M&V 모델을 통한 그린리모델링 기술요소에 따른 에너지 절감량 분석

그린리모델링의 노후화 평가를 위해 대상 건물에 대해 현장조사를 하며, 관리자 청문 및 설계도서를 기반으로 구조체, 기계설비의 하자 등을 육안으로 확인한다. 더구나 20~30년 이상 된 대상 건물은 설계도서가 부재한 경우가 많아 건축물의 부위별 정확한 정보를 확인할 수 없으며 건물 및 설비 외관 확인만을 통해 노후 정도를 판단한다. 따라서 건축물의 단열 부위 및 창호 등 정확한 노후도를 파악하기 어렵고 그린리모델링 이전 건물의 에너지성능 수준을 파악하기 어렵다.

현장조사를 통해 확인한 건물의 구조체 및 기계설비 하자를 기반으로 지원 한도 내에서 정부에서 제공한 사업비 산출 시트를 활용하여 에너지기술을 선정하고 공사비를 산출한다. 이때 각 기술 성능은 에너지 절약설계기준의 지역별 부위별 열관류율[9] 등 현행법적 기준만을 활용하여 정의하는 것으로 조사되었다. 이는 대상 건물의 현황 및 에너지사용 행태를 반영하여 에너지기술을 선정하는 것이 아닌, 그린리모델링 사업을 통해 공공건축물 그린리모델링 설계 가이드라인[10]의 건물 용도별 준공연도별 열관류율 기준 등 정해진 기준에 따라 획일적인 에너지기술을 적용하고, 대상 건물의 효율적인 에너지 절감을 위한 에너지기술 선정이 어렵다.

기존 프로세스에서 공사비 산출은 엑셀 기반의 사업비 산출 시트를 통해 대상 건물의 연면적에 따른 지원 한도 내에서 에너지기술별 표준 단가를 활용하여 작성된다. 이러한 방식은 모든 대상 건물이 동일한 에너지기술의 표준 단가를 활용하여 공사비를 산출하므로 추후 실제 그린리모델링 공사 시 소요 비용과 차이가 발생한다. 또한, 그린리모델링 사업자의 주관적인 의견에 따라 각자 다른 에너지기술 제품을 선정하여 공사비 폭이 크며, 대상 건물에 적합한 제품이 아닌 사업 지원 조건에 맞는 제품을 선정함으로써 에너지 절감 대비 공사비가 많이 소요될 수 있다.

에너지기술 요소 적용으로 나타나는 에너지 절감률 분석을 위해 정부에서 제공하는 에너지소요량 프로그램인 ECO2, ECO2-OD 를 사용한다. 이를 통해 기술적용 시 총 에너지소요량 절감량 및 에너지성능 개선비율(절감률) 도출한다. 그러나 ECO2 및 ECO2-OD는 대상 건물의 공간별 공조 여부와 에너지 용도(난방, 냉방, 조명 기기)별 사용 특성 반영이 불가능해 정확한 에너지 절감률 도출이 어렵다. 특히, 기존건축물의 에너지사용량 고지서가 존재하여도 이를 반영하지 못하는 실정이다.

대상 건물의 현장 진단을 통해 건축물의 현황과 특성을 조사하고, 도서와의 차이를 분석한다. 특히 본 프로세스는 동적 해석 도구를 활용하므로 사용자의 재실 특성, 공간 특성 등을 포함하여 조사한다.

현재 국내에서는 ECO2 및 ECO2-OD 프로그램을 사용하고 있으나, 이는 건물의 세부 특성 반영이 불가능하고 M&V 수행이 불가능하다. 이를 해결하기 위해 기존건축물의 에너지 사용량(고지서)을 취득하여, 시뮬레이션과의 M&V를 통해 그린리모델링 기술 도입 시 에너지 절감량을 사용량 기반으로 정량화하여 분석하는 프로세스를 제안하였다. 동적해석도구 도입을 통해 다양한 기술적용이 가능하여 그린리모델링 기술 확대에 기여하고자 한다.

기존 프로세스에서는 현장조사만을 통해 노후화 평가를 진행하며, 준공 이후 10년 이상 된 건물을 중점으로 추진하고 있다. 특히 국토안전관리원에서 수행하고 있는 사전 조사 용역은 건물의 에너지기술을 획일화하여 그린리모델링 사업효과를 분석하고 있다. 이에 본 연구에서 제안하는 프로세스는 대상 건물의 현장조사 및 시뮬레이션을 통해 도출한 에너지성능을 현행기준과 비교하여 노후화를 평가하고, 평가 결과물을 활용하여 대상 건물 현황에 적합한 에너지기술을 확대 및 선정한다.

기존 프로세스에서는 에너지기술의 다양한 성능을 적용하지 않고 법적 기준만을 활용하고 있다. 그러나 이는 건물마다 에너지 용도(난방, 냉방, 조명, 기기 등)별 사용 특성이 상이하므로 에너지기술 성능에 따라 에너지 최적화 성능이 다를 수 있다는 문제점을 내포하고 있다. 따라서 대상 건물에 적용 가능한 에너지기술별로 다양한 에너지성능을 정의하고, 이에 따른 절감량을 분석함으로써 대상 건물의 사용 특성을 반영하여 에너지 절감 최적화 기술을 도출하는 프로세스를 제안하였다.

기존 프로세스에서는 에너지기술별 표준 단가를 활용하거나 그린리모델링 사업자의 재량에 따라 사업지원 조건에 적합한 제품을 선정하여 단가 반영 및 공사비를 산출하였다. 그러나 이는 추후 그린리모델링 공사 시 소요 비용과 차이가 발생하고, 사업자의 주관적 의견이 반영된 제품을 적용하여 공사비의 폭에 영향을 준다. 이를 개선하기 위해 대상 건물의 현황을 참조하여 에너지기술 성능별 표준구조를 도출하고, 2023년도 기준(해당연도)의 단가 자료(물가정보, 일위대가 등) 및 내역서 등을 참고하여 에너지기술의 단가를 설정하였다. 또한, 공사비는 앞서 도출한 표준구조에 따라 건물 현황을 참조하여 산출하였다. 이는 에너지성능 단계별로 실제 제품의 단가를 적용함으로써 실제 적용 단가에 가까운 금액 산정이 가능하므로 비교적 정확한 공사비 산출이 가능하다는 이점이 있다.

기존 프로세스에서는 기술별 성능을 현행법적 기준에 맞추어 분석을 수행하고 있다. 다만 건물의 용도, 지역, 사용자 행태, 용도별 부하 등의 차이로 건물의 에너지 용도별 사용량 비중이 상이하므로 투자대비수익률(ROI; Return On Investment) 등의 결과 차이가 나타난다. 이를 반영하기 위해 에너지기술 성능 수준을 다양화하여 성능 수준별 에너지원 단가 및 ROI 분석하고, 에너지기술의 성능 수준에 따라 기술별 또는 기술 간 우선순위가 변경되는 현황을 반영하여 기술을 선정한다. 이는 에너지 절감 대비 공사비용이 최적화된 기술별 성능을 제시할 수 있으며, 성능 수준 변경에 따른 기술 간 우선순위 변경을 분석하여 실제 그린리모델링 공사 시 대상 건물의 현황에 적합한 에너지기술 적용 및 공사비 도출이 가능하도록 한다.

본 연구에서는 아산 농업기술센터를 대상으로 현장 진단 및 도서분석을 통해 현황조사를 진행하였다. 본 건물은 본관 건물과 지식농업관이 결합되어 있다. 본관 건물의 경우 업무 용도로 활용하고 있으며, 지식농업관은 대규모 강당 및 교육실 용도로 사용되고 있다. 현장 진단에서는 기존 도서와 실제 사용하고 있는 평면 및 입면을 비교 분석하였으며, 수행 결과 기존 평면도와 실제 활용하고 있는 평면이 상이하여 이를 반영하여 프로세스를 진행하였다. 또한, 창 면적을 분석하여 시뮬레이션 프로그램에 적용하였다. 건물의 에너지사용 행태를 반영하기 위해 2020년부터 2022년까지의 전기사용량 고지서를 활용하였으며, Table 1.과 같이 조사되었다. 본 건물은 전기를 활용하는 개별실 냉난방기기를 활용하여 별도의 가스 사용량은 검침되지 않으며, 전기사용량만이 조사되는 것으로 확인하였다.

Table 1.

Electric energy consumption of the building [kWh]

본 연구에서 제안하는 프로세스는 건물의 에너지사용량과 시뮬레이션 결과와의 M&V를 활용하여 공사 비용 편익 최적화를 수행하는 것으로서, 고지서의 에너지사용량을 에너지 용도별로 분개하였다. 에너지 용도는 난방. 냉방, 기저(조명/기기) 부하로 한정하여 분석하였다. 여기서 난방 부하의 경우 전기사용량 중 기저 부하를 제외한 11~4월 용량의 합산하여 정의한다. 냉방부하의 경우 전기사용량 중 기저 부하를 제외한 5~10월 사용량의 합을 냉방부하로 정의한다. 또한, 기저 부하는 전기사용량 중 최저사용량인 달을 기준으로 산정하며, 최저사용량의 12개월을 곱하여 연간 기저 부하를 산정하였다. 이에 에너지사용량 분개에 따른 에너지 용도별 사용량은 Table 2.에 나타냈으며, 이를 활용하여 시뮬레이션과의 M&V 분석을 수행하여 기존 건물에 대한 시뮬레이션 모델을 도출하였다.

Table 2.

Energy consumption by purpose [kWh]

본 연구에서는 동적해석도구인 DesignBuilder를 활용하여 에너지 해석을 수행하였다. DesignBuilder는 EnergyPlus를 기반으로 활용하는 동적 시뮬레이션 평가 프로그램이며, EnergyPlus는 미국 에너지부(DOE)가 개발한 에너지 해석 및 열부하 시뮬레이션 프로그램이다. 특히 시간의 흐름에 따라 내외부 표면에서의 복사/대류 효과를 동시 계산하도록 하는 열평형에 기반을 둔 해석기법을 사용한다. 본 프로그램은 LEED와 ASHRAE 90.1 데이터가 탑재되어 있으며, 건물의 빛, 온도, CO2 등의 환경에 대한 동적 시뮬레이션 해석이 가능하다. 또한, 건물의 물리적 구성 및 기타 세부 조건들을 설정하여 실제 건물과 유사한 모델링이 가능하며, 실의 용도에 따라 난방, 냉방, 급탕, 재실자의 스케줄 등을 기본 데이터로 설정할 수 있어 건물의 세부적 특성을 반영한 에너지사용량 도출이 가능하다. 또한, 실제 에너지사용량(고지서)과 M&V가 가능하여 기존건축물과 정확도가 높은 모델 도출이 가능하고, 에너지기술 도입 시 실제 절감량 예측이 가능하므로 공사 비용 편익 최적화 모델 도출에 적합한 시뮬레이션이다.

현장 진단을 통해 대상 건물의 냉난방 실내 기기를 조사하고, 건물의 평면도를 통해 공조/비공조 공간을 Table 3.과 같이 분류하였다. 이는 냉난방 시스템의 가동 여부의 공간을 정의하며, 에너지사용량의 정의하는 데 있어 주요한 요소이다. 건물의 용도에 따라 사무동(본관)의 경우 근무자 인터뷰를 근거로 입력하였으며, 교육동(지식농업관)은 아산시 농업기술센터에서 2023년에 진행한 교육의 모집인원 및 근무자 평균을 스케줄을 적용하였다. 또한, 실내 냉난방 설정 온도, 기기 밀도 등은 건축물 에너지효율등급 인증제도 운영규정에 따라 Table 4.와 같이 입력하였다. 사무동의 스케줄은 평일 09:00~18:00, 주말은 근무 일정이 없는 것으로 조사되어 재실자 스케줄 및 HVAC, 조명, 기기 스케줄을 설정하였다. 교육동의 경우 일정한 시간에 사용하지 않으므로 프로그램 내 강의실 스케줄로 정의하였다.

Table 3.

Building space classification (conditioned / unconditioned)

Table 4.

Indoor setpoints by usage

건물의 구조체 정보의 경우, 도서 부재로 정확한 열관류율 판단이 어렵다. 이에 따라 건축물의 에너지 절약설계기준 해설서를 참고하여 준공연도별 열관류율을 적용하였다. 따라서 대상 건물의 준공연도는 1996년이며, 남부지역 열관류율을 참고하여 외벽과 지붕은 0.756W/m²K, 바닥은 0.523W/m²K으로 입력하였다. 창호의 열관류율도 동일한 기준을 적용하여 3.605W/m²K으로 입력하였다.

현장조사 결과 냉난방기기는 대부분 EHP (Electric Heat Pump)를 사용 중인 것을 확인되었으나, 각 EHP의 설비효율을 상세 확인이 불가하여 정확한 효율 판단이 어렵다. 이에 난방효율은 준공연도 기반으로 국내 EHP 소비효율 등급 부여 기준에서 멀티전기 히트펌프시스템 정격냉방용량 20kW 이상 70kW 미만 냉난방 겸용기기의 난방효율 최저기준인 2.3을 입력하였다. 냉방효율은 효율 관리 기자재의 전기 냉방기 최저 소비효율 기준인 2.37을 입력하여 시뮬레이션을 수행하였다. 한편, 대상 건물의 조명시스템은 4년 전 LED 조명으로 100% 교체하였다. 그러나 정확한 조명 발열량 파악이 어려우므로 건축물의 에너지 절약설계기준의 배점표를 근거로 최대배점 기준인 7W/m²로 조명밀도를 입력하였으며, 시뮬레이션 결과는 Table 5.와 같다.

Table 5.

Results of energy simulation analysis for buildings

대상 건물의 노후도 평가와 에너지기술 적용 시 도출되는 에너지 절감량 예측을 정량화하기 위해 시뮬레이션 및 M&V를 진행하였다. 시뮬레이션 분석결과 난방 소요량은 72.087kWh, 냉방 소요량은 15,637kWh이며, 기저 부하는 19,876kWh으로 나타났다. M&V 분석결과, 난방 1.05%, 냉방 0.72%, 기저 1.18% 오차율로 분석되며 이는 Table 6.과 같다. 이는 ASHRAE Guideline 14의 오차 지표 기준의 CV (RMSE) ±15%를 만족하는 결과로 분석되었다. 이에 본 시뮬레이션 모델은 기존건축물의 다양한 실제 현황(재실자 스케줄, 공간 특성 등)과 실제 에너지사용량 기반의 건물 부하 패턴을 반영하였으므로 정량화된 분석이 가능할 것으로 사료된다.

Table 6.

M&V analysis results

기존건축물의 노후화 평가는 대상 건축물의 개선할 건물 부위를 평가하고, 대상 건축물에 적용이 필요한 에너지기술을 도출하는 과정이다. M&V 모델을 활용해 현행기준의 성능과 비교분석을 수행하였다. 노후도 평가는 외피 부위 및 요소별(벽체, 지붕, 창호, 냉난방설비, 조명) 열관류율 및 설비효율을 현행기준으로 적용하였을 때와 비교하여 에너지소요량 변화를 분석하였으며, 이를 Table 7., Table 8.에 나타냈다.

Table 7.

Thermal transmittance (U-value) and efficiency of existing buildings under current standards: HVAC and lighting

Table 8.

Simulation results of energy demand based on thermal transmittance and efficiency according to standards

노후도 평가결과, 벽체 열관류율은 0.756W/m²K로 현행기준과 비교하였을 때 단열수준은 68.3% 낮은 것으로 확인되었다. 이는 현행기준 단열수준의 건물 냉난방 부하보다 13,482kWh 더 높은 것으로 분석되었으며, 총 에너지소요량의 약 6.5%에 해당한다. 지붕의 경우, 단열수준은 현행기준 대비 80.2% 낮으며, 이에 따라 건물 냉난방부하는 15,557kWh 더 높은 것으로 분석되었다. 이는 총 에너지소요량의 약 7.5% 해당한다. 창호의 열관류율은 3.605W/m²K로 현행기준 대비 창호의 성능은 58.4% 낮다. 이에 따라 냉난방 부하는 현행기준의 건물보다 13,674kWh 더 높으며, 총 에너지소요량의 약 6.6% 에 해당된다. 냉난방설비의 경우, COP는 냉방 2.37, 난방 2.3으로 현행기준 대비 각각 33.8%, 57% 낮은 성능이다. 이에 따른 건물의 냉난방 부하는 현행기준 대비 28,082.93kWh 높은 것으로 분석되며, 이는 총 에너지소요량의 13.5% 차이로 크다고 할 수 있다.

한편, 건물의 조명설비는 4년 전 LED 조명으로 100% 교체하여, 조명밀도가 7W/m²로 현행기준과 동일한 성능 수준이다.

대상 건물에 적용 가능한 에너지기술(패시브, 액티브, 신재생 등) 도출을 위해 그린리모델링 지원 관련 국내 정책·제도 등을 조사하였다. 정부에서는 그린리모델링 공사 항목을 에너지 공사 및 추가지원 공사로 분류하여 에너지성능 향상을 위한 에너지기술별 세부 기준을 제시하고, 이에 따라 사업비용 또는 공사비 이자를 지원한다. 적용할 에너지 요소 도출 방법은 대상 건물의 현황조사와 노후화 평가를 통해 적용 분위를 선정하고, 세부 에너지기술을 정의한다. 에너지기술은 패시브, 액티브, 신재생으로 분류하였다. 패시브 요소는 벽, 지붕, 바닥, 창호 등으로 분류되며, 단열 강화, 창호 교체 등을 통해 대상 건물에 적용이 가능할 것으로 사료된다. 그러나 바닥 단열 강화는 근무자들의 재실이 불가능하여 에너지기술에서는 제외하였다. 액티브 기술은 다수의 설비 관련 에너지기술이 조사되었으나, 시뮬레이션 분석을 통해 정량화가 불가능한 에너지기술은 제외하였다. 이에 고효율 냉난방 장치(EHP), 고효율 조명 교체, 조명디밍 시스템 등의 적용 기술을 도출하였다. 이는 기존 그린리모델링 사업 프로세스에서 정의하는 획일화된 기술 선정과 달리, 실제 건물의 현황을 활용하고 노후화 평가를 통해 도출된 에너지기술이다.

전술한 바와 같이 에너지기술은 기존 대상 건물에 적용이 가능하며 시뮬레이션 수행이 가능한 항목을 선정하였다. 에너지기술별 성능은 법적 기준(건축물의 에너지절약 설계기준, 효율 관리 기자재 운용 규정)을 활용하여 현행기준의 열관류율 및 냉난방 성능에 대해 상향 10%, 20%, 하향 10%, 20%로 구분하여 총 5가지 수준으로 Table 9.와 같이 정의하였다. 이는 향후, 그린리모델링을 위한 비용 편익 최적화 모델 개발을 위해 기술별 에너지성능과 공사비의 상관관계를 분석하기 위한 것이다. 다만, 대상 건물의 전체 조명기기는 4년 전 LED 조명으로 교체되었으므로 건축물 에너지효율등급 최고 배점인 7W/m²으로 분석하였다. 조명디밍시스템(LDS; Lingting Dimming System)과 블라인드(내/외부) 기술은 관련 법규 기준이 부재하여 단계별 성능 정의가 불가능하다. 따라서 해당 기술은 설치/미설치로 구분하여 에너지기술 성능을 분석하였다.

Table 9.

Performance definition by energy technology

현재 대상 건물에는 옥상에 PV 모듈이 설치되어 있으므로 한국에너지공단에서 정의한 신·재생에너지 설비 원별 시공 기준에서 박공지붕의 옥상 태양광 설치 가능 면적 기준으로 반영하였다. 지붕 끝선에서 10cm 이격하여 산정한 옥상 태양광의 최대 설치 면적을 ALT-5로 설정하였으며, ALT-1~4는 ALT-5를 기준으로 10%씩 설치 면적을 줄여 수준별 성능을 정의하였다. BIPV 는 설치 면적에 대한 기준이 존재하지 않으므로 창을 제외한 모든 벽체 면적에 설치가 가능한 것으로 판단하여 최대 설치 가능 면적을 ALT-5로 설정하였으며 ALT-5를 기준으로 10%씩 하향하여 ALT-1~4를 설정하였다.

에너지기술별 수준 정의를 통해 대상 건물의 에너지 절감량을 분석한 결과는 다음 Table 10.과 같다.

Table 10.

Analysis results of energy consumption and savings by performance

단열 강화 수준별 에너지성능 분석결과, 벽체의 경우 5.29~7.69%의 범위에서 에너지소요량이 절감하였으며 지붕의 경우 6.24~8.68%의 범위에서 에너지소요량이 절감되는 것으로 분석되었다. 고성능 창호 교체로 인한 에너지성능 분석결과는 에너지소요량이 5.29~7.90% 절감되었다. 벽체, 지붕, 창호의 열관류율이 감소할수록 난방 및 냉방에너지 절감량이 상승하는 것을 알 수 있다.

내부 블라인드 설치에 따른 난방에너지 소요량은 0.47%, 냉방에너지 소요량은 11.2% 절감되는 것으로 확인되었다. 특히 냉방에너지 소요량이 크게 절감된 것으로 분석되는데, 이는 블라인드 설치로 인해 건물 내 일사 유입량이 감소하기 때문이다. 외부 블라인드 설치에 따른 에너지성능 분석결과, 냉방에너지 소요량은 19.58% 감소하였으며, 난방에너지 소요량은 0.25% 증가하였다. 그러나 냉방에너지 소요량이 절감된 것에 비해 총 에너지 절감률은 1.58%로 분석되었으며, 이는 대상 건물의 냉방부하가 적기 때문이다. 고효율 냉난방 장치의 수준별 에너지성능 분석결과 7.06%~17.82%의 범위에서 에너지소요량이 절감되는 것으로 분석되며, 설비효율이 상승할수록 난방 및 냉방에너지 절감량이 상승하는 것으로 분석되었다. 특히, 냉방에너지보다 난방에너지 절감량이 크게 증가하는 것으로 분석되는데, 이는 건물의 난방에너지 사용량 비중이 높아 발생하는 결과이다.

고효율 조명(LED)의 조명밀도에 따른 에너지성능 분석결과 4.30%~12.88%의 범위에서 에너지소요량이 절감되는 것으로 분석되며, 조명밀도가 감소할수록 에너지 절감량이 상승하였다. 이로 인해 난방에너지 소요량이 증가하는데, 이는 조명밀도가 낮아짐에 따라 조명발열량이 감소하면서, 난방 부하가 상승하기 때문이다. 조명디밍시스템(LDS)의 분석결과 16.31%의 에너지소요량이 절감되는 것으로 분석되었으며, 조명에너지 절감량이 큰 폭으로 절감되었다.

한편, 난방에너지 소요량은 증가하고, 냉방에너지 소요량은 감소하였다. 이는 디밍제어를 통해 조명밀도가 조절되면서 조명발열량이 감소하고, 이에 따라 난방 부하가 상승하기 때문이다. 옥상 PV 설치에 따른 수준별 에너지성능 분석결과는 32.29%~53.18%의 범위에서 에너지소요량이 절감되는 것으로 분석되었다. 설치 면적이 상승할수록 태양광을 통한 에너지생산량이 상승하였다. BIPV 태양광의 수준별 에너지성능 분석결과 22.69%~37.82%의 범위에서 에너지소요량이 절감되는 것으로 분석되며, 설치 면적이 상승할수록 태양광을 통한 에너지생산량이 상승하였다.