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문제 정의
- 본 연구에서는 단위 공동주택을 모델로 건물의 지구 온난화의 영향에 따른 냉난방 에너지 수요량을 계산하여 온난화에 대비한 기초 자료를 구축하고자 한다. 우선, 7개의 세계 기후 모델을 이용한 기후 시나리오의 특징을 비교 분석하고, 기후 시나리오 데이터와 과거 데이터를 비교하였다.
- IPCC SRES 시나리오는 시나리오에 최신 기술의 모델 실험을 반영하고 최근의 GCM 결과들을 지역사회에 이용 가능하도록 하기 위한 시나리오이다. 전 세계의 각 지역을 경제, 환경 친화, 전체성, 지역성에 따라 7개의 지역적 시나리오들을 제시한다.
제안 방법
- 한다. 우선, 7개의 세계 기후 모델을 이용한 기후 시나리오의 특징을 비교 분석하고, 기후 시나리오 데이터와 과거 데이터를 비교하였다. 그리고 시나리오에서 제시한 시간별 기온 데이터와 일사량 데이터를 이용하여 동적 열해석 프로그램인 Trnsys로 단위 공동주택의 과거 데이터와 시나리오 데이터에 따른 냉.
- 그리고 시나리오에서 제시한 시간별 기온 데이터와 일사량 데이터를 이용하여 동적 열해석 프로그램인 Trnsys로 단위 공동주택의 과거 데이터와 시나리오 데이터에 따른 냉. 난방 부하를 계산하고 그 차이점을 비교 분석하였다.
- 우선 IS92시나리오는 온실 가스 농도의 변화만을 고려하거나, 온실 가스와 황 에어로졸의 변화도 고려한 두 가지 실험을 모두 수행했다. IPCC TGICA10)는 과거 데이터의 고려, 공공기관 데이터의 통합, 문서화 여부를 고려하여 이를 만족하는 7개의 모델을 제시하였다.
- 전 세계의 각 지역을 경제, 환경 친화, 전체성, 지역성에 따라 7개의 지역적 시나리오들을 제시한다. 3D 해양-대기 통합, 안정성을 위한 수 세기 동안의 제어작업 수행, 최소 T40, R30이나 3°위도/경도 그리드 사용, CO2, CH4와 같은 명백한 온실 가스 고려 여부에 따라 IS92와 같은 7가지 모델이 제시되었다.
- 전 세계의 각 지역을 경제, 환경 친화, 전체성, 지역성에 따라 7개의 지역적 시나리오들을 제시한다. 3D 해양-대기 통합, 안정성을 위한 수 세기 동안의 제어작업 수행, 최소 T40, R30이나 3°위도/경도 그리드 사용, CO2, CH4와 같은 명백한 온실 가스 고려 여부에 따라 IS92와 같은 7가지 모델이 제시되었다. Table.
- 미래의 인천 지역은 화석 연료만 사용하는 지역으로 보기 어렵기 때문에 최종적으로 A2지역으로 선정하였다. 예비 분석 결과 7가지 모델 중 과거 10년 데이터가 실제 데이터와 가장 유사한 CCSR/NIES, CSIRO-Mk2, ECHAM4에 대해 연구를 수행하였다.
- 그러나 본 연구에서는 Trnsys 16를 이용하여 시간별 데이터에 따른 냉난방부하를 산출하고자 한다. 그러므로 시간별 기온, 일사량 데이터가 필요하다.
- 나리 오를 비 교.분석 하고, 시 나리 오에서 제 공한 월평균 기온, 일사량 데이터 등을 이용하여 그에 따른 냉.난방 에너지의 차이를 시간별 일사량과 내부 발열을 고려한 동적 열부하 해석 프로그램인 Trnsys 16으로 평가하였다.
대상 데이터
- 우선IS92와 SRES 시나리오 중에서 지역적인 규모를 고려한 SRES 시나리오를 선정하였다. SRES 시나리오는 Fig.
- 2와 같이 A1B와 A1T는 데이터가 한 개의 모델에서만 주어져 있기 때문에 본 연구에 적합하지 않아 제외하였다. 미래의 인천 지역은 화석 연료만 사용하는 지역으로 보기 어렵기 때문에 최종적으로 A2지역으로 선정하였다. 예비 분석 결과 7가지 모델 중 과거 10년 데이터가 실제 데이터와 가장 유사한 CCSR/NIES, CSIRO-Mk2, ECHAM4에 대해 연구를 수행하였다.
- 그러므로 시간별 기온, 일사량 데이터가 필요하다. Trnsys 16 weather generator를 이용하여 월평균 데이터에서 시간별 데이터를 생성하였다.
- 본 연구는 인천 지역의 남향인 일반적인 판상형 구조의 아파트 중 중형평형의 33평형 아파트를 대상으로 평가하였다. Fig.
- 본 민구의 열적 성능 분석은 미 위스콘신 대학의 SEL(Solar Energy Lab.)에서 개발한 동적 열부하해석 프로그램인 TRNSYS IISiBat 을 이용하여 분석하였으며 기상데이터는 인천 기상청에서 제공한 2004년 데이터와 기후 시나리오의 모델별 데이터를 시간별 데이터로 변형시킨 데이터이다. 시뮬레이션 입력 값은 Table.
데이터처리
- 분석 하고, 시 나리 오에서 제 공한 월평균 기온, 일사량 데이터 등을 이용하여 그에 따른 냉.난방 에너지의 차이를 시간별 일사량과 내부 발열을 고려한 동적 열부하 해석 프로그램인 Trnsys 16으로 평가하였다. 미래 에너지 수요량이 매우 크게 변화하고 있음을 알 수 있었다.
성능/효과
- 있다. 이와 함께 IPCCD는 세 번째 평가 보고서를 통하여 1990년부터 2100넌 사이에 지구 표면 온도가 1.4-5.8℃상승할 것이라는 견해를 보였으며 다양한 기후의 출현과 극한의 기후도 보다 빈번하게 나타날 것이라고 함께 예상하였다. 난방기는 감소하는 반면, 혹서, 집중 호우와 같은 극한 기후의 빈도, 강도, 지속기간이 상당히 증가한다는 예측이다.
- 단위 공동주택을 대상으로 한 동적 열부하 해석 결과, 세 가지 시나리오의 난방부하는 모두 지속적인 감소 경향을 보였다. Fig.
- 시뮬레이션 결과, Fig. 8과 같이, 총 냉방부하는 2020년에는 평균 13, 416 [MJ], 2050년은 17, 175 [MJ] , 2080년은 24, 190 [MJ]였다. 이는 2004년의 총 냉방부하인 10, 391 [MJ]에 비해 각각 29%, 65%, 133% 증가하였다.
- 이는 2004년의 총 냉방부하인 10, 391 [MJ]에 비해 각각 29%, 65%, 133% 증가하였다. 세 가지 시나리오의 냉방부하는 모두 지속적으로 증가하였고, 특히 2020-2050년에 증가폭이 크다는 것을 알 수 있다.
- 2080년에는 하절기뿐만 아니라 중간기에도 냉방 부하가 상당히 증가하여 냉방기가 크게 늘어날 것이다. 시나리오 모델 CCSR/NIES의 난방부하 감소량은 가장 적고, 냉방부하 증가량은 세 모델 중에서 가장 크다. 이는 CCSR/NIES 시나리오의 계절별 온도 편차가 상당히 크다는 것을 보여준다.
- (1) IPCC SRES 시나리오의 A2지역에 대한 세 가지 모델 (CCSR/NIES, CSIRO- Mk2, ECHAM4)을 분석한 결과, 2080년 예상 연평균 온도는 2004년 연평균 온도에 비하여 5.8℃, 5.3℃, 3.7℃ 상승할 것으로 예측되었다.
- (2) 총 난방부하는 2020년에는 평균 24, 258 [MJ], 2050년은 18, 712 [MJ] , 2080년은 12, 343 [MJ]으로 2004년의 총 난방 부하에 비해 각각 76%, 59%, 39% 으로 감소하였다.
- (3) 총 냉방부하는 2020년에는 평균 13, 416 [MJ], 2050년은 17, 175 [MJ] , 2080년은 24, 190 [MJ]였다. 이는 2004년의 총 냉방부하인 10, 391 [MJ]에 비해 각각 29%, 65%, 133% 증가하였다.
후속연구
- 기후 시나리오는 각각 모델이 설정한 간격의 그리드별 월평균 기온 데이터와 일사량데이터 등을 제공한다. 그러나 본 연구에서는 Trnsys 16를 이용하여 시간별 데이터에 따른 냉난방부하를 산출하고자 한다.
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