유전알고리즘을 이용한 오피스 건물의 피크전력 감소를 위한 일일 예냉설정온도 최적화 연구 (A Study on Daily Precooling Set-point Temperature Optimization for Reducing Peak Electric Power of an Office Building Using Genetic Algorithm)

본 연구에서는 일일최대전력 소비량을 최소화하기 위하여 최적 예냉설정온도를 탐색하고 이를 바탕으로 하는 예냉운전을 실시하였다. 먼저, 예냉설정온도왿� 날씨인자를 이용하여 일일최대전력 예측모델을 작성하였는데 가능한 획득하기 쉬운 입력변수를 활용한 모델식을 작성하고자 날씨인자는 건구온도왿� 상대습도만 사용하였다. 작성된 예측모델은 평가함수로서 유전알고리즘에 적용, 일일최대전력이 최소화되는 예냉설정온도를 탐색하도록 하였다. 테스트 데이터를 대상으로 최적 예냉설정온도를 도출하고 예냉운전을 실시한 결과, 전반적으로 일일전력 소비량은 증가한 대신 일일최대전력 소비량이 감소한 결과를 나타내었다. 또한, 근무시간(8~17시) 동안의 전력소비량이 감소하는 부수적인 효과도 확인할 수 있었다.
최적예냉운전이 미치는 경제적인 효과를 확인하기 위하여 최적예냉운전시의 전기료왿� 기존 냉방운전시의 전기료를 비교하였다. 전기료는 시간에 따른 부하율을 고려하여 기본요금과 사용요금의 합으로 계산하였다. 확인결과, 최적예냉운전을 실시한 모든 날에 대해서 기존냉방운전과 비교하여 전기료가 절감되었음을 확인하였다. 예냉운전으로 인한 일일최대전력의 감소는 기본요금의 감소로 이어졌으며 사용요금은 경우에 따라 기존 냉방운전시 보다 증가하거나 감소하는 날이 있었다. 그러나, 최적예냉운전으로 전력소비량 증가에 따른 사용요금 증가보다 최대전력의 감소로 인한 기본요금의 감소가 더 컸기 때문에 전체적으로 일일 전기료는 감소됐다. 따라서, 최적예냉운전은 일일전기료를 감소시켜 경제적인 효과가 있음을 확인하였다.
최적예냉운전 전략은 다른 건물에너지 운용 전략과 연동할 수 있다. 예를 들어, 최대전력시간의 기기사용을 줄임으로써 전력소비를 일정비율 감소시키는 전략을 예냉운전과 함께 적용하면, 최대전력감소에 시너지를 발휘할 수 있을 것이다. 본 논��에서는 간단하게 적용하는 것을 목표로 기본적인 모델기법과 획득하기 쉬운 변수를 이용하여 연구를 진행하였다. 더욱 고도화된 모델링 기법과 다양한 변수를 고려한다면 더 정교한 운용방법으로써 다른 운용 전략과 함께 건물 최대전력 소비량의 감소에 이바지할 수 있을 것으로 기대된다.

In this paper, the peak electric power of an office building was reduced with a precooling strategy. Precooling was conducted two hours before work time. Set-point temperatures for precooling were optimized using a genetic algorithm to minimize daily peak electric power. Searching for optimized set-point temperature was conducted with an objective function that was developed with a multiple regression model. The regression model used dry-bulb temperature, relative humidity, and the set-point temperature as the input parameters, and set daily peak power of the building as the output parameter. Model data were collected from ‘EnergyPlus’, a building energy simulation program. The applied building was ‘Medium Office’ provided by EnergyPlus. Based on our results, there was a 0.71~5.64% reduction in daily building peak power with the application of the optimized precooling setpoint temperature. In addition, the reduction of electricity cost due to the reduction of peak electric power was observed.