Kim, Ju-Hyung;Kim, Ki-Young;Kwon, Young-Chul;Park, Seung-Chul
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.14
no.9
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pp.4197-4203
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2013
In order to investigate the heating performance of multi-heat pump applying an inverter compressor, the experiment on heat pump with 3 indoor units was performed under the heating standard and heating low-temperature conditions. The performance data of heat pump with 3 indoor units were measured by the multi-psychrometric calorimeter. The operation characteristics and the behavior of the refrigerant cycle of the heat pump with 3 indoor units were understood from the heating capacity, heating COP, and P-h diagram by indoor-unit combination. The present experimental results show that the operating load and performance of the multi-heat pump depends on the indoor-unit combination. The heating capacity and heating COP of the low temperature condition were smaller than those of the standard one. Also the refrigerant cycles on indoor-unit combination were analyzed by using P-h diagram.
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2009.01a
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pp.259-262
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2009
본 연구에서는 지그비 기반의 컴퓨팅 기술이 혼합된, 난방 보일러 제어시스템을 제안한다. 지그비 RF 기술과 임베디드 하드웨어 기술의 조합을 통하여, 주택 및 아파트 등에서 각 방별로 온도 및 습도를 취합하여 난방을 관리할 수 있다. 또한 제안된 시스템은 체감온도 기반으로 난방을 관리하여 인간에게 쾌적한 환경을 제공하기 위한 최적의 선택이라 할 수 있다.
The object of this paper is to design a heating control system based on sensor networks for the house, integrated with computing technology. The proposed system can manage the heating by sensing and analyzing the temperature and humidity in apartment house and others. This system also is capable of giving a comfortable circumstances because the interior of a house is in heated by the sensory temperature based control system.
Solar assisted heat pump with freon circulating system has been developed. Revising the cool chamber(flower storage) with the solar thermal hot water producing system, the more amount of hot water can be produced, which can be even used for room panel heating. The compressor was cooled by water jaket instead of air cooled so that the system energy efficiency was improved quite well.
Proceedings of the Korean Society for Bio-Environment Control Conference
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1999.11a
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pp.95-99
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1999
자연에너지와 전기에너지를 조합하여 냉방과 난방을 수행할 수 있는 방법중의 하나로 히트펌프 이용기술이 있으며, 국내의 경우 히트펌프는 주로 냉방 또는 냉동을 목적으로 이용되고 있으나, 1980년 이후 전기가 풍부한 경제선진국을 중심으로 난방 또는 냉난방겸용의 히트펌프가 개발되어 주택, 빌딩, 온실 등의 공조시스템에 이용되고 있다. (중략)
Kwon, Jin Kyung;Jeon, Jong Gil;Kim, Seung Hee;Kim, Hyung Gweon
Journal of Bio-Environment Control
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v.25
no.4
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pp.225-231
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2016
Glasshouse heating package technologies to improve energy usage efficiency in winter were developed. Heating package was composed of the ground water source heat pump with heating capacity of 105kW, the aluminum multi-layer thermal curtain with six layers of different materials and the root zone local heater with XL pipes of ${\phi}20mm$. Venlo type glasshouse($461m^2$) with the heating package was compared with the same type and area control glasshouse with the light oil boiler, the usual non-woven fabric thermal curtain with respect to the glasshouse inside temperature, relative humidity, crop growth, and heating energy consumption. The results of test in paprika cultivation glasshouses showed that the air temperature inside glasshouse with aluminum multi-layer thermal curtain was maintained $2.2^{\circ}C$ higher than that of control glasshouse in un-heating night time and the temperature in bed with root zone local heating was $4.7^{\circ}C$ higher than that in bed without local heating. Average heating coefficient of performance(COP) of the ground water source heat pump used in paprika cultivation was 3.7 and the glasshouse inside temperature was maintained at $21^{\circ}C$ of heating set up temperature. The heating energy consumptions per 10a were measured at 14,071L of light oil and 364kWh of electric power for the control glasshouse and 35,082kWh for the glasshouse applied heating package. As results, the heating cost of the glasshouse applied heating package was 87 percent lower than that of control glasshouse. The growths of paprika in glasshouses of control and applied heating package did not show any significant difference.
The object of this paper is to design a embedded system based on sensor networks. The proposed system can manage the heating by sensing and analyzing the temperature and humidity in apartment house and others. For implementing this system, we devide JAVA API into the platform-independent JAVA part and platform-dependent native part for the implementation of JAVA API to manage the linux based embedded system devices, and focus on the control of the embedded system devices using JAVA API.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.14
no.12
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pp.6053-6059
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2013
Heat pumps have attracted considerable attention as a green energy system because they use renewable energy, such as geothermal, solar energy and waste heat, and can have a low electricity consumption rate compared to other conventional electric heating system. Many studies of high efficient heat pump system design was performed previously,but it is not easy to find any an analytical model that consists of components (e.g. compressor, heat exchangers, and expansion valve), not only having an interrelation and interconnection each other but also being flexible to any change in geometry and operating parameters. In this study, a computational model was developed for a heat pump with warm air as a heat source using the one-dimensional modeling software, AMESim. In combination with an independently-developed analytical model for a scroll compressor, the heat pump model can simulate the physical characteristics and actual behavior of the heat pump precisely. In addition, the reliability of the model was improved by verifying the simulation results using experimental data. The simulation data fell into the 10% error range compared with the experimental data. The heat pump model can be used for system optimization studies of product development and applied to other applications in a range of industrial field.
In SS branch of Korea District Heating Corporation, Combined Heat & Power power plant with 99MW capacity and 98Gcal / h capacity is operated as a district electricity business. In this region, it is difficult to operate the generator due to the problem of surplus heat treatment between June and September due to the economic recession and the decrease in demand, so it is urgent to develop an economical energy new business model. In this study, we will develop an optimized operation model by introducing a renewable energy hybrid system based on actual operation data of this site. In particular, among renewable energy sources, fuel cell (Fuel Cell) power generation which can generate heat and electricity at the same time with limited location constraints, photovoltaic power generation which is representative renewable energy, ESS (Energy Storage System). HOMER (Hybrid Optimization of Multiple Energy Resources) program was used to select the optimal model. As a result of the economic analysis, 99MW CHP combined cycle power generation is the most economical in terms of net present cost (NPC), but 99MW CHP in terms of carbon emission trading and renewable energy certificate And 5MW fuel cells, and 521kW of solar power to supply electricity and heat than the supply of electricity and heat by 99MW CHP cogeneration power, it was shown that it is economically up to 247.5 billion won. we confirmed the results of the improvement of the zone electricity business condition by introducing the fuel cell and the renewable energy hybrid system as the optimization process model.
In this study, a new model is proposed to improve the problem of the decline of predict rate of heat demand on a particular date, such as a public holiday for the conventional heat demand forecasting system. The proposed model was the Four Season Mixed Heat Demand Prediction Neural Network Model, which showed an increase in the forecast rate of heat demand, especially for each type of forecast date (weekday/weekend/holiday). The proposed model was selected through the following process. A model with an even error for each type of forecast date in a particular season is selected to form the entire forecast model. To avoid shortening learning time and excessive learning, after each of the four different models that were structurally simplified were learning and a model that showed optimal prediction error was selected through various combinations. The output of the model is the hourly 24-hour heat demand at the forecast date and the total is the daily total heat demand. These forecasts enable efficient heat supply planning and allow the selection and utilization of output values according to their purpose. For daily heat demand forecasts for the proposed model, the overall MAPE improved from 5.3~6.1% for individual models to 5.2% and the forecast for holiday heat demand greatly improved from 4.9~7.9% to 2.9%. The data in this study utilized 34 months of heat demand data from a specific apartment complex provided by the Korea District Heating Corp. (January 2015 to October 2017).
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