서 론
연구방법
대상 건물의 선정 및 재실 스케줄 측정 방법
재실 기반 설비제어 방법
에너지 해석 시뮬레이션
시뮬레이션 Case 설정
결과 및 분석
스케줄 변환 결과
재실 기반 제어 에너지소비량 분석
결 론
서 론
건물이 운전되는 동안에는 다양하고 많은 양의 정보들이 생성된다. 최근에는 건축 분야에 BAS (Building Automation System)와 BEMS (Building Energy Management System) 그리고 스마트빌딩과 같은 시스템이 도입되고 ICT (Information and Communications Technology)와 IoT (Internet of Things) 기술이 건물에 활용되면서 건물에서 생성되는 다양하고 많은 양의 정보와 데이터의 접근과 활용이 용이하게 되었다(Capozzoli et al., 2017). 건물의 정보와 데이터를 활용하면 건물 부하의 예측(Kim et al., 2019), 에너지 사용량의 예측(Kim et al., 2020), 고장 및 진단(Wang et al., 2010)은 물론 건물의 최적제어(Seong et al., 2019) 등에도 활용될 수 있다.
일반적으로 건물의 운전정보 중에서 대부분은 건물 사용자의 재실 상태와 직간접적인 관계가 있다(Yang et al., 2016; Ekwevugbe et al., 2017). 재실 상태를 나타내는 재실자 정보는 건물의 사용 패턴과 에너지 소비에 중요한 영향을 미치는 요인 중 하나로(Liang et al., 2016) 건물의 사용 인원에 따른 재실 부하와 재실 패턴이 건물의 에너지 소비에 미치는 영향은 40% 이상을 차지하는 것으로 보고되고 있다(Emery and Kippenhan, 2006). 특히 다른 건물에 비해 재실 스케줄이 일정한 업무용 건물에서는 그 영향이 더 큰 것으로 나타났다(Staats et al., 2000; Masoso and Grobler, 2010). 그러나 현재 많은 설비시스템의 제어 방법과 건물의 운전은 건물의 점유상태나 재실 스케줄에 대하여 일반적인 값으로 가정하여 결과를 도출하고 있어 건물 내에서 재실자가 없는 상황에 대한 정보를 고려하지 않으면 재실자가 매우 적거나 없는 경우에 건물의 불필요한 운전이 발생하며 에너지의 낭비로 이어질 수 있다. 따라서 실제 건물에서 변동되는 재실 인원에 대한 정보를 고려한 효과적인 제어가 필요하다.
이에 앞선 연구에서는 재실자의 유무를 판단하거나 재실률, 재실 스케줄을 이용하는 재실 기반 제어를 건물에 활용하였는데, 재실자가 점유한 기간에만 환기시스템을 운전하는 제어 방법을 적용하여 환기시스템의 운전 효율 향상되었으며(Anand et al., 2019), 조명 제어에(Guo et al., 2010; Bakker et al., 2017)도 활용하여 재실 여부에 따라 조명을 제어 함으로써 에너지 절약이 가능하였다. 실측된 재실자 정보는 HVAC system의 운전 효율의 개선에도 활용되었는데, 재실 정보를 기반으로 공조기의 기동시간을 추정하여 제어하는 데에도 활용될 수 있었으며(Capozzoli et al., 2017), 재실자 추정을 통해 VAV system의 운전을 제어하여 온도기반의 제어보다 에너지 효율을 향상할 수 있었다(Anand et al., 2019).
본 연구에서는 상기한 선행 연구에서 밝혀진 바와 같이 건물에서 얻을 수 있는 다양한 정보 중에서 재실 정보를 기반으로 하여 건물의 에너지를 절약하는 방안을 마련하고자 한다. 이를 위해 건물의 재실자 데이터를 수집하는 방법과 수집된 재실자 데이터를 각 실별 재실스케줄로 변환하여 재실 기반 운전 방법으로 변환하는 과정을 제시하였다. 재실 기반 제어를 통해 에너지소비량의 변화를 분석하였으며, 기존의 연구와는 달리 실제 건물의 사용 인원 적용에 따른 재실 부하 변화가 에너지소비량에 미치는 영향과 재실 데이터를 기반으로 한 설비시스템의 제어를 수행하였을 때 에너지소비량의 변화를 건물 수준(building level)에서 시스템 수준(system level)에서 정량적으로 분석하였다.
연구방법
대상 건물의 선정 및 재실 스케줄 측정 방법
본 연구에서는 강원도에 소재한 대학교의 건물을 대상 건물로 선정하였다. 규모는 연면적 9927.3㎡, 건축면적 1766.04㎡ 지상 10층으로 교육 연구시설과 업무시설로 사무실, 강의실, 회의실, 연구실, 서고, 카페 등 다양한 용도의 실로 구성이 되어 있다.
건물에서 재실 데이터를 측정하는 방법은 다양하나 본 연구의 대상 건물과 유사한 대학교 건물의 재실 데이터를 수집한 사례연구(Davis et al., 2010)에서는 실제 수집한 재실자 수를 측정하는 방법이 센서와 같은 장비를 사용하는 것보다 재실률과 재실 스케줄을 작성하는데 가장 정확한 방법으로 나타났다. 따라서 본 연구에서는 별도의 센서와 같은 장비의 설치 없이 가장 불확실성이 없는 실제 현장 조사를 통하여 재실 인원을 측정하였다. 건물 내의 실의 용도도 건물 현장을 방문하여 확인하였으며 강의실, 사무실, 회의실, 기타시설, 비 사용실로 각각 구분하였다. 재실 인원과 스케줄을 작성을 위해 강의실은 실제 출석 인원 조사와 강의 시간표를 이용하였고, 사무실은 실제 근무자 수와 근무시간을 조사하였으며, 회의실과 기타시설은 시간별로 현장에 방문하여 사용 인원을 측정하고 이용 시간 문답을 시행하였다.
재실 기반 설비제어 방법
재실 기반 설비제어를 위해서 재실 스케줄을 작성 시 다양한 스케줄을 작성하면 많은 입력값과 계산 시간이 필요하다. 다양한 재실 스케줄은 건물 내의 더 구체적이고 상세한 재실 정보를 제공할 수 있는데, 이러한 다양한 스케줄의 작성은 환기 모델 등의 추정에는 유리하나 에너지를 평가하고 예측하는 데에는 간단한 재실 모델을 구성하는 과정으로도 충분하다(Feng et al., 2015).
따라서 재실 데이터를 재실률로 변환하고 재실이 되는 경우를 판단하여 설비시스템이 운전되도록 간단한 방법으로 재실 기반 제어를 시행하였다. 재실률은 사무실, 회의실 기타시설의 경우에는 현장 조사를 통해 실의 실제 최대 사용 인원을 총 실의 정원으로 하였으며, 강의실은 강의 시간표를 참고한 후 수강인원과 출석 인원을 총 실의 정원으로 하였다. 조사된 재실 인원을 이용하여 재실률을 산출한 후 작성된 재실 스케줄을 이용한 재실 기반 제어의 전체 순차적 흐름을 도식화하면 Figure 1과 같다.
에너지 해석 시뮬레이션
재실 기반 제어를 적용한 대상 건물의 에너지소비량을 분석하기 위해 EnergyPlus 9.3.0 프로그램을 이용하였다. 시뮬레이션을 위해 해당 건물의 도면을 분석한 후 SketchUp의 OpenStudio을 이용하여 Figure 2와 같이 모델링하였다. Figure 2(a)는 대상 건물의 전경이며 Figure 2(b)는 모델링 한 건물의 3-D view를 나타낸다.
설비시스템은 총 6대의 공기조화기와 각 공기조화기를 담당하는 냉동기와 보일러로 구성되어있는 것으로 모델링하였으며 냉온수 펌프로 배관계(loop)를 구성하고 냉각탑은 1대이다. 설비시스템의 크기는 시뮬레이션 프로그램이 자동으로 계산되도록 하였다.
시뮬레이션에 필요한 건물의 주요 정보와 기본조건은 다음의 Table 1과 같다. 내부 발열에 해당하는 조명밀도와 장치부하는 건물의 설계도서를 참고하였다. 인체 부하는 앞서 조사한 실의 재실 인원의 숫자를 입력하였다. 결과는 1시간 단위로 출력되며 시뮬레이션 수행 기간은 1년 8760시간으로 하였다. 에너지 해석을 위한 기상 데이터는 기상청의 기상자료 개방포털에서 제공하는 종관기상관측 (ASOS, Automated Synoptic Observing System) 자료를 활용하였다. 현재 측정되어 자료를 제공하는 관측지점 중 대상 건물의 위치와 가장 가까운 동해지역의 연간 기상데이터를 1시간 단위로 다운로드한 후 EnergyPlus의 add-on 프로그램인 Weather Statistics and Conversions를 사용하여 EnergyPlus 프로그램에서 사용할 수 있도록 *epw 포맷(format)으로 변경하여 사용하였다.
Table 1.
Simulation Condition and Basic Input
시뮬레이션 Case 설정
실제 측정한 재실 데이터를 반영하였을 때 건물 에너지 소비에 미치는 영향을 파악하기 위해서 3개의 시뮬레이션 Case를 설정하였다. Table 2는 시뮬레이션 Case를 요약 정리한 것이다. Case 1은 재실 인원을 대학교의 연구건물의 면적당 재실 밀도(Occupant Density)로 입력하였다. 대학교의 연구건물의 면적당 재실 밀도 값은 ASHRAE 62.1-2017을 참고하여 재실 인원을 추정할 수 없는 경우의 일반값(default)인 0.25[person/㎡]로 하였다. 건물의 운전 스케줄은 점심시간을 포함하여 9시부터 12시 그리고 13시부터 17시까지 운전하는 것으로 하였다. Case 2는 다른 조건은 동일한 상황에서 건물의 재실 인원을 실제 측정된 인원수로 입력하였다. HVAC system의 운전 시간이 동일한 경우, 실제 사용 인원으로 변경 시 재실 부하 변화에 따른 에너지소비량 변화를 관찰할 수 있다. Case 3은 건물의 재실 인원을 실제 측정된 인원수로 입력하고 재실 스케줄에 따른 HVAC system의 재실 기반 제어를 시행하였다. 실제 건물의 사용 인원에 따른 재실 부하가 입력되고, 재실기반 제어방법에 따른 에너지소비량 변화를 관찰 할 수 있다. Case 1, Case 2, Case 3 모두 재실 스케줄에 따른 내부의 기기 사용 시간이나 조명의 사용 시간의 변화는 고려하지 않았다.
Table 2.
Simulation cases
결과 및 분석
스케줄 변환 결과
Figure 3은 1일간의 각 실의 재실율이 변화되는 재실스케줄을 도식화 한 것이다. 시간변화에 따른 재실률의 변화를 살펴보면 강의실은 3종류, 사무실은 2종류, 회의실은 5종류, 기타시설은 3종류의 스케줄로 구분이 가능하였다. 작성된 재실 스케줄은 13개이다.
재실률이 0보다 큰 경우를 시스템의 작동되는 시간 재실률이 0이 되는 경우를 시스템이 정지되는 시간으로 구분하여 On/Off 스케줄로 변환하였다. 강의실의 경우에는 추가로 방학기간을 적용하여 하절기에는 6월 30일부터 9월 1일까지 동절기에는 12월 31일부터 3월 1일까지 운전하지 않는 것으로 기간을 설정하였다. 변환 결과 사무실로 사용하는 실의 개수가 42개로 가장 많았으며, 회의실 14개, 강의실 10개 기타시설 9개였다. 대상 건물에 존재하는 82개의 실 중에서 사용하지 않는 실은 재실 인원이 없는 실을 포함하여 전체 약 27%에 해당하는 22개 실이 되는 것으로 나타났다. 이중 강의실의 비율이 가장 높았는데, 온라인강의나 원격강의 등으로 강의실을 사용하지 않는 경우가 많았다. 나머지는 실의 용도가 서고, 물품이나 기자재의 보관 등의 이유로 재실 인원이 측정되지 않았다. 용도의 구분과 각 스케줄을 각 실의 설비시스템의 운전 스케줄로 변환한 결과를 요약하면 Table 3과 같다.
Table 3.
Operating time by schedule
재실 기반 제어 에너지소비량 분석
작성된 재실 기반의 운전 스케줄을 적용하여 앞서 설정한 시뮬레이션 Case에 맞도록 해석한 결과는 다음과 같다. Figure 4는 건물 전체 에너지소비량 변화를 비교한 결과이다. 시뮬레이션 설정 시 재실 스케줄에 따른 내부의 기기 사용 시간이나 조명의 사용 시간의 변화는 고려하지 않았기 때문에 Case 1, Case 2, Case 3의 기기 사용량은 219.62GJ 조명 사용량은 255.19 GJ로 모두 동일하였다. 건물 전체의 에너지소비량은 Case 1의 조건으로 운전 시 850.31 GJ에서 Case 2로 운전 시에 721.42GJ로 15.16% 감소하였으며 Case 3으로 운전 시 651.34 GJ로 Case 2에 비해 9.71% Case 1에 비해 23.40% 감소하였다.
Case 1은 건물에 실제 재실 인원을 반영하지 않고 일반적인 입력인 면적당 0.25명으로 입력하여 건물의 최대 재실 인원이 487명으로 계산되었으며 Case 2와 Case 3의 경우에는 건물의 실제 사용인원을 입력하여 최대 재실 인원이 71명으로 계산되었다. 따라서 Case 1과 Case 2의 전체 에너지소비량 차이는 재실 부하 변동에 따른 냉난방 부하의 변동에 의한 에너지소비량의 차이가 나타난 것으로 판단된다. Case3은 Case2와 동일한 조건에서 설비시스템의 운전 스케줄이 실제 실의 사용 인원이 재실 되는 시간에 맞추어지면서 에너지가 절약되는 결과가 나타났다.
각 시뮬레이션 Case에 대하여 송풍기, 냉동기, 보일러, 냉각탑, 펌프의 에너지 소비의 합으로 연간 에너지소비량을 비교한 결과는 다음 Figure 5와 같다. 설비시스템의 연간 에너지소비량은 Case 1로 운전 시에 375.50 GJ, Case 2로 운전 시 246.61 GJ, Case 3으로 운전 시 176.53 GJ로 나타났다. Case 1에 비해서 Case 3은 52.99%의 에너지소비량이 감소된 것으로 나타났는데, 본 연구에서 재실 부하에 변동에 따른 설비시스템의 에너지소비량 변화는 34.32%로 감소한 것으로 볼 수 있으며 재실 기반 설비제어에 의한 에너지소비량은 28.42%가 감소하였다.
다음은 설비시스템의 구성요소 별로 에너지소비량의 변화를 살펴보았다. 먼저 각 Case의 송풍기의 연간 에너지소비량 변화는 Figure 6과 같다. Case 1과 Case 2를 비교한 재실 부하 변동에 따라 송풍기의 에너지소비량은 19.17% 감소하였으며 Case 2와 Case 3을 비교한 재실 기반 설비제어 시 에너지소비량은 48.72%가 감소하였다. 재실 기반 설비제어 적용 시에 전체 설비시스템의 에너지소비량이 28.42% 감소한 것에 비해 송풍기의 에너지소비량의 감소율이 훨씬 더 크게 나타나 재실 기반 설비제어 방법은 송풍기의 에너지소비량 감소에 매우 효과적인 것으로 판단된다.
각 Case의 냉동기의 연간 에너지소비량 변화는 Figure 7, 각 Case의 보일러의 연간 에너지소비량 변화는 Figure 8과 같다. Case 1과 Case 2를 비교한 재실 부하 변동에 의한 에너지소비량은 냉동기의 경우 38.86% 감소하였고 보일러의 경우는 27.52%가 감소하였다. Case 1에서 Case 2로의 변화는 재실 부하만의 변화이며, 재실 부하가 감소는 내부 발열이 줄어드는 것이기 때문에 동일 운전 스케줄이라고 가정하였을 때 재실 부하의 변동은 난방 에너지소비량보다는 냉방 에너지소비량에 더 크게 영향을 미친 것으로 나타났다.
Case 2와 Case 3을 비교한 재실 기반 설비제어에 의한 에너지소비량은 냉동기의 경우 26.94% 감소하였고 보일러의 경우는 44.75%가 감소하였다. Case 2에서 Case 3으로의 변화는 같은 재실 인원일 때 재실 여부에 따라 제어를 실시한 경우의 에너지 사용량 변화로 재실 부하 이외의 나머지 부하 조건인 기기 부하와 조명 부하는 일정하게 유지되었다. 기기 부하와 조명 부하는 실내의 열 취득요인으로 작용하기 때문에 내부 열발원이 동일하고 운전 시간이 감소하면 보일러에 할당되는 난방 부하가 적어져서 보일러의 에너지 절감 비율이 냉동기의 에너지 절감 비율보다 더 큰 것으로 나타났다. 따라서 본 연구의 조건에서는 재실 기반 설비제어는 냉방보다 난방에 더 큰 효과가 있을 것으로 판단된다.
각 Case의 설비시스템 내 펌프의 연간 에너지소비량 변화는 Figure 9와 같다. Case 1과 Case 2를 비교한 재실 부하 변동에 의한 펌프의 에너지소비량은 40.29% 감소하였으며 Case 2와 Case 3을 비교한 재실 기반 설비제어에 의한 에너지소비량은 오히려 5.70%로 다소 증가하였다. 펌프별로 살펴보면 냉수펌프의 경우 재실 부하 변동에 따라 44.40 GJ에서 25.78 GJ로 에너지소비량이 감소하였으나 재실 기반 제어를 적용하면 25.78 GJ에서 27.39 GJ로 4.32% 증가하였는데 이는 냉방을 담당하는 설비시스템의 크기는 같지만, 일부 존에서 다른 시간대에 냉방이 이루어짐에 따라 전체 냉방 플랜트(chilled water plant loop)의 운전 시간이 길어진 것으로 판단된다. 따라서 냉각탑의 냉각수펌프의 연간 에너지소비량도 25.78 GJ에서 27.49 GJ로 6.64% 증가하였다. 반면 온수펌프의 경우는 재실 기반 제어를 적용하면 에너지소비량이 0.29 GJ에서 0.19 GJ로 34.69%로 감소하였다.
각 Case의 설비시스템 내 냉각탑 팬의 연간 에너지소비량 변화는 Figure 10과 같다. Case 1과 Case 2를 비교한 재실 부하 변동에 의한 냉각탑 팬의 에너지소비량은 41.83% 감소하였으며 Case 2와 Case 3을 비교한 재실 기반 설비제어에 의한 에너지소비량은 펌프의 에너지소비량과 비슷하게 5.84% 증가하였다. 냉동기가 분할 되어 있어도 하나의 냉각탑이 열원을 담당하기 때문에 앞서 펌프의 에너지소비량 비교에서 언급한 것처럼 일부 존에서 다른 시간대에 냉방이 이루어짐에 따라 전체 냉방 플랜트(chilled water plant loop)의 운전시간이 길어져 냉방 에너지소비량이 증가한 것으로 판단된다. 설비시스템 내에서 재실 기반 제어는 실과 관련된 취출구와 같은 말단 유닛들의 기동, 정지와 관련이 있고, 전체 열원설비의 기동, 정지 그리고 냉온수의 온도 유지 스케줄과는 별개로 작동되기 때문에 재실 기반 제어에 따른 설비시스템 내의 각 하위 시스템(subsystem)의 가동시간과 기동 조건들을 면밀하게 분석할 필요가 있다.
결 론
본 연구에서는 건물의 운전단계에서 생성되는 정보 중 하나인 재실자 정보를 실제 조사를 이용하여 수집한 후 이를 건물의 운전정보로 전환하여 재실 기반의 설비시스템 운전제어 방법을 적용하여 에너지소비량의 변화를 분석하였다. 연구 결과, 일반적인 업무용 건물의 면적당 재실 밀도로 설정하였을 때보다 실제 건물의 사용 인원을 적용하면 대상 건물의 사용률이 낮아 재실 인원이 훨씬 적어 재실 인원에 대한 부하가 작아지면서 건물 전체의 에너지소비량이 약 15.16%, 설비시스템의 에너지소비량은 34.32% 감소하였다. 실제 사용 인원을 건물에 적용한 후에 재실 기반의 설비시스템 제어를 시행한 결과 건물 전체의 에너지소비량은 9.71% 더 감소하였고, 설비시스템의 에너지소비량은 28.42% 더 감소하였다. 시스템별로 에너지소비량 변화를 분석한 결과 재실 기반 설비제어는 냉방보다 난방이 더욱 유리한 것으로 나타났으며 펌프와 냉각탑 팬에서는 에너지소비량이 조금 증가하였다.
실제 재실 인원 적용 시 재실 부하에 변동에 따른 건물과 설비시스템의 에너지소비량 변화를 확인할 수 있었으며, 실제 재실 인원의 변동을 고려하면서 점유되지 않고 사용되지 않는 공간에 대한 재실 기반 운전제어 방법을 적용하면 비교적 간단한 운전제어 방법으로도 기존의 일괄적인 건물 운전에 비해 상당한 에너지 절약효과가 기대된다. 본 연구에서는 단순 On/Off제어에 의한 연간 에너지 절감량을 분석하였으나 설비제어 시에는 설비시스템의 종류에 따라 재실 비율에 따른 제어가 가능하므로 이에 대한 발전된 제어 방법이 추가로 연구되어야 하며 특정 기후조건에서 제작된 재실 스케줄 기간에 해당하는 기간의 에너지 분석도 검토가 필요하다.
재실 인원의 유동이 많고 복잡한 건물 유형에서는 실제 조사 방법을 이용한 재실스케줄 작성이 어렵기 때문에 재실 데이터를 효과적으로 스케줄로 변환하는 방법에 관한 연구도 필요하며, 추후 다양한 재실 정보를 활용한 정밀한 재실 모델의 개발은 물론 재실 기반 제어를 설비시스템의 제어 외에도 건물의 다양한 운전 분야에 적용하는 방법에 관한 연구를 진행할 예정이다.
