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Korean Journal of Air-Conditioning and Refrigeration Engineering

Korean Journal of Air-Conditioning and Refrigeration Engineering

ISO Journal TitleKorean J. Air-Cond. Refrig. Eng.
  • Open Access, Monthly
Open Access Monthly
  • ISSN : 1229-6422 (Print)
  • ISSN : 2465-7611 (Online)

  1. 한국에너지기술연구원 기술원 (Engineer, Korea Institue of Energy Research, 52 Gajeong-ro, Daejeon, 3429, Korea)
  2. 한국에너지기술연구원 전문연구위원 (Special Researcher, Korea Institue of Energy Research, 15 Gajeong-ro, Daejeon, 3419, Korea)
  3. 한국에너지기술연구원 선임연구원 (Senior Researcher, Korea Institue of Energy Research, 152 Gajeong-ro, Daejeon, 4129, Korea)
  4. 한국에너지기술연구원 책임연구원 (Principal Researcher, Korea Institue of Energy Research, 152 Gajeong-ro, Daejeon, 3129, Korea)



전기화, 온실가스, 히트펌프, 운영비용, 축열조
Electrification, Greenhouse gas, Heat pump, Operating cost, Thremal energy Storage

1. 서 론

1.1 연구배경

기후변화에 따른 국가온실가스감축목표를 달성하기 위해 우리나라는 2030년까지 국가 온실가스를 2018년 대비 40% 이상을 감축해야한다. 이를 위해 다양한 산업분야에서 에너지효율 향상 및 신재생에너지사용의 확대를 통해 온실가스발생량을 줄이고 있다. KOSIS(1) 국가정보통계에 따르면, 2021년 건물분야 에너지 소비량은 295만toe인데 이중 71%는 전력이며, 나머지는 석유, 가스 등의 화석연료로 확인되었다. 건물종류별 화석연료의 사용비중은 호텔, 병원, 학교 순으로 높았으며, 학교건물의 경우 전체 에너지 중 32%가량을 석유 및 가스 연료를 사용하고 있다. 연료의 상당부분은 건물의 취사 및 냉/난방 등을 위해 사용되며, 화석연료를 통한 열에너지공급은 다량의 온실가스가 배출될 뿐만 아니라 1차 에너지의 관점에서 많은 양의 에너지가 소비된다. 냉/난방 등 건물 열에너지 공급을 위해 기존 화석연료 중심의 시스템을 전기화 하였을 경우 많은 양의 온실가스와 운영비용이 절약될 수 있다. 또한, 에너지시스템의 전기화를 통해 간헐성 및 변동성을 갖는 재생에너지를 효율적으로 활용할 수 있는 장점도 있다. 이에 본 연구에서는 고등학교건물을 대상으로 기존건물에 설치된 화석연료기반의 흡수식냉온수기시스템을 축열식 히트펌프시스템으로 대체하였을 경우 운영비용 및 온실가스 절감효과를 분석하였다.

1.2 이전연구

히트펌프시스템은 다양한 열원과 결합하여 전체적인 에너지성능을 높일 수 있는데, 이와 관련하여 많은 연구가 진행되었다. Zuberi et al.(2)은 분산형 에너지시스템에서 태양열원과 지열원이 결합된 히트펌프시스템에서 천연가스보일러 대비 최대 88%의 온실가스발생량을 절감됨을 확인하였으며, 태양열원과 공기열원이 결합된 히트펌프시스템에서 천연가스보일러 대비 최대 27%의 운영비용이 절감됨을 확인하였다. Chen et al.(3)은 상업용 건물공조에 적용된 히트펌프시스템의 시뮬레이션연구를 수행하였는데, 기존 지열원 히트펌프시스템 대비 PVT(Photovoltaic thermal)집열기가 결합된 히트펌프시스템에서 운영비용은 9%, 온실가스 발생량은 23%의 절감효과를 확인하였다.

히트펌프는 축열조와 결합되어 전력부하평준화효과와 운영비용절감효과를 극대화 할 수 있다. Kim et al.(4)의 연구에서 200톤 규모의 축열식 히트펌프시스템에서 비축열식 히트펌프시스템대비 약 24.3%의 운영비용절감효과와 주간시간대에 총 소비전력량 42.1 MWh 중 72.1%를 경부하시간대로 이동시켜 전력부하평준화효과를 확인하였다. 뿐만 아니라, 히트펌프와 결합된 축열조는 열에너지의 수요와 공급을 조절할 수 있는 설비로, 섹터커플링을 구현하기 위한 중요한 공조설비이기도 하다. Jin(5)은 히트펌프와 전기보일러를 활용한 P2H(섹터커플링 중 전력을 열로 변환하는 기술) 기술동향을 분석하였는데, 덴마크 Ringkøbing지역에서 전기보일러와 히트펌프 등을 적용한 P2H시스템을 도입 후 열병합발전소의 가동률이 감소됨을 확인하였다. Rehman et al.(6)은 히트펌프는 재생에너지의 발전한계치를 초과하였을 경우 잉여전력을 열로 변환시키고, 축열조는 수요와 공급의 차이를 감소시키는 섹터커플링기술의 성숙도를 위한 효과적인 기술임을 시사하였다.

이처럼 다양한 연구에서 축열조와 결합된 히트펌프시스템이 온실가스절감 및 섹터커플링구현을 위한 전력기반의 고효율 에너지설비임을 확인 할 수 있었다. 이는 냉/난방 공조시스템에 축열식 히트펌프시스템을 적용하는 것이 신재생에너지 기반의 탄소중립사회를 구축하기 위해 가장 효과적인 방법 중 하나임을 의미한다.

이전연구에서는 주로 히트펌프시스템의 열원 및 축열조 적용 유무에 따른 분석연구가 진행되었으나 본 연구에서는 장기간 운전된 실증데이터를 기반으로한 축열식 히트펌프시스템의 운영효과를 분석하고자 한다.

2. 연구방법

본 연구에서는 고등학교건물의 실증운전데이터를 기반으로 한 시뮬레이션연구를 수행하였다. 고등학교의 기존공조방식인 흡수식냉온수기시스템을 축열식 히트펌프시스템으로 대체하였을 경우를 가정하여, 축열식 히트펌프시스템의 평균 축열률 변화에 따른 에너지소비량, 운영비용, 온실가스발생량을 분석하였다.

2.1 실증운전결과

실증대상지는 진천에 위치한 연면적 10,432 m2, 지하1층, 지상4층의 고등학교 건물로 320 USRT 규모의 흡수식냉온수기시스템이 구축되어 있다. Fig. 1의 좌측 그림은 고등학교의 흡수식냉온수기시스템의 개념도 이며, 여름철에는 LPG기반의 흡수식냉온수기시스템을 통해 여름철 냉열을 공급받고, 겨울철에는 인근에 있는 태양열기반의 계간축열식 중앙 열공급시스템과 흡수식냉온수기시스템에서 온열을 공급받고 있다. 본 연구 에서는 2021년 5월부터 2022년 4월까지 연간 실시간 냉/난방 실증운전 데이터를 기준으로, 기존 흡수식냉온수기 시스템을 축열식 히트펌프시스템으로 대체하였을 경우의 운영비용 및 온실가스 절감효과를 분석하였다. 대상건물의 흡수식냉온수기시스템을 이용한 냉/난방 실증운전결과는 Table 1과 같다.

분석대상 기간 고등학교의 최대난방부하는 21년 12월 27일 837 kWh(238 USRT), 최대냉방부하는 21년 8월 17일 590 kWh(167 USRT)로 측정되었으며, 흡수식냉온수기시스템의 냉방기간 평균 COP는 0.93, 난방기간 평균 COP는 0.97로 분석되었다. 흡수식냉온수기시스템에서 공급된 냉열은 음수로 표기하였다.

흡수식냉온수기시스템에서 발생된 연간 가스요금은 Table 1의 가스소비량(kWh)값에 발열량 14.012 kWh/kg(프로판 100% 총발열량 120,50 kcal/kg), 밀도 1.86 kg/m3, 충북지역 월별 평균가스요금(7) 등을 고려하여 연간 59,237 천원으로 계산되었고, 온실가스발생량은 Kim et al.(8)의 온실가스발생량 산출방법을 통해 계산하여 온실가스발생량(9)은 78.1 tCO2eq.로 산출되었다. 또한, 흡수식냉온수기시스템에서 공급된 냉/온열과 중앙공급 온열을 모두 고려하였을 경우 흡수식냉온수기시스템의 난방기간 평균 COP를 적용하면, 예상되는 가스요금과 온실가스발생량은 연간 60,851 천원, 온실가스발생량은 80.7 tCO2eq.로 산출되었다.

Fig. 1 Schematic diagram of current existing heat supply system and heat pump simulation model.
../../Resources/sarek/KJACR.2023.35.8.381/fig1.png
Table 1 Empirical result of absorption chiller-heater for heating/cooling load supply

Central heat supply

(kWh)

Absorption chiller heater (kWh)

LPG consumption

(kWh)

COP

Green house gas emission (tCO2eq.)

2021.05.

-

-5,498

9,248

0.59

2.1

2021.06.

-

-28,817

32,971

0.87

7.5

2021.07.

-

-44,020

39,247

1.12

8.9

2021.08.

-

-44,546

46,793

0.95

10.6

2021.09.

-

-31,564

35,728

0.88

8.1

2021.10.

-

-9,667 / 414

12,805 / 551

0.75 / 0.75

2.9 / 0.1

2021.11.

4,817

-

-

-

-

2021.12.

6,026

15,900

21,639

0.73

4.9

2022.01.

-

46,004

45,232

1.02

10.3

2022.02.

-

41,527

40,954

1.01

9.3

2022.03.

65

39,762

39,835

1.00

9

2022.04.

-

17,406

18,121

0.96

4.1

2.2 수학모델 구성방법

시뮬레이션 연구를 수행하기 위해 축열식 히트펌프시스템의 수학모델을 구성하였으며, 히트펌프의 운전 및 자동제어조건, 축열조의 열공급 운전조건, 실시간 냉난방 공급량과 외기온도 등을 고려하여 수학모델을 구성하였다. 수학모델은 10분 간격으로 구성하였으며, 1년 동안의 동적시뮬레이션을 진행하였다.

축열식 히트펌프시스템의 수학모델은 실증데이터를 기반으로 구성하였는데, 시스템의 주요설비는 Fig. 1의 우측 개념도에서와 같이 히트펌프, 축열조, 순환펌프로 구성된다. 순환펌프는 정격운전을 가정하였으며, 지열원 순환펌프는 7.5 kW, 히트펌프 부하측 순환펌프 5.5 kW, 축열조 방열측 순환펌프는 5.5 kW로 선정하였다. 히트펌프 모델은 Tang(10)의 water-to-water 히트펌프의 curved-fit 모델로 구성되었으며, 히트펌프의 용량은 난방최대부하를 기준으로 50 USRT급 지열원 히트펌프 5대를 병렬로 구성하여 시스템을 구성하였다. 축열조 모델은 연구대상기간의 실증데이터를 이용하여 열전달계수를 산출하였으며, 축열조 내부가 완전혼합된 상태로 가정하여 단순화된 0차원 모델로 구성하였다. 구성된 두 개의 모델에 실증운전에 적용된 자동제어조건을 반영하여 연구결과를 도출하였다.

2.2.1 히트펌프 모델

히트펌프 모델은 히트펌프의 열원 및 냉/난방모드에 따라 다르게 구성되는데, 본 연구에서는 진천 친환경에너지타운 내 구성된 지열원 히트펌프의 실증운전데이터를 기반으로 냉/난방모드에 따른 총 2개의 모델을 구성하였다. 히트펌프의 수학모델을 구성하기 위한 실증데이터는 Table 2와 같다.

모델구성에 필요한 고정변수는 기준온도($T_{ref}$), 히트펌프 최대 냉/난방 생산열량($Q_{C,\: ref,\: }Q_{H,\: ref}$)과 이때의 소비전력량($P_{C,\: ref}$), 열원측 유량($V_{L,\: ref}$), 부하측 유량($V_{S,\: ref}$)등이며, 독립변수는 히트펌프의 열원측 입구온도($T_{S,\: i n}$) 및 유량($V_{S}$), 부하측 입구온도($T_{L,\: i n}$) 및 유량($V_{L}$)등 이다. 수학모델의 계수 산출을 위한 냉난방 실증대상기간 내 고정변수는 Table 3과 같다.

Cooling mode
(1)
$\dfrac{Q_{C,\: m}}{Q_{C,\: ref}}=A_{1}+A_{2}\left[\dfrac{T_{L,\: i n}}{T_{ref}}\right]+A_{3}\left[\dfrac{T_{S,\: i n}}{T_{ref}}\right]+A_{4}\left[\dfrac{V_{L}}{V_{L,\: ref}}\right]+A_{5}\left[\dfrac{V_{S}}{V_{S,\: ref}}\right]$
(2)
$\dfrac{P_{C,\: m}}{P_{C,\: ref}}=B_{1}+B_{2}\left[\dfrac{T_{L,\: i n}}{T_{ref}}\right]+B_{3}\left[\dfrac{T_{S,\: i n}}{T_{ref}}\right]+B_{4}\left[\dfrac{V_{L}}{V_{L,\: ref}}\right]+B_{5}\left[\dfrac{V_{S}}{V_{S,\: ref}}\right]$
Heating mode
(3)
$\dfrac{Q_{H,\: m}}{Q_{H,\: ref}}=C_{1}+C_{2}\left[\dfrac{T_{L,\: i n}}{T_{ref}}\right]+C_{3}\left[\dfrac{T_{S,\: i n}}{T_{ref}}\right]+C_{4}\left[\dfrac{V_{L}}{V_{L,\: ref}}\right]+C_{5}\left[\dfrac{V_{S}}{V_{S,\: ref}}\right]$
(4)
$\dfrac{P_{H,\: m}}{P_{H,\: ref}}=D_{1}+D_{2}\left[\dfrac{T_{L,\: i n}}{T_{ref}}\right]+D_{3}\left[\dfrac{T_{S,\: i n}}{T_{ref}}\right]+D_{4}\left[\dfrac{V_{L}}{V_{L,\: ref}}\right]+D_{5}\left[\dfrac{V_{S}}{V_{S,\: ref}}\right]$

(1) ~ 식(4)를 통해 계산된 각 모드별 히트펌프의 생산열량($Q_{C,\: m}$, $Q_{H,\: m}$) 및 소비전력량($P_{C,\: m}$, $P_{H,\: m}$)값과 히트펌프 모델을 구성하기위해 사용된 실증운전기간의 히트펌프의 생산열량($Q_{C}$, $Q_{H}$) 및 소비전력량($P_{C}$, $P_{H}$)값의 오차를 목적함수로 두어 오차가 최소가 되기 위해 계산된 히트펌프모델의 계수는 Table 4와 같다.

이와 같은 방법으로 구성된 지열원 히트펌프 모델은 연구대상기간에 발생된 히트펌프의 소비전력량과 생산열량과 비교하여 유효성을 검증하였다. 본 연구에 적용된 히트펌프 수학모델의 독립변수 중 히트펌프의 열원측 유량($V_{S}$)과 부하측 유량($V_{L}$)은 정격으로 운전되어 기준 유량값($V_{L,\: ref,\:}V_{S,\: ref}$)과 동일한 값을 가정하였고, 열원측 입구온도($T_{S,\: \in}$)는 지열원 히트펌프의 실제 열원측 평균 입구온도를 기준으로 고정하였으며, 난방기간 288.08 K으로, 냉방기간 301.50 K로 가정하였다.

히트펌프 수학모델의 유효성검증은 분석기간 실증운전 값과 구성된 수학모델의 시뮬레이션 값의 상대오차를 비교하여 모델의 정확성을 확인하였으며, 비교결과는 Table 5와 같다. 유효성 검증결과 생산열량의 평균오차는 최소 0.56%에서 최대 1.39%로 확인되었으며, 소비전력의 경우 최소 0.30%에서 2.42%로 확인되었다. Kim et al.(4)의 연구에서는 Electric Chiller model로 지열원 히트펌프모델을 구성하여 소비전력량을 비교하였는데, 실증데이터 대비 모델의 평균 오차는 4.74%로 계산되었다. 본 연구에 적용되는 히트펌프 모델의 정확도는 이전 연구에 적용된 모델 대비 향상되었다.

Table 2 Empirical data for constructing heat pump mathematical model

Heating mode

Cooling mode

Period

21/12/21 07:14:44 ~ 12/22 23:34:53

22/01/25 07:15:11 ~ 01/26 23:59:53

22/02/22 00:00:29 ~ 02/23 09:00:50

22/03/22 06:12:29 ~ 03/23 07:58:10

21/06/22 16:54:20 ~ 06/23 23:59:37

21/07/20 00:00:25 ~ 07/21 20:54:20

21/09/21 07:14:16 ~ 09/22 08:59:55

Total data amount

3,230 ea

4,441 ea

Items

Heat production($Q_{C,\:}Q_{H}$), Power consumption($P_{C,\: }P_{H}$),

Load side inlet temperature($T_{L,\: i n}$), Source side inlet temperature($T_{S,\: i n}$),

Load side flow rate($V_{L}$), Source side flow rate($V_{S}$)

Table 3 Fixed variable of heat pump mathematical model
$T_{ref}$ (K) $Q_{H,\: ref}$ (W) $P_{H,\: ref}$ (W) $Q_{C,\: ref}$ (W) $P_{C,\: ref}$ (W)

$V_{S,\: ref}$(m3/s)

$V_{L,\: ref}$(m3/s)

Cooling mode

283.15

-

-

180,523

35,482

0.01196

0.01079

Heating mode

283.15

200,538

55,874

-

-

0.01168

0.01090

Table 4 Coefficients of heat pump mathematical model

Heating mode

Cooling mode

$C_{1}$

0.20810

-8.55145

$C_{2}$

-2.51775

9.01983

$C_{3}$

3.53004

-0.66806

$C_{4}$

-0.26897

0.67939

$C_{5}$

0.22556

0.47336

$D_{1}$

-4.98845

-8.22306

$D_{2}$

4.60919

2.01153

$D_{3}$

0.44487

5.48489

$D_{4}$

0.05303

0.82760

$D_{5}$

0.20002

0.65151

Table 5 Relative error between modeling results and empirical data

Heating mode

Cooling mode

Month

Mea.

Heat

(MWh)

Cal.

Heat

(MWh)

Mea.

Power

(MWh)

Cal.

Power

(MWh)

Err. Heat

(%)

Err. Power

(%)

Mea.

Heat

(MWh)

Cal.

Heat

(MWh)

Mea.

Power

(MWh)

Cal.

Power

(MWh)

Err. Heat

(%)

Err. Power

(%)

Jan.

39.4

39.3

12.9

12.9

0.32

0.30

-

-

-

-

-

-

Feb.

28.6

28.8

9.5

9.5

0.92

0.44

-

-

-

-

-

-

Mar.

19.7

19.6

6.5

6.5

0.19

0.34

-

-

-

-

-

-

Apr.

1.8

1.7

0.6

0.6

3.98

0.11

-

-

-

-

-

-

May.

-

-

-

-

-

-

-8.6

-8.6

1.8

1.9

0.36

5.18

Jun.

-

-

-

-

-

-

-31.2

-30.8

7.2

7.5

1.29

3.27

Jul.

-

-

-

-

-

-

-42.3

-42.3

10.1

10.2

0.03

1.41

Aug.

-

-

-

-

-

-

-7.2

-7.3

1.8

1.8

0.68

0.30

Sept.

-

-

-

-

-

-

-16.4

-17.3

4.1

4.3

5.94

3.36

Oct.

-

-

-

-

-

-

-17.7

-18.8

4.6

4.7

6.43

2.18

Nov.

0.8

0.8

0.3

0.3

7.12

0.45

-

-

-

-

-

-

Dec.

12.5

11.9

4.0

4.0

4.36

0.07

-

-

-

-

-

-

Total

102.7

102.1

33.7

33.8

0.56

0.30

-123.5

-125.3

29.6

30.3

1.39

2.42

*Mea. : measured Cal.: calculated Err. : error

2.2.2 축열조 모델

2.2.2.1 열전달계수

축열조 모델은 진천 친환경에너지타운 내 통합제어관리실에 설치된 콘크리트 축열조의 실증운전결과를 기준으로 열전달계수를 고려하여 구성하였으며, 완전혼합된 상태를 가정하였다. 축열조의 열전달계수 산출을 위한 계절별 열전달 개념도는 Fig. 2와 같다.

Fig. 2 Heat transfer configuration of thermal energy storage.
../../Resources/sarek/KJACR.2023.35.8.381/fig2.png

겨울에서 여름으로의 간절기에는 외기온도보다 축열조의 내부온도가 더 높기 때문에 축열조 내부에서 외부로 열전달이 이루어지며, 히트펌프는 축열조의 온도를 낮추기 위해 축열조에서 온열을 가져가고, 간절기 난방부하 발생으로 축열조에서 온열을 가져간다. 냉방기간의 경우 축열조의 내부온도가 외기온도보다 낮으므로 외부에서 축열조로 열전달이 이루어지며, 히트펌프는 축열조에서 온열을 가져가고, 냉방부하발생으로 부하측 환수열이 축열조로 공급된다. 난방기간의 경우 축열조의 내부온도가 외기온도보다 높으므로 축열조 내부에서 외부로 열전달이 이루어지며, 히트펌프는 온열을 축열조로 공급하고, 난방부하발생으로 축열조에서 온열을 가져간다. 전술한 내용을 식으로 나타내면 식(5) ~ 식(10)과 같다.

Change of season(heating to cooling)

(5)
$Q_{TES}=-Q_{hp}-Q_{load}-Q_{amb}$
(6)
$Q_{amb}=-Q_{hp}-Q_{load}-Q_{TES}$

Cooling season

(7)
$Q_{TES}=-Q_{hp}+Q_{load}+Q_{amb}$
(8)
$Q_{amb}=Q_{hp}-Q_{load}+Q_{TES}$

Heating season

(9)
$Q_{TES}=Q_{hp}-Q_{load}-Q_{amb}$
(10)
$Q_{amb}=Q_{hp}-Q_{load}-Q_{TES}$

TES heat quantity

(11)
$Q_{TES}=\dfrac{C_{p}m_{TES}(T_{i}-T_{i-1})}{3600}$

TES heat loss

(12)
$Q_{amb}=UA(\dfrac{T_{i}+T_{i-1}}{2}-T_{amb})h$

축열조 열량은 식(11)과 같이 비열($C_{p}$), 유효축열량($m_{TES}$), 축열조의 초기온도($T_{i-1}$)와 최종온도($T_{i}$)의 차로 구성된다. 여기서, 유효축열량은 축열조에 저장되는 물의 실제 양으로 축열조 용량의 90%로 가정하였다.

외기와의 열전달량($Q_{amb}$)은 축열조의 열손실량을 의미하며, 축열조 평균 내부온도와 외기온도의 차로 구성된 식 (12)로 나타낼 수 있다. 식(6), 식(8), 식(10)에 식(11)을 대입하고, 식(12)와의 상관관계를 통해 산출된 열전달계수($U$)와 열전달면적($A$)의 곱은 0.299 kW/K으로 계산되었으며, $UA$값 산출을 위한 실증운전데이터는 Table 6과 같다.

Table 6 Empirical data for constructing TES mathmetical model

Change of season

2018.05.01. ~ 2018.05.16.

Cooling season

2018.05.17. ~ 2018.10.15.

Heating season

2018.10.16. ~ 2019.04.30.

TES initial avg. temp. ($T_{i-1},\: ^{\circ}{C}$)

46.5

35.8

15

TES final avg. temp. ($T_{i},\: ^{\circ}{C}$)

35.9

15

43

HP heat production ($Q_{hp},\: k Wh$)

1494

216,619

189,575

TES heat duty ($Q_{TES},\: k Wh$)

-2,225

-4,353

5,846

TES heat supply ($Q_{load},\: k Wh$)

180

160,192

164,444

TES heat loss ($Q_{amb},\: k Wh$)

550

52,073

19,285

2.2.2.2 축열조 내부온도

축열조 내부온도($T_{i n}$)는 난방기간의 경우 식(10), 식(11), 식(12)을 결합하여 $T_{i}$를 좌변으로 정리하여 식(13) 과 같이 나타낼 수 있다. 나머지 기간도 동일한 방법으로 축열조 내부온도를 산출할 수 있다.

(13)
$T_{i n}=\dfrac{(Q_{hp}-Q_{load}+UA T_{amb}h)3600+C_{p}m_{TES}T_{i-1}}{C_{p}m_{TES}+UA h 3600}$

계산된 축열조 내부온도는 히트펌프의 부하측 입구온도($T_{L,\: i n}$)로, 히트펌프의 소비전력과 생산열량을 결정하는 독립변수로 입력된다.

2.2.3 자동제어 운전조건

축열식 히트펌프시스템은 축열조의 내부온도에 따라 히트펌프가 운전된다. 냉방기간의 경우 히트펌프는 축열조 내부온도가 10.5℃ 이상일 때 작동되고, 7℃ 이하일 때 정지된다. 난방기간의 경우 히트펌프는 축열조 내부온도가 47℃ 이하일 때 작동되고, 50℃ 이상일 때 정지된다.

축열식 히트펌프시스템의 수학모델은 2018년 04월 30일 23시 축열조 평균온도 46.5℃를 시작으로 히트펌프 운전조건 및 냉/난방부하에 따른 축/방열 운전을 모사하였다. 히트펌프운전은 경부하시간과 주간시간 운전으로 구분된다. 히트펌프는 경부하시간 시작시간인 23시부터 운전되어 다음날 9시까지 운전조건에 따라 2대가 동시 운전되고, 주간시간대에는 축열량이 부족할 경우 냉/난방부하 발생량에 따라 대수제어 된다.

2.3 운영비용 및 온실가스 배출량 계산방법

운영비용은 한국전력공사(11)에서 제공된 전기요금 산출방법을 적용하였는데, 학교건물에 적용된 교육용 전기요금(전력갑 고압A 선택2)의 경우 교육목적에 한정된 요금체계이므로, 일반적으로 많이 사용되고 시간별 차등요금이 적용된 일반용 전력요금(전력갑2 고압A 선택2)을 추가적으로 고려하여 전기요금을 산출하였다. 전기요금은 기본요금과 전력량요금으로 구성되고, 총 요금에 부가세 10%와 전력발전기금 3.7%를 고려하여 계산되었다. 전력량요금은 사용 요금제에 따른 계절별 및 시간별 전력량요금을 반영하였으며, 기본요금은 히트펌프 및 순환펌프의 최대소비전력을 기준으로 계약전력을 산정하여 산출하였다. 온실가스 발생량은 소비전력량에 전력량 배출계수 0.45941 tCO2eq./MWh(12)을 곱하여 계산하였다.

2.4 축열률 변화에 따른 운전성능 분석방법

축열률은 총 냉/난방부하와 경부하시간대 축열량의 비로, 축/방열시 축열조의 열손실을 고려하여 히트펌프의 생산열량을 기준으로 정의하였다. 냉/난방부하는 하루 동안 히트펌프에서 생산된 총 열량으로 계산하였고, 경부하시간대 축열량은 경부하시간 동안 생산된 히트펌프의 총 열량으로 계산하였다. 또한, 축열률은 최소 40%에서 최대 80%까지 변화를 주었으며, 이에 따른 축열조 용량, 에너지소비량과 기존 흡수식 냉온수기시스템 대비 운영요금 및 온실가스 절감량 등을 산출하였다.

축열식 히트펌프시스템의 경부하시간대 축열효과를 분석하기 비축열식 히트펌프시스템의 운전성능을 분석하였다. 비축열식 히트펌프시스템에 적용된 축열조는 히트펌프의 버퍼조로 사용되고, 히트펌프의 자동제어 운전조건은 2.2.3.절에서 전술한 운전조건 중 히트펌프시스템의 정지조건인 냉방기간의 경우 버퍼조의 온도가 7℃ 이하, 난방기간의 경우 50℃ 이상일 때 정지되는 조건만을 적용하였다. 버퍼조의 경우 12 톤으로 용량을 선정하였는데, 이는 용량이 12 톤 미만으로 될 경우 버퍼조의 내부 최소온도가 2℃ 이하로 감소되어 히트펌프시스템에 무리를 줄 수 있기 때문이다.

2.5 자동제어 운전조건 변화에 따른 운전성능 분석방법

히트펌프시스템의 운전조건은 수요자의 열쾌적감에 따라 결정된다. 실증운전에 적용된 자동제어 운전조건은 진천 친환경에너지타운의 수요자의 요구조건이 고려되어 선정되었는데, 실증단지 내 어린이집의 열쾌적감 향상을 위해 일반적인 운전조건보다는 다소 수동적으로 선정되어 운전조건을 Table 7과 같이 0.5℃씩 변화를 주었다. 운전성능은 실제 운전조건인 Case1을 기준으로 축열률 변화에 따른 축열조 용량을 고정하여, 총 5가지 사례에 대한 운전성능을 분석하였다.

Table 7 Operating condition variation of mathematical model

Cooling season

Heating season

On Temperature (℃)

Off Temperature (℃)

On Temperature (℃)

Off Temperature (℃)

Case 1

10.5

7

47

50

Case 2

11

7

46.5

50

Case 3

11.5

7

46

50

Case 4

12

7

45.5

50

Case 5

12.5

7

45

50

3. 결 론

3.1 연구결과

3.1.1 일별 열성능

본 연구에서는 1년간 10분 단위의 동적시뮬레이션을 통해 열성능을 분석하였다. 열성능은 최대 냉방부하 발생일에 실측된 실시간 냉방 부하량 및 외기온도의 변화에 따른 히트펌프의 생산량 및 축열조의 내부온도의 예상값을 산출하여 분석하였다. 일별 열성능은 축열식 히트펌프시스템의 축열률 변화, 비축열식 히트펌프시스템, 축열식 히트펌프시스템의 자동제어 운전조건 변화 등에 따른 총 3가지 경우의 대표적인 상태를 선정하여 분석하였다.

Fig. 3은 축열조 용량이 581 톤(case 1 운전조건에서 축열률이 80%인 경우)일 때, case 1 운전조건에서의 열성능 분석 그래프이다. 최대 냉방부하 발생일 전날 23시 부터 히트펌프 2대가 작동되어 축열조의 내부온도는 10.4℃에서 6.9℃까지 감소되었으며, 히트펌프 정지온도인 7.0℃에 도달하여 4시 50분에 히트펌프는 정지되었다. 이후, 냉방부하 발생과 외부로의 열손실로 인해 8시 10분에 축열조의 내부온도가 7.0℃ 이상이 되어 히트펌프는 8시 20분부터 경부하시간 종료시간인 9시까지 작동되었다. 주간시간에는 경부하시간의 축열량으로 냉방부하에 대응하였으며, 축열조 내부온도가 10.5℃가 되는 시점인 16시 40분에 냉방부하 발생량에 따라 히트펌프가 최대 2대가 동시 운전되었고, 이후 냉방부하 발생량이 줄어 1대가 작동되었다.

Fig. 4는 비축열식 히트펌프시스템에서 열성능 분석 그래프이며, 냉방부하가 없는 경부하시간에 외부와의 열손실로 인해 축열조 온도가 7℃ 이상으로 높아져 23시 40분과 4시에 히트펌프가 작동되었으며, 주간시간 냉방부하 발생량에 따라 히트펌프가 대수 제어되었다. 비축열식 히트펌프시스템은 축열식 히트펌프시스템보다 주간시간대에 히트펌프의 작동에 따른 전력부하의 비중이 상대적으로 높았으며, 냉방부하에 실시간 대응하기 위해 최대 3대의 히트펌프가 동시에 작동되었다.

주간시간대 전력부하 비중의 증가는 전력량 요금 상승의 원인이 되고, 히트펌프 동시 작동 대수의 증가로 최대소비전력이 증가되며 이는 기본요금 상승의 원인이 되어 총 전기요금이 증가된다. 이에 대한 결과는 3.1.2절에서 확인할 수 있다.

Fig. 5는 축열조 용량이 581 톤 일 때 case 5 운전조건에서의 열성능 분석그래프이다. 히트펌프의 운전온도를 기존 case 1 조건보다 2℃ 높여, 축열조를 12.5℃까지 사용할 수 있게 되어 동일한 축열조 용량에 축열량이 증가되었다. Fig. 5 그래프에서 축열조의 초기내부온도가 12.1℃로 히트펌프가 축열조의 내부온도가 7℃ 이하가 되는 시점인 7시 40분까지 2대가 작동되었고, 냉방부하가 발생으로 8시 20분부터 경부하시간 종료시간인 9시까지 운전되었다. 이후 주간시간에는 추가적인 히트펌프의 운전 없이 경부하시간의 축열량으로 냉방부하를 대응하였다.

Fig. 3 Simulation results of maximum cooling load thermal performance at TES capacity of 518ton.
../../Resources/sarek/KJACR.2023.35.8.381/fig3.png
Fig. 4 Simulation results of maximum cooling load thermal performance at non storage system.
../../Resources/sarek/KJACR.2023.35.8.381/fig4.png
Fig. 5 Simulation results of maximum cooling load thermal performance of case5 operating condition at TES capacity of 518 ton.
../../Resources/sarek/KJACR.2023.35.8.381/fig5.png

3.1.2 축열률 변화에 따른 운전성능

고등학교 건물에 적용된 축열식 히트펌프시스템의 예상운전결과는 Table 8과 같다. 축열식 히트펌프시스템의 운영비용은 교육용 전기요금을 적용하였을 경우 27,175 천원 ~ 36,680 천원으로 산출되었고, 일반용 전기요금을 적용하였을 경우 30,375 천원 ~ 45,463 천원으로 산출되었다. 또한, 온실가스발생량은 61.8 tCO2eq. ~ 67.6 tCO2eq.로 산출되었다. 축열률 변화에 따른 축열조 용량은 축열률이 40%일 경우 93 톤, 80%일 경우 518 톤으로 계산되었으며, 축열률 증가에 따른 축열조 용량은 당연히 증가되었다. 또한, 축열률과 히트펌프 생산열량은 비례하였는데, 이는 냉/난방전환이 이루어지는 시기에 축열조 용량이 증가될수록 냉/난방 전환에 필요한 열량이 증가하였고, 손실열량도 증가되었기 때문이다. 또한, 히트펌프 생산열량과 비례하는 소비전력량, 전기요금, 온실가스발생량 등은 축열조 용량이 증가됨에 따라 증가하였다.

Fig. 6은 기존 흡수식냉온수기시스템 대비 축열식 히트펌프시스템의 운영비용 및 온실가스발생량을 축열률 변화에 따라 나타낸 그래프이며, 비축열식 히트펌프시스템의 경우 기존 흡수식냉온수기시스템 대비 운영비용은 교육용 전기요금을 적용하였을 때에는 21,785 천원(36%), 일반용 전기요금을 적용하였을 때에는 11,272 천원(19%)만큼 절감되고, 온실가스발생량은 15.1 tCO2eq.(19%) 만큼 절감될 것으로 예상된다.

축열식 히트펌프시스템의 경우 기존 흡수식냉온수기시스템 대비 운영비용은 교육용 전기요금을 적용하였을 때에는 24,171 천원 ~ 33,943 천원(40% ~ 56%), 일반용 전기요금을 적용하였을 때에는 15,388 천원 ~ 30,476 천원(25% ~ 50%) 만큼 절감되고, 온실가스발생량은 13.1 tCO2eq. ~ 18.9 tCO2eq.(16% ~ 23%) 만큼 절감될 것으로 예상된다. 또한, 축열식 히트펌프시스템은 비축열식 히트펌프시스템 대비 교육용 전기요금을 적용하였을 경우 최대 11,890 천원(30%), 일반용 전기요금을 적용하였을 경우 최대 19,204 천원(39%)의 운영비용이 절감될 것으로 예상된다.

Table 8 Simulation results of heat pump system using thermal energy storage

Storage fraction

(%)

TES capacity

(ton)

Heat prod.

(kWh)

Power cons.

(kWh)

Contract demand

(kW)

Edu. elec.tariff

(₩1,000)

Gen. elec.tariff

(₩1,000)

System COP

GHG emis.

(tCO2eq.)

-

12

420,302

142,726

319

39,066

49,579

2.94

65.6

40%

93

421,901

134,569

299

36,680

45,463

3.14

61.8

50%

166

427,415

137,414

297

36,675

44,805

3.11

63.1

60%

248

434,053

140,147

239

31,840

37,870

3.10

64.4

70%

349

442,391

143,170

180

26,908

30,798

3.09

65.8

80%

518

456,299

147,098

180

27,175

30,375

3.10

67.6

*Prod. : production, Cons. : consumption, Edu. : education, Elec. : electricity, Gen. : general, Emis.: emission
Fig. 6 Comparison of operation cost and greenhouse gas emissions by storage fraction.
../../Resources/sarek/KJACR.2023.35.8.381/fig6-1.png../../Resources/sarek/KJACR.2023.35.8.381/fig6-2.png
Table 9 Operation cost according to operating condition variation

TES capacity

(ton)

Education electricity tariff (1,000 won)

General electricity tariff (1,000 won)

Case 1

Case 2

Case 3

Case 4

Case 5

Case 1

Case 2

Case 3

Case 4

Case 5

93

36,680

35,949

35,967

35,753

35,607

45,463

44,389

44,281

43,884

43,596

166

36,675

36,590

31,285

31,032

30,909

44,805

44,478

37,444

36,935

36,611

248

31,840

26,543

26,420

26,278

26,159

37,870

30,767

30,377

29,981

29,649

349

26,908

26,781

26,660

26,531

26,420

30,798

30,366

29,977

29,653

29,394

518

27,175

27,058

26,930

26,821

22,966

30,375

30,064

29,821

29,643

24,644

3.1.3 자동제어 운전조건에 따른 운영비용

축열식 히트펌프시스템은 자동제어 운전조건에 따라 Case 1 조건 대비 교육용 전기요금을 적용하였을 경우 축열조 용량이 93 톤 일 때 최대 1,073 천원(3%), 166 톤 일 때 최대 5,766 천원(16%), 248 톤 일 때 최대 5,681 천원(18%), 349 톤 일 때 최대 489 천원(2%), 518 톤 일 때 최대 4,209 천원(15%) 만큼 절감될 것으로 예상된다. 일반용 전기요금을 적용하였을 경우 93 톤 일 때 최대 1,867 천원(4%), 166 톤 일 때 최대 8,194 천원(18%), 248 톤 일 때 최대 8,221 천원(22%), 349 톤 일 때 최대 1,404 천원(5%), 518 톤 일 때 최대 5,731 천원(19%) 만큼 절감될 것으로 예상된다.

3.2 고찰

운영비용 산출 시 시간별 차등요금이 적용된 일반용 전기요금을 적용할 경우, 축열률이 증가할수록 경부하시간대의 전력소비 비중이 증가되어 전력량요금이 절감되었고, 주간시간 전력부하 감소에 따른 최대소비전력의 감소로 계약전력이 절감되어 기본요금이 절감되었다. 같은 원인으로 축열식 히트펌프시스템은 비축열식 히트펌프시스템 대비 기본요금이 절감되었고, 상대적으로 전기요금이 저렴한 경부하시간대의 전력소비 비중이 증가되어 전력량요금도 절감되어 전체적인 운영비용이 절감되었다.

축열식 히트펌프시스템의 자동제어 운전조건의 변경만으로도 연간 운영비용이 크게 절감되었다. 냉난방기간 운전조건의 변화는 열쾌적감에 영향을 줄 수 있으나 축열량의 증가로 히트펌프 동시작동대수의 감소와 경부하시간대의 전력소비 비중이 증가하여 총 전기요금 절감으로 이어질 수 있다.

전력기반의 축열식 히트펌프시스템은 LPG 기반의 흡수식냉온수기시스템 대비 온실가스발생량과 상당량의 운영비용을 절감할 수 있으며, 시스템 내 축열률의 증가로 총 소비전력량 중 전기요금이 저렴한 경부하시간대의 전력소비 비중이 증가되어 전력평준화효과를 상승시킬 수 있다. 또한, 축열식 히트펌프시스템의 적절한 운전조건의 선택으로 상당량의 에너지절감효과를 기대할 수 있다. 본 연구에서 수행된 화석연료중심의 공조시스템을 축열식 히트펌프시스템으로 대체하여 전기화 하였을 경우에 발생되는 운영비용과 온실가스 절감효과의 분석은 고유가시대와 탄소중립사회 구축을 위한 유의미한 연구가 될 것으로 예상된다.

후 기

본 연구는 한국에너지기술평가원의 에너지자원기술개발사업의 연구지원을 받아 수행한 연구 과제입니다. (과제번호: 20192010106970).

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