서 론
연구배경
연구목적
데이터 분석 방법
조사대상
난방 열량 산출 기준
계측 정보 분석방법
냉방 전력 산정 방법
분석 범위 설정
단위부하와 전용면적 관계 분석
온도구간별 데이터 분석
결 론
서 론
연구배경
국가통계포털의 용도별 건물에너지사용량에 따르면 공동주택의 에너지사용량은 전체의 40.6% (2024년 기준)를 차지함에 따라 건물에너지 성능 강화 정책의 주요 대상이 되어 왔다. 예로, 제로에너지건축물 로드맵 상 공동주택은 일반건축물과 구분되어 별도로 관리되어 왔으며, 특히 공공 공동주택은 선제적인 제로에너지건축물 달성이 요구되어 왔다.
30세대 이상의 사업계획승인 대상 공동주택에 적용되는 국토교통부 고시 ｢에너지절약형 친환경주택의 건설기준｣에 따르면 ‘09년 0.36/0.49 W/m2K(외기직접/간접)이던 벽체단열기준이 ‘18년 0.17/0.24 W/m2K까지 강화되어 유지되고 있고, 창호단열 또한 ‘19년까지 점차 강화된 이후 현재에 이르고 있다. 이처럼 공동주택의 단열성능기준은 1~3년 단위로 지속적으로 개정되어 패시브하우스 성능에 준하는 수준까지 강화된 상태이다.
단열성능 강화에 따라 공동주택의 기간 열부하(에너지소비량) 뿐만 아니라 건축설비의 설계기준이 되는 최대 열부하 또한 함께 변화되었을 것으로 예상되며, Kim et al. (2017)의 연구에 따르면 난방의 경우 기간 열부하와 최대 열부하가 서로 비례관계를 가지며 변화하는 것으로 분석되었다. 하지만 강화된 단열성능기준과 달리 ‘17년 개정된 한국지역난방공사 ｢열사용시설기준｣의 단위난방부하와 ‘99년 개정된 ｢한국산업규격 KS C 9306:에어컨디셔너｣의 단위냉방부하가 여전히 실무적으로 사용되고 있는 실정이다. 각각의 문헌에 따르면 공동주택의 단위난방부하는 43.1~43.8 W/m2(서울 기준), 단위냉방부하는 123 W/m2 수준이다.
한편 건축설비를 설계하기 위한 방법은 (1) 기후대와 면적 정보를 통해 경험적으로 산정하는 방법, (2) 선형 정상상태 열전달 모델을 통해 직접 산정하는 방법, (3) 비선형 동적 시뮬레이션 프로그램을 이용해 직접 산정하는 방법으로 구분되며, 단위냉·난방부하를 이용하는 방법은 첫 번째 방법에 해당된다(Gang et al., 2015). 이러한 방법은 경우에 따라 설비 용량을 과대하게 산정하는 결과를 초래하거나 건축물의 에너지 성능 강화를 지속적으로 반영하지 못하는 단점을 가지고 있으나 국내에서는 단위냉·난방부하가 실무적으로 넓게 활용되고 있다(Vieira et al., 1996).
이러한 배경으로, 국내 다수의 연구에서 건축물의 에너지성능 수준을 반영한 단위냉·난방부하 개정 필요성을 언급하였다. Shim and Hong (2025)은 제로에너지건축물 기술요소 참고서 모델을 기준으로 기준층의 단위 난방/냉방 부하를 각각 27.8 W/m2과 53.5 W/m2로 제시하였으며, 난방부하는 단열강화에 민감하게 반응하고 냉방부하는 내부발열에 따라 크게 변화함을 확인하였다. 또한 Cho et al. (2023)은 제로에너지건축물 인증 가이드라인을 기준으로 18개 지역의 단위 냉·난방부하를 분석하였으며, 서울의 단위난방부하를 26.9 W/m2(59타입), 24.9 W/m2(84타입), 23.6 W/m2(105타입)로 산정하고, 단위냉방부하를 59.0 W/m2(59타입), 52.7 W/m2(84타입), 48.0 W/m2(105 타입)으로 제시하였다. 이외에도 다수의 연구(Lim et al., 2014; Choi et al., 2018)에서 에너지성능 강화 동향을 반영한 단위냉·난방부하를 제시하였다.
특히, 단위냉방부하의 정합성에 대한 검토가 진행되었으며, Lee et al. (2003)은 KS C 9306 상 단위냉방부하가 단일 존을 기준으로 분석한 결과로서, 일사의 영향이 과도하게 고려되어 전체적인 냉방부하가 높게 산정되었을 가능성이 있음을 지적하였고, Kim and Song (2019)은 2013년 단열성능기준 적용 시 기준보다 38% 낮아진 단위부하를 보이는 것으로 분석하고, 그 차이의 원인을 과도한 재실인원과 침기량, 외피성능으로 평가하였다.
더 나아가 단위냉·난방부하를 실측 데이터와 비교한 사례가 있었으며, Park et al. (2018)은 업무시설 및 교육연구시설을 대상으로 열사용시설기준의 단위냉방부하값, 표준모델(2018년 단열기준) 기준 단위냉방부하값, 지역난방공사 계측 실사용량값을 비교·분석하여 실측값이 더 낮음을 확인하였고, Park et al. (2017)은 주거용 오피스텔을 대상으로 직접 산정 부하를 적용한 단지 1개와 단위냉방부하 적용 단지 1개를 선정하고 실측 피크 냉방부하와 비교하여 실측 결과가 현저히 낮은 것을 확인하였다.
국외의 경우, 단위냉·난방부하 기준값을 활용하기 보다는 설계부하를 직접 산정하는 것이 일반적이며, 이에 따라 본 연구와 같이 실측 데이터를 기반으로 단위부하를 추정한 국외 유사 연구사례는 한정적인 것으로 조사되었다. 한편, 본 연구의 유사사례로 Kristensen and Petersen (2021)의 경우가 있었으며, 해당 연구에서는 덴마크 지역난방 공급 건축물을 대상으로 1년간의 시간별 열사용량 정보를 통해 단위부하를 추정하고, 단위면적당 에너지사용량을 건축연도별 상관관계를 분석하였으며, 41,423개 주거용 건물을 대상으로 분석한 결과 일일평균부하(최대값)은 34.2 W/m2, 연평균부하는 12.52 W/m2로 분석되었다.
이처럼 국내에서는 단위냉·난방부하를 개정하고 검증하기 위한 많은 노력이 있었으나, 실질적인 제도 개선으로 이어지지 않고 있다. 또한 공동주택을 대상으로 실측 데이터를 검토한 사례가 드물고, 설비시스템 단위의 계측정보(예. 지역난방의 경우, 열교환기 열교환량)만을 활용한 사례에 한정되어 있다.
연구목적
국가적 차원의 탄소중립 목표 달성을 위해 공동주택은 기존 난방방식인 개별난방, 지역난방에서 벗어나 중앙식 캐스케이드 시스템, 지열/공기열원 히트펌프 등으로의 전환이 모색되고 있다. 하지만 강화된 단열성능기준이 반영되지 않은 단위부하를 기준으로 건축설비를 설계한다면 필요 용량보다 과다하게 설계될 우려가 있고, 중앙식 설비의 경우 그 영향이 더욱 커질 것으로 예상된다. 반대로 필요 용량보다 과소한 설계가 이루어질 경우 이는 입주민의 불편과 민원으로 이어지게 된다.
이에 단열성능이 패시브하우스 수준까지 강화된 시점에서 단위냉·난방부하에 대한 전반적인 검토가 요구되며, 본 연구에서는 공동주택 설비시스템 단위의 에너지사용량 데이터가 아닌 세대 단위의 에너지사용량 데이터 분석을 통해 냉난방설비 설계의 기준이 되는 단위냉·난방부하를 추정하고, 시사점을 도출하고자 한다.
데이터 분석 방법
조사대상
건물에너지관리시스템(Building Energy Management System, BEMS) 전문 업체를 통해 지역난방이 공급되는 12개 단지의 세대별·시간별 전력 및 난방 관련 계측정보를 수집하였으며, 계측정보의 기록 유형은 3가지 유형으로 분류되었다 : (1) [유형1] 전력량(fElect) 및 난방 열량(fHot) 정보 외에 열량계의 유량(fHotFlow)과 입출수 온도 정보(fHotInTemp, fHotOutTemp)가 기록된 유형, (2) [유형2] 전력량 및 난방 열량 정보만 기록된 유형, (3) [유형3] 지능형 전력 계량 인프라(Advanced Metering Infrastructure, AMI) 정보만이 기록된 유형.
난방 열량 정보만이 기록되는 유형2는 기록단위가 kWh임에도 불구하고 소수점 둘째 자리까지만 기록되어 장기간의 에너지사용량 분석은 가능하지만 본 연구에서 대상으로 하는 시간별 에너지사용량을 파악하는데 한계가 있다. 또한, 유형3은 전력 관련 계측 정보의 기록단위가 크고, 난방 관련 정보가 기록되지 않음에 따라 냉·난방부하를 분석하기 위해서는 추가적인 계측기 연동과 기록정보의 소수점을 조정할 필요가 있는 것으로 분석되었다. 이에 본 연구에서 전력은 유형1,2, 난방은 유형1에 해당하는 단지만을 분석 대상으로 설정하였다.
데이터 수집 대상인 12개 단지의 개요와 기록 유형을 나타내면 Table 1과 같다. 전력량 또는 난방 열량 분석이 가능한 유형 1,2에 속하는 7개 단지는 모두 서울, 양주에 위치하고 있고, 난방 열량 분석이 가능한 유형1에 해당하는 6개 단지는 비교적 최근에 준공되어 강화된 단열설계기준을 적용받아 설계되었다.
한정된 지역에 속한 단지만을 분석하는 한계가 있지만 평형별 차이를 분석하는데 적절할 것으로 판단된다. 또한 지역적 한계를 극복하고자 외기온도별 전력량·난방 열량 변화를 분석대상에 포함하여 외기조건이 다른 지역의 부하를 추정하였다.
난방 열량 산출 기준
난방 열량 누적값(fHot) 및 시간별 사용량값(fHotUse)이 기록되지만 계측단위가 큼에 따라 시간별 경향을 파악하는데 어려움이 있다. 이에 따라 유형1(열량계의 유량, 입출수 온도가 기록되는 유형)은 산식을 통해 직접 열량값을 산출하였다. 유량 및 온도 정보로부터 열량을 산출하는 방법을 ‘일반산식’과 ‘열량계식’으로 명명하여 구분하면 아래와 같으며, 본 연구에서는 ‘일반산식’을 기준으로 결과를 분석하였다.
Table 1.
Overview of the surveyed apartment complexes
Table 2.
Estimated heat conversion coefficients of heat meters
여기서 Q는 열량[kW], P는 펄스, I는 1펄스의 값[m3], V는 통과된 열매체의 양[m3], △T는 입수측과 출수측의 온도차[℃], K는 열량환산계수[kWh/m3℃]를 의미하며, 일반적으로 10 L (0.01 m3)의 온수가 통과할 때마다 열량계에서는 1 펄스 신호가 발생하여 유량이 측정된다. 열량환산계수는 작동압력, 입출수 온도에 따라 변하며, 계수값을 제조사별로 제시하고 있다.
일반산식과 열량계식(열량환산계수 K는 1로 설정)을 통해 산출된 난방 열량 결과는 비례하지만 기울기가 다른 경향을 보인다. 기울기 차이를 열량환산계수 K로 인한 결과로 가정하여 각 단지의 주요 난방기간(1월,2월)의 열량환산계수 K값을 산정하여 나타내면 Table 2와 같다. 따라서 본 연구에서 분석대상으로 설정한 일반산식 기준 난방 열량은 열량계식에 약 1.15의 K값이 반영된 결과라고 볼 수 있다.
계측 정보 분석방법
수집된 데이터는 세대별 1시간 간격 데이터로, 수집기간은 2025년 1월에서 2026년 2월까지이다. 데이터가 방대함에 따라 데이터 처리에 많은 시간이 소요되고, 이상치 제거에 대한 기준을 판단하기 어려워지는 문제가 발생한다. 이에 따라 시간별 계측데이터를 ‘일일 최대값’과 ‘일일 평균값’으로 환산하여 데이터의 개수를 1/24로 줄이는 작업을 선행하였고, 이때 ‘일일 최대값’은 하루 24시간 중 최대값을 보였던 시간의 값을 의미하며, ‘일일 평균값’이란 하루 24시간의 사용량을 산술평균한 값을 의미한다.
일일 데이터 환산절차를 자세히 나타내면 다음과 같다 : (1) 세대별 시계열 데이터 정리, (2) 시계열 데이터 중, 이상치(데이터 누락 및 음수인 값) 보정 또는 제거(예. 유량누적값(fHotFlow)이 기록되지 않았다가 다시 기록되면 유량순시값(fHotFlowUse)이 크게 기록된다. 월별 수십만 개의 데이터 중, 보정 및 제거한 데이터는 적게는 약 10개에서 많게는 수십개 수준이었다.), (3) 유량누적값(fHotFlow)이 1시간 동안 0으로 기록된 경우, +1h, -1h 시간의 데이터를 평균하여 유량순시값(fHotFlowUse) 보정(단, 2시간 이상 0으로 기록된 경우는 보정하지 않고, 이상치로 간주되도록 하였다.) , (4) 열량계 유량, 온도 데이터를 통해 난방 열량값 도출, (5) 시간별 데이터로부터 일일 최대값, 일일 평균값 도출, (6) 평면유형(세대별 전용면적)별 데이터 분류, (7) 기상청 기상자료포털을 통해 해당 단지에서 가장 가까운 기상대를 기준으로 일별 기상자료(일평균온도) 정리(서울 소재 단지 : 서울(기상대 번호 : 108), 양주 소재 단지 : 동두천(기상대 번호 : 98)).
냉방 전력 산정 방법
기록된 전력 데이터에는 냉방을 위해 사용된 전력과 플러그 부하가 포함되어 있다. 플러그 부하를 제외하고 냉방 전력만을 산정하기 위해 전력량이 최저값을 보인 시점을 플러그 부하(기저부하)로 가정하고, 전력량에서 플러그 부하를 제외하여 냉방 전력을 산정하였다. 예로, 월별 데이터 분석 시 냉방기에는 전력량이 증가하다 간절기에 감소하고, 난방기에 다시 증가하는 경향을 보이며, 최저값을 보인 월의 전력을 플러그부하로 간주하였다. 마찬가지로 외기온도에 따른 전력 변화 분석 시, 간절기의 외기온도를 기점으로 외기온도가 높거나 낮을수록 전력부하가 증가하며, 이때도 최저 전력을 보인 지점을 플러그 부하로 간주하였다. 해당 분석방법은 기저부하가 일정하다는 가정을 내포하고 있으며, 또한 최저값을 보인 시점에도 냉방을 위해 소비되는 전력이 일부 포함되어 있을 수 있어 실제 냉방 전력량은 산정된 값보다 약간 더 증가할 수 있다.
분석 범위 설정
Figure 1은 A단지 14 m2 타입, A단지 44 m2 타입, F단지 84 m2 타입 세대의 일일 최대/평균 냉방 전력량과 일일 최대/평균 난방 열량을 단위면적당 값으로 환산하여 가장 높은 값을 보였던 월의 데이터를 상위 0%부터 100%까지 나타낸 결과로, 이때 시간별 에너지사용량(kWh)을 전용면적으로 나눈 값을 단위부하라고 표현하였다. 한국지역난방공사의 ｢열사용시설기준｣에 따르면 단위난방부하에 난방면적(전용면적 및 발코니 등 추가 난방면적의 합)을 곱하여 난방부하를 산정하므로, 본 연구에서 도출된 단위부하는 확장형의 경우 실제보다 높은 값을 보이며, 전용면적과 난방면적의 비를 곱함으로써 실제적인 값을 추정할 수 있다.
상위 0%의 값은 상대적으로 매우 큰 값을 보이며, 상위 1%만 보아도 값이 확연히 줄어들어 다른 값들과 유사한 수준으로 낮아짐을 알 수 있다. 이로써 상위 1% 이상의 세대 정보를 이상치로 판단하여 분석에서 제외하였다. 이후 전력량은 상위 1%부터 상위 100%까지 서서히 낮아지는 경향을 보이고, 난방 열량은 상위 80% 이하에서 급격히 낮아지는 결과를 볼 수 있으며, 이는 비거주세대로 인해 나타난 경향으로 판단된다.
위 경향을 참고하여 단위부하 산정을 위해 2가지 분석케이스를 설정하였다 : (1) 상위 1%~10% 평균값(명명 :상위 10% 평균값) : 전체 데이터 중 이상치 1%를 제외하고, 높은 값을 보인 상위 10% 케이스에 대응하는 부하를 의미, (2) 상위 1%~70% 평균값(명명 : 단지 평균값) : 사용량 30% 이하는 공실 또는 이상치로 간주하고 그 외 전체 데이터를 평균한 값.
참고로, 실측 데이터에는 간헐냉난방(비냉난방시간이 존재하는 세대) 상태의 데이터와 인접세대가 비냉난방 상태인 데이터, 세대 내 일부만 냉난방되는 부분냉난방 상태의 데이터, 실내 설정온도가 상이한 상태의 데이터 등이 포함되어 있으며, 이는 24시간/전공간 냉난방을 가정하는 최대 열부하 산정조건에 부정합한 조건이다.
이를 종합해 볼 때, 본 분석을 통해 도출된 결과는 기계설비 설계조건에 따른 부하 계산결과와 직접적으로 비교하기에 적절하지 않지만, 세대에서 발생하는 실제 부하를 파악할 수 있으므로 실무상 적합성을 간접적으로 확인할 수 있는 결과일 것으로 판단된다.
단위부하와 전용면적 관계 분석
단지 내에서도 평형유형별로 데이터를 구분한 후, 14개월(2025.01~2026.02) 동안의 세대 단위 냉방 전력량 및 난방 열량(월별로 산정하여 가장 높은 값을 보였던 월의 값)과 전용면적 사이의 상관관계를 나타내면 Table 3과 같으며, 해당 값은 1시간 동안 단위세대에서 소비한 에너지량을 의미한다. 지역적 환경 차이로 인해 양주 지역의 냉방 전력량이 서울 지역보다 낮고, 난방 열량은 보다 높았으며, 냉방 전력량 및 난방 열량 모두 전용면적에 비례하여 증가하고 있음을 알 수 있다. 또한 일일 최대값과 일일 평균값에 큰 차이가 있음을 확인할 수 있고, 그 차이는 난방의 경우가 더 크게 나타났다. 이는 실내 난방 초기에 급격한 에너지가 투입됨을 의미하며, 바닥 구조체를 축열해야 하는 바닥난방의 특성이 반영된 결과로 판단된다. 이때 일일 평균값이 세대 단위의 부하를 추정하는데 보다 대표성이 있는 값이라고 판단하여 추세식을 함께 나타내었다. 단, 간헐적 작동이 이루어지는 공동주택의 냉·난방설비의 특성과 빠른 실내온도 도달을 위해 냉난방 설비 용량 설계 시, 일일 최대값도 고려할 필요가 있을 것으로 판단된다.
세대 단위의 에너지사용량을 전용면적 기준으로 단위면적 값으로 환산하여 나타내면 Table 4와 같으며, 지수적으로 감소하는 경향을 보인다. 지역을 고려하지 않은 전체 데이터에 대한 상위 10% 평균값의 일일 평균값을 기준으로, 단위 냉방 전력 부하는 22.5 W/m2 (14 m2 타입)부터 6.8 W/m2 (36 m2 타입)의 분포를 보이고, 효율등급제도의 전기냉방기 중, 싱글형(분리형), 홈멀티형 3등급 제품을 가정하여 냉방기간에너지소비효율(Cooling Seasonal Performance Factor, CSPF)을 6으로 본다면, 단위냉방부하는 40.6~135.3 W/m2으로 추정된다. 반면, 단지 평균값을 기준한다면 단위냉방부하는 23.8~72.1 W/m2을 보이게 된다. 실제 운전환경에서 CSPF는 보다 낮은 값을 가질 것으로 예상되므로 해당 단위냉방부하는 보다 낮아질 수 있다.
상위 10% 평균값의 단위난방부하는 56.7 W/m2 (14 m2 타입)부터 25.9 W/m2 (84 m2 타입)까지의 분포를 보이며, 이를 ｢열사용시설기준｣과 비교하면 소형평형은 보다 높은 값을, 대형평형은 보다 낮은 값을 보이는 결과이다. 한편 단지 평균값에 따른 단위난방부하는 13.2~31.4 W/m2로 나타났다.
다만 앞서 언급한대로 상위 10% 평균값에는 실내 설정온도가 ｢건축물의 에너지절약설계기준｣[별표8]과는 다른 조건의 데이터와 인접세대가 비냉난방인 상태의 데이터가 포함되어 있음에 따라 건축설비적 측면의 설계조건에 대응하여 비교하려면 앞서 분석된 부하량 보다 더 낮은 값으로 고려되어야 할 것이다. 또한 서울, 양주 지역의 전용면적 전체 구간에 대한 추세식 산정을 위해서는 추가적인 데이터 확보가 요구된다.
온도구간별 데이터 분석
위 분석 결과는 단지가 위치한 지역적 한계를 내포함에 따라 외기온도 변화에 따른 냉방 전력량 및 난방 열량을 분석함으로써 다른 외기조건을 갖는 타지역의 부하를 추정하였다.
온도구간별 에너지사용량 패턴은 평면유형별로 차이를 보일 것으로 예상됨에 따라 공동주택 1개 단지 내에서도 데이터를 평면별로 분류하여 분석하였다. Figure 2는 D단지 36 m2 타입 평면의 세대 단위 전력량 및 난방 열량 데이터(Y축)를 일평균온도(X축)별로 정리한 결과이다. 전력의 경우 외기온도가 높을수록 사용량이 증가하다가 간절기에 최저치를 보이고 다시 온도가 낮을 때 사용량이 증가하는 경향을 보이며, 난방 열량의 경우 외기온도가 낮아질수록 높아지는 일반적인 경향을 보였다. 하지만 데이터에 이상치가 포함되어 있어 명확한 수치적 분석이 어려우며, 만약 상위 이상치만 제거한다면 사용량이 많은 값만이 순차적으로 삭제되어 경향에 왜곡을 일으킨다.
이를 해결하기 위해 일평균온도를 1℃ 단위로 분할하여 각 구간별로 이상치를 제거하여 변화 경향이 남아있도록 하였다. 해당 절차를 도식화하면 Figure 3과 같으며, 외기온도 범위에 따라 분할된 구간은 서울, 양주지역 모두 총 43개 구간이었다.((예.) -12℃ 이상 11℃ 미만, -11℃ 이상 10℃ 미만, ... , 29℃ 이상 30℃ 미만, 30℃ 이상 31℃ 미만)
Table 3.
Relationship between household energy consumption and net floor area
Table 4.
Relationship between energy consumption per unit area and net floor area
A단지와 B단지, F단지를 대상으로 상위 10% 평균값에 대한 외기 일평균온도별 단위면적당 냉방 전력량 및 난방 열량을 나타내면 Table 5와 같으며, 이때 수치는 일일 평균값을 의미한다. 외기온도가 낮은 경우에도 전력 사용이 증가하는데 이는 전기난방기 사용으로 인한 결과로 판단하여 하절기 냉방기간의 전력량을 냉방 전력으로 간주하였다.
소형평형으로 구성된 A단지의 경우, 외기온도 높을수록 냉방 전력량이 선형적으로 증가하는 경향을 보이지만, 난방 열량은 외기온도가 낮을수록 기울기가 작아지는 경향을 보인다. 또한 14타입이 다른 타입에 비해 단위면적당 사용량이 비교적 큰 것을 볼 수 있다. 중대형평형으로 구성된 B단지와 F단지의 단위면적당 에너지사용량은 외기온도에 비례하는 경향이 뚜렷하게 나타났으며, 평형이 크면 단위면적당 에너지사용량이 유사한 값으로 나타나는 것을 확인할 수 있다.
앞선 결과를 통해 냉방 전력량 및 난방 열량이 외기온도와 상관관계를 가짐을 알 수 있었다. 이에 본 연구에서 분석한 단지는 중부1,2지역에 한정되어 있지만 에너지사용량이 외기온도에 종속되어 변하는 것으로 가정함으로써 외기온도가 다른 타지역에 위치한 건물의 에너지사용량도 추정할 수 있을 것으로 판단하였다. 하지만 지역이 달라지면 온도 뿐만 아니라 일사 등의 외부환경이 달라지므로 본 분석방법은 외기온도 이외 기타 영향을 고려하지 못한 결과를 도출하는 한계를 가지고 있다.
｢건축물의 에너지절약설계기준｣ [별표7]을 참고하여 지역 구분별 대표 도시를 선정하고, 해당 도시의 냉난방 설계조건을 나타내면 Table 6과 같다. 이때 대표 도시는 냉방 설계온도 중 가장 높은 온도를 보이는 대구를, 난방 설계온도 중 가장 낮은 온도를 보이는 춘천을 설정하였다.
Table 5.
Relationship between daily average outdoor temperature and energy consumption (After data correction)
| Complex | Unit cooling elec. load | Unit heating load |
| A |  |  |
| B |  |  |
| F |  |  |
Table 6.
Representative cities by region for load pattern analysis
설계 외기온도 조건의 부하를 추정하기 위해 냉방 전력의 경우, 약 18℃ 내외부터 최대값까지 1차 선형식을 만들어 설계 외기온도 조건의 부하를 추정하였다. 반면 난방 열량의 경우, 선형관계가 아닌 구간이 존재함에 따라 설계 외기온도 조건 구간에 맞추어 약 0.35℃부터 최소값까지 1차 선형식을 사용하여 부하를 추정하였다.
전용면적별 상위 1%, 2%, ..., 10%의 단위면적당 냉방 전력량과 난방 열량을 나타내면 각각 Figure 4와 Figure 5와 같으며, 이때 그래프는 서울 지역에 대해서만 나타내었다. 냉방 전력량 및 난방 열량 모두 전용면적과 거듭제곱 형태의 상관관계를 가짐을 알 수 있다.
모든 지역에 대해 거듭제곱 형태(y=AxB)의 추세식을 만들어 상위 1%부터 상위 5% 또는 상위 1%부터 상위 10%까지의 결과를 도출하였고, 냉방 전력량은 Table 7에, 난방 열량을 Table 8에 나타내었다. 이때 분석의 편의를 위해 일부 평형에 대해 추세식으로부터 도출된 값을 함께 나타내었다.
단위면적당 냉방 전력량의 경우, 전기냉방기의 효율을 고려함으로써 단위냉방부하를 추정할 수 있으며, 냉방기간에너지소비효율(CSPF)을 6으로 가정하더라도 현재 KS C 9306 규격상의 단위냉방부하 기준값이 현저히 높아 개정이 필요할 것으로 사료된다.
단위면적당 난방 열량을 ｢열사용시설기준｣의 서울(지역C) 기준 단위난방부하 기준표와 비교했을 때, 14 m2 타입의 경우 기준표값은 상위 10%에도 해당하지 않으며, 36 m2 타입의 경우 상위 3%까지, 59 m2 타입 및 84 m2 타입의 경우 전시간을 담당할 수 있는 값임을 알 수 있다. 이는 14 m2 타입의 단위난방부하가 타평면보다 상대적으로 매우 높은 경향이 반영된 것으로, 본 연구결과를 통해 단위난방부하 기준표를 개정한다면 소형평형에 대한 구분을 세분화하여 일부 소형평형의 기준값을 상향하고, 중대형 평형의 기준값을 하향할 필요가 있을 것으로 사료된다.
Table 7.
Trend equation coefficients and derived values of unit cooling elec. load by top group
Table 8.
Trend equation coefficients and derived values of unit heating load by top group
또한 해당 수식을 설계적으로 활용될 수 있을 것으로 판단되며, 활용예를 나타내면 다음과 같다 : (1) 건축설비 설계 시, 상위 n%에 해당하는 데이터 충족을 목표로 한 설계용량 추정, (2) 반대로, 설계 또는 산정된 단위냉·난방부하가 실제 상위 n%를 담당할 수 있는 값인지 간접적 추정. 구체적으로 해당 식은 건축기계 설비조건과 다른 환경의 결과를 포함하고 있지만, 실제 세대에서 발생하는 부하를 나타낸 결과이므로 설계값과 실제값의 차이를 비교하고 이로 인해 발생하는 실내환경 미충족 세대 및 시간의 비율을 유추할 수 있을 것으로 판단된다.
다만 해당 식은 추세식임에 따라 모든 경우의 단위부하를 정확히 추정할 수 없고, 경우에 따라 실제 값과 다소의 차이를 보인다. 예로, 상위값별 데이터(Top n%)는 전용면적 변화에 따라 동일한 경향을 보이지 않고, 또한 같은 전용면적이라 하더라도 단위부하값이 다르게 산정될 수 있다. 예로, 분석된 2가지의 36 m2 타입은 동일한 전용면적이더라도 1bay구조와 2bay 구조가 혼재되어 있다. 이를 종합할 때, 보다 정확한 단위부하 기준표를 설정하기 위해서는 건축적 구조도 고려되어야 할 것으로 판단된다.
결 론
공동주택 단열성능기준이 패시브하우스 수준까지 강화된 시점에서 서울, 양주 지역에 소재하고, 지역난방을 공급받는 7개 단지를 대상으로 세대별·시간별 전력량 및 난방 열량 정보를 수집하고, 단위냉·난방부하를 분석하였다. 주요 연구결과는 다음과 같다.
(1)단지별/평형별 분석 결과, 세대 단위 전력량 및 난방 열량은 상위 10% 평균값 및 단지 평균값 모두 전용면적에 비례하는 경향을 보이고, 단위면적값으로 환산하면 거듭제곱 형태로 변함을 확인하였으며, 전용면적 변화에 따른 지역별 추세식을 제안하였다.
(2)상위 1%~10% 데이터 평균값(일일 평균값)을 기준으로, 단위 냉방 전력 부하는 22.5 W/m2 (14 m2 타입) ~ 6.8 W/m2 (36 m2 타입)의 분포를 보였으며, 단위난방부하는 56.7 W/m2 (14 m2 타입) ~ 25.9 W/m2 (84 m2 타입)의 분포를 보였다. 반면 상위 1%~70% 데이터 평균(일일 평균값) 단위난방부하는 13.2~31.4 W/m2로 나타났다.
(3)외기온도 구간별 냉방 전력량 및 난방 열량 관계를 분석한 결과, 외기온도 변화에 따른 경향성이 뚜렷하게 나타났으며, 해당 추세식으로부터 다른 외기조건을 갖는 타지역의 부하를 추정하여 단위 냉방 전력부하와 단위난방부하의 추세식을 제시하였다. 해당 결과를 통해 건축설비 설계 또는 실내환경 미충족 세대 및 시간의 비율을 추정할 수 있을 것으로 판단된다.
(4)효율등급제도 상의 냉방기간에너지소비효율(CSPF)을 통해 단위 냉방 전력부하로부터 단위냉방부하를 추정해본 결과, KS C 9306 상의 단위냉방부하는 중대형평형에서 과도하게 평가될 수 있을 것으로 예상된다. 또한 ｢열사용시설기준｣ 상 단위난방부하 기준표는 소형평형에 대해 더욱 세분화하고, 일부 소형평형의 기준값을 상향, 중대형 평형의 기준값을 하향할 필요가 있을 것으로 사료된다.
