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■ 난방에너지 소요량(2015.11.01. ~ 2016. 03. 31.)
난방에너지소비량 (KWH) |
보일러효율 (%) |
유효난방에너지량 (KWH) |
실내바닥난방면적 (㎡) |
난방에너지소요량 (kwh/㎡.a) |
2,328 |
84 |
1,956 |
181 |
10.80 |
한 시즌이 지났기 때문에 난방 잇슈와 관련한 수치들을 계량화한다는 의미일 뿐이지 단지 한 시즌에 관한 난방 에너지 데이타가 특별한 의미가 있는 것은 아니다.
생활 공간에서의 히트 발란스란게 워낙 영향을 미치는 외부 변수가 많기 때문에 의미있는 정보의 도출을 위해서는 짧게 보면 3년 정도 정확도가 있으려면 십년 정도는 관찰해야한다고 본다. 특히 하루, 이틀 또는 한달 정도의 데이타로 외부인자가 통제되지 않는 주택의 에너지를 논하는 것은 지양함이 옳다. 골조가 필자의 집과 같이 중량구조물이면 불 한번 쎄게 때면 그 영향이 사오일까지 이어지는데 짧은 기간을 특정해 판단한 결론은 오차 요인이 너무 많아 유효한 의미를 가질 수 없다.
현재로서는 그냥 이렇게 보냈다는 것 이상도 이하의 의미도 아니다. 다만, 건축물리학 한다는 이들이 주택의 히트발란스를 설계하기 위해 내 놓은 계산 결과들이 영 맹탕은 아닌 것 같고 자세히 따져보니 얼추 맞는 것 같은데? 이정도 느낌은 가질 수 있겠다.
난방에너지소비량이란 것이 실내온도, 실내활동에 따른 내부발열, 지표면 대기온도, 일사조건 등 여러가지 외부 변수들에 유기적으로 영향을 받는 요소이므로 소비되는 전체 에너지를 추적하였다.
■ 월별 난방에너지소비량/비용
전년도 겨울 시즌과 데이타를 비교해 보는 것도 의미가 있을 듯 하여 전체 데이타를 도시하였다.
약간 아쉬운 점은 2014. ~ 2015. 겨울시즌의 난방에너지 데이타 중에 2014.11. 데이타가 누락되어 있어 전체 겨울 시즌에 대해서 같은 기간을 놓고 비교하는 것이 어렵다.
다만, 12월 ~ 3월 기간 중 에너지 소비 데이타를 비교한 자료는 아래 표와 같다.
|
2014.12.~2015. 3. |
2015.12.~2016. 3. |
△(KWH, %) |
난방에너지량(KWH) |
2,415 |
2,278 |
△137 KWH, △5.7% |
난방에너지비용(원) |
212,304 |
156,309 |
△55,995원 △26.4% |
난방에너지 소비량은 전년에 비해서 약 5.7% 근소하게 줄었으나 비용은 26.4% 로 대폭 줄었는데 이는 도시가스 공급단가의 하락에 기인한 것이다.
2014년도 겨울 시즌 중 도시가스 공급단가는 87.9원/KWH인데 반하여 2015년 겨울 시즌에는 68.6원/KWH 로 공급되어 전년 대비 21.9% 단가 하락이 있었다.
■ 용도별 에너지소비량/비용
동절기(2015.11.1 ~ 2016. 3. 31.) 5개월간 전체 에너지 소비량은 5,797KWH이고 비용은 504,820원이다.
이 중 난방에너지가 차지하는 비중은 소비량으로는 2,328KWH, 40% 이고 비용으로 보면 160,080원, 32% 이다.
■ 실내 온도
2015 난방시즌은 2015년 11월 26일 시작되어 2016년 3월 17일까지 112 일간(3개월 2주 6일) 유지되었다.
난방 기간 중 실내 평균 온도는 18.5 ℃ 였으며 같은 기간 지표면 대기 평균 온도는 0.8 ℃ 였다.
■ 실내 습환경 변화
2014년 겨울에 비하여 2015년 겨울 실내 습환경이 현저히 안정화 돠었다.
실내 상대 습도 변이 폭이 일 중 10% 이내로 줄어들어 내부 미장 마감재에 의한 조습 기능이 본격적으로 작동되고 있음을 확인하고 있다..
또한 골조가 건조됨에 따라 전년도에 비해서 실내 상대습도의 거동 변위가 50% 를 중심으로 움직이고 있어 전년도에 비해서 10% 정도 낮아져 있음을 알 수 있다.
안정적인 골조의 건조까지는 아직 일년 정도가 더 필요할 것으로 보이며 따라서 2016년 ~ 겨울 시즌에는 이번 2015 시즌 겨울 보다 조금더 안정적인 거동이 있을 것으로 예견된다.
■ Intelligency Heat Control
난방에너지 소비량에 절대적인 영향을 미치는 난방도시값과 일조 조건에 대한 기상청 예보 정보를 활용하여 오버히팅이 일어나지 않는 지능형 난방이 가능한지 여부를 실험하였다.
향후 난방에너지 소비량 데이타가 축적됨에 따라 예측 값은 점점 더 적중율이 올라갈 것으로 기대하고 있다.
현재까지 축적된 자료를 기준으로 본 난방에너지와 난방도시간의 상관 관계는 예시된 그래프와 같다.
분포 데이타를 이용하여 지수 함수를 추출하면 아래 식과 같다.
난방 시즌 중 대표적인 난방도시값 들은 300 ~ 500KH 범위인데 같은 난방도시 값이라도 일조 조건에 따라 소비되는 난방에너지량은 달라진다.
현재 공개할 수 있는 수준까지는 정량화 되지 못하였지만 람다하우스에서는 일조량 조건을 4 단계로 나누어서 난방에너지 소비량에 가중치를 적용하고 있다.
그 결과로 2016년 1월 유례없는 한파가 예고없이 몰아치는 상황에서도 예측 계산서에 따른 난방에너지 공급으로 실내 환경을 안정적으로 유지할 수 있었다.
■ 계획
람다하우스는 이제 여름 시즌을 맞을 준비를 하고 잇다.
이미 한차례 여름을 경험해보기는 했지만 지난 여름 시즌에는 실내 온도를 기준으로 실내 환경을 관리했다면 이번 시즌은 실내 상대습도를 65% 이하로 관리하였을 때 소비되는 에너지와 실내 환경의 변화를 모니터링 하고자 한다.
골조의 건조에 따른 조습 능력의 향상이 실내 습환경에 미치는 긍정적 영향이 있는지도 관찰할 것이다.
많은 참고가 되었습니다.
중간에 그림 두 개가 안보이네요~~
원본의 html 양식과 충돌되는 것을 정리하느라...지금은 보이실 겁니다.
감사합니다.
좋은 자료 감사합니다.
혹시 온습도 계측은 어떻게 하고 계신가요?
Data logger가 있으신 건가요?
하루 3회 수기합니다. 오전7시 오후3시 오후11시 이렇게요.
집에 항상 사람이 있어 지금까지 가능하기는 했는데 체력 부담으로 십년 이상하기는 힘들 것 같습니다.
협회에서 제공한 자동로그도 운용중이긴 합니다만, 위 자료는 수기 자료에 따른 것입니다.
데이타 로그라도 실시간 정보가 송신되어 항시 열람이 되지 않으면 활용도가 떨어집니다.
기록이나 보여주는 것이 목적이 아니라 매일 매순간 실 생활에 활용하기 위해 모니터링 하는거니까요.