[논문]사무소 건물에서 냉동기의 대수제어를 통한 냉동기 거동 특성 및 에너지 절감 효과 분석

서병모; 손정은; 이광호

doi:10.6110/kjacr.2016.28.4.137

사무소 건물에서 냉동기의 대수제어를 통한 냉동기 거동 특성 및 에너지 절감 효과 분석
Detailed Analysis on Operation Characteristics and Cooling Energy Saving Effect of Chiller Staging in an Office Building 원문보기

설비공학논문집 = Korean journal of air-conditioning and refrigeration engineering, v.28 no.4, 2016년, pp.137 - 144

서병모 (국립한밭대학교 대학원 건축공학과) , 손정은 (국립한밭대학교 대학원 건축공학과) , 이광호 (국립한밭대학교 건축공학과)

Abstract ▼ AI-Helper

Commercial buildings account for a significant proportion of the total building energy use in Korea, and cooling energy, in turn, accounts for the largest proportion of total energy consumption in commercial buildings. Under this circumstance, chiller staging is considered to be a reasonable and practical solution for cooling energy saving. In this study, the part-load ratio and the operating characteristics of a vapor compression chiller were analysed within an office building. In addition, energy consumption among different chiller staging schemes was comparatively analysed. As a result, significant proportions of total operating hours, cooling load and energy consumption turned out to be in the part load ratio range from 0% through 50%, and thus energy consumption was significantly affected by the chiller COP at low part-load conditions, indicating that the chiller operation at the part-load is an important factor in commercial buildings. In addition, utilizing a sequential chiller staging scheme can reduce the annual cooling energy usage by more than 10.3% compared to operating a single chiller.

주제어

AI 본문요약
AI-Helper

* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.

문제 정의

본 연구는 대규모 사무소 건물을 EnergyPlus로 모델링하였으며, 냉동기의 부분부하 특성에 따른 연간 운전 성능을 정밀 분석하였다. 또한 서로 다른 냉동기 대수 제어 알고리즘의 운전성능을 비교 분석하여 에너지 사용량을 비교하고, 사무소 건물의 냉동기 대수분할 시 최적의 냉방부하 분배 제어 알고리즘 제시에 관한 연구를 진행하였다. 본 연구의 결론은 다음과 같다.
본 연구는 사무소 건물의 냉방 에너지 소비를 저감하기 위한 것으로, 내용적 범위는 크게 두 가지 측면으로 구분된다. 하나는 대수분할 하지 않은 냉동기의 에너지 소비를 측정하여 냉동기의 성능 및 부분부하의 특성, 구간별 소요 에너지에 따른 연간 에너지 소비를 분석하는 것이며, 다른 하나는 대수분할 시 부하분배 제어 알고리즘에 따른 냉동기의 성능 및 부분부하의 특성, 구간별 소요 에너지에 따른 연간 에너지 소비를 분석하여 이를 바탕으로 냉동기 대수분할 시 최적의 부하분배 제어알고리즘을 제시하는 것이다.
본 연구의 최종적인 목표는 업무용 건물에서 소비되는 에너지의 가장 큰 부분을 차지하는 냉방부분의 열원기기 중 냉동기의 부분부하 특성에 따른 연간 운전성능을 건물 에너지 동적 시뮬레이션을 통해 분석하고, 앞선 선행연구를 토대로 냉동기의 대수분할시 에너지 절감율이 가장 높은 5：5비율로 대수분할 하여⁽³⁾ 기존의 연구에서 고려되지 않은 부하 분배 제어 알고리즘을 통한 업무용 건물의 냉동기 대수분할 시 최적의 냉방부하 분배 제어알고리즘을 제시하고자 하는 것이다. 이를 위해 본 논문은 본 연구에서 산출된 2편의 논문 중 두 번째 논문으로서, 기존의 연구에서 고려되지 않은 부하 분배 제어 알고리즘 중⁽⁶⁾ 부하를 순차적으로 분배하는 Sequential 제어와 부하를 동등하게 분배하는 Uniform 제어, 이러한 두 가지 부하분배 제어알고리즘의 연간 운전성능을 비교 분석하여 에너지 사용량을 비교하고, 업무용 건물의 냉동기 대수분할 시 최적의 냉방부하 분배 제어알고리즘을 제시하고자 한다.

제안 방법

EnergyPlus를 이용하여 냉동기의 성능 및 부분부하의 특성, 부분부하율 구간별 소요 에너지에 따른 연간 에너지 소비에 대한 분석을 진행하기 위해서는 선행적으로 3가지 성능곡선에 대한 계수 값을 입력해야 한다. 3가지 성능곡선의 입력조건에 대해서는 선행연구에 자세히 서술되어 있어서 본 논문에서는 생략하기로 한다.⁽¹²⁾
4 W/m²로 설정하였다. 또한 분석을 위해 선정한 대표기간은 선행 연구와 동일하게 냉방위주의 업무용 건물 특성에 맞추어 냉방과 난방기기를 복합적으로 사용하는 중간기(3, 4, 5, 9, 10월)와, 냉방기기만을 사용하는 하절기(6, 7, 8월)로 선정하였다. 시스템 가동시간은 업무용 건물의 스케줄에 따라 예열 시간을 포함한 5시부터 18시까지를 가동시간으로 선정하였고, 냉동기 용량은 850 kW 냉동기 1대를 적용하였다.
본 연구는 대규모 사무소 건물을 EnergyPlus로 모델링하였으며, 냉동기의 부분부하 특성에 따른 연간 운전 성능을 정밀 분석하였다. 또한 서로 다른 냉동기 대수 제어 알고리즘의 운전성능을 비교 분석하여 에너지 사용량을 비교하고, 사무소 건물의 냉동기 대수분할 시 최적의 냉방부하 분배 제어 알고리즘 제시에 관한 연구를 진행하였다.
또한 분석을 위해 선정한 대표기간은 선행 연구와 동일하게 냉방위주의 업무용 건물 특성에 맞추어 냉방과 난방기기를 복합적으로 사용하는 중간기(3, 4, 5, 9, 10월)와, 냉방기기만을 사용하는 하절기(6, 7, 8월)로 선정하였다. 시스템 가동시간은 업무용 건물의 스케줄에 따라 예열 시간을 포함한 5시부터 18시까지를 가동시간으로 선정하였고, 냉동기 용량은 850 kW 냉동기 1대를 적용하였다. EnergyPlus에서 적용하는 Optimal, Sequential, Uniform의⁽⁶⁾세 가지 부하 분배 제어 알고리즘 중 본 연구에서는 Sequential, Uniform 제어 알고리즘을 적용하여 분석하였다.
기존의 연구에서 고려되지 않은 부하 분배 제어 알고리즘을 통한 업무용 건물의 냉동기 대수분할 시 최적의 냉방부하 분배 제어알고리즘을 제시하고자 하는 것이다. 이를 위해 본 논문은 본 연구에서 산출된 2편의 논문 중 두 번째 논문으로서, 기존의 연구에서 고려되지 않은 부하 분배 제어 알고리즘 중⁽⁶⁾ 부하를 순차적으로 분배하는 Sequential 제어와 부하를 동등하게 분배하는 Uniform 제어, 이러한 두 가지 부하분배 제어알고리즘의 연간 운전성능을 비교 분석하여 에너지 사용량을 비교하고, 업무용 건물의 냉동기 대수분할 시 최적의 냉방부하 분배 제어알고리즘을 제시하고자 한다.

대상 데이터

62 E-04 m³/ss/m²로 설정하였다.⁽¹¹⁾ 기상 데이터의 경우 EnergyPlus에서 자체적으로 제공하는 인천기상데이터를 사용하였으며, 인체, 조명, 전자기기의 실내발열요소는 ASHRAE 90.1 기준에 따라 각각 9.3 m²/ person, 9.1 W/m², 14.4 W/m²로 설정하였다. 또한 분석을 위해 선정한 대표기간은 선행 연구와 동일하게 냉방위주의 업무용 건물 특성에 맞추어 냉방과 난방기기를 복합적으로 사용하는 중간기(3, 4, 5, 9, 10월)와, 냉방기기만을 사용하는 하절기(6, 7, 8월)로 선정하였다.
본 연구에서는 선행연구와 동일하게 중간기, 냉방기를 대표 할 수 있는 5월 3일과 8월 11일을 각각의 대표일로 선정하고 분석을 진행하였다. 중간기 대표 일은 15~23℃의 외기 온도 분포를 보이고 있으며, 냉방기 대표 일은 25~32℃의 온도 분포를 보인다.

이론/모형

시스템 가동시간은 업무용 건물의 스케줄에 따라 예열 시간을 포함한 5시부터 18시까지를 가동시간으로 선정하였고, 냉동기 용량은 850 kW 냉동기 1대를 적용하였다. EnergyPlus에서 적용하는 Optimal, Sequential, Uniform의⁽⁶⁾세 가지 부하 분배 제어 알고리즘 중 본 연구에서는 Sequential, Uniform 제어 알고리즘을 적용하여 분석하였다.
본 연구에서 사용한 시뮬레이션 프로그램은 건물 냉난방 부하 해석 및 열 환경에 대해 수학적으로 검증이 가능한 EnergyPlus의 v6.0을 선정하였다.⁽⁷⁾EnergyPlus의 경우 가장 대표적인 동적 시뮬레이션 규약인 ASH RAE 140 가이드라인을 통해 검증 받았다.
본 연구에서는 선행연구에서 이미 검증한 EnergyPlus에서 제공하는 ASHRAE 90.1 기반의 대규모 사무소 건물 프로토타입 모델을 통해 분석을 진행하였다. 시뮬레이션의 입력조건은 Table 1에 나타내었다.

성능/효과

(1) 각 Case의 냉동기의 부분부하 특성에 따른 연간 운전 성능을 분석한 결과, 대수분할을 하지 않은 Case_1과 냉동기 2대가 동일한 부하를 균등하게 담당하는 Case_3는 0 이상 50 미만의 낮은 PLR 구간에서 연간 전기 에너지 사용량의 70%를 사용하였으며, 냉동기 2대를 각 부하에 따라 순차적으로 가동시키는 Case_2는 동일한 구간에서 60%를 사용하여 세 가지 Case 중 가장 좋은 효율을 보였다.
1은 EnergyPlus의 세 가지 부하 분배 제어 알고리즘의 거동 방식을 나타낸다.⁽¹³⁾ 첫째로 Optimal 제어 방식은 냉방부하가 발생 시 냉동기의 우선 순위가 높은 냉동기가 우선적으로 부하를 처리하게 되며, 냉동기의 부하 상한치는 입력해둔 Optimum Part Load Ratio 값으로 제한이 된다. 그 이상의 부하가 발생하게 될 경우 우선순위에 따라 다음 냉동기가 부하를 처리하게 되는 방식이다.
(2) 각 Case의 연간 전기 에너지 소비량을 분석한 결과 Case_1은 96607.8 kWh, Case_2는 86652.5 kWh, Case_3는 96783.5 kWh이며, Case_1 대비하여 Case_ 2의 전기 에너지 소비량은 약 10.30% 감소하였다. Case_1 대비하여 Case_3의 전기 에너지 소비량 차이는 약 0.
(3) Sequential 제어 알고리즘이 연간 전기 에너지 소비량 측면에서 제일 적은 전기 사용량을 보였기에 가장 효율적인 알고리즘으로 판단되며, Uniform 제어 알고리즘은 대수분할 하지 않은것과 동일한 사용량을 보였다.
(4) 결과적으로 냉동기를 대수분할하여 중간기에는 Sequential 제어 알고리즘을 적용하고, 냉방기에는 Uniform 제어 알고리즘을 적용하는 것이 냉동기의 최대 효율을 위한 최적의 제어 알고리즘일 것으로 판단된다.
이는 가동시간이 많고 부분부하율이 낮아서 COP가 낮기는 하지만, 냉동기가 처리해야하는 부하가 워낙 낮고 그로 인해 전기 에너지 소비량 또한 낮기 때문이다. 10% 이상 20% 미만 구간이 누적 가동시간과 냉방 부하량에 비해 전기 에너지 소비량이 높은 이유는, 냉동기는 Minimum Part Load Ratio의 설정 값에 따라 냉동기를 On/Off 제어를 하기 때문에 설정 값인 10% 구간의 전기 사용량이 부하에 대비하여 높게 발생하는 것으로 판단된다. 또한 냉동기의 PLR 구간이 50%이상 60% 미만을 기점으로 가동 시간, 전기 사용량, 부하량이 현저하게 감소하는 것을 확인 할 수 있으며, PLR 0% 이상 50% 미만 구간의 전기 사용량이 냉동기의 연간 전기 사용량의 74%를 차지한다.
1대의 냉동기만을 가동시키는 Case_1의 경우, 구간별 가동시간은 PLR 0% 이상 10% 미만의 구간이 951시간으로 가장 많았고, 90% 이상 100% 이하 구간이 7시간으로 가장 낮았다. Cooling coil rate는 40% 이상 50% 미만 구간이 116886.2 kW, 50% 이상 60% 미만 구간이 79347.8 kW순으로 높게 나타났으며, 0% 이상 10% 미만 구간이 83.3 kW로 가장 낮은 값을 보였다. 냉동기의 전기 사용량은 PLR 10% 이상 20%미만 구간이 27479.
7과 Table 5에 해당하는 Case_2의 연간 데이터를 보면, Base model인 Case_1과는 확연한 차이를 보이는 것을 확인 할 수 있다. 가장 큰 차이점은 PLR 10% 이상 20% 미만의 구간에선 전기 사용량이 절반 이하로 줄어든 것을 확인할 수 있다. 특히, Case_1과 비교하여 50% 미만의 낮은 PLR의 전기 사용은 28% 수준으로 감소하고, 그 이상의 높은 PLR 조건에서의 전기 사용량은 대폭 증가한 것을 확인 할 수 있다.
중간기 대표 일은 15~23℃의 외기 온도 분포를 보이고 있으며, 냉방기 대표 일은 25~32℃의 온도 분포를 보인다. 대표일의 부하 패턴은 중간기는 30~300 kW의 분포를, 냉방기엔 360~550 kW의 분포를 보이며, 사무실의 스케줄과 거의 유사한 패턴을 나타내는 것을 확인 할 수 있다. 건물의 주 사용시간이 아닌 19：00~4：00시는 냉동기가 가동하지 않기 때문에 냉방 부하발생량이 없고 예열시간을 포함한 주 사용시간인 5：00~18：00시는 냉방부하가 발생하는 것을 확인 할 수 있다.
10% 이상 20% 미만 구간이 누적 가동시간과 냉방 부하량에 비해 전기 에너지 소비량이 높은 이유는, 냉동기는 Minimum Part Load Ratio의 설정 값에 따라 냉동기를 On/Off 제어를 하기 때문에 설정 값인 10% 구간의 전기 사용량이 부하에 대비하여 높게 발생하는 것으로 판단된다. 또한 냉동기의 PLR 구간이 50%이상 60% 미만을 기점으로 가동 시간, 전기 사용량, 부하량이 현저하게 감소하는 것을 확인 할 수 있으며, PLR 0% 이상 50% 미만 구간의 전기 사용량이 냉동기의 연간 전기 사용량의 74%를 차지한다. 냉동기가 작동하는 부분부하율이 낮으면 COP가 낮아지고 그로 인해 전기소비량이 늘어나는 결과를 초래하는데, 그로 인해 Case_1처럼 1대의 냉동기만을 작동시키기보다는 2대 이상의 냉동기를 작동시키는 대수제어의 필요성을 입증하는 결과이다.
건물의 주 사용시간이 아닌 19：00~4：00시는 냉동기가 가동하지 않기 때문에 냉방 부하발생량이 없고 예열시간을 포함한 주 사용시간인 5：00~18：00시는 냉방부하가 발생하는 것을 확인 할 수 있다. 또한 냉방기 대표 일의 5：00~7：00시에는 사무실 스케줄과는 관계없이 부하량이 급증하는 것을 확인할 수 있다. 이는 야간 시간에 시스템을 꺼놓은 상태에서 건물내에 축적되어있던 열을 제거하면서 설정온도인 24℃까지 실내온도를 낮추기 위함으로 판단된다.
3 kWh로 가장 낮았다. 즉, 0% 이상 10%미만 구간이 가장 많은 냉동기 가동시간을 나타낸 반면 부하량과 냉동기 전기 에너지 소비량은 가장 낮은 값을 나타내었다. 이는 가동시간이 많고 부분부하율이 낮아서 COP가 낮기는 하지만, 냉동기가 처리해야하는 부하가 워낙 낮고 그로 인해 전기 에너지 소비량 또한 낮기 때문이다.
가장 큰 차이점은 PLR 10% 이상 20% 미만의 구간에선 전기 사용량이 절반 이하로 줄어든 것을 확인할 수 있다. 특히, Case_1과 비교하여 50% 미만의 낮은 PLR의 전기 사용은 28% 수준으로 감소하고, 그 이상의 높은 PLR 조건에서의 전기 사용량은 대폭 증가한 것을 확인 할 수 있다. 이는 냉동기의 용량을 동일하게 2대로 분할 하였고 부하를 Chiller 1과 Chiller 2 순서대로 차등 분배하는 Sequential 알고리즘을 적용하였기 때문이다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	국내에서 사용되는 에너지의 소비 분포는?	또한 국내에서 사용되는 에너지의 소비 분포는 산업약 55%, 건물 약 24%, 수송 약 21% 정도 이며, 도시의 에너지 사용량의 대부분을 차지하는 건물로 인한 이산화탄소의 발생량은 건물의 유지관리에 필요한 에너지 소비로부터의 발생량만을 고려하여 국가 전체 발생량의 약 23% 내외로 발표하고 있으나, 이를 건물의 생애주기에 사용되는 총 에너지까지를 감안하면 약 38% 내외가 될 것으로 추산되고 있다. (2)
	시뮬레이션 프로그램인 EnergyPlus의 장점은?	(7) EnergyPlus 의 경우 가장 대표적인 동적 시뮬레이션 규약인 ASH RAE 140 가이드라인을 통해 검증 받았다. (8) 또한 Energy Plus는 건물의 부하를 계산하는데 있어 미국의 냉동공조학회(ASHRAE)에서 권장하는 열밸런스(Heat Balance) 방법을 사용하며, (9) 건물 에너지 시뮬레이션의 주요 구성요소들인 Zone, Surface, Air Heat Balance 및 System 과 Plant 모델링을 구성요소간의 유기적인 연결 관계를 모사하기 위한 목적으로 각 시간 단계별로 통합적으로 실시한다는 큰 장점이 있다. 프로그램의 개발 및 검증에 대한 자세한 내용은 선행연구에서 여러 차례 서술하였다.
	냉, 난방 열원기기의 대수제어에 따른 에너지 절감에 관한 선행 연구들의 한계는?	(5)등은 시뮬레이션 프로그램을 이용하여 사무소건물에서의 온수 보일러에 대하여 대수 분할시 보일러 용량을 7：3으로 분할하는 것이 분할하지 않는 것과 비교하여 약 33% 정도의 난방 에너지 절감효과를 보인다는 것으로 분석하였다. 이처럼 냉, 난방 열원기기의 대수제어에 따른 에너지 절감에 관련된 많은 연구가 있으나, 대부분의 연구들은 열원기기의 용량에 대한 대수제어, 분할에 초점을 맞추고 있어, 정작 근본적인 대수 분할 시 각각 열원기기에 열원을 공급하는 가장 효율적인 부하분배 제어 알고리즘 분석에 대한 연구는 이루어지지 않았다.

참고문헌 (13)

Lee, G. J., 2012, Analysis of the Interrelationship between Energy Consumption and Urban Spatial Structure, PhD's Dissertation, Dong-A University, Busan.
Um, G. H., 2006, A study on the energy consumption and the capacity of the HVAC system in office buildings, PhD's Dissertation, Chungwoon University, Hong Seong.
Lee, W. J., Kang, E. C., Lee, E. J., Oh, B. C., and Shin, U. C., 2013, A Study on the operation performance of central plant quipment according to part load characteristics, Korean Journal of Air-Conditioning and Refrigeration Engineering, Vol. 25, pp. 392-397.

원문보기 상세보기
Park, Y. and Jung, S. S., 2002, Life cycle costing through operating number control of air conditioning systems in office buildings, Korean Journal of Air-Conditioning and Refrigeration Engineering, Vol. 14, pp. 981-988.
Yoon, K. C., Part, D. Y., Yun, G., Kim, Y. M., Kim, Y. S., and Kim, K. S., 2013, The heating energy saving effect by operating number control of boilers in office building, Korean Institute of Architectural Sustainable Environment and Building Systems (KIAEBS), Vol. 7, pp. 120-125.
EnergyPlus Input Output Reference, The Encyclopedic to EnergyPlus Input and Output, 2011.
Crawley D. B., Lawrie L. K., Winkelmann F. C., Buhl, W. F., Huang H. J., Pedersen C. O., Strand R.K., Liesen R. J., Fisher D. E., Witte M. J., and Glazer J., 2001, EnergyPlus:creating a new-generation building energy simulation program, Energy and Buildings, Vol. 33, No. 4, pp. 319-331.

상세보기
Kim, S. U., 2014, Technology of energy simulation, International Journal of Air-Conditioning and Refrigeration, Vol. 43, pp. 23-38.
ASHRAE Fundamentals Handbook, American Society of Heating, Refrigerating and Air-Conditioning Engineers, Inc., 2009.
EnergyPlus, Testing and Validation, http://apps1.eere.energy.gov/buildings/energyplus/testing.cfm.
ASHRAE, 2013, ANSI/ASHRAE Standard 62.1-2013-Ventilation for Acceptable Indoor Air Quality.
Seo, B. M., Yu, B. H., and Lee, K. H., 2015, Detailed analysis on part load ratio and cooling energy characteristics of chiller operation in an office building, Korean Journal of Air-Conditioning and Refrigeration Engineering, Vol. 27, No. 11, pp. 567-573.

원문보기 상세보기
EnergyPlus Engineering Reference, Simulation Models and Encyclopedic Reference, 2011.

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].

내보내기 구분	파일저장 인쇄 메일전송
구성항목	기본정보 상세정보 관리번호, 논문명, 저널/프로시딩명, 저자 , 발행년, 권, 호, 시작페이지, 끝페이지, 발행기관 관리번호, 논문명, 대등논문명, 저자 , 저널/프로시딩명, 발행기관, 발행년, 발행언어, 권, 호, 시작페이지, 끝페이지, ISBN, ISSN, 주제분야, 키워드, 초록(한글), 초록(영문), 저자(소속기관)
저장형식	Text(ASCII format) Excel format RefWorks Direct Export RIS format (for Reference Manager, ProCite, EndNote), Scholar's Aids, Mendeley
메일정보	받는사람 (필수) @ 보내는사람 (선택) @ 제목 내용 KISTI 검색결과 이메일 서비스
안내	총 건의 자료가 검색되었습니다. 다운받으실 자료의 인덱스를 입력하세요. (1-10,000) 검색결과의 순서대로 최대 10,000건 까지 다운로드가 가능합니다. 데이타가 많을 경우 속도가 느려질 수 있습니다.(최대 2~3분 소요) 다운로드 파일은 UTF-8 형태로 저장됩니다. 파일의 내용이 제대로 보이지 않을실 때는 웹브라우저 상단의 보기 -> 인코딩 -> 자동선택 여부를 확인하십시오. ~ Text(ASCII format) Excel format

연합인증