사무소 건축물의 에너지 성능 진단을 위한 간이 모델 개발과 적용성 분석에 관한 연구 = A Study on the Development of Simplified Model and Adaptability Analysis for the Energy Audit of Office Buildings

국문 초록 (Abstract)

건물 에너지는 한 국가에서 소비하는 에너지의 상당 부분을 차지하고 있으며 이는 전 세계적으로 국가의 경제와 지구 온난화에 지대한 영향을 미치고 있다. 이에 정부는 건물 에너지를 줄이기 위해 다양한 규제와 지원을 시행하고 있으며 신축 건물뿐 만 아니라 과거 열적 성능 기준에 의해 지어진 기존 건축물의 에너지 절감에 주목하고 있다.
기존 건축물의 리트로핏을 진행하기 위해서는 무엇보다 에너지 현황 파악이 최우선적으로 선행되어져야 하며 이를 바탕으로 잠재되어 있는 기존 건축물의 에너지 절감량이 분석되어져야 한다. 그러나 현재 에너지 진단 방법은 주관적이고 단순한 추정 및 가정에 의해 이루어지는 경향이 있으며 그 정보 또한 상당히 제한적이다. 주로 총량만을 계측하거나 주요 열원 기기만을 계측하기 때문에 용도별 에너지 사용량에 대한 구체적인 분석이 이루어지지 않고 있다.
최근에는 이러한 문제점을 해결하기 위해 간단한 수학적 수식들을 사용하여 용도별 에너지 사용량을 구하는 경우가 있지만 검증되지 않은 수학적 접근 방식은 에너지 사용량 계산에 큰 오차를 가져올 수 있고 수많은 가정은 그 결과 값에 큰 혼란을 가져올 수 있다. 에너지 진단에 많은 비용과 시간이 소모되었음에도 불구하고 확보된 정보는 상당히 제한적일 수밖에 없으며 많은 한계점들을 가지고 있다. 이를 해결하기 위해서 에너지 진단 시, 실제와 가까운 건물 모사가 가능한 동적 에너지 시뮬레이션 모델을 사용하기에는 많은 문제점이 있다. 무엇보다도 사업 초기에 확보될 수 있는 비용과 시간, 인력이 극히 한정적이기 때문이다. 따라서 적은 시간과 비용을 투입하여 사용할 수 있는 적절한 수준의 간이 에너지 성능평가 모델을 만드는 방법이 필요하다.
따라서 본 연구에서는 검증된 수학적 수식들과 최적화 알고리즘을 통해 적은 시간으로 간편하게 사용 가능한 구성요소 분석 모델을 제시하였다. 사무소 건축물을 대상으로 하였으며 수학적 수식들은 동적 에너지 시뮬레이션 모델인 EnergyPlus와 설비 관련 도서들을 참조하였다. 이러한 검증된 수식들을 기반으로 입력 변수를 단순화하고 최적화 변수를 삽입하여 월별 전체 에너지 사용량과 계측된 에너지 사용량 간의 오차를 최소화하였고 시뮬레이션 종료 후 모델은 총 7가지(냉방, 난방, 급탕, 반송기기, 보조열원기기, 내부기기(실내기기, 조명기기), 기타기기)의 용도별 에너지 사용량을 출력한다. 수식들은 Matlab 프로그램으로 코딩하였으며 모델을 검증하기 위해 열원기기의 타입과 운전 시간 패턴이 서로 다른 일반 건축물과 공공 건축물을 대상으로 EnergyPlus와 제안한 모델(이하 간이 모델)에 각각 적용하였다. 결과 값을 검증하기 위해 진단 시 계측된 전체 에너지 사용량 및 냉방 열원의 에너지 사용량과 비교하였으며 하위기기들은 EnergyPlus의 에너지 사용량과 비교하였다.

본 연구를 통해 얻은 주요결과는 다음과 같다.

1) 간이 모델과 계측된 연간 에너지 사용량에 대한 오차를 확인한 결과 대상 건물 모두 GOF 10% 이하로 모델의 오차 허용 범위 11%를 만족하며 EnergyPlus의 결과 값보다 더 정확하게 에너지 사용량을 계산하였다. (간이 모델 : 1.3%, 8.1%, EnergyPlus : 5.1%, 9.1%) 그 이유는 목적함수 GOF를 최소화하는 최적화 방법을 사용했기 때문이다.
2) 간이 모델의 냉방 열원에 대한 에너지 사용량의 오차는 일반 사무소 건물의 경우 MBE 0.3%, Cv(RMSE) 2.4%, 공공기관 건물의 경우 MBE -1.0%, Cv(RMSE) 8.4%로 오차 허용 범위 5%, 15%를 만족하였다.

3) 하위기기에 대한 용도별 에너지 사용량 분석 결과 두 모델 간 차이가 발생하였다. 반송기기의 펌프류 경우 평균적으로 Cv(RMSE) 35% 이상의 오차를 나타냈으나 팬의 경우는 Cv(RMSE) 6.6%, 7.8%로 상당히 적은 오차를 나타냈다.

4) 두 모델의 용도별 전력 사용량 비율에 대해 비교 분석한 결과 각각 용도별 비율은 최대 1.7% 이내의 근소한 차이를 갖는 것으로 나타났다.

이상의 결과들을 종합적으로 분석하면, 간이 모델과 계측된 전체 에너지 사용량, 냉방 에너지 사용량이 상당히 일치하고 두 모델의 하위기기에 대한 전력 사용량은 상이하지만 구성요소의 비율 차이가 근소하기 때문에 적은 모델링 시간임에도 불구하고 에너지 진단 업무 시 건물의 현황을 파악하기 위한 적합한 수준의 모델로써 판단된다. 또한 다수의 건물에 대한 에너지 진단 시 신속하게 검토하기 위해 적절한 모델로써 충분히 활용될 수 있을 것으로 사료된다.

목차 (Table of Contents)

• 1. 서 론 1
• 1.1 연구의 배경 및 목적 1
• 1.2 연구의 내용 및 방법 4
• 1.3 문헌 고찰 7
• 1.3.1 건물 성능 평가와 진단에 관한 연구 7
• 1.3.2 건물에너지 구성요소 분석에 관한 연구 10
• 2. 이론적 고찰 15
• 2.1 기존 건축물 리트로핏 방법론 15
• 2.1.1 진단 데이터의 개요 18
• 2.1.2 진단 데이터의 문제점 22
• 2.2 건물 에너지 성능 평가 모델 25
• 2.2.1 개 요 25
• 2.2.2 Forward 모델 26
• 2.2.3 Inverse 모델 28
• 2.3 최적화 방법론 30
• 2.3.1 개 요 30
• 2.3.2 유전자 알고리즘 (GA : Genetic algorithm) 33
• 3. 구성요소 분석 모델 개발 37
• 3.1 구성요소 분석 방법론의 구성 37
• 3.1.1 개 요 37
• 3.1.2 방법론의 구성 43
• 3.2 모델식의 수립 48
• 3.2.1 파라미터와 변수분류 48
• 3.2.2 성능 곡선의 적용 51
• 3.2.3 최적화 변수 선정 54
• 3.2.4 목적함수 59
• 3.3 간이 에너지 사용량 계산 63
• 3.3.1 열원 기기 계산 63
• 3.3.2 반송 기기 계산 64
• 3.3.3 보조열원기기 계산 65
• 3.3.4 실내기기 및 조명기기 계산 65
• 3.3.5 기타기기 계산 66
• 4. 구성요소 분석 모델의 적용성 분석 68
• 4.1 일반 사무소 건축물 68
• 4.1.1 일반 현황 및 공조 현황 68
• 4.1.2 모델 작성 73
• 4.1.3 모델 검증 및 비교분석 75
• 4.2 공공기관 사무소 건축물 84
• 4.2.1 일반 현황 및 공조 현황 84
• 4.2.2 모델 작성 89
• 4.2.3 모델 검증 및 비교분석 91
• 4.3 간이 모델의 활용 방안과 향후 연구 99
• 4.3.1 모델의 활용 방안 99
• 4.3.2 향후 연구 102
• 5. 결 론 105
• 참고문헌 108
• 1. 국내문헌 108
• 2. 국외문헌 111
• 3. 웹사이트 115
• 부 록 116
• ABSTRACT 123