2.1 5세대 지역냉난방시스템(5GDHC) 개요

Fig. 1은 5GDHC 시스템의 개요를 나타낸다.⁽⁹⁾ 5GDHC 시스템은 4GDH 시스템을 발전시킨 형태로, 저온 네트워크(10~30℃)를 이용하여 냉방과 난방을 동시에 제공하는 시스템이다. 이 시스템은 각 건물에 설치된 히트펌프에서 건물의 냉방, 난방 및 급탕을 공급하고, 열네트워크는 히트펌프의 열원으로 활용하여 에너지를 효율적으로 재활용할 수 있다는 점에서 기존 시스템과 차별화된다. 특히, 데이터 센터와 같은 대규모 에너지 소비 시설에서는 연중 냉방이 필요하며, 히트펌프에서 냉방공급 후 발생하는 응축기측 잉여 열을 지역 내 다른 건물의 난방과 급탕에 재활용할 수 있어 에너지 효율성을 극대화할 수 있다. 5GDHC와 연계된 에너지허브를 통해 연결된 다양한 에너지 변환 및 저장 기술이 포함된다. 에너지 허브 내 시스템은 지열 히트펌프, 공기 열원 히트펌프, 수열 히트펌프, 지열 열교환기, 축열조, 그리고 태양광 발전 시스템 등이 포함되어 있다. 이 시스템들은 에너지 허브를 통해 상호 연계되어 에너지 공급 및 수요의 균형을 맞추어 열네트워크 내 온도를 유지하는데 기여한다.

5GDHC 시스템은 난방과 냉방을 동시에 제공함으로써 에너지 활용 효율성을 극대화할 수 있다는 점에서 큰 강점을 가진다. 열 네트워크 온도가 상대적으로 낮게 유지되기 때문에 배관에서 지면으로의 열손실이 거의 없어, 에너지 손실을 최소화할 수 있다. 또한, 폐수, 냉각 열, 대기열 등 저온의 폐열과 주변 열원을 적극적으로 활용할 수 있어 지속 가능하고 환경친화적인 운영이 가능하다. 특히, 절연 처리가 필요 없는 플라스틱 배관을 사용함으로써 기존 강관 시스템에 비해 설치 비용이 저렴하며, 단계적으로 네트워크에 연결할 수 있는 모듈형 확장이 용이하다는 점도 장점이다.

Fig. 1 Overview of 5GDHC

2.2 시뮬레이션 개요

본 연구에서는 5GDHC의 개념 설계 단계에서 최적의 시뮬레이션 방안을 찾기 위해 전문 시뮬레이션 도구인 nPro를 활용하였다. nPro는 복잡한 건물 에너지 시스템과 지역 에너지 네트워크를 통합적으로 모델링하고 분석할 수 있는 소프트웨어로, 건물의 에너지 수요부터 네트워크 설계 및 최적화까지 폭넓게 지원한다.⁽¹⁰⁾ nPro의 분석 모델은 기존 프로그램 혹은 실험결과와의 비교 분석을 통해 정확도를 검증하고 있다.⁽¹¹⁾

nPro는 지역 냉난방 열네트워크의 시뮬레이션과 배관 직경 최적화를 지원하여 효율적인 네트워크 설계를 가능하게 한다. 배관 길이, 간격, 네트워크의 온도 조건 등을 고려해 최적의 배관 직경을 산출함으로써 펌프의 에너지 소모를 최소화하고 압력 손실을 줄일 수 있다. 이는 네트워크 설계 단계에서 에너지 효율을 높이고 운영 비용을 절감하는데 중요한 역할을 한다. 에너지 시스템 설계 측면에서 nPro는 재생 에너지, 히트펌프, 수소 에너지, 계절별 에너지 저장 시스템 등을 포함하는 복잡한 에너지 시스템을 신속하게 시뮬레이션할 수 있다. 다양한 시나리오를 빠르게 비교 분석할 수 있어 최적 설계를 찾는 과정에서 시간을 크게 절감할 수 있다. 이를 통해 5GDHC 시스템의 다양한 시나리오를 손쉽게 최적화할 수 있으며, 네트워크뿐만 아니라 최종 사용자 설계에도 적용할 수 있다.

2.3 분석 방법

본 연구에서는 5GDHC를 통해 전물 에너지 자가소비 증대효과에 미치는 영향도를 분석하였다. 이를 위해, 에너지 자가소비-자급자족 밸런스를 에너지자가소비율의 대표지표로 설정하였다.⁽¹²⁾ 이는 에너지 자가소비율과 자급자족률의 조화평균으로 나타내는 것으로, 시스템이 두 가지 지표를 얼마나 균형 있게 달성했는지를 평가하며, 값이 높을수록 시스템이 자체 에너지를 효율적으로 소비하고 외부 전력망 의존도를 최소화한 균형 잡힌 에너지 관리를 이루고 있음을 의미한다. 에너지 자가소비율(Self-consumption, SC)은 자체적으로 생산된 전력 중 해당 시스템이 외부로 송출되지 않고 직접 소비하는 전력의 비율을 의미한다. 이는 재생에너지(태양광, 풍력 등)나 열병합 발전 시스템 등에서 생산된 전력이 시스템 내에서 얼마나 효율적으로 활용되는지를 평가하는 지표이다. 자가소비율을 나타내는 식(1)은 다음과 같다.

여기서 식(2)는 건물의 특정 시간에서 자체 소비된 전력을 계산한다. $P_{cons}(t)$은 건물의 소비전력 $P_{prod}(t)$는 건물에서 신재생에너지를 통한 생산전력으로, 커뮤니티 전체 계산 시에 포함된다. 값이 높을수록 시스템이 자체 생산 전력 효율을 효율적으로 사용하고 있음을 나타낸다.

에너지 자급자족률(Self-sufficiency, SS)은 시스템 또는 지역의 전력 수요 중 자체적으로 생산된 전력으로 충족할 수 있는 비율을 의미한다. 이는 재생 가능 에너지나 열병합 발전 같은 자체 에너지 생산원이 외부 전력망 의존도를 얼마나 줄이는지 평가하는데 활용된다. 에너지 자급자족률을 나타내는 식(3)은 다음과 같다. 에너지 자급자족률 값이 높을수록 외부 전력망 의존도가 낮고 자체적으로 에너지 수요를 충족할 수 있음을 의미한다.

에너지 자가소비-자급자족 밸런스(Self-consumption-sufficiency balance, SCSB)를 나타내는 식(4)는 다음과 같다. 이 수식은 자가소비율과 자급자족률의 균형을 뜻하며, 시스템이 특정 지표만 높이는 것보다 두 지표 모두를 고르게 달성할 때 높은 값을 갖는다.

3.1 대상 캠퍼스 및 파일럿 시스템 개요

본 연구는 경기도 성남시에 위치한 G대학교의 기숙사와 공학관 두 건물 내 총 면적 1,600 m²의 8개 공간을 분석 대상으로 선정하였다. 사무실, 기숙사, 데이터센터, 식당, 편의점 등 8개의 서로 다른 난방, 냉방, 및 급탕 열에너지 수요 패턴을 가진 공간을 실증 공간으로 선정하고 각 공간의 열에너지 수요 프로파일을 분석하였다. 초기 설계 단계에서는 시뮬레이션 도구 nPro를 활용하여 건물의 시간별 난방 및 냉방 부하를 시뮬레이션 하였다. 이를 통해 각 공간의 열에너지 수요 패턴을 파악하고, 5GDHC 시스템을 구성하여 실증 설비 용량을 선정하였다. 본 연구에서 구성된 5GDHC 시스템은 각 공간의 난방 및 냉방 공급을 위한 히트펌프와 중앙 급탕 공급설비를 위한 히트펌프, 그리고 연중 냉방공급을 위한 데이터센터에 히트펌프를 구성하였다. 모든 히트펌프는 5GDHC로 연계되었으며, 5GDHC의 열네트워크 온도를 유지하기 위한 축열조와 축열조 온도를 유지하기 위한 네트워크 히트펌프로 구성된다. 이때, 네트워크 히트펌프는 지열원 히트펌프로 구성되어 있고, 각 건물의 일부 피크부하를 담당하기 위한 공기식 히트펌프로 구성되었다.

3.2 히트펌프 성능 개요 및 건물 냉난방 시스템 정보

본 연구에서는 5GDHC 시스템의 효율을 평가하기 위해 지열원 히트펌프와 공기식 히트펌프의 계절 성능 지수를 비교하였다. 이를 위해 선행 연구 Kim et al.⁽¹³⁾에서 보고된 실험 데이터를 기반으로 성능 매개변수를 설정하였으며, 시뮬레이션 과정에서 설정된 부하량과 성능 매개변수에 따라 건물 냉난방 시스템의 용량 및 전력 부하량이 자동으로 선정되었다. 각 기술의 용량은 에너지 수요(난방 및 냉방 부하)에 기반하여 nPro 툴이 최적의 값으로 계산한 결과다.

선행 연구에서 분석된 데이터를 기반으로 시뮬레이션에 사용된 히트펌프 계절성능계수(Seasonal Coefficient of Performance, SCOP)는 다음과 같다. 지열원 히트펌프는 냉방 시 SCOP가 5.0, 난방 시 SCOP가 3.24로 설정되었으며, 공기식 히트펌프는 냉방에서 SCOP 3.4, 난방에서 1.07로 설정되었다.

Table 1과 Table 2는 각 설비의 용량, 유효 에너지, 전력 부하량을 충족시키기 위해 자동으로 선정된 결과를 나타낸다. Table 1 지열원 히트펌프 시스템, Table 2는 공기식 히트펌프 시스템의 내용이다. 지열원 히트펌프의 네트워크 히트펌프는 총 6대가 설치되었으며, 총용량은 83 kWth, 연간 유효 에너지는 153 MWh로 계산되었다. 이 설비의 전력 부하량은 47.1 MWh이며, SCOP는 3.2로 나타났다. 반면, 공기식 히트펌프는 총 6대가 설치되었으며, 총용량은 90 kWth, 연간 유효 에너지는 166 MWh로 계산되었다. 전력 부하량은 156 MWh이며, SCOP는 1.1로 나타났다.

추가적으로 지열 히트펌프의 최대 용량은 110 kWth로 설정되었으며, 연간 작동 시간은 약 1578시간으로 계산되었다. 축열조의 경우, 시뮬레이션 결과를 기반으로 최적 설계 용량이 결정되었다. 저장 용량은 6 kWh(0.26 m³), 냉열 저장 용량은 55 kWh(3.2 m³)로 설정되었으며, 각각 연간 52회 및 93회의 충전 주기를 가지는 것으로 분석되었다.

4.1 각 건물별 열부하 분석

실증단지의 파일럿 시스템이 설치될 각 공간의 냉방, 난방 및 급탕부하를 분석하면 다음 Fig. 2와 같다. 열네트워크를 구성하는 주요 시설은 오피스, 기숙사, 데이터센터, 방재실, 식당, 편의점, 공학관 급탕, 생활관 급탕으로 총 8개로 이루어져 있으며, 각 시설의 냉난방 및 급탕 부하는 다음과 같다. 오피스는 두 곳으로 나뉘어 있으며, 각각 난방 부하 32 MWh(피크 부하 17.6 kW)와 냉방 부하 8.4 MWh(피크 부하 17.5 kW)로 나타났다. 데이터센터와 방재실은 난방 부하가 없으며, 각각 냉방 부하 99 MWh(피크 부하 20 kW)이다. 게스트 하우스와 식당은 각각 난방 부하 32 MWh(피크 부하 17.6 kW)와 냉방 부하 8.4 MWh(피크 부하 17.5 kW)로 분석되었다.

전체 난방 부하는 166 MWh(피크 부하 81 kW)로, 이 중 128 MWh는 난방 부하이며, 38.4 MWh는 급탕 부하 이다. 반면, 전체 냉방 부하는 232 MWh(피크 부하 108 kW)로, 이 중 199 MWh는 데이터센터와 방재실에서 발생하며, 이는 연간 냉방 부하의 대부분을 차지하고 있다.

Fig. 2 Monthly cooling, heating, and domestic hot water demand of the pilot system spaces

4.2 5GDHC 열네트워크의 열 손실 및 획득량 분석

5GDHC 열네트워크의 열손실과 열획득을 분석하기 위해, 다양한 공급 및 회수 온도 조건에서 시뮬레이션을 실행했다. 이를 위해 공급 배관의 온도를 10℃에서 30℃로, 환수 배관의 온도를 5℃에서 25℃로 변화시키는 조건을 설정하였다. 배관은 지면 아래 1.5 m 깊이에 매설된 것으로 가정하여 열손실을 계산하였으며, 이는 DIN EN 13941 표준을 기반으로 진행되었다. 난방 및 냉방 시스템에서 펌프에 의한 에너지 손실은 전체 에너지 생산량의 약 2%로 분석하였다. 네트워크 건물 간 거리를 30 m로 설정하였고, 네트워크 총 길이는 건물 연결 라인을 제외하고 240 m로 정의하였다. 각 건물의 연결 라인 길이는 20 m로 가정하였으며, 비교적 낮은 작동 온도에 적합하도록 배관은 플라스틱 소재를 사용하는 것으로 설정하였다.

Fig. 3은 공급 및 회수 온도에 따라 월별 열손실 및 열획득의 변화를 나타내는 자료이다. 열네트워크와 지면 간 열 흐름 분석 결과, 공급 온도와 회수 온도의 조합에 따라 열 흐름의 방향과 크기가 크게 달라지는 것을 확인할 수 있었다. 네트워크 평균 온도가 지면 온도보다 낮은 경우 네트워크가 지면으로부터 열을 흡수하는 현상이 발생하며, 반대로 네트워크 평균 온도가 지면 온도보다 높은 경우 네트워크에서 지면으로 열이 방출되었다. 이러한 열 흐름의 변화는 외기 온도와 네트워크 설정 온도에 따라 뚜렷한 패턴을 보였다. 예를 들어, 겨울철(1월~3월)에는 네트워크 온도가 낮은 조건(공급 10℃, 회수 5℃)에서 지면으로부터 열을 흡수하는 현상이 관찰되었다. 1월에는 -0.5 MWh, 2월과 3월에는 각각 1.6 MWh로, 열획득이 확인되었으며, 이는 외기 온도가 낮은 조건에서도 네트워크가 지면으로부터 열을 보충하고 있음을 보여준다. 반면, 네트워크 온도가 높은 조건(공급 30℃, 회수 25℃)에서는 열 방출량이 급격히 증가하여 1월에는 13 MWh, 2월에는 13.7 MWh, 3월에는 15.1 MWh를 기록하였다. 이는 네트워크 평균 온도가 상승함에 따라 지면 온도와의 온도 차이가 커져 열 방출이 강화되었기 때문이다.

여름철(6월~8월)에는 네트워크가 외부 에너지 의존 없이 지열을 적극 활용하여 열을 흡수하는 현상이 두드러졌다. 특히, 8월에는 네트워크 온도가 낮은 조건(공급 10℃, 회수 5℃)에서 -10.3 MWh의 열획득이 기록되었으며, 이는 네트워크가 지열을 적극 활용하여 외부 에너지 의존 없이 효율적으로 에너지를 보충하고 있음을 보였다. 반면, 네트워크 온도가 높은 조건(공급 30℃, 회수 25℃)에서 같은 8월에도 3.2 MWh 정도의 열 방출이 나타났다. 음수 값으로 표시되는 열획득은 네트워크가 지면으로부터 에너지를 흡수하여 에너지 효율성을 높이고 있음을 의미한다. 이는 60℃ 이상의 온수가 순환 과정에서 일반적으로 발생하는 열손실을 넘어서, 열 네트워크와 지중 간 열 흐름이 시스템의 에너지 효율성을 높이고 있는 것으로 나타났다

Fig. 3 Comparison of operating power consumption

4.3 5GDHC의 에너지 밸런스 및 절감 효과 분석

Fig. 4는 건물 및 5GDHC 열 네트워크를 포함한 에너지 공급 개요도를 보여준다. 본 건물의 열부하는 8개 각 실의 난방, 급탕 및 냉방 부하와 운영전력의 연간 에너지 밸런스 분석 결과이다. 건물의 냉방부하 232 MWh와 급탕을 포함한 온수부하 166 MWh를 공급하기 위해 건물 내 위치한 히트펌프는 94 MWh의 전력이 소비되는 것으로 나타났다. 이때, 열부하 중 106 MWh는 냉방과 난방이 동시에 발생하는 부하로, 5GDHC 네트워크로부터 열을 활용하지 않고, 히트펌프의 증발기에서 생산되는 냉열과 응축기에서 생산되는 온열을 동시에 사용하여 냉열과 온열의 열회수(Heat recovery)를 통해 동시 냉방 및 난방을 공급하는 방식으로 운영되었다. 이후 냉열과 온열부하가 동시에 발생하지 않는 부하는 5GDHC로부터 열을 활용하였으며, 온열을 생산하기 위해 13 MWh의 열을 네트워크로부터 공급받았으며, 냉열을 생산하기 위해 166 MWh의 열을 네트워크로 공급하였다. 이때, 열네트워크에서는 공급배관온도 30℃, 환수배관은 25℃로 설정하여 동작하였으며, 연간 41 MWh의 열획득과 72 MWh의 열손실을 보이는 것으로 분석되었다.

지열원 열교환기를 활용하여 온열 및 냉열원을 활용한 열량을 분석하면 다음과 같다. 88 kW의 용량으로 연간 125 MWh의 냉열량을 지열원 히트펌프에서 활용하였으며, 54 kW의 용량으로 85 MWh의 온열을 지열원 히트펌프에서 활용하였다.

결과적으로 5GDHC가 적용된 각 건물에 위치한 히트펌프의 전력소비량을 분석한 결과, 냉방부하를 충족하기 위해 연간 46 MWh의 전력을 소비하는 것으로 분석되었으며, 난방부하를 충족하기 위해 48 MWh의 전력을 소비하는 것으로 분석되었다. 이를 통해 연간 건물 내 위치한 히트펌프는 94 MWh의 전력을 소비하며, 5GDHC의 열네트워크 내 펌프는 4 MWh의 전력을 사용하는 것으로 분석되어 5GDHC를 적용할 경우 총 98 MWh의 전력을 소비하는 것으로 나타났다.

Fig. 5는 5GDHC 시스템과 ASHP 시스템의 월별 전력 소비량을 비교한 결과를 나타내었다. 그 결과, ASHP의 전력 소비량은 전반적으로 5GDHC보다 높게 나타났으며, 특히 난방 수요가 높은 1월과 12월, 그리고 간절기인 9월과 10월에서 그 차이가 두드러졌다. 반면, 여름철인 5월부터 7월 사이에는 두 시스템 간 소비량 차이가 상대적으로 작았다. 1월의 경우, 5GDHC 시스템은 11.4 MWh의 전력을 소비한 반면, ASHP는 약 31.5 MWh를 소비하며 두 시스템 간 약 3배의 차이를 보였다. 이러한 경향은 12월에도 유사하게 나타났는데, 5GDHC는 10.6 MWh, ASHP는 28.8 MWh로, ASHP의 전력 소비량이 5GDHC보다 약 2.7배 더 많았다. 난방 수요가 높은 이 시기에는 ASHP가 외기 온도에 크게 의존하기 때문에 전력 소비량이 급격히 증가하는 경향을 보였다. 여름철인 7월에는 두 시스템 간 소비량의 차이가 줄어드는 양상이 관찰되었다. 5GDHC는 6.7 MWh, ASHP는 11.8 MWh로, 난방보다 냉방 수요가 주를 이루는 계절에서는 두 시스템 모두 상대적으로 낮은 전력 소비량을 보였다. 이는 ASHP가 외기 온도의 변화에 따른 전력 소비 증가 경향을 보이는 반면, 5GDHC는 지열 자원과 저온 네트워크를 활용하여 안정적인 에너지 소비 패턴을 유지하기 때문으로 분석된다. 5GDHC는 월별 전력 소비량에서 전반적으로 낮은 수준을 유지하며, 특히 난방과 냉방이 동시에 필요한 간절기(봄과 가을)와 여름철에서 안정적인 에너지 사용량을 나타냈다. 결론적으로, ASHP는 연간 224 MWh의 전력을 히트펌프에서 사용하였으며, 5GDHC가 적용된 히트펌프는 98 MWh의 전력소비량을 나타내어, 5GDHC가 적용된 시스템이 ASHP 대비 56.3%의 에너지절감효과를 보이는 것으로 분석되었다.

Fig. 4 Overview of the 5GDHC thermal network supply chain

Fig. 5 Comparison of operating power consumption

4.4 재생에너지 적용에 따른 자가소비량 분석

Fig. 6에서는 지붕형 태양광 시스템의 적용에 따른 연간 에너지 자립률과 자가소비율을 분석하였다. 태양광 시스템은 25 kWp부터 100 kWp의 용량을 25 kWp씩 증대시켰을 경우에 대한 분석을 진행하였다. 그 결과, 5GDHC를 적용할 경우 25 kWp의 태양광부터 100 kWp 용량으로 증대될 때, 연간 에너지자립률은 25%에서 71%까지 증대되는 것으로 분석되었다. 반면 ASHP를 적용할 경우, 동일한 태양광 면적에서 에너지 자립률은 16%에서 53%까지 증대되는 것으로 나타났는데 이는 ASHP의 높은 에너지 소비량에 기인하는 것으로 분석된다.

연간 에너지의 자가소비율, 자급자족률 및 에너지 자가소비-자급자족 밸런스를 분석해보면 다음과 같다. 먼저, 5GDHC 시스템의 자가소비율은 태양광 시스템 용량이 25 kWp에서 100 kWp로 증가함에 따라 96.8%에서 65.2%로 서서히 감소하였다. 이는 태양광 발전량의 증가가 시스템 에너지 수요 증가를 초과하기 때문으로 분석된다. 이로 인해 실시간으로 소비되지 못한 잉여 에너지가 증가하면서, 자가소비율이 하락하는 것으로 분석되었다. 즉, 에너지 소비 수요의 증가가 생산량 증가를 따라가지 못함에 따라, 사용되지 못하고 잉여 에너지로 전환되는 비율이 증가하게 된다. 이 잉여 에너지는 전력망으로 송전되거나 저장되며, 자가소비율 계산에서는 제외되므로 결과적으로 PV 용량이 커질수록 자가소비율의 감소로 이어진다. 반면, ASHP 시스템의 경우 같은 조건에서 자가소비율은 98.3%에서 70.1%로 감소하였다. 이는 ASHP 시스템이 난방 및 냉방을 포함한 높은 에너지 소비하기 때문에, PV 용량이 증가해도 일정 수준 이상의 에너지를 활용할 수 있었기 때문이다. 그러나 PV 용량이 100 kWp로 증가함에 따라 두 시스템 모두 잉여 에너지의 절대량이 증가하였고, 이로 인해 자가소비율 감소는 공통적으로 나타났다.

5GDHC 시스템의 자급자족률 태양광 용량 증가에 따라 25 kWp에서 100 kWp까지 24.6%에서 57.7%로 증가하였다. 이는 태양광 발전이 총 에너지 소비에서 차지하는 기여도가 PV 용량의 증가화 함께 크게 증가된 결과로 볼 수 있다. 반면, ASHP 시스템의 경우 자급자족률이 15.3%~48.8%로 증가하였으나, 여전히 동일 용량의 태양광이 설치된 5GDHC 시스템에 비해 낮은 수준인 것으로 분석되었다. 이는 ASHP 시스템의 높은 에너지 소비량이 자급자족률 증가를 제한하는 요인으로 작용했기 때문으로 판단된다.

자가소비-자급자족 밸런스 분석을 통해 두 시스템의 에너지 활용 방식과 구조적 차이가 나타난다. 5GDHC 시스템은 태양광 용량이 증가함에 따라 25 kWp에서 100 kWp까지 39.2%에서 61.2%로 증가하였다. ASHP 시스템의 경우, 동일한 조건에서 자가소비-자급자족 밸런스가 28.7%에서 43%로 증가한 것으로 나타났다. 이러한 결과는 각각의 시스템이 보유한 에너지 소비 구조와 태양광 활용 방식의 차이로 판단된다. 특히, 5GDHC 시스템은 보다 효율적인 에너지 소비 특성을 보이며, 발전량 증가에 따른 자가소비-자급자족 밸런스의 개선 폭이 ASHP 시스템보다 큰 것으로 분석된다.

마지막으로 연간 순 PV 비율을 기준으로 분석한 결과, 5GDHC 시스템은 태양광 용량 증가에 따라 25.3%에서 70.7%로 증가하며, 태양광 발전을 통한 에너지 활용도가 크게 향상되었다. ASHP 시스템은 15.5%에서 52.6%로 증가하였지만, 에너지 소비 효율성의 차이로 인해 동일한 PV 용량에서도 5GDHC 시스템 대비 낮은 수준을 유지하였다.

Fig. 6 Self-consumption and annual PV share