1. 서론

건물에서 소비되는 에너지는 국가 전체 에너지소비의 30% 이상을 차지하고 있으며, 이에 따라 건물분야에서 소비되는 에너지의 절약에 대한 요구가 증대되고 있다. 최근의 건물은 고단열, 고기밀화가 필수적인 요소로 간주되고 있으며,⁽¹⁾ 이와 동시에 건축물의 심미적인 외관을 위해 커튼월로 외장을 처리하는 건물들이 각광을 받고 있다. 이로 인해 실내에서 발생한 열은 내부에 축적되고, 유입되는 일사열은 늘어나게 되어 건물을 냉방해야하는 기간과 요구되는 냉방량이 점점 늘어나고 있다.⁽²⁾

건물에 축적되는 열이 많을수록 에너지 절약 측면에서 강점을 보이는 기술이 외기냉방이며, 냉열원을 이용하여 운전하는 것에 비해 에너지가 1/5정도까지 저감된다고 여겨지고 있다.⁽³,⁴⁾ 이에 건물에너지 절약을 위해 외기냉방시스템(Outdoor air cooling system or Economizer system)이 권장되고 있으며, 건축물에너지절약설계기준에는 이코노마이져시스템을 “중간기 또는 동계에 발생하는 냉방부하를 실내기준온도보다 낮은 도입외기에 의해 제거 또는 감소시키는 시스템”이라고 정의하고 있다. 단, 실내공기질과 건물의 총 에너지 소비량에 이점이 없을 경우에는 수행하지 않는 것으로 규정하고 있다.

외기냉방을 제어방법에 따라 분류하면 온도 제어와 엔탈피 제어로 구분할 수 있으며, 환기측 정보의 고려유무에 따라서는 non-integrated control과 integrated control로 분류할 수 있다.⁽⁵,⁶⁾ 국내에서 수행된 기존의 연구는 외기냉방 제어방법에 따른 에너지 절감량 분석의 해석적 연구에 치중되어 왔으며, 사무시설,⁽⁶⁾ 아파트형 공장건물,⁽⁷⁾ 공동주택,⁽⁸⁾ 초고층 주거용 건물,⁽⁹⁾ 도서관⁽¹⁰⁾ 그리고 데이터센터⁽¹¹⁾ 등 다양한 현장에 대해 분석하였다. 또한 Cheon et al.⁽¹²⁾은 M&V를 수행하여 베이스라인 모델에 외기냉방을 적용하여 보다 실질적인 에너지 절감량을 분석하였으며, Choi et al.⁽¹³⁾은 에너지 절감분석에만 집중되던 기존 연구와 달리 실내 CO₂ 농도와 온도까지 고려한 해석을 수행하기도 하였다. 사무용 건물에 대해 반송동력을 포함한 냉방소비전력을 분석한 결과 엔탈피 제어가 국내 기후 여건에 적합한 제어방식임이 검증되었고,⁽¹⁴⁾ 이러한 양상은 다른 용도의 시설에서도 유사하게 나타남이 증명되었다.

Shin and Cho⁽¹⁵⁾는 건물의 외기냉방 제어가 시설관리자의 경험적 판단에 의해 결정되고 있다고 조사하였다. 또한 Kim⁽¹⁶⁾은 대형건물이 밀집한 테헤란로의 건물들의 건물자동화시스템(BAS)을 조사한 결과, 외기냉방 제어를 하는 건물은 75%이었으나, 이중 9%만이 외기와 환기의 엔탈피를 고려한 자동 외기냉방운전이 되고, 나머지 91%는 외기온도에 따라 운영자의 판단에 의해 외기냉방이 수행되고 있다고 조사하였다. 외기냉방시스템은 다른 냉방시스템에 비해 별도의 설비가 요구되지 않고 에너지 절감효과가 뛰어나지만 기존의 운영자의 경험에 의해 운전되는 상황에서는 외기냉방의 보급과 절감효과에 한계를 보일 것이라 여겨진다.

본 연구에서는 건물 운영자의 경험이나 판단에 의존하지 않고 자동으로 운전될 수 있는 부하예측 외기냉방을 제안하고 그 효과를 분석하였다. 제안한 부하예측 외기냉방은 사전에 예측된 외기정보와 냉방부하 정보를 이용하여 외기냉방을 수행하는 제어방법으로, 외기냉방을 수행함으로써 얻을 수 있는 효과를 사전에 시설운영자에게 제공하고 건물자동화시스템과 연동하여 제어안정성을 보장함으로써 외기냉방의 적극적인 활용을 이끌어 낼 수 있을 것이라 예상된다. 이때 특정 지역에 대해서만 분석되던 기존 연구와 달리 다양한 지역에 대한 외기냉방효과를 비교하였고, 제안한 외기냉방 제어방법의 효과 중 하나인 적절한 쾌적성 유지를 위해 실내온도 또한 주요인자로 고려하였다.

2. 부하예측 외기냉방 방법

본 연구에서 제안한 부하예측 외기냉방은 사전에 예측된 익일의 외기상태와 냉방부하 정보를 이용하여 이에 맞는 외기냉방을 수행하는 특징을 갖는다. 이때 냉방부하는 곧 실내상태변화를 의미하므로, 부하예측 외기냉방은 실내외의 공기상태와 열상태를 고려한 제어라 할 수 있다. 제안한 제어방법은 기존 제어방법과 달리 예측정보를 이용하여 수십분 간격으로 외기냉방 수행여부를 결정하므로 잦은 외기댐퍼 조작을 방지하고 실내에 쾌적한 기류를 형성할 수 있다. 또한 냉방부하를 제거하고 실내온도를 적절히 유지할 만큼만 외기를 도입하는 특징을 갖는다. 외기냉방 예측제어의 알고리즘은 Fig. 1과 같으며, 크게 7단계로 구성된다.

1단계(외기냉방 판단주기 설정단계) : 외기냉방시스템이 외기냉방 운전에 적절한 상태에 놓여있는지 판단하는 주기 ∆t를 설정하는 단계이다. 일정기간동안(10분, 30분, 1시간 등)의 주기적인 판단을 통해 잦은 On/Off 동작을 방지한다.

2단계(실내 냉방 최저온도 설정단계) : 일반적으로 수행되고 있는 외기냉방운전 방식은 환기를 고려하지 않고 외기상태가 외기냉방에 적절한 상태라고 판단되면 외기를 최대로 도입하는 방식을 취하고 있다. 하지만 낮은 온도를 갖는 외기를 도입할수록 냉방에너지 절감효과는 증가하지만 실내를 과도하게 냉각하여 불쾌적하게 만들 수 있다. 따라서 실내를 쾌적한 범위로 유지하면서 외기냉방을 수행할 수 있도록 최저 냉방온도점을 설정하는 단계이다. 설정하는 실내 최저냉방온도점은 일반적인 냉방설정온도보다 약 1~2℃ 낮은 온도를 설정하는 것이 바람직하다.

3단계(실외 기상상태 예측단계) : 외기냉방의 스케쥴링을 설정하기 위해 일정기간(통상적으로 1일) 동안의 실외 기상상태를 예측하는 단계이다. 이를 위해 기상청의 예보정보를 활용하거나 기존에 연구된 기상상태 예측기법을 활용할 수 있다. 또한 이 과정에는 엔탈피 산출과정을 포함한다. 예측된 기상데이터는 식(1)과 식(2)를 이용하여 1단계에서 설정한 판단주기동안의 평균값으로 변환하여 사용한다.

4단계(냉방부하 예측단계) : 건물에서 발생하는 냉방부하를 제거할 만큼만의 외기냉방을 수행하기 위해 외기상태와 설정 실내온도에 기반하여 냉방부하를 예측하는 단계이다. 여기서 사용하는 건물의 냉방부하( ${\dot{Q}}_{load}$)는 외기에 의한 부하를 제외한 온도차에 의한 전열부하( ${\dot{Q}}_{trans}$), 일사량에 의한 일사부하( ${\dot{Q}}_{sol}$), 침기에 의한 부하( ${\dot{Q}}_{inf}$), 그리고 내부발생열에 의한 부하( ${\dot{Q}}_{int}$)의 합으로 이루어진다. 이때 예측과정에서 실내온도를 2단계에서 설정한 최저 냉방온도로 설정함으로써 도입외기량이 설정한 최저 냉방온도까지 냉각하도록 한다. 예측된 냉방부하도 마찬가지로 판단주기 동안의 평균값을 사용한다.

5단계(외기냉방 적절여부 결정단계) : 외기상태에 기반하여 외기냉방 적절여부를 판단하는 단계로서, 많은 연구를 통해 적절하다고 여겨지는 엔탈피 제어에 기반한다. 식(4)와 같이 앞서 3단계에서 얻어진 외기 엔탈피(h_OA,avg)가 설정한 외기냉방 엔탈피 h_setting(일반적으로 환기측의 엔탈피)보다 작은 경우, 외기냉방에 적절한 조건이라고 판단한다. 또한 Cold draft를 방지하기 위해 너무 낮은 온도유입을 방지해야하며, 엔탈피가 낮더라도 실내보다 높은 온도의 공기유입은 재실자의 불쾌적성을 야기할 수 있으므로 식(5)와 같이 최대, 최저온도 범위의 조건을 만족해야 한다. 외기냉방에 적절하지 않다고 판단되면 외기도입량은 실내환기를 위한 최소량으로 결정된다.

6단계(도입외기량 산출단계) : 4단계에서 결정된 냉방부하를 바탕으로 적정 도입외기량을 산출하는 단계이다. 5단계를 거침으로써 도입되는 외기에 의한 부하는 냉방부하를 제거하는 역할을 하며, 따라서 필요 도입외기도입량( ${\dot{m}}_{OA,avg}$)는 다음 식(6)으로부터 결정된다. 이때 산출된 외기도입량이 최소외기도입량( ${\dot{m}}_{min}$)보다 작거나 설계최대풍량( ${\dot{m}}_{norm}$)보다 높다면 식(7)과 같이 작동가능범위내로 제한한다. 정풍량의 경우에는 산출된 필요도입외기량을 외기도입률로 변환하여 적용한다.

7단계(판단 반복여부 결정단계) : 앞선 과정이 미리 설정된 총 운전시간을 초과하면 외기냉방 수행여부 판단을 종료하도록 하는 단계이다. 즉, 미리 설정된 예측제어 결정시간(일반적으로는 1일)을 만족함에 따라 반복계산을 종료하는 단계이다.

3. 부하예측 외기냉방 해석모델 및 해석방법

외기냉방 예측제어의 에너지 절감효과 및 쾌적성 유지효과를 분석하기 위해 대전시 K연구원에 위치한 연구용 건물의 대형 교육시설을 벤치마킹 존으로 설정하였으며, 벤치마킹 존의 설계사항을 포함한 정보를 Table 1에 표시하였다.

설정 존은 전기식 히트펌프(EHP)와 공조기의 조합으로 공조되고 있으며, EHP로부터 생산된 열은 공조기의 코일에 공급되도록 되어있다. 공조기의 개략도는 Fig. 2와 같고 정풍량이며, 설계사양을 정리하면 Table 2와 같다. 이때 해당 공조기는 48%의 높은 외기도입률로 설계가 되었지만 일반적인 조건을 기준으로 하기 위해 최소 도입외기률을 30%로 설정하였다.

동적해석프로그램인 TRNSYS를 이용하여 벤치마킹 존의 특성과 공조기를 모델링하고 해석을 수행하였다. TRNSYS simulation studio를 통해 구성된 해석흐름도는 Fig. 3과 같으며, 크게 존정보 모델링, 공조기 모델링, 공조기 제어기, 결과출력으로 구성되어 있다. 이때 공조기를 Matlab과 연동되도록 하였고, 외기냉방 제어조건 및 외기냉방 스케쥴을 Matlab에 코딩하여 공조기의 외기도입률이 결정되도록 하였다. 외기냉방 예측제어만의 효용성을 확인하기 위해 부하예측 제어에 사용된 기상조건과 냉방부하는 TRNSYS에서 제공 또는 계산된 값을 그대로 사용하고, 외기냉방 판단주기를 30분으로 설정하여 30분 간격으로 외기도입률을 사전에 정하여 해석에 반영하였다.

벤치마킹 존은 9시부터 19시까지 공조되도록 하였고, 외기냉방의 적정여부 조건설정에서 h_setting와 T_setting,max는 각각 실내 환기측의 엔탈피와 온도로 설정하였고, T_setting,min은 ASHRAE Standard 55-2004⁽¹⁷⁾에서 제안한 cold draft를 느껴 불만족을 느끼는 사람의 비율을 정의한 식(8)과 일반적인 조건을 감안하여 15℃로 설정하였다.⁽⁹⁾

4. 부하예측 외기냉방 결과 및 고찰

외기냉방 제어방법에 따른 해석결과를 분석하기 전에 지역별 외기냉방 가능시간을 우선 분석하였다. Fig. 4는 서울과 목포의 2015년 시간별 외기상태를 습공기 선도 상에 표시하고, 앞서 설정한 외기냉방가능범위를 표시한 그래프이다. 해안지역에 위치한 목포가 더 높은 습도를 보이나 지역에 상관없이 많은 시간의 외기가 외기냉방에 적합한 조건을 가짐을 알 수 있다.

Fig. 5는 2015년 서울과 목포의 일반적인 공조시간(9시~19시)동안 외기냉방이 가능한 시간과 그 비율을 월별로 나타낸 것이다. 외기냉방이 가능한 시간은 환절기에 집중됨을 알 수 있고 때론 여름에도 외기냉방의 작동이 필요함을 알 수 있다. 새벽보다 온도가 비교적 높은 공조시간 동안만을 분석하였음에도 외기냉방 가능시간의 비율이 상당히 높게 나타났다.

외기냉방 가능시간이 지역별로 차이가 나타나는지 분석하기 위해 년중 외기냉방 가능시간의 비율을 비교하여 Table 3에 나타내었다. 이때 TRNSYS에서 제공하는 TMY2 형식의 표준기상데이터와 기상청에서 최근 5년간 측정하였던 기상데이터를 비교·분석하였다. 평년과 다른 외기상태를 보인 2013년을 제외하면 년중 10% 이상의 높은 시간동안의 외기냉방이 가능함을 알 수 있고, 평균 외기도입 가능비율이 표준기상데이터의 비율과 유사한 것으로 보아 표준기상데이터를 외기냉방 검증에 사용해도 무방할 것으로 여겨진다.

서울의 표준기상데이터를 사용하여 기존의 외기냉방 제어방법인 엔탈피 제어와 본 연구에서 제안한 부하예측 외기냉방의 월별 냉각코일부하와 에너지 절감률을 Table 4에 비교하였다. 이때 부하예측 제어의 실내 최저온도점은 24℃를 기준으로 하였다. 표에서 알 수 있듯이 외기냉방에 의한 에너지 절감효과는 환절기인 4~6월과 9~10월에 집중되어 얻을 수 있고, 여름철인 7월과 8월은 효과가 거의 없음을 알 수 있다. 또한 엔탈피 제어와 부하예측 제어 모두 큰 에너지 절감효과를 얻을 수 있으나 부하예측 제어가 절감효과가 약간 적음을 알 수 있다. 그 이유는 엔탈피 제어는 외기를 100% 도입하는 것으로 계산한 반면, 부하예측 외기냉방은 냉방부하의 제거와 실내온도 변화를 동시에 고려하면서 외기를 도입하였기 때문이다. 이에 따라 엔탈피 제어의 경우 연간 에너지 절감률은 14.9%인 반면, 부하예측 제어는 9.9%로 나타났다.

Fig. 6에 외기냉방 제어 전후의 실내온도차를 시간평균하여 비교한 그림이 보여지고 있다. 기존의 엔탈피 제어는 환절기의 온도가 낮을 때 외기를 냉방부하에 상관없이 도입함에 따라 실내온도가 크게 낮아지는 경우가 발생함을 알 수 있다. 최대 실내온도 하강값은 3.55℃로, 이는 곧 실내온도가 22.45℃까지 떨어져 심한 온도변화를 가져올 수 있음을 의미한다. 반면 부하예측 제어는 환절기 중에도 겨울철에 가까운 시간에는 실내온도 하강이 적고, 여름에 가까운 시간에는 실내온도 하강이 비교적 큼에 따라 거주자가 보다 안락한 온열감을 가질 수 있다. 부하예측 제어의 최대 실내온도 하강값은 최대 1.66℃이며, 이러한 결과를 통해 부하예측 제어가 기존의 엔탈피 제어보다 실내 쾌적성을 유지하는데 유리함을 알 수 있다.

Fig. 7은 시간별 외기도입률을 비교한 것이다. 엔탈피 제어는 외기를 적극도입하기 위해 외기도입률이 1(100%)로 유지되는 반면, 부하예측 제어는 냉방부하량에 따라 외기도입률이 결정되어 부하가 큰 여름에 가까울수록 외기도입률이 1에 가까워짐을 알 수 있다.

외기냉방의 효과를 보다 상세하게 비교하기 위해 연간이 아닌 하루 동안의 변화를 비교하였다. Fig. 8은 겨울에서 여름으로 넘어오는 환절기의 중간일인 5월 15일와 여름에서 겨울로 넘어가는 환절기의 중간일인 10월 15일의 실내온도상태를 나타낸 그림이다. 엔탈피 제어의 경우는 오전에 외기가 매우 낮음에도 지속적으로 외기를 도입하여 실내의 온도가 한때 크게 낮아지는 반면, 부하예측 제어는 그 변화가 작음을 알 수 있다.

환절기 하루 동안의 제어방법에 따른 냉각코일 부하를 비교하여 Fig. 9에 나타내었으며, 엔탈피 제어에 비해 부하예측 제어의 냉방부하가 더 높지만 제어 전과 비교하여 크게 감소하였음을 알 수 있다. 또한 외기도입률 변화를 나타낸 Fig. 10로 보아 부하예측 제어의 외기도입량 변화는 일반적인 냉방부하 패턴을 따라 변하고 있어 냉방부하, 즉 실내 상태변화를 고려하고 있음을 알 수 있다.

Fig. 11은 서울지역에 대해 실내 최저 냉방온도 설정점을 변화시켜 가면서 해석하여 얻어진 연간 에너지 절감량과 최대 실내온도 하강값을 나타낸 그림이다. 최저 냉방온도 설정점을 낮게 할수록 최대 실내온도 하강은 커지지만 에너지 절감량은 증가하고 기존 엔탈피 제어의 절감량에 접근해 가는 것을 알 수 있다. 따라서 최저 냉방온도 설정에 따라 에너지 절감을 우선하여 제어할 수도 있고, 실내 쾌적성을 우선하여 제어할 수도 있어서 건물의 용도에 맞게 선택적으로 외기냉방을 조절할 수 있는 장점이 있다.

서울 이외의 지역을 포함하여 외기냉방 전후의 연간 냉각코일 부하와 그에 따른 에너지 절감률, 그리고 최대 실내온도 하강값을 지역별로 비교한 결과를 Table 5에 나타내었다. 이때 부하예측 제어의 최저 냉방온도 설정점을 앞서와 동일하게 24℃로 유지하였으며, 엔탈피 제어방법과 부하예측 제어방법의 차이를 비교하였다. 남부지역일수록 연중기온이 높아 냉방부하가 크고, 중부지역일수록 연중기온이 낮아 외기냉방에 의한 에너지 절약효과가 큼을 알 수 있다. 하지만 공통 적으로 기존의 엔탈피 제어는 높은 에너지 절감효과를 얻을 수 있으나 실내온도 변화가 3.5℃ 이상으로 크게 변동하고 있는 반면, 제안한 부하예측 제어는 10% 내외의 에너지 절감효과를 얻으면서 2℃ 내외의 온도변화만을 보이고 있다. 따라서 부하예측 제어는 실내를 쾌적하게 유지함과 동시에 적절한 에너지 절감효과를 얻을 수 있는 외기냉방 제어방법이다.

5. 결 론

본 연구에서는 단순한 시스템으로도 큰 에너지 절감효과를 얻을 수 있는 외기냉방시스템의 보급을 활성화하기 위해서 부하예측 외기냉방을 제안하였으며, 그 결과는 다음과 같다.

(1) 익일에 대해 예측된 외기상태 정보와 냉방부하 정보를 이용하여 부하를 제거하는 동시에 실내온도가 쾌적한 범위 내에서 유지되도록 외기를 도입하는 부하예측 외기냉방을 제안하였다.

(2) 외기냉방 가능시간을 분석한 결과, 환절기인 4, 5, 6, 9, 10월에 집중되어 외기냉방이 가능하며, 최근 5년 동안의 외기냉방 가능시간은 지역에 상관없이 연중 10% 이상으로 나타났다.

(3) 서울지역에 대한 외기냉방 전후의 에너지 절감량과 실내상태 변화를 분석한 결과, 기존 엔탈피 제어의 연중 에너지 절감률은 14.9%였지만 실내온도는 최대 3.55℃ 감소하였다. 반면 부하예측 제어는 에너지절감률이 9.9%였지만 실내온도는 단지 최대 1.66℃만이 감소하여 적절한 에너지 절감량을 얻으면서 실내 쾌적성을 유지하였다.

(4) 부하예측 외기냉방은 최저 냉방온도 설정점을 낮게 할수록 최대 실내온도 하강은 커지지만 에너지절감량은 증가하고 기존 엔탈피 제어의 절감량에 접근해 간다.

(5) 지역별 외기냉방 효과를 분석한 결과, 전국적으로 10% 내외의 에너지 절감효과를 얻을 수 있으며, 중부지역으로 갈수록 연중 냉방부하는 작지만 에너지 절감률은 커진다.