BES를 활용한 스마트팜 온실 내부 온도 예측 모델 개발 = Development of temperature prediction model in smartfarm greenhouse using BES

국문 초록 (Abstract)

스마트팜 재배 온실 내부에는 작물을 최대한 밀식하여 작물의 생산량을 최대한 증대한다. 스마트팜 경영에 있어서 지속 성장을 위해서는 에너지 절감이 중요한 요소이지만, 실제 운영 중인 온실에서 에너지 절감을 위한 시험을 하는 데는 현실적인 제한이 있다. 따라서 온실 현장에서의 실측 데이터를 바탕으로 한 시뮬레이션이 요구된다. 온실 내부의 에너지를 해석하기 위해서는 작물의 물리적 분석이 필요하지만, 국내에서는 온실 환경과 스마트팜 작물의 에너지 해석에 관한 연구가 거의 이루어지지 않았다. 본 연구는 스마트팜 선도 농가의 현장 환경 측정 데이터를 기반으로 파프리카 작물의 물리적 모델식을 개발하여, 작물을 고려한 온실의 온도를 예측하고자 하였다. 이에 온실을 환경을 정확히 측정할 수 있는 고정밀 센서들을 설치하였고, 작물 특성 및 온실의 위치별 기후 환경을 측정하였다. 온실 및 작물의 열적 속성들이, 개발된 작물 지배방정식에 입력되고, 지배방정식은 온실 환경에 대한 작물의 캐노피 온도 및 증산량을 출력한다. 이 모델식으로부터 도출된 물리량은 온실 현장에서 측정된 데이터와 비교하여 신뢰도를 검증하였다. 모델식으로부터의 증산량은 측정값 대비 10.5%의 평균 오차를 보였고, 캐노피 온도는 R2 0.88, RMSE 1.07 수준의 신뢰성이 나타났다. 작물 모델식으로부터 도출된 캐노피 온도는 에너지 평형식을 기반으로 현열 및 잠열을 고려한 Heat flux의 형태로 변환하여, EnergyPlus에 냉각장치로 입력 연계시켰다. 이렇게 작물의 에너지가 입력 연계된 BES에서 온실 작물을 포함한 온실 온도 시뮬레이션을 하였다. 온실에서 모의된 공기 온도와 측정된 공기 온도간의 R2는 0.90, RMSE 1.18 수준의 결과를 보였다. 본 연구는 기축 선도 농가로부터 온실 현장의 데이터 수집을 통해 스마트팜 작물의 물리적 에너지 해석을 하였다. 이 기반을 통해 향후 다양한 온실 유형 및 작목에 적합한 모델식을 개발하고, 온실 냉난방 부하를 시뮬레이션 하는데 기여를 하게 될 것이다.