조진균
(Cho Jinkyun)
1
문정환
(Moon Junghwan)
1†
강호석
(Kang Hosuk)
1
-
삼성물산(주) 건설부문 품질기술실 기술팀
(Construction Technology Team, Samsung C&T Corporation, Seongnam, 13530, Korea)
Copyright © 2016, Society of Air-Conditioning and Refrigeration Engineers of Korea
Key words
병원건물(Hospital building), 건물 에너지효율(Building energy efficiency), 냉·난방시스템(HVAC), 에너지 요구량(Energy demands), 분석도구(Mathematical tool), 에너지 시뮬레이션(Energy simulation)
기호설명
C:energy consumption [kWh]
Q:thermal demands [kWh]
L:energy losses [kWh]
ζ:system efficiency [-]
기호설명
OA:outdoor air
SP:space
AD:air distribution
WD:water distribution
CP:cooling plant
HP:heating plant
PRI:primary
MOT:motor
TR:transport
1. 서론
병원건물은 외래부에서 집중치료시설에 이르기까지 다양하고 에너지 집약적인 시설에서 의료서비스를 제공한다. 일반적으로 병원건물은 환자의 치유 목적을 위해
연중 365일, 24시간 운영하기 때문에 유틸리티빌딩 부문에서 매우 높은 에너지 소비 비율을 차지한다.
(1,
2)또한 병원내의 치유환경을 유지하고 최적제어를 위한 정교한 HVAC 시스템이 요구되는 동시에 수술실, 중환자실, 클리닉 등 실내의 청정도유지 및 감염방지에
대한 명확한 환기기준(외기도입량)이 적용되어 에너지 소비량 증가에 큰 영향을 준다.
(3) 이와 같이, 환자를 위한 높은 열쾌적, 공기질 수준을 유지하기 위해 냉․난방 에너지, 전기(조명 및 의료기기) 에너지의 소비량이 다른 용도의 건물에
비해 현저하게 증가하게 된다.
(4) 본 연구에서는 대표적인 에너지 다소비 건물인 병원을 대상으로 HVAC 시스템의 에너지 소비패턴 및 특성을 분석하고 에너지 절감 요소를 도출하여 궁극적으로는
에너지가 최적화된 공조시스템을 구현하는 것이 주요 목적이다. 건물부하를 기준으로 병원건물의 HVAC 시스템의 에너지 소비량을 해석하는 방법론을 도출하였으며
이를 바탕으로 사용자가 손쉽게 시스템 에너지를 평가할 수 있는 프로그램을 개발하였다.
(5,
6) 그리고 이를 활용하여 중․대규모 병원 건물의 사례분석을 통해 HVAC 시스템의 에너지 특성 및 성능을 분석하고 구성 시스템 및 분야별 에너지 영향도
분석을 동시에 수행하였다.
2. 국내 병원건물 에너지 소비패턴 분석
병원 내 냉·난방, 급탕, 조명 등에서 사용하는 소비 에너지는 전체 병원에서 사용하는 에너지의 75%를 차지한다. 따라서 이를 효율적으로 관리할 수
있다면 병원 서비스 질을 향상시키면서 동시에 에너지 절감을 가져올 수 있다.
(7)
2014년도 에너지총조사 보고서
(8)에서 조사된 국내 병원건물의 연간 에너지 사용량을 보면,
Fig. 1과 같이 연면적 대비 2차 에너지 소비량은 423 kWh/m
2·yr이며, 1차 에너지 소비량은 777 kWh/m
2·yr이다. 이는 일반빌딩의 에너지 사용량에 약 1.5배에 다다른다. 2차 에너지 소비량은 전력이 45%, 도시가스가 51%로 비슷한 소비비율을 보이지만,
1차 에너지 소비량으로 환산할 경우, 전기에너지가 크게 상승하게 된다.
Fig. 2는 에너지가 소비되는 용도별 비율을 나타낸 것으로 냉․난방 에너지는 50% 이상 차지하고 있다.
Fig. 1. Energy consumption per heating floor space.
Fig. 2. Energy consumption in hospital by end use.
서울시에서 2013년에 발표한 서울소재 병원, 호텔, 백화점 등의 5개 분야 에너지 다소비 건물(2,000TOE 이상 건물)에 대한 에너지 소비량에
따르면, 병원의 에너지 소비량이 가장 많다. 상위 20개의 대형 병원건물의 평균 2차 에너지 소비량은 848 kWh/m
2·yr, 1차 에너지 소비량은 1,300 kWh/m
2·yr으로 국내 통계자료에 비해 1.7배 높다(
Fig. 3 참조). 그 중에서 B병원은 1,600 kWh/m
2·yr의 막대한 에너지를 사용하고 있다.
Fig. 3. Primary&secondary energy consumption of top 20 ranked hospitals in Seoul.
또한 2015년 연면적 3,000 m
2 이상, 사용승인 후 10년이 경과된 공항(운수)시설, 의료시설, 교육연구시설 및 업무시설 등의 공공건축물 2,409동의 에너지 소비량 공개자료에
따르면 용도별 연간 에너지 사용량이 제일 많은 시설은 24시간 운영되는 공항 등 운수시설과 대학병원 등 의료시설로 조사됐다(
Table 1 참조). 공공건축물의 연간 단위면적당 1차 에너지 소비량은 2013년 706 kWh/m
2·yr, 2014년 672 kWh/m
2·yr로 4.77%가 감소한 것으로 나타났다. 이렇게 매년 에너지 소비량이 감소하고 있는 것은 에너지효율화 및 절약 정책이 주요요인으로 판단된다.
Table 1. Energy consumption by building types
|
Standard*
|
Sunny Subjects
(N = 5)
|
Cloudy Subjects
(N = 5)
|
Subjects
|
|
Primary energy[kWh/m2·yr]
|
2013
|
2014
|
Aviation(airport)
|
1,539
|
1,447
|
Healthcare(hospital)
|
825
|
789
|
Education building
|
405
|
384
|
Office building
|
612
|
592
|
앞에서 살펴봤듯이, 에너지 절감의 노력에도 불구하고 병원건물은 다른 건물에 비해 아직도 에너지 소비량이 매우 높다. 병원건물에서 에너지는 주로 환자가
거주하는 실내환경을 쾌적하게 조절하기 위한 난방, 냉방, 환기, 급탕 및 조명 등에 소비되므로 에너지절약을 위해서는 건축적 성능과 고효율, 자동제어
등과 같은 설비적 에너지 성능 확보가 보다 필요하다.
3. 병원건물 에너지 평가 및 분석도구 개발
병원의 에너지 사용량 상당부분을 차지하는 HVAC시스템은 크게 시스템 구성 및 조합에 대한 설계기술과 운영단계의 제어기술 등 2가지 접근방법으로 에너지
절감을 구현할 수 있다.
(9) 본 연구에서는 시스템 구성과 조합에 초점을 둔 통합된 설계개념에서 HVAC 시스템의 에너지 성능을 분석하고 시스템의 방식 변경에 따른 에너지 소비량의
특성과 영향도를 빠르고 다양하게 분석할 수 있는 설계 프로세스 및 에너지 평가 툴을 개발하였다. 병실의 에너지 소비 특성을 파악하고 에너지성능 및
장비용량이 최적화된 HVAC 시스템을 설계하는 것이 본 연구에서 가장 중요한 업무이다. 이를 위해서는 에너지 시뮬레이션을 수행하여 여러 가지 대안들의
에너지 성능을 사전에 평가해야 한다. 따라서 병원의 공조-열원-반송 시스템의 에너지효율을 최적화하기 위해 일련의 설계 프로세스를 통해 요소기술의 영향도를
신속하게 평가할 수 있도록 병원의 특수성을 고려한 평가도구를 개발하는 것이 핵심이다. 현재 건물분야의 에너지 시뮬레이션은 다양한 상용 프로그램이 사용되고
있다. 건물부하 해석은 건물의 정보 및 운영조건을 입력하여 상대적으로 정확한 데이터를 예측할 수 있다. 그러나 HVAC 시스템 분석은 설계 및 엔지니어링
업무를 수행한 어느 정도 지식과 경험이 있는 사람이 정확한 시스템 정보 등을 입력해야지만 신뢰할 수 있는 결과를 도출할 수 있다. 이러한 이유로 대부분의
시스템 정보를 기본 값으로 설정함과 동시에 해석모델을 구현하는데 상당한 시간이 소요되고 결과 값에 대한 신뢰성 확보가 어려웠다. 특히 병원시설은 구성되는
다양한 실의 설계기준에 의해서 HVAC시스템의 설계용량 등이 결정되기 때문에 별도의 시스템 선정 프로세스가 필요하다.
(10) 본 연구에서 제시하는 병원건물의 HVAC 시스템 해석방법은 건물부하를 기준으로 각 시간대별로 부하처리를 위한 에너지를 정상상태로 계산하도록 하였고,
시스템 용량결정과 대수분할도 가능하도록 하였다. 즉 선정된 장비를 기준으로 각 시간대의 부하를 제거하기 위해 가동되는 장비의 부분부하 효율을 고려하여
입력에너지를 산출하였다. 기본적인 에너지 성능분석 절차는 Fig. 4와 같다. HVAC 시스템 에너지 소비 계산방법은 건물의 부하 및 외기 변화에
따라 선정된 장비가 비례적으로 대수운전이 되고, 시스템의 제어적인 측면은 최소화하여 에너지를 산출하는 방식으로 건물 부하패턴에 시스템 소비에너지를
mapping하는 프로세스를 갖는다. 프로그램 구성은 총 8개의 단계로 구성되어 있다. 1단계에서 5단계까지는 건물의 기준 모델을 기준으로 산출된
단위면적 건물부하를 사용하여 실(Room) 단위, 기준층 또는 존(zone) 단위의 부하 그리고 최종적으로 건물단위의 부하를 계산하고 이를 기준으로
해당되는 장비를 선정하고 용량을 계산하는 단계이다. HVAC 시스템은 건물부하와 해당지역의 외기조건에 따라 신선외기를 도입해야 하는 설계기준에 준하여
산출된 외기 부하량을 합쳐서 용량을 산출한다. 공조시스템의 방식별 에너지 요구량이 계산되면 이를 기준으로 열원설비의 용량을 결정한다. 여기에는 열원시스템의
종류에 따라서 냉열원 및 온열원 하부시스템들의 형식과 수량이 결정된다. 또한 열원설비에서 생산된 열은 공조시스템으로 열매를 통해서 공급해야 하는데
주로 수(물)-매체의 반송을 위한 펌프 시스템은 공조방식과 열원시스템 방식에 따라서 그 용량과 수량이 결정된다.
Fig. 4. Energy performance assessment process of HVAC systems for hospital buildings.
Fig. 4
기본적인 장비 선정 알고리즘은
Fig. 5에서와 같이 건물부하를 기준으로 실내에 난방과 냉방을 위해 필요한 에너지 요구량을 기준으로 HVAC 시스템을 선정한다. 구성 시스템 종류와 해당 장비의
용량과 수량이 결정되면 이를 기준으로 건물부하에 따라 장비가 구동하고 시스템 구동을 위한 에너지가 지속적으로 소비된다. 열원으로부터의 에너지 밸런스는
식(1),
식(2)와 같다. 수-반송시스템은 열매인 냉·온수를 열원으로부터 공조시스템까지 이송하는데 필요한 1차 부하의 열평형은
식(3),
식(4)와 같으며, 펌프의 전기적 손실과 배관의 열손실을 고려하였다.
Fig. 5. Energy subsystems in HVAC systems.
식(5)에서와 같이 공조시스템의 공기-반송시스템은 송풍기에 사용되는 에너지만 고려할 수 있다. 침기와 공기-반송시스템의 누기손실을 고려한 공조기의 코일 부하는
식(6)과 같다. 최종적으로 HVAC 시스템의 에너지 2차 에너지 소비량은
식(7)과 같이 공조-열원-반송 시스템의 소요에너지의 합으로 산출된다.
6단계에서 8단계까지는 해당지역의 기후에 따른 외기부하의 변화, 기준모델의 부하량, 그리고 적용된 시스템의 특성과 에너지원에 따라 2차 에너지 소비량,
해당지역의 에너지 단가에 의한 에너지 비용 마지막으로 1차 에너지 소비량을 산출한다. 6단계의 기본적인 에너지 계산은 Microsoft EXCEL기반
스프레드시트 연산 엔진을 이용한 시간당 부하에 대응하여 선정된 장비의 대수에 비례하여 구동하고 마지막 대수의 장비는 다시 부하에 비례하여 에너지원의
사용이 결정되지만 장비의 부분부하효율과 최소 사용에너지 비율을 30%로 설정하여 에너지 소비량이 계산되도록 설정하였다. 또한 주요장비에 종속되는 하부시스템은
주요장비의 대수에 1:1 대응하여 구동한다.
4. 대규모 병원건물의 에너지 소비량 분석
본 장에서는 병원건물 HVAC 시스템의 에너지 요구량을 분석하고 사용패턴을 통한 에너지 절약 방법을 제시하기 위해서 대규모 병원을 대상으로 사례연구를
진행하였다. 이를 위해서 개발한 프로그램을 활용하여 다양한 에너지 저감을 위한 에너지성능 평가를 수행하였다.
4.1 대상건물 선정 및 에너지 모델링
해석 대상 건물은 경남지역에 소재한 500병상의 대규모 종합병원으로, 건물의 개요는
Table 2와 같다. 모델건물은 기능적으로 병동부, 외래부, 클리닉, 수술부 및 공용부로 5개의 용도로 나뉘며
Fig. 6은 병원의 단면구분과 구성 면적을 나타낸다. 24시간 운영되는 병실은 전체면적의 약 30%를 차지하고 있으며, 외래(클리닉)는 가장 많은 면적인 약
50%로 구성되어 있다.
Table 2. Summary of reference building model
|
Building descriptions
|
Completion
|
2016
|
Structure
|
Reinforced concrete(RC)
|
Use
|
General Hospital
|
Site area
|
33,300 m2
|
GFA(Gross Floor Area)
|
65,900 m2
|
Size
|
B6F/9F(49.2 m), 534 Beds
|
Façade
|
THK24 low-e double/
THK4 Al panel/THK30 Stone
|
Fig. 6. Building section and area ratio by space type.
병원건물의 표준운전 상태에서 에너지 소비에 가장 많은 영향을 주는 것은 건물의 외피에 의한 열손실 보다는 청정도를 유지하기 위한 최소 외기량 기준에
따른 외기부하와 의료장비 등에 의한 실내발열이다(
Table 3 참조). 이는 또한 기능별로 운영시간과 발열밀도에 영향을 받는다.
Fig. 7의 운전 스케줄과 같이 병원은 24시간 사용하는 공간이 많기 때문에 건축적인 요소에 의한 부하저감 보다는 적극적으로 설비시스템의 에너지를 최소화하는
것이 효과적이다.
Table 3. Boundary conditions of the internal heat gain
Space type
|
Occupancy
[person/m2]
|
Lighting
[W/m2]
|
Equip
[W/m2]
|
Occupants[W/m2]
|
OA
[m3/h-p]
|
Sensible
|
Latent
|
Medical Office
|
0.2
|
20
|
10
|
65
|
80
|
2
ACH
|
Clinic
|
0.2
|
20
|
20
|
69
|
151
|
Procedure room
|
0.1
|
20
|
10
|
65
|
65
|
Exam room
|
0.2
|
20
|
20
|
19
|
151
|
Ward room
|
-
|
20
|
5
|
65
|
65
|
Corridor
|
0.1
|
20
|
-
|
65
|
80
|
36
|
Lobby
|
0.1
|
20
|
-
|
65
|
80
|
36
|
Café
|
0.6
|
20
|
10
|
65
|
80
|
36
|
Fig. 7. Operating schedules for each usage parameter.
건물부하 분석을 위한 시뮬레이션 도구는 TRNSYS가 사용되었고, 건물의 용도별 부하요구량 데이터를 기반으로 개발한 프로그램을 이용하여 에너지 요구량,
1, 2차 에너지 사용량 및 운전비를 산출하였다. 이를 위해
Table 4와 같이 용도별 설비시스템 관련 입력변수들을 선정하였다.
Table 4. Building service system(HVAC, plant and plumbing/sanitary) of the hospital building
Central plant
system
|
Cooling
|
Turbo chiller : 200 usRT × 2EA(OR/ICU, 24 h cooling zone)
|
Direct fired absorption chiller & heater : 500 usRT×4EA
(Public space, Outpatient/Clinic, Inpatient room)
|
Heating
|
Direct fired absorption chiller & heater : 1,581 kW×4EA
|
Steam boiler : 5 ton×3EA
|
Air-conditioning
system
|
Outpatient
|
AHU+FCU
|
Inpatient
|
AHU+FCU
|
Public space
|
Lobby : AHU(CAV)/Kitchen : HV+Exhaust Fan
|
OR(operating room)
|
AHU(CAV)+C/R System(HCU)
|
Ward room
|
AHU+FCU
|
Plumbing &
sanitary system
|
Cold water
|
Booster pump(tank : 1,500 ton)
|
Domestic hot water
|
Kitchen : HW storage tank, Steam boiler : 5 ton×3(Humiliation)
|
Ward, Outpatient : (+) Instant water heater
|
Waste water
|
Central WWT plant
|
Specific facility
|
Clean room
|
HCU, Class : 100/10,000/100,000
100 Class : OR/10,000 Class : OR/100,000 Class : Lab., SICU, MICU, etc.
|
4.2 병원건물의 열에너지 요구량 분석
병원건물에서 열에너지가 필요한 설비는 크게 냉·난방, 증기와 급탕 등으로 구분할 수 있다. 이는 의료활동과 환자 및 재실자의 쾌적한 환경 유지를 위해
반드시 필요한 요구량이다. 병원건물의 용도별 냉․난방 에너지 요구량은
Fig. 8과 같다. 외래부/클리닉은 사용하는 의료장비의 발열 등에 의해 난방과 비교하여 냉방 에너지 요구량이 상대적으로 매우 크다. 병동부는 환기를 위한 외기부하의
비율이 상대적으로 크기 때문에 해당 지역의 외기온도 분포와 비슷한 패턴의 에너지요구량을 보이고 있다. 일정 수준 이상의 청정도(Class)를 유지해야하는
수술실, 중환자실 등은 의료장비 등의 내부부하, 청정도 유지를 위한 FFU 운전과 외기부하 등에 의해 7~8월을 제외하고는 연중 일정한 냉·난방 에너지
요구량을 보이고 있다. 건물 전체의 냉·난방 피크부하는 각각 7,300 kW(2,100 usRT)와 4,800 kW로 외기부하가 포함된 냉방부하가
난방부하에 비해 1.5배 증가한다. 건물의 용도별 면적비율을 고려하면 병실부의 피크부하 비율은 상대적으로 낮다.
Fig. 9의 연간 냉․난방 에너지 요구량은 각각 8,000 MWh와 5,200 MWh로 냉․난방 피크부하의 비율과 동일하다. 그러나 용도별 에너지 요구량은
운영시간에 비례하여 증가하게 된다.
Fig. 8. Cooling and heating energy demand profiles.
Fig. 9. Heating and cooling loads by space type.
즉, 병동부는 전체 면적에서 약 30%를 차지하지만, 냉방피크는 14%, 난방피크는 18%로 비교적 부하 밀도가 크지 않다. 그러나 공실률에 따른
변수는 있지만, 24시간 연중 운영되는 구역이기 때문에 연간 에너지 요구량은 냉방은 24%, 난방은 35%의 높은 비율을 나타내고 있다.
병원의 특수성 중 하나는 치유 목적으로 의료장비의 운영조건 또는 환자의 쾌적성 유지를 위해 일정 수준 이상의 습도를 유지해야하기 때문에 다른 건물에
비하여 증기의 요구량이 크다.
Fig. 10에서는 연간 가습(증기) 요구량은 10월~3월까지 집중적으로 발생하고 중간기 및 하절기는 HVAC 시스템의 가습부하는 없다. 가습부하는 정밀한 환경
유지를 요구하지 않는 공용부에는 가습 부하가 상대적으로 매우 작지만, 정밀한 환경제어가 필수적인 수술실 등은 면적에 비해 상대적으로 가습요구량이 증가한다.
Fig. 11의 연간 증기 요구량은 1,950 ton으로 24시간 운영하는 병실부(37%)와 외래부/클리닉 (53%)이 90%를 차지하고 있다.
Fig. 12는 월별 용도별 급탕 요구량을 보여주고 있다.
Fig. 10. Humidification(steam) energy demand profile.
Fig. 11. Humidification loads by space type.
Fig. 12. Monthly domestic hot water demand.
급탕량은 치료목적의 특수시설을 제외하고는 대부분이 화장실에서 소비되기 때문에 병실에 부속된 화장실과 식당/주방에 공급되는 것을 제외하고는 용도를 구분하기는
어렵다. 연간 급탕 에너지 요구량은 3,100 kWh이며 병실부가 전체의 52%를 차지하고 있다.
4.3 병원건물의 2차 에너지 소비량 분석
앞에서 분석한 병원건물에서 열에너지의 요구량은
Table 5와 같이 종합적으로 정리할 수 있다. 또한 이러한 열에너지를 전달 또는 생산하기 위해 전기 에너지 또는 화석 연료를 사용하는 장비들이 구성되고, 2차
에너지 개념에서 site EUI(Energy Use Intensity)로
(11) 분석하였다.
Fig. 13의 전력사용량은 11,600 MWh/yr(175 kWh/m
2·yr)로 공조, 열원, 반송의 HVAC 시스템이 약 45%, 환기시스템과 위생설비가 각각 14%와 8%를 차지하고 있다.
Table 5. Summary of thermal energy demand
|
Public space
|
Outpatient/Clinic
|
Inpatient
|
OR/ICU
|
Total
|
Cooling peak
(kW)
|
1,812
(25%)
|
3,774
(52%)
|
1,059
(14%)
|
675
(9%)
|
7,320
(100%)
|
Cooling annual
(MWh/yr)
|
911
(11%)
|
4,485
(56%)
|
1,957
(24%)
|
702
(9%)
|
8,054
(100%)
|
Heating peak
(kW)
|
1,451
(30%)
|
2,099
(43%)
|
853
(18%)
|
447
(9%)
|
4,850
(100%)
|
Heating annual
(MWh/yr)
|
923
(18%)
|
1,958
(38%)
|
1,840
(35%)
|
468
(9%)
|
5,189
(100%)
|
Steam peak
(kg/h)
|
38
(2%)
|
1,057
(64%)
|
362
(22%)
|
194
(12%)
|
1,651
(100%)
|
Steam annual
(Ton/yr)
|
27
(2%)
|
1,035
(53%)
|
728
(37%)
|
158
(8%)
|
1,948
(100%)
|
DHW annual
(kWh/yr)
|
669
(21%)
|
826
(27%)
|
1,618
(52%)
|
-
|
3,113
(100%)
|
Fig. 13. Electricity consumption by end use.
또한 조명에너지는 33%로 전력 사용량에서 큰 부분을 차지하고 있다. 국내 법규에 따른 수술실 계통을 제외하고 가스식 흡수식 냉온수기를 적용하여 전력사용량에서
HVAC 비율이 높지 않다. 반면에
Fig. 14에서와 같이, 도시가스 사용량은 열원설비(냉·난방, 증기)에 의해 연간 1,610,000 Nm
2/yr에 이른다. 이를 다시 열량으로 환산하면 19,600 MWh/yr(300 kWh/m
2·yr)로 전기에너지에 비해 1.7배의 에너지를 소비하고, 그 중에서 냉․난방에 50%, 가습 및 급탕 등에 50%의 에너지가 소비될 것으로 분석되었다.
2차 에너지 소비량은 475 kWh/m
2·yr로 의료장비 및 전열기기의 에너지 사용량을 포함한 상위 20개 병원건물 평균 에너지 사용량 848 kWh/m
2·yr 대비 56% 수준이다. 2차 에너지 사용량을 기반으로 연간 에너지 비용을 산출하면
Fig. 15와 같다. 전기와 가스비용은 같은 비율로 총 22.5억 원(34,000원/m
2)이 냉·난방, 환기, 급탕 및 조명에너지에 소요되고 그 중에서 난방, 가습, 급탕을 포함한 온열원이 43%를 차지하고 있다. 그리고 조명(17%),
냉열원(15%), 공조(14%) 등 순이다.
Fig. 14. LNG consumption by end use.
Fig. 15. Annual energy cost by end use.
월별사용량을 분석해보면 동절기(12~2월)의 에너지 비용이 하절기(6~8월)에 사용하는 에너지 비용보다 1.35배 증가한다.
4.4 병원건물의 1차 에너지 소비량 분석
1차 에너지 개념에서 source EUI를 분석하였을 때,
Fig. 16에서와 같이 연간 1차 에너지 소비량은 52,862 MWh/yr(803 kWh/m
2·yr)로 2차 에너지에 비해 약 1.7배 증가하였다. 이것은 사용연료 종류에 따라 1차 에너지 환산계수가 차이가 있기 때문이며 전기사용에너지(환산계수
: 2.75)와 가스사용에너지(1.1)의 비율도 60:40으로 전기에너지 소비량이 증가한다. 분야별로 사용량 비율을 보면, HVAC 시스템의 온열원(33%),
냉열원(18%), 공조(16%) 및 환기(8%), 그리고 위생설비(5%) 순이었으며 전기에너지 기반인 조명설비도 20%로 높은 비율을 차지하고 있었다.
Fig. 16. Primary energy consumption by end use.
5. 병원의 HVAC 시스템 에너지 절감방안
병원은 환자의 치료목적 및 치유환경을 유지하기 위해 필수적으로 많은 에너지를 쓰기 때문에 현실적으로 절감량에 한계가 있을 수 있다. 앞에서 분석한
1차 에너지 소비량을 다시 에너지를 직접 소비하는 장비를 기준으로 분석을 하면 전략적으로 에너지를 절약해야하는 부문의 도출이 가능하다.
Fig. 17에서와 같이, 병원의 특성상 난방, 증기사용량 및 급탕량이 많기 때문에 증기보일러의 에너지 사용량(22%)이 가장 많고, 24시간 운영에 따른 공조시스템(송풍기)에
소비되는 전기에너지가 17%에 이른다. 또한 각종 열매체를 전달하는 펌프류의 에너지도 11%에 다다른다. 이러한 HVAC 시스템의 에너지 사용을 절약하기
위한 방법은 부하관리, Software(SW) 및 Hardware(HW)적인 방법으로 구분할 수 있다.
(12,
13)
Fig. 17. Energy saving potentials and strategies.
HW적인 방법으로는, 약 전체 소비량의 약 17%를 차지하는 공조시스템 공기반송 에너지는 외조기를 제외한 공조기를 CAV 시스템에서 VAV 시스템으로
변경하여 수요제어를 하고 FCU를 칠드빔 등의 송풍기가 없는 시스템으로 변경할 경우 최대 25%의 에너지 저감이 가능하다. 또한 물 반송계통의 펌프류는
인버터 및 다단제어를 통하여 약 15% 저감이 가능하다. 증기 보일러는 이론적으로 공기조정비 등 연소관리와 배기가스 폐열회수 및 증기압력, 블로우
다운량 조절, 응축수 제어 등의 운전방법 개선으로 10% 이상이 가능하여 전체적으로는 약 8.0%의 1차 에너지 저감이 가능하다. 또한 BEMS 등의
SW적인 방법 및 근원적인 부하관리를 통하여 최대 15%까지는 절감이 가능할 것으로 판단되며, 특히 건물의 특성상 외기량이 많기 때문에 외기량 제어와
배기열 회수만 적극적으로 이용하면 효과적인 병원건물의 에너지 절감 목표를 달성할 것으로 사료된다.
6. 결 론
본 연구는 병원건물의 에너지 저감에 초점을 둔 통합된 개념에서 1차 에너지 소비량을 종합적으로 분석하였다. 이를 위해 병원건물의 HVAC 시스템의
구성요소에 따른 에너지 소비 영향도 분석이 가능한 평가/예측 방법론을 도출하였고, 이를 활용한 에너지 평가프로그램을 개발하였다. 그리고 병원건물의
HVAC 시스템의 에너지 특성 및 성능을 분석하고 구성 시스템 및 분야별 에너지 영향도 분석을 동시에 수행하였다. 연구결과는 다음과 같다.
(1) 대상건물의 2차 에너지의 전력사용량은 공조, 열원, 반송의 HVAC 시스템이 약 45%로 가장 큰 비율을 차지하고 있으며, 환기시스템과 위생설비가
각각 14%와 8%, 그리고 조명에너지도 33%로 큰 비율을 차지하고 있다.
(2) 가스사용량은 열원설비(냉·난방, 증기)에 의해 전기에너지에 비해 1.7배의 에너지를 소비하고, 그 중에서 냉․난방에 50%, 가습 및 급탕
등에 50%의 에너지가 소비가 될 것으로 분석되었다.
(3)1차 에너지 소비량의 분야별 사용량 비율은 HVAC 시스템의 온열원(33%), 냉열원(18%), 공조(16%) 및 환기(8%), 그리고 위생설비(5%)
순이었으며 전기에너지 기반인 조명설비도 20%로 높은 비율을 차지하고 있었다.
(3) 1차 에너지 소비량을 다시 에너지를 직접 소비하는 장비를 기준으로 분석을 하면, HVAC 시스템의 증기보일러 에너지 사용량이 22%로 가장
많고, 공조장비에서 소비되는 전기 에너지가 17%와 펌프류는 11%에 다다른다.
(4) 이러한 HVAC 시스템의 에너지 사용을 절약하기 위한 방법은 SW 및 HW적인 방법으로 구분할 수 있고 최대 15%까지는 절감이 가능하다.
이러한 SW 및 HW적인 기술은 대규모 병원에 보다 효과적으로 적용할 수 있는 기술로서 상당 부분 에너지 절감이 예상되고 운영자의 경제적인 효과도
클 것으로 생각된다. 각 공조에너지 소비 특성 및 구조를 알면, 우선적으로 어떤 요소를 고려해야 하는가를 판단할 수 있다. 병원의 공조에너지 소비
특성을 파악하고 규명하는 것이 중요한 선행 업무이며 이러한 지역별, 시스템별 에너지 성능 정보는 향후 공조 시스템을 최적화 프로세스와 연계하여 보다
현실적인 솔루션을 제시하는데 필요할 것이다.
후 기
본 연구는 Denmark의 Grundfos Holdings와 공동연구로 수행되었으며 Agisilaos Tsouvalas와 Henrik Pedersen에게
감사의 말을 전합니다.
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