Simulation-based HVAC and daylighting optimization for building energy
연구 내용
건물에너지시뮬레이션과 열쾌적 제어 개념을 결합해 공기조화(HVAC) 운전과 일사 유입(스카이라이트)을 최적화하는 연구
건물에너지시뮬레이션을 기반으로 냉난방 운전 조건과 실내 열환경 성능을 동시에 평가하는 연구를 수행합니다. Radiance와 EnergyPlus(OpenStudio) 등을 활용해 스카이라이트 면적과 천장 높이 같은 기하 인자를 포함한 광·열 성능을 계산하고, 보정된 모델을 토대로 냉방 제어에서 적응형 setpoint 전략을 검증합니다. 또한 다년 운전 데이터 기반 change-point 접근과 스택 효과(Stack effect) 발생 시 공조 운전 모드 및 커미셔닝 절차를 통해 소음과 실내 환경을 조정하는 차별성을 보유합니다.
관련 연구 성과
관련 논문
5편
관련 특허
0건
관련 프로젝트
0건
연구 흐름
초기에는 스카이라이트 효율 평가에서 천장 깊이를 포함한 모델링이 에너지 예측에 미치는 영향을 정량적으로 확인하는 연구가 수행되었습니다. 이후 setpoint 온도 제어를 대상으로 인공지능 기반 제어와 적응형 열쾌적 개념을 결합해 HVAC 운전의 에너지 사용과 쾌적성을 함께 다루는 방향으로 확장되었습니다. 최근에는 고층 건물의 stack effect 문제를 해결하기 위해 장기간 커미셔닝 데이터로 운전 모드를 도출하고, 실내 환경 변화와 운전 조건의 연동성을 고려한 운영 최적화 연구로 심화되었습니다.
활용 가능성
활용 가능성은 알앤디써클 특화 AI 에이전트가 생성한 내용으로, 실제 연구 가능 여부는 연구실과의 논의가 필요합니다.
관련 논문
구분
제목
An Evaluation of the Ceiling Depth’s Impact on Skylight Energy Performance Predictions Through a Building Simulation
Development of a real time setpoint temperature control method based on artificial neural network (ANN) and adaptive thermal comfort
Balancing Thermal Comfort and Energy Efficiency of a Public Building Through Adaptive Setpoint Temperature
Change-point modeling analysis for multi-residential buildings: A case study in South Korea
HVAC Operation Schemes and Commissioning Process Resolving Stack Effect Problem and Adjusting According to Changes in the Environment: A Case Study in High-Rise Building in South Korea