In order to provide fundamental data for the creation of environmental design criteria for horticultural facilities, we developed a method to easily calculate the seasonal heating load applying heating degree-hour while taking into account heating load reductions due to solar radiation in the daytime, and reviewed through greenhouse heating experiments. Heating experiments and measuring meteorological environments were carried out in three greenhouses located at Buyeo, Cheonan, and Buan, and we derived reduction factors of seasonal heating load according to hours of sunshine. Daily mean hours of sunshine during the experiment period in each of the greenhouse was 4.0 to 8.3 hours, and the reduction factor of seasonal heating load was 0.64 to 0.85, has been shown to decrease linearly with the increase in hours of sunshine. A method to estimate the seasonal heating load for greenhouses was developed using the reduction factor of seasonal heating load derived from the greenhouse heating experiment, including the adjustment factor of seasonal heating load according to hours of sunshine. The developed method was validated through heating experiments in a greenhouse located at Cheonan. Greenhouse seasonal heating loads calculated by the method developed in this study were analyzed to show the estimate error of 1.2 to 5.0%. It showed that the accuracy increased 2.3 times more than when using the heating load reduction factor of 0.75 applied uniformly in previous studies. Thus, the calculation method of seasonal heating load for greenhouses considering hours of sunshine developed in this study could be utilized for energy estimation, management planning, and economic evaluation in greenhouse design.
To establish the design criteria for seasonal heating load calculation in greenhouses, standard weather data are required. However, they are being provided only at seven regions in Korea. So, instead of using standard weather data, in order to find the method to build design weather data for seasonal heating load calculation, heating degree-hour and heating degree-day were analyzed and compared by methods of fundamental equation, Mihara's equation and modified Mihara's equation using normal and thirty years from 1981 to 2010 hourly weather data provided by KMA and standard weather data provided by KSES. Average heating degree-hours calculated by fundamental equation using thirty years hourly weather data showed a good agreement with them using standard weather data. The 24 times of heating degree-day showed relatively big differences with heating degree-hour at the low setting temperature. Therefore, the heating degree-hour was considered more appropriate method to estimate the seasonal heating load. And to conclude, in regions which are not available standard weather data, we suggest that design weather data should be analyzed using thirty years hourly weather data. Average of heating degree-hours derived from every year hourly weather data during the whole period can be established as environmental design standards, and also minimum and maximum of them can be used as reference data for energy estimation.
The heating performance of a solar thermal seasonal storage system applied to a glass greenhouse was analyzed numerically. For this study, the gardening 16th zucchini greenhouse of Jeollanam-do agricultural research & extension services was selected. And, the heating load of the glass greenhouse selected was 576 GJ. BTES (Borehole Thermal Energy Storage) was considered as a seasonal storage, which is relatively economical. The TRNSYS was used to predict and analyze the dynamic performance of the solar thermal system. Numerical simulation was performed by modeling the solar thermal seasonal storage system consisting of flat plate solar collector, BTES system, short-term storage tank, boiler, heat exchanger, pump, controller. As a result of the analysis, the energy of 928 GJ from the flat plate solar collector was stored into BTES system and 393 GJ of energy from BTES system was extracted during heating period, so that it was confirmed that the thermal efficiency of BTES system was 42% in 5th year. Also since the heat supplied from the auxiliary boiler was 87 GJ in 5th year, the total annual heating demand was confirmed to be mostly satisfied by the proposed system.
The purpose of this study was to provide basic data for development of environmental design technology for greenhouses constructed in reclaimed lands. We analyzed the climatic conditions around seven major reclaimed land areas in Korea, which have a plan to install advanced horticultural complexes. The characteristics of heating load through the thermal environment measurement of the greenhouse in Saemangeum were analyzed. The part to be applied to the environmental design of the greenhouses in reclaimed lands were reviewed. The overall heat transfer coefficient of the experimental greenhouse with the aluminum screen and multi-layer thermal curtain averaged $3.79W/m^2^{\circ}C$. It represents a 44 % heat savings rate compared with plastic greenhouses with a single covering, which was significantly lower than that of the common greenhouses with 2-layer thermal curtains. This is because the experimental greenhouse was installed on reclaimed land and wind was stronger than the inland area. Among the total heating load, the transmission heat loss accounted for 96.4~99.9 %, and the infiltration loss and the ground heat exchange were low. Therefore, it is necessary to take countermeasures to minimize the transmission heat loss for greenhouses constructed in reclaimed lands. As the reclaimed land is located on the seaside, the wind is stronger than the inland area, and the fog is frequent. Especially, Saemangeum area has 2.6 times stronger wind speed and 3.4 times longer fog duration than the inland area. In designing the heating systems for greenhouses in reclaimed lands, it is considered that the maximum heating load should be calculated by applying the wind coefficient larger than the inland area. It is reasonable to estimate the operation cost of the heating system by applying the adjustment factor 10 % larger than the average in calculating the seasonal heating load.
Performance factors such as the EER(Energy Efficiency Ratio) and the COP (Coefficient of Performance) are being replaced by seasonal energy efficiency factors, like the SEER (Seasonal EER) and the SCOP (Seasonal COP) to evaluate the performance of a heat pump by the time of the year. Seasonal performance factors, such as the CSPF (Cooling Seasonal Performance Factor) and the HSPF (Heating Seasonal Performance Factor) are used to describe the heat pump's performance during the cool and hot seasons. In this study, the optimization of all heat pump's operating parameters was experimentally conducted to enhance the SEER based on the EU standard (EN 14825). Moreover, the SEER was improved by the compressor frequency, as well as indoor and outdoor fan speeds. In addition, the performance characteristics of the heat pump were studied under partial load conditions. As a result, the SEER was enhanced by 17% when the compressor frequency was optimized. An additional 2% improvement was achievable with the optimization of indoor and outdoor fan speeds.
The heating performance of a solar thermal seasonal storage system applied to a 1,320 m2 glass greenhouse was analyzed numerically, and the economic feasibility depending upon the number of boreholes was evaluated. For this study, the gardening 16th and 19th zucchini greenhouse of Jeollanam-do agricultural research & extension services was selected. And the heating load of the glass greenhouse selected was 1,147 GJ. BTES(Borehole Thermal Energy Storage) was considered as a seasonal storage, which is relatively economical. The number of boreholes was selected from 25 to 150. The TRNSYS was used to predict and analyze the dynamic performance of the solar thermal system. Numerical simulation was performed by modelling the solar thermal seasonal storage system consisting of flat plate solar collector, BTES system, short-term storage tank, boiler, heat exchanger, pump and controller. As a result of the analysis, when the number of boreholes was from 25 to 50, the thermal efficiency of BTES system and the solar fraction was the highest. When the number of boreholes was from 25 to 50, it was analyzed that the payback period was from 5.2 years to 6.2 years. Therefore it was judged to be the number of boreholes of the proposed system was from 25 to 50, which is the most efficient and economical.
온실 냉난방시스템 설계용 외부기상조건의 분석 기준을 설정하기 위하여 연간 백분위 방식에 의한 냉난방 설계기온을 분석하고, 기존의 계절 백분위 방식에 의한 설계기온과 비교 검토하였다. 우리나라 전 지역을 대상으로 현재 기상청에서 제공하는 기후평년값 기준 30년 간의 매 시각 기상자료를 분석에 사용하였다. 표준기상데이터의 이용이 제한적이기 때문에 전체 기상자료를 이용하여 매년 설계용 기상조건을 구하고, 전체 자료기간의 평균값을 분석에 사용하였다. 연간 백분위 방식으로 1년 기준 총 8,760시간의 백분위수 0.4%, 1%, 2%를 냉방 설계 외기온으로, 99.6%, 99%를 난방 설계 외기온으로 제시하였다. 연간 백분위 방식을 채택할 경우 계절 백분위 방식에 비하여 전체적으로 난방설계 외기온은 6.7~9.6% 상승하는 것으로 나타났으며, 냉방설계 외기온은 0.6~1.1% 하강하는 것으로 나타났다. 동일한 온실 조건에서 최대난방부하는 연간 백분위 방식을 채택할 경우 기존의 계절 백분위 방식에 비하여 약 3.0~3.6% 정도 감소하는 것으로 나타났고, 최대냉방부하에 미치는 영향은 미미한 것으로 분석되었다. 따라서 난방설계 외기온은 연간 백분위 방식으로의 변경에 대하여 고려할 필요가 있지만, 냉방설계 외기온은 두 방법 간의 차이가 거의 없으므로 아직까지 변경할 필요는 없는 것으로 판단된다. 전체적으로 현재의 계절 백분위 방식으로 분석한 설계 외기온을 사용하여도 큰 문제는 없을 것으로 생각되지만, 기후변화의 영향을 고려하여 주기적인 설계용 기상자료의 분석 및 설계기준의 개정이 필요하고, 현재의 기후평년값 기준연도가 바뀌는 2021년 이후에는 이 기간의 기상자료를 분석하여 새로운 설계기준으로 제공해야 할 것이므로, 그 때 연간 백분위 방식에 대한 전문가 그룹의 검토를 통하여 반영할 필요가 있을 것으로 판단된다.
In electricity industry, the improvement of load factor by flattening of load has been considered to be more important than any other tasks and has received wide concern and interest. Especially while annual peak load had occured early evening in winter during past decades, but we found the trend has changed so that annual peak load occured during the daytime in summer since1981 The useful practicing methods of this load management ale as follows; 1. Inducing of midnight load by thermal storage water heating 2. Seasonal differential rates. 3. Revising the peak load priceing (Time-of -use) It seems hard to expect that load research can be carried out in a short time, and we all have to exert outselves continuously to provide efficient load management method without wasting resources.
Increasing crop production with the same amount of resources is essential for enhancing the economy in agriculture. The first prerequisite is to understand relationships between the resources. The concept of WEF (Water-Energy-Food) nexus analysis was first introduced in 2011, which helps to interpret inter-linkages among the resources and stakeholders. The objective of this study was to analyze energy-water nexus in greenhouse cultivation by estimating reference evapotranspiration and heating load. For the estimation, this study used the physical model to simulate the inside temperature of the agricultural greenhouse using heating, solar radiation, ventilated and transferred heat losses as input variables. For estimating reference evapotranspiration and heating load, Penman-Monteith equation and seasonal heating load equation with HDH (Heating Degree-Hour) was applied. For calibration and validation of simulated inside temperature, used were hourly data observed from 2011 to 2012 in multi-span greenhouse. Results of the simulation were evaluated using $R^2$, MAE and RMSE, which showed 0.75, 2.22, 3.08 for calibration and 0.71, 2.39, 3.35 for validation respectively. When minimum setting temperature was $12^{\circ}C$ from 2013 to 2017, mean values of evapotranspiration and heating load were 687 mm/year and 2,147 GJ/year. For $18^{\circ}C$, Mean values of evapotranspiration and heating load were 707 mm/year and 5,616 GJ/year. From the estimation, the relationship between water and heat energy was estimated as 1.0~2.6 GJ/ton. Though additional calibrations with different types of greenhouses are necessary, the results of this study imply that they are applicable when evaluating resource relationship in the greenhouse cultivation complex.
일별 최대전력 수요 예측은 국가의 전력 수급운영에 중요한 과제로서 과거부터 다양한 방법들이 끊임없이 연구되어 왔다. 일별 최대전력 수요를 정확히 예측함으로써 발전설비에 대한 일일 운용계획을 작성하고 효율적인 설비 운용을 통해 불필요한 에너지 자원의 소비를 감소하는데 기여할 수 있으며 여름 겨울철 냉난방수요로 인해 발생하는 전력소비 과다로 인한 전력예비율 감소 문제 등에 선제적으로 대비할 수 있는 장점을 가진다. 이러한 일별 최대전력수요 예측을 위하여 본 논문에서는 Seasonal ARIMA, TBATS, Seasonal Reg-ARIMA, NNETAR 모형에 평일, 주말, 특수일에 대한 효과와 온도에 대한 영향을 함께 고려하여 다음날의 일별 최대전력을 예측하는 모형을 연구하였다. 본 논문을 통한 모형들의 예측 성능 평가 결과 요일, 온도를 고려할 수 있는 Seasonal Reg-ARIMA 모형과 NNETAR 모형이 이를 고려할 수 없는 다른 시계열 모형보다 우수한 예측 성능을 나타내었고 그 중 인공신경망을 활용한 NNETAR 모형의 예측 성능이 가장 우수하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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