[논문]냉방시스템 제어구간설정 방법을 이용한 건물 실내온도 제어

부창진; 김정혁; 김호찬

doi:10.5762/kais.2012.13.10.4902

냉방시스템 제어구간설정 방법을 이용한 건물 실내온도 제어
Building Indoor Temperature Control Using Control Horizon Method in Cooling Systems 원문보기

한국산학기술학회논문지 = Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society, v.13 no.10, 2012년, pp.4902 - 4909

부창진 (제주대학교 전기공학과) , 김정혁 (제주대학교 전기공학과) , 김호찬 (제주대학교 전기공학과)

초록
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본 논문에서는 TOU 요금제 기반에서 제어구간 설정방법을 사용한 건물 냉방시스템 실내온도 제어 알고리즘을 제안한다. 건물 실내온도를 최적제어하기 위한 제어구간 설정은 스위칭방법과 선형계획법을 사용하고 냉방시스템 사용요금은 TOU와 피크 요금을 포함하여 산정한다. 시뮬레이션을 통해 제안한 제어구간 설정방법을 적용하면 전력 사용에 따른 비용의 절감과 피크 전력 절감을 확인할 수 있다.

Abstract ▼ AI-Helper

In this paper, the TOU tariff's based building indoor temperature control algorithm in cooling systems is proposed using control horizon method. A control horizon switching method and linear programming algorithm is used for optimal control, and both TOU and peak tariffs are included to calculate th...

주제어

AI 본문요약
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문제 정의

본 논문에서는 여름철 냉방시스템이 운전되는 시간동안 일정 온도범위 설정 후 TOU 요금제 기반에서의 최대부하 시간대에 대한 제어구간 설정 제어방법을 사용 하여 에너지 사용 비용인 전력 사용요금과 전력피크를 감소시킬 수 있는 방법을 제안하였다. 중부하와 최대부하 시간대의 냉방시스템 운전에 대하여 2℃대한 구간을 설정하고 초기의 냉방시스템의 운전을 최대부하시간대의 제어구간 입력으로 사용하여 제어한 결과 기존의 상한치와 하한치 실내온도 조절범위를 가지는 온-오프 냉방시스템 운전 방식에 비해 사용전력 대비 전력요금을 하루 기준 약 5% 정도 절감할 수 있음을 확인하였다.
그리고 T_low와 T_high는 시간에 따른 실내온도가 최대로 상승할 수 있는 상한치와 냉방장치 운전으로 설정온도가 도달 할 수 있는 하한치 온도조절 범위를 나타내며, 실내온도 조절 경계 조건에 도달하면 냉방시스템은 운전과 정지를 우선적으로 수행하게 된다. 시간대별 요금제에서 냉방시스템 운전비용을 절감하는 것은 전체적으로 전력피크를 줄이며 부하사용을 이동 또는 감소시키는 방법으로 주어진 요금 시간대에 따른 최적화된 운전시기를 결정하여 전력요금을 최소화 하는 것을 목적으로 한다[10]. 일반적으로 24시간 동안 각각의 시간대별 냉방시스템의 사용을 고려하지만 본 논문에서는 모델로 설정한 건물의 이용 시간 9시간에 대한 냉방시스템 운전이며 이에 따른 에너지 비용을 최소화하는 목적함수는 다음과 같이 나타낼 수 있다.
시간대별 요금제에서 냉방시스템 운전비용을 절감하는 것은 전체적으로 전력피크를 줄이며 부하사용을 이동 또는 감소시키는 방법으로 주어진 요금 시간대에 따른 최적화된 운전시기를 결정하여 전력요금을 최소화 하는 것을 목적으로 한다[10]. 일반적으로 24시간 동안 각각의 시간대별 냉방시스템의 사용을 고려하지만 본 논문에서는 모델로 설정한 건물의 이용 시간 9시간에 대한 냉방시스템 운전이며 이에 따른 에너지 비용을 최소화하는 목적함수는 다음과 같이 나타낼 수 있다.

제안 방법

건물의 실내온도 제어를 위한 냉방시스템은 그림 3과 같이 PID제어를 사용하여 실내온도와 설정온도 차이에 따라 제어가 수행되며, 설정 실내온도 2℃ 를 초과할 경우 냉방장치 운전을 정지하도록 설계하였다.
대상 건물에 대한 에너지 사용비용 절감 및 최대부하 시간대 전력 사용억제 냉방시스템 운전방식의 효과를 검증하기 위해 온도 제어 시한에 대한 외기온도는 28℃로 고정하였다. 첫 번째로 기존의 실내 온도제어에 사용되는 온-오프 제어 방법을 시뮬레이션 하였으며, 운전상태와 온도변화 결과를 그림 9에 나타내었다.
두 번째로 최초의 최대부하시간대가 시작되는 11시에 실내온도 하한치가 되게 설계하고, 이진 스위칭 방식의 LP알고리즘을 적용하여 설정된 제어구간에 입력으로 인가하는 방법을 시뮬레이션 하였으며 결과를 그림 10에 나타내었다. 최대부하 시간대의 냉방시스템은 운전을 최소화 하여 실내온도를 조절하는데, 이 경우도 순간은 최대전력 사용량 1을 나타내며 실내온도 변화가 불규칙적으로 변화함을 알 수 있다.
마지막으로 냉방시스템이 초기 동작하는 시간대에 예측된 입력을 중부하와 최대부하시간대 제어구간의 전력 가변방식스위칭 입력으로 사용한 방법을 시뮬레이션 하였으며, 결과를 그림 11에 나타내었다. 가변방식의 제어구간 설정 제어방식은 순간 최대전력 사용량을 0.
본 논문에서 제안하는 TOU 요금기반의 냉방시스템 온도제어 알고리즘은 여름철 전력요금을 기준으로 전력요금이 상대적으로 낮은 중부하 시간대 초기가동 전력사용을 최우선 순위로 선정하고 최대부하 시간대 구간(11시∼12시) 이전에 최소 온도설정 값으로 냉방시스템이 운전할 수 있도록 설정한다.
본 논문에서는 기존의 실제 건물을 대상으로 상태공간 모델을 사용하여 모델링하고, 여름철에 냉방시스템이 운전되는 오전 9시부터 오후 6시까지의 9시간동안 기준온도에서 변할 수 있는 2℃ 온도제어 범위를 설정한 후 TOU(time of use) 요금제 기반에서 전기요금절약과 전력피크를 감소시킬 수 있는 방법을 제안한다.
본 논문에서는 일사량에 의한 외부기온, 창을 통해 들어오는 열량과 설정온도에 대한 냉방시스템, 그리고 상태 공간의 건물영역을 포함하는 시스템을 그림 2에 나타내었다.
수용가 전력사용이 냉방시스템 초기 운전시간인 09시에 냉방시스템 전력사용량을 기반으로 중부하와 최대부하 시간대의 출력을 계산하기 위해 최적화 구간을 설정하여 냉방시스템을 조절할 수 있는 제어를 위해 그림 5와 같이 시간에 따른 온도와 냉방시스템 동작을 설계한다. 냉방시스템 제어구간은 1일 기준으로 설계되며, 다음날의 최초의 중부하 시간대의 입력변화가 발생하게 되면 새로운 제어구간 설정을 할 수 있는 구조로 설계되어 진다.
대상건물 시뮬레이션 모델이 정상적으로 동작하게 되면 외기온도에 따라 외부와 내부 표면온도, 바닥온도, 그리고 실내온도 분포가 다른 특성을 나타내어야 한다. 이를 확인하기 위해 외기온도를 28℃로 고정한 후 대상건물 200[mm]와 비교 대상인 100[mm]의 벽구조에 대해 시뮬레이션을 하였고, 그 결과를 그림 8에 나타내었다. 시간의 흐름에 따라 냉방시스템 운전으로 인해 외부 표면온도 T_e,surf가 상승하며, 내부 표면온도 T_i,surf는 대상건물의 벽 구조의 경우 선형적으로 증가하고 있으나 비교대상 벽의 경우 상대적으로 온도편차를 부분적으로 발생하며 변하고 있음을 확인 할 수 있다.
대상 건물에 대한 에너지 사용비용 절감 및 최대부하 시간대 전력 사용억제 냉방시스템 운전방식의 효과를 검증하기 위해 온도 제어 시한에 대한 외기온도는 28℃로 고정하였다. 첫 번째로 기존의 실내 온도제어에 사용되는 온-오프 제어 방법을 시뮬레이션 하였으며, 운전상태와 온도변화 결과를 그림 9에 나타내었다. 냉방시스템은 설정된 상한과 하한치 온도에 따라 연속적으로 동작하며, 시간과 상관없이 설정된 실내온도에 따라 냉방시스템이 운전되는 특성이 있으며, 순간 최대전력 사용량 1을 나타내고 온도 변화 범위도 일정한 패턴을 나타냄을 확인할 수 있다.

대상 데이터

그림 7은 해석 대상 시뮬레이션에 사용된 건물을 나타내고 있다. 대상건물은 제주특별자치도 제주시 소재 지상 1층의 상업용 부속 건물로 2009년 9월 준공되었으며 건물면적은 54.85[m²], 철근 콘크리트 구조로 건물의 방향은 남쪽을 향하고 있다. 건물의 남쪽면에는 유리외벽(glass curtain wall)과 제주판석으로 마감을, 주출입구인 동쪽과 서쪽면은 강화유리도어를 설치하였으며 북쪽면에는 드라이비트로 마감하였고 냉방과 난방은 EHP(electric heat pump) 방식을 사용하고 있다.
그림 4는 현재 국내에서 여름철에 시행되고 있는 TOU 요금제의 시간대 구분을 나타낸 것이다. 본 논문에서 고려한 건물에 적용되는 요금제는 일반용 전력(을) 고압 A 선택[I] 요금은 경부하 (L1, L2)의 경우 52.60원, 중부하 (H1, H2, H3)의 경우 100.40, 최대부하(M1, M2)의 경우 172.90원이다.

이론/모형

제안한 냉방시스템을 이용한 실내온도 조절 스위칭 최적화 문제를 해결하기 위해 그림 6과 같은 절차의 LP(linear programming)알고리즘을 사용하였다. 첫 번째로 시간에 따른 구간에 대해 온도 스위칭 동작의 상한과 하한에 대한 경계값 설정, 구간에 따른 에너지 비용 계산, 최대부하 사용에 대한 제약조건을 설정하게 된다.

성능/효과

마지막으로 냉방시스템이 초기 동작하는 시간대에 예측된 입력을 중부하와 최대부하시간대 제어구간의 전력 가변방식스위칭 입력으로 사용한 방법을 시뮬레이션 하였으며, 결과를 그림 11에 나타내었다. 가변방식의 제어구간 설정 제어방식은 순간 최대전력 사용량을 0.88로 낮출 수 있고 최대부하시간대의 실내온도 변화가 완만함을 확인할 수 있다.
첫 번째로 기존의 실내 온도제어에 사용되는 온-오프 제어 방법을 시뮬레이션 하였으며, 운전상태와 온도변화 결과를 그림 9에 나타내었다. 냉방시스템은 설정된 상한과 하한치 온도에 따라 연속적으로 동작하며, 시간과 상관없이 설정된 실내온도에 따라 냉방시스템이 운전되는 특성이 있으며, 순간 최대전력 사용량 1을 나타내고 온도 변화 범위도 일정한 패턴을 나타냄을 확인할 수 있다.
중부하와 최대부하 시간대의 냉방시스템 운전에 대하여 2℃대한 구간을 설정하고 초기의 냉방시스템의 운전을 최대부하시간대의 제어구간 입력으로 사용하여 제어한 결과 기존의 상한치와 하한치 실내온도 조절범위를 가지는 온-오프 냉방시스템 운전 방식에 비해 사용전력 대비 전력요금을 하루 기준 약 5% 정도 절감할 수 있음을 확인하였다. 또한 전력피크를 제한함으로써 냉방부하의 최대전력사용량을 감소시킬 수 있었다. 향후 스위칭 시한을 감소시키는 알고리즘, 실외온도에 따라 변동하는 전력수요에 대한 외부적인 영향 등을 고려하여 실제 시스템에 적용 한다면 보다 효율적인 건물에너지 관리가 가능하리라 기대된다.
6을 나타내고 있다. 이것은 최대전력사용량이 저감됨을 나타내며, 특히 가변 LP방식의 제어구간 설정 제어인 경우 13시에서 18시까지의 최대부하시간대의 냉방시스템 운전을 0.4에서 유지함으로써 냉방수요가 집중되는 시간에 전력사용 요금과 전력피크, 쾌적성 면에서도 좋은 결과를 나타내고 있음을 확인할 수 있다.
22% 정도 감소함을 알 수 있다. 제안한 LP 제어구간 설정 제어방식의 경우 에너지 비용이 감소하며, 냉방시스템의 사용전력 용량이 크고 사용 기간이 늘어날수록 에너지 비용은 감소함을 알 수 있었다. 또한 전력요금 산정 시 기본요금의 경우 전월 피크전력 사용값을 기준으로 책정되기 때문에 소비자에게 부과되는 전력요금은 상대적으로 더 낮아질 가능성이 있다.
본 논문에서는 여름철 냉방시스템이 운전되는 시간동안 일정 온도범위 설정 후 TOU 요금제 기반에서의 최대부하 시간대에 대한 제어구간 설정 제어방법을 사용 하여 에너지 사용 비용인 전력 사용요금과 전력피크를 감소시킬 수 있는 방법을 제안하였다. 중부하와 최대부하 시간대의 냉방시스템 운전에 대하여 2℃대한 구간을 설정하고 초기의 냉방시스템의 운전을 최대부하시간대의 제어구간 입력으로 사용하여 제어한 결과 기존의 상한치와 하한치 실내온도 조절범위를 가지는 온-오프 냉방시스템 운전 방식에 비해 사용전력 대비 전력요금을 하루 기준 약 5% 정도 절감할 수 있음을 확인하였다. 또한 전력피크를 제한함으로써 냉방부하의 최대전력사용량을 감소시킬 수 있었다.

후속연구

또한 전력피크를 제한함으로써 냉방부하의 최대전력사용량을 감소시킬 수 있었다. 향후 스위칭 시한을 감소시키는 알고리즘, 실외온도에 따라 변동하는 전력수요에 대한 외부적인 영향 등을 고려하여 실제 시스템에 적용 한다면 보다 효율적인 건물에너지 관리가 가능하리라 기대된다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	대형 건물 등의 실내 냉방온도 제한조치가 도입된 배경은?	지구 대기의 기후변화로 인한 기온상승으로 냉방기의 보급 확대가 매년 증가함에 따라 에너지소비가 많은 여름철 국가 전체의 전력수급 안정을 확보하고, 예상하지 못한 전력공급의 차질을 미연에 방지하기 위해 대형 건물 등의 실내 냉방온도 제한조치 등이 도입되고 있다. 건물에서의 에너지사용량은 전 세계적으로 총에너지사용량의 약 40%를 차지하고 있으며, 우리나라의 경우에도 총 에너지사용량의 약 25%를 차지하고 있다[1].
	건물의 시뮬레이션 모델링에 수많은 가정요소와 단순한 기법이 도입되는 이유는?	건물의 냉난방으로 발생되는 에너지비용과 전력피크를 절감하기 위해서는 실제 에너지 사용의 흐름을 파악하는 것이 무엇보다 중요하며 실제 에너지 사용의 흐름을 파악하는 기법으로 컴퓨터를 이용한 시뮬레이션 모델링이 주로 이용되고 있다[2]. 건물내부의 실제 에너지흐름은 외부의 기후변화에 따라 전도, 대류, 복사 등의 모든 열전달 현상을 포함한 복합적이며 상호 영향을 미치는 동적시스템으로 구성되어 있기 때문에 시뮬레이션을 실제상황과 동일하게 모델링하는 데는 많은 어려움과 한계가 따른다. 따라서 건물의 시뮬레이션 모델링에는 수많은 가정요소와 단순한 기법이 도입되고 있으며 도입정도에 따라 해석능력과 범위가 결정하게 되며, DOE-2, EnergyPlus, TRNSYS 등의 프로그램을 이용하여 모델링한다[3-4].
	사전적 에너지 절감 방안을 적용하기 어려운 기존 건물에서는 어떤 방법으로 전력 소비를 줄이는가?	건물에서 사용되는 에너지를 절감하기 위해서는 건물 신축 시 고효율 자재 사용을 통한 단열과 냉난방을 고려한 사전적 에너지 절감 방안이 우선되어야 한다. 그러나 기존 건물의 경우 벽두께, 창문구조 등의 사전적용이 어렵기 때문에 에너지를 소비하는 조명장치, 시스템에어컨 등의 사용 효율을 높여 전력소비를 절감하는 방법을 사용하게 된다. 우리가 일상에서 생활하는 건물에서 에너지는 조명, 전열, 동력, 냉방분야로 분류할 수 있다.

참고문헌 (10)

Korea Institute of Energy Technology Evaluation and Planning, Green Energy Strategy Load Map, 2011.
C.-B. Park, A Study on the Application of Low Energy Cooling System in Office Building, PhD Dissertation, Chung-Ang University, 2011.
N. Mendes, G. H. C. Oliveira, H. X. Araujo, and L. S. Coelho, "A Matlabbased simulation tool for building thermal performance analysis," Eighth International IBPSA Conference, Eindhoven, Netherlands, August 11-14, 2003.
I. Beausoleil Morrison, F. Macdonald, M. Kummert, T. McDowell, R. Jost, and A. Ferguson, "The design of an ESPr and TRNSYS cosimulator," In Proc. Building Simulation 2011, pp. 2333-2340, 2011.
L. Magnier and F. Haghighat, "Multiobjective optimization of building design using TRNSYS simulations, genetic algorithm, and artificial neural network," Building and Environment, vol. 45, no. 3, pp. 739-746, 2010.

상세보기
Korea Energy Management Corporation, Energy Retrofit Project, 2004.
A. W. M. van. Schijndel, Integrated Heat Air and Moisture Modeling and Simulation, PhD Dissertation, Eindhoven University of Technology, 2007.
A. Sempey, C. Inard, C. Ghiaus, and C. Allery, "Reduced order model for air temperature control in indoor spaces", In second PALENC conference, pp. 924-928, Creae island, Greece, 2007.
I. Hazyuk, C. Ghiaus, and D. Penhouet, "Optimal temperature control of intermittently heated buildings using model predictive control: Part I - Building modeling", Building and Environment, vol. 51 pp. 379-387, 2012.

상세보기
Y. Yang, A. Pinto, A. Sangiovanni-Vincentelli, and Q. Zhu, "A design flow for building automation and control systems", 31st IEEE Real-Time Systems Symposium (RTSS'10), pp. 105-116, San Diego, CA, December 2010.

저자의 다른 논문 :

표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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