서 론

연구의 배경 및 목적

우리나라에서 국민 개개인의 생활수준 향상과 더불어 쾌적한 실내 환경이 요구됨에 따라 건물분야의 에너지 소비량은 점차 증가하는 추세를 보이고 있다. 에너지 자급력이 부족한 우리나라에서는 신축되어지는 건물에서의 에너지 절감방안뿐만 아니라 현재 국내 667만 가구에 이르는 기존 건축물에 대한 에너지 절감 방안이 모색되어야 한다(이상준, 2014).

한편, 국내 부문별 최종에너지 사용량 중 약 20% 이상이 건물분야에서 소비되고 있다. 설계, 시공, 유지관리, 해체의 4단계로 나누었을 때 유지관리가 전체의 80% 이상을 차지하며 이를 다시 건물의 생애주기로 구성하였을 때 공조 및 조명에너지가 전체의 80% 이상을 차지하는 것으로 나타난다(산업통산자원부, 2014).

이렇듯 건물에서의 에너지 소비절약은 냉난방을 담당하는 공조시스템과 조명 등의 분야에서 다각적인 검토가 이루어져야 하며 이를 위해 BAS (Building Automation System), BEMS (Building Energy Management System)등의 에너지 관리 시스템을 도입하여 건물에서 발생되고 소비되는 에너지를 통합관리 함으로써 건물의 에너지 소비효율을 향상시키고 관련설비의 적정 설계제시 및 경제적 제어를 도모한다(박성철 외, 2017).

에너지 관리시스템은 상기에 언급한 건물 에너지 유지관리의 측면에 대한 제어가 절대적이며 이 부분에서 고장, 성능저하와도 같은 심각한 오류가 발생할 경우 사용자로 하여금 막대한 경제적 손실을 불러올 뿐만 아니라 필요이상의 에너지 소비로 이어지게 된다(안병천, 2008). 이를 방지하기 위해서는 현재 운용되고 있는 건물의 운전현황에 대한 정량적 분석이 이루어져야 하며, 이를 활용하여 에너지 관리시스템의 주요 요소로써의 활용이 필요하다(Ha et al., 2018).

따라서 본 연구에서는 에너지 관리시스템 중 하나인 BEMS를 통해 취득되는 도서관 건물의 데이터를 활용하여 건물 공조시스템의 운용특성을 파악하는데 그 목적을 두며 향후 이를 활용하여 고장발견진단(Fault Detection and Diagnosis)의 주요 기초자료로 활용하고자 한다.

연구범위 및 방법

본 연구는 앞서 진행된 BEMS의 주요 기술인 FDD 알고리즘의 검증을 위한 건물의 상태 분석에 관한 연구로 국내의 공공건물 중 BEMS가 도입된 도서관 건물을 대상으로 실증을 진행하였다.

서론에서 언급한 바와 같이 건물 에너지의 소비패턴 중 가장 많은 부분을 차지하는 공조 및 조명과 관련된 내용으로 진행하였으며 관련 공조 시스템의 개요 및 BEMS 시스템 설치를 통해 얻어진 데이터 수집, 정리 및 모니터링을 바탕으로 본 논문을 작성하였다.

분석대상 개요

분석대상 건물 개요

본 연구의 실측대상이 된 건물은 아산시에 위치한 A 도서관으로 2018년 3월 개관하여 운용되고 있다. 해당건물은 에너지 자립률 20~40%에 준하는 ZEB 5의 제로에너지 본 인증을 취득하였으며 동시에 패시브 건축물 인증, 건축물 에너지효율등급 1++등급, 녹색건축 그린 4등급 등을 취득하였다(신주봉, 2018). 효율적인 에너지 활용을 위한 건축설비와 BEMS의 구축으로 에너지 사용현황을 프로그램으로 관리하는 에너지 사용의 최적화를 이룬 국내 공공 도서관의 표준모델이라 할 수 있다. 다음의 Table 1은 분석대상 건물의 개요이다.

Table 1. Outline of Measured Building

아울러, 해당건물 중에서 공조를 실시하는 층인 지상 1층 ~ 4층에 대한 용도별 실의 구성 및 면적은 아래의 Table 2와 같다.

Table 2. Type of Room Composition and Area by Floor

지하1층 ~ 지상5층으로 구성된 분석대상 건물에서 지하1층은 기계실, 전기실 발전기실 등으로 이루어져있으며 지상 5층의 경우 공조실, 전열교환기실, ELEV실 등으로 이루어져 공조를 실시하지 않는다. 따라서 공조를 실시하는 1층과 4층에 대한 실의 구분을 열람 및 자료실, 다목적공간, 공용공간, 비공조공간으로 나누고 이에 따른 실의 면적을 나타내었다. 전체 면적 대비 공조공간의 비율은 3층이 92%로 가장 높게 나타나며 1층, 4층이 각각 86%, 88%로 1층의 경우 주출입 동선으로 생성되는 비공조공간이 많고 4층의 경우 창고, 통신/서버실, 조종실 등으로 인해 2, 3층에 비해 공조공간의 비율이 낮은 것으로 나타났다.

분석대상 시스템 개요

해당 건물은 지열원을 이용한 축열 시스템을 사용중이며 다음의 Figure 1은 축열식 지열시스템의 계통도를 나타낸 것이다.

Figure 1.

Diagram of Geothermal System

지중의 일정한 온도를 사용하기 위한 170 m × 10공 × 7존의 옥외지열천공을 통해 열원을 공급받으며 5대의 지열순환펌프, 4대의 지열 히트펌프, 3대의 축랭펌프 및 수축열조로 구성되어 있다. 수축열조의 축열용량은 약 1,550 kWh이며 아래의 Table 3을 통한 냉방기준 지열 히트펌프의 용량 140.6 kW × 4대의 냉방능력이 약 560 kW이므로 해당 시스템은 심야전력을 이용하여 히트펌프 4대가 동시에 운전될 시, 약 3시간의 가동으로 100% 축열이 가능한 규모이다.

Table 3. Specification of Heat Pump

지열히트펌프의 경우 냉난방 용량이 각 140.6 kW, 146.4 kW이며 소비전력 33.2 kW, 38.6 kW로 정격 COP는 냉방 4.2, 난방 3.7 이다. 다음의 Table 4는 지열 순환펌프 및 축랭펌프의 기기사양을 나타낸 것으로 지열순환펌프의 소비전력과 축랭펌프 소비전력을 고려한 시스템 COP는 냉방 3.4, 난방 3.1이다. 한편, 지열 히트펌프 4대는 부하량에 따라 가동대수가 결정되며, 부하량이 적을 경우 1~3대의 기기가 교번 운전을 실시한다.

Table 4. Specification of Pump

실측 데이터 현황

분석대상 건물에는 앞서 언급한 바와 같이 BEMS 시스템이 도입되어 있으며, 이를 통해 건물의 공조, 급탕 등 각 요소별 계측을 위해 관제점을 온도, 유량, 전력으로 나누어 측정하고 있다. 또한, BEMS 데이터는 크게 기계, 지열, 전력, 태양광의 4부분으로 나누어 취득되고 있으며 아래의 Table 5에 측정 포인트의 개수 및 관련내용을 기술하였다.

Table 5. Outline of BEMS Data

기계 부분은 FCU, 보일러, 환기 Fan, 펌프 등과 관련된 기기들의 작동상태, 자동/수동, 온도, 유량, 경보알림 등의 내용을 포함하며 120개의 측정 포인트 중에서 공조와 관련된 약 40개의 포인트를 분석에 활용하였다. 지열 부분의 경우 지열시스템과 관련된 온도, 유량, 열량 등의 내용을 포함하고 있으며 전체 34개의 측정 포인트 중 약 20개를 활용하였고, 전력은 52개중 26개의 측정 포인트를 활용하였다.

시스템 운전결과 및 분석

지열시스템 운전결과 및 분석

해당 건물은 2018년 3월에 준공되어 현재 운전 중이나, BEMS 시스템의 데이터는 아직 안정화 되어 있지 않은 상황이다. 운전 데이터를 축적하는 서버의 단전, 서브 시스템을 설계 및 시공한 기업체와의 커뮤니케이션 문제, 시스템 전체를 관리, 감독하는 체제의 미완성 등이 원인이며, 그 결과 데이터 결손이 큰 폭으로 발생하였다. 그러나 이는 준공 후 운전 초기 단계에서 자주 나타나는 상황이며, 한정된 데이터이지만 이를 활용, 평가하는 과정은 나름의 의미를 가지는 것이라 하겠다.

분석에 사용된 데이터는 지열시스템의 정량적 운영특성 평가가 가능한 지열‧전력‧기계데이터가 동시에 활용 가능한 2018년 9월 19일 ~ 9월 24일, 9월 26일 ~ 27일을 기준으로 하였다. 히트펌프를 통해 생산한 열량은 냉수 입출구 온도의 온도차 및 유량에 해당하는 데이터를 이용하였으며, 전력사용량은 전압과 전류 데이터로 산출하였다.

대상건물의 냉난방은 외기조건에 따른 부하량에 연동하여 실시되며, 기간별 운전조건이 정해져 있지는 않다. 따라서 히트펌프 가동을 통해 얻어지는 데이터를 기준으로 냉방 및 난방유무를 판단하였다. 연구기간동안 히트펌프 출구온도는 7℃로 냉방운전이 실시된 것으로 판단하였다. Table 6은 실측 기간 중 히트펌프가 가동된 시간 동안의 생산열량, 히트펌프 총 전력사용량, 순환펌프 총 전력사용량, 축랭 펌프 총 전력사용량을 정리한 것이다.

Table 6. Outline of Geothermal Operation Data (kWh)

한편, 지열시스템의 히트펌프 및 시스템 일평균 COP를 산출한 결과는 Table 7과 같다. 히트펌프 COP의 경우 생산 열량을 히트펌프의 전력사용량으로 나눈 값으로 최대 4.9, 최소 4.5, 평균 4.7로 정격값 4.2 대비 실제 운전 성능은 11.9% 상회하는 것으로 나타났다. 아울러 히트펌프, 지열순환펌프 및 축랭펌프의 전력사용량을 고려한 시스템 COP의 실측값은 최대 4.4, 최소 4.0, 평균 4.2로 역시 정격값 3.4 대비 실제 운전 COP는 23.5% 이상의 효율이 높게 나타나는 것으로 확인되었다.

Table 7. Daily Average Heat Pump & System COP

공조, 조명 에너지 운전결과 및 분석

서론에서 밝힌 바와 같이 건물의 에너지 소비 패턴은 공조용 에너지가 전체의 50%이상을 차지하고 그 다음으로 조명에 의한 에너지 소비가 약 20% 이상을 차지하기 때문에 건물의 에너지 소비패턴 분석에 있어서 조명 에너지 사용량에 대한 분석은 필수불가결하다(이대영 외, 2017). 본 연구에서는 조명 및 공조에너지의 분석을 위하여 기계 및 전력 데이터가 존재하는 기간 중 하절기의 외기온과 조명 및 공조의 에너지간의 특성이 뚜렷이 나타나는 2018년 7월4일(수) ~ 10일(화)을 대상으로 지상 1층~4층의 층별 전력량을 시계열로 나타내었다.

다음의 Figure 2는 외기온과 층별 조명 전력사용량의 그래프를 나타낸 것이다. 실측기간동안 일평균 외기온은 30℃이상 이었으며, 최대 35℃에서 최소 20℃이상을 유지하였다. 층별 조명 전력량의 경우 외기온과 뚜렷한 상관관계를 나타내지 않으며, 각 층의 용도에 따라 전력 사용량이 상이하게 나타났다.

Figure 2.

Lighting Power Consumption by Floor (July 2018)

아래의 Figure 3은 외기온과 층별 공조 전력사용량을 시계열로 나열한 것이다. 공조 전력사용량은 각 실에 구성되어 있는 FCU의 팬 소비전력량과 전열 교환기의 전력량 합산 값을 취득한 것으로 조명 전력사용량과 같이 이용 빈도수가 높은 2층과 3층의 일평균 전력사용량이 각각 1.6 kWh, 1.8 kWh로 같은 날 1층과 4층의 일평균 전력사용량인 0.6 kWh, 1.1 kWh에 비해 약 50% 높은 소비비율을 나타낸다. 조명 전력사용량과 달리 공조 전력사용량은 1층에 비해 4층이 약 0.5 kWh 높은 것으로 나타났다. 이는 상시 부하가 발생하는 1층에 비해 간헐적으로 공조가 실시되지만 부하의 처리량이 많은 4층에서 많은 전력을 사용한 것이 원인으로 판단된다.

Figure 3.

HVAC Power Consumption by Floor (July 2018)

축열시스템 운전현황 및 운전요금 비교

축열 시스템 운전현황

일반적인 축열 시스템의 경우 부하가 발생하는 주간 시간대의 요금제를 회피하기 위하여 전일의 심야전력을 사용하여 축열을 실시하고 이를 익일 부하처리를 위한 열원으로 사용한다(이경호 외, 2000). 방열을 마친 이후에도 지속적인 부하가 발생 시 추종운전을 통해 부하를 처리하게 된다. 즉 축열시스템의 운전평가를 위해서는 전일 심야시간에 실시한 축열의 양과 익일 실시한 방열의 양, 추종운전을 통해 축열효율 및 적정 운전평가를 실시하게 되나 본 연구에서는 해당 건물의 BEMS 데이터 중 방열량과 추종운전에 관한 데이터의 누락으로 지열 히트펌프의 가동시간을 이용하였다.

정상운전’의 스케줄은 심야전기를 이용할 수 있는 23시부터 축열조의 온도가 7℃에 이르기까지 축열운전, 그리고 익일 운전개시와 함께 방열을 기준으로 하고 있다. 또한, 해당 건물은 관리자의 조작 미스 또는 전력회사와의 계약 미비 등의 이유로 축열 시스템이 구성되어 있음에도 불구하고 야간 축열, 주간 방열의 패턴이 거의 보이지 않는 운전이 실시되었다. 본 논문에서는 이를 ‘비정상 운전’으로 판단하고 주간과 야간(심야 전기요금 시간대, 23h~익일 09h)의 히트펌프 4대의 운전시간(분) 합산을 Table 8과 같이 정리하였다.

Table 8. HeatPump Operation Time in Summer

¹⁾ : Estimated Abnormal Operations

²⁾ : Data Loss

상기의 표를 통해 히트펌프의 가동시간을 산출한 결과 6월은 24일간, 7월 21일 및 8월 16일간 축열시스템이 비정상 운전을 실시한 것으로 나타났다. 전술한 바와 같이 축열 100%에 필요한 운전시간(3시간, 180분)에 히트펌프 4대를 곱한 시간(720분), 그리고 여기에 축열효율을 90%로 고려한 800분 이상의 심야운전시간을 정상 축열운전으로 가정하였다. 즉 야간에 히트펌프 4대의 운전 시간 합계가 800분을 넘지 않고, 익일 주간에 히트펌프가 운전되는 경우를 비정상운전이라 간주하였다. 예를 들어 7월 3일 야간에 히트펌프의 가동시간이 0분으로 축열을 실시하지 않았지만 7월 4일 주간에 989분의 히트펌프가 가동된 것을 통해 비정상 운전으로 판단하였다.

히트펌프 가동시간을 고려한 축열시스템 운전요금 비교

해당 건물은 계약전력 800 kW의 교육용(갑), 고압A 선택2의 요금에 의해 전력요금이 산정되며 그에 따른 심야전력 요금 또한 갑의 전력량 요금을 통해 산정된다. 아래의 Table 9는 해당건물의 전기요금표이다.

Table 9. Electric Rates Table in Measured Building (Education Service A)

또한 운전요금 비교를 위하여 현재 비정상 운전의 전기요금 산출과 이를 심야시간의 전기요금으로 변환한 정상운전의 전기요금 산출이 필요하다. Table 10은 심야시간의 전기요금표를 정리한 것이다.

Table 10. Electric RatesTable of Midnight Power Service

상기의 내용을 바탕으로 먼저 히트펌프 가동시간에 따른 소비전력량을 산출하고 장비일람표 상의 냉방소비전력인 33.2 kW를 기준으로 비정상 운전이 실시된 6월과 7월 및 8월의 히트펌프 소비전력량을 산출하여 Table 11에 표기하였다. 또한, Table 12는 비정상운전일의 운전요금 비교를 위해 정상운전으로 가정한 하절기 히트펌프의 소비전력량을, Table 13은 비정상 운전과 정상운전의 운전요금을 각각 산출하여 나타낸 것이다. 6월과 7월 및 8월의 정상운전과 비정상운전 기본요금은 동일하므로 운전요금에 대한 비교를 실시하였으며 비정상 운전에 의한 하절기 전기요금은 1,840,641원이며 정상운전에 의한 전기요금 1,363,561원으로 정상운전대비 비정상운전에 의한 운전비용상승은 477,080원, 35%로 나타났다.

Table 11. Power Consumption of Heat Pump in Summer (Abnormal Operation, kWh)

Table 12. Power Consumption of Heat Pump in Summer (Normal Operation, kWh)

Table 13. Comparison of Operation Cost by Operation Type

결 론

이상, BEMS를 통해 취득한 데이터를 활용하여 아산시에 위치한 A도서관의 운용특성파악 및 정량적 분석을 실시하였다. 해당 건물은 지열원을 통해 획득되는 열을 5대의 지열순환펌프, 4대의 지열히트펌프, 3대의 축랭펌프를 통해 수축열조 및 2차측으로의 추종운종을 실시하고 있음을 확인하였다. 2018년 9월 19, 20, 22, 27일의 데이터를 통해 히트펌프의 평균 COP는 평균 4.7, 시스템 평균 COP는 4.2로 운전되고 있음을 확인하였고, 이는 정격값 대비 각각 11.9%, 23.5% 효율이 증가한 것으로 나타났다.

공조와 조명으로 구성된 에너지를 외기온과 층별로 구분하여 분석을 실시하였고, 조명에너지의 경우 외기온과 뚜렷한 상관관계를 나타내지 않았으며 이와 달리 공조에너지는 외기온과 비례적인 관계를 나타내어 하절기의 공조시스템 운전특성을 잘 드러났다. 또한, 해당 층의 이용 빈도수가 높은 실이 존재하는 2층과 3층의 에너지 사용량이 비공조 및 간헐적 운전을 실시하는 실이 많은 1층과 4층에 비해 약 50% 많은 것으로 나타났다.

축열시스템은 유량 및 수배관의 온도 측정값에 대한 데이터 부재로 축열량 및 방열량의 직접적인 파악이 불가하였다. 따라서 히트펌프의 운전 가동시간을 이용하여 간접적으로 성능을 파악하는 방법을 이용하였다. 이러한 접근으로는 정확한 운전 평가가 이루어지지 않지만, 생산 열량 등의 데이터 취득을 실시하지 않는 일반 건물에 대해서 적용할 수 있는 하나의 대안이 될 수 있을 것으로 보인다. 한편, 하계 6~8월의 기간 동안 야간 축열이 이루어지지 않은 상태에서 주간 운전이 행해진 날, 즉 비정상운전이 61일간 실시되었고, 그 결과 정상 운전 대비 운전 비용이 약 35% 증가한 것으로 나타났다.

이후, 건물의 에너지 성능을 파악하는데 필요한 데이터를 장시간 안정적으로 확보하고, 동계 및 연간 성능에 대해 추가 연구할 예정이다. 또한, BEMS 데이터에서 취득하고 있는 유의미한 항목을 활용하여 향후 고장발견진단의 툴작성 및 개선에 활용하고자 한다.