature differences, so the solar radiation heat in

), Conduction heat (

), Sensible heat by invasion air and introduction air (

) And sensible heat caused by internally generated heat and other heat loads

) May be represented as Equations 7 to 10, respectively, and therefore, the sensible heat load (Equation 1)

) May be simplified as in Equation 11 below.

[수학식 7][Equation 7]

여기서

은 태양복사열,

은 일사량계수,

은 일사량이다.
here

Silver sunbeam,

Is the solar radiation coefficient,

Is the amount of insolation.

[수학식 8][Equation 8]

여기서

는 전도열,

는 현열부하계수,

는 외기온도,

는 실내온도이다.
here

Is conduction heat,

Is the sensible heat load coefficient,

Is the outside temperature,

Is the room temperature.

[수학식 9]&Quot; (9) "

여기서

는 침입외기와 환기에 의한 현열,

는 환기장치의 현열회수율,

은 환기에 의해 외부로부터 유입되는 공기의 양,

는 실내비습도와 외기온도가 만나는 점에서 공기의 엔탈피,

는 실내조건에서 공기의 엔탈피,

는 침입외기의 양을 나타낸다.
here

Sensible heat by invasion air and ventilation,

Is the sensible heat recovery rate of the ventilator,

Is the amount of air coming in from the outside by ventilation,

Is the enthalpy of air under indoor conditions,

Represents the amount of invasive outside air.

[수학식 10]&Quot; (10) "

여기서

은 내부발생열과 기타 열부하에 의한 현열,

는 현열부하상수이다.
here

Is sensible heat from internally generated heat and other heat loads,

Is the sensible heat load constant.

[수학식 11]&Quot; (11) "

여기서,

는 현열부하,

는 현열부하계수,

는 외기온도,

는 실내온도,

은 일사량계수,

은 일사량,

는 환기장치의 현열회수율,

은 환기에 의해 외부로부터 유입되는 공기의 양,

는 실내비습도와 외기온도가 만나는 점에서 공기의 엔탈피,

는 실내조건에서 공기의 엔탈피,

는 침입외기의 양,

는 현열부하 상수이다.
here,

Is the sensible heat load,

Is the sensible heat load coefficient,

Is the outside temperature,

Is room temperature,

Is the solar radiation coefficient,

Silver Insolation,

Is the sensible heat recovery rate of the ventilator,

Is the amount of air coming in from the outside by ventilation,

Is the enthalpy of air under indoor conditions,

Is the amount of invasion

Is the sensible load constant.

위 수학식 1에 있어서의 침입외기와 환기에 의한 열(

) 중 잠열(

)은 위에서 설명한 바와 같이 침입외기와 환기의 양과 상태에 따라 달라지고, 내부발생열과 기타 열부하(

)에 의한 잠열(

)은 실내외 온도차에 민감하지 않기 때문에 위 수학식 1에 있어서의 침입외기와 환기에 의한 잠열(

) 및 내부발생열과 기타 열부하에 의한 잠열(

)은 각각 아래의 수학식 12 및 수학식 13과 같이 표현될 수 있고, 따라서 위 수학식 1에 있어서의 잠열부하(

)도 아래의 수학식 14와 같이 단순화될 수 있다.
Heat due to invasion air and ventilation in Equation 1

Of latent heat (

), As described above, depends on the amount and condition of invasive air and ventilation, and internal heat and other thermal loads (

Latent heat ()

) Is not sensitive to indoor and outdoor temperature differences, so latent heat due to invasion air and ventilation (

) And latent heat caused by internally generated heat and other heat loads

) May be expressed as Equation 12 and Equation 13, respectively, and thus the latent heat load (Equation 1)

) May also be simplified as in Equation 14 below.

[수학식 12]&Quot; (12) "

여기서

는 침입외기와 환기에 의한 잠열,

은 환기장치의 잠열회수율,

은 환기에 의해 외부로부터 유입되는 공기의 양,

는 실내비습도와 외기온도가 만나는 점에서 공기의 엔탈피,

는 실내조건에서 공기의 엔탈피,

는 침입외기의 양을 나타낸다.
here

Latent heat by invasion air and ventilation,

Latent heat recovery rate of the ventilation device,

Is the amount of air coming in from the outside by ventilation,

Is the enthalpy of air under indoor conditions,

Represents the amount of invasive outside air.

[수학식 13]&Quot; (13) "

여기서

은 내부발생열과 기타 열부하에 의한 잠열,

는 잠열부하 상수이다.
here

Is latent heat caused by internally generated heat and other heat loads,

Is the latent heat load constant.

[수학식 14]&Quot; (14) "

여기서

는 잠열부하,

은 환기장치의 잠열회수율,

은 환기에 의해 외부로부터 유입되는 공기의 양,

는 실내비습도와 외기온도가 만나는 점에서 공기의 엔탈피,

는 실내조건에서 공기의 엔탈피,

는 침입외기의 양,

는 잠열부하 상수를 나타낸다.
here

Is latent heat load,

Latent heat recovery rate of the ventilation device,

Is the amount of air coming in from the outside by ventilation,

Is the enthalpy of air under indoor conditions,

Is the amount of invasion

Denotes the latent heat load constant.

상기 수학식 7 내지 수학식 14에서의 일사량계수(

), 환기량(

), 침입외기의 양(

), 현열부하 상수(

) 및 잠열부하 상수(

)는 건물의 설계자료로부터 구할 수 있고, 환기장치의 현열회수율(

)과 잠열회수율(

)은 환기장치의 성능시험표로부터 구할 수 있다.The solar radiation coefficient in Equations 7 to 14

), Ventilation volume (

), The amount of outside air

), Sensible load constant (

) And the latent heat load constant (

) Can be obtained from the design data of the building, and the sensible heat recovery rate of the ventilation system (

) And latent heat recovery rate

) Can be obtained from the performance test table of the ventilation system.

그리고 현열부하계수(

)를 구할 때에는 설계현열부하(

), 일사량계수(

), 환기량(

), 침입외기의 양(

), 현열부하 상수(

)를 건물의 설계자료로부터 구한 후, 설계외기온도(

)와 설계실내온도(

), 사이크로메트릭 차트 상에서 설계실내비습도와 설계외기온도가 만나는 점에서 공기의 엔탈피(

), 설계실내조건에서의 공기의 엔탈피(

) 등을 아래의 수학식 15에 대입하면 구할 수 있다. 이때 일사량(

)은 후술하는 일사량 예측방법에 의해 구한다.
And the sensible heat load coefficient (

), The design sensible heat load (

), Solar radiation coefficient (

), Ventilation volume (

), The amount of outside air

), Sensible load constant (

) From the design data of the building, and then the design outside temperature (

) And design room temperature (

), The enthalpy of air at the point where the design room specific humidity meets the design outside temperature on the

), Enthalpy of air under design room conditions (

) Can be obtained by substituting Equation 15 below. The amount of insolation

) Is obtained by the solar radiation prediction method described later.

[수학식 15]&Quot; (15) "

여기서,

는 설계현열부하,

는 현열부하계수,

는 설계외기온도,

는 설계실내온도,

은 일사량계수,

은 일사량,

은 환기장치의 현열회수율,

은 환기에 의해 외부로부터 유입되는 공기의 양,

는 사이크로메트릭 차트 상에서 설계실내비습도와 설계외기온도가 만나는 점에서의 공기의 엔탈피,

는 설계실내조건에서의 공기의 엔탈피,

는 침입외기의 양,

는 현열부하 상수이다.
here,

Is the design sensible load,

Is the sensible heat load coefficient,

Is designed outside temperature,

The design room temperature,

Is the solar radiation coefficient,

Silver Insolation,

Sensible heat recovery of the ventilation system,

Is the amount of air coming in from the outside by ventilation,

Is the enthalpy of air at the point where the design room specific humidity meets the design outside temperature on the cyclometric chart,

Is the enthalpy of air under design room conditions,

Is the amount of invasion

Is the sensible load constant.

그리고 잠열부하상수(

)를 구할 때에는 상기와 유사한 방법으로 설계잠열부하(

), 환기량(

), 침입외기의 양(

), 사이크로메트릭 차트 상에서 설계외기온도에서의 공기의 엔탈피(

)와 실내설계비습도와 설계외기온도가 만나는 점에서의 공기의 엔탈피(

) 등을 수학식 16에 대입하면 구할 수 있다.
And the latent heat load constant (

) Is used to calculate the design latent load (

), Ventilation volume (

), The amount of outside air

), The enthalpy of air at the design ambient temperature on the cyclometric chart (

) And the enthalpy of air at the point where the interior design specific humidity meets the design outside temperature (

) Can be obtained by substituting Eq.

[수학식 16]&Quot; (16) "

여기서,

는 설계잠열부하,

은 환기장치의 잠열회수율,

은 환기에 의해 외부로부터 유입되는 공기의 양,

는 설계실내비습도와 외기설계온도가 만나는 점에서의 공기의 엔탈피,

는 설계실내온도에서의 공기의 엔탈피,

는 침입외기의 양,

는 잠열부하 상수를 나타낸다.here,

Is designed for latent load,

Latent heat recovery rate of the ventilation device,

Is the amount of air coming in from the outside by ventilation,

Is the enthalpy of air at the point where the design room specific humidity meets the outside design temperature,

Is the enthalpy of air at room temperature,

Is the amount of invasion

Denotes the latent heat load constant.

이때 잠열부하상수(

)를 상기와 같이 수학식 16으로부터 구하는 대신, 건물 설계자료로부터 직접 구할 수도 있다.
At this time, the latent heat load constant (

) Can be obtained directly from the building design data instead of the above equation (16).

한편, 위 수학식 11로부터 알 수 있는 바와 같이 건물의 냉난방부하는 외기온도, 비습도(또는 상대습도) 및 일사량과 같은 기상조건에 따라 달라지므로 냉난방부하를 예측하기 위해서는 익일의 외기온도, 상대습도 및 일사량에 대한 예측이 선행되어야 한다. Meanwhile, as can be seen from Equation 11, the heating and cooling load of a building depends on weather conditions such as outside temperature, non-humidity (or relative humidity), and insolation, so the next day's outside temperature and relative humidity are used to predict the heating and cooling load. And forecasts for insolation should be preceded.

이를 위해 본 발명자 등이 특허 제10-1141027호에서 제안하고 있는 과거의 시간대별 기상데이터를 분석하여 무차원 외기온도, 무차원 상대습도 및 무차원 일사량을 각각 구한 다음, 기상청에서 예보하는 익일의 최고온도와 최저온도를 대입하여 익일의 외기온도를 구하고, 최고 상대습도와 최저 상대습도 및 최고 일사량과 최저 일사량은 기상청에서 예보하고 있지 않기 때문에 퍼지함수에 의해 구한 다음, 이들 값을 대입하여 익일의 상대습도와 익일의 일사량을 구하는 방법을 사용하는데, 이하에서는 이에 대해 설명한다.
To this end, the inventors analyze weather data according to time zones proposed by Patent No. 10-1141027 to obtain dimensionless outside air temperature, dimensionless relative humidity, and dimensionless solar radiation, respectively, and then the best of the next day forecast by the Meteorological Agency. Substitute the temperature and minimum temperature to find the next day's outside temperature.The highest relative humidity, the lowest relative humidity, and the maximum insolation and minimum insolation are calculated by the fuzzy function because they are not forecast by the Korea Meteorological Administration. The method of calculating the solar radiation of humidity and the next day is used, which will be described below.

먼저 무차원 외기온도를 산출하는 방법에 대해 설명하면, 하루 동안의 시간별 외기온도를 아래의 수학식 19에 대입하여 외기온도를 무차원화시켜 무차원 외기온도(

)를 구한다. 이때 최고온도는 1, 최저온도는 -1이 되고, 그 이외의 외기온도는 +1∼-1의 범위 내의 무차원값을 가지게 된다.
First, the method of calculating the dimensionless outside temperature is substituted by substituting the outside temperature for each day into the following equation 19 to make the outside temperature dimensionless and the dimensionless outside temperature (

). At this time, the maximum temperature is 1, the minimum temperature is -1, and the other outside temperature has a dimensionless value within the range of +1 to -1.

[수학식 19]&Quot; (19) "

여기서,

는 무차원 외기온도,

는 시간별 외기온도,

는 하루 중 최고온도,

는 최고온도와 최저온도의 산술평균값이다.
here,

Is the dimensionless outside temperature,

Is the hourly outside temperature,

Is the highest temperature of the day,

Is the arithmetic mean of the highest and lowest temperatures.

외기온도 예측과 마찬가지로 상대습도를 예측하기 위해 하루 동안 시간별 상대습도를 아래의 수학식 20에 의해 무차원화시켜 무차원 상대습도(

)를 구한다.
Like the prediction of the outside temperature, in order to predict the relative humidity, the hourly relative humidity during the day is dimensioned by the following Equation 20, and the dimensionless relative humidity (

).

[수학식 20]&Quot; (20) "

여기서,

는 무차원 상대습도,

는 시간별 상대습도,

는 하루 중 최고 상대습도,

는 최고 상대습도와 최저 상대습도의 산술 평균값이다.
here,

Is the dimensionless relative humidity,

Is the relative humidity over time,

Is the highest relative humidity of the day,

Is the arithmetic mean of the highest and lowest relative humidity.

같은 방법으로 일사량을 예측하기 위해 하루 동안 시간별 누적 일사량을 아래의 수학식 21에 의해 무차원화시켜 무차원 일사량(

)을 구한다.
In order to predict the amount of insolation in the same way, the cumulative amount of insolation by time during the day is dimensionless by Equation 21 below.

).

[수학식 21]&Quot; (21) "

여기서,

는 무차원 일사량,

는 시간별 누적 일사량,

는 하루 중 최대 시간별 누적 일사량이다.
here,

Is a dimensionless solar radiation,

Is the cumulative amount of insolation over time,

Is the maximum hourly cumulative insolation of the day.

상기와 같은 과정에 의해 시간별 무차원값들이 구해지면 이들 값들로부터 시간과 무차원값 사이의 상관식을 구한다.When the timeless dimensionless values are obtained by the above process, the correlation between the time and the dimensionless values is obtained from these values.

도 1 내지 도 3에서 확인할 수 있는 바와 같이 외기온도와 상대습도에 대한 월별 무차원값 곡선은 6월, 7월, 8월, 9월 모두 시간에 따라 일정한 경향을 보이고, 일사량의 경우에도 모든 달의 일출 시간은 5시로 같게 나타나면서 동시에 시간에 따라 일정한 경향을 보이며, 다만 9월의 일사량 분포는 다른 달에 비해 11시 이후의 값들이 2시간 앞으로 치우쳐 있다.As can be seen in Figures 1 to 3 monthly dimensionless value curves for the outside temperature and relative humidity shows a constant trend over time in June, July, August, and September, even in the case of insolation The sunrise time is the same as 5 o'clock, and it shows a constant trend according to the time. However, the distribution of insolation in September is 2 hours ahead of the values after 11 o'clock compared to other months.

이에 따라 본 발명에서는 무차원 외기온도, 상대습도 및 일사량의 시간과의 상관관계를 이용하는데 이를 위해 무차원 외기온도(

), 무차원 상대습도(

), 무차원 일사량(

)과 시간에 대한 상관관계를 각각 아래의 수학식 22 내지 수학식 24에 의해 구한다.
Accordingly, the present invention uses the correlation between the time of the dimensionless outside temperature, the relative humidity, and the amount of insolation.

), Dimensionless relative humidity (

), Dimensionless solar radiation (

) And the time correlation are calculated by the following Equations 22 to 24, respectively.

[수학식 22]&Quot; (22) "

여기서

는 무차원 외기온도,

는 상관계수,

는 시간이다.
here

Is the dimensionless outside temperature,

Is the correlation coefficient,

Is time.

[수학식 23]&Quot; (23) "

여기서

는 무차원 상대습도,

는 상관계수,

는 시간이다.
here

Is the dimensionless relative humidity,

Is the correlation coefficient,

Is time.

[수학식 24]&Quot; (24) "

여기서

는 무차원 일사량,

는 상관계수,

는 시간이다.
here

Is a dimensionless solar radiation,

Is the correlation coefficient,

Is time.

상기의 수학식 22 내지 수학식 24에 의해 생성된 각각의 상관식은 정확성을 높일 수 있도록 6차 다항식 형태로 계산되며, 아래의 표 1 내지 표 3에 나타난 상관계수(

)는 2003년부터 2007년까지 5년간의 대전 지역에 있어서 6월부터 9월까지의 각각의 상관식에 대한 상관계수를 구한 것으로, 이와 동일한 방법에 의해 1월부터 12월까지의 각각의 상관식에 대한 상관계수도 구할 수 있다.Each correlation generated by the above Equation 22 to Equation 24 is calculated in the form of a sixth order polynomial to increase the accuracy, and the correlation coefficients shown in Tables 1 to 3 below (

) Is the correlation coefficient for each correlation formula from June to September in Daejeon, Korea, from 2003 to 2007. Using the same method, each correlation from January to December The correlation coefficient for can also be obtained.

아래의 표 1은 외기온도에 대한 상관계수, 표 2는 상대습도에 대한 상관계수, 표 3은 일사량에 대한 상관계수를 나타낸 것이다.
Table 1 below shows the correlation coefficient for the outside temperature, Table 2 shows the correlation coefficient for the relative humidity, and Table 3 shows the correlation coefficient for the solar radiation.

6월June 7월In July 8월August 9월September

-0.62
-0.66
-0.62
-0.65

-0.00582
0.1018
0.11
0.18

-0.096
-0.14
-0.15
-0.2

0.027
0.033
0.035
0.045

-0.0023
-0.002
-0.003
-0.0039

8.29E-6
1.0E-4
1.03E-4
1.4E-4

1.6E-7
-1.29E-6
-1.33E-6
-1.86E-6

6월June 7월In July 8월August 9월September

0.6045
0.74028
0.735
0.76831

0.0548
-0.0073
-0.08855
-0.21334

0.0813
0.09098
0.13419
0.19735

-0.026
-0.02656
-0.03419
-0.04399

0.0024
0.00239
0.00299
0.00366

-9.27E-5
-8.71E-5
-1.09E-4
-1.30E-4

1.252E-6
1.131E-6
1.437E-6
1.682E-6

6월June 7월In July 8월August 9월September

-0.02673
-0.03755
-0.03447
-0.00429

0.18488
0.2269
0.22167
0.12743

-0.13492
-0.15505
-0.15539
-0.11915

0.03178
0.03475
0.03542
0.03229

-0.00289
-0.00307
-0.00317
-0.00322

1.12E-4
1.17E-4
1.2E-4
1.35E-4

-1.57E-6
-1.63E-6
-1.72E-6
-2.02E-6

상기와 같은 과정에 의해 무차원값들이 구해지면 이들 값들을 아래의 수학식 25 내지 수학식 27에 각각 대입하여 익일 하루 동안의 시간별 외기온도 및 일사량의 변화를 각각 예측한다.
When the dimensionless values are obtained by the above process, these values are substituted into Equations 25 to 27, respectively, to predict changes in the outside temperature and insolation for each hour of the next day.

[수학식 25]&Quot; (25) "

여기서,

는 익일 예측 외기온도,

는 상관식(수학식 22)으로 구한 무차원 외기온도,

와

는 각각 익일 최고온도 및 익일 평균온도이다.
here,

The next day's forecast outside temperature,

Is the dimensionless outside temperature obtained from the correlation (22),

Wow

Are the maximum temperature of the following day and the average temperature of the following day, respectively.

[수학식 26]&Quot; (26) "

여기서,

는 익일 예측 상대습도,

는 상관식(수학식 23)으로 구한 무차원 상대습도,

와

는 각각 익일 최고 상대습도와 익일 평균 상대습도이다.
here,

The next day's forecast relative humidity,

Is the dimensionless relative humidity obtained from the correlation (Equation 23),

Wow

Are the highest relative humidity and the average relative humidity for the next day, respectively.

[수학식 27]&Quot; (27) "

여기서,

는 익일 예측 일사량,

는 상관식(수학식 24)으로 구한 무차원 일사량,

와

는 각각 익일 최대 일사량과 익일 평균 일사량이다.
here,

The next day's forecasted solar radiation,

Is the dimensionless solar radiation determined by the correlation (Equation 24),

Wow

Are the maximum insolation of the next day and the average insolation of the next day, respectively.

위 수학식 25 내지 수학식 27을 이용하여 익일 시간별 외기온도, 상대습도 및 일사량을 예측하기 위해서는 입력데이터인 익일의 최고온도(

), 익일의 평균온도(

), 익일의 최대 상대습도(

), 익일의 평균 상대습도(

), 익일의 최대 일사량(

) 및 익일의 평균 일사량(

)을 알아야 하는데, 이들 값 중 익일의 최고 외기온도(

)와 최저 외기온도(또는 평균온도(

))는 기상청의 일기예보로부터 쉽게 알 수 있는 반면, 익일의 최대 상대습도(

), 익일의 최저 상대습도(또는 익일의 평균 상대습도(

)), 익일의 최고 일사량(

)과 익일의 최저 일사량(또는 익일의 평균 일사량(

))은 미리 알 수 없기 때문에 추정하여야 한다.In order to predict the outside temperature, relative humidity and insolation amount by hour of the next day using Equations 25 to 27 above, the maximum temperature of the next day, the input data (

), Next day's average temperature (

), The next day's maximum relative humidity (

), Next day's average relative humidity (

), Maximum insolation over the next day (

) And average insolation over the next day (

), The next day's highest outside temperature (

) And minimum ambient temperature (or average temperature (

)) Is easily obtained from the weather forecast of the Meteorological Agency, while the maximum relative humidity (

), The next day's lowest relative humidity (or the next day's average relative humidity (

)), The maximum insolation of the next day (

) And the lowest amount of insolation on the next day (or average amount of insolation on the next day (

)) Should be estimated because it is unknown in advance.

이를 위해 본 발명에서는 "온도가 높고, 운량(雲量)이 많아지면 상대습도가 낮아진다.", "온도가 높고, 운량이 적어지면 일사량이 높아진다."와 같은 온도, 운량 및 상대습도, 온도, 운량 및 일사량간의 애매한 특성을 퍼지 알고리즘(Fuzzy Algorithm)에 적용함으로써 상대습도와 일사량의 최고, 최저값을 추정한다.To this end, in the present invention, the temperature, cloudiness and relative humidity, temperature, cloudiness, such as "the temperature is high and the cloudiness increases, the relative humidity decreases.", "The temperature is high, and the cloudiness decreases." By applying the ambiguous characteristic between the solar radiation and the solar radiation to a fuzzy algorithm, the highest and lowest values of relative humidity and solar radiation are estimated.

익일의 최고, 최저 상대습도 및 일사량을 추정하기 위해 사용되는 퍼지 알고리듬의 입력변수로는 최고온도와 최저온도, 운량을 사용하는데, 여기서 운량은 기상청의 날씨 예보를 통해 퍼지(fuzzy) 정량화할 수 있으며, 본 발명에서는 날씨 예보에서 말하는 '맑음'은 구름의 양이 0∼2.5, '구름 조금'은 2.5∼5, '구름 많음'은 5∼7.5, '흐림'은 7.5∼10 범위의 값으로 정량화한다.The input parameters of the fuzzy algorithm used for estimating the maximum, minimum relative humidity and insolation of the next day are the highest temperature, the lowest temperature, and the cloud quantity, which can be quantified by the Meteorological Agency's weather forecast. In the present invention, 'cloud' is a quantity of clouds ranging from 0 to 2.5, 'cloudy' is 2.5 to 5, 'cloudy' is 5 to 7.5, and 'cloudy' is quantified to a value in the range of 7.5 to 10. do.

퍼지 알고리듬을 적용하기 위해 출력변수에 대한 멤버십은 표 4 및 5에 보인 값을 사용하고, 추론방법으로서는 Min-Max 방법을 사용하며, 역퍼지화 방법으로는 무게중심법을 사용하는데, 이들 Min-Max 방법 및 무게중심법은 이미 잘 알려져 있으므로 이에 대한 상세한 설명은 생략한다.In order to apply the fuzzy algorithm, the membership of the output variable uses the values shown in Tables 4 and 5, the Min-Max method is used as the inference method, and the center of gravity method is used as the inverse purging method. Since the Max method and the center of gravity method are well known, a detailed description thereof will be omitted.

아래의 표 4는 상대습도를 구하기 위한 멤버십이고, 표 5는 일사량을 구하기 위한 멤버십이다.
Table 4 below is a membership for calculating relative humidity, and Table 5 is a membership for obtaining insolation.

LL L M H HH
cloud HH HH H H L L H H H M L L L H H M L L LL H H L L LL

LL L M H HH
cloud HH LL L L H H H L L M H H L L L M H H LL L L H H HH

상기와 같은 과정에 의해 익일의 시간별 예측 온도와 상대습도를 구할 수 있고, 사이크로메트릭 차트 상의 온도와 상대습도가 만나는 점에서 수학식 11 및 수학식 14 등에 나타나는 엔탈피를 계산할 때 필요한 비습도를 구할 수 있다.Through the above process, the prediction temperature and relative humidity of the next day can be obtained, and the specific humidity required for calculating the enthalpy shown in Equations 11 and 14 at the point where the temperature and the relative humidity on the cyclometric chart meet is obtained. Can be.

위에서는 현열부하계수(

), 일사량계수(

), 환기량(

), 침입외기의 양(

), 현열부하상수(

) 및 잠열부하상수(

) 등의 부하계수를 공조대상 건물의 설계자료에 의해 구하는 것으로 설명하였으나, 건물의 실제 냉난방 운전에서는 에너지 절약을 위해 점심시간 등에 냉난방 기기의 운전을 멈추거나 또는 운전시간을 단축하기도 하기 때문에 이와 같이 구한

,

및

의 값은 실제의 운전 상황을 제대로 반영하고 있지 않을 수 있고, 따라서 이 경우 이들 값의 조정이 필요하다.Above, the sensible heat load coefficient (

), Solar radiation coefficient (

), Ventilation volume (

), The amount of outside air

), Sensible heat load constant (

) And latent heat load constant (

The load coefficients of the building are calculated from the design data of the building to be subjected to the air conditioning.However, the actual cooling and heating operation of the building may stop the operation of the heating / cooling device or reduce the operating time for lunch time to save energy.

,

And

The values of may not reflect the actual driving situation properly, and therefore, these values need to be adjusted.

본 발명에서는 이를 위해 먼저 건물의 설계자료로부터

,

및

등의 값을 구한 다음, 유전 알고리즘을 이용하여 다시 이들 값을 조정함으로써 건물의 실제의 냉난방시스템의 운전상황이 반영되도록 한다.
In the present invention, for this purpose, first, from the design data of the building

,

And

And then adjust these values again using a genetic algorithm to reflect the actual operating conditions of the building's air conditioning system.

본 발명에 적용된 유전 알고리즘에 대해 간략히 설명하면, 이전 단계의 냉난방부하 예측 결과와 실측 냉난방부하를 비교하여 이들 부하 간의 평균 오차(RMSE, Root Mean Square Error)를 최소화하는

,

및

등의 부하계수를 탐색하는데, 이때 최적화 탐색기법으로서 유전 알고리즘을 사용하는 것이다.Briefly about the genetic algorithm applied to the present invention, by comparing the heating and cooling load prediction results of the previous step and the actual heating and cooling load to minimize the mean error (RMSE, Root Mean Square Error)

,

And

In this case, the genetic algorithm is used as the optimization search method.

유전 알고리즘이란 생물학적 진화에 바탕을 둔 확률적 탐색 알고리즘 집합으로서, 풀어야 할 문제가 명확하게 정의되고, 후보 해를 나타낸 이진 문자열이 주어지면 유전 알고리즘은 최적화 목적함수의 특성과 관계없이 최적해를 탐색하게 되는데, 본 발명에 있어서 유전 알고리즘을 통해 최적 부하계수 해를 탐색하는 과정은 도 4와 같이 요약될 수 있으며, 이를 설명하면 다음과 같다.
Genetic algorithms are a set of probabilistic search algorithms based on biological evolution. When a problem to be solved is clearly defined and given a binary string representing a candidate solution, the genetic algorithm searches for the optimal solution regardless of the characteristics of the optimization objective. In the present invention, a process of searching for an optimal load factor solution through a genetic algorithm can be summarized as shown in FIG. 4.

Step 1 : 먼저 각 부하계수(

,

및

)의 변수 영역을 고정된 길이의 염색체로 나태내고, 해집단 크기(N), 교차율(crossover rate,

) 및 돌연변이율(mutation rate,

)을 정한다.Step 1: First, each load factor (

,

And

) Variable regions are represented by fixed-length chromosomes, with population size (N), crossover rate,

) And mutation rate,

).

Step 2 : 문제 영역에서 개별 염색체의 성능, 즉 적합도를 판별하는 적합도 함수를 정의한다. 적합도 함수는 재생산 과정에서 짝지어지는 염색체를 선택하는 근거다. 여기서 적합도란 실측부하와 예측부하의 RMSE를 최소화하는 것이기 때문에 여기서 적합도 함수는 1/Min(RMSE)로 정한다.Step 2: Define the fitness function to determine the performance of individual chromosomes, or fitness, in the problem domain. The goodness-of-fit function is the basis for selecting paired chromosomes during reproduction. Since the goodness-of-fit is to minimize the RMSE of the measured and predicted loads, the goodness-of-fit function is defined as 1 / Min (RMSE).

Step 3 : 염색체 N개로 이루어진 초기 해집단을 임의로 생성한다.Step 3: Randomly generate an initial solution group consisting of N chromosomes.

Step 4 : 염색체 각각의 적합도를 계산한다.Step 4: Calculate the fitness of each chromosome.

Step 5 : 현재 해집단에서 짝지을 염색체 한 쌍을 선택한다. 적합도에 따라 확률적으로 부모 염색체를 선택한다. 적합도가 높은 염색체는 적합도가 낮은 염색체보다 선택될 확률이 높다.Step 5: Select a pair of chromosomes to pair with in the current solution population. Probabilistic selection of parent chromosomes depends on goodness of fit. Chromosome with high fitness is more likely to be selected than chromosome with low fitness.

Step 6 : 유전 연산자인 교차와 돌연변이를 적용하여 자식 염색체 한 쌍을 만든다.Step 6: Create a pair of child chromosomes by applying the genetic operator cross and mutation.

Step 7 : 만들어진 자식 염색체를 새로운 해집단에 넣는다.Step 7: Put the created child chromosome into the new sea population.

Step 8 : 새로운 해집단의 크기가 초기 해집단의 크기인 N이 될 때까지 위의 Step 5를 반복한다.Step 8: Repeat Step 5 above until the size of the new solution group is N, which is the size of the initial solution group.

Step 9 : 부모 해집단을 자식 해집단으로 교체한다.Step 9: Replace the parent solution group with the child solution group.

Step 10 : 다시 위 Step 4로 되돌아가 종료 조건을 만족할 때까지 상기 과정을 반복한다.
Step 10: Return to Step 4 above and repeat the above process until the end condition is satisfied.

위에서는 처음에 사용되는 부하계수(

,

및

)를 정할 때 건물의 설계자료로부터 구하는 것으로 설명하였는데, 건물에 대한 설계자료가 존재하는 경우에는 위의 값들을 쉽게 구할 수 있으나, 오래된 건물의 경우 설계자료가 존재하지 않을 수 있고, 설령 존재한다하더라도 건물의 노후화로 말미암아 이들로부터 구한 부하계수(

,

및

)의 값이 정확하지 않을 수도 있다.In the above, the load factor

,

And

The above values can be easily obtained if there is design data for the building, but for old buildings, the design data may or may not exist. The load coefficients obtained from the aging of the building (

,

And

) May not be accurate.

본 발명자 등은 상기와 같은 경우

,

및

등의 부하계수를 건물의 설계자료로부터 구하지 않고, 건물의 공조대상 공간의 면적에 의해 간편하게 구할 수도 있음을 제안(건물 면적을 이용한 시간별 냉방부하 예측에 관한 연구, 설비공학논문집 제22권 제11호 pp. 798∼804, 2010.)한 바 있는데, 상기 논문에서 제안하고 있는 건물의 면적에 의해 부하계수를 구하는 방법은 아래의 수학식 28 내지 수학식 32와 같고, 이때

와

은 사무실 영역과 실험실 영역에서 큰 차이가 있기 때문에 이를 나누어 사무실 영역에서의

와

을 구할 때에는 각각 수학식 29 및 수학식 31에 의해 구하고, 실험실 영역에서의

와

을 구할 때에는 각각 수학식 30 및 수학식 32에 의해 구한다.In the case of the present inventors,

,

And

It is proposed that load coefficients such as the design and the like can be obtained simply by the area of the building's air-conditioning space, rather than from the design data of the building. (A study on the prediction of cooling load by time using the building area, Vol. pp. 798 ~ 804, 2010.), where the load factor is calculated by the area of the building proposed in the paper, as shown in Equations 28 to 32,

Wow

Because there is a big difference between the office area and the laboratory area,

Wow

Are obtained by the following equations (29) and (31), respectively.

Wow

To obtain, Equation 30 and Equation 32 are respectively obtained.

한편

은 대상 건물의 방위별 표면적을 고려하여 결정하고,

은 건물 용도별로 법에서 정하고 있는 환기횟수로부터 구하며,

는

에 비해 적음을 감안하여

의 10%로 한다.
Meanwhile

Is determined taking into account the surface area of each building in the bearing,

Is obtained from the ventilation number set by the law for each building use.

The

Considering less than

Is 10%.

[수학식 28]&Quot; (28) "

[수학식 29]&Quot; (29) "

[수학식 30]&Quot; (30) "

[수학식 31]&Quot; (31) "

[수학식 32](32)

상기 수학식 28 내지 수학식 32에서

는 냉난방이 이루어지는 건물의 면적을 나타낸다.
In Equations 28 to 32

Represents the area of the building where the heating and cooling is done.

위에서와 같이 건물의 면적에 의해 부하계수를 구하는 경우 설계자료로부터 부하계수를 구하는 경우에 있어서 보다 오차가 더 커질 수 있지만, 앞서 설명한 유전 알고리즘을 이용하여 다시 이들 값을 조정하게 되면 이러한 오차는 최소화된다.
If the load factor is calculated by the area of the building as above, the error may be larger than when the load factor is obtained from the design data. However, if these values are adjusted again using the genetic algorithm described above, the error is minimized. .

본 발명자 등은 이상 설명한 바와 같은 구성으로 이루어진 본 발명의 냉난방부하 예측방법의 정확성과 유용성 등을 검증하기 위하여 실제의 건물에 본 발명의 냉난방부하 예측방법을 적용하여 보았다.The present inventors have applied the heating and cooling load prediction method of the present invention to an actual building in order to verify the accuracy and usefulness of the cooling and heating load prediction method of the present invention having the configuration described above.

도 5(a, b)는 유전 알고리즘이 적용된 본 발명의 냉난방부하 예측방법을 건물의 냉방에 1개월에 걸쳐 적용한 결과를 나타낸 그래프로서, 본 발명에 의해 예측된 냉방부하와 실제의 냉방부하가 거의 일치(오차율 약 4.2%)하고 있음을 확인할 수 있다.
Figure 5 (a, b) is a graph showing the result of applying the cooling and heating load prediction method of the present invention to the cooling of the building over a month, the genetic algorithm is applied, the cooling load and the actual cooling load predicted by the present invention is almost It is confirmed that the agreement (error rate about 4.2%).

이상 설명한 바와 같이 본 발명은 냉난방부하를 예측할 때 일사량을 예측하여 입력하고, 이와 동시에 현열부하를 환기와 침입외기로 구분하여 입력함으로써 더욱 정확한 냉난방부하를 예측할 수 있으며, 또한

,

및

등의 부하계수를 유전 알고리즘에 의해 최적화하여 사용함으로써 냉난방시스템의 실제 운전 상황을 반영할 수 있다는 이점이 있다.
As described above, the present invention predicts and inputs the amount of insolation when predicting heating and cooling load, and simultaneously inputs sensible heat load into the ventilation and invasive outside air to predict more accurate heating and cooling load.

,

And

By using the load factor such as the optimization by the genetic algorithm, there is an advantage that can reflect the actual operating situation of the heating and cooling system.

Claims

In the method of predicting the heating and cooling load by adding the sensible heat load and latent heat load calculated for all the spaces constituting the building,
Sensible heat load of the heating and cooling load (

) Is simplified by the following equation (11);
The latent heat load among the heating and cooling loads (

) Is a heating and heating load prediction method characterized in that the simplified calculation by the following equation (14).

[Equation 11]

here,

Is the sensible heat load,

Is the sensible heat load coefficient,

Is the outside temperature,

Is room temperature,

Is the solar radiation coefficient,

Silver Insolation,

Is the sensible heat recovery rate of the ventilator,

Is the amount of air coming in from the outside by ventilation,

Is the enthalpy of air under indoor conditions,

Is the amount of invasion

Is the sensible load constant.

&Quot; (14) "

here

Is latent heat load,

Is the latent heat recovery of the ventilator,

Is the amount of air coming in from the outside by ventilation,

Is the enthalpy of air under indoor conditions,

Is the amount of invasion

Denotes the latent heat load constant.

The method according to claim 1,
Sensible heat load coefficient (Equation 11)

) Is calculated by Equation 15 below, and the latent heat load constant (

) Is a heating and cooling load prediction method characterized in that calculated by the following equation (16).

&Quot; (15) "

here,

Is the design sensible load,

Is the sensible heat load coefficient,

Is designed outside temperature,

The design room temperature,

Is the solar radiation coefficient,

Silver Insolation,

Sensible heat recovery of the ventilation system,

Is the amount of air coming in from the outside by ventilation,

Is the enthalpy of air under design room conditions,

Is the amount of invasion

Is the sensible load constant.

&Quot; (16) "

here,

Is designed for latent load,

Latent heat recovery rate of the ventilation device,

Is the amount of air coming in from the outside by ventilation,

Is the enthalpy of air at room temperature,

Is the amount of invasion

Denotes the latent heat load constant.

The method according to claim 1,
remind

,

And

The load coefficient of the heating and heating load prediction method, characterized in that calculated by the area of the air conditioning target space of the building.

The method according to any one of claims 1 to 3,
remind

,

And

Cooling load prediction method, characterized in that the load coefficient of is optimized by a genetic algorithm.