1. 서 론
1.1 연구의 배경 및 목적
1.2 연구의 방법 및 범위
2. 실증 건축물의 BIPV 설치 현황
2.1 건축물 현황
2.2 BIPV 설치 현황
3. 실증 건축물의 BIPV 에너지 생산량 분석
3.1 향별 BIPV 에너지 생산량 분석
3.2 설치 위치별 BIPV 에너지 생산량 분석
3.3 BIPV 시간대별 에너지 생산량 분석
4. 실증 건축물의 BIPV 에너지 생산량과 기상 데이터의 상관 관계 분석
4.1 BIPV 에너지 생산량과 기상 데이터의 상관 관계 분석
4.2 BIPV 에너지 생산량과 합계 일사량 데이터의 상관 관계 분석
4.3 연간 일사량 데이터의 분석
5. 결 론
기호 및 약어 설명
BIPV : Building Integrated Photovoltaic, 건물일체형태양광
BEMS : Building Energy Management System, 빌딩에너지관리시스템
CUF : Capacity Utilization Factor, 발전설비 이용률(설비가 24시간, 365일 가동될 경우 대비 발전량의 비율)
1. 서 론
1.1 연구의 배경 및 목적
국내 녹색건축물 조성 지원법 및 시행령의 개정으로 의무화가 시행된 제로에너지건축물은 ZEB 정의 부분에 도식화1)된 내용으로 단열 및 기밀성능 강화를 통해서 냉․난방 에너지 요구량을 최소화하고, 여기에 고효율 설비 및 BEMS의 적용을 통해서 에너지 소비량을 최소화하고, 다음으로 다양한 신에너지 및 재생에너지 기술을 통해서 건축물에서 자체적으로 에너지를 생산함으로써 에너지자립률을 20% 이상으로 확보한 건축물을 의미한다.
제로에너지건축물을 구현 과정에서 현장에서의 가장 큰 어려움 중 하나는 단위면적당 1차 에너지 생산량을 높이는 것이었다. 제로에너지건축물 인증제도 기준2)을 충족하기 위해서는 세 가지 주요 항목을 충족해야 한다. 첫째, 건축물 에너지효율등급을 1++ 이상으로 획득해야 하며, 둘째, 에너지자립률을 20% 이상을 증명해야 한다. 셋째, 건물에너지관리시스템(BEMS) 또는 전자식 원격검침 계량기를 설치하고, 11개 평가 항목을 충족해야 한다. 이 중 건축물 에너지효율등급(기준 1)과 BEMS 또는 전자식 원격검침 계량기 설치(기준3)는 건축물의 에너지절약설계기준3)에 의거하여, 건축, 기계설비, 전기설비 부문의 의무사항과 권장사항을 준수하면 달성이 가능하다. 그러나 에너지자립률(기준 2)의 경우, 목표치인 20% 이상을 달성하기 위해서는 각 프로젝트 현장의 특성에 맞는 실행 방안을 도출하고, 방안의 적용 가능성, 효율성, 예산 측면에서 적합한지를 검토해야 하는 어려움이 존재한다. 이러한 이유로, 현장에서 단위면적당 1차 에너지 생산량을 높이는 것이 제로에너지건축물 구현의 핵심 과제로 남아 있다.
따라서 본 연구는 에너지자립률 20% 이상을 확보하기 위해서 건축물에서 사용 할 수 있는 신에너지 및 재생에너지 기술 중 한 가지인 BIPV를 활용하여 제로에너지건축물 인증을 획득한 건축물의 BIPV 적용 내용과 에너지 생산량 데이터, 기상 데이터를 상세하게 분석함으로써 향후 BIPV를 적용하려는 제로에너지건축물에서 지붕 및 외벽의 향과 위치, 그리고 기상 데이터가 에너지 생산량과 어떤 상관 관계가 있는지를 제시하는데 목적이 있다.
1.2 연구의 방법 및 범위
본 연구는 태양광 발전 사업 및 평지붕에 30도 기울기 형태로 적용되는 PV가 아닌 건축물의 외피 형태로 적용된 BIPV가 실제 환경에서 생산한 에너지량을 적용 위치별 및 향별로 특성을 분석하고, 생산량과 상관도가 높은 기상 인자의 선별을 실제 운영 데이터의 분석을 통하여 도출하고, 결과를 해석하는 방법으로 진행되었다.
첫째, 프로젝트 실증 현장의 BIPV 적용 현황을 설명한다. 둘째, BIPV의 에너지 생산량을 분석한다. 셋째, 기상 데이터의 인자와 에너지 생산량의 상관성을 분석한다. 이러한 연구 방법을 도식화한 것이 아래의 Fig. 1이다.
2. 실증 건축물의 BIPV 설치 현황
2.1 건축물 현황
BIPV를 적용하여 제로에너지건축물 인증을 취득한 실증 건축물은 경기도 판교에 위치한 주택이다. 주택의 토지 면적은 295.3 m2, 건폐율 50% 이하, 용적률 100% 이하, 건축물은 3층, 높이는 12 m이다. 그리고 토지는 단지내 7 m 도로를 북측으로 접하고 있고, 남측 이웃집과는 마당으로 인하여 6.2 m, 동측 및 서측 이웃집과는 2.6 m 수준의 이격거리를 확보하고 있다. 해당 건축물에서 BIPV는 기존 연구4)에서 언급된 것처럼 건축 외장재로 적극 사용되었고, 그 모습은 Fig. 2에서 확인할 수 있다. 그런데, 주택의 북측 입면은 맞은편 주택의 음영 영향으로 의미있는 발전량이 나오기 어렵고, 또한 메인 출입구로써의 역할을 수행하기 때문에 BIPV 마감을 적용하지 않고 타일 마감을 하였다. 또한 남측 입면의 경우는 실내 정원 및 전망을 조망할 수 있는 사이트 특징을 고려하여 전면 커튼월 마감하였다. 건축물에서 사용되는 HVAC 시스템을 모두 전기에너지로 충당하는 해당 주택은, 기존 연구5)에서 언급한 것처럼 전력을 직접적으로 생산할 수 있는 BIPV 시스템의 도입이 가장 현실적이었기 때문에 결과적으로 지붕면, 서측 입면, 동측 입면 전체를 BIPV로 마감하였다.
2.2 BIPV 설치 현황
실증 건축물의 BIPV 설치 현황은 Fig. 3에서와 같이 12개 부분으로 나뉘어져서 설치가 되었고, 총 설치 용량은 55.8 kW이며 건축물의 각 부분에 설치된 상세한 BIPV 용량은 Tables 1, 2와 같다. 즉, 전체 BIPV를 향을 기준으로 구분하면, 동향으로 설치된 BIPV가 26.8 kW 용량, 서향으로 설치된 BIPV가 26.0 kW 용량, 향 구분이 없는 평지붕에 설치된 BIPV가 3.0 kW 용량으로 구성되어 있다. 또한, 전체 BIPV를 설치 위치 기준으로 구분하면, 지붕에 설치된 BIPV가 22.7 kW, 동측 입면에 설치된 BIPV가 17.0 kW, 서측 입면에 설치된 BIPV가 16.1 kW이다.
3. 실증 건축물의 BIPV 에너지 생산량 분석
3.1 향별 BIPV 에너지 생산량 분석
실증 건축물에 설치된 BIPV의 에너지 생산량 데이터 중 분석 대상은 2022년 1월 1일부터 12월 31일까지 분 간격으로 수집된 총 13,000만개 의 데이터를 사용하였고, 데이터 분석 및 시각화는 Python을 기반으로 Pandas와 Matplotlib를 사용하였으며, 에너지 생산량 분석은 BIPV의 향별, BIPV 설치 위치별, 시간대별 에너지 생산량, 총 3가지 측면으로 수행하였다.
첫째, BIPV를 설치된 향별로 구분하여 에너지 생산량을 연간 및 월간으로 구분하여 분석하였고, Fig. 4는 이를 도식화한 것이다. 총 55.8 kW의 BIPV 설치 용량을 향을 기준으로 구분하면, 동향으로 설치된 BIPV가 26.8 kW 용량, 서향으로 설치된 BIPV가 26.0 kW 용량, 향 구분이 없는 평지붕에 설치된 BIPV가 3.0 kW 용량으로 구성되어 있다. 그리고 1년간 에너지 생산량의 합은 동측 방향 BIPV, 서측 방향 BIPV, 수평 방향 BIPV의 순으로 나타났다. 이를 이용 효율 측면에서 CUF로 환산하면 Table 3과 같고, 수평 방향 BIPV, 동측 방향 BIPV, 서측 방향 BIPV의 순으로 나타났다. 또한, 월간 에너지 생산량을 기준으로 3개의 그룹으로 나누어보면, 상위 그룹인 4월, 6월, 중위 그룹인 5월, 3월, 10월, 2월, 7월, 11월, 하위 그룹인 9월, 1월, 8월, 12월로 나타났다. 이는 기후 데이터의 분석을 통해 상세히 후술했는데, 봄과 초여름 청명한 날씨의 계절에 에너지 생산량이 높고, 강우와 적설이 많은 날씨의 계절에 뚜렷하게 에너지 생산량이 낮은 것을 확인 할 수 있다.
Table 3
BIPV Capacity & CUF by direction
| Direction | Capacity | Energy Generation | CUF |
| East side | 26.8 kW | 8800.9 kWh | 3.7% |
| Horizontal | 3.0 kW | 2668.8 kWh | 10.2% |
| West side | 26.0 kW | 8114.4 kWh | 3.6% |
3.2 설치 위치별 BIPV 에너지 생산량 분석
BIPV를 설치 위치별로 구분하여 에너지 생산량을 연간 및 월간으로 구분하여 분석하였고, Fig. 5는 이를 도식화한 것이다. 총 55.8 kW의 BIPV를 설치 위치 기준으로 구분하면, 지붕에 설치된 BIPV가 22.7 kW, 동측 입면에 설치된 BIPV가 17.0 kW, 서측 입면에 설치된 BIPV가 16.1 kW이다. 그리고, 1년간의 에너지 생산량을 기준으로 BIPV는 지붕 영역, 동측 입면 영역, 서측 입면 영역의 순으로 나타났고, 에너지 생산량에서 지붕 영역이 차지하는 비중이 76.8%로 매우 높은 비율을 차지하고 있는데, 이를 이용 효율 측면에서 CUF로 환산하면 Table 4와 같은데, 지붕 영역의 CUF가 7.6%로 높은 것을 확인할 수 있다. 또한 월간 에너지 생산량을 기준으로 1월과 5월을 뺀 10개월동안 모두 동측 입면의 에너지 생산량이 서측 입면보다 높게 나타났다. 비교를 위해서 태양광 발전 설비가 일 3시간씩 365일 에너지를 생산을 지속한다고 가정하면 CUF는 13%이다. 따라서 태양광 발전소와 같은 환경이 아니고 건축 외장재를 대체하면서 동시에 에너지를 생산한다는 측면에서, 그리고 다양한 기상 환경을 고려한다면 지붕 영역의 CUF 7.6%는 의미가 있는 수치라고 판단한다. 이는 기존연구6)에서 언급한 평균 연간 시스템 효율 3.6% 대비해서도 높다고 판단할 수 있다.
Table 4
BIPV Capacity & CUF by zone
| Zone | Capacity | Energy Generation | CUF |
| Roof | 22.7 kW | 15047.8 kWh | 7.6% |
| East Wall | 17.0 kW | 2502.2 kWh | 1.7% |
| West Wall | 16.1 kW | 2033.9 kWh | 1.4% |
3.3 BIPV 시간대별 에너지 생산량 분석
BIPV의 시간대별 에너지 생산량을 분석하였는데, 수행 방법은 하루 24시간 시간별 발전량을 365일 데이터 기반 박스플롯으로 분석하였다. 예를 들어서 8시부터 9시까지 1시간 동안의 에너지 생산량을 365일 데이터로 최대값, 3사분위수, 중앙값, 1사분위수, 최소값으로 나타내어서, 연간 시간별 에너지 생산량의 경향을 파악 할 수 있도록 한 것이다. 그리고, 이러한 데이터를 Fig. 3에서 W2, W1, E1, H1, W4, E4, E5의 7개 위치별로 구분하여 상대 비교가 가능하도록 하였다. Fig. 6은 이를 도식화한 것이다.
Fig. 6의 내용을 분석하면, 먼저 평지붕 형태로 설치된 H1의 경우가 7시부터 17시까지 에너지 생산이 이루어지면서 정오 시간에 생산량이 가장 높은 전형적인 태양광 발전 그래프를 나타내고 있다. 다음으로, 지붕에 있는 2개의 박공지붕을 구성하는 W1, E1, W4, E4의 경우에 박공지붕 중에서 서향인 W1, W4는 오전 시간보다는 정오 이후 오후 시간에 에너지 생산이 더 많이 이루어지면서 14시에 최대값을 나타내고 있다. 그리고, 박공지붕 중에서 동향인 E1, E4의 경우에는 오후 시간보다는 정오 이전 오전 시간에 에너지 생산이 더 많이 이루어지면서 10시에 최대값을 나타내고 있다. 마지막으로, 이웃집과 접한 서측벽인 W2는 에너지 생산량이 가장 작고 최대값은 오후에 발생하는 특징이 있고, 동측벽인 E5는 서측벽에 비하면 에너지 생산량이 상대적으로 크고 최대값은 오전에 발생하고 오후에는 에너지 생산량이 급격히 작아지는 특징을 나타내고 있다.
4. 실증 건축물의 BIPV 에너지 생산량과 기상 데이터의 상관 관계 분석
4.1 BIPV 에너지 생산량과 기상 데이터의 상관 관계 분석
실증 건축물에 설치된 BIPV의 에너지 생산량과 기상 데이터의 상관 관계를 분석하기 위해서, 모든 BIPV를 대상으로 하면 오히려 에너지 생산량의 변동폭이 크기 때문에 대표로 H1을 선정하여 1년간의 일별 에너지 생산량을 데이터로 확보하고, 기상데이터는 종관기상관측소에서 Open API 서비스로 확보할 수 있는 기상데이터 항목 중 Table 5의 수치형 데이터 21가지를 사용하였다. 1차적인 상관 관계 분석 결과는 Fig. 7과 같고, 상관도가 높을수록 밝은 노란색으로 표시가 된다.
Table 5
Weather data list
Fig. 7에서 21로 표시된 에너지 생산량과 피어슨 상관계수 기준 상관도가 가장 높은 항목은 4개로 표시되는데, 합계 일사량, 1시간 최다 일사량, 합계 대형증발량, 합계 소형증발량의 순서이며, 이 4개 항목의 2차적인 상관 관계 분석 결과는 Fig. 8과 같다.
Fig. 8에서 BIPV 에너지 생산량과의 상관도는 피어슨 상관계수 기준 0.837로 합계 일사량이 가장 높은 수치를 나타냈고, 이는 기존 연구7)에서 학교에 설치된 BIPV 발전량 분석에서 일사량과 발전량이 동일한 추세를 보였다는 내용과 동일한 것이다.
4.2 BIPV 에너지 생산량과 합계 일사량 데이터의 상관 관계 분석
실증 건축물의 BIPV 에너지 생산량과 상관도가 가장 높은 합계 일사량 데이터를 Fig. 3에서 W2, W1, E1, H1, W4, E4, E5의 7개 위치별 및 10시, 12시, 14시, 16시의 시간대별 일사량과 비교하여 분석한 결과는 Fig. 9와 같다. 즉, 서측벽인 W2의 경우는 14시에 에너지 생산량과 일사량이 피어슨 상관계수 기준 0.744로 가장 높은 상관도를 나타내고, 박공지붕 중에서 서향인 W1, W4는 16시에 에너지 생산량과 일사량이 피어슨 상관계수 기준 0.902, 0.662로 가장 높은 상관도를 나타낸다. 다음으로 박공지붕 중에서 동향인 E1은 12시에 0.843로, E4는 10시에 0.672로 가장 높은 상관도를 나타낸다. 그리고 평지붕 형태로 설치된 H1은 10시에 0.844로, 동측벽인 E5는 10시에 0.646으로 가장 높은 상관도를 나타낸다. 즉, 앞선 3.4장에서 실제 데이터를 통해서 확인했던 향과 위치에 따라서 에너지 생산량의 최대값 발생 시간이 다르게 나타나는 것과 동일한 결과를 확인 할 수 있다.
4.3 연간 일사량 데이터의 분석
실증 건축물에 설치된 BIPV의 에너지 생산량 데이터와 일사량 데이터의 상관 관계를 분석하여 높은 상관도를 확인하였고, 이 과정에 추가적으로 일사량 데이터 자체를 Fig. 10, Fig. 11과 같이 분석했다.
그 결과, BIPV의 에너지 생산량과 상관 관계가 가장 높은 일사량은 2022년 기준 5월에 가장 높은 중앙값을 나타내는데, 실증 건축물의 BIPV 에너지 생산량은 Fig. 4, Fig. 5에서 4월 에너지 생산량이 가장 높고, 5월에 에너지 생산량이 급격히 낮아지는 것을 확인할 수 있다. 이는 기존 연구8)의 내용에서 에너지 생산량이 5월에 가장 높게 나타나는 것과도 차이가 있는 것이다. 따라서, 이를 간과하지 않고 원인을 분석한 결과, 실증 건축물의 태양광 인버터 중 에너지 생산량 데이터가 수집 오류로 5월 발전량이 6월로 순연 집계되는 현상을 발견할 수 있었는데, Fig. 12의 왼쪽 그래프가 정상 모니터링, 오른쪽 그래프는 비정상 모니터링 되는 인버터의 에너지 생산량 누적 그래프이다. 왼쪽 그래프에서는 시간에 따라서 누적되는 에너지 생산량의 값을 1개월의 차이값을 계산하면, 해당 월의 에너지 생산량이 계산되고, 붉은 박스 부분이 5월의 에너지 생산량이 된다. 하지만, 오른쪽 그래프에서는 붉은 박스로 표시한 5월의 마지막 값에서 4월의 마지막 값을 빼면 5월의 에너지 생산량은 마이너스 값으로 계산되고, 이 숫자가 합산되면서, 일사량과 대비했을 때, 5월의 에너지 생산량은 더 적게 합산되고, 6월은 더 크게 합산되는 오류가 발생했다. 따라서 결과적인 에너지 생산량 합계는 동일하기 때문에, 모니터링이 정상 진행되었다면 4, 5, 6, 7월의 에너지 생산량의 순서는 6월, 7월, 4월, 5월의 순서로 생산량이 증가하는 형태가 되었을 것으로 판단된다.
5. 결 론
본 연구에서는 제로에너지건축물의 에너지자립률 달성 방안 중 한 가지가 될 수 있는 BIPV가 건축 외장재로 적극 적용되었고, 제로에너지건축물 1등급 인증을 받은 실증 현장에서의 실제 에너지 생산량 데이터 분석을 통해서 지붕 및 외벽의 향과 위치, 그리고 기상 데이터가 에너지 생산량과 어떤 상관성이 있는지를 제시하였다.
우선 실증 건축물 외피의 BIPV 설치 현황을 상세히 서술하여, BIPV의 적용 방안을 구분하여 제시한 기존 연구9)와 같이 BIPV를 적용하려는 제로에너지건축물의 계획 및 설계 단계에 용례(Use case) 자료로 활용될 수 있도록 하였다. 다음으로 향별 및 설치 위치별 BIPV의 에너지 생산량을 1년간 월별로 분석하고, CUF를 활용하여 성능을 비교할 수 있도록 하였다. 그리고 시간대별 BIPV의 에너지 생산량을 365일 기준으로 분석하여 시간의 변화에 따른 향별 및 설치 위치별 BIPV의 에너지 생산량을 비교 분석하였다. 또한 BIPV 에너지 생산량과 21가지 수치형 기상 데이터와의 상관 관계 분석을 통하여 상관도가 가장 높은 인자가 일사량임을 확인하였고, 연간 일사량 데이터의 분석을 통해서 BIPV 에너지 생산량 데이터의 오류 원인도 확인하였다.
이러한 연구 과정을 통해서 얻은 결과는 아래 3가지로 종합할 수 있다. 첫째, 21가지 기상데이터 중 BIPV의 에너지 생산량과 상관 관계가 가장 높은 것은 일사량이었다. 일사량은 피어슨 상관계수 기준으로 합계 일조 시간 대비 23%, 1시간 최다 일사량 대비 4%, 합계 대형증발량 대비 91%, 합계 소형증발량 대비 91% 상관도가 높은 것으로 확인되었다. 둘째, 에너지 생산량은 BIPV가 설치되는 향과 설치 위치, 시간대에 따라서 큰 차이를 나타낸다. 지붕에서 향에 따른 에너지 생산량의 차이는 설비 용량당 연간 에너지 생산량 기준으로, 평균 대비 수평면이 124%, 동향은 89%, 서향은 86%의 결과를 나타냈다. 이러한 향에 따른 에너지 생산량의 차이는 기존 연구10)에서 태양광 어레이의 성능을 기준으로 동향과 서향, 설치 각도에 따라서 10% 수준의 차이가 나타나는 것과 비교해볼 수 있다. 그리고 W1과 E1의 연간 에너지 생산량을 시간대로 비교를 하면, 정오를 기준으로 동향으로 설치된 BIPV는 오전 시간대의 발전량이 전체 발전량의 74%, 서향으로 설치된 BIPV는 오후 시간대의 발전량이 전체 발전량의 61%를 나타내었다. 셋째, 연간 일사량 데이터 분석과 에너지 생산량 데이터의 비교를 통해서 확인할 수 있었던 것처럼, 결국엔 인버터 단위에서의 에너지 생산량 모니터링이 되어야만 데이터의 오류 및 고장, 열화 등의 이상 상황을 파악할 수 있기 때문에 BIPV 영역에서도 모니터링에 대한 필요성이 높다고 판단한다. 즉, 제로에너지건축물 인증의 기준 충족을 위해서는 BEMS 연계 또는 원격검침전자식 계량기를 통한 에너지 생산 총량 측면에서의 관리로 충분하다고 판단할 수 있지만, 실제 운영 효과 고도화를 위해서는 별도의 BIPV 모니터링 시스템의 필요성이 검토되어야 할 것이다.
본 연구는 실제 건축물에서의 BIPV 에너지 생산량을 향과 위치를 기준으로 12가지 구분된 데이터로 분석할 수 있었고, 1년간 분 간격으로 수집된 데이터를 통해서 연간, 월간, 일간 분석을 수행 할 수 있었다는 점이다. 하지만, 몇 년간의 추적관찰을 통한 통계적 분석이 가능하다면 더욱 다양한 결론을 도출할 수 있을 것으로 판단되기 때문에 향후 연구의 목표로 삼고자 한다. 제로에너지건축물이 민간건축물에도 의무화되는 2025년을 앞둔 시점에서 본 연구가 제로에너지건축물 구현을 위한 BIPV의 활용도를 높이는데 도움이 될 것으로 사료된다.
