[논문]온실의 냉난방시스템 설계용 외부기상조건 분석

남상운; 신현호

doi:10.12791/ksbec.2016.25.4.308

온실의 냉난방시스템 설계용 외부기상조건 분석
Analysis of the Outdoor Design Conditions for Greenhouse Heating and Cooling Systems in Korea 원문보기

시설원예ㆍ식물공장 = Protected horticulture and plant factory, v.25 no.4, 2016년, pp.308 - 319

남상운 (충남대학교 지역환경토목학과) , 신현호 (충남대학교 지역환경토목학과)

초록
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온실의 냉난방시스템 설계 기준에 적용하기 위한 외부기상조건을 설정하기 위하여 난방 설계용 외기온, 난방 degree-hour, 냉방 설계용 건구온도, 습구온도, 일사량을 분석하여 제시하였다. 우리나라 전 지역을 대상으로 현재 기상청에서 제공하는 기후평년값 기준인 1981~2010년까지 30년간의 매 시각 기상자료를 분석에 사용하였다. 표준기상데이터의 이용이 제한적이기 때문에 30년간의 전체 기상자료를 이용하여 설계용 기상조건을 구하고, 전체 자료기간의 평균값을 설계기준으로 제시하였다. TAC 방식으로 위험률 1, 2.5, 5%에 대한 설계용 기상자료를 분석하고, 설계기준에서 추천하고 있는 난방용은 위험률 1%, 냉방용은 위험률 2.5%의 기상조건 분포도를 제시하였다. 지역별, 위험률별 및 설정온도별로 최대난방부하, 기간난방부하 및 최대냉방부하의 변화를 고찰하였다. 제시된 각종 설계용 기상조건은 온실의 냉난방시스템 설계에 직접 이용할 수 있을 뿐만 아니라 냉난방 설비 보강이나 에너지 절감대책의 수립에 활용이 가능할 것으로 판단된다. 한편 기후변화로 인하여 최근 여름철 폭염이나 겨울철 이상고온 현상이 자주 발생하고 있으므로 주기적인 설계용 기상자료의 분석이 필요하고, 최소한 10년 주기로 설계기준을 개정할 필요가 있는 것으로 생각된다. 본 연구에서는 현재 기후평년값 기준인 1981~2010년까지의 기상자료를 분석하였으나 이 기준이 1991~2020년으로 바뀌는 2021년에는 즉시 이 기간의 기상자료를 분석하여 새로운 설계기준으로 제공해야 할 것으로 판단된다.

Abstract ▼ AI-Helper

In order to set the outdoor weather conditions to be applied to the design standard of the greenhouse heating and cooling system, outdoor air temperature and heating degree-hour for heating design, dry bulb temperature, wet bulb temperature and solar irradiance for cooling design were analyzed and presented. For every region in Korea, we used thirty years from 1981 to 2010 hourly weather data for analysis, which is the current standard of climatological normal provided by KMA. Since the use of standard weather data is limited, design weather conditions were obtained using the entire weather data for 30 years, and the average value of the entire data period was presented as a design standard. The design weather data with exceedance probability of 1, 2.5, and 5% were analyzed by the TAC method, and we presented the distribution map with exceedance probability of 1% for heating and 2.5% for cooling which are recommended by design standards. The changes of maximum heating load, seasonal heating load and maximum cooling load were examined by regions, exceedance probabilities, and setpoint temperatures. The proposed outdoor design conditions can be used not only directly for the greenhouse heating and cooling design, but also for the reinforcement of heating and cooling facilities and the establishment of energy saving measures. Recently, due to the climate change, sweltering heat in summer and abnormal temperature in winter are occurring frequently, so we need to analyze weather data periodically and revise the design standard at least every 10 years cycle.

주제어

AI 본문요약
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문제 정의

따라서 본 연구에서는 온실의 냉난방시스템 설계 기준에 적용하기 위한 외부기상조건을 설정하기 위하여 현재 기상청에서 제공하는 우리나라 전 지역의 최근 30년간(1981~2010, 기후평년값 기준) 매 시각 기상자료를 사용하여 난방 설계용 외기온, 난방 degree-hour, 냉방설계용 건구온도, 습구온도, 일사량을 분석하여 제시하였다.

제안 방법

Nam 등(2014a)은 표준기상데이터가 제공되는 7개 지역을 대상으로 분석한 결과 30년간의 기상자료를 이용하여 구한 평균값이 표준기상데이터로 구한 결과와 잘 일치하는 것으로 보고하였다. 따라서 본 연구에서도 30년간의 전체 기상자료를 이용하여 설계용 기상조건을 구하고, 전체 자료기간의 평균값을 설계기준으로 제시하였다.
ASABE(2008)의 설계기준에 의하면 대부분의 작물에 적합한 난방온도는 16ºC로 되어 있으며, 최근에 고온성 작물이 많이 재배되면서 난방온도도 높아지고 있는 실정이다. 따라서 본 연구에서 온실의 난방 설정온도는 16ºC를 중심으로 20ºC까지 4단계로 하여 8, 12, 16, 20ºC에 대하여 각각 구하였다.
그러나 앞에서 언급한 바와 같이 표준기상데이터의 이용이 제한되므로 다른 방법으로 난방 degree-hour를 구해야 하는데, Nam 등(2014b)의 분석 결과 위험률별 설계 자료와 마찬가지로 전체 기상자료를 사용하여 매년 난방 degree-hour를 구하고 전체 자료기간의 평균값이 표준기상데이터를 이용하여 구한 결과와 잘 일치하는 것으로 보고하였다. 따라서 본 연구에서도 이 방법으로 난방 degree-hour를 구해 설계 기준으로 제시하고, 추가로 에너지 소비량 평가를 위하여 가장 따뜻했던 해(최소)와 가장 추웠던 해(최대)의 난방 degree-hour를 참고자료로 제시하였다.

대상 데이터

기상청으로부터 국내 기상관측소 전체 78개 지점의 기상자료를 수집하였다. 현재 기후평년값 기준인 1981~2010년까지의 30년간 매 시각 기상자료를 사용하여 분석하였다(KMA, 2013).
기상청으로부터 국내 기상관측소 전체 78개 지점의 기상자료를 수집하였다. 현재 기후평년값 기준인 1981~2010년까지의 30년간 매 시각 기상자료를 사용하여 분석하였다(KMA, 2013). 그러나 일사량 자료의 경우 현재 10년 이상 관측 자료를 보유하고 있는 지역이 22개 지역뿐이고, 표준일사계 교정 작업을 실시한 1981년 이전에 측정한 것은 정밀도가 떨어지므로 1982년 이후 계측한 전체 자료를 사용하였다.

성능/효과

5%의 설계일사량은 777~891W/m²의 범위에 있으므로 αI_R은 2,720~3,120kW의 범위로 추정된다. 따라서 온실의 냉방부하에 미치는 영향은 실내외 기온차 보다 일사량이 훨씬 크고, 특히 차광을 하지 않을 경우에는 일사부하가 대부분을 차지하는 것을 알 수 있다.
그러나 위험률 설계조건의 변경에 따른 냉방부하의 차이는 난방부하의 차이보다 훨씬 큰 것으로 나타났다. 따라서 온실의 냉방시스템 설계시에는 위험률 설계조건의 선택에 신중을 기해야 할 것으로 판단된다.
이는 온실의 증발냉각시스템 설계 시 습구온도가 설계 외기 건구온도와 동시발생 습구온도를 의미하기 때문이다. 증발냉각시스템의 경우 건습구 온도차가 클수록 냉방효과가 좋기 때문에 습구온도가 낮은 지역이 증발냉각 적용성이 높을 것으로 판단된다.

후속연구

최근 우리나라 기후변화를 살펴보면 10월까지도 늦더위가 발생하고, 11월에는 조기한파가 찾아오는 등 전형적인 계절 변화에 이상이 감지되고 있다. 따라서 냉난방 설계용 기상자료를 하절기 6,7, 8, 9월, 동절기 12, 1, 2월로 설정한 계절별 자료 분석으로 위험률별 설계 기준을 작성하는 것은 문제가 있을 것으로 생각되며, ASHRAE의 개정내용을 검토하여 국내 설계 기준 작성에 적용할 필요가 있을 것으로 판단된다.
설정온도 16℃일 때는 철원의 경우 가장 따뜻한 해보다 가장 추운 해에 26% 증가하고, 서귀포의 경우에는 64% 증가하는 것으로 나타났다. 온실의 난방 설정온도가 낮을수록 또한 기후가 따뜻한 지역일수록 기상변동에 따른 에너지 소비량의 차이가 큰 것을 알 수 있으며, 온실의 에너지 관련 설비 설치 계획에 반영할 필요가 있을 것으로 판단된다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	시설재배에서 환경설비의 용량 부족은 어떠한 영향을 끼치는가?	시설재배에서 환경설비의 용량 부족은 혹한기 또는 혹서기에 작물의 생육에 치명적인 영향을 미칠 수 있다. 또한 설비용량의 과대설계는 설치비 면에서 비경제적일 뿐만 아니라 에너지의 효율적 이용측면에서도 불리하므로 적정 설비용량의 결정은 매우 중요하고, 따라서 기상자료의 선택은 매우 신중을 기하여야 한다.
	난방시스템의 설계에서 에너지 소비량 예측은 무엇을 통하여 이루어지는가?	한편, 온실을 설치하기 전 계획단계에서 경영계획의 수립이나 경제성 평가 등을 위해 난방에너지 소비량의 예측이 필요하고, 에너지 공급설비를 포함한 난방시스템의 설계에서도 에너지 소비량 예측은 필수적이다. 에너지 소비량 예측은 동적 시뮬레이션을 이용하는 방법이 있으나 표준기상데이터의 이용이 제한적이고, 상세한 입력정보에 따른 정확도의 문제로 온실의 설계에 이용하지는 못하고 있으며, 간편하게 에너지 소비량을 예측할 수 있는 난방 degree-hour 방식이 채택되고 있다(Nam과Shin, 2015).
	외부기상조건을 설정하기 위하여 무엇을 분석하였는가?	온실의 냉난방시스템 설계 기준에 적용하기 위한 외부기상조건을 설정하기 위하여 난방 설계용 외기온, 난방 degree-hour, 냉방 설계용 건구온도, 습구온도, 일사량을 분석하여 제시하였다. 우리나라 전 지역을 대상으로 현재 기상청에서 제공하는 기후평년값 기준인 1981~2010년까지 30년간의 매 시각 기상자료를 분석에 사용하였다.

참고문헌 (18)

ASABE. 2008. Standard: Heating, ventilating and cooling greenhouses, ANSI/ASAE EP406.4. American Society of Agricultural and Biological Engineers.
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상세보기
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Nam, S.W., H.H. Shin, and D.U. Seo. 2014a. Comparative analysis of weather data for heating and cooling load calculation in greenhouse environmental design. Protected Horticulture and Plant Factory. 23(3):174-180 (in Korean).

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Shin, H.H. and S.W. Nam. 2015. Validation of load calculation method for greenhouse heating design and analysis of the influence of infiltration loss and ground heat exchange. Kor. J. Hort. Sci. Technol. 33(5): 647-657 (in Korean).
SAREK. 2011. Handbook of facilities engineering. Vol. 2 Airconditioning. The Society of Air-Conditioning and Refrigerating Engineers of Korea. p.1-8 (in Korean).
Yoon, J.H. 2003. Domestic and international status of standard weather data for evaluation of building energy performance. Magazine of the SAREK 32(8): 7-14 (in Korean).

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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