Research Article

Journal of the Korean Solar Energy Society. 30 June 2022. 73-86
https://doi.org/10.7836/kses.2022.42.3.073

ABSTRACT


MAIN

  • 1. 서 론

  • 2. 연구 방법

  • 3. 신재생에너지 공급의무 비율 산정

  •   3.1 서울시 녹색건축물 설계기준에 따른 공급의무 비율 산정

  •   3.2 동적 시뮬레이션 도구를 이용한 공급의무 비율 산정

  • 4. 분석 대상 신재생에너지 시스템 설계안 선정

  • 5. 시뮬레이션 결과

  • 6. 결 론

1. 서 론

2021년 개최된 UN기후변화협약 당사국 총회는 이전 파리협정에서 논의된 온실가스 감축 목표를 강화하여 보다 강화된 감축 목표를 당사국별로 제출하도록 하였다. 이에 우리나라는 온실가스 배출 정점인 2018년 대비 40%를 감축하겠다는 국가 온실가스 감축목표 상향안(2021)1)을 제출하였고, 건물 부문에서는 2030년 3,500만 CO2 환산톤을 목표로 2018년 대비 32.8%를 감축하는 시나리오를 공표했다. 건물 부문의 감축률을 달성하기 위한 주요 수단으로 제로에너지 건축물(Zero energy building, ZEB)과 신재생에너지 보급 확대를 강조하고 있다.

우리나라 정부는 신재생에너지 보급 확대를 위해 산업통상자원부 신에너지 및 재생에너지 개발ㆍ이용ㆍ보급 촉진법2)을 통해 신재생에너지 설치의무제도(Renewable energy installation obligation, REIO)를 시행 중이다. REIO는 공공건물을 대상으로 연간 예상에너지 사용량의 일부를 신재생에너지로 공급하도록 신재생에너지 공급의무 비율(Renewable energy supply obligation rate, RER)을 고시하여 신재생에너지 설치를 의무화하는 조항이 명시되어 있다. 더불어 정부는 ZEB 확대를 위해 국토교통부 녹색건축물 조성 지원법3)에 근거한 공공건물 대상 ZEB 인증 의무화 제도와 녹색 건축 인증제도(Greed standard for energy and environmental design, G-SEED)를 시행하고 있다. ZEB 인증 의무화 대상은 공동주택을 제외한 연면적 1,000 m2 이상의 건물이며, 연면적 3,000 m2 이상의 건물은 일정 수준 이상의 G-SEED 인증 등급을 받아야 한다.

현행 규제는 특정 규모 이상 공공건물로 규제 대상이 매우 제한적이지만 G-SEED 인증제도는 인증 등급 달성 시 주어지는 세제 혜택과 용적률 완화 등의 성과보수로 민간의 자발적 참여를 견인하고 있으며 ZEB 인증 의무화 제도의 적용 대상은 ZEB 의무화 로드맵에 따라 2025년부터 민간 건축물로 확대될 예정이다. 또한, 서울시에서는 G-SEED, 건축물 에너지효율등급, 에너지 절약계획 및 신재생에너지 설치의무제도를 준용하여 자체적인 설계기준을 마련하고 민간 건물까지 규제 대상에 포함하고 있다. 그 중, 신재생에너지 설비와 관련하여 2015년부터 주거 및 비주거 부문의 연도별 RER을 제시하고 있다.

우리나라의 실질적인 온실가스 감축 목표 달성을 위해서는 무엇보다도 현행 제도를 통해 사용이 승인된 건축물이 준공 이후 건물의 운영 단계에서도 기대 성능을 만족시킬 수 있는지를 평가하여야 한다. 대상 건축물이 제도에서 요구하는 기준에 부합하는지는 설계 단계에서 평가하기 때문에 평가 시점에는 기준을 만족시켰다 할지라도 준공 이후 설계 시 기대했던 성능을 나타낸다고 보장할 수는 없다. 앞서 언급하였던 G-SEED 인증을 받은 건축물의 준공 이후 에너지 성능을 분석한 Kim and Park (2016)4)의 연구에서는 G-SEED 인증을 받은 공동주택의 난방, 급탕, 전기 에너지 사용량을 주변 단지 및 해당 지역의 평균 사용량과 비교 분석하였다. 해당 연구에서는 G-SEED 인증으로 인센티브를 받은 건물의 에너지 소비량이 주변 단지나 해당 지역의 평균 사용량보다 더 많게 나타난 것을 확인하여 준공 이후 사용 실태에 대한 제도적 관리의 필요성을 제기하였다. G-SEED 평가에서 건물의 에너지 성능과 관련한 항목이 차지하는 비중은 전체의 25%에 불과하고, 설비 시스템과 외피 성능을 종합한 결과를 반영하기 때문에 Kim and Park (2016)4)의 연구에서 언급된 바와 같이 G-SEED 인증을 취득하였다고 해서 반드시 에너지 효율이 우수하다고 보기 어렵지만, 실제 사례 연구를 통해 제도적 보완점을 언급한 의미있는 연구로 판단된다.

ZEB 인증 건축물의 에너지 성능을 실측한 연구사례는 다수 발표되었다. Song et al. (2013)5)의 연구는 ZEB 인증 등급을 부여받은 국제박람회장 건물을 대상으로 운용 기간 동안 실측된 에너지자립률이 설계 단계에서 검토된 수준과 매우 근사한 수준으로 나타났음을 확인했다. 또한, 실제 크기로 구축된 실증용 ZEB의 에너지자립률을 평가한 Jeong et al. (2011)6)의 연구에서도 평가 기간 중 대상 건물의 에너지자립률이 94%를 달성하였음을 보였으며, 이 외에도 Kim et al. (2021)7,8)의 연구는 3년간 신재생에너지 시스템의 운영 결과를 분석하여 에너지자립 수준을 평가하는 등 준공 이후 ZEB 성능을 분석한 다수의 연구사례가 보고되었다.

반면 REIO의 제도상 의무 요건으로 활용되고 있는 RER에 대한 실질적 평가와 관련한 연구는 전혀 없다. 서울시에서 민간까지 규제가 확대된 RER 요건의 달성 여부는 다른 인증제도보다 단순한 계산방식으로 평가하고 있다. 따라서 신재생에너지 정책 확대가 필요한 지자체에서 쉽게 사용할 수 있다는 장점이 있겠으나, 같은 이유로 자칫 설계 시 기대했던 신재생에너지 생산수준을 관철하지 못하는 결과를 초래할 수 있다. 이에 본 연구에서는 동적 시뮬레이션 도구를 활용하여 서울시 녹색건축물 설계기준의 RER 규제 요건을 충족하도록 설계된 대상이 준공 이후에도 기대 수준을 충족시킬 수 있는지에 대한 상세한 분석을 하고자 한다.

2. 연구 방법

서울시는 녹색건축물 설계기준9)의 신재생에너지 부문에는 다음 Table 1과 같이 연도별 RER을 고시하여 규제 대상 건축물의 신재생에너지 공급을 의무화하고 있다. 표시된 수치는 규제 대상 건물이 충족하여야 하는 최소한의 기준이며 건물의 규모와 1차 에너지소요량이 기준치보다 낮을수록 일부 완화한다. 신재생에너지 시설의 에너지생산량 산정 지침10)에는 신재생에너지 원별 단위 에너지생산량과 보정계수를 고시하여 대상 건축물에 적용된 신재생에너지 생산량을 산정할 수 있도록 하였다.

Table 1.

Annual renewable energy supply obligation ratio of the Seoul Metropolitan Government

Year of completion 2020 2021 2022 2023
Public buildings 30% - 32% -
Private buildings Residential 7% 8% 9% 10%
Non-residential 11% 12% 13% 14%

Fig. 1에 나타낸 바와 같이 본 연구의 대상은 2023년 신재생에너지 공급의무 비율 규제를 적용받는 서울시에 있는 1,000세대 이상의 대규모 공동주택 커뮤니티 시설과 커뮤니티 시설에 에너지를 공급하는 신재생에너지 시스템이다. 규제 범위에 해당하는 건축물의 연면적은 아파트와 커뮤니티 시설을 포함하여 총 130,403 m2이며, 대상 건축물의 연간 예상 에너지사용량 대비 10% 이상을 충족하는 신재생에너지 시스템이 적용되는 경우를 기본 가정으로 하였다. 신재생에너지 시스템은 고정식 태양광(Photovoltaic, PV), 고분자 전해질 연료전지(Proton-exchange membrane fuel cell, PEM-FC), 에너지 저장 시스템(Energy storage system, ESS)으로 구성된 신재생에너지 시스템으로 PV, PEM-FC, ESS를 통해 커뮤니티 시설에 전력을 공급하며, PEM-FC를 통해 열수를 공급한다.

본 연구에서는 대상 건축물이 규제 완화 없이 2023년 10%의 공급의무 비율을 온전히 적용받는다고 가정할 때, 서울시 녹색건축물 설계기준 10%를 충족하기 위해 설계된 신재생에너지 시스템이 실질적으로 기대 수준의 신재생에너지 생산량과 공급의무 비율을 만족시킬 수 있는지를 확인하고자 한다. 따라서 공급의무 비율 10%를 만족시키는 설계 시나리오를 도출하여 서울시 녹색건축물 설계 기준상의 RER (이하 RERref라 함) 및 신재생에너지 생산량(이하 REGref라 함)을 각각 산출하고, 이를 동적 시뮬레이션 도구를 활용하여 산출한 RER (이하 RERsim라 함) 및 신재생에너지 생산량(이하 REGsim라 함)과 비교 분석하였다.

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Fig. 1.

Schematic of the target building and renewable energy systems

3. 신재생에너지 공급의무 비율 산정

3.1 서울시 녹색건축물 설계기준에 따른 공급의무 비율 산정

신재생에너지 공급의무 비율(RER)은 설계 시 건물의 연간 예상 에너지사용량 대비 연간 신재생에너지 생산량의 비율로 정의한다. RER은 신재생에너지 설비의 지원 등에 관한 규정11)에 따라 다음 식(1)에 의해 계산하며 식(1)의 신재생에너지 생산량(REGref)과 예상 에너지사용량은 다음 식(2), (3)에 의해 계산한다.

(1)
신재생에너지공급의무비율(rmRER)=신재생에너지생산량(REG)예상에너지사용량×100(%)
(2)
신재생에너지생산량(REGref)=원별규모×단위에너지생산량×원별보정계수(kWh/yr)
(3)
예상에너지사용량=연면적×단위에너지사용량×지역계수(kWh/yr)

서울시 녹색건축물 설계기준에 따른 식(2)의 단위 에너지생산량, 원별 보정계수는 PV, PEM-FC, ESS가 각각 Table 2를 따르며 원별 설치규모(kW)는 4장에서 도출된 RERref 10%를 만족시키는 각 설비의 설치 용량을 따른다. 본 연구의 대상 건축물의 연면적은 130,403 m2이고, 서울시 설계기준에서는 공동주택의 단위 에너지사용량을 230 kWh/m2‧yr로 간주하며 서울의 지역계수는 1.0을 적용하므로 식(3)의 예상 에너지사용량은 29,992,690 kWh/yr가 된다.

Table 2에 나타낸 바와 같이, ESS는 실질적으로 에너지를 생산하는 설비는 아니지만, 서울시 설계기준에서는 상수열, 자가 열병합 발전, ESS를 설치하는 경우 REGref 산정 시 설치 규모에 따라 에너지생산량을 가산한다. 가령, ESS의 설치 용량이 1 MWh 미만이면 총 설치 용량의 2.05배를, 1 MWh 이상이면 1.84배를 가산한다. 본 연구에서는 이를 고려하여 REGref 산정에 가산하였으며, ESS가 실질적인 에너지 생산설비가 아니므로 REGsim 산정 시 ESS의 에너지생산량은 포함되지 않는다.

Table 2.

Annual renewable energy generation per unit capacity and correction factor

Renewable energy system Annual energy generation (kWh/kW·yr) Correction factor (–)
PV 1,358 1.56
PEM-FC 7,415 2.84
ESS 277 2.05 (capacity < 1 MWh)
1.84 (capacity ≧ 1 MWh)

3.2 동적 시뮬레이션 도구를 이용한 공급의무 비율 산정

동적 시뮬레이션 도구를 이용한 RERsim식(1)에 따라 산출하였다. 단, 식(1)의 REG는 동적 에너지 시뮬레이션 해석 프로그램을 사용하여 각 시스템을 모델링하고 시스템별 에너지생산량을 1차 에너지 환산계수(열: 1.0, 전기: 2.75)를 적용하여 1차 에너지로 환산 후 식(4)에 따라 REGsim을 산출하였다.

(4)
REGsim=i=187602.75×(PPV,i+PFC,i)+qFC,i(kWh/yr)

여기서, REGsim은 시뮬레이션을 통해 계산된 신재생에너지 생산량의 1차 에너지 환산값을 의미하며, PPVPFC는 각각 고정식 태양광 및 연료전지를 통해 생산된 전기 에너지(kW)를, qFC 는 연료전지를 통해 생산된 열에너지를 의미하고 i는 연중 시간(hr)을 의미한다. 산출된 REGsim식(1)의 신재생에너지 생산량에 대입하여 RERsim 을 계산하였다. 신재생에너지 시스템의 연간 에너지생산량을 계산하기 위해서 대상 커뮤니티 시설의 부하를 도출하고 이를 바탕으로 신재생에너지 시스템을 모델링한 후, 각 용량을 결정하여 연간 시뮬레이션을 통해 시스템의 에너지생산량을 도출하였다.

(1) 대상 건물 부하 산출

대상 건물의 부하는 대상 건물의 연면적, 연중 단위 면적당 최대 부하(Peak load) 및 시간별, 월별 부하 프로파일을 사용하여 도출하였다. 대상 건물의 연면적은 4,918 m2이며 연중 단위 면적당 최대 부하는 전기, 급탕을 구분하여 산출하였다. 연중 최대 전기 부하는 대상 커뮤니티 시설의 설계자료에서 발췌한 48 W/m2을 사용하였고 급탕 부하는 한국지역난방공사 열사용시설기준11)의 근린생활시설 연결 부하인 5.8 W/m2을 사용하였다. 이에 따라 연중 최대 전기 및 급탕 부하는 각 계통별 단위 면적당 최대 부하에 연면적을 곱한 값으로 다음 Table 3과 같이 나타난다.

Table 3.

Building load components and yearly peak loads

System Unit load (W/m2) Gross floor area (m2) Peak load (kW)
Electricity 48 4,918 236.1
Hot water 5.8 4,918 28.5

시간별, 월별 부하 프로파일은 0과 1 사이의 값을 나타내는 데이터이다. 시간별 전기 부하 프로파일은 대상 커뮤니티 시설에서 하루 동안 측정한 전력 사용량을 해당일 최댓값으로 나누어 산출하였고, 급탕 부하 프로파일은 타 지역 유사 규모 커뮤니티 시설의 설계자료에서 발췌하여 사용하였다. 월별 전기 및 급탕 부하 프로파일은 Suh and Kim (2019)12)의 연구를 참고하여 작성하였으며 전기, 급탕의 시간별, 월별 부하 프로파일은 Fig. 2에 나타냈다.

연중 부하 프로파일은 시간별, 월별 부하 프로파일과 Table 3에 나타낸 연중 최대 부하의 곱으로 도출하였다. 이에 따라 시간별, 월별 부하 프로파일의 값이 모두 1일 때 연중 최대 부하 값을 갖도록 계통별 8760개의 부하 데이터를 도출하였다.

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Fig. 2.

Hourly, and monthly load profiles of target systems

(2) 신재생에너지 시스템의 에너지생산량 산출

신재생에너지 시스템의 연간 시뮬레이션을 위해 동적 시뮬레이션 해석 프로그램인 TRNSYS를 이용하여 각 시스템을 모델링 하였다. PV 에너지생산량은 PV의 최대 출력점을 따라 패널의 출력을 계산하는 Type 562 모델을 사용하여 계산하였다. PV의 전기 에너지생산량은 다음 식(5)와 같다.

(5)
PPV=τα×IAM×S×ηPV×QPV×UPV(kW)

PPV식(4)에 나타낸 PV의 전기 에너지생산량이며, τα는 태양 일사 법선 방향의 투과율(𝜏)과 흡수율(𝛼)의 곱, IAM는 incidence angle modifier의 약어로 PV 마감 재료에 대한 입사각 보정 모델, S는 PV 단위 면적에 대한 전일사량(kW/m2), ηPV는 PV의 효율, QPV는 PV 모듈의 설치 규모(kW) 그리고 UPV는 PV 단위 출력에 대한 PV 소요면적(m2/kW)을 의미한다.

PEM-FC는 Type 170a 모델을 사용하였다. 해당 모델은 음극에 공기, 양극에 수소가 주입되는 것을 가정한 모델이다. 1개의 연료전지 stack은 직렬 연결된 35개의 셀(cell)로 구성되며, 부하와 관계없이 항시 운전하는 것으로 간주하였다. 연료전지 발전에 소요되는 수소의 연료소비량, 급탕 공급에 사용되는 펌프류의 에너지 소비량 등은 에너지생산량 산정 시 고려하지 않았다. Type 170a 모델의 전기 및 열에너지 생산량은 다음 식(6), (7)을 통해 계산한다.

(6)
PFC=n×V×I×QFC×UFC(kW)
(7)
qFC=PFC×1-ηFCηFC(kW)

PFC는 PEM-FC 전기 에너지생산량(kW), V는 단일 cell의 출력 전압(V), n은 1개의 연료전지를 구성하는 cell의 개수, I는 단일 cell의 전류(A), QFC는 PEM-FC 설치 규모(kW), qFC는 PEM-FC 열에너지 생산량(kW), ηFC는 PEM-FC 효율 그리고 UFC는 단위 출력 당 PEM-FC 소요 stack (stack/kW)으로 0.4322로 가정하였으며, 이는 0.4322 stack의 전지가 1 kW의 전력을 생산할 수 있다는 것을 의미한다.

PV와 PEM-FC를 통해 생산된 전기 에너지는 커뮤니티 시설에서 우선 소비하고 잉여 전력은 ESS에 충전되어 전기 부하가 PV와 PEM-FC의 전기 에너지생산량을 초과할 때 방전된다. ESS는 최초 설치 시 100% 충전 상태이며 충전 및 방전 시 전하량은 동일하다고 가정하였다. 시간 단위의 충전 및 방전 운전을 고려하여 ESS의 state of charge (SoC)를 다음 식(8)로 정의하였다.

(8)
SoCi=SoCi-1+(PPV+PFC-Lelec)×ηESS×1hrif,Lelec<PPV+PFC(PPV+PFC-Lelec)×1hrif,LelecPPV+PFC[kWh]

where, SoCiQESS,i={1,2,...,8760}

SoC는 ESS의 충전량(kWh), Lelec은 전기부하(kW), ηESS는 ESS의 효율, QESS는 ESS 설치 규모(kWh)를 의미한다. 임의의 시간 i에서 SoC는 QESS를 초과할 수 없으며 SoC가 0인 경우에는 외부로부터 전력 수급이 필요하다는 것을 의미한다.

각 시스템의 설치 규모가 정해진다면 위 과정에 따라 RERref와 RERsim을 각각 계산할 수 있다. PV 에너지생산량 산출을 위한 기상데이터는 서울의 TMY2 기상데이터를 사용하였으며 식(5), (6), (7), (8)에 나타낸 인자들을 포함하여 시뮬레이션에 요구되는 정보는 Table 4에 나타냈다.

Table 4.

Input parameters and data for annual energy simulation

Parameter Value Unit
PV Cover absorptance / emissivity 0.9 / 0.9
Cover conductivity 3.2 W/m2·°C
Overall PV efficiency 19.5 %
PEM-FC Current of the unit stack 100 A
Electrode area 232 cm2
Minimum voltage of the cell 0.7 V
Membrane thickness 0.12 mm
Outlet water temperature 60 °C
ESS Overall efficiency 95 %

4. 분석 대상 신재생에너지 시스템 설계안 선정

본 연구에서는 대상 건물과 그 시스템이 현행 제도상 RER을 충족하더라도 준공 후 이에 상응하는 수준을 나타낼 수 있는지에 대해 분석하는 것이 목적이다. 이에 따라 RERref과 비교하여 RERsim이 서로 유사한 경우(Case A), RERsim이 더 큰 경우(Case B), 작은 경우(Case C)의 세 가지에 사례에 해당하는 신재생에너지 시스템의 설계안을 각각 선정하였다. 단, 세 가지 Case의 시스템 설치 규모는 모두 2023년 규제 수준을 만족할 수 있도록 RERref 가 10% 이상이면서 동시에 서로 같은 RERref를 나타내도록 하였으며(0.001% 차이 이내), 연중 급탕 부하는 PEM-FC로 모두 감당할 수 있도록 PEM-FC 설치 규모를 선정하였다. 각 Case 및 해당 제약조건을 정리하여 Table 5에 나타냈으며 선정된 세 가지 설계안은 분석과 함께 결과 절에 기술하였다.

Table 5.

Constraints for selecting three design cases

Case RER constraint Regulatory constraint Mutual constraint Design constraint
A RERsim ≈ RERref RERref > 10% Difference within 0.001% of RERref from other cases qFC > Hot water peak load
B RERsim > RERref RERref > 10%
C RERsim < RERref RERref > 10%

5. 시뮬레이션 결과

Case A – C의 PV, PEM-FC, ESS 설계안, 서울시 설계기준 및 동적 시뮬레이션을 통해 산출한 REG, RER 결과를 Fig. 3Table 6에 각각 나타냈다. A, B, C는 모두 RERref가 11.04%로 2023년 RER 규제 수준을 만족한다. Table 6에 제시된 시스템별 신재생에너지 생산량을 살펴보면 A – C 모두 서울시 설계기준의 신재생에너지 생산량 계산 방법(Table 6의 Reference calculation result 참조)에 따른 에너지생산량은 시뮬레이션을 통해 도출된 결과(Table 6의 Simulation result 참조)에 비해 PV가 1.84배, PEM-FC가 1.66배 크다. 단, PEM-FC의 에너지생산량은 순수 연료전지를 통해 생산된 양을 의미하며 수소 소비량 등 발전에 소요되는 인자들을 제외한 결과이다. Case A – C사이에 특별한 규칙성을 찾아볼 수 없음에도 불구하고 두 계산 방법이 나타내는 일정한 차이는 본 연구에 제시된 조건에서 시뮬레이션 할 경우 PV 및 PEM-FC의 에너지생산량은 서울시 설계기준의 계산방법보다 항상 1.84, 1.66배 각각 더 크게 나타남을 의미한다. ESS는 서울시에 한하여 RER 산정 시 설치 규모에 따라 에너지생산량을 가산하므로 Table 6의 Reference calculation result 항목에만 ESS의 에너지생산량을 표기하였다.

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Fig. 3.

Comparison of RER and REG of the renewable energy system design cases

RER, REG의 계산 방법 간 차이를 살펴보면 Case A는 REGref와 REGsim이 연간 1 MWh 차이, RERref와 RERsim은 11.04%로 서울시 설계기준에 근거한 계산 결과와 연간 시뮬레이션을 통해 도출한 결과가 서로 유사하다. Case B의 경우는 REGsim이 REGref보다 연간 1,428 MWh 더 높고 RERsim이 RERref보다 4.76% 더 높게 산출되어 서울시 설계기준이 Case B의 연간 신재생에너지 생산량을 과소평가하는 경우이며 Case C는 REGref와 RERref가 REGsim 및 RERsim보다 각각 602 MWh, 2.01% 더 낮게 나타나 해당 PV, PEM-FC, ESS 조합은 서울시 설계기준의 RER 규제 비율을 만족시키더라도 실질적인 신재생에너지 생산량이 더 적다.

Table 6.

The installation capacity of each case and its RER, REG result

Case Installation capacity Reference calculation result Simulation result (primary energy unit)
PV
(kW)
PEM-FC
(kW)
ESS
(kWh)
Energy generation
(MWh/yr)
REGref
(MWh/yr)
RERref
(%)
Energy generation
(MWh/yr)
REGsim
(MWh/yr)
RERsim
(%)
PV ESS PEM-FC PV PEM-FC
A 266 65 2,662 563 1,379 1,369 3,311 11.04 1,039 2,273 3,312 11.04
B 85 126 841 180 478 2,653 3,311 11.04 332 4,407 4,739 15.80
C 322 23 4,140 483 1,733 1,095 3,311 11.04 891 1,818 2,709 9.03

Figs. 4, 5는 Case A – C의 신재생에너지 설치 규모에 따른 연간 시뮬레이션 결과를 나타낸 것이다. Fig. 4는 대상 건물의 급탕부하와 Case A – C의 PEM-FC의 열에너지 생산량(qFC)을 하나의 그래프에 표시하였으며, Fig. 5는 전기부하(Lelec)와 PV, PEM-FC 전력 생산량(PPV + PFC)을 (a) – (c)의 각 왼쪽 축에 (+)로, 외부로부터 공급이 필요한 전력(Insufficient energy)을 (–)로 표시하였으며 ESS의 SoC는 오른쪽 축에 나타냈다.

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Fig. 4.

Annual energy simulation result for hot water system loop of the all case

Figs. 45(a)에 나타낸 Case A의 PEM-FC는 65 kW가 설치되어 항시 운용되므로 PPV + PFC는 연중 65 kW 이상을 나타내며 동시에 연중 급탕 부하 이상의 열에너지를 항시 생산한다. ESS 설치 규모는 2,662 kWh로 최초 100% 충전 상태를 가정했기에 Case A는 7 ~ 9월과 겨울철 일부를 포함하여 연중 43일을 제외하고 SoC가 0 이상으로 나타나 자체적인 전력수급이 가능하다. 그러나, 12월 말일까지 부하가 발전량을 초과하여 다음 해 2년째 1월에도 전력 수급이 필요하며, 2년째부터는 연중 59일을 제외하고는 자체적인 전력 수급이 가능하다.

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Fig. 5.

Annual energy simulation results for the electricity system loop of each case

Case B는 PV 설치 규모가 가장 작은 대신 PEM-FC 설치 규모가 가장 크기 때문에 연중 최소 126 kW 이상의 전력과 156 kW의 열에너지를 생산한다. ESS 설치 규모는 타 Case에 비해 가장 작으나 연중 SoC가 모두 0 이상으로 나타나 외부로부터 전력 수급 없이 커뮤니티 시설의 온전한 ZEB 구현이 가능하다. 반면 Case C는 PV와 ESS 설치 규모가 가장 크지만 PEM-FC가 급탕부하를 감당할 정도로만 설치되었기 때문에 연중 순간 발전량이 다른 경우보다 가장 높음에도 불구하고 거의 모든 날짜에 외부에서 전력을 공급받아야 한다. 서울시 설계기준의 RER 계산법에 따르면 Case B와 Case C는 모두 RERref = 11.04%인 설계안이다. 그러나 Case B의 RER은 그보다 약 4.8%가 더 높을 뿐만 아니라 온전히 ZEB 구현이 가능함에도 현재의 평가방식만으로는 Case B와 Case C를 구분할 방법이 없다.

서울시에서는 ESS 설치 규모가 클수록 낮은 보정계수를 적용하지만, 최대 설치 규모에 제한을 두지 않는다. 이에 따라 에너지를 생산하지 않는 ESS의 에너지생산량은 Case B가 478 MWh로 가장 적게, Case C가 1,733 MWh로 가장 많게 나타나며 REGref 중 ESS의 에너지생산량이 차지하는 비중 또한 Case C가 가장 크다. 이는 ESS의 과소, 과다설계 여부에 따라 RER에 관한 한 서울시 설계기준은 충족할지라도 실질적인 에너지생산량의 차이를 가져올 수 있음을 의미한다. 본 절에 나타낸 결과들은 Case A – C에 한정하여 RERsim과 RERref의 차이가 발생할 수 있음을 논하였으나 ESS의 과다, 과소설계 여부 이외에 다른 어떤 경우가 이러한 결과를 초래할지는 알 수 없다. 따라서 ESS의 설치 용량을 제한하는 등 설계 단계의 RER과 운영 단계의 RER 사이의 차이가 발생할 수 있는 다양한 경우의 수를 고려하여 RER 평가 방식을 보완하거나, 더욱 상세한 평가지표를 도입할 필요가 있다.

6. 결 론

건물 부문의 온실가스 배출량 감축 목적으로 시행 중인 신재생에너지 설치의무제도의 신재생에너지 공급의무 비율(RER) 규제 수준은 건물의 설계 단계에서 평가된다. 본 연구에서는 시간 단위 동적 시뮬레이션을 활용하여 서울시 녹색건축물 설계기준을 충족하도록 설계된 시스템이 운영 단계에서도 기대 수준의 성능을 충족할 수 있는지에 대하여 논하였다. 분석 대상은 서울의 1,148세대 규모 민간 공동주택 내 커뮤니티 시설과 해당 시설에 신재생에너지를 공급하는 PV, PEM-FC, ESS 시스템의 세 가지 설계안이며 이들은 모두 서울시 녹색건축물 설계 기준상 같은 RER 11.04%를 나타내는 설계안이다.

시뮬레이션을 통해 산출한 세 가지 설계안의 RER은 Case A, B, C가 각각 11.04%, 15.80%, 9.03%로 서울시 설계기준과 비교하여 같거나(Case A), 많거나(Case B), 혹은 적은(Case C) 수준으로 나타났다. RER 계산에 포함되는 신재생에너지 시스템의 에너지생산량은 시뮬레이션을 통해 산출한 PV, PEM-FC의 생산량이 현행 제도상에 고시된 계산법에 따른 생산량보다 각각 1.84배, 1.66배 많게 나타났다. 그러나 서울시 설계기준에서 실질적으로 에너지를 생산하지 않는 전력저장장치(ESS)의 에너지 생산량을 RER 산정 시 에너지생산량에 가산하기 때문에 ESS의 설치 규모가 클수록 시뮬레이션을 통해 산출된 신재생에너지 시스템의 RER이 서울시 설계기준을 통해 산출된 RER보다 작게 나타났다. 물론, 서울시 설계기준에서 ESS의 에너지 생산량을 가산하는 것은 연중 최대 부하 발생 시 안정적인 에너지 수급을 위해 ESS 설치를 장려하기 위함이고, 일반적으로 ESS 설치 규모 또한 일정 시간 동안의 전력 수급을 지속할 수 있는 수준에서 결정하기 때문에 본 연구에서 언급한 바는 그저 예시에 불과할 수 있다. 그러나 제도상의 평가 방법이 실제 시스템을 과소, 과대평가하지 않도록 보다 상세한 평가 방법을 도입할 필요가 있을 것이다.

Acknowledgements

이 논문은 2022년도 정부(산업통상자원부 의 재원으로 한국에너지기술평가원의 지원을 받아 수행된 연구임(No. 20202020800360).

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