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GSHP 시스템의 성능에 영향을 미치는 변수

by 코스모스 13 2023. 2. 27.
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GSHP 시스템의 성능에 영향을 미치는 변수에 대하여: 1) 에너지 생산량; 2) 경제적 측면; 3) 환경적 측면에서 각각 분석을 수행하였다. GSHP 시스템의 성능에 영향을 미치는 변수에 대한 민감도 분석을 수행한 연구사례들은 다음과 같다.

 

예를 들어, Fujii et al. (2012)는, 미국과 캐나다에서 적용되는 Slinky-coil horizontal ground heat exchanger (GHE)라는 시스템의 최적화 모델을 위해 민감도 분석을 수행하였다. GHE의 매설 깊이, GSHP 시스템의 적용 비율 별로 평균 공급온도를 측정하였으며, 지중열교환기(Ground Heat Exchanger, GHE) 내 유체의 공급 방향 및 토양의 유형에 따른 열교환율을 계절별로 측정하여 에너지 생산량 관점의 민감도 분석을 실시하였다. Casasso et al. (2014)의 연구에서도 지중열교환기 성능에 영향을 미치는 영향요인들을 선정하고 그에 대한 민감도 분석을 수행하였다. GHE의 길이 선정이 에너지생산성 측면에서 가장 중요한 요소로 분석되었으며, 그 밖에 U-pipe 간격, 그라우팅 재료가 전체 시스템 성능에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 그러나 위 두 연구 모두 에너지 생산량을 바탕으로 한 경제성 측면에 분석은 이루어졌으나, 환경영향성에 대한 평가 및 분석은 부재한 것으로 나타났다.


Kim et al. (2015)의 연구에서는 경제성 및 환경성 평가를 동시에 실시하였다. 지중열 교환기의 최적화 설계에 목적을 두고 연구가 진행되었으며, 시스템 내의 유입수(Entering water temperature, EWT)의 종류에 따른 총 5가지의 시나리오를 대상으로 생애주기(Lice Cycle Cost, Life Cycle Assessment, LCC, LCA) 관점에서의 분석을 실시하였다. 그 결과, 경제성 측면에서는 유입수의 온도가 30℃일 때 가장 우수한 성능을 나타내었으며, 환경성 측면에서는 유입수의 온도가 25℃ 일 때 가장 우수한 성능을 나타내는 것으로 평가되었다.


Consentino (2015)의 연구에서는 GSHP 시스템의 열적 에너지에 영향을 미치는 다양한 설계조건에 대하여 열적 효율을 분석하였다. 보어홀(Borehole)의 길이는 125m로 고정시킨 뒤, 보어홀의 간격이 각각 3m와 7m 일 때의 시스템 효율을 분석하였다. 분석기간은 10년과 20년으로 가정하였으며, 10년일 경우 보어홀의 간격을 7m로 설정하였을 때, 간격을 3m로 설정하였을 때보다 시스템의 에너지 효율 측면에서 76% 향상된 결과를 보였다. 20년 일 경우 보어홀의 간격이 7m일 때, 3m로 설정하였을 때보다 81.4%의 에너지효율의 향상 효과가 있었다. 이 연구는 다양한 설계조건 중 보어홀의 간격에 국한하여 진행하였다는 점과, 간격의 차이를 세분화해서 하지 못한 한계가 있는 것으로 판단되었다.


Lim (2004)의 연구에서는 GSHP 시스템이 설치된 대상시설물에 대하여 냉난방 시스템의 운전성능을 평가하여, 실제 적용된 시스템의 경제성 효과를 분석하였다. 분석결과, 기존 냉난방 시스템에 비해 GSHP 시스템은 초기투자비용 측면에서 불리한 측면이 있었으나, 에너지 사용량 부분에서는 기존 시스템보다 경제적인 측면이 있는 것으로 나타났다. 그러나 GSHP 시스템을 도입함에 있어서 환경영향성 측면에서는 분석되지 않았다는 것이 본 연구와의 차이점이라 볼 수 있다.


Fateme (2015)의 연구에서는 Combined cooling and heating power(CCHP) 시스템을 새로 제시하고 최적화를 통해 태양광 시스템과 GSHP 시스템을 사용한 냉난방 시스템 성능을 분석하였다. CCHP 시스템 내부에 사용되는 냉매의 종류에 따라 시스템의 성능에 크게 영향을 미치는 것으로 분석되었다. 연구에서 정의한 냉매의 종류에 따라 최대 58%까지 시스템의 성능 차이를 나타내었다.


Essen (2009)의 연구에서는 최소한의 입력값으로 GSHP 시스템의 성능을 예측하는 것을 목적으로 인공신경망 (Artificial neural networks, ANN) 방법론을 통해 시스템의 에너지 성능을 예측하였다. 이 연구 결과에 따르면 인공신경망 방법론을 활용하여 지중 조건에 제약 없이 시스템의 성능을 예측할 수 있는 것으로 나타났다. 또한, 회귀식의 적합도를 보여주는 척도인 R²(결정계수, coefficient of multiple determination)의 값이 0.9998으로 나타나 인공신경망 방법론이 GSHP 시스템의 성능을 예측하는 데 적합한 방법론임을 입증하였다. 결정계수, R² 값이 1에 가까울수록 회귀식의 적합도는 높은 것으로 여겨진다.


Alavy (2013)의 연구에서는 10개의 대상시설물을 대상으로 GSHP 시스템의 적용비율에 따른 냉난방 저감량을 분석하였다. 초기투자비용, 투자비 회수기간(payback period) 및 운용비용(operating costs)에 대해 분석한 결과, GSHP 시스템이 전체 냉난방 부하의 평균 80% 이상을 감당할 때 경제성이 우수한 것으로 나타났다.


상기와 같이 GSHP 시스템에 대한 다양한 연구가 진행되었다. 유입수의 종류, 토양유형, U-pipe의 간격, 그라우팅 재료 등 다양한 설계 조건이 시스템 성능에 미치는 영향에 대한 민감도 분석이 수행되었다. 그러나 민감도 분석 시 에너지생산성과 환경성을 포괄적으로 고려한 연구는 수행되지 않았다. 또한, 환경성에 대해 분석한 연구에서도, GSHP 시스템 설치 시 냉난방부하 저감으로 인한 이산화탄소 감축량을 평가하는 것에 국한되었다.

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