[논문]스마트 쾌적 알고리즘을 적용한 실내 쾌적 제어에 대한 연구

윤석암; 이정일

doi:10.7471/ikeee.2015.19.4.603

스마트 쾌적 알고리즘을 적용한 실내 쾌적 제어에 대한 연구
A Study on the Indoor Comfort Control By Smart Comfort Algorithm 원문보기

전기전자학회논문지 = Journal of IKEEE, v.19 no.4, 2015년, pp.603 - 609

윤석암 (Dept. of Electrical & Electronic Engineering, Songwon University) , 이정일 (Dept. of Electrical & Electronic Engineering, Songwon University)

초록
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열 쾌적 제어는 실내 환경의 질을 나타내는 기본 요소로써 건물에서 사용되는 에너지와 거주자의 만족도에 매우 밀접하게 연관되어 있다. 본 논문에서는 실내의 쾌적 상태(Predictive Mean Vote)를 검출하고, 목표 소비 전력 내에서 냉난방 온도, 습도, 풍량을 제어함으로써 에너지를 절감하고 근무자에게 쾌적한 환경을 제공할 수 있는 스마트 쾌적 제어 알고리즘을 제안하였다. 시뮬레이션 결과, 열 쾌적 제어에 의한 냉난방제어는 기존의 일반 냉난방기에 비해서 실내의 쾌적도는 그대로 유지한 상태에서 0.5kW의 전력을 절감할 수 있고, 조명제어 알고리즘이 적용된 조명 제어에 의해서 49.2%의 조명 개선 효과가 이루어짐을 알 수 있었다. 시뮬레이션을 통해서 검증된 쾌적 제어 알고리즘을 기존의 냉난방기에 적용할 경우 쾌적도는 유지하고 에너지는 절감할 수 있을 것으로 예상된다.

Abstract ▼ AI-Helper

Thermal comfort is one of the fundamental aspects of indoor environmental quality and it is strongly related to occupant satisfaction and energy used in building. In this paper, we proposes smart comfort algorithm that save energy and provide a pleasant and comfortable environment for workers by the indoor comfort conditions(Predictive Mean Vote) detection and controlling the temperature and humidity, air flow. Simulation results, heating and cooling control of the thermal comfort control can be compared with the existing general air conditioners reduces the power of 0.5kW and indoor comfort can be maintained. Also, It showed a 49.2% improvement in the light by lighting control algorithm.

주제어

AI 본문요약
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문제 정의

본 논문에서는 건물에서 사용되는 에너지를 절감하고 실내 거주자의 쾌적도를 확보하기 위하여 스마트 쾌적 알고리즘을 제안하고 실내 쾌적 제어기을 개발하였으며, 실제 운전을 통해서 타당성을 검토하였다.
본 논문에서는 실내의 쾌적 상태(PMV)를 검출하고, 목표 소비 전력 내에서 냉난방 온도, 습도, 풍량을 제어함으로써 에너지를 절감하고 근무자에게 쾌적한 환경을 제공할 수 있도록 스마트 쾌적 제어 알고리즘을 제안하였다.

제안 방법

그림 2에서 제시된 조명제어 알고리즘의 효율성을 평가하기 위하여 C언어를 이용해 시뮬레이션을 진행하였다. 사무실의 조명을 3개 구역으로 분리하고 각각의 거리를 1.
본 논문에서 제안된 스마트 쾌적 제어 시스템은 그림 1과 같이 구성되어 있으며, 실내의 쾌적상태(PMV)를 검출하고, 목표 소비 전력 내에서 냉난방 온도, 습도, 풍량을 제어함으로써 에너지를 절감하고 근무자에게 쾌적한 환경을 제공할 수 있도록 한다. 센서부, 통신부, MCU가 통합하여 천정 중앙에 개별적으로 설치(20평을 기준으로 1대)하도록 하고, 쾌적 제어 알고리즘에 의한 냉난방 제어를 통해 실내 환경을 쾌적하게 유지하도록 한다.
하루 3시간 에어컨(18평형 모델 기준) 운용에 따른 요금(누진세 미적용)으로 환산하면 약 40%의 에너지를 절감 할 수 있다. 본 논문에서는 인체의 열 평행에 기초한 PMV(Predictive Mean Vote) 지표를 통해서 냉난방기를 제어하도록 그림 3과 같이 열 쾌적도 산출 요소를 산정하였다.
그림 2에서 제시된 조명제어 알고리즘의 효율성을 평가하기 위하여 C언어를 이용해 시뮬레이션을 진행하였다. 사무실의 조명을 3개 구역으로 분리하고 각각의 거리를 1.6m, 4.1m, 6.6m로 설정한 후 창측으로 입사된 자연광의 조도를 900lx로 결정하였다.
본 논문에서 제안된 스마트 쾌적 제어 시스템은 그림 1과 같이 구성되어 있으며, 실내의 쾌적상태(PMV)를 검출하고, 목표 소비 전력 내에서 냉난방 온도, 습도, 풍량을 제어함으로써 에너지를 절감하고 근무자에게 쾌적한 환경을 제공할 수 있도록 한다. 센서부, 통신부, MCU가 통합하여 천정 중앙에 개별적으로 설치(20평을 기준으로 1대)하도록 하고, 쾌적 제어 알고리즘에 의한 냉난방 제어를 통해 실내 환경을 쾌적하게 유지하도록 한다. 열쾌적 제어를 통해서 정상운전 상태에서는 인체가 쾌적을 느끼는 범위(PMV:–0.
열 쾌적 제어에 의한 에너지 절감과 쾌적도 제어를 확인하기 위하여 C언어를 이용하여 시뮬레이션을 수행하였다. 서울지역 8월에 대한 기상청 기상연보를 통해 평균 온도는 27.

이론/모형

본 논문에서는 빛의 역 제곱 법칙을 적용하여 그림 2와 같이 조명 제어 알고리즘을 구성하였다. 창과 스마트 쾌적 제어기의 거리, 각 조명제어기의 거리를 입력하게 되면 창으로 부터 조사되는 자연광의 조도를 측정한 후 각 조명제어기에서의 자연광에 의한 조도가 계산된다.

성능/효과

기존의 조명에 본 논문에서 제안된 조명제어 알고리즘을 적용했을 경우 49.2%의 조명 개선 효과가 발생함을 알 수 있다.
시뮬레이션 결과, 열 쾌적 제어에 의한 냉난방 제어는 기존의 일반 냉난방기에 비해서 실내의 쾌적도는 그대로 유지한 상태에서 0.5kW의 전력을 절감할 수 있고, 조명제어 알고리즘에 의한 조명제어는 49.2%의 조명 개선 효과가 이루어짐을 알 수 있었다.
시뮬레이션을 통해서 검증된 쾌적 제어 알고리즘을 기존의 냉난방기에 적용할 경우 에너지를 절감할 수 있고, 실내의 쾌적도를 유지할 수 있을 것으로 예상된다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	시뮬레이션을 통해 스마트 쾌적 제어 알고리즘 사용 시, 전력 절감 및 조명 개선 효과에 대해 설명하면?	본 논문에서는 실내의 쾌적 상태(Predictive Mean Vote)를 검출하고, 목표 소비 전력 내에서 냉난방 온도, 습도, 풍량을 제어함으로써 에너지를 절감하고 근무자에게 쾌적한 환경을 제공할 수 있는 스마트 쾌적 제어 알고리즘을 제안하였다. 시뮬레이션 결과, 열 쾌적 제어에 의한 냉난방제어는 기존의 일반 냉난방기에 비해서 실내의 쾌적도는 그대로 유지한 상태에서 0.5kW의 전력을 절감할 수 있고, 조명제어 알고리즘이 적용된 조명 제어에 의해서 49.2%의 조명 개선 효과가 이루어짐을 알 수 있었다. 시뮬레이션을 통해서 검증된 쾌적 제어 알고리즘을 기존의 냉난방기에 적용할 경우 쾌적도는 유지하고 에너지는 절감할 수 있을 것으로 예상된다.
	열 쾌적 제어란?	열 쾌적 제어는 실내 환경의 질을 나타내는 기본 요소로써 건물에서 사용되는 에너지와 거주자의 만족도에 매우 밀접하게 연관되어 있다. 본 논문에서는 실내의 쾌적 상태(Predictive Mean Vote)를 검출하고, 목표 소비 전력 내에서 냉난방 온도, 습도, 풍량을 제어함으로써 에너지를 절감하고 근무자에게 쾌적한 환경을 제공할 수 있는 스마트 쾌적 제어 알고리즘을 제안하였다.
	본 논문에서 제안한 스마트 쾌적 제어 알고리즘의 기능은?	열 쾌적 제어는 실내 환경의 질을 나타내는 기본 요소로써 건물에서 사용되는 에너지와 거주자의 만족도에 매우 밀접하게 연관되어 있다. 본 논문에서는 실내의 쾌적 상태(Predictive Mean Vote)를 검출하고, 목표 소비 전력 내에서 냉난방 온도, 습도, 풍량을 제어함으로써 에너지를 절감하고 근무자에게 쾌적한 환경을 제공할 수 있는 스마트 쾌적 제어 알고리즘을 제안하였다. 시뮬레이션 결과, 열 쾌적 제어에 의한 냉난방제어는 기존의 일반 냉난방기에 비해서 실내의 쾌적도는 그대로 유지한 상태에서 0.

참고문헌 (7)

Nam-Chul Seong, Dong-Won Yoon, "An Approach of Indoor thermal Environment Control and Energy Saving Using the PMV Index", LHI Journal, 2010.
Ham,Won-Ta,"A Study on Energy Savings Analysis by Controling LED Lighting", KSES, 2012.
ASHRAE Standard 55-2004, Thermal Environmental Conditions for Human Occupancy.
ISO(International Organization for Standardization), Moderate Thermal Environments - Determination of the PMV and PPD Indices and Specification of the Conditions for Thermal Comfort, ISO 7730, 1984.
ISO 7243, Hot environments - Estimation of the heat stress on working man, based on the WBGT index (wet bulb globe temperature).
ISO 7726, Thermal environments - Instruments and methods for measuring physical quantities.
ISO 7933, Hot environments - Analytical determination and interpretation of thermal stress based on the calculation of required sweat rate.

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