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표제지 2
목차 5
국문요약 10
제1장 서론 12
1.1. 연구의 배경 12
1.1.1. 데이터센터 개념 12
1.1.2. 데이터센터 에너지 사용량 13
1.1.3. 이코노마이저 시스템 14
1.2. 선행연구 조사 18
1.3. 연구의 목적 및 필요성 19
1.4. 연구의 방법 및 절차 20
제2장 에너지 시뮬레이션 방법론 23
2.1. 데이터센터 시뮬레이션 모델링 23
2.2. 데이터센터 모델 검증 25
2.3. 이코노마이저 시스템 적용 26
2.4. 시뮬레이션 시나리오 설정 30
2.4.1. 건구온도 기반 제어 30
2.4.2. 엔탈피 기반 제어 32
2.4.3. 노점온도 기반 제어 33
제3장 시뮬레이션 결과 분석 35
3.1. IT 장비 가동 스케줄 적용 35
3.2. 건구온도 기반 이코노마이저 시스템 외기 도입 범위 선정 36
3.2.1. Case 별 외기 도입 가능성 검토 36
3.2.2. IT 장비 인입 구간 공기 상태 평가 38
3.2.3. 절기별 에너지 사용량 분석 39
3.3. 엔탈피 기반 이코노마이저 시스템 외기 도입 범위 선정 41
3.3.1. Case별 외기 도입 가능성 검토 41
3.3.2. IT 장비 인입 구간 공기 상태 평가 43
3.3.3. 절기별 에너지 사용량 분석 44
3.4. 노점온도 기반 이코노마이저 시스템 외기 도입 범위 선정 47
3.4.1. Case 별 외기 도입 가능성 검토 47
3.4.2. IT 장비 인입 구간 공기 상태 평가 48
3.4.3. 절기별 에너지 사용량 분석 49
3.5. 이코노마이저 시스템 최적 제어 방법 평가 52
3.5.1. 시뮬레이션 시나리오 52
3.5.2. 외기 도입 가능 구간 및 시간 분석 53
3.5.3. 절기별 에너지 사용량 분석 58
3.5.4. 연간 에너지 사용량 분석 59
제4장 결론 63
참고문헌 67
ABSTRACT 70
부록 72
[그림 1-1] Control diagram for Economizer based on EnergyPlus 17
[그림 1-2] Economizer operation logic based on OA conditions 17
[그림 1-3] Overall research process 22
[그림 2-1] Schematic diagram for simulation model 25
[그림 2-2] Comparison of IT equipment inlet sections 28
[그림 2-3] Schematic diagram for data center model 29
[그림 3-1] Minimum, average, and maximum IT equipment... 35
[그림 3-2] OA intake availability hours by case... 37
[그림 3-3] Evaluation of air conditions at the IT equipment inlet by... 39
[그림 3-4] Seasonal and case-by-case comparison of average hourly energy... 40
[그림 3-5] OA intake availability hours by case... 42
[그림 3-6] Evaluation of air conditions at the IT equipment inlet... 44
[그림 3-7] Seasonal and case-by-case comparison of average hourly energy... 46
[그림 3-8] OA intake availability hours by case... 48
[그림 3-9] Evaluation of air conditions at the IT equipment inlet by case... 49
[그림 3-10] Seasonal and case-by-case comparison of average hourly... 52
[그림 3-11] OA intake characteristics according to economizer control... 55
[그림 3-12] Analysis of OA intake availability by control... 57
[그림 3-13] Seasonal and case-by-case comparison of hourly average... 59
[그림 3-14] Annual comparison of energy consumption to... 60
[그림 3-15] Humidifier system energy consumption by case 62
초록보기
최근 클라우드 서비스 및 5G네트워크의 확산으로 인해 데이터 처리 수요가 급증하면서 이를 수용하기 위한 데이터센터 설치도 증가하고 있다 이에 따라 데이터센터 에너지 사용량도 증가하고 있다 데이터센터 전체 에너지 사용량 중 약40%를 차지하는 냉방 시스템의 에너지 절감은 필수적이며 본 연구는 데이터센터에 이코노마이저 시스템을 적용하여 냉방 에너지 사용량을 절감하고자 한다 또한 본 연구는 이코노마이저 시스템의 제어 방식에 따라 데이터센터의 에너지 사용량과 IT 장비 안정적 운영을 위한 환경을 평가하여 최적의 외기 도입 제어 기준을 제안하고자 한다.
대상 건물은 대전 지역 A 연구소의 데이터센터를 기반으로 시뮬레이션 모델을 제작하였다 시뮬레이션 건물의 특성 냉방 시스템 사양 그리고 IT 장비 가동 스케줄 등은 실제 건물과 동일하게 하였다 시뮬레이션 도구는 EnergyPlus를 이용하였고 실측된 IT 장비와 냉방 시스템의 에너지 사용량을 기반으로 검증된 모델을 사용하였다.
본 연구에서 사용한 이코노마이저 시스템 제어 방식은 건구온도, 엔탈피, 그리고 노점온도이며 해당 값을 기준으로 시뮬레이션을 위한 시나리오를 설정하였다. 설정한 시나리오로 연간 외기 도입 가능 시간 에너지 절감률 그리고 IT장비 인입 공기의 상대습도 및 온도 조건을 분석하였다.
분석 결과 세 가지의 이코노마이저 시스템 제어 방식 중 노점온도 기반 제어 방식이 가장 우수한 성능을 보였다 해당 제어의 외기 도입 가능 범위는 노점온도 12℃ 이하 건구온도 5℃에서 24℃ 사이일 경우였다 이때 연간 에너지 사용량은 약 20% 절감되었고, ASHRAE TC 9.9기준도 만족하였다 엔탈피 기반 제어의 연간 에너지 사용량은 도입 가능한 외기 엔탈피가 37 kJ/kg이하일 경우 약 17%의 절감되었다. 또한 건구온도 기반 제어는 외기 건구온도가 14℃ 이하일 경우 약 12%의 에너지 절감되었다 외기를 도입하기 적절한 시기는 간절기와 동절기였으며 하절기는 높은 온도와 습도로 인해 외기 도입 가능 시간이 제한적이었다모든 이코노마이저 시스템 제어 방법에서 외기 도입 범위를 확대할 경우 높은 상대습도의 유입으로 인해 ASHRAE TC 9.9의 상대습도 기준을 초과하였다.
본 연구는 데이터센터의 에너지 절감과 안정적인 IT 장비 운용 환경을 만족할 수 있는 외기 도입 제어 방법을 제시하였다이는 데이터센터 이코노마이저 시스템 제어 방법에 대한 참고 자료로 활용될 수 있을 것으로 판단된다. 향후 다양한 기후대에서의 이코노마이저 시스템 제어 방법 평가 액체 냉방 등의 최신 데이터센터 냉방 기술과의 통합 운영 방안에 대한 연구가 수행되어야 할 것으로 판단된다.MARC 보기
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