학습형 AI기반의 탄소중립건물 공간제어 기술개발이 실증을 전제로 추진된다. 냉난방공조, 조명, 가전 등 에너지소비 설비‧기기를 비롯해 신재생에너지 생산‧저장까지 포함하는 종합적인 자율제어 시스템이 개발될 전망이어서 주목된다.

한국에너지기술평가원은 ‘2024년 에너지기술개발사업 신규 연구개발과제’를 발표해 ‘지능형 공간에너지 예측 및 자율제어를 통한 건물에너지 효율향상 기술개발 및 실증’ 연구과제를 공고했다.

건물부문은 전 세계 CO₂ 배출의 38%를 차지하고 있어 탄소중립 달성과 지속가능성 향상을 위해 에너지소비 절감이 필수적이다. 미국 DOE(에너지부)는 2030년까지 건물부문 에너지효율 및 수요 유연성을 2020년 수준대비 3배 향상을 목표로 결정했다.

우리나라 역시 2030년 신축건물 제로에너지화, 2050년 건물부문 탄소중립을 목표로 하고 있는 상황에서 플러스에너지빌딩, 효율최적화 등을 달성하려면 건물에너지효율 향상과 고효율‧저소비구조 혁신을 만들기 위한 정책적 지원이 필요한 실정이다. 특히 신축건물, 공공부문에 비해 까다로운 기축건물, 민간부문의 활성화를 어떻게 끌어낼 수 있을 것인가에 대한 정부의 정책적 고민이 절실한 상황이다.

기술적 측면에서도 건물 탄소중립 달성과 에너지소비 최적화를 달성하려면 다양한 문제를 해결해야 한다. 건물 평균에너지소비량 절감, 피크시간 에너지소비량 절감이라는 기본적인 문제부터 현재 제주도 등지에서 진행되고 있는 출력제한과 같이 특정 시간대 에너지 과다생산 문제도 해결이 필요하며 잉여에너지 활용방안 등 지능형 에너지 효율 혁신기술 확보가 필요하다. 핵심은 건물부문 에너지 생산‧저장 및 소비밸런싱을 최적화할 수 있는 기술을 확보할 수 있는가로 정리될 수 있다.

이에 따라 추진되는 이번 R&D는 다중객체를 지원하는 학습형 AI를 기반으로 에너지 생산‧저장 및 소비를 밸런싱할 수 있는 탄소중립건물용 공간제어 기술을 개발 및 실증하는 것이 최종 목표다. 다중객체는 공간 사용자와 원격감시 및 제어가 가능한 스마트조명, 가전제품, 냉난방기기, 각종센서 등 실내에서 밸런싱이 필요한 모든 객체를 포함한다.

표준공간모델, 다중객체 데이터, 환경데이터, 사용자 선호도, 사용자 패턴 등 5종 이상의 데이터를 토대로 연관성을 종합적으로 분석하며 다중 에이전트 강화학습을 기반으로 기존건물대비 25~40% 효율을 향상하고 30% 이상 유지보수 비용을 절감하는 시스템을 개발하는 것이다.

실증범위는 태양광, 지열 등 재생에너지설비를 보유한 기축건물을 대상으로 1만㎡ 이상 상업시설, 지하‧지상 포함 7층‧1만㎡ 이상의 공공건축물 등 비용효율성을 극대화할 수 있는 2종 이상의 건물에 대해 실시한다. 주거건물의 경우 냉장고 등 고정적 에너지 소비장치의 경우 효율향상 계산 시 배제할 수 있으며 건축물 유지보수비용은 일반적으로 운영비, 에너지비, 노후화에 따른 수리비, 정기검사‧유지비, 불시 고장으로 인한 수리비 등을 포함한다.

세부적인 연구내용을 살펴보면 먼저 건물 내 에너지유연성을 최적화하는 시스템 요소기술이 개발돼야 한다. △다중 객체 제어유연성 확보를 위한 이기종 데이터 수집‧저장‧공유‧제어기술기반 에너지데이터 허브장치 개발 △학습형 AI 적용 공간 내에서의 이기종 데이터 처리를 위한 IoT플랫폼 통합연동시스템 개발 △에너지사용량 및 비용기반 수요 유연성 대응 제품(스마트 조명, 스마트 파사드, 스마트가전 및 HVAC 등) 연계기술 및 장치개발 △다차원 에너지생산 및 사용량 예측 시뮬레이션 저작도구 개발 △다중객체 유연부하 및 분산에너지자원(DER)  제어기술을 적용한 에너지절감기술 개발 등이 포함된다.

또한 자원 연관성 학습형 AI를 적용한 공간 에너지 자율제어 기술을 개발해야 한다. 공간정보 생성기술 기반으로 7종 이상의 참조형 공간 표준모델링을 개발해야 하며 표준공간모델 데이터, 다중객체 데이터, 환경데이터, 사용자 선호도, 사용자 패턴 등 5종 이상의 데이터 상호연관성 종합분석기술이 필요하다. 다중객체간 그래프 신경망 기반 강화학습 알고리즘과 사용자 주변의 다양한 환경정보를 고려한 에너지사용량을 예측하는 시계열 예측 알고리즘 기술개발도 세부내용에 포함됐다.

이와 함께 테스트베드 구축을 통해 기술검증 및 리빙랩 실증을 거쳐야 한다. 참조형 표준공간모델을 기반으로 테스트베드를 구축, 리빙랩을 실시하며 리빙랩 실증지 에너지 예측, 최적화 자율제어 성능검증 및 수요‧선호도 반영 사용자 만족도 향상을 도모해야 한다.

이번 R&D에는 건물에너지효율 최적화를 위한 표준‧인증체계 구축도 병행된다. 건물에너지 효율 최적화를 위한 참조형 공간모델 표준과 이기종 데이터 허브장치 인터페이스 표준개발이 추진되며 건물에너지 최적화 및 사용자 만족도를 정량화하기 위한 요구사항 도출을 바탕으로 인증기준을 개발한다. 특히 기존건물 효율향상과 유지보수비용 절감을 위해 3건 이상의 비즈니스모델 발굴이 추진돼 실질적인 사업으로 발전할 수 있을지 주목된다.

이번 R&D는 48개월 이내 기간으로 진행되며 총 정부지원 연구개발비는 180억원 내외로 1차연도에 40억원 내외가 지원된다. 주관연구개발기관은 기업이 담당해야 하며 중소‧중견기업의 참여가 필수이며 수요기업 및 지자체‧공공기관도 반드시 참여해야 한다.