Evaluation of rearing conditions and energy load in broiler house using building energy simulation,  part 1: model development and validation

Young-Bae Choi; In-bok Lee

doi:10.11109/JAES.2023.25.3.098

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Research article

Journal of Animal Environmental Science. 31 December 2023. 98-108
https://doi.org/10.11109/JAES.2023.25.3.098

Evaluation of rearing conditions and energy load in broiler house using building energy simulation, part 1: model development and validation

건물에너지시뮬레이션을 활용한 육계사 사육환경 및 에너지부하 평가, Part 1: 모델 개발 및 검증

Young-Bae Choi¹

In-bok Lee²³^*

최 영배¹

이 인복²³^*

¹Ph.D. Student, Department of Rural Systems Engineering, Research Institute for Agriculture and Life Sciences, College of Agriculture and Life Sciences, Seoul National University, 1 Gwanakro, Gwanakgu, Seoul, 08826, Republic of Korea

²Professor, Department of Rural Systems Engineering, Research Institute for Agriculture and Life Sciences, College of Agriculture and Life Sciences, Seoul National University, 1 Gwanakro, Gwanakgu, Seoul, 08826, Republic of Korea

³Professor, Research Institute of Green Eco Engineering, Institute of Green Bio Science and Technology, Seoul National University, 1477 Pyeongchang-daero, Daehwa-myeon, Pyeongchang-gun, Gangwon-do, 25354, Republic of Korea

¹서울대학교 지역시스템공학과 박사과정생

²서울대학교 지역시스템공학과 교수

³서울대학교 그린바이오 과학기술연구원 교수

^{*Corresponding Author}

ABSTRACT

Recent climate change trends have leaded thermal and cold stress concerns in commercial broiler houses, significantly impacting the animal welfare, productivity, and energy efficiency of broiler farming. Consequently, conducting an energy load analysis is integral to reducing energy consumption and ensuring optimal conditions for livestock. This study developed a Building Energy Simulation (BES) model, validated to predict the internal environment and energy demands in broiler houses. To validate the BES model, field experiments were conducted in a commercial broiler house for data collection of both internal and external environmental conditions. The precision of BES model was evaluated using the Coefficient of Variation of Root Mean Square Error (Cv (RMSE)) and Normalized Mean Bias Error (NMBE), resulting in a Cv (RMSE) of 2.82% for air temperature and 2.72% for absolute humidity, and NMBE values of 2.26% and -1.42%, respectively. These results demonstrate the high accuracy of model, aligning with building energy model standards. The BES model, implemented in the field experiment broiler house, predicted a heating load that peaked at approximately 1893.23 MJ/hr, while the cooling load was anticipated to maximize at about 1627.61 MJ/hr. The cumulative total of the heating and cooling energy loads was estimated to be around 3,303,895 MJ. Results indicate the developed model could potentially improve energy efficiency in broiler houses and assess energy loads under various conditions.

Keywords

Building Energy Simulation (BES)

Energy efficiency

Environmental control

Sustainability

MAIN

서 론
재료 및 방법
1. 현장실험 대상 시설
2. 현장실험 측정방법
3. 건물 에너지 시뮬레이션(Building Energy Simulation; BES)
4. 육계 사육 조건 설계
5. 통계분석
결과 및 고찰
1. 현장실험 분석 결과
2. BES 모델 설계 및 개발
3. 현장실험 데이터를 활용한 BES 시뮬레이션 검증
4. 검증 BES 모델을 활용한 냉난방 에너지 부하 산정
결 론

서 론

국내 축산업규모는 2010년 부터 연평균 2.3% 증가하여 2022년 기준 약 25조원으로 추정되고 있으며, 농업부문 총 생산액의 약 40% 비중을 차지한다 (MAFRA, 2022). 특히, 육계산업의 경우 다른 축종에 비하여 가파르게 성장하고 있으며, 사육 두수는 2015년에 비해 16.5% 증가하였다. 또한, 5만 두수 이상 사육하는 대형 육계사의 경우 2015년 에 비해 12.3% 증가하여 전체 육계사의 57.4%에 달하고 있다 (MAFRA, 2022). 이러한 대형 육계사의 경우 육계에 적합한 사육환경을 조성하기 어려우며, 특히 육계사의 구조는 외부 기온 변화에 매우 민감하게 공기 환경이 변화하기 때문에 사육환경을 적정하게 관리하는 것이 매우 중요하다 (Škrbić et al., 2009; Oloyo and Ojerinde, 2019).

하절기 고온스트레스로 인해 육계는 사료 효율 감소, 폐사율 증가와 더불어 육류의 품질에도 영향을 미친다 (Quinteiro-Filho et al., 2010). 이는 육계가 고온에 노출되어 스트레스를 받을 경우 면역 장애, 전해질 분균형을 포함한 다양한 생리적 장애가 발생하기 때문이다 (Lara and Rostagno, 2013; Teyssier et al., 2022). 이러한 고온 스트레스에 따라, 한국에서는 지난 5년간 폭염으로 인해 1,800만 마리의 육계와 산란계가 폐사하였으며, 이는 폐사한 가축 중 91.5%를 차지한다 (KOSIS, 2023).

육계사 내부 환경을 적절하게 유지하기 위해 단열 보강, 환기 구조변경, 환기팬, 쿨링 패드 및 온풍기 사용 등의 방법을 사용할 수 있다. 그러나 사계절이 뚜렷한 대한민국의 특성상 하절기와 동절기에 많은 에너지 부하가 요구된다 (Kwon, 2019).

또한, 축산물 생산비 조사에 의하면 육계사에서 사용된 수도·광열비와 영농시설비가 가축비와 사료비를 제외한 비용의 41.3%를 차지한다 (KOSIS, 2023). 따라서, 이러한 비용을 절감하고 가축의 사육환경을 유지하기 위해서는 에너지 부하량 분석을 통한 적절한 축사 설계 및 운영이 필요하다.

이러한 육계사의 환경 조건을 분석하고, 에너지 부하량 평가를 위해 가장 효과적인 방법중 하나는 모델링 기술을 활용하여 평가하는 것 이다. 모델링 기술 중 정적 에너지 해석기법의 경우 극한 상황을 가정하여 최대 에너지 부하량을 계산하기 때문에 과소추정하거나 과대추정할 수 있다. 이에 반해 동적 에너지 해석기법은 시간에 따라 변화하는 일사량, 외부 기상환경 및 육계의 잠열과 현열 변화를 고려하기 때문에 비교적 정확한 내부 환경과 에너지부하에 대한 모의가 가능하다. Ha et al. (2018)은 Building Energy Simulation (BES)를 활용하여 동적 에너지 해석으로 육계사 건물의 환경 변화와 에너지 부하량을 모델링하였고, 이를 온습도 지수 (Temperature humidity index; THI)로 환산하여 육계의 고온 스트레스를 분석하였다. 또한, Cho et al. (2022)은 BES와 기상예보 데이터를 활용하여 국내 사육환경에 대한 새로운 열 스트레스 지수를 제시한 바 있다. 건물 및 환기 구조에 따른 연구로는 Kwon et al. (2023)가 BES를 활용하여 건물 크기, 벽체 구성, 지붕 두께 및 지역에 따라 육계사의 에너지 부하를 계산하고 이를 통해 에너지 부하량을 예측할 수 있는 모델을 제시하였다. 선행연구들은 국내 육계사의 건물을 효과적으로 검증하고 이를 통하여 육계의 열 스트레스와 에너지 부하를 분석하였다.

그러나 선행 연구에서 고려한 육계사의 환기구조는 단순 터널환기만 수행하는 구조에 대해서만 수행되었으며, 추가적인 환기구조에 대해서는 고려하지 않은 한계점이 있다. 최근, 환기 구조를 변경하여 육계사에 적절한 열 환경을 유지하고 에너지 부하를 감소시킬 수 있다는 연구결과에 따라 축사표준설계도에는 육계사에 중천장 구조를 추가하였으며, 중천장 위 열 축적을 방지하기 위한 배기팬을 추가하는 구조를 제시하고 있다 (MAFRA, 2019).

따라서 본 연구는 상업용 육계사를 대상으로 동적 에너지모델을 개발 및 검증하고, 이를 통하여 중천장 구조를 포함한 다양한 시나리오에 따른 육계사의 사육환경과 에너지 부하를 모의하고자 하였다. 본 연구의 Part 1에서는 현장실험을 수행하고, 선행연구에서 수행된 육계의 현열, 잠열 정보 및 사육정보를 분석하여 동적 에너지모델을 개발 및 검증하였다. 이 후, Part 2에서는 개발된 동적 에너지모델을 활용하여, 다양한 지역, 축사 형태 및 환기량 등의 다양한 매개변수에 따른 사육 환경과 에너지 부하를 예측하고자 하였다. 이를 통하여, 궁극적으로 육계사 설계 및 운영관리의 에너지 효율성을 향상시키고자 한다.

재료 및 방법

1. 현장실험 대상 시설

BES 모델의 정확도를 확보하기 위하여 현장실험은 전북 김제시에 위치한 상업용 강제환기식 육계사 (35°48’24.84” N, 126°53’45.96” E)에서 수행되었다. 해당 육계사는 표준설계도를 참고하여 설계된 육계사로 건물 크기는 폭 18 m, 길이 78.0 m, 측고 4.0 m, 동고 6.4 m였다 (Figure 1). 총 사육두수는 약 26,000 두로, 약 1개월 동안 사육후에 출하되었다.

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Figure 1.

Inside view of field experiment broiler house (Gimje, Jeollabuk-do, Korea Latitude: 35° 48’ 24.84”, Longitude: 126° 53’ 45.96”).

대상 실험 육계사는 주로 터널환기팬 (Euroemme EM50; Munters, Sweden)을 이용한 음압식 강제환기를 이용한 환기구조로, 육계사 내부 온도에 따라 환기를 제어하였다. 하절기에는 쿨링패드와 터널환기팬을 주로 사용하였으며, 동절기에는 육계의 저온스트레스를 방지하기 위하여 측벽 배기팬을 이용한 교차환기를 수행하는 방식으로 환기운영을 시행하였다 (Figure 2).

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Figure 2.

Specifications and ventilation systems of commercial broiler house for field experiment.

2. 현장실험 측정방법

현장실험은 입식 후 2021년 6월 14일 부터 2021년 7월 5일까지 수행되었다. 이 때, 육계의 사육일령은 7일령부터 28일령 이었으며, 해당 사육기간에 데이터를 수집하여 현장실험을 수행하였다. 데이터는 내부 공기환경 계측을 위하여 온습도 센서 (UX100-03, Onset computer corp. U.S.A.)를 통해 5분 간격으로 실측하였으며, 온도변화에 따른 터널환기팬 운영 알고리즘에 따라 환기량을 도출하였다. 환기량의 경우, 제조사에서 제공하는 팬성능곡선을 기반으로 하여 정압과 환기량의 상관관계를 통하여 산출하였다. 개별 배기팬의 최대유량은 36,000 CMH 였으며, 여러대가 가동될 경우 정압이 증가하여 환기량이 감소할 수 있는 시스템효과 (System effect) 를 고려하여 계산하였다 (Choi et al., 2023). 육계사 외부 환경의 경우, 외부 공기온도, 습도, 풍향, 풍속 및 일사량을 측정하였으며 주변 장애물과 지표면 반사에 의한 오차를 최소화 하기 위하여 지상기상관측지침을 참고하여 간이 기상대 (WatchDog Weather Station 2000 series, Spectrum Technologies, Inc., U.S.A.)를 설치하여 5분간격으로 데이터를 수집하였다 (WMO, 2019).

3. 건물 에너지 시뮬레이션(Building Energy Simulation; BES)

육계사의 에너지 부하를 평가하고 이를 통해 적정 설계 및 운영방안을 제시하기 위해서는 건물 에너지 부하에 대한 정량적인 평가가 필요하다. 특히, 축산시설의 경우 내부 사육환경 개선을 위하여 높은 환기량을 유지하기 때문에 외부 환경에 따라 내부 환경이 민감하게 변화한다 (Cho et al., 2022; Choi et al., 2023). 또한, 일반적인 주거 및 상업시설에 비하여 단열성이 낮기 때문에 시간에 따라 변화하는 외부기상을 실시간으로 반영하여 에너지 부하를 모의하는 것이 요구된다 (Cho et al., 2022; Fabrizio et al., 2014; Mogharbel et al., 2014). 따라서, 본 연구에서는 BES 기법을 활용하여 시간에 따라 변화하는 외부 기상 (일사량, 공기온도, 습도, 풍속, 풍향)을 반영하여 육계사 내부의 공기 온도 및 습도를 모의하고 이를 통해 에너지 부하를 산정하고자 하였다. 또한, 다양한 지역별, 환기구조 및 환기량에 따른 내부 환경 및 에너지부하를 모의할 수 있도록 BES 모델을 개발하기 위해, TRNSYS (Version 18, Solar Energy Laboratory, University of Wisconsin-Madison, Madison, WI, USA)를 사용하여 동적 에너지 해석을 수행하였다. TRNSYS는 각 구성요소의 에너지 흐름을 분석하기 위해 메인 프로그램과 여러 하위모듈로 구성된 모듈 기반 프로그램으로 다양한 환기구조, 벽체구성을 변경하여 같은 조건에서 여러 모듈을 변경하여 비교가 가능하다. 이때, 동적 에너지 해석에서 내부 에너지는 열 전도, 대류 및 복사를 기반으로 에너지 수지 방정식을 통하여 식 (1), (2), (3), (4), (5)와 같이 계산된다.

(1)

{\dot{Q}}_{i} = {\dot{Q}}_{s u r f} + {\dot{Q}}_{i n f} + {\dot{Q}}_{v e n t} + {\dot{Q}}_{g, c} + {\dot{Q}}_{c p l g} + {\dot{Q}}_{s o l a i r} + {\dot{Q}}_{i s h c c i}

(2)

{\dot{Q}}_{i n f} = \dot{V} ∙ ρ ∙ c_{p} (T_{o u t s i d e} - T_{a i r})

(3)

{\dot{Q}}_{s u r f} = U_{w} ∙ A_{w} ∙ (T_{w a l l} - T_{r})

(4)

{\dot{Q}}_{v e n t} = \dot{V} ∙ ρ ∙ c_{p} (T_{v e n t i l a t i o n} - T_{a i r})

(5)

{\dot{Q}}_{c p l g} = \dot{V} ∙ ρ ∙ c_{p} (T_{z o n e} - T_{a i r})

여기서, ${\dot{Q}}_{s u r f}$ 는 표면에서의 열 교환 (kJ), ${\dot{Q}}_{i n f}$ 는 침기로 인한 열 교환, ${\dot{Q}}_{v e n t}$ 환기로 인한 열 교환 (kJ), ${\dot{Q}}_{g, c}$ 는 내부 대류 열 교환, ${\dot{Q}}_{c p l g}$ 는 내부 공기흐름 열 교환 (kJ), ${\dot{Q}}_{s o l a i r}$ 는 창문을 통해 교환되는 태양복사 (kJ), ${\dot{Q}}_{i s h c c i}$ 는 차양장치에 의한 내부 열교환 (kJ), $V$ 는 건물 체적 (m³), $ρ$ 는 공기 밀도 (kg/m³), $c_{p}$ 는 공기비열 (kJ/kg·°C) $T_{o u t s i d e}$ 는 외부 온도 (°C), $T_{a i r}$ 는 공기 온도 (°C), $U_{w}$ 는 건물 열 손실 계수 (kJ/h·m·°C) $A_{w}$ 는 건물 표면적 (m²), $T_{w a l l}$ 는 벽 온도 (°C), $T_{r}$ 는 내부 온도 (°C), $T_{v e n t i l a t i o n}$ 는 환기 온도 (°C), 그리고 $T_{z o n e}$ 는 구역 온도 (°C).

또한, 육계에서 발생하는 발열로 인해 발생하는 따뜻한 공기가 부력으로 인해 상승하고 일사로 인해 중천장에 열이 쌓이는 것을 모의하기 위해 부력효과 (Buoyancy effect)가 추가로 고려되었다. 또한, 외부 풍향 및 풍속의 영향을 고려하기 위하여 TRNSYS의 환기모듈인 TRNFLOW 를 통해 이를 고려하였다 (Weber, 2006).

4. 육계 사육 조건 설계

건물 에너지 시뮬레이션에서 내부 발열 및 이에 대한 스케쥴 설정은 에너지 부하 모의에서 중요한 요인으로 작용한다 (Ha et al., 2018; Hong et al., 2008; Magni et al., 2021). 특히, 축산시설은 동물이 사육 전기간 상주하고, 동물이 성장함에 따라 발열량이 증가하므로 이를 고려하는 것이 필수적이다. 따라서 본 연구에서는 실제 상업용 육계사의 사육일정과 휴지기간을 고려하여 스케쥴을 설정하였다. 또한, 육계의 발열의 경우 CIGR (2002)가 제안한 육계의 닭의 체중에 따른 현열 및 잠열 발생식을 참고하여 모델에 포함하였다 (식 (6), (7), (8), (9), (10)).

(6)

ϕ_{t o t} = 10.62 ∙ m^{0.75}

(7)

ϕ_{s} = \frac{10.62}{1000} ∙ m^{0.75} \{0.61 [1000 + 20 (20 - t)] - 0.228 ∙ t^{2}\}

(8)

ϕ_{t} = \frac{10.62}{1000} ∙ m^{0.75} [1000 + 20 (20 - t)]

(9)

ϕ_{l} = ϕ_{t} - ϕ_{s}

(10)

x_{l} = \frac{ϕ_{l}}{L_{v}}

여기서, $ϕ_{t o t}$ 는 20°C에서 육계의 전체 열 발생량 (W), $m$ 는 육계 체중 (kg). $ϕ_{s}$ 는 현열 발생량 (W), $ϕ_{t}$ 는 전체 열 발생량 (W), $ϕ_{l}$ 는 잠열 발생량 (W), $x_{l}$ 는 수분 발생량 (kg/s), 그리고 $L_{v}$ 는 물의 증발잠열 (W·s/kg) (2.257×10⁶).

한편, 시뮬레이션 모델에서 육계 체중의 경우 Yoo (2009)가 제안한 사육일수에 따른 회귀식을 적용하였다 (식 (11)).

(11)

m = \frac{1}{1000} (1.1678 ∙ d^{2} + 11.137 ∙ d + 35.753)

여기서, $d$ 는 사육일수 (day).

이를 통하여, 실시간으로 변화하는 내부 온도에 따라 육계의 현열 및 잠열이 변화하게 된다. 이를 상태방정식에 반영하여 모델에 반영할 수 있도록 동적 에너지 모델을 개발하였다. 온도관리와 환기량의 경우, 팬의 부하조건을 고려하여, 실제 환기량 가동을 모니터링하여 이에 대한 환기량으로 환산한 범위로 적용하였다 (Figure 3).

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Figure 3.

Fan curve and system curve (Static pressure to air flow rate curve of fan; P-Q curve) according to number of operating fans.

이러한 작동 팬에 따른 압력부하와 환기량 감소에 대한 설계는 육계사를 대상으로 현장실험과 팬 압력부하를 측정한 Park et al. (2018)의 선행연구와 축산 건물의 내부 압력 변화에 대한 Choi et al. (2023)의 선행연구를 참고하여 모델에 적용하였다.

5. 통계분석

통계분석의 경우, 시뮬레이션과 현장실험의 결과를 비교하여 검증하기 위해 Coefficient of Variation of Root Mean Square Error, Cv (RMSE)와 Normalized Mean Bias Error (NMBE)의 두가지 통계량을 이용하였다. RMSE는 예측 오차의 제곱합에 대한 제곱근으로 계산되며, 값이 0에 가까울수록 모델의 예측 정확도가 높다고 판단할 수 있다. 이를 평균으로 나눈 후, 백분율로 표현하면 Cv (RMSE)로 표현할 수 있다 (식 (12)). NMBE는 실제 값과 예측 값을 비교하여 모델이 얼마나 편향되어 있는지를 평가하는 지표이다. 이 지표 또한 0에 가까울수록 예측의 정확도가 높다고 평가할 수 있다 (식 (13)).

(12)

C v (R M S E) = \frac{1}{m} \sqrt{\frac{\sum_{i = 1}^{n} (m_{i} - s_{i})^{2}}{n - p}} \cdot 100

(13)

N M B E = \frac{1}{\bar{m}} \frac{\sum_{i = 1}^{n} (m_{i} - s_{i})}{n - p}

여기서, $m$ 측정된 값의 평균, $m_{i}$ 는 측정된 값, $s_{i}$ 는 시뮬레이션 된 값, $n$ 는 데이터 포인트의 개수, 그리고 $p$ 는 모델 파라미터의 개수.

결과 및 고찰

본 연구에서는 현장실험을 통해 육계사 내부의 공기 온도 및 상대습도를 측정하고, 이를 통해 육계사 BES 모델을 개발 및 검증하고자하였다. 또한, BES 시뮬레이션의 정확도를 확보하기 위하여 현장실험 데이터를 분석하여 반영하였다.

1. 현장실험 분석 결과

현장실험은 2021년 6월 14일 부터 2021년 7월 5일까지 수행되었으며, 육계의 사육일령은 7일령부터 28일령이었다. 측정된 육계사 실내 공기 온도와 외부 온도는 각각 평균 28.69°C와 25.13°C로 온도차이는 평균 3.56°C로 유지되었다 (Table 1). 또한, 최소 온도차이는 -1.30°C (낮은 사육연령) 에서 최대 온도차이 7.36°C (높은 사육연령)으로 육계의 발열과 온도제어 관리에 따라 변화하는 특징을 보였다. 낮은 사육연령에서 육계의 적정 사육온도는 외기보다 높을 수 있기 때문에 보온등 및 복사열장비와 같은 추가적인 열 보상장치를 통해 조정될 수 있다. 또한, 측정 상대습도와 측정 외부 상대습도의 평균은 각각 71.12%와 78.37%로 나타났다 (Table 1).

Table 1.

Statistics summary of environmental conditions in field experiment broiler house.

Statistics of field experiment	Inside air temperature (°C)	Outside air temperature (°C)	Inside relative humidity (%)	Outside relative humidity (%)	Solar radiation (W/m²)
Avg. value	28.69	25.13	71.12	78.37	240.88
Std	1.63	3.27	8.18	13.30	328.85
Highest value	33.56	34.58	83.54	97.42	1254.00
Lowest value	26.45	20.2	49.38	44.40	0.00

또한, 측정된 내부온도를 통해 내부 환기량을 추정하였다. 현장실험에서 배기팬 운영은 육계 사양관리에 따라 설정된 온도와 내부 온도의 온도차가 증가할 수록 배기팬의 가동 수가 증가하는 방식으로 운영되었다. 이러한 운영 방식에 따라, 내부 온도가 사육 적정온도와 같거나 낮으면 최소환기로 운영되고, 내부 온도가 사육 적정온도보다 높을 경우 팬의 가동 대수가 높아지게 된다. 현장실험 기간 후반, 육계사의 온도는 사육 적정 온도인 23°C에 비하여 최대 11.6°C높았으며, 최소환기가 유지되었던 야간에는 최대 2.8°C낮은 경향을 보였다 (Figure 4). 배기팬의 경우, 설정된 사육 온도에 따라 가동되어 최소환기량 (배기팬 1대, 약 36,000 CMH) 부터 시작되어, 하절기 낮에 최대 환기량 (배기팬 12대, 약 224,000 CMH) 까지 다양한 범위를 보였다. 그러나 환기량이 높아지더라도 외기온도 범위가 높게 유지되었고, 육계사 내부는 육계에 의한 발열과 일사에 의한 일사 열 획득에 의해 적정 사육온도를 유지하기는 어려웠다. 이러한 폭염이 지속될 경우 육계가 고온스트레스에 노출되어 생산성 저하 및 폐사할 수 있으므로 추가적인 냉방에 대한 고려가 필요할 것으로 사료된다 (Teyssier et al., 2022; Quinteiro-Filho et al., 2010).

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Figure 4.

Variation in ventilation rates due to the difference between optimal rearing temperature and actual internal temperature in a broiler house.

2. BES 모델 설계 및 개발

BES 모델 설계를 위하여, 대상 육계사의 설계도면 및 실측자료를 참고하여 육계사의 형상, 벽체, 지붕 및 바닥을 모델링 하였다. TRNSYS의 TRNSYS 3D 플러그인을 활용하여 벽체의 방위와 면적 설정을 위해, Google SketchUp (ver. 2022, Google, USA)으로 모델링 작업을 수행하였다 (Figure 5).

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Figure 5.

3D multi-zone model of an experimental broiler house for BES.

또한, 실측이 어려운 침기, 단열의 성능저하 등의 매개변수를 조정하기 위해 육계사를 대상으로 수행되었던 선행연구의 값을 참고하여 초기값을 선정하였고, 이를 검증과정에서 조정하였다. 벽체의 물성치와 두께의 경우 설계도면을 참고하였으며, 제시되어 있지 않은 값의 경우 표준설계도의 값을 기준으로 하여 모델링 값의 입력 자료로 활용하였다 (Table 2, 3).

Table 2.

Material properties employed as input data for BES simulation in broiler house.

Materials	Conductivity (kJ/h·m·°C)	Capacity (kJ/kg·°C)	Density (kg/m³)
Sandwich panel (THK150)	0.14	1.50	100
Reinforced concrete	7.92	0.84	2800
Concrete	6.30	0.84	2000
Gravel	7.20	1.00	1800
Polyethylene	0.88	2.30	1
Straw	0.80	0.10	710

Table 3.

Materials and thicknesses for roof, wall, and floor construction.

Wall type	Materials	Thickness (mm)
Roof	Sandwich panel (THK150)	150
Exterior wall	Sandwich panel (THK150)	150
Room floor	Concrete	150
Pit floor	Straw	100
	Reinforced concrete	200
	Concrete	50
	Polyethtlene	100
	Gravel	150

환기량의 경우 실제 상업용 육계사에서 수행하였던 환기운영 방식을 적용하기 위하여 내외부 온도차에 의한 환기 컨트롤러 방식을 컨트롤러 모듈을 통해 적용하였다. 육계의 사육밀도와 연령에 따른 발열 및 수분 발생의 경우 식 (6), (7), (8), (9), (10), (11)을 통하여 계산되었다. 이를 통해 최종적으로 건물의 형상, 벽체구성, 환기 운영 및 육계의 발열 등이 모두 고려된 최종 동적 에너지부하 산정 모델은 Figure 6과 같았다.

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Figure 6.

Energy model of experimental broiler house using BES.

3. 현장실험 데이터를 활용한 BES 시뮬레이션 검증

현장실험 육계사의 정보를 활용하여, 건물모델을 개발하였으며 실제 측정된 외부 공기온도, 상대습도, 일사량 및 환기량을 입력자료로 하여 검증모델을 개발하였다. 현장실험에서 데이터는 5분 단위로 측정되었으며, 이에 따라 시뮬레이션도 5분 단위로 수행되었다. 시뮬레이션 결과를 검증기준과 비교하기 위하여 1시간 평균데이터로 변환하여 현장실험 측정자료와 비교하였다 (Figure 7).

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Figure 7.

Comparison between outside and inside air temperatures and humidities based on field experiment and simulated data.

또한, 정량적 지표를 통한 모델 성능을 평가하기 위하여, 식 (12) ~ (13)을 통해 Cv (RMSE)와 NMBE를 평가하였다. 그 결과, 1시간 평균 육계사 내부온도에 대한 Cv (RMSE)는 공기온도와 절대습도에 대하여, 각각 2.82%, 2.72% 이었다. 한편, NMBE 의 경우, 각각 2.26% 및 -1.42%로 나타났다 (Figure 8). 이러한 지표를 통해 모델 성능을 평가하기 위하여, 본 연구에서는 ASHRAE (2021)의 동적 에너지 해석 모델 검증 기준을 기반으로 모델의 유효성을 평가하였다. 해당 기준에 따르면, Cv (RMSE) 값이 30% 미만이고 NMBE 값이 ±10% 이내일 경우, 모델은 신뢰할 수 있다고 판단된다. 이는 실측 데이터와 비교하여 모델 예측데이터가 편향되지 않았고, 모델의 예측 정확도가 높다는 것을 의미한다. 따라서, 개발된 육계사 BES 모델이 다양한 온도와 습도 조건에서도 에너지 소비와 내부 환경 조건을 정확하게 예측할 수 있음을 나타낸다. 따라서, 본 연구에서 검증된 육계사 건물 모델을 활용하여 다양한 규격, 지역, 벽체 구조, 환기구조 및 환기량을 고려한 육계사의 내부환경과 에너지부하를 모의할 수 있을 것으로 판단된다.

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Figure 8.

Validation of simulation model against field measurements: Cv (RMSE) and NMBE statistics.

4. 검증 BES 모델을 활용한 냉난방 에너지 부하 산정

개발된 BES 모델을 활용하여, 현장실험 대상 육계사의 냉난방 에너지 부하를 산정하였다. 기준 기상자료는 2020년의 기상자료를 BES 모델 입력 형식에 맞게 변환하여 사용하였으며, 육계 사육일정과 관리온도는 대상 육계사의 실제 관리 일정 및 사양관리 방법을 참고하여 모델 입력 자료로 활용하였다. 시뮬레이션 결과, 난방 부하는 모든 월에서 발생했으며 일별 평균은 약 358.26 MJ/hr 로 나타났다. 특히, 동절기에 입식하는 2번째 구간에서 최대 난방 부하가 발생하였으며, 최대 난방 부하는 1893.23 MJ/hr 이었다 (Figure 9). 하절기에도 난방부하가 발생하였던 이유는 주로 육계 연령이 낮은 초반에 높은 온도(약 32°C)로 관리하기 때문에 하절기 야간 구간에서 난방부하가 발생하는 것으로 분석되었다. 반면, 냉방 부하의 경우 환절기와 하절기인 5월 ~ 9월에 주로 발생하였으며, 이는 1년 전체 기간 중 13.42% 기간에서 발생하였다. 난방 부하와 달리 주로 사양 관리 온도를 낮추어 관리하는 사육연령 후반에 냉방 부하가 발생하였으며, 환기에도 불구하고 높은 외기온도가 발생하는 시점에서 주로 냉방 부하가 발생하는 경향이 있었다. 이에 따라, 최대 냉방 부하는 8월에 발생하여 약 1627.61 MJ/hr 로 나타났다 (Figure 9).

또한, 총 난방 부하는 약 2,939,529 MJ이었으며, 총 냉방 부하는 약 364,365 MJ로, 현장실험 육계사에서 시뮬레이션 된 전체 에너지 부하는 약 3,303,895 MJ로 산정되었다. 본 연구에서는 육계사를 위한 BES 모델을 개발 및 검증하였으며, 이를 통해 육계사의 냉난방 에너지 부하를 산정하였다. 이러한 연구 결과는 에너지 효율성 향상 및 지속 가능한 육계사 관리 전략 개발에 대한 자료로 활용 될 수 있을 것으로 판단된다. 특히, 계절, 지역, 건물구조 등에 따라 육계사의 에너지 부하가 상이하므로 개발된 모델을 통하여 다양한 시나리오를 통해 시뮬레이션 결과를 분석하면 시설 설계, 냉난방 장비 설계, 냉난방 장비 운영 및 시설 관리에 중요한 지표로 활용할 수 있을 것으로 사료된다.

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Figure 9.

Hourly energy load (MJ/hr) in broiler houses over one year using validated BES model application.

결 론

본 연구에서 육계사의 사육환경 및 에너지부하를 예측할 수 있는 모델을 개발 및 검증하였다. 이를 위하여 현장실험 및 선행연구의 데이터를 기반으로 하여, 육계사의 내부 및 외부 환경 데이터를 모델의 입력 자료로 활용하였다. 모델의 정확도 및 검증은 Cv (RMSE)와 NMBE를 통해 평가되었으며, 이를 통해 건물 에너지 시뮬레이션 정확도 기준에 부합하는 높은 정확도를 가지는 모델을 개발하였다. 또한, 개발된 모델을 통하여 해당 실험용 육계사의 시뮬레이션 결과, 동절기뿐 아니라 모든 구간에서 난방부하가 발생하였으며, 환절기 및 하절기의 일부 구간에서만 냉방 부하가 주로 발생하였다. 이는 육계의 사육온도 기준이 초기에는 높다가 점차 낮아지는 방식으로 사양관리를 주로 수행하기 때문으로, 이러한 사육일정을 외부 기상자료에 따라 유동적으로 변경하면 에너지 부하를 저감하고 효율적인 육계 생산이 가능할 것으로 판단된다. 이러한 결과들은 향후 육계사의 에너지 효율성 향상 및 지속 가능한 관리 전략 수립에 중요한 자료로 활용될 수 있다. 본 연구를 통해 개발된 BES 모델은 다양한 지역 및 조건에서의 육계사 에너지 부하 평가에 활용될 수 있으며, 이는 축산업의 지속 가능한 발전을 위한 자료로 활용될 수 있을 것으로 판단된다. 또한, 이 연구는 육계사 설계 및 운영 관리에 있어서 에너지 효율성을 높이는 데 기여할 것으로 기대된다.

Acknowledgements

본 결과물은 농림축산식품부 및 과학기술정보통신부, 농촌진흥청의 재원으로 농림식품기술기획평가원과 재단법인 스마트팜연구개발사업단의 스마트팜다부처패키지혁신기술개발사업의 지원을 받아 연구되었음 (421018-03).

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