Calculation and Analysis of Heating-Cooling Load and Crop Energy  According to Covering in Facility Agriculture

Taeseok Lee; Seunghun Lee; Rackwoo Kim; Jinkyung Kwon; Sungwook Yun; Seongheon Kim; Han Kim; Yunjeong Lee

doi:10.12791/KSBEC.2024.33.4.498

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Original Articles

Journal of Bio-Environment Control. 31 October 2024. 498-506
https://doi.org/10.12791/KSBEC.2024.33.4.498

Calculation and Analysis of Heating-Cooling Load and Crop Energy According to Covering in Facility Agriculture

시설 농업에서의 피복에 따른 냉난방부하와 작물 에너지 교환 산정 및 분석

Taeseok Lee¹^†

Seunghun Lee²^†

Rackwoo Kim³^*

Jinkyung Kwon⁴

Sungwook Yun¹

Seongheon Kim¹

Han Kim⁵

Yunjeong Lee⁵

이 태석¹^†

이 승헌²^†

김 락우³^*

권 진경⁴

윤 성욱¹

김 성헌¹

김 한⁵

이 윤정⁵

¹Researcher, Division of Agricultural Engineering, NIAS, RDA, Jeonju 54875, Korea

²Doctoral Student, Department of Agriculture Engineering, Kongju National University, Yesan 32439, Korea

³Assitant Professor, Department of SmartFarm Engineering, Kongju National University, Yesan 32439, Korea

⁴Senior Researcher, Division of Agricultural Engineering, NIAS, RDA, Jeonju 54875, Korea

⁵Undergraduate Student, Department of SmartFarm Engineering, Kongju National University, Yesan 32439, Korea

¹농촌진흥청 국립농업과학원 농업공학부 연구사

²국립공주대학교 농공학과 박사과정

³국립공주대학교 스마트팜공학과 조교수

⁴농촌진흥청 국립농업과학원 농업공학부 연구관

⁵국립공주대학교 스마트팜공학과 학사과정

^{*Corresponding Author}

^{†These authors contributed equally to this work.}

ABSTRACT

The increase in energy consumption and greenhouse gas emissions due to industrialization and population growth is causing abnormal climate phenomena worldwide, which are also affecting agriculture. To create optimal growing environments for crops, the use of oil and electricity in agricultural facilities has been continuously increasing. Facility-based agriculture ensures high productivity and stable year-round production through artificially controlled growing environments. However, for efficient greenhouse operation from both economic and environmental perspectives, it is necessary to reduce heating and cooling energy consumption. Covering materials play a crucial role in agricultural facilities, as they directly affect the thermal environment inside the facility and help promote crop growth. In this study, dynamic analysis methods from building energy simulation were used to analyze the heating and cooling load based on different types of covering materials. The total annual heating and cooling load, as well as the peak heating and cooling load throughout the year, were calculated depending on the type of covering and whether crops were considered. The results were then interpreted. Through such experiments and simulations, the heating and cooling load within the greenhouse can be assessed, and by comparing the advantages and disadvantages of each covering material, a suitable covering material for greenhouse design can be selected.

Keywords

building energy simulation

dynamic analysis method

본 연구는 건물에너지 시뮬레이션을 이용하여 대상 온실에서 피복재 종류에 따른 작물(토마토)의 에너지 교환량과 냉난방 부하량을 산정하였다. 연중 작물 에너지 최대 교환량과 연간 교환량은 모두 저철분 강화유리(4mm)가 가장 높게 산정되었다. 난방 에너지 부하는 연중 부하가 PE필름(0.1mm)에서 높게 산정되었고, 최대 부하는 PO필름(1.5mm)이 가장 높게 산정되었다. 냉방 에너지 부하는 연중 부하가 저철분 강화유리(4mm)에서 가장 높게 산정되었고, 최대 부하는 PO필름(1.5mm)에서 가장 높게 산정되었다. 본 연구를 통해 피복재별 광적 특성에 따른 온실 내부의 작물 에너지 교환량과 냉난방 에너지부하를 제시하였으며, 피복 선정에 대한 근거를 제시할 수 있을 것으로 사료된다. 투광성과 보온성 등 피복재 특성에 따라 태양 복사에 의한 온실 내 온도 상승 효과가 달라질 수 있으며, 이는 온실 난방 부하에 영향을 미치는 중요한 요인으로 작용할 수 있다. 또한 피복재의 전도율이 높을 경우 내부로 들어오는 외부 열의 양이 증가하여 온실 내 냉방 부하에 큰 영향을 미칠 수 있다(Lee 등, 2012). 본 연구의 결과는 온실 설계 시 피복재 종류에 따른 냉난방 부하를 비교하고 적합한 피복재를 선정하는 기초자료로 활용할 수 있을 것으로 보인다. 이후 피복재의 내구성, 가격 등을 함께 고려하고 물성치 실측을 통한 냉난방 부하 산정 연구를 진행하면 보다 실용적인 결과를 얻을 수 있을 것으로 판단된다.

키워드

건물 에너지 시뮬레이션

동적 해석

MAIN

서 론
재료 및 방법
1. 대상 온실 및 지역
2. 건물 에너지 시뮬레이션(BES)
결과 및 고찰
1. 작물 에너지 교환량 산정
2. 작물 미구현 시 피복에 따른 냉난방부하 산정
3. 작물 구현 시 피복에 따른 냉난방부하 산정

서 론

전 세계는 산업화와 인구 증가로 인해 에너지 소비 또한 증가하여 최근 약 500억 톤 내외의 온실가스를 배출하고 있다. 원예 시설에서는 최근 전기 난방기를 사용하는 농가의 비중이 계속 증가하고 있으며(MAFRA, 2023), 농업용 전력 판매 단가는 매년 증가하여 2024년 4월에는 최대 62.2원/kWh를 기록하여(KEPCO, 2024) 농가의 에너지 사용 부담이 커지고 있는 실정이다. 이에 따라 농업에서의 에너지 사용량을 감소시킬 수 있는 기술을 개발 및 적용하여 농가의 부담을 줄이고 환경 문제를 해결해야 한다. 현재 국내에서는 2050 탄소중립 추진 전략을 통해 부문별 감축 목표에 대한 방안을 제시하고 있으며, 시설 재배를 포함한 건물 부문에서는 에너지 절감과 이의 의무화를 통한 에너지 효율 향상을 추진하고 있다(MAFRA, 2021).

시설 농업은 시설 안에서 빛, 온도, 습도 등의 재배 환경을 인위적으로 조성하여 농산물을 생산하는 농업으로, 노지 농업 대비 생산성이 높고 연중 안정 생산이 가능하다. 시설 내 환경을 작물에 맞게 조성하기 위해서는 에너지를 소비하게 되는데, 이러한 에너지 소비를 감소시키고 에너지 이용 효율 증가시키기 위해 고단열 피복, 고성능 단열재, 이중 피복 사용 등과 같은 건물의 단열과 기밀 성능을 높이는 패시브(Passive) 기술과 고효율 설비나 신재생 에너지 시스템을 사용하는 등의 액티브(Active) 기술이 제시되었다(Shim과 Lee, 2021; Song과 Yoon, 2024). 패시브 기술은 농업 활동 중 설치 및 활용이 가능한 액티브 기술과 달리 농업 시설 시공 단계에서 적용 후 추가 설치 및 변경에 어려움이 있어 온실 설계 시 적절한 패시브 기술을 선택하는 것이 중요하다.

피복재는 시설 내부의 열적 환경에 직접적인 영향을 미치며 작물 생장에도 영향을 주기 때문에 농업 시설에서 중요한 역할을 한다. Lee 등(2012)은 건물에너지시뮬레이션(Building Energy Simulation, BES)을 이용하여 온실 타입에 따른 냉난방부하 특성을 분석하였으며, Lee 등(2016)은 건물에너지 시뮬레이션을 이용하여 연동형 온실 및 작물 에너지모델을 설계하여 애플망고의 적정 생육온도에서 대상온실의 냉난방부하를 산정하였다. Moon 등(2020)은 PO필름 피복 온실에서의 에너지 절감 효과를 분석하였으며, 이 외 온실에서 사용되는 에너지 및 냉난방부하 분석에 관련된 다양한 연구가 진행되었다. 그러나, 온실에 적용되는 피복재는 종류에 따라 에너지 부하도 다르게 나타나며, 에너지 부담을 최소화하고 작물 생장 속도를 촉진 시키는 피복재를 선정하기 위해선 다양한 피복에 대해 재배 작물을 고려하여 냉난방 에너지 부하 산정 및 비교 분석이 필요하다.

이에 본 연구에서는 전라북도 전주시 덕진구에 위치한 반밀폐형 온실에서 토마토 재배 중 피복재 종류에 따른 작물 에너지 및 냉난방 에너지 부하를 동적 해석방법으로 분석하였다.

재료 및 방법

1. 대상 온실 및 지역

대상 온실은 전라북도 전주시 덕진구(35.82°N, 127.06°E)에 위치하고 있으며, 토마토를 재배하는 2연동 반밀폐형 플라스틱 필름 온실이다. 온실의 크기는 1연동 온실 기준 폭 8.0m, 길이 39.0m, 측고 7.3m, 동고 8.55m이며 1연동 온실의 형상 및 규격은 Fig. 1과 Table 1에 제시되었다. 실험 대상 온실의 피복은 PO 필름(1.5mm)로 구성되어 있으며, 온실 측창에는 겨울철 보온 효과를 위한 보온커튼이 설치되어 있다. 대상 온실의 동적 에너지부하 산정을 위하여, 전주 기상청(35.82°N, 127.14°E)에서 제공하는 2022년 종관기상관측자료를 수집하였으며, 제공되는 기상관측자료 중 온도, 습도, 일사량, 풍향·풍속 데이터를 이용하였다.

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Fig. 1

Modeling of the experimental greenhouse (2span).

Table 1.

Schematic diagram of the experimental greenhouse.

Characteristics	Number of spans	Floor area	Width	Ridge/Eave height	Covering material	Crop
Specifications	2	624 m²	16 m	8.55 / 7.3 m	PO film (0.15 mm)	Tomato

2. 건물 에너지 시뮬레이션(BES)

온실의 냉난방 에너지 부하를 산정함에 있어 실시간으로 변화하는 환경 조건을 고려하여야 한다. 본 연구에서는 시설의 에너지를 수치해석적으로 산정할 수 있는 건물 에너지 시뮬레이션(Building Energy Simulation, BES)을 이용하여 온실의 냉난방 에너지 부하를 산정하였다. BES는 수집된 기상 데이터와 열평형 방정식을 기반으로 건물 에너지 부하를 산정하며, 이를 통해 전도, 복사, 대류 열전달에 대한 동적 해석이 가능하여 높은 신뢰성을 보인다.

본 연구에서는 건물 에너지 시뮬레이션 소프트웨어 중 상용 프로그램인 TRNSYS 18을 이용하여 냉난방 에너지 부하를 산정하였다. 대상 온실의 냉난방부하를 산정하기 위해 작물의 생육 적정온도를 고려하여 시뮬레이션의 설정 냉방 온도는 계절에 상관 없이 온실 내부 기온이 25℃를 초과할 때 때 작동하고, 난방 온도는 15℃ 미만일 때 작동하도록 설정하였다. 시뮬레이션에 적용할 피복은 PO필름(1.5mm), PE필름(0.1mm), 아크릴수지(PMMA, 16mm), 저철분유리(4mm)이며, 환기는 온실 내부온도가 외부온도보다 높고 냉방 설정온도보다 3℃ 낮은 22℃에 도달했을 경우 환기가 작동하도록 설정하였다. 시뮬레이션은 시뮬레이션 조건은 Table 2와 같다.

Table 2.

Conditions and cases of this used in this study.

Case	Value/Type	Number of Case
Cooling activation temperature	25	-
Heating activation temperature	15	-
Covering	PO Film (1.5 mm) PE Film (0.1 mm) PMMA (16 mm Lo-FE Glass (4 mm)	4
Crop Model (Tomato)	Including Model (Stanghellini) Excluding Model (No Crop)	2
Vent operating conditions	(Inside Temperature) > (Outside Temperature) (Inside Temperature) > 22
Weather Data	Korea Meteorological Administration (KMA) Automated Synoptic Observing Systemp (ASOS) 2022. 1. 1. － 2022. 12. 31.

2.1 대상 온실 모델링

BES 상용 소프트웨어인 TRNSYS(TRaNsient SYstem Simulation)는 미국 위스콘신 대학교에서 개발한 3차원 형상으로 구현한 건물의 에너지 흐름을 시뮬레이션하고 분석하는 상용 프로그램으로, ASHRAE의 전달함수법을 기본 알고리즘으로 에너지 흐름을 해석한다. Google의 3차원 건물 모델링 프로그램인 SketchUp 2018 및 Trnsys3d 플러그인을 이용하여 온실 설계도를 바탕으로 대상 온실의 형상을 모델링하였으며, TRNSYS multi-zone 컴포넌트 세부 설정 프로그램인 TRNBuild를 이용하여 온실 내부 환경을 시뮬레이션에 적용할 수 있도록 세부 모델링을 진행하였다.

대상 온실의 바닥재는 콘크리트 0.35m 및 모래 0.3m이며, 온실 골조는 0.1m × 0.1m의 탄소강 프레임이다. 실제 피복재의 변화에 따라 골조의 규격이 달라질 가능성도 있으나, 본 연구의 주요 목적은 피복재에 따른 냉난방 부하와 작물 에너지의 산정 및 분석에 있으며, 골조는 분석에 큰 영향을 미치지 않는다고 판단하여 골조의 변화는 고려하지 않았다(Park 등, 2022). 본 연구에서는 Lee 등(2023)의 연구에서 사용된 물성치를 이용하였으며, 온실의 바닥재 및 골조의 물리적 특성은 Table 3과 같다.

Table 3.

The physical properties of wall (framework of greenhouse) used in this study.

Wall	Materials	Density (kg·m^-3)	Specific heat (kJ·kg^-1·K^-1)	Thermal conductivity (kJ·h^-1·m^-1·K^-1)	Thickness (m)
Surface	Carbon	7,840	0.502	154.80	0.10
Floor	Concrete	2,240	0.920	6.23	0.35
	Sand	2,240	0.920	6.29	0.30

2.2 적용 피복 모델링

대상 온실에 적용할 피복으로는 국내 원예 시설(유리온실, 플라스틱 온실)에서 대표적으로 사용되는 피복으로 선정하였다. 온실 외벽에 적용되는 피복은 PO필름(1.5mm), PE필름(0.1mm), 아크릴수지(PMMA, 16mm), 저철분유리(4mm)로 선정하였으며, 보온커튼은 PH-Super (0.3mm)로 선정하였다. 시뮬레이션에 적용된 피복은 WINDOW 7.3를 통해 제작하였으며, 물성치는 Table 4와 같다. 제작된 피복은 TRNBuild에서 각 영역(Zone) 외부의 표면(Sub Surface)에 적용하였다.

Table 4.

The physical properties of window (covering material of greenhouse) used in this study.

Physical property	PO film (1.5 mm)	PE film (0.1 mm)	PMMA (16 mm)	Low-Fe Glass (4 mm)	PH_SUPER (0.3 mm)
Solar transmittance	0.797	0.860	0.820	0.816	0.660
Solar reflectance (exterior and interior facing side)	0.106	0.100	0.120	0.071	0.290
Visible transmittance	0.935	0.890	0.730	0.894	0.660
Visible reflectance (exterior and interior facing side)	0.106	0.080	0.150	0.080	0.290
Thermal infrared transmittance	0.000	0.180	0.000	0.000	0.380
Infrared emittance (exterior and interior facing side)	0.840	0.790	0.980	0.837	0.600
Conductivity (W/m·K)	0.571	0.330	0.190	1.000	0.080
U factor (W/m²·K)	6.014	6.476	4.486	5.823	6.507

2.3 시뮬레이션 모델링

TRNSYS는 컴포넌트 기반의 동적 에너지 시뮬레이션 프로그램으로, TRNBuild에서 제작한 시뮬레이션 모델(.b18)을 시뮬레이션스튜디오(Simulation Studio) 내 타입56(Type56) 컴포넌트에 할당하고, 이 외의 다양한 컴포넌트를 이용하여 시뮬레이션을 구성한다. 본 연구에서 사용한 컴포넌트는 Table 5에 제시되었으며, 시뮬레이션스튜디오에서 구성한 에너지 시뮬레이션 모델은 Fig. 2와 같다.

Table 5.

Description of components to modeling the target greenhouse.

	Components	Specification
	Data reader - weather station data, sensor data	This component used to read a weather data and sensor data to send a input data to other components
	Radiation processor	This component used to interpolateradiation data, calculates several quantities related to the position of the sun and estimates insolation on a number of surfaces of either fixed or variable orientation
	Psychometric	This component used to calculate moist air taking as input the dry bulb temperature and relative humidity
	Sky temperature calculator	This component used to determine an effective sky temperature to calculate the long-wave radiation exchange between an arbitrary external surface and the atmosphere
	Multi-zone building (greenhouse)	This component used to model the thermal behavior inside a greenhouse such as heating, cooling, ventilation, infiltration, etc.
	Online plotter	This component used to display and record selected system variables while the simulation is in-process
	User defined function	This component used to calculate average greenhouse internal temperature as input data for switch component
	Switch	This component used to determine on/off signals to each device based on the external/internal weather conditions

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Fig. 2

Energy model of reference greenhouse using Building Energy Simulation.

2.4 작물 에너지 교환

온실 내에서 작물은 증발산과 현열 및 잠열 교환을 하게 된다. 식물이 뿌리를 통해 흡수한 물을 잎의 기공을 통해 내보내고, 이는 식물 내부의 수분 흡수와 이동의 원동력이 되어 잎의 온도를 조절하고 광합성을 원활하게 한다. 뿐만 아니라 식물은 증발산을 통해 온실 내기와 현열·잠열 교환을 하며 온실 내 온열 작용에 영향을 미친다. 따라서 시뮬레이션 적용 시 작물 구현 여부에 따라 냉난방 부하량의 차이가 발생할 수 있다. 이에 본 연구에서는 Stanghellini 증발산 모델을 이용하여 작물의 증발산에 의해 작물과 온실 내부 공기 간 교환된 에너지를 계산하였다( 식 (1)).

(1)

Q_{P l a n t} = \frac{2 \cdot ρ_{a i r} \cdot c_{a i r} \cdot L A I}{∆ H \cdot γ \cdot (r_{b} + r_{s})} \cdot V P D \cdot A_{F l o o r} \cdot L_{W a t e r}

여기서, $Q_{P l a n t}$ 는 식물의 증발산에 의하여 온실 내부의 공기와 식물간에 교환된 에너지이며, LAI는 잎의 엽면적 지수, $∆ H$ 는 물의 증발 잠열 상수, $∆ H γ$ 는 습공기 상수이며 $r_{b}$ 는 잎의 경계층저항, $r_{s}$ 는 잎의 기공 저항, $L_{W a t e r}$ 는 잎표면의 증발 잠열을 의미한다.

잎의 엽면적지수 $L A I$ 는 바닥 면적 대비 식물 표면 잎면적의 비율로, 농촌진흥청 스마트 온실환경관리 가이드라인에 제시된 토마토의 수광량 $K$ (%)는 식 (2)와 같이 표현할 수 있다(2018, 농촌진흥청).

(2)

K = 1 - e^{- 0.75 L A I}

여기서, 엽면적지수가 약 0.2877 이상일 때 엽면적지수의 증가 대비 수광량의 증가가 작아지게 되며, LAI가 3일 때 수광량은 약 89%로 나타난다. 식물체의 생장에 따라 식물 개체 자체나 주위 개체에 의해 잎과 잎 사이의 상호 그늘이 커져 엽면적이 증가하더라도 수광량의 증가는 크지 않게 된다. 따라서, 본 연구에서는 토마토가 적정 생육 단계 및 생육 조건을 유지하는 상태에 근거하여 3의 값으로 적용하였다.

잎의 기공저항 $γ_{s}$ 는 온실 내부 온도, 작물의 엽온, 피복재를 통해 온실 내부의 작물로 유입되는 일사 및 CO₂농도의 영향을 받으며 식 (3)과 같이 계산할 수 있다.

(3)

r_{s} = r_{s m i n} \cdot \frac{I_{c a n} + 4.3}{I_{c a n} + 0.6} (1 + X_{C O_{2}} {(ρ_{C O_{2}} - 200)}^{2}) \cdot (1 + X_{p} {(V P D)}^{2})

여기서, $r_{s m i n}$ 은 잎의 최소 기공저항, $X_{C O_{2}}$ 는 기공 개폐각에서의 CO₂영향계수, $ρ_{C O_{2}}$ 는 온실 내부의 CO₂ 농도, $I_{c a n}$ 은 작물 잎의 일사량, VPD(Vapor Pressure Deficit)는 포화 수증기압차를 의미한다. CO₂ 농도는 농촌진흥청 최적환경설정 안내서비스에서 제동하는 토마토 재배 시간대 잔존 CO₂ 데이터 평균값을 입력하였다. $X_{C O_{2}}$ 와 $X_{p}$ 는 오전과 오후로 구분하여 $X_{C O_{2}}$ 는 오전 6.1 × 10^-7, 오후 1.1 × 10^-11로 설정하였으며, $X_{p}$ 는 오전 4.3 × 10^-6, 오후 5.2 × 10^-6로 설정하여 시뮬레이션에 입력 데이터로 적용하였다. VPD는 식물 포화 수증기압과 대기 수증기압 간의 차이로 식 (4) 및 식 (5)와 같이 계산할 수 있다.

(4)

V P D = V P_{a i r} \cdot (1 + H_{i} / 100)

(5)

V P_{a i r} = 610.7 \times 10^{\frac{7.5 T_{i}}{237.3 + T_{i}}}

$V P_{a i r}$ 는 온실 내부의 포화수증기압, $H_{i}$ 는 온실 내부 상대습도를 의미한다. 작물의 엽온과 온실 내부의 온도차에 의한 열전달은 $Q_{C r o p}$ 으로 식 (6)과 같이 계산할 수 있다.

(6)

Q_{C r o p} = 2 \cdot A_{F l o o r} \cdot L A I (\frac{ρ_{a i r} \cdot c_{a i r} \cdot ∆ T}{r_{b}})

$∆ T$ 는 온실 내부와 엽온간의 온도차이를 의미한다. 그러나 TRNSYS에서는 엽온을 시뮬레이션할 수 없어 공기유동에 의한 온실 재배시 토마토의 엽온 변화에 관한 연구를 기반으로 $∆ T$ 를 2K로 가정하였다(Nam 등, 2014). 본 연구에서 사용된 환경 인자 및 TRNSYS 내 입력 객체는 Table 6과 같다.

Table 6.

Input variables used in the stanghellini crop energy exchange model.

Input variables	Unit	Physical Meaning	Value
$Q_{P l a n t}$	$W$	Heat exchange between plants and indoor air	Calculation Value
$Q_{C r o p}$	$W$	Heat exchange between plants and indoor air	Calculation Value
$T_{i}$	°C	Air temperature inside the greenhouse	Simulation Value
$H_{i}$	%	Relative humidity inside the greenhouse	Simulation Value
$r_{b}$	$s / m$	Aerodynamic of the leaves	273
$r_{s}$	$s / m$	Stomatic resistance of the leaves	Calculation Value
$r_{s m i n}$	$s / m$	Minimum stomatal resistance of the leaves	82
$I_{c a n}$	$W / m^{2}$	Solar radiation of the plant	Zone window total transmitted solar radiation rate
$X_{C O_{2}}$	-	CO₂ influence coefficient in the stomatal opening degree	Simulation Value
$X_{p}$	-	Influence coefficient of saturated water vapor pressure	Input data over time
$ρ_{C O_{2}}$	$p p m$	CO₂ concentration	Input data over time
$V P_{a i r}$	$P a$	Saturated water vapor pressure inside the greenhouse	Simulation Value
$ρ_{a i r}$	$k g / m^{3}$	Air density	1.2
$c_{a i r}$	$J / k g \cdot K$	Specific heat of air	1008
$L A I$	-	Leaf area index	3
$∆ H$	$J / k g \cdot K$	Evaporative latent heat constant of water	2.45 × 10⁶
$γ$	-	Psychrometric constant	65.8
$A_{F l o o r}$	$m^{2}$	Floor area of the greenhouse	624
$L_{W a t e r}$	$J / k g \cdot K$	Evaporative latent heat for the leaf surface	2.45 × 10⁶

결과 및 고찰

1. 작물 에너지 교환량 산정

Fig. 3과 Fig. 4는 피복별 작물 구현에 따른 에너지 교환의 연간 총 부하값 및 연중 최댓값을 나타낸 것이다. 연간 총 작물 에너지 교환량의 경우, 저철분 강화유리(4mm)가 646,200.4MJ으로 가장 높은 값을 보였으며, 그 뒤를 이어 PMMA(16mm)가 641,580MJ, PE 필름(0.1mm)이 585,513MJ, PO 필름(1.5mm)이 582,865.4MJ의 순으로 나타났다. 연중 최대 작물 에너지 교환량에서도 저철분 강화유리(4mm)가 209,726.6kJ/h로 가장 높은 값을 기록하였으며, PMMA(16mm)는 194,641.3kJ/h, PE 필름(0.1mm)은 160,710.9kJ/h, PO 필름(1.5mm)은 159,046.7kJ/h의 값을 보였다. 이러한 결과는 피복 재료의 특성에 따라 온실 내부로 유입되는 일사량이 달라지고, 열관류율 및 자외선 투과율에 따른 단열 효과 차이로부터 온실 내부의 온도 변화 등이 작물 에너지 교환에 영향을 미쳤을 것으로 분석된다.

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Fig. 3

Total energy exchange of crop (MJ).

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Fig. 4

Max energy exchange of crop (kJ/h).

2. 작물 미구현 시 피복에 따른 냉난방부하 산정

작물 미구현 시의 피복별 연간 난방부하 및 냉방부하는 Fig. 5에 제시되었으며, 연중 최대 난방부하 및 냉방부하는 Fig. 6에 제시되었다.

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Fig. 5

Total heating-cooling load without crop (GJ).

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Fig. 6

Max heating-cooling load without crop (kJ/h).

작물 미구현 시 피복 재료에 따른 연간 총 난방부하를 살펴보면 PE필름(0.1mm)이 450.4GJ으로 가장 높은 값을 보였으며, 그 뒤를 이어 PO필름(1.5mm)이 449.1GJ, 저철분 강화유리(4mm)가 347.9GJ, PMMA(16mm)이 251GJ의 순으로 나타났다. 반면 연간 총 냉방부하는 저철분 강화유리(4mm)가 345.9GJ로 가장 높은 값을 기록하였으며, PMMA (16mm)는 256.3GJ, PO필름(1.5mm)은 175.1GJ, PE필름(0.1mm)은 166.7GJ의 값을 보였다.

최대 난방 부하의 경우, PO 필름(1.5mm)이 419,488.5kJ/h로 가장 높은 값을 기록하였으며, 이어서 PE 필름(0.1mm)이 390,375.7kJ/h, 저철분 강화유리(4mm)가 381,230.3kJ/h, PMMA(16mm)가 291255.1kJ/h 순으로 나타났다. 반면, 최대 냉방부하의 경우 PO 필름(1.5mm)이 430,165.8kJ/h로 가장 높은 값을 보였고, 그 뒤를 이어 저철분 강화유리(4mm)가 429,354.6kJ/h, PMMA(16mm)가 355,771.9kJ/h, PE 필름(0.1mm)이 339,546.4kJ/h의 순으로 나타났다. 위 결과를 통해 피복 재료의 특성에 따라 냉난방 부하가 크게 달라지는 것을 확인할 수 있었다.

3. 작물 구현 시 피복에 따른 냉난방부하 산정

작물 구현 시의 피복별 연간 난방부하 및 냉방부하는 Fig. 7에 제시되었으며, 연중 최대 난방부하 및 냉방부하는 Fig. 8에 제시되었다.

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Fig. 7

Total heating-cooling load with crop (GJ).

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Fig. 8

Max heating-cooling load with crop (kJ/h).

작물 구현 시 피복별 연간 총 난방부하는 PE필름(0.1mm)이 685.2GJ으로 가장 높은 값으로 나타났으며, 이어서 PO필름(1.5mm)은 681.3GJ, 저철분 강화유리(4mm)는 558.5GJ, PMMA(16mm)는 472.6GJ의 순으로 나타났다. 반면 연간 총 냉방부하는 저철분 강화유리(4mm)가 215.9GJ으로 가장 높은 값을 보였으며, 그 뒤를 이어 PMMA(16mm)는 143.0GJ, PO필름(1.5mm)은 115.7GJ, PE필름(0.1mm)은 113.6GJ의 순으로 나타났다.

피복별 연중 최대 난방부하의 값은 PO필름(1.5.mm)이 469,948kJ/h으로 가장 높았으며, 이어서 PE필름(0.5mm)이 402,630.2kJ/h, 저철분 강화유리(4mm)가 397,497.3kJ/h, PMMA(16mm)이 333,481.6kJ/h의 순으로 나타났다. 또한, 연중 최대 냉방부하는 PO필름(1.5mm)이 385,908.6kJ/h으로 가장 높았으며, 그 뒤를 이어 저철분 강화유리(4mm)가 378,920kJ/h, PMMA(16mm)는 357,370.6kJ/h, PE필름(0.1mm)은 303,012.1kJ/h의 값을 보였다. 이 결과를 작물 미구현시 데이터와 비교해보면 작물이 성장하는 과정에서 발생하는 에너지 교환량과 피복 특성이 온실 내 냉난방 부하에 영향을 미친다는 것을 확인할 수 있었다. 특히, 온실의 난방부하는 열관류율(U-factor)의 영향에 지배적으로 나타나며, 연중 총 난방부하는 열관류율이 낮을수록 열 손실이 느려 이에 따라 난방 수요가 감소된 것으로 판단된다. 또한, 본 연구의 결과는 Lee 등(2023)이 동일 온실에서 2012년부터 2021년까지 10년치의 데이터를 기반으로 난방 온도 17℃, 냉방 온도 25℃ 기준으로 산정한 최대 난방부하 값 545,427kJ/h, 최대 냉방부하 값 431,486kJ/h과 비교하였을 때 타당한 결과라 판단되며, 난방부하 값은 난방 설정 온도와 기후 차에 의한 값 변화, 냉방부하 값은 기후 차에 의한 값 변화라고 판단된다.

Acknowledgements

본 연구는 2024년도 농촌진흥청 연구사업(과제번호: RS-2021-RD010214)의 지원에 의해 이루어진 것임.

References

Korea Electric Power Corporation (KEPCO) 2024, Agricultural (lights) Service Energy charge in Korea.

Lee S.B., I.B. Lee, S.W. Hong, I.H. Seo, B.P. Jessie, K.S. Kwon, T.H. Ha, and C.P. Han 2012, Prediction of greenhouse energy loads using building energy simulation (BES). The Korean Society of Agricultural Engineers 54:113-124. (in Korean). doi:G704-000114.2012.54.3.009

10.5389/KSAE.2012.54.3.113

Lee S.H., R.W. Kim, C.M. Kim, H.W. Seok, and S.W. Yoon 2023. Optimal capacity determination of hydrogen fuel cell technology based trigeneration system and prediction of semi-closed greenhouse dynamic energy loads using building energy simulation. Protected Hort Plant Fac 32:181-189. (in Korean). doi:10.12791/KSBEC.2023.32.3.181

10.12791/KSBEC.2023.32.3.181

Lee S.N., S.J. Park, I.B. Lee, T.H. Ha, K.S. Kwon, R.W. Kim, U.H. Yeo, and S.Y. Lee 2016, Design of energy model of greenhouse including plant and estimation of heating and cooling loads for a multi-span plastic-film greenhouse by building energy simulation. Protected Horticulture and Plant Factory 25:123-132. (in Korean) doi:10.12791/KSBEC.2016.25.2.123

10.12791/KSBEC.2016.25.2.123

Ministry of Agricultural Food and Rural Affairs (MAFRA) 2023, 2022 Vegetable greenhouse status and vegetable production. Sejong, Korea.

Ministry of Agriculture, Food and Rural Affairs 2021, 2050 Carbon neutrality strategy. Sejong, Korea.

Moon J.P, S.H. Park, J.G. Kim, J.H. Lee, Y.K. Kang, M.Y. Lim, and H.M. Kim 2020, Yield increase and energy saving effect on plastic greenhouse covered with polyolefin film. Protected Horticulture and Plant Factory 29:428-439. (in Korean) doi:10.12791/KSBEC.2020.29.4.428

10.12791/KSBEC.2020.29.4.428

Nam S.W., Y.S Kim, and D.W Seo 2014, Change in the plant temperature of tomato by fogging and airflow in plastic greenhouse. Protected Hort Plant Factory 23:11-18. (in Korean) doi:10.12791/KSBEC.2014.23.1.011

10.12791/KSBEC.2014.23.1.011

Park D.Y., H.J. Lee, D.J. Park, and S.G. Choi 2022, Performance evaluation and cooling load analysis through testing of smart farm applied covering material. Korean Journal of Air-Conditioning and Refrigeration Engineering 34:91-99. (in Korean). doi:10.6110/KJACR.2022.34.2.091

10.6110/KJACR.2022.34.2.091

Shim H.S., and S.J. Lee 2021, A Study on the performance increase in building energy technology according to the Korea's zero energy building policy. Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society 22:543-553. (in Korean) doi:10.5762/KAIS.2021.22.5.543

Song S.B., and S.H. Yoon 2024, Domestic research trends in greenhouse energy:a comprehensive review. Journal of KIAEBS 18:26-36. (in Korean) doi:10.22696/jkiaebs.20240003

Journal of Bio-Environment Control ISSN:1229-4675(Print) 2765-3641(Online) 생물환경조절학회지