
오픈스튜디오 고급
Helix Energy Partners에서 제작한 이 YouTube 튜토리얼 시리즈는 복잡한 HVAC 시스템(VAV, 이중 덕트, 냉수 플랜트, VRF/VRV) 구축, 제조사 데이터를 활용한 냉동기 및 팬 성능 곡선 생성 및 문제 해결, 맞춤형 Ruby Measures 작성, 수요 제어 환기와 같은 에너지 효율화 조치 모델링, 그리고 AI를 활용한 Measures 생성 자동화를 포함한 OpenStudio의 고급 방법론들을 다룹니다. 이 시리즈는 OpenStudio의 기초를 완전히 숙달하고, 상세 시스템 설계, 장비 특성 분석, 그리고 프로그래밍을 통한 모델 제어 작업에 도전할 준비가 된 엔지니어들을 대상으로 합니다.
1. BCL 측정값을 사용하여 VAV 시스템 생성
이 비디오에서는 건물 구성 요소 라이브러리에서 다운로드한 측정값을 사용하여 냉수 및 난방수 루프가 있는 가변 풍량(VAV) 공기 처리 시스템을 건물에 신속하게 생성하고 할당하는 방법을 보여드리겠습니다.
상당히 복잡하고 큰 규모의 사무실 건물이 있습니다. 이 건물의 HVAC 시스템을 입력하는 방법을 보여드리겠습니다. 하지만 먼저, 일반적인 HVAC 시스템을 입력하는 데 매우 유용한 건물 구성 요소 라이브러리 측정 항목을 보여드리겠습니다. 이 건물은 오래되었고 구형 시스템을 사용하고 있기 때문에 이 측정 항목이 이 건물에 직접 적용되지는 않지만, 건물 구성 요소 라이브러리 측정 항목의 강력한 기능을 보여주기 위한 간편한 방법을 먼저 보여드리고자 합니다. 모델을 열고 측정 항목 탭으로 이동합니다. 건물 구성 요소 라이브러리를 살펴보고 이 측정 항목에 업데이트가 필요한지 확인해 보겠습니다. 이 측정 항목은 HVAC - 전체 시스템 항목 아래에 있습니다. 고급 에너지 설계 가이드(AEDG) 시리즈의 측정 항목 중 하나이므로 검색어로 AEDG를 사용하겠습니다. 사용할 측정 항목은 'AEDG Office HVAC VAV with Chilled Water System'입니다. 최신 버전인 것 같습니다. 최신 버전이 아닌 경우 측정 항목이 최신 버전이 아니라는 메시지와 함께 최신 버전을 다운로드할 수 있는 옵션이 제공됩니다. 이 경우에는 문제가 없어 보입니다. 또 하나 보여드리고 싶은 것은 건물 구성 요소 라이브러리에 건물 시스템을 수정하거나 모델에 전체 시스템을 설치할 수 있는 새로운 측정 기능 세트가 있다는 것입니다. 이 측정 기능은 미국 국립 재생 에너지 연구소(NREL)에서 개발했으며 ASHRAE 고급 에너지 설계 가이드 권장 사항을 기반으로 합니다. 다양한 옵션이 있지만, 여기서는 냉수 설비가 포함된 사무실 건물용 VAV 시스템을 선택하겠습니다. 구성 요소 및 측정으로 이동하여 지금 적용을 클릭합니다. HVAC로 이동하여 전체 시스템을 선택합니다. 냉수 설비가 포함된 VAV 시스템을 선택합니다. 첫 번째 입력란에는 건물에 천장 환기 플레넘이 있는지 묻습니다. 천장 공간은 있지만 모든 환기 공기가 덕트를 통해 전달되므로 천장 환기 플레넘은 없습니다. 필요한 경우 환기 플레넘에 공간 유형을 지정할 수 있지만, 이 경우에는 적용할 필요가 없습니다. 다음 입력란에는 시스템 비용을 묻습니다. 공조기에 권장 가용성 및 환기 스케줄을 적용하는 확인란이 있는데, 이 확인란을 선택한 상태로 두겠습니다. 측정 적용을 클릭합니다. 측정 작업이 성공적으로 완료되었습니다. 처음에는 공기 순환 루프, 설비 순환 루프, 냉난방 구역이 모두 0개였지만, 최종적으로는 공기 순환 루프 10개, 설비 순환 루프 2개, 냉난방 구역 69개가 생성되었습니다. 이 측정 작업은 건물 층별로 하나의 VAV 공기 순환 루프를 적용하므로 건물 모델에 층이 지정되어 있어야 합니다. 여러 층이 지정되어 있는 것을 확인할 수 있으며, 층별로 렌더링하면 각 층에 HVAC 공기 처리 시스템이 할당된 것을 볼 수 있습니다. 정보 패널에는 오류나 경고가 표시되지 않습니다. 중요한 정보가 누락된 경우 오류나 경고가 표시될 수 있는데, 이 경우에는 모델 문제를 해결해야 합니다. 이 경우에는 측정 작업이 성공적으로 적용되었습니다. 이 모델을 새 버전으로 저장하겠습니다. 다음으로, 공기 순환 루프 탭으로 이동하여 드롭다운 메뉴를 사용하여 생성된 공기 순환 루프를 확인할 수 있습니다. 각 건물 층을 기준으로 공기 순환 루프가 생성되어 해당 층의 공간에 할당된 것을 볼 수 있습니다. 각 공기 순환 회로는 열 회수를 위한 공기 대 공기 열교환기가 있는 VAV 공기 처리 장치, 냉수 냉각 코일, 온수 가열 코일 및 가변 유량 팬으로 구성됩니다. 또한 외기 온도 보정을 기반으로 하는 설정값 관리 장치도 포함되어 있습니다. 각 구역에는 재가열 기능이 없는 여러 개의 VAV 터미널 박스가 설치되어 있습니다. '열 구역' 탭에서 각 열 구역에 VAV 터미널 박스가 할당된 것을 확인할 수 있습니다. 각 구역에는 구역별 난방을 위한 대류식 온수 베이스보드 히터도 설치되어 있습니다. 'HVAC 시스템' 탭으로 돌아가면 냉수 시스템과 온수 시스템도 생성된 것을 확인할 수 있습니다. 냉수 순환 회로는 공랭식 칠러, 가변 유량 펌프 및 모든 공기 처리 장치에 냉수를 공급하는 코일로 구성됩니다. 온수 순환 회로는 가변 유량 펌프, 보일러, 설정값 제어기, 그리고 모든 공기 처리 장치의 가열 코일과 베이스보드 히터 코일로 구성됩니다. 마지막으로 시뮬레이션을 실행하여 시스템이 정상적으로 작동하는지 확인할 수 있습니다. 먼저 시뮬레이션 설정 탭으로 이동하여 시뮬레이션 실행 기간을 하루로 단축하여 빠르게 완료되도록 합니다. 속도를 더욱 높이려면 시간당 타임스텝 수를 1로 줄일 수 있습니다. 저장을 클릭합니다. 음영 및 수렴과 관련된 시뮬레이션 속도 향상을 위해 조정할 수 있는 추가 고급 설정이 있지만, 지금은 이 설정으로 진행하겠습니다. 시뮬레이션이 실행되어 성공적으로 완료됩니다. 몇 가지 출력 경고가 있지만 전반적으로 실행은 성공적입니다. 일부 출력 변수를 선택했기 때문에 SQL 파일의 후처리 시간이 증가했습니다. 그럼에도 불구하고 EnergyPlus 시뮬레이션은 약 1분 30초 만에 완료되었습니다. 이는 이전에 시스템이 정의되지 않았던 에너지 모델에 완전한 HVAC 시스템을 신속하게 할당하는 방법을 보여줍니다. 다음 비디오에서는 이중 덕트 VAV 시스템을 수동으로 입력하는 방법을 살펴보겠습니다.
2. 중앙 플랜트 시스템 구축
이 영상에서는 난방, 환기 및 냉방 시스템(HVAC)용 맞춤형 공기 순환 시스템을 만드는 방법을 설명합니다. 간단한 열 배출 시스템과 이중 덕트 시스템을 구축하고 이를 중앙 시스템에 연결하는 과정을 보여드리겠습 니다.
다음 작업은 지하실에 난방 및 환기 시스템을 설치하는 것입니다. 여기에는 구역별로 베이스보드 온수기를 설치하는 것도 포함됩니다. 먼저 열 구역 탭으로 이동합니다. 다행히 지하실은 단일 열 구역으로 간주되므로 이 구역만 작업하면 됩니다. 라이브러리 탭에서 베이스보드 대류식 온수기를 검색하여 구역 장비로 드래그합니다. 이렇게 하면 베이스보드 온수기가 지하실의 주요 난방원으로 지정됩니다. 다음으로 편집 탭에서 체인 링크 아이콘을 클릭하고 이 베이스보드 대류식 온수기의 난방수로 난방수 루프를 선택합니다. 정격 평균 수온은 160°F(71.1°C)로 설정하고 나머지 속성은 기본값인 자동 크기 조정 값을 그대로 둡니다. 특정 성능 데이터가 있는 경우 여기에서 해당 값을 조정할 수 있습니다. 다음으로 HVAC 시스템 탭으로 이동하여 더하기 버튼을 클릭하여 새 시스템을 추가합니다. 모델에 온풍 가스 보일러를 추가하지만 가스 난방을 사용하지 않으므로 가스 보일러 구성 요소는 삭제합니다. 라이브러리에서 코일 가열수 구성 요소를 검색하여 시스템에 추가하고 이름을 HV(Heat and Vent Unit)로 변경합니다. 체인 링크 버튼을 다시 사용하여 이 가열수 코일을 가열수 루프에 연결합니다. 다른 모든 속성은 기본값으로 유지합니다. 이 시스템은 정용량 시스템이므로 정용량 팬은 그대로 두고 시스템 이름을 HV-1로 변경합니다. 공기 유량은 3,000 cfm(5,100 m³/h)으로 설정하고, 설계 외기 유량은 지정하지 않습니다. 설계 공급 공기 온도는 40.6°C(105°F)로 설정하고, 용량 산정을 위해 난방 및 냉방 모두 100% 외기를 사용하는 것으로 가정합니다. 수요 측에는 이미 공기 터미널이 설치되어 있으므로 분배기를 사용하여 지하실 구역을 이 시스템에 연결합니다. 정용량 시스템이므로 바이패스 덕트는 필요하지 않습니다. 그다음 이중 덕트 공기 처리 장치를 설치합니다. 플러스 버튼을 눌러 이중 덕트 공기 순환 시스템을 추가하고 이름을 AHU1으로 변경합니다. 대부분의 값은 자동 조정되지만, 중앙 난방 시스템의 최대 공기 유량 비율은 50%로 설정하고 설계 공급 공기 온도는 40.6°C(105°F)로 설정합니다. 저장 후, 공기 순환 HVAC 실외기 시스템을 추가하고 이름을 AHU1 실외기 시스템으로 지정합니다. 또한, 에너지 회수 휠을 선택하여 공기 대 공기 열교환기를 설치하고 가변 속도 기능이 있는 전동 배기 팬을 추가합니다. 100% 실외기 시스템이므로 실외기 최소 유량은 17,500 cfm(29,730 m³/h), 최대 유량은 60,000 cfm(101,940 m³/h)으로 설정합니다. 이코노마이저 제어 방식은 고정 건구 온도로 설정합니다. 열교환기의 경우, 대부분의 기본값을 유지하고 회전식 열교환기를 지정하며, 동결 방지 전략을 배기 전용으로 설정하고, 이코노마이저 잠금 기능을 활성화합니다. 동력식 배기 팬은 총 효율 80%, 압력 상승 7인치 수주(1,740 Pa), 최소 유량 33%로 설정합니다. 다음으로, 난방수 예열 코일을 설치하고 이름을 "AHU1 Pre-Heat Hot Water Heating Coil"로 지정한 후 난방수 루프에 연결합니다. 대부분의 값은 자동 크기 조정되지만, 정격 유입수 온도는 180°F(82°C), 정격 출구 공기 온도는 55°F(12.8°C)로 설정합니다. 그런 다음 혼합 공기 데크 온도에 대한 예약 설정값 관리자를 추가하고 55°F(12.8°C)로 설정합니다. 이어서 가변 용량 공급 팬을 추가하고, 정격 출구 공기 온도가 105°F(40.6°C)인 온수 데크 난방수 코일을 추가합니다. 외기 온도 보정 설정값 관리자가 적용되어 외기 온도가 50°F(10°C)일 때 공급 공기 온도는 105°F가 되고, 65°F(18.3°C)일 때는 공급 공기 온도가 70°F(21.1°C)로 낮아집니다. 콜드 데크에는 냉수 냉각 코일을 설치하고 냉수 루프에 연결한 후, 또 다른 외기 온도 보정 설정값 관리자를 적용하여 외기 온도가 높을 때 콜드 데크에서 55°F(12.8°C)의 공기를 공급하도록 합니다. 마지막으로, 라이브러리에서 제공되는 이중 덕트 VAV 터미널 박스를 설치하고 핫 데크와 콜드 데크 모두에 연결합니다. 구역 최소 풍량은 일반적으로 약 30%로 설정하여 난방 또는 냉방 수요가 없을 때에도 최소 환기를 유지합니다. 그런 다음 열 구역을 공기 루프로 드래그하여 필요한 모든 구역을 할당하고 분배기가 터미널 박스를 자동으로 채우도록 합니다. 모든 구역이 할당되면 연결을 확인하고 하나의 난방수 코일이 아직 연결되지 않았음을 확인합니다. 체인 링크 버튼을 사용하여 난방수 루프에 연결하면 이제 AHU 코일, 베이스보드 히터, 냉난방 장치를 포함한 여러 연결 구성 요소가 표시됩니다. 열 구역 탭을 확인하면 모든 HVAC 장비가 올바르게 할당되었음을 알 수 있습니다. 이로써 온수 및 냉수 시스템을 사용하는 냉난방 코일이 있는 HVAC 시스템 설치가 완료되었습니다. 감사합니다. 좋아요와 구독 부탁드립니다.이 건물을 봐주세요. 감사합니다. 좋아요와 구독 부탁드립니다.
3. 공기 고리 만들기
이 영상에서는 난방, 환기 및 냉방 시스템(HVAC)용 맞춤형 공기 순환 시스템을 만드는 방법을 설명합니다. 간단한 열 배출 시스템과 이중 덕트 시스템을 구축하고 이를 중앙 시스템에 연결하는 과정을 보여드리겠습니다.
다음 작업은 지하실에 난방 및 환기 시스템을 설치하는 것입니다. 이 지하실에도 구역별로 베이스보드 온수기가 설치되어 있습니다. 열 구역 탭으로 이동합니다. 다행히 지하실은 하나의 열 구역으로 통합되어 있으므로, 지하실만 신경 쓰면 됩니다. 라이브러리 탭에서 베이스보드 대류식 온수기를 검색하여 구역 장비로 드래그합니다. 이제 지하실의 주요 난방원으로 베이스보드 온수기가 사용되었습니다. 다음으로 편집 탭에서 체인 링크 아이콘을 클릭합니다. 이 베이스보드 대류식 온수기의 난방수로 '난방수 루프'를 선택합니다. 나머지 설정은 자유롭게 조정할 수 있습니다. 평균 온수 온도는 약 71.1°C(160°F)로 설정할 수 있습니다. 나머지 값은 기본값과 자동 크기 조정으로 두겠습니다. 만약 정확한 설계값을 알고 있다면 여기서 변경할 수 있습니다. 이제 HVAC 시스템 탭으로 이동하여 상단의 더하기 버튼을 클릭합니다. 모델에 온풍 가스 보일러를 추가하겠습니다. 이미 설정되어 있습니다. 하지만 난방에는 가스 보일러 대신 온수 가열 코일을 사용할 것이므로 가스 보일러를 삭제합니다. 라이브러리 탭으로 이동하여 "코일 가열 온수"를 검색합니다. 온수 가열 코일을 시스템에 추가합니다. 가열 온수 코일을 선택하고 이름을 HV(열 및 환기)로 지정합니다. 편집 탭에서 체인 링크 버튼을 클릭하여 이 가열 온수 코일을 가열 온수 루프에 연결합니다. 속성 편집 탭으로 돌아가서 나머지 값은 기본값으로 둡니다. 이 시스템은 정용량 시스템이므로 팬은 정용량 팬으로 유지합니다. 시스템 이름을 HV-1로 변경합니다. 공기 유량은 3,000 cfm(5,100 m³/h)입니다. 설계 외기 유량 정보가 없으므로 기본값으로 둡니다. 설계 공급 공기 온도는 105°F(40.6°C)입니다. 크기 설정을 위해 난방과 냉방 모두 100% 외기 유입을 기준으로 코일 크기를 정하므로 나머지 설정은 기본값으로 둡니다. 시스템에는 이미 수요측에 정용량 디퓨저인 에어 터미널이 포함되어 있는 것을 확인할 수 있습니다. 다음으로 구역을 지정합니다. 분배기를 클릭하고 지하실 구역을 HV 시스템에 추가합니다. 구역이 하나뿐이므로 이 과정은 간단합니다. 정용량 시스템이므로 바이패스 덕트 추가를 고려해 보았지만, 이 구성에서는 허용되지 않습니다. 바이패스 덕트는 일반적으로 VAV 시스템에서만 사용되며, 다른 공기 순환 구성에서는 바이패스 제어를 위한 추가 설정이 있을 수 있습니다. 이로써 냉난방 시스템 설정이 완료되었습니다. 이제 이중 덕트 공기 처리 장치를 추가합니다. 더하기 버튼을 다시 클릭하고 아래로 스크롤하여 모델에 이중 덕트 공기 순환 장치를 추가합니다. 이름을 AHU1으로 지정합니다. 시스템 크기는 일단 자동 설정으로 둡니다. 중앙 난방 최대 시스템 공기 흐름 비율은 50%로 설정됩니다. 설계 공급 공기 온도는 105°F(40.6°C)로 설정합니다. 나머지 설정은 기본값으로 두고 저장을 클릭합니다. 다음으로, 공기 순환 HVAC 실외기 시스템을 추가하여 실외기 시스템을 설치합니다. 외부 라이브러리 연결로 인한 복잡성을 방지하기 위해 기본 라이브러리로 되돌리고 불필요한 항목을 제거합니다. 그런 다음 실외기 시스템을 공기 순환에 추가하고 이름을 AHU1 실외기 시스템으로 지정합니다. 또한 공기 대 공기 열교환기를 추가해야 합니다. 공기 대 공기 열교환기 옵션에서 에너지 회수 휠을 선택하고 실외기 시스템에 추가합니다. 다음으로, 가변 속도 기능이 있는 전동 배기 팬을 추가합니다. 최소 실외기 유량은 17,500 cfm(29,730 m³/h)으로 설정하고, 최대 유량은 초기에는 150,000 cfm(254,850 m³/h)으로 설정합니다. 이코노마이저 제어 유형은 고정 건구 온도로 설정합니다. 열교환기 설정으로 넘어가면, 대부분의 성능 기준은 실제 시스템 성능과 거의 일치하므로 기본값으로 유지됩니다. 열교환기 유형은 회전식이며, 동결 방지 전략은 배기 전용으로 설정되어 있고, 이코노마이저 잠금 기능이 활성화되어 이코노마이저 작동 중에는 열교환기가 비활성화됩니다. 다음으로, 동력 배기 팬을 살펴보겠습니다. 팬의 총 효율은 80%로 설정되어 있고, 압력 상승은 7인치 수주(1,740Pa)입니다. 최대 유량은 60,000cfm(101,940m³/h)으로 보정되었으며, 이는 100% 외기 공급 시스템 요구 사항과 일치합니다. 팬 동력 최소 유량 입력 방식은 분수 방식으로 설정되어 있으며, 최소 유량 분수는 33%로 설정됩니다. 고정 유량 방식을 선택하는 경우 특정 유량 값을 입력해야 합니다. 팬 동력 계수는 단일 팬 시스템에 적합한 기본값으로 유지됩니다. 다음으로, 난방수 예열 코일을 설치합니다. 라이브러리에서 코일 난방수를 선택하여 공기 순환 회로에 추가합니다. 이름을 AHU1 예열 온수 가열 코일로 지정하십시오. 체인 링크 버튼을 사용하여 가열수 루프에 연결하십시오. 대부분의 값은 자동으로 조정됩니다. 정격 유입수 온도는 180°F로 설정되어 있으며, 정격 출구 공기 온도는 다음과 같이 설정되어 있습니다.예열 코일이므로 55°F(12.8°C)로 설정합니다. 정격 용량 및 기타 세부 매개변수는 현재 생략하고 자동 크기 조정을 사용하지만, 가능한 경우 알려진 값을 입력하는 것이 좋습니다. 다음으로 혼합 공기 또는 예열 데크용 설정값 관리자를 설치합니다. 예약 설정값 관리자를 선택하고 이름을 '예약된 혼합 공기 데크 온도'로 변경합니다. 예약 탭에서 이 온도를 55°F(12.8°C)로 설정하고 공기 루프 공기 처리 장치로 돌아갑니다. 다음으로 가변 용량 공급 팬을 설치하고 이름을 'AHU1 공급 팬 가변 속도'로 지정합니다. 모든 값은 기본값으로 유지하되, 병렬 또는 이중 팬 구성의 경우 팬 전력 계수가 다를 수 있음을 유의하십시오. 이제 온수 데크 가열 코일을 설치합니다. 대부분의 값은 기본값으로 유지하고 정격 출구 공기 온도는 105°F(40.6°C)로 설정합니다. 마지막으로 외기 온도 보정 설정값 관리자를 추가합니다. 실외 기온이 50°F(10°C)일 때, 공급 공기 온도는 최대 105°F(40.6°C)로 설정됩니다. 실외 기온이 65°F(18.3°C)로 상승하면 공급 공기 온도는 최소 70°F(21.1°C)로 재설정됩니다. 이는 간단한 재설정 전략이며, 필요에 따라 더 복잡한 스케줄링 옵션을 추가할 수 있습니다. 다음으로, 콜드 데크에 냉수 냉각 코일을 설치합니다. 라이브러리에서 냉각 코일과 냉각수를 선택하고 콜드 데크에 드롭합니다. 체인 링크 버튼을 사용하여 냉수 루프에 연결하고 이름을 "AHU1 냉수 코일"로 지정합니다. 외부 공기 온도 재설정 설정값 관리자를 추가하여 외부 공기 온도가 50°F(10°C) 이하로 낮아지면 설정값이 65°F(18.3°C)까지 재설정되도록 합니다. 또한 외부 공기 온도가 65°F(18.3°C) 이상에 도달하면 콜드 데크에서 최소 55°F(12.8°C)의 공기를 공급합니다. 이로써 시스템의 공급 측 설정이 완료됩니다. 이제 이중 덕트 터미널 박스를 추가합니다. 라이브러리에서 에어 터미널, 이중 덕트, VAV를 선택하고 시스템에 추가합니다. 터미널은 핫 데크와 콜드 데크 덕트에 자동으로 연결됩니다. 구역 최소 공기 흐름 비율은 필요에 따라 조정할 수 있지만, 일반적으로 난방 또는 냉방 수요가 없을 때에도 최소 환기 공기 흐름을 확보하기 위해 약 30%로 설정합니다. 이 값을 0으로 설정하면 수요가 없을 때 터미널이 완전히 꺼지므로 일반적으로 바람직하지 않습니다. 다음 단계는 구역을 할당하는 것입니다. 플레넘 존을 직접 드래그하면 예상대로 작동하지 않으므로 라이브러리로 이동하여 열 존을 선택하고 수동으로 시스템에 드래그합니다. 예를 들어, 2-3NTZ 존을 시스템으로 드래그합니다. 스플리터를 선택하면 시스템에 4-5, 5-6, 6-7, 7-8, 8-9 등 나머지 존에 대한 터미널 박스가 자동으로 표시됩니다. 이제 모든 존이 할당되었습니다. 돋보기 도구를 사용하여 전체 시스템을 축소하거나 확대하여 자세히 볼 수 있습니다. 이로써 이중 덕트 VAV 공조기 설치가 완료되었습니다. 그런 다음 연결선이 없는 것으로 보아 난방수 코일 하나가 난방수 시스템에 연결되지 않았음을 알 수 있습니다. 체인 링크 버튼을 클릭하면 해당 코일을 난방수 루프에 연결할 수 있습니다. 연결되면 난방수 루프에 AHU1 코일, 베이스보드 히터, 냉난방 장치 등 여러 구성 요소가 연결된 것을 확인할 수 있습니다. 이 연결들을 클릭하면 공조 장비로 다시 이동할 수 있습니다. 마지막으로, 열 구역 탭을 확인하면 모든 HVAC 장비가 구역에 올바르게 할당되었는지 확인할 수 있습니다. 이로써 온수 및 냉수 시스템을 사용하는 난방 및 냉방 코일이 있는 HVAC 시스템을 설치하는 방법을 보여드렸습니다. 감사합니다. 좋아요와 구독 부탁드립니다.
4. 냉각기 비교 - 수입 일정
이 비디오에서는 8,760시간 분량의 냉각수 설비 부하 및 유량 스케줄을 가져오는 방법을 설명합니다. 가져온 부하 및 유량 프로파일은 LoadProfile:Plant 객체에서 시설의 냉각수 부하를 시뮬레이션하는 데 사용됩니다. 다음 비디오에서는 냉각기를 입력하고 제조업체에서 제공하는 데이터와 일치하도록 성능 곡선을 사용자 지정하는 방법을 보여드리겠습니다.
두 대의 서로 다른 냉각기 성능을 비교하는 예시를 살펴보겠습니다. 모델은 이미 기상 파일로 설정되어 있고, 냉각수 및 응축수 루프(응축수 루프 및 냉각수 루프 포함) 대부분이 이미 구성되어 있습니다. 남은 입력값은 냉각기 자체와 시스템 부하 프로파일뿐입니다. 비교는 동일한 부하 조건에서 두 냉각기의 성능을 기준으로 합니다. 부하 프로파일은 건물 자동화 시스템의 추세 로그 또는 장비에 설치된 기타 추세 분석 장치에서 얻거나 모델링을 통해 생성할 수 있습니다. 이 예시에서는 두 가지 방법을 모두 사용합니다. 1년 중 약 4분의 3은 추세 분석된 설비 데이터를 사용하고, 나머지 기간은 회귀 모델을 사용하여 연간 전체 부하 프로파일을 추정합니다. 첫 번째 단계는 부하 프로파일을 입력하는 것입니다. 라이브러리 탭으로 이동하여 '부하 프로파일 - 설비'를 찾은 다음, 이 객체를 냉각수 루프의 수요 측에 놓습니다. 선택하면 부하 스케줄 이름, 유량 비율 스케줄 이름 등의 입력값이 표시됩니다. 이 스케줄은 1년 365시간의 모든 시간을 나타내는 8,760개의 데이터 포인트를 기반으로 하며 CSV 파일을 사용하여 OpenStudio로 가져옵니다. 이를 위해서는 특정 건물 구성 요소 라이브러리 측정값이 필요합니다. [구성 요소 및 측정값]으로 이동하여 [측정값 찾기]를 선택한 다음 [건물 전체]로 이동하여 [파일에서 간격 스케줄 추가]라는 측정값을 찾습니다. 이 측정값을 사용하면 CSV 파일에서 간격 스케줄을 OpenStudio에 추가할 수 있으며 조명 부하, 재실 스케줄 또는 기타 스케줄링 가능한 입력과 같은 다양한 용도로 사용할 수 있습니다. 스케줄은 시간 단위부터 15분 단위까지 다양하게 설정할 수 있으므로 1년 동안 수집된 실제 추세 데이터를 직접 시뮬레이션할 수 있습니다. 스케줄을 가져오기 전에 데이터를 올바르게 준비해야 합니다. 부하 데이터와 유량 비율 데이터, 두 개의 CSV 파일이 필요합니다. 부하 데이터는 EnergyPlus 및 OpenStudio에서 사용하는 기본 단위인 와트(W)여야 하며, 유량 비율은 단위가 없는 소수 값이어야 합니다. 부하 데이터를 스프레드시트에 복사하고, 8,760개의 시간별 값이 포함되어 있는지 확인한 후, EnergyPlus의 냉방 부하 표기법에 따라 음수 값으로 변환합니다. 이 파일을 Load.csv로 저장하고 프로젝트 폴더에 배치합니다. 유량 비율 데이터도 동일한 과정을 거쳐 Flow.csv로 저장합니다. 파일 준비가 완료되면, "파일에서 간격 스케줄 추가" 작업을 두 번 실행합니다. 한 번은 와트(W) 단위를 사용하는 부하 스케줄을 생성하고, 다른 한 번은 단위가 없는 유량 스케줄을 생성합니다. 두 작업 모두 경고나 오류 없이 성공적으로 적용됩니다. 스케줄 가져오기가 완료되면, 냉각수 순환 시스템으로 돌아가서 "부하 프로파일", "플랜트" 객체를 선택합니다. 부하 스케줄을 부하 스케줄 이름으로, 유량 스케줄을 유량 비율 스케줄 이름으로 지정합니다. 마지막으로 냉각수 시스템의 최대 유량(이 경우 8,200 gpm, 즉 517 L/s)을 입력합니다. 이제 냉각수 순환 시스템에 완전한 부하 프로파일이 적용되었으며, 냉각기 입력 및 성능 비교를 위한 준비가 완료되었습니다. 다음 단계는 칠러를 추가하고 제조업체 데이터를 사용하여 성능을 맞춤 설정하는 것으로, 이 부분은 별도로 다루겠습니다. 감사합니다. 좋아요와 구독 부탁드립니다.
5. 칠러 비교 - 칠러 제작
이 비디오에서는 기본 냉각기 매개변수, 기준 조건 및 특성 곡선을 입력하는 방법을 설명합니다. 나중에 라이브러리 파일로 사용할 두 개의 냉각기 라이브러리 구성 요소를 생성합니다. 마지막으로 시뮬레이션을 위해 냉각기를 냉각수 순환 시스템에 추가합니다.
이제 칠러를 사용자 지정해 보겠습니다. 먼저 프로젝트를 저장하겠습니다. 칠러가 포함된 라이브러리 파일을 생성하면 편리합니다. 파일 > 새로 만들기를 선택합니다. HVAC 시스템 탭에서 더하기 버튼을 누르고 "빈 플랜트 루프"를 찾아 모델에 추가합니다. 라이브러리로 이동하여 "칠러 - 전기 EIR"을 찾습니다. 수냉식 칠러를 선택하고 드래그하여 루프에 놓습니다. 칠러를 선택하고 기준 조건을 입력합니다. 먼저 모델 번호로 칠러 이름을 지정합니다. 이 값들은 모두 기준값이며, 칠러의 2차 및 2차 성능 곡선에 해당합니다. 기준값과 곡선이 일치하는 것이 중요합니다. 기준값을 변경하면 성능 곡선도 함께 변경하지 않는 한 원하는 결과를 얻지 못할 수 있습니다. 기준 용량은 칠러의 냉각 용량이며, 설계 용량과 일치하는 경우가 많지만 항상 그런 것은 아닙니다. 모든 기준값은 성능 곡선과 일치해야 하며, 설계값은 곡선의 범위 내에 있어야 합니다. 본 냉각기의 기준 용량은 1,184톤(4,037kW), 기준 성능 계수(COP)는 5.785, 기준 출구 냉수 온도는 40°F(4.44°C), 기준 응축기 유입 유체 온도는 80°F(26.7°C), 기준 냉수 유량은 2,022gpm(127.6L/s), 응축기 유체 유량은 2,400gpm(151.4L/s)입니다. 일부 값은 회색으로 표시되어 있으므로 나중에 OpenStudio 파일에서 직접 이름을 변경해야 합니다. 최소 부분 부하율은 0.1517, 최대 부분 부하율은 1이며, 최적 부분 부하율은 가장 높은 COP에 해당합니다. 이 경우 최적 부분 부하율은 0.5998일 때 6.417입니다. 이 냉각기는 가상 부하를 사용하지 않으므로 최소 언로딩 비율은 최소 부분 부하율과 일치합니다. 이 냉각기는 수냉식이므로 응축기 팬이 없습니다. 압축기 전력 소비량 중 응축기에서 방출되는 비율은 1.0입니다. 냉각수 출구 하한 온도와 유량 모드는 기본값으로 유지합니다. 값은 고정되어 있으므로 크기 조정 계수는 중요하지 않습니다. 최종 사용 하위 범주의 이름을 변경하여 이 냉각기의 에너지 소비량을 별도로 추적할 수 있습니다. 이 파일을 모델 번호를 사용하여 OSM 라이브러리로 저장합니다. 두 번째 냉각기에 대해서도 동일한 과정을 반복하고 별도의 라이브러리 파일로 저장합니다. 다음으로, 2차 및 2차 성능 곡선을 생성합니다. 먼저 제조업체에서 성능 데이터를 수집하여 스프레드시트에 정리합니다. 2차 곡선을 생성하려면 두 개의 독립 변수와 두 개의 종속 변수가 필요합니다. 독립 변수는 증발기 출구 온도와 응축기 입구 유체 온도입니다. 당사의 냉수 공급 온도는 40°F ± 5°F이므로 제조업체 데이터는 35°F ~ 45°F(1.7°C ~ 7.2°C) 범위를 포함해야 합니다. 응축기 유입수 온도는 41°F(5°C) ~ 80°F(26.7°C) 범위입니다. 모든 데이터는 정격 유량이 일정할 때의 값이어야 합니다. 이 예시에서 응축기 유량은 2,400 gpm ± 10%이고 증발기 유량은 약 2,050 gpm ± 10%입니다. EnergyPlus는 곡선 맞춤에 ± 10%의 허용 오차를 허용하지만, 가능하면 5%의 허용 오차를 사용하는 것이 더 좋습니다. 요청된 제조업체 데이터에는 냉수 용량과 냉각기 입력 전력이 포함되어야 합니다. 데이터를 표로 정리한 후 회귀 계산기를 사용하여 곡선을 생성하십시오. 사용된 계산기는 시각화 기능을 지원하며 냉각기, 열 펌프 및 기타 EnergyPlus 객체에 대한 2차 및 2차 곡선 생성 방법을 안내합니다. "기타"를 선택하고, "온도"를 선택한 다음, "이차 함수"를 선택하고 IP 단위를 사용합니다. 제조업체 데이터를 붙여넣습니다. 정격 데이터로 입력해야 하는 기준 조건을 강조 표시합니다. 기존 칠러의 경우 기준 조건은 냉수 온도 40°F, 응축기 입구 온도 80°F, 용량 14,208,000 Btu/hr(4,164kW)입니다. 곡선을 생성하고 출력 파일을 칠러 특성 곡선 폴더에 저장합니다. 이제 OpenStudio 모델을 열고 칠러를 선택합니다. 두 개의 이차 함수 곡선과 하나의 이차 함수 곡선, 총 세 개의 곡선이 표시됩니다. 이 곡선들은 각각 온도에 따른 냉각 용량, 온도에 따른 에너지 입력 비율, 부분 부하율에 따른 에너지 입력 비율을 나타냅니다. OpenStudio에서는 이러한 회색으로 표시된 값을 직접 편집할 수 없으므로 텍스트 편집기에서 OSM 파일을 엽니다. 칠러 모델 또는 "이차 함수"를 검색합니다. 곡선 객체의 이름을 모델 번호를 포함하도록 변경합니다. 계산기에서 생성된 계수를 복사하여 OSM 파일의 해당 곡선 객체에 붙여넣습니다. 2차 곡선의 경우, 계산기로 돌아가서 "기타", "유량", "2차"를 차례로 선택하고 용량, 입력 전력 및 부분 부하율 데이터를 붙여넣습니다. 곡선을 생성하고 계수를 복사합니다. 곡선이 데이터에 얼마나 잘 맞는지를 나타내는 R-제곱 값을 주의 깊게 살펴보십시오. 약 0.92 정도의 값이 적절합니다. 2차 계수를 OSM 파일에 붙여넣습니다. 각 객체가 올바르게 끝나는지 확인하십시오.세미콜론으로 구분하여 파일을 저장하고 OpenStudio에서 다시 불러오세요. 곡선 이름과 계수가 올바르게 업데이트되었는지 확인합니다. 두 번째 칠러에 대해서도 동일한 곡선 편집 과정을 반복하고 파일을 저장합니다. 마지막으로, 파일 > 라이브러리 불러오기를 사용하여 두 칠러 라이브러리 파일을 프로젝트에 불러옵니다. 환경설정 > 기본 라이브러리 변경에서 라이브러리 탭의 칠러 - 전기 EIR 섹션에 표시되는지 확인합니다. 냉각수 루프로 이동하여 기존 칠러를 루프에 드래그합니다. 필요한 용량을 충족하기 위해 칠러 세 대를 추가합니다. 내 모델 탭에서 칠러를 선택하여 응축수 루프에 드롭하여 응축수 루프에도 배치하는 것을 잊지 마세요. 이제 칠러가 두 루프에 모두 연결되었습니다. 프로젝트를 저장하고 시뮬레이션을 실행합니다. 다음 단계에서는 결과 및 문제 해결 기법에 대해 설명하겠습니다. 감사합니다. 좋아요와 구독 부탁드립니다.
6. 냉각기 비교 - 곡선 문제 해결
이 비디오에서는 2차 및 2차 특성 곡선의 문제 해결 방법을 살펴보겠습니다. 흔히 발생하는 몇 가지 오류를 살펴보고 EnergyPlus에서 이러한 곡선이 어떻게 사용되는지 간략하게 설명합니다. 마지막으로 시뮬레이션을 실행하여 기존 냉각기를 새 냉각기로 교체했을 때의 에너지 절감 효과를 정량화해 보겠습니다.
좋습니다. 성공적으로 완료되었습니다. 이제 오류 파일을 확인하여 경고가 있는지 살펴보겠습니다. 예상했던 대로입니다. 정격 조건에서 온도에 따른 용량비 곡선이 1과 같지 않고, 부분 부하율(PLR)에 따른 에너지 입력 곡선도 정격 조건에서 1과 같지 않다는 경고가 표시됩니다. 나머지 두 냉각기에서도 동일한 경고가 발생하므로, 두 개의 곡선을 더 자세히 살펴봐야 합니다. 먼저 온도에 따른 용량비 곡선을 살펴보겠습니다. 이 값들은 SI 단위로 표시되어 있으므로 온도는 섭씨입니다. 모델로 돌아가서 HVAC 탭에서 냉수 순환 회로와 냉각기를 확인합니다. 이 값들은 IP 단위로 표시되어 있으므로, [환경 설정] > [단위] > [미터법]을 통해 미터법 단위로 변경합니다. 이제 기준 조건이 증발기 온도 약 4.5°C, 응축기 온도 약 26.6°C임을 확인할 수 있습니다. 이러한 설계 조건에서 곡선의 출력값은 약 0.65, 구체적으로는 0.653인데, 이는 정상적인 값이 1이어야 한다는 것을 의미합니다. 이 값은 기준 용량인 14,208 kBtu/hr(4.16 MW)를 곱한 값입니다. 따라서 설계 조건에서는 기준 용량을 그대로 출력해야 하지만, 그렇지 않다는 점은 문제가 있음을 나타냅니다. 마찬가지로 설계 조건에서의 효율 곡선은 1이어야 합니다. 효율 곡선은 약 0.99로 기준값에 가깝지만, 용량 곡선은 크게 벗어나 있습니다. EIR 곡선의 적합도는 약 92%로 허용 가능한 수준이지만, 용량 곡선의 적합도는 약 16%에 불과하여 좋지 않습니다. 또한, 응축기 온도가 낮고 냉수 온도가 높을 때 용량이 0에 가까워지는 곡선의 형태는 물리적으로 타당하지 않습니다. 이는 예상되는 냉각기 작동 방식과 정반대입니다. 데이터를 더 자세히 살펴보면, 곡선의 형태는 입력 데이터가 부족하거나 불완전함을 시사합니다. 응축기 온도가 낮고 냉수 온도가 높으면 칠러는 최대 용량을 발휘해야 하지만, 곡선의 기울기가 잘못되었습니다. 입력 테이블을 살펴보면 대부분의 데이터 포인트가 냉수 온도 40°F(4.4°C)로 고정되어 있고, 주로 응축기 온도에서만 변화가 나타나는 것을 알 수 있습니다. 명시된 경계 조건이 40°F ± 5°F(즉, 데이터 범위가 35°F(1.7°C)에서 45°F(7.2°C)까지여야 함)임에도 불구하고, 40°F보다 낮거나 높은 냉수 온도에 대한 데이터가 누락되어 있습니다. 또한 기준 조건인 냉수 온도 40°F, 응축기 온도 80°F에서 여러 부분 부하율에 해당하는 데이터 포인트가 여러 개 존재하는 것을 확인했습니다. 그러나 온도에 따른 용량 곡선은 100% 부분 부하율(PLR)에서만 생성되어야 합니다. 부분 부하 동작은 PLR 곡선에서 별도로 처리됩니다. 온도 기반 곡선에 여러 개의 PLR 값을 포함시키면 회귀 분석이 왜곡되어 곡선이 부정확해집니다. 이는 제조사에 연락하여 다양한 응축기 온도 범위에 걸쳐 저온 및 고온 냉각수 온도에 대한 추가 데이터를 요청해야 하며, 모든 기준 조건 데이터는 최대 부하 상태여야 함을 의미합니다. 데이터를 통합하고 정리한 후, 이전에 놓쳤던 또 다른 문제를 수정합니다. 유량은 ±10% 이내로 유지해야 할 뿐만 아니라, PLR 값 또한 1의 ±10% 이내여야 합니다. 이상적으로는 온도 기반 곡선을 생성할 때 PLR 값이 1에 최대한 가까워야 합니다. PLR 값이 1에서 크게 벗어난 데이터 포인트와 중복되거나 매우 유사한 포인트를 제거하고, 최대 부하에 가장 가까운 포인트만 남깁니다. 이렇게 정리된 데이터 세트를 사용하여 회귀 분석을 다시 실행합니다. 그 결과, EIR 곡선은 약 98%, 용량 곡선은 약 80%의 적합도를 보여 훨씬 더 나은 곡선 적합도를 얻을 수 있습니다. 이제 2차 용량 곡선은 물리적으로 타당해 보이며, 비교적 평평하고 온도 범위의 모든 영역을 포괄합니다. EIR 곡선은 최적 부분 부하 조건 근처에서 예상되는 감소를 보여줍니다. 다음으로 PLR에 따른 EIR 곡선을 검토하던 중 물리적으로 불가능한 음의 입력 전력을 생성하는 이상치를 발견했습니다. 이 이상치는 곡선 적합도를 심각하게 저하시키고 설계 조건에서의 EIR 값을 1이 아닌 약 0.84로 만듭니다. 이 잘못된 데이터 포인트를 제거하고 회귀 분석을 다시 실행한 결과, 곡선 적합도가 거의 96%에 도달했으며, PLR=1에서 EIR은 1이 되고 최적 PLR에서 약 0.7의 합리적인 감소를 보였습니다. 그런 다음 라이브러리 파일과 프로젝트 파일 모두에서 수정된 곡선 계수를 모두 편집하고 시뮬레이션을 다시 실행한 후 오류 파일을 다시 확인합니다. 이번에는 곡선 관련 경고 없이 시뮬레이션이 성공적으로 실행되어 곡선이 이제 잘 정의되고 기준 조건에서 적절하게 정규화되었음을 확인했습니다. 두 번째 냉각기에 대해서도 동일한 검증 및 수정 과정을 반복하고, 두 모델을 모두 가동하여 결과를 비교합니다. 기존 냉각기는 연간 약 1,800만 kBtu(약 5,275,279 kWh)를 사용하는 반면, 새로운 냉각기는 연간 약 1,600만 kBtu(약 4,689,137 kWh)를 사용합니다. 이는 연간 에너지 절감 효과를 가져옵니다.
7. 심층 분석: 공간 유형 만들기
공간 유형의 장점에 대해 간략히 살펴본 후 공간 유형을 생성하는 과정을 안내해 드리겠습니다. 본 과정에서는 호주 건축법(NCC 1권), 호주 표준 1668.2, 그리고 AIRAH 기술 핸드북을 활용합니다. 하지만 이 프로그램은 기본적인 물리 법칙에 기반하므로 다른 국가에서도 과정은 유사하며, 각 국가의 건축법규 요구사항에 따라 약간의 차이가 있을 뿐입니다.
오늘은 OpenStudio의 가장 중요한 기능 중 하나인 공간 유형에 대해 살펴보았습니다. 공간 유형은 사람, 조명, 콘센트 부하, 가스 부하, 침투, 환기율, 일정 등 필요한 모든 정보를 공간에 적용하는 데 사용되며, 이렇게 적용된 공간은 열 구역으로 변환되어 시뮬레이션을 위해 EnergyPlus로 전달됩니다. EnergyPlus는 공간 유형을 사용하지 않기 때문에 OpenStudio는 모델링을 간소화하는 구조적 계층 역할을 합니다. OpenStudio는 데이터를 할당할 때 부모-자식 계층 구조를 따릅니다. 먼저 열 구역 또는 공간 수준에 직접 적용된 정보를 확인합니다. 해당 정보가 없으면 시설 탭에서 기본 건축 세트, 일정 세트 또는 공간 유형을 확인합니다. 그래도 필요한 데이터를 찾을 수 없으면 가장 하위 수준인 공간 유형 탭을 확인합니다. 공간 유형은 표준화된 데이터를 여러 공간에 효율적으로 적용할 수 있도록 해주면서도 필요에 따라 공간 수준에서 재정의할 수 있도록 해주기 때문에 매우 강력한 기능입니다. 이후 참고 건물 예시로 호주 국가 건설 코드 2019를 기반으로 교실 공간 유형을 생성했습니다. 이 모델은 템플릿 또는 라이브러리 파일로 재사용할 수 있도록 설계되었으므로 기본 구성 세트를 지정하지 않고, 향후 특정 기후 조건에 맞는 구성 세트를 적용할 수 있도록 했습니다. 호주 환기 규정 1668.2를 기반으로 1인당 12L/s, 제곱미터당 0.35L/s를 합산하여 외기 설계 사양 객체를 정의했습니다. 다음으로, 시간당 공기 교환 횟수(ACH)를 사용하여 침투 설계 유량을 1 ACH로 설정하고, HVAC 시스템 작동 여부에 따라 하루 동안 침투량을 조절하는 부분 스케줄을 적용했습니다. 이 스케줄은 HVAC 시스템이 꺼져 있을 때는 침투량이 많아지고, 사람이 있는 시간에는 침투량이 적어지도록 설계되었으며, 공간 유형 부하 탭을 통해 적용했습니다. 이어서 공간 유형에 내부 부하를 추가했습니다. 여기에는 기준 건축 규정에 따라 5W/m²로 설정된 전기 플러그 부하, 적절한 복사열 비율을 적용한 4.5W/m²의 조명 부하, 1인당 2m²의 면적을 사용한 사람 면적 정의, 그리고 교실 가구를 나타내는 내부 질량 정의가 포함됩니다. 내부 질량은 가구의 열 저장 효과를 나타내기 위해 25mm 두께의 목재 재질로 제작된 구조물을 사용하여 모델링했습니다. 각 부하 정의는 개별적으로 생성한 후 교실 공간 유형에 할당했습니다. 이러한 접근 방식을 통해 여러 공간 유형과 프로젝트에서 부하 정의를 일관되게 재사용할 수 있습니다. 마지막으로, 건축법규 참조표에서 파생된 부분별 및 활동별 스케줄을 사용하여 재실, 조명, 전기 장비, 침투 및 재실자 활동 수준에 대한 스케줄을 생성하고 할당했습니다. 재실 및 장비 스케줄은 실제 학교 운영을 반영하여 하루 종일 변동되도록 설정했습니다. 또한 시스템 가동 시간을 정의하는 HVAC 작동 스케줄도 생성했습니다. 각 스케줄을 개별적으로 할당하는 대신, 모든 스케줄을 하나로 묶는 기본 스케줄 세트를 생성하는 방법을 시연했습니다. 이 스케줄 세트를 공간 유형에 할당하면 모든 스케줄 필드가 자동으로 채워져 시간과 오류를 줄일 수 있습니다. 이렇게 생성된 공간 유형은 프로젝트 내 모든 교실에 적용하여 일관된 부하 및 스케줄을 보장할 수 있습니다. 마지막으로, 학교 전체에 대해 여러 공간 유형을 생성하고 건물 구성 요소 라이브러리를 통해 공유하여 프로젝트 및 팀 간에 재사용할 수 있음을 강조했습니다.
8. 심층 분석: BCL 업로드
본 문서에서는 다른 에너지 모델러 및 연구원들과 공유하기 위해 BCL에 구성 요소와 측정값을 업로드하는 방법을 설명합니다. 먼저 구성 요소 저장소를 생성하고, BCL에 등록하고, 새 릴리스가 자동으로 추가되도록 설정하는 방법을 보여드리겠습니다. 그런 다음 BCL에 콘텐츠(구성 요소 또는 측정값)를 추가하는 간단한 예제를 살펴보겠습니다.
오늘은 빌딩 컴포넌트 라이브러리(BCL)와 BCL에 컴포넌트를 업로드하는 방법에 대해 알아보겠습니다. BCL이란 무엇일까요? 이전 영상에서 이미 다룬 내용입니다. 미국 국립재생에너지연구소(NREL)는 몇 년 전 빌딩 컴포넌트 라이브러리를 구축했습니다. BCL은 연구원과 엔지니어들이 에너지 모델링의 다양한 측면을 공개 포럼에서 서로 공유할 수 있도록 해줍니다. 이는 SketchUp, Revit 또는 기타 여러 모델링 및 디자인 프로그램용 컴포넌트와 같은 다른 공개 저장소와 유사합니다. 리소스 메뉴에서 원하는 정보 유형에 따라 BCL을 검색할 수 있습니다. 라이브러리에는 측정값이 포함되어 있는데, 이는 에너지 모델을 변환할 수 있는 프로그램 코드 조각입니다. 예를 들어, 전기 조명 제어와 같은 부분을 자동으로 변경할 수 있습니다. 또는 건물을 모델링한 후 창문을 다른 유형으로 변경하여 에너지 소비량 변화를 확인할 수도 있습니다. 이처럼 다양한 종류의 프로그램이 있습니다. 또한, 컴포넌트는 간단히 말해 구조물입니다. 주로 건축물입니다. 구성요소는 다양한 유형의 장비일 수도 있습니다. 에너지 모델에 입력할 다양한 유형의 창문이나 문을 검색할 수 있습니다. 여기에서 찾을 수 있습니다. 오늘은 건물 구성요소 라이브러리(BCL)에 정보를 업로드하여 공유하는 방법을 보여드리겠습니다. 그러면 누구나 해당 정보에 접근할 수 있습니다. 이를 통해 에너지 모델링 커뮤니티의 모든 구성원이 정보를 공유하여 협업할 수 있습니다. 모두가 에너지 모델링을 더 쉽게 할 수 있습니다. 홈페이지로 돌아가서 오른쪽 하단을 살펴보겠습니다. "기여하기(BCL에 콘텐츠 추가)"라고 되어 있습니다. 이 과정은 네 단계로 이루어져 있습니다. 각 단계를 하나씩 살펴보겠습니다. 첫 번째 단계로 가보겠습니다. "데이터 정리"라고 되어 있습니다. 한 가지 유의할 점은 과거에는 NREL이 자체 웹사이트에서 BCL을 호스팅했다는 것입니다. 하지만 라이브러리에 입력되는 데이터의 여러 버전을 추적할 수 있는 방법이 없었습니다. 그들은 결국 버전 관리 도구로 GitHub를 사용하기 시작했습니다. GitHub는 라이브러리에 업로드되는 프로그램과 구성 요소의 다양한 버전을 추적합니다. GitHub 계정이 필요합니다. Github.com에 접속하여 계정을 만드세요. 무료입니다. 저는 이미 계정이 있으므로 로그인하겠습니다. 이미 계정이 있는 경우 여기 홈페이지로 이동합니다. 처음 계정을 만들 때는 프로필 페이지로 이동하는 것으로 알고 있습니다. 이런 식으로요... 이것이 첫 번째 단계입니다. GitHub 계정을 만드세요. 다음 단계는 저장소를 만드는 것입니다. 저장소는 모든 측정값, 구성 요소 또는 프로그램을 저장하는 큰 폴더와 같습니다. GitHub는 단순히 구성 요소 라이브러리를 만드는 것보다 훨씬 더 큰 플랫폼입니다. GitHub는 전 세계의 다양한 프로그래밍 코드를 추적하는 데 사용됩니다. 또한 프로그래머들이 모여 프로그램을 병합하여 훨씬 더 큰 프로그램을 만들 수 있는 협업 웹사이트이기도 합니다. GitHub는 두 프로그래머 간의 충돌이나 프로그래밍 코드와 메인 코드 간의 충돌 등 다양한 문제를 추적합니다. 하지만 우리는 단순히 저장소를 생성하기만 하면 됩니다. 저장소의 구조는 다음과 같습니다. GitHub 페이지로 돌아가 보겠습니다. 상단에 있는 "저장소(Repositories)"를 클릭합니다. 새 저장소를 생성해야 합니다. 저는 이미 저장소가 하나 있으므로, 그 이름을 복사하겠습니다. "새로 만들기(new)"를 클릭하여 새 저장소를 생성합니다. 저장소는 두 개만 생성하면 됩니다. 측정값(measures)용 저장소와 구성 요소(components)용 저장소를 생성합니다. 이 두 저장소를 생성하고 나면 모든 과정이 훨씬 간단해집니다. 이 부분은 나중에 좀 더 자세히 살펴보겠습니다. 이 저장소의 이름을 'dash 2'로 지정하겠습니다. 설명을 입력해 주세요. 'Helix Energy Partners BCL components'라고 입력하면 됩니다. 지금은 컴포넌트 저장소만 생성하고, 나중에 측정 도구 저장소도 생성해야 합니다. 이 두 가지 저장소를 생성해야 합니다. 이 작업이 완료되면 더 이상 저장소를 생성할 필요가 없습니다. 이 저장소를 공개로 설정하겠습니다. README 파일을 추가해 주세요. 이 파일은 누구나 저장소에 대한 설명을 볼 수 있도록 하기 위한 것입니다. 간단한 README 파일을 작성하면 됩니다. 'git ignore'를 추가해 주세요. 이 설정은 프로그래머를 위한 것입니다. GitHub에서 특정 파일 형식을 무시하도록 설정하는 것입니다. 따라서 GitHub는 프로그램 폴더에 있는 모든 파일을 추적할 필요가 없습니다. OpenStudio 측정 도구는 모두 Ruby로 프로그래밍되었으므로 여기에서 Ruby를 선택하겠습니다. 그다음 라이선스를 선택하세요. 간단한 BSD 2 간소화 라이선스를 선택하겠습니다. 공개 라이선스입니다. "저장소 생성"을 클릭하세요. 이제 저장소가 생성되었습니다. 여기에 "readme" 파일이 있습니다. 이 파일을 편집할 수 있습니다. 이 파일은 BCL에 업로드된 구성 요소를 저장하는 곳입니다. 이것이 readme 파일을 편집하는 방법입니다. 커밋에 대한 추가 메모를 추가할 수도 있습니다.
9. 팬 곡선 - 병렬 팬에 맞게 수정
이 비디오에서는 기본 팬 곡선을 수정하여 여러 개의 병렬 팬을 시뮬레이션하는 방법을 설명합니다.
이 비디오에서 사용된 스프레드시트 계산기는 여기에서 다운로드할 수 있습니다.
팬 파워 곡선 계산기 (FanPowerCurveCalculator)
오늘은 EnergyPlus의 팬에 대해 이야기해 보겠습니다. EnergyPlus는 공기 순환 회로에서 두 가지 팬 옵션만 제공합니다. 공급 팬과 배기 팬 옵션이 있는데, 대부분의 용도에 적합합니다. 기본 제공되는 팬 곡선은 일반적인 팬에 적합한 곡선이지만, 여러 개의 팬, 예를 들어 여러 개의 플러그 팬을 병렬로 연결하는 경우에는 어떻게 해야 할까요? 이런 경우에는 해당 배열에 특화된 사용자 지정 팬 곡선을 생성해야 합니다. 이를 위해서는 먼저 몇 가지 데이터가 필요합니다. 팬의 성능 데이터와 다양한 풍량 비율로 작동하는 팬 또는 여러 팬의 팬 곡선 데이터입니다. 그런 다음 Excel의 "선형 맞춤 알고리즘"을 사용하여 새로운 팬 곡선을 만들 수 있습니다. EnergyPlus는 기준점인 "1"을 기반으로 하는 곡선을 사용합니다. 이 곡선(함수)은 부분 부하에 따라 팬 전력에 곱해집니다. 팬의 풍량이 100% 미만일 경우, 해당 팬 전력에 이 곡선을 곱하여 계산합니다. 이것이 EnergyPlus가 해당 시간 단계의 팬 에너지 사용량을 계산하는 방식입니다. 파란색 선은 EnergyPlus 곡선이고, 주황색 선은 플러그 팬 3개를 병렬로 연결하여 단계적으로 켜고 끄는 경우를 가정하여 새로 생성할 곡선입니다. 이 모델은 3개의 팬을 사용하는 것으로, 100% 최대 부하에서 66% 부분 부하까지는 3개의 팬이 모두 작동합니다. 그 다음에는 2개의 팬이 작동하여 33% 부하까지 내려가고, 마지막으로는 최소 유량(이 경우 10,000 CFM, 즉 4.72 m³/s)까지 팬 하나만 작동합니다. 팬의 성능 곡선을 구성하고 17% 유량(또는 부분 부하) 또는 70% 유량 또는 70% 부분 부하에서 시작할 수 있습니다. 풍량, 마력 또는 와트, 압력 강하 값을 준비하면 됩니다. 단위는 세제곱미터/초, 와트 또는 파스칼로 설정해도 상관없습니다. 이 EnergyPlus 라인 피팅은 0에서 1까지의 값을 기준으로 하므로 팬 출력의 배수입니다. 17%에서 시작하는 값을 보면, 10,000 CFM에서 해당 마력은 0.83입니다. 그다음 단계로 넘어갑니다. 이 그림은 팬 하나가 33%의 부분 부하율로 작동할 때의 값을 보여주며, 이때 유량은 2,000 CFM입니다. 마력은 7이고, 이 시스템 유량에서의 압력 강하는 1.1입니다. 이런 식으로 목록을 따라 팬에 필요한 값을 채워 넣습니다. 그다음 단계인 67% 부분 부하율부터는 팬 두 개가 병렬로 작동하는 경우를 고려하고, 마지막으로 최대 유량까지 계산합니다. 이제 OpenStudio에서 팬을 선택합니다. 가장 먼저 입력해야 할 값은 "팬 총 효율"입니다. 기본값인 70%로 시작합니다. 이는 EnergyPlus 팬 효율 값입니다. 새로운 효율 값을 계산해야 하는데, 이는 설계 유량에서 계산하는 것입니다. 설계 유량은 분당 60,000 세제곱피트(28.32 m³/s)입니다. 간단한 효율 공식을 사용하면 팬 효율을 계산할 수 있습니다. 최대 유량에서 팬 효율은 73.3%로 나옵니다. 이 값을 다른 버전으로 저장하여 나중에 모델들을 비교할 수 있도록 하겠습니다. 팬의 총 효율을 0.733으로 수정하겠습니다. 이것이 새로운 팬 총 효율입니다. 압력 상승은 10인치 수주(2490 Pa)로 동일하게 유지되며, 공기 흐름도 마찬가지로 동일하게 유지됩니다. 대부분의 팬은 단일 팬의 경우 속도를 약 30%까지 낮출 수 있지만, 병렬로 연결된 팬의 경우 훨씬 낮은 속도 또는 훨씬 낮은 체적 유량에서도 작동할 수 있습니다. 이 경우, 가장 낮은 부분 부하율, 즉 가장 낮은 유량은 0.167이므로 이 값을 0.167로 변경하겠습니다. 분수 형태이므로 그대로 두어 기준이 되도록 하겠습니다. 또는 최소 유량을 고정할 수도 있습니다. 이 경우 최소 유량을 10,000 CFM으로 지정할 수 있습니다. 어느 쪽이든 분수로 지정하거나 유량으로 지정할 수 있습니다. 모터 효율은 93%로 대부분의 팬에서 표준적인 수준입니다. 약간의 차이가 있을 수 있지만 큰 영향을 미치지는 않습니다. 마지막으로 팬 동력 계수를 살펴보겠습니다. 스프레드시트로 돌아가서 Excel의 "선 추정(Line Estimation)" 또는 "선 EST"라는 내장 도구를 사용합니다. 이 도구는 종속 변수와 독립 변수를 기반으로 선 함수를 계산합니다. 이 경우에는 네 개의 변수와 절편, 즉 다섯 개의 계수가 있습니다. 엑셀에서 4차 다항식을 추정하고 있습니다. 입력 데이터는 독립 변수인 부분 부하율입니다. 부분 부하율은 풍량의 함수이므로 최대 부하 풍량의 백분율입니다. 종속 변수는 팬 출력입니다. 이는 팬 동력, 즉 와트 단위의 제동 마력을 기준으로 계산됩니다. 이 회귀선 추정 도구를 사용하면 새 곡선의 계수를 출력할 수 있습니다.이 그림은 EnergyPlus 곡선처럼 0에서 1까지 그래프로 나타낸 것입니다. 본질적으로 이것들이 바로 계수입니다. 입출력 참조표를 보면 Fan:VariableVolume에 대한 계수를 확인할 수 있습니다. 1, 2, 3, 4, 5개의 계수가 있으며, 모두 이 방정식에 기반합니다. 이 방정식이 바로 0에서 1까지 함수를 그래프로 나타내는 것입니다. 이것들이 바로 계수입니다. 이제 OpenStudio에서 팬 전력 계수 필드에 이 값들을 복사해서 붙여넣기만 하면 됩니다. 올바른 순서대로 입력해야 합니다. 4차 계수는 마지막 계수 필드인 5번 계수에 입력하고, 그 다음 값을 4번 계수, 3번 계수, 2번 계수, 마지막으로 1번 계수에 순서대로 입력합니다. 간단히 말하면 이렇습니다. 팬 구성이 다른 경우 이와 같은 방식으로 팬 전력 곡선을 조정할 수 있습니다. 이제 이 새로운 팬 전력 곡선을 사용하면 단일 팬이 아닌 3개의 팬으로 구성된 어레이를 모델링할 수 있습니다. 감사합니다. 좋아요와 구독 부탁드립니다!
10. 측정법 1
이 영상에서는 OpenStudio 측정값이 무엇인지, 어떻게 사용되는지, 그리고 Ruby 프로그래밍 언어를 사용하여 코딩으로 자신만의 측정값을 만드는 방법을 설명합니다.
오늘은 OpenStudio Measures에 대해 이야기해 보겠습니다. Measures 탭을 살펴보세요. 먼저 OpenStudio가 에너지 모델을 생성하는 방식을 알아보겠습니다. OpenStudio는 각 탭에서 입력한 모든 입력값, 즉 모델에 입력하는 변수들을 모두 모아 .OSM 파일을 생성합니다. 이 파일이 바로 OpenStudio의 입력 파일입니다. 이 입력 파일에는 모든 스케줄, 모든 장비, 모든 구역 할당 등 에너지 모델에 필요한 모든 입력값이 포함되어 있습니다. 그런 다음 OpenStudio는 이 파일을 변환기를 통해 변환합니다. OSM 입력 파일을 EnergyPlus 입력 파일로 변환하는 것입니다. EnergyPlus 입력 파일은 OSM 입력 파일과 매우 유사합니다. 프로젝트 폴더, 실행 폴더로 이동하여 in.IDF 파일을 선택하면 찾을 수 있습니다. IDF는 EnergyPlus 입력 파일입니다. 파일을 열어보면 OpenStudio 입력 파일과 매우 비슷하게 보입니다. 하지만 OpenStudio는 사용자가 에너지 모델을 쉽게 생성할 수 있도록 여러 가지 단축 기능을 제공합니다. OpenStudio 그래픽 사용자 인터페이스를 사용하여 정보를 입력하면 OpenStudio는 이러한 입력값을 EnergyPlus 형식으로 변환해야 합니다. 바로 가기를 확장하고 누락된 정보를 채워 넣어야 하는데, 이것이 바로 변환기가 하는 일입니다. 변환기는 OpenStudio 입력 파일을 EnergyPlus 입력 파일로 변환합니다. EnergyPlus 입력 파일에는 벽, 단열재, 장비, 일정표 등 모든 객체 정의가 포함되어 있습니다. IDF 파일은 EnergyPlus 시뮬레이션 엔진에서만 사용됩니다. EnergyPlus는 이 입력 파일을 사용하여 에너지 모델 시뮬레이션을 생성하는 데 필요한 모든 물리 기반 계산을 수행합니다. 그런 다음 출력 파일을 생성합니다. 출력 파일에는 보고서 탭에서 볼 수 있는 정보가 포함되어 있습니다. 이제 측정값으로 돌아가 보겠습니다. 에너지 모델러는 측정값을 사용하여 입력 파일의 일부 입력 변수를 자동으로 편집할 수 있으며, OpenStudio 인터페이스에서 지원하지 않는 일부 입력값도 편집할 수 있습니다. 이러한 측정값은 건물 구성 요소 라이브러리에서 다운로드할 수 있습니다. 예를 들어, HVAC-환기, 전체 시스템-배수 항목에서 사용할 수 있는 다양한 측정값을 찾을 수 있습니다. 이 '공기벽 구역 혼합(Air Wall Zone Mixing)'이라는 측정 도구는 OpenStudio 모델에 공기벽을 생성합니다. OpenStudio 로고가 표시되어 있으므로 OpenStudio 측정 도구임을 알 수 있습니다. 반대로 '구역 혼합 객체 추가(Add Zone Mixing Object)'는 EnergyPlus 측정 도구입니다. 이 측정 도구는 구역 혼합 객체를 EnergyPlus 입력 파일에 직접 추가하며, OpenStudio 입력 파일이 EnergyPlus 입력 파일로 변환된 후에 적용됩니다. 이처럼 다양한 유형의 측정 도구를 작성할 수 있으며, 이러한 측정 도구는 입력 파일에 추가되어 매개변수를 자동으로 변경합니다. 예를 들어, 모델의 모든 벽을 햇빛에 노출되도록 변경하려면 측정 프로그램이 입력 파일에 접근하여 모든 벽의 해당 매개변수를 자동으로 변경합니다. 측정 도구는 기본적으로 입력 파일을 열고 일부 입력 매개변수를 변경하는 간단한 스크립트입니다. 또한 모델을 완전히 변경할 수도 있습니다. 일부 측정 도구는 전체 HVAC 시스템을 교체하는 데 사용됩니다. 예를 들어, 모델에 옥상 HVAC 시스템이 있고 이를 냉수 가변 풍량 시스템으로 교체하려면 건물 구성 요소 라이브러리(Building Component Library)의 고급 에너지 설계 가이드 측정 도구를 사용할 수 있습니다. 오늘은 간단한 측정값을 작성하는 방법을 보여드리겠습니다. OpenStudio에서는 지원하지 않지만 EnergyPlus에서는 지원하는 입력 객체부터 시작해 보겠습니다. 에어 루프의 리턴 팬을 살펴보겠습니다. 이 리턴 팬에는 여러 입력이 있지만, OpenStudio에서 제공하지 않는 특정 입력이 하나 있습니다. EnergyPlus 입력/출력 참조 설명서에서 "설계 리턴 공기 유량 공급 공기 유량 비율"이라는 입력을 찾을 수 있습니다. OpenStudio에서 AirLoopHVAC 객체 속성을 살펴보면 이 입력을 찾을 수 없습니다. 지원되지 않기 때문입니다. 따라서 이 특정 입력을 IDF 파일에 삽입하는 EnergyPlus 측정값을 생성해 보겠습니다. OpenStudio가 모델을 EnergyPlus 입력 파일로 변환하면, 이 측정값은 리턴 공기 유량 공급 공기 유량 비율 변수를 삽입합니다. 이 입력은 리턴 팬의 최대 공기 유량을 공급 팬 공기 유량의 일부로 제한합니다. 시스템은 전체 공급 공기 유량을 제공하지만, 건물 내 다른 곳의 배기 팬이 나머지 공기를 제거한다고 가정할 때, 리턴 팬은 그 유량의 일부만 배출합니다. 이를 위해 먼저 측정(Measures) 메뉴로 이동하여 기존 EnergyPlus 측정 항목(예: Add Zone Mixing Object)을 복사하고 수정합니다. 복사한 항목을 내 측정 항목(My Measures)에 추가하고 이름을 "edit return air flow fraction"으로 변경합니다. 측정 항목의 기능을 설명하도록 설명과 모델러 설명을 수정합니다. EnergyPlus 측정 항목임을 명시하고 HVAC 전체 시스템 측정 항목으로 분류합니다. 그런 다음 측정 항목 생성(Create Measure)을 클릭하고 편집(Open for Editing)을 선택합니다. 측정 항목이 Ruby 프로그램으로 열립니다. 클래스 정의로 시작하며 입력한 설명이 포함됩니다. 그다음 인수를 정의합니다. 인수는 OpenStudio GUI에 표시되는 사용자 입력값입니다. 구역 이름 대신 공기 유량(air l)을 사용하도록 인수를 수정합니다.루프 이름 대신 설계 레벨 대신 반환 공기 흐름 비율을 사용합니다. 공기 루프 이름은 문자열 인수이고, 반환 공기 흐름 비율은 실수형 인수입니다. "true" 값은 측정 실행에 필수 입력값임을 나타냅니다. 표시 이름은 "반환 공기 흐름 비율"로 설정하고 단위는 0에서 1 사이의 분수로 지정합니다. 다음으로, 측정 실행 시 발생하는 동작을 정의합니다. EnergyPlus 입력 파일을 편집하므로 작업 공간에서 작업합니다. 실행 루프에서 사용자 입력값을 변수에 할당합니다. 그런 다음 작업 공간에서 AirLoopHVAC 유형의 모든 객체를 검색하여 AirLoopHVAC 객체 배열을 생성합니다. 실행 중에 사용자에게 메시지를 보고하기 위해 실행기를 사용합니다. 그다음 do 루프를 사용하여 각 공기 루프를 순회합니다. EnergyPlus 객체는 배열이며, 0번째 위치에는 공기 루프 이름이 있습니다. 이 이름을 사용자가 지정한 루프 이름과 비교합니다. 일치하는 루프를 찾으면 setString 함수를 사용하여 반환 공기 흐름 비율을 AirLoopHVAC 객체 배열의 10번째 위치에 저장합니다. 이 위치는 '공급 공기 유량 대비 설계 환기 공기 유량 비율' 필드에 해당합니다. 이 필드는 기존 값이 있으면 덮어쓰고, 없으면 새 값을 삽입합니다. 마지막으로, 실행에 성공 보고를 위한 최종 조건을 등록합니다. 측정값을 저장하고 OpenStudio로 돌아가서 측정값을 적용합니다. 공기 루프 이름을 입력하고 0.6과 같은 환기 공기 유량 비율을 지정합니다. 모델을 실행하면 실행기가 환기 공기 유량 비율이 성공적으로 변경되었음을 확인합니다. EnergyPlus IDF 파일을 열면 '공급 공기 유량 대비 설계 환기 공기 유량 비율' 필드가 AirLoopHVAC 객체에 추가된 것을 확인할 수 있습니다. 이것이 EnergyPlus 입력 파일을 편집하는 OpenStudio 측정값을 작성하는 방법입니다. 감사합니다. 좋아요와 구독 부탁드립니다.
11. 측정법 2
이 비디오에서는 작성한 측정값을 정리하는 방법을 보여드리겠습니다. 또한 다른 사용자와 공유할 수 있도록 측정값을 건물 구성 요소 라이브러리에 업로드하는 방법도 보여드리겠습니다.
이제 측정 작업이 성공적으로 완료되었으니 몇 가지 정리 작업을 해야 합니다. 이렇게 하면 향후 사용자가 코드를 더 쉽게 이해할 수 있고, 일부 표현도 간결해집니다. 또한 건물 구성 요소 라이브러리(BCL)에 측정값을 업로드하는 방법도 보여드리겠습니다. 지난번에 작성한 코드는 OpenStudio 최신 버전에 이미 구현되어 있으므로 BCL에 업로드할 필요는 없지만, 그래도 BCL에 측정값을 업로드하는 방법을 알려드리겠습니다. 다시 코드로 돌아가 보겠습니다. 모델러 설명에는 에너지 모델러에게 도움이 되는 몇 가지 항목을 포함해야 합니다. 여기에 몇 가지 항목을 추가하고 싶습니다. 팬이 자동 크기 조정으로 설정되어 있어도 리턴 팬의 크기 조정에는 영향을 미치지 않습니다. 팬이 자동 크기 조정으로 설정된 경우, 크기 계산은 기본적으로 전체 루프 유량을 기준으로 리턴 팬의 크기를 조정합니다. 우리가 변경하는 이 특정 필드는 에너지 모델의 실제 시뮬레이션에만 영향을 미칩니다. 에너지 모델러에게 중요한 정보입니다. 팬은 시스템 전체 유량에 맞춰 자동으로 크기가 조정되며, 시스템 시뮬레이션 중에만 이 측정값에서 편집하는 값으로 제한됩니다. 시뮬레이션 동안에만 환기 팬의 유량이 제한되므로 모델러에게 유용한 정보입니다. 또 하나 발견한 오류가 있습니다. 환기 비율을 백분율로 설정했는데, 실제로는 분수로 표기하고 있습니다. 백분율로 표시되어 있지만 실제로는 분수입니다. 백분율이라면 60으로 표기해야 합니다. 분수이므로 분수로 수정해야 합니다. 이렇게 하면 제대로 작동할 것입니다. 아래쪽에는 모델의 초기 상태를 표시하고 있는데, 이는 프로그램이 모든 공기 순환 루프를 가져온 후에 발생하는 상황입니다. 이 주석을 아래로 옮겨 "모델의 모든 HVAC 공기 순환 루프 가져오기"로 변경하겠습니다. 그러면 건물에 특정 개수의 HVAC 공기 순환 루프 객체가 있는 초기 상태를 표시하게 됩니다. 다음으로, 복사한 측정값에서 남은 주석 처리된 항목들을 정리하겠습니다. 주석에는 "입력 이름을 검증하고 영역을 가져옵니다"라고 되어 있지만, 이 측정값으로는 영역을 가져오지 않으므로 이 주석은 삭제할 수 있습니다. 이제 `loop_name_valid`의 주석을 해제하고 기본값을 `false`로 정의합니다. `source_loop_valid`는 루프 이름 하나만 검증하므로 필요하지 않습니다. 다른 변수는 반환 분율이지만, 현재는 루프 이름만 검증합니다. `zones.each do` 대신 `air_loops.each do`를 사용하겠습니다. 공기 루프를 확인하기 때문입니다. 벡터에 있는 각 공기 루프를 `air_loop`로 정의합니다. 루프 이름이 공기 루프 객체의 첫 번째 필드 문자열(공기 루프 이름)과 같고 사용자가 지정한 입력과 일치하면 `loop_name_valid`를 `true`로 설정합니다. 변수 하나만 검증하므로 `else` 문은 필요하지 않습니다. 만약 참이면, 프로그램이 사용자 입력과 이름이 일치하는 공기 루프를 모델에서 찾았다는 의미입니다. 그렇지 않으면, 예상한 공기 루프를 찾을 수 없다는 오류 메시지를 표시하여 사용자가 이름을 잘못 입력했을 가능성을 알려줍니다. 다음으로, 반환 공기 흐름 비율 입력값을 검증합니다. 사용자가 올바른 값을 입력했는지 확인해야 합니다. 반환 비율이 0보다 작거나 1보다 크면, "반환 공기 흐름 비율에 0에서 1 사이의 숫자를 선택하십시오."라는 오류 메시지를 표시하고 false를 반환합니다. 그렇지 않으면 다음 단계로 진행합니다. 또한 runner.registerInfo를 사용하여 사용자가 입력한 반환 공기 흐름 비율을 다시 표시할 수 있습니다. 추가적인 문제 해결을 위해 air_loops 루프 내에서 air_loop.numFields를 사용하여 AirLoopHVAC 객체의 필드 개수를 세는 카운터를 추가할 수 있습니다. 그런 다음 해당 공기 루프에 있는 필드 개수를 사용자에게 알려줍니다. in.idf 파일을 열고 AirLoopHVAC를 검색하면 각 항목이 필드를 나타내며, 초기에는 9개의 필드가 있습니다. 리턴 공기 유량 비율 필드를 추가하면 카운트가 증가합니다. 이는 프로그램 실행 중에 사용자에게 유용한 피드백을 제공합니다. 이 정도 정보면 사용자가 측정값을 이해하고 문제를 해결하는 데 도움이 될 것입니다. 코드를 저장하고 OpenStudio 애플리케이션으로 돌아갑니다. 측정값을 삭제하고 다시 삽입하는 대신 "라이브러리와 프로젝트 측정값 동기화" 버튼을 사용하여 업데이트할 수 있습니다. "업데이트"를 클릭한 다음 측정값을 실행합니다. 메시지가 누락된 경우 puts 문을 runner.registerInfo로 바꾸고 다시 저장한 다음 동기화하고 다시 실행합니다. 추가 전후의 공기 순환 회로 필드 수를 보여주는 메시지가 표시됩니다. OpenStudio 최신 버전에서는 공급 공기 유량 대비 설계 리턴 공기 유량 비율이 이미 구현되어 있으므로 이 측정값은 더 이상 필요하지 않지만 EnergyPlus로 변환하기 전에 다른 필드를 편집하는 템플릿으로 계속 사용할 수 있습니다. 측정값을 건물 구성 요소 라이브러리에 업로드하려면 브라우저를 열고 다음 주소로 이동합니다.BCL에 접속하여 로그인하세요. '내 대시보드'로 이동하여 '콘텐츠 생성'을 클릭하고 측정값을 업로드하세요. BCL은 tar, gz 또는 zip 파일을 지원합니다. '내 측정값' 폴더로 이동하여 '리턴 공기 흐름 비율 편집' 폴더를 찾고, 모든 콘텐츠를 선택한 후 압축하여 편리한 위치에 저장하세요. 압축 파일을 BCL에 업로드하고, 담당 그룹을 선택한 후 모든 사이트 사용자가 접근할 수 있도록 설정하고, 날짜 등의 수정 정보를 추가한 후 저장하세요. 검토를 위해 제출하고, 관리 상태를 '게시됨'으로 설정한 후 적용하세요. 이제 측정값이 BCL에 게시되어 접근 가능합니다. 감사합니다. 좋아요와 구독 부탁드립니다!
12. 성능표 생성
이 비디오에서는 특성 다항식 곡선을 사용하는 대신 제조업체 데이터를 기반으로 성능 테이블을 입력하는 방법을 설명합니다.
이 테이블은 증발기와 응축기를 포함한 장비와 같이 EnergyPlus에서 성능 곡선을 사용하는 대부분의 위치에서 사용할 수 있습니다.
이번 에피소드에서 사용된 스프레드시트 파일은 다음 링크에서 다운로드할 수 있습니다: Curve to Table
오늘은 성능 곡선에 대해 이야기해 보겠습니다. 이전 에피소드에서는 곡선 맞춤 방식을 사용하여 성능 곡선을 생성하는 방법을 다뤘습니다. 이번에는 테이블 조회 방식을 사용하여 성능 곡선을 생성하는 데 집중해 보겠습니다. 가변 냉매량(VRF) 시스템, 특히 실외기를 예로 들어 설명하겠습니다. 우리가 관심 있는 곡선은 저온 냉방 용량 비율 수정 함수입니다. 이 곡선은 두 가지 온도의 함수입니다. EnergyPlus 입출력 참조 설명서에 따르면, 이 두 온도는 실내 습구 온도와 실외 응축기 유입 공기의 건구 온도입니다. 제조사 자료를 살펴보면, 두 가지 성능 곡선이 있습니다. 하나는 실내 습구 온도에 따른 냉방 용량을 나타내고, 다른 하나는 실외 건구 온도에 따른 냉방 용량을 나타냅니다. 이 두 곡선을 함께 사용하여 냉방 용량 온도 수정값을 생성합니다. 곡선이 단순하면 값을 직접 입력할 수 있습니다. 하지만 복잡한 곡선의 경우 plotdigitizer.com과 같은 도구를 사용할 수 있습니다. 차트 이미지를 도구에 불러온 다음, X축과 Y축의 최소값과 최대값을 정의하여 차트를 보정합니다. 실내 습구 온도 곡선의 경우, X축 범위는 15~24이고 Y축 범위는 0.8~1.2입니다. 보정 후 데이터 포인트를 추가하면 도구에 해당 좌표가 표시됩니다. 곡선이 완벽하게 선형은 아니지만, 저온, 표준 온도, 고온 범위에서는 선형으로 근사할 수 있습니다. 추출된 데이터는 스프레드시트로 복사됩니다. 실외 건구 온도 곡선에 대해서도 동일한 과정을 반복합니다. 차트를 불러오고, 보정하고, 디지털화합니다. 이 경우 X축 범위는 -5~55이고 Y축 범위는 0.3~1.3입니다. 데이터 포인트가 추출되면 스프레드시트로 복사됩니다. EnergyPlus는 보간을 위해 올바른 순서가 필요하므로 모든 독립 변수를 작은 값부터 큰 값 순으로 오름차순 정렬하는 것이 중요합니다. 다음으로, 데이터가 집계됩니다. 실내 습구 온도 보정값과 실외 건구 온도 보정값을 곱하여 냉방 용량 보정값을 생성합니다. 이 결합된 값들이 출력 테이블을 구성합니다. EnergyPlus는 실내 습구 온도를 첫 번째 독립 변수로, 실외 건구 온도를 두 번째 독립 변수로 사용하여 시뮬레이션 중에 적절한 냉방 용량 보정값을 결정하기 위해 값 사이를 보간합니다. 스프레드시트에는 독립 변수, 종속 변수 및 모델 객체 목록이 정의되어 있습니다. 계산된 값은 변경되지 않도록 고정 값으로 복사하여 붙여넣어야 합니다. 모든 객체가 OpenStudio 모델로 가져올 때 고유한 핸들을 갖도록 고유 식별자 생성기가 사용됩니다. 최종 출력에는 테이블 조회 객체, 모델 객체 목록 및 두 개의 독립 변수가 포함됩니다. 그런 다음 .osm 파일을 텍스트 편집기에서 열고 VRF 에어컨 객체, 특히 저온 냉방 용량 비율 보정 함수 곡선을 찾습니다. 기본 모델에는 이미 이 곡선에 대한 테이블 조회가 포함되어 있습니다. 기존 종속 변수는 동일한 식별자를 유지하면서 교체하거나, 새 테이블과 변수를 .osm 파일 하단에 붙여넣을 수 있습니다. 새 테이블 조회 핸들을 VRF 에어컨에 할당하면 새 곡선이 사용됩니다. 이 방법을 사용하면 다변수 다항식 방정식을 사용하지 않고도 제조업체 성능 데이터를 OpenStudio 및 EnergyPlus에 직접 입력할 수 있습니다. 제조업체 차트를 기반으로 한 테이블 조회를 활용하는 방식입니다. 마지막으로 모든 객체 정의는 쉼표가 아닌 세미콜론으로 끝나야 합니다. 그렇지 않으면 OpenStudio에서 오류가 발생합니다. 감사합니다. 좋아요와 구독 부탁드립니다! This curve is a function of two temperatures. According to the EnergyPlus Input Output Reference Manual, these two temperatures are the indoor wet-bulb temperature and the outdoor condenser entering air dry-bulb temperature. Looking at the manufacturer’s data, there are two performance curves: one showing cooling capacity as a function of indoor wet-bulb temperature, and another showing cooling capacity as a function of outdoor dry-bulb temperature. These two curves are used together to generate the cooling capacity temperature modifier. If the curve is simple, the values can be typed in directly. For more complex curves, a tool such as plotdigitizer.com can be used. An image of the chart is loaded into the tool, then the chart is calibrated by defining the minimum and maximum values for the X- and Y-axes. For the indoor wet-bulb curve, the X-axis ranges from 15 to 24 and the Y-axis ranges from 0.8 to 1.2. After calibration, data points are added and the tool displays the corresponding coordinates. Although the curve is not perfectly linear, it can be approximated as linear over low, standard, and high temperature ranges. The extracted data is then copied into a spreadsheet. The same process is repeated for the outdoor dry-bulb temperature curve. The chart is loaded, calibrated, and digitized. In this case, the X-axis ranges from −5 to 55 and the Y-axis ranges from 0.3 to 1.3. Once the data points are extracted, they are copied into the spreadsheet. It is important that all independent variables are sorted in ascending order, from smallest to largest, because EnergyPlus relies on proper ordering for interpolation. Next, the data is aggregated. The indoor wet-bulb modifier and the outdoor dry-bulb modifier are multiplied together to produce the cooling capacity modifier. These combined values form the output table. EnergyPlus uses the indoor wet-bulb temperature as the first independent variable and the outdoor dry-bulb temperature as the second independent variable, interpolating between values to determine the appropriate cooling capacity modifier during simulation. In the spreadsheet, the independent variables, dependent variables, and model object list are defined. Calculated values should be copied and pasted as fixed values so they remain unchanged. A unique identifier generator is used to ensure all objects have unique handles when imported into the OpenStudio model. The final output includes a table lookup object, the model object list, and both independent variables. The .osm file is then opened in a text editor and the VRF air conditioner object is located, specifically the Cooling Capacity Ratio Modifier Function of Low Temperature curve. The default model already contains a table lookup for this curve. The existing dependent variables can be replaced while keeping the same identifiers, or the new tables and variables can be pasted at the bottom of the .osm file. The handle of the new table lookup is then assigned to the VRF air conditioner so the new curve is used. This method allows manufacturer performance data to be entered directly into OpenStudio and EnergyPlus without using multivariable polynomial equations. Instead, it relies on table lookup based on manufacturer charts. One final reminder is that all object definitions must end with semicolons, not commas, otherwise OpenStudio will generate errors. Thank you. Please like and subscribe!
13. EEM 1: 수요 제어 환기(DCV)
이번 에피소드에서는 가장 간단한 에너지 효율 개선 조치(EEM) 중 하나인 수요 제어 환기(DCV)를 시뮬레이션하는 방법을 살펴보겠습니다. DCV는 공간 내 실제 거주자 수에 따라 외부 공기 유입량을 조절합니다. 공기 유량은 구역별 외부 공기 요구량의 합계 또는 ASHRAE 62.1 환기율 계산 절차를 사용하여 비례적으로 계산됩니다. 이 영상에서는 다루지 않지만, 이 조치의 고급 버전은 이산화탄소 농도 또는 기타 실내 오염 물질로 측정된 실내 공기질(IAQ)에 따라 외부 공기 유량을 조절할 수 있습니다.
안녕하세요 여러분, 새로운 에피소드로 돌아왔습니다. 이번 에피소드에서는 OpenStudio에서 구현할 수 있는 가장 간단한 에너지 효율 개선 방법 중 하나인 수요 제어 환기(Demand Controlled Ventilation, CDCV)에 대해 알아보겠습니다. 간단한 휴게소 화장실 건물을 예로 들어보겠습니다. HVAC 시스템 탭으로 이동하여 간단한 옥상 공기 순환 시스템을 추가합니다. 이 시스템에는 냉방 기능이 없으므로 냉방 설정을 삭제합니다. 그런 다음 건물 내 모든 구역을 이 단일 HVAC 시스템에 할당합니다. 외기 공급 시스템이 있는데, 기본 설정은 최소 외기 유량이 0으로 고정되어 있습니다. 하지만 이 시나리오에서는 공간별 최소 외기 유량 요구 사항이 있으므로 이 설정을 자동 크기 조정으로 변경합니다. 공간 유형으로 이동하여 화장실을 선택하면 설계 사양의 외기 공급 항목을 볼 수 있습니다. 1인당 7 CFM, 평방 피트당 0.02 CFM의 외기 유량이 설정되어 있습니다. 이 값은 너무 낮으므로 평방 피트당 0.06 CFM으로 수정합니다. 다음으로 공기 순환 시스템으로 돌아가서 공기 순환 시스템을 선택하고 아래로 스크롤하여 시스템의 외기 유량 계산 방식을 확인합니다. 이 시나리오에서는 구역 합산 방식을 사용합니다. 다른 옵션으로는 ASHRAE 표준 62.1 환기율 계산 절차가 있는데, 이는 다중 구역 시스템에서 환기 효율과 1차 공기 유량을 고려합니다. 이 예제 시스템은 간단하므로 구역 합산 방식을 그대로 사용합니다. 수요 제어 환기가 적용되지 않은 기준 시뮬레이션을 실행하고 이 파일을 별도로 저장합니다. 수요 제어 환기를 적용하려면 공기 순환 시스템으로 돌아가서 상단의 제어 버튼을 클릭하고 수요 제어 환기를 활성화합니다. 그런 다음 시뮬레이션을 다시 실행합니다. 시뮬레이션이 성공적으로 완료되면 결과 요약 탭으로 이동하여 결과를 검토합니다. 먼저 DView에서 기준 모델을 열고 외기 질량 유량을 확인합니다. 연중 일정한 값을 유지하는 것을 확인할 수 있는데, 이는 시스템이 지속적으로 작동하여 일정한 외기 유량을 공급하고 있음을 의미합니다. 다음으로 수요 제어 환기가 적용된 모델을 열고 외기 질량 유량을 다시 확인합니다. 이번에는 외기 유량 프로필이 변동합니다. 2월 9일과 같은 특정 날짜를 자세히 살펴보면 확연한 차이를 확인할 수 있습니다. 기준선은 일정한 외기 유량을 제공하는 반면, 수요 제어 환기 방식은 외기 유량을 조절합니다. 수요 제어 환기 방식에서는 건물 내 인원이 적을 때는 외기 유량이 최소 필요량 수준으로 떨어집니다. 건물에 사람이 많아지면 유량이 증가하고, 사람이 나가면 외기 필요량이 감소합니다. 이러한 동작은 재실 현황에 따라 결정됩니다. 시스템은 건물 내 인원수를 계산하고 1인당 설계 외기 필요량(이 경우 약 7 CFM)을 기준으로 필요한 환기량을 계산합니다. 외기 유량 프로필은 하루 종일 재실 현황을 면밀히 따라갑니다. 하지만 추가적인 고려 사항이 있습니다. 건물에 구역별 배기 팬이 있는 경우, 해당 배기량은 외기 시스템이나 실내 공기 유입을 통해 보충되어야 합니다. 배기량 요구량이 상당한 경우, 수요 제어 환기를 사용하더라도 외기 유량 프로필이 예상만큼 감소하지 않을 수 있습니다. 이로 인해 특정 기간 동안 기준선에 더 가까운 프로필이 생성될 수 있습니다. 수요 제어 환기의 효율성을 제한하는 다른 요인들도 있습니다. 예를 들어, 외기 제어기에서 최소 외기 유량이 고정되어 있는 경우 시스템은 해당 값보다 낮아지지 않습니다. 마찬가지로, 최소 외기 스케줄 또는 최소 외기 비율 스케줄이 적용된 경우 시스템은 해당 제한값보다 낮아지지 않습니다. 이러한 동작은 EnergyPlus 입력/출력 참조 설명서의 "제어기: 기계 환기" 및 "제어기: 외기" 항목에 설명되어 있으며, 최소 및 최대 제한값이 수요 제어 환기에 미치는 영향을 설명합니다. 요약하자면, OpenStudio에서 수요 제어 환기를 구현하는 것은 간단합니다. 공기 순환 회로를 선택하고 "제어" 탭으로 이동하여 수요 제어 환기 옵션을 활성화하면 됩니다. 이산화탄소와 같은 측정된 오염 물질 농도를 기반으로 하는 것과 같은 고급 수요 제어 환기 모델링 방법도 있지만, 이 예제에서는 다루지 않습니다. 이 예제는 수요 제어 환기를 모델링하는 가장 기본적이고 일반적인 접근 방식을 보여줍니다. 감사합니다. 좋아요와 구독 부탁드립니다!
14. OpenStudio - EEMs 1: DCV 측정
지난 에피소드에서는 수요 제어 환기(DCV)를 시뮬레이션하는 방법을 살펴보았습니다. 이번 에피소드에서는 건물 구성 요소 라이브러리(BCL)의 "수요 제어 환기 활성화" 측정값을 사용하여 모델 전체에 DCV를 신속하게 구현하는 방법을 설명합니다. 이 측정값은 OpenStudio를 통해 다운로드하거나 BCL 웹사이트(https://bcl.nrel.gov/content/3ff4b412-8689-4b11-a588-935c621dc97d)에서 직접 다운로드할 수 있습니다.
안녕하세요 여러분, 새로운 에피소드로 돌아왔습니다. 지난 에피소드에서는 수요 제어 환기(DCV)를 구현하는 방법에 대해 이야기했습니다. 이번 에피소드에서는 이 모든 작업을 자동으로 수행해주는 OpenStudio 측정 도구를 시연해 보겠습니다. 사무실 건물과 창고 건물이 있다고 가정해 보겠습니다. 이 건물에는 각각 외기 공급 시스템을 갖춘 여러 개의 공기 순환 회로가 있습니다. 지난 에피소드에서는 토글 버튼을 사용하여 수요 제어 환기를 구현하는 방법을 설명했습니다. 이번 에피소드에서는 건물 구성 요소 라이브러리(BCL)의 측정 도구를 사용해 보겠습니다. 구성 요소 및 측정 도구로 이동한 다음 측정 도구 찾기를 클릭합니다. HVAC 범주의 환기에서 찾을 수 있습니다. 바로 이 "수요 제어 환기 활성화(Enable Demand Controlled Ventilation)"입니다. 이 항목을 선택하고 다운로드 버튼을 클릭하면 컴퓨터에 다운로드됩니다. 또는 bcl.nrel.gov 웹사이트에서 "수요(demand)"를 검색하고 아래로 스크롤하여 동일한 측정 도구를 찾을 수도 있습니다. 해당 측정 도구를 클릭하면 측정 도구에 대한 설명과 구현 관련 참고 사항을 볼 수 있습니다. 이제 측정값을 프로젝트에 다운로드했으니, 측정값 탭으로 이동합니다. 이 프로젝트를 다른 프로젝트로 저장하겠습니다. HVAC, 환기 순으로 이동하여 "수요 제어 환기 활성화(Enable Demand Controlled Ventilation)" 측정값을 드래그하여 추가합니다. 이렇게 하면 기본 모델은 변경되지 않습니다. 이 측정값은 이번 실행에만 적용됩니다. 나중에 모델을 변경하지 않으려면 언제든지 다시 돌아가서 삭제할 수 있습니다. 또는 구성 요소 및 측정값으로 이동하여 측정값을 직접 적용할 수도 있지만, 이 경우 모델이 영구적으로 수정되어 되돌릴 수 없습니다. 측정값을 워크플로에 드래그하여 시뮬레이션을 실행하고 결과를 확인합니다. 결과가 마음에 들지 않으면 측정값을 삭제해도 원래 모델은 변경되지 않습니다. 입력 섹션으로 이동하여 "DCV 활성화"를 선택합니다. 그런 다음 모델을 실행합니다. 모델이 성공적으로 실행됩니다. 위로 스크롤하면 측정값이 어떻게 적용되었는지 설명하는 메시지를 볼 수 있습니다. FC-9, FC-5 등 여러 공기 루프에 DCV가 활성화되었음을 보여줍니다. 이제 외부 공기 공급 시스템이 있는 모든 공기 순환 회로에 수요 제어 환기(DCV)가 활성화되었습니다. 요약 정보에 따르면 11개의 공기 순환 회로에 DCV가 활성화되었습니다. 다음으로, DCV 적용 전후 모델을 비교해 보겠습니다. 보고서 폴더로 이동하면 기준 모델과 DCV가 활성화된 모델을 확인할 수 있습니다. 두 모델을 비교해 보면 DCV 모델의 에너지 소비량이 감소했음을 알 수 있습니다. 기준 모델의 에너지 소비량은 1,188,506 kBtu이고, DCV 적용 모델은 941,274 kBtu입니다. 이는 연간 247,232 kBtu, 즉 약 261,000 MJ의 에너지 절감 효과를 가져옵니다. kBtu당 약 2센트의 혼합 에너지 요금을 가정하면, 건물 전체에 수요 제어 환기를 적용하는 것만으로 연간 약 5,000달러의 비용을 절감할 수 있습니다. 이는 BCL 측정값을 사용하여 개별 공기 순환 회로에 일일이 접속하여 제어를 전환할 필요 없이 전체 모델에 DCV를 얼마나 빠르고 쉽게 활성화할 수 있는지 보여줍니다. 감사합니다. 좋아요와 구독 부탁드립니다.
15. OpenStudio EnergyPlus - VRF/VRV 기초 1
이 비디오에서는 가변 냉매 유량(VRF, 가변 냉매량) 시스템을 시뮬레이션하는 기본 단계를 설명합니다. 기본적인 장비 크기 조정, EnergyPlus 라이브러리에서 기본 VRF/VRV 객체 가져오기, 그리고 필요에 맞게 수정하는 방법을 다룹니다. 이 비디오에서는 출력 보고서에서 추가 정보를 얻기 위한 측정값을 사용합니다. 자세한 내용은 다음 영상을 참조하세요. https://youtu.be/divAgzO2IUc
다음 몇 개의 비디오에서는 가변 냉매 시스템을 시뮬레이션하는 방법에 대해 설명하겠습니다. 테스트 건물은 두 개의 구역으로 구성된 매우 간단한 사무실 건물이며, VRF(가변 냉매 유량 또는 가변 냉매량, VRF/VRV라고도 함) 시스템을 설치할 것입니다. 현재 모델은 이상적인 공기 부하를 사용하여 시뮬레이션하도록 설정되어 있습니다. 시스템 크기를 대략적으로 파악하기 위해 먼저 모델을 시뮬레이션해 보겠습니다. 시뮬레이션 후, 보고서 탭으로 이동하여 EnergyPlus 결과를 확인합니다. 목차에서 구역 구성 요소 부하 요약 및 시설 구성 요소 부하 요약을 포함한 여러 유용한 항목을 볼 수 있습니다. 이러한 항목은 사용자 지정 측정값을 사용하여 표준 보고서에 추가되었으며, 출력 보고서에서 정보를 추출하는 방법에 대한 다른 비디오에서 설명했습니다. 해당 비디오 링크는 설명란에 있습니다. 다음으로, 구역 탭으로 이동합니다. 이 건물에는 두 개의 구역이 있습니다. 열 구역 1을 선택하면 냉방 피크 부하 구성 요소를 볼 수 있습니다. 부하는 사람, 조명, 장비, 침투, 환기, 지붕 부하, 창호 부하 등의 범주로 분류됩니다. 하단에는 현열 부하, 지연 현열 부하(건물의 열용량을 기반으로 함), 잠열 부하, 총 부하의 합계가 표시됩니다. 이러한 값은 EnergyPlus가 초기 부하 추정 과정에서 산출한 값입니다. 더 아래로 스크롤하면 실제 시뮬레이션 조건을 확인할 수 있습니다. 여기에는 최대 부하 조건이 발생한 시간과 시뮬레이션 결과가 표시됩니다. 추정값이 실제 시뮬레이션 값과 매우 유사함을 알 수 있습니다. 현열 부하는 적절한 구성 요소를 조합하고 잠열 부하를 제외하여 계산됩니다. EnergyPlus는 지정된 경우 설계 현열 부하를 결정하기 위해 크기 조정 계수를 적용합니다. 크기 조정 계수는 시뮬레이션 설정에서 정의할 수 있으며, 난방 및 냉방 크기 조정 계수를 지정할 수 있습니다. 이러한 계수는 시뮬레이션된 최대 부하에 적용됩니다. EnergyPlus는 난방 최대 부하 구성 요소에 대해서도 유사한 계산을 수행하며, 먼저 추정값을 산출한 후 시뮬레이션을 통해 정확도를 높입니다. 이 결과를 바탕으로 구역별 장비와 최종적으로 실외 장비의 크기를 결정합니다. 시뮬레이션 폴더로 이동하여 EnergyPlus 보고서를 열어 열 구역 데이터를 검토합니다. 그런 다음 OpenStudio 프로젝트를 "Generic VRF"라는 새 프로젝트로 저장합니다. 처음에는 OpenStudio에 기본으로 제공되는 라이브러리 파일을 사용합니다. 나중에는 건물 구성 요소 라이브러리에서 제조업체별 장비를 다운로드하여 결과를 비교해 볼 것입니다. 다음으로, HVAC 시스템 탭으로 이동합니다. 상단에서 VRF를 선택합니다. 아직 VRF 시스템이 없으므로 오른쪽 라이브러리에서 VRF 범주로 스크롤하여 VRF 시스템을 모델로 드래그합니다. 이는 OpenStudio에서 제공하는 일반 라이브러리 객체입니다. 두 개의 구역이 있으므로 두 개의 터미널 유닛이 필요합니다. 두 개의 터미널 유닛을 VRF 시스템으로 드래그 앤 드롭합니다. "내 모델" 탭에서 아래로 스크롤하여 열 구역을 찾고 열 구역 1을 하나의 터미널 유닛에, 열 구역 2를 다른 터미널 유닛에 할당합니다. 이 시점에서는 모든 것이 자동 크기 조정됩니다. 즉, EnergyPlus가 모든 장비 크기를 자동으로 처리합니다. 열 구역 탭을 다시 살펴보면 이상적인 공기 부하가 더 이상 활성화되지 않았고 이제 VRF 터미널 유닛이 각 구역에 서비스를 제공하는 것을 확인할 수 있습니다. 다음으로 설정 탭으로 이동하여 시뮬레이션 제어를 선택합니다. 이전에는 크기 계산만 실행했지만, 이제 "기상 파일 실행 기간에 대한 시뮬레이션 실행"을 선택하여 1년 전체 시뮬레이션을 실행합니다. 시뮬레이션이 성공적으로 실행되면 보고서를 다시 검토합니다. 코일 크기 조정 요약을 보면 VRF 터미널 유닛이 난방과 냉방 모두에 단일 코일을 사용하는 것을 알 수 있습니다. EnergyPlus는 난방 또는 냉방 중 가장 큰 부하를 기준으로 코일 크기를 조정합니다. 이 경우 난방이 지배적인 기후이므로 코일은 난방 최대 부하를 기준으로 크기가 조정됩니다. 냉방은 요구량이 더 낮기 때문에 별도로 크기를 조정하지 않습니다. 이러한 자동 크기 조정 값은 EnergyPlus에서 최적화된 크기 조정 결과를 나타냅니다. 실제 제조업체 장비는 이러한 정확한 크기로 제공되지 않습니다. 실제 장비 용량은 성능 요구 사항을 충족하기 위해 종종 약간 더 높게 설정됩니다. 예를 들어, 미쓰비시 실내기는 냉방 30,000 BTUH, 난방 34,000 BTUH를 제공할 수 있는데, 이는 EnergyPlus에서 자동으로 계산된 값보다 높습니다. 따라서 에너지 모델링을 수행할 때 기본값이나 자동 계산된 값에만 의존해서는 안 됩니다. 실제 장비 성능을 더 잘 반영하도록 모델을 조정해야 합니다. HVAC 시스템 탭으로 돌아가서 VRF 터미널 유닛을 accordingly 수정합니다. 첫 번째 터미널 유닛의 경우, 미쓰비시 장비에 맞춰 공기 유량을 고정합니다. 최대 냉난방 시에는 1,271 CFM, 냉난방 수요가 없을 때는 최소 유량인 883 CFM으로 설정합니다. 실외 공기 유량은 변경하지 않습니다.구역 및 점유 매개변수에 따라 제어되므로, 온도 조절 장치의 위치를 해당 열 구역에 할당합니다. 팬 압력 상승을 검토하여 소형 덕트 시스템에 적합한 0.2인치 수주로 유지합니다. 최대 유량은 1,271 CFM으로 설정합니다. 냉방 코일의 정격 냉방 용량은 30,000 BTUH로 입력하고 정격 풍량은 1,271 CFM으로 설정합니다. 난방 코일의 정격 난방 용량은 34,000 BTUH로 입력하고 풍량은 동일하게 설정합니다. 다른 유형의 실내기를 사용하여 두 번째 단말 장치에 대해서도 이 과정을 반복하여 변수 적용 가능성을 보여줍니다. 다음으로 실외기를 살펴봅니다. EnergyPlus는 실외기의 용량을 약 50,000 BTUH로 자동 계산했지만, 실제 제조업체 장비는 이 값과 정확히 일치하지 않을 수 있습니다. 정격 냉방 용량 72,000 BTUH, 난방 용량 80,000 BTUH인 미쓰비시 실외기를 선택합니다. 정격 냉방 용량을 입력하고 에너지 효율 등급(EER)을 성능 계수(COP)로 변환하면 약 3.8이 나옵니다. 난방의 경우, 정격 난방 용량을 입력하고 난방 용량 규모 비율은 80,000을 72,000으로 나누어 약 1.11로 계산합니다. 정격 난방 COP는 약 4.31입니다. 최소 및 최대 작동 온도와 같은 다른 매개변수는 일반적인 장비를 모델링하는 것이므로 기본값을 유지합니다. 이 시스템에는 열회수 기능이 없으므로 해당 옵션은 비활성화합니다. 수직 배관 높이는 단층 건물에 적합한 15피트(약 4.5미터)로 조정합니다. 나머지 매개변수는 모두 기본값을 유지합니다. 시뮬레이션을 다시 실행한 후 결과를 검토하여 건물의 에너지 사용량이 예상대로임을 확인합니다. eplusout.err 파일을 확인하여 심각한 오류가 없는지 확인합니다. 나타나는 경고는 일반적으로 기본 EnergyPlus 성능 곡선이 입력한 제조업체 정격 조건과 완벽하게 일치하지 않음을 나타냅니다. 이는 특정 장비 데이터를 사용하여 일반 곡선을 사용할 때 예상되는 현상입니다. EnergyPlus는 정격 조건을 기준점(또는 단위(1))으로 사용하고, 성능 곡선을 사용하여 해당 조건보다 높거나 낮은 성능을 외삽합니다. 정격 조건이 기본 곡선과 완벽하게 일치하지 않으면 경고가 생성됩니다. 이러한 경고는 정보 제공용이며 일반적으로 시뮬레이션 결과를 무효화하지는 않습니다. 심각한 오류가 없으면 모델은 유효한 것으로 간주됩니다. 이로써 OpenStudio에서 가변 냉매 유량 시스템 구현이 완료되었습니다. 다음 편에서는 빌딩 구성 요소 라이브러리에서 제조업체별 성능 곡선을 다운로드하고 모델에 설치한 다음 일반 장비의 결과와 비교해 보겠습니다. 오늘은 여기까지입니다. 감사합니다. 좋아요와 구독 부탁드립니다.
16. OpenStudio EnergyPlus - VRF/VRV 기본 2
이번 영상에서는 EnergyPlus의 일반 성능 곡선을 사용하여 VRF/VRV 시스템을 모델링하는 방법에 대한 이전 에피소드에서 빠뜨렸던 몇 가지 사항을 정리하겠습니다.
안녕하세요 여러분. 다시 돌아왔습니다. 몇 가지 정리해야 할 사항이 있습니다. 지난 에피소드에서 놓쳤던 몇 가지가 있는데요. 그중 하나는 VRF 시스템과 관련된 중요한 문제입니다. 지난 에피소드에서 모델링했던 일반적인 VRF 시스템을 다시 살펴보겠습니다. 실외기를 먼저 살펴보죠. 지난 에피소드에서 놓쳤던 부분 중 하나는 컴프레서입니다. 일반적인 성능 곡선을 사용하여 시뮬레이션하려는 실외기는 미쓰비시 제품입니다. 이 제품에는 밀폐형 컴프레서가 하나만 있습니다. 컴프레서 부분을 아래로 스크롤해서 확인해 보겠습니다. 일반 모델에는 컴프레서가 세 개 있지만, 시뮬레이션하려는 제품에는 하나만 있습니다. 따라서 시뮬레이션 결과에 상당한 차이가 발생합니다. 미쓰비시 제품은 저속 주행이 제한적이기 때문입니다. 일반 모델에 컴프레서가 세 개 있다면 저속 주행 범위가 훨씬 넓어질 것입니다. 다음으로 살펴볼 부분은 컴프레서 크기와 전체 컴프레서 용량의 비율입니다. 컴프레서가 하나뿐이므로 그 비율은 1.0이 됩니다. 반대로 컴프레서가 세 개라면 1을 세 개로 나누면 33%(0.33)가 됩니다. 다음으로 수정해야 할 부분은 제상 방식입니다. 기본 제상 방식은 저항 가열 방식입니다. 그런데 무슨 이유인지 기본 제상 용량이 거의 0와트입니다. 여기서 확인할 수 있습니다. 말이 안 되죠. 이 문제를 해결하려면 여기에 '자동 크기 조정(autosized)'을 입력하면 됩니다. 다음으로 VRF 시스템의 대대적인 변화에 대해 이야기해 보겠습니다. 이 변화는 꽤 오래전부터 이어져 왔습니다. 어디서부터 시작해야 할까요? VRF 시스템은 10년도 더 전에 미국에 도입되었습니다. AHRI는 VRF 시스템에 대한 성능 등급 표준을 만들었는데, 주거용 히트펌프의 표준을 차용했습니다. 주거용 히트펌프와 VRF 시스템은 성능 면에서 여러 차이점이 있습니다. 따라서 그 표준은 VRF에 적합하지 않았습니다. 하지만 AHRI는 어쨌든 그 표준을 사용했습니다. 당시 VRF 시스템은 매우 유망해 보였습니다. VRF/VRV 시스템은 성능이 매우 뛰어날 것으로 예상되었습니다. 하지만 시간이 흐르면서 사람들은 그 시스템들이 기대에 미치지 못한다는 사실을 깨닫기 시작했습니다. VRF/VRV 시스템은 예상 성능에 크게 못 미치는 결과를 보였습니다. 이 차트에서 여러 테스트 사례를 확인할 수 있습니다. 이 차트는 설치 후 성능을 측정한 시스템들을 보여줍니다. 이 선은 시스템이 기대했던 성능을 나타냅니다. 이것이 바로 큰 문제 중 하나였습니다. 또 다른 문제는 엔지니어들이 이러한 효율 등급을 다른 유형의 장비와 비교했다는 점입니다. 이는 절대 해서는 안 되는 비교 방식입니다. AHRI 표준은 오렌지와 오렌지를 비교하도록 설계된 것이지, 오렌지와 사과를 비교하도록 설계된 것이 아닙니다. 더 나아가, 사람들은 VRF 시스템을 수력 난방 시스템과 비교했습니다. 수력 난방 업계는 이 사실을 인지하고 강력하게 항의했습니다. 그들은 이 문제를 다룬 백서를 발표했습니다. VRF 시스템 제조업체들은 이러한 시스템이 가능하다고 주장하지만, AHRI 1230 표준의 구성 방식 때문에 제대로 된 테스트가 이루어지지 않고 있다는 것입니다. 오차는 약 47%로, 상당한 차이입니다. 결국 AHRI는 표준을 개정하고, 이러한 등급에 대한 테스트 절차를 수정했습니다. 그 결과 VRF 시스템은 더 이상 기존에 주장했던 만큼 효율적이지 않게 되었습니다. 정격 효율이 원래 주장했던 것만큼 좋지 않은 것입니다. 연방 에너지 효율 기준이 개정되었고, 그 결과 일부 에너지 관련 규정도 변경되었습니다. 예를 들어 캘리포니아주는 "연방 에너지 효율 기준을 살펴보라"며 사실상 손을 들었습니다. 연방 규정을 살펴보고 비교해 보면, 난방 성능의 경우 VRF 시스템의 효율이 약 9% 감소했고, 냉방의 경우 약 3% 감소한 것을 알 수 있습니다. 수력 난방 업계에서 주장했던 47% 감소에는 훨씬 못 미치는 수치입니다. 이는 분명히 약간의 편향을 나타냅니다. 따라서 이 일반 시스템을 조정할 것입니다. 이 일반 시스템은 원래 2010년에 모델링되었기 때문에 그 당시의 편향이 반영되어 있습니다. 이러한 편향을 보정하기 위해 성능 계수를 변경해야 합니다. 냉방의 경우 실제 차감치는 3%입니다. 3%를 줄여야 합니다. 이 일반적인 VRF/VRV 시스템의 냉방 COP는 3.8입니다. 여기에 97%를 곱하면 실제 COP는 3.686에 더 가깝습니다. 난방의 경우, 2010년 당시 정격 성능 계수는 4.31이었습니다. 이를 약 9% 낮춰야 합니다. 4.31에 91%를 곱하면 3.922가 됩니다. 네. 이렇게 하면 성능 부족을 보정할 수 있습니다. 실제 성능을 반영하고, 이 모델이 만들어진 2010년 당시의 장비 성능을 고려하는 데 도움이 됩니다. 따라서 조정해야 할 세 가지 항목은 다음과 같습니다. 시뮬레이션을 실행해 보겠습니다. 2010년의 일반적인 VRF 곡선과 2024년의 실제 일반 시스템을 비교해 보겠습니다.ion이 성공적으로 완료되었습니다. 성능을 살펴보겠습니다. 최신 2024 버전(업데이트된 정격 버전)은 약 125,000 KBTU입니다. 지난번에 살펴본 것과 비교하면 117,000 KBTU였습니다. 보시다시피 성능 차이가 있습니다. 따라서 OpenStudio에서 제공하는 일반 성능 곡선을 사용하여 VRF/VRV 시스템을 모델링할 때는 이 점을 고려해야 합니다. 다음 에피소드에서는 건물 구성 요소 라이브러리에서 실제 장비 성능 곡선을 다운로드하는 방법을 설명하겠습니다. 이번에 살펴볼 미쓰비시 시스템에 대한 성능 곡선을 사용할 예정입니다. LG 시스템도 다운로드하여 비교해 보겠습니다. 감사합니다! 좋아요와 구독 부탁드립니다.
17. OpenStudio EnergyPlus - VRF/VRV (미쓰비시, LG, 다이킨)
이번 영상에서는 가변 냉매 유량(가변 냉매량) 시스템 시뮬레이션에 대한 논의를 이어가겠습니다. 빌딩 구성 요소 라이브러리(BCL)에서 미쓰비시, LG, 다이킨 등 일부 브랜드 장비의 성능 데이터를 다운로드하여 EnergyPlus의 일반 객체 성능과 비교해 보겠습니다.
다시 돌아왔습니다. 이번에는 미쓰비시 VRF 시스템을 모델링해 보겠습니다. 먼저 이 파일을 새 파일로 저장한 다음, 빌딩 구성 요소 라이브러리에서 '미쓰비시'를 검색하여 zip 파일을 다운로드합니다. zip 파일 안에는 XML 설명, OSM 파일, 그리고 에너지 모델링을 위한 참고 자료가 담긴 PDF 파일이 있습니다. OSM 파일과 PDF 파일을 프로젝트 폴더에 복사한 다음, 환경 설정에서 다운로드한 OSM 파일을 기본 라이브러리로 추가합니다. 그 후, 이전에 모델링했던 일반 VRF 시스템을 삭제하고 라이브러리 탭에서 미쓰비시 VRF 시스템, 특히 덕트형과 비덕트형 옵션을 제공하는 PUHY EP72 옵션을 찾습니다. PDF 참고 자료를 검토하여 덕트형과 비덕트형 효율 등급, 표준 열량 옵션과 고온 열량 옵션 등 명명 규칙을 이해합니다. 편의상, 그리고 해당 지역의 기후를 고려하여 비덕트형 고온 열량 옵션을 선택합니다. 다음으로, PFY P30 및 PKFY P30과 같은 필수 터미널 유닛을 추가하고 해당 열 구역에 할당합니다. 또한 마스터 온도 조절기 위치를 지정하고 상시 작동 스케줄을 선택합니다. 열 구역이 터미널 유닛에 연결되면 시뮬레이션을 실행합니다. 시뮬레이션이 완료되면 오류 출력 파일을 검토하는데, 여기에는 몇 가지 경고가 포함됩니다. 이러한 경고에는 팬 시스템 개별 속도 경고와 용량당 공기 흐름 경고가 포함되는데, 이는 EnergyPlus에서 VRF 시스템에 흔히 발생하는 문제입니다. 이러한 경고는 주로 지침 점검이며, AHRI 표준에서 이러한 값에 엄격한 제한을 두지 않으므로 심각한 문제는 아닙니다. 일부 경고는 VRF 열 펌프 작동 온도 제한을 초과했거나 시스템이 비정상적인 외부 온도 조건에서 난방 또는 냉방을 수행한 것으로 나타났습니다. 이러한 문제는 실제 연간 시뮬레이션 실행 중이 아니라 EnergyPlus가 장비 및 구역 크기 조정을 수행하는 예열 기간 동안 발생했으므로 크게 걱정할 필요는 없습니다. 또한, 단말 장치의 부분 부하 비율이 제한을 초과했다는 경고가 있는데, 이는 버그로 보고되었으며 단말 장치의 부분 부하 비율이 1을 초과할 수 있기 때문에 발생할 수 있습니다. 이러한 경고에도 불구하고 시뮬레이션은 전반적으로 성공적으로 완료되었습니다. 이후 시뮬레이션 보고서를 검토하고 미쓰비시 시스템 결과를 앞서 모델링한 일반 VRF 시스템과 비교합니다. 일반 시스템은 연간 약 125,000kBTU를 사용한 반면, 미쓰비시 시스템은 약 118,000kBTU를 사용하여 약간 더 나은 성능을 보였습니다. 또한 냉난방 미충족 시간을 비교했습니다. 냉방 미충족 시간은 두 시스템 모두 무시할 수 있을 정도로 작았으며, 난방 미충족 시간은 미충족 도시간(UDH) 기준으로 볼 때 유사했습니다. 거주자 가중 미충족 시간은 미쓰비시 시스템에서 더 높았는데, 이는 더 높은 풍량이나 쾌적성 관련 요인 때문일 수 있지만, 전반적으로 두 시스템의 성능은 상당히 유사합니다. 마지막으로 단말 장치와 실외기에 대한 에너지 모델러에게 전달된 참고 사항을 검토합니다. 덕트형 장치의 경우, 정압 가정이 프로젝트 조건과 일치하는지 확인하는 것이 중요하며, VRF 시스템 설정에서 팬 설계 압력 상승을 수정하여 조정할 수 있습니다. 추가 참고 사항으로는 실외기 설치 시 고려 사항(예: 실외기가 실내기 아래에 설치될 경우 최소 및 최대 실외 온도 조정)과 EnergyPlus에서 드레인 팬 히터 또는 폐열 회수와 같은 특정 기능을 모델링할 때의 제한 사항에 대해 설명합니다. 여러 성능 곡선을 제시하여 미쓰비시 시스템별 곡선과 일반적인 EnergyPlus 곡선을 비교하고, 온도 범위 및 부분 부하율에 따른 용량 및 효율 차이를 보여줍니다. 마지막으로, 동일한 절차(빌딩 구성 요소 라이브러리에서 장비를 다운로드, 설치 및 시뮬레이션 실행)를 사용하여 다이킨 및 LG를 포함한 다른 제조업체의 VRF 시스템을 모델링하여 비교 범위를 확장합니다. 다이킨 시스템의 연간 에너지 사용량은 약 132~133kBTU, LG 시스템은 약 123kBTU이며, 일반적인 시스템은 124kBTU, 미쓰비시는 117kBTU입니다. 성능은 시스템 및 기후 조건에 따라 달라지며, 미충족 시간 등의 추가 요소를 검토하여 심층 분석을 수행할 수 있습니다. 이 영상은 OpenStudio에서 제조사별 성능 데이터를 활용하고 이를 일반 VRF 모델과 비교하는 방법을 보여줍니다. 감사합니다. 좋아요와 구독 부탁드립니다.
18. OpenStudio EnergyPlus - AI를 활용한 측정 보고서 작성
이 비디오에서는 인공지능(Claude AI)을 사용하여 사용자 지정 OpenStudio 측정값을 작성하는 방법을 보여줍니다. "지금 측정값 적용" 명령을 사용하여 OpenStudio 모델을 변환하고 시뮬레이션을 실행한 다음 결과를 확인합니다. 이 튜토리얼에서 생성된 측정값은 건물 구성 요소 라이브러리(Building Component Library)에서 다음 링크를 통해 확인할 수 있습니다. https://bcl.nrel.gov/content/a1b2c3d4-e5f6-7890-abcd-ef1234567890
자, 다시 돌아왔습니다. 이번에는 OpenStudio에서 사용자 정의 측정값을 작성하는 방법에 대해 이야기해 보겠습니다. 이번에는 AI 도구인 Claude를 사용하여 코드를 작성하는 방법을 살펴보겠습니다. 먼저, 현재 패키지형 옥상 에어컨 시스템이 설치된 간단한 박스형 모델을 준비합니다. 우리의 목표는 이 시스템을 공기열원 히트펌프 시스템으로 교체하는 것입니다. 먼저 기존의 공기 순환 회로를 삭제하고 완전 수력 시스템을 추가합니다. 이렇게 하면 모델에 냉수 순환 회로와 난방수 순환 회로가 모두 생성됩니다. 구역을 지정하면 모델에 두 개의 수력 순환 회로가 생성된 것을 확인할 수 있습니다. 냉수 순환 회로를 보면 현재 냉각탑에 연결된 수열원 응축기를 사용하고 있고, 난방수 순환 회로는 간단한 온수 보일러를 사용하고 있습니다. 하지만 우리가 실제로 원하는 것은 공기열원 히트펌프 시스템입니다. 현재 OpenStudio는 주로 방정식 적합 객체를 사용하여 물-물 히트펌프를 지원하지만, 공기열원 히트펌프는 같은 방식으로 직접 지원하지 않습니다. 공기열원 히트펌프를 모델링하려면 EIR 형식의 히트펌프 객체, 특히 HeatPump:PlantLoop:EIR:Cooling과 HeatPump:PlantLoop:EIR:Heating을 사용해야 합니다. 이를 위해서는 플랜트 루프의 여러 구성 요소를 교체해야 하므로, 이 과정을 자동화하기 위해 사용자 지정 측정값을 작성하기로 합니다. 그런 다음 Claude에게 가서 사용자 지정 측정값 작성을 위한 프롬프트를 신중하게 작성합니다. 프롬프트에는 "지금 측정값 적용"을 사용하여 측정값을 적용하도록 지정합니다. 이 측정값은 기존 냉각탑:단일속도(CoolingTower:SingleSpeed)가 있는 응축수 플랜트 루프를 삭제하고, 기존 Chiller:Electric:EIR을 공기열원 HeatPump:PlantLoop:EIR:Cooling으로 교체하며, 기존 Boiler:HotWater와 병렬로 공기열원 HeatPump:PlantLoop:EIR:Heating을 추가하여 난방수 루프를 수정해야 합니다. 클로드에게 OpenStudio 측정에 필요한 Ruby 측정 코드, measure.xml 파일, readme.md 파일 등 필요한 측정 파일들을 생성해 달라고 요청했습니다. 클로드는 작업을 완료했고, 측정에 필요한 선택적 인수까지 제공했습니다. 생성된 파일들을 모두 다운로드하여 '내 측정' 디렉토리 안에 새 폴더를 만들고, 폴더 이름이 측정 이름과 일치하는지 확인했습니다. 그런 다음 OpenStudio로 돌아가 '지금 측정 적용'을 클릭하고 'HVAC 및 냉방' 범주 아래에 있는 새 측정을 찾았습니다. 입력값을 '자동 크기 조정'으로 설정한 후 측정을 적용했습니다. 출력 메시지에는 응축기 루프가 삭제되었고, 전기 냉각기가 공기열원 냉방 히트펌프로 교체되었으며, 기존 보일러와 병렬로 난방 용량이 추가되었다는 내용이 표시됩니다. 측정이 성공적으로 실행되었고, 변경 사항을 승인했습니다. 측정을 적용한 후 업데이트된 플랜트 루프 구성을 검토했습니다. 새 공기열원 히트펌프 구성 요소가 냉수 및 난방수 루프에 나타났습니다. 4파이프 시스템 도면에서는 일반적으로 냉방용 히트펌프를 공급측에 배치하기 때문에 히트펌프가 루프의 올바른 쪽에 설치되었는지에 대한 불확실성이 있습니다. 이는 입출력 참조 설명서를 검토하고 테스트 시뮬레이션을 실행하여 구성 오류를 확인하는 추가 검증이 필요할 수 있습니다. 마지막으로, EnergyPlus 시뮬레이션을 실행하여 결과를 검증합니다. 모델은 심각한 오류 없이 완료되었으며, 주요 시스템 동작에 영향을 미치지 않는 스케줄 및 펌프 효율 관련 메시지와 같은 사소한 경고만 표시됩니다. EnergyPlus 결과는 건물이 예상대로 에너지를 사용하고 있음을 보여주며, 이는 해당 조치가 효과적으로 작동했음을 나타냅니다. 추가 테스트 및 검증이 권장되지만, 이 사례는 AI, 특히 Claude를 사용하여 복잡한 시스템 변경을 자동화하는 맞춤형 OpenStudio 측정값을 신속하게 생성하는 방법을 보여줍니다. 감사합니다. 좋아요와 구독 부탁드립니다.
19. OpenStudio EnergyPlus - VRF/VRV 곡선 입력
이번 영상에서는 사용자 정의 스프레드시트를 활용하여 OpenStudio에 장비 성능 곡선을 입력하는 방법을 살펴보겠습니다. 해당 스프레드시트 사본과 예제 문서는 다음 링크에서 확인하실 수 있습니다: https://drive.google.com/drive/folders/1z_dhmE3yO_WsVmwXdgi1wTb-3zVgF4bh?usp=drive_link
이제 City Multi VRF 시스템을 모델링해 보겠습니다. 계산용 스프레드시트부터 살펴보겠습니다. 이 출력 보고서는 에너지 모델러를 위한 참고 사항으로 인쇄될 내용입니다. 이 보고서에는 VRF 히트펌프와 관련된 모든 주요 정보, 즉 에너지 모델러가 모델링 시 반드시 반영해야 할 정보가 담겨 있습니다. 여기에 나열된 항목들은 우리가 직접 모델링할 수 없는 부분들로, 에너지 모델러가 담당하는 개별 프로젝트의 특성에 따라 달라지는 내용들입니다. 따라서 에너지 모델러가 해당 필드들을 직접 수정해야 합니다. 물론 장비에 대한 사양서(cut sheet)는 함께 제공됩니다. 여기에 보이는 것들은 모두 자동으로 생성된 성능 곡선(performance curves)으로, EnergyPlus의 기본 성능 곡선과 비교 검토되는 자료들입니다. 하나, 둘, 셋, 넷, 다섯... 총 5개의 입력 탭을 수정해야만 스프레드시트 내의 모든 계산이 완료됩니다. 이 외의 다른 탭들은 모두 계산 결과만을 보여주는 탭들입니다. 다른 탭들의 데이터는 모두 우리가 직접 값을 입력해야 하는 이 5개의 탭에서 도출됩니다. 먼저 'OSM 입력(OSM input)' 탭을 살펴보면, 이곳은 모두 계산 결과로 채워져 있음을 알 수 있습니다. 이 모든 내용은 초록색으로 표시된 필드에 입력된 값을 바탕으로 자동으로 생성됩니다. 따라서 우리는 초록색 필드에 해당하는 값들만 수정하면 됩니다. 이 탭에서도 초록색 필드를 수정해야 합니다... 아, 잠시만요. 사실 이 필드들은 바로 옆의 표에서 값을 가져오는 것이므로... 이 탭에서 직접 수정할 필요는 없겠군요. 이 부분은 나중에 다시 다루겠습니다. 그다음 탭에도 수정이 필요한 초록색 필드들이 있습니다. 바로 이 탭에서도 마찬가지입니다. 이 초록색 필드들을 수정해야 합니다. 그 외의 모든 항목은 자동으로 계산됩니다. 나머지 항목들은 수정할 필요가 없습니다. 오직 초록색 필드들만 수정하면 됩니다. 냉방(Cooling) 탭의 경우도 마찬가지입니다. 이 초록색 필드들만 수정하면 됩니다. 모든 초록색 필드에 대한 수정 작업이 완료되면, 'OSM 입력' 탭의 모든 계산이 자동으로 마무리됩니다. 마지막으로, 빨간색으로 표시된 필드의 내용을 복사하여 OSM 파일에 붙여넣습니다. 이렇게 하면 해당 데이터를 OpenStudio 라이브러리에 등록하여 활용할 수 있게 됩니다. 자, 그럼 시작해 보겠습니다. 가장 먼저 장비 사양서(cut sheet)를 준비해야 합니다. 이 자료는 City Multi 데이터북에서 찾아볼 수 있습니다. 우리는 그중에서 '144' 모델을 모델링할 예정입니다. 바로 여기에 있는 이 모델입니다... 해당 페이지를 복사하겠습니다... 페이지 전체를 스크린샷(snapshot) 형태로 복사한 뒤, 붙여넣습니다. 이제 이 이미지를 스프레드시트 화면 위에 겹쳐 놓겠습니다. 이미지를 뒤쪽으로 보내겠습니다(Send to Back). 이전에 보이던 것은 구형 모델의 자료입니다. 우리가 앞서 모델링했던 바로 그 이전 모델의 자료였죠. EP120입니다. 이것은 삭제하겠습니다. 이제 EP144가 남았습니다. 이것을 올바른, 즉 하이라이트된 매개변수에 맞춰 조정하겠습니다. 그 다음 단계는 단순히 해당 수치들을 입력하는 것입니다. 자, 40.4... 12.72... 12.70... 그 다음 단계는 이 사양서(cut sheet)를 불러오는 것입니다. 이 자료는 제출 도면(submittals) 폴더에서 찾을 수 있습니다. 어디 보자... 해당 폴더 안에 들어 있을 겁니다. 이 모델링 객체들은 각각 성능 곡선이 포함된 전용 폴더를 가지고 있습니다. EP144에 해당하는 제출 도면을 열어보세요. 이 페이지를 스냅샷으로 복사합니다. 그리고 여기에 붙여넣습니다. 대략 이런 식으로 말이죠. 이 페이지를 맨 뒤로 보내겠습니다. 기존의 120 모델을 선택한 뒤 삭제합니다. 이제 144 모델만 남았습니다. 다시 한번, 이 자료를 참고하여 설정을 조정해 줍니다. 다시 한번, 데이터를 입력해야 합니다. 범위는 15%에서 100%까지입니다. 15%는 이미 입력되어 있네요. 컴프레서는 몇 대인가요? 이 모델은 스크롤 컴프레서가 1대 장착되어 있습니다. 이미 1대로 설정되어 있군요. 이 페이지에 대한 작업은 여기까지입니다... 어디 보자... 네, 이 페이지는 이것으로 끝입니다. 다음으로 넘어가야 할 페이지는 냉방(cooling) 설정 페이지입니다. 가장 먼저 해야 할 일은 첫 번째 녹색 입력란을 수정하는 것입니다... PUHY... 모델명은 144가 됩니다. 이 정보는 앞서 본 사양서에서 확인할 수도 있지만, 우리가 'City Multi 데이터북'에서 복사해 올 성능 곡선 시트에도 나와 있습니다. 자, City Multi 데이터북으로 가봅시다. EP144의 성능 곡선을 찾아야 합니다. 바로 여기 있는 이 자료입니다. 가장 먼저 수정해야 할 성능 곡선은... 음, 어디 보자... 일단 시트 전체를 먼저 불러오겠습니다. 이 시트를 선택하여 스냅샷으로 복사합니다. 복사한 이미지를 여기에 붙여넣습니다. 그리고 이 이미지를 맨 뒤로 보냅니다. 기존의 EP120 관련 자료는 삭제하겠습니다. 이제 EP144 자료만 남았습니다. 이제 이 입력란의 내용을 변경해야 합니다. 모델명은 EP144TNU/YNU-A1이 됩니다. 그다음으로 정격 성능 값을 변경해야 합니다. 이 값은 144,000이 됩니다. 냉방 용량(출력)은 42.2kW가 되며, 입력 전력은 10.63kW가 됩니다. 다음 단계는 그다음 곡선을 디지털화하여 해당 값을 입력하는 것입니다. 저는 곡선 입력 알고리즘을 사용하는데... 어디 보자... 바로 'Plot Digitizer' 소프트웨어입니다. 여기 있네요. 저는 Plot Digitizer 소프트웨어를 구매했기 때문에 제 컴퓨터에서 바로 사용할 수 있습니다. 원하신다면 Plot Digitizer를 온라인으로 이용하실 수도 있습니다. Plot Digitizer 웹사이트로 이동하여... 이 링크(plotdigitizer.com)를 열기만 하면 됩니다. 'Free Online App(무료 온라인 앱)'을 클릭하세요. Plot Digitizer는 이미지를 불러와서 그 이미지로부터 데이터 포인트를 추출할 수 있게 해줍니다. 우리는 여기 있는 첫 번째 이미지를 사용할 것입니다. 이 이미지는 실내기 온도 보정치에 관한 것입니다. 이 데이터는 바로 여기 있는 차트에서 가져온 것입니다. 우리가 이미... 어디 보자... EP 144 모델이군요. 제 생각에 이미... 네, 이 차트들은 모두 동일한 것 같습니다. 제 기억이 맞다면... 네, 이건 EP120 모델이었습니다. EP96 모델과 똑같은 차트를 사용하고 있죠. 이 차트들은 모두 동일합니다. 따라서 이번 프로젝트에서도 이전 프로젝트에서 사용했던 동일한 데이터를 그대로 활용할 수 있습니다. 이 데이터는 아주 유용합니다. 이 차트를 그대로 사용하도록 하겠습니다. 계속해서, 다음 차트를 한번 살펴보겠습니다. 이것은 냉방 비율(Ratio of Cooling)에 관한 차트입니다.실외 건구 온도에 따른 용량 변화를 나타내는 그래프입니다. 바로 여기 보이는 이 차트가 그것입니다. 이 차트를 이미 이미지 파일로 복사해 두었던 것 같은데, 바로 여기 있는 이 파일입니다. 아니, 이건... 아, 맞네요. 같은 파일입니다. 여러분도 간단하게 이 차트를 복사하시면 됩니다. 저 같은 경우에는 화면을 캡처(스크린샷)한 다음, 그림판(Paint)에 붙여넣고, 필요한 부분만 잘라내어(Crop) PNG 이미지 파일로 저장하는 방식을 사용합니다. 여기에 있는 모든 곡선 그래프에 대해 똑같은 작업을 반복하시면 됩니다. 이 파일은... '실외 건구 온도에 따른 용량비(Capacity Ratio)'라는 이름으로 저장하겠습니다. 바로 이 파일이 되겠죠. 파일을 저장하겠습니다. 그냥 '현재 파일(This file)'이라는 이름으로 덮어쓰기 저장하겠습니다. 이미 저장된 파일이 있었기 때문에 기존 파일을 대체하게 될 것입니다. 이제 필요한 이미지 파일을 확보했으니, 이 이미지를 'Plot Digitizer' 프로그램으로 불러오겠습니다. 어디 한번 볼까요. 이미지를 복사해서... 아니면 그냥 드래그해서 가져올 수도 있겠네요. 네, 이렇게 이미지를 Plot Digitizer 창으로 드래그해 넣었습니다. 이제 그래프의 주축(Primary Axis) 위치를 지정해야 합니다. 여기 보이는 'x1' 지점은 X축의 시작점을, 'x2' 지점은 X축의 끝점을 나타냅니다. 화면 오른쪽 상단을 보시면 확대경(Magnifier) 기능이 있는 것을 확인하실 수 있습니다. 이 기능을 활용하면 축의 위치를 훨씬 더 정밀하게 지정할 수 있어 매우 유용합니다. 축의 위치가 아주 100% 정확할 필요까지는 없지만, 최대한 근접하게 맞춰주는 것이 좋습니다. 자, 이제 이 지점들을 드래그하여 주 X축의 위치에 맞춰 놓겠습니다. Y축에 대해서도 똑같은 작업을 반복합니다. 'y1' 지점과 'y2' 지점을 각각 Y축의 시작점과 끝점에 맞춰 배치합니다. 다음 단계로 넘어가기 전에, 스프레드시트(표)를 한번 살펴보겠습니다. 현재 데이터 포인트가 하나, 둘, 셋, 넷, 총 4개가 입력되어 있습니다. 그래프 상에서도 그에 해당하는 4개의 데이터 포인트를 지정해 주어야 합니다. 일반적으로 데이터 포인트를 지정할 때는, 그래프 곡선의 방향이 바뀌는 지점들을 위주로 선택하는 것이 좋습니다. 여기 그래프를 한번 자세히 살펴보겠습니다. 이 지점을 보시면 곡선이 아주 미세하게 솟아오른(bump) 부분이 있습니다. 기본적으로 이 두 지점 사이의 구간은 거의 직선에 가깝게 이어져 있습니다. 지금 당장 이 지점을 데이터 포인트로 추가할 필요까지는 없을 것 같습니다. 나중에 필요하다면 그때 가서 추가해도 늦지 않으니까요. 만약 그렇다면 여기에 데이터 포인트 하나를 더 추가해야 하는데, 이는 이와 관련된 탭을 수정해야 함을 의미합니다. 일단은 네 개의 데이터 포인트만 다루도록 하겠습니다. 클릭해서... 어디 보자, 데이터 포인트는 -5에서 시작하는군요. 바로 그 지점에서 시작하려고 합니다. 여기 -5 지점, 이 위치를 선택하겠습니다. 다시 말씀드리지만, 정확할 필요는 없으며 대략적인 위치면 충분합니다. 여기 이 지점과 저 지점을 선택합니다. 다음으로 해야 할 일은 각 데이터 포인트의 시작점과 끝점 값을 지정하는 것입니다. x1의 경우, 시작 값은 -5°C입니다. 여기에 -5를 입력하고, x2는... 어디까지였죠? x2는 52°C까지 올라갑니다. y1은 0.3에서 시작하여, y2는 1.3까지 올라갑니다. 이제 모든 값을 지정했고 데이터 포인트 설정이 완료되었습니다. 이 데이터 포인트들을 클립보드에 복사한 뒤, 스프레드시트로 돌아가서 해당 값을 붙여넣기 하면 됩니다. 만약 쉼표로 구분된 값들이 하나의 셀에 텍스트 형태로 붙여넣어진다면, Excel에 있는 '텍스트 나누기(Text to Columns)'와 같은 기능을 활용하여 분리할 수 있습니다. Excel에서 '텍스트 나누기' 기능을 실행한 후, 구분 기호로 '쉼표(Comma)'를 선택하고 마침을 누르면 두 개의 열로 깔끔하게 분리됩니다. 그 이후부터는 Excel이 사용자가 CSV 값을 붙여넣으려 한다고 자동으로 인식하는 것 같습니다. 한번 작업을 마치고 나면, 다음에 붙여넣기를 할 때는 자동으로 올바르게 입력될 것입니다. 다시 원래 화면으로 돌아가 데이터를 복사한 뒤, 스프레드시트에서 '붙여넣기'를 클릭하면 정보가 제대로 입력되는 것을 확인할 수 있습니다. 또 한 가지 유의해야 할 점은, 이 데이터 포인트들이 반드시 오름차순으로 정렬되어 있어야 한다는 것입니다. 우리가 설정한 데이터 포인트들도 바로 그렇게 정렬되어 있습니다. -5°C에서 시작하여 20°C, 대략 46°C, 그리고 마지막으로 52°C 순으로 진행했습니다. Plot Digitizer 도구를 사용하여 데이터 포인트를 추가할 때는, 반드시 순서가 맞는지, 그리고 오름차순으로 정렬되어 있는지 꼼꼼히 확인해야 합니다. 만약 데이터가 오름차순으로 정렬되어 있지 않다면, 정렬(Sort) 기능을 사용하여 x 값을 기준으로 가장 작은 값에서 가장 큰 값 순으로 정렬해 주시면 됩니다. 우리는 이미 정렬을 마친 상태이므로 별다른 문제는 없을 것입니다. 저는 보통 참고용으로 이 그래프 화면을 캡처(스크린샷)해 두는 편입니다. 자, 이렇게 화면을 캡처한 뒤 스프레드시트에 붙여넣겠습니다. 그래프의 크기를 적절하게 조절하고, 대략적인 위치도 알맞게 맞춰주셔야 합니다. 그다음, 새로 붙여넣은 그래프를 맨 뒤로 보내고, 기존에 있던 그래프는 삭제하겠습니다. 새로 추가한 그래프가 잘 보이도록, 기존의 다른 요소들도 모두 맨 뒤로 보내주어야 합니다. 네, 좋습니다. 이렇게 해서 데이터 기록과 더불어 계산 과정을 수행했다는 증거 자료까지 확보했습니다. 이제 다음 곡선을 살펴보겠습니다. 이 그래프는 실외 온도의 함수로 표현되는 '에너지 투입 비율 보정 계수(Energy Input Ratio Modifier)'입니다. 이 계수는 우리가 산출할 '냉방 에너지 비율 보정 계수(Cooling Energy Ratio Modifier)'에도 반영될 요소입니다. 바로 여기에 있는 이 그래프가 해당됩니다. 그래프 위에 기준선(guidelines)을 표시해 두면 이해하는 데 도움이 되는데, 보시다시피 우리는 이미 여기에 기준선을 표시해 두었습니다. 이 기준선들을 살펴보면, 특정 지점에 '노드(node)'가 하나 존재한다는 것을 알 수 있습니다. 여기에 노드가 위치해 있으므로, 각 곡선에 대한 데이터를 추출할 때 바로 이 노드 지점의 값을 반드시 함께 기록해 주어야 합니다. 바로 이 지점에 노드가 하나 있습니다. 여기에 노드가 존재하기 때문에, 우리는 또한...이 외의 모든 데이터 포인트들도 동일한 실외 온도 조건에서 기록되도록 확실히 해야 합니다. 바로 여기에 있는 x축 값이 그 기준이 됩니다. 그래프의 방향이 바뀌는 지점에 하나의 '노드(node)'가 있습니다. 그곳에 노드가 존재하므로, 다른 모든 그래프에서도 이 데이터 포인트를 함께 기록해야 합니다. 제가 그곳에 보조선을 그려 넣은 이유가 바로 그 때문입니다. 이 그래프는... 동일한 형태의 곡선이 될 것입니다. 작업 과정은 동일합니다. 이 화면을 스크린샷으로 캡처하여 이미지 파일로 저장한 뒤, 그 이미지를 'Plot Digitizer' 프로그램으로 불러오면 됩니다. 자, 이제 '새로 만들기(New)' 또는 '파일 열기(Open a file)' 메뉴로 이동하겠습니다. 네, 파일을 열어서 해당 파일 경로를 복사한 뒤 붙여넣겠습니다. 이전과 동일한 과정이므로, 이번에도 X와 Y의 좌표 값을 지정해 주어야 합니다. 미쓰비시(Mitsubishi) 사의 성능 곡선들을 살펴보면, 순서대로 나열되어 있음을 알 수 있습니다. 23.9°C 습구 온도(wet bulb temperature)에 해당하는 곡선이 가장 위쪽에 위치해 있습니다. 그 아래로 22°C 곡선이 이어지고, 가장 아래쪽에는 15°C 곡선이 자리 잡고 있습니다. 가장 아래쪽에 있는 것이 바로 15°C 곡선입니다. 이제 그 작업을 진행해 보겠습니다. 곡선과 교차하는 지점에 데이터 포인트들을 추가합니다. 정확히 일치할 필요는 없으며, 대략적인 위치에 찍어주면 됩니다. 마지막 포인트는 가장 아래쪽에 위치합니다. 모든 포인트가 오름차순으로 정렬되었으므로, 이제 클립보드에서 복사해 오겠습니다. 데이터 포인트의 개수가 동일해야 하므로, 그대로 '붙여넣기'를 실행합니다. 네, 정확히 동일한 개수의 데이터 포인트가 입력되었습니다. 이것이 바로 15°C 습구 온도 곡선입니다. 앞서 작업했던 것과 마찬가지로, 이 데이터를 복사하여 이곳에 붙여넣겠습니다. 계산 과정을 수행했다는 증빙 자료이자 참고용으로 활용하기 위해, 기존 그래프 위에 겹쳐서 붙여넣습니다. 이 그래프를 작업 영역으로 가져온 뒤, 배경(background)으로 배치하겠습니다. 기존에 있던 그래프는 삭제하고, 새로 가져온 그래프를 전면(front)으로 불러오겠습니다. 아, 잠시만요. 새로 가져온 그래프를 먼저 전면으로 불러오겠습니다. 옆쪽으로 잠시 치워둔 뒤, 기존 그래프를 전면으로 불러와서 잘라내기(Cut) 및 붙여넣기(Paste)를 통해 이곳에 배치하겠습니다. 자, 이렇게 해서 15°C 곡선 작업이 완료되었습니다. 나머지 곡선들에 대해서도 동일한 과정을 반복하여 작업하시면 됩니다. 제가 선호하는 작업 방식은 Plot Digitizer 작업을 계속 이어서 진행하는 것입니다. 데이터 포인트들은 언제든지 조정할 수 있으므로, 이미 Digitizer 상에 데이터 포인트들을 확보해 둔 상태입니다. 다음으로 작업할 대상은 16°C 곡선인데, 이는 바로 그 위에 위치한 곡선입니다. 데이터 포인트들을 마우스로 잡고 위쪽으로 이동시키기만 하면 됩니다. 그러면 수치들이 자동으로 변경됩니다. 우측 상단에 있는 확대경(magnifier) 기능을 활용하면 작업하기가 훨씬 수월합니다. 여기 수치들이 다시 나타났습니다. 수치가 자동으로 업데이트되므로, '복사(Copy)'를 누른 뒤 16°C 곡선에 해당하는 위치에 '붙여넣기(Paste)'를 해줍니다. 작업 과정은 동일합니다. 스크린샷을 찍어 이곳에 붙여넣고, 내용을 업데이트한 뒤 다음 단계로 넘어가는 식입니다. 기본적으로 이 모든 곡선에 대해 동일한 작업을 반복해야 합니다. 이 곡선들에 대한 작업 절차는 모두 똑같습니다. 다음 단계는 EP144 모델의 용량표(Capacity Tables)를 다루는 것입니다. 용량표는 다음과 같은 형태로 되어 있으므로, 다시 'City Multi 핸드북'으로 돌아가 보겠습니다. EP144를 다시 검색해 보겠습니다. 위치는... 바로 다음 페이지는 아닐 겁니다. 다음 페이지는 난방(Heating) 관련 섹션이거든요. 아마도 바로 여기, '용량표(Capacity Tables)' 섹션에 있을 것입니다. 제 기억이 맞다면, 이 표는 '고성능 난방(High Heating Performance)' 모드에 관한 내용일 것입니다. 자, 여기 있군요. 이 표들은 실내기 용량을 기준으로 한 상대 용량표입니다. 바로 이 표들을 활용할 것입니다. 앞서 작업했던 모델은 EP120이었고, 이번에는 EP144 모델을 작업할 차례입니다. 자, 그럼 이 부분을 스크린샷으로 캡처하겠습니다. 캡처한 이미지를 이곳에 배치하되, 기존 이미지와 대략 비슷한 크기로 맞춰줍니다. 새 이미지를 배경(Back)으로 보내고, 기존 이미지는 삭제하겠습니다. 다시 말씀드리지만, 이 표는 Plot Digitizer 작업에 사용될 자료이므로 Digitizer 프로그램을 실행하여 불러오겠습니다. 어디 보자... 바로 이 파일이군요. 스크린샷 이미지로 저장해 둡니다. 이번에도 X축과 Y축의 기준값을 설정하는 절차는 동일합니다. 두 개의 그래프(plots)를 하나의 이미지 파일에 함께 담아두는 것이 좋습니다. 그렇게 해두면, 이미 한쪽 그래프에서 X축 기준값을 설정해 두었을 경우, 다른 쪽 그래프에서도 동일한 X축 기준값을 그대로 활용할 수 있기 때문입니다. Y축 값은 일단 여기와 저기에 맞춰서 설정하겠습니다. 따라서 x값은 50이 되고, x2는... 사실 이렇게 하는 대신 그냥... 이 그래프는 해당 데이터 포인트를 넘어서지 않으므로, x2 값을 190으로 설정해도 무방합니다. Y1은 0.2, Y2는 1.2로 설정하며, 이 데이터에 대해 생성될 단일 그래프는 점 하나로만 표시될 것입니다. 그 점은 바로 냉방 모드 영역에 위치한 이 지점이 될 것입니다. 그러니 이 점을 해당 위치에 배치한 뒤 복사하여 스프레드시트에 붙여넣겠습니다. 바로 저 지점입니다. 이제 위치를 살짝 조정해 주면 됩니다. 다음으로 작업할 항목은 '총 용량(Total Capacity)'입니다. 확인해 보니, 앞서 다룬 것은 '용량 대비 용량 비율'이었고, 이번 것은 '입력 대비 용량 비율'에 관한 것입니다. 바로 여기에 있는 항목입니다. 기본적으로 동일한 내용입니다. 이번에는 데이터 포인트를 아래쪽으로 이동시켜 다른 그래프를 생성할 텐데, 이때 Y축 값을 제대로 조정했는지 다시 한번 확인해야 합니다. 이번에도 Y1은 0.2이고... 아, Y2 역시 1.2로 동일하군요. 그렇다면 설정은 제대로 된 셈입니다. 이번에 생성할 첫 번째 그래프는 실제로는 이 아래쪽에 위치하게 됩니다. 현재 냉방 모드를 다루고 있으므로, 이 영역에 해당하는 그래프가 될 것이며, 살펴보니 총 6개의 그래프가 생성될 것으로 보입니다. 용량 관련 테이블 값에 해당하는 그래프들인 듯하니, 그 6개의 그래프를 차례대로 생성해 보겠습니다. 첫 번째는 바로 여기입니다., 여기, 여기, 또 여기에 하나가 있습니다. 그리고 우리가 지금 '냉방' 작업을 진행 중이라는 점을 염두에 두시기 바랍니다. 그래프상에서는 여기 보이는 실선(solid line)이 바로 냉방 곡선이 될 것입니다. 좋습니다. 이 값들은 오름차순으로 정렬되어 있어야 합니다. 이제 이 내용을 복사한 다음, 클립보드에서 다시 붙여넣기 하겠습니다. 여기에 메모가 하나 있는데, 내용은 다음과 같습니다. "Mitsubishi(미쓰비시) 장비의 경우, 냉방 곡선 이미지와 난방 곡선 이미지가 동일합니다. 따라서 다음 단계로 넘어가기 전에 미리 난방 곡선 작업까지 완료해 두는 것을 권장합니다." 현재 해당 이미지가 아직 Digitizer(디지털 변환 도구)에 로드되어 있는 상태입니다. 다음 단계로 넘어가기 전에, 현재 보고 있는 이 냉방 곡선의 스냅샷(화면 캡처)을 하나 찍어두겠습니다. 이렇게 말이죠. 나중에 우리가 이러한 방식으로 계산 작업을 수행했다는 증빙 자료로 활용할 수 있도록, 이 이미지를 해당 위치에 삽입해 두겠습니다. 현재 모드는 '냉방' 모드입니다. 이 데이터가 냉방 모드에 해당한다는 점을 명확히 표기해 두겠습니다. 이제 '난방(Heating)' 탭으로 이동하여, 난방 곡선에 대해서도 동일한 작업을 진행하겠습니다. 어디 보자... 이 곡선은 '고온 난방(High Heating)'인가요? 아, 아니군요. 그냥 일반적인 '난방(Heating)' 탭이 맞습니다. 죄송합니다. 일반 '난방' 탭으로 이동하면, 바로 여기에 해당 데이터 표가 나타납니다. 이번에도 작업 절차는 앞서와 동일합니다. 먼저 '용량 대 입력비(Capacity-to-Input Ratio)'에 대한 작업을 진행하겠습니다. 이미 표에 해당 값들이 입력되어 있으므로, 이 값들을 난방 모드에 맞게 위쪽으로 옮겨주기만 하면 됩니다. 이 값들이 바로 난방 모드에 해당하는 데이터입니다. 이 내용을 복사하여 '난방' 탭에 붙여넣기 하겠습니다. 그리고 마찬가지로, 계산 작업의 증빙 자료로 활용하기 위해 화면을 인쇄(또는 캡처)해 두겠습니다. 이 과정을 생략하면 작업 시간을 조금 단축할 수는 있겠지만, 계산 과정에 대한 명확한 증빙 자료를 남겨두는 것은 매우 중요한 일입니다. 난방... 어디 확인해 볼까요. 난방 모드입니다. 그리고 여기서 '용량비(Ratio of Capacity)'에 해당하는 이 데이터 포인트의 위치가 정확한지 다시 한번 확인해야 합니다. 만약 기존의 데이터 포인트들을 삭제하고 싶다면, 해당 포인트를 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭한 뒤 '삭제(Delete)'를 선택하시면 됩니다. 우리는 난방 모드에 맞춰, 이 데이터 포인트를 위쪽의 해당 위치로 이동시키기만 하겠습니다. 다시 한번 말씀드리지만, 이번에는 바로 위쪽에 있는 이 데이터 표(2.2번 표)를 기준으로 작업하고 있으므로, 그에 맞춰 Y축 값들을 재조정(이동)해 주어야 합니다. 이 정도면 된 것 같군요. 이제 이 내용을 복사하여 '난방' 탭에 붙여넣기 하겠습니다. 이렇게 해서 난방 모드에 필요한 데이터 값들이 모두 입력되었습니다. 다시 '냉방(Cooling)' 탭으로 돌아가겠습니다. 다음 단계는 '조합비(Combination Ratio)' 데이터 표를 활용하여 냉방 용량을 보정(Correction)하는 작업입니다. 해당 데이터 표들은 앞서와 마찬가지로 'City Multi 핸드북'에서 찾아볼 수 있습니다. 구체적으로는, 바로 여기에 보이는 표들이 되겠습니다. 저희 폴더에 이 표들을 캡처해 둔 파일이 있습니다. 그 파일을 열어보면, 바로 여기 보이는 EP144라는 표가 우리가 사용할 표임을 알 수 있습니다. 작업 절차는 동일합니다. 먼저 축을 조정해야 하는데, 우리가 살펴볼 첫 번째 곡선은 72,000 BTU 용량의 실내기 성능 곡선입니다. 이제 데이터 포인트를 입력하겠습니다. 때로는 포인트를 일단 배치한 뒤에 정확한 위치로 드래그하여 옮겨야 할 수도 있습니다. 72,000 BTU에 해당하는 이 지점을 따라 정확히 배치하면 됩니다. 그 후 데이터 포인트를 복사하여 붙여넣는 과정도 동일합니다. 자, 어디 봅시다. 계산 과정의 증빙 자료로 남기기 위해 복사하여 붙여넣겠습니다. 바로 이 부분입니다. 대략 이런 식입니다. 현재 72,000 BTU 용량을 다루고 있으므로, 이 지점의 수치가 정확히 72로 설정되어 있는지 확인해야 합니다. 다른 용량의 경우에도 작업 절차는 동일합니다. 108,000 BTU 곡선의 경우, 그래프가 일정 구간을 지나다가 이 지점에서 아래로 꺾이며, 마지막 데이터 포인트는 이 지점에 위치하게 됩니다. 144,000 BTU 곡선을 작업할 때도 유의해야 할 점은, 그래프가 아래로 꺾이는 구간이 있다는 것입니다. 따라서 나머지 데이터 포인트들을 입력할 때는 이 가이드라인을 따라가며 값을 설정해야 합니다. 참고로, 올바른 단위를 사용하고 있는지 반드시 확인해야 합니다. 'EnergyPlus' 프로그램은 항상 미터법 단위를 기본으로 사용하기 때문입니다. 표를 보정(calibration)할 때는, 특정 예외 항목들을 제외하고는 모든 축의 단위가 미터법으로 설정되어 있는지 확인해야 합니다. 물론, 이 특정 항목들의 단위는 BTU로 유지됩니다. 실제 스프레드시트 상에서는 이 값들이 BTU 단위로 계산되지만, 최종 입력 단계에서는 무차원 값인 '비율(ratio)' 형태로 변환되어 사용됩니다. 이 값들은 그대로 영국식 단위(imperial units)로 유지하되, 표에 입력되는 데이터 포인트들, 즉 X축 값들은 반드시 미터법 단위로 입력해야 합니다. 이제 '난방(Heating)' 탭으로 넘어가겠습니다. 이곳 역시 데이터를 입력하는 과정은 동일합니다. 다만 이 표(또는 차트)의 형태가 달라지므로, 그래프를 디지털화하여 해당 데이터를 새로 입력해야 합니다. 이 과정 또한 냉방(Cooling) 탭에서의 작업과 동일합니다. 다만 이 난방 탭의 경우에는 데이터 포인트를 몇 개 더 추가해야 했던 것으로 기억합니다. 그래프 내에 포함된 곡선의 개수가 많아질수록, 해당 정보를 정확히 포착하기 위해 입력해야 할 데이터 포인트의 수도 그만큼 늘어나게 됩니다. 각 지점 사이의 구간이 선형(linear)으로 유지되기만 한다면 문제는 없지만, 가능한 한 실제 값에 가깝게 근사치를 도출하도록 노력해야 합니다. 이 점을 유념해 주시기 바랍니다. 이 과정은 앞서 살펴본 것과 동일합니다. 여기 보이는 이 지점(data point)이나 저 지점 모두 마찬가지입니다. 이 항목의 경우, 실제로는 EP120, EP144, EP168 모델과 동일한 차트 데이터를 공유합니다. 따라서 해당 데이터 값은 변경 없이 그대로 유지됩니다. 마지막으로 제상(Defrost) 설정과 관련하여, 수행해야 할 작업 내용이 적힌 안내문이 여기에 있습니다. 현재 우리가 다루는 모델은 EP144이므로, 'Defrost' 탭으로 이동해 보면 13번째 줄(Line 13)에 EP144 모델이 표기되어 있음을 확인할 수 있습니다. 이곳에 있는 모든 데이터 지점의 값은 제가 이미 수정해 둔 상태입니다. 하지만 여러분이 직접 수정해야 한다면, 해당 영역을 선택한 뒤 'Ctrl + F' 키를 눌러 찾기 기능을 실행하면 됩니다. 원래 값은 '12'였으나, 제가 이를 '13'으로 변경해 두었습니다. 간단하게 '12'를 검색한 뒤 '13'으로 바꾸는(Replace) 작업을 수행하시면 됩니다. 그 후 '모두 바꾸기(Replace All)'를 클릭하면 되는데, 저는 이미 수정을 완료한 상태입니다. 'Heating' 탭에서의 작업은 이처럼 매우 간단합니다. 다음으로 넘어가서, 이제 '고성능 난방(High Performance Heating)' 탭으로 이동하겠습니다. 바로 여기에 있는 'H Heating' 탭입니다. 이번에도 작업 절차는 동일합니다. 다만 한 가지 유의하실 점은, 'City Multi 데이터 북(Data Book)'을 참조하실 때 해당 모드의 명칭이 '고성능 난방 모드(High Heating Performance Mode)'로 표기되어 있다는 사실입니다. 이제...다시 검색해 보면 EP144 모델이 나오는데, 이제 '고성능 난방(High heating performance)' 데이터를 찾아야 합니다. 이것은 '표준 난방(Standard heating)' 데이터이고, 이것은 '냉방(Cooling)' 데이터입니다. 바로 여기, 이 부분이 '고성능 난방' 데이터이며, 상단에 "High heating performance"라고 명시되어 있습니다. 이 표들이 서로 조금씩 다르다는 점을 확인하실 수 있을 텐데, 특히 이 표는 일반적인 표준 난방 성능 차트와는 구성이 다릅니다. 하지만 이 모든 항목은—이 특정 항목 하나를 제외하고는—모두 동일해야 하며, 어차피 굳이 수정할 필요도 없습니다. 데이터 입력(Digitizing) 과정은 동일합니다. 단지 '고성능 난방' 모드에 해당하는 데이터를 입력하는 것뿐입니다. 다음 단계는 'OSM 입력(OSM input)' 탭으로 이동하는 것입니다. 이 탭에는 몇 가지 추가 항목들이 있는데, 바로 여기에 보이는 녹색 항목들입니다. 이 항목들은 일반적인 히트펌프에는 해당되지 않지만, 나중에 다루게 될 '열 회수형 히트펌프(Heat recovery heat pumps)'에는 적용됩니다. 따라서 이 부분은 나중을 위해 남겨두겠습니다. '히트펌프 폐열 회수(Heat pump waste heat recovery)' 항목은 항상 '아니요(No)'로 설정해야 합니다. 다음 입력 항목은 바로 이 부분입니다. '1단 압축기의 용량 대 전체 압축기 용량 비율(Ratio of first stage compressor to total compressor capacity)'을 입력하는 항목입니다. 미쓰비시(Mitsubishi) 장비의 경우, 표면적으로는 각 장비에 압축기가 하나씩만 있는 것처럼 보이지만, 실제로는 3개의 서로 다른 모듈로 구성되어 있습니다. 예를 들어 이 모델의 경우, 각 모듈에 압축기가 하나씩, 총 3개의 압축기가 탑재되어 있습니다. 공교롭게도 이 중 하나의 압축기는 나머지 압축기들보다 크기가 더 작습니다. 작업의 편의를 위해, 단순히 '전체 압축기 수 대비 1(1/전체 압축기 수)'이라는 간단한 비율을 적용하도록 하겠습니다. 앞서 든 예시의 경우라면, '3개 중 1개(1/3)'가 되는 셈입니다. 이는 주로 '크랭크케이스 가열(Crankcase heating)'에 소요되는 에너지를 산출할 때만 사용되는 값이므로, 압축기들의 크기가 모두 동일하다고 가정해도 무방합니다. 참고로 미쓰비시 장비는 크랭크케이스 가열 방식을 사용하지 않으며, 대신 '고온 가스 바이패스(Hot gas bypass)' 방식을 채택하고 있습니다. 마지막 입력 항목은 '역사이클(Reverse cycle)'입니다. 미쓰비시 장비는 제상(Defrost)을 위해 역사이클 방식을 사용하므로, 이 항목은 변경할 필요가 없습니다. 다른 선택지로는 '저항 가열(Resistive)' 방식이 있는데, 이는 제상을 위해 전기 저항 히터를 사용하는 장비에 해당합니다. 하지만 미쓰비시 장비의 경우, 제상 방식이 역사이클이므로 해당 항목을 그대로 유지하면 됩니다. 이상으로 녹색 항목들에 대한 설명이 모두 끝났습니다. 다음 단계는 여기에 있는 모든 빨간색 항목들을 복사하여 '라이브러리 파일 템플릿(Library file template)'에 붙여넣는 것입니다. 바로 이 파일입니다. 파일을 열어 텍스트 편집기로 편집하겠습니다. 이 파일은 기본적으로 뼈대만 갖춘(shell) OSM 파일로, 내부 정보가 거의 비어 있는 상태입니다. 여기에 내용을 붙여넣겠습니다. 파일을 저장하겠습니다. 정확히는... 네, '다른 이름으로 저장(Save As)' 기능을 사용하겠습니다. 아니, 그렇게 할 필요는 없겠군요. 그냥 '다른 이름으로 저장'을 선택한 뒤... 파일명을 '144 라이브러리 파일'로 지정하여 저장하겠습니다. 다음 단계는 OpenStudio를 사용하여 방금 저장한 라이브러리 파일을 여는 것입니다. 파일이 정상적으로 열리는지 확인해야 합니다. 네, 모델이 업데이트되었으며 별다른 오류는 없는 것으로 보입니다. 내부의 VRF 시스템 목록을 확인해 보니, 모두 정상적으로 반영된 것 같습니다. 'Ctrl + S'를 눌러 파일을 저장합니다. 이렇게 저장된 파일은 향후 다른 프로젝트에 가져오거나, 마스터 Mitsubishi 라이브러리 파일에 통합하여 사용할 수 있습니다. 자, 이것이 바로 이 스프레드시트를 활용하는 방법입니다. 기본적으로 초록색으로 표시된 모든 입력란을 채우고, 성능 곡선(curves)을 디지털화하는 과정으로 이루어집니다. 마지막 단계로 '가정(Assumptions)' 탭으로 돌아가서, 해당 항목들이 올바른 모델 번호로 업데이트되었는지 다시 한번 확인합니다. 모델 종류에 따라 이 정보의 내용이 변경될 가능성은 거의 없다고 봅니다. 다만, 혹시 모를 변경 사항이 있는지 Mitsubishi 데이터 북을 참고하여 주의 깊게 살펴보는 것이 좋습니다. 제품 사양서(cut sheet)의 내용을 복사하여 붙여넣은 뒤, 성능 곡선 데이터가 누락된 부분 없이 완벽하게 입력되었는지 다시 한번 교차 확인합니다. 최종 작업으로 해당 시트를 인쇄하거나 PDF 파일로 변환하여, '모델러를 위한 참고 사항(Notes to the Modeler)' 폴더에 저장합니다. 이상으로 Mitsubishi 장비의 성능 곡선을 생성하는 절차에 대한 설명을 마치겠습니다. 이 동영상을 제작한 지 다소 시간이 흐른 지금, 작업 절차를 좀 더 효율적으로 개선하는 몇 가지 변경 사항을 적용했습니다. 각 단계를 번호로 표기하여 정리했으며, 예시 자료로 활용하실 수 있도록 성능 곡선 이미지를 별도의 다운로드 파일로 제공하고 있습니다. 성능 곡선 이미지 파일명이 '01'번으로 시작하는 것을 확인하실 수 있을 겁니다. 이 파일은 바로 여기에 보이는 첫 번째 성능 곡선에 해당합니다. 즉, 이 데이터 항목에 대해 디지털화 작업을 수행해야 할 대상 곡선인 셈입니다. 두 번째 성능 곡선(Curve 2) 또한 같은 방식으로 진행하시면 됩니다. 난방, 고온 난방, 그리고 기본 성능 입력 데이터의 경우에도 마찬가지입니다. 이 자료들은 여러분이 활용하실 수 있도록 별도의 다운로드 폴더에 게시해 두겠습니다. 혹시 여러분께서 직접 이러한 성능 데이터를 생성하게 되신다면, 언제든지 저에게 보내주시기 바랍니다. 제가 이를 '건축 부품 라이브러리(Building Component Library)'에 업로드하도록 하겠습니다. 또는 여러분께서 직접 전용 저장소(Repository)를 구축하여 해당 데이터를 라이브러리에 업로드해 주셔도 정말 좋을 것 같습니다. 에너지 모델링 커뮤니티의 많은 분들이 큰 도움이 될 것이라 확신합니다. 자, 여기까지입니다. 감사합니다! 좋아요와 구독 부탁드립니다.
