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문제 정의
- 본 연구에서는 히트펌프 시스템의 연성능을 평가하는 기존의 BIN 데이터 기반의 평가 방법의 현안을 해결하기 위한 방안으로 히트펌프 유닛 멀티 성능 데이터를 기반으로 하는 건물 통합형 히트펌프 시스템의 연성능을 평가하는 기법을 제시하였다. 히트펌프 시스템의 연성능을 평가하기 위해서는 히트펌프유닛의 멀티 성능 데이터가 필요하였고, 건물 통합형 히트펌프 시스템의 연성능을 평가하기 위하여 국제호환형 시뮬레이션 도구인 TRNSYS 프로그램을 활용하였다.
가설 설정
- 2와 같다. 건물의 바닥면적은 200 m2이며 높이는 3 m로 가정하였다. 창은 남쪽면 13.
- 건물의 바닥면적은 200 m2이며 높이는 3 m로 가정하였다. 창은 남쪽면 13.68 m, 동쪽과 서쪽 면은 각각 6.84 m로 전체 벽면 중에 창 면적비는 16%로 가정하였다. 건물외피의 열관류율은 2010년 건축물의 설비기준 등에 관한 규칙에 제시되어 있는 열관류율표의 남부지역 기준을 참고하였다.
제안 방법
- 히트펌프 유닛의 성능 평가에 공기엔탈피식 실험 장치를 이용하였다.(Fig. 1) 장치를 이용하여 실내룸(Indoor room)과 실외룸(Outdoor room) 모사용 챔버의 온습도를 제어하였다. 또한 실내룸에서의 히트펌프작동 풍량을 측정할 수 있도록 코드테스터를 구비하였으며, 실내기 입구 측의 공기온도와 실내기 토출공기의 풍량과 온도를 함께 측정하였다.
- TRNSYS 프로그램을 이용하여 히트펌프 시스템 적용 지역의 기상데이터와 적용 건물 특성을 포함하는 시뮬레이션 모델링을 구현함으로써 건물 통합형 히트펌프 시스템의 연성능 계수인 HSPF, CSPF 및 APF를 도출하였다. Table 7과 Fig.
- 본 논문에서는 적용현장의 기후 조건을 반영한 히트펌프 유닛의 멀티 성능 데이터 측정하고, 이 데이터를 TRNSYS 모델링에 적용한다. 그리고 국내 주요 도시에 대하여 주거 건물에서의 히트펌프 시스템연성능 평가를 수행한다. 이러한 절차에 의한 히트펌프 시스템의 연성능 평가 결과를 정량적으로 분석하여, 기존의 BIN 데이터 기반의 연성능 평가 결과와 정량적으로 비교 평가하고자 한다.
- 1) 장치를 이용하여 실내룸(Indoor room)과 실외룸(Outdoor room) 모사용 챔버의 온습도를 제어하였다. 또한 실내룸에서의 히트펌프작동 풍량을 측정할 수 있도록 코드테스터를 구비하였으며, 실내기 입구 측의 공기온도와 실내기 토출공기의 풍량과 온도를 함께 측정하였다. 챔버내의 온습도를 제어하는 컨트롤 판넬과 실험 진행 상황을 감시하기 위한 모니터링 장치도 구비되어 있다.
- 본 논문에서는 적용현장의 기후 조건을 반영한 히트펌프 유닛의 멀티 성능 데이터 측정하고, 이 데이터를 TRNSYS 모델링에 적용한다. 그리고 국내 주요 도시에 대하여 주거 건물에서의 히트펌프 시스템연성능 평가를 수행한다.
- 5% 이내이어야 한다. 실내외 온습도가 위사항을 만족하는 상태에서 1시간 이상 유지될 때를 기준으로 10분씩 총 6회의 적산을 통하여 데이터를 획득한다.(4)
- 우선, 국내 KS C 9306:2010 기준(4)에서 제시하는 BIN 데이터 기반의 히트펌프 시스템 연성능 평가 방법으로 히트펌프의 APF(Annual Performance Factor)를 평가하였다. 히트펌프의 연간 냉난방 성능계수를 도출하기 위해서 성능저하계수 Cd값을 0.
- 히트펌프 유닛 성능 평가 장치를 이용하여 앞에서 제시한 히트펌프 유닛에 대하여 Table 3과 같이 다양한 조건에서 히트펌프 유닛의 작동유량, 외기온도, 실내온도, 소비동력 등의 실측 데이터를 구하였다. 이 실측 데이터를 기반으로 각 조건에서의 냉난방 성적계수를 정리함으로써 히트펌프 유닛의 멀티 성능 측정값들을 확보하였다. 히트펌프 유닛의 난방 성능 데이터는 Table 4에, 냉방 성능 데이터는 Table 5에 정리하였다.
- 그리고 국내 주요 도시에 대하여 주거 건물에서의 히트펌프 시스템연성능 평가를 수행한다. 이러한 절차에 의한 히트펌프 시스템의 연성능 평가 결과를 정량적으로 분석하여, 기존의 BIN 데이터 기반의 연성능 평가 결과와 정량적으로 비교 평가하고자 한다.
- 적용 시스템은 본 연구를 통하여 멀티 성능 데이터를 구현한 공기 대 공기 히트펌프 유닛을 사용하였다. 이와 같이 적용 지역, 적용 건물, 적용 시스템을 포함한 통합 시뮬레이션 모델링을 기반으로 하는 건물 적용 히트펌프 시스템의 연성능 평가 기법을 활용하여 분석하였다. TRNSYS 모델링의 시뮬레이션 결과로써 난방 계절성능인 HSPF와 냉방 계절성능인 CSPF, 그리고 건물 통합형 히트펌프 시스템의 연성능 계수인 APF는 앞에서 제시한 식 (1)~(3)과 동일하게 적용하였다.
- 3은 TRNSYS 시뮬레이션 모델링을 보여주고 있다. 적용 지역의 기상데이터를 기반으로 하는 기후 모델링과 적용 건물의 상세 정보를 입력한 건물 모델링, 그리고 히트펌프 유닛의 멀티 성능 데이터를 기반으로 하는 시스템 모델링을 통합한 형태의 주거건물용 히트펌프 시스템 연성능 평가를 시뮬레이션을 통하여 수행하였다.
대상 데이터
- 국내 L사의 히트펌프 유닛(SM246N)을 사용하였으며, 제조사의 사양을 Table 1에 정리하였다. 표준 조건(4)에서 제조사가 제시한 난방용량은 7,200 W, 냉방용량은 6,600 W이다.
- 히트펌프 시스템의 연성능을 평가하기 위해서는 히트펌프유닛의 멀티 성능 데이터가 필요하였고, 건물 통합형 히트펌프 시스템의 연성능을 평가하기 위하여 국제호환형 시뮬레이션 도구인 TRNSYS 프로그램을 활용하였다. 아울러, 국내 7개 주요 도시에서의 바닥면적이 200 ㎡인 주거용 건물을 대상으로 통합 모델링 시뮬레이션 분석을 수행하였다.
- 적용 지역은 한국태양에너지학회에서 기상데이터를 제공하는 국내 주요 7개 도시인 서울, 대전, 대구, 부산, 인천, 광주, 울산을 대상으로 하였다. 적용 건물은 주거용 건물이며, 시뮬레이션을 위한 건물 모델링은 Fig. 2와 같다. 건물의 바닥면적은 200 m2이며 높이는 3 m로 가정하였다.
- (6) 난방 설정온도는 22℃, 냉방 설정온도는 24℃로 정하였으며, 상세한 정보는 Table 6에 나타내었다. 적용 시스템은 본 연구를 통하여 멀티 성능 데이터를 구현한 공기 대 공기 히트펌프 유닛을 사용하였다. 이와 같이 적용 지역, 적용 건물, 적용 시스템을 포함한 통합 시뮬레이션 모델링을 기반으로 하는 건물 적용 히트펌프 시스템의 연성능 평가 기법을 활용하여 분석하였다.
- 2(5)에서 제시하는 국제호환형 시뮬레이션 도구인 TRNSYS 프로그램을 활용하여 도출하였다. 적용 지역은 한국태양에너지학회에서 기상데이터를 제공하는 국내 주요 7개 도시인 서울, 대전, 대구, 부산, 인천, 광주, 울산을 대상으로 하였다. 적용 건물은 주거용 건물이며, 시뮬레이션을 위한 건물 모델링은 Fig.
- 히트펌프 유닛 성능 평가 장치를 이용하여 앞에서 제시한 히트펌프 유닛에 대하여 Table 3과 같이 다양한 조건에서 히트펌프 유닛의 작동유량, 외기온도, 실내온도, 소비동력 등의 실측 데이터를 구하였다. 이 실측 데이터를 기반으로 각 조건에서의 냉난방 성적계수를 정리함으로써 히트펌프 유닛의 멀티 성능 측정값들을 확보하였다.
- 히트펌프 유닛의 성능 평가에 공기엔탈피식 실험 장치를 이용하였다.(Fig.
데이터처리
- BIN 데이터 기반의 연성능 평가 결과와 히트펌프 유닛 멀티 성능 데이터 기반의 연성능 평가 결과를 비교 분석하였고, 결과 값이 상이하였다. 히트펌프가 주거용 건물에 적용될 경우 적용 지역에 따라 히트펌프 시스템의 성능이 바뀌기 때문에 건물 통합형 히트펌프 시스템의 연성능은 다르게 나타났다.
이론/모형
- 84 m로 전체 벽면 중에 창 면적비는 16%로 가정하였다. 건물외피의 열관류율은 2010년 건축물의 설비기준 등에 관한 규칙에 제시되어 있는 열관류율표의 남부지역 기준을 참고하였다.(6) 난방 설정온도는 22℃, 냉방 설정온도는 24℃로 정하였으며, 상세한 정보는 Table 6에 나타내었다.
- 본 고에서 제시하는 실측에 의한 히트펌프 유닛의 멀티 성능 데이터 기반의 히트펌프 시스템 연성능평가 방법은 IPMVP 4.4.2(5)에서 제시하는 국제호환형 시뮬레이션 도구인 TRNSYS 프로그램을 활용하여 도출하였다. 적용 지역은 한국태양에너지학회에서 기상데이터를 제공하는 국내 주요 7개 도시인 서울, 대전, 대구, 부산, 인천, 광주, 울산을 대상으로 하였다.
- 본 연구에서는 히트펌프 시스템의 연성능을 평가하는 기존의 BIN 데이터 기반의 평가 방법의 현안을 해결하기 위한 방안으로 히트펌프 유닛 멀티 성능 데이터를 기반으로 하는 건물 통합형 히트펌프 시스템의 연성능을 평가하는 기법을 제시하였다. 히트펌프 시스템의 연성능을 평가하기 위해서는 히트펌프유닛의 멀티 성능 데이터가 필요하였고, 건물 통합형 히트펌프 시스템의 연성능을 평가하기 위하여 국제호환형 시뮬레이션 도구인 TRNSYS 프로그램을 활용하였다. 아울러, 국내 7개 주요 도시에서의 바닥면적이 200 ㎡인 주거용 건물을 대상으로 통합 모델링 시뮬레이션 분석을 수행하였다.
- 히트펌프 유닛의 성능 평가는 ISO 기준을 따르며, 표준 조건(또는 정격 조건)의 한 조건을 적용하여 성능을 평가한다.(2) 그러나 히트펌프 시스템을 적용할 때 지역과 건물에 따라 히트펌프의 성능은 변한다.
성능/효과
- 4에 BIN 데이터를 적용한 결과와 멀티 성능 데이터를 적용한 결과를 비교하였다. BIN 데이터로 평가한 결과, 국내 지역에 상관없이 HSPF는 2.022, CSPF는 2.466, APF는 2.081이었다. 반면 히트펌프 유닛의 멀티 성능 데이터를 적용한 경우, 성능계수들은 지역마다 달랐다.
- 62% 차이를 보였지만, 수용할 만한 수준이다. 냉방용량의 경우 제품 사양보다 2.86% 낮고, 냉방 소비동력은 2,965 W로 5.89% 높았다. 냉방 COPc는 2.
- 따라서 히트펌프 제조사에서 생산되는 제품에 대하여 다양한 조건하에서의 실험을 통한 히트펌프 유닛 멀티성능 데이터 구축이 필요하다. 이를 활용해 적용 지역의 기후 조건과 적용 건물의 특성 그리고 히트펌프 유닛 멀티 성능 데이터를 기반으로 하는 적용 시스템을 통합하여 평가하는 건물 적용 히트펌프 시스템의 연성능 평가 기술은 기존의 BIN 데이터 기반의 연성능 평가 방법보다 매우 세분화된 기술이라 할 수 있다. 향후 건물에 적용되는 히트펌프 시스템의 신뢰성을 확보하기 위해서는 기존의 BIN 데이터 기반의 연성능 평가 방법보다 이러한 차별적이고 세분화된 연성능 평가 기술이 뒷받침되어야 할 것으로 사료된다.
- 반면 히트펌프 유닛의 멀티 성능 데이터를 적용한 경우, 성능계수들은 지역마다 달랐다. 전체적으로, HSPF는 멀티 성능 데이터를 적용할 때가 BIN 데이터를 적용했을 때보다 컸다. 부산에서 2.
- Table 2는 제조사의 사양과 실험에서 측정한 성능을 비교한 결과이다. 제조사의 사양과 비교했을 때 난방용량은 7,000 W로 2.78%, 난방 소비동력은 2,780 W로 2.96%, 난방 COPh는 2.52로 5.62% 차이를 보였지만, 수용할 만한 수준이다. 냉방용량의 경우 제품 사양보다 2.
후속연구
- 이를 활용해 적용 지역의 기후 조건과 적용 건물의 특성 그리고 히트펌프 유닛 멀티 성능 데이터를 기반으로 하는 적용 시스템을 통합하여 평가하는 건물 적용 히트펌프 시스템의 연성능 평가 기술은 기존의 BIN 데이터 기반의 연성능 평가 방법보다 매우 세분화된 기술이라 할 수 있다. 향후 건물에 적용되는 히트펌프 시스템의 신뢰성을 확보하기 위해서는 기존의 BIN 데이터 기반의 연성능 평가 방법보다 이러한 차별적이고 세분화된 연성능 평가 기술이 뒷받침되어야 할 것으로 사료된다.
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