3.1 열회수환기장치와 혼합챔버

Table 3은 세대공조기를 구성하는 ERV와 OA, RA fan의 파라미터 및 입력 값을 나타낸 것이다. 각 입력항목은 Trnsys 라이브러리에서 제공되는 모델의 입력항목과 동일하다. ERV의 급기 및 배기 측에는 Single speed fan 모델인 Type 112를 OA fan과 RA fan으로 사용하였다. ERV의 급․배기 풍량은 Type 112 모델의 정격풍량인 200 CMH이며 각 Fan은 제어모델(Type 1503)의 신호에 의해 제어된다. Type 1503은 Type 56의 건물부하모델로부터 실내온도 정보를 받아 설정온도 26℃, Dead band 2℃ 조건에서 On/Off 신호를 OA 및 RA fan에 보내게 된다. ERV 작동은 Fan의 동작으로 이루어지며 외기 측과 실내 측 공기는 서로 열 교환하여 실내 측 공기는 외부로, 외기 측 공기는 혼합챔버로 공급된다.

혼합챔버에서는 ERV로부터 공급된 신선한 열회수 외기와 댐퍼를 통해 리턴 유입되는 실내공기가 서로 혼합된다(HVAC 모드). 혼합된 공기는 Main fan을 통해 냉방코일로 급기 되어 냉각 후 실내로 급기 된다. ERV측에서 유입되는 풍량은 200 CMH이고 Main fan의 정격풍량은 660 CMH이므로 실내 측에서 댐퍼를 통해 혼합챔버로 유입되는 풍량은 460 CMH가 된다. 혼합된 공기의 온도(TMA)는 ERV와 댐퍼에서 각각 유입되는 풍량에 따라 가중치를 두어 다음 식(1)과 같이 계산된다. 이때, Qdamper, Tdamper는 댐퍼측 풍량과 온도를 의미하고 QERV,supply와 TERV,supply는 ERV측 풍량과 온도를 의미한다. 이러한 계산은 Fig. 3의 Type 11c 모델에서 수행되며 혼합공기의 온도와 습도 정보는 냉방코일의 입력 값이 된다.

3.2 냉각코일

Table 4는 실험을 통해 얻어진 본 연구의 세대공조기 냉방코일 열량계산서 중 일부를 발췌한 것이다. Fig. 3의 Type 52 모델은 일반적인 냉방코일의 해석 목적으로 고안된 모델이다. 해당 모델은 Trnsys 라이브러리에서 제공하는 모델 중에서도 가장 상세한 입력 값을 필요로 하는 모델이다. 그러나 Type 52 모델은 정형화된 형상의 Fin 타입 코일을 대상으로 개발되었기 때문에 세대공조기에서 사용하는 코일과 다르고 입력 파라미터의 상호관계로 인해 냉방코일 형상에 대한 일부 입력 값은 다른 입력 값에 종속된다는 한계점이 있다. 이런 이유로 소형화를 목적으로 제작된 본 장치의 냉방코일의 모델링을 위해 열량계산서에 명시된 값을 그대로 사용할 경우 큰 오차를 발생시킨다. 이에 따라 열량계산서와 유사한 성능을 모델링하기 위해 파라미터 최적화가 필요하다. 본 연구에서는 TRNOPT 최적화 알고리즘을 이용하였다.

최적화 알고리즘은 TRNOPT의 PSO(Particle swarm optimization) 알고리즘을 사용하였다. TRNOPT의 최적화 알고리즘은 목적함수와 설계변수, 설계변수의 최댓값 및 최솟값의 범위를 지정하여 사용한다. PSO 최적화 알고리즘은 주어진 설계변수의 범위 내에서 목적함수의 조건을 만족하는 최적 해 집단을 광역적으로 탐색한다.^[13] 최적화의 목적은 범용 냉방코일 모델인 Type 52가 Table 4에 명시된 열량계산서상의 성능을 확보하도록 하는 것이다. 이를 위해 본 연구에서는 Type 52의 파라미터를 설계변수로 포함하도록 목적함수를 다음 식(2)와 같이 정의하였으며 설계변수와 그 범위는 Table 5에 나타냈다. 파라미터 최적화는 Table 4의 열량계산서를 기준으로 정상상태 조건에서 수행하였다. 이때, f_obj는 목적함수를 의미하고, DB_Tout과 WBT_out은 냉방코일 후면부 공기의 건구온도와 습구온도를 각각 의미하고, DBT_out,type52, WBT_out,type52는 type 52 냉방코일 모델의 계산 결과로 도출되는 건구온도와 습구온도를 각각 의미한다. T_{water_out}은 냉방코일에 흐르는 물의 환수온도를 의미하고, T_{water_out,type52}는 type 52 냉방코일 모델의 계산 결과로 도출되는 환수온도를 의미한다.

최적화를 진행하는 과정에서 Type 52 모델의 주요 파라미터를 설계변수로 지정하였고 Table 5의 1^st optimization에 해당 파라미터를 표시하였다. 주요 파라미터만을 최적설계변수로 지정하는 경우에도 목적함수를 통해 결과를 얻을 수 있었으나, 초기 테스트 결과 식(2)의 모든 항의 오차를 동시에 감소시키는 방향으로 최적화가 이루어지지 않았다. 본 연구에서는 이를 보정하기 위해 파라미터가 아닌 모델 입력변수에 대한 추가 최적화를 진행하였으며, 다음과 같은 논리에 의해 진행되었다 : i) 코일의 열전달은 급기 풍량에 영향을 받는다. ii) Type 52는 급기 풍량을 변수로 열전달 계수를 계산할 것이고 계산식은 일반적으로 코일의 형상과 관련 있다. iii) 본 연구의 세대 공조기 코일 형상은 Type 52 개발 당시 대상코일 아니기 때문에 적절한 열전달계수를 계산하기 위해서는 풍량 보정이 필요하다. 이를 기반으로 Type 52 모델의 입력 풍량을 다음 식(3)과 같이 수정하고, 기존 최적화로 얻어진 모델에 계수 a와 b를 설계변수로 추가 지정하여 두 번째 최적화를 수행하였다. 설계변수로 사용된 a와 b의 초기 값 및 범위, 최적화 결과 값은 Table 5의 2^nd optimization 항목에 나타냈다. 식(3)을 통해 보상된 풍량은 열량계산서 상의 열 성능을 근사하기 위한 보상의 목적으로 냉방코일의 입력 값으로만 사용하여야 하며 냉방코일을 통과하여 실내로 급기 되는 풍량은 본래의 입력 값(Q_in)을 사용한다.

3.3 운전 모드 별 시뮬레이션

본 장치는 사용자나 온도조절장치의 입력신호에 따라 운전모드가 결정되며 모드에 따라 내부 구성요소가 다르게 운전된다. 시뮬레이션을 위한 냉방 설정온도는 실내온도 기준 26℃이다. 사용자의 입력신호만으로 동작하는 Ventilation 모드를 제외하고 Heating & Cooling과 HVAC 모드는 실온을 모니터링 하여 on/off 운전되도록 제어식을 구성하여야 한다. 실온은 Fig. 3의 건물 모델인 Type 56을 이용하여 계산하였다. 각 운전모드에 따른 냉방코일의 유량 및 공기 유동경로에 위치한 Fan을 제어하기 위해 다음 Table 6과 같이 제어식을 구성하였다.

Table 6에서 사용된 함수 EQL, OR은 Trnsys 함수로 EQL(x, y)는 x가 y와 같을 때 1을 반환하며, OR(x, y)는 x와 y중 어느 하나라도 ‘참’이면 1을 반환한다. 제어식에 사용된 변수 OccSign은 그 값이 1, 2, 3일 때 각각 Ventilation(OccSign = 1), Heating & Cooling(OccSign = 2), HVAC (OccSign = 3) 모드를 의미한다. TempSign은 Fig. 3의 Type 1503 컴포넌트로부터 입력된 값으로 실내온도가 설정온도 조건을 벗어나면 1, 그렇지 않으면 0의 값을 갖는다. LPM은 냉방코일에 흐르는 순환수 유량 값인 6.6 LPM을 의미한다. Mixer (Type 11c) 모델은 0과 1사이의 값을 입력하면 양측 입구 풍량에 가중치를 두어 출구 풍량을 산정한다. 작동신호가 0.5인 경우는 양측 입구 유량의 가중치를 1:1의 비율로 계산하지만 작동신호가 0또는 1인 경우는 어느 한 쪽의 풍량만을 사용한다.

4.1 냉방코일 변수 최적화 결과

Table 5의 조건으로부터 도출된 냉방코일모델의 최적 파라미터와 보정 풍량을 이용하여 Type 52 모델을 구성한 결과를 Fig. 4와 Table 7에 각각 나타냈다. Table 4의 열량계산서와 동일한 조건일 때 Opt 1과 Opt 2 모두 열량계산서상의 성능을 대부분 비슷한 수준으로 묘사하고 있다. 그러나 Opt 1의 결과 중 냉방능력, 코일 출구 엔탈피 및 현열비(SHR)는 열량계산서의 성능과는 다소 차이를 보인다. 특히 현열비는 코일의 총 냉방능력 중 온도조절에 미치는 영향을 비율로 나타낸 것이므로 Opt 1의 0.1이 넘는 차이는 300 W 이상의 온도조절능력 차이를 나타낼 수 있다. 이를 개선하기 위해 사용된 풍량 보정(식(3)) 최적화 Opt 2는 대부분의 열량계산서상의 성능을 Opt 1의 결과보다 우수하게 묘사하였고 현열비(SHR)의 경우 매우 유사한 값을 얻을 수 있었다.

PSO 알고리즘은 사용자가 설정한 초기 값을 시작으로 주어진 설계변수의 범위와 목적함수 조건에서 최적 해 집단을 동시에 탐색한다. 이전에 탐색되었던 해 집단에 비해서 현재 탐색중인 해 집단의 목적함수 값이 일정 수준 이상 개선되지 않을 경우 최적 해에 수렴한 것으로 판단한다. 따라서 반복적으로 최적화를 수행하더라도 Opt 1의 설계변수만을 사용하여 최적화를 진행 할 경우, 현재의 결과 이상으로 최적 해 집단이 개선 될 가능성은 매우 적다. 반면 풍량을 통한 냉방코일 입력 값의 보정이 있는 경우 Opt 1의 최적 해 집단이 도달하지 못했던 영역까지 쉽게 도달할 수 있음을 확인하였다. 이는 특정 파라미터를 보상함으로써 기존에 개발된 범용 시뮬레이션 모델의 물리적 제약을 해결할 수 있다는 것을 보여준다. 본 연구에서는 Opt 2의 결과가 충분히 실제 성능을 묘사한다고 판단하고 이를 이용하여 시뮬레이션을 진행하였다.

4.2 운전 모드 별 시뮬레이션 결과

최적화를 통해 얻어진 세대공조기 모델을 이용하여 Table 6 제어식에 의해 시뮬레이션을 수행하였고, 시뮬레이션은 앞선 Fig. 3의 Trnsys 구성을 통해 이루어졌다. Fig. 5는 시뮬레이션 결과 세대공조기 각 지점 별 공기의 건구온도를 나타낸 것이다. 여름철 4일여 기간 동안, 순차적으로 Ventilation, Heating & Cooling, HVAC 모드의 사용자 입력신호가 주어지는 것으로 가정하였다. 사용자의 입력신호는 시뮬레이션 시작 시점인 5500시부터 5525시까지 Ventilation 모드, 이후 5570시까지 Heating & Cooling 모드가 주어지며 이후 5600시까지는 HVAC 모드의 신호가 주어진다. 이러한 모드별 테스트는 최적 모델과 단순한 제어알고리즘 상에서 시뮬레이션이 신호에 따라 제대로 작동하는지를 확인하는데 목적이 있다.

세대공조기의 운전모드가 Ventilation일 때에는(그림 우측 위) 냉방코일이 작동하지 않으므로 코일의 입․출구 온도는 동일하며 댐퍼가 닫힘 상태이므로 ERV를 통과한 공기(ERV to chamber)와 혼합챔버 내의 공기 온도가 같다. 또한 실내측 RA가 OA보다 높은 것은 여름철 일사 열 취득으로 인한 자연실온 상승 때문이다. RA는 ERV를 통과하면서 OA와 열교환하여 Fig. 5에 나타난 ERV to out의 온도로 배기된다. 그림에 나타난 여름철 냉방운전 없는 열회수 Ventilation 모드는 실온조절에 효과적이지 않다는 것을 알 수 있다. Heating & Cooling 운전 시에는(그림 좌측 아래) ERV가 작동하지 않는 상태이므로 OA와 ERV를 통과한 공기(ERV to chamber)의 온도는 같다. 이 상태는 실내 공기만을 순환시키는 상태이므로 RA와 혼합챔버 내의 공기온도(Mixed air)가 같으며 OA측 온도의 영향은 없다.

실내온도(RA)가 설정온도인 26℃를 초과하는 경우 Main fan과 냉방코일이 동작하고 냉방코일을 통과한 냉각공기(Coil to zone)를 통해 실내온도가 조절된다. 작동중인 냉각 공기는 혼합챔버의 온도에 따라 변한다. HVAC 모드에서도(우측 아래) 설정온도 26℃를 기준으로 세대공조기의 운전여부가 결정되며 해당 모드에서 공조기 운전 시, ERV의 OA 및 RA측 fan과 Main fan, 냉방코일이 동작한다. 외기(OA)는 ERV를 통과하면서 실내공기(RA)와의 열교환을 통해 냉각되며, 혼합챔버에서 다시 실내공기(RA)와 만나 혼합공기(Mixed air)의 온도로 냉방코일을 통과하여 실내로 급기(Coil to zone)된다. Heating & Cooling 및 HVAC 모드에서 냉방코일이 동작 할 때 순환수의 환수온도가 약 13~14℃로 나타나며 동시에 냉방코일을 통과하는 공기는 약 16℃ 정도로 냉각됨을 확인할 수 있다. ERV와 혼합챔버, 냉방코일이 함께 동작하는 HVAC 모드에서 냉방코일의 성능이 확보되는지를 확인하여 Table 8에 나타냈다. Fig. 5의 우측 하단 HVAC 모드의 A지점에서 냉방코일로 급기되는 습공기의 물성치는 DBT 26℃, WBT 19.2℃이며 냉방코일 통과 후 습공기 물성치 변화량은 각각 ΔDBT 9.5℃, ΔWBT 4.39℃, 엔탈피변화 13.05 kJ/kg이다. 이는 냉방코일 열량계산서상의 변화량과 유사한 수준으로 확인되었다.

본 절에서는 간략한 제어식을 적용하여 세대공조기의 운전 모드 별 케이스 스터디를 수행한 결과 열량계산서 성능을 확보하면서도 보정된 모델을 통해 제어 시뮬레이션이 가능함을 확인하였다. Heating & Cooling 및 HVAC 모드 운전 시 Fig. 5에 나타나는 Occilation을 줄이기 위한 필요한 제어 interval, 모드 변환 알고리즘 등에 대한 상세 제어 연구는 본 연구에서 제안한 모델과 기본 제어 알고리즘을 토대로 향후 진행될 예정이다. 아울러 실증 실험을 통한 추가 모델 보정 및 제어알고리즘 테스트가 진행될 예정이다.