TRNSYS 환경에서 모델 단순화와 학습을 통한 월별 연간 에너지 성능 평가: 태양광열 적용 사무용 공공건물의 히트펌프 냉난방 시뮬레이션 사례 분석

이경호; 주홍진; 안영섭; 이왕제

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자료유형: 학술저널

저자정보: 이경호 (한국에너지기술연구원) 주홍진 (한국에너지기술연구원) 안영섭 (한국에너지기술연구원) 이왕제 (한국에너지기술연구원)

저널정보: 한국건축친환경설비학회 한국건축친환경설비학회 논문집 한국건축친환경설비학회 논문집 제18권 제3호

발행연도: 2024.6

수록면: 192 - 210 (19page)

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The study represent a method to predict monthly annual energy performance of buildings is proposed by using short-term data to train models for building energy systems, followed by predicting monthly annual energy performance. The building energy system model is simplified in the TRNSYS environment to reduce parameters. A simulation case study for an office building was conducted using TRNSYS detailed models to generate data for training the simplified model. Training periods ranged from 2 to 8 weeks, covering heating and cooling periods. Annual net energy performance was defined by subtracting solar PVT module electricity production from heat pump electricity consumption. Weather information was assumed to be accurately known. The building energy system in this case study mainly comprised an air-source heat pump system, solar PVT modules, ground heat exchangers, a buffer thermal storage tanks and water-to-air heat exchangers and so on. Target elements for model simplifications included building thermal load, heat pump COP, electrical and thermal efficiency of solar PVT modules, and ground heat exchangers. Specifically, the building model was simplified from numerous parameters for Type 56 to four parameters for Type 88 lumped building model. Results of the proposed method showed over 90% accuracy with more than 6 weeks of training data based on NMBE error. The simplified model method can be applied when sufficient data for extended periods are unavailable, enabling prediction of monthly annual energy performance over long periods. Further studies should focus on training and evaluating using actual building data and improving the simplified model.

#모델 단순화 #모델 학습 #단기 학습 #중장기 평가 #TRNSYS 시뮬레이션 모델 #Model simplification #Model training #Short-term training #Mid and Long-term assessment #TRNSYS simulation model

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