KR101958148B1 - Device, method and database building method for estimating building envelope heat conduction rate for evergy performance evaluation - Google Patents
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Abstract
Description
본 발명은 에너지 성능평가를 위한 주택 외피열관류율의 추정 장치 및 방법, 에너지 성능평가를 위한 주택 외피열관류율 데이터베이스 구축 방법에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 건축물 에너지 성능평가시에 사용되는 열관류율 입력값을 산출할 수 있도록 구현한 에너지 성능평가를 위한 주택 외피열관류율의 추정 장치 및 방법, 에너지 성능평가를 위한 주택 외피열관류율 데이터베이스 구축 방법에 관한 것이다.The present invention relates to an apparatus and method for estimating the housing envelope heat conduction rate for energy performance evaluation, a method for building a housing envelope heat conduction rate database for evaluating energy performance, and more particularly, to a method for calculating a heat conduction rate input value And a method for constructing a housing shell heat conduction rate database for evaluating energy performance. 2. Description of the Related Art
우리나라 건물분야 에너지 절감은, 건물 내 열 손실의 80%가 발생하는 것으로 알려진 건축물 외피의 단열성능에 대한 명시적 기준 향상에 초점을 맞추어 왔으며, 건축물의 에너지 성능지표(EPI) 산정시에도 외피의 단열 수준이 건축부분에서 가장 큰 배점을 차지하고 있다.Energy conservation in Korea has focused on improving the explicit standard for the insulation performance of building envelope, which is known to cause 80% of the heat loss in the building. Also, when calculating the energy performance index (EPI) Level occupies the largest share in the construction sector.
건축물의 에너지성능 진단을 위한 시뮬레이션시 건축물 외피의 열관류율은 시뮬레이션 결과에 영향을 주는 주된 요인으로, 이 값이 실제 건축물과 상이할 경우 큰 폭의 시뮬레이션 값에 오차가 발생한다.In the simulation for the energy performance of the building, the heat conduction rate of the building envelope is a major factor affecting the simulation results. When this value differs from the actual building, a large simulation error occurs.
현재 에너지복지사업, 주택에너지 성능개선 사업뿐만 아니라 국가단위의 건물 탄소저감을 위한 효율증진사업이 건축물의 관류율 개선을 통한 에너지효율향상을 중점수행하고 있으므로, 올바른 열관류율 값 입력에 따른 합리적인 의사결정이 필요한 실정이다.In addition to current energy welfare projects and home energy performance improvement projects, the efficiency enhancement project for building carbon reduction at the national level focuses on energy efficiency improvement by improving the perfusion ratio of buildings. Therefore, it is necessary to make reasonable decisions based on correct input of heat rate value. It is true.
기존 건축물의 에너지 평가를 위한 건축물 외피의 열관류율 정보 도출법의 첫 번째 예로서는, 건축물 외피의 열관류율을 단열재 재료별 열 저항값을 바탕으로 한 계산값, 실험실에서 시험을 통해 측정된 단열재 규격(KS 규격 등)을 바탕으로 해당 단열재를 사용한 건축물에 대해 물성치와 두께를 곱하여 산출하는 방법이 있다.As a first example of the method for deriving information on the heat transfer coefficient of a building envelope for energy evaluation of existing buildings, the heat transfer rate of the building envelope is calculated based on the thermal resistance value of each insulation material, the thermal insulation material standard measured in the laboratory ), There is a method of calculating the property by multiplying the property value and the thickness by the building using the insulation material.
그러나, 이러한 산출 방법은, 준공이 완료된 건축물의 경우 특정 부위의 노후화, 파손, 시공 견실도 부족을 경험하였으므로 설계 도면만을 고찰하여 이론적인 계산 값을 산출하는 방법에 대한 불확도가 매우 높다는 문제점을 가지고 있다.However, such a calculation method has a problem that the uncertainty of the method of calculating the theoretical calculation value is very high because only the design drawings are examined considering the fact that the completed construction has experienced the lack of aging, breakage, .
두 번째 예로서는, 준공 당시 건축물의 법적 열관류율 값을 활용하는 방법이 있는데, 해당 방법은 노후화, 풍화, 시공 견실도의 편차로 인해 법적 기준치와 실제 건축물 외피의 단열 수준이 상이할 수 있어서 에너지 진단 및 효율화, 향후 국가의 탄소저감정책의 실효적인 추진을 위해서는 법규에 의한 기준 단열성능과 준공 후 실제 단열성능 간의 차이에 대한 조사와 데이터 확보가 기본적으로 확보되어야 한다는 문제점을 가지고 있다.As a second example, there is a method to utilize the legal heat flow rate value of the building at the time of completion, and the method may be different from the legal standard value and the insulation level of the actual building skin due to the deviation of aging, weathering, In order to effectively implement the national carbon reduction policy in the future, there is a problem in that it is necessary to basically secure the data and the investigation of the difference between the standard insulation performance by the law and the actual insulation performance after completion.
세 번째 예로서는, 열류계(ISO 9869)법 또는 적외선(KS 2829) 촬영법을 이용하는 것을 들 수 있으나, 해당 방법은 평가대상이 되는 모든 건축물에 대한 현장실측이 현실적으로 무리가 있으며, 특히 우리나라 기후의 경우 평가대상 건축물에 대한 열관류율 측정을 위한 시기와 기회범위가 한정될 수밖에 없다는 문제점을 가지고 있다.As a third example, there is a method using a heating system (ISO 9869) method or an infrared method (KS 2829). However, the method is inconvenient in practice for all the buildings to be evaluated. In particular, The time and opportunity range for the measurement of the heat conduction rate of the target building is limited.
본 발명의 일측면은 현장 실측 기반 열관류율 데이터베이스를 구축하고, 구축된 데이터베이스를 바탕으로 생성된 확률밀도함수(Probabilistic Density Function)를 기반으로 이산형 이벤트 시뮬레이션(Discrete Event Simulation)을 수행함으로써, 주어진 조건에 따른 열관류율 값의 확률론적 최댓값, 평균값, 최솟값을 도출할 수 있도록 구현한 에너지 성능평가를 위한 주택 외피열관류율의 추정 장치 및 방법, 에너지 성능평가를 위한 주택 외피열관류율 데이터베이스 구축 방법을 제공한다.According to one aspect of the present invention, a discrete event simulation is performed on the basis of a probabilistic density function generated based on a built-in database, A method and apparatus for estimating the housing envelope heat conduction rate for the energy performance evaluation and a method for constructing the housing envelope heat conduction rate database for the energy performance evaluation are provided in order to obtain the probabilistic maximum value, average value, and minimum value of the following heat conduction rate values.
본 발명의 기술적 과제는 이상에서 언급한 기술적 과제로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 기술적 과제들은 아래의 기재로부터 당업자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.The technical problem of the present invention is not limited to the technical problems mentioned above, and other technical problems which are not mentioned can be understood by those skilled in the art from the following description.
본 발명의 일 실시예에 따른 에너지 성능평가를 위한 주택 외피열관류율의 추정 장치는, 사용자 UI를 통해 실측 기반 건축 정보를 입력 받으며, 입력 받은 건축 정보를 이용하여 구축된 데이터베이스에 포함된 열관류율 중 평균 실내·외 온도차가 온도 조건을 만족하는 열관류율로 외피열관류율 데이터베이스를 구축하는 데이터베이스 구축부; 상기 데이터베이스 구축부에서 구축된 외피열관류율 데이터베이스를 기반으로 확률밀도함수를 생성하는 확률밀도함수 생성부; 및 상기 확률밀도함수 생성부에서 생성된 확률밀도함수를 이용하여 추정 대상 건축물 외피의 열관류율 값을 도출하는 추계적 시뮬레이션 수행부를 포함한다.An apparatus for estimating a housing shell heat conduction rate for energy performance evaluation according to an exemplary embodiment of the present invention includes an input unit for receiving actual building information through a user UI, A database construction unit for constructing an outer shell heat conduction ratio database with a thermal conduction rate satisfying a temperature condition of the outer temperature difference; A probability density function generator for generating a probability density function based on the envelope heat conduction rate database established in the database construction unit; And a stochastic simulation execution unit for deriving a value of a heat conduction rate of the building target shell using the probability density function generated by the probability density function generator.
일 실시예에서, 상기 데이터베이스 구축부는, 상기 실측 기반 건축 정보로서 허가년월일, 사용승인일, 건축물용도, 데이터 참조범위 및 이산시뮬레이션 수행횟수 중 적어도 하나의 건축 정보를 입력 받을 수 있다.In one embodiment, the database building unit may receive at least one construction information as the actual building-based building information, such as a permit date, a use approval date, a building use, a data reference range, and a discrete simulation execution frequency.
일 실시예에서, 상기 허가년월일은, 설계 열관류율의 카테고리 선택(Category Selection)에 사용되고, 상기 사용승인일, 상기 건축물용도 또는 상기 데이터 참조범위는, 특정 카테고리의 설계 열관류율의 데이터 선택(Data Selection)에 사용되며, 상기 이산시뮬레이션 수행횟수는, 추계적 시뮬레이션(Stochastic Simulation)에 사용될 수 있다.In one embodiment, the permission date is used for category selection of the design heat transfer rate, and the use approval date, the building application or the data reference range is used for data selection of the design heat transfer rate of a specific category And the number of discrete simulation runs can be used for stochastic simulation.
일 실시예에서, 상기 확률밀도함수 생성부는, 주어진 구간 내에 확률변수가 포함될 확률인 확률밀도를 함수 형태로 나타낸 확률밀도함수를 생성할 수 있다.In one embodiment, the probability density function generator may generate a probability density function that represents, in the form of a function, a probability density, which is a probability that a random variable is included in a given interval.
일 실시예에서, 건축물 외피의 열관류율(W/M2K)일 수 있다.In one embodiment, it may be the heat conduction rate (W / M2K) of the building envelope.
일 실시예에서, 상기 추계적 시뮬레이션 수행부는, 유사건축물의 실측데이터를 근거로 한 룰렛휠 선택(Roulette Wheel Selection) 시뮬레이션을 수행하여 추정 대상 건축물 외피의 열관류율 값을 도출할 수 있다.In one embodiment, the stochastic simulation performing unit may perform a Roulette Wheel Selection simulation based on actual measurement data of a similar building to derive a value of the heat conduction rate of the estimated building envelope.
일 실시예에서, 상기 추계적 시뮬레이션 수행부는, 추정 대상 건축물 외피의 열관류율 값을 최댓값, 평균값 또는 최솟값의 형태로 도출할 수 있다.In one embodiment, the stochastic simulation performing unit may derive the value of the heat conduction rate of the outer shell of the estimation target building in the form of a maximum value, an average value, or a minimum value.
본 발명의 일 실시예에 따른 에너지 성능평가를 위한 주택 외피열관류율의 추정 방법은, 사용자 UI를 통해 입력 받은 실측 기반 건축 정보를 이용하여 구축된 데이터베이스에 포함된 열관류율 중 평균 실내·외 온도차가 온도 조건을 만족하는 열관류율로 외피열관류율 데이터베이스를 구축하는 단계; 구축된 외피열관류율 데이터베이스를 기반으로 확률밀도함수를 생성하는 단계; 및 생성된 확률밀도함수를 이용하여 추정 대상 건축물 외피의 열관류율 값을 도출하는 단계를 포함한다.The method of estimating the housing shell heat conduction rate for the energy performance evaluation according to an embodiment of the present invention is a method for estimating the housing shell heat conduction rate for evaluating the energy performance based on the temperature difference between the average indoor and outdoor temperatures among the heat conduction rates included in the database constructed using actual building- Establishing an outer shell heat conduction ratio database with a heat conduction ratio that satisfies the following equation; Generating a probability density function based on the established envelope heat-conduction rate database; And deriving the value of the heat conduction rate of the building target envelope using the generated probability density function.
일 실시예에서, 상기 외피열관류율 데이터베이스를 구축하는 단계는, 상기 실측 기반 건축 정보로서 허가년월일, 사용승인일, 건축물용도, 데이터 참조범위 및 이산시뮬레이션 수행횟수 중 적어도 하나의 건축 정보를 입력 받을 수 있다.In one embodiment, the step of constructing the envelope heat-conduction rate database may receive at least one piece of construction information as the actual building-based building information, such as a permit date, a use approval date, a building use, a data reference range, and a discrete simulation execution frequency.
본 발명의 일 실시예에 따른 에너지 성능평가를 위한 주택 외피열관류율의 추정 장치는, 상기 열관류율 값을 도출하는 단계는, 유사건축물의 실측데이터를 근거로 한 룰렛휠 선택(Roulette Wheel Selection) 시뮬레이션을 수행하여 추정 대상 건축물 외피의 열관류율 값을 도출할 수 있다.The apparatus for estimating the housing sheath heat conduction rate for energy performance evaluation according to an embodiment of the present invention may further include a step of performing a Roulette Wheel Selection simulation based on actual data of a similar building And the value of the heat conduction rate of the envelope of the building to be estimated can be derived.
본 발명의 일 실시예에 따른 에너지 성능평가를 위한 주택 외피열관류율 데이터베이스 구축 방법은, 열관류율을 24시간의 배수 단위로 측정하는 단계; 마지막 측정에서 획득한 열저항 값(R)이 24시간 전에 획득한 열저항 값의 기 설정된 오차 범위를 만족하면 측정을 종료하는 단계; 평균법(Average Method)을 통해 상기 오차 범위를 만족한 측정값을 이용하여 열관류율을 산출하는 단계; 산출된 열관류율을 이용하여 데이터베이스를 구축하는 단계; 및 기 구축된 데이터베이스에 포함된 열관류율 중 평균 실내·외 온도차가 온도 조건을 만족하는 경우에 한하여 데이터베이스에 포함되도록 데이터베이스를 업데이트하는 단계를 포함한다.A method for building a housing shell heat conduction ratio database for energy performance evaluation according to an embodiment of the present invention includes the steps of: measuring a heat conduction rate in units of a multiple of 24 hours; Terminating the measurement if the thermal resistance value R obtained in the last measurement satisfies a predetermined error range of the thermal resistance value obtained 24 hours before; Calculating a heat conduction rate using a measurement value satisfying the error range through an average method; Constructing a database using the calculated heat conduction rate; And updating the database to be included in the database only when the average indoor / outdoor temperature difference among the heat conduction rates included in the pre-established database satisfies the temperature condition.
일 실시예에서, 상기 측정하는 단계는, 열관류율 측정의 최소 측정시간을 72시간으로 할 수 있다.In one embodiment, the measuring step may have a minimum measurement time of 72 hours for the measurement of the heat conduction rate.
일 실시예에서, 상기 측정을 종료하는 단계는, 마지막 측정에서 획득한 열저항 값(R)이 24시간 전에 획득한 열저항 값의 ±5% 미만의 범위를 만족하면 측정을 종료할 수 있다.In one embodiment, ending the measurement may terminate the measurement if the thermal resistance value R obtained in the last measurement meets a range of less than +/- 5% of the thermal resistance value obtained 24 hours prior.
일 실시예에서, 상기 열관류율을 산출하는 단계는, 다음의 수학식을 이용하여 열관류율(U)을 산출할 수 있다.In one embodiment, the step of calculating the heat-conduction rate may calculate the heat-conduction rate (U) using the following equation.
여기서, U는 열관류율, q는 열류량 밀도, 
일 실시예에서, 상기 데이터베이스를 업데이트하는 단계는, 평균 실내·외 온도차(ΔT)가 10℃ 이상인 열관류율에 한하여 데이터베이스에 포함되도록 할 수 있다.In one embodiment, the step of updating the database may be included in the database only in the case where the average indoor / outdoor temperature difference DELTA T is 10 DEG C or higher.
상술한 본 발명의 일측면에 따르면, 사용자가 준공년월과 벽체 열관류율의 성능목표인 설계값 등의 실측 기반 건축 정보를 입력하면, 경년변화 및 시공품질 등을 고려하여 확률적인 추정값을 산출하며, 이를 통해 에너지 성능 결과값에 대한 불확도(Uncertainty) 개선을 달성할 수 있다.According to an aspect of the present invention, when a user inputs actual building-based building information such as a design value, which is a performance goal of a construction year and a wall heat conduction ratio, a stochastic estimation value is calculated in consideration of aging and construction quality, An uncertainty improvement in the energy performance result value can be achieved.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 에너지 성능평가를 위한 주택 외피열관류율의 추정 장치의 개략적인 구성이 도시된 도면이다.
도 2는 LOOCV 기법에 의한 본 발명의 검증 방법을 설명하는 도면이다.
도 3은 본 발명에 의해 도출된 교차검증 결과값이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 에너지 성능평가를 위한 주택 외피열관류율의 추정 방법을 설명하는 순서도이다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 에너지 성능평가를 위한 주택 외피열관류율 데이터베이스 구축 방법을 설명하는 순서도이다.1 is a diagram showing a schematic configuration of an apparatus for estimating the housing shell heat-conduction rate for energy performance evaluation according to an embodiment of the present invention.
2 is a diagram for explaining the verification method of the present invention by the LOOCV technique.
3 is a cross-validation result value derived by the present invention.
FIG. 4 is a flowchart illustrating a method of estimating a housing shell heat conduction rate for energy performance evaluation according to an embodiment of the present invention.
5 is a flowchart illustrating a method of building a housing shell heat conduction ratio database for energy performance evaluation according to an embodiment of the present invention.
후술하는 본 발명에 대한 상세한 설명은, 본 발명이 실시될 수 있는 특정 실시예를 예시로서 도시하는 첨부 도면을 참조한다. 이들 실시예는 당업자가 본 발명을 실시할 수 있기에 충분하도록 상세히 설명된다. 본 발명의 다양한 실시예는 서로 다르지만 상호 배타적일 필요는 없음이 이해되어야 한다. 예를 들어, 여기에 기재되어 있는 특정 형상, 구조 및 특성은 일 실시예와 관련하여 본 발명의 정신 및 범위를 벗어나지 않으면서 다른 실시예로 구현될 수 있다. 또한, 각각의 개시된 실시예 내의 개별 구성요소의 위치 또는 배치는 본 발명의 정신 및 범위를 벗어나지 않으면서 변경될 수 있음이 이해되어야 한다. 따라서, 후술하는 상세한 설명은 한정적인 의미로서 취하려는 것이 아니며, 본 발명의 범위는, 적절하게 설명된다면, 그 청구항들이 주장하는 것과 균등한 모든 범위와 더불어 첨부된 청구항에 의해서만 한정된다. 도면에서 유사한 참조부호는 여러 측면에 걸쳐서 동일하거나 유사한 기능을 지칭한다.The following detailed description of the invention refers to the accompanying drawings, which illustrate, by way of illustration, specific embodiments in which the invention may be practiced. These embodiments are described in sufficient detail to enable those skilled in the art to practice the invention. It should be understood that the various embodiments of the present invention are different, but need not be mutually exclusive. For example, certain features, structures, and characteristics described herein may be implemented in other embodiments without departing from the spirit and scope of the invention in connection with an embodiment. It is also to be understood that the position or arrangement of the individual components within each disclosed embodiment may be varied without departing from the spirit and scope of the invention. The following detailed description is, therefore, not to be taken in a limiting sense, and the scope of the present invention is to be limited only by the appended claims, along with the full scope of equivalents to which such claims are entitled, if properly explained. In the drawings, like reference numerals refer to the same or similar functions throughout the several views.
이하, 도면들을 참조하여 본 발명의 바람직한 실시예들을 보다 상세하게 설명하기로 한다.Hereinafter, preferred embodiments of the present invention will be described in more detail with reference to the drawings.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 에너지 성능평가를 위한 주택 외피열관류율의 추정 장치의 개략적인 구성이 도시된 도면이다.1 is a diagram showing a schematic configuration of an apparatus for estimating the housing shell heat-conduction rate for energy performance evaluation according to an embodiment of the present invention.
도 1을 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 에너지 성능평가를 위한 주택 외피열관류율의 추정 장치(10)는, 데이터베이스 구축부(100), 확률밀도함수 생성부(200) 및 추계적 시뮬레이션 수행부(300)를 포함한다.Referring to FIG. 1, an
데이터베이스 구축부(100)는, 사용자 UI(400)를 통해 실측 기반 건축 정보를 입력 받으며, 해당 입력 받은 건축 정보를 이용하여 데이터베이스를 구축하고, 구축된 데이터베이스에 포함된 열관류율 중에서 평균 실내·외 온도차가 온도 조건을 만족하는 열관류율로만 이루어진 외피열관류율 데이터베이스를 구축한다.The
일 실시예에서, 데이터베이스 구축부(100)는, 실측 기반 건축 정보로서 허가년월일, 사용승인일, 건축물용도, 데이터 참조범위 및 이산시뮬레이션 수행횟수 중 적어도 하나의 건축 정보를 입력 받을 수 있다.In one embodiment, the
이때, 1) 허가년월일은, 설계 열관류율의 카테고리 선택(Category Selection)에 사용되고, 2) 사용승인일, 건축물용도 또는 데이터 참조범위(+n 내지 -n년 내 유사건물)는, 특정 카테고리의 설계 열관류율의 데이터 선택(Data Selection)에 사용되며, 3) 이산시뮬레이션 수행횟수는, 추계적 시뮬레이션(Stochastic Simulation)에 사용될 수 있다.In this case, 1) the permit date is used for category selection of the design heat flow rate, 2) the date of use approval, the building use or data reference range (similar buildings within + n to -n years) Data selection, and 3) the number of discrete simulation runs can be used for stochastic simulation.
여기서, 1) 허가년월일은, 건축물 준공 이전의 건축물의 외피성능에 대한 법적 기준(명시적 기준)을 판단하기 위해 입력되어야 하며, 2) 사용승인일은, 건축물 준공 이후의 경년변화에 따른 실측값의 변화율을 고려하기 위해 입력되는 값으로, 일반적으로 허가년도에 건축물 시공을 위해 소요되는 물리적 소요시간과 인가 절차를 위한 행정적 소요시간을 더한 값이다.In this case, 1) the permit date must be entered to judge the legal criteria (explicit criteria) for the shell performance of the building before the building is completed, and 2) the approval approval date shall be the date of approval of the actual value The value input to take into account the rate of change. It is generally the sum of the physical time required to build the building in the permit year plus the administrative time required for the approval process.
일 실시예에서, 데이터베이스 구축부(100)에에서 구축된 데이터는, 실제 건축물을 대상으로 한 실측 RAW데이터를 ISO 9869-1의 평균법 혹은 동적보정법에 의해 분석/산정된 외피의 열관류율(U-Value) 값으로써, 상술한 바와 같이 허가년도, 준공년도, 지역 정보, 열관류율 실측치로 구성되며, 사용자 및 데이터베이스 구축 참여자의 데이터 맵핑을 통해 추가적으로 확장될 수 있다.In one embodiment, the data constructed in the
데이터베이스 구축부(100)에 의한 데이터베이스의 구축 방법은 도 5의 본 발명의 일 실시예에 따른 에너지 성능평가를 위한 주택 외피열관류율 데이터베이스 구축 방법에서 구체적으로 살펴보기로 한다.The method for constructing the database by the
확률밀도함수 생성부(200)는, 데이터베이스 구축부(100)에서 구축된 외피열관류율 데이터베이스를 기반으로 확률밀도함수(Probabilistic Density Function)를 생성한다.The probability density
사용자 UI(400)를 통해 외피열관류율을 추정하고자 하는 건축물의 건축 정보가 입력되면, 데이터베이스 구축부(100)에 의해 기 구축된 실측기반 데이터베이스에서 추정 대상 건축물과 가장 유사한 건축물 실측데이터를 선정하여 분석용 데이터베이스가 구축된다.When the building information of the building to be estimated through the
이때, 유사건축물을 특정하기 위하여 법적 열관류율과 준공 이후 경과일수 기준이 사용된다.At this time, the legal heat conduction rate and the elapsed days after completion are used to specify similar buildings.
이에 따라, 확률밀도함수 생성부(200)는, 분석용 데이터를 기반으로 확률밀도함수를 생성하는데, 확률변수가 주어진 어떤 구간 내에 포함될 확률을 확률밀도라고 하며, 이를 함수형태로 나타낸 것이 확률밀도함수인데, 본 발명에서는 확률변수로서 건축물 외피의 열관류율(W/M2K)이 사용된다.Accordingly, the probability
즉, 확률밀도함수 생성부(200)는, 주어진 구간 내에 확률변수가 포함될 확률인 확률밀도를 함수 형태로 나타낸 확률밀도함수를 생성할 수 있고, 이때, 확률변수는, 건축물 외피의 열관류율(W/M2K)수 있다.That is, the probability
추계적 시뮬레이션 수행부(300)는, 확률밀도함수 생성부(200)에서 생성된 확률밀도함수를 이용하여 추정 대상 건축물 외피의 열관류율 값을 도출한다.The stochastic
여기서, 추계적(stochastic)이라 함은, 수학적으로 일부의 결과를 가지고 전체의 결과를 예상하여 계산하는 것을 말한다.Here, stochastic refers to mathematically calculating a result of a whole with a partial result.
추계적 시뮬레이션 수행부(300)은, 추계적 시뮬레이션을 이용하여 추정 대상 건축물 외피의 열관류율을, 유사건축물의 실측데이터를 근거로 하여, 룰렛휠 선택(Roulette Wheel Selection) 시뮬레이션을 수행하며 확률적인 최댓값, 평균값, 최솟값의 형태로 도출할 수 있다.The stochastic
여기서, 룰렛휠 선택 시뮬레이션은, 확률에 비례하여 항목을 선택하는데 사용되는 일반적인 알고리즘으로, 사전에 선정된 유사건축물 실측데이터베이스를 바탕으로 생성된 확률밀도함수(PDF)가 고려된다.Here, the roulette wheel selection simulation is a general algorithm used to select an item in proportion to a probability, and a probability density function (PDF) generated based on a pre-selected database of similar buildings is considered.
상술한 바와 같은 구성을 가지는 에너지 성능평가를 위한 주택 외피열관류율의 추정 장치는, 운영체제(Operation System; OS), 즉 시스템을 기반으로 다양한 소프트웨어를 실행하거나 제작할 수 있다. 상기 운영체제는 소프트웨어가 장치의 하드웨어를 사용할 수 있도록 하기 위한 시스템 프로그램으로서, 안드로이드 OS, iOS, 윈도우 모바일 OS, 바다 OS, 심비안 OS, 블랙베리 OS 등 모바일 컴퓨터 운영체제 및 윈도우 계열, 리눅스 계열, 유닉스 계열, MAC, AIX, HP-UX 등 컴퓨터 운영체제를 모두 포함할 수 있다.The apparatus for estimating the housing shell heat conduction rate for the energy performance evaluation having the above-described configuration can execute or manufacture various software based on an operating system (OS), i.e., a system. The operating system is a system program for allowing software to use the hardware of a device. The operating system includes a mobile computer operating system such as Android OS, iOS, Windows Mobile OS, Sea OS, Symbian OS, Blackberry OS, MAC, AIX, and HP-UX.
다음으로, 상술한 바와 같은 구성을 가지는 에너지 성능평가를 위한 주택 외피열관류율의 추정 장치(10)를 이용한 추정모델의 검증 및 활용을 검토한다.Next, the verification and utilization of the estimation model using the
에너지 시뮬레이션은, 도시단위의 열성능을 파악하거나, 건축물의 건축물 성능개선 의사결정을 위해 사용되는데, 이때 사용되는 외피의 열관류율 입력값은, 도면에 기재된 물성치를 기반으로 한 도면기반 산출값을 일반적으로 사용하며, 도면정보가 부재할 경우 준공년 당시의 법적 열관류율 사용한다.The energy simulation is used to determine the thermal performance of an urban unit or to improve the building performance of a building. The input value of the heat conduction rate of the envelope to be used at this time is a value obtained by multiplying the drawing-based calculated value based on the property values If there is no drawing information, the legal heat flow rate at the time of construction is used.
그러나, 이러한 기존의 열관류율 추정방법은, 경년변화에 따른 재료의 물성변화나, 시공품질에 의한 벽체의 열적 성능 감소분을 고려하지 못한다는 단점을 가지고 있다.However, this conventional method of estimating the heat transmission rate has a disadvantage in that it can not consider the change of the physical properties of the material due to aging or the reduction of the thermal performance of the wall due to the construction quality.
이를 해결하기 위해 본 발명을 통해 제시한 열관류율 추정모델은, 사용자가 준공년월과 벽체 열관류율의 성능목표인 설계값을 입력하면, 경년변화 및 시공품질 등을 고려하여 확률적인 추정값을 산출하며, 이를 통해 에너지 성능 결과값에 대한 불확도 개선을 달성할 수 있다.In order to solve this problem, the present invention provides a model for estimating a heat conduction rate when a user inputs a design value, which is a performance goal of a construction year and a wall heat conduction rate, and calculates a stochastic estimation value considering aging and construction quality. An uncertainty improvement on the energy performance result can be achieved.
본 발명은, 현장실측데이터를 활용한 주택 외피열관류율의 추정모델을 제시하고 이를 검증함으로써, 에너지 성능평가 정확도 개선 및 국가 건축물 에너지성능 개선 정책 수립에 기여할 수 있다.The present invention can contribute to the improvement of the energy performance evaluation accuracy and the establishment of the energy performance improvement policy of the national building by presenting and estimating an estimation model of the housing envelope heat utilization rate using the field survey data.
본 발명의 활용성 증진을 위하여 교차검증을 실시하여 모델을 검증하기로 한다.In order to enhance the usability of the present invention, a cross validation is performed to verify the model.
교차검증(Cross-validation)은, 데이터의 양이 충분하지 않은 상황에서 모델의 활용 가능성을 검증하기 위한 방법으로서, 일반적으로 데이터를 모델 구축용과 validation용으로 양분하는 hold-out cross validation 기법이 사용되나, 본 발명에서는 모델성능측정의 통계적 신뢰도를 높이기 위하여 재샘플링(resampling)기법 중 도 2에 도시된 바와 같은 LOOCV(Leave-One-Out cross-validation) 기법을 사용하였다.Cross-validation is a method for verifying the availability of a model in a situation where the amount of data is insufficient, usually using a hold-out cross validation technique that bisects the data for model construction and validation In the present invention, a leave-one-out cross-validation (LOOCV) technique as shown in FIG. 2 is used as a resampling technique in order to increase the statistical reliability of the model performance measurement.
평가대상 모델의 입력변수는, 허가년월일, 사용승인일, 건축물용도, 데이터참조범위, 이산시뮬레이션 수행횟수이며, 이를 통해 건축물의 준공년도 및 준공당시의 목표 성능, 참조데이터의 범위를 결정한다.The input parameters of the evaluation target model are the permission date, the approval date of use, the use of buildings, the data reference range, and the number of discrete simulations performed, thereby determining the completion year of the building, the target performance at the time of completion, and the range of reference data.
도 2를 참조하면, LOOCV 기법에 의한 모델 검증 방법은, 1) 1번째를 제외한 나머지를 Training Set로 훈련하고, 2) 1번째를 Validation Set로 Error를 계산하며, 3) 차례대로 1 ~ 2를 N회 반복한 후 4) 평균 오류율을 계산한다.Referring to FIG. 2, the model verification method using the LOOCV technique comprises the steps of 1) training the rest with the first set as a training set, 2) calculating the first error as a validation set, and 3) After repeating N times 4) Calculate average error rate.
이때, 에러 평가(E)는 다음의 수학식 1에 의해 산출될 수 있다.At this time, the error evaluation E can be calculated by the following equation (1).
본 발명의 검증을 위해 설정한 데이터참조 범위는 평가대상 건축물 ±1년이며, 이산시뮬레이션 수행횟수는 100회이다.The data reference range set for the verification of the present invention is the building subject to be evaluated ± 1 year, and the number of discrete simulation runs is 100 times.
검증의 과정은 다음과 같이 수행되었다.The verification process was performed as follows.
본 발명에 의해 구축된 50개소의 열관류율 실측데이터를 바탕으로 모델을 구축하되, 15개의 대상을 임의 선정하여 성능평가 대상으로 선정하였으며, 검증용 데이터(15개소)를 모델에 근거하여 열관류율을 추정한다고 가정하고 건축물의 허가년월일, 사용승인일, 준공당시 열관류율만을 추출하였으며, 이를 모델에 반영하여 시뮬레이션 하였다.A model was constructed based on the actual data of the 50 passages constructed by the present invention, and fifteen objects were arbitrarily selected and selected as the performance evaluation object, and the heat conduction rate was estimated based on the verification data (15 places) We only extracted the permit date of the building, the approval date of use, and the heat transfer rate at the time of completion.
검증용 모델 구축시 통계적 검증 신뢰도 향상을 위해서 검증대상의 측정 열관류율 값은 제외하였다(n=49).In order to improve the reliability of statistical verification in constructing the verification model, the measured heat transfer rate was excluded (n = 49).
다음의 표 1은 교차검증에 의한 추정모델 활용성 검증표이다.Table 1 below shows the validity of the estimated model utility by cross validation.
실측기반 열관류율 데이터 베이스와 추계적 시뮬레이션 프로세스를 활용하여 도출된 열관류율 값과, 대상건물의 실측 열관류율 값은 도 3의 Cross Validation 결과와 같다.The actual heat transfer rate data obtained by using the actual heat transfer rate database and the stochastic simulation process and the actual heat transfer rate values of the target building are the same as the cross validation result of FIG.
기존 준공년도 법적 열관류율 입력방식에 비해 실측값에 근접한 결과를 도출하는 것으로 나타났으나, 일부 구간에서는 참조할 수 있는 측정값이 많지 않아 오차율이 다소 발생하는 것으로 관찰되었다.It is shown that the result is close to the measured value compared to the legal heat flow rate input method of the existing completion year, but it is observed that the error rate is slightly generated because there are not many reference values to be referenced in some sections.
국내 건축물에 대한 열류계(HFM)법 및 ISO9869-1법에 의한 현장실측데이터는 한정된 측정시간 및 재실자요인 등으로 인해 취득이 매우 어려운 편이긴 하지만, 향후 지속적인 경험데이터(측정데이터)의 보완을 해 나간다면, 올바른 에너지성능평가와 이를 통한 에너지 정책 수립에 기여할 수 있다.It is very difficult to acquire the data of field measurement by the HFM method and the ISO9869-1 method for domestic buildings because of the limited measurement time and occupancy factors. However, it is necessary to supplement the continuous experience data (measurement data) If it goes away, it can contribute to the evaluation of the correct energy performance and the establishment of energy policy through it.
또한, 본 발명을 바탕으로 한 에너지 성능 평가툴 사용자는, 기존 건축물을 대상으로 한 열적성능 결과의 확률적인 추정값을 얻을 수 있으며, 이 값을 외피성능개선을 위한 의사결정시 건물에너지 성능평가(ECO2, EnergyPlus 또는 Echohouse 등)에 활용할 수 있다.In addition, a user of the energy performance evaluation tool based on the present invention can obtain a stochastic estimation value of thermal performance results for existing buildings, and this value is used as a building energy performance evaluation (ECO2 , EnergyPlus, or Echohouse).
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 에너지 성능평가를 위한 주택 외피열관류율의 추정 방법을 설명하는 순서도이다.FIG. 4 is a flowchart illustrating a method of estimating a housing shell heat conduction rate for energy performance evaluation according to an embodiment of the present invention.
도 4를 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 에너지 성능평가를 위한 주택 외피열관류율의 추정 방법은, 먼저 사용자 UI(400)를 통해 입력 받은 실측 기반 건축 정보를 이용하여 구축된 데이터베이스에 포함된 열관류율 중에서 평균 실내·외 온도차가 온도 조건을 만족하는 열관류율로 외피열관류율 데이터베이스를 구축한다(S110).4, a method for estimating the housing shell heat conduction rate for energy performance evaluation according to an exemplary embodiment of the present invention includes: firstly, In S110, a shell heat conduction ratio database is constructed with the average indoor / outdoor temperature difference satisfying the temperature condition among the heat conduction rates.
상술한 단계 S110에서의 외피열관류율 데이터베이스의 구축 방법은 도 5의 본 발명의 일 실시예에 따른 에너지 성능평가를 위한 주택 외피열관류율 데이터베이스 구축 방법에서 구체적으로 살펴보기로 한다.The construction method of the shell heat conduction ratio database in step S110 will be described in detail in the method of building the housing shell heat conduction ratio database for energy performance evaluation according to the embodiment of the present invention shown in FIG.
일 실시예에서, 외피열관류율 데이터베이스를 구축하는 단계(S110)는, 실측 기반 건축 정보로서 허가년월일, 사용승인일, 건축물용도, 데이터 참조범위 및 이산시뮬레이션 수행횟수 중 적어도 하나의 건축 정보를 입력 받을 수 있다.In one embodiment, the step S110 of building the envelope heat-conduction rate database may receive at least one piece of construction information as actual building-based building information, such as permission date, use approval date, building use, data reference range, .
상술한 단계 S120에서 구축된 외피열관류율 데이터베이스를 기반으로 확률밀도함수를 생성한다(S120).The probability density function is generated based on the envelope heat conduction rate database established in step S120 (S120).
상술한 단계 S120에서는, 분석용 데이터를 기반으로 확률밀도함수를 생성하는데, 확률변수가 주어진 어떤 구간 내에 포함될 확률을 확률밀도라고 하며, 이를 함수형태로 나타낸 것이 확률밀도함수인데, 본 발명에서는 확률변수로서 건축물 외피의 열관류율(W/M2K)이 사용될 수 있다.In the above-described step S120, a probability density function is generated based on analysis data. The probability that a random variable will be included in a given section is called a probability density, and the probability density function is expressed as a function form. In the present invention, (W / M2K) of the building envelope can be used.
상술한 단계 S130에서 생성된 확률밀도함수를 이용하여 추정 대상 건축물 외피의 열관류율 값을 도출한다(S130).The value of the heat conduction rate of the building target shell is derived using the probability density function generated in step S130 (S130).
일 실시예에서, 열관류율 값을 도출하는 단계(S130)는, 유사건축물의 실측데이터를 근거로 한 룰렛휠 선택(Roulette Wheel Selection) 시뮬레이션을 수행하여 추정 대상 건축물 외피의 열관류율 값을 도출할 수 있다.In one embodiment, deriving the value of the heat conduction rate value (S130) may perform a Roulette Wheel Selection simulation based on the actual data of the similar building to derive the value of the heat conduction rate of the estimated building envelope.
상술한 바와 같은 단계를 가지는 에너지 성능평가를 위한 주택 외피열관류율의 추정 방법에 따르면, 사용자가 준공년월과 벽체 열관류율의 성능목표인 설계값을 입력하면, 경년변화 및 시공품질 등을 고려하여 확률적인 추정값을 산출하여 이를 통해 에너지 성능 결과값에 대한 불확도(Uncertainty) 개선을 달성할 수 있다.According to the estimation method of the housing shell heat conduction rate for the energy performance evaluation having the steps as described above, when the user inputs the design value as the performance target of the construction year and the wall heat conduction ratio, To thereby obtain an uncertainty improvement in the energy performance result value.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 에너지 성능평가를 위한 주택 외피열관류율 데이터베이스 구축 방법을 설명하는 순서도이다.5 is a flowchart illustrating a method of building a housing shell heat conduction ratio database for energy performance evaluation according to an embodiment of the present invention.
도 5를 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 에너지 성능평가를 위한 주택 외피열관류율 데이터베이스 구축 방법은, 우선 Referring to FIG. 5, a method for building a housing shell heat conduction ratio database for energy performance evaluation according to an embodiment of the present invention includes:
열관류율을 24시간의 배수 단위로 측정한다(S210).The heat conduction rate is measured in multiples of 24 hours (S210).
상술한 단계 S210에서의 현장 실측 방법은, ISO9869-1에서 제시된 HFM을 이용한 열관류율 측정방법이 기본적으로 사용될 수 있으나, 현장의 상황에 따라 적절한 측정방법이 사용될 수 있다.In the field measurement method in the above-described step S210, a method of measuring the heat conduction rate using the HFM proposed in ISO9869-1 can be basically used, but an appropriate measurement method can be used according to the situation of the site.
일 실시예에서, 측정하는 단계(S210)는, ISO9869-1에 따르면 중량 구조체의 경우 열관류율은 상술한 바와 같이 24시간의 배수를 단위로 측정하되, 최소 72시간 이상 측정한 데이터값을 바탕으로 열저항 값(R)을 분석할 수 있다.According to ISO9869-1, the measuring step S210, in the case of a weight structure, measures the heat conduction rate in units of a multiple of 24 hours as described above, but based on data values measured for at least 72 hours, The resistance value R can be analyzed.
측정 시간이 72시간을 넘어선 경우(S220의 Yes의 경우)에는, 상술한 단계 S210에서 마지막으로 측정하여 획득(S230)한 열저항 값(R) 이 24시간 전에 획득한 열저항 값의 기 설정된 오차 범위를 만족하면(S240의 Yes의 경우) 측정을 종료(S250)하고, 데이터베이스에 저장한다.If the measurement time exceeds 72 hours (Yes in S220), it is determined that the thermal resistance value R obtained by the last measurement in step S210 (S230) is less than the predetermined error of the thermal resistance value acquired 24 hours ago If the range is satisfied (S240: Yes), the measurement is ended (S250) and stored in the database.
일 실시예에서, 측정을 종료하는 단계(S250)는, 최소 측정시간은 72시간으로 하되, 마지막 측정에서 획득한 열저항 값(R)이 24시간 전에 획득한 열저항 값의 ±5% 미만의 범위를 만족하면 측정을 종료할 수 있다.In one embodiment, terminating the measurement (S250) may be such that the minimum measurement time is 72 hours, and the thermal resistance value R obtained in the last measurement is less than +/- 5% of the thermal resistance value obtained 24 hours before If the range is satisfied, the measurement can be terminated.
상술한 단계 S250에서 측정이 종료되면, 평균법(Average Method)을 통해 오차 범위를 만족한 측정값을 이용하여 열관류율을 산출한다(S260).When the measurement is completed in the above-described step S250, the heat conduction rate is calculated using a measurement value that satisfies the error range through an average method (S260).
일 실시예에서, 열관류율을 산출하는 단계(S260)는, ISO 9869-1에서 제시하는 평균법(Average Method)을 이용하여 해당 조건을 만족한 측정값을 통하여 다음의 수학식 2를 이용하여 열관류율(U)을 산출할 수 있다.In one embodiment, the step of calculating the heat conduction rate (S260) may be performed by using an average method as specified in ISO 9869-1, using the following equation (2) ) Can be calculated.
여기서, U는 열관류율
상술한 단계 S260에서 연관류율이 산출되면, 산출된 열관류율을 이용하여 데이터베이스를 구축한다(S270).When the liquefied flow rate is calculated in the above-described step S260, a database is constructed using the calculated heat flow rate (S270).
상술한 단계 S270에서 기 구축된 데이터베이스에 포함된 열관류율 중 평균 실내·외 온도차(ΔT)가 온도 조건을 만족하는 경우에 한하여(S280의 Yes의 경우) 데이터베이스에 포함되도록 상술한 단계 S270에서 구축된 데이터베이스를 업데이트한다(S290).The database constructed in the above-described step S270 so as to be included in the database only when the average indoor / outdoor temperature difference? T among the heat conduction rates included in the database constructed in the above-described step S270 satisfies the temperature condition (Yes in S280) (S290).
발명의 배경이 되는 기술에서 상술한 바와 같이 평균법을 이용한 열관류율 산출시 일정 이상의 실내·외 온도차(ΔT)를 유지하지 않을 경우 수용 불가능한 오차가 발생할 수 있다.As described above in the background of the invention, an unacceptable error may occur if the indoor / outdoor temperature difference (? T) is not maintained above a certain level in the calculation of the heat conduction rate using the averaging method.
본 발명의 검증을 위한 실험에서도 평균 실내·외 온도차(ΔT)가 10℃미만의 측정대상에서는 동일 준공년도의 관류율 평균값 기준 200%를 초과하는 등의 이상관측치가 관찰되었다.In the test for verification of the present invention, an abnormal observation such as that the average indoor / outdoor temperature difference (ΔT) exceeded 200% based on the average perfusion rate of the same construction year in the measurement object of less than 10 ° C was observed.
표 2는 ISO 9869-1의 기준에 의해 측정되고 분석된 열관류율 값과, 평균 실내·외 온도차(ΔT)를 나타낸 것이다.Table 2 shows the values of the heat flow rate measured and analyzed by the standard of ISO 9869-1 and the average indoor / outdoor temperature difference (? T).
데이터의 취득과 분석, 이상치제거 및 평균 실내·외 온도차(ΔT)에 의한 필터링 절차 이후 최종적으로 50개의 측정값이 데이터베이스화 되어 본 발명의 증면에 활용되었다.After the data acquisition and analysis, the outlier removal, and the filtering process based on the average indoor / outdoor temperature difference (? T), 50 measurement values were finally databaseed and utilized for the enhancement of the present invention.
표 2를 참조하면, 대상자 번호 5, 6, 7, 11, 12, 20, 23, 27 및 28은, 평균 실내·외 온도차(ΔT)가 10℃ 미만인 것들로, 평균 열관류율이 상술한 바와 같이 관류율 평균값 기준 200%를 초과하는 등의 이상관측치가 관찰되는 것을 확인할 수 있다.As shown in Table 2, the subjects Nos. 5, 6, 7, 11, 12, 20, 23, 27, and 28 were those having an average indoor / outdoor temperature difference? T of less than 10 占 폚, And an average observation value exceeding 200% based on the average value is observed.
이에 따라, 본 발명에서는, 에너지 시뮬레이션시 활용될 수 있는 열관류율 추정 모델을 제시하고, 우리나라의 기후대에서의 최적의 조건을 획득할 수 있도록 평균 실내·외 온도차(ΔT)가 10℃ 이상인 경우에 한하여 측정대상에 포함시켜 데이터베이스화를 수행하도록 한다.Accordingly, the present invention proposes a heat conduction rate estimation model that can be utilized in the energy simulation, and only when the average indoor / outdoor temperature difference (ΔT) is 10 ° C. or more so as to obtain optimal conditions in the climate zone of Korea So as to perform database conversion.
즉, 데이터베이스를 업데이트하는 단계(S250)는, 평균 실내·외 온도차(ΔT)가 10℃ 이상인 열관류율에 한하여 데이터베이스에 포함되도록 할 수 있다.That is, the step of updating the database (S250) can be included in the database only in the case of the average indoor / outdoor temperature difference ΔT of 10 ° C. or higher.
이상에서는 실시예들을 참조하여 설명하였지만, 해당 기술 분야의 숙련된 당업자는 하기의 특허 청구의 범위에 기재된 본 발명의 사상 및 영역으로부터 벗어나지 않는 범위 내에서 본 발명을 다양하게 수정 및 변경시킬 수 있음을 이해할 수 있을 것이다.It will be apparent to those skilled in the art that various modifications and variations can be made in the present invention without departing from the spirit or scope of the present invention as defined by the following claims. You will understand.
본 발명은, 주택을 대상으로 측정된 열관류율과 준공당시 적용되었던 법적 열관류율을 평가하여 실제 단열 성능간의 차이를 정량화함으로써, 법적규제에 의한 주택 에너지성능 개선정도를 분석·고찰하고, 열관류율 추정 모델을 제시하여 에너지 성능 개선에 효율적인 수립에 기여할 수 있다.The present invention analyzes and examines the degree of improvement of the housing energy performance by the legal regulation by evaluating the heat conduction rate measured at the house and the legal heat conduction rate applied at the time of completion to quantify the difference between the actual thermal insulation performance, Thereby contributing to efficient establishment of energy performance improvement.
10: 에너지 성능평가를 위한 주택 외피열관류율의 추정 장치
100: 데이터베이스 구축부
200: 확률밀도함수 생성부
300: 추계적 시뮬레이션 수행부
400: 사용자 UI10: Estimation of housing shell heat-transfer rate for energy performance evaluation
100: Database construction unit
200: probability density function generator
300: stochastic simulation execution unit
400: User UI
Claims (15)
상기 데이터베이스 구축부에서 구축된 외피열관류율 데이터베이스에 포함된 허가년월일을 이용하여 건축물 준공 이전의 법적 열관류율을 판단하고, 상기 외피열관류율 데이터베이스에 포함된 사용승인일을 이용하여 건축물 준공 이후 경과일수를 판단하며, 상기 외피열관류율 데이터베이스에서 각 건축물의 법적 열관류율 및 건축물 준공 이후 경과일수를 기준으로 추정 대상 건축물과의 유사건축물에 해당하는 실측 기반 건축 정보를 선정하여 확률밀도함수를 생성하는 확률밀도함수 생성부; 및
상기 확률밀도함수 생성부에서 생성된 확률밀도함수를 이용하여 추정 대상 건축물 외피의 열관류율 값을 도출하는 추계적 시뮬레이션 수행부를 포함하는, 에너지 성능평가를 위한 주택 외피열관류율의 추정 장치.
Based on the construction date information and the approval approval date, it is input through the user UI as actual construction information. The average indoor / outdoor temperature difference between the indoor and outdoor temperature ratios included in the database constructed by using the inputted building information is the thermal percussion ratio satisfying the temperature condition. A database building unit for building a database;
Determining a legal heat-conduction rate prior to the completion of the building using the permission date and time included in the outer-volume heat-conduction rate database established in the database building unit, determining the number of days since the completion of the building using the utilization approval date included in the outer- A probability density function generator for generating a probability density function by selecting experimental building information corresponding to a similar building with the estimated target building based on the legal heat-conduction rate of each building and the number of days since the completion of the building in the envelope heat-conduction rate database; And
And a stochastic simulation performing unit for deriving a value of a heat conduction rate of the outer shell of the estimation target building using the probability density function generated by the probability density function generating unit.
상기 실측 기반 건축 정보로서 건축물용도, 데이터 참조범위 및 이산시뮬레이션 수행횟수 중 적어도 하나의 건축 정보를 입력 받는, 에너지 성능평가를 위한 주택 외피열관류율의 추정 장치.
The information processing apparatus according to claim 1,
And estimating the housing shell heat conduction rate for energy performance evaluation based on at least one of architectural information, architectural information, data reference range, and discrete simulation execution times.
상기 허가년월일은, 설계 열관류율의 카테고리 선택(Category Selection)에 사용되고,
상기 사용승인일, 상기 건축물용도 또는 상기 데이터 참조범위는, 특정 카테고리의 설계 열관류율의 데이터 선택(Data Selection)에 사용되며,
상기 이산시뮬레이션 수행횟수는, 추계적 시뮬레이션(Stochastic Simulation)에 사용되는, 에너지 성능평가를 위한 주택 외피열관류율의 추정 장치.
3. The method of claim 2,
The permission date is used for category selection of the design heat conduction rate,
The use approval date, the building application or the data reference range is used for data selection of the design category heat transfer rate of a specific category,
The number of discrete simulation runs is used in stochastic simulation. The apparatus for estimating the housing sheath heat conduction rate for energy performance evaluation.
주어진 구간 내에 확률변수가 포함될 확률인 확률밀도를 함수 형태로 나타낸 확률밀도함수를 생성하는, 에너지 성능평가를 위한 주택 외피열관류율의 추정 장치.
The apparatus of claim 1, wherein the probability density function generator comprises:
An apparatus for estimating the housing sheath heat transfer rate for energy performance evaluation, which generates a probability density function expressed by a function form of a probability density, which is a probability that a random variable is included in a given section.
건축물 외피의 열관류율(W/M2K)인, 에너지 성능평가를 위한 주택 외피열관류율의 추정 장치.
5. The method of claim 4,
An apparatus for estimating the housing sheath heat transfer rate for energy performance evaluation, which is the heat conduction rate (W / M2K) of the building envelope.
유사건축물의 실측데이터를 근거로 한 룰렛휠 선택(Roulette Wheel Selection) 시뮬레이션을 수행하여 추정 대상 건축물 외피의 열관류율 값을 도출하는, 에너지 성능평가를 위한 주택 외피열관류율의 추정 장치.
The apparatus according to claim 1, wherein the stochastic simulation performing unit comprises:
An apparatus for estimating the housing shell heat conduction rate for energy performance evaluation, which performs a Roulette Wheel Selection simulation based on actual data of similar buildings to derive the value of the heat conduction rate of the building target envelope.
추정 대상 건축물 외피의 열관류율 값을 최댓값, 평균값 또는 최솟값의 형태로 도출하는, 에너지 성능평가를 위한 주택 외피열관류율의 추정 장치.
The apparatus according to claim 1, wherein the stochastic simulation performing unit comprises:
An apparatus for estimating the housing shell heat transfer rate for energy performance evaluation, which derives the value of the heat conduction rate of the shell of the building to be estimated in the form of a maximum value, an average value or a minimum value.
데이터베이스 구축부가 사용자 UI를 통해 실측 기반 건축 정보로서 허가년월일 및 사용승인일을 포함하여 입력 받고, 입력 받은 실측 기반 건축 정보를 이용하여 구축된 데이터베이스에 포함된 열관류율 중에서 평균 실내·외 온도차가 온도 조건을 만족하는 열관류율로 외피열관류율 데이터베이스를 구축하는 단계;
확률밀도함수 생성부가 구축된 외피열관류율 데이터베이스를 기반으로 확률밀도함수를 생성하는 단계; 및
추계적 시뮬레이션 수행부가 생성된 확률밀도함수를 이용하여 추정 대상 건축물 외피의 열관류율 값을 도출하는 단계를 포함하고,
상기 확률밀도함수를 생성하는 단계는,
상기 외피열관류율 데이터베이스에 포함된 허가년월일을 이용하여 건축물 준공 이전의 법적 열관류율을 판단하는 단계;
상기 외피열관류율 데이터베이스에 포함된 사용승인일을 이용하여 건축물 준공 이후 경과일수를 판단하는 단계; 및
상기 외피열관류율 데이터베이스에서 각 건축물의 법적 열관류율 및 건축물 준공 이후 경과일수를 기준으로 상기 확률밀도함수 생성에 사용되는 실측 기반 건축 정보를 특정하는 단계를 포함하는, 에너지 성능평가를 위한 주택 외피열관류율의 추정 방법.
A method for estimating a housing shell heat conduction rate in an apparatus for estimating a housing shell heat conduction rate for energy performance evaluation implemented to calculate an input value of a heat conduction rate used in an energy performance evaluation of a building,
The database construction unit receives the input including the permission date and the use approval date as actual construction based building information through the user UI, and the average indoor / outdoor temperature difference among the heat conduction rates included in the database constructed using the input actual building information satisfies the temperature condition Establishing an outer shell heat conduction ratio database with the heat conduction ratio;
Generating a probability density function based on the envelope heat conduction rate database in which the probability density function generator is built; And
And deriving a value of the heat conduction rate of the outer shell of the estimation target building using the probability density function generated by the stochastic simulation performing unit,
Wherein generating the probability density function comprises:
Determining a legal heat-conduction rate before completion of the building using the permission date included in the outer shell heat-conduction rate database;
Determining the number of days since the completion of the building by using the use approval date included in the envelope heat-conduction rate database; And
Estimating the housing shell heat conduction rate for the energy performance evaluation, including the step of specifying the actual building-based building information used for generating the probability density function based on the legal heat-conduction rate of each building and the number of days since the completion of the building in the shell heat- .
상기 실측 기반 건축 정보로서 허가년월일, 사용승인일, 건축물용도, 데이터 참조범위 및 이산시뮬레이션 수행횟수 중 적어도 하나의 건축 정보를 입력 받는, 에너지 성능평가를 위한 주택 외피열관류율의 추정 방법.
The method of claim 8, wherein the step of constructing the envelope heat conduction ratio database comprises:
A method for estimating the housing shell heat conduction rate for energy performance evaluation, wherein at least one piece of construction information among the permit date, the use approval date, the building use, the data reference range, and the discrete simulation execution frequency is input as the actual building information.
유사건축물의 실측데이터를 근거로 한 룰렛휠 선택(Roulette Wheel Selection) 시뮬레이션을 수행하여 추정 대상 건축물 외피의 열관류율 값을 도출하는, 에너지 성능평가를 위한 주택 외피열관류율의 추정 방법.
9. The method of claim 8, wherein deriving the value of the heat-
A Router Wheel Selection Simulation based on actual data of similar buildings to derive the value of the heat conduction rate of the envelope of the target building to estimate the housing envelope heat transfer rate for energy performance evaluation.
열관류율을 24시간의 배수 단위로 측정하는 단계;
마지막 측정에서 획득한 열저항 값(R)이 24시간 전에 획득한 열저항 값의 기 설정된 오차 범위를 만족하면 측정을 종료하는 단계;
평균법(Average Method)을 통해 상기 오차 범위를 만족한 측정값을 이용하여 열관류율을 산출하는 단계;
산출된 열관류율을 이용하여 데이터베이스를 구축하는 단계; 및
기 구축된 데이터베이스에 포함된 열관류율 중 평균 실내·외 온도차가 10℃ 이상인 열관류율에 한하여 데이터베이스에 포함되도록 데이터베이스를 업데이트하는 단계를 포함하는, 에너지 성능평가를 위한 주택 외피열관류율 데이터베이스 구축 방법.
A database building method in a database building part included in an apparatus for estimating the housing sheath heat conduction ratio for energy performance evaluation,
Measuring the heat transfer rate in multiples of 24 hours;
Terminating the measurement if the thermal resistance value R obtained in the last measurement satisfies a predetermined error range of the thermal resistance value obtained 24 hours before;
Calculating a heat conduction rate using a measurement value satisfying the error range through an average method;
Constructing a database using the calculated heat conduction rate; And
And updating the database so that the average indoor / outdoor temperature difference between the indoor and outdoor temperature ratios included in the prebuilt database is included in the database only for the heat conduction rate of 10 ° C or higher.
열관류율 측정의 최소 측정시간을 72시간으로 하는, 에너지 성능평가를 위한 주택 외피열관류율 데이터베이스 구축 방법.
12. The method of claim 11,
A method for constructing a housing shell heat conduction rate database for energy performance evaluation with a minimum measurement time of 72 hours.
마지막 측정에서 획득한 열저항 값(R)이 24시간 전에 획득한 열저항 값의 ±5% 미만의 범위를 만족하면 측정을 종료하는, 에너지 성능평가를 위한 주택 외피열관류율 데이터베이스 구축 방법.
12. The method of claim 11, wherein terminating the measurement comprises:
A method for establishing a housing sheath heat transfer rate database for energy performance evaluation, wherein the heat resistance value (R) obtained from the last measurement satisfies a range of less than ± 5% of the heat resistance value obtained 24 hours before.
다음의 수학식을 이용하여 열관류율(U)을 산출하는, 에너지 성능평가를 위한 주택 외피열관류율 데이터베이스 구축 방법.
여기서, U는 열관류율, q는 열류량 밀도,
12. The method of claim 11, wherein the step of calculating the heat-
A method of building a housing shell heat conduction ratio database for energy performance evaluation, wherein the heat conduction ratio (U) is calculated using the following equation:
Where U is the heat flow rate, q is the heat flux density,
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|---|---|---|---|
| KR1020180106847A KR101958148B1 (en) | 2018-09-07 | 2018-09-07 | Device, method and database building method for estimating building envelope heat conduction rate for evergy performance evaluation |
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| KR1020180106847A KR101958148B1 (en) | 2018-09-07 | 2018-09-07 | Device, method and database building method for estimating building envelope heat conduction rate for evergy performance evaluation |
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| KR1020180106847A KR101958148B1 (en) | 2018-09-07 | 2018-09-07 | Device, method and database building method for estimating building envelope heat conduction rate for evergy performance evaluation |
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| KR (1) | KR101958148B1 (en) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR20230093780A (en) * | 2021-12-20 | 2023-06-27 | (주)미래환경플랜건축사사무소 | System and method for estimating surface heat transfer coefficient of building envelope |
Citations (3)
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| KR20160067570A (en) | 2014-12-04 | 2016-06-14 | 대한민국(산림청 국립산림과학원장) | Method for measuring coefficient of overall heat transmission in non-steady state |
| KR101711242B1 (en) | 2013-12-18 | 2017-02-28 | (주)엘지하우시스 | Method of measuring structural glass heat transmission coefficient |
| JP2017096522A (en) * | 2015-11-19 | 2017-06-01 | パナソニックＩｐマネジメント株式会社 | Heat insulation performance estimation device and heat insulation performance estimation method |
-
2018
- 2018-09-07 KR KR1020180106847A patent/KR101958148B1/en active IP Right Grant
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| KR20230093780A (en) * | 2021-12-20 | 2023-06-27 | (주)미래환경플랜건축사사무소 | System and method for estimating surface heat transfer coefficient of building envelope |
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