1. 서 론
2. 분석모형과 자료
2.1 HOMER 분석모형
3. 시뮬레이션 조건
3.1 열부하 산정
3.2 HOMER 입력 항목
3.3 해석 Model
4. 시뮬레이션 결과
4.1 Model별 결과
4.2 에너지 요금별 시뮬레이션 결과
5. 결 론
기호설명
: 연간 총 비용 (won/year)
: 총 전기 부하량 (kWh/year)
: 이자율, 실제 할인율
: 프로젝트 기간
: 자본회수율
NPC : Net present cost
COE : Cost of energy
1. 서 론
정부는 2030년까지 1차 에너지원 대비 11%를 신재생에너지를 이용해 공급할 계획을 가지고 있으며 이를 위해 R&D, 세제 및 보조금 혜택, 대국민 홍보 등의 방안들이 적극적으로 시행되고 있다. 한국 전체 1차에너지 소비량중 건물이 차지하는 비중은 약 22% 정도로 에너지, CO2 배출량 절감을 위해서는 건물의 1차에너지 사용량을 줄여야 한다.
최근 건축물의 1차 에너지 소비 절감을 위해 다양한 신재생에너지원이 적용되고 있다. 서울시의 경우 민간 건축물에 대해 신재생에너지 의무사용 비율을 주거의 경우 8%, 비주거의 경우 12%로 적용하고 있으며, 2023년에는 각각 10%, 14%로 확대 될 예정이다. 제로에너지 건축물의 인증 또한 해마다 확대되고 있으며, 계통 연결 없이 에너지 자급자족이 가능한 에너지 플러스 건축물 또한 많은 연구가 진행되고 있는 실정이다. 하지만, 각기 다른 특징을 가지고 있는 신재생에너지원들의 건물 특성에 따른 최적조합(종류, 용량, 운전 등)은 쉽게 판단하기 어려운 사항으로 많은 시공사에서 이에 대한 어려움을 토로하고 있다.
이에 본 연구에서는 그 첫 단계로 소규모 오피스 건물을 대상으로 Stand alone model과 Grid connected model을 HOMER 프로그램을 이용하여 시뮬레이션을 수행하였으며 신재생에너지원들의 에너지 단가 및 유지보수 비용 등을 고려하여 NPC 가 최소화 되는 최적조합을 검토하였다.
2. 분석모형과 자료
2.1 HOMER 분석모형
HOMER는 지역의 기후, 풍량 데이터를 이용하여, 건물에서의 전기와 열 수요를 바탕으로 신재생에너지의 최적 설계가 가능한 시뮬레이션 프로그램이다. 미국의 NREL (National Renewable Energy Laboratory)에서 개발된 최적화 모델로, 현재 전 세계에 배포되어 사용되고 있으며 최적화 방법은 각 조합별 시스템의 최종 NPC와 COE 가 낮은 순으로 산출된다. 여기서 NPC 값은 순 현재비용으로 프로젝트 기간 동안 발생하는 모든 비용 즉 초기설치비, 설비교체비, 유지비, 연료비, 전기비용과 수입을 고려하여 미래의 현금흐름을 현재가치화한 것이다. 여기서 수입은 전력을 계통에 판매하여 얻어진 수입을 말한다.
는 프로젝트 수행기간 N년 동안 매년 을 불입한 후 이렇게 불입한 금액의 현재가치를 나타낸 것이다. 발전량당 비용은 위의 방정식에 따라 계산되어 지며 신재생에너지에서 생산되어 수요처에 공급되는 전력에너지의 kWh 당 평균 비용을 의미하며 단위는 $/kWh 라고 나타낸다.
3. 시뮬레이션 조건
분석을 위한 입력자료로 필요한 것은 건물의 연간 시간별(8,760 hr) 전력 및 열부하량, 연간 시간별 평균 풍속, 일사량, 월별 연료가격, 발전설비 비용이 필요하다. 풍속과 일사는 HOMER1)에서 제공하는 한국 기후데이타를 이용하는 것으로 하였다.
3.1 열부하 산정
건물용도별 부하는 Fig. 1, Fig. 2와 같이 표준 부하프로파일2)을 선정하여 전기 및 열수요를 예측하였으며 결과는 전기부하 114,763 kWh/yr, 열부하 1,768 kWh/yr로 계산되었다.
3.2 HOMER 입력 항목
신재생에너지 최적조합을 위해서 건물 인자3)와 Level을 Table 1, Table 2와 같이 선정하였다.
Table 1
Renewable energy factors and Level-Stand alone model
| Renewable energy system | Capacity (kW) | |||||
| PV | 0 | 30 | 50 | 80 | 100 | 150 |
| Wind | 0 | 5 | 10 | 30 | 50 | |
| Converter | 0 | 10 | 30 | 60 | 100 | 150 |
| FC | 0 | 10 | 30 | 50 | 80 | |
| Battery | 0 | 30 | 40 | 50 | 60 | 80 |
Table 2
Renewable energy factors and Level-Grid connected level
| Renewable energy system | Capacity (kW) | |||||
| PV | 0 | 5 | 10 | 30 | 50 | |
| Wind | 0 | 1 | 3 | 5 | ||
| Converter | 0 | 10 | 30 | 50 | 80 | |
| FC | 0 | 1 | 5 | 10 | ||
| Battery | 0 | 2.5 | 25 | 100 | 200 | |
3.3 해석 Model
(1) Stand alone model
Grid에 연결되지 않고 100% 전기와 열을 자체 생산하여 공급하는 모델이다. 즉 Fig. 3에서 Grid가 연결이 안되어 있는 형태이다. 그 외의 조건은 모두 동일하다.
(2) Grid connected model
외부 인프라에 의해 전기와 열 모두를 100% 공급받을 수 있는 조건이다. 현재까지 Grid parity에 도달한 신재생에너지원이 없기 때문에 최적조합은 Grid만 사용하였다. 따라서 이번 모델은 HOMER의 Sensitivity inputs을 이용하여 Table 3과 같이 전기단가와 가스단가 Range를 정하였다.
4. 시뮬레이션 결과
4.1 Model별 결과
(1) Stand alone model
Table 4는 Stand alone model의 NPC 값이 최저가 되는 신재생에너지원의 조합군을 나타낸다. 해석결과 Case별 신재생에너지 용량 및 Battery, Converter는 하기와 같이 30 kW PV, 50 kW FC, 30 kW ESS, 100 kW Converter를 사용하는 것이 최적이었다. Stand alone의 경우, 외부 에너지 공급이 없으며, Black out의 발생이 없는 것을 Basic conditions 로 설정하였기 때문에 많은 용량의 신재생에너지가 필요로 되며, 상대적으로 설비 이용률이 낮고, 버리게 되는 에너지량 또한 증가한다. 도심지등 일반적인 조건에서는 Stand alone형태의 건물이 건축되지 않을 것으로 판단되나, 도서 벽지등 특수 상황에서의 건축을 고려할 경우, 건물 부하를 고려한 시뮬레이션 결과는 유용하게 활용 될 것으로 판단된다.
Table 4
The results of simulation (Stand alone)
(2) Grid connected model
Table 5은 Grid connected model의 NPC 값이 최저가 되는 신재생에너지원의 조합군을 나타낸다. 조합군은 16개가 나타났으며 신재생에너지 원이 Grid parity에 도달하지 못했기 때문에 최적의 조합은 Grid만을 이용하여 전력을 공급받는 것이다. 그 외에 이용 가능한 Case 2와 Case 3은 다른 조합과 비교하여 초기 투자비가 적게 들기 때문에 상위를 차지한 것으로 볼 수 있다. Table 6과 같이 Case 3 풍력 발전량을 보면 연간 발전량이 368 kWh/yr로써 Grid에서 얻는 124,568 kWh/yr 비해 1%도 안되는 값으로 풍력 발전의 경우 건물 적용시 유용성이 낮을 것으로 판단된다.
Table 5
The results of simulation (Grid connected)
Table 6
Case 3 production of wind
| Component | Production (kWh/yr) | Fraction (%) |
| Wind turbine | 368 | 0.3 |
| Grid Purchases | 124,568 | 100% |
| Total | 124,937 | 100% |
Table 7과 같이 Case 5의 경우, PV가 전체 전력 공급량 중 6%를 담당을 하고 있어서 신재생에너지 생산에 있어 풍력보다는 효과적인 것으로 나타났다.
Table 7
Case 5 production of PV
| Component | Production (kWh/yr) | Fraction (%) |
| PV | 7,495 | 6 |
| Grid Purchases | 117,442 | 94% |
| Total | 124,937 | 100% |
FC를 사용하는 경우, 기본적인 설비 단가가 높아 최소용량인 1 kW 가 선정되어 8,760시간 운전되었다. 운전결과 전력은 2%를 담당하였고 열 부분은 65% 담당하여, 열부하에 대한 담당률이 높았다.
4.2 에너지 요금별 시뮬레이션 결과
전 세계적으로 현재의 가스 및 전기단가로 어떠한 신재생에너지 조합이 가능한지에 대해 Fig. 4에 나타내었다. 현재 전기요금의 단가가 높은 독일, 덴마크4)의 경우 Grid+PV 가 제일 유리한 조합이 나타나며 한국을 비롯한 미국, 일본 등 전기단가가 0.32 $/kWh 이하인 나라들은 계통만 연결된 것이 최적 조합으로 나타났다.
이를 토대로 향후 에너지 요금인 전기와 가스단가가 각각 0.5 $/kWh, 0.5 $/m3로 인상될 경우 Grid+PV가 최적의 조합이 되고 이때 PV는 50 kW이며 전체 전력부하의 51%를 공급 할 수 있다. Table 8과 같이 신재생에너지를 이용하지 않는 Case 5는 초기투자비는 없더라도 운영비용 및 CO2 배출이 과다하여 다른 조합에 비해 경쟁력이 없는 것으로 나타났다.
Table 8
The results of simulation (gas/electricity price 05 $/kW, 05 $/m3)
5. 결 론
본 연구에서는 소형 오피스를 대상으로 HOMER 소프트웨어를 이용하여 설치 및 유지 비용을 고려한 신재생에너지원의 최적조합을 산출하였다. 그 결과 다음과 같은 사실을 알 수 있었다.
현 수준의 전기 및 가스요금의 경우에는 신재생에너지를 적용하여 투자비용을 늘리는 것보다는 상용전력과 도시가스를 그대로 이용하는 것이 유리하다고 도출된다. 전기요금이 0.3 $/kWh~1.2 $/kWh 까지 상승할 경우에는 도시가스 요금과 관계없이 Grid+PV 조합이 최적의 조합으로 도출되었으며, 1.2 $/kWh 이상에서는 도시가스 요금에 따라 신재생에너지 최적 조합이 달라졌다. 현재 우리나라 요금체계하에서는 신재생에너지원의 가격 경쟁력이 없으며, 향후 요금상승에 따라 이탈리아와 같이 전기단가가 0.3 $/kWh5) 이상이 될 경우 PV는 Grid parity에 도달하여, 한전 전력과 경쟁할 수 있는 경쟁력을 가지기 때문에 LCC 관점에서 건물에 적용하는 것이 이득이 됨을 알 수 있다. 다양한 신재생에너지원으로 건물의 에너지수요에 맞추어 공급이 되길 바라지만, 2050년 이후에도 전기요금은 1 $/kWh 이하6)이기 때문에 다양한 신재생에너지 조합 중에서 경제성이 있는 Grid + PV 조합7)이 유일한 대안으로 남을 수도 있다는 것을 간과해서는 안 될 것이다.
