KIEAE Journal
[ Research Articles ]
The International Journal of The Korea Institute of Ecological Architecture and Environment - Vol. 19, No. 3, pp.63-70
ISSN: 2288-968X (Print) 2288-9698 (Online)
Print publication date 30 Jun 2019
Received 21 May 2019 Revised 03 Jun 2019 Accepted 07 Jun 2019
DOI: https://doi.org/10.12813/kieae.2019.19.3.063

건물에너지 사용량 분석을 통한 BIM 기반 건물일체형 태양광 발전시스템 적용 건축설계 방안

전현우* ; 최규혁* ; 박서준**
BIM-based building integrated photovoltaic power generation system design analysis through building energy use analysis
Hyun-Woo Jeon* ; Kyu-Hyeok Choi* ; Suh-Jun Park**
*Dept. of Research Institute, BIMS Co., Ltd., Dept. of Architecture, Konkuk Univ, South Korea melts@ebims.co.kr
**Coauthor, Dept. of Research Institute, BIMS Co., Ltd., Dept. of Architecture, Konkuk Univ, South Korea optikyu@ebims.co.kr
***Corresponding author, Dept. of Architecture, Konkuk Univ, South Korea hspk@konkuk.ac.kr


ⓒ 2019 KIEAE Journal

Abstract

Purpose

The use of BIM in architectural design has become more important as technology innovations converge with advanced technology all over the world. In addition, renewable energy is proposed as a countermeasure against climate change and environmental pollution, and new and renewable energy applications are continuously being demanded in the building market. BIPV should be planned from the beginning of design due to its characteristics, but it is planned from the implementation stage due to lack of related information and design method. The purpose of this study is to analyze the building energy consumption from the initial design stage and to suggest a design method considering BIPV application location and installation amount.

Method

BIM modeling data is used to calculate the heating and cooling load of the building, and BIM based shading analysis is used to calculate BIPV installation location and power generation. From the initial design, BIM Based building energy usage analysis method for building integrated photovoltaic power generation system.

Result

This study suggests the application method of BIPV system considering the economical efficiency of BIPV installation at the initial design stage by confirming the electricity cost according to the building load and the electricity saving amount through BIPV power generation.

Keywords:

Building Energy, BIPV, BIM, Cooling and Heating load, Economic Simulation

키워드:

건물에너지, 건물일체형 태양광, 건물정보통합설계, 냉난방부하, 경제성 예측

1. 서론

1.1. 연구의 배경 및 목적

전 세계적으로 건축설계기술은 2차원 설계도면에서 3차원 정보모델로 바뀌어감에 따라 단순 반복 작업에서 데이터를 기반의 설계분석이 활용되는 등 설계뿐만 아니라 건축 전 과정에서 정보통신기술(ICT) 등 첨단 기술을 융합하는 기술 혁신이 이루어지고 있다. 국내에서도 2025년까지 스마트 건설기술 활용 기반을 구축하고 건설자동화를 목표로 하는 ‘스마트 건설기술 로드맵’을 수립하는 등 건설기술 경쟁력 확보를 위해 노력하고 있다.

건설 산업에서 생산되는 정보를 공유하고 빅데이터 및 시뮬레이션을 적극 활용하여 경험 의존 산업에서 정보기반 산업으로 전환할 수 있는 기술 중 BIM(Building Information Modeling, 이하 BIM)이 포함됨에 따라 건축 설계에서 BIM의 활용이 더욱 중요해졌다. 신재생에너지 분야 중에서도 건물 일체형 태양광 발전 시스템(Builiding Integrated Photovoltaic, 이하 BIPV)은 에너지 생산 및 경제성 향상을 위해 건축설계분야의 ICT기술을 적극 도입하고 융합하여 설계 선진 기술을 필요로 하고 있다.

BIPV적용 건축물은 기존 건자재를 활용한 디자인과 달리 건물배치, 주변건물과의 관계, PV 설치위치, PV설비의 건물적용방식, 기존 전기시스템과의 연계성 등 설계 단계별 추가적으로 고려해야 할 기술 요소가 있다. 따라서 건축설계자가 건축물에 적용하기 위해서는 BIPV 시스템에 대한 인식과 시스템에 대한 이해, 디자인을 위한 자재정보가 필요하다.

하지만 BIPV 관련 정보가 부족하여 초기 단계부터 BIPV 적용이 계획되는 경우는 적은 편이며, 신재생에너지 적용 의무화 법규 준수를 위해 실시설계단계에 BIPV 적용 계획을 시작하는 경우가 대부분이다. 그러나 BIPV는 건물의 디자인에 직접적인 영향을 미치기 때문에 건축 설계 초기단계부터 건물 환경에 적합한 설계가 고려되어야 하고 건물에너지절약 및 에너지 생산을 예측할 수 있는 창의적 설계가 필요하다.

이에 본 연구에서는 설계 초기단계에서 BIM 기술을 활용한 BIPV 적용 건물 설계 중 BIM 모델 데이터를 이용하여 건물의 냉난방부하 에너지 사용량 산출을 바탕으로, 경제적이고 실현 가능한 BIPV 시스템을 적용할 수 있도록 최적의 BIM 건축설계 방법론을 제시하는데 목적이 있다.

1.2. 연구의 방법 및 범위

본 연구의 방법과 범위는 선행연구 고찰을 통해 ①BIPV 설계 프로세스에서 BIPV 적용 시 각 설계단계별로 고려해야 하는 요소들 중 초기설계단계에서 검토해야할 내용을 확인하고, 현재 초기단계에서 건물에너지 분석의 필요성을 확인하였다. ②건물에너지의 소비행태를 조사하여 에너지 소비량이 가장 많은 건물의 냉난방부하를 본 연구의 건물에너지 분석 대상으로 선정하였다. ③현재 설계업무에서 활용하는 RTS-SAREK 부하계산과 BIM기반 부하계산방법에 대하여 분석하여 초기설계에서 적용할 수 있는 건물부하 방법을 확인하였다.

위와 같은 선행연구 내용을 바탕으로 BIM기반 냉난방부하 분석을 통한 BIPV 적용의 활용성을 확인하였다. ④초기설계단계 프로젝트의 냉난방부하를 RTS-SAREK과 BIM 방식으로 수행하고 결과를 비교 분석하여, BIM 기반 부하계산의 초기설계단계 적용성을 확인하였다. ⑤ BIPV 모듈의 용량과 크기를 지정하고, BIM기반 음영분석으로 각 입면별 BIPV 설치 가능 용량을 분석하였다. ⑥건물부하에 대한 전기요금과 건물의 입면에 대한 BIPV예측 발전량에 대한 전기세 절감액을 계산하여, BIPV 적용에 따른 건물의 전기요금 절감액을 확인하였다. 마지막으로 본 연구에 대한 장점과 한계점을 언급하고, 초기설계단계에서 BIM건축설계 기반 냉난방부하계산과 BIPV 적용 방법에 대하여 제시하였다.

Fig. 1.

Research methods and scope


2. 선행연구 고찰

2.1. BIPV 설계 프로세스

신재생에너지 중 건축설계와 상관 정도가 가장 높은 것은 BIPV이며, BIPV는 건물디자인과의 통합을 추구하기 때문에 건축 설계 초기단계부터 적용이 고려되어야 한다.1)

건축설계 초기단계에서 BIPV와 관련된 업무는 BIPV 설치용량, 태양전지 종류, BIPV 설치 위치와 면적을 결정하게 되며, 필요한 정보는 의무화와 같은 법적 규제, 인센티브 등 관련 법규 및 건물 개요, 음영, 입면 특성 등 건물 정보이다[1]. 이 중 건물 정보는 BIM 설계에서 확인할 수 있다.

Fig. 2.

Architectural design process applied BIPV design ⌜Lee, Seung-yun, 2017⌟

관련 법적 규제 중 신·재생에너지 적용에 있어서 가장 대표적인 신재생에너지 공급의무화가 있으며 이를 충족하기 위한 비율인 신재생에너지 공급의무비율을 계산해야 한다. 공급의무 비율이란 건축물에서 연간 사용이 예측되는 총 에너지양 중 그 일부를 의무적으로 신․재생에너지설비를 이용하여 생산한 에너지로 공급해야 하는 비율이다. (식 1)과 같이 계산하며 다음 식에서 신․재생에너지 생산량이란 신․재생에너지를 이용하여 공급되는 에너지를 의미하며, 신․재생에너지설비를 이용하여 연간 생산하는 에너지의 양을 보정한 값이다. 예상 에너지사용량이란 건축물에서 연간 사용이 예측되는 총에너지의 양이다[8].

%=×100(식 1) 
=××(식 2) 

예상 에너지사용량은 (식 2)와 같이 계산되며, 단위 에너지사용량이란 용도별 건축물의 단위면적당 연간 사용이 예측되는 에너지의 양이며, 지역계수란 지역별 기상조건을 고려한 계수이다.

그러나 이러한 식을 사용한 예상에너지사용량은 실질적인 건물 환경이 반영되지 않기 때문에 건물에 BIPV 설치를 통한 에너지 절감을 확인할 수 없는 문제가 있다. 또한, 현재 초기설계단계에서 실질적인 건물의 에너지사용량에 대하여 분석하지 않고 기본설계단계에서 실시도면이 거의 확정되었을 때 이루어진다[2]. BIPV는 건물디자인과 통합되는 특성상 초기설계단계에서 건물에너지 절감과 그에 대한 BIPV 경제성의 판단이 필요하며, 이에 따라 초기단계에서 건물 에너지 사용량 분석이 이루어져야한다.

2.2. 건물에너지 소비패턴

우리나라의 에너지통계는 가정·상업부문으로 통합하여 작성되어 오다가 2007년부터 가정부문과 상업부문으로 분리되어 작성되게 되었나. 에너지경제연구원에서는 건물에너지의 소비행태를 파악할 수 있는 연구를 계속해서 진행하고 있으며, 각 부문별로 난방, 냉방, 온수, 취사, 조명, 주요기기 등과 같은 용도별 세분화 추이에 대한 연구도 진행하였다[7].

Energy Consumption by Commercial and Public Sector Uses(Unit: thousand toe, %)

Energy Consumption by Domestic Use(Unit: thousand toe, %)

가정부문과 상업·공공부문에서의 용도별 에너지 소비 행태 추이를 보았을 때, 두 부문 모두 건물의 냉난방에 가장 많은 에너지를 사용하고 있음을 알 수 있다. 상업·공공부문에서는 평균 62.55%의 에너지가 냉난방에 사용되고 있으며, 가정 부문에서는 평균적으로 77.16%의 에너지가 냉난방에 사용되고 있음을 알 수 있다.

이렇듯 건물에서는 냉방과 난방을 위한 에너지 소비가 가장 많으며 여기에 사용되는 에너지원별 소비 비중은 2015년 기준 도시가스 45.8%, 전력 27.3%, 석유 15.9%, 석탄 3.3%, 열에너지 6.8%, 신재생 0.9% 순으로 화석에너지 의존도가 61.7%로 높다.2) 이에 따라 냉방과 난방 에너지 사용을 위한 가스, 전력 등 요금이 가장 많이 발생하게 되며, 국제 유가변동 등으로 이에 대한 경제적 부담도 커지고 있는 실정이다[9].

2.3. 건물 냉난방부하 예측 방법

일반적으로 사용하는 건물의 냉난방 부하 계산법으로는 LCC 분석 등의 총량적인 에너지 사용량 분석을 위해 사용되는 연간부하 계산법과 건물 설계 시 장비의 용량 선정을 위해 사용되는 최대부하 계산법이 있다. 국내의 경우 일반적으로 최대부하계산법을 사용하고 있으며, 실무에서는 대한설비공학회에서 공인한 RTS-SAREK 프로그램으로 건물 냉난방부하를 계산하고 있다. SAREK은 2002 ASHRAE Handbook Fundamentals에 발표된 RTS(Radiant Time Series)법에 기초하여 개발된 설계용 최대 냉난방 부하계산 프로그램이다[10].

Fig. 3.

SAREK load calculation process

RTS-SAREK을 통한 부하계산은 설계개요, 부하계산 기준, 열관류율 및 재료에 관한 설계기준 입력을 거쳐 침입외기, 내부 부하, 외부 부하 데이터, 창, 바닥, 벽체 등의 수치를 입력하는 룸데이터 입력과정을 거쳐 부하계산을 수행하고 설계변경이 없을때 설비시스템 선정을 하게된다.

BIM에서도 모델링 데이터를 통해 부하계산을 수행할 수 있으며, 이를 위해 BIM에 포함되어야 하는 데이터는 다음과 같다.

BIM load calculation input information

BIM기반 건물 냉난방부하 산출 과정은 BIM 건축 설계시 바닥, 벽, 천정 등 객체별로 각각 재료의 열 특성 정보를 적용해줘야 하며, 다음으로 룸 설정을 통해 바닥의 경계를 지정해줘야 한다[5].

공간 설정에서는 룸 경계 데이터를 통해 공간의 유형, 점유시간을 통한 전력 소비패턴, 사람 수 등 개인별 열, 조명, 전력 부하를 설정하고, 다음 구역 설정에서는 설정한 공간들에 대하여 그룹을 지정하고 각 그룹에 필요한 냉난방 설정점을 지정 및 실외 공기에 대한 정보를 설정한다. 마지막 부하계산에서는 건물의 유형, 위치, 설비시스템을 설정하여 건물을 이루는 공간과 구역에 대한 부하를 계산한다[6].

BIM에서는 이러한 데이터들이 건축설계와 동시에 모델 데이터에 같이 적용할 수 있으며, 디자인이 확정되지 않은 초기설계단계에서도 활용할 수 있는 장점이 있다[3].

Fig. 4.

BIM-based heating and cooling load calculation process

2.4. 선행연구 고찰을 통한 연구방법의 제시

본 연구는 건축 초기설계단계에서 건물 에너지 소비량을 분석하여, 최적의 성능과 경제성을 갖춘 BIPV의 설계와 적용 방법에 대한 것으로, 이를 위해 건축설계 프로세스에서 BIPV 설계 방법과 필요한 정보, 건물에너지 소비행태, 건물의 냉난방부하계산방법에 대한 선행연구를 분석하였다.

첫 번째로, BIPV 프로세스를 통해 초기설계단계에서 신재생에너지 의무화와 같은 법규 검토, 건물의 음영, 면적, 입면 등의 건물 정보 등이 이루어져야 하며, 초기설계단계에서 건물에너지사용량의 경우 단순 수계산으로 이루어지고 있고, 프로그램을 활용한 건물에너지 계산의 경우 실시설계단계에서 이루어지기 때문에, 초기의 BIPV 설계에 있어 중요한 경제성의 판단에 어려움이 있음을 확인할 수 있었다. 이에, 본 연구에서는 초기설계단계에서 BIM을 활용하여 건물의 에너지소비량 분석하였다.

두 번째로, 건물에너지 소비행태 조사연구를 통해 건물에너지는 난방, 냉방, 조명, 취사, 온수, 가전기기 등 다양한 형태로 사용되고 있으며 그 중 건물 온도 유지를 위한 난방과 냉방에 가장 많은 에너지가 소비됨을 확인하였으며, 건물 에너지 소비량 분석에 있어서 건물 냉난방부하를 계산하는 것이 중요함을 확인하였다.

세 번째로, 건물 냉난방부하 예측 방법에 대한 연구를 분석하여 BIM 프로그램의 부하계산 방식과 SAREK 부하계산 방법에 대하여 확인하고, 초기설계단계에서 BIM기반 부하계산방법의 적용성을 확인하였다.


3. 건물 냉난방 에너지 분석을 통한 BIM기반 BIPV 건축설계 방법론

본 연구에서는 OO시 복합교육문화센터 프로젝트를 대상으로 하여 SAREK과 BIM을 활용하여 건물의 냉난방부하를 계산하고 입면별 BIPV 디자인을 통해 발전량을 산출하였다. 이를 통해 건축 초기설계단계에서 건물 에너지 소비량을 분석하고 BIPV를 통한 건물에너지 절감량을 확인하는 BIM 기반 건물일체형 태양광 발전 시스템 적용 건축 설계 방법을 제시하였다.

Fig. 5.

Facility view

Facilities Overview

3.1. 건물 냉난방 부하 산출

1) RTS-SAREK 건물 냉난방 부하 산출

① 설계기준 입력

Fig. 6.

Input design criteria

설계기준은 부하계산 수행전에 기본적인 설계데이터를 지정하는 것으로 설계개요, 부하계산기준, 열관류율을 입력한다.

설계 개요 정보는 건물의 개요, 층별 규모 및 용도 등 설계 관리에 필요한 데이터와 인체 발열량 기준 등 계산에 필요한 근거 자료를 입력하고 인체발열량 기준을 지정하였다.

부하계산 기준은 직접 계산에 사용되는 표준 경도, 경도, 위도, 냉방 월, Clearness, Ground Reflection 의 냉방 계산기준과 내부 부하기준, 외기 온습도조건, 간벽 부하기준을 입력하였다.

열관류율은 기본적으로 미국설비공학회의 ASHRAE2009의 물성치 값을 활용하여 건물을 구성하는 모든 벽체, 지붕, 바닥 등의 재료값을 입력하였다.

② 룸 데이터 입력

Fig. 7.

Input Room data

최종적으로 건물의 최대부하량을 산출하기 위해 건물을 구성하는 각 Room들의 정보를 입력해야 하며, 부하계산 과정에서 제일 많은 작업 빈도의 작업으로 앞서 입력된 설계/부하계산 기준을 이용하여 계산한다. 기본 입력 및 계산 적용, 침입 외기, 내부 부하, 외부 부하 데이터를 입력할 수 있도록 구성되어 있으며, 룸을 구성하는 모든 창, 바닥, 벽체의 크기를 각각 수치를 입력하여 설정하였다.

모든 데이터의 입력이 끝나면 Output Sheets 항목을 통해 Excel상에서 부하계산 결과값을 확인가능하며, 본 연구에서 활용한 프로젝트의 부하계산 결과값은 최대냉방부하는 855,022W, 최대난방부하는 365,179W, 냉난방부하 피크타임은 8월 21일 오후 5시로 계산되었다.

RTS-SAREK Load calculation input information

2) BIM 건물 냉난방 부하 산출

BIM 설계에서는 모델데이터를 기반으로 SAREK과 같은 RTS 법을 통해 냉난방부하를 계산한다. 본 연구에서는 BIM 프로그램 중 REVIT을 사용하여 BIM 건축설계와 냉난방부하를 산출하였다.

Fig. 8.

BIM modeling and location settings

BIM 모델링과 설계정보, 건축주, 대지면적, 연면적, 날씨, 지역 등 기본적인 정보를 입력하고 BIM기반 에너지 소비량 예측 방법에 따라 다음과 같이 수행하였다.

① 건축재료 특성 적용

Fig. 9.

Apply building material heat characteristic value

초기설계단계에서 건축재료 설정은 건물디자인에 맞춰 각 부재별로 마감재, 구조 등 상세하게 지정하는데는 어려움이 있다. 이에 BIM모델에서 외벽, 내벽, 천정, 바닥, 창, 지붕 등 건물을 이루는 부재는 각 카테고리별로 같은 재료를 설정하였다.

② 공간 설정

Fig. 10.

BIM Spatial Configuration

BIM에서는 내벽, 외벽, 바닥, 천정, 지붕에 의해 닫힌 영역에 대해서 자동으로 공간을 인식하여 설정한다. 본 연구의 BIM 모델 건물은 교육문화센터로 냉난방부하 뿐만 아니라 건물의 조명에도 많은 부하가 발생하게 되지만, 본 연구에서는 초기설계단계로서 화장실, 복도, 방풍실, 사무실, 공연장 등 설정된 공간들의 면적당 사람에 의한 개인별 열취득, 점유시간, 조명 부하, 전력 부하 등 에너지해석 데이터를 BIM에서 공간 유형별 설정된 기본값으로 적용하였다.

③ 구역 설정

Fig. 11.

BIM zone setting

BIM에서 구역은 앞서 생성한 공간들을 그룹화하여 열원장비 정보를 설정하는 것으로, 각 구역별 냉방과 난방 온도 설정점을 지정하고 실외 공기 정보 데이터를 입력하였다.

④ 부하 계산

Fig. 12.

BIM load calculation

최종적으로 BIM에 설정된 정보를 검토하고 에너지 해석을 수행하여, 건물의 최고 냉방과 난방 부하를 산출하였다. 산출결과 최고 냉방부하는 902,519W, 난방부하는 360,957W, 피크타임은 8월 오후 4시로 계산되었다.

Fig. 13.

BIM-based load calculation

SAREK과 BIM의 부하계산 결과값의 차이를 비교하였을 때, 최대냉방부하에서 약 5%,최대난방부하에서 약 1%의 결과값이 차이가 난다. 피크타임의 경우 BIM에서는 8월 오후 4시로 해당 월과 시간만 계산하고, SAREK은 8월 21일 오후 5시로 날짜까지 계산하기 때문에 피크타임에 대한 결과 비교에는 한계가 있다.

Comparison of load calculation results of SAREK and REVIT

이러한 차이가 나는 원인은 SAREK의 경우 업그레이드를 진행하면서 ASHRAE 코드가 2009버전으로 BIM은 ASHRAE 2005 버전을 사용하고 있어 코드값의 차이가 계산결과에 영향을 준다.

Fig. 14.

Comparison of load calculation results of SAREK and REVIT

또한, RTS-SAREK의 경우 작업방식이 엔지니어의 데이터 입력을 기반으로 이뤄지고, 계산에 필요한 룸별 데이터, 객체 데이터 등 열전도율 값, Radiant값, 전기 및 조명 부하 값, 공실률 등 엔지니어의 숙련도에 따라 입력하게 되는 수치가 달라질 수 있고, BIM은 설계자의 모델링 정확도가 계산 결과값에 영향을 미치며 SAREK에 입력해야하는 대부분의 데이터가 자동계산되거나 사용자 임의로 지정할 수 있도록 구성되어 있다. RTS법의 계산에 필요한 Radiant값과 침입외기 정보 등은 REVIT의 경우 자동계산 방식이며 사용자가 임의지정할 수 없어 이러한 자동계산값의 차이가 계산결과에 영향을 주게 된다.

BIM은 RTS-SAREK과 비교하였을 때 프로그램 자체적으로 ASHRAE 계산수식 및 테이블이 탑재되어 있고, 자동 연계 및 계산 방식에 있어 모든 정보들이 연계되어 있어 설계변경에도 유동적으로 대응하여 부하계산을 즉시 수행할 수 있다. 즉, 건물을 이루는 라이브러리의 매개변수 정보의 정확성 및 모델링의 정확성이 부하계산값에 영향을 미치게 되며, 이로 인해 부하계산에 대한 전문적 지식없이도 설계초기의 개념설계 모델에 적용하여 부하계산을 수행할 수 있다.

3.2. BIM기반 BIPV 발전량 산출 방법

본 연구에 앞서 건축설계자의 BIPV 적용계획을 지원하기 위해 BIM기반 음영분석, 어레이설계에 대한 ‘BIPV 설치 입면 디자인을 위한 BIM기반 설계 지원 모델에 관한 연구(2017)’를 진행하였으며, Solar Viiew 분석기법을 BIM에 적용하여 건물의 일조분석을 통해 BIPV 설치위치에 대한 음영발생 여부를 정량적으로 계산할 수 있도록 프로그램을 개발하였다. 본 연구에서는 해당 연구의 프로그램을 활용하여 BIM 모델의 음영을 분석하고 발전량을 산출하는 방법에 대해 제시하였다.

Fig. 15.

BIM-based shading analysis program

1) BIM 건축설계

초기설계단계의 매스형태의 BIM 모델로 앞서 냉난방부하계산과 같은 모델을 사용하였다. 본 연구에서는 기본 건물매스 4방위 입면에 커튼월 BIPV 적용을 위해 기본적인 커튼월 디자인을 반영하였다.

Fig. 16.

Early design phase BIM model

2) 음영 분석

BIM기반 음영분석에서는 BIPV 설치 예정 입면에 대한 BIPV크기와 용량을 지정하고, 일조시간 충족여부에 따라 각 입면별 설치가능면적과 용량을 산출한다.

BIPV는 제조사별로 그 크기와 용량이 다양하기 때문에 본 연구에서는 BIPV의 크기를 1100mm*1300mm, 용량은 100W로 가정하고 4방위 커튼월 부위에 대한 음영분석을 수행하였다. 일조시간은 태양광 설치 규정에 따라 5시간 충족여부를 판단하였다. BIPV 설치가 가능한 영역은 BIM 모델상에 초록색으로 표시되고, 불가능한 영역은 붉은색으로 표시되며 분석결과는 다음과 같다.

Shadow analysis result by elevation

분석결과 커튼월 면적의 차이로 남측에 비해 동측과 서측의 설치가능 면적과 용량이 적게 계산되었고, 북측은 일조시간 조건을 충족하지 못해 BIPV 설치가 부적합함을 확인하였다.

이와 같이, BIM기반 음영분석을 통해 초기 설계 단계에서 주변 건물의 음영으로 인한 BIPV의 설치 법규, 효율에 대해 효과적인 검토가 가능하다.

3) 발전량 계산

음영분석에 따라 산출된 입면별 BIPV 설치가능용량으로 각각 일, 월, 연 발전량을 계산하였다. 발전량 계산 산출식은 ‘모듈용량*발전일수*발전시간’으로 계산하였으며, 여기서 BIPV의 발전시간은 3시간을 적용하였다.

Power generation by elevation

3.3. BIPV 적용에 따른 경제성 확인

1) 건물 냉난방 부하에 의한 전기요금 분석

BIM기반 냉난방부하계산 결과에 따라 건물의 최대부하때 필요한 전기요금을 계산하였다. 건물 부하의 피크타임인 8월달 전기요금을 전력공사에서 제공하는 전력량 요금표를 바탕으로 300kW이상 고압A, 최대부하, 여름철 전기요금(196.6원/kWh)3)을 적용하였으며, 계산결과는 다음과 같다.

The heating and cooling load of the building and the estimated electricity bill

2) BIPV 발전에 의한 전기요금 절감액 분석

동일한 방식으로 입면별 BIPV 적용에 따른 전기요금 절감액을 계산하였다. 여기서 BIPV 발전량은 일일 발전량을 사용하였으며, 계산결과 설치입면별 BIPV 설치량에 따라 41,280원에서 약 82,206원까지 전기요금을 절감할 수 있음을 확인하였다.

Electricity cost savings by day power generation by each elevation

이와 같이, 건물의 에너지 소비에 해당하는 건물냉난방부하 대비 발전량을 확인함으로써 초기단계부터 BIPV 효율과 경제성을 고려하여 설계에 적용할 수 있다.


4. 결론

건물일체형 태양광 발전 시스템은 건물과 통합되는 특성상 건축물로서의 기능과 태양광 발전의 기능을 동시에 충족해야한다. 설계자는 설계초기단계부터 BIPV의 발전효율, 경제성 등을 고려해 반영해야 하며, 이를 위한 건물의 에너지소비량과 BIPV 발전량에 대하여 분석하고 BIPV시스템을 적용할 수 있는 방법이 필요하다.

본 연구에서는 초기설계단계에서의 BIM을 활용한 건물냉난방부하계산과 음영분석을 통한 BIPV 시스템의 적용 방법을 제시하였다. 구체적으로 설계프로젝트에 RTS-SAREK과 BIM기반 부하계산결과를 비교하여, 초기 개념설계에서 부하계산을 통해 건물의 에너지 소비량을 확인할 수 있었다. 부하계산에 활용한 BIM 개념설계 모델의 각 입면별 BIPV 설치 가능량을 확인하고, 각 입면별 발전량을 예측하였다. 최종적으로 건물의 부하에 따른 전기요금과 BIPV 발전을 통한 전기절감액을 확인함으로써 초기설계단계에서 BIPV 설치에 따른 경제성을 고려한 BIPV 시스템 적용 방법을 제시하였다.

본 연구에서 건물의 냉난방부하는 피크부하로 일일 최대요구량을 나타내기 때문에, BIPV의 일일발전량과 비교하여 건물의 일일 총 부하량 대비 경제성을 파악하는데 한계가 있다. 추후 연구를 통해 초기설계단계에서 건물 용도별 전기 사용 패턴을 분석하고, BIM기반 냉난방 부하를 시간대별로 계산하여 건물의 일일 냉난방부하 총량을 분석하고 BIPV 일발전량과 비교한다면 초기설계단계부터 보다 신뢰성 높은 BIPV 적용 효율과 경제성을 고려한 설계를 할 수 있을 것으로 기대된다.

Acknowledgments

본 연구는 2017년 산업통상자원부의 재원으로 한국에너지기술평가원(KETEP)의 연구 과제(과제번호 : 20173010013680) 지원으로 이루어졌습니다.

Notes
1) BIM기반 BIPV 설계 프로세스 구축에 관한 연구, 이승연, 2017
2) 2017 주거용 건물 에너지 소비요인 분석을 통한 건물 에너지 정책 방안 연구, 에너지경제연구원
3) 2017 전기요금표, 한국전력공사

References

  • 이승연, 이아영, BIM 기반 BIPV 설계 프로세스 구축에 관한 연구, 대한건축학회 논문집 계획계, 33(4), (2017).
    S.Y. Lee, A.Y. Lee, A Study on BIPV Design Process based on the BIM for Architects, Journal of the Architectural Institute of Korea Planning & Design, 33(4), (2017).
  • 정수진, 박정로, 김주형, 김재준, 건물일체형 태양광발전(BIPV)시스템 설계를 위한 BIM활용에 관한 연구, 한국건설관리학회 학술발표대회 논문집, (2011, Nov).
    S.J. Jeong, J.L. Park, J.H. Kim, J.J Kim, A Study on the Application of BIM for the Design of BIPV System, Construction engineering and management, (2011, Nov).
  • 오명환, 윤종호, 신우철, 사무소건물 층수 증가에 따른 BIPV 발전량과 건물에너지 소비량 저감에 관한 연구, 한국태양에너지학회 춘계학술발표대회 논문집, (2011, Apr).
    M.H. Oh, J.H. Yoon, W.C. Shin, Study on the Reduction of Building Energy Consumption and Generation of BIPV System According to the Increase of the Number of Floors in Office Building, (2011, Apr).
  • 전현우, 최규혁, 안재호, 박서준, BIPV 설치 입면 디자인을 위한 BIM기반 설계 지원 모델에 관한 연구, 한국생태환경건축학회, (2017).
    H.W. Jeon, K.H. Choi, J.H. Ahn, S.J. Park, A BIM-based design support model for BIPV installation elevation design, Korea Institute of Ecological Architecture and Environment, (2017, Dec).
  • H.J. Kuo, S.H. Hsieh, R.C. Guo, C.C. Chan, A verification study for energy analysis of BIPV builiding with BIM, Energy and Buildings, ELSEVIER, (2016, Aug).
  • N. Gui, K. He, Z. Qiu, W. Gui, G. Deconinck, Deconinck, e-BIM : a BIM- centric design and analysis software for Building Integrated Photovoltaics, Automation in Construction, ELSEVIER, (2018).
  • 에너지경제연구원, 2017 지역에너지 통계연보, (2017).
    Korea Energy Economics Institute, Yearbook of regional energy statistics, (2017).
  • 한국에너지공단 신재생에너지센터, 공공기관 신·중·개축 건축물 신재생에너지 설치의무화제도 안내, (2018).
    Korea New & Renewable Energy Center, Public institution New, middle, and reconstruction Building New and renewable energy installation mandatory system guidance, (2018).
  • 에너지경제연구원, 2017 주거용 건물 에너지 소비요인 분석을 통한 건물 에너지 정책 방안 연구, (2017).
    Korea Energy Economics Institute, A study on the energy policy of building by analyzing energy consumption factor of residential building, (2017).
  • 대한설비공학회, RTS-SAREK USER MANUAL Cooling&Heating Load Calculation First Edition, (2006).
    The Society of Air-conditioning and Retrigerating Engineers of Korea, RTS-SAREK USER MANUAL Cooling&Heating Load Calculation First Edition, (2006).

Fig. 1.

Fig. 1.
Research methods and scope

Fig. 2.

Fig. 2.
Architectural design process applied BIPV design ⌜Lee, Seung-yun, 2017⌟

Fig. 3.

Fig. 3.
SAREK load calculation process

Fig. 4.

Fig. 4.
BIM-based heating and cooling load calculation process

Fig. 5.

Fig. 5.
Facility view

Fig. 6.

Fig. 6.
Input design criteria

Fig. 7.

Fig. 7.
Input Room data

Fig. 8.

Fig. 8.
BIM modeling and location settings

Fig. 9.

Fig. 9.
Apply building material heat characteristic value

Fig. 10.

Fig. 10.
BIM Spatial Configuration

Fig. 11.

Fig. 11.
BIM zone setting

Fig. 12.

Fig. 12.
BIM load calculation

Fig. 13.

Fig. 13.
BIM-based load calculation

Fig. 14.

Fig. 14.
Comparison of load calculation results of SAREK and REVIT

Fig. 15.

Fig. 15.
BIM-based shading analysis program

Fig. 16.

Fig. 16.
Early design phase BIM model

Table 1.

Energy Consumption by Commercial and Public Sector Uses(Unit: thousand toe, %)

Division 1990 1995 2000 2006 Annual increase / decrease(%)
Heating 5,514 7,531 6,507 6,857 1.4
(68.8) (61.2) (47.9) (37.3)
Cooling 215 858 1,620 2,865 17.6
(2.7) (4.8) (11.9) (15.6
Light 991 1,819 2,692 3,576 8.4
(12.4) (14.8) (19.8) (19.5)
Etc. 1,299 2,379 2,778 5,092 8.9
(16.2) (19.3) (20.4) (27.7)
Total 8,019 12,315 13,596 18,390 5.3
(100.0) (100.0) (100.0) (100.0)

Table 2.

Energy Consumption by Domestic Use(Unit: thousand toe, %)

Division 1990 1995 2000 2005 2008 Annual increase / decrease(%)
Heating 11,127 11,704 11,531 10,628 9,350 -1.0
(66.4) (59.9 (53.9) (47.1) (44.3)
Cooling 40 90 231 348 425 14.1
(0.2) (0.5) (1.1) (1.5) (2.0)
Hot Water 2,782 3,901 4,942 5,723 5,034 3.4
(16.6) (20.0) (23.1) (25.4) (23.7)
Cooking 1,333 1,513 1,737 1,819 1,911 2.0
(8.0) (7.7) (8.1) (8.1) (9.0)
Light 132 165 232 317 365 5.8
(0.8) (0.8) (1.1) (1.4) (1.7)
Electronics 1,354 2,179 2,728 3,711 4,045 6.3
(8.1) (11.1) (12.7) (16.5) (19.2)
Total 16,767 19,553 21,401 22,545 21,130 1.3
(100.0) (100.0) (100.0) (100.0) (100.0)

Table 3.

BIM load calculation input information

Division Contents
Building data Weather data, construction data, construction type characteristics, gbXML construction and material tags, glass data
Zone data Service type, cooling / heating coil characteristics, ventilation, ignoring coils
Spatial data Type, lighting, electrical facilities and people, control type, exterior walls and roofs, exterior walls and skylights, ceilings and cubicles

Table 4.

Facilities Overview

Facility name OO City Complex Education Cultural Center
Building area 6,053.33㎡
Total floor area Ground : 9,178.85㎡
Underground : 5,622.92㎡
Total : 14,801.77㎡

Table 5.

RTS-SAREK Load calculation input information

Division Input data
Design basis Design Overview Outline of the building, scale by floor, purpose, calorific value based on human body
Load calculation standard Standard hardness, hardness, latitude, cooling wall, clearness, cooling reference and internal load standard of ground reflection, ambient temperature and humidity condition
Heat conduction rate Material values for all walls, roofs, floors, etc.
Room data Intrusion external air, internal load, external load data
Enter the size of all the windows, floors, and walls that make up the room, respectively

Table 6.

Comparison of load calculation results of SAREK and REVIT

Division Cooling load(W) Heating load(W) Peak time
RTS-SAREK 855,022 365,179 5pm August
BIM(Revit) 902,519 360,957 4pm August

Table 7.

Shadow analysis result by elevation

Analysis image Installable area(㎡) Installable Capacity(kW)
East 1,044.06 73.01
West 1,000.82 69.99
South 1,993.19 139.38
North 0 0

Table 8.

Power generation by elevation

Elevation Day power generation(kWh·day) Monthly power generation(kWh·month) Annual power generation(kWh·year)
East 219.03 6570.9 79,945.95
West 209.97 6299.1 76,639.05
South 418.14 12,544.2 152,621.1
North 0 0 0

Table 9.

The heating and cooling load of the building and the estimated electricity bill

Division Load (kW) electricity bill(Won)
BIM load calculation Cooling 902.52 177,435
Heating 360.95 70,964

Table 10.

Electricity cost savings by day power generation by each elevation

Elevation Day power generation(kW) Saved amount(Won)
East 219.03 43,061
West 209.97 41,280
South 418.14 82,206
North 0