In order to develop the cooling load estimation method in the greenhouse, the cooling load calculation formula based on the heat balance method was constructed and verified by the actual cooling load measured in the fog cooling greenhouse. To examine the ventilation heat transfer in the cooling load calculation formula, we measured ventilation rates in the experimental greenhouse which a cooling system was not operated. The ventilation heat transfer by a heat balance method showed a relatively good agreement. Evaporation efficiencies of the two-fluid fogging system were a range of 0.3 to 0.94, average 0.67, and it showed that they increased as the ventilation rate increased. We measured thermal environments in a fog cooling greenhouse, and calculated cooling load by heat balance equation. Also we calculated evaporative cooling energy by measuring the sprayed amount in the fogging system. And by comparing those two results, we could verify that the calculated and the measured cooling load showed a relatively similar trend. When the cooling load was low, the measured value was slightly larger than calculated, when the cooling load was high, it has been found to be smaller than calculated. In designing the greenhouse cooling system, the capacity of cooling equipment is determined by the maximum cooling load. We have to consider the safety factor when installed capacity is estimated, so a cooling load calculation method presented in this study could be applied to the greenhouse environmental design.
Proceedings of the Korea Society for Industrial Systems Conference
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2006.05a
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pp.115-118
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2006
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.
The Magazine of the Society of Air-Conditioning and Refrigerating Engineers of Korea
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v.29
no.2
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pp.25-31
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2000
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.
In order to develop the efficient control algorithm of the two-fluid fogging system, cooling experiments for the many different types of fogging cycles were conducted in tomato greenhouses. It showed that the cooling effect was 1.2 to $4.0^{\circ}C$ and the cooling efficiency was 8.2 to 32.9% on average. The cooling efficiency with fogging interval was highest in the case of the fogging cycle of 90 seconds. The cooling efficiency showed a tendency to increase as the fogging time increased and the stopping time decreased. As the spray rate of fog in the two-fluid fogging system increased, there was a tendency for the cooling efficiency to improve. However, as the inside air approaches its saturation level, even though the spray rate of fog increases, it does not lead to further evaporation. Thus, it can be inferred that increasing the spray rate of fog before the inside air reaches the saturation level could make higher the cooling efficiency. As cooling efficiency increases, the saturation deficit of inside air decreased and the difference between absolute humidity of inside and outside air increased. The more fog evaporated, the difference between absolute humidity of inside and outside air tended to increase and as the result, the discharge of vapor due to ventilation occurs more easily, which again lead to an increase in the evaporation rate and ultimately increase in the cooling efficiency. Regression analysis result on the saturation deficit of inside air showed that the fogging time needed to change of saturation deficit of $10g{\cdot}kg^{-1}$ was 120 seconds and stopping time was 60 seconds. But in order to decrease the amplitude of temperature and to increase the cooling efficiency, the fluctuation range of saturation deficit was set to $5g{\cdot}kg^{-1}$ and we decided that the fogging-stopping time of 60-30 seconds was more appropriate. Control types of two-fluid fogging systems were classified as computer control or simple control, and their control algorithms were derived. We recommend that if the two-fluid fogging system is controlled by manipulating only the set point of temperature, humidity, and on-off time, it would be best to set up the on-off time at 60-30 seconds in time control, the lower limit of air temperature at 30 to $32^{\circ}C$ and the upper limit of relative humidity at 85 to 90%.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2019.05a
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pp.458-460
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2019
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.
Proceedings of the Korean Society for Bio-Environment Control Conference
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2001.11a
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pp.59-62
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2001
여름철 온실내 고온 문제를 해결하기 위해 이용되는 자연환기형 포그냉방은 환기가 충분치 못할 경우 온실 내부의 습도가 증가하여 증발 효율이 떨어지는 문제가 발생한다. 제습장치를 이용하여 온실 내부의 상대습도를 낮추면 증발 냉각 효율을 높일 수 있을 것으로 생각된다. 본 연구에서는 제습장치를 이용한 포그냉방 온실에 대한 CFD 모델을 개발하여 온실의 열환경 및 수분 환경을 분석하고자 한다. (중략)
The cooling effect of a fog cooling system has a close relationship to air flow and relative humidity in the greenhouse. From the VETH chart for cooling design, a cooling efficiency can be improved by means of increasing the air exchange rate and the amount of sprayed water. In the no shading experimental greenhouse by time control, when average air exchange rate was 0.77 times.min$^{-1}$ and spray water amount was 2,009g, inside temperature of the greenhouse was 31$^{\circ}C$ that was almost close to outside temperature and cooling efficiency was 82%. When average air exchange rate was close to temperature of the greenhouse that was no cooling and 70% shading greenhouse environment. When average air exchange rate was 2.59times.min$^{-1}$ , spray water amount was 2,009g and shading rate was 70%, inside relative humidity of the greenhouse was increased was 2,009 g and shading rate was 70%, inside relative humidity of the greenhouse was increased, but temperature was not decreased. When average air exchange rate was 2.33 times.min$^{-1}$ and spray water amount was 2,009g, inside temperature was 31.4 and at that time maximum wind speed at the air inlet of greenhouse was 1.9m.s$^{-1}$ . Since time controller sprayed amount of constant water at a given interval, some of sprayed water remained not to be evaporated, which increased relative humidity and decreased cooling efficiency. Because the shading screen prevented air flow in the greenhouse, it also caused the evaporation efficiency to be decreased. In order to increase cooling efficiency, it was necessary to study on controling by relative humidity and air circulation in the greenhouse.
In order to provide fundamental data on utilization of dehumidifier in greenhouses, a condensing type dehumidifier using ground water as a coolant was developed and tested dehumidification performance. The developed dehumidifier was applied to greenhouse with fog cooling system and effect of dehumidification on improvement of evaporative cooling efficiency was analyzed. Results of the dehumidifier performance test showed that dehumidification using ground water as a coolant was sufficiently possible in fog cooling greenhouse. When the set point temperature of greenhouse cooling was $32^{\circ}C$ and as temperatures of ground water rose from $15^{\circ}C\;to\;18^{\circ}C,\;21^{\circ}C\;and\;24^{\circ}C$, dehumidification rates decreased by $17.7\%,\;35.4\%\;and\;52.8\%$, respectively. As flow rates of ground water reduced to $75\%\;and\;50\%$, dehumidification rates decreased by $12.1\%\;and\;30.5\%$, respectively. Cooling efficiency of greenhouse equipped with fog system was distinctly improved by artificial dehumidification. When the ventilation rate was 0.7 air exchanges per minute, dehumidification rates of the fog cooling greenhouse caused by natural ventilation were 53.9%-74.4% and they rose up to 75.4%-95.9% by operating the dehumidifier. In case of using the ground water of $18^{\circ}C$ and flow rate of design condition, it was analyzed that whole fog spraying water can be dehumidified even if the ventilation rate is 0.36 exchanges per minute. As a utilization of dehumidifier, it is possible to improve cooling efficiency of fog system in naturally ventilated greenhouses.
In a centralized cooling plant, precise mechanical design and control strategy are required for peak and partial cooling load management. Otherwise, it will lead to low efficiency of cooling system and energy loss due to low partial load efficiency. The purpose of this paper is to enhance energy performance of the centralized cooling plant by controlling flow system in an industrial building using measured data and energy performance simulation program. The simulation results show that the proposed flow control can cut down annual electric power consumption by about 17% compared with the conventional cooling system.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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