The Magazine of the Society of Air-Conditioning and Refrigerating Engineers of Korea
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v.33
no.3
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pp.33-36
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2004
냉방에너지에 대한 분석과 전기냉방에 대한 가스냉방의 경제성 및 향후 가스냉방의 보급전망을 기술하였다. 가스냉방 부하 가스냉방은 80년대 중반부터 하절기 최대 전력수요 억제의 일환으로 보급이 본격화되기 시작했으며 가스 흡수식 냉방기 및 냉온수기의 공급으로 대규모 건축물의 냉난방에 대한 개념이 서서히 바뀌기 시작하였다. 92년 7월 “건축물의 냉방설비에 대한 설치 및 설계기준” 이 제정, 시행됨에 따라 일정규모 이상의 건축물에 중앙집중식 냉방설비 설치시 주간 최대 냉방부하의 60% 이상을 가스냉방 또는 축냉식으로 설치 의무화됨으로써 냉방은 물론 난방까지 겸하는 흡수식 냉온수기의 보급이 크게 증가하고 있다.(중략)
최근 겨울철과 여름철에 다양한 냉난방기기의 보급이 급증하여 최대전력에 대한 기온의 영향이 상당히 커지고 있다. 이에 따라 기온의 영향으로 인한 계절성이 급등하여 전력수요 예측결과의 불확실성을 증폭시키고 있다. 그러나 아직까지는 이러한 냉방 및 난방부하의 급증에 따른 계절성 변화에 대한 체계적인 분석 방법이 정형화되어 있지 못하다. 따라서 본 연구에서는 누적기온반응함수, 기온분포함수, 공적분 및 오차수정모형 등을 바탕으로 엄격한 통계적 검증을 거쳐 냉난방부하 추정 방법을 연구하였고, 아울러 관련 결과를 제시함으로써 향후의 전력수급에 안정적 기반을 제공코자 한다.
In order to set the outdoor weather conditions to be applied to the design standard of the greenhouse heating and cooling system, outdoor air temperature and heating degree-hour for heating design, dry bulb temperature, wet bulb temperature and solar irradiance for cooling design were analyzed and presented. For every region in Korea, we used thirty years from 1981 to 2010 hourly weather data for analysis, which is the current standard of climatological normal provided by KMA. Since the use of standard weather data is limited, design weather conditions were obtained using the entire weather data for 30 years, and the average value of the entire data period was presented as a design standard. The design weather data with exceedance probability of 1, 2.5, and 5% were analyzed by the TAC method, and we presented the distribution map with exceedance probability of 1% for heating and 2.5% for cooling which are recommended by design standards. The changes of maximum heating load, seasonal heating load and maximum cooling load were examined by regions, exceedance probabilities, and setpoint temperatures. The proposed outdoor design conditions can be used not only directly for the greenhouse heating and cooling design, but also for the reinforcement of heating and cooling facilities and the establishment of energy saving measures. Recently, due to the climate change, sweltering heat in summer and abnormal temperature in winter are occurring frequently, so we need to analyze weather data periodically and revise the design standard at least every 10 years cycle.
우리나라 최대전력은 70년대 연도별로 36만 kW, 약 15%씩 증가하였으나, 최근 2000년대에는 연도별로 300만kW 이상, 약 6%대의 증가를 보이고 있다. 발생시간도 70년대에는 저녁시간대에 주로 발생했으나 80년대부터 최근까지는 15시에 하계 최대전력이 발생하고 있다 아울러 최근에는 기상의 변동폭 증가로 여름과 겨울의 계절성이 증폭되는 추세에 있고 이러한 최대전력 발생의 이면에는 시간별 부하패턴이 다양하게 나타나고 있다. 과거 70-80년대에는 연간이나 월간 부하패턴 모두 평균전력대비 변동폭이 크게 나타났으나 최근에는 변동폭이 상당히 작아지고 있다. 이는 최대전력에 못지않게 전력소비량이 지속적으로 증가하여 부하수준이 평준화되고, 부하율이 높아지고 있다는 것을 나타내며 연중 및 일간 피크 발생시점도 다변화되는 특징을 보이고 있다. 따라서 이러한 부하패턴 변화에 합리적으로 대응하기 위해서는 짧은 기간의 부하관리보다는 상시 수요관리인 효율향상 위주의 프로그램이 필요하고, 저렴한 전기 요금의 정상화를 통한 전력소비 감축을 통한 대응이 중요하다. 외국의 사례를 보면 우리나라 냉방 및 난방전력은 현재보다 10%p-20%p 정도 점유비가 추가적으로 상승할 개연성이 높으므로 다양한 시나리오 예측을 통한 철저한 위험관리 체계 확립이 요구된다.
Korean Journal of Air-Conditioning and Refrigeration Engineering
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v.5
no.4
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pp.278-284
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1993
A simplified TAC method was developed for the selection of design temperature and absolute humidity for peak cooling and heating load calculation with ETD method. And the design data of the 11 major cities in Korea were obtained. Based on the simplified TAC method, the design data for summer and autumn cooling season were selected by the TAC 5.0% of July through August and TAC 5.0% of October, respectively. But the design data for winter heating season were selected by the conventional TAC 2.5% of the full winter season.
In order to establish the criterion for analyzing outdoor weather conditions in the greenhouse heating and cooling system design, we analyzed heating and cooling design outdoor temperatures by the annual percentile method and compared with design outdoor temperatures by the existing seasonal percentile method. In the annual percentile method, 0.4%, 1% and 2% of the total 8,760 hours per year are presented as cooling design outdoor temperatures and 99.6% and 99% as heating design outdoor temperatures. When the annual percentile method was adopted, heating design outdoor temperatures increased by 6.7 to 9.6% compared with the seasonal percentile method, and cooling design outdoor temperatures decreased by 0.6 to 1.1%. The maximum heating load in the same greenhouse condition decreased by 3.0 to 3.6% when the annual percentile method was adopted, but the effect on the maximum cooling load was insignificant. Therefore, it is necessary to consider the change of heating design outdoor temperatures to the annual percentile method, but it is not necessary to change the cooling design outdoor temperatures since there is little difference between the two methods.
에너지 절약적 차원에서 한 대의 실외기에 다수의 실내기가 접속되는 개별공조형 멀티 열펌프에 관한 연구 및 개발과 보급이 증대되고 있다. 본 연구에서는 복수의 실내기를 갖고 가변속 압축기를 채용한 지열원 물대공기 멀티열펌프시스템을 학교 현장에 설치하여 제조사의 운전 제어 알고리즘에 따라 일일 냉난방 실증 성능 특성을 분석하였다. 2008년 9월 30일의 냉방부하가 낮은 일자에 대하여 시간에 따른 부하 변동에 따라 압축기의 용량가변으로 실내기 냉방용량은 정격용량 대비 17.1%에서 111.3%의 범위에서 변이되었으나, 열펌프 유닛의 일일 최대 COP는 6.2를 나타냈으며, 일일 평균 열펌프 유닛 COP는 4.5로 열펌프 유닛 인증 기준 이상의 성능을 나타냈다. 2008년 11월 10일 대비 2008년 12월 15일에는 시스템 가동 중의 평균 외기온도가 $9.6^{\circ}C$ 감소하였으나, 각 재실공간의 용도별 부분 부하특성으로 11월 10일 보다 난방 부하량이 작게 나타났다. 하지만, 12월 15일에는 부하량이 매우 작아서 11월 10일보다 잦은 압축기 가변에 따른 손실로 일일 평균 COP가 낮게 나타났다. 2009년 1월 12일에는 정격 용량대비 94%의 부하율로 11월 10일과 12월 15일 대비 4배 이상의 부하량으로 압축기 용량 가변율이 작아서 난방용량과 COP 변화율이 작게 나타났다. 2009년 1월 12일에는 지중순환수의 실외열교환기 유입온도가 2008년 12월 15일보다 감소하고, 시스템의 난방용량 증가로 상대적으로 응축기와 증발기 크기가 감소한 효과로 히트펌프 유닛 COP가 감소하였으나, 본 지열원 열펌프 제조사에서 생산하고 있는 본 지열원 시스템과 동일한 압축기 등을 채용한 동일 용량의 공기열원 열펌프의 1월 12일 외기온도 $-10^{\circ}C$에서의 열펌프 유닛 COP 대비 70% 우수한 성능을 나타냈다. 본 지열원 히트펌프의 2008년 11월 10일의 일일 평균 히트펌프 유닛 COP는 외기온도가 낮고 일일 부하량이 크게 나타난 1월 12일의 일일 평균 히트펌프 유닛 COP 대비 37% 높게 나타났으나, 지중순환펌프의 정속운전으로 시스템 요구 지중순환수 유량 증가에 따른 성능 향상보다 소비전력 증가 영향이 커서 1월 12일의 시스템 COP 보다 33.3% 작은 값을 나타냈다. 본 연구의 용량 가변형 압축기를 채용한 지열원 멀티 히트펌프 유닛을 지열원 냉난방 시스템의 히트펌프 유닛으로 사용할 경우 시스템 최적화를 통한 시스템 COP 향상과 연간에너지 절감을 이루기 위해서는 히트펌프의 용량 변화 시에 지중순환펌프의 순환 유량 최적화를 위한 효율적 운전 제어 알고리즘 개발이 요구된다.
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.
Hydrogen has gained attention as an environmentally friendly energy source among various renewable options, however, its application in agriculture remains limited. This study aims to apply the hydrogen fuel cell triple heat-combining system, originally not designed for greenhouses, to greenhouses in order to save energy and reduce greenhouse gas emissions. This system can produce heating, cooling, and electricity from hydrogen while recovering waste heat. To implement a hydrogen fuel cell triple heat-combining system in a greenhouse, it is crucial to evaluate the greenhouse's heating and cooling load. Accurate analysis of these loads requires considering factors such as greenhouse configuration, existing heating and cooling systems, and specific crop types being cultivated. Consequently, this study aimed to estimate the cooling and heating load using building energy simulation (BES). This study collected and analyzed meteorological data from 2012 to 2021 for semi-enclosed greenhouses cultivating tomatoes in Jeonju City. The covering material and framework were modeled based on the greenhouse design, and crop energy and soil energy were taken into account. To verify the effectiveness of the building energy simulation, we conducted analyses with and without crops, as well as static and dynamic energy analyses. Furthermore, we calculated the average maximum heating capacity of 449,578 kJ·h-1 and the average cooling capacity of 431,187 kJ·h-1 from the monthly maximum cooling and heating load analyses.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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