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대부분 건물에서는 공조제어 방식으로 설정온도제어가 적용되며 일률적으로 동일 설정온도로 제어하고 있다. 그러나 건물마다 열적 특성은 상이하며 기상조건에 따라 실내 온열환경이 다르게 나타난다. 일반적으로 설정온도제어는 건구온도만을 고려하나 실내 쾌적성은 건구온도 이외에 평균복사온도, 기류속도 등 다양한 온열환경 요소가 작용하며 기상조건의 영향을 밀접하게 받으므로 복합적으로 고려해야 한다. 더불어 재실자가 적정 실내 설정온도를 맞추기 위해 잦은 변경을 하는 불편함이 따르며 불필요한 에너지 소비를 야기시킨다. 따라서 쾌적한 실내환경 조성과 불필요한 에너지 소비 최소화를 위해 매일 변하는 기상조건과 건물의 열적 특성을 고려한 최적 설정온도의 공조제어가 필요하다.

본 연구에서는 실내온도와 평균복사온도를 동시에 고려한 온열환경 지표인 작용온도를 기반하여 오피스 건물에 적합한 실내온도를 산출하고, 이를 적용한 새로운 냉방 설정온도 제어알고리즘을 제안하였다. 이 과정에서 계측 센서 최소화를 위해 실내 온열환경 데이터와 기상청의 ...

대부분 건물에서는 공조제어 방식으로 설정온도제어가 적용되며 일률적으로 동일 설정온도로 제어하고 있다. 그러나 건물마다 열적 특성은 상이하며 기상조건에 따라 실내 온열환경이 다르게 나타난다. 일반적으로 설정온도제어는 건구온도만을 고려하나 실내 쾌적성은 건구온도 이외에 평균복사온도, 기류속도 등 다양한 온열환경 요소가 작용하며 기상조건의 영향을 밀접하게 받으므로 복합적으로 고려해야 한다. 더불어 재실자가 적정 실내 설정온도를 맞추기 위해 잦은 변경을 하는 불편함이 따르며 불필요한 에너지 소비를 야기시킨다. 따라서 쾌적한 실내환경 조성과 불필요한 에너지 소비 최소화를 위해 매일 변하는 기상조건과 건물의 열적 특성을 고려한 최적 설정온도의 공조제어가 필요하다.

본 연구에서는 실내온도와 평균복사온도를 동시에 고려한 온열환경 지표인 작용온도를 기반하여 오피스 건물에 적합한 실내온도를 산출하고, 이를 적용한 새로운 냉방 설정온도 제어알고리즘을 제안하였다. 이 과정에서 계측 센서 최소화를 위해 실내 온열환경 데이터와 기상청의 기상정보를 활용하여 평균복사온도에 대한 다중회귀분석을 시행하였으며 정확도 94% 수준의 예측모델을 구현하였다. 새로운 설정온도제어는 평균복사온도를 고려하지 않는 경우와 비교했을 때 실내 쾌적성이 38.5%(26%p) 향상된 것으로 나타나면서 실내 쾌적성의 개선 효과가 있는 것으로 판단되었다.

본 연구에서 제안하는 새로운 냉방 설정온도 제어알고리즘은 실제 건물운영에 적용된다면 재실자의 쾌적성 확보에 큰 역할을 할 수 있을 것으로 기대된다.

Abstract ▼ AI-Helper

In most buildings, the set-point temperature control is applied as the Air Handling Unit (AHU) control method, and is controlled uniformly at the same set-point temperature. However, each of buildings has a different thermal characteristic. Also, indoor thermal environment is different according to ...

In most buildings, the set-point temperature control is applied as the Air Handling Unit (AHU) control method, and is controlled uniformly at the same set-point temperature. However, each of buildings has a different thermal characteristic. Also, indoor thermal environment is different according to weather conditions. Generally, the set-point temperature control provides only the dry bulb temperature. However, the indoor comfort should be considered in the complex relationship due to various thermal environment factors such as the mean radiation temperature (MRT), air velocity, and weather conditions. In addition, it is inconvenient for the occupant to make frequent changes in order to adjust the room temperature properly resulting in unnecessary energy consumption. In order to create a comfortable indoor environment and to reduce unnecessary energy consumption, it is necessary to control the AHU control at the optimal set-point temperature, with the consideration of the daily changing weather conditions and the thermal characteristics of buildings.

In this thesis, the set-point temperature suitable for the office building is calculated by using the operate temperature which is the thermal environment index considering the room temperature and the MRT simultaneously. And it suggests a new cooling set-point temperature control algorithm based on the calculation. In this process, multiple regression analysis is performed on the MRT, using the indoor thermal environment data and the weather information provided by the weather center to minimize the measuring sensors, and a prediction model with accuracy level of 94% was implemented. The new set-point temperature control indicates 38.5% (26%p) improvement in indoor comfort compared to the case when the MRT was not considered. Hence, the new set-point temperature control is effective for improving the indoor comfort.

The new set-point temperature control algorithm ensures the comfort of the occupant if it is applied to actual building operation.

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