2024.03.26 (화)

  • 흐림동두천 1.0℃
  • 흐림강릉 1.3℃
  • 서울 3.2℃
  • 대전 3.3℃
  • 대구 6.8℃
  • 울산 6.6℃
  • 광주 8.3℃
  • 부산 7.7℃
  • 흐림고창 6.7℃
  • 흐림제주 10.7℃
  • 흐림강화 2.2℃
  • 흐림보은 3.2℃
  • 흐림금산 4.4℃
  • 흐림강진군 8.7℃
  • 흐림경주시 6.7℃
  • 흐림거제 8.0℃
기상청 제공

더 뉴스

품질재단, 건물E M&V 이해·확산 제고

M&V세미나 개최…측정·검증 개념 및 현재·미래 제시



건물에너지 효율화가 시뮬레이션 기반으로 이뤄져 효과를 검증하기 어렵다는 지적이 지속되는 가운데 실질적인 에너지절감을 가능케하는 M&V(측정 및 검증)의 확산을 도모하는 자리가 마련됐다.


한국품질재단(KFQ, 대표 윤석운)은 지난 23일 서울대 교수학습개발센터에서 ‘제온실가스 저감을 위한 건물에너지 성과 측정 및 검증(M&V) 세미나’를 개최했다.


이번 세미나에서는 에너지절약조치를 적용한 시설에 대한 객관적인 M&V 방법 및 사례를 전파하고 이해관계자에게 선진적인 에너지관리방안 및 효과성을 제시하기 위해 마련됐다.


프로그램은 △건물에너지성과 측정&검증의 이해(조성환 전주대 교수) △군집형 건물의 온실가스 에너지데이터 관리 및 대응체계(정혜진 서울대 교수) △에너지 M&V 실증사례 전파(김진상 블루이코노미전략연구원 박사) 등으로 구성됐다.


ICT활용 ‘통합정보시스템’, M&V 신뢰성·공정성 확보
조성환 교수는 ‘건물에너지성과 측정&검증의 이해’ 발표에서 “국내에서는 20여년 전부터 M&V를 시작하게 됐으며 국제규약을 기반으로 관련지침의 연구를 통해 가이드라인이 마련됐다”라며 “최근에는 ICT를 접목한 통합정보시스템 개발이 진행되고 있어 고도의 M&V가 가능해질 전망”이라고 밝혔다.


M&V는 에너지절약조치(ECM: Energy Conservation Measure) 이전과 이후를 비교해 정확히 얼마나 절약이 됐는지를 측정하는 것으로 기본적으로 국제규약인 IPMVP(International Performance Measurement and Verification Protocol)를 따른다. IPMVP는 △준비 △계획 △실행 △종료 등의 M&V 프로세스를 단계적으로 제시하고 있다.


국내 M&V관련 지침서는 현재 △ESCO사업을 위한 M&V지침서 △CDM사업을 위한 M&V 지침서 △수요관리사업을 위한 M&V 지침서 △효율향상사업의 M&V 가이드라인 등이 마련돼 있으며 △EERS사업을 위한 M&V 지침서가 개발되고 있다.



M&V는 방안A~D의 4가지 방법으로 수행한다. 방안A는 핵심성능인자를 현장에서 단기간 측정함으로써 절약치를 계산한다. 조명기기의 W나 냉동기 효율 등에 가동시간을 곱하는 등 단기간 측정치를 기반으로 도출한다. 측정자료의 수에 따라 비용은 전체 사업비의 1~5%로 다소 저렴하지만 오차가 크다는 단점이 있다.


방안B는 성능계약 전 기간 내내 실시되는 연속측정을 통해 계산하는 방법이다. 절감요소 모두가 모니터링되며 계측자료를 기반으로 공학적으로 계산되기 때문에 정확도가 높지만 추정비용은 3~10%로 비싸다는 단점이 있다.


방안C는 프로젝트 완결 후 시간·월별 계량기 등의 자료를 사용해 건물전체 또는 시설단위 수준에서 계산하는 방법으로 단열 등 직접측정이 어려운 경우 적합하며 방안D는 A~C의 방안을 활용하기 곤란할 경우 시뮬레이션을 통해 계산하는 방법이다.


조 교수는 “실증과정에서 어떤 방법을 쓰는가에 따라 오차율이 52%에서 –24%까지 도출되는 것을 확인했다”라며 “모든 경우에 연속측정을 하면 좋겠지만 비용대비 효율성을 판단해 절절한 방안을 조합하는 것이 필요하다”고 밝혔다.




조 교수는 이어 M&V를 위한 통합정보시스템의 개발현황을 공유했다. 현재 수요관리·EE(Energy Efficiency)사업 등에 실증되고 있으며 향후 EERS(Energy Efficiency Resource Standard)사업에도 활용될 통합정보시스템은 전력미터링·센서 등 수요관리 M&V 유무선 인프라를 기반으로 구축된 DB를 통해 원격으로 절감량을 평가하는 시스템이다.


이를 위해 △저가형 미터링장비 △고속 DB처리 기술 △이기종 통신게이트웨이 △수요관리 성능지표 및 절차 △성능평가시스템 플랫폼 등이 개발됐다.


조 교수는 “이와 같은 시스템이 적용되면 사업과정에서 문제가 됐던 신뢰성, 공정성 등을 해결할 수 있다”라고 밝혔다.




이에 대해 한 참석자는 “성과분석을 위해서는 베이스라인을 잡기 위한 개선 전 에너지소비량을 측정하는 것이 중요하다”라며 “그러나 오래된 건물은 에너지소비량은커녕 설계자료조차 없어 문제가 많다”고 밝혔다.


조 교수는 “큰 건물은 연도별 데이터가 있어 베이스라인을 잡을 수도 있지만 실제로 기초적인 자료도 확보할 수 없는 건물들이 많다”라며 “정확도가 떨어지더라도 사실상 시뮬레이션을 기반으로 베이스라인을 잡을 수밖에 없다”고 밝혔다.


서울대, 건물부문 ‘대한민국 축소판’…응용정보활용 ‘군관리’ 수행
이어 서울대 온실가스에너지관리센터의 정혜진 교수가 ‘군집형 건물의 온실가스 에너지데이터 관리 및 대응체계’를 주제로 발표를 진행했다.


정혜진 교수는 “서울대는 우리나라에서 에너지를 가장 많이 쓰는 시설”이라며 “다양한 용도의 다수 건물이 일정공간에 군집해 있어 군관리를 통해 에너지절감에 대응하고 있다”고 밝혔다.


2014년 기준으로 서울대의 에너지소비량은 4만3,416TOE로 전국에서 가장 많은 에너지를 소비하고 있다. 전력소비량은 약 19만1,600MWh, 가스소비량은 약 952만㎥에 달해 연간 공공요금으로 330억여원을 지출하고 있다.


건축물의 준공연도도 1970년대~2010년대 등으로 다양하며 용도 역시 병원, 업무시설, 연구시설, 주거시설 등으로 매우 다양하다는 특징이 있어 ‘대한민국 건축물의 축소판’으로 불린다.


서울대가 많은 에너지를 소비하는 것은 연구실험에 따른 기저부하가 원인인 것으로 나타났다. 전체 부하 중 냉난방은 약 20%, 조명은 약 15%를 차지하는 반면 실험기기 등을 포함한 플러그부하가 65%를 차지하고 있다.




서울대는 에너지관리를 위해 국내에서 유일한 ‘온실가스 에너지 종합관리센터’를 운영하고 있으며 메인파워 3곳, 건물 150여곳의 전력사용량을 15분단위로 계측하고 있다. 1시간 단위 가스사용량도 60곳에서 계측하고 있으며 월단위 계측점은 200여곳에 달한다.


에너지관리 프로세스는 에너지데이터 수집, 데이터보정 및 통합, 데이터 마이닝, 재해석 및 시각화, 의사결정지원, 스마트에너지관리 등의 단계로 이뤄진다.


이를 통해 △특정건물의 소비변동폭이 큰 시점을 발견해 개선조치하는 ‘단순추적(Simple Tracking)’ △계약전력용량을 낮추거나 저렴한 시간대를 이용하는 ‘공공요금 회계접근(Utility Cost Accounting)’ △부하는 같더라도 연료별로 탄소배출 계수와 열량을 계산해 탄소배출이 가장 낮은 연료를 사용하는 ‘탄소회계접근(Carbon Accounting)’ △동일기간 또는 유사용도 건물의 냉난방도일을 비교해 에너지성능을 분석하는 ‘종·횡단 벤치마킹분석(Longitudinal/Cross-Sectional Benchmarking)’ 등 다양한 기법을 적용하고 있다.


이에 더해 온실가스에너지관리센터는 △에너지집약도 △기저부하 △변동계수 △기온대비 사용량변화율 △휴일부하율 △베이스라인 등 에너지소비량 관련 2차 통계자료를 주요 지표로 활용해 추가정보를 생산하거나 에너지관리에 대응하고 있다.


에너지집약도(EUI: Energy Use Intensity)는 단위면적당 에너지사용량을 나타내는 것으로 용도에 따른 소비강도를 판단한다. 서울대의 경우 에너지사용총량은 이공계가 압도적으로 많지만 EUI로는 연구시설, 이공계, 편의시설 등 순으로 나타난다.


기저부하는 시간대별, 일단위, 월단위 3가지로 분석한다. 자연과학대, 공과대학은 기저부하율이 73%에 달하는 반면 인문대학은 35% 수준임을 감안하면 이 차이에 해당하는 약 40%가 실험부하에 해당한다.




변동계수(CV: Coefficient of Variation)은 에너지사용량의 편차를 나타내는 지표로 에너지사용량 변화가 심한 건물을 확인할 때 활용한다. 즉 외기온에 대해 얼마나 민감하게 반응하는지를 나타내는 것으로 이를 집중분석해야 예보에 따라 냉방·난방 수요가 어떤 건물에서 집중발생할지를 알 수 있다.


서울대는 이와 같은 데이터, 지표를 토대로 데이터관리 및 정보생성체계를 구축하고 있다. 크게 규제대응, 감축지원, 참여확산 등 3개 범주와 조사, 분석, 창조 등 3개 단계를 매트릭스 구조로 분류했다.


규제차원에서는 연료사용량, 배출시설변동, 시설의 신설 및 폐쇄 등을 조사한뒤 이를 토대로 명세서 작성·검증, 마스터플랜 작성·검증, 할당취소·추가 등 분석을 거친다. 이를 토대로 배출시설관리프로그램, 추진경과 및 실적피드백 등 프로그램을 가동하게 된다.


감축지원부문에서는 전력·가스·상수·에너지 사용량을 조사한 뒤 DB관리시스템으로 분석을 거치고 이를 토대로 이상패턴 경고, 에너지사용공시, 에너지리포트 등을 만들어 낸다.




이에 대해 한 참석자는 “다양한 노력을 통해 에너지를 많이 줄일 수 있지만 공간의 활용도, 최적화를 넣어서 분석하는 것이 좋지않나”라며 “아무리 최적화하고 절약해도 건물하나 지으면 에너지사용량은 대폭 증가하게 된다”고 지적했다.


정 교수는 “현재 공간활용도가 상당히 떨어짐에도 에너지에 대한 시스템적 제어는 활용도에 맞춰 움직이지 못하고 있다”라며 “단과대별로 예비적으로 확보한 공간은 활용도가 낮은데 이와 같은 공간을 정리하면 상당히 좋아질 것이라는 의견에 공감한다”고 밝혔다.