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문제 정의
- 본 연구의 목적은 공조설비 시스템의 에너지 절약을 위하여 경제성 있는 최적의 공조시스템 설계를 할 수 있도록 시뮬레이션 기반 최적화를 위한 인터페이스 툴을 개발하는데 있다. 이를 위하여 DOE2(2.
- 본 연구에서는 시뮬레이션-최적화 기법을 기반으로 하는 사용자 인터페이스 프로그램을 개발하였다. 사례연구로서 두 가지 형태의 사무소 건물(저부하, 고부하)을 사용하여 기존 건물의 공조시스템에서 에너지 절감을 위한 컴포넌트를 추가시킨 후 개발된 프로그램을 적용하여 최적화 전후의 에너지 비용을 비교하였다.
제안 방법
- 본 연구의 목적은 공조설비 시스템의 에너지 절약을 위하여 경제성 있는 최적의 공조시스템 설계를 할 수 있도록 시뮬레이션 기반 최적화를 위한 인터페이스 툴을 개발하는데 있다. 이를 위하여 DOE2(2.1E 버 전)와 GenOpt(2.0 버전)(3)의 수정 없이 두 프로그램 간의 연동방법을 개발하였고, 실행의 단순화를 위하여 시뮬레이션-최적화 인터페이스 프로그램인 Doe2Opt를 개발하였다.
- 개발한 Doe2Opt를 사용하여 2개의 국내 사무소 건물(대형 및 중소형)을 선정하고 컴퓨터 모델링, 시뮬레이션, 최적화 분석을 실행하여 개발된 방법과 툴의 적정성을 확인하였다. 즉, 공조시스템 부분에서 에너지와 실내 공기질(IAQ)에 큰 영향을 주는 것으로 알려진 외기 도입의 문제에 주안점을 두어 최적화 사례연구를 진행하였다.
- 개발한 Doe2Opt를 사용하여 2개의 국내 사무소 건물(대형 및 중소형)을 선정하고 컴퓨터 모델링, 시뮬레이션, 최적화 분석을 실행하여 개발된 방법과 툴의 적정성을 확인하였다. 즉, 공조시스템 부분에서 에너지와 실내 공기질(IAQ)에 큰 영향을 주는 것으로 알려진 외기 도입의 문제에 주안점을 두어 최적화 사례연구를 진행하였다.
- Fig.l온 본 연구의 최적화 방법으로서 시뮬레이션 툴과 최적화 기법과의 연계를 통하여 최적해를 구하는 절차를 도식화하였다. GenOpt에서는 목적함 수값만 요구되며, DOE2는 GenOpt에서 최적화 수행 과정을 통하여 생성된 변수값을 이용하여 새로운 입력 파일을 생성한다.
- 본 연구에서는 최적화도구의 사용자 편의성을 위하여 Fig. 2의 시뮬레이션-최적화 기반 프로토타입 인터페이스인 Doe2Opt 프로그램을 개발하여 설계 초기 단계에서부터 수치적 최적화 기법을 적극적으로 활용하도록 유도하였다.
- 건물의 실제 운영 스케줄을 조사하여 다음과 같은 실내 환경 설정 조건을 기준 모델에 적용하였다.
- 대상 건물에 대한 시뮬레이션 결과와 대상 건물의 월별 에너지 고지서를 참조하여 실제 에너지 사용 량을 비교하여 모델의 타당성을 검증하였다. 월별 에너지(전기 및 가스) 사용량을 상호 비교해 봄으로써 건물의 정확한 에너지 성능 분석을 할 수 있으며, 최적화 시뮬레이션을 위한 기본 모델로 사용하였다.
- 최적화 사례연구에서는 실제 건물에서 운전 중인 공조시스템에 건물 에너지 절감을 위하여 3개의 컴포넌트(이코노마이저, 열회수 코일, 외기량 조절댐퍼)를 추가하여 컴포넌트에 관련된 변수의 최적값을 도출하였으며, 최적화 전후의 에너지 비용 을 비교하였다.
- 또한 건물에서 실제로 사용하는 공조설비의 운전조건을 조사하여 다음과 같은 실내 환경 설정 조건을 기준 모델에 적용하였다.
- 본 연구에서는 시뮬레이션-최적화 기법을 기반으로 하는 사용자 인터페이스 프로그램을 개발하였다. 사례연구로서 두 가지 형태의 사무소 건물(저부하, 고부하)을 사용하여 기존 건물의 공조시스템에서 에너지 절감을 위한 컴포넌트를 추가시킨 후 개발된 프로그램을 적용하여 최적화 전후의 에너지 비용을 비교하였다. 연구에서도출된 결과는 다음과 같다.
대상 데이터
- 대상 건물은 1965년도에 건설되었으며, 서울 도심에 위치한 중소 규모 사무소 건물이다. 1988년 한 차례의 열원설비와 덕트.
- 5는 실제 건물에서 1996년에 사용된 전기 및 가스 사용량과 시뮬레이션 결과를 월별로 기준 모델과 비교하였다. 따라서 시뮬레이션시 사용된 기상자료는 1996년 서울의 기상자료를 이용하였다. 전기 사용량의 경우 전기 사용량이 많은 6, 7월달의 오차가 큰 것으로 나타났다.
- 대상 건물은 서울시 중구에 위치한 지상 18층, 지하 6층 규모로 1992년에 완공돤 에너지 사용량 이 비교적 많은 요구되는 고층빌딩이다. 건물의 관리 상태가 양호하며 최근에.
- 대상 건물에 실제로 설치되어 운영 중인 시스템은 단일덕트 VAV 시스템이다. 공조시스템의 최적화 문제, 에너지 사용요금 체계, 최적화 알고리즘의 설정은 앞에서 기술한 중소형 사무소 건물 사례와 동일하다.
데이터처리
- Fig. 4와 Fig. 5는 실제 건물에서 1996년에 사용된 전기 및 가스 사용량과 시뮬레이션 결과를 월별로 기준 모델과 비교하였다. 따라서 시뮬레이션시 사용된 기상자료는 1996년 서울의 기상자료를 이용하였다.
이론/모형
- 본 연구의 특성에 가장 적합한 최적화 알고리즘을 선정하기 위하여 GenOpt 상에서 가능한 다양한 알고리즘을 테스트한 결과, 일반화된 패턴 탐색 방법의 부류인 Hooke-Jeeves 알고리즘을 선정하였다. Hooke-Jeeves 알고리즘은 목적함수의 계곡을 따라 효과적으로 이동하기 때문에 대상으로 하는 문제의 차원 수를 낮출 수 있다.
- 에너지 비용의 계산에서 전기의 경우, 한국전력의 요금체계(2004.3.1 시행)를 기반으로 일반용 전력(갑)을 적용하여 모델링하였으며, 가스비용은 서울 도시가스 공급업체의 요금체계를 반영하였다.
- 최적화 알고리즘으로 Hooke-Jeeves 알고리즘을 사용하였으며 연간 건물에너지 비용의 최적화를 수행하였다. 이 최적화 과정을 통해 도출된 각 변수의 최적화된 결과 값은 Table 3에 나타낸다.
성능/효과
- 가스의 경우 월별 사용량에서 1, 2월달에는 차이를 보이고 있으나, 월별 사용량 패턴이 실제 대상 건물과 매우 유사하게 나타나고 있음을 알 수 있다. 전체 사용량의 경우에서는 실제 에너지 사 용량은 l, 79L5MWh이며, 기준 모델의 가스 사용 량은 1, 582.0 MWh로 약 209 MWh의 차이가 나타나며, 약 11.6%의 오차를 보였다.
- 7은 실제 건물에서의 월별 에너지 비용과 최적화된 에너지 비용을 비교한 것이다. 최적화된 과정을 통하여 매월 에너지사용 비용이 절감되는 것을 알 수 있다. 대상 건물의 연간 에너지 비용에 대한 최적화 전후의 비교는 Table 4에 나타나 있으며 연간 에너지 비용은 약 6.
- 7은 실제 건물에서의 월별 에너지 비용과 최적화된 에너지 비용을 비교한 것이다. 최적화된 과정을 통하여 매월 에너지사용 비용이 절감되는 것을 알 수 있다. 대상 건물의 연간 에너지 비용에 대한 최적화 전후의 비교는 Table 4에 나타나 있으며 연간 에너지 비용은 약 6.
- 전기 사용량의 경우 전 기사용량이 많은 7월과 8월의 오차가 큰 것으로 나타났다. 건물의 실제의 전체 전기 사용량은 5, 602 MWh이며, 대상 건물의 시뮬레이션을 실행한 결과, 연간 총 전기 사용량은 5, 269MWh이다. 따라서 그 오차가 5.
- (1) 개발된 시뮬레이션-최적화 인터페이스 프로그램을 사용하여 공조시스템에 관여하는 여러가지 설계 결정 요소를 동시에 고려할 수 있으며 최적 설계 변수값을 용이하게 구할 수 있다.
- 대상 건물에 대한 시뮬레이션 결과와 대상 건물의 월별 에너지 고지서를 참조하여 실제 에너지 사용 량을 비교하여 모델의 타당성을 검증하였다. 월별 에너지(전기 및 가스) 사용량을 상호 비교해 봄으로써 건물의 정확한 에너지 성능 분석을 할 수 있으며, 최적화 시뮬레이션을 위한 기본 모델로 사용하였다.
- (2) 공조 시스템에서 외기도입 효과에 관련된 최적화 사례 결과로서, 중소 사무소 건물의 연간 에너 지비용의 절약률은 약 6.7%이며 가스의 절감비용이 더 큰 것으로 나타났다. 대형 사무소 건물의 경우, 약 3%의 연간 에너지 비용(약 2,000만원에 해당)이 절감되는 것으로 분석되었다.
후속연구
- 일반적으로 건물에너지 시뮬레이션 프로그램은 일단 기본적인 공조시스템이 결정되 면, 공조시스템의 용량과 설계변수값을 결정하는데 널리 활용되고 있다. 또한 전통적인 공조시스 템뿐만 아니라 대안시스템의 에너지성능을 결정 하는 다양한 파라미터를 최적화할 수 있다면 건 물에너지 효율화에 큰 역할을 할 것이다.
- (3) 기존 건물에서 시뮬레이션-최적화 프로그램을 사용하여 시스템에 관련된 최적화된 변수값을 고려하면 향후 건물 시스템 운영에 있어 경제성 판단의 지표로 사용될 수 있을 것이다.
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