A peak cooling and heating load($kW/m^2$) and annual energy($kWh/m^2{\cdot}yr$) have been simulated for a special greenhouse located near Seoul. The special facility was designed for living plant and butterfly with many visitors. The design conditions for the facility have been discussed with the designer and simulated with the weather and building conditions. The load and energy simulation was done by TRNSYS 15 based on IPMVP 4.4.2.'s simulation requirement. The results have been shown in terms of area($kW/m^2$) and volume load and energy index($kWh/m^2{\cdot}yr$). Considering the higher height of the facility, The results came out reasonably comparing the index of a typical commercial building signed as $462kWh/m^2{\cdot}yr$.
Measures for coping with energy shortage are being sought all over the world. Following such a phenomenon, effort to use less energy in the design of buildings and equipment are being conducted. In particular, a program to evaluate the performance of a building comes into the spotlight. However. indispensable standard wether data to estimate the exact energy consumption of a building is currently unprepared. Thus, after appling standard weather data for four weather factors which were used in previous researches to Visual DOE 4.0, we compared it with the result of the existing data and evaluated them. For the monthly cooling and heating load of our target building, we used revised data for June, July, August, and September during which cooling load is applied. When not the existing data but the revised data was used, the research shows that an average of 14.9% increased in June, August, and September except for July. Also, in a case of heating load, the result by the revised data shows a reduction of an average of 11.9% from October to April during which heating load is applied. In particular, the heating loads of all months for which the revised data was used were more low than those of the existing data. In the maximum cooling and heating load according to load factors, the loads by residents and illumination for which the revised data was used were the same as those of the existing data, but the maximum cooling loads used by the two data have a difference in structures such as walls and roofs. Through the above results, the research cannot clearly grasp which weather data influences the cooling and heating load of a building. However, in the maximum loads by the change of weather data in four factors (dry-bulb temperature, web-bulb temperature, cloud amount, and wind speed) among 14 weather factors, the research shows that 5.95% in cooling load and 27.56% in heating load increased, and these results cannot be ignored. In order to make weather data for Performing energy performance evaluation for future buildings, the flow of weather data for the Present and past should be obviously grasped.
This study, the urban energy used office building green roof type composition of the target by analyze building energy reductions. Green roof is total 6 types(type A~F) were selected, EnergyPlus the energy simulation programs were used. Top floor of green roof types evaluation, the reduction of the cooling peak load type E(1.26%), type D(1.30%), type C(1.37%), type B(1.45%), type F(1.49%), and heating peak load is type D(1.32%), type E(1.40%), type C(1.47%), type F(1.69%), type B(2.13%) order. Annual cooling load of heating load is reduced more than about 1% effect. The heating load reduction ratio for a maximum of 9% respectively. Cooling peak load of the building energy performance evaluation of type F > type B > type C > type D > type E in the order and in the case of peak loads heating type B > type F > type D > type E>type C order. Annual total energy use reduction of 1.07 to 1.22% and earn, type B in the best good. In primary energy use reductions in the presence of a green roof were in the 4249~4876 kWh/yr. Annual $CO_2$ emissions reductions of unapplied type A were analyzed on average 469.78 kg.
In order to assess the reliability of a building energy simulation program (TRNSYS) from the standpoint of user, a set of verification experiment and calculation of cooling load for a test space is carried out. This work is a complement of the previous study that dealt with heating load for the same space. The test space is kept airtight to eliminate the source of uncertainties in modeling. A window-mounted, on/off controlled air-conditioner is used for cooling, whose performance has been established a priori. The calculation encompasses two models for evaluating cooling load in TRNSYS: energy rate control and temperature level control. Comparison of the total cooling loads obtained from different sets of experimental data enables to validate the measurements. The experimental result shows that the latent load is fairly large even in the absence of apparent air change in the space, which needs to be clarified. Each of hourly and daily accumulated sensible loads is compared between the experiment and two calculation models. Despite an inconsistency associated with solar irradiation, both of the models agree favorably with the experiment within a tolerance, illustrating their capability of properly predicting space thermal loads.
KNU 식물공장 모델의 냉난방 에너지 부하를 DesignBuilder를 이용하여 해석하였다. 실내설정온도, LED 보광주기, LED 보광량, 유리외피의 구조에 따른 에너지 소모량을 분석하였다. LED 보광이 없는 식물공장의 실내설정온도를 상추의 적정 생육온도인 $20^{\circ}C$를 중심으로 $15^{\circ}C$, $25^{\circ}C$로 변화시키면서 일정온도로 유지하는데 필요한 연간 냉난방부하를 분석하였다. $15^{\circ}C$일 때 냉방부하, $25^{\circ}C$일 때 난방부하가 가장 크게 나타났다. 상추 재배에 필요한 LED 보광 적용 시 난방부하는 감소하지만 냉방부하가 약 6배 증가한다. 또한 LED 보광 시 주간보다는 야간보광이 냉난방부하 감소에 유리한 결과를 주었다. 식물공장 외피가 냉난방부하에 미치는 영향을 비교하기 위하여 다섯 가지 종류의 외피를 적용하여 계산하였다. 이중창호의 열관류율이 작을수록 식물공장의 난방부하는 감소하고 냉방부하는 증가하였다. 재배할 작물의 적정생장온도 설정, LED 및 재배설비의 내부발열량에 따른 적절한 외피선택, 다양한 패시브 및 액티브 에너지 절감기술의 적용으로 냉방부하를 감소시키는 것이 식물공장 운영에 중요한 요소로 판단된다.
Energy loss from windows accounts for large scores of heating and cooling loads also in energy saving apartments that is reduced over 30% of total energy consumption. Movable reflective insulations, insulation shutters, blinds, insulated shades are used to reduce energy loads from windows. In this study, energy saving performance of insulated shades was simulated by control methods. According to installation of insulated shades, heating loads were decreased about 10.5~11.3%, and cooling loads are decreased about 29.1~38.3% on an energy saving apartment. The heating peak load was reduced about 9.5% by insulated shades and the cooling peak load was reduced about 25.7~31.5%. In the case of insulated shades with automatic control system, simple time schedule control system would be more efficient than outdoor detection control system that should use several sensors.
Energy demands for offices in Korea are surveyed and analyzed to generate communicational models for simulations. Daily energy loads of 13 office buildings scattered in the 6 largest cities in the country are surveyed and analyzed based on energy consumption log sheets. Detailed hourly loads that are frequently required when a detailed operation simulation is performed are measured using remote data acquisition processes for 3 offices. The complete load demand models of electricity, cooling, heating and hot water are established by combining the daily and hourly patterns based on the statistical behavior of the hourly patterns.
The objective of this study is to evaluate the design parameters and to develop the cooling and heating load prediction equations of office buildings. The building load calculation simulation was carried out using the DOE-2.1E program. The results of the simulation was used as a data for ANOVA and multiple regression analysis which could develop the load prediction equations.
The Korean fenestration energy consumption efficiency rating system only considers thermal performance of the heat transfer coefficient (U-value) and airtightness excluding optical characteristics of the solar heat gain coefficient (SHGC). This study analyzed annual heating and cooling energy requirements on the middle floor of apartment by optical and thermal performance of windows to evaluate the suitability of the rating system. One hundred and twenty-eight windows were analyzed using THERM and WINDOW 7.4, and energy simulation for a reference model of an apartment house facing south was performed using TRNSYS 17. The results showed that window performance was the main factor in the heating and cooling load. The heating load of the reference model was 539 kWh to 2,022 kW, and the cooling load was 376 kWh to 1,443 kWh. The coefficient of determination ($R^2$) of the heating and cooling loads driven from the SHGC were 0.7437 and 0.9869, which are more compatible than those from the U-value, 0.0558 and 0.4781. Therefore, it is not reasonable to evaluate the energy performance of windows using only the U-value, and the Korean fenestration energy consumption efficiency rating system requires a new evaluation standard, including SHGC.
International Journal of Air-Conditioning and Refrigeration
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제10권2호
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pp.65-71
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2002
The objective of this study is to evaluate the design parameters and to develop the cooling and heating load prediction equations of office buildings. The building load calculation simulation was carried out using the DOE-2.1E program. The results of the simulation were used as data for multiple regression analysis which could develop the load prediction equations.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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