2.1 연구방법

스마트 빌리지 커뮤니티는 Fig. 1의 조감도와 같이 커뮤니티 내 주거 건물인 주택, 비주거 건물인 데이터센터와 문화센터로 구성이 되어 있다. 이 커뮤니티에는 태양광(BIPV), 지열, 에너지저장장치(ESS), 전기자동차(EV) 등을 적용하고 전기와 열에너지를 생산, 저장, 활용하여 커뮤니티 내에서 에너지자립률을 높이기 위한 플랫폼으로 구현하였다. 커뮤니티 에너지자립률 분석은 주거와 비주거 건물의 용도와 적용 기술에 따라 Table 1과 같이 Case로 분류하였다. Case(1)은 주거건물 난방, 냉방, 급탕, 조명, 환기 등 5대 부하, Case(2) 는 주거건물 5대 부하, 플러그 부하, Case(3)은 주거건물 5대 부하, 플러그 부하, 전기자동차(EV) 부하, Case(4) 는 비주거 건물 문화센터 부하, Case(5)는 비주거건물 데이터센터 부하로 구분하였다. 각 Case 별 에너지자립률 산정은 식(1) ~ 식(3)과 같다.

Fig. 1 Perspective photography of smart village community.

여기서, $ESSr$은 총 실증 기간의 에너지자립률(Enery self-sufficiency ratio), $Ec$는 실증 기간의 총 에너지 소비량(Total energy consumption), $Ep$는 해당 기간 총 에너지 생산량(Total energy production), b는 건물 또는 커뮤니티, t는 시간, load는 시간별 에너지 소비량, gen은 시간별 에너지 생산량을 나타낸다.

2.2 실증 설비

커뮤니티는 Table 2와 같이 주택 1단지 19가구, 주택 2단지 38가구로 총 56가구로 구성되어 있다. 주택 1단지 19가구는 1~2층 구조의 10개 동으로 구분되어 있으며, 주택 2단지 38가구는 1~3층 구조의 21개 동으로 구분되어 있다. 그 밖에 문화센터는 편의점, 관리사무소, 헬스장, 카페, 웰니스센터를 운영하고 있으며, 데이터센터는 홍보관, 서버 및 통신실, 관제실 등을 갖추고 있다. 전기에너지 시스템은 Table 3과 같이 BIPV 시스템이 주로 구축되어 있으며 BIPV 설치 용량은 주거용 건물 56가구에 315.66 kW 용량이 설치되어 있고 비주거용 건물 커뮤니티 데이터센터에 43.12 kW, 문화 센터에 73.94 kW, 주차장 차고에 10.79 kW, 야외 복도에 54.1 kW가 설치되었다. 커뮤니티에 설치된 전체 BIPV 시스템의 설치 용량은 497.61 kW이다. 열에너지 시스템은 GSHP, WSHP, 저장 탱크로 구성된 중앙 열 네트워크를 통해 구축되어 56가구에 필요한 난방 및 냉방과 생활용 온수를 공급한다. 중앙 열 네트워크에서 GSHP는 30 RT 유닛 3개와 25 RT 유닛 1개로 구성되었으며 지열 열교환기는 깊이 150 m, 직경 50 mm, 총길이 10,800 m이다. WSHP는 30 RT 유닛 1대와 50 RT 유닛 2대로 구성되어 있으며, 그중 50 RT 유닛 중 1대는 필요시 지열로 운전할 수 있도록 배관이 구성되어 있다. 수원은 커뮤니티 인근에 위치한 강에서 물을 모아 에너지원으로 활용하고 있으며, 기온이 영하로 떨어지는 겨울철에는 사용이 제한된다. 저장탱크의 용량은 생활용 온수 및 난방용이 74.6 m³, 냉난방용이 281.8 m³이다. 실증 데이터 분석은 2022년 3월부터 2023년 12월까지 총 22개월 동안 실측한 데이터를 사용하였다. 분석기간 동안 시스템의 유지보수로 정전이 발생 시 비상발전기가 작동하였으며, 분석기간 동안 데이터 손실 없이 정상적으로 수집되었다. 측정 데이터 정확성을 높이기 위해 온도센서 및 유량계는 모두 교정을 거쳤으며, DAQ 측정 시 유량데이터에 대해 잔류값 관측 제외등 기본적인 이상치 보정이 수행되었다.

Fig. 2 Monitoring system for Center Energy Monitoring System (CEMS); (a) Electricity production and consumption (b) Heating, cooling, and domestic hot water supply and return.

통합 실시간 에너지 생산 및 소비 모니터링 시스템(CEMS)은 Fig. 2(a) 와 같이 전력 소비량, BIPV 발전량, 자가 소비량, CO₂ 저감량, 에너지자립률 등을 확인할 수 있다. CEMS는 실시간 총 전력 소비량, BIPV 발전량, 히트펌프 전력 소비량, 주거용 전력 소비량, EV 충전 등의 정보를 확인할 수 있을 뿐만 아니라 GSHP와 WSHP가 가동 중일 때 총 전력 소비량과 발전량 추이를 실시간으로 확인할 수 있다. Fig. 2(b)는 열 설비 제어 화면을 나타낸 것으로 난방, 냉방, 급탕의 열원의 유량과 온도 등을 실시간을 감시하고 제어할 수 있다.

3.1 에너지 소비 및 생산 특성 분석

커뮤니티가 소재한 부산 지역의 월 평균기온과 누적 일사량을 Fig. 3에 나타냈다. 월 평균 기온의 경우 여름철 7월과 8월에 높은 기온 분포를 보였다. 2023년 8월의 경우 월 평균 27.8℃ 까지 상승하였으며 이달 최고온도는 35.2℃, 최저온도는 23.5℃로 나타났다. 반면에 겨울철 12월과 1월에 낮은 기온을 보였으며 2023년 1월 경우 평균 1.3℃까지 하강하였으며 이달 최고온도는 17.2℃, 최저온도는 -12℃로 나타났다. 수평면 전 일사량은 2022년도 5월에 221.1 kWh/m²으로 가장 높았고 2023년도는 6월에 171.1 kWh/m²로 가장 높이 나타났다. 태양고도가 낮은 2022년 12월과 2023년 12월에는 각각 921 kWh/m², 82.9 kWh/m²로 낮은 분포를 보였다.

커뮤니티를 구성하는 주택, 문화센터, 데이터센터의 에너지 소비량을 Fig. 4에 나타냈다. 분석결과 주택 건물에서 겨울철에 소비하는 5대 부하가 가장 큰 에너지 소비 분포를 나타냈으며 2022년 12월, 2023년 1월, 2023년 2월, 2023년 3월 순으로 높았다. 특히 여름철 대비 겨울철 에너지 소비량이 높은 것은 주택의 난방에너지 소비량이 냉방에너지 소비량 보다 높은 것을 확인할 수 있다. 주택의 플러그 부하도 측정기간 동안 월평균 24.6 MWh를 소비하는 것으로 측정되어 상당히 많은 비중을 차지하는 것으로 나타났다. 데이터센터는 커뮤니티의 냉난방 설비와 모니터링 설비가 설치된 건물로 커뮤니티 건물 중에서 에너지 소비 비중을 크게 차지하는 것으로 나타났으며 여름철 7월, 8월에 에너지 소비가 많은 것으로 높은 기온으로 인한 냉방에너지 소비량이 높았기 때문이다. 문화센터는 월평균 6.2 MWh 에너지 소비패턴을 보였으며 커뮤니티 건물 중에서 가장 낮은 비중을 차지하였다. 이것은 문화센터의 사용 빈도 높지 않았기 때문인 것으로 확인되었다.

커뮤니티의 에너지 생산량은 커뮤니티에 설치된 일반 태양광발전시스템과 건물일체형태양광 발전시스템에서 생산된 전력량을 Fig. 5에 도식하였다. 주택에 적용된 BIPV 시스템에서 생산된 전력량이 81.8% 비중으로 가장 많았고 미미하지만 문화센터 12.9%, 데이터센터 5.3% 순으로 높게 나타났다. 에너지 생산량이 겨울철 보다 여름철에 높게 나타난 것은 대부분의 BIPV 모듈이 주택 지붕에 설치되었고 지붕의 경사각이 10~15° 범위에서 낮은 각도로 설치되었기 때문이다.

Fig. 3 Ambient temperature and solar radiation in area of Smart Village Community.

Fig. 4 Energy consumption for Houses, Data center, and Culture center.

Fig. 5 Energy production for Houses, Culture center, and Data center.

3.2 에너지자립률 분석 결과

커뮤니티 Case(1), Case(2), Case(3)의 주거용 건물에 대한 에너지자립률 분석 결과를 Fig. 6에 나타냈다. Case(1)은 Fig. 6(a)과 같이 주거용 건물(주택, 주차장, 옥외 복도)의 56가구에 적용된 BIPV 발전량에 대한 5대 주요 부하(난방, 냉방, 급탕, 환기, 조명)의 소비량을 에너지자립률로 나타낸 것이다. Case(1) 커뮤니티의 주거용 에너지자립률은 89.4%로 분석되었으며 에너지 생산하는 BIPV 발전량 비중은 주택 1단지 옥외 복도, 2단지 옥외 복도, 주차장의 56가구가 각각 81.9%, 5.6%, 5.5%, 6.9%로 56가구가 BIPV 발전량 비중이 가장 큰 것으로 나타났다. 에너지 소비 비중은 난방과 급탕이 5대 주요 부하 중 68.4%로 가장 큰 비중을 차지했다. 월별 에너지자립률을 비교한 결과 간절기인 봄과 가을철(파랑색 바 그래프)에 에너지 생산량이 높아 잉여 발전량이 발생하였다. 반면에 난방부하가 많은 겨울철에는 에너지 소비가 상당히 높았다. 열 부하가 낮은 2022년 5월에는 290.3%로 가장 높은 에너지자립률을 기록하였고, 열 부하가 높은 2022년 12월에 27.8%로 가장 낮은 에너지자립률을 기록하였다. 5월에 가장 높은 에너지자립률을 기록한 이유는 Fig. 3에서와 같이, 5월에 일사량이 가장 좋으나, 외기온도는 20℃ 수준으로 적정하여, 난방 및 냉방에 대한 수요가 낮아 에너지자립률이 높은 것을 알 수 있었다.

Fig. 6 Energy self-sufficiency ratio for residential buildings : (a) Case(1), (b) Case(2), (c) Case(3).

Case(2)는 주거용 건물 56가구에 적용된 BIPV 발전량에 대한 5대 주요 부하와 플러그 부하의 에너지자립률을 Fig. 6(b)에 나타낸 것이다. Case (2)의 에너지자립률은 58.4%였으며 플러그 부하가 연간 34.6%로 상당히 높은 비중을 차지하였다. 이로 인해서 Case(2)의 에너지자립률은 Case (1)에 비해 44.9% 감소하였다. 월별 특징은 Case(1)에서 발생되었던 잉여 1발전량이 거의 없었으며 플러그 부하로 인해서 매월 에너지 소비량이 에너지 생산량 보다 높게 나타났다.

Case(3)은 56개 주거용 건물 House 56가구에 적용된 BIPV 발전량에 대한 5대 부하, 플러그 부하, 전기차(EV) 충전 부하의 에너지자립률을 Fig. 6(c)에 나타낸 것이다. Case(3)의 에너지자립률은 53.9%였으며 Case(2)와 큰 차이를 보이지 않았다. 커뮤니티 내 전기 자동차는 2대를 운영 중이며 EV 충전설비는 2 kW 로 매우 작은 용량이 설치되어 있어 차지하는 비중이 낮았다. 그 결과 에너지 소비는 EV 충전기 부하는 7.7%, 5대 부하 60.3%, 플러그 부하 32%를 차지하였다.

Case(4)는 비주거용 건물 중 문화센터의 에너지자립률을 Fig. 7(a)에 나타냈다. 이 문화센터는 편의점, 관리사무소, 헬스장, 카페, 웰니스센터를 운영하고 있다. 이 건물에 설치된 BIPV 발전량에 대한 전체 부하의 연간 에너지자립률은 106.7%로 나타났다. 계절별 전체 부하의 추세는 뚜렷하지 않았으며, 수직면에 설치된 BIPV 발전량은 태양의 고도가 낮은 겨울에는 높고, 태양의 고도가 높은 여름에는 낮았다. 지붕에 설치된 BIPV 발전량은 태양고도에 따른 효과보다 계절별 일사량에 따른 월별 발전량에 더 큰 영향을 미치는 것으로 나타났다. 지붕면 BIPV 발전량은 일조 시간이 짧은 겨울에 비해 일조 시간이 긴 여름에 증가하는 패턴을 보였으며 열 부하가 적은 봄과 가을철(파랑색 바 그래프)에 잉여 전력이 발생하였다. BIPV 발전시스템의 설치 위치별 발전 비중은 지붕이 80.7%, 벽면이 19.3%로 나타났다.

Case(5)에서는 비주거용 건물 중 커뮤니티 데이터센터의 에너지자립률을 Fig. 7(b)에 나타냈다. 데이터센터는 서버 및 통신실, 제어실, 홍보실로 구성되어 있다. 이 건물에 설치된 BIPV 발전량 대비 전체 부하에 대한 에너지자립률은 6.6%였다. 커뮤니티 내 다른 건물들에 비해서 에너지자립률이 낮은 이유는 연일 가동되는 데이터서버, 통신장비, 공랭식 온습도 조절장치로 인한 전력소모가 큰 비중을 차지하기 때문이다. 총 4개의 온습도 조절 유닛이 설치되었으며, 유닛당 전력 소모량은 3.62 kWh이다. 4개를 1개월간 연속 가동할 경우 31.3 MWh의 전력이 소모된다. 외부 온도가 높은 7, 8월에는 서버 및 통신실을 냉각하기 위해 많은 전력이 소모된다. 반면, 주변 온도가 적절히 유지되는 3, 11월에는 전력 소모량이 낮았다. BIPV 시스템 설치 위치에 따른 BIPV 발전량은 지붕이 51.64%, 벽이 48.4%로 나타났다.

Fig. 7 Energy self-sufficiency ratio of Non-residential buildings : (a) Case(4) (b) Case(5).

Fig. 8과 같이 전체 Smart Village Community 부하와 BIPV 발전량을 기준으로 산정한 총 에너지자립률은 41%로 나타났다. 2022년 5월에는 냉·난방 및 급탕 부하 감소와 여름철로 접어들면서 BIPV 발전량이 증가함에 따라 에너지자립률이 77.7%로 가장 높게 나타났다. 반면, 2022년 12월과 2023년 12월에는 건물 난방으로 인한 부하 증가와 겨울철 일조시간 감소에 따른 BIPV 발전량 저하가 동시에 발생하여 에너지자립률이 각각 20.2%와 18.7%로 크게 감소하였다. 특히 동절기에는 발전량 감소보다 난방 부하 증가가 에너지자립률 저하에 더 큰 영향을 미치는 것으로 분석되었으며, 이는 동일 기간 발전량 변동 폭보다 부하 증가율이 상대적으로 더 크게 나타났기 때문이다. 한편, 2022년과 2023년의 7월과 8월에는 BIPV 발전량이 상대적으로 높았음에도 불구하고 커뮤니티 내 냉각 서버 및 통신실의 부하 증가로 인해 평균 에너지자립률은 42.5%에 머물렀다.

Fig. 8 Energy self-sufficiency ratio of Smart Village Community.