2.1 시나리오 별 전기화 건물 내 난방 시스템 구성

본 연구에서의 히트펌프 시스템은 시공 전 단계로 계통도가 없는 상태이기 때문에 가상의 전기화 건물 내 히트펌프 시스템을 대상으로 다양한 운전시나리오로 시뮬레이션 연구를 진행하였다. Fig. 1의 히트펌프 운전방식별 개념도와 Fig. 2의 운전방식별 히트펌프 시스템 구성도를 참고하여 모델링하였다. Fig. 1 내 Type1은 중앙공급 형, Type2는 케스케이드 형에 해당한다.

Fig. 1 Concept diagram by the heat pump operation method.

Fig. 2 Heat pump system configuration by the operation method.

2.2 중앙공급 형 히트펌프 시스템 모델링

TRNSYS를 이용하여 50세대 규모의 공동주택 전기화 건물 내 단일 지열원 히트펌프로 구성된 중앙공급 형 히트펌프 시스템을 Fig. 3과 같이 모델링하였다. 주요 구성기기로는 50세대 부하 및 경기도 수원 지역 외기 온도 데이터와 시간 스케줄 및 온도제어 시스템, 지열원 히트펌프, 축열조, 펌프 등이다. Table 1은 TRNSYS의 주요 기기를 이용한 시스템 주요 구성요소를 나타내고 Table 2는 중앙공급 형 시스템 장치에 대한 설비 정보를 나타낸다. 외기 온도 데이터는 TRNSYS 내 Type 15를 이용하여 경기도 수원 지역의 2000년-2010년 10년 치 평균 기상청 외기데이터를 적용하였다. 또한 중앙공급 형 난방 시스템 모델로는, 지열원 히트펌프 모델인 Type 927를 적용하였다. 아파트 기계실에 설치된 중앙 히트펌프로써, 50세대의 난방부하를 담당하는 것으로 하였고, 난방능력이 30 RT급인 히트펌프 2대로 설정하였다. 지열 열교환기 모델로는 Type 548를 적용하였고, 히트펌프 용량에 맞추기 위해 보어 홀 3 RT급 20개로 설정하였다. 축열조는 순환 유량과 온도 제어에 적합한 100 ㎥으로 설정하였다. 시스템 내 에너지 흐름에 대한 설명으로는 겨울철 지열 열교환기로부터 나온 10℃의 열원이 2개의 30 RT급 중앙 히트펌프로 공급되고 중앙과 분산 히트펌프에서 최종 온도 60℃까지 온도를 올린 후, 축열조에 온수를 저장한다. 축열조에서 열교환기를 통해 전달된 열에너지는 각 50세대의 바닥난방을 수행하고 다시 축열조에 저장된다.

Fig. 3 TRNSYS modeling for the central supply heat pump system.

2.3 케스케이드 형 히트펌프 시스템 모델링

TRNSYS를 이용하여 50세대 규모의 아파트 전기화 건물 내 케스케이드 형 히트펌프 시스템을 Fig. 4와 같이 모델링하였다. 케스케이드 운전방식은 서론에서 설명한 것과 같이 난방 온수를 만들기 위해 2단계에 걸쳐 중앙 히트펌프에서 중간 온도의 열에너지를 생성하고 실내의 분산 히트펌프에서 최종 온도인 60℃의 온수를 생성하여 열에너지를 공급하는 히트펌프 운전방식이다. 케스케이드 형 히트펌프 시스템의 설비 정보와 사용된 TRNSYS 요소기기는 중앙공급 형과 유사하지만 건물 실내에 50세대의 난방부하를 감당하기 위한 50개의 분산 히트펌프가 추가로 적용되고 이에 따른 온도 및 히트펌프 가동에 대한 제어 시스템에서 차이가 있다. 중앙 히트펌프는 축열조의 내부평균온도가 설정된 중간 온도 변수보다 낮을 때, 가동되도록 제어하였고, 분산 히트펌프의 경우, 난방부하를 감당하고 열교환된 에너지의 출구온도에 따라 가동조건을 설정하였다. 개별 세대와 연결된 펌프의 출구 온도가 60℃보다 낮을 때, 가동되었다. 이때 출구온도의 제어에 데드밴드를 5℃로 설정하여 난방부하가 낮은 시간대에는 열교환이 충분히 발생되었을 때에만 분산 히트펌프가 가동되도록 하였다. Table 3은 분산 히트펌프 설비 정보를 나타낸다. 시스템 내 에너지 흐름에 대한 설명으로는 지열 열교환기로부터 나온 열원이 2개의 30 RT급 중앙 히트펌프로 공급되고 이를 통해 중앙 히트펌프는 설정한 중간 온도까지 축열조의 온도를 높인다. 축열조에서 열교환기를 통해 50세대의 50개의 분산 히트펌프로 열에너지를 전달하고 전달된 열에너지는 각 세대에 있는 분산 히트펌프를 통해 최종 온도인 60℃로 난방부하를 감당한다.

Fig. 4 TRNSYS modeling of the cascade heat pump system.

Fig. 5 Average heating load per hours for January.

2.4 TRNSYS모델에 적용된 난방부하 정보

Table 4는 TRNSYS모델에 적용된 50세대 공동주택의 월별 총 난방부하 실측데이터를 나타낸다. Fig. 5는 한 달 간 50세대의 총 평균 난방부하를 하루 24시간 별로 나타낸다. 난방부하 데이터는 한국에너지기술연구원에서 경기도 수원 지역 100세대 규모의 아파트에서 50세대의 난방부하 데이터를 측정하여 제공하였다. 해당 부하 데이터를 TRNSYS 모델링에 적용하였고 이를 참고하여 Table 4와 Fig. 5를 바탕으로 외기 온도가 낮아짐에 따라 난방부하는 높아지는 경향을 볼 수 있다. 이를 통해 1월이 가장 난방부하가 높으며, 하루 중 새벽과 밤 시간대 난방부하가 높다는 것을 알 수 있다.

2.5 케스케이드 형 TRNSYS 모델 제어시스템 및 최적화방법

케스케이드 형 운전방식의 에너지 소비량 및 중간 온도 최적화를 위해 중앙 및 분산 히트펌프의 제어함수를 적용하였다. 식(1)은 TRNSYS Equation 모듈을 이용하여 중앙 히트펌프의 가동조건을 설정하였다. 축열조의 내부 평균 온도가 사용자 설정에 따른 온도보다 낮을 때, 작동하도록 하는 제어함수이다. 제어로직 개발과정은 Fig. 4와 같다. 각 시간대마다 중간 온도 변수를 설정하여 에너지 소비량을 최소화할 때, 시간에 따라 중간 온도가 변화하도록 함수를 개발하였다. 시간대 변수는 하루 24시간 중 6시간씩 4개와 4시간씩 6개의 구간 두 가지 경우로 진행했다. 대표적으로 Fig. 6과 식(1)은 4개의 구간의 제어과정을 나타낸다. 6개의 구간에 대한 함수는 동일하게 개발하였으며, 시간 구간과 중간 온도 변수를 개수에 맞게 추가하였다. 식(2)는 분산 히트펌프의 가동 조건을 Type 106 제어 컴포넌트를 이용하여 중앙 히트펌프로부터 설정된 중간 온도의 온수를 받아 최종 온도인 60℃로 만들어 각 세대에 온수를 보내도록 하는 제어함수이다. 난방부하와 연결된 펌프의 출구 온도가 60℃보다 낮을 때 분산형 히트펌프는 가동된다.

TRNSYS는 기본적으로 에너지 시스템과 건물의 동적 시뮬레이션을 수행하지만, 최적화 기능도 제공한다. 이 기능은 TRNSYS 환경에서 시스템의 매개변수를 자동으로 조정하여 최적의 해를 찾는 데 사용된다. 비용함수의 최소화에 대해 최적화를 지원하는 GENopt(Generic Optimization Program)와 최적화 설정을 관리하는 인터페이스인 TRNopt 기능을 사용하여 최적화를 수행하였다. 최적화 목표는 식(3)의 에너지 소비량을 최소화하고 그때의 최적 중간 온도를 도출하는 것이다. 이를 위해 히트펌프 제어함수를 개발하여 중간 온도의 변화에 따른 중앙 히트펌프와 분산 히트펌프의 에너지 소비량을 하루 24시간에 대해 시간 간격으로 구간을 나누어 확인하고 목표함수인 식(3)을 개발하여 시뮬레이션을 통한 에너지 소비량을 최소로 한다. 식(3)은 TRNSYS Equation 모듈을 이용하여 변화하는 중간 온도에 따라 중앙 히트펌프 에너지 소비 누적량과 중간 온도에서 최종온도 60℃로 올리는데 필요한 분산 히트펌프의 에너지 소비 누적량을 설정하여 2개의 누적량의 합을 나타내는 총 에너지 소비량 목표함수이다. Table 5는 TRNopt 인터페이스 내 최적화 설정을 나타낸다. 최적화 방법은 GENopt 내 Hooke-jeeves 알고리즘을 적용하였고, 중간 온도 변수 4개를 최소 15℃에서 최대 35℃로 설정하여 1℃씩 변화시켰다.

Fig. 6 Process of creating a central heat pump control function for optimization.

3.1 중앙공급 및 케스케이드 형 히트펌프 난방시스템 에너지 분석

겨울철 1월 한 달간 중앙공급 형 히트펌프 난방시스템의 TRNSYS 시뮬레이션 결과를 분석하였다. 중앙공급 형은 Fig. 7과 같이 10℃의 지열원에서 중앙 히트펌프를 통해 출구 온도가 60℃의 온수로 나와 난방부하를 감당하는 시스템이다. 축열조에서 나와 열교환기를 거쳐 실내로 들어가는 온수의 온도는 평균 55℃로, 난방부하를 감당한 온수의 출구 온도는 평균 40℃이다. 지열 열교환기 입구온도는 평균 9℃로 들어가서 중앙 히트펌프와 열교환 후, 평균 7℃로 나와 지중에 다시 저장되었고, 중앙 히트펌프의 총 에너지 소비량은 19,798 kWh, 평균 COP는 3이다.

겨울철 1월 한 달간 케스케이드 형 지열 히트펌프 난방시스템의 TRNSYS 모델 시뮬레이션 결과를 분석하였다. 우선은 모델에 GENopt를 활용한 최적화 작업을 진행하지 않고, Table 6과 같이 15℃부터 5℃ 간격으로 35℃까지 중간 온도를 직접 설정하였다. Table 6에는 1월 한 달간 중간 온도별 각 히트펌프의 에너지 소비량 비교를 나타낸다. 중간 온도가 높아질수록 중앙 히트펌프의 에너지 소비량이 높아지고 분산 히트펌프의 에너지 소비량은 낮아지는 경향을 보인다. 중간 온도가 25℃일 때, 가장 낮은 에너지 소비량 총합을 나타냈다. Fig. 8은 1월 한 달간 중간 온도의 열에너지를 저장하는 축열조의 내부평균온도와 실내와 연결된 분산 히트펌프 출구 온도를 나타낸다. 축열조 온도는 중간 온도 설정에 따라 달라지며, 중간 온도는 우선 15℃로 설정하고. 분산 히트펌프의 출구 온도는 60℃ 고정으로 설정하였다. 중앙 히트펌프의 평균 난방 COP는 중간 온도 15℃~35℃에 따라 최대 7.5에서 최소 4로 나타났고 분산 히트펌프는 최대 8에서 최소 3으로 나타났다. 중앙 및 분산 히트펌프의 COP는 중간 온도 설정에 따라 COP가 변화하고 중간 온도를 높은 온도로 설정할수록 COP가 낮아지는 경향을 나타낸다. 총 에너지 소비량이 가장 낮은 중간 온도 25℃일 때, 중앙 히트펌프의 COP는 5.5로 나타나고 분산 히트펌프의 COP는 4로 나타났다. 다만 현재 증발 열원의 온도가 35℃이고 응축 고온수 생성 온도가 60℃인 히트펌프의 성능데이터의 부재로 열원 및 부하 온도의 경향에 따라 히트펌프 성능을 회귀분석하였다. 향후 이에 대한 실험데이터가 확보된다면 보다 실질적인 결과를 얻을 것이라 판단된다.

Fig. 7 Central heat pump outlet temperature and ground source temperature in the central supply system.

Fig. 8 Average temperature of TES and outlet temperature of the distributed heat pump for mid temperature of 15℃ in the cascade system.

3.2 케스케이드 형 시스템 에너지 소비량 및 중간 온도 최적화 결과

케스케이드 형 TRNSYS 모델을 바탕으로 앞선 연구방법에서 소개한 최적화 방법을 이용하여 중앙 및 분산 히트펌프의 에너지 소비량 총합을 최소로 할 때, 최적의 중간 온도를 시간대 별로 계산하였다. 즉, TRNopt와 GENopt를 이용하여 한 달 720시간을 반복 시뮬레이션하였다. 대표적으로 4개의 시간대 구간에서의 히트펌프 에너지 소비량 총합과 중간 온도에 대한 결과는 Table 7과 같다. 난방부하가 가장 높은 자정 12시부터 오전 6시 구간에서 31℃로 가장 높은 중간 온도로 확인하였고 난방부하가 가장 낮은 정오 12시부터 오후 6시 구간에서는 18℃로 가장 낮은 중간온도가 나타났다. 1월 한 달간 에너지 소비량 총합 최솟값은 10,607.477 kWh이다. 6개의 시간대 구간에서는 4개의 구간에 비해 전체적으로 중간 온도가 낮지만, 시간대에 따른 온도 경향은 밤 및 새벽 시간이 낮 시간에 비해 온도가 높게 나타났다. 이는 4개의 구간을 설정했을 때의 온도경향과 비슷하다. 최적화 결과를 바탕으로 케스케이드 형 히트펌프시스템 해석결과는 대표일 1월 20일로 선정하여 Fig. 9, Fig. 10, Fig. 11과 같이 시간대별로 나타냈다. Fig. 9는 시간대별 실내 난방부하와 외기 온도의 경향을 나타낸다. 3 AM에는 난방부하가 131.1 kWh로 가장 높았고 3 PM에서 22.5 kWh로 가장 낮았다. 낮 시간대에서의 외기 온도가 높을수록 실내 난방부하는 감소하였다. Fig. 10은 시간대별 중앙 히트펌프의 축열량을 나타낸다. 12 AM에는 축열량이 306.7 kWh로 가장 높았고 1 PM에서 20.4 kWh로 가장 낮았다. 낮 시간대 비해 밤 시간대 축열량이 높다. Fig. 11은 시간대별 중앙 및 분산 히트펌프의 에너지 소비량을 나타낸다. 중앙 히트펌프는 하루 중 밤 시간대에 비해 낮 시간대에서 에너지 소비량이 낮았고 반대로 분산 히트펌프는 최종온도 60℃를 생성하기 위해 밤 시간대에 비해 낮 시간대에서 에너지 소비량이 높다.

최적화 결과를 통해 중앙 및 분산 히트펌프의 성능 차이와 외기 온도에 따른 지중 온도 및 난방부하의 관계에 대해 확인하였다. 분산 히트펌프의 성능은 중간 온도와 최종 온도 60℃의 온도 차이에 따라 결정된다. 본 연구에서 중간 온도(Mid temperature)의 의미는 중앙 히트펌프가 지열원을 이용해 축열조에 저장하는 온도로, 분산 히트펌프가 축열조로부터 받는 열원의 온도이다. 따라서, 중간 온도는 최종 난방온도인 60℃ 보다 낮고, 지열원보다 높은 중간값이다. 연구방법에서 나타낸 것과 같이, 중간 온도의 범위는 15℃~35℃로 설정하였다. 낮은 중간 온도(15℃~20℃)는 분산 히트펌프의 부하를 증가시켜 에너지 소비량을 증가시키고, 높은 중간 온도(30℃~ 35℃)는 분산 히트펌프의 부하를 줄여 에너지 소비량을 감소시킨다. 중앙 히트펌프는 안정적인 지중 온도를 열원으로 사용한다. 외기 온도가 낮은 경우 공동주택의 부하 증가로 인해 중앙 히트펌프 내 온도를 통해 열에너지를 공급받은 요구가 커진다. 특히, 겨울철 밤 시간대 12 AM ~ 6 AM에는 열 에너지 요구가 커지므로, 중앙 히트펌프의 중간 온도를 높여야 한다. 낮 시간대 12 PM ~ 6 PM에는 난방부하가 줄어들면서 지열 히트펌프의 부하도 감소하여 중간 온도를 낮게 설정하여 분산 히트펌프에서 부하를 감당하는 것이 효율적이다. 따라서, 시간 12 AM ~ 6 AM 구간에서 높은 난방부하로 인해 중앙 히트펌프의 중간 온도를 높게 설정하여 분산 히트펌프의 부담을 줄인다. 그러나, 시간 6 AM ~ 12 PM 구간에서는 난방부하가 줄어들며, 중간 온도를 낮게 설정하여 효율을 높인다. 시간 12 PM ~ 6 PM 구간은 난방부하가 가장 적고, 히트펌프의 부하도 최소화되어 중간 온도를 가장 낮게 설정한다. 시간 6 PM ~ 12 AM 구간은 난방부하가 다시 증가하므로 중간 온도를 중간 수준(20℃~30℃)으로 설정하여 균형을 유지한다.

Fig. 9 Hourly indoor heating load and outdoor temperature.

Fig. 10 Hourly central heat pump storage capacity.

Fig. 11 Hourly central & distributed heat pump energy consumption.