KR101928516B1 - Rts-sarek 프로그램을 이용한 시각별 냉난방 부하 도출 방법 - Google Patents

Rts-sarek 프로그램을 이용한 시각별 냉난방 부하 도출 방법 Download PDF

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Abstract

본 발명은, 매 시각별 냉,난방 부하를 도출할 수 있기 때문에, 최한일의 난방 최대부하나 최서일의 냉방 최대부하 이외에도 냉,난방 부하를 확인할 수 있으므로, 열원 설비의 상세설계가 가능한 이점이 있다. 또한, 매 시각별 냉,난방 부하를 도출할 수 있기 때문에, 냉,난방 부하에 따라 에너지를 보다 효율적으로 운영할 수 있는 이점이 있다. 또한, RTS-SAREK 프로그램의 출력값을 이용하여 매 시각별 냉,난방 부하를 도출하기 때문에, 신뢰도가 우수한 이점이 있다.

Description

RTS-SAREK 프로그램을 이용한 시각별 냉난방 부하 도출 방법{Method to derive hating and cooling load by time using RTS-SAREK program}
본 발명은 RTS-SAREK 프로그램을 이용한 시각별 냉난방 부하 도출 방법에 관한 것으로서, 보다 상세하게는 보다 정확하면서도 신뢰도가 높은 건물의 시각별 냉난방 부하를 도출할 수 있는 RTS 부하계산 프로그램을 이용한 시각별 냉난방 부하 도출 방법에 관한 것이다.
건물의 효율적인 에너지 절약을 추진하기 위해서는 건물의 냉,난방 부하를 정확히 계산하여 건물의 에너지 수요를 확실하게 파악해야 한다.
건물의 냉,난방 부하는 실내 환경을 원하는 온도와 습도 조건으로 유지하기 위한 공조 및 냉난방 시스템 선정의 기초 자료가 된다.
종래의 냉,난방 부하 산출 방법에서는 건물에서 소비되는 연중 최대 냉,난방 부하만을 산출하기 때문에, 건물의 LCC(Life Cycle Cost) 계산 등에 필요한 시간별 부하를 도출할 수 없는 문제점이 있다.
종래의 동적 시뮬레이션을 이용한 냉,난방 부하 산출 방법은, 시간별 건물부하의 분석은 가능하나, 사용자가 입력해야 하는 입력값이 방대하고, 계산 알고리즘의 복잡하기 때문에, 시뮬레이션 모델 구축 시간이 오래 걸려서, 약 한달 정도의 짧은 입찰 기간 동안 설계 변경을 반영하는 것이 매우 어려운 문제점이 있다. 또한, 동적 시뮬레이션 방식의 경우, 실제 프로젝트의 건물 설비 설계 등의 심사시 객관성과 검토 가능성이 떨어지는 문제점이 있다.
대한민국공개특허공보 10-2013-0114965
본 발명의 목적은, 건물의 시각별 냉,난방 부하를 보다 용이하게 도출하고 신뢰성 및 객관성을 확보할 수 있는 RTS-SAREK 프로그램을 이용한 시각별 냉난방 부하 도출 방법을 제공하는 데 있다.
본 발명에 따른 RTS-SAREK 프로그램을 이용한 시각별 냉난방 부하 도출 방법은, 사용자가 1년 중 최서일과 최한일을 포함한 모든 냉,난방 기간에 대한 날짜 데이터, 각 날짜의 시각별 기상 데이터 및 건물의 형상 데이터를 RTS-SAREK 프로그램에 입력하는 단계와; 컴퓨터가 상기 RTS-SAREK 프로그램을 사용하여, 일별 냉방부하와 일별 난방부하를 계산하여 출력하는 단계와; 상기 컴퓨터는 상기에서 출력된 상기 일별 냉방부하와 상기 기상 데이터의 관계에 대한 데이터로부터 상기 시각별 기상 데이터에 따른 시각별 냉방부하를 나타내는 1차 추세식인 시각별 냉방부하 회귀식을 도출하고, 상기에서 출력된 상기 일별 난방부하와 상기 시각별 기상 데이터의 관계에 대한 데이터로부터 상기 시각별 기상 데이터에 따른 시각별 난방부하를 나타내는 1차 추세식인 시각별 난방부하 회귀식을 도출하는 단계와; 사용자가 시각별 냉방부하를 계산하고자 하는 대상 날짜에서 대상 시각의 기상 데이터를 상기 시각별 냉방부하 회귀식에 입력하면, 상기 컴퓨터가 상기 시각별 냉방부하 회귀식으로부터 상기 대상 날짜에서 상기 대상 시각의 냉방부하를 계산하는 단계와; 사용자가 시각별 난방부하를 계산하고자 하는 대상 날짜에서 대상 시각의 기상 데이터를 상기 시각별 난방부하 회귀식에 입력하면, 상기 컴퓨터가 상기 시각별 난방부하 회귀식으로부터 상기 대상 날짜에서 상기 대상 시각의 난방부하를 계산하는 단계;를 포함한다.
본 발명은, 매 시각별 냉,난방 부하를 도출할 수 있기 때문에, 최한일의 난방 최대부하나 최서일의 냉방 최대부하 이외에도 냉,난방 부하를 확인할 수 있으므로, 열원 설비의 상세설계가 가능한 이점이 있다.
또한, 매 시각별 냉,난방 부하를 도출할 수 있기 때문에, 냉,난방 부하에 따라 에너지를 보다 효율적으로 운영할 수 있는 이점이 있다.
또한, RTS-SAREK 프로그램의 출력값을 이용하여 매 시각별 냉,난방 부하를 도출하기 때문에, 신뢰도가 우수한 이점이 있다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 RTS-SAREK 프로그램을 이용한 시각별 냉난방 부하 도출 방법을 나타낸 도면이다.
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 일별 냉방 외기부하와 엔탈피의 관계를 나타낸 그래프이다.
도 3은 본 발명의 실시예에 따른 일별 냉방 기타부하와 엔탈피의 관계를 나타낸 그래프이다.
도 4는 본 발명의 실시예에 따른 일별 난방 외기부하와 외기 온도의 관계를 나타낸 그래프이다.
도 5는 본 발명의 실시예에 따른 일별 난방 기타부하와 외기 온도의 관계를 나타낸 그래프이다.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 실시예에 대해 설명하면 다음과 같다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 RTS-SAREK 프로그램을 이용한 시각별 냉난방 부하 도출 방법을 나타낸 도면이다.
도 1을 참조하면, 사용자는 컴퓨터의 입력부를 통해 RTS-SAREK 프로그램에 날짜 데이터, 기상 데이터 및 형상 데이터를 입력한다.(S1)
상기 RTS-SAREK 프로그램은 ASHRAE(미국 공조냉동공학회)에서 공인한 수식을 사용하는 대한설비공학회 공인 프로그램이다. 상기 RTS-SAREK 프로그램은 RTS(복사시 계열법)을 기초로 한 공조부하계산 프로그램이며, 후술하는 건물의 건물부하는 시각별로 출력하며, 건물의 외기부하나 기타부하는 일별로 출력한다.
본 발명에서는 1년 중 최서일과 최한일 포함한 모든 냉,난방 기간에 포함된 모든 날짜를 상기 날짜 데이터로 입력한다. 상기 최서일은, 1년 중 최고 기온의 날짜이고, 냉방 피크일에 해당한다. 상기 최한일은, 1년 중 최저 기온의 날짜이고, 난방 피크일에 해당한다. 상기 날짜 데이터는 월과 일을 포함한다. 본 실시예에서는, 상기 날짜 데이터는, 냉방이 이루어지는 냉방 기간동안의 모든 날짜와, 난방이 이루어지는 난방 기간동안의 모든 날짜를 포함하는 것으로 예를 들어 설명하나, 1년 365일 모든 날짜를 포함하는 것도 물론 가능하다.
본 발명에서는 상기 날짜 데이터로 입력되는 모든 날짜의 시각별 기상 데이터를 상기 기상 데이터로 입력한다. 상기 기상 데이터는, 기상청이나 기상학회 등 외부 기관에서 제공하는 도시별 또는 지역별 표준 기상 데이터이다. 상기 기상 데이터는, 일별 평균 외기온도, 일별 평균 절대습도, 시각별 외기 온도, 시각별 상대습도, 일교차를 포함한다. 상기 일교차는 상기 외기 온도로부터 계산하는 것도 가능하고, 상기 외부 기관으로부터 제공받는 것도 가능하다.
상기 형상 데이터는, 건물의 형상에 따른 건물부하를 계산하기 위해 필요한 건물의 형상이나 치수에 관련된 데이터이다. 예를 들면, 상기 건물의 크기, 벽체 두께, 창의 크기, 창의 두께 등을 포함한다.
상기 날짜 데이터, 상기 기상 데이터 및 상기 형상 데이터를 입력한 이후, 상기 컴퓨터는 상기 RTS-SAREK 프로그램을 구동한다.(S2)
상기 RTS-SAREK 프로그램을 구동하면, 상기 RTS-SAREK 프로그램으로부터 냉방 부하와 난방 부하가 출력된다.(S3)(S4)
상기 냉,난방 부하는 각각 건물부하, 외기부하, 기타부하를 포함한다. 즉, 상기 냉방 부하는 냉방 건물부하, 냉방 외기부하 및 냉방 기타부하를 포함하고, 상기 난방 부하는 난방 건물부하, 난방 외기부하 및 난방 기타부하를 포함한다.
상기 건물부하는, 상기 건물의 형상에 따라 발생되는 부하이다. 상기 RTS-SAREK 프로그램은, 상기에서 입력된 상기 날짜 데이터, 상기 시각별 기상 데이터 및 상기 형상 데이터에 따라 시각별 냉방 건물부하와 시각별 난방 건물부하를 계산하여 출력한다.
상기 외기부하는, 상기 건물의 외기 조건에 따라 발생되는 부하이다. 상기 RTS-SAREK 프로그램은, 상기에서 입력된 상기 날짜 데이터와 상기 시각별 기상 데이터에 따라 일별 냉방 외기부하와 일별 난방 외기부하를 계산하여 출력한다.
상기 기타부하는, 상기 건물의 냉,난방에 영향을 주는 실내 발생열이나 실내 손실열에 따른 부하이다. 상기 RTS-SAREK 프로그램은, 상기에서 입력된 상기 날짜 데이터와 상기 시각별 기상 데이터에 따라 일별 냉방 기타부하와 일별 난방 기타부하를 계산하여 출력한다.
먼저, 상기 RTS-SAREK 프로그램을 통해 출력된 상기 냉방 부하로부터 시각별 냉방 부하를 계산하는 방법을 설명한다.
상기 RTS-SAREK 프로그램에서는 상기 냉방 부하로써 상기 냉방 건물부하, 상기 냉방 외기부하 및 상기 냉방 기타부하가 시트별로 출력된다.
상기 냉방 건물부하는 상기 입력된 날짜들에 대해 시각별 냉방 건물부하가 출력된다. 상기 냉방 건물부하의 경우, 상기 RTS-SAREK 프로그램에서 시각별로 출력할 수 있으므로 별도의 회귀식을 도출하지 않아도 된다.
상기 냉방 외기부하는 상기 입력된 날짜들에 대해 일별 냉방 외기부하로 출력된다. 상기 냉방 외기부하의 경우, 상기 RTS-SAREK 프로그램에서는 일별로만 출력하기 때문에, 출력된 값들로부터 후술하는 시각별 냉방 외기부하 회귀식을 도출한다.
상기 냉방 기타부하는 상기 입력된 날짜들에 대해 일별 냉방 기타부하로 출력된다. 상기 냉방 기타부하의 경우, 상기 RTS-SAREK 프로그램에서는 일별로만 출력하기 때문에, 출력된 값들로부터 후술하는 시각별 냉방 기타부하 회귀식을 도출한다.
도 2는 상기 RTS-SAREK 프로그램에서 출력된 일별 냉방 외기부하와 기상 데이터의 관계를 나타낸 그래프이다.
본 실시예에서는, 상기 일별 냉방 외기부하와 관계있는 기상 데이터는 엔탈피인인 것으로 예를 들어 설명한다. 상기 엔탈피는 상기에서 입력되는 외기 온도와 절대습도로부터 계산할 수 있다.
도 2의 그래프에서 x축은 엔탈피이고, y축은 일별 냉방 외기부하를 나타낸다. 도 2에서 각 점은 상기에서 입력된 날짜들에 대한 상기 일별 냉방 외기부하를 나타낸다. 도 2에서 R2은 회귀식의 신뢰도를 나타내는 값이며, 1에 가까울수록 신뢰도가 높은 것을 알 수 있다.
도 2의 그래프에서 x축인 엔탈피는, 상기 입력부를 통해 입력된 일별 평균 외기온도, 일별 평균 절대습도를 이용하여 엔탈피로 환산한 값이다.
도 2의 그래프로부터 상기 엔탈피와 상기 일별 냉방 외기부하에 대한 1차 추세식인 시각별 냉방 외기부하 회귀식을 도출한다.(S4)
상기 시각별 냉방 외기부하 회귀식은 수학식 1과 같다.
<수학식 1>
y = 73785.55995 x ?? 4067111.17911
수학식 1에서 x는 시각별 엔탈피이고, y는 시각별 냉방 외기부하를 나타낸다.
도 3은 상기 RTS-SAREK 프로그램에서 출력된 일별 냉방 기타부하와 기상 데이터의 관계를 나타낸 그래프이다.
본 실시예에서는, 상기 일별 냉방 외기부하와 관계있는 기상 데이터는 엔탈피인인 것으로 예를 들어 설명한다. 상기 엔탈피는 상기에서 입력되는 외기 온도와 절대습도로부터 계산할 수 있다.
도 3의 그래프에서 x축은 엔탈피이고, y축은 일별 냉방 기타부하를 나타낸다. 도 3에서 각 점은 상기에서 입력된 날짜들에 대한 상기 일별 냉방 기타부하를 나타낸다. 도 3에서 R2은 회귀식의 신뢰도를 나타내는 값이며, 1에 가까울수록 신뢰도가 높다.
도 3의 그래프로부터 상기 엔탈피와 상기 일별 냉방 기타부하에 대한 1차 추세식인 시각별 냉방 기타부하 회귀식을 도출한다.(S5)
상기 시각별 냉방 기타부하 회귀식은 수학식 2와 같다.
<수학식 2>
y = 2,44087988 x + 722174.12385
수학식 2에서 x는 시각별 엔탈피이고, y는 시각별 냉방 기타부하를 나타낸다.
상기와 같이, 상기 시각별 냉방 외기부하 회귀식(수학식 1)과 상기 시각별 냉방 기타부하 회귀식(수학식 2)을 도출될 수 있다.
이후, 사용자가 상기 시각별 냉방 외기부하 회귀식(수학식 1)에 계산하고자 하는 대상 날짜의 대상 시각의 엔탈피를 x값으로 입력하면, 상기 컴퓨터는 상기 시각별 냉방 외기부하 회귀식(수학식 1)으로부터 상기 대상 시각의 냉방 외기부하(y)를 계산할 수 있다. (S6)(S7)
따라서, 상기 시각별 냉방 외기부하 회귀식인 수학식 1로부터 시각별 냉방 외기부하를 구할 수 있다.
또한, 사용자가 상기 시각별 냉방 기타부하 회귀식(수학식 2)에 계산하고자 하는 대상 날짜의 대상 시각의 엔탈피를 x값으로 입력하면, 상기 컴퓨터는 상기 시각별 냉방 기타부하 회귀식(수학식 2)으로부터 상기 대상 시각의 냉방 기타부하(y)를 계산한다.
따라서, 상기 시각별 냉방 기타부하 회귀식인 수학식 2로부터 시각별 냉방 기타부하를 구할 수 있다.
상기와 같이, 상기 시각별 냉방 건물부하, 상기 시각별 냉방 외기부하 및 상기 시각별 냉방 기타부하가 모두 구해지면, 모든 값을 합산한다.(S9)
상기 시각별 냉방 건물부하, 상기 시각별 냉방 외기부하 및 상기 시각별 냉방 기타부하를 모두 합산하면, 사용자가 알고 싶어하는 대상 시각에 대한 냉방부하를 얻을 수 있다.(S10) 즉, 일별이 아닌 시각별 난방 부하를 얻을 수 있다.
일반적으로 상기 RTS-SAREK 프로그램을 이용할 경우 상기 냉방 외기부하와 상기 냉방 기타부하는 사용자가 입력한 날짜에 따른 일별 냉방 외기부하와 일별 냉방 기타부하만을 결과값으로 얻을 수 있다.
본 발명에서는 상기 컴퓨터가 상기 RTS-SAREK 프로그램으로부터 얻은 상기 일별 냉방 외기부하와 기상 데이터와의 관계로부터 상기 시각별 냉방 외기부하 회귀식(수학식 1)을 도출하였다.
또한, 상기 RTS-SAREK 프로그램으로부터 얻은 상기 일별 냉방 기타부하와 상기 기상 데이터와의 관계로부터 상기 시각별 냉방 기타부하 회귀식(수학식 2)을 도출하였다.
따라서, 상기 시각별 냉방 외기부하 회귀식(수학식 1)과 상기 시각별 냉방 기타부하 회귀식(수학식 2)에 상기 시각별 기상 데이터를 입력함으로써, 상기 시각별 냉방 외기부하와 상기 시각별 냉방 기타부하를 얻어낼 수 있다.
한편, 도 1b를 참조하여, 상기 RTS-SAREK 프로그램을 통해 출력된 상기 난방 부하로부터 시각별 난방 부하를 계산하는 방법을 설명한다.
상기 RTS-SAREK 프로그램에서는 상기 난방 부하로써 상기 난방 건물부하, 상기 난방 외기부하 및 상기 난방 기타부하가 시트별로 출력된다.
상기 난방 건물부하는 상기 입력된 날짜들에 대해 시각별 난방 건물부하가 출력된다. 상기 난방 건물부하의 경우, 상기 RTS-SAREK 프로그램에서 시각별로 출력할 수 있으므로 별도의 회귀식을 도출하지 않아도 된다.
상기 난방 외기부하는 상기 입력된 날짜들에 대해 일별 난방 외기부하로 출력된다. 상기 난방 외기부하의 경우, 상기 RTS-SAREK 프로그램에서는 일별로만 출력하기 때문에, 출력된 값들로부터 후술하는 시각별 난방 외기부하 회귀식을 도출한다.
상기 난방 기타부하는 상기 입력된 날짜들에 대해 일별 난방 기타부하로 출력된다. 상기 난방 기타부하의 경우, 상기 RTS-SAREK 프로그램에서는 일별로만 출력하기 때문에, 출력된 값들로부터 후술하는 시각별 난방 기타부하 회귀식을 도출한다.
도 4는 상기 RTS-SAREK 프로그램에서 출력된 일별 난방 외기부하와 기상 데이터의 관계를 나타낸 그래프이다.
본 실시예에서는, 상기 일별 난방 외기부하와 관계있는 기상 데이터는 외기 온도인 것으로 예를 들어 설명한다.
도 4의 그래프에서 x축은 외기온도이고, y축은 일별 난방 외기부하를 나타내므로, 각 점은 상기에서 입력된 날짜들에 대한 상기 일별 난방 외기부하를 나타낸다. 도 4에서 R2은 회귀식의 신뢰도를 나타내는 값이며, 1에 가까울수록 신뢰도가 높다.
도 4의 그래프로부터 상기 외기온도와 상기 일별 난방 외기부하에 대한 1차 추세식인 시각별 난방 외기부하 회귀식을 도출한다.(S12)
상기 시각별 난방 외기부하 회귀식은 수학식 3과 같다.
<수학식 3>
y = -72967.98011 x + 1448758.92489
수학식 3에서 x는 시각별 외기온도이고, y는 시각별 난방 외기부하를 나타낸다.
도 5는 상기 RTS-SAREK 프로그램에서 출력된 일별 난방 기타부하와 기상 데이터의 관계를 나타낸 그래프이다.
본 실시예에서는, 상기 일별 난방 외기부하와 관계있는 기상 데이터는 외기온도인 것으로 예를 들어 설명한다.
도 5의 그래프에서 x축은 엔탈피이고, y축은 일별 난방 기타부하를 나타내므로, 각 점은 상기에서 입력된 날짜들에 대한 상기 일별 난방 기타부하를 나타낸다. 도 5에서 R2는 회귀식의 신뢰도를 나타내는 값이며, 1에 가까울수록 신뢰도가 높다.
도 5의 그래프로부터 상기 외기온도와 상기 일별 난방 기타부하에 대한 1차 추세식인 시각별 난방 기타부하 회귀식을 도출한다.(S13)
상기 시각별 난방 기타부하 회귀식은 수학식 4와 같다.
<수학식 4>
y = -7404.41196 x + 115522.96638
수학식 4에서 x는 시각별 외기온도이고, y는 시각별 난방 기타부하를 나타낸다.
상기와 같이, 상기 시각별 난방 외기부하 회귀식(수학식 3)과 상기 시각별 난방 기타부하 회귀식(수학식 4)을 도출될 수 있다.
이후, 사용자가 상기 시각별 난방 외기부하 회귀식(수학식 3)에 계산하고자 하는 대상 날짜의 대상 시각의 외기온도를 x값으로 입력하면, 상기 컴퓨터는 상기 시각별 난방 외기부하 회귀식(수학식 3)으로부터 시각별 난방 외기부하(y)를 계산한다. (S14)(S15)
따라서, 상기 시각별 외기온도만 입력하면, 상기 시각별 난방 외기부하 회귀식인 수학식 3으로부터 시각별 난방 외기부하를 구할 수 있다.
또한, 사용자가 상기 시각별 난방 기타부하 회귀식(수학식 4)에 계산하고자 하는 대상 날짜의 대상 시각의 외기온도를 x값으로 입력하면, 상기 컴퓨터는 상기 시각별 난방 기타부하 회귀식으로부터 시각별 난방 기타부하(y)를 계산한다. (S14)(S16)
따라서, 상기 시각별 외기온도만 입력하면, 상기 시각별 난방 기타부하 회귀식인 수학식 4로부터 시각별 난방 기타부하를 구할 수 있다.
상기와 같이, 상기 시각별 난방 건물부하, 상기 시각별 난방 외기부하 및 상기 시각별 난방 기타부하가 모두 구해지면, 모든 값을 합산한다.(S17)
상기 시각별 난방 건물부하, 상기 시각별 난방 외기부하 및 상기 시각별 난방 기타부하를 모두 합산하면, 사용자가 알고 싶어하는 대상 시각에 대한 난방부하를 얻을 수 있다.(S18) 즉, 일별이 아닌 시각별 난방 부하를 얻을 수 있다.
일반적으로 상기 RTS-SAREK 프로그램을 이용할 경우 상기 난방 외기부하와 상기 난방 기타부하는 사용자가 입력한 날짜에 따른 일별 난방 외기부하와 일별 난방 기타부하만을 결과값으로 얻을 수 있다.
본 발명에서는 상기 컴퓨터가 상기 RTS-SAREK 프로그램으로부터 얻은 상기 일별 난방 외기부하와 기상 데이터와의 관계를 이용하여, 상기 시각별 난방 외기부하 회귀식(수학식 3)을 도출하였다.
또한, 상기 RTS-SAREK 프로그램으로부터 얻은 상기 일별 난방 기타부하와 상기 기상 데이터와의 관계를 이용하여, 상기 시각별 난방 기타부하 회귀식(수학식 4)을 도출하였다.
따라서, 상기 시각별 난방 외기부하 회귀식(수학식 3)과 상기 시각별 난방 기타부하 회귀식(수학식 4)에 상기 시각별 기상 데이터를 입력함으로써, 상기 시각별 난방 외기부하와 상기 시각별 난방 기타부하를 얻어낼 수 있다.
상기와 같이, 본 발명에서는 상기 RTS-SAREK 프로그램에서 출력된 값으로부터 회귀식을 도출하여, 매시각별 냉,난방 부하를 도출할 수 있다.
상기 매 시각별 냉,난방 부하를 도출할 수 있기 때문에, 최한일의 난방 최대부하나 최서일의 냉방 최대부하 이외에 상기 냉,난방 최대 부하보다 적은 난방 부하도 모두 확인이 가능하므로, 열원 설비의 상세설계가 가능한 이점이 있다. 즉, 최대 부하만을 고려하여 설비들을 설계할 경우, 상기 최대 부하보다 적은 부분 부하 발생시 설비들이 비효율적으로 운전되기 때문에 효율이 저하되고 유지 관리 비용(LCC)만 증가될 수 있다.
또한, 매 시각별 냉,난방 부하를 도출할 수 있기 때문에, 냉,난방 부하에 따라 에너지를 보다 효율적으로 운영할 수 있는 이점이 있다.
본 발명은 도면에 도시된 실시예를 참고로 설명되었으나 이는 예시적인 것에 불과하며, 본 기술 분야의 통상의 지식을 가진 자라면 이로부터 다양한 변형 및 균등한 다른 실시예가 가능하다는 점을 이해할 것이다. 따라서, 본 발명의 진정한 기술적 보호 범위는 첨부된 특허청구범위의 기술적 사상에 의하여 정해져야 할 것이다.

Claims (11)

  1. 사용자가 1년 중 최서일과 최한일을 포함한 모든 냉,난방 기간에 대한 날짜 데이터, 각 날짜의 시각별 기상 데이터 및 건물의 형상 데이터를 RTS-SAREK 프로그램에 입력하는 단계와;
    컴퓨터가 상기 RTS-SAREK 프로그램을 사용하여, 일별 냉방부하와 일별 난방부하를 계산하여 출력하는 단계와;
    상기 컴퓨터는 상기에서 출력된 상기 일별 냉방부하와 상기 기상 데이터의 관계에 대한 데이터로부터 상기 시각별 기상 데이터에 따른 시각별 냉방부하를 나타내는 1차 추세식인 시각별 냉방부하 회귀식을 도출하고,
    상기에서 출력된 상기 일별 난방부하와 상기 시각별 기상 데이터의 관계에 대한 데이터로부터 상기 시각별 기상 데이터에 따른 시각별 난방부하를 나타내는 1차 추세식인 시각별 난방부하 회귀식을 도출하는 단계와;
    사용자가 시각별 냉방부하를 계산하고자 하는 대상 날짜에서 대상 시각의 기상 데이터를 상기 시각별 냉방부하 회귀식에 입력하면, 상기 컴퓨터가 상기 시각별 냉방부하 회귀식으로부터 상기 대상 날짜에서 상기 대상 시각의 냉방부하를 계산하는 단계와;
    사용자가 시각별 난방부하를 계산하고자 하는 대상 날짜에서 대상 시각의 기상 데이터를 상기 시각별 난방부하 회귀식에 입력하면, 상기 컴퓨터가 상기 시각별 난방부하 회귀식으로부터 상기 대상 날짜에서 상기 대상 시각의 난방부하를 계산하는 단계;를 포함하는 RTS-SAREK 프로그램을 이용한 시각별 냉난방 부하 도출 방법.
  2. 청구항 1에 있어서,
    상기 시각별 냉방부하 회귀식은,
    상기 시각별 기상 데이터로부터 계산된 시각별 엔탈피에 대한 선형 함수인 RTS-SAREK 프로그램을 이용한 시각별 냉난방 부하 도출 방법.
  3. 청구항 1에 있어서,
    상기 시각별 난방부하 회귀식은,
    상기 시각별 기상 데이터 중에서 시각별 외기 온도에 대한 선형 함수인 RTS-SAREK 프로그램을 이용한 시각별 냉난방 부하 도출 방법.
  4. 청구항 1에 있어서,
    상기 일별 냉방부하는,
    상기 건물의 외기 조건에 따른 일별 냉방 외기부하와,
    상기 건물의 냉방에 영향을 주는 실내 발생열에 따른 일별 냉방 기타부하를 포함하는 RTS-SAREK 프로그램을 이용한 시각별 냉난방 부하 도출 방법.
  5. 청구항 4에 있어서,
    상기 시각별 냉방부하 회귀식은,
    상기 일별 냉방 외기부하와 상기 시각별 기상 데이터의 관계로부터 도출된 시각별 냉방 외기부하 회귀식과,
    상기 일별 냉방 기타부하와 상기 시각별 기상 데이터의 관계로부터 도출된 시각별 냉방 기타부하 회귀식을 포함하는 RTS-SAREK 프로그램을 이용한 시각별 냉난방 부하 도출 방법.
  6. 청구항 1에 있어서,
    상기 일별 난방부하는,
    상기 건물의 외기 조건에 따른 일별 난방 외기부하와, 상기 건물의 난방에 영향을 주는 실내 손실열에 따른 일별 난방 기타부하를 포함하는 RTS-SAREK 프로그램을 이용한 시각별 냉난방 부하 도출 방법.
  7. 청구항 6에 있어서,
    상기 시각별 난방부하에 대한 1차 회귀식은,
    상기 일별 난방 외기부하와 상기 시각별 기상 데이터의 관계로부터 도출된 시각별 난방 외기부하 회귀식과,
    상기 일별 난방 기타부하와 상기 시각별 기상 데이터의 관계로부터 도출된 시각별 난방 기타부하 회귀식을 포함하는 RTS-SAREK 프로그램을 이용한 시각별 냉난방 부하 도출 방법.
  8. 청구항 1에 있어서,
    상기 컴퓨터는 상기 RTS-SAREK 프로그램을 사용하여, 시각별 냉방 건물부하와 시각별 난방 건물부하를 계산하여 출력하는 RTS-SAREK 프로그램을 이용한 시각별 냉난방 부하 도출 방법.
  9. 청구항 8에 있어서,
    상기 대상 시각의 냉방부하를 계산하는 단계에서는, 상기 대상 시각의 냉방부하에 상기 시각별 냉방 건물부하를 합산하고,
    상기 대상 시각의 난방부하를 계산하는 단계에서는, 상기 대상 시각의 난방 부하에 상기 시각별 난방 건물부하를 합산하는 RTS-SAREK 프로그램을 이용한 시각별 냉난방 부하 도출 방법.
  10. 청구항 1에 있어서,
    상기 시각별 기상 데이터는, 상기 건물이 위치한 지역의 시각별 외기 온도, 시각별 상대습도, 절대습도 및 일교차를 포함하는 RTS-SAREK 프로그램을 이용한 시각별 냉난방 부하 도출 방법.
  11. 사용자가 1년 중 최서일과 최한일을 포함한 모든 냉,난방 기간에 대한 날짜 데이터, 각 날짜의 시각별 기상 데이터 및 건물의 형상 데이터를 RTS-SAREK 프로그램에 입력하는 단계와;
    컴퓨터가 상기 RTS-SAREK 프로그램을 사용하여, 시각별 냉방 건물부하, 일별 냉방 외기부하, 일별 냉방 기타부하, 시각별 난방 건물부하, 일별 난방 외기부하 및 일별 난방 기타부하를 계산하여 출력하는 단계와;
    상기 컴퓨터는 상기에서 출력된 상기 일별 냉방 외기부하와 상기 기상 데이터의 관계에 대한 데이터로부터 상기 시각별 기상 데이터에 따른 시각별 냉방 외기부하를 나타내는 1차 추세식인 시각별 냉방 외기부하 회귀식을 도출하고,
    상기에서 출력된 상기 일별 냉방 기타부하와 상기 기상 데이터의 관계에 대한 데이터로부터 상기 시각별 기상 데이터에 따른 시각별 냉방 기타부하를 나타내는 1차 추세식인 시각별 냉방 기타부하 회귀식을 도출하고,
    상기에서 출력된 상기 일별 난방 외기부하와 상기 기상 데이터의 관계에 대한 데이터로부터 상기 시각별 기상 데이터에 따른 시각별 난방 외기부하를 나타내는 1차 추세식인 시각별 난방 외기부하 회귀식을 도출하고,
    상기에서 출력된 상기 일별 난방 기타부하와 상기 기상 데이터의 관계에 대한 데이터로부터 상기 시각별 기상 데이터에 따른 시각별 난방 기타부하를 나타내는 1차 추세식인 시각별 난방 기타부하 회귀식을 도출하는 단계와;
    사용자가 시각별 냉방부하를 계산하고자 하는 대상 날짜에서 대상 시각의 기상 데이터를 상기 시각별 냉방 외기부하 회귀식, 상기 시각별 냉방 기타부하 회귀식에 입력하면, 상기 컴퓨터가 상기 시각별 냉방 외기부하 회귀식, 상기 시각별 냉방 기타부하 회귀식으로부터 상기 대상 날짜에서 상기 대상 시각의 냉방 외기부하와 상기 냉방 기타부하를 계산하는 단계와;
    상기 RTS-SAREK에서 출력된 상기 시각별 냉방 건물부하와, 상기에서 계산된 상기 대상시각의 냉방 외기부하와 상기 대상시각의 냉방 기타부하를 합하여, 대상 시각의 총 냉방 부하를 출력하는 단계와;
    사용자가 시각별 난방부하를 계산하고자 하는 대상 날짜에서 대상 시각의 기상 데이터를 상기 시각별 난방 외기부하 회귀식, 상기 시각별 난방 기타부하 회귀식에 입력하면, 상기 컴퓨터가 상기 시각별 난방 외기부하 회귀식, 상기 시각별 난방 기타부하 회귀식으로부터 상기 대상 날짜에서 상기 대상 시각의 난방 외기부하와 상기 난방 기타부하를 계산하는 단계와;
    상기 RTS-SAREK에서 출력된 상기 시각별 난방 건물부하와, 상기에서 계산된 상기 대상시각의 난방 외기부하와 상기 대상시각의 난방 기타부하를 합하여, 대상 시각의 총 난방 부하를 출력하는 단계;를 포함하는 RTS-SAREK 프로그램을 이용한 시각별 냉난방 부하 도출 방법.
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* Cited by examiner, † Cited by third party
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KR102537556B1 (ko) * 2022-11-18 2023-06-01 주식회사 에코시안 건물 냉·난방 부하 예측 시뮬레이션 시스템 및 방법

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR101141027B1 (ko) 2011-12-29 2012-05-03 충남대학교산학협력단 냉난방부하 추정을 위한 시간별 기상데이터 예측방법
KR101671362B1 (ko) 2016-03-22 2016-11-01 재단법인 대한기계설비산업연구원 다항함수를 이용한 건물의 연간부하 예측방법
KR101764673B1 (ko) 2016-06-02 2017-08-03 주식회사 아이콘트롤스 에너지부하예측장치, 방법, 및 컴퓨터-판독가능 매체

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR101141027B1 (ko) 2011-12-29 2012-05-03 충남대학교산학협력단 냉난방부하 추정을 위한 시간별 기상데이터 예측방법
KR101671362B1 (ko) 2016-03-22 2016-11-01 재단법인 대한기계설비산업연구원 다항함수를 이용한 건물의 연간부하 예측방법
KR101764673B1 (ko) 2016-06-02 2017-08-03 주식회사 아이콘트롤스 에너지부하예측장치, 방법, 및 컴퓨터-판독가능 매체

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR102537556B1 (ko) * 2022-11-18 2023-06-01 주식회사 에코시안 건물 냉·난방 부하 예측 시뮬레이션 시스템 및 방법

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