*****†황정하(교신저자):경북대학교 건축토목공학부 E-mail:[email protected],Tel:053-950-8544
*이용호 :경북대학교 건설환경에너지공학부
**홍준호 :경북대학교 건설환경에너지공학부
***김용경 :대구공업대학교 건축과 에너지설비계열
****조영흠 :영남대학교 건축학부
*****†Jung-Ha Hwang(corresponding author) : School of Architectural, Civil, Environmental and Energy Engineering, Kyungpook National University.
E-mail : [email protected], Tel : 053-950-8544 *Yong-Ho Lee : School of Architectural, Civil, Environmental
and Energy Engineering, Kyungpook National University.
**Jun-Ho Hong : School of Architectural, Civil, Environmental and Energy Engineering, Kyungpook National University.
***Yong-Kyoung Kim : Faclty of Energy Engineering Daegu Technical University.
****Young-Hum Cho : Department of Architecture, Yeungnam University.
건물에너지사용특성이 신재생에너지시스템 최적화 비율에 미치는 영향분석
Anal ysi sofEf f ect sofBui l di ngEnergyConsumpt i onCharact eri st i cson t heOpt i mi zat i onRat i of orNew andRenewabl eEnergySyst ems
이용호* ․홍준호* * ․김용경* * * ․조영흠* * * * ․황정하* * * * * †
Yong-HoLee* , J un-HoHong* * ,Yong-Ky oungKi m* * * ,Young-Hum Cho* * * * ,and J ung-HaHwang* * * * * †
(Submitdate:2014.9.18.,Judgmentdate:2014.9.19.,Publicationdecidedate:2014.10.27.)
Abstract :
ThisstudydevelopedaKRESSprogram designedtofindtheoptimizationratiofornew andrenewable energysystemsandanalyzetheeffectsofbuildingenergyconsumptioncharacteristicsontheratio.Inspiteofcleardifferencesinpredictedenergyconsumptionandenergyconsumptionbytheloadsamong18 facilities,thecurrentformulaforobligatorysupplyratiosappliesacorrectioncoefficientaccordingtothebuilding purposes based on energy consumption pereach unitarea in medicalfacilitiesand thusreflectsno energy consumptioncharacteristicsaccordingtothebuildingpurposes.
The optimization ratio fornew and renewable energy systems was the same forallfacilities when the correctioncoefficientsbythebuildingpurposesandnew andrenewableenergysourceswereallapplied.When thecorrectioncoefficientswerenotapplied,however,theoptimizationratiovariedaccordingtobuildingenergy consumptioncharacteristics.
Thefindingsraiseaneed totestthecorrection coefficientsin ordertoselectnew and renewableenergy systemsthattakeintoaccountenergyconsumptioncharacteristicsbythebuildingpurposesandloadsandreflect economy,environmentalperformance,andtechnology.
Key Words : 건물에너지사용특성(Building energy consumption characteristics),신재생에너지시스템(New renewable energysystem),최적화프로그램(Optimizationprogram),건물용도 보정계수(Buildingpurposecorrection factor),신재생에너지 원별 보정계수(New renewableenergysourcecorrectionfactor)
[논문] 한국태양에너지학회 논문집 Journal of the Korean Solar Energy Society
Vol. 34, No. 5, 2014 IS S N 1 5 9 8 - 6 4 1 1 http://dx.doi.org/10.7836/kses.2014.34.5.117
1.서 론
1. 1연구배경 및 목적
최근 기후변화 및 온실가스 저감 대책 등 국제 적으로 에너지 관련 변화에 대응하기 위하여 세계 각국은 신재생에너지의 개발과 보급 확대 를 위한 다양한 정책을 시행하고 있다.
이에 따라,우리정부도 국가 에너지 사용 량의 높은 비중을 차지하는 건물부분의 에너 지를 절약하기 위한 구체적인 대안으로 공공 건축물의 총에너지사용량의 일정비율을 신재 생에너지로 공급하도록 하는 「공공기관 신·
재생에너지 설치의무화 제도」를 20 04년 3 월 부터 시행하고 있다.그러나 의무설치용량만 을 제시하는 현행 설치의무화 제도는 건물에 서 이용되는 에너지 소비패턴과 각 신재생에 너지시스템의 특성을 반영하기 어렵다.
따라서,건물부하특성과 신재생에너지시스 템 성능 및 경제성,기술성,환경성 등과 같은 다양한 요소들을 종합적으로 고려하여 건축 계획· 설계 단계에서 건축물에 적합한 신재생 에너지시스템의 선택과 용량산정에 대한 최적 화 시스템 설계가 필요하다.
이에,본 연구는 사용자의 요구에 부합하여 최적 신재생에너지시스템을 선정하는 프로그 램( 이하‘ KRESS :KNU Re ne wabl e Ene r gy Sys t e msOpt i mi z at i onAppl ys of t war e ’ 라 칭 함) 을 개발하여 건물용도별 에너지사용특성 이 신재생에너지시스템 최적화 비율에 미치는 영향을 분석하였다.
1. 2연구방법 및 범위
본 연구는 최적 신재생에너지시스템 선정 프로그램을 통하여 건축물의 에너지사용특성 이 신재생에너지시스템 최적화 비율에 미치는 영향을 분석한 연구로서 연구방법 및 내용은
다음과 같다.
( 1)공공건축물 가운데 업무시설을 대상으로 KRESS와 Ene r gyPl us프로그램 시뮬레 이션을 실시하여 경제성과 기술성 및 환 경성에 따른 상관도 평가를 실시하여 개 발 프로그램의 신뢰도를 검증하였다.
( 2)검증된 KRESS 프로그램을 사용하여 건 물에너지 사용특성이 신재생에너지시스템 선정 비율에 미치는 영향을 분석하기 위 해 건물용도별 단위면적당 에너지사용량 과 건립현황을 분석하고,건물용도별 분 석에 적합한 기본모델을 설정하였다.
( 3)설정된 건물용도별 기본모델을 대상으로 공급의무비율 산정식의 보정계수가 예상 에너지사용량과 신재생에너지시스템 설 비용량 및 신재생에너지시스템 최적화 비 율에 미치는 영향을 분석하였다.
2.신재생에너지시스템 최적화 연구동향과 프로그램 개발
2. 1신재생에너지시스템 최적화 연구동향 신재생에너지시스템은 자연 및 기상 조건에 따라 에너지 수요와 공급의 불일치성과 같은 문제점을 내포하고 있다.이로 인해 신재생에 너지시스템을 통한 안정적 에너지 공급을 위 해서 시스템이 과다 설계되는 경향이 있어 시 스템의 효율성 및 경제성을 저하시키는 문제 를 발생시킨다.위와 같은 문제들을 해결하기 위해 신재생에너지시스템의 최적화에 대한 연 구가 요구됨에 따라,국내· 외적으로 건축물에 신재생에너지시스템을 적용 보급하기 위한 연 구들이 다양하게 이루어지고 있다.
국외 연구의 경우,복잡하고 다양한 변수들이
요구되는 시스템 최적화를 수학적 모델을 통하
여 분석한 연구들이 활발히 진행되고 있다.이러
한 수학적 모델 분석 연구로는 반복적인 탐색을 통한 도출기법으로 메타휴리스틱( Me t ahe ur i s t i c ) 기법을 활용한 연구들이 있으며,근래는 다양한 메타휴리스틱 기법 가운데 유전자 알고리즘 ( Ge ne t i cAl gor i t hm) 을 통한 최적화가 연구가 주로 이루어지고 있다. 1 ) 2)
국내 연구의 경우,「신에너지 및 재생에너 지 이용· 촉진· 보급 법」에 의한 신재생에너지 설치의무화 제도의 영향으로 시스템의 개별성 능향상과 경제성,기술성,환경성 등의 종합분 석을 토대로 복합시스템의 구성과 설치조건 및 제어전략의 최적화를 위한 다양한 연구가 수행되어 지고 있다. 3) 4 ) 5 )
2. 2최적화 프로그램 개발 알고리즘 이에 본 연구 또한,초기설계단계에서 신 재생에너지원의 적합한 선택과 그에 따른 설 비용량선정을 통하여 시스템의 조합 설계가 가능한 최적화 비율 선정 프로그램 6 ) 을 개발 하였다.
1)Koutroulis,E.,Kolokotsa,D.,Potirakis,A.,Kalaitzakis, K.,Methodology foroptimalsizing ofstand-alone photovoltaic/wind-generatorsystems using genetic alorithms,Solarenergy,80,pp1072-1088,(006) 2)Bala,B.,Siddique,S.A.,Optimaldesignofapv-diesel
hybrid system for electrification of an isolated island-Sandwipinbangladeshusinggeneticalorithm, EnergyforsustainableDevelopment,13,pp137-142, (2009)
3)변수영 외 3인,신재생에너지 복합 적용시 중요도 평가 에 관한 연구,대한건축학회 논문집 26(6),pp333-340, (2010)
4)정민희,신새생에너지시스템의 도시 복합적용을 위한 최적안 선정 알고리즘 개발,중앙대학교 학위논문.
(2012)
5)홍준호 외 3인,공공의료시설에 적합한 신재생에너지 시스템의 복합적용비율에 관한연구,한국태양에너지 학회 논문집,Vol.34,No.2,pp32-43,(2014) 6)홍준호 외 3인 ,공공건축물의 신재생에너지시스템 적
정비율 선정을 위한 프로그램 개발연구,대한건축학회 춘계학술발표대회논문집,제34권 제1호,pp259-260, (2014)
Fi g.1Bl oc kdi agr am oft heKRESS pr ogr am
본 연구에서 개발· 이용된 KRESS 프로그 램은 기존법규와 연계하여 국내「신에너지 및 재생에너지 이용· 촉진· 보급 법」에서 지정 하고 있는 11종의 신· 재생에너지원 가운데 건 축물에 적용하기 적합하다고 판단되는 태양 광,태양열,지열을 대상으로 윈도우 운영 체 제 MS-Exc e lVBA의 통계적 기법을 기반으 로 ( Fi g.1) 과 같이 사용자의 편의성을 고려 하여 신재생에너지시스템 최적비율을 도출할 수 있는 프로그램이다.
먼저 시스템을 적용하고자하는 건물의 용도 와 면적을 입력하여「건축물에너지 사용실태 에 관한 연구」 7 ) 의 건물용도별 부하별 단위 에너지사용량과「신· 재생에너지 설비의 지원 등에 관한 기준」 8) 의 자료를 바탕으로 건물의 예상에너지사용량과 연간신재생에너지생산량 을 식 ( 1) 과 ( 2) 를 통하여 계산한다.
그 결과를 이용하여 식 ( 3) 의 공급의무비율
7)2011년 건설기술연구원 건믈에너지 총조사 결과 보고 서,건축물에너지 사용실태에 관한 연구,건물용도별 부하별 단위에너지사용량
8)지식경제부고시 제2012-122호,공공기관 에너지이용 합리화 추진에 관한 규정 및 해설서,공공기관 신재생 에너지이용 의무화 제도 관련
에 적합한 신재생에너지원별 설비용량을 [ C 01
∼66 ] 분류한다.그리고 ( Tabl e1) 과 같이 국내 건축설비와 친환경건축전문가 117 명을 대상 으로 실시한 선호도 조사 응답( 52 %)AHP 9 ) 통계치를 바탕으로 상위 평가항목( 경제성,기 술성,환경성) 별 평균값( ⓐ) 과 Li ke r e tSc al e s 1 0 ) 에 따라 도출된 하위항목 평균값( ⓑ) 을 곱 한 가중치( ⓒ) 를 적용하여 대상건물에 적합한 신재생에너지시스템 최적화 비율을 제시한다.
⦁ 예상에너지사용량 ---식 ( 1)
×××
:난방단위부하,:냉방단위부하,:전력단위부하,: 급탕단위부하,:연면적,:건물용도별 보정계수,:지역계수
⦁ 신재생에너지생산량 --- 식 ( 2 )
× ×
:신재생단위에너지생산량,:에너지원별 보정계수: 설치용량
⦁ 신재생에너지 공급의무비율 ---식 ( 3 )
×
:공급의무비율,:예상에너지생산량:신재생에너지사 용량
ⓐ Topentries
(Importance) Descendants
ⓑ Likeret Scales Average
ⓒ Weight(%)
[ⓐ☓ⓑ]
Environmental (0.421)
Initialcosts 6.36 2.67 (21.54) Maintaining
repaircosts 5.45 2.29 (18.41) Energycosts 5.45 2.29 (18.41)
Technical (0.265)
Energysupply
reliability 6.27 1.66 (13.34) Energy
Efficiency 6.22 1.64 (13.18) Economical
(0.314) CO2
emissions 6 1.88 (15.11) Table.1Theweightofeachfactorinfluencingthe
selectionofanew andrenewableenergysystem
9)AHP(AnalyticHierarchyProcess)기법 :해당 전문가 집단의 선호도 조사에 따른 통계치
10)LikeretScales(7점 척도):1932년 ResisLikert에 의해 개발된 리커트 척도,응답자들이 진술문에 대해 7점으 로 이루어진 선택지 중에서 하나의 답을 선택,점수의 총합을 합산평가(summatedratingapproach).
2. 3프로그램 비교검증
본 절에서는 KRESS프로그램 결과의 신뢰 도를 확보하기 위하여 ( Tabl e2) 와 같은 건물 을 대상으로 Ene r gyPl usve r8. 1시뮬레이션 툴을 이용하여 건물구조와 내부발열조건 및 냉· 난방 운영조건에 따른 존별 스케줄을 입력 하고 연간에너지사용량을 분석한 후,경제성 과 기술성 및 환경성에 따른 상관도 1 1) 를 비교 평가하여 KRESS프로그램의 신뢰도를 검증 하였다.
Scale
ConstructionArea 2,929.27㎡
TotalFloor 10,320.48㎡
ParkingArea 1,533.98㎡
Structure Wall 0.47KW/㎡k Window 2.7KW/㎡k
Internal Heat
Person 0.15Per/㎡ Light 20W/㎡ Equipment 22W/㎡ Operating
Condition
SettingTemp Heating18℃ /cooling26℃
Schedule 08:00-17:00(9hour)
Tabl e.2Thec ur r ents t at eoft hes ubj ec tbui l di ngs
c ompar edandt es t ed
Ene r gyPl us 와 KRESS 시뮬레이션에 의한 총에너지사용량 비교결과 ( Tabl e 3) 과 같이 평균 1 3. 2%의 편차가 발생하였다.
11)장혜민 외 4인,신재생에너지시스템 최적비 도출 프 로그램에 대한 비교검증,대한설비공학회 하계학술발 표대회 논문집,pp936-939,(2014)
I t e m
EnergyPlus KRESS Deviation(%)He a t i ng( kWh/ yr )
538,793 464,6231 3 . 8 Coo l i ng( kWh/ yr )
619,694 514,9351 6 . 9 Ho tWa t e r ( kWh/ yr )
154,227 132,8931 3 . 8 Po we r ( kWh/ yr )
1,920,224 1,694,1971 1 . 8
To t a lEne r gy Co ns umpt i o n ( kWh/ yr )
3,232,935 2,806,648
1 3 . 2
Re ne wa bl eEne r gy Pr o duc t i on
( kWh/ yr )
387,952 336,797
1 3 . 1 Tabl e.3Compar i s onofener gyc ons umpt i onac c or di ngt o
s i mul at i ons
Ene r gyPl us 의 경우,지역별 기상데이터와 건물용도별 운영스케줄이 반영된 반면,KRESS 는 단위에너지사용량에 의하여 건물의 에너지 사용량이 산출되므로 Ene r gyPl us 보다 적은 총에너지사용량이 도출된 것으로 사료된다.
향후,KRESS의 단위에너지사용량과 건물용 도별 운영스케줄 및 지역별 계수에 따른 총에 너지사용량의 비교가 추가적으로 필요한 것으 로 여겨진다.
상관도 평가는 2 0 1 4 년 신재생에너지 공급의 무비율 12%를 기준으로 신재생에너지생산량 33 6, 7 97kWh/ ㎡· yr이상을 생산할 수 있도록 태양열,태양광,지열시스템을 [ C 01∼66 ] 분류한 후,( Fi g.2 ) 와 같이 KRESS와 Ene r gyPl us 의 경제성( y1) ,기술성( y2) ,환경성( y3) 에 따른 복합성( y4) 을 상관도를 비교 평가한 결과 선 형함수식에 의한 결정계수 R² 의 지표가 0. 91 로 높은 상관성을 나타내,KRESS 시뮬레이 션 결과에 대한 신뢰성이 확보된 것으로 판단 된다.
Fi g.2Cor r el at i ondi agr am oft heKRESS andEner gy Pl uspr ogr ams
3. 단위면적당 에너지사용량을 고려한 분석모델 설정
본 장에서는 KRESS를 사용하여 건물 에 너지사용특성이 신재생에너지시스템 최적화 비율 선정에 미치는 영향을 분석하기 위하여 건물용도별 단위면적당 에너지사용량과 건립 현황을 바탕으로 건물용도별 분석모델을 설 정하였다.
3. 1건물용도별 단위면적당 에너지사용량 과 건립현황
신재생에너지 설치의무화 제도에 의한 신재 생에너지 설치 대상기관은 사용목적에 따라 3 개용도( 공공용,문교· 사회용,상업용)18개시설 로 분류되고 있다.이에「2011년 건설기술연 구원 건물에너지 총조사 결과 보고서」를 근 거로 ( Fi g.3) 과 같이 3개용도 18개 시설의 단 위면적당 에너지사용량을 분석하였다.
의료시설의 단위면적당 에너지사용량은 6 4 3 . 5 2
kWh/ ㎡· yr 로 전체 18개 시설 가운데 가장 많
은 에너지가 사용된 반면,노유자시설은 단위
면적당 에너지사용량이 175. 58 kWh/ ㎡· yr 로
가장 적은 에너지가 사용되고 있다.이와 같
이 건물용도에 따라 단위면적당 에너지사용 량과 부하( 급탕· 전력· 냉방· 난방) 별 비율이 상 이한 것을 확인할 수 있다.그러나 현행 법령 에서는 단위면적당 에너지사용량이 가장 많 은 의료시설을 기준으로 각 용도별 보정계수 ( 1. 00 ∼3 . 6 7) 12 ) 를 곱하여 단위면적당 에너지 사용량을 643 . 4 5 kWh/ ㎡· yr 로 균일하게 맞 추어 에너지사용량을 적용하고 있다.이로 인 하여 현행 법령에 의한 건물용도별 예상에너 지사용량은 산정식의 편의성과 용이함은 추 구할 수 있으나,건물용도별의 에너지사용특 성이 반영되어 있지 않다.
Fi g.3Ener gyc ons umpt i onperuni tar eaac c or di ngt ot he bui l di ngpur pos es
한편,2004년 3월 신재생에너지 설치의무화 제도 시행이후부터 2012년 6월까지의 건물용 도별 건립현황을 ( Fi g.4) 와 같이 분석하였다.
3개용도 18개시설 가운데 가장 많이 건립된 건 물은 교육연구시설로 519( 36. 2%)개소가 건립 되었으며,그 다음으로 업무시설이 365( 25. 5%)
12)용도별 보정계수는 신에너지 및 재생에너지 개발·이 용·보급 촉진법 제16조 제3항에 근거하여 건축물 용 도별로 연간 사용이 예측되는 에너지의 양을 보정하 기 위한 계수.
개소,문화집회시설은 163( 11. 4%)개소,운동시 설은 82( 5. 7%)개소,노유자시설은 66( 4. 6%)개 소,의료시설은 53( 3. 7%)개소가 건립되어 전 체 18개시설 가운데 6개시설의 건립비율이 87%를 차지하고 있다. 1 3)
Fi g4.Thec ur r ents t at eofes t abl i s hmentac c or di ngt ot he bui l di ngpur pos es ( asofJ une,20 1 2)
3. 2건물용도별 분석모델설정
( Tabl e .4) 와 같이 3개층 연면적의 합계가 1 , 5 0 0 ㎡인 정방형 분석모델을 설정한 후,건물용도 별 건립현황에서 대부분을 차지하고 있는 6 종 ( 업무,문화· 집회,의료,교육· 연구,노유자,운 동) 시설을 대상으로 현행 보정계수가 적용된 단 위면적당 평균 에너지사용량( 6 4 3 . 4 5 kWh/ ㎡· yr ) 과 건물용도별 단위면적당 에너지사용량 적 용 유· 무에 따른 예상에너지사용량과 신재생 에너지 설비용량 및 신재생에너지시스템 최 적화 비율을 분석하였다.
13)이용호 외 4인,공공건축물의 신재생에너지 적용과 에너지 사용량 분석,한국태양에너지학회 논문집, Vol.32,No.3,pp153-161,(2012)
Location (LocalCorrection
factor)
Seoul(1.00)
BuildingStories(㎡) 1〜3F(500) TotalFloorArea(㎡) 1,500
Building purposes
Facility (Correctio
nfactor)
Business Facility(1.73)
Education Facility(2.78) Culture
Facility(1.56)
Seniorsand Children(3.67) Medical
Facility(1.00)
Exercise Facility(2.73)
Renewable energy systems
Unitof energy Production
Photo Voltaic
Solar Collector
Ground Heat Fixed
Type (1,358kW
h/yr)
Flat Type (596kWh/
yr)
Vertical Closed
Type (2,045kW
h/yr) Sources
correction factor
4.14 1.92 0.70
Tabl e.4Thei nputc ondi t i onsoft hebas i cmodelac c or di ng
t ot hebui l di ngpur pos es
4.건물에너지사용특성을 고려한 신재생에너지시스템의 선정
4. 1건물용도별 에너지사용특성
앞서 제시된 건물용도별 분석모델을 대상으 로 현행 보정계수에 의한 단위면적당 평균 에 너지사용량과 건물용도별 부하특성에 의한 단 위면적당 에너지사용량을 반영한 조건의 예상 에너지사용량을 ( Fi g.5 ) 와 같이 분석하였다.
보정계수 적용에 따른 예상에너지사용량은 6 종의 시설 모두 9 6 5 , 2 6 5 kWh/ yr 로 동일하게 나 타난 반면,부하( 급탕· 전력· 냉방· 난방) 특성에 의 한 단위면적당 에너지사용량을 반영한 조건의 예상에너지사용량은 업무시설은 5 5 7 , 4 9 0 kWh/ yr 로 보정계수 적용조건 대비 57%,문화· 집회시설 은 6 1 8 , 0 3 0kWh/ yr 로 6 4 %,의료시설은 9 6 5 , 2 6 5
kWh/ yr보정계수 적용조건과 동일하고,교육 연구시설은 3 4 7 , 0 1 0 kWh/ yr 로 보정계수 적용 조건 대비 35 %,노유자시설은 2 6 3 , 3 7 0 kWh/ yr 로 4 7%,운동시설은 3 5 3 , 1 3 0 kWh/ yr보정계수 적용조건 대비 3 6 %로 각 시설별로 예상에너지 사용량의 차이가 나타났다.
Fi g5.Pr edi c t edener gyc ons umpt i onbyt hebui l di ng pur pos es
보정계수 미적용시 예상에너지사용량의 차이 가 나타남으로 6 개 시설에 대한 부하( 급탕,전 력,냉방,난방) 별 에너지사용량비율을 ( Fi g.6 ) 과 같이 나타냈다.
Fi g6 .Theener gyc ons umpt i onr at i obyt hel oadsi neac h f ac i l i t y
각 시설의 부하( 급탕,전력,냉방,난방) 별
에너지사용량이 차지하는 비율을 살펴보면,
업무시설과 문화· 집회시설의 경우,전력>냉
방>난방>급탕 순으로 전력에너지사용량이 가장 큰 비율을 차지하는 특성을 보이고,의 료시설은 전력>난방>냉방>급탕 순으로 전력 에너지사용량이 비율이 가장 크고 다음으로 난방에너지사용량 비율이 큰 특성을 보인다.
교육· 연구시설의 경우는 전력>냉방=난방>
급탕 순으로 전반적으로 업무,문화· 집회,의 료시설과 동일한 양상을 보이나,냉· 난방에너 지사용량의 비율이 동일한 특성이 나타났다.
노유자시설의 경우는 난방>냉방>전력>급탕 순으로 다른 시설들과 달리 난방 에너지사용 량이 가장 큰 특성을 보인 반면,운동시설의 경우는 냉방>난방>전력>급탕 순으로 냉방에 너지사용량이 가장 큰 특성을 나타냈다.
이와 같이,건물용도에 따라 예상에너지사용 량과 부하별 에너지사용량 비율이 상이하게 나 타남에도 불구하고,현행 법규기준 산정식은 의 료시설의 단위면적당 에너지사용량을 기준으 로 건축물용도별 보정계수( 의료시설 :1. 00∼
노유자시설 :3 . 6 7 ) 를 적용함에 따라 모든 건물 이 동일한 예상에너지사용량을 적용받게 된다.
4. 2신재생에너지 설비용량과 최적비율 본 절에서는 ( Ta bl e3 ) 에 제시된 의료시설을 대상으로 법령이 요구하는 신재생에너지 설치 의무화 제도 공급의무비율 1 2 %에 의거하여 신 재생에너지시스템을 설치하기 위해 예상에너지 사용량( 9 6 5 , 2 6 5kWh/ yr )대비 신재생에너지생 산량( 1 1 5 , 8 3 2kWh/ yr ) 을 생산할 수 있도록 태 양광과 태양열 및 지열시스템을 ( Fi g.7 ∼8 ) 과 같이 [ C 0 1 ∼6 6 ] 분류 한 후,신재생에너지원의 단 위 에너지생산량 원별 보정계수 14 ) 적용 유· 무 에 의한 시스템 설비용량과 건물용도별 신재생
14)단위에너지 및 원별 보정계수는 신·재생에너지 설비의 지원 등에 관한 지침 제2014-1호 제48조의 신·재생에 너지원별 연간 에너지생산량을 보정하기 위한 계수.
에너지시스템 최적비율을 비교 분석하였다.
신재생에너지원의 단위 에너지생산량 원별 보 정계수 적용시 의료시설의 신재생에너지 설비용 량은 ( Fi g.7 ) 의 분류와 같이 태양광의 경우, 2 0 . 6 kW,태양열 설치면적은 1 0 1 . 2 ㎡,지열설비용 량은 8 0 . 2 9kW가 적용되는 반면,단위 에너지생 산량 원별 보정계수 미적용시 의료시설의 신재 생에너지 설비용량은 ( Fi g.8 ) 에서와 같이 태양 광은 8 5 . 3 kW,태양열 설치면적은 1 9 4 . 3 ㎡,지열 설비용량은 5 6 . 6 kW가 적용 가능하다.
Phot o vol t a i ca r r a yc apa c i t y( ㎾)
0 2.1 4.1 6.2 8.2 10.3 12.4 14.4 16.5 18.5 20.6 0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100%
0 C01 C02 C03 C04 C05 C06 C07 C08 C09 C10 C11 0% 80.29 72.82 64.73 56.64 48.55 40.46 32.37 24.27 16.18 8.09 0 10.1 C12 C13 C14 C15 C16 C17 C18 C19 C20 C21 10% 72.82 64.73 56.64 48.55 40.46 32.37 24.27 16.18 8.09 0 20.2 C22 C23 C24 C25 C26 C27 C28 C29 C30 20% 64.73 56.64 48.55 40.46 32.37 24.27 16.18 8.09 0 30.4 C31 C32 C33 C34 C35 C36 C37 C38 30% 56.64 48.55 40.46 32.37 24.27 16.18 8.09 0 40.5 C39 C40 C41 C42 C43 C44 C45 40% 48.55 40.46 32.37 24.27 16.18 8.09 0 50.6 C46 C47 C48 C49 C50 C51 50% 40.46 32.37 24.27 16.18 8.09 0 60.7 C52 C53 C54 C55 C56 60% 32.37 24.27 16.18 8.09 0 70.9 C57 C58 C59 C60 70% 24.27 16.18 8.09 0 81.0 C61 C62 C63 80% 16.18 8.09 0 91.1 C64 C65 90% 8.09 0 101.2C66 100% 0
Fi g.7New andr enewabl eener gyf ac i l i t yc apac i t ywhent he c or r ec t i onc oef f i c i entwasappl i edbyt henew and
r enewabl eener gys our c es
Phot o vol t a i ca r r a yc apa c i t y( ㎾)
0 8.5 17.1 25.6 34.1 42.6 51.2 59.7 48.2 76.8 85.3 0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100%
0 C01 C02 C03 C04 C05 C06 C07 C08 C09 C10 C11 0% 56.6 51.0 45.3 39.6 34.0 28.3 22.7 17.0 11.3 5.66 0 19.4 C12 C13 C14 C15 C16 C17 C18 C19 C20 C21 10% 51.0 45.3 39.6 34.0 28.3 22.7 17.0 11.3 5.66 0 38.9 C22 C23 C24 C25 C26 C27 C28 C29 C30 20% 45.3 39.6 34.0 28.3 22.7 17.0 11.3 5.66 0 58.3 C31 C32 C33 C34 C35 C36 C37 C38 30% 39.6 34.0 28.3 22.7 17.0 11.3 5.66 0 77.7 C39 C40 C41 C42 C43 C44 C45 40% 34.0 28.3 22.7 17.0 11.3 5.66 0 97.2 C46 C47 C48 C49 C50 C51 50% 28.3 22.7 17.0 11.3 5.66 0 116.6C52 C53 C54 C55 C56 60% 22.7 17.0 11.3 5.66 0 136.0C57 C58 C59 C60 70% 17.0 11.3 5.66 0 155.5C61 C62 C63 80% 11.3 5.66 0 174.9C64 C65 90% 5.66 0 194.3C66 100% 0
Fi g.8New andr enewabl eener gyf ac i l i t yc apac i t ywhent he c or r ec t i onc oef f i c i entwasnotappl i edbyt henew and
r enewabl eener gys our c es
Item
Opt i mi z a t i o nRa t i of o rNe w andRe ne wa bl eEne r gySys t e ms
Apply correctio nfactor
(
BusinessFacility,CultureFacility,MedicalFacility, EducationFacility,SeniorsandChildren,ExerciseFacility)C12
SC( 10%)+GH( 90 %)
Correctio nfactor isnot applied
BusinessFacility CultureFacility C09 C09
PV( 8 0%)+GH( 20%) PV( 2 0%)+GH( 80%)
MedicalFacility EducationFacility C09 C03
PV( 8 0%)+GH( 20%) PV( 2 0%)+GH( 80%)
Seniorsand
Children ExerciseFacility C19 C13
SC( 10%)+PV( 7 0%)+GH( 2 0%) SC( 1 0%)+PV( 1 0%)+GH( 80%)
*[SC]:SolarCollector ,[PV]:PhotoVoltaic,[GH]:GroundHeat
Tabl e.5Anopt i mi z ednew andr enewabl eener gys y s t em ac c or di ngt ot heappl i c at i onofc or r ec t i onc oef f i c i ent s
Fi g9 .Theopt i mi z at i onr at i of ornew andr enewabl eener gy s y s t emsac c or di ngt ot hebui l di ngpur pos es
신재생에너지생산량 산정시,단위 에너지 생산량 원별 보정계수의 적용으로 신재생에 너지시스템 가운데 태양광과 태양열의 설치 용량이 각각 4. 14 배와 1 . 9 2배가 감소된 반면, 지열의 생산량은 0 . 3 배 증가되는 현상이 발 생되며,이로 인하여 실질적으로 태양광과 태 양열 시스템의 설치용량은 줄어들게 되며, 지열시스템의 설치용량은 상대적으로 증가되 는 현상이 나타났다.이는 신재생에너지시스템 설치시 태양광과 태양열 및 지열의 원별단가
금액의 형평성을 맞추기 위한 보정계수의 영 향으로 판단되며,이로 인하여 경제성의 균 등화는 이루어지나,상대적으로 환경성과 기 술성의 반영은 어렵게 된다.
한편,건물용도별 신재생에너지시스템의 최 적화 비율은 ( Tabl e5) 와 ( Fi g.9 ) 에 보여지는 바와 같이 법규기준 건물용도별 보정계수 및 원별 보정계수 적용시,6 종 시설 모두 태양열 ( 10 %) +지열( 90 %) 인 C 1 2 시스템이 최적인 것으 로 나타난 반면,보정계수 미적용시 업무,문 화 및 집회,의료시설은 태양광( 8 0%) +지열 ( 20 %) 인 C 0 9 시스템이 최적이며,교육연구시설 은 태양광( 20 %) +지열( 80%) 인 C 03 시스템,노 유자시설은 태양열( 10 %) +태양광( 7 0%) +지열 ( 2 0 %) 인 C 1 9 시스템,운동시설은 태양열( 1 0 %) + 태양광( 1 0%) +지열( 8 0%) 인 C 1 3 시스템이 신재 생에너지시스템 최적화 비율인 것으로 나타나 건물용도 따라 신재생에너지시스템 최적비율 이 변화되는 양상을 나타냈다.
5.결 론
본 연구에서는 신재생에너지시스템 최적비 율을 도출할 수 있는 KRESS 프로그램을 개 발하여,건물에너지사용특성이 신재생에너지 시스템 최적화 비율에 미치는 영향을 다음과 같이 분석하였다.
( 1)현행법규와 동일한 기초자료를 기반으로 건물의 예상에너지사용량을 통계적 기법 을 통해 계산되는 KRESS프로그램은 초 기설계단계에서 적합한 신재생에너지시 스템의 선택과 그에 따른 설비용량 선정 을 통하여 다양한 시스템의 조합 설계가 가능한 최적비율 도출 프로그램으로 기존 법규와의 연관성을 갖는다.
( 2)시뮬레이션에 의한 에너지사용량 비교 결
과 Ene r gyPl us 는 지역별 기상데이터가 반 영된 반면,KRESS는 단위에너지사용량 에 의하여 건물의 에너지사용량이 산출되 므로 Ene r gyPl us 보다 적은 에너지사용량 이 도출되어 평균 13. 2%의 편차가 발생하 였다.따라서 향후,KRESS의 단위에너지 사용량과 지역별 계수에 대한 검토가 필 요한 것으로 판단된다.
( 3 )KRESS와 Ene r gyPl us 의 상관도를 비교분 석한 결과 선형함수식에 의한 복합성 결정 계수 R² 의 지표가 0 . 9 1로 높은 상관성을 나타내어,KRESS 시뮬레이션 결과에 대 한 신뢰성이 확보된 것으로 판단된다.
( 4)1 8개시설에 대한 에너지사용특성은 예상 에너지사용량과 부하별 에너지사용량이 상이함에도 불구하고,현행 공급의무 비 율 산정식은 의료시설의 단위에너지사용 량을 기준으로 건축물용도별 보정계수를 적용하여 모든 건물이 동일한 예상에너지 사용량을 나타내므로,건물용도별 에너지 사용특성이 반영되어 있지 않다.따라서, 건물용도와 부하별 에너지사용특성이 고 려된 보정계수의 정립이 필요하다.
( 5)신재생에너지시스템 설비용량 산정시 태 양광과 태양열 및 지열의 원별단가금액의 형평성을 맞추기 위한 신재생에너지 원별 보정계수로 인해 태양광과 태양열시스템 의 설치용량은 줄어들게 되는 반면,지열 시스템의 설치용량은 상대적으로 증가되 는 현상이 발생된다.이로 인해 경제성의 균등화는 이루어지나,상대적으로 환경성 과 기술성의 반영이 고려되지 않는 문제 가 발생된다.
( 6)신재생에너지시스템 최적화 비율은 건물 용도별 보정계수와 원별 보정계수가 모두 적용된 경우,6 종 시설 모두 동일한 최적
비율이 나타난 반면,보정계수 미적용시 는 신재생에너지시스템의 최적화 비율이 건물에너지 사용특성에 따라 변화되었다.
이에 따라 향후,건물용도와 부하별 에너 지사용특성을 고려하고,경제성 및 환경 성과 기술성이 반영된 신재생에너지시스 템이 선정될 수 있도록 보정계수에 대한 검증이 필요한 것으로 사료된다.
후 기
“이 논문은 2014년도 정부(교육과학기술부)의 재원으로 한국연구재단의 지원을 받아 수행된 기 초연구사업임 (NRF-2011-0012071)
Ref er ence
1.Hong,J.H.,A StudyontheApplicationRatio by theNew andRenewableEnergy Systems FitforPublicMedicalFacilities,Journalofthe KoreanSolarEnergy Society,Vol.34,No.2, pp.32∼43,2014.
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4.Jang,H.M.,Comparison and Testing ofa Program toIdentifytheOptimalPercentageof New RenewableEnergySystems,Proceedingof theSAREK 2014,SummerAnnualConference, pp.936∼939,2014.
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