건물에너지분석에서의 측정․검증(M&V) 데이터 보간 방안 (Data Interpolation Methods for Energy Measurement and Verification (M&V) in Building Energy Analysis)

서지정보

· 발행기관 : 대한설비공학회
· 수록지 정보 : 설비공학 논문집 / 34권 / 3호 / 123 ~ 129페이지
· 저자명 : 박윤미, 김성은, 정민희, 박진철

초록

본 연구의 목적은 M&V를 수행하기 위해 실무 엔지니어가 효율적으로 건물에너지시스템의 계측 데이터를 보간할 수 있는 방법을 제시하고, Case Study를 통해 보간 방법의 타당성을 검증하였다. 그 결과는 다음과 같다.
(1)건물의 에너지 사용량과 관련된 계측 데이터의 보간은 특이값의 정상 여부를 판단하여 오류 데이터로 구분할지 정의한 후, 오류 데이터의 특성을 반영하여 적절한 보간방법을 선택해야 한다. 1일 이하의 단기 누락 데이터의 경우 선형 특성이 강하기 때문에 평균, 선형보간법을 적용할 수 있으며, 비선형적 특성을 보이는 1시간 이상의 누락 데이터는 유사일의 평균값을 활용하거나 변동성이 큰 장기 누락 데이터의 경우 회귀보간법을 적용할 수 있다.
(2)사례를 통해 누락 데이터 보간을 실시한 결과, 단기 누락데이터(1일, 1주)의 경우 변동성이 작고 일정한 경향을 갖기 때문에 평균보간법을 적용하여도 MBE, Cv(RMSE) 값이 신뢰범위 안에 속하는 것으로 나타났다. 그러나 장기 데이터(2주)의 경우 값의 신뢰도가 낮아 평균보간법으로는 데이터의 변동특성을 모두 반영하지 못하는 것으로 나타났다.
(3)변동성이 큰 장기 데이터(2주)를 보간하기 위해서는 상관성이 있는 독립변수를 설정하여 회귀보간법을 적용하는 것이 타당할 것으로 판단된다. 사례에서 장기간 누락된 에너지 데이터는 외기온, 건물운영정보와 같은 상관 변수 데이터를 이용한 회귀식을 통해 보간값을 산출하였으며, 이 때 MBE, Cv(RMSE) 값이 신뢰범위 안에 속하는 것으로 나타났다.
본 연구에서는 건물에너지 M&V 시, 단기 및 장기 누락 데이터에 대한 보간방법을 실무자 관점에서 접근이 용이한 방법으로 제안하고, Case study를 통해 타당성을 검증하였다. 그러나 본 연구의 사례는 전기에너지만을 사용하는 건축물에 국한되어 다양한 에너지원을 사용하는 설비시스템을 적용한 사례에 대한 추가 연구가 필요하다. 향후에는 건물에너지 소비량에 영향을 주는 더 많은 시스템 계측값과 상관변수의 분석을 통해 데이터별 보간법을 제안하고, 다양한 사례 연구를 통해 신뢰도를 향상시켜나갈 예정이다.

영어초록

This study aims to present an interpolation method for Measurement and Verification (M&V) in building energy analysis and its validity was verified through a case study. For interpolation of data, it is first judged whether the outlier among the measurement data of the building energy system is normal, and the value determined as an error goes through selecting an appropriate interpolation method by reflecting its characteristics. After interpolating missing data for 1 day, 1 week, and 2 weeks through the case study, since short-term missing data has a linear characteristic, reliable data could be obtained even by applying the mean interpolation method. However, in the case of long-term missing data, volatility is high, making it difficult to secure data reliability in that way. In such a case, it is deemed reasonable to use the regression method derived from the correlated variable data.

참고자료

· 없음