2.1 Overall research process

본 연구는 실제 빌딩 운영 데이터 기반 이코노마이저 제어 방식에 따른 에너지 절감 효과 분석을 목적으로 하였다. 이를 위해 본 연구는 커미셔닝 계획 수립, 이코노마이저 적용, 그리고 계산 결과 분석의 3단계로 진행되었다. Fig. 1은 전반적인 연구 흐름도를 보여준다.

Fig. 1 Simplified overall research process.

첫 번째 단계는 커미셔닝 계획 수립 단계로, 대상 건물의 일반 정보와 HVAC 시스템 구성 및 운영 현황을 파악하고, 공조기 운영 데이터를 수집하였다. 수집된 운영 데이터는 현재 운전 상태를 나타내는 Basecase의 기준 데이터로 활용하였다. 두 번째 단계는 이코노마이저 제어 적용 단계로, 이코노마이저 제어 방식에 따른 Case를 분류하였고 각 Case 별 시뮬레이션을 수행하였다. 본 연구에서 수행한 시뮬레이션은 EnergyPlus, TRNSYS 등 별도의 건물 에너지 시뮬레이션 프로그램을 이용한 것이 아닌, 대상 건물의 실제 운영 데이터를 입력값으로 활용한 계산식 기반 시뮬레이션이다. 구체적으로, 실제 운영 데이터에서 수집된 외기 조건, 환기 조건, 그리고 급기 조건 등의 AHU 운전 상태를 동일하게 적용하고, 이코노마이저 제어 방식에 따른 외기 도입률을 산정하였다. 세 번째 단계는 결과 분석 단계로, 산정된 외기 도입률을 기반으로 혼합공기 상태를 계산하고, 혼합공기와 급기 상태를 이용하여 냉각 열량을 산정하였다. 이를 바탕으로 각 Case별 외기 도입률, 혼합공기 상태, 그리고 냉각 열량을 비교하여 이코노마이저 제어 방식에 따른 에너지 절감 효과를 분석하였다.

2.2 대상 건물 개요

본 연구의 대상 건물은 서울시 송파구에 위치한 사무용 건물이다. 대상 건물의 준공 연도는 1993년이며 준공 연한은 33년이다. Fig. 2와 Fig. 3은 각각 대상 건물의 형상 및 HVAC 시스템 개략도를 보여주고, Table 2는 건물과 HVAC 시스템 운영 정보를 보여준다. 건물 규모는 18,929 m²와 지하 5층~20층으로, 대한민국 건축법 기준 고층 건물에 속한다. 본 건물은 각 층마다 AHU가 설치되어 있으며, 이를 통해 냉·난방 및 환기 부하를 처리한다. 따라서 본 연구는 이코노마이저 시스템의 제어 방식에 따른 에너지 절감 효과 평가를 목적으로 하였기 때문에 건물 전체 영역이 아닌 AHU 한 대를 대표로 분석하는 것이 적절하다고 판단하여 중간층인 10층을 분석 대상층으로 선정하였다. 분석 대상층의 바닥 면적과 층고는 각각 700.9 m²와 4.2 m이다. 분석 대상층의 냉·난방을 지원하는 AHU 내 팬 급기 방식은 CAV(Constant Air Volume)이며, 실내 건구 온도와 상대 습도는 각각 24~27℃와 40~70%로 운영되고 있었다. 급기 온도는 16~24℃로 운영되고 있었다. 시뮬레이션을 위한 필요 변수인 외기 도입 허용 상한 건구온도 설정값(High Limit Set-point Temperature, HLST)은 24℃로, 외기 도입 허용 상한 엔탈피 설정값(High Limit Set-point Enthalpy, HLSE)은 47 kJ/kg으로 설정하였다^{(24, 25)}. 공조기 급기 팬과 환기 팬의 용량은 각각 5.5 kW와 2.2 kW이며, 풍량은 14,000 CMH와 12,200 CMH이다.

Fig. 2 View of case study building shape.

Fig. 3 Schematic diagram of HVAC system.

2.3 이코노마이저 제어 방식

이코노마이저 시스템의 제어 방식은 일반적으로 Fixed Dry-bulb Temperature(FDT), Differential Dry-bulb Temperature(DDT), Fixed enthalpy(FE), 그리고 Differential enthalpy(DE) 제어로 구분되며, 이 네 가지 방식이 가장 널리 활용되고 있다. Fig. 4는 이코노마이저 시스템의 제어 방식에 따른 외기 도입 허용 범위를 도식화한 것이다. 제어 방식은 측정하는 환경 인자에 따라 크게 건구온도 기반 제어와 엔탈피 기반 제어로 구분할 수 있다. 제어 방식 모두 외기 온도가 외기 도입 허용 하한 설정값(Low Limit Set-point, LLST) 보다 높을 경우 외기 도입률을 증가시키도록 제어된다. LLST는 과도하게 낮은 온도의 외기 도입으로 인한 댐퍼 및 코일 동결을 방지하기 위한 설정값이다. 건구온도 기반 제어 중 FDT 제어는 외기 건구온도가 미리 설정된 외기 도입 허용 상한 설정값(High Limit Set-point, HLST)보다 낮을 경우 외기 도입률을 증가시키고, 이를 초과할 경우 외기 도입을 최소화하는 방식이다. DDT 제어는 외기 건구온도와 환기 건구온도(Return Air Temperature, RAT)를 비교하여, 외기 온도가 환기 건구온도보다 낮을 경우 외기 도입률을 증가시키고, 이를 초과할 경우 외기 도입을 최소화하는 방식이다. 엔탈피 기반 제어는 건구온도 기반 제어와 원리는 동일하나, 공기의 현열뿐만 아니라 잠열 영향을 함께 고려한다는 점에서 차이가 있다. 즉, FE 제어는 외기 도입 허용 상한 엔탈피(High Limit Set-point Enthalpy, HLSE)를 기준으로 외기 도입 여부를 판단하며, DE 제어는 환기 엔탈피(Return Air Enthalpy, RAE)를 기준으로 외기 엔탈피와 비교하여 외기 도입 여부를 결정한다.

Fig. 4 Economizer control types

2.4 이코노마이저 적용 시나리오 설정

본 연구는 이코노마이저 시스템의 제어 방식에 따른 에너지 절감 효과를 분석하기 위해 제어 방식 별 총 5개의 Cases를 설정하였다. Table 3은 각 Case에 적용된 이코노마이저 제어 방식을 나타낸다. Basecase는 대상 건물의 운영 데이터에서 확인된 현재 운전 상태인 경우이다. Case #1 ~ #4는 실제 건물 운영 데이터에서 도출된 급기 풍량, 급기 설정온도, 그리고 재실 스케줄 등의 동일한 운전 조건을 기반으로 각 이코노마이저 제어 방식을 적용한 시뮬레이션 Case이다. Case #1과 Case #2는 건구온도 기반 제어로, 각각 FDT 제어와 DDT 제어가 적용된 경우이다. Case #3과 Case #4는 엔탈피 기반 제어로, 각각 FE 제어와 DE 제어가 적용된 경우이다.

2.5 운영 데이터 수집 및 활용

Table 4는 본 연구에서 이용한 운영 데이터의 수집 현황과 분석에 이용된 입력 데이터의 유형을 나타낸다. 데이터 수집 기간은 시스템이 냉방 운전 중인 2025년 5월 18일부터 10월 22일까지이며, 데이터는 6분 평균값으로 수집되었다. 수집 항목은 시스템 측 변수와 존 측 변수로 구분하였다. 시스템 측 변수에는 AHU 운전 상태, 외기, 환기, 급기, 그리고 냉각 코일 관련 데이터가 포함되며, 존 측 변수에는 실내 온도 데이터가 포함된다. 데이터 수집 현황을 검토한 결과, 대부분의 주요 운영 데이터는 확보되었으나, 혼합공기 건구온도와 상대습도는 수집되지 않았다. 따라서 본 연구에서는 수집된 외기 및 환기 상태와 외기 도입률을 기반으로 혼합공기 상태를 계산하여 분석에 활용하였다. 혼합공기 계산 과정은 3.2절에 기술하였다.

Basecase는 대상 건물의 실제 운영 데이터에서 수집된 값을 별도의 보정 없이 현재 운전 상태를 나타내는 기준값으로 적용하였다. Case #1 ~ #4는 이코노마이저 제어 방식에 따라 변경되는 외기 도입률을 계산하였으며, 계산된 외기 도입률을 기반으로 혼합공기 상태를 산정하였다. 이외의 외기, 환기, 급기 조건, 그리고 AHU 운전 상태 등의 운전 조건은 기존 운영 데이터와 동일하게 적용하였다.

3.1 외기 도입률

본 절은 이코노마이저 제어 방식에 따른 외기 도입률을 분석하였다. Fig. 5는 중간기와 하절기의 각 Case 별 6분 평균 외기 도입률 분포를 보여준다. Basecase의 외기 도입률은 중간기와 하절기 전 온도 범위에서 외기 상태 및 이코노마이저 제어 기준과 무관하게 제어되고 있었다. 특히 하절기에는 높은 상태의 외기를 다량 도입하였으며, 중간기에는 낮은 상태의 외기를 적절히 이용하지 못하였다. 반면, 이코노마이저를 적용한 Case #1 ~ #4는 외기 상태에 따라 외기 도입률이 체계적으로 제어되었다. 외기 온도가 급기 설정 온도(Supply Air Set-point Temp., SAST) 이하인 구간에서는 부분적으로 외기를 도입하였으며(i.e., Free cooling), 급기 설정 온도 이상부터 각 Case 별 기준(Case #1: HLST, Case #2: RAT, Case #3: HLSE, 그리고 Case #4: RAE) 이하의 구간에서는 최대(100%)로 외기를 도입하였다. 외기온도가 각 Case 별 기준을 초과하는 구간에서는 외기 도입률을 최소로 제어함으로써, 과도하게 높은 상태인 외기의 유입을 제한하였다. 또한, Case #1 ~ #4의 부분 외기 도입률로 운전되는 구간은 5개로 구분되어 나타났다. 이는 일반적으로 표준화된 이코노마이저 제어 로직에서 단일 급기 설정 온도를 기준으로 하나의 부분 외기 도입 구간이 형성되는 것과는 다른 결과이다^{(24, 26)}. 이러한 차이는 본 연구에서 대상 건물의 운영 데이터를 기반으로 시뮬레이션 조건을 설정하였기 때문이며, 실제 운영 데이터에서 급기 설정 온도가 18℃, 20℃, 21℃, 22℃, 23℃의 5개 값으로 확인되었기 때문이다. 따라서 본 연구의 시뮬레이션에서는 표준화된 단일 급기 설정 온도가 아닌 5개의 급기 설정 온도에 대응하여 각각의 외기 도입률 조절 구간이 형성된 것으로 판단된다.

Table 5는 각 Case 별 이코노마이저 외기 도입률(최대, 부분, 그리고 최소)에 따른 누적된 시간으로 보여준다. 중간기와 하절기 모두 Case #1, Case #2, 그리고 Case #4의 최대 및 부분 외기 도입률로 운전된 시간은 Basecase 대비 증가, 최소 외기 도입률로 운전된 시간은 감소하였다. 특히 Case #2는 시뮬레이션 Cases 중 외기 냉방 활용도가 가장 높았으며, Case #4, Case #1 순으로 나타났다. 반면, Case #3의 최대 및 부분 외기 도입률로 운전된 시간은 Basecase 대비 감소하였다. 이는 FE 제어 기준(47 kJ/kg와 24℃) 이하의 상태인 외기가 많이 분포되어 있지 않기 때문으로 판단된다.

따라서 본 평가 결과, 적절한 이코노마이저 제어 운전은 외기 냉방 활용도를 극대화하면서 불필요한 높은 상태의 외기를 최소한으로 도입함을 시사한다.

Fig. 5 Outdoor air intake rates by varying economizer control methods.

3.2 혼합공기 상태

본 절은 이코노마이저 시스템의 제어 방식에 따른 혼합공기 상태를 분석하였다. Fig. 6(a)~(c)와 Fig. 7(a)~(c)는 각각 중간기와 하절기의 혼합공기 건구온도와 절대습도를 보여준다. 혼합공기 온도는 건물 운영 데이터로 기록되고 있지 않아 공조시스템 내 공기 혼합 과정은 단열 및 기밀 조건에서 이루어진다고 가정하여 계산되었다. 혼합공기는 외기와 환기가 혼합되어 형성되며(Fig. 3 참조), 이 혼합 공기는 냉방을 위해 냉각 코일을 통과하면서 급기 상태로 변화된다. 질량 보존 법칙에 따라 외기와 환기 공기의 혼합에 대한 기초 방정식은 식(1)과 (2)와 같이 나타낼 수 있다. 외기 도입률은 혼합 풍량 대비 외기 풍량의 비로 정의되며, 식(3)과 같이 표현된다. 혼합 공기의 온도는 식(4)와 같이 정리할 수 있다.

중간기 Basecase의 혼합공기 평균 건구온도는 23.79℃로 나타났다. Case #1 ~ #4의 혼합공기 평균 건구온도는 Basecase 대비 모두 하강되었으며, 각각 약 23.52℃, 23.43℃, 23.76℃, 그리고 23.45℃로 확인되었다. Case #1, Case #2, 그리고 Case #4의 혼합공기 절대습도는 Basecase(약 10.50×10^-3 kg/kg) 대비 각각 약 0.11×10^-3 kg/kg, 0.34×10^-3 kg/kg, 그리고 0.35×10^-3 kg/kg 하강하였다. 반면 Case #3은 0.23×10^-3 kg/kg 상승하였다. 이는 중간기의 환기 대비 낮은 습도인 외기를 Case #1, Case #2, 그리고 Case #4는 Basecase 대비 다량, Case #3은 소량 도입하였기 때문으로 판단된다.

하절기 Basecase의 혼합공기 평균 건구온도는 25.35℃이며, Case #1 ~ #4의 혼합공기 평균 건구온도는 Basecase 대비 낮은 온도인 25.17℃, 25.13℃, 25.22℃, 그리고 25.13℃로 확인되었다. 또한 Basecase 대비 상한 극값 또한 하강하였다. 이는 환기 대비 높은 온도의 외기를 도입하지 않았기 때문으로 판단된다. Case #1 ~ Case #4의 혼합공기 절대습도는 Basecase(약 12.02×10^-3 kg/kg) 대비 각각 약 0.77×10^-3 kg/kg, 0.65×10^-3 kg/kg, 0.84×10^-3 kg/kg, 그리고 0.65×10^-3 kg/kg 상승하였다. 이는 중간기와는 반대로 하절기의 환기 대비 온도는 낮으나 높은 습도인 외기를 다량 도입하였기 때문으로 판단된다.

Fig. 6 MA conditions during interseason.

Fig. 7 MA conditions during summer.

중간기와 하절기의 모든 시뮬레이션 Cases에서 혼합공기 상대습도는 포화 상태에 도달하지 않기 때문에 이코노마이저 제어 적용에 따른 공기조화기 내 결로 발생 가능성은 낮은 것으로 판단된다.

따라서 본 평가 결과, 이코노마이저 적용은 외기 상태에 따라 외기 도입률을 조절함으로써 혼합공기 온도를 하강시키는 것으로 확인되었다. 다만, 하절기에는 상대적으로 높은 습도의 외기가 도입됨에 따라 혼합공기 절대습도가 증가하는 경향을 보였다.

3.3 냉각 열량

본 절은 이코노마이저 시스템의 제어 방식에 따른 냉각 열량을 분석하였다. 냉각 열량은 하절기 혼합공기 절대습도 상승에 따른 잠열 열량 변화를 검토하기 위해 현열($q_{sensible}$)과 잠열($q_{latent}$)로 구분하여 계산되었으며, 산출식은 다음과 같다. 냉각 열량 산정에 이용되는 급기 온도와 절대습도는 이코노마이저 제어 방식에 따라 실내 온열 환경에 영향을 미치지 않도록 모든 케이스 동일하게 기존 운영 데이터를 이용하였다.

Fig. 8은 각 Case 별 중간기와 하절기의 냉각 열량을 보여준다. 중간기 Case #1 ~ #4의 현열 열량은 Basecase 대비 각각 약 6.8 MWh, 8.9 MWh, 0.5 MWh, 그리고 8.6 MWh 감소되었다. 이는 낮은 온도의 외기를 다량 도입하였기 때문으로 판단된다. 잠열 열량의 경우, Case #1, Case #2, 그리고 Case #4는 Basecase 대비 각각 약 0.1 MWh, 0.3 MWh, 그리고 0.3 MWh 감소되었다. 반면, Case #3은 0.2 MWh 증가하였다. 이는 환기 대비 낮은 습도인 외기를 소량 도입함에 따라 혼합공기 절대 습도가 상승하였기 때문으로 판단된다. 따라서 중간기 Case #1 ~ #4의 총 냉각 열량은 Basecase 대비 각각 약 7.6%, 9.8%, 0.3%, 그리고 9.4% 절감되었다.

Fig. 8 Heat amounts by varying economizer control types.

하절기의 경우 Case #1 ~ #4의 현열 부하는 Basecase 대비 각각 약 7.9 MWh, 9.7 MWh, 5.9 MWh, 그리고 9.7 MWh 감소되었다. 반면 잠열 열량은 각각 약 1.9 MWh, 1.5 MWh, 2.0 MWh, 그리고 1.5 MWh 증가하였다. 이는 높은 습도인 외기를 다량 도입함에 따라 혼합공기 절대 습도가 상승하였기 때문으로 판단된다. 따라서 하절기 Case #1 ~ #4의 총 냉각 열량은 Basecase 대비 각각 약 2.1%, 2.8%, 1.3%, 그리고 2.8% 절감되었다.

본 평가 결과, 이코노마이저 적용에 따라 에너지 절감 효과를 확인하였다. 또한, 널리 알려진 엔탈피 제어의 우수함과 달리 Case #2인 DDT 제어가 에너지 절감에서 가장 우수한 결과를 보였다. 이는 건물 운영 환경에 따라 최적의 이코노마이저 시스템 제어 방식이 상이함을 시사한다.