기본적으로 Energy#은 시간 단위 기후 데이터(특히 일사)를 사용합니다.
월별로도 입력을 받을 수는 있으나 내부적으로는 나름의 알고리즘으로
이를 다시 시간데이터로 변환하여 사용합니다.
Meteonorm 데모 버전의 경우 위도, 경도만 알면 어느 지점에서든
기후데이터를 생성할 수 있긴 하지만, 이를 "월" 단위로만 조회할 수 있고
"시간" 단위 데이터로는 저장할 수 없다는 단점이 있습니다.
하지만, 해외는 몰라도 국내의 경우 데모 버전의 월 단위 데이터만으로도
어느 정도 정확한 시뮬레이션 결과값을 얻을 수 있습니다.
(시간 단위 Raw 데이터를 사용할 경우와 비교하여 대략 5-10% 내외의 오차)
더구나 정식 버전의 가격도 675스위스프랑(80만원)으로 만만치는 않습니다.
정리하면,
좀 더 정확한 결과값을 얻고 싶다면 정식판을 구입하여 건축 대상 지점의
"시간별" 기후데이터를 별도로 저장하여 Energy#에 이용할 수 있습니다만,
그 실익, 즉 비용 대비 효과가 그리 크지는 않다고 하겠습니다.
그럼에도 불구하고 정확한 시뮬레이션 결과가 필요하거나,
PHPP, EnergyPlus, Trnsys 등과 같은 다른 건물에너지 해석 프로그램도
사용할 계획이 있다면, 정식버전의 구입도 생각해 볼만 하다 하겠습니다.
(정식버전은 거의 모든 프로그램에 맞는 포맷으로 기후데이터 저장 가능)
월별로도 입력을 받을 수는 있으나 내부적으로는 나름의 알고리즘으로
이를 다시 시간데이터로 변환하여 사용합니다.
Meteonorm 데모 버전의 경우 위도, 경도만 알면 어느 지점에서든
기후데이터를 생성할 수 있긴 하지만, 이를 "월" 단위로만 조회할 수 있고
"시간" 단위 데이터로는 저장할 수 없다는 단점이 있습니다.
하지만, 해외는 몰라도 국내의 경우 데모 버전의 월 단위 데이터만으로도
어느 정도 정확한 시뮬레이션 결과값을 얻을 수 있습니다.
(시간 단위 Raw 데이터를 사용할 경우와 비교하여 대략 5-10% 내외의 오차)
더구나 정식 버전의 가격도 675스위스프랑(80만원)으로 만만치는 않습니다.
정리하면,
좀 더 정확한 결과값을 얻고 싶다면 정식판을 구입하여 건축 대상 지점의
"시간별" 기후데이터를 별도로 저장하여 Energy#에 이용할 수 있습니다만,
그 실익, 즉 비용 대비 효과가 그리 크지는 않다고 하겠습니다.
그럼에도 불구하고 정확한 시뮬레이션 결과가 필요하거나,
PHPP, EnergyPlus, Trnsys 등과 같은 다른 건물에너지 해석 프로그램도
사용할 계획이 있다면, 정식버전의 구입도 생각해 볼만 하다 하겠습니다.
(정식버전은 거의 모든 프로그램에 맞는 포맷으로 기후데이터 저장 가능)