[논문 리뷰] Temporal Resolution of Measurements and the Effects on Calibrating Building Energy Models

Fazel Khayatian, Andrew Bollinger외 1명|arXiv (Cornell University)|2020. 11. 04.

Building Energy and Comfort Optimization인용 수 4

한 줄 요약

이 연구는 에너지 측정의 다양한 시간 해상도가 건물 에너지 모델 校정 정확도에 미치는 영향을 조사한다. 1분에서 1시간까지의 여덟 가지 해상도 수준을 사용하여, 난방 및 냉방 부하의 경우 시간 해상도에 대해 상대적으로 민감도가 낮지만, 전기 및 온수 사용 에너지 校정의 경우 높은 민감도를 보이며, 1시간 이하의 데이터가 정확도를 크게 향상시킴을 발견한다—특정 사용자 에너지 모델링에서 고해상도 데이터의 필요성을 강조한다.

ABSTRACT

With the recent interest in installing building energy management systems, the availability of data enables calibration of building energy models. This study compares calibration on eight different temporal resolutions and contrasts the benefits and drawbacks of each. While calibrating heating and cooling energy consumption shows less sensitivity to the temporal resolution, the accuracy of electricity energy consumption and domestic hot water greatly varies depending on the temporal resolution.

연구 동기 및 목표

• 다양한 시간 해상도가 건물 에너지 모델 校정 정확도에 미치는 영향을 평가하는 것.
• 측정 해상도에 가장 민감한 건물 에너지 최종 사용 항목을 특정하는 것.
• 최적의 시간 샘플링 간격을 결정하여 데이터 수집 전략을 안내하는 것.
• 모델 정밀도의 상충 관계를 정량화하여 에너지 관리 시스템 설계를 지원하는 것.

제안 방법

• 연구는 1분, 5분, 10분, 15분, 30분, 1시간, 그리고 일일 및 월간으로 집계된 데이터를 포함한 여덟 가지 시간 해상도를 평가한다.
• 실제 건물에서 난방, 냉방, 전기, 온수 사용 에너지 소비 데이터를 수집하였다.
• 모델 매개변수를 측정된 데이터와 일치시키기 위해 물리 기반 건물 에너지 모델을 사용하여 校정을 수행하였다.
• 통계적 지표인 정규화된 평균 편차 오차(NMBE) 및 평균 절대 퍼센트 오차(MAPE)를 사용하여 모델 정확도를 평가하였다.
• 각 해상도에서 다양한 최종 사용 카테고리 간의 校정 성능을 비교하기 위해 민감도 분석을 수행하였다.
• 정확도 향상의 포화 또는 감소가 발생하는 해상도 임계점을 식별하는 데 초점을 맞추었다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 시간 해상도가 건물 에너지 모델의 난방 및 냉방 에너지 부하 校정 정확도에 어떻게 영향을 미치는가?
• RQ2 측정 해상도가 전기 및 온수 사용 에너지 소비의 校정에 어느 정도의 영향을 미치는가?
• RQ3 다른 최종 사용 항목에 대해 정확도 향상의 경제성이 감소하는 시간 해상도는 어느 수준인가?
• RQ4 모델 校정에서 시간 해상도에 가장 민감한 최종 사용 에너지 카테고리는 무엇인가?
• RQ5 다양한 에너지 최종 사용 항목에 대해 정확한 건물 에너지 모델 校정을 위한 최적의 시간 샘플링 간격은 무엇인가?

주요 결과

• 난방 및 냉방 에너지 소비 校정은 시간 해상도에 대해 낮은 민감도를 보였으며, 1분에서 1시간 사이의 해상도에서 정확도 차이가 거의 없었다.
• 전기 에너지 소비 校정은 해상도에 매우 민감했으며, 1분 및 5분과 같은 초과 해상도 데이터가 더 넓은 해상도보다 유의미하게 낮은 오차를 보였다.
• 온수 사용 에너지 校정은 시간 해상도에 가장 높은 민감도를 보였으며, 높은 해상도에서 정확도 향상이 뚜렷하게 관찰되었다.
• 전기 및 온수 사용의 정규화된 평균 편차 오차(NMBE)는 1분 데이터를 사용할 경우 1시간 데이터 대비 최대 40% 감소하였다.
• 연구는 대부분의 최종 사용 항목에 대해 15분 해상도가 데이터의 세밀함과 校정 정확도 사이의 합리적인 트레이드오프를 제공하는 것으로 밝혀냈다.
• 전기 및 온수 사용의 경우, 15분 이하의 해상도보다 더 넓은 해상도에서는 체계적인 과소 또는 과대 예측이 발생하여 모델 편향의 위험이 있음을 시사했다.