[논문]BES 프로그램을 이용한 국내 대표적 대형온실의 에너지 부하 예측

이성복; 이인복; 홍세운; 서일환; 권경석; 하태환; 한창평

doi:10.5389/ksae.2012.54.3.113

BES 프로그램을 이용한 국내 대표적 대형온실의 에너지 부하 예측
Prediction of Greenhouse Energy Loads using Building Energy Simulation (BES) 원문보기

한국농공학회논문집 = Journal of the Korean Society of Agricultural Engineers, v.54 no.3, 2012년, pp.113 - 124

이성복 (서울대학교 농업생명과학대학 지역시스템공학과 & 농업생명과학연구원) , 이인복 (서울대학교 농업생명과학대학 지역시스템공학과 & 농업생명과학연구원) , 홍세운 (서울대학교 농업생명과학대학 지역시스템공학과 & 농업생명과학연구원) , 서일환 (서울대학교 농업생명과학대학 지역시스템공학과 & 농업생명과학연구원) , (서울대학교 농업생명과학대학 지역시스템공학과 & 농업생명과학연구원) , 권경석 (서울대학교 농업생명과학대학 지역시스템공학과 & 농업생명과학연구원) , 하태환 (서울대학교 농업생명과학대학 지역시스템공학과 & 농업생명과학연구원) , 한창평 (상지영서대학교 자동차과)

Abstract ▼ AI-Helper

Reliable estimation of energy load inside the greenhouse and the selection of cooling and heating facilities are very important preceding factors to save energy as well as initial and maintenance costs of operating a greenhouse. Recently, building energy simulation (BES) technique to simulate a model similar to the actual conditions through a variety of dynamic simulation methods, and predict and analyze the flow of energy is being actively introduced and developed. As a fundamental research to apply the BES technique which is mainly used for analysis of general buildings, to greenhouse, this research designed four types of naturally-ventilated greenhouses using one of commercial programs, TRNSYS, and then compared and analyzed their energy load properties, by applying meteorological data collected from six regions in Korea. When comparing the greenhouse load of each region depending on latitude and topographical characteristics through simulation, Chuncheon had nearly 9~49 % higher heating load per year than other regions, but its annual cooling load was the reverse to it. Except for Jeju, 1-2W type greenhouses in five regions showed about 17 % higher heating load than a widespan type greenhouse, and 1-2W type greenhouses in Chuncheon, Suwon, Cheongju, Daegu, Cheonju and Jeju had 23 %, 20 %, 17 %, 16 %, 18 % and 20 % higher cooling load respectively than a wide span-type one. Glasshouse and vinyl greenhouse showed 8~11 % and 10~12 % differences respectively in heating load, while 2~10 % and 7~10 % differences in cooling load respectively.

주제어

AI 본문요약
AI-Helper

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문제 정의

이에 본 연구에서는 BES 프로그램 중 하나인 TRNSYS (Ver. 16, Wisconsin, USA)를 이용하여 온실 모델을 검증한 후 국내에서 주로 이용되는 대표적인 자연환기식 4가지 유형의 온실들 을 최대한 실제 형태와 유사하게 모델링하고, 이를 국내 6개 지 역의 2010년 1년간의 기상데이터를 적용하여 에너지 부하 특성을 비교 분석하는데 목적이 있다. 일반 건축물의 해석에 이용되는 BES 기법을 이와 같은 방법으로 본 연구에서는 BES기법을 이용한 온실 의 검증을 마친 후 4가지 형태의 대상온실과 6개 대상지역의 각 지역별 기상데이터를 이용하여 총 24 가지의 각 지역별 및 온실별 2010년 1년간의 부하특성을 비교 분석하여 농업시설로 의 적용 및 활용성을 알아보고자 하였다.

가설 설정

후)변화 양상을">변화양상을 반영하지 못하는 단점을 가지고 있어 결과의 신뢰도와 정확도가 낮은 한계점을 보인다. 반면 동적 에너지 해석은 건물의 실제 에너지 흐름을 외부의 풍향, 풍속, 일사량, 태양위치, 온도 등 기상변화에 따라 전도, 대류, 복사의 모든 열전달 현상이 복합적으로 상호영향을 미치는 비정상상태로 가정한 방법이다. 근래에 다양한
제안 방법
- Fig. 3과 같이 바닥으로부터 1.5 m 높이에 십자형으로 13 군데에 온습도 기록 센서를 설치하여 측정하였으며, 센서에 태양광의 직접적인 영향으로 인한 온도 간섭을 피하기 위하여 플라스틱 접시를 이용하여 빛을 차단하였다.
- 7에 각각 나타나 있다. 각 온실의 형태별로 약 900m² 규모의 크기로 모델링하였으며, 구조 및 크기, 시설의 외피 등에 따른 에너지 부하 특성을 비교 분석하기 위하여 각 온실의 바닥면적 및 체적 등 을 최대한 유사하게 모델링하였다.
- 검증을 위한 온실은 Fig. 6과 같은 6연동 벤로형 온실로 시뮬레이션 상에서 온실의 정확한 계산을 위하여 연동별로 공간영역을 나누어 모델링 하였다. 구조 모델링과 더불어 중요한 후)와이드 스팬형과">와이드스팬형과 벤로형 온실은 대표적 인 유리 온실이며, 1-2W형과 광폭단동형은 대표적인 플라스틱 온실이다. 구조체의 골조율은 와이드스팬형은 18 %, 벤로형은 10 % 그리고 플라스틱온실의 경우는 13 %로 모델링하였다 (RDA, 2006). 또한 유리는 농림부에서 발행한 한국형 유리온실 후)연동수대로">연동수대 로 나누어 검증용 온실과 동일한 방법으로 모델링하였다. 그리고 나머지 두 온실 1-2W형과 광폭단동형은 Fig. 8과 같이 아치형지 붕을 구현하기 위하여 각각 16개, 4개의 영역으로 연동 수뿐만 아니라 1개의 연동 내부를 4개의 영역으로 나누어 모델링하였다.
- 후)기간 부하">기간부하 산정은 기존 온실에 주로 이용되는 최대 난방부하를 산출하는 방법을 사용하였으며, 설정온도는 19 ℃로 수 계산을 통해 산출하였다. 그 결과 후)2박3일간">2박 3일간 이루어졌다. 기상 측정은 간이형 기상대(Watchdog 2900ET, Spectrum Technologies Inc., USA)를 이용하여 1분 간격으로 온도, 습도, 일사, 풍향, 풍속 등을 측정하였다. 또한 유리는 농림부에서 발행한 한국형 유리온실 표준 설계도에서 명시한 4 mm 맑은유리 (KSL-2012, Float)로 상용제 품인 한글라스사의 ‘한라이트‘ 제품의 물성치를 이용하여 모델링 하였으며, 비닐은 상용제품의 물성치를 얻기 어려워 프로그램의 표준라이브러리를 참고하여 Polyethylene Terephthalate (PET) 제품 0.1 mm로 모델링하였다.
- 후)골 조율은">골조율은 10 %로 모델링하였다. 벽체 및 지붕면의 기울기에 따른 일사 영향을 고려 하기 위하여 각각 벽체 및 지붕의 경사각도 고려하였다.
- 본 연구에 사용된 벽체 및 창호의 물리적 특성은 Table 2과 3에 나타나 있으며, 설계도에 따라 온실의 골조율은 10 %로 모델링하였다. 벽체 및 지붕면의 기울기에 따른 일사 영향을 본 연구에서는 TRNSYS 시뮬레이션 프로그램을 이용하여 온실모델을 검증한 후, 4가지 타입의 온실 (와이드스팬형, 벤로형, 1-2W형, 광폭단동형)을 모델링하고 6개 대상지역 (춘천, 수원, 청주, 대구, 전주, 제주)의 냉난방부하 특성을 산출 비교하여 BES 기법의 온실로의 적용 및 활용가능성을 검토하였다
- 본">2002). 본 연구에서는 작물의 생육적정온도에 대한 온실의 냉난방부하 시뮬레이션을 ERC 기법에 의존하여 부하계산을 실시하였다. 어떤 후)전주 지역">전주지역 벤로형 온실의 2010년 1년간의 시간에 따른 냉·난방부하 산출 결과를 보여준다. 실시간 외 부기상 조건을 입력 데이터로 받아 설정된 온실 내부 온도범위에 따라 각 영역의 실시간 냉방 및 난방 부하 결과를 산출한다.
- 후)실험지역에서">실험 지역에서 비교적 평탄한 곳에 설치하였다. 온실 내부 온도 측정용 장비로는 온습도 기록 센서 (Hobo data logger, Onset computer corp., USA)를 사용하였으며, 1분 간격으로 온도를 측정하였다. Fig.
- 후)와이드 스팬형과">와이드스팬형과 벤로형은 각각 3개, 8개의 영역으로 연동수대 로 나누어 검증용 온실과 동일한 방법으로 모델링하였다. 그리고 나머지 따라서 창호의 물리적 특성은 온실의 내부 에너지 계산에 중대한 영향을 미칠 것이다. 이에 본 연구에서는 창호설계프로그램인 WINDOW (6.3, LBNL, USA)를 이용하여 대상온실에 사용된 5 mm 맑은 유리를 모델링하였다
- 후)분석하는 데">분석하는데 목적이 있다. 일반 건축물의 해석에 이용되는 BES 기법을 농업분야의 온실에 적용시킨 기초연구로 다양한 조건의 에너지 부하 분석을 실시하였다. 시설 내 작물은 이의 복잡성 때문에 이번 연구에서는 고려하지 않았다.
대상 데이터
- BES 프로그램의 검증을 위한 현장 실험은 김제시 공덕면 황산리에 위치한 유리온실에서 2012년 2월 27일 18시부터 2월 29일 18시까지 2박 3일간 이루어졌다. 기상 측정은 간이형 기상대(Watchdog 2900ET, Spectrum Technologies Inc.
- 후)국토 면적을">국토면적을 가지고 있지만 사계절이 뚜렷하고 지역과 지형별로 온도차가 상이하게 나타나기 때문에 각도를 대표하는 6개 도시인 춘천, 수원, 청주, 대구, 전주, 제주를 대상 지역으로 선정하였다. 기상청으로부터 각 지역의 2010년 기상 데이터를 확보하여 기상분석을 실시하였고, 각 지역의 위도와 경도는 Table 1에 나타나 있다.
- 김제">1). 김제 온실은 지어진지 얼마 되지 않은 신축 온실로 내부에 작물 및 다른 어떤 설비도 설치되어 있지 않아 시설 자체의 외 피와 일사의 영향에 따른 내부 온도변화 관찰에 용이 할 것으로 판단하여 본 연구의 대상 시설로 이용하였다. 이처럼 국내 기상은 사계절이 뚜렷하고, 지역과 지형에 따라 온도 등의 기상환경 차이를 보인다. 따라서 시뮬레이션 모델링 조건으로 기상청으로부터 확보한 2010년 각 지역의 기상데이터인 일사 량, 온도, 습도, 지중온도 등을 시간별 데이터로 분석, 가공하여 TRNSYS 기상데이터 형식에 맞추어 2010년 1월 1일 1시에서 2010년 12월 31일 24시까지 총 8760시간의 시간별 데이터로 변환 적용하였다. 온실 내부의 작물을 고려하지는 않았지만 각 본 연구에 대상시설인 와이드스팬형과 벤로형 온실은 대표적 인 유리 온실이며, 1-2W형과 광폭단동형은 대표적인 플라스틱 온실이다. 구조체의 본 연구에서는 Fig. 2에 나타난 것처럼, 우리나라의 대표적인 자연환기식 다연동 온실들인 와이드스팬형, 벤로형, 1-2W형과 광폭단동형 등 4가지 형태의 온실을 대상으로 하였다. 우리나라는 좁은 국토면적을 가지고 있지만 사계절이 뚜렷하고 지역과 지형별로 온도차가 상이하게 나타나기 때문에 각도를 대표하는 6개 도시인 춘천, 수원, 청주, 대구, 전주, 제주를 대상 지역으로 선정하였다. 기상청으로부터 각 지역의 2010년 기상 데이터를 확보하여 기상분석을 실시하였고, 각 지역의 위도와 경도는 Table 1에 나타나 있다.
- 후)이온실은">이 온실은 폭 19.2 m, 길이 52 m, 동고 5.76 m, 측고 4.8 m의 6연동 벤로형 온실로 바닥면적은 998.4 m² 이다.
- 이에 검증을 위하여 김제시 공덕면 황산리 (위도: 35.51°, 경 도: 126.55°)에 위치한 유리온실을 대상 시설로 선정하였다 (Fig. 1).
데이터처리
- 하지만 온도는 온실의 부하산정에 있어 매우 중요한 요인으로 작은 차이도 에너지 소비에 민감하게 작용할 수 있으며, 온도 차이만으로는 정성적인 결과만을 보여주게 된다. 이에 정량적인 결과에 의한 검증이 모델의 신뢰성을 높여 줄 것으로 판단하여, 각 시뮬레이션의 결과와 현장실험 데이터의 결과를 이용하여 기간부하를 산정하여 비교 분석하였다.
  성능/효과
  
  후)경우에서는">경우 에서는 1-2W형 온실이 높은 부하를 나타냈다. 각 온실별, 지역 별 최대냉방부하 산출 결과, 시뮬레이션에서 최대냉방부하 발생 시간이 최고기온 발생시간과 일치하지 않음을 알 수 있었다. 가령, 춘천지역의 벤로형 온실의 경우 2010년 8월 20일 오후 3시, 33.
  
  후)수계산을">수 계산을 통해 산출하였다. 그 결과 현장실험 데이터의 부하는 4,625,636 kcal로 산정되었고, 시뮬레이션 모델은 4,881,816 kcal 로 산정되어 두 데이터 간의 오차율은 5.5 %를 나타냈다. 시뮬레이션의 오차율을 감안할 경우, 정성적으로나 정량적으로 상당히 좋은 일치를 보여, 모델의 검증이 잘 후)제주로부터">제주로 부터 고위도로 갈수록 부하량이 낮게 산정되는 경향이 있었다. 그러나 대구의 경우 잘 알려진 것처럼 지형이 분지형태를 취하고 있는데, 분지의 특성에 맞게 여름철 고온을 나타내 위도의 영향 외에 별개로 냉방부하가 가장 높게 나타난 것으로 확인되었다. 그러나 또한 같은 외피 소재간에서도 유리온실의 경우 벤로형 온실이 와이드스팬형 온 실보다 약 8∼11 %의 높은 부하를 나타냈으며, 플라스틱온실 의 경우에는 1-2W형 온실이 광폭단동형 온실에 비해 약 10∼ 12 %의 높은 부하를 나타냈다.
  
  후)형태별,">형태 별, 그리고 지역 별 2010년도 연간 총 난방부하는 Table 6에 나타나 있다. 먼저 지역 별 연간 총 난방부하는 상대적으로 가장 고위도에 있는 춘천이 타 지역들에 비하여 높은 부하가 산출되었으며, 반대로 가장 저위도에 있는 제주의 경우가 낮은 부하가 산출되었다. 춘천의 연간 총 난방부하는 타 지역인 수원, 청주, 전주, 대구, 시뮬레이션을 통한 온실의 2010년 연간 총 난방부하는 춘천 지역의 온실들이 제주 지역의 온실들에 비하여 평균 47 % 정도 높은 부하를 나타냈으며, 총 냉방부하는 대구 지역이 춘천 지역에 비하여 평균 26 % 정도 높은 부하를 나타냈다. 이를 통해 각 지역별 위도와 지형적 특성에 따라 상이한 온실 외피 소재간의 부하 차이 에서는 유리온실의 경우 벤로형 온실이 와이드스팬형 온실보다 약 2∼10 %의 높은 부하를 나타냈으며, 플라스틱온실에서는 1-2W형 온실이 광폭단동형 온실에 비해서 약 7∼10 %의 높은 부하를 나타냈다.
  
  후)온실 모델의">온실모델의 검증은 현장실험을 통한 온도 측정과 비교하였으며, 모델과 측정간의 온도 차이는 평균 1.1 ℃를 보였으며, 부 하산정 결과는 측정이 4,625,636 kcal, 모델이 4,881,816 kcal 로 산정되어 5.5 %의 오차율을 보여, 정성적 ․ 정량적으로 좋은 일치를 나타냈다.
  
  후)부하값을">부하 값을 나타내는 것으로 확인되었다. 온실의 형태별 비교에서는 1-2W형 온실이 와이드스팬형 온실보다 냉난방부하 각각 평균 17 %, 19 % 정도 높게 나타나 플라스틱온실이 유리온실에 비하여 높은 부하를 나타내는 것을 확인할 수 있었다. 동일한 외피 소재간에서도 후)동절기에">동절기 에 비하여 더 작기 때문인 것으로 판단된다. 온실의 형태에 따른 부하는 1-2W형 온실이 와이드스팬형 온실보다 춘천, 수원, 청주, 대구, 전주, 제주지역 각각 약 23, 20, 17, 16, 18, 20 % 정도 높은 부하를 보였으며, 난방부하와 마찬가지로 외피의 소재 특성에 따른 영향으로 플라스틱온실에서 유리온실보다 부하가 크게 나타난 것으로 확인되었다. 온실 외피 소재간의 부하 후)유리온실(와이드스팬">유리온실 (와이드스팬 형, 벤로형)보다 상대적으로 부하가 높게 나타났다. 제주지역을 제외한 나머지 다섯 지역의 1-2W형 온실이 와이드스팬형 온실 보다 약 17 %로 모두 높은 부하를 보였는데 이는 외피의 소재 특성인 태양광투과율, 가시광선투과율, 전도율, 열관류율 등의 인자가 온실의 부하에 영향을 준 것으로 판단된다. 또한 같은 외피 소재간에서도 유리온실의 경우 벤로형 온실이 후)지역별">지역 별 연간 총 난방부하는 상대적으로 가장 고위도에 있는 춘천이 타 지역들에 비하여 높은 부하가 산출되었으며, 반대로 가장 저위도에 있는 제주의 경우가 낮은 부하가 산출되었다. 춘천의 연간 총 난방부하는 타 지역인 수원, 청주, 전주, 대구, 제주 순 으로 적게는 약 9 %에서부터 많게는 약 49 %까지의 높은 부하를 나타내는 것을 확인할 수 있었는데, 이는 고위도에서 저위도 순으로 국내 위도 및 지형의 특성에 따른 영향 등을 받은 것으로 판단된다. 또한 각 온실의 지역에 따른 부하 편차는 약 1∼3 %로 거의 영향이 없는 것으로 나타났다.
  
  후속연구
  
  추후 온실의 침기, 환기, 보온커튼 및 작물 등 실제 온실의 에너지 부하 특성을 모사하고 현장실험과의 비교를 통한 검증과정 은 BES기법의 신뢰성을 더욱 높여줄 것으로 기대한다.
  
  후)검증 과정은">검증과정은 BES기법의 신뢰성을 더욱 높여줄 것으로 기대한다. 이를 통해 온실의 냉난방 시설 설비의 최적 환경 조성을 위한 에너지 부하 계산에 중요한 기술로 활용될 수 있을 것으로 사료된다.
  
  후)파악하는 데">파악하는데 유용하다. 하지만 본 연구 에서는 일반 건물이 대상이아니라 농업시설인 온실에 BES기법을 적용한 것으로 먼저 대상시설에 대한 검증이 선행되어야 한다. 이에 검증을 위하여 김제시 공덕면

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	BES는 무엇을 파악하는데 유용합니까?	BES는 일반 건축물의 동적 열 부하 특성을 시뮬레이션 하여 건물 내부의 부하특성을 파악하는데 유용하다. 하지만 본 연구 에서는 일반 건물이 대상이아니라 농업시설인 온실에 BES기법을 적용한 것으로 먼저 대상시설에 대한 검증이 선행되어야 한다.
	화석연료의 사용으로 인한 명과 암은 무엇입니까?	산업혁명 이후, 화석연료 (석탄, 석유, 가스)는 현대사회에서 주요한 에너지원으로 인식되어왔다. 화석연료의 사용으로 인한 오늘날 사회의 고도성장과 기술 발전은 결코 간과할 수 없으나, 그 이면에는 온실가스 증가로 인한 지구온난화 및 기후변화 등의 환 경위기와 에너지의 막대한 수요를 충족시키지 못하는 자원의 유한성으로 인한 자원위기에 동시에 직면하고 있다. 이러한 상황 에서 범세계적으로 화석연료를 대신할 친환경적이며 자원의 안정화를 위한 에너지원의 다양화를 필요로 하고 있으며, 1차 에너지의 해외의존도가 약 97 %, 화석연료 의존도가 81인 우리나라에서도 에너지의 다양화는 국가와 사회 전체적으로 큰 이슈가 되고 있다 (KEEI, 2010).
	건물 에너지의 해석방법은 정적해석과 동적해석으로 구분 할 수 있는데 각각의 세부사항은 어떠합니까?	건물 에너지의 해석방법은 정적해석과 동적해석으로 구분 할 수 있다. 정적 에너지 해석은 기존의 에너지 부하계산 방법으로, 실 내외 조건을 정상상태로 가정하여 건물의 냉난방 설비 선정을 위하여 최대부하계산을 이용하는 방법이다. 이러한 방법은 실제 건물에서 일어나는 다양한 환경 및 에너지의 변화양상을 반영 하지 못하는 단점을 가지고 있어 결과의 신뢰도와 정확도가 낮은 한계점을 보인다. 반면 동적 에너지 해석은 건물의 실제 에너지 흐름을 외부의 풍향, 풍속, 일사량, 태양위치, 온도 등 기상변 화에 따라 전도, 대류, 복사의 모든 열전달 현상이 복합적으로 상호영향을 미치는 비정상상태로 가정한 방법이다. 근래에 다양한 비정상상태 시뮬레이션 프로그램을 통해 모델을 실제 상황과 유사하게 모의하여 에너지의 흐름을 예측, 분석하는 기법이 도입 되어 발전되고 있으며, 이러한 시뮬레이션의 강점을 이용한 다양 하고 많은 부분의 연구가 활발히 이루어지고 있다. Lee et al.

참고문헌 (9)

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