Optimal PV Design for Educational Facilities Considering Renewable Energy Installation Obligation and Load Matching

Chang-Hwan Kim; Eui-Jong Kim

doi:10.7836/kses.2024.44.3.001

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Research Article

Journal of the Korean Solar Energy Society. 30 June 2024. 1-14
https://doi.org/10.7836/kses.2024.44.3.001

Optimal PV Design for Educational Facilities Considering Renewable Energy Installation Obligation and Load Matching

신재생에너지 설치 의무화 제도와 부하 매칭을 고려한 교육시설 최적 PV 설계

Chang-Hwan Kim¹

Eui-Jong Kim²^*

김 창환¹

김 의종²^*

¹Master Program Student, Department of Architectural Engineering, Inha University

²Full Professor, Department of Architectural Engineering, Inha University

¹인하대학교 건축공학과, 석사과정

²인하대학교 건축학부, 교수

^{*Corresponding Author}

License (open-access, http://creativecommons.org/licenses/by-nc/3.0/):

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ABSTRACT

The purpose of this study is to determine the optimal tilt angle for fixed solar modules that can meet the hourly electricity demand of a school facility. Simulations were conducted to reflect the load characteristics of a middle school located in Seoul to calculate the net power consumption for various tilt angles of the solar modules. The results revealed that the optimal tilt angle was 16°, resulting in an approximately 3.5% increase in annual power savings compared with existing solar module installation guidelines. Therefore, it is recommended that the tilt angle of the solar modules within a range of lower tilt angles, including 16°, is ideal. Because the optimal tilt angle of solar modules may vary depending on the target building, there is a need for solar installation guidelines that propose tilt-angle designs that consider building load characteristics.

Keywords

Renewable energy

Building load

PV slope

Optimal design

Energy simulation

키워드

신재생에너지

건물 부하

PV 경사각

최적설계

에너지 시뮬레이션

MAIN

1. 서 론
2. PV 설치 경사각별 발전량 변화 분석
2.1 경사에 따른 입사일사량 모델식
2.2 PV 발전량 모델식
3. 교육 시설 특성을 반영한 시뮬레이션 모델
3.1 모델링 프로세스
3.2 TRNSYS 시뮬레이션 구성
3.3 TRNOPT 최적화 설정
4. 교육 시설 특성에 따른 시뮬레이션 결과
4.1 EHP 냉ㆍ난방 성능묘사 검증
4.2 냉ㆍ난방 제어에 따른 실내온도 변화
4.3 부하에 따른 월별 설비 전력소비량
4.4 PV 최적 경사각과 전력 절감량 분석
5. 결 론

기호 및 약어 설명

$I$ : 수평면 전 일사량(W)

$T$ : 표면의 온도(℃)

$P$ : 전력량(Wh)

$A$ : PV 모듈의 면적(m²)

$R$ : 수평면에 대한 경사표면의 일사 비율(-)

$α$ : PV 모듈의 흡수율(-)

$τ$ : PV 모듈의 투과율(-)

$η$ : PV 전력생산 효율(-)

$E f f$ : PV 전력생산 효율 수정자(-)

$I A M$ : 입사각 수정자(-)

$θ$ : 천정각(rad)

$β$ : 경사각(rad)

$γ$ : 방위각(rad)

$ρ_{g}$ : 지면 반사율(-)

$b_{0}$ : 선형 입사각 수정자 상수(-)

$A_{I}$ : 이방성 지수(-)

$f$ : 변조 계수(-)

하첨자 설명

$b$ : 일사 직달 성분

$d$ : 일사 확산 성분

$g$ : 일사 반사 성분

$L$ : 경사표면

$M$ : PV 모듈

$r e f$ : 참조 값

$n$ : 법선 성분

$s$ : 태양 성분

1. 서 론

환경부¹⁾에서 발표한 기후위기 대응을 위한 탄소 중립·녹색성장 기본계획에 따르면 한국은 2030년도까지 건물부문에서 발생하는 온실가스를 2018년도 대비 약 17.1 백만톤 감축해야 하며 태양광, 수소 등의 재생에너지 확대를 통하여 약 400 만톤을 추가 감축하는 것을 목표하고 있다. 제시된 목표에 따라 산업통상자원부²⁾에서는 공공건물을 대상으로 한 신재생에너지 공급확대 정책을 추진하고 있으며 2030년도까지 건물 내 예상 에너지사용량의 40%를 공급 의무비율로 명시하는 신재생에너지 설치의무화제도를 운영하고 있다. 본 신재생에너지 공급확대 정책에 높은 비중을 차지하는 태양광 발전(Photovoltaic)은 설치 지침에 따라 설치되고 있으나 지자체별로 태양광 설비 설치와 관리 등에 대한 기준을 조례로 정하고 있어 지역별 다소 상이한 내용이 존재한다³⁾. 특히 고정형 PV 경사각은 단순히 디자인 및 발전효율을 고려하여 설치할 것을 고시하며 연간 최대 전력을 생산할 수 있는 경사인 설치 지역 위도를 경사각으로 고시하는 지자체는 많지 않은 상황이다. 또한 적용 건물의 부하 특성을 반영한 최적 경사에 대한 고시는 미비한 실정이며 건물 용도와 외피 성능에 따라 최적 경사는 다를 것으로 사료된다. 교육 시설인 초중고의 경우 주간 사용시간이 비교적 짧고 혹서기 및 혹한기가 방학 기간과 맞물리는 점, 그리고 교육 시설에서 PV를 통한 신재생에너지 설치의무화제도 이행이 선호되고 있다는 점에서 부하 매칭을 고려한 최적 경사 연구가 필요한 시설로 사료된다. 본 연구와 관련된 선행연구 중 Yoon et al.⁴⁾은 서울, 광주, 그리고 부산지역의 초등학교를 대상으로 PV 모듈 경사를 활용한 파사드 설계를 수행하였으나 해당 연구는 학교 부하와 관계없이 연간 전력생산량에 초점을 두고 있으며 남향 기준 지역의 위도각을 최적 경사로 정의하고 있다. 또한 Abdillah et al.⁵⁾은 인도네시아 학교시설의 PV 모듈 설계 고려요인으로써 경사각을 언급하고 있으나 주 연구 내용은 그리드 시스템을 활용한 설계안을 제시하고 있으며 모듈 경사는 인도네시아의 위도각을 설계 경사로 정의하고 있다. 따라서, 교육 시설의 부하 특성을 반영한 최적 PV 경사를 도출한 연구는 선행된 바 없으며 본 연구에서는 선정한 교육 시설의 부하 특성을 반영한 최적 PV 경사를 도출하여 교육 시설에 적합한 PV 설치 경사 설계기준을 제시하는 것에 목적이 있다. 즉, 발전된 PV 전력이 그리드에 연결되지 않고 시설 내 전력소비로 최대한 사용되기 위한 연중 최적 각도를 산출하는 데 의의가 있다. 본 연구는 수학 모델식에 근거하여 PV 설치 경사에 따른 발전량 변화를 확인하였으며 기상데이터 적용, 건물 모델링, 그리고 교육 시설의 부하 특성에 따라 나타나는 연간 설비 전력소비량과 소비량을 충당할 수 있는 PV 모듈의 최적 경사각을 도출하기 위한 방법으로써 동적 에너지 시뮬레이션 프로그램을 활용하였다.

2. PV 설치 경사각별 발전량 변화 분석

2.1 경사에 따른 입사일사량 모델식

PV 모듈의 발전량은 입사일사량에 영향을 받으며 입사일사량은 PV 모듈의 경사에 따라 결정된다. 2.1장에서는 경사에 따른 입사일사량 모델식을 소개하고자 한다. 지면에 도달하는 일사는 대기에서 흡수와 산란을 거치지 않는 직달 일사와 흡수와 산란을 거치는 확산 일사로 구분할 수 있으며, 수평면 전 일사량 $I$ 은 식(1)과 같이 직달 일사 $I_{b}$ 와 확산 일사 $I_{d}$ 의 합으로 나타낼 수 있다⁶⁾. 이와 달리 경사면에서는 직달과 확산 성분 이외에 지면으로부터 반사된 후 경사면에 도달하는 일사를 고려해야 하며 식(2)와 같이 나타낼 수 있다.

(1)

I = I_{b} + I_{d}

(2)

I_{L} = I_{bL} + I_{dL} + I_{gL}

경사면에 도달하는 전 일사량 $I_{L}$ 의 직달 성분 $I_{bL}$ , 확산 성분 $I_{dL}$ , 반사 성분 $I_{gL}$ 은 식(3), (4), (5), (6), (7), (8), (9), (10)에 관련 수식이 존재하며 각 성분의 수평면에 대한 경사면의 일사 비율 $R$ 에 관하여 경사각 $β$ 항이 존재한다⁷⁾. 본 경사에 따른 입사일사량 모델식은 경사진 PV 모듈 표면에서도 동일하게 나타난다.

(3)

I_{bL} = I_{b} R_{b}

(4)

R_{b} = \frac{\cos θ}{\cos θ_{s}}

(5)

\cos θ = \cos θ_{s} \cos β \cos θ_{s} \cos (γ_{s} - γ) \sin β

(6)

I_{gL} = I R_{g}

(7)

R_{g} = 0.5 (1 - \cos β) ρ_{g}

(8)

I_{dL} = I_{d} R_{g}

(9)

R_{d} = 0.5 (1 - A_{I}) (1 + \cos θ) (1 + f (\sin (\frac{β}{2}))^{3} + A_{I} R_{b})

(10)

f = \sqrt{\frac{I_{b}}{I}}

아래 Fig. 1에는 식(2), (3), (4), (5), (6), (7), (8), (9), (10)에 따라 위도 37.57° N, 경도 126.97° E인 대한민국 서울 지역의 PV 경사에 따른 입사일사량을 제시하였다. 방위각 0°를 기준으로 지면 경사를 0°, 37.57°, 90°로 설정할 때 여름철 6월과 겨울철 12월의 각 1달간 단위면적당 입사일사량을 하루 24시간에 대하여 나타냈으며 시간별 평균값을 가시적으로 표현하였다. Fig. 1에 따르면 PV 경사에 따라 계절별로 입사일사량이 상이하게 나타남을 확인할 수 있으며 여름철에는 0°인 경우, 겨울철 90°인 경우 입사일사량이 상대적으로 크게 나타남을 확인할 수 있다.

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Fig. 1

Incident solar radiation per unit area according to the slope in Seoul during summer and winter

2.2 PV 발전량 모델식

PV 발전량 $P_{M}$ 은 식(11)과 같이 모듈 면적 $A$ , 투과율 $τ$ , 흡수율 $α$ , 입사각 수정자 $I A M$ , 입사일사량 $I_{M}$ , 발전효율 $η_{M}$ 의 곱으로 나타낼 수 있다⁸⁾. 발전량은 결정된 입사일사량에 대한 발전효율과 입사각 수정자에 따라 달라지며 이와 관련된 발전효율은 식(12), (13), (14)에 따라, 입사각 수정자는 식(15) ~ (16)에 따라 도출할 수 있다.

(11)

P_{M} = A (τ α)_{n} I A M I_{M} η_{M}

(12)

η_{M} = η_{ref} η_{Temp} η_{Rad}

(13)

η_{Temp} = 1 + E f f_{Temp} (T_{M} - T_{ref})

(14)

η_{Rad} = 1 + E f f_{Rad} (I_{M} - I_{ref})

(15)

I A M = \frac{τ α}{(τ α)_{n}}

(16)

\frac{τ α}{(τ α)_{n}} = 1 - b_{0} (\frac{1}{\cos θ} - 1)

아래 Fig. 2에는 식(11), (12), (13), (14), (15), (16)에 따라 서울 지역의 PV 경사에 따른 발전량을 제시하였다. 방위각과 경사는 Fig. 1과 같은 조건으로 여름철 6월과 겨울철 12월의 각 1달간 단위면적당 발전량을 하루 24시간에 대하여 나타냈으며 시간별 평균값을 가시적으로 표현하였다. Fig. 2에 따르면 각 경사의 PV 발전량은 Fig. 1의 입사일사량 패턴과 비례하고 있음을 확인할 수 있다.

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Fig. 2

PV power generation per unit area according to the PV panel slope in Seoul during summer and winter

3. 교육 시설 특성을 반영한 시뮬레이션 모델

3.1 모델링 프로세스

부하 특성과 신재생에너지 설치의무화제도 내용을 반영한 최적 PV 경사각 설계를 위한 모델링 프로세스를 아래 Fig. 3에 제시하였다. 선정한 건축물의 형별 성능, 위치 및 기상정보, 설비 카탈로그, 그리고 설계한 PV 용량을 동적 에너지 시뮬레이션 프로그램 TRNSYS에 반영하여 모델을 제작하였다. 제작한 TRNSYS 모델은 최적화 프로그램 TRNOPT와 연계하여 최적화 설정을 진행하였으며 시뮬레이션 기간 발생하는 설비의 전력소비량이 최저가 되는 PV 경사각을 도출하였다.

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Fig. 3

Modeling process of the optimal PV tilt angle design reflecting load matching

3.2 TRNSYS 시뮬레이션 구성

(1) 대상 공간

본 연구에서는 신재생에너지 설치 의무화 대상인 공공기관 중 중학교를 대상 건물로 선정하였으며 해당 건물의 도면과 형별 성능 내역서를 활용하여 건물 모델링을 진행하였다. 대상 건물은 서울에 위치하고 건물의 형별 성능 내역은 Table 1와 같다. 시뮬레이션 대상 공간은 학교 전체가 아닌 주 이용자인 학생들이 대부분 재실하는 교실을 선정하였으며 중간층 하나의 교실을 대상 공간으로 선정하였다.

Table 1

Performance specifications by middle school building components

Building Part	Material	Thickness (mm)	Thermal Conductivity (W/m.K)	U-Value (W/m².K)
External Wall	EPS	100	0.031	0.284
External Wall	Concrete	200	1.600	0.284
Internal Wall	Concrete	200	1.600	3.791
Ground Floor	EPS	130	0.031	0.224
Ground Floor	Concrete	150	1.600	0.224
Internal Floor	Concrete	150	1.600	3.791
Roof Ceiling	EPS	230	0.031	0.130
Roof Ceiling	Concrete	150	1.600	0.130
Window	Glass (Double)	20	-	1.212

(2) 부하 프로필

중학교 내에서 발생하는 부하 프로필을 아래 Table 2에 제시하였다. 재실 인원은 24명의 학생과 1명의 교사로 구성되어 있으며 ASHRAE Standard⁹⁾에 따라 앉아 있는 상태인 60 W/Person를 기준으로 인체 부하를 산정하였다. 조명은 LED 기준 국토 교통부¹⁰⁾의 학교시설 인증심사기준에 따라 조명밀도 1급 조건을 충족하는 9 W/m²로 산정하였으며 Ahn et al.¹¹⁾은 LED 발열량을 전력소비량의 75 ~ 85%로 제시하고 있어 본 연구에서는 80%로 산정하였다. 환기는 교육부¹²⁾ 학교보건법 시행규칙 [제3조 별표 Ⅱ]에 따라 최소 환기 요구량 21.6 CMH/Person을 충족하도록 하였으며 냉ㆍ난방 설정 온도는 산업통상자원부¹³⁾ 에너지이용 합리화법 시행규칙 제31조의2에 근거하여 난방을 20℃으로, 냉방을 26℃으로 설정하였다. 정의한 부하는 학교의 운영시간에 따라 주중 오전 9시부터 오후 4시까지 대상 공간에 발생하며, 부하를 감당하는 설비도 같은 시간에 가동하도록 설정하였다. 본 연구에서는 최적의 PV 경사각을 전력부하 매칭 정도로 설정하였기 때문에 학급 내 전력으로 충당하는 부하들을 정의하였으며 이에 급탕 부하를 제외하였다.

Table 2

Type of loads and weekdays schedules of a class

Load Factor	Descriptions	Schedule
People	Seated State: 60 W/Person (25 Person)	9:00 ~ 16:00 (Weekdays)
Lights	LED: 9 W/m² (Heat Fraction: 0.8)
Ventilation	21.6 CMH/Person (25 Person)
Heating	Set-point Temperature: 20℃
Cooling	Set-point Temperature: 26℃

(3) 설비 기기 사양

본 시뮬레이션에 활용할 설비 기기의 사양 정보를 아래 Table 3에 제시하였다. 전기식 히트펌프(Electric Heat Pump)와 에너지 회수 환기장치(Energy Recovery Ventilator)는 선정한 중학교에 적용가능한 설비의 성능을 반영하였으며 PV는 설계용량이 300 W인 모듈 사양을 적용하여 신재생에너지 설치의무화제도에서 고시하는 기준에 따라 총 설계용량이 매칭되도록 모듈 수량을 산출하였다. 아래 Table 4는 신재생에너지 설치의무화제도 고시내용 중 PV 설계용량 산출 기준을 의미하며 본 연구의 대상 공간은 서울에 위치한 교육 시설이며, 시뮬레이션에 사용된 단위 교실 면적 66.42 m²에 대하여 약 15,365 kWh/yr 예상 에너지사용량(Estimated Energy Usage)이 도출되었다. 본 연구에서는 2030년 기준 에너지공급 의무화 비율 40%를 적용하여 약 6,146 kWh/yr의 신재생에너지 생산량을 확보하는 설계용량을 도출하고자 하였으며 고정식 PV 단위 에너지생산량 1,358 kWh/kW.yr과 보정계수는 0.95를 산출식에 적용하여 해당 면적에 대해 약 4.76 kW을 도출하였다. 도출한 설계용량은 시뮬레이션에 반영하였으며 그 밖에 Table 3에 제시한 설비 외 Table 2에서 제시한 조명의 전력소비량 정보를 반영하였다.

Table 3

Device items and performance details in simulation

Device	Detailed	Value	Note
EHP	Rated Cooling Performance	5.2 kW	VRF Air Conditioner
	Rated Heating Performance	5.9 kW
	Rated Cooling Power Consumption	0.98 kW
	Rated Heating Power Consumption	1.26 kW
ERV	Heating Sensible Rate	0.7	Constant Air Volume (With 2 Fans)
	Cooling Sensible Rate	0.6
	Ventilation Rate	800 CMH
	Power Consumption	0.29 kW
PV	Area	2.09 m²	Apply 16 Modules to Simulation
	Design Capacity	0.3 kW
	Rated Efficiency	15.4%

Table 4

Criteria for calculating device design capacity under obligatory installation system of new and renewable energy

Factor	Descriptions
$E n e r g y S u p p l y O b l i g a t i o n R a t i o = \frac{N e w a n d R e n e w a b l e E n e r g y P r o d u c t i o n}{E s t i m a t e d E n e r g y U s a g e} \times 100$
Energy Supply Obligation Ratio	40% of Estimated Energy Usage (As of 2030)
$E s t i m a t e d E n e r g y U s a g e = U n i t E n e r g y U s a g e \times T o t a l F l o o r A r e a \times R e g i o n a l C o e f f i c i e n t$
Unit Energy Usage	Educational Facility Standard: 231.33 kWh/m².yr
Total Floor Area	Target One Classroom: 66.42 m²
Regional Coefficient	Seoul: 1.0
$N e w a n d R e n e w a b l e P r o d u c t i o n = D e s i g n C a p a c i t y \times U n i t E n e r g y P r o d u c t i o n \times C o r r e c t i o n F a c t o r$
Unit Energy Production	Fixed Type of PV Standard: 1,358 kWh/kW.yr
Correction Factor	Fixed Type of PV Standard: 0.95

(4) 세부조건

앞에서 제시한 건물 모델, 부하 프로필, 그리고 설비 기기 사양을 비롯한 시뮬레이션에 요구되는 세부조건들을 아래 Table 5에 제시하였다. 실제와 유사한 환경을 구성하고자 학교의 운영 기간과 방학 기간, 그리고 냉ㆍ난방 기간을 반영하였으며 이에 대하여 법으로 고시하는 기준이 없어 실제 학사일정과 학교 냉ㆍ난방 실시계획을 참조하였다. 정의한 냉ㆍ난방 기간에 가동되는 EHP는 Hysteresis 제어를 따르도록 하였다.

Table 5

Simulation details with TRNSYS

Conditions	Descriptions
Simulation Period	Annual period except vacation (following occupancy schedule)
Vacation	Summer: July 19. ~ Aug 15. / Winter: Dec 31. ~ Mar 1.
Heating Operation	Nov 1. ~ Mar 31. (Except Vacation)
Cooling Operation	May 1. ~ Sep 30. (Except Vacation)
EHP Operation	Hysteresis Control (Bandwidth: 1℃)

3.3 TRNOPT 최적화 설정

PV의 경사각을 최적 설계하기 위한 TRNOPT 프로그램 내 최적화 설정을 Table 6에 제시하였다. 설계변수 PV 경사각 $β$ 은 남향기준 0°부터 90°까지의 범위로 설정하였으며 목적함수 $F$ 는 해당 시간의 EHP, ERV, 그리고 조명의 전력소비량 합에서 PV 전력생산량을 공제한 값 $P_{DEVICES, t}$ 의 누계 값으로 정의하였다. 시간 $t$ 는 6분 단위로 1년 기간을 대상으로 입자 군집 최적화(Particle Swarm Optimization)를 수행하였으며 해당 시간마다 출력되는 전력소비량과 전력생산량 데이터는 3장의 세부조건들이 반영된 결과임을 확인하였다. 학교에는 별도의 에너지 저장장치(Energy Storage System)를 설치하지 않으므로 해당 시간의 PV 전력생산량이 EHP, ERV, 그리고 조명의 전력소비량 합을 상회하는 경우 0 값으로 간주하였다.

Table 6

Optimization setting with Program TRNOPT

Setting Factor	Descriptions
Optimization Method	Particle Swarm Optimization
Design Variable	$β (0 \leq β \leq \frac{π}{2})$
Objective Function	$Min F = \sum_{t = 1}^{87600} P_{DEVICES, t} = \sum_{t = 1}^{87600} (P_{EHP, t} + P_{ERV, t} + P_{Light, t} - P_{PV, t})$
Constraint	$P_{DEVICES, t} = 0, w h e r e P_{DEVICES, t} \leq 0$

4. 교육 시설 특성에 따른 시뮬레이션 결과

4.1 EHP 냉ㆍ난방 성능묘사 검증

본 연구에서는 외기온과 실내온 변화에 따른 EHP 에너지소비량를 계산하고자 건물모델에서 설정온도를 유지하는 방식으로 Timestep마다 EHP 가동여부를 결정하면서 시뮬레이션을 진행하였고, 설정온도와의 이격을 최소화하기 위해 시간간격은 6분으로 설정하였다. 이 때 EHP의 공급 열량과 전력소비량은 EHP 제조사의 성능 데이터를 활용하였으며 성능 회귀식의 형식으로 시뮬레이션 모델에 적용하였다. 회귀식은 냉ㆍ난방 열량과 냉ㆍ난방 전력소비량에 대한 회귀식을 각각 도출하여 Fig. 4와 같이 산점도 형태로 성능 데이터와 비교하였으며 통계의 정량적 지표를 기준으로 회귀식을 평가하기 위해 평균 제곱근 오차(Root Mean Square Error)와 결정계수(Coefficient of Determination)를 도출하여 Table 7에 결과를 제시하였다. R-squared를 기준으로 냉방 성능은 0.93, 난방 성능은 1.00, 냉방 전력소비량은 0.99, 그리고 난방 전력소비량은 1.00의 정확도를 보였다.

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Fig. 4

Comparison of total capacity and power input of the performance table and performance model of electric heat pump

Table 7

RMSE and R-squared of heating and cooling total capacity and power input performance model

Type of Model	RMSE (kW)	R-squared
Cooling TC	0.235	0.93
Heating TC	0.020	1.00
Cooling PI	0.100	0.99
Heating PI	0.023	1.00

4.2 냉ㆍ난방 제어에 따른 실내온도 변화

EHP 가동 스케줄과 Hysteresis 제어에 따른 냉ㆍ난방 열량과 실내온도 변화를 확인하고자 구성한 시뮬레이션 모델의 결과를 확인하였으며 여름철 6월과 겨울철 12월의 주중을 표본으로 선정하여 하루 24시간을 모두 반영한 형태로 Fig. 5에 제시하였다. 결과에 따르면 EHP 가동 시간인 오전 9시 ~ 오후 4시의 실내온도가 냉ㆍ난방 설정 온도 수준으로 유지됨에 따라 적절한 냉ㆍ난방 열량이 공급되고 있음을 확인할 수 있었으며 에너지효율등급이 높은 학교는 겨울철보다 여름철에 더 많은 에너지가 요구됨을 파악할 수 있었다.

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Fig. 5

Indoor temperatures and TC according to cooling and heating control

4.3 부하에 따른 월별 설비 전력소비량

건물 부하를 감당하기 위하여 가동되는 설비의 월별 전력소비량을 Fig. 6에 제시하였다. 시뮬레이션은 학교 운영 기간 오전 9시 ~ 오후 4시에 발생하는 설비 전력소비량을 집계하였으며 방학이 포함된 기간은 회색 음영으로 나타내었다. 결과에 따르면 조명과 ERV 전력소비량은 월별 가동 시간에 비례하였으며 EHP 전력소비량은 4.2와 같이 겨울철에 대비 여름철에 많은 에너지가 요구됨에 따라 전력소비량이 높게 나타남을 확인하였다. 연간 전력소비 형태는 교육 시설의 짧은 여름방학과 긴 겨울방학 특성에 따라 여름철 전력소비량이 우세하였으며 연간 전력소비량은 1,639.7 kWh로 집계되었다.

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Fig. 6

Monthly electricity consumption according to load characteristics

4.4 PV 최적 경사각과 전력 절감량 분석

최적화 과정을 거쳐 설비 전력소비량 매칭을 고려한 최적 PV 설치 경사각을 도출하였으며 Fig. 7은 PV 경사별 연간 발전량, 소비량과 매칭된 발전량, 그리고 매칭 발전량을 공제한 설비 전력소비량을 나타낸다. 본 시뮬레이션 기준 연간 발전량은 PV 설치 고시에서 안내하는 설치 지역의 위도 37.57°와 근접한 35°에서 최대로 도출되었으며 최적 경사각은 이와 다른 16°로 도출되었다. 결과에 따르면 37.57°에서는 약 1,188.0 kWh의 매칭 전력과 451.7 kWh의 설비 전력소비량이 나타난 반면 16°에서는 약 1,203.8 kWh의 매칭 전력과 435.9 kWh의 설비 전력소비량이 나타나 제안하는 설계방식이 기존대비 약 3.5%의 전력을 절감할 수 있음을 확인하였다. 그러나 최적각도 16°외에 Fig. 7의 음영 부분에서의 에너지 소비량은 큰 차이가 없는 것으로 나타나, 현장 여건에 따라 37.57° 이하의 범위 내에서 경사 설계가 가능할 것으로 제안한다. 즉, 교육 시설의 사용 스케줄 및 부하 패턴을 고려할 때, 수평에 가까운 경사로 설치하는 것이 매칭 측면에서 유리한 것으로 나타났다.

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Fig. 7

Optimal results of accumulated power consumption according to PV installation tilt angle

5. 결 론

본 연구에서는 건물 부하 특성과 신재생에너지 설치의무화제도에 따른 PV 발전량 및 소비전력 매칭을 고려한 최적의 PV 설치 경사각을 도출하였으며 설치 고시 경사각과 도출한 최적 경사각에서의 연간 전력소비량을 정량적으로 비교하였다. 시뮬레이션은 서울에 위치한 중학교를 대상으로 진행하였으며 형별 성능, 부하 인자, 그리고 운영 스케줄 특성을 반영한 결과 감당해야 할 건물 부하가 겨울철보다 여름철에 우세하게 나타남을 확인하였고 이에 따라 설비의 전력소비량 또한 여름철에 더 높게 나타남을 분석하였다. PV 모듈은 16°로 설치할 경우 연간 최저 소비치를 나타냈으며, 제안한 각도 전후로 수평에 가까운 범위에서 발전량 매칭 확률이 높은 결과를 보였다. 그러나 설치 고시 경사각과 최적 경사각의 연간 전력소비량은 큰 차이가 없는 것으로 나타나 교육 시설의 PV 모듈 설치는 현장 여건에 따라 37.57° 이하의 범위 내에서 경사 설계가 가능할 것으로 제안한다. 연구에서 사용된 대상 건물의 부하 특성은 용도와 형별 성능에 따라 변경될 수 있으며 이에 PV의 최적 경사각 또한 다른 양상으로 도출될 수 있다. 따라서, 대상에 맞추어 연구에서 제안한 방법론을 통해 케이스별 최적화가 필요할 것으로 사료된다.

Acknowledgements

본 연구는 산업통상자원부의 재원으로 한국에너지기술평가원의 지원을 받아 수행한 연구 과제입니다(No. 20202020800360).

References

Ministry of Environment, Carbon Neutral Green Growth Framework Act to Tackle the Climate Crisis, 2024. https://www.knrec.or.kr/biz/main/main.do. last accessed on the 4^th February 2024.

Ministry of Trade, Industry and Energy, Obligation System for Public Institution Installation, 2024. https://www.knrec.or.kr/biz/main/main.do. last accessed on the 4^th February 2024.

Seoul Metropolitan Government, Standards for Installation and Management of Solar Facilities in Seoul City, 2023. https://www.law.go.kr/main.html. last accessed on the 4^th February 2024.

Yoon, S. D., Vuthy, S., and Choi, H. S., Design of Solar Modules for Building Façades at Educational Facilities in Korea, Energies, Vol. 14, No. 9, 2441, 2021, https://doi.org/10.3390/en14092441.

10.3390/en14092441

Abdillah, M., Satria, F. M., Pertiwi, N. I., and Setiadi, H., Design of Photovoltaic System for Public School Building, Indonesian Journal of Electrical Engineering and Computer Science, Vol. 29, No. 1, pp. 56-65, 2023, http://doi.org/10.11591/ijeecs.v29.i1.pp56-65.

10.11591/ijeecs.v29.i1.pp56-65

El-Sebaii, A. A., Al-Hazmi, F. S., Al-Ghamdi, A. A., and Yaghmour, S. J., Global, Direct and Diffuse Solar Radiation on Horizontal and Tilted Surfaces in Jeddah, Saudi Arabia, Applied Energy, Vol. 87, No. 2, pp. 568-576, 2010, https://doi.org/10.1016/j.apenergy.2009.06.032.

10.1016/j.apenergy.2009.06.032

Reindl, D. T., Beckman, W. A., and Duffie, J. A., Evaluation of Hourly Tilted Surface Radiation Models, Solar Energy, Vol. 45, No. 1, pp. 9-17, 1990, https://doi.org/10.1016/0038-092X(90)90061-G.

10.1016/0038-092X(90)90061-G

Duffie, J. A. and Beckman, W. A., Solar Engineering of Thermal Processes, John Wiley & Sons, New Jersey, United States, 2013.

10.1002/9781118671603PMC3605844

ASHRAE, ANSI/ASHRAE Standard 55-2023: Thermal Environment Conditions for Human Occupancy, American Society of Heating, Refrigerating, and Air-Conditioning Engineers, New York, United States, 2023.

Korea Institute Energy Research, Certification Examination Criteria for School Facilities, 2013. https://www.kier.re.kr. last accessed on the 5^th February 2024.

Ahn, B. L., Jang, C. Y., Leigh, S. B., Yoo, S., and Jeong, H., Effect of LED Lighting on the Cooling and Heating Loads in Office Buildings, Applied Energy, Vol. 113, pp. 1484-1489, 2014, https://doi.org/10.1016/j.apenergy.2013.08.050.

10.1016/j.apenergy.2013.08.050

Ministry of Education, Enforcement Regulations of the School Health Act, 2022. https://www.law.go.kr/main.html. last accessed on the 5^th February 2024.

Ministry of Trade, Enforcement Regulations of the Energy Use Rationalization Act, 2023. https://www.law.go.kr/main.html. last accessed on the 5^th February 2024.

Journal of the Korean Solar Energy Society ISSN:1598-6411(Print) 2508-3562(Online) 한국태양에너지학회 논문집

Preview

Optimal PV Design for Educational Facilities Considering Renewable Energy Installation Obligation and Load Matching

ABSTRACT

MAIN

(1)

(2)

(3)

(4)

(5)

(6)

(7)

(8)

(9)

(10)

Fig. 1

Incident solar radiation per unit area according to the slope in Seoul during summer and winter

(11)

(12)

(13)

(14)

(15)

(16)

Fig. 2

PV power generation per unit area according to the PV panel slope in Seoul during summer and winter

Fig. 3

Modeling process of the optimal PV tilt angle design reflecting load matching

Table 1

Performance specifications by middle school building components

Table 2

Type of loads and weekdays schedules of a class

Table 3

Device items and performance details in simulation

Table 4

Criteria for calculating device design capacity under obligatory installation system of new and renewable energy

Table 5

Simulation details with TRNSYS

Table 6

Optimization setting with Program TRNOPT

Fig. 4

Comparison of total capacity and power input of the performance table and performance model of electric heat pump

Table 7

RMSE and R-squared of heating and cooling total capacity and power input performance model

Fig. 5

Indoor temperatures and TC according to cooling and heating control

Fig. 6

Monthly electricity consumption according to load characteristics

Fig. 7

Optimal results of accumulated power consumption according to PV installation tilt angle

Acknowledgements

References