KR101908401B1 - 열화함수를 이용한 냉방설비의 에너지 사용량 평가방법 - Google Patents

Abstract

본 발명은 건물내부의 냉방설비의 열화정도를 판단함에 있어서, 열화함수를 이용하여 비교적 정확하면서도 용이하게 냉방효율을 측정할 수 있도록 하는 냉방설비의 열화측정방법에 관한 것이다. 기축건물들에 설치된 터보냉동기의 에너지 사용량 평가방법에 있어서, 터보냉동기 열화함수식은,
y = -0.1194x + 6.6966
(단, y는 터보냉동기의 냉동성능 효율이고, x는 경과년수임)인 것을 특징으로 하는 열화함수를 이용한 냉방설비의 에너지 사용량 평가방법에 관한 것이다.

Description

열화함수를 이용한 냉방설비의 에너지 사용량 평가방법{AN ENERGY USAGE EVALUATION METHOD FOR COOLING UTILITIES BY DEGRADATION FUNCTION}

본 발명은 건물내부의 냉방설비의 열화정도를 고려하여 에너지 사용량을 평가하는 방법에 관한 것으로서, 구체적으로 열화함수를 이용하여 비교적 정확하게 냉방설비의 효율을 측정하고 이를 이용하여 냉방설비의 에너지 사용량을 평가하는 방법에 관한 기술이다.

국가적으로 건축물의 에너지 절약이 중요한 이슈가 되면서 기존 건축물들에 대한 에너지 진단을 통한 성능 개선방안이 다양하게 제시되고 있다. 이러한 기존 건축물에 대한 진단을 위해서는 시뮬레이션을 통한 에너지해석이 기본적으로 이루어지고 있다. 그러나 이들의 대부분은 신축건물에 대한 기초 데이터로서 해석이 이루어지고 있어서 노후화가 진행된 기존의 건축물에 대해서는 정확한 해석이 이루어지지 못하고 있다. 2011년 국토해양부 건축물 통계자료에 의하면 국내 건축물 667만여 동 중 20년 이상된 건축물이 58%, 20-20년 건축물이 24%, 10년 미만의 건축물이 18%이다. 즉 10년 이상 건축물이 82%로서 대부분의 건물이 노후화되고 있었음을 알 수 있다.

에너지 정책을 수립하는 정부의 입장에서, 또는 각 건물의 에너지를 관리하는 관리자의 입장에서 냉방설비의 효율을 정확하게 측정하는 것이 간절히 요구되어진다. 정부와 건물관리자들은 실제 건물들에 요구되어지는 에너지의 사용량과 이에 따른 냉방설비들의 에너지사용량을 정확하게 측정하기 위해 노력하고 있다.

하지만 모든 냉방설비는 설치초기에 가장 좋은 효율을 가지고 작동하게 되지만, 시간이 지남에 따라서 설비의 열화가 진행되게 되고 그 효율이 떨어지게 되는 것이 당연하다. 이와 같이 에너지 투입대비 실제냉방의 효율이 떨어짐에도 불구하고 냉방설비의 관리자는 얼마나 냉방효율이 떨어졌는지에 대한 판단이 이루어질 수 없고 에너지의 효율적인 관리측면에서 정확하지 않은 측정이 이루어지고 있는 것이 현실이다.

기존 건물의 에너지 해석을 위하여 검토된 건축물의 주요 설비 및 건축물은 패시브 요소와 액티브 요소로 분류하였다. 액티브 요소는 보일러, 히터펌프, 히터펌프, 태양열 시스템과 같은 열원플랜트, 그리고 터보 냉동기, 흡수식 냉동기, 히터펌프, 히터펌프와 같은 냉동플랜트를 의미하며, 패시브 요소는 건물을 구성하는 창문, 유리창과 같은 에너지의 손실을 유발하는 구조를 가리킨다.

먼저 액티브 요소에 대해서 살펴본다.

효율는 냉동성능계수이다.

냉동플랜트 중에서 냉동기의 평균수명을 20년, 그 동안의 효율저감을 10%이라고 가정하면, 터보식 설비사용연한(length)에 따른 열화계수보정식은,

Length ≤ 20 인 경우, 효율 = -0.0053 * Length + 1.0

Length > 20인 경우, 효율 = 0.9 이라고 추정할 수 있다.

또한, 냉동플랜트 중에서 흡수식 시설의 평균수명을 23년, 효율저감을 25% 이라고 가정하면, 흡수식 시설사용연한(length)에 따른 열화계수보정식은,

Length ≤ 23 인 경우, 효율 = -0.0068 * Length + 1.0

Length ＞ 23 경우, 효율 = 0.85 이라고 추정할 수 있다.

다음은 패시브 요소에 대해서 살펴본다.

유리창(페어글래스)의 평균 수명 10년이고, 효율저감 10%이라고 가정한다면,

열화계수보정식은,

Length ≤ 24 효율 = -0.011 * Length + 1.0

Length ＞ 24 효율 = 0.9

창문침기량의 평균수명은 10년이고, 효율저감이 5%이라고 한다면,

열화계수 보정식은,

Length ≤ 24인 경우, 침기량 비율= -0.0056 * Length + 1.0

Length ＞ 24인 경우, 침기량 비율 = 0.95

그러나, 기축 건물의 냉방설비는 그 사용 연도에 따라 상기와 같이 효율이 감소되는 것으로 추측할 수는 있으나 실제로 얼마나 감소되는지는 실측을 통해서만 확인할 수 있을 것이나, 모든 설비의 효율감소를 측정하는 것은 현실적으로 어렵고, 이에 대한 대책이 필요하다.

본 발명은 기축건물에 설치된 터보냉동기의 에너지 사용량을 평가하는 시뮬레이션 툴에 있어서, 설비사용연한에 따른 열화계수를 반영하여 측정하도록 함으로써 신뢰성이 증가된 터보냉동기 에너지 사용량 평가방법을 제공하는 것을 목적으로 한다.

또한 기축건물에 설치된 흡수식 냉동기의 에너지 사용량을 평가하는 시뮬레이션 툴에 있어서, 설비사용연한에 따른 열화계수를 반영하여 측정하도록 함으로써 신뢰성이 증가된 흡수식 냉동기 에너지 사용량 평가방법을 제공하는 것을 목적으로 한다.

이를 위하여 본 발명에서는 회귀분석(回歸分析, regression analysis)법을 이용하여 관찰된 연속형 변수들에 대해 두 변수 사이의 모형을 구한 뒤 적합도를 측정해 내는 분석 방법을 이용하고 있다.

즉, 시뮬레이션 툴을 이용하여 기축건물에 설치된 터보냉동기의 에너지 사용량을 평가하는 방법에 있어서, 터보냉동기 열화함수식은,

y = -0.1194x + 6.6966이며, 이때 효율오차는 10% 이내 인 것을 특징으로 한다.

단, y는 터보냉동기의 효율이고, x는 경과년수이다.

또한, 시뮬레이션 툴을 이용하여 기축건물에 설치된 흡수식 냉동기의 에너지 사용량을 평가하는 방법에 있어서, 흡수식 냉동기 열화함수식은,

y = -0.0239x + 1.2128 이며, 이때 효율오차는 10% 이내 인 것을 특징으로 한다.

단, y는 흡수식 냉동기의 효율이고, x는 경과년수이다.

기축 건물의 냉방설비는 그 사용 연도에 따라 효율이 감소되는 것으로 추측할 수는 있으나 실제로 얼마나 감소되는 지는 실측을 통해서만 확인할 수 있지만, 본 발명은 실측치를 통해 획득된 열화함수를 통해서 다수의 건물에서 사용되는 냉방설비의 효율을 측정함에 있어서 사용연수에 따른 효율의 감소를 좀 더 정확하게 추정할 수 있는 효과가 있다.

도 1은 통계기법적용을 위한 공학용 소프트웨어 SigmaPlot에서 데이터화일을 불러들임 화면캡처
도 2는 SigmaPlot으로 data file의 통계값(분산, 표준편차)을 확인하는 과정 화면캡처
도 3은 SigmaPlot으로 data file의 회귀분석 확인하는 과정화면캡처
도 4은 터보냉동기의 경과연수에 따른 효율측정값을 반영한 그래프
도 5는 도 4로부터 추정된 터보냉동기의 열화함수식
도 6은 흡수식 냉동기의 경과연수에 따른 효율측정값을 반영한 그래프
도 7는 도 6으로부터 추정된 흡수식 냉동기의 열화함수식

이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 바람직한 실시예를 상세히 설명하기로 한다. 이에 앞서, 본 명세서 및 청구범위에 사용된 용어나 단어는 통상적이거나 사전적인 의미로 한정해서 해석되어서는 아니되며, 발명자는 그 자신의 발명을 가장 최선의 방법으로 설명하기 위해 용어의 개념을 적절하게 정의할 수 있다는 원칙에 입각하여 본 발명의 기술적 사상에 부합하는 의미와 개념으로 해석되어야만 한다.

다수의 건물에서 사용되는 냉방설비의 효율을 정확하게 측정하여야 사용연수에 따른 효율의 감소를 좀 더 정확하게 추정할 수 있게 됨에 따라서, 아래와 같이 국내의 기축건물에 사용되고 있는 터보냉동기, 흡수식 냉동기의 경과연수에 따른 효율을 실측한 데이터를 확보하였으며, 그 자료를 활용하여 열화에 따른 효율을 설치 연도에 따라 분류하여 표 1, 2와 같은 분석을 얻을 수 있었다.

터보냉동기의 경과연수와 효율 측정

진단월	현장명	용량 [RT]	제조사	경과년수	효율 [효율]
2014.04	서울힐튼호텔	750	캐리어	3	6.23
		1050		9	6.60
		680		9	6.79
2015.08	한신인터밸리 관리단	790	트레인	10	5.53
					5.72
2015.08	대한항공 기내식사업소	185	LG전선	11	4.41
2014.06	JW 매리어트호텔	600	LG전선	16	3.89
2015.06	LS산전 천안사업장	700	LG전선	17	4.66
2015.10	롯데쇼핑㈜ 대전점	750	LG전선	17	4.698
2014.07	롯데쇼핑㈜ 구리점	620.0		18	2.87
2015.06	LS산전 천안사업장	747	LG전선	24	4.24
2015.08	한화역사	400	CENTURY	28	3.73
					3.83

흡수식 냉동기의 경과연수에 따른 효율 측정 자료

진단월	현장명	용량 [RT]	제조사	경과년수	난방 효율 [%]	냉방 효율 [효율]
2015.03	순천향대학교 병원	100	LG	5	82.8
2015.05	가천대학교	500	CENTURY	6	-	0.869
2015.06	에스케이 씨앤씨	800	LS 엠트론	7	-	1.085
					-	0.9161
2015.10	KEB 하나은행 (한국외한은행)	360	CENTURY	7	-	1.407
		450	CENTURY	7	-	1.6692
2015.06	국민연금공단 강남사옥	250	LS전선	9	-	0.9273
2015.05	가톨릭의대 의정부 성모병원	500	LG	12	-	1.21
2015.10	롯데쇼핑㈜ 대전점	320	LS 전선	16	-	1.3128
2015.09	중소기업은행	360	LG전선	19	-	1.2176
2015.02	롯데쇼핑㈜ 관악점	550	LG전선	20	86.3	-
2014.03	한국섬유연합회	550	경원	23	72.6	-
					75	-
2014.05	희성금속㈜	500	LG전선	12	-	0.44
2014.07	롯데쇼핑㈜ 구리점	630	LG전선	18	-	0.91
2014.07	(주) 포스메이트	600	만도	15	-	0.6559
				15	-	0.2441
				15	-	0.3616
2014.08	롯데마트 광주점	650.0	캐리어	8	-	0.9949
2014.08	롯데마트 광주점	650.0	캐리어	8	-	1.1526
2014.09	양천구청	252.0	센추리	7	-	0.75
2014.12	김포시청	240.0	범양	9	87.7
2014.12	김포시청	125.0	만도	20	81.9

상기 표1, 2와 같은 측정데이터 값에 기초하여 회귀분석법을 이용하여 열화함수식을 도출하고자 하였다. 즉, 독립변수와 종속변수의 결합분포를 보여 주는 지점들의 분포구성을 통해 효율과 설비의 열화와의 상관관계를 분석하는 데 있어서 독립변수는 열화에 의한 효율로 종속변수는 열화정도를 대표하는 경과 년 수로 정의하고 독립변수의 종속변수에 대한 영향을 추정할 수 있는 통계기법을 사용하였다.

두 변수 x와 y의 관계에 적합한 선이며, 이를 회귀선이라고도 한다. 회귀가 직선인 경우에는 회귀 직선이라고 한다. 회귀를 구하려면 최소 제곱법을 이용한다. 즉 두 변수, x, y에 대한 n조의 측정값 (x1,), (x2,), ···(xn,)이 있을 때

가 최소로 되도록 정한 직선 y＝a＋bx를 x에 대한 y의 회귀선(혹은 y의 x에의 회귀선)이라 한다. 이것은 점 (xi, yi)에서 회귀선까지의 연직 방향(y축 방향)의 거리의 제곱합을 최소로 해서 얻어지는 직선으로

라고도 쓸 수 있다.

이 식에서

는 각각 x 및 y의 평균값이고 b는 x에 대한 y의 회귀 계수라고 한다.

회귀선의 경사를 나타내는

는 회귀선의 x＝0에 있어서의 y값을 나타내고 이것을 절편으로 한다. y에서 x를 추정하려면 점 (xi, yi)에서 회귀선으로의 수평 방향(x축 방향)의 거리의 제곱합을 최소로 해서 얻어지는 직선 y＝a'＋b'x, 즉

를 이용한다. 이것을 y에 대한 x의 회귀선(또는 x의 y로의 회귀선)이라 한다. 변수 사이의 회귀에 대해서 검정이나 추정을 하는 것을 회귀 분석이라고 한다.

도 1은 통계기법적용을 위한 공학용 소프트웨어 SigmaPlot에서 데이터화일을 불러들이는 화면이다.

도 2는 SigmaPlot으로 data file의 통계값(분산, 표준편차)을 확인하는 과정화면이다.

도 3은 SigmaPlot으로 data file의 회귀분석을 확인하는 과정화면이다.

통계기법을 적용하기 위한 프로그램으로 공학용 소프트웨어 중에서 SigmaPlot을 활용하였으며, 종속변수 경과년수와 독립변수 효율과의 통계기법을 적용하기 위해 SigmaPlot에 data file을 불러들이고 이와 같은 회귀분석법을 바탕으로 얻은 열화함수식은 아래의 식1, 식2와 같고, 이를 이용하여 터보냉동기와 흡수식 냉동기 사용연한에 따른 효율을 좀 더 정확하게 추정할 수 있게 되는 것이다.

[식 1]

y = -0.1194x + 6.6966

터보냉동기 효율: y, 경과년수 : x

[식 2]

y = -0.0239x + 1.2128

흡수식 냉동기 효율: y, 경과년수 : x

도 4, 6은 각각 터보냉동기와 흡수식 냉동기의 경과연수에 따른 효율측정값을 반영한 그래프이며, 도 5, 7은 각각 이들로부터 추정된 흡수식 냉동기의 열화함수식이다.

본 발명에서는 기축건물에서 냉방설비의 성능계수에 따른 건물에너지를 해석할 때 사용연수에 따른 냉방설비 성능계수를 유추해 보고, 그 신뢰성을 검토한 것이다. 실측 데이터 조사와 시뮬레이션 에너지 해석에 의해 파악된 결과이다.

식1과 식2로 유추되는 효율은 오차 10% 이내일 때 건물에너지 사용량에 대한 시뮬레이션을 통한 에너지해석의 신뢰성은 다소 인정할 수 있다.

실제 추정된 효율값으로 기축 건물을 시뮬레이션 할 때 에너지사용량의 신뢰성을 확인하고자 냉동기의 성능계수를 에너지플러스(Energy Plus) 시뮬레이션 프로그램에 적용하였고, 또한 효율의 오차에 따른 에너지사용량의 오차도 비교하여 보았을때, 오차범위가 10%이내임을 확인하였다.

이상 본 발명의 구체적 실시형태와 관련하여 본 발명을 설명하였으나 이는 예시에 불과하며 본 발명은 이에 제한되지 않는다. 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자는 본 발명의 범위를 벗어나지 않고 설명된 실시형태를 변경 또는 변형할 수 있으며, 본 발명의 기술사상과 아래에 기재될 특허청구범위의 균등범위 내에서 다양한 수정 및 변형이 가능하다.

Claims (2)

1. 시뮬레이션 툴을 이용하여 기축건물에 설치된 터보냉동기의 효율을 고려하여 에너지 사용량을 평가하는 방법에 있어서,
   
   통계기법을 적용하기 위한 프로그램으로 공학용 소프트웨어 중에서 시그마플롯(SigmaPlot)을 활용하되, 독립변수인 경과년수와 종속변수인 효율과의 통계기법을 적용하기 위해 상기 시그마플롯으로 데이터 파일을 불러들이고, 상기 데이터 파일을 기초로 독립변수의 종속변수에 대한 영향을 추정하는 회귀분석법을 바탕으로 얻은 설비사용 경과년수에 따른 터보냉동기의 열화함수식은,
   
   y = -0.1194x + 6.6966 이며,
   (단, y는 터보냉동기 냉동성능 효율이고, x는 경과년수이다)
   
   상기 열화함수식은 상기 시뮬레이션 툴인 에너지플러스(Energy Plus)에 적용되며 열화함수식의 효율오차에 따른 에너지 사용량의 오차범위가 10% 이내 인 것을 특징으로 하는 열화함수를 이용한 터보냉동기의 에너지 사용량 평가방법.
   
2. 시뮬레이션 툴을 이용하여 기축건물에 설치된 흡수식 냉동기의 효율을 고려하여 에너지 사용량을 평가하는 방법에 있어서,
   
   통계기법을 적용하기 위한 프로그램으로 공학용 소프트웨어 중에서 시그마플롯(SigmaPlot)을 활용하되, 독립변수인 경과년수와 종속변수인 효율과의 통계기법을 적용하기 위해 상기 시그마플롯으로 데이터 파일을 불러들이고, 상기 데이터 파일을 기초로 독립변수의 종속변수에 대한 영향을 추정하는 회귀분석법을 바탕으로 얻은 설비사용 경과년수에 따른 흡수식 냉동기의 열화함수식은,
   
   y = -0.0239x + 1.2128 이며,
   (단, y는 흡수식 냉동기의 냉동성능 효율이고, x는 경과년수이다)
   
   상기 열화함수식은 상기 시뮬레이션 툴인 에너지플러스(Energy Plus)에 적용되며 열화함수식의 효율오차에 따른 에너지 사용량의 오차범위가 10% 이내 인 것을 특징으로 하는 열화함수를 이용한 흡수식 냉동기의 에너지 사용량 평가방법.
   

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