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문제 정의
- 따라서, 본 연구에서는 오피스 빌딩의 효율적인 에너지 시스템 설계를 위해, 동적 에너지 시뮬레이션을 이용해 냉난방 부하 프로파일을 계산하고 iSIGHT 툴을 기반으로 한 유전자 알고리즘을 활용해 최적 열원 설비 용량 설계 및 운전 계획을 도출하는 것을 목적으로 한다. 본 논문에서는 건물 에너지 시스템의 20년 LCC 및 초기 투자비용, 에너지 비용 최소화를 목적으로 하는 다단계 최적화 설계 수법에 대해 서술한다.
- 따라서, 본 연구에서는 오피스 빌딩의 효율적인 에너지 시스템 설계를 위해, 동적 에너지 시뮬레이션을 이용해 냉난방 부하 프로파일을 계산하고 iSIGHT 툴을 기반으로 한 유전자 알고리즘을 활용해 최적 열원 설비 용량 설계 및 운전 계획을 도출하는 것을 목적으로 한다. 본 논문에서는 건물 에너지 시스템의 20년 LCC 및 초기 투자비용, 에너지 비용 최소화를 목적으로 하는 다단계 최적화 설계 수법에 대해 서술한다.
- 본 논문에서는 오피스 건물 열원시스템의 최적 설계 및 효율적 운영 방법을 제시하기 위해, 유전자 알고리즘을 이용한 다단계 최적화 수법을 제안하고 유효성을 확인하였다. 결론은 다음과 같다.
- 본 연구에서는 건물의 최적 열원설비 시스템 설계를 위해 유전자 알고리즘을 이용한 다단계 최적화 수법을 제시하고자 하며, Fig. 1은 본 연구에서 제안하는 다단계 최적화 프로세스를 나타내고 있다.
가설 설정
- 4는 연면적 10,680 m2의 오피스 건물을 모델링한 것으로서 선행연구(10)를 참조하여 실내 조건을 설정하였고, 본 논문에서는 대상 건물에 대한 냉난방 부하 프로파일을 활용하여 최적화 분석을 진행하였다. 대상 건물이 서울지역에 위치하여 있다고 가정하고 TRNSYS 17을 이용하여 냉난방 부하 분석을 실시하였으며, 분석 결과 난방 피크 부하는 1월 16일 324.5 kW, 냉방 피크 부하는 8월 27일 735.6 kW로 산출되었다.
- 최적 설계 방법을 통해 제안하는 건물 에너지 시스템의 LCC는 내용연수 20년으로 가정하여 현가법(NPV : Net Present Value)을 통해 산출하였다. 본 논문에서는 열원 시스템의 LCC 요소로서 크게 초기투자비용, 에너지비용, 유지관리비용을 반영하였다.
- 에너지 시스템의 설계 용량은 대상 건물의 냉난방 최대 부하를 만족하도록 조합하며, 선정된 시스템 조합의 에너지 절약적인 운전 계획을 검토하기 위하여 설계 대표일 4일(1월 : 난방 피크일, 5월 : 냉방 중간기, 8월 : 냉방 피크일, 11월 : 난방 중간기)의 냉난방 부하 프로파일을 대상으로 에너지 비용을 최소화하는 하나의 최적 운전 방법을 도출한다. 최적 운전법을 바탕으로 각 설계 대표일은 60일간의 운전을 대표한다고 가정하여 연간 에너지 비용을 산출하고, 최종 선정된 에너지 시스템의 초기 투자비용과 LCC가 최소화도록 최적화 프로세스를 진행한다. 다목적 함수를 처리하기 위해 파레토 분석 기법을 이용하여 다수의 최적 해집단을 도출한다.
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