A Study on the Effect to Reduce the Greenhouse Gas with a Pump Scheduling System in Water Supply Plant : Energy Efficiency Improvement CDM Project in Paldang Pumping Station(III)

펌프 스케쥴링 시스템을 적용한 수도사업장의 온실가스 저감효과 분석 : 팔당3 취수장 에너지효율향상 CDM 사업을 중심으로

A Study on the Effect to Reduce the Greenhouse Gas with a Pump Scheduling System in Water Supply Plant :

Energy Efficiency Improvement CDM Project in Paldang Pumping Station(III)

김민수*^,†ㆍ이형묵**ㆍ박민수**ㆍ권기범***

Kim, Min Su*^,†, Lee, Hyung Muk**, Park, Min Su** and Gwon, Gi Beom***

*고려대학교 기후환경학과, **한국수자원공사 녹색에너지처

***한국수자원공사 팔당권관리단

*Dept. of Climatic Environment, Korea University

**Dept. of Green Energy, Korea Water Resources Corporation

***Dept. of Paldang, Korea Water Resources Corporation

요 지

본 연구의 목적은 에너지 절감 및 온실가스 감축을 위해 수도사업장에 도입된 펌프 스케쥴링 시 스템의 온실가스 감축 효과를 객관적으로 분석하는데 있다. 이 목적을 달성하기 위해서 온실가스 감축량 산정시 CDM 방법론 AMS-II.C/Version 13을 적용하였다. 베이스라인과 프로젝트 배출량을 산정하기 위해 사업 전후의 유량, 흡수정과 써지탱크의 수위 차, 전력량 데이터를 이용하였다. 감축 량 산정의 정확성을 높이기 위해 펌프 운영과 연관성이 적은 소내 소비 전력과 계통손실도 고려하 여 계산하였다. 본 연구에서 적용된 방법론과 계산식은 수도사업장에서 온실가스 감축을 위해 적용 되는 타 기술의 감축량 산정 시에도 일정 부분 적용 가능할 것으로 판단된다.

키워드 : 온실가스 감축, 펌프 스케쥴링 시스템, CDM 방법론, 수도사업장

ABSTRACT

The purpose of this study is to analyze the green-house gas emission reduction of the pump scheduling system applied to the water-supply facilities in all objectivity with AMS-II.C/Version 13 in CDM methodology. To calculate the baseline and project emission in Paldang Pumping Station (III) the data about water flow, water level, electricity consumption, etc. before and after the imple-

†Corresponding author : E-mail: [email protected]

접수일자: 2013. 2. 24 / 수정일자: 2013. 3. 25 / 채택일자: 2013. 3. 25

mentation of project was used. This study considers internal facility (mostly for lighting) electri- city consumption and grid loss in order to get more accurate emission reductions. The methodology used in this study will be able to apply to different energy improvement techniques to calculate emission reductions in water supply facilities.

Key words : Green-House Gas Reduction, Pump Scheduling System, CDM Methodology, Water- Supply Facilities

1. 서론

기후변화에 따른 지구온난화현상이 빈번하게 발생하고 있는 현재, 세계 모든 국가들은 기후변 화의 주요 원인인 온실가스를 감축하기 위하여 다양한 노력을 기울이고 있다. 우리나라도 기후 변화에 대응하기 위하여 2009년 국무회의에서 2020년 국가 온실가스 감축 목표를 배출전망치 (BAU) 대비 30% 감축하는 것으로 최종 결정하 였다. 또한, 국내에서 2012년부터 온실가스 에너 지 목표관리제가 586개의 관리업체에서 시행되고 있으며, 2015년부터는 온실가스배출권 거래제를 실시할 계획이다. 결과적으로 우리나라에서도 온 실가스 감축을 위해 다양한 영역에서의 변화와 쇄신이 불가피한 상태이다. 먹는 물을 공급하는 수도분야도 예외일 수 없다. 온실가스 에너지 목 표관리제 대상 기관인 한국수자원공사는 국내 광 역상수도 분야에서 점유율은 2011년 기준으로 48%(한국수자원공사, 2012a)을 차지하고 있다.

또한, 한국수자원공사의 에너지 사용은 2011년 기준으로 90%(한국수자원공사, 2012b)가 수도사 업장에서 소비되며, 수도사업장의 온실가스 배출 량은 2011년 기준으로 99.7%(한국수자원공사, 2012c)가 전기에 의한 것이다. 이를 위해 한국수 자원공사에서는 전기에 의한 에너지 절감을 통해 온실가스를 감축하고자 펌프 스케쥴링 시스템, 고효율 펌프, 무동력 혼화장치, 고효율 변압기, 고효율 전동기, 가변속 펌프 모터, 인라인 방식, 펌프-배수지 최적운영기술을 적용 및 계획하고 있다. 그러나 본 연구를 진행하기 전까지 적용된

기술 중 어떠한 기술도 객관적으로 온실가스 감 축량을 산정하지 못했다. 이를 위해 본 연구에서 는 온실가스 감축의 한 축을 담당하고 있는 CDM 사업의 방법론을 적용하여 수도사업장의 온실가스 감축량을 객관적으로 산정하고, 감축량 을 CDM 사업으로 UNFCCC(United Nations Fra- mework Convention on Climate Change)에 등록 하고자 한다. 적용된 기술은 펌프 스케쥴링 시스 템으로 하였고, 감축량 산정 사업장은 팔당3 취 수장으로 한정하였다.

2. 선행연구

전 세계적으로 수도사업장의 온실가스 효과를 CDM 방법론으로 분석한 사례는 그 다지 많지 않다. 수도분야 온실가스 감축효과 분석에 대한 선행연구는 에너지효율 향상 CDM 사업을 위한 대규모 방법론 AM0020 사례 연구(이형석, 2008) 가 있다. 이 연구에서는 급수효율에 개선에 대한 베이스라인 방법론을 분석하였다. 또한, 인도에서 2004년에 "Energy Efficiency Improvement in Municipal Water Utilities in Karnataka, India"

CDM 사업을 추진하였다. 이 사업에서 AM0020 (UNFCCC, 2012a), 방법론을 이용해서 수도분야 온실가스 감축효과를 산정하였다. 그러나 이 사 업은 UNFCCC에는 최종 등록되지는 못했다.

2013년 2월 기준으로 CDM 사업에서 UNFCCC 에서 승인된 방법론에는 대규모 89개, 통합방 법론 21개, 소규모 방법은 87개가 있다. CDM 사 업 분야에는 15개(에너지관리공단, 2012) 분야가

있는데, 본 연구와 관련된 분야는 에너지 수요 (Energy Demand) 분야이다. 이 분야에서 온실가 스 감축효과를 CDM 방법론을 사용해서 객관적 검증 후 CDM 사업으로 등록된 사업은 71건으로 전체 6,060건 CDM 사업에서 1.17 %로 미약하 다.

3. 수도사업장 펌프 스케쥴링 시스템 국내 대부분의 수도사업장의 용수공급 펌핑 시 스템 운영은 과학적인 운영 프로세스 없이 운영 근무자의 경험에 의존하고 있다. 대 수용가의 용 수 수요 패턴을 중심으로 단순 대수제어방식으로 펌프를 운영하고 있고, 개별 펌프들의 성능을 실 시간으로 파악할 수 없어 최적운영 펌프 조합을 통한 에너지절감 및 온실가스 감축이 곤란한 상 황이다(권기범, 2012). 그로 인해 불필요한 용수 공급 에너지가 펌핑 시스템 운영 과정에서 소요 되고 있다. 영국 같은 선진국에서는 이러한 문제 점을 해결하고자 펌프 스케쥴링 시스템을 개발하 여 수도분야에 적용하였다. 국내에서는 최초로 한국수자원공사가 2008년 1월에 열역학적 펌프효 율측정 방법을 기반으로 하는 Riventa(영국)사의 제품을 수도사업장인 팔당3 취수장에 적용하였 다. 또한, 국내 기업인 LS산전이 수도사업장 에 너지 효율화 사업의 일환으로 한국형 펌프 스케 쥴링 시스템을 개발하고 있다. 일반적으로 수도 사업장 펌프 스케쥴링 시스템의 프로세스는 펌프 운영데이터 분석 후 용수공급량, 써지탱크 수위, 펌프 운전점, 관로손실 수두곡선 등을 활용하여 펌프조합 운전의 상·하한점을 선정한다. 다음으 로 펌프 호기별 성능곡선을 취득 후 주요 운전양 정 구간별 합성운전으로 최저 전력이 소비되는 펌프조합을 선정한다. 마지막으로 실시간 펌핑 시스템이 최적으로 운영될 수 있도록 한다(권기 범, 2012). 펌프 스케쥴링 시스템 프로세스를 단 순화하면 Table 1과 같다.

Order Contents

① Checking and analyzing data of all existing pumps’ performance

②

Checking each pump’s efficiency, water flow, delivery head, pipeline resistance curve,

electric power rate

③ Decision on the combination of pumps which would consume the minimal energy

④ Application of the pump scheduling algorithm to each pump

Table 1. The process of the pump scheduling system

팔당3 취수장에 적용된 펌프 스케쥴링 시스템 구성요소는 Fig. 1(권기범, 2012)과 같이 데이터 취득부, 연산부, 실행부로 구성되어 있다(권기범, 2012). 데이터 취득부는 흡입 온도 센서, 토출 온 도 센서, 전력량계로 구성된다. 연산부는 펌프 호 기별로 설치가 되어 있으며 데이터 취득부에서 제공된 데이터를 연산하고 화면에 표시한다. 실 행부는 각 호기의 연산부에서 제공한 데이터를 서버 PC에서 저장하고 프로그램을 구동하여 펌 핑 시스템 운영이 최적으로 되게 한다. 팔당3 취 수장은 수용가에 용수를 공급하기 위해 먼저 팔 당댐으로부터 물을 취수하고 다음으로 흡수정의 물을 펌프를 통해 써지탱크까지 이동시킨다(Fig.

2). 여기에 설치된 써지 탱크는 펌프의 급차단, 급가동, 또는 밸브의 급개폐 등으로 인하여 수격 작용이 생겨 펌프 밸브, 관로 등이 파손될 것을 방지하기 위한 역할을 하며, 또한 써지탱크의 높 이(수위)로 수용가의 용수 공급시 필요한 압력 을 조절하는 역할을 한다. 팔당 3취수장은 일 평 균 약 1,330,000 m³을 수도권 지역으로 공급하고 있다. 팔당3 취수장 역시 펌프 스케쥴링 시스템 을 적용하기 전까지 다른 수도사업장과 마찬가 지로 펌핑 시스템이 단순 대수제어운영, 운전자 경험에 의한 펌프 운영, 써지탱크 고수위 운영

Fig. 1. The diagram of pump scheduling system. Fig. 2. The distribution diagram of Paldang pum- ping station(III).

Fig. 3. Operation head graph(horizontal axis : head(m), vertical axis : Energy consumption (kwh/m³).

방식으로 운영되고 있었다. 팔당3 취수장에는 10 대의 펌프가 설치되어 있으며, Table 2와 같이 2 호기와 10호기를 제외하고, 펌프 스케쥴링 시스템

Specification of pumps

Number of pump Rated water flow (m³/day)

Head (m)

Pump scheduling system

# 1, 2, 10 330,000 80 # 1

# 3, 4, 5, 11, 12, 13 330,000 72 # 3, 4, 5, 11, 12, 13

# 14 165,000 72 # 14

Table 2. Specification of pumps in Paldang pumping station(III).

이 설치되어 있다.

수용가에서 요구하는 물량에 따라 써지탱크의 높이(수위)는 변동된다. 즉, 필요한 운전 양정이

가동대수

Head(m)

A B C D E

∼67.3 67.3∼71.0 71.0∼73.6 73.6∼78.6 78.6∼

3대 Number of pump # 3, 9, 11 # 3, 9, 11 # 3, 9, 13 # 4, 9, 13 # 4, 9, 13 4대 Number of pump # 3, 9, 11, 13 # 3, 9, 11, 13 # 3, 9, 11, 14 # 4, 9, 11, 13 # 3, 4, 9, 11 Table 3. Optimum pump shift according to the head in Paldang pumping station(III)

변화한다. Fig. 3(권기범, 2012)과 Table 3(권기범, 2012)은 운전양정과 가동 대수에 따라 최적화된 펌프의 운영호기를 보여주고 있다. 예를 들어 필 요한 가동대수가 3대일 때 양정 67.3 m 이하에서 3, 9, 11호기로 운영되고, 71.3∼73.6 m 구간에서 3, 9, 13호기로 운영된다.

4. 펌프 스케쥴링에 의한 온실가스 저감 효과 분석

4.1 방법론 AMS-II.C/Version 13 분석 팔당3 취수장에 적용한 펌프 스케쥴링 시스템 의 온실가스 감축 효과를 보수적이고 객관적으로 분석하고자 CDM 방법론을 적용하였다. 수도사업 장의 펌프 스케쥴링 시스템 적용은 CDM 분야에 서 특정기술을 활용한 수요자 측면에서의 에너지 효율 개선사업에 해당되기에 방법론을 AMS- II.C/Version 13으로 선택하였다. AMS-II.C/Ver- sion 13(UNFCCC, 2012b)에는 옵션 1과 옵션 2 가 있다.

옵션 1 : 장치의 베이스라인 에너지 소비량과 대체된 전력의 배출계수의 곱을 할 수 있을 경우 사용한다.

BE

E

여기에서,

BE

: y년도 베이스라인 배출량(tCO

E

EF

y년도 배출계수(tCO

∑i : 사업기간 동안 에너지 고효율 장비가 운 영되기 위해 교체된 i장치(예: 40 W 백 열 등, 5 hp 모터) 그룹들의 합

n

p

o

l

평균 기술적 Grid 손실(전송, 분배)로 이 값은 상업적인(절도, 도둑질) 손실 같은 비 기술적 손실은 포함하지 않는다. 이 값은 주최국의 믿을만하고 정확한 최근 자료를 이용하여 결정할 수 있다. 이 값은 국가 공 익사업체 혹은 정부기관에서 최근에 발표 한 자료로부터 결정이 가능하다. 사용된 자 료의 정당성(예 : 타당성 내지 정확성/불확 실성, 특히 비 기술적 손실의 제외)은 프로 젝트 참가자에 의해 증명되고 문서화되어 야 한다. 만약 최근의 이용 가능한 데이터 가 존재하지 않거나 데이터가 정확하지 않 아서, 또는 신뢰할 수 없다면 연간 기술적 Grid 손실 값으로 디폴트 값인 0.1이 사용

되어야 한다.

Q

매제의 연평균 사용량(tones/year)으로 국 가 온실가스 인벤토리를 위한 2006 IPCC 가이드라인 제3권(산업공정 및 제품 사용) 제7장(오존층 파괴 물질에 대한 불소화 대 체물질의 배출)의 값을 이용할 수 있다.

GWP

지수(tCO2e/t refrigerant)

옵션 2 : 베이스라인 기간 동안의 시스템의 특 정 에너지 소비량, 사업기간(y년)의 생산량, 대체 된 전력의 배출계수의 곱을 이용할 수 있을 때 사용이 가능하다. 이 옵션은 베이스라인과 프로젝 트의 생산량(output)에 대하여 비슷한 조건을 입 증할 수 있을 시에만 사용할 수 있다. 예를 들어,

“water pumping system”과 같은 특정한 경우 평 균유량과 펌프 전·후단 압력 차이가 베이스라인 기간 대비 프로젝트 기간의 변동이 +/^—10% 이내 임을 증명하거나, 베이스라인 펌프 명판의 수두 (압력)와 토출 사양과 해당 전력·에너지 소비 (펌프가 병렬로 운영되고 있을 시, 가중평균값을 사용할 수 있음)를 이용하여 보수적으로 EER 산 정할 때 사용할 수 있다.

BE

= E

E

여기에서,

EER : 베이스라인에서의 특정 에너지 소비량 (MWh/unit). EER은 연간 생산량을 베이스 라인에서 소비된 총 연간 전력으로 나누어 계산한다. 프로젝트 이전 최소 3년간의 자 료가 계산 시 이용되어야 한다. 예를 들면 펌핑 스테이션으로부터 물 공급이(실제 측 정된 베이스라인 생산량 자료를 대신하여 기록된 생산량 자료를 이용할 수 있다.) 3 년이 넘지 않는 시설물의 경우에는 기록된

자료를 모두 이용해야 한다(최소 1년간의 자료가 요구됨).

Q

l

4.2 방법론 적용 정당성 증명

4.1 방법론 AMS-II.C/Version 13 분석에서 설 명했듯이 옵션 1은 백열전구나 모터 같은 단일 제품에서 에너지 효율 좋은 것으로 교체했을 때 사용하는 것이고, 옵션 2는 단일 제품이 아니라 시스템적으로 하드웨어 부분과 소프트웨어적인 부분을 통해 에너지 효율이 개선되었을 때 적용 한다. 따라서 팔당3 취수장에 적용한 펌프 스케쥴 링 시스템의 온실가스 감축 효과를 산정하기 위 해 AMS-II.C/Version 13 옵션 2를 선택하였다.

하지만 방법론에서 설명했듯이 옵션 2를 적용하 기 위해서는 사업 전·후의 3년간의 평균유량의 변동과 펌프 전·후단의 압력 차이가 ±10% 이내 임을 증명하거나, 베이스라인 펌프 명판의 수두와 토출 사양과 해당 전력·에너지 소비를 이용하여 보수적으로 EER 산정할 때만 사용할 수 있다. 펌 프 스케쥴링 시스템 온실가스 감축 효과 분석 연 구에서는 사업 전·후의 3년간의 평균 유량의 변동 과 펌프 전·후단의 압력 차이가 ±10% 이내임이 증명 가능하였다. 이번 연구에 적용된 펌프 스케 쥴링 시스템은 2007년 9월부터 2008년 1월에 설 치된 것이다. 유량 분석 결과, 사업 후 프로젝트 유량이 사업 전 베이스라인 유량에 비하여 7.79%

증가한 것으로 나타났다(Table 4). 따라서 사업 전후 유량 변화량이 ±10% 이내이므로 기준을 만 족하였다. 다음은 펌프 전·후단의 압력차 변동 이다. 펌프 스케줄링 시스템 도입 이전에도 각 개 별 펌프 별로 전·후단에 아날로그 압력계가 이 미 설치는 되어 있었다. 그러나 압력자료는 단순 히 정상작동 여부 확인 자료로만 사용되었기 때 문에 사업장의 데이터 베이스상에 기록되어 있지 않았다. 따라서 사업 전·후 펌프 전·후단의 압

력 차이가 ± 10% 이내 임을 증빙하기 위하여 써 지탱크와 흡수정의 수위 차이를 이용하였다. 왜냐 하면 Fig. 4에 알 수 있듯이 펌프의 전·후단의 압력 차가 써지탱크와 흡수정의 수위 차와 밀접 한 연관성이 있고, 또한 사업 전·후 써지탱크와 흡수정의 수위 차가 사업장의 데이터 베이스상에 기록되어 있기 때문이다. Fig. 4에 언급된 압력 데이터는 펌프 스케쥴링 시스템 적용 시 펌프의 전·후단에 나란히 설치된 디지털 압력계로부터 수집된 압력자료이다. 써지탱크와 흡수정의 수위 차이는 프로젝트 기간 대비 베이스라인 기간 동

Before project After project Remark

Period 9. 2004∼8. 2007 2. 2008∼1. 2011

Yearly average of

water flow(m³/year) 485,085,233 522,920,310 7.79% increase

Table 4. Comparison of the water flow before and after the implementation of project in Paldang pumping station(III)

Fig. 4. Compare water level differential with inlet and outlet pressure differential.

Period Drainage wells average

Surge tank

average Difference

Baseline

(9. 2004∼8. 2007) 24.50 m 93.83 m 69.33 m

—1.52 % Project

(2. 2008∼1. 2011) 24.09 m 92.37 m 68.28 m

Table 5. Comparison of the water level before and after the implementation of project

안 ^—1.52%로 분석되었다(Table 5). 따라서 수위 차이와 압력 변동이 Fig. 4와 같은 상관관계를 가 지므로 압력 변동이 ± 10% 이내라고 주장할 수 있다. 결론적으로 팔당3 취수장에 적용한 펌프 스 케쥴링 시스템의 온실가스 감축 효과를 산정하기 AMS-II.C 옵션 2를 선택한 것이 정당함을 입증 하였다.

4.3 베이스라인 에너지 소비량 산정

E

EER (kWh/m³)

Yearly average of discharge of water in project

(m³/y)

Yearly average of grid loss

Electricity consumption (MWh/y)

9. 2004∼8. 2007 2. 2008∼1. 2011 2. 2008∼1. 2011 E = B/A

(A, B from Table 6) F G

H = E*F/(1

G)/1,000

EER = 0.2531 522,920,310(m³/y)

l

E

Table 7. Calculation of baseline electricity consumption ERR값을 산정하기 위하여 펌프 스케쥴링 시스 템 설치 이전 2004년 9월부터 2007년 8월까지 3 년간의 전력량과 유량의 월별 데이터(한국수자원 공사, 2012d)를 수집 및 분석하여 연간 데이터로 정리하였다. EER값 산정방법을 Table 6에 나타내 었다. 그 결과, EER값으로 0.2531(kWh/m³)이 산 정되었다. 정확하게 펌프에서 소비된 에너지 사용 량(B)을 구하기 위해 소내 소비전력량(D)을 전체 전력량(C)에서 삭감하였다. 펌프 스케쥴링 시스템 설치 전후하여 소내 소비용 전력량계가 설치되어 있지 않아 소내 소비전력량(D) 값은 전력 측정기

Item Data Note

Yearly average of discharge

of water (m³/y) A 485,085,233

9. 2004

∼ 8. 2007 Yearly average of electricity

consumption only for pumps (kWh/y)

B = C^—D 122,758,740

Yearly average of total electricity consumption

(kWh/y)

C 122,841,600

Yearly average of electricity consumption for internal facility

(kWh/y)

D 82,860 Calculated

EER(kWh/m³⁾ E = B/A 0.2531

Table 6. Calculation of EER in baseline

기를 따로 설치하여 추정하였다. 전력 측정기기를 통하여 측정된 1일간 소내 소비 전력사용량은 Fig. 5와 같이 227(kWh) (9.466 kW×24h)로 나타 났다. 따라서 연간 소내 소비 전력 사용량은 82,860 (kWh) (227 kWh/일×365일)으로 계산되었고, 베이 스라인 에너지 소비량 EBL,y은 Table 7과 같이 137,905 (MWh/y)으로 산정되었다. 여기서 유량 값 522,920,310 (m³/y)은 2008월 2월부터 2011년 1월까지 년간 평균값이다. 이 값은 프로젝트 유량 값이기도 하다.

계통손실(Grid loss) ly은 한국전력에 매달 발행하 는 전력통계속보 리포트(한국전력공사, 2012)를 이

(a) The accumulation of consumed electricity a day

(b) The consumed electricity per hour

Fig. 5. The measured amount of electricity consumption for the internal facility a day.

용하였다. 2008년 2월부터 2011년 1월 사이의 계산 된 ly값은 Table 8에서 보듯이 0.0404로 나타났다.

4.4 프로젝트 에너지 소비량 산정

E

Period Months Applied grid loss

2. 2008∼12. 2008 average 11 0.0401

2009 year average 12 0.0407

2010 year average 12 0.0399

Jan 2011 1 0.0461

Average annual technical grid losses (transmission and distribution) : 0.0404 Table 8. Applied grid loss data

은 펌프 스케쥴링 시스템이 설치된 후 2008월 2 월부터 2011년 1월까지 3년간의 데이터를 분석하 였다. ERR 값은 0.2339(kWh/m³), 프로젝트 에너 지 소비량 EPJ,y 값은 127,499(MWh/y)으로 산정

Item Data Note

Yearly average of discharge of water (m³/y) A 522,920,310

Feb 2008

∼ Jan 2011 Yearly average of electricity consumption

only for pumps (kWh/y)

B = C — D 122,300,100

Yearly average of total electricity consumption

(kWh/y)

C 122,382,960

Yearly average of electricity consumption

for internal facility(kWh/y) D 82,860 Calculated

EER (kWh/m³) E = B/A 0.2339

Table 9. Calculation of EER in project

EER(kWh/m³)

Yearly average of discharge of water in

project (m³/y)

Yearly average of grid loss

Electricity consumption (MWh/y)

9. 2004∼8. 2007 2. 2008∼1.2011 2. 2008 ∼1. 2011

E = B/A F G

H = E*F/(1

G)

EER = 0.2339 522,920,310(m³/y)

l

E

Table 10. Calculation of project electricity consumption 되었다.

4.5 온실가스 감축량(Emission Reductions) 산정

ER

= (BE

− PE

ER

E

EF

PE

E

EF

EF

× WBM (10)

배출계수 EFCO2,ELEC,y은 CDM 방법론 툴(Tool) 중에서 전기 시스템에 대한 배출 계수를 계산하 기 위한 툴(UNFCCC, 2012c)을 이용하였다. 배출 계수는 OM(Operating Margin) 배출계수와 BM (Build Margin) 배출계수의 가중치 WOM과 WBM 를 합한 값이다. 이 값은 CM(Combined Margin) 라 한다. OM 계산식은 아래 식과 같다.



  



_



_{}

×

×



(11)

EF

gin CO2 배출계수 (tCO2e/MWh)

FC

NCV

EF

2006 IPCC에서 제공된 95% confidence interval의 저위 발열량 값을 사용

EG

량 (MWh)

m : 주어진 연도 y에 grid로 전력을 공급하는

i : 주어진 연도 y에, 발전소/발전기(unit) m에

y : 데이터가 이용 가능한 가장 최근 3년

EF

BEy

PEy

ERy

본 연구에서는 국내 데이터에 의한 NCVi

값이

_{}

_{ }



_



_

×

(12)

EF

MWh)

EG

: 연도 y에 발전소 m에서 발생되어 grid

EF

(tCO2e/MWh)

m

y : 발전량 데이터가 이용 가능한 가장 최근

본 연구에서 가중치 WOM과

W

베이스라인 배출량 BEy 92,906(tCO2e/year)으로 프로젝트 배출량 PEy 85,862(tCO2e/year)로 계산 되어졌다. 결과적으로 감축량은 7,044(tCO2e/ year) 로 산정되었다. 여기서 누출량 LEy 값은 0으로 산정하였다. 또한, 누출된 냉매와 이번 프로젝트 는 무관함으로 Qref,BL은 0으로 계산하였다.

5. 결론

선행연구에 따르면 온실가스를 일으키는 주요 요인으로 에너지 사용의 증가를 들고 있다. 온실 가스 저감에 대응하는 가장 좋은 방안은 에너지 를 절약하거나, 에너지 사용의 효율을 높이는 것 이다. 하지만, 에너지효율 향상을 실제로 실행하 는 것은 쉽지가 않고 더욱이 온실감축량을 객관 적으로 산정하기도 어렵다. 본 연구에서는 수도사 업장의 에너지효율 향상을 위해 도입된 기술에 대하여 CDM 방법론을 적용하여 온실가스 감축 효과를 객관적이고 보수적으로 분석하고자 했다.

본 연구는 팔당3취수장에 펌프 스케쥴링 시스템 도입 효과를 분석하기 위해 CDM 방법론 AMS- II.C/ Version 13을 적용하였다. 방법론 적용과 감 축효과 분석의 타당성 확보를 위해 에너지관리공 단 온실가스 검증원과 UNFCCC SSC WG(소규 모 CDM 방법론 관련 질의에 대하여 미팅하고 회신하는 그룹)을 통해 검증 받았고, 최종적으로 온실가스 감축효과를 CDM 사업계획서로 작성하 여 2012년 8월에 UNFCCC에 CDM 사업으로 최 종 등록하였다. 검증을 받은 과정에 UNFCCC SSC WG에 질의는 두 번 있었다. 첫 번째는 이 번 CDM 사업에 적용된 펌프 스케쥴링 시스템이 방법론 AMS-II.C/Version 13에서 언급한 펌핑 시 스템(pumping systems)에 포함될 수 있는지 질의 (UNFCCC, 2011a)하였다. 왜냐하면 검증 초기에 심사원들이 방법론에 언급된 펌프 시스템은 하드 웨어적 개선 부분만 포함된다는 의견을 제시하였 고, 펌프 스케쥴링 시스템은 소프웨어적 성격이 강해서 방법론 적용의 타당성 불확실했던 의견을 언급했기 때문이다. 두 번째는 이번 CDM 사업이 하나의 사이트에서 발생하는 온실가스 감축사업 인데, 방법론 AMS-II.C/Version 13에 기술된 “at many site”에 포함될 수 있는지를 질의(UNFCCC, 2011b)하였다. 이것 역시 검증 초기에 심사원들이 방법론 언급에 “at many site”들 두 개 이상의 장 소에 감축 활동이 발생할 때만 적용 가능하다고

판단했기 때문이다. 그러나 두 번의 질의 결과, UNFCCC SSC WG부터 팔당3취수장 온실가스 감축사업에 방법론 AMS-II.C/ Version 13이 적용 가능하다는 답변을 공식적으로 받았다. 본 연구를 통해 UNFCCC에 등록된 이번 CDM 사업은 국내 에서 에너지효율 향상 관련 CDM 사업으로 최초 이다. 한국수자원공사 대부분의 수도사업장에서 소비하는 전기의 95.8%(한국수자원공사, 2102b) 가 펌프 운영에 의해 소비가 된다. 이번에 언급된 펌프 스케쥴링 시스템은 수도사업장에서 에너지 효율 향상을 위해 도입하려는 여러 기술 중에서 가장 직접적으로 펌프 운영에 관여하는 기술이다.

현재 한국수자원공사에서는 펌프 스케쥴링 시스 템을 여러 타 사업장에 적용하여 온실가스 감축 하려 계획하고 있다. 본 연구를 통해 검증받은 방 법론을 타 사업장에 적용하면 객관적으로 온실가 스 감축효과를 분석할 수 있을 것으로 판단된다.

또한, 다른 에너지효율향상 기술의 온실가스 감축 효과 분석에도 일정부분 도움이 될 것으로 예상 되며, 무엇보다도 2015년부터 국내에서 시행될 온실가스배출권 거래제에서 수도분야의 감축효과 를 객관적으로 검증하는데도 도움이 될 것으로 판단된다.

참고문헌

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