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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학위논문
- 저자정보
- 지도교수
- 윤린
- 발행연도
- 2022
- 저작권
- 한밭대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.
이용수72
이 논문의 연구 히스토리 (3)
2022
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4차 산업혁명 이후 인공지능(AI: Artificial Intelligence), 클라우드(Cloud), 5세대 이동통신(5G)의 사용이 급증하기 시작하면서 관련 데이터의 양이 늘어남에 따라 자연스럽게 이를 저장하고 관리하는 데이터센터(Dater Center)에 대한 수요도 증가하고 있다. 에너지 집약적 건물인 데이터센터는 전 세계 전력 소비량의 1.5%를 차지하고 있으며 이 중 30~50%는 데이터센터 서버 룸에서 발생하는 열을 냉방 해주기 위한 전력으로 소비된다. 데이터센터에서 발생하는 막대한 열은 미활용에너지로써 새로운 열에너지로 주목받고 있으며 발생한 폐열을 활용하는 것은 에너지 절감 효과로 이어진다.
본 연구에서는 아직 미활용에너지인 국내 데이터센터 폐열 잠재량에 대한 정의를 새롭게 내렸으며 PUE와 총 전력량을 통해 데이터센터 냉방 소비전력을 예측하고 전국 상업용 데이터센터 66개(2019년), 44개(2020년)에서 발생하는 폐열 잠재량에 대한 구체적인 값을 제시하였다. 현황조사를 통해 국내 데이터센터 10곳의 정보를 얻었으며 그중 가장 큰 값으로 **가산 데이터센터에서 34,208,841kWh가 도출되었다. 2019년 민간 데이터센터 중 가장 큰 값과 평균은 각각 133,285,152kWh, 20,926,237kWh이 도출되었다. 또한 TRNSYS를 이용하여 S 데이터센터 건물 모델링 통해 폐열잠재량을 산출하고 이론값과 실험값에 대해 비교분석을 하였다. 이론값과 실험값을 비교한 결과 소형 스크류/스크롤 칠러의 냉방효율을 적용하였을 때 오차율은 9.04%로 TRNSYS를 통한 데이터센터 폐열 잠재량 산출 검증을 확인하였다. 이를 바탕으로 층수, 랙 밀도, 지역에 따른 잠재량을 비교하였다. 전국 데이터센터가 많이 분포된 서울, 춘천, 부산, 대전, 인천의 기상자료를 이용하였으며 지역별 폐열 발생량을 결과 경기도가 가장 높은 수치를 보였다. 전국 데이터센터 자연적 잠재량을 분석해 보았을 때 서울에서만 503,384,721kWh가 도출되고 이는 1년 동안 약 18,876t의 이산화탄소 저감 효과를 거둘 수 있다. 마지막으로 회수 방법에 따른 활용 방안을 세 가지 제시하였다.
국내에서는 아직까지 데이터센터 폐열을 활용한 사례가 없으며 데이터센터 폐열 잠재량을 데이터센터 건물에 직접 난방하거나 축열 및 히트펌프의 열원으로 4세대 지역 난방시스템 활용에 앞서 국내에서 발생하는 폐열 잠재량 값의 기본 데이터를 제공하고자 한다.
본 연구에서는 아직 미활용에너지인 국내 데이터센터 폐열 잠재량에 대한 정의를 새롭게 내렸으며 PUE와 총 전력량을 통해 데이터센터 냉방 소비전력을 예측하고 전국 상업용 데이터센터 66개(2019년), 44개(2020년)에서 발생하는 폐열 잠재량에 대한 구체적인 값을 제시하였다. 현황조사를 통해 국내 데이터센터 10곳의 정보를 얻었으며 그중 가장 큰 값으로 **가산 데이터센터에서 34,208,841kWh가 도출되었다. 2019년 민간 데이터센터 중 가장 큰 값과 평균은 각각 133,285,152kWh, 20,926,237kWh이 도출되었다. 또한 TRNSYS를 이용하여 S 데이터센터 건물 모델링 통해 폐열잠재량을 산출하고 이론값과 실험값에 대해 비교분석을 하였다. 이론값과 실험값을 비교한 결과 소형 스크류/스크롤 칠러의 냉방효율을 적용하였을 때 오차율은 9.04%로 TRNSYS를 통한 데이터센터 폐열 잠재량 산출 검증을 확인하였다. 이를 바탕으로 층수, 랙 밀도, 지역에 따른 잠재량을 비교하였다. 전국 데이터센터가 많이 분포된 서울, 춘천, 부산, 대전, 인천의 기상자료를 이용하였으며 지역별 폐열 발생량을 결과 경기도가 가장 높은 수치를 보였다. 전국 데이터센터 자연적 잠재량을 분석해 보았을 때 서울에서만 503,384,721kWh가 도출되고 이는 1년 동안 약 18,876t의 이산화탄소 저감 효과를 거둘 수 있다. 마지막으로 회수 방법에 따른 활용 방안을 세 가지 제시하였다.
국내에서는 아직까지 데이터센터 폐열을 활용한 사례가 없으며 데이터센터 폐열 잠재량을 데이터센터 건물에 직접 난방하거나 축열 및 히트펌프의 열원으로 4세대 지역 난방시스템 활용에 앞서 국내에서 발생하는 폐열 잠재량 값의 기본 데이터를 제공하고자 한다.
목차
Ⅰ. 서론1.1 연구배경 및 국내외 관련 연구1.2 연구 필요성 및 목적Ⅱ. 데이터센터2.1 데이터센터 정의2.1.1 데이터센터 구조2.1.2 IT 장비 발열2.2 국내 데이터센터 현황2.3 해외 데이터센터 폐열 활용 현황Ⅲ. 연구방법3.1 PUE를 이용한 냉방소비 전력량과 잠재량 산출3.2 압축기 소비동력을 제외한 잠재량 산출3.3 TRNSYS를 통한 잠재량 산출3.3.1 동적 부하 계산 방법3.3.2 TRNBuild 모델링Ⅳ. 결과 및 활용방안4.1 PUE를 통한 냉방소비 전력량과 잠재량 산출 결과4.2 압축기 소비동력을 제외한 잠재량 산출 결과4.3 TRNSYS를 통한 잠재량과 PUE를 통한 잠재량 비교4.4 회수 방안에 따른 데이터센터 폐열 활용 방안Ⅴ. 결론참고문헌ABSTRACT
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