공조 열처리기(air handling unit, AHU)는 난방, 환기 및 공조(HVAC) 시스템의 핵심 구성요소로서, 조절된 공기를 공급함으로써 쾌적한 실내 환경을 유지한다. AHU의 열전달률은 실내 온도가 설정점(set-point) 온도에 도달하도록 하기 위해 조정된다. HVAC 시스템의 총 에너지 소비는 말단 AHU가 처리하는 부하에 의존하므로, 적절한 운전 전략의 필요성이 강조된다. 이에 따라 건물 부하 모델 예측에 기반한 공조 열처리기 공정에 대해 모델 예측 제어(model predictive control, MPC)를 적용한 많은 연구가 수행되어 왔다. MPC를 효과적으로 구현하려면 건물의 물리적 현상을 정확히 반영하는 건물 부하 모델을 개발하는 것이 필수적이다. 다양한 모델링 방법 중 저항-용량(resistance-capacitance, RC) 모델은 물리적 원리와 운전 데이터를 기반으로 하며 비교적 적은 데이터만 필요하므로 유리하다. 일반적인 RC 모델은 AHU의 열전달률을 이용하여 실내 온도를 계산하며, MPC는 열부하를 조절함으로써 제어 시나리오를 도출한다. 그러나 AHU에서 실제로 제어 가능한 변수는 열부하가 아니라 설정점 온도이기 때문에, 이러한 시나리오를 그대로 적용하는 데에는 한계가 있다. 본 연구는 설정점 온도를 명시적으로 포함하는 RC 모델을 개발하여, 해당 변수를 기반으로 제어가 가능하도록 하는 것을 목표로 한다. 냉방 기간의 운전 데이터를 사용하여 설정점 온도를 포함하는 RC 모델을 개발하고, 실내 온도 및 냉방 에너지에 대한 예측 성능을 평가하였다. 실내 온도와 열에너지 예측에서의 모델 정확도는 ASHRAE가 허용하는 허용 오차 범위 이내인 것으로 확인되었다. 연구 결과는 RC 모델 입력으로 냉방 에너지를 설정점 온도로 대체하면, 설정점 온도의 변화에 따라 실내 온도와 냉방 에너지를 동시에 예측할 수 있음을 시사한다. 설정점 온도를 기반으로 제어 시나리오를 도출할 수 있는 본 RC 모델은 MPC 전략을 효과적으로 적용하는 데 유용한 도구로서 가치가 있다.

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