Recently, a closed-type plant factory has been receiving attention as a advanced agricultural method. It has diverse advantages such as climate-independence, high productivity and stable year-round production. However, high energy cost caused by environmental control system is considered as a challenges of a closed-type plant factory. In order to reduce the energy cost, investigation about energy load which is directly connected to energy consumption needs to be conducted. In this study, energy load changes of a plant factory have been analytically analyzed according to the environmental changes. The target plant factory was a lettuce growing container farm. Firstly, the impact of photoperiod, set temperature and relative humidity change were examined. Under the climate condition of Daejeon in South Korea, increase of photoperiod and set temperature rose a yearly energy demand of a container farm. However, increase of set relative humidity decreased a yearly energy demand. Secondly, the climate environment effect was compared by investigating the energy demand under 9 different climate conditions. As a result, the difference between maximum and minimum value of the yearly energy demand showed 21.7%. Lastly, sensitivity analysis of each parameter (photoperiod, set temperature and relative humidity) has been suggested under 3 different climate conditions. The ratio of heating and cooling demand was varied depending on the climate, so the effect of each parameter became different.

수소는 다양한 신재생에너지 중 환경친화적인 에너지로 각광받고 있지만 농업에 적용된 사례는 드물다. 본 연구는 수소 연료전지 삼중 열병합 시스템을 온실에 적용하여 에너지를 절 약하고 온실가스를 줄이고자 한다. 이 시스템은 배출된 열을 회수하면서 수소로부터 난방, 냉각 및 전기를 생산할 수 있다. 수소 연료 전지 삼중 열 병합 시스템을 온실에 적용하기 위해 서는 온실의 냉난방 부하 분석이 필요하다. 이를 위해서는 온 실의 형태, 냉난방 시스템, 작물 등을 고려해야 한다. 따라서 본 연구에서는 건물 에너지 시뮬레이션(BES)을 활용하여 냉 난방 부하를 추정하고자 한다. 전주지역의 토마토를 재배하 는 반밀폐형 온실을 대상으로 2012년부터 2021년까지의 기 상데이터를 수집하여 분석했다. 온실 설계도를 참고하여 피 복재와 골조를 모델화하여 작물 에너지와 토양 에너지 교환을 실시했다. 건물 에너지 시뮬레이션의 유효성을 검증하기 위 해 작물의 유무에 의한 분석, 정적 에너지 및 동적 에너지 분석 을 실시했다. 또한 월별 최대 냉난방 부하 분석에 의해 평균 최 대 난방 용량 449,578kJ·h-1, 냉방 용량 431,187kJ·h-1이 산정 되었다.

겨울철에 열손실을 줄이기 위해 많은 온실에서 보온커튼을 사용하고 있다. 그러나 적절한 보온커튼을 선택할 때 판단 자료로 활용할 수 있는 명확한 기준이 없는 실정이며 이를 위해서는 보온재의 보온 특성에 대한 정량적인 값이 필요하다. 본 연구에서는 BES를 사용하여 보온커튼의 관류열전달계수를 산정하는 시뮬레이션 모델을 개발하였다. 일중 및 이중 PE필름 피복에 대한 관류열전달계수의 실험값을 사용하여 시뮬레이션 결과를 검증하였다. 검증된 모델을 사용하여 문헌에서 제시된 각종 열적 특성을 가진 보온커튼에 대한 관류열전달계수를 산정하고 비교분석하였다. 개발된 시뮬레이션 모델은 다양한 보온커튼의 관류열전달계수를 산정하는데 활용될 수 있을 것이며, 제시된 관류열전달계수는 보온커튼의 성능을 정량적으로 비교하는데 유용하게 활용 될 수 있을 것으로 판단된다.

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 논문에서는 온실작물 생육에 적절한 미기상환경을 제공하기 위한 최적의 조건을 찾아내기 위하여 TRNSYS 프로그램을 이용하여 온실의 구조 및 환경인자와 에너지공급기술들에 대하여 시뮬레이션을 실시한 연구논문들을 분석하였다. 본 연구의 목적은 온실에너지 관리를 위해 사용되고 있는 여러 가지 에너지시스 템과 기술들에 관하여 검토하고 이들에 대해 TRNSYS 시뮬레이션을 통해 실시한 효율분석에 관하여 검토하는 것이다. 사용가능한 에너지자원과 다양한 외부기상조건에 따른 에너지절감기술들의 성능을 분석하기 위한 여러 가지 시뮬레이션 모델들에 대해서도 검토하였다. 사용자가 정의하는 인자들을 사용하여 하이브리드 농업시설을 시뮬레이션 할 수 있는 TRNSYS 프로그램의 주요 구조들을 찾아내었다. 문헌검토에서 얻어진 결과를 토대로 TRNSYS 프로그램을 이용하여 온실의 에너지관리를 위한 시뮬레이션 모델을 개발하는데 필요한 몇 가지 중요한 결론들을 도출하였다. TRNSYS 프로그램은 앞으로 온실의 에너지 시뮬레이션을 수행하는데 크게 활용될 것으로 기대된다.

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.

Environmental problems such as global warming become social issues today. It is reported that increasing energy consumption has affected on these environmental issues. Buildings deploys 40 percent of the raw materials in the world while at the same time they emit over 35 percent of the total CO2, so that it utilize over 50 percent of the whole energy in the world. At this point, energy saving though effective building control may eventually bring social, environmental and economical effects. Thus, this study will explore the difference between measured temperature and monitored temperature for operating air control system in the building, to which BEMS is applied. Also, it will suggest a method to accurately predict the load of air-conditioning, and will examine the different amounts of the load according to the temperature as well as the reduced amount of the load through changes of operation standard temperature.

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.