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 연구는 도심의 열환경 개선 및 건물에너지저감 효과가 입증된 벽면녹화 중 기존 건물에 적용 가능한 패널형 벽면녹화 식재기반 유형에 따른 건물에너지 저감 성능을 분석하고자 하였다. 식재기반 유형은 총 4가지 유형으로 하였으며, Case A는 벽면녹화가 미적용된 유형으로 콘크리트 + 단열재로 구성하였다. Case B는 식재층 + 무기다공성블 록 + 콘크리트 + 단열재로 구성하였으며, Case C는 식재층 + 코코피트블록 + 콘크리트 + 단열재로 구성하였다. Case D는 식재층 + 마사토블록 + 콘크리트 + 단열재로 구성하였다. 분석항목으로는 열전도율, 열관류율, 건물에너지시 뮬레이션을 실시하였다. 식재기반 유형별 열전도율은 Case C(0.053W/mK) > Case B(0.1W/mK) > Case D(0.17W/mK)의 순이었다. 에너지시뮬레이션 결과 중 단위면적당 냉방피크부하저감은 미적용인 Case A 대비 Case C(1.19%) > Case B(1.14%) > Case D(1.01%)이며, 난방피크부하저감은 Case A 대비 Case C(2.38%) > Case B(1.82%) > case D(1.50%)로 산정되었다. 연간 냉·난방부하저감은 미적용 Case A대비 벽면녹화 유형에서 0.92~1.28% 저감률을 나타내었다. 연간 냉난방에너지사용량은 3.04~3.22%의 저감률을 보였으며, 1차에너지사용량은 Case A대비 나머지 유형에서 평균 5,844 kWh/yr의 저감량을 보였다. 연간 이산화탄소발생량은 벽면녹화 미적용 Case A대비 평균 996㎏ 저감량을 보였다. 식재위치별 에너지성능평가 결과 동향 > 서향 > 남향 > 북향 순이었다. 벽면녹화비율에 따른 에너지성능평가 결과 녹화 비율이 높아짐에 따라 양호한 결과를 나타내었으며, 20~80%의 비율보 다 100% 녹화시 약 2배의 저감률을 보였다.

The annual energy demand of the standard rural house models Nongrim-10-26 -ga was analyzed using the DesignBuilder. Size of window and type of window were selected as simulation parameters. As a result, heating energy demand was 8.3 times higher than cooling energy demand and reducing heating energy demand is important factor in reducing total building energy. When increasing window glazing size, internal heat gain and loss was changed depending on the outdoor weather conditions. Cooling energy demand increases in summer and heating energy demand increases in winter. When the type of window was changed, cooling energy demand was decreased as the SHGC value was decreased. However, heating energy demand was changed depending on both of the SHGC value and U-value of the selected window type.

this paper introduces An outline of the HS-EPS module building energy saving system of reinforced concrete core columns, its composition, applications and the technical specifications. A comprehensive analysis of the system on technical features and advantages of the system, such as building energy conservation, seismic, industrialization and standardization is introduced. In recent years this system has been applied in many projects in various parts of China including the the application and promotion in the post-disaster reconstruction projects. The ong-term study, extensive analysis and application of this system have proved its high performance, reliable quality and high application value.

To estimate the benefit of high-resolution meteorological data for building energy estimation, a building energy analysis has been conducted over Busan metropolitan areas. The heating and cooling load has been calculated at seven observational sites by using temperature, wind and relative humidity data provided by WRF model combined with the inner building data produced by American Society of Heating Refrigeration and Air-conditioning Engineers (ASHRAE). The building energy shows differences 2-3% in winter and 10-30% in summer depending on locations. This result implicates that high spatiotemporal resolution of meteorological model data is significantly important for building energy analysis.

EnergyPlus is a whole building energy simulation program that engineers, architects, and researchers use to model energy and water use in buildings. Modeling the performance of a building with EnergyPlus enables building professionals to optimize the building design to use less energy and water. This program provides energy analysis of building and needs weather data for simulation. Weather data is available for over 2,000 locations in a file format that can be read by EnergyPlus. However, only five locations are avaliable in Korea. This study intends to use AWS data for having high spatial resolution to simulate building energy. The result of this study shows the possibility of using AWS data for energy simulation of building.