기호설명

1. 서 론

제로에너지빌딩(Zero Eenergy Building; ZEB) 로드맵에 따라 우리나라는 2025년에 공동주택, 2030년부터는 모든 신축건물에 이를 적용하게 된다. ZEB 구현을 위해서는 다양한 에너지기술이 적용되어야 하지만, 필수적인 급탕부하는 재생에너지를 통해 공급해야 하는데 가장 현실적인 방안은 태양열이다.⁽¹⁾ 지열 및 수열원 히트펌프도 신재생에너지로 지정되어 적용 가능하지만 각 세대에 설치하여 사용하는 방식은 아니기 때문에 논의로 한다. 저층 건물의 경우 상대적으로 넓은 부지와 지붕을 활용할 수 있지만 고층 건물은 전면의 벽 외에는 태양열온수기를 적용하기 어렵다. 이와 같은 문제를 해결하기 위해 고층 건물의 벽면에도 적용할 수 있고 하절기 급탕수요와 집열량의 불균형으로 인한 과열현상을 예방할 수 있는 벽체일체형 태양열온수기 개발이 진행되고 있다.⁽²⁾

저자들은 벽체일체형 집열기(경사각 90°)를 대상으로 장기간의 실증실험을 진행한 바 있다.⁽³⁾ 하절기 무부하운전 실험을 통해 과열현상이 전혀 발생하지 않음을 확인하였고, 동절기 열성능을 평가하여 충분히 양호함을 보였다. 그러나 연간 집열성능이 가장 우수한 30°, 45° 집열기⁽⁴⁾와 동일한 조건에서 열성능 비교를 진행하지 못하여, 벽체일체형 태양열온수기의 열성능에 대해 객관적인 평가가 부족하다는 한계가 있었다. 태양열집열기의 경사각을 바꾸고 동일한 온수사용량 등의 환경을 조성하여 실험을 진행하는 것은 매우 어렵기 때문에 시뮬레이션을 통해 30°, 45°, 90° 경사를 갖는 집열기에 대한 태양열온수기의 열성능을 비교하고자 하였다.⁽⁵⁾

본 연구에서는 선행연구의 강제순환 태양열온수기를 TRNSYS18을 활용하여 동일한 조건으로 구현하였고, 실험 데이터를 바탕으로 시뮬레이션 모델을 검증하였다. 검증된 모델을 활용하여 90° 집열기뿐만 아니라 다른 경사각(30°, 45°)을 갖는 집열기에 대해서도 시뮬레이션을 진행하였다. 최종적으로 동절기 열성능과 하절기 과열현상 측면에서 벽체일체형 태양열온수기를 30°, 45° 집열기와 비교․평가하였다.

2. 시뮬레이션 모델링 및 방법

시뮬레이션 모델링 대상인 4 ㎡ 태양열온수기의 개략도를 Fig. 1에 나타내었다. TRNSYS18을 활용하여 동일한 조건으로 시뮬레이션 모델을 구현하였고, 선행연구의 실증 실험 데이터와 비교하여 검증하였다. 검증된 시뮬레이션 모델을 활용하여 정남향의 벽체일체형(90°)뿐만 아니라 다른 경사각(30°, 45°)을 갖는 집열기에 대해서도 연간 시뮬레이션을 진행하도록 하였다.

비교 및 검증은 일일 시뮬레이션, 월간 시뮬레이션 두 차례에 걸쳐 진행하였다. 먼저 일사 조건이 양호한 2020년 2월 23일 대상으로 시뮬레이션과 실험 결과를 비교하였다. 일사량, 집열량, 축열조 온도 분포 등의 데이터를 비교하며 적절성을 논하였다. 월간 시뮬레이션은 2020년 8월부터 12월의 기간을 대상으로 진행 하였다. 월별 일사량, 집열량, 집열효율 등의 주요 데이터의 추이를 비교 분석하며 시뮬레이션 모델의 타당성을 보이고자 하였다. Fig. 2에 월간 시뮬레이션에 사용한 컴포넌트 구성을 나타내었다. 집열기, 축열조, 배관 등 시스템을 구성하는 컴포넌트는 일일 시뮬레이션과 동일하나 월별 부하량, 시수온도, 실내 온도 등의 변화를 적용해주기 위해 Type 518⁽⁶⁾, Type 24, Equation 등이 추가되었다. 주요 컴포넌트의 입력값은 Table 1에 나타내었다.

실험이 진행되었던 기간의 외기 온습도와 수평면 전천 일사량을 동일하게 적용하기 위하여 Type 9c 컴포넌트를 활용하여 2020년 수원 기상데이터를 Type 16c에 입력하였다. Type 16c는 기상데이터를 바탕으로 계절에 따른 경사면 전천 일사량, 입사각 등을 계산하여 주는데 집열기에 입사되는 일사 성분과 집열기의 경사각을 Type 16c를 활용하여 입력하였다. 또한 시뮬레이션의 모든 태양열 집열기는 정남향을 향하도록 설정하였다. 태양열 집열기의 경우 Type 1b를 활용하였고 해당 컴포넌트의 출력인 useful energy gain을 시뮬레이션 모델의 집열량으로 하였다.

Fig. 1 Schematic of solar water heater for TRNSYS18 simulation.

Fig. 2 Simulation studio screen of TRNSYS18 for monthly simulation.

Type 534는 축열조 컴포넌트로 상하부에 열교환 코일이 내장되어 있으며 노드(node) 개수는 실험과 유사한 성층화 정도를 보이는 24개로 설정하였다. 열매체 순환펌프의 작동은 차온제어를 하였으며, 이 기능을 갖는 Type 2b를 활용하였다. 열매체 순환펌프(Type 3b) 동작 시 배관에 흐르는 유량은 실험의 평균값인 4 lpm으로 설정하였다. 배관 컴포넌트인 Type 31을 통해 열매체 배관에서 발생하는 열손실을 계산하여 결과에 반영해 주었다. Type 6은 보조열원으로 부하측 공급온도($T_{load}$)가 급탕 기준온도($T_{set}$=55℃)보다 낮으면 작동하여 기준온도까지 가열하고, 사용한 에너지를 누적하여 출력한다. 이때 부하측 공급온도는 축열조 상부와 동일한 값을 보인다. Type 14h 컴포넌트를 활용하여 일일 부하패턴을 입력하였고, 일일 시뮬레이션에서는 실험 조건과 동일한 부하패턴으로, 월간 시뮬레이션에서는 K-apt 급탕 사용량 분석자료⁽⁷⁾의 일일 부하패턴(Fig. 3)으로 설정하였다. 특히 일일 시뮬레이션에서는 Type 14h를 활용하여 2월 23일의 실내 온도 값을 입력하였다. 반면 월간 시뮬레이션에서는 Type 518 컴포넌트를 활용하여 월별로 실내온도를 입력하였다. 월별 실내온도는 선행연구에서 실험을 진행했던 공간의 데이터를 활용하였다. 월별 시수온도, 용수 사용량은 전술한 K-apt 급탕 사용량 분석자료를 참고하였다. Type 518에 입력한 월별 실내온도, 시수온도, 용수 사용량 값은 Fig. 4에 나타내었다.

Fig. 3 K-apt daily load pattern.

Fig. 4 Monthly hot water usage, room temperature, and city water temperature for simulation.

축열조가 부하측에 공급한 전체 부하열량을 산출하기 위하여 계산 컴포넌트인 equation(Heat load)을 활용하였다. Load pattern equation은 Type 14_Load pattern에서 입력받은 부하패턴을 출력해주며 부하유량, 시수온도를 축열조에 입력해준다. Integration(Type 24)은 축열조가 부하측에 공급해준 온수의 양을 적산한다. 적산값이 Monthly water usage 입력값보다 커지게 되면 Integration은 Load pattern equation에 신호를 보내어 축열조의 부하측 공급을 멈추게 한다.

본 시뮬레이션에서는 식(1)을 통해 부하열량을 계산하였다. 전술한 Type 24 컴포넌트로 부하측 온수량을 일정하게 공급하게 하므로, 축열조 온도가 급탕 기준온도Tset보다 높은 경우 시뮬레이션 결과가 K-apt 부하량보다 커지게 된다. 이러한 문제를 개선하기 위해 식(2)를 도입하였다. 식(2)는 축열조 온도가 기준온도보다 높아지게 되면 시수를 섞어 기준온도로 맞춰주고 섞어준 만큼 유량을 증가시키는데, 에너지보존식에 의해 식(2)가 산출된다. 즉 축열조 온도가 부하측 기준온도를 초과한 만큼 유량을 증가시킴으로써 부하량을 K-apt 급탕사용량 분석자료와 동일하게 맞추고자 하였다. 식(2)에 따라 계산한 부하유량($\dot{m}_{load}$)값은 Fig. 2의 flow conversion Equation을 통해 Integration으로 보내준다.

3. 시뮬레이션 모델 검증 및 분석

3.1 일일 시뮬레이션

일사조건이 양호한 2020년 2월 23일을 대상으로 일일 시뮬레이션 모델을 검증하였다. Fig. 5에 실험과 시뮬레이션의 축열조 온도, 일사량 및 집열량을 나타내었고 Table 2에 일사량, 집열량, 부하열량 등을 정리하였다. Table 2를 보면 일사량은 실험이 83.2 MJ, 시뮬레이션이 82.5 MJ로 거의 같고, 급탕부하량은 비슷한데 집열량 및 집열효율은 실험의 결과가 더 높게 나타났다. 반면에 부하 공급량 및 태양열 의존율은 시뮬레이션이 다소 크게 나타났다. 집열효율과 획득한 태양열이 얼마나 유효하게 부하측에 사용되었는가를 나타내는 태양열 이용률에서 다소 큰 차이를 보인다. 차이의 주된 원인은 실험과 시뮬레이션의 일사량이 정확하게 일치하지 않는 것도 있지만 입사되는 일사의 입사각이 수직면으로 설치된 집열기의 경우에는 특히 큰 영향을 준 것으로 보인다.

Table 2 Daily data comparison of experiment and simulation(11/8/2020)

		Experiment	Simulation
Solar Radiation	[MJ]	83.2	82.5
Acquired Energy	[MJ]	42.4	37.0
Heat Load	[MJ]	27.4	27.5
Supplied Energy	[MJ]	23.0	23.8
Efficiency	[%]	50.9	44.9
Solar Utilization	[%]	54.4	64.2
Solar Fraction	[%]	84.0	86.5

Fig. 5 Comparison of experimental and simulation results(2/23/2020).

2월 23일의 부하 패턴은 오전 8시와 오후 8시에 집중되어 축열조에서 짧은 시간에 많은 양의 온수가 빠져나간다. Fig. 5(a)를 보면 오후 8시에 급탕부하가 발생하여 축열조 상부 온도가 급격하게 감소하고 있는데 실험보다 시뮬레이션의 경우에 더 완만하게 감소하는 것을 확인할 수 있다. 시뮬레이션에서는 축열조 상부 온도가 더 천천히 감소함으로써 집열량이 적음에도 불구하고 더 많은 부하를 공급한 것으로 보인다. 실험과 시뮬레이션의 축열조 성층화 정도 차이에 의해 이러한 결과가 나타난 것으로 보이며, 집열량에 비해 더 많은 부하를 공급하는 것이 본 시뮬레이션 모델의 특징으로 보인다. 집열운전 전에는 축열조 온도 경향이 거의 동일하며 집열운전 중에는 온도 증가율에서 약간의 차이를 보이는 정도이다.

Fig. 5(b)에는 일사량, 집열량 및 펌프 동작 상태를 나타내었다. 오전 중에는 실험의 일사량이 높게 나타나고 오후 4시경부터 역전된다. 오전 9시와 오후 3시경에는 일사 상태가 좋지 않아 펌프의 잦은 온․오프 현상이 발생하였다. 펌프 온․오프가 오후에 더 자주 반복된 이유는 축열조와 열매체 배관의 온도가 상승하고 이로 인해 집열기의 효율이 감소하였기 때문이다. 한편 펌프 가동 직후 집열량이 급격하게 상승하는 현상이 관찰되는데, 이는 집열기 출구보다 높은 온도를 갖는 집열기 내부의 열매체가 빠져나가면서 집열기 출구 온도가 순간적으로 상승하기 때문인데 시스템 성능에 미치는 영향은 미미하다. 반면 시뮬레이션에서는 이러한 조건을 반영하지 못하여 해당 현상이 발생하지 않은 것으로 분석된다.

3.2 월간 시뮬레이션

선행연구⁽³⁾에서 진행했던 2019년 12월부터 2020년 5월까지의 실증실험은 월별 부하패턴이 일정하지 않고 변화가 심하여 월간 시뮬레이션 비교에는 적합하지 않다. 월간 시뮬레이션 검증에서는 월별 부하패턴을 일정하게 설정한 2020년 8월부터 2020년 12월까지의 실험결과와 비교하였다.

Table 3 Monthly data comparison of experiment and simulation in 2020

		Solar Radiation	Acquired Energy	Heat Load	Supplied Energy	Efficiency	Solar Utilization	Solar Fraction
		[MJ]	[MJ]	[MJ]	[MJ]	[%]	[%]	[%]
Aug	Experiment	15.0	4.16	6.96	1.67	27.8	40.2	24.0
	Simulation	17.4	2.24	6.96	0.990	12.8	44.2	14.2
Sep	Experiment	58.0	25.8	15.3	12.9	44.5	49.9	84.0
	Simulation	56.0	17.8	15.3	11.5	31.7	64.9	75.4
Oct	Experiment	57.8	28.2	28.2	18.0	48.7	63.8	63.8
	Simulation	58.5	23.1	28.1	17.4	39.5	75.1	61.8
Nov	Experiment	51.8	26.0	32.3	16.7	50.1	64.3	51.7
	Simulation	52.8	23.5	32.3	17.8	44.5	75.9	55.2
Dec	Experiment	56.5	30.0	40.3	19.8	53.2	65.8	49.0
	Simulation	62.1	31.0	40.3	24.3	50.0	78.3	60.3

Table 3에 2020년 8월부터 12월까지의 실험과 시뮬레이션 결과를 일일 평균값으로 나타내었다. 10월과 11월에는 누락된 데이터가 없었으며 8월은 1일부터 16일, 9월은 19일부터 30일, 12월은 1일부터 9일까지의 데이터를 정리하였다. 태양열 이용률은 시뮬레이션이 항상 큰 것으로 나타났다. 이는 전술했듯이 실험과 비교했을 때 집열량에 비해 더 많은 부하를 공급하는 시뮬레이션 모델의 특성으로 분석된다.

Fig. 6 Comparison of between experiment and simulation results.

Fig. 6에는 실험과 시뮬레이션의 월별 일사량, 집열량, 집열효율을 비교하여 그래프로 나타내었다. 일사량은 큰 차이가 없는 것으로 보이며, 9월을 제외하면 시뮬레이션의 일사량이 다소 큰 경향을 보인다. 집열량은 실험이 더 큰 값을 보이나 동절기에 가까워질수록 차이는 줄어드는데 뒤에서 설명할 입사각의 영향일 가능성이 높으며, 12월에는 시뮬레이션의 집열량이 더 큰 것으로 나타났다. 집열효율은 실험에서 항상 큰 값을 나타냈으나 12월에 가까워질수록 차이는 현격히 줄어들었다. 집열량, 집열효율과 더불어 부하 공급량, 태양열 의존율 역시 동절기에 가까워질수록 실험과의 차이가 감소한 것을 확인할 수 있다.

11월과 12월의 부하 공급량 및 태양열 의존율은, 실험보다 시뮬레이션이 더 크게 나타나기도 하였다. 동절기에 시뮬레이션 모델의 오차가 줄어드는 것은 Fig. 7과 같이 계절에 따라 변화하는 입사각 때문인 것으로 보인다. Fig. 7은 9시부터 18시까지 3시간 간격으로 90˚ 경사면에 입사되는 입사각을 나타낸 것인데, 6월에 입사각이 가장 크고, 12월에 가까워질수록 입사각이 작아지는 것을 확인할 수 있다. 집열기에 입사되는 빛의 입사각이 커질수록 흡수판에 도달하는 일사량의 세기가 줄어들고, 입사각 수정계수까지 고려하면 실제로 집열기로 유입되는 일사량은 더욱 줄어든다. 때문에 입사각이 큰 경우, 작은 오차가 큰 불확실성으로 이어질 수 있다. 따라서 태양 고도가 높아 입사각이 큰 계절에서는 실험과 시뮬레이션의 결과가 다소 큰 차이를 보이는 것으로 보인다. 또한 매시간 누적된 기상청 일사량을 TRNSYS18의 Type 16c 컴포넌트로 경사면 전천 일사량으로 변환하는데, 이러한 과정에서 추가적인 오차가 발생할 수 있을 것으로 판단된다.⁽⁸⁾

Fig. 7 Annual incidence angle change of building integrated solar thermal collector

4. 시뮬레이션 결과

앞에서 검증한 모델로 K-apt 급탕 사용량 분석자료를 활용하여 2019년 대상으로 연간 시뮬레이션을 진행하였다. 30°, 45°, 90° 경사면에 대해 경사면 일사량, 집열량, 집열효율, 태양열 의존율, 태양열 이용률 등의 결과를 각각 Table 4~Table 6에 나타내었다. 각 Table의 수치는 일별 평균량으로 계산하여 나타내었다. 급탕부하량은 경사면에 관계없이 거의 일정하다. 따라서 급탕부하량 중 태양열에너지로 공급한 비율인, 태양열 의존율로 성능 비교를 하는 것이 타당하다. 태양열 의존율 연평균은 45° 집열기가 가장 높고 그 다음으로 30°, 90° 순으로 나타났다. 90° 집열기가 가장 낮게 나타났으나 1월, 12월에는 45° 집열기와 비교했을 때 거의 동등한 수치를 나타내었다. 30° 경사의 집열기와 비교했을 때는 1월, 11월, 12월에 90° 집열기가 오히려 더 좋은 성능을 나타내기도 하였다.

30° 집열기는 5월의 일사량이 가장 크게 나타났고 그 다음으로는 6월과 8월이 높게 나타났다. 7월의 일사량이 낮게 나타난 이유는 장마이다. 동절기의 일사량이 상대적으로 낮게 나타났으며 하절기에 일사량이 집중되어 있는 형태이다. 45° 집열기는 전체적으로 30° 집열기와 유사한 추이와 성능을 나타내는 것으로 보이나, 5월부터 9월까지는 30° 집열기보다 더 낮은 태양열 의존율을 나타내었으며, 동절기에는 더 높은 태양열 의존율을 나타내었다. 여러 연구에서와 마찬가지로 부하 수요가 하절기에 집중되어 있을 경우 30° 경사가 유리하고, 동절기에 집중되어 있는 경우 45° 집열기가 유리하다.⁽⁹⁾ 예상했던 대로 90° 집열기는 하절기에 상당히 낮은 일사량을 보이며 30°, 45° 집열기의 70% 수준이나, 동절기에는 비교적 높은 일사량을 가진다.

추가로 시뮬레이션 결과를 바탕으로 연간 CO2 저감량을 계산하였다. 집열량이 아닌 축열조에서 부하측으로 공급한 에너지량을 기준으로 계산하였으며, IPCC에서 제시하는 탄소 배출계수를 참고하였고, 효율 90% 도시가스 보일러 사용을 전제로 본 연구의 태양열온수기를 적용하는 것으로 가정하였다. 45° 집열기일 때 최대값을 보이며, 연간 급탕부하 공급량 6308 MJ, CO2 저감효과 393 kg으로 소나무 167그루의 연간 CO2 흡수량과 동일한 것으로 나타났다.⁽¹⁰⁾ 이에 비해 30° 집열기는 96.5%, 90° 집열기는 68.0% 수준이다.

Table 7에는 동절기(1월, 2월, 12월)와 하절기(6월, 7월, 8월)의 시뮬레이션 기간 동안의 결과를 합산하여 집열기 경사별로 재정리하였으며, Fig. 8에 하절기 축열조 상부 온도를 나타내었다. 동절기 시뮬레이션 결과 45°, 90°, 30° 순으로 큰 일사량을 가지나 의미 있는 차이는 보이지 않았고 집열효율 또한 비슷하였다. 동일한 부하조건에서 태양열 의존율은 45° 경사에서 54.2%로 가장 큰 값을 나타내었고 90°는 50.3%, 30°는 48.1%를 보여 거의 대등함을 확인할 수 있었다.

반면 하절기에는 30°, 45°, 90° 순으로 큰 일사량을 보이며 그 차이가 명확하다. 주목할 만한 것이 30°와 45°로서, 태양열 의존율은 높지만 집열효율과 태양열 이용률이 매우 낮은 것을 확인할 수 있다. 이용률이 낮은 이유는 집열량에 비해 부하량이 매우 적어 축열조에 저장된 열에너지를 거의 사용하지 못하였고 이로 인해 축열조의 온도가 Fig. 8과 같이 상당히 높게 유지되었다. 축열조가 고온인 경우 집열기의 온도 또한 높게 유지되므로 집열효율이 감소하게 된다.⁽¹¹⁾ 또한 태양열온수기가 고온에 노출되면 배관 부속 등과 더불어 집열기의 내구성이 저하되므로⁽¹²⁾ 유지관리 측면에서 매우 불리하다. 90°의 경우 집열효율 11.4%, 태양열 의존율 29.0%, 낮은 축열조 상부온도(Fig. 8(c)) 등으로 성능이 떨어지는 것으로 보일 수도 있으나 하절기의 급탕부하량은 미미한 수준으로 연간 급탕부하량 중 차지하는 비율은 상당히 적다. 오히려 적은 집열량으로 인해 하절기 과열현상을 방지하고, 태양열온수기를 안정적으로 유지할 수 있다는 것이 장점으로 작용할 수 있다.

Fig. 8 Variation in top of heat storage tank temperature(Tst) by angle in June-August 2019.

5. 결 론

본 연구에서는 일일 및 월간 시뮬레이션 결과를 실험 데이터와 비교하여 TRNSYS18 시뮬레이션 모델을 검증하였다. 집열량에 비해 더 많은 부하를 공급하는 경향이며, 동절기에 시뮬레이션 모델의 오차가 적은 것은 계절에 따라 변화하는 입사각의 영향이 큰데, 동절기에 상대적으로 입사각이 줄기 때문인 것으로 판단된다. 본 연구는 급탕부하가 집중되는 동절기가 주된 관심사이므로 비교적 적절한 시뮬레이션 모델로 판단되며, 이를 활용하여 30°, 45°, 90° 경사를 갖는 집열기의 연간 성능 및 특성을 분석하였다.

(1) 연간 시뮬레이션 결과 45° 집열기일 때 최댓값을 보이며, 4 ㎡ 집열기를 갖는 태양열온수기의 연간 급탕부하 공급량은 6308 MJ, CO2 저감효과는 393 kg으로 소나무 167그루의 연간 CO2 흡수량과 동일하다. 이와 비교하여 30° 집열기는 96.5%, 90° 집열기는 68.0% 수준이다.

(2) 동절기 시뮬레이션 결과 45°, 90°, 30° 순으로 큰 일사량을 가지나 의미 있는 차이는 보이지 않았고 집열효율 또한 비슷하였다. 동일한 부하조건에서 태양열 의존율은 45° 경사에서 54.2%로 가장 큰 값을 나타내었고 90°는 50.3%, 30°는 48.1%를 보여 거의 대등함을 확인할 수 있었다.

(3) 하절기에는 30°, 45°, 90° 순서로 큰 일사량을 보이며 그 차이가 명확하였다. 같은 순서로 태양열 의존율은 88.5%, 84.5%, 29.0%, 집열효율은 18.7%, 19.2%, 11.4%를 나타내었다. 30°, 45°의 경우 높은 태양열 의존율을 보였지만 축열조 및 집열기의 온도가 높게 유지됨에 따라 낮은 집열효율을 보였고 내구성 저하가 우려된다. 벽체일체형인 90°의 경우 태양열 의존율 및 집열효율이 낮게 나타났지만 급탕부하 소요가 작고 적은 집열량으로 인해 낮은 온도를 유지함을 보였으며, 이는 실증실험에서 하절기 과열현상이 전혀 발생하지 않은 것과 일치한다.