Research Article

Journal of Korean Institute of Architectural Sustainable Environment and Building Systems. 30 December 2024. 538-550
https://doi.org/10.22696/jkiaebs.20240045

ABSTRACT


MAIN

  • 서 론

  • 대상 열원시스템 및 외기냉수냉방 시스템

  •   대상 열원시스템

  •   외기냉수냉방시스템 도입 및 제어 방법

  • 실제 운전데이터를 활용한 효과 검증

  •   효과검증 방법 및 경계조건 비교

  •   효과검증 결과

  • 시뮬레이션을 이용한 효과 정량화

  •   열원시스템 시뮬레이션 모델 개발

  •   열원시스템 시뮬레이션 모델 정확도 검증

  •   에너지 절감 효과 정량화

  • 결 론

서 론

인공지능(Artificial Intelligent (AI)), 클라우드산업, 빅데이터 등 4차산업의 혁명과 함께 데이터 센터 산업은 더욱 그 중요성이 강조되고 있다(Park, 2024). 데이터센터는 전산 장비와 Information Technology (IT) 장비가 집적되어 연간 높은 수준의 냉방부하가 발생하므로 이를 처리하기 위한 냉방 에너지 사용량이 크다(Masanet et al., 2020). 냉방 에너지를 감소시키기 위해서는 냉방 시스템의 에너지소비량 중 많은 비중을 차지하는 냉동기에 대한 에너지 절감이 필수적이다(Cho and Kim, 2021). 외기냉수냉방 시스템(Water-side Economizer system (WSE))은 Free-cooling 방식 중 하나로, 동계 및 중간기의 낮은 외기온도를 이용하여 냉각탑과 열교환기를 통해 냉수를 생산하여 냉동기의 가동 시간을 줄여 에너지를 절감할 수 있다(Jin et al., 2024).

외기냉수냉방 시스템에 대한 선행 연구로는, Kim et al. (2022)는 시뮬레이션 프로그램인 EnergyPlus를 이용하여 대규모 데이터센터를 대상으로 외기냉수냉방 시스템의 냉수배관 구성에 따른 정량적인 냉방에너지 사용량을 분석하였다. 또한, 국내 기후 조건에 따른 외기냉수냉방 시스템의 가동 시간을 비교하였다. Cho et al. (2010)는 시뮬레이션 프로그램인 TRNSYS 를 이용하여 데이터센터 건물을 대상으로 외기냉수냉방 시스템과 외기냉방 시스템의 에너지 절감효과를 비교하였다. Cheung and Wang (2019)는 시뮬레이션 프로그램인 TRNSYS 를 이용하여 외기냉수냉방 시스템의 시스템 구성 및 제어 방법을 4가지로 나누어 에너지 절감효과를 비교하여 가장 효율적인 시스템을 검토하였다. Aum et al. (2016)는 시뮬레이션 프로그램인 EnergyPlus 를 이용하여 지역 냉방시설을 대상으로 외기냉수냉방 시스템의 통합직렬과 부분직렬 구성 그리고 미적용에 대한 열원시스템 전력소비량을 비교하였다. Kim et al. (2010)의 연구에서는 국내에 외기냉수냉방 시스템을 사용하는 실제 건물을 대상으로 운영 데이터를 수집하여 분석함으로써 실질적인 에너지 절감 효과를 검토 하였다. 하지만, 적절한 제어 알고리즘이 마련되지 않은 상태에서 관리자의 판단에 따라 외기냉수냉방운전을 실시하였기 때문에 적용 기간의 차이가 발생하였다. 이와 같이 기존 연구는 시뮬레이션을 이용한 외기냉수냉방 시스템의 구성에 따른 에너지 절감 효과 분석이 대부분으로 실제 운전데이터를 활용한 에너지 절감 효과에 대한 검증 사례는 미비한 실정이다. 따라서, 실제 운전데이터를 이용한 외기냉수냉방 시스템의 에너지 절감 효과 검토와 시스템에 대한 적절한 제어 방법을 기반으로 연간 에너지 절감 효과의 정량화가 필요하다.

본 논문에서는 수원에 위치한 건물 내 연간 냉방부하가 발생하는 특수 실험실의 열원시스템에 외기냉수냉방 시스템을 도입하여 Building Automation System (BAS)에 저장된 실제 운전데이터를 바탕으로 도입 전과 후의 에너지 소비량을 비교하였다. 또한, 대상 열원시스템에 대해 실제 운전데이터로 보정한 물리식 기반의 시뮬레이션을 이용하여 과거 5년간 외기온도 데이터를 통해 평균 절감효과를 산출함으로써 외기냉수냉방 시스템의 연간 에너지 절감 효과를 정량화 하였다.

대상 열원시스템 및 외기냉수냉방 시스템

대상 열원시스템

대상 열원시스템은 수원에 위치한 건물 내 특수 실험실의 공조를 담당하는 공조기에 열원을 제공하며, 365일 24시간 냉방운전을 실시한다. 열원시스템은 터보 냉동기와 밀폐식 냉각탑 각각 3대와 냉수펌프, 냉각수 펌프가 스페어용 1대를 포함해 각각 4대로 구성되어 있다. 기기 사양을 Table 1에 나타낸다. 터보 냉동기는 냉매 R-123을 사용하고 있으며 정격 냉방능력은 400 USRT, 정격 소비전력은 250 kW이다. 냉수 펌프는 인버터가 탑재되어 변유량 제어가 가능하며, 정격유량은 150.7 m3/h이다. 냉각수 펌프는 정유량 방식으로 정격유량으로 가동하며, 정격유량은 320.8 m3/h이다. 냉각탑은 정격 냉각능력이 500 CRT이며, 풍량이 1752 m3/h인 fan 3대가 설치되어 있다. 냉각탑의 fan은 극수 변환기가 설치 되어있어 저속, 고속 두가지 속도로 fan의 제어가 가능하다. 열원시스템의 제어 사양은 아래와 같다.

-기기의 운전대수 제어: 냉동기의 운전대수는 관리자에 의해 냉수 출구온도가 8℃ 가 되도록 수동으로 결정되며, 냉각탑, 냉각수 펌프, 냉수 펌프는 냉동기와 동일한 대수로 운전한다.

-냉각탑 fan 운전대수 및 속도 제어: 냉각탑 fan은 냉각수 온도 설정값인 32℃ 가 되도록 PI 제어에 의해 팬의 속도(저속, 고속)및 대수를 제어한다.

-냉수 펌프 유량 제어: 송수헤더와 환수헤더의 차압이 설정값인 0.08 MPa에 도달하도록 PI 제어에 의해 주파수를 조절하여 유량을 제어한다.

Table 1.

Equipment Specification

Equipment Quantity (EA) Specification
Turbo Chiller 3 Cooling capacity 400 USRT, Voltage 3,300 V, Frequency 
60 Hz, Chilled water flow 150.7 m3/h, Cooling water flow 320.8 m3/h, Refrigerant R-123
Cooling Tower 3 Cooling capacity 500 CRT, Cooling water inlet temperature 37℃, Cooling water outlet temperature 32℃, Number of fans 3 EA, Air volume per fan 1,752 m3/h, Fan rated power 37 kW
Chilled Water Pump 4 Chilled water flow 150.7 m3/h, Head 29 m, Moter 22 kW
Cooling Water Pump 4 Cooling water flow 320.8 m3/h, Head 35 m, Moter 45 kW

외기냉수냉방시스템 도입 및 제어 방법

대상 열원시스템의 에너지 절감을 위해 외기냉수냉방 시스템을 도입하였다. Figure 1은 외기냉수냉방 시스템을 도입한 열원시스템의 계통도를 나타낸다. 기존의 열원시스템에 판형 열교환기를 설치하고 기존에 냉동기로 유입되던 냉수와 냉각수를 외기냉수냉방 운전 시에는 열교환기로 유입되도록 배관 경로를 변경하였다. 외기 건구온도 가 8℃ 이하가 되면 외기냉수냉방 운전을 실행하고 냉동기를 정지시킨다. 기존의 냉각수 온도 설정값에 의해 제어되던 냉각탑 fan 속도(저속, 고속) 및 대수 제어는 외기냉수냉방 운전에서는 냉수온도 설정값에 의해 제어되도록 Direct Digital Control (DDC) 로직을 수정하였다. 외기냉수냉방 운전 정지 조건은 냉수 출구 온도가 설정값보다 0.5℃ 이상 높게 20분간 운전될 경우 냉동기를 작동시켜 기존 냉방운전이 실시되도록 로직을 구현하였다. 외기냉수냉방 운전으로 인한 냉각수 온도 저하로 냉각수 배관에 결로가 발생할 수 있어 기계실의 노점온도 8.7℃ 및 Air Handling Unit (AHU) 급기조건 16℃를 고려하여 냉수 설정온도를 10℃로 조정하였다. 그리고, 냉각수 배관의 결로 방지를 위해 냉각수 배관 bypass 밸브 개도 제어를 통해 냉각수 온도가 9℃ 이하가 되면 bypass 밸브를 열어 냉각수 온도가 9℃ 이하로 저하되지 않도록 하였다.

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Figure 1.

Water side Economizer system

실제 운전데이터를 활용한 효과 검증

효과검증 방법 및 경계조건 비교

외기냉수냉방시스템의 정확한 효과 검증을 위해 시스템 가동 전과 후의 경계조건을 비교하였다. 외기냉수냉방운전은 23 년 12월 28일부터 24 년 2 월 8일까지 총 42 일간 실시하였으며, Baseline기간은 전년도 동일기간으로 하였다. Figure 2는 Baseline과 외기냉수냉방운전의 외기온도 데이터를 오름차순으로 나열하여 비교한 그래프이다. Baseline과 외기냉수냉방운전 모두 외기 온도는 -10℃ ~ +10℃범위 내에서 변동하고 있으며, 평균 외기온도는 Baseline 1.6℃ 외기냉수냉방운전 0.9℃로 유사한 것으로 판단된다.

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Figure 2.

Outdoor temperature comparison

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Figure 3.

Power consumption comparison

처리열량은 외기냉수냉방 운전 시 냉각수 송수온도 센서, 냉각수 환수온도 센서, 냉수 환수온도 센서 이상으로 비교를 할 수 없었다. 그래서 외기냉수냉방운전 가동 직전 일반운전의 전력소비량과 Baseline 기간의 전력소비량을 비교하여 간접적으로 처리열량의 유사도를 판단하였다. 비교 기간은 외기냉수냉방 운전 직전인 23년 12월 1일~27일과 Baseline 기간 중 일부 기간인 23년 1월 1일~27일이다. 비교 결과(Figure 3), 전력소비량이 외기냉수냉방 가동 직전 기간이 93.9 MWh, Baseline 기간이 97.8 MWh로 약 4% 정도 차이로 두 기간의 전력소비량이 유사하다. 따라서 외기냉수 냉방 운전기간과 Baseline 기간의 처리열량도 거의 유사할 것으로 판단된다.

효과검증 결과

Figure 4Table 2에 Baseline과 외기냉수냉방운전의 열원시스템 전력소비량을 나타낸 다. 열원시스템 전력소비량은 냉동기, 냉각탑, 냉각수 펌프, 냉수 펌프의 전력소비량을 말한다. 냉동기 전력소비량은 Baseline은 87.7 MWh였으며 외기냉수냉방 가동 시 냉동기 작동이 정지되므로 87.7 MWh의 전력소비량이 절감되었다. 반면, 냉각탑 전력소비량은 Baseline은 2.6 MWh에서 외기냉수냉방운전 시 38.3 MWh로 기존 운전 대비 35.7 MWh 증가하였다. 이는 기존 냉각수 온도 32℃ 운전에서 외기냉수냉방으로 전환되어 냉수온도 10℃ 유지를 위해 냉각수 온도 약 9℃로 운전되어 냉각탑 전력 소비량이 크게 증가하였다. 냉각수 펌프는 정유량 방식이므로 Baseline과 동일하였다. 냉수 펌프는 외기냉수냉방 시스템 도입으로 인해 냉수 유량이 감소하여 20.3 MWh에서 7.2 MWh 로 13.1 MWh감소하였다. 결과적으로, Baseline 운전 총 155.0 MWh, 외기냉수 냉방운전 총 89.8 MWh로 Baseline 대비 42.0% 전력소비량이 절감되었음을 확인하였다.

Table 2.

Power consumption details

Baseline
[MWh]
Water side Economizer system
[MWh]
Savings
[MWh]
Savings
[%]
Chilled Water Pump 20.3 7.2 13.1 64.5
Cooling Water Pump 44.4 44.4 0.0 0.0
Cooling Tower 2.6 38.3 -35.7 -1373.1
Chiller 87.7 0.0 87.7 100.0
Total 155.0 89.8 65.1 42.0

시뮬레이션을 이용한 효과 정량화

열원시스템 시뮬레이션 모델 개발

외기냉수냉방 시스템을 건물의 열원시스템에 도입하여 실증을 진행하였으나, 외기온도의 상승과 현장 상황으로 인해 실증 기간이 42일로 비교적 짧아 연간 에너지 절감 효과를 충분히 도출하지 못하였다. 또한, 외기냉수냉방 가동 전후의 외기온도 및 처리열량과 같은 경계조건이 유사했음에도 불구하고 동일한 경계조건에서의 외기냉수냉방 시스템의 에너지 절감 효과로 보기 어렵다. 이러한 실증 연구의 한계를 보완하기 위해, 본 연구에서는 실증 데이터를 바탕으로 보정된 물리식 기반의 열원시스템 시뮬레이션을 개발하여 동일한 경계조건에서 외기냉수냉방 시스템의 연간 에너지 절감 효과를 정량적으로 평가하고자 한다(Noh and Lee, 2024).

외기냉수냉방 시스템의 시뮬레이션 flow chart를 Figure 4Figure 5에 나타낸다. Flow chart의 좌측은 입력 값을, 우측은 출력 값을 나타낸다. 일반 냉방운전 시뮬레이션은 기기 모델인 터보 냉동기, 냉각수 펌프, 냉각탑 모델과 제어 모델인 냉각탑 팬 풍량 제어 모델을 각각 개발한 후, 이들 모델을 연결함으로써 열원시스템 시뮬레이션을 구축하였다. 외기냉수냉방시스템 시뮬레이션은 기기 모델인 판형 열교환기, 냉각수 펌프, 냉각탑 모델과 제어 모델인 냉각탑 팬 풍량 제어 모델을 각각 개발한 후, 이들 모델을 연결함으로써 시스템 시뮬레이션 모델을 개발하였다. 시뮬레이션 입력 값은 냉수 입구온도와 출구온도, 냉수 유량, 외기온도와 습도, 제어 설정 값인 냉각탑 출구 냉각수 온도이며 출력 값은 각 기기의 전력소비량이다. 각각의 기기 모델은 물리식 기반으로 개발한 후, 모델의 예측 정확도 향상을 위해 각 기기 모델에 calibration coefficient를 두어 실측값과 계산값의 오차가 최소가 되도록 보정하였다. 보정에 사용한 데이터는 22 년 11 월 1 일부터 24 년 2 월 23 일까지의 1시간 간격 운전 데이터이며, calibration coefficient는 최소자승법에 의해 산출되었다.

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Figure 4.

Chiller cooling system simulation Flow Chart

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Figure 5.

Water side economizer system simulation Flow Chart

먼저, 터보 냉동기 모델은 냉동기 처리열량과 냉각수 온도에 따른 전력소비량 관계를 나타내는 성능곡선과 냉동사이클 이론을 바탕으로 개발하였다. 냉동기 성능곡선은 식 (1)과 같으며, 성능곡선의 파라미터는 Table 3과 같다. 냉동사이클 이론을 바탕으로 한 냉동기 출구 냉각수 온도 계산은 식 (2)를 이용하였다. 처리열량은 냉동기 입출구 냉수 온도차와 냉수 펌프 유량을 이용하여 계산하였다. 냉동기 출구 냉각수 온도에 대한 정확도 향상을 위한 calibration coefficient (Cchiller)는 식 (3)과 같이 냉동기 처리열량을 변수로 하는 회귀식으로 나타냈으며, 산출된 회귀계수는 Table 4와 같다.

(1)
Powerchiller=a0+a1Q+a2Q2+a3TCW,in+a4TCW,in2+a5QTCW,in
(2)
TCW,out=Cchiller(Q+Powerchiller)(mc)+TCW,in
(3)
Cchiller=a0+a1Q+a2Q2+a3Q3
Table 3.

Parameters of chiller performance curve

Performance curve parameters
α0α1α2α3α4α5
-504.5381153 -0.45314199 -0.00000284 42.1405425 -0.7869615 0.01908613
Table 4.

Parameters of Chiller model Calibration coefficient

Calibration coefficient (Cchiller)
α0α1α2α3
16.6426292701 -0.0372379743 0.000031593 42.1405425

여기서, Powerchiller는 냉동기 전력소비량 [kW], Q는 냉동기 처리열량 [kW], TCW,in는 냉동기 출구 냉각수 온도 [℃], m는 냉각수 유량 [kg/h], c는 물의 비열 [kJ/(kg·K)], α0~α5는 성능곡선 parameter [-], Cchiller는 calibration coefficient [-]이다. 냉동기 모델의 입력 값은 처리열량과 냉동기 입구 냉각수 온도, 냉각수 유량이며, 출력 값은 냉동기 전력소비량과 냉동기 출구 냉각수 온도이다.

냉각탑은 냉각수와 외기가 역방향으로 흐르는 향류형이며, 충전재는 수막식이다. 냉각탑 모델은 식 (4), (5), (6)를 사용하여 구축하였다. 식 (4)는 냉각탑의 열교환량에 대한 식이며, 식 (5)는 향류형 냉각탑의 수막식 충전재에 대한 coefficient of mass transfer 실험식이며, 식 (6)는 대수 엔탈피 차에 대한 계산식이다.

(4)
Q=CCT(kaAZLMED)
(5)
ka=7.5λgde2csLAdeγlνl0.45GAdecsλg0.46deZ0.74
(6)
LMED=(hw1-h2)-(hw2-h1)log{(hw1-h2)/(hw2-h1)}

여기서, Q는 냉각탑 열교환량 [kJ], CCT는 Calibration coefficient [-], ka는 coefficient of mass transfer [kcal/ m3/h (kcal/kg’)] , A는 Cooling tower filler 단면적 [m2] , Z는 Cooling tower filler 높이 [m], LMED는 Logarithmic Mean Enthalpy Difference [kcal/kg’], λg는 공기 열전도율 [kJ/ms·K], de는 Equivalent diameter of Cooling tower filler [m], Cs는 습공기 비열 [kJ/kg’s·K], L는 수량 [kg/s], γl는 물의 비중 [kg/ m3], νl는 kinematic viscosity of water [m2 /s], G는 냉각탑 Fan 풍량 [m3 /s]이다. 냉각탑 모델의 입력 값은 냉각탑 입구 냉각수 온도, 냉각수 유량, 냉각탑 Fan 풍량, 외기 온습도이며, 출력 값은 냉각탑 처리열량과 냉각탑 출구 냉각수 온도이다. 냉각탑 처리열량과 냉각탑 출구 냉각수 온도 예측 정확도 향상을 위한 calibration coefficient (CCT)는 1.54 이다.

판형 열교환기는 외기냉수 냉방 운전 시 저온 측인 냉각수와 고온 측인 냉수가 역 방향으로 흐르는 향류형이며, 열교환기에 설치된 플레이트를 통해 냉각수와 냉수가 열교환한다. 판형 열교환기 모델은 식 (7), (8), (9), (10)를 사용하여 구축하였다. 식 (7)는열교환기의 열교환량에 대한 식이며, 식 (8)는 향류형 판형 열교환기의 고온과 저온 측의 Heat transfer rate에 대한 식이며, 식 (9)는 향류형 판형 열교환기에 대한 coefficient of heat transfer 실험식이며, 식 (10)는 대수 평균 온도차에 대한 계산식이다.

(7)
Q=CHEX(KALMTD)
(8)
α=0.023CpLScpμλ232aba+bLSμ0.2
(9)
K=11αh+1αc
(10)
LMTD=(Th2-Tc1)-(Th1-Tc2)log{(Th2-Tc1)/(Th1-Tc2)}

여기서, Q는 판형 열교환기 열교환량 [kJ], CHEX는 Calibration coefficient [-], 𝛼는 판형 열교환기의 고온 측과 저온 측의 Heat transfer rate [kcal/ m2h℃ ] , A는 전열 면적 [m2] , K는 판형 열교환기의 coefficient of heat transfer [kcal/ m2h℃ ], LMTD는 Logarithmic Mean Temperature Difference [℃], Cp는 물의 비열 [kcal/kg·℃], a는 열교환기 통로 길이 [m], b는 열교환기 통로 폭 [m], L는 수량 [kg/s], S는 통과 단면적 [m2], 𝜇는 물의 점도 [kg / mh], 𝜆는 물의 열전도율 [kcal/m·h·℃]이다. 판형 열교환기 모델의 입력 값은 냉각탑 출구 냉각수 온도, 냉각수 유량, 냉수 출구 온도, 냉수 유량이며, 출력 값은 냉각탑 입구 냉각수 온도와 냉수 입구 온도이다. 냉각탑 입구 냉각수 온도와 냉수 입구 온도 예측 정확도 향상을 위한 calibration coefficient (CHEX) 16.0이다. 제어 모델인 냉각탑 팬 풍량 제어 모델은 앞서 설명한 제어 사양에 따라 모델링을 진행하였다.

열원시스템 시뮬레이션 모델 정확도 검증

이렇게 개발한 기기 모델과 제어 모델을 연결하여 열원시스템 시뮬레이션을 완성하였으며, 22 년 11 월 1 일부터 23년 3월 31일까지, 그리고 23 년 7 월 1 일부터 23년 12월 28 일까지의 1시간 간격의 운전 데이터를 이용하여 일반 냉방운전 시뮬레이션에 대한 정확도를 검증하였으며, 23년 12월 28 일부터 24년 2 월 8일까지의 1시간 간격의 운전 데이터를 이용하여 외기냉수냉방 운전 시뮬레이션에 대한 정확도를 검증하였다. 23년 4월 ~ 6월은 BAS 시스템 오류로 인한 데이터 결측으로 검증 기간에서 제외되었다. 그리고 모델 보정과 정확도 검증에 사용하는 데이터를 달리하는 것이 일반적이나, 본 논문의 시뮬레이션 개발 목적이 일정 기간에 대한 에너지 절감 효과 검토이므로 해당 기간의 시뮬레이션 정확도를 최대한 높이는 것이 중요하다고 판단되 어 동일기간의 데이터가 모델 보정과 정확도 검증에 사용되었다. 정확도 검증 결과를 Figure 6Figure 7에 나타냈다. 일반 냉방운전 시 열원시스템 전력소비량의 예측 정확도는 Coefficient of Variation of the Root Mean Squared Error (CV (RMSE)) 14.9% 이며, 외기냉수 냉방운전 시 열원시스템 전력소비량의 예측 정확도는 CV (RMSE) 27.8% 이다. 이는 대표적인 M&V (Measurement & Verification) 가이드인 ASHRAE Guideline 14와 IPMVP (International Performance Measurement and Verification Protocol)에서 시간 간격으로 보정한 시뮬레이션의 오차 허용 기준 CV (RMSE) 30% 이하를 만족하였다(IPMVP Committee, 2012; ASHRAE Guideline 14-2014, 2014).

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Figure 6.

Accuracy verification results of Chiller cooling system simulation

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Figure 7.

Accuracy verification results of Water-side economizer system simulation

에너지 절감 효과 정량화

앞서 개발한 열원시스템 시뮬레이션 모델에 과거 5년 간 외기온습도에 따른 외기냉수냉방 시스템의 평균 절감 효과를 산출하여 효과 정량화를 실시하였다. 검토 기간은 외기냉수 냉방 가능 기간인 1월 ~ 3월, 11월 ~ 12월로 총 5개월이다. 효과 정량화 결과를 Figure 8에 나타내었다. 일반냉방 운전 시 평균 전력소비량은 574.1 MWh, 외기냉수 냉방운전 시 평균 전력소비량은 270.8 MWh 로 일반 냉방운전 대비 외기냉수 냉방운전 시 전력소비량을 평균적으로 52.8% 절감 가능할 것으로 분석된다.

시뮬레이션을 이용한 절감 효과 정량화 결과(52.8%)가 실증 결과(42.0%)보다 다소 높게 산출되었다. 이는 실증 기간(12월 28일~2월 8일)과 시뮬레이션 검토 기간(1월~3월, 11월~12월)이 다르며, 실증결과에는 유지보수와 같은 현장 이슈 발생 시 냉각탑 팬을 수동으로 제어하여 냉각탑의 에너지소비량이 증가한 시간대가 포함되어 있기 때문으로 생각된다.

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Figure 8.

Quantification of effect

결 론

본 연구에서는 연간 냉방 부하가 발생하는 수원에 위치한 건물의 특수 실험실 열원시스템을 대상으로 냉방 에너지 절감을 위해 외기냉수냉방 시스템을 도입하였다. 외기냉수냉방 가동 전 후의 실제 운전데이터를 이용하여 외기냉수냉방 시스템의 효과 검증을 실시하였다. 이후 외기냉수냉방 시스템의 연간 에너지 절감 효과를 정량화하기 위해, 열원시스템 시뮬레이션 모델을 개발하였다. 열원시스템을 구성하는 기기 사양과 제어사양을 바탕으로 물리식 기반의 시뮬레이션 모델을 구축하고, 정확도 향상을 위해 실제 운전 데이터를 이용하여 보정하였다. 개발한 시뮬레이션 모델에 과거 5년간 외기온습도를 입력하여 외기냉수냉방 운전으로 인한 연간 평균 에너지 절감 효과를 산출하였다. 주요 연구 결과는 다음과 같다.

(1)외기냉수 냉방 가동 전 후의 실제 운전데이터를 이용하여 전력소비량을 비교한 결과, 기존 일반 냉방운전 대비 외기냉수 냉방운전 시 열원기기들의 전력소비량이 42.0% 절감되었다.

(2)물리식 기반 시뮬레이션 모델의 정확도는, 일반 냉방운전 시뮬레이션 열원시스템 전력소비량 예측 정확도가 CV (RMSE) 14.8%, 외기냉수 냉방운전 시뮬레이션 열원시스템 전력소비량 예측 정확도가 CV (RMSE) 27.8%로, ASHRAE Guideline 14와 IPMVP 정확도 기준을 만족하였다.

(3)시뮬레이션 모델을 이용하여 외기냉수냉방시스템의 효과 정량화를 실시한 결과, 기존 일반 냉방운전 대비 평균적으로 열원시스템 전력소비량이 52.8% 절감 가능할 것으로 분석된다.

Acknowledgements

이 논문은 국립부경대학교 자율창의학술연구비(2023년)에 의하여 연구되었음.

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