[논문 리뷰] Data-Driven Key Performance Indicators and Datasets for Building Energy Flexibility: A Review and Perspectives

Han Li, Hicham Johra외 16명|arXiv (Cornell University)|2022. 11. 22.

Smart Grid Energy Management인용 수 7

한 줄 요약

이 논문은 운영 환경에서 건물 에너지 유연성 평가를 위한 81개의 데이터 기반 핵심 성과 지표(KPI)를 검토하고, 에너지 민감성 평가를 위한 330개의 건물 데이터셋을 평가하여 수요 반응 및 건물-그리드(B2G) 서비스에 적합한 16개의 고품질 데이터셋을 규명한다. 향후 방향으로는 기준선이 없는 KPI, 표준화된 정량화 방법, 그리고 촉진된 데이터셋을 제안하여 운영 에너지 유연성 평가를 발전시킨다.

ABSTRACT

Energy flexibility, through short-term demand-side management (DSM) and energy storage technologies, is now seen as a major key to balancing the fluctuating supply in different energy grids with the energy demand of buildings. This is especially important when considering the intermittent nature of ever-growing renewable energy production, as well as the increasing dynamics of electricity demand in buildings. This paper provides a holistic review of (1) data-driven energy flexibility key performance indicators (KPIs) for buildings in the operational phase and (2) open datasets that can be used for testing energy flexibility KPIs. The review identifies a total of 81 data-driven KPIs from 91 recent publications. These KPIs were categorized and analyzed according to their type, complexity, scope, key stakeholders, data requirement, baseline requirement, resolution, and popularity. Moreover, 330 building datasets were collected and evaluated. Of those, 16 were deemed adequate to feature building performing demand response or building-to-grid (B2G) services. The DSM strategy, building scope, grid type, control strategy, needed data features, and usability of these selected 16 datasets were analyzed. This review reveals future opportunities to address limitations in the existing literature: (1) developing new data-driven methodologies to specifically evaluate different energy flexibility strategies and B2G services of existing buildings; (2) developing baseline-free KPIs that could be calculated from easily accessible building sensors and meter data; (3) devoting non-engineering efforts to promote building energy flexibility, such as designing utility programs, standardizing energy flexibility quantification and verification processes; and (4) curating datasets with proper description for energy flexibility assessments.

연구 동기 및 목표

• 운영 환경에서 건물 에너지 유연성 평가를 위한 데이터 기반 핵심 성과 지표(KPI)를 체계적으로 검토하고 분류하는 것.
• 기존 건물 에너지 데이터셋의 품질과 활용 가능성을 평가하여 KPI 및 유연성 서비스 테스트에 활용 가능한지 평가하는 것.
• 기존 방법론의 격차를 규명하는 것, 특히 기준선이 없는 KPI와 표준화된 검증 절차의 부족.
• 건물 에너지 유연성의 확산을 위해 엔지니어링 외적 요인, 예를 들어 통신사 프로그램과 정책 프레임워크를 장려하는 것.
• 재현 가능하고 확장 가능한 에너지 유연성 연구를 지원하기 위해 정제된, 잘 문서화된 데이터셋을 주장하는 것.

제안 방법

• 최근 91篇의 논문을 종합적으로 검토하여 유형, 복잡성, 범위, 이해관계자, 데이터 요구사항, 기준선 요구사항, 해상도 및 인기도를 기반으로 81개의 데이터 기반 KPI를 추출하고 분류하였다.
• 공개 및 연구 자료에서 330개의 건물 에너지 데이터셋을 수집하고, 에너지 유연성 평가에 적합한지 평가하였다.
• 완전성, 시간 해상도, 제어 신호의 가용성, 수요 반응 또는 B2G 기능 지원 여부를 기준으로 16개의 데이터셋을 고품질 후보로 선별하였다.
• 선택된 데이터셋을 바탕으로 DSM 전략, 건물 유형, 그릴드 환경, 제어 전략, 필요 데이터 특성, 실생활 응용에서의 활용 가능성 등을 분석하였다.
• KPI를 기반 데이터 소스(예: 스마트 미터, BMS, 기상 데이터 등)에 따라 분류하고, 일반적인 건물 센서 데이터를 사용한 실현 가능성 평가를 수행하였다.
• 접근 가능한 건물 센서 데이터를 활용한 기준선이 없는 KPI 개발을 위한 프레임워크를 제안하였다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 건물 에너지 유연성 평가를 위한 가장 일반적인 데이터 기반 KPI는 무엇이며, 복잡성, 범위, 데이터 요구사항 측면에서 어떻게 다릅니까?
• RQ2 기존 건물 데이터셋 중에서 수요 반응 및 건물-그리드(B2G) 서비스 평가에 적합한 것은 무엇입니까?
• RQ3 현재의 KPI와 데이터셋은 실생활 운영 수요와 그릴드 통합 요구사항과 얼마나 부합합니까?
• RQ4 기존 KPI 방법론의 주요 제한 사항은 무엇이며, 특히 기준선 의존성과 데이터 접근성 측면에서 어떻게 나타납니까?
• RQ5 건물에서 에너지 유연성 평가를 표준화하고 확장하기 위해 필요한 제도적 및 기술적 개선 사항은 무엇입니까?

주요 결과

• 91篇의 최근 논문에서 총 81개의 데이터 기반 KPI를 규명하였으며, 복잡성, 데이터 요구사항, 이해관계자 초점 측면에서 상당한 다양성이 존재하였다.
• 수집된 330개의 데이터셋 중 유연성 평가에 적합한 것으로 판단된 것은 오직 16개뿐이었으며, 이는 높은 데이터 품질, 높은 시간 해상도, 제어 또는 에너지 교환 신호의 가용성 덕분이었다.
• 대부분의 기존 KPI는 기준선 계산에 의존하여 실시간 응용에서의 실용성을 제한하고 데이터 의존도를 증가시킨다.
• 표준 건물 센서 및 미터 데이터에서 계산 가능한 기준선이 없는 KPI가 널리 배포될 수 있도록 개발할 필요가 크다.
• 이 리뷰는 에너지 유연성 연구를 위한 표준화되고 잘 문서화된 데이터셋의 심각한 격차를 드러내었으며, 이 중 대부분의 데이터셋이 충분한 메타데이터와 맥락을 제공하지 못하고 있다.
• 향후 노력은 건물 에너지 유연성의 보급을 가속화하기 위해 기술 외적 요인, 예를 들어 통신사 프로그램과 정책 프레임워크를 우선시해야 한다.