쾌적한 온열환경을 조성하기 위해서는 재실자의 온열 감각기관에 영향을 미치는 영향요소를 고려하여 실내 환경을 제어해야 한다. 이러한 배경에서 온열 쾌적 제어에 대한 연구가 수행되고 있으나, 일반적으로 사용되고 있는 Fanger PMV 수식 모델은 다중의 변수를 계측해야하기 때문에 센서 설치 및 유지관리 비용이 증가하고 복잡한 반복연산으로 인하여 제어 알고리즘 처리시간이 길며 수식이 복잡하여 응용에 한계성이 있다. 그리고 실험챔버 환경이 아닌 실제 건물에 PMV 제어를 적용하기 위해서는 설계, 시공 및 운영되고 있는 ...
쾌적한 온열환경을 조성하기 위해서는 재실자의 온열 감각기관에 영향을 미치는 영향요소를 고려하여 실내 환경을 제어해야 한다. 이러한 배경에서 온열 쾌적 제어에 대한 연구가 수행되고 있으나, 일반적으로 사용되고 있는 Fanger PMV 수식 모델은 다중의 변수를 계측해야하기 때문에 센서 설치 및 유지관리 비용이 증가하고 복잡한 반복연산으로 인하여 제어 알고리즘 처리시간이 길며 수식이 복잡하여 응용에 한계성이 있다. 그리고 실험챔버 환경이 아닌 실제 건물에 PMV 제어를 적용하기 위해서는 설계, 시공 및 운영되고 있는 자동제어 시스템에 대한 검토가 필요하다. 따라서 본 연구에서는 투자비 및 유지관리비 절감을 위하여 계측센서의 설치 수량을 줄이고 복잡한 반복연산을 배제하며 적용의 확장성을 확보할 수 있도록 Fanger PMV 수식 모델을 단순화한 PMV 회귀방정식 수식 모델과 제어 알고리즘을 제시하여 실제 건물의 자동제어 시스템에 적용할 수 있는 PMV 단순화 제어 프레임워크를 개발하고자 한다. 그리고 더 나아가 실내 온열환경을 PMV 단순화 제어 프레임워크에 의하여 제어하는 PMV 단순화 제어와 온도로 제어하는 설정 온도 제어의 제어특성, 온열 쾌적 분포 및 에너지 요구량에 대한 비교분석을 목적으로 한다. 이를 위하여 PMV 영향요소 분석, PMV 회귀방정식 및 온도 제어 수식 모델 개발, PMV 영향요소 데이터 측정 및 추정 방법 검토, PMV 제어대상 영향요소 분석, PMV 제어 알고리즘 설계를 통하여 수행하여 PMV 단순화 제어 프레임워크를 개발하였다. 그리고 대상 건물을 선정하여 시뮬레이션에 PMV 단순화 제어, Fanger PMV 제어 및 설정 온도 제어를 적용하여 아래와 같은 결론을 도출하였다. 1. PMV 단순화 제어 프레임워크 개발 (1) PMV는 온도, 평균복사온도 및 습도 각각의 변화에 따라 선형에 가까운 변화유형을 나타냈고, 기류속도, 착의량 및 대사량 각각의 변화에 따라 비선형의 변화유형을 나타냈다. (2) 영향요소 각각의 변화에 따른 PMV의 변화량은 하절기에 대사량 > 온도 > 평균복사온도 > 착의량 > 기류속도 > 습도 순으로 분석되었고, 동절기에 대사량 > 온도 > 평균복사온도 > 착의량 > 습도 > 기류속도 순으로 분석되었다. (3) 독립변수 조건별로 PMV 회귀방정식을 추정하여 수식 모델의 적합성을 검토한 결과 온도, 평균복사온도 및 습도를 독립변수로 설정하고 기류속도, 착의량 및 대사량을 특정 값으로 설정했을 경우에 회귀방정식에 의하여 산출된 PMV와 Fanger PMV 방정식에 의하여 산출된 PMV의 차이를 의미하는 평균제곱근편차가 하절기 0.0226, 동절기 0.0215로 매우 낮게 산출되어 두 값의 차이가 매우 작은 것으로 분석되었다. 따라서 온도, 평균복사온도 및 습도를 독립변수로 하는 회귀방정식을 제어에 적용하는 것이 가능할 것으로 판단된다. (4) PMV 영향요소 중 기류속도, 착의량 및 대사량을 PMV 회귀방정식의 독립변수에서 제외했기 때문에 독립변수에서 제외된 영향요소의 설정 조건별 회귀분석을 수행하여 70개의 PMV 회귀방정식 및 온도 제어 수식 모델을 제시하였다. (5) PMV 영향요소의 제어 가능 여부와 PMV에 미치는 영향을 고려하여 제어대상 영향요소를 결정하였다. 온도, 평균복사온도, 기류속도, 습도, 착의량 및 대사량 중 제어가 가능한 영향요소인 온도와 습도를 비교한 결과 온도제어가 정확성과 유효성이 높고 PMV 변화량에 미치는 영향이 크므로 PMV 제어를 위한 제어대상 영향요소로 온도를 설정하였다. (6) PMV 단순화 제어 프레임워크 개발을 위하여 본 연구에서 수행된 PMV 영향요소 데이터 측정 및 설정→PMV 회귀방정식 수식 모델을 이용한 PMV 산출→설정 PMV 입력→산출 PMV와 설정 PMV 비교연산→온도 제어 수식 모델을 이용한 PMV 기반 설정 온도 산출→PMV 기반 설정 온도와 계측 온도 비교연산→시스템별 풍량 및 유량 비례제어에 의한 PMV 기반 설정 온도 제어 순서를 가지는 PMV 제어 알고리즘을 설계하였다. 2. PMV 단순화 제어 프레임워크 적용 (1) 대상 건물을 선정하여 시뮬레이션 보정 후, PMV 단순화 제어와 Fanger PMV 제어의 산출 PMV를 비교한 결과, PMV 단순화 제어와 Fanger PMV 제어의 산출 PMV가 근사한 변화유형 및 값을 나타내므로 PMV 제어에 PMV 단순화 제어를 적용할 수 있을 것으로 판단된다. (2) PMV 단순화 제어는 설정한 PMV 조건을 맞추기 위하여 PMV 영향요소를 고려하여 제어대상 영향요소인 PMV 기반 설정 온도를 변화시키는 특성을 나타냈다. 이것은 재실자의 온열 쾌적 상태를 유지하면서 과냉난방을 방지하므로 에너지 이용의 효율화가 가능할 것으로 판단된다. 설정 온도 제어는 온도 이외의 영향요소 및 PMV 변화와 관계없이 실내 온도를 일정하게 유지하는 특성을 나타냈다. (3) PMV 단순화 제어는 냉난방 가동 초기를 제외하고 쾌적한 것으로 시뮬레이션되어 불쾌적 시간이 매우 적은 것으로 분석되었으나 설정온도 제어는 불쾌적 시간이 매우 많은 것으로 시뮬레이션 되었다. 설정 온도 제어의 불쾌적 시간이 매우 많은 것은 재실자가 온열 쾌적 상태를 느끼는 온도로 설정되지 않았고 외피 열성능에 따라 변하는 평균복사온도의 특성을 반영할 수
쾌적한 온열환경을 조성하기 위해서는 재실자의 온열 감각기관에 영향을 미치는 영향요소를 고려하여 실내 환경을 제어해야 한다. 이러한 배경에서 온열 쾌적 제어에 대한 연구가 수행되고 있으나, 일반적으로 사용되고 있는 Fanger PMV 수식 모델은 다중의 변수를 계측해야하기 때문에 센서 설치 및 유지관리 비용이 증가하고 복잡한 반복연산으로 인하여 제어 알고리즘 처리시간이 길며 수식이 복잡하여 응용에 한계성이 있다. 그리고 실험챔버 환경이 아닌 실제 건물에 PMV 제어를 적용하기 위해서는 설계, 시공 및 운영되고 있는 자동제어 시스템에 대한 검토가 필요하다. 따라서 본 연구에서는 투자비 및 유지관리비 절감을 위하여 계측센서의 설치 수량을 줄이고 복잡한 반복연산을 배제하며 적용의 확장성을 확보할 수 있도록 Fanger PMV 수식 모델을 단순화한 PMV 회귀방정식 수식 모델과 제어 알고리즘을 제시하여 실제 건물의 자동제어 시스템에 적용할 수 있는 PMV 단순화 제어 프레임워크를 개발하고자 한다. 그리고 더 나아가 실내 온열환경을 PMV 단순화 제어 프레임워크에 의하여 제어하는 PMV 단순화 제어와 온도로 제어하는 설정 온도 제어의 제어특성, 온열 쾌적 분포 및 에너지 요구량에 대한 비교분석을 목적으로 한다. 이를 위하여 PMV 영향요소 분석, PMV 회귀방정식 및 온도 제어 수식 모델 개발, PMV 영향요소 데이터 측정 및 추정 방법 검토, PMV 제어대상 영향요소 분석, PMV 제어 알고리즘 설계를 통하여 수행하여 PMV 단순화 제어 프레임워크를 개발하였다. 그리고 대상 건물을 선정하여 시뮬레이션에 PMV 단순화 제어, Fanger PMV 제어 및 설정 온도 제어를 적용하여 아래와 같은 결론을 도출하였다. 1. PMV 단순화 제어 프레임워크 개발 (1) PMV는 온도, 평균복사온도 및 습도 각각의 변화에 따라 선형에 가까운 변화유형을 나타냈고, 기류속도, 착의량 및 대사량 각각의 변화에 따라 비선형의 변화유형을 나타냈다. (2) 영향요소 각각의 변화에 따른 PMV의 변화량은 하절기에 대사량 > 온도 > 평균복사온도 > 착의량 > 기류속도 > 습도 순으로 분석되었고, 동절기에 대사량 > 온도 > 평균복사온도 > 착의량 > 습도 > 기류속도 순으로 분석되었다. (3) 독립변수 조건별로 PMV 회귀방정식을 추정하여 수식 모델의 적합성을 검토한 결과 온도, 평균복사온도 및 습도를 독립변수로 설정하고 기류속도, 착의량 및 대사량을 특정 값으로 설정했을 경우에 회귀방정식에 의하여 산출된 PMV와 Fanger PMV 방정식에 의하여 산출된 PMV의 차이를 의미하는 평균제곱근편차가 하절기 0.0226, 동절기 0.0215로 매우 낮게 산출되어 두 값의 차이가 매우 작은 것으로 분석되었다. 따라서 온도, 평균복사온도 및 습도를 독립변수로 하는 회귀방정식을 제어에 적용하는 것이 가능할 것으로 판단된다. (4) PMV 영향요소 중 기류속도, 착의량 및 대사량을 PMV 회귀방정식의 독립변수에서 제외했기 때문에 독립변수에서 제외된 영향요소의 설정 조건별 회귀분석을 수행하여 70개의 PMV 회귀방정식 및 온도 제어 수식 모델을 제시하였다. (5) PMV 영향요소의 제어 가능 여부와 PMV에 미치는 영향을 고려하여 제어대상 영향요소를 결정하였다. 온도, 평균복사온도, 기류속도, 습도, 착의량 및 대사량 중 제어가 가능한 영향요소인 온도와 습도를 비교한 결과 온도제어가 정확성과 유효성이 높고 PMV 변화량에 미치는 영향이 크므로 PMV 제어를 위한 제어대상 영향요소로 온도를 설정하였다. (6) PMV 단순화 제어 프레임워크 개발을 위하여 본 연구에서 수행된 PMV 영향요소 데이터 측정 및 설정→PMV 회귀방정식 수식 모델을 이용한 PMV 산출→설정 PMV 입력→산출 PMV와 설정 PMV 비교연산→온도 제어 수식 모델을 이용한 PMV 기반 설정 온도 산출→PMV 기반 설정 온도와 계측 온도 비교연산→시스템별 풍량 및 유량 비례제어에 의한 PMV 기반 설정 온도 제어 순서를 가지는 PMV 제어 알고리즘을 설계하였다. 2. PMV 단순화 제어 프레임워크 적용 (1) 대상 건물을 선정하여 시뮬레이션 보정 후, PMV 단순화 제어와 Fanger PMV 제어의 산출 PMV를 비교한 결과, PMV 단순화 제어와 Fanger PMV 제어의 산출 PMV가 근사한 변화유형 및 값을 나타내므로 PMV 제어에 PMV 단순화 제어를 적용할 수 있을 것으로 판단된다. (2) PMV 단순화 제어는 설정한 PMV 조건을 맞추기 위하여 PMV 영향요소를 고려하여 제어대상 영향요소인 PMV 기반 설정 온도를 변화시키는 특성을 나타냈다. 이것은 재실자의 온열 쾌적 상태를 유지하면서 과냉난방을 방지하므로 에너지 이용의 효율화가 가능할 것으로 판단된다. 설정 온도 제어는 온도 이외의 영향요소 및 PMV 변화와 관계없이 실내 온도를 일정하게 유지하는 특성을 나타냈다. (3) PMV 단순화 제어는 냉난방 가동 초기를 제외하고 쾌적한 것으로 시뮬레이션되어 불쾌적 시간이 매우 적은 것으로 분석되었으나 설정온도 제어는 불쾌적 시간이 매우 많은 것으로 시뮬레이션 되었다. 설정 온도 제어의 불쾌적 시간이 매우 많은 것은 재실자가 온열 쾌적 상태를 느끼는 온도로 설정되지 않았고 외피 열성능에 따라 변하는 평균복사온도의 특성을 반영할 수
To make a pleasant environment should be considered to control factors of indoor environment that affects thermal sensory organ of occupants. With this background, a study on thermal comfort control is being studied continuously. however they are limit to apply thermal comfort control because common...
To make a pleasant environment should be considered to control factors of indoor environment that affects thermal sensory organ of occupants. With this background, a study on thermal comfort control is being studied continuously. however they are limit to apply thermal comfort control because commonly used Fanger PMV equation models required measuring various factors to cause control algorithm process time. In addition, applying to PMV control in actual buildings need to review design, construction, operating and maintenance for building automatic system. Therefore, this research was conducted that simplification of Fanger PMV equation model develop to reduce amount of install of sensor measurements and avoid a complex iteration. Also, the purpose of this research is that has been compared with the between PMV simplification control and set-point control about control property, distribution of thermal comfort, and energy demand. To this end, the research for framework development of PMV simplification control was conducted PMV simplification control through sensitivity analysis of PMV controlled variables and other, development of PMV regression equation and control algorithm, and examined measurement and estimation method of PMV variables. As a result, It leads to the conclusion applying Fanger PMV and PMV simplification, set-point control as below. 1. Development of the PMV Simplification Control Framework (1) PMV index was indicated linear curve as variance of air temperature, mean radiant temperature, and relative humidity of PMV variables, respectively, while nonlinear curve as variance of air velocity, clothing, and metabolic rate. (2) The result of sensitivity analysis about PMV variables was indicated in order of metabolic rate>air temperature>mean radiant temperature>clothing>air velocity>relative humidity during the summer season, and metabolic rate>air temperature>mean radiant temperature>clothing>relative humidity>air velocity during the winter season. (3) When temperature, mean radiant temperature and relative humidity were set as independent variables, calculated PMV by regression equation and Fanger PMV was indicated that RMSD is 0.0226 during the summer season and 0.0215 winter season. That is mean that the regression equation of temperature, mean radiant temperature and relative humidity will possible to apply control for thermal comfort. (4) The excepted PMV variables in independent variables was conducted regression analysis because the air velocity, clothing, and metabolic rate among PMV variables is excepted in independent variable of PMV regression equation, and present the PMV regression of seventy and set-point control equation based on PMV simplification model. (5) The PMV variables is selected considering available control of PMV variables and other. When comparison results of available control of PMV variables was indicated that indoor air temperature has high accuracy and effectiveness, because it was selected as variable for PMV control. (6) This research process for framework development on PMV simplification control was designed as below: measurement and estimation of PMV variables→calculate PMV value to utilize PMV regression model→input the PMV set-point in PMV calculator→ comparative calculation of calculated PMV and PMV set-point→utilize indoor temperature equation model based on PMV value→compare with between set-point based on PMV value and measured indoor temperature→apply to set-point temperature control based on PMV value as modulating control of air volume and air flow. 2. Application of the PMV Simplification Control Framework (1) After target building selection and calibration for simulation application of control algorithm, compared the results of calculated PMV between PMV simplification and Fanger PMV control. Additionally, calculated PMV of PMV simplification and Fanger PMV control were indicated similar pattern and values, and consequently available PMV simplification control in place of Fanger PMV. (2) PMV simplification control was operated by based on set-point control of considering the PMV in order to check PMV condition. It was indicated that will be possible the efficiency of energy use by keeping the thermal comfort and protecting over heating and cooling in space for occupants. And set-point control has been indicated that kept temperature constant regardless of PMV values and the PMV variables other than room temperature. (3) As a result of simulation, PMV simplification control was analyzed occurrence ration of thermal comfort range higher than set-point temperature control. In case of set-point temperature control has a lot of dissatisfaction with thermal comfort, because it can not be reflected temperature considering thermal comfort, and can not be reflected mean radiant temperature changes with condition of building envelops. Especially the Korean Government regulation on set-point temperature is considered to not account for the thermal comfort of building occupants. Therefore, they should reflect temperature considering metabolic rate and reduce the window to wall ratio, etc. (4) In case of occurrence ratio of thermal comfort and energy demand, PMV simplification control and Fanger PMV control have indicated similar characteristics that similar distribution of thermal comfort and coordinate of energy demand. And PMV simplification control was judged by effective about thermal comfort and energy demand because the coordinate of PMV simplification control was indicated to near zero point than set-point temperature control.
To make a pleasant environment should be considered to control factors of indoor environment that affects thermal sensory organ of occupants. With this background, a study on thermal comfort control is being studied continuously. however they are limit to apply thermal comfort control because commonly used Fanger PMV equation models required measuring various factors to cause control algorithm process time. In addition, applying to PMV control in actual buildings need to review design, construction, operating and maintenance for building automatic system. Therefore, this research was conducted that simplification of Fanger PMV equation model develop to reduce amount of install of sensor measurements and avoid a complex iteration. Also, the purpose of this research is that has been compared with the between PMV simplification control and set-point control about control property, distribution of thermal comfort, and energy demand. To this end, the research for framework development of PMV simplification control was conducted PMV simplification control through sensitivity analysis of PMV controlled variables and other, development of PMV regression equation and control algorithm, and examined measurement and estimation method of PMV variables. As a result, It leads to the conclusion applying Fanger PMV and PMV simplification, set-point control as below. 1. Development of the PMV Simplification Control Framework (1) PMV index was indicated linear curve as variance of air temperature, mean radiant temperature, and relative humidity of PMV variables, respectively, while nonlinear curve as variance of air velocity, clothing, and metabolic rate. (2) The result of sensitivity analysis about PMV variables was indicated in order of metabolic rate>air temperature>mean radiant temperature>clothing>air velocity>relative humidity during the summer season, and metabolic rate>air temperature>mean radiant temperature>clothing>relative humidity>air velocity during the winter season. (3) When temperature, mean radiant temperature and relative humidity were set as independent variables, calculated PMV by regression equation and Fanger PMV was indicated that RMSD is 0.0226 during the summer season and 0.0215 winter season. That is mean that the regression equation of temperature, mean radiant temperature and relative humidity will possible to apply control for thermal comfort. (4) The excepted PMV variables in independent variables was conducted regression analysis because the air velocity, clothing, and metabolic rate among PMV variables is excepted in independent variable of PMV regression equation, and present the PMV regression of seventy and set-point control equation based on PMV simplification model. (5) The PMV variables is selected considering available control of PMV variables and other. When comparison results of available control of PMV variables was indicated that indoor air temperature has high accuracy and effectiveness, because it was selected as variable for PMV control. (6) This research process for framework development on PMV simplification control was designed as below: measurement and estimation of PMV variables→calculate PMV value to utilize PMV regression model→input the PMV set-point in PMV calculator→ comparative calculation of calculated PMV and PMV set-point→utilize indoor temperature equation model based on PMV value→compare with between set-point based on PMV value and measured indoor temperature→apply to set-point temperature control based on PMV value as modulating control of air volume and air flow. 2. Application of the PMV Simplification Control Framework (1) After target building selection and calibration for simulation application of control algorithm, compared the results of calculated PMV between PMV simplification and Fanger PMV control. Additionally, calculated PMV of PMV simplification and Fanger PMV control were indicated similar pattern and values, and consequently available PMV simplification control in place of Fanger PMV. (2) PMV simplification control was operated by based on set-point control of considering the PMV in order to check PMV condition. It was indicated that will be possible the efficiency of energy use by keeping the thermal comfort and protecting over heating and cooling in space for occupants. And set-point control has been indicated that kept temperature constant regardless of PMV values and the PMV variables other than room temperature. (3) As a result of simulation, PMV simplification control was analyzed occurrence ration of thermal comfort range higher than set-point temperature control. In case of set-point temperature control has a lot of dissatisfaction with thermal comfort, because it can not be reflected temperature considering thermal comfort, and can not be reflected mean radiant temperature changes with condition of building envelops. Especially the Korean Government regulation on set-point temperature is considered to not account for the thermal comfort of building occupants. Therefore, they should reflect temperature considering metabolic rate and reduce the window to wall ratio, etc. (4) In case of occurrence ratio of thermal comfort and energy demand, PMV simplification control and Fanger PMV control have indicated similar characteristics that similar distribution of thermal comfort and coordinate of energy demand. And PMV simplification control was judged by effective about thermal comfort and energy demand because the coordinate of PMV simplification control was indicated to near zero point than set-point temperature control.
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