태양열시스템은 하절기에 급탕과 난방 부하가 적거나, 거의 없어 시스템의 과열 문제가 야기 될 수 있다. 이를 해결하는 방안 중에 하나로 흡수식 냉방시스템을 이용하여 하절기 잉여열원을 활용하여 냉방하는 방법이 대두되고 있다. 태양열 냉방시스템은 전기에너지를 대체하는 효과 뿐 아니라 태양열 연간 이용 효율 극대화에도 크게 기여 할 수 있다. 본 고에서는 국내 기술로 최초로 개발 실용화된 중온용 단일 진공관형 태양열 집열기와 1중 효용 흡수식 냉방기를 이용하여 실증연구를 계획하였다. 태양열 냉방 실증을 위하여 단일 진공관형 태양열 집열기 집열면적 200m2, 축열조(태양열, 급탕, 냉수), 10RT급 냉방기, 냉각탑, 보조 보일러, 원격 제어 및 모니터링 등이 계획 되었다. 실증시험 중간 결과 태양열 냉방시스템은 하절기 맑은 날 하루 동안 약 5 - 6시간 안정적으로 가동 되었으며, 앞으로 온수급탕, 난방 시험을 거쳐 시스템 성능 및 경제성 평가를 통하여 유용성, 안정성 및 신뢰성이 검증 될 계획이다.
최근 경제성장과 생활수준의 향상으로 냉방기기의 설치가 보편화되면서 하절기 냉방부하 증가에 따른 전력 에너지 공급상의 위기를 맞고 있다. 이와 같은 문제점을 해결하기 위하여 한국전력공사에서는 심야 전력 공급 시간에 냉동기를 가동하여, 얼음의 형태로 냉열을 저장하였다가 주간 냉방에 활용하는 빙축열 냉방 시스템을 보급 하여 주간전력 사용을 우회시키는 방법으로 전력수급의 안정화에 기여하고 예비율을 높이려는 노력을 하고 있다. 이러한 빙축열 냉방 시스템을 좀더 효율적으로 사용하기 위해서는 빙축열 냉방 시스템에 대한 연구가 필요하며 특히 빙축열 부하예측 기술과 시스템 최적제어 기술의 개발은 최대순간 요구부하의 개선은 물론 시스템의 성능향상과 에너지 소비감소에도 효과적으로 쓰일 수 있다. 따라서 본고에서는 야간에 빙축조에 저장시킨 축열만으로 주간의 냉방부하를 감당하게 하는 전부하 축열 방식을 선택하여 시스템 각 구성요소의 동적현상을 고려한 효과적인 수학적 모텔을 제시하고 이를 사용하여 빙축열 냉방시스탱의 최적제어 알고리즘을 개발하고 시뮬레이션을 통해 그 효율성을 확인하는 것을 목적으로 한다.
여름철 재배시설의 기본적인 온도상승 억제방법은 차광과 환기이지만 이 방법만으로는 작물의 적정 생육온도에 접근하기 어렵기 때문에 추가적인 냉방 장치가 도입되고 있다. 현재 온실의 냉방시스템은 물의 증발잠열을 이용한 Pad and Fan 방식과 Fog 방식의 냉방시스템이 보급되어 있으나, 국내의 지역기상조건을 감안한 연구가 충분히 이루어지지 못하여 냉방시스템의 설치와 운영에 대한 기준이 명확하지 못한 실정이다. 따라서, 본 연구에서는 현장 실험을 통하여 기초적인 자료를 수집하였다.
빙축열 시스템과 같은 열교환 시스템을 이용하여 심야의 전력 경부하 시 주간에 이용할 냉방부하를 축열하였다가 주간에 공급함으로써 전력의 평준화와 전력 설비의 효율적 운용을 기할 수 있어 전력의 안정적인 수급과 에너지의 효율을 극대화할 수 있다. 하지만 빙축열 시스템의 제어 운전을 전적으로 운전자의 경험에 의존하는 경우에 충분한 냉방 부하를 공급하기 위한 잉여축열에너지가 비경제적으로 많아져서 빙축열 시스템의 경제성이 저하되고 사용 효과가 낮아지는 문제점이 많이 발생되고 있다. 경제적인 활용 효과를 고려하여 빙축열 시스템을 효율적으로 운용하기 위해서는 냉방부하량이 기후 특성에 의해 결정되므로 기후를 정확하게 예측하고 이를 토대로 다음날의 시간별 냉방부하를 예측하여 적정한 축열량을 결정하여야 하는 어려움이 따른다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 연구에서는 신경망을 이용하여 기상 데이터를 토대로 다음날의 온도와 습도를 예측하고 예측된 온도와 습도 및 냉방부하 실적 자료를 기반으로 신경망을 이용하여 시간별 냉방부하를 예측하는 알고리즘을 제시하였다. 제안된 냉방 부하예측 알고리즘에 의해 구축된 한국전력공사 속초생활연수원의 부하예측모델을 이용하여 온도, 습도, 냉방부하를 예측한 결과 기존 방법에 의한 것보다 우수한 예측 성능을 보였다.
본 논문은 더위나 고온의 환경에서 열적스트레스를 줄이기 위한 착용형 개인 냉방시스템 개발에 관한 것이다. 개인 냉방시스템은 냉매압축 냉동사이클로 작동되는 소형 냉동시스템이 적용되었다. 소형 냉동시스템은 이동과 착용이 가능하도록 소형화와 경량화에 맞게 구성되었다. 증발기는 나일론튜브를 사용하여 조끼 내부에 매립하여 열전도에 의해 신체 열을 저감시키는 직접냉각방식이 적용되었다. 착용형 개인 냉방시스템은 냉방능력은 대략 100W이며 주위온도보다 12~$13^{\circ}C$ 정도 낮게 유지되는 성능을 가진다. 착용형 개인 냉방시스템의 무게는 조끼, 케이스, 배터리를 포함하여 약 3kg이다.
본 고에서는 지금까지 연구 개발 된 제반 태양열 냉방시스템의 개요 및 원리와 기술현황에 대하여 소개하였다. 소개된 기술은 $LiBr-H_2O,\;H_2O-NH_3,\;CaCl_2-NH_3$을 이용한 태양열 흡수식 냉방시스템; 활성탄, 실리탄, 실리카겔 등을 이용하는 제습냉방(desiccant cooling)시스템; Ranking engine을 이용하는 증기압축식 냉방시스템; $Zeolite-H_2O$, 실리카겔-$H_2O$, 실리카겔-메탄을 활성탄-메탄을 등 "고체흡착제-냉매"를 이용한 태양열 흡착식 냉동시스템 등이다. 이들 기술들을 실용화 단계에 있거나 실용화 단계에는 못 미치나 상당한 기술개발이 되어있는 분야이다. 또한 각 시스템별 비교분석이 가능하도록 대략적인 효율과 장단점이 소개되었다.
최근에 국내외 에너지 이용 효율성 증대 문제, CFCs등으로 인한 오존층 파괴문제, $CO_2$ 등으로 인한 지구온난화 문제, 실내공기질(IAQ)과 관련된 건물 환기량 증대요구로 인한 건물용 공조시스템(HVAC)의 설계변경 문제 등으로 인해 다양한 종류의 대체 냉방기기가 연구되어 오고 있다. 현재 미국에서는 ASHRAE Standard 62-1989에 의해 실내거주자의 필요한 IAQ와 쾌적함을 유지하기 위해 환기량을 기존의 경우보다 약 3배 이상이 되도록 권장하고 있고 또한 대다수의 미국 주 정부에서 건물설계에 관련된 조례로 ASHRAE Standard 62-1989를 적용하고 있다. 따라서 빌딩공조 설비관계자들은 늘어난 환기 요구량에 따라 잠열냉방용량이 크게 증대되므로 이를 처리하기 위한 새로운 냉방공조기기 시스템기술에 대해 관심이 증대하고 있다. 이에 따라 건조제를 x이용한 냉방 및 제습 시스템이 대체 냉방시스템 또는 기존의 냉방 시스템과 더불어 잠열부하를 처리하는 복합 시스템으로 최근에 다시 상당한 주목을 받고 있다.
최근 클라우드 시스템 환경이 점차 늘어남에 따라 데이터 센터(IDC) 구축이 점차 늘어나가고 있다. 데이터 센터는 최근 부각하고 있는 4 차 산업 영역에서 사물 인터넷(IoT), 자율주행차 등 에서 처리될 대용량 데이터로 인한 이를 처리하는 중요한 역할을 담당하고 있다. 데이터센터 운영에는 대량의 에너지가 필요하다. 수 많은 컴퓨터에서 발생하는 열에너지를 처리하기 위하여 대량의 전력 냉방 에너지를 소비하고 있다. 냉방 공조 운영은 데이터 센터 운영에 중요한 역할을 한다. 이유는 많은 컴퓨터를 가동하는 비용보다 부대 시설로 운영되는 냉방 에너지를 보다 많이 소비하는 현상까지 발생하고 있다. 이에 최근 데이터 센터 냉방 공조 운영을 효율화하는 것에 연구를 맞추고 있다. 본 논문에서는 냉방 공조 운영 효율화 하도록 하기 위해서 다중 기계 학습을 활용한 데이터 센터의 냉방 에너지 절감 시스템을 제안하고자 한다. 기존의 단수 알고리즘을 활용하여 머신 러닝의 모델구현 방식이 아닌 다중의 기계 학습을 통하여 최적화된 모델을 일일 배치로 생성하여 예측을 하는 시스템이다. 본 시스템을 통하여 사전에 최적화된 냉방 운영을 하여 기존 데이터 센터의 운영되는 과다 냉방을 감축 시켜 에너지를 절감해주는 기능을 제공한다. 본 논문 시스템 연구 결과는 폭발적으로 늘어가고 있는 데이터 센터의 에너지 효율화에 기여할 수 있고, 클라우드 사업에서 경쟁력을 줄 수 있는 운영 시스템 방안을 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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