연구동향
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스마트미터링을 이용한 지역난방 온수 사용량 분석
임태수 교수(한국폴리텍대학 기계시스템과)

한국에서 볼 수 있는 주거 건물의 열공급 방식은 대표적으로 지역난방, 개별난방, 중앙난방 세 가지가 있다. 여기서 열공급이란 난방(Space heating)과 온수(Domestic hot water, DHW)의 사용을 위한 열에너지의 공급을 의미한다.

개별난방은 각 세대로 공급되는 도시가스를 사용하는 보일러를 사용하여 열을 사용하는 방식이다. 한국의 단독주택과 공동주택을 포함하는 모든 주거 형태에서 58.7%가 사용하는 가장 많이 사용되는 방식이며 특히 단독주택의 경우 중앙난방 또는 지역난방의 사용이 어렵기 때문에 대부분 개별난방을 사용한다. 지역난방은 대규모 열 공급 시설에서 생산된 열에너지를 열 공급 배관을 통해서 공동주택 내부의 기계실(Central substation)로 공급하고 기계실에서 열교환기를 통해서 각 세대로 열을 공급한다. 전체 주택의 23.5%가 사용 중이다. 중앙난방은 공동주택의 단지별, 혹은 건물별로 설치된 대형 열 공급 설비에서 각 세대로 열을 공급해 주는 방식이다. 전체 주택 중 15.4%가 사용 중이고 대부분 오래된 공동주택으로 최근에 건설되는 공동주택에서는 거의 사용되지 않는 방식이다.


중앙난방과 지역난방 시스템의 개략도가 Fig.1에 나타나 있다. 

 

지역난방 플랜트는 대부분 열병합발전소로 열과 전기를 생산하기 때문에 에너지 효율이 높다는 장점이 있다. 개별난방에서는 각 세대에, 중앙난방은 공동주택 단지 내부에 보일러가 위치하기 때문에 설치 공간과 관리가 필요하지만 지역난방은 필요 없다는 것 역시 장점이다.

지역난방 또는 중앙난방을 사용하는 공동주택 단지에서는 각 세대의 열에너지 사용 요금 부과를 위해서 열에너지 사용량 계량이 필수적이다. 요금 부과는 한 달에 한 번 하기 때문에 대부분 공동주택에서 월 1회 검침을 하고 있는데 이런 검침 방식에서는 사용자들이 실시간 열에너지 사용량을 알 수 없기 때문에 현재의 열에너지 사용량을 파악하고 효과적으로 조절하는데 어려움이 있고 계량기에 문제가 생겨서 열사용 요금이 잘못 부과되어도 확인이 어렵다.

이런 문제점 개선을 위해서 본 연구에서는 난방 및 온수 스마트미터 시스템을 개발하였다. 스마트미터 시스템은 각 세대에서 사용하는 열에너지를 실시간으로 측정하여 데이터를 분석해 관리자에게 제공하며 모바일 앱을 통해서 사용자들도 실시간 사용량을 확인할 수 있도록 한다. 개발된 스마트미터 시스템은 성남시 분당구 A아파트 900세대에서 실증 연구를 수행하고 있으며 본문에서는 A아파트 단지에서 실시간 수집된 데이터를 이용하여 열에너지 사용량, 특히 온수 에너지 사용에 대해서 분석하였다.


지역난방 공동주택 온수 시스템을 최적으로 설계하기 위해서는 온수 사용에 필요한 열량을 정확하게 아는 것이 필수적이다. 하지만 기존의 온수 계량기들은 유량만 측정하기 때문에 온수의 사용 열량을 정확하게 아는 것이 불가능했다. 개발된 스마트미터는 온수에 사용되는 보충수(City water)의 온도와 실제 사용되는 온수의 온도를 측정해서 온수 사용 열량을 측정할 수 있는 특징이 있다. 온수 열량은 다음의 수식을 통해서 계산된다.


Fig.2는 동절기(2018년 1월 ~ 2월)와 하절기(2018년 7월 ~ 8월) 실증 단지의 온수 사용량을 열량과 유량으로 보여준다. 동절기에는 유량 수요가 가구당 하루 평균 269.4L였고 열량 수요는 13.6kWh였다. 하절기 유량 수요는 가구당 하루 평균 129.0L였으며 열량 수요는 2.9kWh였다. 이 결과는 동절기 유량의 수요가 하절기 유량 소요의 두 배이지만 열량 수요는 5배였음을 보여준다. 이러한 차이가 발생하는 이유는 온수의 사용량이 증가할 뿐만 아니라 낮은 보충수 온도로 인해서 같은 양의 온수를 만드는 데 더욱 많은 에너지가 필요하기 때문이다.


쉽게 생각할 수 있듯이, 난방의 사용 수요는 세대의 면적에 비례한다. 온수의 경우는 그 특성이 난방과 다를 수 있는데 온수의 사용 수요와 세대의 면적과의 관계를 Fig.3에 나타내었다. 실증 단지는 5개 유형의 면적이 있고 194m2 유형을 제외한 유형은 모두 화장실이 2개로 동일하다. 194m2 유형에는 3개의 화장실이 있다. Fig.3의 그래프를 보면 알 수 있듯이 온수의 사용량은 세대의 면적, 수전의 개수에 영향을 받지 않는 것으로 나타났다.

공동주택 단지 전체의 온수 사용 수요는 일반적으로 주중 오전 7시 ~ 8시, 오후 6시 ~ 8시 사이에 두 번의 피크 수요가 있다. 본 연구에서도 유사한 결과가 나타났다. 한 세대에서 사용된 난방과 온수에 유량을 살펴보면 난방은 1~3 L/min인데 반해 온수는 최대 20 L/min까지도 사용된다. 또한 온수를 만드는 데 사용되는 열량 역시, 난방은 약 15°C만 가열하면 되는데 반해 온수는 동절기에 최대 40°C를 가열해야 하기 때문에 필요로 하는 열량이 훨씬 크다는 것을 알 수 있다. 다만 온수는 사용 시간이 짧기 때문에 하루 동안의 사용량으로 보면 난방에 비해 적게 사용된다.

지역난방을 사용하는 공동주택의 열교환기 설계에 있어서 순간적인 열 수요를 아는 것이 중요하지만 수요의 정확한 측정은 어려웠다. 누적 열량을 측정하는 열량계 특성상 하루에 한 번 검침할 경우 하루 동안의 평균 사용량은 알 수 있지만 하루 중 사용량이 많은 시간은 알 수 없다. 한 시간 한번 검침의 경우도 한 시간보다 짧은 시간 동안 사용된 양은 알 수 없다. 이처럼 검침 시간이 짧을수록 보다 정확한 최대 순간 부하(Peak load)를 알 수 있다는 것을 알 수 있다.

온수의 사용은 난방과 달리 짧으면 1분 이내로 사용되는 경우도 있으며 길어도 1시간 이상 사용하는 경우가 많지 않기 때문에 정확한 분석을 위해서는 짧은 측정 주기로 측정할 필요가 있다. 대부분의 열량계는 요금 부과를 위해서 한 달에 한 번 검침을 하는 경우가 많으며 짧으면 1시간, 또는 전기 스마트미터의 경우 15분 주기로 검침 가능한 계량기도 있다. 개발된 스마트미터 시스템은 900세대 실증 단지 전체 세대를 20초 이내에 검침이 가능하며 30초에 한 번씩 검침 데이터를 저장한다. 저장된 데이터는 세대 사용량을 분석하여 사용자에게 피드백하고 계량기의 이상을 판단하는 용도로 사용된다.




Fig. 4는 검침 간격을 1분, 1시간, 1일로 가정하여 동절기 온수 사용 유량/열량 수요를 비교해서 보여준다. 수요를 계산한 방식은 아래 식과 같다. 전술하였듯이 검침 간격이 길면 평균 효과로 최대 수요 값이 낮게 보일 수 있다는 것을 알 수 있다.


각 그래프는 최대 수요 지점에 표시가 있으며 Table. 1은 각 최대 수요 값과 발생 시간이 나타나 있다. 일반적으로 온수 수요는 주중 오전에 발생하는 것으로 알려져 있는데 분석 결과에서는 유량 수요는 주중 오전(08:02 AM)에 나타났지만 최대 열량 수요는 저녁 시간(09:15 PM)에 발견되었다. 또한 일일 평균 사용량 값과 1분 최대 수요 값을 비교했을 때 일일 평균 사용량이 62 %p 낮게 나타났다. 1시간 최대 수요의 경우는 25%p 낮게 나타났다. 지역난방 공동주택 단지의 열교환기 설계에서 일반적으로 1시간 수요를 기준으로 설계하는데 이렇게 설계하였을 경우 순간적으로 열 교환 용량이 부족할 수 있다.

공동주택의 열에너지 사용량 예측에 있어서, 난방의 경우는 실외 온도와 강한 상관관계가 있기 때문에 일기예보를 통해서 쉽게 예측할 수 있지만 온수의 수요는 실외 온도와 상관관계가 낮다고 알려져 있다. 온수는 실외 온도 이외에도 생활 패턴, 환경, 사회, 경제 상태 등과 같은 여러 요인에 영향을 받는다.


Fig. 5에 동절기와 하절기, 유량과 열량의 사용량과 당일 실외 온도 간의 관계를 나타냈다. 동절기는 유량과 열량 모두 결정 계수(Coefficient of determination, 이하 R2)가 0.07, 0.16으로 낮은 상관관계를 보인다. 하절기 역시 R2가 유량 0.33, 열량 0.21로 낮지만 동절기보다는 상대적으로 높게 나타났다.
세대에서 동일한 온도의 온수를 사용한다고 했을 때 보충수의 온도가 낮을수록 많은 양의 온수를 사용해야 하기 때문에 온수의 사용 수요는 보충수 온도의 영향을 받는다고 예측할 수 있다. 보충수의 온도는 실외 온도의 영향을 받기는 하지만 공동주택은 지하에 위치하는 보충수 저장탱크를 사용하기 때문에 물의 현열 축열 효과로 실외 온도의 변화에 보다 늦게 반응해서 변화한다.


Fig. 1에서 볼 수 있듯이 실증 단지에서는 온수 열량 계산을 위해서 보충수 온도를 측정하였으며 Fig. 6에 실외 온도와의 관계를 나타내었다. 그림에서 볼 수 있듯이 당일의 실외 온도(검은색 선)는 동절기와 하절기 모두 사용량의 패턴과 일치하지 않았으나 보다 과거의 실외 온도와 비교했을 때에는 보다 높은 유사성을 보였다. 동절기의 경우 6일 전의 실외 온도와, 하절기는 14일 전의 실외 온도와 유사성이 높다는 것을 알 수 있다. 하절기에서 동절기보다 큰 딜레이를 보이는 이유는 실외 온도와 보충수 온도의 차이가 크기 않기 때문이다. 또한 동절기의 실외 온도는 영하로 떨어지는 반면에 물은 3°C 이하로 내려가지 않기 때문에 영하 이하의 온도에서는 실외 온도의 영향이 약해진다. 다만 온수의 사용량은 보충수 온도 이외에도 당일의 실외 온도 등 다른 변수들이 존재하기 때문에 실외 온도와 보충수 온도 차이의 딜레이를 동일하게 적용하는 것이 최적이라고 할 수 없다. 때문에 실외 온도에 다양한 딜레이를 적용하여 실외 온도와 온수 사용량의 상관관계를 분석하였다.


Fig. 7은 과거의 실외 온도(초소, 평균, 최대)와 당일의 온수 사용량과의 상관관계 분석 결과를 보여준다. 동절기는 6일, 하절기는 13일 동안의 실외 온도를 이용하여 분석하였다. 당일의 실외 온도와의 관계를 ‘Day-0’으로 정의하고, 전날은 ‘Day-1’, 이틀 전은 ‘Day-2’로 정의하였다. 동절기와 하절기, 유량과 열량 수요에 상관없이 모든 경우에서 R2 값이 증가하였다.
동절기는 유효한 모든 범위에서 유량보다 열량이 실외 온도에 민감한 것으로 나타났다. 하절기는 그래프 초기에 유량이 열량보다 실외 온도에 민감하지만 가장 높은 상관관계를 가지는 Day-10 에서는 열량이 실외 온도에 더욱 민감한 것으로 나타났다. 또한 온수 사용 열량은 과거의 일 평균 실외 온도보다 일 최저 실외 온도에 더욱 큰 영향을 받는다.


최소 실외 온도 기준으로 가장 높은 관계를 나타내는 경우는 동절기 ‘Day-3’에서 유량/열량 R2 값이 0.15/0.38이었고 하절기 ‘Day-10’에서 0.7/0.75였다. Fig. 7에 가장 높은 상관관계를 가지는 날의 초소 실외 온도와 온수 사용량과의 상관관계에 대한 그래프가 있다. 이 결과는 각 지역의 실외 온도, 물 저장 탱크의 크기 및 몇몇 변수를 고려하면 며칠 전의 실외 온도를 이용하여 온수 사용량을 일정 부분 예측할 수 있다는 것을 의미한다.

이 연구는 지역난방을 사용하는 공동주택 단지에서 사용하는 온수의 유량/열량 수요를  분석하기 위해서 수행되었다. 온수 유량/열량 수요 특성 데이터를 수집하기 하기 위한 스마트 미터를 개발했으며 개발된 스마트 미터의 실증을 위해서 900 세대의 공동주택 단지에 설치하였다. 1년 동안 실증 단지에서 사용된 온수 사용 데이터를 수집하였고 동절기와 하절기의 온수 유량/열량 수요에 대한 분석을 수행하였다. 

 

개발된 스마트 미터 시스템은 900 세대를 대상으로 20초 이내에 모던 세대의 데이터 수집이 가능하며 30초 주기로 데이터를 서버에 저장하도록 설정되어 있다. 이것은 높은 해상도의 데이터를 동시성을 가지고 수집할 수 있다는 것을 의미한다. 이런 데이터를 기반으로 세 가지 측면에서 온수의 사용량을 분석하였다.

 

(1) 계절별로 온수의 사용량에 차이가 있는 것은 당연하지만, 유량으로 분석했을 때와 열량으로 분석했을 때 계절별 사용량의 차이가 있었다. 동절이 온수 사용 유량은 하절기에 비해서 2배 많았지만 열량 기준으로는 동절기에 5배 많은 열량이 사용되었다. 

 

(2) 검침 주기의 특성에 대해 분석한 결과 검침 주기가 길수록 최대 사용량에 대한 민감도가 낮아지는 것으로 나타났다. 하루에 한 번 검침한다고 했을 때 최대 사용량(하루 평균 사용량)는 1분 주기로 검침했을 때에 비해 약 38% 수준으로 나타났다. 온수 시스템의 설계 기준으로 자주 사용되는 1시간 평균 사용량 역시 1분 사용량에 비해서 66% 수준이었기 때문에 1시간 사용량 기준으로 열교환기 등을 설계하였을 경우에는 순간적으로 열교환 용량이 부족한 경우가 생길 수 있다. 

 

(3) 실외 온도를 이용하여 온수 사용량 수요를 예측하기 위한 데이터 분석에 따르면, 온수 유량/열량 수요는 계절에 따라 며칠 전의 과거 실외 온도를 예측에 사용하는 것이 당일의 실외 온도는 사용하는 것보다 더 정확할 수 있는 것으로 나타났다. 실증 단지에서는 온수 수요가 동절기는 3일 전, 하절기는 10일 전의 실외 온도를 따른다는 것을 확인하였다.

 

이러한 결과로부터 동절기와 하절기의 온수 사용 유량/열량에 영향을 미치는 요인이 다양하다는 것을 알 수 있다. 분석 결과를 참고하면 공동주택 지역난방 시스템의 열교환기, 펌프 및 수배관 설계에 보다 나은 지침을 만드는 데 도움을 줄 수 있을 것으로 기대된다. 또한 지역난방 공급을 위한 열병합 플랜트에서도 정확한 수요 예측을 통해서 에너지 효율을 향상시킬 수 있을 것이다.








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