[논문 리뷰] A Comparison between CODYRUN and TRNSYS, simulation models for thermal buildings behaviour

Franck Lucas, Thierry A. Mara외 2명|arXiv (Cornell University)|2012. 12. 18.

Building Energy and Comfort Optimization참고 문헌 4인용 수 5

한 줄 요약

이 연구는 습윤 열대 기후 조건에서 건물의 열적 거동을 시뮬레이션하기 위해 CODYRUN과 TRNSYS를 비교한다. 단일 지점 시험 셀과 실제 다중 지점 열대 주택을 대상으로 하였다. 두 모델 모두 유사한 정확도를 보였지만, 스펙트럼 분석 결과 CODYRUN은 직사광선 및 외기 온도 영향을 모델링하는 데에서 열등한 성능을 보였고, TRNSYS는 산산이 흩어진 태양 복사 및 외기 온도 입력에 더 민감한 것으로 나타났다. 이는 복사 및 열 전달 표현에서 각 모델 고유의 오류를 드러낸다.

ABSTRACT

Simulation codes of thermal behaviour could significantly improve housing construction design. Among the existing software, CODYRUN and TRNSYS are calculations codes of different conceptions. CODYRUN is exclusively dedicated to housing thermal behaviour, whereas TRNSYS is more generally used on any thermal system. The purpose of this article is to compare these two instruments in two different conditions . We will first modelize a mono-zone test cell, and analyse the results by means of signal treatment methods. Then, we will modelize a real case of multi-zone housing, representative of housing in wet tropical climates. We could so evaluate influences of meteorological and building description data on model errors.

연구 동기 및 목표

• 습윤 열대 기후에서 건물의 열적 거동을 시뮬레이션하는 데 있어 CODYRUN과 TRNSYS의 정확도를 평가하고 비교하기.
• 기상 및 건물 기술적 특성 파rameter가 각 모델의 시뮬레이션 오차에 미치는 영향을 규명하기.
• 실제로 잘 측정된 단일 지점 시험 셀과 실제 다중 지점 열대 주택의 실험 데이터를 활용하여 모델 성능을 평가하기.
• 직사광선 및 산산이 흩어진 태양 복사, 외기 온도, 천공 온도가 시뮬레이션 잔차에 미치는 역할을 조사하기.
• 각 시뮬레이션 코드에서 지배적인 오류 원인을 규명하여 모델 선택 및 개선을 안내하기.

제안 방법

• 열적 및 물리적 특성이 잘 알려진 단열된 시험 셀(22.5 m³)을 이용해 시뮬레이션을 수행하였다.
• 경량 구조(환기 벽돌, 목재 섬유보드, 공기층 포함)를 가진 실제 다중 지점 열대 주택을 모델링하였으며, 다섯 개의 열역학적 지점이 포함되었다.
• CODYRUN과 TRNSYS를 동일한 기상 자극 조건 하에서 실내 온도 반응을 시뮬레이션하는 데 사용하였다.
• 잔차 분석을 위해 신호 처리 기법으로 주파수 스펙트럼 밀도 및 제곱형 상관도 분석을 적용하였다. 이는 지배적인 오류 원인을 규명하기 위함이었다.
• 분산 분해 기법을 사용하여 각 기상 입력(외기 온도, 직사광선/산산이 흩어진 태양 복사, 풍속)이 시뮬레이션 오차에 기여하는 정도를 정량화하였다.
• TRNSYS의 Type 56 다중 지점 건물 모델은 BID 및 PREDBID 유틸리티를 사용하였고, CODYRUN은 사용자 정의 열전달 모델을 적용한 집약형 열용량 유한차분 방법을 사용하였다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 제어된 단일 지점 시험 셀에서 CODYRUN과 TRNSYS는 실내 온도 동역학을 어떻게 비교하여 시뮬레이션하는가?
• RQ2 직사광선, 산산이 흩어진 태양 복사, 외기 온도, 풍속 등 기상 입력 중 어느 것이 각 모델의 시뮬레이션 오차에 가장 크게 기여하는가?
• RQ3 왜 두 모델의 시뮬레이션 잔차는 24시간 주기성을 보이며, 이는 모델의 정밀도에 어떤 함의를 갖는가?
• RQ4 복잡하고 정의가 불명확한 구조를 가진 실제 다중 지점 열대 주택과 비교했을 때, 명확한 정의를 가진 시험 셀에서의 모델 성능은 어떻게 다를까?
• RQ5 전달 함수 대비 유한차분 방법과 같은 열전달 모델링 방식의 차이가 경량 열대 건물에서 정확도에 얼마나 영향을 미치는가?

주요 결과

• 단일 지점 시험 셀에서 CODYRUN과 TRNSYS는 각각 잔차 표준편차 0.44°C와 0.43°C를 보이며 실험 데이터와 양호한 일치를 보였다.
• 주파수 스펙트럼 밀도 분석 결과, 두 모델의 잔차는 백색 잡음이 아니며, 뚜렷한 24시간 주기성을 보였고, 이는 일일 기상 주기와 연관된 체계적인 모델 오류를 시사한다.
• 제곱형 상관도 분석 결과, CODYRUN의 잔차는 외기 온도 및 천공 온도와 더 강한 선형 상관관계(최대 0.8)를 보였고, TRNSYS는 최대 0.6에 그쳤다. 이는 CODYRUN이 이러한 입력에 더 민감한 것으로 나타났다.
• TRNSYS의 경우 [0–0.02] h⁻¹ 범위에서 잔차 전력의 64%가 외기 온도에 기인한 것으로 나타났고, CODYRUN은 [0.02–0.08] h⁻¹ 범위에서 동일한 입력이 56%의 기여를 했다.
• 다중 지점 시뮬레이션에서 CODYRUN은 실내 온도를 일관되게 과소평가했으며, 특히 야간에 두드러졌다. 화장실 지점의 잔차 표준편차는 2.02°C였고, 이는 장파 복사 모델링의 열악함을 시사한다.
• 분산 분해 분석 결과, TRNSYS의 경우 [0–0.02] h⁻¹ 범위에서 잔차 전력의 64%가 외기 온도에 기인했고, CODYRUN은 동일한 범위에서 외기 또는 천공 온도에 기인한 56%의 기여를 보였다. 이는 두 모델 모두 핵심 오류 원인을 드러낸다.