기호설명

아래(위) 첨자

1. 서 론

농업 분야는 전 세계적인 가스 배출량의 약 10%를 차지하고 있으며⁽¹⁾ 향후 기후변화에 따른 식량 위기 대응 차원에서의 스마트팜 산업 등 에너지 다소비 모델을 중심으로 한 급속한 변화가 전망되고 있어 에너지사용량과 온실가스 배출량도 급격히 증가할 것으로 예측할 수 있다. 미래 농업 부문의 에너지사용 환경에서 또한 주목해야 할 점은 다른 산업부문에서와 마찬가지로 재생에너지 중심의 친환경 에너지공급 체계로의 전환이 가속화될 것이라는 점이다. 특히 저렴한 농업용 전기요금 체계가 적용되고 있는 우리나라의 경우 본격적인 기후위기 대응에 따라 불가피하게 증가할 것으로 보이는 에너지비용 인상 요인에 매우 취약한 구조적인 문제를 안고 있어 향후 비용 효율성과 지속 가능성을 동시에 추구해야 하는 어려움을 겪을 것으로 보인다. 현행 국내 온실 시장은 저렴한 농업용 전기요금 체계가 적용됨에도 불구하고 에너지비용이 인건비 다음으로 큰 비중을 차지하고 있으며, 냉방 수요 급증에 따른 작기 감소로 인해 작물 생산성 저하에 따른 수익감소가 우려되고 있어 안정적인 생산성 확보를 위한 적정 냉방 솔루션 마련 또한 매우 시급한 현안으로 대두되고 있다. 그동안 국내 온실 부문에서는 저렴한 면세유를 이용한 보일러, 온풍기 등이 주요 난방공급 설비로 보급됐으며, 최근에는 면세유 지원이 감소하면서 전기보일러 보급이 급속하게 확산하는 추세이다. 고성능․친환경 지열 히트펌프 시스템의 경우 대규모 온실 농장을 중심으로 일부 보급이 되고는 있으나 막대한 초기투자비 부담과 운영 안정성 문제 등으로 추가적인 시장보급 확대에 어려움을 겪고 있다.

온실 운영에 있어 동절기 난방 부하에 효율적으로 대응하기 위해서는 열원설비의 효율성이 가장 먼저 고려되어야 하지만 피크 부하 대응 측면에서는 열저장 설비의 적절한 활용을 통해 온실 부하변동에 따른 운영 최적화를 달성해야만 한다. 즉, 적정 용량의 수축열 조의 설치를 통해 히트펌프 등 고가 열원설비의 설치용량을 줄임과 동시에 비상시 상황에 대비한 안정적인 열 공급 능력을 확보하는 것이 매우 중요하다. 특히 최근 보급이 확산하고 있는 전기보일러의 경우 순간 피크 부하 대응성이 매우 취약하므로 갑작스러운 한파 발생에 따른 작물 생육관리에 큰 문제가 발생할 수 있음에 유의할 필요가 있다. 최근에는 기존 단기간 열저장․이용 방식과 더불어 계절 간 열 저장․이용 기술이 큰 주목을 받고 있는데, 하절기 발생하는 잉여 태양열 에너지를 계절 간 저장하여 동절기 난방에 활용할 수 있어 농업 부문의 탄소 중립 목표 달성을 위한 유망 기술 중 하나로 주목받고 있다.^(2,3) 한편 재생 에너지원의 낮은 에너지 생산 밀도로 인해 태양열을 이용한 계절 간 열저장 이용 기술은 대면적의 집열기 설치가 요구되므로 주거용, 상업용, 업무용 건물 등 집열기 설치를 위한 유휴면적 확보가 쉽지 않은 대도심 수요보다는 농촌 온실 부문이 계절 간 열 저장․이용 모델 보급에 더 적합한 것으로 평가되고 있다. 특히 최근 연간 10~15% 이상의 성장세를 달성하고 있는 국내․외 스마트팜 보급⁽⁴⁾ 확산 추세를 고려했을 때 향후 보급 잠재력은 매우 크지만, 아직 실효적인 설비구성 최적화 등의 연구는 거의 이루어지지 않고 있다.

본 연구의 주요 목적은 향후 급성장할 것으로 기대되는 국내․외 스마트팜 시장을 대상으로, 태양열 기반 계절 간 열저장․이용 시스템의 최적 열 공급 모델에 대해 고찰해 보는 것이다. 이를 위해 현재 일반적으로 적용되고 있는 계절 간 축열․이용 모델(Model I)과 지열 히트펌프와 연계한 계절 간 열저장 이용 모델(Model II)을 수립하여 에너지사용량 측면에서의 상호 운영특성과 장․단점에 대한 비교분석을 수행하고자 하였다. 상세한 운영성능 비교를 위해 당 연구에서는 연간, 시각별 에너지 수요․공급 간 정산을 기반으로 하는 건물 에너지 운전 시뮬레이션 프로그램을 적용하였으며, 분석대상 온실에 대한 연간, 시각별 에너지 부하 예측과 사용자에 의해 제안되는 다양한 설비구성 시나리오별 운전 시뮬레이션을 통해 에너지 효율 측면에서의 계절 간 열저장․이용 모델의 운영특성과 장․단점 분석을 수행하였다. 당 연구를 통해 농업 부문에서의 지열을 포함한 재생 열원의 효과적인 활용 측면에서 계절 간 열저장․이용 모델에 대한 적용 타당성을 살펴보고 향후 기후변화 대응에 따라 불가피하게 증가하게 되는 잉여 재생전력의 활용 대안 측면에서의 기술적 역할에 대해서도 간략히 고찰해 보기로 한다.

2. 분석 개요 및 부하 예측

2.1 부하 예측 모델링

태양 복사에너지 유입에 따른 온실의 에너지 출입은 Fig. 1과 같이 모델링할 수 있다. 즉, 주간 태양 복사로 인해 온실 내부로 유입되는 Qrad, 온실 내부와 외기온도 차이로 상부를 통해 전달되는 Qrf, 하부 토양과 온도 차이로 인해 발생하는 Qfl, 온실 측면을 통해 전달되는 Qsw, 환기로 발생되는 Qvt 로 구성된다. 여기에 제어목표 온도를 맞추기 위해 온실로 공급되는 냉․난방 공급량은 각각 Qcool, Qheat이다. 시뮬레이션 분석대상은 길이 70m, 폭 8.5 m 높이 4.0 m 단동형 비닐하우스로, 폴리에틸렌 이중 피복 및 열 손실량 저감을 위해 동절기 보온커튼을 적용하는 것을 가정하였다. 연중 변화하는 기상환경을 고려해 온실의 난방 및 냉방부하를 계산하기 위해 본 연구에서는 Python을 이용한 동적 에너지 시뮬레이션을 수행하였다. Python은 3.8 버전을 활용하였으며, coolprop 라이브러리를 활용해 시간별 공기의 물성치를 적용하였다. 또한 기상데이터는 TMY3 데이터 중 태양 복사 에너지(GHI, Global Horizontal Irradiation) 및 외기온도 (Ambient temperature)를 활용하여 시각별 대기 온도조건을 반영할 수 있도록 하였다. 상세한 설정값은 아래 수식에서 기술하기로 한다. 본 연구에서는 또한 지열 히트펌프 시스템 실증이 이루어지고 있는 강릉지역을 대상 지역으로 선정하였으며, 이 지역의 기상데이터를 바탕으로, 저온성 작물인 딸기를 재배 작물로 선정, 난방기준 온도는 10℃, 냉방은 30℃를 기준값으로 각각 적용하였다.

Fig. 1 Schematic of heat balance model for greenhouse with solar radiation.

Fig. 2 Flowchart for dynamic energy simulation.

부하 예측을 위한 동적 에너지 시뮬레이션의 흐름도는 Fig. 2와 같다. 대상 온실의 총 열 유입량(Qt)과 이전 스텝 온도를 기준으로 현재 스텝 온도를 계산하게 되는데, 이때 식(1)에서 볼 수 있듯이, 온실 온도가 기준 온도를 벗어나는 경우 난방 혹은 냉방, 환기를 수행하게 된다.

(1)

$T_{gh,\: i+1}=T_{gh,\: i}+Q_{t}/(m_{gh}c_{p,\: air})*3600$

이때 $m_{gh}$는 온실 내 공기의 질량, $c_{p,\: air}$는 공기의 비열이며 Qt 는 식(2)와 같이 온실에 유입 혹은 유출되는 에너지양의 총합을 나타낸다.

(2)

$Q_{t}=Q_{rad}\pm Q_{rf}\pm Q_{fl}\pm Q_{sw}\pm Q_{vt}+Q_{heat}-Q_{cool}$

이때, 시각별 대상 온실로 유입되는 항은 (+)로 처리되고, 대상 온실에서 손실되는 열량은 (-) 값으로 처리되어 계산된다. 예를 들어 $Q_{rad}$ 는 항상 양의 값을 가지므로 (+) 이나, $Q_{rf}$, $Q_{sw}$, $Q_{vt}$ 의 경우 온실의 온도가 외기온도 보다 높을 때는 (-) 값으로, 의 온도가 외기온도 보다 낮은 경우 (+) 값으로 반영된다. $Q_{fl}$의 경우 기준값은 바닥 온도를 나타낸다. 식(1)과 식(2)를 이용하면 상기 항들의 합이 계절별 온실 목표 온도를 달성할 수 있도록 필요한 냉방 및 난방 공급량을 계산할 수 있다. 식(2)의 각 항은 아래와 같이 계산할 수 있다.

(3)

$Q_{rad}=I_{sol}\tau_{wd}A_{gh}$

여기서 Isol은 온실에 도달하는 태양 복사에너지, $\tau_{wd}$는 온실 외피의 투과도, Agh는 온실의 단면적을 나타내며 $A_{gh}=L_{gh}W_{gh}$로 계산한다. Isol은 TMY3 데이터의 GHI(Global Horizontal Irradiation) 값을 입력받았으며, $\tau_{wd}$ 는 에 사용되는 PE 필름의 일반적 투과도 값인 0.85를 입력하였다.

(4)

$Q_{rf}=\dfrac{T_{sol,\: air}-T_{gh}}{R_{rf}}A_{gh}$

이때 Tsol,air는 태양에너지를 고려한 표면 온도를 나타내며 $T_{sol,\: air}=T_{amb}+(\alpha_{gh}I_{sol})/17$로 계산할 수 있고, Rrf는 온실 상부의 열저항을 각각 나타낸다. $T_{sol,\: air}$를 이용함으로써 단순 외기온도와의 열 교환이 아닌, 외기온도와 온실의 태양에너지 흡수($\alpha_{gh}$=0.15)를 복합적으로 고려하도록 하였다. Rrf는 온실 상부의 열저항으로 두 겹의 PE 필름의 두께(=0.08mm)와 열전도율(=0.16 W/m․K)이 반영되도록 하였다.

(5)

$Q_{fl}=\dfrac{T_{fl}-T_{gh}}{R_{fl}}A_{gh}$

여기서 Tfl 는 온실 바닥의 온도를 나타내고, Rfl는 온실 하부의 열저항을 나타낸다. 이때 온실의 일반적 특성을 반영할 수 있는 온실 바닥의 온도(=15℃) 및 하부의 열저항(Rfl)을 입력하였다.

(6)

$Q_{sw}=\dfrac{T_{sol,\: air}-T_{gh}}{R_{sw}}A_{sw}$

$Q_{sw}$ 또한, 상기 $Q_{rf}$와 같이 $T_{sol,\: air}$ 와 Rsw을 고려하였으며, 여기서 Rsw은 온실 측면의 열저항을 의미한다.

(7)

$Q_{vt}=ACH(T_{amb}-T_{gh})m_{gh}c_{p,\: air}/3600$

ACH는 Air change per hour의 약자로 한 시간 동안 순환되는 공기의 양을 나타내며 본 시뮬레이션에서는 밀폐 온실의 일반적인 수치인 1을 적용하였다.

2.2 부하 예측 결과

상기한 온실 부하 예측 모델링을 통해 얻은 연간 냉․난방 부하 예측 결과는 Fig. 3과 같다. (+)로 표현되는 난방 부하는 대상 온실이 목표 온도를 유지하기 위해 가해주어야 하는 열량을 나타내며 (-)로 표현되는 냉방부하는 온실로부터 제거해 주어야 하는 열량을 나타낸다.

일반 건물 유형과 달리 온실효과로 인해 동절기 난방 부하에 대비 매우 큰 냉방부하가 발생하고 있음을 볼 수 있으며, 피크 부하 기준 약 4배 이상 큰 냉방부하로 인해 실제 재배에 있어 일부 고온성 작물을 제외하고는 하절기 작물 재배를 포기하는 것이 일반적이다. 월별 부하 기준으로는 피크 부하와 달리 1월과 8월 부하 기준 약 2.5배의 차이가 발생하는 것으로 예측되었다.

Fig. 3(c)~(d)에서는 동절기, 그리고 하절기 특정 시간대별 냉․난방 부하의 변동 추이를 보여주고 있는데, 외기온도와 연동하여 난방 부하보다 냉방부하가 짧은 시간 동안 매우 큰 피크 발생의 특징을 보여주고 있음을 확인할 수 있다. 따라서, 에 대한 효과적인 열 수요관리를 위해서는 적정한 열저장 수단을 적용하여 열원설비의 장치 용량을 줄이는 것이 중요하다.

Fig. 3 Heating and cooling demands for the greenhouse of simulation.

2.3 최적 열 공급 운영 시뮬레이션 프로그램

본 연구에서는 태양열을 이용한 계절 간 열저장․이용 기반 최적 열 공급 모델을 분석하기 위해, 선행 연구를 통해 개발된 열병합발전 기반 최적 열 공급 운영 시뮬레이션 프로그램을 근간으로 하여 계절 간 축열․이용 모델별 모듈을 추가하는 방식으로, 이미 제안된 모델에 대한 연간 운영성능 분석을 수행하였다. 당 시뮬레이션 프로그램의 기본 구조는 연간, 시각별 에너지 부하 대응을 위한 다양한 열원설비별, 연간 운영계획에 따른 에너지 수요 및 공급 간 정산을 특징으로 하는데, Fig. 4에서 보는 바와 같이, 에너지 부하 예측 모듈, 운전 시뮬레이션 모듈로 구성된다. 운전 시뮬레이션 모듈에서는 앞서 예측된 연간, 시각별 에너지 부하 자료를 입력으로 하여 열병합발전 설비, 태양열, 태양광, 풍력 등 재생 열원 등 다양한 열원설비 구성이 가능하며, 부하 및 가격 변동성을 고려한 설비 운영계획에 따른 시각별 운전 시뮬레이션을 통해 설비별 연료사용량, 에너지 생산량, 설비운영 대수 등 물리적 주요 변수에 대한 정보를 얻게 된다.⁽⁵⁾

Fig. 4 Illustration of the simulation procedure for building energy system design.

3. 계절 간 열저장 기반 열 공급 모델

본 연구에서는 태양열을 이용한 계절 간 열저장․이용 모델의 기술적 타당성 분석을 위해 두 가지 대안 모델을 수립하였다. Fig. 5에서 보는 바와 같이 Model I은 하절기 태양열 집열기로부터 생산되는 중 온수를 축열조에 저장한 후, 동절기 온실 난방 부하 공급에 직접 활용하는 방식이다. Model II는 재생 열원인 지열을 활용한 히트펌프 시스템과 연계한 간접 활용모델로써, 천공된 지중구조에 지중 열 교환을 통해 지열원을 재생하는 방식이다. 제안된 모델의 연간 운영 시뮬레이션 분석 수행을 위해 필요한 주요 시스템별 모델링 내용을 정리하면 다음과 같다.

Fig. 5 Illustrative comparison of the models (Model I & Model II).

3.1 모델 I: 태양열 계절 간 축열․이용 모델

태양열 집열기, 그리고 계절 간 열저장을 위한 축열조는 모델 I을 구성하는 주요 설비이다. 당 시뮬레이션 분석을 수행하기 위해서는 우선 태양열 집열기의 단위 면적당 연간, 시각별 태양열 생산 정보가 필요한데, 본 연구에서는 Fig. 6에서 보는 바와 같이 관련한 선행 연구결과⁽⁶⁾를 활용하여 단위 면적당 연간, 시각별 태양열 집열을 통한 열 생산량 정보를 기준으로 사용자가 입력하는 설계 면적에 비례하는 태양열 생산량을 산정하는 방식을 적용하였다.

Fig. 6 Illustration of the solar thermal generation and storage.

당 시뮬레이션의 분석대상은 태양열 집열 시스템, 히트펌프, 계절 간 축열조, 지중 열저장 시스템 등 다양한 설비들로 구성되어 있으므로 설비별 연간 시각별, 위치별 운전 변수에 대한 상세 정보보다는 전체 시스템 간 열 및 에너지 정산 분석에 필요한 정보를 제공해 줄 수 있어야 한다. 예를 들어 계절 간 열저장 축열조 모델링의 경우 성층화 구조의 축열조 내부 온도분포 등 세부적인 물리적 정보^(7,8)보다는 잉여 태양열 저장과 난방 부하 대응 열 공급 운영에 따라 가용 가능한 축열조 열 저장량에 대한 적정 변수를 정의하고 이에 대한 시각별 변화를 예측할 수 있는 모델링^(9,10)이 요구된다. 당 연구에서 적용된 축열조를 검사 체적으로 하는 에너지보존 법칙을 적용하여 계절 간 축열에 따른 축열량을 계산하였다.

(8)

$\dfrac{d(E)_{HAC}}{dt}=\dfrac{d(Q_{i n})}{dt}-\dfrac{d(Q_{out})}{dt}=\dfrac{d(Q_{SST})}{dt}-\dfrac{d(Q_{Load})}{dt}-\dfrac{d(Q_{Loss})}{dt}$

계절 간 축열조의 연간 운영에 있어 부득이하게 발생하는 열 손실은 향후 해당 모델의 경제성 확보를 위해 고려되어야 하는 중요한 설계 변수 중 하나이다. 태양열의 지중 계절 간 열저장․이용에 따른 열 손실률은 시스템 구성 및 규모에 따라 큰 차이를 보이는데, Borehole 방식의 태양열 계절 간 축열에 관한 선행 연구⁽¹⁰⁾에서는 약 42%의 효율을, 태양열을 이용한 집단에너지 규모의 계절 간 열 저장이용 사례⁽¹¹⁾의 경우를 살펴보면 평균 77%의 연간 이용 효율을 달성하는 것으로 알려져 있다. 본 연구에서 적용하고자 하는 계절 간 축열조는 지중 저장 방식을 적용하는 사례들과 달리 대기 중에 노출되는 일반 축열조 방식이므로 적절한 단열 조치가 이루어지지 않으면 훨씬 큰 방열 손실의 발생이 불가피하다. 계절 간 축열손실을 줄이기 위해서는 진공 단열^(12,13)과 같은 최신 기술의 적용도 고려할 수 있으나 막대한 초기투자비가 요구되므로 당 분석에서는 폴리우레탄폼 등 일반적인 단열방식의 적용을 가정하였으며, 외기 변동에 따른 월별, 계절 간 열 손실률의 변화를 고려하지 않고 연평균 손실률 개념을 적용하고자 하였다. 추후 연구에서는 월별, 혹은 계절별 열 손실률의 변동성을 고려한 열 손실률에 대한 모델링을 통해 분석결과의 신뢰성 향상을 고려해 볼 예정이다. 본 연구에서는 축열조 열량을 기준으로 시각별 열 손실률을 0.02%로 산정하였으며, 이는 일별 약 0.5%, 월별 약 15%의 열 손실에 해당한다.

3.2 모델 II: 태양열 기반 지열 재생 이용 모델

Fig. 7은 온실 난방공급을 위해 설치된 500 m 깊이의 개방형 지열 열 교환 시스템에 대한 동절기 지열 히트펌프 시스템의 실제 운영 결과의 예를 보여주고 있다. 초기 기동 후 5~7시간 연속 운전 시 지열원의 온도가 지속해서 감소하는 전형적인 지열 히트펌프 모델의 특징을 확인할 수 있으며, 초기 열원 온도조건 대비 약 4~6℃의 온도 강하가 발생하고 있음을 알 수 있다. 히트펌프 가동을 중단하게 되면 주변 지열원으로부터 열 확산을 통해 다음날 다시 지열원 온도가 회복되는 경향을 또한 확인할 수 있다. 그러나 지열 활용이 장기화하면 지열원의 회복력은 점차 감소하여 지열 재생 없이 장기간 운영 시 지열원 평균 온도 저하는 연간 0.1~0.5℃인 것으로 알려져 있다.^(14,15) 본 연구에서는 지열 재생에 따른 히트펌프 성능 향상의 영향을 다음과 같이 모델링하여 적용하였다.

(9)

$Q_{g eo}=Q_{Heating}^{Load}/COP_{avg}$

(10)

$\triangle T_{an\nu al}=0$ ($Q_{sol}^{reg}=1.3\times Q_{g eo}$)

즉, 동절기 히트펌프 가동에 소요되는 지열 에너지 양을 지열 히트펌프의 평균 COP값, $COP_{avg}$을 적용하여 산출하고, 지중 열 확산으로 인한 손실을 감안하여 지중 재생에 필요한, 지중 열원으로 공급되어야 하는 열량을 지열 사용량의 1.3배가 필요한 것으로 가정하였다. 지열 재생이 없는 경우 연간 지중 평균 온도 저하의 기준값은 선행 연구결과를 참고하여 0.5℃/yr를 적용하였으며, 지열 재생을 위해 공급된 열량이 지열 사용량의 1.3배에 미치지 못할 때는 히트펌프의 연간 평균 COP가 선형적으로 변화하는 것으로 가정하였다. 지열 히트펌프 운전에 따른 지중온도 변화의 영향은 단기간에 급격히 발생하지 않고 장기간에 걸쳐 점진적으로 진행되는 점을 고려하여 지열 재생에 따른 히트펌프 성능 영향을 10년 동안의 평균 COP 값으로 산정, 분석하였다.

Fig. 7 Operational results of geothermal heat pumps.

4. 계절 간 열저장 이용 모델별 연간 시뮬레이션 결과 비교분석

Model I, 즉 축열조에 계절 간 저장된 태양열을 동절기 난방공급에 직접 이용하는 경우에는 태양열 집열기 설치 규모와 축열조 용량이 연간 운전특성에 큰 영향을 끼치게 된다. 하절기 발생하는 잉여 태양열을 충분히 저장할 수 있도록 적정 축열조 용량이 확보되지 못하면 미활용 태양열이 증가하게 되고, 반대로 과도한 축열조 용량이 적용되면 설비 투자비 증가로 인한 경제성 확보에 부정적인 영향을 끼치게 된다.

Model II의 경우 축열조는 동절기 난방공급에 있어 단기간, 순시 저장 개념으로 운영되므로, 난방 부하 공급에 태양열 에너지가 최우선으로 공급되며 부족한 열부하를 지열 히트펌프 가동으로 메우게 된다. 따라서, 동절기에는 지열 재생 모드 운전이 거의 발생하지 않으며, 하절기 포함 난방 부하가 현격히 줄어드는 간절기 기간 태양열을 활용한 지열 재생이 집중적으로 이루어지게 된다.

당 분석에서 적용된 모델별, 시나리오별 태양열 집열기의 설치 면적, 히트펌프 용량 및 계절 간 축열조 설비용량을 Table 1에 정리하였다. 계절 간 열저장․이용에 따른 에너지 절감효과의 비교 대상은 보일러 시스템(Ref. Case)으로 선정하였으며, Model II의 Case 0은 지열 재생이 없는 시나리오에 해당한다. Model I에서는 태양열 외에 기존의 보일러 대신 공기 열 히트펌프를 보조 열원으로 적용하도록 설비구성을 하였으며 공기 열 히트펌프의 난방모드 운전 시 평균 COP는 선행 연구 결과⁽¹⁶⁾를 적용, 평균 3.1의 값을 적용하였다.

Fig. 8은 축열조 열 손실에 대한 계절 간 열저장․이용 모델의 영향을 보여주고 있다. 본 연구에서는 계절 간 외기 변화의 요인을 실시간으로 반영하기보다는 연평균 시각별 열 손실 값을 적용하여 방열 손실을 고려하도록 하였는데 Fig. 8(a)에서 보듯이 해당 변수가 0.05%, 0.02% 및 0.01%인 조건에 따라 연간 계절 간 축열량 변화가 매우 크게 반영되고 있음을 알 수 있다. 당 분석에서 적용된 기준값 0.02%/hr을 적용한 결과와 비교할 때 열 손실 변숫값이 변동함에 따라 연간 계절 간 열저장 거동에 큰 영향을 끼치게 됨을 확인할 수 있다. 이러한 특성은 Fig. 8(b), (c)에서 보는 바와 같이 동절기 히트펌프의 가동률을 크게 낮춤으로써 태양열 이용에 따른 에너지 절감효과가 더욱 향상하게 된다.

Fig. 8 Operating characteristics according to heat loss factor for heat accumulator.

Fig. 9에서는 Model I에서 태양열 패널 설치 면적에 따른 연간 열 공급 특성에 대한 결과를 비교하였다. 축열조 열 손실 조건에 따라 계절 간 열저장을 통해 활용 가능한 열량에 큰 차이가 발생하므로 시간별 0.02% 열 손실 값을 적용한 당 분석사례의 경우에는 동절기 난방 부하를 충분히 공급할만한 조건이 발생하지 않아 동절기 히트펌프 가동 비중을 줄이는데 큰 영향을 끼치지 못하고 있음을 알 수 있다. Fig. 9(b), (C)의 축열조로부터의 열 공급량 측면에서는 Case 4의 경우가 상대적으로 더 많은 열을 공급하는 것을 볼 수 있으나 이것은 계절 간 열저장의 영향이라기보다는 태양열 패널 설치 규모의 증대에 따라 일 단위의 순시 저장된 열의 활용의 영향으로 해석할 수 있다.

Fig. 9 Operating characteristics of Model I.

Fig. 10은 Model II의 지열 재생 적용 여부에 따른 지열 히트펌프 시스템에 대한 운영특성을 보여주고 있다. 앞서 언급한 바와 같이 당 분석에서는 일별, 순시 축․방열을 통한 열저장․이용이 허용되므로 Fig. 10 (a)에서와 같이 동절기 생산된 태양열 에너지 중 일부는 직접적인 난방 부하 공급에 활용됨을 볼 수 있다.

Model II에서는 축열조 용량을 최대 10,000 kW로 제한하였으므로 최대 축열량을 초과하는 태양열 에너지는 지열 재생에 활용되게 된다. Fig. 10(b), (c)에서 보는 바와 같이 지열 재생이 없는 경우 대비, 지열 재생을 적용할 경우 히트펌프 성능 향상으로 인한 실시간 히트펌프 가동 대수가 크게 감소하고 있음을 볼 수 있으며, 특히 Model I에서와 달리 지중 열원 온도의 향상이 이루어지므로 12월, 1월 이후에도 일정 수준 히트펌프 가동률을 줄일 수 있게 된다.

Fig. 10 Operating characteristics of Model II.

Fig. 11에서는 태양열의 직․간접 활용 방식에 따른 Model I, II에 대해 시나리오별 연간 운영에 따른 에너지 절감효과를 비교하였다. Model I의 경우 태양열 패널 면적 증가, Model II는 지열 재생에 따른 지열 히트펌프 COP 향상의 영향을 반영하고 있다. 에너지 절감효과 비교의 기준은 보일러로 열 공급을 하는 시나리오 (Ref. Case)이며, 연간 운영성능 비교 결과 동일한 태양열 패널 설치 규모(Case 1, Case 2, Case 3)에 대해 하절기 잉여 태양열을 직접 활용하는 Model I보다 히트펌프 열원 재생을 통한 간접 활용 방식인 Model II가 에너지절감 효과 측면에서 평균적으로 약 6% 더 우수한 것으로 분석되었다.

Fig. 11 Comparison of annual RPES and its rate of change by scenario.

Model I의 경우 태양열 패널 면적의 증가에 따라 에너지 절감효과는 단순증가하지 않고 일정 규모 이상 조건에서는 에너지 절감효과의 증가율이 감소하는 경향성을 보이는데, 이는 열 손실량 증대에 따른 비효율성이 크게 작용하고 있는 것으로 판단된다. 반면, Model II의 경우 지열 재생 열량이 일정 규모 이상으로 증가하게 되면 에너지 절감효과 증가율이 증가세로 전환되는 특징을 확인할 수 있다. 특히 지열 재생이 가능한 열원은 본 연구에서 고려된 태양열에만 국한되지 않고 하절기 냉방 적용 시 히트펌프 냉방 모드 가동에 따른 응축 부 폐열의 활용이 가능하므로 온난화에 따른 의 본격적인 냉방 보급 확대에 따른 잠재적 시장 환경을 고려할 때 태양열을 직접 축열․활용하는 Model I보다는 지열 재생 기반의 Model II가 훨씬 유리할 것으로 전망할 수 있다.

하지만 지열 재생에 있어 지중 천공 깊이, 지질, 시공 방법 및 대수층 유무 등 지하의 지중 열 교환에 따른 열 상태 변화를 예측하는 것은 본 연구에서 적용한 가정만으로는 충분하지 못하므로 추후 연구를 통해 지중 조건에 따른 지열 재생의 영향에 대한 보다 면밀한 검토가 필요하다.

5. 결 론

본 연구에서는 온실 난방공급에 대한 재생 열원 활용에 있어 태양열을 계절 간 저장하여 동절기 난방에 활용하는 대안 모델에 대한 기술적 타당성을 시뮬레이션 분석을 통해 고찰하였다. 잉여 태양열을 직접 축열 후 이용하는 Model I과 재생 열원 중 하나로 분류되는 지열을 이용하는 히트펌프와 연계한 지열 재생 활용 Model II 간 에너지 절감 성능 비교를 통해 향후 스마트 팜 시장 확대에 따른 적정 모델에 대한 비교 분석을 수행하였다. 당 시뮬레이션 분석을 통해 도출된 주요 결과를 정리하면 다음과 같다.

(1) 전통적인 보일러를 이용하는 현행 온실 난방공급 방식과 비교할 때 기준 온실 면적의 3%, 6%, 그리고 12%에 해당하는 태양열 패널 설치 규모에 따른 Model I의 에너지 절감효과는 각각 76.5%, 77.9%, 그리고 81.5%로 분석되었으며 태양열 패널 설치 규모가 일정 수준 이상 증가할 경우 에너지 절감효과 증가율을 감소세로 전환되는 특징을 갖는 것으로 분석되었다.

(2) 지열 히트펌프 열원 재생의 경우, 기준 방식 대비 지열 재생이 없는 경우의 에너지 절감효과는 78.4%, 온실 면적의 3%, 6%, 12%에 해당하는 경우의 지열 재생 효과는 각각 81.0%, 83.3%, 그리고 86.9%로써 잉여 태양열을 직접 활용하는 Model I보다 동일한 태양열 패널 규모 간 비교에 있어 에너지절감 성능이 더 우수한 것으로 분석되었다.

(3) 태양열을 직접 저장․이용하는 Model I의 경우에는 축열조의 열 손실 변수가 전체 성능에 큰 영향을 끼치고 있음을 확인할 수 있었으며, 따라서 기존 단기간, 순시 열저장․이용의 경우와 달리 축열조 단열 성능 개선을 위한 방안 수립이 중요함을 알 수 있었다.

(4) 지중 열저장을 통한 간접 활용모델인 Model II의 경우, Model I과 달리 1월 이후의 히트펌프 운영 성능 향상이 가능함을 알 수 있었으며 향후 태양열 이외의 열원, 특히 히트펌프 냉방 모드 운영시 발생하는 응축 부 폐열 등을 활용함으로써 스마트팜 보급 확대에 따른 잠재적 시장 경쟁에서 우위를 확보할 수 있을 것으로 전망된다.

본 연구를 통해 계절 간 열저장․이용 모델의 기술적 보급 타당성을 확인할 수 있었으며, 아울러 미래 기후변화 및 온난화에 대비한 시장 경쟁력을 갖추기 위해서는 당 분석에서 확인된 난방 부문에서의 높은 에너지 절감효과뿐 아니라, 냉방 수요 공급 측면에서의 전력수요관리를 통한 에너지 및 환경 편익에 관한 추가 연구가 시급할 것으로 판단된다.