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표제지
목차
논문요약 8
1. 서론 10
1.1. 연구 배경 10
1.2. 선행연구 고찰 12
1.2.1. PID 제어기 매개변수 결정방법 12
1.2.2. 급기온도 및 냉각수 설정온도 도출 방안 13
1.2.3. 중앙냉방 시스템의 최적제어에 관한 연구 15
1.2.4. 기존 연구의 한계점 15
1.3. 연구목적 및 절차 17
1.3.1. 연구목적 17
1.3.2. 연구방법 및 절차 18
2. 이론적 배경 21
2.1. BIM(Building Information Modeling) 21
2.2. 건물 에너지 시뮬레이션 23
2.3. BEMS (Building Energy Management System) 26
2.3.1. BEMS의 정의 및 개요 26
2.3.2. 건물 유지 관리 시스템의 종류 및 구분 26
2.4. 유전알고리즘(Genetic Algorithms: GAs) 28
2.4.1. 유전알고리즘 개요 28
2.4.2. 유전자 알고리즘의 특성 29
2.4.3. 유전 알고리즘의 구성요소 30
3. BIM 구축 및 건물 에너지 성능평가 32
3.1. 실증건물 개요 32
3.2. 대상 건물 BIM 구축 34
3.3. BIM 정보의 파일 변환 36
3.4. 대상 건물의 에너지 성능 평가 37
4. 유전자 알고리즘을 적용한 실측값에 따른 보정 41
4.1. Matlab과 EnergyPlus 연동 41
4.2. 실측값을 이용한 에너지 성능평가 입력변수 보정값 설정 42
4.3. 보정값과 실측값 비교 45
4.4. 소결(내용없음) 5
5. 유전 알고리즘 적용 급기온도 스케줄 도출 48
5.1. 급기온도 스케줄을 도출하기 위한 유전 알고리즘 적용방법 48
5.2. 급기온도 스케줄 적용 결과 49
6. 결론 52
참고자료 55
ABSTRACT 59
표 1.1. 기존스케줄과 최적스케줄 적용차이 14
표 1.2. 선행연구의 한계점 17
표 2.1. 건물관리시스템의 종류 27
표 3.1. 시뮬레이션 입력변수 38
표 4.1. 입력변수 보정 설정영역 43
표 4.2. 입력변수 보정값 45
그림 1.1. 미국의 에너지 소비현황 11
그림 1.2. PID 제어기 개념 13
그림 1.3. 월별 Tchw, sp와 Tsa, sp 스케줄(이미지참조) 14
그림 1.4. 연구 방법 및 절차 19
그림 2.1. BIM의 정의 22
그림 2.2. 에너지 성능평가 프로그램 기능 24
그림 2.3. Energyplus 구성도 25
그림 2.4. BEMS 구성도 28
그림 2.5. 유전알고리즘의 개념 및 구성요소 31
그림 3.1. 실증건물 BEMS 구축 및 모니터링 현황 32
그림 3.2. 대상건물 BEMS 메인 모니터링 화면 33
그림 3.3. 분석 대상 건물 35
그림 3.4. 대상 건물의 BIM 35
그림 3.5. BIM 정보 변환 과정 37
그림 3.6. 대상 건물의 3층 평면 및 분석공간 40
그림 4.1. Matlab-EnergPlus 연동 42
그림 4.2. 시뮬레이션값과 실측값을 보정하기 위한 유전 알고리즘 적용방안 43
그림 4.3. 실측값과 보정값에 대한 일간에너지 분석기간 46
그림 5.1. HVAC 급기 온도스케줄 도출을 위한 유전 알고리즘 적용방안 49
그림 5.2. 급기 온도 스케줄이 적용된 에너지 성능평가 결과 50
초록보기 더보기
최근 이상 기후 및 지구 온난화의 주범으로 이산화탄소가 주요 원인으로 지목되면서 에너지 절감에 대한 관심이 급증하고 있다. 에너지 사용 절감을 위해 기존의 에너지 사용량을 살펴보면 건물 소비에너지가 많은 비중을 차지하는 것을 살펴 볼수 있으며, 그 중 건물 내 HVAC(Heating, Ventilation, Air Conditioning)system에서 많은 사용이 이루어지는 것을 확인할 수 있으며, HVACsystem에 대한 관리의 필요성이 중요시되고 있다.
본 논문에서는 HVAC시스템의 에너지 효율화를 위해 HVAC시스템 제어스케줄을 도출하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 HVAC시스템 내 급기 온도를 제어스케줄을 도출하고자 한다. 위와 같은 결과를 도출하기 위해 건물 에너지 성능평가 프로그램과 유전 알고리즘을 사용하였다.
대상 건물의 건물에너지 성능평가 시 대상 건물의 형상정보가 필요하며, 형상 정보는 대상 건물의 BIM 정보에서 추출하여 사용하고자 하였다. 대상 건물은 90년대에 지어져 BIM으로 구축되어 있지 않아 대성건물의 BIM을 구축하였고, 그 정보를 에너지 시뮬레이션 프로그램에 입력하여, 에너지 성능평가를 하고, 실측한 소비에너지양 정보와 비교하여 에너지 성능평가 HVAC 모델링을 수정한다. 수정된 HVAC 모델링과 유전 알고리즘을 이용하여 에너지 최적화된 급기온도 스케줄을 작성하였으며, 대상 건물의 BEMS를 이용하여 적용하였을 때 발생할 에너지 절감 효과로는 18%로 나타났다.
본 연구를 통해 도출된 연구결과는 스마트 그리드와 마이크로 그리드에 적용될 것으로 예상된다. 최근 국가단위계획으로 구축되는 스마트 그리드와 연구진행중인 마이크로 그리드의 보급은 건물 에너지 모니터링 및 관리가 강화되며, 건물 에너지 관리 시스템인 BEMS의 도입은 설비에 대한 제어가 가능해지고 있다. 그러나 아직 설비의 제어 기법에 관한 연구가 미진하고, 주로 관리자의 경험을 통해 관리되는 측면이 있어, 에너지 성능평가 프로그램에 의한 기법 개발 및 그에 대한 효과의 검증을 토대로 에너지 절감 기법에 대한 연구 및 개발이 필요하다. 본 연구는 HVAC system 제어 기법에 시발점이 될 것이다.
원문구축 및 2018년 이후 자료는 524호에서 직접 열람하십시요.
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