1. 서 론

2019년 10월 ‘신에너지 및 재생에너지 개발, 이용, 보급 촉진법 시행령’ 개정으로 신재생에너지 중 수열 에너지의 범위가 해수의 표층수에서 하천수, 호소수, 원수관로 등으로 확대됨에 따라 수열에너지에 대한 관심이 높아지고 있다.⁽¹⁾ 하지만 2019년 기준 대한민국의 신재생에너지 생산량 중 폐기물, 바이오, 태양광을 이용한 에너지 생산이 약 80% 이상을 차지하며 대부분 전기 생산에 기반하고 있다. 한편, 태양열, 지열, 수열 등의 신재생 열이용은 전체의 3% 수준으로 건물에서의 이용 및 보급이 낮은 상황이다.⁽²⁾ 이것은 신재생 전력 생산을 주력으로 하는 정부 정책의 영향도 있으나, 기존 보일러나 공기열원 시스템의 대체 기술로 신재생 열에너지 기술이 인식되지 못한 것에 기인한다. 하지만 건물에서의 열이용은 생산된 열을 직접 열원으로 활용하는 것이 효율적이며, 신재생 열을 전력으로 변환하여 건물에서 다시 열로 이용하는 것은 비효율적이다. 따라서 건물에서의 효율적인 에너지 이용 및 관리를 위해 건물에서 직접 이용 가능한 온도차에너지에 대한 기술 개발이 필요하다.

온도차에너지 중 하천수, 해수, 호소수, 원수관로 등을 이용하는 수열 히트펌프 시스템은 Water Source Heat Pump(WSHP) system이라고 불리며, 외기온도에 비해 냉방기간에는 온도가 낮고, 난방기간에는 높은 온도를 가지는 열원을 사용하여 성능 및 효율이 뛰어나며 열원이 풍부하다는 장점이 있다. 이러한 WSHP 시스템에 대한 연구는 WSHP system의 이용 확대와 함께 활발히 수행되고 있으며 특히, 시스템 실증, 성능 예측 및 시스템 설계에 대한 연구가 지속적으로 이루어지고 있다.

Jung et al.⁽³⁾는 건축물의 유형, 수원, 취수거리에 따른 수열 히트펌프 시스템의 종합적인 평가를 실시하였다. 연구 결과, 난방부하가 지배적이거나 냉난방부하의 비율이 동일한 건물에 적용된 수열 히트펌프 시스템은 더 높은 에너지 절감 효과를 나타냈으며, 취수거리 100 m에 따라 평균 약 1.3 ~ 5.7%의 비용 감소를 확인하였다. 또한 안정된 수원에서는 에너지소모량이 감소하며, 탄소배출량 또한 감소하는 것을 확인하였다. Park et al.⁽⁴⁾ 은 인공광형 스마트팜 건물에 적용된 수열원, 지열원으로 구성된 복합열원 히트펌프 시스템의 에너지 성능 평가에 대한 연구를 실시하였다. 해당 연구를 통하여 냉방 시는 수열원 히트펌프 적용 비율이 높은 Case의 순서대로, 난방 시에는 지열원 히트펌프 적용 비율이 높은 Case의 순서대로 Coefficient of Performance(COP)는 큰 값이 에너지소요량은 작은 값이 산출되었다. 또한 지중온도 상승에 대비하여 지열원 뿐만 아니라 수열원과 같은 다른 열원을 활용하여 하이브리드 방식의 시스템이나, 수열원 비율이 더 높은 복합열원 시스템을 적용하는 등의 지중온도 상승을 억제하는 방식의 시스템을 구성해야 한다는 것을 확인하였다. Bae et al.⁽⁵⁾은 수열원 냉난방 동시형 히트펌프 시스템의 실외 열교환기 유량제어를 통한 성능개선에 관한 연구를 진행하였다. 이 연구에서는 수열원을 이용한 VRF 냉난방 시스템을 동시 운전 모드로 운전할 경우 실외기 전자팽창 밸브 제어를 통한 실외 열교환기 용량 제어가 매우 효과적임을 확인하였다.

이러한 시스템의 성능 및 시스템 기기의 효율에 대한 연구는 꾸준히 이루어지고 있다. 하지만 국내에는 지역별로 외기온도와 수열원 온도가 상이하며, 건물유형 또한 다양한 실정이다. 그에 따른 WSHP 시스템의 성능이 다를 수 있다. 즉, 현재 국내 지역별 기후 및 하천수온도, 건물유형을 고려한 WSHP 시스템에 대한 연구는 부족한 실정이다. 수열 시스템의 적용 확대를 위해서는 지역 및 건물유형에 따른 성능 분석이 필요한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 동적 에너지 시뮬레이션을 이용하여 국내의 하천수와 여러 건물유형을 대상으로 수열히트펌프 시스템에 대한 성능 분석을 실시하였다.

2. 연구방법

본 연구에서는 동적 에너지 시뮬레이션을 이용하여 수열 히트펌프 시스템의 지역별, 건물 유형별 성능에 대해 분석을 실시하였다. 동적 에너지 시뮬레이션은 정적 에너지 시뮬레이션과 달리 연간 기상 데이터, 재실자, 기기, 조명 일정 등을 시뮬레이션에 작성하여 이에 따른 연간 성능 데이터를 분석할 수 있는 시뮬레이션이다. 이를 이용하여 성능분석을 실시하였다.

지역은 서울, 대전, 부산, 광주로 구분하였으며, 수열원은 하천수로 설정하였으며, 한강, 금강, 낙동강, 영산강을 이용하였다. 각 지역의 기상데이터는 한국패시브협회에서 제공하는 기상데이터를 사용하였으며, 수온 및 유량에 대한 데이터는 물환경정보시스템의 데이터를 이용하였다.^(6,7)

대상 건물로는 다른 부하패턴을 가지는 사무실, 공동주택, 원예시설로 건물 냉난방 부하패턴이 다른 건물 유형을 선정하였다. 또한 각 지역에 대해 건물의 부하모델을 구축하여 부하분석을 실시하였고, 부하분석을 토대로 수열 히트펌프 시스템을 구축하였다. 각 케이스의 성능분석에는 시스템 기기의 운전상태, 온도범위와 히트펌프 및 시스템 COP 등이 이용되었으며, 국내의 지역별, 건물유형별로 적용된 수열 히트펌프 시스템의 연간 성능을 비교분석하였다.

3. 건물 및 시스템 구성

3.1 하천수 및 외기온도

Fig. 1은 서울, 대전, 부산, 광주지역의 외기온도 및 하천수 온도에 대해 나타낸다. 수온데이터는 물환경정보 시스템의 월평균 데이터를 이용하였으며, 월별 일정한 수온으로 가정하였다. 기온데이터는 한국패시브건축협회에서 제공하는 데이터를 이용하였다.^(6,7)

난방기간 중에는 수열원이 외기보다 높은 온도를 나타내며, 냉방기간 중에는 외기보다 낮은 온도를 나타낸다. 이를 이용하는 수열 히트펌프 시스템은 외기보다 더 뛰어난 열원을 사용하므로, 공기열원 히트펌프 시스템에 비해 효율적임을 개략적으로 확인하였다.

Fig. 1. Comparison of water temperature and ambient temperature by region.

3.2 건물 모델

건물 유형은 서로 다른 부하패턴을 가지는 건물을 대상으로 설정하기 위해 업무시설, 공동주택, 원예시설로 가정하였다. 업무시설과 공동주택은 Pacific Northwest National Laboratory(PNNL)에서 제공하는 표준모델을 사용하였으며, 원예시설은 선행연구에 제시된 건물모델을 바탕으로 구축하였다.^(8,9) 각 건물의 개요는 Fig. 2, Table 1과 같다. 각 건물유형의 설정온도는 American Society of Heating, Refrigerating and Air-conditioning Engineers(ASHRAE) 90.1과 스마트 온실환경관리 가이드라인을 참고하였으며, 열관류율은 국내 건축물 절약 설계기준과 American Society of Agricultural Engineers(ASAE) Heating, Ventilating and Cooling Greenhouse를 참고하여 작성하였다.(10-13)

Fig. 2. Office, apartment, greenhouse building model.

Table 1 Specifications of simulation building model

Building Type			Office Building	Apartment Building	Greenhouse Building	Reference
Building Model			Standard Building Model	Standard Building Model	Previous Research(9)	PNNL / Previous Research
Setpoint Temperature (Heating / Cooling)			24℃ / 21℃	24℃ / 21℃	28℃ (tropical fruit)	ASHRAE 90.1 - 2004 / Smart Greenhouse Environment Management Guidelines (2018)
Operation Period	Heating		Jan. ~ Apr. / Nov. ~ Dec	Jan. ~ May / Oct. ~ Dec	Jan. ~ Jun / Sep. ~ Dec	-
	Cooling		May. ~ Oct.	Jun. ~ Sep	Jun. ~ Aug
Thermal Transmittance (W/m$^{2}$·K)	Wall	Central 2	0.240	0.170	3.600 (Polycarbonate, Double-Wall)	Energy-Saving Design Standards for Buildings / ASAE Heating, Ventilating and Cooling Greenhouse
		Southern	0.320	0.220
	Roof	Central 2	0.150	0.150
		Southern	0.180	0.180
	Window	Central 2	1.500	1.000
		Southern	1.800	1.200
	Floor	Central 2	0.200	0.170	0.170
		Southern	0.250	0.220	0.220

각 건물의 부하분석을 실시하였으며, 각 건물의 부하패턴은 Fig. 3과 같다. 업무시설은 난방부하에 비해 냉방부하가 많으며, 공동주택은 냉방부하에 비해 난방부하가 많은 것을 확인하였다. 또한 원예시설은 난방부하가 냉방부하에 비해 지배적인 것을 확인할 수 있다.

Fig. 3. Load pattern by building type.

3.3 시스템 모델

시스템 모델은 Fig. 4와 같이 구축하였으며, 수열원을 열교환하여 Heat Pump (HP)로 순환하며, HP는 Heat Storage Tank (HST)를 가열, 냉각하여 Fan Coil Unit (FCU)로 순환수를 보내 건물의 냉난방을 실시한다. HP, HST, FCU는 각 건물의 최대부하에 안전율을 가산하여 용량을 산정하였다. 수열원은 하천수 온도 및 유량 데이터를 이용하고, 건물은 기상데이터를 이용한다. 열교환기, HP, HST, FCU는 열량에 대해 계산하며, HP, FCU, Pump에 대해서는 전력사용량을 계산한다.

Fig. 4. WSHP system block diagram.

Table 2는 서울지역의 건물유형별로 적용된 HP, FCU, Pump의 용량에 대해 나타낸다. HP의 용량은 건물의 최대부하에 안전율 10%를 가산한 수치이며, FCU의 용량은 HP의 용량에 안전율 20%를 가산한 수치이다. Pump의 유량은 ASHRAE에서 제안하는 시스템 유량을 선정하였다.⁽¹⁴⁾

Table 2 Specifications of simulation model (Seoul)

	HP Capacity (kW)		FCU Capacity (kW)		Pump Capacity (l/s)
	Cooling	Heating	Cooling	Heating	Flowrate
Office	56.1	42.7	67.3	51.3	11,460
Apartment	12.7	23.1	15.3	27.7	4,800
Greenhouse	35.1	107.1	42.1	128.4	18,240

Fig. 5는 해당 동적 에너지 시뮬레이션에서 사용한 HP의 성능곡선을 나타낸다. 수열원의 온도에 따른 성능변화를 확인할 수 있다. 난방기간 중에는 열원의 온도가 올라갈수록 HP의 성능이 높아지며, 냉방기간 중에는 열원의 온도가 낮아질수록 HP의 성능이 높아지는 것을 확인할 수 있다. 이후 시뮬레이션의 정상작동 및 타당성을 부여하기 위해 각 기기별 온도, 전력량, 전력 비율의 대표일 분석 및 연간 성능 양상에 대해 나타냈다.

Fig. 5. HP performance curve.

Fig. 6은 동적 에너지 시뮬레이션으로 구축한 업무시설에 적용된 WSHP system의 기기별 난방기간 대표일 분석을 실시한 그래프이다. HP, FCU, Pump 등 설비 기기의 운전상태에 대해 나타내며, 이를 통해 실내온도 및 축열조의 설정온도를 유지하는 것을 확인할 수 있다. 업무시설의 경우 운전시간은 오전 8시부터 오후 7시까지로 설정하였으며, 수열원을 열교환하여 온도를 얻은 순환수가 HP로 유입되며, HST의 평균온도가 50℃에 도달할 때까지 HP가 작동하여 순환수를 유입시킨다. 이후 업무시설의 난방 설정온도인 24℃를 맞추기 위해 FCU로 순환수를 보내어 실내온도를 유지한다.

Fig. 6. WSHP system heating operation.

Fig. 7은 연간 HP, FCU, Pump의 전력사용량과 그에 대한 비율을 나타낸다. HP와 FCU는 건물의 최대부하에 따라 용량 및 소비전력이 결정되며, 이에 따라 난방기간 중 전력소비가 많고, 냉방기간 중 전력소비가 적은 것을 확인하였다. 건물의 부하에 따라 각 기기들의 전력사용이 적절한 수준으로 나타났다. 또한 난방기간 중에는 FCU로 유입되는 펌프의 전력이 높은 것으로 나타났다. 이는 난방기간 중 부하측 시스템이 작동하는 시간이 더 많기 때문이다. 간절기에는 시스템 가동비율 자체가 적으므로 사용한 전력 또한 적게 나타났다.

Fig. 7. Annual power consumption and power usage ratio (Office, Seoul).

Fig. 8은 각 건물유형별 월별 평균 HP COP를 나타낸다. 건물유형별 상이한 냉난방기간에 따라 HP COP가 나타나고 있으며, 수열원의 온도에 따라서 WSHP 시스템의 성능이 변화하는 것을 확인할 수 있다. 이와 같이 각 설비기기의 운전상태 및 온도, 전력사용량, HP 성능을 통해 시뮬레이션의 정상작동 및 해당 연구결과의 타당성에 대해 검증하였다.

Fig. 8. Annual heat pump performance by building type.

4. 결 과

Table 2는 지역별, 건물 유형별 냉난방기간 중 평균 HP COP를 나타낸다. 지역별로 비교하였을 때, 난방기간 중 상대적으로 기온이 높은 광주지역에서 난방 시 히트펌프 COP가 높으며, 냉방기간 중 상대적으로 기온이 낮은 서울지역에서 냉방 시 히트펌프 COP가 높은 것으로 나타났다.

건물유형별로 비교하였을 때, 서울 지역에서는 업무시설과 같이 냉방부하량이 많은 건축물에서 우위를 보이며, 가장 낮은 지역과의 차이는 약 10%로 나타났다. 광주지역에서는 공동주택과 같이 난방부하량이 많은 건축물에서 우위를 보이며, 가장 낮은 지역과의 차이는 약 12%로 나타났다.

원예시설의 경우 일반적인 건물과 냉난방기간, 부하패턴 등이 다르며, 설정온도가 높고, 일반적인 건물이 냉방을 실시하는 기간에 난방을 실시하여 HP COP가 높게 산출되는 것을 확인하였다. 또한 부산지역은 상대적으로 냉방기간 중 더운 기후임에도 열원의 온도가 타 지역에 비해 낮게 나타나 원예시설 및 업무시설에서 성능이 뛰어난 것을 확인하였다.

Fig. 9는 지역별, 건물유형별 WSHP 시스템의 평균 HP COP를 나타낸다. 지역별 수열히트펌프시스템의 냉방 COP 평균은 4.01, 난방 COP 평균은 약 3.13으로 나타났으며, 평균 COP는 3.60으로 나타났다. 건물유형별 냉방 COP 평균은 약 3.99, 난방 COP 평균은 약 3.43으로 나타났으며, 평균 COP는 3.68로 나타났다.

이를 통해 일반적으로 수열 히트펌프 시스템이 적용된 건물의 경우 냉방기간 중의 HP COP가 높게 나타나는 경향성을 확인하였다. 이는 수열원의 특성상 외기에 비해 뛰어난 온도대를 가지고 있으나 수열원 또한 외기의 영향을 받는 열원이기 때문에 비슷한 온도 변화 경향을 가지고 있으며, 수열원 온도와 설정온도의 편차가 난방기간보다 냉방기간 중에 적기 때문에 냉방기간 중의 성능이 더 뛰어남을 확인하였다.

Fig. 9. HP COP average by region and building type.

5. 결 론

본 연구에서는 국내 기후 및 하천수 온도 등 국내의 상황에 따른 수열 히트펌프 시스템의 정량적인 분석을 위해 동적 에너지 시뮬레이션을 이용하여 국내의 다양한 지역과 건물에 적용된 수열 히트펌프 시스템의 연간 성능 분석을 실시하였다. 이를 위해 지역은 서울, 대전, 부산, 광주로 가정하였으며, 건물유형은 업무시설, 공동주택, 원예시설로 가정하여 성능분석을 실시하였다. 본 연구의 결과는 아래와 같다.

(1) 지역별 히트펌프의 난방 COP 분석 결과, 상대적으로 기온이 높은 남부지방에서 성능이 뛰어났으며, 건물유형에 따른 성능을 분석하였을 때, 난방부하가 큰 공동주택과 원예시설에서의 성능이 뛰어남을 확인하였다. 지역별 히트펌프의 난방성능에 대한 평균값은 3.13이며, 이를 기준으로 한 편차는 -5%에서 1%로 나타났다. 건물유형별 COP 평균은 3.43이며, 편차는 -9%에서 14%로 나타났다.

(2) 지역별 히트펌프의 냉방 COP 분석 결과, 상대적으로 기온이 낮은 북부지방에서 성능이 뛰어났으며, 건물유형에 따른 성능을 분석하였을 때, 냉방부하가 큰 업무시설에서의 성능이 뛰어남을 확인하였다. 지역별 히트펌프의 냉방성능에 대한 평균값은 4.01이며 이를 기준으로 한 편차는 -3%에서 3%의 편차를 가지는 것으로 나타났다. 건물유형별 COP 평균은 3.99이며, 편차는 -2%에서 2%로 나타났다. 하지만 원예시설의 냉방 COP를 보면 상대적으로 따뜻한 기후의 부산지역에서 높은 COP를 나타내는 것을 확인할 수 있다. 이를 통해 단순히 기후에 따라 성능이 정해지는 것이 아닌 하천수의 온도 및 조건에 의해 성능이 변화하는 것을 확인하였다.

(3) 종합적으로 분석하였을 때, 수열 히트펌프 시스템은 난방 성능에 비해 냉방 성능이 약 15% 뛰어난 것을 정량적으로 확인하였다. 또한 난방성능의 경우 건물유형별 편차가 더 큰 것을 확인하였으며, 이는 난방기간 중에는 수열원의 온도가 설정온도와 큰 차이를 보이므로 건물의 부하패턴 및 특징에 따라 성능에 영향을 미치는 것을 확인하였다. 냉방성능은 지역에 따른 편차가 큰 것을 확인하였으며, 이는 냉방기간 중에는 설정온도와 작은 차이를 보이며 이에 따라 열원의 온도 및 지역의 기후에 더 큰 영향을 받는 것을 확인하였다. 또한 원예시설과 같은 건물의 경우 다른 부하패턴을 가지는 건물유형이므로 수열원 히트펌프 시스템의 성능이 더 뛰어날 수 있음을 확인하였다.

본 논문에서는 국내의 여건을 고려한 수열 히트펌프 시스템의 지역별, 건물유형별 연간 성능을 분석하였다. 향후 연구에서는 지역 및 건물 유형에 따른 수열 히트펌프 시스템의 경제성 분석을 실시할 예정이다. 또한 국내가 아닌 다양한 기후대에서의 수열 히트펌프 시스템에 대한 성능분석이 필요하며, 다양한 건물 유형을 대상으로 한 연간 성능 분석을 통해 수열 히트펌프 시스템이 적용되기 위한 적절한 기후와 건물 유형에 대해 면밀히 분석을 실시할 예정이다.