2.3.1 가정용 히트펌프 온수기 COP 계산

바닥난방과 급탕을 동시에 수행할 수 있는 히트펌프 온수기를 대상 시스템으로 고려하여, 히트펌프 온수기의 COP를 계산하였다. Table 1은 16 kW 용량의 공기열원 히트펌프 보일러의 성능지표로 외기온도 및 온수온도(입수/출수온도)에 따른 COP와 난방능력을 나타낸다. 이때 히트펌프 보일러의 출수온도는, 난방과 급탕이 모두 가능하며 COP가 가장 우수한 50℃ 조건으로 설정하였다. 식(1)은 Table 1에 의해 산출된 외기온도에 따른 히트펌프의 COP를 나타낸다. 이때 $T_{amb}$는 섭씨온도 기준이다.

2.3.2 외기온도 기준 월별 히트펌프 COP 산출

외기온도에 따른 히트펌프의 COP를 적용하기 위해 2023년 11월부터 2024년 3월까지 기상청 서울시 일별 기온의 평균값을 계산하여 월평균 온도를 산정하고, 이를 식(1)에 대입하여 월별 히트펌프 COP를 계산하였다.

2.3.3 가정용 보일러 대체 열수요 계산

가정용 보일러를 대체하는 데 필요한 전력량을 계산하기 위해 서울의 월별 도시가스 공급량을 기준으로 보일러에서 공급한 열량을 계산하였다. 분석기간 중 서울시에서 소비한 도시가스 양에서 취사를 제외하고 개별난방의 공동주택, 개별주택 공급량과 중앙난방 공급량을 합하여 월별 도시가스 공급량을 산정하였다.

식(2)는 순공급(사용)열량을 나타낸다. 순공급열량은 공급열량과 가스보일러 열효율의 곱으로 나타낼 수 있다. 대체효과의 보수적 산정을 위해 식(2)의 가스보일러 열효율은 한국에너지공단 효율관리기자재 운용규정에 따른 난방열효율의 상한값으로 반영하고, 부하율은 히트펌프와 동일하게 전부하(100%) 기준으로 산정하였다. 공동주택, 단독주택용 보일러 효율 상한값은 91%, 중앙난방 보일러 효율 상한값은 84%이다.

식(3)은 추가 전력수요를 나타낸다. Fig. 2의 월평균 히트펌프 COP의 값을 이용하였고, 이를 기존 값과 비교하여 히트펌프 온수기로 보일러를 대체했을 때 추가 전력수요를 아래와 같이 계산하였다. 그 결과, 5개월 기존 전력수요 합계 20,342.5 GWh에서 히트펌프를 사용했을 때 전력수요가 5,187.4 GWh 증가하였다. 합계 증가율은 20.319%로 나타났다.

Fig. 2 COP based on average monthly temperature(2023.11~2024.03).

Fig. 3 Change of electricity demand by converting home boiler to heat pump.

2.4.1 원별 배출계수 산정

상기 과정을 통해 예측한 전력수요를 바탕으로 가정용 보일러를 히트펌프로 대체했을 때의 온실가스 감축량을 산출하였다. 계산에 사용한 온실가스 배출계수는 2021년 국가 온실가스 배출계수로 총 세 가지이다. 전력배출계수와 히트펌프 전력배출계수는 0.478 tCO₂eq/MWh이고, 보일러 이산화탄소 배출계수(LNG)는 0.202 tCO₂eq/MWh이다.

2.4.2 온실가스 감축량 계산

Fig. 4는 가정용 보일러의 히트펌프 전환에 따른 월별 온실가스 배출량 감소율을 나타낸다. 난방용 도시가스 소비량에 도시가스 배출계수를 곱해 난방용 보일러 온실가스 배출량을 계산하였다. 더불어 가스보일러의 효율을 고려하여 난방에 필요한 열량을 계산하고, 외기온도를 반영한 히트펌프 온수기의 COP를 통해 추가 전력수요를 계산했다. 이를 기본 전력수요와 합해 총 전력수요를 계산하고, 전력배출계수를 곱해 히트펌프 온실가스 배출량을 계산했다. 난방용 보일러와 히트펌프의 온실가스 배출량을 비교하여 히트펌프 전환에 따른 월별 온실가스 배출량 감소율을 확인했다.

2023년 11월에서 2024년 3월까지 서울시 전체 온실가스 배출량은 15.833% 감소하였으며, 난방용 보일러를 히트펌프로 전환할 시 온실가스 배출량은 35.899% 감소하였다. 11월은 히트펌프 전환에 따른 배출량 감소율은 증가하나 전체 온실가스 배출에 기여한 부분은 적다. 이는 11월의 COP는 우수하지만 난방부하가 작아 히트펌프의 운전이 적기 때문이다. 즉 전체 온실가스 배출량 대비 난방부문 온실가스 배출량이 적어 히트펌프로 인한 온실가스 배출량 감소가 큰 영향을 주지 않는 것으로 판단된다. Fig. 4(b)는 2023년 11월부터 2024년 3월까지 전체 온실가스 배출량 대비 난방용 보일러 온실가스 배출량의 비율을 나타낸 것이다. 전체 온실가스 배출량 감소율과 히트펌프 전환에 따른 난방부문 온실가스 배출량 감소율 모두 1월에 가장 낮고, 그 값은 각각 10.714%, 31.666%다.

Fig. 4 Greenhouse gas reduction by converting home boiler to heat pump.

3.2.1 시간대별 난방열수요 산정

전국의 도시가스 난방열수요를 산정하기 위해 특정일(2021.12.27)의 전국 난방열수요가 필요하다. 그러나 도시가스 공급량은 월 단위의 자료밖에 없기에 시간대별 열 공급 자료가 존재하는 지역난방의 열 공급 데이터에 맞춰 월별 도시가스 사용량을 시간대별 데이터로 환산했다.

수도권에 가까워질수록 평균 기온이 낮아지기 때문에, 대체효과의 보수적 산정을 위해 한국지역난방공사의 지사별 시간대별 열수요 중 강남지사의 데이터를 반영하였고, 한국도시가스협회의 2021년도 12월보의 지역별 도시가스 공급량을 이용해 수용가에서 사용한 열량을 추산하였다. 이때 상단에 기술한 방법과 동일한 가스보일러 열효율을 적용했다. 이를 기반으로 계산한 전국 도시가스 순공급열량을 한국지역난방공사 강남지사의 지역난방 시간별 난방 열수요 패턴에 맞게 피팅하고 단위를 Gcal로 변환했다. Fig. 6은 위 방법으로 계산한 난방열수요와 시간대별 외기온도를 나타낸다.

Fig. 6 Outdoor temperature and heating energy demand.

3.2.2 히트펌프 대체에 따른 전력수요 증가량 계산(실시간 부하조절운전)

히트펌프 대체에 따른 전력수요 증가량을 계산하기 위해, 실시간으로 난방열수요를 히트펌프로 대체하는 시나리오와 축열조를 사용하는 시나리오 두 가지를 설정했다. 실시간으로 난방열수요를 대응하는 시나리오의 히트펌프 전력수요의 경우 상단에 계산한 시간대별 가스난방 열수요에 해당 시간대의 COP를 적용하여 계산했다.

기존 전력부하의 피크는 16시(90.53 GW)였으나, 히트펌프를 적용했을 때의 피크는 09시(101.09 GW)로 피크시간대가 이동하였다. 이는 오전에 높은 난방부하가 생기기 때문이다. 히트펌프 대체시 전력피크는 11.66% 증가하며, 전력예비율은 1.58%(1.63 GW)로 감소하게 된다. Fig. 8은 시간대별 전력공급능력, 실시간 전력부하, 히트펌프 전력수요를 나타낸 것이다.

Fig. 7 Hourly power demand and COP of heat pump.

Fig. 8 Real-time heat demand response heat pump hourly electricity demand variation.

3.2.3 히트펌프 대체에 따른 전력수요 증가량 계산(축열기반 부하조절운전)

전력부하가 상대적으로 낮은 시간대에 히트펌프로 축열해서 피크부하를 최대한 피하기 위한 운전을 가정했다. 이때 전력부하를 추산하기 위해 아래와 같이 가정하였다.

∙히트펌프로 생산된 온수의 축열과 방열과정에서의 열손실은 고려하지 않음.

∙히트펌프로 생산된 온수의 저장 용량은 무제한으로 가정.

상기의 가정으로 일일 총 열수요를 히트펌프로 전환하였으며, 이때 축열에 의한 전력부하 분산은 가능한 균등하게 유지하였다. 이렇게 하면 가정용 히트펌프 온수기에 의해 발생하는 총 전력수요는 일간 균등하게, 혹은 전력피크 이하로 가능한 균등하게 유지된다.

Fig. 9는 위 설정을 통해 계산한 축열기반 부하조절운전 히트펌프의 시간대별 전력공급능력, 전력부하, 히트펌프 전력수요를 나타낸 것이다. 히트펌프 축열량이 음수인 구간(8 ~ 20시) 동안 히트펌프로 축열한 열을 사용한다. 1 ~ 7시, 21 ~ 24시(일중 11시간) 동안 히트펌프 축열을 한다. 8 ~ 20시 중 히트펌프 운전을 하지 않고 축열조의 열만으로 열수요를 대응하는 시간대는 16 ~ 17시다. 그 외 8 ~ 15시, 18 ~ 20시 구간은 축열한 열을 사용하되, 열수요 중 일부를 히트펌프 운전으로 열을 충당한다.

기존 전력부하의 피크는 16시(90.53 GW)였고, 히트펌프로 전환했을 때도 피크의 변화없이 동일한 전력수요와 전력예비율을 나타냈다. 축열기반 부하조절운전 히트펌프 운전 시 전력예비율이 가장 낮을 때는 2시(10.79%)이며, 이는 시간별 전력공급능력의 감소에 기인한 결과다.

실시간으로 난방열수요를 대체할 시 피크가 16시/90.53 GW에서 17시/100.72 GW로 증가하지만, 난방 사용량이 적은 시간대에 히트펌프를 사용해 축열하면 피크는 16시/90.53 GW에서 증가하지 않는다.

축열조를 사용할 시 기본 전력수요는 275.29 GW로, 실시간 난방열수요를 대체하는 시나리오에 비해 전력수요가 3% 증가한다. 이는 심야 시간대(1시~6시)의 COP가 2.52~2.56으로 그 외 시간대에 비해 낮기 때문으로 판단된다.

Fig. 9 Thermal storage-based load control operation heat pump hourly electricity demand variation.