R&D최종보고서
| 과제고유번호 | 201919CTAP-C143443-02 | |||||
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| 연구사업명 | 국토교통기술촉진연구사업 | |||||
| 연구과제명 | 지열시스템 부하분담율 개선을 위한 인공신경망 기반 성능예측기술 및 하이브리드 제어 프로세스 개발 | |||||
| 총 연구기간 | 2018-04-17 ~ 2019-12-31 | |||||
| 연구책임자 | 조영흠 | |||||
| 당해년도 참여 연구원수 |
6명 | 총 연구기간 참여 연구원수 |
9명 | |||
| 당해년도 연구비 |
정부 : 220,000,000 원 기업 : 73,500,000 원 계 : 293,500,000 원 |
총연구비 | 정부 : 370,000,000 원 기업 : 124,500,000 원 계 : 494,500,000 원 |
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| 연구기관명 | 영남대학교산학협력단 | |||||
| 등록 발간번호 | - | |||||
| ISBN | - | |||||
| 주요 내용 |
- 지열 히트펌프 시스템의 보급이 활성화 되는 반면 설치 의무화 제도에 의해 건물 공사 예산 및 에너지 생산량을 고려하여 의무적으로 설치되어 설치 후 효율적인 운영이 이루어지고 있지 않음. 대부분 지열 히트펌프 시스템이 전체 건물의 일부분의 공조를 담당하는 부분부하 형태이며 기존 열원과 분리 설계되어 있어 지열 히트펌프 시스템을 100% 활용하지 못함. - 또한, 지열 히트펌프 시스템의 성능계수는 효율적인 운영 및 시스템 효율 향상을 위해 중요한 요소이나 성능을 구하는데 필요한 측정의 어려움 및 진단 센서의 부족으로 운영 시 성능 확인이 힘듦. - 효율이 높은 지열 시스템을 효율적으로 활용하지 못해 에너지 낭비 및 경제성의 문제가 발생하지만 현재 국내에서는 지열 히트펌프 시스템의 설계 및 지중 열교환기의 효율 향상 관련 연구는 많은 반면 지열 히트펌프 시스템의 기존 열원과의 하이브리드 설계 및 운영에 관련된 연구는 미흡함. - 지열 히트펌프 시스템의 냉난방 성능평가에 관련된 연구는 다양하게 진행되고 있으나 운영 시 시스템의 성능을 예측하는 연구는 미흡함. - 인공신경망 기술은 인공 뉴런이 학습을 통해 입력 신호와 출력 신호간의 관계를 모델화하는 기술로 기존의 지열 히트펌프 시스템의 성능을 구하기 위해 필요한 측정을 하지 않고 성능 예측이 가능함. - 지열 히트펌프 시스템의 효율 향상을 위해 운영 시에 시스템 성능을 예측 할 수 있는 인공신경망 기반 성능 예측 기술 개발에 관한 연구가 필요함. 또한, 설치 된 지열 히트펌프 시스템을 100% 활용하기 위해 기존 열원의 성능 예측 및 기존 열원과 하이브리드 제어 프로세스 개발에 관한 연구가 필요함. - 지열 히트펌프 시스템의 인공신경망 기반 성능 예측 기술을 활용한 하이브리드 제어 프로세스 개발과 Test-Bed 대상 검증을 통해 건물의 에너지 절감이 기대되고 지열 히트펌프 시스템 자동제어 기술의 적용을 실시할 경우 기존 건물 에너지 사용량 대비 약 20% 이상의 에너지비용 절감 효과가 예상됨. → 지열 히트펌프 시스템 부하분담율 개선을 위한 인공신경망 기반 성능 예측 기술 및 하이브리드 제어 프로세스 개발 [최종목표] - 인공신경망 기반 지열 히트펌프 및 열원 시스템 성능 예측 기술 개발 - 성능 예측 기술을 활용한 지열 히트펌프 시스템 하이브리드 제어 프로세스 개발 → 본 연구에서는 지열 히트펌프 시스템의 인공신경망 기반의 성능 예측 기술을 개발하고 이를 활용한 지열 히트펌프 시스템 하이브리드 제어 프로세스 개발 및 검증을 통하여 지열 히트펌프 시스템 부하분담율 개선을 통한 지열 히트펌프 시스템의 최대 활용 및 열원 시스템의 효율 향상을 목표로 함. [연구내용 및 범위] 1. 연구 내용 - 신재생에너지 공급 의무화 제도 (산업통상자원부) - 정부기관, 정부 출연기관 등 공공건축물을 대상으로 예상에너지 사용량의 일정 비율을 신재생에너지 설치에 의무 투자하도록 함 - 2020년까지 신재생에너지 공급의무비율을 30%이상까지 적용하도록 하며 매년 공급의무비율 증가로 신재생에너지 설치 유도 - 건물 에너지 효율화 및 절감에 대한 요구가 증대되며 신재생에너지 설치 및 이용은 증가하고 있으나 설치 후 비효율적인 운영으로 인해 100% 활용을 못하고 있으며, 지열 히트펌프 시스템 설계방안에 대한 연구는 많은 반면 효율적 운영에 대한 연구는 미흡. 지열 히트펌프 시스템의 효율적 운영을 위해서는 성능 예측이 필수이며 최대 활용을 위한 하이브리드 설계 및 운영 방안 개발이 필요함. - 인공신경망 기반 성능 예측 기술 및 지열 히트펌프 시스템 하이브리드 제어 프로세스 개발 : 지열 히트펌프 시스템 및 열원 시스템 성능을 예측하고 지열 히트펌프 시스템 최적 분담 알고리즘을 개발하며 이를 활용한 지열 히트펌프 시스템과 열원 시스템의 하이브리드 운영 기술 개발. - 기존 지열 히트펌프 시스템의 성능 예측은 어려우며 지열 히트펌프 시스템 설치 후 효율적 운영 및 활용이 이루어지지 않음. - 지열 히트펌프 시스템의 운영 시 인공신경망을 기반으로 시스템 성능을 예측함으로 성능계수를 시스템 운영 제어 포인트로 활용할 수 있으며 성능에 대해 반응을 빠르게 할 수 있으며 이를 통해 시스템의 효율을 높여 에너지 절감이 가능함. - 부분 부하를 독립적으로 담당하여 효율이 저하된 지열 히트펌프 시스템을 기존 열원보다 부하분담율을 개선하여 지열 히트펌프 시스템을 최대 활용 후 기존 열원의 사용하는 지열 히트펌프 시스템의 하이브리드 제어 프로세스를 개발 하고자 함. 2. 연구 범위 - 인공신경망 기반 지열 히트펌프 및 열원 시스템 성능 예측 기술 개발 - 성능 예측 기술의 성능 목표 및 개발 방향 설정 - 인공신경망 기반 성능 예측 기술 개발을 위한 입력 값 도출 - 지열 히트펌프 및 기존 열원 시스템 성능 예측 기술 개발 - 개발 성능 예측 기술 불확실성 분석 - 성능 예측 기술을 활용한 지열 히트펌프 시스템 하이브리드 제어 프로세스 개발 - 지열 히트펌프 시스템 최적 분담 알고리즘 개발 - 지열 히트펌프 시스템 하이브리드 설계 방안 개발 - 성능 예측 기술을 활용한 하이브리드 운영 알고리즘 개발 - 이론적 성능 검토 및 Test-Bed를 통한 실증 |
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| 색인어 | 한글 | 지열 시스템 | 인공신경망 | 성능예측 | 하이브리드 제어 | 부하분담율 |
| 영문 | Geothermal system | Artificial Neural Network | Performance prediction | Hybrid control | Load sharing ratio | |
| 최종보고서 | 3) (붙임 2) 최종보고서.pdf | |||||