[論文レビュー] Elaboration of a new tool for weather data sequences generation

Laëtitia Adelard, Thierry A. Mara+2 more|arXiv (Cornell University)|Dec 21, 2012

Building Energy and Comfort Optimization参考文献 9被引用数 10

ひとこと要約

本論文では、建物物理学の応用を想定した気象データ記述、統計モデリング、および人工天候データ生成を統合する新規ソフトウェアツール、RUNEOLE を提示する。統計解析、典型日同定、シミュレーション対応天候ファイル作成のモジュールを組み合わせることで、RUNEOLE は、特に湿潤気候において、HVAC システム評価や熱的快適性研究に適した正確な合成天候系列の生成を可能にする。

ABSTRACT

This paper deals about the presentation of a new software RUNEOLE used to provide weather data in buildings physics. RUNEOLE associates three modules leading to the description, the modelling and the generation of weather data. The first module is dedicated to the description of each climatic variable included in the database. Graphic representation is possible (with histograms for example). Mathematical tools used to compare statistical distributions, determine daily characteristic evolutions, find typical days, and the correlations between the different climatic variables have been elaborated in the second module. Artificial weather datafiles adapted to different simulation codes are available at the issue of the third module. This tool can then be used in HVAC system evaluation, or in the study of thermal comfort. The studied buildings can then be tested under different thermal, aeraulic, and radiative solicitations, leading to a best understanding of their behaviour for example in humid climates.

研究の動機と目的

• 建物性能シミュレーションに適した合成天候データ系列を生成する包括的なツールの開発を目的とする。
• 熱的およびHVACシステム評価に使用可能な、柔軟で気候適応型の天候データ生成ツールの不足を補うことを目的とする。
• 湿潤気候における研究を支援するために、統計的に代表的かつシミュレーション対応の天候ファイルを提供することを目的とする。
• 統計モデリングと実用的データ生成を統合することで、建物物理学の応用における精度の向上を図ることを目的とする。

提案手法

• 本ツールは、気象変数記述、分布および相関の統計モデリング、人工天候データ生成の3つのコアモジュールを統合している。
• 統計的手法を用いて分布を比較し、典型日を同定し、気温、湿度、日射量などの気象変数間の相関を分析する。
• ヒストグラムなどの図的表現を用いて、気象データの分布を可視化し、解釈性を向上させる。
• さまざまなシミュレーションコードと互換性を持つ合成天候ファイルを生成することで、標準的な建物性能ツールとの相互運用性を確保する。
• モデリング段階では、気象変数の日周期的パターンを捉えるために、日次特性の変化分析が含まれる。
• 最終モジュールは、熱的および空気力学的性能評価に使用可能なシミュレーション対応の天候ファイルを出力する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 建物物理学の応用において、実際の気象パターンを反映する合成天候データ系列を生成する統合型ツールをどのように設計できるか？
• RQ2 気象データにおける変数の相関をモデリングし、典型天候日を同定するのに最も効果的な統計手法は何か？
• RQ3 既存の建物シミュレーションソフトウェアと互換性を持つ人工天候ファイルをどのように生成できるか？
• RQ4 このツールは、湿潤気候におけるHVACおよび熱的快適性評価の精度をどの程度向上できるか？
• RQ5 信頼性のあるシミュレーション結果を保証するために、合成天候データに保持すべき主要な統計的特徴は何か？

主な発見

• RUNEOLE は、実際の気象データと統計的に整合性を持つ合成天候データ系列を生成でき、日次パターンや変数間の相関を保持している。
• 高度な統計解析を用いることで、典型天候日の同定が可能となり、データの代表的性が向上している。
• 生成された人工天候ファイルは、標準的なシミュレーションコードと互換性があり、既存の建物性能ワークフローへの統合を容易にする。
• 本ソフトウェアは、気象変数の詳細な図的および統計的分析をサポートしており、データの解釈および検証を向上させる。
• RUNEOLE は、正確な天候データが信頼性のある熱的および空気力学的性能評価に不可欠である湿潤気候において、顕著な適用可能性を示している。
• モジュール構造により、異なるシミュレーション要件および気候条件への柔軟な適合が可能である。