본 연구는 건물에너지 효율 향상을 위한 목적으로 기상데이터 변화에 따른 건물 냉 난방부하량을 예측하고 결과를 비교 분석한 것으로, 연구 성과는 다음과 같다. 1)기상청에서 입수데이터를 평가툴인 ESP-r에 활용할 수 있도록 항목별 기상데이터를 개발하였다. 표준기상 데이터의 외기온도, 습도, 풍속은 대부분의 경우 기상청데이터 보다 크거나 높았다. 수평면전일사량은 기상청데이터가 높았고, 직달일사량은 겨울철에는 표준기상데이터가, 여름철에는 기상청데이터가 많은 것으로 나타났다. 2)대학교 캠퍼스 내에 신축된 후생복지관을 대상으로 한 시뮬레이션 결과, 최대난방부하의 경우 표준년도, 2006년, 2009년이 비슷한 반면 2007년은 표준년도 대비 81%, 2008년은 96% 수준이었고, 연간난방부하는 2006년, 2008년의 순으로 난방수요가 많았다. 한편, 냉방부하의 경우에는, 상대적으로 최대냉방부하가 큰 2007년, 2009년의 연간 냉방부하보다 최대냉방부하가 가장 적은 2008년의 연간냉방부하가 더 큰 결과를 보였다. 3)냉 난방기기의 상당시간가동률을 평가한 결과, 표준년도의 최대부하대비 상당시간가동률은 2006~2009년이 표준년도에 비해 대부분 가동률이 낮았다.
본 연구는 건물에너지 효율 향상을 위한 목적으로 기상데이터 변화에 따른 건물 냉 난방부하량을 예측하고 결과를 비교 분석한 것으로, 연구 성과는 다음과 같다. 1)기상청에서 입수데이터를 평가툴인 ESP-r에 활용할 수 있도록 항목별 기상데이터를 개발하였다. 표준기상 데이터의 외기온도, 습도, 풍속은 대부분의 경우 기상청데이터 보다 크거나 높았다. 수평면전일사량은 기상청데이터가 높았고, 직달일사량은 겨울철에는 표준기상데이터가, 여름철에는 기상청데이터가 많은 것으로 나타났다. 2)대학교 캠퍼스 내에 신축된 후생복지관을 대상으로 한 시뮬레이션 결과, 최대난방부하의 경우 표준년도, 2006년, 2009년이 비슷한 반면 2007년은 표준년도 대비 81%, 2008년은 96% 수준이었고, 연간난방부하는 2006년, 2008년의 순으로 난방수요가 많았다. 한편, 냉방부하의 경우에는, 상대적으로 최대냉방부하가 큰 2007년, 2009년의 연간 냉방부하보다 최대냉방부하가 가장 적은 2008년의 연간냉방부하가 더 큰 결과를 보였다. 3)냉 난방기기의 상당시간가동률을 평가한 결과, 표준년도의 최대부하대비 상당시간가동률은 2006~2009년이 표준년도에 비해 대부분 가동률이 낮았다.
The purpose of this study is to compare and analyze the differences of a building's heating and cooling loads depending on the weather variation. Followings are the results. The temperature, humidity and wind speeds of standard year are bigger than those of 2006~2009. The 2006~2009's total horizonta...
The purpose of this study is to compare and analyze the differences of a building's heating and cooling loads depending on the weather variation. Followings are the results. The temperature, humidity and wind speeds of standard year are bigger than those of 2006~2009. The 2006~2009's total horizontal solar irradiance is greater than that of standard year, and the direct solar irradiance of standard year is bigger in winter and vice versa in summer. As results of simulation on heating and cooling loads, it is difficult to find out the bilateral influences between maximum thermal loads and annual's. The equivalent-time operating ratio(EOR) is defined on this study to estimate the differences between year and year, and the EOR of standard year shows low value comparing to 2006~2009 years'.
The purpose of this study is to compare and analyze the differences of a building's heating and cooling loads depending on the weather variation. Followings are the results. The temperature, humidity and wind speeds of standard year are bigger than those of 2006~2009. The 2006~2009's total horizontal solar irradiance is greater than that of standard year, and the direct solar irradiance of standard year is bigger in winter and vice versa in summer. As results of simulation on heating and cooling loads, it is difficult to find out the bilateral influences between maximum thermal loads and annual's. The equivalent-time operating ratio(EOR) is defined on this study to estimate the differences between year and year, and the EOR of standard year shows low value comparing to 2006~2009 years'.
* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.
문제 정의
본 연구는 건물 에너지절약성능 평가 시 현장에서 요구하는 실시간 기상데이터 활용의 타당성을 확인하는 근거자료를 제공하기 위해, 표준기상데이터와 연간기상데이터 변화에 따른 건물 냉·난방부하량을 예측하고 결과를 비교 분석한 것이다.
이에 본 연구는 기상청에서 제공된 데이터를 입수하여 평가툴을 위한 기상데이터를 개발하고, 이를 표준기상데이터와 함께 활용하여 연도별 기상변화에 따른 건물 냉·난방부하 변화 특성을 예측, 분석하는 것을 목적으로 한다.
전술한 것과 같이 건축 냉·난방설비의 기기용량은 관습적으로 최대냉·난부하에 의해 결정되기 때문에, 본 연구에서는 최대냉·난방부하와 연간냉·난방부하의 관계를 파악하기 위해 냉·난방기기의 상당시간가동률을 평가하였다.
제안 방법
기상청으로부터 입수한 데이터를 평가툴에서 활용할 수 있도록 1년 8760시간에 대한 항목별 기상데이터를 개발하였다. 개발 결과 중 월별평균 기상조건을 Table 1에 정리하였다.
본 연구에서는 ESP-r에 대입할 최근 4년 동안의 기상데이터를 개발하였고, ESP-r을 사용하여 대상 건물을 상세 모델링한 후 연도별 건물 냉·난방부하량을 시뮬레이션하고 결과를 비교 분석하였다.
본 연구에서는 이 중 실내 공간의 용도 및 개인별 작업 형태에 따라 다른 인체에서의 발생 열량은 문헌(김 등,1999)에 제시된 조건 중 학교에 해당하는 수치를 기본 입력조건으로 설정하였다. 각 공간 내 재실자의 수는 공간별 설계기준과 사용자의 출입 실태조사를 근거로 작성한 Table 3에 제시한 것과 같이 은행, 우체국, 사무실 같은 경우는 오전 9시～오후 5시, 식당은 오전 9시～오후 7시 사이에 시간대별로 인구밀도가 다르게 설정하였다.
표준기상데이터와 선행과정에서 개발된 2006～2009년의 기상데이터, 그리고 전술한 설정조건을 Esp-r에 대입 적용하여 후생복지관의 시간별 냉·난방부하를 산출하였다.
대상 데이터
시뮬레이션 대상건물은 ○○○○대학교 캠퍼스(부산시 영도구 소재) 내에 2008년 2월 개관한 후생복지관이다. 본 건물은 지하 1층, 지상 5층 규모로 Table 2와 Fig. 1에 대상건물의 개요와 외관을 각각 나타내었다. 철골, 철근 콘크리트조 구조인 본 건물은 부산항을 향하고 있는 외관을 전면 유리창으로 마감하여 일사량의 영향을 많이 받는 구조이며, 학교 후생복지관이라는 특성 상 각층마다 용도가 다르고, 특정시간에 특정공간을 학생들이 집중적으로 이용하는 특징이 있다.
표준기상데이터는 에너지 시뮬레이션 결과에 영향을 미칠 수 있는 기상요소들을 전부 고려한 것으로, 대상지역의 장기간 기상데이터를 토대로 하여 조사기간 중 그 지역의 기상상태를 대표할 수 있는 달을 선정하고 필요한 데이터를 추출해서 1년 12개월을 구성한 것이다. 본 연구에서 사용된 표준기상데이터는 1986년부터 2005년까지의 기상데이터로부터 추출된 것이다(태양에너지학회, 2009). 본 논문 중 사용되는“표준년도”는 표준기상데이터가 적용된 1년의 기간을 의미한다.
그 중 부산권 관측지점은 강서구(대항동), 금정구(장전동), 동래구(명륜동), 영도구(신성동, 동삼동), 서구(서대신동), 기장군, 남구(대연동, 용호동), 북구(구포동), 중구(대청동), 진구(범천동), 해운대구(우동) 등 11곳이다. 본 연구에서는 부산권에서 유일하게 일사량을 측정하고 있는 동래구(명륜동, 부산기상청 소재) 관측소로부터 프로그램용 기상데이터 개발에 필요한, 2006～2009년간 관측된 1시간 간격의 기온(℃), 풍향, 풍속(㎧), 습도(%), 일사량(MJ/㎡) 등 6개 기초자료를 입수하였다.
2는 건물냉·난방 에너지해석 프로그램인 ESP-r에서 개발한 후생복지관 건물의 모델링 결과를 보여준다. 본 연구에서는 사용자의 사용빈도가 높은 공간을 시뮬레이션 대상으로 하였기 때문에 모델링 대상은 Fig. 2에 보이는 것과 같이 지상 5개층, 총 51개 공간으로 제한하였다.
시뮬레이션 대상건물은 ○○○○대학교 캠퍼스(부산시 영도구 소재) 내에 2008년 2월 개관한 후생복지관이다. 본 건물은 지하 1층, 지상 5층 규모로 Table 2와 Fig.
표준기상데이터는 에너지 시뮬레이션 결과에 영향을 미칠 수 있는 기상요소들을 전부 고려한 것으로, 대상지역의 장기간 기상데이터를 토대로 하여 조사기간 중 그 지역의 기상상태를 대표할 수 있는 달을 선정하고 필요한 데이터를 추출해서 1년 12개월을 구성한 것이다. 본 연구에서 사용된 표준기상데이터는 1986년부터 2005년까지의 기상데이터로부터 추출된 것이다(태양에너지학회, 2009).
이론/모형
한편, 일반적으로 냉·난방부하 계산방법은 최대부하계산법과 기간부하계산법으로 구분되는데, 최대부하계산법은 공조설비의 용량을 결정하기 위한 목적으로, 기간부하계산법은 특정 기간 동안의 냉·난방부하량 변화를 예측하여 연간운전비와 에너지소비량을 산출할 목적으로 사용된다. 건물의 기간부하계산을 위해 본 연구에서는 동적으로 건물에너지를 해석하는 ESP-r Ver.11을 사용하였다. ESP-r은 영국의 Strathclyde Univ.
성능/효과
1)기상청으로부터 입수한 데이터를 평가툴인 ESP-r에 활용할 수 있도록 1년 8760시간에 대한 항목별 기상데이터를 개발하였다. 표준기상데이터의 외기온도, 습도, 풍속은 대부분의 경우 2006～2009년 기상청데이터 보다 크거나 높았다.
2)대학교 캠퍼스 내에 신축된 후생복지관을 대상으로 한 시뮬레이션 결과, 최대난방부하의 경우 표준년도, 2006년, 2009년이 비슷한 반면 2007년은 표준년도 대비 81%, 2008년은 96% 수준이었고, 연간난방부하는 2006년, 2008년의 순으로 난방수요가 많았다. 한편, 냉방부하의 경우에는, 큰 최대냉방부하가 발생한 표준년도와 2006년에는 연간냉방부하도 많은 것으로 예측되었으나, 상대적으로 최대냉방부하가 큰 2007년, 2009년의 연간냉방부하보다 최대냉방부하가 가장 적은 2008년의 연간냉방부하가 더 큰 결과를 보였다.
3)최대냉·난방부하와 연간냉·난방부하의 관계를 파악하기 위해 냉·난방기기의 상당시간가동률을 평가한 결과, 해당년의 최대부하대비 상당시간가동률은 2008년이 가장 높았다.
3.3항의 결과에서 시간별 기상 변화에 민감하게 반응하는 최대냉·난방부하와 오랜 기간 누적된 연간냉·난방부하는 상호 간에 연관성이 낮다는 사실을 확인 할 수 있었다.
3%로 가장 높았다. 난방운전 시 표준년도의 최대부하대비 상당시간가동률(ST)을 평가한 결과 2007년을 제외하고는 표준년도의 가동률이 높은 것으로, 냉방운전의 ST는 2006～2009년 모두 표준 년도에 비해 가동률이 낮은 것으로 각각 평가되었다.
x축은 1월 1일 1시에서 12월 31일 24시까지의 시계열 축이며, y축은 축선을 기준으로 위부분이 난방부하를 아랫부분이 냉방부하를 나타내는 것으로, 상하 각각의 면적 합이 난방부하량, 냉방부하량을 의미한다. 모든 데이터 연도에서 난방부하가 냉방부하보다 크다는 것과, 난방, 냉방 각각의 변화량 패턴이 다르다는 것을 알 수 있다.
본 연구를 통해 최대부하가 비슷하더라도 기상 변화에 따라 기기의 연간 가동율에 차이가 발생하는 상황을 수치적으로 설명하였고, 기상 변화를 고려한 건물 커미셔닝으로 더욱 효율적인 시스템운영이 가능함을 간접적으로 예측할 수 있었다.
표준기상데이터의 외기온도(TM)는 1월을 제외하고 평균치와 유사하지만, 습도(RH), 풍속(WS)은 대부분의 경우 2006～2009년 기상청데이터 보다 크거나 높았다. 수평면전일사량(HI)은 기상청데이터가 높게 평가되었지만, 직달일사량(DI)은 겨울철에는 표준기상데이터가, 여름철에는 기상청데이터가 많은 것으로 나타났다. 또한, 2006~2009년 기상청데이터 간에도 적지 않은 차이가 있음을 알 수 확인할 수 있다.
후속연구
이에 본 연구는 기상청에서 제공된 데이터를 입수하여 평가툴을 위한 기상데이터를 개발하고, 이를 표준기상데이터와 함께 활용하여 연도별 기상변화에 따른 건물 냉·난방부하 변화 특성을 예측, 분석하는 것을 목적으로 한다. 본 연구성과가 건물 에너지절약성능 평가 시 현장에서 요구되는 실시간 기상데이터 활용의 타당성을 확인하는 근거자료로 활용되고, 국내 건물커미셔닝 기술발전에 기여하기를 기대한다.
이에 향후 지속적으로 증가하게 될 에너지수요와 기후변화협약에 적절하게 대응하기 위해서는, 건물주와 사용자에게 건물 에너지절약의 중요성을 인식시키고 에너지절약설비의 도입을 적극적으로 권장하는 한편 건축설계, 설비설계 과정에서 에너지소비량을 정량적으로 계산, 분석하여 설비용량을 선정하고 운영방법을 결정해야 한다.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
난방부하와 냉방부하는 무엇에 의해 결정되는가?
건물의 열부하는 난방부하, 냉방부하, 급탕부하 등으로 구분되고, 난방부하와 냉방부하는 ①외벽 또는 지붕을 통한 열 전달, ②창문을 통한 열전달, ③간벽, 천장, 바닥을 통한 열전달, ④환기 및 침입공기에 의한 열전달, ⑤내부발생열원에서의열전달 등에 의해 결정된다. 경험적 관점에서 볼 때 전체 냉·난방부하 중 ③은 영향이 크지 않고, ⑤는 인위적으로 조절이 가능한 반면, 기상조건에 지배받는 ①, ②, ④는 전체 냉·난방 부하 중 차지하는 비율이 높다.
1995년도 우리나라 건물의 에너지총소비량은 어떠한가?
우리나라 건물의 에너지총소비량(1995년도)은 32백만TOE로 국가 전체에너지의 26%를 차지하며, 2020년에는 약 2배 증가한 61백만TOE로 예측되지만 비율적으로는 1995년과 동일한 26.3% 수준을 유지할 것으로 전망하고 있다.
표준기상데이터와 연간기상데이터 변화에 따른 건물 냉·난방부하량을 예측하고 비교 분석한 결과는 어떠한가?
1)기상청으로부터 입수한 데이터를 평가툴인 ESP-r에 활용할 수 있도록 1년 8760시간에 대한 항목별 기상데이터를 개발하였다. 표준기상데이터의 외기온도, 습도, 풍속은 대부분의 경우 2006～2009년 기상청데이터 보다 크거나 높았다. 수평면 전일사량은 기상청데이터가 높게 평가되었지만, 직달일사량은 겨울철에는 표준기상데이터가, 여름철에는 기상청데이터가 많은 것으로 나타났다.
2)대학교 캠퍼스 내에 신축된 후생복지관을 대상으로 한 시 뮬레이션 결과, 최대난방부하의 경우 표준년도, 2006년, 2009년이 비슷한 반면 2007년은 표준년도 대비 81%, 2008년은 96% 수준이었고, 연간난방부하는 2006년, 2008년의 순으로 난방수요가 많았다. 한편, 냉방부하의 경우에는, 큰 최대냉방부하가 발생한 표준년도와 2006년에는 연간냉방부하도 많은 것으로 예측되었으나, 상대적으로 최대냉방부하가 큰 2007년, 2009년의 연간냉방부하보다 최대냉방부하가 가장 적은 2008년의 연간냉방부하가 더 큰 결과를 보였다.
3)최대냉·난방부하와 연간냉·난방부하의 관계를 파악하기 위해 냉·난방기기의 상당시간가동률을 평가한 결과, 해당년의 최대부하대비 상당시간가동률은 2008년이 가장 높았다. 난방 운전의 표준년도의 최대부하대비 상당시간가동률은 2007년을 제외하고는 가동률이 높게, 냉방운전의 경우에는 2006～2009년 모두 표준년도에 비해 가동률이 낮게 평가되었다.
참고문헌 (10)
김두천(1996), “건물의 공조부하계산용 표준 전산프로그램 개발 및 기상자료의 표준화 연구” 공기조화.냉동공학회
김영호, 박정원(1999),“최신공기조화설비”, 보문당
기상청, “http://www.kma.go.kr”
윤종호(2000), “서울지역 실측일사량을 이용한 일사량 직산분리 모델의 정밀성 검증 연구”, 한국태양에너지학회논문집 제20권 1호, pp.45-54
이재헌, 최영돈, 조성환(1999),“국내외 부하해석 프로그램의 해석결과 비교”, 공기조화.냉동공학회 공조부문강연회
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.