Hioki Clamp on Logger PW3360-20 untuk Manajemen Energi di Area Pendingin

Apa itu Manajemen Energi?

Manajemen Energi mengacu pada proses pemantauan, pengendalian dan konservasi energi dalam suatu bangunan atau organisasi [1]. Kekuatan pendorong untuk manajemen energi adalah konservasi energi karena mempengaruhi biaya energi, target emisi dan undang-undang persyaratan. Gambar 1.0 menunjukkan langkah-langkah yang terlibat dalam manajemen energi untuk energi optimasi efisiensi, dalam proses siklus.

Pentingnya Manajemen Energi di Area Pendingin

Di pabrik industri dan bangunan komersial, konsumsi energi AC menyumbang lebih dari 50% dari biaya energi [2]. Area pendingin bertindak sebagai pusat sistem pendingin yang menyediakan AC untuk bangunan dan terdiri dari empat komponen utama : kompresor, kondensor, expansion valve, dan evaporator (Gambar 2.0)

Karena tingginya biaya konsumsi energi, efisiensi energi di area pendingin dioptimalkan melalui manajemen energi untuk menghemat biaya. Selain itu, tingkat konsumsi energi AC (Pendingin) yang tinggi berdampak negatif terhadap lingkungan, seperti yang diilustrasikan pada Gambar 3.0.

Instrumen Pengukuran Audit Energi dalam Manajemen Energi

Dalam metode Measurement and Verification (M & V) apa pun untuk menilai Efisiensi Energi (EE), menghitung penghematan EE secara akurat merupakan aspek kritis namun menantang secara teknis. Salah satu perhatian utama dalam audit energi adalah ketidakpastian (keraguan) dari instrumen pengukuran. Hal ini dapat disebabkan oleh beberapa sumber seperti repeatabilitas, reproduktifitas, stabilitas, bias, drift, resolusi, standar referensi dan stabilitas standar referensi [3].

Ketidakpastian pengukuran dapat mempengaruhi penilaian risiko dan pengambilan keputusan berdampak pada tujuan keuangan, keamanan, dan kualitas [4]. Oleh karena itu, diperlukan pedoman regulasi untuk mengelola dan memitigasi ketidakpastian ini. Gambar 4.0 mengilustrasikan contoh pengaruh ketidakpastian pada penghematan Efisiensi Energi yang terukur, di mana ketidakpastian dikurangi dengan mengurangi penghematan yang dilaporkan untuk pelaporan konservatif.

Building and Construction Authority (BCA) Green Mark (Singapore) untuk Existing Non-Resresidential Buildings 2017 menetapkan ketidakpastian 5% untuk instrumentasi yang dipasang untuk menghitung resultan efisiensi sistem operasi area pendingin (kW/RT) [5]. Ini termasuk sensor, pengkondisian sinyal, sistem akuisisi data, dan kabel yang menghubungkan komponen.

HIOKI Power Logger PW3360 untuk Manajemen Energi di Area Pendingin

Hioki Power Logger PW3360-20 memiliki akurasi tertinggi di antara semua power logger yang tersedia di pasaran, dengan gabungan daya aktif + 0,6% rdg. + 0,11% f.s. (termasuk 500A clamp-on sensor 9661) Fitur penting ini berarti total ketidakpastian tidak akan melebihi batas 5% dari instrumen lain (Data Logger + Temperature + Flow sensors).

Dalam pengukuran Audit Energi, Perusahaan Layanan Energi akan menggunakan power logger portabel mereka yang dikalibrasi dengan baik. Namun, ada beberapa fasilitas dengan meteran listrik tetap, tetapi status pemeliharaan meteran ini dapat diragukan. Semua pengukuran daya untuk audit energi berada di panel kontrol di area pendingin (Gambar 5.0).

Untuk keperluan analisis manajemen energi dan demonstrasi data, catatan aplikasi ini akan menggunakan contoh data durasi dua hari dari sistem Water-Cooled Chilled-Water Plant, yang paling umum digunakan di iklim tropis kita. Sistem ini memanfaatkan air sebagai bahan pendingin untuk refrigeran berbentuk gas di dalam kondensor. Untuk audit energi aktual, pengukuran data dua minggu dilakukan pada interval satu menit dan dicatat ke angka desimal ke-3 [6] (Gambar 6.0).

Gambar 7.0 menunjukkan proses analisis pengukuran data dari dua hari data yang dikumpulkan untuk catatan aplikasi ini. Namun, hanya data Bagian B yang akan ditampilkan dalam catatan aplikasi ini karena ini paling relevan dengan manajemen energi di area pendingin.

Nilai yang diperoleh di Bagian A digunakan dalam rumus berikut di bawah ini untuk menghitung parameter di Bagian B.

Total Power Consumption Cooling Load, (kW)
Sum (PCH + PCH pump + PCD pump + PCT)

Cooling Load, (kW)
CWater * QCHW * ΔT(CHWR-CHWS), where CWater = Specific Heat Capacity of Water (constant value)

Cooling Load, (RT)
Cooling Load (kW) / TR (kW) , where TR = Tons of Refrigeration (constant value)

Heat Rejection Condenser Load, (kW)
CWater * QCDW * ΔT(CDWR-CDWS), where CWater = Specific Heat Capacity of Water (constant value)

Plant Efficiency, (kW/RT)
Total Power Consumption Cooling Load (kW) / Cooling Load (RT)

Heat Balance Error, (%)
Heatin – Heatout / Heatout x 100%
= (PCH + Cooling Load(kW)) – (Heat Rejection Condenser Load(KW)) / Heat Rejection Condenser Load(kW)) x 100%

Note:
i) The constant value for the specific heat capacity of water is 4.19 kJ/kg/°C
ii) The constant value of TR is 3.517kW (Defined as the heat transfer rate required to melt 1 ton (2000lbf) of ice at 32F in 1 day (24hr))

Gambar 8.0 menunjukkan profil Beban Pendinginan selama 24 jam dari kedua hari tersebut. Tren pendinginan hari pertama menunjukkan fluktuasi minimal sepanjang hari, mungkin mewakili tren data penggunaan akhir pekan. Sebaliknya, tren data Hari 2 menunjukkan volatilitas sepanjang hari dan penggunaan beban pendinginan yang lebih tinggi secara konsisten antara pukul 07.00 hingga 21.30, yang menunjukkan tren penggunaan pada hari kerja. Biasanya, data dua minggu dengan beberapa tren garis memungkinkan pengguna untuk memeriksa konsistensi tren konsumsi daya untuk hari kerja dan akhir pekan. Tren garis ganda ini juga diperlukan untuk menemukan puncak sesaat rata-rata beban pendinginan, yang diperlukan untuk menentukan kategori peringkat efisiensi Tanda Hijau, seperti yang ditunjukkan pada Gambar 9.0 di bawah ini.

Distribusi histogram dari data beban pendinginan (Gambar 10.0) memungkinkan pengguna untuk mengidentifikasi kejadian beban pendinginan yang paling sering; berdasarkan data dua hari, dua rentang tertinggi berada di 301RT – 400RT dan 701RT – 800RT masing-masing sebesar 60,28% dan 18,26%. Pendingin dengan beban pendinginan dalam dua rentang beban pendinginan ini akan menjadi pilihan optimal untuk penggantian pendingin di masa mendatang.

Profil air pendingin pada efisiensi pabrik di siang hari selama periode 24 jam (Gambar 11.0) menunjukkan tren rata-rata yang stabil sekitar 0,6kW/RT – 0,7kW/RT sepanjang hari, kecuali beberapa outlier antara pukul 07.00 dan 07.30. Nilai efisiensi rata-rata, maksimum, dan minimum hari itu ditentukan dari tren dan digunakan dengan data profil beban pendinginan untuk menghitung potensi penghematan untuk tindakan penggantian pendingin.

Berdasarkan benchmark efisiensi area pendingin American Society of Heating, Refrigerating, and Air Conditioning Engineers (ASHRAE), efisiensi yang paling diinginkan adalah kurang dari 0,85kW/RT.

Dalam persyaratan peringkat Green Mark Platinum, efisiensi pendingin harus kurang dari 0,68kW/RT untuk beban pendinginan <500RT. Efisiensi versus distribusi beban (Gambar 12.0) menunjukkan kepada pengguna ‘sweet spot’ bagi chiller untuk beroperasi paling efisien. Data hari pertama menunjukkan bahwa chiller dapat mencapai efisiensi < 0.68kW/RT antara rentang beban pendinginan sekitar 300RT – 425RT dengan konsistensi dan kejadian yang tinggi. Namun untuk hari ke-2, diamati bahwa ada tiga kelompok beban pendinginan yang berbeda di kisaran 300RT – 800RT yang berkinerja dengan kisaran efisiensi 0,6kW/RT – 0,7kW/RT. Oleh karena itu, tidak ada ‘sweet spot’ yang spesifik.

Menggunakan profil heat balance (HB) pada kedua hari (Gambar 13.0) dan kriteria Instrumentasi M&V Tanda Hijau (Lihat di bawah) untuk perhitungan heat balance, ringkasan analisis heat balance ditunjukkan pada Tabel 1.0. Ini menunjukkan bahwa tidak ada masalah dengan integritas sensor Hari 1 karena >80% data keseimbangan panas berada dalam kisaran ± 5% sedangkan untuk Hari 2, gagal mencapai level 80% yang ditargetkan dan memerlukan penyelidikan lebih lanjut pada sensor suhu untuk menyimpulkan apakah kalibrasi ulang/penggantian sensor diperlukan.

Untuk informasi lebih lanjut tentang Kode Praktik lain yang terkait dengan efisiensi energi HVAC, silakan merujuk ke dokumen Kode Praktik Standar Singapura berikut:

■ SS 591: Code of practice for long term measurement of central chilled water system energy efficiency

■ SS 530: Code of practice for energy efficiency standard for building services and equipment

■ SS 553: Code of practice for air-conditioning and mechanical ventilation in buildings

■ BCA Green Mark for existing non-residential buildings

Selain semua parameter berharga pengukuran di atas yang memenuhi persyaratan instrumen pengukuran ketidakpastian 5%, Hioki PW3360-20 juga dilengkapi dengan berbagai fitur nilai tambah seperti di bawah ini:

Penyimpanan ke SD Card 2GB (Maksimum periode perekaman 1 tahun berdasarkan interval 1 menit)

Fitur Power Logger PW3360-20 dari Hioki memberi pengguna kepercayaan diri untuk melakukan pengukuran data audit energi yang diperlukan dalam Manajemen Energi pada Area Pendingin. Ini juga memenuhi kriteria Instrumentasi M&V peringkat Green Mark yang sangat dihormati dan diakui secara internasional.

Informasi lebih lanjut, klik disini :

Referensi

  1. https://www.energylens.com/articles/energy-management
  2. https://www.ijstr.org/final-print/jun2020/Electrical-Consumption-Balance-Of-Chillers-Cooling-Load.pdf
  3. https://www.isobudgets.com/8-sources-of-uncertainty-in-measurement-for-every-uncertainty-budget/
  4. https://www.isobudgets.com/why-measurement-uncertainty-is-important/
  5. https://www.bca.gov.sg/greenmark/others/GM_ENRB_2017_simplified_criteria.pdf
  6. https://www1.bca.gov.sg/docs/default-source/docs-corp-buildsg/sustainability/green-mark-enrb-2017-technical-guide.pdf 7. https://optimumenergyco.com/how-to-optimize-an-hvac-system/
-->