| 논문명 |
월별 에너지 사용량 패턴 분석을 통한 업무시설 에너지 절감 방안 도출 / Development of Energy Conservation Measures for Office Buildings by Analyzing Monthly Energy Use Patterns |
| 저자명 |
오지현(Oh, Ji-Hyun) ; 김혜기(Kim, Hye-Gi) ; 최병주(Choi, Byung-Ju) ; 김선숙(Kim, Sun-Sook) |
| 발행사 |
대한건축학회 |
| 수록사항 |
대한건축학회논문집, Vol.38 No.5 (2022-05) |
| 페이지 |
시작페이지(139) 총페이지(8) |
| ISSN |
2733-6247 |
| 주제분류 |
환경및설비 |
| 주제어 |
업무시설; 에너지 사용량 패턴; 에너지 절감 방안; 클러스터링 분석 // Office Buildings; Energy Use Pattern; Energy Conservation Measures; Clustering Analysis |
| 요약1 |
국가 및 도시의 탄소 중립 달성을 위해 대규모 건축물의 에너지 성능 평가 및 절감 방안 도출이 요구되고 있다. 일반적으로 에너지 성능은 EUI (Energy Use Intensity, 단위면적당 에너지 사용량, kWh/㎡)로 정량화되어 평가된다. 그러나 연간 EUI는 대규모 건축물을 대상으로 전반적인 에너지 성능 대소 비교에는 적합하나, 에너지 소비 특성 분석을 통한 절감 방안을 도출할 수 없다는 한계점을 갖는다. 이에 본 연구에서는 에너지 사용 패턴에 따른 절감 전략 도출을 위해 대규모 건축물의 월별 에너지 사용 패턴을 분석하고자 한다. 분석 기법으로는 k-means 클러스터링 방법을 활용하였으며, 이 때 추가적인 변수를 고려한 변수 기반의 k-means와 시계열 k-means 알고리즘을 모두 적용해본 후, 클러스터 결과를 비교?분석하였다. 분석 결과 에너지 절감 방안 도출의 관점에서 k-means 방법이 더 적합하다 판단하였으며, 최종 도출된 에너지 사용 패턴 5가지는 저사용군, 일반사용군, 고사용군, 과다사용군, 난방민감군으로 정의되었다. 각 패턴의 냉·난방 및 기저 에너지 사용 특성을 고려하여 에너지 절감 전략을 수립한 후, 절감 방안에 대한 우선순위 체크리스트를 제시하였다. |
| 요약2 |
To achieve carbon neutrality in a city or country, it is required to evaluate energy performance and energy conservation measures for large
buildings. The energy performance of existing buildings are widely evaluated by annual EUI (energy use intensity, kWh/㎡yr). However, this
annual value have limitations on analyzing seasonal effect and establishing energy conservation strategies. In this paper, we analyze monthly
energy use patterns of large buildings and proposed general energy conservation strategies and measures according to the patterns. To classify
the energy use patterns, we investigated clustering techniques on monthly energy use of office buildings in Korea. A k-means algorithm was
implemented, and two different methods were compared: feature based k-means and time series k-means. The methods were performed with
Euclidean distance metric and we tested our methods on energy use data from national database. The results show that feature based k-means
method is significant in energy use pattern analysis. The energy use patterns of office buildings were divided into five clusters. We analyzed
the characteristics of clusters by building size, annual and seasonal energy use. |
| 소장처 |
대한건축학회 |