KR101911403B1 - 에너지 자립형 공동주택에서의 분산형 태양광 발전에 대한 기술적·경제적·정책적 평가 시스템 및 방법 - Google Patents

에너지 자립형 공동주택에서의 분산형 태양광 발전에 대한 기술적·경제적·정책적 평가 시스템 및 방법 Download PDF

Info

Publication number
KR101911403B1
KR101911403B1 KR1020170064462A KR20170064462A KR101911403B1 KR 101911403 B1 KR101911403 B1 KR 101911403B1 KR 1020170064462 A KR1020170064462 A KR 1020170064462A KR 20170064462 A KR20170064462 A KR 20170064462A KR 101911403 B1 KR101911403 B1 KR 101911403B1
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
energy supply
demand
energy
building
window
Prior art date
Application number
KR1020170064462A
Other languages
English (en)
Inventor
구충완
홍태훈
오정윤
정광복
이민현
김지민
Original Assignee
연세대학교 산학협력단
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 연세대학교 산학협력단 filed Critical 연세대학교 산학협력단
Priority to KR1020170064462A priority Critical patent/KR101911403B1/ko
Application granted granted Critical
Publication of KR101911403B1 publication Critical patent/KR101911403B1/ko

Links

Images

Classifications

    • G06F17/5018—
    • G06F17/5004—
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q50/00—Systems or methods specially adapted for specific business sectors, e.g. utilities or tourism
    • G06Q50/06—Electricity, gas or water supply

Abstract

본 발명은 프로젝트 초기단계에서 설계자 또는 건설사업관리자가 건축물 외피에 대한 간단한 설계 변수를 입력함으로써, 에너지 수급에 대한 기술적·경제적·정책적 통합 분석을 수행할 수 있는 방법 및 시스템을 개시한다.

Description

에너지 자립형 공동주택에서의 분산형 태양광 발전에 대한 기술적·경제적·정책적 평가 시스템 및 방법 {SYSTEM AND METHOD FOR THE TECHNO-ECONOMIC-POLICY ASSESSMENT OF THE DISTRIBUTED SOLAR GENERATION IN NET-ZERO ENERGY RESIDENTIAL BUILDING}
본 발명은 에너지 자립형 공동주택에서의 분산형 태양광 발전에 대한 기술적·경제적·정책적 평가 시스템 및 방법에 관한 것으로서, 보다 상세하게는 프로젝트 초기단계에서 설계자 또는 건설사업관리자가 건축물 외피에 대한 간단한 설계 변수 입력을 통해 쉽고 빠르게 에너지 수급에 대한 정보를 제공받을 수 있는 통합 분석 시스템 및 방법에 관한 것이다.
2015년 12월 9일 프랑스 파리에서 개최된 제 21차 유엔기후변화협약 당사국총회를 통해, 기후변화에 대응하기 위한 국제적 체제로서 Post-2020 신(新)기후체제가 출범하였다. 이에 대응하여, 한국은 2030년 온실가스 배출전망치 대비 37% 절감이라는 감축목표를 설정하였다. 또한, 제1차 기후변화대응 기본계획’ 및 ‘2030 국가온실가스감축 기본로드맵’을 확정하여, 구체적인 기후변화 대응정책 및 2030년 감축목표 달성을 위한 업종별 감축 분담 방안을 마련하였다. 이에 따라, 2030년 온실가스 감축 목표량인 315만톤중 전환 (발전), 산업, 건물 등의 8개 부문에서 219백만톤 (2030년 BAU 대비 25.7%)을 감축할 계획이며, 그 중 건물 부문은 35.8백만톤의 온실가스를 감축할 예정이다.
한국 건물부문의 온실가스 배출 특성을 살펴보면, 주거용 건축물의 경우 운영과정에서 에너지소비에 의한 온실가스배출량이 연간 5.8백만톤 규모이며, 이 중 58%가 냉난방에너지소비에 의한 것으로 나타났다. 이러한 냉난방에너지소비와 같은 운영과정에서 발생하는 에너지소비는 건축물의 외피설계와 매우 밀접한 연관이 있다. 한국 정부 또한 건축물의 체계적인 외피설계를 에너지소비 절감을 유도할 수 있는 방안으로 인식하여, '건축물의 에너지절약 설계기준', '저탄소·Green 에너지 건축물 설계 가이드라인' 등을 통해 체계적인 외피설계를 유도하기 위한 다양한 정책 및 설계 기준을 제시하고 있다.
이와 더불어, 건축물의 에너지소비 절감과 한국의 온실가스 감축목표를 달성하기 위해, 신재생에너지와 같은 좀 더 적극적인 방안이 필요한 시점이다. 특히, 기존의 중앙 집중형 발전 방식보다는, 건물 적용이 용이하며 생산 전력의 전달과정에서 발생하는 손실을 절감할 수 있는 분산형 태양광 발전에 대한 관심이 증가하고 있다. 따라서 본 발명은 분산형 태양광 발전의 일환인 태양광 블라인드 시스템과 체계적인 외피 설계 프로세스가 함께 고려되므로, 건축물의 에너지 사용량 최소화를 통해 제로에너지 건물을 구현하기 위한 방안으로 활용될 수 있다.
기존에 일반적으로 건축물 외피 설계에 따른 에너지 수급 분석을 위해 활용되던 방법론은 에너지 시뮬레이션 도구 및 계산식이며, 이러한 방법론은 다음과 같은 한계를 가지고 있다.
첫째, 활용 단계 관점에서, 공동주택의 에너지 수급 분석을 위해 기존의 에너지 시뮬레이션 도구 및 계산식을 활용하기 위해서는 구체적인 설계도면 또는 시방서와 같은 상세한 건물 정보가 요구된다. 따라서 구체적인 설계 도면 또는 시방서가 마련되지 않은 프로젝트 초기단계에서, 기존의 방법론을 기반으로 건축물의 에너지 수급 분석을 진행하는 것은 한계가 있다.
둘째, 사용주체 관점에서, 기존의 에너지 시뮬레이션 도구 및 계산식을 활용하여 건축물 에너지 수급 분석을 진행하기 위해서는 전문적인 지식이 요구된다. 또한, 전문지식을 보유한 인력이 있더라도 기존의 방법론을 활용한다면 분석을 위한 소요시간이 길어질 수 있다.
셋째, 분석대상 관점에서, 기존의 에너지 시뮬레이션 도구 및 계산식을 활용하는 경우, 건축물 에너지 수요 또는 공급이라는 한 가지 측면에 초점을 맞춰 분석을 수행할 수 있으며, 이 경우, 에너지 소비량 또는 에너지 생산량을 예측하게 된다. 즉, 에너지 수요와 공급을 모두 고려하고, 동시에, 기술적·경제적·정책적 분석을 통합적으로 분석하는데 한계가 있다.
넷째, 분석정확도 관점에서, 기존의 에너지 시뮬레이션 도구 및 계산식의 경우 상세한 창호 정보나 그림자의 영향과 같은 에너지 수급에 있어서 비선형적 특성을 야기할 수 있는 요인을 고려하지 않는다. 즉, 기존의 방법론은 건축물 에너지 수급에 대해 선형적으로 분석을 진행하기 때문에, 분석정확도가 떨어질 수 있다.
다섯째, 확장성 관점에서, 기존의 에너지 시뮬레이션 도구 및 계산식을 활용한 연구들은 해당 프로젝트 또는 건축물에만 속하는 에너지 수급 분석 결과를 제시하고 있다. 이에 따라, 다른 속성을 지닌 프로젝트 또는 건축물에 대해 동일한 결과를 적용하는 것에는 한계가 있다.
위의 한계점으로 인해, 설계자 또는 건설사업관리자 관점에서 프로젝트 초기단계에 기존의 방법론, 즉 에너지 시뮬레이션 도구 및 계산식을 활용하여, 에너지 자립형 공동주택에서의 분산형 태양광 발전에 대한 기술적·경제적·정책적 평가를 수행하는 것은 한계가 있다. 따라서 이러한 한계점을 극복하여, 프로젝트 초기단계에서 설계자 또는 건설사업관리자가 건축물 외피에 대한 설계 변수를 간단히 입력함으로써, 에너지 수급에 대한 예측이 가능한 방법론의 개발이 요구된다. 이와 더불어, 제로에너지 건물의 활성화 관점에서, 건축물에 신재생에너지를 적용함으로써 발생하는 경제적 효과와 생산 전력의 활용방안에 따른 정책적 분석을 통합적으로 진행하여, 프로젝트 초기단계에서 체계적인 외피설계와 신재생에너지의 도입을 유도할 수 있는 방법론의 개발이 요구된다.
대한민국 공개특허공보 제10-2015-0031540호
본 발명은, 프로젝트 초기단계에서 설계자 또는 건설사업관리자가 건축물 외피에 대한 간단한 설계 변수를 입력함으로써, 에너지 수급에 대한 기술적·경제적·정책적 통합 분석을 수행할 수 있는 시스템에 관한 것이다. 본 발명을 통해, 다음과 같은 과제를 해결하고자 한다.
제1 목적:
공동주택의 에너지 수급에 영향을 미치는 설계 변수 선택 및 입력을 통해 에너지 수급에 대한 통합 분석결과가 제공됨으로써, 프로젝트 초기단계에 체계적인 외피설계와 분산형 태양광 발전의 도입을 유도할 수 있는 시스템을 개발하고자 한다.
제2 목적:
간단한 건축물 설계 변수 입력을 기반으로 에너지 수급에 대한 통합 분석을 진행함으로써, 에너지 수급 분석에 대한 전문적인 지식을 보유하지 않은 설계자 또는 건설사업관리자가 쉽고, 빠르게 정확한 에너지 수급 정보를 제공받을 수 있는 시스템을 개발하고자 한다.
제3 목적:
건축물 외피 설계 변수에 따른 에너지 수급을 예측할 수 있고, 이와 더불어, 생애주기적 관점에서의 경제성 및 정책적 효과를 통합적으로 분석할 수 있는 시스템을 개발하고자 한다.
제4 목적:
건축물 에너지 수급의 비선형적 특성을 야기할 수 있는 상세한 창호 정보 및 그림자 영향 등을 반영하는 에너지 시뮬레이션 도구를 통해 표준 모델 정의 및 데이터베이스 구축을 진행함으로써, 기술적 분석 정확도가 높은 시스템을 개발하고자 한다.
제5 목적:
지역, 향, 창면적비, 가시광선투과율, 태양광 패널의 효율 등과 같은 건축물 에너지 수급에 영향을 미치는 설계 변수를 고려하여 표준모델을 정의하고, 이를 기반으로 건축물의 에너지 수급에 대한 통합 분석을 진행함으로써, 다양한 프로젝트 또는 건축물에 적용이 가능한 확장성을 지닌 시스템을 개발하고자 한다.
본 명세서에 기재된 해결과제는 이상에서 언급한 것들에 한정되지 않으며, 언급되지 아니한 다른 해결과제들은 아래의 기재로부터 당업자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
상술한 과제를 해결하기 위한 본 발명에 따른 분산형 태양광 발전 평가 방법은 (a) 에너지 수급에 영향을 미치는 설계 변수를 고려한 표준모델에 따른 표준데이터베이스 구축 단계; (b) 유한 요소법을 활용한 건물의 에너지 수급의 기술적 분석 단계; 및 (c) 분산형 태양광 발전(DSG)의 경제적 및 정책적 분석 단계; 를 포함한다.
본 발명의 일 실시예에 따르면, 상기 에너지 수급에 영향을 미치는 설계 변수는 건축적 설계 변수, 창호 설계 변수 및 태양광 블라인드 시스템 설계 변수를 포함한다.
상기 건축적 설계 변수는 에너지 수급에 영향을 미치는 건축적 설계 변수, 에너지 수요에 영향을 미치는 건축적 설계 변수 및 에너지 공급에 영향을 미치는 변수를 포함할 수 있다.
이 경우, 상기 에너지 수급에 영향을 미치는 건축적 설계 변수는 지역 (Region) 및 건물의 향 (Orientation)을 포함하고, 상기 에너지 수요에 영향을 미치는 건축적 설계 변수는 평면유형 (Floorplan type)과 가구 위치 (Household location)를 포함하고, 상기 에너지 공급에 영향을 미치는 변수는 외벽 면적 (Exterior wall area)을 포함할 수 있다.
상기 창호 설계 변수는 에너지 수급에 영향을 미치는 창호 설계 변수 및 에너지 공급에 영향을 미치는 창호 설계 변수를 포함할 수 있다.
이 경우, 상기 에너지 수급에 영향을 미치는 창호 설계 변수는 일사 (Solar radiation)의 영향 및 창호의 물리적 속성 (Physical property)을 포함하고, 상기 에너지 공급에 영향을 미치는 창호 설계 변수는 가시광선투과율을 포함할 수 있다.
상기 태양광 블라인드 시스템 설계 변수는 창-태양광패널-비 (Window-to-PV panel ratio) 및 태양광 패널의 효율 (Efficiency of PV panel)을 포함할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따르면, 상기 표준모델은 건물의 에너지 수요 분석을 위한 표준 모델 및 건물의 에너지 공급 분석을 위한 표준 모델을 포함한다.
상기 건물의 에너지 수요 분석을 위한 표준 모델은 지역, 평면유형 및 건물 운영 스케줄을 포함하고, 상기 건물의 에너지 공급 분석을 위한 표준 모델은 크기, 블라인드 규격 및 태양광 패널을 포함할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따르면, 상기 (a) 단계는 건물의 에너지 수요의 표준 데이터베이스 및 건물의 에너지 공급의 표준 데이터베이스를 구축하는 단계이다.
상기 건물의 에너지 수요의 표준 데이터베이스 구축은 향, 가구 위치, 창호종류, 차양종류, 및 창면적비를 포함하여 구축하고, 상기 건물의 에너지 공급의 표준 데이터베이스 구축은 지역, 향 및 가시광선투과율을 포함할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따르면, 상기 (b) 단계는 (b-1) 유한 요소법을 적용할 설계 변수 선정 단계; (b-2) 연속형 변수의 이산화 단계; 및 (b-3) 형상함수 및 보간함수 도출 단계;를 포함할 수 있다.
상기 (b-1) 단계는 에너지 수요 관점에서 유한 요소법을 적용할 설계 변수 및 에너지 공급 관점에서 유한 요소법을 적용할 설계 변수를 포함하여 유한 요소법을 활용하는 단계일 수 있다.
이 경우, 상기 에너지 수요 관점에서 유한 요소법을 적용할 설계 변수는 향 (ξ)과 창면적비 (η)를 포함하고, 상기 에너지 공급 관점에서 유한 요소법을 적용할 에너지 공급 변수는 향 (ξ)과 가시광선투과율 (η)을 포함할 수 있다.
상기 (b-2) 단계는 에너지 수요 관점 및 에너지 공급 관점에서 연속형 변수의 이산화 단계일 수 있다.
이 경우, 상기 에너지 수요 관점에서 연속형 변수는 향 (ξ)과 창면적비 (η)를 포함하고, 상기 에너지 공급 관점에서 연속형 변수는 향 (ξ)과 가시광선투과율 (η)을 포함할 수 있다.
상기 (b-3) 단계에서 형상 함수는 변수 배치 (Variable configuration) 및 함수 배치 (Function configuration)를 통해 도출된 형상함수일 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따르면, 상기 (c) 단계의 경제적 분석은 건물의 외피설계에 따른 에너지 성능에 대한 경제성을 생애주기 비용분석이고, 상기 (c) 단계의 정책적 분석은 건물의 외피에 태양광 블라인드 시스템 적용할 경우 발생할 수 있는 발전 이익에 대해 전력 운영 방식 분석이다.
상술한 과제를 해결하기 위한 본 발명에 따른 분산형 태양광 발전 평가 방법은 컴퓨터에서 각 단계들을 수행하도록 작성되어 컴퓨터로 도출 가능한 기록 매체에 기록된 컴퓨터프로그램로 구현될 수 있다.
상술한 과제를 해결하기 위한 본 발명에 따른 분산형 태양광 발전 평가 시스템은 건축적 변수를 고려한 표준모델에 따른 표준데이터가 저장된 데이터베이스부; 및 유한 요소법을 활용한 건물의 에너지 수급의 기술적 분석 및 분산형 태양광 발전(DSG)의 경제적 및 정책적 분석을 수행하는 분석부;를 포함할 수 있다.
제1 효과:
건축물 에너지 수급 분석을 위해 에너지 시뮬레이션 도구 및 계산식을 활용하기 위해서는 구체적인 설계도면 또는 시방서와 같은 상세한 건물 정보가 요구되므로, 구체적인 설계 정보가 구축되지 않은 프로젝트 초기단계에서 활용하기 어렵다는 한계가 있다. 본 발명은, 건축물 외피 설계와 관련한 간단한 변수 선택을 통해, 공동주택의 에너지 수급 분석이 자동으로 진행되므로 프로젝트 초기단계에 체계적인 외피설계와 분산형 태양광 발전의 도입을 유도할 수 있다.
제2 효과:
일반적으로 건축물의 에너지 수급을 분석하기 위해서 에너지 시뮬레이션 도구 및 계산식과 같은 방법론이 활용된다. 그러나 상기와 같은 방법론을 활용하기 위해서는, 전문적인 지식을 갖춘 전문 인력이 요구된다. 또한, 전문 인력을 보유하더라도 위의 방법론을 기반으로 에너지 수급에 대한 분석을 진행할 경우, 상당한 시간이 소요된다. 본 발명은 외피 설계와 관련한 간단한 설계 변수 입력만을 통해 에너지 수급에 대한 분석을 진행하기 때문에, 설계자 또는 건설사업관리자가 외피 설계에 따른 정확한 에너지 수급 통합 분석 결과를 쉽고, 빠르게 제공받을 수 있다.
제3 효과:
에너지 시뮬레이션 도구 및 계산식은 건축물 에너지 수요 또는 공급 중 한 가지 측면에 초점을 맞춰 수행되고, 또한 에너지 소비량 또는 에너지 생산량에 대한 기술적 분석 결과만을 제시한다는 한계가 있다. 본 발명은 건축물 외피 설계 변수에 따른 에너지 수요와 공급을 동시에 예측할 수 있고, 이를 기반으로 생애주기적 관점에서의 경제성 및 정책적 효과에 대한 통합적 분석결과를 제공할 수 있다.
제4 효과:
에너지 시뮬레이션 도구 및 계산식은 건축물의 에너지 수급을 선형적으로 분석하기 때문에 상대적으로 분석정확도가 떨어진다는 한계가 있다. 본 발명은 에너지 수급에 있어서 비선형성을 야기할 수 있는 상세한 창호 정보 및 그림자의 영향 등에 대한 반영이 가능한 에너지 시뮬레이션 도구 (즉, DesignBuilder v3.0, Autodesk Ecotect Analysis)를 기반으로 표준 모델을 정의하고 데이터베이스를 구축하였으므로, 건축물 외피 설계에 따른 에너지 수급에 대한 정확도가 높은 기술적 분석 결과를 제공할 수 있다.
제5 효과:
에너지 시뮬레이션 도구 및 계산식을 활용한 건축물 에너지 수급 분석 결과는 타 프로젝트 또는 건축물에 확대 적용이 어렵다는 한계가 있다. 본 발명은 지역, 향, 창면적비, 가시광선투과율, 태양광 패널의 효율 등과 같은 에너지 수급에 영향을 미치는 설계 변수를 고려하여 표준모델을 정의하였고, 이를 기반으로 에너지 수급에 대한 통합 분석을 진행하는 시스템이므로, 해당 프로젝트 또는 건축물에 한정된 결과가 아닌 타 프로젝트 또는 건축물에도 확장하여 적용할 수 있다.
본 명세서에 기재된 효과는 이상에서 언급된 것들에 한정되지 않으며, 언급되지 아니한 다른 효과들은 아래의 기재로부터 당업자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
도 1은 건물의 에너지 수급에 영향을 미치는 설계 변수에 대한 표이다.
도 2는 한국의 표준주택 평면유형의 예시도이다.
도 3은 태양광 블라인드 시스템의 표준 모델 참고도이다.
도 4는 건물의 난방 부하의 표준 데이터베이스의 예시이다.
도 5는 태양광 블라인드 시스템의 발전량 및 최적 블라인드 슬랫 각도의 표준 데이터베이스의 예시이다.
도 6은 에너지 수요 관점에서 ξ-η 행렬 구축을 위한 breakdown structure이다.
도 7은 난방 부하에 대한 ξ-η 행렬 예시이다.
도 8은 에너지 공급 관점에서 ξ-η 행렬 구축을 위한 breakdown structure 예시이다.
도 9는 태양광 블라인드 시스템의 발전량에 대한 ξ-η 행렬 예시 (1월)이다.
도 10은 9-node 기반의 라그랑지언 형상 함수의 개념도이다.
도 11은 9-node 기반의 라그랑지언 형상 함수의 변수 형태 결정을 위한 파스칼 삼각형이다.
도 12는 분산형 태양광 시스템 적용에 따른 건물의 에너지수급에 대한 생애주기 비용분석을 위한 가정 사항이다.
이하, 첨부한 도면을 참조하여, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 본 발명의 실시예를 설명한다. 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 이해할 수 있는 바와 같이, 후술하는 실시예는 본 발명의 개념과 범위를 벗어나지 않는 한도 내에서 다양한 형태로 변형될 수 있다. 가능한 한 동일하거나 유사한 부분은 도면에서 동일한 도면부호를 사용하여 나타낸다.
본 명세서에서 사용되는 전문용어는 단지 특정 실시예를 언급하기 위한 것이며, 본 발명을 한정하는 것을 의도하지는 않는다. 여기서 사용되는 단수 형태들은 문구들이 이와 명백히 반대의 의미를 나타내지 않는 한 복수 형태들도 포함한다.
본 명세서에서 사용되는 "포함하는"의 의미는 특정 특성, 영역, 정수, 단계, 동작, 요소 및/또는 성분을 구체화하며, 다른 특정 특성, 영역, 정수, 단계, 동작, 요소, 성분 및/또는 군의 존재나 부가를 제외시키는 것은 아니다.
본 명세서에서 사용되는 기술용어 및 과학용어를 포함하는 모든 용어들은 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자가 일반적으로 이해하는 의미와 동일한 의미를 가진다. 사전에 정의된 용어들은 관련기술문헌과 현재 개시된 내용에 부합하는 의미를 가지는 것으로 추가 해석되고, 정의되지 않는 한 이상적이거나 매우 공식적인 의미로 해석되지 않는다.
본 발명에 따른 분산형 태양광 발전 평가 방법은 (a) 에너지 수급에 영향을 미치는 설계 변수를 고려한 표준모델에 따른 표준데이터베이스 구축 단계; (b) 유한 요소법을 활용한 건물의 에너지 수급의 기술적 분석 단계; 및 (c) 분산형 태양광 발전의 경제적 및 정책적 분석 단계; 를 포함한다.
이하에서 각 단계에 대해서 보다 자세히 살펴보겠다.
먼저, 에너지 수급에 영향을 미치는 설계 변수를 고려한 표준모델에 따른 표준데이터베이스 구축 단계에 대해서 설명하겠다.
우선 건물의 에너지 수급에 영향을 미치는 설계 변수들을 정의해야 한다. 건축물의 많은 요소들 중, 건물외피는 겨울철 열손실과 여름철 열획득을 발생하는 부위이기 때문에 냉난방 부하 관점에서 매우 중요한 요소이다. 또한 본 발명에서 고려하는 태양광 시스템의 경우, 건물외피에 해당하는 창호에 설치되기 때문에 외피설계가 태양광 발전량에 많은 영향을 미치게 된다. 따라서, 이를 고려하여 본 발명은 건물의 에너지 수급에 영향을 미치는 설계 변수를 다음의 3가지 관점에서 정의하였다: (1) 건축적 설계 변수, (2) 창호 설계 변수, (3) 태양광 블라인드 시스템 설계 변수.
상기 건축적 변수는 에너지 수요 또는 공급에 미치는 영향 여부를 판단하여 보다 상세하게 다음의 3가지 관점으로 구분하여 정의할 수 있다. (1) 에너지 수급에 영향을 미치는 건축적 설계 변수, (2) 에너지 수요에 영향을 미치는 건축적 설계 변수, (3) 에너지 공급에 영향을 미치는 변수. 이는 선행 연구 분석과 전문가 인터뷰 (POSCO E&C, Parsons Brinckerhoff)를 기반으로 결정하였다.
본 발명에서 에너지 수급에 영향을 미치는 건축적 설계 변수로서 ‘지역 (Region)’과 건물의 ‘향 (Orientation)’을 선정하였다.
첫 번째로, 지역에 따라서 건축물의 냉난방 부하와 태양광 블라인드 시스템의 발전량에 영향을 줄 수 있는 지리적 특성 (예를 들어, 위도, 경도, 고도) 및 기상 조건 (예를 들어, 기온, 강수량, 평균 풍속, 평균 습도, 일사량, 전운량 등)이 달라진다. 따라서, 본 발명에서는 지역을 에너지 수급에 영향을 미치는 독립변수로 정의하였으며, 한국의 북부 (Northern part), 중부 (Central part), 남부 (Southern part) 지역을 고려하였다.
두 번째로, 건물의 향에 따라 실내에 도달하는 일사량이 달라지고 이로 인해 발생하는 빛과 열의 양이 달라지기 때문에, 동일한 지역에 위치한 건물일지라도 에너지 수급에 영향을 받게 된다. 이를 고려하여, 본 발명에서는 건물의 향을 독립변수로 선정하였다. 건물의 향은 0~360°의 범위를 갖는 비율척도 (Ratio scale)에 해당하지만, 표준 데이터베이스 구축을 위한 에너지 시뮬레이션 수행 시, 모든 향을 대상으로 진행하는 것은 시간과 인력의 관점에서 한계가 있다. 따라서 본 발명에서는 향을 명목척도 (Nominal scale)로 변환하여, 45° 단위의 총 8개의 향 (남 (South), 남동 (Southeast), 동 (East), 북동 (Northeast), 북향 (North), 북서 (Northwest), 서향 (West), 남서 (Southwest))을 고려하였다.
본 발명에서 에너지 수요에 영향을 미치는 건축적 설계 변수로서 ‘평면유형 (Floorplan type)’과 ‘가구 위치 (Household location)’를 선정하였다. 먼저, 평면유형에 따라 냉난방 부하의 주요 영향 요소인 가구면적 및 구조가 달라지기 때문이다. 본 발명에서는 국토교통부에서 고시한 ‘친환경 주택의 건설기준 및 성능평가지침’을 토대로 5가지의 주택표준평면유형 (Type 1 (36m2), Type 2 (46m2), Type 3 (59m2), Type 4 (84m2), Type 5 (125m2))을 정의하였다. 두번째로, 가구 위치에 따라 벽체, 바닥구조체, 천장구조체 등이 외기에 면하는 정도가 달라지기 때문에 건물의 단열성능에 영향을 미친다. 건물의 단열성능의 경우, 에너지 부하에 있어 매우 큰 영향요인으로 작용하므로, 가구 위치를 독립변수로 선정하였다. 본 발명에서는 총 6가지의 가구 위치 (최상층 중간세대 (Top floor-inside household), 최상층 최측세대 (Top floor-outside household), 중간층 중간세대 (Middle floor-inside household), 중간층 최측세대 (Middle floor-outside household), 최하층 중간세대 (Lowest floor-inside household), 최하층 최측세대 (Lowest floor-outside household))를 고려하였다.
본 발명은 에너지 공급에 영향을 미치는 건축적 설계 변수로서 ‘외벽 면적 (Exterior wall area)’를 선정하였다. ‘외벽 면적 (Exterior wall area)’은 태양광 발전량에 직접적으로 영향을 미치는 변수는 아니지만, 발전량과 직접적인 연관이 있는 창호 면적 산출 시, 창면적비와 외벽 면적을 고려하여 계산하기 때문에 건축적 설계 변수로서 선정하였다.
상기 창호 설계 변수 또한 에너지 수요 또는 공급에 미치는 영향 여부를 고려하여 다음의 2가지 관점에서 정의하였다: (1) 에너지 수급에 영향을 미치는 창호 설계 변수, (2) 에너지 공급에 영향을 미치는 창호 설계 변수.
상기 에너지 수급에 영향을 미치는 창호 설계 변수로서, ‘창면적비 (Window-to-wall ratio)’, ‘외부창호 면적 (Exterior window area)’, ‘창호종류 (Glazing type)’, 차양종류 (Awning type)’를 다음의 두 가지 특성을 고려하여 선정하였다: (1) 일사 (Solar radiation)의 영향, (2) 창호의 물리적 속성 (Physical property). 먼저, 일사의 영향 관점에서, 창면적비와 외부창호 면적이 증가할수록 일사의 영향이 증가하여 건축물의 에너지 수급이 달라진다. 또한, 차양종류에 따라 건축물의 냉난방 부하가 달라지며, 태양광 블라인드 시스템을 차양으로 적용할 경우 에너지 공급에도 영향을 미친다. 따라서 본 발명은 창면적비, 외부창호, 차양종류를 에너지 수급에 영향을 미치는 독립변수로 선정하였다. 창면적비의 경우 0~100% 범위의 비율척도에 해당하지만, 에너지 시뮬레이션을 위한 시간 및 자원의 절감을 위해, 창면적비를 20% 단위로 구분하여 총 6개의 창면적비 (0%, 20%, 40%, 60%, 80%, 100%)를 고려하였다. 외부창호 면적의 경우, 창면적비가 결정되면 자동으로 계산되기 때문에 따로 정의하지 않았으며, 총 4가지의 차양종류 (차양 없음 (None), 커튼 (Curtain), 쉐이드 롤 (Shade roll), 베네시안 블라인드 (태양광 블라인드 시스템) (Venetian blind (Building-integrated photovoltaic blind system, BIPB)))를 고려하였다. 창호의 물리적 속성 관점에서, 창호종류에 따라 건물의 냉난방 부하와 밀접한 관련이 있는 열관류율 (U-value) 및 가시광선투과율 (Visible transmittance, VT)이 달라진다. 또한, 태양광 블라인드 시스템의 경우, 가시광선투과율에 따라 발전량에 영향을 받는다. 이를 고려하여, 본 발명은 창호종류를 독립변수로 선정하였다. 또한, 한국에너지공단의 창호설계기준 (열관류율 3.4W/m2·K 이하)을 고려하여, 한국에 유통되는 창호에 대한 시장조사를 통해 총 13개의 창호종류를 정의하였다.
상기 에너지 공급에 영향을 미치는 창호 설계 변수로서 ‘가시광선투과율’을 선택하였다. 태양광 블라인드 시스템은 태양 복사 스펙트럼 중 가시광선의 범위에서 가장 많은 전기를 생산하고, 창호의 가시광투과율에 따라 실내로 유입되는 일사량에 영향을 주기 때문이다. 따라서 창호의 가시광선투과율을 독립변수로 선정하였다. 일반적인 창호의 경우, 가시광선 투과율이 30~80%에 해당하며, 이는 비율척도에 해당한다. 그러나, 표준 데이터베이스 구축을 위한 에너지 시뮬레이션 수행을 위한 시간 및 자원 절약을 위하여, 본 연구에서는 이를 10% 간격의 명목척도로 변환하여, 총 6개 가시광선투과율 (30%-80%, inteval 10%)로 정의하였다.
상기 태양광 블라인드 시스템 설계 변수는 에너지 공급 관점에서 태양광 발전량에 직접적으로 영향을 미치는 변수에 해당하며, 본 발명에서는 다음의 두 가지 설계 변수를 고려하였다: (1) 창-태양광패널-비 (Window-to-PV panel ratio), (2) 태양광 패널의 효율 (Efficiency of PV panel).
먼저, 창-태양광패널-비가 결정되면 창호면적을 기반으로 최종적으로 설치되는 태양광 블라인드 시스템의 면적이 결정된다. 태양광 블라인드 시스템의 경우 설치면적과 비례하여 발전량이 증가하므로, 본 연구에서는 0~100% 범위의 비율척도에 해당하는 창-태양광패널-비를 독립변수로 선정하였다. 두 번째로, 동일한 건축적 설계 변수와 창호 설계 변수를 지닌 건축물이라 할지라도, 태양광 패널의 효율이 다를 경우 태양광 블라인드 시스템의 발전량이 달라진다. 이를 고려하여, 본 연구에서는 태양광 패널의 효율을 에너지 공급에 영향을 미치는 독립변수로 선정하였다. 태양광 패널의 효율은 시장 조사를 통해 0~21.5%의 범위로 정의하였다.
도 1은 건물의 에너지 수급에 영향을 미치는 설계 변수에 대한 표이다.
도 1을 참조하면, 상술한 건물의 에너지 수급에 영향을 미치는 설계 변수에 대한 내용을 확인할 수 있다.
본 발명은 두 가지 에너지 시뮬레이션 툴을 활용하여 에너지 수급 표준 데이터베이스를 구축하였다. 먼저, 에너지 수요 관점에서는 ‘DesignBuilder v3.0’ 소프트웨어 프로그램을 통해 건축물의 냉난방 부하에 대한 분석을 진행하였다. 두 번째로, 에너지 공급 관점에서는 ‘Autodesk ecotect analysis’ 소프트웨어 프로그램을 통해 태양광 블라인드 시스템의 발전량 데이터베이스를 구축하였다. 본 연구는 에너지 수급에 관한 표준 데이터베이스를 다음의 프로세스에 따라 구축하였다: (1) 표준 모델 정의, (2) 표준 데이터베이스 구축.
본 발명은 건축물 에너지 수급에 관한 표준 데이터베이스를 구축하기 위해, 우선적으로 표준 모델을 다음의 두 관점에서 정의하였다: 1) 건물의 에너지 수요 분석을 위한 표준 모델, 2) 건물의 에너지 공급 분석을 위한 표준 모델.
본 발명은 상술한 '건물의 에너지 수급에 영향을 미치는 설계 변수'를 고려하여, 에너지 수요 분석을 위한 표준 모델을 다음의 3가지 관점에서 정의하였다: (1) 지역, (2) 평면유형, (3) 건물 운영 스케줄.
상기 지역은 국토교통부에서 고시한 ‘친환경 주택의 건설기준 및 성능평가지침’에서는 건축물의 에너지성능에 있어서 중요한 요소인 열관류율을 표준주택의 건축 부위별로 북부, 중부, 남부지역으로 구분하여 정의하였다. 따라서 본 연구는 총 3개의 지역 (북부, 중부, 남부지역)을 고려하였으며, 표준 모델을 남부지역 (부산)을 대상으로 정의하였다.
상기 평면유형은 건물의 평면유형의 경우, 동일한 세대 면적을 가지더라도 구조가 매우 다양하게 나타날 수 있다. 따라서 본 발명에서는 단순히 세대 면적을 기반으로 평면유형을 고려하기 보다는, 앞서 '건물의 에너지 수급에 영향을 미치는 설계 변수'에서 언급한 바와 같이, 국토교통부에서 고시한 ‘친환경 주택의 건설기준 및 성능평가지침’에서 정의하고 있는 표준주택 평면유형 (Type 1 (36m2), Type 2 (46m2), Type 3 (59m2), Type 4 (84m2), Type 5 (125m2))을 고려하였다.
도 2는 한국의 표준주택 평면유형의 예시도이다.
도 2를 참조하여, 본 발명에서는 표준 모델의 평면유형으로 Type 5 (125m2)를 선택하였다.
상기 건물 운영 스케줄은 건축물의 에너지 성능을 보다 정확하게 평가하기 위해서는 적절한 건물 운영 스케줄을 고려해야 한다. 따라서 본 발명에서는 전력거래소에서 한국의 제주도를 포함한 모든 지역의 4,000 가구를 대상으로 가전기기보유대수, 사용시간 등에 대해 진행한 조사결과를 기반으로, 건물의 냉난방 부하 산출을 위한 건물 운영 스케줄을 결정하였다.
본 발명은 위에서 정의한 에너지 수요 분석을 위한 표준 모델을 기반으로, ‘DesignBuilder v3.0’ 소프트웨어 프로그램을 활용하여 건물의 냉난방 부하를 분석하기로 결정하였다. 이에 앞서, 본 에너지 시뮬레이션 프로그램의 신뢰도를 검증하기 위해, 수집한 86개 가구의 실제 에너지소비량과 ‘DesignBuilder v3.0’ 소프트웨어 프로그램의 분석 결과를 비교분석하였다. 이는 미국공조냉동공학회 (American society of heating, refrigerating and air-conditioning energineers, ASHRAE)에서 제시한 오차범위한계 (CV (RMSE), 25%)를 기준으로 에너지 시뮬레이션 프로그램에 대한 신뢰도 검증을 진행하였다(아래 <수식 1> 참고).
<수식 1>
Figure 112017049826416-pat00001
CV(RMSE): Coefficient of variation of the root mean square error
AV는 실제 에너지 소비량 (Actual value)
SV는 시뮬레이션 분석 결과 값 (Simulation-based value)
n는 데이터 (개월) 수
신뢰도 검증 결과, 전기와 가스에너지 소비에 해당하는 시뮬레이션 기반의 냉난방에너지소비량과 실제 값과의 CV (RMSE)가 6.25%와 14.26%로, 25% 미만인 것으로 분석되어, ‘DesignBuilder v3.0’ 소프트웨어 프로그램의 신뢰도가 검증되었다.
상기 건물의 에너지 공급 분석을 위한 표준 모델은, 앞서 '건물의 에너지 수급에 영향을 미치는 설계 변수' 정의한 설계 변수를 토대로 ‘Autodesk ecotect analysis’ 소프트웨어 프로그램을 활용하여 설정하였다. 에너지 공급 분석을 위한 표준 모델은 다음의 세 가지 관점에서 결정되었다: (1) 크기, (2) 블라인드 규격, (3) 태양광 패널
도 3은 태양광 플라인드 시스템의 표준 모델 참고도이다.
상기 크기는 에너지 공급 분석을 위한 표준 모델의 크기는 태양광 블라인드 시스템의 발전량과 태양광 패널 설치 면적의 선형관계를 고려하여, 1m2 (1,000mm×1,000mm)의 창호에 창-태양광패널-비를 100%로 적용한 경우로 선정하였다. 결과적으로, 표준 모델을 통해 도출되는 단위면적 당 발전량과 태양광 패널 설치 면적의 곱을 통해 최종적인 태양광 블라인드 시스템의 발전량을 산출할 수 있다.
상기 블라인드 규격은, 본 발명에서는, 블라인드 슬랫의 상하 각도 조절을 통해 최적의 태양광 발전이 가능한 베네시안 블라인드 (Venetian blind)를 선택하였다. 베네시안 블라인드 슬랫의 너비 (Blind slat’s width)는 표준 베네시안 블라인드의 규격을 고려하여 50mm로 설정하였으며, 블라인드 슬랫간의 간격 (Interval)은 블라인드의 차양기능을 고려하여 50mm로 설정하였다. 또한, 창문으로부터 블라인드가 떨어진 거리 (Distance of centerline of PV panel from exterior window)는 블라인드 슬랫의 중심부분으로부터 25mm로 설정하여, 창호를 통해 들어오는 빛을 최대로 흡수하도록 유도하였다.
상기 태양광 패널은, 본 발명에서는, 태양광 패널의 적용성 및 시공성을 고려하여, CIGS (Copper indium gallium selenide) 태양광 패널을 적용하기로 결정하였다. 또한 CIGS 태양광 패널의 효율은 태양광 패널 시장 조사를 통해 11.7%로 설정하였다.
다음으로, 본 발명은 상술한 '표준 모델'을 통해 정의된 건물의 에너지 수급 분석을 위한 표준 모델을 토대로 에너지 시뮬레이션 (즉,‘DesignBuilder v3.0’, ‘Autodesk ecotect analysis’)을 활용하여 표준 데이터베이스를 구축하였다. 에너지 수급의 표준 데이터베이스는 다음의 두 가지 관점에서 구축되었다: (1) 건물의 에너지 수요의 표준 데이터베이스 구축, (2) 건물의 에너지 공급의 표준 데이터베이스 구축.
상기 건물의 에너지 수요의 표준 데이터베이스 구축은, 본 발명에서는, 한국 남부지역 (부산)의 Type 5 (125m2)의 평면유형에 해당하는 가구를 대상으로, 다음의 5가지 에너지 수요에 영향을 미치는 명목형 설계 변수를 고려하여, 냉난방 부하 (2개)에 대한 표준 데이터베이스를 구축하였다: (1) 향 (8개), (2) 가구 위치 (6개), (3) 창호종류 (13개), (4) 차양종류 (4개), (5) 창면적비 (6개). 결과적으로 본 연구는 건물의 에너지 수요 분석을 위해 총 29,952개 (2 × 8 × 6 × 13 × 4 × 6)의 표준 데이터베이스를 구축하였다.
도 4는 건물의 난방 부하의 표준 데이터베이스의 예시이다.
상기 건물의 에너지 공급의 표준 데이터베이스 구축은, 본 발명에서는, 태양광 블라인드의 단위면적당 발전량에 대한 데이터베이스를 구축하기 위해 다음의 3가지 명목형 설계 변수를 고려하였다: (1) 지역 (3개), (2) 향 (8개), (3) 가시광선투과율 (6개). 또한, 태양광 블라인드의 발전량은 월 (12개월) 단위로 분석하였기 때문에, 이를 고려하여 총 1,728개 (3 × 8 × 6 × 12)의 건물의 에너지 공급 분석을 위한 표준 데이터베이스를 구축하였다.
도 5는 태양광 블라인드 시스템의 발전량 및 최적 블라인드 슬랫 각도의 표준 데이터베이스의 예시이다.
다음으로 유한 요소법을 활용한 건물의 에너지 수급의 기술적 단계에 대해서 설명하겠다.
유한 요소법 (Finite element method, FEM)이란 주로 비선형적이고 연속적인 물체 또는 현상을 유한개의 요소로 분할하고, 각각의 지점 (extreme-points)에서의 값을 토대로 전체에 대한 분석을 위해 활용되는 수치적인 근사해법이다. 본 연구에서는 이러한 유한 요소법을 적용하여, 건물의 설계 변수에 따른 에너지 수급을 분석하기 위해 9-node 기반의 라그랑지언 형상함수 (9-node based Lagrangian shape function)를 도출하였으며, 이는 다음의 프로세스에 따라 수행되었다: (1) 유한 요소법을 적용할 설계 변수 선정, (2) 연속형 변수의 이산화, (3) 형상함수 및 보간함수 도출.
먼저, 본 발명에서는 유한 요소법을 적용할 설계 변수를 다음의 2가지 관점으로 구분하여 선정하였다: (1) 에너지 수요 관점에서 유한 요소법을 적용할 설계 변수, (2) 에너지 공급 관점에서 유한 요소법을 적용할 설계 변수.
먼저, 에너지 수요 관점에서 유한 요소법을 적용할 설계 변수를 설정해야 한다. 앞서 '에너지 시뮬레이션 툴을 활용하여 에너지 수급 표준 데이터베이스 구축'에서 건물의 냉난방 부하의 표준 데이터베이스를 다음의 7가지 명목형 설계 변수를 기반으로 구축하였다: (1) 지역, (2) 향, (3) 평면유형, (4) 가구 위치, (5) 창호종류, (6) 창면적비, (7) 차양종류. 위의 7 가지 에너지 수요에 영향을 주는 설계 변수 중, 향과 창면적비는 각각 0~360°, 0~100% 범위의 연속적인 값이지만, 명목척도로 전환이 가능한 변수이다. 따라서 본 발명에서는 건물의 냉난방 부하 예측을 위해 유한 요소법을 적용할 설계 변수로서, 향 (ξ)과 창면적비 (η)를 선택하였다.
다음 에너지 공급 관점에서 유한 요소법을 적용할 설계 변수를 설정해야 한다. 앞서, 에너지 공급 관점에서 '태양광 블라인드 시스템 발전량 표준 데이터베이스'는 다음의 6가지 설계 변수를 고려하여 구축되었다: (1) 지역, (2) 향, (3) 외부창호 면적, (4) 가시광선투과율, (5) 창-태양광패널-비, (6) 태양광 패널의 효율. 위의 설계 변수들 중, 지역, 향, 가시광선 투과율은 태양광 블라인드 시스템의 발전량과 비선형적 관계를 나타내며, 나머지 변수 (외부창호 면적, 창-태양광패널-비, 태양광 패널의 효율)들은 선형관계를 나타낸다. 비선형관계를 나타내는 변수들 (지역, 향, 가시광선투과율) 중, 향과 가시광선 투과율의 경우 각각 0~360°, 30~80% 범위의 연속적인 값을 가지지만 명목척도로 변환이 가능하다. 이를 고려하여, 본 발명은 에너지 공급 관점에서 태양광 블라인드 시스템의 발전량 예측을 위해 유한 요소법에 적용할 설계 변수로서 향 (ξ)과 가시광선투과율 (η)을 선정하였다.
다음으로 연속형 변수의 이산화 단계이다. 앞서 건물의 에너지 수급 분석을 위해 유한 요소법을 적용할 설계 변수를 에너지 수요 (향 (ξ), 창면적비 (η))와 에너지 공급 (향 (ξ), 가시광선투과율 (η)) 관점으로 구분하여 설정하였다. 따라서 선정한 연속형 설계 변수의 이산화 (Discretization) 또한, 에너지 수요와 공급의 관점으로 구분하여 진행하였다.
먼저, 에너지 수요 관점에서 연속형 변수 (향 (ξ), 창면적비 (η))의 이산화 단계이다.
본 발명에서는 건물의 냉난방 부하 예측을 위해 유한요소법을 적용할 설계 변수 (향 (ξ), 창면적비 (η))를, 각각 8개의 향 (0~360° 범위의 향을 45° 단위로 구분)과 6개의 창면적비 (0~100% 범위의 창면적비를 20% 단위로 구분)로 이산화하였다.
도 6은 에너지 수요 관점에서 ξ-η 행렬 구축을 위한 breakdown structure이다.
도 6을 참조하면, 예를 들어, 한국의 남부지역 (부산)에 남향으로 중간층 중간세대에 위치하며, 평면유형은 Type 5 (125m2), 창면적비는 40%, 창호종류 (Clr 5 + Air 6 + Clr 5) & (Clr 5 + Air 6 + Clr 5)이고, 베네시안 블라인드(태양광 블라인드 시스템)를 적용한 경우 Breakdown structure code는 ‘R3-O1-F5-H3-WW3-G1-A4’로 나타낼 수 있다.
도 7은 난방 부하에 대한 ξ-η 행렬 예시이다.
도 7을 참조하면, 구축된 표준 데이터베이스를 기반으로, 유한 요소법을 적용하기 위해 냉난방 부하에 대하 여 ξ-η 행렬을 재구성한 예시를 확인할 수 있다.
다음으로 에너지 공급 관점에서 연속형 변수 (향 (ξ), 가시광선투과율 (η))의 이산화 단계이다.
건물에 태양광 블라인드 시스템을 적용할 경우 발생하는 발전량을 예측하기 위해, 유한요소법에 적용할 설계 변수인 향 (ξ)과 가시광선투과율 (η)을 이산화하였다. 0~360° 범위의 향 (ξ)은 45° 단위의 8개 향으로 구분하였고, 30~80%의 가시광선투과율 (η)은 10% 단위의 6개 가시광선투과율로 구분하였다.
도 8은 에너지 공급 관점에서 ξ-η 행렬 구축을 위한 breakdown structure 예시이다.
도 8을 참조하면, 예를 들어, 한국의 남부지역 (부산), 남향 건물에 외부창호 면적이 1m2이고, 창호의 가시광선투과율이 70%이며, 창-태양광패널-비가 100%이며, 태양광 패널의 효율은 11.70%인 태양광 블라인드 시스템을 설치한다고 가정했을 때, Breakdown structure code는 ‘R3-O1-E1-V5-WP100-EP11.70’로 나타낼 수 있다.
도 9는 태양광 블라인드 시스템의 발전량에 대한 ξ-η 행렬 예시 (1월)이다.
도 9를 참조하면, 앞서 '에너지 시뮬레이션 툴을 활용하여 에너지 수급 표준 데이터베이스 구축 단계'에서 구축한 태양광 발전량 표준 데이터베이스를 기반으로, 유한 요소법을 적용하기 위한 ξ-η 행렬을 재구성한 예시를 보여준다.
이산화 단계 다음으로, 형상함수 및 보간함수 도출 단계이다.
본 발명에서 유한 요소법에 적용할 설계 변수로서 선정한 독립변수 (에너지 수요관점에서는 향 (ξ)과 창면적비 (η), 에너지 공급관점에서는 향 (ξ)과 가시광선투과율 (η))들은 에너지 수급과 비선형적 관계를 나타낸다. 본 발명에서는 이러한 비선형성에 대한 분석을 통해 건물의 외피 설계에 따른 에너지 수급을 예측하기 위해, 앞서 구축한 ξ-η 행렬을 토대로 형상함수와 보간함수를 도출하였다. 즉, 도출된 형상함수를 기반으로, 실제함수를 보간함수로 근사하여 실제함수 값에 대한 예측을 진행하였다. 또한, 본 발명에서는 9-node 기반의 형상함수를 적용하여, 분석 정확도를 향상시키고자 하였다.
먼저, 형상함수 (Shape function) 도출 단계이다.
본 연구에서는 형상함수를 다음의 프로세스에 따라 도출하였다: (1) 변수 배치 (Variable configuration), (2) 함수 배치 (Function configuration), (3) 형상함수 도출.
먼저, 변수 배치이다. 건축물의 에너지 수요 관점에서, 변수 ξ는 향, 변수 η는 창면적비를 나타낸다. 건축물의 에너지 공급 관점에서는, 변수 ξ는 향, 변수 η는 가시광선투과율을 나타낸다.
다음, 함수 배치이다. 건축물의 에너지 수요 관점에서, 함수 φ(ξ, η)는 해당 향 (ξ)과 창면적비 (η)에서의 건축물 냉난방 부하를 나타낸다. 건축물 에너지 공급 관점에서, 함수 φ(ξ, η)는 해당 향 (ξ)과 가시광선투과율 (η)에서 태양광 블라인드 시스템의 발전량을 의미한다.
마지막으로, 형상함수 도출이다. 위에서 정의한 변수 및 함수를 기반으로, 9개의 지점 (9 extreme-points)에서의 변수 (ξ, η)와 함수 (φ(ξ, η))를 통해, 비선형적인 건축물 에너지 수급 예측을 위한 형상함수 도출이 가능하다.
도 10은 9-node 기반의 라그랑지언 형상 함수의 개념도이다.
도 11은 9-node 기반의 라그랑지언 형상 함수의 변수 형태 결정을 위한 파스칼 삼각형이다.
도 10 및 도 11을 참조하여, 9-node 기반의 라그랑지언 형상함수는 아래 수식 2와 같이 나타낼 수 있다.
<수식 2>
Figure 112017049826416-pat00002
여기서, 분석 대상 (에너지 공급 및 수요)에 따라, 각 변수 및 함수가 의미하는 바가 다를 수 있음.
에너지 수요 관점에서, 는 냉난방 부하, ξ는 향, η는 창면적비, α1-α9는 라그랑지언 형상함수의 계수.
에너지 공급 관점에서, 는 태양광 블라인드 시스템의 발전량, ξ는 향, η는 가시광선투과율, α1-α9는 라그랑지언 형상함수의 계수.
다음으로, 보간함수 (Interpolation function) 도출단계이다.
ξ-η 행렬 내 9개의 지점에서의 값을 형상 함수의 일반식에 대입하면, 9개의 다항식이 산출 된다(수식 2 참고). 이러한 9개의 다항식을 통해, 아래 수식 3과 같은 보간함수를 도출할 수 있으며, 아래 수식 4의 역행렬을 활용하여 9-node 기반의 라그랑지언 형상함수의 계수를 산출할 수 있다.
<수식 3>
Figure 112017049826416-pat00003
<수식 4>
Figure 112017049826416-pat00004
여기서, 분석 대상 (에너지 공급 및 수요)에 따라서 각 변수가 의미하는바가 다를 수 있음.
에너지 수요 관점에서, 는 냉난방 부하, ξ는 향, η는 창면적비, α1-α9는 라그랑지언 형상함수의 계수.
에너지 공급 관점에서, 는 태양광 블라인드 시스템의 발전량, ξ는 향, η는 가시광선투과율,α1-α9는 라그랑지언 형상함수의 계수.
에너지 수요 관점에서, 건물의 냉난방 부하의 경우, 총 624개 (4 (차양종류) × 13 (창호종류) × 6 (가구위치) × 2 (냉방 및 난방))개의 ξ(향)-η(창면적비) 행렬이 도출된다. 또한, ξ(향)-η(창면적비) 행렬의 경우, 총 48개 (8 (향) × 6 (창면적비))의 데이터로 구성되므로, 본 발명에서는 건물의 냉난방 부하 예측을 위해 총 29,952개의 형상함수 및 보간함수를 도출해야한다(도 7 참조). 에너지 공급 관점에서는, 태양광 블라인드 시스템의 발전량의 경우, 3개의 지역을 대상으로 월별 발전량 (12개월)에 대한 예측을 진행하였으므로, 총 36개의 ξ(향)-η(가시광선투과율) 행렬이 도출된다. 이러한 ξ(향)-η(가시광선투과율) 행렬은 총 48개 (8 (향) × 6 (가시광선투과율))의 데이터로 구성되어 있으므로, 본 연구에서는 태양광 블라인드 발전량의 예측을 위해 총 1,728개의 형상함수 및 보간함수를 도출해야한다(도 9 참조). 결과적으로, 본 발명에서 건물의 에너지 수급을 통합적으로 분석하기 위해서는 총 31,680개 (29,952 (냉난방 부하) + 1,728 (태양광 블라인드 시스템의 발전량))의 형상함수 및 보간함수를 도출해야 한다.
마지막으로 분산형 태양광 발전(DSG)의 경제적 및 정책정 분석 단계이다.
본 발명에서는 건물의 냉난방에너지소비량과 태양광 블라인드 시스템의 발전량을 고려하여, 건물의 외피설계에 따른 에너지 성능에 대한 경제성을 생애주기 비용분석기법을 활용하여 평가하였다. 또한, 건물의 외피에 태양광 블라인드 시스템 적용할 경우 발생할 수 있는 발전 이익에 대해 전력 운영 방식을 고려하여 정책적인 분석을 진행하였다.
먼저, 경제성 분석이다.
본 발명은 건물의 외피설계에 따른 경제성 분석을 위해, 다음의 4가지 관점에서 가정사항을 정의하였다: (1) 분석 관점 (Analysis approach), (2) 분석 시작 시점 (Starting point of analysis)과 분석 기간 (Analysis period), (3) 실질 할인율 (Real discount rate), (4) 생애주기 비용 항목 (Significant cost of ownership)
도 12는 분산형 태양광 시스템 적용에 따른 건물의 에너지수급에 대한 생애주기 비용분석을 위한 가정 사항이다.
본 발명에서 분석 관점 (Analysis approach)은 현가법 (Present worth method)을 적용하여 생애주기 비용분석을 진행하였다. 현가법으로 경제성을 분석한 결과는 다음의 3가지 지표로 나타낼 수 있다: (1) 순현재가치 (Net present value, NPV), (2) 투자대비절감비율 (Saving-to-investment ratio, SIR) (3) 손익분기점 (Break-even point, BEP).
일반적으로 ‘순현재가치 ≥ 0’, 또는 ‘투자대비절감비율 ≥ 1’ 일 때, 사업이 타당한 것으로 판단한다. 본 연구에서 건물 외피에 태양광 블라인드 시스템을 적용할 경우 전력생산으로 인한 이윤이 창출되지만, 적용하지 않을 경우에는 외피설계와 에너지 소비에 의한 비용만 발생하게 된다. 따라서 본 발명에서는, 건물 외피에 태양광 블라인드 시스템을 적용할 경우의 경제성 결과는 위의 3가지 지표 (순현재가치, 투자대비절감비율, 손익분기점)로 나타내었고, 적용하지 않을 경우는 비용에 대한 순현재가치만을 제시하였다.
아래 수식 5 내지 수식 8은 상기 내용에 관한 것을 수식으로 표현한 것이다.
<수식 5>
Figure 112017049826416-pat00005
<수식 6>
Figure 112017049826416-pat00006
<수식 7>
Figure 112017049826416-pat00007
<수식 8>
Figure 112017049826416-pat00008
NPVn: n년 후의 순현재가치
SIRn: n년 후의 투자대비절감비율
Bt: t년도에 이윤
Ct: t년도에 필요한 비용
n: 분석기간
EGt: t년도에 생산된 전력을 통한 이윤
ETt: t년도에 탄소배출권 거래를 통한 이윤
IIC: t년도의 초기투자비
RCt: t년도의 수선 및 교체비의 합
본 발명에서 분석 시작 시점을 2017년으로 설정하였으며, 분석 기간은 태양광 패널의 성능보증 기간과 창호의 전면 수리 기간을 고려하여, 2017~2041년의 25년으로 설정하였다.
본 발명에서 실질 할인율 (Real discount rate)은 총 4가지의 실질할인율을 고려하였다: (1) 물가상승률: 3.30%, (2) 전기요금 증가율: 0.66%, (3) 가스요금 증가율: 0.11%, (4) 탄소배출권 거래가격 증가율: 2.66%.
본 발명에서 생애주기 비용 항목 (Significant cost of ownership)은 생애주기 비용 항목을 비용 (Cost)과 이윤 (Benefit)으로 구분하여 정의하였다. 먼저 비용 (Cost) 관점에서, 초기투자비 (Initial investment cost, IIC)로서 건물외피의 창호와 차양 가격을 고려하였고, 태양광 블라인드 시스템을 적용하는 경우에는 CIGS 태양광 패널의 가격을 고려하였다. 또한 태양광 패널의 수선비 (Repair cost) 및 차양의 교체비 (Replacement cost)를 고려하였다. 두 번째로, 생애주기 비용 항목에서 이윤 (Benefit)은 건물의 외피에 태양광 블라인드 시스템을 적용하였을 경우 발생하는 전력을 고려하여 정의하였다. 이는 다음의 세 가지 생산 전력 활용 방안을 고려하여 이윤을 분석하도록 하였다: (1) SC plan (Self-consumed utilization plan), (2) GC incl . SREC plan (Grid-connected utilization plan including SREC), (3) GC excl . SREC plan (Grid-connected utilization plan excluding SREC). 이와 더불어, 탄소배출량 감축 실적을 정부에 판매함으로써 얻을 수 있는 이윤 (Korean certified emissions reductions, KCERs)도 고려하여 경제성 평가를 진행하였다.
다음으로 정책적 분석이다.
본 발명에서 적용한 태양광 블라인드의 경우, 발생하는 전력을 어떤 방식으로 운영하느냐에 따라 경제성 평가 결과가 달라진다. 본 발명에서는 이러한 생산전력에 대한 운영 방안을 다음의 3가지 관점에서 구분하여 정책적 분석을 진행하였다: (1) Self-consumed utilization plan (SC plan), (2) Grid-connected utilization plan including the SREC (GC incl . SREC plan), (3) Grid-connected utilization plan excluding the SREC (GC excl . SREC plan). 먼저, SC plan을 적용할 경우, 발생한 전기를 자가 사용함으로써 얻을 수 있는 전기 절감 비용 (Electricity-saving benefit, ESB)을 고려하여 경제성을 평가하였다. 두 번째로, GC incl . SREC plan 관점에서는, 태양광 블라인드 시스템을 통해 생산한 전기를 전력거래소를 통해 판매함으로써 발생하는 이윤을 고려한다. 해당 운영 방식의 경우, SMP (System marginal price)와 SREC (Solar renewable energy certificate)를 모두 적용하여 이윤을 산출한다. 반면, GC excl . SREC plan은 SREC를 고려하지 않고, SMP만을 고려하여 이윤을 창출하는 운영방식을 의미한다.
한편, 상술한 분산형 태양광 발전 평가 방법의 각 단계들을 수행하도록 작성되어 컴퓨터로 독출 가능한 기록 매체에 기록된 컴퓨터프로그램의 형태로 구현될 수 있다.
또한, 본 발명에 따른 건축적 변수를 고려한 표준모델에 따른 표준데이터가 저장된 데이터베이스부 및 유한 요소법을 활용한 건물의 에너지 수급의 기술적 분석 및 분산형 태양광 발전(DSG)의 경제적 및 정책적 분석을 수행하는 분석부를 포함하는 분산형 태양광 발전 평가 시스템의 형태로 구현될 수 있다. 이 경우, 상기 분석부는 상기 데이터베이스부를 이용하여 상술한 분산형 태양광 발전 평가 방법의 각 단계들이 수행될 수 있도록 본 발명이 속한 기술분야에 알려진 프로세서, ASIC(application-specific integrated circuit), 다른 칩셋, 논리 회로, 레지스터, 통신 모뎀, 데이터 처리 장치 등을 포함할 수 있다. 또한, 상술한 분산형 태양광 발전 평가 방법이 소프트웨어로 구현될 때, 상기 연수부는 프로그램 모듈의 집합으로 구현될 수 있다. 이 때, 프로그램 모듈은 상기 데이터베이스부에 저장되고, 프로세서에 의해 실행될 수 있다.
본 명세서에서 설명되는 실시예와 첨부된 도면은 본 발명에 포함되는 기술적 사상의 일부를 예시적으로 설명하는 것에 불과하다. 따라서, 본 명세서에 개시된 실시예들은 본 발명의 기술적 사상을 한정하기 위한 것이 아니라 설명하기 위한 것이므로, 이러한 실시예에 의하여 본 발명의 기술 사상의 범위가 한정되는 것은 아님은 자명하다. 본 발명의 명세서 및 도면에 포함된 기술적 사상의 범위 내에서 당업자가 용이하게 유추할 수 있는 변형 예와 구체적인 실시 예는 모두 본 발명의 권리범위에 포함되는 것으로 해석되어야 할 것이다.

Claims (20)

  1. (a) 에너지 수급에 영향을 미치는 설계 변수를 고려한 표준모델에 따른 표준데이터베이스 구축 단계; (b) 유한 요소법을 활용한 건물의 에너지 수급의 기술적 분석 단계; 및 (c) 분산형 태양광 발전(DSG)의 경제적 및 정책적 분석 단계;를 포함하며,
    상기 에너지 수급에 영향을 미치는 설계 변수는, 건축적 설계 변수, 창호 설계 변수 및 태양광 블라인드 시스템 설계 변수를 포함하며,
    상기 건축적 설계 변수는, 에너지 수급에 영향을 미치는 건축적 설계 변수, 에너지 수요에 영향을 미치는 건축적 설계 변수 및 에너지 공급에 영향을 미치는 변수를 포함하며,
    상기 에너지 수급에 영향을 미치는 건축적 설계 변수는 지역 (Region) 및 건물의 향 (Orientation)을 포함하고, 상기 에너지 수요에 영향을 미치는 건축적 설계 변수는 평면유형 (Floorplan type)과 가구 위치 (Household location)를 포함하고, 상기 에너지 공급에 영향을 미치는 변수는 외벽 면적 (Exterior wall area)을 포함하며,
    상기 가구위치는 독립변수로 하고, 최상층 중간세대 (Top floor-inside household), 최상층 최측세대 (Top floor-outside household), 중간층 중간세대 (Middle floor-inside household), 중간층 최측세대 (Middle floor-outside household), 최하층 중간세대 (Lowest floor-inside household), 및 최하층 최측세대 (Lowest floor-outside household)로 구성된 6가지의 가구 위치인 것을 특징으로 하는 분산형 태양광 발전 평가 방법.
  2. 삭제
  3. 삭제
  4. 삭제
  5. 청구항 1에 있어서,
    상기 창호 설계 변수는,
    에너지 수급에 영향을 미치는 창호 설계 변수 및 에너지 공급에 영향을 미치는 창호 설계 변수를 포함하는 것을 특징으로 하는 분산형 태양광 발전 평가 방법.
  6. 청구항 5에 있어서,
    상기 에너지 수급에 영향을 미치는 창호 설계 변수는 일사 (Solar radiation)의 영향 및 창호의 물리적 속성 (Physical property)을 포함하고, 상기 에너지 공급에 영향을 미치는 창호 설계 변수는 가시광선투과율을 포함하며,
    상기 창호의 가시광선투과율은 독립변수로 하고, 가시광선투과율이 30%-80% 인 급간을 10% 간격의 6개 급간(interval)으로 된 명목척도인 것을 특징으로 하는 분산형 태양광 발전 평가 방법.
  7. 청구항 1에 있어서,
    상기 태양광 블라인드 시스템 설계 변수는,
    창-태양광패널-비 (Window-to-PV panel ratio) 및 태양광 패널의 효율 (Efficiency of PV panel)을 포함하는 것을 특징으로 하는 분산형 태양광 발전 평가 방법.
  8. 청구항 1에 있어서,
    상기 표준모델은,
    건물의 에너지 수요 분석을 위한 표준 모델 및 건물의 에너지 공급 분석을 위한 표준 모델을 포함하는 것을 특징으로 하는 분산형 태양광 발전 평가 방법.
  9. 청구항 8에 있어서,
    상기 건물의 에너지 수요 분석을 위한 표준 모델은 지역, 평면유형 및 건물 운영 스케줄을 포함하고,
    상기 건물의 에너지 공급 분석을 위한 표준 모델은 크기, 블라인드 규격 및 태양광 패널을 포함하는 것을 특징으로 하는 분산형 태양광 발전 평가 방법.
  10. 청구항 1에 있어서,
    상기 (a) 단계는,
    건물의 에너지 수요의 표준 데이터베이스 및 건물의 에너지 공급의 표준 데이터베이스를 구축하는 단계인 것을 특징으로 하는 분산형 태양광 발전 평가 방법.
  11. 청구항 10에 있어서,
    상기 건물의 에너지 수요의 표준 데이터베이스 구축은 향, 가구 위치, 창호종류, 차양종류, 및 창면적비를 포함하여 구축하고,
    상기 건물의 에너지 공급의 표준 데이터베이스 구축은 지역, 향 및 가시광선투과율을 포함하여 구축하는 것을 특징으로 하는 분산형 태양광 발전 평가 방법.
  12. 청구항 1에 있어서,
    상기 (b) 단계는,
    (b-1) 유한 요소법을 적용할 설계 변수 선정 단계;
    (b-2) 연속형 변수의 이산화 단계; 및
    (b-3) 형상함수 및 보간함수 도출 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 분산형 태양광 발전 평가 방법.
  13. 청구항 12에 있어서,
    상기 (b-1) 단계는, 에너지 수요 관점에서 유한 요소법을 적용할 설계 변수 및 에너지 공급 관점에서 유한 요소법을 적용할 설계 변수를 포함하여 유한 요소법을 활용하는 단계인 것을 특징으로 하는 분산형 태양광 발전 평가 방법.
  14. 청구항 13에 있어서,
    상기 에너지 수요 관점에서 유한 요소법을 적용할 설계 변수는 향 (ξ)과 창면적비 (η)를 포함하고,
    상기 에너지 공급 관점에서 유한 요소법을 적용할 에너지 공급 변수는 향 (ξ)과 가시광선투과율 (η)을 포함하는 것을 특징으로 하는 분산형 태양광 발전 평가 방법.
  15. 청구항 12에 있어서,
    상기 (b-2) 단계는, 에너지 수요 관점 및 에너지 공급 관점에서 연속형 변수의 이산화 단계인 것을 특징으로 하는 분산형 태양광 발전 평가 방법.
  16. 청구항 15에 있어서,
    상기 에너지 수요 관점에서 연속형 변수는 향 (ξ)과 창면적비 (η)를 포함하고,
    상기 에너지 공급 관점에서 연속형 변수는 향 (ξ)과 가시광선투과율 (η)을 포함하는 것을 특징으로 하는 분산형 태양광 발전 평가 방법.
  17. 청구항 12에 있어서,
    상기 (b-3) 단계에서 형상 함수는,
    변수 배치 (Variable configuration) 및 함수 배치 (Function configuration)를 통해 도출된 형상함수인 것을 특징으로 하는 분산형 태양광 발전 평가 방법.
  18. 청구항 1에 있어서,
    상기 (c) 단계의 경제적 분석은 건물의 외피설계에 따른 에너지 성능에 대한 경제성의 생애주기 비용분석이고,
    상기 (c) 단계의 정책적 분석은 건물의 외피에 태양광 블라인드 시스템 적용할 경우 발생할 수 있는 발전 이익에 대해 전력 운영 방식 분석인 것을 특징으로 하는 분산형 태양광 발전 평가 방법.
  19. 컴퓨터에서 청구항 1 및 청구항 5 내지 청구항 18 중 어느 한 청구항에 따른 분산형 태양광 발전 평가 방법의 각 단계들을 수행하도록 작성되어 컴퓨터로 독출 가능한 기록 매체에 기록된 컴퓨터프로그램.
  20. 삭제
KR1020170064462A 2017-05-25 2017-05-25 에너지 자립형 공동주택에서의 분산형 태양광 발전에 대한 기술적·경제적·정책적 평가 시스템 및 방법 KR101911403B1 (ko)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020170064462A KR101911403B1 (ko) 2017-05-25 2017-05-25 에너지 자립형 공동주택에서의 분산형 태양광 발전에 대한 기술적·경제적·정책적 평가 시스템 및 방법

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020170064462A KR101911403B1 (ko) 2017-05-25 2017-05-25 에너지 자립형 공동주택에서의 분산형 태양광 발전에 대한 기술적·경제적·정책적 평가 시스템 및 방법

Publications (1)

Publication Number Publication Date
KR101911403B1 true KR101911403B1 (ko) 2018-12-19

Family

ID=65008954

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020170064462A KR101911403B1 (ko) 2017-05-25 2017-05-25 에너지 자립형 공동주택에서의 분산형 태양광 발전에 대한 기술적·경제적·정책적 평가 시스템 및 방법

Country Status (1)

Country Link
KR (1) KR101911403B1 (ko)

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR102211492B1 (ko) * 2020-02-24 2021-02-03 아주대학교산학협력단 건물의 태양광 발전 적합도를 평가하는 방법, 이를 이용하는 서버 및 시스템
CN112818550A (zh) * 2021-02-04 2021-05-18 中安瑞材(北京)科技有限公司 产能建筑群的构建方法及系统
KR20220089880A (ko) * 2020-12-22 2022-06-29 연세대학교 산학협력단 유전자 알고리즘을 이용한 에너지 프로슈머와 에너지 컨슈머의 최적 전력거래가격 결정시스템 및 결정방법

Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR102211492B1 (ko) * 2020-02-24 2021-02-03 아주대학교산학협력단 건물의 태양광 발전 적합도를 평가하는 방법, 이를 이용하는 서버 및 시스템
KR20220089880A (ko) * 2020-12-22 2022-06-29 연세대학교 산학협력단 유전자 알고리즘을 이용한 에너지 프로슈머와 에너지 컨슈머의 최적 전력거래가격 결정시스템 및 결정방법
KR102520313B1 (ko) * 2020-12-22 2023-04-10 연세대학교 산학협력단 유전자 알고리즘을 이용한 에너지 프로슈머와 에너지 컨슈머의 최적 전력거래가격 결정시스템 및 결정방법
CN112818550A (zh) * 2021-02-04 2021-05-18 中安瑞材(北京)科技有限公司 产能建筑群的构建方法及系统

Similar Documents

Publication Publication Date Title
Li et al. Sensitivity analysis of design parameters and optimal design for zero/low energy buildings in subtropical regions
Singh et al. Multicomponent energy assessment of buildings using building information modeling
Beccali et al. Artificial neural network decision support tool for assessment of the energy performance and the refurbishment actions for the non-residential building stock in Southern Italy
Ferrara et al. A simulation-based optimization method for cost-optimal analysis of nearly Zero Energy Buildings
Li et al. Energy performance optimisation of building envelope retrofit through integrated orthogonal arrays with data envelopment analysis
Lobaccaro et al. Solar energy in urban environment: how urban densification affects existing buildings
Li et al. Fast bidirectional building performance optimization at the early design stage
Lin et al. On variations of space-heating energy use in office buildings
Güçyeter et al. Optimization of an envelope retrofit strategy for an existing office building
TWI672665B (zh) 綠建築效能模擬分析系統及其最適化決策方法
Tian et al. A generalized window energy rating system for typical office buildings
Hwang et al. Simplification and adjustment of the energy consumption indices of office building envelopes in response to climate change
KR101911403B1 (ko) 에너지 자립형 공동주택에서의 분산형 태양광 발전에 대한 기술적·경제적·정책적 평가 시스템 및 방법
Corrado et al. Steady-state and dynamic codes, critical review, advantages and disadvantages, accuracy, and reliability
Oh et al. An integrated model for estimating the techno-economic performance of the distributed solar generation system on building façades: Focused on energy demand and supply
Abdeen et al. Simulation-based multi-objective genetic optimization for promoting energy efficiency and thermal comfort in existing buildings of hot climate
Altun et al. Influence of window parameters on the thermal performance of office rooms in different climate zones of Turkey
Al Doury et al. Opportunity of improving the thermal performance of a high-performance university building based on Revit software
Suesser et al. Campus energy model: using a semi-automated workflow to build spatially resolved campus building energy models for climate change and net-zero scenario evaluation
Gunasingh et al. Climate resilience and the design of smart buildings
Bucking et al. Methodology for energy and economic modeling of net zero energy communities
Zhang et al. Optimization and Prediction of Energy Consumption, Daylighting, and Thermal Comfort of Buildings in Tropical Areas
Mifsud et al. Comparative life cycle analysis of façade passive systems in the Mediterranean: Comfort, energy, and carbon
Kha Semi-transparent building-integrated photovoltiac (BIPV) windows for the tropics
Altan et al. Building Performance and Simulation