서 론

서 론

국내 전체 에너지 소비량 중 건물부분에서의 소비량은 계속 증가하는 실정이다. HVAC (Heating, Ventilation and Air Conditioning) 시스템을 사용하는 건물에서는 에너지 효율 향상을 위하여 적절한 제어 및 운영 방안이 적용되어야 한다(김효준 외, 2017).

변풍량 시스템은 에너지 절약을 위해 HVAC 시스템이 구축되는 중대형 건물에 많이 채택되고 있으며, 효율적 제어 및 운영을 위하여 많은 연구들이 진행되고 있다. 변풍량 시스템에서 가장 중요한 구성요소는 터미널 유닛이며, 그 중 터미널 유닛의 최소풍량 제어는 실내 쾌적, 실내 공기질 및 에너지비용에 영향을 미치는 가장 중요한 제어 요소이다(Cho and Liu, 2009).

기존의 변풍량 터미널 유닛의 최소풍량은 최대풍량의 약 40~50%의 값으로 고정되어 제어되며, 터미널 유닛의 풍량은 실내 온도에 비례하며 풍량을 공급하게 된다(대한설비공학회, 2011). 하지만 고정된 최소풍량은 실내 공간의 다양한 변화에 대응하기 어려워 최적제어를 위하여 시스템의 운전 및 부하 상황의 예측이 중요하다. 일반적으로 건물 부하 산정은 정상상태의 부하를 예측하거나, 동적 시뮬레이션을 통하여 비정상상태의 부하를 예측할 수 있다. 하지만 시뮬레이션의 경우 수많은 변수들의 실시간 변화를 적용하는 것 또한 어렵다(Nishiguchi et al., 2010). 대부분의 건물 부하 산정은 설계 단계에서 HVAC 시스템의 용량 산정에 활용하기 위하여 정상상태의 부하 계산이 주를 이루며, 운영 및 제어 단계에서는 실시간 부하를 예측하고 시스템 제어에 사용은 전무한 실정이다.

따라서 본 연구에서는 변풍량 터미널 유닛의 제어를 위하여 부하 예측 모델을 적용한 제어 방안을 제안하였다. 공조시스템의 정보를 활용한 부하 예측 모델을 활용하여 건물 실내 부하를 예측하고, 이를 바탕으로 변풍량 터미널 유닛의 제어 방안을 개발하였다. 또한 제안된 제어방안을 동적 시뮬레이션 프로그램인 TRNSYS 17을 이용하여 기존 제어방안과 열쾌적, 실내 공기질, 에너지 소비량을 비교 분석하였다.

부하예측모델을 활용한 VAV 터미널 유닛 제어

부하 예측 모델

공조 시스템을 활용한 건물 부하예측은 열역학 제 1법칙을 바탕으로 부하를 예측하게 된다. 각 존별 설치된 공조시스템의 센서들을 활용하여 부하를 예측하고, 건물 전체의 부하를 산정하여 HVAC 시스템의 제어에 활용할 수 있다.

제1법칙에서의 총 에너지는 식 (1)과 같이 운동에너지, 위치에너지 및 내부에너지로 구성되어 있다.

여기서, 은 유량, 는 단위질량당 열에너지, 는 압력, 는 비체적, 는 속도, 는 중력가속도, 는 높이, 은 열전달률, 은 역학적 일 이다.

단위질량당 내부에너지와 흐름일의 합은 엔탈피로 대체하고, 유체를 비열이 일정한 기체로 가정한다면, 유입과 유출 사이에서 단위질량당 엔탈피 차이는 식 (2)로 나타낼 수 있다. 식 (1)에서 단위질량당 내부 현열에너지는 식 (3)으로 변환되며, 잠열의 변화가 없고, 열 발생이 없다고 가정하면, 실내 부하는 식 (4)와 같이 정리할 수 있다.

여기서, 는 단위질량당 엔탈피, 는 비열, 는 온도, 는 부하이다.

식 (4)를 활용한 공조시스템을 활용한 부하 예측 모델을 이용하여 공조 및 열원 시스템의 제어 및 운영에 활용가능하다. 부하 예측 모델에 사용되는 입출력값은 Table 1과 같으며, 입력 값 중 풍량 및 온도는 변수로 사용된다.

Table 1 Decomposition models

VAV 터미널 유닛 제어 방안

1) 기존 변풍량 터미널 유닛 제어

기존 변풍량 터미널 유닛 제어방안은 최대풍량의 30%의 값을 최소풍량으로 선정한 고정된 최소풍량 적용하여 제어한다. 실내 온도만을 이용하여 터미널 유닛의 댐퍼와 재열코일의 벨브를 제어하는 방식이다. Figure 1은 기존 변풍량 터미널 유닛의 제어 알고리즘을 나타낸다.

Figure 1.

Existing VAV terminal unit control algorithm

2) 부하 예측 모델을 활용한 변풍량 터미널 유닛 제어

(1) 부하를 고려한 최소풍량

실내부하를 고려한 최소풍량은 실내 난방 부하를 바탕으로 산정된다. 실내 부하산정은 공조시스템을 활용한 부하 예측 모델을 활용하여 예측 가능하며, 난방부하를 고려한 최소풍량은 식 (5)을 통해 계산 할 수 있다.

여기서, 는 난방부하를 고려한 최소풍량, 는 실내 난방부하, 는 공기 밀도 는 공기 비열, 는 공급 온도, 는 실내 온도 이다.

(2) 환기를 고려한 최소풍량

실내 존의 필요 환기량은 ASHRAE Standard 62.1에서 제시한 식 (6)를 바탕으로 산정한다. 필요 외기도입량을 결정하는 계수인 와 는 ASHRAE Standard 62.1에서 제시한 사무용도로 사용되는 공간에서의 2.5 L/s·person, 0.3 L/s·m²으로 선정하였다.

여기서, 은 존 외기도입량, 는 재실인원당 필요 외기도입량, 는 재실인원 는 바닥면적당 필요 외기도입량, 는 바닥면적, 는 기류분배 유효화 계수 이다.

(3) 최소풍량 선정

Figure 2은 실내 부하 예측 모델을 적용하여 산정한 실내부하를 이용하여 산정한 풍량과 환기를 고려한 최소 외기도입량을 나타내고 있다. 실내부하를 고려한 풍량보다 환기를 고려한 최소외기도입량이 작을 경우, 환기를 고려한 풍량을 선택 시 실내 설정 온도를 유지하지 못할 것이다. 반대로, 실내부하를 고려한 풍량보다 환기를 고려한 최소외기도입량이 클 경우, 실내부하를 고려한 풍량을 선택 시 실내 공기질의 문제가 발생한다. 따라서 변풍량 터미널 유닛의 최소풍량 선정 시 난방부하와 환기를 고려한 최소풍량 중 큰 값을 이용하여야 실내 열쾌적 및 실내 공기질 모두 만족할 수 있을 것이다.

Figure 2.

Minimum air flow rate considering load and ventilation

변풍량 터미널 유닛의 최소풍량은 식 (7)과 같이 난방부하를 고려한 최소풍량과 환기를 고려한 최소풍량 중 큰 값을 이용한다.

여기서, 는 변풍량 터미널 유닛의 최소풍량, 는 부하를 고려한 최소풍량 는 환기를 고려한 최소풍량 이다.

Figure 3은 부하 예측 모델을 활용한 제안된 변풍량 터미널 유닛 제어 알고리즘이다.

Figure 3.

Proposed control algorithm of VAV terminal unit

① 냉방모드

실내온도가 실내냉방설정온도보다 높을 경우() 냉방을 시작한다. 풍량은 부하 예측 모델을 통하여 예측된 냉방 부하에 의해 결정되며, 최대풍량과 최소풍량 사이에서 실내 설정온도를 유지하기 위하여 댐퍼가 작동한다.

② 난방모드

실내온도가 실내난방설정온도보다 낮을 경우() 난방을 시작한다. 풍량은 부하 예측 모델을 통하여 예측된 난방 부하 및 최소외기도입량을 통해 결정되며, 재열코일은 급기 설정 온도(32.2℃)를 유지하기 위하여 벨브가 작동한다.

시뮬레이션 분석

대상건물 모델링

부하 예측 모델이 적용된 변풍량 터미널 유닛 제어 방안 평가를 위해 시뮬레이션 프로그램은 TRNSYS 17을 사용하였다. TRNSYS는 건물 상세 해석 프로그램으로서 사용자가 컴포넌트(Component)들을 서로 연결하여 시뮬레이션을 수행하게 된다. 건물의 모델링은 Google Sketch Up 프로그램을 통하여 대상건물을 모델링 하였고, 건물의 상세정보는 TRNBuild를 통하여 입력하였다. 건물의 HVAC 시스템은 TRNSYS의 Simulation studio를 통하여 모델링하였다.

대상건물은 경상북도 경산시에 위치한 Y대학 내 건물을 선정하였다. 시뮬레이션 대상 공간은 연구 및 실험실 용도로 사용 중이며, 단일덕트 변풍량 시스템이 설치되어 있다. 대상공간의 모델링을 위한 상세 입력 값은 Table 2과 같으며, Figure 4 는 시뮬레이션 스케쥴을 나타낸다.

Figure 4.

Simulation Schedule

Table 2. Simulation condition

시스템 모델링

대상 공간은 공조 실험을 위한 연구 및 실험실로서, HVAC 실험 장비가 구축되어 있다. 공조장치로 단일덕트 변풍량 시스템이 구축되어 있으며, 터미널 유닛의 제어를 통해 실내 환경을 제어한다. 열원장치로는 냉온수를 생산할 수 있는 공랭식 히트펌프가 설치되어있다. 대상건물에 설치된 HVAC 시스템 및 부하 예측 모델을 Trnsys 17을 통해 구현하였으며, 사용된 시스템 타입 및 계통의 계략도는 Figure 5와 같다.

Figure 5.

Simulation diagram in Trnsys 17

변풍량 터미널 유닛 제어방안 성능 평가

Figure 6 은 부하 예측 모델을 활용한 변풍량 터미널 유닛 제어 방안을 적용한 연간 시뮬레이션 결과이다. 대상 공간의 실내 환경 평가를 위한 설정값은, 실내온도 24℃, 실내 이산화탄소 농도 1000ppm을 기준으로 하였다. 연중 실내 온도는 24±1℃를 유지하는 것을 알 수 있었고, 실내 공기질의 경우 최대 650ppm을 유지하며 설정값을 제어하는 것을 확인하였다. 또한 터미널 유닛의 최소풍량의 경우 최대 풍량의 10~25%사이를 나타내며, 기존의 30% 고정된 최소풍량을 사용 하는 것 보다 낮은 풍량으로도 실내 환경을 제어 할 수 있는 것으로 확인되었다. 따라서 불필요하게 과공급되던 풍량이 재설정 되었으며, 이에 따른 팬에너지, 냉난방에너지 및 재열 에너지의 소비가 감소할 수 있음을 확인하였다.

Figure 6.

Simulation result of room air conditions

Figure 7는 기존의 고정된 최소풍량을 사용하는 변풍량 터미널 유닛의 제어방안과 부하 예측 모델을 활용한 제안된 변풍량 터미널 유닛의 제어방안의 월간 공조 에너지 소비량을 비교하였다. 여름철 10~18%, 겨울철 28~38%의 공조 에너지 소비량이 절감하였고, 연간 약 20%의 에너지 소비량을 절감 할 수 있다.

Figure 7.

Comparison of Energy consumption

결 론

본 연구에서는 변풍량 터미널 유닛의 제어를 위하여 부하 예측 모델을 적용한 제어 방안을 제안하였다. 공조시스템의 정보를 활용한 부하 예측 모델을 활용하여 건물 실내 부하를 예측하고, 이를 바탕으로 변풍량 터미널 유닛의 제어 방안을 개발하였다.

기존의 변풍량 터미널 유닛의 제어는 고정된 최소풍량을 바탕으로 실내 온도에 따라 터미널 유닛의 풍량 조절 댐퍼가 제어되었다. 본 연구에서 적용된 부하 예측 모델을 통한 실내 부하를 실시간으로 예측함으로 유동적인 최소풍량의 적용이 가능하였으며, 부하 예측 모델을 활용한 변풍량 터미널 유닛의 제어 방안은 기존의 고정된 최소풍량을 사용하는 제어방안에 비하여 풍량은 약 5~20%절감되었으며, 이에 따른 공조 에너지 소비량 역시 약 20% 절감하는 것을 확인하였다. 또한 실내 온도 및 실내 이산화탄소 농도 역시 설정값을 유지하는 것을 확인하였다. 향후 부하예측모델을 적용한 제어 알고리즘을 실험실 테스트를 통한 검증이 필요할 것이며, 예측 모델 개발 기술을 활용하여 고장감지진단 기술 개발 등에 활용이 가능할 것으로 판단된다.