건물 열 과정의 확률론적 분석의 배경 방법 및 응용은 무엇입니까?
다음은 참고용으로 Zhongda Consulting에서 제공한 건물 열 과정의 확률론적 분석의 배경 방법 및 적용입니다.
1. 배경
건물의 열과정은 건물환경의 특성을 연구하고 에너지절약형 건물을 분석 및 평가하며 제어시스템(난방, 환기, 에어컨) 건물 환경. 건물의 열과정은 실외 기상조건과 건물에 작용하는 다양한 실내 열원(사람, 조명, 장비)에 의해 발생하는 건물 실내 환경의 온도 및 습도 변화이다. 따라서 이는 실외 기상 조건, 실내 열원 조건 및 건물 구조의 열 성능 매개변수에 따라 달라집니다. 그러나 실외 기상변수와 실내의 다양한 열원은 결정론적 과정이 아니라 불확실한 성분이 큰 무작위 과정이기 때문에 이러한 무작위 요인이 건물에 작용하여 건물 내 열환경 변화과정(이론적 변화과정)도 발생하게 된다. 무작위 프로세스.
오랫동안 건물의 열 과정은 기본적으로 결정론적 과정, 즉 결정된 기상 매개변수와 실내 열원 발열량 조건 하에서 건물의 열 과정에 따라 연구되어 왔습니다. 계산하고 건물의 에너지 소비를 분석하는 열환경 제어 시스템을 설계합니다. 이와 같이 계산을 위한 기상변수와 실내 열원발열량을 어떻게 선택하느냐에 많은 문제가 발생한다.
난방 시스템의 설계 및 계산 시 실외 기상 변수의 확률 분포에 따라 특정 무보장 비율 하에서 가장 불리한 실외 조건을 난방 부하 계산의 기초로 계산합니다. 그러나 다양한 건물 구조는 실외 기상 조건의 변화(창 대 벽 비율의 차이, 내부 및 외부 벽 면적의 차이, 경량, 중형 및 중량 구조물 등)에 따라 반응이 다릅니다. 또한 외부 온도의 고장률도 다릅니다. 실내 온도의 고장률이 아니라 결과적으로 일부 건물의 컴퓨팅 부하가 너무 크고 장비 선택이 너무 많아 시스템의 초기 투자 및 운영 비용이 낭비됩니다. 따라서 실내온도를 일정 수준으로 유지하기 위해 추구해야 할 것은 난방부하가 얼마가 되어야 하는가?
건물 열 성능 평가에서는 특정 지역 표준 기상 데이터(기준 연도 TRY, 평년 TMY, 기준 연도 SY 등)에 따라 분석이 수행됩니다. 그러나 실제로 매년 기상 과정은 이 표준 과정과 다르며, 다양한 기상 과정은 건물마다 다른 열 반응을 유발합니다. 예를 들어, 겨울에 일조 시간이 길면 창 대 벽 비율이 크면 난방 부하가 줄어들 수 있지만, 일조 시간이 낮을 경우 창 대 벽 비율이 크면 난방 부하가 증가할 수 있습니다. 한 지역의 일조 시간은 해마다 다릅니다. 특정 데이터 세트를 기반으로 해당 지역에서 얻은 최적의 창 대 벽 비율을 해당 지역의 실제 변화하는 기상 환경에 어떻게 적용할 수 있습니까? 실내온도나 난방부하 역시 임의의 외부 기상조건 하에서 임의의 과정이므로 건물의 에너지절약 여부를 평가하는 기준은 실내온도가 주어진 값보다 낮을 때(난방이 없을 때)의 최소 확률이어야 한다. 제공) 또는 겨울철 누적 열 공급량이 일정 값보다 높을 확률이 가장 작습니다(난방 시).
이러한 문제는 공조 시스템 장비 선정, 공조 시스템 시뮬레이션 분석 등 설계 및 연구 작업에서도 존재합니다. 현재 비교적 많은 양의 장비가 국내외 에어컨 설계에 널리 사용되고 있습니다. 관련 조사 자료에 따르면 베이징, 광저우 등 국내외 일부 레스토랑과 호텔의 에어컨 시스템에 사용되는 냉장고는 평년에는 설치 용량의 절반 미만, 설치 용량의 2/3 미만만 작동하는 것으로 나타났습니다. 가장 더운 계절에 설치된 냉장고의 1/3은 거의 사용되지 않습니다. 공조 설계 과정에서 각각의 불확실한 링크에는 종종 1보다 큰 안전 계수가 곱해집니다. 이러한 시스템의 계층별 설계는 필연적으로 너무 큰 장비 용량 선택으로 이어집니다. 다양한 불확실한 요인으로 인해 실제 공조시스템의 운전상태는 무작위로 변하기 때문에 공조부하의 확률변수의 확률분포를 토대로 공조설비를 선정해야 한다. 즉, 다양한 설비용량을 결정해야 한다. 확률 신뢰도는 서로 다르며 확률 신뢰도의 결정은 건물의 사용 기능 및 소유자의 경제적 개념과 밀접한 관련이 있으며 이는 공조 시스템 설계에 대한 기능과 투자 간의 변증법적 관계를 반영합니다.
국내외 건물에너지 소비분석 분야에서는 상세하고 정확하며 보다 완전한 새로운 방법들이 지속적으로 개발, 연구되고 있지만 이러한 무작위성 문제를 해결하지 못하면 아무리 정확한 방법이라 할지라도 실외기상을 완전히 반영할 수 없다. 열원의 무작위성으로 인해 실제 건물의 열 처리 조건을 정확하게 반영하는 결과를 얻을 수 없습니다.
위의 분석을 보면 건축물의 열과정에 대한 분석과 연구에서 실제로 추구해야 할 것은 특정 조건에서 건물의 실내 온도 변화나 요구되는 냉·난방이 아니라, 그러나 특정 조건에서의 실내 온도 변화는 건물의 실내 온도 변화에 대한 확률 분포와 필요한 냉방 및 열량의 확률 분포(건물의 열 관성으로 인해 이 확률 분포는 확률 분포와 다른 경우가 많습니다. 실외 기상 매개변수 분포)은 위의 문제 중 일부를 상대적으로 완벽하게 해결할 수 있을 것입니다.
2. 기본적 이슈 및 연구방법
위의 확률분포를 계산하는 방법 중 하나는 50년 또는 100년 동안의 국지 측정 기상자료를 직접 활용한 후, 현재 다양한 A 건물 에너지 소비 분석 프로그램은 시뮬레이션 계산을 통해 50~100년 내 건물의 실내 온도 변화나 필요한 냉난방 요구량을 구하고, 통계를 통해 확률 분포를 구한다. 이론적으로 이 방법은 위의 문제를 적절하게 해결할 수 있지만 계산량이 매우 크고 실무자 모두가 50년 또는 100년 간의 기상 데이터를 숙달하기가 어려워 실제로 사용하기가 어렵습니다. 진짜 문제.
또 다른 방법은 직접 무작위 분석법이다. 건물 열 처리에 대한 솔루션은 실제로 일련의 미분 방정식을 푸는 것이며, 외부 기상 조건과 실내 열 교란은 이 미분 방정식 세트의 경계 입력 매개변수입니다. 이러한 경계 입력 매개변수가 확률론적 프로세스인 경우 이 방정식 시스템은 확률론적 미분 방정식 시스템이 됩니다. 이러한 미분방정식을 직접 풀고 확률과정의 다양한 통계적 매개변수를 해법으로 찾아냄으로써 위에서 언급한 확률분포를 얻을 수 있으며, 이는 다음과 같은 문제를 해결하는 데 직접 사용할 수 있는 비교적 간단한 방법으로 개발될 수 있다. 위에서 언급한 현실적인 문제.
국내외 학자들은 1980년대 초반부터 확률론적 분석 방법을 탐구하기 시작했다. 1981년 태국 학자 탄타파니차쿤(Tanthapanichakoon) 등은 몬테카를로(MonteCarlo) 방법을 사용하여 태양광 주택의 확률론적 특성을 연구했습니다. 경계 조건의 무작위성과 열 균형 방정식의 방정식 계수를 고려하여 32개의 정규 분포 확률 변수를 도입하고 이를 지정했습니다. 기대값, 표준편차, 최대 및 최소 허용값을 입력한 후 난수 생성기를 사용하여 이 32개의 무작위 변수의 표본을 생성한 다음 태양광실의 열 균형 방정식을 풀어 시간별 실내 온도와 보조 열원을 구합니다. 힘. 이런 식으로 여러 개의 무작위 시뮬레이션을 수행하고 최종적으로 실내 온도와 보조 열원 전력의 기대값과 분산을 계산합니다. 이 방법은 매우 비효율적이며 시간 경과에 따른 무작위 요인의 자기 상관 및 상호 상관을 고려할 수 없습니다. 1985년 캐나다 학자인 Haghighat et al.은 실외 날씨와 같은 무작위 요인의 영향을 받는 실내 온도의 무작위 과정을 연구했으며 확률론적 통합 방법을 사용하여 문제를 해결했습니다. 방의 열 균형 방정식을 구하고 예상 값과 2차 및 3차 모멘트를 얻었습니다. 이 방법은 효율성을 향상시키지만 다양한 무작위 요인 간의 상관 관계를 고려할 수 없습니다. 1987년 스위스 학자 Sxartezzni 등은 유한 MarkovChain 방법을 사용하여 패시브 태양광실의 에너지 소비와 열적 쾌적성을 연구했습니다. 그들은 외부 온도와 태양 복사를 마르코프 상태 전달 행렬로 분리한 다음 명시적 차이를 사용하여 문제를 해결했습니다. 상태 공간법으로 기술한 방의 열평형을 방정식 체계를 통해 각 상태 지점의 온도 상태로 구성된 전이 행렬을 구하고, 실내 온도 또는 열적 쾌적 지수 PMV가 특정 상태에 있을 확률을 구합니다. 추가로 획득됩니다. 이 방법에도 동일한 단점이 있습니다. 1990년 일본 학자 Hokoi 등은 간헐적인 공조 열부하의 확률론적 특성을 연구하기 위해 최적 제어 이론을 사용하여 실외 기상 매개변수의 ARMA 모델을 확립한 다음 기상 모델을 에 설명된 실내 열 균형 방정식 세트로 대체했습니다. 그런 다음 Runge 라이브러리 Tower 방법(적분 시간 간격은 0.01시간)을 사용하여 얻은 상태점 온도의 1차 및 2차 모멘트 방정식을 풀었습니다. 이 방법의 장점은 실외 기상 매개변수의 시간적 자기상관과 상호상관을 고려한다는 것입니다.
그러나 모멘트 방정식 시스템을 직접 풀어야 하기 때문에 몇 개의 노드의 온도는 방의 열 상태를 표현하는 데만 사용할 수 있습니다. 그렇지 않으면 계산량이 상당히 커질 것입니다. 따라서 이 방법으로 얻은 결과는 실제 구조가 복잡한 건물에는 적합하지 않습니다.
저자는 10년 이상의 연구 과정에서 다음과 같은 네 가지 기본 문제를 주로 해결하는 새로운 확률론적 분석 방법인 STOAN(Sto-chastic Analysis) 방법을 점차 제안해 왔다.
2.1 확률론적 기상 모델과 실내 열교란 모델 확립
목적은 추가 분석을 위해 이 두 가지 확률론적 프로세스를 설명하는 방법을 찾는 것입니다. 본 연구에서는 기상조건에 대해 외부온도, 절대습도, 직사광선, 산란 등 4가지 변수에 대한 확률론적 모델을 구축하였다. 이 모델은 일일 및 시간별이라는 두 가지 하위 모델로 구성됩니다. 일일 평균 외부 온도, 외부 온도 진폭, 일일 평균 습도, 습도 진폭 및 수평 일일 총 복사 계수 KT의 5개 매개변수를 일일 모델의 기본 수량으로 사용하여 명확한 시변 프로세스로 변환되고 고정 랜덤 프로세스에서는 다차원 시계열 방법을 사용하여 이 고정 프로세스를 설명하는 ARMA 모델을 설정합니다. 일별 매개변수를 기반으로 시간별 모델은 "유형 함수" 방법을 사용하여 일별 매개변수를 직접 표현합니다.
(1)
그 중 ψt, ψw, ψQd 및 ψQf 는 대량의 실제 기상자료를 바탕으로 계산된 유형함수이고, tm, tp, Wm, Wp, KT는 위의 5가지 일별 매개변수입니다. 이 모델은 수많은 통계적 방법을 통해 테스트되었으며, 실제 기상변화 과정을 비교적 잘 반영하는 것으로 입증되었습니다. 실내 열원의 열교란은 정규분포 확률변수로 간주될 수 있지만, 그 평균과 분산은 경우에 따라 확률변수이지만, 경우에 따른 평균과 분산의 변동 범위는 아직까지 큰 규모로 결정되지 않았습니다. 통계 작업량.
2.2 건물 열 과정 모델 확립
현재의 일부 방법은 이러한 확률론적 분석에 적합하지 않습니다. 따라서 현대 사이버네틱스의 "상태 공간" 개념이 채택됩니다. "상태 공간"이 제안되었습니다. 이 방법은 다중 구역(ZONE)이 있는 건물의 열 처리에 대한 열 균형 방법으로 설명되는 자세한 프로세스를 제공할 수 있습니다. 도메인 내 표면 사이의 장파 복사, 도메인 사이의 공기 흐름, 내부 및 외부 음영과 같은 프로세스를 모두 자세히 설명할 수 있습니다. 건물의 동적 열 과정에 대해 이 모델은 다음과 같이 표현될 수 있습니다.
C·t=A·tB·u(2)
t에는 건물의 각 외피 표면이 포함됩니다. 건물 내부 노드와 실내 공기 노드의 온도로 구성된 벡터 u는 외부 기상 환경과 실내 열원에서 발생하는 열로 구성된 외부 교란 벡터입니다. 위 공식은 다음과 같이 풀이됩니다.
(3)
y(τ)는 실내 온도와 같이 우리가 관심을 갖는 출력 매개변수입니다. , 인클로저 표면 온도 등 ψi, λi는 A, B, C에서 파생된 계수 벡터 시퀀스와 계수 시퀀스입니다. 식 (2)와 식 (3)의 형태를 이용하면 다음 확률론적 분석을 보다 편리하게 수행할 수 있다.
2.3 확률론적 미분방정식의 해
수식(2)에 확률론적 기상모델을 u로 대입하면 건물의 확률론적 열과정을 반영한 확률론적 미분방정식을 얻는다. 그 해는 특정 부분과 임의의 부분의 합으로 표현될 수 있습니다. 이렇게 결정된 부분은 랜덤과정의 예상과정이며, 랜덤부분의 모멘트를 계산함으로써 해의 다양한 통계적 성질을 얻을 수 있다.
2.4 임계값 문제 해결
상온 무작위 과정의 확률 분포를 구하는 것만으로는 실제 문제를 직접 분석하고 해결할 수 없습니다. 실용공학의 설계 및 분석 문제는 랜덤 프로세스에 대해 프로세스가 주어진 상한 또는 하한 값을 통과하는 시간의 비율을 전체 시간으로 구하는 것입니다. 예를 들어 겨울철 난방부하 계산에서 필요한 것은 난방 중 실내 온도가 특정 값(예: 18°C)보다 낮은 전체 난방 기간에 대한 확률 변수의 확률 분포입니다. 이 방법으로만 특정 무보장 비율 하에서 필요한 난방 부하를 실제로 얻을 수 있습니다.
마찬가지로, 패시브 태양광 주택의 평가는 겨울철 전체 시간 중 실내 온도가 특정 값보다 낮은 시간의 비율에 대한 확률 분포를 기반으로 하며, 건물의 여름 과열 문제에 대한 평가는 다음의 비율에 기반합니다. 여름에 건물의 실내 온도가 특정 값을 초과하는 경우 전체 여름 시간에 대한 확률 변수 시간의 확률 분포입니다. 이러한 유형의 문제는 일반적인 임계값 교차 문제입니다. 실온 t가 무작위 과정일 때 주어진 온도 t0에 대해 g( x )는 단위 계단 함수, C0는 과열도 비율, (τ1, τ2)는 서머타임입니다.
STOAN은 이 확률변수의 기대값과 2차 모멘트를 직접 계산하고, 기본적으로 통계적 규칙을 얻고, 이를 활용하여 실용적인 공학적 문제를 해결할 수 있는 통합 방법을 제공합니다. 개발된 STOAN 소프트웨어는 PC에서 실행 가능하며, PC386/33에서도 사용할 수 있습니다. 2~3개의 도메인이 있는 건물의 경우 모든 무작위 솔루션을 2~3분 안에 얻을 수 있습니다.
방법 검증
STOAN 방법을 사용하여 실제 문제를 해결하기 전에 정확성을 확인하기 위한 심층적인 검증이 필요합니다. 검사 및 검증은 다음과 같이 수행됩니다.
3.1 확률론적 기상 모델 검사
검사에는 모델링 프로세스 검사와 비교 모델 시뮬레이션을 통해 생성된 확률론적 기상 매개변수 검사가 포함됩니다. 모델링 프로세스 테스트에는 다음이 포함됩니다.
평형 변환을 통해 10년간 알려진 측정 기상 데이터를 사용하여 변환된 프로세스가 균형 프로세스인지 테스트합니다.
안정성 테스트 성별 변환 이후의 과정은 일반적인 과정입니다.
이 고정 과정을 사용하여 시계열 모델을 맞춘 다음 원래 고정 과정을 대체하여 잔차 과정이 백색 잡음인지 확인합니다. 위의 세 가지 테스트는 모두 신뢰 수준 95에서 통과되었으므로 모델 구축 프로세스가 정확했습니다.
이 확률론적 기상모델을 이용하여 10년간의 기상변수를 시뮬레이션한 후, 10년간의 측정데이터로부터 얻은 결과와 월별 온도, 습도, 일사량의 확률분포를 비교하여 보여줍니다. 그 모델의 신뢰성.
3.2 상태 공간법을 이용한 건물 열 과정 모델 테스트
IEA(국제 에너지 기구)가 주관한 Annex21 국제 협력을 통해 12개 이상의 인기 있는 건물 시뮬레이션 프로그램이 세계를 비교하고 있는 BTP 프로그램도 비교 및 점검 프로그램 중 하나로 등재되어 있습니다. 테스트 방법은 덴마크 코펜하겐의 대표적인 연간 기상 데이터를 이용하여 두 개의 경량 표준 건물과 중량 표준 건물에 대한 시뮬레이션 계산을 수행하는 것입니다. 냉난방을 하지 않은 실내온도의 연중 자연변화를 계산하고, 실내온도의 상한과 하한을 부여하여 실내온도를 상한과 하한 사이로 유지하고, 히터열량을 계산한다. 그리고 냉각량. 위의 다양한 프로그램의 시뮬레이션 계산 결과는 통합 분석 및 비교를 위해 영국 건축 연구 센터(BRE)로 전송됩니다. 자연 실내 온도 변화, 최대 냉난방, 연간 누적 냉난방 등 일련의 지표로 판단할 때 BTP 소프트웨어는 테스트를 거친 12개 이상의 소프트웨어의 시뮬레이션 결과 평균에 가깝습니다. 여러 매개변수, 유럽의 현재 시뮬레이션 소프트웨어 ESP보다 평균이 더 좋습니다. 이는 상태 공간 방법인 BTP의 정확성을 입증합니다.
3.3 확률적 미분방정식의 해 및 임계값 문제의 해 테스트
여기서 테스트할 질문은 이러한 직접해법으로 얻은 다양한 통계 매개변수가 실제 확률론적 프로세스의 통계 매개변수인지 여부입니다. . 즉, 이러한 직접해법을 사용하여 얻은 결과는 50년 또는 100년 간의 기상자료를 직접 시뮬레이션 계산에 활용한 후 통계를 통해 얻은 결과와 일치하는가? 기상모델과 건물 열과정 모델 모두 테스트를 통과하였기 때문에 확률론적 기상모델을 직접 활용하여 50년간의 기상자료를 생성한 후, BTP 프로그램을 통해 50년간의 기상자료를 시뮬레이션할 수 있으며, 시뮬레이션 결과는 STOAN 방법으로 통계적으로 분석하고 해결할 수 있습니다. 결과는 STOAN 방법에 의해 주어진 해가 기본적으로 시뮬레이션 통계에 의해 구해진 해와 일치하므로 STOAN 방법을 사용하여 실제 공학 문제를 분석하고 해결할 수 있음을 보여줍니다.
4. 실제 적용
일차적인 시도로 건물 열환경 연구에 있어서 두 가지 실질적인 문제를 해결하기 위해 STOAN 방법이 사용되었습니다.
4.1 겨울철 난방부하 계산
특정 온도에서 실내온도가 C0(예: 0.02)가 보장되지 않는 경우 건물의 난방부하를 계산해야 합니다. 확률 P0(예를 들어 97) 이 확률 P0에서 난방기간(98초)의 1-C0 기간 내에 난방을 하지 않은 방의 자연실내온도의 하한값 t0, 즉 t0를 구하면 다음과 같다.
(5)
이렇게 얻은 t0는 안정적인 열전달에 따른 난방부하 계산을 위한 난방실 외부의 종합적인 계산온도로 활용될 수 있다. 이러한 방식으로 결정된 종합적으로 계산된 실외 온도는 건물 구조와 관련이 있습니다. [6] 베이징의 일반적인 구조를 가진 방을 예로 들면, 서로 다른 확률로 서로 다른 실온의 난방에 대한 종합적으로 계산된 실외 온도가 보장되지 않습니다. 신뢰를 얻었습니다.
건물 형태와 외피 유형을 분류한 후, 다양한 북부 지역의 다양한 건물 유형과 다양한 확률 신뢰도에 대해 서로 다른 무보장 비율로 종합적으로 계산된 실외 난방 온도를 계산할 수 있습니다. 난방 시스템의 설계를 현실과 더욱 일치시키고, 대규모 장비 용량으로 인한 높은 투자와 낮은 운영 효율성의 문제를 해결합니다.
4.2 여름철 건물의 실내과열(과열) 분석
여름철 실내온도가 너무 높지 않거나 너무 높지 않으면 어떤 건물이 시간을 덜 보낼 수 있을까? 중요한 고려사항이며, 합리적인 건축 형태와 구조는 건물이 위치한 곳의 기상 조건과 관련이 있습니다. 확률론적 분석방법을 이용하여 다양한 건물형태 및 구조에 따른 하절기 실내온도의 확률분포를 얻을 수 있으며, 실내온도가 특정 설정값을 초과하는 시간이 전체 시간 대비 차지하는 확률변수의 확률분포를 구할 수 있다. 여름. 베이징의 전형적인 주거용 건물의 과열 상황을 분석했습니다. 분석 결과, 실내 열원, 햇볕이 잘 드는 외부 창 대 벽 비율 및 실내 공기 교환 횟수가 여름철 실내 온도 과열에 큰 영향을 미치는 것으로 나타났습니다. 커튼이 있든 없든) 방의 환기 시스템도 일정한 영향을 미치며 봉투 구조 빛, 중간 및 무거운 영향은 더 작습니다.
5. 향후 추가 작업
건물 열 과정에 대한 확률론적 분석은 실제 건물 HVAC 시스템 및 태양광실 설계에 폭넓게 응용될 수 있습니다.
5.1 난방 부하 계산을 위한 실외 온도 종합 계산을 위한 단순화된 알고리즘
우리나라의 다양한 지역에 대해 건물을 분류하고 기상 모델을 구축함으로써 다양한 지역에서 다양한 형태와 구조를 얻을 수 있습니다. 서로 다른 확률 신뢰 수준 하에서 다양한 무보장 비율의 건물에 필요한 포괄적으로 계산된 실외 난방 온도는 설계자가 난방 프로젝트를 설계할 때 사용할 수 있도록 간단한 차트 또는 PC 데이터베이스 형식으로 제공됩니다.
5.2 공조 장비 선택
건물 공조 부하는 실제로 랜덤 프로세스이고, 신선한 공기 부하도 랜덤 프로세스이므로 공조 시스템 장비 부하는 장비 용량 선택은 장비 부하의 최대 값의 확률 분포를 기반으로 해야 하며, 이렇게 설계된 공조 시스템만이 공조 기능과 투자 간의 변증법적 관계를 반영할 수 있습니다. 다양한 용량의 장비는 다양한 확률 신뢰성을 기반으로 선택될 수 있으므로 총 투자를 절약하고 에어컨 설계 요구 사항을 보장할 수 있습니다.
5.3 패시브 태양광 하우스 평가 및 최적화 분석
패시브 태양광 하우스 평가는 실내 온도가 특정 값(예: 18℃)보다 낮은 시간을 기준으로 해야 합니다. ) 전체 겨울철 또는 실내 온도를 18°C 이상으로 유지하는 데 필요한 겨울철 보조 열원의 총 열량을 기준으로 이 두 지표는 STOAN 방법을 사용하여 확률 분포를 얻을 수 있습니다. , 태양광실의 성능을 합리적으로 평가하고 태양광실의 설계를 안내합니다.
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