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한국태양에너지학회|추계학술발표회 논문집 2018년 10월

논문명 ANN 기반 AHU 토출온도 최적제어 시 여름철 에너지 저감효과 분석 / Cooling Energy Saving Effect of ANN-based AHU Discharge Air Temperature Control / Oral Session : 제로에너지건물 Zero Energy Building (ZEB)
저자명 이다영식별저자 ; 이종만 ; 이광호
발행사 한국태양에너지학회
수록사항 한국태양에너지학회 추계학술발표회 논문집 (2018-10)
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주제분류 환경및설비
주제어 ANN ; AHU ; EnergyPlus ; Matlab ; BCVTB ; Artificial neural network ; Air handling unit ; EnergyPlus ; Matlab ; BCVTB
요약1 본 연구에서는 비선형을 포함한 매핑 관계 학습 및 분석에 특화된 ANN(Artificial Neural Network)을 활용하여 다양한 AHU 토출온도 및 작동 조건을 고려한 최적의 AHU 토출온도 예측을 통해 하절기 냉방 에너지 소비량 절감효과를 평가하고자 한다. ANN 구현을 위해 Matlab의 신경망 툴 박스 기능과 건물에너지 해석 프로그램인 EnergyPlus를 활용하였으며 두 프로그램의 연동 시뮬레이션(co-simulation)을 위해 BCVTB 플랫폼을 이용하였다. AHU 토출온도를 고정제어한 Case와 ANN을 활용하여 실시간 최적제어한 Case를 비교하기 위해 분석기간을 6월 1일부터 8월 31일까지로 선정하였으며 사무소 HVAC 스케줄을 고려하여 5:00부터 19:00시 사이에 소비되는 냉방 에너지 소비량을 비교하였다. AHU 토출온도를 12~18°C로 각각 고정제어한 Case의 전체 냉방 에너지 소비량을 분석한 결과, 토출온도 12°C일 때 46,782 kWh로 가장 많은 에너지를 소비하였으며 토출온도 17°C일 때 39,038 kWh로 가장 낮은 에너지 소비량을 보였다. 전반적으로 AHU 토출온도가 높아질수록 에너지 소비가 감소하였으나 토출온도 18°C 이후부터는 증가하는 패턴을 나타냈다. 18°C만을 제외하고 AHU 토출온도가 높아질수록 에너지 소비가 낮아지는 이유는 AHU Fan을 제외한 다른 기기의 에너지 소비가 감소하기 때문인 것으로 사료되며 근본적으로는 냉수 코일에서의 잠열 제거 부하가 감소하기 때문인 것으로 판단된다. 반면, AHU 토출온도를 실시간 최적제어한 Case의 전체 냉방 에너지 소비량을 분석한 결과, AHU 토출온도를 고정제어한 Case에 비해 최대 2~18%의 에너지를 절감할 수 있는 것으로 나타났다. 이는 ANN 모델의 학습을 통해 실시간으로 AHU Supply Fan, Relief Fan, Two Chillers, Cooling Tower, Chilled Water Pump, Condenser Water Pump의 에너지소비량 합을 최소화하기 때문인 것으로 판단된다. 따라서, 사무소 건물에 ANN 모델을 적용하여 AHU 토출온도를 최적제어할 경우 단순 고정제어한 경우에 비해 상당한 냉방 에너지 절감이 가능할 것으로 사료된다.
소장처 한국태양에너지학회
언어 한국어
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