KR101560081B1 - Apparatus for generation of future typical weather data and method thereof - Google Patents

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Abstract

본 발명은 미래 표준 기상 데이터 산출 장치 및 그 방법에 관한 것이다. 본 발명에 따른 미래 표준 기상 데이터 산출 장치는 시뮬레이션을 통해 복수의 기상 요소에 대한 총 통계기간의 미래 기상 데이터를 산출하는 기상 데이터 산출부; 상기 총 통계기간의 월별 장기 누적 분포함수 및 각 년도의 월별 단기 누적 분포함수를 산출하는 CDF 산출부; 상기 장기 누적 분포함수 및 단기 누적 분포함수를 비교하여 연도별 FS 값을 산출하는 FS 산출부; 상기 연도별 FS 값의 순위가 작은 n개의 후보월을 선정하는 후보월 선정부; 특정 기상 요소에 대해 산출된 상기 미래 기상 데이터의 총 통계기간의 평균과 상기 후보월의 평균 편차를 산출하는 평균 편차 산출부; 및 상기 후보월 중에서 상기 평균 편차가 가장 작은 월을 대표월로 선정하여 미래 표준년을 작성하는 표준년 작성부를 포함한다.
이와 같이 본 발명에 따르면, 미래 표준 기상 데이터를 이용하여 건출물 또는 설비 설계에 필요한 기간부하 계산의 신뢰도를 과거 데이터에 비해 높일 수 있다.
The present invention relates to an apparatus and a method for calculating a future standard weather data. The apparatus for calculating future meteorological data according to the present invention includes a meteorological data calculation unit for calculating future meteorological data of a total statistical period for a plurality of meteorological elements through simulation; A CDF calculating unit for calculating a monthly long-term cumulative distribution function of the total statistical period and a monthly cumulative cumulative distribution function of each year; An FS calculating unit for comparing the long term cumulative distribution function and the short term cumulative distribution function to calculate an FS value for each year; A candidate month selecting unit for selecting n candidate months having a small ranking of FS values by year; An average deviation calculation unit for calculating an average of the total statistical period of the future weather data calculated for the specific weather element and an average deviation of the candidate month; And a standard year creating unit for creating a future standard year by selecting a month having the smallest average deviation among the candidate months as a representative month.
As described above, according to the present invention, it is possible to increase the reliability of the calculation of the period load necessary for designing a desert or facility using future standard meteorological data as compared with the past data.

Description

미래 표준 기상 데이터 산출 장치 및 그 방법{APPARATUS FOR GENERATION OF FUTURE TYPICAL WEATHER DATA AND METHOD THEREOF}[0001] APPARATUS FOR GENERATION OF FUTURE TYPICAL WEATHER DATA AND METHOD THEREOF [0002]

본 발명은 미래 표준 기상 데이터를 산출하는 장치 및 그 방법에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 앞으로 설계될 건축물이 소비하는 에너지의 예측을 돕는 표준 기상 데이터의 산출을 위한 장치 및 그 방법에 관한 것이다.The present invention relates to an apparatus and a method for calculating future meteorological data, and more particularly, to an apparatus and method for calculating standard meteorological data to help predict the energy consumed by buildings to be designed in the future.

최근 국제사회에서 무분별한 개발과 성장에 의한 환경 오염으로 지구환경 및 인류사회에 크고 작은 문제점들이 발생하고 있다. 그 중 가장 큰 문제로 대두되고 있는 것이 기후변화이다.In recent years, environmental pollution caused by indiscreet development and growth in the international society has caused big and small problems in global environment and human society. One of the biggest problems is climate change.

계절적으로 볼 때 겨울이 짧아지고 여름철이 길어지는 경향을 보이고 있으며, 폭설과 가뭄, 국지성 호우, 황사, 삼한사온의 변화 등에 의해 생태적 피해까지 나타나고 있다. 이는 경제, 사회, 산업, 문화 전 분야에 영향을 미친다.Seasonally, winter tends to be shorter and summer season longer, and ecological damage is also caused by heavy snowfall, drought, localized heavy rain, yellow sand, and changes in Samhanshion temperature. This affects the entire economy, society, industry, and culture.

기후의 영향을 받는 건축분야의 경우 과거의 기상 데이터에 기초하여 건축물이 소비하는 에너지를 예측하고, 에너지를 절약할 수 있는 친환경 설계에 관한 연구 및 건물에너지 성능평가용 시뮬레이션이 개발되어 보급되고 있다.In the case of architecture affected by the climate, simulations for evaluating the energy consumption of buildings based on past weather data, research on eco-friendly design to save energy, and evaluation of building energy performance have been developed and popularized.

그러나 한번 건축되면 최소 50년에서 최대 100년까지 사용되는 건물과 설비는 과거에서 현재까지 기후 조건에 영향을 받는 것이 아니라 차후 지속적으로 변화하는 기후 조건에 영향을 받는다는 점에서 과거의 기상 데이터에 의하는 경우 미래의 기상변화에 대처하기 힘들다는 단점이 있다.However, buildings and facilities that are used once for at least 50 years to a maximum of 100 years once built are not affected by past climate conditions but are subject to continually changing climate conditions. It is difficult to cope with future weather changes.

본 발명의 배경이 되는 기술은 대한민국 공개특허공보 제2013-0089762호(2013.08.13)에 기재되어 있다.The technology to be a background of the present invention is disclosed in Korean Patent Laid-Open Publication No. 2013-0089762 (Aug. 31, 2013).

본 발명이 해결하고자 하는 과제는, 기간부하 계산시 입력자료로 사용되는 미래 표준 기상 데이터를 산출하는 장치 및 그 방법을 제공하는 것이다.An object of the present invention is to provide an apparatus and method for calculating future standard weather data to be used as input data in periodic load calculation.

상기한 바와 같은 목적을 달성하기 위한 본 발명의 하나의 실시예에 따른 미래 표준 기상 데이터 산출 장치는, 시뮬레이션을 통해 복수의 기상 요소에 대한 총 통계기간의 미래 기상 데이터를 산출하는 기상 데이터 산출부; 상기 총 통계기간의 월별 장기 누적 분포함수 및 각 년도의 월별 단기 누적 분포함수를 산출하는 CDF 산출부; 상기 장기 누적 분포함수 및 단기 누적 분포함수를 비교하여 연도별 FS 값을 산출하는 FS 산출부; 상기 연도별 FS 값의 순위가 작은 n개의 후보월을 선정하는 후보월 선정부; 특정 기상 요소에 대해 산출된 상기 미래 기상 데이터의 총 통계기간의 평균과 상기 후보월의 평균 편차를 산출하는 평균 편차 산출부; 및 상기 후보월 중에서 상기 평균 편차가 가장 작은 월을 대표월로 선정하여 미래 표준년을 작성하는 표준년 작성부를 포함한다.According to an aspect of the present invention, there is provided an apparatus for calculating future meteorological data, comprising: a meteorological data calculation unit for calculating future meteorological data of a total statistical period for a plurality of meteorological elements through simulation; A CDF calculating unit for calculating a monthly long-term cumulative distribution function of the total statistical period and a monthly cumulative cumulative distribution function of each year; An FS calculating unit for comparing the long term cumulative distribution function and the short term cumulative distribution function to calculate an FS value for each year; A candidate month selecting unit for selecting n candidate months having a small ranking of FS values by year; An average deviation calculation unit for calculating an average of the total statistical period of the future weather data calculated for the specific weather element and an average deviation of the candidate month; And a standard year creating unit for creating a future standard year by selecting a month having the smallest average deviation among the candidate months as a representative month.

또한, 상기 기상 요소는, 건구온도, 수평면 전 일사량 및 상대습도를 포함하며, 상기 미래 기상 데이터는, 상기 기상 요소에 관한 일평균 데이터를 나타낼 수 있다.The meteorological element may include a dry bulb temperature, a horizontal front surface irradiation amount, and a relative humidity, and the future weather data may represent daily average data on the meteorological element.

또한, 상기 FS 산출부는, 상기 연도별 FS값의 순위를 오름차순으로 정리하고, 상기 건구온도, 수평면 전 일사량 및 상대습도의 순위의 합을 산출하여, 산출된 값이 최소인 3개의 후보 월을 선정할 수 있다.The FS calculating unit may calculate the sum of the dry bulb temperature, the horizontal irradiation amount, and the relative humidity, in ascending order of the FS values for each year, and select three candidate walks having the smallest calculated value can do.

또한, 상기 평균 편차 산출부는, 월별 3개의 기상 요소의 FS값의 순위를 정하여, 상기 3개 순위의 합이 작은 n개의 후보 월을 선정하고, 상기 n개의 후보 월 중에서 풍속 데이터의 평균에 대한 편차가 가장 작은 월을 대표 월로 선정할 수 있다.The average deviation calculation unit may rank the FS values of the three weather elements per month, select n candidate roads having a small sum of the three ranks, calculate a deviation from the average of the wind speed data among the n candidate roads Can select the smallest month as the representative month.

또한, 상기 표준년 작성부는, 상기 선정된 미래 표준년의 각각의 월은 30일로 이루어진 것으로 설정하고, 상기 선정된 미래 표준년의 대표월의 말일이 31일인 경우 30일의 데이터를 31일의 테이터로 사용하고, 말일이 28일인 경우에는 29일 및 30일의 데이터를 삭제할 수 있다.If the last day of the representative month of the selected future standard year is 31 days, the 30-day data is set to 31 days data And when the last day is 28, the data of 29 days and 30 days can be deleted.

본 발명의 하나의 실시예에 따른 미래 표준 기상 데이터 산출 방법은, 시뮬레이션을 통해 복수의 기상 요소에 대한 총 통계기간의 미래 기상 데이터를 산출하는 단계; 상기 총 통계기간의 월별 장기 누적 분포함수 및 각 년도의 월별 단기 누적 분포함수를 산출하는 단계; 상기 장기 누적 분포함수 및 단기 누적 분포함수를 비교하여 연도별 FS 값을 산출하는 단계; 상기 연도별 FS 값의 순위가 작은 n개의 후보월을 선정하는 단계; 특정 기상 요소에 대해 산출된 상기 미래 기상 데이터의 총 통계기간의 평균과 상기 후보월의 평균 편차를 산출하는 단계; 및 상기 후보월 중에서 상기 평균 편차가 가장 작은 월을 대표월로 선정하여 미래 표준년을 작성하는 단계를 포함한다.A method of calculating future meteorological data according to an embodiment of the present invention includes: calculating future meteorological data of a total statistical period for a plurality of meteorological elements through simulation; Calculating a monthly long-term cumulative distribution function of the total statistical period and a monthly cumulative short-term distribution function of each year; Comparing the long-term cumulative distribution function and the short-term cumulative distribution function to calculate an FS value for each year; Selecting n candidate months having a small ranking of FS values by year; Calculating an average of the total statistical period of the future weather data calculated for the specific weather element and an average deviation of the candidate month; And generating a future standard year by selecting a month having the smallest average deviation among the candidate months as a representative month.

본 발명인 미래 표준 기상 데이터 산출 장치 및 그 방법에 따르면, 미래 표준 기상 데이터를 이용하여 건축물 또는 설비 설계에 필요한 기간부하 계산의 신뢰도를 과거 데이터에 비해 높일 수 있다.According to the future standard weather data calculation apparatus and method of the present invention, the reliability of the calculation of the period load necessary for the design of a building or a facility can be improved by using the future standard weather data compared to the past data.

도 1은 본 발명의 실시예에 따른 미래 표준 기상 데이터 산출 장치의 구성도이다.
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 미래 표준 기상 데이터 산출 방법의 순서도이다.
도 3은 건구 온도의 평균과, 평균과 가장 근접한 년 및 가장 차이가 나는 년의 CDF를 나타내는 그래프이다.
도 4는 수평면 전 일사량의 평균과, 평균과 가장 근접한 년 및 가장 차이가 나는 년의 CDF 를 나타내는 그래프이다.
도 5는 상대습도의 평균과, 평균과 가장 근접한 년 및 가장 차이가 나는 년의 CDF를 나타내는 그래프이다.
1 is a configuration diagram of a future standard weather data calculation apparatus according to an embodiment of the present invention.
2 is a flowchart of a method of calculating future meteorological data according to an embodiment of the present invention.
FIG. 3 is a graph showing the average of the dry bulb temperatures, the year nearest to the average, and the CDF of the most distant year.
FIG. 4 is a graph showing the mean of the horizontal surface irradiation, the year nearest to the average, and the CDF of the year with the greatest difference.
5 is a graph showing the mean of the relative humidity, the year closest to the average, and the CDF of the year with the most difference.

이하에서는 첨부한 도면을 참조하여 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 본 발명의 실시예를 상세히 설명한다. 그러나 본 발명은 여러 가지 상이한 형태로 구현될 수 있으며 여기에서 설명하는 실시예에 한정되지 않는다. 그리고 도면에서 본 발명을 명확하게 설명하기 위해서 설명과 관계없는 부분은 생략하였으며, 명세서 전체를 통하여 유사한 부분에 대해서는 유사한 도면 부호를 붙였다.Hereinafter, embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings so that those skilled in the art can easily carry out the present invention. The present invention may, however, be embodied in many different forms and should not be construed as limited to the embodiments set forth herein. In order to clearly illustrate the present invention, parts not related to the description are omitted, and similar parts are denoted by like reference characters throughout the specification.

먼저 본 발명의 실시예에 따른 미래 표준 기상 데이터 산출 장치에 대하여 설명한다.First, a description will be given of an apparatus for calculating a future standard meteorological data according to an embodiment of the present invention.

도 1은 본 발명의 실시예에 따른 미래 표준 기상 데이터 산출 장치의 구성도이다.1 is a configuration diagram of a future standard weather data calculation apparatus according to an embodiment of the present invention.

도 1에 나타낸 것처럼, 본 발명의 실시예에 따른 미래 표준 기상 데이터 산출 장치(100)는 기상 데이터 산출부(110), CDF 산출부(120), FS 산출부(130), 후보월 선정부(140), 및 표준년 작성부(150)를 포함한다.1, the future standard weather data calculation apparatus 100 according to the embodiment of the present invention includes a weather data calculation unit 110, a CDF calculation unit 120, an FS calculation unit 130, 140, and a standard year creating unit 150.

기상 데이터 산출부(110)는 시뮬레이션을 이용하여 복수의 기상 요소에 대한 총 통계기간의 미래 기상 데이터를 산출한다. 본 발명에 따른 실시예에서 기상 데이터 산출부(110)는 PRECIS 시뮬레이션을 프로그램과 동아시아 경계 데이터를 이용하여 1980년에서 2099년까지 미래 기상 자료를 시뮬레이션 하여 건구온도, 수평면 전 일사량, 상대습도의 시간당 값을 일평균하여 데이터를 획득한다. PRECIS 는 영국 기상청(Met-Office)에서 제공하는 프로그램이다. 본 발명에 따른 하나의 실시예로서 총 통계기간을 1980년부터 2099년까지 120년으로 할 수 있다.The weather data calculation unit 110 calculates future weather data of the total statistical period for a plurality of weather elements using simulation. In the embodiment according to the present invention, the weather data calculation unit 110 simulates the future weather data from 1980 to 2099 using the PRECIS simulation program and the East Asian boundary data, and calculates the values of dry bulb temperature, To obtain data. PRECIS is a program offered by the Met-Office. As one embodiment of the present invention, the total statistical period may be 120 years from 1980 to 2099. [

CDF 산출부(120)는 누적분포 함수(Cumulative Distribution Function)식을 이용하여 총 통계기간의 월별 장기 누적 분포함수 및 각 년도의 월별 단기 누적 분포함수를 산출한다. 누적분포함수는 어떤 값 x1이 특정한 x보다 작거나 같을 확률을 나타내는 함수로 이를 누적으로 나타낸 함수식이며 다음의 수학식 1과 같다.The CDF calculating unit 120 calculates the long-term cumulative distribution function of the monthly total statistical period and the cumulative short-term cumulative distribution function of each year using the cumulative distribution function formula. The cumulative distribution function is a function representing a probability that a certain value x1 is less than or equal to a specific x, and is a cumulative function expression.

Figure 112014014572761-pat00001
Figure 112014014572761-pat00001

FS 산출부(130)는 FS 통계식(Finkelstein-Schafer statistic)을 이용하여 장기 누적 분포함수 및 단기 누적 분포함수를 비교하여 연도별 FS 값을 산출한다.The FS calculating unit 130 compares the long-term cumulative distribution function and the short-term cumulative distribution function using the FS statistic (Finkelstein-Schafer statistic) to calculate the FS value for each year.

FS 통계 방법은 표준 기상 데이터를 산출하기 위한 일반적인 방법으로 총 조사기간의 실측 기상 데이터로부터 단일의 해를 선정하는 실험적인 방법론이다. 이 방법은 2개 데이터 간 분포의 유사성을 측정하는 방법으로 총 조사 기간의 일 평균 기상 요소 데이터에 대한 분포와 각 월별 일 평균 기상 요소 데이터의 분포를 비교하여 총 조사기간의 분포에 근접한 특정한 해당년을 선정하는 방법이다.The FS statistical method is an empirical methodology for selecting a single solution from observed meteorological data of a census period as a general method for calculating standard meteorological data. This method measures the similarity of two data distributions. It compares the distribution of daily mean meteorological data of each survey period with the distribution of daily meteorological data of each month, .

후보월 선정부(140)는 연도별 FS 값의 순위가 작은 n 개의 월을 후보월로 선정한다.The candidate month selection unit 140 selects the n month in which the FS value of each year is small, as the candidate month.

평균 편차 산출부(150)는 특정 기상 요소에 대해 산출된 기상 데이터의 총 통계기간의 평균과 후보월의 평균 편차를 산출한다.The average deviation calculating unit 150 calculates the average of the total statistical period of the weather data calculated for the specific weather element and the average deviation of the candidate month.

표준년 작성부(160)는 후보월 중에서 평균 편차가 작은 월을 대표월로 선정하여 미래 표준년을 작성한다.The standard year creating unit 160 creates a future standard year by selecting the month having the smallest average deviation among the candidate months as the representative month.

이하 본 발명의 실시예에 따른 미래 기상 데이터 산출 방법에 대하여 설명한다.Hereinafter, a method of calculating future weather data according to an embodiment of the present invention will be described.

CDF 산출부(120)는 누적분포 함수(Cumulative Distribution Function)의 식을 이용하여 복수의 기상 요소에 대한 총 통계기간의 월별 장기 누적분포 함수 및 각 년도의 월별 누적 분포함수를 산출한다(S220). 여기성 기상 요소는 건구온도, 수평면 전 일사량 및 상대습도를 포함하며, 미래 기상 데이터는 상기 기상 요소에 관한 일평균 데이터이다.The CDF calculation unit 120 calculates a monthly cumulative distribution function of the total statistical period for a plurality of weather elements and a monthly cumulative distribution function for each year using an expression of a cumulative distribution function (S220). The excitation gas phase element includes dry bulb temperature, horizontal surface pre-irradiation and relative humidity, and future weather data is daily average data on the weather element.

즉, 각 월별에 해당하는 총 통계기간의 기상 요소의 모든 값을 오름차순으로 정리한 후 CDF 함수식을 이용하여 다음 수학식 2와 같이 총 통계기간의 일 평균 누적 분포함수를 계산한다.That is, all the values of the meteorological elements of the total statistical period corresponding to each month are sorted in ascending order, and then the daily average cumulative distribution function of the total statistical period is calculated using the CDF function expression as shown in Equation 2 below.

Figure 112014014572761-pat00002
Figure 112014014572761-pat00002

여기서,

Figure 112014014572761-pat00003
는 총 통계기간 데이터 중 한 달에 속하는 일 평균의
Figure 112014014572761-pat00004
값의 순위를 나타내고, N은 총 통계기간의 데이터 중 한 달 내의 일수를 나타내고, p는 기상요소(건구온도, 수평면 전 일사량, 상대습도)를 나타내고, m은 월을 나타낸다.here,
Figure 112014014572761-pat00003
Of the total statistical period data belongs to one month of the daily average
Figure 112014014572761-pat00004
N represents the number of days in one month of the data of the total statistical period, p represents the weather element (dry bulb temperature, horizontal irradiation, relative humidity), and m represents the month.

또한, 총 통계기간 데이터 중 한 달에 속하는 각 해의 모든 값을 오름차순으로 정렬한 후 다음의 수학식 3을 통하여 각 월별 내 각 년의 일 평균 누적분포함수를 계산한다.In addition, all values of each month belonging to one month of the total statistical period data are sorted in ascending order, and the daily average cumulative distribution function of each month is calculated through the following equation (3).

Figure 112014014572761-pat00005
Figure 112014014572761-pat00005

여기서,

Figure 112014014572761-pat00006
는 총 통계기간 중 각 월별에 해당하는 연도의 일평균
Figure 112014014572761-pat00007
값의 순위를 나타내고, n은 총 통계기간 중 각 월별에 해당하는 연도의 일수를 나타내고, p는 기상요소 (건구온도, 수평면 전 일사량, 상대습도)를 나타내고, y는 년을 나타내고, m은 월을 나타낸다.here,
Figure 112014014572761-pat00006
Is the daily average of the year corresponding to each month in the total statistical period
Figure 112014014572761-pat00007
Where n represents the number of days in the year corresponding to each month in the total statistical period, p represents the weather element (dry bulb temperature, horizontal irradiation, relative humidity), y represents year, m represents month .

다음으로, FS 산출부(130)는 FS 통계식(Finkelstein-Schafer statistic)을 이용하여 장기 누적 분포함수 및 단기 누적 분포함수를 비교하여 연도별 FS 값을 산출한다(S230).Next, the FS calculating unit 130 compares the long-term cumulative distribution function and the short-term cumulative distribution function using the FS statistic (Finkelstein-Schafer statistic) to calculate the FS value for each year (S230).

먼저 각 월별 장기 CDF와 단기 CDF를 비교하기 위해 FS 통계식을 통해 다음 수학식 4과 같이 FS(p, y, m)를 계산한다.First, FS (p, y, m) is calculated from the FS statistic as shown in the following Equation 4 in order to compare the monthly long-term CDF with the short-term CDF.

Figure 112014014572761-pat00008
Figure 112014014572761-pat00008

도 3 내지 도 6은 건구 온도, 수평면 전 일사량, 상대습도에 대한 평균, 평균과 근접한 년 및 평균과 가장 큰 차이가 나는 년의 CDF 차이를 나타내는 그래프이다.FIGS. 3 to 6 are graphs showing the CDF difference of the year with the greatest difference from the dry bulb temperature, the horizontal irradiation amount, the average relative humidity, the year close to the average, and the average.

도 3 내지 도 6에서, 검은 선이 평균을 나타내고, 파란 선이 평균과 가장 근접한 년을 나타내고 그리고 붉은 선이 평균과 가장 차이가 나는 년을 나타낸다.In Figures 3 to 6, the black line represents the average, the blue line represents the year nearest the average, and the red line represents the year with the greatest difference from the average.

다음으로, 후보월 선정부(140)는 연도별 FS 값의 순위가 작은 n개의 월을 후보월로 선정한다(S240).Next, the candidate month selection unit 140 selects n month, in which the FS value of each year is small, as the candidate month (S240).

즉, 본 발명에 따른 실시예에서는, 각 월별 FS(p, y, m) 값의 순위를 오름차순으로 정리한 후, 3개의 기상요소 별로 각 월에 해당하는 연도별로 정리한 후 순위를 합산한다. 이렇게 합산된 순위가 작은 순으로 n=3개의 후보 월을 선정한다.That is, according to the embodiment of the present invention, the monthly FS (p, y, m) values are sorted in ascending order, and the three weather elements are sorted according to the year corresponding to each month and then added up. N = 3 candidate months are selected in the order of the total sum of the rankings.

다음으로, 평균 편차 산출부(150)는 특정 기상 요소에 대해 산출된 기상 데이터의 총 통계기간의 평균과 후보월의 평균 편차를 산출한다(S250). 즉, 평균 편차 산출부(150)는 특정 기상 요소인 풍속 데이터의 평균값을 산출한다. 또한 그 월별에 해당하는 총 통계기간 모든 풍속 데이터의 평균을 구한 후 앞서 구한 평균값과의 편차를 구한다. 대표 월의 선정은 n=3개의 후보 월 중 풍속 데이터의 평균에 대한 편차가 작은 월을 BEST로 선정하며 이를 그 월에 해당하는 대표 월로 지정한다.Next, the average deviation calculating unit 150 calculates the average of the total statistical period of the weather data calculated for the specific weather element and the average deviation of the candidate month (S250). That is, the average deviation calculating section 150 calculates the average value of the wind speed data as the specific weather element. Also, the average of all the wind speed data for the total statistical period corresponding to the month is obtained, and the deviation from the average value is obtained. For the selection of the representative month, BEST is selected as the month having the small deviation of the average of the wind speed data among n = 3 candidate months, and it is designated as the representative month corresponding to the month.

이 과정에서 기상 데이터 산출부(110)가 n=3개의 후보 월에 대한 풍속 데이터를 PRECIS 시뮬레이션을 이용하여 수집한다.In this process, the weather data calculation unit 110 collects wind speed data for n = 3 candidate months using the PRECIS simulation.

다음으로, 표준년 작성부(160)는 후보 월 중 풍속 데이터 평균의 편차가 작은 월을 대표 월로 선정하여 표준년을 작성한다(S260).Next, the standard year creating unit 160 creates a standard year by selecting a month having a small deviation of the average of the wind speed data in the candidate month (S260).

즉, 각 월별 FS(p, y, m) 값의 순위를 오름차순으로 정리한 후, 3개의 기상요소 별로 각 월에 해당하는 연도별로 정리한 후 순위를 합산한다. 이렇게 합산된 순위가 작은 순으로 3개의 후보월을 선정하고 그 월별 해당하는 연도의 풍속 데이터의 평균값을 구한다. 또한 그 월별에 해당하는 총 통계기간 모든 풍속 데이터의 평균을 구한 후 앞서 구한 평균값과의 편차를 구한다. 대표 월의 선정은 3개의 후보 월 중 풍속 데이터의 평균에 대한 편차가 작은 월을 BEST 로 선정하여 이를 그 월에 해당하는 대표 월로 지정한다.That is, the monthly FS (p, y, m) values are sorted in ascending order, and the three weather elements are sorted by the year corresponding to each month, and then the ranking is added. The three candidate months are selected in such a way that the sum of the rankings is small, and an average value of the wind speed data of the corresponding year is obtained. Also, the average of all the wind speed data for the total statistical period corresponding to the month is obtained, and the deviation from the average value is obtained. For the selection of the representative month, BEST is selected as the month in which the deviation of the wind speed data from the average of the three candidate months is small, and designated as the representative month corresponding to the month.

1980년에서 2099년까지 미래 기상 자료는 1 개월이 30일로 설정되어 있으므로 12 개월의 경우 360일이다. 따라서, 큰달에 해당하는 1월, 3월, 5월, 7월, 8월, 10월 12월에 대해서는 각 월의 30일의 자료를 복사하여 31일 자료로 사용한다. 그리고 2월에 대해서는 2월 29일 및 2월 30일의 자료를 삭제한다. 말일이 29일 까지 있는 2월의 경우 30일의 자료를 삭제한다.Future weather data from 1980 to 2099 are set at 30 days per month, so 360 days for 12 months. Therefore, for the January, March, May, July, August, and October December corresponding to the big month, the 30 day data of each month is copied and used as the 31st day data. For February, the data for February 29 and February 30 are deleted. In the case of February, the last day of the 29th, delete the 30-day data.

또한 수평면 전 일사량, 수평면 직달 일사량 및 운량은 3시간 단위의 자료이므로 직선 보간하여 1시간 단위로 변환한다. 대표 월을 가상의 1년으로 조합하기 위해서는 각 월의 마지막 8시간과 그 다음 달의 첫 번째 8시간의 기상요소 값을 매끄럽게 연결해야 한다. 또한 표준년이 시뮬레이션에서 반복적으로 사용될 수 있기 위해서는 이러한 보간을 12월의 마지막 8시간과 다음 해 1월의 첫 번째 8시간을 포함한 보간 작업을 수행한다.In addition, since the horizontal irradiation amount, the horizontal direct irradiation amount and the clouding amount are data of 3 hours unit, they are converted into 1 hour unit by linear interpolation. In order to combine the representative month with a virtual year, the last 8 hours of each month and the first 8 hours of the next month must be linked smoothly. Also, in order for the standard year to be used repeatedly in the simulation, this interpolation is performed including the last 8 hours of December and the first 8 hours of January of the following year.

이와 같이 본 발명의 실시예에 따른 미래 표준 기상 데이터 산출 장치 및 그 방법에 따르면, 미래 표준 기상 데이터를 이용하여 건출물 또는 설비 설계에 필요한 기간부하 계산의 신뢰도를 과거 데이터에 비해 높일 수 있다.As described above, according to the future standard meteorological data calculation apparatus and method according to the embodiment of the present invention, it is possible to increase the reliability of the calculation of the period load necessary for designing the drains or facilities using the future standard meteorological data as compared with the past data.

이제까지 본 발명에 대하여 실시예들을 중심으로 살펴보았다. 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자는 본 발명의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 변형된 형태로 구현될 수 있음을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 개시된 실시예들은 한정적인 관점이 아니라 설명적인 관점에서 고려되어야 한다. 따라서 본 발명의 범위는 전술한 실시예에 한정되지 않고 특허청구범위에 기재된 내용 및 그와 동등한 범위 내에 있는 다양한 실시 형태가 포함되도록 해석되어야 할 것이다.The present invention has been described above with reference to the embodiments. It will be understood by those skilled in the art that various changes in form and details may be made therein without departing from the spirit and scope of the invention as defined by the appended claims. Therefore, the disclosed embodiments should be considered in an illustrative rather than a restrictive sense. Therefore, the scope of the present invention is not limited to the above-described embodiments, but should be construed to include various embodiments within the scope of the claims and equivalents thereof.

100: 미래 표준 기상 데이터 산출 장치,
110: 기상 데이터 산출부, 120: CDF 산출부,
130: FS 산출부, 140: 후보월 선정부,
150: 평균 편차 산출부, 160: 표준년 작성부
100: Future standard weather data output device,
110: weather data calculation unit, 120: CDF calculation unit,
130: FS calculation unit, 140: candidate month line government,
150: average deviation calculating section, 160: standard year preparing section

Claims (10)

시뮬레이션을 통해 건구온도, 수평면 전 일사량 및 상대습도를 포함하는 기상 요소에 대한 총 통계기간의 미래 기상 데이터를 산출하는 기상 데이터 산출부;
상기 총 통계기간의 월별 장기 누적 분포함수 및 각 년도의 월별 단기 누적 분포함수를 산출하는 CDF 산출부;
상기 장기 누적 분포함수 및 단기 누적 분포함수를 비교하여 연도별 FS값의 순위를 오름차순으로 정리하고, 상기 건구온도, 수평면 전 일사량 및 상대습도의 순위의 합을 산출하여, 산출된 값이 최소인 3개의 후보 월을 선정하는 FS 산출부;
상기 연도별 FS 값의 순위가 작은 n개의 후보월을 선정하는 후보월 선정부;
특정 기상 요소에 대해 산출된 상기 미래 기상 데이터의 총 통계기간의 평균과 상기 후보월의 평균 편차를 산출하는 평균 편차 산출부; 및
상기 후보월 중에서 상기 평균 편차가 가장 작은 월을 대표월로 선정하여 미래 표준년을 작성하는 표준년 작성부를 포함하는 미래 표준 기상 데이터 산출 장치.
A meteorological data calculation unit for calculating future meteorological data of a total statistical period for meteorological elements including dry bulb temperature, horizontal irradiation amount and relative humidity through simulation;
A CDF calculating unit for calculating a monthly long-term cumulative distribution function of the total statistical period and a monthly cumulative cumulative distribution function of each year;
The long term cumulative distribution function and the short term cumulative distribution function are compared and the order of the FS values by year is sorted in ascending order and the sum of the order of the dry bulb temperature, the horizontal front surface irradiation amount and the relative humidity is calculated. An FS calculation unit for selecting candidate schedules;
A candidate month selecting unit for selecting n candidate months having a small ranking of FS values by year;
An average deviation calculation unit for calculating an average of the total statistical period of the future weather data calculated for the specific weather element and an average deviation of the candidate month; And
And a standard year generating unit for generating a future standard year by selecting a month having the smallest average deviation among the candidate months as a representative month.
제1항에 있어서,
상기 미래 기상 데이터는,
상기 기상 요소에 관한 일평균 데이터를 나타내는 미래 표준 기상 데이터 산출 장치.
The method according to claim 1,
Wherein the future weather data comprises:
And means for calculating average daily data on the meteorological element.
삭제delete 제1항에 있어서,
상기 평균 편차 산출부는,
월별 3개의 기상 요소의 FS값의 순위를 정하여, 상기 3개 순위의 합이 작은 n개의 후보 월을 선정하고, 상기 n개의 후보 월 중에서 풍속 데이터의 평균에 대한 편차가 가장 작은 월을 대표 월로 선정하는 미래 표준 기상 데이터 산출 장치.
The method according to claim 1,
Wherein the average deviation calculator calculates,
The method according to any one of claims 1 to 3, wherein the nth candidate month having the smallest sum of the three rankings is selected, and the month having the smallest deviation from the average of the wind speed data is selected as the representative month Standard meteorological data output device.
제4항에 있어서,
상기 표준년 작성부는,
상기 선정된 미래 표준년의 각각의 월은 30일로 이루어진 것으로 설정하고, 상기 선정된 미래 표준년의 대표월의 말일이 31일인 경우 30일의 데이터를 31일의 테이터로 사용하고, 말일이 28일인 경우에는 29일 및 30일의 데이터를 삭제하며, 말일이 29일인 경우에는 30일의 데이터를 삭제하는 미래 표준 기상 데이터 산출 장치.
5. The method of claim 4,
The standard year compilation unit,
Wherein each month of the selected future standard year is set to 30 days, and if the last day of the representative month of the selected future standard year is 31 days, 30 days of data is used as 31 days of data, The data of the 29th and 30th days is deleted, and the data of the 30th day is deleted when the last day is 29th.
미래 표준 기상 데이터 산출 장치를 이용한 기상 데이터 산출 방법에 있어서,
시뮬레이션을 통해 건구온도, 수평면 전 일사량 및 상대습도를 포함하는 기상 요소에 대한 총 통계기간의 미래 기상 데이터를 산출하는 단계;
상기 총 통계기간의 월별 장기 누적 분포함수 및 각 년도의 월별 단기 누적 분포함수를 산출하는 단계;
상기 장기 누적 분포함수 및 단기 누적 분포함수를 비교하여 연도별 FS값의 순위를 오름차순으로 정리하고, 상기 건구온도, 수평면 전 일사량 및 상대습도의 순위의 합을 산출하여, 산출된 값이 최소인 3개의 후보 월을 선정하는 단계;
상기 연도별 FS 값의 순위가 작은 n개의 후보월을 선정하는 단계;
특정 기상 요소에 대해 산출된 상기 미래 기상 데이터의 총 통계기간의 평균과 상기 후보월의 평균 편차를 산출하는 단계; 및
상기 후보월 중에서 상기 평균 편차가 가장 작은 월을 대표월로 선정하여 미래 표준년을 작성하는 단계를 포함하는 미래 표준 기상 데이터 산출 방법.
1. A meteorological data calculation method using a future standard meteorological data calculation device,
Calculating future meteorological data of a total statistical period for a meteorological element including dry bulb temperature, horizontal surface irradiance and relative humidity through simulation;
Calculating a monthly long-term cumulative distribution function of the total statistical period and a monthly cumulative short-term distribution function of each year;
The long term cumulative distribution function and the short term cumulative distribution function are compared and the order of the FS values by year is sorted in ascending order and the sum of the order of the dry bulb temperature, the horizontal front surface irradiation amount and the relative humidity is calculated. Selecting candidate months;
Selecting n candidate months having a small ranking of FS values by year;
Calculating an average of the total statistical period of the future weather data calculated for the specific weather element and an average deviation of the candidate month; And
And generating a future standard year by selecting a month having the smallest average deviation among the candidate months as a representative month.
제6항에 있어서,
상기 미래 기상 데이터는,
상기 기상 요소에 관한 일평균 데이터를 나타내는 미래 표준 기상 데이터 산출 방법.
The method according to claim 6,
Wherein the future weather data comprises:
And calculating the average daily data on the meteorological element.
삭제delete 제6항에 있어서,
상기 평균 편차를 산출하는 단계는,
월별 3개의 기상 요소의 FS값의 순위를 정하여, 상기 3개 순위의 합이 작은 n개의 후보 월을 선정하고, 상기 n개의 후보 월 중에서 풍속 데이터의 평균에 대한 편차가 가장 작은 월을 대표 월로 선정하는 미래 표준 기상 데이터 산출 방법.
The method according to claim 6,
Wherein the calculating the average deviation comprises:
The method according to any one of claims 1 to 3, wherein the nth candidate month having the smallest sum of the three ranking is selected, and the month having the smallest deviation from the average of the wind speed data is selected as the representative month How to Calculate Future Standard Weather Data.
제9항에 있어서,
상기 미래 표준년을 작성하는 단계는,
상기 선정된 미래 표준년의 각각의 월은 30일로 이루어진 것으로 설정하고, 상기 선정된 미래 표준년의 대표월의 말일이 31일인 경우 30일의 데이터를 31일의 테이터로 사용하고, 말일이 28일인 경우에는 29일 및 30일의 데이터를 삭제하며, 말일이 29일인 경우에는 30일의 데이터를 삭제하는 미래 표준 기상 데이터 산출 방법.
10. The method of claim 9,
The step of creating the future standard year comprises:
Wherein each month of the selected future standard year is set to 30 days, and if the last day of the representative month of the selected future standard year is 31 days, 30 days of data is used as 31 days of data, The data of the 29th and 30th days is deleted, and the data of the 30th day is deleted when the last day is 29th.
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