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논문명 시뮬레이션 모델을 이용한 공장 건물의 조명 최적 제어 / Simulation-assisted Optimal Lighting Control for a Factory Building
저자명 김영섭(Kim, Young-Sub) ; 김재민(Kim, Jae Min) ; 신한솔(Shin, Han Sol) ; 박철수(Park, Cheol-Soo)
발행사 대한건축학회
수록사항 대한건축학회논문집, Vol.36 No.08 (2020-08)
페이지 시작페이지(127) 총페이지(9)
ISSN 2733-6247
주제분류 환경및설비
주제어 자연채광; 전기조명; 조명제어; 조명 시뮬레이션; DIVA; 기계학습; 대리모델 // daylighting; electric lighting; lighting control; lighting simulation; DIVA; machine learning; surrogate model
요약1 자연채광 조도와 전기조명 조도를 고려하는 제어 알고리즘은 open-loop 제어와 closed-loop 제어로 구분된다. open-loop 제어는 센서의 피드백 없이 결정된 제어 로직에 따라 등기구의 출력을 제어한다. closed-loop 제어는 작업면에 조도 센서를 설치하고, 측정된 조도값(자연채광 조도와 전기조명 조도의 합)을 바탕으로, 등기구의 광속을 조절한다. 각 제어기는 측정된 조도를 피드백하여 등기구의 광속(온·오프, 디밍 등)을 조정하는데, 이 방법의 단점은 각 노드에 도달하는 광속이 어느 등기구에서 출력된 것인지를 추적할 수 있어야 각 등기구에 필요한 제어(온·오프, 디밍 등)를 결정할 수 있다는 것이다. open-loop 제어는 closed-loop 제어에 비해 훨씬 단순하지만, 작업면 상의 조도값을 반영하지 못하는 단점이 존재한다. 본 연구에서는 작업면의 자연채광 조도 및 전기조명 조도를 센서를 통해 구하는 대신, 시뮬레이션 모델을 통해 예측하고, 이를 통해 전기조명 에너지를 절감하고자 한다. 즉, 센서를 설치하지 않되, 예측된 작업면 조도 (가상 센서로 이해될 수 있음)를 기반으로 제어하므로, open-loop 제어와 closed-loop 제어 간의 하이브리드 접근으로 이해될 수 있다. 이를 위해, Radiance를 사용하여 대상 건물의 자연채광 조도를 예측하는 모델을 작성하였다. 전기조명 시뮬레이션 모델의 경우, 현장에서 수집한 등기구 정보를 Radiance 모델에 입력하고, 작업면의 전기조명 조도를 예측한다. 개발된 조명 시뮬레이션 모델의 예측값을 바탕으로, 소모적 탐색법을 이용하여 최적 제어를 구현하였으며, 결과로 전기조명 에너지 절감율(18.6%)을 제시하였다.
요약2 Lighting control can be categorized into open-loop and closed-loop. For the closed-loop control, illuminance sensors are generally mounted on
a horizontal workplane, or the nearest wall/ceiling. As the size and complexity of an indoor space increases, the number of sensors and its
corresponding control become complex because illuminance at a certain point is influenced by multiple neighboring lighting fixtures. The
open-loop control is disadvantageous because it can’t reflect the illuminance level of a workplane. With this in mind, the authors aim to
develop an approach where lighting simulation model could predict the illuminance level at any points of interest, hereby replacing
illuminance sensors, and lead to electric lighting energy savings. For this purpose, Radiance, one of the most sophisticated lighting simulation
tools, was first employed for daylit and electric lighting prediction of a target building. Then, a surrogate model, ANN (Artificial Neural
Network) model, was developed for fast computation and optimal control. Unknown parameters, e.g. reflectances of ceiling, floor, walls,
transmittance of glass and light loss factor, were estimated. It was found that the calibrated model’s prediction is accurate and the proposed
approach can save lighting energy by 18.6% for three days’ validation period (Mar 9-12, 2020) conducted at the target building.
소장처 대한건축학회
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