선택한 단어 수는 입니다.
최소 단어 이상 선택하여야 합니다.
최소 단어 이상 선택하여야 합니다.
선택한 단어 수는 30입니다.
최대 10 단어까지만 선택 가능합니다.
최대 10 단어까지만 선택 가능합니다.
문제 정의
- 본 논문에서는 탄소 배출을 최소화하기 위하여 국내 환경에 적합한 하이브리드 에너지 추천 시스템을 포함한 스마트 팜 시스템을 설계 및 개발하여 S시의 망고 농가를 대상으로 실증을 하였다. 이 실험 결과를 분석하면, 본 시스템을 도입하는 경우에는 13%의 탄소 배출 감소 효과를 가질 수 있으나, 이에 대한 초기 설치비가 많이 소요되기 때문에 기존 시스템에 비하여 경제성을 가지기 어려운 것으로 판단된다.
- 이에 본 논문에서는 국내 환경에 적합한 환경 분석을 통하여 국내 환경에 적합하게 요구사항을 도출한 후, 이를 기반으로 신재생 에너지 분석 장비, 에너지 사용량 분석 시스템, 에너지 사용량 진단 시스템, 통계 분석 시스템, 농가별 최적 에너지 조합 추천 시스템 등의 기능을 가지는 에너지 믹스 하이브리드 소형 복합 스마트팜시스템을 개발하였으며, 이 시스템을 활용하는 경우 에너지 절감 효과를 보여줄 수 있는 실험을 실시하였다.
제안 방법
- 5kw의 추가 전력이 필요한 것으로 예상되었다. 거시 기상 데이터를 활용한 시스템을 실행하여 해당 지역의 신재생 에너지 시스템의 종류와 필요 용량을 산정하였다. 테스트 베드의 경우 비닐온실 자체가 태양에너지 이용 시설이어서 온실 지붕면을 활용할 수 없기 때문에 온실 주변의 활용 가능한 유휴 공간과 설치 가능 장소 등을 복합적으로 고려한 후, 해당 농가의 창고, 기숙 공간, 열교환실 등의 유휴공간을 활용하여 최대 전력량의 12%수준인 3kw급인 태양광발전 설비를 시설하여 전력으로 사용하였으며, 소형풍력발전기의 경우에는 주변 농가의 소음 피해로 설치할 수가 없었다.
- 동일 지역 내 유사 규모의 두 농가를 선정하여 한 곳에는 태양광발전 및 히트펌프 시스템을 설치(실험 농가, S시 소재 600평 규모)하고 한쪽은 기존 난방 방법인 경유온풍기 가동으로(비교농가, S시 법환동 소재 615평)으로 겨울철 작기 내 일부 기간(10~11월)에서 실험을 실시하였다.
- 실증농가의 필요 에너지양의 산출을 위하여 유사한 규모를 가지는 비교 농가의 전년 에너지 사용량을 조사하였으며, 동절기 최대 난방부하 시기를 고려하였다. 또한, 지하공의 이산화탄소 활용에 따른 습기 문제를 해결할 수 있는 제습운전이 가능한 형태의 12RT급 히트 펌프를 설치하도록 하였다. 추가로 실험동에 태풍 등 비상 상황에 배풍이 가능하도록 배풍기 6대를 증설하고, 온실 내 기본 난방을 위한 팬 코일 유닛 13기를 이전 설치 및 이산화탄소 공급설비를 추가 설치하였다.
- 3에서 산출된 총 가능한 에너지 생산량과 예상되는 에너지 소비량이 결정이 되면 농가별로 적정한 하이브리드 에너지 시스템을 구성할 수 있다. 본 논문에서 개발한 농가별 적정 하이브리드 에너지 설계 시스템을 사용하면 건축가나 토목 전문가가 아니더라도 일반인이 쉽게 각각의 에너지 시스템을 혼합하여 사용자가 설정한 신재생 에너지를 통한 에너지 절감량, 신재생에너지 이용율, 초기투자비, 유지관리비 및 투자비 회수기간 등의 우선순위에 따라 구성할 수 있다. 농가별 적정 하이브리드 에너지 설계 시스템은 다음과 같은 알고리즘을 가지고 있다.
- 실증농가의 필요 에너지양의 산출을 위하여 유사한 규모를 가지는 비교 농가의 전년 에너지 사용량을 조사하였으며, 동절기 최대 난방부하 시기를 고려하였다. 또한, 지하공의 이산화탄소 활용에 따른 습기 문제를 해결할 수 있는 제습운전이 가능한 형태의 12RT급 히트 펌프를 설치하도록 하였다.
- 농장을 운영하는데 필요한 총 에너지 용량이 산출되면, 적정 규모의 신재생 에너지 종류와 사용량을 산출하기 위해서는 해당 지역 농가의 미세 지역 환경 데이터의 수집이 우선되어야 한다. 이에 본 논문에서는 대상 지역의 온도, 습도, 풍향, 풍속, 일사량 등의 미세 환경 데이터를 수집 및 DB에 저장하고, 저장된 데이터를 분석 및 통계처리를 실시한 후, 광역 단위의 정보를 비교 분석하여 생산 가능한 신재생 에너지 종류와 생산 가능량을 도출하는 시뮬레이션 시스템을 개발하였다. 이 시스템을 사용하면 신재생 에너지 믹스 최적화 시스템을 예측할 수 있다.
- 측정)를 설치하여 데이터를 수집하였다. 전력량 및 유량을 측정하기 위하여 적산 전력계 및 유량계를 설치하여 측정하였다. 테스트베드는 신재생 에너지 시험 기간(2015.
- 또한, 지하공의 이산화탄소 활용에 따른 습기 문제를 해결할 수 있는 제습운전이 가능한 형태의 12RT급 히트 펌프를 설치하도록 하였다. 추가로 실험동에 태풍 등 비상 상황에 배풍이 가능하도록 배풍기 6대를 증설하고, 온실 내 기본 난방을 위한 팬 코일 유닛 13기를 이전 설치 및 이산화탄소 공급설비를 추가 설치하였다. 이렇게 설치된 장비의 전력사용량을 합산한 결과 히트펌프 10kw, 팬코일 유닛 13기 (0.
- 거시 기상 데이터를 활용한 시스템을 실행하여 해당 지역의 신재생 에너지 시스템의 종류와 필요 용량을 산정하였다. 테스트 베드의 경우 비닐온실 자체가 태양에너지 이용 시설이어서 온실 지붕면을 활용할 수 없기 때문에 온실 주변의 활용 가능한 유휴 공간과 설치 가능 장소 등을 복합적으로 고려한 후, 해당 농가의 창고, 기숙 공간, 열교환실 등의 유휴공간을 활용하여 최대 전력량의 12%수준인 3kw급인 태양광발전 설비를 시설하여 전력으로 사용하였으며, 소형풍력발전기의 경우에는 주변 농가의 소음 피해로 설치할 수가 없었다.
- 전력량 및 유량을 측정하기 위하여 적산 전력계 및 유량계를 설치하여 측정하였다. 테스트베드는 신재생 에너지 시험 기간(2015.10～11월) 중 히트 펌프 실증 시험을 위한 기간(간헐적 시험, 데이터는 전 기간 기록)에는 전농가용 히트펌프는 가동하지 않았으며, 실험이 실시된 10~11월의 평균 기온이 높아 오히려 낮 시간 때에는 배풍기를 이용하여 온실온도를 낮추는 운전을 실시하였다.
대상 데이터
- 2.5에서 도출된 에너지 맵을 이용하여 테스트베드에 온․습도 자동 측정기, CO2제어 시스템, 온․습도 및 CO2, 자동개폐제어시스템, 급수펌프 및 냉난방 시설을 설치하였으며, 설치된 다양한 시설들은 그림 1에서 확인할 수 있다.
- 각 실험 대상 온실 내․외부 (사방벽면+중앙+외부)에 총 6점의 센서 유닛 (온도, 습도, CO2 측정)를 설치하여 데이터를 수집하였다. 전력량 및 유량을 측정하기 위하여 적산 전력계 및 유량계를 설치하여 측정하였다.
- 본 논문에서 개발하기 위한 스마트팜 시스템을 설치 및 실험하기 위하여 S시에 있는 망고 농장을 선정하였으며, 성능 비교를 위하여 동일한 지역에 위치한 망고 농장을 선정하였다. 망고 농장을 테스트 베드로 선정한 이유는 망고가 열대성 과일로써 적정한 생육 환경을 공급하기 위해서는 지속적인 온풍기의 사용이 요구되고, 이는 에너지 사용량이 많기 때문이다.
성능/효과
- 그러나 생산된 전기를 매전을 할 경우에는 잉여전력을 되팔 수가 있기 때문에 매전에 따른 이용비용은 테스트베드가 5,084원으로서 하루에 약 746원의 이익을 볼 수 있는 것으로 나오고 있다. 그렇지만, 본 논문에서 제안한 스마트팜 시스템을 설치하면 에너지 사용 및 탄소 배출 측면에서는 절감 되는 효과가 있지만, 시설비를 포함하면 경제성이 나쁜 것으로 분석되고 있다.
- 이는 여러 가지 요인들이 있지만 기후조건이 제주지역 내에서도 각 지역별로 국부적인 미세기상이 다르다는 것을 알 수 있었고, 좀 더 정확한 미세기상을 측정하여 발전량 예측에 사용되어야 할 것으로 판단된다. 대조 지역과 테스트베드의 실험 결과를 비교한 결과, 에너지 측면에서는 실증시험구가 난방비용이 일일 1,263원이 절감되었으나, 고정비와 합한 이용비용은 대조구가 5,830원, 시뮬레이션구가 8,842원, 실증 시험구가 7,761원으로 대조 지역의 온풍구가 저렴한 것으로 나타나고 있다. 그러나 생산된 전기를 매전을 할 경우에는 잉여전력을 되팔 수가 있기 때문에 매전에 따른 이용비용은 테스트베드가 5,084원으로서 하루에 약 746원의 이익을 볼 수 있는 것으로 나오고 있다.
- 발전량의 결과에서도 시뮬레이션에서는 913.5kW로 나타났으나, 테스트베드는 401.6kW로 시뮬레이션과 비교해 44% 정도로 발전효율이 낮은 것으로 나타나고 있다. 이는 여러 가지 요인들이 있지만 기후조건이 제주지역 내에서도 각 지역별로 국부적인 미세기상이 다르다는 것을 알 수 있었고, 좀 더 정확한 미세기상을 측정하여 발전량 예측에 사용되어야 할 것으로 판단된다.
- 실험 기간이 매우 짧아 제한적인 데이터를 획득할 수 있었고 시험기간 중 사용된 경유온풍기의 누적경유사용량 (75.75ℓ)과 히트펌프의 누적전력사용량(254.9kW)을 단순 비교 할 경우 동일기간 내에 사용된 난방비용(면세경유1,000원/ℓ, 농용전기 38원/kW)은 각각 75,750원과 9,344원으로 제습난방기의 운전비용이 87.66% 저렴한 것으로 분석되었다. 또한 실험 기간 중 발전 된 태양광 누적 발전량은 총 401,602.
- 본 논문에서는 탄소 배출을 최소화하기 위하여 국내 환경에 적합한 하이브리드 에너지 추천 시스템을 포함한 스마트 팜 시스템을 설계 및 개발하여 S시의 망고 농가를 대상으로 실증을 하였다. 이 실험 결과를 분석하면, 본 시스템을 도입하는 경우에는 13%의 탄소 배출 감소 효과를 가질 수 있으나, 이에 대한 초기 설치비가 많이 소요되기 때문에 기존 시스템에 비하여 경제성을 가지기 어려운 것으로 판단된다. 스마트 팜을 좀 더 많이 보급하기 위해서는 정부 차원의 활성화 대책이 필요한 것으로 판단된다.
- 이렇게 설치된 장비의 전력사용량을 합산한 결과 히트펌프 10kw, 팬코일 유닛 13기 (0.5×13)기로 6.5kw, 지하공 이산화탄소 공급 설비 2kw, 배풍팬 6개 (1kw×6) 6kw로, 총 24.5kw의 추가 전력이 필요한 것으로 예상되었다.
- 테스트 베드 및 비교대상 농가를 대상으로 실험 한 결과를 본 논문에서 개발한 시스템에서 산정한 시뮬레이션 데이터와 비교한 결과, 시뮬레이션 데이터는 최대난방부하가 2,621kW가 산출되었으나, 실제 테스트 베드에서는 254.9kW로 측정되어 약 10배 가까이 결과가 차이가 났다. 이는 2015년 10월과 11월의 제주도의 날씨가 평년 날씨보다 높은 따뜻한 기온을 유지하였기 때문이었고, 시뮬레이션에서는 생육온도관리를 20℃로 고정시켜 산출하였기 때문이다.
후속연구
- 66% 저렴한 것으로 분석되었다. 또한 실험 기간 중 발전 된 태양광 누적 발전량은 총 401,602.5W (10월 288,142.2W, 11월 113,460.3W)로 동일기간 중 사용한 히트펌프의 누적 적력사용량의 157%를 상회하는 것으로 나타났으나, 본격적인 동절기가 시작되지 않은 10~11월의 사용 기록에 한정된 것이기 때문에 동절기를 비롯하여 추후 1~2년간의 누적 데이터를 추가적으로 분석함으로써 연구시설의 경제성 및 유효성에 대한 검증된 결과를 얻을 수 있을 것으로 판단된다. 표 3은 스마트 팜을 이용한 테스트 베드에서의 측정 결과와 본 논문에서 개발한 시스템에서 제안한 예측 결과 및 비교 대상 농가의 실험 결과를 분석한 내용이다.
- 6kW로 시뮬레이션과 비교해 44% 정도로 발전효율이 낮은 것으로 나타나고 있다. 이는 여러 가지 요인들이 있지만 기후조건이 제주지역 내에서도 각 지역별로 국부적인 미세기상이 다르다는 것을 알 수 있었고, 좀 더 정확한 미세기상을 측정하여 발전량 예측에 사용되어야 할 것으로 판단된다. 대조 지역과 테스트베드의 실험 결과를 비교한 결과, 에너지 측면에서는 실증시험구가 난방비용이 일일 1,263원이 절감되었으나, 고정비와 합한 이용비용은 대조구가 5,830원, 시뮬레이션구가 8,842원, 실증 시험구가 7,761원으로 대조 지역의 온풍구가 저렴한 것으로 나타나고 있다.
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.