In this study, we have investigated the optimal control method and the energy saving possibility when the dimming control for lighting and the suspended particles display(SPD) glass for window were applied to reduce the lighting load and the cooling load in office buildings. Simulations were carried out during from 8:00 am to 7:00 pm of typical one day on summer, winter and intermediate season. Simulation results showed that the cooling and lighting energy usage was reduced to 21.2% compared to the baseline model. Therefore, it was possible to predict the optimum control method of the suspended particles display(SPD) window to control the transmittance for energy saving and the dimming control for lighting during summer season.

본 연구는 4연동 벤로형 유리온실의 냉·난방 부하를 고려한 PV 시스템의 적정 패널 설치 면적을 도출하기 위하여 BES 기법을 이용하여 온실 및 PV 시스템의 에너지 모델을 설계하였으며 동적 에너지 시뮬레이션을 수행하였다. 대상 작물은 파프리카로 선정하였으며 작물의 적정생육온도를 고려하여 냉·난방장치 및 환기장치의 가동조건을 설정하였다. 2012년부터 2016년까지 총 5년 동안의 기간별 냉·난방부하 및 최대 냉·난방 부하를 환 기팬의 환기량 조건 별로 분석을 실시하였다. 온실의 냉 ·난방 부하 산정과 함께 PV 시스템의 설치 각도에 따른 전력 생산량을 분석하였으며 신재생에너지 공급의무비율을 적용하여 최적 PV 시스템 설계 방안을 도출하였다. 환기팬의 환기량 60AE·hr-1 조건에서 대상 온실의 기간 평균 냉방 부하로 인한 전력 소모량은 174,310kWh, 기간 평균 난방 부하로 인한 전력 소모량은 458,903kWh 로 총 633,213kWh의 전력 소모량이 산정되었다. PV 시스템은 설치 각도를 30o로 설정하는 조건에서 가장 높은 전력 생산량이 나타났으며 월별 최적 각도를 적용하는 조건에서는 고정형 PV 시스템보다 약 5.7% 많은 전력 을 생산하는 것으론 산정 되었다. 최종적으로 대상 온실에 적합한 PV 시스템 패널 면적을 도출한 결과, 고정형 PV 시스템은 521m2의 패널이 필요한 것으로 산정되었고, 가변형 PV 시스템의 경우 494m2의 패널이 필요한 것으로 산정되었다. 본 연구를 통하여 4연동 벤로형 유리온실의 냉·난방 부하를 고려한 PV 시스템의 필요 패널 설치 면적을 도출할 수 있었으며 PV 시스템의 온실 적용 가능성 및 경 제성 평가의 기초 자료로 활용 가능할 것으로 판단된다. 한편, 본 연구에서는 작물 특성 데이터를 확보하지 못하여 작물의 에너지 교환을 고려하지 않았다. 보다 정확한 결과를 도출하기 위해서는 현장 실험 데이터에 기반을 둔 추가 연구가 필요할 것으로 판단된다.

본 연구에서는 BES 기법을 활용하여 온실을 대상으로 실시간 에너지교환 시뮬레이션 모델 개발 및 검증을 수행하고 냉·난방부하 산정 및 경향성을 분석하였다. 우선 BES 기법과 현장실험을 기반으로 온실의 실시간 에너지 교환 모델을 개발하였다. 광흡수율, 엽면적지수, 잎 특성 길이 등 대상작물인 애플망고의 특성 값들과 온실 내부 이산화탄소 농도, 광량, 온도 등 실시간 입력 자료를 고려하여 작물 및 토양의 에너지교환을 구현하였다. 모델의 검증은 온실 내부 기온으로 수행하였으며 실측 내부 기온과 연산된 내부 기온 간의 결정계수, 일치도로 평가 하였다. 내부 기온 비교는 결정계수 0.89, 일치도 0.93으로 높은 유사성을 확인하였으며 모델의 유의성을 판단하였다. 개발한 모델과 2005년부터 2014년까지의 기상자료, 대상작물의 생육단계별 적정생육온도를 이용하여 대상온실의 냉·난방부하 산정하였다. 연도별 냉·난방부하산정 및 경향성을 파악하였으며 최대 냉·난방부하 산정을 통하여 대상온실의 냉·난방장치 용량설계의 기초자료를 확보하였다. 최근 10년 치 기상자료를 통하여 평균 최대 난방부하 525,473 kJ·hr-1, 평균 최대냉방부하 630,870 kJ·hr-1가 산정되었으며 대상 온실에 지열, 온배수, 태양열 등 신재생에너지를 활용할 경우 유용하게 활용될 것으로 판단된다. 본 연구를 통하여 온실 내 각 구성요소 간의 실시간 에너지교환을 모의할 수 있었으며 추후 온배수 활용을 위한 저류조, 히트펌프, 축열조 등의 설비를 구현함에 따라 전반적인 냉·난방 시스템의 구현 가능성을 확인하였다. 또한 동적 해석방법을 통하여 재배작물, 생육단계 및 토양을 고려하였으며 온실 에너지교환 모델에 다양한 형태로 적용 가능할 것으로 판단된다.

본 연구는 건물에너지 효율 향상을 위한 목적으로 기상데이터 변화에 따른 건물 냉 난방부하량을 예측하고 결과를 비교 분석한 것으로, 연구 성과는 다음과 같다. 1)기상청에서 입수데이터를 평가툴인 ESP-r에 활용할 수 있도록 항목별 기상데이터를 개발하였다. 표준기상 데이터의 외기온도, 습도, 풍속은 대부분의 경우 기상청데이터 보다 크거나 높았다. 수평면전일사량은 기상청데이터가 높았고, 직달일사량은 겨울철에는 표준기상데이터가, 여름철에는 기상청데이터가 많은 것으로 나타났다. 2)대학교 캠퍼스 내에 신축된 후생복지관을 대상으로 한 시뮬레이션 결과, 최대난방부하의 경우 표준년도, 2006년, 2009년이 비슷한 반면 2007년은 표준년도 대비 81%, 2008년은 96% 수준이었고, 연간난방부하는 2006년, 2008년의 순으로 난방수요가 많았다. 한편, 냉방부하의 경우에는, 상대적으로 최대냉방부하가 큰 2007년, 2009년의 연간 냉방부하보다 최대냉방부하가 가장 적은 2008년의 연간냉방부하가 더 큰 결과를 보였다. 3)냉 난방기기의 상당시간가동률을 평가한 결과, 표준년도의 최대부하대비 상당시간가동률은 2006~2009년이 표준년도에 비해 대부분 가동률이 낮았다.