4.1 개 요

건물의 총 에너지 소비 중 HVAC&R 시스템이 차지하는 비율은 일반적으로 상업용 건물에서 약 40%로 추정된다.⁽⁹⁾ 이는 건물의 규모, 용도, 지리적 위치, 기후 조건 등에 따라 달라질 수 있다. 에너지 효율성을 향상시키는 HVAC&R 시스템 설계와 운영은 건물의 총 에너지 소비를 줄이는 데 중요한 역할을 한다. 따라서 HVAC&R 시스템은 ZEB/H의 에너지 효율성과 실내 환경 품질을 유지하는 데 중요한 역할을 한다. 본 장에서는 지난 10년간 HVAC&R 시스템 범주의 29편의 논문을 선정하여 냉·난방 시스템, 환기 시스템, 신재생에너지 융합 시스템 및 최적화 시스템 설계로 세분화하여 분석하였다.

4.2 냉·난방 시스템

ZEB/H 구현을 위한 냉·난방 시스템의 에너지 효율화 연구사례 분석의 결과를 요약하면 Table 4와 같다. Emmi et al.⁽¹⁰⁾은 태양열 집열기와 지열원 히트펌프의 결합을 통한 시스템 개선사항을 분석하였으며 시뮬레이션 결과 복합 시스템의 히트펌프 효율이 약 30% 증가됨을 확인하였다. Wemhoener et al.⁽¹¹⁾의 연구는 IEA HPT Annex 49의 국제 히트펌프 시스템 프로젝트의 일환으로 시뮬레이션 및 현장 모니터링을 통한 히트펌프의 ZEB 적용을 계획 측면에서 다방면으로 분석하였다. Annex 49 기초자료 및 실제 모니터링 후 개선된 사례의 정보를 제공하고 있다. 설계적용을 위한 최적의 히트펌프 조건을 최초로 제시한 연구이다. Wu et al.⁽¹²⁾은 1년간 운영데이터를 활용해 검증된 TRNSYS 모델을 기반으로 주거용 ZEH에 대해 HVAC&R 적용기술의 에너지, 쾌적성, 경제적 성능을 비교 분석하였다. 열회수환기(HRV) 및 에너지회수환기(ERV)는 건물 전체 에너지 소비를 7.5%, 9.5% 절감시켰다. 공기열원히트펌프(ASHP)의 경우 건물 전체 에너지 소비를 3.9%가 감소하였으며 지열원히트펌프(GSHP)는 지중열교환기 2개의 경우 13.1%, 3개의 경우 14.7%가 절감되었다. GSHP와 ERV의 경우, 우수한 절감 효과를 보였지만 경제적 측면에서 가장 고가이며 ASHP가 경제성 분석 결과, 가장 합리적인 것으로 분석되었다. 그리고 미국 전역의 15개 대표 도시에서 ZEH의 에너지 성능 및 초기비용 분석을 통해 HVAC&R 시스템의 최적 조합을 분석한 Wu and Skye⁽¹³⁾의 후속 연구는 실증기반 데이터를 사용하여 TRNSYS 에너지 분석을 수행하였다. ERV는 14개 지역, HRV는 12개 지역에서 적용성 및 에너지 효율성이 우수하였으며, GSHP는 미국 전역의 11개 지역에서 ASHP보다 에너지 효율적으로 평가되었다.

열전냉각히트펌프(TECHP)의 ZEB의 적용성 평가의 분석을 진행한 Aranguren et al.⁽¹⁴⁾의 연구는 열전시스템이 작동하기 위한 열전모듈의 수, 장치의 위치, 주변 온도 및 풍량 결정을 위한 최적화 연구를 진행하였다. 열전모듈의 수평 배치보다 수직 배치가 하절기 약 12%, 동절기 약 5%의 COP 향상에 도움을 주는 것으로 조사되었다. Tian et al.⁽¹⁵⁾은 ZEB에서의 실내 온·습도 환경의 개선을 위해 데시칸트 히트펌프 시스템의 분석 및 최적화를 진행하였다. 예냉 증발기, 데시칸트 로터, 실내 증발기의 제습률을 대표 3가지로 설정한 운전조건에서 기존 시스템과의 상호 비교하였다. 최적화된 냉각 증발기 출구의 건구온도(DB)는 14℃, 상대습도(RH)는 96%로 분석되었으며 하절기 및 제습이 필요한 계절에 각각 9.4%, 14.9%의 에너지절감을 확인하였다.

Gondal⁽¹⁶⁾은 지중열교환기(GHE)의 낮은 매설깊이에서도 에너지 효율을 향상시키기 위한 시스템적 설계기술과 통합하여 운영 에너지 절감량을 제시하고 ZEB/H의 구현 가능성을 제시하였다. 그리고 재생에너지 시스템과 지열 시스템의 통합 운영에 관한 선행 연구들을 기반으로 적용성을 분석하였다. Delač et al.⁽¹⁷⁾은 ZEB 달성을 위한 지중해 호텔의 개보수 과정에서의 HVAC 시스템 설계 및 에너지 최적화 방법론을 제시하였다. TRNSYS 에너지 시뮬레이션 분석 결과, 물-대-물 히트펌프 시스템이 운영비 측면에서 가장 우수한 시스템으로 분석되었으며 공기-대-물 히트펌프 시스템은 계절에 따라 가변적으로 운용되는 호텔에 가장 적합한 시스템으로 평가하였다. D’Agostino et al.⁽¹⁸⁾의 연구에서는 나폴리에 위치한 단독주택으로 개보수를 위한 과정에서 두 개의 저엔탈피 지열시스템인 공기식 지중열교환기(GAHX)와 GSHP의 ZEH 적용성을 비교하였다. Energyplus 동적에너지 분석 결과, GAHX는 61%, GSHP는 67%의 1차 에너지가 감소하였으며 GAHX와 GSHP를 동시에 적용할 겨우, 약 71%가 절감되는 것으로 분석되었다.

한랭지역에서의 천장복사패널(RCP)과 개방형 지열히트펌프(GWHP)의 ZEB 적용성 평가를 수행한 Ye et al.⁽¹⁹⁾의 연구에서는 RCP 시스템이 연중 쾌적한 실내조건을 유지하는 것으로 분석되었다. 대상 건물은 일본 삿포로지역의 신축 2층 건물로 실내온도 22~26℃, 상대습도 30~60% 그리고 CO₂ 농도는 1,000 ppm 미만으로 유지되었다. GWHP 시스템은 간헐적 운전, 연속운전 두 가지 방식으로 비교하였고, 연속운전 방식의 COP가 3.86에서 4.18로 약 10% 증가하였다. 1차 에너지소비량은 1년 차 69%, 2년 차 66% 감소하여 일본의 ZEB 요구사항을 만족하는 것으로 평가하였다. Cho et al.⁽²⁰⁾은 대한민국 표준형 바닥난방 시스템과 모세관유관(CT) 방식의 열 성능을 실험과 시뮬레이션 분석을 통해 비교하였다. 바닥표면온도와 실내 공기온도 분포를 기반으로 한 열 환경은 두 개 바닥난방 시스템의 열 성능을 동시에 측정하고 실험 데이터와 시뮬레이션 데이터를 교차 검증하여 분석하였다. 동일한 난방온도 조건에서 CT방식 모델이 표준모델보다 바닥표면온도를 보다 안정적으로 유지하는 것으로 분석되었다. 또한 CT방식 모델은 온수공급온도 55℃기준으로 표준모델보다 약 12.1% 열성능이 증가한 것으로 나타났다.

냉·난방 시스템의 제어 전략에 관한 Ren and Cao⁽²¹⁾의 연구에서는 저차원선형환기모델(LLVM)과 인공신경망(ANN)을 통합하여 실내공기질(IAQ)을 온라인으로 제어 가능한 시스템을 구현하였다. 실내온도와 외부영향비율을 사용하여 실내 열 쾌적성까지 확장하고 CFD를 통하여 HVAC 시스템 제어성능을 분석하였다. 분석 결과, HVAC 시스템 부하로 인한 에너지소비를 약 50%까지 절감 가능한 것으로 확인되었다.

4.3 환기 시스템

Table 5는 ZEB/H 구현을 위한 환기시스템 적용 연구사례를 요약한 것이다. 주거용 건물의 열 부하 관점에서 가장 큰 비중을 차지하는 환기시스템 및 환기와 연계된 기밀을 개선하는 연구가 다양하게 진행되어 왔다. Ng and Payne⁽²²⁾는 HRV 기반 열 부하 및 에너지 영향도를 1년간 실측하여 데이터를 분석하였다. HRV를 연속 가동하면 열 회수 없이 기본 환기를 하는 시스템과 시뮬레이션 결과를 비교하면, 냉방 시는 약 5% 증가, 난방 시 약 36% 감소하여 연간 평균적으로 약 7%의 에너지가 절감되는 것을 확인하였다.

공기식 지중열교환기(EAHX)를 ZEB에 적용하여 Energyplus의 수치해석을 수행한 Ascione et al.⁽²³⁾의 연구는 기존의 기계환기 시스템과 접목한 EAHX 및 공기 교환비를 조정한 지중해성 기후에서의 10가지 시스템을 비교 분석하였다. 동절기에 최대 효과를 나타낸 조합에서는 약 29%의 1차 에너지가 저감되었고, 하절기에는 약 45%의 감소효과가 있었다. 총 10개 시스템 조합의 연간 최대 효율을 나타낸 시스템의 1차 에너지는 약 38% 저감되었다. EAHX와 외기냉방 및 증발냉각 공조 시스템을 결합한 하이브리드 환기시스템의 성능 분석을 진행한 Rey-Hernandez et al.⁽²⁴⁾의 연구에서는 IAQ 허용수준을 준수하는 실제 사용 중인 건물의 시스템 성능을 최적화하였다. 건물관리시스템(BMS)을 통해 제어되는 적용 시스템은 운영시간 중 약 70%의 에너지 회수 방법을 확인하였으며 연간 2,600 유로의 비용 절감이 가능한 것으로 분석되었다.

Colclough et al.⁽²⁵⁾은 패시브하우스(PH) 인증기준에 따라 설계된 12개의 ZEH를 모니터링하여 실내환경질(IEQ)을 분석한 연구결과를 제시하였다. 실내의 CO₂ 농도는 자연환기를 적용한 건물에서 상당히 높게 모니터링되었고 기계환기장치가 필수적으로 설치되어야 한다고 제안하였다. 최종적으로 거주자 참여 활동을 통한 ZEH의 지속적 운영방안이 필요하다는 주장을 하였다.

4.4 신재생에너지 융합 시스템

Table 6은 ZEB/H 구현을 위한 신재생에너지 융합시스템 개발 및 적용의 연구를 요약한 것이다. 태양열(STE), 태양광발전(PV) 시스템과 태양광단열유리(HISG)를 적용한 주거용 ZEH를 대상으로 에너지 모델링 분석을 수행한 Li et al.⁽²⁶⁾의 연구에서는 각각의 개별 HISG, STE, PV 시스템 및 PV와 HISG의 결합과 STE와 HISG가 결합된 하이브리드 시스템을 포함한 12개의 시스템 조합을 비교 평가하였다. 해석결과, PV(8.4 m2/kW)와 HISG가 결합된 시나리오가 가장 효과적으로 분석되었다. 더불어 PV, STE 및 HISG의 하이브리드 시스템은 포지티브에너빌딩(PEB) 구현에 가장 효과적일 것이라 제안하였다. 또한, PEB의 사례를 분석한 Magrini et al.⁽²⁷⁾의 연구에서는 6명의 거주하는 주택을 대상으로 하였다. 적용된 설비 시스템은 공기-대-물 히트펌프, 가정용 급탕시스템, 기계환기시스템, STE 시스템 및 PV 시스템(남측 45° 경사각)으로 건물 전체 에너지의 약 94%를 생산하는 것으로 분석되었다. 1년간 실측 데이터를 분석한 결과, 최대 전기 생산량은 2,100 kWhe로 이중 37%만 건물에서 소비되고 나머지는 그리드를 통해 판매와 운영되는 PEB로 평가하였다.

Rey-Hernandez. et al.⁽²⁸⁾은 스페인 소재 대학 캠퍼스에 위치한 ZEB에 대한 에너지 분석을 수행하였다. 열병합발전(CHP), PV, 바이오매스 및 EAHX를 적용하여 전기 및 냉·난방 부하 절감을 달성하였다. 해당 건물은 LEED 인증을 받은 에너지 효율등급이 상위인 건축물이며, 연간 1차 에너지 소비량은 67 kWh/m2, 신재생에너지 발전량은 121 kWh/m2의 PEB 건물로 분류되었다.

Harkouss et al.⁽²⁹⁾은 ZEH 설계를 위한 6개의 신재생에너지 시스템을 한랭(노르웨이), 열대(인도), 온난(중국)의 세 가지 기후조건을 기준으로 솔루션을 제시하고 비교 분석하였다. 연구결과, 인도에서는 냉방을 위한 ASHP와 급탕생산을 위한 평판형 STE 시스템이 가장 적합한 것으로 분석되었다. 한랭기후는 바이오디젤발전을 활용한 난방 및 급탕 시스템이 가장 적합한 것으로 조사되었다. 마지막, 온난기후는 전기식 냉동기와 가스식 콘덴싱 보일러/급탕 시스템의 조합이 가장 적합한 것으로 분석되었다. Boccalatte et al.⁽³⁰⁾은 건축물 지붕 및 입면에 설치된 건물일체형 태양광발전(BIPV) 시스템의 효율성을 분산형 및 지역적 측면에서 평가하였다. 에너지 시뮬레이션 분석결과, 일별 또는 연간 PV 발전량은 외기온도, 일사의 강도, 태양 입사각을 고려하여 분석하였다. 특정위치(41.9 N, 12.5 E)의 11개 주거단지로 구성된 건물 전체 외벽면의 약 60%를 BIPV로 적용하여 해당 지역에 필요한 에너지원으로 어느 정도 공급이 가능한지를 분석하는 것이 주된 목적이었다. 도심의 열섬현상도 동시에 비교 분석하였다. 열섬의 영향을 무시하면 연간 30,680 kWhe, 반영하면 33,256 kWhe의 에너지 수요가 발생하는 것으로 분석되었다. 열섬현상으로 인한 에너지 수요가 30% 증가하였지만 BIPV의 연간 발전량은 41 MWh로 분석되어 ZEH 구현이 가능하였다.

태양광환기파사드(PV-FVF)를 히트펌프의 열원으로 사용하여 ZEB의 적용 경제성을 분석한 Garcia-Gafaro et al.⁽³¹⁾의 연구에서는 ASHP의 사용이 점차 증가하는 상황에서 하이브리드 PV소자를 적용한 건물일체형 태양광발전/열(BIPV/T) 시스템을 적용할 경우, 에너지 소비량을 약 10% 절감시킬 수 있는 것으로 분석되었다. 또한 에너지저장시스템(ESS1)을 추가한 개선 효과를 상세하게 해석하였다. 이 모든 시스템을 적용한 PV-FVF를 제안하였고, 스페인 마드리드의 바닥 난방이 적용된 주거용 건물의 사례에서 PV-FVF를 적용하면 ASHP의 에너지 절감비용을 두 배로 증가하고 난방에너지 소비는 약 19.9% 저감되어 연간 총 에너지가 20.7% 감소한다고 제시하였다.

Bosu et al.⁽³²⁾은 단일 및 하이브리드 태양에너지 기술을 종합적으로 분석하였다. 건물의 방위는 태양에너지 적용 건물 설계에서 가장 중요한 요소인데, 이집트 카이로 지역에서는 남향과 북향의 설치가 가장 적합하다는 분석을 하였다. PV 시스템의 차양효과로 냉방부하 저감 및 HVAC의 연간 전력량이 약 46% 정도 절감한 것으로 분석되었다. 솔라침니 시스템의 경우, 자연환기 및 난방, 냉방의 효과를 좀 더 쾌적하게 제공 가능하여 온난 다습한 기후의 건물에서 평균 약 8.8%의 에너지 절감이 가능하다. 또한, BIPV 모듈을 냉각하여 운영할 경우, 기존 대비 발전효율이 상승되는 것을 선행연구를 통해 분석하였다.

4.5 최적화 시스템 설계

Table 7은 ZEB/H 구현을 위한 HVAC&R 시스템 최적화 설계 및 방법론에 관한 연구를 요약한 것이다. Cho et al.⁽³³⁾은 상업용 건물의 공조, 열원 및 반송 시스템의 복합적인 매트릭스 조합을 통해 960개의 확장된 HVAC&R 시스템의 에너지 수요를 예측하는 방법을 제안하였다. 매트릭스 조합 시스템을 기반으로 에너지 분석 프로그램을 개발하였으며 상용 TRNSYS 에너지 툴과 비교하여 해석 오차율은 7% 미만으로 분석되었다. 외기전담시스템(DOAS)과 연계한 칠드빔 시스템이 기준모델인 정풍량(CAV) 시스템 대비 약 20% 정도의 에너지 사용량을 절감하였으며 최적 열원시스템과 결합 시 가장 우수한 효율을 보이는 것으로 분석되었다. 총 384개의 냉·난방 시스템 에너지 시뮬레이션 결과와 대한민국의 178개 건물의 설계도면 데이터를 검토하여 기준 건축모델의 객관성을 확보하여 분석을 진행한 Cho et al.⁽³⁴⁾의 후속 연구에서는 기준 건축모델과 HVAC&R 시스템의 조합을 기반으로 건물의 냉·난방 부하율과 1차 에너지 소비량에 따라 고려해야 할 HVAC&R 시스템의 적용성을 역방향으로 분석하였다. 냉·난방 부하율을 변화시켜 6개의 해석 사례를 선정하였으며. 최종적으로 건물 열부하와 냉·난방 시스템의 특성을 고려한 상호보완적인 최적화 방법론을 제시하였다. 그리고 공조 시스템의 비용 예측 모델을 수립하고 비용 분석방법을 제시한 Cho et al.⁽³⁵⁾의 연계 연구에서는 기술통계분석 및 다중 상관관계 분석을 통해 공사비용 추정에 포함된 변수들 간의 관계성을 분석하였다. 앞선 선행연구⁽³³⁾에서 분석한 960개의 HVAC&R 시스템 조합의 비용모델을 개발하였다.

Goenaga-Pérez et al.⁽³⁶⁾은 5개의 기후대를 대표하는 도시를 선정하여 170개의 시나리오와 매개변수를 통해 DesignBuilder를 사용한 에너지효율 평가를 수행하였다. 주거용 건물을 대상으로 에너지절약기법(ESM)의 패시브 솔루션과, 에너지공급시스템(ESS2)의 액티브 솔루션의 조합으로 생성된 시나리오를 분석하였다. 5개의 기후대별 최적화 시스템을 도출하여 최종적으로 모두 PEB 구현이 가능한 것으로 조사되었다. 그리고 ZEB 달성을 위한 HVAC 시스템의 적용성 분석을 진행한 Fatemi et al.⁽³⁷⁾의 연구에서는 이란의 10개 도시가 위치한 주요 6개의 기후지역을 대상으로 에너지 분석을 수행하였다. 에너지 소비량, 물 사용량 및 실내 습도를 줄이기 위한 직접증발냉각(DEC) 시스템 적용성도 에너지 시뮬레이션을 활용하여 평가하였다. 열 쾌적성이 일반적인 시스템보다 양호하고 경제성 측면의 생애주기비용(LCC)도 일반 시스템 대비 50% 이상 절감되는 것으로 분석되었다. Krarti and Ihm⁽³⁸⁾은 중동 및 북아프리카 지역의 ZEH 달성을 위한 건물 방위, 창 위치 및 크기, 유리 유형, 벽 및 지붕 단열 수준의 패시브 최적화를 1차적으로 도출하였다. 이를 바탕으로 DOE-2 에너지 분석 툴을 사용하여 PV 시스템 용량, 최적 각도 등을 단독주택 기준으로 160개 지역에 대한 시뮬레이션을 수행하였다. 분석 결과를 기반으로 한 최적화 설계로 에너지비용을 약 32~60% 정도 절감할 수 있으며 ZEH를 위한 약 2.5~3.0 kW 수준의 PV 시스템이 필요한 것으로 분석되었다.

5.1 개요

건물에너지 소비 중 급탕(DHW) 시스템이 차지하는 비율은 주거용 건물의 경우, 일반적으로 15~25% 사이의 상당한 비율로 추정된다.⁽³⁹⁾ 반면에 상업용 건물의 경우, 급탕 시스템이 차지하는 비율은 다소 낮을 수 있다. 급탕 시스템의 에너지 소비는 건물의 특성과 설계에 크게 의존한다. 에너지 효율을 개선하기 위해 장치 및 시스템을 최적화하는 방법이 매우 중요하다. 따라서 ZEB/H 구현하기 위해 DHW 시스템은 중요한 역할을 한다. 건물 내의 적정 온수공급을 담당하고 에너지 효율성과 지속 가능성을 고려하여 설계해야 한다. Table 8은 ZEB/H 구현을 위한 DHW 시스템 연구를 요약한 것이며, 지난 10년간 DHW 시스템 범주의 23편의 논문을 선정하여 급탕 프로파일, 급탕량 예측 및 제어 그리고 최적화 시스템 설계로 세분화하여 분석하였다.

5.2 급탕 프로파일

급탕 소비 경향에 대한 확인은 건물 모델링과 시뮬레이션 등을 수행할 때 급탕 정보를 입력하기 위해 반드시 필요하다. 따라서 보다 현실적인 급탕 사용량과 에너지 소비량에 대한 프로파일 제작 관련 연구가 진행되고 있다. George et al.⁽⁴⁰⁾은 캐나다에 위치한 119개의 건물을 대상으로 급탕 사용 프로파일을 구축하였다. 가구당 평균 급탕 사용량은 172 L/day로 확인되었으며, 거주자 수에 영향을 많이 받았다. 또한 급탕 사용량은 하루에 두 번 최고치를 기록하였고 평균 온도는 51.8℃로 건물 모델링과 시뮬레이션에서 사용되는 수치인 55℃ 보다 다소 낮았다. 측정한 데이터를 기반으로 구현한 예상 급탕 프로파일은 0.86의 정확도를 보였다. Ahmed et al.⁽⁴¹⁾은 379명이 거주하는 182개의 핀란드 공동주택에서의 1일 급탕 소비량을 조사하였다. 1일 평균 인당 급탕 사용량은 43 L/day이며, 최대로 소비하는 기간은 11월과 7월로 확인되었다. 11월과 2월 사이에 급탕 사용량이 증가하였고 5월과 7월에는 감소하는 경향을 보였다. 또한, Ahmed et al.⁽⁴²⁾은 191명이 거주하는 핀란드 86개 아파트를 대상으로 급탕 사용 프로파일을 제작하였다. 시간당 급탕 소비량의 90%가 20 L/h 이하로 확인되었다. 급탕 사용의 최고치인 아침에는 7~9 L/h이며 저녁은 20~22 L/h이었다. Santiago et al.⁽⁴³⁾은 2014년 7월부터 2015년 6월까지 스위스 주거용 건물의 급탕 사용량을 분석하였다. 인당 1일 평균 급탕 사용량은 114 L/day이었으며 급탕 공급온도는 60℃이고 주로 아침과 저녁에 소비하였다. Marszal-Pomianowska et al.⁽⁴⁴⁾은 급탕의 평균 시간, 1일 급탕 에너지 사용량을 도출할 수 있는 계산 방법을 제시하였다. 제안된 방법은 38개 건물의 급탕 에너지 사용량으로 검증하였고, 표준편차는 아파트의 경우 240이하, 단독주택은 800 이하인 것으로 확인되었다.

Ivanko et al.⁽⁴⁵⁾은 노르웨이의 3개 요양원 건물을 대상으로 급탕 에너지 사용량을 분석하여 프로파일을 제작하였다. 요양원의 급탕 사용은 9시에서 11시 사이에 최대였으며, 2시에서 5시에는 최소였다. 확인된 단위면적당 1일 급탕 에너지 사용량은 유럽 표준인 NS-EN 12831-3의 약 1.65배, 노르웨이 표준인 SN/TS 3031에 약 3.5배 차이가 있는 것으로 평가되었다. Lee and Yim⁽⁴⁶⁾은 한국의 지역난방을 사용하는 아파트의 급탕 에너지 사용량 및 유량을 조사하였다. 온도와 유량, 에너지 사용량은 스마트 미터로 측정하였다. 측정 결과, 동절기의 급탕 순환 유량은 하절기의 2.1배였고, 에너지 사용량은 하절기의 4.7배였다. Meireles et al.⁽⁴⁷⁾은 벨기에 3개 지역에 약 10,300개 아파트의 3년간 월별 급수 및 급탕 사용량을 메터링하여 분석하였다. 급탕 사용량은 계절이 변하면서 평균 28%에서 36% 사이로 변화하였고, 또한 외기온도와 관련 있음을 확인하였다. Zhou et al.⁽⁴⁸⁾은 거주자 행동 패턴을 고려하여 태양열 급탕 시스템의 프로파일을 제안하였다. 시스템은 재가열기 설치 위치에 따라 중앙식과 개별식 두 가지로 구분되었다. 재가열기 설치 위치는 시스템의 태양에너지 이용에 영향을 미쳤고, 터미널 재가열기가 거주자의 열 수요를 반영하였기 때문에 터미널 재가열 시스템의 태양 에너지 활용은 중앙 재가열 시스템보다 30% 높았다. 실제 급탕 사용량 기반으로 제어를 하였을 때 터미널 재가열 시스템에서는 급탕탱크 용량이 60%까지 감소하였고 급탕 사용량은 최대 0.12 m3/h였다.

5.3 급탕량 예측 및 제어

건물 가정용 급탕 생산에서 사용되는 에너지 사용량이 증가하였고 급탕 사용량은 최근 건물에서 약 17%를 차지하고 있다. 급탕 사용량 예측은 스마트 제어, 수요 관리, 전기 또는 열을 저장하고 관리하는 등 시스템 최적 운용을 위해 필요하다. 실제 사용한 급탕 소비 경향의 조사 및 통계 분석한 연구와 더불어 급탕량을 다양한 예측기법을 통하여 도출하는 연구들도 진행되었다. Gelažanskas and Gamage⁽⁴⁹⁾는 95개 주택의 급탕 소비량과 일일 및 주간 급탕 사용 패턴을 분석하였다. 예측 모델은 평균값과 기간 값으로 고정한 naive, 과거의 관측 값과 오차를 사용해서 현재의 시계열 값을 설명하는 모델인 지수평활(ETS), 기간 자기회기통합이동평균(ARIMA) 및 국소회귀분석을 이용한 기간시계열분해(STL) 방법을 조합하여 개발하였다. 그 결과, STL과 ETS(ANN) 그리고 STL과 ARIMA(p,d,q)의 예측 성능이 우수하였다. Ivanko et al.⁽⁵⁰⁾은 노르웨이 호텔의 시간당 급탕 사용량을 예측하였다. 예측은 과거에 측정한 급탕 사용량 데이터를 사용하는 방법과 급탕 사용에 영향을 미치는 변수 데이터를 이용하는 방법 두 가지로 진행되었다. 이때 변수 데이터는 투숙객의 시간별 급탕 사용 정도로 설정하였다. 급탕 열 사용량 최댓값은 오전 7시에 82 kWh이었다. 예측 모델은 ARIMA과 ANN을 사용하였다. 예측 모델의 정확도는 R2로 평가되었으며, 1.0에 가까울수록 정확하다는 것을 뜻한다. 그 결과 ARIMA 방법은 R2가 0.76이었으며, ANN은 0.83이었다. Heidari and Khovalyg⁽⁵¹⁾은 태양열 급탕/난방 시스템의 에너지 사용량을 예측하였다. 예측을 위해 딥러닝 신경망 LSTM, ALSTM, 그리고 ALSTM-D 예측 모델을 개발하였다. 개발한 예측 모델은 기준 순방향(FF) 예측모델 보다 각각 25%, 28% 및 41%의 낮은 절대평균 오차와 보다 높은 정확도를 나타내었다.

Maltais and Gosselin⁽⁵²⁾은 캐나다에 위치한 40개의 주거용 건물 데이터를 이용해 급탕량을 예측하는 모델을 개발하였다. 변수는 급탕량 측정 날짜, 시간, 외부 온도, 급탕 사용량 등으로 선정하였고, 이때 급탕 사용량은 2시간 동안 10분 단위로 측정하였다. 예측 모델은 ANN을 사용하였으며, 예측 모델의 R2는 전체 건물 대상으로 0.88의 정확도를 보였다. 또한, Maltais and Gosselin⁽⁵³⁾의 후속 연구에서 캐나다에 위치한 40개의 단독 주택 건물을 대상으로 예측 모델을 개발해 최적 운용 방안을 제시하였다. 해당 연구는 4가지의 제어 모델 및 방법을 개발하고 테스트하였다. 4가지 제어 방법은 현재 제어 방법, 최적 제어방법, 완벽한 수요 예측을 하는 기계학습 모델을 통한 제어 방법, 기계 학습 모델에서 실질적 예측(인공신경망) 제어방법을 제시하였다. 제어 모델은 기계학습 예측 제어 방법의 절감률이 가장 컸으며, 기존 대비 4~8%의 절약 가능하였다.

Heidari et al.⁽⁵⁴⁾은 6개의 주거용 건물의 데이터를 이용해 급탕 사용량 예측 모델을 개발하였다. 주거용 건물 시스템은 3가지로 급탕탱크가 있는 시스템, 수요에 의해 사용 가능한 시스템, 예측 제어 시스템이다. 예측 제어 시스템에서 사용된 예측 모델은 10가지로 4가지 단일 모델(Random forest, Multi-layer perception, LSTM 신경망 및 정규화선형회귀(LASSO))과 회귀 및 분류 모델을 결합한 4개의 순차 멀티 모델, 두 개의 평행 멀티 모델을 사용하였다. 예측 모델을 활용하여 모사한 결과, 수요에 의해 사용 가능한 시스템과 비교하였을 때 예측 제어 시스템의 급탕 에너지 사용량이 최대 20%까지 감소하였다. Pérez-Fargallo et al.⁽⁵⁵⁾은 칠레의 주거용 건물에 적합한 급탕량 예측 모델을 개발하였다. 급탕량은 2015년에서 2021년까지 98개 아파트를 대상으로 측정한 데이터를 이용하였다. 인당 1일 급탕 소비량은 20~40 L/day이었다. 예측 모델은 3가지로 ETS, 기본구조모델(BSM), 상태공간모델(SSM)을 개발하였다. 제안한 예측 모델은 평균 절대 백분율 오차(MAPE)가 10% 미만으로 확인되며 우수한 예측 성능을 보였다. Sousa and Meireles⁽⁵⁶⁾는 포르투갈 관광지 부근 주거 지역에서 소비하는 가정용 급탕 소비로 인한 에너지 사용 및 탄소 배출량 추정 모델을 개발하였다. 변수는 측정된 데이터를 기반으로 한 급수온도와 급수 사용량, 그리고 외기 온도를 통해 보정된 가정용 급탕으로 소비되는 물의 비율이다. 예측된 급탕 에너지 사용량은 실제 데이터와 비교했을 때 -18%에서 +11%의 차이를 보였으며 예측 성능이 우수한 것으로 평가되었다.

5.4 최적화 시스템 설계

Kazmi et al.⁽⁵⁷⁾은 네덜란드 46개의 ZEH의 측정 데이터를 기반으로 제어방법을 제안하였다. 적용 시스템은 ASHP이며, 거주자 특성과 급탕탱크의 열 성능을 활용하여 높은 효율로 작동하는 알고리즘을 제시하였다. 해당 알고리즘을 적용하여 분석하였을 때 급탕 에너지 사용량은 20~27% 감소하였다. An et al.⁽⁵⁸⁾은 중국의 7개 중앙집중식 급탕 시스템을 대상으로 현장조사 하여 1, 2차 배관의 수온과 유량을 측정하고 온수 사용량, 가스 사용량 등의 운영 데이터를 수집하였다. 7개 시설의 평균 급탕량은 인당 20~80 L/day이었다. 시뮬레이션을 통해 시스템 효율이 낮은 원인을 분석하였고, 이는 배관 열 손실과 중국의 온수 사용 습관으로 기인한 것으로 판단하였다. Wang et al.⁽⁵⁹⁾은 급탕 시스템 연계 태양열 보조 히트펌프에 관한 연구를 진행하였다. 태양열 보조 히트펌프의 구조, 크기, 열 성능 시뮬레이션 및 예측, 실험실 기반 측정, 실시간 현장측정을 수행하였다.

Kitzberger et al.⁽⁶⁰⁾은 교육시설에서 중앙 집중식 급탕 시스템의 단점을 파악하고 최적 제어 방안을 분석하였다. 대상 건물은 오스트리아 비엔나에 위치한 4개의 학교이며, 급탕량은 237~1,067 L/day로 확인되었다. 사용량이 적은 시스템의 효율이 2~12%로 낮은 것을 확인하였다. 해당 연구는 특정 시간 간격으로 순환펌프의 작동을 줄이고, 용량을 감소시키면 연간 급탕 소비량을 15~25%까지 줄일 수 있다고 판단하였다. Velasco et al.⁽⁶¹⁾은 급탕 시스템에서 CO₂ 물-대-물 히트펌프를 적용하였을 때의 성능을 평가하였다. 그 결과, 가스 냉각기에서 최소 유량을 사용하여 시스템 전체 COP가 기존 시스템보다 12.4% 증가하였고 압축기 에너지 소비가 16% 감소하였다. 또한 증발기 입구 수온을 5℃에서 20℃로 높였을 때, 시스템 전체 COP가 59% 증가하였고 가열 시간이 40% 단축되었다. 마지막으로, Moss and Critoph⁽⁶²⁾은 배관이 긴 주택은 급탕 공급 시 40초 이상의 지연이 있음을 확인하고 세 가지 시스템에 대해 조사하였다. 3가지 시스템 중 하나는 부스터 펌프가 있는 시스템이고 다른 하나는 저탕조가 있는 시스템, 마지막은 순환펌프가 있는 시스템이었다. 확인 결과, 가까운 곳에 저탕조가 있는 것이 급탕 지연을 줄일 수 있고, 15 m 배관을 사용할 경우, 30 W의 에너지 절감이 되고, 배관 내 온도가 유지되었다. 또한 아침 2시간 예열을 하면 열 손실을 줄일 수 있다는 것을 확인하였다.