저탄소 녹색도시를 위한 도시에너지계획 지원시스템 구축 및 적용에 관한 연구 A Study on Development and Application of EnerISS for Low Carbon Green City 건축공학과 조 태 근 지 도 교 수 이 정 재 도시의 저탄소화를 위해서는 도시계획단계에서 에너지수요에 영향을 미치는 여러 인자를 고려하여 정밀한 에너지수요예측을 실시하고, 도시의 실제 에너지사용량에 근접한 에너지수요량을 도출하는 것이 중요하다. 이렇듯 에너지수급 위기를 방지하고 온실가스 배출량을 줄이기 위하여 도시공간정보 및 환경지리정보를 고려한 도시 ...
저탄소 녹색도시를 위한 도시에너지계획 지원시스템 구축 및 적용에 관한 연구 A Study on Development and Application of EnerISS for Low Carbon Green City 건축공학과 조 태 근 지 도 교 수 이 정 재 도시의 저탄소화를 위해서는 도시계획단계에서 에너지수요에 영향을 미치는 여러 인자를 고려하여 정밀한 에너지수요예측을 실시하고, 도시의 실제 에너지사용량에 근접한 에너지수요량을 도출하는 것이 중요하다. 이렇듯 에너지수급 위기를 방지하고 온실가스 배출량을 줄이기 위하여 도시공간정보 및 환경지리정보를 고려한 도시 미기후 예측기술과 예측된 미기후를 반영한 도시의 에너지수요예측 기술이 필요하며, 미이용 에너지 및 신재생에너지 등 저탄소 에너지원 선정, 최적입지의 결정, 도시에너지의 최적 공급시나리오를 제시할 수 있는 기술 등 저탄소 도시에너지 설계기술의 필요성이 대두되고 있다. 본 연구에서는 기존 에너지수요예측 방식의 문제점을 해결하기 위해서 건물특성 및 토지피복현황 등을 고려한 도시 미기후 예측 및 동적 에너지수요예측이 가능하고, 탄소 저감형 에너지공급의 최적방안을 도출하기 위한 친환경에너지 계획기법 제시 및 저탄소 도시에너지 설계기술을 시스템화한 EnerISS(Energy IntegratedurbanplanningSupport System, 이하 EnerISS)를 구축하였다. 또한, 구축된 EnerISS를 통해 대상 지역의 미기후를 예측하고, 이를 미기후 실측결과 및 CFD를 통한 미기후 시뮬레이션 결과와 비교·검토함으로써 EnerISS에 의한 도시 미기후 예측결과를 검증하였다. 동시에 대상 지역의 에너지원단위 조사를 통해 에너지사용량을 도출하고, EnerISS에 의한 에너지수요량 예측결과의 검증을 통하여, EnerISS의 적용 가능성을 검토하였다. 본 연구의 결과를 정리하면 다음과 같다. 1) 제안된 탄소저감형 도시계획 프로세스는 대상도시의 건축물에 대한 공간정보와 환경지리정보를 포함하는 E-GIS DB를 구축하여 도시 미기후 및 에너지수요량을 예측한다. 또한, 적용 가능한 에너지시스템을 분석하여 탄소저감률에 따른 에너지공급 시나리오를 제시하여 최종적으로 최적의 탄소저감형 도시계획을 지원하는 프로세스로 구성된다. 2) 구축된 EnerISS는 Modeler, Solver, Evaluator, Viewer로 구성되며, 모듈별 데이터 생성은 Modeler를 통한 GIS DB 구축, Solver를 통한 도시에너지 수요량 데이터 산출, Evaluator를 통한 에너지공급 시나리오 산출의 세 단계로 구분된다. Modeler는 공간영상기반 지형 및 건물데이터를 생성하는 GIS 데이터모델링 시스템으로 도시공간정보인 GIS DB를 자동으로 생성하며, Solver는 다양한 환경지리정보 자료를 중첩해 mesh 레벨의 물리적인 도시환경 계획요소를 하나의 통합 DB로 구축한 E-GIS DB를 자동생성하여, 도시에너지 수요예측 시스템을 활용하여 도시의 미기후 및 에너지수요량을 예측한다. 또한, Evaluator는 10종류의 에너지시스템에 대해 최적입지분석과 탄소저감률에 따른 도시에너지 최적 공급시나리오를 제시하고, Viewer는 Modeler에서 생성한 GIS DB의 도시공간정보 및 도시 미기후와 에너지수요량 예측결과에 대한 mesh 별 가시화를 수행한다. 3) EnerISS와 CFD에 의한 지점별 예측치를 비교하면, 0.5℃ 미만의 기온 차를 나타내는 부분은 약 34.4%, 1.0℃ 미만은 25.0%, 1.5℃ 미만은 14.6%, 2.0℃ 미만은 5.2%를 차지하고 있어 예측결과 대부분은 1.5℃ 미만의 기온차를 보이고 있다. 따라서 전반적으로 EnerISS에 의한 도시 미기후 예측 결과는 CFD 해석결과와 상당 부분 유사한 온도분포를 보이고 있으며, CFD 해석에 막대한 시간이 걸리는 도시 스케일의 미기후 예측에 유용하게 사용 가능할 것으로 판단된다. 4) EnerISS를 통한 냉방기 에너지 수요예측결과와 원단위 에너지사용량의 비교결과, 에너지 수요예측 결과가 원단위 에너지사용량보다 9.7~24.2% 정도 작게 예측되었으나, 월별 에너지 수요량 결과는 비교적 유사하게 나타나고 있어 도시 전체 에너지 예측에 적용 가능한 것으로 판단된다. 오차가 발생한 원인은 EnerISS Solver 상에서 에너지 수요예측 시스템 알고리즘에 의해 도출된 수요예측결과를 소비부문별 에너지사용량(냉방, 취사, 조명, 동력 등)으로 분리하는 과정에서 변환계수로 활용되는 에너지원단위 DB가 국내에 정립되어 있지 않아 기후조건과 생활형태가 유사한 일본의 DB를 적용하였기 때문에 실제 조사된 에너지원단위를 통한 에너지사용량 예측결과와 차이가 나는 것으로 판단된다. 또한, 시각별 에너지사용량을 도출하는 과정에서 공조기의 시각별 COP가 에너지 수요예측 알고리즘에 관여하는데 국내의 경우 정격의 COP만 공개되어 일본의 외기조건별 COP 수치를 보정하여 사용한데서 비롯된 오차인 것으로 판단된다. 이는 향후 국내실정에 적합한 에너지원단위 DB 및 HVAC 시스템의 COP를 적용함으로써 오차를 개선할 수 있을 것으로 판단된다. 주요어 : 도시에너지계획 지원시스템, 도시 미기후, 에너지수요예측, 에너지원단위, 도시기후시뮬레이션시스템, 전산유체역학, 저탄소 녹색도시
저탄소 녹색도시를 위한 도시에너지계획 지원시스템 구축 및 적용에 관한 연구 A Study on Development and Application of EnerISS for Low Carbon Green City 건축공학과 조 태 근 지 도 교 수 이 정 재 도시의 저탄소화를 위해서는 도시계획단계에서 에너지수요에 영향을 미치는 여러 인자를 고려하여 정밀한 에너지수요예측을 실시하고, 도시의 실제 에너지사용량에 근접한 에너지수요량을 도출하는 것이 중요하다. 이렇듯 에너지수급 위기를 방지하고 온실가스 배출량을 줄이기 위하여 도시공간정보 및 환경지리정보를 고려한 도시 미기후 예측기술과 예측된 미기후를 반영한 도시의 에너지수요예측 기술이 필요하며, 미이용 에너지 및 신재생에너지 등 저탄소 에너지원 선정, 최적입지의 결정, 도시에너지의 최적 공급시나리오를 제시할 수 있는 기술 등 저탄소 도시에너지 설계기술의 필요성이 대두되고 있다. 본 연구에서는 기존 에너지수요예측 방식의 문제점을 해결하기 위해서 건물특성 및 토지피복현황 등을 고려한 도시 미기후 예측 및 동적 에너지수요예측이 가능하고, 탄소 저감형 에너지공급의 최적방안을 도출하기 위한 친환경에너지 계획기법 제시 및 저탄소 도시에너지 설계기술을 시스템화한 EnerISS(Energy Integrated urban planning Support System, 이하 EnerISS)를 구축하였다. 또한, 구축된 EnerISS를 통해 대상 지역의 미기후를 예측하고, 이를 미기후 실측결과 및 CFD를 통한 미기후 시뮬레이션 결과와 비교·검토함으로써 EnerISS에 의한 도시 미기후 예측결과를 검증하였다. 동시에 대상 지역의 에너지원단위 조사를 통해 에너지사용량을 도출하고, EnerISS에 의한 에너지수요량 예측결과의 검증을 통하여, EnerISS의 적용 가능성을 검토하였다. 본 연구의 결과를 정리하면 다음과 같다. 1) 제안된 탄소저감형 도시계획 프로세스는 대상도시의 건축물에 대한 공간정보와 환경지리정보를 포함하는 E-GIS DB를 구축하여 도시 미기후 및 에너지수요량을 예측한다. 또한, 적용 가능한 에너지시스템을 분석하여 탄소저감률에 따른 에너지공급 시나리오를 제시하여 최종적으로 최적의 탄소저감형 도시계획을 지원하는 프로세스로 구성된다. 2) 구축된 EnerISS는 Modeler, Solver, Evaluator, Viewer로 구성되며, 모듈별 데이터 생성은 Modeler를 통한 GIS DB 구축, Solver를 통한 도시에너지 수요량 데이터 산출, Evaluator를 통한 에너지공급 시나리오 산출의 세 단계로 구분된다. Modeler는 공간영상기반 지형 및 건물데이터를 생성하는 GIS 데이터 모델링 시스템으로 도시공간정보인 GIS DB를 자동으로 생성하며, Solver는 다양한 환경지리정보 자료를 중첩해 mesh 레벨의 물리적인 도시환경 계획요소를 하나의 통합 DB로 구축한 E-GIS DB를 자동생성하여, 도시에너지 수요예측 시스템을 활용하여 도시의 미기후 및 에너지수요량을 예측한다. 또한, Evaluator는 10종류의 에너지시스템에 대해 최적입지분석과 탄소저감률에 따른 도시에너지 최적 공급시나리오를 제시하고, Viewer는 Modeler에서 생성한 GIS DB의 도시공간정보 및 도시 미기후와 에너지수요량 예측결과에 대한 mesh 별 가시화를 수행한다. 3) EnerISS와 CFD에 의한 지점별 예측치를 비교하면, 0.5℃ 미만의 기온 차를 나타내는 부분은 약 34.4%, 1.0℃ 미만은 25.0%, 1.5℃ 미만은 14.6%, 2.0℃ 미만은 5.2%를 차지하고 있어 예측결과 대부분은 1.5℃ 미만의 기온차를 보이고 있다. 따라서 전반적으로 EnerISS에 의한 도시 미기후 예측 결과는 CFD 해석결과와 상당 부분 유사한 온도분포를 보이고 있으며, CFD 해석에 막대한 시간이 걸리는 도시 스케일의 미기후 예측에 유용하게 사용 가능할 것으로 판단된다. 4) EnerISS를 통한 냉방기 에너지 수요예측결과와 원단위 에너지사용량의 비교결과, 에너지 수요예측 결과가 원단위 에너지사용량보다 9.7~24.2% 정도 작게 예측되었으나, 월별 에너지 수요량 결과는 비교적 유사하게 나타나고 있어 도시 전체 에너지 예측에 적용 가능한 것으로 판단된다. 오차가 발생한 원인은 EnerISS Solver 상에서 에너지 수요예측 시스템 알고리즘에 의해 도출된 수요예측결과를 소비부문별 에너지사용량(냉방, 취사, 조명, 동력 등)으로 분리하는 과정에서 변환계수로 활용되는 에너지원단위 DB가 국내에 정립되어 있지 않아 기후조건과 생활형태가 유사한 일본의 DB를 적용하였기 때문에 실제 조사된 에너지원단위를 통한 에너지사용량 예측결과와 차이가 나는 것으로 판단된다. 또한, 시각별 에너지사용량을 도출하는 과정에서 공조기의 시각별 COP가 에너지 수요예측 알고리즘에 관여하는데 국내의 경우 정격의 COP만 공개되어 일본의 외기조건별 COP 수치를 보정하여 사용한데서 비롯된 오차인 것으로 판단된다. 이는 향후 국내실정에 적합한 에너지원단위 DB 및 HVAC 시스템의 COP를 적용함으로써 오차를 개선할 수 있을 것으로 판단된다. 주요어 : 도시에너지계획 지원시스템, 도시 미기후, 에너지수요예측, 에너지원단위, 도시기후시뮬레이션시스템, 전산유체역학, 저탄소 녹색도시
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